doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Analisis Perubahan Konsentrasi Total Suspended Solid secara
Multitemporal Menggunakan Citra Sentinel 2A (Studi Kasus: Danau Rawa Pening, Jawa Tengah)

## Bandi Sasmito*, Nurhadi Bashit*, Erliza Rachmadiana
Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Danau  Rawa  Pening  merupakan  danau  alami  yang  termasuk  danau  prioritas  utama  untuk  dilakukan restorasi  karena  pertumbuhan  eceng  gondok  yang  tinggi.  Pertumbuhan  eceng  gondok  menyebabkan tertutupnya permukaan air danau dan penumpukan sedimen di dasar perairan. Sedimentasi adalah salah satu  faktor  penyebab  munculnya  Total  Suspended  Solid  (TSS)  yang  menggambarkan  kualitas  perairan. Pemantauan  perubahan  kualitas  perairan  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  pemetaan  menggunakan metode penginderaan jauh. Pada penelitian ini pemetaan TSS dilakukan guna mencari algoritma empiris yang  sesuai  dengan  kondisi  Danau  Rawa  Pening  dan  menganalisis  sebaran  konsentrasi  TSS  melalui algoritma  yang  didapat.  Metode  yang  digunakan  dalam  analisis  konsentrasi  TSS  adalah  pembangunan model algoritma melalui regresi data reflektan Citra Sentinel 2A tahun 2021 band 1  – 8A yang memiliki kemungkinan  tinggi  dalam  penyerapan  dan  hamburan  balik  dari  objek  air  dengan  data  TSS  in  situ. Percobaan  penerapan  regresi  dipakai  jika  nilai  R^2  ≥  0,5  yang  menunjukkan  adanya  hubungan keterkaitan  yang  kuat  antara  variabel  TSS  in  situ  dan  nilai  reflektan  band.  Hasil  dari  penelitian  ini berupa dua model dengan nilai R^2 ≥ 0,5 yaitu model persamaan regresi berganda menggunakan ratio band  4/6,  nilai  R^2  sebesar  0,620  dan  persamaan  regresinya  TSS=-12,962+54,76  X_(B  4/6)-54,891 〖 X_(B 4/6) 〗 ^2+17,918 〖〖 X 〗 _(B 4/6) 〗 ^3. Sebaran konsentrasi TSS di Danau Rawa Pening memenuhi kriteria baku mutu air dengan sebagian besar berada pada kelas I dan sebagaian kecil berada kelas II, III,  dan  IV.  Konsentrasi  tertinggi  menggunakan  perhitungan  algoritma  ratio  band  4/6  pada  tahun  2021 sebesar 0 – 258,91 mg/L dan terendah pada tahun 2020 sebesar 0 – 6,13 mg/L.
Kata kunci : citra sentinel 2A; danau Rawa Pening; model algoritma; TSS

## Abstract
[Title: Analysis Concentration Changes of Multitemporal Total Suspended Solid Using Sentinel Image 2A] Rawa  Pening  Lake  is  a  natural  lake  between  Ambarawa,  Tuntang,  Bawen,  and  Banyubiru  sub- districts, Semarang Regency, including a top priority lake that needs restoration due to the high growth of water hyacinth. The uncontrolled growth of  water hyacinth causes the  water  surface to  be covered, and the sediment increases at the bottom of the lake. Sedimentation is one of the factors causing the emergence of Total Suspended Solid (TSS), which describes the  water quality. Monitoring changes in water quality can be done by mapping using remote sensing methods. In this study, TSS mapping was carried out to find an empirical algorithm suitable for the conditions of Rawa Pening Lake and to analyze the distribution of TSS  concentrations  through  the  obtained  algorithm.  The  method  used  in  the  analysis  of  the  TSS concentration is the development of an algorithm model through the regression of the reflectance data of Sentinel Image 2A in 2021 bands 1 – 8A, which has a high probability of absorption and backscattering of water objects with in-situ TSS data. The regression application experiment was used if the value of ≥ 0,5 indicated a strong correlation between the in situ TSS variable and the reflectance band value. The results of this study are 2 models with a value of ≥ 0,5, the 3rd  order  polynomial  regression  equation  model uses a band ratio of 4/6, the value of is 0,620, and the regression equation is . The distribution of TSS
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: bandy.geo96@gmail.com
concentrations  in  Rawa  Pening  Lake  meets  the  criteria  for  water  quality  standards,  with  most  being  in class I and a small portion being in classes II, III, and IV. The highest concentration uses the band 4/6 ratio algorithm in 2021 of 0 – 258.91 mg/L, and the lowest in 2020 is 0 – 6.13 mg/L..
Keywords : algorithm model; rawa pening lake; sentinel 2A imagery; TSS

## 1. Pendahuluan
Danau  Rawa  Pening  memiliki  luas  sekitar 6.488,558  hektar  yang  terbentuk  secara  alami  yang terdapat di Kabupaten Semarang (Nurandani dkk., 2013). Danau  Rawa  Pening  dimanfaatkan  oleh  warga  sekitar sebagai pengairan persawahan, memanen enceng gondok, dan  sumber  mata  pencaharian  lainnya.  Pemanfaatan danau  menyebakan  terjadi  pengendapan  material  di  area danau.  Pengendapan  material  dapat  menyebabkan  terjadi sedimentasi  jika  material  tersebut  berupa  pasir  dan lumpur  maupun  material  lainnya  dengan  ukuran  >1µm (Effendi,  2000).  Pengikisan  lahan  sekitar  perairan  dapat menyebabkan  sedimentasi,  karena  material  tersebut terbawa oleh air. Sedimentasi menyebabkan pendangkalan  perairan  danau  jika  tidak  segera  diatasi sehingga  dapat  terjadi  kerusakan  lingkungan.  Danau Rawa Pening merupakan salah satu danau prioritas untuk dilakukan  restorasi  menurut  hasil  Konferensi  Nasional Danau Indonesia II (KNDI II) tahun 2011.
Luas  Daerah  Tangkapan  Air  (DTA)  Danau  Rawa Pening  sebesar  27,345.98  hektar  dan  kondisinya  telah mengalami  degradasi  yang  disebabkan  oleh  alih  fungsi lahan dari lahan hutan (tegakan)  menjadi lahan pertanian (Piranti  dkk.,  2018).  Oleh  karena  itu,  danau  tersebut mengalami  peningkatan  sedimen  dan  lanjut  erosi.  Laju sedimen  yang  masuk  ke  Danau  Rawapening  adalah  total sedimen  yang  berasal  dari  Sub  DAS  Rawapening,  yaitu sebesar  2.350,44  ton/tahun  (Sadewo  dkk.,  2022). Permasalahan  lainnya  berupa  tumbuhan  enceng  gondok yang  menutupi  badan  perairan  sebagai  salah  satu penyebab sedimentasi akibat serasah  yang  mengendap di dasar perairan (Prabandini dkk., 2021).
Perlindungan dan optimalisasi Danau Rawa Penint telah  dilakukan  melalui  Gerakan  Nasional  Kemitraan Penyelamatan  Air  (GN-KPA)  pada  tahun  2018  dengan menjadikan  sebagai  asset  negara  sehingga  terhindar  dari okupasi lahan. Berdasarkan permasalahan tersebut, Danau Rawa  Pening  perlu  dilakukan  monitoring  agar  dapat memantau  peningkatan  sedimentasi  sehingga  dapat dilakukan  antisipasi  penanganan.  Salah  satu  metode pemantauan  kualitas  air  danau  dapat  menggunakan metode  penginderaan  jauh.  Metode  penginderaan  jauh memiliki keunggulan lebih cepat dan efisien dibandingkan dengan metode lain seperti survei lapangan. Pemantauan  kualitas  air  berguna  untuk  melihat  adanya perubahan  dari  kualitas  perairan  Danau  Rawa  Pening, seperti Total Suspended Solid (TSS).
Kualitas perairan ini dapat dilihat berdasarkan nilai TSS,  ketika  perairan  mengalami  kualitas  buruk  maka dapat  dilihat  dari  nilai  TSS  yang  tinggi  sehingga  dapat mengurangi  penetrasi  cahaya  dan  kadar  oksigen  dalam perairan  (Hermawan  dkk.,  2013).  Penelitian  ini  juga memantau  penumpukan  sedimentasi  sehingga  menjadi pendangkalan  pada  perairan  danau.  Penelitian  ini menggunakan data citra Sentinel 2A dan data data in-situ pengambilan sampel air di lapangan. Kedua data tersebut dilakukan  pengolahan  menggunakan  metode  regresi sehingga  menghasilkan  algoritma  TSS  sesuai  keadaan  di Danau Rawa Pening.
Analisis  konsentrasi  TSS  di  Danau  Rawa  Pening pada  penelitian  ini  dengan  cara  pembangunan  algoritma empiris.  Algoritma empiris  yang dibangun  menggunakan data  Citra  Sentinel  2A  yang  didapat  dari  penyedia  data citra ESSA dan data in situ dari pengambilan sampel yang menyebar  di  seluruh  wilayah  Danau  Rawa  Pening. Pendugaan  kosentrasi  TSS  menggunakan  algoritma empiris  agar  kesesuaian  dalam  pendugaan  TSS menggunakan  sentinel  2A  dengan  sampel  lapangan  serta karakteristik  danau  rawa  pening  yang  banyak  enceng gondok  menyebabkan  algoritma  lainnya  sulit  diterapkan. Penelitian  ini  juga  melihat  sebaran  TSS  secara  multi- temporal  4  tahun  dari  tahun  2018  hingga  2021.  Hasil penelitian  dapat  memperlihatkan  peningkatan  maupun penurunan  sedimentasi  pada  perairan  danau  sehingga dapat  digunakan  oleh  pemerintah  dan  masyarakat  dalam rangka antisipasi kerusakan lingkungan akibat sedimentasi di danau.

## 2. Metode Penelitian
Data  penelitian  ini  menggunakan  data  citra Sentinel  2A,  data  sampel  in-situ  TSS,  dan  administrasi Kabupaten  Semarang. Data citra Sentinel 2A tahun 2018 sampai  2021  diperoleh  melalui  pengunduhan  dari  situs ESA Copernicus. Data sampel TSS diperoleh dengan cara pengambilan sampel perairan Danau Rawa Pening.
Penelitian  ini  terbagi  beberapa  tahapan  meliputi persiapan,  pengumpulan  data,  pengolahan  data,  dan analisis  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Tahapan persiapan dilakukan untuk mempersiapkan peralatan yang dibutuhkan dalam penelitian dan peninjauan ketersediaan data  yang  akan  digunakan  dalam  pemrosesan  penelitian. Tahap  persiapan  harus  direncanakan  dengan  baik  karena pada tahap ini menentukan keberlangsungan dari tahapan yang akan dilaksanakan selanjutnya.
doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 1 Diagram alir penelitian
Data sampel lapangan menyebar di seluruh daerah penelitian  sebanyak  30  titik  sampel  melalui  perhitungan jumlah  sampel  (Cochran,  1977).  Pengambilan  sampel mengunakan  random  sampling  sehingga  pengambilan data  dilakukan  secara  acak  menyebar  seluruh  area penelitian. Waktu pengambilan sampel disamakan dengan waktu  perekaman  citra  agar  nilai  saat  perekaman  sama dengan  data  di  lapangan  serta  memperhatikan  kecepatan pergerakan  dari  eceng  gondok  yang  dapat  menghambat proses  pengambilan  sampel.  Setiap  sampel  dicatat koordinat  titik  sampel  melalui  alat  GPS handheld dan penyimpanan pada cooling box agar suhu tetap terjaga.
Data  in-situ  dilakukan  pengujian  laboratorium terlebih  dahulu  sehingga  memperoleh  nilai  TSS.  Data citra satelit dilakukan pra-pengolahan meliputi resampling citra  yang  berguna  untuk  menyamakan  resolusi  spasial dari tiap band dalam satu citra. Koreksi radiometrik citra dilakukan  untuk  mengubah  nilai pixel citra  agar  sesuai dengan  kondisi  di  lapangan,  masking  area  yang  berguna untuk  menghilangkan  nilai  dari  daratan  sehingga  dapat memudahkan  dalam  analisis  penelitian,  uji  ketelitian geometrik  citra  yang  berguna  untuk  menguji  ketelitian maksimal  yang  didapatkan  citra,  uji  normalitas  data  in situ  berguna  untuk  menguji  kenormalan  data  yang dihasilkan dari pengambilan di lapangan. Pengolahan data berisi  tentang  pengembangan  model  algoritma  yang
didapatkan  dari  Citra  Sentinel  2A  dengan  data  in  situ. Model  algoritma  didapatkan  dari  hasil  regresi  nilai variabel  dependen  yaitu  TSS  in  situ  dan  variabel independen  yaitu  reflektan  band  1-8A  yang  mempunyai koefisien determinasi (R^2) tertinggi. Reflektansi spektral digunakan  merupakan  reflektansi  band  tunggal,  band ratio dan  band  berganda.  Data  digunakan  regresi merupakan data yang sudah terdistribusi normal sehingga perhitungan dari hasil regresi dapat dikatakan berdistribusi  normal  dan  sesuai  dengan  keadaan  yang sebenarnya  di  lapagan  sehingga  menghasilkan  R^2  yang baik.  Nilai  (R2)  memiliki  rentang  nilai  dari  0  hingga  1 dengan  ketentuan  model  memiliki  nilai  mendekati  1 menunjukkan  model  tersebut  ideal  atau  memiliki kesesuaian dengan kondisi sebenarnya dilapangan.
Analisis penelitian ini berdasarkan hasil algoritma pengembangan  model  yang  diuji  berdasarkan  algoritma yang  terdahulu  dengan  pengaplikasikan  ke  citra  yang sama.  Konsentrasi  TSS  dihasilkan  dapat  diketahui  luas dari  tiap  kelas  yang  dipakai,  dari  data  tersebut  dapat dianalisis  perubahan  konsentrasi  TSS  berdasarkan  luas yang didapat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Resampling Citra Resampling di dalam penelitian ini berguna untuk menyamakan  resolusi  spasial  dari  Citra  Sentinel  2A. Resolusi  spasial  Citra  Sentinel  2A  beragam  dari  10m, 30m,  dan  60m.  Band  digunakan  dalam  penelitian merupakan  band  1  sampai  dengan  band  8A,  sehingga band dengan resolusi berbeda seperti band 1, 5, 6, 7, dan 8A di downscaling menjadi resolusi spasial 10m. Metode digunakan  merupakan  metode Nearest  Neighbour. Pemilihan  metode  ini  dianggap  lebih  baik  untuk  analisis penelitian  dengan  tema  kekeruhan  air,  seperti  TSS. Metode Nearest  Neighbour mentransformasikan  nilai pixel citra  dengan  cara  menuju  posisi  baru,  ketika  nilai pixel diperbesar maka nilainya diisi dengan nilai terdekat dari pixel tersebut. Metode ini juga memiliki keuntungan nilai  asli  yang  ditransformasikan  tidak  dilakukan pembagian  dan  nilai pixel bernilai  ekstrim  atau  tidak beraturan  pada  metode  ini  tidak  dihilangkan  melainkan digabung  menjadi  satu  dengan pixel lainnya  (Gumelar, 2015). Hal ini sesuai dengan pertimbangan kondisi daerah penelitian  dengan  jenis  kekeruhan  air,  seperti  Danau Rawa Pening. Nilai dari pixel size citra diubah ke resolusi yang lebih besar sesuai dengan band masukan, yaitu 10m dapat dilihat pada Gambar 2.
3.2 Koreksi Radiometrik
Koreksi radiometrik dalam penelitian ini memiliki tujuan  untuk  memperbaiki  nilai pixel citra  sehingga terhindar dari kesalahan yang disebabkan saat perekaman citra,  seperti  kesalahan  atmosfer  dan  kesalahan  respon detektor  yang  diakibatkan  oleh  variasi  sudut  dalam pengambilan  data,  variasi  sudut  eliminasi,  operasi  sensor
doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 2 Citra sebelum (kiri) dan sesudah (kanan) proses resampling citra
yang  tidak  sempurna  sudut  pantul.  Citra  sebelum dikoreksi  dalam  bentuk  DN,  sedangkan  citra  setelah dikoreksi  dalam  bentuk  radian  atau  reflektan  yang  sudah terbebas dari efek atmosferik. Citra Sentinel 2A level 1C sehingga dapat berubah menjadi Citra Sentinel 2A level 2 dengan  nilai  reflektan  atau  radian  yang  telah  bebas  dari kesalahan atmosfer. Tool Semi Automatic Plugin terdapat pemilihan metode koreksi radiometrik yaitu metode DOS 1 ( Dark  Object  Subtraction 1) Atmospheric  Correction. Salah satu dari banyak metode untuk meminimalkan path- radiance  adalah Dark  Object  Subtraction (DOS)  (Song dkk.,  2011).  Metode  koreksi  atmosfer  Citra  Sentinel  2A level 2A  dalam  penelitian  ini  sudah  berupa  BoA  yang berarti  sudah  terkoreksi  radiometrik  dan  terbebas  dari kesalahan  atmosfer.  Proses  dalam  menjadikan  nilai rentangan yang benar walaupun sudah dalam bentuk BoA yaitu  dengan  mengalikan  citra  dengan scale  factor Citra Sentinel  2A  sebesar  0,0001  atau  proses  ini  dinamakan kalibrasi  radiometrik.  Citra  yang  sudah  dikalikan  dengan scale  factor memiliki  nilai  dengan  rentangan  antara  0 sampai 1.
3.3 Uji Ketelitian Geometrik
Uji ketelitian geometrik digunakan untuk mengetahui  kesesuaian citra dengan peraturan  yang telah ditetapkan  oleh  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  6 Tahun 2018. Proses pengujian ini dilakukan menggunakan aplikasi ENVI dan perhitungan menggunakan  aplikasi  Ms.  Excel.  Aplikasi  ENVI menggunakan tools  Image  to  Map ,  penggunaan tools ini dikarenakan  pengujian  ketelitian  geometrik  dari  citra  ke peta  dimana  peta  yang  digunakan  merupakan  peta  RBI atau shapefile sungai  Kabupaten  Semarang  dengan  skala 1:25.000.  Titik independent  control  point (ICP)  yang dipilih  berjumlah  13  titik  yang  menyebar  pada  seluruh daerah  penelitian.  Perhitungan  uji  ketelitian  geometrik sesuai perhitungan ketelitian horisontal CE90 menyatakan Citra  Sentinel  2A  pada  wilayah  Danau  Rawa  Pening memiliki  RMSEr  7,8944  m  dan  nilai  akurasi  horisontal (CE90) yang dihasilkan sebesar 11,9656 m. Hasil tersebut memenuhi  syarat  perhitungan  RMSE  <  1  dan  CE90 memenuhi ketelitian peta 1:25.000 kelas 2.
3.4 Masking Area Masking area  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini bertujuan untuk memisahkan daratan (eceng gondok, lahan  kosong,  pertanian,  dan  kebun)  dengan  perairan agar  pengolahan  TSS  lebih  terfokus  pada  perairan  dan tidak  terganggu  oleh  adanya  nilai  daratan.  Proses  ini dilakukan dengan metode Normalized Difference Water Index (NDWI) menggunakan band 3 (band hijau) dan 8 (band  NIR)  (McFeeters,  1996).  rentangan  nilai  dari  -1 sampai dengan 1, dengan nilai minus sampai 0 dianggap nilai  daratan  dan  nilai  lebih  dari  0  dianggap  perairan. Gambar  3  menunjukkan  Citra  Rawa  Pening  dengan perairan  yang  memiliki  nilai  reflektan  lebih  dari  0 dimana  di  area  daratan  dan  komponen  selain  perairan, seperti eceng gondok di hilangkan nilainya.
3.5 Uji Normalitas Data Sampel
Penelitian  ini  melakukan  uji  normalitas  pada  data sampel untuk menormalkan atau mendistribusikan data in situ yang diambil dari lapangan agar terdistribusi normal. Data  diambil  sebagai  sampel  perairan  tidak  semua  bisa dipakai  sebab  adanya  bias  atau  kesalahan  pada  saat pengambilan data yang disebabkan oleh pergerakan kapal dan  pergerakan  air  serta  eceng  gondok  di  Danau  Rawa Pening.  30  Data  sampel  lapangan  terdapat  4  data  yang dihilangkan karena saat perekaman citra titik pengambilan sampel  tertutup  eceng  gondok  sehingga  hanya  26  data yang  dapat  dilakukan  proses  normalisasi  data.  26  Data hasil uji laboratorium menghasilkan adanya beberapa data yang  tidak  sesuai  dengan  data  lainnya  atau  data outlier . Pada  uji  normalitas  ini,  data  yang  dianggap outlier dipisahkan atau tidak gunakan untuk pembangunan model algoritma.  Penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak SPSS dengan metode Shapiro-Wilk dalam melakukan uji normalitas. Metode ini mampu mendeteksi penyimpangan dari  normalitas  karena  kurtosis  atau  kemiringan.  Metode ini  juga  digunakan  untuk  uji  normalitas  dengan  data kurang dari 50 sampel. Nilai kepercayaan atau confidence level pada  penelitian  ini  adalah  95%  sehingga  diperoleh level  signifikansi  atau  α  yaitu  0,05.  Hasil  uji  normalitas pertama  menggunakan  uji  statistik  Shapiro-Wilk,  data sampel  TSS  in  situ  diperoleh  nilai  signifikansi  sebesar
doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 3 Masking Area
Gambar 4 Hasil Uji Normalitas Setelah Dihilangkan Data Outlier
0,000.  Apabila  digunakan  nilai  kepercayaan  atau confidence  level sebesar  95%  atau  level  signifikansi  (α) sebesar  0,05  maka  nilai  signifikansi  kurang  dari  level signifikansi. Sehingga dapat disimpulkan H 1 diterima atau data tidak terdistribusi normal.
Gambar  4  merupakan  hasil  nilai  signifikansi dengan uji Shapiro-Wilk sebesar 0,152. Nilai signifikansi lebih  besar  daripada  nilai  level  signifikansi,  sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  H o diterima  atau  data  TSS  in situ  telah  terdistribusi  normal.  Gambar  5  merupakan grafik setelah dihilangkan data outlier, dalam grafik tidak terdapat titik-titik data outlier sehingga data yang telah di uji  normalitas  dapat  digunakan  sebanyak  22  data  dapat dilihat pada Tabel 1.
3.6 Validasi Data
Validasi  data  dilakukan  dalam  penelitian  ini menggunakan  pengujian  secara  statistika  dengan  melalui uji asumsi klasik regresi berjumlah empat pengujian yaitu uji normalitas residual, uji autokorelasi, uji multikolinearitas,  dan  uji  heteroskedastisitas.  Data  yang diuji  merupakan  data  band  4,  5,  dan  ratio  4/6  terhadap data  TSS  in  situ.  Berikut  hasil  dan  pembahasan  dari  uji asumsi klasik yang dilakukan pada penelitian ini.
3.6.1 Uji Normalitas Residual
Uji  normalitas  residual  band  4,  5,  dan  ratio  band
4/6  menggunakan non-parametrik  test  Kolmogorov-
Smirnov (K-S)  menghasilkan  nilai  mean  mendekati  0 yaitu  sebesar  0,000  dan asymp.  Sig.  (2-tailed )  sebesar 0,188  hal  ini  sudah  memenuhi  asumsi  normalitas  karena hasil  signifikansinya  >  0,05.  Hasil  grafik  histogram membentuk  lonceng  serta  plot  uji  normalitas  merupakan dasar  pengambilan  keputusan,  dalam  hal  ini  titik-titik menyebar pada sekitar garis dan mengikuti garis diagonal sehingga  dapat  dikatakan  nilai  residual  tersebut  telah normal.
3.6.2 Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  menggunakan  uji  autokorelasi metode  Durbin  Watson  atau  DW  dengan  derajat kesalahan  (α)  5%  atau  0,05.  Nilai  DW  yang  telah didapatkan dihitung menggunakan hipotesis pengambilan keputusan di atas dengan hasil dw sebesar 1,847. Hasil uji autokorelasi  memenuhi  ke  dalam  poin  2  dasar pengambilan  keputusan  dengan  nilai  DW  berada  lebih besar dari nilai du dan lebih kecil dari 4 – du maka dapat disimpulkan  ke  tiga  band  yang  dipakai  tidak  adanya gejala  autokorelasi  dari  hasil  model  regresi  yang digunakan.
3.6.3 Uji Multikolinearitas
Uji  multikolinearitas  dapat  mengetahui  setiap variable  memiliki  interkorelasi  atau  hubungan  yang  kuat antar  variabel independen. Dasar pengambilan  keputusan tidak  terjadinya  gejala  multikolinearitas  adalah  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF)  <  10  dan  nilai Collinearity  Tolerance >  0,1.  Nilai  statistik  VIF  yang dihasilkan  dari  band  4  sebesar  6,878,  band  5  sebesar 8,087,  dan  ratio  band  4/6  sebesar  1,796.  Data  sudah memenuhi  syarat  pengambilan  keputusan  VIF  yaitu kurang  dari  10.  Nilai Collinearity  Tolerance dari  band  4 sebesar  0,145,  band  5  sebesar  0,124,  dan  ratio  band  4/6 sebesar 0,557. Data sudah memenuhi syarat pengambilan keputusan Collinearity Tolerance yaitu lebih dari 0,1. Uji multikolinearitas yang telah dilakukan dapat disimpulkan pada data dan model regresi yang digunakan tidak terjadi multikolinearitas atau hubungan antar variabel independen yang sangat kuat.
3.6.4 Uji Heterokedastisitas
Uji heteroskedastisitas pada penelitian ini menggunakan  metode Glejser  dengan dasar pengambilan keputusan  dalam  uji  sebesar  signifikansi  >  0,05.  Hasil pengolahan  uji  heteroskedastisitas  band  4  sebesar  0,305,
doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 5 Boxplot Setelah Dihilangkan Data Outlier
Tabel 1 Nilai Konsentrasi Model TSS No Titik Nilai TSS In Situ (mg/L) Nilai TSS Band 4 dan 5 (mg/L) Nilai TSS Band 4/6 (mg/L) 1 11 6,8462 7,58582 2 7 6,22185 5,40929 3 8 9,68426 4,5913 4 6 7,30604 5,28263 5 15 9,83373 14,74818 6 7 8,62014 4,66969 7 3 3,60507 4,80471 8 4 3,17533 2,79202 9 5 6,10129 4,90864 10 5 4,22037 4,8236 11 5 3,01012 4,90355 12 2 4,07974 6,3272 13 2 4,13108 5,27024 14 3 4,77834 4,66912 15 5 6,26531 4,69949 16 5 4,46366 6,2529 17 5 5,27328 4,76061 18 2 3,0051 3,80396 19 3 0,20639 1,07216 20 2 1,87244 3,37082 21 6 7,43712 4,69631 22 1 1,86283 2,54627
band  5  sebesar  0,193,  dan  ratio  band  4/5  sebesar  0,045 bawa  dari  variabel  dari  data  yang  digunakan  memiliki nilai  signifikansi  >  0,05  serta  sebaran  titik-titik  data menyebar  di  atas  dan  di  bawah  angka  0  pada  sumbu  Y tanpa  membentuk  suatu  pola.  Hal  ini  dapat  disimpulkan bahwa  data  band  4,  5,  dan  ratio  4/6  dalam  regresi  linear yang digunakan tidak terjadi ketidaksamaan variansi atau varian  konstan  dari  residual  satu  dengan  yang  lain  dan tidak mengalami gejala heteroskedastisitas.
3.7 Pengembangan Model Algoritma
Pengembangan  model  dilakukan  dalam  penelitian ini  berguna  untuk  menghasilkan  model  algoritma  baru yang  telah  disesuaikan  dengan  keadaan  yang  sebenarnya di  area  penelitian,  yaitu  Danau  Rawa  Pening. Pengembangan model algoritma ini menggunakan data in situ  yang  didapatkan  dari  pengambilan  sampel  perairan yang  kemudian  dilakukan  pengolahan  di  Laboratorium dengan  data  nilai  reflektansi  dari  Citra  Sentinel  2A level 2A  akuisisi  data  tanggal  7  Juli  2021  yang  disesuaikan dengan titik-titik koordinat saat pengambilan data in situ. Pendugaan model algoritma ini dengan regresi dua data di atas  yang  telah  didapatkan.  Regresi  yang  dipakai menggunakan  persamaan  regresi  linear,  eksponensial, logaritmik, polynomial orde 2, polynomial orde 3, power, dan berganda dengan kemungkinan reflektansi band yang dipakai  dari  band  1  sampai  dengan  band  8A.  Nilai reflektan  citra  dinyatakan  dalam  penyerapan  dan
hamburan balik menurut model bio-optik yang dikemukakan Ma  dalam Liu  (2017).  Penelitian mengemukakan  Band  1  sampai  band  8A  merupakan panjang  gelombang  optik  yang  berpengaruh  dalam penyerapan  dan  hamburan  balik  dari  objek  air  sehingga penggunaan  band  ini  lebih  memiliki  kemungkinan  tinggi dalam  korelasi  TSS  in  situ  dengan  reflektan  citra  (Liu dkk.,  2017).  Percobaan  penerapan  regresi  yang  dipakai menghasilkan  2  nilai ≥  0,5.  Nilai ≥  0,5 menunjukkan  adanya  hubungan  keterkaitan  yang  kuat antara  2  variabel  yang  diujikan  dimana  dalam  penelitian ini merupakan nilai TSS in situ dan nilai reflektansi band yang  digunakan.  Model  algoritma  yang  memiliki  nilai tertinggi diantara semua percobaan sebagai berikut:
1. Model  algoritma  band  4  dan  5  dengan  nilai sebesar  0,6171  dan  model  hubungan  regresinya
2. Model algoritma polynomial orde 3 menggunakan ratio  band    dengan  nilai sebesar  0,620  dan model hubungan regresinya
Besaran  nilai  model  hubungan  regresi  ditentukan dari hasil coefficients unstandardized regresi. Coefficients  Unstandardized menunjukan  nilai koefisien  yang  tidak  terstandarisasi  atau  tidak  memiliki patokan,  nilai  tersebut  menggunakan  data  pada  variabel dependen  (mg/L). Coefficients  Unstandardized B  terdiri nilai  konstan  (harga  Y  jika  X  =  0)  dan  koefisien  regresi (nilai  yang  menunjukkan  peningkatan  atau  penurunan variabel  Y  yang  didasarkan  variabel  X).  Nilai-nilai Coefficients Unstandardized B merupakan nilai termasuk kategori persamaan regresi linier.
Kedua  Model  algoritma  dihasilkan  dari  3  band yang  lebih  dominan  dan  dapat  menghasilkan  nilai yang lebih tinggi diantara nilai lainnya, yaitu band 4 ( red) , 5  ( Vegetation  Red  Edge ),  dan  6  ( Vegetation  Red  Edge ).
Band  4,  5,  dan  6  memiliki  pantulan  panjang  gelombang besar  665  –  740  nm.  Reflektan  dengan  panjang gelombang besar  memiliki koefisien  hamburan balik dan
penyerapan  objek  air  yang  bagus  di  antara  panjang gelombang pendek lainnya. Namun, koefisien penyerapan optik  ini  akan  menurun  dengan  meningkatnya  panjang gelombang,  dan  mendekati  nilai  nol  di  daerah  NIR. Hamburan balik band dengan panjang gelombang pendek seperti  band  1  –  3  dipengaruhi  oleh  karakteristik penyerapan dan hamburan balik objek air (air dengan TSS dan  air  murni),  oleh  karena  itu  korelasi  yang  dihasilkan TSS in situ dan band 1 – 3 relatif lemah. Selain itu, band 4 juga  memiliki  keunggulan  untuk  perairan  dengan  nilai konsentrasi TSS rendah pernyataan ini dikemukakan oleh Olmanson  (2011),  Dekker  (2001),  dan  Vanhellemont (2014)  dalam  penelitian  Liu  (2017).  Di  samping  itu, pernyataan  pada  ketiga  band  ini  diperkuat  dengan  hasil dari penelitian Liu (2017) mengemukakan pengembangan model  algoritma  TSS  menggunakan  Citra  Sentinel  2A menghasilkan  model  dari  band  4  –  8A  memperoleh akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan band 1 – 3. 3.8 Penerapan Model
Penerapan model yang dilakukan dalam penelitian ini  berguna  untuk  menerapkan  hasil  pengembangan model  algoritma  yang  telah  didapatkan  sebelumnya  dari proses  regresi  antara  TSS  in  situ  dengan  reflektansi  citra pada area Danau Rawa Pening. Hasil penerapan model ke citra tahun 2021 dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 6.
3.9 Klasfikasi Citra dan Analisis Sebaran Konsentrasi TSS
Penerapan model algoritma yang telah didapatkan kemudian diaplikasikan ke Citra Sentinel 2A tahun 2018, 2019,  2020,  dan  2021  yang  digunakan  untuk  melihat adanya  perubahan  nilai  konsentrasi  TSS  di  Danau  Rawa Pening. Reklasifikasi TSS menggunakan metode klasifikasi terbimbing ( Supervised Classification ) melalui perangkat lunak ArcGIS dengan cara mengkelaskan hasil konsentrasi TSS ke dalam 4 kelas sesuai acuan baku mutu air tahun 2021
Pada  tahun  2018  ditunjukkan  pada  Gambar  7, sebaran  konsentrasi  TSS  menggunakan  perhitungan
algoritma  band  4  dan  5  memiliki  rentangan  sebesar  0  – 92,97  mg/L  dan  perhitungan  algoritma  ratio  band  4/6 memiliki  rentangan  sebesar  0  –  28,31  mg/L.  Tabel  2 merupakan  luasan  masing-masing  konsentrasi  TSS  yang telah  didapatkan.  Menurut  baku  mutu  air  kedua konsentrasi TSS dari perhitungan algoritma band 4 dan 5 masuk  ke  kelas  I  (memenuhi)  dengan  luas  konsentrasi TSS  sebesar  1146,317  Ha,  kelas  II  (tercemar  ringan) dengan  luas  konsentrasi  TSS  sebesar  11,033  Ha,  dan Kelas III (tercemar sedang) dengan luas konsentrasi TSS sebesar 0,4 Ha, sedangkan algoritma ratio band 4/6 masuk ke  kelas  I  (memenuhi)  dengan  luas  konsentrasi  TSS sebesar  1000,866  Ha  dan  Kelas  II  (tercemar  Ringan) dengan  luas  sebesar  0,03  Ha.  Luasan  TSS  diketahui berada  pada  semua  kelas  dengan  kelas  memenuhi  lebih banyak, sedangkan kelas tercemar ringan dan sedang pada luasan yang kecil dan tersebar di daerah tepi danau yang lebih  memiliki  banyak  lumpur  dibandingkan  daerah tengah  danau,  hal  ini  menunjukkan  konsentrasi  TSS masih dianggap baik dan terkendali untuk wilayah Danau Rawa Pening.
Pada  tahun  2019  ditunjukkan  pada  Gambar  8, sebaran  konsentrasi  TSS  menggunakan  perhitungan algoritma  band  4  dan  5  memiliki  rentangan  sebesar  0  – 102,70  mg/L  dan  perhitungan  algoritma  ratio  band  4/6 memiliki  rentangan  sebesar  0  –  26,30  mg/L.  Tabel  3 merupakan  luasan  masing-masing  konsentrasi  TSS  yang telah  didapatkan.  Menurut  baku  mutu  air  kedua konsentrasi TSS dari perhitungan algoritma band 4 dan 5 masuk  ke  kelas  I  (memenuhi)  dengan  luas  konsentrasi TSS  sebesar  1056,641  Ha,  kelas  II  (tercemar  ringan) dengan luas konsentrasi TSS sebesar 28,453 Ha, Kelas III (tercemar  sedang)  dengan  luas  konsentrasi  TSS  sebesar 0,553  Ha,  dan  Kelas  IV  (tercemar  berat)  dengan  luas konsentrasi  TSS  sebesar  0,01  Ha,  sedangkan  algoritma ratio band 4/6 masuk ke kelas I (memenuhi) dengan luas konsentrasi  TSS  sebesar  822,633  Ha  dan  Kelas  II (tercemar  ringan)  dengan  luas  sebesar  0,025  Ha.  Luasan
Tabel 2 Luas Konsentrasi TSS 2018
TSS Algoritma Band 4 dan 5 TSS Algoritma Ratio Band 4/6 Vegetasi 361,804 Ha Vegetasi 518,266 Ha 0 – 25 mg/L 1146,317 Ha 0 – 25 mg/L 1000,866 Ha 25 – 50 mg/L 11,033 Ha 25 – 50 mg/L 0,03 Ha 50 – 100 mg/L 0,4 Ha 50 – 100 mg/L 0 Ha 100 – 400 mg/L 0 Ha 100 – 400 mg/L 0 Ha Tabel 3 Luas Konsentrasi TSS 2019 TSS Algoritma Band 4 dan 5 TSS Algoritma Ratio Band 4/6 Vegetasi 433,395 Ha Vegetasi 696,607 Ha 0 – 25 mg/L 1056,641 Ha 0 – 25 mg/L 822,633 Ha 25 – 50 mg/L 28,453 Ha 25 – 50 mg/L 0,025 Ha 50 – 100 mg/L 0,553 Ha 50 – 100 mg/L 0 Ha 100 – 400 mg/L 0,01 Ha 100 – 400 mg/L 0 Ha Tabel 4 Luas Konsentrasi TSS 2020 TSS Algoritma Band 4 dan 5 TSS Algoritma Ratio Band 4/6 Vegetasi 699,701 Ha Vegetasi 803,152 Ha 0 – 25 mg/L 817,122 Ha 0 – 25 mg/L 716,183 Ha 25 – 50 mg/L 2,005 Ha 25 – 50 mg/L 0 Ha 50 – 100 mg/L 0,420 Ha 50 – 100 mg/L 0 Ha 100 – 400 mg/L 0 Ha 100 – 400 mg/L 0 Ha Tabel 5 Luas Konsentrasi TSS 2021 TSS Algoritma Band 4 dan 5 TSS Algoritma Ratio Band 4/6 Vegetasi 650,078 Ha Vegetasi 648,236 Ha 0 – 25 mg/L 866,773 Ha 0 – 25 mg/L 863,782 Ha 25 – 50 mg/L 2,105 Ha 25 – 50 mg/L 4,276 Ha 50 – 100 mg/L 0,334 Ha 50 – 100 mg/L 1,133 Ha 100 – 400 mg/L 0,08 Ha 100 – 400 mg/L 1,908 Ha
TSS  diketahui  berada  pada  semua  kelas  dengan  kelas memenuhi  lebih  banyak,  sedangkan  kelas  tercemar sedang  dan  berat  pada  luasan  yang  kecil  dan  tersebar  di daerah  tepi  danau  yang  lebih  memiliki  banyak  lumpur dibandingkan  daerah  tengah  danau,  hal  ini  menunjukkan konsentrasi  TSS  masih  dianggap  baik  dan  terkendali untuk wilayah Danau Rawa Pening.
Pada  tahun  2020  ditunjukkan  pada  Gambar  9, sebaran  konsentrasi  TSS  menggunakan  perhitungan algoritma  band  4  dan  5  memiliki  rentangan  sebesar  0  – 62,87  mg/L  dan  perhitungan  algoritma  ratio  band  4/6 memiliki  rentangan  sebesar  0  –  6,13  mg/L.  Tabel  4 merupakan  luasan  masing-masing  konsentrasi  TSS  yang telah didapatkan. Menurut baku mutu air kedua konsentrsi TSS  dari  perhitungan  algoritma  band  4  dan  5  masuk  ke kelas I (memenuhi) dengan luas konsentrasi TSS sebesar 817,122  Ha,  kelas  II  (tercemar  ringan)  dengan  luas konsentrasi  TSS  sebesar  2,005  Ha,  dan  Kelas  III (tercemar  sedang)  dengan  luas  konsentrasi  TSS  sebesar 0,420  Ha,  sedangkan  algoritma  ratio  band  4/6  masuk  ke
Tercemar  kelas  I  (memenuhi)  dengan  luas  konsentrasi TSS  sebesar  716,183  Ha.  Luasan  TSS  diketahui  berada pada  semua  kelas  dengan  kelas  memenuhi  lebih  banyak, sedangkan kelas tercemar ringan dan sedang pada luasan yang  kecil  dan  tersebar  di  daerah  tepi  danau  yang  lebih memiliki  banyak  lumpur  dibandingkan  daerah  tengah danau,  hal  ini  menunjukkan  konsentrasi  TSS  masih dianggap baik dan terkendali untuk wilayah Danau Rawa Pening.
Pada  tahun  2021  ditunjukkan  pada  Gambar  10, sebaran  konsentrasi  TSS  menggunakan  perhitungan algoritma  band  4  dan  5  memiliki  rentangan  sebesar  0  – 241,06  mg/L  dan  perhitungan  algoritma  ratio  band  4/6 memiliki  rentangan  sebesar  0  –  258,91  mg/L.  Tabel  5 merupakan  luasan  masing-masing  konsentrasi  TSS  yang telah  didapatkan.  Menurut  baku  mutu  air  kedua konsentrasi TSS dari perhitungan algoritma band 4 dan 5 masuk  ke  Kelas  I  (memenuhi)  dengan  luas  konsentrasi TSS  sebesar  866,773  Ha,  Kelas  II  (tercemar  ringan) dengan luas konsentrasi TSS sebesar 2,105 Ha, Kelas III
doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
(a) Algoritma 4 dan 5
(b) Algoritma Ratio 4/6
Gambar 7 Konsentrasi TSS 2018
(a) Algoritma 4 dan 5
(b) Algoritma Ratio 4/6
Gambar 8 Konsentrasi TSS 2019
(tercemar  sedang)  dengan  luas  konsentrasi  TSS  sebesar 0,334  Ha,  dan  Kelas  IV  (tercemar  berat)  dengan  luas konsentrasi  TSS  sebesar  0,08  Ha,  sedangkan  algoritma ratio band 4/6 masuk ke kelas I (memenuhi) dengan luas konsentrasi  TSS  sebesar  863,782  Ha,  Kelas  II  (tercemar ringan)  dengan  luas  konsentrasi  TSS  sebesar  4,276  Ha, Kelas III (tercemar sedang) dengan luas konsentrasi TSS sebesar  1,133  Ha,  dan  Kelas  IV  (tercemar  berat)  dengan
luas  konsentrasi  TSS  sebesar  1,908  Ha.  Luasan  TSS diketahui  berada  pada  semua  kelas  dengan  kelas memenuhi  lebih  banyak,  sedangkan  kelas  tercemar ringan,  sedang,  dan  berat  pada  luasan  yang  kecil  dan tersebar di daerah tepi danau yang lebih memiliki banyak lumpur  dibandingkan  daerah  tengah  danau,  hal  ini menunjukkan  konsentrasi  TSS  masih  dianggap  baik  dan terkendali untuk wilayah Danau Rawa Pening.

## TEKNIK, 43 (2), 2022, 187
doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
(a) Algoritma 4 dan 5                                                                (b) Algoritma Ratio 4/6
(b) Algoritma Ratio 4/6
Gambar 9 Konsentrasi TSS 2020
(a) Algoritma 4 dan 5                                                                (b) Algoritma Ratio 4/6
(b) Algoritma Ratio 4/6
Gambar 10 Konsentrasi TSS 2021
Gambar 11 merupakan diagram luasan konsentrasi  TSS  menggunakan  algoritma  band  4  dan  5 dari tahun 2018 sampai 2021. Vegetasi atau eceng gondok dengan  luasan  terbesar  berada  pada  tahun  2020  dengan luasan terkecil berada pada tahun 2018. Konsentrasi TSS kelas I atau memenuhi baku mutu air dengan konsentrasi tertinggi  adalah  tahun  2018  dengan  konsentrasi  terendah adalah tahun 2020. Konsentrasi TSS kelas II, III, dan IV di  setiap  tahun  tidak  memiliki  luasan  yang  besar  jika
dibandingkan dengan kelas I. Luasan tertinggi selain kelas I berada pada tahun 2019 dengan luas sebesar 28,453 Ha dan  pada  kelas  II  atau  tercemar  ringan.  Hal  ini menunjukkan  konsentrasi  TSS  masih  bersifat  terkendali atau normal dan dapat digunakan sebagai air baku atau air minum,  peternakan,  prasarana  atau  sarana  rekreasi  air, pembudidayaan  ikan  air  tawar,  mengairi  pertanian,  di sekitar daerah Danau Rawa Pening.
Gambar 12 merupakan diagram luasan
doi: 10.14710/teknik.v43i2.46469               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 11 Diagram Konsentrasi TSS  Algoritma Band 4 dan 5
Gambar 12 Diagram Konsentrasi TSS Algoritma Ratio Band 4/6
Gambar 13 Diagram Perubahan Konsentrasi TSS
konsentrasi  TSS  menggunakan  algoritma  ratio  band  4/6 dari tahun 2018 sampai 2021. Vegetasi atau eceng gondok dengan  luasan  terbesar  berada  pada  tahun  2020  dengan luasan terkecil berada pada tahun 2018. Konsentrasi TSS kelas I atau memenuhi baku mutu air dengan konsentrasi tertinggi  adalah  tahun  2018  dengan  konsentrasi  terendah adalah tahun 2020. Konsentrasi TSS kelas II, III, dan IV di  setiap  tahun  tidak  memiliki  luasan  yang  besar  jika dibandingkan dengan kelas I. Luasan tertinggi selain kelas I  berada  pada  tahun  2021  dengan  luas  sebesar  4,276  Ha dan  kelas  II  atau  tercemar  ringan.  Hal  ini  menunjukkan konsentrasi TSS masih bersifat terkendali atau normal dan dapat  digunakan  sebagai  air  baku  atau  air  minum, peternakan, prasarana atau sarana rekreasi air, pembudidayaan  ikan  air  tawar,  mengairi  pertanian,  di sekitar daerah Danau Rawa Pening.
Gambar  13  merupakan  konsentrasi  TSS  dari tahun  2018  sampai  dengan  2021  dengan  menggunakan algoritma  band  4  dan  5  dengan  algoritma  ratio  band  4/6 tidak  menghasilkan  rentangan  konsentrasi  TSS  yang bervariasi  dengan  konsentrasi  tertinggi  pada  tahun  2021 dan  terendah  pada  tahun  2020.  Namun,  perubahan
konsentrasi TSS dari tahun 2018 sampai dengan 2021 jika dilihat dari luasan konsentrasi melalui kelas I, II, III, dan IV  perubahannya  tidak  signifikan  sebab  setiap  tahunnya konsentrasi  TSS  berada  pada  rata-rata  kelas  I  atau memenuhi baku mutu air.

## 4. Kesimpulan
Danau  Rawa  Pening  merupakan  danau  alami dengan  pertumbuhan  enceng  gondok  yang  tinggi menyebabkan  buruknya  kualitas  perariran.  Pemantauan kualitas  air  dapat  dilihat  dari  konsentrasi  total  suspended solid (TSS). Akan tetapi, danau tersebut dipenuhi enceng gondok  sehingga  perlu  algoritma  empiris  untuk mengetahui  konsentrasi TSS didanau tersebut.  Algoritma TSS terbentuk dari data in situ dan citra Sentinel 2A tahun 2021 dengan model persamaan regresi polynomial orde 3 menggunakan ratio band   dengan nilai sebesar 0,620 dan persamaan regresinya
Algoritma  tersebut  digunakan  untuk  mengetahui  sebaran konsentrasi  TSS  di  Danau  Rawa  Pening  sehingga diperoleh  hasil  kriteria  baku  mutu  air  dengan  sebagian besar berada pada kelas I dan sebagian kecil berada kelas II,  III,  dan  IV.  Rentangan  konsentrasi  pada  tahun  2018 hingga 2021 menggunakan algoritma ratio band 4/6 pada tahun  2018  sebesar  0  –  28,31  mg/L,  pada  tahun  2019 sebesar 0 – 26,30 mg/L, pada tahun 2020 sebesar 0 – 6,13 mg/L,  dan  pada  tahun  2021  sebesar  0  –  258,91  mg/L. Konsentrasi tertinggi menggunakan perhitungan algoritma  ratio  band  4/6  pada  tahun  2021  dan  terendah pada tahun 2020. Namun, perubahan konsentrasi TSS dari tahun  2018  sampai  dengan  2021  jika  dilihat  dari  luasan konsentrasi  melalui  kelas  I,  II,  III,  dan  IV  perubahannya tidak  signifikan  sebab  setiap  tahunnya  konsentrasi  TSS berada  pada  rata-rata  kelas  I  atau  memenuhi  baku  mutu air.

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Departemen  Teknik Geodesi  Fakultas  Teknik  Undip  yang  telah  mendanai keberlangsungan jurnal ini.

## Daftar Pustaka
Cochran,  W.  G.  (1977). Sampling  Techniques,  3rd Edition (third edit). John Wiley & Sons.
Gumelar,  O.  (2015).  Teknik  Resampling  Citra  Satelit. Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan LAPAN XX 2015 , 650–663.
Hermawan, M. D., Sasmito, B., Hani’ah, H., Parwati, E., &  Budhiman,  S.  (2013).  Analisis  Distribusi  Total Suspended  Matter  dan  Klorofil-a  Menggunakan Citra  Terra  Modis  Level  1b  (Studi  Kasus  Daerah Pesisir  Kabupaten  Pesawaran,  Provinsi  Lampung Tahun  2012). Jurnal  Geodesi  Undip , 2 (1),  1–15. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/art icle/view/2218
Liu,  H.,  Li,  Q.,  Shi,  T.,  Hu,  S.,  Wu,  G.,  &  Zhou,  Q. (2017).  Application  of  Sentinel  2  MSI  Images  to
Retrieve Suspended
Particulate Matter Concentrations  in  Poyang  Lake. Remote  Sensing , 9 (7), 761. https://doi.org/10.3390/rs9070761 McFeeters,  S.  K.  (1996).  The  use  of  the  Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of  open  water  features. International  Journal  of Remote
Sensing , 17 (7), 1425–1432.
https://doi.org/10.1080/01431169608948714 Nurandani,  P.,  Subiyanto,  I.  S.,  &  Sasmito,  B.  (2013).
Mapping  of  Total  Suspended  Solid  (TSS)  Using Multi Temporal Satellite Imagery in Rawa Pening Lake,  Central  Java  Province. Geodesi  Undip , 2 , 72–84.
Piranti,  A.  S.,  Rahayu,  D.  R.  U.  S.,  &  Waluyo,  G. (2018).  Evaluasi  Status  Mutu  Air  Danau Rawapening. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya Alam  Dan  Lingkungan  (Journal  of  Natural Resources and Environmental Management) , 8 (2), 151–160.
https://doi.org/10.29244/jpsl.8.2.151- 160
Prabandini,  F.  A.,  Rudiyanti,  S.,  &  Taufani,  W.  T.
(2021). Analisis Kelimpahan Dan
Keanekaragaman  Gastropoda  Sebagai  Indikator Kualitas  Perairan  Di  Rawa  Pening. Pena Akuatika : Jurnal Ilmiah Perikanan Dan Kelautan ,
20 (1), 93–101.
https://doi.org/10.31941/penaakuatika.v20i1.1267 Sadewo,  B.  E.  C.,  Ni’am,  M.  F.,  &  Poedjiastoeti,  H. (2022).  Prediksi  Laju  Sedimentasi  di  Sub  DAS Rawapening  Kabupaten  Semarang. Briliant: Jurnal  Riset  Dan  Konseptual , 7 (1),  220. https://doi.org/10.28926/briliant.v7i1.925
Song,  C.,  Woodcock,  C.E.,  Seto,  K.C.,  et  al.  (2011) ‘Classification and change detection using landsat TM  data’,  Remote  Sens.  Environ.,  75,  (2),  pp. 230–244.