Jambura Geoscience Review (2020) Vol. 2 (1): 16-29 DOI: 10.34312/jgeosrev.v2i1.2682

## Jambura Geoscience Review
P-ISSN: 2623-0682, E-ISSN: 2656-0380
Journal homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jgeosrev

## PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DAN PENGARUHNYA TERHADAP POLA PERSEBARAN SUHU DI KOTA GORONTALO
Mohammad Duka a,b , Firyane Lihawa a , Sukirman Rahim a a Program Studi Kependudukan dan Lingkungan Hidup, Program Pasca Sarjana Universitas Negeri Gorontalo, Jalan Jenderal Sudirman No. 6 Kota Gorontalo, Provinsi Gorontalo, Indonesia 96128
b Dinas Lingkungan Hidup dan Kehutanan Provinsi Gorontalo, Indonesia

## INFO ARTIKEL

## ABSTRACT
Status artikel: Diterima: 30 September 2019 Disetujui: 23 November 2019 Tersedia online: 25 Januari 2020 Gorontalo City is one of the regions in Gorontalo Province. Urban development and population growth, causing pressure on land use patterns. Changes in land use are carried out to meet the community's needs for infrastructure. At present, development in Gorontalo City is still ongoing. The increase in temperature is expected to continue and can trigger heat island. This is very important to be studied  for  the  Gorontalo  City  development  planning  that  is  more environmentally  friendly.  This  study  aims  to  analyze  the  heat  island phenomenon  through  the  relationship  of  the  spatial  distribution  of  surface temperature with various types of land cover and vegetation characteristics. The object of this research is the Gorontalo City area on Landsat path-row 121- 65 satellite imagery media. The research material is the wavelength of visible light, near-infrared  and  moderate  infrared  and  thermal  wavelengths  on  satellite imagery  of  Landsat  TM  and  OLI  TIRS.  The  results  showed  an  increase  in temperature  in  Gorontalo  City  since  1990,  2003,  and  2017.  The  correlation between  surface  temperature  and  land  cover  is  negative.  The  value  of  the correlation  coefficient  (r)  in  1990  was  -0.41.  The  correlation  coefficient  (r)  in 2003 was -0.448. The correlation coefficient (r) in 2017 is  -0.402. Changes  in surface  temperature  in  Gorontalo  City  are  influenced  by  changes  in  the  land cover  which  is  marked  by  the  similarity  of  patterns  of  changes  in  surface temperature distribution with patterns of land cover changes.
Copyright © 2020 JGEOSREV-UNG This open-access article is distributed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International license
Kata kunci: Gorontalo City; Land Cover; Temperature Distribution
Penulis korespondensi: Fitryane Lihawa Program Studi Kependudukan dan Lingkungan Hidup Program Pasca Sarjana Universitas Negeri Gorontalo Email : fitryane.lihawa@ung.ac.id

## 1. Pendahuluan
Lajunya  pembangunan  di  masa  sekarang  ini  menjadi  indikator  kemajuan  suatu  daerah  sehingga pemerintah berupaya mendukung pembangunan disemua aspek. Di sisi lain pembangunan berdampak pada  perubahan  kualitas  lingkungan.  Perubahan  tutupan  lahan  dari  yang  bervegetasi  menjadi  ruang terbuka  atau  material  buatan  seperti  beton  dan  aspal  dapat  mengakibatkan  perubahan  kualitas lingkungan.  Banyakya  material  buatan,  dapat  meningkatkan  radiasi  matahari  terperangkap  sehingga suhu disekitarnya semakin tinggi. Tutupan vegetasi mampu menurunkan suhu melalui proses evaporasi dan transpirasi (evapotanspirasi) serta peneduhan. Pada peristiwa evaporasi, akar tanaman menyerap air dan  kemudian  air  tersebut  dibawa  ke  daun.  Selanjutnya  pada  proses  transpirasi  terjadi  konversi  air menjadi gas. Evapotanspirasi dapat mendinginkan udara disekitarnya karena terdapat penyerapan panas saat  terjadi  evaporasi.  Vegetasi  menjadi  salah  satu  aspek  yang  penting  untuk  dipertimbangkan  pada perencanaan kota terkait isu-isu penurunan kualitas lingkungan meliputi tanah, air, udara dan cuaca kota (Fawzi, 2013).
Pola suatu daerah memiliki suhu yang jauh lebih tinggi bila dibandingkan dengan suhu sekitarnya disebut dengan  fenomena heat  island (US  Environmental  Protection  Agency,  2012). Perubahan  unsur iklim yang terjadi adalah suhu, kecepatan angin, radiasi dan awan. Dari empat unsur tersebut yang dapat dirasakan  langsung  oleh  makhluk  hidup  adalah  perubahan  suhu.  Dengan  adanya  peningkatan  suhu
udara akan mengurangi kenyamanan. Kejadian ini banyak terjadi di daerah perkotaan dan pinggiran kota  yang  mengalami  banyak  perkembangan  jika  dibandingkan  dengan  lingkungan  pedesaan  yang terpencil.  Fenomena  tersebut  dikenal  dengan urban  heat  island. Pulau  panas  dapat  disebabkan  oleh beberapa faktor yaitu bahan permukaan, variasi bentuk dan orientasi sebuah kota dan aktivitas manusia (Kong et al., 2014; Fawzi, 2013)
Kota Gorontalo merupakan salah satu wilayah dari Provinsi Gorontalo. Kota Gorontalo merupakan salah  satu  kota  yang  sedang  mengalami  dinamika  pembangunan  yang  pesat  karena  adanya pembangunan infrastruktur. Secara teknis hal tersebut telah menarik minat investor untuk membangun usaha di Kota Gorontalo (BAPPEDA Kota Gorontalo, 2010). Dengan lajunya pembangunan di Kota Gorontalo, menyebabkan terjadi perubahan tutupan lahan.   Tatura (2010) menjelaskan bahwa terjadi perubahan tutupan lahan di Kota Gorontalo. Pada Tahun 2000, luas lahan pemukiman adalah 1166 Ha meningkat menjadi 1608 Ha. Perubahan tutupan lahan tersebut memicu terjadinya peningkatan suhu di Kota Gorontalo. Secara umum, suhu udara di Kota Gorontalo rata-rata pada siang hari 32 °C, sedangkan pada  malam  hari  23  °C.  Kondisi  ini  menunjukkan  suhu  di  Kota  Gorontalo  relatif  tinggi.  Saat  ini pembangunan di wilayah utara Kota Gorontalo masih terus berlangsung. Peningkatan suhu diperkirakan akan  terus  terjadi  dan  dapat  memicu  terjadinya heat  island .  Pembangunan  infrastruktur  dan  fasilitas dalam menunjang kegiatan perekonomian tidak dapat dihindarkan. Perencanaan tata ruang wilayah di Kota Gorontalo diharapkan mampu menciptakan lingkungan yang berkelanjutan, salah satunya melalui perencanaan ruang terbuka hijau.
Berdasarkan  kondisi  tersebut,  maka  penting  untuk  mengkaji  perubahan  suhu  di  Kota  Gorontalo. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis  pola  distribusi  suhu  permukaan,  trend  peningkatan  suhu permukaan dan hubungan antara tipe penutupan lahan dengan suhu permukaan di Kota Gorontalo.

## 2. Metode

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  Kota Gorontalo.  Luas  wilayah  Kota  Gorontalo  adalah  6699.8  ha  atau 0.65% dari luas Provinsi Gorontalo. Kota Gorontalo terdiri dari 9 kecamatan dan 50 kelurahan. Secara astronomis, Kota Gorontalo terletak antara 00°28'17'' - 00°35'56'' LU dan antara 122°59'44'' - 123°05'59'' BT. Peta lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2.2. Metode Penelitian
Pendekatan  dalam  penelitian  ini  adalah  pendekatan  kuantitatif  dan  kemudian  dianalisis  secara deskriptif. Pendekatan kuantitatif digunakan untuk menginterpretasikan data tekstual dan data gambar yang  dihasilkan  dari  proses  pengumpulan  dan  pengolahan  data  suhu  permukaan.  Variabel  dalam penelitian ini adalah perubahan tutupan lahan dan suhu permukaan.
Objek penelitian ini adalah wilayah Kota Gorontalo pada media citra satelit Landsat path-row 121-65. Bahan  yang  digunakan  adalah  panjang  gelombang  sinar  tampak,  inframerah  dekat  dan  inframerah sedang serta panjang gelombang thermal pada Citra satelit Landsat TM dan OLI TIRS. Data citra satelit Landsat  belum  dapat  memberikan  informasi  yang  dibutuhkan  terkait  dengan  penelitian  ini  sehingga membutuhkan  proses  lebih  lanjut  untuk  memperoleh  data  melalui  proses  klasifikasi  citra.  Proses klasifikasi berdasarkan tekniknya dibedakan atas klasifikasi manual/kualitatif dan klasifikasi kuantitatif. Pada klasifikasi kualitatif, pengelompokkan piksel ke dalam suatu kelas dilakukan oleh interpreter secara manual  berdasarkan  elemen-elemen  dasar  yang  mencakup  warna,  bentuk,  ukuran,  pola,  tekstur, bayangan,  lokasi  dan  asosiasi.  Klasifikasi  secara  kualitatif  lebih  dikenal  dengan  analisis  visual  atau interpretasi citra. Mengenali objek merupakan kunci keberhasilan dalam interpretasi untuk mendapatkan informasi. Pada klasifikasi secara kuantitatif pengelompokkan dilakukan secara otomatis oleh komputer berdasarkan nilai kecerahan (digital number/DN) dari contoh yang diambil sebagai area contoh (Jaya, 2006). Dalam penelitian ini dilakukan klasifikasi secara kualitatif.
Selain kegiatan klasifikasi dilakukan konversi data untuk memperoleh data suhu dengan melakukan analisis  suhu  permukaan/land  surface  temperature  (LST)  dengan  menggunakan  panjang  gelombang thermal  pada  citra  Landsat.  Data  yang  dihasilkan  dari  proses  klasifikasi  dan  konversi  berupa  data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif yang dihasilkan yaitu data distribusi suhu permukaan dan tutupan  lahan.  Data  kualitatif  yang  dihasilkan  berupa  visualisasi  atau  gambaran  sebaran  suhu permukaan, kerapatan vegetasi serta jenis tutupan lahan. Pengumpulan data lain dilakukan melalui studi literatur dan survey dari berbagai instansi terkait. Data-data tersebut menjadi bahan yang siap dianalisis sesuai dengan tujuan penelitian.

## 2.3. Analisis Data
Tahap awal analisis, dilakukan perbaikan terhadap data citra satelit yaitu berupa koreksi radiometrik dan  koreksi  geometrik.  Perbaikan  radiometrik  dilakukan  dengan  proses  penajaman  kontras  untuk interpretasi  citra.  Koreksi  geometrik  dilakukan  dengan  proses  memberikan  koordinat  peta  pada  citra sesuai  dengan  sistem  proyeksi  yang  digunakan.  Untuk  memperoleh  nilai  suhu  permukaan  dilakukan konversi nilai digital pada panjang gelombang thermal menjadi data suhu.

## 2.3.1. Konversi data thermal untuk perolehan data suhu permukaan
1. Konversi Digital Number (DN) menjadi  spectral Radiance (L  )
a. Citra landsat TM
L λ =  Grescale ∗ Qcal + Brescale                                                                                                                                  (1) Persemaan tersebut merupakan penyederhanaan dari:
L λ = L max − L min QCal max − QCal min x(QCal − QCal min ) + L min (2) dimana : L λ adalah radiasi spektral; Qcal adalah digital number pada panjang gelombang thermal ;  L min adalah radiasi spektral pada skala Qcal min ; L max adalah radiasi spektral pada skala Qcal max ; Qcal max adalah nilai maksimum terkuantifikasi dari pixel terkalibrasi; Qcal min : nilai minimum terkuantifikasi dari pixel terkalibrasi (Lillesand & Kiefer, 2000).
b. Citra Landsat OLI TIRS
L  = Ml Qcal + Al                                                                                                                                                             (3) dimana: L λ adalah radiasi spektral; ML adalah radiance mult band (diambil dari header file 0.0003342); QCal adalah digital number band thermal ; AL  adalah radiance add band (diambil dari header file 0.10000) (Lillesand & Kiefer, 2000).
2. Konversi spectral radiance ( L λ ) menjadi temperatur
T = K 2 Ln (x = K 1 L λ + 1) (4) dimana:  T  adalah  suhu  efektif  (K);  K 2 adalah  konstanta  kalibrasi  2  (Tabel  1);    K 1 adalah  konstanta kalibrasi 1 (Tabel 1); L λ adalah radiasi spektral.

## 2.3.2. Klasifikasi kuantitatif untuk memperoleh data tutupan lahan
Klasifikasi kualitatif atau analisis visual dalam konteks multispektral dapat diartikan sebagai suatu proses  pengelompokkan  pixel  yang  dilakukan  oleh  interpreter  ke  dalam  kelas-kelas  yang  ditetapkan berdasarkan nilai kecerahan maupun warna dari pixel tersebut. Identifikasi objek-objek di permukaan bumi yang tampak pada citra dengan cara mengenalinya atas dasar karakteristik spasial, spektral dan temporal. Elemen spasial dapat meliputi bentuk, ukuran, orientasi dan tekstur seperti jalan, sungai, garis pantai.  Elemen  temporal  dapat  meliputi  perubahan  penutupan  lahan  (musim,  bencana  alam, pertumbuhan,  dan  sebagainya)  sedangkan  elemen  spektral  digunakan  berdasarkan  pengetahuan mengenai teori rekflektansi pada penginderaan jauh (Jaya, 2006).
Penafsiran citra satelit Landsat dilakukan dengan cara deliniasi di layar komputer ( on screen digitizing ) menggunakan  perangkat  lunak  pengolah  citra  dan  sistem  informasi  geografis.  Dalam  melakukan interpretasi citra, untuk mengenali suatu objek digunakan 8 unsur interpretasi yaitu :
1. Rona/warna merupakan elemen interpretasi utama. Rona adalah gradasi kecerahan relative objek pada citra, sedangkan warna adalah perbedaan gradasi warna pada citra.
2. Tekstur merupakan perbedaan tingkat kekasaran objek yang diamati.
3. Pola  adalah  susunan  spasial  objek  yang  dapat  dibedakan  secara  visual,  biasanya  berwujud pengulangan rona/warna atau tekstur sama yang membentuk pola tertentu.
4. Bentuk adalah kenampakan secara umum, struktur atau bagan objek di lapangan.
5. Bayangan membantu identifikasi objek, misalnya awan, pohon runcing, tajuk sedikit pada lahan terbuka dan semak berukuran tinggi.
6. Ukuran adalah fungsi skala ukuran relatif dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek dengan membandingkannya dengan objek lain.
7. Asosiasi digunakan bila beberapa objek berdekatan secara erat, masing-masing objek membantu keberadaan objek yang lain.
8. Situs,  menjelaskan  tentang  posisi  muka  bumi  dari  citra  yang  diamati  dalam  kaitannya  dengan kenampakan disekitarnya.
Skema klasifikasi penggunaan lahan terdiri atas hutan lahan kering primer, pemukiman, pertanian lahan kering, pertanian lahan kering campur semak, sawah, semak belukar, rawa dan tubuh air. Setelah melakukan  kegiatan  interpretasi  citra,  dilakukan    pengecekan  lapangan  ( ground  check ).  Pengecekan lapangan  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  kondisi  lapangan  atau  penutupan  lahannya. Pengecekan lapangan tidak dilakukan secara menyeluruh melainkan hanya pada beberapa tempat yang dianggap mewakili masing-masing kelas klasifikasi penutupan lahan. Pengecekan lahan dilakukan untuk penunjang dalam intrepretasi data citra satelit. Hal ini bertujuan untuk memverifikasi data citra dengan kenampakan sebenarnya di bumi. Hasil pengecekan lapangan dijadikan acuan untuk membuat klasifikasi citra yang lebih tepat.

## 2.3.3. Indeks vegetasi
Indeks  vegetasi  adalah  suatu  indeks  yang  dibentuk  menggunakan  operasi  sederhana  yaitu pengurangan  dan  rasio  antara  saluran  inframerah  dekat  (NIR)  dengan  saluran  merah  (RED). Transformasi  indeks  vegetasi  menggunakan  NDVI  ( Normalized  Difference  Index  Vegetation ).  Indeks vegetasi dengan pendekatan ini menghasilkan nilai yang berkisar antara  -1 dan +1. Tutupan vegetasi lebat  cenderung  mempunyai  nilai  NDVI  mendekati  +1,  lahan  kosong  umunya  mempunyai  nilai mendekati nol. Formula dari indeks vegetasi adalah (Jaya, 2006):
Tabel 1. Nilai Konstanta kalibrasi dari band thermal No Satelit K 1 (W/(m 2* ster *  m) K 2 (Kelvin) 1 Landsat TM 607.76 1260.56 2 Landsat OLI TIRS 774.89 1321.08 480.89 1201.14
Sumber : Header file pada landsat yang di gunakan
NDVI = NIR − RED
NIR + RED (5) dimana:  NDVI  adalah normalized  difference  index  vegetation ;  NIR  adalah  radiasi  inframerah  dekat  dari piksel; RED adalah radiasi cahaya merah dari piksel.

## 2.3.4. Analisis hubungan data suhu permukaan, tutupan lahan dan indeks vegetasi
Hubungan  antara  suhu  permukaan  dan  tutupan  lahan  diperoleh  dari  nilai  rata-rata  permukaan  di setiap tutupan lahan. Sedangkan hubungan fungsional suhu permukaan dan indeks vegetasi dinyatakan dalam  bentuk  y=  f  (x).  Variasi  Y  dalam  fungsi  tersebut  dipengaruhi  oleh  variabel  x.  Analisis  yang dilakukan merupakan analisis data statistik berupa regresi linier sederhana untuk melihat pola hubungan yang terjadi, seberapa besar hubungan yang ada.
Unit  contoh  yang  dianalisis  merupakan  nilai  pixel  dari  setiap  kelas  indeks  vegetasi  (NDVI)  yang dihasilkan yaitu berupa nilai suhu permukaan dan nilai indeks vegetasi. Pemilihan unit contoh untuk setiap nilai piksel dilakukan secara random sampling . Jumlah contoh (n) dalam penelitian yang bersifat korelasional sampel minimum yang dapat digunakan adalah 30 unit.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Tutupan Lahan Kota Gorontalo
Luas tutupan lahan di Kota Gorontalo pada tahun 1990 sebesar 6699.89 Ha dengan luasan tutupan terbesar adalah sawah dan hutan lahan kering sekunder dengan masing-masing luas sebesar 2471.60 Ha dan  1873.98  Ha.  Luas  pertanian  lahan  kering  campur  semak  sebesar  990.47  Ha.  Lahan  pemukiman luasnya 870.25 Ha. Pertanian lahan kering luasnya sebesar 870.25 Ha, semak/belukar luasnya 124.54 Ha dan tubuh air luasnya 16.96 Ha. Tipe tutupan lahan dengan luas terkecil adalah semak belukar rawa dengan  luas  5.25  Ha.  Pada  tahun  2003  dan  tahun  2017,  terjadi  perubahan  luasan  tutupan  lahan. Perubahan yang siginifikan terjadi pada luas hutan lahan kering sekunder dan pemukiman. Luas hutan pada tahun 2003 sebesar 1814.77 Ha menurun hingga 86.14 Ha di tahun 2017. Luas lahan pemukiman pada tahun 2003 sebesar 896.89 Ha meningkat menjadi 2426.99 Ha pada tahun 2017 (Tabel 2). Peta penutupan lahan di Kota Gorontalo ditunjukkan pada Gambar 2.
Perubahan luasan yang terjadi tidak selalu disebabkan oleh adanya konversi lahan dari  hutan atau kebun campuran, tetapi juga dipengaruhi oleh pola tanam yang berubah-ubah. Luasan yang tidak tetap namun relatif  berkurang dari tahun ke tahun adalah luasan pada penutupan lahan hutan, walaupun secara tepat tidak dapat memperkirakan perubahan luasan yang terjadi karena adanya tutupan awan di sekitar kawasan. Beberapa wilayah berhutan di daerah pegunungan dan sekitarnya pada wilayah tropis seringkali menjadi wilayah yang tertutup awan pada data penginderaan jauh optis. Keberadaan awan menyebabkan panjang gelombang tidak sampai ke objek/permukaan bumi tetapi langsung dipantulkan oleh awan tersebut sehingga data yang terekam berupa awan yang berwarna keputihan dan permukaan bumi terhalang.
Luas perubahan tutupan lahan di Kota Gorontalo banyak disebabkan karena semakin bertambahnya penduduk yang memerlukan lahan untuk tempat tinggal sehingga banyak lahan yang digunakan untuk permukiman. Pertambahan jumlah penduduk merupakan faktor utama dalam mendorong peningkatan lahan  kawasan  terbangun  (Nurhayati,  2016).  Berdasarkan  klasifikasi,  lahan  terbangun  meliputi
Tabel 2 . Luas tutupan lahan di Kota Gorontalo kualitatif/analisis visual data citra landsat
Tipe tutupan lahan Luas (Ha) Tahun 1990 Tahun 2003 Tahun 2017 Hutan lahan kering sekunder 1873.98 1814.77 86.14 Pemukiman 870.25 896.89 2426.99 Pertambangan - - 28.32 Pertanian lahan kering 270.04 270.04 431.12 Pertanian lahan kering campur semak 990.47 984.40 703.79 Sawah 2471.60 2592.96 1181.44 Semak/belukar 124.54 41.81 1694.11 Semak belukar rawa 5.25 5.25 30.80 Tubuh Air 93.76 93.76 117.17 Total 6699.89 6699.89 6699.89 Sumber : hasil interpretasi Citra Landsat tahun 1990, 2003, dan 2017
(a) (b)
(c)
Gambar 2. Peta tutupan lahan di Kota Gorontalo, (a) Tahun 1990; (b) Tahun 2003; (c) Tahun 2017
pemukiman, pusat pemerintahan, area perdagangan dan jasa, kawasan industri dan jalan raya. Tingginya pertumbuhan  jumlah  penduduk  perkotaan  di  Indonesia,  memberikan  konsekuensi  meningkatnya permintaan  sarana  dan  prasarana  kota  (Iriyanto,  2008).  Perkembangan  cepat  suatu  kota  dipastikan menyebabkan terjadinya perubahan pemanfaatan ruang. Hal ini dikarenakan tanah merupakan sumber daya  yang  terbatas.  Dengan  demikian,  cepat  atau  lambat,  dengan  meningkatnya  laju  pertumbuhan penduduk dan urbanisasi, berbagai penggunaan lahan di perkotaan akan mulai saling bertentangan.
Selanjutnya pada kawasan sawah mengalami perubahan luas dari periode tahun 1990 sampai dengan tahun 2017. Luas persawahan di Kota Gorontalo mengalami penurunan luas sebesar 1290.15 Ha. Hal ini merupakan imbas dari peningkatan jumlah penduduk, aktivitas dan proses pembangunan. Konversi lahan  merupakan  konsekuensi  logis  dari  peningkatan  aktivitas  dan  jumlah  penduduk  serta  proses pembangunan lainnya. Konversi lahan pada tahap tertentu wajar terjadi, namun pada sisi lain jika tidak dikendalikan maka akan semakin bermasalah karena umumnya alih fungsi terjadi di atas lahan pertanian yang masih produktif (Arsyad & Rustiyati, 2008; Budi, 2015).

## 3.2. Distribusi Suhu Permukaan di Kota Gorontalo

## 3.2.1. Distribusi suhu permukaan tahun 1990
Pada Tahun 1990, distribusi suhu permukaan di Kota Gorontalo tertinggi yaitu pada kelas suhu 15- 15.9  ºC  dengan  luas  1852.25  Ha.  Kondisi  tersebut  tersebar  di  wilayah  Kecamatan  Dumbo  Raya, Dungingi,  Hulondhalangi,  Kota  Barat,  Kota  Timur,  Kota  Selatan,  Kota  Utara,  Kota  Tengah  dan Kecamatan  Sipatana.  Berdasarkan  hasil  layout  antara  peta  administratif  Kota  Gorontalo  dan  peta distribusi suhu permukaan pada Tahun 1990 terlihat bahwa suhu permukaan yang relatif rendah (suhu permukaan <8 ºC) yang tersebar di Kecamatan Dumbo Raya. Sedangkan suhu permukaan yang relatif tinggi (suhu permukaan > 20 ºC) tersebar pada wilayah Kecamatan Dumbo Raya, Hulondhalangi, Kota Barat, Kota Selatan, Kota Timur dan Kota Utara.  Hasil interpretasi terhadap citra landsat diperoleh persebaran suhu di Kota Gorontalo seperti ditunjukkan pada Tabel 3. Peta sebaran suhu permukaan di Kota Gorontalo ditunjukkan pada Gambar 3.

## 3.2.2. Distribusi suhu permukaan tahun 2003
Tahun  2003  distribusi  suhu  permukaanyang  relatif  rendah  adalah  suhu  permukaan  <12  ºC  yang tersebar  di  Kecamatan  Dumbo  Raya,  Kecamatan  Dungingi,  dan  Kecamatan  Kota  Barat.  Suhu permukaan  yang  relatif  tinggi  (suhu  permukaan  >  21  ºC)  tersebar  pada  wilayah  Kecamatan  Dumbo Raya, Hulondhalangi, Kota Barat, Kota Selatan, Kota Timur, dan Kota Utara (Tabel 4). Distribusi suhu permukaan di wilayah kecamatan yang terdapat di Kota Gorontalo tertinggi yaitu pada kelas suhu 14- 14.9  ºC  dengan  luas  1912.29  Ha  yang  tersebar  di  wilayah  Kecamatan  Dumbo  Raya,  Dungingi,
Tabel 3. Luas wilayah berdasarkan suhu menurut kecamatan di Kota Gorontalo tahun 1990
Kelas suhu

## Luas kecamatan (Ha)
Du m bo Raya Du ng in gi
Hu lo nd h alangi Kot a
B ar at Kot a Selat an Kot a T engah Kot a T im ur Kot a Ut ar a Si pat ana < 8 7.18
8 – 8.9 31.66 9 – 9.9 25.43 10 – 10.9 27.31 10.15 11 – 11.9 28.97 1.98 172.54 12 – 12.9 41.80 0.63 20.33 205.49 2.66 1.80 1.27 13 – 13.9 69.14 33.48 123.59 194.30 58.20 119.30  88.04 14 – 14.9 80.37 95.80 82.67 129.97 72.46 0.12 144.36  54.19 15 – 15.9 347.29 262.03  226.65 232.84  9.71 191.31 78.67 326.89  176.86 16 – 16.9 313.13 57.96 227.65 107.60  28.43 97.89 49.10 127.77  121.95 17 -17.9 260.40 13.09 184.20 68.95 55.64 38.41 73.44 29.96 23.36 18 – 18.9 160.42 1.63 134.57 25.36 63.98 19.52 147.20 20.68 1.66 19 – 19.9 38.84 48.49 14.96 65.99 3.32 120.55 33.24 20 > 1.23 3.57 2.42 58.03 43.91 33.83
Sumber : hasil interpretasi Citra Landsat tahun 1990
Hulondhalangi,  Kota  Barat,  Kota  Timur,  Kota  Selatan,  Kota  Utara,  Kota  Tengah  dan  Kecamatan Sipatana.  Berdasarkan  wilayah  administrasi,  distribusi  kelas  suhu  tertinggi  yaitu  terdapat  di  wilayah Kecamatan Kota Barat dengan luas distribusi suhu permukan sebesar 1164.80 Ha, sedangkan wilayah
Gambar 3. Peta distribusi suhu berdasarkan kecamatan di Kota Gorontalo Tahun 1990
Tabel 4 . Luas wilayah berdasarkan suhu menurut kecamatan di Kota Gorontalo tahun 2003
Kelas suhu Luas kecamatan (Ha) Du m bo Raya Du ng in gi
Hu lo nd ha langi Kot a
B ar at Kot a
Selat an
Kot a T engah Kot a T im ur Kot a Ut ar a
Si pat ana < 8 7.18 8 - 8.9 31.66 9 - 9.9 25.43 10 - 10.9 27.31 10.15 11 - 11.9 28.97 1.98 172.54 12 - 12.9 41.80 0.63 20.33 205.49 2.66 1.80 1.27 13 - 13.9 69.14 33.48 123.59 194.30 58.20 119.30  88.04 14 - 14.9 80.37 95.80 82.67 129.97 72.46 0.12 144.36  54.19 15 - 15.9 347.29 262.03 226.65 232.84  9.71 191.31 78.67 326.89  176.86 16 - 16.9 313.13 57.96 227.65 107.60  28.43 97.89 49.10 127.77  121.95 17 -17.9 260.40 13.09 184.20 68.95 55.64 38.41 73.44 29.96 23.36 18 - 18.9 160.42 1.63 134.57 25.36 63.98 19.52 147.20  20.68 1.66 19 - 19.9 38.84 48.49 14.96 65.99 3.32 120.55  33.24 20 > 1.23 3.57 2.42 58.03 43.91 33.83
Sumber : hasil interpretasi Citra Landsat tahun 2003
dengan  luas  distribusi  suhu  permukaan  rendah  adalah  Kecamatan  Kota  Tengah  dengan  luas  sebesar 281.77 Ha (Gambar 4).

## 3.2.3. Distribusi suhu permukaan tahun 2017
Tahun 2017 suhu permukaan yang relatif rendah adalah suhu permukaan <12 ºC yang tersebar di Kecamatan  Dumbo  Raya,  Kecamatan  Dungingi  dan  Kecamatan  Kota  Barat.  Suhu  permukaan  yang relatif tinggi (suhu permukaan > 21 ºC) tersebar pada wilayah Kecamatan Dumbo Raya, Hulondhalangi, Kota Barat, Kota Selatan, Kota Timur dan Kota Utara. Distribusi suhu permukaan di Kota Gorontalo tertinggi yaitu pada kelas suhu 14-14.9 ºC dengan luas 1912.29 Ha yang tersebar di wilayah Kecamatan Dumbo  Raya,  Dungingi,  Hulondhalangi,  Kota  Barat,  Kota  Timur,  Kota  Selatan,  Kota  Utara,  Kota Tengah  dan  Kecamatan  Sipatana  (Tabel  5).  Berdasarkan  wilayah  administrasi,  distribusi  kelas  suhu tertinggi  terdapat  di  wilayah  Kecamatan  Kota  Barat  dengan  luas  distribusi  suhu  permukan  sebesar 1164.80 Ha.Wilayah Kota Gorontalo dengan luas distribusi suhu permukaan rendah adalah Kecamatan Kota Tengah dengan luas sebesar 281.77 Ha (Gambar 5).
Hasil Citra Landsat tahun 1990 dan 2003 suhu permukaan di Kota Gorontalo berkisar antara <12 0 C – >21 0 C, sedangkan pada periode tahun 2017 hasil citra landsat suhu permukaan di Kota Gorontalo berkisar antara <21 0 C – 34> 0 C (Gambar 6).

## 3.3. Rata-Rata Suhu Permukaan Tiap Tipe Tutupan Lahan
Rata-rata suhu permukaan terendah terdapat pada kelas tutupan semak belukar, rawa dan hutan lahan kering sekunder. Suhu permukaan yang tertinggi terdapat pada kelas tutupan lahan pertambangan dan pemukiman. Perbandingan antara suhu permukaan pada lahan pemukiman dan pertambangan dengan tutupan  lahan  lainnya  menunjukkan  selisih  yang  besar  (Tabel  6).  Hal  ini  disebabkan  energi  yang terpancar  dan  terekam  oleh  sensor  satelit  pada  lahan  pemukiman  dan  pertambangan  lebih  besar dibandingkan tutupan lahan lainnya. Pada hutan lahan kering sekunder terjadi penurunan suhu pada Tahun 2017 dibanding suhu pada Tahun 2003 (Tabel 6). Hal ini disebabkan pada tutupan lahan hutan,
Gambar 4. Peta distribusi suhu berdasarkan kecamatan di Kota Gorontalo tahun 2003
kerapatan  vegetasi  lebih  tinggi.  Hal  ini  akan  berpengaruh  pada  kondisi  evapotranspirasi. Evapotranspirasi dapat mendinginkan udara disekitarnya karena terdapat penyerapan panas saat terjadi evaporasi (Block et al., 2012). Pada pertanian lahan kering dan semak belukar kondisi kerapatan vegetasi lebih rendah dibanding hutan. Hal ini mengakibatkan suhu menjadi lebih tinggi. Pada tubuh air, suhu permukaan lebih rendah. Hal ini disebabkan karena air merupakan sumber kelembaban.
Tabel 5 . Luas wilayah berdasarkan suhu menurut kecamatan di Kota Gorontalo tahun 2017
Kelas suhu Luas kecamatan (Ha) Du m bo Raya Du ng in gi
Hu lo nd h alangi Kot a
B ar at Kot a Selat an Kot a T engah Kot a
T im ur Kot a Ut ar a
Si pat ana < 12 3,86 1,25 23,49 12 – 12,9 17,51 28,90 1,11 95,19 0,09 2,29 13 – 13,9 76,86 81,84 41,71 244,52 0,12 6,75 0,02 0,06 21,70 14 – 14,9 555,24 177,83  338,39  512,74 6,68 140,17 9,02 60,04 112,17 15 – 15,9 240,40 65,69 177,31  129,92 7,83 107,74 39,06 103,69  109,63 16 – 16,9 168,54 56,67 142,60  70,83 11,90 77,78 83,52 177,76  114,40 17 – 17,9 200,66 44,53 193,57  68,85 41,37 90,41 134,68 415,05  104,74 18 – 18,9 52,45 5,11 54,54 10,96 23,23 21,44 46,97 46,99 13,00 19 – 19,9 64,31 1,82 72,02 7,24 68,69 31,05 110,35 27,27 2,52 20 – 20,9 37,01 0,00 25,33 0,78 82,75 7,34 81,83 4,68 21 > 8,25 3,96 0,27 39,20 7,47 2,23
Sumber : hasil interpretasi Citra Landsat tahun 2017
Gambar 5. Peta distribusi suhu berdasarkan kecamatan di Kota Gorontalo tahun 2017

## 3.4. Hubungan Antara Tipe Penutupan Lahan dan Perubahan Suhu Permukaan
Kerapatan  vegetasi  dapat  dijelaskan  melalui  Nilai  Indeks  Vegetasi (NDVI).  Nilai  NDVI  yang dihasilkan dari data citra Landsat dapat menggambarkan kerapatan vegetasi suatu wilayah (Sobrino et al., 2004). Nilai NDVI hasil ekstraksi data citra Landsat dapat merepresentasikan distribusi vegetasi dan memetakannya berdasarkan pola karakteristik reflektansi klorof serta perbedaan jumlah vegetasi (Affan, 2002).  Menurut  Sobrino  et  al.,  (2004) reflektansi  radiasi  matahari  dalam  bentuk  gelombang elektromagnetik yang mengenai pepohonan dipengaruhi oleh karakteristik tajuk yang berupa kerapatan tajuk, ketebalan tajuk dan persentase kerapatan kanopinya.
Hasil  analisis  dengan  menggunakan  koefisien  korelasi  antara  suhu  permukaan  dan  nilai  NDVI menunjukkan adanya hubungan negatif antara suhu permukaan dan indeks vegetasi. Hasil perhitungan menghasilkan nilai koefisien korelasi sebesar r = -0.141 untuk Tahun 1990, r = -0.448 untuk Tahun 2003 dan  r  =  -0.402  untuk  Tahun  2017.  Tanda  negatif  menunjukkan  suatu  hubungan  dengan  arah  yang berlawanan atau setiap kenaikan nilai indeks vegetasi terjadi penurunan nilai suhu permukaan. Besarnya penurunan suhu permukaan tersebut secara sederhana dinyatakan dalam persamaan regresi linier yaitu:
1. Tahun 1990 : Suhu = 15.82 – 2.01 NDVI (R 2 = 0,019 ) 2. Tahun 2003 : Suhu = 24.982 – 3.793 NDVI (R 2 = 0,020 ) 3. Tahun 2017 : Suhu = 28.002 – 8.579 NDVI (R 2 = 0,161)
Gambar 6 . Distribusi suhu permukaan di Kota Gorontalo periode tahun 1990, 2003, dan 2017
Tabel 6. Rata-rata suhu permukaan berdasarakan tutupan lahan pada tahun 1990, 2003, dan 2017
No Jenis tutupan Suhu rata-rata ( ⁰ C) Tahun 1990 Tahun 2003 Tahun 2017 1 Hutan lahan kering sekunder 18,02 27,12 23,69 2 Pemukiman 23,5 27,46 28,42 3 Pertanian lahan kering 21,63 20,76 27,2 4 Pertanian lahan kering campur semak 25,6 27,64 27,04 5 Sawah 26,63 27,27 27,74 6 Semak / belukar 26,38 23.47 27,36 7 Semak belukar rawa 17,5 19,08 26,64 8 Tubuh Air 21,53 22,63 18,86 9 Pertambangan 28,87
Sumber : hasil interpretasi Citra Landsat, 1990, 2003, dan 2017 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 < 1 2 12 - 1 2.9 13 - 1 3.9 14 - 1 4.9 15 - 1 5.9 16 - 1 6.9 17 - 1 7.9 18 - 1 8.9 19 - 1 9.9 20 - 2 0.9 21 - 2 1.9 22 - 2 2.9 23 - 2 3.9 24 - 2 4.9 25 - 2 5.9 26 - 2 6.9 27 - 2 7.9 28 - 2 8.9 29 - 2 9.9 30 - 3 0.9 31 - 3 1.9 32 - 3 2.9 33 - 3 3.9 34 > L uas ( Ha) Kelas Suhu ( ⁰ C)
Tahun 1990 Tanggal Liputan 25 Desember
Tahun 2003 Tanggal Liputan 1 April
Tahun 2017 Tanggal Liputan 6 September
Berdasarkan hasil uji korelasi antara NDVI dan suhu permukaan terlihat hubungan korelasi negatif hanya  berada  pada  nilai-nilai  NDVI  diatas  nol,  pada  nilai  NDVI  dibawah  nol  (angka  negatif)  suhu cenderung  menurun.  Hal  ini  dikarenakan  nilai  NDVI  dibawah  nol  sampai  dengan  -1  umumnya menunjukan tutupan badan air yang umumnya juga memiliki suhu permukaan yang relatif rendah. Nilai NDVI yang mendekati 0 pada umumnya merupakan tutupan lahan terbangun atau lahan terbuka yang memiliki  suhu  permukaan  yang  lebih  tinggi.  Nilai  R 2 merupakan  nilai  koefisien  determinasi  yang menyatakan  besarnya  persentase  nilai  suhu  permukaan  yang  dapat  dijelaskan  oleh  nilai  NDVI  dan sisanya dijelaskan oleh faktor lain yang tidak terdapat pada model.
Nilai koefisien determinasi yang terus mengalami penurunan dari data Tahun 1990, 2003 dan 2017 dapat  menunjukan  peran  vegetasi  yang  semakin  menurun  terhadap  besarnya  suhu  permukaan.  Pada Tahun  1990  nilai  koefisien  determinasi  adalah  0,019.  Pada  Tahun  2003,  nilai  koefisien  determinasi sebesar 0,020. Pada Tahun 2017 nilai koefieisn determinasi sebesar 0,16. Dengan demikian kontribusi vegetasi terhadap perubahan suhu di Kota Gorontalo sebesar 1,9% (Tahun 1990), 2% (Tahun 2003) dan meningkat menjadi 16% (Tahun 2017). Salah satu hal yang mempengaruhi penurunan peran vegetasi terhadap besarnya suhu permukaan adalah adanya perubahan tutupan lahan. Sebagaimana hasil analisis tutupan lahan dari data Tahun 1990, 2003 dan 2017 menunjukan adanya perubahan tutupan lahan yang semula  berupa  hutan,  kebun  campuran,  dan  semak  menjadi  lahan-lahan  pertanian  serta  perubahan lahan-lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun (Gambar 2).
Hasil analisis antara data distribusi suhu permukaan dan tutupan lahan pada Tahun 1990, 2003 dan 2017 secara umum menunjukkan adanya perbedaan nilai suhu permukaan pada setiap tutupan lahan serta menunjukan adanya peningkatan suhu pada ketiga tahun tersebut. Tutupan lahan mempengaruhi reflektivitas radiasi matahari yang jatuh ke suatu tempat dan pada akhirnya radiasi matahari reflektif menjadi penyebab naik turunnya temperatur suatu tempat (Sugini, 2014). Setiap tutupan lahan memiliki tingkat kemampuan yang berbeda untuk merefleksikan kembali panas ke langit. Adanya perbedaan suhu permukaan pada beberapa tutupan lahan disebabkan oleh perbedaan sifat fisik setiap permukaan benda yaitu  kapasitas  panas  jenis  dan konduktivitas  termalnya  (Adiningsih  et  al.,  2001).  Setiap  permukaan menerima energi radiasi matahari yang sama tetapi dengan kapasitas panas yang berbeda maka suhu yang  dihasilkan  juga berbeda.  Jika  suatu  benda berkapasitas  panas besar  maka  suhu  yang  dihasilkan rendah, sedangkan benda yang berkapasitas panas kecil menghasilkan suhu yang tinggi. Kapasitas panas dipengaruhi  oleh kapasitas  panas  jenis  dan  massa  jenis  atau  kerapatan  suatu  benda.  Kecepatan benda menjadi panas tergantung dari konduktivitas termalnya, semakin besar konduktivitas termal maka suatu benda semakin cepat merambatkan panas sehingga suhu semakin cepat meningkat, sebaliknya jika suatu  benda  memiliki konduktivitas  termal  yang  kecil  maka  benda  tersebut  semakin  lambat merambatkan panas sehingga suhu lebih lambat untuk meningkat (Adiningsih et al., 2001).
Tutupan  lahan  mempengaruhi  reflektivitas  radiasi  matahari  yang  jatuh  ke suatu  tempat  dan  pada akhirnya radiasi matahari reflektif menjadi penyebab naik turunnya temperatur suatu tempat (Sugini, 2014). Setiap tutupan lahan memiliki tingkat kemampuan yang berbeda untuk merefleksikan kembali panas  ke  langit. Adanya  perbedaan  suhu  permukaan  pada  beberapa  tutupan  lahan  disebabkan  oleh perbedaan sifat fisik setiap permukaan benda yaitu kapasitas panas jenis dan konduktivitas termalnya (Adiningsih et al., 2001). Setiap permukaan menerima energi radiasi matahari yang sama tetapi dengan kapasitas panas yang berbeda maka suhu yang dihasilkan juga berbeda. Jika suatu benda berkapasitas panas besar  maka  suhu  yang  dihasilkan  rendah,  sedangkan  benda  yang  berkapasitas panas  kecil menghasilkan suhu yang tinggi. Kapasitas panas dipengaruhi oleh kapasitas panas jenis dan massa jenis atau kerapatan suatu benda. Kecepatan benda menjadi panas tergantung dari konduktivitas termalnya, semakin besar konduktivitas termal maka suatu benda semakin cepat merambatkan panas sehingga suhu semakin cepat meningkat, sebaliknya jika suatu benda memiliki konduktivitas termal yang kecil maka benda tersebut semakin lambat merambatkan panas sehingga suhu lebih lambat untuk meningkat.
Vegetasi menyerap panas dari pancaran sinar matahari untuk melakukan metabolisme dalam dirinya sehingga dapat menurunkan suhu. Fotosintesis yang merupakan proses pada tumbuhan ditentukan oleh energi yang bersumber dari sinar matahari. Fotosintesis mengikat energi surya menjadi energi dalam bentuk bahan kimia kaya energi yang dapat menjadi sumber makanan makhluk hidup. Proses fotosintesis secara simultan terjadi dengan proses transpirasi pada tumbuhan yang juga dapat menurunkan suhu. Saat transpirasi, terjadi penguapan air melalui pori-pori daun dan cabang tanaman. Besarnya transpirasi dalam batas tertentu dipengaruhi oleh karakteristik dan kerapatan vegetasi seperti struktur tajuk, perilaku pori-pori daun dan sebagainya (Asdak, 2014)
Hasil analisis hubungan suhu permukaan dan tutupan lahan menunjukkan lahan bervegetasi terutama hutan memiliki suhu yang relatif lebih rendah jika dibandingkan lahan terbangun. Kemampuan vegetasi
dalam menyerap radiasi matahari lebih baik jika dibandingkan dengan lahan terbangun. Struktur vegetasi juga  berpengaruh  terhadap  kemampuan  vegetasi  dalam  menyerap  radiasi matahari.  Jenis  vegetasi tertentu  dengan  struktur  yang  rapat  seperti  pohon  yang  memiliki  lapisan  tajuk  dengan  banyak  daun, ranting  dan  cabang  menawarkan manfaat  yang  lebih  besar  karena  dapat  mengurangi  radiasi  yang ditransmisikan secara  terus  menerus  (Armson,  2012).  Pohon  juga  menawarkan  efek  peneduhan  dari fungsi pembayangan. Purnomohadi (1995) dan Wonohardjo (2010) juga menyimpulkan bahwa vegetasi pohon  berpengaruh  positif  terhadap  fungsi  ameliorasi  suhu,  baik  melalui  evapotranspirasi,  refleksi matahari  yang  tinggi  serta  efek  pembayangan  permukaan  di  bawah  kanopi. Penanaman  sekelompok pepohonan yang berkerapatan tinggi merupakan perlindungan dalam mengurangi temperatur yang tinggi pada siang hari (Fandely & Muhamad, 2009).
Kekurangan dari penelitian ini adalah belum dilakukannya validasi hasil interpretasi suhu di Kota Gorontalo dengan kondisi suhu aktual. Keterbatan stasiun iklim menyebabkan data suhu aktual di Kota Gorontalo tidak tersedia.

## 4. Kesimpulan
Trend perubahan suhu permukaan yang terjadi di Kota Gorontalo yaitu suhu permukaan di Kota Gorontalo periode Tahun 1990, 2003 dan 2017 mengalami peningkatan. Peningkatan suhu permukaan terjadi  pada  tutupan  vegetasi  yang  telah  mengalami  perubahan  luas.  Kelas  suhu  permukaan  rendah mengalami  penurunan  luas  dari  tiga  tahun  peliputan  dan  mengalami  peningkatan  perubahan  luas penutupan pada lahan dengan kelas suhu permukaan tinggi, dengan pola distribusi suhu permukaan yang berbeda pada masing-masing wilayah yang berada di Kota Gorontalo.
Hubungan antara suhu permukaan dan tutupan lahan menunjukkan bahwa vegetasi hutan memiliki suhu permukaan yang lebih rendah jika dibandingkan dengan lahan terbangun, serta suhu permukaan pada setiap vegetasi berbeda bergantung pada karakteristik vegetasi yang ditunjukkan oleh hubungan nilai indeks vegetasi dan suhu permukaan yang menunjukan korelasi negatif dengan nilai berturut-turut pada Tahun 1990, 2003 dan 2017 sebesar -0.141, -0.448 dan -0.402. Perubahan suhu permukaan di Kota Gorontalo  dipengaruhi  oleh  adanya  perubahan  tutupan  lahan  yang  ditandai  oleh  kesamaan  pola perubahan distribusi suhu permukaan dengan pola perubahan tutupan lahan.

## 5. Referensi
Adiningsih, E. S., Soenarmo, S. H., & Mujiasih. (2001). Kajian Perubahan Distribusi Spasial Suhu Udara Akibat Perubahan Penutup Lahan. Studi Kasus Cekungan Bandung. Jurnal Lapan . Affan,  M.  J.  (2002). Penilaian  Tingkat  Bahaya  Kebakaran  Hutan  Berdasarkan  Indeks  Vegetasi  dan  KDBI. Bogor: Jurusan Geofisika dan Meteorologi, FMIPA IPB.
Asdak, C. (2014). Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Block,  A.  H.,  Livesley,  S.,  &  William,  N.  (2012). Responding  to  the  Urban  Heat  Island:  A  Review  of  the Potential  Green  Infrastructure.  Victorian  Centre  for  Climate  Change  Adaptation  Research. Victorian Centre for Climate Change Adaptation Research. Fandely,  C.,  &  Muhamad.  (2009). Prinsip-prinsip  Dasar  Mengkonservasi. Yogyakarta:  Gadjah  Mada University Press.
Iriyanto,  S.  (2008). Analisis  Kebijakan  Program  Pembangunan  Prasarana  Kota  Terpadu  (P3KT)  Kota  Liwa Kabupaten Lampung Barat dan Arah Kebijakan Pembangunan Kota Liwa Pada Era  Otonomi Daerah (Studi Kasus P3KT: Komponen Air Bersih). Jakarta: Perpustakaan Universitas Indonesia. Jaya,  I.  (2010). Analisis  Citra  Digital:  Perspektif  Penginderaan  Jauh  untuk  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam. Bogor: Departemen Manajemen Hutan; Fakultas Kehutanan IPB.
Kong, F., Yin, H., James, P., Hutyra, L., & He, H. S. (2014). Effects of Spatial pattern of greenspace on urban cooling in large metropolitan area of eastern China. Landscape and Urban Planning , 35 - 47. Lillesand, T. M., & Kiefer, R. W. (2000). Remote Sensing and Image Interpretation. (IV ed.). New York: Wiley & Sons. Nurhayati. (2016). Analisis Fenomena Pulau Panas (Heat Island) Di Kabupaten Majalengka. Tesis. Program Studi Magister Ilmu Lingkungan. Universitas Padjajaran. Bandung. Bandung: Program Studi Magister Ilmu Lingkungan Universitas Padjajaran.
Purnomohadi, S. (1995). Peran Ruang Terbuka Hijau dalam Pengendalian Kualitas Udara di DKI Jakarta. Bogor: IPB Bogor. Sugini. (2014). Kenyamanan Termal Ruang; Konsep dan Penerapan pada Desain. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Tatura,  L.  S.  (2010).  Kajian  perubahan  tutupan  lahan  dalam  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  Kota Gorontalo. Jurnal Inovasi, Vo. 10 (1). Diambil kembali dari http://ejurnal.ung.ac.id US Environmental Protection Agency. (2012, September). Guideline for water reuse. Washington DC. Diambil kembali dari https://www.epa.gov Wonohardjo, S. (2010). Pengaruh Karakteristik Fisik Terhadap Fenomena Pulau Panas (Heat Island) Kawasan Kota Bandung. . Bandung: Program Studi Arsitektur Institut Teknologi Bandung.