Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Suhu permukaan daratan merupakan parameter penting dalam proses fisik dan interaksi antara permukaan bumi dengan atmosfer. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola sebaran suhu permukaan daratan menggunakan dua metode yaitu mono window algoritma dan split window algoritma dengan Landsat 8 terhadap variasi penutup lahan, serta mengetahui metode mana yang lebih akurat dengan menghitung root mean square error RMSE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola sebaran suhu permukaan dengan kedua metode terhadap variasi penutup lahan memiliki beberapa persamaan dan perbedaan yaitu, penutup lahan badan air terdistribusi pada suhu yang rendah untuk mono window algoritma dan sangat rendah untuk split window algoritma, deareh bukan pertanian terdistribusi pada suhu sedang untuk kedua metode, daerah pertanian tersebar pada suhu sedang untuk mono window algoritma dan rendah untuk split window algoritma, kemudian lahan terbangun tersebar pada suhu tinggi untuk kedua metode, terakhir lahan terbuka tersebar pada suhu sedang untuk mono window algoritma dan split window algoritma. Hasil perhitungan RMSE menunjukan bahwa untuk split window algoritma memiliki nilai RMSE lebih kecil dibandingkan dengan mono window algoritma yaitu 7,69°C, yang artinya metode split window lebih akurat.

---

The land surface temperature is an important parameter in the physical process and the interaction between the land and the atmosphere. The purpose of this study is to perform the spatial distribution of land surface tempertaure using two algorithms related to the variation of land cover, as well as to determine more accurate algorithm for retrieving land surface temperature value by calculating root mean square error RMSE. The results showed both of the land surface temperatures distribution had several similarities and differences. For instance, water body distributed at low temperatures for mono window algorithm and very low temperature for split window algorithm, non agricultural area distributed at medium temperature for both methods, the agricultural area is spread over medium temperatures for mono window algorithm and low temperature for split window algorithm, impervious distributed at high temperatures for both methods, and open land is spread at medium temperature for mono window and split window algorithm. Then the RMSE calculation results show that for split window algorithm has smaller RMSE value compared to mono window algorithm that is 7.69°C, which means Split window method is more accurate."

"Kota Yogyakarta sebagai pusat pariwisata dan pendidikan di DIY mengalami perubahan lahan seiring dengan perkembangan kota. Terbatasnya lahan Kota Yogyakarta membuat pertumbuhan lahan terbangun berekspansi ke Kabupaten Sleman dan Bantul sehingga terbentuk Kawasan Perkotaan Yogyakarta KPY. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui suhu permukaan daratan, hubungannya dengan kehijauan vegetasi dan fenomena UHI pada KPY tahun 2015-2017. Suhu permukaan daratan diperoleh dari pengolahan citra Landsat 8 OLI/TIRS dengan metode mono-window dan validasi dengan pengukuran suhu udara langsung, kehijauan vegetasi dengan algoritma NDVI dan UHI yaitu suhu permukaan daratan diatas 30°C. Hasilnya menunjukkan suhu permukaam daratan pusat kota mempunyai rata-rata 32,37°C dan semakin jauh dari pusat kota suhu turun hingga 0,93°C setiap kilometernya. Suhu permukaan daratan tertinggi terjadi pada bulan Oktober 2015 yang merupakan puncak El Nino 2015. Suhu permukaan daratan berkorelasi kuat dengan kehijauan vegetasi dengan koefisien korelasi hingga -0.709 yaitu semakin tinggi kehijauan vegetasi maka suhu permukaan semakin rendah. Fenomena UHI tahun 2015-2017 terjadi setiap bulannya pada KPY dengan variasi UHI maksimum 11,85°C dan minimum 4,01°C dan suhu fenomena UHI tertinggi pada bulan Oktober 2015 yaitu 41,85 C. Kesimpulan dari penelitian adalah terdapat variasi UHI di KPY setiap bulan pada tahun 2015-2017 dengan suhu tertinggi dan area terluas pada bulan Oktober 2015.

---

Yogyakarta City as a center of tourism and education in DIY experienced significant land use changes along with the demand for the built up area. However, the limited land of Yogyakarta City made the growth of built up area extend to Sleman and Bantul Regency that formed Yogyakarta Urban Area YUA . This study aims to determine the pattern of surface temperature, its relationship with vegetation greenness and the occurrence of UHI phenomenon in YUA in 2015 2017. Surface temperature obtained from Landsat 8 OLI TIRS image processing using mono window method and validation with air temperature measurement, vegetation greenness with NDVI algorithm and UHI with surface temperature above 30°C.

The results show that the mean surface temperature at the city center reaches up to 32,37°C and the farther from the city center the surface temperature drops to 0,93°C per kilometer. The highest surface temperature occurs in October 2015 which is the peak of El Nino 2015. Surface temperature has a strong correlation with vegetation greenness with correlation coefficient up to 0.709 means the higher the vegetation greenness, the lower surface temperature. UHI phenomenon occurs every month at YUA with a maximum, and a minimum value of UHI variation is 11,85°C, and 4,01°C and the highest UHI temperature reach up to 41,85°C in Oktober 2015. In conclusion, UHI phenomenon occurs every month in 2015 with the highest temperature and most extensive area in October 2015."