## PEMETAAN SEBARAN SUHU PENGGUNAAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 DI PULAU

## BATAM

## Rohana Sari, Wenang Anurogo, Muhammad Zainuddin Lubis
Program Studi Teknik Geomatika Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam
Jalan Ahmad Yani, Batam Center, Batam 29461, Indonesia E-mail: rohanasari52@gmail.com, wenang@polibatam.ac.id, zainuddinlubis@polibatam.ac.id

## Abstrak
Pulau Batam merupakan salah satu pulau di Kota Batam yang sedang mengalami kemajuan pembangunan yang pesat. Pembangunan tersebut memiliki dampak terhadap lingkungan di sekitarnya seperti perubahan suhu pada wilayah di pulau Batam. Peningkatan suhu yang berbeda-beda di setiap wilayah yang ada di pulau Batam terjadi karena berkurangnya ruang terbuka hijau yang berperan sebagai pendingin alami dalam menjaga keseimbangan kelembaban dan suhu lingkungan. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan peta sebaran suhu penggunaan lahan  di  pulau  Batam.  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berupa  data  citra  Landsat  8  yang  mencakup kawasan wilayah pulau Batam dan peta administrasi kota Batam, data primer berupa informasi suhu permukaan pulau  Batam  dan  penggunaan  lahan  pulau  Batam.  Metode  ekstraksi  suhu  menggunakan  metode  LST  dan penggunaan lahan menggunakan metode klasifikasi terbimbing. Hasil dari penelitian ini berupa peta sebaran suhu penggunaan lahan di pulau Batam yang memiliki 4 kelas penggunaan lahan. Kelas daerah bervegetasi memiliki suhu yang berkisar antara 16.8 – 22.4 o C, kelas daerah tak bervegetasi memiliki suhu yang berkisar antara 22.4 – 23.6 o C, kelas daerah permukiman memiliki suhu yang berkisar antara 23.6 – 29.2 o C, dan kelas daerah perairan memiliki suhu yang berkisar antara 16.8 – 22.4 o C.
Kata kunci: Suhu permukaan tanah, Penggunaan lahan, dan Landsat 8

## Abstract
Batam  Island  is  one  of  the  islands  in  Batam  City  which  is  experiencing  rapid  development  progress.  The development has an impact on the surrounding environment such as temperature changes in the area of Batam Island. Different temperatures increase in each region of Batam island occurs due to the reduction in green open space that acts as a natural cooler in maintaining the balance of humidity and ambient temperature. The purpose of this research is to produce ma ap of the temperature distribution of land use in Batam Island. This study uses secondary data in the form of Landsat 8 image data covering Batam island area and Batam city administration map, primary data is information of surface temperature of Batam island and Batam island land use. Temperature extraction method using LST method and land use using guided classification method. The result of this research is a map of the temperature distribution of land use in Batam Island which has 4 classes of land use. The vegetated region class has temperatures ranging from 16.8 – 22.4 o C, the vegetated area class has temperatures ranging from 22.4 – 23.6 o C, the class of residential areas has temperatures ranging from 23.6 – 29.2 o C, and the class of aquatic regions has temperatures ranging from 16.8 – 22.4 o C.
Keywords: Surface temperature, landuse, and Landsat 8

## 1 Pendahuluan
Kota  Batam  merupakan  salah  satu  kota  di  provinsi Kepulauan  Riau,  yang  berbatasan  langsung  dengan Singapura  dan  Malaysia.  Kota  ini  merupakan  salah satu  kota  dengan  pertumbuhan  yang  pesat  di Indonesia. Kota Batam memiliki iklim tropis dengan suhu  rata-rata  antara  26  sampai  34  derajat  celcius.
Seiring  pesatnya  perkembangan  pulau  Batam,  maka Kotamadya  administrasi  Batam  berubah  menjadi daerah  otonomi  yang  memiliki  fungsi  pemerintahan dan  pembangunan  dengan  mengikutsertakan  Badan Pengusaha (BP) Batam.
Pembangunan pastinya tidak terlepas dari perkembangan  penggunaan  lahan  di  suatu  wilayah
Vol. 10 No. 1, April 2018, 32-39
e -ISSN: 2548-9828
yang memberi pengaruh besar terhadap perekonomian di wilayah tersebut. Akan tetapi sangat perlu  diperhatikan  dimana  perubahan  penggunaan lahan yang terjadi di suatu wilayah tentunya memiliki dampak  terhadap  lingkungan  disekitarnya.  Dampak yang  terjadi  dari pembangunan  salah  satunya  adalah perubahan suhu pada wilayah tersebut.
Peningkatan suhu cukup terasa karena berkurangnya ruang terbuka hijau yang diakibatkan oleh perkembangan penggunaan lahan di wilayah tersebut. Perubahan penggunaan lahan yang mengurangi ruang terbuka  hijau  merupakan  faktor  utama  dari peningkatan  suhu  kota  yang  cukup  drastis,  karena ruang  terbuka  hijau  dianggap  sebagai  suatu  sistem pendingin  alami  yang  berperan  dalam  menjaga keseimbangan  kelembaban  dan  suhu  lingkungan. Kondisi  pembangunan  di  pulau  Batam  yang  terus berkembang  menyebabkan  perbedaan  suhu  yang cukup bervariasi antara wilayah-wilayah yang ada di pulau  Batam  yang  akan  memberikan  dampak terhadap  kualitas  lingkungan  di  pulau  Batam  itu sendiri. Persebaran suhu permukaan akibat penggunaan  lahan  ini  perlu  diketahui  agar  dapat dijadikan sebagai tinjauan kedepannya bagi pembangunan  wilayah  agar  tidak  hilangnya  ruang terbuka hijau yang merupakan faktor terpenting untuk mengetahui  kualitas  baik  atau  buruknya  suatu lingkungan [4],[5].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  dilakukan penetian  dengan  judul  “Pemetaan  Sebaran  Suhu Penggunaan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 di Pulau  Batam”  dengan  teknik  penginderaan  jauh menggunakan citra satelit Landsat 8 perekaman pada 16  April  2016  untuk  melihat  sebaran  suhu penggunaan lahan pada bulan tersebut dan penyajian peta dalam bentuk Web.

## 1.1  Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk:
1. Mengetahui  sebaran  suhu  penggunaan  lahan  di pulau Batam dengan penginderaan jauh.
2. Menyajikan  peta  sebaran  suhu  penggunaan lahan di pulau Batam dalam bentuk Web.

## 1.2  Manfaat Penelitian
Adapun manfaat dari penelitian ini adalah untuk:
1. Mengetahui  kondisi  suhu  penggunaan  lahan  di pulau Batam pada bulan April 2016.
2. Hasil yang diperoleh diharapkan dapat bermanfaat  bagi  penelitian  selanjutnya  yang berkaitan dengan suhu permukaan.
3. Sebagai  informasi  untuk  masyarakat  umum tentang  suhu  permukaan  yang  berhubungan dengan penggunaan lahan.

## 2 Metode Penelitian
Data  pada  penelitian  ini  adalah  data  penginderaan jauh berupa Citra Landsat 8 perekaman 16 April 2016 yang  didapat  dengan  mengunduh  langsung  melalui situs www.earthexplorer.usgs.gov. Tahapan melakukan  proses  pengolahan  citra  digital  adalah melakukan:

## a. Pemotongan Citra
Pemotongan  citra  dilakukan  untuk  mengambil  area yang akan diamati dan bertujuan untuk mempermudah penganalisaan citra dan  memperkecil ukuran penyimpanan data [4].

## b. Koreksi Radiometrik
Koreksi  radiometrik  merupakan  langkah  awal  yang dilakukan  saat  mengolah  data  citra  satelit.  Koreksi radiometrik dilakukan untuk menghilangkan ganguan yang  ditimbulkan  oleh  kesalahan  sistem  optik  pada sensor,  gangguan  atmosfer,  dan  pengaruh  sudut elevasi  matahari.  Kalibrasi  radiometrik  untuk mengubah  data  pada  citra  yang  disimpan  dalam bentuk digital  number (DN)  menjadi radiance atau reflectance [3],[4],[6].

## c. Koreksi Geometrik
Koreksi  geometrik  merupakan  koreksi  posisi  citra dengan  memilih  titik-titik  tertentu  pada  citra  ke titik-titik  yang  sama  di  permukaan  bumi  maupun  di peta. Koreksi geometrik digunakan untuk mengurangi kesalahan  posisi  setiap  piksel  pada  citra  terhadap obyek di permukaan bumi [1],[2]. Pada penelitian ini dilakukan  koreksi  geometric  menggunakan  titik-titik GCP  ( Ground  Control  Point )  yang  dikerjakan menggunakan software ENVI.

## d. Ekstraksi Suhu Permukaan Tanah (LST)
Suhu  permukaan  dapat  diperoleh  dengan  melakukan ekstraksi  suhu  dari  citra  satelit  menggunakan algoritma Split  Window  Algorithm (SWA).  Variabel yang  digunakan  dalam  algoritma  ini  adalah  suhu kecerahan dari dua band termal landsat 8 yaitu band 10  dan  band  11  [3],[7],[9].  Langkah  awal  dalam ekstraksi  suhu  yaitu  dengan  mengubah  nilai  digital piksel menjadi nilai radiansi dengan persamaan:
L 𝜆 =
M L * Q cal + A L
(1)
kemudian  mengubah  nilai  radiansi  menjadi  suhu kecerahan dengan persamaan [8],[10],[11]:

## (2)
Studi Literatur Data Citra Landsat 8 pada 16 April 2016 Koreksi Geometrik Cropping Wilayah Kajian Algoritma LST Brightness Temperature (band thermal) Validasi Lapangan Peta Sebaran Suhu Permukaan Tanah Di Pulau Batam Peta Sebaran Suhu Penggunaan Lahan Di Pulau Batam Berbasis Web Band 10,11 Band 4,3,2 Klasifikasi Penggunaan Lahan Peta Penggunaan Lahan Di Pulau Batam Overlay Korelasi Regresi Koreksi Radiometrik Batas Administrasi Kecamatan Batam Uji Akurasi ≥ 80% Tidak Ya Gambar 1: Diagram Alir Penelitian

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Peta Penggunaan Lahan Di Pulau Batam
Peta penggunaan lahan merupakan peta yang didapat berdasarkan  klasifikasi  terbimbing  dengan  metode maximum likehood , didapatkan empat kelas penggunaan  lahan  berdasarkan  orde  I  menurut Malingreau yang terdiri dari daerah bervegetasi yang
berwarna hijau, daerah tak bervegetasi yang berwarna krem, daerah permukiman yang berwarna coklat, dan daerah perairan yang berwarna biru.  Pada klasifikasi kelas  daerah  bervegetasi  dominan  terletak  pada kecamatan  Sungai  Beduk,  Sagulung,  Batu  Aji, Sekupang, dan Nongsa. Kelas daerah tak bervegetasi dominan terletak pada kecamatan Sagulung, Batu Aji,
Batam Kota, dan Sekupang. Kelas daerah permukiman dominan terletak pada seluruh kecamatan  yang  ada  di  pulau  Batam.  Kelas  daerah perairan  dominan  terletak  pada  kecamatan  Sungai
Beduk, Batu Aji, dan Sagulung.
Gambar 2. Peta Penggunaan Lahan Di Pulau Batam

## a. Uji Akurasi Metode Confusion Matrix
Table 1 TABEL UJI AKURASI CONFUSION MATRIX
Total Producer accuracy Daerah Bervegetasi Daerah tak Bervegetasi Permukiman  Perairan Daerah Bervegetasi 8 3 11 100 Daerah tak Bervegetasi 4 2 6 100 Permukiman 11 11 68 Perairan 2 2 100 Total 8 4 16 2 30 Use accuracy 72 67 100 100
Perhitungan akurasi:
1) Akurasi Keseluruhan (Overall Accuracy):

## (3)
= 25/30 = 83%
Dari  hasil  perhitungan  akurasi  keseluruhan didapatkan  hasil  kebenaran  ketelitian  citra terhadap  hasil  survey  di  lapangan  sebesar  83%. Hasil  ketelitian  tersebut  memasuki  syarat  dari tingkat  ketelitian  standar  yaitu  80%,  sehingga nilai 83% cukup sesuai hasil ketelitian pada citra dengan hasil di lapangan.
2) Akurasi Produser (Produser’s Accuracy):
( 4)
Daerah bervegetasi =  8/11 = 72%
Daerah tak bervegetasi = 4/6 = 67%
Permukiman = 11/11 = 100%
Perairan = 2/2 = 100%
3) Akurasi Pengguna (User’s Accuracy):
(5)
Daerah bervegetasi =  8/8 = 100%
Daerah tak bervegetasi = 4/4 = 100%
Permukiman = 11/16 = 68%
Perairan = 2/2 = 100%

## b. Analisis Korelasi Regresi
Analisis  korelasi  digunakan  untuk  mengukur  tingkat keeratan hubungan antara variabel, pada penelitian ini variabel  yang  digunakan  adalah  nilai  suhu  citra  dan nilai suhu lapangan. Analisis regresi digunakan untuk membangun persamaan pada nilai suhu citra dan nilai suhu lapangan.
Gambar 3: Analisis Korelasi Regresi
Berdasarkan  hasil  perhitungan  statistic  diperoleh  persamaan  regresi  y  =  -0,2029x +  35,897,  dengan nilai koefisien determinasi (R 2 ) yaitu sebesar 0,26 yang berarti tingkat hubungannya rendah.
Table 2. HASIL UJI AKURASI
X Y Suhu Citra  Suhu Lapangan Y' Y-Y' 387226 123378 14.4 34 33 1 381418 124496 21.7 31 31.5 0.5 381164 124792 20.9 31 31.7 0.7 399807 121516 25.8 32 30.7 1.3 402705 117076 25.6 32 30.7 1.3 401878 117286 28.8 30.9 30.1 0.8 401884 118621 30.2 30 29.8 0.2 401804 119898 26.2 30.5 30.6 0.1
400966 129405 26.7 30 30.5 0.5 399750 130996 25 28.5 30.8 2.3 398124 129005 26.1 30 30.6 0.6 400122 128045 27 31 30.4 0.6 400469 128525 25.2 28 30.8 2.8 400791 128841 26 31.5 30.6 0.9 402373 127796 25.3 32 30.8 1.2 22.36 1.5 SE 1.2
Dari  tabel  uji  akurasi  diatas  dapat  diketahui  bahwa standar error antara suhu citra dengan suhu lapangan sebesar ± 1,2 o C. Standar error besar karena hubungan korelasi antara suhu citra dan suhu lapangan sebesar 0,26 yang berarti mempunyai tingkat hubungan yang rendah.  Tingkat  hubungan  yang  rendah  antara  suhu citra dan suhu lapangan disebabkan karena,
 Waktu  pengambilan  data  antara  citra  dengan lapangan berbeda, yaitu data citra diambil pada bulan  April  2016  sedangkan  data  lapangan diambil pada bulan November 2016.
 Cuaca  yang  berbeda  pada  tiap-tiap  bulan,  pada bulan  April  dan  November  menyebabkan kondisi lahan yang berbeda, sehingga menyebabkan  perbedaan  nilai  antara  suhu  citra dengan suhu lapangan.

## 3.2 Peta Sebaran Suhu Permukaan Lahan Di Pulau Batam
Peta  hasil  transformasi  LST  bersumber  dari  citra Landsat  8  perekaman  16  April  2016  dengan pengolahan  menggunakan  transformasi  LST  ( Land Surface  Temperature ).  Berdasarkan  pengolahan  citra dengan  transformasi  LST  dihasilkan  nilai  suhu minimum  sebesar  0 o C  dan  nilai  suhu  maksimum sebesar  29,2 o C.    Adapun  interval  kelas  dalam klasifikasi  nilai  LST,  yaitu  0 o C  –  17 o C,  16.8 o C  – 22.4 o C,  22.4 o C  –  25 o C,  23.6 o C  –  29.2 o C.  Suhu
minimum  atau  suhu  terendah  yang  berkisar  antara  0 o C – 16.8 o C berada di wilayah kecamatan sekupang, suhu  dikecamatan  ini  rendah  karena  daerah  tersebut tertutup  awan.  Suhu  maksimum  atau  suhu  tertinggi yang  berkisar  antara  23.6 o C  –  29.2 o C  berada  di wilayah kecamatan Batu Ampar, kecamatan Bengkong,  kecamatan  Lubuk  Baja,  dan  kecamatan
Batam Kota.

## 3.3 Peta Sebaran Suhu Penggunaan Lahan
Gambar 5: Peta Sebaran Suhu Penggunaan Lahan di Pulau Batam
Peta sebaran suhu penggunaan lahan merupakan peta yang bersumber dari gabungan dua peta yang dibuat menjadi  satu  yaitu  peta  penggunaan  lahan  dan  peta suhu  permukaan  lahan.  Pada  gambar  4.11  dapat menunjukkan sebaran suhu pada suatu daerah dengan melihat warna suhu dan garis untuk mengetahui kelas penggunaan lahannya. Pada setiap kelas penggunaan lahan  memiliki  suhu  yang  berbeda-beda  di  setiap daerahnya.  Pada  daerah  bervegetasi  memiliki  suhu rata-rata  antara  16.8 o C  –  22.4 o C,  daerah  tak bervegetasi  memiliki  suhu rata-rata antara 22.4 o C – 25 o C,  permukiman  memiliki  suhu  rata-rata  antara 23.6 o C – 29.2 o C. Suhu minimum atau suhu terendah
yang berkisar antara 0 o C – 16.8 o C berada di wilayah kecamatan  Sekupang.  Suhu  maksimum  atau  suhu tertinggi  yang  berkisar  antara  23.6 o C  –  29.2 o C berada di wilayah kecamatan Batu Ampar, kecamatan Bengkong,  kecamatan  Lubuk  Baja,  dan  kecamatan Batam Kota.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Penggunaan  lahan  di  pulau  Batam  memiliki kisaran  suhu  yang  berbeda-beda  di  setiap wilayahnya,  berdasarkan  hasil  pengolahan  citra
dapat diketahui suhu minimum yang ada di pulau Batam  yaitu  0 o C  –  16.8 o C,  dikarenakan  adanya awan  yang  menutupi  wilayah  tersebut  dan  suhu maksimum  sebesar  23.6 o C  –  29.2 o C.  Daerah bervegetasi  memiliki  suhu  yang  berkisar  antara 16.8  –  22.4 o C,  Daerah  tak  bervegetasi  memiliki suhu yang berkisar antara 22.4 – 23.6 o C, Daerah permukiman  memiliki  suhu  yang  berkisar  antara 23.6  –  29.2 o C,  Daerah  perairan  memiliki  suhu
yang  berkisar  antara  16.8  –  22.4 o C.  Perbedaan suhu  yang  berada  di  setiap  wilayah  biasanya dipengaruhi  oleh  banyaknya  pembangunan,
aktivitas manusia dan berkurangnya lahan terbuka hijau.
2. Web  sebaran  suhu  penggunaan  lahan  di  pulau Batam memberikan informasi mengenai nilai-nilai suhu  pada  suatu  kelas  penggunaan  lahan.  Peta sebaran  suhu  penggunaan  lahan  di  pulau  Batam dapat diakses pada link:
http://ls-temperature.esy.es/post.html

## Daftar Pustaka
[1] Anurogo,  W.,  Lubis,  M.  Z.,  Khoirunnisa,  H., Pamungkas,  D.  S.,  Hanafi,  A.,  Rizki,  F.,  ...  & Lukitasari,  C.  A.  (2017).  A  Simple  Aerial Photogrammetric Mapping System Overview and Image  Acquisition  Using  Unmanned  Aerial Vehicles  (UAVs).  Journal  of  Applied  Geospatial Information, 1(01), 11-18.
[2] Anurogo,  W.,  &  Lubis,  M.  Z.  (2018).  Modified Soil-Adjusted  Vegetation  Index  In  Multispectral Remote  Sensing  Data  for  Estimating  Tree Canopy
Cover Density at
Rubber
Plantation. Journal  of  Geoscience,  Engineering,
Environment, and Technology , 3 (1), 15-24.
[3] ANUROGO,  W.,  Murti,  S.  H.,  &  Khakhim,  N. (2015). Analisis  Perubahan  Hutan  Mangrove Dalam  Penentuan  Kawasan  Rehabilitasi  Dan Perubahan  Stok  Karbon  Menggunakan  Data
Penginderaan  Jauh  (Di  Teluk  Banten,  Serang
Provinsi
Banten) (Doctoral dissertation, Universitas Gadjah Mada).
[4] Rizki, F., Situmorang, A. D. L., Wau, N., Lubis, M.  Z.,  &  Anurogo,  W.  (2017).  Mapping  Of Vegetation  And Mangrove  Distribution  Level In Batam Island Using SPOT-5 Satellite Imagery. Journal  of  Geoscience,  Engineering, Environment, and Technology , 2 (4), 264-267.
[5] Lubis, M. Z., Anurogo, W., Gustin, O., Hanafi, A., Timbang, D., Rizki, F., ... & Taki, H. M. (2017). Interactive  modelling  of  buildings  in  Google Earth  and  GIS:  A  3D  tool  for  Urban  Planning (Tunjuk  Island,  Indonesia). Journal  of  Applied Geospatial Information , 1 (2), 44-48.
[6] Lubis,  M.  Z.,  Taki,  H.  M.,  Anurogo,  W., Pamungkas, D. S., Wicaksono, P., & Aprilliyanti, T.  (2017,  December).  Mapping  the  Distribution of Potential Land Drought in Batam Island Using the  Integration  of  Remote  Sensing  and Geographic  Information  Systems  (GIS).  In IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science (Vol.  98,  No.  1,  p.  012012).  IOP Publishing.
[7] Murtadlo,  M.  L.  2015.  Kalibrasi  Radiometrik Pada  Citra  Landsat  8  Dengan  Menggunakan ENVI 5.1. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh November.
[8] Pardede, Eden D. 2010. Pemetaan Sebaran Suhu Permukaan Dan Hubungannya Terhadap Penutupan  Lahan  Dengan  Menggunakan  Data Citra Satelit  Landsat TM 5. Skripsi. Universitas Sumatera Utara.
[9] Rozenstein,  Offer.,  dkk.  2014.  Derivation  of Land  Surface  Temperature  for  Landsat-8  TIRS Using a Split Window Algorithm. Jurnal Sensors 2014, 14, 5768-5780.
[10] Rahayu  dan  Danang  S  C.  2014.  Koreksi Radiometrik Citra Landsat-8 Kanal Multispektral Menggunakan Top Of Atmosphere (TOA) Untuk Mendukung  Klasifikasi  Penutup  Lahan.  Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh. Lapan.
[11] Sari,  Maya  I.  2013.  Pemetaan  Persebaran  Suhu Permukaan Terkait Penggunaan Lahan Menggunakan  Citra  Satelit  Aster  Di  Kabupaten Sleman  Tahun  2017.  Tugas  Akhir.  Universitas Gadjah Mada.