ALGORITMA DUA DIMENSI UNTUK ESTIMASI MUATAN PADATAN TERSUSPENSI MENGGUNAKAN DATA SATELIT LANDSAT-8, STUDI KASUS: TELUK LAMPUNG (TWO DIMENSIONAL ALGORITHM FOR ESTIMATING TOTAL SUSPENDED SOLIDS USING LANDSAT-8 SATELLITE DATA CASE STUDY: LAMPUNG BAY)
Muchlisin Arief, Syifa W. Adawiah, Maryani Hartuti, dan Ety Parwati Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia e-mail: muchlisin.arief@yahoo.com, muchlisin.ariefo@gmail.com
Diterima 22 Juni 2016; Direvisi 25 November 2016; Disetujui 13 Desember 2016

## ABSTRACT
Remote sensing technique is a powerful tool for monitoring the coastal zone. Optical sensors can be used to measure water quality parameters Total Suspended Matter (MPT). In order to be able to extract information MPT, the satellite data need to be validated with in situ measurements that make the  relationship  between  the  reflectance  band  with  concentration  MPT  measurement  results.  In  this model,  do  the  correlation  between  the  measurement  results  with  the  reflectance  values  band  3  and band  4.  then  obtained  a  linear  equation,  then  calculated  using  the  argument  of  a  ratio  of  60:75  to each of the correlation coefficient, the obtained linear equation two Dimension T ( X3, X4 ) = 2313.77 X 3 + 4741.11 X 4 + 314.95. Based on the concentration MPT of dated June 3, 2015 was lower than in the west  to  the  east.  this  is  because  the  east  is  already  contaminated  with  the  plant,  effluent  solids  by humans,  while  the  west  for  still  many  floating  net  fish,  and  mangrove.  Based  on  the  results  of measurement and calculation results , is still far from perfect (accuracy 60%), one factor is the value thresholding, when determining the boundary between: clouds, sea, and land. Generally indicates that the model is still in need for repair.
Keywords: Landsat-8,  Extraction,  Reflectances,  Total  suspended  matter,  Two  dimensional,  Lampung Bay

## ABSTRAK
Penginderaan  jauh  adalah  alat  yang  ampuh  untuk  memantau  zona  pesisir.  Sensor  optik dapat  digunakan  untuk  mengukur  parameter  kualitas  air Total  Suspended  Solid/Muatan  Padatan Tersuspensi (MPT).  Agar  supaya  dapat  mengekstraksi  informasi  MPT,  maka,  data  satelit  perlu divalidasi  dengan  pengukuran in  situ yaitu  membuat  hubungan  antara  reflektansi band dengan konsentrasi  MPT  hasil  pengukuran.  Pada  model  ini,  dilakukan  korelasi  antara  hasil  pengukuran dengan  nilai  reflektansi band 3  dan band 4,  maka  diperoleh  persamaan  linier,  kemudian  dihitung dengan menggunakan dalil perbandingan 60 : 75, untuk masing-masing koefisien korelasinya, maka diperoleh  persamaan  linier  dua  dimensi  T (X3,X4) =  2313.77  X 3 +  4741,11  X 4 +  314.95.    Berdasarkan konsentrasi MPT  pada 3 Juni 2015 di sebelah barat lebih rendah dibandingkan sebelah timur. Hal ini dikarenakan  sebelah  timur  sudah  terkontaminasi  dengan  pabrik,  buangan  benda  padat  oleh manusia, sedangkan sebelah barat karena masih banyak keramba jaring apung ikan dan mangrove . Berdasarkan  hasilnya  antara  pengukuran  dan  hasil  perhitungan,  masih  jauh  dari  sempuna (ketelitiannya  60  %),  salah  satu  faktornya  adalah  dalam  menentukan  nilai thresholding ,  pada  saat menentukan  batas  antara:  awan,  laut  dan  darat.  Secara  umum  menunjukkan  bahwa  model  yang masih membutuhkan perbaikan.
Kata kunci: Landsat-8, Ekstraksi, Reflektansi, Padatan tersuspensi total, Dua dimensi, Teluk Lampung

## 1  PENDAHULUAN
Zona  pesisir  merupakan  sistem yang  sangat  produktif  dan  sangat beragam,  dengan  berbagai  ekosistem yang  meliputi  bagian  dari  darat  pantai hingga ke arah laut meliputi bagian laut yang  masih  dipengaruhi  oleh  proses- proses alami yang terjadi di darat seperti sedimentasi dan aliran air tawar.
Teluk  Lampung  adalah  sebuah teluk  di  perairan  Selat  Sunda  yang terletak di selatan Lampung dengan luas sekitar  1.888 km 2 .  Teluk  ini,  bermuara dua  sungai  besar  yang  membelah  Kota Bandar  Lampung,  dan  diapit  oleh  Kota Bandar  Lampung,  Kabupaten  Lampung Selatan , dan  Kabupaten  Pesawaran. Teluk  Lampung  ini  merupakan  wilayah perairan  dangkal  dengan  kedalaman rata-rata  mencapai  20  meter.  Berbagai industri  seperti  industri  perikanan, pariwisata,  sumber  energi  listrik,  dan juga potensi sumber daya alam terumbu karang  tergantung  sepenuhnya  terhadap potensi  air  laut  ini.  Pentingnya  potensi air  yang  mampu  menopang  berbagai kebutuhan  menjadikan  perhatian  sendiri untuk kualitas air. Air merupakan salah satu  sumber  daya  alam  yang  paling berharga  dan  sumber  kehidupan  untuk pembangunan ekonomi yang berkelanjutan.  Oleh  karena  itu,  peman-
tauan/pendeteksian/pengukuran  kualitas air  di  Teluk  Lampung  harus  selalu dilakukan  (Arief,  2012),  karena  hal  ini berkaitan  dengan  kehidupan berbagi jenis  makhluk  hidup  dan  juga  demi terwujudnya  pembangunan  berkelanjutan serta berwawasan lingkungan.
Ada  beberapa  parameter  yang dijadikan  acuan  untuk  menentukan kualitas  air,  di  antara  parameter- parameter  tersebut  adalah  kandungan Muatan  Padatan  Tersuspensi  ( Total Suspended  Solid atau matter biasa disebut TSS  atau MPT)  adalah  salah satu  faktor  kunci  yang  menentukan kualitas  air  permukaan,  baik  dari  laut dan  air  sungai,  dan  menentukan  sifat optik  air  (Aldabash  dan  Şanlı,  2016) . TSM mengangkut nutrisi dan kontaminan, mengurangi transmisi cahaya melalui kolom air, dan berpengaruh terhadap seluruh ekosistem air (Dihkan et al. , 2011). Oleh karena  itu, monitoring dinamika  partikel tersuspensi  yang  diekspor  oleh  sungai ke pesisir laut sangat diperlukan untuk melacak transportasi dan nasib polutan dan menentukan dampak pada ketersediaan  cahaya  dalam  kolom  air, yang  merupakan  salah  satu parameter dalam menentukan pertumbuhan fitoplankton  dan  produksi  primer  (Tang
et  al. ,  1998).  Parameter  TSM  mem- pengaruhi  kepadatan,  komposisi  jenis, produktivitas,  dan  kondisi  fisiologis populasi  organisme  akuatik  (Michael, 1995).  Besarnya  nilai  MPT  selalu bervariasi  dengan  perubahan  sifat partikel seperti ukuran butir, komposisi, dan indeks bias (Wozniak dan Stramski, 2004;  Binding, et  al .,  2005),  Pola distribusi  sedimen  memainkan  peran penting  dalam  memantau  perubahan lingkungan  laut,  terutama  di  daerah pesisir (Min et al. , 2012).
Salah  satu  teknik  dengan  biaya murah dan cakupannya luas dan efisien untuk mengestimasi  MPT  yaitu  adalah teknologi penginderaan jauh satelit ( remote sensing  satellite ).  Teknologi  satelit penginderaan jauh merupakan alat yang efisien  untuk  memantau  angkutan sediment transport , menganalisis distribusi spasial  material  padat  yang  diekspor oleh  sungai  ke  laut  (Doxaran et  al. , 2002;  Zhang et  al. ,  2003;  Wang et  al. , 2007). Penggunaan data satelit penginderaan  jauh  guna  memantau kualitas  air  seperti  air  danau,  misalnya penentuan  MPT  dan  oksigen  terlarut (Dekker,  1997;  Ritchie et  al. 1990; Dekker et al. , 2002).
Telah  banyak  model  untuk mengestimasi MPT digunakan dari yang paling  sederhana  melalui  pendekatan memanfaatkan  satu band spektrum merah,  misalnya,  Landsat  TM band 3 atau  MODIS Band 1  (Shi  dan  Wang, 2009;  Miller  dan  McKee,  2004;  Islam et al. , 2001; Hellweger et al ., 2006). Metode menggunakan relasi antara nilai konsentrasi  MPT  dengan band hijau dan band merah  dari  Landsat  TM (Tassan,1997).  Penentuan  MPT  dengan menggunakan  persamaan  empiris  dari Landsat  (Arief  dan  Lestari,  2006;  Arief, 2012).  Menentukan  MPT  dengan  cara mengkorelasikan  konsentrasi  MPT  dan Chlorophyl-a in situ dengan Nilai reflektansi Landsat  (Song et  al. ,  2012,  Lailia et  al. , 2015), Membangun model untuk mengestimasi antara pengamatan in situ dengan band infra-merah  dekat  (Zheng et  al .,  2015),  membangun  hubungan
non linier antara nilai reflektansi dengan nilai  MPT hasil pengamatan  (Mao et  al. , 2012),  hubungan  empiris  yang  meng- hubungkan  parameter  kualitas  air dengan  radian  sensor  (Deutsch et  al. , 2014),  membangun multivariate regresi model  antara  data remote  sensing dengan  akuisisi  data  lapangan  untuk analisis  hubungan  kualitas  air  di Guangzhou  (Fan et  al. ,  2012).  Estimasi menggunakan  dua  persamaan  empiris polinomial  pangkat  tiga  dan  persamaan linier yang dipisahkan dengan thresholding menggunakan  tiga  panjang  gelombang (Rrs:  412,  620  and  681  nm)  dari  data MERIS  (Ouillon et  al. ,  2008).  Walaupun faktanya  bahwa  tidak  ada  algoritma generik  untuk  mengukur  di  wilayah suatu  pesisir,  belum  pernah  diusulkan merupakan  pokok  permasalahan  untuk pengembangan pemetaan dengan penginderaan jauh (Acker et al. , 2006). Pada paper ini, dibangun mengikuti metode menggunakan relasi antara nilai konsentrasi MPT dengan band hijau dan band merah dari Landsat TM-8 (Tassan, 1997).  Metode  ini  dibangun  dengan mentransformasikan nilai digital number ke nilai reflektansi, lalu mengkorelasikan antara hasil pengukuran in situ sebelum pukul  12. 00 WIB  dengan  masing-masing band 3  dan  4.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui  bentuk  fungsi  korelasinya. Setelah  itu,  dilakukan  korelasi  antara pengukuran dengan nilai reflektansi dari band 3  dan band 4  secara  bersamaan. Fungsi korelasi digunakan untuk menurunkan  MPT  dari band 3  dan band 4.  Dengan  menggabungkan  dari kedua band tersebut  diharapkan  akan memperbaiki  estimasi  MPT  yang  sudah ada.
Daerah  kajian  adalah  Teluk Lampung di provinsi Lampung. Terpilihnya teluk  ini  menjadi  daerah  kajian,  karena Teluk  Lampung  merupakan  salah  satu daerah  yang  tercemar  oleh  pelabuhan, limbah pabrik, masyarakat, dan keramba ikan. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data Landsat 8 yang direkam pada 3 Juni 2015, dan data pengukuran
in  situ di  Teluk  Lampung  yang  dilakukan pada  tanggal  3  sampai  9  Juni  2015 dengan  peralatan  yang  dibawa  adalah GPS Garmin dan water checker .
2 TOTAL  SUSPENDED MATTER / SOLID Wilayah
pesisir merupakan ekosistem  yang  unik  mengingat  di kawasan  ini  terjadi  interaksi  antara ekosistem  daratan  dan  ekosistem  lautan. Secara  sosio-ekonomis,  kawasan  pantai merupakan kawasan yang sangat potensial  ditinjau  dari  segi  kandungan sumber daya alamnya baik yang bersifat biotik  (ikan  dan  hutan mangrove ) maupun  abiotik  (lahan).  Perairan  Teluk Lampung merupakan salah satu contoh daerah yang wilayah pesisirnya digunakan untuk berbagai kegiatan seperti perikanan tangkap,  budidaya  mutiara,  pariwisata, pelayaran,  pelabuhan,  permukiman, maupun  kegiatan  perdagangan  sehingga apabila  tidak  terkendali,  aktivitas  ini secara  ekologis  dapat  menyebabkan berbagai  kerusakan  sumber  daya  alam dan  lingkungan  yang  akan  berakibat terhadap  penurunan  kualitas  lingkungan di kawasan pantai. Bahkan diindikasikan tingkat  pencemaran  akibat  limbah organik dan logam berat sudah melampaui  ambang  batas,  sejak  1972 dan cenderung meningkat (Dahuri, 2006). Muatan  Padatan  Tersuspensi  ( Total Suspended  Matter )  adalah  semua  zat padat  atau  partikel-partikel  yang  ter- suspensi  dalam  air  dan  dapat  berupa komponen hidup (biotik) seperti fitoplankton, zooplankton, bakteri, fungi,  ataupun  komponen  mati  (abiotik) dan partikel-partikel anorganik.
Zat padat tersuspensi merupakan tempat  berlangsungnya  reaksi-reaksi
kimia  yang  heterogen  dan  berfungsi sebagai bahan pembentuk endapan yang paling  awal  dan  dapat  menghalangi kemampuan  produksi  zat  organik  di suatu perairan. Penetrasi cahaya matahari ke  permukaan  dan  bagian  yang  lebih dalam  tidak  berlangsung  efektif  akibat terhalang  oleh  zat  pada  tersuspensi sehingga  fotosintesis  tidak  berlangsung sempurna. Sebaran zat padat tersuspensi di  laut  antara  lain  dipengaruhi  oleh masukan yang berasal dari darat melalui aliran  sungai,  ataupun  dari  udara  dan perpindahan  karena  resuspensi  endapan akibat pengikisan. Analisis zat-zat padat tersuspensi sangat penting bagi penentuan komponen-komponen  air  secara  lengkap. Total  zat  padat  terlarut  mencerminkan jumlah kepekatan padatan dalam suatu sampel  air  lebih  kecil  dibandingkan padatan  tersuspensi.  Padatan  ini  terdiri atas  senyawa-senyawa  organik  dan anorganik yang larut dalam air, mineral, dan garam.

## 3  DATA DAN METODE
Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  Landsat  8 tanggal 3 Juni 2015 sebagaimana dapat dilihat  pada  Gambar  3-1.  Pengukuran lapangan dilakukan pada 3 Juni sampai 9  Juni  2015.  Hasil  pengukuran  MPT dapat dilihat pada Lampiran 1 sedangkan  peralatan  yang  digunakan dalam  pengukuran  di  lapangan  adalah: water checker untuk mengukur temperatur, Total  Dissolved  Solid (TDS), pH,  dan  salinitas; Global  Positioning System (GPS)  Garmin  12  XL;  perangkat lunak  untuk  memproses  citra  adalah ENVI  dan  IDL  versi  5.0,  ERDAS,  dan software lainnya.
(a) Citra batas administrasi Provinsi Lampung
(b)
Citra RGB Landsat-8 pada 3 Juni 2015 Gambar 3-1: Citra RGB Landsat-8 pada 3 Juni 2015 Algoritma pemrosesan
untuk mengestimasi  atau  mengekstraksi  data Landsat 8 dapat dilihat pada Gambar 3- 2. Proses ini secara umum dibagi dalam tiga tahapan, yaitu: a. Pengumpulan data, koreksi radiometrik, dan resampling band 2  dan  3  dari resolusi spasial 100 meter ke resolusi spasial  30  meter.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengumpulan  data,  baik data  lapangan  maupun  data  citra. Kemudian dilakukan koreksi geometrik citra,  agar  titik  koordinat  citra  sesuai dengan koordinat lokasi hasil pengukuran,
b. Menghitung  nilai  reflektansi  tiap piksel  menggunakan  formulasi    ρλ  = Mρ * Qcal + Aρ, dimana Qcal adalah nilai digital  number ,  Mρ  adalah  konstanta reflektansi  multi  kanal  dengan  nilai 0,00002,  dan  Aρ  adalah  konstanta dengan nilai -0,1,
c. Mengkorelasikan  antara  nilai  hasil pengukuran  di  lapangan  dengan  nilai reflektansi band 3  dan band 4,  didapat fungsi korelasi orde 3,
d. Melalui dalil perbandingan 60:75, untuk menentukan  koefisien  polinomial  a 0 , a 1 , dan b 0, b 1 . e. Menghitung  MPT  dengan  fungsi korelasi untuk band 3 dan band 4.
Gambar 3-2: Diagram  alir  ekstraksi  dari  data Landsat 8

## 4  PEMBAHASAN DAN DISKUSI
Setelah
dilakukan koreksi geometrik,  kemudian  dihitung  nilai reflektansi dari band 3 dan band 4. Hasil perhitungan
reflektansi yang
diintegrasikan  dengan  titik  pengamatan dapat  dilihat  pada  Gambar  4-1a  dan  4- 1b.
Gambar
4-1 adalah citra
reflektansi pada band -3 dan band -4 dari citra  Landsat  8  yang  diintegrasikan dengan  titik-titik  pengamatan.  Pada Gambar  4-1a  pengamatan  P1,  P3,  P4, dan P5 dilakukan  sebelum  pukul  12.00 WIB, sedangkan pengamatan P2 dan P6 dilakukan sesudah pukul 13.00 WIB.
(a) Citra Reflektansi B-3 (b) Citra Reflektansi B-4
Gambar 4-1: Integrasi titik-titik pengamatan dengan citra reflektansi dari Landsat 8, 3 Juni 2015
(a) Citra  Landsat-8 dan tracing line (b)
Citra distribusi reflektansi dari tracing line Gambar 4-2: Citra reflektansi RGB-564 dan frekuensi nilai reflektansi dari tracing line
Untuk  lebih  memperjelas  serta memudahkan  pengamatan  distribusi spasial dari nilai reflektansisi dari band 3 dan band 4,  maka  dilakukan  visualisasi hanya bagian lautnya saja, berarti bagian daratan  dan  awan  bisa  dianggap  nol, untuk  itu,  dilakukan  pengurangan antara band untuk dapat melakukan hal tersebut, maka perlu pengamatan frekuensi  reflektansi  dari  tiap  objek seperti terlihat pada Gambar 4-2.
Gambar  4-2a  adalah  citra  RGB- 564  dengan tracing  line yang  melintasi objek  daratan,  awan,  dan  laut.  Gambar 4-2b  adalah  frekuensi  nilai  reflektansi
objek  yang  dilintasi  oleh tracing  line . Gambar  4-2b  menunjukkan  bahwa untuk  obyek  daratan  atau  awan  nilai reflektansi band 5 lebih besar dari band 4 (R b5 >R b4 )  sedangkan  untuk  laut/air terjadi  sebaliknya  (R b5 <R b4 ).  Maka  dari grafik tersebut dapat disimpulkan apabila band 5  dikurangi band 4  bernilai positif  (R b5 -R b4 >=  -0.01),  maka band 3 ataupun band 4  bernilai  nol,  bila  tidak maka band 3  ataupun band 4  sesuai dengan masing-masing nilai reflektansinya. Hasil  proses  tersebut  dan  visualisasi dengan  menggunakan density  slicing pada Gambar 4-3.
(b) Citra distribusi spasial Reflektansi Band 3 (b) Citra distribusi spasial Reflektansi Band 4
Gambar 4-3: Citra distribusi reflektansi dari Landsat 8, 3 Juni 2015
Secara  umum,  Gambar  4-3, dapat dilihat jelas bahwa nilai reflektansi band 3  berada  pada  interval 0,04  sampai  dengan  0.1  mgl -1 (lihat Gambar  4-3a)  lebih  sempit  dari  pada nilai reflektansi dari band 4 berada pada interval 0,025 sampai dengan 0,1 mgl -1
(Gambar  4-3b).  Pada  kedua  gambar tersebut juga, nampak bahwa distribusi spasial  nilai  reflektansi  di  daerah  dekat pantai lebih besar dibandingkan dengan di  tengah  laut.  Pada  Gambar  4-3a  dan Gambar  4-3b  nilai  reflektansi  dekat pantai  berkisar  maksimum  (di  Teluk Bandar
Lampung) dan Kabupaten Lampung Selatan. Kedua gambar
tersebut  di  atas  menunjukkan  bahwa perbandingan  interval  nilai  reflektansi antara band -3  dan band -4  adalah  6:7,5 atau 60:75.
Model  untuk  mengekstraksi  dari data  Landsat-8  ditentukan  dari  fungsi korelasi  antara  pengamatan  dengan
nilai  reflektansi  dari  Landsat  8.  Nilai pengamatan  dan  nilai  reflektansi  dari Landsat  8,  yang  mana  dalam  meng- korelasikan  kedua  nilai  tersebut,  hanya data pengukuran yang dilakukan sebelum pukul  12.00  WIB  yang  digunakan, sedangkan  pengukuran  yang  dilakukan pada  waktu  sore  hari  (sesudah  pukul 13.00 WIB) tidak diikutsertakan, dengan alasan, karena satelit mengambil informasi sebelum  pukul  12.00  WIB  atau  waktu pukul  10.00  WIB.  Beberapa  fungsi korelasi telah dicoba, dan yang mempunyai  fungsi  korelasi  terbesar adalah  fungsi  korelasi  linier  sebagai mana terlihat pada Gambar 4-4.
Fungsi korelasi untuk band 3 dan band 4 berturut-turut adalah:
Y = 6556 X - 362.95 Y = 8532.4 X - 276.59 (4-1)
(a)
Korelasi antara TSM dengan Band 3
(b) Korelasi antara TSM dengan Band 4 Gambar 4-4: Grafik korelasi antara pengamatan dengan band 3 dan 4 Fungsi korelasi gabungan diperoleh  dengan  dapat  dituliskan sebagai berikut:
(4-2)
Konstanta  a n dan  b n ditentukan melalui tahapan berikut:
 Membandingkan interval-interval reflektansi  antara band 3  dan band 4. Berdasarkan data di atas, perbandingan- nya adalah 60:75.
 Hitung setiap konstanta A,B,C dengan cara  mengalikan  antara  hasil  per- bandingan  dengan  konstanta  dari masing-masing konstanta. Jadi konstantanya  berturut-turut  adalah: 2313.77, 4741,11 dan 314.95.
Aplikasi  formula  di  atas  pada citra  satelit  Landsat  dapat  dilihat  pada Gambar 4-5.
Gambar  4-5a  dan  4-5b  adalah citra  distribusi  spasial  dari band 3  dan band 4  sedangkan  Gambar  4-5c  adalah citra distribusi spasial gabungan dan 4- 5d adalah citra titik pengamatan antara pengamatan  dengan  hasil  perhitungan band 3, band 4 dan band gabungan.
Gambar  4-5a  memperlihatkan bahwa MPT minimum terdapat di bagian barat (50-80 mgl -1 ) sedangkan di bagian timur  (380-410  mgl -1 ),  Gambar  4-5b memperlihatkan  bahwa  paling  rendah (50-80) mgl -1 dan paling tinggi (260-300) mgl -1 .  Gambar  4-4c  memperlihatkan bahwa  paling  rendah  (30-80)  mgl -1 terdapat  di  sebelah  barat  sedangkan paling tinggi (380-410) mgl -1 terdapat di
sebelah  timur.  Secara  keseluruhan,  ini menunjukkan  bahwa  sebelah  barat airnya relatif lebih jernih karena banyak keramba  jaring  apung  dan  disebelah timur  banyak  sekali  buangan  pabrik dan  limbah  perkotaan  serta  limbah industri.  TSM  di  pesisir  dengan  di tengah  laut  menunjukkan  variasi  yang sangat  signifikan  karena  konsentrasi MPT  berhubungan  dengan  kekeruhan. Jika konsentrasi tinggi dapat mengurangi penetrasi sinar matahari ke dalam tubuh air, makin tinggi konsentrasi  makin  tambah  kekeruhan air.  MPT  dapat  dipantau  setiap  saat menggunakan  satelit  pengindeeraan jauh.
Gambar 4-5d adalah hasil pengukuran lapangan/laboratorium dengan  hasil  perhitungan  citra.  Dalam hal  ini  bisa  dilihat  bahwa  hasil perhitungan pada titik pertama dan titik terakhir  yang  hampir  sama  sedangkan titik pengamatan di lain tempat ke 3, ke 8,  ke  11,  ke18,  dan  ke  19)  terdapat perbedaan yang mencolok sekali (terdapat  selisih  yang  cukup  besar sekali).  Hal  ini  dimungkinkan  karena citra  tidak  100% clear sehingga mempengaruhi hasil perhitungan (perhitungan  menjadi  lebih  tinggi  dari sebenarnya). Keakuratan dalam perhitungan  masih  tinggi  30%  sampai dengan 40%.
Secara umum, pendekatan model yang  dibuat  dapat  digunakan  untuk mendeteksi    pola  distribusi  MPT  hingga beberapa dekade di Teluk Lampung.
(a) Citra distribusi MPT Band 3 (b)
Citra distribusi MPT band 4
(c)
(d)
Gambar 4-5: Distribusi spasial MPT di Teluk Lampung dan nilai pengamatan tiap titik

## 5  KESIMPULAN
Penggunaan  penginderaan  jauh memberikan  kesempatan  untuk  men- deteksi/mengekstraksi  MPT  di  perairan dangkal.  Pengamatan  berbasis  Landsat 8  dapat  memberikan  gambaran  spasial secara umum. Namun, satelit Landsat 8 mempunyai  resolusi  temporal  setiap  16 hari  sehingga  agak  sulit  untuk  dapat melihat  distribusi spatial MPT  secara harian.
Konsentrasi  MPT  untuk  3  Juni 2015  adalah  bagian  barat  (50-80  mgl -1 ) sedangkan di bagian timur (380-410 mgl -1 ). berarti  konsentrasi  sebelah  barat lebih rendah dibandingkan sebelah timur. Hal ini  dikarenakan  sebelah  timur  sudah terkontaminasi dengan pabrik, buangan benda  padat  oleh  manusia,  sedangkan
sebelah  barat  karena  banyak  keramba jaring apung ikan, dan magrove .
Berdasarkan hasilnya antara hasil  pengukuran  dan  hasil  perhitungan, masih  jauh  dari  sempurna,  salah  satu faktornya  adalah  dalam  menentukan nilai thresholding pada saat menentukan batas  antara  awan,  laut,  dan  darat (akurasi  60%).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  ini  masih  membutuhkan perbaikan.
Secara umum, model yang dibuat dapat digunakan untuk memantau pola distribusi  spasial  hingga  beberapa  dekade di Teluk Lampung.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada Syarif  Budhiman  M.Sc,  sebagai  Kepala Bidang  Sumber  Daya  Pesisir  dan  Laut
dan  kepada  Tim  Riset  Sumber  Daya Pesisir,  yang  telah  banyak  membantu dalam mengerjakan penyelesaian kegiatan ini;  serta  Bapak  H. Mahdi  Kartasasmita yang  telah  memberikan  beberapa  saran dalam penyelesaiannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Acker    J.,  2006. Toward  a  working  (and workable)  definition  of  Total  Suspended Matter ,  Total  Suspended  Matters,  1 (3), 1-2.
Aldabash  D.I.M.,  Şanlı  B.F.,  2016.  Analysis  of Multi  Temporal  Satellite  Imagery  for Total  Suspended  Sediments  in  a  Wave- Active  Coastal  Area-Gaza  Strip  Coastal Water,  Palestine ,  International  Journal of  Environment  and  Geoinformatics, Vol. 3 No.1.
Arief,  M.,    2012. Pemetaan  Muatan  Padatan
Tersuspensi  Menggunakan  Data  Satelit Landsat, Study Kasus: Teluk Semangka ,
Jurnal Penginderaan jauh dan
Pengolahan  Citra  Digital    ISSN-  1412- 8098,  Akreditasi  :  Nomor:  429/Akred-
LIPI/04/2012,  Vol. 9, No.1. Arief,  M.,  Lestari  L.W.,  2006. Analisis Kesesuaian Perairan Tambak di Kabupaten  Demak  Ditinjau  dari  Nilai
Klorofil-A,  Suhu  Permulaan  Periran  dan Muatan  Padatan  Tersuspensi  Meng- gunakan  Data  Citra  Satelit  Landsat  7+ ,
Jurnal Penginderaan Jauh, Vol 3, Juni, 108-118.
Binding, C.E.; Bowers, D.G.; Mitchelson-Jacob,
E.G.,  2005. Estimating  Suspended Sediment  Concentrations  from  Ocean Colour  Measurements  in  Moderately Turbid  Waters;  the  Impact  of  Variable Particle  Scattering  Properties ,  Remote
Sensing Env.2005, 94(3), 373-383.
Dahuri, R., 2006. Akar Permasalahan  Pencemaran Teluk Jakarta dan Strategi Penanggulangannya ,  LSM-B2M  dan
PPLH-IPB, Jakarta, 31 Maret 2005.
Dekker,  A.G.,  1997. Operational  Tools  for
Remote  Sensing  of  Water  Quality:  a Prototype  Tool  Kit, Vrije  Universiteit Amsterdam, Institute for Environmental Studies, BCRS Report 96-18.
Dekker,  A.G.,  Vos,  R.J.,  and  Peters,  S.W.M., 2002. Analytical  Algorithms  for  Lake
Water    Estimation  for  Retrospective Analyses  of TM  and SPOT Sensor Data , Int. J. of Remote Sensing , 23, 15-35.
Deutsch  E., Alameddine  I., El-Fadel M., 2014.
Developing Landsat Based Algorithms to Augment in Situ Monitoring of Freshwater  Lakes  and  Reservoirs ,  11 th International Conference on Hydroinformatics, New York City, USA. Dihkan,  M.;  Karsli,  F.;  Guneroglu,  A.,  2011. Mapping Total Suspended Matter Concentrations  in  the  Black  Sea  using Landsat  TM  Multispectral  Satellite Imagery ,  Fresenius  Environ.  Bull.,  20,
262–269.
Doxaran,  D.;  Froidefond,  J.M.;  Lavender,  S.;
Castaing, P., 2002. Spectral Signature of
Highly  Turbid  Waters:  Application  with SPOT  Data  to  Quantify  Suspended Particulate Matter Concentrations . Remote Sensing Env., 81 (1), 149-161. Fan  F.,  Qiu  M.,  Ma  Y.,  Fan  W.,  2012. Monitoring and Analyzing Water
Pollution of the Pearl River Inguangzhou Section by using Remote Sensing Images and  Fieldacquisition  Data ,  Advances  in information  Sciences  and  Service Sciences  (AISS)Vol.4,  N0.8,  May  2012, doi: 10.4156/AISS.vol4. issue 8.9.
Hellweger,  F.  L.,  W.  Miller,  and  K.  S.  Oshodi,
2006. Mapping  Turbidity  in  the  Charles River,  Boston  using  a  High  Resolution Satellite ,  Environ,  Monit.  Assess.,  132, 311–320, doi:10.1007/s10661-006-9535-8. Islam,  M.  R.,  Y.  Yamaguchi,  and  K.  Ogawa, 2001. Suspended  Sediment  in  the Ganges  and  Brahmaputra  Rivers  in Bangladesh:  Observation  from  Tmand AVHRR  Data ,  Hydrol.  Processes,  15,
493– 509, doi:10.1002/hyp.165.
Lailia N., Arafaha F., Jaelania L.M., Subehie L., Pamungkas  A.,  Koenhardonoc  E.S., Sulisetyonod  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    ISPRS  Annals of the Photogrammetry , Remote Sensing and  Spatial  Information  Sciences, Volume  II-2/W2,  Joint  International
Geoinformation, Kuala Lumpur, Malaysia.
Mao Z. Chen J., Pan D., Tao B., Zhu Q., 2012.
A Regional Remote Sensing Algorithm Fo Total  Suspended  Matter  in  the  East China  Sea,  ELSEVIER ,  Remote  Sensing of Enviroment, 124, 819-831.
Michael,  P.,  1995. Metode  Ekologi  untuk Penyelidikan dan Laboraturium , Gadjah Mada University Press. Yogyakarta. Miller,  R.  L.,  and  B.  A.  McKee,  2004. Using MODIS  Terra  250  M  Imagery  to  Map Concentrations  of  Total  Suspended
Matter  in  Coastal  Waters,  Remote  Sens , Environ,  93,  259–266,  doi:  10.  1016/ j.rse.2004.07.012.
Min  J.E.,  Ryu  J.H.,  Lee  S.  &  Son  S.,  2012. Monitoring  of  Suspended  Sediment Variation  using  Landsat  Andmodis  in the Saemangeum Coastal Area of Korea , Marine Pollution Bulletin 64: 382–390.
Ouillon  S.,  Douillet  P.,  Petrenko  A.,  Neveux  J.,
Dupouy  C., Froidefond J-M., Andréfouët S. and Muñoz-Caravaca A., 2008. Optical
Algorithms  at  Satellite  Wavelengths  for
Total  Suspended  Matter  in  Tropical Coastal  Waters , Sensors ,  Vol. 8 ,  4165- 4185; DOI: 10.3390/s8074165.
Ritchie,  J.C.,  M.C.  Charles  and  F.R.  Schiebe,
1990. The Relation-Ship of MSS and TM Digital Data with Suspended Sediments,
Chlorophyll,  and  Temperature  in  Moon Lake, Mississippi , Remote Sens. Environ, 33:137-148.
Shi,  W.,  dan  Wang  M.,  2009. Satellite
Observations of Flood-Driven Mississippi River  Plume  in  the  Spring  of  2008 , Geophys.  Res.  Lett.,  36,  L07607,  doi: 10.1029/2009GL037210.
Song  K.,  Li  L., Wang  Z., Liu  D., Zhang  B,   Xu J., Du J., Li L., Li S., 2012. Retrieval of
Total Suspended Matter  and Chlorophyll-A
Concentration from Remote-Sensing
Data  for  Drinking  Water  Resources ,
Environmental Monitoring and
Assessment,  Mrch,  Vol.  184,  issue  3,
1449 -1470. Tang,  D.  L.,  Ni,  I.  -H.,  Muller-Karger,  F.  E.,  & Liu, Z. J., 1998. Analysis of Annual and Spatial Patterns of CZCS-Derived Pigment Concentration on the Continental  Shelf  of  China ,  Continental Shelf Research, 18, 1493–1515. Tassan,  S.,  1997. A  Numerical  Model  for  the Detection  of  Sediment  Concentration  in Stratified  River  Plumes  using  Thematic Mapper  Data ,  Int.  J.  Remote  Sens., 18(12), 2699–2705.
Wang,  Y.J.;  Yan,  F.;  Zhang,  P.Q.;  Dong,  W.J.,
2007. Experimental Research on Quantitative Inversion Model of Suspended Sediment Concentration using  Remote  Sensing  Technology ,
Chinese geographical  science,  17 (3),
243-249.
Wozniak,  S.B.;  dan  Stramski,  D.,  2004.
Modeling  the  Optical  Properties  of Mineral Particles Suspended in Seawater  and  their  Influence  on  Ocean Reflectance  and  Chlorophyll  Estimation from Remote Sensing Algorithms , Applied Optics, 43 (17), 3489-3503.
Zhang,  Y.Z.;  Pulliainen,  J.T.;  Koponen,  S.S.; Hallikainen,  M.T.,  2003. Water  Quality Retrievals  from  Combined  Landsat  TM Data and ERS-2 SAR Data, in the Gulf of Finland ,  IEEE  Trans.  Geosci.  Remote
Sens. 2003, 41 (3), 622-629.
Zheng Z., Li Y., Guo Y., Xu Y.,Liu G. and Du C.,
2015. Landsat-Based Long-Term
Monitoring  of  Total  Suspended  Matter Concentration Pattern Change in the Wet Season for Dongting Lake, China , Remote Sensing, 7, 13975- 13999. doi:10.3390/rs710139.

## Lampiran-1
TSM Biru Green merah NIR SWIR SWIR Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 139.539 0.117282 0.075544 0.048591 0.033297 0.010319 0.005262 181.380 0.117641 0.077469 0.049361 0.033601 0.011166 0.00575 149.440 0.118514 0.076981 0.050363 0.03627 0.012655 0.006483 165.810 0.117359 0.076853 0.049567 0.035013 0.01209 0.006238 141.220 0.118693 0.077726 0.050311 0.034679 0.011808 0.005904 173.040 0.119926 0.08037 0.051826 0.037271 0.013476 0.007213 80.290 0.121209 0.082346 0.054187 0.039787 0.015554 0.008702 131.910 0.128422 0.087968 0.057627 0.042765 0.012064 0.006263 57.160 0.12891 0.091484 0.060117 0.037477 0.010704 0.00498 221.560 0.160688 0.135738 0.112533 0.161663 0.056395 0.031214 162.864 0.119027 0.079728 0.049182 0.034294 0.009138 0.003619 148.288 0.129089 0.091176 0.059629 0.059039 0.016608 0.008317 184.008 0.118385 0.077828 0.049028 0.033472 0.009703 0.004389 157.624 0.117025 0.077341 0.048668 0.035937 0.009421 0.004261 169.428 0.117436 0.07829 0.049207 0.036989 0.009626 0.004261 157.304 0.115973 0.077546 0.048874 0.039915 0.010165 0.004389 158.323 0.128295 0.090894 0.062658 0.057473 0.015093 0.006982 119.696 0.122621 0.083039 0.054726 0.046564 0.012526 0.00575 186.544 0.124264 0.085452 0.055779 0.043458 0.012347 0.005596 189.708 0.121337 0.081294 0.053161 0.038889 0.011243 0.005185 150.004 0.126394 0.084169 0.055548 0.038812 0.012218 0.00593 194.924 0.126728 0.084682 0.055881 0.039325 0.011756 0.005647 139.996 0.128088 0.085734 0.057678 0.039659 0.01304 0.006212 148.591 0.125881 0.084143 0.055984 0.043175 0.012886 0.006417 218.164 0.123417 0.085478 0.056523 0.03704 0.011602 0.005545 226.740 0.128319 0.088532 0.059013 0.040146 0.012706 0.005981 227.980 0.126805 0.085863 0.057088 0.040223 0.012295 0.005724 207.672 0.125162 0.08422 0.055702 0.039222 0.012706 0.006084 212.296 0.129474 0.090381 0.059347 0.043304 0.014708 0.007341 201.132 0.143515 0.10745 0.072361 0.056908 0.018841 0.009164 173.532 0.126908 0.086787 0.059039 0.037862 0.013348 0.006648 185.540 0.12393 0.08481 0.056497 0.036527 0.01209 0.005853 181.540 0.125213 0.086274 0.058448 0.036655 0.013682 0.007085 224.048 0.119643 0.082166 0.05411 0.03301 0.010576 0.005159 126.596 0.121389 0.082321 0.054624 0.033986 0.011525 0.005288 147.592 0.118308 0.076417 0.050748 0.033293 0.010319 0.005005 134.540 0.161894 0.12606 0.10111 0.13987 0.076083 0.041763 177.860 0.490355 0.488533 0.507066 0.648322 0.541334 0.422383 220.392 0.352461 0.331541 0.330514 0.287236 0.353873 0.270551 92.808 0.111814 0.069691 0.046333 0.031701 0.011551 0.006956 142.456 0.685568 0.691908 0.736854 0.781929 0.621447 0.427466 164.028 0.176064 0.133967 0.108631 0.111506 0.06294 0.041045 185.936 0.140486 0.096669 0.066842 0.048206 0.019945 0.012321 175.584 0.167773 0.138587 0.111301 0.104986 0.099442 0.081114 193.528 0.13774 0.099031 0.07023 0.054495 0.04107 0.030854 145.276 0.1314 0.104576 0.078034 0.376975 0.188385 0.080883 126.696 0.362369 0.3367 0.338035 0.401386 0.365963 0.28775 317.332 0.125188 0.083989 0.056651 0.043458 0.014092 0.006802 137.760 0.12257 0.079779 0.053315 0.037733 0.011602 0.005313 181.384 0.121568 0.079394 0.052493 0.040608 0.011448 0.005134 118.208 0.118591 0.076417 0.048566 0.031059 0.009652 0.004723 Minimum 0.069691 0.046333 0.031059 0.009138 Maximum 0.691908 0.736854 0.781929 0.621447 max - Min 0.622217 0.690522 0.75087 0.612308 skala = B4:b3 adalah 1.109777