INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 6057-6067 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Spatio-Temporal Dampak Pertumbuhan Penduduk pada Indeks NDVI di Kota Surakarta
Haydar Ally 1 ✉ , Agnar Pradipa Daniswara 2
Program Studi Ilmu Lingkungan, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Universitas Sebelas Maret
Email: Haydar.ally11@student.uns.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Kota  Surakarta  merupakan  salah  satu  kota  besar  di  Jawa  Tengah  yang  mendukung perkembangan  kota-kota  lain.  Pertumbuhan  penduduk  sering  dikaitkan  dengan  pengurangan jumlah tutupan vegetasi. Penelitian ini bertujuan untuk  mengkorelasikan atau menghubungkan Indeks NDVI dengan NDBI pada tahun 2013 dan 2023. Hasil dari penelitian ini akan memberikan manfaat bagi  para  perencana  kota  dan pengambil  kebijakan  dalam  merencanakan lingkungan perkotaan  yang  berkelanjutan  di  Kota  Surakarta.  Data  yang  digunakan  adalah  menggunakan data citra satelit Landsat 8 yang diambil pada tahun 2013 dan 2023. Hasil penelitian menunjukan bahwa  keadaan  kota  Surakarta  pada  tahun  2013  ke  tahun  2023  mengalami  perubahan  yang signifikan.  Pertumbuhan  jumlah  penduduk  memiliki  pengaruh  yang  sangat  besar  terhadap penurunan  nilai  NDVI.  Menurunnya  nilai  kerapatan  vegetasi  di  Kota  Surakarta  diakibatkan peningkatan nilai NDBI. Maka, diperlukan upaya-upaya untuk menghadapi peningkatan jumlah penduduk, serta perencanaan wilayah perkotaan dengan baik.
Kata Kunci: NDBI, NDVI, Penduduk, Spasial, Surakarta

## Abstract
Surakarta City is one of the major cities in Central Java that supports the development of other cities, such  as  the  surrounding  areas  of  Surakarta  City.  Population  growth  is  often  associated  with  a reduction  in  vegetation  cover.  This  research  aims  to  correlate  or  link  the  NDVI  (Normalized Difference Vegetation Index) with NDBI (Normalized Difference Built-up Index) in the years 2013 and 2023. The results of this study will provide benefits for urban planners and policymakers in planning sustainable urban environments in Surakarta City. The data used in this research are satellite imagery
data from Landsat 8 captured in 2013 and 2023. The findings of the study indicate that the condition of  Surakarta  City  from  2013  to  2023  has  undergone  significant  changes.  The  growth  in  the population  has  a  profound  impact  on  the  decrease  in  NDVI  values.  The  decrease  in  vegetation density in Surakarta City is attributed to an increase in NDBI values. Therefore, efforts are needed to address the increase in the population and to plan urban areas effectively.
Keyword: NDBI, NDVI, Population, Spatial, Surakarta

## PENDAHULUAN
Fenomena  peningkatan  pertumbuhan  jumlah  penduduk  yang  meningkat  disebabkan oleh  faktor-faktor  kegiatan  seperti  peningkatan  akses  pendidikan,  pekerjaan,  dan  aktivitas perdagangan memiliki dampak negatif terhadap perubahan penggunaan lahan (Nugraha & Atmaja, 2020). Dengan berjalannya waktu pertumbuhan penduduk sehingga alih fungsi lahan akan  meningkat  dan  dapat  mengakibatkan  perubahan  lahan  pertanian  menjadi  non- pertanian  (Iyengar,  2003;  Bakker  et  al.,  2014).  Proses  sosial  ekonomi  seperti  peningkatan jumlah  penduduk,  pembangunan  atau  kemajuan  ekonomi,  aktivitas  perdagangan,  dan migrasi  menyebabkan  pada  perubahan  pola  penggunaan  lahan;  dampaknya  dapat diidentifikasi dan diukur dengan dalam skala global, regional, dan lokal (IPCC, 2007; Goklany, 1996).  Perubahan  dalam  penggunaan  lahan  tersebut  dapat  mengakibatkan  perubahan kondisi lingkungan di area tersebut, termasuk perubahan suhu permukaan lahan. Kenaikan suhu  permukaan  pada  daerah  perkotaan  yang  didominasi  terdiri  dari  pemukiman  dapat membentuk kondisi iklim mikro di area tersebut (Baik et al., 2007).
Kota Surakarta berada di antara 110º45’15” - 110º45’35” Bujur Timur dan antara 7º36’00” - 7º56’00”  Lintang  Selatan  (Lesmana,  2016).  Daerah  ini  merupakan  dataran  rendah  dengan ketinggian  kurang  lebih  92  meter  di  atas  permukaan  laut  dan  dilewati  oleh  Sungai  Pepe, Jenes dan Bengawan Solo. Kota Surakarta merupakan salah satu kota besar di Jawa Tengah yang  mendukung  perkembangan  kota-kota  lain,  seperti  Semarang  dan  Yogyakarta,  serta kabupaten lain di wilayah Subosukawonosraten (Surakarta, Boyolali, Sukoharjo, Karanganyar, Wonogiri, Sragen, dan Klaten) (Kuncoro & Harjono, 2022).
Pada  tahun  2013  jumlah  penduduk  Kota  Surakarta  sebesar  563.659  jiwa.  Dari  jumlah tersebut penduduk berjenis kelamin laki-laki jumlahnya lebih rendah dibandingkan penduduk perempuan.  Jumlah  penduduk  laki-laki  sebanyak  278.644  jiwa,  sedangkan  penduduk perempuan  sejumlah  285.015  jiwa.  Sedangkan  pada  pertengahan  tahun  2023,  jumlah penduduk  Kota  Surakarta  sebanyak  586.166  jiwa.  Maka  dalam  10  tahun  terakhir  jumlah penduduk di Kota Surakarta bertambah 22.507 jiwa.
NDVI adalah sebuah parameter yang mengukur kesehatan dan keberlanjutan vegetasi. Indeks  ini  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  dan  kondisi  vegetasi  dengan membandingkan reflektansi cahaya merah dan inframerah dekat. Sementara itu, NDBI adalah indeks  yang  mengukur  proporsi  permukaan  yang  terbangun  dalam  suatu  wilayah.  NDBI dapat membantu mengidentifikasi  dan memantau area yang  telah terurbanisasi. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menghubungkan  perubahan  NDVI  dan  NDBI  di  Kota  Surakarta  antara tahun  2013  dan  2023.  Pertumbuhan  penduduk  yang  pesat  sering  kali  dikaitkan  dengan perubahan dalam tutupan lahan, termasuk penurunan nilai NDVI dan peningkatan nilai NDBI.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Wilayah penelitian terdapat di Kota Surakarta, Provinsi Jawa Tengah. Wilayah ini secara geografi  terletak  pada  110º45’15” - 110º45’35”  Bujur  Timur  dan 7º36’00” - 7º56’00”  Lintang Selatan  (Lesmana,  2016).  Kota  Surakarta  memiliki  luas  wilayah  sebesar  44,04  km²  yang terdiri  dari  5  kecamatan,  yaitu  Kecamatan  Laweyan,  Serengan,  Pasar  Kliwon,  Jebres  dan Banjarsari. Dari sebagian besar lahan digunakan sebagai tempat pemukiman sebesar 66% (Suryono dkk, 2020).

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Sumber dan Processing Data
Penelitian ini menggunakan data citra satelit Landsat 8 yang diambil pada tahun 2013 dan  2023.  Sumber  data  tersebut  diperoleh  melalui  US  Geological  Survey  (USGS)  pada earthexplorer.usgs.gov  dengan  tutupan  awan  <10%.  Citra  satelit  ini  digunakan  untuk melakukan analisis NDVI, dan NDBI di Kota Surakarta. Pre-processing citra dilakukan melalui koreksi  radiometrik  dan  atmosfer  serta  ekstraksi  dari  suhu  kecerahan  pada  citra  landsat menggunakan  software  QGIS  versi  3.28.11  yang  telah  dilengkapi  dengan  plugin  semi- automatic  classification  (SCP)  yang  dikembangkan  oleh  Congedo  (2021).  SCP  berfungsi
untuk  menyediakan  layanan  pemrosesan  data  penginderaan  jauh  yang  terkait  dengan pengunduhan  data,  pre-processing  gambar,  pemrosesan  berupa  klasifikasi  dan  analisis citra,  serta  pasca  pemrosesan  dalam  penyempurnaan  klasifikasi  interpretasi  data  (Tempa and Aryal 2022).

## Perhitungan NDVI
Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  digunakan  untuk  mengidentifikasi tutupan  vegetasi  serta  mendeteksi  perubahan  vegetasi  (Gandhi  et  al.  2015).  Nilai  NDVI diperoleh  dengan  menggunakan  perhitungan  inframerah  dekat  dengan  cahaya  yang dipantulkan oleh tanaman (Achmad et al. 2019).
NDVI = (NIR - RED / NIR + RED)
Keterangan:
NIR pada NDVI berhubungan dengan Band 5 dan RED berhubungan dengan Band 4 dengan menggunakan landsat 8.
Tabel 1. Nilai Dan Klasifikasi NDVI (Ayuningtyas & Prasetyo, 2020)
Klasifikasi Nilai NDVI Lahan tidak bervegetasi (- 1) ≤ NDVI < ( -0.03) Kehijauan sangat rendah (- 0.03) ≤ NDVI < 0.15 Kehijauan sangat rendah 0.15 ≤ NDVI < 0.25 Kehijauan sedang 0.25 ≤ NDVI < 0.35 Kehijauan tinggi 0.35 ≤ NDVI < 1.00

## Perhitungan NDBI
Normalized  Difference  Build-up  Index  (NDBI)  dihitung  untuk  mengetahui  kawasan  yang telah  dibangun.  Rentan  nilai  NDBI  berkisar  dari  -1  hingga  +1  dengan  nilai  negatif menunjukkan badan air, sedangkan positif menunjukkan kawasan maju.
NDBI = (SWIR - NIR/SWIR + NIR)
Keterangan:
SWIR  pada  NDBI  menggunakan  Band  6  sedangkan  NIR  menggunakan  B  Band  5  dengan citra landsat 8
Tabel 2. Nilai Dan Klasifikasi NDBI (Adeanti & Harist, 2018) (Kurniawan & Salihin, 2017)
Klasifikasi Nilai NDBI Tidak Ada Bangunan - 1 ≤ NDBI < 0 Kerapatan Bangunan Rendah 0 ≤ NDBI < 0.1 Kerapatan Bangunan Sedang 0.1 ≤ NDBI < 0.2 Kerapatan Bangunan Tinggi 0.2 ≤ NDBI < 0.3
Analisis Data
Data dianalisis dengan menyesuaikan hasil analisis dengan klasifikasi sesuai dengan tahun perbandingan yaitu tahun 2013 dan tahun 2023.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Normalize Difference of Vegetation Index (NDVI)
Indeks NDVI dibagi menjadi 5 kelas dengan nilai: Sangat rendah (<0,1), rendah (0,1- 0,2),  sedang  (0,2-0,3),  tinggi  (0,3-0,4),  sangat  tinggi  (>0,4)  untuk  menganalisis  indeks kehijauan vegetasi di wilayah Kota Surakarta.

## (a)
(b)
Gambar 2. (a) Peta NDVI di Kota Surakarta tahun 2013, (b) Peta NDVI di Kota Surakarta tahun 2023
Berdasarkan  hasil  analisis  Normalize  Difference  of  Vegetation  Index  (NDVI)  yang dilakukan pada tahun 2013 dan 2023 di Kota Surakarta memiliki perbandingan yang cukup jauh,  dimana    Normalize  Difference  of  Vegetation  Index  (NDVI)  di  Kota  Surakarta
mengalami penurunan dari tahun ke tahun mulai dari tahun 2013 hingga tahun 2023. Pada kategori kelas sangat rendah di tahun 2013 memiliki luas sekitar 1474,47 Ha atau 30,6% dari total luas wilayah Kota Surakarta, dan di tahun 2023 luas kelas sangat rendah sekitar 562,5 Ha atau 12,04% dari total wilayah. Pada kategori kelas rendah indeks NDVI jumlah luasan di Kota  Surakarta  mengalami  peningkatan  dari  2398,95  (49,79%)  menjadi  2827,44  (60,52%) pada tahun 2023. Kategori kelas sedang mengalami peningkatan dari tahun 2013 ke tahun 2023 dimana nilai kenaikan yang cukup besar yaitu dari 617,85 (12,82%) menjadi 954,9 Ha (20,44%). Pada indeks kehijauan kelas tinggi sama besar dimana pada tahun 2013 memiliki luasan sebesar 294,57 Ha  (6,11%) dan pada tahun 2023 memiliki luasan 294,57 Ha (6,30%). Nilai NDVI pada kategori kelas sangat tinggi juga memiliki nilai yang sama di tahun 2013 dan 2023 yaitu sebesar 32,4 Ha (0,70%). Dari hasil pada peta gambar  2. tingkat kehijauan yang  dianalisis,  Kota  Surakarta  mengalami  penurunan  lahan  terbuka  hijau  dimana  nilai indeks tinggi-sangat tinggi hanya mencapai angka 6,37% dari total luasan di Kota Surakarta. Penurunan  lahan  terbuka  hijau  di  Kota  Surakarta  diakibatkan  oleh  peningkatan  jumlah penduduk di Kota Surakarta.
Tabel 3. Hasil Analisis NDVI Kota Surakarta tahun 2013 dan 2023 NDVI 2013 2023 Luas (Ha) % Luas (Ha) % Sangat Rendah  1474,47  30,6 562,5 12,04 Rendah 2398,95  49,79  2827,44  60,52 Sedang 617,85 12,82 954,9 20,44 Tinggi 294,57 6,11 294,57 6,30 Sangat Tinggi 32,4 0,68 32,4 0,7 Normalize Difference Build-Up Index (NDBI)
(a)
(b)
Gambar 2. (a) Peta NDBI di Kota Surakarta tahun 2013, (b) Peta NDVI di Kota Surakarta

## tahun 2023
Berdasarkan  hasil  analisis  data  NDBI  atau Normalize  Difference  Build-Up  Index menunjukkan  bahwa  terjadi  perubahan  yang  cukup  signifikan  terhadap  luas  kerapatan bangunan yang berada di kota Surakarta. Peningkatan nilai lahan terbangun ini diakibatkan oleh  bertambahnya  jumlah  penduduk  setiap  tahunnya  di  Kota  Surakarta.  Analisis  data dilakukan  dengan  membandingkan  data  NDBI  yang  diperoleh  pada  tahun  2013  dengan perolehan  data  pada  tahun  2023.  Dari  data  yang  diperoleh,  menunjukkan  bahwa  terjadi penurunan  kerapatan  bangunan  dalam  kategori  tidak  ada  bangunan  dimana  indeks  NDBI berdasarkan  luas  (Ha)  pada  tahun  2013  adalah  sebesar  2173,23  (46,25%)  sedangkan  pada tahun  2023  besar  indeks  NDBI  yang  diperoleh  adalah  sebesar  1674,9  (35,85%).  Kemudian, terjadi  peningkatan  nilai  indeks  NDBI  pada  kategori  kelas  kerapatan  rendah  dimana  pada tahun  2013  besar  indeks  yang  diperoleh  adalah  sebesar  2431,98  (52,06%)  sedangkan  pada tahun  2023  terjadi  peningkatan  perolehan  indeks  NDBI  sebesar  2830,05  (60,58%).  Pada kategori kelas kerapatan sedang, indeks NDBI yang diperoleh mengalami peningkatan yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  kelas  kerapatan  rendah,  dimana  perolehan  indeks  NDBI pada  tahun  2013  adalah  sebesar  65,61  (1,40%)  dengan  nilai  indeks  NDBI  pada  tahun  2023 mengalami  peningkatan  lebih  dari  dua  kali  lipatnya  dimana  indeks  NDBI  yang  diperoleh sebesar  166,68  (3,57%).  Selanjutnya,  pada  kategori  kelas  kerapatan  tinggi  mengalami penurunan  nilai  indeks  NDBI  dimana  pada  tahun  2013,  nilai  indeks  NDBI  yang  diperoleh adalah  sebesar  0,99  (0,02%)  sedangkan  nilai  indeks  NDBI  yang  diperoleh  pada  tahun  2023 adalah sebesar 0,18 (0,003%). Dari hasil gambar peta 3. yang menandakan tingkat kerapatan
bangunan, menunjukkan bahwa tingkat kerapatan bangunan di Kota Surakarta meningkat dari tahun  2013  hingga  sekarang  yang  dapat  dilihat  dari  peningkatan  nilai  NDBI  dari  kategori bangunan rendah hingga bangunan tinggi.
Tabel 4. Hasil Analisis NDBI Kota Surakarta tahun 2013 dan 2023
NDBI 2013 2023 Luas (Ha) % Luas (Ha) % Tidak Ada Bangunan  2173,23  46,52  1674,9  35,85 Bangunan Rendah 2431,98  52,06  2830,05  60,58 Bangunan Sedang 65,61 1,40 166,68 3,57 Bangunan Tinggi 0,99 0,02 0,18 0,003
Indeks kerapatan vegetasi (NDVI) memiliki korelasi berbanding terbalik dengan indeks lahan terbangun  (NDBI).  Apabila  nilai  kerapatan  vegetasi  tinggi  maka  semakin  rendah  nilai  lahan terbangun  pada  suatu  wilayah.  Salah  satunya  penyebab  menurunnya  tutupan  vegetasi  dan meningkatnya  bangunan  di  suatu  wilayah  kota  adalah  jumlah  pertumbuhan  penduduk  yang semakin  meningkat  (Hadibasyir  dan  Nada,  2022).  di  Kota  surakarta  pada  tahun  2013  indeks kerapatan vegetasi dengan rentan nilai tinggi-sangat tinggi hanya 6,79% dari total wilayah Kota Surakarta,  hal  ini  dikarenakan  pada  tahun  2013  indeks  lahan  terbangun  dengan  rentan  nilai bangunan  kerapatan  rendah  -  bangunan  tinggi  sebesar  53,48%  dari  total  wilayah. meningkatnya  tutupan  lahan  terbangun  sejalan  dengan  peningkatan  aktivitas  masyarakat  di Kota  Surakarta  mengakibatkan  kenaikan  suhu  pada  permukaan  kota  (Wibisono  dkk,  2022). Indeks kerapatan vegetasi di Kota Surakarta pada tahun 2023 dengan rentan tinggi  - sangat tinggi hanya sebesar 6,37%, hal ini seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk sehingga mengakibatkan bertambahnya lahan terbangun di tahun 2023 dengan rentan nilai bangunan kerapatan rendah - bangunan kerapatan tinggi sebesar 64,15%. Menurunnya tutupan lahan di suatu  wilayah  akibat  permintaan  lahan  untuk  aktivitas  manusia  (Wibisono  dkk,  2022).  Hal  ini mengalami peningkatan dari tahun 2013 hingga tahun 2023 sebesar 10,67%.

## SIMPULAN
Bedasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwasanya keadaan kota Surakarta pada tahun 2013 ke tahun 2023 mengalami perubahan yang signifikan dari  hasil  analisis  citra  satelit  landsat  8  yang  dilakukan.  Pertumbuhan  jumlah  penduduk memiliki pengaruh yang luar biasa besar terhadap penurunan nilai kerapatan vegetasi (NDVI).
Menurunnya  nilai  kerapatan  vegetasi  di  Kota  Surakarta  mengakibatkan  meningkatnya  nilai indeks lahan terbangun (NDBI). Maka dari itu perlu dilakukan upaya-upaya adaptasi mitigasi untuk  menghadapi  peningkatan  suhu,  serta  perencanaan  wilayah  perkotaan  dengan  baik untuk menjadikan Kota Surakarta salah satu Kota Hijau di Indonesia.
DAFTAR PUSTAKA
Achmad  A,  Sari  LH,  Ramli  I.  2019.  A  study  of  urban  heat  island  of  Banda  Aceh  City,
Indonesia  based  on  land  use/cover  changes  and  land  surface  temperature.  Aceh International Journal of Science and Technology 8(1): 41-51.
Aeni, Et Al. 2019. “Penerapan Metode  Copy The Master Pada Pembelajaran  Menulis Teks Argumentasi  Untuk  Meningkatkan  Kreativitas  Menulis  Mahasiswa”.  Jurnal Pendidikan, Kebahasaan, dan Kesusastraan Indonesia, 3 (2).
Akidah,  Ihramsari  &  Mansyur,  Umar.  2022.  “Strategi  Image  Streaming  Terhadap Kemampuan Menulis Pada Mahasiswa”. Jurnal Literasi. 6(2), 406 -413.
Amalia,  Riski.  2018.  “Penerapan  Strategi  Copy  The  Master  Dalam  Meningkatkan Keterampilan  Menulis  Puisi  Pada  Siswa  Kelas  VIII.A  Smp  Negeri  3  Labakkang Kabupaten Pangkep”. Skripsi. Universitas Muhammadiyah Makassar, Hal -22.
Ayuningtyas, F., & Prasetyo, S. Y. J. (2020). Pemanfaatan Teknologi Machine Learning Untuk Klasifikasi Wilayah Risiko Kekeringan di Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI). Jurnal Transformatika, 18(1), 13-24.
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, 73- 81. https://doi.org/10.1007/s00704-006-0254-4 .
Congedo,  L.  2021.  Semi-Automatic  Classification  Plugin:  A  Python  tool  for  the  download and processing of remote sensing images in QGIS. Journal of Open Source Software 6(64): 3172.
Gandhi GM, Parthiban S, Thummalu N, Christy A. 2015. NDVI: vegetation change detection using remote sensing and gis – a case study of Vellore District. Procedia Comput Sci 57: 1199 – 1210.
Hadibasyir,  H.  Z.,  &  Firdaus,  N.  S.  (2022).  Effect  of  Vegetation  and  Building  Densities  to Urban Thermal Comfort (Case Study of Denpasar City). Jurnal Purifikasi, 21(1), 11-19. IPCC, “The fourth assessment report,” Geneva, Switzerland., 2007. I.
Lesmana, R. Y.  2016. Layanan Persampahan di Kota Surakarta dengan  Pemetaan Barbasis Sistem Informasi Geografis. Media Ilmiah Teknik Lingkungan (MITL), 1(1), 11-21.
Kurniawan, S., Nurhaidar, W.  O., & Salihin, I. (2017). Optimalisasi transformasi  spektral UI, NDBI,  NDVI  dan  kombinasi  transformasi  spektral  UI-NDVI  dan  NDBI-NDVI  guna mendeteksi kepadatan lahan terbangun di Kota Magelang. Jurnal Geografi Aplikasi dan Teknologi, 1(1), 13-21.
Kuncoro, T. W. D., & Harjono, B. 2022. Penyusunan Kajian Dampak Pandemi Covid-19 pada Kapasitas UMKM, IKM, Pedagang Sektor Informal Kota Surakarta Tahun 2021. Jurnal Bengawan Solo: Pusat Kajian Penelitian dan Pengembangan Daerah Kota Surakarta, 1(1), 115-133.
Iyengar,  S.  2003.  Environmental  Damage  to  Land  Resource:  Need  to  Improve  Land  Use
Data Base. Economic and Political Weekly, 3596-3604.
https://doi.org/10.2307/4413941
Marganingsih, Marti. 2022. “Peningkatan Keterampilan Menulis Cerpen Melalui Media Teks Lagu Dengan Metode Latihan Terbimbing”. Jurnal Ilmiah Bahasa dan Sastra, 6(6).
Ningrum,  Muliadi,  &  Rabiah,  Sitti.  2022.  “Model  Konstruktivistik  Terhadap  Peningkatan Kemampuan Menulis Teks Ceramah Siswa”. Journal of Language and Literature, 2(2), 180-187.
Nugraha,  A.  S.  A.,  &  Atmaja,  D.  M.  (2020).  PEMANFAATAN  CITRA  PENGINDERAN  JAUH MULTI-TEMPORAL  UNTUK  DETEKSI  URBAN  HEAT  ISLAND  (UHI)  TERHADAP PERUBAHAN  PENGGUNAAN  LAHAN  DI  KABUPATEN  BULELENG.  Majalah  Ilmiah Globe, 22(2), 71-82.
Nurhayati. 2019. Apresiasi Prosa Fiksi Indonesia (Revisi). Jawa Tengah: Cakrawala Media.
Nurjannah, Arifah., & Suhara, Alfa Mitri. 2019. “Analisis Penggunaan Bahasa Daerah dalam Pembelajaran  Menulis  Cerpen  di  Kelas  IX  SMPN  1  CIPATAT”.  Parole  (Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia), 2 (2), 260.
Pertiwi,  S.,  &  Kolen,  K.  V.  2020.  “Pengaruh  Media  Film  Terhadap  Keterampilan  Menulis Narasi  Pada  Mata  pelajaran  Bahasa  Indonesia  Pada  Siswa  Kelas  V  SD  02  Pagi Cipayung”. Jurnal Inovasi Pendidikan MH Thamrin, 4(1), 10 -19.
Tempa  K,  Aryal  KR.  2022.  Semi-automatic  classification  for  rapid  delineation  of  the geohazard-prone areas using Sentinel-2 satellite imagery. SN Applied Sciences 4(5): 1-14.
Wibisono,  P., Miladan, N., & Utomo, R. P. Hubungan Perubahan Kerapatan  Vegetasi dan Bangunan  terhadap  Suhu  Permukaan  Lahan:  Studi  Kasus  di  Aglomerasi  Perkotaan
Surakarta. Desa-Kota: Jurnal Perencanaan Wilayah, Kota, dan Permukiman, 5(1), 148- 162.