## Prediksi Efek Pendinginan Ruang Terbuka Hijau dengan Menggunakan Persamaan Empiris di Kampus IPB Darmaga
The Cooling Effect Estimation of Green Space Area Using an Empirical Approach in IPB Darmaga Campus
Sobri Effendy * dan Ahmad Sururi
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 28 August 2015 Received in revised form 12 April 2017 Accepted 2 August 2017
doi: 10.29244/j.agromet.31.2.53-61

## Keywords:
Canopy Cooling effect Empirical study Green space area
Partial shade area
A B S T R A C T
Green space area has contributed to increase atmospheric condition in surrounding area. Here we would like to test the cooling effect of small green area located in IPB campus Darmaga. We monitored air temperature at the morning (6 am) and afternoon (2  pm)  for  period  March-June  2013  in  three  different  sites  in  campus.  Totally,  we collected 658 observed data. Our results showed that partial shade area (PSA) and site were the most influenced factors that contributed to the cooling effect. It appears that the cooling effect was found until a distance of 50 m from each monitoring site.  The cooling  effect  varied  among  sites,  but  it  is  consistent  that  the  maximum  effect occurred during afternoon. Our analysis confirmed that PSA has contributed to the cooling effect until 28%. Other factors that contributed to the cooling effect were vegetation  characteristics  and  geometric  configuration  of  the  canopy.  Further,  our findings revealed that greenspace area is valuable to minimize high temperature effect from traffic street.

## PENDAHULUAN
Urbanisasi menyebabkan fenomena urban heat island  (UHI)  di  beberapa  daerah  akibat  penurunan ruang terbuka hijau (RTH) (Feng et al., 2014; Radhi et al., 2013; Wu et al., 2014; Zhang et al., 2013; Zhao et al., 2014). Pengurangan RTH ini menyebabkan perubahan suhu udara lokal (Argüeso et al., 2014; Fu and Weng, 2016; Li et al., 2013; Ren and Zhou, 2014). Pertambahan bangunan  mengurangi  tutupan  lahan  alami  seperti tanah dan vegetasi. Peningkatan luas lahan terbangun tidak  hanya  mempengaruhi  lingkungan,  tetapi  juga sosial ekonomi masyarakat (Haq, 2011; Schmitz et al., 2014; Wu et al., 2013; Yu et al., 2013). Pertumbuhan dan perubahan  tata  lahan  yang  terus  meningkat  tidak diimbangi  dengan  RTH  yang  memadai  akan memperkuat  fenomena  UHI.  Analisis  kuantitaif membuktikan  bahwa  saat  siang  hari,  daerah  industri terukur  memiliki  suhu  permukaan  lebih  tinggi dibandingkan dengan daerah perdagangan dan bisnis, sedangkan  daerah  taman  memiliki  suhu  permukaan paling rendah (Kardinal Jusuf et al., 2007).
* Corresponding author: sobrieffendy2001@gmail.com
Dalam  skala  mikro,  dampak  vegetasi  terhadap lingkungan  sekitar  cukup  signifikan.  Efek  vegetasi dipengaruhi  oleh  luasan  RTH  dan  interval  atau  jarak antar RTH  (Doick  et al., 2014). RTH yang kecil namun dengan  jarak  yang  mencukupi  lebih  efektif  dalam menurunkan suhu sekitarnya dibandingan dengan RTH yang  lebih  luas  namun  jaraknya  sangat  berjauhan (Shashua-Bar  and  Hoffman,  2000).  Boukhabla  et  al. (2013)  menyatakan  saat  siang  hari  daerah  bertaman lebih  dingin  dibandingkan  daerah  manapun  di  areal perkotaan.  Vegetasi  adalah  kunci  untuk  menurunkan suhu  udara  dalam  skala  mikro.  RTH  merupakan  satu satu  permukaan  yang  mengalami  evapotranspirasi selain danau.
Setiap titik di ruang terbuka hijau memiliki efek pendinginan  yang  berbeda-beda.  Pengaruh  efek pendinginan akan semakin kecil saat semakin jauh dari RTH. Studi  Bencheikh  and Rchid  (2012) menunjukkan suhu  di  dalam  RTH  di  daerah  Algeria  lebih  rendah antara  5  hingga  10 o C  jika  dibandingkan  titik  kontrol (tanpa vegetasi). Perbedaan maksimum antara wilayah RTH dengan wilayah terbangun di wilayah tropis tidak sebesar  4 o C  (Wong  and  Yu,  2005).  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menunjukkan  bahwa  ruang  terbuka
hijau  mampu  menurunkan  suhu  udara  sekitar  (efek pendinginan),  menggunakan  model  empiris  untuk mengkaji  besar  efek  pendinginan  yang  terjadi,  dan faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  efek pendinginan serta berapa besar kontribusi dari faktor- faktor tersebut.

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah termometer dengan sensor LM 35 (Gambar 1). Sensor LM 35 bisa mengukur suhu udara dengan lebih akurat dibandingkan  thermistor.  Sensor  ini  memiliki  output berupa  voltase  yang  dikonversi  secara  proporsional menjadi derajat celcius. Sehingga dalam menggunakan sensor LM 35 ini memerlukan voltmeter untuk melihat output nilai.
Pengukuran partial  shade  area  (PSA)  juga dilakukan dalam penelitian ini. PSA adalah persentase tutupan kanopi di setiap titik pengukuran suhu udara sepanjang  lokasi.  Persentase  kanopi  didapat  dari mengambil gambar tutupan atau kanopi menggunakan  kamera.  Gambar  yang  didapat
didefinisikan menggunakan ArcGis untuk mendapatkan persentase yang lebih akurat.

## Gambar 1 Termometer dengan Sensor LM 35

## Waktu dan Tempat Penelitian
Lokasi  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah lokasi  yang  memiliki  RTH  berupa  pohon  sepanjang lokasi  (Gambar  2).  Lokasi  yang  dipilih  adalah Arboretum Bambu (lokasi 1), Area Parkir Graha Widya Wisuda  (lokasi  2)  dan  Jalan  Faperta-Fmipa  (lokasi  3). Data yang dikumpulkan adalah suhu bola basah, suhu bola  kering,  dan  juga  PSA.  Setiap  lokasi  diukur sebanyak 7 kali setiap pagi pukul 06.00 dan siang pukul 14.00  WIB.  Masing-masing  merepresentasikan  suhu minimum dan maksimum harian.
Lokasi 1 ada di sepanjang di “Arboretum Bambu” hingga  Lapangan  Rektorat.  Ada  20  titik  yang  diukur sepanjang lokasi termasuk titik kontrol sebagai acuan untuk membuktikan adanya efek pendinginan (Tabel 1). Titik  kontrol  dari  lokasi  ini  berada  di  dekat  lapangan rektorat.
Titik  kontrol  dipilih  berdasarkan  kriteria  yang telah ditentukan sebelumnya yaitu mendapatkan sinar matahari  seharian  penuh  serta  tidak  ada  pohon  atau
kanopi  yang  menghalangi  jatuhnya  sinar  matahari  ke permukaan.  Lokasi  2  adalah  lapangan  parkir  GWW hingga Jalan Raya Dramaga. Lokasi ini memiliki 13 titik yang  diukur  termasuk  titik  kontrol  (Tabel  1).  Titik kontrol  pada  lokasi  ini  ada  di  seberang  BNI  Kantor Cabang Dramaga. Lokasi 3 merupakan jalan sepanjang Faperta hingga Fmipa memiliki 14 titik ukur termasuk titik kontrol. Titik kontrol pada lokasi 3 ada di jalan raya depan Gymnasium IPB.

## Tabel 1 Tempat dan Data yang Diambil

## Prosedur Analisis Data
Penelitian ini menggunakan analisis statistik dari data  suhu  udara  dan  kelembaban  yang  diperoleh sepanjang  lokasi.  Hubungan  antara  suhu  dan kelembaban serta efek pendinginan di dalam dan luar lokasi dijelaskan dalam penjabaran.
Bar dan Hoffman 2000 mengatakan bahwa efek pendinginan  bisa  diukur  jika  di  suatu  lokasi  terdapat titik  kontrol.  Titik  kontrol  ini  dipilih  berdasarkan  dua kriteria:    Kriteria  pertama  titik  kontrol  dekat  dengan lokasi  berjarak  50-100  m,  kriteria  kedua  adalah  tidak ada  tutupan  atau  kanopi  di  titik  kontrol  dan mendapatkan sinar matahari seharian.
Dari  kiteria  tersebut,  titik  kontrol  ditentukan untuk setiap lokasi. Titik kontrol ini merepresentasikan kondisi lokasi tanpa tutupan vegetasi. Metode regresi linear digunakan untuk mengestimasi efek pendinginan  di  dalam  lokasi.  Varibel  yang diperhitungkan  dalam  mengukur  efek  pendinginan pada  penelitian  ini  adalah  tutupan  kanopi  atau  PSA, suhu dasar lokasi, dan efek spesifik lokasi.
Tutupan  kanopi  atau  PSA  memiliki  peranan penting  dalam  analisis  model  untuk  menduga  suhu udara  di  dalam  lokasi.  Di  dalam  ruang  terbuka  hijau dengan  tutupan  berupa  pohon,  efek  pendinginan ditentukan  dengan  banyaknya  tutupan  kanopi  dalam sebuah  lokasi.  Variasi  tutupan  kanopi  berpengaruh terhadap  efek  tingkat  pendinginan  di  dalam  lokasi. Persamaan  (1)  digunakan  untuk  menghitung  efek pendinginan dari variabel tutupan kanopi.
(1)
Di mana j dan v adalah titik lokasi pengamatan, r adalah suhu  yang  diukur  di  titik  kontrol, ∆ T (v-r),j,v adalah  rata rata  efek  pendinginan  di  titik  j  dari  lokasi  v, PSA j,v adalah tutupan kanopi di titik ke- j di dalam lokasi v.
Penjelasan kedua variabel yang diperhitungkan adalah  suhu  dasar  lokasi.  Kontribusi  dari  variabel  ini cukup  penting  untuk  membandingkan  pengukuran yang diambil di hari yang berbeda di lokasi yang sama. Persamaan  (2)  digunakan  untuk  menghitung  variabel ini.
(2)
Di mana titik j adalah suhu terendah yang ada di dalam lokasi v dalam hari ke-i di dalam pengukuran. Titik ini berada  di  pusat  lokasi.  Tempat  ini  dipilih  untuk menganalisis efek dari suhu dasar lokasi.
Variabel ketiga dalam model regresi merepresentasikan  efek  pendinginan  itu  sendiri  yang disebut efek spesifik lokasi. Varibel ini mengakomodasi variabel  yang  tidak  terspesifikasi  seperti  konfigurasi geometris, karakteristik pohon, dan faktor pertumbuhan  vegetasi.  Efek  dari  variabel  ini merepresentasikan kondisi konstanta dalam intersepsi regresi linier (Persamaan (3)).
(3)
Di mana A v menunjukan efek spesifik lokasi. Ketiga variabel tersebut  di atas masing masing berdiri  sendiri.  Dengan  begitu  koefisien  regresi  dari model di atas bisa ditentukan secara terpisah dengan menggunakan regresi sederhana. Prosedur ini memiliki keuntungan karena cukup sederhana akan tetapi cukup akurat  menentukan  perbedaan  koefisian  dari  setiap lokasi.  Rangkaian  tahapan  penelitian  ini  dapat  dilihat pada bagan alir (Gambar 3).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Suhu Udara dan Kelembaban
Perbedaan waktu pengukuran yaitu pukul 06.00 dan  14.00  WIB  menunjukan  hasil  yang  berbeda.
Pengukuran pagi hari terdapat perbedaan suhu udara lebih  kecil  antara  lokasi  RTH  dengan  titik  kontrol dibandingkan pengukuran pada siang hari. Pengukuran siang  hari  digunakan  untuk  menganalisis  efek pendinginan  di  setiap  lokasi.  Seperti  disebutkan
sebelumnya  bahwa  titik  kontrol  dipilih  yang  tidak memiliki  tutupan  kanopi  dan  mendapatkan  sinar matahari  seharian  penuh.  Dari  Gambar  4  terlihat  titik kontrol  yang  berada  di  ujung  kanan  grafik  selalu memiliki suhu tertinggi.

## Gambar 3 Diagram alir penelitian
Gambar 4 menunjukkan keadaan pada pagi hari, perbedaan di setiap titik pengukuran tidak terlalu besar jika dibandingkan dengan titik kontrol.  Dari hasil yang didapat,  pada  pagi  hari  di  ketiga  lokasi  rata  rata perbedaan suhu udara di dalam lokasi dengan kontrol adalah -0.4 o C.
Pada  siang  hari,  perbedaan  suhu  udara menunjukkan  beda  yang  signifikan.  Pada  lokasi  1 (Gambar 4a) suhu di dalam lokasi ditunjukkan angka 1- 15.  Angka  ini  menunjukkan  titik-titik  pengukuran  di dalam lokasi. Titik 16 sampai 19 merupakan titik di luar lokasi yang berjarak 10 m tiap titik. Titik ke 20 adalah titik  kontrol  dari  lokasi  1.  Titik  16-19  menunjukkan
peningkatan  suhu  yang  cukup  tajam,  ini  dikarenakan dalam  titik  tersebut  sudah  tidak  ada  tutupan  kanopi lagi seperti di dalam lokasi. Rata rata penurunan suhu di lokasi 1 pada siang hari saat suhu maksimum adalah -2.9 o C.
Lokasi  2  (Gambar  4b)  seperti  keterangan sebelumnya  memiliki  panjang  lokasi  sejauh  130  m termasuk  dengan  titik  kontrol  di  dalamnya.  Pada Gambar 4b, titik di dalam lokasi ditunjukkan nomor 1- 8,  9  hingga  12  adalah  titik  di  luar  lokasi  dan  titk  13 adalah titik kontrol.  Rata rata penurunan suhu di dalam lokasi ini adalah -3.1 o C dibandingkan dengan suhu di titik kontrol. Gambar 4c yang menunjukkan kondisi di
lokasi 3. Titik 1-8 merupakan titik di dalam lokasi. Rata rata  penurunan  suhu  di  dalam  lokasi  ini  -2.3 o C  pada siang hari.
Dari hasil pengukuran menunjukkan bahwa suhu udara di dalam lokasi selalu lebih rendah dibandingkan dengan  titik  kontrol.  Semakin  jauh  titik  kontrol  dari lokasi, maka suhu udara juga akan semakin tinggi. Hasil serupa didapatkan Wong dan Yu 2005 di daerah tropis hasil  perbedaan  maksimum  antara  wilayah  RTH  dan tidak sebesar 4 o C.
Gambar 4 Efek pendinginan harian pada (a) lokasi 1; (b) lokasi 2; (c) lokasi 3.
Kelembaban  relatif  yang  didapat  melalui penghitungan  memiliki  pola  yang  sama  dengan  efek pendinginan di dalam lokasi namun dalam bentuk yang berkebalikan.  Semakin  rendah  suhu  di  dalam  lokasi, perbedaan  kelembaban  dengan  titik  kontrol  semakin signifikan.  Lokasi  1,2,3  pada  Gambar  5  menunjukkan perbandingan pola efek pendinginan dan kelembaban udara  yang  diukur  pada  siang  hari  pukul  14.00  WIB. Ketiga gambar tersebut menunjukkan bahwa di dalam lokasi dengan suhu udara yang lebih rendah memiliki kelembaban  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan titik kontrol. Kejadian ini membuktikan bahwa tanaman melakukan evapotranspirasi. Selain itu adanya tutupan atau  kanopi,  bisa  menahan  radiasi  sinar  matahari sehingga tidak langsung mengenai permukaan lahan. Shashua-Bar  et  al.  (2009)  membuktikan  bahwa kombinasi  pohon  dengan  rumput  adalah  kombinasi
yang  paling  sesuai  untuk  mendapatkan  efek pendinginan maksimum.

## Analisis Efek Pendinginan
Berdasarkan  Gambar  4,  lokasi  1  memiliki  suhu udara terendah yang terukur di dalam lokasi tersebut adalah -3.3 o C dihitung dari titik kontrol. Lokasi 2 dan 3 suhu udara terendah yang terukur adalah -3.8 o C dan - 3.0 o C. Titik titik yang lain di dalam lokasi juga memiliki suhu  yang  lebih  rendah  dari  titik  kontrol.  Hal  ini membuktikan  bahwa di  dalam lokasi terjadi  peristiwa efek pendinginan.
Disebutkan  sebelumnya  bahwa  tutupan  kanopi memiliki  peranan  penting  dalam  penurunan  suhu udara di dalam lokasi dalam analisis model. Pada RTH dengan  tutupan  pohon,  efek  pendinginan  ditentukan dari  banyaknya  tutupan  kanopi  di  lokasi  tersebut. Perbedaan  intensitas  kanopi  berpengaruh  terhadap besarnya  efek  pendinginan  di  lokasi  tersebut.  Untuk menghitungnya kita gunakan rumus pada Rumus 1.
Gambar 5 Perbandingan pola antara efek pendinginan dan kelembaban udara (a) lokasi 1; (b) lokasi 2; (c) lokasi 3
Hasil  dari  Rumus  1  menunjukan  bahwa  ada perbedaan  faktor  determinasi  antara  tutupan  kanopi atau  PSA  dengan  efek  pendinginan  di  dalam  lokasi pada pagi hari dan siang hari. Gambar 6a menunjukkan hubungan  antara  PSA  dengan  efek  pendinginan  di lokasi 1 pada pagi hari. PSA di lokasi 1 pada pagi hari hanya memiliki koefisien determinasi sebesar 0.39, ini artinya  PSA  di  lokasi  tersebut  tidak  terlalu mempengaruhi  besar  kecilnya  efek  pendinginan  di waktu  tersebut.  Gambar  6b  dan  6c  menunjukan
koefisien determinasi dari lokasi 2 dan 3. Lokasi 2, PSA nya pada pagi hari memiliki koefisien determinasi yang cukup besar dalam efek pendinginan yaitu 0.64.  Hal ini mungkin  terjadi  karena  titik  kontrol  lokasi  2  adalah jalan raya Dramaga yang cukup ramai meskipun pagi hari. Sehingga suhu kontrol cukup tinggi akibat adanya aktivitas  transportasi  yang  cukup  padat.  Lokasi  3 memiliki  koefisien  determinasi  yang  lebih  besar  dari lokasi  1  sebesar  0.45.    Hal  Ini  menunjukkan  PSA  di dalam lokasi tersebut mempengaruhi efek pendinginan di dalam lokasi pada pagi hari.
Gambar 6 Hubungan antara efek pendinginan dengan PSA di (a) lokasi 1; (b) lokasi 2; (c) lokasi 3 pukul 06.00 WIB
Pada  siang  hari,  koefisien  determinasi  yang didapat  lebih  besar  untuk  setiap  lokasi  dibandingkan saat  pagi hari.  Lokasi 1 seperti yang ditunjukan pada Gambar  7a  memiliki  koefisien  determinasi  tertinggi dibandingkan  dengan  lokasi  2  dan  3.    Lokasi  1  yang memiliki prosentase kanopi paling banyak memperlihatkan  besarnya  efek  pendinginan  di  siang hari.  Faktor  determinasi  dari  lokasi  satu  adalah  0.80, angka ini menunjukkan bahwa kanopi di lokasi ini juga memiliki  peran  yang  cukup  besar  dalam  efek
pendinginan. Untuk lokasi 2 dan 3 (Gambar 7b dan 7c), faktor  determinasi  dari  kanopi  masing  masing didapatkan angka 0.71 dan 0.73.  Berdasarkan hasil ini terlihat bahwa kanopi di lokasi 1 memiliki peran yang lebih besar dibandingkan lokasi 2 dan 3.
Semua koefisien  determinasi yang didapat dari ketiga lokasi cukup signifikan pada siang hari. Rata-rata dari semua lokasi, PSA memiliki koefisien determinasi 0.75 dalam menurunkan suhu di dalam lokasi. Dari hasil perhitungan  didapatkan  rata-  rata  PSA  di  di  lokasi  1 pada  siang  hari  menurunkan  suhu  sebesar  -3.5 o C. Lokasi 2 yaitu area parkir GWW, lebih besar lagi hingga -3.8 o C dan lokasi 3 menurunkan suhu hingga -3.0 o C.
Gambar 7 Hubungan antara efek pendinginan dengan PSA di (a) lokasi 1; (b) lokasi 2; (c) lokasi 3 pukul 14.00 WIB
Pada Tabel 2 juga bisa dilihat rata rata PSA dari setiap lokasi masing masing 0.56, 0.42, dan 0.35. Total rata-rata  PSA  dari  ketiga  lokasi  tersebut  adalah  0.44 atau  44%  dari  ketiga  lokasi  tersebut  tertutup  oleh kanopi.   Berdasarkan hasil ini dapat dihitung kontribusi
Tabel 2 Hasil analisi regresi antara efek pendinginan ( Δ T(v-r)) dan PSA untuk ketiga lokasi pukul 14.00 WIB
efek pendinginan dari kanopi di masing masing lokasi. Lokasi  1,  40%  efek  pendinginan  yang  terjadi dikontribusi oleh PSA di lokasi tersebut. Lokasi 2 PSA berkontribusi 20 % untuk efek pendinginan, sementara
untuk  lokasi  3  lebih  dari  24%.  Dari  ketiga  lokasi, didapatkan  rata-rata  di  area  lokasi  1,2  dan  3  PSA berkontribusi 28% dari efek pendinginan yang terjadi pada saat siang hari atau suhu maksimum.
Gambar 8 Perbandingan Suhu Dasar lokasi saat (a) pagi hari dan (b) siang hari Penjelasan variabel kedua yang juga diperhitungkan  dalam  model  ini  adalah  suhu  dasar lokasi. Kontribusi dari variabel ini sangat penting untuk perbandingan  pengukuran  yang  dilakukan  selama beberapa  hari  dalam  satu  lokasi.  Rumus  yang digunakan adalah Rumus 2 di mana titik j adalah titik dengan suhu paling rendah dari lokasi v pada hari ke-i dalam  pengukuran.  Titik  ini  biasanya  ada  di  tengah- tengah lokasi. Tempat inilah yang dipilih untuk analisis lebih lanjut mengenai suhu dasar lokasi.
Suhu dasar diasumsikan memiliki nilai yang sama untuk  semua  lokasi.  Suhu  ini  dihitung  dengan meregresikan  efek  pendinginan  di  titik  dengan  suhu terendah sebagai variabel peubah. Suhu dasar dihitung terpisah  antara  pagi  hari  pukul  06.00  dan  siang  hari
pukul  14.00  WIB.  Hasilnya,  pada  pagi  hari  suhu terdingin  hanya  memiliki  koefisien  determinasi  0.06 terhadap efek pendinginan. Sementara pada siang hari, koefisien  determinasi  yang  didapat  jauh  lebih  besar yaitu  0.39  (Gambar  8).  Berdasarkan  hal  ini  dapat disimpulkan,  semakin  tinggi  suhu  kontrol  maka  suhu dasar lokasi akan semakin rendah, jika suhu dasar dari lokasi rendah maka efek pendinginan semakin besar.
Variabel  ketiga  dalam  model  regresi  penelitian ini  adalah  efek  spesifik  lokasi.  Varibel  ini mengakomodasi  variabel  yang  tidak  terspesifikasi seperti konfigurasi geometris, karakteristik pohon, dan faktor  pertumbuhan  vegetasi.  Efek  dari  variabel  ini merepresentasikan kondisi konstanta dalam intersepsi regresi linier. Rumus yang digunakan adalah Rumus 3.

## Tabel 3 Efek Spesifik lokasi siang hari pukul 14.00 WIB
Efek  spesifik  di  luar  PSA  menyumbang  efek pendinginan rata rata sebesar 34.8% (Tabel 3). Lokasi 2 menunjukan  bahwa  45.5%  dari  efek  pendinginan disebabkan  variabel  yang  tidak  terspesifikasi.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  konsfigurasi  geometris,  karakter pohon  dan  faktor  pertumbuhan  vegetasi  juga berpengaruh terhadap efek pendinginan. Lokasi 1 dan 3 tutupan lahannya berupa aspal yang berwarna hitam berbeda  dengan  lokasi  2  tutupan  lahannya  berupa
paving berwarna putih. Ini yang menyebabkan lokasi 2 45.5%  dari  efek  pendinginan  disumbang  oleh  efek spesifik  lokasi.  Tabel  4  menunjukan  bahwa  efek pendinginan  terjadi  juga  di  luar  lokasi.    Adanya hubungan antara jarak batas lokasi dengan suhu (Tabel 4). Semakin mendekati batas lokasi atau 0 meter, efek pendinginan yang terjadi semakin besar. Dapat dilihat dari ketiga lokasi rata rata penurunan setiap interval 10 m hampir sama sekitar 1.6.

## Tabel 4 Efek pendinginan di luar lokasi pukul 14.00 WIB

## KESIMPULAN
Penelitian ini ingin menunjukkan pengaruh dari ruang  terbuka  hijau  terhadap  penurunan  suhu  udara sekitar.  Untuk  mencapai  hal  tersebut,  pengukuran  di lapang  yang  dilengkapi  dengan  pemodelan  empiris berhasil  menunjukkan  pengaruh  ruang  terbuka  hijau terhadap  pendinginan  suhu  udara.  Efek  pendinginan bervariasi  menurut  waktu  dengan  kontribusi maksimum  pada  waktu  siang  hari.  Kami  menemukan bahwa  luas  ternaungi  kanopi  vegetasi  berkontribusi besar  terhadap  efek  pendinginan  pada  siang  hari hingga mencapai 28%. Faktor-faktor vegetasi lain yang berpengaruh  yaitu  karakter  pohon,  konfigurasi geometri, dan faktor pertumbuhan vegetasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Argüeso,  D.,  Evans,  J.P.,  Fita,  L.,  Bormann,  K.J.,  2014. Temperature  response  to  future  urbanization and climate change. Climate Dynamics 42, 2183 –
2199. https://doi.org/10.1007/s00382-013-
1789-6
Bencheikh,  H.,  Rchid,  A.,  2012.  The  effects  of  green spaces  (Palme  trees)  on  the  microclimate  in arides  zones,  case  study:  Ghardaia,  Algeria. Energy Procedia 18, 10 – 20.
Boukhabla, M., Alkama, D., Bouchair, A., 2013. The effect of urban morphology on urban heat island in the city of Biskra in Algeria. International Journal of
Ambient Energy 34, 100 – 110.
https://doi.org/10.1080/01430750.2012.740424 Doick, K.J., Peace, A., Hutchings, T.R., 2014. The role of one  large  greenspace  in  mitiga ting  London’s nocturnal urban heat island. Science of The Total Environment 493, 662 – 671. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.06.048
Feng, H., Zhao, X., Chen, F., Wu, L., 2014. Using land use change  trajectories  to  quantify  the  effects  of urbanization on urban heat island. Advances in
Space Research 53, 463 – 473. https://doi.org/10.1016/j.asr.2013.11.028
Fu,  P.,  Weng,  Q.,  2016.  A  time  series  analysis  of urbanization  induced  land  use  and  land  cover change  and  its  impact  on  land  surface temperature  with  Landsat  imagery.  Remote
Sensing  of  Environment  175,  205 – 214.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.12.040
Haq, S., 2011. Urban green spaces and an integrative approach to sustainable environment. Journal of Environmental Protection 2, 601 – 608. https://doi.org/10.4236/jep.2011.25069
Kardinal Jusuf, S., Wong, N.H., Hagen, E., Anggoro, R.,
Hong, Y., 2007. The influence of land use on the urban  heat  island  in  Singapore.  Habitat International 31, 232 – 242. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2007.02.006
Li, Y., Zhu, L., Zhao, X., Li, S., Yan, Y., 2013. Urbanization Impact  on  Temperature  Change  in  China  with Emphasis  on  Land  Cover  Change  and  Human Activity.  Journal  of  Climate  26,  8765 – 8780. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00698.1 Radhi,  H.,  Fikry,  F.,  Sharples,  S.,  2013.  Impacts  of urbanisation  on  the  thermal  behaviour  of  new built  up  environments:  A  scoping  study  of  the urban  heat  island  in  Bahrain.  Landscape  and Urban Planning 113, 47 – 61. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2013.01.0
13
Ren, G., Zhou, Y., 2014. Urbanization Effect on Trends of Extreme  Temperature  Indices  of  National Stations  over  Mainland  China,  1961 – 2008.  J. Climate 27, 2340 – 2360. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-13-00393.1
Schmitz, C., van Meijl, H., Kyle, P., Nelson, G.C., Fujimori, S., Gurgel, A. , Havlik, P., Heyhoe, E., d’Croz, D.M., Popp,  A.,  Sands,  R.,  Tabeau,  A.,  van  der Mensbrugghe, D., von Lampe, M., Wise, M., Blanc, E.,  Hasegawa,  T.,  Kavallari,  A.,  Valin,  H.,  2014. Land-use change trajectories up to 2050: insights from a global agro-economic model comparison. Agricultural Economics 45, 69 – 84.
https://doi.org/10.1111/agec.12090
Shashua-Bar, L., Hoffman, M.E., 2000. Vegetation as a climatic  component  in  the  design  of  an  urban street:  An  empirical  model  for  predicting  the cooling  effect  of  urban  green  areas  with  trees.
Energy and Buildings 31, 221 – 235. https://doi.org/10.1016/S0378-7788(99)00018-3
Shashua-Bar,  L.,  Pearlmutter,  D.,  Erell,  E.,  2009.  The cooling efficiency of urban landscape strategies
in  a  hot  dry  climate.  Landscape  and  Urban Planning 92, 179 – 186. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2009.04.0
05
Wong,  N.H.,  Yu,  C.,  2005.  Study  of  green  areas  and urban  heat  island  in  a  tropical  city.  Habitat International 29, 547 – 558. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2004.04.008
Wu, H., Ye, L.-P., Shi, W.-Z., Clarke, K.C., 2014. Assessing the effects of land use spatial structure on urban heat islands using HJ-1B remote sensing imagery in Wuhan, China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 32, 67 – 78. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.03.019 Wu, K., Ye, X., Qi, Z., Zhang, H., 2013. Impacts of land use/land  cover  change  and  socioeconomic development  on  regional  ecosystem  services:
The case of fast-growing Hangzhou metropolitan  area,  China.  Cities  31,  276 – 284. https://doi.org/10.1016/j.cities.2012.08.003 Yu, Y., Feng, K., Hubacek, K., 2013. Tele-connecting local consumption  to  global  land  use.  Global Environmental Change 23, 1178 – 1186.
https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2013.04.006 Zhang, H., Qi, Z., Ye, X., Cai, Y., Ma, W., Chen, M., 2013.
Analysis  of  land  use/land  cover  change, population  shift,  and  their  effects  on spatiotemporal patterns of urban heat islands in metropolitan Shanghai, China. Applied Geography 44, 121 – 133. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2013.07.021
Zhao,  L.,  Lee,  X., Smith,  R.B.,  Oleson,  K.,  2014.  Strong contributions  of  local  background  climate  to urban heat islands. Nature 511, 216.