## Analisis Perubahan Morfologi Garis Pantai Akibat Tsunami di Teluk Palu Menggunakan Data Citra Sentinel-2
Analysis of Coastline Morphology Changes Due to The Tsunami in Palu Bay Using Sentinel-2 Image Data

## Nia Kurniadin*, Feri Fadlin
Program Sudi Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Kampus Gunung Panjang Jl. Samratulangi, Samarinda, 75131, Indonesia *Korespondensi penulis: niakurniadin@politanisamarinda.ac.id
Diterima: 30112020; Diperbaiki: 06032021; Disetujui: 08032021; Dipublikasi: 09042021
Abstrak: Informasi  perubahan  garis  pantai  sangat  penting  dalam  berbagai  kajian  pesisir,  misalnya;  rencana pengelolaan  kawasan  pesisir,  perwilayahan/zonasi  bahaya,  studi  abrasi-akresi,  serta  analisis  dan  pemodelan morfodinamika  pantai.  Salah  satu  penyebab  ternjadinya  perubahan  morfologi  garis  pantai  adalah  oleh  fenomena tingginya gelombang akibat terjadinya tsunami. Teluk Palu mengalami terpaan gelombang Tsunami yang terjadi pada 28 September 2018. Pesisir pantai sepanjang teluk palu mengalami berubahan yang cukup signifikan akibat adanya dampak Tsunami tersebut. Dalam penelitian ini, pemanfaatan teknologi penginderaan jauh secara temporal dan spasial digunakan dalam identifikasi perubahan garis pantai. Metode yang digunakan adalah interpretasi terhadap Normalized Difference Water Index (NDWI) pada citra Sentinel-2 untuk mengidentifikasi garis pantai serta menganalisis besarnya perubahan yang terjadi. Hasil analisis perubahan garis pantai yang terjadi akibat Tsunami setelah dilakukan tumpang susun terhadap data sebelum dan setelah terjadi Tsunami diperoleh panjang garis pantai sebelum Tsunami 42,633 km dan setelah Tsunami 40,718 km dimana terjadi perubahan pajang garis pantai 1,915 km, serta luas abrasi 1,021 km 2 .
Copyright © 2021 Geoid. All rights reserved.
Abstract:  Coastline  change  information  is  very  important  in  various  coastal  studies,  for  example;  coastal  area management  plans,  hazard  zoning,  abrasion-accretion  studies,  as  well  as  coastal  morphodynamical  analysis  and modeling. One of the causes of coastline morphology change is the phenomenon of high waves due to the tsunami. Tsunami waves has exposed Palu Bay on September 28, 2018. The coast along the Palu bay experienced significant changes due to the impact of the Tsunami. In this study, temporally and spatially remote sensing technology are used to identify coastline changes. The Normalized Difference Water Index (NDWI) method used to interpret Sentinel-2 image to identify and analyze the coastline changes that happened. An analysis of the results of coastline changes that occurred as a result of the Tsunami after overlapping the data before and after the Tsunami were obtained that the length of the coastline before the Tsunami was 42.633 km and after the Tsunami was 40.718 km where there was a change in coastline length of 1.915 km, and an area 1.021 km 2 of abrasion.
Kata kunci: MSI; perubahan garis pantai; sen2core; sentinel-2
Cara untuk sitasi: Kurniadin, N., & Fadlin, F. (2021). Analisis Perubahan Morfologi Garis Pantai Akibat Tsunami di Teluk Palu Menggunakan Data Citra Sentinel-2. Geoid, 16 (2), 240 – 247.

## Pendahuluan
Garis  pantai  terletak  di  kawasan  pantai  yang  merupakan  kawasan  yang  mempunyai  beberapa  ekosistem tersendiri di mana setiap kehidupan pantai saling berkaitan antara satu dengan yang lainnya. Oleh karena itu, kawasan pantai merupakan satu kawasan yang sangat dinamik begitu pula dengan garis pantainya. Perubahan garis  pantai  merupakan  satu  proses  secara  terus  menerus  melalui  berbagai  proses  baik  pengikisan  (abrasi) maupun  penambahan  (akresi)  pantai  yang  diakibatkan  oleh  pergerakan  sedimen, longshore  current ,  dan gelombang (Opa, 2011). Aktivitas seperti penebangan hutan mangrove, penambangan pasir, serta fenomena tingginya  gelombang,  dan  pasang  surut  air  laut  menimbulkan  dampak  terjadinya  abrasi  atau  erosi  pantai (Wahyuningsih et al., 2016). Baik proses akresi maupun abrasi intensitas lokasinya berkorelasi dengan jenis-
jenis  tutupan/penggunaan  lahan  (Kasim  &  Salam,  2015).  Perubahan  garis  pantai  yang  terjadi  juga  dapat disebabkan adanya penambahan pemukiman, vegetasi mangrove maupun non mangrove yang disebabkan oleh aktivitas pelabuhan dan pabrik (Suharyo & Hidayah, 2019). Informasi perubahan garis pantai sangat penting dalam  berbagai kajian  pesisir, misalnya;  rencana  pengelolaan  kawasan  pesisir,  zonasi  bahaya, studi  abrasi- akresi, serta analisis dan pemodelan morfodinamika pantai (Chand & Acharya, 2010).
Perubahan  morfologi  garis  pantai  juga  dipengaruhi  oleh  fenomena  tingginya  gelombang  akibat  terjadinya tsunami. Dampak Tsunami terhadap perubahan garis pantai dapat berupa abrasi parah pada pulau kecil dan hilangnya  kawasan  serta  beberapa  jenis  mangrove  (Mutmainah  et  al.,  2016).  Salah  satu  wilayah  yang mengalami perubahan garis pantai akibat Tsunami adalah pantai Teluk Palu. Teluk Palu mengalami terpaan gelombang  Tsunami  yang  terjadi  pada  28  September  2018.  Pesisir  pantai  sepanjang  teluk  palu  mengalami berubahan yang cukup signifikan akibat adanya dampak Tsunami tersebut.
Pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  secara  temporal  dan  spasial  memberikan  kemudahan  dalam melakukan klasifikasi wilayah pesisir dan pantai terutama dalam identifikasi perubahan garis pantai. Teknologi penginderaan  jauh  memiliki  keunggulan  dengan  cakupan  yang  luas  dan  resolusi  spasial  yang  tinggi  serta memberikan  banyak  pilihan  jenis  satelit  penginderaan  jauh  yang  mempunya  keakuratan  yang  cukup  baik dalam mengindentifikasi objek-objek di permukaan bumi (Anugrahadi et al., 2012). Metode yang digunakan dapat berupa deskriptif kuantitatif dan juga dilakukan validasi lapang seperti yang dilakukan untuk mengetahui perubahan garis pantai yang terjadi di wilayah pesisir Kabupaten Kulonprogo (Cahyono et al., 2017).
Citra satelit yang banyak digunakan dalam penelitian serupa adalah citra satelit landsat dengan menggunakan band-ratio antara band hijau (band 2 pada Landsat-7 dan band 3 pada Landsat-8) dan band SWIR-1 (band 5 pada  Landsat-7  dan  band  6  pada  Landsat-8)  (Hariyanto  et  al.,  2018).  Juga  telah  dilakukan  penelitian menggunakan citra Sentinel-1 (misi radar sentinel), yang tidak dibatasi oleh kondisi cuaca atau kegelapan, dan efektif  untuk  memisahkan  objek  darat  dan  laut,  serta  memiliki  resolusi  spasial  dan  temporal  yang  tinggi. Deteksi perubahan garis pantai dilakukan dengan memilih parameter terbaik yang diekstraksi dari Sentinel-1 dan dengan menetapkan threshold untuk pemisahan tanah dan air serta overlay dengan citra multi temporal (Bioresita & Hayati, 2016). Namun pada penelitian ini akan digunakan algoritma NDWI menggunakan band hijau (band 3) dan band inframerah dekat (band 8) citra satelit Sentinel-2 dengan resolusi spasial dan temporal lebih tinggi. NDWI merupakan algoritma yang paling sering digunakan untuk membedakan antara objek air dan non air. Transformasi ini memiliki rentan nilai antara -1 sampai 1 dimana ambang batas ( threshold ) yang menunjukkan fitur air adalah nilai 0 sampai dengan 1 (Fadlin et al., 2020).

## Data dan Metode
Penelitian ini dilaksanakan di pesisir pantai teluk palu yang secara administratif terletak di wilayah Kota Palu Provinsi Sulawesi Tengah. Secara geografis terletak di antara 0°36’ – 0 o 56’ Lintang Selatan dan 119°45’ – 120°01’ Bujur Timur. Pemilihan lokasi penelitian berdasarkan hasil studi literatur dan analisis data historis bencana  Gempa  Bumi  dan  Tsunami  yang  terjadi  pada  tanggal  28  September  2018.  Lokasi  penelitian ditunjukkan pada gambar 1.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data citra satelit Sentinel-2 level 1 wilayah Kota Palu dengan tanggal akuisisi 27 September 2018 dan 2 Oktober 2018, dan data vektor batas administrasi Kota Palu yang diperoleh dari BIG skala 1:50.000.
Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah ESA SNAP 7.0 untuk mengolah citra (koreksi atmosfer dan NDWI), dan ArcMAP 10.3 untuk konversi raster ke vektor, overlay dan pembuatan peta.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Pengumpulan  data  yang  terdiri  dari  data  citra  Sentinel-2  sebelum  dan  setelah  terjadinya  Gempa  Bumi  dan Tsunami  yang  terjadi  pada  tanggal  28  September  2018.  Data  citra  yang  diperoleh  dari  laman https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home  terdiri  dari  citra  Sentinel-2B  tanggal  27  September  2018 (S2B_MSIL1C_20180927T022319_N0206_R103_T50MRE_20180927T055542)  dan  citra  Sentinel-2A tanggal 2 Oktober 2018 (S2A_MSIL1C_20181002T022321_N0206_R103_T50MRE_20181002T054141).
Pengolahan data diawali dengan koreksi atmosferik. Koreksi atmosfer bertujuan untuk menurunkan reflektan objek dari total radiansi ToA setelah proses normalisasi kondisi pencahayaan dan penghapusan efek atmosfer. Koreksi atmosfer dilakukan dengan menggunakan plugin sen2cor yang dikembangkan oleh Telespazio VEGA Deutschland GmbH atas nama ESA yang dapat diinstal dan diaktifkan pada software ESA SNAP .
Pengolahan selanjutnya adalah pemotongan citra sesuai dengan areal studi yang bertujuan untuk memfokuskan pengolahan  pada  wilayah  kajian,  dalam  hal  ini  sepanjang  pantai  teluk  palu  yang  masuk  dalam  wilayah administrasi  kota  Palu.  Penerapan  algoritma  NDWI  ( Normalized  Difference  Water  Index )  yang  dapat mendeteksi  tingkat  kebasahan  suatu  area  dilakukan  untuk  memisahkan  antara  wilayah  daratan  dan  lautan. NDWI  dilakukan  dengan  mengombinasikan  band  hijau  (band  3)  dan  band  inframerah  dekat  (band  8)  citra Sentinel-2  yang  telah  terkoreksi  atmosfer  menjadi  nilai  indeks  kandungan  kadar  air.  Persamaan  yang digunakan untuk mendapatkan nilai NDWI adalah sebagai berikut:
NDWI = (Green – NIR) / (Green + NIR) (1)
dimana:
NDWI  = Nilai Normalized Difference Water Index
Green  = Nilai reflektan dibawah lapisan atmosfer untuk kanal 3 (hijau) NIR = Nilai reflektan dibawah lapisan atmosfer untuk kanal 8 (inframerah dekat)
Konversi  raster  ke  vektor  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  data  vektor  garis  pantai  dari  hasil ekstraksi  citra  Sentinel-2  dengan  memanfaatkan  hasil  pemisahan  antara  wilayah  daratan  dan  lautan  dari penerapan  algoritma  NDWI.  Pada  tahap  ini,  data  citra  diubah  ke  bentuk  vektor  ( shapefile )  dengan menggunakan  tool Raster  to  Polygon dan Raster  to  Polyline pada  perangkat  lunak ArcGIS sehingga
menghasilkan  garis  pantai dari  citra  sebelum  dan setelah  Tsunami.  Data  vektor yang  diperolah  selanjutnya dihitung dan ditumpang-susun untuk mempermudah dalam melakukan analisa perubahan garis pantai akibat Tsunami 28 September 2018.
Perubahan garis pantai akibat Tsunami Teluk Palu dilakukan dengan menghitung panjang garis pantai yang dihitung dari panjang vektor garis pantai hasil ekstraksi  dari citra Sentinel-2 sebelum dan setelah Tsunami. Tumpang susun antara data vektor garis pantai sebelum dan setelah Tsunami serta data Natural Color Citra Sentinel-2, dilakukan untuk memperoleh informasi dampak Tsunami ini di sepanjang pantai Teluk Palu.
Proses layouting peta juga dilakukan dengan memanfaatkan hasil tumpang susun citra dan data vektor garis pantai.  Peta  yang  dihasilkan  berupa  peta  perubahan  garis  pantai  akibat  Tsunami  Teluk  Palu  tanggal  28 September 2018.

## Hasil dan Pembahasan
Pemisahan  daratan  dan  lautan  dimaksudkan  untuk  mengetahui  batas  antara  perairan  dan  daratan.  Dengan menerapkan algoritma NDWI terhadap band 3 dan ban 8 citra Sentinel-2 yang telah terkoreksi atmosfer, batas antara perairan dan daratan dapat dianalisis. Hasil penerapan algoritma NDWI pada citra sebelum dan setelah Tsunami disajikan dalam Gambar 2 berikut:
(a)                                                                    (b) Gambar 2. NDWI Citra Sentinel-2; (a) tanggal 27 September 2018, (b) tanggal 2 Oktober 2018
Pada Gambar 2 diperoleh informasi wilayah daratan diwakili dengan warna hitam (gelap) sedangkan wilayah perairan diwakili oleh warna putih (terang). Dari gambar tersebut tampak cukup jelas perbedaan antara daratan dan lautan.
Untuk  mempermudah  analisis  perubahan  garis  pantai,  perlu  dilakukan  konversi  data  dari  bentuk  raster  ke bentuk vektor. Tool Raster to Polygon dan Raster to Polyline pada perangkat lunak ArcGIS digunakan. Hasil konversi  raster  ke  vektor  pada  citra  Sentinel-2  dari  hasil  pengolahan  NDWI  sebelum  dan  setelah  Tsunami disajikan dalam Gambar 3 berikut:
(a)                                                                   (b)
Gambar 3. Vektor Garis Pantai (a) Sebelum dan (b) Setelah Tsunami
Gambar 3 merupakan vektor garis pantai dari citra satelit Sentinel-2 tanggal 27 September 2018 dan tanggal 2 Oktober 2018.
Data  vektor  garis  pantai  tanggal  27  September  2018  dan  data  vektor  garis  pantai  tanggal  2  Oktober  2018 selanjutnya  dihitung  panjangnya  untuk  memperoleh  informasi  perubahan  garis  pantai  akibat  tsunami.  Dari hasil perhitungan tersebut seperti disajikan pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Panjang Garis Pantai No Tanggal Perekaman Panjang (m) 1 27 September 2018 42.633,217 2 2 Oktober 2018 40.717,920 Perubahan 1.915,297
Dari data pada Tabel 1 di atas, diperoleh informasi bahwa telah terjadi perubahan panjang garis pantai dari 42.633,217 meter menjadi 40.717,920 meter. Dengan demikian panjang garis pantai mengalami pengurangan akibat Tsunami yang melanda. Peta perubahan garis pantai akibat Tsunami Teluk Palu 18 September 2018 disajikan pada Gambar 7.
Dari  hasil  tumpang-susun antara  data vektor  garis  pantai tanggal  27  September 2018  dan  data  vektor garis pantai tanggal 2 Oktober 2018 serta data Natural Color Citra Sentinel-2, perubahan panjang garis pantai teluk palu  mengalami  pengurangan  sebesar  1,915  km  dan  luas  abrasi  1,021  km 2 .  Dari  tumpang-susun  tersebut, diperoleh informasi pula bahwa dampak Tsunami ini juga mengakibatkan kerusakan bangunan yang ada di sepanjang pantai Teluk Palu. Hasil tumpang-susun antara vektor garis pantai dengan data Natural Color Citra Sentinel-2 tanggal 27 September 2018 dan tanggal 2 Oktober 2018, serta komparasi antara kedua data tersebut terutama pada daerah terdampak di sepanjang pantai Teluk Palu yang dijadikan sampel disajikan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4. Daerah terdampak berdasarkan visualisasi Natural Color Citra Sentinel-2
(a)                                                                                          (b)
Gambar 5. Komparasi kondisi daerah terdampak (a) Sebelum dan (b) Setelah Tsunami berdasarkan tumpang-susun antara vektor garis pantai dengan data Natural Color Citra Sentinel-2
Hasil  tumpang-susun  pada  Gambar  5  di  atas  memberikan  informasi  pula  bahwa  vektor  garis  pantai  dari vektorisasi raster hasil penerapan algoritma NDWI pada citra Sentinel-2 adalah valid (benar), juga validitas atas informasi perubahan dan kerusakan beberapa objek di sepanjang wilayah pantai  Teluk Palu. Beberapa wilayah pantai yang mengalami perubahan cukup signifikan antara lain: Jembatan IV (Ponulele) Palu (3,3 Ha) mengalami  kerusakan  parah  dan  tidak  dapat  dipergunakan  lagi,  Anjungan  Pantai  Talise  (2,5  Ha)  yang merupakan pusat kegiatan dan tempat rekreasi masyarakat Kota Palu mengalami kerusakan bahkan hilang, dan munculnya  kembali  bekas  tiang-tiang  Dermaga  Limbouo  (3  Ha)  di  kelurahan  Talise  yang  merupakan bangunan peninggalan sejarah di Palu. Kerusakan bangunan dan pantai terparah di sepanjang pantai teluk Palu disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Kondisi wilayah terdampak; (a) Jembatan IV (Ponulele) Palu yang Rusak, (b) Anjungan Pantai Talise sebelum Tsunami, (c) Anjungan Pantai Talise setelah Tsunami, (d) Bekas Tiang-tiang Dermaga Limbouo yang Muncul Kembali setelah Tsunami
Gambar 7. Peta Perubahan Garis Pantai Akibat Tsunami Teluk Palu

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa dari hasil penerapan algoritma NDWI  terhadap  citra  Sentinel  tanggal  27  September  2018  dan  tanggal  2  Oktober  2018  yang  selanjutnya dilakukan konversi dari bentuk raster ke bentuk vektor garis pantai, diperoleh informasi bahwa telah terjadi
perubahan panjang garis pantai sebesar 1, 915 km dari panjang garis pantai tanggal 27 September 2018 sebesar 42,633 km menjadi 40, 718 km pada tanggal 2 Oktober 2018. Terjadi pula abrasi seluas 1,021 km 2 dari hasil analisis  terhadap  overlay  antara  perubahan  garis  pantai  dengan Natural  Color Citra  Sentinel-2,  dengan perubahan cukup signifikan pada beberapa wilayah seperti Jembatan IV (Ponulele), Anjungan Pantai Talise dan bekas Dermaga Limbouo di Kelurahan Talise.
Penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan menggunakan citra satelit resolusi tinggi untuk meningkatkan akurasi serta metode analisis lain yang digunakan untuk pemisahan daratan dan lautan sehingga dapat menjadi perbandingan  korelasi  antara  resolusi citra  dan  metode  analisis  terhadap  nilai  akurasi  perubahan  morfologi garis pantai.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), Direktorat Jenderal  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Kementerian  Riset  dan  Teknologi/Badan  Riset  dan  Inovasi Nasional Republik Indonesia yang telah memberikan dukungan finansial terhadap penelitian ini dalam skema Penelitian  Dosen  Pemula  dan  Politeknik  Pertanian  Negeri  Samarinda  Program  Studi  Teknologi  Geomatika sebagai unit kerja penulis.

## Daftar Pustaka
Anugrahadi, A. et al., (2012). Analisis Citra Aster GDEM untuk Mengetahui Slope di Daerah yang Terkena Abrasi dan Akresi. Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  (PIT)  ISOI  IX  (Ikatan  Sarjana  Oseanologi  Indonesia) .  Mataram.  21-23 Oktober 2012
Bioresita, F., & Hayati, N. (2016). Coastline Changes Detection Using Sentinel-1 Satellite Imagery in Surabaya, East Java, Indonesia. Geoid . No.2. Vol.11.  hal. 190–198. https://doi.org/10.12962/j24423998.v11i2.1265
Cahyono, H., Wulan, T. R., Musrifah, & Maulana, E. (2017). Analisis Perubahan Garis Pantai dengan Menggunakan Data Citra Landsat di Pesisir Kabupaten Kulonprogo. Bunga Rampai Kepesisiran Dan Kemaritiman Jawa Tengah . Vol. 2. hal. 1–12.
Chand,  P.,  &  Acharya,  P.  (2010).  Shoreline  change  and  sea  level  rise  along  coast  of  Bhitarkanika  wildlife  sanctuary, Orissa: An analytical approach of remote sensing and statistical techniques. International Journal of Geomatics and Geosciences . No. 3. Vol.1. hal. 436–455.
Fadlin,  F.,  Kurniadin,  N.,  &  Prasetya,  F.  V.  A.  S.  (2020).  Analisis  Indeks  Kekritisan  Lingkungan  di  Kota  Makassar Menggunakan  Citra  Satelit  LANDSAT  8  OLI  /  TIRS. Jurnal  Geodesi  Dan  Geomatika  (ELIPSOIDA) .  No.1. Vol.3. hal. 55–63.
Hariyanto, T., Pribadi, C. B., & Mukhtar, M. K. (2018).  Evaluasi Perubahan Garis Pantai Akibat Abrasi dengan Citra Satelit Multitemporal (Studi Kasus: Pesisir Kabupaten Gianyar, Bali). Geoid . No.1. Vo.14. hal 66–74. Kasim, F., & Salam, A. (2015). Identifikasi Perubahan Garis Pantai Menggunakan Citra Satelit serta Korelasinya dengan Penutup Lahan di Sepanjang Pantai Selatan Provinsi Gorontalo. Nike: Jurnal Ilmiah Perikanan Dan Kelautan . No.4. Vol.3. hal. 160–167. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.5108.0724
Mutmainah, H., Christiana, D. W., & Kusumah, G. (2016). Tsunami Mentawai 25 Oktober 2010 (Simulasi Comcot 1.7) Dan Dampaknya Kini Terhadap Pantai Barat Mentawai. Jurnal Kelautan: Indonesian Journal of Marine Science and Technology . No.2. Vol.9. hal. 175–187. https://doi.org/10.21107/jk.v9i2.1917 Opa, E. T. (2011). Perubahan Garis Pantai Desa Bentenan Kecamatan Pusomaen, Minahasa Tenggara. Jurnal Perikanan Dan Kelautan Tropis . No.3. Vol.7.  hal. 109. https://doi.org/10.35800/jpkt.7.3.2011.187
Suharyo,  O.  S.,  &  Hidayah, Z.  (2019).  Pemanfaatan  Citra  Satelit  Resolusi  Tinggi  Untuk  Identifikasi  Perubahan  Garis Pantai Pesisir Utara Surabaya. Jurnal Kelautan: Indonesian Journal of Marine Science and Technology . No.1. Vol.12. hal. 89. https://doi.org/10.21107/jk.v12i1.5084
Wahyuningsih, D. S., Maulana, E., Wulan, T. R., Ambarwulan, W., Putra, M. D., Ibrahim, F., Setyaningsih, Z., & Putra, A.  S.  (2016).  Efektivitas  Upaya  Mitigasi  Abrasi  Berbasis  Ekosistem  Di  Kabupaten  Kulonprogo,  Daerah Istimewa Yogyakarta. Prosiding Seminar Nasional Kelautan . DIY. Juli 2016.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License