PEMANTAUAN KADAR KARBON MONOKSIDA DI UDARA SERTA KORELASINYA TERHADAP INDEKS VEGETASI DAN SUHU PERMUKAAN TANAH DI KOTA SURAKARTA TAHUN 2022 HINGGA 2024

Leonard Eka Satya Nugraha, Ir. Hanif Ilmawan, S.T., M.Eng., IPP.

2026 | Tugas Akhir | D4 TEKNOLOGI SURVEI DAN PEMETAAN DASAR

Kota Surakarta mengalami perkembangan pesat di berbagai sektor yang mendorong peningkatan aktivitas lalu lintas dan jumlah kendaraan bermotor sebesar 3,86%. Hal tersebut menyebabkan konsumsi bahan bakar dan emisi karbon monoksida (CO) meningkat. Luas lahan terbangun yang meningkat signifikan turut menurunkan tutupan vegetasi, meningkatkan suhu permukaan tanah (Land Surface Temperature/LST), serta mengurangi kemampuan lingkungan dalam menyerap partikel beracun, terutama gas CO. Proyek akhir ini bertujuan untuk memetakan kadar CO, indeks vegetasi, dan LST di Kota Surakarta pada tahun 2022 hingga 2024. Analisis juga dilakukan untuk melihat hubungan antara kadar CO dengan indeks vegetasi dan suhu permukaan di Kota Surakarta menggunakan pengolahan citra Sentinel-5P dan Landsat 9. 

Ekstraksi kadar CO dilakukan dengan menggunakan data citra Sentinel-5P, sedangkan indeks vegetasi dan LST menggunakan citra Landsat 9. Data citra satelit diolah dengan menggunakan platform Google Earth Engine. Pengolahan citra Sentinel-5P menggunakan band CO_column_number_density untuk memperoleh kadar CO. Metode yang digunakan untuk mengolah indeks vegetasi yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dengan memanfaatkan band red dan inframerah dekat (Near Infrared/NIR), sedangkan LST diolah dengan menggunakan metode mono-window algorithm (MWA) pada Landsat 9. Hasil pengolahan kadar CO, indeks vegetasi, dan LST dipetakan dengan software ArcGIS. Sampel yang berjumlah 30 titik digunakan untuk mengekstraksi nilai CO, indeks vegetasi, dan LST di Kota Surakarta. Nilai ekstraksi pada titik-titik sampel tersebut digunakan untuk proses uji korelasi pearson. 

Hasil menunjukkan bahwa kadar CO yang cenderung mengalami fluktuasi dari tahun 2022 hingga 2024. Selama periode 2022 hingga 2024, diperoleh kadar CO dari tahun ke tahun sebesar 0,0295 mol/m2 pada tahun 2022, 0,0293 mol/m2 pada tahun 2023, dan 0,0322 mol/m2 pada tahun 2024. Analisis statistik dengan uji korelasi pearson digunakan untuk mengetahui hubungan antara kadar CO terhadap indeks vegetasi dan LST. Hasil analisis korelasi pearson menunjukkan kadar CO memiliki korelasi negatif terhadap indeks vegetasi (NDVI) dengan nilai korelasi sebesar -0,416 pada tahun 2022; -0,366 pada tahun 2023; dan -0,364 pada tahun 2024. Sementara itu, kadar CO menunjukkan korelasi positif terhadap LST dengan nilai korelasi sebesar 0,399 pada tahun 2022; 0,405 pada tahun 2023; dan 0,399 pada tahun 2024. Berdasarkan hasil korelasi tersebut mengindikasikan bahwa peningkatan kadar CO cenderung beriringan dengan penurunan vegetasi dan peningkatan nilai LST. Selain itu proyek akhir ini juga menghasilkan peta kadar CO, kerapatan vegetasi, dan suhu permukaan tanah di Kota Surakarta dari tahun 2022 hingga 2024.

Surakarta City has experienced rapid development across various sectors, which has led to an increase in traffic activity and the number of motor vehicles by 3,86%. This increase has resulted in higher fuel consumption and elevated carbon monoxide (CO) emissions, approaching the ambient air quality standard. The significant increase in built-up areas has also contributed to a reduction in vegetation cover, increase in land surface temperature (LST), and a decline in the environment’s capacity to absorb toxic particles, particularly CO. This undergraduate thesis aims to map CO concentration, vegetation indices, and LST in Surakarta City. In addition, an analysis was conducted to examine the relationship between CO concentration, vegetation index, and land surface temperature in Surakarta City from 2022 to 2024 using Sentinel-5P and Landsat 9 imagery. 

CO concentration was extracted using Sentinel-5P imagery, while the vegetation index and LST were derived from Landsat 9 imagery. Satellite data processing was carried out using the Google Earth Engine platform. CO concentrations were derived from Sentinel-5P using the CO_column_number_density band. The vegetation index was calculated using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method by utilizing the red and near-infrared (NIR) bands, while LST was derived Landsat 9 using the mono-window algorithm (MWA). The resulting CO, vegetation index, and LST maps were produced using ArcGIS software. A total 30 sample points were used to extract CO concentration, vegetation index, and LST values across Surakarta City. These extracted values were then used for pearson correlation analysis.

The results indicate that CO concentration fluctuated from 2022 to 2024. During this period, the annual CO concentrations were 0,0295 mol/m2 in 2022; 0,0293 mol/m2 in 2023; and 0,0322 mol/m2 in 2024. Statistical analysis using pearson correlation was conducted to determine the relationship between CO concentration and the vegetation index as well as LST. The results show that CO concentration had a negative correlation with the vegetation  index (NDVI), with correlation coefficients of -0,416 in 2022; -0,366 in 2023; and -0,364 in 2024. Meanwhile, CO concentration exhibited a positive correlation with LST, with correlation coefficients of 0,399 in 2022; 0,405 in 2023; and 0,399 in 2024. Based on the correlation results, indicate that an increase in CO concentration tends to be accompanied by a decrease in vegetation cover and an increase in LST. In addition, this project produced maps of CO concentration, vegetation density, and land surface temperature in Surakarta City for the period from 2022 to 2024.

Kata Kunci : karbon monoksida, indeks vegetasi, suhu permukaan tanah, Sentinel-5P, Landsat 9