Pemodelan Algoritma Empiris Untuk Pendugaan Konsentrasi Muatan Padatan Tersuspensi Menggunakan Data In-Situ Dan Citra Satelit Landsat 8 Di Perairan Gili Iyang Sumenep

Muatan Padatan Tersuspensi (Total Suspended Solid, TSS) adalah salah satu parameter yang sering digunakan untuk pemantauan kualitas air laut. Pengukuran TSS secara konvensional membutuhkan pekerjaan laboratorium yang rumit melalui analisis sampel air, hal ini tidak memungkinkan untuk mendapatkan hasil di seluruh badan air, mahal dan memakan waktu. Dalam penelitian ini, penginderaan jauh digunakan untuk pendugaan konsentrasi TSS di perairan Gili Iyang melalui pemodelan dan pengujian algoritma empiris dengan tingkat akurasi yang tinggi. Data in-situ konsentrasi TSS sebanyak 6 stasiun diambil pada tanggal 15 Oktober 2015 dan citra satelit Landsat 8 diambil pada waktu akuisisi yang sama. Data citra satelit Landsat 8 selanjutnya dikoreksi atmosfer untuk mendapatkan nilai refektan remote sensing (Rrs()). Pemodelan algoritma empiris menggunakan model regresi linier dengan nilai konsentrasi TSS dan kanal tunggal, rasio dua kanal dan kombinasi rasio kanal Rrs() sebagai data masukan. Dari hasil validasi terhadap algoritma TSS yang telah ada, algoritma TSS Budhiman dengan nilai NMAE 28,660%, diperoleh nilai TSS berkisar antara 10,16 mg/L sampai 11,10 mg/L. Sedangkan algoritma TSS Jaelani dengan nilai NMAE 17,758%, diperoleh nilai TSS berkisar antara 11,39 mg/L sampai 12,66 mg/L. Pemodelan algoritma empiris yang sesuai untuk pendugaan konsentrasi TSS di perairan Gili Iyang diperoleh algoritma terbaik dengan model regresi linier rasio kanal 3 dan kanal 4 (3 /4) dengan nilai koefisien determinasi R2 = 0,661. Pemetaan konsentrasi TSS dengan menggunakan algoritma empiris tersebut berkisar antara 12,51 mg/L sampai 16,98 mg/L, sedangkan konsentrasi TSS in-situ berkisar antara 12,00 mg/L sampai 18,00 mg/L. ====================================================================================================== Total suspended solid (TSS) is one of frequently used parameter for monitoring seawater quality. Traditional measurement of TSS requiries laborious laboratory work by analyzing water samples, which is not enough to cover entire water body, expensive and time consuming. In this research, remote sensing technology used for estimating TSS concentrations over Gili Iyang’s waters by developing and validating high accuracy empirical algorithms. The in-situ data of TSS concentration were taken on October 15, 2015 (6 stations) and Landsat 8 data at the same acquisition date. Furthermore, atmospheric correction of Landsat 8 data was performed to obtain the value of remote sensing reflectance (Rrs()). Developing empirical algorithm using regression algorithm with measured-TSS and single-band, two-band ratios and combination of bands of remote sensing reflectance (Rrs()) as input. Validation of existing TSS algorithm obtained TSS algorithm of Budhiman with NMAE of 28.660%, estimated-TSS ranged from 10.16 to 11.10 g/m3. While TSS algorithm of Jaelani with NMAE of 17.758%, estimated-TSS ranged from 11.39 to 12.66 g/m3. From the analysis, the empirical algorithm modeling for estimating TSS concentration at Gili Iyang’s water produced an algorithm with determination coefficient (R2) of 0.661. The estimated-TSS concentration by using the developed empirical algorithm ranged from 12.51 to 16.98 g/m3, while the in-situ TSS concentration ranged from 12.00 to 18.00 g/m3