https://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN    : 2620-309X

## DETEKSI TURBIDITY FRONT MENGGUNAKAN CITRA  SATELIT  SENTINEL-2 HUBUNGANNYA  DENGAN OSEANOGRAFI  DI ESTUARI  BENGAWAN  SOLO

## TURBIDITY FRONT DETECTION USING SENTINEL-2 SATELLITE IMAGE RELATIONSHIP WITH OCEANOGRAPHY IN BENGAWAN SOLO ESTUARY
Muhammad  Abdul  Ghofur  Al Hakim 1* , Setyo Budi  Susilo 2 , & Jonson Lumban  Gaol 2 1 Program Studi  Teknologi  Kelautan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor, 16680,  Indonesia 2 Departemen Ilmu dan Teknologi  Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu  Kelautan, IPB University, Bogor, 16680,  Indonesia *Email:  abdulghofurmuhammad@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
The estuary is a mixing area between the mass of fresh water and seawater, which causes sub sta nces in the bottom waters to rise to the surface so that nutrient concentrations become hig h.  Research o n estuary water mass confluence still needs to be carried out, especially regarding  th e tu rbid ity f ront estuary. So far, this research is limited to in situ data. Therefore, remote sensing technology is tryin g to be applied to detect turbidity front estuary. This study aims to develop lo ca l TS S a lg orithms a n d detect turbidity fronts based on Sentinel-2 satellite imagery. This resea rch meth o d u ses S en tinel -2 imagery to determine the turbidity front boundary based on TSS compared to in situ salinity data a n d TSS as data validation. The results of this study show that the empirical algorithm obtain ed  from th e band ratio (red/(blue+green+red)) on Sentinel-2 has the best results with a determination coefficient (R 2 )  = 0.7409. The results of satellite imagery show that the turbidity front estuary occurs at a distance of 1,4 – 3 km, while the in situ data occurs at a distance of 2 – 4 km a t th e Ben gawan  S olo estuary. There is a difference in the TSS value of 1.9182 mg/L between the in situ  d a ta a n d sa tellit e imagery  in  the  turbidity  front  estuary  area.  Seasonal  conditions,  rainfall  and  tides  affect  the concentration and distance of the turbidity front from the river mouth.
Keywords : coastal turbidity, estuary, GIS, suspended sediment, remote sensing

## ABSTRAK
Estuari merupakan daerah percampuran antara massa air tawar dan air laut yang menyebabkan zat-zat di  dasar  perairan  naik  ke  permukaan  sehingga  konsentrasi  unsur  hara  menjadi  tinggi.  Penelitian mengenai pertemuan massa air estuari masih perlu dilakukan  terutama terkait turbidity front estuary karena  untuk  mengetahui  kemampuan  citra  Setinel-2  dalam  mendeteksi turbidity  front .  Selama  ini penelitian  ini  terbatas  dari  data in  situ ,  oleh  karena  itu  teknologi  penginderaan  jauh  coba  diterapkan untuk  mendeteksi turbidity  front  estuary .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  algoritma TSS  lokal  dan  mendeteksi turbidity  front berdasarkan  citra  satelit  Sentinel-2.  Metode  penelitian  ini menggunakan  citra  Sentinel-2  untuk  mengetahui  batas turbidity  front berdasarkan  TSS  yang dibandingan  dengan  data in  situ salinitas  dan  TSS sebagai validasi data. Hasil penelitian ini diketahui algoritma  empiris  yang  diperoleh  dari  band  ratio  (merah/(biru+hijau+merah))  pada  Sentinel-2 memiliki  hasil  yang  terbaik  dengan  koefisien  determinasi  (R 2 )  =  0,7409.  Hasil  citra  satelit menunjukkan  bahwa turbidity front estuary terjadi pada jarak 1,4 – 3 km, sedangkan pada data in  situ terjadi  pada  jarak  2  –  4  km  di  muara Bengawan Solo. Terdapat perbedaan nilai TSS sebesar 1,9182 mg/L antara data in situ dengan citra satelit di daerah turbidity front estuary . Kondisi musim, curah hujan dan pasang surut memengaruhi konsentrasi dan jarak turbidity front dari muara sungai.
Kata kunci : kekeruhan pesisir,  material padatan teruspensi, muara, penginderaan jauh,  SIG

## I. PENDAHULUAN
Estuari merupakan  daerah  transisi antara  daerah  ekosistem  air  tawar  dan  air laut.  Daerah  estuari  memiliki  karakteristik yang  unik  karena  memiliki  sistem  dinamika yang  sangat  kompleks  akibat  percampuran dari  massa  air  yang  berasal  dari  darat  dan laut.  Salah  satu  fenomena  yang  terjadi  di estuari yaitu terjadinya turbidity front . Turbidity front merupakan fenomena terbentuknya  batas  air  tawar  dan  air  laut akibat  adanya  pertemuan  dua massa air  yang berbeda  antara massa jenis  air  estuari  dan massa  jenis  air  laut  akibat  pengaruh run  off dari  sungai  sehingga  memengaruhi  salinitas perairan  (Belkin  &  Cornillon,  2007;  Luo et al., 2012).  Pada  area  pertemuan  kedua  massa air  ini  terjadi  pengadukan  ( mixing )  yang menyebabkan  substansi-substansi  yang  ada di  dasar  perairan  menjadi  naik  ke  permukaan sehingga  konsentrasi  nutrien  tinggi  (Klemas, 2012).  Nutrien  yang  tinggi  pada  daerah turbidiy front berpengaruh terhadap kelimpahan fitoplankton sehingga dapat menjadi daerah yang potensial tempat berkumpulnya  ikan,  larva  ikan,  dan  lokasi ikan  bertelur  (Kingsford & Suthers  1996; Katlane et al., 2020). Oleh karena pengamatan  dan  penelitian turbidity  front serta  dinamikanya  perlu  dilakukan.  Namun demikian,  pengamatan  dinamika turbidity front secara in  situ sulit  dilakukan  karena wahana kapal mempunyai keterbatasan dalam  pengambilan  data secara spasial.
Salah  satu  alternatif  teknologi  yang dapat dimanfaatkan untuk pengamatan turbidity  front dan  dinamikanya  adalah teknologi  pengindraan  jauh  melalui  pemetaan distribusi Total  Suspended  Solid (TSS)  di suatu  perairan.  Pengindraan  jauh  memiliki kemampuan  yang  baik,  meliput  area  yang luas dan sulit dijangkau sehingga pengambilan  data  lebih  efektif  dan  efisien (Munthe et  al., 2007;  Katlane et  al., 2020). Beberapa algoritma yang dikembangkan untuk  mengestimasi  TSS  dari  citra  satelit umumnya bersifat lokal sehingga perlu
dikembangkan  untuk  memperoleh  algoritma yang sesuai pada area penelitian ini (Budiman,  2005;  Parwati  &  Purwanto,  2014; Heltria et  al., 2021;  Pertiwi et  al., 2021; Selamat  & Ukkas, 2020).
Deteksi turbidity  front menggunakan citra  satelit  di  perairan  pesisir  umumnya menggunakan band  visible dan near-infrared (NIR)  (400–900  nm)  karena  lebih  sensitif terhadap  material  tersuspensi  di  perairan (Heltria et  al., 2021;  Pertiwi et  al., 2021). Deteksi turbidity  front dan  dinamikanya  dari citra  satelit  masih  jarang  dilakukan.  Beberapa penelitian menunjukkan bahwa peta distribusi
TSS dari citra dapat menggambarkan  pola turbidity  front dan polanya sama dengan data pengukuran lapang  (Heltria et al., 2021).
Kajian turbidity  front secara  in-situ maupun  dari  citra  satelit  di  perairan  estuari Bengawan Solo penting untuk dapat digunakan sebagai informasi, khusunya untuk  para  nelayan  penangkap  ikan.  Oleh karena  itu  perlu  dilakukan  pengembangan algoritma  yang  tepat  secara  empiris  untuk deteksi TSS  sebagai  dasar  pengamatan turbidity front dan faktor-faktor yang memengaruhi dinamikanya di estuari Bengawan  Solo.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu  dan  Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dari  bulan Februari hingga Desember 2021.
Pengambilan  data in  situ dilakukan  pada  13
April  2021  di  muara  sungai  Bengawan  Solo, Kecamatan
Ujungpangkah,
Kabupaten Gresik, Jawa Timur. Secara geografis, wilayah  Kabupaten  Gresik  terletak  antara 112°  BT  -  113°  BT  dan  7°LS  -  8°  LS (Gambar 1). Pengumpulan data lapang dilakukan  dengan  mengambil  sampel  data in situ dari  32  titik  untuk  mengetahui  parameter lingkungan  di  sekitar  estuari  Bengawan  Solo. Sampel  dianalisis  di  Laboratorium  Sistem Informasi  Geospasial,  Departemen  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan,  Fakultas  Perikanan
Gambar  1. Peta lokasi  penelitian  di  estuari  Bengawan  Solo  Gresik,  Jawa Timur  Indonesia. dan Ilmu  Kelautan,  IPB University.
2.2. Alat dan  Bahan Pengambilan
data primer
menggunakan alat yaitu Water Quality Checker , Global  Positionong  System  (GPS) , kapal dan kamera. Data satelit yang digunakan  adalah  Sentinel-2  yang  diunduh dari laman https://earthexplorer.usgs.gov/,
data batimetri dari laman https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/bat nas, data pasang surut dari laman https://tides.big.go.id  dan  data  curah  hujan (https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS- 2.0/indonesia_  monthly/bils/.
2.3. Pengambilan  Data In situ Data in situ digunakan untuk mendapatkan  data  salinitas, turbidity ,  suhu, dan  konsentrasi  klorofil-a.  Peta  desain  survei dari  data  citra  satelit  bulan  sebelumnya sebagai  pedoman  untuk  menentukan  lokasi
sampling  konsentrasi  TSS.  Metode  yang digunakan  dalam  pengambilan  data  lapang adalah purposive random  sampling dengan tujuan  supaya  pengambilan  titik  sampling dengan  memperhatikan  jarak  titik  lokasi dengan turbidity front.
2.4. Pengolahan  Data In situ Data in  situ yang  diambil  pada penelitian ini diolah dengan teknik interpolasi untuk mendapatkan nilai-nilai antara  yang  tidak  ada  pada  data.  Metode interpolasi  yang  digunakan  yaitu spline  with barrier ,  metode  interpolasi  ini  paling  baik untuk menghasilkan permukaan yang bervariasi seperti elevasi, ketinggian permukaan air, atau  konsentrasi polusi. Metode  ini  mirip  interpolasi spline, dengan perbedaan mentolelir diskontinuitas yang dikodekan  dalam  penghalang  input  dan  data titik  input  (Elangovan et al., 2013).

## 2.5. Pengolahan  Data Citra  Sentinel-2
Tahapan  awal  dalam  pengolahan  data citra  satelit  dilakukan  koreksi  atmosferik untuk menghilangkan pengaruh atmosfer yang  direkam  oleh  sensor  pada  citra.  Metode yang  digunakan  untuk  koreksi  atmosferik adalah
Dark of Subtraction (DOS). Selanjutnya  dilakukan  proses masking yang bertujuan untuk memisahkan reflektansi gelombang  yang  ada  di  laut  dengan  yang  ada di  darat.  Proses masking dilakukan  untuk membuat  daratan  dan  awan  memiliki  nilai nol  sehingga  saat  penerapan  algoritma,  objek daratan  dan  awan  tidak  terhitung  (Sartika et al., 2019; Wicaksono et al., 2019).

## 2.6. Pengembangan  Algoritma  Empiris TSS
Pengembangan  model  untuk  menduga konsentrasi  TSS  perairan  dilakukan  dengan kombinasi  dari  nilai-nilai  reflektansi  pada band 2  (biru), band 3  (hijau),  dan band 4
(merah).
Reflektansi spektral atau
perbandingan reflektansi yang digunakan untuk  menduga  parameter  TSS  perairan adalah  reflektansi  pada band tunggal  dan rasio  antar band dari  citra  Sentinel-2.
Model yang digunakan adalah persamaan  regresi  sesuai  yang  tertera  pada Tabel  1, y merupakan  pendugaan  nilai parameter in  situ dan x merupakan  nilai reflektansi pada band yang digunakan. Bentuk  persamaan  regresi  yang  digunakan yaitu model hubungan regresi linier, eksponensial,  logaritmik  dan power .  Tabel  1 merupakan  rumus  persamaan  dari  persamaan model  regresi  yang  digunakan.
Beberapa model pendugaan  yang dihasilkan  kemudian  dipilih  model  hubungan
terbaik  yang  memiliki  koefisien  determinasi dan  koefisien  korelasi  (r)  tertinggi  (Syaban  & Ratnaningrum,  2021).
Nilai koefisien determinasi (R 2 ) dihitung  dengan  persamaan  (1) berikut:
.................................................................. (1)
=  observasi  respons  ke-i,  =  rata-rata, = ramalan  respons ke-i.
Nilai  koefisien  korelasi  (r) dihitung dengan  persamaan  (2) berikut:
.............. (2)
n  merupakan  jumlah  data,  X  merupakan variable independen dan Y merupakan variable  dependen.
2.7. Pengolahan  data Pasang Surut
Pengolahan data pasang surut menggunakan  metode  admiralty,  metode  ini dalam  perhitungannya  melibatkan  kedudukan muka  air  laut  rata-rata  dan  fungsi  sinusoidal untuk mendapatkan  komponen  harmonik. Nilai komponen harmonik  pasang  surut kemudian digunakan untuk mendapatkan bilangan  formzahl  guna  menentukan  tipe pasang  surut  (Tabel  2)  dengan  rumus  (3) sebagai  berikut  (Khairunnisa et al., 2021):
................................................. (3)
F merupakan  Bilangan  Formzahl,  K1 adalah  konstanta  harmonik  pasang  surut
Tabel  1. Model  regresi  persamaan  untuk ratio band Model  Regresi Rumus  Persamaan  Regresi Regresi  linear y = a + bx Eksponensial y = a*exp(bx) Logaritmik y = a*ln(x)  + b Power y = a*x b Wouthuyzen et al . (2008)
Tabel  2. Tipe  Pasang  Surut  berdasarkan  Bilangan  Formzahl No Bilangan  Formzahl Jenis  Pasang  Surut 1. 0.00 < F < 0.25 Pasang  Surut  Harian  Ganda 2. 0.25 < F < 1.5 Pasang  Surut  Campuran  Condong  Harian  Ganda 3. 1.5 < F < 3 Pasang  Surut  Campuran  Condong  Harian  Tunggal 4. F > 3 Pasang  Surut  Harian  Tunggal (Supriyadi et al., 2019)
diurnal  akibat  gaya  tarik  matahari  dan  bulan, O1  adalah  konstanta  harmonik  pasang  surut diurnal akibat gaya tarik bulan, M2 merupakan  konstanta  harmonik  pasang  surut semi  diurnal  akibat  gaya  tarik  bulan  dan  S2 adalah  konstanta  harmonik  pasang  surut  semi diurnal  akibat  gaya  tarik  matahari.

## 2.8. Analisis Deteksi Turbidity Front
Penentuan turbidity  front  estuary
adalah  berdasarkan  data  citra  satelit  yang sudah diolah dengan algoritma TSS dibandingkan  dengan  data in  situ. Batasan front  estuary dari  citra  satelit  ditentukan berdasarkan distribusi konsentrasi TSS . Daerah turbidity  front secara in  situ ditentukan  berdasarkan  profil  vertikal  data parameter  oseanografi in  situ (Vinh et  al., 2018).
2.9. Hubungan  Intensitas Curah  Hujan dan Turbidity Front Hubungan antara intensitas curah hujan dengan turbidity front dianalisis dengan  melihat  perubahan  jarak  terjadinya turbidity front dari daratan. Menurut Pamungkas  (2019)  perhitungan  jarak  antara  2 titik  dalam  data  spasial  menggunakan  rumus Euclidean  (4) yaitu  :
...................................................................(4)
2.10. Hubungan  Pasang Surut  dengan
Turbidity Front
Hubungan pasang surut dengan turbidity  front dianalisis  untuk  mengetahui pengaruh pasang surut terhadap lokasi
turbidity  front  estuary .  Analisis  hubungan pasang surut dengan turbidity front menggunakan analisis deskriptif dengan melihat jarak terjadinya turbidity  front dengan  jenis  pasang  surut  yang  terjadi (Heltria et al., 2021).

## III. HASIL  DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kondisi  Lingkungan  Estuari Bengawan  Solo
Sungai  Bengawan  Solo  merupakan sungai  terbesar  di  Pulau  Jawa  yang  salah  satu muara  dari  aliran  ini  berada  di  Kecamatan Ujungpangkah, Kabupaten Gresik Jawa Timur.  Aliran  sungai  yang  bermuara  di Kecamatan  Ujungpangkah  memiliki  4  anak sungai  yaitu  Sungai  Ngapiri  dan  Lawean mengalir  ke  arah  barat  dan  Sungai  Lebakan dan  Sumbalan  mengalir  ke  arah  timur  atau Selat  Madura.  Kondisi  di  sekitar  lingkungan sungai  yang  dipenuhi  oleh  tambak  membuat muara  dari  aliran  sungai  ini  menjadi  tinggi zat  hara  akibat  limbah  pakan  dari  tambak. Selain  itu  hal  ini  juga  akan  memengaruhi topografi  muara  sungai  karena  banyaknya suspensi  yang  di  bawa sampai  ke muara.
Gambar 2 menunjukkan kondisi batimetri dan distribusi parameter
oseanografi di estuari Bengawan Solo.
Batimetri di estuari Bengawan Solo tergolong  perairan  dangkal  karena  kedalaman perairan  sekitar  0  –  20  m.  Survei  terkait kedalaman  perairan  dangkal  utara  Pulau Jawa-Madura  sudah  beberapa  kali  dilakukan yang  menyatakan  kedalaman  pantai  utara Jawa  berkisar  40  -  55  meter  (Najid et  al., 2012; Atmadipoera et al., 2015).
Salinitas  di  sekitar  muara  sungai adalah  <25,0  PSU,  sedangkan  salinitas  di sekitar turbidity  front  estuary berkisar  antara 25,0  –  27,5  PSU  dan  semakin  meningkat menuju  ke  arah  laut  lepas.  Batas  daerah estuari jika salinitas sudah mencapai maksimum  30  PSU  (Elliott & McLusky 2002).  Perbatasan  antara  daerah  estuari  dan laut  lepas  terjadi  perbedaan  massa  air  yang menyebabkan terjadinya turbidity front estuary (Luo et al., 2012).
Konsentrasi turbidity tinggi  berada pada  area  di  sekitar  muara  sungai  dengan nilai  >  400  mg/L  dan  nilai  semakin  menurun menuju  ke  laut  lepas.  Nilai  batas  akhir salinitas  estuari  sebesar  30  PSU  membuat konsentrasi turbidity sudah  mulai  lemah  pada nilai  40  –  60  mg/L.  Oleh  karena  itu,  nilai tengah  dari  batas  akhir turbidity  front dijabarkan  pada  kondisi turbidity sebesar  50 mg/L.  Seperti  halnya  hasil  penelitian  yang
dilakukan oleh Heltria (2021) bahwa turbidity  front  estuary yang  berada  di  Muara Sungai  Banyuasin  sebesar  50  mg/L.  Lokasi terjadinya turbidity  front membuat  terjadinya turbulensi sehingga unsur material yang berasal  dari  estuary  akan  mengalami mixing pada daerah  ini  (Mendes et al., 2014).
Suhu  di  muara  sungai  sebelah  barat estuari  adalah  31,5  ⁰C  –  33  ⁰C  dan  sebelah timur  estuari  adalah  29  ⁰C  –  30,5  ⁰C.  Suhu estuari  sebelah  Timur  lebih  rendah  daripada sebelah  Barat  estuari  karena  adanya  pengaruh massa  air  yang  berasal  dari  Selat  Madura yang  suhunya  lebih  rendah  yaitu  berkisar 28,2  ⁰C  –  28,5  ⁰C  (Trinugroho et  al., 2019). Suhu  mencapai  hingga  33  ⁰C  karena evaporasi  dapat  meningkatkan  suhu  kira-kira sebesar  0,1  ⁰C  pada  lapisan  permukaan hingga  kedalaman  10  meter  (Jumiarti et  al., 2014).
(a) (b) (c) (d)
Gambar  2.  Peta batimetri  (a), salinitas  (b), suhu  (c) dan klorofil-a  in  situ  (d) di  estuari Bengawan  Solo.
Klorofil-a  berkisaran  antara  0,3  –  3 mg/L. Konsentrasi klorofil-a pada  area estuari  tinggi  dan  semakin  menurun  menuju ke  laut  lepas.  Klorofil-a  yang  tinggi  pada estuari akibat tingginya nutrien yang bersumber  dari  masukan  daratan  sehingga kelimpahan  fitoplankton  meningkat  (Nufus & Karina,  2017).

## 3.2. Pendugaan  Konsentrasi TSS Satelit
Model  terbaik  yang  dihasilkan  untuk estimasi  TSS  dari  citra  satelit  berdasarkan hubungan  nilai  pantulan  citra  satelit  dan  data TSS in  situ seperti  tertera  pada  persamaan (4).  Model  ini  dikembangkan  berdasarkan hubungan  antara  nilai  reflektansi band  ratio antara red /( blue + green + red )  dengan  TSS in  situ. Hubungan  antara  nilai  pantulan  pada citra  satelit  dengan  nilai  TSS in  situ sangat tinggi yang ditunjukkan dengan nilai koefisen  korelasi  (r)  sebesar  0,86.  Koefisien determinasi (R 2 ) adalah sebesar 0,74 menunjukkan bahwa model pendugaan konsentrasi  TSS  berdasarkan  citra  satelit dapat  dijelaskan  oleh  nilai  rasio  spektral  citra satelit  sebesar  74%. Band merah  merupakan band yang sensitif terhadap  kandungan suspensi  sedimen  di  perairan  (Adawiah et  al., 2021).  Penelitian  sebelumnya  menunjukkan nilai  koefisien  korelasi  (r)  estimasi  TSS  dari
citra  satelit  Sentinel-2  dan in  situ berkisar antara  0,66  –  0,93  (Sartika et  al., 2019; Octaviana et al., 2020).
TSS = 0,002e 26,684x ................................... (5)
TSS  adalah  total  suspended  solid,  x  adalah nilai reflectance band  ratio B4/(B2+B3+b4) dari  satelit  Sentinel-2  (Gambar  3).
3.3. Deteksi Turbidity Front berdasarkan  Citra  Sentinel-2 Hasil deteksi turbidity front berdasarkan  data  Citra  Sentinel-2  (Gambar  4) menunjukkan  bahwa  garis  berwarna  putih merupakan batas akhir salinitas yang memiliki  salinitas  sebesar  30  PSU  dan menjadi area turbidity front estuary berdasarkan  data in  situ. Distribusi  TSS  dari citra  Sentinel-2  menunjukkan  kesamaan  pola arah  distribusi  suspensi  sedimen  dengan  citra komposit  RGB  warna  natural  di  estuari Bengawan  Solo  (Gambar  4a).  Hasil  distribusi TSS  dari  citra  satelit  menunjukkan  bahwa terjadi  perbedaan  konsentrasi  TSS  yang tinggi  pada  jarak  1,6  –  2,8  km  dari  daratan yang  merupakan  wilayah  terbentuknya front estuary (panah kuning). Penelitian sebelumnya  menunjukkan  bahwa turbidity front ditemukan  pada jarak sekitar  4,7 km di
Gambar  3.  Grafik  hubungan  antara  data TSS in situ dan reflectance band ratio citra  satelit Sentinel-2  di perairan  estuari  Bengawan  Solo.
(a) (b)
Gambar  4.  Deteksi turbidity  front  estuary dari  citra:  (a)  RGB  Satelit  Sentinel-2  dan  (b) distribusi  kandungan  TSS.
Perairan  Pantai  Barat  Daya  Korea  dan  10,3 km  di  Perairan  Pantai  Utara  Jiangsu  (Hu et al., 2016).  Konsentrasi  TSS  di  wilayah tubidity  front berdasarkan  citra  satelit  adalah 51,9182  mg/L  (panah  kuning)  sedangkan berdasarkan  data in  situ memiliki  nilai  adalah 50  mg/L,  hasil  ini  menunjukkan  terdapat perbedaan  sekitar  1,9182  mg/L  antara  data in situ dengan  citra.  Hal  ini  sesuai  dengan  hasil penelitian  sebelumnya  di  Sungai  Musi  bahwa nilai turbidity  front berkisar  antara  40  –  60 mg/L  (Heltria et al., 2021).
3.4. Profil Turbidity Front berdasarkan Data In situ dan  Citra  Satelit Profil  vertikal  parameter  oseanografi menunjukkan  terjadinya  perbedaan  massa  air pada  jarak  2  –  4  km  dari  darat  dibuktikan dengan  terbentuknya turbidity  front (Gambar 5). Front ditandai  dengan  pertemuan  dua salinitas  massa  air  yang  berbeda  secara drastis  pada  area  ini  dengan  rentang  nilai  15 –  28  PSU. Front massa  air  ini  terjadi  akibat dari  adanya  pertemuan  dua  massa  air  yang berbeda,  yaitu  massa  air  sungai  dan  massa  air laut  (Wijaya,  2019).
Turbidity  front juga  terlihat  pada  area ini  ditandai  dengan  menurunnya  konsentrasi kekeruhan  secara  drastis  di  estuari  Bengawan Solo  pada  jarak  2  –  4  km  dengan  rentang  25 –  200  mg/L. Turbidity  front terjadi  akibat adanya  dua  massa  air  yang  menahan  laju
perpindahan  dari  suspensi  sedimen  sehingga transport  material  dari tubidity terhenti.  Hal ini  terjadi  karena  adanya  dorongan  arus  dari laut  yang  menuju  ke  darat  serta  dorongan arus  dari  sungai  menuju  ke  laut  lepas  yang saling  bertemu  (Wibowo et al., 2016).
Profil  vertikal  suhu  pada  area  estuari lebih  dingin  dibandingkan  dengan  suhu  pada laut  lepas  akibat  pengaruh  masukan  air  tawar dari  sungai  yang  membuat  suhu  di  estuari lebih  rendah  dibandingkan  suhu  di  laut.  Suhu permukaan  laut  (SPL)  terlihat  lebih  tinggi pada  jarak  2  –  4 km dari darat dengan kisaran nilai  31  ⁰C  –  32  ⁰C.  Peningkatan  suhu  ini berkaitan dengan tingginya intensitas matahari yang menyebabkan suhu permukaan laut pada perairan dangkal mengalami pemanasan air yang tidak homogen  sehingga  terjadi  perbedaan  suhu (Wijaya,  2019).
Secara  vertikal  konsentrasi  klorofil-a relatif  lebih  rendah  pada  area  permukaan  dan semakin meningkat seiring meningkatnya kedalaman  dengan  kisaran  nilai  8  -  >10 mg/L.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ge et al. (2020)  menunjukkan  bahwa  biomassa fitoplankton yang ditemukan pada area turbidity  front relatif  tinggi  akibat  pengaruh arus  bawah  perairan  dan  turbulensi  yang lemah.  Konsentrasi  klorofil-a  tinggi  pada area  penelitian  ini  juga  disebabkan  karena lokasi  penelitian  ini  dekat  dengan  area
1,6 km 1,4 km 3 km
Gambar  5.   Profil  vertikal  berdasarkan  jarak  dari  darat  parameter:  (a)  lokasi  sampel penelitian,  (b) salinitas,  (c) turbidity , (d) suhu  dan (e) klorofil-a.
vegetasi  mangrove,  pertambakan  dan  adanya sumber  masukan  dari  aliran  sungai  yang bermuara  di  estuari  Bengawan  Solo.  Selain itu, kawasan hutan mengrove juga memberikan supply nutrien  dari  adanya serasah  daun  mangrove  yang  jatuh  ke perairan  sehingga  mengalami  dekomposisi yang  dapat  menambah  nutrien  di  perairan tersebut.  Selain  itu  tingginya  nilai  klorofil-a di  perairan  diduga  berasal  dari  tingginya kandungan  nutrien  yang  berasal  dari  buangan limbah  organik  yang  berasal  dari  aktivitas manusia  yang  mengalir  dari  aliran  sungai yang  bermuara  di  estuari  Bengawan  Solo (Hidayah et al., 2016).

## 3.5. Pengaruh  Curah  Hujan  terhadap Turbidity Front
Gambar 6  menunjukkan  distribusi
TSS  pada  musim  yang  berbeda.  Pada  saat terjadi  Musim  Barat  area turbidity  front lebih luas  dibandingkan  dengan  musim  lainnya. Jarak  dari turbidity  front ke  ujung  muara sungai  pada  Musim  Barat  sekitar  2,6  km, pada  Musim  Peralihan  I  sekitar  2  km,  Musim Timur  sekitar  2  km  dan  Musim  Peralihan  II sekitar  2,5 km (garis  putus-putus  merah).
Intensitas  curah  hujan  memengaruhi area turbidity  front yang  terjadi  di  estuari. Curah  hujan  yang  tinggi  pada  Musim  Barat (Desember, Januari, Februari)
(c) (b) (d) m g/L (e) (a)
mengakibatkan debit aliran sungai  yang mengalir  ke  muara  lebih  besar  (Gambar  6a). Hal  ini  menyebabkan  konsentrasi  material tersuspensi  tinggi  dan  area turbidity  front meluas. Debit air dan curah hujan memengaruhi  konsentrasi  salinitas, turbidity dan  luasan  area turbidity  front (Fathiyah et al., 2017).
Hubungan  antara turbidity dan  curah hujan  di  area turbidity  front sangat  kuat  yang ditujukkan  nilai  korelasi  r  =  0,89  dan koefisien  determinasi  (R 2 )  =  0,80  (Gambar 7b).  Penyebaran plume TSS  ke  lepas  pantai dan  meluas  ke  laut  dipengaruhi  oleh  musim (Jabbar et  al., 2013).  Selama  periode  musim kering,  debit  sungai  sangat  rendah  karena intensitas  curah  hujan  yang  rendah  dan sebaliknya  terjadi.  Pada  saat  musim  kering,
zat  terlarut  seperti  sedimen  tersuspensi  dan konsentrasi  fitoplankton  dari  muara  menurun.

## 3.6. Pengaruh  pasang surut  terhadap turbidity front
Hasil  data  pengamatan  pasang  surut pada  saat sampling data in  situ tanggal  13 April  2021  terjadi  pasang  purnama  ( spring tide ) dengan kondisi perairan sedang mengalami  surut  dengan  ketinggian  0,032 meter (Gambar 8a),  sedangkan  kondisi pasang  perbani  ( neap  tide )  terjadi  pada  9 Januari  2020  pasang  dengan  ketinggian  0,53 meter  (Gambar  8b).  Hasil  perhitungan  tipe pasang  surut  menggunakan  metode  admiralty menunjukkan  nilai  bilangan  formzal  adalah 8,1371.  Hasil  ini  menjabarkan  bahwa  estuari Bengawan  Solo memiliki  tipe  pasang  surut
Gambar  6.  Konsentrasi turbidity front berdasarkan  a) Musim  Barat,  b) Musim  Peralihan  I, c) Musim  Timur,  d) Musim  Peralihan  II.
Gambar  7.  Grafik  a)  curah  hujan  di  Kecamatan  Ujungpangkah  Tahun  2021  b)  hubungan regresi  data curah  hujan  dan turbidity front.
a) c) b) d) a) b) 2,6 km 2 km 2 km 2,5 km
Gambar  8.  Kondisi  estuari  Bengawan  Solo  pada  saat  (a)  pasang  purnama  (13  April  2021),  (b) pasang  perbani  (9  Januari  2020),  (c)  jarak turbidity  front pasang  perbani,  dan  (d) jarak turbidity front pasang  purnama.
harian  tunggal  ( diurnal )  yaitu  satu  kali pasang  dan  satu  kali  surut.  Hasil  ini  sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Taufik et  al. (2015)  terkait  tipe  pasang  surut yang  ada  di  sekitar  Gresik  yaitu  tipe  pasang surut  harian  tunggal  dengan  bilangan  formzal adalah  10,02.
Jarak turbidity  front dari  muara sungai  pada  saat  pasang  perbani  lebih  jauh yakni sekitar 3,3 km (Gambar 8c) dibandingkan  pada  pasang  purnama  yaitu sekitar  2,0  km  (Gambar  8d).  Hal  ini  terjadi karena  konsentrasi  TSS  dasar  laut  pada  saat spring  tide lebih  kecil  dibandingkan  dengan TSS  dasar neap  tide sehingga TSS  pada  saat spring tide melayang dan berhamburan mengikuti  arah  arus.  Selain  itu  pada  saat spring  tide ,  gaya  pasang  surut  yang  kuat
mengaduk sedimen dasar dan mendistribusikannya
secara vertikal
(MacDonald & Geyer,  2005).  Pengaruh pasang terhadap turbidity front dapat memperpanjang  daerah  yang  keruh  mencapai hingga  3  km  ke  arah  lepas  pantai  dari  muara sungai  (Masyhur et al., 2018).
Kondisi  perairan  saat  surut  jarak turbidity  front menurun  dari  daratan  atau garis  pantai  dan  sebaliknya  pada  saat  terjadi pasang  diikuti  dengan  penambahan  jarak turbidity  front  estuary dari  daratan.  Jarak rata-rata turbidity  front dari daratan pada saat pasang  purnama  adalah  1,7  km  dan  saat pasang  perbani  adalah  2,8  km  (Gambar  9), jarak  terjauh  dari turbidity  front terjadi  pada saat pasang perbani. Penelitian ini menunjukkan  bahwa  plume  mencapai  jarak
(a) (b) (c) (d) 3,3 km 2 km
Gambar  9. Grafik  pasang  surut  dan jarak turbidity front di  muara  sungan  Bengawan  Solo.
terjauh dari pantai selama neap tide dibandingkan dengan spring tide (Mascarenhas et  al., 2016).  Nilai  salinitas pada  bulan-bulan neap  tide (Mei  dan  Juli) mencapai  jarak  maksimum  230  km  dari pantai,  sedangkan  pada spring  tide plume mencapai  jarak hingga  130 km.

## IV. KESIMPULAN
Algoritma  untuk  pemetaan  distribusi TSS  di  estuari  Bengawan  Solo  dari  sensor satelit  Sentinel-2  yang  dikembangkan  secara empiris  adalah  Y  =  0,002e 26,684x ,  Y  adalah TSS  (mg/l)  dan  X  adalah  reflektansi band (B4/B2+B3+B4)  citra  Sentinel-2.  Distribusi TSS  dari  citra  satelit  dapat  menggambarkan kondisi turbidity  front  estuary pada  citra satelit  ditemukan  berada  pada  jarak  1,4  –  3 km  dari  garis  pantai,  sedangkan  berdasarkan data in  situ berada  pada  jarak  2,0  –  4,0  km pada  estuari  Bengawan  Solo. Jarak turbidity front dari  darat  dipengaruhi  oleh  intensitas curah hujan. Intensitas curah hujan berpengaruh  positif  terhadap  konsentrasi  TSS
pada  area turbidity  front. Selain  itu,  pasang surut  berpengaruh  terhadap  jarak turbidity front pada  saat  terjadi  pasang neap  tide jarak turbidity front dari  daratan  semakin  menjauh.

## UCAPAN  TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada teman-teman  yang  telah  membantu  dalam pengambilan  data  lapangan.  Terima  kasih juga  kepada  NOAA,  BIG,  UCSB  dan  semua instansi  yang  sudah  meyediakan  data  untuk penelitian serta Departemen Ilmu dan Teknologi  Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan Ilmu  Kelautan,  IPB  University  atas  fasilitas yang  telah  diberikan  selama  penelitian.

## DAFTAR  PUSTAKA
Adawiah,  S.W.,  K.T.  Setiawan,  E.  Parwati,  & R.  Faristyawan.  2021.  Development of empirical model of Total Suspended  Solid  (TSS)  by  using Landsat  8  on  the  Coast  of  Bekasi Regency. IOP Conf  Ser  Earth
MT MPI MPII MB MT MPI MPII MB MT MPI MPII MB MT MPI MPII MB
Environ Sci ., 750(1): 1–8. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/750/1/012039 Atmadipoera A.S., E. Kusmanto, A. Purwandana,  &  I.W.  Nurjaya.  2015. Observation  of  coastal  front  and circulation  in  the  Northeastern  Java
Sea,  Indonesia. J  Ilmu  dan  Teknol
Kelaut Trop ., 7(1): 91–108. https://doi.org/10.29244/jitkt.v7i1.978
6
Belkin,  I.M.  &  P.C.  Cornillon.  2007.  Fronts in  the  world  ocean’s  large  marine ecosystems. Ices C . March:1–33.
Dyer,  K.R.,  M.C.  Christie,  &  A.J.  Manning. 2004.  The  effects  of  suspended sediment  on  turbulence  within  an estuarine  turbidity  maximum. Estuar Coast  Shelf  Sci .,  59(2):  237–248.
https://doi.org/10.1016/j.ecss.2003.09
.002
Elangovan  R,  P.Y.  Mudaliar,  K.  Rahaman, R.  Muttavarapu,  V.  Rajan.  2013. Evaluation  of  noise  climate  in  a campus environment using geospatial  technology. Proc  Meet Acoust .
19(2013). https://doi.org/10.1121/1.4800404
Elliott,  M.,  &  D.S.  McLusky.  2002.  The  need
for definitions in understanding estuaries. Estuar  Coast  Shelf  Sci ., 55(6):
815–827. https://doi.org/10.1006/ecss.2002.103
1
Fathiyah,  N.,  T.G.  Pin,  &  R.  Saraswati.  2017.
Pola  spasial  dan  temporal Total Suspended  Solid (TSS)  dengan  Citra SPOT  di  Estuari  Cimandiri,  Jawa Barat. Ind  Res  Work  Natl  Semin ., (1):
518–526.
https://doi.org/10.35313/irwns.v8i3.6
00
Ge,  J.,  R.  Torres,  C.  Chen,  J.  Liu,  Y.  Xu,  R.
Bellerby,  F.  Shen,  J.  Bruggeman,  & P.  Ding.  2020.  Influence  of  suspended sediment front on nutrients and
phytoplankton dynamics off the Changjiang Estuary: A FVCOM-
ERSEM  coupled  model  experiment. J Mar  Syst .,  24  November  2019. https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2019 .103292
Heltria,  S.,  I.W.  Nurjaya,  &  J.L.  Gaol.  2021. Turbidity  front  dynamics  of  the  musi banyuasin estuary using numerical model  and  landsat  8  satellite. AACL Bioflux , 14(1): 1–13. http://www.bioflux.com.ro/docs/2021 .1-13.pdf Hidayah,  G.,  S.Y.  Wulandari,  &  M.  Zainuri. 2016.  Studi  sebaran  klorofil-a  secara horizontal  di  Perairan  Muara  Sungai Silugonggo Kecamatan Batangan, Pati. Bul  Oseanografi  Mar .,  5(1):  52- 59.
https://doi.org/10.14710/buloma.v5i1.
11296
Jabbar,  A.,  T.  Lihan,  M.A.  Mustapha,  Z.A.
Rahman, & S.A. Rahim.  2013.
Variability  of  river  plume  signature deermined  using  staellite  image. J Appl Sci . 13(1):  1–10.
Jumiarti,  A.  Pratomo,  &  D.  Apdillah.  2014.
Pola  sebaran  salinitas  dan  suhu  di perairan teluk Riau Kota Tanjungpinang Provinsi Kepulauan Riau. J Umr . 1(1): 1–12. file:///C:/Users/ASUS/Downloads/E- journal-jumiarti%20(1).pdf
Katlane,  R.,  C.  Dupouy,  B.  E.  Kilani,  &  J.C.
Berges. 2020. Estimation
of chlorophyll and turbidity using
Sentinel  2a  and  EO-1  data  in  kneiss archipelago  Gulf  of  Gabes,  Tunisia.
Int  J  Geosci .  11(10):  708–728. https://doi.org/10.4236/ijg.2020.1110 035
Khairunnisa,  K.,  D.  Apdillah,  &  R.D.  Putra. 2021.  Karakteristik  pasang  surut  di Perairan  Pulau  Bintan  Bagian  Timur menggunakan  metode  admiralty. J Kelaut  Indones  J  Mar  Sci  Technol .
14(1):
58–69. https://doi.org/10.21107/jk.v14i1.992
8
Kingsford,  M.J.  &  I.M.  Suthers.  1996.
Dynamic  estuary  plumes  and  fronts : Importance  to  small  fish  and  plankton in  Coastal  Waters  Of  NSW,  Australia. 14(6):  655–672. file:///C:/BIBLIOGRAFIA/ARTIGOS PDF/PDFs Download/Bibliografia REF  MAN  PDF/0045  Kingsford  &
Suthers  2004.pdf.
Klemas,  V.  2012.  Remote  sensing  of  coastal plumes  and  ocean  fronts:  Overview and case study. J Coast Res . 278: 1–7.
https://doi.org/10.2112/jcoastres-d- 11-00025.1
Luo,  Z.,  W.  Pan,  L.  Li,  &  G.  Zhang.  2012. The study on three-dimensional numerical  model  and  fronts  of  the Jiulong  Estuary  and  the  Xiamen  Bay. Acta Oceanol  Sin ., 31(4):  55–64. https://doi.org/10.1007/s13131-012- 0220-1 MacDonald,  D.G.  &  W.R.  Geyer.  2005.
Hydraulic control of a highly stratified  estuarine  front. J  Phys Oceanogr ., 35(3):  374–387. https://doi.org/10.1175/JPO-2692.1
Mascarenhas,  A.C.C.,  G.S.  Gomes,  A.P.Y.
Lima,  H.K.N.  Da  Silva,  L.S.  Santana, R.P.  Rosário,  &  M.  Rollnic.  2016. Seasonal  variations  of  the  amazon river  plume  with  focus  on  the  eastern sector. J  Coast  Res .,  1(75):  532–536. https://doi.org/10.2112/SI75-107.1 Munthe,  M.  G.,  R.  D.  Putra,  &  Y.V.  Jaya. 2007. Pemetaan zona potensial penangkapan  ikan  berdasarkan  citra satelit  aqua/terra  modis  di  Perairan Selatan  Laut  Jawa. J  Food  Syst  Res ., 14(2):  70–75. https://doi.org/10.5874/jfsr.14.2_70
Najid,  A.,  J.I.  Pariwono,  D.G.  Bengen,  S.
Nurhakim, & A.S. Atmadipoera. 2012. Pola musiman dan antar tahunan  salinitas  permukaan  laut  di Perairan Utara Jawa-Madura. Maspari J ., 4(2):  168–177.
https://doi.org/10.56064/maspari.v4i2 .1383
Nufus,  H.  &  S.  Karina.  2017.  Analisis
sebaran  klorofil-a  dan  kualitas  air  di Sungai  Krueng  Raba  Lhoknga,  Aceh Besar. J  Ilm  Mhs  Kelaut dan Perikan Unsyiah . 2(1):  58–65.
https://jim.usk.ac.id/fkp/article/view/2 523 Octaviana, A., Y. Prasetyo, & F.J. Amarrohman. 2020. Analisis
perubahan  nilai  total  suspended  solid citra  Sentinel-2A. J  Geod  Undip .  9 April:  167–176.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.ph p/geodesi/article/view/27178/23803
Pamungkas,  C.A.  2019.  Aplikasi  penghitung jarak  koordinat  berdasarkan  latitude dan longitude dengan metode euclidean distance dan metode haversine. J  Inf  Politek  Indonusa Surakarta , 5(2):  8–13.
https://doi.org/10.46808/informa.v5i2
.74
Pertiwi,  A.P.,  C.B.  Lee,  &  D.  Traganos. 2021. Cloud-native  coastal  turbid zone  detection  using  multi-temporal Sentinel-2 data on  google  earth engine. Front  Mar  Sci .  8  September 2021.
https://doi.org/10.3389/fmars.2021.69 9055
Sartika,  M.,  L.M.G.  Jaya,  &  Nurgiantoro.
2019. Pemetaan sebaran Total
Suspended  Solid  (TSS)  dan  klorofil-a (chl-a)  pada  perairan  Sungai  Wanggu menggunakan citra Sentinel-2. J
Geogr Apl dan Teknol ., 3(2):  49–56. https://doi.org/10.5281/zenodo.36072 50
Supriyadi,  E.,  S.  Siswanto,  &  W.S.  Pranowo.
2019.  Karakteristik  pasang  surut  di perairan  Pameungpeuk,  Belitung,  dan Sarmi  berdasarkan  metode  admiralty. J  Meteorol  dan  Geofis ., 19(1): 29-38. https://doi.org/10.31172/jmg.v19i1.51 8
Syaban,  M.  &  E.  Ratnaningrum.  2021.
Statistika Penelitian . Bandung:
Informatika  Bandung.  60-67.
Taufik,  H.A.,  S.  Saputro,  &  D.H.  Ismunarti.
2015. Studi pasang surut  untuk
perubahan luas genangan akibat
kenaikan  muka  air  laut  di  perairan Banyuurip, Kabupaten Gresik. J
Oceanogr ., 4(1):  171–178.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.ph p/joce/article/view/7680/7440 Trinugroho,  T.,  A.  Satriadi,  &  M.  Muslim. 2019.  Sebaran  thermal  front  musiman di  wilayah  perairan  Selat  Madura menggunakan single image edge detection. J Mar Res ., 8(4):  416–423. https://doi.org/10.14710/jmr.v8i4.248 15
Vinh,  V.D.,  S.  Ouillon,  &  U.D.  Van.  2018.
Estuarine turbidity maxima and
variations  of  aggregate  parameters  in the  Cam-Nam  Trieu  Estuary,  North Vietnam,  in  Early  Wet  Season. Water , 10(1):  1-33. https://doi.org/10.3390/w10010068
Wibowo,  Y.S.A.,  H.  Hariadi,  &  J.  Marwoto. 2016.  Pengaruh  arus  laut  dan  pasang surut terhadap distribusi sedimen
tersuspensi  di  perairan  Muara  Sungai Sembilangan  Kaliprau  Pemalang. J Oseanografi , 5: 490–497.
https://ejournal3.undip.ac.id/index.ph
p/joce/article/view/16111
Wijaya,  A.  2019.  Karakteristik  perairan  di Estuari  Perancak  Jembrana  Bali. Pros Semin  Nas  Pengelolaan  Pesisir  Drh Aliran  Sungai  ke-1 .  September:  75– 82. https://www.researchgate.net/publicat ion/335161040 Wouthuyzen,  S,  S.  Tarigan,  &  H.  Indarto. 2008. Pengukuran salinitas
permukaan teluk jakarta melalui penginderaan warna laut menggunakan data multi-temporal citra  satelit  Landsat-7  ETM  +. Pit
Mapin Xvii ., siap terbit. https://www.scribd.com/doc/1380376 63/Sam-Wouthuyzen#
Zhou,  W.,  S.  Wang,  Y.  Zhou,  &  A.  Troy. 2006.  Mapping  the  concentrations  of total  suspended  matter  in  Lake  Taihu ,  China  ,  using  Landsat-5  TM data. Int J Remote Sens ., 27(6):  1177–1191. https://doi.org/10.1080/01431160500 353825
Submitted  :   01 March 2022 Reviewed  :   12 July 2022 Accepted  :  17 December 2022

## FIGURE AND TABLE TITLES
Figure 1.   Map  of  the  research  location  in  the  Bengawan  Solo  Gresik  estuary,  East  Java Indonesia.
Figure 2.   Bathymetry map (a), temperature (b), salinity (c) and chlorophyll-a  in situ (d). Figure 3.   Graph  of  the  relationship  between  in  situ  data  and  reflectance  band  ratio Sentinel-2 in the Bengawan Solo estuary.
Figure 4.   Detection of turbidity front estuary using images: RGB Satellite Sentinel-2 (a) and Distribution of TSS Concentration (b).
Figure 5.   Vertical  profile  based  on  distance  from  land  parameters:  research  sample location (a), salinity (b), turbidity (c), temperature (d) and chlorophyll-a  (e).
Figure 6.   Concentration of turbidity front based on a) West Season, b) Transitional Season I, c) East Season, d) Transitional Season II.
Figure 7.   Graph  a)  rainfall  in  Ujungpangkah  Subdistrict  in  2021  b)  correlation  between rainfall data regression  and turbidity front.
Figure 8.    The  condition  of  the  Bengawan  Solo  estuary  during  spring  tide  (13  April  2021) (a), neap tide (9 January 2020) (b) the turbidity front distance of neap tide (c) and the turbidity front distance of spring tide.
Figure 9.    Tidal graph and turbidity front distance at the mouth of the Bengawan Solo river.
Table 1. Equation regression model for ratio band.
Table 2. Tidal Type based on Formzahl Numbers.