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

## DETEKSI SEBARAN MUATAN PADATAN TERSUSPENSI DENGAN MODEL EMPIRIS DAN MODEL SEMI-ANALITIK DI PERAIRAN BEKASI

## DETECTION OF TOTAL SUSPENDED SOLIDS DISTRIBUTION USING EMPIRICAL AND SEMI-ANALYTICAL MODELS IN BEKASI
Pingkan Mayestika Afgatiani * , Maryani Hartuti , & Syarif Budhiman Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN, Jakarta 13170, Indonesia *E-mail: pingkan.mayestika@lapan.go.id

## ABSTRACT
One  of  the  parameters  in  water  quality  is  total  suspended  solids  (TSS).  TSS  consists  of  mud  and microorganisms  caused  by  erosion  of  soil  flowed  into  water  bodies.  This  study  aimed  to  detect suspended  sediments  in  Bekasi  coastal  water  by  comparing  empirical  and  semi-analytic  models. Landsat  8  was  used  for  analysis  of  suspended  solids  using  the  Google  Earth  Engine  platform.  The workflow of this study consisted of land masking by area delineation using surface reflectance image data, TSS analysis, and visualization. Then validation was done with in situ data, model selection and time  series  implementation.  TSS  detection  results  were  displayed  with  a  different  color  display according  to the  concentration.  Validation test  results  with  in  situ  data  showed  that  the  value  of  the Semi-Analytical Absolute Error (NMAE) model was closer to the minimum requirement of 66.8%, far different  from  the  empirical  model  of  43768%.  The  value  of  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  also showed that the semi-analytic model produced a much smaller value of 51.4 and the empirical model of 58577.2. This showed that the semi-analytic model has a better value in detecting the distribution of TSS. Time series analysis showed that the distribution of MPT in 2015-2019 in coastal waters had a very high TSS distribution, due to the number of ponds and river estuaries. Therefore, semi-analytical model was more recommended for estimating TSS concentrations than empirical model.
Keywords : Bekasi, Google Earth Engine, Landsat 8, TSS, water quality

## ABSTRAK
Salah  satu  parameter  dalam  kualitas  air  adalah  muatan  padatan  tersuspensi  (MPT).  Muatan  padatan tersuspensi terdiri dari lumpur, pasir dan jasad renik yang  disebabkan pengikisan tanah yang terbawa ke  badan  air.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  sedimen  tersuspensi  di  perairan  Bekasi. Landsat 8 digunakan untuk analisis padatan tersuspensi dengan platform Google Earth Engine dengan membandingkan antara model empiris dan semi-analitik. Alur studi ini meliputi deliniasi wilayah non air  menggunakan  data  citra surface  reflectance, analisis  MPT,  dan  visualisasi.  Selanjutnya  dilakukan validasi  dengan  data in  situ ,  pemilihan  model  dan  implementasi time  series. Hasil  deteksi  MPT tertampil  dengan  tampilan  warna  yang  berbeda  sesuai  dengan  konsentrasinya.  Hasil  uji  validasi dengan data in situ menunjukkan nilai Normalized Mean Absolute Error (NMAE) model semi-analitik lebih  mendekati  syarat  minimum  yaitu  sebesar  66,8%,  berbeda  jauh  dengan  model  empiris  sebesar 43768%.  Nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  juga  terlihat  bahwa  model  semi-analitik menghasilkan  nilai  yang  jauh  lebih  kecil  sebesar  51,4  dan  model  empiris  sebesar  58577,2.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  semi-analitik  memiliki  nilai  yang  lebih  baik  dalam  mendeteksi  sebaran MPT.  Analisis time  series menunjukkan  bahwa  persebaran  MPT  tahun  2015-2019  di  perairan  pesisir memiliki sebaran MPT yang sangat tinggi, karena banyaknya tambak dan  muara sungai. Oleh karena itu,  model  semi-analitik  lebih  direkomendasikan  untuk  mengestimasi  konsentrasi  MPT  dibandingkan dengan model empiris.
Kata Kunci : Bekasi, Google Earth Engine , Landsat 8, MPT, kualitas air

## I. PENDAHULUAN
Wilayah  pesisir  merupakan  wilayah yang  produktif.  Banyak  kegiatan  yang  dapat dilakukan  di  wilayah  ini  seperti  tambak, pemukiman,  wisata  bahari,  hingga  trans- portasi  air.  Tentu  kegiatan  tersebut  dapat memengaruhi  kualitas  perairan.  Kepmen KLH  No.  51  tahun  2004  menyebutkan parameter  fisika  dari  kualitas  perairan  laut yakni  muatan  padatan  tersuspensi  (MPT), kekeruhan,  dan  kecerahan.  Jika  hendak mengetahui  kualitas  air  dari  suatu  perairan, kajian  yang  umum  dilakukan  adalah  pe- ngambilan  sebanyak  mungkin  sampel  air secara in  situ kemudian  dilanjutkan  dengan analisis  di  laboratorium.  Hal  ini  tentunya akan  membutuhkan  waktu  dan  biaya  yang lebih  banyak.  Salah  satu  metode  yang  dapat dilakukan untuk mengatasi hal tersebut yakni dengan teknologi pengindraan jauh. Beberapa  parameter  fisika  seperti  padatan tersuspensi  total  dapat  diketahui  dengan menggunakan sensor pengindraan jauh.
Kemampuan sensor  pengindraan  jauh untuk  dapat  mendeteksi  objek  menggunakan pantulan spektral inilah  yang  menarik  untuk dikaji.  Pengkajian  citra  pengindraan  jauh dalam  analisis  MPT  telah  dilakukan  sejak lama.  Umumnya,  penelitian  yang  sudah  ada banyak  menggunakan  citra  Landsat  sebagai bahan  utama  dalam  analisis  dan  dipadukan dengan  model  yang telah dibangun sebelum- nya  seperti  pada  penelitian  Indeswari et  al. (2018);  Sholihah et  al .  (2016);  Arief et  al. (2017); dan Parwati & Purwanto (2017). Banyak  model  yang  dibangun  untuk menentukan  kandungan  MPT  pada  suatu perairan.  Kong et  al .  (2015)  menjelaskan terdapat 3 jenis  model  yang  biasa digunakan dalam  menganalisis  MPT  yakni  model empiris,  teoritis,  dan  semi-analitik.  Model empiris merupakan metode paling sederhana. Umumnya,  model  empiris  yang  dibangun antara  satu  daerah  dengan  daerah  yang  lain dapat  berbeda  untuk  menganalisis  hal  yang sama. Model empiris dapat digunakan  dalam menentukan  nilai  awal  proses  analitik  untuk
meningkatkan  proses  dengan  mempersempit kisaran  variasi  (Ligi et  al .,  2017).  Model teoritis  didasarkan  pada  teori  transfer  radiasi untuk  simulasi  spektrum  pada Top  of Atmosphere (TOA)  dengan  perbedaan  MPT dan  kondisi  atmosfer  (Kong et  al .,  2015). Model  semi-analitik  untuk  analisis  MPT menggunakan Inherent  Optical  Properties (IOP)  regional in  situ .  Spesifik  IOP  yang digunakan  sebagai  parameter  model  tersebut berpotensi  menghasilkan  nilai  MPT  yang terbaik  (Dorji et  al .,  2016).  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mendeteksi  sebaran  MPT menggunakan  citra  satelit  Landsat  8  dengan 2 model, yakni empiris dan semi-analitik.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  perairan pantai  utara  Kabupaten  Bekasi,  Jawa  Barat ( Figure 1).  Titik-titik  sampling  ( in  situ) dipilih  mulai  dari  yang  terdekat  dengan muara  sampai  perairan  yang  jernih.  Lokasi ini  terdapat  aktivitas  perikanan  berupa  ke- giatan  tambak,  wisata  mangrove,  dan  kegia- tan penangkapan ikan.

## 2.2. Penyiapan Citra
Salah  satu  cara  penyiapan  citra  yang saat  ini  sedang  populer  dikalangan  peneliti pengindraan  jauh  adalah  melakukan  analisis data  citra  menggunakan Google  Earth Engine (GEE).  Secara  umum,  langkah- langkah  yang  dilakukan  yakni  dengan  data reflektansi  permukaan  ( surface  reflectance data),  mendeliniasi  wilayah  air  dan  non  air, dan  menggunakan  model  untuk  mengetahui nilai  MPT.  Secara  lengkap  yakni  data  yang digunakan merupakan data Landsat 8 surface reflectance dari GEE. Set data ini merupakan pantulan  permukaan  yang  telah  dikoreksi secara  atmosferik  dari  sensor  Landsat  8 OLI/TIRS.
Citra  ini  mengandung  5 band  Visible and Near-Infrared (VNIR) dan 1 band Short- Wave  Infrared (SWIR)  untuk  ortorektifikasi surface  reflectance dan  2 band Thermal
Figure 1. Study area in Bekasi coastal waters.
Infrared (TIR) untuk ortorektifikasi suhu dan kecerahan.  Selanjutnya,  analisis Normalized Difference  Water  Index (NDWI)  dilakukan untuk mendeliniasi wilayah air dan bukan air. Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah dalam  tahapan  analisis  MPT.  Pada  tahapan ini digunakan fungsi untuk mengatur opacity masing-masing  piksel  berdasarkan  piksel dalam  citra  bernilai  bukan  nol.  Piksel  yang bernilai  0  pada masking akan  dikeluarkan dari  perhitungan.  Selanjutnya,  mengubah gambar  menjadi  RGB  8-bit  untuk display .
Analisis MPT dengan menggunakan 2 model yakni  model  semi-analitik  yang  telah  di- bangun  oleh  Budhiman  (2004)  dan  model empiris yang dibangun oleh Adawiah (2018). Model  semi-analitik  (2004)  dibangun  di Delta Mahakam dan empiris (2018) dibangun
di  perairan  Bekasi.  Kedua  model  ini  telah diverifikasi  dengan  data  lapangan.  Model semi-analitik  diketahui  memiliki  nilai  R 2 sebesar  0,94,  sedangkan  model  empirik (2018)  memiliki  nilai  R 2 sebesar  0,824 dengan data lapangannya.
Model  Budhiman et  al. (2004)  sebagai berikut:
....... ( 1)
Model Adawiah et al . (2018) sebagai berikut:
...................... (2)
X = ................... (3)
Setelah  dilakukan  analisis  MPT,  visualisasi hasil  dari  analisis  dengan  memberikan  pem- berian  warna. Hal  ini  dilakukan  agar  dapat lebih  mudah  dalam  memahami  persebaran MPT.

## 2.3. Pengukuran MPT In situ
Pengukuran nilai MPT in situ dengan menggunakan  metode  Baird et  al .  (2017) untuk  mengetahui  kandungan  MPT  yang sebenarnya pada perairan Bekasi.

## 2.4. Uji Validasi
Hasil  pengolahan  citra  divalidasi dengan data in situ menggunakan Normalized Mean  Absolute  Error (NMAE).  Syarat minimum NMAE sebesar ≤ 30%.
NMAE(%) =
x100  ............................................. (4)
Keterangan: X estimasi merupakan nilai hasil pengolahan citra dan X observasi merupakan nilai  hasil  pengukuran  lapangan,  serta  N merupakan jumlah sampel.
Selain  menggunakan  NMAE,  digu- nakan pula Root Mean Square Error (RMSE) dengan rumus:
RMSE =
......... (5)

## 2.5. Analisis Time Series
Analisis  deret  berkala  ( time  series) dengan  memanfaatkan  data  citra  Landsat  8 selama 5 tahun sebelumnya ( Table 1 ). Data
Table 1. Acquisition time.
Years Acquitition Time 2015 August 2016 August 2017 July 2018 July 2019 August
yang  digunakan  merupakan  data  mosaik dalam  1  bulan  tersebut  untuk  mendapatkan citra yang sedikit awan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil
Sebaran  MPT  terlihat  berdasarkan warna  yang  berbeda  sesuai  dengan  konsen- trasinya  ( Figure  2 ).  Hasil  konsentrasi  MPT yang  sangat  rendah  dipresentasikan  dengan warna  biru  muda,  sedangkan  konsentrasi rendah  berwarna  biru,  konsentrasi  sedang berwarna  hijau,  konsentrasi  tinggi  berwarna kuning,  dan  konsentrasi  sangat  tinggi  ber- warna merah.
Uji  validasi  dengan  menggunakan koefisien  determinasi  (R 2 ),  korelasi,  NMAE, dan RMSE dengan hasil pada Table 2 . Model semi-analitik  memiliki  nilai  yang  lebih  baik daripada  model  empiris.  Uji  ini  bertujuan untuk  melihat  kedekatan  hubungan  dari  data in  situ dengan  model  yang  telah  dibangun. Semakin dekat maka model tersebut semakin baik untuk digunakan.
Penerapan  model  semi-analitik  pada time  series terlihat  pada Figure  3 .  Sebaran MPT  yang  terlihat  berubah  pada  tiap  tahun. Namun,  untuk  area  pesisir  terlihat  memiliki persebaran konsentrasi MPT yang cenderung tinggi. Table 3 menjelaskan konsentrasi MPT pada  tiap  titik.  Lokasi  setiap  titik  pengam- bilan  sampel  dapat  dilihat  pada Figure  1 . Kelas No  Data pada  perairan  berarti  tidak terdapat data karena tertutup oleh awan.

## 3.2. Pembahasan
Persebaran  MPT  ditampilkan  berda- sarkan  konsentrasi  yang  diwakilkan  dengan berbagai  warna.  Dapat  terlihat  persebaran MPT di perairan Bekasi terlihat  pada Figure 2 .  Pembagian  rentang  nilai  konsentrasi dilakukan  untuk  memudahkan  dalam  me- mahami  tingkat  konsentrasi  MPT  yang terdeteksi.  Seluruh  data  yang  digunakan dalam  menghasilkan  nilai  sebaran  MPT menggunakan  data  dan  area  yang  sama, hanya pendekatannya dilakukan dengan 2
Figure 2.  Distribution of TSS in August 2019 with Semi-Analytic Model (2004) and Empirical Model (2018). The color scale applied to both maps.
Table  2.  Image  processing  validation  test  with  Empirical  Model  (2018)  on  August,  6-10 th 2018,  Semi-Analytic  (2004)  on  July,  3-5 th 2003 and in  situ  data on  August,  23-25 th 2019.
Point In situ (mg/ L) Empirical Semi-Analytical TSS (mg/ L) R 2 Cor rel atio n NMA E (%) RM SE TSS (mg/L ) R 2 Cor rel atio n NMA E (%) RM SE 1 80.7 639.9 0.1  -0.3  43768 58577. 2 70.9 0. 3 0.6 59.6 51.4 2 36.0 9100.8 12.9 3 63.3 14365.8 12.5 5 52.0 186278.6 15.7 6 80.3 82573.7 18.6 7 67.0 18999.3 17.4 8 93.0 47731.5 16.1 9 71.0 38.5 12.2 10 61.0 14426.4 11.7 11 101.3 209.4 19.7 12 79.3 193.1 25.3 13 77.7 95.8 58.2 14 113.0 140.1 155.8
Note: The value of R2, correlation, and NMAE are the result of the calculation of all points.
Figure 3.  Distribution map of TSS concentration: (a) August 2015; (b) August 2016; (c) July 2017; (d) July 2018; and (e) August 2019.
Table 3. TSS concentrations (mg / L) in 2015-2019 .
Points Years 2015 2016 2017 2018 2019 1 103.9 Cloud 75.8 68.4 70.9 2 15.3 24.8 12.7 14.5 12.9 3 13.7 22.1 12.3 13.3 12.5 5 17.0 14.9 Cloud Cloud 15.7 6 19.2 14.9 Cloud 16.9 18.6 7 22.2 14.7 15.5 14.1 17.4 8 20.4 15.1 Cloud 13.4 16.1 9 18.7 21.9 12.8 12.6 12.2 10 13.7 16.8 12.9 11.5 11.7 11 40.7 22.5 14.7 15.9 19.7 12 70.4 28.2 20.0 22.2 25.3 13 122.0 36.9 26.4 35.1 58.2 14 Cloud 93.4 Cloud 110.2 155.6
metode  yang  berbeda,  yaitu  metode  empiris (Adawiah et  al .,  2018)  dan  metode  semi- analitik  (Budhiman et  al. ,  2004).  Terlihat bahwa  konsentrasi  MPT  antara  model
empiris  dan  semi-analitik  sangat  berbeda. Model empiris cenderung menghasilkan nilai MPT  yang  sangat tinggi.  Penelitian  Camiolo et  al .  (2019)  juga  menunjukkan  bahwa estimasi  MPT  dengan  model  empiris  akan menghasilkan  nilai  yang  jauh  lebih  besar daripada in  situ .  Padahal  pembuatan  model tersebut  mengambil  sampel  perairan  Bekasi. Berbeda  dengan  model  semi-analitik  yang dibangun  pada  lokasi  berbeda,  namun memiliki akurasi yang lebih tinggi. Model ini telah  digunakan  sebagai  rujukan  dalam penelitian  yang  lain,  Hariyanto et  al .  (2017) menghasilkan  bahwa  metode  ini  memiliki nilai  R 2 yang  sangat  tinggi  mencapai  0,982 dan  Indeswari et  al . (2018)  juga  menyatakan bahwa metode ini menghasilkan eror terkecil. Hal  ini  bisa  terjadi  karena  perbedaan  waktu ketika pengambilan data citra dengan data in situ . Selain itu, kondisi perairan yang bersifat dinamis  dapat  memengaruhi  hasil  tersebut secara  signifikan.  Selain  waktu  pengambilan data  citra,  juga  terdapat  faktor  lain.  Model Adawiah  dibangun  dengan  model  empiris. Model  ini  dibangun  berdasarkan  hubungan empiris  antara  sifat  optik  dan  konsentrasi MPT  di  lapangan.  Hubungan  empiris  me- miliki  sifat  spesifik  terhadap  geografis, sehingga  tidak  dapat  diterapkan  di  daerah lain  (Kong et  al .,  2015).  Penelitian  ini  pula menunjukkan  bahwa  model  empiris  juga spesifik  terhadap  waktu  meskipun  dilakukan pada  lokasi  yang  sama.  Hal  ini  mem- perlihatkan  bahwa  untuk  dapat  membangun model  empiris  yang  baik,  harus  dilakukan pengambilan  sampel  pada  kondisi  perairan yang  berbeda dari waktu ke waktu, sehingga kisaran  konsentrasi  yang  ada  pada  kondisi waktu yang berbeda dapat diidentifikasi pada model  empiris  tersebut. Sedangkan  model Budhiman  dibangun  dengan  model  semi- analitik,  model  ini  menggunakan  hubungan antara  IOP air  laut dengan konsentrasi MPT. Kong et al . (2015) mengatakan bahwa model semi-analitik  memiliki  presisi  inversi  dan universalitas  yang  lebih  tinggi  daripada model  empiris.  Hal  ini  juga  terlihat  pada hasil  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa
nilai  MPT  yang  dihasilkan  dengan  semi- analitik  memiliki  korelasi  yang  lebih  baik daripada  dengan  model  empiris.  Bernardo et al. (2019)  juga  menggunakan  model  semi- analitik untuk mengestimasi MPT di perairan darat  dan  mendapatkan  eror  lebih  rendah, yaitu 30%.
Kedua model ini menunjukkan bahwa area  di  dekat  pantai  didominasi  dengan warna  merah,  yang  berarti  MPT  yang terkandung sangat tinggi. Hal ini bisa terjadi, mengingat  pada  area  tersebut  banyak aktivitas  industri,  kegiatan  pembudidayaan ikan,  dan  banyaknya  muara  sungai  besar seperti  Sungai  Citarum,  Muara  Gembong, dan Muara Cikeas.
Pengujian  validasi  dilakukan  pada langkah  selanjutnya.  Uji  validasi  ini  di- lakukan  untuk  mengetahui  sejauh  mana kemiripan/ kesamaan antara hasil pengolahan citra  dengan  hasil in  situ .  Uji  validasi menggunakan citra Landsat 8 yang diakuisisi 1-30  Agustus  2019,  sedangkan  untuk  pe- ngambilan data in  situ dilakukan pada 23-25 Agustus  2019.  Data  citra  merupakan  data yang  telah  dimosaik  di  GEE.  Hasil  uji validasi  terlihat  pada Table 2 .  Data in  situ yang  digunakan  merupakan  hasil  pengam- bilan  sampel  secara  langsung  di  14  titik. Koefisien  determinasi  digunakan  pada  uji statistika  untuk  mengetahui  hubungan  antara hasil  analisis  citra  dengan  data  di  lapangan. Koefisien  korelasi  digunakan  untuk  me- ngetahui  besarnya  hubungan  antara  dua variabel  atau  lebih.  Uji  validasi  dengan NMAE  bertujuan  untuk  mengetahui  metode yang  digunakan  sesuai  atau  tidak,  dengan toleransi NMAE dengan nilai ≤ 30%. NMAE sebagian  besar  digunakan  untuk  meng- evaluasi  keakuratan  prediksi  dan  estimasi tren  (Dolara et  al. ,  2018).  Nilai  RMSE merupakan  standar  deviasi  residual  atau kesalahan  prediksi.  RMSE  memberikan informasi  mengenai  besaran  kesalahan  nilai konsentrasi  antara  nilai  prediksi  dan  nilai sebenarnya  pada  unit  konsentrasi  yang  sama (Dolara et  al. ,  2018).  Nilai  R 2 dan  koefisien korelasi  pada  kedua  model  sangat  kecil.
Namun  nilai  NMAE  pada  model  semi- analitik  lebih  mendekati  syarat  NMAE. Penelitian  Indeswari et  al .  (2018)  me- nyatakan  bahwa  koefisien  korelasi  yang tinggi  belum  tentu  bahwa  model  yang  di- gunakan  sesuai  untuk  perairan  tersebut dengan  melihat  nilai  NMAE.  Nilai  NMAE yang  berada dibawah 30% berarti  memenuhi syarat  digunakan  untuk  mengekstrak  data kualitas  air  dari  data  pengindraan  jauh (Sholihah et  al .,  2016).  Nilai  RMSE  yang dihasilkan  juga  ternyata  sangat  besar  untuk model  empiris  yaitu,  sebesar  58.577,2, sedangkan  model  semi-analitik  didapatkan sebesar  51.4.  Hal  ini  tentu  memperlihatkan bahwa model semi-analitik lebih sesuai untuk analisis sebaran MPT di perairan Bekasi.
Analisis  berikutnya  dilakukan  secara time  series untuk  mengetahui  kandungan MPT  di  perairan  Bekasi  selama  5  tahun terakhir.  Pemilihan  waktu  ini  berdasarkan musim.  Bulan  Juli  dan  Agustus  sebagai musim  kemarau.  Data  citra  yang  digunakan merupakan data yang terdapat dalam 1 bulan. Hal  ini  dimaksudkan  untuk  meminimalisir keberadaan  tidak  tersedianya  data  karena tertutup awan.
Peta  persebaran  MPT  dapat  dilihat pada Figure 4 .  Berdasarkan nilai konsentrasi in  situ yang  didapat  (36–122  mg/L)  dan untuk  mempermudah  perbandingan  sebaran MPT  antara  tanggal  perekaman  satelit  yang berbeda,  maka  dibuat  pembagian  rentang nilai  konsentrasi  dibagi  menjadi  6  yakni Sangat  Rendah  (0-20  mg/L),  Rendah  (20-40 mg/L), Sedang (40-80 mg/L), Tinggi (80-120 mg/L),  Sangat  Tinggi  (>120  mg/L),  dan Tidak  Ada  Data.  Kelas  Tidak  Ada  Data mengindikasikan  daratan  dan  juga  awan. Terlihat bahwa pada tiap tahunnya, persebaran MPT  berbeda-beda.  Daerah pesisir  memiliki  nilai  MPT  yang  sangat tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  pada  daerah tersebut  terdapat  banyak  tambak.  Penelitian (Mustofa et  al. ,  2017)  mengatakan  bahwa limbah  dari  tambak  sangat  memengaruhi kualitas air. Keberadaan tambak memberikan pengaruh  pada  kandungan  MPT  yang  tinggi
karena  menghasilkan  limbah.  Limbah  budi daya  juga  merupakan  sumber  pencemaran. Bekasi  merupakan  salah  satu  daerah  yang memiliki  kegiatan  tambak  cukup  tinggi. Produksi pada tiap tahunnya meningkat. Pada tahun  2017  produksi  dari  tambak  sebesar 2.113,55 ton (Badan Pusat Statistik Karawang,  2018).  Hal  ini  mengindikasikan bahwa daerah pesisir juga akan menghasilkan MPT  yang  tinggi.  Keberadaan  muara  sungai memberikan  kontribusi  pada  kandungan MPT  yang  tinggi.  Semakin  mendekati  laut lepas,  konsentrasi  MPT  akan  semakin  kecil, hal  tersebut  tidak  terlepas  dari  pengaruh kecepatan  arus  sungai  dan  ukuran  dari partikel  MPT  yang  ada.  Semakin  tinggi  arus sungai,  maka  proses  pengadukan  kolom  air semakin tinggi (tergantung juga dari kedalaman  sungai),  serta  proses  sedimentasi dari  padatan  tersuspensi  akan  semakin  luas. Umumnya  MPT  memiliki  konsentrasi  ter- tinggi  di  sekitar  daratan  dan  muara  sungai, dan  akan  semakin  berkurang  di  laut  lepas (Parwati, 2014).
Analisis  selanjutnya  dengan  melihat konsentrasi  pada  masing-masing  titik  ( Table 3 ).  Setiap  tahunnya,  persebaran  MPT cenderung  mengalami  kenaikan.  Titik  1,  12, dan  13  cenderung  menghasilkan  nilai  MPT yang tinggi. Hal ini dikarenakan posisi titik 1 berada pada muara Sungai Citarum. Penelitian  lain  juga  menjelaskan  bahwa kandungan  MPT  pada  muara  sungai  sangat tinggi (Arifelia et al ., 2017; dan Purba et al .,
2018).  Nilai  data  yang  digunakan  masih dalam surface  reflectance .  Nilai  ini  masih mengandung eror dari nilai yang dipantulkan oleh  permukaan  air.  Perlu  dilakukan  pene- litian  lebih  lanjut  terkait  data  yang  di- gunakan,  yaitu  berupa  nilai water  leaving radiance untuk meminimalkan eror.

## IV. KESIMPULAN
Pemantauan sebaran MPT di perairan Bekasi  dari  data  satelit  pengindraan  jauh, dilakukan  menggunakan  model  empiris (2018)  dan  semi-analitik  (2004).  Model
empiris menghasilkan konsentrasi MPT yang sangat  tinggi  daripada  model  semi-analitik. Hasil  uji  validasi  dengan  data in  situ menunjukkan  nilai  NMAE  model  semi- analitik  lebih  mendekati  syarat  dan  nilai RMSE  yang  lebih  kecil  daripada  model empiris  yang  berarti  bahwa  model  semi- analitik  lebih  sesuai  dalam  analisis  selan- jutnya.  Hasil  analisis  juga  menunjukkan bahwa model empiris tidak hanya tergantung pada  lokasi  penyusunan  model,  tetapi  juga tergantung  pada  waktu  penggunaan  model empiris.  Walaupun  model  empiris  yang  di- gunakan adalah model empiris yang dibangun  pada  daerah  yang  sama,  namun akan  memberikan  eror  yang  tinggi,  karena model empiris lebih mempertimbangkan nilai in  situ sebagai  masukan  dalam  pengem- bangan  modelnya,  apabila  rentang  nilai  saat pembuatan  model  empiris  belum  mewakili rentang  nilai  konsentrasi  yang  sebenarnya ada  di  lokasi  pengamatan,  maka  model empiris akan memberikan eror yang tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada Pusat Pemanfaatan  Pengindraan Jauh LAPAN.  Riset  ini  merupakan  bagian  dari kegiatan  INSINAS  Kualitas  Perairan  pada Pusat Pemanfaatan Pengindraan Jauh LAPAN yang dibiayai Ristekdikti dengan SK Keputusan  Direktorat  Jenderal  Penguatan Riset  dan  Pengembangan  Nomor  4/E/KPT/ 2019  dan  Kontrak  Pelaksanaan  Insentif Penelitian  Program  Insentif  Riset  Sistem Inovasi  Nasional  Gelombang  I  Tahun Anggaran  2019  Nomor  14/INS-1/PPK/E4/ 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
Adawiah, S.W., R. Faristyawan, N. Suwargana,  E.  Parwati,  &  M.  Arief. 2018. Pengembangan model pemanfaatan penginderaan jauh untuk ekstraksi  informasi  kualitas  perairan. Laporan
Kegiatan Litbangyasa
(Tidak Dipublikasikan) . Lembaga
Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional. Jakarta. 59 p.
Arief,  M.,  S.W.  Adawiah,  M.  Hartuti,  &  E. Parwati. 2017. Algoritma dua dimensi untuk estimasi muatan padatan tersuspensi  menggunakan  data  satelit landsat-8, studi kasus: Teluk
Lampung. J.  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan  Data  Citra  Digital ,
13(2): 109–120.
https://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.201 6.v13.a2517
Arifelia,  D.,  G.  Dianysah,  &  H.  Surbakti. 2017. Analisis kondisi perairan ditinjau dari konsentrasi Total Suspended  Solid (TSS)  dan  sebaran klorofil-a  di  muara  Sungai  Lumpur,
Sumatera Selatan . J. Masparil-
Marine  Science  Research, 9(2):  95– 104. https://doi.org/10.36706/maspari.v9i2 .4475
Badan  Pusat  Statistik  Karawang.  2018.
Kabupaten  Karawang  dalam  angka. Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Karawang. Karawang. 432 p.
Baird, R.B., A.D. Eaton, & E.W. Rice. 2017. Standard methods for the examination of  water  and  wastewater.  American Public Health Association. Wasington DC. 1546 p.
Bernardo,  N.,  A.  Carmo,  &  E.  Park.  2019. Retrieval  of  suspended  particulate matter  in  inland  waters  with  widely differing  optical  properties  using  a semi-analytical scheme.
Remote
Sensing , 11(19): 1–22.
https://doi.org/10.3390/rs11192283
Budhiman,  S.,  T.W.  Hobma,  &  Z.  Vekerdy.
2004.  Remote  sensing  for  mapping TSM  concentration  in  Mahakam Delta:  an analytical  approach. In : Liu et  al .  ( eds .).  Proceeding  of  The
Thirteen  OMISAR  Workshop  on Validation and Application of Satellite  Data  for  Marine  Resources
Conservation  2004, Bali, October 5-9 2004. 1-15 pp.
Camiolo, M.D., E.  Cozzolino,  A.I.  Dogliotti, C.G.  Simionato,  &  C.A.  Lasta.  2019. An empirical remote sensing algorithm for retrieving total suspended  matter  in  a  large  estuarine region. Scientia Marina ,  83(1):  53– 60.
https://doi.org/10.3989/scimar.04847. 22A Dolara,  A.,  F.  Grimaccia,  S.  Leva,  M. Mussetta,  &  E.  Ogliari.  2018. Comparison  of  training  approaches for  photovoltaic  forecasts  by  means of machine learning. Applied Sciences (Switzerland) , 8(2): 1–16. https://doi.org/10.3390/app8020228
Dorji,  P.,  P.  Fearns,  &  M.  Broomhall.  2016. A  semi-analytic  model  for  estimating total suspended sediment concentration  in turbid coastal waters of  northern  Western  Australia  using
MODIS-Aqua  250  m  data. Remote Sensing , 8(7): 33–38. https://doi.org/10.3390/rs8070556 Hariyanto,  T.,  T.C.  Krisna,  Khomsin,  C.B. Pribadi, & N. Anwar. 2017.
Development  of  total  suspended sediment  model  using  Landsat-8  OLI and  in-situ  data  at  the  Surabaya Coast, East Java, Indonesia. Indonesian  J.  of  Geography ,  49(1): 73-79. http://doi.org/10.22146/ijg.12010
Indeswari,  L.,  T.  Hariyanto,  &  P.C.  Bekti.
2018. Pemetaan sebaran Total Suspended Solid (TSS) menggunakan citra  landsat  multitemporal  dan  data in  situ (studi  kasus:  perairan  muara Sungai  Porong,  Sidoarjo). J.  Teknik ITS , 7(1): 2337–3520. https://doi.org/10.12962/j23373539.v 7i1.28698
Kong, J.L., X.M. Sun, D.W. Wong, Y. Chen, J. Yang, Y. Yan, & L.X. Wang. 2015. A  semi-analytical  model  for  remote sensing retrieval of suspended
sediment concentration  in the Gulf of Bohai,  China. Remote  Sensing ,  7(5): 5373–5397.
https://doi.org/10.3390/rs70505373
Ligi,  M.,  T.  Kutser,  K.  Kallio,  J.  Attila,  S. Koponen,  B.  Paavel,  T.  Soomets,  & A. Reinart. 2017. Testing the performance  of  empirical  remote sensing  algorithms  in  the  Baltic  Sea waters  with  modelled  and in  situ reflectance  data. Oceanologia ,  59(1):
57–68.
https://doi.org/10.1016/j.oceano.2016. 08.002
Menteri Lingkungan Hidup. 2004. Keputusan
Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup Nomor  51  Tahun  2004.  Kementrian Lingkungan Hidup. Jakarta. 1498 p.
Mustofa,  A.,  U.  Islam,  &  N.  Ulama.  2017. Kandungan total zat padat tersuspensi dari outlet tambak. J.  DISPROTEK , 8(1): 34–45. https://doi.org/10.34001/jdpt.v8i1.484 Parwati, E. 2014. Analisis dinamika fluktuasi tss  (total  suspended  solid)  sepanjang DAS-muara-laut  di  perairan  Berau Kalimantan. Dalam :  Hasyim et  al .
( eds. ).  Prosiding  Seminar  Nasional
Penginderaan Jauh 2014, IPB International Convention Center, Bogor,  21  April  2014.  662–670  pp. https://doi.org/10.12962/j23373539.v 7i1.28698
Parwati,  E.  &  A.D.  Purwanto.  2017.  Time series  analysis  of  total  suspended solid  (TSS)  using  landsat  data  in Berau Coastal Area, Indonesia. International  J.  of  Remote  Sensing and Earth  Sciences (IJReSES), 14(1):
61–70.
https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2017 .v14.a2676
Purba,  R.H.,  Mubarak,  &  M.  Galib.  2018.
Sebaran Total Suspended Solid (TSS) di  kawasan  muara  Sungai  Kampar Kabupaten  Pelalawan  Provinsi  Riau.
J.  Perikanan  dan  Kelautan ,  23(1): 21–30.
Sholihah, I., L.M. Jaelani, & T. Salam. 2016. Analisis  sebaran  padatan  tersuspensi dan transparansi perairan menggunakan  landsat  8. J.  Teknik ITS , 5(2): 5–8. https://doi.org/10.12962/j23373539.v 5i2.17175
Received  : 9 December 2019 Reviewed : 11 April 2020 Accepted  : 13 July 2020