## Aplikasi Citra Sentinel-2 untuk Pemetaan Sebaran Material Padatan Tersuspensi Di Muara Sungai Wulan Demak
Bayu Adi Prasetiyo * , Baskoro Rochaddi, Alfi Satriadi Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto S.H, Tembalang,Semarang, Jawa Tengah 50275 Indonesia *Corresponding author, e-mail : bapbayuofficial@gmail.com
ABSTRAK :  Sungai  Wulan  yang  terletak  di  Kabupaten  Demak  digunakan  masyarakat  sebagai jalur  keluar  dan  masuknya  kapal  nelayan  serta  saluran  pembuangan  utama.  Hal  tersebut berdampak  pada  besarnya  kandungan  material  padatan  tersuspensi  yang  terdapat  pada  sungai. Pengamatan  sebaran  material  padatan  tersuspensi  dibutuhkan  untuk  mengetahui  pola sedimentasi dan penilaian kualitas air. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran Material  Padatan  Tersuspensi  di  muara  Sungai  Wulan  menggunakan  metode  pengindraan  jauh. Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  citra  satelit  Sentinel-2  dan konsentrasi  Material Padatan  Tersuspensi  hasil  uji  gravimetri.  Pengolahan  data  menggunakan  algoritma  Lemigas, Budhiman, Parwati, Laili dan Metode Regresi (Linear, Eksponensial dan Logaritmik). Hasil analisis data  menunjukkan  bahwa  konsentrasi  Material  Padatan  Tersuspensi  di  sekitar  muara  relatif rendah,  sedangkan  konsentrasi  yang  tinggi  terdapat  di  arah  timur  muara  sungai  atau  di  daerah yang  berupa  teluk.  Algoritma  yang  memiliki  nilai error terkecil  adalah  algoritma  Metode  Regresi dengan  MRE  sebesar  10,12%  dengan  nilai  RMSE  sebesar  4,3493.  Berdasarkan  hasil  yang didapat, dapat disimpulkan jika algoritma Metode Regresi merupakan algoritma yang paling sesuai untuk pemetaan sebaran Material Padatan Tersuspensi di muara Sungai Wulan, Demak.
Kata Kunci: Material padatan tersuspensi , Sentinel-2, Sungai Wulan

## Distribution Mapping of Total Suspended Solid Using Sentinel-2 Imagery in Wulan River
Estuary, Demak
ABSTRACT : The Wulan River which located in Demak Regency is used by people as an entrance point  for  fishing  boats  and  the  main  sewers.  These  have  an  impact  on  the  amount  of  total suspended solid contained in the river. Observation about the distribution of total suspended solid is needed to determine sedimentation patterns and water quality assessments. The purpose of this study  is  to  determine  the  distribution  of  total  suspended  solid  at  the  Wulan  River  estuary  using remote  sensing  method.  The  data  used  in  this  study  is  Sentinel-2  satellite  imagery  and  the concentration of total suspended solid from gravimetric test. Processing data using  algorithm such as Lemigas, Budhiman, Parwati, Laili and Regression Method (Linear, Exponential and Logarithm). The  results  of  data  analysis  show  that  the  total  suspended  solids  distribution  at  the  estuary  is relatively low, while the high consentration of total suspended solid is found at the east of the river estuary or in the area that form a bay. Algorithm that has the smallest error value is the regression algorithm with MRE value is 10.12% and RMSE value is 4.3493. Based on the results obtained, it can  be  concluded  that  the  algorithm  with  regression  method  is  the  most  suitable  algorithm  for mapping the distribution of total suspended solid at the mouth of the Wulan River, Demak.
Keywords: Total suspended solid, Sentinel-2, Wulan River

## PENDAHULUAN
Sungai  Wulan  terletak  di  Kecamatan  Wedung,  Kabupaten  Demak  yang  digunakan  oleh masyarakat  sebagai  jalur  utama  untuk  keperluan  keluar  dan  masuknya  kapal  nelayan  serta saluran pembuangan utama. Sungai Wulan memiliki tingkat sedimentasi cukup tinggi yang mampu membentuk  delta.  Dinamika  delta  Sungai  Wulan  dalam  kurun  waktu  tahun  1920  hingga  1946

## Journal of Marine Research Vol.8, No.4 November 2019, pp. 379-386
mengalami perkembangan hingga mencapai panjang 2.200 m dan luasnya menjadi 5,3 km2 atau 0,25  km/tahun  (Jiyah et  al. ,  2017).  Delta  Sungai  Wulan  juga  mengalami  sedimentasi  dan  abrasi yang  cukup  signifikan  dalam  perkembangannya  dari  tahun  1994  hingga  tahun  2015  (Putri et  al. , 2017).
Kondisi  sedimentasi  di  suatu  perairan  dapat  diketahui  melalui  seberapa  besar  kisaran Material Padatan Tersuspensi (MPT) di wilayah tersebut (Jiyah et al. , 2017). Kandungan MPT juga termasuk  dalam  indikator  untuk  penilaian  kualitas  air.  Konsentrasi  MPT  yang  tinggi  dapat mereduksi penetrasi cahaya terhadap air sehingga berdampak pada berkurangnya produksi utama dari fitoplankton (Qanita et al ., 2019).
Gambaran sebaran MPT umumnya diperoleh melalui pengukuran secara langsung di lokasi tersebut.  Metode  pengukuran  langsung  dirasa  kurang  efisien,  karena  memakan  banyak  waktu maupun  biaya  dan  hanya  dapat  mengetahui  satu  titik  informasi  dalam  satu  kali  pengukuran. Pemanfaatan  citra  pengindraan  jauh  merupakan  pilihan  alternatif  yang  tepat  untuk  memetakan sebaran  MPT.  Teknologi  pengindraan  jauh  dijadikan  pilihan  alternatif  dikarenakan  teknologi tersebut  mencakup  area  yang  sangat  luas,  praktis  dan  pengamatannya  dapat  dilakukan  secara periodik (Bobsaid dan Jaelani, 2017).
Sebaran  MPT  dapat  diamati  menggunakan  citra  satelit  dengan  mentransformasikan algoritma yang mampu mengubah nilai piksel menjadi nilai pendugaan konsentrasi  MPT (Utami et al , 2016). Citra Sentinel-2 merupakan citra satelit resolusi tinggi dengan resolusi spasial hingga 10 m.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sebaran  MPT  di  muara  Sungai  Wulan menggunakan  citra  satelit  Sentinel-2.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  acuan metode  alternatif  dalam  pengamatan  kualitas  perairan  khususnya  untuk  pengamatan  MPT. Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  sumbangan  pemikiran  dalam  penerapan  teknologi pengindraan  jauh  di  bidang  kelautan  ataupun  pedoman  bagi stakeholder dalam  upaya pengelolaan kawasan pesisir terutama di lingkup daerah kajian penelitian tersebut.

## MATERI DAN METODE
Lokasi  penelitian  terletak  di  Kecamatan  Wedung,  Kabupaten  Demak  yang  berada  pada daerah dengan  koordinat  110°29’49” BT  sampai  110°34’47”  BT  dan 6°41’4”  LS sampai  6°46’12” LS.  Metode  pengambilan  sampel  dalam  penelitian  ini  menggunakan stratified  random  sampling . Penentuan  titik  lokasi  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  cara  membagi  area  sampling menjadi 4 kelas berdasarkan pengolahan konsentrasi MPT citra Sentinel-2 perekaman 4 Mei 2019. Jumlah  sampel  yang  diambil  yakni  sebanyak  18  sampel  dengan  sedikitnya  3  sampel  yang mewakili setiap kelas. Sampel sedimen yang tersuspensi diambil menggunakan botol nansen atau water  sampler (Atmojo,  2011).  Konsentrasi  MPT  yang  terkandung  dalam  sampel  dapat  diketahui dengan menggunakan metode gravimetri. Massa sedimen tersuspensi pada sampel air laut dapat diketahui  dengan  menimbang  selisih  berat  kering  kertas  saring  setelah  dan  sebelum  dilakukan filtrasi  (Poerbandono  dan  Djunarsah,  2005).  Data  pengindraan  jauh  yang  direkam  umumnya merupakan  data  mentah  ( raw  data ),  sehingga  perlu  dilakukan  pengolahan  secara  digital.  Tahap koreksi  geometrik  pada  penelitian  ini  tidak  dilakukan  karena  citra  Sentinel-2  level  2A  sudah terkoreksi geometrik. Kanal yang digunakan juga memiliki resolusi spasial yang sama yakni 10 m. Koreksi  radiometrik  tidak  dilakukan pada  citra  satelit  Sentinel-2  level  2A,  karena produk  level  2A sudah  terkoreksi  radiometrik  dan  memiliki  nilai  reflektansi Bottom  of  Atmosphere (Gatti  dan Bertolini, 2015).
Pemisahan  objek  ( Masking )  pada  citra  satelit  yaitu  memberikan  nilai  nol  untuk  objek  yang bukan berupa laut. Masking citra antara perairan dan daratan ini dimaksudkan agar nilai spektral yang  digunakan  dalam  proses  interpretasi  tidak  dipengaruhi  oleh  nilai  spektral  dari  daratan. Masking dilakukan dengan menggunakan kanal Near Infrared (NIR). Penajaman citra merupakan proses dalam pengolahan citra satelit pengindraan jauh untuk memberikan tampilan tertentu pada citra sehingga citra tersebut mempunyai tampilan yang lebih informatif. Penajaman citra dilakukan dengan  mentransformasikan  nilai  spektral  menjadi  konsentrasi  MPT  menggunakan  formula  yang diturunkan dari algoritma empiris.
Journal of Marine Research Vol.8, No.4 November 2019, pp. 379-386
Algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritma  Lemigas  (Pahlevi,  2010),  Budhiman  (Indeswari et al. , 2018), Parwati (Indeswari et al. , 2018), Laili (Qanita et al. , 2019) dan Metode Regresi yang selanjutnya  disebut  dengan  algoritma  LEL.  Algoritma  Lemigas  menggunakan  kombinasi  kanal merah  dan  kanal  hijau,  Budhiman  menggunakan  kanal  merah  sebagai  input  utama,  Laili menggunakan kombinasi kanal biru dan kanal merah, Parwati menggunakan kanal merah sebagai input  utama.  Algoritma  LEL  menggunakan  persamaan  yang  diperoleh  melalui  analisis  regresi antara nilai piksel pada kanal yang diuji  dengan data  MPT lapangan hasil uji  laboratorium. Kanal yang  digunakan  yaitu  kanal  biru,  hijau,  merah  dan  NIR  yang  terdiri  atas  kanal  tunggal  dan kombinasi  masing-masing  kanal  dengan  operasi  matematika  sederhana  (penjumlahan, pengurangan, perkalian dan pembagian). Persamaan algoritma Metode Regresi diperoleh melalui pendekatan  secara  linear,  eksponensial  dan  logaritmik.  Hasil  terbaik  dari  analisis  regresi  adalah kombinasi  penjumlahan  antara  kanal  hijau  dan  merah  dengan  metode  eksponensial  dengan koefisien determinasi sebesar 0,9336 yang digunakan untuk mewakili algoritma LEL.
Tabel 1. Persamaan Algoritma Penduga Konsentrasi MPT
Algoritma Persamaan Lemigas ( ⁄ )             (             (  ))   ( (  ) )   (               (  )      (  )) Budhiman ( ⁄ ) (          (  )) Laili ( ⁄ )            ( (  ) (  ) ) Parwati ( ⁄ )                (             (  )) Metode Regresi (LEL) ( ⁄ )                (         (   (  )      (  )))
Keterangan: MPT = Material Padatan Tersuspensi; (  ) = Nilai reflektan kanal biru; (  ) = Nilai reflektan kanal hijau; (  ) = Nilai reflektan kanal merah

## Uji Validasi Hasil Pendugaan Algoritma dengan Sampel Lapangan
Validasi data citra merupakan proses statistik yang berguna untuk mengetahui perbandingan antara data model dengan data lapangan. Perbandingan ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar  kemiripan  antara  data  model  dengan  data  yang  diperoleh  di  lapangan  (Allen et  al .,  2007 dalam Jing et al ., 2013). Nilai kebenaran data dapat diketahui dengan menghitung seberapa besar error (kesalahan) pada data yang didapat. Nilai kesalahan dapat dihitung dengan rumus Relative Error (RE), Mean Relative Error (MRE) dan Root Mean Square Error (RMSE).
Uji Validasi Persamaan Relative Error | | 1 Mean Relative Error ∑ | | Root Mean Square Error √ ∑ ( )
Keterangan: =  Nilai hasil pengukuran yang dianggap benar; =  Nilai  hasil  pengolahan; n = Jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisis gravimetri menunjukkan bahwa nilai tertinggi terdapat pada stasiun 18 dengan konsentrasi  MPT  sebesar  67  mg/l.  Nilai  terendah  terdapat  pada  stasiun  1,  8  dan  12  dengan konsentrasi MPT sebesar 13,33 mg/l (Tabel 2).
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  citra  satelit  (Gambar  2),  konsentrasi  Material  padatan tersuspensi pada setiap stasiun untuk algoritma Lemigas berada pada rentang 10,67 mg/l hingga 10,72 mg/l, algoritma Budhiman berada pada rentang 10,77 mg/l hingga 76,09 mg/l, algoritma Laili
berada  pada  rentang  8,81  mg/l  hingga  23,85  mg/l,  algoritma  Parwati  berada  pada  rentang  nilai 4,96  mg/l  hingga  84,55  mg/l,  sedangkan  algoritma  LEL  berada  pada  rentang  6,66  mg/l  hingga 68,44 mg/l.
Tabel 2 .  Nilai MPT Hasil Uji Laboratorium
Stasiun Lintang Bujur Konsentrasi (mg/l) 1 6° 44’ 51,81” S 110° 32’ 19,29” E 13,33 2 6° 44’ 42,96” S 110° 31’ 59,74” E 26,67 3 6° 44’ 25,98” S 110° 32’ 12,45” E 40 4 6° 44’ 17,47” S 110° 32’ 25,28” E 26,67 5 6° 44’ 05,74” S 110° 32’ 38,71” E 40 6 6° 43’ 54,85” S 110° 32’ 45,89” E 40 7 6° 43’ 45,08” S 110° 32’ 58,18” E 40 8 6° 44’ 02,82” S 110° 32’ 15,06” E 13,33 9 6° 44’ 09,07” S 110° 32’ 05,23” E 26,67 10 6° 44’ 15,25” S 110° 31’ 58,66” E 40 11 6° 44’ 29,73” S 110° 31’ 48,19” E 40 12 6° 44’ 19,10” S 110° 31’ 17,07” E 13,33 13 6° 44’ 02,52” S 110° 31’ 27,43” E 26,67 14 6° 43’ 54,08” S 110° 31’ 45,95” E 40 15 6° 44’ 30,70” S 110° 32’ 51,08” E 53 16 6° 44’ 41,08” S 110° 32’ 37,45” E 53 17 6° 44’ 38,23” S 110° 32’ 53,16” E 40 18 6° 44’ 34,87” S 110° 33’ 00,02” E 67 Tabel 3 . Nilai Konsentrasi Hasil Pendugaan Tiap Algoritma Stasiun Konsentrasi MPT (mg/l) Lapangan Lemigas Budhiman Laili Parwati LEL 1 13,33 10,69 16,98 14,25 9,56 14,79 2 26,67 10,69 24,11 13,61 15,84 25,69 3 40 10,70 29,29 13,87 20,95 31,48 4 26,67 10,70 28,20 13,36 19,84 31,09 5 40 10,70 34,00 13,51 25,97 38,33 6 40 10,70 34,82 13,08 26,87 39,90 7 40 10,71 45,09 14,75 38,97 49,57 8 13,33 10,68 16,04 12,36 8,81 15,48 9 26,67 10,69 22,09 13,42 13,96 23,09 10 40 10,70 37,74 14,15 30,18 43,45 11 40 10,70 33,21 13,74 25,10 37,01 12 13,33 10,68 15,81 11,45 8,63 13,69 13 26,67 10,69 21,88 13,27 13,77 22,80 14 40 10,70 35,83 13,52 28,00 40,50 15 53 10,72 72,09 18,00 76,55 61,81 16 53 10,71 55,81 16,48 52,97 51,08 17 40 10,71 44,24 16,24 37,92 38,28 18 67 10,72 64,34 17,25 64,99 60,28
Tabel 4. Nilai Kesalahan Relatif Pendugaan Algoritma pada Tiap Stasiun
Stasiun Lemigas Budhiman Laili Parwati LEL 1 0,1986 0,2734 0,0689 0,2827 0,1287 2 0,5990 0,0957 0,4897 0,4060 0,0653 3 0,7326 0,2678 0,6533 0,4762 0,0748 4 0,5989 0,0574 0,4990 0,2560 0,1024 5 0,7325 0,1499 0,6622 0,3507 0,1272 6 0,7324 0,1295 0,6730 0,3282 0,1458 7 0,7323 0,1272 0,6313 0,0257 0,0994 8 0,1987 0,2030 0,0730 0,3391 0,0351 9 0,5991 0,1717 0,4968 0,4764 0,0454 10 0,7324 0,0564 0,6463 0,2456 0,1512 11 0,7325 0,1698 0,6564 0,3725 0,1144 12 0,1967 0,1890 0,1391 0,3509 0,1345 13 0,5991 0,1795 0,5023 0,4835 0,0422 14 0,7324 0,1044 0,6619 0,3001 0,1306 15 0,7989 0,3525 0,6622 0,4363 0,1426 16 0,7991 0,0464 0,6911 0,0068 0,0847 17 0,7323 0,1060 0,5940 0,0519 0,1347 18 0,8401 0,0397 0,7425 0,0299 0,0631
Berdasarkan  hasil  perhitungan  error  di  seluruh  stasiun,  pada  stasiun  15  terbilang  memiliki error  tinggi,  Nilai  error  yang  tinggi  diduga  disebabkan  oleh  adanya  tambak  budi  daya  kerang  di sekitar  stasiun.  Hal  tersebut  diduga  dipengaruhi  oleh  resolusi  spasial  citra  satelit  di  mana  nilai reflektan yang terekam satelit masih mendapat pengaruh objek lain dalam satu piksel atau dapat dikatakan  jika  nilai  reflektan  yang  terekam  bukan  murni  nilai  reflektansi  perairan  ataupun konsentrasi  sedimen  tersuspensi.  Setiap  piksel  akan  mewakili  satu  informasi  suatu  citra,  maka semakin  kecil  ukuran  terkecil  yang  dapat  direkam  oleh  suatu  sistem  sensor,  berarti  sensor  itu semakin  baik  karena  dapat  menyajikan  data  dan  informasi  yang  semakin  rinci  (Oktaviani  dan Yarjohan,  2016).  Nilai  error  yang  tinggi  juga  dapat  disebabkan  oleh  adanya  pengaruh  awan ataupun kabut (haze) yang terekam pada citra. Hal tersebut membuat nilai spektral yang terekam satelit masih mendapat pengaruh dari awan ataupun kabut melainkan bukan murni reflektan dari perairannya.  Hal  ini  diperkuat  pernyataan  Utami  et  al.  (2016)  yang  menyebutkan  bahwa  awan ataupun kabut dapat mempengaruhi nilai spektral yang diterima citra karena keakuratan data citra akan menurun apabila citra satelit mengalami gangguan.
Uji  akurasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dari  data  hasil pendugaan  citra  satelit  dan  hasil  uji  laboratorium  sampel  lapangan.  Atmojo  (2011)  menyatakan bahwa,  verifikasi  model  dan  nilai  MRE  masih  dapat  diterima  jika  masih  berada  di  dalam  batas 40%. Hasil perhitungan nilai error yang dilakukan menunjukkan bahwa algoritma LEL paling bagus dalam menduga nilai konsentrasi Material padatan tersuspensi di mana algoritma tersebut memiliki nilai  kesalahan  sebesar  10,12%  dan  nilai  RMSE  4,3493  (Tabel  5)  serta  distribusi  data  yang mendekati linear (Gambar 1).
Nilai  kesalahan  yang  cukup kecil  dapat diperoleh  melalui  beberapa  kombinasi  antara  kanal merah dengan hijau. Pada algoritma Budhiman dan Parwati menggunakan reflektan kanal merah sebagai  input  utama  untuk  menduga  konsentrasi  Material  padatan  tersuspensi,  sedangkan  pada algoritma LEL menggunakan kombinasi penjumlahan antara reflektan kanal merah  dengan hijau. Algoritma Laili menggunakan kombinasi  antara reflektan kanal merah dan biru namun hasil yang didapat  terbilang  cukup  jauh  dengan  nilai  rata-rata  kesalahan  sebesar  53%,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  kanal  biru  tidak  cocok  dipakai  untuk  menduga  konsentrasi  di wilayah  kajian.  Hal  ini  diperkuat  dengan  pernyataan  Al  Mahdi  (2017)  di  mana  data  pengindraan jauh  pada  panjang  gelombang  kanal  merah  dan  kanal  hijau  memiliki  korelasi  yang  kuat  dengan

## Journal of Marine Research Vol.8, No.4 November 2019, pp. 379-386
Material  padatan  tersuspensi.  Karakteristik  spektral  kanal  biru  digunakan  untuk  pemantauan ekosistem perairan, khususnya untuk pemetaan batimetri dan eliminasi unsur-unsur akuatik yang ada  perairan.  Kanal  hijau  memiliki  karakteristik  yang  hampir  serupa  dengan  kanal  biru,  namun banyak  digunakan  untuk  studi  kehijauan  vegetasi.  Kanal  merah  yang  memiliki  kemampuan menyerap seluruh cahaya merah digunakan untuk membedakan vegetasi dan tanah.
Hasil  pendugaan  citra  satelit  menunjukkan  jika  konsentrasi  Material  padatan  tersuspensi  di sekitar mulut muara terbilang rendah, yakni berkisar antara 11 mg/l hingga 30 mg/l. Hal ini diduga disebabkan karena perekaman citra dilakukan pada pukul 02:35 UTC atau sekitar pukul 9:30  WIB di mana berdasarkan data pasang surut Badan Informasi Geospasial (tides.big.go.id/pasut), waktu perekaman  citra  tersebut  dilakukan  pada  saat  kondisi  pasang  menuju  surut.  Kondisi  pasang menuju surut diduga membuat konsentrasi Material padatan tersuspensi di wilayah muara sungai lebih  sedikit,  penyebabnya  ialah  arus  dari  debit  sungai  dan  arus  pasut  yang  mengarah  ke  laut membuat  Material  padatan  tersuspensi  lebih  banyak  dilepaskan  di  laut.  Satriadi  dan  Widada (2004) menyebutkan jika pasang tinggi dapat membawa Material padatan tersuspensi jauh sampai ke  hulu  sehingga  secara  langsung  mempengaruhi  jumlah  atau  kandungan  Material  padatan tersuspensi  di  daerah  tersebut.  Sebaliknya  pada  saat  surut,  kondisi  air  yang  relatif  tenang mempengaruhi penyebaran sedimen tersuspensi ke laut lepas.
Konsentrasi  Material  padatan  tersuspensi  yang  tinggi  pada  daerah  teluk  umumnya disebabkan  karena  morfologi  teluk  dan  kondisi  perairan  pada  waktu  perekaman  citra  diduga membuat kecepatan arus dalam teluk relatif tenang. Daerah teluk di perairan muara sungai Wulan merupakan  celah  yang  cukup  sempit  di  mana  teluk  tersebut  merupakan  daerah  yang  terlindung sehingga diduga arus di daerah teluk memiliki kecepatan yang relatif rendah. Kecepatan arus yang
Gambar 1. Grafik Perbandingan MPT Sampel Lapangan dengan MPT Algoritma.
Tabel 5 .  Nilai Akurasi Hasil Pendugaan Algoritma
Algoritma MRE (%) RMSE R 2 Lemigas 62,71 28.5827 0.905 Budhiman 15,11 6.3942 0.8362 Laili 53,02 24.8966 0.6147 Parwati 28,99 11.2855 0.7846 LEL 10.12 4.3493 0.9003
0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 10 20 30
40 50 60 70 80 E s ti m a s i C it ra S a te lit ( m g /L ) Lapangan (mg/L) Budhiman Laili Lemigas Parwati
LEL
Gambar 2. Peta Sebaran MPT Citra Sentinel-2 9 Mei 2019.
rendah  di  bagian  dalam  teluk  menyebabkan  sedimen  tersuspensi  pada  daerah  teluk  di  wilayah muara  Sungai Wulan  tidak  terangkut  ke wilayah  lain  yang  lebih  jauh.  Hal  tersebut  diperkuat oleh pernyataan  Ondara  dan  Husrin  (2017)  yang  menyebutkan  bahwa  kecepatan  arus  yang  cukup tenang di dalam teluk menjadikan kawasan teluk cenderung sulit tertranspor dan rentan terhadap tingginya sedimentasi.
Hasil  pendugaan  citra  satelit  juga  menunjukkan  jika  sebaran  Material  padatan  tersuspensi lebih  banyak  berada  di  sebelah  utara  dan  timur  muara  dibandingkan  di  sebelah  barat  ataupun barat  daya  dari  muara  sungai.  Kondisi  tersebut  diduga  dipengaruhi  oleh  arus  permukaan  di wilayah  perairan  Teluk  Semarang  yang  bergerak  dari  arah  barat  menuju  timur  berdasarkan observasi  dan  pengolahan  data  Copernicus-Globcurrent  (marine.copernicus.eu)  perekaman tanggal 9 Mei 2019. Pergerakan arus sebagai pengangkut Material padatan tersuspensi juga dapat mempengaruhi pola sebaran material sedimen. Pergerakan arus dari barat ke timur menyebabkan massa  air  beserta  Material  padatan  tersuspensi  tertranspor menuju  ke  arah  timur.  Hal  ini  sesuai dengan  pernyataan  Setiady  dan  Faturachman  (2007)  yang  menyebutkan  jika  perpindahan sedimen  pantai  dapat  diakibatkan  oleh  arus  sungai,  gelombang,  arus  pasang  surut,  angin. Kecepatan dan arah arus dapat mempengaruhi konsentrasi Material padatan tersuspensi di lokasi tersebut, arus dengan kecepatan lebih besar dapat mengangkut material sedimen dengan ukuran butir lebih besar dan sebaliknya dengan arus yang memiliki kecepatan lebih rendah.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa penggunaan kombinasi  kanal  hijau  dengan merah  pada citra  Sentinel-2  memiliki  hasil  yang  paling  baik  untuk  memetakan  sebaran  material  padatan tersuspensi  di  mana  algoritma  yang  paling  sesuai  digunakan  di  Muara  Sungai  Wulan  adalah algoritma Metode Regresi (Algoritma LEL) dengan nilai MRE sebesar 10,12% dan RMSE 4,3493. Berdasarkan  hasil  pendugaan  citra  satelit  Sentinel-2  dapat  disimpulkan  bahwa  sebaran  Material padatan tersuspensi di Muara Sungai Wulan memiliki konsentrasi berkisar antara 6,66 mg/l hingga 68,44 mg/l, di mana konsentrasi dan arah sebarannya dipengaruhi oleh  kondisi arus dan pasang surut di Muara Sungai Wulan.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Mahdi,  L.M.  2017.  Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  Multitemporal  Untuk  Pemetaan  Muatan Padatan  Tersuspensi  Pada  Muara  Sungai  Serayu  Jawa  Tengah. Jurnal  Bumi  Indonesia , 6(2):1-10
Atmojo,  W.  2011.  Studi  Penyebaran  Sedimen  Tersuspensi  Di  Muara  Sungai  Porong  Kabupaten Pasuruan. Buletin Oseanografi Marina , 1: 60-81
Bobsaid,  W.M.  &  Jaelani,  L.M.  2017.  Studi  Pemetaan  Batimetri  Perairan  Dangkal  Menggunakan Citra  Satelit  Landsat  8  dan  Sentinel-2A  (Studi  Kasus  Perairan  Pulau  Poteran  dan  Gili  Iyang, Madura). Jurnal Teknik ITS , 6(2):564-569
Gatti, A. & Bertolini, A. 2015. Sentinel-2 Products Specification Document, https://sentinel.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel-2-Product-Specifications-
Document.
Hanggara, I., Montarcih, L.  &Sisinggih,  D. 2015. Analisa Peramalan Debit Sungai  Menggunakan Metode  Arima  (Auto  Regressive  Integrated  Moving  Average)  di  Sungai  Brantas  Hulu. Jurnal Teknik Pengairan , 6(2):197-205
Indeswari, L., Hariyanto, T. & Pribadi, C.B. 2018. Pemetaan Sebaran Total Suspended Solid (TSS) Menggunakan  Citra  Landsat  Multitemporal  dan  Data  In  Situ  (Studi  Kasus    Perairan  Muara Sungai Porong, Sidoarjo). Jurnal Teknik ITS , 7(1):71-76
Jiyah, B. Sudarsono & Sukmono, A. 2017. Studi Distribusi Total Suspended Solid (Tss) di Perairan Pantai  Kabupaten  Demak  Menggunakan  Citra  Landsat. Jurnal  Geodesi  Universitas Diponegoro , 6(1):41-47
Oktaviani, A.  & Yarjohan. 2016. Perbandingan Resolusi Spasial, Temporal dan Radiometrik Serta Kendalanya. Jurnal Enggano , 1(2):74-79
Ondara, K. & Husrin, S. 2017. Karakteristik Gelombang Pecah dan Analisis Transpor Sedimen di Perairan Teluk Kendari. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 9(2): 585-596 Pahlevi,  A.M.  2010.  Analisa  Sedimentasi  Di  Muara  Kali  Porong  Akibat  Pembuangan  Lumpur Lapindo Menggunakan Data Citra Satelit Aster. Jurnal Ilmiah Geomatika , 16(2):23-42 Poerbandono & Djunarsah, E 2005. Survei Hidrografi . Refika Aditama. Bandung Putri,  S.S.,  Muskananfola,  M.R.  &  Hendrarto,  B..  2017.  Kajian  Perubahan  Spasial  Delta  Wulan Demak  dalam  Pengelolaan  Keberlanjutan  Wilayah  Pesisir.  Dalam: Prosiding  Seminar  Hasil Penelitian Perikanan dan  Kelautan ke-VI di Semarang Tanggal 12 November 2016. Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Diponegoro, Semarang. 271-276.
Qanita,  H.,  Subiyanto,  S.  &  Haniáh.  2019.  Analisis  Distribusi  Total  Suspended  Solid  Dan Kandungan  Klorofil-A  Perairan  Banjir  Kanal  Barat  Semarang  Menggunakan  Citra  Landsat  8 Dan Sentinel-2a. Jurnal Geodesi Universitas Diponegoro , 8(1):435-445
Satriadi,  A.  &  Widada,  S.  2004.  Distribusi  Muatan  Padatan  Tersuspensi  di  Muara  Sungai  Bodri, Kabupaten Kendal. Jurnal Ilmu Kelautan , 9(2):101-107
Setiady,  D.  &  Faturachman,  A.  2007.  Proses  Sedimentasi  Sungai  Kalijaga,  dan  Sungai  Sukalila Perairan Cirebon. Jurnal Geologi Kelautan , 5(1):37-43
Utami,  F.P.,  Prasetyo,  Y.  &  Sukmono,  A.,  2016.  Analisis  Spasial  Perubahan  Luasan  Mangrove Akibat  Pengaruh  Limpasan  Sedimentasi  Tersuspensi  Dengan  Metode  Penginderaan  Jauh (Studi  Kasus:  Segara  Anakan  Kabupaten  Cilacap,  Jawa  Tengah). Jurnal  Geodesi  Undip , 5 (1):305-315.