[GEODATA] Urban Heat Island

30 November 2023

By: MAPID

Open Project

[GEODATA] URBAN HEAT ISLAND INDONESIA TAHUN 2013

Open Project

[GEODATA] URBAN HEAT ISLAND INDONESIA TAHUN 2014

Open Project

[GEODATA] URBAN HEAT ISLAND INDONESIA TAHUN 2015

Open Project

[GEODATA] URBAN HEAT ISLAND INDONESIA TAHUN 2016

Open Project

[GEODATA] URBAN HEAT ISLAND INDONESIA TAHUN 2017

Urban Heat Island di Indonesia

PENDAHULUAN

Tren saat ini mengundang perhatian kaum intelektual untuk mengatasi krisis perubahan iklim. Bagaimana tidak, degradasi lahan dan perubahan lahan semakin bertambah ke arah ketersediaan tempat bagi manusia. Tentunya, hal ini tidak dapat dipungkiri karena adanya peningkatan populasi di berbagai negara di dunia. Salah satu fenomena yang hangat diperbincangkan akibat adanya degradasi lahan terutama di daerah perkotaan adalah Urban Heat Island (UHI). Terminologi Urban Heat Island atau dikenal dengan istilah Fenomena Panas Perkotaan terjadi ketika suhu udara di wilayah perkotaan secara signifikan lebih tinggi daripada di daerah pedesaan yang berdekatan. Fenomena ini bukan hanya menjadi isu perkotaan, tetapi juga mencerminkan dampak dari perubahan iklim global yang semakin mempengaruhi kualitas hidup kita.

Dalam hal ini, sudah banyak penelitian yang membahas UHI. Dari berbagai penelitian yang relevan, terdapat beberapa faktor penyebab terjadinya peningkatan suhu khususnya di wilayah perkotaan. Salah satu penyebab UHI adalah peningkatan penggunaan energi yang berlebih terutama pada pendinginan atau pemanasan udara dalam bangunan dan transportasi. Hal ini dikarenakan penggunaan pemanas, terutama bahan bakar fosil seperti minyak dan gas alam, akan menghasilkan emisi panas yang dapat meningkatkan suhu udara di sekitar bangunan. Selain itu, banyaknya aktivitas industri yang meningkatkan polusi udara di perkotaan. Pun halnya dengan meningkatnya degradasi lahan hijau tempat hidupnya vegetasi takibat perubahan tutupan lahan. Lahan terbuka hijau telah tergantikan menjadi sejumlah bangunan dan jalan raya dengan cara deforestasi. Hal ini berkontribusi pada pengurangan kapasitas lingkungan untuk meminimalisir panas lingkungan. 

Dengan berbagai penyebab UHI yang telah dipaparkan di atas, sangat menarik jika terdapat penelitian UHI secara holistik di wilayah Indonesia dengan mempertimbangkan aspek temporal. Oleh karena itu, tulisan ini akan memuat dampak dari UHI dan bagaimana strategi mitigasi yang dapat dilakukan untuk meminimalisasi dampak tersebut. Selain itu, dalam platform GEOMAPID akan disediakan data UHI secara temporal. Harapannya tulisan ini bisa menjadi salah satu bacaan yang dapat menggambarkan kondisi lingkungan saat ini serta dapat menjadi alat untuk melakukan pengambilan keputusan secara preliminary sebagai upaya meminimalisasi risiko yang terjadi.

DAMPAK URBAN HEAT ISLAND

Secara umum, dampak dari adanya peningkatan suhu lingkungan akan membuat perubahan yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan perkotaan dan lingkungan sekitarnya, seperti risiko penyakit, udara yang buruk, hingga pada menurunnya produktivitas manusia. Beberapa dampak tersebut dapat dikategorikan menjadi tiga jenis, yaitu

Dampak pada Kesehatan Manusia

Risiko Stres Panas: Suhu yang tinggi dapat meningkatkan risiko stres panas, yang dapat menyebabkan masalah kesehatan seperti kelelahan panas, heatstroke, dan dehidrasi. Ini terutama berisiko bagi kelompok rentan seperti anak-anak, lansia, dan individu dengan masalah kesehatan.

Penyebaran Penyakit: Suhu tinggi dapat menciptakan kondisi yang mendukung penyebaran penyakit yang ditularkan oleh vektor, seperti nyamuk. Ini dapat meningkatkan risiko penyakit menular seperti demam berdarah dan malaria.

Kualitas Udara Buruk: Peningkatan suhu dapat menyebabkan peningkatan polusi udara, terutama ozon permukaan, yang berkontribusi pada masalah pernapasan dan penyakit jantung.

Dampak pada Kenyamanan dan Produktivitas Manusia

Menurunnya Produktivitas: Suhu yang tinggi dapat mengurangi produktivitas pekerja dan pelajar. Kinerja dalam pekerjaan dan pembelajaran dapat menurun akibat ketidaknyamanan dan gangguan kesehatan yang disebabkan oleh panas.

Kesejahteraan Masyarakat: Suhu tinggi dapat mengurangi kualitas hidup masyarakat umum. Ketidaknyamanan akibat suhu lingkungan yang tinggi, seperti terlalu panas dapat mengurangi kualitas hidup. Hal ini akan membuat terhambatnya pergerakan manusia untuk beraktivitas, seperti bekerja dan mencari sumber penghidupan. 

Dampak pada Lingkungan dan Iklim

Kualitas Udara: Peningkatan suhu dapat mempengaruhi kualitas udara dengan meningkatkan polusi ozon permukaan dan partikel halus. Ini dapat mengganggu kesehatan manusia dan lingkungan.

Siklus Hidrologi: UHI dapat mengganggu siklus hidrologi lokal dengan mengurangi evapotranspirasi (penguapan air dari tanaman dan tanah). Hal ini dapat menghasilkan kekeringan di beberapa wilayah.

Keanekaragaman Hayati: Suhu yang tinggi dan perubahan lingkungan akibat UHI dapat mengganggu ekosistem perkotaan dan mengurangi keanekaragaman hayati. Beberapa spesies tumbuhan dan hewan mungkin kesulitan bertahan di kondisi suhu yang ekstrem.

Konsumsi Energi: UHI dapat menyebabkan peningkatan konsumsi energi untuk pendinginan. Ini berkontribusi pada emisi gas rumah kaca dan biaya energi yang lebih tinggi.

STRATEGI MITIGASI URBAN HEAT ISLAND

Dampak dari UHI sebenarnya bisa diminimalisasi dengan menggunakan strategi mitigasi yang tepat, baik dalam skala mikro untuk jangka pendek maupun skala makro untuk jangka panjang. Berikut ini adalah beberapa contoh strategi mitigasi yang bisa dilakukan pada masing-masing skala:

Strategi pada Skala Mikro (Jangka Pendek)

Strategi mitigasi UHI pada skala mikro adalah tindakan yang dapat dilakukan dengan cepat dan memberikan hasil yang instan dalam menurunkan suhu udara di kota. Strategi ini penting dan bermanfaat karena dapat meningkatkan kenyamanan masyarakat, menghemat energi, dan mengurangi polusi udara. Namun, strategi ini mungkin tidak sustainable untuk jangka panjang karena biasanya memerlukan biaya pembangunan dan perawatan yang tinggi. Tindakan yang dilakukan berfokus pada elemen-elemen kota yang berukuran kecil seperti bangunan, jalan, taman dsb. Biasanya strategi UHI pada skala mikro dilakukan dengan cara mengurangi atap bangunan yang berwarna terang atau reflektif, memperbanyak vegetasi di sekitar bangunan dan menggunakan permukaan jalan yang permeabel seperti beton serta paving block (Bozonnet et al. 2013; Ciacci et al. 2022; Kang et al. 2022; Kubilay et al. 2020).

Strategi pada Skala Makro (Jangka Panjang)

Berbeda dengan skala mikro, strategi skala makro melakukan pendekatan pada elemen-elemen kota yang berukuran besar, misalnya bentuk kota, pola penggunaan lahan, dan transportasi. Strategi ini baru memberikan dampak dalam jangka waktu panjang. Beberapa cara untuk melakukan mitigasi UHI dalam skala makro adalah: memanfaatkan lahan yang sudah ada, seperti lahan kosong alih-alih mengubah lahan hijau menjadi permukiman; menyediakan transportasi publik yang efisien dan fasilitas bagi pejalan kaki dan pengguna sepeda untuk memudahkan mobilitas dan aksesibilitas; serta mendorong masyarakat untuk tidak menggunakan kendaraan pribadi yang menyebabkan peningkatan emisi (Bozonnet et al. 2013; Kang et al. 2022).

Peran Data Geospasial dalam Mitigasi Urban Heat Island

Penerapan strategi mitigasi UHI, baik pada skala makro ataupun mikro, dapat melibatkan data geospasial. Saat ini, data geospasial diakui sebagai alat yang krusial dalam mitigasi. Data geospasial dapat mengidentifikasi, menganalisis, hingga merancang solusi UHI untuk keputusan yang dapat diambil untuk melakukan mitigasi UHI.

  1. 1.
    Identifikasi UHI: Data geospasial dapat digunakan untuk mengukur suhu permukaan dan tutupan lahan di kawasan perkotaan dengan menggunakan citra satelit, sensor termal, dan drone. Data ini dapat membantu mengetahui lokasi, intensitas, dan sebaran urban heat island di kota-kota.
  1. 2.
    Analisis UHI: Data geospasial dapat digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi urban heat island, seperti kepadatan penduduk, pola tata ruang, penggunaan energi, dan polusi udara. Data ini dapat membantu mengevaluasi dampak urban heat island pada kesehatan, kenyamanan, dan produktivitas manusia, serta lingkungan dan iklim.
  1. 3.
    Rancangan solusi UHI: Data geospasial dapat digunakan untuk merancang solusi yang sesuai dengan kondisi lokal untuk mengurangi efek urban heat island, seperti meningkatkan tutupan vegetasi, menggunakan material reflektif atau permeabel, memanfaatkan energi terbarukan, dan mengoptimalkan ventilasi dan isolasi bangunan. Data ini dapat membantu menentukan lokasi, jenis, dan ukuran solusi yang paling efektif dan efisien.

Studi Kasus Penggunaan Data Geospasial dalam Mitigasi Urban Heat Island

Penggunaan data geospasial dalam mitigasi UHI pernah dilakukan oleh Darlina et al. (2018) di Kota Semarang. Penelitian ini membahas dampak fenomena UHI dan hubungannya dengan perubahan tutupan lahan (land cover) dan kepadatan penduduk menggunakan citra multitemporal, yakni Landsat tahun 2009, 2013, dan 2017. Citra tersebut kemudian diterapkan algoritma land surface temperature (LST) yang menghasilkan suhu permukaan tanah dan supervised classification untuk menghasilkan data land cover. Lalu, perubahan land cover dan kepadatan penduduk akan dianalisis hubungannya dengan perubahan LST menggunakan persamaan regresi.

[GEODATA] Urban Heat Island

Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa fenomena UHI berpusat di Kecamatan Semarang Tengah dan Selatan. Hubungan antara land cover dan kepadatan penduduk pun berbanding lurus dengan LST kecuali lokasi yang memiliki vegetasi rapat. Faktor yang menyebabkan tingginya nilai UHI pada dua kecamatan tersebut adalah tingginya kepadatan penduduk dan bangunan sehingga menyerap serta memantulkan lebih banyak radiasi matahari. Selain itu, vegetasi atau ruang terbuka hijau yang rendah menyebabkan udara lembab banyak dilepaskan ke udara. Faktor lain yang juga ikut berkontribusi adalah tingginya aktivitas antropogenik terutama adanya kawasan industri dan penggunaan lahan yang tidak sesuai dengan RTRW sehingga meningkatkan emisi dan panas.

[GEODATA] Urban Heat Island

Ditemukannya beberapa lokasi yang memiliki nilai UHI tinggi di Kota Semarang menyebabkan pembuatan strategi mitigasi dari jangka pendek hingga panjang menjadi urgen. Berikut ini adalah langkah-langkah mitigasi yang dapat dilakukan:

[GEODATA] Urban Heat Island

Green wall dan reflective wall untuk mengurangi panas yang dipantulkan oleh dinding bangunan, terutama di kawasan permukiman padat.

Reflective roof untuk mengurangi panas yang diserap oleh atap bangunan, terutama di kawasan permukiman padat dan industri.

Green roof untuk menambah vegetasi pada atap bangunan, terutama di kawasan urban dengan gedung-gedung tinggi.

Greening parking lots untuk menanam vegetasi di sekitar area parkir, terutama di kawasan urban dan industri.

Penanaman pohon di sekitar bangunan dan jalan untuk memberikan naungan dan kelembaban, terutama di kawasan urban dan industri.

Penggunaan material dengan albedo tinggi pada jalan, trotoar, dan bangunan untuk mengurangi panas yang dipancarkan oleh permukaan, terutama di kawasan urban.

Pengawasan terhadap perubahan fungsi lahan dan kesesuaiannya dengan RTRW Kota Semarang untuk menghindari pengurangan lahan hijau dan pertanian.

Data Urban Heat Island di GEO MAPID

Pada platform ini, tim MAPID menyediakan data UHI dari tahun 2013 - 2022 untuk wilayah Indonesia. Data yang kami sajikan ini merupakan hasil pengolahan citra satelit Landsat-8 yang memilikiband thermal infrared sensor (TIRS). Keberadaan band TIRS ini bertujuan untuk melakukan pengukuran suhu permukaan bumi, sehingga fenomena UHI dan fenomena lainnya yang berkaitan dengan suhu permukaan dapat dipetakan.

Suhu permukaan atauland surface temperature (LST) menjadi parameter utama yang dilibatkan dalam mengidentifikasi fenomena UHI. LST membantu menentukan sejauh mana terjadinya peningkatan suhu di kawasan perkotaan secara kuantitatif. LST juga dapat mengidentifikasi pola distribusi suhu yang tidak merata di perkotaan, dan menentukan intensitas UHI pada waktu tertentu. Ini membantu dalam memahami area perkotaan yang lebih terpengaruh oleh UHI dan memetakan perbedaan suhu yang signifikan. Selain itu, keberadaan vegetasi juga diperhitungkan melalui algoritma normalized difference vegetation index (NDVI) karena memiliki dampak yang signifikan terhadap sebaran suhu permukaan. NDVI juga dapat melakukan koreksi terhadap radiasi inframerah untuk memastikan bahwa LST yang dihitung mencerminkan suhu yang sesungguhnya dari permukaan tanah.

Dari rentang LST yang didapatkan di setiap daerah, UHI dapat diidentifikasi menggunakan persamaan yang terdiri atas nilai rata-rata dan deviasi standar LST masing-masing daerah. Kemudian, efek dari UHI dapat diperhitungkan secara kuantitatif dan kualitatif menggunakanurban thermal field variance index (UTFVI). Sejalan dengan UHI, konsentrasi atau tingkat UTFVI akan lebih tinggi di daerah perkotaan dibandingkan area di sekitarnya. 

Padaproject yang dilampirkan pada publikasi ini, kami membagi klasifikasi efek UHI ke dalam tiga zona, yaitu zona normal (21⁰ C - 27⁰ C), zona hangat (28⁰ C - 31⁰ C), dan zona panas (≥ 32⁰ C). Di antara ketiga zona tersebut, zona yang terindikasi terdampak fenomena UHI adalah zona panas. Wilayah yang termasuk ke dalam zona tersebut sebaiknya diwaspadai akan efek UHI yang lebih berbahaya dan perlu untuk diterapkan strategi mitigasi UHI segera.

[GEODATA] Urban Heat Island

Penutup

Dengan data dan informasi terkait UHI yang disediakan pada platform GEO MAPID, pengguna dapat melakukan analisis perubahan UHI secara temporal, yaitu tahun 2013 - 2022. Misalnya, pengguna dapat melakukan analisis pola distribusi kelas suhu permukaan dan mengidentifikasi area di Indonesia yang rentan terhadap fenomena UHI. Pengguna juga dapat menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi fenomena ini dengan mengkombinasikan data UHI dengan data demografi juga tutupan lahan yang tersedia di GEO MAPID. Selamat mencoba!

Daftar Pustaka

Bozonnet, E., Musy, M., Calmet, I., & Rodriguez, F. (2013). Modeling methods to assess urban fluxes and Heat Island mitigation measures from street to city scale. International Journal of Low-Carbon Technologies, 10(1), 62–77. https://doi.org/10.1093/ijlct/ctt049

Ciacci, C., Banti, N., Di Naso, V., Montechiaro, R., & Bazzocchi, F. (2022). Experimentation of mitigation strategies to contrast the urban heat island effect: A case study of an industrial district in Italy to implement environmental codes. Atmosphere, 13(11), 1808. https://doi.org/10.3390/atmos13111808

Darlina, S. P., Sasmito, B., & Yuwono, B. D. (2018). Analisis Fenomena Urban Heat Island Serta Mitigasinya (Studi Kasus: Kota Semarang). Jurnal Geodesi Undip, 7(3), 77–87. https://doi.org/https://doi.org/10.14710/jgundip.2018.21223

Kang, S., Lee, D., Park, J., & Jung, J. (2022). Exploring urban forms vulnerable to urban heat islands: A multiscale analysis. Sustainability, 14(6), 3603. https://doi.org/10.3390/su14063603

Kubilay, A., Allegrini, J., Strebel, D., Zhao, Y., Derome, D., & Carmeliet, J. (2020). Advancement in urban climate modelling at local scale: Urban heat island mitigation and building cooling demand. Atmosphere, 11(12), 1313. https://doi.org/10.3390/atmos11121313

Naima, Nazmul Huda, Abdulla - Al Kafy. (2021). Assessment of urban thermal field variance index and defining the relationship between land cover and surface temperature in Chattogram city: A remote sensing and statistical approach.Environmental Challenges, 4, 100107. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.

Data Publications

[GEODATA] Indeks Ekologi RSEI

Environment

21 Mar 2025

MAPID

[GEODATA] Indeks Ekologi RSEI

Indeks ekologi berbasis remote sensing ecological index (RSEI) merupakan indikator kualitas lingkungan yang mencerminkan kondisi ekologi. Indeks ini diperoleh dengan mengekstraksi empat parameter utama dari citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS, yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Wetness Index (WET), Normalized Difference Built-up and Soil Index (NDBSI), serta Land Surface Temperature (LST). Keempat parameter tersebut diintegrasikan menghasilkan nilai indeks dengan rentang 0 hingga 1, yang kemudian dikategorikan ke dalam lima kelas kualitas ekologi, yakni buruk, cukup, sedang, baik, dan sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter kehijauan (NDVI) dan kelembaban (WET) memiliki korelasi positif terhadap kualitas ekologi, sedangkan parameter kekeringan (NDBSI) dan suhu permukaan (LST) memiliki hubungan negatif. Platform GEOMAPID telah menghimpun dan menyajikan data RSEI secara nasional, mencakup 516 kota dan kabupaten, memungkinkan integrasi dengan data spasial lainnya. Analisis komparatif menggunakan indeks ini juga dapat dilakukan antara wilayah perkotaan dan pedesaan maupun antar Pulau Jawa dan pulau-pulau lain, sehingga dapat mengidentifikasi karakteristik spesifik kualitas ekologi berdasarkan status indeks yang dihasilkan.

13 min read

312 view

1 Projects

[GEODATA] Ketimpangan Energi di Indonesia: Studi Kasus Distribusi SPBU dan Bensin Eceran

Energy

07 Mar 2025

MAPID

[GEODATA] Ketimpangan Energi di Indonesia: Studi Kasus Distribusi SPBU dan Bensin Eceran

Artikel ini membahas ketimpangan distribusi BBM di Indonesia dengan fokus pada perbedaan akses antara wilayah perkotaan dan perdesaan. Menggunakan teknologi GIS dan analisis spasial, penelitian ini memetakan distribusi SPBU serta mengidentifikasi wilayah yang rentan terhadap keterbatasan akses BBM. Studi kasus di Surabaya dan Pacitan menunjukkan bahwa infrastruktur dan jumlah SPBU yang tersedia sangat memengaruhi ketersediaan BBM, yang pada akhirnya berdampak pada pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi berbasis data untuk kebijakan pemerataan akses BBM yang lebih adil dan efisien.

19 min read

520 view

20 Data

1 Projects

[GEODATA] EMISI UDARA

Climate & Disaster

04 Jan 2025

MAPID

[GEODATA] EMISI UDARA

Karbon monoksida (CO), nitrogen dioksida (NO₂), sulfur dioksida (SO₂), aerosol, metana (CH₄), formaldehida (HCHO), dan ozon (O₃) adalah zat-zat yang berkontribusi pada efek rumah kaca sekaligus berdampak negatif pada kesehatan manusia dan lingkungan. Pemantauan intensitas serta distribusi gas-gas ini menjadi penting untuk menilai kualitas udara di suatu wilayah dan merancang langkah mitigasi. Data emisi dari sensor penginderaan jauh memungkinkan pihak terkait mengidentifikasi sumber pencemaran dan memahami karakteristik setiap gas, mulai dari gangguan pernapasan hingga risiko penyakit kronis

15 min read

1660 view

40 Projects

[GEODATA] Socioeconomic Status (SES) Indonesia Terkini

Social

07 Oct 2024

MAPID

[GEODATA] Socioeconomic Status (SES) Indonesia Terkini

Status Sosial Ekonomi (SES) merupakan alat penting untuk memahami kondisi sosial ekonomi masyarakat. Dengan berbagai parameter kunci seperti PDRB, pendidikan, pekerjaan, dan infrastruktur seperti kelistrikan, serta metode pembobotan, SES memberikan gambaran komprehensif tentang kesejahteraan di Indonesia. Data SES ini dapat dimanfaatkan oleh pemerintah, perusahaan, dan organisasi sosial untuk mendukung kebijakan, strategi bisnis, dan program sosial yang lebih efektif.

10 min read

7227 view

1 Projects

Terms and Conditions
Introductions
  • MAPID is a platform that provides Geographic Information System (GIS) services for managing, visualizing, and analyzing geospatial data.
  • This platform is owned and operated by PT Multi Areal Planing Indonesia, located at
  • mapid-ai-maskot