DOI: https://doi.org/10.14710/pwk.v22i1.78120

ZONA TERMAL KRITIS SEBAGAI INDIKATOR POTENSI RUANG TERBUKA HIJAU PULOGEBANG

*Fadli Ramadhani  -  Department of Physics Education, Universitas Negeri Jakarta, Jl. R.Mangun Muka Raya No.11, Rawamangun, Jakarta Timur, Indonesia 13220 | Universitas Negeri Jakarta, Indonesia
Adila Rahma Fauziyah  -  Department of Physics Education, Universitas Negeri Jakarta, Jl. R. Mangun Muka Raya No.11, Rawamangun, Pulo Gadung, Jakarta Timur 13220, Indonesia|Universitas Negeri Jakarta, Indonesia
Esmar Budi  -  Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Jakarta, Jl. R. Mangun Muka Raya No.11, Rawamangun, Pulo Gadung, Jakarta Timur 13220, Indonesia|Universitas Negeri Jakarta, Indonesia

Citation Format:
Abstract
Urbanisasi masif di Jakarta Timur memicu fenomena Urban Heat Island (UHI) yang mengancam kesehatan publik dan meningkatkan konsumsi energi. Metode konvensional berbasis Suhu Permukaan Darat (LST) rata-rata sering gagal mengidentifikasi zona kritis karena cenderung menyoroti anomali sesaat, bukan area dengan akumulasi panas yang signifikan secara statistik. Untuk mengatasi hal ini, penelitian ini memperkenalkan dan mengevaluasi metrik Indeks Stres Termal (IST), sebuah pendekatan berbasis z-score pada data LST grid 300×300 m dari citra Landsat 8 (Juli - Oktober 2024), yang hasilnya dibandingkan dengan metode klasifikasi LST konvensional serta teknik hotspot spasial Getis-Ord Gi*. Proses analisis meliputi ekstraksi LST dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), analisis zonal statistik, dan klasifikasi zona termal. Hasil menunjukkan perbedaan signifikan: metode klasifikasi LST rata-rata (berbasis kuartil) mengidentifikasi 24 sel (24.7%) sebagai 'Kritis', sedangkan metode IST yang diklasifikasikan berdasarkan ambang batas statistik secara jauh lebih presisi, dengan hanya mengidentifikasi 5 sel (5.2%) sebagai anomali panas ekstrem. Analisis tambahan dengan Gi* tidak menemukan hotspot signifikan pada skala mikro, menegaskan bahwa IST lebih adaptif dalam mendeteksi zona kritis. Terdapat korelasi negatif kuat antara LST dan NDVI (r = −0.7572; p < 0.01), yang mengonfirmasi peran vital vegetasi dalam mitigasi panas. Metrik IST terbukti lebih unggul dalam mendeteksi zona stres termal, memberikan dasar ilmiah yang lebih kuat untuk perencanaan Ruang Terbuka Hijau (RTH) yang presisi dan adaptif, sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs). Integrasi peta IST ke dalam Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) direkomendasikan untuk mendukung strategi mitigasi UHI berbasis bukti di tingkat lokal.

Note: This article has supplementary file(s).

Fulltext |  Research Instrument
Supplementary Material – Analysys With Python NDVI and LST, IST
Subject NDVI; LST; Urban Heat Island; Pulogebang; Python; Geospatial Analysis
Type Research Instrument
  Download (8MB)    Indexing metadata
Email colleagues
Keywords: NDVI, LST, Zona Kritis Termal, Python, RTH, UHI, Perencanaan Kota

Article Metrics:

Article Info
Section: Articles
Language : ID
Most cited articles
Karakteristik Migrasi dan Dampaknya terhadap Pengembangan Pedesaan Kecamatan Kedungjati, Kabupaten Grobogan Hubungan Karakteristik Sosial Ekonomi dengan Tingkat Kepuasan Bermukim Pemilik Rumah Sederhana di Perumahan Tamansari Bukit Mutiara Kota Balikpapan Cover The Influence of Life Quality to The House Physical Change in Perum Griya Praja Mukti Kendal Pengaruh Konsolidasi Lahan Perkotaan Terhadap Harga Tanah di Ringintelu, Kelurahan Kalipancur - Kota Semarang More cited articles
  1. Amelia, S., Rizal, Y., & Repi, R. (2025). Pemanfaatan green roof sebagai ruang terbuka hijau pada redesain Fakultas Teknik Universitas Lancang Kuning. Arsitekno, 12(1), 36–46. https://doi.org/10.29103/arj.v12i1.18524
  2. Aminah, S. (2015). Konflik dan kontestasi penataan ruang Kota Surabaya. Masyarakat: Jurnal
  3. Sosiologi, 20(1), 5. https://doi.org/10.7454/MJS.v20i1.1092
  4. Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
  5. Asnawi, N. H., Lam, K. C., Rose, R. A. C., Widiawaty, M. A., Dede, M., & Muhammad, F. N. (2024). Impacts of urban land use and land cover changes on land surface temperature in Kuala Lumpur, Malaysia. Geografia-Malaysian Journal of Society and Space, 20(1), 99–120. https://doi.org/10.17576/geo-2024-2001-07
  6. Carolin, V., & Kurniati, E. (2025). Tantangan pembangunan perkotaan terhadap urbanisasi, kemacetan di Jakarta: Analisis permasalahan dan solusi. Jurnal Ilmu Ekonomi, 4(1), 252–273. https://doi.org/10.59827/jie.v4i1.222
  7. 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/10.14710/jgundip.2018.21223
  8. Depari, A. S., Mustofa, U., Rumengan, S. F., & Santoso, M. P. (2024). Perancangan smart vertical garden sebagai strategi meningkatkan ruang hijau dan kenyamanan termal: Designing smart vertical gardens as a strategy to enhance green spaces and thermal comfort. Jurnal Seni dan Reka Rancang: Jurnal Ilmiah Magister Desain, 7(3), 361–378. https://doi.org/10.25105/jsrr.v7i3.21631
  9. Dinas Pertamanan dan Hutan Kota Provinsi DKI Jakarta. (2023). Statistik RTH Kecamatan Cakung tahun 2023. Pemprov DKI Jakarta. https://jakartasatu.jakarta.go.id
  10. Dzulfikliana, M. R., & Nugroho, H. (2023). Pengaruh indeks vegetasi dan suhu permukaan tanah terhadap NO₂ menggunakan Google Earth Engine (Studi kasus: Kota Bandung, Provinsi Jawa Barat). Seminar Nasional dan Diseminasi Tugas Akhir FTSP Series 2023. Institut Teknologi Nasional Bandung
  11. Efendy, M. I., & Ramayadnya, A. A. (2014). Konsep penataan ruang terbuka hijau di koridor jalan raya Porong sebagai upaya estetika kota. https://doi.org/10.36456/waktu.v12i2.878
  12. Waktu: Jurnal Teknik UNIPA, 12(2), 12–19
  13. Fang, Q., Liu, C., Ren, Z., Fu, Y., Fan, H., Wang, Y., et al. (2024). Spatiotemporal analysis of surface urban heat island dynamics in Central Yunnan city cluster. Sustainability, 16(11), 4819. https://doi.org/10.3390/su16114819
  14. Getis, A., & Ord, J. K. (1992). The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis, 24(3), 189–206. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x
  15. Irawati, D., Noviani, R., & Rindarjono, M. G. (2023, May). Effect of urban development on urban heat island in Depok Subdistrict, Sleman Regency, Yogyakarta. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1180(1), 012021. IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1180/1/012021
  16. Jiménez-Muñoz, J. C., Sobrino, J. A., Skoković, D., Mattar, C., & Cristóbal, J. (2014). Land surface temperature retrieval methods from Landsat-8 thermal infrared sensor data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(10), 1840–1843. https://doi.org/10.1109/LGRS.2014.2312032
  17. Joga, N. (2013). RTH 30 persen resolusi kota hijau. Gramedia Pustaka Utama
  18. Khamchiangta, D., & Dhakal, S. (2020). Time series analysis of land use and land cover changes related to urban heat island intensity: Case of Bangkok Metropolitan Area in Thailand. Journal of Urban Management, 9(4), 383–395. https://doi.org/10.1016/j.jum.2020.09.001
  19. Larasati, A. P., Rahman, B., & Kautsary, J. (2022). Pengaruh perkembangan perkotaan terhadap fenomena pulau panas
  20. (urban heat island). Jurnal Kajian https://jurnal.unissula.ac.id/index.php/kr/article/download/20469/67 Ruang, 2(1), 35–58
  21. Lillesand, T., Kiefer, R. W., & Chipman, J. (2015). Remote sensing and image interpretation (7th ed.). John Wiley & Sons
  22. Meilianto, W. D., Indrasari, W., & Budi, E. (2022, January). Karakterisasi sensor suhu dan kelembaban tanah untuk aplikasi sistem pengukuran kualitas tanah. In Prosiding Seminar Nasional Fisika (E-Journal), 10
  23. https://doi.org/10.21009/03.SNF2022.01.FA.16
  24. Meng, F., Qi, L., Li, H., Yang, X., & Liu, J. (2024). Spatiotemporal evolution and influencing factors of heat island intensity
  25. in the Yangtze River Delta urban agglomeration based on GEE. Atmosphere, 15(9), 1080. https://doi.org/10.3390/atmos15091080
  26. Mirwanda, S., Salsabila, F., Pramesti, R., Zakiyyah, A. R., & Tuelzar, M. R. (2021). Pemetaan Suhu Permukaan Anomali Panas Bumi Daerah Gunung Ciremai Menggunakan Data Inframerah Termal Landsat 8. Jurnal Geosains dan Remote Sensing, 2(2), 92-99. https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i2.64
  27. Mitchell, A. (1999). The ESRI guide to GIS analysis. ESRI Press
  28. Jakarta Mujahid, H. I., & Irawan, L. Y. (2025). Identifikasi urban heat island (UHI) melalui teknologi penginderaan jauh di Provinsi
  29. DKI tahun 2023. Jurnal https://doi.org/10.21776/ub.jtsl.2025.012.1.12
  30. Tanah dan Sumberdaya Lahan, 12(1), 117–126
  31. Mulyana, N. F., Usman, F., & Hasyim, A. W. (2023). Pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap perubahan suhu
  32. permukaan di kawasan perkotaan Karawang. Planning for Urban Region and Environment Journal (PURE), 12(1), 77–84
  33. 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
  34. Ord, J. K., & Getis, A. (1995). Local spatial autocorrelation statistics: Distributional issues and an application
  35. Geographical Analysis, 27(4), 286–306. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00912.x
  36. Pal, S., & Ziaul, S. (2017). Detection of land use and land cover change and land surface temperature in English Bazar urban centre. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 20(1), 125–145
  37. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.11.003
  38. Rasyid, H. J. (2023). Evaluasi lanskap taman atap apartemen Vida View Makassar berdasarkan konsep green roof (Doctoral dissertation, Universitas Hasanuddin)
  39. Ridwan, M. (2022). Pengaruh ketersediaan ruang terbuka hijau terhadap kualitas lingkungan mikro di Taman Balekambang, kecamatan Banjarsari, Kota Surakarta (Doctoral dissertation, Universitas Islam Sultan Agung)
  40. Rizal, R. (2017). Analisis kualitas lingkungan. Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Pembangunan
  41. Nasional “Veteran” Jakarta
  42. Santamouris, M. (2020). Recent progress on urban overheating and heat island research: Integrated assessment of the energy, environmental, vulnerability and health impact. Synergies with the global climate change. Energy and Buildings, 207, 109482. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2019.109482
  43. Santamouris, M., Paolini, R., Haddad, S., Synnefa, A., Garshasbi, S., Hatvani-Kovacs, G., Gobakis, K., Yenneti, K.,
  44. Vasilakopoulou, K., Feng, J., Gao, K., Papangelis, G., Dandou, A., Methymaki, G., Portalakis, P., & Tombrou, M. (2020). Heat mitigation technologies can improve sustainability in cities: An holistic experimental and numerical impact assessment of urban overheating and related heat mitigation strategies on energy consumption, indoor comfort, vulnerability and heat-related mortality and morbidity in cities. Energy and Buildings, 217, 110002. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110002
  45. Sobremonte-Maglipon, P. A., Olfato-Parojinog, A., Almadrones-Reyes, K. J., Limbo-Dizon, J. E., & Dagamac, N. H. A. (2024). Tracking the temporal changes in land surface temperature, vegetation, and built-up patterns in Rizal Province, Philippines using Landsat imagery. Geoplanning, 11(1), 71–84. https://doi.org/10.14710/geoplanning.11.1.71-84
  46. Stewart, I. D., & Oke, T. R. (2012). Local climate zones for urban temperature studies. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(12), 1879–1900. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11-00019.1
  47. Tukey, J. W. (1977). Exploratory data analysis (Vol. 2, pp. 131–160). Addison-Wesley
  48. Putra, C. D. W., Nucifera, F., & Astuti, S. T. (2022). Distribusi spasial dan temporal urban heat island dan penggunaan lahan di wilayah perkotaan Yogyakarta tahun 1999–2019. Jurnal Geografi, Edukasi dan Lingkungan, 6(1), 1–16. https://doi.org/10.22236/jgel.v6i1.7785
  49. Wati, T., & Fatkhuroyan. (2017). Analisis tingkat kenyamanan di DKI Jakarta berdasarkan indeks THI (temperature humidity index). Jurnal Ilmu Lingkungan, 15(1), 57–63. https://doi.org/10.14710/jil.15.1.57-63
  50. World Health Organization. (2021). Urban green space interventions and health: A review of impacts and effectiveness. WHO. https://www.who.int/publications/i/item/9789240029249
  51. Xu, H., Zhu, Y., Yagci, A. L., Lü, H., Gou, Q., Wang, X., Liu, E., Ding, Z., Pan, Y., Liu, D., & Bah, A. (2023). Development of composite drought indices for the coastal areas of southeastern China: A case study of Jinjiang and
  52. Jiulongjiang River basins. Journal of Hydrology, 626, 130210. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130210
  53. Yin, C. L., Meng, F., & Yu, Q. R. (2020). Calculation of land surface emissivity and retrieval of land surface temperature
  54. based on a spectral mixing model. Infrared Physics & Technology, 108, 103333. https://doi.org/10.1016/j.infrared.2020.103333
  55. Zhao, L., Lee, X., Smith, R., et al. (2014). Strong contributions of local background climate to urban heat islands. Nature,
  56. , 216–219. https://doi.org/10.1038/nature13462

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2026-03-31 15:31:07

No citation recorded.