## OPEN ACCESS
E-ISSN: 2656-5528

## Hubungan Perubahan Kerapatan Vegetasi dan Bangunan terhadap Suhu Permukaan Lahan: Studi Kasus di Aglomerasi Perkotaan Surakarta
Relation of Changes in Vegetation and Building Density to Surface Temperature: The Case of Urban Agglomeration of Surakarta
Prasetyo Wibisono 1* , Nur Miladan 1 , Rizon Pamardhi-Utomo 1 1 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia *Penulis korespondensi. e-mail : wibsonspras@gmail.com
(Diterima: 20 Juli 2022; Disetujui: 27 September 2022)

## Abstrak
Tingginya  tingkat  urbanisasi  pada  suatu  kota  menimbulkan  permasalahan  yang  kompleks,  diantaranya  meningkatnya  aktivitas masyarakat yang berdampak pada berkurangnya lahan vegetasi pada kawasan perkotaan. Seringkali ditemukan bahwa kerapatan vegetasi wilayah suburban lebih tinggi daripada di pusat kota. Dengan demikian, terdapat perbedaan suhu yang cukup signifikan antara wilayah suburban dan pusat kota. Hal tersebut memicu terbentuknya pulau panas di perkotaan atau yang biasa disebut Urban Heat Island (UHI). Salah satu fenomena UHI dapat dilihat di Kota Surakarta. Peningkatan perubahan tutupan lahan terbangun dan peningkatan konsentrasi aktivitas masyarakat di Kota Surakarta dapat memicu peningkatan suhu permukaan kota. Bertolak pada masalah tersebut penelitian ini berupaya mengetahui hubungan perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan di aglomerasi perkotaan Surakarta terhadap suhu permukaan lahan. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif kuantitatif dengan teknik analisis regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam rentang waktu 2000-2021, kerapatan vegetasi mengalami penurunan  setiap  tahunnya.  Berbeda  dengan  kerapatan  vegetasi,  kerapatan  bangunan  pada  kawasan  penelitian  mengalami peningkatan setiap tahunnya. Perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan juga diikuti terjadinya peningkatan suhu sebesar 4,24°C. Hal tersebut terjadi akibat peningkatan lahan terbangun tiap tahunnya yang tidak diimbangi dengan peningkatan lahan bervegetasi sebagai  peneduh  dalam  wilayah  perkotaan.  Berdasarkan  analisis  regresi  linear  berganda,  diketahui  bahwa  adanya  perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan memiliki hubungan sedang terhadap terjadinya perubahan suhu permukaan dengan pengaruh sebesar 30,2%. Berdasarkan uji T parsial, diketahui bahwa perubahan kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan memberikan pengaruh yang signifikan terhadap perubahan suhu permukaan secara terpisah.
Kata kunci : aglomerasi perkotaan; kerapatan bangunan; kerapatan vegetasi; suhu permukaan lahan

## Abstract
The high level of urbanization in a city creates complex problems. One of the problem is the increase in community activities which have impact on the reduction of vegetation land in urban areas. It is often found that vegetation density in suburban areas are higher than those in the downtown. Thus, there is a significant temperature difference between suburban areas and downtown. This triggers the formation of heat islands in urban areas, commonly called Urban Heat Islands (UHI). One of the UHI phenomena can be seen in Surakarta City. Increased changes in built-up area, together with the increase in concentration of community activities in the city, can trigger an increase in the surface temperature of the city. Grounding from this problem, this research seeks to determine the relationship between changes in vegetation density and buildings in Surakarta urban agglomeration to land surface temperature. The research is descriptive quantitative research with multiple linear regression analysis techniques. The results show that during 2000 to 2021, the vegetation density in study area has been decreasing. In contrast to the vegetation density, the buildng density in the study area has been increasing. Changes in the density of vegetation and buildings were followed by an increase in temperature of 4.24°C. This is due to the increase in built-up land which is not followed by increase in vegetated land as shade in urban areas. Based on multiple linear regression analysis, it is revealed that changes in vegetation and building density have a moderate relationship to the changes in surface temperature with an effect of 30.2%. Based on the partial T test, it is understood that changes in building density and vegetation density have significant effect on changes in surface temperature separately.
Keywords : building density; land surface temperature; urban agglomeration; vegetation density

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tantangan pembangunan berkelanjutan adalah tingginya tingkat urbanisasi pada suatu kota. Kota yang semakin berkembang akan menarik penduduk pedesaan yang menginginkan kehidupan yang lebih baik (Harahap, 2013). Meningkatnya  fenomena  urbanisasi  dibuktikan  dengan  perkembangan  data  yang  ada,  bahwa  jumlah  penduduk  yang tinggal di perkotaan mencapai 50% pada abad ke-21 dan masih terus meningkat hingga 70% pada tahun 2050 (Bokaie, Zarkesh, Arasteh, & Hosseini, 2016). Urbanisasi merupakan salah satu isu dinamis yang sangat serius saat ini karena urbanisasi yang masif akan mengakibatkan pertumbuhan kota yang semrawut dan tidak terencana jika dilakukan tanpa pengendalian ruang. Menurut penelitian (Harahap, 2013), urbanisasi mempengaruhi perubahan vegetasi menjadi lahan terbangun.  Perubahan  tutupan  lahan  tersebut  disebabkan  oleh  peningkatan  intensitas  aktivitas  masyarakat  serta permintaan lahan yang tinggi. Aktivitas perkotaan yang cenderung dinamis akan mengakibatkan peningkatan kebutuhan ruang  yang  berbanding  terbalik  dengan  ketersediaan  lahan  (Fajarini,  Barus,  &  Panuju,  2015).  Hal  tersebut  akan berdampak  pada  berkurangnya  vegetasi  pada  kawasan  perkotaan.  Seringkali  ditemukan  bahwa  kerapatan  vegetasi wilayah suburban lebih tinggi daripada kerapatan vegetasi di pusat kota sehingga terdapat perbedaan suhu yang cukup signifikan antara wilayah suburban dan pusat kota, yang dikenal juga dengan fenomena Urban Heat Island (UHI). Menurut Zhao et al., (2014), salah satu ciri terjadinya fenomena UHI adalah suhu wilayah perkotaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah di sekitarnya.
UHI,  atau  dalam  bahasa  Indonesia  diistilahkan  dengan  pulau  bahang  perkotaan  atau  pulau  panas  perkotaan, merupakan fenomena dimana suhu permukaan di perkotaan yang lebih tinggi dari daerah sekitarnya (Zhao et al., 2014). UHI merupakan salah satu masalah klimatologi yang akan terus berkembang di perkotaan. Terbentuknya UHI diakibatkan berkurangnya  tutupan  vegetasi  dan  meningkatnya  kerapatan  bangunan.  Bagian  tertentu  di  wilayah  perkotaan  akan menjadi sangat panas pada siang hari, terutama selama musim panas. Fenomena UHI serta permasalahan lingkungan yang terjadi pada perkotaan tidak lain diakibatkan oleh penataan ruang yang kurang optimal. Penataan ruang yang hanya memprioritaskan  segi  ekonomi  dan  pertumbuhan  kota  tanpa  memperhatikan  aspek  lingkungan  akan  membahayakan masa  depan.  Tingginya  perubahan  penggunaan  lahan  atau  alih  fungsi  lahan  bervegetasi  menjadi  wilayah  terbangun mempengaruhi kenaikan suhu permukaan di wilayah perkotaan (Tran et al., 2017).
Perbedaan suhu di daerah perkotaan dan di pedesaan menimbulkan dampak negatif bagi manusia dan lingkungan karena  menurunkan  kualitas  udara,  meningkatkan  konsumsi  energi,  serta  mempengaruhi  kesehatan  masyarakat (Plocoste, Jacoby-Koaly, Molinié, & Petit, 2014). Fenomena UHI memperburuk masalah perkotaan. Selain suhu yang menjadi kurang nyaman untuk sebagian manusia, terdapat kaitan antara aspek kesehatan yang kemudian mempengaruhi aktivitas  ekonomi,  lingkungan,  dan  sosial  (Patz,  Campbell-Lendrum,  Holloway,  &  Foley,  2005).  UHI  mempengaruhi penurunan  produktivitas  tenaga  kerja,  yang  kemudian  menyebabkan  penurunan  ekonomi  suatu  kota  (Wong,  Alias, Aghamohammadi, Aghazadeh, & Nik Sulaiman, 2017).
Di Indonesia, fenomena UHI juga terjadi di Kota Surakarta. Dalam RTRW Provinsi Jawa Tengah tahun 2009-2029, disebutkan  bahwa  Kota  Surakarta  ditetapkan  sebagai  Kawasan  Strategis  dari  sudut  pandang  pertumbuhan  ekonomi beserta  wilayah  sekitarnya,  yaitu  Subosukowonosraten.  Kebijakan  tersebut  mengakibatkan  beban  aktivitas  perkotaan yang  tinggi  pada  Kota  Surakarta.  Pada  tahun  2020,  tercatat  jumlah  penduduk  Kota  Surakarta  mencapai  522.364 penduduk. Hal ini menjadikan Kota Surakarta terklasifikasi sebagai kota metropolitan (BPS Kota Surakarta, 2021). Selain itu, menurut Badan Pusat Statistik Kota Surakarta, terdapat peningkatan tutupan lahan terbangun yang signifikan dari tahun 2000 hingga tahun 2016 sebesar 138,15 Ha dari luas wilayah Kota Surakarta yang adalah 4.672 Ha. Alih fungsi lahan terbangun tersebut menambah persentase tutupan lahan terbagun Kota Surakarta menjadi 77,44%. Hal tersebut memperlihatkan  bahwa  terdapat  keterbatasan  ruang  pada  Kota  Surakarta  yang  memicu  perkembangan  kota  menuju wilayah sekitarnya. Perkembangan kota yang meluas hingga ke wilayah sekitar Kota Surakarta mengakibatkan penurunan lahan bervegetasi, diantaranya adalah lahan pertanian pada Kecamatan Colomadu, Kabupaten Karanganyar. Menurut Badan Pusat Statistik Kabupaten Karanganyar, terjadi penurunan lahan pertanian dari tahun 2007 hingga 2020 seluas 67,37  Ha.  Lahan  pertanian  tersebut  beralih  fungsi  menjadi  perumahan,  industri,  dan  perdagangan  (Pradana, Soedwiwahjono, & Nurhadi, 2021).
Peningkatan  perubahan  tutupan  lahan  terbangun,  bersama  peningkatan  konsentrasi  aktivitas  masyarakat  di  Kota Surakarta, meningkatkan suhu permukaan kota. Dengan keterbatasan ketersediaan lahan di Kota Surakarta, perubahan tutupan  lahan  dan  aktivitas  masyarakat  meluas  hingga  ke  wilayah  sekitarnya.  Hal  tersebut  juga  dapat  memperluas peningkatan suhu permukaan kota hingga menuju wilayah sekitarnya. Meningkatnya suhu permukaan kota tersebut dapat mengakibatkan ketidaknyamanan dalam beraktivitas di wilayah perkotaan karena berkurangnya vegetasi perkotaan yang
memiliki sifat peneduh. Selain itu, meningkatnya suhu permukaan kota dapat meningkatkan konsumsi energi dengan menggunakan AC dan dapat meningkatkan kadar karbon di udara yang memperluas fenomena perubahan iklim melalui pemanasan global. Seluruh hal tersebut memicu munculnya fenomena UHI di wilayah perkotaan Surakarta. Penelitian ini bertujuan memahami hubungan antara perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan dengan suhu permukaan lahan di aglomerasi perkotaan Surakarta.

## 2. KAJIAN LITERATUR

## 2.1 PULAU PANAS PERKOTAAN (URBAN HEAT ISLAND )
Urban Heat Island (UHI) merupakan fenomena terbentuknya pulau panas perkotaan yang diakibatkan oleh suhu udara kota yang meningkat. Bertambahnya permukiman dan gedung-gedung menyebabkan turbulensi yang cukup tinggi yang menyebabkan  partikel-partikel  terperangkap  di  lingkungan  tersebut  (Tursilowati,  2005).  Lebih  mudahnya,  UHI  adalah hubungan  peningkatan  suhu  permukaan  dan  wilayah  perkotaan  yang  dapat  mempengaruhi  perbedaan  suhu  antara daerah perkotaan dan pinggiran kota, peri-urban atau pedesaan (Zhao et al., 2014). Terdapat dua jenis UHI, yaitu Surface Urban Heat Island (SUHI) dan Atmospheric Urban Heat Island (AUHI). SUHI dapat diperoleh melalui data penginderaan jauh menggunakan inframerah termal dengan perhitungan Suhu Permukaan Lahan ( Land Surface Temperature (LST)). Sementara itu, AUHI dapat diperoleh dengan membandingkan dua suhu pada lokasi dari stasiun cuaca. Pengamatan ini sangat sulit didapatkan secara utuh dan akurat yang dapat mewakili suhu lingkungan perkotaan karena lokasi stasiun meteorologi yang terpisah jauh dan distribusi yang tidak merata (Yang et al., 2017).

## 2.2 SUHU PERMUKAAN LAHAN (LAND SURFACE TEMPERATURE)
Suhu permukaan menunjukkan seberapa panas permukaan bumi pada lokasi tertentu. Permukaan yang dimaksud adalah segala sesuatu yang dapat dilihat di dunia melalui satelit, seperti atap bangunan dan tumbuhan. Suhu diukur di permukaan bumi dan dapat dianggap sebagai suhu kulit tanah (Becker & Li, 1990). Secara umum, suhu permukaan maksimum ditemukan di pusat-pusat perkotaan dengan penurunan berkala menuju daerah pedesaan dan pinggiran kota (Azhura,  2019).  Menurut  Effendi  (Effendi,  Bey,  Zain,  &  Santosa,  2007),  suhu  permukaan  adalah  ukuran  energi  yang terkandung di permukaan bumi, biasanya dinyatakan dalam derajat Celcius atau Kelvin. Prinsip dasar penginderaan jauh adalah penggunaan sensor panjang gelombang untuk mendeteksi energi gelombang elektromagnetik yang dipancarkan atau dipantulkan dari permukaan. Suhu permukaan berasal dari energi yang dipancarkan dari permukaan. Sensor satelit yang digunakan dalam pendeteksian adalah sensor thermal infrared (Effendi et al., 2007).
Land Surface Temperature (LST) adalah suhu permukaan yang disebabkan oleh radiasi panas dari permukaan suatu objek  yang dapat mempengaruhi suhu yang ditangkap oleh citra satelit pada waktu tertentu (Aditiyanti, Sabri, & Sasmito, 2013). Pada lahan terbuka, suhu permukaan adalah suhu tanah. Daerah dengan vegetasi yang rapat, suhu permukaan adalah  suhu  permukaan  pada  kanopi  vegetasi.  Sebaliknya,  pada  daerah  dengan  kerapatan  vegetasi  rendah  suhu permukaan yang dihasilkan adalah rata-rata dari suhu vegetasi dan suhu tanah (Oke, 1987). Suhu permukaan berbeda pada tiap jenis dan luasan tutupan lahan di suatu wilayah (Wiweka, 2014). Analisis suhu permukaan dapat digunakan untuk menganalisis fenomena UHI. Suhu permukaan dapat diidentifikasi dengan teknologi penginderaan jauh melalui citra satelit yang memiliki sensor thermal seperti Landsat 5 TM dan Landsat 8 OLI. Radiasi gelombang pendek dan albedo objek yang ditangkap, diperkirakan dari nilai radiasi spektral yang diperoleh dari nilai digital. Menurut Wicahyani et al., (2014), albedo adalah rasio sinar matahari yang mengenai suatu permukaan terhadap sinar matahari yang dipantulkan kembali ke atmosfer.

## 2.3 HUBUNGAN SUHU PERMUKAAN LAHAN TERHADAP KERAPATAN VEGETASI
Fenomena UHI umumnya terjadi akibat kawasan perkotaan mengalami perubahan lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun yang tinggi. Perubahan lahan tersebut sejalan dengan tingginya permintaan lahan untuk aktivitas masyarakat perkotaan. Hal tersebut mengakibatkan lahan-lahan yang berfungsi sebagai penghijauan atau vegetasi semakin menurun. Menurut penelitian Putra et al., (2018), terdapat hubungan yang bernilai negatif antara fenomena UHI dengan karakteristik lahan bervegetasi dan lahan berair. Umumnya hal ini ditunjukkan melalui indeks NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ).  Pada  indeks  NDVI,  wilayah  dengan  kerapatan  vegetasi  tinggi  memiliki  nilai  LST  yang  rendah.  Hal  tersebut berkaitan dengan sebaran radiasi matahari yang diterima pada tutupan lahan bervegetasi berbeda dengan tutupan lahan terbangun.
Menurut penelitian Fatimah (2012) suhu permukaan lahan berhubungan negatif dengan kerapatan vegetasi. Terdapat hubungan terbalik antara NDVI dengan suhu permukaan yang ditunjukkan dengan tanda minus (-) pada koefisien regresi (Aditiyanti et al., 2013). Kerapatan vegetasi ditunjukkan dengan nilai indeks NDVI dan kerapatan bangunan ditunjukkan dengan  nilai  indeks  NDBI  ( Normalized  Difference  Building  Index ).  Semakin  tinggi  suhu  permukaan,  semakin  tinggi kerapatan  bangunan.  Semakin  rendah  suhu  permukaan,  semakin  tinggi  kerapatan  vegetasinya.  Suhu  permukaan pertanian lahan basah menunjukkan nilai lebih rendah dibandingkan suhu permukaan pertanian lahan kering. Fenomena UHI  terjadi  ketika  sebagian  vegetasi  diganti  dengan  aspal  atau  beton  untuk  jalan,  bangunan,  dan  struktur  lain  yang diperlukan untuk menampung populasi yang terus bertambah (Khomarudin, 2010). Permukaan tanah yang digantikan oleh  beton  menyerap  dan  memantulkan  panas  matahari  lebih  banyak  sehingga  meningkatkan  suhu  permukaan  dan lingkungan. Mengganti semak dan pepohonan dapat mengurangi jumlah tempat berteduh serta pertukaran udara melalui evapotranspirasi sehingga mengurangi tingkat kelembaban udara perkotaan.

## 2.4 HUBUNGAN SUHU PERMUKAAN LAHAN TERHADAP KERAPATAN BANGUNAN
Seiring perkembangan pembangunan kota, kawasan hijau (vegetasi) semakin berkurang dan cenderung menjadi area permukiman. Area terbangun akan menyerap dan memantulkan lebih banyak panas matahari sehingga menyebabkan peningkatan fenomena UHI di perkotaan. Studi Sobirin & Fatimah (Sobirin & Fatimah, 2015) menunjukkan hubungan positif  antara  suhu  permukaan  dan  kerapatan  bangunan.  Semakin  padat  kota,  semakin  tinggi  suhu  permukaannya. Wilayah pinggiran kota yang memiliki kerapatan vegetasi tinggi dan kerapatan bangunan rendah memiliki suhu permukaan yang lebih rendah dibandingkan pusat kota.
Kerapatan bangunan ditunjukkan melalui indeks NDBI, yaitu Normalized Difference Building Index . Semakin tinggi nilai indeks NDBI maka semakin tinggi nilai suhu permukaan lahannya. Hal ini telah dibuktikan dalam penelitian (Handayani, Sasmito, & Putra, 2017). Hasil uji regresi menunjukkan adanya korelasi antara suhu permukaan dengan indeks NBDI. Hubungan  ini  berbanding  lurus  dengan  suhu  permukaan  dan  indeks  NDBI  selama  empat  tahun  penelitian.  Dengan demikian, suhu permukaan akan meningkat seiring dengan kerapatan bangunan yang bertambah.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 KAWASAN PENELITIAN

## Gambar 1. Peta Kawasan Penelitian
Kawasan penelitian berlokasi di kawasan aglomerasi perkotaan Surakarta. Kawasan aglomerasi perkotaan Surakarta yang dimaksud ialah Kota Surakarta beserta dengan wilayah hinterland- nya yaitu wilayah yang berbatasan langsung dengan  Kota  Surakarta.  Wilayah hinterland Kota  Surakarta  antara  lain  Kecamatan  Jaten,  Kecamatan  Mojolaban, Kecamatan  Grogol,  Kecamatan  Baki,  Kecamatan  Kartasura,  Kecamatan  Colomadu,  Kecamatan  Ngemplak,  dan
Kecamatan  Gondangrejo  yang  dipilih  sebagai  acuan  fungsional  fisik  aglomerasi  perkotaan.  Guna  membatasi  wilayah penelitian,  digunakan  pendekatan  aglomerasi  perkotaan  yang  mengacu  pada  fisik  perkotaan,  yaitu  lahan  terbangun. Acuan yang digunakan dalam penelitian ini adalah wilayah kecamatan yang berbatasan langsung dengan Kota Surakarta yang membentuk sebuah aglomerasi perkotaan secara fisik dan dihubungkan dengan jalur transportasi. Akan tetapi, batas wilayah  penelitian  tidak  dibatasi  dengan  batas  administratif,  melainkan  menggunakan  batasan  fisik  perkotaan  berupa lahan  terbangun  yang  ditambahkan  beberapa  wilayah  sekitarnya.  Hal  ini  dimaksudkan  karena  penelitian  terkait  UHI diperlukan lahan bukan terbangun untuk melihat degradasi suhu serta dapat menampilkan fenomena pulau panas yang terjadi pada perkotaan. Wilayah penelitian dapat dilihat di Gambar 1.

## 3.2 ANALISIS PERUBAHAN KERAPATAN VEGETASI (NDVI)
Tingkat kerapatan vegetasi dapat diidentifikasi melalui indeks NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ), yaitu pengolahan data citra landsat dengan kombinasi band Near Infrared atau inframerah dekat (NIR) dan band merah (RED). Band NIR berfungsi untuk menganalisis kenampakan biomassa vegetasi pada citra landsat, yaitu dengan memperkuat perbedaan kenampakan antara wilayah vegetasi dan perairan. Kombinasi band NIR dengan band RED dimaksudkan untuk menajamkan kontras antarkelas vegetasi sehingga mempermudah dalam proses identifikasi. Perhitungan nilai NDVI menggunakan rumus berikut.
𝑵𝑫𝑽𝑰 = !"# % #&' !"# ( #&'
Keterangan: NDVI   = Nilai indeks kerapatan vegetasi NIR   = Nilai reflektan band near infrared RED   = Nilai reflektan band red
Kerapatan vegetasi yang diolah dari citra landsat memiliki rentang nilai -1 hingga 1 yang mewakili masing-masing tingkat kerapatan vegetasi. Klasifikasi kelas NDVI dibagi menjadi lima kelas. Kelas I dengan nilai berkisar antara -1 hingga - 0,03 adalah kelas lahan tidak bervegetasi; Kelas II dengan nilai berkisar antara -0,03 sampai dengan 0,15 merupakan kelas kehijauan sangat rendah; Kelas III dengan nilai berkisar antara 0,15 sampai 0,25, yaitu kelas kehijauan rendah; Kelas IV dengan nilai berkisar antara 0,25 sampai dengan 0,35, yaitu kelas kehijauan sedang; dan terakhir Kelas V dengan nilai berkisar antara 0,35 sampai dengan 1, yaitu kelas kehijauan tinggi Wahyunto dalam Andini et al., (2018).

## 3.3 ANALISIS PERUBAHAN KERAPATAN BANGUNAN (NDBI)
Tingkat kerapatan bangunan dapat diidentifikasi melalui indeks NDBI ( Normalized Difference Building Index ), yaitu pengolahan data citra landsat dengan kombinasi band inframerah dekat ( shortwave infrared / SWIR) dan band inframerah dekat (NIR). Band SWIR berfungsi untuk menganalisis kenampakan tanah, batuan, dan geologi. Kombinasi band SWIR dengan  band  NIR  dimaksudkan  untuk  mempertajam  kontras  antara  kenampakan  bangunan  dengan  non  bangunan sehingga mempermudah dalam proses identifikasi. Perhitungan nilai NDBI menurut (Zha, Gao, & Ni, 2003) menggunakan rumus berikut.
𝑵𝑫𝑩𝑰 = )*"# % !"# )*"# ( !"#
Keterangan: NDBI   = Nilai indeks kerapatan bangunan SWIR  = Nilai reflektan band shortwave infrared NIR   = Nilai reflektan band near infrared
Kerapatan bangunan yang diolah dari citra landsat memiliki rentang nilai -1 hingga 1 yang mewakili masing-masing tingkat kerapatan bangunan. Klasifikasi kelas NDBI dibagi menjadi empat kelas: Kelas I dengan nilai berkisar antara -1 hingga 0 merupakan kelas non terbangun; Kelas II dengan nilai berkisan antara 0 sampai dengan 0,1 merupakan kelas kerapatan bangunan rendah; Kelas III dengan nilai berkisar antara 0,1 sampai dengan 0,2 merupakan kelas kerapatan bangunan sedang; dan Kelas IV dengan nilai lebih dari 0,2 merupakan kelas kerapatan bangunan tinggi (Handayani et al., 2017).

## 3.4 ANALISIS PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAHAN
Perubahan  suhu  permukaan  lahan  dilakukan  dengan  metode Land  Surface  Temperature (LST),  yaitu  melalui gelombang thermal . Informasi citra landsat yang digunakan dalam analisis terkait fenomena UHI dijelaskan pada Tabel 1. Terdapat lima langkah dalam menganalisis LST, sebagai berikut.
Tabel 1. Informasi Citra Lansat untuk Analisis Data No Tahun Citra Satelit Perekaman Band RMB RAB K1 K2 1 2000 Landsat 5 TM 6 Juni 2000 6 5,5375 𝑥 10 !" 1,18243 607,76 1260,56 2 2013 Landsat 8 OLI 19 Juli 2013 10 3,3420 𝑥 10 !# 0.1 774.8853 1321.0789 3 2021 Landsat 8 OLI 25 Juli 2021 10 3,3420 𝑥 10 !# 0.1 774.8853 1321.0789
Sumber: Metadata File Citra Landsat, USGS
a. Perhitungan TOA (Top of Atmosphere) Radiance melalui konversi dari Digital Number, Landsat 5 TM sensor termal terdapat pada Band 6 sedangkan Landsat 8 OLI terdapat pada Band 10.
L ℷ = ML Qcal + AL Keterangan:
L ℷ
= TOA Spectral Radiance (dalam satuan Watts/ m 2 * srad * µ m)) ML = Nilai Radiance Multi Band (RMB) Qcal = Nilai Digital Number Citra Landsat AL = Nilai Radiance Add Band (RAB)
b. Mengubah TOA Radiance menjadi Brightness Temperature dalam Temperatur Kelvin. Pada tahap ini, perhitungan memanfaatkan sensor TIRS pada citra landsat.
𝑻 𝑩 = !" #$ (' !" #ℷ ()*)
Keterangan:
TB = Brightness Temperature (dalam Kelvin) L ℷ = TOA Radiance K1 = Konstanta termal K1 K2 = Konstanta termal K2
c. Menghitung indeks vegetasi (NDVI)
d. Menghitung nilai proporsi vegetasi (PV) dan nilai emisivitas
𝑷𝑽 = ( !',"%!'," -./ !'," -01%!'," -./ ) 2
Nilai NDVImin dan NDVImax didapatkan melalui perhitungan pada tahap sebelumnya. Kemudian dilanjutkan dengan menghitung nilai emisivitas, dengan persamaan sebagai berikut.
𝜺 = 𝟎, 𝟎𝟎𝟒𝑷𝑽 + 𝟎, 𝟎𝟗𝟖𝟔
e. Konversi nilai suhu satelit menjadi nilai suhu permukaan (LST) dalam celcius dengan rumus berikut.
𝑳𝑺𝑻℃ = 𝑇 𝐵 1+
% ℷ 𝑇𝐵 𝛼 & 𝑙𝑛𝑙𝑛 (𝜀) – 273.15
Keterangan:
LST = Suhu Permukaan (Celcius) 𝑇 3 = Brightness Temperature Satelit (Kelvin) ℷ = Panjang gelombang emisi radian α = Berasal dari hc/ 𝜎 = 14388 µmK
ε = emisivitas

## 3.5 ANALISIS HUBUNGAN PERUBAHAN NDVI DAN NDBI TERHADAP PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN
Teknik  analisis  yang  digunakan,  yaitu  regresi  linear  berganda.  Keseluruhan  analisis  tersebut  dilakukan  untuk mengetahui  hubungan  dan  pengaruh  nilai  indeks  NDVI  dan  NDBI  terhadap  perubahan  suhu  permukaan.  Besarnya hubungan yang dihasilkan diinterpretasikan melalui model regresi linear berganda dan Tabel 2 yang dijelaskan dengan persamaan berikut:
𝒀 = 𝜶 + 𝜷 𝟏 𝑿 𝟏 + 𝜷 𝟐 𝑿 𝟐
Keterangan: Y = Variabel terikat (LST) α = Koefisien intercept regresi β 1 – β 2
= Koefisien slope regresi X1 – X2 = Variabel bebas (NDVI dan NDBI) Tabel 2. Pedoman Interpretasi Koefisien Korelasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,00 Sangat Kuat Sumber: Sugiyono (2008)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. ANALISIS PERUBAHAN INDEKS KERAPATAN VEGETASI

## Gambar 2. Perubahan Hasil Klasifikasi NDVI
Tingkat kerapatan vegetasi dihitung dengan indeks NDVI dengan data citra landsat yang diolah menggunakan software QGIS. Semakin tinggi nilai NDVI maka semakin tinggi pula kerapatan vegetasi yang terdapat pada wilayah tersebut, berlaku juga sebaliknya. Pada tahun 2000, indeks NDVI diperoleh melalui pengolahan data Citra Landsat 5 TM dengan menggunakan data NIR band 4 dan nilai RED band 3. Dari hasil olah citra tahun 2000, diperoleh nilai minimum sebesar - 0,415, nilai maksimum 0,745, nilai rata-rata 0,382 dengan standar deviasi 0,174. Sementara indeks NDVI tahun 2013 diperoleh melalui pengolahan data Citra Landsat 8 OLI menggunakan data NIR band 5 dan RED band 4. Dari hasil olah citra tahun 2013, diperoleh nilai minimum sebesar -0,209, nilai maksimum 0,617, nilai rata-rata 0,276 dengan standar deviasi  0,110.  Kemudian,  pada  tahun  2021  indeks  NDVI  didapatkan  melalui  data  Citra  Landsat  8  OLI  dengan menggunakan data NIR band 5 dan RED band 4. Dari hasil olah citra tahun 2021, diperoleh nilai minimum sebesar -0,126, nilai maksimum 0,601, nilai rata-rata 0,247 dengan standar deviasi 0,109. Peta kerapatan vegetasi aglomerasi perkotaan Surakarta dapat dilihat pada Gambar 2.
Pada Gambar 2, dapat dilihat bahwa semakin pekat warna hijau, maka semakin tinggi pula tingkat kerapatan vegetasi. Pada tahun 2000, kerapatan vegetasi yang berwarna hijau pekat hampir mendominasi keseluruhan wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta. Sementara itu, lahan vegetasi sangat rendah yang dapat merepresentasikan wilayah perkotaan sangat sedikit. Kelas ini terkonsentrasi pada Kota Surakarta dan juga terdapat pada wilayah sekitar Kota Surakarta, yaitu menjalar mengikuti jalur transportasi utama. Oleh karena itu, dapat terlihat bahwa perkembangan aglomerasi perkotaan Surakarta menjalar mengikuti jalur transportasi utama. Berbeda dengan tahun 2000, pada tahun 2021 kerapatan vegetasi tinggi  mengalami  penurunan  yang  signifikan.  Kerapatan  vegetasi  semula  tersebar  pada  seluruh  wilayah  aglomerasi perkotaan Surakarta tetapi pada tahun 2021 hanya terlihat terpusat pada Kecamatan Gondangrejo dan bagian selatan Kecamatan Mojolaban. Kerapatan lahan vegetasi sangat rendah merepresentasikan wilayah perkotaan mulai menyebar dan meluas ke seluruh wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta. Perubahan luas kerapatan vegetasi dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perubahan Luas Kerapatan Vegetasi Kerapatan Vegetasi Luasan Kerapatan Vegetasi (km 2 ) Perubahan Luasan Kerapatan Vegetasi (km 2 ) 2000 2013 2021 Δ 2000-2013 Δ 2013-2021 Δ 2000-2021 Lahan Tidak Bervegetasi 2.87 2.09 1.90 -0.78 -0.19 -0.97 Vegetasi Sangat Rendah 44.04 53.56 84.72 9.52 31.16 40.68 Vegetasi Rendah 48.15 107.76 116.93 59.61 9.17 68.78 Vegetasi Sedang 59.51 115.20 106.63 55.68 -8.56 47.12 Vegetasi Tinggi 240.47 116.42 84.83 -124.05 -31.59 -155.64
Berdasarkan  Tabel  3,  pada  tahun  2000  luasan  kerapatan  vegetasi  yang  mendominasi  terletak  pada  kelas  lahan vegetasi tinggi. Luasan kerapatan vegetasi tinggi pada tahun 2000 menunjukkan angka 240,47 km 2 , menurun menjadi seluas 116,42 km 2 pada tahun 2013, hingga terus menurun menjadi 84,83 km 2 pada tahun 2021. Secara keseluruhan, penurunan  luasan  yang  terhitung  dari  tahun  2000  hingga  tahun  2021  seluas  155,64  km 2 .  Hal  tersebut  dikarenakan perkembangan perkotaan semakin meningkat sehingga permintaan kebutuhan lahan juga semakin meningkat. Dengan peningkatan kebutuhan lahan yang meningkat, maka terjadi konversi lahan yang sebelumnya tidak terbangun menjadi lahan terbangun. Hal tersebut dapat terlihat pada kelas lahan vegetasi sangat rendah yang dapat merepresentasikan wilayah perkotaan.
Pada kelas lahan vegetasi sangat rendah, mengalami tren peningkatan luasan tiap tahunnya. Hal ini dikarenakan kelas ini dapat merepresentasikan wilayah perkotaan yang semakin meluas. Pada tahun 2000 tercatat luasan kelas vegetasi sangat rendah sebesar 44,04 km 2 , meningkat pada tahun 2013 sebesar 53,56 km 2 , dan kembali meningkat pada tahun 2021 sebesar 84,72 km2. Dengan demikian, peningkatan antara tahun 2000 hingga tahun 2021 terhitung sebesar 40,68 km 2 .  Hal  ini  sejalan  dengan  perluasan  lahan  perkotaan  sebagai  dampak  kebutuhan  lahan  untuk  memenuhi  aktivitas masyarakat perkotaan. Luasan tersebut akan diilustrasikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Perubahan Kerapatan Vegetasi Aglomerasi Perkotaan Surakarta

## 4.2. PERUBAHAN INDEKS KERAPATAN BANGUNAN
Tingkat  kerapatan  bangunan  dihitung  dengan  indeks  NDBI  dengan  data  citra  landsat  yang  diolah  menggunakan software QGIS. Semakin tinggi nilai NDBI, semakin tinggi pula kerapatan bangunan yang terdapat pada wilayah tersebut, berlaku  juga  sebaliknya.  Indeks  NDBI  tahun  2000  diperoleh  melalui  pengolahan  data  Citra  Landsat  5  TM  dengan menggunakan data SWIR dan NIR. Pada Citra Landsat 5 TM, SWIR merupakan band 5 dan NIR adalah band 4. Dari hasil pengolahan NDBI pada tahun 2000, didapatkan nilai minimum sebesar -0,820, nilai maksimum 0,366, nilai rata-rata -0,155
0 50 100 150 200 250 300 Lahan Tidak
Bervegetasi Vegetasi Sangat Rendah Vegetasi Rendah Vegetasi Sedang Vegetasi Tinggi
Luas ( km 2) 2000 2013 2021
dengan standar deviasi 0,154. Untuk tahun 2013, data diperoleh melalui pengolahan data Citra Landsat 8 OLI dengan menggunakan data SWIR band 6 dan NIR band 5. Dari hasil pengolahan NDBI pada tahun 2013, diperoleh nilai minimum sebesar -0,698, nilai maksimum 1, nilai rata-rata -0,138 dengan standar deviasi 0,145. Untuk tahun 2021, indeks NDBI diperoleh melalui pengolahan data Citra Landsat 8 OLI dengan menggunakan data SWIR band 6 dan NIR band 5. Dari hasil pengolahan NDBI pada tahun 2021 diperoleh nilai minimum sebesar -0,729, nilai maksimum 0,461, nilai rata-rata - 0,111 dengan standar deviasi 0,159. Peta persebaran hasil klasifikasi NDBI dapat dilihat pada Gambar 4.
Pada Gambar 4, warna merah pekat menunjukkan kerapatan bangunan yang tinggi. Semakin pekat warna merah semakin  tinggi  pula  tingkat  kerapatan  bangunannya.  Pada  tahun  2000  (Gambar  4.  (a)),  wilayah  dengan  kerapatan bangunan rendah, sedang, dan tinggi teridentifikasi pada wilayah kota inti Kota Surakarta serta Kecamatan Kartasura, Kecamatan Grogol, dan Kecamatan Jaten. Wilayah tersebut merupakan wilayah perkotaan yang terletak pada jalur utama transportasi yang melalui wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta. Sementara itu, wilayah dengan kerapatan bangunan non  terbangun  teridentifikasi  pada  wilayah  pinggiran  timur  dan  barat  daya  Kota  Surakarta.  Wilayah  tersebut  meliputi Kecamatan Jaten, Kecamatan Tasikmadu, Kecamatan Mojolaban, dan Kecamatan Baki. Pada tahun 2013 (Gambar 4. (b)) kelas NDBI nonterbangun mendominasi keseluruhan wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta. Selain itu, kerapatan bangunan rendah terpusat di Kota Surakarta, hal ini dapat meliputi bangunan seperti permukiman dan perdagangan dan jasa. Kerapatan bangunan sedang terdapat pada wilayah di luar Kota Surakarta, hal ini dapat meliputi perdagangan dan jasa serta kawasan perindustrian. Sementara itu, kerapatan bangunan tinggi, yaitu meliputi kawasan perindustrian terletak pada  Kecamatan  Jaten  dan  Kecamatan  Kartasura.  Sementara  pada  tahun  2021  (Gambar  4.  (c)),  kelas  NDBI nonterbangun mendominasi keseluruhan wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta. Selain itu, kerapatan bangunan rendah terpusat di Kota Surakarta dan mulai menyebar pada wilayah sekitarnya yang berbatasan langsung, yang dapat meliputi bangunan seperti permukiman dan perdagangan dan jasa. Kerapatan bangunan sedang terdapat pada wilayah di dalam maupun  luar  Kota  Surakarta,  yang  dapat  meliputi  perdagangan  dan  jasa  dengan  gedung  bertingkat  serta  kawasan perindustrian. Sementara itu, kerapatan bangunan tinggi meliputi kawasan perindustrian terletak pada Kecamatan Jaten, Kecamatan Kartasura, dan Kecamatan Grogol.
Dapat dilihat pada peta perubahan hasil klasifikasi NDBI (Gambar 4), pada tahun 2000 dan 2021 kerapatan bangunan kelas  nonterbangun  mendominasi  keseluruhan  wilayah.  Arah  perkembangan  atau  pola  perubahannya  dapat  terlihat terdapat  pertambahan  luasan  pada  kelas  kerapatan  bangunan  rendah,  yaitu  meliputi  kawasan  permukiman. Perkembangan  tersebut  menjalar  mengikuti  jalur  transportasi  utama.  Kecamatan  Colomadu,  Kecamatan  Kartasura, Kecamatan Baki, Kecamatan Grogol, dan Kecamatan Jaten terlihat mengalami perkembangan luasan kelas kerapatan bangunan. Perubahan luas kerapatan bangunan aglomerasi perkotaan Surakarta dapat dilihat pada Tabel 4.

## Gambar 4. Pembahasan Hasil Klasifikasi NDBI
Berdasarkan Tabel 4, dapat dilihat bahwa perubahan tertinggi terjadi pada kelas kerapatan bangunan nonterbangun, yaitu  sebesar  38,93  km 2 yang  terdistribusi  menjadi  kelas  kerapatan  bangunan  baik  rendah,  sedang,  maupun  tinggi. Perubahan luasan tertinggi kedua terdapat pada kelas kerapatan bangunan sedang, yaitu sebesar 20,77 km 2 . Selain itu, tidak terdapat kelas kerapatan bangunan lain yang berubah cukup signifikan terhadap. Luasan tersebut diilustrasikan pada Gambar 5.
Tabel 4. Perubahan Luas Kerapatan Bangunan Aglomerasi Perkotaan Surakarta Kerapatan Bangunan Luasan Kerapatan Bangunan (km 2 ) Perubahan Luasan Kerapatan Bangunan (km 2 ) 2000 2013 2021 Δ 2000-2013 Δ 2013-2021 Δ 2000-2021 Non Terbangun 330.63 321.23 291.70 -9.4 -29.53 -38.93 Kerapatan Bangunan Rendah 45.32 50.35 59.52 5.03 9.17 14.2 Kerapatan Bangunan Sedang 18.22 21.41 38.99 3.19 17.58 20.77 Kerapatan Bangunan Tinggi 0.89 2.07 4.84 1.18 2.77 3.95
Gambar 5. Grafik Perubahan Kerapatan Bangunan Aglomerasi Perkotaan Surakarta

## 4.3. PERUBAHAN SUHU PERMUKAAN LAHAN
Suhu  permukaan  aglomerasi  perkotaan  Surakarta  tahun  2000  dihasilkan  dengan  memanfaatkan  band  5 Thermal Infrared Sensor (TIRS) yang dimiliki oleh Citra Landsat 5 TM. Berdasarkan pengolahan tersebut, diperoleh hasil bahwa suhu permukaan terendah sebesar 17,02°C, suhu permukaan tertinggi sebesar 30,42°C, dan suhu permukaan rata-rata sebesar  24,88°C.  Suhu  permukaan  lahan  tahun  2013  dihasilkan  dari  pengolahan  Citra  Landsat  8  OLI  dengan menggunakan  band  8  TIRS.  Berdasarkan  pengolahan  tersebut,  diperoleh  bahwa  suhu  permukaan  terendah  sebesar 15°C,  suhu  permukaan  tertinggi  sebesar  31,71°C,  dan  suhu  permukaan  rata-rata  diperoleh  sebesar  25,7°C.  Suhu permukaan tahun 2021 dihasilkan dari pengolahan band 8 TIRS pada Citra Landsat 8 OLI. Berdasarkan pengolahan tersebut,  diperoleh  suhu  permukaan  terendah  senilai  13,33°C,  suhu  permukaan  tertinggi  senilai  34,65°C,  dan  suhu permukaan rata-rata tahun 2021 senilai 28,92°C. Sebaran suhu permukaan lahan dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Perubahan Suhu Permukaan Aglomerasi Perkotaan Surakarta
Berdasarkan Gambar 6 (a), pada tahun 2000 sebaran suhu permukaan rendah terkonsentrasi pada bagian timur dan selatan, di luar Kota Surakarta. Hal tersebut dikarenakan pada wilayah tersebut terdapat tutupan lahan yang mampu menyerap suhu permukaan berupa pertanian dan vegetasi berkanopi, serta relatif tidak terdapat lahan terbangun. Suhu permukaan rendah ini tersebar pada Kecamatan Kebakkramat, Kecamatan Tasikmadu, Kecamatan Jaten, Kecamatan Mojolaban,  Kecamatan  Polokarto,  Kecamatan  Grogol,  Kecamatan  Baki,  dan  Kecamatan  Gatak.  Kawasan  suhu permukaan relatif tinggi dicerminkan dengan distribusi warna jingga dan terkonsentrasi pada wilayah perkotaan dengan pola  yang  cukup  mencolok,  yaitu  pada  wilayah  perkotaan  seperti  Kota  Surakarta,  perkotaan  Kecamatan  Kartasura, perkotaan  Kecamatan  Grogol,  dan    Bandara  Adi  Soemarmo  di  Kecamatan  Ngemplak.  Kawasan  tersebut  merupakan
0 50 100 150 200 250 300 350 Non Terbangun Kerapatan Bangunan
Rendah
Kerapatan Bangunan Sedang Kerapatan Bangunan Tinggi km 2 2000 2013 2021
kawasan dengan dominasi tutupan lahan terbangun. Lahan terbangun yang dimaksud meliputi permukiman, perdagangan dan jasa, bandara, serta perindustrian.
Berdasarkan  Gambar  6.  (b),  kenampakan  suhu  permukaan  tinggi  terpusat  di  Kota  Surakarta.  Kawasan  suhu permukaan tinggi digambarkan dengan distribusi warna jingga yang semakin meluas dan tersebar di wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta. Kawasan suhu permukaan tinggi juga terdapat pada Bandara Adi Soemarmo Kecamatan Ngemplak dan  meluas  di  Kecamatan  Colomadu,  Kecamatan  Kartasura,  dan  Kecamatan  Grogol.  Hal  tersebut  dikarenakan perkembangan perkotaan dengan alih fungsi lahan menjadi lahan terbangun. Pada Kecamatan Colomadu, meluasnya kawasan  suhu  permukaan  tinggi  diakibatkan  oleh  peningkatan  lahan  permukiman  karena  Kecamatan  Colomadu merupakan salah satu wilayah pelayanan permukiman Kota Surakarta. Hal serupa juga terjadi pada Kecamatan Grogol dan Kecamatan Kartasura. Sementara itu, kawasan suhu permukaan rendah terkonsentrasi pada bagian tenggara dan barat daya, dimana banyak ditemukan tutupan lahan yang bersifat menyerap panas dan mampu mendinginkan suhu permukaan seperti pertanian, vegetasi, dan badan air.
Berdasarkan Gambar 6. (c), suhu permukaan tinggi terkonsentrasi di Kota Surakarta dan wilayah yang berbatasan langsung dengan Kota Surakarta. Suhu permukaan tinggi meluas dibanding pada tahun 2013, yaitu pada Kecamatan Ngemplak, Kecamatan Colomadu, Kecamatan Kartasura, Kecamatan Grogol, Kecamatan Mojolaban, dan Kecamatan Jaten, yang diakibatkan semakin berkembangnya wilayah perkotaan. Suhu permukaan tinggi semakin meluas pada area perkotaan,  khususnya  yang  dilalui  jalur  transportasi  utama.  Kenaikan  suhu  permukaan  pada  Kecamatan  Colomadu, Kecamatan Grogol, dan Kecamatan Jaten diakibatkan oleh peningkatan lahan permukiman guna memenuhi kebutuhan papan masyarakat. Selain itu, kenaikan suhu permukaan juga terjadi pada Kecamatan Kartasura, dimana menurut RTRW Kabupaten  Sukoharjo,  Kecamatan  Kartasura  merupakan  Kawasan  Strategis  Cepat  Tumbuh  (KSCT)  sehingga perkembangan perkotaan di Kecamatan Kartasura semakin meningkatkan suhu permukaan di wilayah tersebut. Suhu permukaan rendah tersebar pada Kecamatan Tasikmadu, Kecamatan Mojolaban, dan bagian selatan Kecamatan Baki. Pada  suhu  permukaan  rendah,  seringkali  ditemukan  tutupan  lahan  berupa  pertanian  dan  badan  air  yang  bersifat mendinginkan suhu permukaan di sekitarnya.
Secara keseluruhan dalam kurun waktu 21 tahun, terlihat bahwa suhu permukaan mengalami peningkatan. Banyak wilayah yang mengalami peningkatan kelas suhu permukaan, dari suhu permukaan awal pada tahun 2000 berada pada kelas suhu permukaan 22-26°C, meningkat pada tahun 2021 menjadi kelas suhu permukaan 26-30°C. Pada tahun 2021 hampir tidak ada suhu permukaan yang berada pada kelas 18-22°C. Hal ini terlihat dari perubahan warna yang ditampilkan pada peta. Warna merah menunjukkan suhu permukaan di atas 30°C, terkonsentrasi pada Kota Surakarta. Peningkatan suhu  permukaan  di  wilayah  Kota  Surakarta  diakibatkan  oleh  peningkatan  aktivitas  masyarakat  dalam  memenuhi kebutuhan. Selain itu, terdapat peningkatan suhu permukaan pada Bandara Adi Soemarmo Surakarta yang diasosiasikan dengan  aktivitas  penerbangan  yang  kian  meningkat  pada  tahun  2021  dibandingkan  tahun  2000.  Peningkatan  suhu permukaan, selain dikarenakan oleh peningkatan aktivitas masyarakat, juga terkait dengan peningkatan lahan terbangun pada  tiap  tahunnya  yang  tidak  diimbangi  dengan  peningkatan  lahan  bervegetasi  sebagai  peneduh  dalam  wilayah perkotaan.
Tabel 5. Perubahan Luas Kelas Suhu Kelas Suhu Luasan Kelas Suhu (km 2 ) Perubahan Luasan Kelas Suhu (km 2 ) 2000 2013 2021 Δ 2000-2013 Δ 2013-2021 Δ 2000-2021 <18°C 0.009 0.072 0.062 0.063 -0.01 0.053 18-22°C 0.638 0.549 0.317 -0.089 -0.232 -0.321 22-26°C 317.334  237.54  11.352 -79.794 -226.188 -305.982 26-30°C 77.073  156.82  289.685 79.747 132.865 212.612 >30°C 0 0.078 93.64 0.078 93.562 93.64
Suhu  permukaan  kelas  22-26°C  mengalami  penurunan  luasan  tertinggi  selama  rentang  tahun  2000-2021,  yaitu sebesar  305,98  km 2 dari  semula  seluas  317,33  km 2 menjadi  11,35  km 2 .  Kelas  suhu  permukaan  tersebut  dianggap merupakan suhu permukaan rendah pada perkotaan. Perubahan tersebut terjadi di sebagian besar wilayah aglomerasi perkotaan  Surakarta.  Pada  tahun  2021,  kelas  suhu  permukaan  ini  hanya  terdapat  pada  bagian  selatan  Kecamatan Mojolaban, bagian selatan Kecamatan Grogol, dan bagian barat Kecamatan Ngemplak, dimana wilayah tersebut memiliki tutupan lahan berupa lahan pertanian dan badan air seperti Waduk Cengklik.
Suhu permukaan kelas 26-30°C mengalami peningkatan luasan yang signifikan dan tertinggi selama rentang tahun 2000-2021, yaitu sebesar 212,61 km2, dari awalnya sebesar 77,07 km 2 menjadi 289,68 km 2 . Kelas suhu permukaan
tersebut  dianggap  merupakan  suhu  permukaan  normal  pada  wilayah  perkotaan.  Perubahan  tersebut  terjadi  pada sebagian besar wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta. Hampir keseluruhan wilayah studi termasuk ke dalam kelas suhu permukaan  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perubahan  iklim  mikro  perkotaan  terjadi  pada  wilayah  perkotaan Surakarta dan menjadikan suhu permukaan semakin meningkat dalam kurun waktu 21 tahun terakhir.

## Gambar 7. Grafik Perubahan Suhu Permukaan Aglomerasi Perkotaan Surakarta
Suhu permukaan kelas tertinggi berada di atas 30°C. Kelas suhu permukaan tertinggi ini juga mengalami kenaikan luasan secara signifikan selama rentang tahun 2000-2021. Kenaikan luasan tercatat sekitar 93,64 km 2 dari yang semula tidak ada wilayah yang termasuk dalam kelas suhu permukaan tersebut pada tahun 2000. Perubahan tersebut terjadi pada wilayah perkotaan Surakarta, terutama terjadi pada wilayah terbangun, terkonsentrasi pada Kota Surakarta dan wilayah sekitarnya seperti Kecamatan Kartasura, Kecamatan Colomadu, Kecamatan Grogol, dan Kecamatan Jaten. Hal ini semakin menunjukkan bahwa perubahan iklim mikro perkotaan Surakarta semakin meningkat dalam kurun waktu 21 terakhir. Gambaran perubahan suhu wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta dapat dilihat pada grafik berikut (Gambar 7).

## 4.4. ANALISIS HUBUNGAN PERUBAHAN KERAPATAN VEGETASI DAN KERAPATAN BANGUNAN TERHADAP SUHU PERMUKAAN LAHAN
Hubungan  kerapatan  vegetasi  dengan  suhu  permukaan  ditunjukkan  menggunakan  analisis  deskriptif  kuantitatif dengan metode regresi linear berganda. Hasil analisis regresi linear berganda pada kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan dengan suhu permukaan ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Output Regresi Linear Berganda NDVI dan NDBI dengan Suhu Permukaan
Model Korelasi Pearson (R) Koefisien Determinasi R Square (R 2 )  Persentase (%) Regresi Linear Berganda 0,550 0,302 30,2%
Tabel 6 menjelaskan besarnya nilai korelasi atau hubungan (R) yang didapat dari analisis korelasi Pearson. Nilai tersebut menyatakan derajat hubungan antara variabel bebas kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan terkait suhu permukaan.  Berdasarkan  perhitungan,  didapatkan  koefisien  korelasi  sebesar  0,550.  Menurut  pedoman  interpretasi terhadap  koefisien  korelasi  (Sugiyono,  2008),  koefisien  korelasi  tersebut  berada  pada  interval  0,400  –  0,599  dimana variabel bebas kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan memiliki hubungan yang sedang terhadap variabel terikat suhu permukaan. Selain itu, dikenal pula koefisien determinasi, yaitu tingkat pengaruh kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaan. Berdasarkan Tabel 6, didapatkan koefisien determinasi sebesar 0,302. Hal tersebut menunjukkan pengaruh kerapatan vegetasi (NDVI) dan kerapatan bangunan (NDBI) terhadap suhu permukaan sebesar 30,2%.
Tabel 7 menunjukkan hasil uji t-test parsial untuk mengetahui ada tidaknya hubungan NDVI dan NDBI terhadap suhu permukaan. Interval penerimaan nilai t hitung sama, yaitu -1,968 < t hitung < 1,968. Berdasarkan hasil perhitungan di atas, nilai t hitung untuk NDVI adalah sebesar -6,146; karena t hitung < -t tabel atau -6,146 < -1,968 maka H 0 ditolak sehingga terdapat hubungan dan pengaruh NDVI dengan perubahan suhu permukaan. Didapatkan nilai Sig. sebesar 0,000; karena nilai  Sig.  <  0,05  berarti  H 0 ditolak  sehingga  terdapat  hubungan  dan  pengaruh  yang  nyata  atau  signifikan  NDVI  pada perubahan suhu permukaan. Di sisi lain, berdasarkan perhitungan di atas, didapatkan nilai t hitung untuk NDBI sebesar 1,983. T hitung > t tabel atau 1,983 < 1,968, maka H 0 ditolak, sehingga terdapat hubungan dan pengaruh NDBI dengan perubahan suhu permukaan. Selanjutnya, didapatkan nilai Sig. sebesar 0,000. Karena nilai Sig. < 0,05 berarti H 0 ditolak sehingga terdapat hubungan dan pengaruh yang nyata atau signifikan NDBI pada perubahan suhu permukaan.
0 50 100 150 200 250 300 350 <18°C 18-22°C 22-26°C 26-30°C >30°C Luas an (k m 2) 2000 2013 2021
Tabel 7. Output Coefficients Regresi Linear Berganda NDVI dan NDBI dengan Suhu Permukaan
Model Unstandardized Coefficients Interval t hitung  Sig. B Std. Error -t tabel  t tabel Regresi Linear Berganda (Constant) 3,684 0,114 - - 32,184  0.000 NDVI -2,814 0,458 -1,968 1,968 -6,146 0.000 NDBI 1,090 0,550 1,983 0.048
a) NDVI – LST b) NDBI – LST
Gambar 8. Peta Overlay NDVI dan NDBI terhadap Suhu Permukaan Aglomerasi Perkotaan Surakarta
Secara umum, rumus persamaan regresi linear berganda adalah Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 . Jika variabel bebas NDVI dan NDBI  dari  hasil  perhitungan  diatas  dimasukkan  ke  dalam rumus  persamaan  regresi  linear  berganda,  maka  diperoleh persamaan sebagai berikut.

## 𝑌 = 3,684 − 2,814 𝑁𝐷𝑉𝐼 + 1,090 𝑁𝐷𝐵𝐼
Koefisien a merupakan angka konstan dari unstandardized coefficients , yang berdasarkan  hasil analisis regresi ini memiliki nilai sebesar 3,684. Koefisien b merupakan angka koefisien regresi, yang berdasarkan hasil analisis regresi ini memiliki nilai sebesar -2,814 untuk b 1 dan 1,090 untuk b 2 . Karena nilai koefisien regresi NDVI bernilai minus (-), maka
dapat dikatakan bahwa NDVI berpengaruh negatif terhadap suhu permukaan. Atau dapat disimpulkan, semakin tingginya tingkat  kerapatan  vegetasi  maka  semakin  menurunnya  suhu  permukaan.  Sementara  itu,  nilai  koefisien  regresi  NDBI bernilai plus (+), maka dapat dikatakan bahwa NDBI berpengaruh positif terhadap suhu permukaan. Dapat disimpulkan, semakin tingginya tingkat kerapatan bangunan maka semakin meningkatnya suhu permukaan.
Berdasarkan  Gambar  8,  dapat  diketahui  hubungan  antara  NDVI  dan  NDBI  terhadap  suhu  permukaan  dengan melakukan overlay peta tiap tahun penelitian. NDBI berbanding lurus terhadap suhu permukaan. Hal tersebut ditunjukkan dengan  semakin  bertambahnya  kerapatan  bangunan  pada  wilayah  aglomerasi  perkotaan  Surakarta,  diikuti  dengan perluasan  peningkatan  suhu  permukaan.  Suhu  permukaan  tinggi  yang  semula  pada  tahun  2000  berpusat  pada  Kota Surakarta menjadi semakin meluas hingga wilayah sekitarnya pada tahun 2021. Di sisi alin, NDVI memiliki hubungan yang berbanding  terbalik  terhadap  suhu  permukaan.  Hubungan  antara  NDVI  dan  suhu  permukaan  dibuktikan  dengan penurunan  kerapatan  vegetasi  di  wilayah  aglomerasi  perkotaan  Surakarta  yang  mengakibatkan  peningkatan  suhu permukaan yang meluas di wilayah penelitian. Berdasarkan hasil tersebut, diperlukan pengendalian ruang agar dapat meminimalisir perluasan suhu permukaan lahan yang berkesinambungan dengan fenomena Urban Heat Island .

## 4.5. KESIMPULAN
Pada wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta dalam kurun waktu 2000 sampai 2021, terjadi penurunan kerapatan vegetasi.  Hal  ini  terlihat  dari  semakin  berkurangnya  luasan  vegetasi  pada  setiap  kelas  klasifikasi.  Dari  hasil  analisis, diketahui bahwa luasan vegetasi tinggi mengalami penurunan hingga 155,64 km 2 atau sebesar 64,72%. Berbeda dengan kerapatan vegetasi, kondisi kerapatan bangunan dalam kurun waktu 21 tahun mengalami peningkatan. Berdasarkan hasil analisis, ditemukan bahwa lahan nonterbangun pada wilayah penelitian mengalami penurunan seluas 38,93 km 2 . Luas tersebut kemudian didistribusikan menjadi kelas kerapatan bangunan rendah, sedang, maupun tinggi. Perubahan yang terjadi  pada  kerapatan  vegetasi  dan  bangunan  tersebut  terjadi  dikarenakan  adanya  perkembangan  perkotaan  yang semakin  meningkat.  Perkembangan  perkotaan  akan  berdampak  pada  meningkatnya  permintaan  kebutuhan  lahan sehingga terjadi konversi lahan tidak terbangun menjadi lahan terbangun. Suhu permukaan wilayah aglomerasi perkotaan Surakarta mengalami peningkatan dalam kurun waktu 2000 – 2021. Berdasarkan hasil analisis, diketahui bahwa suhu maksimum  mengalami  peningkatan  yang  cukup  tinggi  sebesar  4,24°C.  Peningkatan  suhu  banyak  terjadi  di  wilayah perkotaan Surakarta, terutama pada kawasan terbangun. Selain itu juga terjadi pada wilayah sekitarnya yang berbatasan langsung dengan Kota Surakarta.
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  linear  berganda,  perubahan  kerapatan  vegetasi  dan  bangunan  pada  kawasan aglomerasi perkotaan Surakarta memiliki hubungan sedang terhadap terjadinya perubahan suhu permukaan. Terjadinya perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan memiliki pengaruh sebesar 30,2% terhadap terjadinya perubahan suhu permukaan. Jika dilihat secara terpisah menggunakan uji t-test parsial, diperoleh hasil perubahan NDVI dan NDBI memiliki hubungan yang signifikan terhadap terjadinya perubahan suhu permukaan pada kawasan aglomerasi perkotaan Surakarta dalam kurun waktu 21 tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditiyanti, A., Sabri, L., & Sasmito, B. (2013). Analisis Pengaruh Perubahan NDVI dan Tutupan Lahan Terhadap Suhu Permukaan di Kota Semarang. Jurnal Geodesi Undip , 2 (3), 10–19.
Andini, W. S., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2018). Analisis Sebaran Vegetasi dengan Citra Satelit Sentinel menggunakan Metode NDVI dan Segmentasi (Studi Kasus: Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip , 7 (1), 14–24. Azhura, T. (2019). Pengaruh Perubahan Penutupan Lahan Terhadap Distribusi Suhu Permukaan di Kota Bogor dengan Menggunakan Citra Satelit Landsat dan Sistem Informasi Geografis . Tesis D3, Universitas Pendidikan Indonesia.
Becker, F., & Li, Z. L. (1990). Towards a Local Split Window Method Over Land Surfaces. International Journal of Remote Sensing , 11 (3), 369–393. https://doi.org/10.1080/01431169008955028
Bokaie, M., Zarkesh, M. K., Arasteh, P. D., & Hosseini, A. (2016). Assessment of Urban Heat Island Based on the Relationship between Land  Surface  Temperature  and  Land  Use/Land  Cover  in  Tehran. Sustainable  Cities  and  Society , 23 ,  94–104. https://doi.org/10.1016/j.scs.2016.03.009
BPS Kota Surakarta. (2021). Kota Surakarta Dalam Angka 2021 . Surakarta: Badan Pusat Statistik.
Effendi,  S.,  Bey,  A.,  Zain,  A.  F.  M.,  &  Santosa,  I.  (2007). Keterkaitan  Ruang  Terbuka  Hijau  dengan  Urban  Heat  Island  Wilayah JABOTABEK. Institut Pertanian Bogor. Diakses dari: http://repository.ipb.ac.id:8080/handle/123456789/40861 Fajarini, R., Barus, B., & Panuju, D. R. (2015). Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Prediksinya untuk Tahun 2025 serta Keterkaitannya dengan Perencanaan Tata Ruang 2005-2025 di Kabupaten Bogor. Jurnal Ilmu Tanah Dan Lingkungan , 17 (1),
Fatimah, R, N. (2012). Pola Spasial Suhu Permukaan Daratan Kota Surabaya Tahun 1994, 2000, dan 2011 . Skripsi. Universitas Indonesia.
Handayani, M. N., Sasmito, B., & Putra, A. (2017). Analisis Hubungan Antara Perubahan Suhu Dengan Indeks Kawasan Terbangun Menggunakan Citra Landsat (Studi Kasus : Kota Surakarta). Jurnal Geodesi Undip Oktober , 6 (4), 208–218. Harahap, F. R. (2013). Dampak Urbanisasi bagi Perkembangan Kota di Indonesia. Jurnal Society , I (1), 35–45. Khomarudin, M. (2010). Mendeteksi Pulau Panas (Heat Island) dengan Data Satelit Penginderaan Jauh. Warta LAPAN , 6 (2), 74–81. Oke, T. R. (1987). Boundary Layer Climates (2nd ed.). Routledge. Patz, J. A., Campbell-Lendrum, D., Holloway, T., & Foley, J. A. (2005). Impact of Regional Climate Change on Human Health. Nature ,
438 (7066), 310–317. https://doi.org/10.1038/nature04188
Plocoste, T., Jacoby-Koaly, S., Molinié, J., & Petit, R. H. (2014). Evidence of the Effect of an Urban Heat Island on Air Quality Near a Landfill. Urban Climate , 10 (4), 745–757. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2014.03.007
Pradana, A. C., Soedwiwahjono, & Nurhadi, K. (2021). Fenomena Perubahan Penggunaan Lahan Pertanian Menjadi Perumahan:
Studi Kasus Kawasan Peri-Urban Kecamatan Colomadu. Jurnal Desa-Kota , 3 (1), 24–35.
Putra, M. I. J., Paramitha, N., Ayu, A., Yudiawan, A. D., Naito, K. N., Putri, M., & Pratiwi, K. (2018). Karakteristik Spasial Urban Heat Island (UHI) dengan Karakteristik Lahan di Kota Depok. Seminar Nasional Geografi dan Pembangunan Berkelanjutan ,731–746. Sobirin, & Fatimah, R. N. (2015). Urban Heat Island Kota Surabaya. Geoedukasi , 4 (2), 46–69.
Sugiyono. (2008). Metode Penelitian Pendidikan: Pendekatan Kuantitatif dan Kualitatif R&D (6th ed.). Bandung: Alfabeta.
Tran, D. X., Pla, F., Latorre-Carmona, P., Myint, S. W., Caetano, M., & Kieu, H. V. (2017). Characterizing the Relationship Between Land Use Land Cover Change and Land Surface Temperature. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 124 , 119–132. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.01.001
Tursilowati, L. (2005). Pulau Panas Perkotaan Akibat Perubahan Tata Guna dan Penutup Lahan di Bandung dan Bogor. Jurnal Sains Dirgantara , 3 (1), 43–64.
Wicahyani, S., Sasongko, S. B., & Izzati, M. (2014). Pulau Bahang Kota (Urban Heat Island) di Kota Yogyakarta dan Daerah Sekitarnya Hasil Interpretasi Citra Landsat Oli-Tirs Tahun 2013. Jurnal Geografi , 11 (2), 196–205.
Wiweka. (2014). Pola Suhu Permukaan dan Udara Menggunakan Citra Satelit Landsat Multitemporal. Jurnal Ecolab , 11–22. Wong, L. P., Alias, H., Aghamohammadi, N., Aghazadeh, S., & Nik Sulaiman, N. M. (2017). Urban Heat Island Experience, Control Measures and Health Impact: a Survey Among Working Community in the City of Kuala Lumpur. Sustainable Cities and Society , 35 , 660–668. https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.09.026
Yang, C., He, X., Yan, F., Yu, L., Bu, K., Yang, J., Chang, L., & Zhang, S. (2017). Mapping the Influence of Land Use/Land Cover Changes  on  the  Urban  Heat  Island  Effect-a  Case  Study  of  Changchun,  China. Sustainability , 9 (312). https://doi.org/10.3390/su9020312
Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use Of Normalized Difference Build-Up Index in Automatically Mapping Urban Areas from TM Imagery. International Journal of Remote Sensing , 24 (3), 583–594. https://doi.org/10.1080/01431160304987 Zhao, L., Lee, X., Smith, R. B., & Oleson, K. (2014). Strong Contributions of Local Background Climate to Urban Heat Islands. Nature , 511 (7508), 216–219. https://doi.org/10.1038/nature13462