Abstrak—Surabaya  merupakan  kota  terbesar  kedua  di  Indonesia setelah  Jakarta,  dimana  jumlah  penduduk  kota  Surabaya  setiap tahunnya  selalu  mengalami  kenaikan.  Peningkatan  populasi penduduk  di  wilayah  perkotaan  dapat  mengubah  pola  ruang kawasan perkotaan. Pengunaan lahan akan bergeser dari keperluan pertanian menjadi keperluan tempat tinggal, kawasan bisini/industri  dan  aktivitas  lainnya.  Perubahan  tutupan  lahan  ini akan  berdampak  pada  kondisi  iklim  dan  cuaca  di  kawasan perkotaan sehingga menyebabkan terjadinya fenomena Urban Heat Island  (UHI).  Pemantauan  fenomena  ini  diperlukan  di  perkotaan yang mengalami perkembangan pesat, termasuk di Kota Surabaya. Pada penelitian ini akan dianalisis perubahan distribusi Urban Heat Island  (UHI)  di  Kota  Surabaya  pada  tahun  2002,  2014,  dan  2019 menggunakan  Citra  Landsat  7  (ETM+)  dan  Citra  Landsat  8 (OLI/TIRS).  Langkah  awal  yang  dilakukan  berupa  perhitungan Land  Surface  Temperature  (LST)  dengan  metode  Single-Channel Algorithm,  kemudian  dilakukan  analisis  distribusi  UHI  dengan metode  Ambang  Batas  dan  Hot  Spot  Analysis  (Getis-Ord  Gi*). Hasilnya  didapatkan  nilai  suhu  permukaan  rata-rata  Kota Surabaya  untuk  tahun  2002,  2014,  dan  2019  secara  berurutan sebesar  29,094°C;  26,889°C;  dan  27,130°C.  Uji  korelasi  Pearson Product  Moment  dilakukan  antara  LST  dengan  suhu  lapangan, diperoleh hasi koefisien korelasi (Rxy) sebesar 0,449. Terakhir, dari peta  distribusi  UHI  metode  Ambang  Batas,  luas  area  yang terdampak  UHI  selalu  mengalami  penurunan  dari  tahun  2002  ke 2014,  dan  2014  ke  2019  dengan  luas  penurunan  masing-masing sebesar 0,760 km 2 dan 7,995 km 2 . Hal yang sama juga terjadi untuk metode Hot Spot Analysis, dengan luas penurunan pada tahun 2002 ke 2014, dan 2014 ke 2019 sebesar 2,027 km 2 dan 31,168 km 2 .
Kata  Kunci—Ambang  Batas,  Hot  Spot  Analysis,  Land  Surface Temperature, Single Chanel Algorithm, Urban Heat Island.

## I. PENDAHULUAN
URABAYA  merupakan  kota  terbesar  kedua  di  Indonesia setelah  Jakarta.  Jumlah  penduduk  kota  Surabaya  setiap tahunnya selalu meningkat. Tercatat jumlah penduduk Surabaya pada Bulan Januari 2019 adalah sebanyak 3.095.026 jiwa . Tren peningkatan jumlah penduduk di Kota Surabaya juga dapat dilihat dari  data  jumlah  penduduk  tahun  2010-2017,  yang  selalu mengalami  peningkatan  dengan  laju  pertumbuhan  penduduk sebesar 0,52% [1]. Peningkatan populasi penduduk di perkotaan dapat meningkatkan konsumsi energi baik untuk keperluan rumah tangga,  industri,  maupun  transportasi.  Selain  itu,  penggunaan lahan akan bergeser dari keperluan pertanian menjadi keperluan tempat tinggal dan sebagainya. Perubahan tutupan lahan ini
berdampak  pada  kondisi iklim  dan  cuaca  di kawasan perkotaan [2].  Salah  satu  dampak  dari  peningkatan  jumlah  penduduk  di perkotaan adalah terjadinya fenomena Urban Heat Island (UHI). UHI  adalah  salah  satu  fenomena  di  mana  kondisi  suhu  di daerah perkotaan, dan pusat kota khususnya, lebih tinggi daripada suhu  daerah  sekitarnya [3]-[4].  Beberapa  dampak  negatif  dari UHI  antara  lain  dapat  mempengaruhi  flora  perkotaan,  iklim, konsentrasi polutan, kualitas udara, kesehatan manusia, dampak lingkungan  dan  ekonomi,  kenyamanan  termal,  dan  pemanasan global. Hal ini memainkan peran besar pada kualitas kehidupan perkotaan [5].
Salah satu faktor untuk mengkaji UHI adalah Suhu Permukaan Tanah (SPT). SPT ini menjadi salah satu parameter utama untuk mengendalikan dan menilai proses fisik, kimia, dan biologis dari permukaan bumi serta mempelajari iklim perkotaan [6]- [7]. Data suhu telah direkam di stasiun cuaca dan menyajikan data temporal yang baik, namun data tersebut masih harus diinterpolasi terlebih dahulu  dan  mungkin  tidak  secara  akurat  mencerminkan  suhu perkotaan  dan  tidak  memiliki  resolusi  spasial  yang  sesuai, sehingga  citra  penginderaan  jauh  dianggap  sebagai  sumber informasi yang tepat untuk membuat peta suhu permukaan tanah [8].
Selain  perekaman  secara  insitu  melalui  stasiun  cuaca, pemantauan  melalui  wahana  antariksi  seperti  Citra  Landsat  7 (ETM+) dan Landsat 8 (OLI/TIRS) dapat berperan penting untuk analisis UHI  karena perekaman  dilakukan  secara terus menerus dan  pada  cakupan  area  yang  luas.  Landsat  dilengkapi  dengan kanal  Inframerah  Termal  dengan  resolusi  masing-masing  60m dan  100m  untuk  mendeteksi  suhu  permukaan [9].  Resolusi tersebut  lebih  tinggi  dibandingkan  citra  lainnya  yang  juga memiliki  kanal  termal,  diantaranya  Citra  NOAA-AVHRR  (1,1 km) dan Citra MODIS (250m) [10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perubahan distribusi Urban  Heat  Island (UHI)  di  Kota  Surabaya menggunakan Citra Landsat 7 dan 8 pada tahun 2002, 2014, dan 2019.  Pertama-tama  dilakukan  perhitungan Land  Surface Temperature (LST)  dengan  metode Single-Chanel  Algorithm , kemudian  dilakukan  analisis  distribusi  UHI  dengan  metode Ambang  Batas  dan Hot  Spot  Analysis .  Harapan  penulis  bahwa hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  referensi  bagi  masyarakat, pemerintah  maupun  pihak  perencana  pembangunan  kota  dalam mengatasi fenomena UHI serta merancang mitigasinya.

## Analisis Perubahan Distribusi Urban Heat Island (UHI) di Kota Surabaya Menggunakan Citra Satelit Landsat Multitemporal
Arik Yumna Pratiwi dan Lalu Muhamad Jaelani Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS),
e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id
S

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi Penelitian adalah di Kota Surabaya, Jawa Timur yang terletak antara 7° 9' s.d 7°21' LS dan 112°36' s.d 112°54' BT. Luas wilayah  Kota  Surabaya  ±326,36  km 2 yang  terbagi  dalam  31 Kecamatan dan 154 Desa/Kelurahan dapat dilihat pada Gambar 1.

## B. Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Citra Landsat 8 OLI/TIRS Level 1 dan Level 2 wilayah Kota Surabaya  ( Path 118, Row 65)  yang  diakuisisi  pada  11  Juni 2019
b. Citra Landsat 8 OLI/TIRS Level 1 dan Level 2 wilayah Kota Surabaya  ( Path 118, Row 65)  yang  diakuisisi  pada  29  Juni 2014
c. Citra  Landsat  7  ETM+  Level  1  dan  Level  2  wilayah  Kota Surabaya  ( Path 118, Row 65)  yang  diakuisisi  pada  19  Mei 2002
d. Vektor  Batas  Administrasi  Kab/Kota  skala  1:25000  tahun 2015 yang diperoleh dari BIG
e. Data cuaca sesuai dengan tanggal akuisisi citra diperoleh dari Stasiun Meteorologi Juanda, Stasiun Meteorologi Perak I, dan Stasiun Meteorologi Maritim Perak II milik BMKG.
f. Data sampel lapangan yang diambil pada April 2019 untuk uji akurasi  tutupan  lahan,  diperoleh  dari  penelitian  yang dilakukan oleh Handis M. [11].
Adapun perangkat lunak yang dipergunakan meliputi pengolah
Tabel 1. Interpretasi Nilai Kappa Accuracy Kappa Accuracy Akurasi 0   − 0,4 rendah 0,4 − 0,8 sedang 0,8 − 1 tinggi
Sumber: Utami 2016 Tabel 2. Interval Kekuatan Korelasi No. Koefisien Korelasi Kekuatan Korelasi 1 0,00 Tidak ada korelasi 2 0,00 - 0,25 Korelasi sangat lemah 3 0,25 - 0.50 Korelasi cukup 4 0,50 - 0,75 Korelasi kuat 5 0,75 - 0,99 Korelasi sangat kuat 6 1,00 Korelasi sempurna Sumber: Sarwono 2006 dalam Azhali 2019 Tabel 3. Statistik Peta Suhu Permukaan Tanah Tanggal Min. Maks. Rata- rata Standar Deviasi 19 Mei 2002 13,774°C 36,996°C 29,094°C 2,431°C 29 Juni 2014 17,675°C 31,213°C 26,889°C 1,817°C 11 Juni 2019 21,142°C 31,913°C 27,130°C 1,712°C Tabel 4. Perhitungan Uji Korelasi LST dengan Data Stasiun Cuaca Waktu Nama Stasiun Suhu Lapangan (°C) LST (°C) 19/05/ 2002 Juanda 30 28,407 Perak I 30,8 30,364 Perak II 30 31,812 29/06/ 2014 Juanda 28,8 28,209 Perak I 29,8 28,241 Perak II 30,1 28,330 11/06/ 2019 Juanda 29,6 27,743 Perak I 30,6 28,982 Perak II 29,8 28,069 Total (∑) : 269,5 260,157 Rata-rata : 29,944 28,906 R xy : 0,449
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian.
Gambar 2. Peta Suhu Permukaan Tanah Kota Surabaya: (a) 19 Mei 2002, (b) 29 Juni 2014, (c) 11 Juni 2019.
citra, pengolah data spasial, pengolah kata, pengolah angka, dan Google Earth Pro .
C. Tahapan Pengolahan Data
1) Pemilihan Citra
Citra  Landsat  7  dan  8  Level  1  dan  2,  dipilih  dengan  kriteria tutupan awan ≤10%, kemudian Geometric RMSE ≤15m karena nilai  RMSE  yang  baik  adalah  dibawah  0,5  piksel  sehingga kesalahan tidak melebihi setengah dari resolusi spasial suatu citra, dimana  resolusi  kanal multispektral  dari  Citra  Landsat  7  dan  8 adalah 30 m.
2) Pemotongan Citra
Pemotongan  citra  dilakukan  menggunakan  vektor  batas administrasi Kab/Kota skala 1:25000 tahun 2015 yang diperoleh dari BIG. Hal ini dilakukan untuk menyederhanakan pemrosesan citra selanjutnya.
3) Pengolahan Citra Level 2
a. Kalibrasi Radiometrik
Citra Landsat Level 2 telah terkoreksi geometrik dan sudah dalam bentuk Surface Reflectance ( ρ BOA(  ) ) sehingga tidak memerlukan koreksi  geometrik  dan  radiometrik.  Namun,  data  Citra  Landsat
Level 2 disimpan dalam bentuk Digital Number (DN) atau dalam tipe integer , untuk mengubahnya menjadi tipe float maka harus dikalibrasi dahulu dengan cara membaginya dengan faktor skala sebesar 10000.
b. Klasifikasi Tutupan Lahan Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  metode  Klasifikasi Terbimbing Maximum  Likelihood untuk  mendapatkan informasi tutupan lahan Kota Surabaya. Kelas tutupan lahan yang dibuat terdiri dari kelas  vegetasi, lahan  terbangun, dan perairan.  Selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi  dengan  kriteria Overall  Accuracy ≥80% [12].  Kemudian  dari  nilai Kappa Accuracy , akurasi yang dihasilkan dapat diinterpretasi dapat
Tabel 5. Nilai UHI Tahun 2002, 2014, dan 2019 Tahun Ambang Batas (°C) Nilai UHI Maksimum (°C) 2002 30,310 6,686 2014 27,798 3,415 2019 27,986 3,927 Tabel 6. Perubahan Luasan UHI (Ambang Batas) Tahun Metode Ambang Batas Metode Hot Spot Analysis Luas Non-UHI (%) Luas UHI (%) Luas Non-UHI (%) Luas UHI (%) 2002 61,013 38,987 70,249 29,751 2014 61,244 38,756 70,866 29,134 2019 63,678 36,322 80,356 19,644 Tabel 7. Rangkuman Validasi Lapangan Peta UHI Metode Ambang Batas Kategori UHI Tutupan Lahan Kondisi RTH Non-UHI Tambak, sawah, lahan terbuka Dipenuhi vegetasi atau banyak vegetasi, sawah basah UHI 1 Pemukiman, jalan, bangunan industri Ada vegetasi di halaman rumah-rumah, dan di pinggir jalan UHI 2 Pemukiman padat, Bangunan Industri, pelabuhan Sedikit vegetasi hingga tidak ada sama sekali UHI 3 Bangunan Industri, lahan terbuka atau lapangan, pusat perbelanjaan Sedikit vegetasi hingga tidak ada sama sekali Metode Hot Spot Analysis Kategori UHI Tutupan Lahan Kondisi RTH Cold Spot 99% Tambak, danau, sawah Dipenuhi vegetasi atau banyak vegetasi Cold Spot 95% Tambak, danau, sawah, lahan terbuka Dipenuhi vegetasi atau banyak vegetasi Cold Spot 90% Tambak, danau, sawah, lahan terbuka,  taman Dipenuhi vegetasi atau banyak vegetasi Non-Significant Lahan terbuka, pemukiman, sawah banyak vegetasi Hot Spot 90% Pemukiman, Pemukiman padat Ada vegetasi di halaman rumah-rumah Hot Spot 95% Pemukiman, Pemukiman padat, jalan raya, Bangunan Industri sedikit vegetasi di halaman rumah-rumah, di pinggir jalan, tidak ada vegetasi pada bangunan industri Hot Spot 99% Bangunan Industri, pergudangan, pelabuhan, pemukiman padat, lahan terbuka atau lapangan, TPA
Sedikit vegetasi hingga tidak ada sama sekali
Gambar 3. Diagram Perubahan Luasan LST.
Gambar  4.  Tutupan  Lahan  Kota  Surabaya:  (a)  19  Mei  2002,  (b)  29  Juni 2014, (c) 11 Juni 2019. 0,000 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 2002 2014 2019 Lua s (km2) Tahun Per ubahan Luasan LST ≤ 20 20-24 24-28 28-32 >32
dilihat pada Tabel 1 [13]. Menggunakan data sampel lapangan sebanyak 200 titik.
c. NDVI
NDVI merupakan pengolahan citra dengan mengombinasikan kanal  Inframerah  Dekat  dan  Merah  yang  telah  terkoreksi atmosfer  menjadi  citra  baru  yang  menunjukkan  nilai kehijauan dari citra tersebut. Perhitungan NDVI menggunakan persamaan berikut [14].
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ 𝐷𝑒𝑘𝑎𝑡)−𝜌 𝐵𝑂𝐴 (𝑀𝑒𝑟𝑎ℎ)) 𝜌 𝐵𝑂𝐴 ( 𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ 𝐷𝑒𝑘𝑎𝑡)+𝜌 𝐵𝑂𝐴 (𝑀𝑒𝑟𝑎ℎ)) (1)
Keterangan: ρ BOA(Inframerah Dekat) = Nilai reflektan dibawah lapisan  atmosfer untuk kanal Inframerah Dekat ρ BOA(Merah) = Nilai reflektan dibawah lapisan atmosfer  untuk kanal Merah
d. Land Surface Emissivity (LSE)
Perhitungan Land Surface Emissivity (LSE) dilakukan untuk mendapatkan nilai emisivitas permukaan tanah (ε) yang akan dibutuhkan  dalam  perhitungan Land  Surface  Temperature (LST).  Pengambilan  data  emisivitas  permukaan  tanah dilakukan  dengan  memanfaatkan  NDVI Threshold  Method (NDVI THM ).  NDVI  yang  memiliki  nilai  kurang  dari  0,2 (NDVI s )  dianggap  tanah  dan  bangunan  sehingga  memiliki nilai  LSE  sama  dengan  0,96  (ε sλ =  0,96).  Sementara  nilai NDVI  yang  melebihi  0,5  (NDVI v )  maka  dianggap  sebagai vegetasi penuh sehingga memiliki nilai LSE 0,99 (ε vλ = 0,99). Nilai  NDVI  yang  berada  di  antara  0,2  –  0,5  (campuran vegetasi dan tanah atau bangunan) akan memiliki nilai seperti pada persamaan di bawah ini [15].
ɛ =   ɛ 𝑣𝜆 𝑃ɛ 𝑠𝜆   (1−𝑃 𝑣𝜆 (1 − 𝑃 𝑣 ) +   𝐶 𝜆 (2)
𝑃 𝑣 =   ( 𝑁𝐷𝑉𝐼−𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑣 + 𝑁𝐷𝑉𝐼 𝑠 ) ² (3)
𝐶 𝜆 = (1 − ɛ 𝑠𝜆 ) 𝐹( 1 − 𝑃 𝑣 ) (4)
Keterangan:
 = emisivitas permukaan tanah
Gambar 5. Peta Distribusi UHI Metode Ambang Batas Kota Surabaya: (a) 19 Mei 2002, (b) 29 Juni 2014, (c) 11 Juni 2019.
Gambar 6. Peta Distribusi UHI Metode Hot Spot Analysis Kota Surabaya: (a) 19 Mei 2002, (b) 29 Juni 2014, (c) 11 Juni 2019.
(a) (b) Gambar 7. Diagram Perubahan Luasan UHI: (a) Metode Ambang Batas,
(b) Metode Hot Spot Analysis. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 2002 2014 2019 Luas ( %) Tahun Per ubahan Luasan UHI ( Metode Ambang Batas ) Non-UHI UHI 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 2002 2014 2019 Lu as (%) Tahun Per ubahan Luasan UHI ( Metode Hot Spot Analysis ) Non-UHI UHI
  v = emisivitas vegetasi (0,99)
  s = emisivitas tanah/ soil (0,96)
v P = proporsi vegetasi
C λ = Cavity Effect
F’  = Faktor geometri (0,55)
4) Pengolahan Citra Level 1
a. Kalibrasi Radiometrik
Kalibrasi  radiometrik  dilakukan  pada  kanal  Inframerah Termal  untuk  mengubah  DN  ke  TOA Radiance dengan persamaan  (5) , kemudian  dari  TOA Radiance diubah  ke Brightness Temperature dengan menggunakan persamaan (6).
𝐿 𝜆 =   𝑀 𝐿 𝑄 𝑐𝑎𝑙 +   𝐴 𝐿 (5)
Keterangan:
 L = TOA spectral radiance(Watts/( m 2 *srad*μm))
L M = Band  specific  multiplicative  rescaling  factor
(RADIANCE_MULT_BAND_x, where x is   the bandnumber)
L A =
Band specific addiitive rescaling factor (RADIANCE_ADD_BAND_x, where x is theband number)
cal Q = Nilai Digital Number (DN) kanal yang dituju
𝑇 = 𝐾 2 𝑙𝑛( 𝐾1 𝐿𝜆 +1) (6)
Keterangan:
T     = At-satellite brightness temperature (K)
 L = TOA Spectral radiance (Watts/(m 2 *srad*μm))
K 1 = Band-specific thermal conversion constant from the metadata(K1_CONSTANT_BAND_x, where    is the band number, 10 or 11)
K 2 =  Band-specific  thermal  conversion  constant  from  the metadata(K2_CONSTANT_BAND_x, where         x is the band number, 10 or 11)
Hasil  dari  perhitungan Brightness  Temperature memiliki satuan Kelvin.
b. Land Surface Temperature (LST)
LST  atau  suhu  permukaan  tanah  dapat  didefinisikan  sebagai suatu  temperatur  rata-rata  dari  suatu  permukaan,  yang digambarkan  dalam  cakupan  suatu  piksel  dengan  berbagai  tipe permukaan  yang  berbeda  [16].  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  dalam  menghitung  LST  adalah  metode Single- Channel Algorithm (SCA) [17]:
𝐿𝑆𝑇 = ϒ [ 1 ɛ (𝜓 1 𝐿 𝜆 + 𝜓 2)+ 𝜓 3 ] + 𝛿 (7)
ϒ = 𝑐 2 𝐿 𝜆 𝑇 ₂ [ 𝜆 4 𝐿 𝜆 𝑐 1 + 1 𝜆 ] ¯¹ (8)
𝛿 =   − ϒ 𝐿 𝜆 + 𝑇 (9)
Keterangan: LST = Suhu Permukaan Tanah (K) ε = Nilai emisivitas permukaan tanah T   = At-Satellite brightness temperature (K) L λ = TOA spectral radiance (Watts/(m 2 *srad*μm))
λ =  panjang gelombang efektif untuk citra Landsat 8 TIRS kanal 10 (10,895 μm)
c 1 =  konstanta radiasi Planck (1,19104×10 8
W.μm 4 .m -2 .sr -1 ) c 2 =  konstanta radiasi Planck (1,43877×10 4 μm.K) γ dan δ adalah parameter yang bergantung pada fungsi Planck, dan Ψ 1 , Ψ 2 , dan Ψ 3 adalah fungsi koreksi atmosfer yang diperoleh dengan formula [18]:
𝜓 1 = 1 τ (10)
𝜓 2 =   −𝐿 ↓ − 𝐿 ↑ τ (11)
𝜓 3 =   𝐿 ↓ (12)
Dimana τ adalah band average atmospheric transmission ,  L adalah effective bandpass upwelling radiance atau  cahaya yang dipancarkan  dan  L adalah effective  bandpass  downwelling radiance atau  cahaya  yang  meredup.  Untuk  mendapatkan parameter koreksi atmosfer tersebut menggunakan tools berbasis web yaitu Atmospheric  Correction  Parameter  Calculator
(ACPC) yang dapat diakses pada laman htttp://atmcorr.gsfc.nasa.gov [19].
5) Uji Korelasi LST Citra dengan Suhu Lapangan
Suhu  hasil  pengolahan  LST  diuji  korelasinya  dengan  suhu lapangan yang diperoleh dari data stasiun cuaca BMKG, hal ini bertujuan untuk memvalidasi hasil pengolahan Suhu Permukaan Tanah  dari  citra.  Berikut  persamaan  untuk  menghitung  uji korelasi Pearson Product Moment .
𝑅 𝑥𝑦= 𝑛Ʃ 𝑥𝑖𝑦𝑖  −  Ʃ 𝑥𝑖𝑦𝑖
√𝑛Ʃ𝑥𝑖²√𝑛Ʃ𝑥𝑖²−( Ʃ 𝑦𝑖)² (13)
Keterangan: n = jumlah variabel x = nilai variabel X
y = nilai variabel Y Nilai kekuatan korelasi dapat dilihat pada Tabel 2.

## 6) Pembuatan Peta Distribusi UHI
Untuk  mendapatkan  nilai  ambang  batas  UHI,  dilakukan perhitungan  menggunakan  persamaan  (14)  dan  (15)  dengan memasukkan hasil perhitungan LST. Hasil perhitungan ambang
batas UHI berupa nilai suhu dalam satuan celcius yang menjadi ambang batas terjadinya fenomena UHI . T  >  µ  +  0,5 α (14) 0 < T ≤ µ + 0,5 α                    (15) Keterangan:
T  = Suhu permukaan (LST) µ  = Nilai rata-rata suhu permukaan α  = Standar deviasi suhu permukaan
Kemudian untuk membuat peta distribusi UHI-nya digunakan persamaan (16) [20].
UHI = Tmean – (µ + 0,5 α)                         (16)
Keterangan:
UHI   = Urban Heat Island Tmean = Land Surface Temperature (°C) µ      = Nilai rerata LST (°C) α      = Nilai standar deviasi LST (°C)
Hasilnya  nilai  selisih  suhu  yang  positif  mengindikasikan bahwa  daerah  tersebut  terjadi  UHI,  jika  bernilai  negatif  maka daerah tersebut tidak terjadi fenomena UHI.
Pembuatan  peta  distribusi  UHI  juga  dilakukan  dengan menggunakan Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) yaitu suatu tools analisis  spasial  statistik  untuk  mengidentifikasi  titik  panas  ( hot spot ) dan titik dingin ( cold spot ) yang signifikan secara statistik menggunakan  statistik  Getis-Ord  Gi*.  Input  data  yang dibutuhkan adalah titik-titik yang menyebar di seluruh studi area dengan nilai LST di dalamnya, kemudian akan dihasilkan output berupa  z- score ,  p- value ,  dan  tingkat  kepercayaan  bin  (Gi_Bin) untuk setiap fitur di kelas fitur input . 7) Validasi Lapangan
Setelah  diperoleh  peta  distribusi  UHI,  dilakukan  validasi lapangan  dengan  mengambil  sampel  di  beberapa  titik  di  Kota Surabaya untuk diambil data koordinat, jenis tutupan lahan, dan kondisi Ruang Terbuka Hijau (RTH).
8) Analisis Data
Pada  penelitian  ini  terdapat  3  analisis  yang  dilakukan,  yaitu: (1)  Analisis  peta  LST  metode  SCA,  (2)  Analisis  korelasi  LST citra  dengan  suhu  lapangan,  (3)  Analisis  peta  distribusi  UHI metode  Ambang  Batas  dan Hot  Spot  Analysis (Getis-Ord  Gi*) untuk  mengetahui  perubahan  distribusi  fenomena  UHI  di  Kota Surabaya  pada  tahun  2002,  2014  dan  2019,  serta  menganalisis metode mana yang lebih baik diantara keduanya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil dan Analisis Land Surface Temperature (LST)
Dari  perhitungan Land  Surface  Temperature (LST)  dengan metode Single  Channel  Algorithm (SCA),  dihasilkan  peta distribusi Suhu Permukaan Tanah di Kota Surabaya dapat dilihat pada Gambar 2. Pada Tabel 3 dapat dilihat statistik dari masing- masing Peta Suhu Permukaan Tanah:
Perubahan Suhu Permukaan Tanah jika ditinjau secara spasial menunjukkan bahwa ketiga citra memiliki pola yang sama, yaitu suhu rendah di pinggiran kota, dan semakin ke tengah atau pusat kota maka suhu semakin tinggi. Hal ini dikarenakan pola tutupan lahan di Kota Surabaya seperti pada Gambar 4, dimana Surabaya
bagian  utara  hingga  selatan  tutupan  lahannya  mayoritas  berupa lahan terbangun, sedangkan di Surabaya bagian timur dan barat berupa  vegetasi  dan  perairan.  Kemudian  secara  temporal, perubahan  luasan  kelas  suhu  dari  tahun  2002,  2014,  dan  2019 dapat dilihat pada Gambar 3.
Dari  gambar  4,  luas  area  dengan  suhu  ≤20°C  mengalami kenaikan dari tahun 2002 ke 2014, dan turun dari tahun 2014 ke 2019. Luas area dengan suhu 20-24°C selalu mengalami kenaikan dari tahun 2002, 2014, dan 2019. Luas area dengan suhu 24-28°C mengalami  kenaikan  dari  tahun  2002  ke  2014,  dan  turun  dari tahun 2014 ke 2019. Luas area dengan suhu 28-32°C turun dari tahun  2002  ke  2014,  kemudian  naik  lagi  dari  2014  ke  2019. Terakhir, area dengan suhu >32°C hanya terdapat pada citra tahun 2002.  Dapat  disimpulkan  bahwa  suhu  maksimum  pada  tahun 2002 paling tinggi, kemudian suhu maksimum tahun 2014 dengan 2019 tidak jauh berbeda. Hal ini dapat terjadi karena dipengaruhi oleh  adanya  fenomena  El-Nino  (tahun  kering)  yang  terjadi  di Pulau Jawa pada tahun 2002. Fenomena ini memiliki siklus setiap 5 tahun sekali dengan rata-rata kejadian kekeringan tingkat tinggi selama  5  bulan  dalam  setahun,  kejadian  ini  sebelumnya  telah terjadi pada tahun 1991 dan 1997 [21].

## B. Uji Korelasi LST Citra dengan Suhu Lapangan
Pada  table  4  perhitungan  uji  korelasi  dengan  metode  uji korelasi Pearson Product Moment . Setelah didapatkan suhu hasil pengolahan  LST,  dilakukan  uji  korelasi  dengan  suhu  lapangan yang  diperoleh  dari  data  stasiun  cuaca  BMKG  yaitu  Stasiun Meteorologi  Juanda,  Stasiun  Meteorologi  Perak  I,  dan  Stasiun Meteorologi  Maritim  Perak  II.  Dari  tabel  3,  koefisien  korelasi menunjukkan  korelasi  positif  dengan  nilai  R xy sebesar  0,449. Sehingga  hubungan  yang  dimiliki  kedua  variabel  berbanding lurus, menunjukkan bahwa semakin tinggi suhu lapangan maka semakin  tinggi  pula  suhu  LST.  Untuk  kekuatan  korelasinya diketahui bahwa nilai 0,449 menunjukkan korelasi cukup.

## C. Hasil Pengolahan Tutupan Lahan
Tutupan lahan dihasilkan dari Klasifikasi Citra menggunakan metode Klasifikasi Terbimbing Maximum Likelihood. Didapatkan  peta  tutupan  lahan  Kota  Surabaya  dengan  kelas tutupan lahan vegetasi, lahan terbangun, dan perairan pada citra tahun  2002,  2014,  dan  2019  yang  diolah  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Diperoleh nilai akurasi keseluruhan ( Overall Accuracy ) untuk hasil  pengolahan  klasifikasi  tutupan  lahan  yaitu  88,50%  dan Kappa  Accuracy sebesar  79,42%  atau  0,7942.  Hal  ini menunjukkan bahwa hasil pengolahan tersebut sudah memenuhi kriteria  yang  ditetapkan  yaitu Overall  Accuracy ≥80%. Dilihat dari nilai Kappa Accuracy , akurasi yang dihasilkan tergolong sedang.

## D. Hasil dan Analisis Distribusi Urban Heat Island (UHI)
1) Metode Ambang Batas
Pada peta distribusi Urban Heat Island (UHI) metode ambang batas, daerah yang tidak terdampak UHI ditunjukkan dengan nilai nol sampai negatif (≤0). Sedangkan daerah yang terdampak UHI memiliki  nilai  positif  (>0).  Daerah  yang  terdampak  UHI diklasifikasikan  lagi  berdasarkan  besar  nilai  UHI-nya  menjadi tiga kelas yaitu kelas UHI 1 (rentang UHI 0-2°C), kelas UHI 2
(rentang UHI 2-4°C), dan kelas UHI 3 (rentang UHI diatas 4°C). Semakin  besar  nilai  UHI,  maka  semakin  ia  terdampak  UHI. Berikut  nilai  ambang  batas  UHI  dan  nilai  UHI  maksimum  dari masing-masing peta.
Dari  hasil  distribusi  UHI  metode  Ambang  Batas,  luas  kelas UHI 1, 2 dan 3 dijumlah sehingga didapatkan luas total area yang terdampak UHI, dapat dilihat pada Tabel 5. Pada Gambar 5 peta distribusi Urban Heat Island (UHI) metode Ambang Batas:
2) Metode Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)
Pada Gambar 6 hasil peta distribusi Urban Heat Island (UHI) di  Kota  Surabaya  Tahun  2002,  2014,  dan  2019  dengan  metode Hot  Spot  Analysis (Getis-Ord  Gi*):  Dari  hasil  distribusi  UHI metode Hot Spot Analysis , luas kelas Hot Spot dijumlah sehingga didapatkan luas total area yang terdampak UHI. Sedangkan luas area yang tidak terdampak UHI merupakan jumlah dari luas kelas Cold Spot dan Not Significant .

## 3) Analisis Perubahan Distribusi UHI
Dari  peta  distribusi  UHI  menggunakan  kedua  metode,  sama dengan  pola  suhu  tinggi  pada  hasil  LST,  area  yang  terdampak UHI  cenderung  berada  di  tengah  atau  pusat  Kota  Surabaya, memanjang dari Surabaya bagian utara hingga selatan, sedangkan area  yang  tidak  terdampak  UHI  berada  di  wilayah  pesisir  dan pinggiran Kota Surabaya yaitu Surabaya bagian barat dan timur. Hal ini dipengaruhi oleh tutupan lahan seperti yang ditunjukkan pada gambar 5. Perubahan luasan UHI dari tahun 2002, 2014, dan 2019 dapat dilihat pada Tabel 6 dan Gambar 7.
Dari hasil peta distribusi UHI metode ambang batas, luas area terdampak UHI dari tahun 2002 ke 2014 menurun sebesar 0,231% atau  sebesar  0,760  km 2 .  Kemudian  dari  tahun  2014  ke  2019 menurun lagi sebesar 2,434% atau sebesar 7,995 km 2 . Sedangkan dari hasil peta distribusi UHI metode Hot Spot Analysis , luas area yang terdampak UHI juga mengalami penurunan dari tahun 2002 ke 2014 sebesar 0,617% atau sebesar 2,027 km 2 . Kemudian dari tahun  2014  ke  2019  menurun  lagi  sebesar  9,490%  atau  sebesar 31,168 km 2 . Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor seperti nilai standar deviasi LST yang selalu menurun dari tahun 2002, 2014,  dan  2019  yang  menunjukkan  variasi  nilai  suhu  semakin kecil,  serta  kebijakan  Pemkot  Surabaya  yang  selalu  berupaya menambah  RTH  di  Surabaya  sehingga  dapat  membantu mengurangi UHI.
4) Hasil Validasi Lapangan Peta UHI
Validasi  Lapangan  dilakukan  dengan  menggunakan  fitur Google Earth Historical Imagery dan Street View pada Software Google  Earth  Pro untuk  mengetahui  jenis  tutupan  lahan  dan kondisi  ruang  terbuka  hijau  dari  total  200  titik  sampel  yang tersebar  di  Kota  Surabaya.  Rangkuman  dari  hasil  validasi lapangan peta UHI disajikan dalam tabel 7.
Dari  tabel  7,  dapat  dilihat  bahwa  area  yang  terdampak  UHI memiliki  tutupan  lahan  berupa  pemukiman  padat,  bangunan industri,  dan  lahan  terbuka  dengan  sedikit  atau  tanpa  vegetasi. Sedangkan  area  yang  tidak  terdampak  UHI  memiliki  tutupan lahan  berupa  tambak,  sawah,  danau,  dan  lahan  terbuka  dengan banyak vegetasi.
5) Perbandingan Kedua Metode
Dari analisis UHI yang telah dilakukan menggunakan metode Ambang Batas dan Hot Spot Analysis , dapat disimpulkan bahwa jika ditinjau dari efisiensi, metode Ambang Batas lebih baik untuk
digunakan dalam pembuatan Peta Distribusi UHI Kota Surabaya. Sedangkan jika ingin mendapatkan hasil yang lebih detail dapat menggunakan Hot  Spot  Analysis .  Hal  ini  dikarenakan  adanya beberapa perbedaan yang ditemukan dari kedua metode sebagai berikut: (a)Untuk metode ambang batas, memiliki kelebihan yaitu dapat mengetahui daerah mana yang terdampak UHI beserta nilai besaran UHI-nya dalam satuan celcius (°C), sehingga dapat lebih mudah  diinterpretasi  seberapa  besar  nilai  UHI-nya.  Proses pengolahannya juga lebih mudah karena input -nya berupa raster. Kelas yang terbentuk dari peta hasil output -nya lebih sederhana dan fleksibel; (b)Sedangkan metode Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*) dapat mengetahui titik panas dan titik dingin yang signifikan secara statistik. Output nilai UHI berasal dari perhitungan statistik Gi  berupa  z- score (standar  deviasi),  p- value (probabilitas),  dan tingkat  kepercayaan  (Gi_Bin).  Kelas  yang  terbentuk  secara default menampilkan kelas non - significant , cold spot dan hot spot disertai  tingkat  kepercayaannya.  Proses  pengolahannya  lebih panjang  karena input -nya  berupa  vektor,  sedangkan  hasil Land Surface Temperature (LST) berupa raster sehingga perlu diubah terlebih dahulu. Selain itu metode Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*)  lebih  cocok  untuk  mengetahui  banyaknya  suatu  kejadian ( events )  misalnya  untuk  tujuan  c rime  analysis ;  (c)Perbedaan luasan  yang  dihasilkan  dari  kedua  metode  dapat  disebabkan karena perbedaan cara penentuan daerah UHI dari masing-masing metode.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Perhitungan Land  Surface  Temperature (LST)  menggunakan metode Single Channel Algorithm berhasil dilakukan dengan nilai suhu  permukaan  rata-rata  Kota  Surabaya  pada  19  Mei  2002 sebesar 29,094°C, pada 29 Juni 2014 sebesar 26,889°C, dan pada 11  Juni  2019  sebesar  27,130°C.  Hasil  uji  korelasi  antara Land Surface Temperature (LST) hasil pengolahan citra dengan suhu lapangan yang diperoleh dari stasiun cuaca BMKG menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi (R xy ) sebesar 0,449; yang artinya memiliki korelasi cukup. Dari peta distribusi Urban Heat Island (UHI)  metode  Ambang  Batas,  luas  area  yang  terdampak  UHI selalu  mengalami  penurunan  dari  tahun  2002,  2014,  dan  2019 dengan  luas  penurunan  masing-masing  sebesar  0,760  km 2 dan 7,995  km 2 .  Sedangkan  dari  peta  distribusi Urban  Heat  Island (UHI) Kota Surabaya metode Hot Spot Analysis (Getis-Ord Gi*), luas area yang terdampak UHI juga selalu mengalami penurunan dari tahun 2002, 2014, dan 2019 dengan luas penurunan masing- masing  sebesar  2,027  km 2 dan  31,168  km 2 .  Dari  hasil  kedua metode tersebut, area yang terdampak UHI cenderung berada di tengah atau pusat Kota Surabaya.

## B. Saran
Perlu adanya data suhu lapangan yang lebih banyak dan tersebar secara  merata untuk  validasi Land  Surface Temperature (LST), mengingat terbatasnya stasiun cuaca yang ada di Kota Surabaya. Selanjutnya  untuk  penerapan  metode Hot  Spot  Analysis (Getis- Ord  Gi*)  pada  data  raster  yang  lebih  baik,  dapat  menggunakan tool “Find Hot Spots” pada software ENVI . karena tool ini dapat memproses Hot  Spot  Analysis (Getis-Ord  Gi*)  pada  data  raster
secara langsung tanpa perlu mengubah ke vektor terlebih dahulu. Namun tool ini memerlukan instalasi dan lisensi tersendiri.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih  kepada  Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika Juanda selaku penyedia data cuaca.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  P.  J.  Timur,  “Jumlah  Penduduk  dan  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur, 2010, 2016 dan 2017,” 2018. .
[2]  L.  Tursllowati,  “Pulau  panas  perkotaan  akibat  perubahan  tata  guna  dan penutup lahan di bandung dan bogor,” J. Sains Dirgant. , vol. 3, no. 1, pp. 43–64, 2005.
[3]  J.  A.  Voogt  and  T.  R.  Oke,  “Thermal  remote  sensing  of  urban  climates,” Remote  Sens.  Environ. ,  vol.  86,  no.  3,  pp.  370–384,  2003,  doi: 10.1016/S0034-4257(03)00079-8.
[4]  L.  Howard, The  climate  of  London:  Deduced  from  Meteorological Observations  Made  in  the  Metropolis  and  at  Various  Places  Around  it . London: Harvey and Darton, 1833.
[5]  M.  K.  Firozjaei,  S.  Fathololoumi,  M.  Kiavarz,  J.  J.  Arsanjani,  and  S.  K. Alavipanah,  “Modelling  surface  heat  island  intensity  according  to differences of biophysical characteristics: a case study of amol city, iran,” Ecol.  Indic. ,  vol.  109,  no.  October  2019,  p.  105816,  2020,  doi: 10.1016/j.ecolind.2019.105816.
[6]  R.  Watts, Engineering  Response  to  Climate  Change ,  2nd  ed.  CRC  Press, 20134.
[7]  Q. Weng, M. K. Firozjaei, A. Sedighi, M. Kiavarz, and S. K. Alavipanah, “statistical analysis of surface urban heat island intensity variations: a case study of babol city, iran,” GIScience Remote Sens. , vol. 56, no. 4, pp. 576– 604, May 2019, doi: 10.1080/15481603.2018.1548080.
[8]  M. K. Firozjaei, M. Kiavarz, S. K. Alavipanah, T. Lakes, and S. Qureshi, ““monitoring and forecasting heat island intensity through multi-temporal image  analysis  and  cellular  automata-markov  chain  modelling:  a  case  of babol city, iran,” Ecol. Indic. , vol. 91, no. January, pp. 155–170, 2018, doi: 10.1016/j.ecolind.2018.03.052.
[9]  L.  Rocchio,  “Landsat  data  continuity  mission,” Landsat  Its  Valuab.  Role Satell. Imag. Earth , pp. 113–118, 2012.
[10]  N. I. Fawzi, “Mengukur urban heat island menggunakan penginderaan jauh, kasus di kota yogyakarta,” Maj. Ilm. Globe , vol. 19, no. 2, p. 195, 2017, doi: 10.24895/mig.2017.19-2.603.
[11]  H.  Muzaky  and  L.  M.  Jaelani,  “Analisis  pengaruh  tutupan  lahan  terhadap distribusi  suhu  permukaan :  kajian  urban  heat  island  (  uhi  )  di  lima,” J. Penginderaan Jauh Indones. , vol. 01, no. 02, pp. 45–51, 2019.
[12]  S. . Purwadhi, Interpretasi Citra Digital . Jakarta: Grasindo, 2001.
[13]  F.  P.  Utami,  Y.  Prasetyo,  and  A.  Sukmono,  “Analisis  spasial  perubahan luasan mangrove akibat pengaruh limpasan sedimentasi tersuspensi dengan metode penginderaan jauh (studi kasus : segara anakan kabupaten cilacap, jawa tengah),” J. Geod. Undip , vol. 5, no. 1, pp. 305–315, 2016.
[14]  R.  C.  Estoque,  Y.  Murayama,  and  S.  W.  Myint,  “Effects  of  landscape composition and ppttern on land surface temperature: an urban heat island study in the megacities of southeast asia,” Sci. Total Environ. , vol. 577, pp. 349–359, 2017, doi: 10.1016/j.scitotenv.2016.10.195.
[15]  J. A. Sobrino et al. , “Land surface emissivity retrieval from different vnir and tir sensors,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 46, no. 2, pp. 316– 327, 2008, doi: 10.1109/TGRS.2007.904834.
[16]  H.  Dasuka,  Y.P,  Sasmito,  B.,  “Analisis  hubungan  variasi  land  surface temperature  dengan  kelas  tutupan  lahan  menggunakan  data  citra  satelit landsat (studi kasus: kabupaten pati),” J. Geod. Undip J. Geod. Undip , vol. 3, no. April, pp. 28–43, 2014.
[17]  J. Jimenez-Munoz, J. Cristobal, J. Sobrino, G. Soria, M. Ninyerola, and X. Pons,  “Revision  of  the  single-  channel  algorithm  for  land  surface temperature  retrieval  from  landsat  thermal-infrared  data,” IEEE  Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 47, pp. 339–349, 2009.
[18]  J.  C.  Jiménez-Muñoz  and  J.  A.  Sobrino,  “A  single-channel  algorithm  for land-surface  temperature  retrieval  from  aster  data,” IEEE  Geosci.  Remote Sens. Lett. , vol. 7, no. 1, pp. 176–179, 2010, doi: 10.1109/LGRS.2009.2029534.
[19]  J.  A.  Barsi,  J.  L.  Barker,  and  J.  R.  Schott,  “An  atmospheric  correction parameter  calculator  for  a  single  thermal  band  earth-sensing  instrument,” Int. Geosci. Remote Sens. Symp. , vol. 5, no. C, pp. 3014–3016, 2003, doi: 10.1109/igarss.2003.1294665.
[20]  R. H. Jatmiko and B. Hartono, “Penggunaan citra saluran inframerah termal untuk studi perubahan liputan lahan dan suhu sebagai indikator perubahan iklim perkotaan di yogyakarta,” Universitas Gadjah Mada, 2015.
[21]  W. Rahman, “Analisis pengaruh perubahan penutup lahan terhadap sebaran suhu  permukaan  di  kota  batu  pada  tahun  2002  dan  2017,”  Universitas Muhammadiyah, Surakarta, 2018.