## ANALISIS KONSENTRASI TSS DAN PENGARUHNYA PADA KINERJA PELABUHAN MENGGUNAKAN DATA REMOTE SENSING OPTIK DI TELUK KENDARI
(ANALYSIS OF TSS CONCENTRATION AND ITS EFFECT ON PORT PERFORMANCE USING OPTICAL REMOTE SENSING DATA IN KENDARI BAY)
Nurgiantoro 1 , Wayan Mustika 2 , Abriansyah 3
1 Geografi, Universitas Halu Oleo, Indonesia
2 Teknik Sipil, Universitas Halu Oleo, Indonesia 3 Teknik Geologi, Universitas Halu Oleo, Indonesia e-mail: nurgiantoro@uho.ac.id
Diterima: 12 November 2018; Direvisi: 8 November 2019; Disetujui: 9 November 2019

## ABSTRACT
TSS material is all particles in water < 2 μ m in size consisting of volatile and fixed solids, and can be recorded properly by optical remote sensing satellites. The goal of this study is to analyze the TSS and its effect on port performance in Kendari Bay using Landsat 8 (L8) data. In-situ data from 25 stations  were  measured  to  coincide  with the  L8  record,  and  the atmospheric  effect  on  its image  was corrected  with  the  iCOR  plugin  which  produced  a  reflectance  Bottom  of  Atmosphere  (BoA)  value. Regression  modeling  is  used  to  develop  the  TSS  algorithm  using  remote  sensing  reflectance  ( R rs (λ)) values in  an  exponential  function. The  results  showed  the  red  band has  the  strongest  correlation  to TSS material with R 2 = 0,719 in the function TSS = 255,09e 22,256Rrs( λ 4) . The accuracy of the test results showed  the  value  of MRE =  6,97%  with RMSE =  35,57  g/m 3 .  TSS  were  estimated  range  from  an average  of  358,719  g/m 3 with  an  in-situ  average  of  359,167  g/m 3 ,  this  number  has  been  4  times greater than the threshold of 80 g/m 3 . Observations from the distribution map showed that the TSS continues  moving  towards  the  bay  mouth  to  deep  waters.  This  increase  will  be  very  dangerous  for ships that are sailing and anchored in the waters of Kendari Bay, because the extreme volume of the TSS will cause sediment deposition causing siltation of the inlet and harbor ponds.
Keywords: Optical remote sensing satellite, Landsat 8, TSS, Port, Kendari Bay

## ABSTRAK
Materi  TSS  adalah  semua partikel  dalam air  berukuran  <  2 μ m  terdiri  dari  padatan  mudah menguap  dan  tetap,  sehingga  dapat  terekam  dengan  baik  oleh  satelit  penginderaan  jauh  optik. Tujuan penelitian ini yakni menganalisis TSS dan pengaruhnya terhadap kinerja pelabuhan di Teluk Kendari  menggunakan  data  Landsat  8  (L8).  Data in-situ dari  25  stasiun  diukur  bertepatan  dengan rekaman L8, dan efek atmosfer pada citranya dikoreksi dengan plugin iCOR yang menghasilkan nilai reflektan Bottom of Atmosphere (BoA). Pemodelan regresi digunakan untuk membangun algoritma TSS menggunakan  nilai remote  sensing  reflectance ( R rs ( λ) )  pada  fungsi  eksponensial.  Hasilnya menunjukkan kanal merah adalah kanal yang memiliki korelasi terkuat terhadap materi TSS dengan R 2 = 0,719 dalam fungsi TSS = 255,09 e 22,256R rs ( λ 4) . Hasil uji akurasi menunjukkan nilai MRE = 6,97% dengan RMSE = 35,57 g/m 3 . TSS estimasi berkisar pada rata-rata 358,719 g/m 3 dengan rata-rata in- situ 359,167  g/m 3 ,  jumlah  ini  telah  4  kali  lebih  besar  dari  ambang  batasnya  80  g/m 3 .  Hasil pengamatan dari peta distribusi menunjukkan bahwa TSS terus melaju menuju mulut teluk hingga ke  perairan  dalam.  Peningkatan  ini  akan  sangat  berbahaya  bagi  kapal-kapal  yang  sedang  berlayar dan  berlabuh  di  perairan  Teluk  Kendari,  sebab  volume  TSS  yang  ekstrim  akan  menjadi  endapan sedimen penyebab pendangkalan alur masuk dan kolam pelabuhan.
Kata kunci: Satelit penginderaan jauh optik, Landsat 8, TSS, Pelabuhan, Teluk Kendari

## 1 PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  pada  era revolusi  industri  4.0  telah  mengubah hidup  dan  kerja  manusia  secara fundamental.  Beralihnya  dunia  ke  era digital merupakan penanda dari revolusi ini. Senada dengan hal tersebut di atas, kemajuan  teknologi  satelit  observasi bumi sebagai wahana penginderaan jauh sistem  optik  ( optical  remote  sensing satellite ,  ORS)  kerap  digunakan,  baik untuk  pemantauan  sumberdaya  alam maupun  untuk  pemantauan  kualitas lingkungan perairan.
Air dengan konstituen
berbeda memiliki
karakteristik  spektral  yang  berbeda. Reaksi  spektral  dari  badan  air  dalam spektrum tampak, memberikan informasi yang efektif pada materi dalam air  secara  signifikan  (Le et  al. ,  2011). Sehingga  metode  ini  dapat  digunakan untuk  menentukan  parameter  kualitas air,  seperti total  suspended  solid (TSS). Sensor  spektral  yang  semakin  canggih dan algoritma yang terus dikembangkan, deteksi  parameter  seperti  TSS  dapat ditentukan  secara  akurat  menggunakan data  ORS  (Bagheri,  2017).  Saat  ini sensor  orbit  polar  yang  beroperasi dengan  pita  warna  laut  dan  sering digunakan  oleh  para  peneliti  khusus dalam  pemetaan  TSS  adalah Moderate resolution  Imaging  Spectrometer (MODIS) dalam  satelit  Terra  dan  Aqua  (Chen et al. ,  2015)  dan  sensor  berbasis  Landsat juga  telah  banyak  digunakan  dalam aplikasi laut (Zhang et al. , 2016); (Wang et  al. ,  2018).  Penggunaan  sensor the Multispectral  Instrument Sentinel-2  MSI
(Liu et  al. ,  2017),  dan  Sentinel-3A melalui  sensor the  Ocean  and  Land Colour  Instrument, OLCI  (Toming et  al. , 2017) juga telah dipakai untuk menganalisis  TSS,  bahkan  penelitian terbaru  menggunakan  satelit  Himawari- 8  pun  telah  diujikan  terhadap  materi TSS (Dorji & Fearns, 2018).
Materi TSS adalah semua partikel dalam  air  dengan  ukuran  pori  <  2 μ m (Branigan,  2013)  terdiri  dari  padatan mudah  menguap  dan  tetap.  Zat  padat yang  mudah  menguap  adalah  senyawa organik  dari  hewan  atau  tumbuhan, sedangkan padatan tetap adalah hal-hal seperti pasir, kerikil, dan garam (Lenhart &  Lehman,  2006).  Sehingga,  dengan ukuran tersebut secara optik padatan ini dapat  terekam  dengan  baik.  Namun untuk  dapat  menggunakan  data  ORS pada studi-studi perairan, perlu memahami klasifikasi perairan laut yang dipartisi  ke  dalam  perairan Case- 1 atau Case -2.  Partisi  ini  diperkenalkan pertama  kali  oleh Morel  and  Prieur (1977),  kemudian  disempurnakan  oleh Gordon  &  Morel,  (1983).  Mereka menyebutkan  kriteria  kuantitatif  untuk mendefinisikan  kedua  kasus  perairan tersebut telah  berevolusi  menjadi  yang umum  digunakan  saat  ini.  Dimana perairan Case-1 adalah  perairan  yang sifat  optiknya  ditentukan  terutama  oleh phytoplankton dan colored  dissolved organic  matter (CDOM)  serta  produk degradasi detritus .  Sedangkan  perairan Case-2 adalah  segalanya,  yaitu  perairan yang sifat-sifat optiknya secara signifikan  dipengaruhi  oleh  konstituen
seperti  partikel  mineral,  CDOM,  atau microbubbles , yang konsentrasinya tidak cocok
dengan konsentrasi
phytoplankton. Berdasarkan partisi perairan tersebut di atas, maka perairan-perairan teluk  tergolong sebagai  perairan Case-2 . Hal  ini  dibuktikan  dengan  banyaknya penelitian  yang  berkesimpulan  bahwa telah  terjadi  konsentrasi  TSS  secara signifikan  pada  wilayah  perairan  teluk akibat  degradasi  lingkungan.  Misalnya saja  wilayah  Teluk  Kendari  yang berdasarkan  hasil  penelitian  secara observasi  langsung,  TSS  rata-rata  di perairanya sebesar 282-392 g/m 3 (Irawati et  al .,  2013)  dan  makin membesar  tiap  tahunnya  menjadi  672- 781 g/m 3 (Winnarsih et al ., 2016). Tentu hal  ini  sangat  membahayakan  sebab perairan  Teluk  Kendari  merupakan wilayah perairan dengan tingkat pelayaran yang tergolong sibuk. Beberapa  pelabuhan  yang  melayani bongkar  muat  penumpang  maupun barang dari dan ke Kota Kendari berada pada wilayah ini. Secara morfologi Teluk Kendari  terlihat  seperti  balon  udara, kecil  di  bagian  mulut  teluk  dan membesar  setelah  berada  didalamnya (Nurgiantoro  &  Hamdhana,  2019). Sehingga  bagi  kapal-kapal  yang  hendak melabuh harus melalui mulut teluk yang sempit  dan  berkelok.  Kondisi  semacam ini  sangat  membahayakan  bagi  kapal dengan  DWT  ( Deadweight  Tonnage ) besar. Belum
lagi masalah
pendangkalan pada alur pelayaran yang disebabkan banyaknya sedimentasi yang dipengaruhi  oleh  besarnya  volume padatan tersuspensi. Tentunya
peningkatan TSS tersebut sangat berbahaya  tidak  hanya  bagi  biota  laut, tetapi  juga  bagi  kapal  yang  sedang berlayar dan berlabuh di Teluk Kendari. Volume TSS yang ekstrim  akan  terbawa oleh  arus  hingga  keluar  teluk,  dan menjadi  endapan  sedimen  (Selbig  & Bannerman, 2011).
Oleh  karena  itu  pemantauan  ini menjadi sangat penting guna memonitor sebaran  spasial  TSS  perairan  teluknya, dan teknologi ORS memiliki kemampuan itu.  Tujuan  dalam  penelitian  ini  yakni menganalisis  TSS  dan  pengaruhnya terhadap  kinerja  pelabuhan  di  perairan Teluk Kendari menggunakan data ORS.

## 2 METODOLOGI
2.1   Lokasi Penelitian Lokasi penelitian berada di wilayah  Kota  Kendari,  Provinsi  Sulawesi Tenggara,  Indonesia.  Secara  astronomis Kota  Kendari  terletak  di  bagian  selatan garis  khatulistiwa  berada  di  antara 3˚54 ʹ 40 ʺ dan 4 ˚ 5 ʹ 05 ʺ lintang selatan (LS) dan  membentang  dari  barat  ke  timur diantara  122 ˚ 26 ʹ 33 ʺ dan  122 ˚ 39 ʹ 14 ʺ bujur  timur  (BT).  Berdasarkan  posisi geografisnya,  Kota  Kendari  memiliki batas-batas:  Utara-Kabupaten  Konawe; Timur-Laut  Kendari;  Selatan-Kabupaten Konawe Selatan; Barat-Kabupaten Konawe Selatan. Sedangkan berdasarkan  letak  geografisnya,  wilayah Kota Kendari terletak di bagian Tenggara Pulau Sulawesi, dan daratannya terdapat  di  daratan  Pulau  Sulawesi mengelilingi Teluk Kendari. Luas wilayah daratan Kota Kendari adalah 271,76 km 2 atau  0,7  persen  dari  luas  daratan Provinsinya,  dan  memiliki  dua  musim yaitu  musim  kemarau  dan  musim penghujan.  Sedangkan  fokus  penelitian ini  yakni  pada  wilayah  perairan  Teluk Kendari seperti terlihat pada Gambar 2- 1 berikut.

## Gambar 2-1: Peta lokasi penelitian

## 2.2   Standardisasi Data
Air  sebanyak  1,5  liter  diambil menggunakan  botol  sampel  pada  25 stasiun  pengamatan  di  perairan  Teluk Kendari untuk kebutuhan TSS in-situ yang selanjutnya  diproses  melalui  pengujian laboratorium  analitik.  Peralatan  seperti GPS Handheld digunakan sebagai penanda koordinat  sampel  uji  tersebut.  Sedangkan data spektral kanal tampak Landsat 8 (L8)
tepatnya di kanal 1-kanal 7 pada path/row: 112/63  produk  dari The  United  States Geological  Survey (USGS),  digunakan sebagai  bahan  ekstraksi  konsentrasi  TSS. Aplikasi open sources SNAP 6.0 digunakan sebagai  pengolah  data  ORS,  sedangkan layout peta  distribusi  TSS  menggunakan tools ArcGIS  10.3  dari Environmental Systems Research Institute (ESRI).

## 2.3    Metode Penelitian
Pengukuran in-situ TSS dilaksanakan
bersamaan dengan perekaman  L8,  antara  pukul  09.00-14.00 WITA, tanggal 04 Oktober 2018. Penentuan titik-titik  pengamatan  didigitasi  melalui tools ArcGIS  10.3  sebanyak  25  stasiun ( tentative  map ).  Jumlah  stasiun  tersebut dianggap  mewakili  keseluruhan  TSS perairan  Teluk  Kendari.  Sementara  itu, untuk data citra L8 di- order melalui laman https://espa.cr.usgs.gov  sebagai  penyedia data  Landsat level -1 dan level -2. Penelitian ini  difokuskan  pada  data level -1  untuk mengekstraksi TSS area studi.
Model penelitian ini menggunakan  analisis  kuantitatif  dari algoritma  TSS  yang  kami  modelkan dengan  pendekatan  panjang  gelombang sensor  kanal  tampak  L8  sebagai  satelit ORS.  Hasil  ekstraksi  TSS  dari  algoritma tersebut  dibandingkan  dengan  TSS in- situ sebagai parameter uji. Perbandingan dari  keduanya  akan  diuji  menggunakan uji  akurasi,  dalam  hal  ini  akurasi menggunakan  nilai mean  relative  error ( MRE) < 30%. Persamaan MRE untuk uji akurasi  oleh  Wang et  al. ,  (2017)  berikut dengan root  mean  square  error ( RMSE ) adalah sebagai berikut.
( ) n x x
RMSE n i i i i  = = − = 1 2 ' ………………… (1) % 100 1 ' x n x x x MRE n i i i i i  = = − = …………….. (2)
dimana x i adalah  nilai  observasi, x i ' adalah  nilai  hasil  pemodelan,  dengan n adalah banyaknya data.
Selain uji keakuratan seperti yang dipaparkan  di  atas,  dalam  pengolahan citra satelit juga sering dijumpai analisis koefisien  determinasi  atau  analisis R 2 . Analisis ini dibutuhkan manakala terjadi kegagalan pada uji akurasinya, sehingga
dibutuhkan pemodelan algoritma berdasarkan  data in-situ .    Nilai R 2 berkisar  pada  interval  [0,1]. R 2 =  0 mengartikan bahwa model tidak menjelaskan  apapun  dari  variabilitas variabel  dependen fuzzy .  Sedangkan R 2 = 1 menyatakan kasus sempurna, dalam arti bahwa model menginterpolasi seluruh  observasi  secara  sempurna  dan mewakili variabilitas dari variabel dependen fuzzy .  Namun,  dua  kejadian eksrim  tersebut  sangat  jarang  ditemui pada penerapannya, sehingga pendekatannya  yaitu  model  dikatakan memuaskan  apabila R 2 ≈  1 (Kharisudin, 2009).
Pemodelan  TSS  perairan  Teluk Kendari dalam penelitian ini dimodelkan dengan menggunakan panjang gelombang  kanal  tampak  L8  masing- masing terkoreksi atmosfer. Penggunaan plugin  iCOR L8  yang  diunduh  pada laman  remotesensing.vito.be/case/icor dan  diinstalkan  kedalam  aplikasi open source  SNAP  6.0 milik the  European Space  Agency (ESA)  adalah  yang digunakan dalam pengoreksian tersebut. Tujuan  utamanya  yaitu  memperbaiki produk  citra  dari  efek  atmosfer,  dan output dari proses iCOR ini menghasilkan nilai reflektan permukaan ( surface  reflectance, sr)  atau  nilai reflektan Bottom  of  Atmosphere (BoA) tiap-tiap kanal tampak di L8. Kemudian, produk iCOR pada masing-masing kanal harus  dibagi  dengan  bilangan  pi  ( π ) untuk mendapatkan nilai remote sensing reflectance ( R rs ( λ ))  dalam  satuan  sr -1 (Bobsaid  and  Jaelani,  2017).  Nilai R rs ( λ ) inilah  yang  akan  dijadikan  sebagai parameter dalam memodelkan algoritma penduga  materi  TSS  di  area  studi. Pemodelan  algoritma  tersebut  dibangun hanya  menggunakan  kanal  tunggal dengan pertimbangan
untuk
mempertahankan  keaslian R rs ( λ )  dari satelit.  Adapun  teknis  pemodelannya yaitu  dengan  model  regresi,  yakni membuat  korelasi  antara R rs ( λ )  di  tiap- tiap  kanal  tampak  dengan  TSS in-situ , dan hasil korelasinya kami tetapkan R 2 > 0, 5 yang berarti korelasi menunjukkan ≈ 1  dengan  anggapan  berkorelasi  cukup hingga  sangat  kuat.  Pengembangan pemodelan algoritma empiris ini merujuk  pada  pemodelan-pemodelan sebelumnya dimana beberapa  penelitian menggunakan pemodelan
fungsi
exponensial
untuk mendefinisikan konsentrasi TSS wilayah penelitiannya.
Kaitannya  dengan  pengkoreksian citra  seperti  yang  dijelaskan  di  atas, otoritas  penyedia  data  citra  melalui The United  States  Geological  Survey - Earth Resources  Observation  and  Science Center (USGS  EROS)  telah  memberi layanan yang memudahkan para peneliti,  disamping  menyediakan  data citra free  download ,  juga  menyediakan data  citra  yang  telah  dikoreksi.  Mulai Juni  2011,  semua  kalibrasi  radiometrik citra  yang  dilepas  ke  publik  telah diterapkan  pada  data  Landsat  yang dipesan  melalui  USGS  EROS  (Markham &  Helder,  2012).  Begitu  pula  Kualitas geometrik  produk  data  Landsat level -1 dapat  dikuantifikasi  per scene ,  basis untuk  setiap  instrumennya  adalah keakuratan geodetik yang terkait dengan titik  kontrol  permukaan  ( ground  control points ,  GCP).  Sebagian  besar  data Landsat  yang  diaktifkan  melalui  web https://earthexplorer.usgs.gov/ telah diproses  sebagai  L1T  ( terrain  corrected ) yaitu,  presisi  dan  bidang  dikoreksi  (Roy et  al. ,  2010).  Hal  tesebut  dapat memenuhi  kriteria  geodetik,  dan  ini memiliki  makna  bahwa  citra  Landsat dapat  langsung  digunakan  tanpa  harus mengkoreksi geometriknya.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
3.1    Hasil Penelitian
3.1.1   Data In-situ TSS
Data in-situ dalam  penelitian  ini yaitu  data  TSS  yang  diperoleh  secara observasi  langsung  di  lokasi  penelitian. Pengambilan  sampel  air  laut  dilakukan pada  hari  dimana  satelit  melakukan adegan  perekaman  di  wilayah  studi, tepatnya  pada  04  Oktober  2018. Pengujian laboratorium terhadap parameter  TSS  sebanyak  25  stasiun (Sta)  menggunakan  spesifikasi  metode gravimetri dalam unit satuan g/m 3 . Dari 25  titik  sampel  TSS  uji,  13  stasiun dengan penomoran Sta ganjil digunakan untuk  membangun  algoritma  penduga TSS  perairan  Teluk  Kendari,  sedangkan 12 stasiun dengan Sta penomoran genap digunakan sebagai titik validasi.
Tabel 3-1: DATA IN-SITU TSS Sta Lintang (º) Bujur (º) TSS (g/m 3 ) 01 -3,97800 122,53473 450 02 -3,97121 122,53500 380 03 -3,98750 122,54256 510 04 -3,98642 122,54769 430 05 -3,97475 122,54121 440 06 -3,96986 122,54527 450 07 -3,97746 122,54986 370 08 -3,98290 122,55796 320 09 -3,97639 122,56175 300 10 -3,97041 122,55851 370 11 -3,97232 122,56905 380 12 -3,97992 122,56959 320 13 -3,97639 122,57797 360 14 -3,97694 122,58499 320 15 -3,97396 122,58959 350 16 -3,97803 122,59229 330 17 -3,98075 122,59850 320 18 -3,97641 122,60229 320 19 -3,97397 122,60769 310 20 -3,97668 122,61499 290 21 -3,98103 122,62039 300 22 -3,98781 122,62282 350 23 -3,99487 122,62093 240 24 -3,99432 122,61390 430 25 -3,98591 122,60715 350
Sumber: UPTD Balai Labkes Daerah Sultra

## 3.1.2   Data Citra
Data citra yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  citra  Landsat 8 hasil unduhan dari laman https://espa.cr.usgs.gov  pada path/row: 112/063, dengan
nama ID: LC08_L1TP_112063_20181004_2018101 0_01_T1. Pengambilan data citra melalui laman tersebut di atas yaitu dengan cara memesan  berdasarkan  produk  ID  yang diinginkan.  Hasil  pemesanan  akan dinotifikasikan  melalui  email  yang  kita gunakan saat memesan produk.

## 3.1.3   Koreksi Data L8
Nilai R rs (λ) pada  penelitian  ini adalah  nilai  reflektan  BoA  tiap  kanal tampak  L8,  dianalisis  menggunakan plugin  iCOR .  Kemudian,  masing-masing luarannya  dibagi π untuk  mendapatkan nilai R rs ( λ ). Gambar 3-1 adalah hasil plot grafik  dari R rs ( λ )  pada  masing-masing kanal  terhadap  25  stasiun  pengamatan.
Gambar 3-1: Grafik R rs ( λ ) kanal 1-kanal 7 Landsat 8 pada 25 stasiun pengamatan TSS

## 3.1.4   Pemodelan Algoritma TSS
Pemodelan  algoritma  konsentrasi TSS  yang  dibangun  dengan  respon panjang gelombang pada masing-masing kanal  tampak  erat  kaitannya  dengan reflektan  dari  materi  yang  direkam. Sehingga  dengan  demikian,  pemodelan TSS  perairan  area  studi  dimodelkan dengan menggunakan panjang gelombang  kanal  tampak  L8  yang masing-masing terkoreksi atmosfer. Pemodelan  empiris  dibangun  hanya menggunakan  kanal  tunggal  untuk mempertahankan  keaslian  nilai R rs ( λ ) dari  satelit.  Pengembangan  algoritma empiris  ini  menggunakan  pemodelan regresi fungsi eksponensial. Dari 25 titik sampel uji, 13 stasiun dengan penomoran  Sta  ganjil  digunakan  untuk membangun  algoritma  penduga  TSS, sedangkan Sta dengan penomoran genap
digunakan  sebagai  titik  validasi  (lihat Tabel  3-1).  Tabel  3-2  adalah  hasil analisis  determinasi R 2 antara R rs ( λ )  di kanal  1  sampai  kanal  7  pada  13  titik stasiun  TSS in-situ perairan  Teluk Kendari.
Hasil  analisis R 2 seperti  pada Tabel  3-2  di  atas,  menunjukkan  bahwa materi  TSS  perairan  Teluk  Kendari berkorelasi  kuat  dengan R rs ( λ 3 )  sebagai kanal  hijau  dan R rs ( λ 4 )  sebagai  kanal merah  masing-masing  bernilai R 2 >  0,5. Kanal  merah  memiliki  nilai  paling signifikan  dengan R 2 =  0,718  dan  kanal hijau  bernilai R 2 =  0,697.  Sedangkan lima  kanal  lainnya  tidak  signifikan menunjukkan  adanya  korelasi  yang kuat.  Berikut  ini  adalah  algoritma penduga  TSS  perairan  Teluk  Kendari yang dibangun
pada fungsi
eksponensial.
Tabel 3-2: NILAI R 2 ANTARA R rs ( λ ) DENGAN TSS IN-SITU PERAIRAN TELUK KENDARI
Fungsi eksponensial
R 2 λ 1 λ 2 λ 3 λ 4 λ 5 λ 6 λ 7 TSS = ae bx 0,270 0,337 0,697 0,718 0,378 0,008  0,005
Sumber: Hasil analisis koefisien determinasi R 2
(a) Algoritma Model I
(b) Algoritma Model II
Gambar 3-2: Pemodelan algoritma penduga TSS perairan Teluk Kendari

## 3.2    Pembahasan

## 3.2.1   Pengembangan Algortitma TSS
Hasil  pemodelan  algoritma  TSS dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa  kanal  merah  adalah  kanal  yang merespon  paling  baik  terhadap  materi TSS  perairan  Teluk  Kendari.  Nilai koefisien  determinasi  yang  dihasilkan kanal  tersebut  yakni R 2 =  0,718  dalam fungsi  eksponensial.  Sedangkan  fungsi algoritma  masukkan  yang  dihasilkan adalah 4 22.256 ( )
255, 09 Rrs TSS e  = (Model  II).
Selain itu, kanal hijau pun menunjukkan  respon  terhadap  materi TSS  area  studi  dengan  perolehan R 2 = 0,697  lebih  rendah  0,021  dari  nilai determinasi  yang  ditunjukkan  oleh kanal merah.
Fungsi
algoritma masukkan  berdasarkan  kanal  hijau adalah 3 28.968 ( ) 188, 96 Rrs TSS e  = (Model  I).
Gambar 3-3 adalah grafik nilai konsentrasi TSS estimasi perairan Teluk Kendari  yang  dikalkulasikan  dengan kedua  algoritma  di  atas  terhadap  12 stasiun  yang  dijadikan  sebagai  titik validasi.
Gambar 3-3:   TSS  estimasi  hasil  ekstraksi  dari citra  L8,  kanal  hijau  (Model  I) dan kanal merah (Model II)
Informasi dari Gambar 3-3 menunjukkan  bahwa  pola  garis  dari algoritma  Model  I  (garis  kuning)  dan Model II (garis hijau) identik dengan TSS in-situ yang  ditunjukkan  oleh  garis merah. Kendatipun demikian, keakurasian TSS hasil dari kedua model algoritma  tersebut  (TSS  estimasi)  harus dilakukan  dengan  cara  uji  akurasi terhadap  TSS  hasil  observasi  langsung di lapangan (TSS in-situ ). Proses ini akan memberikan kesimpulan algoritma mana yang  akan  terpilih  menjadi  algoritma pengekstraksi  TSS  di  area  studi.  Untuk kasus  pemilihan  algoritma  model  yang dibangun  dengan  menggunakan  nilai R rs ( λ )  dari  satelit,  beberapa  peneliti menggunakan R 2 tertinggi untuk mengambil  kesimpulannya  seperti  yang dilakukan  oleh  Nurgiantoro  &  Jaelani (2017);  dan  Jaelani et  al. (2016), sedangkan dalam kasus lainnya pemilihan pemodelan algoritma didasarkan  atas  nilai MRE (Laili et  al. , 2015).

## 3.2.2   Uji Keakurasian Algoritma TSS
Proses  uji  akurasi  terhadap algoritma  TSS  yang  telah  terbangun adalah  dengan  melihat  kedekatan  nilai konsentrasi TSS estimasi dengan TSS in- situ .  Untuk  melihat  nilai  kedekatan tersebut yakni dengan cara memperhatikan  hasil  atas MRE dan RMSE .  Nilai MRE <  30%  dan RMSE terkecil
akan menyimpulkan
keakurasian  dari  suatu  algoritma. Kesimpulan  inilah  yang  dijadikan  dasar pemilihan terhadap suatu agoritma. Dari hasil kalkulasi TSS menggunakan kedua

## Tabel 3-3: PERBANDINGAN KONSENTRASI TSS ESTIMASI DAN TSS IN-SITU TELUK KENDARI
Sta Lintang (º) Bujur (º) TSS (g/m 3 ) Estimasi Model I Estimasi Model II In-situ 02 -3,97121 122,53500 383,756 405,097 380 04 -3,98642 122,54769 379,261 371,157 430 06 -3,96986 122,54527 431,316 413,416 450 08 -3,98290 122,55796 331,373 326,371 320 10 -3,97041 122,55851 352,566 339,238 370 12 -3,97992 122,56959 324,640 323,882 320 14 -3,97694 122,58499 331,281 335,067 320 16 -3,97803 122,59229 322,214 326,726 330 18 -3,97641 122,60229 298,390 311,283 320 20 -3,97668 122,61499 322,166 317,477 290
22 -3,98781 122,62282 558,711 433,050 350 24 -3,99432 122,61390 380,338 401,862 430
Sumber: Hasil analisis TSS estimasi pada model I dan Model II
(a) Uji akurasi pada Model I (b) Uji akurasi pada Model II
Gambar 3-4: Hasil uji akurasi antara TSS estimasi dan TSS in-situ perairan Teluk Kendari algortima Model I dan Model II terhadap 12  titik  validasi,  rata-rata  TSS  estimasi pada Model I sebesar 368,001 g/m 3 dan pada  Model  II  sebesar  358,  719  g/m 3 dengan  rata-rata  TSS in-situ 359,167 g/m 3 .  Sedangkan  selisih  rata-rata  TSS estimasi  terhadap  TSS in-situ yakni sebesar  8,  83  g/m 3 pada  Model  I  dan 0,45  g/m 3 pada  Model  II.  Dengan memperhatikan hasil TSS estimasi pada setiap  stasiun  dalam  Tabel  3-3,  TSS estimasi pada stasiun 22 hasil kalkulasi Model I sangat jauh berbeda dengan TSS in-situ atau  berbeda  208,71  g/m 3 . Sedangkan pada stasiun-stasiun validasi lainnya  memperlihatkan  TSS  estimasi ≈ TSS in-situ .  Gambar  3-4  adalah  grafik hubungan antara TSS estimasi dan TSS in-situ pada Model I dan Model II. Hasil akurasi dua model algoritma  TSS  terhadap  12  stasiun validasi  menunjukkan  nilai MRE pada Model I = 10,13% dengan RMSE = 65,26 g/m 3 .  Sedangkan  nilai MRE pada  Model II  =  6,97%  dengan RMSE =  35,57  g/m 3 . Dari  informasi  nilai-nilai  di  atas,  kedua model  sama-sama  memiliki  nilai MRE < 30%  dan RMSE kecil  dihasilkan  oleh Model II. Hubungan antara TSS estimasi dan  TSS in-situ yang  ditunjukkan  pada Gambar  3-4  memperlihatkan  bahwa Model  I  memiliki  hubungan  lemah dengan R 2 =  0,18  sedangkan  hubungan cukup  kuat  ditunjukkan  oleh  Model  II dengan R 2 =  0,51.  Sehingga  dengan demikian,  atas  informasi  keakurasian
tersebut  di  atas,  maka  Model  II  adalah model terbaik sebagai algoritma penduga konsentrasi  TSS  di  perairan  Teluk Kendari dengan fungsi algoritma
4
22.256 ( )
255, 09 Rrs TSS e  = dalam unit satuan g/m 3 . Terpilihnya model tersebut,  menambah  daftar  bahwa materi TSS pada perairan-perairan teluk direspon  baik  oleh  kanal  merah  pada satelit  ORS  dan  ini  sejalan  dengan beberapa  peneliti  terdahulu  seperti Budhiman et  al. (2004);  Parwati  & Purwanto  (2017);  Zhang et  al. (2014); dan  Wu et  al. (2013)  yang  menyatakan bahwa  materi  TSS  perairan estuary sangat direspon oleh kanal merah satelit ORS.

## 3.2.3   Distribusi TSS Teluk Kendari
Berdasarkan  penjelasan  tentang partisi
perairan laut
yang diklasifikasikan  menjadi Case -1  dan Case -2,  maka  perairan  Teluk  Kendari tergolong  sebagai  perairan Case -2.  Hal ini dibuktikan dengan tingginya konsentrasi  TSS  hasil  dari  pengukuran langsung di wilayah perairannya. Sedangkan  untuk  distribusinya,  metode pengukuran  melalui  citra  satelit  ORS lebih  baik  ketimbang  melakukannya dengan cara interpolasi dari data in-situ , sebab  materi  dalam  air  memiliki reflektan  yang  mampu  direkam  oleh citra satelit.

## Gambar 3-5: Peta distribusi TSS perairan Teluk Kendari perekaman 04 Oktober 2018
Pernyataan ini sesuai dengan apa yang  telah  dipaparkan  oleh  Le et  al.
(2011) dalam penelitiannya yang menyebutkan bahwa air dengan konstituen yang  berbeda memiliki karakteristik  spektral  yang  berbeda. Reaksi spektral dari badan air ( the water body )  dalam  spektrum  tampak  ( visible spectrum provides ) memberikan informasi  yang  efektif  pada  materi  yang secara  nyata  signifikan  dalam  air. Gambar  3-5  adalah  distribusi  TSS perairan  Teluk  Kendari  dari  algoritma terpilih  (Model  II)  yang  dimodelkan berdasarkan R rs ( λ ) kanal  merah  Landsat 8 dalam
fungsi algoritma
4 22.256 ( )
255, 09 Rrs
TSS e  = .
Peta  distribusi  TSS  perairan Teluk  Kendari  yang  diperlihatkan  oleh Gambar 3-5, mengidentifikasikan bahwa konsentrasi  TSS  tertinggi  berada  pada muara  sungai.  Konsentrasi  TSS  tinggi juga terlihat pada wilayah pesisir bagian luar  teluk  antara  122°36'00"-122°37'30" E  dan  03°57'40"-04°0'30"  S.  TSS  dalam teluk  terpantau  terus  bergerak  menuju mulut  teluk  hingga  keluar  teluk,  dari hasil  uji  laboratorium  terhadap  25 sampel  air  yang  diambil  di  wilayahnya, semua  TSS  >  80  g/m 3 dengan  rata-rata TSS = 359,60 g/m 3 sedangkan rata-rata TSS hasil ekstraksi citra L8 pada 12 titik validasi  sebesar  358,  719  g/m 3 . Sehingga  kami  berkesimpulan  bahwa TSS  perairan  Teluk  Kendari  4  kali  lebih besar  dari  nilai  baku  mutunya  yang
bernilai  < 80 g/m 3 .  Kesimpulan  ini  juga diperkuat  oleh  Irawati et  al .  (2013); Winnarsih et al . (2016) yang menyebutkan bahwa TSS perairan Teluk Kendari telah keluar dari baku mutunya.
Dari peta distribusi TSS sebagaimana diperlihatkan oleh Gambar 3-5,  terlihat  jelas  bahwa  pola  sebaran TSS perairan Teluk Kendari terus melaju mengarah  ke  perairan  dalam  (perairan luar teluk). Sedangkan dari konsentrasinya  terpantau  bahwa  bagian muara  merupakan  area  yang  memiliki konsentrasi  paling  tinggi.  Dari  peta tersebut  juga  terpantau  bahwa  Sungai Wanggu  adalah  penyumbang  padatan tersuspensi  yang  paling  dominan  ke perairan  Teluk  Kendari,  bahkan  telah terbentuk  delta  di  muara  sungainya (lihat  warna  hitam  pada  Gambar  3-5). Dari  informasi  pola  distribusi  ini,  kami menduga  bahwa  Daerah  Aliran  Sungai (DAS) Wanggu telah terdegradasi. Merujuk  pada  penelitian  terdahulu tentang TSS, bahwa padatan tersuspensi adalah  bagian  alami  dari  lingkungan dimana  proses  seperti  erosi,  banjir, kebakaran hutan, angin, aksi gelombang, dan badai dapat menyebabkan  peningkatan  konsentrasi TSS di perairan dekat. Selain itu, geologi setiap  DAS  juga  mempengaruhi  jumlah padatan  tersuspensi  melalui  proses aliran  permukaannya  (Branigan,  2013). Bahkan  aktivitas  manusia  di  sekitar DAS  seperti  pengembangan  konstruksi, pertanian, penambangan, dan
pembangunan perkotaan, pun meningkatkan jumlah padatan
tersuspensi  di  perairan  penerima,  dan ini menimbulkan ancaman berkelanjutan  bagi  kelangsungan  hidup perairan estuary ( Environmental Protection  Agency  and  Water ,  1994). Dengan  demikian,  maka  perairan  Teluk Kendari harus segera mendapat perlakuan  istimewa  dalam  penanganan kualitas lingkungannya. Baik di lingkungan  terdampak,  maupun  pada lingkungan yang mempengaruhinya sebab  hasil  pantauan  dari  data  citra satelit yang kami gunakan, sebaran TSS terus melaju ke perairan dalam.

## 3.2.4  Potensi  Endapan  Sedimen  di Area Pelabuhan
Konsentrasi TSS selain
digunakan  sebagai  indikasi  kondisi ekologi dari perairan tertentu, juga dapat digunakan sebagai indikator
pendangkalan  area  pelabuhan  sebab TSS sangat berhubungan dengan sedimentasi  (Selbig  &  Bannerman, 2011).  Pada  kasus  perairan  Teluk Kendari,  dampak  TSS  adalah  yang paling  menarik  untuk  dibahas  sebab dalam  wilayah  perairannya  terdapat beberapa  pelabuhan  diantaranya  ialah pelabuhan penyeberangan, pelabuhan perikanan, pelabuhan pertamina, pelabuhan cargo, dan  pelabuhan  TNI Angkatan Laut.
Konsentrasi  TSS  perairan  Teluk Kendari  yang  telah  4  kali  lebih  besar dari  ambang  bakunya  merupakan ancaman serius bagi keberadaan pelabuhan-pelabuhan yang terbangun di wilayah ini. Tidak hanya itu, keselamatan  pelayaran  dari  dan  ke Teluk  Kota  Kendari  pastinya  juga  akan terdampak.  TSS  yang  terbawa  arus Sungai  Wanggu  dan  juga  dipengaruhi oleh  pasang  surut  serta  gelombang, terus  bergerak  keluar  mulut  teluk  ke perairan dalam. Apabila masalah lingkungan  ini  tidak  segera  diatasi, maka  pendangkalan  di  area  kolam pelabuhan  niscaya  akan  dipenuhi  oleh endapan sedimen akibat dari konsentrasi  TSS  yang  berlebih.  Bukan hanya  itu,  penyempitan  alur  di  mulut teluk  juga  akan  terus  menyempit  oleh kondisi ini. Asumsi terparah ialah mulut teluk  tidak  akan  bisa  dilewati  lagi  oleh
kapal-kapal  yang  akan  melabuh  dalam perairannya,  bahkan  teluk  ini  akan menjadi  teluk  mati,  dan  jika  melihat hasil  penelitian  ini,  maka  diperkirakan hal tersebut tidak akan terjadi.

## 4 KESIMPULAN
Penggunaan  data in-situ TSS sebanyak  25  stasiun  yang  terbagi menjadi  13  stasiun  dengan  penomoran Sta  ganjil  untuk  membangun  algoritma dan  12  stasiun  dengan  penomoran  Sta genap  sebagai  titik  validasi,  serta  data citra  L8  terkoreksi  atmosfer iCOR menunjukkan  nilai R rs ( λ )  kanal  merah adalah  kanal  yang  memiliki  korelasi paling kuat terhadap TSS perairan Teluk Kendari  dengan R 2 =  0,718  dan menghasilkan fungsi algoritma
4
22.256 ( ) 255, 09 Rrs TSS e  = .  Uji  keakuratan algoritma yang kami ujikan terhadap 12 stasiun menunjukkan nilai MRE = 6,97% dengan RMSE =  35,57  g/m 3 .  TSS estimasi  hasil  dari  ekstraksi  citra menggunakan  fungsi  tersebut  berkisar pada  angka  rata-rata  358,  719  g/m 3 dengan rata-rata in-situ sebesar 359,167 g/m 3 ,  angka  ini  telah  4  kali  lebih  besar dari baku mutunya yakni 80 g/m 3 . Hasil pengamatan  dari  peta  distribusi  TSS menunjukkan  bahwa  TSS  terus  melaju menuju  mulut  teluk  hingga  keperairan dalam.  Peningkatan  TSS  ini  sangat berbahaya  tidak  hanya  bagi  biota  laut yang ada di teluk, tetapi juga bagi kapal- kapal  yang  sedang  berlayar  dan berlabuh  di  perairan  Teluk  Kendari, sebab  volume  TSS  yang  ekstrim  akan terbawa  oleh  arus  hingga  keluar  teluk, dan menjadi endapan sedimen penyebab pendangkalan  alur  masuk  dan  kolam pelabuhan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada seluruh  tim  peneliti  dan  pihak-pihak terkait  khususnya  Lembaga  Penelitian dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat Universitas Halu Oleo  (LPPM-UHO) yang telah mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bagheri, S. (2017). Hyperspectral Remote
Sensing of Water Quality . Gewerbestrasse  11,  6330  Cham, Switzerland:  Springer  International
Publishing AG.
Bagheri, S., Zetlin, C. & Dios, R. (1999).
Estimation  of  optical  properties  of nearshore water, International
Journal  of  Remote  Sensing ,  20(17), pp. 3393 – 3397.
Bobsaid,  M.  W.  &  Jaelani,  L.  M.  (2017). Studi  Pemetaan  Batimetri  Perairan Dangkal  Menggunakan  Citra  Satelit Landsat  8  dan  Sentinel-2A  (Studi Kasus :  Perairan  Pulau  Poteran  dan Gili  Iyang,  Madura), Jurnal  Teknik , 6(2), pp. 6 – 11.
Branigan, J. A. (2013). Development of a Field Test Method for TotalSuspended
Solids Analysis , University of Nebraska  -  Lincoln .  University  of Nebraska.
Budhiman,  S.,  Hobma,  T.  & Vekerdy,  Z. (2004).  Remote  Sensing  for Mapping TSM  Concentration  in  Mahakam Delta:  an  Analytical  Appr oach’, The Thirteenth  Workshop  of  OMISAR ,  pp.
1 – 14.
Chen, S., Han, L., Chen, X., Li, D., Sun, L.  &  Li,  Y.  (2015).  Estimating  wide range Total Suspended Solids concentrations  from  MODIS  250-m imageries:  An  improved  method, ISPRS  Journal  of  Photogrammetry and  Remote  Sensing .  International Society  for  Photogrammetry  and Remote  Sensing,  Inc.  (ISPRS),  99, pp. 58 – 69.
Dorji, P. & Fearns,
P. (2018). Atmospheric correction of geostationary  Himawari-8  satellite data  for  Total  Suspended  Sediment mapping:  A  case  study  in  the Coastal Waters of Western Australia, ISPRS  Journal  of  Photogrammetry and Remote Sensing . Elsevier, 144(June), pp. 81 – 93.
Environmental  Protection  Agency  and Water, E. O. of (1994). The quality of our  nation’s  waters:  1992 ,  305,  p. Report No. EPA 841-S-94-002.
Gordon,  H.  R.  &  Morel,  A.  Y.  (1983). Remote  Assessment  of  Ocean  Color for  Interpretation  of  Satellite  Visible Imagery,  A  Review.  Lecture  Notes  on Coastal  and  Estuarine  Studies .  New York: Springer.
Irawati, N., Adiwilaga, E. M.  & Prawtiwi,
N. T. M. (2013). Hubungan Produktivitas  Primer  Fitoplankton dengan  Ketersediaan  Unsur  Hara dan  Intensitas  Cahaya  di  Perairan Teluk  Kendari  Sulawesi  Tenggara, Jurnal Biologi Tropis , 13(2), pp. 197 – 208.
Jaelani,  L.,  Limehuwey,  R.,  Kurniadin, N., Pamungkas, A., Koenhardono, E. & Sulisetyono, A. (2016). Estimation of  Total  Suspended  Sediment  and Chlorophyll-A  Concentration  from Landsat 8-Oli: The Effect of Atmospher  and  Retrieval  Algorithm,
IPTEK  The  Journal  for  Technology and Science , 27(1). Kharisudin, I. (2009). Koefisien Determinasi  Regresi  Fuzzy  Simetris untuk  Pemilihan  Model  Terbaik, Jurnal  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika: Penelitian dan Pendidikan Matematika serta Kontribusinya dalam Upaya Pencapaian  WCU  (World  Class
University) , pp. 895 – 909.
Laili,  N.,  Arafah,  F.,  Jaelani,  L.,  Subehi, L., Pamungkas, A., Koenhardono, E.
& Sulisetyono, A. (2015). Development of Water Quality Parameter  Retrieval  Algorithms  for Estimating  Total  Suspended  Solids and  Chlorophyll-a  Concentration using  Landsat-8  Imagery  at  Poteran Island Water, II(October), pp. 28 – 30.
Le, C., Li, Y., Zha, Y., Sun, D., Huang, C. &  Zhang,  H.  (2011).  Remote estimation  of  chlorophyll  a  in optically  complex  waters  based  on optical classification, Remote Sensing of Environment . Elsevier B.V., 115(2), pp. 725 – 737.
Lenhart,  J.  H.  &  Lehman,  J.  M.  (2006). Measuring  Total  Volatile  Suspended Solids  in  Stormwater  to  Understand the  Influence  of  Organic  Matter  on BMP Performance,
World
Environmental  and  Water  Resources Congress 2006 , 5(800), pp. 375 – 375.
Liu, H., Li, Q., Shi, T., Hu, S., Wu, G. & Zhou,  Q.  (2017).  Application  of Sentinel  2  MSI  Images  to  Retrieve Suspended Particulate
Matter Concentrations  in  Poyang  Lake, Remote Sensing , 9(7), p. 761.
Markham,  B.  L.  &  Helder,  D.  L.  (2012). Forty-year calibrated record of earth- reflected  radiance  from  Landsat:  A
review, Remote Sensing of Environment , 122, pp. 30 – 40.
Morel, A. & Prieur, L. (1977). Analysis of variations  in  ocean  color, Limnology and  Oceanography ,  22(4),  pp.  709 –
722.
Nurgiantoro & Hamdhana (2019). Analisis  Spasial  Distribusi  SSS Menggunakan Data Citra Landsat 8- OLI Sebagai Pedoman Dalam
Mitigasi  Korosi  Laut  (Studi  Kasus: Perairan  Teluk  Kendari), Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia , 1, pp.
1 – 7.
Nurgiantoro  &  Jaelani,  L.  M.  (2017).
Monitoring of Total Suspended  Solid in Coastal Waters due to Conventional  Gold  Mining  Using Multi  Temporal  Satellite  Data,  Case Study: Bombana, Southeast Sulawesi, IPTEK Journal of
Proceedings Series , 0(2), pp. 84 – 89.
Parwati,  E.  &  Purwanto,  A.  D.  (2017). Time  Series  Analysis  of  Total
Suspended Solid (TSS) Using
Landsat Data in Berau Coastal Area ,  Indonesia, International  Journal  of Remote  Sensing  and  Earth  Sciences , 14(1), pp. 61 – 70.
Roy, D. P., Ju, J., Kline, K., Scaramuzza, P.  L.,  Kovalskyy,  V.,  Hansen,  M., Loveland, T.R., Vermote, E. & Zhang, C.  (2010).  Web-enabled  Landsat
Data (WELD): Landsat ETM+
composited mosaics of the conterminous  United  States, Remote Sensing  of  Environment .  Elsevier Inc., 114(1), pp. 35 – 49.
Selbig, W. R. & Bannerman, R. T. (2011). ‘Ratios  of  total  suspende d  solids  to suspended  sediment  concentrations by particle size, Journal of Environmental  Engineering ,  137(11), pp. 1075 – 1081.
Toming,  K.,  Kutser,  T.,  Uiboupin,  R. Arikas,  A.,  Vahter,  K.  &  Paavel,  B. (2017). Mapping water quality parameters  with  Sentinel-3  Ocean
and
Land Colour
Instrument imagery  in  the  Baltic  Sea, Remote Sensing , 9(10).
Wang,  C.,  Chen,  S.,  Li,  D.,  Wang,  D., Liu,  W.  &  Yang,  J.  (2017).  A Landsat-based  model  for  retrieving total suspended solids concentration of  estuaries  and  coasts  in  China, Geoscientific  Model  Development , 10(12), pp. 4347 – 4365.
Wang, C., Li, W., Chen, S., Li, D., Wang, D.  &  Liu,  J.  (2018).  The  spatial  and temporal variation of total suspended  solid  concentration  in Pearl  River  Estuary  during  1987 – 2015  based  on  remote  sensing, Science  of  the  Total  Environment . Elsevier  B.V.,  618(November  2017), pp. 1125 – 1138.
Winnarsih,  Emiyarti  &  Afu,  L.  O.  A. (2016).  Distribusi  Total  Suspended Solid  Permukaan  di  Perairan  Teluk Kendari, Sapa Laut , 1(2), pp. 54 – 59.
Wu, G., Cui, L., Fei, T. & Liu, Y. (2013). An approach for developing Landsat- 5  TM-based  retrieval  models  of suspended
particulate matter concentration  with  the  assistance  of MODIS, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing .  International  Society  for Photogrammetry and Remote Sensing, Inc. (ISPRS), 85, pp. 84 – 92.
Zhang, M.,  Dong,  Q., Cui,  T.,  Xue,  C.  & Zhang,
S. (2014). Suspended
sediment
monitoring and assessment  for  Yellow  River  estuary from  Landsat  TM  and  ETM+ imagery,
Remote Sensing of Environment .  Elsevier  Inc.,  146,  pp.
136 – 147.
Zhang,  Y.,  Zhang,  Y.,  Shi,  K.,  Zha,  Y., Zhou, Y. & Liu, M. (2016). A Landsat 8  OLI-Based,  Semianalytical  Model for  Estimating  the  Total  Suspended Matter  Concentration  in  the  Slightly Turbid Xin’anjiang Reservoir (China) ,
IEEE  Journal  of  Selected  Topics  in Applied  Earth  Observations  and Remote Sensing , 9(1), pp. 398 – 413.