Studi Perubahan Indeks Kerapatan Vegetasi terhadap Suhu Permukaan Tanah dan Indeks Kualitas Udara dengan Pemanfaatan Citra Satelit Landsat 8 di Kabupaten Gresik
Keywords:
Kerapatan Vegetasi, NO2, Regresi Linear, SO2, Suhu Permukaan Tanah, Indeks Kualitas UdaraAbstract
Peningkatan kepadatan penduduk dialami Kabupaten Gresik pada tahun 2021, yang berdampak pada
lingkungan, seperti berkurangnya pasokan air bersih, menurunnya kualitas udara, serta perubahan penggunaan lahan
untuk pemukiman. Pada tahun tersebut, hanya 13% dari luas wilayah Kabupaten Gresik yang dijadikan Ruang Terbuka
Hijau (RTH). Suhu rerata permukaan tanah tahunan Kabupaten Gresik mencapai 28,17°C. Dari tahun 2018 hingga
2022, Indeks Kualitas Udara di wilayah ini menunjukkan perbaikan yang signifikan. Dengan menggunakan citra satelit
Landsat 8, perubahan kepadatan vegetasi, suhu permukaan tanah, dan kualitas udara dapat diukur dengan algoritma
pada penginderaan jauh, seperti algoritma indeks kerapatan vegetasi (Normalized Difference Vegetation Index/NDVI),
suhu permukaan tanah (Land Surface Temperature/LST), dan indeks kualitas air (Air Quality Index/AQI) yang
memanfaatkan band thermal. Penelitian memiliki tujuan untuk mengidentifikasi perubahan dan dampak kepadatan
vegetasi dan suhu permukaan tanah serta kualitas udara pada Kabupaten Gresik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
rata-rata kepadatan vegetasi di KabupatenGresik adalah 0,31 pada tahun 2018, 0,32 pada tahun 2019, 0,37 pada tahun
2020, 0,32 pada tahun 2021, dan 0,38 pada tahun 2022. Sementara itu, nilai rerata suhu permukaan tanah tercatat pada
tahun 2018 sampai 2022 secara berurutan adalah 26,20°C, 26,24°C, 24,55°C, 26,52°C, dan 22,92°C. Nilai rerata
Indeks Kualitas Udara tercatat sebagai berikut: 45,04 pada tahun 2018, 44,52 pada tahun 2019, 61,14 pada tahun 2020,
42,11 pada tahun 2021, dan 76,86 pada tahun 2022. Dari analisis perubahan kepadatan vegetasi rata-rata dan suhu
permukaan tanah pada penelitian ini dihasilkan persamaan regresi : y = -44,89x + 40,63, dengan tingkat korelasi yang
negatif sebesar 87%. Ini menunjukkan bahwa peningkatan kepadatan vegetasi berkaitan dengan penurunan suhu
permukaan tanah. Sebaliknya, persamaan regresi antara perubahan kepadatan vegetasi rata-rata dan indeks kualitas
udara adalah: y = 435,76x - 95,04, dengan korelasi positif sebesar 87%, yang menunjukkan bahwa semakin tinggi
kepadatan vegetasi, semakin baik nilai indeks kualitas udara.
References
AccuWeather, 2023. Kualitas Udara Kabupaten Gresik. [Online] Available at:
https://www.accuweather.com/id/id/gresik/203166/air-quality-index/203166 [Diakses 16 Mei 2023].
Akhirul, Witra, Y., Umar, I. & Erianjoni, 2020. Dampak Negatif Pertumbuhan Penduduk Terhadap Lingkungan dan
Upaya Mengatasinya. Jurnal Kependudukan dan Pembangunan Lingkungan, Vol 1(3), pp. 76-84.
Arhatin, R., 2007. Pengkajian Algoritma Indeks Vegetasi dan Metode Klasifikasi Mangrove Dari Data Satelit Landsat-5
Dan Landsat-7 ETM+ (Studi Kasus di Kabupaten Berau, Kaltim). Bogor: Program Pascasarjana IPB.
Azen, R. & Walker, C. M., 2011. Categorical Data Analysis for the Behaviroal and Social Science. United Kingdom:
Taylor & Francis Group.
BMKG, 2018-2022. Data Online Pusat Database-BMKG. [Online] Available at: https://dataonline.bmkg.go.id/data_iklim
[Diakses 8 Agustus 2023].
BPS, 2018-2022. Kabupaten Gresik dalam Angka 2018-2022, Kabupaten Gresik: Badan Pusat Statistik.
Congedo, L., 2016. Semi-Automatic Classification Plugin Documentation. [Online] Available at: DOI:
http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.29474.02242/1 [Diakses 2022 November 1].
Dede, M. et al., 2020. Estimasi perubahan kualitas udara berbasis citra satelit penginderaan jauh di sekitar PLTU Cirebon.
Jambura Geoscience Review, 2(2), pp. 78-87.
DLH, 2022. Indeks Kualitas Udara, Kabupaten Gresik: Dinas Lingkungan Hidup.
Fitriyah, L. &. W. H., 2020. Textbook on Material Classification and its Change Based on STEM Approach.
2991/assehr.k.200129.122. penyunt. s.l.:s.n.
Hariyanto, T., Pribadi, C. B. & Elya, H., 2018. Validasi Kondisi Peraira Berdasarkan Nilai Total Suspended Solid (TSS)
Menggunaan Data Citra Satelit Landsat 8 dan Data Insitu (Studi Kasus: Pantai Timur Surabaya). Geoid, , 13(1),
pp. 15-20..
Hasan, G. et al., 2014. Sulfur Dioxide (SO2) Monitoring Over Kirkuk City Using Remote Sensing Data. Journal of Civil
& Environmental, 4(5).
Kustiyo, D. R. &. L. I. 2., 2014. Pengembangan Metoda Koreksi Radiometrik Citra SPOT 4 Multi-Spektral dan MultiTemporal Untuk Mosaik Citra. Seminar Nasional Penginderaan Jauh, LAPAN, p. 80.
Marsono, D., 1997. Deskripsi Vegetasi dan Tipe- Tipe Vegetasi Tropika. Yogyakarta: Fakultas Kehutanan Universitas
Gadjah Mada.
MENLHK, 2021. Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia Nomor 27 Tahun 2021
Tentang Indeks Kualitas Lingkungan Hidup. Indonesia: Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik
Indonesia.
Nursiyono, J. A. & Nadeak, P. P., 2016. Setetes Ilmu Regresi Linear. Malang: Media Nusa Creative.
Pramudiyasari, T., Tambunan, M. P., Tambunan, R. P. & Manessa, M. D., 2021. Analisis LST, NDVI Menggunakan
Satelit Landsat 8 Serta Trend Suhu Udara di Kabupaten Majalengka. Jurnal Geosaintek, 7(3), pp. 119-124.
Royvaldi, D. A. B., 2022. Analisis Kadar Gas Sulfur Dioksida (SO2) Dan Nitrogen Dioksida (NO2) Terhadap Faktor
Lingkungan di TPA Piyungan, Bantul, D.I Yogyakarta. Yogyakarta: s.n.
Ruli, R., Sangadji, I., Sikumbang, H. & Haris, A., 2021. Multimedia. s.l.:s.n.
Sagita, A. R., Margaliu, A. S. C., Rizal, F. & Mazzaluna, H. P., 2022. Analisis Korelasi Suhu Permukaan, NDVI, Elevasi
dan Pola Perubahan Suhu Daerah Panas Bumi Rendingan-Ulubelu-Waypanas, Tanggamus Menggunakan Citra
Landsat 8 OLI/TIRS. Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS), 3(1), pp. 43-51.
Sari, K. M., Budiyanti, E., Muzayanah & Kurniawati, A., 2021. Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau Menggunakan Metode
Normalized Difference Vegetation Index di Kabupaten Gresik. Jurnal Geografi, XIX(1), pp. 49-62.
Somantri, L., 2009. Teknologi Penginderaan Jauh (Remote Sensing). Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia.
Sukandarrumidi, Kotta, H. Z. & Maulana, F., 2014. Geologi Umum. 1st penyunt. Yogyakarta: Gadjah Mada University
Press.
Watson, D. F. & Philip., G. M., 1985. A Refinement of Inverse Distance Weighted Interpolation. Geoprocessing, Volume
, p. 315–327.
Yasmine, W. H., Jauhari, A. & Pitri, R. M. N., 2022. Analisis Korelasi Nilai Normalized Difference Vegetation Index
(NDVI) Dengan Suhu Permukaan Tanah Di KHDTK Universitas Lambung Mangkurat. Jurnal Sylva Scienteae,
(5), pp. 793-801.
