## ANALISIS POLA DISTRIBUSI DAN POLA PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN TANAH DI KOTA SURABAYA MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 DAN STASIUN CUACA OTOMATIS
Firmansyah Maulana Azhali 1 dan Lalu Muhamad Jaelani 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail: 2 lmjaelani@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kepadatan penduduk di daerah perkotaan berimplikasi terhadap ketersediaan ruang terbuka hijau (RTH) yang terbatas. RTH  memiliki  peran  penting  untuk  menjaga  kualitas  lingkungan  dan  kesehatan  masyarakat  yang  tinggal  di  daerah tersebut. Untuk itu diperlukan sebuah indicator berupa Suhu Permukaan Tanah (SPT) untuk mengetahui sebaran dan kecukupan RTH di kawasan tertentu. Data SPT kontinyu selanjutnya dapat dijadikan dasar dalam pembangunan dan manajemen RTH. SPT dapat diperoleh dengan perekaman data meterologi menggunakan stasiun cuaca. Namun data yang diperoleh terbatas secara jumlah dan sebaran spasial. Sehingga pemanfaatan citra satelit dengan sensor termal menjadi sebuah solusi untuk mendapatkan SPT dengan cakupan area yang luas. Pada penelitian ini, analisis perubahan suhu dilakukan di Kota Surabaya dengan menggunakan data Landsat 8 TIRS pada tanggal 5 Agustus 2018 sampai 12 September 2018. Hasil dari estimasi SPT dengan metode Single-Channel Algorithm (SCA) kemudian divalidasi dengan suhu yang terekam pada Stasiun Cuaca Juanda (BMKG Juanda) dan Stasiun Cuaca Otomatis ITS (PWS ITS). Pada periode 5 Agustus 2018 hingga 12 September 2018, SPT maksimum, minimum dan rata-rata di Surabaya adalah 36 o C, 20 o C dan 27 o C.  Terdapat  perbedaaan  suhu  antara  LST  dan  BMKG  Juanda  sebesar  ±0,11 o C  (11  Agustus  2018)  dan  ±0,34 o C  (12 September 2018). Sementara beda suhu antara LST dan PWS ITS adalah ±0,88 o C (11  Agustus 2018) dan ±3,22 o C (12 September 2018). Hasil uji korelasi antara data SPT dengan BMKG Juanda dan PWS ITS menunjukkan adanya korelasi yang sangat kuat antara kedua data (R= 87%).
Kata Kunci : AWS, Citra Landsat 8, SCA, SPT

## Abstract
Population density in urban areas has implications for the limited availability of green open space. Green open space has an important role in maintaining the quality of the environment and the health of the people living in the area. For this reason, an indicator in the form of Ground Surface Temperature is needed to determine the distribution and adequacy of green open space in a certain area. Continuous ground surface temperature data can then be used as the basis for the development and management of green open space. Ground Surface Temperature can be obtained by recording meteorological data using a weather station. However, the data obtained are limited in number and spatial distribution. So that the use of satellite imagery with thermal sensors becomes a solution to get Ground Surface Temperature with a wide area coverage. In this study, the analysis of temperature changes was carried out in the city of Surabaya using the Landsat 8 TIRS data from August 5 2018 to September 12 2018.The results of the Ground Surface Temperature estimation using the Single-Channel Algorithm (SCA) method were then validated with the temperature recorded at  the Juanda Weather  Station  (BMKG  Juanda)  and  ITS  Automatic  Weather  Station  (ITS  PWS).  In  the  period  5  August  2018  to  12 September 2018, the maximum, minimum and average of Ground Surface Temperature in Surabaya is 36 o C, 20 o C and 27 o C. There is a difference in temperature between LST and BMKG Juanda of ± 0.11 o C (11 August 2018) and ± 0.34 o C (12 September 2018). While the temperature difference between LST and PWS ITS is ± 0.88 o C (11 August 2018) and ± 3.22 o C (12 September 2018). The results of the correlation test between SPT data with BMKG Juanda and PWS ITS showed a very strong correlation between the two data (R = 87%).
Keywords : AWS, Landsat 8 imagery, SCA, Ground Surface Temperature

## PENDAHULUAN
Dalam perencanaan pembangunan ruang terbuka hijau,  estimasi  Suhu  Permukaan  Tanah  (SPT) berfungsi  untuk  mengetahui  daerah  mana  yang memiliki  distribusi  SPT  yang  tinggi  sehingga nantinya dapat dijadikan kajian untuk perencanaan  pembangunan  hutan  kota  maupun taman  kota.  Sejak  2010,  Walikota  Surabaya  Tri Rismaharini  sangat  gencar  dalam  pembangunan taman kota dan hutan kota. Pembangunan taman tersebut  menyebabkan  menurunnya  SPT  Kota Surabaya sebanyak 2 o C (Hakim, 2018).
SPT  adalah  salah  satu  parameter  kunci keseimbangan  energi  pada  permukaan  dan merupakan variabel klimatologis yang utama. SPT mengendalikan  fluks  energi  gelombang  panjang yang melalui atmosfer. Besarnya suhu permukaan tergantung kondisi parameter permukaan lainnya, seperti  albedo,  kelembaban  permukaan  dan tutupan lahan serta kondisi vegetasi (Prasasti, dkk, 2007).  SPT  merupakan  fenomena  penting  dalam perubahan  iklim  global.  Seiring  meningkatnya kandungan gas rumah kaca di atmosfer, maka SPT juga akan meningkat. Hal ini akan mengakibatkan mencairnya  gletser  dan  lapisan  es  dan mempengaruhi vegetasi daerah tersebut.
Dampaknya akan lebih banyak di daerah monsun, karena  curah  hujan  tidak  dapat  diprediksi mengakibatkan  banjir  dan  kenaikan  permukaan air laut (Rajeshwari & Mani, 2014).
Pada pengolahan SPT menggunakan citra Landsat  8,  kanal  11  sudah  tidak  efektif  lagi dikarenakan  ada  stray  light  yang  mempengaruhi kalibrasi  absolut  sensor  termal  Landsat  8  (TIRS) sejak  peluncurannya.  Dampak  dari  stray  light berbeda-beda  pada  setiap  kanal,  salah  satunya pada  sensor  kanal  11.  Saat  ini  sedang dikembangkan  algoritma  untuk  mengkalibrasi sensor  kanal  11  (USGS,  2017).  Karena  kanal  11 tidak  baik  digunakan  untuk  pengolahan  suhu permukaan tanah maka berkembanglah algoritma Single-Channel Algorithm (SCA) sebagai alternatif untuk estimasi SPT (Walawender, dkk, 2014).
Pada awalnya, penelitian
SPT
menggunakan  data  meteorologi  dari  stasiun cuaca. Hal ini menyebabkan sulitnya memperoleh data  meteorologi  yang  berlimpah  dan  tidak memungkinkan untuk memperoleh data
meteorologi  pada  permukaan  selain  dari  lokasi stasiun  cuaca.  Setelah  peluncuran  satelit  Sputnik pada 1957, citra satelit banyak diaplikasikan untuk berbagai  macam  kebutuhan.  Citra  satelit  dengan thermal infrared kanal seperti Landsat TM, Landsat OLI,  ASTER  dan  TERRA-MODIS  dapat  digunakan untuk estimasi SPT (Tsou, dkk, 2017).
Stasiun  Cuaca  Otomatis  (AWS)  adalah stasiun yang melakukan pengukuran yang mengirim atau mencatat hasil pengamatan unsur-unsur cuaca secara  otomatis  dan  secara  langsung  membuat kode-kode  yang  telah  dikonversi.  AWS  umumnya dilengkapi  dengan  beberapa  sensor,  RTU  (Remote Terminal Unit), seperangkat komputer dengan layar LED,  dan  bagian  bagian  lainnya.  Sensor  yang digunakan  meliputi  sensor  suhu,  sensor  arah  dan kecepatan  angin,  sensor  kelembaban,  sensor tekanan  udara,  presipitasi,  pyranometer,  dan  net radio meter. RTU terdiri atas data logger dan daya cadangan  yang  berfungsi  sebagai  terminal  tempat pengumpulan  data  cuaca  yang  berasal  dari  sensor tersebut (Qudratullah, dkk, 2017). Sistem pengamatan AWS sudah cukup lama dikembangkan di  negara  maju,  namun  harganya  cukup  mahal sehingga  masih  sangat  terbatas  digunakan  di Indonesia (Nugroho, 2016).
Pada  penelitian  ini,  citra  satelit  Landsat  8 dan  AWS  dimanfaatkan  untuk  menganalisis  pola perubahan  SPT  sehingga  dihasilkan  Peta  Distribusi SPT 1:200.000. Peta Distribusi SPT digunakan untuk mengetahui  anomali  dan  tren  suhu  di  Kota Surabaya.  Data  pola  perubahan  SPT  digunakan untuk  mengetahui  variasi  SPT  secara  temporal tentang tren pola perubahan suhu di Kota Surabaya.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Surabaya  yang terletak  di  07⁰12’ - 07⁰21’  Lintang  Selatan  dan 112⁰36’ - 112⁰54’ Bujur Timur. Berikut merupakan gambar  dari  lokasi  penelitian  yang  ditunjukkan seperti gambar berikut ini:

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu citra  satelit  resolusi  menengah  Landsat  8  level  1 dan  2  wilayah  Surabaya  yang  diakuisisi  pada  11 Agustus  2018  dan  12  September  2018,  vektor batas  administrasi  Kota  Surabaya  yang  diperoleh dari  BIG  skala  1:25.000,  data  suhu  dari  PWS  ITS dan BMKG Juanda.
Adapun  perangkat  lunak  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah ArcMAP 10.6.1 lisensi edukasi ITS untuk mengolah citra, mengolah IDW dan pembuatan peta.

## Tahapan Pengolahan Suhu Permukaan Tanah
Tahapan  pengolahan  SPT  diawali  dengan kalibrasi  radiometrik.  Kalibrasi  radiometrik dilakukan  untuk  mengonversi  nilai  piksel  dari digital number (DN) menjadi brightness temperature  (BT).  Selain  konversi  DN  menjadi brightness temperature (BT), DN juga dikonversikan  menjadi  radian  dan  reflektan. Berikut  adalah  persamaan  untuk  perhitungan kalibrasi radiometrik (Jaelani, 2013):
𝐿 𝜆 = 𝑀 𝐿 𝑄 𝑐𝑎𝑙 + 𝐴 𝐿 (1)
Di mana:
𝐿 𝜆 = TOA spectral radiance ( 𝑤 𝑚 2 𝑠𝑟𝑎𝑑𝜇𝑚 )
𝜌 𝜆 = TOA spectral reflectance 𝑀 𝐿 = Band specific multiplicative rescaling factor 𝐴 𝐿 = Band specific addiitive rescaling factor 𝑄 𝑐𝑎𝑙 = Nilai Digital Number (DN) pada kanal yang dituju
𝐵𝑇 = 𝐾 2 ln( 𝐾1 𝐿𝜆 +1) (2)
Di mana: 𝐵𝑇  = Brightness temperature ( o K) 𝐿 𝜆 = Spectral radiance ( 𝑤 𝑚 2 𝑠𝑟𝑎𝑑𝜇𝑚 )
𝐾 1 = Konstanta thermal conversion untuk kanal 10 𝐾 2 = Konstanta thermal conversion untuk kanal 10
Koreksi  atmosfer  dilakukan  pada  kanal  4 dan  5  untuk mengonversi nilai  radian  pada  sensor satelit (L TOA ) dan reflektan pada sensor satelit (ρ TOA ) menjadi nilai radian dibawah lapisan atmofer (L BOA ) dan nilai reflektan dibawah lapisan atmofer (ρ BOA ). Pada penelitian ini koreksi atmosfer menggunakan citra Landsat 8 level 2. Citra Landsat 8 level 2 dipilih karena  algoritma  level  2  lebih  baik  dibandingkan algoritma  6S  ( Second  Simulation  of  the  Satellite Signal  in  the  Solar  Spectrum )  yang  membutuhkan banyak  parameter,  sehingga  apabila  terjadi kesalahan  pemilihan  parameter  maka  akan berdampak  pada  pengolahan  berikutnya.  NDVI dilakukan  dengan  pengolahan  citra  dengan mengombinasikan  kanal  4  dan  5  yang  telah terkoreksi  atmosfer  menjadi  citra  baru  yang menunjukkan  nilai  kehijauan  dari  citra  tersebut. Persamaan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan nilai NDVI adalah sebagai berikut (Waas & Nababan, 2010):
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑁𝐼𝑅−𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑅𝑒𝑑) (𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑁𝐼𝑅+𝜌 𝐵𝑂𝐴 𝑅𝑒𝑑) (3)
Di mana:
NDVI   =  Nilai Normalized  Difference  Vegetation Index
ρ BOA(NIR) =  Nilai  reflektan  dibawah  lapisan  atmosfer
untuk kanal 5 ρ BOA(Red) = Nilai reflektan dibawah lapisan atmosfer untuk kanal 4
Proportion  of  vegetation (Pv)  dibutuhkan untuk  mengetahui  parameter  emisivitas  dengan melihat  dari  nilai  NDVI  yang  telah  diolah sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini,  nilai  koefisien NDVI s dan koefisien NDVI v ditentukan dengan nilai 0,2 untuk NDVI s dan 0,5 untuk NDVI v . Nilai tersebut dapat  diaplikasikan  dalam  segala  kondisi  secara global  (Sobrino  &  Raissouni,  2000).  Persamaan untuk memperoleh nilai Pv adalah sebagai berikut:
𝑃𝑣 =   ( 𝑁𝐷𝑉𝐼− 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑣 − 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 ) 2 (4)
Land  Surface  Emissivity (LSE)  dibutuhkan unt uk  mendapatkan  nilai  emisivitas  (ε)  yang nantinya akan dimasukkan pada rumus perhitungan SPT.  Nilai emisivitas dari piksel tanah (NDVI < NDVI s ) adalah 0,96 (Pv = 0 dan 𝐶 𝜆 = 0, jadi 𝜀 𝜆 = 𝜀 𝑠𝜆 =  0,96)  dan  nilai  emisivitas  dari  piksel vegetasi (NDVI > NDVI v ) adalah 0,99 (Pv = 1 dan 𝐶 𝜆 = 0,005, jadi 𝜀 𝜆 = 𝜀 𝑣𝜆 +   𝐶 𝜆 = 0,985 + 0,005 = 0,99). Nilai  emisivitas  campuran  dapat  dihitung menggunakan persamaan berikut (Sobrino, et al., 1990):
𝜀 𝜆 = 𝜀 𝑣𝜆 𝑃𝑣 + 𝜀 𝑠𝜆 (1 − 𝑃𝑣) + 𝐶 𝜆 (5)
Di mana:
𝜀 𝑣𝜆 = 0,985 𝜀 𝑠𝜆 = 0,960 𝐶 𝜆 = 0,005 (konstanta)
Atmospheric Correction Parameter Calculator adalah web-based tools yang digunakan untuk  memperoleh  parameter  koreksi  atmosfer. Selanjutnya  parameter  koreksi  atmosfer  diolah menggunakan persamaan berikut untuk memperoleh nilai fungsi atmosferik (Walawender, et al., 2014):
𝜓 1 = 1 𝜏 𝜓 2 =   −𝐿 ↓ − 𝐿↑ 𝜏 𝜓 3 =   𝐿 ↓ (6)
Di mana 𝜏 adalah atmospheric transmissivity , 𝐿 ↑ adalah up-welling radiance atau cahaya  yang  dipancarkan  dan 𝐿 ↓ adalah down- welling  radiance atau  cahaya  yang  meredup. Koreksi pengaruh atmosfer memerlukan parameter atmosfer yang spesifik ( 𝜏 , 𝐿 ↑ , 𝐿 ↓ ) (Barsi, et  al.,  2003).  SPT  adalah  persamaan  yang digunakan  untuk  memperoleh  distribusi  SPT  dari citra  satelit.  Estimasi  SPT  metode  SCA dapat dilakukan  menggunakan  persamaan  berikut (Jimenez-Munoz, et al., 2009):
𝑆𝐶𝐴 =  𝛾 [ 1 𝜀 (𝜓 1 𝐿 𝑠 + 𝜓 2 ) + 𝜓 3 ] + 𝛿 (7)
Di mana ε adalah Land Surface Emissivity (LSE), γ dan δ adalah parameter yang bergantung pada  fungsi  Planck,  dan ψ 1 ,  ψ 2 dan ψ 3 adalah fungsi
atmosferik (AFs). Dalam
upaya
mendapatkan hasil SPT dalam satuan celcius, maka setiap  tahapan  pengolahan  yang  menggunakan satuan  kelvin  harus  dikonversikan  dalam  celcius terlebih dahulu. Tahapan-tahapan yang dimaksudkan adalah pengolahan brightness temperature (BT)  dan gamma (γ).  Untuk memperoleh  nilai 𝛾 dan 𝛿 dapat  menggunakan persamaan berikut:
𝛾 = { 𝐶2𝐿𝑠 𝑇𝑠 2 [ 𝜆4𝐿𝑠 𝐶1 + 1 𝜆 ]} −1 (8)
𝛿 =   −γ. 𝐿 𝑠 + 𝑇 𝑠 (9)
Di mana 𝐶 1 dan 𝐶 2 adalah konstanta radiasi planck ( 𝐶 1 =1,19104 10 8 W μm 4 m -2 sr -1 ; 𝐶 2 = 1,43877 10 4 μm⁰K); dan 𝜆 adalah panjang gelombang efektif ( 𝜆 = 10,895 μm untuk Landsat -8 OLI dan TIRS Kanal 10). Untuk memperoleh nilai gamma dalam satuan celcius,  maka  nilai  konstanta  radiasi  planck  (C 2 ) harus  dicari  menggunakan  persamaan  berikut (Sobrino, 2010):
𝐶 2 =  λ  ×   𝐾 2 (10)
Di  mana  λ  adalah  panjang  gelombang efektif  (λ  =  10,895  μm  untuk  Landsat -8  OLI/  TIRS kanal  10)  dan  K 2 adalah  konstanta  termal  suatu gelombang.  Nilai  K 2 untuk  Landsat-8  OLI  dan  TIRS kanal  10  adalah  1321,0789 o K  atau  1047,9289 o C. Setelah  semua  variabel  memiliki  satuan  celcius maka selanjutnya dimasukkan kedalam persamaan SCA.

## Tahapan Pengolahan Data Meteorologi
Pengolahan  data  meteorologi  pada  AWS  dan Stasiun  Cuaca  terdiri  atas  pengunduhan  data, integrasi data, pemodelan grafik. Tahap pengunduhan data adalah tahapan di mana peneliti mengumpulkan data dari berbagai macam sumber. Tahap integrasi data adalah tahapan untuk merekap hasil  data  yang  telah  diunduh  dan  dilakukan konversi satuan untuk selanjutnya dapat digunakan untuk  pemodelan  dan  validasi  SPT.  Tahap pemodelan grafik adalah tahapan untuk memodelkan  data  suhu  untuk  diketahui  pola perubahannya  dalam  kurun  waktu  1  (satu)  bulan. Selain pemodelan grafik bulanan, pemodelan grafik harian  dilakukan  untuk  memperoleh  tren  pola perubahan  suhu  harian  pada  waktu  akuisisi  citra satelit.

## Tahapan Validasi dan Analisis Akhir
Tahap  validasi  dan  analisis  akhir  terdiri  dari  uji korelasi,  validasi  data  dan  ekstrapolasi  data meteorologi AWS. Uji korelasi pearson digunakan untuk  melihat  keberadaan  hubungan  dari  nilai suhu permukaan yang dihasilkan dari pengolahan SPT  metode  SCA  dengan  nilai  suhu  permukaan yang dihasilkan oleh AWS. Nilai koefisien korelasi diperoleh  menggunakan  persamaan  berikut (Hidayat, 2012):

## 𝑅 𝑥𝑦 =
𝑛 ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−∑ 𝑥𝑖 ∑ 𝑦𝑖
√𝑛 ∑ 𝑥𝑖 2−(∑ 𝑥 𝑖) 2.√𝑛 ∑ 𝑦𝑖 2−(∑ 𝑦 𝑖) 2 (11)
Hasil  perhitungan  koefisien  korelasi selanjutnya digunakan untuk mengetahui kekuatan  korelasinya.  Nilai  kekuatan  korelasi dapat  dilihat  pada  Tabel  1  tentang  interval kekuatan korelasi (Sarwono, 2006):
Tabel 1. Interval kekuatan korelasi
No. Koefisien Korelasi Kekuatan Korelasi 1 0 Tidak ada 2 0,00 - 0,25 Sangat lemah
3 0,25 - 0.50 Cukup 4 0,50 - 0,75 Kuat 5 0,75 - 0,99 Sangat kuat 6 1 Sempurna
Validasi digunakan untuk pengecekan nilai suhu  permukaan  lahan  hasil  pengolahan  citra dengan data suhu permukaan yang diperoleh dari AWS. Interpolasi adalah tahapan untuk menentukan nilai diantara dua nilai yang diketahui berdasarkan suatu fungsi persamaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Suhu Permukaan Tanah
Hasil  pengolahan  SPT  diperoleh  dengan  metode SCA.  Dalam  memudahkan  proses  analisis,  batas atas dan batas bawah hasil pengolahan SPT diatur pada  40 o C  dan  25 o C.  Berikut  adalah  hasil pengolahan SPT:
Gambar 2. Hasil pengolahan SPT metode SCA pada Citra Landsat 8 akuisisi 11 Agustus 2018
Gambar 3. Hasil pengolahan SPT metode SCA pada Citra Landsat 8 akuisisi 12 September 2018
Hasil  pengolahan  SPT  metode  SCA  yang telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2 dan 3. Perubahan  warna  pada  hasil  pengolahan  memiliki makna yang berbeda, warna merah berarti SPT yang tinggi dan warna biru berarti SPT yang rendah.
Pada kedua hasil pengolahan SPT terdapat kesamaan pola yaitu suhu rendah yang membentuk sebuah  jalur.  Setelah  dilakukan  pencarian  melalui Google Earth (GE) ditemukan bahwa lokasi tersebut adalah Sungai Jagir. Hasil perbandingan pengolahan SPT dengan GE dapat dilihat pada Gambar 4 tentang anomali Sungai Jagir.
Selain anomali suhu rendah yang membentuk  jalur,  terdapat  juga  hotspot  dibagian utara  Kota  Surabaya  tepatnya  pada  perbatasan dengan  Kota  Gresik.  Setelah  dilakukan  pencarian melalui GE ditemukan bahwa lokasi tersebut adalah Tempat  Pembuangan  Akhir  Benowo.  Pada  TPA
Benowo  terdapat  aktifitas  Gasifikasi  atau pembakaran  sampah  untuk  memperoleh  energi listrik.  Kegiatan  pembakaran  sampah  tersebut menyebabkan  suhu  permukaan  disekitar  TPA Benowo meningkat (Dofir, 2018). Hasil perbandingan  pengolahan  SPT  dengan  GE  dapat dilihat  pada  Gambar  5  tentang  anomali  Tempat Pembuangan Akhir Benowo.
Gambar 4. Anomali pola suhu rendah Sungai Jagir
Gambar 5. Anomali pola suhu tinggi Tempat Pembuangan Akhir (TPA) Benowo
Terdapat juga pola suhu permukaan yang
rendah  pada  Kecamatan  Sukolilo,  Surabaya  Timur. Setelah dilakukan pencarian melalui GE ditemukan bahwa  lokasi  tersebut  adalah  Tambak  Ikan  di Kelurahan  Sukolilo,  Kecamatan  Sukolilo  dan  Hutan Mangrove  di  Kelurahan  Wonorejo,  Kecamatan Rungkut.  Hasil  perbandingan  pengolahan  SPT dengan  GE  dapat  dilihat  pada  Gambar  6  tentang anomali pola suhu rendah pada Surabaya Timur.
Gambar 6. Anomali pola suhu rendah pada Surabaya Timur

## Hasil Pengolahan Automatic Weather Station (AWS)
Dalam  pengolahan  data  meteorologi,  data diharuskan tersusun atas besaran yang berstandar internasional (SI) atau memiliki besaran yang sama. Pada penelitian ini besaran yang digunakan antara lain  waktu  (GMT+7),  suhu  ( o C),  tekanan  (hPa)  dan kelembaban  (%).  Data  yang  telah  terintegrasi selanjutanya dimodelkan pada grafik pola
perubahan suhu pada PWS ITS dan BMKG Juanda.
Variasi  SPT  Kota  Surabaya  dapat  dilihat pada Gambar 7 dan 8. Variasi SPT Kota Surabaya memiliki pola kenaikan suhu pada pukul 06.00 WIB dan mencapai puncak pada 12.00 kemudian suhu berkurang  seiring  dengan  turunnya  intensitas matahari yang  menyinari. Pada  PWS  ITS  tercatat bahwa  suhu  maksimum  adalah  36 o C,  suhu minimumnya  adalah  21 o C  dan  suhu  rata-ratanya adalah  28 o C.  Sedangkan  pada  BMKG  Juanda tercatat bahwa suhu maksimum adalah 33 o C, suhu minimumnya  adalah  20 o C  dan  suhu  rata-ratanya adalah 27 o C.
Gambar 7. Grafik pola perubahan suhu bulanan pada PWS ITS
Gambar 8. Grafik pola perubahan suhu bulanan pada

## PWS ITS
Selain  untuk  memperoleh  variasi  SPT secara  temporal,  variasi  SPT  secara  spasial  juga dilakukan  dengan  melakukan  eksterpolasi  pada data SPT yang diperoleh dari AWS. Data SPT yang digunakan  dalam  proses  ekstrapolasi  sesuai dengan  waktu  akuisisi  citra  Landsat  8  yaitu  11 Agustus  2018  dan  12  September  2018  pukul 09.35. PWS ITS dan BMKG Juanda memiliki waktu
perekaman  yang  berbeda,  sehingga  dilakukan interpolasi  agar  waktu  perekaman  SPT  pada  AWS sama  dengan  waktu  akuisisi  data  citra  Landsat  8. Metode interpolasi yang digunakan untuk memperoleh variasi SPT secara spasial adalah IDW. Hasil pengolahan IDW dipotong menggunakan tools extract by mask dengan shp batas administrasi Kota Surabaya. hasil akhir pengolahan ekstrapolasi data suhu dapat dilihat pada Gambar 9 dan 10. Berikut adalah tabel yang menjelaskan tentang data untuk pengolahan interpolasi:
Tabel 2. Data Meteorologi Untuk Pengolahan Interpolasi
Waktu Nama Stasiun T (m) U (m) Suhu (⁰C) Tekanan (hPa) Kelembaban (%) 11/08/18 Juanda 695362 9182749 31,00 1013,02 55,00 ITS 698718 9193796 33,00 1015,16 36,00 12/09/18 Juanda 695362 9182749 27,98 1011,00 65,00 ITS 698718 9193796 33,00 1014,00 43,00
Gambar 9. Hasil ekstrapolasi data SPT AWS menggunakan metode IDW pada 11 Agustus 2018
Gambar 10. Hasil ekstrapolasi data SPT AWS menggunakan metode IDW pada 12 September 2018
Hasil esktrapolasi data SPT yang diperoleh dari  AWS  menggunakan  metode  IDW  pada  11 Agustus 2018 dan 12 September 2018 dijelaskan pada  Gambar  9  dan  10.  Perubahan  warna  pada hasil  pengolahan  memiliki  makna  yang  berbeda, warna  merah  berarti  SPT  yang  tinggi  dan  warna hijau berarti SPT yang rendah.

## Analisis Grafik
Pemodelan  pola  perubahan  SPT  yang  diperoleh dari  AWS  dilakukan  menjadi  2  yaitu  pemodelan pola  perubahan  SPT  harian  dan  bulanan. Pemodelan pola perubahan SPT harian dilakukan untuk mengetahui perbandingan pola perubahan suhu pada kedua AWS dan untuk mengetahui pola perubahan  suhu  dalam  satu  hari  yang  sama. Dalam  pemodelan  pola  perubahan  SPT  harian menggunakan  waktu  yang  sama  dengan  akuisisi data citra satelit Landsat 8 yaitu 11 Agustus 2018 dan 12 September 2018.
Gambar 11. Grafik perbandingan suhu PWS ITS dan BMKG Juanda pada 11 Agustus 2018
Gambar 12. Grafik perbandingan suhu PWS ITS dan BMKG Juanda pada 12 September 2018
Pemodelan  pola  perubahan  SPT  bulanan dilakukan untuk mengetahui pola perubahan suhu
Kota  Surabaya  dalam  1  bulan.  Pemodelan  pola perubahan SPT bulanan bertujuan untuk mengetahui  nilai  maksimum,  minimum  dan  rata- rata  suhu  Kota  Surabaya.  Hasil  perbandingan  pola perubahan  SPT  harian  Kota  Surabaya  dapat  dilihat pada Gambar 11 dan 12.
Pada Gambar 11 dan 12 menjelaskan bahwa pada  11  Agustus  2018  pola  perubahan  suhu  yang diperoleh  dari  PWS  ITS  dan  Stasiun  BMKG  Juanda memiliki  pola  yang  sama,  yaitu  suhu  mulai meningkat pada pagi hari (05.00 WIB) dan mencapai puncak pada siang hari (12.00 – 13.00 WIB). Grafik tersebut  berkorelasi  dengan  grafik  perbandingan suhu pada 12 September 2018.
Hasil perbandingan SPT yang diperoleh dari BMKG Juanda dengan pengolahan AWS metode SCA pada  11  Agustus  2018  adalah  ±0,11 o C.  Sedangkan perbandingan  SPT  yang  diperoleh  dari  PWS  ITS adalah  ±0,88 o C.  Hasil  perbandingan  SPT  yang diperoleh  dari  PWS  ITS  dengan  pengolahan  AWS metode  SCA  pada  12  September  2018  adalah ±0,34 o C.  Sedangkan  perbandingan  SPT  yang diperoleh dari PWS ITS adalah ±3,22 o C. Selanjutnya data  suhu  tersebut  dimasukkan  sebagai  variabel dalam perhitungan uji korelasi. Hal tersebut dapat dilihat pada Tabel 3 tentang perbandingan SPT yang diperoleh dari AWS dengan pengolahan SPT metode SCA. SPT yang diperoleh AWS dan hasil pengolahan SPT metode SCA diuji korelasi untuk mendapatkan nilai koefisien korelasi. Uji korelasi yang digunakan untuk mendapatkan nilai koefisien korelasi dari SPT yang diperoleh dari AWS dengan hasil pengolahan SPT  metode  SCA  adalah  uji  korelasi  pearson (Istantinova, et, al., 1995):
Tabel 3. Perbandingan SPT yang diperoleh dari AWS
dengan pengolahan SPT metode SCA Waktu Nama Stasiun Suhu (⁰C) ∆t (⁰C) AWS SPT Metode SCA 11/08/18 Juanda 27,98 28,09 0,11 ITS 33 32,12 -0,88 12/09/18 Juanda 31 31,34 0,34 ITS 33 36,22 3,22
Hasil  uji  korelasi  pearson  yang  diperoleh  adalah 0,87 yang memiliki arti korelasi yang sangat kuat hal ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  tentang  hasil  uji korelasi  pearson.  Nilai  koefisien  korelasi  diperoleh karena pola perubahan suhu yang ditunjukkan oleh data  suhu  AWS  dan  SPT  Metode  SCA  relatif  sama
yaitu tinggi pada PWS ITS dan rendah pada Stasiun BMKG Juanda. Letak PWS ITS dikelilingi bangunan dan pemukiman sedangkan Stasiun BMKG Juanda dikelilingi sawah dan bangunan bandara.

## Tabel 4. Hasil uji korelasi pearson
Waktu Nama Stasiun AWS (X) SPT SCA (Y) X 2 Y 2 XY 11/08/2018
Juanda 27,98 28,09 782,88 789,05 785,96 ITS 33,00 32,12 1089,00 1031,69 1059,96 12/09/2018 Juanda 31,00 31,34 961,00 982,20 971,54
ITS 33,00 36,12 1089,00 1304,65 1191,96 Total (∑) : 124,98 127,67 3921,88 4107,59 4009,42 Rata-rata : 31,25 31,92 980,47 1026,90 1002,35 R xy : 0,87

## Analisis Perbandingan Hasil Akhir
Perbandingan  hasil  akhir  dilakukan  dengan membandingkan  Gambar  2  tentang  hasil  hasil pengolahan SPT metode SCA pada citra Landsat 8 akuisisi  11  Agustus  2018  dengan  Gambar  9 tentang  hasil  ekstrapolasi  data  SPT  AWS menggunakan metode IDW pada 11 Agustus 2018. Hasil dari perbandingan tersebut adalah interpolasi  data  suhu  tidak  berkorelasi  dengan hasil pengolahan SPT metode S  CA  dikarenakan kurangnya AWS pada bagian pusat Kota Surabaya dan Surabaya Utara, sehingga perbandingan hasil akhir terlihat jauh berbeda.
Hal ini dapat dilihat dari suhu pada pusat Kota  Surabaya  yang  seharusnya  tinggi  dan  pada bagian timur Kota Surabaya yang berupa tambak seharusnya memiliki suhu yang rendah. Suhu pada pusat  Kota  Surabaya  relatif  lebih  tinggi  karena intensitas  aktifitas  kendaraan  bermotor  seperti mobil  dan  motor  yang  tinggi.  Sedangkan  pada bagian timur Kota Surabaya sebagian besar adalah tambak dan penangkaran mangrove.
Pada  12  September  juga  menunjukkan hasil  yang  sama  dikarenakan  kurangnya  data stasiun  cuaca  pada  pusat  Kota  Surabaya  dan bagian  utara  Kota  Surabaya  sehingga  hasil pengolahan IDW kurang akurat.

## KESIMPULAN
Hasil  pengolahan  SPT  metode  SCA  pada  stasiun BMKG Juanda pada 11 agustus dan 12 september adalah 28,09 o C dan 31,34 o C, sedangkan pada PWS ITS  adalah  32,12 o C  dan  36,12 o C.  Pada  hasil pengolahan SPT terdapat beberapa pola distribusi
suhu  yang  sangat  signifikan  perbedaannya. Anomali-anomali  yang  dimaksud  antara  lain  pola suhu  rendah  yang  membentuk  jalur  dan  setelah ditelusuri  anomali  tersebut  adalah  Sungai  Jagir, selain itu terdapat hotspot pada bagian Barat Kota Surabaya  dan  setelah  ditelusuri  anomali  tersebut adalah  aktifitas  Gasifikasi  pada  TPA  Benowo  dan anomali yang terakhir adalah pola suhu rendah pada Surabaya  Timur  dan  setelah  ditelusuri  anomali tersebut  adalah  tambak  dan  hutan  mangrove. Pemodelan perubahan suhu bulanan menunjukkan model  yang  sama  setiap  harinya  yaitu  suhu  mulai naik pada pagi hari pukul 05.00 WIB dan mencapai puncak pada siang hari yaitu 12.00 WIB hingga 13.00 WIB. Hasil yang diperoleh dari interpolasi data suhu tidak  berkorelasi  dengan  hasil  pengolahan  SPT metode  SCA  dikarenakan  kurangnya  data  pada bagian pusat kota surabaya, sehingga perbandingan hasil akhir terlihat jauh berbeda

## DAFTAR PUSTAKA
Hakim, A.  2018. Risma : Suhu di Surabaya Turun 2 Derajat Celcius. Antaranews Jatim.
Prasasti, I., Sambodo, K. A., & Carolita, I. 2007. Pengkajian Pemanfaatan Data TERRA-MODIS Untuk Ekstraksi  Data  Suhu  Permukaan  Lahan  (SPL) Berdasarkan  Beberapa  Algoritma.  LAPAN,  4(1),
1 – 8.
Rajeshwari,  A.,  &  Mani,  N.  D.  2014.  Estimation  of  Land Surface  Temperature  of  Dindigul  District  Using Landsat  8  Data.  International  Journal  of Research in Engineering and Technology (IJRET), 3(5), 122 – 126.
Landsat  8  OLI  And  TIRS  Calibration  Notices.  2017.
Retrieved June 13, 2019, From Https://www.Usgs.Gov/Land-Resources/Nli/ Landsat/Landsat-8-Oli-And-Tirs-Calibration- Notices
Walawender, J. A. P. W., Zymanowski, M. A. S., Ajto, M.
O.  J.  H.,  &  Okwa,  A.  N.  B.  2014.  Land  Surface
Temperature Patterns in the Urban Agglomeration  of  Krakow  (  Poland  )  Derived from  Landsat-7  /  ETM  +  Data,  171,  913 – 940. https://doi.org/10.1007/s00024-013-0685-7 Tsou, J., Zhuang, J., Li, Y., & Zhang, Y. 2017. Urban Heat Island Assessment Using The Landsat 8 Data: A
Case Study In Shenzhen And Hong Kong. Urban Science, 1(1), 10. Qudratullah,  M.  I.,  Kamus,  Z.,  &  Asrizal.  2017.  Analisis Unsur-Unsur Cuaca Berdasarkan Hasil
Pengukuran Automated Weather System (AWS) Tipe Vaisala Maws 201. Pillar Of Phyiscs, 9, 17 – 24.
Nugroho,  G.  A.,  Machfud,  M.  S.,  &  Sanjaya,  M.  2016.
Rancang  Bangun  Automatic  Weather  Station (Aws)  Menggunakan  Raspberry  Pi.  Alhazen Journal Of Physics, II(2), 48 – 57.
Jaelani,  L.  M.  2013.  Kalibrasi  Radiometrik:  Mengubah Digital  Number  (DN)  ke  Radiance  dan/atau Reflectance. Retrieved January 16, 2019, from http://lmjaelani.com/2013/12/kalibrasi- radiometrik-mengubah-digital-number-dn-ke- radiance-danatau-reflectance/
Waas,  H.  J.  D.,  &  Nababan,  B.  2010.  Pemetaan  dan analisis  index  vegetasi  mangrove  di  pulau Saparua,  Maluku  Tengah.  E-Jurnal  Ilmu  Dan Teknologi Kelautan Tropis, 3(2), 50 – 58.
Sobrino,  J.  A.,  &  Raissouni,  N.  2000.  Toward  Remote Sensing  methods  for  land  cover  dynamic monitoring. Application to Morocco. International Journal of Research in Engineering and Technology (IJRET), 21, 353 – 366.
Sobrino,  J.  A.,  Casseles,  V.,  &  Becker,  F.  1990.
Significance  of  the  remotely  sensed  thermal infrared measurements obtained over a citrus orchard. ISPRS J. Photogramm, 44, 343 – 354.
Walawender,  J.  P.,  Szymanowski,  M.,  Hajto,  M.  J.,  &
Bokwa,  A.  2014.  Land  Surface  Temperature Patterns  in  the  Urban  Agglomeration  of Krakow  (Poland)  Derived  from  Landsat- 7/ETM+  Data.  Pure  and  Applied  Geophysics, 171(6),  913 – 940.  https://doi.org/10.1007/s0 0024-013-0685-7
Barsi,  J.  A.,  Barker,  J.  L.,  &  Schott,  J.  R.  2003.  An Atmospheric Correction Parameter Calculator
for  a  Single  Thermal  Kanal  Earth-Sensing Instrument. IEEE IGARSS. Toulouse, France.
Jimenez-Munoz, J. C., Cristobal, J., Sobrino, J. A., Soria, G.,
Ninyerola, M., & Pons, X. 2009. Revision of the Single-  Channel  Algorithm  for  Land  Surface Temperature  Retrieval  From  Landsat  Thermal- Infrared  Data.  IEEE  Trans.  Geosci.  Remote Sensing, 47, 339 – 349.
Sobrino,  J.  2010.  A  Single-Channel  Algorithm  for  Land- Surface  Temperature  Retrieval  From  ASTER Data,  (February),  3 – 7.  https://doi.org/10.11 09/LGRS.2009.2029534
Hidayat,  A.  2012.  Uji  Pearson  Product  Moment  dan Asumsi  Klasik.  Retrieved  June  23,  2019,  from https://www.statistikian.com/2012/07/pearson -dan-asumsi-klasik.html/amp
Sarwono,  J.  2006.  Metode  Penelitian  Kuantitatif  dan
Kualitatif (Edisi pert). Yogyakarta: Graha Ilmu. Dofir, M. 2018. Sampah Warga Surabaya di TPA Benowo Dirubah  Jadi  Energi  Listrik.  Faktualnews.Co.
Retrieved
from https://faktualnews.co/2018/06/29/sampah- warga-surabaya-di-tpa-benowo-dirubah-jadi- energi-listrik/86411/
Istantinova,  D.  B.,  Hadiwidodo,  M.,  &  Handayani,  D.  S. 1995.  Terhadap  Konsentrasi  Gas  Pencemar Sulfur Dioksida ( So 2 ) Dalam Udara Ambien Di Sekitar  Pt  .  Inti  General  Yaja  Steel  Semarang Abstrak. Tentang Konsentrasi Gas Sulfur, 10(Gas Sulfur), 1 – 10.