## PEMANFAATAN CITRA PENGINDERAN JAUH MULTI-TEMPORAL UNTUK DETEKSI URBAN HEAT ISLAND (UHI) TERHADAP PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DI KABUPATEN BULELENG
(The Application of Multi-Temporal Remote Sensing Images to Detect Urban Heat Island (UHI) for Land use Changes in Buleleng District)
A Sediyo Adi Nugraha dan Dewa Made Atmaja Program Studi Pendidikan Geografi, Jurusan Geografi, Fakultas Hukum dan Ilmu Sosial, Universitas Pendidikan Ganesha Jalan Udayana No.11 Singaraja, Bali, Indonesia. E-mail: adi.nugraha@undiksha.ac.id
Diterima: 3 Februari 2020; Direvisi: 19 Maret 2020; Disetujui untuk Dipublikasikan: 6 Oktober 2020

## ABSTRAK
Fenomena Urban  Heat  Island (UHI)  sering  dipengaruhi  oleh  kepadatan  penduduk  dan  perubahan penggunaan  lahan.  Perubahan  tesebut  memiliki  hubungan  dengan  peningkatan  suhu  permukaan  ( Land Surface  Temperature /LST)  sebagai  awal  terjadinya  UHI.  Deteksi  perubahan  penggunaan  lahan  dan  suhu permukaan  dilakukan  dari  tahun  2000,  2010,  dan  2018  pada  daerah  Kabupaten  Buleleng  dan  berfokus  di Kecamatan Buleleng karena memiliki perubahan lahan terbangun lebih cepat dibandingkan kecamatan lain. Tujuannya untuk mengetahui bagaimana fenomena UHI itu terjadi akibat dari perubahan penggunaan lahan. Selain itu, seberapa besar peningkatan suhu permukaan selama 18 tahun khususnya di Kecamatan Buleleng dengan  mengetahui  kondisi  sebaran  dan  intensitas  UHI.  Metode  yang  digunakan  dalam  deteksi  UHI menggunakan citra penginderaan jauh multi-temporal yaitu citra Landsat 7 ETM+ dan citra Landsat 8 OLI/TIRS ( The Operational Land Imager and the Thermal Infrared Scanner ) sebagai data primer. Pengolahan data akan berfokus pada ekstraksi suhu permukaan dengan metode Split-Windows Algorithm Sobrino (SWA-S) untuk Landsat 8 dan metode Brightness Temperature Emissivity Correction untuk Landsat 7, kemudian Maximum Likelihood sebagai  metode  deteksi  perubahan  penggunaan  lahan.  Hasil  pengolahan  menunjukkan  bahwa perubahan penggunaan lahan memberikan dampak terhadap fenomena UHI. Perubahan penggunaan lahan dari tahun 2000 hingga 2018 terdapat peningkatan lahan terbangun di Kecamatan Buleleng dan peningkatan suhu  permukan  sebesar  2°-7°C  dari  lahan  terbangun.  Fenomena  UHI  untuk  distribusi  dan  instensitas  UHI terjadi  di  daerah  pusat  perkotaan  dan  kenaikan  intensitas  UHI  sebesar  1.75°C.  Kesimpulannya  bahwa perubahan  lahan  terbangun  memberikan  dampak  kenaikan  suhu  permukaan  dan  menyebabkan  fenomena UHI.
Kata kunci : UHI, Citra Landsat, Suhu Permukaan, Distribusi UHI, Intensitas UHI

## ABSTRACT
The Urban Heat Island (UHI) phenomenon is often affected by population density and land use changes. These  changes  have  a  bearing  on  increasing  Land  Surface  Temperature  (LST)  as  the  beginning  of  UHI. Detection of changes in land use and LST occured in the year 2000, 2010, and 2018 in Buleleng district and is focusedon Buleleng growth because it has a change of land to build faster than other sub-districts. The aim is  to  find  out  how  the  UHI  phenomenon  occured  as  a  result  of  changes  in  land  use.  Moreover,  how  much increased LST over 18 years especially in Buleleng sub-district by knowing the extent of the distribution and intesity of UHI. The methods used in UHI detection use multi-temporal imaging images of Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI/TIRS (The Operational Land Imager and the Thermal Infrared Scanner) as primary data. Data  processing  focuses  on  LST  extraction  by  Split-Windows  Algorithm  Sobrino  (SWA-S)  for  Landsat  8 OLI/TIRS and Brightness Temperature method corection for Landsat 7 ETM+, then maximum likelihood as a land-use  classification  method.Processing  results  show  that  changes  in  land  use  are  affecting  the  UHI phenomenon.  Land  use  changes  from  2000  to  have  increased  land  growth  in  Buleleng  sub-district  and increased LST by 2-7°C from arable land.The UHI phenomenon for distribution and intensity of UHI occured in urban central areas and increased UHI intensity by 1,75°C. It was concluded that the change in land use affected the raising LST and caused the UHI phenomenon.
Keyword: UHI, Landsat Image, LST, Distribution UHI, Intensity UHI

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penduduk  yang  meningkat akibat adanya kegiatan seperti pendidikan,
pekerjaan, maupun perdagangan memberi dampak negatif  terhadap  perubahan  penggunaan  lahan. Seiring  dengan  pertumbuhan  penduduk  maka  alih fungsi  lahan  akan  meningkat  dan  menyebabkan
perubahan  lahan  pertanian  menjadi  non-pertanian (Iyengar, 2003; Bakker et al., 2014). Perubahan alih fungsi  lahan  tersebut  mampu  menyebabkan perubahan  kondisi  lingkungan  di  area  tersebut seperti  suhu  permukaan.  Peningkatan  suhu permukaan  pada  area  perkotaan  yang  didominasi oleh permukiman mampu menciptakan kondisi iklim mikro  di  area  tersebut  (Baik  et  al.,  2007).  Suhu perkotaan yang meningkat memberikan perbedaan suhu  terhadap  area  di  sekitarnya,  kejadian perbedaan suhu itu disebut Urban Heat Island (UHI) (Magee et al.,  1999; Pinho and Orgaz, 2000; Oke, 2002).  Fenomena  UHI  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor  diantaranya;  perubahan  penggunaan  lahan, vegetasi  yang  minim  di  area  perkotaan,  dan peningkatan suhu permukaan. Penyebab lain dapat dikarenakan peningkatan jumlah kendaraan bermotor,  terjadinya  peningkatan  pertumbuhan penduduk akibat urbanisasi akan memicu kebutuhan  perumahan  yang  meningkat  (Fawzi  & Naharil M, 2013). Terdapat perbedaan suhu antara daerah  urban  dengan  sekitarnya  berkisar  pada antara  5-10°C  pada  siang  hari  dan  10-15°C  pada malam  hari  kondisi  itu  dipengaruhi  dari  kondisi musim yang terjadi (Voogt & Oke, 2003).
Fenomena UHI yang terjadi pada daerah urban dapat dibedakan dari tipe UHI yaitu Surface Urban Heat  Island dan Atmospheric  Urban  Heat  Island dengan karakteristik berbeda baik untuk pengukuran  metode,  dampak,  maupun  cara identifikasi  (Roth  et  al.,  1989).  Kemampuan  untuk melakukan  identifikasi  apakah  suatu  daerah  telah terjadi UHI dapat menggunakan bantuan teknologi penginderaan  jauh.  Salah  satu  metode  dalam penginderaan  jauh  mampu  mengidentifikasi  UHI dengan tipe surface urban heat island . Kemampuan itu dapat dideteksi dengan bantuan citra penginderaan  jauh  yang  memiliki  sensor  thermal pada  saluran  tertentu  seperti;  Landsat  ( Land Satellite ), ASTER ( Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer ), dan MODIS
( Moderate  Imaging  Spectroradiometer )  (Delarizka dkk, 2016; Fawzi, 2017). Perkembangan penggunaan  data  penginderaan  jauh  dalam identifikasi fenomena iklim dilakukan untuk analisis awan  kemudian  berkembang  hingga  mampu melakukan  identifikasi  suhu  permukaan  yang berkaitan dengan perubahan fenomena alam serta analisis indeks vegetasi (Adiningsih, 2014).
Pendekatan  dalam  identifikasi  UHI  melalui citra  Landsat  akan  dilakukan  secara  temporal  di Kabupaten Buleleng dan berfokus pada Kecamatan
Buleleng  dari  tahun  2000  hingga  2018,  supaya dapat  diketahui  peningkatan  kenaikan  suhu permukaan  dan  perkembangan  pola  wilayah  dan juga  perubahan  penggunaan  lahan  (Tursilowati  et al., 2015) yang terjadi selama kurun waktu tersebut. Ekstraksi  suhu  permukaan  dilakukan  pada  setiap tahun  dengan  kondisi  pemilihan  citra  bersih  dari awan ataupun kenampakan awan kurang dari 30%. Ekstraksi  informasi  menggunakan  metode  LST ( Land  Surface  Temperature ).  Pengembangan ekstraksi suhu permukaan (LST) telah dikembangkan untuk berbagai jenis citra penginderaan jauh dan masih belum terlalu banyak melihat kondisi secara temporal terhadap fenomena UHI.  (Li  and  Becker,  1993;  Wan  et  al.,  2004; Rozenstein et al., 2014; Nugraha, 2019) Pemanfaatan  penginderaan  jauh  sebagai  media dalam identifikasi UHI menjadi dasar perencanaan wilayah ataupun peningkatan RTH (Ruang Terbuka Hijau).  Selain  itu  kondisi  temporal  menunjukkan pola  wilayah  yang  berkembang  ataupun  melihat beberapa penggunaan lahan yang berperan paling besar dalam terjadinya UHI.
Perkembangan  wilayah  yang  telah  terjadi  di Kabupaten  Buleleng,  khususnya  daerah  yang sedang  berkembang,  seperti  Singaraja  sebagai daerah  pendidikan  maupun  Gilimanuk  sebagai daerah  pelabuhan  yang  menghubungkan  provinsi Bali  dengan  provinsi  Jawa  Timur.  Singaraja merupakan  daerah  yang  sedang  berkembang, dengan  adanya  faktor  pendidikan  sebagai  daya tarik  masyarakat  untuk  datang  dan  menetap sementara, baik sebagai pekerja maupun berdagang. Kondisi yang terus meningkat tersebut membuat  Singaraja  memiliki  perkembangan  yang lebih pesat dibandingkan daerah lain di kabupaten Buleleng.  Hal  ini  terlihat  pada  jumlah  penduduk yang selalu meningkat setiap tahun ( Tabel 1 ). Sisi yang  lain  Kabupaten  Buleleng  memiliki  kondisi topografi  yang  lengkap  karena  jarak  antara  pantai dan  pegunungan  sangat  dekat,  hal  itu  mungkin dapat  menjadi  salah  satu  faktor  pemicu  awal fenomena  UHI  yang  terjadi  dan  dikuti  banyaknya perubahan  penggunaan  lahan.  Oleh  karena  itu, penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemantauan  perkembangan  wilayah  berbasis  UHI secara  temporal  dan  memperlihatkan  tingkat kenaikan suhu permukaan di kawasan permukiman dan perubahan penggunaan lahan melalui teknologi penginderaan  jauh  supaya  tingkat  kenyamanan  di Singaraja masih terjaga.
Tabel 1. Jumlah Penduduk Kabupaten Buleleng. Tahun (Ribu Jiwa) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Jumlah Penduduk 634,30 638,30 642,30 646,20 650,10 653,60
Sumber: BPS Kab. Buleleng, 2016

## METODE

## Ekstraksi Land Surface Temperature

## Landsat 7 ETM+
Citra  Penginderaan  jauh  untuk  Landsat  7
ETM+ menggunakan band 6.2 ( Thermal infrared )/( high  gain )  (10,31-12,36  µm)  karena memiliki  respresentatif  hasil  suhu  permukaan  di lapangan (Coll, et al., 2010; Nugroho, 2011). Proses pengolahan yang perlu dilakukan sebelum menentukan suhu permukaan ialah proses koreksi radiometrik ( Robert, 2007)  mulai dari radiance dan atmospheric. Metode yang digunakan untuk proses at-surface  radiance mengacu  pada  Chander  et  al.
(2009) dan USGS ( 2010) seperti ditunjukkan pada Persamaan 1 di bawah ini.
𝐿 𝜆 = G 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 𝑥 𝑄 𝑐𝑎𝑙 + 𝐵 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 ............................ (1)
di mana:
𝐿 𝜆
=   nilai spectral radiance citra [W/(m 2. sr.µm)]
𝑄 𝑐𝑎𝑙 =   nilai piksel citra [DN] G 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 =   nilai spesifik gain faktor [(W/(m 2. sr.µm))/DN] 𝐵 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 =   nilai spesifik bias factor [W/(m 2 .sr.µm)]
Nilai untuk G 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 dan 𝐵 𝑟𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 menggunakan nilai yang telah ditentukan dari  penelitian Chander et  al.  (2009).  Dilanjutkan  pengolahan  kondisi atmosfer  menggunakan  perhitungan Atmospheric Correction Parameters Calculator yang dikembangkan  oleh  NASA  ( National  Aeronautics and  Space  Asministration )  secara  gratis  pada website  http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/.    Input  yang digunakan sebagai parameter ialah tanggal, bulan, waktu perekaman citra Landsat 7 ETM+ selanjutnya nilai  tersebut  menghasilkan  profil  atmosfer  saat perekaman  dengan  asumsi  kondisi  atmosfer  saat itu dapat di meminimalisir sehingga hasil perhitungan menghasilkan nilai downwelling, upwelling, dan Transmitte . Ketiga nilai itu kemudian digunakan pada Persamaan 2 yang dikembangkan oleh  Coll  et  al.  (2010)  seperti  yang  ditunjukkan  di bawah ini:
𝐿 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟.𝜆 = 𝐿𝜆−𝐿↑𝑎𝑡𝑚 Ɛ 𝜏 − 1− Ɛ Ɛ 𝐿 ↓ 𝑎𝑡𝑚 ..................... (2)
Dimana:
𝐿 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 =   nilai spectral radiance citra
[W/(m 2 .sr.µm)]
Ɛ =   emisivitas permukaan
𝐿 ↑ 𝑎𝑡𝑚 =   nilai upwelling radiansi atmosfer [W/(m 2 .sr.µm)]
𝐿 ↓ 𝑎𝑡𝑚 =   nilai downwelling radiansi atmosfer [W/(m 2 .sr.µm)]
𝜏 =   nilai tranmistansi atmosfer
Pengolahan  suhu  permukaan  pada  band  6.2. menggunakan Persamaan  3 dengan  input  nilai adalah hasil koreksi atmosfer yang dilakukan pada Persamaan  2 .  Algoritma  yang  digunakan  untuk
perolehan  suhu  permukaan  pada Persamaan  3 merupakan  metode  yang  ada  pada  USGS  (2010) dan  merupakan  nilai  dari  suhu  kecerahan ( Brightness  Temperature )  bukan  merupakan  nilai dari suhu permukaan dari objek itu sendiri.
𝑇 𝑟𝑎𝑑 = 𝐾2 ln( 𝐾1
𝐿𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟.𝜆 +1) ........................................... (3)
di mana:
𝑇 𝑟𝑎𝑑
= suhu radian dalam satuan Kelvin (K).
𝐿 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 = nilai spectral radian terkoreksi atmosfer.
𝐾 1
= konstanta kalibrasi radian spektral band 6 [W/(m 2 .sr.µm)]. 𝐾 2
= konstanta kalibrasi suhu absolut (K) band 6 [W/(m 2 .sr.µm)].
Perolehan suhu permukaan objek berasal dari hasil Brightness Temperature dengan menggunakan  metode  yang  dikembangkan  oleh Artis and Carnahan (1982) dengan
mempertimbangkan  kondisi  emisivitas  permukaan pada objek vegetasi dan non-vegetasi. Persamaan 4 merupakan  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh suhu permukaan khusunya untuk citra Landsat 7 ETM+.
𝑇 𝑠 = 𝑇𝐵 1+( 𝜆 𝑇𝐵 𝛼0 ) ln Ɛ ................................................. (4)
di mana:
𝑇 𝑠
=   suhu permukaan terkoreksi (K).
𝑇 𝐵 =   suhu kecerahan (K)
λ =   panjang gelombang untuk deteksi
radiasi ( λ = 11.5 µm) 𝛼 0 = ℎ 𝑐 𝜎 −1 (1.438 x 10 -2 m K) Ɛ =   emisivitas permukaan
Perolehan data untuk 𝛼 0 merupakan kombinasi dari nilai ℎ (konstanta Planck’s ) = 6.626x10 -34 J s; nilai 𝑐 ( light  velocity )  =  2.998x10 8 ms -1 ;  dan  nilai 𝜎 −1 (konstanta Stefan Boltzman’s ) = 1.381x10 -23 J K -1 .

## Landsat 8 OLI/TIRS
Perolehan data untuk citra Landsat 8 OLI/TIRS ( The  Operational  Land  Imager  and  the  Thermal Infrared  Scanner )  memiliki  kemiripan  dengan proses  yang  telah  dilakukan  oleh  citra  Landsat  7 ETM+.  Perbedaannya  ialah  pada  Landsat  8 OLI/TIRS band yang digunakan ialah band 10 dan band  11  untuk  memperoleh  hasil  akhir  suhu permukaan.  Metode  yang  digunakan  mulai  dari Persamaan  1,  Persamaan  2, dan Persamaan  3 wajib  dilakukan  kemudian  untuk  melakukan perhitungan  suhu  permukaan  objek  menggunakan Persamaan  5 yang  merupakan  pengembangan dari penelitian Sobrino et al. (2003). Ekstraksi suhu permukaan itu memiliki perbedaan dengan ekstraksi yang dikembangkan oleh Qin et al. (2001) seperti pada penelitian Nugraha (2019).
LST = 𝑇𝐵 10 + 𝐶 1 (𝑇𝐵 10 − 𝑇𝐵 11 ) + 𝐶 2 (𝑇𝐵 10 − 𝑇𝐵 11 ) 2 + 𝐶 0 + (𝐶 3 + 𝐶 4 𝑊)(1 − 𝑚) + (𝐶 5 + 𝐶 6 𝑊)∆𝑚 ......................................................................... (5)
di mana:
𝑇𝐵 10 𝑑𝑎𝑛 𝑇𝐵 11 =   suhu permukaan ( Brightness
Temperature )  band  10  dan  band 11 (K)
𝐶 0 −   𝐶 6
=   koefisien nilai Split-windows
berdasarkan Tabel 2 . ∆m =   perbedaan nilai Land Surface Emissivity (LSE) 𝑚 =   nilai rata-rata LSE 𝑤 =   nilai uap air atmosfer
Tabel 2.
Nilai koefisien Split-Windows . Konstanta Nilai C 0 -0.268 C 1 1.378 C 2 0.183 C 3 54.300 C 4 -2.238 C 5 -129.200 C 6 16.400
Sumber:    Sobrino  et  al.,  1996; 2003;  Zhao  et  al.,  2009; Skokovic et al., 2014
Hasil  peroleh  suhu  permukaan  untuk  Landsat 7  ETM+  dan  Landsat  8  OLI/TIRS  memiliki  satuan derajat Kelvin (K) dan perlu dirubah menjadi satuan derajat Celcius (C). Hal itu dilakukan supaya dalam pengolahan  UHI  nilai  derajat  Celcius  lebih representatif  sebagai  input  untuk  menghasilkan peta UHI.

## Perubahan Penggunaan Lahan
Metode  untuk  ekstraksi  informasi  perubahan penggunaan lahan pada citra Landsat 7 ETM+ dan Landsat  8  OLI/TIRS  menggunakan  metode Klasifikasi Multispektral yaitu Maximum Likelihood . Klasifikasi tersebut merupakan klasifikasi terbimbing  dimana  kelas  untuk  penggunaan  lahan ditentukan  oleh  peneliti.  Kelas  Penggunaan  lahan yang  digunakan  ialah  lahan  terbangun  dan  non- terbangun.  Lahan  terbangun  merupakan  lahan yang  terdapat  bangunan  secara  fisik  seperti permukiman  tempat  tinggal  maupun  area  industry dan  perkantoran.  Sedangkan  area  non-terbangun merupakan lahan yang tidak memiliki bangunan.
Pengujian  kelas  penggunaan  lahan  dilakukan dengan table matrik kesalahan yang dikembangkan oleh Congalton (1991). Teknik pengambilan sampel menggunakan pertimbangan tingkat akurasi dengan  formula  yang  dikembangkan  oleh  Jensen JR (2005)  sehingga jumlah sampel yang digunakan ialah  50  sampel.  Selain  itu Maximum  Likelihood memiliki  presentasi  hasil  yang  lebih  tinggi  >80% dibandingkan metode klasifikasi multispektral yang lain  khususnya  pada  daerah  heterogen  seperti  di Kabupaten  Buleleng  (Ahmad  & Quegan,  2013;  Al- Ahmadi  &  Hames,  2009;  Septiani  et  al.,  2019). Perubahan penggunaan lahan berfokus pada lahan permukiman sebagai identifikasi untuk kenampakan UHI di wilayah Kabupaten Buleleng.

## Urban Heat Island
Pengukuran  UHI  dengan  menggunakan  citra penginderaan  jauh  merupakan  kenampakan  UHI yang  berada  di  daerah  permukaan  bukan kenampakan  mengenai  kondisi  atmosfer  (U.S. Environmental  Protection  Agency,  2008).  Fawzi (2017) menjelaskan pula bahwa untuk mempresentasikan  metode  UHI  dengan  citra penginderaan jauh diperlukan penurunan informasi dari  UHI  supaya  suhu  permukaan  yang  diperoleh mampu  mempresentasikan  kondisi  UHI  di  daerah perkotaan.
Penelitian  ini  berfokus  pada  UHI  permukaan sehingga  diperlukan  metode  yang  tepat  untuk mempresentasikan  hasil  suhu  permukaan  menjadi peta  UHI.  Ma  et  al.  (2010)  menyampaikan mengenai  metode  yang  mampu  membedakan fenomena  UHI  yang  ada  di  perkotaan  dengan  di pinggiran dengan Persamaan 6 dan Persamaan 7 di bawah ini:
𝑇 > 𝜇 +  0.5𝛼 ..................................................... (6)
0 < 𝑇 ≤ 𝜇 + 0.5𝛼 .............................................. (7) di mana:
μ =   nilai rata-rata suhu permukaan (K) 𝛼 =   standar deviasi suhu permukaan (K) Perhitungan yang digunakan untuk memperoleh fenomena UHI belum mampu mempresentasikan kondisi suhu permukaan sehingga  dilakukan  pengembangan  metode  yang dilakukan  oleh  Rajasekar  &  Weng  (2009)  yang mengadopsi  dari  metode  yang  terlebih  dahulu dilakukan  oleh  Ma  et  al.  (2010).  Peta  UHI  dapat direpresentasikan dengan menggunakan Persamaan  8 sehingga  suhu  permukaan  mampu membedakan fenomena UHI lebih representatif.
𝑈𝐻𝐼 =   𝑇 𝑚𝑒𝑎𝑛 − (𝜇 + 0.5𝛼) ................................ (8)
di mana:
T 𝑚𝑒𝑎𝑛 = Suhu permukaan (K)
μ = nilai rata-rata suhu permukaan (K)
𝛼 = standar deviasi suhu permukaan (K)
Intesitas  UHI  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode yang dikembangkan oleh  Xu et al. (2013) menggunakan Persamaan  9 untuk  mengetahui efek yang ditimbulkan oleh UHI melalui suhu relatif yang  dihasilkan  oleh  citra  penginderaan  jauh.  Alur penelitian dapat dilihat pada diagram alir ( Gambar  1 )  untuk  memperjelas  langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam penelitian ini.
𝑇 𝑟 = 𝑇𝑠− 𝑇̅𝑠 𝑇̅𝑠 𝑇 𝑟 = 𝑇𝑠− 𝑇̅𝑠 𝑇̅𝑠 ......................................... (9)
di mana:
T 𝑟 =   nilai relatif suhu permukaan (C)
𝑇 𝑠 =   suhu permukaan (C)
𝑇̅ 𝑠 =   nilai rata-rata suhu permukaan (C)
Tabel 3. Klasifikasi Intensitas UHI Relatif LST Intensitas UHI <0 Daerah sekitar Perkotaan
≥0
UHI
Sumber: Xu et al., 2013; Tsou et al., 2017
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Land Surface Temperature
Metode  pengolahan  suhu  permukaan  yang dilakukan  untuk  Landsat  7  ETM+  dan  Landsat  8 OLI/TIRS  memiliki  perbedaan  terhadap  algoritma yang  digunakan  (Nugraha  et  al.,  2019).  Seperti pada Landsat 8 OLI/TIRS menggunakan dua band dalam pengolahan dan berbeda dengan Landsat 7 ETM+  yang  hanya  menggunakan single band sebagai input untuk  suhu  permukaan  (Nugraha  et al.,  2019).  Hasil  suhu  permukaan  pada  Landsat  7 ETM+  dengan  metode  yang  dikembangkan  oleh Artis & Carnahan, (1982) menunjukkan peningkatan pada tahun 2000 ke 2010 ( Tabel 4 ). Pada Landsat 8 OLI/TIRS suhu permukaan yang dihasilkan terus meningkat dibandingkan pada hasil citra Landsat 7 ETM+ sebelumnya.
Tabel 4. Nilai Suhu Permukaan Citra Landsat 7 ETM+ dan Citra Landsat 8 OLI/TIRS. Tahun Bulan Nilai (C) Min Max Mean L7-2000 Juli 23 63 42 L7-2010 Maret 29 66 47 L8-2018 Oktober 29 76 51 Sumber: Pengolahan Data, 2019.
Perolehan hasil suhu permukaan untuk kedua citra Landsat dengan menggunakan Persamaan 4 dan Persamaan  5 memiliki  input  serupa  yang berasal  dari  penerapan  indeks  vegetasi  sebagai nilai  emisivitas.  Indeks  vegetasi  yang  digunakan ialah  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index)  (Huete  et  al.,  2002)  untuk  membedakan kondisi  vegetasi  dan  non-vegetasi.  Nilai  untuk kenampakan  vegetasi  yang  digunakan  ialah  nilai maksimum  yang  dihasilkan  yaitu  0.97  dan  nilai untuk  kenampakan  non-vegetasi  mengambil  nilai 0.0 (asumsi bahwa kenampakan dibawah itu bukan kenampakan vegetasi/tanah) (Sobrino et al., 2001; Li  et  al.,  2004;  Tursilowati  et  al.,  2015)  Nilai emisivitas  yang  dihasilkan  memiliki  range  0.97 – 0.98  untuk  Landsat  7  ETM+  dan  Landsat  8 OLI/TIRS.  Validasi  dalam  pengukuran  suhu permukaan  untuk  UHI  dilakukan  dengan  survey lapangan  dengan  kondisi  dilakukan  ketika  citra penginderaan jauh melakukan perekaman di lokasi tersebut  (Kuenzer  et  al.,  2015).  Pengukuran  suhu permukaan  memiliki  batas  waktu  toleransi  untuk dilakuka pengukuran suhu permukaan sebesar 3-4 jam setelah  satelit melewati  lokasi  (Sabins,  2007). Hasil  pengukuran  suhu  permukaan  menggunakan citra Landsat 8 OLI/TIRS karena untuk citra Landsat 7 ETM+ tidak memungkinkan dilakukan pengukuran dilapangan. Nilai  suhu  permukaan  yang  ditunjukkan  pada
Tabel 4 merupakan nilai untuk wilayah Kabupaten Buleleng  ( Gambar  2 ).  Peningkatan  suhu  rerata yang  dihasilkan  dalam  penelitian  sebesar  ±5°C berbeda  dengan  penelitian  Srivanit  et  al.  (2012) dimana peningkatan suhu permukaan rerata terjadi dalam  waktu  15  tahun  hanya  meningkat  2°C. Perbedaan  tersebut  dapat  dipengaruhi  dari beberapa  faktor  dan  variabel  seperti  perubahan lahan.
Pengolahan  suhu  permukaan  untuk  citra penginderaan jauh tidak dapat mengambil bersamaan  dengan  waktu  perekaman,  karena kondisi  tutupan  awan.  Pada  suhu  maksimum mengalami  peningkatan  pada  daerah  perkotaan ( Tabel  5 )  hingga  perbukitan  yang  didominasi  oleh kenampakan batuan breksi dengan sedikit vegetasi yang berada di wilayah barat Kabupaten Buleleng. Pengolahan  suhu  permukaan  dilakukan  dengan kondisi  kenampakan  awan  dan  bayangan  telah dihilangkan  secara  teknis,  tetapi  pengaruh  awan dan  bayangan  itu  sendiri  tidak  sepenuhnya  hilang dan  memiliki  pengaruh  dengan  hasil  pengolahan suhu permukaan. Pengaruh tersebut akan berdampak kepada UHI karena hasil yang diperoleh masih  dipengaruhi  dari  kenampakan  awan  dan  itu memberikan  peningkatan  dan  pengurangan  suhu permukaan  yang  ada  di  sekitarnya  (Huang  et  al., 2016;  Levermore  et  al.,  2017;  Fawzi,  2017). Kenampakan  suhu  permukaan  yang  ditunjukkan pada Gambar  2, persebaran  suhu  permukaan maksimum  berada  di  sepanjang  daerah  dataran dekat  pantai  dan  daerah  berbukit.  Citra  Landsat  7 ETM+ tahun 2010 memiliki kenampakan yang tidak optimal  berasal  dari  optik  citra  Landsat  7  ETM+
( Gambar  2b )  dan  tidak  dilakukan  proses  koreksi stripping karena memberikan dampak terhadap nilai suhu  permukaan  dan  menyebabkan  perbedaan nilai yang tinggi.
Cakupan nilai suhu permukaan yang dihasilkan  terhadap  objek  dengan  metode  yang digunakan  memiliki  korelasi  yang  positif  karena suhu  aktual  (T kin) dan  suhu  perekaman  (T rad )  citra yang  dihasilkan  lebih  tinggi  untuk  daerah permukiman dibandingkan dengan area vegetasi di sekitarnya  (Fawzi  &  Jatmiko,  2015;  Tsou  et  al., 2017).  Fenomena  UHI  lebih  terfokus  pada  daerah padat  permukiman  atau  perkotaan  di  Kabupaten Buleleng  yaitu  Kecamatan  Buleleng.  Hal  ini  dapat memperjelas  perubahan  penggunaan  lahan  dan keterkaitan dengan UHI.

## Perubahan Penggunaan Lahan
Penggunaan  lahan  pada  daerah  Kabupaten Buleleng khususnya Kecamatan Buleleng dibedakan  menjadi  daerah  terbangun  dan  non- terbangun.  Hal  itu  dimaksudkan  supaya  terlihat perkembangan  wilayah  terbangun  terhadap  UHI dengan suhu permukaan yang dihasilkan. Perkembangan wilayah terbangun terus meningkat di  Kecamatan  Buleleng  dari  tahun  2000  ke  2010 tetapi  terdapat  pengurangan  jumlah  area  total karena  pada  tahun  2010  citra  Landsat  7  ETM+ mengalami kerusakan sensor dan terus bertambah hingga  tahun  2018  sebesar  1,3%  dari  tahun  2000 ( Tabel 5 ).
Perkembangan  wilayah  dari  tahun  2000  ke 2018  mengalami  peningkatan  kearah  barat  dan selatan ( Gambar 3 ). Hal itu terjadi karena wilayah Kecamatan  Buleleng  dilalui  oleh  jalur  perlintasan yang  menghubungkan  wilayah  Kabupaten  di
sebelahnya  yaitu  Kabupaten  Jembrana  di  wilayah barat dan Kabupaten Tabanan dan Kota Denpasar di  wilayah  selatan.  Tahun  2018  wilayah  yang berkembang  berada  di  wilayah  sekitar  pusat pemerintahan  sehingga  menyebabkan  banyak perubahan  penggunaan  lahan  dari  tahun  2000  ke 2018.
Tabel 5. Perubahan Penggunaan Lahan Kecamatan Buleleng. Tahun Bulan Penggunaan Lahan (Hectare) Suhu Daerah
Terbangu n (C) Terban gun Non- Terban gun L7-2000 Juli 1.874 2.746 52 - 59 L7-2010 Maret 1.503 1.494 58 - 65 L8-2018 Oktober 2.448 2.177 60 - 69
Sumber: Pengolahan Data, 2019.
Suhu  permukaan  untuk  wilayah  terbangun terus  meningkat  dari  tahun  2000  hingga  2018. Kenaikan  suhu  yang  terjadi  akibat  dari  perubahan penggunaan  lahan  khususnya  daerah  terbangun tahun 2000 hingga 2018 sebesar ±5°C. Peningkatan  tersebut  sesuai  dengan  penelitian (Qian  et  al.,  2006)  dimana  kondisi  petambahan penduduk  akan  meningkatkan  kondisi  suhu permukaan  hingga  4°C.  Selain  itu  penelitian    dos Santos  et  al.  (2017)  menunjukkan  bahwa peningkatan  suhu  permukaan  untuk  wilayah terbangun  sebesar  2°-7°C.  Berdasarkan  kondisi penelitian  sebelumnya  kenaikan  suhu  permukaan akibat peningkatan lahan terbangun masih relevan.
Sumber: Pengolahan Data Tahun 2019 Gambar 2. (a) Suhu Permukaan Citra Landsat 7 ETM+ Tahun 2000, (b) Suhu Permukaan Citra Landsat 7 ETM+ Tahun 2010, dan (c) Suhu Permukaan Citra Landsat 8 OLI/TIRS Tahun 2018
23°C 76°C Legenda: Kab. Buleleng Kab. Buleleng Kab. Buleleng (a) (b) (c)

## Sumber: Pengolahan Data Tahun, 2019
Gambar 3. (a)  Penggunaan  Lahan  Kecamatan  Buleleng  Tahun  2000  (Landsat  7  ETM+),  (b)  Penggunaan  Lahan Kecamatan  Buleleng  Tahun  2010  (Landsat  7  ETM+),  dan  (c)  Penggunaan  Lahan  Kecamatan  Buleleng Tahun 2018 (Landsat 8 OLI/TIRS).
Wilayah  terbangun  di  Kecamatan  Buleleng khususnya  Singaraja  memiliki  perkembangan infrastruktur  yang  berkelanjutan  dengan  didukung adanya Universitas Negeri sebagai pilar pendidikan dan  daya  tarik  masyarakat  di  luar  Kabupaten Buleleng  untuk  datang  ( Tabel  1 ),  sehingga menyebabkan perkembangan infrastruktur meningkat.  Oleh  karena  itu,  terdapat  beberapa lokasi  yang  tetap  dipertahanakn  untuk  tidak dilakukan  perubahan  lahan  khususnya  untuk permukiman supaya Kecamatan Buleleng memiliki kondisi  Ruang  Terbuka  Hijau  (RTH)  yang  tidak hanya  mempergunakan  taman  kota  tetapi  juga lahan  di  area  sekitar  tempat  ibadah  serta  lahan permukian  yang  tidak  terpakai  sehingga  dapat mempertahankan  kondisi  suhu  yang  ada  tetap stabil  (Susca  et  al.,  2011;  Alves  &  Lopes,  2017; Fawzi,  2017).  Selain  itu  peningkatan  suhu  dapat dipengaruhi  dari  jarak  antar  permukiman  yang dapat lebih cepat meningkatkan suhu di sekitarnya dibandingkan  daerah  yang  memilik  jarak  antar bangunan (U.S. Environmental Protection Agency, 2008).

## Analisis Urban Heat Island (UHI)
Deteksi mengenai UHI dilakukan
menggunakan Persamaan  6 dan Persamaan  7 untuk  memperoleh  nilai  ambang  batas  suhu  untuk wilayah  Kabupaten  Buleleng  dan  juga  Kecamatan Buleleng  sebagai  pusat  perekonomian  ( Tabel  6 ). Perolehan  nilai  ambang  batas  dibedakan  menjadi
dua  yaitu  Kabupaten  Buleleng  secara  luas  dan Kecamatan  Buleleng  yang  merupakan  pusat pemerintahan.  Hal  itu  dilakukan  untuk  mengetahui perbedaan  bagaimana  fenomena  UHI  antara daerah  dengan  area  sempit  di  perkotaan  dengan area  yang  luas.  Karena  area  luas  memiliki  kondisi kenampakan  indeks  vegetasi  yang  lebih  dominan dan  itu  dapat  memberikan  pengaruh  penurunan terhadap  UHI  (Colunga  et  al.,  2015;  Coutts  et  al., 2016).
Tabel 6. Nilai Ambang Batas UHI (°C) citra Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI/TIRS. Tahun Bulan Nilai Ambang Batas (°C) Kab. Buleleng Kec. Buleleng L7-2000 Juli 45 48 L7-2010 Maret 49 56 L8-2018 Oktober 56 59 Sumber: Pengolahan Data, 2019. Nilai  ambang  batas  terlihat  berbeda  antara Kabupaten dengan Kecamatan, hal itu menunjukkan  bahwa  area  memiliki  pengaruh terhadap  penentuan  nilai  ambang  batas  suatu daerah  terhadap  fenomena  UHI  (Streutker,  2003). Hal  itu  menunjukkan  kesamaan  dengan  penelitian yang  dikemukan  oleh  Colunga  et  al.  (2015)  dan Mindali  et  al.  (2015)  dimana  ruang  terbuka  yang luas  akan  memberikan  efek  penurunan  terhadap dampak UHI. Keterkaitan Tabel 5 dengan Tabel 6
Legenda: Legenda: Legenda: (a) (b) (c)
dapat  dinyatakan  wilayah  terbangun  merupakan wilayah  yang  terdampak  UHI  karena  memiliki  nilai yang melebihi ambang batas. Kondisi itu membuktikan bahwa perubahan penggunaan lahan terutama  di  wilayah  Kecamatan  Buleleng  memiliki peran terhadap peningkatan suhu permukaan.
Distribusi UHI dilakukan supaya fenomena UHI yang diperoleh dari citra penginderaan jauh mampu dideteksi  dan  dikelompokkan  berdasarkan  tingkat tinggi-rendahnya  nilai  suhu  yang  dihasilkan  (Xu  et al.,  2011;  Fawzi,  2017).  Pola  distribusi  UHI  dapat dilihat  melalui Gambar  4 .  Distribusi  UHI  terbagi menjadi  5  kelas  dengan  kelas  tertinggi  berada  di pusat Kecamatan Buleleng sedangkan daerah non- UHI  hampir  berada  di  sebagian  besar  wilayah Kecamatan Buleleng. Daerah non-UHI merupakan wilayah  yang  tidak  mengalami  fenomena  UHI karena  tidak  adanya  perubahan  lahan  (lahan terbangun  relative  rendah)  yang  menyebabkan  itu terjadi.  Pola  yang  dihasilkan  memiliki  perbedaan dengan  pola  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3 . Daerah  terbangun  tidak  seluruhnya  merupakan daerah terdampak UHI dan UHI dominan terjadi di daerah  pusat  pemerintahan.  Hal  itu  menunjukkan bahwa RTH disekitar daerah permukiman memiliki dampak  terhadap  penurunan  UHI  sebanyak  2°C  - 4°C (Susca et al., 2011; Colunga et al., 2015; Wang & Akbari, 2016).
Pola  yang  dihasilkan  dari Gambar  4 terlihat bahwa  pada  tahun  2018  dengan  citra  Landsat  8 OLI/TIRS  memiliki  penurunan  dengan  kondisi  UHI
dari dua tahun sebelumnya. Hal itu dipengaruhi dari penggunaan  metode  dalam  melakukan  ekstraksi suhu  permukaan  untuk  deteksi  UHI  dan  pengaruh dari indeks vegetasi (Tsou et al., 2017). Penelitian Tsou  et  al.  (2017)  menunjukkan  bahwa  metode Split-Windows Algorithm
(SWA) dari
pengembangan Sobrino et al. (2003) menggunakan indeks  vegetasi  sebagai  nilai  emisivitas  kurang mampu memberikan nilai suhu permukaan terhadap kondisi di lapangan.
Hasil intensitas UHI terbagi menjadi dua kelas ( Tabel  3 )  yaitu  daerah  UHI  dan  daerah  sekitar perkotaan.  Korelasi  yang  dihasilkan  dengan  pola distribusi memiliki perbedaan jika membandingkan antara Gambar  4 dan Gambar  5 dimana  pada distribusi  UHI  hanya  menunjukkan  daerah  dengan fenomena  UHI  yang  terjadi  sedangkan  intensitas UHI lebih menunjukkan kondisi fenomena perubahan  penggunaan  lahan  terutama  lahan terbangun.  Nilai  intensitas  UHI  lebih  dari  Nol  (0) menunjukkan  bahwa  daerah  itu  memiliki  potensi terjadinya  UHI  dan  sebaliknya  jika  nilai  yang dihasilkan  kurang  dari  Nol  (0)  maka  potensi  untuk terjadinya UHI lebih kecil. Perubahan intensitas UHI yang terjadi dari tahun 2000 ke 2010 sebesar 2°C sedangkan  pada  tahun  2010  ke  2018  sebesar 1.5°C.  Peningkatan  intensitas  UHI  memiliki  hasil serupa  dengan  penelitian  Bonafoni  et  al.  (2017) yang melihat fenomena UHI selama 10 Tahun dan terjadi peningkatan intensitas UHI sebesar 2.3°C.
Sumber: Pengolahan Data Tahun, 2019 Gambar 4. (a) Distribusi UHI Kecamatan Buleleng Tahun 2000 (Landsat 7 ETM+),  (b) Distribusi UHI Kecamatan Buleleng Tahun 2010 (Landsat 7 ETM+), dan (c) Distribusi UHI Kecamatan Buleleng Tahun 2018 (Landsat 8 OLI/TIRS).
Legenda: Legenda: Legenda: (c) (a) (b)

## Sumber: Pengolahan Data Tahun, 2019
Gambar 5. (a) Intensitas UHI Kecamatan Buleleng Tahun 2000 (Landsat 7 ETM+),  (b) Intensitas UHI Kecamatan Buleleng Tahun 2010 (Landsat 7 ETM+), dan (c) Intensitas UHI Kecamatan Buleleng Tahun 2018 (Landsat 8 OLI/TIRS).

## KESIMPULAN
Perkembangan wilayah di Kabupaten Buleleng khususnya
wilayah Kecamatan Buleleng menunjukkan  daerah  terdampak  UHI  mengalami peningkatan ke arah barat dan terjadi peningkatan suhu  sebesar  ±5°C  akibat  dari  perubahan  lahan menjadi  lahan  terbangun  karena  peningkatan jumlah  penduduk.  Hasil  distribusi  UHI  pada  tahun 2000,  2010,  dan  2018  memperlihatkan  hubungan positif  terhadap  persebaran  lahan  terbangun. Sedangkan Intensitas UHI menunjukkan peningkatan  mulai  tahun  2000  ke  2018  sebesar 1.75°C.  Peningkatan  itu  membuktikan  bahwa terdapat  lokasi  UHI  dalam  kurun  waktu  tersebut. Persebaran  intensitas  UHI  memiliki  kemiripan dengan pola persebaran lahan terbangun dan non- terbangun  pada  klasifikasi  penggunaan  lahan. Pemantuan  melalui  teknologi  penginderaan  jauh untuk  UHI  masih  perlu  dikembangkan  dengan memperhitungan fenomena penataan ruang khususnya  wilayah  yang  dekat  dengan  wilayah pesisir karean memiliki peran dalam kenaikan suhu.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Universitas Pendidikan Ganesha (Undiksha)
khusus  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian Kepada Masyarakat (LP2M) sebagai pemberi dana sehingga penelitian dapat dilaksanakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiningsih,  E.  S.  (2014).  Tinjauan  Metode  Deteksi
Parameter Kekeringan Berbasis Data Penginderaan Jauh. Seminar Nasional Penginderaan Jauh , 211 –220.
Ahmad,  A.,  & Quegan,  S. (2013).  Comparative  analysis of  supervised  and  unsupervised  classification  on multispectral data. Applied Mathematical Sciences , 7 (74), 3681 –3694. https://doi.org/10.12988/ams.2013.34214
Al-Ahmadi, F. S., & Hames, A. S. (2009). Comparison of Four  Classification  Methods  to  Extract  Land  Use and  Land  Cover  from  Raw  Satellite  Images  for Some  Remote  Arid  Areas,  Kingdom  of  Saudi Arabia. Journal  Kingdom  of  Saudi  Arabia , 20 (1), 167 –191. https://doi.org/10.4197/Ear.20-1.9 Alves, E. D. L., & Lopes, A. (2017). The Urban Heat Island Effect  and  the  Role  of  Vegetation  to  Address  the Negative  Impacts  of  Local  Climate  Changes  in  a Small  Brazilian  City. Atmosphere,  MDPI , 8 (2),  1 – 14. https://doi.org/10.3390/atmos8020018 Artis,  D.  A.,  &  Carnahan,  W.  H.  (1982). Survey  of Emissivity  Variability  in  Thennography  of  Urban Areas . 329 , 313 –329.
Badan Pusat Statistik. (2016). Kabupaten Buleleng dalam
Legenda: Legenda: Legenda: (c) (a) (b)
Angka 2016 .
Baik,  J.  J.,  Kim,  Y.  H.,  Kim,  J.  J.,  &  Han,  J.  Y.  (2007). Effects  of  boundary-layer  stability  on  urban  heat island-induced circulation. Theoretical and Applied Climatology , 89 (1 –2), 73 –81.
https://doi.org/10.1007/s00704-006-0254-4
Bakker, M. M., Alam, S. J., van Dijk, J., & Rounsevell, M.
D.  A.  (2014).  Land-use  change  arising  from  rural land exchange: an agent-based simulation model.
Landscape Ecology , 30 (2), 273 –286. https://doi.org/10.1007/s10980-014-0116-x Bonafoni,  S.,  Baldinelli,  G.,  &  Verducci,  P.  (2017). Sustainable strategies for smart cities: Analysis of the town development effect on surface urban heat island  through  remote  sensing  methodologies. Sustainable  Cities  and  Society , 29 ,  211 –218. https://doi.org/10.1016/j.scs.2016.11.005
Chander,  G.,  Markham,  B.  L.,  Helder,  D.  L.,  &  Ali,  E.-.
(2009). Remote Sensing of Environment Summary of  current  radiometric  calibration  coef  fi  cients  for Landsat MSS , TM , ETM + , and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment , 113 (5), 893 –903. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.007
Coll,  C.,  Galve,  J.  M.,  Sánchez,  J.  M.,  &  Caselles,  V.
(2010). Validation of landsat-7/ETM+ thermal-band calibration and atmospheric correction with ground- based  measurements. IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing , 48 (1), 547 –555. https://doi.org/10.1109/TGRS.2009.2024934
Colunga, M. L., Cambrón-Sandoval, V. H., Suzán-Azpiri, H., Guevara-Escobar, A., & Luna-Soria, H. (2015). The  role  of  urban  vegetation  in  temperature  and heat  island  effects  in  Querétaro  city,  Mexico. Atmosfera , 28 (3), 205 –218. https://doi.org/10.20937/ATM.2015.28.03.05
Congalton,  R.  G.  (1991).  A  review  of  assessing  the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote  Sensing  of  Environment , 37 (1),  35 –46. https://doi.org/10.1016/0034-4257(91)90048-B Coutts, A., Harris, R., Phan, T., J. Livesley, S., Williams, N.,  &  Tapper,  N.  (2016).  Thermal  infrared  remote sensing of urban heat: Hotspots, vegetation, and an assessment  of  techniques  for  use  in  urban planning. In Remote Sensing of Environment (Vol. 186). https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.09.007 Delari zka,  A.,  Sasmito,  B.,  &  Hani’ah.  (2016).  Analisis Fenomena  Pulau  Bahang  (Urban  Heat  Island)  di Kota  Semarang  berdasarkan  Hubungan  antara Perubahan Tutupan Lahan dengan Suhu Permukaan  menggunakan  Citra  Multi  Temporal
Landsat. Geodesi Undip , 5 (4), 165 –177. dos  Santos,  A.  R.,  de  Oliveira,  F.  S.,  da  Silva,  A.  G., Gleriani, J. M., Gonçalves, W., Moreira, G. L., Silva, F. G., Branco, E. R. F., Moura, M. M., da Silva, R. G., Juvanhol, R. S., de Souza, K. B., Ribeiro, C. A. A. S., de Queiroz, V. T., Costa, A. V., Lorenzon, A. S., Domingues, G. F., Marcatti, G. E., de Castro, N. L. M., … Mota, P. H. S. (2017). Spatial and temporal distribution  of  urban  heat  islands. Science  of  the Total Environment , 605 – 606 (December), 946 –956. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.05.275 Fawzi,  N.  I.  (2017).  Mengukur  Urban  Heat  Island Menggunakan Penginderaan Jauh , Kasus Di Kota Yogyakarta  (  Measuring  Urban  Heat  Island  using Remote  Sensing  ,  Case  of  Yogyakarta  City  ). Majalah Ilmiah Globe , 19 (2), 195 –206.
Fawzi,  N.  I.,  &  Jatmiko,  R.  H.  (2015).  Heat  Island Detection in Coal Mining Areas using Multitemporal Remote  Sensing. Proceedings  the  36th  Asian Conference  of  Remote  Sensing  (ACRS  2015),
Metro Manila, Philippines , October 2015 .
Fawzi,  N. I.,  &  Naharil M,  N.  (2013).  Kajian  Urban  Heat Island  di  Kota  Yogyakarta  -  Hubungan  antara Tutupan Lahan dan Suhu Permukaan. Simposium Nasional Sains Geoinformasi-III , 275 –280. Huang,  F.,  Zhan,  W.,  Voogt,  J.,  Hu,  L.,  Wang,  Z.-H., Quan,  J.,  Ju,  W.,  &  Guo,  Z.  (2016).  Temporal upscaling  of  surface  urban  heat  island  by incorporating  an  annual  temperature  cycle model:
A  tale  of  two  cities.  In Remote  Sensing  of Environment (Vol. 186). https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.08.009
Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the radiometric and  biophysical  performance  of  the  MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment , 83 , 195 –213.
https://doi.org/10.3390/rs4103201
Iyengar,  S.  (2003).  Environmental  Damage  to  Land Resource: Need to Improve Land Use Data Base. In Economic  and  Political  Weekly (Vol.  38). https://doi.org/10.2307/4413941
Jensen JR. (2005). Introductory Digital Image Processing (Third  Edit).  South  California:  Pearson  Prentice Hall.
Kuenzer,  C.,  Zhang,  J.,  &  Dech,  S.  (2015). Thermal Infrared Remote Sensing: Principles and Theoretical Background .
Levermore,  G.,  Parkinson,  J.,  Lee,  K.,  Laycock,  P.,  & Lindley,  S.  (2017).  The  increasing  trend  of  the urban heat island intensity. In Urban Climate (Vol. 24). https://doi.org/10.1016/j.uclim.2017.02.004
Li, F., Jackson, T. J., Kustas, P., Schmugge, T. J., French, A. N., Cosh, H., & Bindlish, R. (2004). Deriving land surface temperature  from  Landsat  5  and  7  during SMEX02/SMACEX. Remote Sensing of Environment , 92 , 521 –534. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.02.018
Li, Z. L., & Becker, F. (1993). Feasibility of land surface temperature  and  emissivity  determination  from AVHRR  data. Remote  Sensing  of  Environment , 43 (1),
67 –85. https://doi.org/10.1016/0034- 4257(93)90065-6
Ma,  Y.,  Kuang,  Y.,  &  Huang,  N.  (2010).  Coupling urbanization  analyses  for  studying  urban  thermal environment  and  its  interplay  with  biophysical parameters  based  on  TM/ETM+  imagery.  In
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (Vol. 12). https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.12.002
Magee,  N.,  Curtis, J.,  & Wendler,  G.  (1999).  The  urban heat island effect at Fairbanks, Alaska. Theoretical and Applied Climatology , 64 (1 –2),  39–47. https://doi.org/10.1007/s007040050109
Mindali,  O.  R.,  Michael,  Y.,  Helman,  D.,  &  Lensky,  I. (2015). The role of local land-use on the urban heat island effect of Tel Aviv as assessed from satellite remote  sensing.  In Applied  Geography (Vol.  56). https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.11.023 Nugraha,  A.  S.A.,  Gunawan,  T.,  &  Kamal,  M.  (2019). Comparison of Land Surface Temperature Derived from Landsat 7 ETM+ and Landsat 8 OLI/TIRS for Drought Monitoring. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 313 (1), 0 –10. https://doi.org/10.1088/1755-1315/313/1/012041 Nugraha,  A  Sediyo  Adi.  (2019).  Pemanfaatan  Metode Split-Windows  Algorithm (  SWA  )  pada  Landsat  8 Menggunakan  Data  Uap  Air  MODIS  Terra  (The Application  of  Split-Windows  Algorithm  (SWA) Methods  on  Landsat  8  Using  Modis  Terra  Water
Vapor). Geomatika , 25 (1), 9 –16.
https://doi.org/http://doi.org/10.24895/JIG.2019.25- 1.877
Nugraha,  A  Sediyo  Adi,  Gunawan,  T.,  &  Kamal,  M. (2019).  Downscaling  land  surface  temperature  on multi-scale  image  for  drought  monitoring. Sixth Geoinformation Science Symposium , November , 6. https://doi.org/10.1117/12.2544550 Nugroho,  S.  A.  (2011). Analisis  Kelembaban  Tanah Permukaan  Melalui  Citra  Landsat  7  ETM+  Di Wilayah Dataran Kabupaten Purworejo . Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Oke, T. R. (2002). Boundary Layer Climates (2nd Editio). Taylor
& Francis.
https://doi.org/https://doi.org/10.4324/9780203407 219
Pinho, O. S., & Orgaz, M. D. M. (2000). The urban heat island  in  a  small  city  in  coastal  Portugal.  In International  journal  of  biometeorology (Vol.  44). https://doi.org/10.1007/s004840000063
Qian,  L.-X.,  Cui,  H.-S.,  &  Chang,  J.  (2006).  Impacts  of Land  Use  and  Cover  Change  on  Land  Surface Temperature  in  the  Zhujiang  Delta. Pedosphere , 16 (6),
681 –689. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1002- 0160(06)60103-3
Qin,  Z.,  Dall,  G.,  Karni,  A.,  &  Berliner,  P.  (2001). Derivation  of  split  window  algorithm  and  its sensitivity  analysis  for  retrieving  land  surface temperature  from  NOAA-advanced  very  high resolution radiometer data. Journal of Geophysical
Research , 106 (19), 22655 –22670. https://doi.org/10.1029/2000JD900452
Rajasekar,  U.,  &  Weng,  Q.  (2009).  Spatio-temporal modelling  and  analysis  of  urban  heat  islands  by using  Landsat  TM  and  ETM+  imagery.  In International Journal of Remote Sensing (Vol. 30). https://doi.org/10.1080/01431160802562289 Robert  A,  S.  (2007). Remote  Sensing,  Third  Edition: Models and Methods for Image Processing (Third). Elsevier Science & Technology (2009).
Roth,  M.,  Oke,  T.  R.,  &  Emery,  W.  J.  (1989).  Satellite- derived  Urban  Heat  Island  from  Three  Coastal Cities  and  The  Utilization  of  such  Data  in  Urban Climatology. International  Journal  of  Innovative Science, Engineering & Technology , 10 (11), 1699 – 1720.
Rozenstein,  O.,  Qin,  Z.,  Derimian,  Y.,  &  Karnieli,  A. (2014).  Derivation  of  land  surface  temperature for landsat-8  TIRS  using  a  split  window  algorithm. Sensors (Switzerland) , 14 (4), 5768 –5780. https://doi.org/10.3390/s140405768
Sabins,  F.  F.  (2007). Remote  Sensing:  Principles  and Application, Third Edition . Waveland Press, Inc. Septiani,  R.,  Citra, I.  P.  A.,  &  Nugraha,  A.  S.  A. (2019). Perbandingan  Metode  Supervised  Classification dan Unsupervised Classification terhadap Penutup Lahan  di  Kabupaten  Buleleng. Jurnal  Geografi : Media  Informasi  Pengembangan  Dan  Profesi Kegeografian , 16 (2), 90 –96. https://doi.org/10.15294/jg.v16i2.19777
Skokovic, D., Sobrino, J. a., Jiménez Muñoz, J. C., Soria, G.,  Julien,  Y.,  Mattar,  C.,  &  Cristóbal,  J.  (2014). Calibration  and  Validation  of  land  surface temperature  for  Landsat8-  TIRS  sensor  TIRS LANDSAT-8  CHARACTERISTICS. Land  Product Validation and Evolution ESA/ESRIN , 27. https://doi.org/10.1063/1.452862
Sobrino, J. A., El Kharraz, J., & Li, Z. L. (2003). Surface temperature  and  water  vapour  retrieval  from
MODIS  data. International  Journal  of  Remote Sensing , 24 (24), 5161 –5182.
https://doi.org/10.1080/0143116031000102502 Sobrino, J. A., Li, Z. L., Stoll, M. P., & Becker, F. (1996). Multi-channel  and  multi-angle  algorithms  for estimating sea  and  land surface  temperature  with atsr data. International Journal of Remote Sensing ,
17 (11), 2089 –2114.
https://doi.org/10.1080/01431169608948760
Sobrino,  J.,  Raissouni,  N.,  &  Li,  Z.-L.  (2001).  A Comparative  Study  of  Land  Surface  Emissivity
Retrieval from NOAA Data. In Remote Sensing of Environment (Vol. 75). https://doi.org/10.1016/S0034-4257(00)00171-1
Srivanit, M., Hokao, K., & Phonekeo, V. (2012). Assessing the  Impact  of  Urbanization  on  Urban  Thermal Environment :  A  Case  Study  of  Bangkok Metropolitan. International  Journal  of  Applied Science and Technology , 2 (7), 243 –256. Streutker, D. R. (2003). Satellite-measured growth of the urban heat island of Houston, Texas David. Remote Sensing of Environment , 85 (3), 282 –289. Susca,  T.,  Gaffin,  S.,  &  Dell’Osso,  G.  (2011).  Positive effects of vegetation: Urban Heat Island and green roofs. In Environmental  pollution (B arking,  Essex : 1987) (Vol. 159).
https://doi.org/10.1016/j.envpol.2011.03.007
Tsou,  J.,  Zhuang,  J.,  Li,  Y.,  &  Zhang,  Y.  (2017).  Urban Heat Island Assessment Using the Landsat 8 Data : A Case Study in Shenzhen and Hong Kong. Urban Science , 1 (10), 1 –22.
https://doi.org/10.3390/urbansci1010010
Tursilowati,  L.,  Tetuko,  J.,  Sumantyo,  S.,  Kuze,  H.,  & Adiningsih,  E.  S.  (2015).  Relationship  between Urban  Heat  Island  Phenomenon  and  Land Use/Land  Cover  Changes  in  Jakarta – Indonesia.
Journal  of  Emerging  Trends  in  Engineering  and Applied Sciences (JETEAS) , 3 (4), 645 –653. U.S. Environmental Protection Agency. (2008). Reducing Urban Heat Island: Compendium of Strategies Cool pavements (pp. 1 –32). https://doi.org/10.2174/9781608054718113010008
U.S.  Geology  Survey  Department.  (2010). Landsat  7 Science Data Users Handbook . https://doi.org/10.1001/archinternmed.2011.606
Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment , 86 (3),  370 –384.  https://doi.org/10.1016/S0034- 4257(03)00079-8
Wan, Z., Zhang, Y., Zhang, Q., & Li, Z. L. (2004). Quality assessment  and  validation  of  the  MODIS  global land  surface  temperature. International  Journal  of
Remote Sensing , 25 (1), 261 –274. https://doi.org/10.1080/0143116031000116417 Wang, Y., & Akbari, H. (2016). The effects of street tree planting  on  Urban  Heat  Island  mitigation  in Montreal. Sustainable Cities and Society , 27 (2016), 122 –128. https://doi.org/10.1016/j.scs.2016.04.013 Xu, H., Chen, Y., Dan, S., & Qiu, W. (2011). Dynamical Monitoring and Evaluation Methods to Urban Heat Island  Effects  Based  on  RS  &  GIS. Procedia Environmental  Sciences , 10 (Esiat),  1228 –1237. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.09.197
Xu, L., Xie, X. D., & Li, S. (2013). Correlation analysis of the  urban  heat  island  effect  and  the  spatial  and temporal  distribution  of  atmospheric  particulates using  TM  images  in  Beijing.  In Environmental pollution  (Barking,  Essex :  1987) (Vol.  178C). https://doi.org/10.1016/j.envpol.2013.03.006
Zhao, S., Qin, Q., Yang, Y., Xiong, Y., & Qiu, G. (2009).
Comparison  of  two  split-window  methods  for retrieving  land  surface  temperature  from  MODIS data. Journal of Earth System Science , 118 (4), 345 –353. https://doi.org/10.1007/s12040-009- 0027-4