Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap Perubahan Iklim Wilayah (Studi Kasus: Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci)

PENGARUH PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN TERHADAP
PERUBAHAN IKLIM WILAYAH
(Studi Kasus: Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci)

SILVIA ROSALINA

DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2013

PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Pengaruh Perubahan
Tutupan Lahan terhadap Perubahan Iklim Wilayah “Studi Kasus: Kota Jambi dan
Kabupaten Kerinci” adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi
pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi
mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan
maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan
dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2013
Silvia Rosalina
NIM G24090014

ABSTRAK
SILVIA ROSALINA. Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap
Perubahan Iklim Wilayah (Studi Kasus: Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci).
Dibimbing oleh TANIA JUNE dan DODO GUNAWAN.
Perubahan iklim wilayah dapat dilihat dari perubahan suhu maksimum dan
minimum suatu wilayah selama beberapa tahun terakhir. Kota Jambi merupakan
wilayah dengan pertumbuhan pembangunan yang lebih cepat dibandingkan
dengan Kabupaten Kerinci, sehingga berpengaruh terhadap perubahan tutupan
lahan. Citra landsat TM dan ETM tahun 1996 dan 2006 digunakan untuk analisa
perubahan lahan. Kota Jambi mengalami pertambahan lahan terbangun 11%
selama 10 tahun tahun terakhir dengan kerapatan vegetasi yang berkurang.
Kabupaten Kerinci mengalami penurunan luas hutan primer (4%) dan sawah (1%),
serta peningkatan kebun campuran (5%). Berdasarkan analisis uji Mann Kendall
pada data observasi, terjadi tren peningkatan suhu maksimum selama 30 tahun ke

depan dengan 0.048oC/tahun pada Kota Jambi dan 0.037oC/tahun pada Kabupaten
Kerinci, namun tidak terjadi tren pada suhu minimum Kota Jambi dan penurunan
suhu minimum pada Kabupaten Kerinci. Proyeksi model CCAM menunjukkan
pada periode jangka pendek (2015-2034) dan jangka panjang (2015-2096) terjadi
tren peningkatan suhu maksimum dan minimum di Kota Jambi dan Kabupaten
Kerinci. Namun, model belum cukup baik menggambarkan kondisi wilayah kajian,
dengan nilai R2 dibawah 50% dan RMSE yang kecil.
Kata Kunci: perubahan iklim, Uji Mann Kendall, tutupan lahan, Jambi

ABSTRACT
SILVIA ROSALINA. Effect of Land Cover Change on Regional Climate
Change (Case study: Jambi city and Kerinci regency. Supervised by TANIA
JUNE and DODO GUNAWAN.
Regional climate change can be known from maximun and minimum
temperature over the last few years. Jambi city is a growing area with more rapid
development than Kerinci regency, and therefore contributes to changes in LULC.
LULC analysis by using Landsat TM and ETM images in 1996 and 2006.
Changes of LULC to building increase about 11% over the last 10 years. On the
other hand, in Kerinci regency primary forest decreases by 4%, farm decreases by
and 1%, and mix plantation decreases by 5%. Based on Mann Kendall Test

maximum temperature increase significantly within 30 years with rate
0.048oC/year in Jambi city and 0.037oC/year in Kerinci regency, but there was no
trend in minimum temperature in Jambi city. There is a decrease in minimum
temperature in kerinci regency. Model projections show an increase in maximum
and minimum temperature trends for the short-term and long-term future in Jambi
city and Kerinci regency. However the model were not good enough to describe
condition of study area, with R2 values below 50% and small RMSE.
Keywords: climate change, Mann Kendall Test, LULC, Jambi

PENGARUH PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN TERHADAP
PERUBAHAN IKLIM WILAYAH
(Studi Kasus: Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci)

SILVIA ROSALINA

Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Sains
pada
Departemen Geofisika dan Meteorologi

DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2013

Judul Skripsi : Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap Perubahan Iklim
Wilayah (Studi Kasus: Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci)
Nama
: Silvia Rosalina
NIM
: G24090014

Disetujui oleh

Dr. Ir. Tania June, M. Sc
Pembimbing I

Dr. Ir. Dodo Gunawan, DEA

Pembimbing II

Diketahui oleh

Dr. Ir. Rini Hidayati, MS.
Ketua Departemen

Tanggal Lulus:

PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT atas segala karuniaNya penulis dapat menyelesaikan penelitian dan penyusunan skripsi dengan baik.
Skripsi dengan judul “Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap Perubahan
Iklim Wilayah (Studi Kasus: Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci)” disusun
sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Departemen Geofisika
dan Meteorologi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut
Pertanian Bogor.
Dalam menyelesaikan penelitian dan penyusunan skripsi penulis melibatkan
banyak pihak yang telah membantu. Oleh karena itu, penulis sampaikan
terimakasih kepada,
1. Kedua orang tua penulis Ayahanda Bambang Eka Hartadi dan Ibunda

Listiyani, serta adik tercinta Febrina Ananda Putri atas doa, dukungan dan
nasehatnya selama ini.
2. Dr. Ir. Tania June, M.Sc. dan Dr. Ir. Dodo Gunawan, DEA sebagai dosen
pembimbing yang telah meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan,
arahan, dan nasihat selama penelitian dan penyusunan skripsi.
3. Dr. Ir. Rini Hidayati, MS selaku ketua departemen, Ir. Bregas Budianto, Ass.
Dpl selaku ketua komisi kemahasiswaan serta staf pengajar GFM atas ilmu,
pengetahuan dan pengalaman yang diberikan selama perkuliahan.
4. Mas Aji dan staf pusat penelitian dan pengembangan BMKG yang telah
membantu dalam penyediaan data model dalam penelitian ini.
5. Sahabat terkasih Nur Amalina, Ika Purnamasari, dan Hanifah Nurhafizhoh
yang setia menjadi pendengar keluh-kesah dan memberikan semangat, nasihat
serta masukan kepada penulis.
6. Teman-teman satu bimbingan Rosalina, Dissa, Sholah dan ka Okta atas
dukungan, kerjasama, masukan, bantuan selama bimbingan, penelitian dan
penyusunan skripsi.
7. Teman-teman GFM 46 Muha, Winda, Hijjaz, Rikson, Dimas, Edo, Arifin,
Noya, Ika F, Wayan, Lidya, Sasa, May, Risna, Eka F, Enda, Nita, Eka, Nunu,
Wengki, Tomi, Sunte, Dodik, Zen, Ika P, Ica, Ervan, Jame, Dwi, Ima, Izal,
Umar, Asri, Eko, Iif, Halim, Normi, Uto, Dp, Hifdi, Ian, Dieni, Zia,

Bambang, Dhungka, Didi, Rini, Nowa.
8. Teman-teman cendana Elin, Karin, Ella yang membantu menyemangati dan
menghibur, Miqdad yang sering direpotkan dalam pengolahan data citra.
9. Teman-teman kosan aulia senasib sepenanggungan (Elin, Intan, Santi, Cilah,
Cicit, Lena, Eno, Sevira, dan Sinta).
10. Semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu yang telah membantu
penulis dalam menyelesaikan skripsi.
Penulis menyadari bahwa tulisan ini masih jauh dari sempurna. Penulis
berharap semoga tulisan ini dapat memperkaya ilmu pengetahuan dan bermanfaat
bagi pembaca.
Bogor, Agustus 2013
Silvia Rosalina

DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL

vi

DAFTAR GAMBAR

vi

DAFTAR LAMPIRAN

vi

PENDAHULUAN

1

Latar Belakang

1

Tujuan Penelitian

2

TINJAUAN PUSTAKA

2

Kondisi Umum Provinsi Jambi

2

Karakteristik Wilayah Urban dan Rural

3

Perubahan Iklim

5

METODE

6

Bahan dan Alat

7

Pengolahan Data

7

HASIL DAN PEMBAHASAN

10

Kondisi Umum Wilayah Kajian Kota Jambi

10

Perubahan Suhu

12

Analisis Tren

14

Proyeksi Suhu Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci

15

SIMPULAN DAN SARAN

17

Simpulan

17

Saran

18

DAFTAR PUSTAKA

18

RIWAYAT HIDUP

21

DAFTAR TABEL
1

Fungsi Bahan dan Alat Penelitian

2

Hasil analisis tren uji Mann Kendall

3

Proyeksi Perubahan Suhu Periode Jangka pendek (atas) dan Periode

4

7
14

Jangka panjang (bawah)

16

Validasi Data Model CCAM

17

DAFTAR GAMBAR
1

Perubahan tutupan lahan Provinsi Jambi tahun 1990 dan 2005

3

2

Variasi suhu udara dan suhu permukaan

5

3

Suhu rata-rata global

6

4

Diagram alir penelitian

6

5

Perubahan Lahan Kota Jambi

10

6

Tutupan lahan Kota Jambi tahun 1996 (kiri) dan 2006 (kanan)

11

7

Perubahan Lahan Kabupaten Kerinci

11

8

Tutupan lahan Kabupaten Kerinci tahun 1996 (kiri) dan 2006 (kanan)

12

9

Suhu rata-rata (atas), suhu maksimum (tengah), suhu minimum (bawah)
bulanan Kota Jambi dan Kerinci tahun 1981-2013

10 Perubahan suhu Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci Tahun 2015 - 2096

13
16

DAFTAR LAMPIRAN
1

Hasil analisis tren Uji Mann Kendall

20

PENDAHULUAN
Latar Belakang
Pertumbuhan penduduk yang meningkat, mempengaruhi pertumbuhan
ekonomi dimana kemajuan di bidang industri, dan infrastruktur yang mengarah ke
pembentukan daerah urban. Kebutuhan akan pangan, lahan sebagai tempat
hunian, komoditas kayu, pertanian, dan perkebunan terus meningkat sedangkan
lahan yang tersedia tetap, sehingga menyebabkan konversi lahan menjadi hutan
industri, kawasan pertanian, perkebunan, pemukiman dan kawasan terbangun.
Perubahan fungsi lahan tersebut mempengaruhi iklim mikro daerah urban maupun
daerah rural.
Daerah rural merupakan daerah di sekitar daerah urban yang tutupan
lahannya masih didominasi oleh vegetasi dengan kepadatan penduduk rendah
serta tingkat polusi yang rendah. Mata pencaharian masyarakat masih didominasi
oleh kegiatan pertanian. Daerah urban merupakan daerah dengan tutupan lahan
yang tidak lagi didominasi oleh vegetasi, namun didominasi oleh aspal, beton,
kaca logam, dll. Kepadatan penduduk daerah urban sangat tinggi dan tingkat
polusi yang cukup tinggi. Daerah urban merupakan tempat pemanfaatan bagi
pengembangan campuran industri dan komersial, daerah pemerintahan dan
fasilitas umum, peruntukkan khusus bagi keperluan pemerintah, dan daerah
pengembangan industri. Berdasarkan United Nations (2009) daerah urban
merupakan rumah bagi lebih dari 50% penduduk dunia dan pada 2050
diperkirakan mencapai 70%. Laju perkembangan daerah urban lebih tinggi jika
dibandingkan dengan daerah rural.
Perkembangan suatu daerah terutama yang disebabkan oleh perubahan
tutupan lahan mempengaruhi kondisi iklim di daerah tersebut. Berubahnya iklim
mikro dapat disebabkan oleh bentuk, kontruksi, jenis bahan permukaan dan
polutan. Salah satu indikator berubahnya iklim setempat adalah terbentuknya
Urban Heat Island (UHI). UHI merupakan keadaan dimana wilayah urban
memiliki suhu yang lebih hangat dibandingkan dengan wilayah sekitarnya. UHI
terjadi ketika terdapat suatu wilayah dengan tutupan lahan yang masih alami
digantikan oleh permukaan terbangun yang akan memerangkap radiasi matahari
yang masuk ketika siang hari dan meradiasikannya kembali ketika malam hari
(Quattrochi et al. 2000; Oke 1982). Suhu rata-rata dari sebuah kota (urban)
dengan satu juta atau lebih penduduk memiliki suhu 1-3oC lebih hangat
dibandingkan dengan daerah sekitarnya (rural) (Oke 1997).
Apabila dilihat dari pertumbuhan penduduk dan infrastruktur, Kota Jambi
merupakan daerah urban, sedangkan Kabupaten Kerinci merupakan daerah rural.
Dimana masing-masing wilayah memiliki karakteristik permukaan yang berbeda.
Perubahan tutupan lahan di Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci diduga
mempengaruhi iklim wilayah yang ditandai dengan terjadinya perubahan suhu
udara di wilayah tersebut.

2
Tujuan Penelitian
1. Melihat pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap perubahan iklim wilayah
Jambi.
2. Melihat proyeksi suhu di Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci selama periode
jangka pendek dan jangka panjang.

TINJAUAN PUSTAKA
Kondisi Umum Provinsi Jambi
Provinsi Jambi secara geografis terletak antara 0.45o LU – 2.45o LS dan
antara 101.10o BT – 104.55o BT. Di sebelah utara berbatasan dengan Provinsi
Riau, sebelah timur dengan Selat Berhala, sebelah Selatan dengan Provinsi
sumatera Selatan dan sebelah barat dengan Provinsi Sumatera Barat. Luas wilayah
Provinsi Jambi 53,435 km2 dengan luas daratan 50,160.05 km2, luas lautan 425,4
km2 dan panjang pantai 185 km. Secara administratif Provinsi Jambi terbagi ke
dalam 11 Kabupaten/Kota, yaitu Batanghari, Bungo, Kerinci, Merangin, Muaro
Jambi, Sarolangun, Tajung Jabung Barat, Tajung Jabung timur, Tebo, Kota Jambi,
dan Kota Sungai Penuh (Jambi dalam Angka 2010).
Topografi bagian Timur Provinsi Jambi umumnya merupakan rawa-rawa
sedangkan wilayah Barat pada umumnya adalah tanah daratan (lahan kering)
dengan topografi bervariasi dari datar, bergelombang sampai berbukit (Jambi
dalam Angka 2010).
Sebagian besar wilayah Provinsi Jambi beriklim tipe B berdasarkan
klasifikasi iklim Schmidt dan Ferguson dengan bulan basah antara 8-10 bulan dan
bulan kering 2-4 bulan. Rata-rata curah hujan bulanan Jambi adalah 179-279 mm
pada bulan basah dan 68-106 mm pada bulan kering. Musim hujan di Propinsi
Jambi dari bulan November sampai Maret dan musim kemarau dari bulan Mei
sampai Oktober. Rata-rata curah hujan 116-154 hari pertahun (Jambi dalam
Angka 2010).
Provinsi Jambi dengan luas wilayah 53,435 km² diantaranya sekitar 60%
lahan merupakan kawasan perkebunan dan kehutanan yang menjadikan kawasan
ini merupakan salah satu penghasil produk perkebunan dan kehutanan utama di
wilayah Sumatera. Kelapa sawit dan karet menjadi tanaman perkebunan
primadona dengan luas lahan perkebunan kelapa sawit mencapai 400,168 hektar
serta karet mencapai 595,473 hektar (Jambi dalam Angka 2010).
Jumlah penduduk Provinsi Jambi pada tahun 2010 berjumlah 3,088,618 jiwa
(Data BPS hasil sensus 2010). Sedangkan sebanyak 46.88% dari jumlah tenaga
kerja Provinsi Jambi bekerja pada sektor pertanian, perkebunan dan perikanan;
21.58% pada sektor perdagangan, dan 12.58% pada sektor jasa. Dengan kondisi
ketenagakerjaan yang sebagian besar masyarakat di provinsi ini sangat tergantung
pada hasil pertanian, perkebunan sehingga menjadikan upaya pemerintah daerah
maupun pusat untuk mensejahterakan masyarakat adalah melalui pengembangan
sektor pertanian (Jambi dalam Angka 2010).

3

Sumber: Swallow et al. (2007)

Gambar 1 Perubahan tutupan lahan Provinsi Jambi tahun 1990 dan 2005
Provinsi Jambi merupakan daerah dengan konversi lahan yang aktif dari
hutan menjadi pertanian dengan nilai ekonomi tinggi (sebagian besar merupakan
kelapa sawit dan karet). Pemerintah juga mendukung transmigrasi sehingga
meningkatkan konversi hutan ke pertanian dan pemukiman. Karenanya hanya
34% dari provinsi yang benar-benar merupakan hutan. Sementara 64% yang
dikategorikan sebagai lahan hutan pada kenyataannya sebagian besar digunakan
untuk perkebunan karet dan pertanian lainnya (Swallow et al. 2007)
Karakteristik Wilayah Urban dan Rural
Daerah rural merupakan daerah di sekitar daerah urban yang tutupan
lahannya masih didominasi oleh vegetasi. Sedangkan daerah urban merupakan
daerah dengan tutupan lahan yang tidak lagi didominasi oleh vegetasi, namun
didominasi oleh aspal, beton, kaca, logam, dll. Jenis tutupan lahan tersebut
membedakan
kemampuan menyerap dan meyimpan panas sehingga
mempengaruhi iklim wilayah daerah tersebut.
Iklim merupakan rata-rata variabilitas suhu, hujan, dan angin selama
beberapa periode waktu (minimal 30 tahun). Iklim dipengaruhi oleh faktor alami
dan non alami (aktivitas manusia). Iklim urban merupakan kondisi atmosfer
dimana suhu, kelembaban, arah/kecepatan angin, dan kualitas udara berbeda pada
sebuah kota dibandingkan dengan lingkungan rural. Iklim rural merupakan
kebalikan dari iklim urban, yaitu kondisi atmosfer pada suatu daerah yang berada
di sekitar daerah perkotaan. Pada daerah rural suhu lebih rendah dibandingkan
daerah urban. Observasi pertama kali mengenai daerah urban dilakukan oleh
Howard (1833). Menurut Howard (1833) dalam Landsberg (1981) suhu rata-rata
di daerah urban (kota London) lebih tinggi dibandingkan di daerah rural. Kondisi
sinoptik yang paling menggambarkan perbedaan antara daerah urban dan rural.
Perbedaan utamanya adalah dari topoklimat dimana berbeda pada fluks radiasi
dan pertukaran turbulensi. Perbedaannya terlihat pada kondisi yang cerah dan
tenang, dan tak terlihat pada kondisi berawan dan berangin (Landsberg 1981).

4
Urban Heat Island (UHI) adalah fenomena dimana suhu wilayah urban lebih
hangat dibandingkan dengan daerah rural di sekitarnya. Istilah urban heat island
pertama kali digunakan oleh Gordon Manley (1958). Suhu rata-rata di daerah
urban dengan 1 juta penduduk memiliki suhu 1-3oC lebih panas dibandingkan
dengan daerah rural sekitarnya, dan ketika cerah dan malam yang tenang
perbedaan suhu dapat menjadi lebih tinggi. Permukaan UHI akan lebih kuat pada
hari ketika matahari bersinar cerah. Ini terjadi karena penutupan awan yang tinggi
dapat menutupi radiasi matahari, mengurangi pemanasan di kota, sedangkan angin
yang kuat dapat menaikkan percampuran udara di atmosfer sehingga memperkecil
perbedaan suhu antara urban dan rural. (Landsberg 1981).
Lingkungan Biofisik Wilayah Urban
Pada wilayah urban, radiasi netto ditambah dengan pelepasan waste heat
dari beberapa sumber (emisi industri, pembuangan dan kebocoran mesin, air
conditioner, kebocoran rumah tangga dan bangunan, serta panas dari metabolisme
manusia). Pada wilayah urban sensible heat merupakan fluks yang dominan
(Bridgman 1995).
Faktor yang membedakan iklim antara daerah urban dan rural adalah
material yang menutupi daerah tersebut, morfologi atau bentuk permukaan, serta
emisi yang dihasilkan. Emisi dari daerah urban antara lain panas (dari kendaraan,
industry, pemanasan dari gedung-gedung) atau gas (karbon dioksida dari
pembakaran bahan bakar fosil) atau partikulat (dari proses industry) semua itu
mempengaruhi atmosfer urban dan penyerapan dan perpindahan energi, dan
kemudian cuaca serta iklim dari perkotaan (Oke 1987).
Material yang menutupi daerah urban (aspal, beton, dsb) merupakan
material yang berbeda dengan material alami (pohon, rumput, dsb). Material ini
memiliki kapasitas termal dan kemampuan hidrologis yang berbeda, sehingga
mempengaruhi bagaimana permukaan menyerap dan menyimpan panas dan air.
Material bangunan yang digunakan pada wilayah urban mempunyai kapasitas
panas yang kecil dan kemampuan mengkonduksi panas serta albedo yang besar.
Material ini mempunyai kemampuan yang besar dalam menyerap dan menyimpan
panas pada siang hari dan dengan lambat melepaskan panas pada malam hari.
Sehingga menyebabkan suhu permukaan lebih hangat. Pada wilayah urban,
vegetasi dikurangi dengan menambah tutupan permukaan kedap air, sehingga
presipitasi dialirkan melalui selokan, saluran air yang mencegah terjadinya
infiltrasi. Hal ini menyebabkan berkurangnya ketersediaan air, sehingga energi
panas yang ada tidak digunakan untuk evapotranspirasi melainkan memanaskan
permukaan. Aktivitas manusia yang berasal dari lalu lintas, aktivitas pabrik,
penggunaan heating dan air conditioning, menghasilkan panas di permukaan.
Selain itu polusi udara yang berupa polutan dan debu yang dilepaskan ke atmosfer,
menahan panas di atmosfer bawah. Morfologi dari permukaan urban berbeda dari
tutupan lahan lainnya. Dinding dan atap dari gedung-gedung meningkatkan area
permukaan yang nampak di permukaan yang menyebabkan penyerapan yang lebih
besar dari radiasi matahari yang masuk dan menyebabkan aliran udara di atas
permukaan. Sehingga mengurangi kemampuan pendinginan permukaan karena
energi yang diemisikan di permukaan terperangkap di urban canyon (Bridgman
1995).

5
Kondisi iklim daerah urban dibandingkan daerah rural menurut Landsberg
(1981), memiliki suhu lebih tinggi, kelembaban relatif lebih rendah, kelembaban
absolut lebih tinggi, perawanan dan presipitasi lebih tinggi, radiasi dan lama
matahari bersinar lebih sedikit, serta kecepatan angin lebih rendah.
Lingkungan Biofisik Wilayah Rural
Daerah rural dengan kondisi permukaan yang sebagian besar tertutup
vegetasi dan badan air, sehingga memiliki suhu yang lebih rendah dibandingkan
daerah rural. Vegetasi dan badan air memiliki albedo yang rendah jika
dibandingkan dengan material urban. Pada daerah rural radiasi netto sebagian
besar digunakan sebagai latent heat untuk evaporasi. Sensible heat bukan
merupakan faktor utama yang mempengaruhi radiasi netto. Pada malam hari
kehilangan radiasi netto diseimbangkan dengan aliran latent dan sensible heat
keluar dari permukaan bumi. Latent heat merupakan fluks utama pada wilayah
rural. Selain itu, kecepatan angin di wilayah rural cenderung lebih tinggi
dibandingkan di daerah urban yang meningkatkan percampuran udara sehingga
suhu permukaannya cenderung lebih rendah (Bridgman 1995).

Sumber: Wong (2008)

Gambar 2 Variasi suhu udara dan suhu permukaan
Perubahan Iklim
Menurut IPCC (2007) Perubahan iklim merupakan perubahan kondisi iklim
yang dapat diidentifikasi (sebagai contoh menggunakan tes statistik) dengan
perubahan rata-rata variabel iklim dan berlangsung dalam periode yang luas, baik
dekade atau lebih lama lagi. Menurut Kementrian Lingkungan Hidup (2004)
perubahan iklim diindikasikan oleh adanya perubahan variabel iklim, khususnya
suhu udara dan curah hujan yang terjadi secara berangsur-angsur dalam jangka
waktu yang panjang antara 50-100 tahun.
Dalam rata-rata global suhu permukaan telah meningkat sekitar 0.74oC
selama 100 tahun (antara tahun 1906-2005). Pada periode 25, 50, 100, dan 150
tahunan, laju pemanasan semakin cepat pada beberapa periode terakhir (IPCC
2007). Dalam skenario emisi tinggi yang dikembangkan IPCC (2000), hingga
akhir abad ini (tahun 2100) kenaikan suhu rata-rata global dapat mencapai 4oC.

6

Sumber : IPCC (2007)

Gambar 3 Kenaikan suhu rata-rata global
Kawasan Asia Tenggara diperkirakan akan mengalami peningkatan suhu
rata-rata permukaan udara sebesar 3.77oC sampai akhir abad ini dengan kondisi
cuaca yang lebih kering dalam 2-3 dekade mendatang dalam skenario emisi tinggi
(IPCC 2007). Beberapa kajian untuk wilayah Indonesia juga dilakukan
berdasarkan data observasi dengan adanya peningkatan suhu udara dan perubahan
curah hujan yang cenderung menurun (Boer et al. 2007 dalam Ministry of
Environment 2007; Kaimuddin 2000).

METODE
Penelitian dilakukan dengan tahapan yang ditunjukkan oleh diagram alir
penelitian pada Gambar 4, dengan rincian keterangan pada bagian bahan dan alat,
pengolahan data pada halaman 7-10.

Gambar 4 Diagram alir penelitian

7

Bahan dan Alat
Bahan dan alat yang digunakan dalam pengolahan data dapat dilihat pada
tabel 1.
Tabel 1 Fungsi Bahan dan Alat Penelitian
No
1.
2.
3.

4.
5.

6.

7.

8.

Bahan/Alat
Fungsi
Data Observasi Suhu Harian Kota Melihat trend suhu selama 30
Jambi dan Kabupaten Kerinci
tahun terakhir
Data Model CCAM
Melihat proyeksi suhu selama
100 tahun ke depan
Citra Landsat TM dan ETM tahun Mengetahui tutupan lahan
wilayah kajian yang akan
1996 dan 2006
diolah
Seperangkat komputer dengan Mengolah data suhu dan data
sistem operasi Windows 7
citra
Ms Office Excel 2007
Mengolah data suhu observasi
selama 30 tahun dan data
model selama 100 tahun ke
depan
Grads 2.0.a9.oga.1
Mengekstrak data suhu model
menjadi
data
dengan
ekstensi .txt
Envi 4.5
Mengolah data citra untuk
mengklasifikasikan
tutupan
lahan daerah kajian
Arc Map 9.3
Menampilkan klasifikasi lahan
daerah kajian dalam bentuk
peta tutupan lahan
Pengolahan Data

Pemilihan Wilayah Kajian
Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh kondisi lokal terhadap
perubahan iklim wilayah, sehingga dibutuhkan pemilihan wilayah kajian yang
tepat dan dapat menggambarkan perubahan kondisi lokal. Wilayah kajian dalam
penelitian ini adalah wilayah urban dan wilayah rural, dimana wilayah urban
(Kota Jambi) dan rural (Kabupaten Kerinci) diharapkan dapat menggambarkan
perubahan kondisi lokal. Berdasarkan kondisi penduduk dan infrastruktur Kota
Jambi dapat dikatakan daerah Urban dengan kepadatan penduduk 2,246 jiwa/km2
dan tutupan lahan sekitar 60% merupakan lahan terbangun. Sedangkan Kabupaten
Kerinci merupakan daerah rural dengan kepadatan penduduk 73 jiwa/km2 dan
tutupan lahan sekitar 90% merupakan vegetasi (Jambi dalam Angka 2005).

8
Pengolahan Data Citra
Daerah kajian penelitian adalah Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci. Citra
satelit yang digunakan adalah tahun 1996 dan 2006 dan dapat di download di
http://glovis.usgs.gov dengan path/row 125/61 untuk kota jambi dan 126/61-62
untuk Kabupaten Kerinci. Pengolahan data citra ini bertujuan untuk mengetahui
perubahan tutupan lahan daerah kajian. Pengolahan data citra menggunakan Envi
4.5 (ITT, Boulder, CO, USA).
Tahapan pertama adalah koreksi geometrik. Koreksi geometrik bertujuan
untuk membetulkan atau memulihkan citra agar koordinat citra sesuai dengan
koordinat bumi. Setelah itu dilakukan komposit band. Komposit band yang
digunakan adalah komposit band 5, band 4, dan band 2. Komposit band bertujuan
untuk memperjelas kenampakan suatu objek pada citra sehingga lebih mudah
diidentifikasi. Setelah komposit band, dilakukan pemotongan citra (cropping)
untuk membatasi citra sesuai dengan daerah kajian. Tahapan terakhir adalah
melakukan klasifikasi penutupan lahan. Penutupan lahan pada penelitian ini
dibagi menjadi 6 klasifikasi untuk Kota Jambi dan 8 klasifikasi untuk Kabupaten
Kerinci yaitu badan air, lahan terbangun, lahan terbuka, sawah, vegetasi jarang,
vegetasi rapat, hutan primer, kebun campuran, rawa, dan perkebunan teh. Badan
air merupakan danau dan sungai. Lahan terbangun merupakan bangunan dan
daerah pengerasan termasuk didalamnya jalan aspal ataupun beton. Lahan terbuka
merupakan kenampakan lahan terbuka tanpa vegetasi. Vegetasi jarang merupakan
tutupan vegetasi yang kerapatannya rendah sedangkan vegetasi rapat merupakan
vegetasi yang kerapatannya tinggi. Hutan primer merupakan hutan alam. Kebun
campuran merupakan vegetasi campuran baik perkebunan industri maupun
perkebunan masyarakat. Proses klasifikasi ini menggunakan metode klasifikasi
terbimbing. Hasil klasifikasi tutupan lahan ini ditampilkan dengan Arc Map 9.3
(ESRI, Redland, CA, USA).
Pengolahan Data Iklim
1. Data model yang digunakan untuk analisis trend adalah data model
Conformal Cubic Atmospheric Model (CCAM) - CSIRO Mk 3.5 dari
Coupled Global Climate Model (CGCM) yang dikembangkan oleh
Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation in Australia
(CSIRO). Model tersebut menyediakan data suhu udara, suhu tanah, RH, CH,
kecepatan angin, evaporasi, namun yang digunakan dalam penelitian adalah
suhu udara maksimum, minimum, dan rata-rata.
2. Ekstrak data model. Model berisi data wilayah seluruh dunia yang terbagi
menjadi grid-grid. Sehingga, untuk mendapatkan data suhu daerah kajian,
perlu mengekstrak grid yang mewakili daerah kajian tersebut. Sembilan grid
posisi stasiun iklim digunakan untuk mewakili daerah kajian, data dari
sembilan grid posisi tersebut diekstrak dengan menggunakan software Grads
2.0.a9.oga.1 (IGES, Boston, MA, USA). Data ekstrak dari 9 grid tersebut
dihitung rata-rata aritmatiknya sehingga didapatkan nilai suhu daerah kajian.
Data hasil ekstrak ini merupakan data suhu maksimum dan minimum harian
tahun 1986 – 2005 dan proyeksi jangka pendek tahun 2015 – 2034 dan jangka
panjang tahun 2080-2096.
3. Validasi model. Data suhu model tersebut dibandingkan dengan data
observasi wilayah kajian dengan metode RMSE, untuk mengetahui seberapa

9
besar error dari model. Model yang baik memiliki nilai RMSE yang kecil.
Selain itu, dilakukan analisis regresi linear untuk mengetahui seberapa baik
hubungan antara data model dan data observasi yang ditunjukkan dengan
koefisien determinasi (R2). Model yang baik adalah yang memiliki nilai
koefisien determinasi mendekati satu.

Ket.

Sebelum melakukan analisis proyeksi suhu, perlu dilakukan koreksi
data suhu model dengan data suhu observasi. Faktor koreksi dihitung
berdasarkan perbedaan antara data observasi dan data model. Faktor koreksi
dapat dihitung berdasarkan persamaan:

Faktor koreksi yang diperoleh digunakan untuk menentukan suhu
terkoreksi dari model.

4. Uji Homogenitas (Uji keacakan). Uji homogenitas dilakukan untuk
menentukan apakah data suhu tersebut merupakan data yang bersifak acak
(homogen) atau tidak.
5. Analisis data suhu maksimum dan suhu minimum. Data suhu diolah dengan
menggunakan software Microsoft Excel 2007 sehingga menghasilkan grafik
trend dan proyeksi suhu. Berdasarkan grafik trend dan proyeksi suhu dapat
terlihat perubahan suhu sekarang dengan proyeksi suhu masa depan.
6. Analisis tren. Analisis tren dilakukan dengan menggunakan uji Mann Kendall.
Uji Mann Kendall dapat mengetahui terjadi atau tidaknya tren pada suatu data
iklim, dan dapat mengetahui signifikansi tren suatu data iklim, menurun atau
menaik. Persamaan untuk Uji Mann Kendall adalah sebagai berikut:

Xi dan Xj adalah data urut, n adalah jumlah data dan sgn() adalah fungsi
sgn yang nilainya +1, 0, atau -1 dan tergantung pada nilai (Xi-Xj) positif, nol
atau negatif, seperti pada persamaan,

10
Ragam S diperoleh dari persamaan,

Uji statistik Z diperoleh dari persamaan,

Jika nilai |Z| ≥Z 1-α/2 terpenuhi maka data yang diuji memiliki tren pada α yang
digunakan (Sahoo dan Smith 2009). Pada penelitian ini α yang digunakan
sebesar 5%. Jika Z bernilai positif maka tren yang terjadi adalah tren naik,
dan sebaliknya.

HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi Umum Wilayah Kajian Kota Jambi
Tutupan lahan Kota Jambi adalah vegetasi, badan air, dan lahan terbangun
(Gambar 6). Sebagian besar wilayah merupakan lahan terbangun. Sungai
Batanghari merupakan badan air di Kota Jambi dengan luas 4.3 km2 (Jambi dalam
Angka 2010). Tutupan lahan Kota Jambi didominasi oleh non vegetasi (lahan
terbangun, lahan terbuka, dan badan air) namun tutupan lahan yang berupa
vegetasi masih banyak (sekitar 40%) jika dibandingkan dengan kota-kota besar
lainnya di Indonesia seperti Jakarta, Surabaya, Bandung yang wilayahnya hampir
tidak ada vegetasi.
70

1996

60

2006

50
40
%

30
20
10
Badan Air

Lahan
Terbangun

Lahan
Terbuka

Sawah

Vegetasi
Jarang

Vegetasi
Rapat

Gambar 5 Perubahan Lahan Kota Jambi tahun 1996-2006

11
Perubahan tutupan lahan kota jambi 10 tahun terakhir terjadi dari lahan
bervegetasi ke lahan terbangun (Gambar 5). Luasan badan air, sawah dan lahan
terbuka tidak mengalami perubahan. Sedangkan lahan terbangun bertambah
sekitar 11%. Vegetasi dengan kerapatan tinggi berkurang sekitar 12 %, sedangkan
vegetasi dengan keapatan rendah bertambah sekitar 5%. Hal ini menunjukan
terjadi pengurangan kerapatan vegetasi dan konversi menjadi lahan terbangun.
Kota Jambi yang dilewati oleh Sungai Batanghari membuat wilayah ini memiliki
badan air yang cukup besar yaitu sekitar 4% dari keseluruhan wilayah Kota Jambi.

Gambar 6 Tutupan lahan Kota Jambi tahun 1996 (kiri) dan 2006 (kanan)
Kondisi Umum Wilayah Kajian Kabupaten Kerinci
Tutupan lahan Kabupaten Kerinci didominasi oleh vegetasi yaitu sekitar
90% dari luasan Kabupaten Kerinci. Kondisi ini karena Kerinci merupakan
wilayah yang digunakan sebagai taman nasional yang dikenal sebagai Taman
Nasional Kerinci. Lahan terbangun di Kerinci sangat sedikit yaitu sekitar 0.5%
sehingga lahan terbangun tidak mempunyai pengaruh yang besar terhadap iklim
Kerinci (Gambar 8). Berdasarkan grafik pada Gambar 7, selama 10 tahun terakhir,
perubahan tutupan hutan primer menurun sekitar 4% sedangkan luasan kebun
campuran bertambah sekitar 5%. Luasan sawah menurun sekitar 1%. Dengan
badan air, lahan terbangun, lahan terbuka, rawa dan perkebunan teh tetap. Hal ini
menunjukan terjadi konversi hutan primer dan sawah menjadi kebun campuran
(Swallow et al. 2007).

%

70
60

1996

50

2006

40
30
20
10
0
Badan Air

Hutan
Primer

Kebun
Lahan
Lahan
Campuran Terbangun Terbuka

Rawa

Sawah

Perkebunan
Teh

Gambar 7 Perubahan Lahan Kabupaten Kerinci tahun 1996-2006

12

Gambar 8 Tutupan lahan Kabupaten Kerinci tahun 1996 (kiri) dan 2006 (kanan)
Perubahan Suhu
Suhu rata-rata Kota Jambi adalah 27.0oC sedangkan Kabupaten Kerinci
adalah 22.5oC (JDA 2010). Perbedaan nilai suhu dipengaruhi oleh beberapa faktor
yaitu faktor alami dan non alami. Faktor alami diantaranya radiasi matahari,
tutupan awan, curah hujan, ketinggian, dsb. Faktor non alami diantaranya aktivitas
manusia, perubahan tutupan lahan, polusi udara, dsb. Pengaruh utama perbedaan
suhu pada wilayah kajian adalah ketinggian dan perubahan tutupan lahan.
Data observasi selama 32 tahun terakhir (Gambar 9) menunjukkan suhu
rata-rata, suhu maksimum dan suhu minimum Kota Jambi lebih tinggi
dibandingkan dengan Kerinci. Kota Jambi memiliki ketinggian 23 mdpl dan
Kerinci 938 mdpl, perbedaan ketinggian yang sangat besar tersebut merupakan
faktor utama perbedaan suhu antara Kota Jambi dan Kerinci. Kerinci yang
wilayahnya lebih tinggi memiliki suhu permukaan yang lebih rendah
dibandingkan dengan Kota Jambi. Selain itu, tutupan lahan juga sangat
mempengaruhi perbedaan suhu, dimana Kerinci yang 90% ditutupi oleh vegetasi
sedangkan Kota Jambi hanya 30% ditutupi oleh vegetasi. Vegetasi yang lebih
sedikit dan lahan terbuka kedap air di Kota Jambi mengurangi daerah resapan air
sehingga energi panas dari radiasi matahari sebagian besar tidak digunakan untuk
evapotranspirasi namun untuk memanaskan permukaan.
Bangunan di Kota Jambi menyebabkan suhu lebih tinggi karena material
bangunan cenderung memiliki kapasitas panas yang kecil, konduktivitas panas
yang besar, dan albedo yang besar. Sedangkan Kerinci merupakan wilayah yang
jumlah bangunannya sedikit. Kota Jambi sebagian besar ditutupi oleh material
kota sedangkan Kabupaten Kerinci sebagian besar ditutupi oleh vegetasi. Dimana
material kota dapat merefleksikan gelombang pendek berkali-kali, sehingga panas
banyak terperangkap di dalam kota, sedangkan material vegetasi merefleksikan
gelombang pendek hanya satu sampai dua kali, karena permukaannya yang
cenderung lebih bulat (Bridgman 1995). Aktivitas manusia juga turut berperan
dalam membuat suhu Kota Jambi lebih hangat dibandingkan Kerinci, seperti lalu
lintas, kegiatan industri, penggunaan pendingin ruangan, dimana hal ini tidak
terjadi di Kerinci. Kondisi ini juga menyebabkan suhu Kota Jambi pada malam
hari lebih hangat, didukung oleh Sungai Batanghari di Kota Jambi yang
merupakan badan air yang cukup besar.

32

30

28

26

24

22

Suhu rata-rata

Jambi

13

y = -0.0096x + 27.613

y = -0.00002x + 23.625

y = 0.0483x + 29.939

y = 0.0377x + 26.879

y = -0.0112x + 23.555

y = 0.0348x + 18.687

Jan-81
Apr-82
Jul-83
Okt-84
Jan-86
Apr-87
Jul-88
Okt-89
Jan-91
Apr-92
Jul-93
Okt-94
Jan-96
Apr-97
Jul-98
Okt-99
Jan-01
Apr-02
Jul-03
Okt-04
Jan-06
Apr-07
Jul-08
Okt-09
Jan-11
Apr-12

20

Kerinci

Jambi

Suhu maksimum

Kerinci

Suhu minimum

Jambi

Jan-81
Apr-82
Jul-83
Okt-84
Jan-86
Apr-87
Jul-88
Okt-89
Jan-91
Apr-92
Jul-93
Okt-94
Jan-96
Apr-97
Jul-98
Okt-99
Jan-01
Apr-02
Jul-03
Okt-04
Jan-06
Apr-07
Jul-08
Okt-09
Jan-11
Apr-12

18

34
33
32
31
30
29
28
27
26
25
24

30

28

26

24

22

20

18

16

14

Kerinci

Gambar 9 Suhu bulanan Kota Jambi dan Kerinci tahun 1981-2013

Jan-81
Apr-82
Jul-83
Okt-84
Jan-86
Apr-87
Jul-88
Okt-89
Jan-91
Apr-92
Jul-93
Okt-94
Jan-96
Apr-97
Jul-98
Okt-99
Jan-01
Apr-02
Jul-03
Okt-04
Jan-06
Apr-07
Jul-08
Okt-09
Jan-11
Apr-12

14
Analisis tren data observasi suhu rata-rata Kota Jambi dan Kerinci tidak
terjadi perubahan, sehingga cenderung memiliki suhu rata-rata yang tetap. Suhu
minimum Kota Jambi tidak mengalami tren namun pada Kabupaten Kerinci
mengalami tren turun. Suhu maksimum Kota Jambi dan Kerinci selama 32 tahun
terakhir mengalami peningkatan. Kota Jambi mengalami laju peningkatan
0.0483oC/tahun sehingga selama 32 tahun meningkat sekitar 1.54oC. Sedangkan
Kerinci mengalami laju peningkatan 0.0377oC/tahun sehingga selama 32 tahun
meningkat sekitar 1.21oC. Hal ini sesuai dengan analisis tren bahwa suhu
maksimum Kota Jambi dan Kerinci menunjukkan tren naik. Apabila dilihat dari
laju peningkatan suhu, Kota Jambi memiliki laju peningkatan yang lebih tinggi
dibandingkan dengan Kerinci.
Analisis Tren
Analisis tren suhu pada Kota Jambi dan Kerinci dilakukan dengan metode
uji Mann Kendall, pada selang kepercayaan 95% (α=5%). Analisis tren suhu ratarata dan suhu minimum di Kota Jambi menunjukkan tidak terjadinya tren selama
32 tahun terakhir, sedangkan suhu maksimum Kota Jambi menunjukkan tren naik.
Suhu maksimum dan suhu minimum menunjukkan kemampuan suatu wilayah
dalam menyerap dan menyimpan panas. Suhu maksimum terjadi pada siang hari
dan sangat dipengaruhi oleh radiasi matahari sedangkan suhu minimum terjadi
pada malam hari.
Tabel 2 Hasil analisis tren uji Mann Kendall
Kota Jambi
Kerinci
Tmean
Tmax
Tmin
Tmean
Tmax
Tmin
S
-17.00
203.00
-59.00
-6.00
233.00
-127.00
Var (S)
3802.67
3802.67
3802.67
3802.67
3802.67
3802.67
ZS
-0.26
3.28
-0.94
-0.08
3.76
-2.04
Zcrit,0.05
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
1.96
Tren
NT
SI
NT
NT
SI
SD
*Data tersedia pada periode 1981-2012; ZS: Z hitung; Zcrit, 0.05: Z tabel dengan α=5% SI: Naik
Signifikan; SD: Turun Signifikan; NT: Tidak terjadi Tren

Suhu minimum terjadi pada malam hari dan dipengaruhi oleh penyimpanan
energi oleh permukaan dan pelepasan energi dari bumi. Pada malam hari, sumber
panas berasal dari bumi yaitu berupa gelombang panjang. Tutupan lahan Kota
Jambi oleh badan air (Sungai Batanghari) cukup besar sehingga mempunyai
kapasitas panas yang besar dalam menyimpan radiasi matahari yang masuk, dan
melepaskan panas secara perlahan-lahan. Badan air yang besar dengan luasan
yang tetap, mempertahankan suhu minimum pada malam hari sehingga tidak
terlalu rendah juga mempertahankan suhu maksimum pada siang hari sehingga
tidak terlalu tinggi. Keadaan Kota Jambi masih banyak vegetasi dengan jumlah
bangunan yang tidak terlalu padat serta gaya hidup masyarakat yang pemakaian
energinya masih sedikit memungkinkan tidak terjadi kenaikan tren suhu minimum,
karena suhu minimum pada malam hari tidak dipengaruhi oleh radiasi matahari
namun dipengaruhi oleh permukaan bumi (pemakaian energi, pelepasan energi
gelombang panjang, dan tutupan awan). Perubahan tutupan lahan cenderung tidak
berpengaruh terhadap suhu minimum Kota Jambi.

15
Kerinci yang sebagian besar ditutupi oleh vegetasi yang kapasitas
penyimpanan panasnya lebih sedikit dibanding perkotaan, sehingga pelepasan
energi pada malam hari cenderung sedikit. Tutupan pemukiman yang hanya 0.5 %
dari keseluruhan Kabupaten Kerinci, memungkinkan pemakaian energi sangat
sedikit. Berdasarkan perubahan tutupan lahan danau, lahan terbangun, dan lahan
terbuka tidak mengalami perubahan sehingga tidak berpengaruh besar terhadap
perubahan suhu. Berkurangnya lahan sawah yang cukup besar yaitu sekitar 2.5%
mempengaruhi perubahan suhu minimum. Perubahan lahan irigasi mempengaruhi
iklim, yang disebabkan oleh kelembaban tanah, albedo permukaan, dan evaporasi
yang ditunjukkan oleh suhu permukaan wilayah (Dai et al. 1999). Lahan irigasi
meningkatkan kapasitas panas dan konduktivitas tanah dengan kebasahannya dan
menyebabkan pemanasan suhu minimum (Misra dan Michael 2012; Lobell 2008).
Sehingga pengurangan sawah (lahan irigasi) berdampak pada penurunan suhu
minimum.
Terjadinya tren peningkatan suhu maksimum pada Kota Jambi dan
Kabupaten Kerinci terlihat dari nilai ZS yang lebih besar dari Zcrit,0.5. Di Kota
Jambi Perubahan tutupan lahan dari vegetasi menjadi non vegetasi yang terus
bertambah merupakan faktor utama terjadinya peningkatan suhu maksimum. Pada
tutupan lahan non vegetasi seperti aspal, kaca, dan beton, radiasi matahari yang
datang lebih besar digunakan untuk pemanasan permukaan. Pemakaian energi
(pendingin ruangan, penggunaan alat listrik, transportasi) juga mempengaruhi
peningkatan suhu maksimum. Tren peningkatan suhu di Kabupaten Kerinci
disebabkan oleh perubahan tutupan lahan dari vegetasi yang berupa hutan alam
menjadi vegetasi yang berupa hutan industri dan kebun campuran milik
masyarakat. Menurut Swallow et al. (2007) kerapatan hutan di Jambi cenderung
menurun dan lahan irigasi (sawah) yang berkurang, hal ini yang menyebabkan
radiasi matahari lebih banyak digunakan untuk pemanasan permukaan
dibandingkan untuk evaporasi dan transpirasi.
Suhu rata-rata di Kota Jambi dan Kerinci, tidak terjadi tren selama 32 tahun
terakhir. Hal tersebut menunjukkan bahwa perubahan tutupan lahan di Kota Jambi
dan Kerinci yang tidak terlalu signifikan selama 32 tahun terakhir tidak
mempengaruhi tren suhu rata-rata.
Proyeksi Suhu Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci
Proyeksi Suhu Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci dilakukan selama 100
tahun ke depan dengan menggunakan model CCAM (Conformal Cubic
Atmospheric Model). Hasil proyeksi dibagi menjadi dua periode waktu yaitu
periode jangka pendek (2015-2034) dan periode jangka panjang (2015-2096).
Hasil proyeksi model selama periode jangka pendek (2015-2034)
menunjukkan peningkatan suhu selama 21 tahun, yang cukup tinggi pada suhu
maksimum yaitu sekitar 1.5oC dengan laju peningkatan 0.07oC per tahun.
Sedangkan suhu minimum Kerinci pada periode waktu ini memiliki laju
peningkatan lebih tinggi dibandingkan Kota Jambi. Hasil proyeksi model selama
periode jangka panjang (2015-2096) menunjukkan peningkatan suhu selama 82
tahun yang merata pada suhu maksimum dan minimum. Peningkatan suhu
maksimum maupun minimum di Kabupaten Kerinci lebih tinggi dibandingkan
dengan Kota Jambi. Dengan kondisi Kerinci yang 90% merupakan vegetasi, hal

16
ini mungkin terjadi karena konversi lahan vegetasi menjadi lahan non vegetasi
pada periode ini di Kerinci sangat tinggi dibandingkan dengan Kota Jambi. Hal ini
menunjukkan bahwa faktor pembukaan lahan memberikan kontribusi yang cukup
besar terhadap peningkatan suhu.
Tabel 3 Proyeksi Perubahan Suhu Periode Jangka pendek (atas) dan Periode
Jangka panjang (bawah)

Kota
Perubahan Suhu (oC/tahun)
Akumulatif Perubahan Suhu 21 tahun (oC)

Jangka Pendek (2015-2034)
Tmaks
Tmin
Jambi
Kerinci
Jambi
Kerinci
0.0730
0.0730
0.01095
0.03285
1.5330
1.5330
0.22995
0.68985

Kota
Perubahan Suhu (oC/tahun)
Akumulatif Perubahan Suhu 82 tahun (oC)

Jangka Panjang (2015-2096)
Tmaks
Tmin
Jambi
Kerinci
Jambi
Kerinci
0.00084
0.00096
0.0006
0.00072
0.0689
0.0787
0.0492
0.0590

Suhu maksimum
39
34

y = 0.00084x + 26.163

29
y = 0.00096x + 24.45
24
Jambi
19

Kerinci
Jan-15
Mar-18
Mei-21
Jul-24
Sep-27
Nop-30
Jan-34
Mar-37
Mei-40
Jul-43
Sep-46
Nop-49
Jan-53
Mar-56
Mei-59
Jul-62
Sep-65
Nop-68
Jan-72
Mar-75
Mei-78
Jul-81
Sep-84
Nop-87
Jan-91
Mar-94

14

Suhu minimum

Kerinci
y = 0.0006x + 20.793

y = 0.00072x + 15.069
Jan-15
Mar-18
Mei-21
Jul-24
Sep-27
Nop-30
Jan-34
Mar-37
Mei-40
Jul-43
Sep-46
Nop-49
Jan-53
Mar-56
Mei-59
Jul-62
Sep-65
Nop-68
Jan-72
Mar-75
Mei-78
Jul-81
Sep-84
Nop-87
Jan-91
Mar-94

30
28
26
24
22
20
18
16
14

Jambi

Gambar 10 Perubahan suhu Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci Tahun 2015 2096

17
Pada periode jangka panjang laju peningkatan suhu cenderung lebih rendah
apabila dibandingkan dengan periode jangka pendek.
Hasil validasi data model dengan menggunakan RMSE dan Regresi Linear
menunjukan bahwa model memiliki error yang cukup kecil yaitu antara 0.5oC
sampai 1oC dengan koefisien determinasi (R2) yang sangat kecil. Hal ini
menunjukkan bahwa model CCAM belum cukup baik menggambarkan wilayah
Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci, namun dapat memproyeksikan seberapa besar
perubahan suhu wilayah Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci untuk kedepannya.
Tabel 4 Validasi Data Model CCAM

RMSE (oC)
R2 (%)

Jambi
Kerinci
Tmax
Tmin
Tmean
Tmax
Tmin
Tmean
1.08
0.83
0.86
0.72
0.96
0.48
0.28
0.85
14.95
3.35
0.20
32.40

SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Tren suhu maksimum Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci selama 30 tahun
terakhir yang meningkat menunjukkan perubahan kondisi lokal berpengaruh
terhadap perubahan iklim wilayah. Tren suhu maksimum yang meningkat
sebanding dengan meningkatnya perubahan lahan vegetasi menjadi non vegetasi
di Kota Jambi sedangkan di Kabupaten Kerinci sebagian besar perubahan lahan
dari hutan alam menjadi hutan industri dan perkebunan. Laju peningkatan suhu
maksimum di Kota Jambi lebih tinggi dibandingkan dengan Kabupaten Kerinci,
karena perubahan lahan vegetasi menjadi non vegetasi yang besar di Kota Jambi
dibandingkan Kerinci. Berdasarkan model CCAM diduga selama 100 tahun ke
depan tren suhu maksimum terus meningkat, dengan terus meningkatnya
perubahan lahan vegetasi menjadi non vegetasi.
Suhu minimum dan suhu rata-rata Kota Jambi selama 30 tahun terakhir
tidak menunjukkan terjadinya tren. Hal ini menunjukkan perubahan kondisi lokal
tidak berpengaruh terhadap perubahan suhu minimum dan suhu rata-rata. Namun,
proyeksi model CCAM selama 100 tahun ke depan menunjukkan terjadinya
peningkatan suhu minimum dan suhu rata-rata. Hal ini menunjukkan perubahan
kondisi lokal tidak berpengaruh terhadap suhu minimum dan maksimum pada 100
tahun ke depan. Pada Kabupaten Kerinci suhu minimum mengalami tren turun
yang disebabkan oleh penurunan luasan sawah. Suhu rata-rata Kabupaten Kerinci
tidak mengalami perubahan tren. Hal ini menunjukan perubahan kondisi lokal
khususnya perubahan tutupan lahan berpengaruh terhadap perubahan iklim
wilayah.
Model CCAM untuk melakukan proyeksi suhu maksimum, minimum dan
rata-rata belum cukup menggambarkan Kota Jambi dan Kabupaten Kerinci
dengan baik. Hasil validasi model dengan menggunakan RMSE dan regresi linier
menunjukkan error yang kecil namun, koefisien determinasi yang sangat kecil.

18
Saran
Perubahan iklim wilayah suatu wilayah digambarkan dengan tren suhu
beberapa tahun terakhir dari wilayah tersebut. Sehingga, dibutuhkan data suhu
observasi yang panjang (minimal 30 tahun). Proyeksi suhu di masa yang akan
datang pada suatu wilayah dibutuhkan untuk menggambarkan kondisi iklim
wilayah dimasa yang akan datang, sehingga dibutuhkan model yang dapat
menggambarkan wilayah tersebut dengan baik. Penyesuaian Model CCAM
terhadap kondisi wilayah kajian perlu dilakukan lagi agar proyeksi yang
dihasilkan lebih akurat.

DAFTAR PUSTAKA
Boer R. 2007. Deteksi Perubahan Iklim dan Dampak Sosio-ekonominya. Laporan
proyek kerjasama BMG dan IPB. Bogor (ID).
Bridgman H. 1995. Urban Biophysical Environments. New York (US): Oxford
University Press.
Dai A, KE. Trenberth, TR Karl. 1999. Effect of Clouds, Soil Moisture,
Precipitation, and Water Vapor on Diurnal Temperature Range. J. Climate.
19: 548-563.
Howard L. 1833. Climate of London Deduced from Meteorological Observation.
London (GB): Harvey and Darton.
[JDA] Jambi Dalam Angka. 2010. [internet]. [diacu 2013 Februari 13]. Tersedia
dari: http://www.jambiprov.go.id.
[JDA] Jambi Dalam Angka. 2005. [internet]. [diacu 2013 Februari 13]. Tersedia
dari: http://www.jambiprov.go.id.
Kementrian Lingkungan Hidup. 2004. [internet]. [diacu 2012 Desember 11].
Tersedia dari: http://climatechange.menlh.go.id.
Landsberg, Helmut E. 1981. The Urban Climate. London (GB): Academic Press,
Inc.
Lobell DB, Celine B. 2008. The effect of irrigation on wilayah temperature: A
spatial and temporal analysis of trend in California, 1934-2002. J. Climate.
21: 2063-2071.doi:10.1175/2007JCLI1755.1
Misra V, Michael J. 2012. Varied diagnosis of observed surface temperature
trends in the southeast US. J. Climate. doi: 10.1175/JCLI-D-12-00241.1
Oke TR. 1997. Urban Climates and Global Environmental Change. In: Thompson
R.D. and A. Perry (eds.) Applied Climatology: Principles & Practices. New
York (US): Routledge. pp. 273-287.
Oke TR. 1987. Boundary Layer Climates. New York (US): Routledge.
Oke TR. 1982. The Energetic Basis of the Urban Heat Island. Quarterly Journal of
the Royal Meteorological Society. 108:1-24. The threshold city population
for heat islands of the size 2-5°F may be closer to 100,000 inhabitants in
some cases. See also Aniello, C., K. Morgan, A. Busbey, and L. Newland.
1995. Mapping Micro-Urban Heat Islands Using Landsat TM and a GIS.
Computers and Geosciences 21(8):965-69.
Swallow B, Noordwijk VM, Dewi S, Murdiyarso D, White D, Gockowski J,
Hyman G, Budidarsono, Robiglio V, Meadu V, et al. 2007. Opportunities

19
for Avoided Deforestation with Sustainable Benefits. Kenya (KE): ASB
Partnership for the Tropical Forest Margin.
Undang-Undang Nomor 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang.
United Nations. 2009. World Urbanization Prospects, the 2009 revision:
highlights. department of Econoic and Social Affairs, Population Division, 47
pp.
Wong E. 2008. Reducing Urban Heat Island: Compendium of Strategies. Hogan
K, Rosenberg J, Denny A, editor. Amerika Serikat (US).

20
Lampiran 1 Hasil analisis tren Uji Mann Kendall

1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012

CH
1234.90
1426.10
1296.70
936.90
169.30
233.90
53.50
21.60
16.00
210.30
58.60
334.60
391.70
256.40
597.90
214.60
166.80
95.70
0.00
210.30
58.60
334.60
391.70
693.00
2811.60
2130.30
1584.70
1604.10
1795.40
2418.05
1458.77
1299.49

Kota Jambi
Tmean Tmax
26.82
31.06
26.86
30.46
27.28
31.00
26.88
30.40
27.48
30.24
27.15
30.24
27.24
30.05
27.45
30.04
26.95
30.00
28.80
30.01
28.85
30.00
28.90
30.01
27.50
30.11
27.22
30.38
27.67
30.94
27.68
30.48
28.02
30.73
28.38
30.59
27.58
30.12
27.59
30.62
27.22
30.13
28.10
30.59
27.75
30.75
27.53
31.55
27.01
31.73
26.96
31.68
26.73
31.29
26.76
31.32
27.05
31.69
27.18
31.75
26.93
31.60
26.99
32.01

Tmin
22.73
23.51
23.86
23.28
23.20
22.94
23.85
23.24
23.31
25.67
23.98
22.30
23.71
23.47
23.64
23.68
23.46
23.89
23.00
22.96
23.06
23.58
23.08
22.93
22.93
22.90
23.02
23.09
23.42
23.69
23.34
23.16

CH
871.22
367.03
800.93
417.12
239.29
437.12
156.98
0.00
0.00
0.00
0.00
3.05
0.00
231.16
109.72
230.62
21.08
42.17
0.00
0.00
0.00
3.05
0.00
0.00
0.00
225.04
671.85
732.37
659.12
1693.51
904.00
1074.94

Kerinci
Tmean
Tmax
23.13
27.49
22.47
26.36
23.01
26.83
22.96
26.89
23.02
27.07
22.95
27.25
23.50
27.42
22.10
27.05
22.35
27.00
22.63
27.30
22.87
27.36
22.59
26.96
22.91
27.60
23.11
27.42
23.08
27.45
22.64
27.35
22.92
27.60
23.72
28.68
23.11
27.63
22.10
26.75
22.94
27.08
22.95
27.72
24.43
28.08
24.10
29.10
23.04
27.34
23.42
28.09
22.82
27.91
22.40
27.47
22.48
27.53
22.77
27.95
22.61
28.18
22.68
28.16

Tmin
17.54
19.78
19.48
18.70
18.30
18.46
19.43
18.30
18.36
18.41
18.52
18.42
18.46
18.64
17.63
16.74
17.15
18.57
17.41
16.55
17.70
17.50
19.58
17.28
16.21
17.00
18.33
18.03
17.93
18.92
17.87
18.36

S
Var (S)
ZS
Zcrit,.05
Tren

123.00
3802.67
1.98
1.96
SI

-17.00
3802.67
-0.26
1.96
NT

-59.00
3802.67
-0.94
1.96
NT

-11.00
3802.67
-0.16
1.96
NT

-6.00
3802.67
-0.08
1.96
NT

-127.00
3802.67
-2.04
1.96
SD

Tahun

203.00
3802.67
3.28
1.96
SI

233.00
3802.67
3.76
1.96
SI

*Data tersedia pada