Sebaran Material Padatan Tersuspensi Berdasarkan Data Citra Sentinel-2 di Perairan Tanjung Jati, Jepara

## Dhany Ajiperwata*, Elis Indrayanti, Baskoro Rochaddi
Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H, Tembalang, Kota Semarang, 50275 Telp/fax (024)747469 Email: dhanyajiperwata@students.undip.ac.id

## Abstract

## Total Suspended Solid Distribution in Tanjung Jati Waters, Jepara Based on Sentinel-2 Data
Tanjung Jati waters are located around the Tanjung Jati Coal Fired Power Plant, Jepara. Burning coal as a fuel for power plant produces fly and bottom ash, which can affect the concentration of total suspended solid (TSS). This study aims to determine the distribution of TSS based on Sentinel-2 level 2A imagery data of Tanjung Jati waters, Jepara. TSS data from field survey, TSS, and Reflectance Remote Sensing (RRS) data from the Copernicus Sentinel site on 25 October 2021 with a resolution of 10 m were  used  in  this  study.  Processing  data  using  the  algorithm  of  Lemigas,  Budhiman,  Parwati,  Laili,  and developing  a  new algorithm  with  a  regression  function  method  to  estimate  TSS  concentration. The  distribution  pattern  of  TSS  in  Tanjung  Jati Waters, Jepara has a high concentration in areas near land and decreases towards the open sea. The Root Mean Square Error (RMSE) value is 2.704 mg/l, it can be concluded that the proposed algorithm is suitable for describing the distribution of TSS concentrations in Tanjung Jati waters, Jepara. Observation of the distribution of TSS can be used for further analysis to determine sedimentation patterns and water quality.
Keywords: Remote Sensing, Sentinel-2, Total Suspended Solid, Tanjung Jati Waters

## Abstrak
Perairan Tanjung Jati merupakan perairan yang berada di sekitar area PLTU Tanjung Jati, Jepara. Batu bara sebagai bahan bakar untuk kebutuhan PLTU menghasilkan fly dan bottom ash yang dapat mempengaruhi konsentrasi  material padatan tersuspensi  (MPT)  di  perairan  sekitarnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sebaran  MPT  di  Perairan  Tanjung  Jati, Jepara  berdasarkan  data  citra  Sentinel-2  Level  2A.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  meliputi  data  MPT  hasil pengukuran lapangan, data MPT dan Reflectance Remote Sensing (RRS) dari situs sentinel copernicus tanggal 25 Oktober 2021,  dengan  resolusi  10  m.  Pengolahan  data  menggunakan  algoritma  Lemigas,  Budhiman,  Parwati,  Laili,  dan pengembangan algoritma baru dengan metode regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola sebaran MPT di Perairan Tanjung Jati, Jepara memiliki konsentrasi tinggi pada daerah dekat daratan dan semakin berkurang menuju laut lepas. Nilai RMSE sebesar 2,704 mg/l, hal ini menunjukkan bahwa formula algoritma usulan yang diperoleh sesuai untuk menggambarkan sebaran konsentrasi MPT di perairan Tanjung Jati, Jepara. Hasil sebaran MPT ini dapat digunakan dalam analisa lebih lanjut untuk mengetahui pola sedimentasi dan penilaian kualitas air.
Kata kunci : Material Padatan Tersuspensi, Perairan Tanjung Jati, Sentinel-2, Penginderaan Jauh

## PENDAHULUAN
Perairan Tanjung Jati merupakan perairan di sekitar PLTU Tanjung Jati, Jepara yang menjadi bagian alur transportasi suplai batubara untuk kebutuhan bahan bakar PLTU (Rochaddi et.al ., 2021). Proses pembakaran batu bara sebagai bahan bakar untuk PLTU akan menghasilkan fly dan bottom ash yang  dapat  mempengaruhi  konsentrasi  Material  Padatan  Tersuspensi  (MPT)  di  perairan sekitarnya. MPT adalah partikel-partikel yang melayang dalam air, terdiri dari komponen hidup dan komponen mati. Partikel yang tidak terlarut seperti pasir, lumpur, tanah, dan bahan kimia organik dan anorganik menjadi bentuk bahan tersuspensi di dalam air. Konsentrasi MPT yang terlalu tinggi dapat  menyebabkan  kekeruhan  air  dan  menghambat  masuknya  cahaya  ke  dalam  perairan sehingga  proses  fotosintesis  terganggu  (Wang et  al .,  2017;  Said  dan  Yudo,  2021).  Apabila  proses fotosintesis terganggu akan berpengaruh pada menurunnya kadar oksigen dan tingkat kesuburan perairan.
Pada  penelitian  ini  data  citra  yang  digunakan  adalah  data  citra  Sentinel-2  Level  2A  yang merupakan satelit dari program European Space Agency (ESA) Copernicus dengan orbit polar yang diluncurkan pada tahun 2015. Keunggulannya merupakan satelit penginderaan jauh dengan sensor pasif multispektal yang mempunyai 13 band (4 band beresolusi 10 m, 6 band beresolusi 20 m, dan 3 band  bereolusi  spasial  60  m)  dengan  area  sapuan  290  km  (Gatti  and  Bertolini,  2015).  Pemetaan sebaran  MPT  umumnya  diperoleh  melalui  pengukuran  secara  langsung  di  lokasi  penelitian  yang dikaji.  Namun  dengan  semakin  berkembangnya  teknologi,  pemanfaatan  data  citra  Sentinel-2 menjadi alternatif yang lebih efisien dan efektif untuk memetakan sebaran MPT (Caballero et al ., 2018;  Nguyen et  al .,  2020,  Hafeez et  al .,  2022).  Disamping  dapat  mencakup  area  yang  luas, pengamatan juga dapat dilakukakan secara periodik.
Aplikasi data citra Sentinel-2 untuk pengamatan MPT di area pantai utara Jawa Tengah sudah pernah dilakukan diantaranya oleh Prasetiyo et al . (2019) yaitu memetakan sebaran MPT di muara Sungai Wulan, Demak dengan mengembangkan algoritma baru yang dibangun dengan metode regresi. Konsentrasi MPT relatif rendah di muara Sungai Wulan dan konsentrasi tertinggi terdapat di arah timur muara sungai atau daerah yang berupa teluk. Prayoga dan Barus (2021) di Delta Wulan, Demak,  Jawa  Tengah,  melaporkan  bahwa  konsentrasi  MPT  di  sekitar  Delta  Wulan  relatif  tinggi, konsentrasi  tertinggi  terdapat  di  arah  barat  muara  sungai  atau  di  daerah  yang  berupa  delta. Selanjutnya Milenia et al . (2021) menggunakan algoritma Budhiman untuk memetakan sebaran MPT di perairan Muara Sungai Banjir Kanal Barat, Kota Semarang, hasil penelitian menyimpulkan bahwa algoritma kurang sesuai diterapkan pada pendugaan MPT di daerah kajian.
Algoritma MPT dikembangkan berdasarkan data MPT hasil pengukuran lapangan dan data reflektan, dimana algoritma ini tidak selalu memberikan nilai estimasi yang sesuai ketika diaplikasikan pada  area  kajian  yang  berbeda.  Sehingga  untuk  tiap  area  kajian  yang  baru,  umumnya mengembangkan  kembali  algoritma  baru  untuk  menduga  persebaran  nilai  TSS  di  wilayah  kajian tersebut (Kurniadin dan Maria, 2020).  Oleh karena itu penelitian ini  bertujuan  untuk  mengestimasi sebaran  MPT  di  Perairan  Tanjung  Jati,  Jepara  berdasarkan  data  citra  Sentinel-2  dengan mengembangkan  algoritma  baru  menggunakan  metode  regresi.  Selanjutnya  algoritma  ini digunakan untuk mengestimasi konsentrasi MPT. Hasil penelitian ini dapat digunakan dalam analisa lanjutan yang berkaitan dengan laju sedimentasi dan penilaian kualitas suatu perairan.

## MATERI DAN METODE
Penelitian dilaksanakan di Perairan Tanjung Jati, Jepara dengan batas bujur  timur 110°42 ʹ 30 ʺ E sampai 110°45 ʹ 50 ʺ E dan batas lintang selatan 6°26 ʹ 40 ʺ S sampai 6°25 ʹ 25 ʺ S. Lokasi pengambilan sampel MPT adalah 10 lokasi yang ditentukan dengan pertimbangan dapat mewakili daerah kajian. Stasiun 1, 2, 7, dan 8 mewakili area yang dekat dengan daratan, dan stasiun 3, 4, 5, 6, 9, dan 10 mewakili area laut (Gambar 1). Pengambilan sampel dengan menerapkan passing time dari satelit Sentinel- 2 yang melewati perairan Jepara pada pukul 10.00 WIB, sehingga pengambilan sampel dilakukan pada pukul 8.00-12.00 WIB pada tanggal yang sama dengan passing date satelit yaitu 25 Oktober 2021. Selain data MPT hasil pengukuran, data yang digunakan adalah Peta Rupa Bumi Indonesia Tahun 2021.

## Metode Pengambilan dan Pengolahan Sampel MPT
Sampel  MPT  diambil  menggunakan  botol  Nansen  pada  kedalaman  0.2  d  dengan kedalaman  rerata  sebesar  1.5  m,  selanjutnya  dianalisis  menggunakan  metode  gravimetri. Perhitungan MPT menurut Alaerts dan Santika (1984), sebagai berikut:
𝑀𝑃𝑇  =   ( (𝑎 –  𝑏)
𝑐 𝑔𝑟𝑎𝑚) / 𝑙𝑖𝑡𝑒𝑟
Keterangan:  a  =  berat  kertas  saring  dan  residu  sesudah  pemanasan  (gr);  b  =  berat  kertas  saring sesudah pemanasan (gr); c = volume sampel air (L)

## Metode Pengolahan Data MPT dari Citra Sentinel-2 Level 2A
Data MPT diunduh dari website http://marine.copernicus.eu/ perekaman tanggal 25 Oktober 2021dengan total periode data penelitian 1 hari dan resolusi 10 m. Untuk memberikan nilai nol pada objek  yang  bukan  berupa  laut  perlu  adanya  pemisahan  objek  ( masking )  antara  perairan  dan daratan  yang  bertujuan  agar  nilai  spektral  yang  digunakan  dalam  proses  interpretasi  tidak dipengaruhi oleh nilai spektral dari daratan. Masking dilakukan dengan menggunakan kanal Near Infrared (NIR).
Proses  pengolahan  data  citra  untuk  memberikan  tampilan  yang  lebih  informatif  perlu dilakukan penajaman citra. Penajaman citra dilakukan dengan mentransformasikan nilai spektral menjadi  konsentrasi  material  padatan  tersuspensi  menggunakan  formula  yang  diturunkan  dari algoritma  empiris.  Algoritma  referensi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma Lemigas (1997), algoritma Budhiman (2004) dengan studi kasus di Delta Mahakam, Kalimantan Timur, algoritma Parwati (2014) dengan studi kasus di Perairan Berau, Kalimanta Timur dan algoritma Laili (2015) dengan studi kasus di Perairan Poteran, Jawa Timur.

## Metode Untuk Pengembangan Algoritma Baru
Algoritma  baru  dalam  hal  ini  adalah  algoritma  yang  dibangun  dengan  metode  regresi menggunakan persamaan yang diperoleh  dari nilai determinasi (R 2 ) terbaik. Analisis regresi antar nilai reflektan piksel pada kanal diuji dengan data MPT pengukuran lapangan (Perairan Tanjung Jati, Jepara). Kanal yang digunakan yaitu kanal biru, hijau, dan merah yang terdiri atas kanal tunggal dan kombinasi masing-masing kanal.

## Uji Validasi
Validasi data citra merupakan proses statistik untuk membandingkan data hasil model dengan data  lapangan.  Nilai  kesalahan  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  RMSE  (Nugroho,  2013), berikut :
𝑅𝑀𝑆𝐸  = √ 1 𝑛 𝛴(𝑋𝑚  −  𝑋𝑒) 2
Keterangan:  Xe  =  Nilai  hasil  pengukuran  lapangan  yang  dianggap  benar;  Xm  =  Nilai  hasil pengolahan; n = Jumlah data
Gambar 1. Lokasi Penelitian Perairan Tanjung Jati, Jepara

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perbandingan nilai konsentrasi MPT hasil pengukuran lapangan dan hasil analisa citra pada masing-masing algoritma disajikan pada Tabel 1. Hasil MPT dari algoritma referensi menunjukkan nilai yang  berbeda  dengan  MPT  hasil  pengukuran  lapangan. Dari  Tabel  2  terlihat  perbedaan  hasil konsentrasi  nilai  MPT,  hal  ini  dikarenakan  perbedaan  wilayah  studi  yang  digunakan.  Menurut (Kurniadin  &  Maria,  2020;  Hadi et  al ,  2021)  umumnya  model  empiris  yang  dibangun  dari  satu penelitian di daerah lain dapat berbeda untuk menganalisis objek yang sama. Disamping itu kondisi air  yang  dinamis  dan  karakteristik  perairan  juga  bisa  secara  signifikan  mempengaruhi  hasil konsentrasi MPT (Indeswari et al , 2018).  Hal ini juga didukung dari hasil penelitian Milenia et al , (2021) tentang sebaran MPT di perairan Muara Sungai Banjir Kanal Barat, Kota Semarang yang diestimasi menggunakan  algoritma  Budhiman  menunjukkan  hasil  yang  kurang  sesuai. Algoritma  Budhiman (2004) dibangun untuk studi kasus di Delta Mahakam, Kalimantan Timur.

## Pengembangan Algoritma Baru
Berdasarkan hasil konsentrasi MPT citra algoritma referensi memiliki nilai yang tidak mendekati nilai konsentrasi MPT pengukuran lapangan (Tabel 1),  maka dilakukan pengembangan algoritma baru.  Hasil  nilai  korelasi  reflektan  Citra  Sentinel-2  Level  2A  (kanal  biru,  hijau  dan  merah)  dengan Konsentrasi  MPT  Lapangan  disajikan  pada  Gambar  2.  Estimasi  konsentrasi  MPT  berdasarkan algoritma  (citra  kanal  merah)  menunjukkan  hasil  yang  mendekati  nilai  MPT  hasil  pengukuran lapangan seperti disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 1. Perbandingan Nilai Konsentrasi MPT
Stasiun Konsentrasi MPT (mg/l) Lapangan Budhiman Laili Lemigas Parwati 1 36,032 23,027 13,988 12,691 14,103 2 35,138 23,918 13,912 12,697 16,056 3 14,833 16,013 12,013 12,687 10,055 4 27,369 21,856 12,432 12,689 11,993 5 23,667 19,066 12,080 12,687 11,943 6 26,100 18,919 13,217 12,687 9,969 7 32,765 18,993 13,184 12,687 9,933 8 22,700 17,950 11,980 12,685 9,967 9 20,364 16,077 12,012 12,687 10,040 10 22,562 18,935 12,897 12,685 10,100
Tabel 2. Perbandingan Nilai Konsentrasi MPT Lapangan dan MPT Algoritma Citra
Stasiun Konsentrasi MPT (mg/l) Lapangan Algoritma Kanal Merah 1 36,032 32,561 2 35,138 32,817 3 14,833 16,242 4 27,369 25,640 5 23,667 24,615 6 26,100 22,650 7 32,765 36,491 8 22,700 21,283 9 20,364 22,479 10 22,562 26,751
Gambar 2. Grafik Reflektan Citra Sentinel-2 Level 2A dengan Konsentrasi MPT Lapangan
Hasil  pengujian  kanal  pada  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) tertinggi dimiliki oleh kanal merah sebesar 0,8243 dengan hasil konsentrasi MPT algoritma yang paling mendekati  hasil  MPT  lapangan  (Tabel  2).  Sehingga  persamaan  algoritma  baru  dibangun berdasarkan  nilai  yang  diperoleh  dari  reflektan  citra  kanal  merah,  maka  diperoleh  persamaan algoritma MPT baru sebagai berikut:

## 𝑀𝑃𝑇  ( 𝑚𝑔
𝐿 ) =  854,4(𝑅𝑟𝑠 𝑅𝑒𝑑) −  5.3743
Keterangan: Rrs Red = Nilai reflektan kanal merah

## Sebaran MPT Perairan Tanjung Jati, Jepara
Sebaran MPT Perairan Tanjung Jati, Jepara berdasarkan estimasi dari algoritma baru disajikan pada Gambar 3. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa konsentrasi MPT tertinggi sebesar 36,491 mg/l berada pada daerah muara sungai yang (ditandai dengan warna merah) dan nilai konsentrasi terendah  16,242  mg/l  pada  daerah  laut  (ditandai  warna  hijau).  Secara  umum  Gambar  3 menunjukkan  bahwa  stasiun  yang  berada  di  dekat  daratan  memiliki  konsentrasi  MPT  yang  lebih tinggi  dibandingkan  stasiun  yang  lebih  jauh  dari  daratan.  Menurut  Ondara et  al ,  (2021),  sumber utama  penyebaran  MPT  adalah  dari  daratan  yang  dapat  berupa  gerusan  sedimen  oleh gelombang atau arus sepanjang pantai yang akhirnya tersuspensi dan terangkut ke daerah lain, dan  dapat  juga  disebabkan  oleh  peristiwa  resuspensi  sedimen  yang  diaduk  sehingga  terjadi turbulensi dan proses pencampuran yang menyebabkan tingkat konsentrasi MPT di dekat daratan menjadi lebih tinggi.
Pada  bagian  barat  area  PLTU  (sekitar  stasiun  7,  dan  8)  juga  terdapat  muara  sungai  (Kali Banjaran) yang juga menyuplai MPT. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian Parwati et al , (2014) yang menyatakan bahwa keberadaan muara sungai dapat memberikan kontribusi pada konsentrasi MPT yang tinggi di daerah dekat daratan (muara sungai) dan semakin rendah mendekati laut lepas, hal akibat dari pengaruh kecepatan arus sungai dan ukuran partikel MPT. Semakin tinggi arus sungai, maka  proses  pengadukan  kolom  air  semakin  tinggi,  serta  proses  sedimentasi  dari  padatan
tersuspensi akan semakin luas. Menurut Prasetiyo et al . (2019), muara sungai merupakan perantara terbawanya  MPT  dari  sungai  ke  laut  lepas  yang  ditunjukkan  dengan  tingginya  konsentrasi  MPT dimuara sungai. Area di sekitar stasiun 1 dan 2 memiliki nilai konsentrasi MPT yang tinggi, hal ini diduga karena area tersebut dekat dengan saluran air pembuangan dari PLTU Tanjung Jati yang memiliki debit yang besar dan menyebabkan terjadinya pengadukan substrat ke perairan.

## Validasi
Hasil uji validasi menunjukkan nilai RMSE seperti tersaji pada Tabel 3. Algoritma referensi yang memiliki nilai rata-rata RMSE tinggi yakni pada algoritma  Parwati sebesar 15,644 mg/l, sedangkan algoritma baru memiliki nilai RMSE sebesar 2,704 mg/l.  Nilai RMSE merupakan standar deviasi residual yang  memberikan  informasi  tentang  besaran  kesalahan  antara  nilai  nilai  prediksi  dengan  nilai sebenarnya pada unit konsentrasi yang sama (Dolara et al ., 2018).
Hasil algoritma referensi  yang didapat memiliki  nilai RMSE yang  tidak sesuai dengan data lapangan dikarenakan perbedaan kondisi perairan (Indeswari et al , 2018; Kurniadin & Maria, 2020; Hadi et  al ,  2021) .  Penelitian  algoritma  Budhiman,  Parwati,  dan  Lemigas  dilakukan  di  perairan Kalimantan Timur yang sangat dipengaruhi oleh karakteristik muara sungai dengan debit yang besar
Gambar 3. Sebaran MPT Perairan Tanjung Jati, Jepara
Tabel 3. Nilai RMSE Untuk Masing-Masing Algoritma
Algoritma RMSE (mg/l) R 2 Budhiman 8.021 0.745 Laili 14.592 0.749 Lemigas 14.929 0.462 Parwati 15.644 0.483 Algoritma Baru 2.704 0.824
dan  penelitian  algoritma  Laili  dilakukan  di  Perairan  Sumenep,  Jawa  timur  di  mana  kondisi perairannya berbeda dengan perairan utara pulau Jawa. Hasil uji validasi dari algoritma referensi (Budhiman,  Laili,  Lemigas  dan  Parwati)  pada  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  algoritma  Budhiman memiliki  kesesuaian  paling  tinggi  dibanding  algoritma  referensi  lainnya.  Algoritma  Budhiman danAlgoritma  baru  menggunakan  relfektan  yang  sama  yaitu  kanal  merah  sebagai  persamaan pembangun. Algoritma yang memiliki nilai RMSE terendah yaitu algoritma baru sebesar 2,704 mg/l. Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil  algoritma  baru  merupakan  algoritma  yang  sesuai  untuk mengestimasi sebaran MPT di Perairan Tanjung Jati, Jepara.

## KESIMPULAN
Sebaran MPT di Perairan Tanjung Jati, Jepara dibangun dari persamaan linear nilai reflektan kanal merah. Formula algoritma usulan yang diperoleh untuk mengetahui sebaran MPT di Perairan Tanjung Jati, Jepara adalah = MPT (mg/L) = 854.4(Rrs Red ) - 5.3743. Hasil uji validasi untuk nilai RMSE sebesar 2,704 mg/l, hal ini menunjukkan bahwa formula algoritma baru yang diperoleh sesuai untuk menggambarkan  sebaran  konsentrasi  MPT  di  perairan  Tanjung  Jati,  Jepara.  Pola  sebaran  MPT menunjukkan nilai konsentrasi tinggi pada daerah dekat daratan dan semakin berkurang menuju laut lepas.

## DAFTAR PUSTAKA
Alaerts, G. & Santika, S.S. (1987). Metoda Penelitian Air. Usaha Nasional Surabaya. 309 hlm. Budhiman, S. (2004) . Mapping TSM Concentrations from Multisensor Satellite Images in Turbid Tropical Coastal Waters of Mahakam Delta, Indonesia. XXXIII Endesche, The Netherlands [Thesis] Caballero, I., Steinmetz, F., & Navarro, G. (2018). Evaluation of the First Year of Operational Sentinel- 2A Data for Retrieval of Suspended Solids in Medium- to High-Turbidity Waters. Remote Sensing, 10, p.982. doi: 10.3390/rs10070982
Dolara,  A.,  Grimaccia,  F.,  Leva,  S.,  Mussetta,  M.  &  Ogliari,  E.  (2018).  Comparison  of  training approaches  for  photovoltaic  forecasts  by  means  of  machine  learning. Applied  Sciences (Switzerland), 8(2), 1 – 16. doi: 10.3390/app8020228
Hadi, Z.N.G., Hariyanto, T. & Hayati, N. (2021). Estimation of Total Suspended Sediment Solid in Prorong River  Waters  Using  Multitemporal  Satellite  Imagery .  IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science, doi: 10.1088/1755-1315/936/1/012006 Hafeez,  S.,  Wong,  M.S.,  Abbas,  S.  &  Asim,  M.  (2022).  Evaluating  Landsat-8  and  Sentinel-2  Data Consistency  for  High  Spatiotemporal  Inland  and  Coastal  Water  Quality  Monitoring. Remote Sensing, 14, p.3155. doi: 10.3390/ rs14133155
Indeswari,  L.,  Hariyanto,  T.  &  Pribadi,  C.B.  (2018).  Pemetaan  Sebaran  Total  Suspended  Solid  (TSS) Menggunakan Citra Landsat Multitemporal dan Data In Situ (Studi Kasus Perairan Muara Sungai Porong, Sidoarjo). Jurnal Teknik ITS , 7(1), 71-76.
Kurniadin, N. & Maria, E. (2020). Evaluasi Algoritma Total Suspended Solid (TSS) Pada Citra Landsat 8 Terhadap TSS In-Situ. Elipsoida, 3(1), 64-70.
Laili, N., Arafah, F., Jaelani, L.M., Subehi, L., Pamungkas, A., Koenhardono, E.S. & Sulisetyono, A. (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. The ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II-2/W2, p.55 – 62.
Lanuru, M. & Ferayanti, D. (2011). Hubungan Sedimen Dasar Perairan Dengan Penyebaran Lamun ( Seagrass ) di Teluk Pare-pare, Sulawesi Selatan. Jurnal Omni-Akuatika , 10(13), 79-83. Lemigas. (1997). Evaluasi  Penginderaan Jauh untuk Studi Dasar Lingkungan Wilayah Kerja Unocal Indonesia  Company  Kalimantan  Timur,  Laporan  Akhir.  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Teknologi Minyak dan Gas Bumi, pp. 24 – 36
Milenia, A.P., Wirasatriya, A., Maslukah, L., Yusuf, M. & Helmi, M. (2021). Distribusi Material Padatan Tersuspensi  di  Perairan  Semarang  dengan  Penginderaan  Jauh. Indonesian  Journal  of Oceanography , 3(3), 57-62.
Nguyen, T.H.D., Phan, K. D., Nguyen, H.T.T., Tran, S.N., Tran, T.G, Tran, B.L. & Doan, T.N. (2020). Total Suspended Solid Distribution in Hau River Using Sentinel 2A Satellite Imagery. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume VI-3/W1-2020. Nugroho,  A.K.  (2013).  Aplikasi  SIG  untuk  Evaluasi  Sistem  Jaringan  Drainase  SUB  DAS  Gajahwong Kabupaten Bantul. Seminar Nasional Informatika , pp. 64-69.
Ondara, K., Agustina, S. & Purnawan, S. (2021). TSS distribution of Banda Aceh waters. IOP Conference Series: Earth Environment Science , 674(1), 012051
Parwati,  E.  &  Purwanto,  D.  (2014).  Analisa  Algoritma  Ekstraksi  Informasi  TSS  Menggunakan  Data Landsat 8 Di Perairan Berau. Seminar Nasional Penginderaan Jauh, LAPAN , p. 518 – 28. Parwati, E. (2014). Analisis Dinamika Fluktuasi TSS ( Total Suspended Solid ) Sepanjang Das-Muara-Laut Di Perairan Berau Kalimantan. Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014, p.662 – 70. 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.
Prayoga,  T.  &  Barus,  L.S.  (2021).  Analisis  Penentuan  Pembangunan  Dermaga  Berdasarkan  Analisis Citra  Sentinel  2a  di  Perairan  Delta  Wulan  Kota  Pesisir  Demak. Jurnal  Indonesia  Sosial Teknologi, 2(11), 2069-2081.
Rafsenja, U., Muh, L., Jaya, G., & Rahim, S. (2020). Analisis Perbandingan Citra Landsat 8 dan Citra Sentinel  2-A  untuk  Mengidentifikasi  Sebaran  Mangrove. Jurnal  Geografi  Aplikasi  Dan Teknologi, 4(1), 63-70.
Rochaddi,  B.,  Ismanto,  A.  &  Suryono,  C.A.  (2021).  Variasi  Temporal  Karakteristik  Arus  di  Perairan Tanjung Jati Kabupaten Jepara. Jurnal Kelautan Tropis , 24(2), 255-264.
Said, N.I. & Yudo, S. (2021). Status Kualitas Air di Kolam Bekas Tambang Batubara di Tambang Satui, Kabupaten Tanah Laut, Kalimantan Selatan. Jurnal Teknologi Lingkungan , 22(1), 048-057. Wang, Z., Kawamura, K., Sakuno, Y., Fan, X., Gong, Z. & Lim, J. (2017).  Retrieval of Chlorophyll-a and Total  Suspended  Solids  Using  Iterative  Stepwise  Elimination  Partial  Least  Squares  (ISE-PLS) Regression Based on Field Hyperspectral Measurements in Irrigation Ponds in Higashihiroshima, Japan. Remote Sensing , 9(3), p.264. doi: 10.3390/rs9030264