## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 259-269

## ANALISIS POLA DISTRIBUSI SPASIAL PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN URBAN HEAT ISLAND MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE
(STUDI KASUS DI KOTA BOGOR TAHUN 2000, 2009, & 2021)
1 M. Veruj Abdul Wadud, 2 Erwin Hermawan, 3 Nurul Kamilah.
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor Email: verujabdul@gmail.com

## ABSTRAK
Bogor merupakan salah satu kota tertua di Indonesia dan salah satu kota terbesar di Jabodetabek (Jakarta, Bogor, Depok, Tanggerang, dan Bekasi). Kota Bogor juga merupakan pusat ekonomi dan salah satu kota yang memiliki jumlah populasi yang cukup tinggi, hal ini berpengaruh pada peningkatan pertumbuhan perkotaan. Akan tetapi urbanisasi dapat memberikan dampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan manusia terutama pada produksi polusi gas CO2, modifikasi sifat fisik dan kimia atmosfer, yang dapat menyebabkan perubahan cuaca lokal dan iklim hal itu dapat menyebabkan peningkatan suhu di Kawasan perkotaan yang dikenal dengan fenomena Urban  Heat  Island (UHI). Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  perlu  dimonitoring  melalui  pengindraan  jauh, pengindraan  jauh  adalah  salah  satu  sarana  yang  efektif  dalam  pemantauwan  penggunaan  lahan  karna  dapat menyediakan informasi mengenai permukaan bumi, Salah satu teknologi pengindraan jauh yakni Google Earth Engine, adalah sebuah platform berbasis cloud yang menawarkan analisis data lingkungan berskala dunia dimana User hanya perlu mengakses data dari repository di google untuk mendapatkan citra data pengindraan jauh dan data  geospasial  lain  .Pendekatan  penelitian  ini  menggunakan  metode Random  Forest sebagai  pembelajaran ansamble untuk memecahkan masalah klasifikasi dan regresi. metode ini memiliki akurasi yang cukup tinggi serta bisa  menentukan  variabel-variabel  penting  dan  meminimalisasi  kesalahan  penilaian  akan  membuat  analisis menjadi  lebih praktis dan lebih mudah. Hasil dari  penelitian ini didapatkan bahwa urbanisasi  perkotaan selalu meningkat dan suhu rata-rata Kota Bogor dari tahun 2000 hingga tahun 2021 mengalami peningkat pada setiap tahunnya. adapun hasil klasifikasi  tutupan lahan dari  penelitian ini menggunakan metode Random  Forest (RF) menunjukkan nilai akurasi keseluruhan (Overall Accuracy) sebesar 90.95% , dan nilai kappa sebesar 89.44% .
Kata Kunci: Google Earth Engine, Land Surface Temprature , Random Forest .
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima : 31-05-2023
Tanggal revisi : 09-06-2023
Tanggal terbit : 10-06-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5507
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Bogor  merupakan  salah  satu  kota  tertua  di Indonesia  dan  salah  satu  kota  terbesar  di Jabodetabek (Jakarta, Bogor, Depok, Tanggerang, dan  Bekasi).  Kota  Bogor  juga  merupakan  pusat ekonomi dan salah satu kota yang memiliki jumlah populasi  yang  cukup  tinggi,  hal  ini  berdampak secara langsung pada peningkatan infrastruktur di area  perkotaan  yang  terus  meningkat  sehingga populasi perkotaan terus tumbuh pada tingkat yang lebih tinggi [1].
Pertumbuhan perkotaan dapat memberikan dampak  yang  baik  terhadap  taraf  hidup  dan kesejahteraan  masyarakat.  Akan  tetapi  urbanisasi juga  dapat  memberikan  dampak  negatif  terhadap lingkungan dan kesehatan manusia terutama pada produksi polusi gas CO2, modifikasi sifat fisik dan kimia atmosfer ,  yang  dapat  menyebabkan perubahan  cuaca  lokal  dan  iklim  hal  itu  dapat menyebabkan  peningkatan  suhu  di  Kawasan perkotaan  yang  dikenal  dengan  fenomena Urban Heat Island (UHI) [2].
Berdasarkan hal tersebut, maka perlu dimonitoring melalui  pengindraan  jauh,  berdasarkan  penelitian sebelumnya  pengindraan  jauh  adalah  salah  satu sarana yang efektif dalam pemantauwan penggunaan  lahan  karna  dapat  menyediakan informasi  mengenai  permukaan  bumi,  informasi yang  didapat  secara  potensial  tertangkap  pada suatu  ketingian  yang  terbangun  dari  permukaan bumi, secara detail didapatkan dari resolusi spasial, spektral dan temporal lahan tersebut [3]. Salahsatu implementasi nya adalah dapat digunakan  untuk  menghitung  estimasi  suhu permukaan  dan  kerapatan  vegetasi  diperoleh  dari data  satelit  pengindraan  jauh  serta  dapat menganalisis  keterkaitannya  dengan  fenomena UHI . Salah satu teknologi pengindraan jauh yakni Google  Earth  Engine, adalah  sebuah platform berbasis cloud yang  menawarkan  analisis  data lingkungan  berskala  dunia  dimana User hanya perlu  mengakses  data  dari  repository  di google untuk  mendapatkan  citra  data  pengindraan  jauh dan data geospasial lain yang dapat diakses sangat banyak, sehingga mencapai ukuran peta byte selain itu Google  Earth  Engine memiliki  bermacam algoritma  saintifik  yang  sudah  tersedia  di  dalam platform ,  peluang  untuk  mengkombinasi  dan mengembangka  algoritma  yang  ada  melalui  API dan  memiliki  proses  komputasi  yang  lebih  cepat dengan memanfaatkan tenaga komputer yang ada di Google [4].
Berdasarkan hasil penelitian sebelum nya menunjukan  bahwa  penggunaan  lahan  dan  suhu permukaan tanah dapat diidentifikasi melalui Citra Landsat, Citra Landsat merupakan salah satu data untuk  identifikasi  perubahan  penggunaan  lahan dengan mengunakan metode random forest dalam mengidentifikasi  dengan  mengambil  sebuah  data untuk  dijadikan  sampel  perubahan  penggunaan lahan  lalu  diimplementasikan  di  dalam Google Eart Engine [5].
Random  forest adalah  pendekatan  pembelajaran ansamble untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi dan  regresi. Ensamble  learning adalah  skema pembelajaran  mesin  untuk  meningkatkan  akurasi dengan  mengintegrasikan  beberapa  model  untuk memecahkan masalah yang sama   Secara khusus, beberapa  pengklasifikasi  berpartisipasi  dalam klasifikasi  ansambel  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan pengklasifikasi  tunggal.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  kelebihan  dari  metode  ini  antara  lain memiliki  akurasi  yang  cukup  tinggi  sebesar 89,53% dibandingkan dengan SVM 74,07% pada Landsat 8 serta bisa menentukan variabel-variabel penting  dan  meminimalisasi  kesalahan  penilaian akan  membuat  analisis  menjadi  lebih  praktis  dan lebih mudah [6].
Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat membantu  Badan  Perencanaan  Pembangunan Daerah  (BAPPEDA)  di  Kota  Bogor  untuk memantau  pengendalian  tatarunag  Kota  Bogor. akibat perubahan  penutup/penggunaan lahan, dan kerapatan bangunan, sehingga dampak lebih jauh pada  kondisi  iklim  dan  lingkungan  wilayahnya dapat di antisipasi lebih awal

## 1.2. Rumusan Masalah
Mengacu  pada  latar  belakang,  Rumusan  masalah dari penelitian ini adalah:
1. Bagaimana menganalisis perubahan penggunaan lahan di Kota Bogor menggunakan metode Random forest pada tahun 2000, 2009, dan 2021?
2. Bagaimana  menganalisis  fenomena urban heat  island di  Kota  Bogor  pada  tahun 2000,2009, dan 2021?
3. Bagaimana  memvisualisasikan  fenomena urban  heat  island dalam  bentuk  WEB GIS?.

## 1.3. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Menganalisis  pola  perubahan  pengunaan lahan  di  Kota  Bogor  2000,  2009,  dan 2021.
2. Menganalisis  fenomena Urban  Heat Island di  kota  Bogor  pada  tahun  2000, 2009, dan 2021.
3. Menampilkan  informasi  mengenai urban heat island dalam bentuk WEB GIS.

## 1.4.  Batasan Masalah
Agar  pembahasan  tidak  menyimpang  dari permasalahan  yang  ada  maka  penulis  membatasi permasalahan yaitu :
1. Wilayah kajian penelitian mencakup Wilayah Kawasan Kota Bogor.
2. Data yang di gunakan tahun 2000,2009, dan 2021.
3. Hasil  penelitian  di  tampilkan  dalam  WEB GIS.
2. TINJUAN PUSTAKA
No . Penulis, Tahun Publikasi 1. Sendi Akhmad  Al Mukmin, 2016 [7]. Analisis  pengaruh perubahan  tutupan lahan terhadap distribusi suhu permukaan dan keterkaitannya dengan fenomena urban heat island 2. Koko Mukti Wibowo , 2015 [8]. Sistem informasi geografis (SIG) menentukan lokasi pertambangan batu bara di provinsi bengkulu berbasis website 3. Seprila  Putri Darlina, 2018 [9]. Analisis fenomena urban heat island serta mitigasinya (studi kasus : kota semarang) 4. Setyo Adhi Nugroho, Arwan Putra Wijaya, Abdi Sukmono 2016 [10]. Analisis pengaruh perubahan vegetasi terhadap suhu Permukaan di wilayah kabupaten semarang Menggunakan metode penginderaan jauh 5. Nur Wachid, 2022 [11]. Analisis Transformasi NDVI dan kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud: Google Earth Engine 6. Rizky Mulya Sampurno, 2016 [12]. Klasifikasi tutupan lahan menggunakan citra landsat 8 operational land imager (oli) di kabupaten sumedang 7. Rani Nuraeni, 2017 [13]. Analisis perubahan penggunaan lahan dan arahan penggunaan lahan wilayah di kabupaten bandung 8. Anggoro Wahyu Utomo, 2017 [3]. Analisis hubungan variasi land surface temperature dengan kelas tutupan lahan No . Penulis, Tahun Publikasi menggunakan data citra satelit landsat (studi kasus : kabupaten pati) 9. Luthfiana Ratnawati dan Dwi Ratna Sulistyaningr um, 2019 [14]. Penerapan Random Forest untuk Mengukur Tingkat Keparahan Penyakit pada Daun Apel. 10.  Sidhu,  N., Pebesma, E., & Câmara,G. 2018 [15]. Using Google Earth Engine to detect land cover change:  Singapore as a use case
2.1. Arc Gis (Arc Map)
Arc Gis merupakan perangkat lunak yang terbilang besar. Perangkat lunak ini menyediakan kerangka kerja yang bersifat  scalable (bisa diperluas sesuai kebutuhan)  untuk  mengimplementasikan  suatu rancangan  aplikasi  SIG;  baik  bagi  pengguna tunggal ( single user ) maupunn bagi lebih dari satu pengguna yang berbasiskan desktop , menggunakan server , memanfaatkan layanan web , atau bahkan yang bersifat mobile untuk memenuhi kebutuhan pengukuran di lapangan.
Arc GIS adalah produk sistem kebutuhan software yang  merupakan  kumpulan  dari  produk-produk software lainnya dengan tujuan untuk membangun sistem  SIG  yang  lengkap.  Dalam  kaitan  inilah pihak  pengembang Arc  GIS 8  merancangnya sedemikian  rupa  hingga  terdiri  dari  beberapa framework yang  siap  berkembang  terus  dalam rangka mempermudah pembuatan aplikasi- aplikasi  SIG  yang  sesuai  dengan  kebutuhan penggunanya [16].
2.2. Gogle Earth Engine
Google Earth Engine (GEE)  adalah  platform komputasi awan yang dirancang untuk menyimpan dan  memproses  kumpulan  data  besar  (pada  skala petabyte ) untuk analisis dan pengambilan keputusan  akhir  .  Mengikuti  yang  gratis ketersediaan seri Landsat pada tahun 2008, Google mengarsipkan semua kumpulan data dan menautkannya  ke cloud mesin  komputasi  untuk penggunaan open  source .  Arsip  data  saat  ini termasuk yang dari satelit lain, serta kumpulan data vektor berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG), sosial,  demografis,  cuaca,  model  elevasi  digital, dan  lapisan  data  iklim.  Pengguna  juga  dapat menambahkan  dan  membuat  data  sendiri  dan untuk deteksi perubahan, tren peta, dan mengukur permukaan  bumi  tidak  seperti  sebelumnya  yang mencakup  area  sekitar  vegetasi  pemantauan, pemetaan, penilaian ekosistem [17].
2.3. Klasifikasi Terbimbing (supervised)
Teknik  klasifikasi supervised atau  terbimbing dapat diartikan sebagai Teknik klasifikasi yang di awasi. Menurut Projo Danoedoro (1996) klasifiksi supervised ini  melibatkan  interaksi  analis  secara intensif, dimana analis menuntun proses klasifikasi dengan  identifikasi  objek  pada  citra  ( training area) .  Sehingga  pengambil  sampel  perlu  di lakukan dengan mempertimbangkan pola spectral pada setiap panjang gelombang tertentu, sehingga di peroleh daerah acuan yang baik untuk mewakili suatu  objek  tertentu  proses  klasifikasi  dengan pemilihan katagori informasi yang diinginkan dan memilih training area untuk tiap kategori penutup lahan  yang  mewakili  sebagai  kunci  interpretasi merupakan klasifikasi terbimbing. Klasifikasi terbimbing di gunakan data pengindraan  jauh  multispectral  yang  berbasis numerik,  maka  pengenalan  polanya  merupakan proses  otomatis  dengan  bantuan  computer. Klasifikasi  citra  dianggap  benar  jika  hasil perhitungan confusion matrix ≥ 80% [18].

## 2.4. Penggunaan Lahan
Penggunaan  Lahan  adalah  setiap  bentuk  campur tangan  (intervensi)  manusia terhadap lahan dalam rangka  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  baik material maupun spiritual. Penggunaan lahan dapat dikelompokan menjadi dua kelompok besar yaitu, penggunaan lahan pertanian dan penggunaan lahan bukan  pertanian.  Penggunaan lahan secara umum tergantung pada kemampuan lahan dan pada lokasi lahan.Untuk aktivitas pertanian, penggunaan lahan tergantung  pada  kelas  kemampuan  lahan  yang diberikan  oleh  adanya  perbedaan  pada  sifat-sifat yang  menjadi  penghambat  bagi  penggunanya seperti  tekstur  tanah,  lerang  permukaan  tanah, kemampuan  menahan  air  dan  tingkat  erosi  yang telah  terjadi.  Penggunaan  lahan  juga  tergantung pada  lokasi,  khususnya  untuk  daerah-daereah pemukiman, lokasi industri, maupun untuk daerah- daerah rekreasi [19].
2.5. Random Forest
Random Forest melakukan  proses  klasisfikasi dengan  metode  non-  parametik Random  Forest Classifier . Random  Forest merupakan  suatu kumpulan  dari  beberapa tree ,  dimana  masing- masing tree bergantung pada nilai piksel pada tiap vector yang di ambil secara acak dan independen. Random  Forest tidak  berkecendrungan  untuk overfit dan  dapat  melakukukan  proses  dengan cepat, sehingga memungkinkan untuk memporses tree  sebanyak  yang  di  inginkan  oleh  pengguna. Dalam  pembentukan tree ,  algoritma Random Forest akan  melakukan  training  terhadap  sampel data. Pengambilan sampel di lakukan dengan cara sampling with  replacement .  Sebanyak  sepertiga dari  sampel  yang  akan  di  gunakan  untuk menentukan  data out  of  bag (OOB).  Penentuan data out  of  bag di  lakukan  untuk  mengestimasi error dan  menentukan  variable  importance. Variable yang akan di gunakan untuk menentukan pemisahan ( split ) terbaik di tentukan secara acak.
Setelah  seluruh tree terbentuk,  maka  proses klasifikasi  akan  berjalan.  Penentuan  kelas  di lakukan  dengan  cara voting dari  masing-masing tree ,  kelas  dengan  jumlah vote terbanyak  akan menjadi pemenangnya. Gambar 2.1 menampilkan alur kerja algoritma Random Forest [20].
Gambar 2.1 Proses Klasisfikasi Random Forest.
2.6. Urban Heat Island
Urban  Heat  Island (UHI)  atau  Pulau  Panas Perkotaan  adalah suatu fenomena dimana daerah perkotaan  memiliki  suhu  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  daerah  pedesaan.  UHI  ini ibarat sebagai kubah raksasa yang memerangkapkan panas pada suatu kota.
Pemakaian  AC  serta  alat-alat  listrik  lain  untuk mendinginkan suhu dalam ruangan, sesungguhnya menjadi salah satu faktor pembentuk UHI. Kubah raksasa  ini  terbentuk  dari  beberapa  elemen  yang terdapat  di  dalam  kota  tersebut.  Permukaan  kota yang  terdiri  dari  aspal  dan  beton  umumnya  lebih panas pada siang hari dibandingkan dengan daerah yang  bervegetasi.  Permukaan  buatan  manusia  ini sangat  efisien  untuk  menyimpan  energi  surya, mengubahnya menjadi energi panas, dan melepaskannya  pada  malam  hari,  menciptakan suatu wilayah dengan udara yang panas di sekitar kota yang dikenal sebagai heat island (pulau panas perkotaan) [3].
2.7. UML (Unified Modeling Language)
Unified  Modelling  Language  (UML) merupakan bahasa  pemodelan  dapat  digunakan untuk perancangan  bangun  berorientasi-objek.  UML dapat digunakan untuk spesifikasi, visualisasi, dan dokumentasi  sistem  pada  fase  pengembangan. UML  dapat  dikatakan  merupakan  alat  bantu standar dalam bahasa pemodelan yang terdiri dari kode  semu,  kode  aktual,  gambar,  diagram,  atau bagian  deskripsi  yang  panjang.  Hal  ini  terbukti dengan  diterimanya  UML  sebagai  standar  oleh Object  Management  Group  (OMG), konsorium terbesar  di  bidang  bisni-objek,  sehingga  UML banyak  diadopsi  dan  digunakan  oleh  banyak produsen perangkat lunak [21].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 3.1 Metode Perancangan Sistem.
3.1. Metode Pengumpulan Data
Metode yang digunakan dalam penulisan penyusunan naskah ini meliputi tiga bagian pokok yaitu metode  pengumpulan data, pengolahan data dan metode perancangan sistem.
Dalam tahap pengumpulan data peneliti melakukan  pengumpulan  data  meliputi  :  Citra Landsat 5 tahun 2000,  2009,  Citra Landsat 8 tahun 2021, land  use Kota  Bogor  tahun  2016,  batas administrasi  Kota  Bogor  yang  bersumber  dari BAPPEDA Kota Bogor, dan obsevasi lapang.

## 3.2. Metode Pengolahan Data
Pada tahap pengolaha data klasifikasi penggunaan lahan  peneliti  menggunakan  data land  use Kota Bogor tahun tahun 2016 dan melakukan observasi kelapangan  untuk  mengambil  sebuah  sempel, Adapun sempel yang di ambil yaitu : hutan, lahan terbangun, badan air, lahan terbuka, sawah, kebun, dan  semak  belukar.  Pengolahan  data  hasil observasi di overlaykan dengan data land use Kota Bogor  pada platfom Google  Earth  Engine guna mengambil  sampel  pada Google  Earth  Engine mengunakan metode Klasifikasi Terbimbig ( Super Vised )  dan Random  Forest adapun  proses  uji akurasi  penggunaan  lahan  menggunakan  kappa akurasi  untuk  melihat  tingkat  kesalahan  yang terjadi pada klasifikasi area contoh sehingga dapat ditentukan besarnya persentase ketelitian pemetaan . Persamaan  akurasi  kappa  dapat dinyatakan dengan rumusan sebagi berikut:

## User‘s Accuracy
= ( 𝑋𝑖𝑖 𝑋 + i ) x 100% = 100%
Producer‘s Accuracy
= ( 𝑋𝑖𝑖 𝑋1 + x ) 100% = 100%

## Overall Accuracy
= (( ∑ 𝑖 = 𝑖 𝑋𝑖𝑖 𝑁 ) 𝑋 100%

## Kappa Accuracy
= [ (𝑁  ∑ =1 𝑥𝑖𝑖−∑ =1 𝑥𝑖+𝑥+1) 𝑟 𝑖 𝑟 𝑖 𝑁 2 −∑ =1 𝑥𝑖+𝑥+𝑖 𝑟 𝑖 ] × X 100%
Keterangan :
N = Banyaknya piksel dalam sampel X1+ = Jumlah piksel dalam baris ke-i
X+1 = Jumlah piksel dalam kolom ke-i
Xii = Nilai diagonal dari matrik kontingensi baris- ke-I dan kolom ke-i
Adapun  tahap  analisis Land  Surface  Temprature. Pada  tahap  analisis Land  Surface  Temprature ini peneliti menggunakan data Citra Landsat  5 dan 8 tahun  2000,  2009,  dan  2021  yang  di  dapat  pada paltfom Google  Earth  Engine dengan  metode perhitungan  sebai  berikut  yang  bersumber  dari Setyo  Adhi  Nugroho  [9]  untuk  mendapatkan informasi suhu permukaan dengan nilai celcius :

## BRIGTNRSS TEMP → RADIANCE
Spekral radian ( Radiance ) Lλ = ML *Qcal + AL
Dimana : ML = factor skala
AL = factor penambah
RADIANCE → KELVIN
𝑇  = 𝐾2 ln ( 𝐾1 𝐶𝑉𝑅2) + 1 Dimana : T = Suhu
CVR   = Nilai Radiance Pada ban Thermal
K1 dan K2 = Tetapan
KELVIN → CELCIUS
CELCIUS = KELVIN – 273.15
Dimana :
Nol dalam skala celcius samadengan 273.15

## 3.3. Metode Perancangan Sistem
Mengacu pada model Waterfall yang telah dibahas pada landasan teori bahwa Model waterfall adalah model  klasik  yang  bersifat  sistematis,  berurutan dalam  membangun software .  Nama  model  ini sebenarnya  adalah  “ Linear  Sequential  Model ”. Model  ini  sering  disebut  dengan  “ Classic  Life Cycle ” atau model waterfall . Tahapan utama dari model waterfall langsung mencerminkan aktifitas pengembangan  dasar.  Terdapat  5  tahapan  pada
Mulai Pengumpulan Data Analisa Permasalahan Solusi Permasalahan Data Primer : 1. Survey lapang 2. wawancara Pengolahan dan Analisis Data Klasifikasi penggunaan lahan Tahun 2000, 2009, & 2021 Random Forest Analisis LST tahun 2000, 2009, & 2021 Data Skunder : 1. Citra landsat 5 & 8 tahun 2000, 2009, & 2021 2. Peta pengunaan lahan 2016 Perancangan Aplikasi KOMUNIKASI PERENCANAAN PERMODELAN KONTRUKSI 1.Diagram konteks 2.Diagram use case 3.Diagram acktivity 4.Diagram sequen 5.Perancangan GUI Selesai DEPLOYMENT Visual Studio Code XAMPP Pengujian Mengunakan Blackbox Testing Tidak Berhasil
model waterfall , yaitu communicationt , planning , modelling , contruction , deployment. Seperti Gambar
Gambar 3.2 Metode Waterfall (Roger S. Pressman, 2014).
4. Hasil Dan Pembahasan
4.1. Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan  dan  Analisis  Data  merupakan  data spasial  yang  digunakan  diantaranya  data  Citra Landsat 5 tahun 2000, 2009, Landsat 8 tahun 2021 dan  batas  administrasi  Kota  Bogor.  Berikut  yang ditunjukan pada Gambar 4.1.
Gambar 4. 1 Flowchart Pengolahan Data Spasial Di GEE.

## 4.2. Klasifikasi Penggunaan Lahan
Pada  tahap  Klasifikasi  Penggunaan  Lahan  ini peneliti  mengunakan  data  skunder  yaitu  wilayah Administrasi  Kota  Bogor  untuk  mendapatkan wilayah  geografisnya.  Selanjutnya export data  ke dalam Google  Earth  Engine untuk  proses identifikasi penggunaan lahan di kota bogor. Citra Landsat  yang  digunakan  dalam  melakukan identifikasi  yaitu  citra  Landsat  5  tahun  2000  dan 2009, citra Landsat 8 tahun 2021 mengunakan Ban 5, 4, dan 3 untuk Landsat 5 dan Band 6, 5, dan 4 untuk  Lansat  5 & Landsat  8 seperti Gambar 4.2 , 4.3 , dan 4.4.
Gambar 4. 2 Visualisasi GEE Citra Landsat 5
Tahun 2000 Kombinasi Band 5, 4, dan 3.
Gambar 4. 3 Visualisasi GEE Citra Landsat 5 Tahun 2009 Band 5, 4, dan 3.
Gambar 4. 4 Visualisasi GEE Citra Landsat 8 Tahun 2021 Band 6, 5, dan 4.
4.3.  Analisis  Penggunaan  Lahan  Tahun  2000, 2009, & 2021 Pada Google Earth Engine (GEE)
Analisis  penggunaan  lahan  pada  tahap  ini melakukan  proses  klasifikasi  penggunaan  lahan menggunakan  data  yang  sudah  di  ambil  melalui hasil  observasi  dan  membuat training  sample berupa  objek  hutan,  lahan  terbangun,  badan  air, lahan  terbuka,  sawah,  kebun,  dan  semak  belukar hasil  dari training  sample yang  sudah  dibuat diklasifikasikan  mengunakan  metode random forest dan  dilakukan  juga  proses  uji  akurasi menggunakan kappa akurasi.
Gambar 4.5 Source Code Clasifikasi Random Forest.
Source code diatas untuk mendefinisikan classifier yaitu algoritma random forest lalu men train yang terdiri  dari features : training , classProperty : Landcover dan input Properties :  Band.  Tampilan identifikasi  lahan hutan berwarna hijau tua, lahan terbangun  merah,  badan  air  biru,  lahan  terbuka coklat,  sawah  kuning,  kebun  hijau  muda,  semak belukar ungu, seperti Gambar 4.6 ,4.7 ,dan 4.8.
Mulai Login Goole Earth Engine (GEE) Batas Administrasi Kota Bogor
Citra Lansat 8 dan Lansat 5 Tahun 2000,
2009, 2021 Training Sample (Hutan,Lahan terbangun,Badan air,Lahan terbuka,Sawah,Kebun,Padang rumput) Random Forest Selesai Klasifikasi Pengunaan lahan Validasi Tidak Hasil Klasifikasi Pengunaan lahan YA
Gambar 4. 6 Peta Area Penggunaan Lahan Tahun
2000.
Gambar 4. 7 Peta Area Penggunaan Lahan Tahun 2009.
Gambar 4. 8 Peta Area Penggunaan Lahan Tahun 2021.
Adapun  proses  uji  akurasi  kappa  dari  hasil klasifikasi  penggunaan  lahan  tahun  2021  yang bersumber dari Shopia R. Sampurno [11], evaluasi akurasi di lakukan untuk melihat tingkat kesalahan yang terjadi pada klasifikasi area contoh sehingga dapat  ditentukan  besaran persentase ketelitian pemetaan. Akurasi ketelitian pemetaan di lakukan dengan  membuat  tabel  kesalahan  ( confusion matrix )  adapun  akurasi  yang  bisa  dihitung berdasarkan  tabel  kesalahan  antara  lain, User’s accuracy,  Producer’s  accuracy  dan  Overall accurcy. Berikut  hasil  uji  akurasi  kappa  yang sudah dibuat pada Tabel 4.1 :
1. Akurasi Pembuat / Producer’s Accuracy
Dihitung  dengan  menghitung  persentase  unit analisis  yang  terklasifikasi  benar  dengan  jumlah unit  analisis  pada  kelas  tersebut  pada  data referensi. HN = 30 30 x 100% = 96,77%
LT = 26 28 x 100% = 96,55% BA = 28 28 x 100% = 96,55% LK = 28 35 x 100% = 82, 86% SH = 26 30 x 100% = 96,30% KN = 27 33 x 100% = 87,10% SM = 26 26 x 100% = 96,43%
2. Akurasi Pengguna / User’s Accuracy
Dihitung dengan menghitung persentase unit analisis  yang  terklasifikasi  benar  dengan jumlah unit analisis pada kelas tersebut pada data hasil klasifikasi. HN = 30 30 x 100% = 100,00% LT = 26 30 x 100% = 93,33% BA = 28 30 x 100% = 93,33% LK = 28 30 x 100% = 96,67 % SH = 26 30 x 100% = 86,67%
KN = 27 30 x 100% = 90,00%
SM = 26 30 x 100% = 90,00%
3. Akurasi Keseluruhan / Overall Accuracy
Perhitungan akurasi keseluruhan didapat dari perbandingan  sampel  yang  terhitung  tanpa error dengan  keseluruhan  total  sampel. Perhitungan secara matematis sebagai berikut:
OA  = ( 30+26+28+28+26+27+26 210 ) x 100% = ( 195 210 ) x 100%
= 90.95% 4. Kappa Accuracy
[ (𝑁  ∑ =1 𝑥𝑖𝑖−∑ =1 𝑥𝑖+𝑥+1) 𝑟 𝑖 𝑟 𝑖 𝑁 2 −∑ =1 𝑥𝑖+𝑥+𝑖 𝑟 𝑖 ] × X 100%
( ) 1 1 r i i x x + + =  = (30 + 26 + 28 + 28 + 26 + 27 + 26) = 191 1 r ii i x =  = (30 x 30) + (28 x 30) + (28 x 30) + (35 x 30) + (30 x 30) + (33 x 30) + (26 x 30) = 6.300
KA = ( (191𝑥210)−6.300) [(210 2 )−210 ) x 100%
= 89.44%
Hasil analisa perhitungan didapatkan nilai Overall accuracy sebesar  92,86%, berdasarkan  studi literatur Accuracy assessment bisa diterima dengan nilai kappa ≥ 70%. Hasil penelitian ini didapatkan nilai Koefisien kappa 91,67%. Hal ini menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  kappa  dapat diterima dan cukup signifikan .
Adapun  Grafik  Luasan    pengunaan  lahan    pada tahun  2000,  2009,  &  2021  di  tunjukan  pada Gambar 4.9 :
Gambar 4. 9 Grafik Penggunaan Lahan tahun 2000, 2009, & 2021 Di Kota Bogor
Adapun  total  luasan  area  pengunaan  lahan  tahun 2000,2009 dan 2021 ditunjukan pada Tabel 4.2 :
Tabel 4. 2 Luas Penggunaan Lahan Tahun 2000, 2009, & 2021
Berdasarkan  Tabel  4.2  dapat  di  simpulkan  pada tahun  2000,  2009,  &  2021  penggunaan  lahan hutan, badan air, lahan terbuka, sawah, kebun, dan semak  belukar  mengalami  penurunan  sedangkan area lahan terbangun mengalami peningkatan area disetiap  tahunnya  hal  tersebut  terjadi  karena konversi lahan terbuka, sawah, dan kebun banyak yang  menjadi  area  pemukiman  atau  lahan
terbangun lainnya hal tersebut menyebabkan lahan terbuka, sawah, dan kebun mengalami  penurunan di setiap tahun nya.
4.4. Pengolahan Land Surface Temprature Pada
Google Earth Engine (GEE)
Pada  tahap  ini Land  Surface  Temprature digunakan  dengan  objek  hutan,  lahan  terbangun, badan  air,  lahan  terbuka,  sawah,  kebun,  padang rumput. Adapun source code dalam menganalisis data pada Google Earth Engine sebagai berikut: var LS5REF = ee.ImageCollection("LANDSAT/LT05/
C01/T1_TOA")  //Citra  Landsat  5 yang telah terreflectan
.filterDate('2000-01-01',  '2000- 12-31') //Tanggal perekaman citra
.filterBounds(Bogor) //Batasan lokasi .median() //mengumpulkan sekumpulan citra dalam satu layer dengan fungsi nilai median .clip(Bogor);
//menampilkan  /  memvisualisasikan citra berwarna
var RGBTrue = LS5REF.select(['B4', 'B3',  'B2']);  //menampilkan  citra berwarna var  RGBparam  =  {  min:  0,  max: 0.3,}; //nilai yang sudah terkalibrasi / reflectan Map.addLayer(RGBTrue, RGBparam, 'Ref_L5_432');  //manampilkan  map kedalam layer var dataset = ee.ImageCollection("LANDSAT/LT05/
C01/T1")  //Citra  Landsat  5  tir  1 raw
.filterDate('2000-01-01',  '2000- 12-31') //Tanggal perekaman citra
.filterBounds(Bogor) //Batasan lokasi .filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER ',10))  //memfilter  bagian"  dengan tutupan awan kurang dari 10%
.select  ("B6");  //menselek  ban termal infrared yaitu ban 6 var first = dataset.first(); //memilih  salah  satu  sin  dari citra var A = first.get ('RADIANCE_ADD_BAND_6'); var B = first.get ('RADIANCE_MULT_BAND_6'); var K1 = first.get('K1_CONSTANT_BAND_6'); var K2 = first.get
('K2_CONSTANT_BAND_6');
//mendapatkan nilai A,B,K1,K2
print (A); print (B); print (K1); print (K2); var Celcius
=
dataset.map(function(img){ var id= img.id(); return
img.expression ('((1260.56/(log(607.76/((TIR*0.0
55374)+1.1)+1)))- 273.15)',{'TIR':img})
.rename('B6')
.copyProperties (img, ['system:time_start']) }); var celciusmean =
Celcius.mean().clip(Bogor); var  param  =  {min:21,  max:32, palette:['blue','limegreen','yell ow','darkorange', 'red']}; Map.addLayer(celciusmean,  param, 'SUHU RATA-RATA Kota Bogor 2000');
Kemudian  hasil  dari  source  code  diatas  adalah tampilan  identifikasi Land  Surface  Temprature seperti Gambar 4.10, 1.11, dan 4.12.
Gambar 4. 10 Peta Area Land Surface Temprature Tahun 2000
Gambar 4. 11 Peta Area Land Surface Temprature
Tahun 2009
Gambar 4. 12 Peta Area Land Surface Temprature Tahun 2021 Adapun  Grafik Land  survace  Temprature pada tahun  2000,  2009,  &  2021  di  tunjukan  pada Gambar  4.13 :
Gambar 4. 13 Grafik Perubahan Luasan LST Tahun 2000, 2009, & 2021 Adapun total luasan area land Surface Temprature tahun 2000, 2009, dan 2021 di tunjukan pada Tabel 4.9 :
Tabel 4. 1 Luas Area Land Surface Temprature
Tahun 2000, 2009, & 2021
Berdasarkan Tabel  4. 11 dan grafik  4.29 dapat  di lihat  bahwa suhu permukaan di  Kota Bogor pada tahun  2000,  2009,  &  2021  semakin  meningkat disetiap  tahunnya.  suhu  20,00°C  –  26,00°C padatahun  2000,  2009  dan  2021  mengalami penurunan pada setiap tahunnya hal itu disebabkan karena  masih  banyaknya  lahan  terbuka  hijau  dan lahan kosong. Sedangkan suhu kisaran 26,01°C – 32,00°C  pada  tahun  2000,  2009,  dan  2021 mengalami  peningkatan  disetiap  tahunnya  hal tersebut  disebabkan  karena  banyaknya  lahan terbuka  hijau  dan  lahan  kosong  yang  menjadi kawasan pemukiman dan infrastruktur lain nya.
4.5. Diagram Use Case Diagram  usecasemenggambarkan   kegiatan yang dilakukan  aktor  pada  sistem.  Adapun  diagram usecaseditunjukkan pada Gambardibawah ini:
Gambar 4.5. Diagram usecase
5. Tampilan Sistem
1. Implementasi Halaman Home
Halaman homeialah halaman utama ketika pertama kali  web  dibuka  akan    menampilkan    halaman homesacara  otomatis,  halaman homeberisikan judul dan  deskripsi      dari      web.      Implementasi      menu utama disajikan pada gambarberikut :
Gambar 5.1 Interface halaman home .
2. Implementasi Halaman Maps
Halaman  Maps  ialah  halaman  yang  menampilkan Peta. Implementasi halaman maps/peta pada gambar berikut :
Gambar 5.2 Interface halaman Maps .
3. Implementasi Halaman About
Halaman  About  ialah  halaman  yang  menampilkan deskripsi  tentang  topik  penelitian.  Implementasi halaman about pada gambar berikut :
Gambar 5.3 Interface halaman About .
4. Implementasi Halaman Gallery Halaman Gallery ialah halaman yang menampilkan
contoh penggunaan lahan penelitian. Implementasi halaman Gallery pada gambar berikut :
Gambar 5.4 Interface halaman About .
5. Implementasi Halaman Contact Halaman Contact ialah halaman yang
menampilkan alamat, E-mail dan nomer handphone penelitian.  Implementasi  halaman Contact pada gambar berikut :
Gambar 5.5 Interface halaman Contact .

## 6.    KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian Sistem Penetapan  Aanalisis  Pola  Distribusi  Spasial Urban
Heat  Island di  Kota  Bogor  dapat  disimpulkan sebagai berikut : 1. Hasil penelitian penggunaan lahan di Kota Bogor tahun 2000, 2009 dan 2021 Dapat  disimpulkan  kawasan  perkotaan  selalu mengalami pertumbuhan hal itu menyebabkan area lahan  terbangun  terus  meningkat  di  setiap tahunnya. 2. Hasil penelitian menunjukan pola distribusi
Urban  Heat  Island (UHI)  di  Kota  Bogor  tahun 2000, 2009 dan tahun 2021 mengalami peningkatan  suhu  hal  tersebut  disebabkan  karena infrastruktur  diarea  perkotaan  selalu  mengalami pertumbuhan  menyebabkan  area  lahan  terbuka hijau semakin berkurang.
3. Pengaplikasian  dalam  bentuk WEBGIS yang telah dikembangkan menampilkan informasi berupa pengunaan lahan, land surface temprature tahun  2000,  2009  dan  2021,  jenis  penggunaan lahan,  suhu  permukaan,  luasan  area,  nama  desa, nama kecamatan dan titik kordinat.

## PUSTAKA
S.  Hermanto,  A.  Makalew,  and  B.  Sulistyantara, “Hubungan  Antara  Perubahan  Tutupan Lahan  Terhadap  Total  Penduduk  Yang
Administrator User input data Tambah data Hapus data Melihat informasi penggunaan lahan dan land surface temprature tahaun 2000, 2009, dan 2021 Melihat Contact Edit data Melihat tampilan Home Melihat tampilan Gallery Melihat tampilan About
Dipengaruhi  Oleh Fenomena Urbanisasi  Di Bogor,  Jawa  Barat,” J.  Lanskap  Indones. , vol.  10,  no.  1,  pp.  7–11,  2018,  doi: 10.29244/jli.v10i1.17397.
N.  Fawzi,  “Mengukur  Urban  Heat  Island Menggunakan Penginderaan Jauh, Kasus Di Kota Yogyakarta,” Maj. Ilm. Globe , vol. 19, no. 2, pp. 195–206, 2017.
A. Utomo, A. Suprayogi, and B. Sasmito “Analisis
Hubungan Variasi Land Surface Temperature  Dengan  Kelas  Tutupan  Lahan
Menggunakan  Data  Citra  Satelit  Landsat (Studi  Kasus :  Kabupaten  Pati),” J.  Geod.
UndipJurnal Geod. Undip , vol. 6, no. April, pp. 71–80, 2017.
D.  Sadewa,  E.  Hermawan,  and  I.  Yanuarsyah, “Identifikasi  Pola Perubahan Urban Sprawl Menggunakan Cloud  Computing  Google Earth  Engine Berbasis  Web  Gis  (Studi Kasus :  Kecamatan  Jonggol,  Jawa  Barat),”
INFOTECH  J. ,  pp.  41–48,  2021,  doi: 10.31949/infotech.v7i2.1365.
B.  Frasetya,  Y.  Setiati,  R.  Septianugraha,  and  G. Muhammad, “Pemanfaatan Citra Landsat 8 dan  Google Earth untuk  Identifikasi  Lahan Sawah di Kecamatan Cibiru Kota Bandung,” Agroteknologi Trop. , vol. 7, no. 3, pp. 428– 436, 2018.
M. Sheykhmousa, M. Mahdianpari, H. Ghanbari, F. Mohammadimanesh,  P.  Ghamisi,  and  S. Homayouni,  “ Support  Vector  Machine
Versus Random Forest For Remote Sensing Image Classification: A Meta-Analysis And Systematic Review ,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. , vol. 13, pp. 6308– 6325, 2020, doi: 10.1109/JSTARS.2020.3026724. S. Mukmin, A. Wijaya, and A. Sukmono “Analisis Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan
Terhadap  Distribusi  Suhu  Permukaan  Dan
Keterkaitannya  Dengan  Fenomena  Urban Heat Island,” J. Geod. Undip , vol. 5, no. 1, pp. 224–233, 2016.
K.  Wibowo,  I.  Kanedi,  and  J.  Jumadi  “Sistem Informasi  Geografis  (Sig)  Menentukan Lokasi Pertambangan Batu Bara Di Provinsi Bengkulu  Berbasis  Website,” J.  Media Infotama , vol. 11, no. 1, pp. 223–260, 2021. D.  Seprila,  S.  Bandi,  and  Y.  Bambang,  “Analisis Fenomena Urban  Heat  Island Serta Mitigasinya (Studi Kasus : Kota Semarang),” J.  Geod.  Undip ,  vol.  7,  no.  3, pp. 77–87, 2018.
S. Nugroho, A. Wijaya, and A. Sukmono, “Analisis Pengaruh  Perubahan  Vegetasi  Terhadap
Suhu  Permukaan  di  Wilayah  Kabupaten Semarang Menggunakan Metode Penginderaan Jauh,” Skripsi Univ. Diponegoro , vol. 4, p. 42, 2015.
N.  Wachid  and  W.  Tyas,  “Analisis  Transformasi NDVI dan kaitannya dengan LST Menggunakan  Platform  Berbasis  Cloud: Google  Earth  Engine ,” J.  Planalogi ,  vol.
19,  no.  1,  pp.  60–74,  2022,  [Online]. Available: http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/psa/art icle/view/20199/6864
R.  Sampurno  and  A.  Thoriq,  “Klasifikasi  Tutupan Lahan  Menggunakan  Citra  Landsat  8
Operational Land Imager (Oli) Di
Kabupaten Sumedang,” J. Teknotan , vol. 10, no. 2, pp. 61–70, 2016, doi:
10.24198/jt.vol10n2.9.
R.  Nuraeni,  S.  Sitorus,  and  D.  Panuju,  “Analisis Perubahan  Penggunaan  Lahan  Dan  Arahan Penggunaan  Lahan  Wilayah  Di  Kabupaten Bandung,” Bul. Tanah dan Lahan , vol. 1, no.
1, pp. 79–85, 2017.
L. Ratnawati and D. R. Sulistyaningrum, “Penerapan Random  Forest  untuk  Mengukur  Tingkat Keparahan  Penyakit  pada  Daun  Apel,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v8i2.48517.
N.  Sidhu,  E.  Pebesma,  and  G.  Câmara,  “ Using Google  Earth  Engine  to  detect  land  cover change:  Singapore  as  a  use  case ,” Eur.  J. Remote  Sens. ,  vol.  51,  no.  1,  pp.  486–500,
2018, doi:
10.1080/22797254.2018.1451782.
N. Winda, A. Nugraha, and A. Suprayogi “Pemetaan Multi  Hazards  Berbasis  Sistem  Informasi Geografis  Di  Kabupaten  Demak  Jawa Tengah,” J. Geod. Undip , vol. 4, no. 4, pp. 181–190, 2015.
O.  Mutanga  and  L.  Kumar,  “ Google  earth  engine applications, ” Remote Sens. , vol. 11, no. 5, pp. 11–14, 2019, doi: 10.3390/rs11050591. A. Marwati, Y. Prastyo, and A. Suprayogi “Analisis Perbandingan  Klasifikasi  Tutupan  Lahan Kombinasi Data Point Cloud Lidar Dan Foto Udara  Berbasis  Metode  Segmentasi  Dan Supervised  (Studi  Kasus :  Tanggamus, Lampung),” J.  Geod.  Undip ,  vol.  7,  no.  1, pp. 36–45, 2018.
I.  Maulana,  D.  Syafruddin,  and  Sodikin  “Analisis Faktor  Perubahan  Penggunaan  Lahan  di Kabupaten Bekasi pada Tahun 2015 dengan Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  dan Penginderaan  Jauh,” Skripsi ,  no.  Jakarta: Jurusan  Pendidikan  Ilmu  Pengetahuan Sosial UIN Syarif Hidayatullah, 2018.
J.  Widiastuti,  “Klasifikasi  Pembiayaan  Warung Mikro  Menggunakan  Metode  Random Forest  Dengan  Teknik  Sampling  Kelas Imbalanced,” Biomass Chem Eng , vol. 3, no.
2, p. 2018.
K.  Hamilton,  and  R.  Miles Learning  UML  2.2.0-1 . 2016.
R.  Baxter, Software  engineering  is  software engineering . 2006. doi: 10.1049/ic:20040411.