Restele, L. O., Jaya, L. O. M. G., Muliddin, M., Sabaruddin, L. and Utami, L. N. D. T. (2022) “Evaluasi Algoritma Total Suspended Solid ( TSS) pada Citra Sentinel-2 di Teluk Kendari”, Sebatik , 26(2) Submitted:  2022-10-26 Accepted:  2022-11-24 Published:  2022-12-21
ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY DOI:10.46984/sebatik.v26i2.2015

## EVALUASI ALGORITMA TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) PADA CITRA SENTINEL-2 DI TELUK KENDARI
La Ode Restele 1) , La Ode Muhammad Golok Jaya 2) , Muliddin 3) , Laode Sabaruddin 4) , dan Luh Nyoman
Didik Tri Utami 5)
1,2,3,4,5 Magister Geografi Universitas Halu Oleo
1,2,3,4,5 Kampus Abdullah Silondae, Jl. Mayjend S. Parman Kel. Kemaraya, Kendari, 93121 E-mail : laode.restele@uho.ac.id 1) , laodemgj@uho.ac.id 2) , muliddin@gmail.com 3) , sabaruddinlaode58@yahoo.com 4) , lndidiktriutami@gmail.com 5)

## ABSTRAK
Teluk  Kendari  merupakan  urat  nadi  perekonomian  penting  di  Kota  Kendari.  Sedimentasi  menjadi  isu  utama  yang  dapat mempengaruhi  luasan  Teluk  Kendari  termasuk  aktivitas  yang  berlangsung  di  kawasan  tersebut.  Sedimentasi  yang  tinggi dapat ditunjukkan dari tingginya nilai Total Suspended Solid (TSS) di suatu perairan, sehingga perlu dilakukan pemantauan TSS  secara  periodik  di  Teluk  Kendari  untuk  mendukung  upaya  penanganan  sedimentasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui algoritma penduga materi TSS pada citra Sentinel-2 yang paling tepat untuk diterapkan untuk pemantauan TSS di  Teluk  Kendari.  Algoritma  penduga  TSS  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  algoritma  Laili  (2015),  Parwati (2014),  Guzman  &  Santaella  (2009),  Liu  (2017)  dan  algoritma  yang  dihasilkan  dari  persamaan  regresi  linier.    Evaluasi algoritma dilakukan dengan membandingkan hasil pengukuran TSS in situ menggunakan metode gravimetri dengan  hasil ekstraksi  TSS  dari  citra  Sentinel-2.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  algoritma  terbaik  untuk  menduga  TSS  pada  citra Sentinel-2 di Teluk Kendari adalah algoritma regresi linier. Algoritma regresi linier diperoleh dari korelasi terbaik antara reflektansi citra Sentinel-2 dengan hasil pengukuran TSS in situ . Hasil analisis menunjukkan bahwa TSS di Teluk Kendari berkorelasi  baik  dengan band  4 sebagai band merah  pada  citra  Sentinel-2.  Persamaan  regresi  linier  yang  diperoleh  yaitu TSS=10707(band  4)+646,3.  Hasil  evaluasi  pendugaan  konsentrasi  TSS  dengan  menggunakan  algoritma  regresi  linier memenuhi syarat NMAE dan R 2 dengan nilai masing-masing 11,09% dan 0.58.
Kata Kunci: Sedimentasi , Total Suspended Solid (TSS), Teluk Kendari, Sentinel-2, Algoritma

## 1. PENDAHULUAN
Teluk  Kendari  merupakan  urat  nadi  perekonomian Kota  Kendari  yang  menjadi  lokasi  untuk  aktivitas perdagangan,  rekreasi  hingga  jalur  penyeberangan. Menurut  (Husrin,  2019)  tingginya  aktivitas  di  Teluk Kendari  tidak  sejalan  dengan  kondisi  Teluk  Kendari yang kritis akibat pendangkalan. Pendangkalan di  Teluk Kendari diakibatkan oleh sedimentasi yang terjadi secara terus menerus.
Di  Teluk  Kendari  bermuara  13  sungai  salah  satunya DAS  Wanggu.  DAS  Wanggu  memiliki  luas  339,73  km² dan  termasuk  salah  satu  DAS  terbesar  di  Provinsi Sulawesi  Tenggara  (Putra,  2017).    Sedimentasi  yang terbawa  dari  Muara  Sungai  Wanggu  ke  Teluk  Kendari cukup  tinggi.    Besar  laju  dan  muatan  sedimen  dasar sungai  Wanggu  hilir  118.514  ton/hari  dengan  muatan sedimen  780  mg/l  (Fathur,  2020).  Kebijakan  revitalisasi Teluk  Kendari  melalui  reklamasi  merupakan  fokus utama  Pemerintah  Provinsi  Sulawesi  Tenggara  untuk menangani masalah sedimentasi.
Sedimentasi  yang  tinggi  dapat  ditunjukkan  dari tingginya  nilai Total  Suspended  Solid (TSS)  di perairannya. TSS merupakan material padatan, termasuk di  dalamnya  bahan  organik  dan  anorganik  yang tersuspensi di daerah perairan (Jiyah, 2017). Konsentrasi TSS  berperan  dalam  menentukan  kualitas  lingkungan suatu  perairan.  Tingginya  konsentrasi  TSS  berkorelasi
positif  dengan  tingginya  kekeruhan  perairan  (Kamajaya, 2021).  Nilai  kekeruhan  dan  TSS  tinggi  dapat meningkatkan  potensi  pendangkalan  perairan  akibat mengendapnya  material  sedimen  di  perairan.  Informasi terkait sebaran TSS dapat digunakan untuk memprediksi pendangkalan  akibat  sedimentasi  yang  terjadi  (Anwar, 2020).
Untuk  memetakan  sebaran  TSS,  dapat  dilakukan dengan  mengombinasikan  pendekatan  pengambilan sampel  dan  penggunaan  teknik  pengindraan  jauh. Pemetaan  material  TSS  di  perairan  dapat  dilakukan karena  material  dalam  air  memiliki  nilai  reflektan  yang mampu  direkam  oleh  citra  satelit  (Nurgiantoro,  2019). Data  pengindraan  jauh  tidak  hanya  dipakai  untuk  data atau  inventarisasi  saja  tetapi  sekaligus  untuk  fungsi pemantauan.  Perekaman  data  pengindraan  jauh  secara multitemporal  membawa keuntungan untuk pemantauan perubahan di permukaan bumi (Melati, 2019).
Citra  satelit  Sentinel-2  merupakan  salah  satu  media yang menjanjikan untuk memantau TSS. Citra Sentinel-2 menjangkau  tutupan  area  yang  luas,  memiliki  variasi kanal  yang  banyak  dengan  resolusi  spasial  10  m  untuk kanal  2  hingga  kanal  4,  serta  waktu  perekaman  ulang yang  tinggi  (Filsa  Bioresita,  2018).  Sentinel-2  MSI memiliki resolusi spasial yang lebih tinggi dibandingkan dengan  MODIS,  memiliki  konfigurasi  kanal  yang  lebih banyak  daripada  GF  1  WFV  dan  memiliki  waktu
kunjungan  yang  lebih  pendek  daripada  Landsat  8  OLI, sehingga  dapat  menjadi  sumber  yang  baik  untuk me monitoring TSS pada perairan pesisir (Liu, 2017).
Pemantauan  TSS  sangat  penting  dilakukan  di  area perairan  yang  padat  aktivitas  seperti  Teluk  Kendari. Pemantauan secara in situ sulit dan mahal bila dilakukan secara  periodik,  sehingga  pemantauan  TSS  dengan pengindraan  jauh  yang  lebih  cepat  dan  murah  dapat menjadi  solusi.  Pendugaan  materi  TSS  dengan menggunakan algoritma tertentu telah banyak dilakukan, namun  ekstraksi  informasi  TSS  menggunakan  data inderaja bersifat sangat lokal. Algoritma penduga TSS di Teluk  Kendari  pernah  dibangun  menggunakan  citra Landsat  8  (Nurgiantoro,  2019),  namun  resolusi  spasial Landsat  8  lebih  rendah  dibandingkan  citra  Sentinel-2. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  beberapa algoritma  paling  tepat  diterapkan  untuk  menduga konsentrasi  TSS  menggunakan  citra  Sentinel-2  di  Teluk Kendari.

## 2. RUANG LINGKUP
Ruang lingkup dari penelitian ini adalah membandingkan beberapa algoritma penduga konsentrasi TSS pada  citra Sentinel-2 di  Teluk  Kendari. Algoritma  yang  dibandingkan  dalam  penelitian  ini merupakan  algoritma  penduga  TSS  yang  umum digunakan  di  perairan  Indonesia  yaitu  algoritma  Laili (2015),  Parwati  (2014),  Guzman  &  Santaella  (2009), (Liu,  2017)  dan  algoritma  yang  dihasilkan  dari persamaan regresi linier.

## 3. BAHAN DAN METODE
Bagian  ini  menjelaskan  kajian  teoritis  dan  tahapan penelitian, diantaranya:

## 3.1 Sedimen
Menurut  (Lihawa,  2017),  sedimen  adalah  hasil proses  erosi  dan  longsoran,  baik  yang  berupa  material padat  maupun  material  terlarut  dalam  air.  Material  ini selanjutnya  diangkut  oleh  aliran  sungai  dan  kemudian mengendap  di  sungai,  danau  dan  laut.  Sumber  alamiah sedimen  perairan  meliputi  presipitasi  partikular  yang berasal  dari  udara,  debu  kosmis,  erosi  tanah  serta pelapukan  material  organik  dan  anorganik.  Kegiatan pengelolaan  tanah  pertanian,  buangan  industri  dan domestik,  pengerjaan  infrastruktur  dan  lain-lain  juga dapat  menyumbangkan  endapan  sedimen  di  dasar perairan (Rumhayati, 2019).
Sedimentasi  merupakan  proses  mengendapnya material organik di dasar perairan melalui media air atau angin.  Sedimentasi  pada  perairan  terjadi  karena  erosi pada  tepi  sungai  atau  danau  yang  menyebabkan  tanah dan  material  organik  lainnya  masuk  ke  aliran  sungai sehingga terjadi pengendapan di dasar sungai (Salampessy, 2020). Sedimentasi di perairan terjadi pada daerah  pesisir  yang  mendapat  suplai  muatan  sedimen tinggi,  dangkal  dan  terlindung  dari  gelombang.  Secara fisik,  gosong pasir atau  endapan lumpur  yang meluas di
perairan  dapat  menjadi  tanda  terjadinya  sedimentasi. Dalam  jangka  panjang,  sedimentasi  terlihat  dari perubahan  kedalaman  di  lautan  atau  bertambahnya daratan  ke  arah  lautan  atau  dengan  bergesernya  garis pantai ke arah laut (Syifa Saputra, 2020).

## 3.2 Metode Gravimetri
Total  Suspended  Solid (TSS)  adalah  material padatan,  baik  bahan  organik  dan  anorganik  yang tersuspensi  di  daerah  perairan  (Jiyah,  2017).  Nilai konsentrasi TSS suatu sampel air dapat diketahui melalui analisis  dengan  metode  gravimetri.  Metode  gravimetri merupakan  salah  satu  metode  analisis  kuantitatif komponen  dalam  keadaan  murni  setelah  melalui  proses pemisahan.  Metode  ini  menekankan  prinsip  pemurnian dan penimbangan (Muliyadi, 2020).
Pedoman  uji  coba  TSS  sesuai  SNI  06-6989.3-2004 yaitu menguji homogeni dengan cara disortir menggunakan  kertas  saring  yang  telah  ditimbang. Setelah  itu,  endapan  yang  berada  di  penyaringan dikeringkan  hingga  memenuhi  berat  konstan  pada  suhu 103 - 105°C. Sampel TSS dalam penelitian ini diambil di perairan  Teluk  Kendari  secara composite  sampling. Pengambilan  sampel  dilakukan  pada  12  titik  yang dianggap dapat mewakili wilayah Teluk Kendari, yaitu:
1. Area Jembatan Bahteramas
2. Bagian depan Masjid Al Alam
3. Area Asrama Dayung
4. Area Pelabuhan Pelelangan Ikan
5. Bagian bawah Masjid Al Alam
6. Bagian atas Masjid Al Alam
7. Bagian tengah Teluk Kendari
8. Area Pelabuhan Perikanan Samudera
9. Area tambak
10. Area mangrove
11. Area Anjungan Teluk Kendari
12. Area Shortcut Kendari - Toronipa

## 3.3 Ekstraksi Konsentrasi TSS dari Citra Sentinel-2
Data  spektral  dari  citra  satelit  Sentinel-2  perekaman tanggal  21  April  2022  dari  ESA Copernicus digunakan sebagai  bahan  ekstraksi  konsentrasi  TSS.  Pengolahan data  ORS  ( Optical  Remote  Sensing )  dilakukan  pada aplikasi  SNAP  6.0  sedangkan  layout  peta  sebaran  TSS dilakukan pada aplikasi ArcGIS 10.3.
Data citra satelit Sentinel-2 level 2A yang digunakan pada penelitian ini telah terkoreksi secara geometrik dan radiometrik  (Bayu,  2019).  Pada  pengolahan  data, dilakukan beberapa tahapan yaitu:
1. Resampling
Resampling dilakukan  untuk  membuat  resolusi spasial  kanal  yang  dipilih  menjadi  seragam,  sehingga dapat  dilakukan mosaic citra    (Artaningh,  2020). Resampling dilakukan  pada  program  SNAP  dan menghasilkan resolusi spasial 10 m untuk setiap kanal.
2. Pemisahan Daratan dan Lautan
Pemisahan  darat  dan  laut  pada  citra  menggunakan algoritma  NDWI  ( Normalized  Difference  Water  Index ).
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Algoritma ini memanfaatkan pantulan biru dan pantulan inframerah  dekat,  sehingga  dapat  menunjukkan  tingkat kebasahan  suatu  area  (McFeeters,  1996 dalam Putra, 2017). Algoritma NDWI ditampilkan pada Rumus (1).
(1)
3. Pendugaan TSS dengan Algoritma Algoritma yang digunakan untuk menduga TSS pada penelitian ini ditampilkan pada Rumus (2 -6).
- Algoritma  Laili  (2015),  dengan  studi  kasus  di Perairan Poteran, Jawa Timur.
(2)
- Algoritma  Budhiman  (2004),  dengan  studi  kasus  di perairan Delta Mahakam, Kalimantan Timur.
(3)
- Algoritma  Parwati  (2014),  dengan  studi  kasus  di Perairan Berau, Kalimantan Timur.
(4)
- Algoritma Guzman & Santaella (2009), dengan studi kasus di perairan Mayaguez Bay, Puerto Rico.
(        (               )) (5)
- Algoritma  Liu  dkk  (2017),  dengan  studi  kasus  di Danau Poyang, Cina.
(6)
Dengan band merupakan  nomor band pada  citra Sentinel-2.
3.4 Uji Akurasi
Uji akurasi algoritma dalam mengekstraksi konsentrasi  TSS  hasil  pengolahan  citra  Sentinel  2 dilakukan  dengan  berdasarkan  pada Normalized  Mean Absolute  Error (NMAE)  dan  nilai  koefisien  determinasi (R 2 ).  Rumus  untuk  masing-masing  uji  ditampilkan  pada Rumus (7 - 8).
| | (7)
( √ √ ) (8)
Dengan  x  nilai  hasil  pengolahan  dan  y  merupakan nilai  hasil  pengukuran  yang  dianggap  benar  serta  N adalah jumlah data.

## 4. PEMBAHASAN
Pembahasan  dalam  penelitian  ini  menitikberatkan pada  evaluasi  kemampuan  beberapa  algoritma  dalam mengekstraksi konsentrasi TSS di Teluk Kendari.

## 4.1 Evaluasi  Algoritma  Penduga  TSS  di  Teluk Kendari
Hasil  penerapan  algoritma  penduga  TSS  terhadap data  refkektan  citra  Sentinel  2  di  Teluk  Kendari ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Dapat  diketahui  bahwa seluruh algoritma yang dievaluasi memberikan
konsentrasi  TSS  dengan  rentangan  jauh  lebih  rendah dibandingkan dengan konsentrasi TSS In Situ.
Tabel 1. Konsentrasi TSS hasil pendugaan algoritma
dan pengukuran in situ Lokasi Konsentrasi TSS (mg/L) a b c d e f 1 15,8 21 13 6 104 1206 2 16 40,9 33,9 14 169 1506 3 15,6 24,5 16,3 7 170 1090 4 16,4 33 20 10,3 149 1046 5 17 53 49,5 21,7 114 1228 6 21 112 144 8,6 143 1820 7 15 23 15 7 150 1434 8 16 27 19 8 151 1098 9 16 39 32 13 152 1350 10 20 54 47 20 292 1912 11 16 31 23 9,5 128 1208 12 16 21 13 5 107 998 Keterangan: a. Algoritma Laili (2015)
b. Algoritma Budhiman (2004)
c. Algoritma Parwati (2014)
d. Algoritma Guzman & Santaella (2009)
e. Algoritma Liu dkk (2017)
f. Pengukuran In situ
Penerapan  algoritma  penduga  TSS  di  Teluk  Kendari menunjukkan  pola  nilai  tertinggi  pada  titik  yang  sama yaitu titik 6 dan titik 10. Titik 6 merupakan area bagian utara  Masjid  Al  Alam  dan  titik  10  merupakan  area ekosistem  mangrove.  Namun,  konsentrasi  TSS  hasil pendugaan algoritma Laili, Budhiman, Parwati, Guzman &  Santaella  serta  Liu  menunjukkan  nilai  yang  jauh  di bawah konsentrasi hasil pengukuran in situ.
Hasil  evaluasi  konsentrasi  TSS  antara  hasil penerapan  algoritma  dengan  nilai  TSS  in  situ  diperoleh nilai  NMAE  dan  R 2 dari  masing-masing  algoritma  yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai NMAE dan R 2 antara TSS in situ dan pendugaan algoritma Algoritma Evaluasi NMAE R 2 Laili (2015) 98,70 0,60 Budhiman (2004) 97,10 0,51 Parwati (2014) 97,54 0,46 Guzman&Santaella (2009) 99,18 0,19 Liu Dkk (2017) 88,40 0,42
NMAE  digunakan  untuk  melihat  tingkat  kualitas atau  kelayakan  data.  Data  yang  diuji  dinyatakan  layak untuk  digunakan  bila  memiliki  nilai  NMAE  kurang  dari 30% (Jaelani, 2019). Berdasarkan pada Tabel 2 tidak ada algoritma yang memenuhi persyaratan NMAE.
Nilai R 2 dapat digunakan untuk mengukur seberapa jauh model mampu memberikan informasi terkait variasi variabel independen. Nilai  koefisien determinasi  adalah antara  nol  atau  satu.  Menurut (Aditia, 2020), nilai  R 2
yang    kecil    berarti    kemampuan    variabel-variabel independen    dalam    menjelaskan    variasi    variabel dependen    amat    terbatas.    Dan  sebaliknya    jika    nilai yang    mendekati    1    berarti    variabel-variabel independen    memberikan  hampir  semua  informasi  yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel-variabel tersebut.  Hasil  Evaluasi  algoritma  penduga  TSS menunjukkan  bahwa  algoritma  Laili  memiliki  korelasi yang kuat dengan konsentrasi TSS di Teluk Kendari.
Korelasi  tertinggi  dihasilkan  oleh  algoritma  Laili karena menunjukkan pola yang sama dengan pengukuran TSS in situ. Meskipun algoritma Laili menghasilkan nilai R 2 tertinggi, algoritma ini kurang tepat untuk diterapkan di  Teluk  Kendari  karena  menghasilkan  nilai  konsentrasi pendugaan  TSS  yang  sangat  rendah  dibandingkan  hasil pengukuran  in  situ  dan  nilai  NMAE  yang  melebihi syarat.
Untuk mendapatkan algoritma pendugaan TSS yang sesuai  dengan  perairan  Teluk  Kendari  maka  dilakukan pembuatan  algoritma  berdasarkan  pada  persamaan regresi  antara  nilai  TSS in  situ dan  nilai  refektansi Bottom of  Atmosfer (BoA) citra sentinel  2.  Nilai  Rrs(λ) atau  reflektansi  citra  dapat  dijadikan  sebagai  parameter dalam  memodelkan  algoritma  penduga  materi  TSS  di Teluk Kendari. Pemodelan algoritma dalam penelitian ini hanya menggunakan kanal tunggal untuk mempertahankan  keaslian  Rrs(λ)  dari  satelit  Sentinel-2. Nilai reflektansi citra sentinel 2 pada 12 titik pengamatan di perairan Teluk Kendari ditampilkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Nilai Rrs(λ) Citra Sentinel 2
Titik i Rrs (λ 1 ) (λ 2 ) (λ 3 ) (λ 4 ) (λ 15 ) (λ 6 ) (λ 7 ) 1 0,051 0,056 0,069 0,046 0,038 0,026 0,028 2 0,075 0,086 0,107 0,068 0,051 0,040 0,040 3 0,061 0,061 0,078 0,046 0,046 0,039 0,040 4 0,064 0,081 0,096 0,065 0,063 0,053 0,056 5 0,080 0,091 0,116 0,081 0,073 0,053 0,053 6 0,075 0,088 0,137 0,111 0,098 0,048 0,050 7 0,062 0,063 0,080 0,046 0,042 0,036 0,035 8 0,066 0,070 0,087 0,051 0,047 0,034 0,035 9 0,075 0,082 0,102 0,063 0,059 0,044 0,046 10 0,063 0,072 0,089 0,086 0,089 0,069 0,078 11 0,062 0,070 0,100 0,056 0,050 0,030 0,034 12 0,046 0,053 0,071 0,040 0,047 0,025 0,029
Hasil  pembangunan  algoritma  yang  menunjukkan nilai  R 2 tertinggi  akan  digunakan  sebagai  algoritma untuk menduga konsentrasi TSS di Teluk Kendari. Nilai R 2 tertinggi  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam pemilihan algoritma TSS.  Nilai R 2 antara Rrs(λ)  dengan TSS in  situ Perairan  Teluk  Kendari  ditunjukkan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai R 2 antara Rrs(λ) dengan TSS in situ Perairan Teluk Kendari
Rrs(λ) Citra
Sentinel 2 R 2 Rrs(λ 1 ) 0,166 Rrs(λ 2 ) 0,167 Rrs(λ 3 ) 0,248 Rrs(λ 4 ) 0,574 Rrs(λ 5 ) 0,522 Rrs(λ 6 ) 0,362 Rrs(λ 7 ) 0,374
Hasil analisis R 2 pada Tabel 4 menunjukkan bahwa material  TSS  di  perairan  Teluk  Kendari  berkorelasi paling  signifikan  dengan  Rrs  (λ 4 )  sebagai  kanal  merah. Berikut ini adalah algoritma penduga TSS Perairan Teluk Kendari yang dibangun pada fungsi regresi linier.
(9)
Berdasarkan  pada  algoritma  baru  yang  telah dibangun,  dilakukan  pengolahan  citra  Sentinel  2 sehingga  diperoleh  konsentrasi  TSS  di  Teluk  Kendari seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  5  dan  grafik perbandingan  antara  data  TSS in  situ dan  hasil pendugaan algoritma yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## Tabel 5. Konsentrasi Pendugaan TSS Teluk Kendari Dengan Algoritma Baru
ID Sampel Konsentrasi TSS Pendugaan Citra (mg/L) Konsentrasi TSS in situ (mg/L) 1 1085 1206 2 1382 1506 3 1156 1090 4 1306 1046 5 1511 1228 6 1811 1820 7 1144 1434 8 1201 1098 9 1329 1350 10 1570 1912 11 1254 1208 12 1073 998
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article
Gambar 1. Grafik Perbandingan Konsentrasi TSS In Situ dan Hasil Pendugaan Algoritma Pada Citra Sentinel 2
Berdasarkan  pada  Gambar  1,  konsentrasi  TSS in situ dan  hasil  pendugaan  citra  Sentinel-2  memiliki  pola yang sama pada semua titik. Konsentrasi TSS in situ dan pendugaan  citra  menunjukkan  bahwa  konsentrasi  TSS tertinggi  berada  pada  titik  10  dan  titik  6  yaitu  area mangrove dan area bagian utara Masjid Al Alam.
Untuk  mengetahui  akurasi  penerapan  algoritma yang  baru  dalam  menduga  konsentrasi  TSS  di  Teluk Kendari  maka  diperlukan  uji  akurasi.  Proses  uji  akurasi terhadap  algoritma  TSS  adalah  dengan  melihat kedekatan  nilai  antara  konsentrasi  TSS  estimasi  dengan TSS in  situ. Menurut  Sartika  dkk  (2019),  syarat algoritma  yang  baik  apabila  mampu  menghasilkan  nilai NMAE < 30% dan RMSE yang rendah.
Berdasarkan  pada  uji  akurasi  algoritma  penduga TSS menghasilkan bahwa algoritma TSS yang dibangun telah  memenuhi  persyaratan  NMAE  (<30%)  yaitu sebesar  11,09%  dan  nilai  RMSE  52,8  mg/L.  Informasi ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  TSS  yang  dibangun dari  persamaan regresi menggunakan kanal  merah  dapat digunakan untuk melakukan pendugaan konsentrasi TSS di Teluk Kendari.

## 4.2 Sebaran TSS di Teluk Kendari
Penerapan algoritma yang dihasilkan dari persamaan  regresi  linier  digunakan  untuk  membuat  peta sebaran Total  Suspended  Solid (TSS)  di  Teluk  Kendari. Peta  sebaran  TSS  di  Teluk  Kendari  ditampilkan  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Peta Sebaran TSS di Teluk Kendari
Berdasarkan pada Gambar 2 dapat diketahui bahwa konsentrasi  TSS  Teluk  Kendari  yang  diperoleh  dari penerapan algoritma regresi linier pada tanggal 21 April 2022 berkisar antara 750 – 2.500 mg/L. Konsentrasi TSS tertinggi berada pada area sekitar muara Sungai Wanggu bagian  utara  serta  menunjukkan  penurunan  konsentrasi menuju ke luar Teluk.
TSS  paling  tinggi  terkonsentrasi  di  bagian  muara Sungai  Wanggu  bagian  utara  dan  pada  bagian  tengah teluk.  Kondisi  perairan  Teluk  Kendari  pada  saat perekaman  citra  Sentinel  2  tanggal  21  April  2022 memasuki  fase  surut.  Kondisi  surut  dapat  menyebabkan aliran  air  di  Teluk  Kendari  hanya  bergerak  dari  muara sungai menuju ke laut lepas, sehingga aliran sungai yang mengandung  TSS  dapat  menjangkau  wilayah  Teluk Kendari lebih luas.
Pola  sebaran  dan  konsentrasi  TSS  yang  dihasilkan dari  pendugaan  citra  satelit  menunjukkan  pola  yang hampir  sama  dengan  hasil  pengukuran  TSS in  situ yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta Sebaran TSS in situ di Teluk Kendari
Konsentrasi TSS in situ tertinggi sebesar 1.912 mg/L terdapat  di  area  mangrove  dan  terendah  sebesar  998 mg/L  terdapat  di  area  pembangunan shortcut Kendari- Toronipa.  Sebaran  TSS in  situ menunjukkan  bahwa konsentrasi  tertinggi  terdapat  pada  area  muara  Sungai
Wanggu  bagian  utara  dan  berangsur  berkurang  ketika menuju  mulut  Teluk  Kendari.  Hal  ini  diakibatkan  oleh area mangrove dan masjid Al Alam berada dekat dengan muara  Sungai  Wanggu  yang  merupakan  pembawa sedimen ke Teluk Kendari.
Konsentrasi TSS in situ terendah dijumpai pada area dekat  mulut  Teluk  Kendari  karena  sudah  menjauhi  area muara  sungai.  Pengecualian  ditemui  berupa  konsentrasi TSS  yang  meningkat  pada  area  dekat  Jembatan Bahteramas.  Hal  ini  diakibatkan  karena  pada  lokasi tersebut,  yaitu  pesisir  Kelurahan  Lapulu,  sedang berlangsung  pembuatan water  front  city sehingga terdapat  sumbangan  sedimen  dari  material  tanah  yang digunakan.

## 4.3 Manfaat Pemantauan TSS di Teluk Kendari
Teluk  Kendari  memiliki  peran  yang  penting  dan dimanfaatkan  untuk  area  pelabuhan,  tambak,  ekosistem mangrove  hingga  wisata  bahari.  Konsentrasi  TSS  di Teluk  Kendari  telah  jauh  melampaui  Baku  Mutu  Air Laut  yang  ditetapkan  oleh  Kementerian  Lingkungan Hidup.  Baku  mutu  air  laut  untuk  parameter  TSS ditampilkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Baku Mutu Air Laut Parameter TSS
Parameter Peruntukan Baku Mutu (mg/L) Padatan tersuspensi total/ TSS Pelabuhan 80 Wisata Bahari 20 Biota Laut - Terumbu Karang - Mangrove - Lamun - 20 - 80 - 20
Sumber:  Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup Nomor 51 Tahun 2004 tentang Baku Mutu Air Laut
Di  Teluk  Kendari  terdapat  beberapa  pelabuhan diantaranya  adalah  Pelabuhan  Bungkutoko,  Pelabuhan Nusantara  Kendari,  Pelabuhan  Ferry  Kendari  Wawonii, Pelabuhan  Perikanan  Samudera,  Pelabuhan  Pelelangan Ikan,  Pelabuhan  Pertamina  dan  Pelabuhan  Cargo. Menurut  (Nurgiantoro,  2019),  konsentrasi  TSS  dapat digunakan sebagai indikator pendangkalan area pelabuhan karena sangat berhubungan dengan sedimentasi. Pendangkalan yang berpotensi terjadi akibat sedimentasi  secara  terus-menerus  dalam  jangka  panjang dapat  menyebabkan  terganggunya  aktivitas  pelayaran yang terjadi di Teluk Kendari.
Teluk  Kendari  merupakan  salah  satu  habitat  bagi ekosistem  mangrove  di  Sulawesi  Tenggara.  Luasan mangrove di Teluk Kendari mengalami penurunan sejak tahun 1990 hingga tahun 2017 dengan perubahan 220,03 ha pada tahun 1990 menjadi 103,32 ha pada tahun 2017 (Ido,  2019).  Akselerasi  sedimentasi  yang  tinggi  dapat menyebabkan kematian masal hutan bakau. Peristiwa ini terjadi  akibat  sedimentasi  yang  dapat  mengurangi pertukaran  udara  pada  sistem  perakaran  dimana  lentisel di pneumatophores, akar, dan semai hutan bakau tertutup
sedimen.  Erosi  dan  sedimentasi  merupakan  suatu  siklus alami yang menyebabkan ada dan hilangnya hutan bakau (Akbar, 2017).
Konsentrasi  TSS  di  Teluk  Kendari  yang  jauh melampaui standar baku mutu yang telah ditetapkan juga dapat  menjadi  ancaman  bagi  aktivitas  tambak  di  sekitar Teluk  Kendari.  Menurut  (Tanto,  2018),  TSS  identik dengan kekeruhan perairan, dimana air yang keruh dapat mempengaruhi  kandungan  oksigen  dalam  air,  sehingga mengganggu  proses  respirasi  biota  laut.  (Limi,  2017) menyatakan  bahwa  pembangunan  di  sekitar  wilayah pesisir  Teluk Kendari mengakibatkan  perubahan lingkungan  terutama  perubahan  kualitas  air  akibat sedimentasi.  Sedimentasi  yang  terjadi  di  Teluk  Kendari menyebabkan  kawasan  tambak  tidak  produktif  dan mendorong  petani  tambak  untuk  menjual  lahan pertambakan  sehingga  mengakibatkan  penurunan  luas tambak  serta  perubahan  tingkat  kesejahteraan  petani tambak di pesisir Teluk Kendari.
Teluk  Kendari  selain  dimanfaatkan  sebagai  jalur penyeberangan, habitat  mangrove dan pertambakan juga memiliki potensi wisata bahari (Haeriyah, 2019). Wisata yang  dapat  dinikmati  di  area  Teluk  Kendari  meliputi tracking mangrove,  wahana  permainan  di  Anjungan Teluk  Kendari,  sepeda air dan wisata kuliner. TSS  yang tinggi  di  Teluk  Kendari  tidak  secara  langsung mengganggu  aktivitas  wisata,  namun  dapat  mengurangi nilai  estetika  Teluk  Kendari  sebagai  daerah  wisata bahari.
Konsentrasi  TSS  di  Teluk  Kendari  sangat  tinggi untuk  pemanfaatan  pelabuhan,  mangrove  dan  wisata bahari.  Kondisi  ini  dikhawatirkan  dapat  mengganggu peran  vital  Teluk  Kendari  yang  merupakan  asset  Kota Kendari.  Pemantauan  TSS  di  Teluk  Kendari  secara multitemporal  dengan  menggunakan  pengindraan  jauh penting  dilakukan  sebagai  basis  data  pengambilan kebijakan oleh pemerintah. Upaya-upaya untuk meminimalisir  kandungan  TSS  dalam  perairan  Teluk Kendari perlu dikaji dan diterapkan agar seluruh aktivitas yang  bergantung  pada  Teluk  Kendari  dapat  berjalan dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
Evaluasi  algoritma  penduga  TSS  menunjukkan bahwa  algoritma  Laili  (2015),  Parwati  (2014),  Guzman &  Santaella  (2009)  dan  Liu  (2017)  tidak  memenuhi persyaratan  dalam  mengekstraksi  konsentrasi  TSS  di perairan  Teluk  Kendari  karena  memiliki  nilai  NMAE  di atas  30%.  Algoritma  penduga  TSS  yang  paling  tepat diterapkan  di  Teluk  Kendari  menggunakan  citra Sentinel-2  adalah  algoritma  yang  dihasilkan  dari  regresi linier  dengan  persamaan  TSS  =  9599,2  (Rrs(λ4))  + 57,977.  Algoritma  regresi  linier  cukup  akurat  dalam menduga  konsentrasi  TSS  di  Teluk  Kendari  yang ditunjukkan  dari  nilai  NMAE  dan  R 2 masing-masing 11,09% dan 0.58.
© 2022, The Author(s). Authors retain all their rights to the published works, such as (but not limited to) the following rights; Copyright and other proprietary rights relating to the article, such as patent rights, The right to use the substance of the article in own future works, including lectures and books, The right to reproduce the article for own purposes, The right to self-archive the article

## 6. SARAN
Untuk  penelitian  terkait  pembuatan  dan  pengujian algoritma  TSS  di  perairan  lainnya,  disarankan  untuk menguji  lebih  banyak  persamaan  regresi  seperti  regresi linier ,  polinomial,  power ,  logaritmik  dan  eksponensial agar  diperoleh  konsentrasi  TSS  yang  paling  mendekati kondisi in  situ. Selain  itu,  disarankan  juga  untuk menggunakan  data  perekaman  citra  satelit  pada  waktu yang  sama  dengan  mengambilan  data in  situ ,  sehingga diperoleh  data  TSS  pada  kondisi  cuaca  dan  hidro- oseanografiyang sama.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Aditia,  A.  R.  R.  M.  W.  M.  K.  D.  (2020).  Pengaruh Kualitas  Produk  terhadap  Kepuasan  Konsumen Sepeda  Motor  NMAX  pada  PT  Yamaha  A.  Rivai Palembang. Jurnal Nasional Manajemen
Pemasaran & SDM , I (1), 23–37.
Akbar,  A.  A.  J.  S.  T.  D.  S.  R.  (2017).  Adaptasi Masyarakat  Terhadap  Bencana  Kerusakan  Pantai Di Negara Tropis. Jurnal Ilmu Lingkungan , XV (1), 1–10.
Anwar,  S.  A.  A.  E.  (2020).  Sebaran  Total  Suspended Solid  (TSS)  Di  Sekitar  Dermaga  Tambang  di Perairan  Tondonggeu  Kecamatan  Abeli  Kota Kendari. Sapa Laut , V (2), 173–181.
Bayu, A. P. B. R. A. S. (2019). Aplikasi Citra Sentinel-2 untuk Pemetaan Sebaran Material Padatan TersuspensiDi  Muara  Sungai  Wulan  Demak. Journal of Marine Research , VIII (4th), 379–386.
Fathur, R. R. R. P. R. S. R. J. (2020). Besaran Laju dan
Muatan  Sedimen  Dasar  Sungai  Wanggu. Jurnal Ilmiah Teknik Sipil , VIII (2), 99–106.
Filsa Bioresita, C. B. P. H. S. F. T. H. A. P. (2018). The Use  of  Sentinel-2  Imagery  For  Total  Suspended Solids (TSS) Estimation in Porong River, Sidoarjo.
Jurnal Geodesi Dan Geomatika , I (1), 1–6.
Haeriyah,  K.  (2019).  Pengelolaan  Pariwisata  Bahari  di Kota  Kendari. Sultra  Journal  of  Political  Science , I (1), 13–21.
Husrin,  S.  K.  O.  A.  P.  H.  M.  G.  A.  R.  (2019). Menyelamatkan  Teluk  Kendari (1  ed).  Amafrad Press.
Ido,  I.  J.  K.  Y.  (2019).  Analisis  Pemanfaatan  Ruang Pesisir  Terhadap  Kondisi  Luas  Dan  Kerapatan Vegetasi  Hutan  Mangrove  Di  Teluk  Kendari. Physical and Social Geography Research Journal , 1 (1), 35–44.
Jaelani,  M.  .  E.  Y.  T.  (2019).  Uji  Akurasi  Produk
Reflektan Landsat-8 Beserta Pengaruhnya
Terhadap  Penentuan  Konsentrasi  Suspended  Solid (Studi  Kasus:  Danau  Kasumigaura,  Jepang). Geoid , XV (1), 36–43.
Jiyah,  B.  S.  A.  S.  (2017).  Studi  Distribusi  Total Suspended  Solid  (TSS)  Di  Perairan  Pantai
Kabupaten  Demak  Menggunakan  Citra  Landsat. Jurnal Geodesi Undip , VI (1), 41–47.
Kamajaya,  G.  Y.  I.  D.  N.  N.  P.  I.  N.  G.  P.  (2021). Analisis  Sebaran  Total  Suspended  Solid  (TSS) Berdasarkan  Citra  Landsat  8  Menggunakan  Tiga Algoritma Berbeda Di Perairan Teluk Benoa, Bali. Journal  of  Marine  and  Aquatic  Sciences , VII (1),
18–24.
Lihawa,  F.  (2017). Daerah  Aliran  Sungai  Alo  Erosi, Sedimentasi dan Longsoran (1st ed). Deepublish. Limi,  M.  A.  L.  S.  T.  L.  O.  L.  Y.  (2017).  Dampak Perkembangan Kawasan Pesisir Terhadap Perubahan Fungsi Lahan dan Kesejahteraan Petani Tambak di Pesisir Teluk Kendari. Jurnal Agripita ,
I (2), 95–101.
Liu, H. Q. L. T. S. S. H. G. W. Q. Z. (2017). Application of  Sentinel  2  MSI  Images  to  Retrieve  Suspended Particulate Matter Concentrations in Poyang Lake. Remote Sensing , IX , 1–19.
Melati,  D.  N.  (2019).  Pemodelan  Citra  Penginderaan Jauh Multi Waktu  Untuk Pemantauan Deforestasi. Jurnal Alami , III (1), 43–51.
Muliyadi,  I.  S.  S.  (2020).  Perbandingan  Efektifitas Metode Elektrokoagulasi dan Destilasi TerhadapPenurunan  Beban  Pencemar  Fisik  Pada Air Limbah Domestik. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia , XIX (1), 45–20.
Nurgiantoro, W. M. A. (2019). Analisis Konsentrasi TSS dan Pengaruhnya Pada Kinerja Pelabuhan Menggunakan  Data  Remote  Sensing  Optik  di Teluk Kendari. Jurnal Penginderaan Jauh , XVI (2), 71–82.
Putra, A. S. H. H. M. (2017). Pola Sebaran Kualitas Air Berdasarkan  Kesesuaian  Baku  Mutu  Untuk  Biota Laut di Teluk Kendari Provinsi Sulawesi Tenggara. Maspari Journal , IX (1), 51–60. Rumhayati,  B.  (2019). Sedimen  Perairan:  Kajian Kimiawi, Analisis dan Peran (1st ed). UB Press. Salampessy, M. L. R. P. A. P. B. P. (2020). Pengelolaan Daerah Aliran Sungai (1st ed). IPB Press. Syifa Saputra, E. N. M. C. D. N. S. L. O. M. M. M. S. D. A. N. S. M. S. R. Y. L. A. D. (2020). Pengelolaan Wilayah  Pesisir  yang  Terpadu  untuk  Ketahanan Nasional (1st ed). Yayasan Kita Menulis. Tanto, T. A. N. N. H. I. (2018). Kualitas Air Laut Untuk Mendukung  Wisata  Bahari  Dan  Kehidupan  Biota Laut  (Studi  Kasus:  Sekitar  Kapal  Tenggelam Sophie  Rickmers,  Perairan  Prialaot  Sabang). Jurnal Kelautan , XI (2), 173–183. .
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), 761.