## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## Kajian Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Kenaikan Suhu Permukaan dengan Landsat 8 di Kota Yogyakarta
Fitria Nuraini Sekarsih 1* , Uswatun Khasanah 2 , Panji Setya Gangga 3 , Ridho Abdhe Saputra 4
1,3,4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Amikom Yogyakarta
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta Email: 1,* sekarsih.fitria@amikom.ac.id, 2 uswatun.k@amikom.ac.id , 3 panjigangga23@students.amikom.ac.id, ,
4 ridhoabdhes@students.amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 sekarsih.fitria@amikom.ac.id,
Abstrak− Kota  Yogyakarta  mengalami  perubahan  penutup  lahan  selama  2013-2023.  Perubahan  tersebut  diduga  menjadi  penyebab naiknya  suhu  permukaan  di  Kota  Yogyakarta.  Analisa  pengaruh  faktor  tersebut  terhadap  suhu  permukaan  dilakukan  dengan menggunakan Citra Landsat 8 dengan 4 tahap yaitu 1) ekstraksi citra Landsat 8 dan melakukan koreksi nilai brigness value menjadi nilai  radiance;  2)  mengolah  citra  dari  saluran thermal Landsat  8  hingga  mendapatkan  nilai  suhu  permukaan;  3)  mengolah  citra Landsat 8 untuk mendapatkan nilai indeks tutupan lahan yaitu vegetasi, lahan terbangun, dan  kelembaban; dan 4) membuat sampling untuk  analisa  hubungan  suhu  permukaan  dengan  tutupan  lahan. Hasilnya,  terjadi  kenaikan  suhu  permukaan  di  Kota  Yogyakarta sebesar  0,38 0 C  atau  30,59 0 C  menjadi  30,97 0 C  selama  2013-2023.  Pada  tahun  2013,  tutupan  vegetasi,  lahan  terbangun,  dan kelembaban merupakan faktor yang dominan terhadap suhu permukaan di Kota Yogyakarta. Pengaruh ketiga faktor tersebut adalah sebesar 91,16 %. Peran vegetasi, lahan terbangun, dan kelembaban berkurang drastis menjadi 49,49 % terhadap suhu permukaan di tahun  2023.  Pengaruh  dominan  terhadap  suhu  di  Kota  Yogyakarta  di  tahun  2023  diperoleh  dari  faktor  kualitas  udara  yaitu  polusi. Tolak ukur ini diperoleh dari pengukuran suhu permukaan dan kualitas udara di saat pandemi dan kondisi normal tahun 2013.
Kata Kunci: Landsat 8 , Penutup lahan, Perubahan tutupan lahan, Polusi, Suhu permukaan
Abstract− Land  cover  in  Yogyakarta  City  has  changed  during  2013-2023.  This  change  is  predicted  to  be  the  cause  of  surface temperature increasing in Yogyakarta City. Analysis of the influence of these factors on surface temperature was carried out  using Landsat 8 imagery with 4 stages, 1) extracting Landsat 8 imagery dan making corrections of images from brigness value to radiance value; 2) processing the imagery from thermal band to obtain the surface temperature value; 3) processing the Landsat 8 imagery to obtain  land  cover,  built-up,  and  humidity  index  values;  and  4)  making  sampling  to  analyze  the  relationship  between  surface temperature  and  land  cover.  As  a  result,  there  was  0.38 0 C  surface  temperature  increasing  from  30.59 0 C  to  30.97 0 C  during  2013- 2023. In  2013,  vegetation,  built-up  area,  and  humidity  were  the  dominant  factors  in  surface  temperature  in  Yogyakarta  City.  The influences of these three factors are 91.16%. The role of vegetation, built-up area, and humidity were drastically reduced to 49.49% on  surface  temperature  in  2023.  The  dominant  influence  on  temperature  in  Yogyakarta  City  in  2023  is  obtained  from  air  quality factor, pollution. This benchmark was obtained from measuring surface temperature and air quality during the pandemic and normal conditions in 2013.
Keywords : Landsat 8, Land cover, Land cover change, Pollution, Land surface temperature

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu isu global  yang sangat dirasakan saat ini adalah kenaikan suhu permukaan. Suhu permukaan adalah suhu  pada  lapisan  terluar  permukaan  tanah  [1].  Suhu  permukaan  sendiri  merupakan  temperatur  diantara  permukaan bumi hingga atmosfer [2]. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai suhu permukaan adalah dengan  citra  Landsat  8.  Suhu  permukaan  yang  dapat  diekstrak  dari  Landsat  8  memiliki  range  30  m  –  100  m  diatas permukaan  tanah.  Kajian  ini  menjadi  penting  karena  peningkatan  suhu  permukaan  akan  menyebabkan  pemanasan global  dan  cuaca  ekstrim  [3]  yang  tentunya  akan  berdampak  pada  kualitas  lingkungan  di  perkotaan  [4] .  S uhu permukaan menjadi parameter penting yang digunakan untuk analisa perubahan iklim yang terjadi di permukaan bumi [5].
Prinsip  dari  ekstraksi  nilai  suhu  dari  citra  Landsat  8  adalah  bahwa  setiap  benda  yang  memiliki  panas  dapat ditangkap  oleh  sensor.  Suhu  permukaan  merupakan  nilai radiance dari  suatu  permukaan  yang  dapat  diturunkan  dari satelite atau pengukuran langsung [6]. Salah satu cara untuk mendapatkan nilai suhu permukaan adalah melalui sensor termal  dari  suatu  sistem  penginderaan  jauh.  Sistem  termal  penginderaan  jauh  merupakan  metode  yang  dapat memberikan  informasi  akurat  untuk  mengukur  suhu  [7].  Salah  satu  sumber  data  yang  dapat  digunakan  untuk menganalisis suhu permukaan berasal dari Landsat 8. Citra Landsat 8 membawa band termal yaitu band 10 dan 11 yang dapat memberikan informasi tentang nilai suhu dari kecerahan objek atau disebut dengan Brighness Temperature (BT) . Nilai BT ini kemudian akan dianalis untuk mendapatkan informasi nilai suhu permukaan.
Ada bebebrapa faktor yang dapat menjadikan nilai suhu permukaan semakin tinggi. Faktor tersebut diantaranya adalah  berkurangnya  vegetasi,  berkurangnya  jumlah  presipitasi/kelembaban,  dan  bertambahnya  lahan  terbangun. Senada  dengan  penelitian  [8]  [9]bahwa  perubahan  penggunaan  lahan  atau  tutupan  lahan  memiliki  hubungan  yang signifikan  dengan  kenaikan  suhu  permukaan.  Faktor  lain  yang  menambah  semakin  tingginya  suhu  permukaan  adalah kadar zat metana di dalam udara. Semakin tinggi jumlah metana maka semakin tinggi nilai suhu permukaan [10] . Faktor

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
yang  dinilai  memiliki  pengaruh  cukup  tinggi  adalah  hubungan suhu  permukaan  dengan  penutup  lahan . Pertumbuhan penduduk dan pembangunan yang pesat, mengakibatkan tersediaannya lahan  kosong/terbuka yang bervegetasi menjadi berkurang dan peningkatan lahan terbangun yang berpengaruh terhadap perubahan suhu permukaan [11]. Penelitian [1] memberikan  gambaran  umum  bahwa  vegetasi  memiliki  korelasi  negatif  dengan  suhu  permukaan.  Nilai  tingkat kehijauan vegetasi sendiri dapat menjadi rujukan dalam pengukuran tingkat kehijauan karena adanya aktivitas klorofil di dalamnya  [12]). Respon klorofil dalam menyerap panjang gelombang merah dan memantulkan panjang gelombang inframerah digunakan untuk menghitung indeks vegetasi. Nilai indeks ini memiliki rentang antara -1 hingga 1, dimana - 1 hingga 0 merupakan non vegetasi dan nilai 0-1. Semakin hijau suatu vegetasi maka nilainya akan mendekati 1.
Faktor selanjutnya adalah pengaruh lahan terbangun. Pada umumnya suhu permukaan tanah tertinggi terdapat di pusat  kota  dan  menurun  secara  bertahap  ke  arah  pinggir  kota  sampai  ke  desa  [13].  Berbagai  penelitian  juga menunjukkan  adanya  korelasi  positif  antara  suhu  permukaan  tanah  dan  indeks  lahan  terbangun [2][14] [4] [15].  Pada umumnya  titik  panas  pada  kajian suhu  permukaan terdistribusi  pada  area  dengan  gedung  bertingkat  [16] .  Bangunan tinggi  akan  mempengaruhi  sirkulasi  udara  dimana  panas  akan  terjebak  diantara  bangunan  yang  menyebabkan  adanya urban  heat  island [7] .  Kesimpulannya,  semakin  tinggi  bangunan  maka  akan  semakin  memberikan  korelasi  positif terhadap  suhu  permukaan  [16] .  Derajat  tutu  pan  lahan  terbangun  sendiri  dinyatakan  dalam  NDBI  ( Normalized Difference  Built-up  Index )  dengan  melibatkan  saluran  SWIR  ( short  wave  infrared )  dan  NIR  ( near  infrared ).  Indeks lahan  terbangun  memiliki  rentang  -1  hingga  1  dimana  nilai  -1  hingga  0  merupakan  lahan  non  terbangun.  Semakin mendekati 1 maka bangunan dapat dikatakan semakin rapat atau semakin meninggi.
Selain  faktor  penutup  lahan,  pengaruh  faktor  cuaca  juga  dianggap  penting  yaitu  kelembaban. Di  beberapa penelitian,  indeks  kelembaban  memiliki  pengaruh  terbesar  kaitannya  dengan suhu  permukaan [17].  S uhu  permukaan memiliki  korelasi  negatif  dengan  kelembaban [10].  Hal  ini  berati  semakin  tinggi  kelembaban  di  suatu  wilayah  maka suhu  permukaan  tanah akan  semakin  rendah. Formula  indeks  kelembaban  yang  dipilih  adalah  dengan  NDMI ( Normalized  Difference  Moisture  Index) dari  Landsat  8.    Nilai  indeks  kelembaban  ini  memiliki  kisaran  -1  hingga  1. Nilai -1 hingga 0 menunjukkan area yang kering, sedangkan nilai 0-1 menunjukkan area lembab. Semakin menuju ke nilai 1 maka semakin lembab.
Suhu  permukaan  di  Kota  Yogyakarta  sangat  penting  untuk  dikaji  terutama  hubungannya  dengan    perubahan penutup  lahan.  Tahun  2013  dan  2023  dipilih  untuk  rentang  waktu  kajian  penelitian.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengetahui  berapa  derajad  kenaikan  suhu  permukaan  di  Kota  Yogyakarta  dan  bagaimana  prosentasi  pengaruh perubahan penutup lahan terhadap kenaikan suhu permukaan di Kota Yogyakarta. Besarnya analisis per penutup lahan dan  prosentase  pengaruhnya  terhadap  suhu  permukaan  menjadi  pembeda  dengan  penelitian  sebelumnya.  Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai analisis dan penentuan kebijakan dalam dalam pengendalian suhu permukaan di Kota Yogyakarta.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Yogyakarta,  Propinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Yogyakarta  sendiri memiliki luas  32,5 km 2 dengan  jumlah penduduk 4.073.907 jiwa. Kota Yogyakarta terletak di koordinat  110°24'19"- 110°28'53"  Bujur  Timur  dan  antara  07°15'24"-07°49'26"  Lintang  Selatan.  Penelitian  menggunakan  citra  Landsat  8 tahun  2013  dan  2023  perekaman  Bulan  September  (band  3,4,5,6,10,  dan  11).  Data  pendukung  lain  yang  diperlukan adalah  data  administrasi  Kota  Yogyakarta,  data  BPS  berupa  jumlah  kendaraan  bermotor,  dan  data  polusi  udara  dari Citra  Sentinel  5b.  Analisa  data  menggunakan  ArcGis  10.8  dan  analisa  citra  penginderaan  jauh  menggunakan Google Earth  Engine. Bulan  September  dipilih  dikarenakan  pada  Bulan  September  Kota  Yogyakarta  masuk  pada  musim kemarau. Pada bulan tersebut, citra yang diperoleh cenderung lebih bersih dari awan dibandingkan pada bulan lain.
Beberap  langkah  dalam  proses  penelitian  ini  diantaranya  adalah  1)  koreksi  citra;  2)  pengolahan  citra  untuk mendapatkan suhu permukaan; 3). pengolahan citra untuk mendapatkan nilai indeks vegetasi, indeks lahan terbangun, dan  indeks  kelembaban;  4)  pengambilan  sampling  untuk  analisis  korelasi  linear;  5)  dan  analisis.  Berikut  penjelasan pada masing-masing langkah:

## 2.1 Koreksi Citra
Citra Landsat 8 yang telah didownload dari earthexplorer kemudian dilakukan koreksi. Nilai piksel yang masih dalam bentuk DN ( Digital Number ) selanjutnya diubah ke nilai Radiance yang sudah terkoreksi.

## 2.2 Mengolah citra Landsat 8 hingga memperoleh nilai suhu permukaan
Saluran  termal  Landsat  8  yaitu  band  10  dan  11  digunakan  untuk  mendapatkan  data termal .  Setelah  terkoreksi radiometrik, nilai suhu kecerahan / BT ( Brighness Temperature ) dikonversi ke Celcius. Nilai ini kemudian ditambahkan nilai  indeks vegetasi,  PV  ( Propotion  of Vegetation ), dan  emisivitas  untuk  mendapatkan nilai  suhu  permukaan.  Indeks vegetasi  yang  dipilih  adalah NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index) dengan  rumus  di persamaan 1  dibawah ini.
𝑁𝐷𝑉𝐼  =   (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅)/(𝑁𝐼𝑅 + 𝑅) ⬚ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
(NIR-R)/(NIR+R).  Dari  citra  Landsat  8,  NIR  ( Near  Infra  Red )  merupakan  saluran  band  5  dan  R  ( Red ) merupakan  saluran  band  4.  Hasil  perhitungan  NDVI  kemudian  digunakan  untuk  mengitung  PV  ( Propotion  of Vegetation ) dengan rumus 2 dibawan ini :
𝑃𝑉  = ((𝑁𝐷𝑉𝐼  −  𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛)/𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑎𝑥 − 𝑁𝐷𝑉𝐼𝑚𝑖𝑛)) 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2)
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  emisivitas.  Emisivitas  (ε)  merupakan  kemampuan  benda  atau permukaan  untuk  memancarkan  radiasi  dibandingkan  dengan  benda  hitam  pada  suhu  yang  sama.  Rumus  ε  sendiri adalah 0.004  PV + 0.986. Hasil perhitungan emisivitas (ε) ini kemudian digunakan untuk menghitung suhu permukaan tanah dengan persamaan 3.
Suhu permukaan =   ( BT /( 1 + ( 0 , 00115 ∗ BT / 1 , 4388 ) ∗ Ln ( 𝜀))) … … … … … … . . (3) ⬚

## 2.3  Mengolah  citra  Landsat  8  hingga  untuk  mendapatkan  nilai  indeks  vegetasi,  indeks  lahan  terbangun,  dan indeks kelembaban
Penutup  lahan  yang  dipilih  untuk  kajian  ini  adalah  vegetasi  dan  lahan  terbangun.  Nilai  kerapatan  vegetasi  dan lahan terbangun diduga merupakan variabel yang cukup berpengaruh terhadap suhu permukaan. Faktor tambahan lain yang dimasukkan  adalah  kelembaban.    Untuk mendapatkan  nilai  indeks  vegetasi  digunakanlah  indeks  vegetasi  NDVI ( Normalized  Difference  Vegetation  Index) ,    untuk  indeks  lahan  terbangun  digunakan  NDBI ( Normalized  Difference Built-up Index ) , dan untuk kelembaban digunakan NDMI ( Normalized Difference Moisture Index ) .
2.4  Membuat  sampling  untuk  mengetahui  pengaruh  vegetasi,  lahan  terbangun,  kelembaban,  terhadap  suhu permukaan
Sampling  untuk  mengetahui  hubungan  suhu  permukaan  dengan  vegetasi,  lahan  terbangun,  dan  pengaruh kelembaban dilakukan dengan menentukan titik sample melalui Data Management Tool dengan metode fishnet . Sample ditentukan dengan mengambil jarak 135 m x 135 m dan melakukan ekstraksi nilai suhu, indeks vegetasi, indeks lahan terbangun,  dan  indeks  kelembaban.    Total  sampel  yang  digunakan  sejumlah  1500  titik.  Ekstraksi  ini  dilakukan  untuk tahun  2013  dan  2023  dan  melakukan  analisa  untuk  tren  pengaruh  penutup  lahan  (vegetasi  dan  lahan  terbangun) ditambah faktor kelembaban terhadap suhu permukaan.

## 2.5 Analsis
Analisis dilakukan tahun 2013 dan 2023 untuk mendapatkan hubungan suhu permukaan dengan kondisi tutupan lahan  (vegetasi  dan  lahan  terbangun)  dan  kelembaban,  serta  faktor  kemungkinan  lain  yang  dapat  menyebabkan kenaikan suhu permukaan. Untuk lebih lengkapnya, metode dari penelitian ini disajikan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Dari  perhitungan  analisa  suhu  permukaan  melalui  citra  satelit,  diperoleh  hasil  bahwa  nilai  rata-rata  suhu permukaan di Kota Yogyakarta naik dari 30,59 0 C menjadi 30,97 0 C atau mengalami kenaikan sebesar 0,38 0 C. Sebagian besar Kota Yogyakarta mengalami kenaikan suhu. Luas area Kota Yogyakarta yang mengalami kenaikan suhu  sebesar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
2563,7 Ha (78,2 %) sedangkan luas area di Yogyakarta yang tidak mengalami kenaikan atau bahkan penurunan suhu seluas 716,5 Ha (21,8 %).  Berikut Gambar 2 merupakan peta suhu permukaan di Kota Yogyakarta.
Gambar 2 . Peta persebaran suhu permukaan di Yogyakarta tahun 2013 dan 2023. Sumber : (Pengolahan Data, 2024)
Ada beberapa faktor yang dianggap berpengaruh terhadap kenaikan suhu permukaan di Kota Yogyakarta. Faktor tersebut  adalah  vegetasi,  lahan  terbangun,  dan  kelembaban.  Ketiga  faktor  tersebut  dianalisis  untuk  mengetahui hubungan  keeratan  terhadap  suhu  permukaaan.  Analisis  pertama  adalah  vegetasi.  Sebagian  besar  wilayah  di  kota Yogyakarta  mengalami  penurunan  vegetasi.  Luas  wilayah  di  Kota  Yogyakarta  yang  mengalami  penurunan  sebesar 2847,9  Ha  (86,8%)  dan  hanya  430,3  Ha  (13,2%)  saja  yang  terlihat mengalami  penambahan vegetasi.  Jika dilihat  dari hubungan  korelasi  antara  vegetasi  dengan  kenaikan  suhu,  dapat  disimpulkan  bahwa  di  tahun  2013  indeks  vegetasi memiliki pengaruh 26,38 % terhadap suhu permukaan dan terjadi penurunan di tahun 2023 menjadi 12,64 %.
Analisis  kedua  adalah  perhitungan  lahan  terbangun.  Analsisa  ini  menggunkana  indeks  NDBI. Hampir  seluruh area  di  Kota  Yogyakarta  mengalami  kenaikan  indeks  lahan  terbangun.  Luasan  area  di  Kota  Yogyakarta  yang mengalami kenaikan  tersebut sebesar  2622,9  Ha  (80%)  dan  hanya  654,9  Ha (20%)  yang  tetap/mengalami  penurunan. Pembangunan  di  Kota  Yogyakarta  sendiri  sudah  mengarah  ke  bangunan  berlantai  lebih  dari  1.  Hubungan  pengaruh suhu  permukaan  dengan  lahan  terbangun  berkorelasi  positif.  Pada  tahun  2013,  lahan  terbangun  memilihi  hubungan keeratan dengan suhu permukaan  sebesar 32,4 %,  sedangkan 2023  hubungan tersebut mengalami penurunan  menjadi 18,3 % saja.
Analisa selanjutnya adalah kondisi cuaca dalam hal ini kelembaban dengan NDMI. Tahun 2013 area lembab di Kota  Yogyakarta  adalah  891,9  Ha  sedangkan  2023  seluas  546,9  Ha.  Dari  peta  tersebut  menunjukkan  bahwa  terdapat pengurangan luas kelembaban 345 Ha selama 1 dekade. Dapat dikatakan pula bahwa Kota Yogyakarta di tahun 2023 lebih  kering  dibandingkan  dengan  tahun  2013.  Hasil  analisis  dari  sample  hubungan  antara  suhu  permukaan  dengan indeks  kelembaban  berbanding  terbalik.  Pada  tahun  2013  pengaruh  indeks  kelembaban  sebesar  32,36  %  sedangkan tahun 2023 menurun menjadi 18,25 %.  Simpulan analisis ini disajikan dalam Gambar 3 (a) dan 3 (b) dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Gambar 3(a) Perubahan tutupan lahan vegetasi dan lahan terbangun Kota Yogyakarta. Sumber : Pengolahan Data 2024

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Gambar 3(b). Analisa faktor yang mempengaruhi suhu permukaan di Kota Yogyakarta tahun 2013 dan 2023. Sumber :
Pengolahan Data, 2024.

## 3.2 Pembahasan
Uji akurasi hasil klasifikasi penutup lahan baik kerapatan vegatasi dan lahan terbangun dilakukan pada 70 titik secara purposive  sampling .  Uji  akurasi  dilakukan  pada  objek  yang  mudah  diidentifikasi  baik  dengan  cek  lapangan maupun dari google street view. Objek yang mudah dikenali tersebut seperti alun-alun, jalan, stasiun, taman kota, dsb. Dalam  uji  akurasi  klasifikasi penutup  lahan  tersebut  diperoleh  akurasi  88,06  %  dimana nilai  ini  termasuk  sangat  baik [18].
Tahun  2013,  tutupan  lahan  masih  penjadi  faktor  dominan  dalam  pengendalian  suhu  permukaan  di  Kota Yogyakarta  yaitu  sebesar  91,16%,  sedangkan  di  tahun  2023  tutupan  lahan  pengaruh  tutupan  lahan  menurun  menjadi 49,42 %. Faktor pengaruh terbesar di tahun 2023 berasal dari faktir lain. Faktor lain yang belum diketahui ini memiliki pengaruh yang cukup besar terhadap suhu permukaan di Kota Yogyakarta yaitu sebesar 50,58 %.
Ada  banyak  kemungkinan  dari  pengaruh  faktor  lain  tersebut.  Salah  satu  pengaruh  yang  diduga  kuat  adalah pengaruh  pemanasan  global  karena  emisi  gas  rumah  kaca.  Pemanasan  global  mengalami  peningkatan  pesat  sejak 1980an  yang  menyebabkan  kenaikan  suhu  [19].  Berdasarkan  referensi,  terjadinya  peningkatan  suhu  global  (salah satunya adalah suhu permukaan) dapat  disebabkan karena peningatan polutan di udara [19][20]. Data ini senada dengan peningkatan  populasi  kendaraan  di  Kota  Yogyakarta.  Tahun  2012  tercatat  bahwa  kendaraan  bermotor  di  Kota Yogyakarta  sebanyak  257.231  kendaraan  [21].  Di  tahun  2022  terjadi  peningkatan  menjadi  576.016  kendaraan  [22]. Kendaraan yang dimaksud adalan mobil penumpang, bus, mobil barang, kendaraan khusus barang, dan sepeda motor. Selama kurun waktu tersebut terjadi kenaikan kendaraan bermotor yang sangat signifikan yaitu 124%.
Kendaraan bermotor sendiri menghasilkan polutan seperti timbal, karbon monoksida, karbon dioksida, nitrogen dioksida, metana dsb yang berdampak langsung pada pemanasan global. Pendekatan yang paling memungkinkan untuk mengetahui  pengaruh  kendaraan  dan  hubungannya  dengan  suhu  adalah  membandingkan  data  saat  terjadi  pandemi dengan  kondisi  normal.  Saat  pandemi,  sebagian  besar  aktivitas  manusia  berada  di  dalam  rumah,  hanya  pekerja  vital yang  diizinkan  untuk  melakukan  aktivitas  diluar.  Hasilnya  suhu  rata-rata  di  Kota  Yogyakarta  saat  pandemi  adalah 30,14 0 C  yang  berarti  suhu  terendah  dari  tahun  2013-2023.  Dari  pengolahan  data  Citra  Sentinel  5P  (Gambar  4), diperoleh  hasil  bahwa  terjadi  peningkatan  pengaruh  dari  zat-zat  polutan  seperti  NO,  CH 4 ,  dan  CO  terhadap  suhu permukaan di Kota Yogyakarta. Adanya kajian yang komprehensif dari pengolahan citra satelit inilah dapat diketahui faktor-faktor yang memperngaruhi suhu permukaan.
Gambar 4. Analisa faktor pengaruh kualitas udara terhadap suhu permukaan saat pandemi (tahun 2020) dan 2023. Sumber : Pengolahan Data, 2024.

## 4. KESIMPULAN
Selama tahun 2013 hingga 2023 suhu permukaan di Kota Yogyakarta mengalami peningkatan 0,38 0 C. Selama 10 tahun tersebut terjadi banyak sekali perubahan penutup lahan baik dari vegetasi maupun lahan terbangun. Terkait kebijakan pengendalian  suhu  di  Kota  Yogyakarta,  kebijakan  penambahan  jumlah  vegetasi  dan  pengendalian  lahan  terbangun masih  memungkinkan  di  tahun  2013.  Suhu  di  Kota  Yogyakarta  masih  sangat  erat  dipengaruhi  oleh  vegetasi,  lahan terbangun,  dan  kelembaban.  Akan  tetapi,  kebijakan  tersebut  tidak  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap pengurangan suhu rata-rata di Kota Yogyakarta di tahun 2023. Ada faktor dominan yang lebih mempengaruhui suhu di Kota  Yogyakarta  yaitu  kualitas  udara.  Dari  penelitian  disimpulkan  bahwa  pengendalian  suhu  yang  efektif  untuk menurunkan  suhu  permukaan  di  Kota  Yogyakarta  adalah  dengan  pengendalian  jumlah  polusi  melalui  pembatasan kendaraan bermotor yang beroperasi di Kota Yogyakarta.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan  baik  khususnya  untuk  pendanaan  internal  yang  disediakan  oleh  LPPM Universitas Amikom Yogyakarta dengan nomor surat 8565/KONTRAK-LPPM/AMIKOM/XI/2023.

## REFERENSI
[1] D. Kosasih, I. Nasihin, and E. R. Zulkarnain, “Deteksi Kerapatan Vegetasi dan Suhu Permukaan Tanah Menggunakan Citra Landsat 8 (Studi Kasus : Stasiun Penelitian Pasir Batang Taman Nasional Gunung Ciremai,” Konserv. untuk Kesejaht. Masy. , vol. 1, pp. 162–173, 2019.
[2] M. S. Malik, J. P. Shukla, and S. Mishra, “Relationship of LST, NDBI and NDVI using landsat-8 data in Kandaihimmat watershed, Hoshangabad, India,” Indian J. Geo-Marine Sci. , vol. 48, no. 1, pp. 25–31, 2019.
[3] L. Anisa et al. , “Indonesia’s Participation in Responding to Global Warming Issues,” Sci. Environ. Journals Postgrad. , vol.
4, no. 1, pp. 54–62, 2021, [Online]. Available: http://senjop.ppj.unp.ac.id/index.php/senjop
[4] D. H. García, M. Riza, and J. A. Díaz, “Land Surface Temperature Relationship with the Land Use/Land Cover Indices Leading to Thermal Field Variation in the Turkish Republic of Northern Cyprus,” Earth Syst. Environ. , vol. 7, no. 2, pp. 561–580, 2023, doi: 10.1007/s41748-023-00341-5.
[5] N. I. Gusmiarti, Y. Prasetyo, and N. Bashit, “Analisis Korelasi Land Surface Temperature (LST) dengan Penerapan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PKM) (Studi Kasus : Kawasan Sentra Pengasapan Ikan, Bandarharjo, Semarang),” Elipsoida  J. Geod. dan Geomatika , vol. 5, no. 2, pp. 61–68, 2022, doi: 10.14710/elipsoida.2022.16741.
[6] I. Dar, J. Qadir, and A. Shukla, “Estimation of LST from multi-sensor thermal remote sensing data and evaluating the influence of sensor characteristics.,” Ann. GIS , vol. 25, no. 3, pp. 263–281, Jul. 2019, doi: 10.1080/19475683.2019.1623318.
[7] N. R. Mahanta and A. K. Samuel, “Study of Land Surface Temperature (LST) and Land Cover for Urban Heat Island (UHI) Analysis in Dubai,” in 2020 8th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO) , 2020, pp. 1285–1288. doi: 10.1109/ICRITO48877.2020.9198038.
[8] F. P. Arvelia, A. N. A, S. Bahar, A. F. Pramitha, A. N. Ardiansyah, and S. Bahar, “Analisis Hubungan Perubahan Penggunaan Lahan terhadap LST di Kota Tangerang,” Bul. Meteorol. Klimatologi, Dan Geofis. , vol. 4, no. 5, pp. 10–21, 2023.
[9] N. F. Mulyana, F. Usman, and A. W. Hasyim, “Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Perubahan Suhu Permukaan Di Kawasan Perkotaan Karawang,” Plan. Urban Reg. Environ. J. , vol. 12, no. 1, pp. 77–84, 2023, [Online]. Available: https://purejournal.ub.ac.id/index.php/pure/article/view/466
[10] S. Javadinejad, S. Eslamian, and K. Ostad-Ali-Askari, “Investigation of monthly and seasonal changes of methane gas with respect to climate change using satellite data,” Appl. Water Sci. , vol. 9, no. 8, pp. 3–10, 2019, doi: 10.1007/s13201-019- 1067-9.
[11] L. Y. Murni, I. M. Yuliara, and W. Windaryoto, “Distribusi Land Surface Temperature (LST) Menggunakan Metode Spasial Berdasarkan Citra Landsat 8 di Kabupaten Manggarai Nusa Tenggara Timur Pada Periode Juni-Juli 2015-2019,” Bul. Fis. , vol. 24, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.24843/bf.2023.v24.i01.p01.
[12] S. Hussain et al. , “Relation of land surface temperature with different vegetation indices using multi-temporal remote sensing data in Sahiwal region, Pakistan,” Geosci. Lett. , vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s40562-023-00287-6.
[13] A. F. N. Insan and F. V. A. S. Prasetya, “Sebaran Land Surface Temperature Dan Indeks Vegetasi Di Wilayah Kota Semarang Pada Bulan Oktober 2019,” Bul. Poltanesa , vol. 22, no. 1, pp. 45–52, 2021, doi: 10.51967/tanesa.v22i1.471.
[14] M. A. Hossain, S. Sultana, and M. R. Siddiqui, “Effects of the Nature of Urban Development on Land Surface Temperature (LST) at the Neighbourhood Scale in Dhaka City, Bangladesh,” Environ. Urban. ASIA , vol. 13, no. 2, pp. 284–303, 2022, doi: 10.1177/09754253221121299.
[15] G. S. Jannah and F. Bioresita, “Pemantauan Land Surface Temperature (LST) dan Kaitannya dengan Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kota Surabaya Tahun 2014-2022),” J. Tek. ITS , vol. 12, no. 2, 2023, doi: 10.12962/j23373539.v12i2.122579.
[16] S. Yin, J. Liu, and Z. Han, “Relationship between urban morphology and land surface temperature—A case study of Nanjing City,” PLoS One , vol. 17, no. 2 February, pp. 1–17, 2022, doi: 10.1371/journal.pone.0260205.
[17] J. Tan, D. Yu, Q. Li, X. Tan, and W. Zhou, “Spatial relationship between land-use/land-cover change and land surface temperature in the Dongting Lake area, China,” Sci. Rep. , vol. 10, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.1038/s41598-020-66168-6.
[18] J. R. Landis and G. G. Koch, “The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data,” Biometrics , vol. 33, no. 1, pp. 159–174, Jun. 1977, doi: 10.2307/2529310.
[19] K. Abbass, M. Z. Qasim, H. Song, M. Murshed, H. Mahmood, and I. Younis, “A review of the global climate change impacts, adaptation, and sustainable mitigation measures,” Environ. Sci. Pollut. Res. , vol. 29, no. 28, pp. 42539–42559, 2022, doi: 10.1007/s11356-022-19718-6.
[20] G. Suthar, R. P. Singhal, S. Khandelwal, and N. Kaul, “Spatiotemporal variation of air pollutants and their relationship with land surface temperature in Bengaluru, India,” Remote Sens. Appl. Soc. Environ. , vol. 32, p. 101011, 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101011.
[21] BPS, Kota Yogyakarta Dalam Angka 2013 . Badan Pusat Statistik, 2013. [Online]. Available: https://jogjakota.bps.go.id/publication/2013/07/09/f002af7b53202cfc9b109bbe/kota-yogyakarta-dalam-angka-2013.html
[22] BPS, Kota Yogyakarta Dalam Angka 2023 . 2023. [Online]. Available: https://jogjakota.bps.go.id/publication/2023/02/28/9510c8b16be475ce64f99471/kota-yogyakarta-dalam-angka-2023.html