https://blantika.publikasiku.id/

563

Blantika: Multidisciplinary Jornal

Volume 2 Number 6, April 2024

p- ISSN 2987-758X e-ISSN 2985-4199

ANALISIS VARIABILITAS TSS, KLOROFIL-A, DAN ALGAE BLOOM

PADA DAERAH LIMPASAN PEMBUANGAN TAMBAK UDANG DAN

MUARA SUNGAI DI PERAIRAN LAUT DESA MANDRAJAYA,

TELUK CILETUH, SUKABUMI

Aidin Fitrah Bachtiar

, Yuniarti MS

, Yudi Nurul Ihsan

, Buntora Pasaribu

Universitas Padjadjaran, Sumedang, Indonesia

Email korespondensi: adinftrh@gmail.com

ABSTRAK

Perairan  Teluk  Ciletuh  berada  pada  ambang  batas  pencemaran.  Pemantauan  pencemaran  dan
kualitas perairan dapat diketahui melalui parameter Total Suspended Solid (TSS) dan Klorofil-a.
Klorofil-a  dapat  dijadikan  indikator  tingkat  kesuburan  perairan  dan  TSS    merupakan  salah  satu
parameter  penentu  kualitas  air.  Metode  penginderaan  jauh  digunakan  untuk  menestimasi
konsentrasi klorofil, TSS, Algae Bloom dan pemetaan distribusinya di laut. Data yang digunakan
dalam penelitian ini adalah data citra satelit Landsat 7 dan Landsat 8 pada tahun 1999, 2000, 2012,
2022, dan 2023. Kesimpulan dari penelitian ini bahwa konsentrasi klorofil-A cenderung meningkat
seiring pertambahan usia tambak udang dalam dua dekade terakhir di semua stasiun pengamatan,
disebabkan  oleh  peningkatan  kandungan  nutrien  akibat  aktivitas  manusia.  Meskipun  demikian,
nilai  klorofil-A  ini  tetap  berada  dalam  kategori  cukup  (oligotrofik)  dan  sedang  (mesotrofik)
menandakan tida adanya pencemaran berat. Sementara itu, visualisasi algae bloom menggunakan
SABI tidak menunjukkan keberadaan algae blooming. Konsentrasi TSS menunjukkan nilai-nilai
yang masih dalam batas baku mutu perairan untuk ekosistem mangrove.
Kata kunci: tss, klorofil-a, ledakan alga, tambak udang, muara sungai, teluk ciletuh

ABSTRACT

Ciletuh Bay waters are on the brink of pollution. Monitoring pollution and water quality can be
determined  through  Total  Suspended  Solid  (TSS)  and  Chlorophyll-a parameters.  Chlorophyll-a
serves as an indicator of water fertility, while TSS is a key parameter in determining water quality.
Remote sensing methods have enabled the estimation of concentrations of chlorophyll, TSS, Algae
Bloom,  and  mapping  their  distribution  in  the  sea.  The  data  used  in  this  research  are  satellite
imagery  from  Landsat  7  and  Landsat  8  for  the  years  1999,  2000,  2012,  2022,  and  2023.  The
conclusion of this study is that Chlorophyll-A concentrations tend to increase with the aging of
shrimp ponds over the last two decades at all observation stations, due to the increased nutrient
content resulting from human activities. Nevertheless, these Chlorophyll-A values remain within
the  categories  of  sufficient  (oligotrophic)  and  moderate  (mesotrophic),  indicating  no  heavy
pollution. Meanwhile, the visualization of algae bloom using SABI does not indicate the presence
of  blooming  algae.  TSS)  concentrations  shows  values  within  the  water  quality  standards  for
mangrove ecosystems.
Keywords: tss, chlorophyll-a, algae bloom, shrimp ponds, river estuary, ciletuh bay

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike
4.0 International

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil A, dan Algae Bloom Pada

Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan Muara

Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,

Teluk Ciletuh Sukabumi.]

Vol. 2, No. 6, 2024

https://blantika.publikasiku.id/

564

PENDAHULUAN

Perairan Mandrajaya Teluk Ciletuh, merupakan bagian dari Ciletuh-Palabuhanratu

Unesco Geopark Global (CPUGG)  di Sukabumi, Jawa Barat. Perairan tersebut merupakan
kawasan  dengan  karakteristik  oseanografi  yang  unik,  terpengaruh  oleh  aliran  laut  dari
Samudera Hindia dan masukan dari Sungai Ciwaru (Alawadi, 2010). Wilayah tersebut juga
dipengaruhi oleh kegiatan perikanan budidaya, khususnya budidaya udang, yang memiliki
dampak  signifikan  terhadap  ekosistem  Teluk  Ciletuh  (Yuniarti,  Lewaru,  Pamungkas,
Wulandari, & Suhanda, 2022). Teluk Ciletuh mengalami beberapa tekanan terutama terkait
dengan tingginya kandungan nutrien di dalam perairannya. Profil nutrien di Teluk Ciletuh
cenderung  melebihi  baku  mutu  yang  disarankan,  mendekati  ambang  batas  pencemaran
(Yuniarti et al., 2022). Sumber nutrien berlebih ini utamanya berasal dari aliran sungai yang
membawa  bahan  kimia  dan  nutrien  dari  daratan  serta  fluktuasi  musiman  yang
memengaruhi distribusi nutrien (Efendi, Yuniarti, Syamsudin, & Ihsan, 2021).

Kualitas air di Perairan Laut Desa Mandrajaya. Teluk Ciletuh, dapat dilakukan

dengan memantau parameter Klorofil-a dan Total Suspended Solid (TSS). Klorofil-a dapat
dijadikan indikator tingkat kesuburan perairan (Jiyah, 2016). Pengamatan terhadap sebaran
TSS  sering  kali  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kualitas  perairan,  sebab  nilai  TSS  yang
tinggi menandakan potensi pencemaran yang tinggi dan menghambat penetrasi cahaya ke
dalam air yang pada gilirannya dapat mengganggu proses fotosintesis organisme akuatik
(Isman, Rupiwardani, & Sari, 2022) Dampak dari konsentrasi TSS tinggi dapat mengurangi
aktivitas  fotosintesis  mikro  dan  makro  alga  laut,  sehingga  oksigen  yang  dihasilkan  oleh
tumbuhan  akan  berkurang  dan  dapat  menyebabkan  kematian  ikan.  Oleh  karena  itu,
pertambahan konsentrasi TSS berpotensi menurunkan kualitas ekosistem perairan pesisir
dan laut (Isman et al., 2022).  Dalam usaha untuk memetakan distribusi Klorofil-a dan TSS,
teknologi  penginderaan  jauh,  terutama  melalui  penggunaan  citra  satelit  Landsat.
Pendekatan  tersebut  memungkinkan  analisis  spektral  untuk  mengevaluasi  parameter-
parameter kualitas air.

Teknologi penginderaan jauh telah memungkinkan estimasi konsentrasi klorofil

dan  pemetaan  distribusinya  di  laut.  Hal  tersebut  bermanfaat  untuk  menilai  biomassa
plankton  dan  bahkan  bloom  alga  berbahaya  (HABs).  Adanya  HABs  dapat  memiliki
dampak  besar  pada  ekosistem  akuatik,  terutama  jika  konsentrasinya  melewati  ambang
batas tertentu. Hal ini bisa mempengaruhi flora dan fauna air melalui fenomena "red tide"
(Alawadi,  2010).  Dalam  rangka  memproses  informasi  dari  citra  satelit  Landsat  guna
memperoleh  data  mengenai  distribusi  Klorofil-a,  Algae  Bloom,  dan  TSS,  diperlukan
penggunaan algoritma yang tepat. Algoritma ini berfungsi untuk mencocokkan data citra
dengan  data  uji  laboratorium  sehingga  diharapkan  mampu  memberikan  informasi  yang
akurat mengenai distribusi kesuburan dan pencemaran air di Teluk Ciletuh (Lenggono et
al., 2018).

Penelitian terbaru telah mengusulkan algoritma baru, yaitu indeks bloom alga

permukaan  (Surface  Algal  Bloom  Index/SABI),  yang  dirancang  khusus  untuk
mengidentifikasi  distribusi  spasial  spesies  alga  mikro  yang  mengapung,  seperti
cyanobacteria,  atau  vegetasi  inter-tidal  yang  terbuka  seperti  rumput  laut.  Algoritma  ini
dikembangkan  dengan  mempertimbangkan  citra  sensitif  warna  laut  dalam  hubungan
berbasis rasio pada empat band (Alawadi, 2010). Dalam mengevaluasi tingkat pencemaran
perairan khususnya pada parameter TSS, Algae Bloom, dan Klorofil A, penggunaan metode

Vol. 2, No. 6, 2024

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil-A, dan Algae Bloom
Pada Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan
Muara Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,
Teluk Ciletuh, Sukabumi.]

565

penginderaan jauh dengan citra satelit dapat menjadi alternatif yang lebih efisien dan efektif
guna mengevaluasi kualitas perairan laut (Hariyanto & Krisananda, 2019).

METODE PENELITIAN

Lokasi dan waktu penelitian

Gambar 1. Peta Wilayah Kajian Riset

Penelitian dilakukan di Perairan Laut Desa Mandrajaya, Teluk Ciletuh, Kabupaten

Sukabumi, Provinsi Jawa Barat melalui penggunaan metode penginderaan jarak jauh
dengan pengamatan terhadap sebaran TSS, Klorofil A, dan Algae Blooming yang dilakukan
dengan memanfaatkan Citra Satelit Landsat 7 pada tahun 1999, 2000, serta Landsat 8 pada
tahun 2012, 2022, dan 2023.

Pengumpulan data

Pengumpulan data citra dilakukan untuk mengumpulkan data citra satelit Landsat 7

dan Landsat 8 pada tahun 1999, 2000, 2012, 2022, dan 2023. Citra Landsat 7 pada tahun
1999  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  konsentrasi  TSS,  Klorofil  A  dan  Algae
Blooming sebelum beroperasi, tahun 2000 digunakan untuk mengetahui tingkat konsentrasi
TSS,  Klorofil  A  dan  Algae  Blooming  saat  awal  beroperasinya  budidaya  tambak  udang.
Pada  tahun  2012  digunakan  untuk  mengetahui  1  dekade  tambak  udang  beroperasi.
Selanjutnya Landsat 8 digunakan untuk mengetahui konsentrasi TSS, Klorofil A dan Algae
Blooming  pada  tahun  2022  saat  tambak  udang  sedang  aktif  beroperasi  dalam  rentang  2
dekade, serta konsentrasi TSS, Klorofil A dan  Algae Blooming pada tahun 2023 melalui
citra Landsat 8 digunakan untuk mengevaluasi perairan saat operasi tambak udang telah
dihentikan secara permanen.
Berikut adalah rincian data secara spasial dan temporal dalam pengolahan data citra yang
digunakan:
Tabel 1. Resolusi Spasial dan Temporal data Citra Penelitian

Satelit

Tanggal

Musim

Resolusi Spasial

Sumber

Landsat 7

27 Agustus

1999

Kemarau

30 meter

USGS

Landsat 7

28 Juli

2000

Kemarau

30 meter

USGS

Landsat 8

30 Agustus

2012

Kemarau

30 meter

USGS

Landsat 8

7 Juli

2022

Kemarau

30 meter

USGS

Landsat 8

20 Juli

2023

Kemarau

30 meter

USGS

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil A, dan Algae Bloom Pada

Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan Muara

Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,

Teluk Ciletuh Sukabumi.]

Vol. 2, No. 6, 2024

https://blantika.publikasiku.id/

566

Pengolahan Data Citra Satelit

a. Pemotongan Citra / Cropping Data

Sebelum mengolah citra landsat, langkah awal adalah melakukan pemotongan

citra sesuai lokasi penelitian yang telah ditetapkan (Purbani, Kepel, & Takwir, 2014).
Hal ini dilakukan untuk mempermudah proses pengolahan data lebih lanjut dan juga
untuk mengoptimalkan penggunaan memori dalam menyimpan hasil pengolahan citra.

b. Kalibrasi Radiometrik & Koreksi Atmosfer
Salah satu metode yang digunakan adalah metode Second Simulation of a Satellite

Signal in the Solar Spectrum-Vector (6SV). Pada tahap ini, nilai reflektansi (ρTOA)
dikonversikan menjadi nilai koreksi atmosfer (ρBOA). Koreksi radiometrik dan
atmosferik pada riset ini digunakan melalui semi-automatic classification plugin dengan
DOS1 (Dark Object Subtraction) di aplikasi QGIS.

c. Pengklasifikasian Daratan dan Perairan

Setelah langkah-langkah koreksi selesai, tahap berikutnya adalah memisahkan

daerah daratan dan perairan dengan menggunakan algoritma NDWI (Normalized
Difference Water Index).dengan rumus sebagai berikut:

𝑁𝐷𝑊𝐼 =

𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 − 𝑁𝐼𝑅
𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 + 𝑁𝐼𝑅

d. Implementasi Algoritma TSS

𝑇𝑆𝑆 = 31,42 (

𝐿𝑜𝑔(𝑏𝑎𝑛𝑑3)
𝐿𝑜𝑔(𝑏𝑎𝑛𝑑4)

) − 12,719

Pemilihan metode ini didasarkan hasil estimasi TSS Laili et al.(2015) pada

penelitian Kurniadin & Maria (2020) menunjukkan hubungan yang paling baik antara
nilai TSS data citra dengan data in-situ dibandingkan algoritma lainnya dengan nilai R

sebesar 0,55.

e. Implementasi Algoritma Klorofil A

Metode yang digunakan dalam pengukuran Klorofil A adalah dengan ini

memanfaatkan data citra satelit Landsat-8 dan 7 di wilayah Teluk Ciletuh dalam rentang
waktu 1999, 2000, 2012, 2022, dan 2023 dengan metode Dvivedi dan Narain (1987).
Data ini diambil pada musim kemarau. Data citra satelit yang digunakan untuk setiap
musim ditampilkan dalam Tabel.Algoritma yang digunakan untuk menghitung
konsentrasi klorofil-a memanfaatkan panjang gelombang pada band-band citra Landsat-
8 dan 7, yaitu TM 2 yang setara dengan band 3 dan TM 3 yang setara dengan band 4.
Rumus yang digunakan untuk menghitung konsentrasi klorofil-a adalah sebagai berikut:

Chl-a = 2.41(TM 3 TM 2) + 0.1.87
Chl-a adalah konsentrasi klorofil (mg/l), TM 2 adalah sensor hijau, dan TM 3

adalah sensor merah pada citra satelit Landsat-8. Pendekatan tersebut memanfaatkan
rasio antara panjang gelombang di kedua band tersebut untuk mengestimasi konsentrasi
klorofil-a dalam air.

d. Implementasi Algoritma Surface Algae Bloom Index.

SABI atau Surface Algae Bloom Index merupakan suatu algoritma empiris yang

dirancang untuk mendeteksi biomassa alga yang terapung di permukaan air laut dengan
respons yang mirip dengan vegetasi darat. Dengan rumus sebagai berikut:

Vol. 2, No. 6, 2024

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil-A, dan Algae Bloom
Pada Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan
Muara Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,
Teluk Ciletuh, Sukabumi.]

567

𝑆𝐴𝐵𝐼 =

𝑋

𝑁𝐼𝑅

− 𝑋

𝑟

𝑋

𝐵

+ 𝑋

𝐺

Algoritma ini menggunakan pita spektral khusus yang sensitif terhadap ciri

lautan,  yakni  band  biru  (menunjukkan  air  jernih)  dan  band  hijau  (menunjukkan
mekarnya plankton). Dengan menggunakan empat pita spektral,  SABI menggunakan
pita gelombang B1 (XR=645 nm), B2 (XNIR=869 nm) dari resolusi 250 m, serta B3
(XB=469 nm) dan B4 (XG=555 nm) (Alawadi, 2010).

HASIL DAN PEMBAHASAN

Total Suspended Solid

Algoritma yang digunakan dalam perhitungan nilai Total Suspended Solid (TSS)

dalam penelitian ini menggunakan metodologi yang dikembangkan oleh Laili et al. (2015).
Metode Algoritma TSS Laili et al. (2015)  memanfaatkan dua kanal band dalam spektrum
warna, yaitu kanal hijau dengan rentang panjang gelombang antara 0,525 hingga 0,600 µm
dan kanal merah dengan rentang panjang gelombang antara 0,630 hingga 0,680 µm. Kedua
kanal tersebut digunakan untuk mengukur kandungan partikel tersuspensi dalam perairan,
yang merupakan indikator dari Total Suspended Solid.  Berikut merupakan hasil visualisasi
TSS  tahun  1999,  2000,  2012,  2022,  dan  2023  pada  setiap  stasiun  yang  disajikan  pada
Gambar 2.

Gambar 2. Visualisasi TSS Perairan Mandrajaya, Teluk Ciletuh

Penggunaan rentang waktu dua dekade dalam pengamatan TSS di stasiun observasi

pada penelitian ini memberikan gambaran terkait perubahan lingkungan khususnya pada
parameter TSS perairan Mandrajaya, pada sebelum, saat, dan pasca operasional Tambak
Udang. Pemantauan jangka panjang tersebut dapat memperlihatkan fluktuasi nilai TSS di
Perairan  Mandrajaya  sebagai  indikator  kualitas  air  dan  melihat  trend  TSS  yang  terjadi
seiring  berjalannya  waktu,  terutama  terkait  semakin  bertambahnya  usia  tambak  udang.
Pada  awal  periode  pengamatan,  data  TSS  dari  tahun  1999  hingga  2000  menunjukkan
stabilitas  nilai  yang  cukup  konsisten  di  keempat  stasiun  observasi.  Hal  tersebut

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil A, dan Algae Bloom Pada

Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan Muara

Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,

Teluk Ciletuh Sukabumi.]

Vol. 2, No. 6, 2024

https://blantika.publikasiku.id/

568

mencerminkan kondisi lingkungan yang relatif stabil. Namun, perubahan signifikan mulai
terjadi pada tahun 2012 bahwa stasiun 1 memiliki peningkatan nilai TSS. Trend tersebut
menunjukkan kemungkinan perubahan dalam masukan partikel tersuspensi dalam
ekosistem perairan yang diamati walaupun tidak melebihi baku mutu yang telah ditetapkan
berdasarkan PP No 22 tahun 2021, yakni 20 mg/L untuk ekosistem lamun dan terumbu
karang dan tidak melebihi 80 mg/L untuk ekosistem mangrove.

Adanya peningkatan yang cukup signifikan terjadi pada tahun 2022, dengan nilai

TSS  yang  melebihi  baku  mutu  hampir  pada  semua  stasiun,  kecuali  stasiun  4  (DELLA
FEBRIOLA, n.d.). Kenaikan tersebut mengindikasikan perubahan yang substansial dalam
komposisi  partikel  tersuspensi.  Hal  ini  dapat  disebabkan  oleh  berbagai    faktor  seperti
pertumbuhan  industri  khususnya  industri  tambak  udang  atau  aktivitas  manusia  lainnya
yang memengaruhi kualitas perairan. Tahun 2023 menunjukkan kecenderungan yang stabil
dalam nilai TSS, meskipun masih tetap pada tingkat yang tinggi. Pengaruh tambak udang
terhadap  TSS  bisa  bersifat  multifaktorial,  termasuk  penambahan  nutrisi  dari  pakan  dan
limbah tambak, perubahan dalam aliran air atau drainase yang digunakan dalam tambak,
serta  aktivitas  pemeliharaan  yang  melibatkan  pergerakan  tanah  dan  lumpur  tambak.
Pengelolaan tambak udang yang baik menjadi krusial untuk memitigasi dampak negatifnya
terhadap kualitas perairan yang teramati.

Gambar 3.

Hasil pengukuran TSS tahun 1999, 2000, 2012, 2022, dan 2023

Hasil pengukuran TSS pada Gambar 3. menunjukkan bahwa pada tahun 1999 dan

2000,  nilai  TSS  relatif  stabil  di  keempat  stasiun  observasi  dengan  rentang  antara  12,2
hingga 13,1 mg/L. Terdapat sedikit variasi tetapi secara keseluruhan nilai TSS tetap berada
dalam rentang yang tidak terlalu berbeda. Pada tahun 2012, stasiun 1 memiliki peningkatan
nilai TSS menjadi 13,8 mg/L, sedangkan stasiun lainnya tetap dalam kisaran yang serupa
seperti tahun-tahun sebelumnya. Tahun 2022 menunjukkan perubahan signifikan dengan
peningkatan nilai TSS di semua stasiun observasi. Stasiun 1 memiliki nilai tertinggi yaitu
22,1 mg/L nilai tersebut melebihi baku mutu TSS untuk biota laut pada ekosistem lamun
dan  terumbu  karang  berdasarkan  PP  No  22  tahun  2021  yaitu  tidak  lebih  dari  20  mg/L.
Tahun 2023 terjadi penurunan nilai dibandingkan tahun sebelumnya di stasiun 1 meskipun
masih berada pada tingkatan yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai baku mutu yang
telah ditetapkan. Hasil pengukuran TSS pada stasiun 1 atau wilayah dekat dengan tambak
udang tidak menunjukan terjadinya pencemaran TSS yang terlalu tinggi, walaupun pada
tahun  2022  dan  2023  pada  stasiun  1  melebihi  baku  mutu  untuk  ekosistem  lamun  dan
karang,  tetapi  wilayah  tersebut tergolong  dalam  pesisir  yang  tidak  tercemar TSS  karena
memenuhi baku mutu yang ditetapkan untuk ekosistem mangrove atau tidak lebih dari 80

12.3

13.1

12.2

13.1

12.6

12.7

12.5

12.8

13.8

13.7

13.5

12.4

22.1

20.1

18.5

17.5

21.9

21.2

20.2

17.1

Stasiun

Tahun 1999

Tahun 2000

Tahun 2012

Tahun 2022

Tahun 2023

Vol. 2, No. 6, 2024

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil-A, dan Algae Bloom
Pada Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan
Muara Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,
Teluk Ciletuh, Sukabumi.]

569

mg/L.  Walaupun  tidak  terlalu  tinggi  terdapat  peningkatan  nilai  TSS  di  stasiun  tersebut
seiring  dengan  pertambahan  usia  tambak.  Peningkatan  nilai  TSS  bahkan  yang  melebihi
baku  mutu  yang  ditetapkan  menandakan  adanya  potensi  risiko  terhadap  pencemaran
ekosistem perairan dan kehidupan biota laut. Sedangkan, penurunan nilai TSS pada tahun
2023 berpotensi menjadi potensi pemulihan atau perubahan kualitas perairan yang lebih
baik. Total padatan tersuspensi atau TSS terdiri dari partikel-partikel yang lebih kecil dari
sedimen,  seperti  tanah  liat,  bahan  organik,  dan  mikroorganisme  (Panguriseng,  2017).
Fernandez et al. (2023) menyebutkan dalam penelitiannya  bahwa nilai TSS yang tinggi
disebabkan oleh masukan bahan-bahan tersuspensi dari aktivitas daratan seperti pelabuhan,
permukiman  penduduk,  pasar,  dan  kegiatan  wisata.  Kondisi  ini  dapat  meningkatkan
kekeruhan  air,  mengurangi  penetrasi  cahaya  matahari,  dan  berdampak  pada  proses
fotosintesis oleh fitoplankton dan tumbuhan air, mengganggu keseimbangan oksigen dan
karbon dioksida dalam perairan.

Klorofil-A

Klorofil-a merupakan pigmen penting yang dibutuhkan oleh fitoplankton dan

tumbuhan air yang menjadi sumber makanan alami bagi ikan. Pigmen tersebut memiliki
peran kunci dalam proses fotosintesis yang mengubah karbon dioksida menjadi karbohidrat
(Krismono, 2010). Hasil perhitungan konsentrasi klorofil-a menunjukkan variasi nilai pada
rentang tahun yang diamati. Berikut adalah hasil visualisasi setiap stasiun pada setiap tahun
melalui gambar di bawah ini:

Gambar 4. Visualisasi Klorofil-A Perairan Mandrajaya, Teluk Ciletuh

Pada tahun 1999 hingga 2000, konsentrasi klorofil-a berkisar antara 1,8 hingga

2,61 mg/l, menunjukkan tingkat klorofil yang rendah di setiap stasiun. Pada tahun 2012
sampai 2023, terlihat tren konsentrasi klorofil-a yang cenderung meningkat, mulai dari 2,1
hingga 3,709 mg/l. Variasi tersebut dapat disebabkan oleh faktor-faktor lingkungan yang
mempengaruhi keberadaan nutrien, intensitas cahaya, dan dinamika oseanografi di wilayah
Teluk Ciletuh. Dalam perairan laut, sebaran dan konsentrasi klorofil-a sangat berkaitan
dengan kondisi oseanografi

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil A, dan Algae Bloom Pada

Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan Muara

Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,

Teluk Ciletuh Sukabumi.]

Vol. 2, No. 6, 2024

https://blantika.publikasiku.id/

570

Gambar 5. Hasil pengukuran Klorofil-A tahun 1999, 2000, 2012, 2022, dan 2023

Konsentrasi klorofil-a di suatu perairan dipengaruhi oleh beberapa parameter fisika

dan  kimia,  seperti  intensitas  cahaya  dan  ketersediaan nutrien,  terutama  nitrat  dan  fosfat.
Ketersediaan  nutrien  dan  intensitas  cahaya  yang  memadai  mendorong  tingginya
konsentrasi klorofil-a, sementara perairan tropis cenderung memiliki konsentrasi klorofil-
a yang rendah karena keterbatasan nutrien dan stratifikasi kolom perairan yang kuat akibat
pemanasan permukaan perairan sepanjang tahun (Effendi et al., 2012). Peran nutrien seperti
nitrat  dan  fosfat  dinilai  penting  dalam  perkembangan  organisme,  terutama  fitoplankton
yang  mengandung  klorofil-a.  Kedua  nutrien  tersebut  berasal  dari  proses  pelapukan,
dekomposisi  tumbuhan,  sisa-sisa  organisme,  dan  limbah  dari  berbagai  sumber  seperti
domestik,  industri,  pertanian,  tambak,  dan  limbah  peternakan  (Inayati  &  Farid,  2020).
Konsentrasi klorofil-a yang tinggi cenderung terdapat di daerah pesisir atau pantai akibat
suplai  nutrien  dari  daratan  pada  penelitian  ini  suplai  nutrien  dihasilkan  dari  budidaya
tambak  udang,  masukan  muara  sungai  yang  terdiri  dari  aktivitas  pertanian,  limbah
domestik,  dan  industri.  Di  perairan  lepas  pantai,  tingginya  konsentrasi  klorofil-a  sendiri
disebabkan  oleh  proses  upwelling.  Pada  perairan  laut,  klorofil-a  memiliki  peran  penting
dalam menentukan produktivitas primer di laut. Sebaran dan konsentrasi klorofil-a sangat
dipengaruhi  oleh  kondisi  fisika-kimia  perairan,  serta  perubahan  lingkungan  yang  terkait
dengan aktivitas manusia dan dinamika alamiah suatu perairan. Nutrien, intensitas cahaya,
serta  faktor  lainnya  memainkan  peran  krusial  dalam  menentukan  konsentrasi  klorofil-a
yang  pada  gilirannya  mempengaruhi  ekosistem  perairan  (Marendy,  Hartoni,  &  Isnaini,
2017).

Konsentrasi Klorofil A yang tinggi di suatu perairan dapat dipengaruhi oleh adanya

Eutrofikasi. Eutrofikasi adalah pengayaan air dengan nutrien, seperti nitrogen dan fosfor,
yang dapat meningkatkan produktivitas primer perairan. Eutrofikasi dibedakan menjadi
dua, yaitu eutrofikasi buatan atau alami. Eutrofikasi dapat mengubah status trofik suatu
perairan, mulai dari oligotrofik (kadar nutrien rendah), mesotrofik (kadar nutrien sedang),
hingga eutrofik (kadar nutrien tinggi) dan hipereutrofik (kadar nutrien sangat tinggi Berikut
adalah Tabel Klasifikasi status Trofik berdasarkan Hoyer et al. (2017).

Tabel 2. Klasifikasi Range Status Trofik dengan Indikator Klorofil-A Hoyer et al. (2017).

Oligotrofik (mg/L)

Mesotrofik (mg/L) Eutrofik (mg/L)

Hipereutrofik(mg/L)

< 3

3 - 7

7 – 40

>40

Berdasarkan Tabel 8. Nilai klorofil a pada perairan teluk ciletuh masuk kedalam

kategori oligotrofik dan mesotrofik atau kadar nutrien cukup dan sedang. Pada kategori

1.83

1.81

1.9

2.1

1.8

1.9

1.87

2.61

2.1

2.25

2.31

2.22

2.29

2.39

2.38

2.31

3.709

3.68

3.6

3.597

0.5

1.5

2.5

3.5

Stasiun

Tahun 1999

Tahun 2000

Tahun 2012

Tahun 2022

Tahun 2023

Vol. 2, No. 6, 2024

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil-A, dan Algae Bloom
Pada Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan
Muara Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,
Teluk Ciletuh, Sukabumi.]

571

Oligotrofik menunjukkan perairan dengan kadar nutrien rendah yang masih dalam keadaan
alami, belum terpengaruh oleh pencemaran dari nutrien utama seperti nitrogen dan fosfor.
Sedangkan  mesotrofik  menandakan    perairan  dengan  kadar  nutrien  sedang  dan  terjadi
peningkatan tertentu dalam nutrien N dan P, tetapi masih berada dalam batas toleransi tanpa
tanda-tanda pencemaran yang signifikan. Kategori lainnya, Eutrofik, mencirikan perairan
yang  telah  tercemar  oleh  peningkatan  kadar  nutrien  N  dan  P  yang  tinggi,  sementara
Hipereutrofik  menunjukkan  tingkat  pencemaran  yang  berat  akibat  kandungan  nutrien  N
dan P yang sangat tinggi. Dalam konteks Teluk Ciletuh, terjadinya peningkatan kategori
dari oligotrofik ke mesotrofik dalam rentang 2 dekade, kondisi ini dapat disebabkan oleh
meningkatnya  masukan  nutrien  yang  berasal  dari  daratan  dan  berpotensi  akan  semakin
meningkat apabila limpasan limbah yang diterima perairan laut semakin tinggi (Marendy
et al., 2017).

Algae Bloom

SABI atau Surface Algal Bloom Index merupakan suatu algoritma empiris yang

dirancang  untuk  mendeteksi  biomassa  alga  yang  terapung  di  permukaan  air laut  dengan
respons yang mirip dengan vegetasi darat. Algoritma ini menggunakan pita spektral khusus
yang sensitif terhadap ciri lautan, yakni band biru (menunjukkan air jernih) dan band hijau
(menunjukkan  mekarnya  plankton).  Dengan  menggunakan  empat  pita  spektral,    SABI
menggunakan pita gelombang B1 (XR=645 nm), B2 (XNIR=869 nm) dari resolusi 250 m,
serta B3 (XB=469 nm) dan B4 (XG=555 nm). Algoritma ini memungkinkan deteksi alga
yang  mengambang  di  permukaan  air  laut,  namun  dengan  batasan,  yakni  hanya  pada
kecepatan  angin  sedang  yang  tidak  melebihi  8  ms-1,  di  atasnya  informasi  tersebut  akan
terdispersi oleh gelombang laut (Alawadi, 2010). Berikut adalah hasi visualisasi SABI:

Gambar 6. Hasil Visualisasi Algae bloom Tahun 1999, 2000, 2012, 2022, dan 2023.

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil A, dan Algae Bloom Pada

Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan Muara

Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,

Teluk Ciletuh Sukabumi.]

Vol. 2, No. 6, 2024

https://blantika.publikasiku.id/

572

Nilai positif pada SABI mengindikasikan aktivitas fotosintesis yang relatif tinggi

pada  alga  permukaan.  Sebaliknya,  nilai  negatif  menunjukkan  bahwa  alga  tersebut
cenderung  terdampar  di  dalam  air  dan  tidak  melakukan  aktivitas  fotosintesis  (Alawadi,
2010). Hal tersebut bisa disebabkan oleh kedalaman tempat alga tersebut berada, dimana
penyerapan air di daerah spektrum dekat-inframerah (NIR) dapat mencegah deteksi efek
tepi merah, atau karena alga tersebut tidak lagi aktif dalam melakukan fotosintesis. Perairan
dinyatakan terjadi blooming algae apabila nilai SABI melebihi 1,6 (Plichko, Zatserkovnyi,
Khilchevskyi, Ilchenko, & Nikolaienko, 2021).

Gambar 7. Perbandingan nilai Algae Bloom menggunakan SABI (Surface Algae Bloom
Index) Tahun 1999, 2000, 2012, 2022, dan 2023.

Data yang dikumpulkan dari 4 stasiun pada musim kemarau dari tahun 1999 hingga

2023 menunjukkan bahwa tidak ada indikasi yang secara signifikan menunjukkan kejadian
blooming  algae  karena  nilai  SABI  tidak  melebihi  1,6.  Selain  itu,  konsentrasi  klorofil  A
yang  termasuk  dalam  kategori  oligotrofik  dan  mesotrofik  di  Teluk  Ciletuh  juga
menunjukkan  bahwa  kondisi  nutrien  tidak  melebihi  batas  normal.  Meskipun  demikian,
tidak dapat sepenuhnya diabaikan bahwa kemungkinan blooming algae tetap bisa terjadi
mengingat fluktuasi dan data konsentrasi nutrien yang telah didapatkan beberapa parameter
telah melewati ambang batas. Terlebih lagi nilai index SABI yang memiliki peningkatan
nilai  pada  2  dekade  pengamatan,  walaupun  tidak  melebihi  nilai  yang  mengindikasikan
blooming  algae  dapat  berpotensi  akan  tetap  meningkat  apabila  terjadinya  peningkatan
beban  pencemar  yang  diterima  perairan  laut  desa  mandrajaya  disebabkan  oleh
meningkatnya kebutuhan manusia akan pangan dan tidak adanya pengelolaan limbah yang
baik.

Pada setiap tahun, nilai algae bloom cenderung negatif yang artinya tidak

terdeteksinya  aktivitas  fotosintesis  yang  mencerminkan  tingginya  kepadatan  alga
permukaan.  Nilai tersebut berkisar  antara  -0,002  –  -0,26.    Rentang  Konsentrasi tersebut
merupakan  nilai  yang  masih  dalam  keadaan  normal  dan  tidak  mengindikasikan  adanya
eutrofikasi perairan (Alawadi, 2010). Kepadatan alga berlebih akan terjadi apabila masukan
nutrien  yang  diterima  semakin  tinggi  melampaui  baku  mutu  yang  telah  ditetapkan,
walaupun nutrien merupakan zat yang sangat dibutuhkan untuk pertumbuhan organisme
seperti  fitoplankton,  apabila  berlebihan  justru  akan  meningkatkan  pertumbuhan
fitoplankton  yang  berlebih  atau  algae  bloom  yang  pada  akhirnya  akan  mengganggu
keseimbangan ekosistem dan meracuni biota akuatik (Kawasaki et al., 2016).

-0.112

-0.115

-0.12

-0.18

-0.25

-0.26

-0.17

-0.14

-0.21

-0.24

-0.2

-0.22

-0.079

-0.025

-0.022

-0.076

-0.0069

-0.073

-0.07

0.00062

-0.3

-0.25

-0.2

-0.15

-0.1

-0.05

0.05

Stasiun

Tahun 1999

Tahun 2000

Tahun 2012

Tahun 2022

Tahun 2023

Vol. 2, No. 6, 2024

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil-A, dan Algae Bloom
Pada Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan
Muara Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,
Teluk Ciletuh, Sukabumi.]

573

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan sebagai

berikut: 1) Nilai Konsentrasi klorofil A semakin meningkat seiring dengan pertambahan
usia tambak selama 2 dekade di setiap stasiun pengamatan. Kondisi ini dapat disebabkan
oleh  semakin  meningkatnya  kandungan  nutrien  perairan  yang  disebabkan  oleh  aktivitas
manusia  termasuk  keberadaan  tambak  udang  dan  muara  sungai.  Walaupun  peningkatan
klorofil-a cenderung signifikan kategori trofik untuk nilai yang ditetapkan yaitu oligotrofik
dan  mesotrofik  atau  kadar  nutrien  cukup  dan  sedang.  Pada  kategori  Oligotrofik
menunjukkan perairan dengan kadar nutrien rendah yang masih dalam keadaan alami dan
mesotrofik  menandakan    perairan  dengan  kadar  nutrien  sedang  dan  terjadi  peningkatan
tertentu  tetapi  masih  berada  dalam  batas  toleransi  tanpa  tanda-tanda  pencemaran  yang
signifikan.  2)  Pada  visualisasi  algae  bloom  menggunakan  SABI  tidak  menunjukkan
blooming algae dengan nilai negatif dan tidak melebihi batas nilai yang mengindikasikan
terjadinya  algae bloom.  Pada  konsentrasi TSS  yang  divisualisasikan  tidak  menunjukkan
tingginya nilai TSS yang berlebih dan tidak melebihi baku mutu perairan untuk ekosistem
mangrove.  3)  Pada  konsentrasi  TSS  yang  divisualisasikan  tidak  menunjukkan  tingginya
nilai TSS yang berlebih dan tidak melebihi baku mutu perairan untuk ekosistem mangrove.

DAFTAR PUSTAKA

Alawadi, Fahad. (2010). Detection of surface algal blooms using the newly developed

algorithm surface algal bloom index (SABI). Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice,
and Large Water Regions 2010, 7825, 45–58. SPIE.

DELLA FEBRIOLA, ANWAR. (n.d.). Penentuan Status Mutu Kualitas Air Sungai

Bidadari Di Kelurahan Juata Kerikil Kota Tarakan.

Efendi, Hilmi Miftah Fauzi, Yuniarti, Syamsudin, Mega Laksmini, & Ihsan, Yudi Nurul.

(2021). Pore Water Nutrient Profile in the First and Second Transitional Season in
Teluk Ciletuh , Sukabumi District , West Java. World Scientific News, 153(2), 43–54.

Fernandez, Yulita Hellen, Toruan, Lumban, & Soewarlan, Lady Cindy. (2023). Tingkat

Pencemaran Perairan Laut di Pesisir Teluk Kupang, Nusa Tenggara Timur,
Indonesia Pollution. 1(1), 24–44.

Hariyanto, Teguh, & Krisananda, Haidar Rizqi. (2019). Pemantauan Perairan Teluk

Lamong Dengan Pengembangan Algoritma Total Suspended Solid (Tss) Dari Data
Citra

Satelit

Multitemporal

Dan

Data

Insitu.

Geoid,

14(2),

69.

https://doi.org/10.12962/j24423998.v14i2.3908

Isman, Hasim, Rupiwardani, Irfany, & Sari, Devita. (2022). Gambaran Pencemaran

Limbah Cair Industri Tambak Udang Terhadap Kualitas Air Laut di Pesisir Pantai
Lombeng. Jurnal Pendidikan Dan Konseling, 4(5), 3531–3541.

Jiyah, B.Sudarsono, A. Sukmon. (2016). STUDI DISTRIBUSI TOTAL SUSPENDED

SOLID (TSS) DI PERAIRAN PANTAI KABUPATEN DEMAK MENGGUNAKAN
CITRA LANDSAT. 6, 41–47.

Kawasaki, Nobuyuki, Kushairi, M. R. M., Nagao, Norio, Yusoff, Fatimah, Imai, Akio, &

Kohzu, Ayato. (2016). Release of Nitrogen and Phosphorus from Aquaculture Farms
to Selangor River, Malaysia. International Journal of Environmental Science and
Development, 7(2), 113–116. https://doi.org/10.7763/ijesd.2016.v7.751

Kurniadin, Nia, & Maria, Eny. (2020). Evaluasi Algoritma Total Suspended Solid (Tss)

[Analisis Variabilitas TSS, Klorofil A, dan Algae Bloom Pada

Daerah Limpasan Pembuangan Tambak Udang dan Muara

Sungai di Perairan Laut Desa Mandrajaya,

Teluk Ciletuh Sukabumi.]

Vol. 2, No. 6, 2024

https://blantika.publikasiku.id/

574

Pada Citra Landsat 8 Terhadap Data Tss in-Situ. Elipsoida : Jurnal Geodesi Dan
Geomatika, 3(01), 64–70. https://doi.org/10.14710/elipsoida.2020.6754

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. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote
Sensing

and

Spatial

Information

Sciences,

2(2W2),

55–62.

https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-2-W2-55-2015

Lenggono, P. Setia, Baksh, Rukavina, Purwandaya, Budhi, Agustin, Heny, Karim, M.,

Agusalim, Lestari, Kharishma, Vidya, Mahardika, Ratih, & Iskandar, Rossi. (2018).
Laporan  Akhir  Penyusunan  Rekomendasi,  Data  Dan  Informasi,  Bidang  Pelayanan
Dasar  Pada  Pengembangan  Sarana  Prasarana  Perdesaan.  Kementerian  Desa,
Pembangunan  Daerah  Tertinggal  Dan  Transmigrasi  Republik  Indonesia  Dan
Universitas Trilogi.

Marendy, F., Hartoni, & Isnaini. (2017). Analisis Pola Sebaran Konsentrasi Klorofil-a

Menggunakan Citra Satelit Landsat Pada Musim Timur di Perairan Sekitar Muara
Sungai Lumpur Kabupaten Oki Provinsi Sumatera Selatan. Maspari Journal, 9(1),
33–42.

Panguriseng. (2017). Pengelolaan Air Tanah. Yogyakarta.: Pena Indis.

Plichko, L., Zatserkovnyi, V., Khilchevskyi, V., Ilchenko, A., & Nikolaienko, O. (2021).

Using the surface algal bloom index to assess the ecological state of a small river an
urbanized area and the possibility of its revitalization. 20th International Conference
Geoinformatics:

Theoretical

and

Applied

Aspects,

(May

2021).

https://doi.org/10.3997/2214-4609.20215521124

Purbani, Dini, Kepel, Terry Louise, & Takwir, Amadhan. (2014). Kondisi terumbu karang

di Pulau Weh pasca bencana mega tsunami (Coral reef condition in Weh Island after
mega tsunami disaster). Jurnal Manusia Dan Lingkungan, 21(3), 331–340.

Yuniarti, Lewaru, Muhammad Wahyudin, Pamungkas, Wahyuniar, Wulandari, Ajeng, &

Suhanda, Delilla. (2022). Kondisi Perairan Dan Pendugaan Ikan Di Teluk Ciletuh,
Sukabumi Jawa Barat Berdasarkan Profil Nutrien Dan Makrozoobentos. Marine
Fisheries : Journal of Marine Fisheries Technology and Management, 13(1), 1–14.
https://doi.org/10.29244/jmf.v13i1.36157