Prediksi Perubahan Suhu Permukaan Darat Berbasis Waktu di Pulau Batam menggunakan Artificial Neural Network - Cellular Automata (ANN - CA)

Abstract

Tingginya angka pertumbuhan penduduk membuat kebutuhan lahan menjadi tinggi berakibat besarnya alih fungsi lahan terbuka menjadi lahan tebangun yang sehingga naiknya Suhu Permukaan Darat / Land Surface Temperature (LST). Penelitian ini bertujuan menganalisis perubahan tutupan lahan dan LST di Pulau Batam tahun 2015, 2020, dan 2025 serta memprediksi LST masa mendatang tahun 2035. Metode yang digunakan meliputi klasifikasi tutupan lahan dan perhitungan LST menggunakan citra landsat 8 dan landsat 9, validasi lapangan, dan prediksi LST menggunakan Artificial Neural Network–Cellular Automata (ANN-CA). Hasil menunjukkan bahwa LST berkisar antara 18-35°C pada tahun 2015, 15-32°C pada tahun 2020, dan 14-33°C pada tahun 2025. Perubahan tutupan lahan ditandai dengan meningkatnya luas lahan terbuka diusahakan dan badan air, serta menurunnya vegetasi alami dan kebun/tanaman campuran. Kawasan permukiman memiliki hubungan tertinggi terhadap LST (R² = 0,9938). Model ANN-CA menghasilkan nilai Kappa sebesar 0,81 dan memprediksi LST tahun 2035 berada pada rentang 20-35°C, dominan di kelas suhu 25-35 °C dengan kecenderungan peningkatan suhu pada kawasan perkotaan dan lahan terbangun.