EISSN: 2407-7690 https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jmr
Dinamika Garis Pantai Pulau Karimunjawa dan Kemujan Tahun 2000 - 2030

## Dzakwan Taufiq Nur Muhammad* dan Djati Mardiatno
Departemen Geografi Lingkungan, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Jl. Kaliurang, Sekip Utara, Bulaksumur Sinduadi Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281 Indonesia *Corresponding author, e-mail: dzakwantaufiq00@mail.ugm.ac.id
ABSTRAK: Perubahan iklim secara langsung menyebabkan terjadinya kenaikan muka air laut bagi wilayah  kepesisiran.  Hal  ini  menyebabkan  garis  pantai  menjadi  tidak  stabil,  sehingga  perlu  untuk dilakukan pemantauan secara spasial dan temporal. Pulau Karimunjawa dan Kemujan merupakan dua  pulau  kecil  dengan  garis  pantai  yang  saling  terhubung  oleh  hutan  mangrove.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dinamika  garis  pantai  Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan  tahun 2000 – 2030.  Identifikasi  garis  pantai  tahun  2000 – 2020  diperoleh  melalui  ekstraksi  garis  pantai metode single band (B5) dan band ratio (B4/B2 dan B5/B2) citra Landsat 7 ETM+, sedangkan untuk identifikasi  garis  pantai  tahun  2030  diperoleh  melalui  prediksi  garis  pantai  metode  Kalman  Filter Model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa garis pantai cenderung mengalami akresi dengan rata- rata  perubahan  garis  pantai  sebesar  +0,76  meter  per  tahun  dan  diprediksi  akan  mengalami kemajuan  garis  pantai  rata-rata  sebesar  +1,02  meter  per  tahun.  Garis  pantai  daerah  penelitian tergolong stabil dengan sedikit akresi (akresi sedang).
Kata kunci: Dinamika garis pantai; prediksi garis pantai; Pulau Karimunjawa; Kemujan.
Shoreline Dynamics of Karimunjawa and Kemujan Islands 2000 – 2030
ABSTRACT: Climate  change  causes  sea  level  rise  for  coastal  region.  This  causes  the  shoreline become  unstable,  so  spatial  and  temporal  monitoring  is  necessary.  Karimunjawa  and  Kemujan Islands  are  two  small  islands  with  a  shoreline  that  are  connected  by  mangrove  forests.  This research aims to identify shoreline dynamics of Karimunjawa and Kemujan Islands in 2000 – 2030. The identification of shoreline in 2000 – 2020 was obtained through the extraction of shoreline using single  band  (B5)  and  band  ratio  (B4/B2  and  B5/B2)  method  from  Landsat  7  ETM+,  while  for identification  of  shoreline  in  2030  was  obtained  through  shoreline  forecasting  using  Kalman  Filter Model method. The results show that the shoreline tends to be accreted with an average shoreline change of +0.76 meters per year and predicted to be accretion with an average shoreline change of +1.02  meters  per  year.  The  Shoreline  of  the  study  area  is  relatively  stable  with  little  accretion (medium accretion).
Keywords: Shoreline dynamics; shoreline forecasting; Karimunjawa; Kemujan Islands .

## PENDAHULUAN
Salah satu dampak perubahan iklim bagi wilayah kepesisiran adalah kenaikan muka air laut. Fenomena  kenaikan  muka  air  laut  tersebut  menjadikan  garis  pantai  sebagai  bagian  dari  wilayah kepesisiran yang paling terdampak oleh perubahan iklim. Oleh karena itu, International Geographic Data  Comittee (IGDC)  menyatakan  bahwa  garis  pantai  merupakan  salah  satu  dari  27  fitur  yang penting untuk dipetakan dan dipantau kondisi spasial dan temporalnya (Li dkk, 2002). Pentingnya pemetaan dan pemantauan garis pantai secara spasial dan temporal ini didasari pada dinamisnya perubahan  garis  pantai  oleh  berbagai  faktor,  salah  satunya  perubahan  iklim.  Indonesia  yang memiliki garis pantai terpanjang kedua di dunia ini secara otomatis menjadikan fenomena dinamika garis pantai perlu untuk dipertimbangkan dalam pembangunan wilayah kepesisiran.
Journal of Marine Research Vol 12, No. 3 Agustus 2023, pp. 351-363
Pulau Karimunjawa dan Kemujan memiliki garis pantai yang saling terhubung karena kedua pulau  tersebut  disatukan  oleh  hutan mangrove yang  tumbuh  diantara  kedua  pulau.  Kedua  pulau tersebut  berpotensi  mengalami  perubahan  garis  pantai  yang  dipicu  oleh  perubahan  iklim  dan aktivitas penduduk. Hal ini dikarenakan telah teridentifikasinya perubahan garis pantai yang cukup signifikan di sekitar lokasi penelitian. Penelitian Arddinatarta, et al. (2016), menyatakan bahwa pada tahun 2000 – 2015, Kepulauan Karimunjawa dan Kabupaten Jepara mengalami perluasan wilayah laut  secara  berurutan  sebesar  212,5  dan  643,26  Ha.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Dewi (2019) menyatakan telah terjadi perubahan garis pantai berupa abrasi sebesar 1460,1 Ha di Kota Semarang  dan  sekitarnya  pada  tahun  2000  -  2018.  Terakhir,  penelitian  Kurniawan  (2018) menyatakan  bahwa  terjadi  akresi  sebesar  1763,29  m  dan  abrasi  sebesar  792,14  m  di  wilayah kepesisiran Kabupaten Kendal pada tahun 1990-2017.
Informasi  dinamika  garis  pantai  di  Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan  sangatlah  terbatas. Namun,  ketiga  penelitian  di  sekitar  lokasi  penelitian  mengindikasikan  bahwa  terdapat  potensi perubahan  garis  pantai  yang  cukup  dinamis  di  Pulau  Karimunjawa  sejak  tahun  2000.  Mengingat Kepulauan  Karimunjawa,  Kota  Semarang,  Kabupaten  Kendal,  dan  Kabupaten  Jepara  memiliki wilayah  yang  berdekatan  secara  geografis  dan  saling  berasosiasi  melalui  Laut  Jawa.  Atas  dasar tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  secara  tentatif  dinamika  garis  pantai  di Pulau Karimunjawa dan Kemujan sejak tahun 2000 hingga tahun 2020.
Permasalahan  dinamika  garis  pantai  perlu  dipertimbangkan  dalam  perencanaan pembangunan  tata  ruang  wilayah  di  Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan,  karena  berkaitan  dengan luasan wilayah beserta pemanfatannya. Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Jepara saat  ini  berlaku  hingga  tahun  2031,  maka  diperlukan  prediksi  perubahan  garis  pantai  pada  tahun 2030  sebagai  salah  satu  pertimbangan  dalam  pembuatan  RTRW  Kabupaten  Jepara  periode berikutnya.  Hal  inilah  yang  menjadi  dasar  penelitian  ini  untuk  memprediksi  secara  statistik berdasarkan  data  historis  dinamika  garis  pantai  di  Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan  pada  tahun 2030.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  dinamika  garis  pantai  Pulau  Karimunjawa dan  Kemujan  tahun  2000 – 2030.  Dengan  begitu  maka  dapat  dilakukan  pemantauan  terhadap perkemabangan garis pantai di daerah penelitian. Selain itu, berdasarkan hasil prediksi juga dapat ditentukan  arahan  pembangunan  wilayah  kepesisiran  yang  mempertimbangkan  dinamika  garis pantai.

## MATERI DAN METODE
Dinamika  garis  pantai  diketahui  dengan  ekstraksi  garis  pantai  yang  memanfaatkan  citra Landsat  7  ETM+  tahun  2000,  2005,  2010,  2015,  dan  2020.  Tanggal  pemilihan  citra  ditentukan berdasarkan  keseragaman  musim  agar  meminimalisir  kondisi  hidro-oseanografi,  sehingga diperoleh garis pantai yang akurat dan representatif (Kurniawan, 2018). Data curah hujan Climate Hazards  Group  Infrared  Precipitation  with  Station  Data (CHIRPS)  tahun  2000 – 2020  daerah penelitian  dilakukan  pengkelasan  berdasarkan  klasifikasi  Schmidt-Ferguson.  Citra  dilakukan pengolahan cloud  mask dan gap  fill serta  koreksi  geometrik  dan  radiometrik surface  reflectance agar diperoleh citra yang berkualitas.
Ekstraksi garis pantai menggunakan teknik hystogram threshold single band dan band ratio yang merupakan pixel-based method dengan memanfaatkan citra multispektral (Marfai dan Rosaji, 2018).  Metode sigle  band memanfaatkan  Band  5  (SWIR-1)  karena  band/saluran  tersebut  dapat membedakan  antara  darat  dan  laut  berdasarkan  nilai hystogram  threshold-nya .  Namun,  metode single band ini memiliki kelemahan karena kurang dapat mengidentifikasi garis pantai pada daerah yang  berlumpur  dan  bervegetasi  (Dewi,  2019).  Salah  satu  upaya  untuk  mengatasi  kelemahan pada  metode single  band, dengan  menggunakan  metode band  ratio .  Caranya  dengan memanfaatkan  rasio  antara  saluran SWIR-1 dan NIR dengan  saluran Green .  Hal  ini  dilakukan karena dapat memperlihatkan garis pantai yang tertutup oleh vegetasi, pasir, dan tanah (Winarso dan Budiman 2001). Sehingga, dapat diperoleh begitu dapat diperoleh dua citra band ratio , yaitu citra ( NIR/Green ) dan ( SWIR-1/Green ).
Journal of Marine Research Vol 12, No. 3 Agustus 2023, pp. 351-363
Citra single band dan dua citra band ratio yang telah diolah sebelumnya, kemudian dilakukan perkalian  algoritma  diantara  keduanya  sehingga  diperoleh  citra  baru  yang  dapat  menghasilkan ekstraksi garis pantai yang lebih baik. Secara detail, perkalian algoritma tersebut dilakukan dengan formula sebagai berikut (Kasim, 2012):
If B5 ≤ 1 then 1 else 2 * if (B4/B2) ≥ 1 then 1 else if (B5/B2) ≥ 1 then 1 else 2
Koreksi ekstraksi garis pantai dilakukan untuk menghilangkan genangan air akibat fenomena pasang surut saat perekaman citra. Koreksi pasang surut dilakukan dengan formula berikut:
X = ƞ /tan β
Keterangan:  X  =  Nilai  Koreksi; ƞ =  Ketinggian  muka  air  laut  saat  perekaman  citra  (m); β = Kemiringan dasar pantai (°)
Nilai koreksi ( X ) menggambarkan jarak pergeseran garis pantai yang telah terkoreksi. Citra yang  direkam  saat  kondisi  pasang  (-),  maka  dilakukan  penggeseran  garis  pantai  kearah  laut sebesar nilai koreksi. Citra yang direkam saat kondisi surut (+), maka dilakukan penggeseran garis pantai kearah daratan sebesar nilai koreksi.
Validasi  data ekstraksi  garis pantai  dilakukan  dengan metode Confusion  Matrix (Irfan et  al , 2012). Validasi dilakukan dengan membandingkan kesesuaian data antara citra Landsat 7 ETM+ yang  digunakan  sebagai  sumber  ekstraksi  garis  pantai  dan  citra Google  Earth yang  digunakan untuk validasi data citra Landsat 7 ETM+. Metode Confusion Matrix dilakukan dengan mengambil titik  sampel  secara purposive  sampling berdasarkan  daerah  yang  mengalami  perubahan  garis pantai  hasil  dari  ekstraksi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Terakhir,  dilakukan  perhitungan akurasi citra dengan formula berikut:
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑡𝑖𝑡𝑖𝑘 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 x 100%
Jika hasil akurasi memiliki nilai >70%, maka data dianggap dapat dilakukan pengolahan data lebih  lanjut.  Namun,  jika  hasil  akurasi  memiliki  nilai  <70%,  maka  citra  dianggap  perlu  untuk dilakukan ekstraksi ulang hingga diperoleh akurasi data yang dianggap mencukupi untuk dilakukan pengolahan data lebih lanjut (Dewi, 2019).
Perhitungan  laju  perubahan  garis  pantai  dilakukan  pada software ArcGIS  dengan  bantuan ekstensi Digital  Shoreline  Analysis  System (DSAS).  Rongga  antar  transek  pada  penelitian  ini adalah 30 meter karena disesuaikan dengan resolusi spasial citra Landsat 7 ETM+. Setiap transek dilakukan  perhitungan  dinamika  garis  pantai  dengan  4  metode  statistik,  yaitu Shoreline  Change Envelope (SCE), Net Shoreline Movement (NSM), End Point Rate (EPR), dan Linear Regression Rate (LRR).  Metode  SCE  mewakili  jarak  terjauh  diantara  semua  garis  pantai  yang  memotong setiap transek. Metode NSM dilakukan untuk melihat perubahan garis pantai yang terjadi selama 20 tahun pada setiap transek. Metode EPR dilakukan untuk melihat rata-rata laju perubahan garis pantai  dari  awal  hingga  akhir  tahun  pengukuran  (m/tahun)  disetiap  transek.  Secara  detail perhitungan metode EPR adalah sebagai berikut:

## EPR = 𝑁𝑒𝑡 𝑆ℎ𝑜𝑟𝑒𝑙𝑖𝑛𝑒 𝑀𝑜𝑣𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 (𝑁𝑆𝑀) 𝑃𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 (𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛)
Metode  LRR  dilakukan  untuk  dapat  melakukan  pemodelan  prediksi  garis  pantai.  Nilai  laju perubahan regresi linear pada setiap transek yang diperoleh dalam metode ini, digunakan sebagai dasar  untuk  pemodelan  garis  pantai  di  daerah  penelitian  pada  tahun  2030.  Nilai  laju  perubahan regresi  linear  pada  setiap  transek  yang  diperoleh  dalam  metode  ini  dapat  menggambarkan  laju abrasi dan akresi yang komprehensif, karena analisisnya yang tidak hanya berlandaskan pada dua garis pantai tetapi seluruh garis pantai.
(1)
(2)
(3)
(4)
Prediksi  perubahan  garis  pantai  10  tahun  kedepan  dilakukan  dengan Kalman  Filter  Model yang didasari pada nilai LRR garis pantai selama 20 tahun pengukuran. Kalman Filter Model akan memprediksi  posisi  garis  pantai  setiap  tahun  hingga  pengamatan  posisi  garis  pantai  aktual diperoleh, kemudian model akan melakukan analisis untuk meminimalkan kesalahan antara posisi garis  pantai  hasil  prediksi  dengan  posisi  garis  pantai  aktual,  dengan  begitu  maka  model  dapat meningkatkan perkiraan posisi garis pantai dimasa depan (Long dan Plant, 2012). Proses tersebut dilakukan berturut-turut hingga waktu perkiraan yang diinginkan tercapai. Prediksi perubahan garis pantai  ini  hanya  didasari  pada  data  historis  saja.  Padahal  kondisi  garis  pantai  dipengaruhi  oleh banyak  hal  yang  sangat  kompleks.  Hal  tersebutlah  yang  menjadi  batasan  dalam  penelitian  ini, dimana asumsi perkiraan garis pantai hanya didasari pada posisi garis pantai dimasa lalu saja dan belum mempertimbangkan faktor faktor pembentuk lainnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra  yang  digunakan  dalam  identifikasi  dinamika  garis  pantai  di  Pulau  Karimunjawa  dan Kemujan adalah citra Landsat 7 ETM+ yang diakuisisi pada 31 Agustus 2000, 14 September 2005, 27  Agustus  2010,  12  Oktober  2015,  dan  23  September  2020.  Hal  ini  didasarkan  pada keseragaman musim daerah penelitian saat perekaman citra berdasarkan klasifikasi iklim Schmidt- Ferguson.  Bulan  kering  dipilih  sebagai  waktu  yang  paling  ideal  dalam  ekstraksi  garis  pantai, karena pada bulan tersebut, faktor hidro-oseanografi sangat rendah dalam mempengaruhi kondisi garis pantai (Kurniawan, 2018).
Ekstraksi  garis  pantai  yang  diperoleh  melalui  pendekatan single  band (B5)  dan band  ratio (B4/B2 dan B5/B2) pada citra Landsat 7 ETM+ tidak serta merta menunjukkan batas daratan dan lautan  yang  valid.  Koreksi  pasang surut  dilakukan untuk menghilangkan faktor  genangan  air  laut akibat fenomena pasang surut, sehingga diperoleh garis pantai yang lebih akurat (Darmiati et al. , 2020). Hasil koreksi yang pasang surut yang diperoleh pada setiap waktu akuisisi citra (Tabel 1).
Terakhir,  validasi  dilakukan  agar  diketahui  apakah  hasil  ekstraksi  garis  pantai  di  daerah penelitian cukup representatif dengan kondisi aslinya, sehingga dapat diperoleh analisis data yang akurat. Validasi dilakukan dengan metode Confusion Matrix yang membandingkan kesesuaian fitur darat dan laut antara citra Landsat 7 ETM+ (sumber ekstraksi garis pantai) dengan citra referensi (Landsat 5 dan Sentinel-2) (Irfan et al , 2012). Dalam membandingkan kesesuaian fitur, ditentukan 90  titik  sampel  yang  dipilih  berdasarkan  wilayah  kepesisiran  yang  mengalami  perubahan  garis pantai  selama  periode 20 tahun.  Hasil  validasi  yang dilakukan  pada  90  titik  sampel  setiap  tahun pengamatan terlihat pada Tabel 2.
Kelima  hasil  ekstraksi  garis  pantai  memiliki  persentase  akurasi  lebih  dari  70%,  hal  ini menandakan bawah hasil ekstraksi masing-masing garis pantai telah cukup representatif dengan kondisi aslinya. Dengan begitu, maka hasil ekstraksi garis pantai yang diperoleh diasumsikan telah memadai  untuk  dilakukan  analisis  lebih  lanjut,  mulai  dari  analisis  laju  perubahan  garis  pantai, hingga prediksi perubahan garis pantai.
Garis pantai di Pulau Karimunjawa dan Kemujan pada tahun 2000 – 2020 cenderung tidak mengalami  perubahan  yang  sangat  signifikan  di  seluruh  wilayah  kepesisiran.  Hanya  terdapat beberapa wilayah kepesisiran saja yang mengalami perubahan garis pantai yang cukup signifikan.

## Tabel 1. Nilai Koreksi Pasang Surut
Tahun Kondisi Ƞ (m) Β (°) X (m) Pergeseran 2000 Surut 0.576 0.816 + 0.706 Kearah darat 2005 Surut 0.547 0.816 + 0.671 Kearah darat 2010 Surut 0.608 0.816 + 0.746 Kearah darat 2015 Surut 0.489 0.816 + 0.599 Kearah darat 2020 Pasang 0.634 0.816 - 0.777 Kearah laut
Journal of Marine Research Vol 12, No. 3 Agustus 2023, pp. 351-363
Hal  ini  umumnya  terjadi  pada  wilayah  kepesisiran  yang  didominasi  oleh  tutupan  lahan mangrove .  Secara  spasial,  perubahan  garis  pantai  yang  paling  dinamis  terletak  pada  wilayah kepesisiran mangrove yang menghubungkan antara Pulau Karimunjawa dan Kemujan (Gambar 1). Perubahan garis pantai yang sangat dinamis selama 20 tahun di wilayah kepesisiran dengan tutupan  lahan mangrove ini  didominasi  oleh  fenomena  akresi.  Hal  ini  terlihat  dari  adanya penambahan  luas  daratan  akibat  proses  deposisi  material  atau  penumpukan  sedimen  di  sekitar wilayah kepesisiran. Penambahan luas daratan ini menandakan bahwa mangrove tersebut tumbuh dengan  sangat  baik. Mangrove memiliki  beberapa  fungsi  bagi  wilayah  kepesisiran,  mulai  dari fungsi  peredam  gelombang pasang,  pelindung dari  proses  erosi  pantai,  penahan lumpur,  hingga perangkap  sedimen  bagi  wilayah  di  sekitarnya  (Senoaji  dan  Hidayat,  2016).  Dengan  adanya akumulasi  lumpur  dan  sedimen  yang  terdeposisi,  serta  diikuti  dengan  teredamnya  energi gelombang  air  laut  yang  datang  menjadikan  terjadinya  penambahan  luas  daratan  di  wilayah kepesisiran mangrove .
Tabel 2. Confussion Matrix Daerah Penelitian Tahun Landsat 7 ETM+ Reference Akurasi Darat Laut Sesuai Tidak Sesuai Persentase 2000 Darat 24 2 76 14 84.44% Laut 12 52 2005 Darat 35 1 67 23 74.44% Laut 22 32 2010 Darat 56 8 72 18 80.00% Laut 10 16 2015 Darat 56 4 71 19 78.89% Laut 15 15 2020 Darat 59 6 70 20 77.78% Laut 14 11
Gambar 1. Peta Dinamika Garis Pantai Tahun 2000 - 2020
Selama  20  tahun,  berdasarkan  data  garis  pantai  yang  diperoleh  melalui  citra  Landsat  7 ETM+,  luasan  fenomena  akresi  selalu  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  abrasi  yang  terjadi disetiap  periode.  Hal  ini  menandakan  bahwa  secara  keseluruhan,  daerah  penelitian  selama  20 tahun  cenderung  mengalami  penambahan  daratan  (akresi).  Perkembangan  abrasi  dan  akresi daerah penelitian selama 20 tahun terlihat pada Gambar 2.
Laju  perubahan  garis  pantai  dianalisis  secara  statistik  berdasarkan  garis  pantai  yang memotong  setiap  transek  disepanjang  garis  pantai  daerah  penelitian.  Daerah  penelitian  memiliki jumlah 1999 transek disepanjang garis pantai, yang mana setiap transek memiliki jarak 30 meter. Pada setiap transek dilakukan perhitungan statistik dengan 4 metode yaitu SCE, NSM, EPR, dan LRR.
Perhitungan  statistik  SCE  dilakukan  untuk  mengetahui  jarak  terjauh  antar  seluruh  garis pantai.  Dari  seluruh  transek  yang  ada,  daerah  penelitian  memiliki  nilai  SCE  tertinggi  sebesar 142,55  meter  yang  terletak  di mangrove yang  menghubungkan  antara  Pulau  Karimunjawa  dan Kemujan.  Selain  itu,  daerah  penelitian  memiliki  nilai  SCE  terendah  sebesar  0,47  meter  yang terletak di lahan semak belukar Pulau Karimunjawa (Gambar 3).
Perhitungan statistik NSM di daerah penelitian menggunakan tahun tertua dan terbaru, yang mana pada penelitian ini menggunakan garis pantai tahun 2000 dan 2020. Berbeda dengan SCE, metode  statistik  NSM  dapat  memperlihatkan  transek  mana  yang  mengalami  abrasi  dan  akresi. Secara statistik daerah penelitian memiliki 527 transek yang mengalami abrasi, dan 1472 transek yang mengalami akresi. Maka secara statistik fenomena akresi jauh lebih dominan dibandingkan dengan fenomena abrasi. Persentase transek yang mengalami abrasi hanya 26,46%, sedangkan akresi hingga mencapai 73,64%.
Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan  selama  20  tahun  memiliki  nilai  NSM  terendah  atau  nilai NSM  abrasi  tertinggi  memiliki  nilai  sebesar  -63,2  meter  (Tabel  3).  Transek  dengan  nilai  NSM terendah ini terletak di lahan semak belukar yang berada di didaerah paling utara Pulau Kemujan. Daerah tersebut merupakan daerah yang paling terdampak oleh tenaga erosional gelombang air laut, karena selama 20 tahun mengalami pengikisan daratan hingga 63,2 meter. Sedangkan NSM tertinggi atau NSM akresi tertinggi di daerah penelitian memiliki nilai yang lebih besar hingga dua kali lipat, yaitu sebesar 142,55 meter (Tabel 3). Transek dengan nilai NSM tertinggi ini terletak di lokasi yang sama dengan transek yang memiliki nilai SCE tertinggi, yaitu transek yang berada di mangrove yang  menghubungkan  Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan.  Tingginya  nilai  NSM  yang dimiliki  oleh mangrove ini  dapat  dikarenakan  oleh  dua  hal,  pertama  karena  pertumbuhan mangrove yang menjalar  ke  arah  lautan,  serta  kedua  karena  hadirnya pengendapan  lumpur  dan sedimentasi material yang menyebabkan penambahan wilayah daratan.
-0,400 -0,200 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 2000 - 2005 2005 - 2010 2010 - 2015 2015 - 2020 Lu as (K m ²) Akresi Abrasi
Gambar 3. Peta Shoreline Change Envelope Tahun 2000 - 2020
Tabel 3. Statistik NSM tahun 2000 – 2020 Statistik Jarak (meter) NSM Abrasi (-) Terendah -63.2 Rata-Rata -9.53 Akresi (+) Tertinggi 142.55 Rata-Rata 22.8 Rata-Rata + 14.27
Secara spasial, daerah penelitian selama 20 tahun didominasi oleh fenomena akresi karena persebarannya  sangat  dominan  di  sepanjang  garis  pantai,  sedangkan  fenomena  abrasi  hanya tersebar  secara  minor  di  berbagai  wilayah  (Gambar  4).  Fenomena  akresi  yang  tersebar  secara dominan  ini  memiliki  rata-rata  peningkatan  panjang  daratan  sebesar  22,8  meter  di  setiap transeknya.  Di  sisi  lain,  fenomena  abrasi  disetiap  transek  memiliki  rata-rata  pengikisan  daratan hingga 9,53 meter.
Statistik laju perubahan garis pantai metode EPR memiliki jumlah transek abrasi dan akresi yang sesuai dengan metode NSM. Daerah penelitian memiliki nilai EPR terendah atau nilai EPR abrasi tertinggi sebesar -3,15 meter/tahun (Tabel 4). Transek yang memiliki nilai EPR terendah ini sama dengan transek yang memiliki nilai NSM terendah, yaitu transek yang berada di lahan semak belukar di didaerah paling utara Pulau Kemujan. Nilai EPR tertinggi atau nilai EPR akresi tertinggi di daerah penelitian memiliki nilai sebesar 9,49 meter/tahun (Tabel 4). Transek yang memiliki nilai EPR tertinggi terletak di lokasi yang sama dengan transek yang memiliki nilai NSM tertinggi, yaitu transek di mangrove yang menghubungkan antara Pulau Karimunjawa dan Kemujan.
Secara  spasial  terdapat  pola  yang  sesuai  antara  penggunaan  lahan  dengan  fenomena akresi  (Gambar  5).  Daerah  yang  memiliki  tutupan  lahan  berupa mangrove cenderung  tergolong kedalam daerah yang mengalami akresi sangat tinggi karena memiliki laju perubahan garis pantai lebih dari 2 meter pertahun. Kondisi ini terlihat pada mangrove yang menghubungkan antara Pulau
Gambar 4. Peta Net Shoreline Movement Tahun 2000 - 2020
Tabel 4. Statistik EPR tahun 2000 – 2020 Statistik Laju (meter/tahun) EPR Abrasi (-) Terendah -3.15 Rata-Rata -0.47 Akresi (+) Tertinggi 9.49 Rata-Rata 1.15 Rata-Rata + 0.72
Karimunjawa dan Kemujan, serta mangrove yang berada di daerah barat Pulau Karimunjawa. Hal ini  cukup  sesuai  dengan mangrove yang  berfungsi  untuk  menahan  lumpur  dan  mengendapkan material, sehingga terjadinya akresi yang sangat tinggi akibat dari tidak mampunya gelombang air laut untuk mengikis endapan material disekitar mangrove .
Statistik LRR  melihat  laju perubahan  garis pantai  dengan  mempertimbangkan  seluruh data garis pantai, mulai dari data garis pantai tahun 2000, 2005, 2010, 2015, dan 2020. Sedikit berbeda dengan  metode  EPR,  metode  LRR  daerah  penelitian  memiliki  25,19%  transek  yang  tergolong abrasi,  dan  sisanya  sebesar  74,81%  transek  tergolong  akresi  (Tabel  5).  Transek  di  sepanjang garis pantai daerah penelitian memiliki nilai abrasi tertinggi sebesar -3 meter/tahun dan nilai akresi tertinggi sebesar 7,22 meter/tahun. Transek yang memiliki nilai abrasi tertinggi terletak di transek yang sama dengan transek yang memiliki nilai EPR tertinggi. Namun tidak serupa dengan abrasi, transek yang memiliki nilai akresi tertinggi berdasarkan metode LRR ini tidak sama dengan transek yang  memiliki  nilai  akresi  tertinggi  berdasarkan  metode  EPR.  Namun,  perbedaan  letak  transek hanya  berjarak  30  meter  atau  dengan  kata  lain  hanya  berjarak  satu transek.  Perbedaan  transek dengan  akresi  tertinggi  di  antara  kedua  metode  hadir  dikarenakan  perbedaan  garis  pantai  yang digunakan.
Secara spasial transek yang mengalami fenomena abrasi umumnya terjadi pada lahan yang dimanfaatkan  untuk  perkebunan  (Gambar  6).  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  garis  pantai  di  wilayah
utara  Pulau  Kemujan  dan  di  wilayah  barat  Pulau  Karimunjawa  yang  didominasi  oleh  fenomena abrasi.  Hadirnya  pemanfaatan  lahan  perkebunan  yang  tidak  berkelanjutan  dapat  menyebabkan terjadinya  degradasi  lahan,  sehingga  wilayah  daratan  dapat  dengan  mudah  terkikis  oleh  tenaga gelombang air laut yang datang. Disisi lain, daerah mangrove yang menghubungkan antara Pulau Karimunjawa  dan  Kemujan,  merupakan  daerah  dengan  garis  pantai  yang  paling  tinggi  nilai akresinya  dibandingkan  dengan  daerah  lain.  Fenomena  akresi  yang  ada  di mangrove Pulau Karimunjawa  dan mangrove Pulau  Kemujan  tidak  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan mangrove yang  menghubungkan  kedua  pulau,  karena mangrove di  Pulau  Karimunjawa  dan  Kemujan cenderung hanya tergolong kedalam kelas akresi sedang hingga tinggi. Perbedaan laju perubahan garis pantai diantara mangrove ini dapat dipengaruhi oleh banyak faktor, mulai dari perkembangan mangrove itu  sendiri,  hingga  dampak  dari  faktor  oseanografi  terhadap  garis  pantai  disetiap transek.
Prediksi  perubahan  garis  pantai  dalam  penelitian  ini  memanfaatkan Kalman  Filter  Model . Prediksi didasari pada algoritma Kalman Filter Model yang menggunakan serangkaian pengukuran dari  waktu  ke  waktu,  tepatnya  statistik  LRR  dari  data  historis  garis  pantai.  Algoritma  yang digunakan  akan  menghasilkan  perkiraan  variabel  kondisi  garis  pantai  pada  masa  yang  akan datang dengan memperkirakan distribusi peluang gabungan atas kondisi garis pantai setiap tahun.
Gambar 5. Peta End Point Rate Tahun 2000 - 2020
Tabel 5. Statistik LRR tahun 2000 – 2020 Statistik Laju (meter/tahun) LRR Abrasi (-) Terendah -3 Rata-Rata -0.46 Akresi (+) Tertinggi 7.22 Rata-Rata 1.17 Rata-Rata + 0.76
Ditambah dengan  hasil  prediksi  perubahan  garis  pantai,  maka dinamika  garis  pantai  Pulau Karimunjawa  dan  Kemujan  tahun  2000 – 2030  terlihat  pada  Gambar  7.  Visualisasi  prediksi perubahan garis pantai tidak hanya menampilkan prediksi garis pantai, tetapi juga memperlihatkan zona ketidakpastian prediksi garis pantai.
Gambar 6. Peta Linear Regression Rate Tahun 2000 – 2020
Gambar 7. Peta Dinamika Garis Pantai Tahun 2000 - 2030
Journal of Marine Research Vol 12, No. 3 Agustus 2023, pp. 351-363
Garis  pantai  di  daerah mangrove yang  menghubungkan  antara  Pulau  Karimunjawa  dan Kemujan diprediksi akan terus mengalami kemajuan garis pantai hingga tahun 2030 (Gambar 8). Disisi  lain,  fenomena  abrasi  diprediksi  akan  terjadi  di  wilayah  kepesisiran  yang  memiliki  lahan perkebunan didalamnya. Hasil prediksi ini sesuai dengan kecenderungan data historis garis pantai daerah penelitian.
Fenomena  akresi  diprediksi  akan  kembali  dominan  dibandingkan  dengan  abrasi,  serupa dengan  periode  sebelumnya  yang  diperoleh  melalui  ekstraksi  citra.  Diprediksi  pada  tahun  2030 seluas  0,654  Km²  daratan  baru  akan  muncul  dan akan  terjadi  pengikisan  daratan sebesar  0,113 Km².  Fenomena  abrasi  banyak  terjadi  di  garis  pantai  yang  memiliki  lahan  perkebunan  karena pengelolaan lahan perkebunan yang belum cukup baik, sehingga dapat menyebabkan terjadinya degradasi  lahan  yang  berujung  pada  pengikisan  daratan  akibat  gelombang  air  laut.  Fenomena abrasi yang diprediksi akan terjadi memang tidak terlalu besar dan belum menjadi ancaman yang nyata  bagi  wilayah  kepesisiran.  Fenomena  abrasi  belum  perlu  dijadikan  sebagai  prioritas  dalam pertimbangan  pembangunan  di  daerah  penelitian  selama  tahun  2020  hingga  2030.  Namun, fenomena  abrasi  tetap  perlu  untuk  dipertimbangkan  dalam  perencanaan  pembangunan  agar dimasa  yang  akan  datang  fenomena  abrasi  tidak  menjadi  masalah  yang  besar  bagi  wilayah kepesisiran Pulau Karimunjawa dan Kemujan. Perencanaan pembangunan yang mempertimbangkan  kondisi  garis  pantai  ini  dilakukan  agar  fenomena  abrasi  yang  terjadi  tetap terkontrol  dan  tidak  melewati  batas  yang  dapat  menimbulkan  ancaman  nyata  bagi  lingkungan disekitarnya.
Laju perubahan garis pantai di daerah penelitian diprediksi akan mengalami kemajuan garis pantai  kearah  laut  rata-rata  hingga  1,02  meter  pertahun  (Tabel  6). Mangrove yang menghubungkan Pulau Karimunjawa dan Kemujan merupakan wilayah kepesisiran yang diprediksi akan  mengalami  akresi  sangat  tinggi  selama  tahun  2020  hingga  2030  karena  akan  mengalami kemajuan  garis  pantai  hingga  9,8  meter  pertahun.  Tidak  hanya  itu,  seluruh  garis  pantai  yang memiliki  lahan mangrove diprediksi  akan  mengalami  kemajuan  garis  pantai  selama  periode tersebut.  Upaya  pemantauan/monitoring mangrove perlu  dilakukan  selama  tahun  2020  hingga 2030, agar potensi mangrove dalam menahan lumpur dan mengendapkan material dapat bekerja dengan baik, sehingga fenomena akresi dapat terjadi secara optimal, terkendali, dan tidak menjadi ancaman bagi lingkungan di sekitarnya.
Tabel 6. Statistik EPR tahun 2020 – 2030
Statistik Laju (meter/tahun) EPR Abrasi (-) Terendah -2.89 Rata-Rata -0.79 Akresi (+) Tertinggi 9.8 Rata-Rata 1.69 Rata-Rata + 1.02
Gambar 9. Peta End Point Rate Tahun 2020 - 2030
Fenomena  abrasi  yang  diprediksi  akan  terjadi  selama  tahun  2020  hingga  2030  cenderung minor persebarannya, umumnya terjadi pada garis pantai dengan penggunaan lahan perkebunan, seperti  pada  lahan  perkebunan  di  bagian  utara  Pulau  Kemujan  (Gambar  9).  Wilayah  tersebut diprediksi  akan  mengalami  abrasi  yang  sangat  tinggi,  dengan  kemunduran  garis  pantai  hingga 2,89 meter pertahun.
Lahan  perkebunan  di  bagian  utara  Pulau  Kemujan,  merupakan  salah  satu  wilayah  yang perlu diprioritaskan dalam pembangunan wilayah kepesisiran. Hal ini dikarenakan wilayah tersebut diprediksi  akan  mengalami  fenomena  abrasi  yang  sangat  tinggi  di  sepanjang  garis  pantainya, bahkan wilayah tersebut diprediksi akan memiliki nilai abrasi tertinggi dari seluruh garis pantai di daerah  penelitian.  Untuk  mengurangi  dampak  buruk  abrasi  bagi  alam  dan  juga  manusia,  maka pengelolaan  lahan  perkebunan  secara  berkelanjutan  perlu  dilakukan  di  wilayah  kepesisiran tersebut, sehingga degradasi lahan dapat dicegah. Upaya mitigasi struktural seperti pembangunan Sand  Nourishment atau  pengisian  pasir  dapat  dilakukan  untuk  mencegah  terjadinya  pengikisan material  lepas  di  daratan  akibat  gelombang  air  laut.Upaya  mitigasi  ini  juga  dapat  memberikan dampak akresi dan abrasi sesuai dengan arah arus yang terjadi di Pulau Kemujan.

## KESIMPULAN
Secara  spasial,  fenomena  akresi  lebih  dominan  dibandingkan  dengan  abrasi  disepanjang garis  pantai.  Terdapat  kecenderungan  pola  perubahan  garis  pantai  dengan  penggunaan  lahan,
mangrove  cenderung  mengalami  akresi  sedangkan  perkebunan  cenderung  mengalami  abrasi. Garis pantai daerah penelitian tahun 2000 – 2020 rata-rata mengalami laju perubahan garis pantai (LRR)  sebesar  +0,76  meter  setiap  tahunnya,  selain  itu  diprediksi  hingga  tahun  2030  akan mengalami  laju  perubahan  garis  pantai  (EPR)  sebesar  +1,02  meter  setiap  tahunnya.  Dengan begitu  maka  garis  pantai  di  daerah  penelitian  tergolong  stabil  dengan  sedikit  akresi  (akresi sedang).

## DAFTAR PUSTAKA
Arddinatarta, M., Sudarsono, B., & Awaluddin, M., 2016. Analisis Dampak Perubahan Garis Pantai Terhadap Batas Pengelolaan Wilayah Laut Kabupaten Jepara. Jurnal Geodesi Undip , 5(3): 52 – 60.
Darmiati., Nurjaya, I.W.,  & Atmadipoera, A.S., 2020. Analisis Perubahan Garis Pantai di Wilayah Pantai Barat Kabupaten Tanah Laut Kalimantan Selatan. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis , 12(1): 211 – 222. DOI: 10.29244/jitkt.v12i1.22815
Dewi, I.N.C., 2019. Pemanfaatan Aplikasi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi untuk Proyeksi  Perubahan  Garis  Pantai  (Studi  Kasus:  Kota  Semarang  dan  Sekitarnya). Skripsi . Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada. Irfan,  R.,  Suprayogi,  A.,  & Hani’ah. ,  2012.  Analisis  Korelasi  Perubahan  Garis  Pantai  Kawasan Pesisir  Kota  Semarang  Terhadap  Perubahan  Garis  Pantai  Pesisir  Kabupaten  Demak  (Dari Tahun 1989 – 2012). Jurnal Geodesi Undip , 1(1):1 – 10.
Kasim,  F.,  2012.  Pendekatan  Beberapa  Metode  dalam  Monitoring  Perubahan  Garis  Pantai Menggunakan Dataset Penginderaan Jauh Landsat dan SIG. Jurnal Ilmiah Agropolitan , 5(1): 620 – 635.
Kurniawan,  I.A.,  2018.  Dinamika  Perubahan  Garis  Pantai  Antara  Muara  Sungai  Blorong  dan Sungai Sibeo Tahun 1990-2017, Kabupaten Kendal. Skripsi . Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Li, R., Ma, R., & Di, K., 2002. Digital Tide-Coordinated Shoreline. Marine Geodesy , 25(1-2): 27 – 36. DOI: 10.1080/014904102753516714 Long,  J.W.,  &  Plant,  N.G.,  2012.  Extended  Kalman  Filter  Framework  for  Forecasting  Shoreline Evolution. Geophysical Research Letters , 39(13):1 – 6. DOI: 10.1029/2012GL052180
Marfai, M.A., & Rosaji, F.S.C., 2018. GIS Exercise Book Coastal Monitoring and Hazard Modelling. Yogyakarta: Badan Penerbit Fakultas Geografi (BPFG).
Senoaji, G., & Hidayat, M.F., 2016. Peranan Ekosistem Mangrove di Pesisir Kota Bengkulu dalam Mitigasi  Pemanasan  Global  Melalui  Penyimpanan  Karbon. Jurnal  Manusia  dan  Lingkungan . 23(3): 327 – 333. DOI: 10.22146/jml.18806
Winarso, G., J., & Budhiman, S., 2001. The Potential Application Remote Sensing Data for Coastal Study.  Paper  presented  at  the  22nd  Asian  conference  on  remote  sensing,  5  -  9  November 2001,  Singapore. Centre  for  remote  imaging,  sensing  and  processing  (CRISP),  National University of Singapore .