Dinamika Perubahan Mangrove Menjadi Tambak dan Total Suspended Solid (TSS) di Sepanjang Muara Berau
(Dynamics of Mangrove Changes Become Pond and Total Suspended Solid (TSS) in Muara Berau
Ety Parwati 1) , Kadarwan Soewardi 2) , Tridoyo Kusumastanto 3) , Mahdi Kartasasmita 4) dan I Wayan Nurjaya 5)
1) Peneliti LAPAN, Mahasiswi Program Pascasarjana S3-SPL IPB, 2) Ketua Komisi Pembimbing,
3), 4) 5) Anggota Komisi Pembimbing E-Mail: ety_parwati@yahoo.com

## Abstract
The mangrove conversion become fish pond, bareland or others has an impact in water quality. One of water quality parameter is Total Suspended Solid (TSS), increasing TSS means the rising in pollution.  Landsat remote sensing data with multi channels used in studying the dynamic of mangrove – fishpond change and TSS along the Berau waters. Several regions with its variation are used in that dynamic studying.  The TSS algorithm for Berau waters is TSS (mg/l) = 3.3238 * exp (34.099*Red  Band) ,  Red  band=the  atmospheric  reflectance  band  2  validated with  field  data.  The result study is the conversion of mangrove become fish pond has the strong indication in the rising TSS .
Key words: Mangrove, Pond, TSS

## PENDAHULUAN
Hutan  mangrove  adalah  hutan  yang tumbuh di muara sungai, daerah pasang surut atau tepi  laut. Hutan  mangrove  mempunyai peran  yang  sangat  penting,  diantaranya adalah:  1/.  Sebagai  pelindung  alami  yang paling kuat dan praktis untuk menahan erosi pantai,  2/.menyediakan  berbagai  hasil  hutan, seperti kayu bakar, bahan penyamak kulit dan sebagainya, serta 3/. potensi  wisata. Di beberapa  wilayah  pesisir,  contohnya  Delta Mahakam telah terdapat indikasi adanya konversi  besar-besaran    hutan  mangrove menjadi  tambak dengan  alasan  utama untuk menaikkan  pendapatan  masyarakat. Setelah itu  apa  yang  terjadi? Sedimentasi  di sepanjang  perairan  Selat  Makasar  sangat tinggi,  sampai  pada  taraf  mengganggu  lalu lintas laut.
Ilustrasi  di  atas  memberi  gambaran pentingnya  hutan  mangrove bagi  kehidupan kita. Pengamatan  dinamika  perubahan
mangrove  menjadi  penutup lahan  lain dapat menjadi bahan
pertimbangan dalam pengelolaan  wilayah  pesisir bagi  pengambil kebijakan di wilayah setempat.
Pada  ekosistem  pantai,  mangrove biasanya  berdampingan  dengan  tambak. Kombinasi  mangrove – tambak    ini  sering menjadi  dilema  bagi pengelola  wilayah setempat.    Di  satu  sisi  dampak  ekologi penebangan mangrove menjadi tambak
secara besar-besaran
menjanjikan
penghasilan  masyarakat yang  cukup  besar yang sekaligus akan meningkatkan PAD.  Di sisi  lain  dampak  sedimentasi  harus  siap dihadapi.
TSS  (Total  Suspended  Solid) adalah material tersuspensi (diameter > 1 μm) yang tertahan  pada  saringan milipore dengan diameter  pori  0.45  m  (Effendi,  2000). Pengamatan  terhadap  sebaran  TSS  sering dilakukan  untuk  mengetahui  kualitas  air  di suatu perairan, karena nilai TSS yang tinggi menunjukkan  tingginya  tingkat  pencemaran dan menghambat penetrasi cahaya ke dalam air.
Kabupaten  Berau  merupakan  salah satu kabupaten di wilayah Provinsi Kalimantan Timur yang kaya akan kandungan sumberdaya baik di darat maupun laut. Delta  Berau  belum  separah  Delta Mahakam  kondisi  sedimentasinya,  sehingga hasil  studi  ini  diharapkan  menjadi  masukan berharga bagi pemerintah setempat agar tidak mengalami  kesalahan  yang  sama  dalam pengelolaan wilayahnya.
Untuk  wilayah  pengamatan  yang cukup  luas  diperlukan  alat  pengamatan  yang memadai  selain  survey  langsung  lapangan. Data  penginderaan  jauh  (inderaja)  memiliki beragam  resolusi  baik  spasial maupun temporal. Hal itu menjadi peluang terbukanya  pemanfaatan  data  inderaja  untuk berbagai  kebutuhan  aplikasi. Parameter  yang
dapat  diekstrak  menggunakan  data  inderaja antara  lain  adalah  penutup  lahan  serta  salah satu  parameter  kualitas  air,  yaitu Total Suspended Solid (TSS).
Pada awalnya prosedur dan algoritma untuk  ekstraksi  informasi  TSS dikembangkan  di  perairan  bukan  tropis dengan  kondisi  air  relatif  jernih.  Ketika prosedur-prosedur  tersebut  di  aplikasikan  di perairan keruh, hasil yang diperoleh memberikan  bias. Khusus  untuk  perairan Berau, Parwati (2006) telah mengembangkan algoritma  yang  sesuai  dan  telah  dikalibrasi dengan  data  lapangan.    Algortima  tersebut digunakan  pada  data  inderaja time  series untuk  menganalisa dinamika kondisi  wilayah perairan.
Studi  ini mempunyai  tujuan  untuk  : Mengkaji  dinamika  perubahan  mangrove menjadi  tambak  sepanjang  DAS  Berau dan mengkaji dinamika perubahan Total Suspended Solid sepanjang DAS Berau

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
 Penelitian  ini dilakukan di sekitar muara Berau Kalimantan Timur. (Gambar 2.1).

## Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah :
a. Citra  satelit  multi  temporal  wilayah Delta Berau (Tabel 2.1) Tabel 2.1. Data Citra Landsat yang digunakan dalam Penelitian No Jenis Data P/R atau K/J No Tanggal Perekaman Data 1 Landsat 5 TM 116/58 dan 116/59 10 Juli 1994 2 Landsat 7 ETM 116/58 dan 116/59 8 Juli 2002 3 Landsat 5 TM 116/58 dan 116/59 12 Agustus 2006
b. Data sekunder yang terdiri dari :
 Batas administrasi wilayah
 Data kualitas air hasil pengukuran di lapangan (Mei 2006, September 2006 dan September 2007) Penelitian ini  menggunakan  beberapa  jenis perangkat  lunak yaitu  : EXCEL, ER MAPPER dan ARC VIEW

## Analisis Data
Kegiatan  studi  ini  menggunakan  data inderaja  sebagai  data  utama  dan  data  hasil pengukuran  lapangan  sebagai  data  sekunder sekaligus  sebagai  validasi  data  inderaja. Secara  garis  besar  kegiatan  ini  dibagi  dua, yaitu  :1/.  Kegiatan  pra  pengolahan  data  dan 2/.  Kegiatan  pengolahan  data.  Dengan memanfaatkan  kombinasi  kanal-kanal  yang tersedia  dilakukan  ekstraksi  informasi  untuk berbagai  kepentingan  aplikasi.    Secara lengkap  kegiatan  pra  pengolahan  data  dan pengolahan  data  inderaja  ditampilkan  pada Gambar 2.2.

## 1. Kegiatan Pra Pengolahan Data
Penggunaan  citra  dengan  basis  digital number  (DN)  mempunyai  kesalahan  yang belum terkoreksi, yaitu kesalahan radiometrik dan atmosferik. Kesalahan radiometrik disebabkan  oleh  pengaruh  sudut  elevasi matahari  (sun  elevation)  dan  jarak  matahari- bumi.
Koreksi  radiometrik  dilakukan  dengan mengikuti  prosedur  koreksi  radiometrik  dari handbook  untuk  satelit  Landsat  5  TM  dan landsat  7  ETM  ,  yaitu  dengan  merubah digital number menjadi nilai radiansi menggunakan  “ gain ”  dan  “ offset ”,  kemudian merubah nilai radiansi menjadi nilai reflektansi menggunakan nilai solar irradiance,  sudut  elevasi  matahari  dan  jarak matahari-bumi. Tidak  terkoreksinya  citra secara  radiometrik  mengakibatkan  metoda yang  dipakai  untuk  menganalisis  citra  tidak dapat  diterapkan  pada  citra  yang  berbeda tanggal  atau  tempat/lokasi.  Oleh  karena  itu koreksi  radiometrik  perlu  dilakukan  untuk memberikan
standarisasi sekaligus menghilangkan kesalahan radiometrik tersebut. Kesalahan lainnya yang perlu dikoreksi adalah kesalahan atmosferik. Kesalahan  atmosferik  biasanya  disebabkan oleh  adanya path  radiance (gelombang elektro magnetik yang Gambar.2.1. Lokasi Daerah Pengamatan
dihamburkan/dipantulkan  oleh  atmosfir  ke sensor  satelit),  penyerapan  (absorption)  gas dan  hamburan  aerosol  di  atmosfir.  Dengan melakukan  koreksi  atmoferik  diharapkan noise dapat dikurangi atau dieliminasi.

## Konversi digital number ke radiansi
Algoritma  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut:
L λ = "gain" * DN + "offset" ……………………..(1) Yang dapat ditampilkan juga dengan algoritma berikut: L λ = ((LMAX λ - LMIN λ )/(DNMAX- DNMIN)) * (DN-DNMIN) + LMIN λ ….(2) Dimana,
L λ = Spektral radiansi dengan satuan watts/(meter squared * ster * µ m) DN
= Nilai digital number LMIN λ = Spektral radiansi yang berkorelasi dengan nilai DNMIN  dengan satuan
watts/(meter squared * ster *
µ m)
LMAX λ = Spektral radiansi yang
berkorelasi dengan nilai DNMAX dengan satuian
watts/(meter squared * ster * µ m) DNMIN = Nilai minimum dari DN yang berkorelasi dengan LMIN λ = 1 (LPGS Products) = 0 (NLAPS Products)
DNMAX=  Nilai  maksimum  dari  DN  yang berkorelasi dengan LMAX λ = 255
Nilai LMIN λ , LMAX λ , DNMIN dan DNMAX dapat  diperoleh  dari  informasi header  file  (meta  data)  yang  menyertai  data satelit Landsat.

## Konversi radiansi ke reflektansi
Algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut
Dimana:
= Reflektansi,
= Spektral radiansi, =
Jarak bumi matahari satuan astronomi (interpolasi pada Table 2-2)
= Irradiansi (solar irradiance) pada
Tabel 2-3
= Sudut zenit matahari dalam derajat
= Sudut zenit matahari dalam derajat
Perhitungan  d  dapat  menggunakan  Tabel  2-2 (merupakan nilai pendekatan  dari nilai julian day pada  akusisi  data).    ESUN λ merupakan hasil  pengukuran  radiasi  matahari  yang sampai  ke  bumi  perareal  luas  tertentu, diperlihatkan  pada  Tabel  2-3. Sudut  zenit matahari  didapat  dari  pengurangan  sudut  90 o dengan  sudut  elevasi  matahari  (dari  header file).
Gambar 2.2. Diagram Alir Pengolahan Data Inderaja
(1) (2) Data Inderaja Landsat Koreksi Radiometris Ekstraksi Daerah Kajian Koreksi Geometris Resampling Kombinasi Kanal / Aplikasi AplikasiKualitas Perairan Aplikasi Penutup / Penggunaan Lahan
Eliminasi :
 Pengaruh haze
 Bad lines  Periodik stripes
Eliminasi
Penyimpangan Geometris
Data Acuan : Peta RupaBumi Pengukuran GPS
Table 2-2  Jarak Bumi-Matahari per satuan astronomi
Julian Day Distance Julian Day Distance Julian Day Distance Julian Day Distance Julian Day Distance 1 .9832 74 .9945 152 1.0140 227 1.0128 305 .9925 15 .9836 91 .9993 166 1.0158 242 1.0092 319 .9892 32 .9853 106 1.0033 182 1.0167 258 1.0057 335 .9860 46 .9878 121 1.0076 196 1.0165 274 1.0011 349 .9843 60 .9909 135 1.0109 213 1.0149 288 .9972 365 .9833
Table 2-3  Irradiansi untuk Landsat 7 ETM dan Landsat 5 TM untuk setiap band
Band Landsat 7 ETM Watts/(meter squared * µ m) Landsat 5 TM watts/(meter squared * µ m) 1 1969.00 1957.00 2 1840.00 1826.00 3 1551.00 1554.00 4 1044.00 1036.00 5 225.70 215.00 7 82.07 80.67 8 1368.00 -

## Konversi ke suhu efektif
Khusus untuk band 6, thermal efektif dapat dihitung menggunakan algoritma dibawah ini.
Dimana: T = Suhu efektif dalam satuan Kelvin K2 = Konstanta kalibrasi 2, K1 = K1 K1 = Konstanta kalibrasi 1 L = Spektral radiance dalam watts/(meter squared * ster * µ m)
Nilai konstanta K1 dan K2 untuk landsat 5 TM dan landsat 7 ETM diperlihatkan pada Tabel 2-4.
Tabel 2-4  Nilai konstanta kalibrasi dari band thermal Satelit K1 watts/(meter squared * ster * µ m) K2 (Kelvin) Landsat 7 666.09 1282.71 Landsat 5 607.76 1260.56 Koreksi Atmosferik Koreksi  atmosferik  dilakukan  untuk menghilangkan path radiance (noise angkasa). Koreksi  atmosferik  menggunakan koreksi  yang  sederhana  yaitu  model Dark
Pixels
Subtracting Method, yaitu
pengurangan  nilai  reflektansi  dengan  nilai dari  piksel  gelap  (asumsi  bahwa  ada  objek yang  menyerap  gelombang  elektro  magnetik secara  sempurna  sehingga  tidak  terjadi reflektansi,  dengan  kata  lain  nilai  reflektansi pada  piksel  objek  tersebut  adalah  0).  Objek yang  umumnya  dianggap  mempunyai  piksel gelap  adalah  lautan  yang  sangat  dalam  dan jernih atau bayangan awan yang sangat tebal.
Pada  lokasi  piksel  gelap  tersebut ditentukan  nilai  reflektansi  minimum  pada band 4 (near infrared, yang cenderung diserap secara  sempurna  oleh  perairan),  kemudian nilai  reflektansi  minimum  band  4  yang diperoleh  dipakai  untuk  mengoreksi  nilai reflektansi  pada  band  1,2  dan  3  dengan membuat  bi-plot  antara  band  4  dan  masing- masing  band  tersebut.  Nilai  reflektansi minimum  yang  diperoleh  masing-masing band  digunakan  untuk  mengurangi  nilai reflektansi  pada  seluruh  piksel  dari  setiap band.

## 2.3.2.
Pengolahan Data
a. Ekstraksi Mangrove
Kombinasi kanal – kanal spektral data inderaja  dioptimalkan  untuk  memperoleh gambaran  mengenai  penutup  /  penggunaan lahan  yang  ada  di  wilayah  kajian.  Teknik deliniasi  menggunakan  Software  Arc-View dimanfaatkan  untuk  memisahkan  masing- masing  kelas  penggunaan  lahan  yang  akan diekstrak.
Keberadaan mangrove
yang dideteksi menggunakan data inderaja
dilakukan  dengan  membentuk  citra  FCC (False  Color  Composite). Citra  ini  dibuat dari  kombinasi  tiga  kanal  yakni  dua  kanal dari  kanal spektral  tampak  dan  satu  kanal inframerah. Kombinasi kanal tersebut adalah komposit kanal  4,  5  dan  kanal  3  untuk  kanal R(Red),  G(Green)  dan  B(Blue)  pada  layar monitor.
Dengan  menggunakan  citra  FCC dapat  diidentifikasi  keberadaan  mangrove. Obyek  mangrove tampak  terlihat  kontras diantara obyek-obyek lainnya.  Warna merah kegelapan  yang  menggambarkan  obyek mangrove  merupakan  reflektansi  vegetasi yang terlihat jelas pada citra kanal inframerah dan reflektansi tanah berair yang terlihat jelas pada citra kanal merah.
b. Ekstraksi TSS Ekstraksi informasi TSS menggunakan  data  inderaja  bersifat  sangat lokal  (Tabel 2..4).    Sehingga  perlu  ada kajian  khusus  ketika  akan  dilakukan aplikasi  algortima  yang  sama  untuk kawasan perairan yang berbeda.
Parwati (2006) melakukan  uji  coba terhadap  keempat  algoritma  tersebut  yang divalidasi  dengan  data  lapangan  untuk  Delta Berau. Berdasarkan  hasil  uji  coba  tersebut, algoritma  yang  paling  sesuai  untuk  perairan Delta  Berau  adalah TSS  (mg/l)  =  3.3238  * exp (34.099*Red  Band), dimana  :  Red  Band  = Reflektans terkoreksi atmosferik band 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 3.1. berikut  adalah  citra satelit komposit  5,4  dan  3  pada  layaryang digunakan  pada  tiga  tanggal  pengamatan yang berbeda, menunjukkan di
Greeg0namika  mangrove menjadi tambak  di sepanjang Delta Berau.
Fokus  analisis  adalah  mengkaji dinamika  mangrove    menjadi  tambak,  oleh karena  itu  studi  ini  membagi  penutup  lahan menjadi  4  kelas,  yaitu  1/.  air  (sungai,  rawa), 2/.  mangrove,  3/.  tambak  dan  4/.  non mangrove.    Contoh  sebagian  kecil  wilayah pengamatan  pada  Gambar    3.1  menunjukkan adanya  konversi  mangrove  menjadi  tambak pada  tahun  2002  yang  semakin  meluas  pada tahun  2006.  Kajian  dinamika  perubahan penutup lahan untuk seluruh wilayah pengamatan  ditunjukkan  pada  Tabel  3.1.
Terlihat  bahwa,  mangrove  terus  mengalami penurunan, sementara tambak terus bertambah luasnya.
Informasi  yang  diperoleh  dari lapangan,  pada  beberapa  lokasi  ditemukan adanya  penebangan  mangrove  yang  semula direncanakan untuk dijadikan tambak, ternyata  oleh  karena  alasan  tertentu,  lahan tersebut  dibiarkan  menjadi  lahan  terbuka. Secara  ekologi  dan  ekonomi  tentu  sangat merugikan.
Gambar  3.2  berikut  menunjukkan adanya  konversi  lahan  mangrove  menjadi tambak di hampir semua region yang diamati. Secara  detail  pengamatan  dilakukan  dengan membagi  wilayah  kajian  ke  dalam  10  region (Gambar  3.3),  dengan  luas  region    masing- masing 3.299 Ha.
Masing-masing region dianalisa untuk  melihat  dinamika  perubahan  yang terjadi.    Sesuai  dengan  kebutuhan  kajian, dalam  makalah  ini  penutup  lahan  dibagi kedalam 4 (empat) kelas, yaitu: 1/.
Mangrove,  2/.  Tambak,  3/.  Lahan  Kosong dan  4/,  Non  Mangrove.    Prosentase  masing- masing kelas penutup lahan digunakan  untuk memudahkan  proses  analisis  data.  Tabel  3.2 berikut  menunjukkan  luas  setiap  penutup lahan  yang  diekstrak  untuk  masing-masing region.
Tabel 2.4. Beberapa algoritma TSS tervalidasi No Algoritma Lokasi Parameter Tahun Penelitian 1 Sturn Perairan sub tropis Nilai reflektan 1988 2 Hasyim Selat Madura Nilai Digital 1997 3 Woerd dan Pasterkamp Perairan sub tropis Nilai reflektan 2004 4 Budiman Delta Mahakam Nilai Irradiance 2004
Gambar 3.1 Citra Landsat Kawasan Delta Berau
Tabel 3.1. Perubahan Penutup Lahan Tahun 1994, 2002 dan 2006
Tahun 1994 Tahun 2002 Tahun 2006 KELAS Luas (Ha) Luas (Ha) Luas (Ha) air 35879.758 35264.4760 35851.9410 mangrove 30711.707 28082.0250 25973.2450 non mangrove 66030.503 64333.9090 61358.7700 lahan terbuka 146.780 3307.3310 2703.6620 tambak 00 1279.2100 6441.0810
Mangrove Tambak Air
Gambar 3.2. Konversi Mangrove Menjadi Tambak
Gambar 3.3. Region dan Citra Delta Berau
2002 2006 1994 2002
2006
1994
Tabel 3.2.  Nilai TSS  (mg/ltr) tahun 1994, 2002, 2006 tiap region
Region-05 % luas (1994) TSS (1994 – 2002) % luas (2002) TSS (2002 – 2006) % luas (2006) mangrove 15.007 14.111 13.439 tambak 0.087 3.423 4.073 non mangrove 84.429 79.661 82.488 lahan terbuka 0.478 2.805 TSS 52.9130 4.441 57.3540 6.272 63.6260 Region-06 mangrove 10.128 9.302 8.765 tambak 0.330 3.884 non mangrove 89.872 85.120 87.352 lahan terbuka 5.248 TSS 45.4660 14.917 60.3830 1.394 61.7770 Region-07 mangrove 28.620 25.667 19.998 tambak 0.145 4.671 non mangrove 71.380 72.932 75.331 lahan terbuka 1.257 TSS 41.0260 10.831 51.8570 9.302 61.1590 Region-08 mangrove 42.987 39.139 31.511 tambak 1.588 non mangrove 57.013 60.506 66.502 lahan terbuka 0.355 0.398 TSS 54.8930 5.071 59.9640 1.045 61.0090 Region-09 mangrove 13.281 12.048 8.083 tambak 85.204 87.792 non mangrove 86.719 2.748 4.125 lahan terbuka TSS 55.9720 13.058 69.0300 1.771 70.8010 Region-12 mangrove 55.077 52.085 51.809 tambak 2.602 11.909 17.229 non mangrove 40.526 32.077 29.190 lahan terbuka 1.795 3.929 1.772 TSS 54.0090 9.880 63.8890 2.030 65.9190 Region-13 mangrove 52.630 47.715 37.537 tambak 7.861 13.467 non mangrove 46.222 36.905 44.371 lahan terbuka 1.148 7.519 4.625 TSS 48.8000 4.771 53.5710 8.893 62.4640
Region-14 mangrove 36.962 32.233 30.577 tambak 5.409 22.978 non mangrove 63.038 49.695 42.464 lahan terbuka 12.663 3.981 TSS 45.8120 12.184 57.9960 4.667 62.6630 Region-15 mangrove 76.544 65.330 50.900 tambak 11.436 non mangrove 23.456 34.670 37.664 lahan terbuka TSS 33.1070 22.803 55.9100 4.583 60.4930 Region-16 mangrove 80.078 75.215 70.077 tambak 3.948 13.178 non mangrove 15.953 15.240 15.178 lahan terbuka 3.970 5.597 1.567 TSS 46.5080 11.875 58.3830 5.756 64.1390 Region-17 mangrove 96.974 89.004 87.746 tambak 2.668 non mangrove 3.026 7.768 1.211 lahan terbuka 3.228 8.375 TSS 40.2200 8.145 48.3650 14.546 62.9110 Region-18 mangrove 76.096 70.172 54.637 tambak 2.211 23.924 non mangrove 23.904 19.483 20.885 lahan terbuka 8.134 0.554 TSS 34.6670 2.837 37.5040 22.682 60.1860 Region-19 mangrove 23.175 19.132 15.402 tambak 2.794 3.163 non mangrove 76.782 75.006 75.835 lahan terbuka 0.043 3.067 5.600 TSS 35.9400 7.398 43.3380 17.054 60.3920 Regio-20 mangrove tambak 99.811 91.144 90.860 non mangrove 1.879 5.570 lahan terbuka 0.657 3.570 lahan terbuka 0.189 6.320 TSS 50.5320 5.022 55.5540 8.802 64.3560
Terlihat  dinamika  perubahan  mangrove menjadi tambak yang diikuti oleh meningkatnya  TSS yang  sangat  tajam.
Kenaikan  TSS  paling  tajam  ditemukan  di Region  18,  dimana  terjadi  pembukaan  lahan tambak pada  tahun  2006  yang  tidak  ditemui pada  tahun  1994  dan  2002.    Hal  yang  sama terjadi  pada  Region19  yang  diikuti  oleh Region  17.    Indikasi  tersebut  memberi gambaran  awal  pengaruh  yang  sangat signifikan  ketika  mangrove  baru  dibuka menjadi  tambak.  Peningkatan  TSS  tidak terlalu  parah,  ketika  sejak  tahun  1994  sudah ditemukan  adanya  lahan  tambak  seperti contoh yang terjadi pada Region 12.

## SIMPULAN
Sesuai  dengan  tujuan  kegiatan  penelitian  ini, diperoleh kesimpulan :
a) Telah  terjadi  penurunan  lahan  mangrove dari  35.879,  758  Ha  di  tahun  1994 berkurang  menjadi  35.264,476  Ha  di tahun 2002 dan makin berkurang menjadi 35.851,941  Ha  di  tahun  2006.    Tambak ditemukan  sangat  luas  di  tahun  2002, merupakan  peningkatan  sangat  tajam dimana  tidak  ditemukan  mangrove  pada tahun 1994. Peningkatan sangat signifikan terjadi pada tahun 2006, dimana meningkat  lebih  dari  5  (lima)  kali dibandingkan pada tahun 2002.
b) Muatan  TSS  ditemukan  selalu  meningkat dari  tahun  ke  tahun  sejak  1994  ke  tahun 2002,  juga  dari  tahun  2002  sampai  tahun 2006. Fakta yang ditunjukkan pada analisis  perubahan  lahan,  khususnya  tambak menjadi  mangrove  pada  beberapa  region terpilih  memberi  indikasi  kuat  merupakan penyebab  adanya  kenaikan  TSS  yang signifikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Budhiman S., 2004, Mapping TSM
Concentrations  from  Multisensor Satellite Images in Turbid Tropoical Coastal  Waters  of  Mahakam  Delta- Indonesia, Master thesis, Netherland
Dahuri,  R.    Jacub  Rais., Sapta  Putra  Ginting dan M.j. Sitepu. 1996.    Pengelolaan Sumber  Daya  Wilayah  Pesisir  dan Lautan  Secara  Terpadu.    Jakarta, 305 hal.
Dekker,  A.G.,  H.J.  Hoogenboom,  L.M. Goddijn, T.J.M. Malthus, 1994, The relationships between inherent
optical  properties and  reflectance spectra  in  turbid  inland  waters remote  sensing. Review  Vol.  15,  p
59-74.
Dekker,  A.G.,  S.W.M.  Peters  and  M.
Rijkkeboer, 1999, Analytical Processing  of  Multitemporal  SPOT and  Landsat  Images  for  Estuarine Management in Kalimantan Indonesia. Operational Remote Sensing for Sustainable Development. Nieuwwenhuis, Voughan and Molenaar. Hasyim, Bidawi. 1997. Optimasi Penggunaan  Data  Inderaja  dan  SIG untuk Pengawasan Kualitas Lingkungan  Pantai  Akibat  Limbah Industri.  DRN,  Kantor  Menristek. Jakarta.
Parwati,  Ety,  Bambang  Trisakti,  Ita  Carolita dan  Tatik  Kartika. 2004.    Laporan Akhir : Pengembangan Model Prediksi  Kondisi  Dinamis  Kawasan Perairan Segara Anakan Mengunakan  Teknologi  Inderaja. Jakarta Parwati,  Ety.    Pemodelan  Dinamika  Spasial Pengelolaan Lahan Pesisir Kabupaten Berau, Kalimantan Timur  Menggunakan  Data  Inderaja. 2006. Laporan Akhir Riset Unggulan Kemandirian Kedirgantaran    LAPAN  (Tidak Dipublikasikan)
Pasterkamp, P., S.W.M. Peters, M. Rijkeboer and A.G. Dekker. 1999. RESTWES: Retrieval  of  total  suspended  matter concentration  from  SPOT  images.
Report  Number  W-99/33,  Institute for  Environmental  Studies,  Vrije University, Amsterdam, The Netherlands.
Trisakti,  B  and  Parwati.  2005.    Kajian  Data Modis  untuk  Pemetaan  Sebaran TSM  di  Perairan  Pantai  dengan pendekatan  Data  Landsat – 7  ETM. Laporan Tahunan Kegiatan Pusbangja LAPAN. (Tidak Dipublikasikan)