## Uji Akurasi Beberapa Algoritma Material Padatan Tersuspensi Menggunakan Citra Sentinel-2A di Muara Banjir Kanal Timur Semarang

## Maulana Al Faridzie, Lilik Maslukah*, Dwi Haryo Ismunarti, Anindya Wirasatriya
Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Jacub Rais, Tembalang, Semarang, Jawa Tengah 50275 Indonesia Email: lilik_masluka@yahoo.com

## Abstract

## Accuraccy performance of Total Suspended Solid Algorithms using Sentinel-2A images in the mouth of Banjir Kanal Timur River, Semarang, Indonesia
Total suspended solids (TSS) are one of the variables that determine water quality and are one of the factors influencing the sedimentation process in estuarine waters. The use of conventional methods has high accuracy but is inefficient in terms of cost and time. One of the water quality monitoring (TSS) solutions is to use a TSS concentration prediction algorithm that is specific to each water. The purpose of this study was to test the accuracy performance of several algorithms from other waters when applied to the Estuary of Banjir Kanal Timur (BKT). The method used is water quality sampling  of 100 stations which is carried out simultaneously with the passing time of the Sentinel-2A image. The data is then used as a reference for the TSS concentration value in the algorithm validation test for predicting TSS concentrations in the waters of the estuary of BKT. The prediction  algorithms  of  TSS  concentration  used  are  Parwati,  Wirasatriya,  LEL,  and  Lemigas  algorithms.    The  statistical parameters of MAPE, RMSE, and coefficient of determination (R 2 ) were used to test the error. The most appropriate algorithm for evaluating the field value is Wirasatriya ’s algorithm. The validation test is RMSE = 9.1694 and MAPE = 15.9984%. The resulting regression  model  between  the  best  image  prediction  data  (Wirasatriya)  and  field  data  obtained  the  coefficient  of determination, R 2 = 0.5441. The TSS monitoring in the BKT estuary is recommended to use Wirasatriya's algorithm for Sentinel-2, proving its validity and/or creating a specific algorithm for the BKT estuary waters. Each region has unique characteristics, so it needs to be generated.
Keywords: Total Suspended Solid; Algorithm, Sentinel-2A, Semarang

## Abstrak
Material padatan tersuspensi (MPT) merupakan salah satu variabel yang menentukan kualitas air dan menjadi  salah satu faktor yang mempengaruhi proses sedimentasi di perairan muara. Penggunaan metode secara konvensional memiliki akurasi tinggi,  akan  tetapi  kurang  efisien  secara  biaya  dan  waktu.  Salah  satu  solusi  pemantauan  kualitas  air  (MPT)  adalah menggunakan algoritma prediksi konsentrasi MPT yang sifatnya spesifik untuk masing-masing perairan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan uji validasi untuk menentukan nilai error yang dihasilkan dari beberapa algoritma, apabila diaplikasikan pada perairan Muara Banjir Kanal Timur(BKT) Semarang. Metode yang digunakan adalah pengambilan sampel kualitas air sebanyak 100 stasiun yang dilaksanakan bersamaan dengan saat passing time citra Sentinel-2A. Data tersebut kemudian dijadikan acuan nilai konsentrasi MPT dalammenguji kinerja algoritma untuk prediksi MPT pada perairan Muara BKT. Algoritma prediksi konsentrasi MPT yang digunakan adalah algoritma Parwati, Wirasatriya, LEL, dan Lemigas.  Pengujian error dilakukan dengan beberapa parameter statistik yaitu MAPE, RMSE, dan koefisien determinasi (R 2 ). Hasil algoritma yang terbaik terhadap nilai  di  lapangan  adalah  algoritma  Wirasatriya,  dengan  nilai  RMSE  =  9,1694  dan  MAPE  =  15,9984%.  Model  regresi  yang dihasilkan antara data prediksi citra terbaik (Wirasatriya) terhadap data lapangan didapatkan nilai koefisien determinasi,  R 2 = 0,5441. Diharapkan untuk pemantauan MPT di muara BKT dan sekitarnya berdasarkan citra Sentinel 2, dapat menggunakan algoritma Wirasatriya yang telah terbukti lebih akurat dan (atau) dilkembangkan algoritma baru yang lebih spesifik. Setiap wilayah memiliki karakteristik yang unik, sehingga pengembangan algoritma sangat diperlukan.
Kata kunci : Material Padatan Tersuspensi ; Algoritma; Sentinel-2A, Semarang

## PENDAHULUAN
Sungai Banjir Kanal Timur Semarang merupakan salah satu sungai yang bermuara di Pantai Utara (Pantura) Jawa yang melintasi bagian timur Kota Semarang. Panjang daerah aliran sungai (DAS)  Banjir  Kanal  Timur  adalah  sepanjang  14,25  km  dengan  debit  air  rata-rata  yang  dialirkasn sebesar  295,33  liter/detik  (Rahmadi et  al .,  2021).  Daerah  aliran  sungai  Banjir  Kanal  Timur  melintasi daerah  padat  pemukiman  dan  lokasi-lokasi  industri,  diantaranya  adalah  rusunawa  Kaligawe, kawasan industri tekstil, bahan makanan, plastik, mebel dan lainnya (Wulandari, 2012). Muara sungai
merupakan  bagian  hilir  sungai  yang  berinteraksi  dengan  perairan  lepas  secara  langsung  atau disebut dengan estuari. Selain itu, adanya run off sungai turut memengaruhi kandungan material yang  terlarut  dalam  perairan  (Usman,  2014).  sehingga  meningkatkan  konsentrasi  bahan  organik yang terlarut dan pada akhirnya dapat merusak ekosistem perairan. Perairan Muara Banjir Kanal Timur merupakan daerah aliran sungai yang termasuk sungai tidak terjal dimana nilai kemiringan sungai  nilainya  mendekati  0%,  hal  tersebut  semakin  mendukung  terjadinya  sedimentasi  akibat kecepatan aliran rendah dan masukan run off yang besar (Victoria et al. , 2018).
Sebelum dilakukan penanganan sedimentasi sebaiknya dilakukan pemantauan konsentrasi MPT untuk memprediksi tingkat sedimentasi yang terjadi. Menurut Qualifa et al. (2015), Konsentrasi MPT  berkaitan  dengan  tingkat  sedimentasi,  dimana  konsentrasi  MPT  yang  melimpah  mampu menunjukan  tingkat  sedimentasi  yang  tinggi.  Pengendapan  terjadi  akibat  kondisi  perairan  lebih stabil atau tingkat pengadukannya lebih rendah. Pada perairan muara pengadukan yang terjadi di daerah muara lebih rendah dibandingkan pada DAS, sehingga pengendapan yang terjadi pada muara  lebih  besar  dan  mengakibatkan  pendangkalan  (Subardjo et  al .,  2018).  Pemantauan konsentrasi  MPT  dalam  penanganan  sedimentasi  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan algoritma yang mampu merubah nilai reflektan menjadi nilai pendugaan konsentrasi MPT (Utami et al ., 2016). Pemanfaatan citra Sentinel-2 yang telah terkoreksi Bottom of Atmospheric (BOA)melalui sistem  sensor  satelit  Sentinel-2A  mampu  mendefinisikan  warna  citra  berdasarkan  12  panjang gelombang  yang  berbeda  sehingga  didapatkan  12  band  yang  dapat  dikomposisikan  dan dikembangkan  dari  analisa  data  lapangan  untuk  data  sekunder  (Esa,  2022).  Selain  Panjang gelombang yang berbeda, luasan citra atau resolusi spasial yang ditangkap masing-masing band juga berbeda dengan luasannya adalah 10-60 meter, jika dibandingkan dengan citra satelit lainnya ukuran resolusi spasial sentinel lebih unggul terutama dengan resolusi spasial 10 meter. Pemanfaatan resolusi spasial yang tinggi dapat memberikan akurasi yang lebih tinggi untuk menganalisis kondisi lingkungan dengan cakupan yang luas (Sinaga dan Suprayogi, 2018). Hasil reflektan dengan akurasi tinggi  tersebut  dapat  diintegrasikan  melalui machine  learning maupun  pemodelan  statistik sederhana  yang  menghasilkan  persamaan  matematis  untuk  memprediksi  konsentrasi  MPT  pada perairan, pemodelan tersebut dapat dilakukan karena sensor satelit mampu merekam data radiasi yang dihasilkan permukaan perairan mencakup sifat fisiokimia perairan (Saberioon et al ., 2020).
Konsentrasi MPT pada perairan dapat diprediksi dengan memanfaatkan citra satelit dengan memanfaatkan sifat optik perairan melalui algoritma yang telah dibangun. Menurut Liu et al . (2017), menjelaskan analisis data lapangan dengan citra satelit dari suatu perairan memiliki sifat optik yang nyata oleh material yang terkandung dalam perairan, terutama bahan organik dengan kandungan yang  melimpah  berdasarkan  karakteristik  warna.  Kandungan  yang  dimaksud  adalah  material organik,  fitoplankton,  dan  material  padatan  tersuspensi  dalam  perairan.  Berdasarkan  masing- masing  karakteristik  material  tersebut  secara  optis  dapat  dilihat  dengan  panjang  gelombang tertentu,  sehingga  mampu  terdefinisikan  melalui  perhitungan  matematis  yang  kemudian dikembangkan menjadi algoritma yang dapat digunakan untuk analisis kondisi perairan. Persamaan matematis telah dibangun oleh beberapa peneliti sebelumnya adalah persamaan Lemigas dalam Pahlevi et  al .  (2010)  algoritma  Lemigas  yang  dibangun  memanfaatkan  data  nilai  reflektan  citra Landsat  7.  Persamaan  Parwati  dan  Purwanto,  (2014)  algoritma  Parwati  dibangun  menggunakan data reflektan citra landsat 7 ETM. Persamaan LEL dalam Prasetiyo et al ., (2019) memanfaatkan data reflektan citra Sentinel-2. Dan algoritma yang dibangun oleh  Wirasatriya dalam Wirasatriya et al ., (2023)  persamaan  yang  dibangun  memanfaatkan  data  reflektan  citra  Sentinel  2.  Penelitian  ini bertujuan untuk menguji beberapa persamaan tersebut untuk mengetahui akurasi yang diberikan oleh masing-masing algoritma, sehingga diketahui algoritma terbaik untuk prediksi konsentrasi MPT pada perairan muara Banjir Kanal Timur Semarang.

## MATERI DAN METODE
Materi  penelitian  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer,  yaitu  pengambilan  sampel kualitas air laut sebanyak 100 stasiun yang dapat dilihat pada Gambar 1 berupa titik lokasi stasiun
dan  hasil  generate  RGB  neutral  color  citra  Sentinel-2A  yang  telah  dilakukan  preprocessing  citra Sentinel. Sampel air kemudian dilakukan metode filtering untuk mendapatkan konsentrasi MPT. Data sekunder  yang  digunakan  adalah  data  reflektan  citra  Sentinel-2A  yang  diekstrak  sesuai  dengan koordinat stasiun sampel. Metode yang digunakan dalam penentuan lokasi titik sampel penelitian yakni menggunakan metode transek sampling pada 100 titik sampel dengan kedalaman air kurang dari  1  meter  dan  jarak  antar  stasiun  adalah  200  meter.  Penentuan  lokasi  pengambilan  sampel kualitas air pada perairan muara BKT dikarenakan pada lokasi tersebut memiliki masukan sedimen yang tinggi dari hulu sungai.
Sebelum  proses  analisis  dimulai,  kertas  saring  yang  akan  digunakan  perlu  dilakukan pengeringan dan penimbangan terlebih dahulu untuk mengetahui berat kertas saring awal. Proses penyaringan  kemudian  dilakukan  dengan  bantuan  vacum  pump.  Nilai  konsentrasi  MPT  dihitung menggunakan rumus :
𝑀𝑃𝑇 = (𝑎 − 𝑏) 𝑐 (𝑔𝑟𝑎𝑚 𝑙𝑖𝑡𝑒𝑟 ⁄ )
Keterangan: a = berat kertas saring terfilter (gram); b = berat kertas saring awal (gram); c (liter) = volume air yang difilter, konsentrasi MPT dalam mg/L (Alaert dan Santika, 1987).
Pengolahan dilakukan menggunakan software SNAP (Sentinel Applications Platform). Dalam tahap  pengolahan  tidak  dilakukan  koreksi  geometrik  dan  koreksi  radiometrik,  dikarenakan  citra Sentinel  2A  yang  didownload  memiliki  jenis  MSIL2A  dimana  citra  tersebut  telah  terkoreksi  secara geometric dan radiometric, dan nilai reflektansi bertipe Bottom of Atmosphere (Esa, 2022)
Menurut González et al ., (2022) langkah pengolahan citra Sentinel-2A secara runtut dimulai dengan cropping citra Sentinel-2 pengolahan ini ditujukan untuk membatasi cakupan wilayah yang dianalisis sehingga mempercepat proses pengolahan pada software dan memperkecil ukuran file .  Kemudian,  citra  satelit  dilakukan  proses resampling untuk  mengubah  resolusi  spasial  masing- masing band menjadi 10 meter untuk meningkatkan dan menyamakan akurasi setiap band . Terakhir dilakukan proses reprojection proses ini dilakukan untuk mengoreksi posisi dan mengubah jenis proyeksi koordinat sehingga citra memiliki koordinat yang sesuai dengan posisi yang sebenarnya.
Tabel 1 . Referensi Algoritma yang digunakan Algoritma Persamaan Wirasatriya MPT (mg/L) = (1956.2 x Rrs red) – 50.056 LEL MPT (mg/L) = 3,7321 x (exp(12,543 x (Rrs green + Rrsred))) Lemigas MPT (mg/L) =10,6678 + (0,55085xRrs red)) + (0,04563 x (Rrs red^2) +(0,0097 x Rrs green x Rrs Red) Parwati MPT (mg/L) = 3,323 x (exp(12,543x(Rrs Green + Rrs Red))) 𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 (𝑀𝑃𝑇 𝑜𝑏𝑠 − 𝑀𝑃𝑇 𝑝𝑟𝑒 ) 2 𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑛 ) ∑ | 𝑀𝑃𝑇 𝑝𝑟𝑒 − 𝑀𝑃𝑇 𝑜𝑏𝑠 𝑀𝑃𝑇 𝑝𝑟𝑒 | × 100 𝑛 𝑖=1
Setelah pengolahan preprocessing citra  Sentinel-2A dilakukan  proses pemasukan algoritma menggunakan  fitur  bandmath,  citra  yang  dihasilkan  menunjukan  nilai  konsentrasi  prediksi berdasarkan masing-masing pixel. Data tersebut kemudian diekstraksi sesuai dengan lokasi stasiun pengambilan sampel untuk dilakukan evaluasi akurasi dengan data lapangan.
Algoritma yang digunakan adalah beberapa algoritma prediksi konsentrasi MPT konvensional yang  dianggap  memiliki  tingkat  keakuratan  tinggi  untuk  diaplikasikan  berdasarkan  studi  literatur. Pada penelitian (Prasetiyo et al ., 2019) menunjukan algoritma LEL yang memiliki tingkat akurasi cukup baik saat diaplikasikan pada citra Sentinel-2A. Sementara algoritma Parwati (Parwati dan  Purwanto, 2014) dan algoritma Lemigas (Pahlevi et al ., 2010) merupakan percobaan pengaplikasian algoritma MPT  yang  dibentuk  untuk  citra  Landsat  8  untuk  diimplementasikan  pada  Sentinel-2A.  Algoritma Wirasatriya  (Wirasatriya et  al .,  2023)  merupakan  algoritma  peramalan  konsentrasi  MPT  yang dihasilkan  pada  lokasi  Muara  Banjir  Kanal  Barat  Semarang  untuk  citra  Sentinel-2A  dimana  lokasi tersebut cenderung dekat dengan lokasi pengamatan.
Uji akurasi dilakukan dengan menggunakan pendekatan beberapa parameter statistik, yaitu uji koefeisien determinasi, MAPE, dan RMSE Pengujian akurasi digunakan rumus kesalahan relatif bias, Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), parameter tersebut menjadi acuan penentuan algoritma yang diaplikasikan untuk pemetaan konsentrasi MPT secara spasial dan temporal. Uji statistik metode RMSE memiliki interpretasi nilai semakin kecil mendekati nol maka model algoritma yang dihasilkan semakin baik (Wirasatriya et al ., 2023).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan observasi lapangan konsentrasi material padatan tersusupensi (MPT) di perairan Banjir Kanal Timur Semarang menunjukkan rentang nilai terendah dan tertinggi adalah  40,80 – 116 mg/L  nilai  terendah  didapatkan  pada  stasiun  94  dan  nilai  tertinggi  didapatkan  pada  stasiun  10 dapat dilihat pada Tabel 2 yang merupakan rangkuman hasil pengukuran konsentrasi MPT. Apabila dilihat menggunakan citra tampak dapat dilihat pada Gambar 1. Tepatnya pada stasiun 10 terlihat adanya  penumpukan  MPT  akibat  aktivitas  penangkapan  ikan  yang  mengakibatkan  proses resuspensi yang ditandai warna kecoklatan pada hasil citra satelit.
Pola  sebaran  konsentrasi  MPT  secara  spasial  terdapat  kesesuaian  penumpukan  konsentrasi MPT  yang  terdapat  pada  Gambar  2  berupa  hasil  interpolasi  konsentrasi  MPT.  Kesesuaian  pola sebaran dapat dilihat pada stasiun 10 dimana konsentrasi yang dihasilkan tinggi ditandai berwarna merah pada peta, kemudian konsentrasi MPT nilainya semakin berkurang semakin menuju perairan lepas. Hal tersebut sesuai dengan titik lokasi stasiun dengan konsentrasi terendah adalah stasiun 94 yang merupakan lokasi terjauh dari dari titik muara.
Hasil  algoritma  menunjukkan  terdapat  adanya  perbedaan  yang  signifikan  berdasarkan parameter  statistik  terhadap  beberapa  algoritma  tertentu  yang  terdapat  pada  Tabel  2  yang merupakan  tabel  rangkuman  hasil  implementasi  algoritma  untuk  memprediksi  konsentasi  MPT berdasarkan  nilai  reflektan  yang  telah  diekstraksi  dari  citra  Sentinel-2A.  Perbedaan  yang  sangat signifikan adalah rentang nilai observasi lapangan dengan algoritma Lemigas, dimana rentang nilai observasi berkisar pada 40 mg/L hingga 116,0 mg/L dan konsentrasi MPT rerata adalah 57,315 mg/L, sementara  itu  algoritma  yang  dihasilkan  hanya  berkisar  10,781  mg/L  hingga  10,839  mg/L  dan reratanya adalah 10,791 mg/L. Algoritma dengan hasil yang paling mendekati adalah algoritma Wirasatriya  dengan  rentang  nilai  20,172  mg/L  hingga  179,211  mg/L  dengan  konsentrasi  rerata adalah 48,145 mg/L
Peninjauan  lanjutan  adalah  dengan  menguji  tingkat  kevalidan  menggunakan  parameter statistik yaitu perhitungan RMSE dan MAPE serta tingkat hubungan dengan koefisien determinasi ( R 2 ). Hasil yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 3. Yang menunjukkan algoritma Wirasatriya memiliki tingkat error terkecil berdasarkan parameter statistik, akan tetapi tingkat hubungan terbaik terdapat pada algoritma LEL. Nilai yang dihasilkan oleh algoritma LEL memiliki rentang nilai yang masih kurang akurat apabila diimplementasi di perairan muara BKT Semarang. Namun secara hubungan yang didapatkan  algoritma  tersebut  dapat  menjadi  referensi  dalam  pengamatan  konsentrasi  MPT  di perairan Muara BKT. Parameter MAPE menurut Sumari et al ., (2017)dapat diinterpretasikan dengan beberapa klasifikasi dengan satuan % yaitu sangat akurat dengan nilai MAPE<10%, cukup akurat 10- 20%,  layak  20-50%  dan  >50%  tidak  akurat.  Target  nilai  MAPE  yang  dapat  diterima  adalah  0-20  % sehingga algoritma yang diimplemtasikan memiliki hasil prediksi MPT yang akurat.
Hasil  sebaran  data  dan  kesesuaian  algoritma  dapat  dilihat  melalui  hubungan  dari  regresi linear  sehingga  parameter  tersebut  dapat  mempertimbangkan  ada  atau  tidaknya  kesesuaian algoritma prediksi MPT terhadap data konsentrasi MPT observasi lapangan. Hasil yang didapatkan berdasarkan  regresi  masing-masing  algoritma  diketahui  algoritma  Wirasatriya,  LEL  dan  Parwati memiliki hubungan yang sesuai yang dapat dilihat dari arah garis regresi yang dibangun, dapat dijelaskan bahwa pada stasiun yang sama nilai yang dihasilkan memiliki sebaran yang sama antara data observasi maupun hasil algoritma. Berdasarkan Gambar 3. regresi linear terbaik ditunjukan oleh algoritma LEL. Hal tersebut dipengaruhi oleh penggunaan band dalam pembangunan algoritma sehingga lebih sesuai dengan kondisi perairan muara BKT Semarang.

## Tabel 2 . Parameter Statistik Konsentrasi MPT
Ekstraksi Data Parameter Statistik Rerata (mg/L) Min (mg/L) Max (mg/L) Observasi 57.315 40.800 116.000 Wirasatriya 48.145 20.172 179.211 LEL 21.793 13.999 88.484 Lemigas 10.791 10.781 10.839 Parwati 21.207 11.305 180.822
Tabel 3 . Rentang Nilai Konsentrasi MPT Parameter statistik Algoritma Wirasatriya LEL Lemigas Parwati MAPE 15,9984 61,9767 81,1721 62,9986 RMSE 9,1694 35,5217 46,5235 36,1074 R Square 0,5441 0,6096 0,5528 0,6016

## Gambar 2 . Sebaran Spasial Konsentrasi MPT Observasi
Nilai R 2 pada Gambar 3. menjelaskan tingkat hubungan berdasarkan konsistensi sebaran data yang dihasilkan, apabila nilai R 2 yang dihasilkan mendekati nilai 1 data yang didapatkan semakin baik  hubungannya  (Sugiarti  dan Megawarni,  2012).  Data  yang  didapatkan  pada  algoritma  LEL memiliki sebaran nilai yang lebih terpusat dengan nilai R 2 adalah 0,6069 yang menandakan tingkat hubungan  kuat  berdasarkan  penelitian  Ndruru et  al .,  (2014).  apabila  nilai R 2 =  0,60  -  0,799  data diinterpretasi  sebagai  hubungan  kuat.  Sebaran  data  dari  populasi  yang  dihasilkan  memiliki  pola terpusat dengan beberapa nilai yang diluar dari rentang data, nilai tersebut diidentifikasi sebagai nilai dengan konsentrasi tinggi di beberapa stasiun. Hasil yang didapatkan pada Gambar 3 juga menjelaskan hubungan yang terjadi yaitu pada algoritma Wirastria, LEL, dan Parwati menunjukkan hubungan yang positif, sementara algoritma Lemigas memiliki pola mendatar hal tersebut terjadi akibat  nilai  prediksi  yang  dihasilkan  rentang  nilainya  sangat  kecil.  Hubungan  Positif  pada  regresi dijelaskan oleh Pratama et al ., (2019), sebagai hubungan antara dua variabel memiliki keterkaitan yaitu semakin besar variabel X, maka variabel Y akan semakin besar hasilnya.
Berdasarkan Gambar 4 berupa pola sebaran konsentrasi MPT secara spasial diketahui pola sebaran yang dihasilkan dominan adalah sama, perbedaan yang dihasilkan sangat minor. Akan tetapi rentang konsentrasi yang dihasilkan memiliki perbedaan dari masing-masing algoritma. Pola sebaran spasial menunjukan adanya kesesuaian dimana pada stasiun 10 terlihat konsentrasi MPT
sangat pekat ditandai oleh warna merah sementara pada lepas muara stasiun 91-100 dominasi warnanya mulai berubah menjadi kebiruan yang menandakan konsentrasi MPT lebih rendah. Hasil yang didapatkan dapat ditinjau dengan Gambar 2. yang merupakan sebaran spasial konsentrasi MPT  observasi.  Sebaran  konsentrasi  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  kondisi  normal  perairan  yaitu konsentrasi MPT pada muara memiliki nilai konsentrasi MPT yang lebih tinggi, kemudian konsentrasi MPT akan semakin berkurang semakin menjauh dari muara (Marwoto et al ., 2021). Rentang warna konsentrasi  MPT  hasil  algoritma  yang  memiliki  kesesuaian  signifikan  terhadap  konsentrasi  MPT observasi terdapat pada algoritma Wirasatriya dengan rentang biru-merah  yaitu 12,676 - 193,183 mg/L. Sementara itu rentang nilai konsentrasi observasi lapangan adalah 40,80 – 116,00 mg/L. Hasil yang  didapatkan  oleh  algoritma  Wirasatriya  masih  memungkinkan  terdapat  nilai  yang  berbeda dapat berupa under estimate maupun over estimate. Rentang nilai hasil observasi dan prediksi pada beberapa algoritma memiliki kesesuaian nilai pada peneliti terdahulu oleh Hutasuhut et al ., (2022) menggunakan  pendekatan  pemodelan  spasial,  rentang  nilai  pemodelan  Konsentrasi  MPT  yang dihasilkan pada perairan muara Banjir Kanal Timur Semarang berkisar 40 hingga 90 mg/L.
Konsentrasi MPT observasi memiliki pola sebaran yang menunjukan konsentrasi tinggi berada pada perairan yang berada di dekat mulut muara. Fenomena tersebut sesuai dengan penyebab meningkatnya  konsentrasi  MPT  yaitu  adanya  arus  sungai  atau  debit  masuk  yang  membawa sedimen  pantai  dari  pesisir  atau  muara  menuju  perairan  lepas  (Prasetiyo et  al .,  2019).  Sebaran konsentrasi MPT secara spasial menunjukkan konsentrasi MPT lebih pekat pada pesisir perairan dan konsentrasi berkurang semakin menuju perairan lepas. Pola sebaran spasial tersebut sesuai dengan kondisi normal yaitu konsentrasi MPT berkurang semakin mengarah laut lepas (Utama et al ., 2021).
Gambar 3 .  Regresi  Linear  Konsentrasi  MPT  Observasi  terhadap  (A).  Algoritma  Wirasatriya,  (B). Algoritma LEL, (C). Algoritma Lemigas, dan (D). Algoritma Parwati

## Gambar 4 . Sebaran Spasial Konsentrasi MPT dengan Algoritma (A). (B). (C). (D).
Selain itu, saat pengambilan sampel di lapangan terdapat proses pengadukan yang diakibatkan oleh aktivitas penangkapan ikan sehingga perairan lebih keruh pada stasiun 10 dapat dilihat pada Gambar 1. Adanya aktivitas tersebut memengaruhi sifat optis perairan sehingga mengakibatkan perubahan warna yang pada akhirnya akan memengaruhi nilai reflektan yang direkam oleh citra Sentinel-2A. Kondisi tersebut sesuai dengan pernyataan Liu et al ., (2017) yang menjelaskan sifat optis perairan  dapat  dimanfaatkan  sebagai  metode  alternatif  dalam  pengukuran  kualitas  perairan termasuk  parameter  MPT,  sehingga  dengan  adanya  fenomenan  tersebut  menyebabkan perubahan nilai konsentrasi yang terdapat pada hasil akhir algoritma. Menurut Ouma et al ., (2020), terdapat  faktor  yang  mampu  memberikan  dampak  signifikan  adalah  kondisi  geografik  perairan dalam pembuatan algoritma harus sesuai dengan kondisi perairan implementasi, apabila hendak dimanfaatkan untuk diimplementasi pada perairan dengan kondisi perairan yang berbeda maka perlu perubahan koefisien  agar sesuai dengan  kondisi  perairan. Pengambilan sampel kualitas  air dilakukan pada saat citra Sentinel-2A melakukan perekaman yaitu pada pukul 09.30 WIB, sehingga hasil yang didapatkan dapat merepresentasikan kondisi perairan saat pengambilan citra Sentinel- 2A.  Pengambilan  data  secara  bersamaan  dengan  waktu  perekaman  citra  Sentinel  2  mampu memberikan interpretasi data melaui konversasi melalui algoritma (Rahman et al ., 2021).
Hasil uji validasi menunjukan algoritma Wirasatriya memiliki nilai koefisien determinasi yang lebih  kecil  ( R 2 =  0,5441)  dibandingkan  dengan  algoritma  LEL  ( R 2 =  0,6096),  dimana  nilai  koefisein determinasi mendekati nilai 1 maka hubungan yang dihasilkan akan semakin kuat (Ndruru et al ., 2014).  Akan tetapi, error yang dihasilkan dari algoritma  LEL lebih besar  yaitu RMSE  = 35,5217  dan MAPE  =  61,9767%.  Sehingga  untuk  pemantauan  konsentrasi  MPT  pada  perairan  Muara  BKT Semarang  sebaiknya  menggunakan  algoritma  Wirasatriya  dengan  RMSE  =  9,1694  dan  MAPE  = 15,9984%. Hasil prediksi konsentrasi MPT dengan algoritma Wirasatriya memberikan nilai MAPE yang cukup  untuk  bisa  digunakan  pada  perairan  Muara  BKT  Semarang,  kondisi  tersebut  disebabkan kombinasi warna perairan pada penelitian sebelumnya memiliki kesamaan dengan  perairan Muara BKT  Semarang  (Sholihah et  al .,  2016).  Berdasarkan  sebaran  data  yang  dihasilkan  algoritma Wirasatriya memiliki rentang nilai yang lebih sesuai dapat dilihat pada Gambar 3. Yang menunjukan hubungan positif dengan rentang yang hampir sesuai dengan konsentrasi MPT observasi. Kaitannya dengan nilai R 2 pada algoritma Wirasatriya memiliki nilai yang lebih kecil dapat dipengaruhi oleh jumlah band yang digunakan yaitu single band dari band 4, sementara itu algoritma LEL memiliki tingkat hubungan yang lebih tinggi dikarenakan menggunakan kombinasi dual band yaitu Band 3 dan  band  4  yang  lebih  sesuai  dengan  perairan  karena  dalam  citra  tampak  neutral  color  RGB dominasi warnanya adalah hijau kecoklatan.

## KESIMPULAN
Nilai  konsentrasi  MPT  pada  perairan  Muara  Banjir  Kanal  Timur  hasil  observasi  lapangan sebanyak 100 stasiun memiliki rentang konsentrasi 40,80 – 116 mg/L dan rata-rata konsentrasi MPT yang didapatkan adalah 57,135 mg/L, dimana pengambilan sampel tersebut dilakukan saat waktu passing  time  satelit  Sentinel-2A  pada  21  Agustus  2021.  Hasil  Pengolahan  uji  kevalidan  beberapa algoritma dapat disimpulkan algoritma  Wirasatriya memiliki tingkat error yang kecil dibandingkan algoritma lainnya untuk diimplementasi pada perairan Muara BKT Semarang dengan nilai RMSE = 9,1694 dan MAPE = 15,9984%, sementara itu nilai koefisien determinasi bernilai R 2 = 0,5441 yang dapat diinterpretasi tingkat hubungan cukup baik. Selain itu karakteristik perairan Muara BKT lebih rasional menggunakan gabungan band 3 dan band 4, hal tersebut dibuktikan oleh tingkat hubungan lebih baik dengan algoritma LEL yang memanfaatkan dual band dengan nilai koefisien determinasi R 2 = 0,6096. Pola sebaran spasial yang dihasilkan oleh masing-masing algoritma memiliki pola sebaran yang sama, perbedaan masing-masing algoritma terletak pada rentang nilai yang dihasilkan oleh masing-masing  algoritma.  Berdasarkan  rentang  nilai  algoritma  Wirasatriya  memiliki  rentang  nilai konsentrasi MPT yang lebih sesuai dengan kondisi lapangan, dimana rentang nilai konsentrasi yang dihasilkan algoritma Wirasatriya berkisar 20,172 – 179,211 mg/L.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Deputi  Bidang  Penguatan  Riset  dan Pengembangan Kementerian Riset dan Teknologi/Badan Riset dan Inovasi Nasional serta Dekan FPIK Universitas Diponegoro. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian No. 257-16/UN7.6.1/PP/2021 dan dilanjutkan danah hibah dari FPIK UNDIP No. 41/UN7.F10/PP/III/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
Esa. 2022. Data Quality Report Sentinel-2 MSI L2A May (2022). Sentinel Online -Data Product Quality Reports, December. https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/data-product-quality-reports González, J., Urrego, E. P., Sòria-Perpinyà, X., Angelats, E., Alcaraz, C., Delegido, J., Ruíz-Verdú, A., Tenjo, C., Vicente, E., & Moreno, J. (2022). Towards the Combination of C2RCC Processors for Improving Water Quality Retrieval in Inland and Coastal Areas. Remote Sensing, 14(5), 1-24. doi: 10.3390/rs14051124
Hutasuhut, A., Ismanto, A., Rochaddi, B., Maslukah, L., & Widiaratih, R. (2022). Sediment Suspension Distribution  Models  in  East  Canal  Flood  Estuary  Waters,  Semarang,  Central  Java,  Indonesia. Tropical Aquatic and Soil Pollution , 2 (2), 76 – 89. doi: 10.53623/tasp.v2i2.93
Liu, H., Li, Q., Shi, T., Hu, S., Wu, G., & Zhou, Q. (2017). Application of Sentinel 2 MSI Images to Retrieve Suspended Particulate Matter Concentrations in Poyang Lake. Remote Sensing , 9(7), 761-780. doi: 10.3390/rs9070761
Marwoto,  J.,  Windyartanti,  O.,  &  Muslim,  M.  (2021).  Pengaruh  Padatan  Tersuspensi  terhadap Konsentrasi Klorofil-a dan Fosfat Inorganik Terlarut di Muara Banjir Kanal Barat, Semarang. Jurnal Kelautan Tropis , 24 (2), 223 – 231. doi: 10.14710/jkt.v24i2.10703
Ndruru,  E.,  Situmorang,  M.  &  Tarigan,  G.  (2014).  Analisa  Faktor-Faktor  yang  mempengaruhi  Hasil Produksi Padi di Deli Serdang. Saintia Matematika , 2(1), 71 – 83.
Ouma, Y.O., Noor, K., & Herbert, K. (2020). Modelling Reservoir Chlorophyll- a, TSS, and Turbidity Using Sentinel-2A MSI and Landsat-8 OLI Satellite Sensors with Empirical Multivariate Regression. Journal of Sensors , 2020, 1-21. doi: 10.1155/2020/8858408
Pahlevi, Maulidyan, A. & Wiweka. (2010). Pembuangan Lumpur Lapindo Menggunakan Data Citra Aster. Jurnal Ilmiah Geomatika . 16(2), 23 – 42.
Parwati,  E.,  &  Purwanto,  A.D.  (2014).  Analisis  Algoritma  Ekstraksi  Informasi  TSS  Menggunakan  Data Landsat 8 di Perairan Berau. Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014, p.518 – 528.
Prasetiyo, B. A., Rochaddi, B., & Satriadi, A. (2019). Aplikasi Citra Sentinel-2 untuk Pemetaan Sebaran Material Padatan Tersuspensi Di Muara Sungai Wulan Demak. Journal of Marine Research , 8(4), 379 – 386. doi: 10.14710/jmr.v8i4.25193
Pratama,  I.G.M.Y.,  Karang,  I.W.G.A.,  &  Suteja,  Y.  (2019).  Distribusi  Spasial  Kerapatan  Mangrove Menggunakan Citra Sentinel-2a Di Teluk Benoa, Bali. Journal of Marine and Aquatic Sciences , 5(2), 192 – 202.
Qualifa,  F.,  Atmodjo,  W.,  &  Marwoto,  J.  (2015).  Sebaran  Material  Padatan  Tersuspensi  di  Perairan Muara Sungai Ketiwon, Tegal. Indonesian Journal of Oceanography . 5(1), 60-66
Rahmadi, N., Widada, S., Marwoto, J., Atmodjo, W., & Widiaratih, R. (2021). Studi Sebaran Sedimen Dasar  di  Perairan  Sungai  Banjir  Kanal  Timur  Semarang,  Jawa  Tengah. Indonesian  Journal  of Oceanography, 3(3), 286 – 294. doi: 10.14710/ijoce.v3i3.11707
Rahman,  A.,  Astuti,  L.P.,  Warsa,  A.,  &  Sentosa,  A.A.  (2021).  Prediksi  Tingkat  Kekeruhan  (Turbiditas) Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2a Di Waduk Jatiluhur, Jawa Barat. Jurnal Sumber Daya Air , 17(2), 59 – 68. doi: 10.32679/jsda.v17i2.697
Subardjo, P., Suryo, A.A.D., Pratikno, I., Handoyo, G., & Diani, K.P. (2018).  Distribusi Material Padatan Tersuspensi di Muara Sungai Sambas, Kalimantan Barat. Buletin Oseanografi Marina , 7(1), 22. doi: 10.14710/buloma.v7i1.19035
Sugiarti,  H.,  &  Megawarni,  A.  (2012).  Konsistensi  Koefisien  Determinasi  Sebagai  Ukuran  Kesesuaian Model Pada Regresi Robust. Jurnal Matematika Sains dan Teknologi, 13(2), 65 – 72. Saberioon, M., Brom, J., Nedbal, V., Sou c ̆ ek, P., & Císa r ̆ , P. (2020). Chlorophyll-a and total suspended solids  retrieval  and  mapping  using  Sentinel-2A  and  machine  learning  for  inland  waters. Ecological Indicators , 113, p.106236. doi: 10.1016/j.ecolind.2020.106236
Sholihah, I., Jaelani, L.M., & Tarigan, S. (2016). Analisis Sebaran Padatan Tersuspensi dan Transparansi Perairan Menggunakan Landsat 8 (Studi Kasus : Perairan Bintan, Kepulauan Riau). Jurnal Teknik ITS , 5 (2), 5 – 8. doi: 10.12962/j23373539.v5i2.17175
Sinaga, S. H., Suprayogi, A., & Haniah, H. (2018). Analisis Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau Dengan Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  Dan  Soil  Adjusted  Vegetation  Index Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2a (Studi Kasus : Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip , 7(1), 202 – 211.
Sumari,  A.D.W.,  Musthafa,  M.B.,  Ngatmari,  &  Putra,  D.R.H.  (2017).  Perbandingan  Kinerja  Metode- Metode  Prediksi  pada  Transaksi  Dompet  Digital  di  Masa  Pandemi. Rekayasa  Sistem  Dan Teknologi Informasi , 4(4), 642 – 647.
Usman,  K.O.  (2014).  Analisis  Sedimentasi  pada  Muara  Sungai  Komering  Kota  Palembang. Jurnal Teknik Sipil dan Lingkungan, 2(2), 209 – 215.
Utama,  I.M.R.P.,  Maslukah,  L.,  &  Wulandari,  S.Y.  (2021).  Sebaran  Konsentrasi  Material  Padatan Tersuspensi dan Fosfat di Perairan Semarang, Jawa Tengah. Journal of Marine Research , 10(1),
89 – 96. doi: 10.14710/jmr.v10i1.28533
Utami, F. P., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2016). Analisis Spasial Perubahan Luasan Mangrove Akibat Pengaruh Limpasan Sedimentasi Tersuspensi dengan Metode Penginderaan Jauh (Studi Kasus : Segara Anakan Kabupaten Cilacap, Jawa Tengah). Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 305 – 315.
Victoria,  C.E.,  Hutapea,  I.B.,  Salamun,  S.,  &  Sugiyanto,  S.  (2018).  Perencanaan  Perbaikan  Muara Sungai Banjir Kanal Timur Semarang. Jurnal Karya Teknik Sipil . 7(1), 189-209
Wirasatriya, A., Maslukah, L., Indrayanti, E., & Yusuf, M. (2023). Seasonal variability of Total Suspended Sediment off the Banjir Kanal Barat River, Semarang, Indonesia estimated from Sentinel-2 images. Regional Studies in Marine Science, 57, 102735. doi: 10.1016/j.rsma.2022.102735
Wulandari, S.Y. (2012). Status Perairan Banjir Kanal Timur Semarang Ditinjau dari Kadar Logam Berat Chromium dalam Air, Sedimen, dan Jaringan Lunak Kerang Darah ( Anadara granossa ). Buletin Oseanografi Marina , 1(3), 1 – 7.