## URBAN HEAT ISLAND DI KOTA TANGERANG SELATAN
Agita Devi Prastiwi 1) , Supriatna 2) , Rudy P. Tambunan 2) , Mangapul Parlindungan Tambunan 2)
12) Fakultas MIPA Universitas Indonesia, Jalan Margonda Raya, Pondok Cina, Kota Depok, Jawa Barat
1) Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Kemayoran, Jakarta Pusat *E-mail : agita.devi@ui.ac.id
Abstrak .  Revolusi  industri  membuka  peluang  dalam  mengubah  kehidupan  masyarakat  dari  kegiatan perekonomian agraris ke perekonomian berbasis industri  sehingga banyak masyarakat yang secara massif melakukan fenomena migrasi. Pada tahun 2018 terdapat 55% populasi di dunia tinggal di wilayah perkotaan dan pada tahun 2050 akan meningkat menjadi 70 persen. Migrasi mengganggu panas keseimbangan energi di daerah perkotaan dibandingkan dengan daerah pinggiran kota atau pedesaan sekitarnya, menghasilkan fenomena perbedaan suhu yang dikenal sebagai urban heat island. Tangerang Selatan merupakan salah satu kabupaten  berhimpit  dengan  kota  DKI  Jakarta  yang  dikenal  sebagai  mega  cities  dunia  sehingga  memiliki kerentanan sebagai tujuan migrasi. Sehingga perlu dilakukan kajian yang dapat memberikan gambaran ke masa depan terhadap timbulnya potensi fenomena urban heat island (UHI) yang dapat digunakan sebagai mitigasi  akan  dampak  perubahan  iklim.  Hasilnya  dari  tahun  2004  dan  2020  terjadi  kenaikan  indeks  UHI sebesar 0,3°C. Fenomena UHI yang terjadi di Kota Tangerang Selatan ini juga merupakan akibat pembangunan yang ada di DKI Jakarta sehingga untuk daerah-daerah yang berbatasan langsung dengan DKI Jakarta seperti Pondok Karya, Pondok  Betung, dan Cirendeu wilayahnya semakin padat dan kepadatannya akan  semakin meluas karena akibat dari pertumbuhan kota Jakarta akan mengalami pertumbuhan perkotaan.
Kata Kunci: urban heat island; land surface temperature; NDVI; NDBI; land use
Abstract. The industrial revolution has opened up opportunities for changing people’s lives from an agrarian economic activity to an industry-based economy, so that many people mass produced the phenomenon of migration. In 2018, 55% of the world’s population lived in urban areas, and by 2050 this will increase to 70 percent. Migration disturbs the heat energy balance in urban areas as compared to suburban or surrounding areas, resulting in a temperature difference phenomenon known as the urban heat island. South Tangerang is one of the districts adjacent to the city of DKI Jakarta, which is known as the world's biggest city, so it has vulnerability as a migration destination. It is necessary to conduct a study that can provide an overview of the future phenomena of the emergence of potential urban heat islands (UHI) that can be used as mitigation of the impacts of climate change. As a result, the UHI Index increased by 0.30 degrees Celsius between 2004 and 2020. The UHI phenomenon that occurs in South Tangerang City is also a result of existing developments in DKI Jakarta for areas that are directly connected to DKI Jakarta, such as Pondok Karya, Pondok Betung, and Cirendeu, which will experience urban growth.
Keyword: urban heat island; land surface temperature; NDVI; NDBI; land use

## PENDAHULUAN
Revolusi  industri  membuat  pertumbuhan  dan perkembangan  kota  meningkat  secara  signifikan. Dimulai  sejak  abad  ke-18  gaya  hidup  masyarakat berubah secara permanen hingga saat ini. Revolusi industri  membuka  peluang  dalam  mengubah kehidupan masyarakat dari kegiatan perekonomian agraris ke perekonomian berbasis industri sehingga banyak  masyarakat  yang  secara  massif  melakukan fenomena migrasi.  Pada  tahun 2018  terdapat  55% populasi di dunia tinggal di wilayah  perkotaan  dan pada tahun 2050 akan meningkat menjadi 70 persen (United Nations, 2019). Seiring dengan berkembangnya kota, migrasi menggantikan  ruang
hijau  dengan  struktur  buatan  seperti  gedung  dan jalan. Fenomena migrasi tersebut akan mempengaruhi  tata  kelola  lahan,  penurunan  index vegetasi  hingga  merubah  karakteristik  fisik permukaan  perkotaan.  Migrasi  mengganggu  panas keseimbangan  energi  di  daerah  perkotaan dibandingkan  dengan  daerah  pinggiran  kota  atau pedesaan  sekitarnya,  menghasilkan  fenomena perbedaan  suhu  yang  dikenal  sebagai urban  heat island (Sharma dkk., 2019).
Dampak  dari  migrasi  menyebabkan  suatu wilayah  rentan  terhadap  adanya  perubahan  iklim yang  saat  ini  intensitasnya  semakin  besar  terjadi. ( Intergovermental  Panel  on  Climate  Change , 2018)
melaporkan  bahwa telah terjadi  beberapa perubahan  iklim  ekstrim  dengan  intensitas  dan frekuensi  yang  meningkat  karena  kenaikan  suhu sebesar 0,5 °C. Wilayah perkotaan akan lebih rentan terhadap  gelombang  panas  dibandingkan  dengan wilayah  pedesaan  karena  adanya  UHI  (Grimmond, 2007).  Zona-zona  panas  tersebut  kebanyakan berada  di  tempat  yang  terdapat  populasi.  Dengan naiknya suhu di zona tersebut, tempat tersebut akan menjadi  rentan  terhadap  kondisi  cuaca  yang ekstrim.
Perubahan  penggunaan  lahan  di  wilayah Jabodetabek sangat dinamis karena kebutuhan akan permukiman  dan  konversi  lahan  pertanian (Wilonoyudho dkk., 2017).  Perubahan penggunaan lahan  oleh  aktivitas  manusia,  dinyatakan  dengan migrasi,  dan  hasilnya  menunjukkan  kondisi  suhu baik suhu udara maupun permukaan tanah berubah (Wibowo,  2013).  Teori  sumber  daya  mengatakan bahwa  ekonomi  pembangunan  tergantung  pada sumber daya alam dan permintaan komoditas yang dihasilkan  dari  sumber  daya  tersebut  (Perloff  dan Wingo, 1961).  Pertumbuhan  penduduk  yang  cepat akan  meningkatkan  konsumsi  sumber  daya  alam dan  mengurangi  kualitas  ekosistem  dimana  faktor kuncinya adalah migrasi yang disebabkan oleh iklim (Wahyuni dkk., 2020).
Indonesia  pertumbuhan  negaranya  sangat bergantung  pada  sumber  daya  alam  perlu mewaspadai  dampak  adanya  pemansan  kota  dan perubahan  iklim  akibat  migrasi.  Tangerang  Selatan merupakan  salah  satu  kabupaten  yang  berhimpit dengan kota DKI Jakarta yang dikenal sebagai mega cities  duia  sehingga  memiliki  kerentanan  sebagai tujuan  migrasi.  Berpusat 30 KM sebelah  barat  dari kota  DKI  Jakarta  menjadikan  wilayah  Tangerang Selatan  sebagai  tempat  tinggal  yang  ideal  untuk pekerja  di  Jakarta  dan  sebagai  bagian  kota megapolitan di Jabodetabek.
Berdasarkan pertimbangan-pertimbangan diatas  perlu  adanya  pembahasan  terkait  adanya analisis perubahan suhu dan kerapatan bangunan di Tangerang  Selatan  sehingga  dapat  memberikan gambaran  ke  masa  depan  terhadap  timbulnya potensi  fenomena urban  heat  island yang  dapat
digunakan sebagai mitigasi akan dampak perubahan iklim . Pertumbuhan  penduduk  disertai  dengan peningkatan luas permukaan perkotaan, perumahan,  jalan  raya,  transportasi  umum  dan layanan lainnya semuanya mempengaruhi keseimbangan energi permukaan dapat mengakibatkan perubahan di atmosfer (Grawe dkk., 2013). Urban  Heat  Island (UHI)  yang  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Howard  pada  tahun  1833  yang mendokumentasikan  analisis  suhu  di  sekitar London,  ia  menggambarkan  sebuah  kota  lebih hangat dari pedesaannya (Stewart, 2011).
Efek  UHI  berdampak  pada  meningkatnya peristiwa  meteorologi  seperti  meningkatnya  curah hujan,  kebutuhan  energi,  ancaman  terhadap kualitas  lingkungan,  dan  berkontribusi  terhadap pemanasan  global  (Kikegawa  dan  Genchi,  2006) . Tangerang  Selatan  memiliki  topografi  rendah. Secara morfologi Tangerang Selatan dibagi atas tiga karakteristik  yaitu  dataran,  perbukitan  landai – sedang,  dan  perbukitan  terjal.  Secara  umum  suhu udara  rata-rata  di  Tangerang  Selatan  berkisar  27- 30°C  dengan  suhu  udara  temperature  maksimum bisa mencapai 37°C. Suhu ini akan terus meningkat, wilayah  perkotaan  akan  terancam  dengan  adanya gelombang panas jika tidak dilakukan upaya mitigasi untuk  perubahan  iklim  di  masa  depan.  Atas  dasar pemahaman  tersebut,  maka  tujuan  penelitian  ini adalah untuk mendeteksi fenomena UHI berdasarkan  analisa Land  Surface  Temperature (LST), penggunaan lahan dan kerapatan bangunan di Provinsi Tangerang Selatan dan mensintesa dampak dari adanya UHI dari sisi mikro klimatologis.

## METODE
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data Landsat 8 Operational Land Imager dan Thermal Infrared  Sensor (OLI/TIRS)  untuk  tahun  2020  dan Landsat  5 Enhanced  Thematic  Mapper  plus (ETM+) untuk tahun 2004 sehingga informasi terkait indeks kehijauan, kerapatan  bangunan,  tutupan lahan  dan distribusi  suhu  permukaan  tanah  (LST)  bisa diperoleh.  Satelit landsat 5 diluncurkan pada tanggal 1 Maret 1984 hingga November 2011. Satelit landsat 8  diluncurkan  pada  tanggal  11  Februari  2013  dan
masih  beroperasional  hingga saat  ini.  Citra  Landsat dipilih karena memiliki resolusi spasial yang baik.

## Google Earth Engine
Pada  penelitian  ini  Penulis  menggunakan platform Google Eearth Engine (GEE) untuk metode pengolahan  dan  akuisisi  datanya.    (Mutanga  dan Kumar, 2019) GEE adalah platform komputasi awan yang di rancang untuk menyimpan dan memproses kumpulan  data  yang  sangat  besar  (pada  skala petabyte) untuk analisis dan pengambilan keputusan akhir. Citra Landsat 8 OLI/TIRS yang digunakan pada GEE  telah  terkoreksi  radiometrik  dan  atmosferik, sehingga  tidak  perlu  lagi  dilakukan  koreksi  untuk menghindari  bias  reflektansi  yang  dihasilkan (Dewantoro  dkk.,  2021).    Semua  pemrosesan  data tersebut menggunakan aplikasi open source Google Earth  Engine (GEE)  dalam code  editor yang  telah disediakan oleh platform tersebut. Pada pengolahan data  baik  pada  LST,  NDBI,  dan  NDVI  Penulis memanfaatkan  script  algoritma  Landsat  yang tersedia pada Google Developers.
Beberapa kelebihan dalam pengunaan platform GEE  adalah  pengguna  dapat  mengakses  secara bebas,  memangkas waktu  dalam  processing image, dan  tidak  membutuhkan  storage  yang  besar.  GEE memudahkan kita dalam melakukan processing data citra satelit yang memiliki ukuran data sangat besar

## Normalized Difference Vegetation Index
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) adalah  indeks  kehijauan  atau  aktivitas  fotosintesis vegetasi  yang  paling  sering  digunakan  untuk memperoleh  kerapatan  vegetasi  suatu  wilayah (Sentinel-a dkk., 2018).   Seringkali digunakan untuk mendeskripsikan  tutupan  lahan  di  suatu  wilayah. Data  indeks  spectral  NDVI  pada  landsat  8  berada pada  kanal  4 red (0.636 – 0.673  µm)  dan  5 near- infrared (0.851 – 0.879 µm) sedangkan pada landsat 5 berada pada kanal 3 Visible (0.63 – 0.69 µm) dan 4 Near-Infrared (0.76 – 0.90 µm). Persamaannya dapat dinotasikan sebagai berikut:

## 𝑁𝐷𝑉𝐼 = NIR−RED
𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷
(1)
Dimana  TS  adalah  suhu  permukaan,  T  adalah suhu  kecerahan, 𝜆 adalah  panjang  gelombang  dari radiasi yang dipancarkan, 𝜕 adalah ℎ𝑐/ 𝜕 (besarnya = 1,438x10 -2 mK), Ε adalah emisivitas objek, dan 273 adalah nilai untuk konversi suhu dalam satuan Kelvin menjadi Celcius.
Tabel 1. Klasifikasi Tingkat Kehijauan Vegetasi pada Citra Landsat - 8 Nilai Indeks Vegetasi Tingkat Kehijauan Vegetasi <0.3 Non Vegetasi 0.3 – 0.4 Rendah 0.4 – 0.6 Sedang >0.6 Tinggi Sumber: Wibowo, dkk., 2015
Normalized Differenced Built-Up Index (NDBI) NDBI  dikembangkan  oleh  (Zhao  dan  Chen, 2005)  yang  digunakan  untuk  mengkalkulasi  area terbangun dengan menggunakan persamaan :
𝑁𝐷𝐵𝐼 𝑀𝐼𝑅−𝑁𝐼𝑅 𝑀𝐼𝑅+𝑁𝐼𝑅 (2)
Dengan  MIR  ( middle  infrared  channel )  yang terdapat  pada  kanal  5  pada  landsat  ETM + dan  NIR ( Near  Infrared  Band )  terdapat  pada  kanal  4  di landsat ETM + .
Tabel 2. Klasifikasi Tingkat Kerapatan Bangunan
pada Citra Landsat -8 Nilai Indeks Kerapatan Tingkat Kerapatan Bangunan <-0.15 Non Bangunan -0.15 – (-0.1) Rendah -0.1 – 0.1 Sedang >0.1 Tinggi Sumber : (Wibowo dkk., 2015)
Tutupan  dan  Penggunaan  Lahan  ( Land  Use  Land Cover )
Penutupan  lahan  ( land  cover) merupakan perwujudan  fisik  suatu  objek  yang  menutupi  lahan tanpa  mempersoalkan  kegiatan  manusia  terhadap objek  tersebut  (Utomo  dkk.,  2017).    Klasifikasi tutupan  lahan  dan  klasifikasi  penggunaan  lahan digunakan  sebagai  pedoman  atau  acuan  dalam proses  interpretasi  citra  penginderaan  jauh  untuk tujuan pembuatan peta tutupan lahan maupun peta penggunaan  lahan  (Sampurno  dan  Thoriq,  2016). Dalam  penelitian  ini  klasifikasi  penggunaan  dan tutupan  lahan  menggunakan  training  point  yang dibedakan  menjadi  tiga  kelas  yaitu  badan  air, vegetasi dan Lahan Terbangun.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kerapatan  vegetasi  dalam  penelitian  ini diperoleh  dengan  menggunakan  teknik  NDVI.  Hasil pengolahan  GEE  (Gambar  2a  dan  2b)  pada  tahun 2004 menunjukan bahwa wilayah Tangerang Selatan
masih  didominasi  oleh  vegetasi  menengah  dengan persetase  cakupan  sebesar  49,8%.  Perubahan terbesar  terlihat  pada  tahun  2020  berubah  di dominasi  oleh  vegetasi  rendah  dengan  persentase cakupan sebesar 57% (Tabel 1). pada wilayah Pondok Jaya,  Pondok  Jagung,  Jurang  Mangu,  Sawah,  Serua Indah,  Serua,  Cipayung,  Bambu  Apus,  Benda  Baru, Perigi,  Perigi  Baru,  Rawa  Mekar  Jaya,  Ciater, Lengkong  Gudang  Timur,  Jombang,  Serpong, Kademangan,  Buaran,  Babakan,  dan  Pamulang Timur.
Kerapatan  bangunan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dengan  menggunakan  teknik  NDBI.  Hasil pengolahan  GEE  (gambar  3a  dan  3b)  pada  tahun 2004  menunjukan  bahwa  wilayah  Kota  Tangerang Selatan  masih  didominasi  oleh  wilayah  non bangunan  dengan  persetase  cakupan  sebesar  82%. Pada tahun 2020 berubah di dominasi oleh wilayah dengan  kepadatan  rendah  dengan  persentase
Gambar 1. (a), (b), (c), dan (d) Tampilan hasil processing image NDVI, NDBI, Land Use dan LST pada Google Earth
Engine. (Sumber : Pengolahan Data, 2021) a
b
c
d
cakupan sebesar 65% (Tabel 2). Perubahan terbesar terlihat pada wilayah  Pondok  Jaya, Pondok Jagung, Pondok Kacang Barat, Pondok Kacang Timur, Pondok Aren,  Jurang  Mangu  Barat,  Jurang  Mangu  Timur, Pondok  Karya,  Pondok  Betung,  Rengas,  Pondok Ranji,  Pondok  Cabe,  Benda  Baru,  Pamulang, Cipayung,  Kedaung,  Setu,  dan  Jombang.  Wilayah dengan  konsentrasi  kerapatan  tertinggi  berada  di daerah  Jurang  Mangu  Barat,  Jurang  Mangu  Timur, Pondok  Karya,  Pondok  Betung,  Kedaung,  Ciputat, Rempoa, Pamulang, Jombang dan Setu.
Dalam  analisis  klasifikasi  penggunaan  lahan  di kota Tangerang Selatan diklasifikasikan menjadi tiga kelas  antara  lain  badan  air,  Lahan  Terbangun  dan vegetasi  (gambar  4).  Pada  tahun  2004  persentase area  untuk  badan  air  sebesar  14,8%,  Lahan Terbangun  39%,  vegetasi  46,1%.  Pada  tahun  2020 badan air dan vegetasi mengalami penurunan hingga areanya  menjadi  0,7%  dan  36,6%.  Sebaliknya  area Lahan Terbangun mengalami kenaikan yaitu menjadi 62,7% (tabel 3).
Tabel 1. Persentase kelas NDVI di Kota Tangerang Selatan.
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Tabel 2. Persentase kelas NDBI di Kota Tangerang Selatan . (Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Tabel 3. Persentase kelas LULC di Kota Tangerang Selatan (Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Tabel 4. Persentase land surface temperature (LST) di Kota Tangerang Selatan
Badan Air Lahan Terbangun Vegetasi 2004 14.8 39 46.1 2020 0.7 62.7 36.6 H ect ar e (H a) Jenis LULC Perubahan Land Use Land Cover Tangsel 2004 & 2020 2004 2020
Berdasarkan hasil yang didapatkan dari landsat 5 tanggal tanggal 25 Maret 2004 suhu maksimum di Kota Tangerang Selatan sebesar 37,6 0 C dengan luas daerahnya  1,42  km 2 berada  di  wilayah  Kelurahan Setu,  Kademangan,  Rempoa,  Pondok  Cabe  serta sebagian kecil di wilayah Rempoa dan Kedaung.  Hasil perekaman  citra  satelit  landsat  8  tanggal  22  April 2020  suhu  maksimum  di  Kota  Tangerang  Selatan sebesar  34 0 C  dengan  luas  daerahnya  0.07  km 2 berada di daerah Rempoa.
Analisis distribusi LST di kota Tangerang Selatan pada  tahun  2004  (gambar  5)  secara  umum  berada pada  rentang  suhu  28-32 0 C  persentase  luas wilayahnya sebesar 55,65% atau 91,52 km 2 . Terdapat suhu diatas rentang 32 0 C dengan persentase 0,86% berada di wilayah Kademangan, Pondok Cabe, dan di beberapa  wilayah  kecil  lainnya  seperti  Kedaung,
Benda Baru, dan Rempoa.  Pada tahun 2020 rentang suhu  28-32 0 C      persentasenya  meningkat  menjadi 75,50% atau 124,33 km 2 . Di wilayah Lengkong Raya, Karanggan, Muncul, Ciater, Cirendeu, dan Perigi Baru yang rentang suhunya masih berkisar 24-28 0 C (tabel 4). Sangat sulit menentukan nilai LST yang paling baik dengan  kondisi  perekaman  yang  sama  diantara keduanya karena pengukurannya sangat dipengaruhi oleh  kondisi  fisis  atmosfer  pada  saat  itu.  Sehingga akan lebih relevan jika data hasil perekaman satelit dibandingkan  dengan  data  actual  pada  waktu  yang sama saat perekaman yakni pada tanggal 25 Maret 2004 dan 22 April 2020 (grafik 1). Hasil pengukuran suhu  tanah  di  Stasiun  Klimatologi  Pondok  Betung pada  pengukuran  di  pagi  dan  sore  hari  pada kedalaman  5cm  hingga  20cm  tahun  2020  suhunya
Gambar 2. (a) dan (b) Peta sebaran NDVI pada tahun 2004 dan 2020 di Kota Tangerang Selatan.
(Sumber : Pengolahan Data, 2021)
Gambar 3. (a) dan (b) Peta sebaran NDBI pada tahun 2004 dan 2020 di Kota Tangerang Selatan . (Sumber:
Pengolahan Data, 2021) a x b x a x b x
lebih  panas,  namun  pengukuran  di  siang  hari menunjukan tahun 2004 suhunya lebih panas
Data  hasil  pengamatan  BMKG  juga  mencatat bahwa  suhu  maksimum  pada  waktu  yang  sama tahun 2004 nilainya 35,2 0 C dan tahun 2020 sebesar 34,2 0 C.  Namun  secara  spasial  sebaran  LST  di  Kota Tangerang Selatan lebih panas dibandingkan dengan tahun 2004. Perubahan distribusi LST secara spasial ini  ternyata  meningkatan  jumlah  curah  hujan tahunannya. Berdasarkan data yang di dapatkan dari Stasiun  Klimatologi  Pondok  Betung  curah  hujan tahunan tahun 2004 sebesar 2245,8 mm sedangkan pada  tahun  2020  sebesar  2693,3  mm  atau  lebih tinggi 447,5 mm (grafik 2).
Berdasarkan  pengolahan  data  lebih  lanjut  dari LST  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut  untuk pembagian klasifikasi rentang UHI (gambar 6) terdiri dari  5  kelas  yaitu  Non  UHI,  UHI1,  UHI2,  dan  UHI3 dimana pada tahun 2004 rentang indeks UHI berkisar antara -9 – 8 dan pada tahun 2020 berkisar antara  - 4,0 – 5 didapatkan bahwa ambang batas UHI di Kota Tangerang Selatan pada tahun 2004 sebesar 29,09 0 C dan  tahun  2020  sebesar  29,41 0 C  terjadi  kenaikan ambang batas UHI sebesar 0,32 0 C. Pada tahun 2004 sebaran  indeks  UHI  masih  tersebar  secara  tidak beraturan  namun  pada  tahun  2020  mulai  tersebar dan  memenuhi  bagian  barat  hingga  tengah  Kota Tangerang Selatan.
Grafik 1 Validasi Data BMKG Pada Saat Perekaman Citra
Grafik 2 Validasi Data BMKG Pada Saat Perekaman Citra
189 Merujuk  pada  RTRW  kota  Tangerang  Selatan 2011 – 2031  bahwa  kecamatan  Pondok  Aren,
Ciputat,  Ciputat  Timur,  dan  Pamulang  merupakan kawasan untuk perumahan dengan kepadatan tinggi sedangkan  kecamatan  Setu  dan  Serpong  Utara
Gambar 6 . Peta Indeks Urban Heat Island pada tahun 2004 (a) dan 2020 (b) di Kota Tangerang Selatan. (Sumber: Pengolahan Data, 2021).
Gambar 7. Peta RTRW Kota Tangerang Selatan (Sumber: Pengolahan Data, 2021)
a x b
merupakan  daerah  industri  sehingga  pada  tahun 2020 wilayahnya banyak yang mengalami kenaikan suhu. Dinamika ini menunjukkan adanya alih fungsi lahan  menjadi  build-up  area  akibat  pertumbuhan jumlah  penduduk  penduduk  maupun  urban  sprawl (Sobrino, Jiménez-Muñoz, and Paolini 2004).

## PENUTUP

## Simpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  analisis  spasial  NDVI,  NDBI, Penggunaan  Lahan,  LST  dan  indeks  UHI  Kota Tangerang  Selatan  dapat  diketahui  bahwa  telah terjadi  kenaikan  indeks  urban  heat  island  sebesar 0,3 0 C  antara  tahun  2004  dan  2020.  Terjadi perubahan  pola  distribusi spasial  UHI  dimana  pada tahun  2004  polanya  tidak  merata  namun  sudah mulai terlihat untuk wilayah di Jurang mangu barat, Pondok Aren, Pondok Betung, Pondok Ranji, Rengas, Rempoa,  Cempaka  Putih,  Ciputat,  Kedaung, Pisangan,  Pondok  Cabe,  Pamulang,  Kademangan, Pondok Pucung sudah mulai mengalami pemasanan kemudian pada tahun 2020 distribusi kenaikan suhu mulai  menyebar  ke  wilayah  lainnya  seperti Pakualam,  Pondok  Jaya,  Jurang  Mangu  Timur, Pondok  Karya,  Pondok  Jagung,  Jelupang,  Serpong, Jombang,  Rawabuntu,  Sawah  baru,  Serua,  Serua Indah,  Rawamekarjaya,  Pamulang  Barat,  Pamulang Timur,  dan  Pondok  Benda.  Distribusi  spasial  indeks UHI  ini  sesuai  dengan  peta  RTRW  Kota  Tangerang Selatan  dimana  mengikuti  pola  kepadatan  Lahan Terbangun yang ada. Fenomena UHI yang terjadi di Kota  Tangerang  Selatan  ini  juga  merupakan  akibat pembangunan  yang  ada  di  DKI  Jakarta  sehingga untuk  daerah-daerah  yang  berbatasan  langsung dengan  DKI  Jakarta  seperti  Pondok  Karya,  Pondok Betung, dan Cirendeu wilayahnya semakin padat dan kepadatannya  akan  semakin  meluas  karena  akibat dari pertumbuhan kota Jakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
Dewantoro,  B.E.B.,  Natani,  P.A.  dan  Islamiah,  Z.  (2021),
"Analisis Surface Urban Heat Island
Menggunakan  Teknik  Penginderaan  Jauh Berbasis  Cloud  Computing  Pada  Google  Earth
Engine  Di  Kota  Samarinda", Seminar  Nasional Geomatika , hal. 75. http://doi.org/10.24895/sng.2020.0-0.1122.
Grawe, D., Thompson, H.L., Salmond, J.A., Cai, X.M. dan Schlünzen, K.H. (2013), "Modelling the impact of urbanisation on regional climate in the Greater London  Area", International  Journal  of Climatology ,  Vol.33,  No.10,  hal.  2388 – 2401. http://doi.org/10.1002/joc.3589.
Grimmond,  S.  (2007),  "Urbanization  and  Global Environmental  Change:  Local  Effects  of  Urban Warming", The  Geographical  Journal ,  Vol.173,
No.1, hal. 83 – 88. http://doi.org/10.1111/j.1475- 4959.2007.232_3.x.
Kikegawa,  Y.  dan  Genchi,  Y.  (2006), APPLIED  Impacts  of city-block-scale countermeasures against urban heat-island  phenomena  upon  a  building  Õ  s energy-consumption for air-conditioning , Vol.83,
hal.
649 – 668. http://doi.org/10.1016/j.apenergy.2005.06.001.
Mutanga, O. dan Kumar, L. (2019), "Google earth engine applications", Remote Sensing , Vol.11, No.5, hal.
1 – 5. http://doi.org/10.3390/rs11050591.
Sampurno,  R.  dan  Thoriq,  A.  (2016),  "KLASIFIKASI TUTUPAN  LAHAN  MENGGUNAKAN  CITRA LANDSAT 8 OPERATIONAL LAND IMAGER (OLI) DI KABUPATEN  SUMEDANG", Jurnal  Teknotan , Vol.10, hal. 61 – 70. http://doi.org/10.24198/jt.vol10n2.9.
Sentinel-a,  M.C.S.,  Kasus,  S.  dan  Demak,  K.  (2018), "Analisis  Ketersediaan  Ruang  Terbuka  Hijau Dengan Metode Normalized Difference
Vegetation  Index  Dan  Soil  Adjusted  Vegetation Index  Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2a (Studi  Kasus :  Kabupaten  Dema k)", Jurnal Geodesi Undip , Vol.7, No.1, hal. 202 – 211.
Sharma, R., Hooyberghs, H., Lauwaet, D. dan De Ridder, K. (2019), "Urban Heat Island and Future Climate Change —Implications for Delhi’s Heat", Journal of  Urban  Health ,  Vol.96,  No.2,  hal.  235 – 251. http://doi.org/10.1007/s11524-018-0322-y.
Stewart, I.D.  (2011),  "A  systematic  review  and  scientific critique  of  methodology  in  modern  urban  heat island  literature", International  Journal  of
Climatology ,  Vol.31,  No.2,  hal.  200 – 217.
http://doi.org/10.1002/joc.2141.
Utomo, A., Suprayogi, A. dan Sasmito, B. (2017), "Analisis Hubungan  Variasi  Land  Surface  Temperature Dengan  Kelas  Tutupan  Lahan  Menggunakan Data  Citra  Satelit  Landsat  (Studi  Kasus : Kabupaten  Pati)", Jurnal  Geodesi  Undip ,  Vol.6, No.2, hal. 71 – 80.
Wahyuni, E.S., Rachmat, S.H. dan Nurdinawati, D. (2020), "Population,  Migration  and  Climate  Change", Sodality: Jurnal Sosiologi Pedesaan , Vol.8, No.2,
hal.
84 – 96.
http://doi.org/10.22500/8202031915.
Wibowo, A. (2013), "Spatial - Temporal Analysis of Urban Heat  Island  in  Tangerang  City", Indonesian Journal  of  Geography ,  Vol.45,  No.2,  hal.  101 –
115. http://doi.org/10.22146/indo.j.geog,4867.
Wilonoyudho, S., Rijanta, R., Keban, Y.T. dan Setiawan, B.
(2017), "Urbanization and regional imbalances in Indonesia", Indonesian  Journal  of  Geography , Vol.49, No.2, hal. 125 – 132. http://doi.org/10.22146/ijg.13039.
Zhao,  H.  dan  Chen,  X.  (2005),  "Use  of  normalized difference  bareness  index  in  quickly  mapping bare  areas  from  TM/ETM+", International Geoscience  and  Remote  Sensing  Symposium (IGARSS) , Vol.3, hal. 1666 – 1668.
http://doi.org/10.1109/igarss.2005.1526319.
-------------------