1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kawasan pesisir adalah sebuah kawasan multi fungsi bagi aktivitas soasial-ekonomi sehingga menjadi kawasan penting pembangunan bagi kebanyakan negara. Dengan berlangsungnya peningkatan fenomena kenaikan muka laut sebagai dampak perubahan iklim global dewasa ini dikhawatirkan akan menyebabkan perubahan fisik bagi sejumlah besar kawasan pesisir yang ada di dunia. Kondisi tersebut bisa mengancam masyarakat serta infrastruktur yang terdapat di kawasan pesisir maupun bagi kebanyakan ekosistim pantai. Sehubungan dengan hal tersebut maka dibutuhkan penilaian terhadap dampak serta kemungkinan-kemungkinan respon kerentanan sehubungan dengan perubahan fenomena yang berlangsung. Penilaian dimaksud meliputi baik sensitivitas kawasan pantai terhadap kenaikan muka laut atau pun arti penting kawasan pesisir dalam hal nilai sosial, ekonomi dan ekologi (Vafeidis et al. 2008 ; Ramieri et al. 2011).
Terkait dengan penilaian kerentanan, Downing et al. (2001) dalam State Government of Victoria (2008) menerangkan bahwa seyogyanya kerangka penilaian kerentanan dikembangkan terhadap penilaian lokasi dan skala tertentu yang melebihi keterbatasan teori. Dalam hal ini, perbandingan kerentanan di tingkat internasional bisa ditujukan untuk mencari fokus bagi hal-hal yang menjadi indikator nasional; misalnya bagi kelompok negara berkembang, atau pun untuk memperbandingkan kemajuan-kemajuan pembangunan masyarakat di antara negara-negara dengan kondisi ekonomi yang sama. Di tingkat nasional penilaian kerentanan dapat ditujukan menetapkan prioritas pembangunan dan kemajuan pengawasan melalui penganalisian isu dan variabel di tingkat regional. Di lain pihak, hal umum pada skala regional yakni penilaian sektoral ditujukan mengidentifikasi konsumsi dan produksi resiko serta peluang-peluang yang dapat memberikan detail dan sasaran bagi rencana penanganan strategis. Sedangkan pada tingkat lokal atau komunitas, penilaian kerentanan dapat ditujukan mengidentifikasi kerentanan atau kemampuan penyesuaian yang perlu ditingkat bagi individu-individu, rumah tangga atau kelompok.
Ramieri et al. (2011) memaparkan secara lengkap sejumlah metode yang telah dikembangkan saat ini terkait dengan penilaian kerentanan pantai terhadap dampak perubahan iklim. Berbagai metode tersebut mencakup pendekatan-pendekatan berbasis indeks, Sistim Informasi Geografis (SIG), serta keragaan dinamik komputer. Di antara pendekatan tersebut, Coastal Vulnerability Index (CVI) merupakan salah satu metode berbasis indeks dan telah umum digunakan menilai kerentanan pantai terhadap dampak kenaikan muka laut, terutama terkait dampak berupa erosi dan/atau genangan (inundation).
Secara umum metode CVI menerapkan pendekatan yang sederhana dalam penyediaan dasar numerik perankingan bagian-bagian dari garis pantai (coastline section) dalam artian potensinya terhadap perubahan untuk digunakan oleh para pengelola mengidentifikasi daerah-daerah yang beresiko tinggi. Dengan demikian para pembuat kebijakan dan pengambil keputusan memperoleh kemudahan dalam menyoroti serta membuat program-program pengelolaan yang sesuai bagi zona mana saja dari kawasan-kawasan pantai yang dinilai memiliki kerentanan tertinggi terhadap dampak kenaikan muka laut (Gornitz et al. 1997; Gutierrez et al. 2009).
Sejak tahun 2001 The United States Geological Survey (USGS) telah menggunakan metode CVI untuk menilai dampak kenaikan muka laut pada program nasional penilaian kerentanan pantai di Amerika Serikat. Kegiatan tersebut telah menghasilkan lebih dari 22 buah laporan kerentanan garis pantai (Thieler and Hammer-Klose, 2000; Pendletton et al. 2010). Beberapa diantaranya sekaligus menjadi referensi pendekatan sistim ranking metode CVI dalam penelitian ini.
Kesederhanaa dan kemudahan metode CVI menyebabkan pendekatan ini relatif lebih popular dibandingkan metode lain. Kepopuleran metode CVI di Amerika Serikat mendorong beberapa negara menggunakan dan mengembangkan metode ini dalam penilaian kerentanan garis pantai, yakni misalnya; Kanada (Shaw et al. 1998), Australia (Abuodha and Woodroffe, 2006), Spanyol (Ojeda-Zújar et al. 2008), Yunani (Alexandrakis et al. 2009), Turki (Özyurt and Ergin, 2010), dan India (Kumar et al. 2010), termasuk di Indonesia (Disaptono, 2008).
Berdasarkan uraian di atas penelitian ini menggunakan pendekatan metode CVI dalam penilaian kerentanan status pantai. Terkait dengan pengembangan pendekatan dan keterbatasan data tersedia yang dapat digunakan, penelitian ini mencoba mengetahui pendekatan integrasi antara metode CVI dengan metode Multi Criteria Analysys (MCA), disingkat CVI-MCA dan Sistim Informasi Geografis (SIG). Upaya ini dimaksudkan untuk mengetahui suatu alternatif pendekatan yang sederhana namun representatif terhadap penilaian dampak kenaikan muka laut dalam hal ini kerentanan garis pantai, terutama menyangkut hal-hal seperti; ketersediaan data, jenjang luaran penilaian (parsial hingga simultan), serta luas cakupan (lokal hingga global) berdasarkan suatu penilaian pada suatu kawasan saja.
1.2 Perumusan Masalah
Laju perubahan garis pantai (laju erosi dan akresi) merupakan salah satu input penting penilaian kerentanan pantai dalam Metode CVI. Dalam banyak literatur mengenai CVI, penggunaan serta pengembangan metode ini digunakan dalam penilaian kerentanan pantai sebagai dampak kenaikan muka laut secara umum berjalan seiring dengan berkembangnya pendekatan analisis laju perubahan garis pantai (Vafeidis et al. 2008 ; Gutierrez et al. 2009; Ruggiero and List, 2009 ; Pendletton et al. 2010).
Di sisi lain, manfaat dan kegunaan data penginderaan jauh dari citra satelit Landsat seperti TM dan ETM+ dalam pemantauan kawasan pesisir, khususnya memetakan perubahan garis pantai, telah banyak dilaporkan (Ambarwulan et al. 2003 ; Pranzini & Wetzel, 2007; Ruiz et al. 2007 ; Harintaka & Kartini, 2009).
Perkembangan dewasa ini di bidang sistim informasi geografis (SIG) tentunya membawa dampak bagi perkembangan dan penyempurnaan tools yang diperlukan dalam analisis laju perubahan garis pantai. Hal ini memberi kemudahan dan manfaat sinergis dalam pengintegrasian SIG dan teknik penginderaan jauh (inderaja) dalam kegiatan monitoring dan evaluasi serta pemetaan perubahan garis pantai. Terkait dengan kondisi tersebut maka pertanyaan menarik adalah: bagaimanakah integrasi pendekatan metode SIG
dengan data penginderaan jauh (Landsat) digunakan untuk mengekstrak laju perubahan garis pantai?.
Pendekatan metode CVI muncul dari upaya mengatasi banyak segi permasalahan kebutuhan metode penilaian prediksi sebuah ukuran sistim alami pantai terhadap potensi kerentanannya terkait dampak perubahan muka laut. Penilaian ini sering menjadi pertentangan di antara para ahli terutama menyangkut pendekatan metode yang diterapkan (Gornitz et al. 1997; Thieler and Hammer-Klose, 2000; Pendletton et al. 2004A; 2004B; 2005).
Pendekatan CVI memiliki metodologi sederhana. Di samping itu penerapan jumlah parameter (variabel) relatif sedikit dalam menyoroti suatu daerah yang memiliki kerentanan tertinggi. Hal ini menjadikan metode CVI popular digunakan di banyak negara dalam penilaian kerentanan pantai terhadap dampak kenaikan muka laut. Selain dua daftar keunggulan tersebut, metode CVI memiliki sejumlah daftar kekurangan. Salah satunya adalah bahwa luaran data numeriknya (ranking dan skor indeks) tidak dapat disetarakan dengan dengan dampak fisik tertentu (Thieler and Hammer-Klose, 2000 ; Özyurt and Ergin, 2010), Kekurangan lain yaitu terbatasnya jumlah input parameter fisik yang digunakan dalam penilaian kerentanan dampak kenaikan muka laut (Abuodha and Woodroffe, 2006). Serta. pendekatan ini semata hanya mendasari penilaian pada parameter fisik, tidak mempertimbangkan dampak peran manusia terhadap perubahan lingkungan pantai dalam proses-prses fisik yang dinilai (Özyurt and Ergin, 2010)
Berbeda dari beberapa pandangan mengenai kelemahan pendekatan metode CVI di atas, penelitian ini memfokuskan perhatian terhadap sifat dan bentuk luaran pendekatan metode CVI. Sebagaimana umum diketahui bahwa bentuk penilaian CVI adalah didasarkan pada sistim ranking tiap variabelnya. Sistim ranking berbeda diterapkan secara berbeda menurut skala cakupan penilaian (lokal, regional, dan nasional). Pendekatan seperti ini menyebabkan input data tiap variabel dikumpulkan menurut cakupan wilayah penilain Dengan kata lain, dibutuhkan sumberdaya (waktu, tenaga, biaya, dan perangkat) yang makin besar untuk penyediaan data tiap variabel seiring bertambahnya luas kawasan yang dinilai (Pendletton et al. 2004A; 2004B; 2005). Dengan bentuk
bentuk seperti itu luaran penilaian metode CVI bersifat spesifik bagi tiap kawasan pantai yang dinilai. Sehingga untuk melihat permasalahan tersebut pertanyaan menarik yang ingin dikaji dalam penelitian ini adalah: bagaimanakah status hasil penilaian kerentanan suatu kawasan pantai berbasis pendekatan metode CVI jika dianalisis menggunakan sistim ranking berbeda?
Terkait dengan metode pengambilan keputusan terhadap analisis dampak perubahan iklim, The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) memasukkan MCA sebagai salah metode yang disarankan dalam mengevaluasi dampak, kerentanan, serta adaptasi terhadap perubahan iklim (UNFCCC Secretariat, 2005).
Jika diperhatikan, jenis data yang menjadi input dalam penilaian kerentanan CVI terdiri atas variabel-variabel yang berbeda satuan. Dalam analisis, jenis variabel tersebut memiliki bentuk penilaian kerentanan terstruktur, yaitu: bentuk penilaian parsial berupa ranking (kerentanan) variabel, semi parsial berupa kerentanan kelompok variabel, serta indeks kerentanan (bentuk penilaian simultan) yang dihasilkan dari perhitungan tiap ranking variabelnya (Thieler and Hammer-Klose, 2000; Pendletton et al. 2010 ; Özyurt and Ergin, 2010).
Menurut Susilo (2006) bahwa metode MCA atau metode sidik kriteria ganda (SKG) memiliki kemudahan dalam menganalisis indeks berstandarisasi di mana MCA dapat diterapkan terhadap berbagai komponen indeks yang berbeda jenis, satuan, maupun bobot (weighting) dari tiap atribut indeks yang dianalisis.
Jika diperhatikan maka bentuk pendekatan penilaian terstruktur dalam metode CVI memiliki kesesuaian dianalisis dengan pendekatan standarisasi indeks. Berkenan dengan hal tersebut penelitian ini bertujuan mengetahui pengintegrasian kedua pendekatan dalam penilaian kerentanan pantai. Dengan demikian pertanyaan selanjutnya yang ingin dijawab adalah: bagaimanakah metode pendekatan integrasi metode CVI dengan metode MCA (disingkat metode CVI-MCA) menghasilkan jenis-jenis ranking kerentanan (kerentanan variabel dan kerentanan kelompok variabel) serta kategori indeks kerentanan yang dapat digunakan untuk perbandingan status kerentanan antar kawasan pantai?.
Untuk menjawab serangkaian pertanyaan tersebut maka kerangka berpikir yang digunakan dalam penelitian adalah seperti disajikan pada Gambar 1. Sebagai
kasus studi, penelitian ini mengambil fokus pada wilayah garis pantai sepanjang 101,04 km yang membentang dari wilayah Legon Wetan (Pantai Timur Kabupaten Subang hingga Pasekan (Pantai Utara Kabupaten Indramayu).
Diasumsikan ukuran spasial daerah kajian ini mewakili cakupan penilaian skala lokal hingga regional untuk penilaian kerentanan garis pantai terhadap dampak kenaikan muka laut.
Gambar 1 Diagram ringkasan kerangka alir berpikir penelitian untuk pemecahan masalah.
Beberapa alasan mendasari pemilihan daerah kajian untuk penilaian ini diataranya, adalah: jenis profil kemiringan pantainya yang terkenal landai (Bapeda-Jabar, 2007 ; Directorate General of Marine, Coast & Small Islands Affairs, 2009), laju erosi dan akresi sepanjang garis pantai ini cukup signifikan (Ongkosongo, 1980; Yuanita and Tingsanchali, 2008), ancaman bahaya dampak primer kenaikan muka laut (banjir rob) yang telah berlangsung (Menteri Kimpraswil, 2003), serta merupakan suatu kawasan strategis dari aspek pembangunan daerah karena terletak di salah satu posisi pertumbuhan di bagian Utara Pulau Jawa hal mana ancaman terhadap daerah ini telah berlangsung di beberapa lokasi pemukiman masyarakat serta infrasutruktur yang ada (UNDP Indonesia, 2007 ; Rubiman dan Rahayunongsih, 2008 ; Yusuf and Francisco, 2009).
1.3 Tujuan Penelitian
Tujuan umum penelitian ini yaitu membuat peta indeks kerentanan pantai atau peta Coastal Vulnerability Index memuat hasil penilaian kerentanan garis pantai yang dapat diperbandingkan.
Untuk mendukung tujuan umum di atas, beberapa hal yang menjadi tujuan khusus penelitian ini terdiri atas: 1) Menganalisis laju perubahan garis pantai menggunakan pendekatan integrasi metode SIG dengan teknik ekstraksi garis pantai dari data Landsat TM dan ETM+; 2) Menganalisis perbandingan luaran peta indeks kerentanan berdasarkan jenis input sistim ranking variabel berbeda (dengan dan tanpa standarisasi), dan 3) Menganalisis dan menyajikan peta indeks kerentanan suatu kawasan pantai yang representatif untuk skala berjenjang (lokal, regional dan global) terhadap penilaian dampak kenaikan muka laut.
1.4 Batasan Masalah
Seyogyanya untuk kebutuhan gagasan mitigasi bahaya dan manajemen resiko dampak yang handal penilaian kerentanan dampak perubahan iklim dikerjakan dalam lingkup kajian yang luas dan menyeluruh, mencakup aspek sosial-ekonomi, bio-ekologi serta geo-fisik, dan lain-lain (Heinz-Center, 2000 ; Melton, 2005 ; Kesavan & Swaminathan, 2006 : Kaiser, 2007).
Sehubungan dengan konsep kerentanan yang holistik-integratif, penelitian ini hanya terbatas berdasarkan karakteristik pendekatan metode CVI yang khusus untuk penilaian kerentanan dari aspek fisik pantai. Hal ini disebabkan oleh keterbatasan tenaga dan waktu yang tersedia. Untuk itu walaupun pada dasarnya metode MCA merupakan sebuah pendekatan pengambilan keputusan terhadap jumlah parameter yang kompleks (UNFCCC Secretariat, 2005 ; Susilo, 2006), namun pendekatan metode MCA yang diintegrasikan bersama metode CVI terbatas digunakan hanya dalam rangka standarisasi skor input parameter bagi pengambilan keputusan tingkat ranking (variabel dan kelompok variabel) untuk menghasilkan luaran penilaian kerentanan berbasis CVI.
1.5 Manfaat Penelitian
Beberapa hal yang diharapkan dapat disumbangkan dari hasil penelitian ini diantaranya, sebagai berikut;
1. Tersedianya informasi pembanding terhadap pendekatan lain dalam analisis kerentanan berbasis metode CVI yang telah ada dalam menilai dampak kenaikan muka laut;
2. Tersedianya pendekatan alternatif penilaian kerentanan dampak kenaikan muka laut, baik bagi suatu kawasan yang dinilai maupun untuk perbandingan penilaian antar kawasan secara lebih luas, di mana hal ini dapat memberi pengayaan informasi berguna bagi rekomendasi pengelolaan dan evaluasi dampak kaitannya dengan perencanaan peruntukan ruang kawasan pantai berdasarkan faktor geo-fisik-dinamik masing-masing maupun upaya kerja sama antar institusi, daerah dan bahkan negara terkait fenomena dampak kenaikan muka laut;
3. Tersedianya informasi yang berguna sebagai pengayaan ide pendekatan bagi lahirnya metode penilaian kerentanan lebih luas dan menyeluruh.
2 TINJAUAN
PUSTAKA
2.1 Pengertian Pesisir dan Klasifikasi Garis Pantai 2.1.1 Definisi Wilayah Pesisir dan Garis Pantai
Hingga saat ini masih belum ada definisi wilayah pesisir yang benar-benar baku. Namun demikian, terdapat kesepakatan umum di dunia bahwa wilayah pesisir adalah suatu wilayah peralihan antara daratan dan lautan. Apabila ditinjau dari garis pantai (coast line) maka wilayah pesisir mempunyai dua macam batas (boundaries) yaitu batas yang sejajar garis pantai (long shore) dan batas yang tegak lurus garis pantai (cross shore). Selain itu, menurut kesepakatan umum di dunia bahwa termasuk yang menjadi wilayah peralihan antara daratan dan lautan dalam batasan wilayah pesisir adalah: a) batas wilayah pesisir ke arah darat yaitu jarak secara arbiter dari rata-rata pasang tinggi (mean high tide), meliputi bagian daratan baik kering maupun terendam air yang masih dipengaruhi oleh sifat-sifat laut, seperti; pasang surut, angin laut dan perembesan air asin, dan b) batas ke arah laut yaitu batas yuridiksi wilayah propinsi atau state di suatu negara, atau secara alamiah mencakup bagian laut yang masih dipengaruhi oleh proses alami yang terjadi di darat seperti sedimentasi dan aliran air tawar maupun yang disebabkan karena kegiatan manusia di darat, seperti; penggundulan hutan, pertanian dan pencemaran (Dahuri et al. 1996)
Guariglia et al. (2006) menerangkan bahwa garis pantai (coastline) didefinsikan sebagai batas antara permukaan darat dan permukaan air. Faktor-faktor yang perlu diperhatikan hubungannya dengan keseimbangan dinamika alami perubahan garis pantai diantaranya adalah faktor; hidrografi, iklim, geologi, dan vegetasi.
Berkenan dengan berbagi faktor tersebut, untuk mendokumentasikan dan memetakan perubahan lokasi suatu garis pantai maka dikenal beberapa proksi yang menjadi fitur bagi terminologi batas darat-air sebagai garis pantai. Ini bergantung pada data yang digunakan, acuan pendekatan, serta lokasi pantai tersebut berada atau pun instansi bersangkutan.
Beberapa proksi yang dikenal terkait dalam memetakan perubahan sebuah garis pantai misalnya; garis vegetasi (vegetation line), garis basah dan/atau kering
(wet-dry line), garis air pasang (High Water line, HWL) dan rerata tinggi air pasang (Mean High Water, MHW) (Morton and Miler, 2005 ; Harris et al. 2006 ; Fletcher et al. 2010).
Daerah (areal) pantai serta garis pantai (batas darat-air) dalam kawasan pesisir memiliki keragaman fitur masing-masing. Gradasi masing-masing fitur bagi pantai (areal) maupun garis pantai (batas) adalah secara temporal, spasial atau pun gabungan keduanya. Konsep bagian gradasi fitur inilah yang membedakan berbagai definisi mengenai pengertian pesisir, pantai, dan garis pantai pada masing-masing disiplin ilmu. Termasuk kepentingan pengelolaan dalam kawasan pesisir yang umum dikenal sebagai daerah banyak kepentingan (multipurpose).
Untuk maksud simplikasi dan penyamaan konsep sehubungan dengan pendekatan metodologi yang digunakan dalam analisis. Cakupan pengertian bagi istilah pesisir, pantai, serta garis pantai, selanjutnya mencakup seperti pada Gambar 2, sebagai berikut:
Garis Pantai:
Istilah ini digunakan merujuk pada fitur garis (polyline) yang menjadi batas langsung antara permukaan air dengan permukaan darat (gabungan tanah dan vegetasi) berdasarkan hasil deliniasi keduanya (darat-air) dalam metode ekstraksi data citra (Landsat). Dengan demikian dalam istilah ini mencakup pula garis yang menjadi batas antara darat dengan air tawar dan payau (misalnya oleh sungai, kolam, dan tambak dalam kawasan pantai) yang teridentifikasi berhubungan langsung dengan air laut berdasarkan hasil ekstraksinya menurut resolusi dataset Landsat yang digunakan (30 meter).
Pantai:
Istilah pantai digunakan untuk merujuk pada fitur areal (polygon) di mana ke arah darat (landward) dan ke arah laut (seaward) masing-masing dibatasi berjarak 1 km dari garis pantai berdasarkan bereferensi rerata muka laut (MSL) yang bersumber dari peta RBI Bakosurtanal. Pada kedua areal ini berlangsung gradasi dari tiap fitur geo-fisik yang menjadi bagian pengamatan masing-masing variabel kerentanan, seperti: jenis bentang dan tutupan lahan geomorfologi, elevasi (slope),
tinggi capain gelombang, pasang surut, serta muka laut ke arah darat, termasuk daerah berlangsungnya proses erosi dan akresi bagi perubahan garis pantai. Pesisir:
Secara umum istilah ini ditujukan untuk kawasan lebih luas bagi lokasi berlangsungnya gradasi yang menjadi fitur pantai (areal) dan garis pantai (batas) dalam wilayah administrasi dan pengelolaan, baik secara antropologi maupun lingkungan.
Gambar 2 Diagram batasan bagi wilayah pesisir, pantai, dan garis pantai yang digunakan dalam penelitian untuk pengamatan gradasi fitur dalam variabel kerentanan pantai (Sumber: modifikasi dari berbagai sumber)
2.1.2 Jenis Garis Pantai dan Klasifikasi Pantai
Bird (1970) dalam Hermanto (1986) membagi garis pantai dalam dua kelompok besar berdasarkan faktor pengaruh gerakan tektonik, gerakan eustatik dan kombinasi keduanya, yaitu: a) garis pantai naik – merupakan jenis garis pantai yang mengalami pengangkatan, biasanya lurus dan datar disebabkan oleh wilayah daratannya mengalami pengangkatan, serta b) garis pantai turun – merupakan jenis garis pantai yang mengalami penurunan, biasanya memiliki bentuk yang tidak lurus disebabkan oleh daratannya mengalami penurunan.
Davies (1964) dalam Finkl (2004) menerapkan pengklasifikasian pantai-pantai di dunia berdasarkan kisaran pasang surut menurut energinya mempengaruhi morfologi pantai. Pengklasifikasin tersebut diperluas oleh Hayes (1979) dalam CECW-EG (1995) untuk membagi lima kategori pantai, yaitu; a)
pantai microtidal dengan kisaran pasut < 1 m, b) pantai low-mesotidal, kisaran pasut antara 1 – 2 m, c) pantai high- mesotidal, kisaran pasut antara 2 – 3,5 m, d) pantai low-macrotidal, kisaran pasut antara 3.5 – 5 m, serta e) pantai macrotidal, yakni kisaran pasutnya > 5 m.
2.2 Kenaikan Muka Air Laut
Permukaan laut adalah rerata ketinggi muka laut terhadap daratan. Ketinggian rerata muka air tersebut dipengaruhi oleh aksi angin, gelombang serta pasang surut yang diamati dan dicatat selama beberapa waktu (hari, bulan, atau tahun). Dalam sejarah geologi tercatat bahwa selama periode jutaan tahun telah terjadi perubahan-perubahan vertikal daratan terhadap lautan. Pada periode kira-kira jutaan tahun yang lalu terjadi penurunan muka air laut kurang lebih 100 meter terhadap muka laut sekarang. Sedangkan pada zaman es terjadi kenaikan kira-kira 40 meter (Pethick, 1989).
Fluktuasi muka air laut dapat disebabkan oleh perubahan elevasi mutlak muka air laut yaitu perubahan yang disebabkan oleh adanya pemuaian. Dikenal pula fluktuasi oleh perubahan elevasi nisbi, yaitu perubahan yang disebabkan oleh adanya gerakan tektonik atau faktor-faktor alam lainnya, seperti: tekanan atmosfer, densitas air laut, gempa dan lain-lain. Fluktuasi air laut mutlak memiliki jangkauan yang luas atau bersifat global, sedangkan perubahan muka air laut nisbi biasanya bersifat sangat lokal (Soemarwoto, 1992).
Menurut Sutisna dan Manurung (2002) bahwa penyebab kenaikan muka air laut dapat digolongkan menjadi 3 faktor, yaitu:
1) Faktor Global.
Penyebab utama kenaikan muka air laut faktor global adalah ekspansi termal dari lapisan permukaan laut dan mencairnya glatcier. Penyebab lainnya adalah kondisi muka air laut yang dipengaruhi oleh iklim. Perubahan kedudukan muka
air laut akibat faktor global inilah yang menjadi kekhawatiran utama pada abad ke-21 karena bisa berdampak tenggelamnya dataran pantai yang rendah,
2) Faktor Regional
Faktor ini pada umumnya ditimbulkan oleh aktifitas tektonik dalam suatu region yang meliputi daerah yang relatif luas, misalnya yaitu pergeseran lempeng tektonik,
3) Faktor Lokal
Efek lokal terutama dipengaruhi oleh proses subsidensi akibat perubahan masa tanah sekitar akibat kegiatan manusia diatasnya serta perubahan fluida di bawah tanah. Terjadinya subsidensi pada efek lokal selanjutnya masih harus memperhatikan efek dari distorsi yang sifatnya sangat lokal, yaitu: penurunan sangat lokal akibat adanya ketidakstabilan tempat benchmark serta rebounce penambahan masa lokal seperti penambahan konstruksi bangunan dermaga dimana stasiun pasut (pasang surut) ditempatkan.
Pengamatan temperatur global sejak abad ke-19 menunjukkan adanya perubahan rerata temperatur global yang menjadi indikator adanya perubahan iklim global. Rerata kenaikan rerata temperatur global ini antara Tahun 1906 hingga Tahun 2005 adalah sebesar 0.74 oC. Rerata temperatur global diproyeksikan akan terus meningkat sekitar 1,8 – 4,0 oC di abad ini. Bahkan menurut kajian IPCC (2007) diproyeksikan berkisar antara 1.1 – 6.4 oC. Hal ini tentunya berdampak pada laju kenaikan muka laut (Susandi et al. 2008).
Di laporan lain IPCC (2007) dalam Ojeda-Zújar et al. (2008)menyebutkan bahwa berdasarkan pengukuran dari satelit altimeter Topex/Poseidon laju kenaikan muka laut global adalah 3,1 mm/tahun ± 0,7. Sedangkan berdasarkan keragaan numerik, pada akhir abad 21 diperkirakan kenaikan muka muka laut akan meningkat antara 18 cm (berdasarkan skenario emisi gas rumah kaca) hingga 58 cm (berdasarkan tanpa penanganan terhadap emisi gas rumah kaca).
Sebaran geografis arah gejala kenaikan muka laut global (mm/thn) berdasarkan pengamatan satelit altimeti Topex/Poseidon serta distribusi geografis arah gejala pemuaian termal (mm/tahun) dari tahun 1993 hingga 2003 ditampilkan pada Gambar 3. Pada Gambar 3 terlihat bahwa secara umum perairan Indonesia memiliki arah gejala yang relatif tinggi berdasarkan kedua data.
Gambar 3 Sebaran geografis sepanjang tahun 1993-2003 menurut rekaman data pengamatan satelit TOPEX/Poseidon untuk (A) arah gejala kenaikan muka laut global dan (B) pemuaian termal lautan (Sumber; US-CCSP, 2009)
2.2.1 Kenaikan Muka Air Laut di Indonesia
Menurut Diposaptono (2009) bahwa terdapat enam faktor yang berkaitan dengan perubahan muka laut di Indonesia sebagai dampak perubahan iklim global. Dua faktor merupakan proses penyebab, meliputi; 1) pencairan es di kutub, dan 2) proses pemuaian air laut akibat pemanasan global. Sedangkan 4 faktor lainnya merupakan faktor yang bersifat mempengaruhi perubahan muka air laut, mencakup: 3) dampak perubahan kerak bumi akibat aktivitas tektonik, 4) penurunan tanah akibat gempa atau aktivitas seismic dan pemampatan tanah akibat kondisi tanah yang labil, 5) penurunan tanah akibat aktivitas manusia, misal pengambilan air tanah, ekstraksi gas dan minyak, atau pembebanan dengan bangunan, serta 6) adanya variasi akibat fluktuasi iklim seperti fenomena La Nina yang membawa aliran air hangat dari Samudra Pasifik ke Indonesia. Ditambahkan bahwa keenam faktor ini penting diketahui di dalam agenda adaptasi dan mitigasi.
Bukti kenaikan muka laut relatif di beberapa perairan Indonesia berdasarkan perekaman data satelit altimetri Topex telah diamati oleh Nurmaulia et al. (2005) mencakup lokasi wilayah perairan seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Pengamatan mereka selama 10 tahun (10 Agustus 1992 - 23 Juli 2002) menunjukkan indikasi rerata kenaikan muka laut wilayah perairan Indonesia sekitar 8 mm/tahun, seperti ditunjukkan pada Tabel 1. Pada Tabel 1 diketahui pula
bahwa jika dibandingkan berbagai zona dalam wilayah perairan Indonesia maka zona yang memiliki arah gejala kenaikan muka laut tertinggi adalah perairan Laut Jawa yakni sebesar 11 mm/thn.
Gambar 4 Cakupan zona perairan kajian fenomena kenaikan muka laut yang dilaporkan di Indonesia oleh Nurmaulia et al. (2005).
Sebagai tambahan, Nurmaulia et al. (2005) mencatat adanya hasil rerata Sea Level Anlomay (SLA) yang berbeda berdasarkan penggunaan kedua keragaan (contohnya untuk daerah kajian seperti Samudera Hindia 1, Laut Maluku dan Laut Bangka) yang mengindikasikan kesalahan keragaan (mismodeling) pasut global. Mereka merekomendasikan bahwa untuk daerah yang sifatnya lokal diperlukan resolusi pasang surut yang lebih baik.
Tabel 1 Estimasi laju kecepatan (velocity rates) kenaikan muka laut untuk beberapa daerah perairan laut Indonesia berdasarkan hasil perbandingan pengamatan menggunakan 2 jenis keragaan pasang surut global (GOT00.2 dan FES2002). (Sumber: Laporan Nurmaulia et al. (2005) No Daerah Kajian Estimasi trend linier pada
GOT00.2 (mm/tahun)
Estimasi trend linier pada FES2002 (mm/tahun) 1 Samudera Hindia 1 8,7 7,9 2 Samudera Hindia 2 8,3 8,3 3 Laut Jawa 11,1 11,1 4 Laut Bangka 5,99 5,48 5 Laut Maluku 8,55 6,63 6 Laut Banda 8,76 8,76
2.2.2 kena kena deng terpe bagi c) ge sung serta dapa Gam 2 Dampak Samyaha aikan muka aikan muka gan pantai, engaruh oleh daerah ters elombang b gai dan air ta a h) perubah at digambark mbar 5 Di pan Glo 20 k Kenaikan ardja (2001) air laut akib
laut tidak melainkan h sifat-sifat ebut adalah esar dan ba anah, f) ken han pasang kan seperti agram beb ntai (Sumb obal Enviro 00 (Samyah n Muka La ) menerang bat pemana hanya terja juga daera laut. Adapu h; a) genang anjir, d) ken naikan muka g dan omba dalam diagr erapa damp ber; Data B onment Res hardja, 2001 ut gkan bahwa asan global adi di kota-ah kota hin un dampak-gan di lahan naikan muk a air sungai ak. Secara u ram yang di pak peruba Book of Se earch, NIES 1)). dengan me (global war -kota yang ngga di pe -dampak ya rendah dan ka air sunga , g) perubah umum berb itunjukkan p ahan air la ea Level R ES, Environm emperhatika rming), mak langsung b edalaman y ang dapat di n rawa, b) er ai, e) intrusi han deposit agai dampa pada Gamb aut terhadap Rise 2000, men Agency an skenario ka dampak berhadapan ang masih iperkirakan rosi pantai, i air garam sendimen, ak tersebut bar 5. p kawasan center for y of Japan,
2.3 Perubahan Garis Pantai
2.3.1 Perubahan Muka Laut dan Kestabilan Pantai
Zhang et al. (2004) menyatakan bahwa sehubungan dengan dampak kenaikan muka laut terhadap erosi pantai, sedikitnya 70 persen dari pantai berpasir di dunia diketahui mengalami pemunduran (erosi) sehingga menjadi sebuah problem global. Pada prinsipnya tiga kandidat penyebab erosi global yang berlangsung diseluruh dunia tersebut yaitu; a) kenaikan muka laut, b) badai akibat perubahan iklim, dan c) gangguan lingkungan berasal dari manusia. Namun, tidak terdapat indikasi nyata dari keberlangsungan peningkatan badai selama kurun waktu seratus tahun terakhir. Demikian pula gangguan manusia terhadap lingkungan tidak sama besar di seluruh dunia dan beragam secara regional. Dengan demikian kandidat penyebab yang sangat mungkin hanya tinggal kenaikan muka laut. Sehingga penentuan apakah kenaikan muka laut itu meningkat atau tidak menjadi sangat penting.
2.3.2 Monitoring Perubahan Garis Pantai
Terdapat sejumlah teknik untuk mendeliniasi batas darat-laut (air) yang digunakan dalam mengekstrak garis pantai. Zhao et al. (2008) menerangkan bahwa secara umum teknik-teknik ini dapat dikelompokkan ke dalam 4 kategori, semuanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, yaitu ;
a) Pengukuran dengan survei lapang. Teknik ini dapat menghasilkan pengukuran dengan akurasi yang tinggi, kelemahannya membutuhkan tenaga dan waktu yang banyak serta terkadang pendekatan ini dibatasi oleh kesulitan akses;
b) Teknologi altimeter modern menggunakan radar altimeter atau laser altimeter. Metode ini sangat potensial namun kekurangannya detektor yang diperlukan sangat sulit didapatkan;
c) Pengukuran menggunakan citra foto udara. Metode ini menyediakan hasil yang cukup informatif, kelemahannya frekuensi data akuisisi yang rendah dan prosedur fotogrametrik serta akuisisi data juga pemetaan citranya yang mahal serta membutuhkan waktu yang sangat banyak;
d) Interprestasi citra satelit. Metode ini dapat memonitor cakupan wilayah yang luas dengan pengulangan sehingga bisa menyediakan data yang sesuai secara temporal bagi kajian-kajian fenomena dinamika garis pantai.
2.3.3 Data Citra Landsat dalam Monitoring Perubahan Garis Pantai
Ruiz et al. (2007) mengatakan bahwa penggunaan data citra dengan resolusi spasial menengah seperti Spot dan Landsat (20-30 m/piksel) sesuai untuk aplikasi monitoring dinamika garis pantai. Penggunaan jenis data citra resolusi menengah memberikan setidaknya dua keuntungan, yaitu 1) ketersediaan yang mudah untuk pengamatan secara deret waktu di mana data Landsat TM bisa diperoleh sejak dekade awal 1980, serta 2) mengurangi biaya dibandingkan penggunaan jenis data beresolusi tinggi.
Pemantauan serta pemetaan proses kestabilan yang terjadi pada suatu garis pantai berdasarkan perbandingan rekaman citra satelit secara deret waktu ini dilakukan dengan mengamati pertambahan areal tanah akibat sedimentasi atau pun berkurangnya areal tanah akibat erosi dan abrasi.
2.3.4 Ekstraksi Garis Pantai Menggunakan Data Citra Landsat
Ekstraksi atau deliniasi batas darat-laut menggunakan teknik penginderaan jauh data citra Landsat TM dan ETM+ dapat meliputi beberapa teknik, yaitu: interprestasi visual, teknik berbasis nilai spektral (differencing, regresi citra, dan analisis nilai digital), komposit multi-data, serta analisis perubahan vektor (Lipakis et al. 2008). Di bagian lain, beberapa metode penajaman citra mencakup spatial filtering, komposit RGB, rationing, klasifikasi, density slicing, metode BILKO (yaitu sebuah program khusus yang dikembangkan oleh UNESCO untuk menentukan batas darat-laut berdasarkan band infra merah), serta metode algoritma AGSO (Australian Geological Surveys Organization) yang dikembangkan untuk memetakan citra perairan dangkal. Semua metode pendekatan penajaman citra tersebut berguna dalam membuat batas yang jelas darat-laut sehingga memudahkan dalam digitasi (Hanifa et al. 2007).
Pengekstraksian garis pantai dengan metode single band biasa memanfaatkan Band-4, 5, dan 7. Untuk keperluan ini, Band-4 dapat digunakan
untuk mengumpulkan informasi batas garis pantai yang diliputi vegetasi, sementara Band-5 dan 7 masing-masing dapat digunakan memperoleh informasi garis pantai yang ditutupi oleh tanah dan bebatuan. Pendekatan lain adalah menggunakan metode band ratio (rationing) yaitu antara Band-4 dengan Band-2 (b4/b2) serta Band-5 dengan Band-2 (b5/b2). Dalam metode rationing, batas antara laut dan darat dapat dipisahkan dengan mudah untuk pengekstraksian informasi garis pantai (Winarso et al. 2001).
Metode gabungan band (false colour composite RGB) juga banyak digunakan terutama untuk membantu secara visual dalam pengengekstraksian garis pantai. Beberapa gabungan band yang sering digunakan di antaranya; RGB-453, RGB-147, RGB-457, dan RGB-321. Adapun jenis band yang sangat sesuai untuk penentuan batas (threshold) level slicing untuk deliniasi garis pantai dengan data citra Landsat TM beresolusi 30 meter adalah Band-5. (Winarso et al. 2001 ; Alesheikh et al. 2007 ; Hanifa et al. 2007).
2.3.5 Koreksi Pasang Surut dalam Ekstraksi Garis Pantai
Menurut Harintaka dan Kartini (2009) bahwa hal yang perlu mendapat perhatian dalam pengekstrasian garis pantai menggunakan data citra adalah jenis rekaman data citra itu sendiri yang bersifat sesaat. Agar hasil ekstraksi garis pantai dari data citra dianggap dapat mewakili kondisi garis pantai sebenarnya maka diperlukan data pasang surut daerah perekaman citra.
2.3.6 Metode Penentuan Perubahan Posisi Garis Pantai dan Statistika Penghitungan Laju Perubahan Garis Pantai
Laju perubahan garis pantai dapat diartikan sebagai profil suatu garis pantai dalam proses kestabilannya (maju-mundur) setiap tiap tahun. Dalam metode penentuan laju perubahan posisi suatu garis pantai menurut suatu rentang waktu, laju perubahan garis pantai diekspresikan sebagai jarak dari suatu posisi garis pantai mengalami perpindahan dalam tiap tahun (Himmelstoss, 2009). Berkenan dengan hal tersebut, terdapat 2 metode yang berkembang saat di lingkungan SIG terkait penentuan perubahan garis pantai, yaitu: metode single-transect (ST-Method), dan alternatifnya yaitu metode Eigenbeaches (EX and EXT
Method) yang lahir melengkapi kekurangan metode single transect (Vitousek et al. 2009).
Dalam teknik single transect, laju akresi/erosi dihitung sebagai panjang jarak tiap transect (fitur line) yang bersinggungan dengan masing-masing fiturset garis pantai berbeda. Single transect ini dibuat tegak lurus terhadap baseline yang dibuat baik pada arah seaward maupun landward dari masing-masing fiturset garis pantai menggunakan buffer tool. Contoh penerapan metode single transect dan bagian komponen metode ini dalam penentuan profil perubahan garis pantai ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6 Contoh dari (A) penerapan metode single transect dan (B) komponen yang menjadi fiturset dalam metode single transect (Sumber: Thieler et al.2001 ; Himmelstoss, 2009).
Pada perangkat aplikasi SIG seperti ArcGIS dan ArcView, teknik single transect untuk perhitungan laju perubahan garis pantai telah diintegraskan ke dalam ekstension bernama Digital Shoreline Analysis System, disingkat DSAS Ekstension ini dikembangkan oleh Departement Survei Geologi Amerika Serikat (USGS) dan telah banyak digunakan terutama untuk menghitung laju perubahan garis pantai yang diekstrak dari citra resolusi tinggi (Thieler et al. 2005 ; Himmelstoss, 2009).
Beragam metode pendekatan statistika penghitungan laju perubahan garis pantai yang digunakan dalam metode singe transect dijelaskan oleh Dolan et al. (1991) dalam Thieler et al. (2001), mencakup; End Point Rate (EPR), Average of Rates (AOR), Linier Regression, Jacknife, dan Average of Eras (AOE).
A
B
Laju perubahan garis dalam metode End Point Rate diekspresikan sebagai jarak perpindahan (meter) dari suatu posisi garis pantai dalam rentang waktu pengamatan (tahun). Secara teknis laju perubahan (meter/tahun) ditentukan dengan membagi jarak perpindahan posisi garis pantai bersangkutan (meter) terhadap waktu perpindahan lokasinya (tahun) menurut banyaknya deret waktu yang menjadi lama perubahan (Thieler et al.2001 ; Himmelstoss, 2009 ; Hapke et al. 2010). Secara matematis hal ini diformulasikan sebagai berikut (Moore et al,. 2006 dalam Limber et al. 2007):
di mana RSe adalah perubahan end-point rate; X0 adalah ukuran jarak horisontal
antar garis pantai; serta t adalah rentang waktu posisi antar garis pantai yang digunakan untk penghitungan end point rate.
2.4 Kerentanan
Davis et al. (2004) menerangkan bahwa upaya memperkecil resiko terhadap suatu dampak yang mungkin terjadi di masa datang bisa dilakukan dengan melakukan penelitian faktor-faktor resiko yang berperan. Faktor-faktor tersebut dapat dibagai atas: bahaya (hazard), kerentanan (vulnerability), ketahanan (capacity), serta estimasi kerugian (loss estimation).
Menurut Kumar et al. (2010) bahwa kerentanan dapat didefinisikan sebagai suatu faktor resiko internal dari subyek atau sistim untuk terekspos suatu bahaya sehubungan dengan kecenderungannya mudah dipengaruhi atau rentan terhadap kerusakan. Saat ini secara umum konsep bahaya (hazard) digunakan untuk merujuk terhadap bahaya terpendam (latent danger) atau faktor resiko eksternal dari sebuah sistim atau subyek yang mengalami.
Kebanyakan status kerentanan digambarkan dalam bentuk skala tertentu. Misalnya Office of United Nations Development Relief Organization (UNDRO) mendefinisikan kerentanan sebagai; “The degree of loss to a given element or set of elements at risk resulting from the occurrence of a natural phenomenon of a given magnitude. It is expressed on a scale from 0 (no damage) to 1 (total damage)” (Selvavinayagam, 2008A)
2.4.1 Indeks Kerentanan Pantai (CVI)
Ramieri et al, (2011) memaparkan sejumlah metode yang telah dikembangkan saat ini terkait dengan penilaian kerentanan pantai terhadap dampak perubahan iklim. Berbagai metode tersebut mencakup pendekatan-pendekatan berbasis indeks, Sistim Informasi Geografis (SIG), serta keragaan dinamik komputer. Dalam hal ini Coastal Vulnerability Index (CVI) adalah salah satu metode berbasis indeks yang telah umum digunakan untuk menilai kerentanan pantai terhadap kenaikan muka laut, terutama kaitannya dengan akibat oleh erosi dan/atau genangan (inundation).
Metode CVI diperkenalkan oleh Gornitz et al. (1991) untuk mengidentifikasi kawasan-kawasan beresiko terhadap erosi dan/atau kejadian-kejadian iklim ekstrim baik yang berlangsung permanen maupun temporal, seperti: badai, banjir, dan lain-lain (Iglesias-Campos et al. 2010). Metode CVI menyediakan dasar numerik sederhana perankingan bagian-bagian dari garis pantai (coastline section) dalam artian potensinya terhadap perubahan untuk digunakan oleh para pengelola mengidentifikasi daerah-daerah yang relatif beresiko tinggi (Gornitz et al. 1997; Gutierrez et al. 2009).
Dalam pendekatan metode CVI kerentanan diformulasikan melalui enam jenis variabel yang terbagai ke dalam 2 kelompok; 1) variabel geologi dan 2) variabel proses-proses fisik, seperti ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Pembagian kelompok enam varibael input CVI dan masing-masing peranannya dalam penilaian Indeks Kerentanan Pantai (Sumber: Gornitz et al. 1991 ; Thieler and Hammar-Klose, 1999 ; Pendleton et al. 2004A ; 2005B ; Gutierrez et al. 2009).
Group Variabel Aplikasi Penilaian
A) Geologi 1) Geomorfologi, 2) Laju Perubahan Garis
Pantai,
3) Kelandaian (slope) pantai secara regional,
1) Resistensi terhadap erosi, 2) Trend keberlangsungan
erosi ,
3) Sensitivitas terhadap proses genangan,
B) Proses Fisik 4) Perubahan muka laut relative,
5) Rerata tinggi gelombang, 6) Rerata tinggi
pasang-surut
4), 5), 6) Kontribusi menyebabkan bahaya erosi dan genangan kawasan pantai dalam skala waktu jam hingga abad
Potensi masing-masing variabel mengakibatkan perubahan fisik pantai selanjutnya ditandai menggunakan sistim ranking dengan selang diskrit 1 – 5 (sangat rendah, rendah, moderat, tinggi, dan sangat tinggi). Hasil penerapan ranking masing-masing variabel selanjutnya digunakan untuk penghitungan nilai skor indeks kerentanan. Kerentanan berdasarkan potensi tiap variabel yang ditunjukkan oleh kelas ranking masing-masing variabel merupakan bentuk penilaian kerentanan parsial (kerentanan variabel). Sedangkan penilaian berdasarkan hasil interaksi masing-masing ranking tersebut menjadi nilai skor indeks merupakan bentuk penilaian kerentanan simultan (indeks kerentanan). Pembagian diskrit kategori indeks kerentanan pada skor indeks ditetapkan menggunakan aturan jangkauan kuartil (25%, 50%, dan 75%). Sehingga diperoleh empat kategori indeks kerentanan pantai (1 – 4), berturut-turut mewakili kategori; rendah, moderat, tinggi, dan sangat tinggi,
Pendekatan metode CVI memungkinkan para pembuat kebijakan dan pengambil keputusan memperoleh kemudahan dalam menyoroti serta membuat program-program pengelolaan yang sesuai bagi daerah-daerah mana saja dari kawasan-kawasan pantai yang dinilai memiliki kerentanan tertinggi terhadap dampak kenaikan muka laut.
Berkenan dengan relatifitas ranking yang ditentukan oleh kondisi masing-masing data variabel pada tiap kawasan maka dibutuhkan kisaran data dari masing-masing variabel yang sesuai menurut skala penilaian kerentanan (lokal, nasional, regional, maupun global). Untuk penilaian skala lokal, kisaran data tiap variabel yang dibutuhkan cukup dikumpulkan dari kawasan bersangkutan, namun untuk penilaian skala nasional maka range data yang dijadikan acuan ranking berasal dari kisaran data yang mewakili kondisi masing-masing variabel pada cakupan kawasan pantai yang dinilai secara nasional (Pendleton et al. 2005A ; 2005B).
2.4.2 Integrasi Sistim Informasi Geografis (SIG) dan Multi-Criteria Analysis (MCA) dalam Analisis Kerentanan
Sebagai sebuah sistim informasi, SIG memiliki kemampuan berbeda dari sistim informasi lain terutama dalam hal mengumpulkan, menyimpan,
menampilkan, serta mengkorelasi data spasial dari fenomena geografis untuk dianalisa dimana hasilnya dikomunikasikan kepada pemakai data. Kemampuan aplikasi SIG menganalisis data berorientasi geografis dapat digunakan untuk menjawab beberapa pertanyaan seperti; lokasi, kondisi, trend, dan keragaan (Aronoff, 1989 ; ESRI,1990)
Youssef et al. (2009) menerangkan bahwa aplikasi SIG merupakan sebuah tool yang powerful untuk digunakan dalam penilaian daerah beresiko dan pengelolaan bahaya-bahaya alami. Peta-peta resiko dan kerentanan yang dihasilkan bisa menjadi suatu penilaian cepat yang membantu para pengambil keputusan terhadap dampak potensi bahaya-bahaya alam sehingga dapat segera memulai langkah-langkah yang sesuai terhadap antisipasi dampak, penanggulangan dampak yang sedang berlangsung, juga membantu setelah berlangsungnya proses bahaya untuk menilai jumlah kerugian dan kehilangan yang ditimbulkan oleh proses bahaya.
Multi-Criteria Analysis (MCA) sering pula diistilahkan dengan Metode Sidik Kriteria Ganda atau disingkat SKG (Susilo, 2006). Roy (1996) dalam Chakhar and Mousseau (2007) secara umum mendefinisikan MCA sebagai alat bantu keputusan serta merupakan sebuah perangkat matematika yang memungkinkan perbandingan alternatif-alternatif atau skenario-skenario berbeda dengan banyak kriteria (peubah), kadang-kadang saling bertentangan yang dapat mengarahkan pada sebuah pengambilan keputusan yang bijak.
Keputusan yang dihasilkan melalui MCA dapat dievaluasi sewaktu-waktu. Evaluasi dalam MCA mencakup pilihan-pilihan (option) serta kriteria. Terkadang evaluasi yang menyeluruh dilakukan dengan menggabung keduanya, yakni dengan membuat preferensi di antara option-option dan referensi terhadap seperangkat tujuan atau kriteria. Adapun tujuan yang ingin dicapai selanjutnya dinilai dengan membuat kriteria-kriteria, walaupun tidak satupun option yang benar-benar terbaik dari semua tujuan yang dicapai (Zhu et al. 2001 dalam Zhu et al. 2005)
Dalam bidang pengambilan keputusan, MCA menyediakan keunggulan menangani jenis data yang banyak (kualitatif maupun kuantitatif) serta jenis peubah dalam satuan berbeda. Penilaian tiap atribut dalam Metode MCA tidak
harus dalam bentuk skor, namun bisa dalam satuan apa saja, disebabkan oleh karena metode MCA mencakup prosedur standarisasi atribut (Susilo, 2006). Standarisasi bisa juga mencakup bentuk penilaian rangking dari berbagai pilihan yang ada berdasarkan bagaimana kedekatan tiap pilihan tersebut memenuhi kriteria-kriteria yang tersedia (Graymore et al. 2007).
Bergantung pada bagaimana sebuah permasalahan dinyatakan maka rekomendasi akhir yang dihasilkan dengan metode MCA bisa berbagai bentuk. Roy (1996) dalam Chakhar and Mousseau (2007) menerangkan bahwa sedikitnya terdapat 4 tipe hasil akhir dalam cara pernyataan masalah, yaitu;
(i) Pilihan (choice); pemilihan perangkat terbatas dari sebuah alternatif. (ii) Sortiran (sorting); penandaan alternatif-alternatif terhadap
kategori-kategori berbeda yang telah ditentukan terlebih dahulu,
(iii) Peringkat (ranking); pengklasifikasian alternatif-alternatif dari terbaik (best) hingga terburuk (worst) dengan posisi yang sama, atau
(iv) Deskripsi (description); penguraian alternatif-alternatif dan hasil-hasil tindak lanjutnya.
Terkait keunggulan MCA dalam pengambilan keputusan, salah satu bagian dari badan dunia (PBB) untuk perubahan iklim atau The United Nations Framework Convention on Climate Change memasukkan MCA sebagai salah metoda dan tool yang disarankan dalam mengevaluasi dampak bahaya, kerentanan, serta adaptasi terhadap perubahan iklim. Sebagaimana dituangkan dalam laporan berjudul: “Compendium on Methods and Tools to Evaluate Impacts of, and Vulnerability and Adaptation to, Climate Change” (UNFCCC Secretariat, 2005).
Secara historis penggunaan integrasi metode MCA dalam analisis-analisis SIG dimulai sejak ahir tahun 1980-an. Hal ini lahir dalam rangka meningkatkan pengambilan keputusan spasial dalam analisis SIG yang melibatkan banyak peubah (multi-criteria). Dalam integrasi MCA-SIG, pengambilan keputusan spasial yang dilakukan adalah merujuk pada aplikasi analisis multi kriteria menyangkut konteks spasial baik terhadap alternatif, kriteria, ataupun elemen-elemen lain dalam permasalahan keputusan berdimensi spasial yang jelas (Chakhar and Mousseau, 2007).
Contoh integrasi MCA dan SIG dalam penilaian bahaya dilakukan oleh Mansor et al. (2004) yang melakukan analisis berbasis grid telah untuk mengkaji pengelolaan bahaya kebakaran hutan di District Pekan, bagian Selatan Pahang, Peninsular Malaysia. Mereka menerapkan SIG untuk membangun keragaan penentuan beberapa tingkat zona kerentanan kebakaran (wildfire), sedangkan MCA digunakan untuk penentuan rangking daerah bahaya kebakaran.
Contoh kajian lain yang melibatkan integrasi MCA-SIG dalam analisis bahaya yang telah banyak dilaporkan adalah mencakup bidang-bidang, misalnya: analisis dampak elemen kontributor kerentanan total terhadap tsunami (Cavalletti et al. 2003), pengelolaan banjir dan penilaian ketahanan pantai (Risk and Policy Analysts Ltd, 2004), serta penentuan rangking tingkat prioritas adaptasi terhadap beberapa sektor sensitif terhadap perubahan iklim (Füssel, 2009).
2.5 Penelitian Terdahulu tentang Dampak Kenaikan Muka Laut
Kenaikan muka laut sebagai salah satu dampak dari perubahan iklim telah menjadi perhatian global. Fenomena ini telah mendorong sejumlah studi terkait di berbagai belahan dunia, termasuk Indonesia. Tabel 3 memberikan ringkasan karakteristik sejumlah studi berkenaan dengan perubahan muka laut yang telah dikerjakan di beberapa negara juga Indonesia.
Table 3 Karakteristik dari beberapa penilaian perubahan muka laut yang telah dilakukan pada berbagai negara dan daerah di Indonesia.
Kajian Daerah kajian Data elevasi Skenario kenaikan muka laut Akurasi Elevasi yg dilaporkan Peta-peta yang dipublik asi Schneider & Chen (1980) Amerika Serikat
Kontor berjarak 15 & 25 kaki dari peta USGS
skala 1:24,000
4.6 & 7.6 m Ada Tidak
ada
U.S. EPA (1989)
Amerika Serikat
Kontur dari peta
USGS 0.5, 1, & 2 m Tidak ada
Tidak ada Titus et al.. (1991) Amerika Serikat
Kontur dari peta USGS, deliniasi daerah wetland & data pasang surut
0.5, 1, & 2 m Tidak ada Tidak ada
FEMA (1991) Amerika
Serikat Peta Coastal floodplain 1 ft & 3 ft Tidak ada
Tidak ada
Tang (2001) Delta Yellow River, Bagian Utara Propinsi Shangdong, China
Peta kontur skala 1:600,000 berasal dari
The Atlas of the Yellow River Delta
3.04 m, 3.54 m, 3.75 m (storm surge) untuk 2050 & 2100
Tidak ada Ada
Small & Nicholls (2003) Global GTOPO30 Pertambahan elevasi daratan 5 meter Ketidakpastian berjarak 5 m untuk
data elevasi (tidak ditetapkan besaran error metric) Tidak ada Ericson et al.. (2006) Distribusi 40 daearh delta 40 di seluruh dunia GTOPO30 0.5-12.5 mm per tahun untuk
tahun 2000- 2050
Tidak ada Tidak ada Rowley et al.. (2007) Global GLOBE (GTOPO30) 1, 2, 3, 4, 5,
& 6 m Tidak ada Ada
McGranahan
et al. (2007) Global SRTM
Elevasi daratan 0 hingga 10 meter (untuk
menentukan “low
elevation
coastal zone”)
Tidak ada, namun pertambahan elevasi 10 m digunakan dalam pencatatan keterbatasan data Ada Demirkesen
et al. (2007) Izmir, Turkey SRTM 2 & 5 m
Ada, tapi tdk ada error metric
yg ditentukan
Ada
Demirkesen
et al. (2008) Turkey SRTM 1, 2, & 3 m
Ada, tapi tdk ada error metric
yg ditentukan
Ada
Marfai et al. (2008)
Semarang,
Indonesia Data survey lokal 1.2 & 1.8 m Tidak ada Ada Kafalenos et
al., (2008)
U.S. Gulf
Coast NED 2 & 4 ft Tidak ada Ada
Khrisnasari A, 2009
Jakarta Utara, Indonesia
Peta skala 1:1000 dari Dinas Pemetaan Propinsi DKI Jakarta
5.7 mm/tahun untuk tahun
2010-2050
Tidak ada, untuk gabungan data PSMSL & Bakosurtanal serta landsub-sidence Ada
Keterangan: GTOPO30 adalah sebuah Raster DEM global dengan grid horizontal berjarak 30 arc detik kurang lebih sebanding dengan ukuran 1 kilometer. SRTM adalah data Shuttle Radar Topography Mission data. NED adalah data National Elevation Dataset. (Sumber: Tang, 2001; Marfai et al. 2008; CCSP, 2009; Khrisnasari, 2009)
2.6 Kondisi Umum Lokasi Penelitian 2.6.1 Wilayah Administrasi
Kabupaten Indramayu secara geografis berada pada 107°52'-108°36' BT dan 6°15'-6°40' LS. Batas administratif Kabupaten Indramayu adalah (Bapeda Jabar, 2007) :
- Sebelah Utara, berbatasan dengan Laut Jawa
- Sebelah Selatan, berbatasan dengan Kabupaten Majalengka, Sumedang dan Cirebon
- Sebelah Barat, berbatasan dengan Kabupaten Subang
- Sebelah Timur, berbatasan dengan Laut Jawa dan Kabupaten Cirebon Luas total Kabupaten Indramayu yang tercatat adalah seluas 204.011 ha. Luas ini terbagi menjadi 31 kecamatan dan 310 desa. Dari kecamatan yang ada terdapat 11 kecamatan yang merupakan kecamatan pesisir, yaitu Kecamatan Krangkeng, Karangampel, Juntinyuat, Balongan, Indramayu, Sindang, Cantigi, Arahan, Losarang, Kandanghaur, dan Sukra. Luas seluruh kecamatan pesisir Kabupaten Indramayu adalah 68.703 km2 atau 35 % luas kabupaten dengan garis pantai mencapai 114,1 km dan 37 desa pesisir (Bapeda Jabar, 2007).
2.6.2 Topo-Geomorfologi
Berdasarkan topografinya sebagian besar daerah pesisir Indramayu merupakan dataran atau daerah landai dengan rerata kemiringan tanah 0 - 2 %. Di beberapa daerah di Indramayu diketahui mengalami amblesan disebabkan oleh sifat tanah permukaan yang lunak, mudah menyerap air, sehingga daya dukung rendah. Bahan-bahan jalan yang melewati tanah ini akan mudah rusak seperti dijumpai dijalur jalan dari Indramayu-Karanganyar (Ujung Delta Cimanuk), tempat-tempat jalur jalan negara antara Losarang-Eretan Wetan, di jalur jalan di sekitar Kedokan Gabus-Kroya- Bongas-Kedayakan. Amblesan atau proses yang terjadi apabila di bawah lapisan yang keras dijumpai adanya lapisan kompresibilitasnya tinggi, sehingga apabila beban yang ada di atas lapisan keras tersebut melebihi daya dukung yang diijinkan maka kemungkinan besar akan terjadi perosokan (Bapeda Jabar, 2007).
2.6.3 Biofisik Pantai 2.6.3.1 Mangrove
Area mangrove yang terdapat di Kabupaten Indramayu relatif sedikit. Pengelolaannya dilakukan oleh Perhutani Kabupaten Indramayu. Daerah yang relatif banyak dijumpai mangrovenya adalah daerah pesisir di Kecamatan Losarang, Kandanghaur dan Sindang. Sedangkan di Kecamatan Eretan relatif sedikit, kurangnya pengelolaan oleh masyarakat menyebabkan adanya abrasi pantai.
Ekosistem mangrove di Kabupaten Indramayu juga mengalami tekanan ekologis. Kerusakan hutan bakau (mangrove) di wilayah pesisir Kabupaten Indramayu ditengarai kian meluas dari waktu ke waktu. Kondisi itu dimungkinkan akibat terjadinya alih fungsi dari lahan hutan menjadi tambak dan pemukiman, di samping terjadinya perambahan dan penebangan liar.
Kabupaten Indramayu yang memiliki garis pantai sepanjang 114 km, kerusakan hutan mangrove yang ada diketahui relatif cukup parah, diantaranya di Kecamatan Juntinyuat, Balongan, Sukra, Krangkeng dan Kecamatan Indramayu. Pemkab Indramayu melalui Kantor Perkebunan dan Kehutanan sejak tahun 2004 lalu, melakukan gerakan rehabilitasi hutan mangrove dengan melakukan penanaman sedikitnya 1,4 juta pohon di wilayah-wilayah yang kondisi hutannya sudah cukup kritis (Bapeda Jabar, 2007)..
2.6.3.2 Terumbu karang
Terumbu karang teridentifikasi di pantai utara daerah Majakerta dan pantai di Kecamatan Indramayu serta pulau-pulau yang terdapat di sebelah utara Kota Indramayu seperti Pulau Rakit, P. Gosong, P. Rakit Utara dan Cantikian. Luas terumbu karang di pulau-pulau tersebut sekitar 500 ha. Namun demikian adanya usaha pengambilan karang oleh penduduk setempat sebagai sumber kapur sehingga areal karang tersebut semakin menyempit (Bapeda Jabar, 2007)..
2.6.3.3 Iklim dan Cuaca
Di wilayah Indramayu menunjukkan bahwa selama periode 14 tahun (1980-1993) angin umumnya berasal dari barat laut (29,35 %), timur laut (22,01
%) dan Utara (18,32 %). Kecepatan angin umumnya (41,35 %) bertiup dengan kisaran antara 3-5 m/det, sedangkan (0,62 %) kecepatan angin sangat lemah yaitu < 1 m/det yang dapat diklasifikasikan pada kondisi teduh (Bapeda Jabar, 2007)..
2.6.3.4 Gelombang
Kajian yang dilakukan terhadap wilayah Indramayu dengan metode SMB (Sverdrup Munk Bretch Neider) menunjukkan bahwa umumnya gelombang sesuai dengan arah angin yaitu dari arah barat laut, utara dan timur laut masing-masing sebanyak 22,25 %, 10,88 % dan 20,10 % . Secara keseluruhan yaitu sebanyak 28,40 % tinggi gelombang mencapai antara 0,5-0,8 meter, sedang gelombang teduh dengan ketinggian < 0,3 m sebanyak 28,40 % (Bapeda Jabar, 2007)..
