## PEMANTAUAN PERAIRAN TELUK LAMONG DENGAN PENGEMBANGAN ALGORITMA TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) DARI DATA CITRA SATELIT MULTITEMPORAL DAN DATA INSITU
Teguh Hariyanto 1 , Haidar Rizqi Krisananda 2
1,2 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia e-mail : 1 teguh_hr@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Perairan Teluk Lamong Surabaya termasuk perairan yang tercemar berat oleh limbah domestik, limbah industri, limbah pertanian, dan limbah tambak. Pencemaran laut merupakan salah satu masalah yang mengancam bumi ini. Kondisi ini menyebabkan terganggunya kelangsungan hidup biota yang ada disekitarnya, seperti pada perikanan, ekosistem pesisir, dan  laut  (mangrove,  padanglamun,  terumbu  karang)  yang  berdampak  lebih  luas  terhadap  penurunan  pendapatan masyarakat pesisir yang menggantungkan hidupnya pada produktivitas hayati di wilayah pesisir dan pantai. TSS (Total Suspended Solid) merupakan salah satu parameter penentu kualitas air. Metode penginderaan jauh dengan citra satelit dapat  menjadi  solusi  untuk  melakukan  penelitian  TSS.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  primer berupa data insitu pada tanggal 27 Agustus 2017 dan data sekunder berupa citra satelit Landsat-8 tahun 2014, 2015, 2016,  2017.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  pengolahan  citra  satelit  Landsat  8 menggunakan 3 algoritma yaitu, algoritma Budiman, algoritma Parwati, algoritma Laili, kemudian dilihat korelasi linier antara data citra dan insitu menggunakan uji korelasi. Data hasil korelasi terbaik adalah algoritma Budiman dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0,853 Hasil pengolahan data didapatkan nilai  TSS bervariasi antara 1-472 mg/L. Status mutu air perairan Teluk Lamong Surabaya berdasarkan Keputusan Menteri Lingkungan Hidup No. 115 tahun 2003 pada Pantai  Timur  Surabaya  rata- rata  berada  pada  nilai  0  ≤ indeks  pencemaran  ≤  1    yang  berarti  memenuhi  baku  mutu (kondisi baik).
Kata Kunci: Teluk Lamong Surabaya, TSS, Citra Landsat 8, Algoritma, Baku Mutu Air

## Abstract
Teluk Lamong Surabaya include waters that are heavily polluted by domestic waste, industrial waste, agricultural waste, and pond waste. Sea pollution is one of the problems that threatens the earth. This condition causes disruption to the survival of the surrounding biota, such as fisheries, coastal and marine ecosystems (mangroves, meadows, coral reefs) which  have  a  wider  impact  on  the  decline  in  income  of  coastal  communities  who  depend  their  lives  on  biological productivity in coastal areas. TSS (Total Suspended Solid) is one of the parameters determining water quality. The remote sensing method with satellite images can be a solution for conducting TSS research. The data used in this study is primary data in the form of insitu data on August 27 2017 and secondary data in the form of Landsat-8 satellite imagery in 2014, 2015, 2016, 2017. The method used in this study is based on processing of Landsat 8 satellite imagery using 3 namely algorithm, Budiman algorithm, Parwati algorithm, Laili algorithm, then we will see the linear correlation between image data and insitu using the correlation test. The best correlation result data is the Budiman algorithm with a coefficient of determination of 0.853. The results of data processing obtained TSS values vary between 1-472 mg/L. The status of water quality in the Lamong Bay Surabaya is based on the Minister of Environment Decree No. 115 of 2003 on the East Coast of Surabaya averaged 0 ≤ pollution index ≤ 1 which meant meeting the quality standards (good condition).
Keywords: Teluk Lamong Surabaya, TSS, Landsat 8 image, Algorithm, Water Quality Standards

## PENDAHULUAN
Perairan Teluk Lamong merupakan teluk yang terletak  di  antara  Pulau  Madura  dan  Jawa. Perairan  Teluk  Lamong  menjadi  lokasi penelitian  yang  menarik,  tidak  hanya  karena adanya pembangunan pelabuhan tetapi lokasi ini  juga  pernah  menjadi  kawasan  yang diperebutkan oleh Surabaya dan Gresik. Teluk Lamong juga memiliki potensi yang sangta baik untuk  dijadikan  daerah  berkembang.  Pada daerah  sekitar  Teluk  Lamong  ini,  terdapat hutan  mangrove  dan  terdapat  sebuah  delta tepat  didepan  mulut  sungai  didekat  Teluk Lamong ini. Pada sisi lain, pembangunan yang dilakukan  di  sekitar  Teluk  Lamong  diduga dapat  memberikan  dampak  negatif  terhadap lingkungan  baik  dipesisir  maupun  di  laut, khususnya dampak sedimentasi.
Pencemaran  laut  merupakan  salah satu  masalah  yang  mengancam  bumi  ini. Dilihat  dari  karakteristrik  limbah  cair  di  Jawa Timur,  diketahui  volume  limbah  cair  tertinggi berasal  dari  sumber  limbah  domestik  sekitar 84.4 % dari total volume sumber pencemaran (Wijaya  &  Kartika,  2004). Hal  ini  memberikan pengaruh  yang  merugikan  bagi  manusia  dan lingkungan  air.  Tingkat  pencemaran  laut  ini telah  menjadi  ancaman  serius  bagi  laut Indonesia dengan segala potensinya.
Komponen-komponen  yang  menyebabkan pencemaran laut seperti partikel kimia, limbah industri, limbah pertambangan, limbah pertanian  dan  perumahan,  kebisingan,  atau penyebaran  organisme  asing  di  dalam  laut yang berpotensi memberi efek buruk terhadap kestabilan  ekosistem  perairan  Pantai  Timur Surabaya.  Persoalan  air  yang  paling  besar adalah masalah pencemaran air. Pencemaran air  adalah  suatu  perubahan  keadaan  di  suatu tempat  penampungan  air  seperti  danau, lautan, dan air tanah akibat aktivitas manusia. Perubahan  ini  mengakibatkan  menurunnya kualitas air hingga ke tingkat yang membahayakan  sehingga  air  tidak  bisa digunakan  sesuai  dengan  peruntukannya. Kondisi  ini  menyebabkan  terganggunya kelangsusngan hidup biota yang ada disekitarnya, seperti pada perikanan, ekosistem  pesisir,  dan  laut  (mangrove, padanglamun, terumbu karang), yang berdampak  lebih  luas  terhadap  penurunan
pendapatan masyarakat pesisir yang menggantungkan hidupnya pada produktivitas hayati  di  wilayah  pesisir  dan  pantai  (Saeni, 2008).
Parameter  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur  sedimentasi  yaitu  TSS  (Total Suspended Solid). Metode penginderaan jauh dengan citra satelit dapat menjadi solusi untuk melakukan  penelitian  masalah  sedimentasi, karena  metode  ini  lebih  efisien  dan  efektif dalam penelitian berskala luas. Salah satu citra satelit  yang  dapat  digunakan  untuk  meneliti masalah  TSS  adalah  Landsat  karena  memiliki band  dengan  panjang  gelombang  yang  dapat digunakan untuk mengukur nilai TSS, memiliki resolusi spasial yang baik dan multitemporal.
Karena  hal-hal  tersebut  diatas,  maka dirasa  perlu  untuk  melakukan  penelitian sedimentasi  menggunakan  parameter  TSS  di daerah perairan Teluk Lamong dan sekitarnya menggunakan  citra  satelit  Landsat  untuk memberi  informasi  mengenai  nilai  sebaran potensi sedimentasi, dan rekomendasi pengelolaan wilayah pesisir di daerah tersebut. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat digunakan  dalam  rangka  optimalisasi  hasil penelitian sedimentasi menggunakan teknologi  citra  satelit  dan  dapat  bermanfaat untuk  pengelolaan  wilayah  pesisir  ke depannya.

## METODE

## Lokasi penelitian
Lokasi  penelitian  mengambil  daerah  studi wilayah  perairan  Teluk  Lamong,  Jawa  Timur yang terletak pada 7 0 11’13” LS dan 112 0 41’24”
BT.  Data  in  situ  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  sampel  air  yang  diambil pada  perairan  Teluk  Lamong  Jawa  Timur dengan jarak minimal 2km dari daratan.
Teluk  Lamong,  Jawa  Timur  sebagai lokasi penelitian ini merupakan kawasan yang sedang berkembang dan tempat bermuaranya beberapa sungai/kali yaitu : Kali Lamong, Kali Semeni,  Kali  Branjangan,  Kali  Manukan,  Kali Krembangan dan Kali Mas

## Peralatan dan Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  citra satelit Landsat-8 pada kawasan perairan pantai Timur  Surabaya  yaitu  yaitu  citra  Landsat  8
tanggal 24 Agustus 2017, 21 Agustus 2016, 19 Agustus  2015,  dan  1  September  2014.  Data nilai  TSS  di  20  titik  pengamatan  di  lapangan yang  diambil  pada  tanggal  27  Agustus  2017 digunakan  sebagai  data  untuk  melakukan validasi  dan  analisa  nilai  TSS  citra.  Peralatan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi perangkat  keras,  yaitu,  laptop,  GPS  navigasi, perahu  motor,  botol  sampel,  alat  tulis,  dan kamera  digital.  Adapun  perangkat  lunak  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu , Microsoft Office dan Excel 2016, ArcGIS 10.3, dan SNAP.

## Tahapan Pengolahan Data
Adapun langkah-langkah dalam proses pengerjaan penelitian ini yaitu:
1. Melakukan proses koreksi citra. Dalam hal ini ada dua koreksi, yaitu koreksi geometrik dan koreksi radiometrik. Koreksi geometrik yakni  pembetulan  citra  secara  geometrii sehingga  proyeksi  peta  dan  sistem koordinat  yang  digunakan  sesuai  dengan dunia  nyata  [7].  Selanjutnya,  melakukan koreksi radiometrik citra. Koreksi radiometrik meliputi kalibrasi radiometrik dan koreksi atmosfer. Kalibrasi radiometrik yakni  melakukan  konversi  nilai  Digital Number  pada  citra  ke  nilai  reflektan (ρTOA) menggu nakan rumus berikut ini:
ρλ = M ρ ∗ Qcal + A ρ (1)
Dimana:
Ρλ
=  Nilai reflektan pada band
ke i ( Wm-2 sr- I μm -I )
M p =  Faktor skala penguji radian untuk setiap band (RADIANCE_MULT_BAND_ n) dari metadata, n adalah nomor band
A p =  Faktor skala penjumlah
Radian untuk band
(RADIANCE_ADD_BAND_n
metadata, dimana    n adalah nomor band) Qcal  = Quantized and calibrated standard product pixel values (DN)
Citra  yang  sudah  dalam  bentuk  nilai reflektan  kemudian  dilakukan  proses
koreksi atmosfer. Koreksi atmosfer menggunakan  metode  6SV  ( Second Simulation  of  the  Sensor  Signal  in  the Sensor Spectrum-Vector ) yang menggunakan  parameter  berupa  tanggal akuisisi  citra  Landsat  8,  model  aerosol, model atmosfer, jarak pandang. Parameter ini digunakan untuk mendapatkan nilai xa, xb, xc [8] . Berikut ini merupakan persamaan 6SV:
y=ax*(Lλ) -xb (2) acr=y/(1.+xc*y) (3) Dimana: Acr =  Reflektan terkoreksi atmosfer ( Atmospheric Corrected Reflectance ) ( 𝜆 ) =  Citra berformat radian
𝑥𝑎 =  parameter koreksi yang diperoleh dari perangkat lunak 6SV berbasis web yang ada di
http://6s.ltdri.org/.
2. Pemotongan  citra  Landsat  8  pada  daerah perairan  Teluk  Lamong  Surabaya.  Hal  ini dilakukan untuk memfokuskan dan memperkecil daerah penelitian pada citra yang akan diolah.
3. Pemisahan  darat  dan  laut.  Daerah penelitian utama adalah daerah pesisir dan perairan, sehingga perlu dilakukan pemisahan daerah yang berada diatas air. Proses  ini  dengan  menutup  bagian  darat dengan nilai 0 sehingga daratan tidak ikut dalam  perhitungan  algoritma.  Proses pemisahan  daratan  dan  lautan  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  NDWI ( Normalized  Difference  Water  Index ). Berikut ini merupakan rumus NDWI:
NDWI= band 3-band 5 band 3+band 5 (4) Dimana: Band 3 =  Kanal hijau yang sudah terkoreksi atmosfer Band 5 =  Kanal inframerah dekat yang sudah terkoreksi atmosfer
4. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  TSS menggunakan  data  citra  landsat  8 menggunakan algoritma perhitungan TSS.
Data  insitu  diperoleh  dengan  melakukan pengambilan  sampel  air  laut  secara  acak. Air  laut  yang  dijadikan  sampel  adalah  air yang  berada  pada  permukaan  (±50  cm) dari  kedalaman  laut  dengan  pengambilan sampel  titik  berjumlah  ±30  titik.  Pada waktu  bersamaan  dilakukan  pengambilan sampel  air,  dilakukan  juga  pengambilan data koordinat titik sampel menggunakan GPS Handheld.
Terdapat  3 Algoritma yang digunakan untuk  menentukan  nilai  TSS  (Total Suspended  Solid),  kemudian  untuk  hasil algoritma yang paling baik akan digunakan untuk  menentukan  nilai  TSS  di  kawasan Pantai Timur Surabaya, ketiga algoritma itu adalah:
- Algoritma Budiman Perhitungan nilai TSS menggunakan dari penelitian Budiman  pada  area  penelitian Delta  Mahakam.  Pada  algoritma ini  menggunakan  kanal  merah (0,630-0,680 µm). Rumus algoritma  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
TSS = 3,3238 * exp (34,099* Red Band)          (5)
- Algoritma Laili Perhitungan nilai TSS menggunakan algoritma dari penelitian Laili pada area penelitian perairan Pulau Poteran [12] .  Pada  algoritma  ini mengunakan  kanal  hijau  (0,525- 0,600  µm)  dan  kanal  merah (0,630-0,680 µm). Rumus algoritma  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
TSS=31,42* Log (RRS2) Log (RRS4) -12,719 (6)
- Algoritma Parwati
Citra  yang  diolah  menggunakan algoritma ini terdiri dari tahun 2013-2017.
Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat  nilai
perubahan  TSS  pada  masing-masing  titik sampel.
5. Uji Korelasi dilakukan dengan menghubungkan nilai uji sampel
dilapangan  dengan  nilai  TSS  pada  citra sehingga dapat diketahui bentuk hubungannya.
6. Melakukan analisa status mutu air dengan metoda  indeks  pencemaran  berdasarkan nilai TSS merujuk pada Keputusan Menteri Negara  Lingkungan  Hidup  Lingkungan Hidup  Nomor  115  Tahun  2003  Tentang Pedoman  Penetuan  Status  Mutu  Air. Metode  ini  menggunakan  model  Indeks Pencemaran  (IP),  pada  penggunaanya dibutuhkan  nilai  rata-rata  dan  nilai maksimal  sampel.  Untuk  mendapatkan nilai  tersebut,  berikut  ini  rumus  yang digunakan sebagi berikut.
𝑃 I= √ (X/Xmax) 2 +(X/XRatarata) 2
2 (7)
Dimana: X =  Nilai TSS pada titik sampel Xmax =  Nilai TSS maksimal sampel atmosfer Xrata-rata  =  Nilai TSS rata-rata sampel Tabel 1. Evaluasi terhadap Nilai PI Nilai Keterangan 0 ≤PI≤1 Memenuhi baku mutu 1<PI≤5 Cemar ringan 5 <PI≤10 Cemar sedang PI>10 Cemar berat
Berdasarkan nilai PI dapat dilihat nilai kondisi perairan Pantai Timur Surabaya.

## HASIL DAN ANALISA
Perbandingan Nilai TSS Citra 24 Agustus 2017 Menggunakan 3 Algoritma dengan TSS In Situ Perbandingan TSS Citra  24  Agustus  2017 menggunakan Algoritma TSS Parwati, Algoritma TSS Budiman, dan Algoritma TSS Laili dengan TSS In Situ.
Tabel 2. Nilai Konsentrasi TSS Menggunakan 3
Algoritma Berbeda No Lokasi TSS In Situ mg/L Algoritma Laili mg/L Algoritma Budiman mg/L Algoritma Parwati mg/L 1 001 130 18,504 34,013 26,391 2 002 36 16,988 24,124 14,723 3 003 52 16,621 25,529 17,655 4 004 384 43,878 135,478 141,749 5 005 472 53,936 166,525 174,234 6 006 200 22,854 70,561 71.266 7 007 140 15,998 66,756 28,422 8 008 220 25,139 77,617 78,392 9 009 280 31,996 98,786 99,771 10 010 150 17,140 68,147 30,451 11 011 140 15,899 66,749 28,421 12 012 150 17,098 68,210 27,993 13 013 262 29,939 92,435 53,807 14 014 152 18,543 69,038 30,862 15 015 180 20,569 69,759 36,548 16 016 110 14,378 32,778 22,335 17 017 120 15,009 33,579 24,365 18 018 210 23,997 73,324 42,335 19 019 206 23,540 71,927 41,827 20 020 110 14,378 32,687 22,335
Validasi  Hasil  Pengolahan  Citra  dengan  Data

## Lapangan
Uji validasi dilakukan menggunakan data Citra Landsat  8 pada  tanggal  24  Agustus  2017  dan pengambilan  data insitu pada  tanggal  27 Agustus  2017.  Pada  uji  validasi  dilakukan perhitungaan korelasi data olahan citra dengan data hasil nilai TSS yang ada di lapangan. Hal ini digunakan  untuk  melihat  sejauh  mana kedekatan  atau  kebaikan  data  citra  yang digunakan.  Berikut  adalah  grafik  uji  validasi antara data lapangan dengan data citra.
Gambar 1. Uji Korelasi Nilai TSS Algoritma Laili (2015)
Uji korelasi data lapangan TSS dengan data  hasil  olahan  TSS  Citra Landsat  8
menggunakan
Algoritma Laili (2015)
mempunyai  nilai  koefisien  korelasi  sebesar 82,6%.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  ada
hubungan  antara  nilai  TSS  data  citra  dengan nilai TSS In Situ kuat.
Gambar 2. Uji Korelasi Nilai TSS Syarif Budiman (2004)
Uji  korelasi  data  lapangan  TSS  ( Total Suspended Solid ) dengan data hasil olahan TSS ( Total  Suspended  Solid )  citra Landsat  8 menggunakan  Algoritma  Budiman  (2004) mempunyai  nilai  koefisien  korelasi  sebesar 85,3%.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  ada hubungan  antara  nilai  TSS  data  citra  dengan nilai TSS data In Situ sangat kuat.

## Gambar 3. Uji Korelasi Nilai TSS Algoritma Parwati (2016)
Uji  korelasi  data  lapangan  TSS  ( Total Suspended Solid ) dengan data hasil olahan TSS ( Total  Suspended  Solid )  Citra  Landsat  8 menggunakan  Algoritma  Parwati  (2006) mempunyai nilai koefisien korelasi sebesar 84 %.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  ada  hubungan antara nilai TSS data citra dengan data In Situ sangat kuat.
Analisa Perbandingan Nilai TSS Citra Landsat- 8  pada  24  Agustus  2017  dengan  Data Lapangan Nilai R 2 yang didapat dari rumus regresi linear menjelaskan bahwa koefisien determinasi dari data citra untuk dapat menggambarkan data di lapangan  yang  paling  baik  adalah  sebesar 85,3%  menggunakan  algoritma  Budiman.  Hal ini dikarenakan algoritma Budhiman
menggunakan  kanal  merah  (0,630-0,680  µm) sehingga  perolehan  nilai  pada  citra  memiliki nilai  yang  paling  baik.  Dari  hubungan  ini dijelaskan  bahwa  sebagian  besar TSS di lapangan  dapat  dijelaskan  oleh  citra.  Dengan demikian  nilai  yang  dianggap  berkorelasi sedang  sampai  sangat  kuat  apabila  nilai koefisien  korelasi  lebih  dari  sama  dengan  0,8 atau  bisa  disebut  korelasi  sangat  kuat (Sarwono,  2006).  Untuk  perhitungan  TSS menggunakan  algoritma  lainnya  memiliki perbedaan  yang  cukup  menonjol  antara  citra dan  data  lapangan  hal  ini  dapat  disebabkan karena :
1. Perbedaan waktu perekaman citra dan waktu pengambilan data In Situ Waktu perekaman citra adalah Tanggal  24  Agustus  2017  pada  pukul 13:03:30  (informasi  ini  terdapat  pada meta data) sedangkan waktu
pengambilan  data  lapangan  mulai pukul  07.00-14.15  WIB.  Dapat  dilihat selang waktu dalam pengambilan data insitu.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan perubahan / dinamika kondisi perairan yang  mengakibatkan  perubahan  nilai dan sebaran TSS
2. Pengaruh radiometrik Perbedaan  nilai  TSS  citra  dan  In  Situ dapat  disebabkan  karena  pengaruh radiometrik  /  gangguan  perambatan gelombang di udara.
Analisa  Status  Mutu  Air  Dengan  Metoda Indeks Pencemaran Berdasarkan Nilai TSS
Berdasarkan  nilai  korelasi  pada  pengolahan data  diatas didapatkan hubungan yang paling baik  adalah  algoritma  Budiman,  maka  data hasil  pengolahan  data  digunakan  sebagai acuan  data  untuk  menilai  status  mutu  air dengan metoda indeks pencemaran.
Melakukan  analisa  status  mutu  air  dengan metoda indeks pencemaran berdasarkan nilai TSS merujuk pada Keputusan Menteri Negara Lingkungan  Hidup  Lingkungan  Hidup  Nomor 115  Tahun  2003  Tentang  Pedoman  Penetuan Status  Mutu  Air.  Metode  ini  menggunakan model Indeks Pencemaran (IP), pada penggunaanya  dibutuhkan  nilai  rata-rata  dan nilai maksimal sampel.
Tabel 3. Nilai Analisa Status Mutu Air
No Lokasi Indeks Pencemaran Data Citra (mg/L) Indeks Pencemaran Data Insitu (mg/L) 1 001 0,4903349 0,6032789 2 002 0,57132 0,7890492 3 003 0,7494797 0,7290321 4 004 10,552,795 0,5868794 5 005 11,837,631 0,7398683 6 006 0,4178928 0,7368973 7 007 0,3156489 0,4983515 8 008 0,4814923 0,5535272 9 009 0,524154 0,7463464 10 010 0,5098771 0,7885205 11 011 0,6383597 0,7964867 12 012 0,6323814 0,913674 13 013 0,5220404 0,7901075 14 014 0,6218435 0,6089819 15 015 13,446,251 12,096,169 16 016 19,830,095 12,818,674 17 017 17,236,404 13,129,983 18 018 1,515,936 1,122,507 19 019 14,353,703 11,919,938 20 020 0,8484471 0,7630438
Berdasarkan hasil pengolahan data  untuk menentukan  status  mutu  air  dengan  metoda indeks  pencemaran sesuai  dengan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 115 Tahun  2003  Tentang  Pedoman  Penetuan Status Mutu Air didapatkan  hasil rata-rata nilai berada  pada  rentang  nilai  0≤  indeks pencemaran  ≤1  yang  berati  kondisi  perairan Pantai Timur Surabaya memenuhi baku mutu atau  dalam  kondisi  baik.  Beberapa  titik menunjukkan nilai 1 ≤ indeks pencemaran ≤ 5 yang  menunjukkan  perairan  dalam  kondisi cemar ringan.

## Analisa Sebaran Konsentrasi TSS
Setelah  didapatkan  nilai  hubungan  korelasi yang terbaik dan nilai analisa status mutu air, selanjutnya tersebut digunakan untuk membuat peta sebaran konsentrasi TSS tahun 2017  berdasarkan  3  alhoritma  untuk  menilai kondisi  perairan  Teluk  Lamong  Surabaya secara keseluruhan.
Dari  Gambar  4  dapat  dilihat  sebaran TSS  berdasarkan  algoritma  Laili  menunjukkan kawasan pesisir memiliki kondisi nilai TSS yang tinggi  dikanalingkan  dengan  perairan  yang lebih dalam. Nilai yang tinggi bisa disebabkan karena  adanya  aktivitas  industri  dan  dekat dengan  pemukiman  dengan  banyaknya  akses sungai yang menuju perairan Teluk Lamong.
Gambar 4. Sebaran TSS Menggunakan Algoritma Laili
Gambar 5. Sebaran TSS Menggunakan Algoritma Budiman
Dari Gambar 5 dapat dianalisa bahwa algoritma  Budiman  nilai  dan  sebaran TSS di
perairan Teluk Lamong Surabaya secara visual peta sebaran konsentrasi TSS memiliki rentang antara 1 mg/L sampai >200 mg/L, pada pesisir pantai  memiliki  nilai  konsentrasi  beragam yaitu <50 mg/L dan ada yang >200 mg/L. Hal ini disebabkan karena di daerah penelitian adanya aktivitas  industri  dan  dekat  pemukiman dengan  banyaknya  akses  sungai  menuju perairan  Teluk  Lamong  yang  menyebabkan adanya  kandungan TSS yang  mencapai  >200 mg/L.
Gambar 6. Sebaran TSS Menggunakan Algoritma Parwati
Dapat  dilihat  pada  Gambar  6 sebaran  TSS  berdasarkan  visual  peta terdapat  nilai  yang  beragam.  Namun hampir di setiap area didominasi oleh nilai kandungan TSS antara  50  mg/L-100  mg/L dan 100 mg/L-150 mg/L.

## KESIMPULAN
1. Dari  peta  sebaran TSS tahun  2014-2017 hasil  pengolahan  citra  Landsat  8  di  atas dapat dianalisa bahwa nilai TSS di Perairan Teluk  Lamong  Surabaya  menunjukkan
peningkatan  yaitu  472  mg/L  yang didapatkan  dari  uji  laboratorium TSS
menggunakan metode gravimetri. Persebaran  konsentrasi TSS terjadi  pada Perairan  Teluk  Lamong  Surabaya  karena kawasan  tersebut  dekat  kawasan  industri dan pemukiman dengan banyaknya akses sungai  yang  menuju  perairan  Teluk
Lamong sehingga ada banyak material TSS yang terkonsentrasi di daerah tersebut.
2. Kondisi  sebaran TSS pada  perairan Perairan  Teluk  Lamong  Surabaya  sejak tahun 2014 sampai tahun 2017 mengalami perubahan  setiap  tahun.  Perubahan terjadi karena faktor alam dan perkembangan  aktivitas  manusia.  Kondisi perairan idealnya harus me miliki ≤ 80 mg/L kadar Total Suspended Solid sebagai syarat bahan baku untuk keperluan air bersih.
3. Uji  korelasi  data  lapangan  TSS  ( Total Suspended Solid ) dengan data hasil olahan TSS  Citra  Landsat  8    tahun  2017  pada tanggal  17  Maret  2017  menggunakan algoritma  Syarif  Budiman  (2004)  Sebesar 85,3  %,  algoritma  Parwati  (2006)  sebesar 84,1 %, algoritma Laili (2015) sebesar 82,6 %. Penggunaan citra satelit Landsat 8 pada penelitian konsentrasi nilai TSS pada tahun 2014 hingga 2017 ini menghasilkan nilai R 2
paling baik dihasilkan
dengan menggunakan  algoritma  Budiman  (2004), menghasilkan koefisien
determinasi sebesar 85,3%. Nilai koefiseien
determinasi  yang  mendekati  satu  atau 100%  menunjukkan  hubungan  yang positif,  sebaliknya  jika  R 2 mendekati  nol, maka  memiliki  hubungan  jelek.  Dengan demikian citra Landsat 8 dapat digunakan untuk  menggambarkan  kondisi  Perairan Teluk  Lamong  Surabaya  seperti  pada kondisi yang ada di lapangan.
Berdasarkan hasil kesimpulan penelitian  ini  yang  telah  di  jelaskan,  adapun saran yang diberikan penulis:
1. Penggunaan  algoritma  perhitungan  TSS harus sesuai atau mendekati dengan nilai korelasi yang terbaik, hal ini berkaitan erat antara hasil citra dan hasil In Situ
2. Pengambilan  data In  Situ sebaiknya dilakukan  pada  tanggal  atau  waktu  yang
sama dengan akuisisi data citra yang akan digunakan 3. Perlu  perhatian  dan  penanganan  khusus dalam  masalah TSS ini  karena  jika dibiarkan terus menerus akan
menghasilkan dampak pencemaran perairan Teluk Lamong Surabaya

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  H.R.K.  mengucapkan  terima  kasih kepada  Bapak  Dr.  Ing.  Ir.  Teguh  Haryanto, M.Sc.  selaku  dosen  pembimbing  yang  telah memberikan  bimbingan  dan  dukungan,  baik moril maupun materil dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Siagian,  L.  2008.  Analisis  Tingkat  Pencemaran Logam  Berat  Perairan  Laut  Belawan. Medan.  Lembaga  Penelitian  Universitas Nommensen.
Wijaya,  U  &Kartika,  C.  2004.  Kombinasi  Lumpur Aktif-Membran    Untuk  Pengolahan  Air Limbah  Domestik.  Surabaya.  Tugas  Akhir Jurusan Teknik Kimia ITS.
Saeni,  M.  S.  2008.  Biologi  Air  Limbah.  Bogor: Program Pasca Sarjana IPB.
Effendi,  H.  (2003).  Telaah  Kualitas  Air  Bagi Pengelolaan Sumberdaya  dan Lingkungan Perairan.Yogyakarta: Kanisius.
Lestari,  I.  B.  2009.  ‘Pendugaan  Konsentrasi  T otal Suspended  Solid  (TSS)  dan  Transparansi Perairan Teluk Jakarta dengan Citra Satelit Landsat’. Skripsi. Bogor: Institut Pertanian Bogor
USGS.  2013.  <URL:  http://Landsat.usgs.gov/band_ des>  Dikunjungi  tanggal  3  Januari    2017, jam 10.22
Abidin,  H,Z.  2002.  Survei  dengan  GPS.  Jakarta:
Padnya Paramita.
Vermote,  F,  dkk.1997.  “Second  Simulation  of  the Sensor  Signal  in  the  Sensor  Spectrum- Vector ,  6S:  an  overview’, IEEE  Trans. Geoscience. Remote Sensing ., vol. 35 no. 3, pp-675-686, May 1997.
Gao, B. 1996. “ NDWI-A normalized difference water index  for  remote  sensing  of  vegetation liquid water from space,” Remote Sensing Environment., vol. 58, no.3, pp. 257-266. Budhiman,  S,  2004.  Mapping  TSM  Concentrations From  Multi  Sensor  Satellite  Images  in Turbid  Tropical    Coastal  Waters  of Mahakam Delta Indonesia, Enschede: MSc Thesis ITC Enschede, The Netherlands.
Parwati,  E.  Tatik  Kartika,  Sri  Harini,  Fany  Diah  K.
Pemodelan  Dinamika  Spasial  Pengelolaan Lahan Pesisir Kabupaten Berau, Kalimantan  Timur  Menggunakan  Data Inderaja.  2006.  Laporan  Akhir  Riset Unggulan  Kemandirian  Kedirgantaran
LAPAN
Laili,  L.  J.  2015    .  Development  Of  Water  Quality
Parameter  Retrieval  Algorithms  For Estimating  Total  Suspended  Solids  And Chlorophyll-A Concentration
Using
Landsat-8  Imagery  At  Poteran  Island Water. 55-62.
Sarwono,  J.  2006.  Metode  Penelitian  Kuantitatif dan Kualitatif. Yogyakarta :Graha Ilmu.