## Studi Perubahan Garis Pantai Dengan Menggunakan Citra Landsat 8 Di Pesisir Pantai Rajabasa, Lampung Selatan

## Muhamad Faqih Fajri*, Warsito Atmodjo dan Alfi Satriadi
Departemen Oseanografi, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Jacub Rais, Tembalang, Semaran, Jawa Tengah 50275, Indonesia
Email: mfaqihfajri@gmail.com

## Abstrak
Wilayah pesisir sangat dinamis mengikuti fenomena oseanografi di wilayah tersebut. Abrasi dan akresi merupakan proses yang sering terjadi di daerah pesisir. Proses ini dapat mengakibatkan kerusakan di daerah pesisir. Perubahan garis pantai terjadi di Pesisir Pantai Rajabasa, Kecamatan Rajabasa, Lampung Selatan. Perubahan tersebut antara lain menyusutnya garis pantai yang disebut juga abrasi, dan penambahan garis pantai baru yang disebut akresi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui luasan abrasi dan akresi perubahan garis pantai yang terjadi di Pesisir Pantai Rajabasa dalam kurun waktu 2017-2021. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi kelerengan pantai, sedimen, pasang surut, angin, gelombang, arus, dan citra landsat 8. Metode yang digunakan yaitu metode admiralty, metode sieving kering, peramalan gelombang, pemodelan arus menggunakan MIKE 21, metode Digital Shoreline Analysis System (DSAS), pemetaan hasil data denganmenggunakan ArcGIS. Hasil dari penelitian ini menunjukkan pada tahun 2017-2021, total luasan akresi dan abrasi didapatkan nilai sebesar 0,538 dan 0,298 hektar. Pada tahun 2019-2021, total luasan akresi dan abrasi didapatkan nilai  sebesar  0  dan  1,167  hektar.  Abrasi  dan  akresi  garis  pantai  di  Pesisir  Pantai  Rajabasa  dipengaruhi  oleh  faktor oseanografi seperti transport sedimen, pasang surut, angin, arus, dan gelombang.
Kata kunci: Abrasi, Akresi, DSAS, Perubahan Garis Pantai, Rajabasa

## Abstract
Study of Coastline Changes Using Landsat 8 Imagery on the Coast of Rajabasa Beach, South Lampung
Coastal  areas  are  very  dynamic,  following  oceanographic  phenomena  in  the  region.  Abrasion  and  accretion  are processes that often occur in coastal areas. This process can cause damage to coastal areas. Coastline changes occurred on the Rajabasa Coastal Coast, Rajabasa District, South Lampung. These changes include the shrinking of coastlines, which is also called abrasion, and the addition of new coastlines, which is called accretion. The aim of this research is to determine the extent of abrasion and accretion of coastline changes that occurred on the Rajabasa Coastal Coast in the period 2017 – 2021. The data used in this research include coastal slope, sediment, tides, wind, waves, currents, and Landsat 8 imagery. The methods used are the admiralty method, dry sieving method, wave forecasting, current modelling using MIKE 21, the Digital Shoreline Analysis System (DSAS), mapping data results using ArcGIS. The results of this research show that in 2017 – 2021, the total area of accretion and abrasion was found to be 0.538 and 0.298 hectares. In 2019 – 2021,  the  total  area  of  accretion  and  abrasion  was  found  to  be  between  0  and  1,167  hectares.  Abrasion  and accretion  of  coastlines  on  the  Rajabasa  Coastal  Coast  are  influenced  by  oceanographic  factors  such  as  sediment transport, tides, wind, currents, and waves.
. Keywords: Abrasion, Accretion, DSAS, Coastline Changes, Rajabasa

## PENDAHULUAN
Garis pantai merupakan pertemuan garis yang menghubungkan lautan dan daratan. Menurut Usman & Azis (2019), garis pantai bersifat dinamis dan dapat berubah dengan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi garis  pantai.  Faktor  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  dinamika  di  pesisir  pantai  diantaranya  gelombang, pasang surut, arus, angin dan lain-lain (Liwun et al ., 2023). Garis pantai secara terus-menerus mengalami suatu proses yang menyebabkan perubahan baik itu proses yang menyebabkan pengikisan (abrasi) atau juga proses yang  menyebabkan  penambahan  daratan  (akresi).  Kedua  proses  tersebut  diakibatkan  oleh  faktor  yang mempengaruhinya seperti pergerakan sedimen, gerakan arus dan gelombang, serta kegiatan manusia sekitar pantai (Liwun et al ., 2023). Perubahan daratan pantai akibat tumpukan sedimen dan sedimen pantai terkikis
yang kemudian terbawa gelombang maupun arus laut. Perhitungan perubahan garis pantai penting dilakukan sebagai acuan dalam pengelolaan sumberdaya wilayah pesisir untuk menunjang sarana dan prasarana sekitar.
Berdasarkan permasalahan diatas, perlu dilakukan penelitian terhadap perhitungan perubahan garis pantai di pesisir di Lampung, tepatnya di Kabupaten Rajabasa, Lampung Selatan. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui tingkat abrasi dan akresi yang terjadi di Pantai Rajabasa pada periode 2017-2021. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menambah data dan informasi tentang perubahan garis pantai di Pantai Rajabasa, sehingga penelitian ini bermanfaat bagi masyarakat, pemerintah atau instansi terkait untuk menjadi bahan analisis perencanaan dan pengelolaan area di sekitar pesisir.

## MATERI DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  Pantai  Rajabasa,  Kecamatan  Rajabasa,  Kabupaten  Lampung  Selatan. Penentuan  lokasi  pengambilan  data  di  penelitian  ini  menggunakan  metode purposive  sampling  method . Metode  ini  menggunakan  penentuan  lokasi  pengambilan  data  lapangan  berdasarkan  pertimbangan- pertimbangan yang mendukung dan dilakukan secara acak (Sugiyono, 2012). Metode penelitian menggunakan metode  diskriptif  kuantitatif.  Metode  penelitian  deskriptif  kuantitatif  adalah  suatu  metode  yang  bertujuan untuk membuat gambar atau deskriptif tentang suatu keadaan secara objektif yang menggunakan angka, mulai dari pengumpulan data, penafsiran terhadap data tersebut serta penampilan dan hasilnya (Arikunto, 2006). Penelitian ini teridiri dari 10 titik stasiun untuk pengambilan data kelerengan pantai, sedimen, gelombang, dan arus.  Penentuan  titik  stasiun  disebar  di  sepanjang  garis  pantai  yang  dijadikan  sebagai  penelitian.  Lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Data studi perubahan garis pantai terdiri dari dua sumber data yaitu data primer (pengukuran lapangan) dan data sekunder (data parameter oseanografi dari berbagai sumber terkait). Data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah kelerengan pantai, ukuran butir sedimen, arus, dan gelombang. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini adalah data angin tahun 2017-2021 yang didapatkan dari European Centre for Medium-Range  Weather  Forecasts (ECMWF)  yang  dapat  di  download  di  https://www.ecmwf.int/  dengan resolusi  0,1°  x  0,1°.  Data  untuk  deteksi  perubahan  garis  pantai  tahun  2017-2021  didapatkan  dengan mengunduh  citra  satelit  landsat  8  dengan  resolusi  30  meter  dari  situs  https://earthexplorer.usgs.gov/.  Data pasang  surut  didapatkan  dari  http://ina-sea-levelmonitoring.big.go.id/ipasut/,  batimetri  didapatkan  dari https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/batnas, dan peta Rupabumi Indonesia yang diterbitkan oleh Badan Informasi Geospasial (BIG).

## Pengolahan dan Analisis Data Kelerengan Pantai
Metode  pengambilan  data  kelerengan  pantai  dilakukan  dengan  menggunakan  kompas  geologi. Pengukuran kelerengan pantai dengan kompas geologi untuk mengukur sudut kelerengan serta roll meter untuk menetukan jarak interval. Setelah didapatkan data pengukuran kelerengan, lalu data diklasifikan berdasarkan klasifikasi kelerengan pantai oleh Van Zuidam (1983), yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## Perhitungan Ekman Mass Transport (EMT)
Data  sedimen  diambil  secara  acak  di  sekitar  lokasi  penelitian  sebagai  sampel.  Sampel  sedimen dimasukkan ke dalam ziplock yang kemudian akan diteliti lebih lanjut di laboratorium. Dalam pengolahan data sampel sedimen, digunakan metode pengayakan ( Shieving ) atau dry sieving . Pada metode sieving ini sedimen dimasukkan ke dalam sieve shaker atau saringan bertingkat dengan ukuran partikel (0.500 mm, 0.250 mm, 0.125 mm, 0.0625 mm) mengikuti yang dilakukan oleh Liwun et al. (2023). Secara lebih lanjut prosesnya dijabarkan sebagai berikut : Sampel sedimen ditimbang sebanyak 200 gram dan dimasukkan ke dalam ziplock. Mesh pada shieve shaker disusun sesuai urutan ukuran lalu sampel sedimen dituang ke dalam shieve shaker . Pengayakan  dilakukan  selama  15  menit  dengan  amplitude  60-70.  Ziplock  ditimbang  dengan  3  kali pengulangan. Setelah pengayakan selesai, sampel sedimen dimasukkan ke dalam ziplock sesuai ukuran mesh masing-masing  dengan  bantuan  corong.  Sampel  sedimen  ditimbang  dengan  3  kali  pengulangan.  Setelah analisis ukuran butir selesai, selanjutnya dilakukan analisis penamaan sedimen (Tabel 2).

## Angin dan Gelombang
Data angin di esktrak menggunakan Ocean Data view (ODV). Selanjutnya, data angin diolah dengan Ms. Excel dan WR  PLOT  untuk  menghasilkan  grafik windrose atau mawar angin.  Data  gelombang  lapangan, diambil menggunakan palem gelombang untuk mendapatkan nilai tinggi gelombang dan periode gelombang. Data  angin  di  konversi  menjadi  data  gelombang  menggunakan  rumus  Sugianto et  al .  (2017).  Metode peramalan gelombang tersebut dinamakan metode SMB dan didapatkan nilai Hs dan Ts. Hs dan Ts merupakan nilai  tinggi  gelombang  dan  periode  gelombang  relative  atau  gelombang  signifikan  yang  didapatkan  dari jumlah data x 33,3 % (Sugianto et al ., 2017). Pengolahan data gelombang, menggunakan program easy wave yang  menghasilkan  mawar  angin  dan  data  ramalan  gelombang  berupa  tinggi  gelombang  dan  periode gelombang.
Tabel 1. Klasifikasi Kelerengan Pantai Nilai Kelerengan ( ° ) Nilai Kelerengan ( % ) Keterangan < 1 0-2 Datar - Hampir Datar 1-3 3-7 Sangat Landai 3-6 8-13 Landai 6-9 14-20 Sedikit Curam 9-25 21-55 Curam 25-65 56-140 Sangat Curam > 65 > 140 Terjal Tabel 2. Klasifikasi Penamaan Sedimen Milimeter (mm) Mikrometer ( μ m) Phi (Ø) Wentworth size Class Rock Type 4096 -12 Boulder Conglomerate/Breccia 256 -8 Cobble 64 -6 Pebble 4 -2 Granule 2 -1 Very Coarse Sand Sandstone 1 0 Coarse Sand 0,5 500 1 Medium Sand 0,25 250 2 Fine Sand 0,125 125 3 Very Fine Sand 0,0625 63 4 Coarse Silt Siltstone 0,031 31 5 Medium Silt 0,0156 15,6 6 Fine Silt 0,0078 7,8 7 Very Fine Silt 0,0039 3,9 8 Clay Clay Stone 0,00006 0,06 14 Clay

## Arus
Pengambilan  data  arus  lapangan  dilakukan  dengan  bola  duga,  kompas,  dan stopwatch .  Bola  duga diletakkan di atas permukaan laut kemudian dihitung panjang talinya setelah beberapa waktu menggunakan stopwatch. Selanjutnya,  arah  bola  duga  diamati  menggunakan  kompas.  Data  berupa  waktu  dan  jarak  di konversi  menjadi  kecepatan  (Sari et  al .,  2020).  Pengolahan  data  arus  dilakukan  dengan  menggunakan pemodelan dab data yang dibutuhkan  adalah pasang surut, angin dan batimetri. Pemodelan arus dilakukan dengan software MIKE 21 dengan modul Flow Model Flexible Mesh (Wisha & Ilham, 2020).

## Pasang Surut
Metode  yang  digunakan  untuk  pengolahan  pasang  surut  yaitu  metode admiralty .  Menurut  Hidayati (2017),  metode admiralty merupakan  metode  harmonik  yang  digunakan  untuk  menghitung  konstanta harmonik dengan rentang waktu yang pendek (29 hari). Pada pengolahan data pasut, dihasilkan nilai formzhal dan muka air laut seperti MSL, HHWL, MHWL. LLWL, MLWL, dan Z 0 (Hidayati, 2017).

## Garis Pantai Citra Satelit Landsat 8
Metode yang digunakan untuk menganalisis data ini menggunakan DSAS. Proses pengolahan data citra satelit dimulai dengan software ENVI 5.1 untuk mengklasifikasi daratan dan lautan. Selanjutnya, citra satelit di potong sesuai dengan kebutuhan. Proses pengolahan selanjutnya menggunakan menggunakan ArcGis untuk menghapus data vektor yang tidak perlukan. Selanjutnya, dianalisis menggunakan software DSAS 4.3 untuk menghitung jarak perubahan garis pantai (Ayasy et al ., 2023).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Batimetri
Hasil pengolahan bathimetri dapat dilihat pada Gambar 2. Nilai kedalaman laut terlihat berkisar antara 0-25 meter. Persebaran kedalaman perairan terlihat semakin jauh dari pantai kedalaman akan meningkat.

## Kelerengan Pantai
Hasil pengamatan lapangan di 10 titik kelerengan pantai, didapatkan bahwa dari 10 titik kelerengan yang diambil hampir semuanya dikategorikan agak curam dan landai berdasarkan klasifikasi kelerengan pantai oleh Van Zuidam (1985). Nilai interval yang digunakan untuk pengukuran yaitu sepanjang 5 meter ke arah pantai yang dapat dilihat pada Tabel 3. Nilai kelerengan pantai di 10 stasiun pengambilan memiliki rata-rata berkisar 5,2 ° -9 ° dengan  jenis  kelerengan  agak  curam  untuk  9  titik  stasiun  dan  1  titik  stasiun  yaitu  titik  6  jenis kelerengannya landai (Tabel 3). Klasifikasi jenis kelerengan pantai berdasarkan klasifikasi kelerengan pantai oleh Van Zuidam (1985), yaitu nilai kelerengan 3-6 derajat dikategorikan jenis kemiringan pantai yang landai dan nilai kelerengan 6-9 derajat dikategorikan jenis kemiringan pantai yang agak curam. Menurut Kalay et al ., (2018), pergerakan material sedimen lokal sangat dipengaruhi arus laut di daerah pesisir. Atas dasar tersebut, dapat disimpulkan bahwa Pantai Rajabasa termasuk pantai agak curam.

## Sedimen
Persentase fraksi sedimen di sekitar pantai yang diteliti yaitu didominasi oleh sedimen pasir (sand) dengan persentase tertinggi pada stasiun 5 sekitar 98% dengan dominasi pasir sangat kasar dan stasiun 8 sekitar 93% dengan dominasi pasir sangat halus atau pasir lanauan (Tabel 4). Jenis penamaan sedimen untuk stasiun 1-5 dikategorikan  sebagai  pasir  sangat  kasar  dan  untuk  stasiun  6-10  dikategorikan  sebagai  pasir  sangat  halus berdasarkan  klasifikasi  Wenworth  (1922).  Menurut  Hambali  &  Apriyanti  (2016),  material  sedimen  yang terdistribusi  oleh  angin  atau  air  dan  mengendap  di  suatu  wilayah  dikenal  sebagai  sedimentasi.  Kehadiran sedimen  dari  wilayah  lain  menyebabkan  sedimentasi  di  daerah  pesisir  dan  merupakan  faktor  kunci terbentuknya garis pantai (Hidayah & Apriyanti, 2020). Fenomena oseanografi berperan besar dalam dinamika daerah pesisir. Gelombang, arus, dan angin adalah beberapa fenomena oseanograf yang baik secara langsung maupun tidak langsung mempengaruhi dinamika di daera pesisir. Faktor-faktor yang mempengaruhi proses pergeseran  pantai,  seperti  arus,  gelombang,  angin,  dan  pasang  surut,  berdampak  signifikan  terhadap mekanisme pengangkutan sedimen di sepanjang Pantai Rajabasa.

## Pasang Surut
Hasil  pengolahan  data  pasang  surut  selama  1  bulan  (Desember  2022)  dengan  menggunakan  metode Admiralty, didapatkan nilai komponen pasang surut yang disajikan dalam Tabel 5. Menurut Sidabutar et al . (2016), sembilan konstanta harmonik utama pasang surut diantaranya M2, S2, K2, N2, K1, O1, P1, M4, dan MS4. Konstanta harmonik pasang surut dapat digunakan untuk menganalisis tipe pasang surut. Lebih lanjut, Nilai  konstanta pasang surut juga digunakan untuk menentukan nilai elevasi muka air laut yaitu MSL, Z 0 , HHWL, MHWL, LLWL, dan MLWL. Hasil pengolahan di Pantai Rajabasa diperoleh nilai MSL 109 cm, Z 0 80 cm, HHWL 177 cm, MHWL 159 cm, LLWL 41 cm, dan MLWL 159 cm. Bilangan Formzahl yang telah didapat yaitu 0,914 dan tipe pasang surut di Pantai Rajabasa adalah tipe pasang surut campuran condong ke
Tabel 3. Klasifikasi Kelerengan Pantai Titik Koordinat ( ° ) Kelerengan Pantai ( ° ) Rata- Rata Keterangan Latitude Longitude 1 m 2 m 3 m 4 m 5 m 1 - 5,804689 105,584016 7 7 10 10 10 8,8 Sedikit Curam 2 - 5,806793 105,585386 8 8 10 10 8 8,8 Sedikit Curam 3 - 5,807844 105,586713 9 10 10 8 8 9 Sedikit Curam 4 - 5,808576 105,587686 8 7 9 9 9 8,4 Sedikit Curam 5 - 5,809301 105,588617 5 6 6 8 8 6,6 Sedikit Curam 6 - 5,793746 105,584321 8 8 8 1 1 5,2 Landai 7 - 5,794965 105,584808 8 10 8 8 8 8,4 Sedikit Curam 8 - 5,796128 105,585185 10 11 3 5 6 7 Sedikit Curam 9 - 5,797050 105,584996 10 8 8 8 8 8,4 Sedikit Curam 10 - 5,798847 105,584889 10 11 10 8 3 8,4 Sedikit Curam Tabel 4. Persentase Fraksi Sedimen di Pesisir Pantai Rajabasa Titik Koordinat ( ° ) Kandungan (%) Jenis Sedimen Latitude Longitude Pasir Lanau Lempung 1 - 5,804689 105,584016  96,33817986  3,66182014 0 Pasir Sangat Kasar 2 - 5,806793 105,585386  96,64502165  3,35497835 0 Pasir Sangat Kasar 3 - 5,807844 105,586713 96,9179967 3.0820033 0 Pasir Sangat Kasar 4 - 5,808576 105,587686  97,53424658  2.46575342 0 Pasir Sangat Kasar 5 - 5,809301 105,588617 98,4036488 1.5963512 0 Pasir Sangat Kasar 6 - 5,793746 105,584321  7,169117647  92.8308824 0 Pasir Sangat Halus 7 - 5,794965 105,584808  7,142857143  92.8571429 0 Pasir Sangat Halus 8 - 5,796128 105,585185 9,31144551 90.688554 0 Pasir Sangat Halus 9 - 5,797050 105,584996  7,035860191  92.9641398 0 Pasir Sangat Halus 10 - 5,798847 105,584889  7,071167883  92.9288321 0 Pasir Sangat Halus
Tabel 5. Komponen Pasang Surut di Perairan Rajabasa Desember 2022 Konstanta A (cm) S0 109,0603 M2 26,32155 S2 88,72022 N2 47,36528 K1 14,6635 O1 90,52629 M4 0,259951 MS4 0,169487 K2 28,39047 P1 5,8654
Gambar 3. Grafik Pasang Surut di Perairan Rajabasa Desember 2022
harian ganda. Nilai formzahl yang didapatkan menunjukkan tipe pasang surut tipe campuran condong harian ganda berdasarkan jenis pasutnya dengan nilai diantara 0,25-1,5. Grafik yang didapatkan dari hasil olah data menggunakan metode admiralty juga menunjukkan grafik tipe pasang surut campuran condong harian ganda Selain itu, disajikan juga grafik pasang surut prediksi pada bulan Maret, Juni, dan September yang mewakili masing-masing musim sebagai perbandingan dengan hasil grafik yang sama yaitu tipe pasang surut campuran condong harian ganda (Gambar 3). Menurut Kurniawan (2018), pasang surut terjadi sebagai hasil dari interaksi kompleks beberapa faktor seperti interaksi tenaga penggerak pasang surut matahari, bulan dan rotasi bumi, serta geomorfologi wilayah samudra. Interaksi antara gaya gravitasi matahari dan bulan terhadap bumi dan gaya  sentrifugal  akibat  oleh  rotasi  bumi  pada  porosnya  serta  sistem  orbit  bulan  mengakibatkan  terjadinya pasang surut air laut yang dinamis.

## Angin
Data angin di olah menjadi mawar angin mendapatkan arah angin dominan dari 4 musim selama tahun 2017-2021 yaitu musim barat, peralihan I, timur, dan peralihan II (Gambar 4). Berdasarkan hasil didapatkan arah dominan angin bergerak dari arah barat menuju timur dan selatan dengan kecepatan berkisar antara 0,5- 8,8 m/s dengan persentase ke arah timur sebesar 43,1% dan ke arah selatan sebesar 41%.
Musim barat, arah dominan angin bergerak dari arah barat menuju timur dan selatan dengan kecepatan berkisar 0,5-8,8 m/s dengan persentase ke arah timur sebesar 43,1% dan ke arah selatan sebesar 41%. Musim peralihan I, arah dominan angin bergerak dari arah barat menuju timur dan selatan dengan kecepatan berkisar 0,5-11,1 m/s dengan persentase ke arah timur sebesar 44% dan ke arah selatan sebesar 41%. Musim timur, arah dominan angin bergerak dari arah timur menuju barat, utara, dan selatan dengan kecepatan berkisar 0,5- 8,8  m/s  dengan  persentase  ke  arah  barat  sebesar  13,4%,  ke arah  utara  sebesar 16,8%,  dan  ke arah  selatan sebesar 24,7 %. Musim peralihan II, arah dominan angin bergerak dari arah timur menuju barat, utara, dan selatan dengan kecepatan berkisar 0,5-8,8 m/s dengan persentase ke arah barat sebesar 9,3%, ke arah utara
sebesar 11,4%, dan ke arah selatan sebesar 32,8 %. Angin adalah udara yang bergerak dari daerah bertekanan tinggi ke daerah bertekanan rendah.
Gambar 4. Mawar Angin Perairan Rajabasa di Musim Barat (A), Musim Peralihan I (B), Musim Timur (C), dan Musim Peralihan II (D) Tahun 2017-2021
Tabel 6. Data Tinggi dan Periode Gelombang Lapangan Perairan Rajabasa Januari 2023 No Waktu Tinggi (H) Periode (T) Rata- Rata H Rata- Rata T H1 H2 H3 T1 T2 T3 1 00:00 0,5 0,4 0,4 5 6 5 0,433 5,333 2 01:00 0,5 0,4 0,5 6 6 5 0,467 5,667 3 02:00 0,7 0,7 0,5 5 6 5 0,633 5,333 4 03:00 0,6 0,6 0,6 5 7 6 0,6 6 5 04:00 0,6 0,5 0,7 5 7 6 0,6 6 6 05:00 0,7 0,4 0,5 5 7 7 0,533 6,333 7 06:00 0,3 0,2 0,4 6 7 7 0,3 6,667 8 07:00 0,4 0,4 0,4 6 5 7 0,4 6 9 08:00 0,3 0,5 0,4 5 5 5 0,4 5 10 09:00 0,4 0,4 0,5 7 6 6 0,433 6,333 11 10:00 0,4 0,3 0,5 7 6 5 0,4 6 12 11:00 0,5 0,5 0,6 6 7 6 0,533 6,333 13 12:00 0,5 0,5 0,6 7 7 7 0,533 7 14 13:00 0,5 0,5 0,7 6 7 7 0,567 6,667 15 14:00 0,6 0,6 0,6 7 6 6 0,6 6,333 16 15:00 0,6 0,6 0,7 7 5 5 0,633 5,667 17 16:00 0,5 0,5 0,5 6 7 6 0,5 6,333 18 17:00 0,5 0,7 0,4 7 6 6 0,533 6,333 19 18:00 0,5 0,6 0,5 5 5 5 0,533 5 20 19:00 0,6 0,6 0,6 7 4 4 0,6 5 21 20:00 0,7 0,7 0,6 6 7 5 0,667 6 22 21:00 0,7 0,7 0,7 7 6 5 0,7 5,667 23 22:00 0,6 0,7 0,5 7 5 6 0,6 6,333 24 23:00 0,6 0,5 0,5 7 7 6 0,533 6,667
Angin bertiup dari barat ke timur selama musim barat dan dari timur ke barat selama musim timur. Angin yang bertiup diatas permukaan laut mempengaruhi pergerakan massa air laut secara horizontal (Munandar et al ., 2021). Menurut  Munandar et  al .  (2023), angin  dapat  meningkatkan  tinggi  gelombang dan  kecepatan  arus. Permukaan  laut  akan  menjadi  tegang  karena  kecepatan  angin,  mengganggu  air  yang  awalnya  tenang  dan menyebabkan riak muncul di atas air.

## Gelombang
Data  tinggi  dan  periode  gelombang  dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Selanjutnya,  data  diolah  untuk mendapatkan  nilai  tinggi  dan  periode  maksimum,  tinggi  dan  periode  minimum,  dan  tinggi  dan  periode signifikan yang dapat dilihat pada Tabel 7. Hasil pengamatan lapangan untuk gelombang di Perairan Pantai Rajabasa pada tanggal 6-8 Januari 2023, didapatkan data tinggi dan periode maksimum gelombang sebesar 0,7 meter dan 7 detik. Tinggi dan periode minimum gelombang didapatkan nilai sebesar 0,3 meter dan 5 detik. Tinggi  dan  periode  gelombang  signifikan  didapatkan  nilai  sebesar  0,1554  meter  dan  1,187  detik.  Selain menggunakan  data  lapangan,  dalam  penelitian  ini  juga  menggunakan  data  peramalan  gelombang  yang didasarkan pada data angin. Pada musim barat, tinggi signifikan gelombang didapatkan sebesar 0,21 m dan periode signifikan sebesar 0,74 detik. Pada musim peralihan I, tinggi signifikan gelombang didapatkan sebesar 0,18 m dan periode signifikan sebesar 0,63 detik. Pada musim timur, tinggi signifikan gelombang didapatkan sebesar 0,18 m dan periode signifikan sebesar 0,75 detik. Pada musim peralihan II, tinggisignifikan gelombang didapatkan sebesar 0,18 m dan periode signifikan sebesar 0,74 detik.
Tabel 7. Tinggi dan Periode Gelombang Peramalan Perairan Rajabasa 2021 Musim Keterangan Tinggi (meter) Periode (detik) Musim Barat Maksimum 0,33 2,68 Minimum 0,006 0,41 Signifikan 0,21 0,74 Rata-Rata 0,14 0,61 Musim Peralihan I Maksimum 0,33 2,69 Minimum 0,0007 0,14 Signifikan 0,18 0,63 Rata-Rata 0,12 0,14 Musim Timur Maksimum 0,34 2,7 Minimum 0,003 0,31 Signifikan 0,18 0,75 Rata-Rata 0,11 0,6 Musim Peralihan II Maksimum 0,33 2,69 Minimum 0,0005 0,11 Signifikan 0,18 0,74 Rata-Rata 0,12 0,6 Tabel 8. Tinggi dan Periode Gelombang Peramalan Perairan Rajabasa 2021 Titik Latitude Longitude Kecepatan Arah 1 - 5,804689 105,584016 0,1555556 308 2 - 5,806793 105,585386 0,3333333 308 3 - 5,807844 105,586713 0,3333333 305 4 - 5,808576 105,587686 0,4666667 305 5 - 5,809301 105,588617 0,5 316 6 - 5,793746 105,584321 0,4 316 7 - 5,794965 105,584808 0,4666667 35 8 - 5,796128 105,585185 0,5 35 9 - 5,797050 105,584996 0,5 34 10 - 5,798847 105,584889 0,5 34
Gambar 5. Peta Arah dan Kecepatan Arus Perairan Rajabasa Bulan Januari 2023
Gambar 6. Pemodelan Kecepatan Arus Kondisi Pasang (A) dan Kondisi Surut (B) Bulan Januari 2021
Menurut Hamdi (2016), gelombang laut dipengaruhi oleh angin ketika energi dari angin ditransfer ke badan air. Menurut Dwinawaty et al . (2017), proses perubahan bentuk gelombang saat semakin dalam menyebabkan terjadinya proses dinamika pantai, seperti erosi dan abrasi.

## Arus
Hasil pengamatan lapangan untuk data arus pada lokasi penelitian, didapatkan hasil arah dan kecepatan angin yang dapat dilihat pada Tabel 8. Selain itu, data diolah dalam bentuk peta yang dapat dilihat pada Gambar 5. Selain menggunakan data lapangan, data arus juga diolah dengan pemodelan menggunakan software MIKE 21  yang  diolah  dari data sekunder seperti data angin,  batimetri,  dan  data  pasang  surut.  Hasilnya  arah arus dominan  ke  arah  timur  dan  selatan  serta  kecepatan  rata-rata  arusnya  berkisar  antara  0-1  m/s.  Pemodelan kecepatan arus awal bulan Januari 2021 di Perairan Rajabasa dapat dilihat pada Gambar 6.
Arah arus yang dihasilkan berbeda dengan arah angin. Hal ini kemungkinan terjadi karena pasang surut (arus pasut) lebih dominan dibandingkan dengan angin (arus non pasut) (Surbakti, 2012). data arus didapatkan dari data lapangan dan data model. Data arus hasil model memiliki arah arus dominan ke arah timur dan selatan serta  kecepatan  rata-rata  arusnya  berkisar  antara  0-1  m/s.  Menurut  Meidji et  al .  (2020),  proses  abrasi  di sepanjang pantai sering disebabkan oleh pengaruh arus permukaan dan gelombang yang terjadi baik di pantai maupun di muara.

## Perubahan Garis Pantai
Pengolahan data analisis perubahan garis pantai selama tahun 2017-2019, didapatkan nilai Net Shoreline Movement (NSM) yang dapat dilihat pada Tabel 9. Laju perubahan garis pantai di pesisir Pantai Rajabasa dapat ditunjukkan pada Tabel 10 hasil End Point Rate (EPR). Total luasan area yang mengalami akresi dan abrasi
dapat dilihat pada Tabel 11. Peta perubahan garis pantai tahun 2017-2019, area pesisir Desa Banding memiliki abrasi  tertinggi  sebesar  767,8  m 2 dan  abrasi  terkecil  sebesar  2  m 2 (Gambar  7).  Area  Pesisir  Pantai  Canti memiliki akresi tertinggi sebesar 746,7 m 2 dan akresi terkecil sebesar 3,6 m 2 (Gambar 8). Tahun 2019-2021, abrasi tertinggi berada pada Pesisir Desa Banding sebesar 99,5 m 2 (Gambar 9) dan abrasi terkecil di area Pesisir Pantai Canti sebesar 1 m 2 (Gambar 10). Untuk nilai akresi tahun 2019-2021, nilainya 0 atau tidak adanya akresi selama tahun tersebut. Total luasan area yang mengalami akresi dan abrasi dapat dilihat pada Tabel 11. Pada tahun 2017-2021, total luasan akresi dan abrasi didapatkan nilai sebesar 0,538 dan 0,298 hektar. Tahun 2019- 2021, total luasan akresi dan abrasi didapatkan nilai sebesar 0 dan 1,167 hektar.
Tabel 9. Hasil NSM Pengolahan DSAS Tahun Akresi Abrasi Rata-Rata Minimal Maksimal Minimal Maksimal Akresi Abrasi 2017-2019 0,494879 5,885523 -1,0323 -11,9887 2,470912 -6,48504 2019-2021 0 0 -0,2712 -19,4258 0 -6,35484 Tabel 10. Hasil EPR Pengolahan DSAS Tahun Akresi Abrasi Rata-Rata Minimal Maksimal Minimal Maksimal Akresi Abrasi 2017-2019 0,128377 1,526768 -1,66907 -3,11001 0,640981 -2,48565 2019-2021 0 0 -0,07035 -5,13559 0 -1,65285 Tabel 11. Total Luas Area Abrasi dan Akresi Tahun Total Luas Area (Ha) Abrasi Akresi 2017-2019 0,298 0,538 2019-2021 1,16 0
Gambar 7. Peta perubahan garis pantai abrasi tahun 2017-2019 di Pesisir Pantai Desa Banding, Kecamatan Rajabasa
Gambar 8. Peta perubahan garis pantai akresi tahun 2017-2019 di Pesisir Pantai Canti, Kecamatan Rajabasa
Gambar 9. Peta perubahan garis pantai abrasi tahun 2019-2021 di Pesisir Pantai Desa Banding, Kecamatan Rajabasa
Gambar 10. Peta perubahan garis pantai abrasi Tahun 2019-2021 di Pesisir Pantai Canti, Kecamatan Rajabasa

## KESIMPULAN
Peta perubahan garis pantai tahun 2017-2019, abrasi tertinggi berada di area pesisir Desa Banding sebesar 767,8 m 2 dan abrasi terkecil di area pesisir Desa Banding dengan nilai abrasi sebesar 2 m 2 . Akresi tertinggi berada di area pesisir Pantai Canti sebesar 746,7 m 2 dan akresi terkecil di area pesisir Pantai Canti sebesar 3,6 m 2 .  Pada  tahun  2019-2021,  abrasi  tertinggi  berada  pada  pesisir  Desa  Banding  sebesar  99,5  m 2 dan  abrasi terkecil di area pesisir Pantai Canti sebesar 1 m 2 . Untuk nilai akresi tahun 2019-2021, nilainya 0 atau tidak adanya akresi selama tahun tersebut. Pada tahun 2017-2021, total luasan akresi dan abrasi didapatkan nilai sebesar 0,538 dan 0,298 hektar. Pada tahun 2019-2021, total luasan akresi dan abrasi didapatkan nilai sebesar 0 dan 1,167 hektar.

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto. 2006. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek . PT. Rineka Cipta, Jakarta. p.413.
Ayasy, M. F., Helmi, M., Zainuri, M., Kunarso, & Rochaddi, B. 2023. The Impact and Prediction of Shoreline Dynamics  in  Pekalongan,  Indonesia. Buletin  Oseanografi  Marina ,  12(3):  433-446. https://doi.org/10.14710/buloma.v12i3.51455.
Dwinawaty, A. M., Hariyadi., & Sugianto, D. N. 2017. Analisis Perubahan Garis Pantai Terhadap Gelombang Pecah di Pesisir Pulau Kelapa, Lampung Selatan. Jurnal Oseanografi , 6(2): 369 – 376.
Hambali,  R.  &  Apriyanti,  Y.  2016.  Studi  Karakteristik  Sedimen  Dan  Laju  Sedimentasi  Sungai  Daeng – Kabupaten Bangka Barat. Fropil , 4(2): 165-174. https://doi.org/10.33019/fropil.v4i2.1248. Hamdi, 2016. Energi Terbarukan . Kencana, Jakarta. p.344.
Hidayah, Z., & Apriyanti, A. 2020. Perubahan Garis Pantai Teluk Jakarta Bagian Timur Tahun 2003-2018. Jurnal  Kelautan:  Indonesian  Journal  of  Marine  Science  and  Technology ,  13(2):  143-150. http://dx.doi.org/10.21107/jk.v13i2.7980.
Hidayati, N. 2017. Dinamika Pantai . Universitas Brawijaya Press, Kota Malang. p.192.
Kalay, D., Lopulissa, V. F., & Noya, Y. A. 2018. Analisis Kemiringan Lereng Pantai dan Distribusi Sedimen Pantai  Perairan  Negeri  WAAI  Kecamatan  Salahutu  Provinsi  Maluku. Triton  :  Jurnal  Manajemen Sumberdaya Perairan , 14(1): 10-18.
Kurniawan, A. 2018. Ekologi Sistem Akuatik: Fundamen dalam Pemanfaatan dan Pelestarian Lingkungan Perairan . UB Press, Malang. p.196.
Meidji, I. U., Mudin, Y., Jayadi, H., & Botjing, M. U. 2020. Analisis Pengaruh Angin Terhadap Pola Arus Permukaan Dan Distribusi Salinitas Di Muara Sungai Palu. JFT: Jurnal Fisika dan Terapannya , 7(1): 1- 14. https://doi.org/10.24252/jft.v7i1.13219.
Munandar, B., Wirasatriya, A., Sugianto, D. N., Ambariyanto, & Sunaryo. 2021. Respon Kecepatan Angin Terhadap  Variabilitas  Klorofil-a  di  Laut  Filipina  Dan  Maluku  Bagian  Utara. Buletin  Oseanografi Marina , 10(3): 269-276. https://doi.org/10.14710/buloma.v10i3.38273.
Munandar, B., Wirasatriya, A., Sugianto, D. N., Susanto, R. D., Purwandana, A., & Kunarso. 2023. Distinct mechanisms  of  Chlorophyll-a  blooms  occur  in  the  Northern  Maluku  Sea  and  Sulu  Sill  revealed  by satellite data. Dynamics of Atmospheres and Oceans , 102(4): 101360.
https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2023.101360.
Sari, Y. N., Wirasatriya, A., Kunarso, Rochaddi, B., & Handoyo, G. 2020. Variabilitas Arus Permukaan di Perairan  Samudra  Hindia  Selatan  Jawa. Indonesian  Journal  of  Oceanography ,  2(1):  1-7. https://doi.org/10.14710/ijoce.v2i1.6785.
Sidabutar, Y. L., Sasmito, B., & Arrohman, F. J. 2016. Analisis Sea Level Rise dan Komponen Pasang Surut dengan  Menggunakan  Data  Satelit  Altimetri  Jason-2. Jurnal  Geodesi  Undip ,  5(1)  :  243-252. https://doi.org/10.14710/jgundip.2016.10596.
Sugianto,  D.  N.,  Zainuri,  M.,  Darari,  A.,  Suripin,  &  Yuwono,  N.  2017.  Wave  height  forecasting  using measurement  wind  speed distribution equation  in  Java  Sea,  Indonesia. International  Journal  of  Civil Engineering and Technology , 8(5):604-619.
Sugiyono. 2012. Memahami Penelitian Kualitatif . Alfabeta, Bandung. p.234.
Surbakti, H. 2012. Karakteristik Pasang Surut dan Pola Arus di Muara Sungai Musi, Sumatera Selatan. Jurnal Penelitian Sains , 15(1): 35-39. https://doi.org/10.56064/jps.v15i1.92.
Usman & Irbani, M. A. 2019. Analisis Perubahan Garis Pantai   Berdasarkan Data Citra Satelit di Wilayah Pesisir Kota Makassar Provinsi Sulawesi Selatan. Indonesian Journal of Fundamental Sciaences , 5(2): 122-130. https://doi.org/10.26858/ijfs.v5i2.11113.
Wisha, U. J., & Ilham. 2020. Hydrodynamics Sabang Bay and Its Influence on Near Shore Sediment Transport, Weh Island, Indonesia. Jurnal Segara , 16(2): 127-138. http://dx.doi.org/10.15578/segara.v16i2.8980. Van  Zuidam,  R.  A.  1983. Guide  to  Geomorphologic-Aerial  Photographic  Interpretation  and  Mapping. International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation. Enschede.
Wentworth, C. K. 1922. A Scale of Grade and Class Terms for Clastic Sediments. Journal of Geology , 30(5): 377-392.