p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Identifikasi Pertumbuhan Urban Heat Island secara

## Spasial-Temporal di Kota Palangka Raya Menggunakan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis
Afrilyani Kontryana 1* , Abdul Wahid Hasyim 2 , Amin Setyo Leksono 3
1 Program Magister Pengelolaan Sumberdaya Lingkungan Pembangunan,Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
2 Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia
3 Jurusan Biologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia * Koresponden email: akontryana@gmail.com
Diterima: 30 November 2020 Disetujui: 14 Desember 2020

## Abstract
Developments in the city of Palangka Raya y giving different temperature between urban and sub-urban. Phenomenon  that    cities  have  warmer  temperatures  than  sub-urban  and  rural  areas  called  Urban  Heat Island (UHI).  This study  aims  to  find out about the development of  the UHI phenomenon in  the city of Palangka Raya  from 2000  to 2018 using remote sensing and geographical system. Based on the analysis of  the  TIR  band  landsat  7,    in  Kota  Palangka  Raya  since  2000  has  been  UHI  phenomenon,  where  high Land Surface Temperature (LST) was found dominantly in urban areas  compared to sub-urban areas . In 2018, as Palangka Raya city  had developed, based on the result of TIR band Landsat 8, the distribution of high  LST not only found in  the  urban area, but  in the  sub-urban zone, especially at    Menteng Urban Village and Panarung Urban Village. The development of UHI in Palangka Raya city over  eighteen years (2000-2018) show  in the sub-urban area  experienced changes of UHIindex’s area more dynamic than the urban  area.  Urban  development  causing  to  conversion  of    vegetated  land  into  impervious  land,    which greatly  affects  the  energy  balance.  The  increase  in  impervious  areas  causes  more  solar  radiation    that reaches the surfaces of the earth   more absorbing and it is converted into sensible thermal  energy which increases the surface temperature.
Keywords: development city, UHI growth, land surface temperature, remote sensing, Palangka Raya

## Abstrak
Perkembangan Kota Palangka Raya  memberikan dampak perubahan suhu antara kawasan perkotaan dan pinggiran perkotaan. Perbedaan suhu diantara kawasan perkotaan dan pinggiran perkotaan bahkan daerah rural  disebut  fenomena  UHI.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  pertumbuhan  UHI  di  Kota Palangka  Raya  di  tahun  2000  dan  tahun  2018  dengan  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh  yang terintegrasi dengan Sistem Informasi Geografis. Berdasarkan hasil analisis dari band TIR citra Landsat 7 menunjukkan  bahwa  telah  terjadi  fenomena  UHI  di  wilayah  Kota  Palangka  Raya  sejak  tahun  2000 dimana nilai Land Surface Temperature (LST) di kawasan perkotaan lebih tinggi dibandingkan  kawasan pinggiran  perkotaan.  Pada  tahun  2018  seiring  berkembangnya  Kota  Palangka  Raya  berdasarkan  hasil analisis  band  TIR  Citra  Landsat  8  sebaran  LST  bernilai  tinggi  di  kawasan  perkotaan  bertambah  luas bahkan  menyebar  ke  kawasan  pinggiran  perkotaan  khususnya  di  Kelurahan  Menteng  dan  Kelurahan Panarung. Pertumbuhan UHI selama delapan belas tahun pengamatan (2000 - 2018) menunjukkan bahwa kawasan pinggiran perkotaan mengalami perubahan luas pada UHI index yang lebih dinamis dibandingkan kawasan perkotaan. Perkembangan perkotaan menyebabkan perubahan tutupan lahan bervegetasi menjadi tutupan  lahan impervious sangat  mempengaruhi energy  balance .  Peningkatan  wilayah impervious menyebabkan  radiasi  matahari  yang  sampai  di  permukaan  bumi  lebih  banyak  tersimpan  dan  dikonversi menjadi energi panas sensibel yang meningkatkan suhu permukaan.
Kata Kunci: perkembangan kota, pertumbuhan UHI, temperature permukaan tanah, penginderaan jarak jauh, Palangka Raya

## 1. Pendahuluan
Kota merupakan pusat kreativitas, budaya serta kemajuan ekonomi, dan sosial bagi umat  manusia [1] . Berbagai fasilitas yang ditawarkan di perkotaan menjadi daya tarik untuk manusia menetap permanen maupun sementara. Menurut ref. [2] pada tahun 2014 sebanyak 54% penduduk dunia tinggal di wilayah
perkotaan  dan  diproyeksikan  akan  menjadi  66%  pada  tahun  2050.  Urbanisasi  merupakan  salah  satu penyebab utama dari pertumbuhan penduduk yang tinggi di perkotaan [3].
Semakin  tinggi  penduduk  yang  tinggal  di  perkotaan  dapat  menyebabkan  ketersediaan  ruang  di wilayah perkotaan berkurang, maka kota berpotensi untuk meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan di luar batas wilayahnya [4]. Hal ini akan menyebabkan perluasan konsentrasi penduduk dan perpindahan aktivitas  perkotaan  ke  arah  wilayah  pinggiran  perkotaan  atau  disebut  dengan  istilah  ekspansi  urban  [5]. Ekspansi urban ditandai dengan adanya peningkatan luas lahan terbangun yang disertai dengan penurunan tutupan lahan bervegetasi di  wilayah pinggiran kota [6]. Pola ekspansi urban meningkat mengikuti jalan yang menghubungkan daerah pinggiran dengan pusat perkotaan [7].
Lahan  terbangun  maupun  jalan  merupakan  tutupan  lahan impervious yang  bersifat  lebih  banyak menyerap  dan  menyimpan  radiasi  matahari  dibandingkan  memantulkannya  kembali  ke  atmosfer, sedangkan  lahan  bervegetasi  merupakan  lahan  yang  mengalami  proses  evapotranspirasi  dimana  radiasi matahari  digunakan  dalam  proses  fotosintesis  dan  menghasilkan  uap  air  yang  dilepaskan  ke  daerah sekitarnya  sehingga  terjadi  proses  pendinginan  [8].  Meningkatnya  tutupan  lahan impervious dan berkurangnya wilayah vegetasi menyebabkan peningkatan energi panas yang tersimpan, sehingga suhu di wilayah  tersebut  menjadi  lebih  tinggi  dibandingkan  daerah  sekitarnya  [9].  Fenomena  dimana  suhu  di daerah urban lebih tinggi dibandingkan wilayah sekitarnya disebut dengan fenomena Urban Heat Island (UHI) [10].  Selain  tutupan  lahan,  faktor  lain  yang  menyebabkan  terjadinya  UHI antara  lain  geometri perkotaan, aktivitas antropogenik, elevasi, cuaca dan lokasi [12].
Dampak yang ditimbulkan dari UHI antara lain peningkatan penggunaan energi akibat pemakaian air  conditioner [13],  menurunkan  kualitas  udara  [14]  dan  membentuk  kabut  yang  meningkatkan kelembapan  sehingga  mengubah  pola  hujan  dan  angin  di  suatu  wilayah  [15],  menciptakan ketidaknyamanan  saat  beraktivitas  di  dalam  maupun  di  luar  ruangan  [16].  Menurut  ref  [17]  terjadinya UHI  memperburuk  kondisi  gelombang  panas  yang  berpengaruh  terhadap  kesehatan.  Ke  depannya  jika proses  perkembangan  wilayah  perkotaan  tidak  memperhitungkan  dampak  yang  ditimbulkan  terhadap kesetimbangan  energi  panas  yang  tersimpan,  maka  efek  UHI  bukan  hanya  dapat  dirasakan  kawasan  di perkotaan saja, akan tetapi dapat dirasakan di wilayah pinggiran perkotaan bahkan daerah rural.
Pulau Kalimantan merupakan  wilayah di  Indonesia yang masih memiliki  ketersediaan  lahan  yang luas dan masih mengalami perkembangan kota. Peningkatan jumlah penduduk mulai terlihat sejak tahun 2000, dimana  transportasi  darat  dan  udara  mulai  dikembangkan.  Jumlah  penduduk  Kota  Palangka  Raya pada  tahun  2000  sebesar  158.770  jiwa  dan  meningkat  selama  18  tahun  menjadi  283.612  jiwa  [18]. Peningkatan  jumlah  penduduk  dari  tahun  ke  tahun  mendorong  dibangunnya  sarana  dan  prasarana  di dalam  Kota  Palangka  Raya.    Dalam  RTRWK  tahun  2009-2030  direncanakan  adanya  penambahan kawasan  budidaya  sebesar  59.895  Ha,  yang  terdiri  dari  perumahan,  perdagangan  dan  jasa,  industri, perkantoran,  dan  bandara  di  Kota  Palangka  Raya.  Penambahan  kawasan  budidaya  akan  mempengaruhi tata guna lahan yang ada. Menurut data yang dikeluarkan BPS pada  tahun 2000 penggunaan lahan untuk Kawasan Pemukiman dan Penggunaan Lainnya (KPPL) adalah sebesar 41.458,95 Ha [19], lalu meningkat drastis  menjadi  117,187  Ha  pada  tahun  2011.  Sementara  itu,  untuk  kawasan  konservasi  gambut mengalami penurunan luas dari 4115,88 Ha menjadi 3648 Ha  [20]. Dalam ref. [21] menunjukkan bahwa jenis penggunaan lahan yang mengalami  peningkatan drastis dari  tahun 2000 sampai tahun 2006 adalah pemukiman dengan  nilai  sebesar 114%, sedangkan yang mengalami penurunan  secara  signifikan  adalah tanaman tahunan sebesar 6,6%.
Perkembangan  Kota  Palangka  Raya  tidak  hanya  berdampak  positif  pada  kemajuan  ekonomi  dan kemakmuran  masyarakatnya,  akan  tetapi  menghasilkan  dampak  negatif  pada  lingkungan.  Suhu  udara yang  diukur  oleh  Stasiun  Cuaca  Meteorologi  Tjilik  Riwut  pada  tahun  2007  sampai  tahun2017 menunjukkan  bahwa  Kota  Palangka  Raya  memiliki  suhu  rata-rata  bulanan  dan  suhu  rata-rata  tahunan tertinggi  dibandingkan  wilayah  kabupaten  lainnya,  selain  itu  selama  10  tahun  terakhir  (2007-2017) adanya  peningkatan  suhu  1-2°C  di  kota  Palangka  Raya  [22].  Hal  tersebut  mengindikasikan  telah  terjadi fenomena UHI di Kota Palangka Raya.
Data  suhu  udara  masih  terbatas  sebaran  dan  jumlah  pengukurannya,  sehingga  cenderung  tidak optimal dalam mendeskripsikan keadaan UHI di Kota Palangka Raya. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan  teknologi  penginderaan  jauh  yang  terintegrasi  dengan  Sistem  Informasi  Geografis  yang diharapkan  mampu  mendapatkan  data  sebaran  suhu  yang  lebih  luas  di  wilayah  penelitian.  Tujuan  dari penelitian  ini  antara  lain,  yaitu  (1)  menganalisis  sebaran  suhu  tahun  2000  dan  2018;  (2)  menganalisis pertumbuhan UHI; dan (3) mendeskripsikan karakteristik lanskap pada area-area hot spots dan cool spots di wilayah studi penelitian sebagai upaya dalam mitigasi UHI.

## 2. Metode Penelitian

## Lokasi Penelitian
Wilayah  studi penelitian melingkupi  kawasan perkotaan dan kawasan pinggiran  di Kota Palangka Raya.  Batas  kawasan  perkotaan  berdasarkan  tutupan  lahan  terbangun  yang  diinterpretasi  secara  visual menggunakan  band  multispektral  Citra  Lansdat  8  tahun  2018.  Metode buffering digunakan  untuk menghasilkan  kawasan  perkotaan  dengan  jarak  5  kilometer  dari  batas  wilayah  kawasan  perkotaan.  Peta lokasi penelitian tersaji pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Landsat 8 komposit 653 pada wilayah penelitian tahun 2018 Sumber : Hasil analisis (2020)

## Analisis Data
1. Analisis Sebaran Land Surface Temperature (LST) tahun 2000 dan 2018 Land  Surface  Temperature (LST)  merupakan  indikator  suhu  yang  digunakan  untuk mendeskripsikan  kondisi  UHI  secara  spasial  dan  temporal  di  wilayah  penelitian  pada  tahun  2000  dan tahun2018.Sebaran  LST  diekstraksi  dari  band  TIR  Citra  Landsat  7  dan  Citra  Landsat  8  menggunakan algoritma kinetic  temperature yang  dikembangkan  dari  persamaan brightness  temperature .  Dengan menggunakan band 6  dan band 10  pada  masing-masing  Citra  Landsat  7  dan  Landsat  8,  tahapan  yang digunakan dalam mengekstraksi LST adalah sebagai berikut:
a. Dilakukan  koreksi  radiometrik untuk mengubah digital  number menjadi radian spektral. Persamaan dan  parameter  untuk  koreksi  radiometrik  pada  pada  band  6  Landsat  7  dan  band  10  Landsat  8 disajikan pada ref. [23] dan [24].
b. Nilai  radian  spektral  yang  sudah  didapatkan  dikonversi  menjadi brightness  temperature ,  dengan mengasumsikan  bahwa  objek  di  bumi  menyerap  dan  memancarkan  energi  secara  sempurna. Persamaan untuk menghitung brightness temperature disajikan pada ref. [23] dan [24].
c. Nilai emisivitas pada kondisi brightness temperature bernilai satu, dimana dapat diasumsikan bahwa objek menyerap dan memancarkan energi matahari secara sempurna. Akan tetapi objek di bumi tidak akan  pernah  memancarkan  kembali  seluruh  energi  yang  sudah  diserapnya  secara  sempurna.Oleh karena  itu,  pentingnya  penentuan  nilai  emisivitas  tiap  tutupan  lahan  menggunakan  metode pendekatan  NDV ITHM yang  diklasifikasikan  menjadi  empat  kelompok  berdasarkan  nilai  NDVI. Dalam  penelitian  ini  pengelompokan  nilai  NDV ITHM dan  nilai  emisivitas  disamakan  dengan penelitian pada ref [25].
d. Setelah  mendapatkan  peta  emisivitas  dan  peta brightness  temperature maka  dilanjutkan  dengan membuat peta Land Surface Temperature (LST) dengan menggunakan  persamaan algoritma kinetic temperature yang persamaan dan parameternya disajikan di dalam ref. [26] dan [27].
TS = Tb 1+( λ ×Tb ρ ) ln ε − 273,15 ° C ................................................................ (1)
Dimana: Ts = Suhu permukaan (°C) λ =11,5μm (Landsat 7 ETM) dan λ=10,8μm  (Landsat 8) ρ = 14380 µmK h= Konstanta Planck (6,626 × 10-34 Js) c = Kecepatan cahaya (2,998 × 10-8 m/s) δ = Konstanta Boltzman (1,38 × 10-23 J/K) ε = emisivitas tiap tutupan lahan.

## Analisis Pertumbuhan UHI pada tahun 2000 dan 2018
Nilai  LST  yang  dihasilkan  pada  tahun  2000  dan  tahun2018  relatif  tidak  memungkinkan  untuk digunakan  dalam  analisis  pertumbuhan  UHI.  Rentang  nilai  pada  kedua  tahun  tersebut  berbeda  sehingga tidak  dapat  diklasifikasikan  dalam  kategori  yang  sama  untuk  membandingkan  pertumbuhan  UHI  di masing-masing tahun. Hal ini disebabkan karena perbedaan musimdan waktu pengambilan data citra [28]. Analisis  pertumbuhan  UHI  akan  dideskripsikan  melalui  perubahan  luas  tiap  kelas  UHI index .  UHI index merupakan nilai LST yang dinormalisasikan sehingga menghasilkan rentang nilai yang sama pada tahun yang berbeda [29]. Untuk menghitung UHI index menggunakan persamaan berikut [30]:
UHI index = T si −T smin T s max −T s min ......................................................................... (2)
Dimana: Ts i = nilai LST pad tiap piksel Ts min = nilai LST minimum Ts max = nilai LST maksimal.
Rentang UHI index bernilai 0 sampai 1, yang artinya jika semakin mendekati nilai 0 maka nilai LST cenderung  rendah  dan  jika  nilai  UHI index mendekati  nilai  1  maka  nilai  LST  cenderung  tinggi.  Nilai UHI index akan diklasifikasikan menggunakan tool equal interval pada software ArcGIS 10.4.1 yang akan menghasilkan 10 kelas UHI index . Luas wilayah tiap kelas UHI index pada tahun 2000 dan tahun 2018 akan mendeskripsikan pertumbuhan UHI yang terjadi di wilayah studi pengamatan selama 18 tahun.
2. Analisis Micro Urban Heat Island (MUHI) Mikro Urban  Heat  Island merupakan  bagian  urban  yang  memancarkan  radiasi  suhu  lebih  tinggi daripada  suhu  kanopi  pohon  atau  disebut  dengan  dalam  skala  mikro  [31].  Tidak  ada  rentang  suhu  yang digunakan sebagai dasar dalam menentukan area tersebut. Definisi skala mikro dalam konteks urban heat island merupakan wilayah urban dengan luasan 50 meter sampai dengan 1 kilometer [32]. Analisis mikro urban heat island merupakan analisis pola LST yang dihubungkan dengan dengan keadaan tutupan lahan [31][32].  Analisis  wilayah  MUHI  bertujuan  mengetahui  pengaruh  faktor  karakteristik  lanskap  terhadap suhu permukaan. Pada penelitian ini wilayah mikro urban heat islan d dikelompokkan menjadi dua jenis yaitu  area hot  spots dan cool  spots .  Dari  area-area  tersebut  diambil  beberapa  sampel  untuk mendeskripsikan  karakteristik  lanskap  pada  masing-masing  area hot  spots dan cool spots.  Untuk mendapatkan  area hot  spots dan cool  spots peta  kategori  UHI  tahun  2000  dan  peta  kategori  UHI  tahun 2018  dilakukan  analisis overlay sehingga  menghasilkan  peta  perubahan  UHI  yang  menunjukkan perubahan tipe-tipe UHI dari tahun 2000 hingga tahun2018.
Peta  kategori  UHI  merupakan  hasil  klasifikasi  nilai  UHI index .  Pada  penelitian  ini  kategori  UHI rendah  merupakan  UHI index dengan  rentang  nilai  <0,1  s/d  0,2-0,3;  kategori  UHI  sedang  merupakan UHI index dengan  rentang  nilai  0,3-0,4  s/d  0,6-0,7;  dan  kategori  UHI  tinggi  merupakan  wilayah  dengan UHI index bernilai  0,7-0,8  s/d  >0,9.  Pada  penelitian  ini  wilayah hot  spots merupakan  perubahan  kategori UHI  tinggi  tahun  2000  menjadi  kategori  UHI  tinggi  pada  tahun  2018,  serta  kategori  UHI  sedang  tahun 2000 menjadi kategori UHI tinggi pada  tahun 2018. Sementara itu, untuk wilayah cool spots mengalami perubahan  kategori  UHI  rendah  tahun  2000  menjadi  kategori  UHI  rendah  pada  tahun  2018.  Area hot spots merupakan  area  yang  konsisten  menunjukkan  suhu  yang  tinggi  begitupun  dengan  area cool  spots merupakan  wilayah  yang  konsisten  menunjukkan  suhu  rendah  selama  delapan  belas  tahun  pengamatan (2000-2018)  di  wilayah  penelitian.  Identifikasi  tutupan  lahan  atau  karakteristik  lanskap  menggunakan citra Google  Earth tahun  2004  dan  tahun  2018.  Penggunaan scene pada  tahun  2004  dikarenakan scene Google Earth tahun 2000 di wilayah penelitian tidak tersedia.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Sebaran Land Surface Temperature tahun 2000 dan 2018
Hasil  ekstraksi  band  TIR  menunjukkan  adanya  peningkatan  nilai  LST  pada  tahun  2018.  Rentang nilai  LST  pada  tahun  2000  berkisar  antara  22,26°C  sampai  33,41°Cdengan  nilai  rata-rata  24,96°C sedangkan  pada  tahun  2018  berada  pada  rentang  25,13°C  s/d  37,66°C  dengan  nilai  rata-rata  29,76  °C. Adanya  peningkatan  nilai  LST  selama  delapan  belas  tahun  pengamatan  di  wilayah  penelitian  dapat menyebabkan  peningkatan  nilai  UHI  atau  yang  biasa  disebut  dengan  intensitas  UHI. Gambar  2 menunjukkan  peta  raster  LST  pada  masing-masing  tahun  2000  dan  tahun  2018  yang  memberikan tampilan  visual  dengan  berbagai  warna  yang  disesuaikan  dengan  nilai  LST  pada  tiap  pikselnya.  Piksel berwarna kuning dan merah menunjukkan nilai LST sedang dan tinggi, sedangkan warna biru merupakan LST bernilai rendah.
Pada tahun 2000 zona kawasan perkotaan lebih dominan, dimana menunjukkan piksel rona warna merah  dibandingkan  dengan  kawasan  pinggirannya,  khususnya  di  Kelurahan  Pahandut,  Kelurahan Langkai,  dan  sebagian  Kelurahan  Palangka.  Sedangkan  pada  tahun  2018  peta  raster  LST  yang menunjukkan piksel berwarna merah  tidak hanya berada dalam zona  kawasan perkotaan,  tetapi terdapat beberapa  spot  di  kawasan  pinggiran  perkotaan,  yaitu  di  Kelurahan  Menteng,  Kelurahan  Panarung  dan Kelurahan Bukit Tunggal.
Perubahan  signifikan  yang dapat dilihat secara visual pada kedua peta  raster LST  tahun 2000 dan tahun  2018  adalah  peningkatan  piksel  warna  kuning  yang  terjadi  pada  kedua  zona.  Zona  kawasan pinggiran  perkotaan  bagian  selatan  merupakan  wilayah  paling  signifikan  yang  mengalami  peningkatan nilai  LST  rendah  menjadi  LST  sedang,  sedangkan  di  zona  kawasan  perkotaan  LST  bernilai  tinggi  yang ditunjukkan  melalui  piksel-piksel  berwarna  merah  pada  tahun  2000  meningkat  penyebarannya  sehingga hampir menutupi seluruh wilayah kawasan perkotaan pada tahun 2018.
Gambar 2 : Peta raster LST tahun 2000 (A) dan peta raster LST tahun 2018 (B) Sumber: Hasil analisa (2020)

## Pertumbuhan UHI pada Tahun 2000 dan 2018
Nilai LST pada masing-masing tahun dikonversi menjadi UHI index . Nilai UHI index pada tahun 2000 dan tahun2018 mempunyai rentang yang sama karena telah dikelompokkan berdasarkan sepuluh kategori. Luas  wilayah  dan  sebaran  pada  tiap  kategori  UHI index digunakan  untuk  menjelaskan  pertumbuhan  UHI selama  delapan  belas  tahun  pengamatan  (2000-2018).  Peta  sebaran  UHI index pada  tahun  2000  dan  tahun 2018  ditunjukkan  pada Gambar  3 .  Peta  sebaran  UHI index menunjukkan  adanya  peningkatan  sebaran kategori  UHI index dengan  nilai  tinggi  dan  penurunan  pada  sebaran  kategori  UHI index bernilai  rendah. Dimana semakin besar nilai UHI index yang ditunjukkan pada wilayah tersebut maka nilai suhu permukaan juga  tinggi,  begitupun  pada  UHI index yang  bernilai  rendah  akan  menunjukkan  suhu  permukaan  yang rendah pula.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Pada tahun 2000 sebaran kategori UHI index bernilai rendah yaitu dengan nilai <0,1, 0,1-0,2 dan 0,2- 0,3  yang  mendominasi  wilayah  penelitian  dan  67%  berada  di  zona  kawasan  pinggiran  kota.  Pada  tahun 2018 wilayah tersebut mengalami penurunan persentase yang sangat tinggi, yaitu masing-masing sebesar 0,81%, 21,92%, dan 16,28%. Hal tersebut berbanding terbalik dengan kategori UHI index dengan nilai 0,3- 0,4,  0,4-0,5  dan  0,5-0,6  yang  mengalami  peningkatan  luas  wilayah  paling  signifikan.  Total  peningkatan luas  wilayah  pada  ketiga  kategori  tersebut  sebesar  32,66%  dan  25%  terjadi  di  kawasan  pinggiran perkotaan.  Hal  tersebut  berdasarkan  18  tahun  pengamatan  (2000  s/d  2018)  di  kawasan  pinggiran perkotaan  bagian  barat  dan  selatan,  khususnya  di  Kelurahan  Bukit  Tunggal,  Kelurahan  Palangka, Kelurahan  Menteng,  dan  Kelurahan  Panarung  yang  mengalami  peningkatan  luas  wilayah  pada  kategori UHI index bernilai tinggi.
Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  urban  ekspansi  lebih  dominan  terjadi  di  bagian  barat  dan  selatan kawasan  pinggiran  perkotaan.  Pola  yang  sama  juga  ditunjukkan  pada  wilayah  metropolitan  Semarang, dimana  selama  18  tahun  pengamatan  sebaran  suhu  tinggi  tidak  hanya  ditemukan  di  kawasan  perkotaan tetapi juga ditemukan di kawasan pinggiran perkotaan [33].
Gambar 3 : Peta raster sebaran kategori UHI index tahun 2000 (A) dan kategori UHI index tahun 2018 (B) Sumber: Hasil analisa (2020)
Luas  wilayah  pada  rentang  kategori  UHI index 0,5  s/d  >0,9  pada  masing-masing  zona  mengalami peningkatan.  Jika  dihitung  berdasarkan  total  peningkatan  luas  wilayah  ketiga  kategori  tersebut,  zona perkotaan mengalami peningkatan luas wilayah lebih besar dibandingkan pada zona pinggiran perkotaan, yaitu  sebesar  8%.  Namun  untuk  kawasan  pinggiran  perkotaan  hanya  sebesar  7%.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  suhu  yang  tinggi  ditandai  dengan  UHI index dengan  nilai  >0,5  pada  tahun  2000  di dalam kawasan perkotaan cenderung meningkat pada  tahun 2018 walaupun dalam lingkup sebaran  yang tidak terlalu besar. Sebaran dengan nilai UHI index >0,5 pada tahun 2000 lebih dominan berada dalam zona kawasan perkotaan dan hanya  terdapat beberapa area di kawasan pinggiran perkotaan khususnya bagian selatan dan timur. Pada tahun 2018 sebarannya meluas ke kawasan pinggiran perkotaan, khususnya area yang dekat dengan batas zona urban.
Secara keseluruhan pertumbuhan UHI terjadi signifikan di zona pinggiran perkotaan dibandingkan dengan  zona  kawasan  perkotaan.  Hal  tersebut  ditunjukkan  pada Gambar  4 bahwa  perubahan  luas wilayah pada masing-masing nilai UHI index di pinggiran perkotaan lebih signifikan dibandingkan kawasan perkotaan.  Jika  dilihat  dari  grafik  tersebut  kawasan  pinggiran  perkotaan  cenderung  mengalami peningkatan  sebaran  kategori  UHI index bernilai  sedang,  sedangkan  di  kawasan  perkotaan  cenderung mengalami peningkatan sebaran UHI index bernilai tinggi. Pertumbuhan UHI berdasarkan analisa perubahan luas wilayah menunjukkan bahwa selama 18 tahun wilayah pinggiran perkotaan lebih banyak mengalami peningkatan luas wilayah pada suhu bernilai tinggi dan penurunan luas wilayah pada suhu bernilai rendah dibandingkan kawasan perkotaan.
Peningkatan suhu didorong oleh adanya aktivitas ekspansi  urban di  kawasan pinggiran perkotaan. Berdasarkan data BPS Kota Palangka Raya  pada tahun 2017 dan 2018  menunjukkan adanya penurunan
luas  hutan  dibeberapa  wilayah  di  Kota  Palangka  Raya,  khususnya  di  Kecamatan  Bukit  Batu  dan Sebangau.  Hal  yang  sama  juga  ditunjukkan  pada  wilayah  metropolitan  Semarang  bahwa  pertumbuhan kota selama 20 tahun (1998-2018) lebih dinamis terjadi di daerah pinggiran kota [33]. Pertumbuhan kota ke wilayah pinggiran mengakibatkan berbagai aktivitas perkotaan menyebar ke arah pinggiran perkotaan bahkan dapat mencapai  area rural. Perubahan tutupan lahan dari  vegetasi menjadi tutupan  lahan  bersifat impervious dalam  kegiatan  ekspansi  urban  mengakibatkan  energi  panas  yang  tersimpan  lebih  besar sehingga suhu menjadi meningkat di wilayah tersebut [34]. Hal yang sama juga dilaporkan oleh ref. [35], bahwa wilayah impervious yang tinggi berkorelasi dengan LST yang juga tinggi.
Gambar 4 . Grafik perubahan luas wilayah (%) kategori UHI index pada masing-masing zona dari tahun2000 - tahun 2018 Sumber: Hasil analisa (2020)

## Analisis Mikro Urban Heat Island (MUHI)
Salah  satu  langkah  untuk  mitigasi  fenomena UHI di  suatu  wilayah  adalah  dengan  mengetahui lokasi sebaran suhu dan mengerti bagaimana karakteristik lanskap wilayah tersebut mempengaruhi suhu. Dengan  menggunakan  deskripsi  karakteristik  tampilan Scene  Google  Earth pada  beberapa  sampel  area MUHI  maka  dihasilkan  beberapa  karakteristik  yang  sama  pada  sampel  MUHI  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 5 , Gambar 6 , dan Gambar 7 .
Area  MUHI  pada  penelitian  ini  terdiri  atas  2,  yaitu hot  spots dan cool  spots .  Pada Gambar  5 ditunjukkan  secara  spasial  sebaran cool  spots yang  cenderung  tersebar  di  zona  pinggiran  perkotaan dengan bagian timur kawasan pinggiran perkotaan merupakan wilayah yang paling besar mempunyai area cool  spots .  Wilayah cool  spots jika  diidentifikasi  menggunakan  tampilan Google  Earth menunjukkan wilayah  tutupan  lahan  bervegetasi. Scene  Google  Earth yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan karakteristik  tersebut  pada  tahun  2018.  Untuk  melihat  lebih  jelas  karakteristik  vegetasi  dari  keempat sampel cool spots maka digunakan Google View Street .
Berdasarkan  karakteristik  lanskap  tersebut  sampel cool  spots yang  berada  di  sebelah  timur khususnya di kawasan Kelurahan Pahandut Seberang, Kelurahan Pahandut, Kelurahan Tumbang Rungan, dan Kelurahan  Tanjung Pinang menunjukkan wilayah kawasan hutan lindung yang dilalui  sungai besar, yaitu Sungai Kahayan serta tempat rekreasi dengan tutupan hutan kerapatan sedang. Sedangkan cool spot bagian  selatan  dan  barat  khususnya  di  Kelurahan  Panarung,  Kelurahan  Sebangau,  dan  Kelurahan Palangka  menunjukkan  wilayah  yang  didominasi  oleh  tutupan  lahan  vegetasi  semak  belukar.  Tutupan lahan  tersebut  sering  ditemukan  di  pinggir  jalan  yang  wilayahnya  masih  minim  penduduk,  bahkan  jika musim  kemarau  wilayah  tersebut  sangat  rentan  terhadap  kebakaran  lahan.  Untuk  bagian  sebelah  utara yaitu  di  Kelurahan  Petuk  Katimpun  menunjukkan  bahwa  jenis  tutupan  vegetasi  didominasi  oleh  kebun campuran dikelilingi pemukiman penduduk yang sangat jarang.
Hal  yang  sama  juga  dilaporkan  di  beberapa  penelitian,  antara  lain  ref.  [36]  menunjukkan  adanya korelasi  negatif  yang  signifikan  antara  tutupan  lahan  vegetasi  dan  badan  air  dengan  nilai  LST;  ref.  [37] menunjukkan  bahwa  wilayah  dengan  tutupan  lahan  hutan  mempunyai  suhu  rendah  dan  NDVI  tinggi; ref.  [38]  menyatakan  bahwa  hubungan  antara Normalized  Diffrence  Vegetation  Index (NDVI)  dan  LST berkorelasi negatif. Tajuk pada pohon memberikan efek bayangan terhadap permukaan di bawah pohon sehingga jumlah radiasi matahari yang diserap oleh permukaan tersebut berkurang. Radiasi matahari yang
-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 <0.1 0.1-0.2 0.2-0.3 0.3-0.4 0.4-0.5 0.5-0.6 0.6-0.7 0.7-0.8 0.8-0.9 >0.9 Pe ruba ha n lu as w ila ya h (% ) Kategori UHI index Zona perkotaan Zona Pinggiran perkotaan
diserap  oleh  tumbuhan  tersebut  digunakan  untuk  proses  fotosintesis  dan  menghasilkan  uap  air.  Uap  air yang  dihasilkan  akan  dilepaskan  bersamaan  dengan  proses  transpirasi  dimana  juga  akan  melepaskan oksigen ke udara. Proses pelepasan oksigen dan uap air secara bersamaan dari tumbuhan disebut dengan evapotranspirasi.  Uap  air  yang  dilepaskan  ke  udara  akan  mengembun  pada  kondisi  tertentu  dan melepaskan energi laten yang mendinginkan suhu di sekitarnya [39].
Gambar 5. Sebaran lokasi area cool spots dan hot spots di Kota Palangka Raya dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2018 dan sampel coolspots yang dihubungkan dengan karakteristik tutupan lahan
Sumber: Hasil analisa dan Google Earth (2020)
Untuk sebaran lokasi wilayah hot spots secara dominan terletak di dalam kawasan zona perkotaan. Karakteristik  lanskap  area hot  spot s  yang  berada  di  kawasan  pinggiran  perkotaan  jika  diidentifikasi menggunakan Google  Earth merupakan  tutupan  lahan  kosong  yang  mengalami  kebakaran  saat pengambilan  citra  satelit.  Lokasi  sebaran hot  spots ditemukan  di  Kelurahan  Pahandut,  Kelurahan Panarung, dan Kelurahan Palangka. Pada Gambar 6 dan Gambar 7 terdapat empat sampel area hot spots yang diidentifikasi menggunakan Google Earth ntuk mendeskripsikan karakteristik lanskap pada sampel- sample  tersebut.  Sampel hot  spots pada Gambar  6  a terletak  pada  Kelurahan  Pahandut  merupakan wilayah  pemukiman  padat  penduduk  yang  berada  di  pinggir  Sungai  Kahayan,  sedangkan Gambar  6  c merupakan  kawasan Central  Business  District (CBD)  Kota  Palangka  Raya  yang  memiliki  penggunaan lahan komplek seperti penggunaan lahan perdagangan dan jasa, pemukiman penduduk bahkan area untuk pendidikan.
Untuk  sampel hot  spots pada Gambar  7 merupakan  kawasan  Bandara  Tjilik  Riwut  dan pemukiman  penduduk  yang  terletak  di  Kelurahan  Panarung.  Dari  keempat  sampel hot  spots tersebut mempunyai kesamaan karakteristik yaitu merupakan tutupan lahan yang bersifat impervious . Permukaan impervious di wilayah perkotaan seperti atap rumah, lahan terbangun, dan parkir lebih mudah menyerap radiasi  matahari  yang  sampai  di  permukaan  bumi  dalam  bentuk  radiasi  gelombang  panjang  dan menyimpannya  menjadi  panas  sensibel  yang  akan  dilepaskan  pada  malam  hari  [40].  Semakin  banyak energi panas yang tersimpan di permukaan impervious akan menghasilkan panas sensibel yang dilepaskan ke atmosfer lebih banyak sehingga kondisi suhu di lingkungan tersebut tinggi.
Banyaknya  energi  panas  yang  tersimpan  di  permukaan impervious dipengaruhi  oleh  beberapa faktor.  Jika  area hot  spot pemukiman  padat  penduduk  di  Kelurahan  Pahandut  di- overlay dengan  peta raster LST tahun 2000 dan 2018, maka kondisi pemukiman pada tahun 2018 mempunyai nilai LST yang lebih tinggi. Rentang suhu pada area hot spot Gambar 6 a dan Gambar 6 b pada masing-masing tahun ditunjukkan pada Gambar 8 . Bertambah padatnya lahan terbangun di wilayah tersebut selama  18 tahun yang  diidentifikasi  berdasarkan  tampilan Google  Earth pada  tahun  2004  dan  2018  mengakibatkan  area terbuka menjadi lebih  sedikit sehingga panas yang akan diradiasikan kembali ke  atmosfer dalam bentuk
radiasi gelombang panjang terperangkap di dinding antar bangunan sehingga suhu permukaan di wilayah tersebut  bertambah  tinggi  bahkan  di  malam  hari.  Aspek  geometri  perkotaan  yang  disebut urban  canyon yaitu yang digambarkan dengan jalan sempit antara yang bangunan sangat mempengaruhi  jumlah energi panas yang dilepaskan kembali ke atmosfer.
Gambar 6. (a dan b): area hot spots dengan karakteristik pemukiman padat penduduk,(c dan d): area hot spots dengan karakteristik kawasan CBD
Sumber: Hasil analisa dan Google Earth (2020)
Gambar 7. (a dan b): area hot spots dengan karakteristik kawasan bandara TjilikRiwut, (c dan d) area hot spots dengan karakteristik pemukiman padat
Sumber: Hasil analisa dan Google Earth (2020)
Jalan  tersebut  akan  bertambah  sempit  akibat  padatnya  lahan  terbangun  khususnya  bangunan-bangunan tinggi. Saat radiasi matahari mencapai permukaan canyon , radiasi akan dipantulkan dan diserap kembali
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
oleh  dinding-dinding  bangunan  diantara canyon dan  tidak  langsung  diradiasikan  atmosfer.  Radiasi tersebut akan disimpan dalam bentuk panas oleh partikel dinding bangunan dan sedikit demi sedikit akan dilepaskan  ke  angkasa  pada  malam  hari  [41].  Hal  tersebut  juga  ditunjukkan  dalam  penelitian  dimana kepadatan bangunan menunjukkan korelasi positif terhadap nilai LST [42].
Gambar 8. Raster LST tahun 2000 (a) dan LST tahun 2018 (b) pada area hot spot pemukiman padat di Kelurahan Pahandut Sumber: Hasil Analisa (2020)
Gambar 9. Raster LST di area hot spot pemukiman padat di Kelurahan Pahandut(a) dan LST di area hot spot pemukiman padat di Kelurahan Panarung (b)
Sumber: Hasil Analisa (2020)
Selain faktor geometri perkotaan yang dapat  mempengaruhi suhu permukaan adalah  sifat material bahan  pada  tutupan  lahan impervious yang  digunakan.  Sifat  material  yang  dimiliki  objek  menentukan jumlah  radiasi  matahari  yang  dipantulkan,  dipancarkan  dan  diserap.  Sifat  material  dibagi  menjadi  tiga sifat yaitu albedo, emisivitas, dan kapasitas panas [43]. Pada penelitian ini dengan keterbatasan data yang dimiliki  yaitu  hanya  menggunakan  analisa  identifikasi  karakteristik  berdasarkan  tampilan scene citra satelit Google  Earth menunjukkan  bahwa  pada  area hot  spot pemukiman  padat  penduduk  di  Kelurahan Pahandut  dan  area hot  spot pemukiman  padat  penduduk  di  Kelurahan  Panarung  memiliki  perbedaan karakteristik  warna  atap  rumah  yang  digunakan.  Dimana  atap  rumah  yang  digunakan  di  Kelurahan Pahandut  dominan  menggunakan  atap  rumah  berwarna  lebih  gelap  dibandingkan  atap  rumah  di Kelurahan Panarung. Warna suatu permukaan objek menentukan nilai albedo.
Permukaan  objek  yang  berwarna  lebih  gelap  seperti  atap  rumah  bangunan  akan  lebih  banyak menyerap  panas  dibandingkan  permukaan  atap  yang  berwarna  terang  sehingga  suhu  permukaan  pada bangunan tersebut bernilai tinggi [44]. Pada Gambar 9 menunjukkan bahwa nilai LST pemukiman padat penduduk  di  Kelurahan  Pahandut  lebih  tinggi  dibandingkan  pemukiman  padat  penduduk  di  Kelurahan Panarung. Ref. [45] juga menyatakan hal yang sama, dimana bangunan dengan atap rumah tersusun atas
bahan beton berwarna gelap menunjukkan nilai LST yang tinggi. Faktor-faktor yang mempengaruhi UHI tersebut  dapat  dianalis  lebih  mendalam  pada  wilayah  penelitian  sehingga  dapat  dijadikan  bahan pertimbangan  dalam  perencanaan  wilayah  urban  untuk  mengontrol  suhu  tinggi  pada  wilayah-wilayah mikro sehingga dampak dari UHI dapat diminimalisasi.

## 4.  Kesimpulan
Analisis  fenomena  UHI  secara  spasial-temporal  dari  tahun  2000  sampai  tahun  2018  di  Kota Palangka  Raya  telah  berhasil  dilakukan  menggunakan  teknologi remote  sensing dan  Sistem  Informasi Geografis.  Pada  tahun  2000  di  Kota  Palangka  Raya  berdasarkan  sebaran Land  Surface  Temperature (LST) menunjukkan telah terjadi UHI yang digambarkan bahwa suhu tinggi berada lebih dominan di zona perkotaan  dibandingkan  zona  pinggiran  perkotaan,  sedangkan  pada  tahun  2018  sebaran  LST  bernilai tinggi  hampir  tersebar  di  seluruh  zona  perkotaan  dan  di  beberapa  bagian  zona  pinggiran  perkotaan khususnya di bagian barat dan selatan. Hal  ini mengindikasikan bahwa pertumbuhan kota cenderung ke arah  barat  dan  selatan.  Pertumbuhan  Kota  Palangka  Raya  yang  diikuti  dengan  peningkatan  sarana  dan prasarana perkotaan di berbagai wilayah menyebabkan pertumbuhan UHI ke arah postif, dimana selama delapan  belas  tahun  pengamatan  (2000-2018)  di  dalam  zona  kawasan  perkotaan  dan  zona  pinggiran perkotaan mengalami peningkatan luas untuk UHI index bernilai tinggi. Di kawasan perkotaan cenderung meningkat nilai UHI index bernilai sedang menjadi UHI index bernilai tinggi  dan  di  kawasan  pinggiran  perkotaan  cenderung  mengalami  peningkatan  UHI index bernilai  rendah menjadi UHI index bernilai sedang. Selain itu  melalui  analisis overlay pada peta UHI index didapatkan area- area hot spots dan cool spots yang dihubungkan dengan karakteristik  lanskap pada masing-masing area. Identifikasi  karakteristik  lanskap  pada  wilayah hot  spot s  dan cool  spots merupakan  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  nilai  suhu  dimana  ke  depannya  dapat  dilakukan  analisis  yang  lebih  mendalam terhadap  faktor-faktor  tersebut  sehingga  dapat  dijadikan  bahan  pertimbangan  mitigasi  UHI  di  Kota Palangka Raya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Inoguchi,  Takashi.  Newman,  Edward.  Paoletto,  Glen, Kota  dan  Lingkungan:  Pendekatan  Baru Masyarakat Berwawasan Ekologi (terj. LP3ES, Cities and Environment: New Approaches for Eco- Societies). Jakarta, Indonesia: LP3ES, 2003.
[2] United  Nation,  “World  Urbanization  Prospects  The  2014  Revision,”2014.  [Online].  Diakses  pada tanggal  17  10  2020  di  https://population.un.org/wup/Publications/Files/WUP2014-Report.pdf, 2014.
[3] Mardiansjah,  F.H.  Rahayu,  P,  “Urbanisasi  dan  pertumbuhan  kota-kota  di  Indonesia:  suatu perbandingan antar-kawasan makro Indonesia,” J. Pengembangan Kota , vol. 7, pp. 91–110, 2019.
[4]    Fan,  F.,  Fan,  W,  “Understanding  spatial-temporal  urban  expansion  pattern  (1990–2009)  using impervious  surface  data  and  landscape  indexes:  a  case  study  in  Guangzhou  (China),” J.of  Applied Remote Sensing , vol. 8, pp. 1-15, 2014.
[5] Yasuhiro,  S.  Kazuhiro,  Y.“Population  concentration,  urbanization,  and  demographic  transition,” J. of Urban Economics ., vol. 58, pp. 45–61, 2005.
[6] Zhang, H. Qi, Z. Ye, X. Cai, Y. Ye, X. Cai, Y. Maa, W. Chen, W. “Analysis of land use/landcover change,  population  shift,  and  theireffects  on  spatiotemporal  patterns  of  urban  heat  islands inmetropolitan Shanghai, China,” Applied Geography , vol. 44, pp. 121-133, 2013.
[7] Weng,  Q.“A  remote  sensing–GIS  evaluation  of  urban  expansion  and  its  impact  on  surface temperature in the Zhujiang Delta, China,” Int. J. Remote Sensing , vol. 22, pp. 1999–2014, 2001.
[8] EPA  (US  Environmental  Protection  Agency),  “Reducing  urban  heat  islands:  compendium  of strategies,” Washington, D.C, United States: US Environmental Protection Agency, 2008.
[9] Bokaie, M.Zarkesh, M.K.Arasteh, P.D. Hosseini, A.“Assessment of urban heat island based on the relationship  between  land  surface  temperature  and  land  use/  land  lover  in  Therna,” Sustainable Cities and Society , vol. 2, pp. 94-104, 2016.
[10]  Voogt, J.A. Oke, T.R. “Thermal remote sensing of urban climates,” Remote Sens. Environ , vol. 86, pp. 370–384, 2003.
[12]  Asmiwyati,I. G. A. A. R. “Impact ofland use change on urban surface temperature and urban green space  planning;  case  study  of  the  Island  of  Bali,  Indonesia,”  Thesis,  Faculty  of  Science  and Engineering, Curtin University, 2016.
[13]  Akbari,  H.  “Potentials  of  urban  heat  island  mitigation,” 200  International  Conference  “Passive andLow Energy Cooling for the Built Environment , Santorini, Greece, 2005.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[14]  Rizwan, M. Dennis,L. Y. C. Liu, C. “A review on the generation, determination and mitigation of Urban HeatIsland,” J. of Environmental Sciences , vol. 2, pp. 120–128, 2008.
[15]  Alves,  E.  D.  L.Lopes,  A.  "The  urban  heat  island  effect  and  the  role  of  vegetation  toaddress thenegative  impacts  of  local  climate  changes  in  a  small  Brazilian  City,” Atmosphere ,  vol.  8  (2), pp.1-14,2017
[16]   Kantzioura,  A.  Kosmopoulos,  P.  Zoras,  S.  “Urban  surface  temperature  and  microclimate measurements in Thessaloniki,” Energy and Buildings, vol. 44, pp. 63–72, 2012.
[17]  Johnson, D. P. Stanforth, A. Lulla, V. Luber, G. “Developing an applied extreme heat vulnerability index  utilizing  socioeconomic  and  environmental  data,” Applied  Geography ,  vol.  35,  pp.  23-31, 2012.
[18]  Kota Palangka Raya dalam Angka, Badan Pusat Statistik Kota Palangka Raya, BPS Kota Palangka Raya, 2019.
[19]   Kota Palangka Raya dalam Angka, Badan Pusat Statistik Kota Palangka Raya, BPS Kota Palangka Raya, 2000.
[20]  Kota Palangka Raya dalam Angka, Badan Pusat Statistik Kota Palangka Raya, BPS Kota Palangka Raya, 2012.
[21]  Niin,  “Dinamika  spasial  penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Katingan  dan  Kota  Palangka  Raya Provinsi Kalimantan Tengah,” Tesis, Sekolah Pascasarjana, Insitut Pertanian Bogor, 2010.
[22]  Badan  Metereologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika,  “Suhu  rata-rata  udara  harian  dan  bulanan  Kota Palangka Raya tahun 2007 sampai 2017, 2019.
[23]  Chandler, G.Markham, G.L. Helder, D.L. “Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, EM+, and EO-1 ALI sensors,” Remote Sensing of Enviroment , vol. 113, pp. 893-903, 2009.
[24]  Landsat  Project  Science  Office,  “ Landsat  7 Science  Data  User's  Handbook ".  2002.  Diakses  pada Tanggal 17 10 2020 di https://atrain.gsfc.nasa.gov/publications/2006ReferenceHandbook.pdf
[25]  Sobrino, J.A.Munoza, J.C.J, Paolini, L. “Land surface temperature  retrieval from LANDSAT TM 5,” Remote Sensing of Environment , vol. 90, pp. 434–440, 2004.
[26]   Sannigrahi,  S.,  Bhatt,  S.,  Rahmat,  S.,  Uniyal,  B.,  Banerjee,  S.,  Chakraborti,  S.,  &  Bhatt,  A., “Analyzing the role of biophysical compositions in minimizing urban land surface temperature and urban heating,” Urban Climate , vol. 24, pp. 803-819, 2017.
[27]  Weng,  Qihao.  Dengsheng,  Lu.  Jacquelyn,  Schubring,  “Estimation  of  land  surface  temperature- vegetation  abundance  relationship  for  urban  heat  island  studies,” Remote  Sensing  of  Enviroment , vol. 89, pp. 467-483, 2004.
[28]  Hanqiu, X. Benqing, C. “Remote sensing of the urban heat island and its changes in Xiamen City of SE China,” J. of Enviromental Sciences , vol. 16 (2), pp. 276-281, 2004.
[29]  Mathew, A. Khaldewa, S. Kaul, N. “Investigating spatio-temporal surface urban heat island growth over Jaipur city using geospatial techniques,” Sustainable Cities and Society , vol. 40, pp. 484-500, 2018.
[30]  Qiao, Z.Tian, G. Zhang, L. Xu, X. “Influences of urban  expansion on urban heat island in beijing during 1989–2010,” Hindawi Publishing Corporation Advances in Meteorology , vol. 2014, pp. 1- 11
[31]  Aniell,  C.Morgan,  K.  Busbey,  A.Newland,  L.  “Mapping  micro  urban  heat  islands  using  Landsat TM and a GIS,” Comparative Geoscience , vol 21, pp. 965–969, 1995.
[32]  Mitchell,  B.C.  “Urbanization  and  land  surface  temperature  in  Pinellas  County,  Florida,”  Tesis, Departement of Geography, Enviroment, and Planning. University of South Florida, 2011.
[33]  Sejati, A.W. Buchori, I. Rudiarto, I. “The spatio temporal trends of urban growth and surface urban heat  islands  over  two  decades  in  The  Semarang  Metropolitan  Region,” Sustainable  Cities  and Societ , vol. 46,  pp. 101-432, 2019.
[34]  Li,  J.  Wang,  Xr.  Wang,  XJ.Ma,  Wc.  Zhang,  H.  “Remote  sensing  evaluation  of  urban  heat  island and its spatial pattern of the Shanghai metropolitan area, China,” Ecological Complexity , vol 6, pp. 413-420, 2009.
[35]  Huang,  W.  Zeng,  Y.  Li,  S.  “An  analysis  of  urban  expansion  and  its  associated  thermal characteristics using Landsat imagery,” Geocarto International , vol. 30 (1), pp. 93-103, 2014.
[36]  Song, Juer. Shihong, Du. Xin, Feng. Luo, Guo. “The relationships between landscape compositions and  land  surface  temperature:  Quantifying  their  resolution  sensitivity  with  spatial  regression models,” Lanscape and Urban Planning , vol. 123, pp. 145-147.
[37]  Sun,  Qinqin.  Zhifeng,  Wu.  Jianjun,  Tan.  “The  relationship  between  land  surfece  temperature  and land use/land cover in Guangzhou, China, ” Environ Earth Sci , vol. 65, pp. 1687-1694, 2012.
[38]  Mallick,  Javed.  Yogesh,  Kant.  Bharath,  B.D.  “Estimation  of  land  surface  temperature  over  Delhi usung Landsat-7 ETM+,” J. Ind. Geophys. Union , vol. 12 (3), pp. 131-140
[39]  Igusky, K dan Jackson, R. “Quantifying albedo and surface temperature over different land covers: implications for carbon offsets,” Thesis, Duke University, 2008.
[40]  Sailor,  D.J.  Fan,  H.  “Modeling  the  diurnal  variability  of  effective  albedo  for  cities,” Atmospheric Environment , vol 36 (4), pp. 713-725, 2002.
[41]  Van Hove, L. W. A.  Steeneveld, G. J.  Jacobs, C. M. J. Heusinkveld, B. G.  Elbers, J. A. Moors, E. J. Hostlag,A. A. M “Exploring the urban heat island intensity of dutch cities:assessment based on a literature review,” Recent meterogical observations  and datasets provided by hobby meterologists, Alterra report, Wageningen, 2011.
[42]  Buyantuyev,  A.  Wu,  J.“Urban  heat  islands  and  landscape  heterogeneity:  linking  spatio  temporal variations in surface temperatures to land-cover and socioeconomic patterns,” Landscape Ecol , vol 25, pp. 17–33, 2010.
[43]  Chudnovsky,  A.  Dor,  B.  E  Saaron,  H.  “Diurnal  thermal  behavior  of  selected  urban  project  using remote sensing measurements,” Energy and Buildings , vol 36 (11), pp. 1063-1074, 2004.
[44]  Aguiar,  A.C.  “Urban  heat  island:  differentiating  between  the  benefits  and  drawbacks  of  using native  or  exotic  vegetation  in  mitigating  climate,”  Thesis,  Biological  Sciences,  University  of Wollongong, 2012.
[45]  Guo,  G.  Zhou,  X.  Wu,  Z.  Xiao,  R.    Chen,Y.  “Characterizing  the  impact  of  urban  morphology heterogeneity  on  land  surface  temperature  in  Guangzhou,  China,” Environmental  Modelling  & Software , vol 84, pp. 427-439, 2016.