DOI: https://doi.org/10.14710/pwk.v21i4.71617

Hubungan Nilai Indeks Permukaan Terhadap Temperatur Permukaan di Kabupaten Bantul

*Dini Rachmadhani orcid  -  Universitas Gadjah Mada|Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional, Indonesia
Putri Zalsabilah  -  Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Muhammad Kamal orcid scopus  -  Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Prima Widayani orcid scopus  -  Universitas Gadjah Mada, Indonesia

Citation Format:
Abstract
Perkembangan kota yang pesat menyebabkan perubahan penggunaan lahan di wilayah sekitarnya, termasuk di Kabupaten Bantul. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Bare Soil Index (BSI), terhadap  Land Surface Temperature (LST) menggunakan data citra satelit Landsat serta teknik pemodelan spasial selama periode 2014, 2019, dan 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai NDVI, NDBI, dan BSI dan LST mengalami fluktuasi tahunan berdasarkan perekaman tahun 2014, 2019, dan 2024. Hubungan NDVI dan LST menunjukkan korelasi negatif, dengan nilai R² tertinggi sebesar 0,5819 pada tahun 2014, yang mengindikasikan semakin tinggi NDVI, maka suhu permukaan tanah cenderung lebih rendah. Sedangkan, NDBI menunjukkan korelasi positif terhadap LST, dengan nilai R² tertinggi sebesar 0,5312 pada tahun 2014. Hubungan BSI terhadap LST juga menunjukkan korelasi positif, di mana semakin tinggi nilai BSI, suhu permukaan tanah semakin meningkat, khususnya pada tahun 2014, 2019, dan 2024.
Fulltext View|Download
Keywords: NDVI, NDBI, BSI, LST
Funding: Universitas Gajah Mada under contract MU123123 ; Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional

Article Metrics:

Article Info
Section: Articles
Language : ID
Recent articles
Dinamika dan Faktor yang Mempengaruhi Perkembangan Perdesaan di Kawasan Perbatasan Negara Indonesia – Timor Leste Tinjauan Literatur: Peran Bangunan Ikonik dalam Strategi City Branding Dampak Pembangunan Berkelanjutan terhadap Kelompok Rentan: Studi Kasus Proyek Strategis Nasional di Indonesia More recent articles
Most cited articles
Permodelan Tsunami dan Implikasinya Terhadap Mitigasi Bencana di Kota Palu The Role of Local Champion In Community - Based Adaptation In Semarang Coastal Area Karakteristik Migrasi dan Dampaknya terhadap Pengembangan Pedesaan Kecamatan Kedungjati, Kabupaten Grobogan Perubahan Penggunaan Lahan dan Kesesuaiannya Terhadap RDTR di Wilayah Peri-Urban (Studi Kasus: Kecamatan Mlati) Peran Pokdarwis Dalam Pengembangan Atraksi Wisata di Desa Wisata Tembi, Kecamatan Sewon - Kabupaten Bantul More cited articles
  1. Arifiana, I. (2018). Perbandingan transformasi citra NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), RVI (Ratio Vegetation Index), dan DVI (Difference Vegetation Index) untuk kerapatan vegetasi Kabupaten Bantul. Tugas Akhir, Sekolah Vokasi, Universitas Gadjah Mada
  2. Chen, L., Li, M., Huang, F., & Xu, S. (2013). Relationships of LST to NDBI and NDVI in Wuhan City based on Landsat ETM+ image. 6th international congress on image and signal processing (CISP), 2, 840-845
  3. Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: Andi
  4. Delaney, B., & Tansey, K. (2025). Satellite Remote Sensing Techniques and Limitations for Identifying Bare Soil. Remote Sensing, 17, 630
  5. Dewi, A. R., Taryana, D., & Astuti, I. S. (2023). Pengaruh perubahan kerapatan bangunan dan vegetasi terhadap Urban Heat Island di Kota Bekasi menggunakan citra penginderaan jauh multitemporal. Jurnal Integrasi Dan Harmoni Inovatif Ilmu-Ilmu Sosial (JIHI3S), 3(6), 604–625. DOI: https://doi.org/10.17977/um063v3i62023p604-625
  6. Estoque, R. C., & Murayama, Y. (2013). Landscape and Urban Planning Landscape pattern and ecosystem service value changes : Implications for environmental sustainability planning for the rapidly urbanizing summer capital of the Philippines. Landscape and Urban Planning, 116, 60–72. DOI: https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2013.04.008
  7. Fauzia, S. (2019). Analisis Urban Heat Island (Pulau Bahang Perkotaan) di Kota Bekasi. Skripsi, Universitas Muhammadiyah Surakarta. E-prints UMS. Retrieve from http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/72040
  8. Feronika, I., Hadibayir, H. Z., & Anna, A. N. (2023). Effect of Urban Sprawl on Temperature Distribution in Semarang. Proceedings of the International Conference of Geography and Disaster Management (ICGDM 2022). DOI: 10.2991/978-2-38476-066-4_17
  9. Guha, S., & Govil, H. (2022a). Seasonal impact on the relationship between land surface temperature and normalized difference vegetation index in an urban landscape. Geocarto International, 37(8), 2252–2272. DOI: https://doi.org/10.1080/10106049.2020.1815867
  10. Guha, S., & Govil, H. (2022b). Seasonal variability of LST-NDVI correlation on different land use/land cover using Landsat satellite sensor: a case study. Environment, Development and Sustainability, 24(6), 8823–8839. DOI: https://doi.org/10.1007/s10668-021-01811-4
  11. Guntara, I., Jatmiko, R. H., & Nurjani, E. (2015). Pemanfaatan citra Landsat 8 untuk mengestimasi suhu permukaan lahan (Land Surface Temperature) di Kabupaten Bantul menggunakan Split Window Algorithm. Skripsi, Universitas Gadjah Mada. UGM Repository. Retrieve from http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/82876
  12. Handayani, M. N., Sasmito, B., & Wijaya, A. P. (2017). Analisis hubungan antara perubahan suhu dengan indeks kawasan terbangun menggunakan citra Landsat (studi kasus: Kota Surakarta). Jurnal Geodesi Undip, 6(4), 208-2018
  13. Jensen, J. R. (2009). Remote sensing of the environment: An earth resource perspective (2nd ed.). Pearson Education
  14. Kalma, J. D., McVicar, T. R., & McCabe, M. F. (2008). Estimating Land Surface Evaporation : A Review of Methods Using Remotely Sensed Surface Temperature Data. Surveys in Geophysics, 421–469. DOI: https://doi.org/10.1007/s10712-008-9037-z
  15. Kementerian Dalam Negeri Republik Indonesia. (2022). Data batas administrasi wilayah Indonesia. Direktorat Jenderal Bina Administrasi Kewilayahan
  16. Li, X., Zhou, Y., Asrar, G. R., Imhoff, M., & Li, X. (2017). Science of the Total Environment The surface urban heat island response to urban expansion : A panel analysis for the conterminous United States. Science of the Total Environment, 605–606, 426–435. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.06.229
  17. Lina, T. N., & Rumetna, M. S. (2018). Analysis of Land Use Change in Bantul Regency Using Geoprocessing Technique. International Conference of Computer Science and Engineering Technology (ICCSET), 506-512
  18. Muhammad, M., & Sigit, A. A. (2024). Analisis pengaruh perubahan penutup lahan terhadap distribusi suhu permukaan lahan di sebagian wilayah Kabupaten Bantul tahun 2013 dan 2023. Disertasi, Fakultas Geografi. Universitas Muhammadiyah Surakarta
  19. Peng, S., Piao, S., Ciais, P., Friedlingstein, P., Ottle, C., Bréon, F. M., ... & Myneni, R. B. (2012). Surface urban heat island across 419 global big cities. Environmental science & technology, 46(2), 696-703
  20. Pinto, Z. (2015). Kajian Perilaku Masyarakat Pesisir yang Mengakibatkan Kerusakan Lingkungan (Studi Kasus di Pantai Kuwaru, Desa Poncosari, Kecamatan Srandakan, Kabupaten Bantul, Provinsi DIY). Jurnal Wilayah Dan Lingkungan, 3(3), 163–174. DOI: https://doi.org/10.14710/jwl.3.3.163-174
  21. Rahmanto, I. D. (2022). Prediksi spasial perkembangan lahan terbangun di kawasan perkotaan Kabupaten Bantul tahun 2030 menggunakan MOLUSCE. Skripsi, Fakultas Geografi, Universitas Muhammadiyah Surakarta
  22. Riyadi, F., & Rahayu, S. (2019). Hubungan Kerapatan Vegetasi dan Bangunan terhadap UHI (Urban Heat Island) di Kota Magelang. Jurnal Ruang, 5(2), 83–93
  23. Sukmawati, A. M., & Utomo, P. (2020). Dinamika spasial perkembangan kawasan perkotaan di Kabupaten Bantul, Provinsi D. I. Yogyakarta. Prosiding Seminar Nasional Kahuripan (SNapan), 202
  24. Sukristiyanti, & Marganingrum, D. (2009). Pendeteksian Kerapatan Vegetasi dan Suhu Permukaan Menggunakan Citra Landsat Studi Kasus: Jawa Barat Bagian Selatan dan Sekitarnya Pendahuluan Daerah Penelitian. Jurnal Riset Geologi dan Pertambangan, 1(1), 15–24
  25. Utomo, P. B., & Rokhmana, C. A. (2023). Analisis hubungan perubahan tutupan lahan terhadap suhu permukaan lahan menggunakan citra Landsat 8 saluran OLI dan TIRS Kabupaten Bantul. Skripsi, Universitas Gadjah Mada
  26. U.S. Geological Survey. (n.d.). EarthExplorer. Retrieve 14 Desember 2025, from https://earthexplorer.usgs.gov/
  27. Wachid, N., & Tyas, W. P. (2022). Analisis Transformasi NDVI dan kaitannya dengan LST Menggunakan Platform Berbasis Cloud : Google Earth Engine. Jurnal Planologi, 19(1), 60–74
  28. Wibisono, P., Miladan, N., & Utomo, R. P. (2023). Hubungan Perubahan Kerapatan Vegetasi dan Bangunan terhadap Suhu Permukaan Lahan: Studi Kasus di Aglomerasi Perkotaan Surakarta. Desa-Kota: Jurnal Perencanaan Wilayah, Kota, dan Permukiman, 5(1), 148-162
  29. Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2010). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 1161. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160304987
  30. Zulkarnain, R. C. (2016). Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap Perubahan Suhu Permukaan di Kota Surabaya. Tugas Akhir, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2026-02-08 20:56:04

No citation recorded.