## Analisis Perubahan Garis Pantai Menggunakan Digital Shoreline Analysis System : Studi Kasus Wilayah Pesisir Kota Jayapura, Provinsi Papua
Baigo Hamuna 1, * dan John Dominggus Kalor 1
1 Program Studi Ilmu Kelautan, Jurusan Ilmu Kelautan dan Perikanan, FMIPA Universitas Cenderawasih, Jl. Kamp Wolker. Waena, Kota Jayapura, Provinsi Papua *e-mail korespondensi: bhamuna@yahoo.com.sg INFORMASI ARTIKEL A B S T R A C T Diterima Disetujui Terbit Online : 10 September 2022 : 11 November 2022 : 30 Desember 2022 Study of shoreline change is an important step in understanding the dynamics in the coastal area in Jayapura City and is a first step to reduce the risk of coastal erosion and also minimize social, physical and economic losses. This research was conducted in the coastal area of Yos Sudarso Bay, Jayapura City, Papua Province by utilizing multi-temporal  Landsat  satellite  imagery  (Landsat  5  TM,  Landsat  7  ETM+  and Landsat  8  OLI-TIRS)  for  1994,  2000,  2007,  2014  and  2020.  Analysis  Shoreline changes  are  determined  using  the  Digital  Shoreline  Analysis  System  (DSAS).  End Point Rate (EPR), Net Shoreline Movement (NSM) and Linear Regression Rate (LRR) are used to calculate the rate of change of the coastline and predictions of change of the coastline for the next 10 years. The results showed that in the period 1994-2000 there  was  an  area  of  535749.22  m 2 of  abrasion  and  399361.87  m 2 of  accretion. During the 2000-2007 period, 453,876.10 m 2 of abrasion occurred and 447,121.39 m 2 of accretion. In the 2007-2014 period there was 781,274.83 m 2 of abrasion and 259,221.26  m 2 of  accretion.  In  the  20014-2020  period,  93,328.79  m 2 of  abrasion occurred and 74,204.42 m 2 of accretion. Spatially, the coastal areas of Yos Sudarso Bay, Jayapura City, which experienced abrasion included Holtekamp Beach, Hamadi Beach,  and  a  small  part  in  Youtefa  Bay,  while  those  that  experienced  accretion included DOK II Beach, Entrop Beach, Ciberi Beach, in Youtefa Bay and Cape Ria. The shoreline changes rate (LRR) in the coastal area of Yos Sudarso Bay, Jayapura City due to abrasion in the period 1994 to 2020 is 0.89 m/year, while the shoreline change rate due to accretion is 0.70 m/year. Based on the prediction of shoreline changes at Holtekamp Beach, it is predicted that the highest abrasion will occur as far as 50.19 m with an average abrasion distance of 20.22 m, while the highest accretion is as far as 19.19 m with an average accretion distance of 10.55 m. Key Words :
Abrasion
Accession
End Point Rate Net Shoreline Movement Linear Regression Rate

## PENDAHULUAN
Dinamika  wilayah  pesisir  yang  tinggi  akan membawa  implikasi  pada  kehidupan  dan pembangunan kawasan terutama pada perkembangan  kota-kota  pesisir.  Wilayah  pesisir merupakan suatu wilayah yang lemah atau rentan oleh  faktor  lingkungan  seperti  variabilitas  iklim, perubahan iklim dan terhadap naiknya permukaan laut (Kaly et al., 2004; Marfai et al., 2007). Dengan demikian,  wilayah  pesisir  merupakan  kawasan yang  sangat  rentan  terhadap  berbagai  fenomena alam maupun akibat aktivitas manusia. Salah satu aspek yang penting untuk mengkaji kerentanan di wilayah  pesisir  adalah  perubahan  garis  pantai (Pendleton et al., 2010). Garis pantai didefinisikan sebagai  batas  pertemuan  antara  permukaan daratan  dan  permukaan  air  laut,  dimana  batas tersebut  dapat  bervariasi  bentuknya  dan  dapat berubah secara dinamis (Cui dan Li, 2011; Mujabar dan  Chandrasekar,  2013;  Nath  et  al.,  2021). Perubahan  garis  pantai  merupakan  proses  yang
dinamis  dan  terus  berlangsung  melalui  berbagai faktor, seperti pengikisan daratan (abrasi) maupun penambahan daratan (akresi).
Pemantauan  dan  perkiraan  perubahan  garis pantai merupakan salah satu parameter terpenting dalam deteksi erosi pantai dan pengendapan serta studi morfodinamika pantai (Armenio et al., 2019; Baig  et  al.,  2020).  Berbagai  teknik  dan  teknologi telah  dikembangkan  untuk  memantau  dan memetakan  perubahan-perubahan  yang  terjadi  di wilayah pesisir, termasuk perubahan garis pantai. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah memanfaatkan  teknologi  penginderaan  jauh. Perubahan  garis  pantai  di  wilayah  pesisir  akan lebih mudah dideteksi dan dihitung menggunakan teknik  geospasial  dan  perhitungan  otomatis dengan tools ArcGIS (Nassar et al., 2019).
Perubahan garis pantai yang terjadi di wilayah pesisir  akan  lebih  mudah  dideteksi  dan  dianalisis menggunakan teknik geospasial yang mengkombinasikan  penginderaan  jauh  satelit dan Sistem  Informasi  Geografis  (Yulianto  et  al.,  2019;
Desember 2022
Nassar  et  al.,  2019;  Koulibaly  dan  Ayoade,  2021, Rumahorbo et al., 2022) atau menggunakan Digital Shoreline  Analysis  System  (DSAS)  (Thieler  et  al., 2009; Mutaqin, 2017; Rumahorbo et al., 2022). Saat ini,  DSAS  merupakan  metode  yang  efektif  dan akurat  untuk  mendeteksi  dan  menghitung perubahan garis pantai secara otomatis (Kankara et al.,  2015;  Nhan  et  al.,  2018;  Elnabwy  et  al.,  2020; Nath  et  al.,  2021;  Koulibaly  dan  Ayoade,  2021). Metode DSAS mampu memberikan hasil yang lebih baik  tentang  dinamika  dan  tren  perubahan  garis pantai,  dimana  data  garis  pantai  yang  diekstraksi dari  citra  satelit  multitemporal  dianalisis  untuk mengukur  laju  abrasi  dan  akresi  yang  terjadi  di sepanjang  garis  pantai  (Ryabchuk  et  al.,  2012; Yulianto et al., 2019; Dey et al., 2021; Zonkouan et al., 2022).
Hingga  saat  ini,  informasi  spasial  laju perubahan  garis  pantai  di  Kota  Jayapura  belum tersedia. Oleh karena itu, kajian tentang perubahan garis  pantai  merupakan  langkah  penting  dalam memahami  dinamika  di  wilayah  pesisir  di  Kota Jayapura  dan  merupakan  langkah  awal  untuk mengurangi  risiko  erosi  pantai  dan  juga meminimalkan kerugian sosial, fisik dan ekonomi. Hal  ini  sangat  perlu  dilakukan  karena  wilayah pesisir  Kota  Jayapura  yang  merupakan  pusat pemerintahan  dan  perekonomian  Jayapura, termasuk  juga  pusat  pembangunan  di  Provinsi Papua  yang  sedang  berkembang  (Hamuna  et  al., 2018).  Selain  itu,  wilayah  pesisir  Kota  Jayapura yang secara geografis berhadapan langsung dengan laut  lepas  (Samudera  Pasifik)  dianggap  sangat berpotensi  menimbulkan  bencana  di  wilayah pesisir. Penelitian ini nantinya dapat memberikan gambaran  spasial  perubahan  garis  pantai  (abrasi dan  akresi)  dan  perkiraan  laju  perubahan  garis pantai  Kota  Jayapura,  sehingga  dapat  mendorong semua pihak terkait untuk melakukan perencanaan mitigasi bencana di wilayah pesisir.

## BAHAN DAN METODE
Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian akan dilaksanakan selama 6 bulan, yaitu pada bulan April hingga Agustus tahun 2021. Lokasi penelitian adalah sepanjang wilayah pesisir Kota Jayapura, yang dibatasi hanya pada Teluk Yos Sudarso Kota Jayapura (Gambar 1).
Citra Satelit yang Digunakan Citra Landsat multi-temporal dari tahun 1994 hingga  2020  digunakan  untuk  melacak  dan mengidentifikasi perubahan garis pantai di wilayah pesisir Kota  Jayapura  yang  diunduh  pada  website http://earthexplorer.usgs.go  (Path/Row:  101/62) (Tabel 1).
Gambar  1.  Peta  lokasi  penelitian  di Teluk  Yos  Sudarso, Kota Jayapura, dimana jarak antar transek adalah 50 m dan panjang transek 200 m.
Tabel  1.  Data  citra  satelit  yang  digunakan  untuk penentuan garis pantai Tahun Data Satelit/Sensor Resolusi (m) 1994 2000 2007 2014 2020 Landsat 5/TM Landsat 7/ETM+ Landsat 5/TM Landsat 8/OLI-TIRS Landsat 8/OLI-TIRS 30 15, 30 30 15, 30 15, 30

## Pengumpulan Data Lapangan
Pada  penelitian  yang  menggunakan  data penginderaan  jauh  perlu  dilakukan  uji  ketelitian karena sangat mempengaruhi besarnya kepercayaan  pengguna  terhadap  setiap  jenis  data maupun  metode  analisisnya.  Untuk  keperluan validasi,  maka  dilakukan  pengambilan  data lapangan  yang  mencakup  posisi  koordinat terjadinya  perubahan  garis  pantai  di  lapangan menggunakan Global Positioning System (GPS) dan pengambilan dokumentasi lapangan.

## Pemrosesan dan Analisis Data
Adapun tahapan pengolahan dan analisis data citra satelit Landsat untuk menentukan perubahan garis  pantai  di  sepanjang  wilayah  pesisir  Kota Jayapura ditunjukkan pada Gambar 2.

## Koreksi Citra Satelit
Koreksi Geometrik pada citra Landsat adalah langkah untuk memperbaiki kesalahan perekaman secara geometrik agar citra yang dihasilkan sesuai dengan  posisi  sebenarnya  di  muka  bumi.  Koreksi geometric  dilakukan  dengan  menggunakan  4 Ground Control Point (GCP) yang telah diperoleh di lapangan. Sistem koordinat yang digunakan adalah WGS 1984 UTM Zone 53S.
Gambar 2. Flowchart ekstraksi, pengolahan dan analisis citra satelit Landsat untuk perubahan garis pantai
Koreksi radiometrik dan atmosferik merupakan proses pemulihan citra yang dilakukan dengan  tujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra yang  kurang  baik  akibat  kerusakan  satelit  atau adanya gangguan dari atmosfer. Pada penelitian ini, proses  koreksi  radiometrik  dilakukan  pada perangkat lunak ENVI 5.1 dengan cara melakukan kalibrasi citra menggunakan Radiometric Calibration  untuk  mempertajam  tampilan  citra, sedangkan  koreksi  atmosferik  menggunakan FLAASH ( Fast Line of Sight Atmospheric Analysis of Spectral  Hypercubes )  Atmospheric  Correction untuk menghilangkan gangguan atmosfer.

## Deliniasi dan Digitasi
Proses  deliniasi  daratan  dan  laut  dilakukan pada perangkat lunak ENVI 5.0 untuk Landsat TM dan  ETM+  menggunakan  rumus Modified
Normalised  Difference  Water  Index (MNDWI)  dari Xu (2006) , yaitu:
MNDWI = ( Green – MIR) / ( Green + MIR )
Sedangkan untuk Landsat 8 OLI-TIRS
menggunakan rumus MNDWI dari Ko et al . (2015), yaitu:
MNDWI = ( Green – SWIR 1 ) / ( Green + SWIR 1 )
Citra hasil MNDWI kemudian didigitasi untuk menghasilkan  data  garis  pantai.  Digitasi  atau delineasi  batas  darat  dan  air  dilakukan menggunakan teknik on screen digitizing ). Digitasi dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  garis pantai tahun 1994, 2000, 2007, 2014 dan 2020.

## Analisis Data
Parameter  yang  diperlukan  dalam  DSAS terdiri dari (1) baseline yaitu garis acuan titik nol , (2) shorelines yaitu garis pantai yang akan diukur perubahannya , dan (3) transects yaitu garis tegak lurus  dengan baseline yang  membagi  pias-pias pada  garis  pantai . Penelitian  ini  menggunakan baseline garis  pantai  tahun  1994,  sedangkan shorelines menggunakan garis pantai tahun 1994, 2000,  2007,  2014  dan  2020.  Transek  dibuat mengarah ke arah laut dengan jarak antar transek yang  digunakan  yaitu  50 m  dan  panjang  transek 200 m (lihat Gambar 1).
Perubahan  garis  pantai  dianalisis  dengan pendekatan statistik End Point Rate (EPR) dan Net Shorline  Movement (NSM)  dengan  menggunakan software DSAS. Adapun persamaan kedua metode tersebut sebagai berikut (Thieler et al., 2009):
EPR = Jarak garis pantai awal dengan garis pantai akhir Selisih waktu
NSM = Garis pantai terlama – Garis pantai terbaru
Tingkat  perubahan  garis  pantai  di  analisis berdasarkan  klasifikasi  dari  nilai  EPR  yang dikembangkan oleh Shaw pada tahun 1998 (USGS, 1999) (Tabel 2). Adapun prediksi perubahan garis pantai  menggunakan  metode Linear  Regression Rate (LRR).  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk membantu memprediksi perubahan garis pantai di masa mendatang (Thieler et al., 2009). Garis pantai yang akan diprediksi ialah garis pantai yang tidak terdapat  bangunan  permanen,  sebab  garis  pantai yang  terdapat  bangunan  permanen  tidak  akan mengalami  perubahan  kecuali  terdapat  aktivitas
penambahan  atau  pengurangan  daratan  akibat campur  tangan  manusia.  Sebelum  melakukan prediksi  perubahan  garis  pantai,  terlebih  dahulu dilakukan  analisis  regresi  untuk  mengetahui  nilai koefisien determinasi (R 2 ) pada tiap transek.
Tabel 2. Klasifikasi perubahan garis pantai berdasarkan nilai EPR EPR Kriteria EPR < -2 Abrasi sangat tinggi -2 < EPR < -1 Abrasi tinggi -1 < EPR < 1 Stabil 1 < EPR < 2 Akresi sedang EPR > 2 Akresi tinggi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Panjang Garis Pantai
Salah  satu  dampak  dinamika  wilayah  pesisir adalah  terjadinya  perubahan  panjang  garis  pantai di  sepanjang  wilayah  pesisir  tersebut.  Terjadinya perubahan garis pantai di pesisir Teluk Yos Sudarso dapat diketahui dengan menggunakan citra satelit yang  telah  diolah  (digitasi)  dan  dilakukan overlay pada  citra  satelit  tersebut.  Hasil  interpretasi  citra satelit  dan  hasil  digitasi  garis  pantai  dari  lima dataset  citra  satelit  Landsat  multi-temporal menunjukkan adanya perubahan posisi garis pantai hampir  di sepanjang  wilayah  pesisir  di  area  studi (Gambar  3).  Hal  ini  menyebabkan  terjadinya perubahan  panjang  garis  pantai  di  pesisir  Kota Jayapura yang cukup bervariasi (Tabel 3).
Perubahan panjang garis pantai di Teluk Yos Sudarso  menunjukkan  terjadinya  abrasi  atau pengurangan  lahan  daratan  sehingga  terjadi kemunduran  garis  pantai  dan  mengalami  akresi atau  penambahan  lahan  daratan  yang  mengikis lautan  sehingga  menyebabkan  garis  pantai  maju kearah  laut.  Adanya  perubahan  garis  pantai  ini disebabkan karena pemanfaatan lahan pesisir oleh masyarakat  pesisir  ataupun  terjadinya  fenomena alam.  Fenomena  alam  yang  berlangsung  secara terus-menerus  menyebabkan  semakin  lama  garis pantai  akan  berubah  (Purnaditya  et  al.,  2012). Selain  itu,  perubahan  panjang  garis  pantai  yang terjadi di Teluk Yos Sudarso dapat juga disebabkan karena  banyaknya  daerah  yang  berongga-rongga sehingga  memperpanjang  garis  pantai.  Apabila terjadi  reklamasi  atau  sedimentasi  pada  daerah berongga  tersebut  akan  menyebabkan  panjang garis pantai berkurang.
Tabel  3.  Panjang  garis  pantai  di  pesisir  Kota  Jayapura Teluk Yos Sudarso periode 1994-2020
Tahun Waktu Akuisisi Citra Satelit Panjang Garis Pantai (m) 1994 2000 2007 2014 2020 8/2/1994 6/7/2000 8/22/2007 10/28/2014 5/21/2020 64.394,68 64.699,01 64.907,01 66.172,59 66.031,69
Gambar 3. Dinamika perubahan panjang garis pantai di pesisir Kota Jayapura (Teluk Yos Sudarso) periode 1994- 2020
Deteksi  Perubahan  Garis  Pantai  Akibat  Abrasi dan Akresi
Berdasarkan  distribusi  spasial  terjadinya abrasi  dan  akresi  di  Teluk  Yos  Sudarso  pada  tiap periode  1994  sampai  2020  (Gambar  4  sampai Gambar  7),  dapat  diketahui  bahwa  secara  spasial wilayah  pesisir  Teluk  Yos  Sudarso  Kota  Jayapura yang  mengalami  abrasi  antara  lain  Pantai Hotekamp,  Pantai  Hamadi,  dan  sebagian  kecil  di dalam  Teluk  Youtefa,  sedangkan  yang  mengalami akresi  antara  lain  Pantai  DOK  II,  Pantai  Entrop, Pantai Ciberi, di dalam Teluk Youtefa dan Tanjung Ria.  Adapun  luas  terjadinya  abrasi  dan  akresi  di area studi disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Hasil  pengamatan  lapangan  menunjukkan bahwa  kejadian  abrasi  di  Teluk  Yos  Sudarso dominan  disebabkan  oleh  pengikisan  pantai  oleh arus  dan  gelombang,  penggerukan  pantai (pengambilan pasir pantai) dan penebangan pohon mangrove.  Sedangkan  kejadian  akresi  dominan disebabkan  oleh  proses  sedimentasi  yang  terjadi secara  alami  dan  proses  reklamasi  pantai.  Abrasi dan  akresi  di  wilayah  pesisir  tidak  hanya dituntukan  oleh  suatu  faktor  tunggal  tapi  oleh sejumlah  faktor  berserta  interaksinya  yang merupakan  hasil  gabungan  dari  proses  alam  dan manusia.  Menurut  Angkotasan  et  al.  (2012), aktivitas manusia seperti pembangunan bangunan pantai  dan  pengrusakan  mangrove  merupakan penyebab  perubahan  garis  pantai.  Mangrove memiliki  sistem  perakaran  yang  rapat  sehingga mampu  menahan  lepasnya  partikel  sedimen sehingga  abrasi  pantai  dapat  dicegah.  Apabila terjadi  penebangan  mangrove,  maka  arus  atau gelombang akan langsung mengarah ke pantai yang dapat menimbulkan abrasi (Bengen, 2001).
Gambar 4. Deteksi perubahan garis pantai akibat abrasi dan akresi di pesisir Teluk Yos Sudarso Kota Jayapura periode 1994-2000
Gambar 5. Deteksi perubahan garis pantai akibat abrasi dan  akresi  di  pesisir  Teluk  Yos  Sudarso  Kota  Jayapura periode 2000-2007
Gambar 6. Deteksi perubahan garis pantai akibat abrasi dan  akresi  di  pesisir  Teluk  Yos  Sudarso  Kota  Jayapura periode 2007-2014
Gambar 7. Deteksi perubahan garis pantai akibat abrasi dan  akresi  di  pesisir  Teluk  Yos  Sudarso  Kota  Jayapura periode 2014-2020
Tabel 4. Dinamika abrasi di Teluk Yos Sudarso, Kota Jayapura
Tabel 5. Dinamika akresi di Teluk Yos Sudarso, Kota Jayapura
Periode Jumlah Transek Luas (m 2 ) Rata-rata NSM (m) 1994-2000 559 399.316,87 14,52 2000-2007 607 447.121,39 16,08 2007-2014 401 259.221,26 13,69 2014-2020 612 74.204,42 3,02 Periode Jumlah Transek Luas (m 2 ) Rata-rata NSM (m) 1994-2000 676 535.749,22 -16,6 2000-2007 642 453.876,10 -14,88 2007-2014 851 781.274,83 -19,50 2014-2020 640 93.328,79 -3,03
Laju Perubahan dan Tingkat Kerentanan Garis Pantai
Berdasarkan  hasil  analisis  perubahan  garis pantai  di  pesisir  Kota  Jayapura  berdasarkan  nilai EPR,  maka  perubahan  garis  pantai  akibat  abrasi lebih  tinggi  dibandingkan  akresi  (Tabel  6).  Laju abrasi  dan  akresi  pada  periode  1994-2000  lebih tinggi dibandingkan  periode  lainnya.  Berdasarkan nilai LRR, laju akresi pada perubahan garis pantai di  Teluk  Yos  Sudarso  pada  periode  1994-2020 adalah  rata-rata  0,70  m/tahun  dengan  jumlah transek sebanyak 324, sedangkan untuk laju rata- rata  abrasi  adalah  0,89  m/tahun  dengan  jumlah transek  sebanyak  928  (Tabel  7).  Perubahan  garis pantai  yang  lebih  dominan  banyak  terjadi  pada periode  1994-2020  adalah  abrasi,  dimana  abrasi terjadi  dibeberapa  lokasi  yaitu  Pantai  Holtekamp, Pantai  Hamadi  dan  di  dalam  Teluk  Youtefa. Sedangkan  akresi  terjadi  di  beberapa  lokasi  yaitu Pantai DOK II dan Pantai Entrop.
Tabel  6.  Laju  perubahan  garis  pantai berdasarkan nilai
End Point Rate (EPR) Perubahan Garis Pantai Periode EPR (m/tahun) Abrasi 1994-2000 2000-2007 2007-2014 2014-2020 -2,84 -2,07 -2,71 -0,54 Akresi 1994-2000 2000-2007 2007-2014 2014-2020 2,48 2,23 1,91 0,54 Tabel  7.  Laju  perubahan  garis  pantai berdasarkan nilai Linear Regression Rate (LRR) periode 1994-2020 Perubahan Garis Pantai Jumlah Transek LRR (m/tahun) Abrasi Akresi 928 324 -0,89 0,70
Salah satu indikator yang menunjukan adanya tekanan  terhadap  suatu  kawasan  pantai  adalah perubahan  garis  pantai  yang  ditandai  dengan proses abrasi maupun sedimentasi (Siswanto et al., 2010).  Perubahan  garis  pantai  dan  laju perubahannya  memberikan  indikasi  dan  dampak terhadap  tingkat  kerentanan  wilayah  pesisir (Pendleton  et  al.,  2010;  Rumahorbo  et  al.,  2023). Menurut  Kumar  et  al.  (2010)  mendefnisikan kerentanan  sebagai  suatu  faktor  resiko  internal dari objek atau sistem yang terekspos suatu bahaya sehubungan  dengan  kecenderungannya  yang mudah  dipengaruhi  atau  rentan  terhadap kerusakan.  Menurut  Kaiser  (2007)  kerentanan pantai merupakan suatu kondisi yang menggambarkan keadaan yang mudah mendapatkan pengaruh dari faktor alami maupun faktor aktivitas manusia. Faktor-faktor alami yang dapat  mempengaruhi  tingkat  kerentanan  suatu pantai salah satunya adalah proses perubahan garis pantai  yang  ditunjukan  oleh  fenomena  abrasi dan sedimentasi  (Gornitz  1991;  Thieler  dan  Hammar- Klose  2000).  Tingkat  perubahan  garis  pantai menyebabkan  tingkat  kerentanan  pantai  di  Teluk Yos Sudarso dikategorikan ke dalam lima kelompok (Gambar 8), yaitu:
Gambar 8. Klasifikasi tingkat kerentanan perubahan garis pantai di wilayah pesisir Kota Jayapura
o Abrasi  tinggi  dengan  nilai  tingkat  abrasi  lebih dari 2 m (EPR<-2 m) yang diindikasikan dengan warna  merah  yang  dominan  terjadi  di  Pantai Hamadi dan sebagian kecil Pantai Holtekamp;
o Abrasi  sedang  dengan  tingkat  abrasi  berkisar antara  1  sampai  2  m  (-2<EPR<-1)  yang diindikasikan  dengan  warna  orange  yang dominan  terjadi  di  Pantai  Holtekamp  hingga Pantai  Siberi,  bagian  utara  Pantai  Hamadi, sebagian  kecil  di  dalam  Teluk  Youtefa  dan beberapa titik di DOK II hingga DOK IX;
o Wilayah  pesisir  dengan  kategori  stabil  dengan tingkat  abrasi  kurang  dari  1  m  dan  tingkat akresi  kurang  dari  1  m  (-1<EPR<1)  yang dindikasikan  dengan  warna  hitam  yang dominan  di dalam  Teluk  Youtefa,  bagian  barat Pantai Holtekamp, Pantai Siberi, Pantai Yakoba (Argapura)  hingga  DOK  IX  (hingga  Tanjung Kayu Batu);
o Akresi  sedang  dengan  tingkat  akresi  berkisar antara  1  sampai  2  m  (1<EPR<2) diindikasikan dengan  warna  hijau  yang  hanya  terdapat  di ujung  pantai  Holtekamp,  Tanjung  Kayu  Batu serta  beberapa  titik  di  dalam  Teluk  Youtefa seperti  Entrop,  Tanjung  Siberi  (Pantai  Siberi), Kampung Tobati, Kampung Nafri dan Kampung Abe Pantai; dan o Akresi tinggi dengan tingkat akresi lebih dari 2 m  (EPR>2)  yang  diikdikasikan  dengan  warna biru  yang  hanya  terjadi  di  Entrop,  Kampung Tobati  (lokasi  mangrove),  Tanjung  Siberi  dan Tanjung Kayu Batu.

## Prediksi Perubahan Garis Pantai
Prediksi  perubahan  garis  pantai  dilakukan untuk  mengetahui  kemungkinan  perubahan  garis pantai  yang  akan  terjadi  di  masa  mendatang. Prediksi  perubahan  garis  pantai  untuk  masa
mendatang dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam  merencanakan  pengelolaan  wilayah  pesisir maupun  antisipasi  terhadap  bencana  yang diakibatkan  oleh  perubahan  garis pantai.  Prediksi pada  penelitian  ini  dilakukan  untuk  10  tahun  ke depan  (Tahun  2031).  Data  yang  digunakan  untuk memprediksi  perubahan  garis  pantai  adalah  data dengan  nilai  koefisien  korelasi  (R)  yang  tinggi, sehingga  dalam  memprediksi  perubahan  garis pantai dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan  bahwa  pada  lokasi  tersebut  pada masa mendatang akan mengalami perubahan garis pantai.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  prediksi perubahan garis pantai dengan mengambil sempel perubahan  garis  pantai  di  wilayah  pesisir  Pantai Holtekamp,  dimana  pada  wilayah  pesisir  tersebut terjadi perubahan garis pantai yang masih bersifat alami sebagaimana disajikan pada Gambar 9.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  DSAS untuk prediksi perubahan garis pantai tahun 2031 di  Pantai  Holtekamp  didominasi  oleh  terjadinya abrasi, yaitu pengurangan luasan daratan hampir di sepanjang Pantai Holtekamp. Adapun akresi hanya terjadi  di  Tanjung  Siberi  (Pantai  Siberi)  di sekitar Kampung Enggros. Abrasi tertinggi diprediksi akan terjadi sejauh 50,19 m dengan rata-rata jarak abrasi adalah  20,22  m.  Sedangkan  akresi  tertinggi diprediksi akan terjadi sejauh 19,19 m dengan rata- rata jarak akresi adalah 10,55 m. Tingginya prediksi abrasi untuk 10 tahun ke depan diduga karena letak geografis  Pantai  Holtekamp  yang  terbuka  dan berhadapan  langsung  dengan  Samudera  Pasifik, serta  sebagian  besar  tidak  terdapat  pelindung pantai  sehingga  arus  dan  gelombang  langsung mengenai wilayah pesisir Pantai Holtekamp. Selain itu,  tingginya  proses  pengembangan  wilayah pesisir  Pantai  Holtekamp  sebagai  kawasan  wisata dapat juga memicu terjadinya abrasi dan akresi.
Penggunaan  DSAS  untuk  monitoring  dan prediksi  perubahan  garis  pantai  merupakan  cara yang  cukup  akurat,  akan  tetapi  tidak  menutup kemungkinan  terdapat  ketidakpastian  yang terdapat  pada  penelitian.  Potensi  mengalami kesalahan ( error ) ataupun ketidakpastian ( uncertainty )  dapat  terjadi  pada  suatu  penelitian. Kesalahan  yang  dapat  terjadi  pada  penelitian terkait pemetaan garis pantai berupa penggunaan data  yang  tidak  sama  misalnya  perubahan  skala, datum,  metode  survei,  sumber  data  dan  proyeksi peta (Kankara et al., 2015). Begitupun Aiello et al. (2013) bahwa penyebab kesalahan dan ketidakpastian  yang  terkait  pada  pemetaan  dan analisa  perubahan  garis  pantai  antara  lain perbedaan  maupun  perubahan  jenis  sumber  peta yang digunakan, citra satelit, metode survei, posisi GPS, digitasi garis pantai, dan peristiwa alam yang terjadi secara musiman serta dapat mempengaruhi perubahan  garis  pantai.  Beberapa  ketidakpastian dan  kesalahan  yang  mungkin  terjadi  pada penelitian ini antara lain kondisi pasang surut dan digitasi garis pantai.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  memberikan  gambaran dan  informasi  spasial  terjadinya  perubahan  garis pantai di wilayah pesisir Kota Jayapura, terutama di Teluk  Yos  Sudarso,  baik  yang  disebabkan  karena abrasi maupun akresi. Laju perubahan garis pantai (berdasarkan  nilai  EPR)  di  wilayah  pesisir  Teluk Yos  Sudarso  Kota  Jayapura  akibat  abrasi  pada periode  tahun  1994  sampai  tahun  2020  sangat bervariasi  secara  spasial.  Laju  perubahan  garis pantai  (berdasarkan  nilai  LRR)  di  wilayah  pesisir Teluk Yos Sudarso Kota Jayapura akibat abrasi pada periode tahun 1994 sampai tahun 2020 adalah 0,89 m/tahun,  sedangkan  laju  perubahan  garis  pantai akibat akresi adalah 0,70 m/tahun. Secara spasial, wilayah  pesisir  Teluk  Yos  Sudarso  Kota  Jayapura yang  mengalami  abrasi  antara  lain  Pantai Hotekamp,  Pantai  Hamadi,  dan  sebagian  kecil  di dalam  Teluk  Youtefa,  sedangkan  yang  mengalami akresi  antara  lain  Pantai  DOK  II,  Pantai  Entrop, Pantai Ciberi, di dalam Teluk Youtefa dan Tanjung Ria.  Adapun  prediksi  perubahan  garis  pantai menujukkan  bahwa  wilayah  pesisir  Teluk  Yos Sudarso dominan mengalami abrasi di tahun 2031 dan  beberapa  lokasi  mengalami  akresi.  Adapun hasil  prediksi  perubahan  garis  pantai  pada  lokasi terpilih  (Pantai  Holtekamp)  dengan  koefisien korelasi  LRR  yang  sedang-tinggi  (0,51-0,98), dimana  diprediksi  terjadi  abrasi  tertinggi  sejauh 50,19 m dengan rata-rata jarak abrasi adalah 20,22 m,  sedangkan  akresi  tertinggi  sejauh  19,19  m dengan rata-rata jarak akresi adalah 10,55 m.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada Masyarakat,  Universitas  Cenderawasih  (LPPM- Uncen) yang telah mendanai penelitian ini melalui skema  Penelitian  Dosen  Pemula  Tahun  2021  (No. Kontrak: 048/UN20.2.1/PG/2021).

## DAFTAR PUSTAKA
Aiello, A., Canora, F., Pasquariello, G. dan Spilotro, G.  2013.  Shoreline  variations  and  coastal dynamics: A space – time data  analysis of the Jonian  littoral,  Italy.  Estuarine,  Coastal  and Shelf  Science, 129: 124-135.
Angkotasan, A. M., Nurjaya, I. W. Dan Natih, N. M. 2017.  Analisis  perubahan  garis  pantai  di pantai  barat  daya  Pulau  Ternate,  Provinsi Maluku  Utara.  Jurnal  Teknologi  Perikanan dan Kelautan, 3(2): 11-22.
Armenio, E., Serio, F. D., Mossa, M. dan Petrillo, A. F. 2019.  Coastline  evolution  based  on statistical  analysis  and  modeling.  Natural Hazards and Earth System Sciences, 19(9): 1937-1953. Baig, M. R. I., Ahmad, I.  A., Shahfahad, Tayyab,  M. dan  Rahman,  A. 2020. Analysis  of  shoreline changes  in  Vishakhapatnam  coastal  tract  of Andhra  Pradesh,  India:  an  application  of digital  shoreline  analysis  system  (DSAS). Annals of GIS, 26(4): 361-376.
Bengen, D.  G.  2001.  Pedoman  Teknis  Pengenalan dan Pengelolaan Ekosistem Mangrove. Bogor. PKSPL. Institut Pertanian Bogor.
Cui, B. -L. dan Li, X. -Y. 2011. Coastline change of the Yellow  River  estuary  and  its  response  to  the sediment and runoff (1976 – 2005). Geomorphology, 127(1-2): 32-40. Dey, M., Priyaa, S. dan Jena, B. K. 2021. A shoreline changes detection (2012-2021) and forecasting  using  digital  shoreline  analysis system  (DSAS)  tool:  a  case  study  of  Dahej Coast,  Gulf  of  Khambhat,  Gujarat,  India. Indonesian Journal of Geography, 53(2): 295- 309
Elnabwy, M. T., Elbeltagi, E., El Banna, M. M., Elshikh, M. M. Y., Motawa, I. dan Kaloop, M. R. 2020. An approach  based  on  Landsat  images  for shoreline  monitoring  to  support  integrated coastal  management:  a  case  study,  Ezbet Elborg, Nile Delta, Egypt. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9: 199. Gornitz,  V.  M.  1991.  Global  coastal  hazards  from future  sea  level  rise.  Palaeogeography, Palaeoclimatology,  Palaeoecology  (Global and Planetary Change Section): 89 379-398.
Hamuna,  B.,  Sari,  A.  N.  dan  Alianto.  2018.  Kajian kerentanan  wilayah  pesisir  ditinjau  dari geomorfologi  dan  elevasi  pesisir  Kota  dan
Kabupaten  Jayapura,  Provinsi  Papua.  Jurnal
Wilayah dan Lingkungan, 6(1): 1-14.
Kaiser,  G.  2007.  Coastal  vulnerability  to  climate change  and  natural  hazards. Disaster Reduction  in  Climate  Change. Karlsruhe University.
Kaly,  U.,  Pratt,  C.  dan  Mitchell,  J.  2004.  The
Environmental  Vulnerability  Index  (EVI) 2004.  SOPAC  Technical  Report  384.  323  pp. Diakses dari http://gsd.spc.int/sopac/evi/Files/EVI%202 004%20Technical%20Report.pdf
Kankara, R. S., Selvan, S. C., Markose, V. J., Rajan, B. dan Arockiaraj, S. 2015. Estimation of long and short-term  shoreline  changes  along  Andhra Pradesh  coast  using  remote  sensing  and  GIS techniques.  Procedia  Engineering,  116:  855- 862.
Ko,  B.  C.,  Kim,  H.  H.  dan  Nam,  J.  Y.  2015.
Classification of potential water bodies using Landsat  8  OLI  and  a  combination  of  two boosted  random  forest  classifiers.  Sensors, 15(6): 13763-13777.
Koulibaly,  C.  T.  dan  Ayoade,  J.  O.  2021.  The application  of  GIS  and  remote  sensing  in  a spatiotemporal analysis of coastline retreat in Rufisque, Senegal. Geomatics and
Environmental Engineering, 15(3): 55-80.
Kumar,  T.  S.,  Nahendra,  R.  S.,  Nayak,  S.,
Radhakrishnan,  K.  dan  Suhu,  K.  C.  2010. Coastal  vulnerability  assessment  for  Orissa State,  east  coast  of  India.  Coast  Res.  26  (3): 523-534.
Marfai, M. A., Almohammad, H., Dey, S., Susanto, B. dan  King,  L.  2007.  Coastal  dynamic  and shoreline  mapping:  multi-sources  spatial data  analysis  in  Semarang  Indonesia. Environmental  Monitoring  and  Assessment, 142(1-3): 297-308
Mujabar, S. dan Chandrasekar, N. 2011. A shoreline change  analysis  along  the  coast  between Kanyakumari  and  Tuticorin,  India,  using digital  shoreline  analysis  system.  Geo-spatial Information Science, 14(4): 282-293.
Mutaqin, B. W. 2017. Shoreline changes analysis in Kuwaru  coastal  area,  Yogyakarta,  Indonesia: an application of the digital shoreline analysis system  (DSAS).  International  Journal  of Sustainable Development and Planning, 12(7): 1203-1214.
Nassar,  K.,  Mahmod,  W.  E.,  Fath,  H.,  Masria,  A.,
Nadaoka,  K.  dan  Negm,  A.  2019.  Shoreline change detection using DSAS technique: case of  North  Sinai  coast,  Egypt.  Marine Georesources& Geotechnology, 37(1): 81-95.
Nassar,  K.,  Mahmod,  W.  E.,  Fath,  H.,  Masria,  A.,
Nadaoka,  K.  dan  Negm,  A.  2019.  Shoreline change  detection  using  DSAS  technique:  case
of  North  Sinai  coast,  Egypt.  Marine Georesources & Geotechnology, 37(1): 81-95. Nath, A., Koley, B., Saraswati, S., Bhatta, B. dan Ray, B. C. 2021. Shoreline change and its impact on land  use  pattern  and vice  versa :  a  critical analysis  in  and  around  Digha  area  between 2000  and  2018  using  geospatial  techniques. Pertanika Journal of Science and Technology, 29(1): 331-348.
Nhan, N. T., Tung, N. X., Anh, B. T. B. dan Thanh, N. X. 2018. Application of remote sensing, GIS and digital  shoreline  analysis  system  (DSAS)  to assess the changes of the Red River Bank in the area from Son Tay to Gia Lam (Hanoi). Journal of Marine Science and Technology, 18(3): 269- 277
Pendleton,  E.  A.,  Thieler,  E.  R.  dan  Williams,  S.  J.
2010. Importance of coastal change variables in determining vulnerability to sea- and lake- level  change.  Journal  of  Coastal  Research, 261(261): 176-183.
Purnaditya,  N.,  I  Gusti,  N.  dan  I  Gusti,  B.  2012.
Prediksi  Perubahan  Garis  Pantai  Nusa  Dua dengan  ONELINE  Model.  Ilmiah  Elektronik Infrastruktur, 1-8.
Rumahorbo,  B.  T.,  Warpur,  M.,  Hamuna,  B.  dan Tanjung,  R.  H.  R.  2022.  Analysis  of  shoreline changes along the coastal area of Biak Island (Biak  Numfor  Regency,  Indonesia)  using multitemporal  Landsat  images.  Journal  of Degraded  and  Mining  Lands  Management, 10(1): 3861-3870.
Rumahorbo, B. T., Warpur, M., Tanjung, R. H. R. dan Hamuna,  B.  2023. Spatial  analysis  of  coastal vulnerability  index  to  sea  level  rise  in  Biak Numfor  Regency  (Indonesia).  Journal  of Ecological Engineering, 24(3): 113-125.
Ryabchuk,  D.,  Spiridonov,  M.,  Zhamoida,  V., Nesterova, E., Sergeev, A., 2012. Long term and short-term coastal line changes of the Eastern Gulf  of  Finland.  Problems  of  coastal  erosion. Journal  of Coastal  Conservation, 16 (3):  233- 242.
Siswanto,  A.  D.,  Widi,  A.  P.  dan  Suntoyo.  2010. Analisa  stabilitas  garis  pantai  di  Kabupaten Bangkalan. Ilmu Kelautan, 15(4): 221-230.
Thieler,  E.  R.  dan  Hammar-Klose,  E.  S.  2000. National Assessment of coastal vulnerability to Sea-Level Rise: Preliminary Result for the U.S.  Pacific  Coast.  U.S.  Geological  Survey. Virginia USA.
Thieler, E. R., Himmelstoss, E. A., Zichichi, J. L. dan Ergul,  A.  2009.  Digital  Shoreline  Analysis System  (DSAS)  version  4.0,  An  ArcGIS extension for calculating shoreline change. U.S. Geological  Survey  Open-File  Report  2008- 1278.
Xu, H. 2006. Modification of normalized difference water  index (NDWI) to  enhance  open water
features  in  remotely  sensed  imagery. International  Journal  of  Remote  Sensing, 27(14): 10-12.
Yulianto,  F.,  Suwarsono,  Maulana,  T.  dan Khomarudin,  M.  R.  2019.  The  dynamics  of shoreline  change  analysis  based  on  the integration of remote sensing and geographic information  system  (GIS)  techniques  in Pekalongan  coastal  area,  Central  Java, Indonesia.  Journal  of  Degraded  and  Mining Lands Management, 6(3): 1789-1802. Zonkouan,  B.  R.  V.,  Bachri,  I.,  Beda,  A.  H.  Z.  dan N’Guessan,  K.  A.  M.  2022.  Monitoring  spatia l and  temporal  scales  of  shoreline  changes  in Lahou-Kpanda  (Southern  Ivory  Coast)  using Landsat  data  series  (TM,  ETM+  and  OLI). Geomatics  and  Environmental  Engineering, 16(1): 145-158.