## DAMPAK PERUBAHAN KAWASAN HUTAN MENJADI AREAL INDUSTRI BATUBARA TERHADAP KUALITAS AIR DI SEPANJANG DAS BERAU–KALIMANTAN TIMUR
Ety Parwati *) , Kadarwan Soewardi **) , Tridoyo Kusumastanto ***) , Mahdi Kartasasmita ***) dan I Wayan Nurjaya ***) *) Peneliti LAPAN, Mahasiswi Program Pascasarjana S3-SPL IPB
**) Ketua Komisi Pembimbing
***) Anggota Komisi Pembimbing

## ABSTRACT
The  study  of  landused  change:  forest  area  become  coal  industrial  area  and  its impact  in  Total  Suspended  Solid  is  done  by  remote  sensing  data.    The  different combination  channel  of  remote  sensing  data  are  taken  to  extract  landuse  and  Total Suspended  Solid  (TSS)  spatial  information.  The  supervised  classification  is  used  for land used spatial extraction and  otherwise for TSS, there is a  specifict algorithm; TSS  =  3.8926  *  exp (31.417*Red  Band) .  The  result  showed  that  there  was  the  relationship between  landuse change  from  forest  into  coal  industrial,  shrub,  paddy  field,  bareland and settlement area and the dynamic change of TSS along Berau watershed
Key word: Total Suspended Solid (TSS), Remote sensing

## ABSTRAK
Studi  dampak  perubahan  kawasan  hutan  menjadi  areal  industri  batubara terhadap Total  Suspended  Solid (TSS)  dilakukan  dengan  menggunakan  data penginderaan jauh sebagai data primer.  Kombinasi kanal diambil untuk memperoleh informasi spasial penggunaan lahan dan nilai TSS di sepanjang DAS Berau. Informasi penggunaan  lahan  dilakukan  melalui  proses  klasifikasi supervised ,  sementara algoritma  ekstraksi  informasi  TSS  yang  digunakan  untuk  kawasan  perairan  Berau adalah TSS  (mg/l)  = 3.8926  * exp (31.417*Red  Band) .  Hasil  studi  menunjukkan perubahan kawasan hutan menjadi industri/batubara serta hutan menjadi semak belukar, sawah, lahan  kosong,  dan  permukiman  diikuti  oleh  adanya  kenaikan  nilai  kandungan  TSS sepanjang DAS Berau.
Kata Kunci: Total Suspended Solid (TSS), Penginderaan jauh

## 1 PENDAHULUAN
Kualitas  air  pada  dasarnya sangat  sulit  didefinisikan,  oleh  karena menyangkut standar-standar yang akan menyesuaikan  kebutuhan  yang  sangat banyak  variasinya  di  alam  ini.    Aspek yang  menjadi  paramater  uji  bersifat kualitatif  dan  kuantitatif. Sebagai contoh,  PDAM  mengeluarkan  standar kualitas  air  dengan  beberapa  variasi ukuran,  di  antaranya untuk  kebutuhan air  minum,  kebutuhan  peternakan, pertanian, tambak, dan lain sebagainya. Salah  satu  parameter  yang  digunakan
sebagai  paramater  uji  kualitas  air adalah TSS.
Total  Suspended  Solid (TSS) adalah  material  tersuspensi  (diameter  > 1  μm)  yang  tertahan  pada  saringan milipore dengan  diameter  pori  0.45  m (Effendi,  2000).  Pada  umumnya  TSS terdiri  dari  lumpur,  pasir  halus  dan jasad-jasad  renik  yang  sebagian  besar disebabkan  karena  terjadinya  pengikisan tanah atau erosi tanah yang terbawa ke badan air. Pengamatan terhadap sebaran  TSS  sering  dilakukan  untuk mengetahui  kualitas  air  di  suatu perairan,  karena  nilai  TSS  yang  tinggi
menunjukkan  tingginya  tingkat  pen- cemaran  dan  menghambat  penetrasi cahaya  ke  dalam  air  sehingga  meng- akibatkan terganggunya proses fotosintesis dari  biota  air.    Dinamika  TSS  yang  ada di perairan tidak terlepas dari dinamika tutupan  lahan  yang  terjadi  di  atasnya, hal  ini  bisa  dilihat  dari  contoh sederhana  bagaimana  erosi  terjadi akibat  adanya  konversi  hutan  dengan tutupan  vegetasi  rapat  menjadi  lahan terbuka tanpa vegetasi.
Fakta  tersebut  menunjukkan bahwa  TSS  merupakan  salah  satu parameter biofisik perairan yang dinamikanya  mencerminkan  dinamika perubahan  yang  terjadi  di  daratan maupun di perairannya sendiri. Analisis spasial  TSS  di  perairan  diharapkan dapat  berguna  untuk  kuantifikasi keterkaitan  antara  ekologi  daratan  dan lautan.
Data  penginderaan  jauh  Landsat akan  digunakan  sebagai  parameter primer.  Validasi  dilakukan  dengan mengambil  sampel  kualitas  air  di sepanjang  DAS  Berau,  serta    beberapa titik Ground  Control  Point (GCP ) untuk validasi koreksi geometrik presisi.
Dalam  penggunaan  citra  peng- inderaan jauh untuk studi kadar bahan tersuspensi, terdapat beberapa prosedur dan  algoritma  standar  untuk  mengukur dan  memetakan  total  sedimen  ter- suspensi.  Pada  awalnya  prosedur  dan algoritma  tersebut  dikembangkan  di perairan  bukan  tropis  dengan  kondisi air  relatif  jernih.  Ketika  prosedur- prosedur  tersebut  diaplikasikan  di perairan  turbid,  hasil  yang  diperoleh memberikan  bias.  Perairan  wilayah pesisir Indonesia didominasi oleh sistem percampuran  air  laut  dan  air  sungai yang membawa sejumlah besar sedimen dari  bagian  hulunya.  Karena  itu, diperlukan  suatu  metode  dan  algoritma yang  adaptif  dengan  lingkungan  seperti itu.
Saat  ini  sudah  cukup  banyak kajian  yang  dilakukan  dalam  rangka pengembangan  metode  analisis  untuk mengembangkan  algoritma  TSS  meng- gunakan  data  penginderaan  jauh  yang dapat diterapkan di Indonesia. Beberapa di  antaranya  adalah  Parwati  (2003  dan 2007)  melakukan  pengembangan  untuk wilayah  perairan  Segara  Anakan  dan Delta Berau, sementara Budiman (2004) melakukan  kajian  untuk  perairan  Delta Mahakam  serta  Trisakti  (2005)  untuk wilayah  pesisir  Kabupaten  Cirebon  dan Kabupaten  Brebes.  Hasil  dari  kajian pada  lima  wilayah  berbeda  tersebut semakin menunjukkan bahwa algoritma yang  dapat  diterima  sangat  bersifat lokal,  sehingga  untuk  wilayah  berbeda harus dilakukan kajian tersendiri.
Kabupaten  Berau  merupakan salah  satu  kabupaten  di  wilayah Provinsi  Kalimantan  Timur  yang  kaya akan  kandungan  sumberdaya  baik  di darat  maupun  laut.    Salah  satu  contoh kekayaan  sumberdaya  yang  dimiliki adalah  tambang  batubara,  yang  sampai saat  ini  masih  menjadi  andalan pemerintah Kabupaten Berau. Eksplorasi tambang  batu  bara  yang  dimotori  oleh PT  Berau  Coal  di  wilayah  Kabupaten Berau  telah cukup  lama  dilakukan.  Hal itu berdampak pada meningkatnya PAD pemerintah  setempat  sekaligus  naiknya taraf  hidup  sebagian  masyarakat  yang ikut terlibat dalam kegiatan perusahaan tersebut.  Di  sisi  lain  hasil  buangan limbah  tentu  akan  mempunyai  dampak pada  lingkungan  sekitarnya.  Dampak yang ditimbulkan bisa langsung dirasakan pengaruhnya  atau  secara  kumulatif dirasakan  setelah  melewati  ambang batas daya dukung kemampuan alamnya.
Terdapat  dua  sungai  besar  yang bermuara  ke  Delta  Berau  yaitu  Sungai Berau  dan  Sungai  Tabalar.  Sungai Berau  merupakan  sungai  utama  yang mengalir  jauh  dari  hulu  Sungai  Segah
dan Sungai Kelay, kemudian menyatu di Kota  Tanjung  Redeb  menuju  ke  arah laut Sulawesi. PT Berau Coal terletak di sebelah  utara  Daerah  Aliran  Sungai (DAS)  Berau  dengan  Sungai  Berau sebagai outlet nya.  Lokasi  inilah  yang merupakan  area  studi  yang  akan dilakukan.
Studi  ini  akan  melihat  keter- kaitan  antara  perubahan  lahan,  dalam hal  ini  hutan  yang  dikonversi  menjadi industri (tambang batubara), per- mukiman,  ladang  dan  semak  belukar dengan  dinamika  perubahan  muatan TSS yang bermuara pada Sungai Berau.

## 2 METODE PENELITIAN
2.1 Waktu dan Tempat
 Kegiatan  penelitian  berlangsung  selama dua  tahun,  yaitu  tahun  2006  sampai tahun  2007.  Kegiatan  pengukuran parameter kualitas air, khususnya TSS
dan  titik-titik  control  tanah  (GCP) dilakukan  pada  bulan  Mei  dan September  2006  serta  September 2007.
 Penelitian ini dilakukan di sekitar area penambangan  batubara  yang  termasuk dalam  wilayah  dua  desa,  yaitu  Desa
Sambakungan dan Samburakat,
Kecamatan Gunung Tabur, Kabupaten Berau Kalimantan Timur. (Gambar 2-1)

## 2.2 Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah:
a. Citra  satelit  multi  temporal  wilayah Delta Berau (Tabel 2-1)
b. Data sekunder yang terdiri dari:
 Batas administrasi wilayah
 Data  kualitas  air  hasil  pengukuran di  lapangan  (Mei  2006,  September 2006 dan September 2007)
Gambar 2-1: Lokasi Daerah Pengamatan
Penelitian ini menggunakan bebe- rapa  jenis  perangkat  lunak  ( Software ), yaitu:  EXCEL,  ER  MAPPER,  ARC  INFO dan  ARC VIEW.

## 2.3 Analisis Data
Kajian  utama  studi  ini  adalah menganalisis keterkaitan
antara
dinamika  perubahan  yang  terjadi  di daratan (kawasan hutan menjadi industri/batubara,  permukiman,  lahan
kosong  dan  ladang)  serta  dinamika kualitas air – TSS yang mengikutinya di sepanjang DAS Berau.
Kegiatan  studi  ini  menggunakan data  inderaja  sebagai  data  utama. Dengan  memanfaatkan  kombinasi  kanal- kanal yang tersedia dilakukan ekstraksi informasi  sesuai  dengan  kebutuhan studi  itu  sendiri.  Gambaran  umum pengolahan  data  inderaja  ditampilkan pada Gambar 2-2.
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
Gambar 2-2: Diagram Alir Pengolahan Data Inderaja Koreksi Radiometris Ekstraksi Daerah Kajian Koreksi Geometris Resampling Contrast Enhancemenct Kombinasi Kanal/Aplikasi Aplikasi Kualitas Perairan Aplikasi  Penutup/ Penggunaan Lahan Eliminasi :  Pengaruh haze
 Bad lines
 Periodik stripes Eliminasi Penyimpangan Geometris Data Acuan: Peta Rupa Bumi Pengukuran GPS Data Inderaja Optik

## Kegiatan Pra Pengolahan Data
Koreksi  radiometrik  dilakukan untuk  menghilangkan  kesalahan  pada sudut  elevasi  matahari  dan  jarak Matahari-Bumi  akibat  penerimaan  data yang  berbeda  waktu.  Metode  koreksi radiometrik  dilakukan  dengan  mengikuti prosedur  koreksi  radiometrik dari handbook untuk  satelit  Landsat  5  TM dan Satelit Landsat 7 ETM, yaitu dengan mengubah digital  number menjadi  nilai radiansi menggunakan “ gain ” dan “ offset ”, kemudian  mengubah  nilai  radiansi menjadi  nilai  reflektansi  menggunakan nilai solar  irradiance ,  sudut  elevasi Matahari dan jarak Matahari-Bumi.

## Konversi digital number ke radiansi
Algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut:  L λ = "gain" * DN + "offset"
Keterangan:
L λ = Spektral  radiansi  dengan  satuan watts/(meter squared * ster * µm)
DN = Nilai digital number

## Konversi radiansi ke reflektansi
Algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut:
Keterangan:
M = Reflektansi = Spektral radiansi = Jarak  bumi  matahari  satuan astronomi = Irradiansi
( solar irradiance )
= Sudut  zenit  matahari  dalam derajat.
Nilai  d  merupakan  nilai  pen- dekatan  dari  nilai julian  day pada akuisisi  data.  ESUN λ merupakan  hasil pengukuran  radiasi  Matahari  yang sampai ke Bumi per areal luas tertentu. Sudut  zenit  Matahari  didapat  dari pengurangan  sudut  90 º dengan  sudut elevasi Matahari (dari header file ).
Empat  buah  algoritma  diuji cobakan  untuk  memilih  satu  algoritma yang paling sesuai untuk daerah kajian. Algoritma  yang  diujicobakan  masing- masing dikembangkan oleh: 1) Algoritma Woerd dan Pasterkamp (2004) berdasar- kan  nilai  reflektan  yang  dikorelasikan dengan  data in situ  perairan  Selat Madura,  2)  Algoritma  Sturn  (1988) berdasarkan  nilai  radian,  3)  Algoritma Hasyim et  al. (1977)  berdasarkan  nilai digital  number  dan  4)  Algoritma  Syarif Budhiman  (2004)  berdasarkan  nilai irradiance reflectance (R(0-)).
Digunakan  konstanta  A  dan  S untuk  melengkapi  algoritma  yang  akan dibangun. Tabel 2-2  berisi data A dan S yang diperlukan.
Selain itu diperlukan data radian dan  reflektan  dari  masing-masing  seri satelit yang digunakan. Data-data digital number,  radian  dan  reflektan  masing- masing diambil dari sejumlah data pada stasiun  pengamat  yang  dilakukan pengukuran  lapangan  (Gambar  2-3). Sementara data Digital Number, Radian dan Reflektan ditunjukkan pada Tabel 2-3.
Tabel 2-2: NILAI PARAMETER A DAN S UNTUK MASING-MASING SATELIT
Satelite Sensor A S R 2 Landsat TM 5 Band 1 1.5354 67.394 0.98 Band 2 3.8926 31.417 0.99 Band 3 8.2054 23.769 0.94 Band 4 14.239 66.19 0.82 Landsat ETM 7 Band 1 1.4716 71.878 0.98 Band 2 3.3238 34.099 0.99 Band 3 8.1429 23.704 0.94 Band 4 14.175 63.291 0.82 Panchromatic 12.307 42.806 0.86 Sumber : Syarif Budiman. 2004

## Tabel 2-3: NILAI DIGITAL NUMBER, RADIAN DAN REFLEKTAN
Sta Digital Number Radian Reflektan band 2 band 3 band 1/band 2 band 2 1 (BA1) 53 36 1.55 0.047 2 (BA2) 68 44 1.27 0.073 3 (BA3) 63 48 1.21 0.065 4 (BA4) 65 56 1.22 0.068 5 (BB1) 45 31 1.76 0.034 6 (BB2) 49 32 1.63 0.040 7 (BB3) 69 68 1.22 0.075 8 (BB4) 59 52 1.38 0.058 9 (BC1) 44 32 1.78 0.032 10 (BC2) 48 31 1.70 0.039 11 (BC3) 68 66 1.29 0.073 12 (BD1) 42 30 1.86 0.028 13 (BD2) 40 31 1.92 0.025 14 (BD3) 67 55 1.26 0.072 15 (D4) 71 47 1.27 0.079 16 (D7) 43 32 1.81 0.030 Sumber : Data Hasil Perhitungan
Hasil  evaluasi  keempat  algoritma (Parwati, 2006) yang diuji cobakan untuk menghasilkan algoritma tervalidasi untuk kawasan perairan Berau adalah sebagai berikut:
 Hasyim  : nilai TSS sangat tinggi
 Sturn      : Nilai TSS Sangat Rendah
 Woerd    : Nilai TSS cukup sesuai akan tetapi  tidak  representasi untuk  perairan  dengan kekeruhan tinggi
 Budhiman:  Cukup  sesuai  dan  repre- sentatif  untuk  daerah  dengan  tingkat kekeruhan yang berbeda-beda.
Berdasarkan  hasil  uji  tersebut, algoritma  yang  paling  sesuai  untuk perairan Delta Berau adalah:
TSS (mg/l) = 3.3238 * exp (34.099*Red Band)
dimana:  Red  Band  =  Reflektans  ter- koreksi atmosferik band 2.
Analisis  dinamika  penggunaan lahan  dilakukan  dengan  mengkaji besarnya konversi hutan menjadi penggunaan lahan lainnya, dalam hal ini industri,  lahan  kosong,  permukiman, ladang  dan  semak  belukar.  Sementara itu  diambil  5  (lima)  buah  outlet  aliran dari  kawasan  industri  ke  sungai  yang ada  di  bawahnya.    Akan  dikaji  dua  hal berkaitan  dengan  dinamika  TSS  pada lima titik pengamatan tersebut, yaitu: 1. Besarnya kecepatan konversi dari setiap outlet  dan  2.  Uji  t  untuk  melihat perbedaan antar outlet.  Langkah- langkah  analisa  yang  akan  dilakukan digambarkan  pada  diagram  alir  berikut ini:

## Gambar 2-4:Analisis Keterkaitan Penggunaan Lahan dan TSS

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penggunaan Lahan
Gambar  3-1  berikut  adalah  citra satelit yang digunakan pada tiga tanggal pengamatan yang berbeda.
Hasil klasifikasi penggunaan lahan  dari  tiga  sumber  data  citra  yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 3-2.
Tampak bahwa, kawasan tambang batubara  –  Berau  Coal  terus  dilakukan perluasan,  sementara  penggunaan  lahan di  sekitarnya  mengalami  penurunan. Analisis  dampak  perubahan  penggunaan lahan  terhadap  TSS  dilakukan  dengan mengamati besarnya TSS pada lima titik pengamatan.  Kelima  titik  tersebut  me- rupakan outlet kegiatan  penambangan batubara di lahan atas (Gambar 3-3).
Besarnya nilai TSS pada masing- masing  pengamatan  dapat  dilihat  pada Tabel 3-2.
Dari  Tabel  3-1  terlihat  bahwa sampai dengan tahun 2002 telah terjadi konversi  hutan  seluas  0.234  Ha  tidak seluruhnya  menjadi  industri,  akan
tetapi terbagi menjadi 0.061 Ha industri (PT  Berau  Coal),  0.009  Ha  Ladang,  dan 0.161  Ha  semak  belukar.  Kawasan permukiman  belum  ditemukan  pada lokasi  Berau  Coal  dan  sekitarya. Ditemukan  juga  lahan  kosong  seluas 0.003  Ha,  hal  tersebut  kemungkinan besar  sebagai  persiapan  perluasan lahan PT Berau Coal. Hal ini bisa dilihat pada  pengamatan  citra  tahun  2006 ditemukan  kawasan  yang  merupakan kawasan  industri,  sementara  kawasan tersebut masih merupakan lahan kosong  di  tahun  2002.    Selanjutnya sampai  dengan  tahun  2006  konversi yang  terjadi  dari  lahan  hutan  adalah seluas  0.451  Ha.  Konversi  tersebut berturut-turut  menjadi  lahan  industri- Berau  Coal  adalah  seluas  0.088  Ha,
0.035  Ha  Ladang,  0.034  Lahan  Kosong dan  0.294  Ha  Semak  Belukar.  Per- mukiman  telah  ditemukan  sejak  tahun 2002  dan  tidak  mengalami  perluasan sampai dengan tahun 2006.

## Konversi Penggunaan Lahan
Prosentasi penambahan/ pengurangan penggunaan lahan Uji Dinamika TSS (Uji t) Laju perubahan penggunaan lahan Laju perubahan TSS Uji TSS (Outlet) Analisis Keterkaitan Penggunaan Lahan vs TSS
Gambar 3-1: Citra Landsat Kawasan Berau Coal
Gambar 3-2: Penggunaan Lahan Kawasan Berau Coal

## Tabel 3-1: PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN KAWASAN BERAU COAL TAHUN 1994- 2006
Tahun
Penggunaan Lahan Tahun 1994 Kenaikan/Penu- runan (%)1994- 2002 Tahun 2002 Kenaikan/ Penurunan (%)1994- 2002 Tahun 2006 Hutan 275365.30 0.86 (-) 273025.85 1.68 (-) 268524.05 Industri 202.43 75.07  (+) 811.95 51.95  (+) 1689.82 Ladang 31.01 75.06  (+) 124.34 73.33  (+) 466.17 Lahan Kosong 0.67 97.50  (+) 26.95 92.66  (+) 367.29 Permukiman 11.53 0.86  (+) 11.63 0.85  (+) 11.73 Semak Belukar 9.41 70.33  (+) 31.71 98.64  (+) 2334.37 Lain-lain 188742.36 -0.83  (+) 190330.36 0.33 190969.28 Total 464362.70 464362.79 464362.70
1994 2002 2006
1994 2002
2006

## 3.1 Total Suspended Solid
Untuk  melihat  fluktuasi  kenaikan TSS diambil 5 (lima) titik outlet yang akan dibandingkan dinamikanya.  Posisi lokasi outlet  yang  diambil    akan  dianalisis perbedaan  dinamikanya.  Kelima  outlet tersebut mewakili beberapa kondisi, yaitu berturut-turut:
a. Outlet  1:  mewakili  kondisi  lahan terbuka,  tidak  ada  dampak  PT  Berau Coal,  posisi  geografis  paling  rendah, peluang  TSS  lebih  besar  dibandingkan dengan outlet pada posisi lainnya.
b. Outlet 2 : semak belukar
c. Outlet 3 : lahan terbuka, sama dengan outlet 1, sehingga TSS lebih
dimungkinkan
mengalir, sehingga endapan yang dihasilkan lebih kecil
d. Outlet  4  :  merupakan  outlet  PT  Berau Coal
e. Outlet  5  :  Lahan  kosong,  relatif  jauh dari PT Berau Coal.
Posisi  lokasi  outlet  yang  diambil ditunjukkan pada Gambar 3-3. Besarnya nilai TSS pada setiap outlet, pada masing- masing  pengamatan  dapat  dilihat  pada Tabel 3-2.
Dari Tabel 3-2 terlihat bahwa, TSS selalu mengalami kenaikan yang signifikan mulai  dari  tahun  1994  sampai  tahun 2006. Pola  kenaikan yang  terjadi  untuk masing-masing outlet menunjukkan bahwa outlet 1  paling  tinggi  kenaikan- nya,  disusul outlet 2,  sementara  itu outlet 4  paling  rendah  kenaikannya. Hasil kombinasi antara jenis penggunaan lahan  (lahan  terbuka)  dan  posisi geografis outlet ( outlet 1  berada  pada posisi  relatif  lebih  rendah  dibandingkan dengan  outlet  lain)  menjadi  penyebab kenaikan TSS yang paling tinggi.
Gambar 3-3: Titik Pengamatan Outlet TSS

## Tabel 3-2: BESAR NILAI TSS SEPANJANG DAS BERAU
Outlet 1 Outlet 2 Outlet 3 Outlet 4 Outlet 5 (Mg/l) (Mg/l) (Mg/l) (Mg/l) (Mg/l) 1994 33.49223  44.35083  50.13848  50.13000  54.35083 Kenaikan 1994-2002 14.47145 13.61285  9.64060 2.25953 2,96296 2002 47.96368  57.96368  59.77908  52.38953  57.31379 Kenaikan 2002-2006 10.60845 2.32849 0.51309 4.92426 8.83582 2006 58.57213  60.29217  60.29217  57.31379  66.14961 Kenaikan 1994-2006 25.17990 16.94134  10.15369 7.18379 12.79878
Outlet
Tahun
Berikut  akan  dianalisis  secara statistik kaitan antara kelima outlet yang diambil.  Digunakan  pendekatan  uji  t untuk  melihat  siginifikansi  perbedaan pengaruh  perubahan  lahan  terhadap TSS  pada  masing-masing  outlet.    Di- lakukan  pengujian  terhadap  10  (sepuluh) kemungkinan pasangan yang ada (Tabel 3-3), yaitu:
Tabel 3-3: PASANGAN  OUTLET  BERAU COAL DSK
Pasangan Outlet Pasangan 1 Outlet 1 & Outlet 2 Pasangan 2 Outlet 1 & Outlet 3 Pasangan 3 Outlet 1 & Outlet 4 Pasangan 4 Outlet 1 & Outlet 5 Pasangan 5 Outlet 2 & Outlet 3 Pasangan 6 Outlet 2 & Outlet 4 Pasangan 7 Outlet 2 & Outlet 5 Pasangan 8 Outlet 3 & Outlet 4 Pasangan 9 Outlet 3 & Outlet 5 Pasangan 10 Outlet 4 & Outlet 5
Hasil  uji  t  berpasangan  dapat dilihat  pada  Lampiran.    Tahapan  uji  t yang dilakukan adalah sebagai berikut:
 Menentukan hipotesa H 0 :  ada  perbedaan  signifikan  terhadap perubahan  lahan  terhadap  TSS  pada Outlet  1  dan  Outlet  2,  Outlet  1  dan Outlet 3 ..... , Outlet 4 dan Outlet 5
H 1 :  tidak  ada  perbedaan  signifikan antara Outlet 1 dan Outlet 2 ...  dst  Menentukan  derajat  kebebasan,  df  = n-1= 3-1 =2
 Menentukan tingkat kepentingan yang digunakan : α = 0.05
 Melakukan perbandingan antara T hitung dan T tabel , jika T hitung > T tabel maka H 0 ditolak
 Menentukan keputusan akhir T hitung >  T tabel :  H 0 ditolak,  maka  dapat disimpulkan bahwa ada perbedaan yang signifikan perubahan penggunaan lahan terhadap  TSS  pada  outlet  1  dan  Outlet 2,  antara  Outlet  1  dan  Outlet  3.... sampai antara Outlet 4 dan Outlet 5
Uji  t  berpasangan  dilakukan dengan  menggunakan  perangkat  lunak SPSS.  Berikut  ditunjukkan  ringkasan hasil  proses  uji  t  berpasangan  antara masing-masing  outlet  di  sekitar  PT Berau Coal (Tabel 3-4):
Dari  Tabel  3-4  terlihat  bahwa semua  pasangan  outlet  mempunyai perbedaan  yang  signifikan.  Tingkat korelasi tertinggi ditemukan pada pasangan  Outlet  4  dan  Outlet  5, sementara  tingkat  korelasi  terendah ditemukan pada pasangan Outlet 3 dan Outlet 5.
Tabel 3-4:HASIL UJI KORELASI MASING-MASING OUTLET
N Correlation Sig. Pasangan 1 Outlet 1 & Outlet 2 3 .956 .191 Pasangan 2 Outlet 1 & Outlet 3 3 .925 .248 Pasangan 3 Outlet 1 & Outlet 4 3 .955 .191 Pasangan 4 Outlet 1 & Outlet 5 3 .933 .235 Pasangan 5 Outlet 2 & Outlet 3 3 .996 .058 Pasangan 6 Outlet 2 & Outlet 4 3 .826 .381 Pasangan 7 Outlet 2 & Outlet 5 3 .785 .425 Pasangan 8 Outlet 3 & Outlet 4 3 .771 .439 Pasangan 9 Outlet 3 & Outlet 5 3 .726 .483 Pasangan 10  Outlet 4 & Outlet 5 3 .998 .044

## 4 KESIMPULAN
Proses  meningkatnya  aktifitas kegiatan  penambangan  batubara  yang ditunjukkan  dengan  adanya  konversi penggunaan  lahan  hutan  menjadi industrti,  ditambah  adanya  aktifitas alamiah di wilayah tersebut dengan alih fungsi  hutan  menjadi  semak  belukar, permukiman  dan  lahan  kosong  telah diikuti  oleh  kenaikan muatan  TSS yang sampai  ke  DAS  Berau  melalui  outlet- outletnya. Hal tersebut masih merupakan indikasi  awal,  untuk  lebih  memastikan konversi  penggunaan  lahan  yang  paling dominan berpengaruh terhadap kenaikan TSS  perlu  dilakukan  studi  yang  lebih mendalam  dengan  mengikut  sertakan parameter-parameter  lain  yang  diduga ikut  berpengaruh,  di  antaranya  faktor ketinggian,  jenis  tanah,  geologi,  iklim dan debit air sungai.

## 5  DAFTAR RUJUKAN
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  Indo- nesia .  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,  2006. Pemodelan Dinamika Spasial Pengelolaan Lahan Pesisir Kabupaten  Berau,  Kalimantan Timur Menggunakan Data Inderaja .
Laporan  Akhir  Riset  Unggulan Kemandirian Kedirgantaran
LAPAN (Tidak Dipublikasikan) 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.
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  Environ- mental  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 Dipubli- kasikan)