Perbandingan Pola Distribusi Klorofil-A Data Insitu dan Citra Sentinel-3 Serta Keterkaitannya Dengan Kualitas Air di Perairan Muara Sungai Bodri, Kendal

## Gilang Rizki AlQadri*, Kunarso, dan Muslim
Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Sudarto, SH, Tembalang Semarang, 50275 Telp/fax (024)7474698
Email: *gilangrizkialqdr@gmail.com

## Abstrak
Peningkatan pemanfaatan lahan seperti pertanian, pertambakan, perikanan, pemukiman, dan industi terjadi di sepanjang sungai  bodri. Peningkatan  tersebut  mempengaruhi  tingkat  kesuburan  perairan. Tingkat  kesuburan  pada  suatu  perairan dapat dilihat dari konsentrasi klorofil-a. Pendugaan konsentrasi klorofil-a di perairan perlu menggunakan metode yang lebih efektif, salah satunya menggunakan citra Sentinel 3. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pola kesesuaian dan  akurasi  klorofil-a  citra  sentinel  3  dengan  data insitu ,  serta  keterkaitannya  dengan  kualitas  air  di  perairan  muara Sungai Bodri. Penelitian ini dilakukan dengan metode kuantitatif deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan konsentrasi klorofil-  a  berkisar  1,78  mg/m 3 –  4,28  mg/m 3 ,  dan  hasil  pengolahan  data  citra  Sentinel  3  menghasilkan  konsentrasi klorofil-  a  berkisar  1,85  mg/m 3 –  5,3  mg/m 3 .  Pola  distribusi  konsentrasi  klorofil-  a  data insitu dan  citra  Sentinel  3 menunjukkan pola yang relatif sama, yaitu konsentrasi  klorofi-a tertinggi di wilayah muara sungai Bodri  dan semakin rendah ke arah laut. Konsentrasi  klorofil-a citra lebih  besar dibandingkan hasil insitu diduga dikarenakan  penggunaan algoritma  C2RCC  yang  sangat  dipengaruhi  oleh  data  dari  simulasi  reflektan  pancaran  air  serta  radian  dari  ToA, sehingga  dengan  kondisi  perairan  yang  keruh,  menyebabkan  reflektan  yang  diterima  sensor  di  artikan  sebagai fitoplankton  oleh  algoritma  C2RCC,  dan  menyebabkan  tingginya  konsentrasi  klorofil-a  yang  didapat.  Nilai  korelasi konsentrasi  klorofil-a insitu dan  klorofil-a  citra  sebesar  r  =  0,935,  menunjukkan  bahwa  korelasi  tersebut  memiliki hubungan  yang  sangat  kuat.  Hasil  uji Root  Mean  Square  Error (RMSE)  menunjukkan  data  citra  Sentinel  3  memiliki hasil yang akurat (RMSE = 0,566 mg/m 3 , R 2 = 0.875 dan r = 0.935).
Kata kunci : Klorofil- a, Sentinel 3, RMSE, Muara Sungai Bodri

## Abstract
Increased  land  use  such  as  agriculture,  aquaculture,  fisheries,  settlements,  and  industry  occurred  along  the  Bodri River.  This  increase  affects  the  level  of  water  fertility.  The  level  of  fertility  of  a  waters  can  be  seen  from  the concentration  of  chlorophyll-a.  Estimating  the  concentration  of  chlorophyll-a  in  waters  needs  to  use  a  more  effective method, one of which uses Sentinel 3 imagery. Bodri. This research uses a quantitative descriptive method. The results showed that the concentration of chlorophyll-a was between 1.78 mg/m3 – 4.28 mg/m3, and the results of image data processing Sentinel 3 produced chlorophyll- a concentrations ranging from 1.85 mg/m3 – 5.3 mg/ m3. The distribution pattern of chlorophyll- a concentration data in situ and Sentinel 3 image shows a relatively similar pattern, the highest chlorophyll-a  concentration  in  the  estuary  area  of  the  Bodri  river  and  lower  towards  the  sea.  The  concentration  of chlorophyll-a in the image is greater than the in situ results, presumably due to the use of the C2RCC algorithm which is strongly influenced by the simulation  data  of  the reflectance of  water jets and radians from ToA, so that the water conditions are cloudy, the reflectance received by the sensor is interpreted as phytoplankton by the C2RCC algorithm, and  resulted  in  the  high  concentration  of  chlorophyll-a  obtained.  The  correlation  value  of  in  situ  chlorophyll-a concentration and chlorophyll-a image is r = 0.935, indicating that the correlation has a very strong relationship. The results  of  the  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  test  show  that  Sentinel  3  image  data  has  accurate  results  (RMSE  = 0.566 mg/m3, R2 = 0.875 and r = 0.935).
Keywords : Chlorophyll- a, Sentinel 3, RMSE, Bodri River Estuary

## PENDAHULUAN
Muara  sungai  adalah  bagian  dari  ekosistem  pesisir  berupa  perairan  semi  tertutup,  serta  terjadinya pertemuan  massa  air  yang  mengalir  dan  bermuara  ke  laut.  Wilayah  ini  dipengaruhi  oleh  faktor  hidrologi
perairan berupa pasang surut air laut yang membawa masukan unsur hara dari aktivitas yang terjadi di darat, sehingga menyebabkan daerah ini menjadi subur (Isnaini, 2012). Kandungan unsur hara yang sangat banyak pada daerah ini merupakan faktor terpenting pada pertumbuhan fitoplankton (Rupawan, 2015). Fitoplankton yang  berperan  sebagai  produsen  primer  mampu  merubah  zat  anorganik  menjadi  zat  organik  dengan  sinar matahari  dan  pigmen  fotosintetik  klorofil-a  sebagai  penyokong  proses  tersebut,  sehingga  fitoplankton  di perairan  sangat  vital  (Odum,  1971).  Terdapat  3  jenis  klorofil  yaitu  klorofil-  a,  b  dan  c.  Ketiga  jenis  ini penting dalam proses fotosintesis. Klorofil- a merupakan kandungan yang paling dominan pada fitoplankton, maka  dari  itu  klorofil-  a  bisa  digunakan  sebagai  indikator  kesuburan  air  (Minsas et  al .,    2013).  Sebagai pigmen  utama  dalam  fitoplankton,  keberadaan  klorofil-a  telah  dianggap  sebagai  sarana  biomassa  dalam kolom  air.  Meskipun biomassa  yang  memadai  sangat  penting  bagi  ekosistem  air  yang  sehat  dan  produktif, keberadaannya  yang  berlebihan  dapat  membahayakan  dan  berpotensi  merusak  fungsi  dan  kesehatan ekosistem perairan tersebut (Pahlevan, 2019; Brooks et al ., 2016).
Kelimpahan  fitoplankton  sangat  dipengaruhi  kondisi  fisika-kimia  perairan.  Parameter  fisika-kimia perairan yang mempengaruhi kelimpahan fitoplankton adalah salinitas, kecerahan, suhu, DO, pH, dan nutrien (Aryawati  dan  Thoha,  2011).  Menurut  Effendi  (2003),  arus,  gelombang,  dan  pasang  surut  juga  merupakan faktor fisika di wilayah pesisir. Faktor fisika-kimia tersebut terjadi secara bersama dan mempengaruhi suplai nutrien  di  perairan.  Secara  alamiah  sumber  nutrien  berasal  dari  penguraian  dan  pelapukan/dekomposisi tumbuhan,  organisme,  dan  buangan  limbah.  Adanya  arus  laut,  nutrien  mengalami  persebaran  sesuai pergerakan massa air.
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Haban et  al .,  (2022)  di  teluk  Semarang,  mengkaji  kualitas  perairan dengan  citra  Sentinel  3  OLCI,  namun  pebelitian  ini  hanya  mengkaji  kandungan  klorofil-a  pada  citra  saja, hasil  pengolahan  citra  satelit  yang  masih  meninggalkan  kesalahan  geometrik  di  lapangan,  meskipun  setiap dilakukannya pengolahan data citra  selalu dikoreksi agar hasil citra yang diterima sesuai  dengan nilai yang sebenarnya,  tetapi  masih  diperlukannya  validasi  data  citra  terhadap  data  lapangan,  guna  untuk  mengetahi seberapa jauh citra satelit dapat memberikan informasi tentang klorofil perairan.
Berdasarkan  uraian  diatas,  perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  perbandingan  distribusi  klorofil-a antara  data insitu dengan  citra  sentinel  3  serta  keterkaitannya  dengan  kualitas  air  di  perairan  muara  Sungai Bodri. Hal ini untuk mengetahui pola konsentrasi klorofil- a dan akurasi data citra sentinel 3, dan keterkaitan klorofil- a dan kualitas air, serta dapat dijadikan sebagai salah satu landasan informasi  tentang pengelolaan dan pemanfaatan perairan.

## MATERI DAN METODE
Data  primer  yang  digunakan  yaitu  konsentrasi  klorofil-a insitu ,  kualitas  air  yaitu  oksigen  terlarut (DO),  suhu,  pH,  kecerahan,  salinitas,  yang  di  dapatkan  dengan  pengambilan  data  secara  langsung  di lapangan  tanggal  30  September  2020  pukul  10.00  WIB,  dan  citra  Sentinel  3a  OLCI  L1  perekaman  30 September  2020.  Sedangkan  data  sekunder  berupa  dan  peta  Rupa  Bumi  Indonesia  dari  Badan  Informasi Geospasial.  Penelitian  dilaksanakan  di  perairan  muara  Sungai  Bodri,  Kabupaten  Kendal,  Provinsi  Jawa Tengah.
Tabel 1. Koordinat Stasiun Stasiun Lintang Bujur 1 - 6.834816⁰ LS 110.173570⁰ BT 2 -6.832693⁰ LS 110.174871⁰ BT 3 -6.833096⁰ LS 110.177621⁰ BT 4 -6.833336⁰ LS 110.170744⁰ BT 5 -6.830435⁰ LS 110.173166⁰ BT 6 -6.830390⁰ LS 110.176067⁰ BT 7 -6.830435⁰ LS 110.168622⁰ BT 8 -6.828148⁰ LS 110.171552⁰ BT 9 -6.827729⁰ LS 110.175289⁰ BT
Jumlah stasiun pada pengambilan sampel air adalah 9 stasiun agar dapat mewakili berbagai daerah sampling. Penentuan lokasi setiap stasiun dengan pertimbangan stasiun 1, 2 dan 3 mewakili area muara sungai, stasiun 4, 5 dan 6 mewakili area transisi dan untuk stasiun 7, 8 dan 9 mewakili laut lepas.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## Analisa Klorofil- a
Analisis klorofil- a menggunakan metode spektrofotometri . Sampel air laut sebanyak 1 liter disaring dengan filter  holder yang  telah  dilengkapi  dengan  kertas  saring  selulosa  dan  dihubungkan  pada vacuum pump , ditambahkan 3-5 tetes MgCO 3 pada hasil saringan diatas kertas saring. Kertas  saring dimasukkan ke tabung  reaksi  dan  di  ekstraksi  menggunakan  10  ml  aseton  90%  lalu  dihomogenkan,  selanjutnya  disimpan selama 24 jam di lemari pendingin. Setelah itu hasil saringan di sentrifuge dengan putaran 3000 rpm selama kurang lebih 30 menit menit. Setelah dari Setrifuge diukur absorbansinya pada panjang gelombang 750 nm, 664 nm, 647 nm, dan 630 nm dengan menggunakan spektrofotometer.
Konsentrasi klorofil-a dihitung menggunakan rumus (Parson et al ., 1989; Riyono, 2006) :
Keterangan: Chl- a  = Kandungan klorofil-a Ca = 11, 85 E 664 – 1, 54 E 647 – 0, 08E 630
Va = Volume aseton (ml) V = Volume sampel air disaring (L) d = Diameter cuvet (1cm)
E = Penyerapan pada panjang gelombang

## Pengolahan Citra Sentinel 3 OLCI
Citra Sentinel-3a Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) level 1 dengan resolusi spasial sebesar 300  m  dan  resolusi  temporan  2-3  hari  yang  didapatkan  dari htpps://scihub.copernicus.eu . Produk  data Sentinel 3 OLCI resolusi penuh level 1 dengan resolusi spasial 300m yang telah diunduh, selanjutnya diolah menggunakan  aplikasi sentinel  Application  Platform (SNAP)  versi  7.0.  Citra  di crop ,  diproyeksikan,
diproses  dengan  algoritma Case  2  Regional  Coast  Colour (C2RCC)  dan  siap  di  visualisasikan.  C2RCC memiliki  2  peran  utama  dalam  mengekstraksi  nilai  klorofil-a,  yaitu  koreksi  atmosfer  dan  ekstraksi  nilai klorofil-a dari perairan. Selanjutnya hasil dari pengolahan dari SNAP di layout di aplikasi ArcGis 10.4.1.

## Pengolahan Data Secara Statistik
Manessa et  al (2017)  menyatakan  akar  rata-rata  kuadrat  simpangan  ( Root  Mean  Squared  Error ) adalah  cara  menguji  model  regresi  linear  melalui  pengukuran  tingkat  akurasi  hasil  perkiraan  suatu  model. Secara matematis, rumusnya di tulis sebagai berikut :
Keterangan :
= Nilai hasil observasi
= Nilai hasil prediksi
i = Urutan data pada database
n = Jumlah data
Sugiyono (2007) menyatakan bahwa uji korelasi Pearson Product Moment digunakan untuk mengetahui hubungan dan arah hubungan antara variable. Software IBM SPSS Statistic 26 digunakan pada analisis ini. Untuk mengetahui keterkaitan antar variable digunakan Pearson correlation :
Keterangan : r = korelasi antara a dan b x = nilai a y = nilai b n = banyak nilai
Tabel 2. Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai Korelasi Interpretasi 0,00    -  0,19 Sangat Rendah 0,20   -   0,39 Rendah 0,40   -   0,59 Sedang 0,60   -   0,79 Kuat 0,80   -   1,00 Sangat Kuat

## HASIL DAN PEMBAHASAN Konsentrasi Klorofil- a
Hasil  konsentrasi  klorofil-  a  data insitu di  perairan  muara  Sungai  Bodri,  berkisar  antara  1,78  –  4,28 mg/m 3 ,  dan  diperoleh  distribusi  klorofil-  a  yang  berbentuk  Konvergen  mulai  dari  stasiun  1  sampai  9. Konsentrasi  klorofil-a  tertinggi  berada  pada  stasiun  2  dengan  konsentrasi  sebesar  4,2863  mg/m 3 ,  dan konsentrasi  klorofil-  a  terendah  pada  stasiun  9  dengan  konsentrasi  1,7808  mg/m 3 .  Konsentrasi  klorofil-  a yang  tinggi  pada  stasiun 2 dapat  dikarenakan  dekat  muara  sungai  yang  memiliki  masukan  unsur  hara  yang bersumber dari kegiatan pertambakan, perikanan dan pertanian. Konsentrasi klorofil-a yang tinggi di stasiun 2  dapat  dikarenakan  dekat  muara  sungai  yang  memiliki  masukan  unsur  hara  yang  berasal  dari  kegiatan pertanian,  pertambakan,  dan  perikanan.  Pernyataan  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  Amna et  al (2022), mengkaji  tentang  distribusi  horizontal      klorofil-a  dan  MPT  di  muara  Sungai  Bodri,  didapati  distribusi klorofil-a  pada  muara  Sungai  Bodri  bersumber  dari  masukan  nutrient  yang  berasal  dari  aliran  sungai. Konsentrasi stasiun 1 yang berada di muara sungai lebih rendah jika di bandingkan stasiun 2 yang berlokasi lebih  jauh  dari  wilayah  muara,  hal  ini  diduga  karena  stasiun  1  berada  di  muara  sungai  yang  memiliki pergerakan massa air dan proses pengadukan yang tinggi, sehingga kandungan nutrient akan secara fluktuatif berubah.  Parameter  lainnya  yang  mempengaruhi  kejadian  ini  berasal  dari  perbedaan  kualitas  air  di  tiap
stasiun,  perbedaan  kualitas  air  dapat  menyebabkan  pertumbuhan  fitoplankton  yang  berbeda.  Seperti kecerahan  perairan  pada  stasiun  1  yang  lebih  baik  daripada  stasiun  2,  tetapi  setelah  didapati  konsentrasi klorofil- a stasiun 2 lebih tinggi daripada stasiun 1, dapat di asumsikan kecerahan perairan pada stasiun 1 di dominasi  oleh  material  padatan  tersuspensim  sedangkan  kecerahan  pada  stasiun  2  didominasi  oleh fitoplankton.  Dugaan  ini  didukung oleh  Hanifah et  al .  (2018)  , berpendapat  bahwa perairan  yang  memiliki bahan  organik  yang  sedikit  dan  mengakibatkan  konsentrasi  fosfat  rendah  salah  satunya  diakibatkan  oleh kecerahan perairan  yang tinggi.
Tabel  3. Perbandingan  Konsentrasi  klorofil-a insitu dan  citra  sentinel  3    di  perairan  muara  Sungai  Bodri, Kendal
Stasiun Konsentrasi Klorofil-a (mg/m 3 ) Insitu Sentinel 3 1 3,6588 5,3060 2 4,2863 5,3060 3 2,7857 3,3376 4 3,8251 4,3248 5 3,5337 3,7314 6 3,032 3,6695 7 2,1548 1,8552 8 2,4925 2,8377 9 1,7808 2,1451 Rerata 3,0611 3,6126
Hasil  analisis  konsentrasi  yang  didapatkan  memiliki  kisaran  konsentrasi  lebih  tinggi  apabila dibandingkan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agung et  al .  (2018)  di  perairan  muara  Sungai  Bodri, Kendal. Agung et al ., (2008) menyatakan, nilai konsentrasi klorofil-a berkisar antara        0,34 – 4,86 mg/m3. Sedangkan konsentrasi klorofil-a yang didapatkan pada penelitian berkisar antara 1,78 – 4,28 mg/m3, hal ini dikarenakan adanya perbedaan rentang waktu penelitian dengan penelitian sebelumnya, adanya penambahan aktifitas manusia sehingga terjadinya penambahan bahan organik di muara Sungai Bodri.
Konsentrasi  klorofil–  a  pada  data  citra  Sentinel  3,  konsentrasi  tertinggi  terdapat  di  stasiun  1  dan  2 sebesar  5,3060  mg/m 3 .  Konsentrasi  terendah  pada  stasiun  7  sebesar  1,8552  mg/m 3 .  Secara  spasial  terlihat bahwa  konsentrasi  klorofil-a  menyebar  dari  stasiun  1  yang  berada  di  muara  sungai  menuju  laut  lepas. Konsentrasi  klorofil-a  ini  berbeda  dengan  data insitu ,  dimana  data  citra  Sentinel  3  lebih  tinggi  daripada konsentrasi klorofil-a data insitu. Perbedaan ini disebabkan adanya perbedaan waktu perekaman citra dengan pengambilan data lapangan, dimana perbedaan ini dapat mempengaruhi hasil konsentrasi klorofil-a. Hal ini di  dukung  oleh  Zakiyah et  al .,  (2019),  dimana  perbedaan  nilai  konsentrasi  citra  dengan insitu dapat  di sebabkan  oleh  perbedaan  waktu  perekaman  citra  dengan  pengambilan  sampel  air,  dan  kondisi  citra dipengaruhi oleh tutupan awan tipis dan masih menyisakan kesalahan geometrik di lapangan. Pada penelitian ini terdapat kekurangan yaitu pada perbandingan stasiun 1 dan 2 pada citra sentinel yang terdapat pada satu pixel,  sehingga  jika  di  bandingkan  dengan  data  insitu  kurang  tepat,  karena  data  insitu  mewakilkan konsentrasi klorofil-a pada stasiun yang diambil, sedangkan pada data citra konsentrasi klorofil-a pada satu pixel,  sehingga  jika  terdapat  beberapa  stasiun  pengamatan  pada  satu  pixel,  akan  mengakibatkan  tidak imbangnya perbandingan yang dilakukan.
Pola  distribusi  klorofil-  a  data insitu dan  citra  sentinel  3  memiliki  pola  yaitu  konsentrasi  klorofil–a lebih  tinggi  di  daerah  muara  kemudian  semakin  rendah  menuju  laut.  Semakin  jauh  dari  muara  maka  nilai klorofil-a semakin rendah. Tingginya konsentrasi klorofil-  a di perairan muara diduga dari buangan limbah organik  yang  mengalir  di  aliran  sungai  Bodri  menuju  muara  sungai.  Badan  air  sungai  bodri  digunakan sebagai saluran air pembuangan limbah rumah tangga, dan area pertambakan, sehingga menghasilkan limbah yang merupakan sumber nutrient sebagai akibat degradasi mikroba. Rasyid (2009) menyatakan faktor utama tingginya  konsentrasi  klorofil–a  di  perairan  adalah  suplai  nutrient  yang  berasal  dari  daratan.  Tingginya nutrient pada daerah muara dapat digunakan oleh fitoplankton pada proses fotosintesis (Wenno, 2007).
Gambar 2. Distribusi Klorofil- a Data Insitu
Gambar 3. Distribusi Klorofil-a Sentinel 3
Menurut Boynton (1996) perairan yang kurang subur memiliki rerata konsentrasi klorofil- a <1 mg/m 3 , perairan  sedang  memiliki  rerata  konsentrasi  klorofil-a  1  –  15  mg/m 3 ,  perairan  subur  dengan  konsentrasi antara  15  –  30  mg/m 3 ,  termasuk  kategori  sangat  subur  dengan  konsentrasi  >30  mg/m 3 .  Perairan  muara Sungai  Bodri  termasuk  perairan  yang  memiliki  kesuburannya  sedang,  karena  konsentrasi  klorofil–a  yang diperoleh  baik  berdasarkan  data insitu dan  data  citra,  berada  di  antara  1  –  15  mg/m 3 ,  dan  dilihat  dari  nilai konsentrasi  setiap  titik  stasiun  termasuk  perairan  yang  kesuburannya  sedang.  Pernyataan  ini  didukung  ole Garini et  al (2021),  yang  mengkaji  kandungan  klorofil–a  di  perairan  Kendal,  Jawa  Tengah,  yang memperoleh  konsentrasi  klorofil-a  berkisar  antara  1,3  –  1,7  mg/m 3 .  Dugaan  perairan  muara  Sungai  Bodri dalam  perairan  yang  kesuburan  sedang  karena  perairan  ini  memiliki  kegiatan  perikanan  yang  cukup menonjol,  sering  di  manfaatkan  sebagai  daerah  tambak,  sehingga  kandungan  klorofil  pada  daerah  muara akan lebih tinggi, dan berkurang seiring mendekati laut lepas. Terlihat dari konsentrasi klorofil-a di stasiun 7, 8, dan 9 yang memiliki nilai klorofil-a lebih rendah daripada stasiun lainnya.

## Akurasi Citra
Hasil uji regresi statistik menunjukkan hasil yang sangat akurat, dengan koefisien korelasi (r) bernilai 0,  9354.  Sugiyono  (2007)  menyebutkan,  koefisien  korelasi  dengan  rentang  nilai  0,8  –  1,00  termasuk  pada korelasi  yang  sangat  kuat.  Apabila  ditinjau  dari  nilai  determinasinya  (R2)  bernilai  0,875.  Hal  ini  berarti konsentrasi klorofil-a data citra sentinel 3 dapat menjelaskan 87% data klorofil-a data insitu . Jika dilihat dari nilai  signifikansinya,  (  P  =  0,000  )  apabila  nilai  P  <  0,05,  maka  terdapat  korelasi  signifikan  antara  yang variabel  dihubungkan.  Hasil  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Soomets et  al .,  (2020), menyebutkan  penggunaan  citra  Sentinel-3  OLCI  untuk  pemantauan  klorofil-  a  di  perairan  memiliki  nilai korelasi cukup baik dengan data in-situ dengan nilai R2 sebesar 0,83. Konsentrasi klorofil-a citra lebih besar dibandingkan  hasil  insitu  diduga  dikarenakan  penggunaan  algoritma  C2RCC  yang  sangat  dipengaruhi  oleh data dari simulasi reflektan pancaran air serta radian dari ToA, sehingga dengan kondisi perairan yang keruh, menyebabkan  reflektan  yang  diterima  sensor  di  artikan  sebagai  fitoplankton  oleh  algoritma  C2RCC,  dan menyebabkan tingginya konsentrasi klorofil-a yang didapat (Brockman et al ., 2016).
Gambar  4. Grafik  Perbandingan  Konsentrasi  Klorofil-  a  data  Citra  Sentinel  3  dan  data insitu di  perairan Muara Sungai Bodri, Kendal
Hasil perhitungan RMSE pada nilai konsentrasi klorofil-a secara keseluruhan antara data insitu dengan citra Sentinel 3 OLCI menghasilkan nilai RMSE = 0,566 mg/m 3 , nilai tersebut berarti bahwa tingkat akurasi citra  Sentinel  3  OLCI  sudah  bagus,  sesuai  dengan  pernyataan  Conopio et  al .,  (2019)  hasil  prediksi  akan semakin  akurat  apabila  nilai  RMSE  yang  diperoleh  semakin  kecil  (mendekati  0).  Arabi et  al .,  (2020), menyatakan bahwa tingkat akurasi Sentinel 3 OLCI di perairan pesisir memiliki keakuratan terbaik dengan RMSE = 3,97 terhadap data lapangan, dibandingkan dengan sensor MERIS dan MSI.
Gambar  5. Grafik  Korelasi  Klorofil-  a  data insitu dan  Citra  Sentinel  3  di  perairan  Muara  Sungai  Bodri, Kendal

## Hubungan Klorofil- a Dengan Kualitas Air
Kisaran  nilai  hasil  pengukuran bervariasi  tiap  stasiun.  Hasil  pengukuran  terhadap  parameter  salinitas menunjukkan nilai 26.67  – 31.00 ‰, suhu 29.33 – 31.67 °C, kecerahan 40.83 – 68.33 cm, DO 0.34 – 2.69 mg/L, dan pH 7.37 – 7.53 (tabel 4.).
Tabel 4. Kualitas Perairan Stasiun Salinitas (‰) Suhu (°C) Kecerahan (cm) DO (mg/L) pH 1 28.33 29.33 40.83 0.35 7.37 2 26.67 30.70 41.67 0.34 7.37 3 29.67 30.53 62.50 0.56 7.30 4 28.67 30.70 43.33 1.70 7.40 5 30.00 30.77 68.33 1.27 7.43 6 29.67 31.40 34.17 2.40 7.47 7 30.33 30.63 45.00 2.10 7.43 8 31.00 30.73 62.50 2.25 7.50 9 30.00 31.67 68.33 2.69 7.53 Rerata 29.37 30.72 51.85 1.52 7.42
Hasil korelasi pearson antara Klorofil-a dengan parameter kualitas air diperoleh dari pengolahan data menggunakan software IBM  SPSS  Statistic  26  disajikan  dalam  Tabel  5,  tanda  (*)  pada  variable menunjukkan  variable  tersebut  memiliki  taraf  signifikan  sebesar  5%  dan  tanda  (**)  menunjukkan  variable tersebut memiliki taraf signifikan sebesar 1%
Tabel 5. Korelasi Pearson Klorofil-a Suhu Salinitas DO pH Kecerahan Klorofil-a Pearson Correlation 1 -0.454 -.797 * -.705 * -0.568 -0.463 Sig. (2-tailed) 0.219 0.010 0.034 0.111 0.210 N 9 9 9 9 9 9
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Salinitas  berkorelasi  dengan  klorofil-  a  (r  =  -  0,797),  yang  berarti  jika  konsentrasi  salinitas  tinggi, maka  konsentrasi  kolofil  a  rendah,  begitu  pula  sebaliknya  (Tabel  5),  konsentrasi  salinitas  yang  didapatkan cenderung  bertambah  besar  menuju  laut  lepas,  hal  ini  didukungoleh  pernyataan  Aziz  (2007),  bahwa konsentrasi  salinitas  pada  muara  hingga  laut  akan  terus  bertambah.  Adanya  masukan  dari  daratan  pada daerah muara menyebabkan salinitas di muara sungai sangat berfluktuasi. Laju fotosintesis akan dipengaruhi oleh  vasiasi  konsentrasi  salinitas,  terlebih  pada  fitoplankton  yang  hanya  dapat  bertahan  pada  konsentrasi tertentu  (Kaswadji et  al .,  1993).  Konsentrasi  salinitas  yang  bagus  untuk  perkembangann  fitoplankton berkisar antara 10 – 40 ‰ (Raymond., 1980).
Parameter  berikutnya  yang  berkorelasi  dengan  klorofil-a  di  perairan  muara  sungai  Bodri  adalah  DO (oksigen terlarut) dengan (r =  - 0,705) (Tabel 5), berarti jika konsentrasi DO meningkat, maka akan terjadi penurunan pada konsentrasi klorofil-a. Berdasarkan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa konsentrasi DO semakin  besar  kearah  laut  lepas  (Tabel  5).  Hal  ini  dimugkinkan  karena  terjadi  aktivitas  penguraian  oleh bakteri  yang  menggunakan  banyak  oksigen  akibat  dari  banyaknya  buangan  limbah.  Menurut  Chen et  al ., (2016) menyebutkan bahwa kandungan DO,dan pH di daerah muara lebih rendah daripada di perairan yang lebih  dalam,  karena  tingginya  oksidasi  bahan  organik  serta  fotosintesis  yang  terjadi  di  kolom  air.  Salmin (2005)  menjelaskan  bahwa  dengan  bertambahnya  kedalaman  pada  suatu  perairan  akan  menyebabkan penurunan  pada  kadar  DO,  karena  proses  fotosintesis  yang  terjadi  akan  semakin  berkurang  dan  oksigen terlarut  akan    semakin  banyak  di  gunakan  untuk  pernafasan  serta  oksidasi  pada  unsur  hara.  Hal  ini  dapat membuktikan perbedaan konsentrasi oksigen terlarut di perairan pantai dan perairan laut.
Beberapa parameter yang nilai korelasinya lebih rendah dari pada parameter yang lain yaitu suhu (r = - 0,456),  pH  (r  =  - 0,573), dan kecerahan  (r  = -  0,463).  Hubungan  ini bernilai  negatif  yang berarti,  jika  nilai klorofil-a  tinggi,  maka  nilai  parameter  tersebut  akan  rendah.  Nilai  kecerahan  yang  rendah  di  muara  sungai Bodri dapat menyebabkan proses fotosintesis tidak maksimal. Kecerahan perairan muara Sungai Bodri yang rendah pada tiap stasiun di duga karena proses pengadukan yang terjadi di muara akibat pertemuan arus dan mengakibatkan  sedimen  di  dasar  perairan  teraduk  sampai  ke  permukaan  perairan.  Hal  ini  didukung Hikmawati et al ., (2014) jika semakin sedikit cahaya matahari yang masuk ke periairan  dapat menyebabkan proses  fotosintesis  kurang  optimum,  sehingga  berpengaruh  pada  konsentrasi  klorofil-a.  Nilai  konsentrasi suhu  berkisar  antara  29,3-31,7  °C,  karena  cuaca  saat  pengukuran  relatif  sama  sehingga  suhu  yang  didapat tidak  mengalami  perubahan,  kisaran  nilai  suhu  diperoleh  masih  dapat  mendukung  kehidupan  fitoplankton. Menurut  Hatta  (2014),  suhu  tidak  mempengaruhi  konsentrasi  klorofil-a  di  permukaan  perairan.  Hal  ini dikarenakan  suhu  di  permukaan  masih  relative  sama  dan  masih  dalam  kisaran  yang  cukup  untuk pertumbuhan  klorofil.  Nilai  pH  diperoleh  berkisar  7,3-7,5,  nilai  tersebut  dapat  mendukung  kehidupan organisme air, dalam hal ini adalah fitoplankton. Lantang et al ., (2015) menyatakan nilai pH yang berkisar 7 –  8,5  ideal  bagi  kehidupan  organisme  akuatik,  karena  dengan  nilai  pH  tersebut  adalah  perairan  yang produktif  dan dapat  mendorong bahan organik  dalam  air  menjadi  mineral  yang  selanjunya  diasimilasi  oleh fitoplankton.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa  distribusi  klorofil–a antara data insitu dan citra Sentitel 3a OLCI mempunyai pola dsitribusi yang sama yaitu konsentrasi klorofi- a tertinggi di wilayah muara Sungai Bodri dan semakin rendah ke arah laut. Hasil uji akurasi membuktikan konsentrasi  klorofil-a  citra  Sentinel  3  OLCI  mempunyai  akurasi  yang  baik  dengan  nilai  RMSE  yang  kecil yaitu  0,566  mg/m 3 ,  dan  memiliki  korelasi  yang  sangat  kuat  sebesar  r  =  0,9354  terhadap  data insitu . Hubungan  klorofil-a  dan  kualitas  air  berdasarkan  uji  korelasi Pearson  product dengan  nilai  korelasi  pada klorofil-a  dengan  salinitas  (r  =  -0,797),  klorofil-a  dengan  DO  (r  =  -  0,705),  klorofil-  a  dengan  suhu  (r  =  - 0,456), klorofil- a dengan pH       (r = - 0,573), klorofil-a dengan kecerahan (r = - 0,463).

## DAFTAR PUSTAKA
Agung, A., Zainuri, M., Wirasatriya, A., Maslukah, L., Subardjo, P., Suryosaputro, A.A.D. & Handoyo, G. 2018. Analisis Sebaran Klorofil-A dan Suhu Permukaan Laut sebagai Fishing Ground Potensial (Ikan Pelagis Kecil) di Perairan Kendal, Jawa Tengah. Buletin Oseanografi Marina, 7(2): 67-74.
Amna, A. M. L., Maslukah, L., Wulandari, S. y. 2022. Distribusi Horizontal Klorofil-A dan Material Padatan Tersuspensi di Muara Bodri, jawa Tengah. Jurnal Kelautan Tropis. 25(2):232-240.
Arabi,  B.    M.S.  Salama.,  J.  Pitarch.,  W.  Verhoef.  2020.  Integration  of  in-situ  and  multi-sensor  satellite observations for long-term water quality monitoring in coastal areas. Elsevier. Vol 239.
Aryawati  dan  Thoha,  2011.  Hubungan  Kandungan  Klorofil-a  dan  Kelimpahan  Fitoplankton  di  Perairan Berau Kalimantan Timur. Maspari Jurnal, 2 ; 89 – 94.
Brockman, C., Doerffer, R., Peters, M., Stelzer, K., Embacher, S., dan Ruescas, A. (2016): Evolution of The C2RCC Neural Network For Sentinel 2 and 3 For The Retrieval of Ocean Colour Products In Normal and Ectreme Optically Complex Waters.
Boynton,  B.  1996.  Chlorophyll  in  mid  Atlantic  estuaries  dalam  Cheaspeake  Bay  program  1997.  US-EPA- MAIA: 10pp
Conopio,  M.,  Japor,  R.  K.,  Blanco,  A.  C.,  and  Tamondong,  A.  M.  2019.  Estimation  Of  Chlorophyll-a Concentration  In  Laguna  De  Bay  Using  Sentinel-3  Satellite  Data,  Int.  Arch.  Photogramm.  Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLII-4/W19, 125–132, XLII-4-W19-125.
Effendi,  H.  2003.  Telaah  Kualitas  Air  Bagi  Pengelolaan  Sumberdaya  dan  Lingkungan  Perairan.  PT.
Kanisius, Yogyakarta, 258 hlm.
Garini,  B.  N.,  Suprijanto,  J.,  Pratikto,  I.  2021.  Kandungan  klorofil-a  dan  kelimpahan  di  perairan  Kendal, Jawa Tengah. Journal of Marine Research. 10(1) : 102 – 108.
Haban,  M.  H.  M.,  Kunarso.  Prayogo,  T.,  Wirasatriya,  A.  2022.  Spatio-Temporal  Distribution  of Chlorophyll-a in Semarang Bay using Sentinel-3. Buletin Oseanografi Marina. 11(1) : 11 – 18.
Hanifah,  D.N.,  Wulandari,  S.Y.,  Maslukah,  L.  &  Supriyantini,  E.  2018.  Sebaran  Horizontal  Konsentrasi Nitrat  Dan  Fosfat  Anorganik  Di  Perairan  Muara  Sungai  Kendal,  Kabupaten  Kendal.  Journal  of Tropical Marine Science, 1(1):27-32.
Isnaini, 2012. Struktur Komunitas Fitoplankton di Perairan Muara Sungai Banyuasin Kabupaten Banyuasin Sumatera Selatan. Maspari Journal,Vol. 4, No. 1: 58-68.
Kaswadji, R.F, F. Widjaja dan Y. Wardianto. 1993. Produktifitas Primer dan Laju Pertumbuhan Fitoplankton di Perairan Pantai Bekasi. Jurnal Ilmu-Ilmu Perairan dan Perikanan Indonesia. 1(2): 1 – 15.
Manessa,  M.  D.  M.,  Haidar,  M.,  Hartuti,  M.,  &  Kresnawati,  D.  K.  (2017).  Determination  of  The  Best Methodology  For  Bathymetry  Mapping  Using  Spot  6  Imagery:  A  Study  Of  12  Empirical Algorithms. International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) , 4(2): 127–136.
Minsas, S. 2013. Komposisi, Struktur dan Kandungan Klorofil-a Fitoplankton pada Musim Barat dan Musim Timur di Estuaria Sungai Peniti, Kalimantan Barat. Thesis. Universitas Andalas. Padang.
Odum, E.P., G.W. Barret. 1971. Fundamental of Ecology. 5thed, W.B. Sounders Company, Philadelphia
Pahlevan,  N.,  B.  Smith.,  J.  Schalles.,  C.E.  Binding.,  Z.  Cao,  R.  Ma.,  K.  Alikas.,  K.  Kangro.,  D.  Gurlin.,
H.T.T. Nguyen., B. Matsushita., W.J. Moses., S. Greb., M.K. Lehmann., M. Ondrusek., N. Oppelt., R. Stumpf.  2020.  Seamless  retrievals  of  chlorophyll-a  from  Sentinel-2  (MSI)  and  Sentinel-3  (OLCI)  in inland and coastal waters: A machine-learning approach.  Remote Sensing Of Environment, 240, 1 – 21.
Rasyid,  A. 2009.  Distribusi  Klorofil-a  pada  Musim  Peralihan  Barat-Timur  di  Perairan  Spermonde  Propinsi Sulawesi Selatan. Jurnal Sains dan Teknologi, 9(2) : 125 – 132.
Raymond, J.E.G 1980. Plankton and Productivity in the Ocean. Pergamon Press. Oxford.
Rupawan.  2015.  Keanekaragaman  Jenis  dan  Struktur  Komunitas  Sumberdaya  Ikan  Estuari  Banyuasin Sumatera Selatan. Seminar Nasional Perikanan Indonesia. STP Jakarta
Salmin. 2005. Oksigen Terlarut (DO) dan Kebutuhan Oksigen Biologi (BOD) Sebagai Salah Satu Indikator Untuk Menentukan Kualitas Perairan. Oseana, 30(3): 21-26.
Soomets,  T.;  Uudeberg,  K.;  Jakovels,  D.;  Brauns,  A.;  Zagars,  M.;  Kutser,  T.  2020.  Validation  and comparison  of  water  quality  products  in  baltic  lakes  using  sentinel-2  msi  and  sentinel-3  OLCI  data. Sensors 20, 742.
Sugiyono. 2007. Metode Penelitian Pendidikan. Bandung: Alfabeta.
Suhadha  A.  G.,  A.  Ibrahim.  2019.  Satelit  Multimisi  Sentinel  3  dan  Pemanfaatannya  dalam  Pemantauan Sumberdaya Pesisir dan Laut. Inderaja. 10(12): 41-49.
Tarigan,  M.  S.,  N.  N.  Wiadnyana.  2013.  Pemantauan  Konsentrasi  Klorofil-a  Menggunakan  Citra  Satelit Terra-Aqua Modis di Teluk Jakarta. Jurnal Kelautan Nasional. 8(2): 81-89.
Wenno,  L.  F.  2007.  Biodiversitas  Organisme  Planktonik  dalam  Kaitannya  dengan  Kualitas  Perairan  dan Sirkulasi Massa Air di Selat Makassar. Pusat Penelitian Oseanografi (LIPI). Jakarta, 28hlm.
Zakiyah, U., G.A. Rohani., A. Darmawan. 2019. Distribusi Spasial Klorofil-a di Perairan Pantai Kabupaten Tulungaung Jawa Timur Menggunakan Teknologi Penginderaan Jauh. JFMR. Vol.3 (3) : 315 – 321.