## VALIDASI KONDISI PERAIRAN BERDASARKAN NILAI TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS)

## MENGGUNAKAN DATA  CITRA SATELIT LANDSAT 8 DAN DATA INSITU
(STUDI KASUS :  PANTAI TIMUR SURABAYA)
Teguh Hariyanto 1 , Cherie Bhekti Pribadi, Herfina Elya
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia Email: teguh_hr@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Perairan Pantai Timur Surabaya termasuk perairan yang tercemar berat oleh limbah domestik, limbah industri, limbah pertanian,  dan  limbah.  Kondisi  ini  menyebabkan  terganggunya  kelangsungan  hidup  biota  yang  ada  disekitarnya, seperti  pada  perikanan,  ekosistem  pesisir,  dan  laut,  yang  berdampak  lebih  luas  terhadap  penurunan  pendapatan masyarakat pesisir yang menggantungkan hidupnya pada produktivitas hayati di wilayah pesisir dan pantai. TSS (Total Suspended  Solid)  merupakan    salah  satu  parameter  penentu  kualitas  air.  Metode  penginderaan  jauh  dengan  citra satelit  dapat  menjadi  solusi  untuk  melakukan  penelitian  TSS.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data primer berupa data insitu pada tanggal 17 Maret 2017 dan data sekunder berupa citra satelit Landsat-8 tahun 2013, 2014, 2015, 2016, 2017. Metode yang digunakan dalam penelitian ini didasarkan pada pengolahan citra satelit Landsat 8  menggunakan  3  algoritma  yaitu,  algoritma  Budima,    algoritma  Parwati,  algoritma  Laili.  Dilakukan  korelasi  linier antara  data  citra  dan  insitu.  Data  hasil  korelasi  terbaik  yaitu  algoritma  Budiman  dengan  nilai  koefisien  determinasi sebesar  0,853.  Hasil  pengolahan  data  didapatkan  nilai    TSS  bervariasi  antara  1-192  mg/L.  Status  mutu  air  perairan Pantai  Timur  Surabaya  berdasarkan  Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup  No.  115  tahun  2003  pada  Pantai  Timur Surabaya rata- rata berada pada nilai 0 ≤ indeks pencemaran ≤ 1  yang berarti memenuhi baku mutu (kondisi baik) .
Kata kunci: TSS, Citra Landsat 8, Data Insitu.

## Abstract
East Coast waters of Surabaya include waters heavily polluted by domestic waste, industrial waste, agricultural waste, and pond waste. This condition causes disruption to the survival of nearby biota, such as fisheries, coastal ecosystems, and  marine  ,  which  have  a  more  widespread  impact  on  the  declining  income  of  coastal  communities  that  rely  on biodiversity in coastal areas. TSS (Total Suspended Solid) is one of the determinants of water quality. The data used in this research are primary data on March 17, 2017 and secondary data in  the form of Landsat-8 satellite imagery in 2013,  2014,  2015,  2016,  2017.  The  method  used  based on  Landsat  8  satellite  image  processing  Using  3  algorithms, Budiman algorithm, Parwati algorithm, Laili algorithm, then viewed linear correlation between image data and insitu using  correlation  test.  The  best  correlation  result  data  is  Budiman  with  coefficient  of  determination  equal  to  0,853. Results  of  data  processing  obtained  TSS  value  varies  between  1-192  mg  /  L.  Water  quality  status  of  Surabaya  East Coast  waters  based  on  Decree  of  the  Minister  of  Environment  No.  115  of  2003  on  the  East  Coast  of  Surabaya  is  on average 0 ≤ pollution index ≤ 1 which means it meets the quality standard (good condition) .
Keywords: TSS, Landsat 8 Sattelite  Imagery, Insitu Data

## PENDAHULUAN
Jawa timur memiliki panjang pantai sekitar kurang lebih  2.128  km  yang  secara  umum  dapat dikelompokkan  menjadi  kawasan  pesisir  utara, pesisir timur, pesisir selatan. Kawasan pesisir utara dan pesisir timur merupakan pusat perekonomian dan persebaran penduduk di Jawa Timur, sehingga terjadinya  potensi  kerusakan  lingkungan  lebih tinggi  dibandingkan  pesisir  selatan.  Perairan pesisir  timur  termasuk  perairan  yang  tercemar
berat  oleh  limbah  domestik,  limbah  industri, limbah  pertanian,  dan  limbah  tambak  (Siagian, 2008).
Pencemaran  laut  merupakan  salah  satu  masalah yang mengancam bumi ini. Dilihat dari karakteristrik limbah cair di Jawa Timur, diketahui volume  limbah  cair  tertinggi  berasal  dari  sumber limbah  domestik  sekitar  84,4  %  dari  total  volume sumber  pencemaran  (Wijaya  dan  Kartika,  2004). Hal ini memberikan pengaruh yang merugikan bagi manusia  dan  lingkungan  air.  Tingkat  pencemaran laut  ini  telah  menjadi  ancaman  serius  bagi  laut
Validasi Kondisi Perairan Berdasarkan Nilai Total Suspended Solid (TSS) Menggunakan Data  Citra Satelit Landsat 8 Dan Data Insitu (Studi Kasus :  Pantai Timur Surabaya)
Indonesia  dengan  segala  potensinya.  Komponen- komponen  yang  menyebabkan  pencemaran  laut seperti  partikel  kimia,  limbah  industri,  limbah pertambangan, limbah pertanian dan perumahan, kebisingan,  atau  penyebaran  organisme  asing  di dalam  laut  yang  berpotensi  memberi  efek  buruk terhadap  kestabilan  ekosistem  perairan  Pantai Timur  Surabaya.  Persoalan  air  yang  paling  besar adalah  masalah  pencemaran  air.  Pencemaran  air adalah suatu perubahan keadaan di suatu tempat penampungan  air  seperti  danau,  lautan,  dan  air tanah  akibat  aktivitas  manusia.  Perubahan  ini mengakibatkan menurunnya kualitas air hingga ke tingkat  yang  membahayakan  sehingga  air  tidak bisa  digunakan  sesuai  dengan  peruntukannya. Kondisi ini menyebabkan
terganggunya kelangsusngan  hidup  biota  yang  ada  disekitarnya, 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 (Saeni, 2008). Total Suspended Solid (TSS) merupakan parameter penentu kualitas badan air. Total suspended solid (TSS) adalah bahan-bahan tersuspensi (diameter > 1  µm)  yang  tertahan  pada  saringan miliopore dengan diameter pori 0,45 µm. SS merupakan zat- zat padat yang berada dalam suspensi, yang dapat dibedakan  menurut  ukurannya  sebagai  partikel tersuspensi  koloid  (partikel  koloid)  dan  partikel tersuspensi biasa (partikel tersuspensi). TSS terdiri dari lumpur dan pasir halus serta jasad-jasad renik (Effendi,2003).  Penyebab  TSS  di  perairan  yang utama adalah kikisan tanah atau erosi tanah yang terbawa  ke  badan  air.  Konsentrasi  TSS  apabila terlalu  tinggi  menghambat  penetrasi  cahaya  ke dalam  air  dan  mengakibatkan  terganggunya proses  fotosintesis  (Lestari,  2009).  Perkembangan teknologi  khususnya  dalam  penginderaan  jauh menjadikan  pelaksanaan  pemetaan  sebaran  TSS menjadi  efisien.  Metode  dalam  penelitian  ini menggunakan  citra  satelit  landsat  8  dan  data insitu.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa  Citra Satelit  Landsat  8  bulan  November  2013, September  2014,  September  2015,  Juli  2016,
Maret  2017,  Peta  Rupa  Bumi  Indonesia  skala 1:25.000,  Data  sampel  air  perairan  Pantai  Timur Surabaya pada bulan Maret 2017.
Metode  pengolahan  data  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan  Nilai  TSS  Citra  17  Maret  2017 menggunakan 3 algoritma dengan TSS In Situ
Perbandingan TSS
Citra 17 Maret 2017
menggunakan  Algoritma  TSS  Parwati  (2006), Algoritma TSS Budiman (2004), dan Algoritma TSS Laili (2015) dengan TSS In Situ.

## Tabel 3. Nilai Konsentrasi TSS Menggunakan 3 Algoritma Berbeda
No Koordinat Geografis TSS In Situ mg/l TSS (Laili) mg/l TSS (Parwat) mg/l
TSS (Budi man) mg/l X Y 1 697850 9202332 40 15,74 14,20 21,91 2 698856 9200711 52 16,62 17,65 25,53 3 699784 9199212 128 18,22 25,99 33,49 4 701244 9198726 160 19,62 42,31 47,15 5 702238 9198053 160 20,04 49,83 52,90 6 703073 9198741 18 14,31 11,31 18,67
No Koordinat Geografis TSS In Situ mg/l TSS (Laili) mg/l TSS (Parwat) mg/l
TSS (Budi man) mg/l X Y 7 702163 9199281 18 13,32 7,58 14,10 8 700784 9199842 24 15,15 13,84 21,52 9 696669 9202783 30 17,99 15,62 23,42 10 697194 9202399 34 16,05 15,01 22,78 11 697735 9201667 28 17,64 20,68 28,52 12 698191 9201065 24 17,76 20,40 28,26 13 698514 9200302 30 17,25 15,53 23,33 14 699033 9199704 24 17,61 19,92 27,79 15 699319 9198951 60 20,69 59,74 60,08 16 700162 9198583 154 21,71 103,89 88,61 17 700974 9198342 176 22,04 85,09 77,02 18 701602 9197914 192 21,94 70,87 67,74 19 702226 9197527 184 21,47 65,56 64,14 20 702672 9197961 24 18,36 31,01 37,91 21 702549 9198594 24 14,08 9,25 16,21 22 702041 9199100 24 14,44 11,58 18,99 23 701365 9199616 22 14,88 11,81 19,25 24 700498 9199447 30 17,08 21,92 29,72 25 699928 9199964 24 16,38 18,41 26,30 26 699445 9200494 30 16,82 18,13 26,01 27 698983 9201033 28 16,59 18,08 25,96 28 698489 9201559 34 16,08 15,50 23,30 29 697906 9202096 38 16,11 15,54 23,34 30 696925 9202778 46 15,74 13,04 20,63

## Validasi  Hasil  Pengolahan  Citra  dengan  Data Lapangan
Uji  validasi  dilakukan  menggunakan  data  Citra Landsat 8 dan data insitu pada tanggal 17 Maret 2017.  Pada  uji  validasi  dilakukan  perhitungan korelasi dengan membandingkan data olahan citra dengan  data  hasil ground  truth TSS  yang  ada  di lapangan.  Hal  ini  digunakan  untuk  melihat  sejauh mana  kedekatan  atau  kebaikan  data  citra  yang digunakan.
Pada  uji  validasi  ini  dihasilkan  nilai  koefisien determinasi sebagai berikut:
a. Uji  korelasi  data  lapangan  TSS  (Total
Suspended  Solid)  dengan  data  hasil  olahan TSS  (Total  Suspended  Solid)  Citra  Landsat  8
menggunakan Algoritma Laili (2015)
mempunyai  nilai  koefisien  korelasi  sebesar 82.6  %.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  ada hubungan  antara  nilai  TSS  data  citra  dengan nilai TSS data In Situ sangat kuat.
b. Uji  korelasi  data  lapangan  TSS  (Total Suspended  Solid)  dengan  data  hasil  olahan
TSS  (Total  Suspended  Solid)  Citra  Landsat  8 menggunakan  Algoritma  Budiman  (2004) mempunyai  nilai  koefisien  korelasi  sebesar 85,3  %.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  ada hubungan  antara  nilai  TSS  data  citra  dengan nilai TSS data In Situ sangat kuat.
c. Uji  korelasi  data  lapangan  TSS  (Total Suspended  Solid)  dengan  data  hasil  olahan TSS  (Total  Suspended  Solid)  Citra  Landsat  8 menggunakan  Algoritma  Parwati  (2006) mempunyai nilai koefisien korelasi sebesar 84 %.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  ada  hubungan antara nilai TSS data citra dengan data In Situ sangat kuat.
Berikut  adalah  grafik  uji  validasi  antara  data lapangan dengan data citra:
Gambar 2 . Uji Validasi Nilai TSS Algoritma Parwati
(2006)
Gambar 3. Uji Validasi Nilai TSS Algoritma Budiman
(2004)

## Gambar 4. Uji Validasi Nilai TSS Algoritma  Laili (2015)
Analisa  Perbandingan  Nilai  TSS  Citra  Landsat-8 pada 17 Maret 2017 dengan Data Lapangan.
Nilai  R 2 yang  didapat  dari  rumus  regresi  linear menjelaskan  bahwa  koefisien  determinasi  dari data  citra  untuk  dapat  menggambarkan  data  di lapangan  yang  paling  baik  adalah  sebesar  85.3%.
Validasi Kondisi Perairan Berdasarkan Nilai Total Suspended Solid (TSS) Menggunakan Data  Citra Satelit Landsat 8 Dan Data Insitu (Studi Kasus :  Pantai Timur Surabaya)
Dari  hubungan  ini  dijelaskan  bahwa  sebagian besar TSS di  lapangan  dapat  dijelaskan oleh  citra. Dengan  demikian  nilai  yang  dianggap  berkorelasi sedang  sampai  sangat  kuat  apabila  nilai  koefisien korelasi  lebih  dari  sama  dengan  0.4  atau  bisa disebut  Korelasi  kuat  (Sarwono,  2006).  Untuk perhitungan  TSS  menggunakan  algoritma  lainnya memiliki  perbedaan  yang  cukup  menonjol  antara citra  dan  data  lapangan  hal  ini  dapat  disebabkan karena :
a. Perbedaan waktu perekaman citra dan waktu pengambilan data insitu.
Waktu  perekaman  citra  adalah  Tanggal  17 Maret  2017  pada  pukul  09:35:28  sedangkan waktu  pengambilan  data  lapangan  mulai pukul  08.00-15.30  WIB.  Dapat  dilihat    selang waktu dalam pengambilan data insitu. Hal ini dapat  mengakibatkan  perubahan / dinamika kondisi perairan yang mengakibatkan perubahan nilai dan sebaran TSS b. Pengaruh radiometrik
Perbedaan  nilai  TSS  citra  dan In  Situ dapat disebabkan  karena  pengaruh  radiometrik  / gangguan perambatan gelombang di udara.
Analisa  Status  Mutu  Air  Dengan  Metoda  Indeks Pencemaran Berdasarkan Nilai  TSS
Berdasarkan  nilai  korelasi  pada  pengolahan  data diatas  didapatkan  hubungan  yang  paling  baik adalah  algoritma  Budiman,  maka  data  hasil pengolahan  data  digunakan  sebagai  acuan  data untuk  menilai  status  mutu  air  dengan  metoda indeks pencemaran.
Tabel  1 Nilai analisa status mutu air
No Koordinat Geografis Indeks Pencemaran Data Citra Indeks Pencemaran Data Insitu X Y 1 697850 9202332 0,4903349 0,6032789 2 698856 9200711 0,57132 0,7890492 3 699784 9199212 0,7494797 0,7290321 4 701244 9198726 1,05528 0,5868794 5 702238 9198053 1,18376 0,7398683 6 703073 9198741 0,4178928 0,7368973 7 702163 9199281 0,3156489 0,4983515 8 700784 9199842 0,4814923 0,5535272 9 696669 9202783 0,524154 0,7463464 10 697194 9202399 0,5098771 0,7885205 11 697735 9201667 0,6383597 0,7964867 12 698191 9201065 0,6323814 0,913674 13 698514 9200302 0,5220404 0,7901075 14 699033 9199704 0,6218435 0,6089819 15 699319 9198951 1,34463 1,20962 16 700162 9198583 1,98301 1,28187 17 700974 9198342 1,72364 1,31300 18 701602 9197914 1,51594 1,12251 19 702226 9197527 1,43537 1,19199 20 702672 9197961 0,8484471 0,7630438
21 702549 9198594 0,3628607 0,5395545 22 702041 9199100 0,425005 0,4916833 23 701365 9199616 0,4307811 0,5568884 24 700498 9199447 0,6650662 0,7508642 25 699928 9199964 0,5884839 0,661435 26 699445 9200494 0,5821843 0,6417458 27 698983 9201033 0,58101 0,60735 28 698489.4 9201559 0,52134 0,68677 29 697906.4 9202096 0,52239 0,50681 30 696924.8 9202778 0,46178 0,82086
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  untuk menentukan  status  mutu  air  dengan  metoda indeks  pencemaran  sesuai  dengan  Keputusan Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor  115 Tahun  2003  Tentang  Pedoman  Penetuan  Status Mutu  Air  didapatkan    hasil  rata-rata  nilai  berada pada rentang nilai 0≤ indeks pencemaran ≤1 yang berati  kondisi  perairan  Pantai  Timur  Surabaya memenuhi  baku  mutu  atau  dalam  kondisi  baik. Beberapa  titik  menunjukkan  nilai  1  ≤  indeks pencemaran  ≤  5  yang  menunjukkan  perairan dalam  kondisi  cemar  ringan,  hal  ini  perlu diwaspadai karena jika tidak dilakukan penanganan  khusus,  maka  perairan  Pantai  Timur Surabaya akan semakin tercemar.

## Analisa Sebaran TSS
Dari  Gambar  5  dapat  dianalisa  bahwa  algoritma Budhiman  nilai  dan  sebaran  TSS  di  Pantai  Timur Surabaya  secara  visual  peta  sebaran  konsentrasi TSS  memiliki  rentang  nilai  antara  1  mg/l  sampai >30  mg/l,  pada  pesisir  pantai  memiliki  nilai konsetrasi  peta  lebih  dari  30  mg/L.  Hal  ini  bisa disebabkan  karena  di  daerah  penelitian  adanya aktivitas  manusia  dan  berdekatan  dengan kegiatan  pembuangan  limbah  dari  kegiatan rumah  tangga  yang  menyebabkan  konsentrasi sedimendasi.
Gambar 5. Peta Sebaran TSS 2017 menggunakan algoritma Budiman
Dapat  dilihat  pada  Gambar  6  sebaran  TSS berdasarkan  algoritma  Parwati  menunjukkan kawasan  pesisir  memiliki  kondisi  nilai  TSS  yang tinggi  dikanalingkan  dengan  perairan  yang  lebih dalam.  Nilai  yang  tinggi  bisa  disebabkan  karena adanya  aktivitas  manusia  berada  pada  sekitar kawasan pesisir Pantai Timur Surabaya.

## Gambar 6. Peta Sebaran TSS 2017 menggunakan algoritma Parwati
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  sebaran  TSS berdasarkan  algoritma  Laili  menunjukkan  kawasan pesisir  memiliki  kondisi  nilai  TSS  yang  tinggi dikanalingkan  dengan  perairan  dalam.  Nilai  yang tinggi  bisa  disebabkan  karena  adanya  aktivitas manusia  berada  pada  sekitar  kawasan  pesisir Pantai Timur Surabaya.
Dari  peta  sebaran TSS tahun  2017  hasil pengolahan  citra Landsat  8 menggunakan  data insitu  dan  algoritma  Laili,  Parwati,  Budhiman di atas dapat dianalisa bahwa nilai dan sebaran TSS di  Pantai  Timur  Surabaya  secara  visual  peta sebaran  konsentrasi  TSS  memiliki  rentang  nilai bervariasi  antara  1  mg/l  sampai  >50  mg/l,  pada pesisir  pantai  memiliki  nilai  konsetrasi  peta  lebih dari 50 mg/L.
Hal ini bisa disebabkan karena di daerah penelitian dekat  dengan  kegiatan  pembuangan  limbah  dari kegiatan  rumah  tangga  yang  menyebabkan konsentrasi sedimendasi.
Gambar 7. Peta Sebaran TSS 2017 menggunakan algoritma laili

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
a. Dari  peta  sebaran  TSS  tahun  2013-2017  hasil pengolahan  citra  Landsat  8  di  atas  dapat dianalisa  bahwa  nilai  TSS  di  Pantai  Timur Surabaya menunjukkan peningkatan yaitu 192 mg/L.
b. Kondisi  sebaran  TSS  pada  perairan  Pantai Timur  Surabaya  sejak  tahun  2013  sampai tahun  2017  mengalami  perubahan  setiap tahun  karena  faktor  alam  dan  perkembangan aktivitas manusia. Kondisi perairan berdasarkan  Keputusan  Menteri  Negara Lingkungan  Hidup  Lingkungan  Hidup  Nomor 115  Tahun  2003  Tentang  Pedoman  Penetuan Status  Mutu  Air  didapatkan    hasil  rata-rata nilai  berada  pada  rentang  nilai  0≤  indeks pencemaran  ≤1  yang  berati  kondisi  perairan Pantai  Timur  Surabaya  memenuhi  baku  mutu atau  dalam  kondisi  baik.  Beberapa  titik menunjukkan  nilai  1≤  indeks  pencemaran  ≤5 yang  menunjukkan  perairan  dalam  kondisi cemar ringan.
c. Uji  korelasi  data  lapangan  TSS  (Total Suspended Solid) dengan data hasil olahan TSS Citra  Landsat  8    tahun  2017  pada  tanggal  17 Maret  2017  menggunakan  algoritma  Syarif Budiman  (2004)  Sebesar  85,3  %,  algoritma Parwati  (2006)  sebesar  84,1 %,  algoritma Laili (2015)  sebesar  82,6  %.  Nilai  R 2 paling  baik dihasilkan  dengan  menggunakan  algoritma Budiman  (2004),  yakni  85,3%.  Nilai  koefiseien
Validasi Kondisi Perairan Berdasarkan Nilai Total Suspended Solid (TSS) Menggunakan Data  Citra Satelit Landsat 8 Dan Data Insitu (Studi Kasus :  Pantai Timur Surabaya)
determinasi  yang  mendekati  satu  atau  100% menunjukkan
hubungan yang positif, sebaliknya  jika  R2  mendekati  nol,  maka memiliki  hubungan  jelek.  Dengan  demikian citra  Landsat  8  dapat  digunakan  untuk menggambarkan kondisi Perairan Pantai Timur Surabaya  seperti  pada  kondisi  yang  ada  di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Budiman, S. (2004). Mapping TSM Concentrations From Multi  Sensor  Satellite  Images  in  Turbid  Tropical Coastal  Waters  of  Mahakam  Delta  Indonesia, Enschede:  MSc  Thesis ITC  Enschede,  The Netherlands.
Effendi, H. (2003). Telaah Kualitas Air Bagi Pengelolaan Sumberdaya  dan  Lingkungan  Perairan.Yogyakarta: Kanisius.
Laili,  L.  J.  (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. 55-62.
Lestari,  I.  B.  (2009) .  ‘Pendugaan  Konsentrasi  Total Suspended  Solid  (TSS)  dan  Transparansi  Perairan Teluk  Jakarta  dengan  Citra  Satelit  Landsat’.  Skripsi. Bogor: Institut Pertanian Bogor Parwati, E. Tatik Kartika, Sri Harini, Fany Diah K. (2006).
Pemodelan  Dinamika  Spasial  Pengelolaan  Lahan Pesisir  Kabupaten  Berau,  Kalimantan  Timur Menggunakan  Data  Inderaja.  Laporan  Akhir  Riset Unggulan Kemandirian Kedirgantaran LAPAN Saeni, M. S. (2008). Biologi Air Limbah. Bogor: Program Pasca Sarjana IPB.
Sarwono,  J.  (2006).  Metode  Penelitian  Kuantitatif  dan
Kualitatif. Yogyakarta :Graha Ilmu
Siagian,  L.  2008.  Analisis  Tingkat  Pencemaran  Logam
Berat  Perairan  Laut  Belawan.  Medan.  Lembaga
Penelitian Universitas Nommensen.
Wijaya,  U  dan  Kartika,  C.  (2004).  Kombinasi  Lumpur Aktif-Membran    Untuk  Pengolahan  Air  Limbah Domestik.  Surabaya.  Tugas  Akhir  Jurusan  Teknik Kimia ITS.