## Validasi Pengukuran Turbiditas dan Material Padatan Tersuspensi di Banjir Kanal Barat, Semarang dengan Menggunakan Smartphone
Irsyad Abdi Pratama 1* , Hariyadi Hariyadi 1 , Anindya Wirasatriya 1 , Lilik Maslukah 1 dan Muh. Yusuf 1
1 Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Sudarto, S.H., Tembalang, Semarang 50275 Telp/Fax
(024)7474698
Email: *irsyadabdipratama131@gmail.com

## Abstrak
Muara  sungai  merupakan  perairan  pantai  dimana  terjadi  tempat  pertemuan  antara  air  tawar  yang berasal dari daratan dan air laut yang dipengaruhi oleh pasang surut dan gelombang .Aliran sungai yang bermuara di laut membawa material padatan tersuspensi (MPT).Sepanjang aliran sungai Banjir Kanal Barat terdapat kegiatan  pemanfaatan  ruang  seperti  industri  dan  aktifitas  pemukiman  yang  berperan  besar  sebagai pemasok material padatan tersuspensi di muara sungai Banjir Kanal Barat. Hydrocolor merupakan aplikasi ponsel dengan menggunakan kamera digital ponsel sebagai radiometer 3-band dan sensor auxilary ponsel digunakan  untuk  mengukur  reflektansi  pengindraan  jauh  dari  kolom  perairan.Data  primer  meliputi  data turbiditas dan data sedimen tersuspensi  sebanyak 105  stasiun  dan data hydrocolor . Data pendukung yang digunakan  yaitu  data  peta  Rupa  Bumi  Indonesia  Skala  1:25.000  Tahun  2018  yang  diperoleh  dari  Badan Informasi  Geospasial  (BIG).  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif  dan  metode ekploratif.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hubungan  data  turbiditas  lapangan  dengan  data hydrocolor ditunjukkan  oleh  nilai  bias  dan  RMSE  pada  musim  sebesar  1,99  NTU  dan  5,618  NTU  dan musim  barat  nilai  bias  dan  RMSE  sebesar  2,23  NTU  dan  3,968  NTU.  Algoritma  baru  dibangun  dengan rumus  Turbiditas  (NTU)=  0.786ln(x)  +  1.5674  dimana  x  adalah  nilai  turbiditas  orisinil  dari  pengukuran hydrocolor.  Turbiditas  dengan  algoritma  baru  ini  memilki  nilai  bias  dan  RMSE  sebesar  0,005  NTU  dan 0,2957  NTU.  Hasil  pengolahan  data  MPT  lapangan  dengan  data hydrocolor ,  nilai  bias  dan  RMSE  pada musim  timur  sebesar  -38,1  mg/l  dan  39,103  mg/l  dan  musim  barat  nilai  bias  dan  RMSE  sebesar  -46,54 mg/l dan 48,581 mg/l.
Katakunci :Sedimen Tersuspensi, Turbiditas, Hydrocolor.

## Abstract
River estuaries are parts of coastal waters where the freshwater originating from land and sea water which is influenced by tides and waves meet. River flow that empties into the sea will carry suspended particulate materials (SPM) Along the West Banjir Kanal river, there’s spatial use activities such as industry  and  residential  activities  which  play  a  major  role  as  a  supplier  of  suspended  solids  at  the mouth of the West Banjir Kanal river. Hydrocolor is a mobile application that uses a mobile digital camera as a 3-band radiometer and a mobile auxilary sensor is used to measure the remote sensing reflectance of the water column. Primary data includes turbidity data and suspended sediment data, which were sampled in the field as many as 105 stations and hydrocolor data. Supporting data  used for this research is Indonesia Earth Map Scale 1: 25,000 in 2018 was obtained from the Geospatial Information Agency (BIG). The research method used is the quantitative method and the exploratory method.  The  results  showthe  relationship  between  field  turbidity  data and hydrocolor data.The  bias and RMSE values in the east monsoon were 1.99 NTU and 5.618 NTU and during the west monsoon, the values of bias and RMSE were 2.23 NTU and 3,968 NTU. The new algorithm was built with the formula  Turbidity  (NTU)  =  0.786ln  (x)  +  1.5674,  with  x  is  original  turbidity  value  from  ydrocolor. The obtained bias and RMSE values of turbidity using new algorithm becomes 0.005 NTU and 0.2957 NTU,  respectively.  The  results  of  field  MPT  data  processing  with  hydrocolor  data,  bias  and  RMSE values in the east monsoon are -38.1 mg/l and 39.103 mg/l and the west monsoon values of bias and RMSE are -46.54 mg/l and 48.581 mg/l .
Keyword:Suspended sediment, Turbidity, Hydrocolo

## PENDAHULUAN
Muara  sungai  merupakan  perairan  pantai  dimana  terjadi  tempat  pertemuan  antara  air tawar yang berasal dari daratan dan air laut yang dipengaruhi oleh pasang surut dan gelombang (Satriadi,  2004).  Aliran  sungai  yang  bermuara  di  laut  akan  membawa  material  padatan tersuspensi  (MPT).  Material  padatan  tersupensi  (MPT)  merupakan  material  zat  padat  maupun partikel  yang  memiliki  ukuran  lebih  dari  1  µm  yang  tersuspensi  didalam  air.  Material  padata tersuspensi  yang  berada  di  perairan  meliputi  pasir,  lumpur  dan  tanah  liat  yang  berasal  dari daratan  yang  di  transport  melalui  aliran  sungai,  udara  dan  dari  dalam  laut  itu  sendiri.  Material padatan  tersuspensi  merupakan  salah  satu  faktor  utama  penyebab  terjadinya  sedimentasi  di daerah muara sungai (Taohid, 2017)
Untuk  mengetahui  sebaran  MPT  umumnya  diperoleh  melalui  pengambilan  sampel  air secara langsung di lokasi tersebut yang dilanjutkan dengan analisis laboratorium. Namun metode tersebut memiliki kelemahan yaitu kurangnya efesiensi waktu dan biaya. Zaman modern saat ini beberapa  teknologi  sudah  dilengkapi  dengan  beberapa  sensor,  khusus  nya  untuk  smartphone. Teknologi smartphone juga dapat diaplikasikan untuk memperkirakan kondisi MPT di lapangan.
Smartphone merupakan  perangkat  seluler  yang  dilengkapi  dengan  sistem  operasi layaknya  komputer. Smartphone dapat  mengimplementasikan  berbagai  bentuk  multimedia (Ismanto,2017).Smartphone  sudah  ada  banyak  dipakai  oleh  berbagai  kalangan  dan  menjadi semakin  lebih  canggih  dengan  komputasi,  jaringan,  dan  kekuatan  penginderaan  yang  terus berkembang. Hal ini telah mengubah pandangan orang-orang terhadap kebutuhan sehari-hari dan telah  membuka  berbagai  variasi  bagi  banyak  data  aplikasi  yang  menarik,  mulai  dari  kesehatan dan  pemantauan  kebugaran,  komputasi  perkotaan,  teknologi  pendukung,  dan  perawatan  lansia, hingga lokalisasi dalam ruangan dan navigasi, dan lain-lain (Su, 2014). Salah satu aplikasi yang bisa digunakan untuk mengukur MPT di perairan yaitu aplikasi yan bernama hydrocolor . Hydrocolor merupakan  aplikasi  ponsel  dengan  menggunakan  kamera  digital  ponsel sebagai  radiometer  3-band  dan  sensor  auxilary  ponsel  digunakan  untuk  mengukur  reflektansi pengindraan  jauh  dari  kolom  perairan.  Aplikasi  tersebut  dapat  mengumpulkan  urutan  dari  tiga citra. Gambar citra tersebut digunakan untuk mengukur reflektansi pengindraan jauh dalam band gelombang merah, hijau dan biru.
Penelitian  terkait  mengenai  kekeruhan  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  Suhendar  pada tahun  2020  di  daerah  tambak  udang  dengan  menggunakan  aplikasi hydrocolor .  Akan  tetapi dalam  penelitian  tersebut  tidak  melakukan  uji  akurasi  terhadap  data  sampel  air  langsung  dan sampel penelitian terlalu sedikit, maka dari itu dalam penelitian ini akan menguji akurasi aplikasi hydrocolor di area pesisir pantai dengan sampel yang cukup banyak.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  konsentrasi  turbiditas  dan  MPT  di  sekitar lokasi penelitian dengan menggunakan kombinasi metode berbeda yaitu, observasi lapangan dan aplikasi berbasis smartphone yaitu hydrocolor . Selanjutnya dilakukan uji validasi nilai turbiditas dan MPT hasil pengukuran hydrocolor dengan hasil pengukuran lapangan.

## MATERI DAN METODE
Materi  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  data  utama  dan  data penunjang. Data utama yang digunakan adalah data yang diperoleh dari hasil pengukuran selama pengambilan sampel. Data utama meliputi data turbiditas dan data sedimen tersuspensi dilakukan pengambilan sampel di lapangan sebanyak 105 stasiun (Gambar 1) pada musim timur (Agustus 2020)  dan  barat  (April  2020).  Sedangkan  data  pendukung  yang  digunakan  adalah  peta  Rupa Bumi  Indonesia  Skala  1:25.000  Tahun  2018  yang  diperoleh  dari  Badan  Informasi  Geospasial (BIG).
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif  dan  metode  ekploratif. Metode  kuantiatif  menurut  Sugiyono  (2009)  data  penelitian  berupa  angka-angka  dan  dianalisis secara  statistik.  Metode  ini  bertujuan  untuk  menggambarkan  keadaan  distribusi  padatan tersuspensi  di  perairan  muara  Banjir  Kanal  Barat.Metode  penentuan  titik  sampling  ini menggunakan purposive  sampling  methode .Penentuan  lokasi  pengambilan  sampel  penelitian dilakukan  berdasarkan  kondisi  yang  diharapkan  dapat  mewakili  kondisi  secara  keseluruhan
daerah  yang diteliti.  Stasiun  1  sampai  24  diharapkan  mewakili  muara  sungai,  kemudian  stasiun 25  sampai  65  mewakili  perairan  yang  masih  dipengaruhi  oleh  muara,  sedangkan  stasiun  66 sampai 100 mewakili laut lepas.
Pengukuran  sampel  turbiditas  menggunakan  Turbidity  Meter  pada  105  stasiun pengamatan.  Pengukuran  turbiditasdiambil  dengan  kedalaman  kurang  dari  1  meter  pada  saat surut.  Teknik  pengambilan  seperti  ini  disebut  sebagai  teknik  pengukuran  langsung  atau  direct sampling.
Sampel  sedimen  tersuspensi  diambil  menggunakan  botol  nansen  yang  bertujuan  untuk mengetahui konsentrasi material padatan tersuspensi yang ada di wilayah tersebut (Poerbandono dan  Djunasjah,  2005).  Perhitungan  nilai  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  dilakukan  dengan  uji laboratorium sesuai SNI 06-6989.3-20004 secara gravimetri (SNI M-03-1990 F).
Gambar 1 . Peta Lokasi Stasiun Pengambilan Sampel Turbiditas dan MPT
Pengukuran turbiditas dan MPT dengan aplikasi hydrocolor mengikuti Leeuw dan Boss (2018).Pengolahan data hydrocolor umumnya merupakan data mentah (raw data), sehingga perlu dilakukan  pengolahan  secara  digital.Pengolahan  data hydrocolor bertujuan  untuk  menentukan nilai  MPT  dan  turbiditas  dimana  data  tersebut  masih  berupa  beberapa  nilai  reflektan.Data  yang telah diperoleh dari lapangan berupa data material padatan tersuspensi (MPT) dan turbidity. Data tersebut diolah dengan menggunakan beberapa algoritma yang telah di buat oleh Leeuw dan Boss (2018), dengan algoritma yang digunakan sebagai berikut :
• Remote Sensing Reflektan
Rrs = (𝐿 𝑎𝑖𝑟 −0,028𝐿 𝑙𝑎𝑛𝑔𝑖𝑡 ) 𝜋 0,18𝑙 𝑘𝑎𝑟𝑡𝑢 ⁄ • Turbiditas
Turbiditas = (2,77 𝑅𝑟𝑠 (𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ) ) (0,05− 𝑅𝑟𝑠 (𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ) )
• Material Padatan Tersuspensi log10 (MPT) = 1,02 𝑙𝑜𝑔10(𝑇𝑢𝑟𝑏𝑖𝑑𝑖𝑡𝑎𝑠) − 0,04
Keterangan: Lair  = Radiasi dari permukaan air Llangit  = Radiasi dari Langit

## Lkartu = Radiasi dari kartu abu-abu
Rrs (Merah) = Nilai reflektan kanal merah
Data  yang diperoleh  melalui  aplikasi Hydrocolor dilakukan  tahap  validasi  untuk  mengetahui seberapa  besar  kemiripannya  dengan  data  yang  sebenarnya. Validasi  data  merupakan  proses  statistik yang berguna untuk mengetahui perbandingan antara data model dengan data lapangan. Perbandingan ini  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kemiripan  antara  data  model  dengan  data  lapangan (Allen  et  al.,  2007  dalam  Jing  et  al.,  2013).  Nilai  akurasi  data  dapat  diketahui  dengan  menghitung seberapa besar error (kesalahan) pada data yang didapat. Nilai kesalahan dapat dihitung dengan rumus bias dan RMSE.
• Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE = √((∑ (𝑥𝑒−𝑥𝑚) 2 𝑛 ) 𝑛 𝑖=1
Keterangan:
xm =  Nilai hasil pengukuran lapangan yang dianggap benar xe =  Nilai hasil pengolahan n = Jumlah data
Jika,  nilai  bias  dan  RMSE  menunjukan  kesalahan  (error)  yang  besar,  maka  perlu  dilakukan pencarian algoritma baru untuk MPT dan turbiditas berbasis aplikasi Hydrocolor.Penentuan algoritma baru  turbiditas  dan  MPT  menggunakan  metode  regersi.Algoritma  dengan  Metode  Regresi  yang selanjutnya disebut dengan algoritma LEL (regresi linear, eksponensial dan logaritmik) menggunakan persamaan yang diperoleh melalui analisis regresi antara nilai MPT atau turbiditas Hydrocolor dengan MPT  atau  turbiditas  hasil  pengukuran  lapangan  dengan  operasi  matematika  sederhana.  Persamaan algoritma  Metode  Regresi  diperoleh  melalui  pendekatan  secara  linear,  eksponensial  dan  logaritmik. Hasil terbaik dari analisis regresi akan digunakan sebagai algoritma yang mewakili algoritma dengan Metode Regresi.

## HASIL DANPEMBAHASAN
Nilai  konsentrasi  turbiditas  di  Muara  Banjir  Kanal  Barat  diperoleh  melalui  uji  laboratorium menggunakan  instrumen  turbiditas  Meter.  Hasil  pengukuran  laboratorium  pada  musim  barat menunjukkan  bahwa  nilai  tertinggi  terdapat  pada  stasiun  103  dengan  konsentrasi  turbiditas  sebesar 5,57  NTU,  nilai  terendah  terdapat  pada  stasiun  79  sebesar  2,03  NTU  dan  nilai  rata-rata  yaitu  3,00 NTU.  Sedangkan  pada  musim  timur  menunjukan  bahwa  niali  tertinggi  terdapat  pada  stasiun  101 dengan konsentrasi turbiditas  sebesar 7,71 NTU, nilai terendah terdapat pada stasiun 38 sebesar 0,94 NTU dan nilai rata-ratanya sebesar 2.98 NTU.
Sedangkan  untuk  data  hydrocolor  Hasil  pengukuran  pada  musim  barat  menunjukkan  bahwa nilai  tertinggi  terdapat  pada  stasiun  3  dengan  konsentrasi  turbiditas  sebesar  22  NTU,  nilai  terendah terdapat  pada  stasiun  51,  78  dan  80  sebesar  2  NTU  dan  nilai  rata-rata  yaitu  6,17  NTU.  Sedangkan pada  musim  timur  menunjukan  bahwa  niali  tertinggi  terdapat  pada  stasiun  14  dengan  konsentrasi turbiditas  sebesar  34  NTU,  nilai  terendah  terdapat  pada  stasiun  64  sebesar  1  NTU  dan  nilai  rata- ratanya sebesar 5,44 NTU.
Berdasarkan  dari  hasil  pengambilan  data  antara  data  lapangan  dengan  data hydrocolor yang diambil  pada  musim  barat  dan  musim  timur,  dilakukan  uji  akurasi  data.Hasil  uji  akurasi  yang diperoleh yaitu pada musim barat memiliki nilai bias sebesar -2,23  dan RMSE 3,968. Sedangkan pada musim  timur  memiliki  nilai  bias  sebesar  -1,99  dan  nilai  RMSE  5,618.Gambaran  uji  akurasi  data tersebut bisa dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3 .
Gambar 2 . Grafik Uji Akurasi Turbiditas Hydrocolor dengan Turbiditas  Lapangan  pada Musim Timur Gambar  3 .  Grafik  Uji  Akurasi Turbiditas Hydrocolor dengan Turbiditas Lapangan  pada  Musim Barat
Berdasarkan Gambar  2 dan Gambar  3 ,  data  turbiditas  antara  data  lapangan  dan  data hydrocolor itu  memiliki  nilai  bias  dan  RMSE  yang  cukup  tinggi.  Pada  musim  timur  nilai  bias sebesar 1,99 dan RMSE 5,618. Sedangkan pada musim barat nilai bias sebesar 2,33 dan RMSE 3,968.  Besarnya  nilai  bias  dan  RMSE  ini  membuat  data hydrocolor cenderung overestimated sehingga  akurasi  kurang  bagus,  maka  dari  itu  diperlukan  algoritma  baru  untuk  menyesuaikan datanya
Algoritma  baru  dibangun  berdasarkan  nilai  yang  diperoleh  dari  hasil  uji  laboratorium  dan hasil  dari  aplikasi  hydrocolor  yang  diambil  pada  musim  barat  dan  musim  timur. Gambar  4 . Menunjukan  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  musim  timur  dengan  nilai  yang diperoleh langsung dari aplikasi hydrocolor sebesar 0,3831 dan Gambar  5 menunjukan bahwa nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  musim  barat  dengan  nilai  yang  diperoleh  langsung  dari aplikasi hydrocolor memiliki nilai korelasi sebesar 0,7046
Gambar  4 .  Grafik  Hubungan  antara Turbiditas Hydrocolor dengan Turbiditas Lapangan pada Musim Timur Gambar  5. Grafik  Hubungan  antara Turbiditas Hydrocolor dengan  Turbiditas  Lapangan pada Musim Barat
Berdasarkan  Berdasarkan  hasil  pengolahan  pada  kedua  musim,  musim  barat  memiliki nilai  koefisien  determinasi  tertinggi  maka  dari  itu  musim  barat  digunakan  untuk  membangun algorotima  baru.  Data  yang  digunakan  sebanuak  40  stasiun  yang  digunakan  untuk  generate algoritma  baru  dan  49  stasiun  digunakan  sebagai  validasi  yang  akan  dicantumkan  pada Gambar  6. Berdasarkan  persamaan  logaritmik  antara  nilai  Turbiditas  hydrocolor  dengan nilai konsentrasi  data  lapangan  pada  musim  barat  menghasilkan  koefisien  persamaan  algoritma Turbiditas yang baru. Algoritma Turbiditas :
Turbiditas (NTU)= 0.786ln(x) + 1.5674
Gambar 6 . Grafik Validasi Turbiditas Hydrocolor algoritma baru dengan Turbiditas Lapangan
Hasil  uji  validasi  nilai  turbiditas  dengan  algoritma  regresi  baru  menunjukan  bahwa  nilai  bias dari hasil tersbut sebesar 0,055 dengan nilai RMSE sebesar 0,2957.
Berdasarkan  dari  hasil  pengambilan  data  MPT  antara  data  lapangan  dengan  data hydrocolor yang diambil pada musim barat dan musim timur, dilakukan uji akurasi data. Hasil uji akurasi yang diperoleh yaitu pada musim barat memiliki nilai bias sebesar 38,1  dan RMSE memiliki nilai sebesar 39,103. Sedangkan pada musim timur memiliki nilai bias sebesar 46,56 dan nilai RMSE sebesar 48,581. Berdasarkan dari hasil uji akurasi dari kedua musim tersebut terlihat  bahwa  data hydrocolor memiliki  akurasi  yang  cukup  rendah  terhadap  data  lapangan, maka dari itu diperlukan penyesuaian dengan membuat sebuah algoritma baru untuk Turbiditas di Muara Banjir Kanal Barat untuk data hydrocolor .
Gambar  7 .  Grafik  Uji  Akurasi  MPT
Hydrocolor  dengan  MPT Lapangan pada Musim Timur Gambar  8. Grafik  Uji  Akurasi  MPT Hydrocolor  dengan    MPT Lapangan pada Musim Barat
Algoritma  baru  dibangun  berdasarkan  nilai  yang  diperoleh  dari  hasil  uji laboratorium  dan  hasil  dari  aplikasi  hydrocolor  yang  diambil  pada  musim  barat  dan  musim timur. Gambar 9 menunjukan bahwa nilai koefisien determinasi (R 2 ) pada musim timur dengan nilai  yang  diperoleh  langsung  dari  aplikasi hydrocolor sebesar  0,3911  dan  Gambar  10 menunjukan  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  pada  musim  barat  dengan  nilai  yang diperoleh langsung dari aplikasi hydrocolor memiliki nilai korelasi sebesar 0,3169.
Berdasarkan  hasil  pembuatan  algoritma  baru,  terlihat  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) baik  pada  musim  timur  maupun  pada  musim  barat  memiliki  nilai  yang  kecil,  maka  dari  itu  untuk pembuatan  algoritma  baru  tidak  dilanjutkan  karena  nilai  dari  koefisien  tersebut  terlalu  kecil  yang menggambarkan  bahwa  nilai  MPT  hydrocolor  dan  nilai  MPT  lapangan  memiliki  hubungan  yang cukup jauh.
Astuti  (2017)  menerangkan  bahwa  nilai  R 2 yang  kecil  memiliki  kemampuan  variable independen  dalam  menjelaskan  variabel  dependen  terbatas,  sehingga  untuk  selanjutnya  dalam  tahap generate  algoritma  baru  tidak  dilanjutkan.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  persamaan  bawaan  yang  tersedia pada aplikasi tersebut sehingga diperlukan kajian yang lebih dalam lagi dalam penerapan nilai MPT di lapangan khususnya untuk daerah Muara Banjir Kanal Barat. Hasil data yang tidak bagus disebabkan Ketika pengambilan data terjadi, cuaca di daerah Banjir Kanal Barat mengalami mendung, Leeuw and Boss  (2018)  menerangkan  bahwa  kondisi  cerah  merupakan  pengambilan  data  terbaik  menggunakan aplikasi hydrocolor karena dapat mempengaruhi nilai perhitungan reflektan dari aplikasi ini. Sehingga banyak data error yang mempengaruhi akurasi data lapangan dengan data hydrocolor .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  lapangan,  Hasil  analisa  turbiditas  antara  data  lapangan dengan  data  hydrocolor  kurang  bagus,  penerapan  algoritma  baru  diperoleh  dari  nilai  regresi antara  data  lapangan  dengan  data  hydrocolor.  Hasil  algoritma  baru  untuk  turbiditas  diperoleh dengan  persamaan  logaritmik.  Rumus  turbiditasyang  diperoleh  yaitu  :  turbiditas  (NTU)  = 0.786ln(x)  +  1.5674.  Hasil  dari  penerapan  algoritma  baru  diperoleh  dengan  nilai  bias  sebesar 0,055 dengan nilai RMSE = 0,2957. Sedangkan Hasil analisa MPT antara data lapangan dengan data hydrocolor juga kurang bagus, hali ini terlihat dari nilai bias dan RMSE pada kedua musim terlalu besar. Penerapan algoritma baru untuk MPT tidak dilanjutkan karena nilai R 2 pada kedua musim terlalu kecil sehingga tidak memungkinkan untuk mendapatkan akurasi yang bagus.
Gambar 10. Grafik hubungan antara MPT Hydrocolor dengan MPT
Lapangan pada Musim Barat Gambar  9 .  Grafik  Hubungan  antara  MPT Hydrocolor dengan MPT Lapangan pada Musim Timur

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti,  T.T.  Bambang,  A.N.  dan  S.  Diah.  P.  2017. Analisis  Ekonomi  Rumah  Tangga  Nelayan Pandega pada Alat Tangkap Mini Purse Seine di TPI Pelabuhan, Kota Tegal . Journal of Fisheries Resources Utilization Management and Technology, 6(4) : 138-147.
Ismanto,  E.  Novalia,  M  dan  Herlandy,  P.B.  2017. Pemanfaatan  Smartphone  Android  Sebagai Media  Pembelajaran  Bagi  Guru  Sma  Negeri  2  Kota  Pekanbaru .  Jurnal  Untuk  Mu Negeri, 1 (1) : 42-47.
Jing,  H.,  P.  Cun-hong,  K.  Cui-ping,  Z.  Jian  dan  C.  Gang.  2013. Experimental  Hydrodynamic Study of the Qiantang River Tidal Bore . Journal Hydrodynamics. 25(3):481-490.
Leeuw,  T.,  dan  Boss,  E.  2018. The  HydroColor  App:  Above  Water  Measurements  of  Remote Sensing  Reflectance  and Turbidity  Using  a Smartphone  Camera. Sensors,  18  (1)  : 256. https://doi.org/10.3390/s18010256
Ongkosongo,  O.S.R.,  dan  Suyarso.  1989. Pasang  Surut .  Lembaga  Ilmu  Pengetahuan Indonesia, Jakarta.
Poerbandono dan E. Djunasjah. 2005. Survei Hidrologi . PT Refika Aditama, Bandung.
Satriadi,  A.  dan  S.  Widada.  2004. Distribusi  Muatan  Padatan  Tersuspensi  di  Muara  Sungai Bodri, Kabupaten Kendal . Jurnal Ilmu Kelautan., 9(2):101-107.
Su, X. Hanghang, T dan Ji, P. 2014. Activity Recognition with Smartphone Sensors . Tsinghua Science And Technology, 19 (3) : 235-249.
Sugiyono. 2009. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Alfabeta, Bandung. Suhendar,  D.T.  Sachoemar,  S.I  dan  Azam  B.Z.  2020. Hubungan  Kekeruhan  Terhadap  Materi Partikulat Tersuspensi (MPT) dan Kekeruhan Terhadap Klorofil dalam Tambak Udang . Journal of Fisheries and Marine Research, 4(3) : 332-338
Sugiyono.  2016. Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R  &  D. Bandung:Alfabeta.
Taohid,  R.A.,Satriadi,  A.,dan  Saputro,S.  2017. Studi  Pola  Arus  Dan  SebaranMaterial Padatan Tersuspensi di Pantai Marina Ancol, Jakarta . JurnalOseanografi, 6 (1) : 116 – 123.