## ANALISIS LST, NDVI MENGGUNAKAN SATELIT LANDSAT 8 SERTA TREND SUHU UDARA DI KABUPATEN MAJALENGKA
Tia Pramudiyasari * , Mangapul P. Tambunan, Rudy P. Tambunan, Masita D.M. Manessa Jurusan Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia *Penulis Korespondensi : tia.pramudiyasari@ui.ac.id
Abstrak. Perkembangan suatu wilayah dan pertumbuhan jumlah penduduk pastinya diiringi oleh proses pembangunan.  Perubahan  tata  guna  lahan  dari  wilayah  vegetasi  menjadi  wilayah  non-vegetasi  dapat mempengaruhi suhu permukaan pada suatu wilayah. Kabupaten Majalengka merupakan salah satu yang mengalami  perkembangan  dan  pertumbuhan  wilayah  yang  pesat.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengeksplorasi dan membandingkan pola perubahan spasial dan temporal dari kerapatan vegetasi, Land Surface Temperature (LST) dan Suhu udara rata-rata harian Kabupaten Majalengka pada tahun 2015 dan 2019. Data yang digunakan berupa citra satelit Landsat 8 Band 4, 5 dan 10 pada tanggal 9 September 2015 dan  22  Oktober  2019  serta  suhu  udara  observasi  sepanjang  tahun  2015  dan  tahun  2019  dari  Stasiun Meteorologi  Kertajati.  Hasil  dari  penelitian  ini,  didapati  bahwa  dalam  lima  tahun  tersebut,  kerapatan vegetasi kategori sangat rendah semakin meluas sebesar 13.262,27 ha. Secara spasial yang ditunjukkan oleh LST dan NDVI terlihat bahwa telah terjadi perubahan kerapatan vegetasi diiringi dengan bertambah luasnya LST >35 o C terutama di wilayah Kabupaten Majalengka bagian utara meliputi kecamatan Kartajati, Jatitujuh,  Ligung,  Sumberjaya,  Kadipaten,  Dawuan,  Jatiwangi,  Palasah,  Panyingkiran,  Majalengka  dan Sukahaji.
Kata Kunci: : LST; NDVI; landsat; suhu udara; UHI
Abstract. The development of a region and population growth must be accompanied by a development process.  Changes  in  land  use  from  vegetated  areas  to  non-vegetated  areas  can  affect  the  surface temperature in an area. Majalengka Regency is one that has experienced rapid regional development and growth. The purpose of this study was to explore and compare the pattern of spatial and temporal changes of vegetation density, Land Surface Temperature (LST) and the daily average air temperature of Majalengka Regency in 2015 and 2019. The data used are Landsat 8 Band 4, 5 satellite imagery. and 10 on September 9,  2015  and  October  22,  2019  and  the  observed  air  temperature  throughout  2015  and  2019  from  the Kertajati Meteorological Station. The results of this study, it was found that in those 5 years, the vegetation density of the very low category expanded by 13,262.27 ha. Spatially shown by LST and NDVI, it can be seen that there has been a change in vegetation density accompanied by an increase in LST >35 oC, especially in the northern part of Majalengka Regency covering the districts of Kartajati, Jati Tujuh, Ligung, Sumberjaya, Kadipaten, Dawuan, Jatiwangi, Palasah, Panyingkiran, Majalengka and Sukahaji.
Keywords: LST; NDVI; landsat; air temperature; UHI

## PENDAHULUAN
Melansir informasi Intergovernmental Panel on Climate  Change (IPCC),  bahwa  suhu  gabungan permukaan  laut  dan  daratan  rata-rata  global  yang dihitung dengan tren linier menunjukkan pemanasan 0,85  (0,65  hingga  1,06)  °C  selama  periode  1880 hingga  2012.  Suhu  global  telah  mengalami peningkatan  antara  rata-rata  periode  1850–1900 dan  periode  2003–2012  adalah  0,78  (0,72  hingga 0,85) °C. Dengan laju pemanasan selama 1998–2012 adalah 0,05 (–0,05 hingga 0,15) °C per dekade (IPCC, 2014).
Dampak  dari  pemanasan  global  tersebut  bisa menyebabkan  perubahan  iklim  dalam  waktu tertentu yang membuat perubahan atmosfer secara global.  Salah  satu  akibat  dari  perubahan  itu merupakan  meningkatnya  temperatur  atau  suhu udara. Akibat lain yang ditimbulkan dengan kenaikan temperatur  tersebut  antara  lain  perubahan  pola hujan serta salju yang jatuh ke permukaan, cuaca dan musim, dan naiknya permukaan air laut. Perihal ini dapat  terjadi  langsung  ataupun  tidak  langsung sebagai  akibat  dari  aktivitas  manusia  (Utomo  dkk., 2017).
Meningkatnya jumlah penduduk pastinya pula diiringi dengan proses pembangunan . Konversi tata guna  lahan  dari  wilayah  vegetasi  yang  kemudian menjadi wilayah non vegetasi, semacam pemukiman misalnya  dapat  mempengaruhi  suhu  permukaan pada  wilayah  tersebut.  Tidak  hanya  itu,  kondisi tersebut  baik  secara  langsung  ataupun  tidak langsung  dapat  juga  mempengaruhi  kejadian pemanasan global yang terjadi.
Kabupaten  Majalengka  pada  tahun  2019, mempunyai  jumlah  penduduk  1.205.034  jiwa dengan  luas  wilayah  1.204,24  km²  serta  rata-rata kepadatan  penduduk  1.000,66  jiwa/km².  Secara geografis  Kabupaten  Majalengka  terletak  di  bagian timur  Provinsi  Jawa  Barat.  Keadaan  topografi Kabupaten  Majalengka,  bagian  utara  daerah kabupaten  ini  merupakan  dataran  rendah  dan  di bagian selatan berbentuk pegunungan (Badan Pusat Statistik,  2020).  Saat  ini  Majalengka  mengalami pertumbuhan  serta  perkembangan  ekonomi  yang sangat  pesat.  Hadirnya  Lapangan  terbang Internasional Kertajati, hadirnya ruas jalur toll serta berdirinya  pabrik  pabrik  skala  besar  memberikan pengaruh yang signifikan untuk Majalengka baik itu terhadap  perkonomian  warga  ataupun  dampak terhadap lingkungan.
Penelitian  tentang  LST  ( Land  Surface Temperature )  dan  NDVI  ( Normalized  Difference Vegetation  Index )  menggunakan  citra  citra  satelit Landsat  dirasa  perlu  diperhatikan  dan  dilakukan karena  dapat  menunjang  proses  perencanaan, penggunaan serta pemanfaatan lahan. Pemanfaatan penginderaan  jauh  Landsat  memiliki  keunggulan dari sisi kontinuitas dan distribusi spasial data.
Oleh  sebab  itu  dilakukan  penelitian  secara kualitatif  yakni  keruangan  atau  spasial  dan  juga secara  kuantitatif  atau  perhitungan  statistik terhadap  LST,  NDVI  dan  juga  suhu  udara  rata-rata harian  Kabupaten  Majalengka.  Penelitian  ini bertujuan mengeksplorasi dan membandingkan pola perubahan  spasial  dan  temporal  dari  kerapatan vegetasi, Land Surface Temperature (LST) dan Suhu udara rata-rata harian Kabupaten Majalengka pada tahun 2015 dan 2019.

## METODOLOGI
Beberapa data yang digunakan dalam penelitian ini  diantaranya  menggunakan  data  citra  Landsat  8 OLI yang diunduh dari website USGS untuk tanggal 09  September  2015  dan  22  Oktober  2019,  Suhu udara  rata  –  rata  harian  dari  Stasiun  Meteorologi Kertajati Majalengka tahun 2015 dan 2019 dan Peta Administrasi Kabupaten Majalengka.
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan diantaranya adalah sebagai berikut :
a. Klasifikasi  NDVI  ( Normalized  Difference Vegetation  Index ).  Dalam  mengolah  NDVI digunakan  data  citra  Landsat  8  band  infrared dan  NIR  yakni  band  4  dan  5,  kemudian menggunakan rumus :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (Band 5  Band 4) (Band 5  Band 4) ……….... (1)
Tabel 1. Klasifikasi Nilai NDVI Kelas NDVI Keterangan 1 -1 s/d -0,03 Lahan tidak bervegetasi 2 -0,03 s/d 0,15 Kehijauan sangat rendah 3 0,15 s/d 0,25 Kehijauan rendah 4 0,26 s/d 0,35 Kehijauan sedang 5 0,36 s/d 1,00 Kehijauan tinggi
b. Klasifikasi Land  Surface  Temperature (LST), dalam proses pengolahan suhu permukaan ini data  yang  digunakan  adalah  data  citra  satelit Landsat  8,  band  yang  digunakan  adalah  band TIRS.  Untuk  Landsat  8  sendiri,  band  TIRS  nya terdapat pada band 10. Kemudian menggunakan rumus : 𝐿𝑆𝑇 = ( ( ) ) ………….. (2)
c. Menganalisis hubungan LST dengan perubahan tutupan  lahan  dan trend suhu  udara  di Kabupaten Majalengka tahun 2015 dan 2019.
Gambar 1. Alur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan
proses pengolahan,
didapatkan  distribusi  NDVI  dan  LST  Kabupaten majalengka  tahun  2015  dan  2019  yang  kemudian dapat dianalisis dan dibandingkan.
Berdasarkan  Gambar  2  dan  Tabel  2 perbandingan  kerapatan  vegetasi  Kabupaten Majalengka  tahun  2015  dan  2019,  dapat  dilihat bahwa dalam jangka waktu 5 tahun yakni dari tahun 2015  hingga  2019  wilayah  Kabupaten  Majalengka dengan  kategori  kerapatan  vegetasi  sangat  rendah semakin bertambah seluas kurang lebih 13.262,27 ha dan  kerapatan  vegetasi  rendahnya  mengalami penurunan  seluas  11.577,75  ha.  Sementara kerapatan sedang bertambah seluas 6.922,87 ha dan kerapatan tingginya berkurang seluas 8.607,73 ha.
Dari  Tabel  3  dan  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa sebagian  besar  kategori  kerapatan  vegetasi  sangat rendah  di  Kabupaten  Majalengka  terus  meluas hingga tahun 2019, terutama yang tampak signifikan yakni  di  wilayah  kecamatan  Kertajati,  Jatitujuh, Talaga, Dawuan dan Majalengka. Begitu pula dengan luasan  kerapatan  vegetasi  tinggi,  sebagian  besar wilayah  kecamatan  di  Kabupaten  Majalengka mengalami penurunan hingga tahun 2019, terutama yang tampak signifikan yakni di wilayah Kecamatan Argaura,  Cikijing,  Talaga,  Bantarujeg dan Lemahsugih.  Artinya  hampir  di  sebagian  besar wilayah Kabupaten Majalengka jika dilihat dari nilai
NDVI  tahun  2015  hingga  tahun  2019  mengalami penurunan luasan kerapatan vegetasi hijau.
Tabel 2. Perbandingan Kerapatan Vegetasi Kabupaten
Majalengka Tahun 2015 dan 2019 No. Kerapatan Vegetasi Luas (ha) Perubahan (ha) 2015 2019 1 Sangat Rendah 18.446,82  31.709,09  13.262,27 2 Rendah 53.347,81  41.770,06  -11.577.75 3 Sedang 34.762,73  41.685,60 6.922,87 4 Tinggi 24.977,50  16.369,78 -8.607,73
Tabel 3. NDVI di Kabupaten Majalengka Tahun 2015 Kecamatan Luas (ha) Kehijauan Sangat Rendah Kehijauan Rendah Kehijauan Sedang Kehijauan Tinggi Argapura 257,88 1.644,92 3.102,65 3.350,43
(a) (b)
Gambar 2. NDVI Kabupaten Majalengka (a) Tahun 2015 dan (b) Tahun 2019
Bantarujeg 133,60 3.668,71 4189.71 2619.55 Cikijing 260,25 2.310,21 2595.88 2540.65 Dawuan 2.472,39 3.179,45 705.16 84.99 Jatitujuh 3.504,11 3.702,85 841.88 74.65 Jatiwangi 1.289,44 3.293,60 1776.74 410.81 Kadipaten 1.205,27 1.195,71 373.30 28.48 Kartajati 5.096,53  12.504,25 1368.61 157.76 Lemahsugih 72,44 1.985,52 2875.62 3201.15 Ligung 1.798,73 3.641,00 714.07 15.95 Maja 110,96 2.422,93 3007.58 1474.56 Majalengka 520,79 3.809,81 3621.56 1200.11 Palasah 251,53 1.730,01 926.26 117.05 Panyingkiran 221,95 850,49 907.27 229.20 Rajagaluh 183,51 1.045,60 2365.12 4245.87 Sukahaji 128,51 1.849,32 2189.61 2565.95 Sumberjaya 768,33 2.148,02 400.67 11.73 Talaga 170,35 2.353,76 2785.95 2639.78

## Tabel 4. NDVI di Kabupaten Majalengka Tahun 2019
Kecamatan Luas (ha) Kehijauan Sangat Rendah Kehijauan Rendah Kehijauan Sedang Kehijauan Tinggi Argapura 864.44 1335.09 4313.17 1843.85 Bantarujeg 743.53 3626.85 4570.57 1670.71 Cikijing 851.62 2174.99 3247.52 1433.47 Dawuan 3339.45 2258.44 810.61 33.48 Jatitujuh 4581.08 2396.41 1090.45 55.56 Jatiwangi 1596.05 2821.05 1874.85 478.59 Kadipaten 1278.24 916.17 599.37 9.22 Kartajati 10589.78 7185.22 1338.82 13.11 Lemahsugih 389.54 1972.35 3463.22 2309.16 Ligung 2091.66 2914.00 1145.39 18.37 Maja 688.92 2369.23 3199.55 758.45 Majalengka 1203.67 3186.43 4232.43 529.93 Palasah 327.05 1448.48 1055.88 193.44 Panyingkiran 602.07 639.39 906.03 61.40 Rajagaluh 355.05 822.56 3058.40 3603.69 Sukahaji 329.91 1758.20 2956.96 1688.31 Sumberjaya 654.38 1924.74 732.17 17.14 Talaga 1219.04 2009.14 3075.20 1646.47 Tabel 5. LST Kab. Majalengka Tahun 2015 dan 2019 No.  Suhu ( o C) Luas Perubahan (ha) 2015 2019 1 <30 55539.52  27084.66 -28454.87 2 30 - 35 71412.99  48586.89 -22826.10 3 >35 4581.03  55861.09 51280.06
Berdasarkan  Gambar  3  serta  Tabel  5, perbandingan LST tahun 2015 dan 2019 Kabupaten Majalengka  didapati  bahwa  terjadi  perubahan luasan wilayah dengan suhu <30 o C yakni berkurang sebesar 28.454,87 ha, sementara terjadi penambahan  luasan  wilayah  >35 o C  sebesar 51.280,06  ha.  Jika  dilihat  secara  spasial,  terlihat bahwa  terjadi  peningkatan  LST  yang  signifikan terutama  di wilayah  Kabupaten  Majalengka bagian utara meliputi kecamatan Kartajati, Jatitujuh, Ligung, Sumberjaya, Kadipaten, Dawuan, Jatiwangi, Palasah, Panyingkiran, Majalengka dan Sukahaji.
(a)
(b) Gambar 3. LST Kabupaten Majalengka (a) Tahun 2015 dan (b) Tahun 2019
Dari Gambar 4, dapat dilihat bahwa suhu udara rata –  rata  sepanjang  tahun  2015  yang  didapatkan dari  Stasiun  Meteorologi  Kertajati  BMKG  dalam sepanjang  tahun  2015  mengalami trend positif dengan  persamaan  y  =  0.0081x  +  26.04, menunjukkan bahwa terjadi kenaikan suhu rata-rata sebesar  0,0081 o C  tiap  harinya.  Berdasarkan  data, jika  dilihat  berdasarkan  suhu  rata  –  rata  harian didapati  suhu  terendah  23,9 o C  dan  suhu  tertinggi 31,1 o C.
Dari Gambar 5, dapat dilihat bahwa suhu udara rata – rata sepanjang tahun 2019 mengalami trend positif  dengan  persamaan  y  =  0,0062x  +  26,881, menunjukkan bahwa terjadi kenaikan suhu rata-rata sebesar  0,0062 o C  tiap  harinya.  Berdasarkan  data suhu  udara  rata  –  rata  harian,  didapatkan  bahwa suhu  udara  terendah  adalah  24,9 o C  dan  suhu tertinggi 32,1 o C terjadi kenaikan suhu udara sebesar 1 o C jika dibandingkan dengan tahun 2015.
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa    LST  dan NDVI Kabupaten Majalengka di tahun 2015 memiliki koefisien  determinasi  sebesar  R2  =  0,477,  yang
artinya  bahwa  variabel  bebas  NDVI  mampu menjelaskan varians dari variable terikat LST sebesar 47,7%, dan memiliki korelasi yang kuat R= -0,69 yang artinya NDVI dan LST memiliki korelasi negatif yang kuat dimana semakin besar nilai NDVI maka nilai LST semakin  rendah.  Pada  Gambar  7,  dapat  dilihat bahwa    LST  dan  NDVI  Kabupaten  Majalengka  di tahun  2019  memiliki  koefisien  determinasi  sebesar R2 = 0,368, yang artinya bahwa variabel bebas NDVI mampu menjelaskan varians dari variable terikat LST sebesar 36,8%, dan memiliki korelasi yang kuat R= - 0,607  yang  artinya  NDVI  dan  LST  memiliki  korelasi negatif yang kuat dimana semakin besar nilai NDVI maka  nilai  LST  semakin  rendah.  Namun  jika  dilihat dengan  seksama  di  Gambar  6  dan  Gambar  7, terdapat  beberapa  titik  wilayah  yang  tidak  berlaku kondisi  tersebut,  yakni  walaupun  memiliki  NDVI rendah  namun  juga  memilki  LST  rendah,  dan  hal tersebut perlu dikaji lebih lanjut.
Gambar 4. Trend suhu udara rata- rata harian sepanjang Tahun 2015
Gambar 5. Trend suhu udara rata- rata harian sepanjang Tahun 2019
Gambar 6. Scatterplot NDVI vs LST Kabupaten Majalengka Tahun 2015
Gambar 7. Scatterplot LST vs NDVI Kabupaten Majalengka Tahun 2019
Dari  Gambar  6  dan  Gambar  7  dapat  dilihat bahwa  semakin  besar  nilai  NDVI  maka  LST  akan cenderung  menurun.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kerapatan  vegetasi  di  suatu  wilayah  dapat berpengaruh dalam mengontrol tingkat suhu udara permukaan di wilayah tersebut terutama di wilayah – wilayah perkotaan, untuk meminimalkan efek dari urban heat island .

## PENUTUP

## Simpulan dan Saran
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  dapat disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Telah  terjadi  perubahan  kerapatan  vegetasi diiringi  dengan  bertambah  luasnya  wilayah dengan  LST  >35 o C  dari  tahun  2015  hingga 2019  terutama  di  wilayah  Kabupaten Majalengka bagian utara, meliputi kecamatan Kartajati,  Jatitujuh,  Ligung,  Sumberjaya, Kadipaten,  Dawuan,  Jatiwangi,  Palasah, Panyingkiran, Majalengka dan Sukahaji.
2. Korelasi  antara  LST  dan  NDVI  Kabupaten Majalengka di tahun 2015 dan 2019 memiliki korelasi negatif yang kuat, yang menunjukkan semakan rendah nilai NDVI maka nilai LST akan semakin  tinggi.  Suhu  udara  rata-rata  harian sepanjang  tahun  2015  dan  2019  juga menunjukkan trend yang  positif  yakni kecenderungan  meningkat  sepanjang  tahun tersebut.
Kedepannya  perlu  dilakukan  penelitian  lebih lanjut  untuk  mengkaji  hubungannya  terhadap  UHI ( Urban Heat Island ) dan perubahan iklim.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih kepada seluruh civitas akademika Jurusan Geografi, FMIPA, Universitas Indonesia yang telah mendukung sehingga penelitian ini bisa terselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali,  M.,  Hadi,  S.  dan  Sulistyantara,  B.  (2016),  "Study  on Land  Cover  Change  of  Ciliwung  Downstream Watershed with Spatial Dynamic Approach", Procedia
- Social and Behavioral Sciences , Vol.227, hal. 52–59. http://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.06.042.
Anputhas, M., Janmaat, J. (John) A., Nichol, C.F. dan Wei,
X.  (Adam)  (2016),  "Modelling  Spatial  Association  in Pattern Based Land Use Simulation Models", Journal of  Environmental  Management ,  Vol.181,  hal.  465– 476. http://doi.org/10.1016/j.jenvman.2016.06.034.
Badan  Pusat  Statistik  (2020), Kabupaten  Majalengka dalam Angka . Diambil dari https://majalengkakab.bps.go.id/publication/2020/0 4/27/614dbdc2d9a288e2f221f5ba/kabupaten- majalengka-dalam-angka-2020.html.
Guha,  S.,  Govil,  H.  dan  Besoya,  M.  (2020),  "An Investigation on Seasonal Variability between LST and NDWI  in  An  Urban  Environment  Using  Landsat Satellite Data", Geomatics, Natural Hazards and Risk , Vol.11, No.1, hal. 1319–1345.
http://doi.org/10.1080/19475705.2020.1789762.
IPCC  (2014), Climate  Change  2014:  Synthesis  Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)] , Geneva, Switzerland. Diambil dari https://www.ipcc.ch/report/ar5/syr/.
Nadira,  C.,  Saraswati,  R.  dan  Wibowo,  A.  (2020), "Pengaruh  Perubahan  Tutupan  Lahan  Terhadap Fenomena Urban Heat Island di Kecamatan Cikarang Utara,  Kabupaten  Bekasi  Tahun  2007  –  2018 Menggunakan Citra Landsat 5 dan 8", dalam Seminar Nasional  Penginderaan  Jauh  ke-6  Tahun  2019 , Departemen Geografi, Universitas Indonesia, Depok.
Nurhuda,  A.,  Nurul  Huda,  D.  dan  Adhisurya,  S.  (2019),
Penginderaan  Jauh  Untuk  Analisis  Spasial  Temporal Suhu Permukaan Daratan di Kota Manado Tahun 2015 dan 2018 .
Riyadi,  F.  dan  Rahayu,  S.  (2019),  "Hubungan  Kerapatan Vegetasi  dan  Bangunan  terhadap  UHI  (Urban  Heat Island) di Kota Magelang", Ruang , Vol.5, No.2, hal. 83– 93. http://doi.org/10.14710/ruang.5.2.83-93.
Sobirin, S. dan Fatimah, R.N. (2015), "Urban Heat Island Kota Surabaya", Geo Edukasi , Vol.4, No.2. Diambil dari http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/GeoEduka si/article/view/529.
Utomo,  A.W.,  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.
-------------------