* Corresponding Author: dsetiabudidaya@mipa.unsri.ac.id
https://doi.org/10.56064/jps.v26i2.984 Naskah diusulkan: 26 April 2024;  Naskah disetujui: 30 Juli 2024 p-ISSN: 1410-7058 e-ISSN: 2597-7059 © 2024 JPS MIPA UNSRI

## Jurnal Penelitian Sains
Journal Home Page: http://ejurnal.mipa.unsri.ac.id/index.php/jps/index
Analisis regresi linier sederhana tren temperatur menggunakan Bahasa R: studi kasus Kota Palembang 1991-2020
hsan Alfikro 1 , Harisdianto 2 , Assaidah Adnan 1 , Azhar Kholiq Affandi 1 , Dedi Setiabudidaya 1 * 1 Program Studi Magister Fisika, Universitas Sriwijaya, Sumatera Selatan 30862, Indonesia; 2 Program Studi Sistem Infor- masi, Fakultas Ilmu Komputer, Institut Teknologi dan Sains Nahdhatul Ulama, Sumatera Selatan 30129, Indonesia
Kata kunci: pemanasan global, tren temperatur, regresi linier
ABSTRAK: Pemanasan  global  merupakan  masalah  prioritas  dunia  saat  ini,  yang  mana temperatur  rerata  Bumi  terus  menerus  menunjukkan  peningkatan.  Berbagai  penelitian menunjukkan pengaruh yang berimbas buruk pada lingkungan di Bumi akibat peningkatan rerata temperatur Bumi. Studi ini menyajikan tren temperatur dengan lingkup kecil, dae- rah perkotaan, dengan mengambil titik observasi 2,9° LU dan 104,7° BT di Kota Palembang selama 30 tahun, dari tahun 1991-2020. Analisis regresi linier masing-masing menunjukkan adanya peningkatan temperatur sebesar 0,4°C dan 0,46°C pada variabel temperatur per- mukaan (TS) dan temperatur udara pada 2 meter dari permukaan (T2M). Kedua variabel ini dapat menjadi indikator keterjadiaan pemanasan global pada lingkup kecil daerah ob- servasi. Keywords: global warming, temperature trend, linear regression
ABSTRACT: Global warming  is the most world priority of environment issues, which is indicate  continuously  increment  of    global  mean  temperature  of  Earth.  Various  studies have shown a detrimental impact on the earth's environment due to an increase in earth temperature. Our study provides temperature trend of a small-scope observation unit in the urban area of Palembang City at latitude 2.9° and longitude 104.7° for 30 years, from 1991 – 2020. Linear regression analysis shown the temperature increase on surface temper- ature (TS) and temperature at 2 meter range (T2M) are 0.4°C and 0.46°C, respectively.
These variables can become indicators of the occurance of global warming within a small scope of observation.

## 1 PENDAHULUAN
anusia ( Homo sapiens ) telah memulai pengem- baraannya di Bumi sejak ±200.000 tahun lalu, di  pinggiran  Afrika,  tepatnya  Levant  selatan, yang  saat  ini  dikenal  sebagai  daerah  Mediterania — kumpulan negara yang meliputi Yordania, Israel, Leb- anon, dan Syria [1]. Sejak saat itu, berbagai penjuru Bumi telah dikolonisasi oleh ±8 miliar manusia, men- gubah  topografi  dan  iklim  Bumi  menyesuaikan perkembangan teknologi yang telah dicapai manusia. Salah satu parameter yang dapat dijadikan indikator perubahan  iklim  Bumi  adalah  fluktuasi  temperatur global,  yang  bermuara  pada  pemanasan  global ( global warming ). Pemanasan global pada dasarnya sangat  alami  terjadi,  seperti  disebabkan  oleh  erupsi vulkanik, aktivitas matahari, bahkan ekskresi makhluk hidup dapat berujung pada pemanasan global [2].
Namun, kehadiran manusia, setidaknya 200 tahun mempercepat  dan  memperburuk  dampak  yang ditimbulkan dari pemanasan global [3]. Hal ini diaki- batkan oleh meningkatnya gas-gas rumah kaca di at- mosfer, seperti metana (CH 4 ), karbondioksida (CO 2 ), dinitrogen  monoksida  (N 2 O),  dan  gas-gas  fluorinasi (HFC, PFC, SF 6 ). Gas-gas ini memerangkap sinar ma- tahari dan membuat suhu permukaan Bumi menjadi lebih hangat, sehingga Bumi menjadi planet yang laik ditempati  [4].  Namun,  konsentrasinya  yang  berlebi- han  membuat  Bumi  menjadi  semakin  panas.  Se- hingga kenaikan temperatur suatu wilayah dapat di- jadikan indikasi pemanasan global pada wilayah ter- sebut.
Analisis  statistik  sangat  diperlukan  untuk  melihat kenaikan temperatur, terlebih jika data memiliki ban- yak variabel dengan rentang waktu bertahun-tahun. Dunia  saat  ini  telah  berbasis  data  ( data-driven ),  se- hingga data telah berkembang sangat besar & lebih
M
kompleks,  yang  dikenal  sebagai big  data .  Beberapa software seperti Microsoft Excel dan SPSS telah lama menjadi primadona analisis statistik, namun keterba- tasan  ukuran  data  menjadi  kelemahan  kedua soft- ware ini, terlebih lagi pengguna harus membeli lisensi untuk  menggunakannya.  Sehingga  kebutuhan  akan software  open-source menjadi  penting  untuk  diper- hatikan.  Studi  ini,  analisis  tren  temperatur  diolah menggunakan Rstudio, software open-source , IDE un- tuk menulis kode dalam bahasa R [5].
Palembang  sebagai  Ibu  Kota  Sumatera  Selatan, merupakan  pusat  perekonomian  dan  pendidikan provinsi, yang menaungi beragam kegiatan sebanyak 1,5 juta orang  lebih. Studi  dilakukan pada Kota Pa- lembang  dengan  menganalisis  data  temperatur selama 30 tahun terakhir, guna mengetahui tren tem- peratur  di  sublingkup  kecil  global,  seperti  kota-kota besar. Data yang digunakan didapat dari situs NASA POWER, yang menyediakan data temperatur di 2 me- ter dari permukaan (T2M) dan data temperatur per- mukaan bumi (TS) selama 3 dekade, 1991-2020.

## 2 TEORI PENUNJANG

## Pemanasan Global
Melalui definisi yang dirumuskan oleh IPCC ( The In- tergovernmental  Panel  on  Climate  Change ),  sebagai badan di bawah naungan PBB, yang melakukan ases- men terkait isu iklim Bumi, pemanasan global meru- pakan gabungan peningkatan temperatur rerata dari atmosfer dan muka air laut Bumi selama periode 30 tahunan  [6],  yang  disebabkan  oleh  serangkaian  ke- jadian kompleks yang saling memengaruhi satu sama lain. Kompleksitas ini meliputi proses absorpsi dan re- fleksi radiasi matahari di atmosfer Bumi. Radiasi yang seharusnya  dipantulkan  ke  luar  angkasa,  diserap kembali  oleh  atmosfer,  sehingga  mengha-ngatkan permukaan  [2].  Pemanasan  global  dapat  berujung pada berbagai kejadian luar biasa yang mengancam banyak jiwa manusia, seperti gagal panen [7], kenai- kan  muka  air  laut  [8],  dan  gelombang  panas  ( heat wave ) [9]. Aktivitas manusia menyum-bang kontribusi utama  dalam  akselerasi  pemanasan  global,  melalui peningkatan emisi gas rumah kaca di atmosfer.
Para  ilmuwan  sepakat  bahwa  sejumlah  aktivitas manusia  berkontribusi  terhadap  pemanasan  global yaitu  menambahkan  gas  rumah  kaca  dalam  jumlah yang  berlebihan  ke  atmosfer,  sehingga  gas  rumah kaca seperti karbondioksida (CO 2 ) menumpuk di at- mosfer dan memerangkap panas yang biasanya akan keluar ke atmosfer. Panas tersebut kemudian diserap oleh air laut, dan kenaikan SPL dapat menyebabkan pemanasan Global, yang dapat mengakibatkan men- cairnya Gletser. Akibat adanya gletser yang mencair
akan  berdampak  buruk  bagi  kehidupan  manusia  di Bumi. Di samping gletser yang mencair, pemanasan global  juga  dapat  menyebabkan  perubahan  iklim, cuaca ekstrem, kualitas pangan dan sebagainya. Aki- bat adanya perubahan iklim, maka semakin banyak terjadi fenomena penyimpangan cuaca seperti badai, angin  ribut,  hujan  deras,  serta  perubahan  musim tanam.  Di  samping  itu  kemungki-nan  adanya  an- caman  badai  tropis,  tsunami,  banjir,  tanah  longsor dan  kekeringan  yang  menyebabkan  potensi  keba- karan  jadi  meningkat,  berbagai  jenis  ikan  punah, terumbu  karang  rusak,  krisis  air  bersih  dan  pening- katan penyebaran penyakit parasitis [10].

## Bahasa R
Pertama  kali  dikembangkan  oleh  2  mahasiswa  asal Universitas  Auckland  di  Selandia  Baru,  Ross  Ihaka dan Robert Gentleman, pada tahun 1990, bahasa R telah  secara  luas  digunakan  dalam  bidang  analisis statistik. Bahasa R didasarkan pada bahasa S, yang 20 tahun lebih dahulu dikembangkan. Dengan sifatnya yang open-source ,  saat  ini  terdapat  21  orang  yang memiliki hak untuk memodifikasi source code utama dari  R,  membentuk  grup  bernama  R  Core  Team. Selain itu, banyak pengembang lainnya, yang secara individu  berkontribusi  dalam  memperbaiki bug dan memudahkan  penggunaan  bahasa  R  melalui  per- ilisan package/library [11], [12].

## Regresi Linier Sederhana
Dalam menyelesaikan penelitian, dibutuhkan alat an- alisa untuk memberikan jawaban terhadap masa-lah yang  tengah  diteliti.  Alat  analisa  ini  disesuaikan dengan  variabel  yang  diteliti.  Jika  penelitian  akan mengetahui  pengaruh  dari  suatu  variabel  terhadap variabel  lainnya,  maka  alat  analisa  yang  bisa digunakan  untuk  menganalisa  salah  satunya  adalah dengan  menggunakan  Regresi  Linier.  Regresi  linier menganalisa bagaimana hubungan antar dua varia- bel atau lebih.Variabel tersebut yakni,
• Variabel independen (bebas), biasa disimbolkan dengan X. Variabel independen adalah variabel yang memengaruhi variabel lain.
• Variabel dependen (terikat), biasanya disimbol- kan dengan Y. Variabel dependen adalah varia- bel yang dipengaruhi oleh variabel lain.
Seperti  pada  studi  ini,  mengetahui  variabilitas temperatur pada Kota Palembang selama rentang 30 tahun. Dalam hal ini, lama waktu merupakan variabel independen dan temperatur merupakan variabel de- penden. Disebut sebagai regresi linier jika diaplikasi- kan dalam bentuk pertemuan sumbu x dan sumbu y
akan membentuk kurva garis lurus, seperti yang di- contohkan pada Gambar 1.
Pada kasus relasi variabel, dengan satu variabel in- dependen (X), termasuk ke dalam regresi linier seder- hana, yang mana mengikuti persamaan regresi linier sebagai berikut,
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1)
di mana, a disebut sebagai intersep yang merupakan konstanta  yang  menunjukkan  nilai  Y,  jika  X  sama dengan  nol  (0)  dan  b  merupakan  koefisien  regresi yang  menunjukkan  besaran  perubahan  nilai  Y  jika terjadi perubahan variabel X [13].

## Metode Analisis
Studi ini mengambil daerah di wilayah Kota Palem- bang, Sumatera Selatan pada titik koordinat 2,9° LU dan 104,7° BT, seperti pada Gambar 2. Data diunduh pada  situs  NASA  POWER  [14],  yang  meliputi  data temperatur  di  2  meter  dari  permukaan  (T2M)  dan data temperatur permukaan bumi (TS) selama 3 dek- ade, yaitu 1991-2020.
Temperatur diukur berdasarkan harian (data har- ian), sehingga total baris data sebanyak 10958 baris. Data diunduh dalam format .csv dan diolah dengan mengimpor data menggunakan bahasa R (versi 4.1.2) [15]  pada  RStudio  dengan  menerapkan  metode  re- gresi linier sederhana untuk mengetahui tren temper- atur  dan  melihat  persebaran  temperatur  selama  3 dekade. Sebelum itu, data melalui tahapan pre-pro- cessing ,  yang  mana  merupakan  teknik  penyem- purnaan data mentah ( raw data ) menjadi layak olah pada  tahap  selanjutnya.  Tahap pre-processing dil- akukan  dengan  menyesuaikan  format  waktu ( datetime )  menjadi  format  standar  waktu  inter- nasional,  yaitu yyyy-mm-dd ,  untuk  memudahkan proses  visuliasasi  datanya.  Masing-masing  variabel lalu  divisualisasi  terhadap  waktu  ( datetime ),  lalu  di- analisis  menggunakan  metode  regresi  linier  untuk melihat tren temperatur selama 3 dekade. Secara se- derhana, keseluruhan proses ditampilkan dalam dia- gram alir Gambar 3,

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  observasi  meliputi  analisa  terkait  dua  variabel temperatur, yaitu variabel T2M dan variabel TS. Tren temperatur  kedua  variabel  akan  ditetapkan  sebagai indikator  pemanasan  global.  Sebelum  data  diolah, tahap pre-processing dilakukan, yang mana di dalam- nya termasuk proses impor data menggunakan R.

## Pre-Processing
Data  yang  telah  diunduh  di  situs  NASA  POWER, perlu diimpor ( import ) ke RStudio untuk bisa diolah. R  menawarkan  berbagai  macam  perintah-perintah untuk  mengimpor  data,  dan  kami  dapati  perintah yang ditunjukkan Gambar  4 cukup  fleksibel dan se- derhana untuk dijalankan,
Perintah read.csv() berfungsi  untuk  mem- baca  data  berformat  csv  ( comma-separated  values ), dengan  beberapa  argumen  meliputi file untuk menarget  file  yang  berisi  data  yang  ingin  diimpor, atau dapat menggunakan file.choose() untuk menampilkan  kotak  dialog  baru  sehingga  memu- dahkan  pengguna  memilih  data  yang  akan  diimpor sebagai alternatif. Argumen header=T memerinta- hkan  R  untuk  tidak  membaca  data  pada header , melainkan menamai kolom-kolom datanya berdasar- kan  nama header , comment.char=”#” me- merintahkan R untuk mengabaikan baris yang diawali dengan tanda #, dan sep=”,” merupakan pemisah ( separator ) antar kolom data per baris. Untuk memu- dahkan pemanggilan, ada baiknya perintah di atas di- setor ke dalam obyek Temperature . Untuk melihat data  yang  telah  diimpor,  dapat  menggunakan perintah head() , seperti pada Gambar 5, yang men- ampilkan enam data teratas pada obyek.
Parameter tanggal masih terpisah berdasarkan ta- hun (YEAR) dan hari (DOY) dan belum mengikuti for- mat penanggalan internasional. Parameter T2M_RANGE memuat angka yang tak menunjukkan ukuran suatu temperatur, sehingga kami menghilang- kan  parameter  ini  dari  bahasan.  Berikut  perintah yang digunakan yang ditunjukkan pada Gambar 6,
ISOdate() merupakan  perintah  untuk  meng- ubah  data  numerik  ke  dalam  format  tanggal  yyyy- mm-dd dan perintah as.Date() digunakan agar R mengenali dan dapat membaca data berformat tang- gal. Baris kedua sintaks, menghilangkan kolom YEAR, DOY,  dan  T2M_RANGE,  dengan  menyetorkan nilainya  ke  fungsi  NULL.  Berikut  tampilan  data setelah pre-processing ,
Gambar  7  menunjukkan  hasil  data  setelah  di- proses,  di  mana  variabel  DATE  telah  diubah  me- nyesuaikan  dengan  format  penanggalam  yyyy-mm- dd,  dengan  total  data  yang  diobservasi  sebanyak 10958  data,  yang  dapat  diketahui  menggunakan perintah nrow() .  Setelah  pemrosesan  data  dil- akukan, program dapat membaca data dan dapat di- visualisasi lebih lanjut.

## Regresi Linier
Untuk  melihat  tren  temperatur,  R  memerlukan sekumpulan  fungsi  eksternal  untuk  menyediakan perintah-perintah baru yang dapat diakses pengguna. Fungsi tersebut perlu dinstal terlebih dahulu dengan perintah install.packages() ,  lalu  baru  bisa dipanggil  dengan  perintah library() ,  sebagai- mana ditunjukkan pada Gambar 8.
ggplot2 merupakan salah satu package R yang pa- ling  sering  digunakan  untuk  visualisasi  data,  karena prinsip  pemrogramannya  mudah  dipahami,  yaitu Grammar  of  Graphics .  Konsep  ini  memungkinkan pengguna  untuk  menyusun  komponen-komponen grafik independen dengan beragam cara [16]. ggpubr merupakan library tambahan  dalam  ggplot2  untuk menghasilkan grafik kualitas publikasi ilmiah. Dalam studi  ini  digunakan  untuk  menampilkan  persamaan regresi  linier  di  dalam  grafik.  Untuk  mendukung fungsi  ggpubr,  perlu  didefinisikan  suatu  fungsi  yang dapat  dipanggil  nantinya, yang  kami  namai  sebagai eq , sebagaimana terlihat pada Gambar 9.

## Temperatur Udara 2 meter dari permukaan (T2M)
Variabel ini mengukur temperatur udara pada titik 2 meter dari permukaan bumi, dengan pengukuran di Kota Palembang meliputi rerata temperatur sebesar 26,16°C, minimum sebesar 22,64°C, dan maksimum pengukuran  sebesar  29,68°C,  yang  dapat  diketahui menggunakan  perintah summary() ,  ditunjukkan pada Gambar 10.
Persamaan regresi linier untuk variabel T2M yaitu,
𝑦 = 26 + 4,1 × 10 −5 ∙ 𝑥 (2)
yang  dapat  ditampilkan  dengan  perintah lm() ,  di mana  perintah  ini  memodelkan  variabel  DATE  se- bagai sumbu x dan variabel T2M sebagai sumbu y ke persamaan linier, sebagaimana pada Gambar 11, me- lalui persamaan ini, terdapat kenaikan suhu selama 3 dekade terakhir, terlihat dari slope yang bernilai posi- tif,  yaitu  4,2×10 -5 dan  intersep  bernilai  26,  yang secara visual dapat dilihat pada Gambar 12, dengan sintaks yang ditunjukkan pada Gambar 13.
Kenaikan  temperatur  udara  tercatat  sebesar 0,46°C selama 3 dekade terakhir di Kota Palembang, yang mana hal ini dapat menjadikannya sebagai indi- kator asesmen pemanasan global berdasarkan varia- bel  T2M.  Angka  ini  dihitung  dari  perkalian  antara slope dan  total  data  observasi  sebagaimana  persa- maan  regresi  linier  variabel  T2M  yang  ditunjukkan pada Persamaan 2.
Data Temperatur Permukaan (TS)
Variabel ini merupakan data pengukuran terkait tem- peratur permukaan tanah di Kota Palembang, meli- puti rerata temperatur sebesar 26,48°C selama 3 dek- ade observasi, dengan maksimum dan minimum tem- peratur  mencapai  30,34°C  dan  22,62°C.  Persamaan regresi linier untuk variabel ini, yaitu
𝑦 = 26 + 3,7 × 10 −5 ∙ 𝑥 (3)
yang  dapat  ditampilkan  dengan  perintah lm() ,  di mana memodelkan variabel DATE sebagai sumbu x dan variabel TS sebagai sumbu y ke persamaan linier, sebagaimana pada Gambar 14.
Tercatat kenaikan pada variabel temperatur per- mukaan, terlihat slope yang bernilai positif, yaitu sebe- sar 3,7×10 -5 , dengan intersep bernilai 26. Pemodelan variabel TS ditunjukkan pada Gambar 15, dengan sin- taksnya ditampilkan pada Gambar 16.
Kenaikan  temperatur  permukaan  selama  3 dekade  tercatat  sebesar  0,4°C,  sedikit  lebih  kecil dibanding variabel T2M, namun maksimum temper- atur  variabel  TS  melebihi  variabel  T2M,  yang  telah mencapai  30,34°C.  Kedua  variabel  sama-sama menunjukkan kenaikan temperatur selama 3 dekade terakhir.  Kenaikan  serupa  juga  dilaporkan  oleh BMKG  (Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geof- isika) yang mengukur suhu selama 1981-2018 di pulu- han stasiun pengamatan di berbagai wilayah Indone- sia,  yang  menunjukkan  kenaikan  0,03°C  tiap  ta- hunnya [17].
Fungsi Probabilitas Kerapatan ( Density Prob- ability Function )
Sebaran temperatur variabel T2M dan TS  seperti ter- lihat pada Gambar 17, memperlihatkan sebaran vari- abel TS yang sedikit cenderung ke kanan, dibanding pada  variabel  T2M,  yang  sedikit  cenderung  ke  kiri. Rerata temperatur relatif sama antar kedua variabel, yaitu terpusat pada suhu 26°C, dengan sebaran yang lebih banyak pada variabel T2M. Rerata temperatur 26°C, menunjukkan nilai tak jauh bergeser dibanding tetapan  temperatur  ruang,  25°C  didasarkan  pada definisi  oleh  Lembaga  Perlindungan  Lingkungan (EPA) Amerika Serikat [18].
Hal ini tidak menyimpang dari rerata pengukuran temperatur tahunan di Indonesia yang berada pada 27°C, di mana pengukuran dilakukan oleh BMKG In- donesia  [17].  Studi  serupa  dilakukan  oleh  Purwan- tara, 2018, di daerah Parangtritis yang menunjukkan kenaikan  suhu  rerata  dengan  membandingkan  dua periode dekade berbeda, yaitu 1978-1987 dan 2001- 2010,  dengan  masing-masing  suhu  rerata  terukur 27°C dan 28,3°C [19].
Sintaks  untuk  menghasilkan  sebaran  temperatur ditampilkan pada Gambar 18.

## 4 KESIMPULAN
Studi ini  secara  singkat telah menunjukkan tren ke- naikan temperatur, yang menjadi salah satu indikasi pemanasan  global.  Variabel  TS  (temperatur  per- mukaan) dan T2M (temperatatur udara 2 meter dari permukaan)  yang  bersumber  dari  NASA  POWER, digunakan dan dianalisis untuk melihat tren temper- atur.  Keduanya  mengalami  kenaikan  selama  3  dek- ade terakhir, dengan masing-masing kenaikan sebe- sar  0,4°C  dan  0,46°C,  di  mana  pengukuran  oleh BMKG  juga  menunjukkan  kenaikan  serupa.  Hal  ini dapat menjadi indikasi kuat bahwa benar pemanasan global  telah  terjadi,  bahkan  di  lingkup  kecil  seperti Kota Palembang.
Selain itu, R menghadirkan analisis akurat dengan proses mudah dan cepat, serta ringan. Implementasi R dalam analisis parameter cuaca sangat mungkin dil- akukan  ke  depannya,  karena  sifatnya  yang open- source , sehingga mudah diakses siapapun.

## REFERENSI ______________________________
[1] J.- J. Hublin, “How old are the oldest Homo sapiens in Far East Asia?,” Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. , vol. 118, no. 10, p. e2101173118, Mar. 2021, doi: 10.1073/pnas.2101173118.
[2] C. Smith, Environmental Physics . London: Routledge, 2005.
[3] Indarto, B. Susanto, and E. M. Diniardi, “Analisis Ke- cenderungan Data Hujan di Jawa Timur Menggunakan Metode Mann-Kendal & Rank-Sum Test,” JTEP , vol. 25, no. 1, pp. 19 – 28, Apr. 2011, [Online]. Available: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s &source=web&cd=&ved=2ahUKEwj8_cK17dmFAxV NZmwGHZ- sTBzMQFnoECA4QAQ&url=https%3A%2F%2Fjour- nal.ipb.ac.id%2Findex.php%2Fjtep%2Farti- cle%2Fdownload%2F7381%2F5737&usg=AOv- Vaw0NEh9UJ_pxlwKio2eltu3u&opi=89978449
[4] P. P. Simanjuntak and A. Safril, “Tren Curah Hujan dan Suhu Udara Ekstrim Masa Depan (Periode 2021-2030) berdasarkan Representative Concentration Pathway (RCP) 4.5 di Kota Palu,” JIIF , vol. 4, no. 1, pp. 1 – 11, Feb. 2020, doi: 10.24198/jiif.v4i1.23846.
[5] E. Kaya, M. Agca, F. Adiguzel, and M. Cetin, “Spatial data analysis with R programming for environment,” Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal , vol. 25, no. 6, pp. 1521 – 1530, Aug. 2019, doi: 10.1080/10807039.2018.1470896.
[6] M. R. Allen et al. , “Global Warming of 1.5°C. An IPCC Special Report on the impacts of global warming of
1.5°C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of cli- mate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty,” in Framing and Context , Cambridge University Press, 2018, pp. 49 – 92. Accessed: Mar. 18,
2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.1017/9781009157940.003
[7] F. Wang, C. Zhan, and L. Zou, “Risk of Crop Yield Re- duction in China under 1.5 °C and 2 °C Global Warm- ing from CMIP6 Models,” Foods , vol. 12, no. 2, p. 413, Jan. 2023, doi: 10.3390/foods12020413.
[8] T. M. Letcher, “1 - Why do we have global warming?,”
in Managing Global Warming , T. M. Letcher, Ed., Aca- demic Press, 2019, pp. 3 – 15. doi: 10.1016/B978-0-12- 814104-5.00001-6.
[9] R. Lu, K. Xu, R. Chen, W. Chen, F. Li, and C. Lv, “Heat waves in summer 2022 and increasing concern regard- ing heat waves in general,” Atmospheric and Oceanic Science Letters , vol. 16, no. 1, p. 100290, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.aosl.2022.100290.
[10] A. S. Mulyani, “Antisipasi Terjadinya Pemanasan Global dengan Deteksi Dini Suhu Permukaan Air menggunakan Data Satelit,” cen , vol. 2, no. 1, pp. 22 – 29, May 2021, doi: 10.33541/cen.v2i1.2807.
[11] T. M. Davies, The Book of R: A First Course in Pro- gramming and Statistics. San Francisco: No Starch Press, 2016.
[12] A. De Vries and J. Meys, R for Dummies , 2nd edition. in --For dummies. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2015.
[13] B. Darma, Statistika Penelitian menggunakan SPSS (Uji Validitas, Uji Reliabilitas, Regresi Linier Sederhana, Re- gresi Linier Berganda, Uji t, Uji F, R2). GUEPEDIA, 2021.
[14] NASA, “NASA POWER | Data Access Viewer.” Ac- cessed: Mar. 21, 2023. [Online]. Available: https://power.larc.nasa.gov/data-access-viewer/
[15] R. C. Team, “R: A Language and Environment for Sta- tistical Computing.” R Foundation for Statistical Com- puting, Vienna, Austria, 2021. [Online]. Available: https://www.R-project.org/
[16] H. Wickham, ggplot2: Elegant Graphics for Data Analy- sis . New York, NY: Springer New York, 2009. doi: 10.1007/978-0-387-98141-3.
[17] BMKG, “Tren Suhu | BMKG,” BMKG | Badan Meteor- ologi, Klimatologi, dan Geofisika. Accessed: Apr. 24, 2024. [Online]. Available: https://www.bmkg.go.id/iklim/?p=tren-suhu&lang=ID
[18] H. E. Burroughs and S. J. Hansen, Managing Indoor Air Quality , 5th ed. Lilburn, GA : Boca Raton, FL: Fairmont Press : Distributed by Taylor & Francis, 2011.
[19] S. Purwantara, “Studi Temperatur Udara Terkini di Wilayah di Jawa Tengah dan DIY,” GM , vol. 13, no. 1, p. 12, Mar. 2018, doi: 10.21831/gm.v13i1.4476. ______

## LAMPIRAN
Gambar 1. Contoh Regresi Linier Sederhana
Gambar 2. Titik pengambilan data
Gambar 3. Diagram alir penelitian
Gambar 4. Proses Impor Data ke Obyek ‘Temperature’
Gambar 5. Obyek Temperature yang telah diimpor
Gambar 7. Data setelah pre-processing Gambar 8. Instalasi package Gambar 9. Fungsi eq
Gambar 10. Ringkasan data temperatur
Gambar 11. Koefisien pada Pemodelan Linier Variabel T2M & DATE
Gambar 13. Sintaks tren temperatur T2M
Gambar 14. Koefisien pada Pemodelan Linier Variabel TS & DATE
Gambar 15. Tren temperatur variabel TS
Gambar 16. Sintaks tren temperatur TS
Gambar 17. Sebaran temperatur variabel TS dan T2M
Gambar 18. Sintaks sebaran temperatur variabel T2M dan TS