PEMANFAATAN PENGINDERAAN JAUH DALAM PEMETAAN SEBARAN IKLIM MIKRO DI KABUPATEN BERAU (STUDI KASUS PT BERAU COAL)

Iklim mikro merupakan kondisi iklim skala kecil yang dipengaruhi oleh faktor lokal seperti vegetasi, topografi, dan aktivitas manusia. Studi ini menganalisis distribusi suhu permukaan (LST), kelembaban vegetasi (NDMI), dan indeks vegetasi (NDVI) menggunakan citra Landsat 8 di wilayah kerja PT Berau Coal selama tahun 2022 hingga 2024. Validasi hasil ekstraksi LST dan NDMI dilakukan dengan membandingkan data satelit dengan pengukuran langsung yang telah diinterpolasi, menggunakan parameter bias dan standar deviasi. Hasil validasi
menunjukkan RMSE LST sebesar 7,851°C pada tahun 2022, 6,274°C pada tahun 2023, dan menurun menjadi 5,097°C pada tahun 2024, sedangkan RMSE NDMI berkisar antara 0,284 hingga 0,417 dengan standar deviasi yang bervariasi pada periode tersebut. Perbedaan ini dipengaruhi oleh ketidaksesuaian waktu pengambilan data dan gangguan atmosfer, khususnya awan yang menutupi permukaan citra. Nilai RMSE sekitar 7°C menunjukkan akurasi yang sedikit menurun namun masih dapat diterima untuk analisis. Analisis korelasi dan regresi linier menunjukkan bahwa hubungan antara NDVI dan NDMI sangat kuat dengan koefisien korelasi 0,8153 dan koefisien determinasi 0,6646, menandakan model regresi yang baik untuk interpretasi data vegetasi dan kelembaban. Sebaliknya, korelasi antara NDVI dan LST sangat rendah dengan nilai R² sebesar 0,09, yang menunjukkan hubungan negatif sangat lemah. Korelasi antara NDMI dan LST juga lemah dengan koefisien determinasi 0,2898, yang termasuk kategori rendah hingga sedang. Hal ini mengindikasikan bahwa peningkatan kelembaban (NDMI) cenderung diikuti oleh penurunan suhu permukaan (LST), meskipun hubungan ini tidak terlalu kuat. Hasil ini menggambarkan bahwa data satelit dapat digunakan untuk memetakan pola iklim mikro secara umum, namun penggunaannya perlu didukung oleh data lapangan yang representatif dan berkelanjutan untuk meningkatkan akurasi.

Kata kunci: Iklim Mikro, Indeks Kelembaban, Indeks Vegetasi, Suhu Permukaan Lahan, Landsat 8