Vol. 5, No. 1, August 2021, Pages 25-31                http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Platform Google Earth Engine Untuk Pemetaan Suhu Permukaan Daratan Dari Data Series Modis

## Luhur Moekti Prayogo
Magister Teknik Geomatika, Fakultas Teknik - Universitas Gadjah Mada, Indonesia, 55281 Email: luhur.moekti.prayogo@mail.ugm.ac.id
Abstract. Urban Heat Island (UHI) is a factor that affects the earth's surface temperature. The UHI  phenomenon  causes  the  city's  land  surface  temperature  to  be  higher  due  to anthropogenic factors. The identification of land surface temperatures caused by UHI can be made using cloud-based remote sensing techniques. This study aims to map the land surface temperature of the northern coastal area of Surabaya and its surroundings with MODIS multi- temporal  images  in  2001-2020  using  the  Google  Earth  Engine  Platform.  The  location  was chosen because it is suspected that the temperature will increase due to development activities, which generally occur in all parts of Indonesia. From this study, it can be concluded that there is a significant increase in heat from year to year. In the north coast of Surabaya, East Java, in  2001,  the  surface  temperature  was  30 o C,  located  in  the  northern  part.  In  2011  the temperature  increased  and  spread  to  the  southern  region.  Then  the  highest  temperature  is shown in 2020, where almost the entire area has heat above 28 o C. This research indicates that the Google Earth Engine platform is effective for mapping land surface temperatures. Further research  is  needed  on  the  use  of  data  measured  directly  in  the  field  and  higher  spatial resolution imagery to determine the accuracy of the Google Earth Engine platform.
Keywords: Urban Heat Island (UHI), Mapping, MODIS, Google Earth Engine
Abstrak. Urban  Heat  Island  (UHI) merupakan  faktor  yang  mempengaruhi  suhu  permukaan bumi. Fenomena UHI menyebabkan suhu permukaan daratan kota lebih tinggi karena faktor antropogenik.  Indentifikasi  suhu  permukaan  daratan  yang  disebabkan  oleh  UHI  dapat dilakukan  dengan  teknik  penginderaan  jauh  berbasis cloud. Penelitian  ini  bertujuan  untuk memetakan suhu permukaan daratan wilayah pesisir utara Surabaya dan sekitarnya dengan citra  multi  temporal  MODIS  tahun  2001-2020  menggunakan  Platform  Google  Earth  Engine. Lokasi  tersebut  dipilih  karena  diduga  mengalami  peningkatan  suhu  akibat  aktivitas pembangunan yang umumnya juga terjadi di  seluruh wilayah Indonesia.  Dari penelitian ini dapat  disimpulkan  bahwa  terjadi  peningkatan  panas  yang  cukup  signifikan  dari  tahun  ke tahun.  Di  pesisir  utara  Surabaya,  Jawa  Timur,  pada  tahun  2001  suhu  permukaan  pada kisaran  30 o C  terletak  dibagian  utara.  Pada  tahun  2011  suhu  meningkat  dan  menyebar  ke wilayah bagian selatan. Kemudian suhu paling tinggi ditunjukkan pada tahun 2020, dimana hampir keseluruhan wilayah memiliki panas diatas 28 o C. Dari penelitian ini dapat diketahui bahwa penggunaan platform Google  Earth Engine efektif untuk  pemetaan suhu permukaan daratan. Perlu adanya penelitian lanjutan mengenai penggunaan data yang diukur langsung di lapangan dan citra resolusi spasial lebih tinggi agar mengetahui akurasi yang dihasilkan dari platform Google Earth Engine.
Kata Kunci: Urban Heat Island (UHI), Pemetaan, MODIS, Google Earth Engine
Vol. 5, No. 1, August 2021, Pages 25-31                http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Pendahuluan
Surabaya  merupakan  salah  satu kota  yang  terletak  di  Provinsi  Jawa Timur  dengan  letak  geografis  112036'  - 1120  54'  BT    dan  7021'  LS  dan  luas daratan  kurang  lebih  326,37  km 2
(Suharyo &  Hidayah,  2019).  Pada  bagian utara, Surabaya termasuk dalam kawasan  pesisir  dimana  kebanyakan industri  dibangun  di  wilayah  tersebut. Tidak  hanya  itu,  bagian  pesisir  utara juga  memiliki  pelabuhan  “tanjung perak”  yang  menjadi  pelabuhan  utama di  wilayah  tersebut.  Menurut  Media Indonesia (2019), pesisir utara Surabaya akan  mengalami  pertumbuhan  ekonomi dan sebagai tempat wisata baru bagi ibu kota  Jawa Timur ini. Hal ini disebabkan oleh  pembangunan  jalan  baru  yang membentang  sepanjang  22  km  yang terhubung  dengan  tol  Perak.  Dengan dilakukan  pembangunan  pada  wilayah Surabaya, kondisi pesisir utara Surabaya diduga  mengalami  berbagai  perubahan yang  umumnya  juga  terjadi  di  wilayah pesisir  Indonesia  (Suharyo  &  Hidayah, 2019).
Wilayah  yang  dilakukan  pembangunan, tentu  tidak  lepas  dari  alih  fungsi  lahan yang akan memberikan pengaruh terhadap  kondisi  kawasan  tersebut. Lahan  yang  awalnya  kosong  dan dipenuhi  vegetasi  berubah  menjadi perumahan  dan  gedung-gedung  yang tentunya  keberadaan  vegetasi  akan semakin  berkurang.  Dampak  nyata  dari wilayah  yang  dilakukan  pembangunan salah  satunya  adalah  suhu  permukaan daratan (Sari & Wenang Anurogo, 2018). Berkurangnya vegetasi atau lahan terbuka hijau menjadikan suatu wilayah mengalami  kenaikan  suhu.  Hal  ini tentunya  akan  mempengaruhi  kualitas lingkungan.  Menurut  Rizki  et  al.  (2017); Sari  &  Wenang  Anurogo  (2018),  bahwa
pengetahuan mengenai suhu permukaan darat  menjadi  penting,  karena  sebagai landasan  pembangunan  wilayah  agar ruang vegetasi hijau tidak hilang dimana menjadi  indikator  baik  buruknya  suatu wilayah.  Fariz  et  al.  (2019)  menyatakan Urban  Heat  Island (UHI)  merupakan faktor yang mempengaruhi suhu permukaan bumi. Fenomena UHI
menyebabkan  suhu  permukaan  daratan kota lebih tinggi karena faktor antropogenik(Abutaleb et al., 2015; Fariz et  al.,  2019).  Indentifikasi  karakterisasi dapat  dilakukan  secara  spasial  melalui teknik  penginderaan  jauh  (Fariz  et  al., 2019; Jeevalakshmi et al., 2017). Dewasa ini, perkembangan dari teknik penginderaan  jauh  ditandai  dengan pemrosesan citra berbasis cloud dimana penyimpanan  berupa  hardisk  dan memori  membuat  tidak  fleksibel  dan sangat  terbatas  dalam  pemrosesan. Pemrosesan berbasis cloud saat ini yang populer  adalah  menggunakan  Google Earth Engine (GEE). Gorelick et al. (2017) menyatakan  bahwa  GEE  merupakan platform yang menawarkan analisis data lingkungan  berbasis cloud dengan gratis/ open  source .  Platform  ini memiliki keunggulan yaitu telah menyediakan Application  Programming Interface (APIs)  yang  menggunakan JavaScript dan Python serta  dapat dihostkan ke Github.
Penelitian  mengenai  suhu  permukaan darat
menggunakan teknik penginderaan  jauh  pernah  dilakukan oleh  Sari  &  Wenang  Anurogo  (2018) menggunakan  citra  Landsat  8  di  pulau Batam  dengan  metode Split  Window Algorithm (SWA).  Penelitian  tersebut menghasilkan  bahwa  kelas  vegetasi memiliki  suhu  rata-rata  16.8  –22.4 o C, dan kelas tak bervegetasi memiliki suhu rata-rata  22.4  –23.6 o C.  Kemudian  pada
Vol. 5, No. 1, August 2021, Pages 25-31                http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
kelas pemukiman memiliki suhu daratan yang tinggi yaitu berkisar 23.6  –29.2 o C. Selanjutnya penelitian Fariz et al. (2019) yang  dilakukan  di  kota  Pekalongan dengan  membandingkan  band thermal citra  Landsat  7  dan  8.  Penelitian tersebut  untuk  mengetahui  perubahan secara temporal suhu permukaan daratan. Dari penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  citra  Landsat  8 menghasilkan  estimasi  nilai  suhu  lebih baik  dibandingkan  dengan  Landsat  7 dengan kenaikan suhu di kota Pekalongan  dari  tahun  2015  –  2019 mencapai  0.6 o C.  Firdaus  et  al.  (2019) juga  melakukan  penelitian  di  kota Pontianak  dengan  eksplorasi  band thermal citra  Landsat  yang  kemudian dihubungkan
dengan
Normalized
Difference  Built  Index (NDBI)  dan Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI). Penelitian tersebut
menghasilkan
bahwa menurunnya
luasan  vegetasi  mengakibatkan  suhu permukaan daratan menjadi tinggi. Dari penjelasan  diatas,  perlu  adanya  kajian khusus mengenai pemetaan suhu permukaan
daratan menggunakan teknologi
baru dalam teknik
penginderaan  jauh  yaitu  berbasis cloud . Teknik ini dipilih karena masih tergolong jarang dilakukan di Indonesia sehingga  kelebihan  dan  kekurangannya belum banyak diketahui. Lokasi penelitian  dilakukan  di  pesisir  utara Surabaya  dan  sekitarnya,  karena  diduga mengalami kenaikan suhu setiap tahunnya  yang  disebabkan  efek  dari pembangunan wilayah.

## Materi dan Metode
Penelitian  ini  dilaksanakan  di pesisir  utara  Surabaya  dan  sekitarnya dengan  letak  geografis  yaitu  pada Latitude: 07 0 15’34”  dan Longitude: 112 0 45’00”. Gambar 1 merupakan lokasi
penelitian yang ditampilkan menggunakan ESRI world imagery.

## Gambar 1. Lokasi penelitian di pesisir utara Surabaya, Jawa Timur
Citra  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  citra Moderate Resolution  Imaging  Spectroradiometer
(MODIS)
yang pertama kali menghasilkan
rekaman obyek permukaan bumi pada tahun 2001. Citra MODIS  tergolong  dalam  citra  resolusi rendah  dengan  resolusi  spasial  500- 1000  m.  Karakteristik  dari  citra  ini memiliki  dua  wahana  yang  beredar berlawanan  arah  yang  disebut  TERRA dan  AQUA  (NASA,  2020).  Dengan memiliki  dua  wahana,  maka  citra  ini mampu  menyajikan  resolusi  temporal dengan cukup baik dengan kemampuan revisit time 1-2 hari. Untuk ketersediaan band,  citra  MODIS  memiliki  band sebanyak  36  buah.  Rentang  panjang gelombang yang terdapat pada keseluruhan  band  berkisar  0.4  –  14.4 µm . Level data dalam citra MODIS terdiri dari  empat  (4)  level,  dimana  dalam penelitian  ini  menggunakan  level  yang sudah  di  proses  dan  menghasilkan produk temperature.

## Algoritma Deteksi Suhu
Penggunaan  satelit  MODIS  untuk deteksi  suhu  pada  sensor  satelit menggunakan  algoritma Split  Window Algorithm (SWA).  Rozenstein  et  al.
(2014) menyatakan  suhu  kecerahan
Vol. 5, No. 1, August 2021, Pages 25-31                http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
merupakan  salah  satu  variabel  pada band thermal.
Persamaan
yang digunakan  untuk  deteksi  suhu  adalah sebagai berikut (Persamaan 1):
…….. (1) Dimana: T : Suhu Radian L λ : Radiansi Spektral K2
: 1282.71
K1 : 666.09 (w/m2*ster*µm) Kemudian dilakukan konversi suhu dari radian  ke  suhu  permukaan  dengan persamaan  berikut  (Artis  &  Carnahan, 1982) (Persamaan 2):
……..(2) Dimana: Ts : Suhu permukaan ε : Emisivitas T B
: Suhu Radian
λ : Panjang gelombang yang dipancarkan 11.5 µm
ρ
: hc / K (1,438x10 -2 mK)

## Pemrosesan Citra Berbasis Cloud
Pengolahan
citra satelit
penginderaan jauh berbasis cloud memiliki  keuntungan  salah  satunya tidak  memerlukan  penyimpanan  yang besar.  Salah  satu  platform  yang mendukung  pemrosesan  citra  digital penginderaan jauh berbasis cloud adalah Google  Earth  Engine  (GEE).  Platform  ini menyediakan database citra open source di  seluruh  dunia,  dimana  data  tersebut dapat diakes pengguna secara real-time . Menurut  Gorelick  et  al.  (2017),  GEE merupakan  platform  yang  disediakan oleh US  Geological  Survey dan  NOAA yang  dapat  melakukan  komputasi  dan
pemrosesan data dengan cepat.
Terdapat berbagai fungsi untuk pemrosesan  citra  pada  platform  ini diataranya  analisis  statistika,  deteksi tepi, analisis nilai bit citra dan pengujian matrik (Gorelick et al., 2017).

## Hasil dan Pembahasan
Pemetaan suhu permukaan daratan dalam penelitian ini didasarkan pada  pertimbangan  bahwa  wilayah Surabaya  mengalami  kenaikan  suhu akibat terjadinya pembangunan wilayah. Hal ini disebabkan karena berkurangnya vegetasi dimana
dialihfungsikan menjadi  pemukiman  atau  perkantoran. Luaran  yang  dihasilkan  merupakan rerata  suhu  setiap  tahun  dari  2000- 2001, 2010-2011 dan 2019-2020, sehingga output dalam  penelitian  ini adalah  tiga  citra  yang  menggambarkan suhu  daratan  di  wilayah  Surabaya bagian utara.
Penggunaan  Google  Earth  Engine untuk  pemetaan  suhu  permukaan daratan  diawali  dengan  penentuan lokasi dan pemilihan database citra yang digunakan. Script yang digunakan untuk memasukkan  database  citra  MODIS adalah ee.imageCollection kemudian memasukkan  level  data  MODIS  yang diinginkan.  Kemudian  pemilihan  tahun menggunakan filterDate agar  yang ditampilkan  merupakan  data  dengan waktu  perekaman  tahun  2000-2001.
Kemudian Script select digunakan untuk memilih  data  MODIS  yang  diinginkan yaitu  MODIS  beresolusi  spasial  1000  m (1 km).
Kemudian  untuk  menghasilkan rerata suhu yang dibentuk dan kemudian ditampilkan dalam satu scene citra,  maka  ditambahkan script  mean  ().
Hal  ini  bertujuan  agar  hasil  estimasi suhu menjadi satu scene , bukan banyak scene. Kemudian  dilakukan  pemilihan
Vol. 5, No. 1, August 2021, Pages 25-31                http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
lokasi yaitu dengan clip region. Penentuan  luasan  wilayah  yang  akan dilakukan  pemrosesan  yaitu  dengan menu  geometri  yang  sudah  tersedia  di platform  GEE.  Gambar  2  menunjukkan penulisan script dan region yang digunakan dalam penelitian ini
Gambar 2. Potongan script untuk deteksi suhu permukaan daratan
Pemberian definisi modis00 merupakan langkah untuk mempermudah  dalam  pemrosesan  citra
(2000-2001).  Analisis  citra  pada  tahun 2010-2011 menggunakan
definisi modis11 dan modis20 digunakan  untuk analisis  citra  tahun  2019-2020.  Proses analisis  citra  pada  tahun  tersebut dilakukan  sama  seperti  tahap  analisis modis00. Kemudian,  pemrosesan  citra MODIS  dilanjutkan  dengan  merubah hasil  nilai  suhu  yang  didapatkan  dari database  MODIS  dari  derajat  kelvin menjadi derajat celcius.
Fungsi matematika  sederhana  yang  digunakan (var  modis  x  0.02)  –  273.15.  Fungsi pengali dalam java menggunakan .multiply() dan pengurang menggunakan .subtract  (). Langkah  terakhir  yaitu map add layer yang  digunakan  untuk menampilkan  citra  dalam  tampilan RGB bukan grayscale .  Gambar  3  merupakan tampilan  Google  Earth  Engine  untuk analisis suhu permukaan daratan wilayah Surabaya utara dan sekitarnya.

## Gambar 3. Hasil analisis suhu permukaan daratan menggunakan Google Earth Engine
Pemetaan  suhu  permukaan  darat dilakukan pada tahun 2001 hingga 2020 yang  menghasilkan  tiga  peta.  Peta  yang dihasilkan  merupakan  rerata  tahunan dari  tahun  2001  hingga  2020.  Citra MODIS  memiliki  resolusi  temporal  1-2 hari, oleh karena itu dalam penelitian ini suhu  tahunan  dibuat  rerata  dengan script mean().
Hasil pemetaan menunjukkan bahwa terjadi
peningkatan panas yang cukup signifikan  dari  tahun  ke  tahun.  Pada tahun  2001,  suhu  permukaan  pada kisaran  30 o C  terletak  dibagian  utara, namun pada tahun 2011 suhu meningkat  dan  menyebar  ke  wilayah bagian  selatan  dan  yang  paling  tinggi ditunjukkan  pada  tahun  2020,  dimana hampir  keseluruhan  wilayah  memiliki panas diatas 28 o C. Gambar 4 merupakan tampilan  peta  suhu  tahun  2001,  2011 dan  2020  wilayah  Surabaya  utara  dan sekitarnya.
Vol. 5, No. 1, August 2021, Pages 25-31                http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Gambar 4. Hasil pemetaan suhu permukaan darat wilayah Surabaya dan sekitarnya Tahun 2001
Gambar 5. Hasil pemetaan suhu permukaan darat wilayah Surabaya dan sekitarnya Tahun 2011
Gambar 6. Hasil pemetaan suhu permukaan darat wilayah Surabaya
dan sekitarnya Tahun 2020
Kesimpulan Dari penelitian ini dapat
disimpulkan  bahwa  terjadi  peningkatan panas  yang  cukup  signifikan  dari  tahun ke  tahun.  Pada  tahun  2001,  suhu permukaan  daratan  pada  kisaran  30 o C terletak  dibagian  utara  Surabaya.  Pada tahun  2011  suhu  meningkat  dan menyebar  ke  wilayah  bagian  selatan. Kemudian  suhu  permukaan  daratan paling  tinggi  ditunjukkan  pada  tahun 2020,  dimana  hampir  keseluruhan wilayah memiliki panas diatas 28 o C. Dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penggunaan  platform  Google  Earth Engine  efektif  untuk  pemetaan  suhu.
Perlu adanya penelitian lanjutan mengenai penggunaan data yang diukur langsung  di  lapangan  dan  citra  resolusi spasial yang lebih tinggi agar mengetahui akurasi yang dihasilkan dari platform Google Earth Engine.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan banyak terima  kasih  kepada  Google  yang  telah menyediakan  platform  Google  Earth Engine sehingga dapat digunakan dalam penelitian ini. Tidak lupa ucapan terima kasih kepada Labsig Inderaja yang telah memberikan pemahaman mengenai penggunaan Google Earth Engine.

## Daftar Pustaka
Abutaleb, K., Ngie, A., Darwish, A., Ahmed, M.,  Arafat,  S.,  &  Ahmed,  F.  (2015). Assessment  of  Urban  Heat  Island Using Remotely Sensed Imagery over Greater  Cairo,  Egypt. Advances  in Remote Sensing , 4 , 35–47. https://doi.org/10.4236/ars.2015.41 004. Artis,  D.  A.,  &  Carnahan,  W.  H.  (1982). Survey  of  emissivity  variability  in thermography of urban areas. Remote  Sensing  of  Environment , 313–329. https://doi.org/10.1016/0034- 4257(82)90043-8.
Fariz,  T.  R.,  Sanjoto,  T.  B.,  &  Setyowati,  D.
L.  (2019).  Komparasi  Kemampuan Citra Satelit Landsat Dalam Mengidentifikasi  Suhu  Permukaan
Vol. 5, No. 1, August 2021, Pages 25-31                http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Daratan Di Kota Pekalongan Sekolah
Pasca  Sarjana  ,  Universitas  Gadjah
Mada , Yogyakarta. Seminar Nasional Geografi III-Program Studi Pascasarjana Geografi, Fakultas Geografi, UGM , 876–886. Firdaus, Z., Muliadi, M., & Sari, R. P. (2019). Pemetaan Perubahan Suhu Permukaan Sebagai Dampak Pembangunan  Di  Kota  Pontianak Menggunakan Aplikasi Sistem Informasi Geografis. PRISMA FISIKA , 7 (2),
149–157.
https://doi.org/10.26418/pf.v7i2.35 950.
Gorelick,  N.,  Hancher,  M.,  Dixon,  M., Ilyushchenko,  S.,  Thau,  D.,  &  Moore, R.  (2017).  Google  Earth  Engine: Planetary-scale  geospatial  analysis for  everyone. Remote  Sensing  of Environment , 202 , 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.0 6.031. Jeevalakshmi,  D.,  Narayana  Reddy,  S.,  & Manikiam,  B.  (2017).  Land  surface temperature retrieval from LANDSAT  data  using  emissivity estimation. International  Journal  of Applied Engineering Research ,
12 (20), 9679–9687. Media  Indonesia.  (2019). Pesisir  Utara Surabaya  Berpotensi  Jadi  Pusat Ekonomi Baru Sumbe . Media Indonesia. https://mediaindonesia.com/nusant ara/274438/pesisir-utara-surabaya- berpotensi-jadi-pusat-ekonomi-baru (Diakses 4 Februari 2021).
NASA. (2020). MODIS- Moderate Resolution Imaging
Spectroradiometer .
https://modis.gsfc.nasa.gov/
(Diakses 5 Februari 2021).
Rizki,  F.,  Situmorang,  A.  D.  L.,  Wau,  N.,
Lubis,  M.  Z.,  &  Anurogo,  W.  (2017). Mapping Of Vegetation And Mangrove  Distribution  Level  In Batam  Island  Using  SPOT-5  Satellite Imagery. Journal  of  Geoscience, Engineering, Environment, and Technology , 2 (4), 264–267. https://doi.org/10.24273/jgeet.2017 .2.4.1002. 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) , 4 ,
5768–5780.
https://doi.org/10.3390/s14040576 8.
Sari,  R.,  &  Wenang  Anurogo,  M.  Z.  L. (2018).  Pemetaan  Sebaran  Suhu Penggunaan  Lahan  Menggunakan Citra  Landsat  8  Di  Pulau  Batam.
Jurnal Integrasi , 10 (1), 32–39. https://doi.org/ISSN: 2548 9828.
Suharyo,  O.  S.,  &  Hidayah,  Z.  (2019). Pemanfaatan  Citra  Satelit  Resolusi Tinggi  Untuk  Identifikasi  Perubahan Garis  Pantai  Pesisir  Utara  Surabaya. Jurnal  Kelautan:  Indonesian  Journal of  Marine  Science  and  Technology ,
12 (1), 89–96. https://doi.org/10.21107/jk.v12i1.5 084.