Prediksi Suhu Permukaan Lahan dengan Memanfaatkan Teknologi Citra Multi Temporal dan Permodelan Cellular Automata di DKI Jakarta

Abstract

Various functions of the city and complete facilities have made Jakarta a magnet for urbanizing. The high rate of population growth makes the land demands to be high and consequently the amount of open space land conversion into built up which resulting in an increase of land surface temperature. The purpose of this research is to see the pattern of land cover change and the intensity of land surface temperature between 2009 and 2019 and to predict conditions that will occur in the future, precisely in 2030. The method used is calculating the dynamics of land cover with supervised classification, calculating the land surface temperature by utilizing a thermal image sensor and then predicting land cover using the cellular automata method. The prediction results of land cover are also used as input in predicting land surface temperatures. The results obtained are that the land cover from 2009 to 2019 shows an increase in the area of the built up area from 83% to 87%. The addition of built up area has occupied open land resulting in the loss of low temperature areas <25oC and the emergence of temperatures > 35oC with an average temperature increase of 1.4oC. Furthermore, the prediction of land cover with control scenarios is able to control the built-up area by increasing the area of vegetation and water. However, this scenario is not effective enough to restrain the surface heat rate of Jakarta.

Fungsi Kota yang beragam dan fasilitas yang lengkap membuat Jakarta menjadi magnet destinasi urbanisasi penduduk. Tingginya angka pertumbuhan penduduk membuat kebutuhan lahan menjadi tinggi dan berakibat besarnya alih fungsi lahan terbuka menjadi lahan terbangun yang mengakibatkan naiknya suhu permukaan lahan. Tujuan penelitian ini adalah melihat pola perubahan tutupan lahan dan intensitas suhu permukaan lahan antara tahun 2009 dan 2019 serta memprediksi kondisi yang akan terjadi dimasa yang akan datang tepatnya Tahun 2030. Metode yang dipergunakan adalah menghitung dinamika tutupan lahan dengan klasifikasi terbimbing, penghitungan suhu permukaan lahan dengan memanfaatkan sensor termal citra dan selanjutnya dilakukan prediksi tutupan lahan dengan metode cellular automata. Hasil prediksi tutupan lahan juga dipergunakan sebagai masukan dalam memprediksi suhu permukaan lahan. Hasil yang diperoleh adalah tutupan lahan dari tahun 2009 hingga 2019 memperlihatkan penambahan luasan area terbangun dari 83% menjadi 87%. Penambahan arra terbangun telah mengokupasi lahan terbuka yang mengakibatkan hilangnya area suhu rendah <25oC dan munculnya suhu >35oC dengan peningatan rata-rata suhu sebesar 1,4oC. Selanjutnya prediksi Tutupan Lahan dengan skenario pengendalian mampu mengendalikan area terbangun, menambah area vegetasi dan perairan. Namun demikian skenario tersebut belum cukup efektif untuk menahan laju panas permukaan kota Jakarta.