Abstrak —Sungai  Porong  merupakan  kawasan  pembuangan lumpur  Lapindo  yang  telah terjadi  sejak tahun 2006  hingga sekarang. Aliran sungai yang deras menyebabkan terbawanya lumpur Lapindo  menuju muara sungai Porong dan pengaliran lumpur  telah  menimbulkan  sedimentasi  di  muara  sungai Porong dan pesisir Timur S idoarjo. Maka dari itu, pengamatan terhadap  sebaran  TS S  ( Total  Suspended  Solid )  dibutuhkan untuk  mengetahui  kualitas  air  di  suatu  perairan.  Dalam penelitian ini, pengamatan terhadap  sebaran  TS S  dilakukan dengan  menggunakan  metode  penginderaan  jauh  dengan memanfaatkan Citra S atelit Landsat 7 tahun 2000, dan Landsat 8  tahun  2013,  2014,  2015,  2016,  dan  2017,  serta  data in situ berupa sampel air sejumlah 20 titik. Data citra satelit Landsat- 8 L1T  tahun 2017 diolah menggunakan 5 algoritma TS S yaitu Algoritma  S yarif  Budiman(2004),  Algoritma  Parwati(2006), Algoritma  Guzman  &  S antaella(2009),    Algoritma Nurahida Laili  (2015),  dan  Algoritma  Jaelani  (2016).    Dari  hasil pengolahan  data  Citra  S atelit Landsat-8  L1T    tahun  2017 didapatkan  hasil algoritma yang memiliki nilai absolut error terkecil  adalah  Algoritma  Budhiman  (2004),  dengan  hasil Normalized Mean Error ( NMAE ) sebesar 19,53%, nilai tersebut membuktikan bahwa  nilai TS S  Algoritma  Budhiman  (2004) adalah  algoritma  yang  paling  sesuai  untuk  menjelaskan keadaan konsesntrasi TSS di perairan Muara  S ungai Porong, sehingga algoritma tersebut dipilih untuk kemudian dite rapkan pada citra Landsat-7 L1T tahun 2000, dan Landsat-8 L1T tahun 2013,  2014,  2015,  2016.  Dari  penerapan  citra  Landsat multitemporal didapatkan  hasil konsentrasi TS S  di  Perairan Muara  S ungai Porong  yang  terendah pada  tahun 2015  yaitu 10,22 mg/L  hingga 60,08 mg/L,  dan  tertinggi pada tahun 2013 dengan  nilai TS S  berkisar  antara  11,52  mg/L  hingga  92,16 mg/L,  dan tahun 2014 yaitu berkisar antara 10,28 mg/L hingga 81,17 mg/L.   Menurut Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 51  tahun 2004 tentang Baku Mutu Air  Laut  untuk Biota Laut, standar kualitas air laut untuk parameter TS S  adalah 80 mg  /  L  yang berarti  pada  tahun 2013,  dan  pada  tahun 2014 perairan di muara S ungai Porong dapat  dikatakan tidak baik karena melebihi standar kualitas baku yang telah ditentukan.
Kata  Kunci — TSS,  Algoritma  TSS,  Perairan  Muara  Sungai Porong, Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 51 Tahun 2017.

## I. PENDAHULUAN
ERATURAN  Pemerintah  No.  82  Tahun  2001  tentang Pengelolaan Kualitas  Air dan Pengendalian Pencemaran Air  mendefinisikan  pencemaran  air  sebagai masuknya  atau dimasukkannya  makhluk  hidup,  zat,  energi,  dan  atau komponen lain ke dalam  air oleh kegiatan manusia, sehingga kualitas  air  turun  sampai  ke  tingkat  tertentu  yang menyebabkan  air  tidak  dapat  berfungsi  sesuai  dengan peruntukannya [5] .  Kondisi  tersebut  dapat  menyebabkan
terganggunya kelangsungan hidup  biota-biota  yang  ada  di sekitarnya, seperti pada perikanan, ekosistem pesisir, dan laut (mangrove, padanglamun, terumbu karang), yang berdampak lebih luas terhadap penurunan pendapatan masyarakat pesisir yang menggantungkan hidupnya pada produktivitas hayati di wilayah  pesisir dan pantai [1].
Sungai Porong merupakan  kawasan pembuangan lumpur Lapindo yang telah terjadi sejak tahun 2006  hingga sekarang. Aliran  sungai yang deras menyebabkan terbawanya lumpu r Lapindo menuju muara sungai Porong dan pengaliran lumpu r telah menimbulkan  sedimentasi di muara  Porong dan pesisir Timur  Sidoarjo. Maka dari itu diperlukan adanya perhitungan nilai  TSS  untuk mengevaluasi  apakah air  laut  muara  sungai Porong  masih  tergolong  perairan  yang  baik  atau  sudah tercemar.
Dalam  penelitian  ini,  permasalahan  yang dibahas adalah bagaimana  nilai  konsentrasi Total  Suspended Solid (TSS) atau  padatan  tersuspensi  total  di  Perairan  Muara  Sungai Porong,  Kabupaten Sidoarjo  pada tahun 2000,  2013,  2014, 2015,  2016,  dan  2017  dengan  menggunakan  citra  satelit Landsat 7 dan 8, serta data in situ . Citra Landsat 7 tahun 2000 digunakan untuk mengetahui keadaaan konsentrasi TSS pada perairan  muara  sungai  Porong  sebelum  bencana  lumpu r Lapindo  terjadi,  karena  pada  landsat  7  terjadi  kerusakan pengambilan gambar di tahun 2003,  oleh karena itu data yang digunakan  adalah  landsat  7  tahun  2000  yang  memilik i kualitas gambar citra paling baik. Landsat 8 diluncurkan pada tahun 2013,  maka  dari itu data yang digunakan adalah landsat 8  untuk  mengetahui  konsentrasi  TSS  setelah  terjadinya bencana  lumpur  Lapindo  hingga  saat  ini,  selain  itu  untuk mengevaluasi  konsentrasi  TSS  Perairan  Muara  Sungai Porong  pada  tahun-tahun  tersebut  terhadap  Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 51 Tahun 2004  tentang Baku Mutu Air Laut.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Lok asi
Gambar 2.1 Lokasi Penelitian  Studi, dan Sebaran Titik Sampel Data Lapangan ( Sumber : Google Earth, 2017, Citra Landsat 8, 2017 )

## Pemetaan Sebaran Total Suspended  Solid (TSS) Menggunakan  Citra Landsat  Multitemporal dan Data In Situ (Studi Kasus  : Perairan Muara Sungai Porong, Sidoarjo)
Luki Indeswari, Teguh Hariyanto, dan Cherie Bhekti Pribadi Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil  Lingkungan  dan Kebumian ,
Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS)
e-mail : cheriepribadi@gmail.com
P
Lokasi  penelitian  dari  studi  ini  adalah  muara  sungai Porong,  Kabupaten  Sidoarjo,  Jawa  Timur.  Kawasan  ini secara geografis terletak di antara 7°21'3.22"-  7°44'57.48“  LS dan  112°47'53.59“  113°22'36.48"  BT  dengan batas selatan Kabupaten Pasuruan, batas barat Kabupaten Mojokerto, batas utara Selat Madura, dan batas timur  Laut Bali.

## B. Bahan dan Peralatan
1. Bahan
a. Citra  Satelit  Landsat-7 L1T  tahun 2000 path/row 118/65
b. Citra  Satelit  Landsat-8  L1T  tahun  2013,  2014, 2015,  2016,  dan 2017 path/row 118/65
c. Data  Sampel  Air  Perairan  Muara  Sungai  Porong sejumlah 20  sampel.
2. Perangk at Keras
a. GPS Handheld
b. Peralatan Pengambilan  Sampel  Air
c. Peralatan Uji  Laboraturium  Sampel  Air
3. Perangk at Lunak
a. Windows 10
b. Microsoft Office  2016
c. ArcMap 10.3
d. ENVI  5.1  dan ENVI  Classic
e. SNAP Desktop
C. Tahap Pengolahan Data
Adapun tahapan pengolahan data yang dilakukan  dalam penelitian ini,  yaitu :
Citra Landsat Multitemporal
Pemotongan Citra A Kalibrasi Radiometrik Citra Terkalibrasi Radiometrik Koreksi Atmosfer 6SV Pemisahan Daratan dan Lautan (NDWI) Penerapan
Algoritma Budhiman (2004) Penerapan Algoritma Parwati (2006) Penerapan Algoritma Guzman & Santaella (2009) Penerapan Algoritma Nurahida Laili (2015) Citra Terkoreksi Atmosfer Overlay Nilai TSS Citra dan Lapangan Nilai Kadar TSS Uji Laboratorium Data In Situ NMAE ≤ 30% Pemilihan Algoritma TSS Algoritma Terpilih YA TIDAK Penerapan Regresi Linier Sederhana Penerapan Pada Citra Multitemporal Klasifikasi Nilai Citra Peta Sebaran TSS Evaluasi Terhadap KEMENLH No 51 Tahun 2004 Penerapan Algoritma Jaelani (2016) A
a. Pemotongan Citra  ( Cropping )
Sebelum  citra  landsat  diolah  dilakukan  pemotongan citra  sesuai dengan lokasi  penelitian  yang ditentukan agar memudahkan  proses pengolahan data selanjutnya., selain  itu  agar  tidak  memakan  banyak  memori  untuk menyimpan  hasil pengolahan data citra.
b. Koreksi  Radiometrik Koreksi  radiometrik  terdiri  dari  dua  tahap;  kalibras i radiometrik,  dan koreksi  atmosferik.
i. Kalibrasi  radiometrik  dilakukan  dengan mengubah nilai  DN  ( Digital  Number )  menjadi  nilai  TOA ( Top  of  Atmosphere ) Radiance atau Reflectance untuk  menghilangkan  distorsi  radiometrik  yang disebabkan oleh posisi matahari.
ρ λ = M ρ ∗ Qcal  + A ρ (1)
Keterangan : ρλ  = nilai reflektan pada band ke i ( Wm-2 sr-1μm-1 ) M ρ =  Faktor  skala  pengali  radian  untuk  setiap  band (RADIANCE_M ULT_BAND_n) dari metadata, n adalah nomor band).
Aρ =  Faktor  skala  penjumlah  Radian  untuk  band (RADIANCE_ADD_  BAND_n  dari  metadata, dimana n adalah  nomor band)
Qcal = Quantized and calibrated standard product pixel
values ( DN) ii. Koreksi atmosfer adalah koreksi untuk menghilangkan  kesalahan  radiansi  yang tereka m pada citra  sebagai akibat  dari  hamburan  atmosfer ( path  radiance ).  Metode  koreksi  atmosfer  salah satunya adalah  metode Second  Simulation  of  a Satellite  Signal  in  the  Solar  Spectrum-Vector (6SV).  Konversi nilai reflektan ( ρTOA )   ke koreksi atmosfer ( ρBOA )   menggunakan rumus berikut ini:
y=Xa*(Lλ)-xb (2) acr=y/(1+xc*y) (3) Keterangan : acr  =  reflektan  terkoreksi  atmosfer  ( Atmospheric
Corrected Reflectanc e) ( 𝜆 ) := citra berformat radian
Xa,xb,xc =  parameter  koreksi  yang  diperoleh  dengan menjalankan  perangkat  lunak  6SV  berbasis  web  yang ada di http://6s.ltdri.org/.
c. Setelah  itu  dilakukan  pemisahan  daratan  dan  lautan dengan  menggunakan  algoritma  NDWI  ( Normalized Different Water Index ). NDWI= Green-NIR Green+NIR (4)
d. Setelah citra landsat terkoreksi, maka  citra tersebut baru dapat diolah menggunakan 5 Algoritma  TSS yang telah ditentukan.
Algoritma  TSS yang digunakan, antara lain :
- Algoritma  Syarif  Budiman  (2004)[2] Algoritma  Syarif Budiman  memiliki  studi kasus di wilayah  perairan  Delta  Mahakam,  Kalimanta n Timur,  Indonesia.
TSS (mg/l) = 8,1429 * (exp (23,704* 0,94* (Rrs654,59)) ) (5)
- Algoritma  Parwati  (2006)[3]
Algoritma  Parwati memiliki  studi kasus di wilayah perairan Berau,  Kalimantan  Timur,  Indonesia. TS S  (mg/l) = 3,3238*exp (34,099* (654,59)) (6) -
Algoritma  Guzman  – Santaella (2009)[4] Algoritma  Guzman  &  Santaella  memiliki  studi kasus di  wilayah  perairan Mayagüez Bay , Puerto Rico.
TS S   (mg/l)  =  602,63  *  (0,0007e 47,755*  (Rrs(654,5)) )  + 3,1481 (6)
- Algoritma  Nurahida Laili  (2015)[5]
Algoritma  Nurahida  Laili  memiliki  studi kasus di wilayah perairan  Pulau  Poteran,  Sumenep,
Madura, Jawa Timur,  Indonesia.
TSS  (mg/l)  =  31,42  *  ((log  (Rrs(482,04))  /  (Log
(Rrs(654,59))) – 12,719 (7)
- Algoritma  Jaelani  (2016)[6] Algoritma  Jaelani  memiliki  studi kasus di wilayah perairan  Gili  Iyang,  Sumenep,  Madura,  Jawa Timur,  Indonesia.
Log (TSS) = 1.5212* (log(Rrs(482,04)) / log10(Rrs(561,41))) - 0.3698
(8)
e. Pengolahan data in situ berupa sampel  air  laut  diolah dengan  uji laboraturium menggunakan metode gravimetri  untuk  mengetahui  kondisi    nilai  TSS  di muara  sungai Porong Sidoarjo pada saat itu.
f. Setelah  didapatkan  nilai  TSS  dari  citra  Landsat 8  dan data in situ , kedua nilai  tersebut di iverlay kan, kemudia n dilakukan  uji  statistik  data  citra  dengan  data  TSS lapangan menggunakan regresi  linier  sederhana, untuk mengetahui kekuatan hubungan hasil nilai TSS citra dan TSS  lapangan. Berikut  adalah rumus  uji  korelasi  yang digunakan :
r= n(∑xy)-(∑x) ( ∑ y) √[n (∑ x2)-(∑ x) 2 [n(∑ y2)-(∑ y) 2 ] (9) Keterangan : r : Korelasi antar variabel
x : variabel  bebas
y  : variabel  tak bebas n : jumlah  pengamatan
apabila  nilai r =  +1  atau  mendekati  positif  (+)  satu berarti  variabel x mempunyai  pengaruh yang kuat dan positif  terhadap  variabel y .  Dan  apabila r =  0  atau mendekati  nol (0)  maka  variabel x kurang berpengaruh terhadap perkembangan variabel y
g. Uji  validasi bertujuan untuk mengetahui ketepatan hasil nilai  TSS  algoritma   pengolahan citra  terhadap data in situ .  Uji  validasi  pada  penelitian  ini  menggunakan Normalized  Mean  Absolute  Error  (NMAE) . Syarat minimum  NMAE yaitu sebesar ≤ 30%.
NMAE (%) = 1 𝑁 ∑ | 𝑥 𝑒𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒𝑑 ,𝑖−𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑑 𝑥 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒𝑑
| .100  (10) Keterangan : NMAE = Normalized Mean Absolute Error N = Jumlah data
X estimated = Nilai hasil pengolahan X measured = Nilai hasil pengukuran lapangan yang dianggap  benar
h. Pemilihan  algoritma  yang  paling  sesuai  dilakuka n setelah mendapatkan  hasil  uji  validasi.  Algoritma  TSS dengan nilai NMAE yang  paling  rendah  akan  dipilih , dan diterapkan  pada citra  Landsat-7  L1T  tahun 2000, dan Landsat-8 L1T  tahun 2013,  2014,  2015,  2016.
i. Setelah  didapatkan  hasil  pengolahan data  citra  satelit dan  data  in  situ,  serta  uji  validasi  telah  selesai. Dilakukan  klasifikasi  nilai  TSS  untuk  memudahka n proses  pembuatan  peta  sebaran  TSS.  Nilai  TSS diklasifikasikan  menjadi  5 yaitu:  0 – 15  mg/L,  15,01  – 25  mg/L,  25,01  mg/L  – 35  mg/L,  35,01  - 80  mg/L,  dan > 80  mg/L.
j. Kemudian  dilakukan  analisa, dan evaluasi hasil kondisi TSS Perairan Muara Sungai Porong Sidoarjo pada tahun 2000,  2013,  2014,  2015,  2016,  dan  2017  terhadap Keputusan Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  No.  51 Tahun 2004  tentang Baku  Mutu Air  Laut  untuk Biota Laut.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perbandingan Nilai TSS Citra Satelit Landsat 8 dengan Nilai TSS Lapangan
Dari  hasil  pengolahan  citra  satelit  landsat  8  yang direkam pada  tanggal  24  Agustus  2017 dengan menggunakan 5  algoritma  yang telah ditentukan, yaitu : Algoritma  Syarif  Budiman  (2004),  Algoritma  Parwat i (2006), Algoritma Guzman &  Santaella (2009),
Algoritma  Nurahida  Laili  (2015),  dan Algoritma  Jaelani (2016),  maka  didapatkan nilai  TSS  seperti berikut :
T abel 3.1
T abel Hasil Nilai T SS Data In Situ dan TSS Pengolahan Citra Satelit No Koordinat (meter) TSS In Situ (mg/L ) TSS Laili (mg/L ) TSS Budhi man (mg/L ) TSS P arwa ti (mg/L ) TSS Guzm an (mg/L ) TSS Jaelan i (mg/L ) Easting (X) Northing (Y) 1 706.602,05 9.177.816,94 20 17,97 38,14 35,31 632,4 18,28 2 709.515,77 9.177.821,32 22 17,38 32,77 28 554 17,98 3 712.892,65 9.178.446,08 18 13,66 13,66 7,35 215 14,97 4 711.170,62 9.173.555,51 32 14,1 14,79 8,28 244 15,75 5 710.832,36 9.172.250,56 20 14,04 14,4 7,95 242,7 9,39 6 710.802,99 9.171.180,48 18 13,98 12,68 6,55 184,3 14,85 7 710.732,97 9.169.930,92 16 13,27 12,18 6,16 169,0 14,64 8 711.119,92 9.168.891,86 16 13,37 11,86 5,91 155,5 13,81 9 711.264,78 9.167.770,95 16 13,26 11,57 5,69 148,3 13,54 No Koordinat (meter) TSS In Situ (mg/ L) TSS Laili (mg/L ) TSS Budhi man (mg/L ) TSS P arwa ti (mg/L ) TSS Guzm an (mg/L ) TSS Jaelan i (mg/L )
Easting (X) Northing (Y) 10 711.185,09 9.166.884,06 16 13,42 11,5 5,63 142 13,49 11 711.331,87 9.165.336,33 14 14,69 14,21 7,79 228,5 16,17 12 711.432,34 9.164.127,86 14 14,75 14,5 8,03 224,9 15,13 13 711.331,00 9.162.821,63 18 17,88 26,88 20,67 487,2 17,81 14 710.905,58 9.161.847,50 20 18,02 24,48 17,91 447,3 17,5 15 710.387,42 9.162.687,04 72 17,8 24,97 18,47 458,4 17,08 16 709.981,49 9.163.673,28 26 16,66 20,52 13,68 378,2 17,35 17 709.591,01 9.164.544,98 22 17,58 24,8 18,28 453,9 17,72 18 709.183,68 9.165.430,99 24 18,14 27,24 21,1 496,3 18,35 19 708.649,86 9.166.448,72 36 18,43 29,32 23,61 521,9 18 20 708.300,93 9.167.404,06 34 18,56 29,38 23,69 522,4 18,37

## B. Penerapan  Regresi  Linier  dan  Uji  Validasi  Hasil Pengolahan Data Citra dengan Hasil Data Lapangan
Penerapan  regresi  dilakukan  pada  nilai  TSS  hasil pengolahan citra  Landsat-8  L1T  pada  tanggal  24  Agustus 2017  dengan menggunakan 4  algoritma  TSS  dan nilai  TSS data in situ . Uji  statistika ini  dilakukan  dengan menggunakan regresi  linier  sederhana  yang  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  antara  hasil  pengolahan  data  citra  dan  data lapangan.  Selain  itu,  dilakukan uji  validasi  dengan menggunakan NMAE untuk  mengetahui  apakah  metode yang digunakan  sesuai  atau  tidak,  dengan  toleransi NMAE sebesar ≤ 30%
T abel 3.2 Hasil Penerapan Regresi dan Uji Validasi Algoritma Regresi Linier Koefisien Korelasi NMAE Budhiman (2004) 0,1218 0,349 19,53% Parwati (2006) 0,101 0,317 39,85%
Guzman & Santaella (2009) 0,16 0,40 8802% Nurahida  Laili (2015) 0,2064 0,454 26,77% Jaelani (2016) 0,1003 0,316 25,75%
Berdasarkan  tabel  di  atas  algoritma  TSS  yang  memilik i koefisien korelasi  lebih tinggi dibanding algoritma  TSS yang lain,  belum tentu algoritma  tersebut lebih sesuai dengan hasil nilai  TSS  lapangan. Hal  tersebut dapat diketahui  dari  besar NMAE yang didapatkan. Seperti  pada Algoritma  Guzman  & Santaella  (2009)  yang memiliki  nilai  korelasi  sedang yaitu 0,4,  namun  nilai NMAE yang  dihasilkan  sangat  besar mencapai  8802%,  hal  tersebut disebabkan  oleh  nilai  TSS yang dihasilkan oleh Algortima  Guzman  & Santaella (2009) berbeda jauh dengan hasil TSS  lapangan.

## C. Analisa Perbandingan Nilai TSS Citra Landsat-8  pada 24 Agustus 2017 dengan Data In Situ
Setelah uji  korelasi dilakukan,  didapatkan algoritma  yang memiliki  nilai NMAE terendah  yaitu  Algoritma  Budhima n (2004)  dengan nilai NMAE sebesar 19,53%.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa hasil TSS  Algoritma  Budhiman  (2004) merupakan  yang paling  sesuai dengan  hasil  TSS  lapangan dibandingkan  dengan  algoritma TSS  lainnya.  Untuk perhitungan TSS  menggunakan algoritma  lainnya  memilik i perbedaan  yang  cukup  menonjol  antara  citra  dan  data lapangan hal ini  dapat disebabkan karena :
1. Perbedaan  waktu perekaman citra dan  waktu pengambilan data insitu. Waktu perekaman  citra adalah Tanggal 24  Agustus 2017 pada pukul 02:35:51.038 5 84 , sedangkan  waktu  pengambilan  data in  situ dimula i pukul  9.35-14.30  WIB.  Terdapat  selang  waktu  yang signifikan  antara  waktu  perekaman  citra  dan  waktu pengambilan  data in situ . Hal  ini  dapat mengakibatka n perubahan  / dinamika kondisi perairan yang mengakibatkan  perubahan sebaran dan nilai  TSS.
2. Pengaruh radiometrik Perbedaan nilai  TSS  citra dan In Situ dapat disebabkan karena pengaruh radiometrik  atau gangguan perambatan gelombang di udara.
3. Perbedaan Karakteristik  Perairan  Studi  Algoritma  TSS dan  Perairan  Sidoarjo.  Perbedaan  yang menonjol  dari hasil pengolahan citra dan data in situ dapat disebabkan karena  karakteristik  perairan  Algoritma  TSS  yang digunakan  dengan  Perairan  Sidoarjo  berbeda.  Seperti pada  Algoritma  [4]v  yang  memiliki  nilai  sangat jauh dimungkinkan  karena  studi  kasus  algoritma  tersebut bertempat di Mayagüez Bay, Puerto Rico  yang terletak sangat jauh,  sedangkan  pada  Algoritma  [3]  memili k i perbedaan yang tidak  terlalu  menonjol  dari  nilai  TSS lapangan,  karena  studi  kasus  pembuatan  algoritma masih berada di dalam wilayah perairan Indonesia.berada di dalam  wilayah perairan Indonesia.
D. Analisa  Nilai  Hasil  TSS  Pengolahan  Citra  Satelit
Landsat 7 dan 8 Multitemporal
Setelah mengetahui algoritma  yang memiliki  nilai  absolut error  atau NMAE terendah  adalah  Algoritma    Budhima n (2004),  maka  dilakukan  perhitungan  nilai  TSS  pada  citra satelit landsat tahun 2000,  2013,  2014,  2015,  dan 2016,  untuk mengetahui kondisi konsentrasi TSS di Muara Sung ai Porong pada waktu  itu.  Adapun hasil perhitungan TSS  pada tahun - tahun tersebut adalah sebagai berikut :
Tabel 3.3 Hasil Nilai TSS Tahun 2000, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, di Perairan M uara Sungai  Porong
No T itik T SS Citra T ahun 2000 (mg/L) T SS Citra T ahun 2013 (mg/L) T SS Citra T ahun 2014 (mg/L) T SS Citra T ahun 2015 (mg/L) T SS Citra T ahun 2016 (mg/L) T SS Citra T ahun 2017 (mg/L) 1 16,94 19,72 30,79 18,57 18,65 38,14 2 15,46 17,02 22,59 14,11 14,46 32,77 3 14,3 16,21 16,83 13,5 13,71 13,66 4 14,69 13,29 16,64 13,77 14,37 14,79 5 14,96 13,71 17,96 13,32 13,83 14,4 6 16,79 13,62 19,5 12,91 13,93 12,68 7 15,29 13,96 13,32 12,6 18,28 12,18 8 15,57 14,82 12,18 14,56 25,25 11,86 9 17,13 21,17 11,52 15,33 24,1 11,57 10 17,14 33,36 10,8 14,86 23,25 11,5 11 15,64 22,39 11,14 12,82 26,94 14,21 12 17,17 24,42 11,55 13,03 30,52 14,5 13 17,21 32,55 11,73 13,35 27,67 26,88 14 18,9 31,91 13,38 13,71 25,94 24,48 15 17,21 35,83 35,2 13,83 25,19 24,97 16 22,84 35,27 35,12 13,47 29,45 20,52 17 18,86 33,36 29,12 14,27 26,17 24,8 18 18,82 36,39 33,21 15,19 22,29 27,24 19 16,94 42,44 42,82 14,46 27,36 29,32 20 18,48 42,25 38,05 18,48 25,19 29,38
Berdasarkan  nilai  TSS  pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat bahwa  nilai  TSS  tidak  selalu  naik,  namun  juga  ada  yang mengalami penurunan  pada beberapa  titik sampel pengamatan.  Penurunan  dan  peningkatan  nilai TSS berdasarkan titik pengamatan tersebut dapat dilihat lebih jelas pada grafik  berikut :

## Gambar 3.1 Grafik Perubahan Konsentrasi TSS Multitemporal
Pada grafik  3.1  dapat dilihat bahwa nilai  TSS yang paling tinggi  adalah  pada tahun 2014  yaitu  mencapai  42,82  mg/ L pada  titik  pengamatan  nomor  19,  sedangkan  nilai  TSS terendah terjadi pada tahun 2015  yaitu hanya berkisar antara 12,6  mg/L  hingga  18,57  mg/L.  Perubahan  nilai  TSS  dari tahun ke  tahun berdasarkan  titik  sampel  pengamatan dapat dilihat pada peta sebaran konsentrasi TSS seperti berikut :
0 50 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920
Tahun 2000 Tahun 2013 Tahun 2014 Tahun 2015 Tahun 2016 Tahun 2017
Gambar 3.3 Peta Sebaran T SS Perairan Muara Sungai Porong Tahun 2013
Gambar 3.4 Peta Sebaran T SS Perairan Muara Sungai Porong Tahun 2014
Gambar 3.5 Peta Sebaran T SS Perairan Muara Sungai Porong Tahun 2015
Gambar 3.6 Peta Sebaran T SS Perairan Muara Sungai Porong Tahun 2016
Gambar 3.7 Peta Sebaran T SS P erairan Muara Sungai Porong Tahun 2017
Dari  peta sebaran konsentrasi TSS  di  atas, dapat dilihat bahwa  konsentrasi  TSS  tiap  tahunnya  berubah -ubah. Daerah  yang  terkena  dampak  paling  besar  adalah  di sekitar  muara  Kali  Porong atau di  dekat daratan,  karena merupakan  tempat  bertemunya  aliran  sungai  dan  laut (gelombang dan arus) sehingga ada banyak material  TSS yang  terkonsentrasi  di  daerah  tersebut    Fluktuasi  yang terjadi  pada  nilai  TSS  tiap  tahunnya dapat  disebabkan oleh :
- Pasang surut air  laut, arus, dan angin. Laju  aliran  air  laut merupakan  faktor  utama  dala m perubahan konsentrasi TSS. Air yang mengalir  cepat membawa  partikel  dan  sedimen  yang  lebih  besar. Bila  terjadi hujan lebat, pasir, lumpur, tanah liat, dan partikel  organik  lain  dapat terbawa  dari  daratan ke laut.
- Pembusukan tanaman dan hewan laut Adanya tanaman dan hewan di dalam  laut yang mat i dan  membusuk  akan  melepaskan  partikel  organik tersuspensi  yang dapat berkontribusi pada peningkatan  ataupun  penurunan  nilai  konsentrasi TSS
E. Evaluasi Nilai Hasil  TSS  Terhadap Keputusan Menteri Negara Lingk ungan Hidup Nomor 51 Tahun 2004
Dalam  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan Hidup No.  51  Tahun 2004   mengatur tentang parameter- parameter  apa  saja  yang harus dan tidak  boleh  dimiliki oleh air  laut  serta kadar  maksimum  yang diperbolehkan. Kawasan  perairan  laut  di  luar  Perairan  Pelabuhan  dan Wisata Bahari  mengacu pada Baku  Mutu Air Laut  untuk Biota Laut [4].
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  citra  satelit Landsat 7 dan 8 pada tahun 2000,  2013  hingga 2017,  serta data in situ didapatkan hasil konsentrasi TSS di Perairan Muara  Sungai  Porong  yang  terendah pada  tahun  2015 yaitu 10,22  mg/L  hingga 60,08  mg/L,  dan tertinggi pada tahun 2013  dengan nilai  TSS berkisar  antara 11,52  mg/ L hingga 92,16  mg/L,  dan tahun 2014  yaitu berkisar  antara 10,28  mg/L  hingga 81,17  mg/L.  Maka dari itu, pada tahun 2013,  dan 2014  memiliki  nilai  konsentrasi TSS melewa t i batas  standar  baku  mutu  air  laut  menurut  Keputusan Menteri Negara No. 51  Tahun 2004  yaitu 80  mg/L.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai Pemetaan Persebaran TSS  ( Total Suspended Solid ) di  Perairan  Muara Sungai Porong Sidoarjo  dengan Memanfaatkan  Citra  Satelit Landsat  7  dan  8  Multitemporal  dan  Data  In  Situ,  maka didapatkan beberapa kesimpulan  akhir  yaitu:
1. Berdasarkan hasil pengolahan data in situ dan data Citra Satelit  Landsat-8  L1T  Pada  Tahun  2017  dengan menggunakan 4 Algoritma  yang telah ditentukan, yaitu Algoritma  Syarif  Budhiman  (2004),  Algoritma  Parwat i (2006),  Algoritma  Guzman  &  Santaella  (2009),  serta Algoritma  Nurahida  Laili  (2015)  didapatkan  hasil  uji validasi  NMAE  dengan  absolut  error  terendah  yaitu Algoritma  Budhiman  (2004)  sebesar  19,53%  yang menunjukkan  bahwa  hasil  TSS    algoritma  tersebut masih sesuai dengan TSS lapangan yang didapatkan.
2. Nilai  TSS  pada  tahun  2000,  2013  hingga  2017  yang didapat dari  pengolahan Citra  Satelit  Landsat 7  dan 8 dengan  menggunakan  Algoritma  Budhiman  (2004) secara keseluruhan mendapatkan  hasil  terendah antara 10,22  mg/L  hingga 60,08  mg/L  pada tahun 2015,  dan tertinggi pada tahun 2013  dengan nilai TSS dengan nilai TSS berkisar  antara 11,52  mg/L  hingga 92,16  mg/L.
3. Berdasarkan  hasil pengolahan data citra satelit Landsat 7  tahun 2000  dan  Landsat 8  tahun 2013  hingga  2017
menggunakan Algoritma  Budhiman  (2004)  didapatkan hasil  nilai  konsentrasi TSS  tertinggi  pada tahun 2013, dan  2014  yaitu  92,16  mg/L,  dan  81,17  mg/L  secara berurutan. Maka dari itu, pada tahun tersebut perairan di Muara Sungai Porong dapat dikatakan  tercemar  karena melebihi  baku mutu air  laut untuk biota laut yang telah ditentukan  pada  KepMenLH  Nomor  51  Tahun  2004 tentang  Baku  Mutu  Air  Laut  untuk  biota  laut  yaitu sebesar 80 mg/L.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Saeni, “ Biologi Air Limbah,” IPB, 2003.
[2] S.  Budhiman, “ Mapping TSM Concentrations From Multi Sensor Satellite Images in T urbid T ropical Coastal Waters of Mahakam Delta Indonesia,” ITC Enschede, 2004.
[3] E. Parwati, “ Analisis Dinamika Fluktuasi T ss (T otal Suspended Solid) Sepanjang Das-Muara-Laut Di Perairan Berau Kalimantan T imur,” 2014.
[4] V.  Guzman, “ Using MODIS  250 m Imagery to Estimate Total Suspended Sediment in a T ropical Open Bay,” Int. J. Syst. Appl. , vol. 3, no. 1, 2009.
[5] L.  Nurahida  Laili,  “ Development Of  Water Quality Parameter Retrieval Algorithms For Estimating T otal Suspended Solids And Chlorophyll-a Concentration Using Landsat -8 Imagery at Poteran Island Water,” 2015.
[6] L. M. Jaelani, R. Limehuwey, N. Kurniadin, and A. Pamungkas, “Estimation of TSS and Chl - a  Concentration from Landsat 8 - OLI : T he Effect of Atmosphere and Retrieval Algorithm,” 2016.