Analisis Surface Urban Heat Island (SUHI) Menggunakan Google Earth Engine di Kabupaten Manggarai Timur Tahun 2016 – 2020

10 Juli 2025

By: IMPI Koordinator Wilayah Bandung Raya

SUHI

Ditulis oleh: Nadia Fitri Rizka Amellia, Dwi Amanah, Annisa Amelia (Universitas Islam Bandung)

Abstrak

Surface Surface Urban Heat Island (SUHI) merupakan kondisi dimana suhu udara di suatu wilayah lebih panas dibandingkan dengan lingkungannya, seringkali disababkan karena adanya perubahan penggunaan lahan dari lahan kosong menjadi lahan terbangun. Penelitian yang kali ini merupakan pembahasan terkait fenomena Surface Urban Heat Island (SUHI) di Kabupaten Manggarai Timur, Indonesia, selama periode 2016-2020 dengan menggunakan Google Earth Engine (GEE). Hasil analisis menunjukkan adanya peningkatan suhu di Kabupaten Manggarai Timur selama periode studi, khususnya pada daerah perkotaan yang ada di Kabupaten Manggarai Timur. Akan tetapi, terjadi penurunan pada tahun 2020, yang sebagian besar disebabkan oleh penurunan aktivitas manusia selama pandemi COVID-19 yang berdampak pada penurunan emisi gas rumah kaca. Temuan ini menunjukkan adanya perbaikan dalam fenomena Surface Urban Heat Island (SUHI) di Kabupaten Manggarai Timur. Pada penelitian ini diberikan pemahaman yang lebih baik mengenai bagaimana perubahan penggunaan pada lahan dan aktivitas manusia yang mempengarSUHI suhu lokal serta menyoroti pentingnya strategi mitigasi dalam mengatasi efek Surface Urban Heat Island (SUHI).

Kata kunci: Surface Urban Heat Island (SUHI), Manggarai Timur, Google Earth Engine (GEE), Strategi Mitigasi

Pendahuluan

Surface Urban Heat Island (SUHI) merupakan fenomena di mana suatu wilayah, khususnya wilayah perkotaan, mengalami suhu permukaan yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah sekitarnya. Hal ini umumnya disebabkan oleh perubahan penggunaan lahan, seperti konversi lahan vegetasi menjadi lahan terbangun, serta meningkatnya jumlah permukaan kedap air seperti aspal dan beton yang memiliki kapasitas panas tinggi dan albedo rendah. Permukaan ini menyerap dan memancarkan kembali radiasi matahari, sehingga menyebabkan peningkatan suhu permukaan secara signifikan (Voogt & Oke, 2003; Weng, 2009). Fenomena Surface Urban Heat Island ini dapat diukur berdasarkan suhu permukaan lahan (Land Surface Temperature – LTS) yang dapat dideteksi oleh sensor satelit. Surface urban heat island ini terjadi akibat perubahan tutupan lahan dari vegetasi alami menjadi area terbangun yang memiliki kapasitas lebih besar untuk menyerap dan menyimpan panas. Dampak SUHI meliputi peningkatan risiko kesehatan, penurunan kualitas lingkungan, dan konsumsi energi yang lebih besar.

Kabupaten Manggarai Timur merupakan wilayah yang sedang mengalami perkembangan pesat pasca-pemekaran dari Kabupaten Manggarai, dengan peningkatan signifikan dalam pembangunan infrastruktur dan pertumbuhan jumlah penduduk. Proses urbanisasi yang tidak diimbangi dengan perencanaan tata ruang yang berkelanjutan dapat mengakibatkan konversi lahan vegetasi menjadi lahan terbangun, seperti permukiman, perkantoran, dan infrastruktur jalan. Perubahan ini berpotensi meningkatkan suhu permukaan secara lokal dan memunculkan fenomena Surface Urban Heat Island (SUHI). Selain itu, Manggarai pembangunan Timur berada di wilayah Nusa Tenggara Timur yang secara umum memiliki iklim kering dan curah hujan yang lebih rendah dibandingkan wilayah lain di Indonesia. Kenaikan suhu akibat SUHI dapat memperburuk kondisi iklim mikro lokal, memperparah kekeringan, serta berdampak negatif pada ketahanan air dan pertanian, yang merupakan sektor penting bagi ekonomi lokal (Weng, 2009). Studi SUHI juga sangat relevan untuk mendorong pengambilan kebijakan yang berbasis data spasial, serta untuk merancang strategi mitigasi seperti peningkatan ruang terbuka hijau, material bangunan berreflektivitas tinggi, dan desain kota berkelanjutan agar pembangunan wilayah tetap adaptif terhadap perubahan iklim (EPA, 2023; Santamouris, 2015).

Dari banyaknya perubahan yang mulai terjadi pada Kabupaten Manggarai Timur ini termasuk dalam perubahan suhu udara. Setiap tahunnya, suhu udara di Manggarai Timur mengalami perubahan. Oleh karena itu, penelitian ini akan menganalisis terkait perubahan suhu di Kabupaten Manggarai Timur pada tahun 2016-2020, mengetahui faktor apa yang dapat menyebabkan perubahan suhu, serta dapat memberikan strategi mitigasi. Strategi ini diharapkan bisa digunakan untuk mengurangi mengurangi efek daripada Surface Urban Heat Island (SUHI). Studi SUHI di Manggarai Timur menjadi penting karena wilayah ini sebelumnya didominasi oleh lahan vegetasi alami, sehingga dampak perubahan tutupan lahan terhadap suhu permukaan dapat terlihat dengan lebih jelas dan signifikan.

Metodologi Penelitian

2.1 Lokasi Penelitian

Manggarai Timur merupakan salah satu kabupaten yang berada di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Kecamatan Borong sebagai ibukota dari Manggarai Timur merupakan pemekaran dari Kabupaten Manggarai pada tahun 2017 dengan 9 kecamatan, 17 kelurahan, dan 159 desa didalamnya. Dari hasil pemekaran ini, kabupaten Manggarai Timur ini telah mengalami banyak peningkatan. Setiap tahunnya pula, penduduk dikabupaten ini mengalami peningkatan sehingga berdampak pada bertambahnya luas lahan terbangun didaerahnya.

Peta Administrasi Kabupaten Manggarai Timur

Gambar 1. Peta Administrasi Kabupaten Manggarai Timur

2.4 Variabel Penelitian

Pada tahapan analisis, digunakan data citra dan data penunjang untuk mengidentifikasi dan memetakan fenomena Surface Urban Heat Island (SUHI) di Kabupaten Manggarai Timur. Analisis SUHI dilakukan dengan menghitung Land Surface Temperature (LST) menggunakan algoritma Split-Window Algorithm (SWA) untuk citra Landsat 8. Algoritma ini dikembangkan oleh Jiménez-Muñoz et al. (2014) dan telah diadaptasi pada berbagai penelitian di Indonesia Data utama yang digunakan adalah citra Landsat 8 TOA Reflectance Tier 1 serta data batas administrasi kabupaten. Adapun tahapan pengolahan data adalah sebagai berikut:

  • Pemilihan Citra: Citra yang digunakan adalah Landsat 8 Collection 2 Tier 1 TOA Reflectance. Pemilihan citra mempertimbangkan kualitas spasial dan temporal, dengan resolusi spasial 30 meter dan resolusi temporal 16 hari. Citra dipilih dengan kriteria tutupan awan kurang dari 10% untukratan hasil analisis suhu permukaan.
  • Pemotongan Citra: Dilakukan pemotongan (clipping) citra menggunakan batas administratif Kabupaten Manggarai Timur (skala 1:250.000, tahun 2020). Tahapan ini bertujuan untuk membatasi wilayah analisis agar sesuai dengan area studi.
  • Pendekatan dan Algoritma: Analisis SUHI dilakukan dengan menghitung Land Surface Temperature (LST) menggunakan algoritma Split-Window Algorithm (SWA) untuk Landsat 8 sebagaimana dikembangkan oleh Jiménez-Muñoz et al. (2014). Proses ini mencakup:

1. Koreksi radiasi termal menggunakan kanal Band 10 dan Band 11 Landsat 8 OLI/TIRS.

2. Perhitungan Emissivitas Permukaan berbasis NDVI Thresholds Method.

3. Estimasi suhu permukaan menggunakan formula SWA:

Rumus

Gambar 2. Rumus LST

di mana T10 dan T11​ adalah temperatur dari kanal 10 dan 11, serta a dan b merupakan koefisien koreksi berdasarkan karakteristik atmosfer.

  • Klasifikasi dan Ekstraksi Nilai SUHI: Setelah LST dihitung, dilakukan analisis spasial untuk mengidentifikasi nilai SUHI, yaitu dengan membandingkan suhu area urban terhadap suhu rata-rata area non-urban sekitarnya.
  • Pemetaan: Data suhu permukaan yang telah diolah ditampilkan dalam bentuk peta raster. Visualisasi dilakukan menggunakan platform open-source seperti QGIS atau melalui antarmuka visual Google Earth Engine (GEE).

2.3 Metode

Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini yaitu pendekatan spasial dengan metode analisis penginderaan jarak jauh melalui tools Google Earth Engine (GEE). Google Earth Engine (GEE) adalah platform komputasi berbasis awan yang memungkinkan analisis data geospasial skala besar, termasuk pemrosesan data satelit dan visualisasi hasil analisis dengan efisiensi tinggi (Gorelick et al., 2017). Pada penelitian ini, GEE digunakan dalam menganalisis perubahan suhu di Kabupaten Manggarai Timur pada periode 2016-2020. Penggunaan Google Earth Engine (GEE) ini dapat memudahkan penelitian karena tidak memerlukan survei primer seperti, observasi ke daerah lokasi studi. Studi literatur juga dilakukanvuntuk mencari berbagai informasi terkait Surface Urban Heat Island (SUHI). Seperti mengidentifikasi perubahan suhu yang terjadi di Kabupaten Manggarai Timur dari waktu ke waktu dan mencari faktor pendukung yang dapat menjadi faktor dari perubahan suhu tersebut.

Hasil dan Pembahasan

3.1 Hasil

Berdasarkan analisis surface urban heat island yang telah dilakukan menggunakan Google Earth Engine ( GEE), didapatkan hasil sebagai berikut.

Perubahan LST Kabupaten Manggarai Timur

Gambar 3. LST Kabupaten Manggarai Timur (Hasil Analisis Penulis, 2023)

Grafik Perubahan Suhu

Gambar 4. Perubahan Suhu Kabupaten Manggarai Timur (Hasil Analisis Penulis, 2023)

Tabel Perubahan Suhu

Gambar 5. Suhu Manggarai Timur (Hasil Analisis Penulis, 2023)

Berdasarkan data yang didapatkan, diketahui bahwa terjadi peningkatan suhu di Kabupaten Manggarai Timur dari tahun 2016-2020 ini. Dilihat dari grafiknya, didapatkan bahwa suhu mengalami kenaikan dari tahun ke tahunnnya terutama pada daerah perkotaan seperti Kecamatan Sambi Rampas, Riung, Kota Omba, Borong, Aimere, dan Rana Mese. Namun, pada tahun 2020 Kabupaten Manggarai Timur mengalami perubahan suhu ± 2°C. Perubahan suhu ini menunjukan adanya fenomena SUHI di Kabupaten ini.

3.2 Pembahasan

SUHI Kabupaten Manggarai

Gambar 6. Kawasan Perkotaan Kabupaten Manggarai Timur

Di mana suhu pada daerah perkotaan cenderung lebih tinggi dibandingkan daerah sekitarnya (rural). Dari hasil studi literatur dan analisis yang telah dilakukan, kenaikan suhu di Kabupaten Manggarai Timur diakibatkan dari permukaan. Fenomena ini sesuai dengan teori Urban Heat Island (UHI), di mana wilayah terbangun menyerap dan menyimpan panas lebih banyak dibandingkan dengan wilayah vegetatif. (Santamouris, 2015; Weng, 2009).

Namun, alasan mengapa suhu pada Kabupaten menurun ialah karena pengaruh dari masa pandemi COVID-19 pada masa itu. Pembatasan aktivitas manusia selama pandemi membuat emisi gas rumah kaca menurun, sehingga berdampak pada penurunan suhu permukaan di beberapa wilayah urban (Zhou et al., 2021; EPA, 2023).

Berdasarkan temuan penelitian, fenomena Surface Urban Heat Island (SUHI) dapat dimitigasi melalui berbagai strategi. Salah satunya adalah dengan mengurangi penggunaan kendaraan pribadi, mengingat sektor transportasi merupakan penyumbang signifikan emisi gas rumah kaca dan polutan udara lainnya yang memperburuk efek SUHI. Kendaraan bermotor tidak hanya menghasilkan emisi karbon dioksida (CO₂), tetapi juga panas residual (waste heat) langsung ke atmosfer yang memperkuat pemanasan lokal (Santamouris, 2015). Selain itu, peningkatan infrastruktur transportasi seperti jalan beraspal dan lahan parkir juga menyebabkan perubahan lahan vegetatif menjadi lahan kedap air, yang menyerap dan menyimpan panas lebih banyak dibanding vegetasi alami (Oke, 1982; EPA, 2023).

Lahan terbangun seperti aspal dan beton memiliki kapasitas panas dan konduktivitas termal tinggi yang menyebabkan suhu permukaan meningkat tajam pada siang hari dan melepas panas secara perlahan pada malam hari, mempertahankan suhu tinggi lebih lama (Weng, 2009). Oleh karena itu, pengendalian pembangunan dan transportasi tidak hanya penting dari sisi perencanaan tata ruang, tetapi juga sebagai strategi lingkungan yang berkelanjutan untuk menekan efek SUHI. Untuk itu berdasarkan temuan penelitian di dapatkan rekomendasi untuk mengurangi efek suhi sebagai berikut :

  • Ramah lingkungan maka, ini dapat membantuk mengurangi emisi gas rumah kaca sehingga masyarakat pun dapat berkontribusi dalam penurunan suhu.
  • Meningkatkan Green Space, area hijau seperti taman kota, huutan kota, dan ruang hijau lainnya dapat menyerap polusi udara dan menghasilkan oksigen. Dengan adanya ruang hijau ini juga dapat membantumenyerap panas sehingga suhu udara yang panas dapat menurun.
  • Mendesain kota dengan mempertimbangkan faktor-faktor sepeti orientasi bangunan, jarak antar bangunan, serta ventilasi udara agar dapat membantu meningkatkan sirkulasi udara dan mengurangi penumpukan suhu panas.
  • Memberikan edukasi kepada masyarakat terkait pentingnya mitigasi Surface Urban Heat Island (SUHI), hal ini dapat dilakukan salah satu caranya dengan sosialisasi.

Hal-hal terkait mitigasi dan penanggulan terkait Surface Urban Heat Island (SUHI) ini tentunya harus dilakukan secara berkelanjutan dan melibatkan berbagai banyak pihak mulai dari masyarakat, pemerintah, dan instansi swasta.

Kesimpulan dan Saran

4.1 Kesimpulan

Berdasarkan data dan analisis yang telah dilakukan, terjadi peningkatan suhu di Kabupaten Manggarai Timur dari tahun 2016 hingga 2020, yang menunjukan adanya fenomena Surface Urban Heat Island (SUHI). Fenomena ini terjadi pada daerah-daerah perkotaan di Manggarai Timur. Kenaikan suhu ini diakibatkan karena banyaknya lahan kosong atau lahan vegetasi yang mulai berubah menjadi lahan non vegetasi sehingga diperlukannya penanganan pada permasalahan ini. Namun, pada tahun 2020, suhu pada Manggarai Timur mengalami penururunan sekitar 2°C, yang penyebab besarnya disebabkan oleh pembatasan aktivitas manusia selam pancemi COVID-19 yang menyebabkan emisi gas rumah kaca menurun. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Kabupaten Manggarai Timur mengalami perbaikan pada Surface Urban Heat Island (SUHI).

4.2 Saran

Penelitian ini memberikan gambaran awal mengenai fenomena Surface Urban Heat Island (SUHI) di Kabupaten Manggarai Timur, namun untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan agar analisis tidak hanya terbatas pada suhu permukaan, tetapi juga mempertimbangkan variabel lingkungan lain seperti tutupan lahan, indeks vegetasi (NDVI), dan kepadatan bangunan untuk memperoleh pemahaman yang lebih komprehensif mengenai penyebab utama peningkatan suhu. Selain itu, pengolahan data suhu permukaan sebaiknya dilengkapi dengan analisis spasial kuantitatif, seperti perhitungan luas wilayah terdampak SUHI setiap tahunnya dan korelasi spasial antar variabel. Penggunaan data tutupan lahan multitemporal serta pemanfaatan teknik pemodelan seperti regresi geografis (GWR) juga direkomendasikan untuk menguji hubungan antara faktor-faktor fisik wilayah dengan intensitas SUHI. Penelitian selanjutnya juga diharapkan dapat mengintegrasikan masukan dari pemangku kepentingan lokal, agar hasil studi ini tidak hanya menjadi dasar akademik, tetapi juga mendukung perumusan kebijakan adaptasi iklim dan perencanaan tata ruang yang berbasis data spasial.

Daftar Pustaka

Maru, R. (2015). Surface Urban Heat Island dan upaya penanganannya. Seminar Nasional Mikrobiologi Kesehatan dan Lingkungan.

Mustikarini, D. D., Karlina, K., & Sujono, J. (n.d.). Analisis hubungan Surface Urban Heat Island terhadap indeks kekeringan meteorologis di Daerah Istimewa Yogyakarta.

Nadira, C., Saraswati, R., & Wibowo, A. (2019). Pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap fenomena Surface Urban Heat Island di Kecamatan Cikarang Utara, Kabupaten Bekasi tahun 2007–2018 menggunakan citra Landsat 5 dan 8. Depok: Departemen Geografi, FMIPA UI.

Naf, M. Z. T., & Hernawati, R. (2018). Analisis fenomena SUHI (Surface Urban Heat Island) berdasarkan hubungan antara kerapatan vegetasi dengan suhu permukaan (Studi kasus: Kota Bandung, Jawa Barat). ITB Indonesian Journal of Geospatial.

Nurul Fazriyah, F., & Wahid, A. (2023). Pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap perubahan suhu permukaan di kawasan perkotaan Karawang. Malang: Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya.

Oke, T. R. (1982). The energetic basis of the urban heat island. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 108(455), 1–24. https://doi.org/10.1002/qj.49710845502

Putra, I. K. G. D., Harjadi, B., & Nugroho, S. P. (2021). Analisis urban heat island berdasarkan suhu permukaan menggunakan citra satelit Landsat 8 di Kota Bandar Lampung. Jurnal Geografi dan Riset Spasial, 3(1), 51–60. https://doi.org/10.23960/jgrs.v3i1.72

Santamouris, M. (2015). Analyzing the heat island magnitude and characteristics in one hundred Asian and Australian cities and regions. Science of the Total Environment, 512–513, 582–598. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.01.060

United States Environmental Protection Agency (EPA). (2023). Heat island effect. https://www.epa.gov/heatislands

Weng, Q. (2009). Thermal infrared remote sensing for urban climate and environmental studies: Methods, applications, and trends. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64(4), 335–344. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.03.007

Zhou, Y., et al. (2021). COVID-19 lockdown-induced reduction in NO₂ emissions in China and its impact on the urban heat island effect. Environmental Research Letters, 16(9).

Data Publikasi

Analisis Dampak Lockdown COVID-19 terhadap Kualitas Vegetasi dan Pola Urban Sprawl di Jakarta Menggunakan Google Earth Engine

Lingkungan

10 Jul 2025

HIMA SAIG UPI

Analisis Dampak Lockdown COVID-19 terhadap Kualitas Vegetasi dan Pola Urban Sprawl di Jakarta Menggunakan Google Earth Engine

Penelitian ini menganalisis dampak lockdown COVID-19 (April-Juni 2020) terhadap kualitas vegetasi dan kondisi lingkungan di Jakarta menggunakan citra satelit dari Google Earth Engine. Studi ini membandingkan periode pra-COVID (2019), lockdown (2020), dan pasca-COVID (2021-2023) melalui indeks vegetasi (NDVI, EVI, SAVI), suhu permukaan tanah (LST), dan konsentrasi nitrogen dioksida (NO₂). Hasil menunjukkan peningkatan signifikan pada indeks vegetasi, terutama di wilayah peri-urban, mencerminkan pemulihan ekologis akibat berkurangnya aktivitas antropogenik. Namun, suhu permukaan tanah di urban core justru meningkat, mengindikasikan bahwa struktur fisik kota lebih memengaruhi iklim mikro daripada aktivitas manusia semata. Temuan ini menegaskan bahwa kualitas lingkungan urban sangat dipengaruhi oleh faktor spasial dan sosiodemografis, menyoroti perlunya transformasi tata ruang yang adil dan berkelanjutan, bukan hanya pengurangan aktivitas sementara, untuk resiliensi lingkungan.

21 menit baca

59 dilihat

1 Proyek

Final Project : Analisis Kerawanan Bencana Erupsi Gunung Merapi Lokasi Wisata di Kabupaten Sleman

Iklim dan Bencana

15 Jun 2025

Anggara Yudha

Final Project : Analisis Kerawanan Bencana Erupsi Gunung Merapi Lokasi Wisata di Kabupaten Sleman

Analisis Kerawanan

5 menit baca

244 dilihat

Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Mendukung Program Reaktivasi Jalur Kereta Api Antarkota Kalisat - Panarukan di Kabupaten Bondowoso

Transportasi

11 Jun 2025

Safira Ramadhani

Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Mendukung Program Reaktivasi Jalur Kereta Api Antarkota Kalisat - Panarukan di Kabupaten Bondowoso

Pemerintah Indonesia mendorong program reaktivasi jalur kereta api nonaktif sebagai bagian dari revitalisasi infrastruktur dan pengembangan wilayah. Salah satu yang direncanakan adalah jalur kereta api antarkota Kalisat – Panarukan yang melintasi Kabupaten Bondowoso. Kajian kesesuaian lahan dibutuhkan untuk meminimalkan dampak lingkungan pada lahan yang akan difungsikan kembali pada program reaktivasi. Dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG), kajian ini ditujukan untuk mengetahui tingkat kesesuaian lahan yang ada.

25 menit baca

417 dilihat

7 Data

Analisis Kasus Stunting Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) di Provinsi Jawa Barat

Kesehatan

05 Jun 2025

HIMA SAIG UPI

Analisis Kasus Stunting Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) di Provinsi Jawa Barat

Penelitian ini membahas analisis spasial kasus stunting di Provinsi Jawa Barat, khususnya di Kota Bandung, dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Studi ini bertujuan untuk memahami pengaruh variabel sosial-ekonomi dan lingkungan—seperti kemiskinan, akses air bersih dan sanitasi, pendidikan ibu, serta cakupan posyandu—terhadap prevalensi stunting di tingkat lokal. Hasil penelitian menunjukkan adanya variasi spasial yang signifikan: beberapa kecamatan seperti Gedebage, Rancasari, dan Buahbatu memiliki kecocokan model yang sangat tinggi namun jumlah kasus stunting yang rendah, sedangkan Bandung Kulon dan Babakan Ciparay menunjukkan jumlah kasus tinggi dengan kecocokan model yang lebih rendah. Model GWR secara keseluruhan memiliki kemampuan prediktif yang sangat baik (R² global 0,9822), menandakan efektivitas pendekatan spasial dalam mendukung perumusan kebijakan intervensi stunting yang lebih terarah dan sesuai karakteristik wilayah.

9 menit baca

299 dilihat

2 Data

1 Proyek

Syarat dan Ketentuan
Pendahuluan
  • MAPID adalah platform yang menyediakan layanan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk pengelolaan, visualisasi, dan analisis data geospasial.
  • Platform ini dimiliki dan dioperasikan oleh PT Multi Areal Planing Indonesia, beralamat
  • mapid-ai-maskot