EISSN: 2407-7690 https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jmr

## Pengembangan Awal Formula Empiris Berbasis Proses Penyebaran Sedimen Tersuspensi di Perairan Pesisir Tanara
Delilla Suhanda 1 *, Totok Suprijo 2 , Budhy Soeksmantono 3
1 Program Studi Sains Kebumian, Fakultas Ilmu dan Teknolog Kebumian, Institut Teknologi Bandung
2 Kelompok Keahlian Oseanografi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung
3 Kelompok Keahlian Inderaja dan Sains Informasi Geografis, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesa No. 10 Lb. Siliwangi, Coblong, Bandung, Jawa Barat 40132 Indonesia *Corresponding author, e-mail: delillasuhanda@gmail.com
ABSTRAK: Transport sedimen tersuspensi adalah salah satu proses yang terjadi di wilayah pesisir khususnya estuari. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui algoritma pengukuran konsentrasi sedimen  tersuspensi  menggunakan  data  citra  Landsat  yang  sesuai  untuk  Perairan  Tanara berdasarkan  pengukuran  in-situ.  Metode  purposive  sampling  dipilih  untuk  menentukan  lokasi sampling di enam stasiun pada tanggal 10 April 2012. Pengambilan sampel dilakukan menggunakan bottle sampler (botol Nansen) secara langsung pada kedalaman 0,2d. Pengolahan sampel lapangan diolah dengan metode SNI 03-3961-1995 untuk mengetahui jumlah berat sedimen melayang dalam air.  Selanjutnya  pengolahan  data  citra  satelit  menggunakan  Landsat  8  dilakukan  dengan  koreksi radiometrik, atmosferik, dan aplikasi algoritma sedimen tersuspensi yang telah dikembangkan oleh Budhiman  (2004)  untuk  mengetahui  hasil  yang  paling  mendekati  nilai  data  lapangan  dari  ketiga algoritma  tersebut.  Dari  hasil  pengolahan  data  dan  analisa  validasi  menggunakan  Root  Mean Square  Error  (RMSE)  dari  data  in-situ  dengan  ketiga  algoritma  tersebut  bernilai  16,85.  Setelah dilakukan modifikasi algoritma yang dikembangkan oleh Budhiman (2004) nilai RMSE menjadi 8,61. Modifikasi  algoritma  diaplikasikan  pada  data  citra  dari  tahun  2013 –2015.  Sebaran  konsentrasi sedimen tersuspensi di Perairan Tanara yang dipengaruhi dominan oleh aliran debit sungai.
Kata kunci: Sedimen tersuspensi; Landsat 8; modifikasi algoritma; Perairan Tanara; RMSE.

## Preliminary Development of Process-Based Empirical Formula of Suspended Sediment Spreading at Tanara Coastal Waters
ABSTRACT: Suspended sediment transport is one process that occurs in coastal areas, especially estuaries.  This  study  aimed  to  determine  the  algorithm  for  measuring  suspended  sediment concentration  using  Landsat  imagery  data  that  was  suitable  for  Tanara  Waters  based  on  in-situ measurements. The purposive sampling method was chosen to determine sampling locations at six stations on April 10, 2012. Sampling was carried out using a bottle sampler (Nansen bottle) directly at a depth of 0.2d. Field samples were processed using the SNI 03-3961-1995 method to determine the water's total weight of suspended sediment. Furthermore, the processing of satellite image data using Landsat 8 is carried out with radiometric correction, atmospheric correction, and the application of the suspended sediment algorithm that has been developed by Budhiman (2004)) to find out the results that are closest to the value. Field data from the three algorithms. From the data processing and validation analysis results using the Root Mean Square Error (RMSE) from in-situ data with the three  algorithms,  the  value  is  16.85.  After  modification  of  the  algorithm  developed  by  Budhiman (2004), the RMSE value became 8.61. Algorithm modification was applied to image data from 2013 – 2015. Spontaneous sediment concentration distribution in Tanara Waters is influenced by river flow.

## Keywords: Suspended Sediment; Landsat 8; algorithm modification; Tanara Waters; RMSE

## PENDAHULUAN
Wilayah pesisir dan estuari merupakan daerah pertemuan antara wilayah darat dan laut. Salah satu  proses  yang  terjadi  di  wilayah  pesisir  khususnya  estuari  adalah  proses  transport  sedimen
tersuspensi. Proses ini terjadi di di daerah estuari yang dipengaruhi oleh kondisi hidrodinamika dari daratan  seperti  aliran  sungai  (Müller  and  Förstner,  1968;  Wang  et  al.,  2006).  Peningkatan konsentrasi sedimen tersuspensi di perairan dipengaruhi oleh aliran sungai yang masuk ke perairan. Saat aliran debit sungai tinggi maka, konsentrasi sedimen tersuspensi akan meningkat (Brasington dan Richards, 2000; Meade dan Moody, 2010; Müller dan Förstner, 1968; Wang et al ., 2006). Muatan  sedimen  yang  masuk  ke  perairan  dapat  diukur  konsentrasinya  secara  spasial  dan temporal dengan menggunakan bantuan data citra satelit (Duane Nellis et al ., 1998; Cai et al ., 2015; Kumar et  al. ,  2016;  Wackerman et  al .,  2017).  Sejak  tahun  1970-an  penggunaan  citra  untuk mengukur  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  terus  berkembang.  Data  citra  satelit  yang  dapat digunakan untuk mengukur konsentrasi sedimen tersuspensi salah satunya adalah menggunakan Landsat (Hernández-Cruz et al ., 2019; Krisna dan Cahyono, 2012; Sa’ad et al ., 2021; Subardjo et al .,  2020).  Nilai  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  dari  data  citra  didapatkan  dengan  menerapkan algoritma tertentu.
Kajian algoritma konsentrasi sedimen tersuspensi pernah dilakukan oleh Ritchie dan Cooper (1991) yang mengkaji algoritma untuk mengestimasi konsentrasi sedimen teruspensi menggunakan 16  data  Landsat  dari  tahu  1987  hingga  1988  di  Waduk  Enid,  Mississipi  utara  tengah.  Data  citra dikonversi  menjadi  data  radian  dan  reflektan  untuk  membandingkan  dengan  data  konsentrasi sedimen  tersuspensi  hasil  pengukuran.  Analisis  regresi  linier  digunakan  untuk  menghubungkan konsentrasi sedimen tersuspensi permukaan dengan radian dan reflektan.  Selain itu,  konsentrasi sedimen tersuspensi pernah dilakukan oleh di Perairan Indonesia tepatnya di Delta Mahakam oleh (Budhiman, 2004). Pada penelitiannya dilakukan pengembangan algoritma berdasarkan model bio- optical, kemudian di terapkan pada beberapa data citra dengan sensor yang berbeda.
Algoritma  pengukuran  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  dapat  memiliki  hasil  yang  berbeda- beda bergantung pada kondisi perairan daerah kajian. Agar menghasilkan nilai konsentrasi sedimen tersuspensi pada data citra sesuai dengan daerah kajian. Maka dapat dilakukan modifikasi suatu algoritma yang bertujuan untuk mendapatkan algoritma yang sesuai dengan lokasi tertentu. Pada studi kasus ini, dipilih di perairan Tanara Kabupaten Serang, Provinsi Banten.
Perairan Tanara berada di bagian utara Kabupaten Serang yang aliran sungainya mengalir menuju  Laut  Jawa.  Terdapat  tiga  aliran  sungai  yang  bermuara  ke  Perairan  Tanara  yaitu  Sungai Ciujung,  Sungai Cidurian dan anak Sungai Cidurian. Perairan ini dipilih sebagai area kajian yang berpotensial  untuk  monitoring  fluktuasi  konsentrasi  sedimen  tersuspensi.  Menurut  penelitian Solihuddin et al. , 2020 mengenai dinamika perubahan garis pantai di Teluk Banten dari tahu  1942 – 1999 menjelaskan bahwa dalam kurun waktu 57 tahun terjadi penambahan daratan sekitar ± 1.950 hektar. Hal ini diakibatkan karena adanya proses akresi yang signifikan akibat dari muatan sedimen yang masuk ke perairan sehingga mempengaruhi kondisi sedimen tersuspensi di Perairan Tanara.
Sehingga berdasarkan uraian diatas tujuan dari penelitian ini adalah (1) modifikasi algoritma Syarif Budhiman (2004) yang sesuai untuk di Periaran Tanara berdasarkan pengukuran in-situ, (2) Mengetahui  dinamika  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  secara  spasial  dan  temporal  di  Perairan Tanara.

## MATERI DAN METODE
Lokasi  penelitian  terletak  di  Perairan  Tanara,  Kabupaten  Serang,  Provisi  Banten  yang merupakan Sentra Kawasan Pengembangan (SKP) dalam sektor pariwisata, pelabuhan, pertanian, dan industri. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data pengukuran sedimen tersuspensi pada tahun 2012 dan data citra satelit Landsat 8 Collection 2 level 1 2013 – 2015. Penentuan lokasi sampling dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling yaitu pengambilan  data  di  beberapa  titik  untuk  mewakili  kegiatan  daerah  kajian.  Pengambilan  sampel dilakukan di enam stasiun dari tanggal 10 April 2012 menggunakan bottle sampler (botol Nansen) secara langsung pada kedalaman 0,2d. Pengolahan sampel in-situ dilakukan dengan metode SNI 03-3961-1995  untuk  mengetahui  kadar  jumlah  berat  sedimen  layang  dalam  air  yang  dinyatakan dalam satuan mg/l. Rumus perhitungan yang digunakan pada uji ini adalah sebagai berikut (Badan Penelitian dan Pengembangan, 2002):

## 𝑐 = 𝑎 − 𝑏 𝑣 × 106 𝑚𝑔/𝑙
Keterangan: c = kadar sedimen layang (mg/l); a = berat kering cawan berisi sedimen (gram); b = berat cawan kosong (gram); v = volume sedimen (ml).
Pengolahan data Landsat 8 dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu pre-prosesing dimana data citra yang digunakan memiliki tutupan awan < 40%, koreksi radiometrik dan atmosferik, kemudian pengolahan  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  diolah  menggunakan  algoritma  yang  telah dikembangkan oleh Budhiman (2004) untuk mengetahui hasil yang paling baik dari ketiga algoritma tersebut. Koreksi radiometrik dilakukan untuk menghilangkan kesalahan perekaman akibat adanya gangguan dari posisi matahari, koreksi ini dilakukan dengan mengubah data digital number menjadi radiance , kemudian dikonversi kembali menjadi data top of atmosphere (reflektan) menggunakan persamaan menurut Chander dan Markham (2003):
Konversi radian menjadi reflektan ToA landsat 8.
𝜌 𝑃 = II  × 𝐿 𝜆 × 𝑑 2
𝐸𝑆𝑈𝑁 𝜆 × cos 𝜃 𝑠 Keterangan: 𝜌 𝑃 = reflektan; 𝐿 𝜆 = radian spektral pada landsat 8; 𝑑 = jarak antara bumi dan matahari; 𝐸𝑆𝑈𝑁 𝜆 = nilai rata-rata radiasi matahari; 𝜃 𝑠 = sudut elevasi matahari.
Konversi reflektan ToA ke Surface Top of Atmospheric (ToA Reflectance ) Landsat 8.
𝑅 𝑐 = (𝑅 − (𝑅 𝑤 ̅̅̅̅ − (2 ×  𝜎𝑅 𝑤 ) Keterangan: 𝑅 𝑐 = reflektan permukaan; 𝑅 = Top of Atmospheric (ToA Reflectance ); 𝑅 𝑤 = reflektan badan air dalam keadaan dalam dan jernih; 𝜎 = standar deviasi.
Konversi digital number menjadi reflektan ToA
𝜌𝜆 ′ = 𝑀 𝑝 𝑄 𝑐𝑎𝑙 + 𝐴 𝑝 Keterangan: 𝜌𝜆 ′ = reflektan ToA yang belum terkoreksi sudut matahari; 𝑀 𝑝 = faktor skala; 𝐴 𝑝 = faktor penambah; 𝑄 𝑐𝑎𝑙 = nilai piksel ( digital number ).
Gambar 1. Lokasi penelitian di Perairan Tanara, Kabupaten Serang
Konversi reflektan yang disebabkan oleh posisi matahari
𝜌𝜆 = 𝜌𝜆 ′

## 𝑠𝑖𝑛𝜃𝑆𝐸
Keterangan: 𝜌𝜆 = reflektan ToA terkoreksi sudut matahari; 𝜃𝑆𝐸 = sudul elevasi matahari.
Pemisahan  daerah  daratan  dan  perairan  (NDWI)  dilakukan  setelah  koreksi  radiometrik  dan atmosferik.  Oemisahan  ini  dilakukan  untuk  membedakan  antara  daerah  daratan  dan  perairan menggunakan Normalized Difference Water Index (NDWI). Menggunakan rumus berikut:
𝑁𝐷𝑊𝐼 = 𝐵 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 − 𝐵 𝑁𝐼𝑅 𝐵 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 + 𝐵 𝑁𝐼𝑅
Keterangan: NDWI = Normalized Difference Water Index; B Green = Band hijau; B NIR = Band Near Infra- Red (NIR).
Data hasil pengolahan data citra satelit yang diperoleh pada tahun 2012 akan di verifikasi dengan data  lapangan.  Kemudian  dilakukan  modifikasi  algoritma  dari  salah  satu  algoritma  yang dikembangkan oleh Syarif Budiman (2004) adalah sebagai berikut:

## 8.1429 ∗ 𝑒𝑥𝑝(23.704 ∗ 0.94 ∗ 𝐵4)
Keterangan: B4 = band 4 atau band red pada Landsat 8.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  dihitung  menggunakan  algoritma  Syarif Budhiman (2004) untuk mengetahui nilai konsentrasi sedimen yang paling mendekati dengan nilai data in-situ di lapangan dilakukan uji RMSE.
Berdasarkan algoritma yang dikembangkan oleh Syarif Budhiman hasil konsentrasi sedimen tersuspensi  berkisar  antara  22,2  mg/L  hingga  50,58  mg/L  dengan  rata-rata  konsentrasi  sedimen tersuspensi 32,9 mg/L. Nilai RMSE diolah menggunakan Ms.Excel hasilnya 16,85777. Penggunaan algoritma yang Syarif Budhiman telah diterapkan pada beberapa penelitian. Menurut penelitian yang telah  dilakukan  oleh  Sukojo  dan  Amalina  (2020)  algoritma  Syarif  Budiman  menunjukkan  korelasi yang kuat berdasarkan Sugiyono (2008) karena memiliki nilai koefisien korelasi sebesar 0,605 dan nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  36%.  Namun,  karena  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  masih lebih dari 10, maka dilakukan modifikasi algoritma yang telah dikembangkan oleh Syarif Budhiman untuk  menyesuaikan  dengan  kondisi  di  Perairan  Tanara.  Adalah  sebagai  berikut: 15.14 ∗ 𝑒𝑥𝑝(2.412 ∗ 2.538 ∗ 𝐵4)
Hasil  modifikasi  algoritma  Syarif  Budhiman  pada  kondisi  Peraiaran  Tanara  memiliki  nilai koefisien korelasi 0,0397 dengan nilai RMSE 13,41. Nilai ini didapatkan dari data perbandingan data citra  dan  data  lapangan.  Kemudian  modifikasi  algoritma  tersebut  diaplikasikan  pada  setiap pengolahan Data selama tahun 2013 – 2015. Pengolahan data citra Landsat 8 OLI multitemporal menggunakan algoritma modifikasi dari Budhiman (2004). Hasil pengolahan divisualisasikan pada Gambar 2 untuk tahun 2013, Gambar 3 untuk tahun 2014, dan Gambar 4 tahun 2015. Dari ketiga gambar tersebut dapat dilihat bahwa dinamika konsentrasi sedimen tersuspensi yang diperoleh dari data  citra  menunjukkan  hasil  yang  fluktuatif  setiap  tahunnya.  Data  citra  yang  diolah  didapatkan berdasarkan  ketersediaan  data  yang  memiliki  tutupan  awan  kurang  dari  40%.  Pada  tahun  2013 konsentrasi  sedimen  tersuspensi  berkisar  antara  10 –60  mg/L,  tahun  2014  dan  2015  konsentrasi sedimen tersuspensi berkisar antara 10 –70 mg/L. Secara spasial, konsentrasi sedimen tersuspensi di Perairan Tanara memiliki konsentrasi yang lebih tinggi di daerah pesisir pantai tepatnya di muara
sungai. Konsentrasi sedimen yang tinggi di pesisir pantai pada tahun 2013 ditunjukkan pada tanggal 26 Maret 2013, pada tahun 2014 ditunjukkan pada tanggal 31 Oktober 2014, dan pada tahun 2015 ditunjukkan pada tahun 12 Juni 2015 (Gambar 5).
Data  aliran  debit  sungai  didapatkan  dari  Balai  Besar  Wilayah  Sungai  Cidanau-Ciujung- Cidurian  (BBWS  C3).  Secara  temporal,  konsentrasi  sedimen  tersuspensi  pada  bulan  Juni-Juli- Agustus (JJA) dari tahun 2013 – 2015 memiliki nilai yang tinggi dibandingkan bulan-bulan lainnya. Apabila dihubungkan dengan nilai aliran debit sungai memiliki hubungan yang sebanding, dimana saat aliran debit sungainya tinggi, maka akan mempengaruhi konsentrasi sedimen tersuspensi.
Gambar 2 . Peta Distribusi Konsentrasi Sedimen Tersuspensi Tahun 2013
Tabel 1 . Data TSS in-situ dan Citra
S tasi un Data Lapangan Data Citra
RMSE Tanggal konsentrasi sedimen tersuspensi TSS Syarif Budiman Tanggal a 10-Apr-12 40 42,95 24-Apr-12 16,85777 b 10-Apr-12 16 50,58 24-Apr-12 c 10-Apr-12 15 32,41 24-Apr-12 d 10-Apr-12 17 22,2 24-Apr-12 e 10-Apr-12 14 25,48 24-Apr-12 f 10-Apr-12 30 23,78 24-Apr-12
Gambar 3. Peta Distribusi Konsentrasi Sedimen Tersuspensi Tahun 2014
Gambar 4. Peta Distribusi Konsentrasi Sedimen Tersuspensi Tahun 2015

## KESIMPULAN
Konsentrasi sedimen tersuspensi in-situ digunakan untuk validasi data citra serta modifikasi algoritma  sedimen  tersuspensi.  Nilai  RMSE  dari  algoritma  yang  telah  dikembangkan  oleh  Syarif Budhiman (2004) menunjukkan hasil sebesar 16,85: Hasil modifikasi algoritma konsentrasi sedimen tersuspensi  yang  sesuai  dengan  Perairan  Tanara  adalah: 15.14 ∗ 𝑒𝑥𝑝(2.412 ∗ 2.538 ∗ 𝐵4) Nilai RMSE  algoritma  Budhiman  (2004)  tereduksi  menjadi  8,61.  Dinamika  konsentrasi  sedimen tersuspensi  di Perairan Tanara dipengaruhi oleh aliran debit sungai. Secara spasial memiliki nilai yang lebih besar di wilayah pesisir atau pantai. Secara temporal, konsentrasi sedimen tersuspensi sedimen tersuspensi memiliki sifat fluktuatif namun cenderung stabil mengalami kenaikan saat bulan Juni-Juli-Agustus (JJA) dibandingkan dengan bulan lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  terutama  ditujukan  kepada  Korea-Indonesia  MTCRC  Scholarship yang telah memberikan bantuan pendanaan selama penelitian dilakukan. Serta ucapan terima kasih  juga  penulis  sampaikan  kepada  Balai  Besar  Wilayah  Sungai  Cidanau-Ciujung-Cidurian BBWS C3) atas penyediaan dan akses data yang digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Brasington,  J.,  &  Richards,  K.,  2000.  Turbidity  and  suspended  sediment  dynamics  in  small catchments  in  the  Nepal  Middle  Hills. Hydrological  Processes ,  14(14):2559 –2574.  DOI: 10.1002/1099-1085(20001015)14: 14<2559::AID-HYP114>3.0.CO;2-E.
Budhiman,  S.  2004.  Mapping  TSM  Concentrations  from  Multisensors  Satellite  Images  in  Turbid Tropical Coastal Waters of Mahakam Delta, Indonesia. ITC.
Cai, L., Tang, D., Li, X., Zheng, H., & Shao, W. 2015. Remote sensing of spatial-temporal distribution of suspended sediment and analysis of related environmental factors in Hangzhou Bay China. Remote Sensing Letters , 6(8):597 –603. DOI: 10.1080/2150704X.2015.1062158.
Chander,  G.,  &  Markham,  B.  2003.  Revised  landsat-5  tm  radiometric  calibration  procedures  and postcalibration  dynamic  ranges. IEEE  Transactions  on  Geoscience  and  Remote  Sensing, 41(11):2674 –2677. DOI: 10.1109/TGRS.2003.818464.
Duane Nellis, M., Harrington, J.A., & Wu, J. 1998. Remote sensing of temporal and spatial variations in pool size, suspended sediment, turbidity, and Secchi depth in Tuttle Creek Reservoir, Kansas: 1993. Geomorphology , 21(3 –4):281–293. DOI: 10.1016/S0169-555X(97)00067-6.
Hernández-Cruz, B., Vásquez-Ortiz, M., Canet, C., & Prado-Molina, J. 2019. Algorithm To Calculate Suspended  Sediment  Concentration  Using  Landsat  8  Imagery. Applied  Ecology  and Environmental Research, 17(3): 6549-6562. DOI: 10.15666/aeer/1703_65496562.
Krisna,  T.C.,  &  Cahyono,  A.B.  2012.  Analisa  Sebaran  TSS  (Total  Suspended  Solid)  Dengan Menggunakan Citra Satelit Aqua Modis Tahun 2005-1011. Geoid , 8(1):29-38.
Kumar, A., Equeenuddin, S.M., Mishra, D.R., & Acharya, B.C. 2016. Remote monitoring of sediment dynamics in a coastal lagoon: Long-term spatio-temporal variability of suspended sediment in Chilika. Estuarine, Coastal and Shelf Science , 170:155 –172. DOI: 10.1016/j.ecss.2016.01.018. Meade, R.H., & Moody, J.A. 2010. Causes for the decline of suspended-sediment discharge in the Mississippi  River  System,  1940-2007. Hydrological  Processes:  An  International  Journal , 24(1):35-49. DOI: 10.1002/hyp.7477.
Müller, G., & Förstner, U., 1968. General Relationship between Suspended Sediment Concentration and  Water  Discharge  Concentration  and  Water  Discharge  in  the  Alpenrhein  and  some  other Rivers. Nature , 217(5125):244 –245.
Ritchie,  J.C.,  &  Cooper.  1991.  An  Algorithm  For  Estimating  Surface  Suspended  Sediment Concentrations  With  Landsat  Mss  Digital  Data. Journal  of  the  American  Water  Resources Association , 27(3):373 –379. DOI: 10.1111/j.1752-1688.1991.tb01436.x.
Sa’ad,  F.N.A.,  Tahir,  M.S.,  Jemily,  N.H.B.A.,  Ahmad.,  &  Amin,  A.R.M.  2021.  Monitoring  Total Suspended  Sediment  Concentration  in  Spatiotemporal  Domain  over  Teluk  Lipat  Utilizing Landsat 8 (OLI). Applied Sciences , 11(15):7082. DOI:10.3390/app11157082. Solihuddin, T., Prihantono, J., Mustikasari, E., & Husrin, S. 2020. Dinamika Perubahan Garis Pantai Di Perairan Teluk Banten Dan Sekitarnya. Jurnal Geologi Kelautan , 18(2): DOI: 10.32693/jgk. 18.2.2020.596.
Subardjo, P., Suryoputro, A.A.D., & Praktikto, I., 2020. Sebaran Sedimen Tersuspensi di Perairan Teluk  Awur  Jepara  menggunakan  Citra  Landsat  8. Buletin  Oseanografi  Marina ,  9(1):77 –82. DOI: 10.14710/buloma.v9i1.29111.
Sugiyono., 2008. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D: Bandung, Alfabeta. Sukojo, B.M., & Amalina, N.C. 2020. Analisis Perubahan Konsentrasi Total Suspended Solid (Tss)
Di  Teluk  Lamong  Menggunakan  Citra  Landsat  Multitemporal. Geoid ,  15(1):28-35.  DOI: 10.12962/j24423998.v15i1.3884.
Wackerman,  C.,  Hayden,  A.,  &  Jonik,  J.  2017.  Deriving  spatial  and  temporal  context  for  point measurements  of  suspended-sediment  concentration  using  remote-sensing  imagery  in  the Mekong Delta. Continental Shelf Research , 147:231 –245. DOI: 10.1016/j.csr.2017.08.007. Wang, S., Hassan, M.A., & Xie, X. 2006. Relationship between suspended sediment load, channel geometry  and  land  area  increment  in  the  Yellow  River  Delta. Catena ,  65(3):302 –314.  DOI: 10.1016/j.catena.2006.01.003.