Rabu, 04 Januari 2012

AQUACULTURE BIOINFORMATIC

TUGAS UJIAN AKHIR SEMESTER TEKNOLOGI INFORMASI 2012

DOSEN : Ristiawan AN, SPi


JURNAL :

untuk selengkapnya bisa di klik disini. selamat membaca 

Resume Jurnal :
IDENTIFIKASI DAN ANALISIS TRANSKRIPTOME KEKEBALAN TERKAIT DI ASIA SEABASS LATES CALCALIFER




             Di dalam jurnal ini di bahas mengenai ikan penyakit yang disebabkan oleh patogen yang membatasi produksi dan perdagangan, yang mempengaruhi perekonomian yang dihasilkan oleh akuakultur. Untuk identifikasi gen terkait dengan kekebalan di Asia Seabass Lates calcalifer, sebuah spesies food fish yang penting dilaut yang disuntikkan dengan bakteri lipopolisakarida (LPS), sebuah elicitor umum yang digunakan tanggapan kekebalan bawaan untuk 8 individu pada usia 35 hari pasca menetas dan menerapkan hibridisasi penekanan (SSH) untuk selektif memperkuat substraktif limpa cDNA dari gen diferensial .

               Hasil yang didapat : 
Sequencing dan analisis bioinformatika dari 3351 EST dari 2 perpustakaan SSH 1692 menghasilkan transkrip yang unik. Dari 168 transkrip gen yang tidak diketahui dan 1074 sisanya sama dengan 743 dan 105 gen yang dikenal urutan mRNA unannotated tersedia didatabase publik dan dan sebanyak 161 transkrip diklasifikasikan ke respon terhadap stimulus, serta 115 untuk memproses sistem kekebalan.

       Keberhasilan pertahan terhadap infeksi patogen tergantung pada kemampuan untuk mendeteksi keberadaan patogen menyerang Ikan Teleost memiliki unsur-unsur dari kedua sistem pertahanan bawaan dan sistem imun spesifik yang diperoleh, namun sistem imun adaptif pada ikan kurang berkembang dibandingkan dengan vertebrata tingkat tinggi. Oleh karena itu sistem kekebalan tubuh bawaan yang cukup penting dalam ikan dan diyakini menjadi baris pertama pertahanan tuan rumah dalam menentang organisme patogen atau bahan asing lainnya.
          Dalam akuakultur, data dasar tentang ikan patogen interaksi telah efektif diterapkan untuk vaksinasi skala besar untuk membantu dalam generasi respon imun yang kuat dan tahan lama. Persyaratan untuk mengembangkan vaksin adalah pemahaman epidemiologi penyakit dasar dan sistem kekebalan tubuh dari spesies target dan mengidentifikasi gen dan jalur yang terlibat dalam respon transkrip ikan terhadap infeksi.
         
         EST juga membentuk dasar untuk desain microarray berikutnya, deteksi SNP dan penempatan penanda baru pada peta hubungan genetik. Saat ini EST yang tersedia dari sejumlah besar spesies ikan, seperti  Seabass Eropa, Halibut, Salmon dan Lele yang memungkinkan identifikasi kekebalan terkait gen dalam spesies ini. EST menggunakan alai bioinformatic untuk memungkinkan identifikasi gen yang hanya kesamaan urutan berbagi dengan kekebalan terkait dengan protein dan organisme lain.
         
        Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisis respon kekebalan gen dalam Seabass Asia oleh individu menentand dengan LPS, teknologi SSH, dan alat bioinformatic. Seabass Asia menunjukkan respon kekebalan yang kuat terhadap bakteri berdasarkan aktivitas antibodi dan serum, interaksi patogen selama infeksi dengan mikroorganisme patogen yang tersedia untuk spesies ini. 

             Kesimpulan :
Penelitian ini mengidentidfikasi 1692 transkrip yang unik pada LPS untuk pertama kalinya di Asia Seabass dengan menggunakan SSH, sequencing, dan bioinformatic. Beberapa transkrip di identifikasi adalah homolog vertebrata dan yang lainnya sampai sekarang menjadi protein pertahanan putatif. kekebalan tubuh ang berhubungan dengan gen yang diperoleh untuk pemahaman yang lebih baik terhadap kekebalan di Seabass Asia, dengan melakukan fungsional analisis fungsional rinci gen ini dan mengembangkan strategi untuk perlindungan kekebalan yang efisien terhadap infeksi pada Seabass Asia.


Nama  : Grace Marchelly Hutabarat
Nim     : 26010210120024
Prodi   : BDP



Senin, 02 Januari 2012

Bioinformasi Dalam Budidaya Perairan

Hai..hai..
kali ini qu pengen berbagai informasi mengenai Bioinformasi Dalam Budidaya Perairan..
SeLamat MembaCa...

Jurnal nya dapat dilihat disni :

http://www.bbrp2b.kkp.go.id/publikasi/prosiding/2008/brawijaya/17.%20STUDI%20BIOINFORMATIKA%20MIKROBA%20Streptomyces%20PENYANDI%20GEN%20TGase.pdf

Resume Jurnal :
  
        Studi bioinformatika telah digunakan untuk membuat primer degeratif gen penyadi enzim transglutaminase (TGase). Komputer sudah lama digunakan untuk menganalisa data biologi dan kimia misalnya terhadap data kristalografi sinar x dan NMR (Nuclear Magnetic Resonance) dalam melakukan penghitungan Transformasi Fourier dan sebagainya dan bidadng ini disebut dengan Biologi Komputasi.
Ledakan informasi dari kemjuan bioteknologi seperti data sekuen DNA dari pembacaan genom, data sekuen dan struktur protein sampai kepada data transkripsi RNA berkat teknologi DNA chip, telah mendorong lahirnya Bioinformatika yang digunakan untuk mengorganisir dan menganalisa data-data tersebut menjadi sebuah informasi biologis yang bermakna.







           Jurnal ini memaparkan studi bioinformatika pada sekuen basa dan asam amino mikroorganisme penyadi gen transglutaminase. Transglutaminase (protein-glutamin- glutamiltransferase merupakan sekelompok enzim yang mengkatalisis reaksi transferasil antara kelompok karboksiamida residu glutamine didalam rantai peptide dan sekelompok amino dalam residu lisin menghasilkan pembentuk glutamin lisin 




            Pada penelitian ini Jenis mikroba yang digunakan yaitu mikroba sumber gen dan mikroba inang. Mikroba sumber gen adalah mikroba hasil pencarian melalui studi bioinformatika, yaitu bakteri kelompok Streptomyces dan kelompok Streptoverticillium, sedangkan yang akan digunakan untuk sel inang adalah Escherichia coli yang merupakan mikroba non patogen yang sudah dikomersialkan sehingga penanganannya relative lebih mudah untuk ekspresi protein. Sedangkan software yang digunakan yaitu :
1.      Gen Bank Data Base dari National Center for Biotechnology Information (NCBI) untuk mencari mikroba sumber gen;
2.     Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) dari NCBI untuk studi kemiripan dan homologi sekuens gen;
3.      CLC free Workbench 3 untuk melihat sekuens gen secara keseluruhan,
4.     Clustal W dari BioEdit versi 7.0.4.1 untuk alignment sekuens gen;
5.     Genomics Expression versi 1.100 untuk pembuatan desain primer;
6.     fastPCR versi 5.0.214 untuk pengujian desain primer secara 
   Gen transglutaminase dari Streptomyces mobaraense memiliki kandungan GC yang cukup baik yaitu untuk primer forward sebesar 60% dan primer reverse sebesar 55%. Adapun susunannya yaitu:
Primer forward = PTGase 4 5’- CCG AGA CGG TCG TCA ACA AC-3’
Primer reverse = PTGase 4 5’- CGA ACC AGC CGT AGT CGA AA-3’
Kesimpulan nya :
Berdasarkan homologi dari sekuen DNA dan protein, telah didapat primer forward dan primer reserve yang sesuai untuk mengekspresikan gen yang memproduksi enzim Transglutaminase.


                                                                                                                           Nama : Grace M Hutabarat
                                                                                                                           Nim    : 26010210120024
                                                                                                                           Prodi  : BDP

Kamis, 15 Desember 2011

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DAN PENGINDERAAN JARAK JAUH...

ni beberapa informasi mengenai Sistem Informasi Geografis dan Penginderaan Jarak Jauh..
nah, ni dapat dilihat informasi nya melalui jurnal..
Slamat Membaca..!!




MAKARA, SAINS, VOL. 7, NO. 1, APRIL 2003

PENGGUNAAN METODE ANALISA EKOLOGI DAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK PEMBANGUNAN
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
EKOSISTEM PANTAI

Bangun Muljo Sukojo

Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 60111, Indonesia

Abstrak
Sejalan dengan pembangunan yang sedang dan sudah dilakukan di seluruh wilayah pantai Indonesia maka kerusakan pantai dari hari ke hari semakin terasa akibatnya. Penurunan kualitas lingkungan atau ekosistem makin terasa dan juga berdampak baik secara langsung ataupun tidak langsung terhadap segi-segi kehidupan ekonomi, sosial dan budaya. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan data atau informasi yang dapat melihat secara tepat sejauh mana tingkat penurunan kualitas tersebut dan bagaimana penanganan selanjutnya. Salah satu cara yang dapat digunakan adalah teknologi yang berbasiskan komputer yang dikenal sebagai Sistem Informasi Geografis. Teknologi ini dapat melakukan pekerjaan pengumpulan, penyimpanan, pengolahan dan penyajian data atau informasi yang diperoleh secara langsung maupun tidak langsung dari lapangan. Data yang diperoleh dapat dikatakan aseptable dengan validitas tinggi sehingga
sebelum diakuisasi dapat dilakukan analisis ekologi dan teknologi penginderaan jauh terlebih dahulu.

Abstract
Application of Remote Sensing and Ecology Analysis Method for Geographic Information System of Coastal Ecosystem. With the development that have been done on all Indonesian coastal area, the damaged can be suffered from day to day. The decrease of environmental or ecosystem quality occurred and effected the economic, social and cultural life directly or indirectly. Based on that condition, data or information is needed to look accurately the decrement level and the way to handle it. One method that can be used is a computer based technology which commonly called Geographic Information System (GIS). The technology can gathering, recording, processing and displaying data or information which is obtained directly or indirectly from the field. As the data to be said acceptable with high validity, then before it is being acknowledged, then an ecology analysis and remote sensing technology can be done first.
Keywords: remote sensing, lansdsat thematic mapper, coverage, geographic information system

1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara kepulauan yang terbesar di dunia dengan jumlah pulau lebih dari 13.700 pulau dan memiliki luas 1.919.443 km2 memanjang sepanjang 5.000 km dari Barat ke Timur dan 1.700 km dari Utara ke Selatan. Letak geografis Indonesia antara 95º BT sampai dengan 141º BT dan antara 6º LU sampai dengan 11º LS.
Pulau Jawa adalah pulau yang sangat penting bagi Indonesia. Jika dilihat luasnya maka relatif sangat kecil yaitu sekitar 13,22 juta hektar atau hanya sekitar 7 % dari seluruh wilayah Indonesia, tetapi pulau ini dihuni oleh 60 % pendudukIndonesia sebanyak 120 juta jiwa [1]. Berdasarkan keadaan tersebut maka tekanan terhadap linGkungan yang dialami pulau Jawa akibat aktivitas kehidupan manusia tentu sangat berat. Lingkungan yang merasakan dampak tersebut terutama lingkungan di daerah pesisir, mengingat daerah tersebut paling mudah untuk dieksploitasi dan dapat dilakukan budidaya pertanian atau perikanan. Perkembangan dalam dekade terakhir memperlihatkan bahwa penggunaan lahan di daerah pesisir bukan hanya untuk pertanian atau perikanan saja tetapi juga reklamasi lahan untuk daerah penambakkan udang yang intensif, bangunan untuk industri dan pemukiman.
Kondisi kerusakan lingkungan untuk kota-kota besar di Pulau Jawa seperti Jakarta dan Surabaya sudah terjadi sangatparah. Hal ini disebabkan pengembangan dan pengelolaan pantai sangat tidak terintegrasi dan tidak didukung oleh pengetahuan yang cukup memadai tentang pengelolaan wilayah pantai yang secara ekosistem sangat fragile terhadap perubahan internal maupun eksternal. Wilayah pantai merupakan merupakan daerah transisi dari daratan ke lautan yang relatif belum stabil. Untuk perencanaan dan pengelolaan daerah pesisir yang lebih baik, maka para pengambil keputusan membutuhkan data yang teliti, lengkap, aktual dan mudah diintegrasikan dengan data yang lain. Hal ini dapat dipenuhi oleh data atau informasi yang berasal dari Sistem Informasi Geografis melalui analisis ekologi dan penginderaan jauh.

2. Metode Penelitian
Sistem Informasi Geografis/SIG sudah cukup lama dikenal sejak awal tahun 1960 di Kanada dan Amerika Serikat, yang saat itu banyak digunakan untuk keperluan Land Information System. Saat ini SIG sudah banyak digunakan untuk keperluan lain seperti pengembangan wilayah, perpetaan, lingkungan dan sebagainya.
SIG mulai dimanfaatkan di Indonesia pada awal tahun 1980 terutama dalam pembuatan peta, pengelolaan wilayah, analisis lingkungan dan agraria. Teknologi ini pada dasarnya memiliki ciri dapat memasukkan, menyimpan, mengolah dan menyajikan data dalam suatu sistem komputer, dengan data dapat berupa gambar maupun tulisan atau angka.
SIG ini tidak akan berarti apabila lima komponen (perangkat keras, perangkat lunak, data, pelaksana dan prosedur) pembentuk sistem ini tidak terpenuhi.
Khusus untuk komponen data, data tersebut harus benar-benar sesuai dengan ketentuan yang berarti harus teliti, lengkap, aktual dan benar. Data seperti yang dimaksud di atas atau data dengan validitas yang bagus dapat diperoleh melalui prosedur atau metode pengambilan dan pengolahan data yang benar sesuai dengan kreteria yang telah ditetapkan.

Ada 2 metode untuk menganalisis data lapangan yang dapat digunakan yakni cara analitik dengan menggunakan metode statistik dan cara grafik dengan menggunakan metode penginderaan jauh [2].
Pemrosesan citra yang dilakukan sebagai berikut [3]:
1. Perbaikan kontras.
Perbaikanb dilakukan terhadap masing- masing band (XS-1, XS-2, XS-3).  
Perbaikan kontras dilakukan dengan metode linier dan eksponensial. Perbaikan kontras (contrast stretching) tidak berpengaruh terhadap nilai asli dari citra.
2. Penyusunan komposit Red-Green-Blue.
Komposit yang disusun dari band-band (XS-1, XS-2, XS-3) dengan tampilan visual kekontrasan terbaik. Kekontrasan komposit RGB diperbaiki secara keseluruhan dengan mengubah kekontrasan masing-masing band tunggal penyusunnya.
3. Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan dua band (XS-2 dan XS-3) dengan metode histogram bidimensional. 
4. Koreksi geometrik.
Koreksi geometrik dilakukan dengan menggunakan metode overlay (tumpang susun) antara hasil citra terklasifikasi dengan peta topografi. Analisis statistik dilakukan dengan tujuan mencari hubungan antara species (jenis) mangrove berdasarkan karakter
vegetasi, ciri-ciri fisika dan kimia ekosistem (yang diwakili oleh temperatur, pH, kandungan Cl, suspended solid SS, BOD, COD dan salinitas) baik saat pasang maupun surut, sedangkan untuk tanah digunakan parameter granulometri, salinitas dan NaCl.
Analisis statistik dibagi menjadi dua bagian, pertama melalui prosedur untuk mengeliminasi autokorelasi antar variabel dengan menggunakan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis/ PCA).  Analisis PCA akan mentransformasikan variabel-variabel ke suatu set variabel baru yang dapat menjelaskan keragaman data dengan jumlah yang lebih sedikit. Bagian kedua berupa analisis statistik untuk penyusunan model. 

3. Hasil dan Pembahasan
Studi kasus dilakukan terhadap daerah pantai timur Kabupaten Sidoarjo, yaitu daerah antara sungai Ketingan di sebelah Utara dan sungai Porong di sebelah Selatan [4].34
MAKARA, SAINS, VOL. 7, NO. 1, APRIL 2003
Vegetasi yang ada di daerah tersebut merupakan vegetasi pesisir atau pantai dengan 8 (delapan) keluarga yaitu Rhizophorazeae, Sonneratiaceae, Acanthaceae, Verbenaceae, Palmae, Pipilionaceae, Sterculaceae, Euphorbiaceae dan beberapa keluarga tambahan seperti Meliaceae, Myrsinaceae, Cyperaceae, Gramineae, Compositae, Malvaceae
dan Combretaceae seperti terlihat lebih terperinci pada Tabel 1.

Berdasarkan ekologinya, vegetasi yang ada di daerah tersebut dibatasi oleh zonasi yang  mengacu pada garis pantai seperti yang ditampilkan dalam Tabel 2.
Struktur vegetasi di daerah tersebut dianalisis secara statistik berdasarkan data yang diperoleh di lapangan, sehingga dapat diketahui korelasi (hubungan) antara spesies yang ada seperti ditampilkan dalam Tabel 3. Tabel tersebut memperlihatkan adanya beberapa  spesies yang erat hubungan ekologinya seperti Sonneratia alba JE Smith dengan Avicennia alba BL. (0,51) atau yang tidak rapat hubungannya seperti Sonneratia alba JE Smith dengan Rhizophora
apiculata BL. (0,09).

Tabel 1. Vegetasi Penyusun Ekosistem

No Spesies Keluarga Nama Lokal
1. Acanthus ilicifolius L. Acanthacea Jrujon
2. Aegiceras corniculatum L.Blanco Myrsinaceae Gedangan
3. Avicennia alba L. Verbenacea Api-api
4. Bruguiera cylindrica L. Rhizophorazeae Tanjang
5. Bruguiera gymnorrhiza (L.) Lamk Rhizophorazeae Tancang
6. Derris heterophylla (Wild) Back Pipilionaceae Gadelan
7. Exoecaria agallocha L Euphorbiaceae Getah
8. Heritiera littoralis Dryand Sterculaceae Dungun
9. Hibiscus tiliaceus L. Malvaceae Waru
10. Nypa fruticans Wurmb. Palmae Daun
11. Pluchea indica  Compositae Beluntas
12. Rhizophora apiculata Bl. Rhizophorazeae Bakau kacang
13. Sonneratia alba J.E.Smith Sonneratiaceae Bogem
14. Terminalia catappa L. Combretaceae Ketapang
15. Xylocarpus granatum Koen Meliaceae Nyirih

Tabel 2. Zonasi Ekologi

1. Depan Sonneratia alba J.E.Smith, Avicennia alba L., Acanthus ilicifolius L.
2. Tengah Avicennia alba L., Rhizophora apiculata Bl., Bruguiera cylindrica L.
Bruguiera cylindrica L.
3. Belakang Bruguiera cylindrica L., Bruguiera cylindrica  L.,  Aegiceras corniculatum L.Blanco,
Derris heterophylla  (Wild) Back,  Heritiera littoralis Dryand, Hibiscus tiliaceus L.,
Pluchea indica, Nypa fruticans Wurmb.. Terminalia catappa L., Xylocarpus granatum
Koen

Tabel 3. Korelasi Struktur Vegetasi

Species SA AA RA BC BC HL NF
Sonneratia alba JE Smith. 1,00 0,51 0,09 -0,54 -0,13 -0,27 -0,13
Avicennia alba BL. 0,51 1,00 0,38 -0,43 -0,34 -0,42 0,20
Rhizophora apiculata BL. 0,09 0,38 1,00 -0,10 0,56 0,29 0,24
Bruguiera cylindrical (L.) BL. - 0,54 - 0,43 - 0,10 1,00 - 0,07  0,67 0,17
Bruguiera gymnorrhiza .Lamk - 0,13 - 0,34  0,56 - 0,07 1,00 0,40 0,04
Heritiera littoralis Dryand - 0,27 - 0,42  0,29  0,67  0,40  1,00  0,42
Nypa fruticans Wurmb - 0,13  0,20 0,24 0,17 0,04 0,42 1,00

Tabel 4. Korelasi Parameter Ekosistem

X Y T pH Cl SS Sal.
X 1,00 -0,56 -0,42 -0,79 0,24 0,93 0,51
Y -0,56 1,00 0,97 0,67 0,62 -0,22 -1,00
Temperatur (T) -0,42 0,97 1,00 -0,10 0,56 0,29 0,24
pH - 0,79 0,67 - 0,10 1,00 - 0,07  0,67 0,17
Kandungan Cl   0,24 0,62  0,56 - 0,07 1,00 0,40 0,04
Suspended Solid (SS)   0,93 - 0,22  0,29  0,67  0,40  1,00  0,98
Salinitas (Sal.)   0,51  -1,00 0,24 0,17 0,04 0,98 1,00

Tabel 5. Tutupan Lahan Hasil Klasifikasi Citra Penginderaan Jauh

Klas   Nama                       Efektivitas (pixels)   Luas (ha)       %
0        Tidak terklasifikasi        62.793                   2.511,7      23,95
1.       Avicennia                      2.198                     87,9           0,84
2.       Mangrove campur        7.472                     298,9          2,85
3.       Mangrove rusak           46.122                   1.844,9      17,59
4.       Semak-belukar            24.170                    966,8         9,22
5.       Tambak                       104.019                  4.160,8      39,68
6.       Tanah kosong              1.078                      43,1           0,41
7.       Sedimen                      8.133                      325,3         3,10
8.       Sawah                         2.879                     115,2          1,10
9.       Desa                            2.164                     86,6            0,83
10.     Sungai                         1.116                      44,6           0,43
          Jumlah                         262.144                  10.485,8   100

Untuk menganalisis ekosistem daerah tersebut terdapat dua faktor yang sangat dominan yaitu tanah dan air, selain itu terdapat pula beberapa faktor lain yang bersifat fisik seperti pengaruh pasang-surut, angin dan sebagainya dan faktor lain yang bersifat non fisik seperti sosial, ekonomi, budaya dan lainnya.
Parameter yang digunakan untuk analisis air antara lain temperatur (T), pH, kandungan Cl, suspended solid (SS) dan salinitas (Sal.), baik saat kondisi surut maupun pasang, sedangkan untuk tanah digunakan parameter granulometri, salinitas dan NaCl.
Kondisi ekologi daerah tersebut sangat mempengaruhi kondisi struktur vegetasi yang ada seperti terlihat pada salah satu hasil penelitian yang pernah dilakukan oleh penulis juga yang tertuang pada Tabel 4.
Dua plot sampel yang mempunyai korelasi paling baik sebesar (0,56) digunakan pada Tabel 5. Korelasi paling erat atau sangat berpengaruh adalah pH saat air laut pasang (0,79) dan saat air laut surut (0,98).
Hasil analisis otomatik dengan metode penginderaan jauh, dapat digunakan untuk menganalisis vegetasi, struktur, sonasi
dan ekologi wilayah pantai tersebut, tetapi sebagai contoh akan disajikan hasil sonasi, struktur dan kondisi saat penelitian 
Sonasi dapat terlihat secara visual dari hasil analisis klasifikasi penginderaan jauh. Sonasi pada Gambar 1 memperlihatkan adanya perbedaan antara formasi vegetasi yang di bagian depan, tengah dan belakang.

Tabel 6. Database Sistem Informasi Geografis
 
1. Grafik Citra klasifikasi : struktur, sonasi dan kondisi vegetasi
Peta dilinisiasi : peta topografi, peta thematik (tanah, vegetasi, ekologi, pengembangan,
perencanaan, pengelolaan, potensi dan sebagainya)
2. Alfanumerik Karakter air : PH, Salinitas, Temperatur, BOD,COD dan sebagainya
Karakter tanah : Salinitas, Granulometri, PH dan sebagainya
Vegetasi : jenis, struktur, sonasi, formasi dan sebagainya
Statistik : penduduk, luas, kerusakan dan sebagainya
Geografis : posisi, perencanaan dan sebagainya

Struktur vegetasi secara grafis dan secara analitis dapat diketahui dari gambar dan analisis yang diperoleh dari hasil pengolahan citra penginderaan jauh seperti disajikan pada Gambar 1 dan Tabel 5.
Gambar dan tabel tersebut memperlihatkan kerusakan mangrove yang ada di daerah tersebut, dengan hasil tersebut dapat dilakukan cara-cara untuk mengatasi masalah baik melalui penghijauan, konservasi dan  lain sebagainya.
Perencanaan tempat dan luasan yang harus direhabilitasi dapat terlihat dengan jelas baik secara visual melalui gambar maupun tabel.
Berdasarkan data dan informasi yang diperoleh dapat dibuat database dari SIG wilayah pantai yang terdiri atas beberapa parameter seperti pada Tabel 6.

4. Kesimpulan
Metode SIG dapat berguna dalam perencanaan dan pengelolaan wilayah pesisir sehingga dapat dilakukan dengan baik dan terarah serta dapat menghindari eksploitasi yang tidak terkendali. 
Penelitian yang lebih mendalam tentang metode SIG yang ditawarkan masih sangat luas dan belum sempurna mengingat setiap kasus yang dihadapi dapat menimbulkan permasalahan baru yang dapat menimbulkan pemikiran dan teknik-teknik tertentu.
Penggabungan disiplin ilmu pengetahuan sangat memungkinkan dan sangat diperlukan dalam pengembangan SIG, mengingat kehandalan dari SIG sangat ditentukan oleh data dan informasi yang diperoleh dari pakar yang benar-benar mengetahui bidang ilmu tersebut. SIG juga memungkinkan untuk mengintegrasikan semua disiplin ilmu dalam suatu sistem yang terkoordinasi.

 Daftar Acuan
[1] Hartono, B. Muljo Sukojo, Monitoring Mangrove Disappearance by Remote Sensing: A Case Study in Surabaya,
East Java Indonesia. The Indonesia Journal of Geography, 1991.
[2] T.M. Lillesand, R.W. Kiefer, Penginderaan Jarak Jauh dan Interpretasi Citra.  Gajahmada University Press,
Yogyakarta, 1990.
[3] W. R. Dillon, M. Goldsten. Multivariate Analysis, Methods and Applications.  John Wiley and Sons. Inc, New
York, 1984.
[4] Bangun Muljo Sukojo, Analyse Ecologique Des Mangroves de Java (Indonesie) et Cartograhie Par Teledetection
Satellitaire, These Universite Toulouse 3, 1991.



Resume dari jurnal SIG dan Penginderaan Jarak Jauh .....


Sistem Informasi Geografis dan Penginderaan Jarak Jauh Ekosistem Pantai.


SIG mulai dimanfaatkan di Indonesia pada awal tahun 1980 terutama dalam pembuatan peta, pengelolaan wilayah, analisis lingkungan dan agraria. Teknologi ini pada dasarnya memiliki ciri dapat memasukkan, menyimpan, mengolah dan menyajikan data dalam suatu sistem komputer, dengan data dapat berupa gambar maupun tulisan atau angka.

Wilayah pantai merupakan merupakan daerah transisi dari daratan ke lautan yang relatif belum stabil. Untuk perencanaan dan pengelolaan daerah pesisir yang lebih baik. Hal ini dapat dipenuhi oleh data atau informasi yang berasal dari Sistem Informasi Geografis melalui analisis ekologi dan penginderaan jauh.



Metode untuk menganalisis data lapangan yang dapat digunakan yakni:
1.Perbaikan kontras dilakukan dengan metode linier dan eksponensial. Perbaikan kontras (contrast stretching) tidak berpengaruh terhadap nilai asli dari citra.
2. Penyusunan komposit Red-Green-Blue.
Komposit yang disusun dari band-band (XS-1, XS-2, XS-3) dengan tampilan visual kekontrasan terbaik. Kekontrasan komposit RGB diperbaiki secara keseluruhan dengan mengubah kekontrasan masing-masing band tunggal penyusunnya.
3. Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan dua band (XS-2 dan XS-3) dengan metode histogram bidimensional. 
4. Koreksi geometrik.
Koreksi geometrik dilakukan dengan menggunakan metode overlay (tumpang susun) antara hasil citra terklasifikasi dengan peta topografi. 

Berbagai aktivitas yang dilakukan di kali Surabaya tidak memperhatikan tatanan lingkungan sehingga menimbulkan berbagai dampak negatif yaitu berupa penurunan kualitas air.  Analisis yang dilakukan dengan menggunakan metode inderaja (Penginderaan Jauh) dan model monitoring kualitas air melalui SIG (Sistem Informasi Geografis). Pengevaluasian dan pemonitoran penatan dan pengelolaan lingkungan, khususnya kali Surabaya. Hasil analisis tersebut diharapkan dapat digunakan dalam pengendalian pemanfaatan lahan di wilayah kali Surabaya.
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
1.   
Perangkat keras: komputer, digitizer, plotter
2. Perangkat lunak: software Dimple 3.0 untuk pengolahan citra, arc view spasial Analisis 3.1 untuk analisis data dan pemetaan/SIG, Microsoft Office 97 untuk pengolahan database.
3. Peralatan untuk pengumpulan data lapangan meliputi: GPS (Global Positioning System) tipe Garmin untuk menenukan koordinat titik kontrol geometri citra dan untuk mengetahui koordinat titik sampling cintoh air sungai.
4.   Peralatan laboratorium kualitas air (tipe Horiba) berupa alat spektrofotometer untuk uji sampling sekali setiap bulan.

KESIMPULAN :
1.    Metode SIG dapat berguna dalam perencanaan dan pengelolaan wilayah pesisir sehingga dapat dilakukan dengan baik dan terarah serta dapat menghindari eksploitasi yang tidak terkendali.
2.    Penelitian yang lebih mendalam tentang metode SIG yang ditawarkan masih sangat luas dan belum sempurna mengingat setiap kasus yang dihadapi dapat menimbulkan permasalahan baru yang dapat menimbulkan pemikiran dan teknik-teknik tertentu.
3.    Penggabungan disiplin ilmu pengetahuan sangat memungkinkan dan sangat diperlukan dalam pengembangan SIG, mengingat kehandalan dari SIG sangat ditentukan oleh data dan informasi yang diperoleh dari pakar yang benar-benar mengetahui bidang ilmu tersebut. SIG juga memungkinkan untuk mengintegrasikan semua disiplin ilmu dalam suatu sistem yang terkoordinasi.