## DINAMIKA TOTAL SUSPENDED SOLID DAN LAND COVER DI PERAIRAN PELABUHAN BIMA, TELUK BIMA, NUSA TENGGARA BARAT
( The Dynamics of Total Suspended Solid and Land Cover in the Port of Bima, Bima Bay, West Nusa Tenggara )
Naufal Miftahul Ghalib, Nurjannah Nurdin, Syafyuddin Yusuf, Muhamad Farid Samawi, Muhamad Banda Selamat
Departemen Ilmu Kelautan, FIKP UNHAS Jl. Perintis Kemerdekaan km. 10, Tamalanrea Indah, Makassar 90245 E-mail: naufalmiftahulghalib@gmail.com
Diterima: 14 Juni 2022; Direvisi: 14 Oktober 2022; Disetujui untuk Dipublikasikan: 21 Oktober 2022

## ABSTRAK
Kawasan Teluk Bima merupakan salah satu lokasi  perairan strategis yang berada di Kabupaten Bima dan Kota Bima. Teluk ini memiliki manfaat multifungsi sesuai dengan peruntukan penduduk sekitar teluk yang didominasi Suku Bima. Di wilayah pesisirnya terutama dimanfaatkan untuk pelabuhan, tambak, lokasi wisata dan  permukiman  pantai.  Teluk  Bima  termasuk  kawasan  laut  semi  tertutup  mirip  seperti  bentuk  kantong, dimana terdiri dari mulut teluk yang sempit kemudian badan air teluk yang melebar di bagian dalam.  Teluk ini merupakan tempat bermuaranya daerah aliran sungai (DAS) dan sub-DAS yang mengalirkan air dari semua pegunungan yang melingkupinya, diantaranya Sub-DAS Malaju dan Padolo. Adanya aktivitas pada Sub-DAS Malaju  dan  Padolo  mengakibatkan  terjadinya  peningkatan  sedimentasi  di  kolam  pelabuhan.  Penelitian dimaksudkan untuk melihat peningkatan total suspended solid (TSS) dan perubahan lahan pada DAS serta melihat  korelasi  antara  perubahan  tutupan  lahan  dengan  meningkatnya  persebaran  sedimen  tersuspensi tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma Parwati et al. (2006) untuk melihat sebaran TSS di Teluk Bima serta  melakukan  pengujian  sampel  untuk  menghitung  TSS  di  lapangan.  Selanjutnya  melakukan  analisis korelasi  dengan  melihat  hubungan  perubahan  TSS  dengan  perubahan  tutupan  lahan  yang  ada.  Hasil penelitian ini menunjukkan terjadinya peningkatan TSS pada kawasan Teluk Bima. Tahun 1990, sebaran TSS >80  mg/l  sebesar  0,45  ha  dan  pada  tahun  2020  meningkat  menjadi  35,89  ha.  Pertanian  lahan  kering  dan permukiman  mengalami  peningkatan  masing-masing  sebesar  9%  dan  4%,  sedangkan  belukar  berkurang 13%. Jenis tutupan lahan tertentu menjadi penyebab meningkatnya luas sebaran TSS, seperti pertanian lahan kering dengan nilai korelasi positif sebesar 1 dan permukiman dengan nilai korelasi positif sebesar 1.
Kata kunci : korelasi, TSS , tutupan lahan,

## ABSTRACT
Bima Bay is a strategic port locations owned by Bima City. This bay is multifunctional according to the needs of Bima people. There are areas that are used as ports, ponds, tourist sites and coastal settlements. Bima Bay is a semi-enclosed sea area that is shaped like a bag consisting of a narrow bay mouth then a large body of water in the inside. This semi-enclosed bay functioned as a place where the river flows from all the mountains  that  surround  it,  including  Malaju  and  Padolo  sub-watersheds.  Several  activities  in  Malaju  and Padolo sub-watersheds has resulted in an increase of sedimentation in the port pool. The study was intended to analyze the relation between the increase of total suspended solid (TSS) and change of land cover in the areas  and  find  out  the  correlation  between  the  changes  in  the  land  cover  and  the  increase  distribution  of suspended sediment. This study used Parwati et al. algorithm (2006) to see the spread of TSS in Bima Bay as well as to conduct sample testing to calculate TSS in the field. Furthermore, we assessed the correlation between the exixting changes of TSS and land cover. The results of this study showed an increase in TSS in Bima Bay area. In 1990, the spread of TSS >80 mg/l covered an area of 0.45 Ha, and in 2020, there was an increase of covered area to 35.89 Ha. Dryland and residential agriculture increased by 9% and 4%, while bush decreased by 13%. Certain types of land cover had caused the increase of TSS distribution, such as dryland farming with a positive correlation value of 1 and settlements with a positive correlation value of 1.

## Keywords: correlation, TSS, land cover

## PENDAHULUAN
Kondisi perairan mengalami perubahan secara fisik,  kimia  dan  biologi,  yang  terjadi  secara  alami atau  dipengaruhi  oleh  kegiatan  antropogenik.
Secara fisik adanya penambahan zat padat organik dan anorganik yang tersuspensi dapat
meningkatkan kekeruhan perairan. Partikel tersuspensi  dalam  perairan  ini  disebut Total Suspended  Solid (TSS)  (Rinawati  et  al.,  2016).
Menurut  Maulana  et  al.  (2015),  TSS  merupakan material  tersuspensi  (diameter  >1  µm)  yang tertahan  pada  saringan  milipore  dengan  diameter pori  0,45  µm.  Pada  umumnya  TSS  terdiri  dari lumpur, pasir halus dan jasad renik yang sebagian besar  disebabkan  karena  pengikisan  tanah  atau erosi  tanah  yang  terbawa  ke  badan  air.  Distribusi TSS  yang  ada  di  perairan  dipengaruhi  oleh  jenis dan keberadaan material sedimen dan proses yang terjadi  selama  material  sedimen  ini  terbawa (Maulana  et  al.,  2015).  Peningkatan  TSS  secara terus  menerus  akan  berpengaruh  terhadap perubahan  garis  pantai  yang  terkena  endapan sedimen  tersuspensi.  Daerah  yang  memiliki  nilai TSS  tinggi  dan  berlangsung  terus-menerus  akan menimbulkan sedimentasi dan terbentuknya daratan  yang  berakibat  pada  penambahan  luas daratan (Fegie & Sukojo, 2013).
Konsentrasi TSS di laut dapat diketahui melalui penggunaan  data  dari  penginderaan  jauh  yang dapat  menyediakan  informasi  yang  berguna untuk memetakan, memonitor dan mengevaluasi wilayah pesisir dan laut yang luas secara berulang dan pada waktu  yang  bersamaan  ( near  real  time ),  terutama pada daerah yang sulit dicapai dalam pengambilan data  secara  langsung  (Kusuardini,  2011).  Li  et  al. (2003)  mengemukakan  bahwa    beberapa  kanal ( band) citra  dapat  memberikan  respon  terhadap kondisi  kekeruhan  air dan  sedimentasi.  Pada  saat ini  telah  banyak  algoritma  yang  dibuat  untuk mengekstraksi  nilai  TSS  dari  citra  satelit  salah satunya  adalah  Parwati  &  Purwanto  (2014)  yang memanfaatkan kanal merah atau kanal 4 pada citra Landsat  yang  merupakan band  visible dengan panjang  gelombang  0,630  sampai  0,680  µm. Penggunaan  data    satelit  penginderaan  jauh  tipe Landsat mempunyai beberapa kelebihan, diantaranya:  cakupan  wilayah  yang  luas  dan perulangan data pada waktu tertentu.
Kota Bima memiliki julukan kota tepian air yang memiliki  wilayah  pesisir  pantai  sepanjang  26  km. Kota  Bima  memiliki  nilai  strategis  sebagai  pintu perdagangan  dan  transportasi  laut  maupun  darat. Teluk Bima menjadi sarana transportasi laut utama sehingga  untuk  memperlancar  kegiatan  tersebut melibatkan Teluk Bima sebagai objek pembangunan.  Teluk  Bima  memilki  bentuk  yang unik,  bagian  selatan  teluk  melebar  dan  mengecil pada bagian mulut di sisi utara. Pemanfaatan Teluk Bima sebagai pelabuhan, tambak, lokasi wisata dan permukiman  pantai.  Teluk  yang  semi  tertutup  ini sebagai tempat bermuaranya DAS yang mengalirkan air dari hulu di pegunungan sisi barat, selatan  dan  timur.  Terdapat  minimal  tujuh  sungai besar dan belasan sungai kecil yang mengalir dan bermuara di Teluk Bima, diantaranya dari arah timur terdapat  Sungai  Malaju,  Padolo  dan  Pandai.  Dari arah  barat  terdapat  Sungai  Daru,  Nggembe  dan sungai-sungai kecil dari arah Gunung Soro Mandi, muara-muara  sungai  tersebut  membawa  sedimen dan  material  tersuspensi  yang  sangat  banyak masuk ke perairan Teluk Bima (Yusuf, 2016). DAS Rontu  yang  terdiri  dari  Sub-DAS  Malaju  dan  Sub-
DAS  Padolo  dari  tahun  1996  sampai  2016  telah mengalami perubahan tutupan lahan yaitu pengurangan  kawasan  hutan  sebesar  28,68%, peningkatan  permukiman  3,10%,  peningkatan ladang  tegalan  26,83%  dan  peningkatan  lahan terbuka  5,82%.  Akibat  perubahan  ini,  pada musim hujan  terjadi  peningkatan  debit  air  pada  sub-DAS Malaju  dan  sub-DAS  Padolo  (Ismoyojati  et  al., 2019).
Adanya aktivitas di kawasan Sub-DAS Malaju dan  Sub-DAS  Padolo  berpengaruh  terhadap sebaran  dan  konsentrasi  TSS  maupun  perubahan tutupan lahan. Teknologi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan  untuk  melihat  perubahan  tutupan lahan tersebut dalam kurun waktu beberapa tahun terakhir. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  Parwati  et  al  (2006)  yaitu terletak  pada  lokasi  penelitian.    Penelitian  ini berlokasi di Teluk Bima yang memiliki karakteristik tertutup terutama untuk melihat pengaruh perubahan lahan terhadap konsentrasi TSS. Tujuan dari  penelitian  ini  yaitu  memetakan  konsentrasi kandungan dan sebaran TSS di perairan Pelabuhan Bima,  Teluk  Bima  selama  30  tahun  (1990-2020), memetakan  dinamika  perubahan  tutupan  lahan  di Kota  Bima  selama  30  tahun  (1990-2020)  serta menganalisis  pengaruh  perubahan  tutupan  lahan terhadap  perubahan  konsentrasi  kandungan  TSS dan sebarannya di Teluk Bima.

## METODE
Penelitian dilaksanakan antara bulan Agustus sampai  November  2020.  Penelitian  Ini  meliputi tahap  persiapan,  pengambilan  data  lapangan, pengolahan  data,  analisis  data  dan  penyusunan laporan hasil penelitian. Pengambilan data lapangan  dilaksanakan di  wilayah  Teluk  Bima  dan wilayah Sub-DAS Malaju dan Padolo.
Gambar 1 .   Peta  lokasi  penelitian,  Teluk  Bima,  Kota Bima, Nusa Tenggara Barat.
Pelaksanaan uji laboratorium TSS dilakukan di Laboratorium  Oseanografi  Kimia  Fakultas  Ilmu Kelautan  dan  Perikanan,  Universitas  Hasanuddin. Pengolahan  data  citra  dan  analisis  data  dilakukan di  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Laut, Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil, Universitas
Kota Bima
Hasanuddin  di  Makassar. Gambar  1 merupakan peta  lokasi  penelitian  yang  terletak  di  Kota  Bima, Nusa  Tenggara  Barat  (NTB),  poligon  berwarna merah  dan  area  di  dalamnya  merupakan  wilayah Sub-DAS  Malaju  dan  Padolo  (C),  sedangkan perbesaran  ( insert )  lokasi  pengambilan  sampel  di muara Sungai Malaju (A) dan Sungai Padolo (B).
Gambar 2 .   Peta  titik  pengambilan  sampel  air  dan ground truth .
Pada Gambar 2 titik berwarna hijau merupakan titik sampling untuk ground truth tutupan lahan.  Titik sampling ditentukan berdasarkan kelas tutupan lahan KLHK Kota Bima tahun 2011 dengan menggunakan  teknik  random  sampling.  Titik berwarna  kuning  dan  merah  merupakan  titik sampling  TSS  pada  muara  Sungai  Malaju  dan Padolo.
Penentuan titik sampling TSS didasarkan pada rentang TSS yang berbeda, dengan melihat secara visual  kondisi  perairan.  Poligon    berwarna  merah merupakan batasan analisis untuk Land Cover (LC) yang  merupakan  overlay  antara  Sub-DAS  Padolo dan  Malaju  dengan  batas  administrasi  Kota  Bima. Sumber peta yang digunakan yaitu shapefile batas DAS  NTB  tahun  2011,  citra/ image online /Google Earth dan titik sampling lapangan. Pada penelitian ini menggunakan 4 perekaman citra yang berbeda, yaitu  Citra  Landsat  8  akuisisi  4  Agustus  2020, Landsat  7  akuisisi  17  Agustus  2010,  Landsat  7 akuisisi  6  September  2000 dan  Landsat  5  akuisisi 21 Oktober 1990.

## Pengambilan Data Lapangan
Pengambilan data sebaran sedimen tersuspensi  TSS  perairan  dilakukan  dengan pengambilan  sampel  air  laut  selama  waktu perekaman  citra  di  lokasi  penelitian  (akuisisi Agustus 2020). Pengambilan sampel air dilakukan di lokasi sampling yang telah ditentukan. Sampel air tersebut  dimasukkan  ke  dalam  botol  sampel dengan volume ±1 liter dan disimpan di dalam cool box untuk dibawa ke laboratorium.
Pengambilan  data  lapangan  menggunakan metode  sampling  acak  bertingkat  atau  biasa  juga
disebut stratified random sampling . Metode ini akan membagi  wilayah  pengambilan  sampel  menjadi beberapa tingkatan berdasarkan apa yang ditemukan  pada  peta  tematik.  Pengambilan  data lapangan  klasifikasi  tutupan  lahan  dilakukan dengan  mengambil  titik  koordinat  sekaligus  dalam rangka  untuk  verifikasi  lapangan  dari  hasil penafsiran citra terhadap kondisi objek di lapangan atau biasa juga disebut ground truth . Pengambilan titik  koordinat  dengan  sistem waypoint ,  dimana setiap objek yang telah ditandai di peta, diambil titik koordinatnya.  Kemudian  mencatat  kondisi  tutupan lahan sekitar objek dan data pendukung lain serta mendokumentasikannya untuk memudahkan dalam penafsiran objek pada citra.

## Prapengolahan Citra
Sebelum  dilakukan  pengolahan  citra,  terlebih dahulu  dilakukan  tahapan  prapengolahan  citra. Tahap  ini  terdiri  dari  koreksi  radiometrik,  koreksi geometrik,  pemotongan  citra  dan masking citra. Koreksi  radiometrik  dilakukan  dengan  mengikuti prosedur  koreksi  radiometrik  dari Data  User Handbook yang diterbitkan oleh Department of the Interior US Geological Survey untuk satelit Landsat 5 Thematic  Mapper (TM),  Landsat  7 Enhanced Thematic  Mapper  Plus (ETM+)  dan  Landsat  8 Landsat  Data  Continuty  Mission (LDCM),  yaitu dengan  merubah  nilai  DN  ke  TOA  Reflectance. Berdasarkan  (USGS,  2019b). Persamaan  (1) merupakan konversi untuk koreksi ToA reflectance Landsat 8 LDCM.
ρλ′  =  MρQcal  +  Aρ ............................................ (1)
dimana:
ρλ'  = ToA Reflectance Mρ  = REFLECTANCE_MULT_BAND_x, Aρ  = REFLECTANCE_ADD_BAND_x, Qcal = Nilai digital number (DN)
Sedangkan Persaman 2 merupakan konversi untuk koreksi ToA reflectance Landsat 5 TM dan Landsat 7 ETM berdasarkan (USGS, 2019a).
𝑷 𝛌 = 𝝅 .  𝐋 𝛌 .𝒅 𝟐 𝑬𝑺𝑼𝑵 𝛌 .𝒄𝒐𝒔𝜭 𝒔 ................................................. (2)
dimana:
P λ = ToA Reflectance
Π = konstanta matematika (3,14159) L λ = spektral radiansi d 2 = jarak antara umi matahari satuan astronomi
ESUN λ = irradiansi ( solar irradiance ) cos ϴ s = sudut zenit matahari dalam derajat
Koreksi  geometri  dilakukan  dengan  metode image  to  image  rectification menggunakan  titik kontrol  untuk  merektifikasi  citra  ke  dalam  sebuah datum  dan  proyeksi  peta  menggunakan  GCP  dari Peta RBI skala 1:25.000 (BIG, 2014). Pemotongan citra ( cropping) merupakan proses pengolahan citra yang  digunakan  untuk  fokus  pada  daerah
pengamatan  suatu  penelitian  ( area  of  interest ). Selain  fokus,  hal  ini  bertujuan  untuk  memperkecil kapasitas  fail  ( file) yang  akan  diolah  serta mempercepat  proses-proses  dalam  perangkat lunak pengolahan yang digunakan bila dibandingkan  dengan  mengolah  data  liputan ( scene) penuh (Ardiansyah, 2015). Masking citra dilakukan sebelum mengekstrak nilai  TSS  untuk  memisahkan  antara  objek  daratan dan  perairan  pada  citra  agar  nilai  radiansi  yang digunakan dalam proses klasifikasi tidak dipengaruhi  oleh  nilai  radiansi  dari  daratan. Pemisahan daratan menggunakan Persamaan (3) (Gao, 1996).
NDWI  =   (NIR –  SWIR) / (NIR  +  SWIR) ............ (3) dimana:
NDWI = Normalized diffrence water index NIR  = Band infrared jarak dekat SWIR = Band infrared tengah

## Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  meliputi  komposit band , training  data /training  sample ,  dan  klasifkasi  citra. Pemilihan  kombinasi  kanal  ( band )  atau  komposit citra  yang  terbaik  untuk  klasifikasi  tutupan  lahan didasarkan  pada Optimum  Index  Factor (OIF). Menurut Mentari (2013) dan Wahyuni et al. (2014) komposit  citra  terbaik  Landsat  8  OLI  untuk klasifikasi  tutupan  lahan  berdasarkan  OIF  adalah kombinasi  dari  kanal  RGB-754.  Menurut  Debdip (2013) komposit citra terbaik untuk Landsat 7 ETM+ dan Landsat 5 TM yaitu kombinasi dari kanal RGB- 541.
Pengambilan training sample sangat diperlukan  karena  klasifikasi  yang  akan  dilakukan adalah  klasifikasi  terbimbing  (LAPAN,  2014). Adapun  kelas-kelas  tutupan  lahan  berdasarkan Peta Tutupan Lahan Kota Bima Tahun 2011 dapat dilihat  pada Tabel  1 ,  dimana  penentuan  kelas tutupan lahannya berdasarkan pada Peta Tutupan Lahan Kota Bima tahun 2011 yang diterbitkan oleh KLHK  (2011).  Adapun  kelas  tutupan  lahan  yang digunakan  yaitu  Hutan,  Permukiman,  Pertanian Lahan  Kering,  Sawah,  Semak  dan  Tambak,  yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Kelas penutupan lahan.
No Kode Toponimi Keterangan 1 2001 H Hutan 2 2007 B Belukar 3 2012 Pm Permukiman 4 20091 Pt Pertanian Lahan Kering 5 20093 Sw Sawah 6 20094 Tm Tambak

## Sumber: KLHK (2011)
Hasil  interpretasi  Citra  Landsat  5,  7,  dan  8 dibagi  menjadi  beberapa  kelas  yaitu;  Permukiman yang merupakan lahan sebagai lingkungan tempat tinggal dengan kenampakan yang tersusun secara kelompok berupa bangunan-bangunan. Kenampakan permukiman pada Landsat 5, 7, dan 8  berwarna  merah  muda,  akan  tetapi  akan  tetapi pada Landsat 5 dan 7 lebih gelap dari Landsat 8.
Hutan  merupakan  sebuah  kawasan  yang ditumbuhi  dengan  lebat  oleh  pepohonan  dan tumbuhan  lainnya,  kenampakan  hutan  pada Landsat 5,  7,  dan 8  berwarna  hijau tua.  Pertanian lahan  kering  merupakan  aktivitas  di  lahan  kering yang berupa ladang, perkebunan/kebun campuran yang didominasi oleh tanaman pertanian, kenampakan pertanian lahan kering pada  Landsat 5,  7,  dan  8  berwarna  merah  muda  cerah.  Sawah merupakan  kawasan  pertanian  lahan  basah  yang berupa  padi,  kenampakan  sawah  pada  Landsat  5 dan  7  berwarna  hijau  muda  sedangkan  pada Landsat 8 berwarna biru karena merupakan sawah baru  tanam.  Belukar  merupakan  kawasan  yang terdiri  dari  campuran  vegetasi  tinggi  dan  rendah yang  tumbuh  secara  liar,  kenampakan  pada Landsat 5 dan 7 berwarna ungu bercampur dengan hijau  dan  pada  Landsat  8  berwarna  coklat bercampur  dengan  hijau.  Tambak  merupakan kawasan perikanan darat yang biasanya terletak di sepanjang  pantai.  Kenampakan  tambak  pada Landsat 5 dan 7 berwarna merah dan pada Landsat 8 berwarna biru.
Klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
klasifikasi terbimbing (supervised classification) dengan metode kemiripan maksimum  atau  disebut  juga maximum  likelihood standard . Klasifikasi
maximum likelihood
mengasumsikan bahwa statistik untuk setiap kelas di  setiap band terdistribusi  secara  normal  dan menghitung  probabilitas  bahwa  piksel  tertentu termasuk dalam kelas tertentu (Richards, 2013).
Tabel 2. Interpretasi tutupan lahan dari citra Landsat
No Nama Objek Hasil Komposit Pada Sensor Landsat Berbeda Landsat 5 RGB 541 Landsat 7 RGB 541 Landsat 8 RGB 754 Foto Ground Truthing
Objek
1 Hutan
2 Permukiman
3 Pertanian Lahan kering 4 Sawah
5 Belukar 6 Tambak

## Analisis Data

## Perhitungan TSS Lapangan
Penentuan residu tersuspensi atau TSS ( Total Suspended Solid ) dilakukan dengan menggunakan metode  Gravimetri  (SNI  M-03-1990  F)  yang ditunjukkan oleh Persamaan (4).
TSS ( 𝑚𝑔 𝑙 ) = ( 𝐴−𝐵𝑥1000 𝐶 ) ......................................... (4)
dimana: A = berat kertas saring berisi TSS (mg) B = berat kertas saring kosong (mg) C = volume contoh (ml)

## Ekstraksi Nilai TSS Citra
Pemanfaatan  Citra Landsat untuk  ekstraksi TSS  menggunakan  algoritma  yang  dikembangkan oleh  Parwati  et  al.  (2006),  yang  memanfaatkan reflektansi band merah  dari  Citra  Satelit  Landsat, dengan perhitungan menggunakan Persamaan (5) .
TSS = 3.3288 ∗ exp (34.099 ∗  𝑎) ......................... (5)
dimana, a atau band merah adalah reflektansi dari band  4  Citra  Landsat  8  OLI  dan band 3  Citra Landsat 7 ETM+ serta Landsat 5 TM.

## Uji Akurasi Algoritma TSS
Uji  Akurasi  ini  untuk  melihat  seberapa  besar hubungan antara nilai TSS hasil uji gravimetri dan hasil pengolahan citra. Uji akurasi ini menggunakan analisis regresi linear dengan Persamaan (6).
Y  =  a + bX .......................................................... (6)
dimana:
Y = variabel dependen
a = konstanta
b = koefisien regresi
X = variabel independen

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  hasil  klasifikasi  dilakukan  untuk menguji  tingkat  akurasi  peta  tutupan  lahan  yang dihasilkan  dari  proses  klasifikasi  digital  dengan sampel  uji  lapangan  dari  setiap  kelas  tutupan lahan  sepert  belukar,  permukiman,  pertanian lahan kering, sawah, hutan dan tambak. Ketelitian keseluruhan ( overall accuracy ) diperoleh dari hasil pembagian  jumlah  piksel  yang  benar  dibagi dengan jumlah piksel yang diamati.
Uji akurasi dilakukan untuk melihat besarnya kesalahan  klasifikasi,  sehingga  dapat  meilhat besarnya  persentase  ketelitian  pemetaan.  Uji
akurasi  ini  menggunakan  matriks  kesalahan ( confusion matrix ) (Congalton & Green, 2008).

## Analisis Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan terhadap Konsentrasi TSS
Pengaruh perubahan tutupan lahan terhadap perubahan  konsentrasi  TSS  digunakan  analisis korelasi dengan melihat seberapa besar pengaruh perubahan masing-masing tutupan lahan terhadap  konsentrasi  TSS.  Analisis  korelasi mempelajari  bentuk  hubungan  antara  satu  atau lebih variabel ( 𝑋 ) luas tutupan lahan dengan satu variabel ( 𝑌 ) konsentrasi TSS ( Persamaan (7) ).
𝑟 = 𝑛∑𝑋𝑌−∑𝑋∑𝑌 √𝑛∑𝑋 2 −(∑𝑋) 2 √𝑛∑𝑌 2 −(∑𝑌) 2 ................................ (7)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Total Suspended Solid (TSS)

## Ekstraksi Nilai TSS
Perbandingan  nilai  TSS  lapangan  hasil  uji gravimetri dan pengolahan Citra Landsat menggunakan  algoritma  Parwati  et  al  (2006) dengan jumlah titik sampling sebanyak 18 titik yang tersebar di muara Sungai Malaju dan Padolo dapat dilihat pada Gambar 3 .  Gambar ini memperlihatkan bahwa  konsentrasi  TSS  lapangan  hasil  uji gravimetri dan pengolahan TSS Citra Landsat tahun 2020  yang  diolah  algoritma  Parwati  &  Purwanto (2014),  mempunyai  pola  yang  hampir  sama  pada setiap titik sampling.
Hubungan  antara  TSS  uji  gravimetri  dengan TSS  citra  mempunyai  nilai  koefisien  determinasi (R 2 )  sebesar  0,8964  ( Gambar  4 ).  Besarnya koefisien determinasi menunjukkan bahwa pengaruh variabel bebas (TSS lapangan) terhadap nilai  TSS  citra  sebesar  89%  sedangkan  sisanya sebesar  11%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang tidak  dimasukkan  dalam  penelitian  ini.    Dari  nilai determinasi maka dapat diperoleh nilai korelasi (R) yaitu  sebesar  0,94  artinya  keduanta  memiliki korelasi atau hubungan yang kuat.
Gambar 3 .   Grafik konsentrasi nilai TSS lapangan hasil uji  gravimetri  dan  nilai  TSS  pengolahan Citra Landsat 2020.
Gambar 4 .   Grafik  hubungan  antara  TSS  lapangan hasil uji gravimetri dengan TSS pengolahan citra Landsat 2020.
Terdapat  perbedaan  pada  nilai  konsentrasi TSS gravimetri dan TSS citra dikarenakan metode yang  digunakan  berbeda,  dimana  TSS  lapangan menggunakan  metode  analitik  atau  satuan  berat sedangkan  TSS  citra  menggunakan  metode gelombang  elektromagnetik.  Hasilnya  konsentrasi TSS gravimetri di semua titik sampling lebih tinggi dibandingkan  dengan  nilai  TSS  citra.  Selain  itu perbedaan  konsentrasi  TSS  gravimetri  dan  TSS citra  menurut  Budianto  &  Hariyanto  (2017) diakibatkan  karena  adanya  perbedaan  waktu pengambilan data lapangan dan waktu perekaman citra,  selain  itu  adanya  pengaruh  radiometri  atau gangguan perambatan gelombang di udara.

## Konsentrasi TSS Selama 30 Tahun
Konsentrasi  TSS  di  perairan  Teluk  Bima berdasarkan  data  hasil  pengolahan  Citra  Landsat selama 30 tahun dengan titik sampling sebanyak 9 titik  di  muara  Padolo  dan  9  titik  di  muara  Malaju diperoleh  hasil  yang  berbeda.  Konsentrasi  TSS  di perairan  Pelabuhan  Bima  selama  30  tahun mengalami  peningkatan  di  semua  titik  sampling ( Gambar  5 dan Gambar  6 )  dengan  nilai  rata-rata seperti pada Tabel 3. Gambar  5 memperlihatkan  konsentrasi  TSS pada stasiun muara Sungai Padolo yaitu pada titik sampling  1-9,  relatif  mengalami  peningkatan  di semua  titik  samplingnya.  Konsentrasi  TSS  terjadi peningkatan di setiap tahun, akan tetapi pada tahun 2000  ke  tahun  2010  peningkatannya  tidak  tinggi. Konsentrasi TSS pada muara Padolo memiliki nilai lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  muara  sungai Malaju.
Konsentrasi TSS stasiun muara Sungai Padolo pada  tahun  1990  tertinggi  yaitu  24,5  mg/l,  pada tahun 2000 konsentrasi TSS tertinggi sebesar 36,24 mg/l, tahun 2010 konsentrasi TSS tertinggi sebesar 31,47  mg/l  dan  pada  tahun  2020  mengalami peningkatan  yang  signifikan  menjadi  99,76  mg/l. Adanya  penurunan  konsentrasi  TSS  tertinggi  dari tahun  2000  hingga  2010  diakibatkan  adanya perbedaan  kondisi  musim  sehingga  berpengaruh terhadap konsentrasi TSS pada titik sampling.
Tahun  2000  sebaran  TSS  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  tahun  2010  pada  daerah yang mengarah ke darat, akan tetapi pada daerah
y = 0,7618x - 9,321 R² = 0,8964 0 20 40 60 80 100 120 0 20 40 60 80 100 120 140 160 TS S Ci tr a ( m g/ l) TSS Lapangan (mg/l)
yang mengarah ke tengah laut sebaran konsentrasi TSS lebih tinggi pada tahun 2010.
Konsentrasi TSS stasiun muara Sungai Malaju ( Gambar  6 )  pada  tahun  1990  tertinggi  yaitu  8.61 mg/l, pada tahun 2000 konsentrasi TSS meningkat sebesar  23,81  mg/l,  tahun  2010  menurun  sebesar 23,78 mg/l dan pada tahun 2020 meningkat sebesar 27,05  mg/l.    Pada  stasiun  muara  Sungai  Malaju konsentrasi  TSS  tidak  setinggi  nilai  TSS  pada muara Sungai Padolo, akan tetapi konsentrasi TSS mengalami peningkatan yang tinggi . Pola peningkatan  TSS  pada  muara  Sungai  Padolo  dan Malaju hampir sama.
Peningkatan  konsentrasi  TSS  pada  muara Sungai  Padolo  lebih  besar  dibandingkan  dengan konsentrasi  TSS  pada  muara  Sungai  Malaju dikarenakan  muara  Sungai  Padolo  lebih  lebar dibandingkan dengan muara Sungai Malaju, hal ini sesuai  dengan  penelitian  Ismoyojati  et  al.  (2019) bahwa luas Sub-DAS Padolo 214,65 km 2 dan DAS Malaju 37,98 km 2 .
Gambar 5 .   Grafik  konsentrasi  TSS  di  muara  Padolo selama 30 tahun.
Gambar 6 .   Grafik  konsentrasi  TSS  di  muara  Malaju selama 30 tahun.
Tabel 3. Nilai rata-rata TSS citra tahun 1990-2020
Stasiun Pengamatan TSS 1990 (mg/l) TSS 2000 (mg/l) TSS 2010 (mg/l) TSS 2020 (mg/l) Padolo 13,57 24,58 24,75 56,20 Malaju 8,06 20,67 22,18 26,62
Adanya  perbedaan  bentuk  dan  luasan  dari muara  Sungai  Padolo  dan  Malaju  mengakibatkan perbebadaan  kondisi  TSS  di  perairan.  Rositasari (2017) menyatakan bahwa adanya perbedaan luas dan  kedalaman  muara  dapat  mengakibatkan perbedaan TSS yang dibawa ke perairaran. Kondisi TSS di muara sungai Padolo pada titik sampling 4 dan  7  melewati  nilai  baku  mutu  TSS  yang ditetapkan  untuk  kelangsungan  kehidupan  biota laut yaitu sebesar 80 mg/L (KLH, 2004).

## Sebaran TSS selama 30 Tahun
Sebaran TSS di Teluk Bima pada tahun 1990 dengan luasan terbesar yaitu pada kelas TSS 0-20 mg/l  dengan  luas  731,83  ha,  TSS  dengan  luasan terkecil pada kelas 60-80 mg/l dengan luas sebesar 0,9 ha, sedangkan sebaran TSS >80 mg/l memiliki luas 0,45 ha. Tahun 2000 kelas TSS dengan luasan terbanyak  0-20  mg/l  sebesar  572,80  ha,  dan terendah  pada  kelas  TSS  >  80  mg/l  dengan  luas 0,18  ha.  Tahun  2010  kelas  TSS  dengan  luasan terbanyak  0-20  mg/l  sebesar  404,05  ha,  dan terendah pada kelas > 80 mg/l dengan luas 0,36 ha. Tahun  2020  kelas  TSS  dengan  luasan  terbanyak 20-30  mg/l  sebesar  1678  ha  dan  terendah  pada kelas > 80 mg/l sebesar 79 ha (Tabel 4). Berdasarkan  hasil  penelitian  sebaran  TSS  di Teluk Bima selama 30 tahun dengan periode tahun 1990,  2000,  2010,  dan  2020  telah  terjadi pengingkatan TSS di Teluk Bima. Konsentrasi TSS dengan  rentang  0-20  mg/l  sebarannya  berkurang dari 731,83 ha menjadi 3,87 ha, sedangkan TSS > 80 mg/l mengalami peningkatan sebaran dari 0,45 ha  menjadi  35,89  ha,  sedangkan  rentang  TSS lainnya juga mengalami peningkatan sebaran yang signifikan ( Gambar 7) .
Peningkatan sebaran TSS di teluk diakibatkan adanya aktivitas pada daerah Sub-DAS Malaju dan Padolo yang disebabkan adanya buangan material dari darat ke muara sungai. Hal ini sejalan dengan penelitian  Febrianto  &  Latifah  (2017)  bahwa peningkatan  luasan  konsentrasi  TSS  disebabkan oleh adanya material yang dibawa oleh run off dari daratan  ke  muara  sungai,  demikian  juga  hasil penelitian  Parwati  et  al.  (2010)  yang  menemukan bahwa  salah  satu  penyumbang  sedimen  terbesar ke daerah muara adalah adanya erosi.
Tabel 4. Luasan perkelas TSS citra tahun 1990-2020 Kelas TSS Luas Sebaran TSS (ha) 1990 2000 2010 2020 >80 13,22 3,96 6,39 79,98 0-20 2.083,46 1.670,24  1.116,35 291,94 20-40 131,41 453,69  1.060,65 1.678,16 40-60 29,50 123,43 71,87 123,78 60-80 9,26 15,53 11,60 93,00 Total 2266,85 2266,85 2266,85 2266,85
Gambar 7 . Peta sebaran TSS di perairan Pelabuhan Bima, Teluk Bima tahun 1990, 2000, 2010, dan 2020.

## Land Cover (LC)

## Klasifikasi Tutupan Lahan
Hasil  klasifikasi  dari  masing-masing  jenis tutupan lahan tahun 1990 diperoleh persentase luas sebesar 61% dengan jenis tutupan lahan pertanian lahan kering dan terendah yaitu tambak persentase luas  sebesar  1%.  Pada  tahun  2000  persentase terluas  sebesar  61%  dengan  kelas  tutupan pertanian  lahan  kering,  tahun  2010  sebesar  59% dan  tahun  2020  persentasi  sebesar  49%, sedangkan  persentasi  tutupan  lahan  terkecil  yaitu 1% dengan kelas tutupan lahan tambak (Gambar 8).

## Uji Akurasi
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  klasifikasi  pada Tabel 5 diperoleh ketelitian pengguna terkecil yaitu jenis tutupan lahan pertanian lahan kering sebesar 57%,  hal  ini  dikarenakan  7  titik  pengamatan terdapat  3  titik  terklasifikasi  sebagai  belukar. Sedangkan  untuk  ketelitian  produser  nilai  akurasi terkecil yaitu belukar, hal ini dikarenakan adanya 16 titik  pengamatan  di  lapangan  terdapat  3  titik terklasifikasi sebagai belukar dan 1 titik terklasifikasi sebagai  tambak.  Sedangkan  untuk  nilai  akurasi keseluruhan diperoleh nilai sebesar 88%.

## Dinamika Perubahan  Tutupan Lahan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan terjadi perubahan tutupan lahan di Kota Bima. Pada beberapa kelas tutupan lahan mengalami peningkatan dan juga penurunan luasan yang dapat dilihat pada Gambar 9 . Dari hasil klasifikasi tutupan
lahan  Kota  Bima,  belukar  mengalami  penurunan luasan yakni pada tahun 1990 sebesar 9.893,50 ha, tahun  2000  sebesar  9.791,22  ha,  tahun  2010 sebesar 9.544,30 ha, dan pada tahun 2020 sebesar 7.834,84  ha.  Kawasan  hutan  tidak  mengalami perubahan  yang  besar  bahkan  cenderung  stabil, pada  tahun  1990  luasan  hutan  sebesar  1.535,45 ha,  tahun  2000  menurun  menjadi  1.320,57  ha, tahun  2010  meningkat  dari  tahun  2000  menjadi 1.516,30 ha dan pada tahun 2020 menjadi 1.473,27 ha.
Permukiman  mengalami  peningkatan  luasan dari 4 % total luasan lahan tahun 1990 menjadi 8% dari  total  luasan  lahan  2020.  Luasan  permukiman pada  tahun  1990  sebesar  716,05  ha,  tahun  2000 sebesar 887,80 ha, tahun 2010 sebesar 950,60 ha, dan  pada  tahun  2020  sebesar  1.219,59  ha. Luas pertanian  lahan  kering  mengalami  peningkatan yang  signifikan,  tahun  1990  luas  pertanian  lahan kering  sebesar  1.531,30  ha,  tahun  2000  sebesar 1.784,07  ha,  tahun  2010  sebesar  1.799,47  dan pada tahun 2020 sebesar 3.017,92 ha
Luas  sawah  pada  tahun  1990  sebesar 2.251,15  ha,  tahun  2000  sebesar  2.142,63  ha, tahun  2010  sebesar  2.122,33  ha,  dan  pada  tahun 2020 sebesar 2.406,79 ha. Tambak memiliki luasan paling sedikit dari semua kelas tutupan lahan, pada tahun 1990 luas tambak sebesar 115.12 ha, tahun 2000  sebesar  116,29  ha  tahun  2010  sebesar 109,58 ha, dan pada tahun 2020 sebesar 90,16 ha.
Melihat  perubahan  tutupan  lahan  dilakukan ekstraksi  nilai  luasan  hasil  klasifikasi  dari  masing- masing  kelas  tutupan  lahan  setiap  tahunnya. Berdasarkan  ekstraksi  nilai  luasan  hasil  klasfikasi tutupan lahan untuk citra tahun 1990, 2000, 2010, dan  2020  maka  diperoleh  luasan  tutupan  lahan yang dapat dilihat pada Tabel 6 .
Gambar 8 . Tutupan lahan tahun 1990, 2000, 2010, dan 2020.
Gambar 9 . Grafik dinamika luasan tutupan lahan.
Tabel 5. Hasil uji akurasi klasifikasi tutupan lahan.
H as il Klas if ik as i Kelas Rujukan Jumlah
Baris Ketelitian Pengguna H Pm Pt Sw B Tm H 2 2 100% Pm 8 1 9 89% Pt 4 3 7 57% Sw 6 6 100% B 12 12 100% Tm 1 4 5 80% Jumlah Kolom 2 8 4 7 16 4 41 88% Ketelitian Prosedur 100% 100% 100% 86% 75% 100% Ketelitian Keseluruhan 88% Tabel 6. Dinamika luasan tutupan lahan. No. Tutupan Lahan Luas Tutupan Lahan (ha) 1990 % 2000 % 2010 % 2020 % 1 Belukar 9.893,50 ha 62% 9.791,22 ha 61% 9.544,30 ha 59% 7.834,84 ha 49% 2 Hutan 1.535,45 ha 10% 1.320,57 ha 8% 1.516,30 ha 9% 1.473,27 ha 9% 3 Permukiman 716,05 ha 4% 887,80 ha 6% 950,60 ha 6% 1.219,59 ha 8% 4 Pertanian Lahan Kering 1.531,30 ha 10% 1.784,07 ha 11% 1.799,47 ha 11% 3.017,92 ha 19% 5 Sawah 2.251,15 ha 14% 2.142,63 ha 13% 2.122,33 ha 13% 2.406,79 ha 15% 6 Tambak 115,12 ha 1% 116,29 ha 1% 109,58 ha 1% 90,16 ha 1% Jumlah 16.042,58 ha 100%  16.042,58 ha 100%  16.042,58 ha 100%  16.042,58 ha 100%
Kelas  tutupan  lahan  belukar  mengalami penurunan  yang  drastis  dimana  pada  tahun  1990 luasan  belukar  sebesar  62  %  total  luasan,  pada tahun  2000  menurun  menjadi  61%,  tahun  2010 menurun menjadi 59% dan pada tahun 2020 terjadi penurunan  yang  siginifikan  menjadi  49%.  Hutan tidak  mengalami  perubahan  yang  berarti  dimana pada  tahun  1990  terbesar  10  %  dan  pada  tahun 2020  sebesar  9%.  Permukiman  mengalami peningkatan  sebesar 4  %  dari  tahun  1990  sampai tahun 2020. Pertanian lahan kering juga mengalami peningkatan dimana pada tahun 1990 sebesar 10% dan  pada  tahun  meningkat  menjadi  19%.  Sawah hanya  meningkat  sebesar  1%  dari  14%  menjadi 15%  dan  tambak  tidak  terlalu  mengalami perubahan dimana memiliki persentase yang tetap.
Penurunan luas pada lahan belukar diakibatkan  adanya  peningkatan  tutupan  lahan untuk pertanian lahan kering dan permukiman dari tahun  1990  sampai  tahun  2020.  Wahyuni  et  al. (2014)  menyatakan  bahwa  adanya  perubahan tutupan lahan diakibatkan oleh besarnya peningkatan jumlah penduduk yang sejalan dengan permintaaan  terhadap  permukiman  dan  juga adanya  fragmentasi  pemilikan  lahan  menjadi satuan  usaha.  Kawasan  hutan  pada  daerah
penelitian  ini  tidak  mengalami  perubahan  yang banyak dikarenakan hutan tersebut masuk kedalam kawasan hutan lindung.
Hasil  penelitian  Ismoyojati  et  al.  (2019)  telah terjadi  perubahan  lahan  dari  tahun  1996  sampai dengan  2016,  dimana  belukar    mengalami penurunan tutupan  sebesar 10,74%. Permukiman mengalami  peningkatan  sebesar  3,10%  dan  juga pertanian lahan kering meningkat sebesar 26,83%. Setiawan  &  Rudiarto  (2016)  dalam  penelitiannya perubahan  lahan  permukiman  di  Kota  Bima meningkat  dari  tahun  1999  sampai  tahun  2014 sebesar 25%. Dari hasil penelitian lain inilah dapat diindikasikan  bawah  pengurangan  tutupan  belukar diakibatkan  adanya  alih  fungsi  lahan  menjadi pertanian lahan kering dan juga permukiman.

## Pengaruh  Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Konsentrasi TSS di Teluk Bima
Dari  hasil  analisis  korelasi  menunjukkan bahwa  kelas  tutupan  yang  memiliki  nilai  korelasi yang  tinggi  yaitu  pada  tutupan  lahan  pertanian lahan  kering  dan  permukiman,  sedangkan  untuk tutupan  tambak  dan  belukar  memiliki  korelasi negatif Tabel  7 .  Dari  analisis  korelasi  didapatkan
perubahan permukiman dan pertanian lahan kering memiliki  korelasi  positif  yang  tinggi  terhadap perubahan  konsentrasi  TSS,  sedangkan  untuk tambak  dan  belukar  memliki  korelasi  negatif  yang tinggi.  Permukiman  memiliki  pengaruh  terbesar
terhadap peningkatan TSS di Teluk Bima. Tutupan lahan permukiman yang meningkat bisa mengakibatkan banyaknya buangan limbah rumah tangga  ke  muara  sehingga  berpengaruh  terhadap kualitas perairan salah satunya adalah TSS.
Tabel 7. Nilai korelasi tutupan lahan dengan TSS. Belukar Hutan Permukiman Pertanian Lahan Kering Sawah Tambak TSS Belukar 1.0 Hutan -0.1 1.0 Permukiman -0.9 -0.1 1.0 Pertanian Lahan Kering -1.0 0.0 1.0 1.0 Sawah -0.8 0.3 0.6 0.8 1.0 Tambak 1.0 -0.2 -0.9 -1.0 -0.8 1.0 TSS -0.9 -0.2 1.0 1.0 0.6 -0.9 1.0
Kospa & Rahmadi (2019) dalam penelitiannya menyatakan  bahwa  tinggi  konversi  lahan  menjadi permukiman mengakibatkan terjadinya sedimentasi dan juga meningkatkan nilai TSS. Anwariani (2019) juga  menyatakan  bahwa  peningkatan  debit  air domestik  yang  dihasilkan  dapat  menyebabkan meningkatnya  beban  pencemaran  sehingga  dapat menurunkan kualitas perairan.
Adanya  perubahan  tutupan  lahan  belukar, pertanian lahan kering dan permukiman yang bisa menjadi  indikasi  awal  meningkatnya  konsentrasi TSS.  Faktor  penyebab  lainnya  adalah  terjadinya penurunan  belukar  dan  terjadinya  peningkatan pertanian  lahan  kering  maka berpotensi  terjadinya erosi  pada  daerah  hulu  yang  kemudian  terbawa melalui aliran sungai  sehingga terjadi perpindahan ( transport) sedimen  ke  perairan.  Belukar  memiliki potensi untuk menahan laju erosi pada daerah hulu, karena memiliki komposisi tutupan berupa tumbuhan  kecil  dan  juga  tumbuhan  sedang  yang dimana pada saat musim hujan dapat menyerap air sehingga mengurangi laju erosi. Nurrizqi & Suyono (2013)  menyatakan  bahwa  adanya  perubahan penggunaan  lahan  mengakibatkan  meningkatnya debit banjir sehingga berpengaruh terhadap kondisi perairan.  Hakim  &  Al  Mukaffa  A.  (2005)  juga menyatakan  bahwa  perubahan  penggunaan  lahan berdampak  terhadap  terjadinya  erosi  di  daerah DAS.

## KESIMPULAN
Meningkatnya  konsentrasi  TSS  di  semua  titik sampling  yaitu  pada  muara  Sungai  Padolo  dan Malaju.  Sebaran  TSS  kelas  0-20  menurun  dari 731,83 ha menjadi 3,87 ha, kelas 20-40 meningkat dari  43,62  ha  menjadi  665,71  ha,  kelas  40-60 meningkat dari 2,88 menjadi 42,55 ha, kelas 60-80 meningkat  dari  0,9  ha  menjadi  31,66  ha,  dan  >80 meningkat  dari  0,45  ha  menajdi  35,89  ha.  Lahan belukar menurun sebesar 13%, hutan menurun 1%, permukiman  meningkat  sebesar  4%,  pertanian lahan  kering  meningkat  sebesar  9%,  sawah
meningkat  1%  dan  tambak  tidak  mengalami perubahan  yang  besar.  Dari  hasil  analisis  korelasi tutupan  lahan  permukiman  dan  pertanian  lahan kering  memiliki  nilai  korelasi  positif  yang  tinggi sedangkan  tambak  dan  belukar  memiliki  nilai korelasi negtif yang tinggi. Hasil regresi memperlihatkan  bahwa  hubungan  antara  TSS lapangan dengan TSS hasil pengolahan citra cukup tinggi  sebesar  R 2 =  0,8964  dan  R  =  0,94,  maka dapat  dikatakan  metode  atau  algoritma  yang digunakan berjalan dengan baik. Adapun rekomendasi  untuk  penelitian  lanjutan  yaitu membandingkan  beberapa  algoritma  TSS  pada lokasi penelitian yang sama sehingga dapat dilihat algoritma yang paling efektif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Puslitbang  Laut,  Pesisir  dan  Pulau-pulau  Kecil LPPM  UNHAS  yang  telah  memfasilitasi  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwariani,  D.  (2019).  Pengaruh  air  limbah  domestik terhadap kualitas sungai. INA-Rxiv . DOI: https://doi.org/10.31227/osf.io/8nxsj.
Ardiansyah. (2015).  Pengolahan citra penginderaan jauh menggunakan ENVI 5.1 dan ENVI LiDAR (Teori dan Praktek). PT. Labsig Inderaja Islim. Jakarta.
BIG  (Badan  Informasi  Geospasial).  (2014).  Peraturan Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  tentang Pedoman  Teknis  Pengumpulan  dan  Pengolahan Data  Geospasial  Mangrove.  Badan  Informasi Geospasial.  Bogor.
Budianto,  S.  &  Hariyanto,  T.  (2017).  Analisis  perubahan konsentrasi  total  suspended  solid  (TSS)  dampak bencana  lumpur  sidoarjo  menggunakan  citra landsat multitemporal (Studi kasus: Sungai Porong, Sidoarjo). Jurnal Teknis ITS, 6 (1), 2337-3539. Congalton,  R.G.  &  Green,  K.  (2008). Assessing  the accuracy  of  remotely  sensed  data:  principles  and practices. Second  Edition.  CRC  Press.  Taylor  & Francis Group, LCC.  Boca Raton, Florida, USA.
Debdip, B. (2013). Optimum index factor (OIF) for landsat data: a case study on Barasat Town, West Bengal, India. International  Journal  of  Remote  Sensing  & Geoscience (IJRSG), 2 (5), 11-17.
Febrianto,  S.  &  Latifah,  N.  (2017).  Pemetaan  pola sebaran  total  suspended  solid  (TSS)  di  Perairan Teluk  Semarang  menggunakan  Citra  Satelit Landsat  7  ETM  dan  Landsat  8. Jurnal  Harpodon Borneo, 10 (1), 56-60. DOI: https://doi.org/10.35334/ harpodon.v10i1.202.
Fegie,  I.N.  &  Sukojo,  B.M.  (2013).  Identifikasi  sebaran sedimentasi  dan  perubahan  garis  pantai  di  Pesisir Muara  Perancak-Bali  Menggunakan  Data  Citra Satelit  ALOS  AVNIR-2  dan  SPOT-4. Geoid,  9 (1), 73-80. DOI: http://dx.doi.org/10.12962/ j24423998.v9i1.747.
Gao,  B.-C.  (1996). NDWI-A  normalized  difference  water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58 (3), 257-266. DOI: https://doi.org/10.1016/S0034- 4257(96)00067-3.
Hakim,  L.  &  Al  Mukaffa  A.,  M.  (2005). Pengaruh perubahan  tata  guna  lahan  terhadap  laju  erosi dengan  pendekatan  sistem  informasi  geografis (SIG) .  Skripsi. Jurusan Tenik Sipil, Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.  Semarang.
Ismoyojati,  G.,  Sujono,  J.  &  Jayadi,  R.  (2019).  Studi pengaruh  perubahan  tataguna  lahan  terhadap karakteristik  banjir  Kota  Bima. Jurnal  Geografi
Lingkungan Tropik, 2 (2), 14-27. DOI: https://doi.org/10.7454/jglitrop.v2i2.46.
KLH  (Kementerian  Negara  Lingkungan  Hidup).    (2004). Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup Nomor 51 Tahun 2004 tentang Baku Mutu Air Laut. Kementerian Negara Lingkungan Hidup. Jakarta. KLHK (Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan). (2011). Peta Digital Penutupan Lahan NTB Tahun 2011 . Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.  Jakarta.
Kospa, H.S.D. & Rahmadi, R. (2019). Pengaruh perilaku masyarakat terhadap kualitas air di Sungai Sekanak Kota  Palembang. Jurnal  Ilmu  Lingkungan,  17 (2), 212-221.  DOI: https://doi.org/10.14710/jil.17.2.212- 221.
Kusuardini,  A.  (2011). Estimasi  konsentrasi  padatan tersuspensi  (TSS)  dan  klorofil-a  dari  Citra  MODIS hubungannya dengan marak alga di Perairan Teluk Jakarta .  Skripsi.  Departemen  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan,  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu  kelautan, Institut Pertanian Bogor. Bogor.
LAPAN (Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional) (2014). Penyusunan  Pedoman  Pengolahan  Digital Klasikasi Penutup Lahan Menggunakan Penginderaan Jauh . Pusat Pemanfaatan
Penginderaan  Jauh.  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa Nasional.  Jakarta. 25 hal.
Li, R.-R., Kaufman, Y.J., Gao, B.-C. & Davis, C.O. (2003). Remote  sensing  of  suspended  sediments  and shallow  coastal  waters. IEEE  Transactions  on Geoscience  and  Remote  Sensing,  41 (3),  559-566. DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.810227. Maulana, L., Suprayogi, A. & Wijaya, A.P. (2015). Analisis pengaruh  total  suspended  solid  dalam  penentuan kedalaman  laut  dangkal  dengan  metode  algoritma
Van  Hengel  dan  Spitzer. Jurnal  Geodesi  Undip, 4 (2), 139-148. Mentari, B. (2013). Identifikasi karakteristik dan pemetaan klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  Citra Landsat 8 (OLI) di Kabupaten Bogor. Skripsi Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Nurrizqi, E.H. & Suyono, S. (2013). Pengaruh perubahan penggunaan  lahan  terhadap  perubahan  debit puncak banjir di Sub DAS Brantas Hulu. Jurnal Bumi Indonesia, 1 (3), 363-371.
Parwati,  E.  Kartika,  T.,  Harini,  S.  &  Diah,  F.  (2006) Pemodelan  dinamika  spasial  pengelolaan  lahan pesisir  Kabupaten  Berau,  Kalimantan  Timur menggunakan  data  inderaja .  Laporan  Akhir  Riset Unggulan  Kemandirian  Kedirgantaran Lem baga Penerbangan dan Antariksa Nasional. Jakarta . Parwati, E., Carolita, I., Kartika, T., Harini, S., Dewanti, R. & Trisakti, B. (2010). Analisis hubungan penutup/penggunaan lahan dengan total suspended metter (TSM) kawasan perairan segera anakan  menggunakan  data  inderaja. Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan  Data  Citra Digital, 3 (1), 87-97.
Parwati,  E.  &  Purwanto,  A.D.  (2014).  Analisis  algoritma ekstraksi informasi tss menggunakan data  Landsat 8  di  Perairan  Berau. Prosiding Seminar  Nasional Penginderaan  Jauh  2014:  Deteksi  Parameter Geofisik  dan  Diseminasi  Penginderaan  Jauh ,  518- 528.
Richards,  J.A.  (2013). Remote  sensing  digital  image analysis:  an  introduction .    5 th Edition.  Springer- Verlag, Berlin. 494pp.   DOI: https://doi.org/10.1007/ 978-3-642-30062-2.
Rinawati, Hidayat, D., Supriyanto, R. & Dewi, P.S. (2016). Penentuan kandungan zat padat (total dissolve solid dan  total  suspended  solid)  di  perairan  Teluk Lampung. Analit:  Analytical  and  Environmental
Chemistry, 1 (1), 36-45. DOI:
http://dx.doi.org/10.23960%2Faec.v1i1.2016.p. Rositasari, R., Supriadi, I.H. & Iswari, M.Y. (2017).  Beban padatan  tersuspensi  di  muara  sungai  kawal  dan galang  batang,  dan  sebarannya  di  Pesisir Kecamatan  Gunung  Kijang,  Kabupaten  Bintan Timur. Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan  Tropis,
9 (2), 685-694.
Setiawan,  B.  &  Rudiarto,  I.  (2016).  Kajian  Perubahan penggunaan  lahan  dan  struktur  ruang  Kota  Bima. Jurnal Pembangunan Wilayah dan Kota, 12 (2), 154- 168. DOI: https://doi.org/10.14710/pwk.v12i2.12892 USGS  (United  States  Geological  Survey).  (2019a). Landsat 7 (L7) data users handbook. Department of the Interior US Geological Survey, LSDS-1574. USGS  (United  States  Geological  Survey).  (2019b). Landsat 8 (L8) data users handbook. Department of the Interior US Geological Survey, LSDS-1574. Wahyuni,  S.,  Guchi,  H.  &  Hidayat,  B.  (2014).  Analisis perubahan penggunaan lahan dan penutupan lahan tahun  2003  dan  2013  di  Kabupaten  Dairi. Jurnal Agroekoteknologi, 2 (4), 1310-1315.
Yusuf,  S.  (2016). Menuju  pengelolaan  berkelanjutan sumberdaya terumbu karang Kota Bima . Universitas Hasanuddin.  Makassar.