## ANALISIS PERUBAHAN GARIS PANTAI UJUNG PANGKAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE EDGE DETECTION DAN NORMALIZED DIFFERENCE WATER INDEX (UJUNG PANGKAH SHORELINE CHANGE ANALYSIS USING EDGE DETECTION METHOD AND NORMALIZED DIFFERENCE WATER INDEX)
Nanin Anggraini 1 , Sartono Marpaung, Maryani Hartuti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia 1 e-mail: nanin_rain@yahoo.com
Diterima 30 Januari 2017 ; Direvisi 03 November 2017 ; Disetujui 1 0 November 2017

## ABSTRACT
Besides  to  the  effects  from  tidal,  coastline  position  changed  due  to  abrasion  and  accretion. Therefore, it is necessary to detect the position of coastline, one of them by utilizing  Landsat data by using edge detection and NDWI filter. Edge detection is a mathematical method that aims to identify a point on a digital image based on the brightness level. Edge detection is used because it is very good to present the appearance of a very varied object on the image so it can be distinguished easily. NDWI is able  to  separate  land  and water  clearly,  making  it  easier  for  coastline  analysis.  This  study  aimed  to detect coastline changes in Ujung Pangkah of Gresik Regency caused by accretion and abrasion using edge  detection  and  NDWI  filters  on  temporal  Landsat  data  (2000  and  2015).  The  data  used  in  this research  was  Landsat  7  in  2000  and  Landsat  8  in  2015.  The  results  showed  that  the  coastline  of Ujung  Pangkah  Gresik  underwent  many  changes  due  to  accretion  and  abrasion.  The  accretion  area reached 11,35 km 2 and abrasion 5,19 km 2 within 15 year period.
Keywords: edge detection, shoreline, Landsat, NDWI

## ABSTRAK
Selain  akibat  adanya  pasang  surut,  posisi  garis  pantai  berubah  akibat  adanya  abrasi  dan akresi.  Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya  deteksi  posisi  garis  pantai,  salah  satunya  dengan memanfaatkan  data  Landsat  dengan  menggunakan  filter edge  detection dan  NDWI.  E dge  detection adalah  suatu  metode  matematika  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  suatu  titik  pada  gambar digital  berdasarkan  tingkat  kecerahan. Filter edge  detection digunakan  karena  sangat  baik  untuk menyajikan penampakan obyek yang sangat bervariasi pada citra sehingga dapat dibedakan dengan mudah. NDWI mampu memisahkan antara daratan dan perairan dengan jelas sehingga memudahkan untuk analisis garis pantai.  Penelitian ini bertujuan untuk deteksi perubahan garis pantai di Ujung Pangkah  Kabupaten  Gresik  yang  disebabkan  oleh  adanya  akresi  dan  abrasi  dengan  menggunakan filter edge  detection dan  NDWI  pada  data  Landsat  temporal  (tahun  2000  dan  2015).  Data  yang digunakan pada penelitian ini adalah  citra Landsat 7 tahun 2000 dan  Landsat 8 tahun 2015. Hasil penelitian menunjukkan bahwa garis pantai di Ujung Pangkah Gresik banyak mengalami perubahan akibat adanya akresi dan abrasi. Luas akresi mencapai 11,35 km 2 dan abrasi 5,19 km 2 dalam periode waktu 15 tahun.
Kata Kunci: edge detection, garis pantai, Landsat , NDWI
1 PENDAHULUAN
1.1  Latar Belakang Wilayah  pesisir  meliputi:  dataran pesisir ( coastal plain ), lajur pesisir ( coastal stretch ),  gisik  ( beach ),  pantai  ( coastal, shore ),  garis  pantai  ( coastline,  shoreline, strandline ), dan perairan pesisir ( coastal water )  (Ongkosongo,  2011).  Salah  satu bagian  pesisir  yang  sangat  penting keberadaannya  adalah  garis  pantai. Garis  pantai  ( shoreline )  adalah  garis batas pertemuan antara daratan dan air laut yang tidak tetap dan dapat berubah berpindah  sesuai  dengan  pasang  surut air  laut  dan  erosi  pantai  yang  terjadi (Triatmodjo,  2008).  Secara  sederhana, garis  pantai  dapat  didefinisikan  sebagai permukaan  fisis  ( physical  interface) antara daratan dan perairan (Kuleli, 2011). Berdasarkan  definisi  tersebut,  terdapat dua  faktor  yang  menentukan  posisi garis pantai, yaitu:
 Variasi  jangka  pendek  pada  permukaan laut  yang  disebabkan  oleh  faktor astronomi  dan  meteorologi  (Pugh, 2004),
 Perubahan  dalam  bentuk  dan  volume sedimen  sepanjang  profil  dari  pantai (Yu, et al., 2013).
Pada  kenyataannya,  garis  pantai selalu berubah akibat adanya
perubahan garis pantai arah tegak lurus pantai ( cross-shore ) dan adanya pergerakan  sedimen  yang  sejajar  di wilayah pesisir. Selain itu, sifat dinamis dari tinggi air pada batas wilayah pesisir (gelombang,  pasang  surut,  air  tanah, gelombang badai, kenaikan air, dan lain sebagainya  (Boak  dan  Turner,  2005). Garis  pantai  akan  cepat  berubah  di wilayah  pesisir  dengan  lereng  pantai yang landai seperti di daerah yang sering terjadi  proses  pasang  surut/ macrotidal (Aguilar, et al., 2010).

## 1.2  Rumusan Masalah
Indonesia  memiliki  jumlah  pulau yang  telah  terdaftar  dan  terkoordinat sebanyak  13,466  pulau  (BIG,  2015) dengan  total  panjang  garis  pantai 99,093  km  (Samantha,  2013).  Wilayah pesisir  banyak  mengalami  perubahan yang  sebagian  besar  disebabkan  oleh aktivitas  manusia  seperti  pemukiman, industri,  pertanian,  perikanan,  dan  lain sebagainya. Kegiatan tersebut menyebabkan  perubahan  pada  posisi garis  pantai.  Akibat  adanya  dinamika
tersebut  maka  posisi  garis  pantai  di setiap wilayah pesisir akan berbeda.
Keberadaan  garis  pantai  sangat penting,  di  antaranya  untuk  kegiatan perencanaan pembangunan dan perlindungan wilayah pesisir. Salah satu wilayah  pesisir  yang  banyak  mengalami perubahan  garis  pantai  adalah  Ujung Pangkah  Kabupaten  Gresik,  Jawa Timur, karena banyak mengalami abrasi dan akresi. Pesisir Ujung Pangkah yang berhadapan dengan Laut Jawa menyebabkan  wilayah  tersebut  dilalui oleh arus yang mengalir dari arah barat atau  timur  (tergantung  dari  arah  angin bertiup  pada  musim  Barat  dan  musim Timur).  Arus  ini  membawa  partikel- partikel  yang  mengendap  di  sekitar pesisir tersebut. Selain membawa partikel endapan,  arus  laut  juga  menyebabkan terjadinya  abrasi  di  wilayah  pesisir. Adanya  akresi  dan  abrasi  yang  terjadi, maka  Ujung  Pangkah  memiliki  potensi perubahan  garis  pantai  yang  sangat besar.  Oleh  karena  itu,  diperlukan perhatian lebih untuk mengetahui lokasi pesisir yang mengalami perubahan garis pantai, salah satunya dengan melakukan deteksi  dengan  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh.  Salah  satu  citra satelit  yang  dapat  digunakan  untuk deteksi  garis  pantai  adalah  satelit Landsat.
Satelit Landsat yang masih tersedia adalah Landsat 7 dan Landsat 8. Landsat the Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM + ) atau  yang  dikenal  dengan  Landsat  7 diluncurkan  pada  15  April  1999 menggantikan  kemampuan  dari  Landsat 4  dan  Landsat  5.  Landsat  7  ETM + memiliki  8  kanal  yang  terdiri  dari  5 kanal  tampak  ( visible  band :  1-5),  infra merah  menengah  ( mid-infrared -MIR:  7), kanal thermal pada  kanal  6,  dan pankromatik dengan resolusi spasial 15 m pada  kanal  8.  Sensor  Landsat  7  paling stabil dan merupakan instrumen terbaik untuk observasi bumi yang pernah ada. Landsat  8  adalah  generasi  terbaru  yang
dilengkapi  dengan  kanal  baru  yaitu Onboard  Operational  Land  Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS).
Jumlah  kanal  pada  Landsat  8 adalah  11  di  mana  kanal  1-9  berada pada OLI dan kanal 10 dan 11 pada TIRS. Keunggulan  dari  Landsat  8  terkait dengan  rentang  panjang  gelombang elektromagnetiknya, semakin detail panjang gelombang dari tiap kanal maka akan  mempermudah  proses  identifikasi obyek di permukaan. Selain unggul pada rentang panjang gelombang, dibandingkan dengan  Landsat  generasi  sebelumnya, tingkat  keabuan  ( Digital  Number -DN) yang  berkisar  pada  0-255  maka  tingkat keabuan citra Landsat 8 adalah 0-4095. Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya peningkatan  sensitivitas  yang  semula tiap  piksel  memiliki  kuantifikasi  8  bit menjadi  12  bit.  Peningkatan  ini menjadikan proses interpretasi obyek di permukaan menjadi lebih mudah (Sugiarto,  2013).  Perbandingan  kanal antara  Landsat  7  dan  Landsat  8  dapat dilihat pada Tabel 1-1.
Penggunaan  data  penginderaan jauh  untuk monitoring perubahan  garis pantai  telah  banyak  dilakukan  seperti oleh  (Arief,  2011)  yang  membuat  garis pantai Kabupaten Kendal dengan menggunakan  data  temporal  Landsat.
Metode yang digunakan adalah interpretasi  visual  RGB  dan  digitasi on screen ;  (Kasim,  2012)  me- monitoring perubahan garis pantai dengan menggunakan  beberapa  metode  di antaranya  adalah,  interpretasi  visual, teknik  berbasis  nilai  spektral,  citra komposit,  serta  analisis  perubahan vektor;  (Gainau,  2011)  melakukan analisis  perubahan  garis  pantai  dengan menggunakan metode CERC, (Yu, et al., 2013) menggunakan metode Non-
Separable  Wavelet dan Level  Set untuk deteksi perubahan garis pantai dari citra Landsat
7, SPOT-5, CBERS-2, WorldView-2,  Aster,  Quick-Bird  dan IKONOS; (Robinson , 2011)
Tabel 1-1: PERBANDINGAN KANAL ANTARA LANDSAT 7 DAN LANDSAT 8 (Sumber : USGS, 2016)
LANDSAT 7 ETM + Bands (µm) LANDSAT 8 OLI and TIRS (µm) 30 m Coastal/Aerosol 0,435 - 0,451 Band 1 Band 1 30 m Blue 0,441 - 0,514 30 m Blue 0,452 - 0,512 Band 2 Band 2 30 m Green 0,519 - 0,601 30 m Green 0,533 - 0,590 Band 3 Band 3 30 m Red 0,631 - 0,692 30 m Red 0,636 - 0,673 Band 4 Band 4 30 m NIR 0,772 - 0,898 30 m NIR 0,851 - 0,879 Band 5 Band 5 30 m SWIR-1 1,547 - 1,749 30 m SWIR-1 1,566 - 1,651 Band 6 Band 6 60 m TIR 10,31 - 12,36 100 m TIR-1 10,60 - 11,19 Band 10 100 m TIR-2 11,50 - 12,51 Band 11 Band 7 30 m SWIR-2 2,064 - 2,345 30 m SIRW-2 2,107 - 2,294 Band 7 Band 8 15 m Pan 0,515 - 0,896 15 m Pan 0,503 - 0,676 Band 8 30 m Cirrus 1,363 - 1,384 Band 9
menggunakan  data  TerraSAR-X  dengan metode " experimental quad polarization ", (Suhelmi, et al., 2013) menentukan garis pantai  di  Kabupaten  Pati  berdasarkan Undang-Undang  Informasi  Geospasial. Metode yang  digunakan  pada penelitian ini  adalah  penelusuran  garis  pantai pada posisi muka air tertinggi, pengukuran hidrografi, dan pasang surut; (Prameswari, et  al., 2014)  melakukan kajian perubahan garis pantai di pesisir Paiton  Kabupaten  Probolinggo  dengan metode  penelitian  kuantitatif  yang menggunakan  data  gelombang,  pasang surut,  arus,  citra  Landsat  ETM + , IKONOS,  dan  Peta  LPI;  dan  (Braga, et al .,  2013)  menggunakan  data  IKONOS-
2,  GeoEye-1  dan  citra  SAR  COSMO-
SkyMed  untuk  deteksi  garis  pantai  di Venezia,  Italia  dengan  menggunakan metode edge  detection dan  segmentasi citra.
Pada penelitian ini akan digunakan metode edge detection yang menjadi salah satu fitur pada software ErMapper . Edge detection adalah suatu metode matematika yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi suatu titik pada gambar digital berdasarkan  tingkat  kecerahan.  Filter  ini dapat digunakan untuk proses segmentasi,  registrasi,  dan  identifikasi obyek. Pada fitur edge detection ErMapper
tersebut  terdiri  tiga  pilihan  yaitu (Hexagon, 2015):
 Different :  Filter  ini  menggunakan konvolusi  grafis  untuk  menyoroti perbedaan  dalam  algoritma  kontur. Filter yang digunakan adalah :
-1 -1 0 -1 3 0 0 0 0
Faktor skala: 1
 Gradient _X:  Filter  ini  menggunakan konvolusi  grafis  untuk  menyoroti gradien  dalam  arah  X.  Filter  yang digunakan adalah:
0 -1 1
Faktor skala: 1
 Gradient _Y:  Filter  ini  menggunakan konvolusi  grafis  untuk  menyoroti gradien  dalam  arah  Y.  Filter  yang digunakan adalah:
1 -1 0
Faktor skala : 1
Metode edge  detection sangat  baik untuk  menyajikan  penampakan  obyek yang sangat bervariasi pada citra sehingga dapat dibedakan dengan mudah
(Danoedoro,  2012).  (Braga, et  al., 2013) menyatakan bahwa metode edge detection mampu  menunjukkan  ketidakberlanjutan ( discontinuity ),  yaitu  adanya  perubahan tiba-tiba  dari  nilai  spektrum  atau intensitas citra pada obyek antara obyek air dan daratan, atau adanya kesamaan ( similarity )  antara  obyek  yang  terletak pada  daerah  yang  relatif  homogen  seperti daerah  terendam  atau  tidak  terendam. Keduanya  memiliki  nilai  rata-rata  yang berbeda.
Konvolusi adalah salah satu proses filtering yang  sering  dilakukan  pada proses  pengolahan  citra.  Konvolusi  grafis bertujuan  untuk  menghaluskan  suatu citra  atau  memperjelas  citra  dengan menggantikan nilai piksel dengan sejumlah  nilai  piksel  yang  sesuai  atau berdekatan  dengan  piksel  aslinya.  Pada konvolusi  citra  ukuran  dari  citra  tetap sama atau tidak berubah. Proses konvolusi dilakukan  dengan  menggunakan  matriks yang  biasa  disebut mask atau kernel yaitu matriks berjalan sepanjang proses komputasi dan digunakan untuk menghitung  nilai  representasi  lokal  dari beberapa piksel pada citra (Gazali, et al., 2012).
Selain  menggunakan  filter edge detection , salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  memisahkan  antara daratan dan perairan adalah Normalized Difference  Water  Index (NDWI).  NDWI adalah  suatu  algoritma  yang  digunakan untuk  deteksi  badan  air.  Badan  air memiliki  kemampuan  untuk  menyerap secara  kuat  pada  panjang  gelombang sinar tampak dan infra merah. (McFeeters,  2013)  menyatakan  bahwa nilai  NDWI  lebih  besar  dari  nol  maka diasumsikan mewakili permukaan badan  air,  dan  jika  nilainya  lebih  kecil atau  sama  maka  diasumsikan  sebagai
permukaan  bukan  air.  Algoritma  NDWI sebagai berikut:
𝑁𝐷𝑊𝐼 = 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 − 𝑁𝐼𝑅 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 + 𝑁𝐼𝑅

## 1.3  Tujuan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk deteksi perubahan garis pantai di Ujung Pangkah Kabupaten Gresik yang disebabkan  oleh  adanya  akresi  dan abrasi  dengan  menggunakan  metode edge detection dan NDWI.

## 1.4  Hasil Yang Diharapkan
Adanya informasi perubahan garis  pantai  di  Ujung  Pangkah  Gresik Jawa  Timur,  diharapkan  dapat  menjadi masukan  bagi  pemerintah  daerah  terkait dengan  pembangunan  wilayah  pesisir. Pada  wilayah  pesisir  terdapat  lebih  dari satu  ekosistem,  kerusakan  pada  salah satu  ekosistem  dapat  menyebabkan kerusakan pada ekosistem yang lainnya. Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya perencanaan wilayah pesisir yang terpadu sehingga dapat mencapai pembangunan wilayah pesisir yang berkelanjutan.

## 2 METODOLOGI

## 2.1   Data dan Lokasi
Data  yang  digunakan  pada penelitian adalah citra Landsat 7 ETM + 28 April  2000  dan    Landsat  8,  3  Agustus 2015  dengan path  row 118  065.  Data Landsat yang digunakan telah terkoreksi baik secara geografik ataupun secara atmosferik. Perbedaan pada tanggal perekaman (bulan dan musim) diabaikan karena  pada  penelitian  ini  hanya mendeteksi  garis  pantai  sesaat  yang tidak  memperhitungkan  kondisi  pasang surut pada wilayah tersebut. Selain itu, penelitian  ini  didukung  dengan  data hasil  survei  lapangan  yang  telah dilaksanakan  pada  17  –  21  Agustus 2015. Lokasi kajian adalah wilayah pesisir Ujung Pangkah Kabupaten Gresik Provinsi
Jawa Timur dan sekitarnya seperti yang terlihat pada Gambar 2-1.

## Gambar 2:1: Lokasi penelitian

## 2.2  Metode Penelitian
Secara garis besar, proses ekstraksi garis  pantai  dari  data  Landsat  adalah sebagai berikut:
 Koreksi geometrik dan atmosferik citra Landsat,
 Analisis  secara  visual  citra  Landsat  7 dan Landsat 8 untuk melihat
perubahan  pada  pesisir  Ujung  Pangkah dengan  menggunakan  citra  komposit. Komposit yang digunakan adalah
Pemisahan Natural  Color  Composit (NCC) Red-Green-Blue . Kombinasi  kanal NCC citra Landsat 7 adalah kanal Red Green Blue (321) dan untuk Landsat 8 adalah Red Green Blue (432). Kombinasi NCC  digunakan  karena  memberikan tampilan  citra  sesuai  dengan  kondisi sebenarnya pada permukaan bumi.
 Filtering kanal  citra  multispektral dengan  menggunakan edge  detection : different yang menjadi salah satu fitur pada ErMapper,
 Digitasi  pada  kanal  hasil  filter edge detection dan didukung dengan komposit citra,
 Analisis perubahan garis pantai secara visual,
 Selain  dengan  menggunakan  filter edge  detection ,  proses  pemisahan daratan  dan  perairan  menggunakan NDWI.  Hasil  dari  NDWI  digunakan untuk  menghitung  luas  akresi  dan abrasi.  Alur  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 2.2 berikut.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan data  Landsat  7  dan  8,  tampilan  citra NCC  menunjukkan  wilayah  Ujung Pangkah  dengan  jelas.  Berdasarkan
Gambar 2-2: Alur penelitian
Landsat Tahun 2000 dan 2015 Koreksi Geometrik dan Atmosferik Komposit RGB Edge Detection Daratan Tumpang susun dan Digitasi NDWI Garis Pantai Analisis Perubahan Garis Pantai
kombinasi  NCC  (Landsat  7:  321  dan Landsat  8:  432),  terlihat  wilayah  pesisir Ujung  Pangkah  memiliki  empat  muara sungai yang cukup lebar serta  beberapa muara  yang  lebih  kecil.  Hal  ini  terlihat dari  adanya  sungai  yang  cukup  lebar serta warna yang cukup kontras dengan vegetasi  (Gambar  3-1a).  Aliran  sungai yang  terdeteksi  dengan  warna  coklat mempermudah untuk mendeteksi jumlah muara di Ujung Pangkah.
Muara  sungai  menjadi  tempat endapan bagi partikel yang terbawa  oleh aliran  Sungai  Bengawan  Solo.  Partikel penyebab  endapan  dihasilkan  akibat adanya  pembukaan  lahan,  banjir  dengan volume besar akibat hujan berkepanjangan,  serta  adanya  proses transport  sedimen  dari  badan  sungai menuju  laut  (Zonabmi,  2015).  Gambar 3-1  memperlihatkan  kondisi  wilayah pesisir Ujung Pangkah Gresik.
Penumpukan  partikel  di  sekitar muara  sungai  menyebabkan  terjadinya akresi. Akresi adalah proses sedimentasi di  wilayah pesisir yang  disebabkan  oleh aliran  partikel dari  sungai  dan  daratan. Selain terjadinya akresi, di pesisir Ujung Pangkah juga banyak mengalami abrasi. Abrasi  terjadi  akibat  adanya  arus  laut Jawa yang mengalir dari arah barat atau timur  tergantung  dari  arah  angin  bertiup pada  musim  barat  atau  musim  timur. Proses  akresi dan abrasi menyebabkan perubahan  pada  posisi  garis  pantai  di Ujung Pangkah. Oleh karena itu dilakukan deteksi  posisi  garis  pantai  dengan menggunakan  filter edge  detection pada data  citra  Landsat  dengan  periode  beda waktu 15 tahun.
Edge  detection adalah  salah  satu proses filtering atau juga sebagai langkah awal  dari  segmentasi  citra.  Informasi citra  tidak  hanya  diperoleh  dari  posisi yang di tengah,  tepian citra  juga  memiliki informasi penting. Tepian citra memiliki informasi  berupa  obyek,  bentuk,  ukuran, serta tekstur dari obyek tersebut. Tepian citra  adalah  posisi  di  mana  intensitas
piksel  dari  citra  berubah  dari  nilai rendah ke tinggi atau sebaliknya (Putra, 2010).
a. Landsat 7 tahun 2000  RGB 321
b. Landsat 8 tahun  2015 RGB 432 Gambar  3-1:  Ujung  Pangkah,  Gresik  Jawa Timur
(Danoedoro,  2012)  dan  (Braga, et al., 2013), menyatakan bahwa filter edge detection mampu  menyajikan  variasi obyek  dengan  sangat  baik  sehingga mudah  untuk  membedakan  antar  obyek. Hal  ini  disebabkan  karena edge  detection dapat menunjukkan  adanya perubahan tiba-tiba  dari  nilai  spektrum  atau
intensitas citra pada obyek antara obyek air dan daratan, atau adanya kesamaan ( similarity ) antara obyek yang terletak pada daerah  yang  relatif  homogen  seperti daerah  terendam  atau  tidak  terendam. Keduanya  memiliki  nilai  rata-rata  yang berbeda.
Gambar 3-2: Hasil filter edge detection
Landsat 7
Berdasarkan  hasil  pengolahan data  dengan  menggunakan  metode pendeteksian  tepi  pada  kanal  multi spektral  data  Landsat  7,  terlihat  jelas batas antara daratan dan perairan. Dari keenam  hasil  pengolahan,  kanal  NIR mampu  memisahkan  antara  daratan dan  perairan  dengan  sangat  jelas dibandingkan dengan kanal lainnya dan pada  bagian  perairan  tampak  adanya gelombang permukaan. Kanal NIR dengan panjang  gelombang  0,77  –  0,90  µm merupakan  kanal  yang  diperuntukkan untuk  mendeteksi  atau  membedakan
antara  daratan  dengan  perairan.  Hasil deteksi dari kanal SWIR-1 hampir sama dengan  kanal  4  menunjukkan  batas daratan dan perairan yang sangat jelas. Perbedaannya  pada  kanal  SWIR-1  tidak tampak  gelombang  pada  permukaan perairan  seperti  pada  kanal  NIR  dan pada profil daratan ada beberapa bagian yang kurang jelas terlihat dibandingkan dengan  hasil edge  detection kanal  NIR. Hasil  filter edge  detection dari  semua kanal  yang  terdapat  pada  Landsat  7 ditampilkan pada Gambar 3-2.
Coastal/Aerosol
Blue
Green Red NIR SWIR-1 SWIR-2
Gambar 3-3: Hasil filter edge detection Landsat 8 Blue Green Red NIR SWIR-1 SWIR-2
Pemisahan  daratan  dan  perairan pada  kanal  multispektral  Landsat  8 menunjukkan  hasil  yang  tidak  jauh berbeda  dengan  Landsat  7.  Kanal  NIR dengan panjang gelombang 0,85 – 0,88 µm memperlihatkan  hasil  pemisahan  daratan yang  sangat  jelas  dibandingkan  dengan kanal yang lainnya. Berdasarkan referensi dari Landsat 8  handbook ,  kanal  NIR memiliki  spesifikasi  untuk  mendeteksi biomassa  dan  garis  pantai.  (Danoedoro, 2012),  menyatakan  bahwa  inframerah terbukti  efektif  dalam  membedakan obyek  air  dan  bukan  air  sehingga pemetaan  garis  pantai  pun  sangat terbantu dengan teknologi ini.
Rentang panjang gelombang yang digunakan  pada  kanal  satelit  LANDSAT 8  lebih  pendek  dibandingkan  dengan yang  digunakan  pada  Landsat  7.  Hal tersebut mempunyai arti bahwa Landsat 8 mampu menunjukkan hasil yang lebih mendetail  dibandingkan  dengan  Landsat 7.  Secara  keseluruhan  hasil edge detection dari tujuh kanal pada Landsat
8 ditampilkan pada Gambar 3-3.
Garis pantai tahun 2000 Garis pantai tahun 2015 Gambar 3-4: Digitasi garis pantai Berdasarkan  hasil  identifikasi daratan dan perairan dengan menggunakan  filter edge  detection ,  maka digitasi  garis  pantai  dilakukan  dengan mengacu  pada  batas  dari  kanal  NIR. Digitasi  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  adalah  digitasi  secara on  screen seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar 3-4.
Hasil  analisis  visual  dan  digitasi garis  pantai  pada  citra  Landsat  7  dan
Landsat  8,  menunjukkan  bahwa  telah terjadi  perubahan  posisi  garis  pantai  di Ujung Pangkah. Gambar 3-5
menunjukkan  posisi  garis  pantai  pada tahun  2000  (garis  warna  hijau)  dan posisi  garis  pantai  tahun  2015  (garis berwarna merah).  Hasil  tumpang susun kedua garis pantai tersebut menunjukkan bahwa  selama  periode  15  tahun  (dari tahun 2000 - 2015), telah banyak terjadi abrasi dan akresi pada wilayah kajian.
Gambar 3-5: Tumpang  susun  garis  pantai tahun  2000  dan  2015  yang ditampilkan pada citra Landsat 8
Selain  dengan  menggunakan edge detection ,  dilakukan  pula  deteksi  garis pantai secara digital dengan menggunakan NDWI. NDWI mampu memisahkan antara daratan  dan  perairan  dengan  jelas. Garis  pantai edge  detection dan  NDWI menunjukkan  hasil  yang berbeda.  Hasil tumpang  susun  antara  kedua  metode tersebut menunjukkan garis pantai yang tidak segaris. Terlihat adanya perbedaan beberapa  piksel  yang  bergeser.  Hal  ini dimungkinkan  oleh  penggunaan kernel different yang kurang sesuai. Oleh karena itu,  perlu  penelitian  selanjutnya  untuk membandingkan  antara kernel  different dengan kernel yang lain. Hasil tumpang susun  ditunjukkan  pada  Gambar  3-6 dan 3-7.
Gambar 3-6: Tumpang susun garis pantai edge detection dengan NDWI Landsat 7 tahun 2000
Gambar 3-7: Tumpang susun garis pantai edge detection dengan NDWI Landsat 8 tahun 2015
Di  sisi  lain,  berdasarkan  analisis perubahan  garis  pantai  secara  visual, terlihat  telah  terjadi  abrasi  di  sebelah utara Ujung Pangkah. Hal ini disebabkan oleh arus dari Laut Jawa yang bergerak menuju wilayah tersebut dengan kecepatan  yang  signifikan.  Selain  arus, abrasi juga dapat terjadi apabila wilayah pesisir  tersebut  tidak  terlindungi  oleh
mangrove  atau  tanaman  pelindung lainnya  sebagai  penyanggah  daratan. Selain  abrasi,  akresi  juga  terjadi  di pesisir  sebelah  barat  dan  timur  Ujung Pangkah yang merupakan muara sungai Bengawan Solo. Hal tersebut
menunjukkan bahwa  akresi  disebabkan oleh sedimen yang dibawa oleh air sungai menuju  muara-muara  yang  berbatasan dengan  laut  sangat  tinggi.  Luas  abrasi dan akresi yang terjadi sangat signifikan. Oleh  karena  itu  diperlukan  adanya perhitungan luas dari abrasi dan akresi tersebut.
a (abrasi)
b (akresi)
Gambar  3-8:  Distribusi    abrasi    dan  akresi  di Ujung Pangkah
Penghitungan  luas  akresi  dan abrasi  pada  Ujung  Pangkah  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma  NDWI.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  NDWI, terlihat  sangat  jelas  pemisahan  antara daratan  dan  perairan  sehingga  selain dapat  digunakan  untuk  deteksi  garis pantai,  juga  dapat  digunakan  untuk mengetahui distribusi abrasi dan akresi. Hasil  pengolahan  NDWI  disajikan  pada Gambar 3-8 dan Tabel 3-1.
Hasil  perhitungan  luas  akresi selama  periode  15  tahun  adalah  11,35 km 2 dan luas abrasi mencapai 5,19 km 2 . Akresi yang terbentuk dari partikel yang terbawa  oleh  arus  sungai  sangat dipengaruhi  oleh  dinamika  di  perairan laut yang mempunyai dampak ke muara sungai.
Berdasarkan  hasil  pengolahan data Tim ZPPI Pusfatja LAPAN, pola arus pada  Bulan  April  dan  Agustus  sangat berbeda  (disesuaikan  dengan  tanggal data  Landsat).  Pada  Bulan  April,  arus yang  mengalir  di  Laut  Jawa  bergerak menuju  ke  arah  timur,  sebaliknya  arus pada  Bulan  Agustus  akan  bergerak  ke arah barat (Gambar 3-9).

## Tabel 3-1: LUAS AKRESI DAN ABRASI
Akresi dan abrasi Luas (km 2 ) Akresi 1 2,92 Akresi 2 0,60 Akresi 3 7,83 Abrasi 5,19
Arus  dan  gelombang  laut  yang melewati  pesisir  sebelah  utara  lebih kuat menerjang wilayah tersebut karena tidak ada penghalang/peredam arus. Di sebelah  barat  terjadi  akresi  karena  sisi barat  berupa  teluk  sehingga  partikel yang  keluar  dari  muara  sungai  akan terbawa  kembali  oleh  arus  menuju pesisir  di  sekitar  muara.    Sedangkan  di akresi  di  sebelah  timur  terjadi  karena
terjangan  ombak  lebih  lemah  menuju muara  sungai  karena  teredam  oleh adanya  Pulau  Madura  sehingga  kekuatan arus sedikit berkurang.
Arus Bulan April 2000
Arus Bulan Agustus 2015 Gambar 3-9: Arus  pada  Bulan  April  dan Agustus
Secara umum untuk  membentuk daratan  pada  wilayah  akresi  dilakukan penanaman mangrove oleh  masyarakat setempat  atau  pihak  terkait  yang mempunyai kewenangan untuk mengelola wilayah  pesisir.  Hasil  identifikasi  dari data satelit menunjukkan semua wilayah yang  mengalami  akresi  telah  ditumbuhi oleh mangrove . Sesuai dengan pemantauan pada saat survei lapangan, mangrove yang  tumbuh  di  wilayah akresi relatif muda  dan  masih pendek. Jenis mangrove yang  tumbuh  di  pesisir

## Gambar 3-10:  Contoh lokasi akresi yang telah ditumbuhi mangrove
Ujung  Pangkah  dominan  jenis Avicennia . Penanaman mangrove di  wilayah  akresi masih tetap berlangsung sampai saat ini seperti  contoh  yang  ditampilkan  dalam Gambar 3-8.
Berdasarkan  survei  lapangan pada  tanggal  17  –  21  Agustus  2015, terlihat  jelas  terjadinya  akresi  di  Ujung Pangkah.  Akresi  yang  terjadi  banyak ditumbuhi  oleh  vegetasi mangrove baik yang tumbuh secara alami atau sengaja ditanam.  Contoh  vegetasi mangrove yang  tumbuh  pada  lokasi  akresi ditampilkan dalam Gambar 3-10.

## 4 KESIMPULAN
Hasil pengolahan kanal NIR pada Landsat 7 dan Landsat 8, menunjukkan
adanya  perubahan  garis  pantai  yang sangat  signifikan.  Filter edge  detection dan  NDWI  dapat  digunakan  untuk deteksi  garis  pantai,  akan  tetapi    hasil tumpang  susun  antara  filter edge detection dengan  NDWI  menunjukkan garis  pantai  yang  tidak  segaris,  terjadi pergeseran  beberapa  piksel.  Selain  itu, di  Ujung  Pangkah  juga  mengalami akresi  dan  abrasi.  Luas  akresi  yang terjadi di pesisir Ujung Pangkah mencapai 11,35  km 2 dan  luas  abrasi  sekitar  5,19 km 2 dalam periode waktu 15 tahun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan kepada    Syarif  Budhiman,  S.Pi.,  M.Sc., atas  saran  yang  diberikan  dalam
penyusunan  karya  tulis  ini.  Terima kasih juga kami sampaikan kepada  Dr. M. Rokhis Khomarudin selaku Kapusfatja, serta  Tim  Redaksi  Jurnal  Penginderaan Jauh dan Mitra Bestari.

## DAFTAR RUJUKAN
Aguilar, F.J; I, Fernández; J.L, Pérez; A., López;
M.A,  Aguilar;  A.,  Mozas;  J.,  Cardenal,
(2010). Preliminary  Results  on  High
Accuracy Estimation of Shoreline Change  Rate  Based  on  Coastal Elevation Models . International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, (986-991). Kyoto. Arif, M., Gathot, W., & Teguh, P., (2011). Kajian Perubahan  Garis  Pantai  Menggunakan Satelit  LANDSAT  di  Kabupaten  Kendal .
Jurnal  Penginderaan  Jauh  Vol  8  ,  71- 80.
BIG.  (2015). Indonesia  Memiliki  13.466  Pulau yang  Terdaftar  dan  Terkoordinat. Cited in  http://www.  bakosurtanal.go.  id/ berita-surta/show/indonesia-memiliki- 13-466-pulau-yang-terdaftar-dan- berkoordinat. [7 Januari 2015]
Boak,  E.,  &  Turner,  I.,  (2005). Shoreline Definition  and  Detection:  a  Review . Journal  of  Coastal  Research,  21  (4), 688-703.
Braga,  F.,  Luigi,  T.,  Caludio,  P.,  &  Luigi,  A.,
(2013). Shoreline  Detection:  Capability of COSMO-Skymed  and High-Resolution Multispectral Images . European Journal of Remote Sensing, 46, 837-853. Danoedoro, P., (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: ANDI. Gainau,  O.,  (2011). Analisis  Penginderaan  Jarak
Jauh untuk Mengidentifikasi Perubahan Garis Pantai di Pantai Timur Surabaya. Gazali,  W.,  Soeparno,  H.,  &  Ahliati,  J.,  (2012). Penerapan  Metode  Konvulasi  Dalam Pengelolaan  Citra  Digital .  Jurnal  Mat Stat Binus University 12 (2) , 103-113.
Hexagon,  2015. Detect  Edges. Cited  in https://hexagongeospatial.  fluidtopics. net/book#!book;uri=d697ac1e302b4bc e1d79722e4e4261b0;breadcrumb=423
52cc5c9c8eb9183e92459d8d2d1bc- a1fcfa97ec214e  83a9b8bf468be4cb15-
109ac55191  d0e0fccd19  a40f46b30d 80-fe79e236581120 bbc9a60f5a5 28bd2e6. [7 Januari 2015] Kasim, F., (2012). Pendekatan Beberapa Metode Dalam  Monitoring  Perubahan  Garis Pantai Menggunakan Dataset Penginderaan  Jauh  LANDSAT  dan  SIG .
Jurnal  Ilmiah  Agropolitan  5  (1  April 2012) , 620-635.
Kuleli,  T.,  Guneroglu,  A., Karsli,  F.,  &  Dihkan, M.,  (2011). Automatic  Detection  of
Shoreline  Change  on  Coastal  Ramsar Wetlands of Turkey . Ocean Engineering, 38 (2011 ) , 1141-1149. McFeeters,  S.,  (2013). Using  the  Normalized Difference Water Index (NDWI) within a . Remote Sensing, 5 , 3544-3561. Ongkosongo, O.S.R., (2011). Strategi Menghadapi Risiko Bencana Di Wilayah
Pesisir  Akibat  Pemanasan  Global  Dan Perubahan Iklim Global . Jakarta: LIPI. Prameswari,  S.,  Agus,  A.,  &  Azis,  R.,  (2014).
Kajian Dampak Perubahan Garis Pantai Terhadap Penggunaan Lahan Berdasarkan  Analisis  Penginderaan
Jauh  Satelit  di  Kecamatan  Paiton,
Kabupaten  Probolinggo  Jawa  Timur . Jurnal Oseanografi 3(2), 267-276. Pugh, D., (2004). Changing Sea Levels : Effects
Of  Tides,  Weather  And  Climate. Cambridge University Press.
Putra,  D.,  (2010). Pengolahan  Citra  Digital. Yogyakarta: ANDI. Robinson,  D.,  (2011). Analysis  and  Evaluation In  Shoreline  Detection  In  The  South Holland Province, Using Images In Quad Polarization Mode From TerraSAR-X.
Samantha,  G.,  (2013). Terbaru:  Panjang  Garis Pantai  Indonesia  Capai  99.000  Kilometer Data  Dasar  Rupa  Bumi  Wilayah Indonesia  yang  Berlaku  Ternyata  Tak Sesuai  Hasil  Survei  di Lapangan. Cited in  http://  nationalgeographic.co.id/ berita/2013/10/terbaru-panjang- garis-pantai-indonesia-capai-99000- kilometer. [7 Januari 2015).
Sugiarto,  D.,  (2013). LANDSAT  8:  Spesifikasi, Keunggulan  Dan  Peluang  Pemanfaatan Bidang  Kehutanan. Cited  in  http:// Tnrawku.Wordpress.Com/2013/06/12/ LANDSAT-8-Spesifikasi-Keungulan- Dan-Peluang-Pemanfaatan-Bidang- Kehutanan.
Suhelmi,  I.,  Restu,  N.,  &  Hari,  P.,  (2013).
Penentuan  Garis  Pantai  Berdasarkan Undang-undang  Informasi  Geospasial Dalam  Mendukung  Pengelolaan  Pesisir dan  Laut .  Jurnal  Ilmiah  Geomatika
Volume 19 No. 1 Agustus, 19-24.
Triatmodjo,  B.,  (2008). Teknik  Pantai. Beta Offset.
USGS.  (2016). LANDSAT  8  (L8)  Data  Users Handbook:  Version  2.0. Cited  in https://LANDSAT.usgs.gov/documents/ LANDSAT8DataUsersHandbook.pdf. [24 Oktober 2016].
Yu,  S.,  Mou,  Y.,  Xu,  D.,  You,  X.,  Zhou,  L.,  & Zheng, W., (2013). A New Algorithm for Shoreline  Extraction  from  Satellite Imagery  with  Non-Separable  Wavelet and  Level  Set  Method .  International Journal  of  Machine  Learning  and Computing, 158-163.
Zonabmi, (2015). Akresi Pantai. Cited  in  http://
www. zonabmi. org/ aplikasi/ perubahan- garis-pantai/akresi-pantai.html. [23
Oktober 2015]