## EVALUASI PERUBAHAN HIDRODINAMIKA PADA PANTAI KUTA AKIBAT REKLAMASI BANDARA NGURAH RAI
Kadek Windy Candrayana a,* , Cok Agung Yujana a , Ika Wahyuni b
a Program Studi Teknik Sipil Univ.Warmadewa, Denpasar
b Program Magister Rekayasa Infrastruktur dan Lingkungan Univ.Warmadewa, Denpasar *Corresponding author, email address: windy.candrayana@gmail.com
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History: The  last  reclamation  was  carried  out  in  2020. This  research  evaluates changes  in  currents  and  waves  before  reclamation  (2008)  and  after reclamation (2021). The data used are data before reclamation in 2008, and  post-reclamation  data  for  2020.  Numerical  modeling  with  CMS (Coastal  Modeling  System)  was  used  to  obtain  changes  in  current velocity  and  wave  height  due  to  reclamation.  Current  and  wave simulation  scenarios  were  carried  out  before  reclamation  and  after reclamation.  Verification  of  modeling  results  was  carried  out  by comparing it with instantaneous current measurement data in 2021, and wave measurement data in 2020. A comparison between the results of the  current  model  and  observations  shows  a  correlation  value  (r)  of 0.963, and the wave correlation value (r) is 0.884 which means there is a  strong  correlation  between  the  model  result  and  measurement.  The results showed that the most significant change in wave height occurred in the area near the Ngurah Rai runway with an increase of 20.6% due to diffraction by the reclamation area. Current simulation results show an  increase  in  current  velocity  of  107%  to  449%  at  ebb  tide  due  to reclamation  which  has  closed  reef  gaps. When  heading  for  flood  tide, there is a current weakening of 12% on the north side of the runway due to  diffraction.  The  condition  of  Kuta  Beach  1  year  after  reclamation visually  has  not  changed  significantly,  but  this  condition  requires periodic  monitoring  and  further  research  on  predictions  of  shoreline changes caused by reclamation.
Received 27 September 2022 Accepted 14 June 2023 Online 30 June 2023

## Keywords:
Reclamation
Hydrodynamic Changes Numerical Model
© 2023 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Wilayah  pesisir  memiliki  peran  penting  dalam  menunjang  kehidupan  manusia  dan  industri  karena kondisi geografis dan ketersediaan sumber daya alam  (Lin dan Pussella, 2017). Perkembangan wilayah pesisir telah mengalami ancaman oleh aktivitas antropogenik, seperti reklamasi, polusi, kenaikan muka air laut, dan perubahan iklim terkait perubahan badai (Johnson, 2015).  Reklamasi pantai dapat menjadi solusi bagi wilayah pesisir dengan kepadatan penduduk yang tinggi untuk menciptakan ruang yang diperlukan untuk pertanian, industri, dan akomodasi (Feng dkk. , 2015). Saat ini, reklamasi merupakan hal yang esensial dalam pembangunan kawasan pesisir di banyak negara maritim. Reklamasi dilakukan di beberapa negara seperti Singapura, Hongkong, Jepang, dan Uni Emirat Arab (UEA) untuk mengatasi kekurangan lahan guna mengatasi  pertumbuhan  penduduk  dan  tuntutan  pembangunan  infrastruktur  (Ramly,  2008).  Reklamasi dilakukan  China  sejak  tahun  2000-2020  mencapai  51335.31  km 2 yang  membantu  pertumbuhan  dan perkembangan  ekonomi  (Jiang dkk. ,  2021).  Reklamasi  yang  dilakukan  dapat  menyebabkan  perubahan bentuk pantai disekitarnya (Wang dkk, 2021). Perubahan bentuk dan hidrodinamika pada pantai sekitarnya
Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)

## Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
dapat berpengaruh pada masyarakat sekitar dan lingkungan, serta perubahan kerentanan pantai (Yanti dkk, 2019).
Kegiatan reklamasi juga telah dilakukan di Indonesia khususnya di Bali sejak tahun 1968 yaitu pada reklamasi landasan pacu Bandara Ngurah Rai Bali (Syamsudin, 1994). Pasca pembangunan landasan pacu Bandara Ngurah Rai pada tahun 1968, terjadi erosi pantai di sisi utara yaitu Pantai Kuta karena terhalangnya angkutan sedimen. Sistem perlindungan pantai dibangun yang terdiri dari tiga pemecah gelombang, satu groin, dua segmen revetment, dan pengisian pasir ( beach fill ) untuk mengatasi erosi. Tahun 2018 dilakukan pengembangan bandara tahap 1 dengan reklamasi untuk acara Pertemuan Tahunan International Monetary Fund  (IMF)-Bank  Dunia.  Tahun  2020  dilakukan  reklamasi  lanjutan  untuk  merampungkan  rencana pengembangan Bandara Ngurah Rai, seperti diperlihatkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Airport Ngurah Rai pasca reklamasi Sumber : Google Earth , 2022
Hidrodinamika, proses transpor sedimen, dan perubahan morfologi di setiap tempat dan waktu dapat diperkirakan dengan mengembangkan model matematika yang sesuai untuk daerah tersebut. Proses-proses ini dijelaskan oleh sistem persamaan diferensial nonlinier dalam domain bergerak dan diselesaikan dengan menggunakan teknik numerik yang sesuai (Bakshi dan Bhar, 2020). Simulasi dengan pemodelan numeris dapat  memberikan  hasil  yang  sesuai  dengan  uji  laboratorium  jika  dilakukan  dengan  proses kalibrasi/verifikasi  yang  sesuai  (Dewi  dkk,  2021).  Pemodelan  numerik  digunakan  untuk  mengetahui dampak yang ditimbulkan oleh reklamasi. Beberapa peneliti lain telah menggunakan pemodelan numerik untuk mensimulasikan reklamasi seperti pemodelan hidrodinamika di Victoria Harbour, Hong Kong. Hasil penelitian menggunakan Delft3D menunjukkan bahwa reklamasi yang dilakukan dapat menurunkan debit aliran kurang dari 2% (Kuang dkk. , 2013). Kajian lain dengan menggunakan model MIKE 21 dilakukan untuk mengetahui perubahan kualitas air akibat reklamasi di Kota Makassar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  reklamasi  dapat  menurunkan  kualitas  air  laut  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  BOD  rata-rata meningkat antara 2,11 – 101,36% (Wibowo, 2018). Penelitian ini menganalisis perubahan gelombang dan arus  yang  terjadi  akibat  reklamasi  dengan  CMS  ( Coastal  Modeling  System ).  Pemodelan  dengan  CMS mampu memberikan informasi pergerakan arus saat kondisi menuju surut dan pasang. Perubahan arus dan gelombang  merupakan  indikasi  awal  kemungkinan  terjadinya  perubahan  morfologi  pantai  Kuta  pasca reklamasi.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1. Dampak Reklamasi
Proyek reklamasi adalah aktifitas manusia yang merubah pesisir menjadi daratan dengan membangun tanggul  dan  timbunan.  Dalam  upaya  pemenuhan  kebutuhan  lahan,  kota  dan  pusat  industri  dipesisir melakukan  proyek reklamasi  yang  berdampak  pada  kondisi  hidrodinamika,  salinitas,  sedimen transport,
dan kualitas air (Cao dkk. , 2019). Beberapa penelitian telah mengkaji dampak dari reklamasi ditinjau dari beberapa aspek. Tabel 1 adalah ringkasan hasil penelitian terkait dengan dampak reklamasi dalam beberapa tahun terakhir.
Tabel 1. Dampak reklamasi hasil penelitian No Judul Metode Hasil Author 1 Modeling studies of tidal dynamics and the associated responses to coastline changes in the Bohai Sea, China Model Numeris Mike 3 1. Reklamasi menyebabkan penurunan kecepatan aliran 2. Pelaksanaan reklamasi mengurangi sirkulasi air yang berdampak pada ekologi (Zhu dkk. , 2018) 2 Monitoring coastal reclamation changes across Jiangsu Province during 1984–2019 using landsat data Satelit Imagery Perubahan tata guna lahan pasca reklamasi yang berpengaruh pada ekologi (Xu dkk. , 2022) 3 A Quantitative Simulation Based Method for Reclamation Plan of Marine Ecological Constraints Kuantitaif Pola reklamasi untuk meminimalisis dampak ekologi (Chen, 2020) 4 Numerical Simulation on hydrodynamic environment effects of the reclamation project of Nanhui tidal flat in Yangtze Estuary FVCOM Saat  menuju  surut,  kecepatan aliran rerata berkurang menjadi 13% (Cao dkk. , 2019) 5 Analisis Dampak Reklamasi Terhadap Lingkungan dan Perikanan di Teluk Jakarta Kualitatif Reklamasi pantai akan mengganggu fungsi ekologis Teluk Jakarta sebagai daerah asuhan ikan dan udang. Reklamasi Teluk Jakarta dapat dilaksanakan dengan disertai upaya pengelolaan kawasan untuk menjaga peran dan fungsi ekologisnya. (Puspasari dan Turni, 2017)

## 2.2. Pemodelan Numeris
Pemodelan numerik untuk meninjau perairan laut dan pesisir telah berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir dan telah dikembangkan oleh berbagai institusi, seperti Princeton Ocean Model (POM), Regional Ocean Model System (ROMS), Finite Volume Coastal Ocean Model (FVCOM), Costal Modeling System CMS),  dikembangkan  oleh Coastal  Inlets  Reseach  Program (CIRP)  dan  banyak  model  lainnya (Dharma dan Candrayana, 2017). Penelitian ini menggunakan software Coastal Modeling System (CMS). Coastal  Modeling  System  (CMS)  adalah  pemodelan  numeris  yang  terintegrasi  untuk  mensimulasikan gelombang,  arus,  muka  air,  transport  sedimen  dan  perubahan  dasar  laut  (Militello,  2004).  Sistem  ini dikembangkan oleh Coastal Inlets Research Program (CIRP), dan US Army Corps of Engineers (USACE). CMS  didesain  untuk  mensimulasikan  muara  (coastal  inlet),  pantai,  dan  alur  navigasi  mengenai hidrodinamika yang terjadi seperti gelombang, arus dan sedimentasi yang terjadi. CMS terdapat 2 (dua) model yaitu CMS Wave dan CMS Flow. CMS Wave merupakan model untuk gaya gelombang berdasarkan persamaan  keseimbangan  dengan  metode finite  diffrence .  Model  CMS  Wave  mampu  menganalisis pendangkalan  gelombang  ( shoaling ),  refraksi,  difraksi  dan  refleksi  akibat  struktur  pengaman  pantai (Favaretto dkk. ,  2022).  Dasar  teori  dari  CMS-Wave  adalah  persamaan  keseimbangan  aksi  gelombang. Persamaan 1 dan 2 mewakili variasi dua dimensi (2D) dari energy gelombang dan memperhitungkan efek arus horizontal terhadap perilaku gelombang (Mase, 2005).
( , ) + ( , ) + ( , ) = 2 ( ) − 2 − − (1)
Di mana :
= ( , ) (2)
E (σ,θ) adalah spectra gelombang dua dimensi ( 2D wave spectral ) yang mewakili energi gelombang pada masing-masing pias muka air tiap frekuensi dan interval arah datang gelombang. Difraksi dan disipasi energi gelombang termasuk dalam persamaan diatas.
Simulasi arus menggunakan CMS-Flow. CMS Flow merupakan model dua dimensi (2D) berdasarkan model  sirkulasi  pantai  pada  kedalaman  tertentu.  CMS  Flow  menganalisis  arus  dan  pasang  surut  yang mencakup  proses  fisik  seperti  adveksi,  turbulensi,  kombinasi  gelombang  dan  arus  bawah,  angin, gelombang,  sungai  dan  gaya  pasang  surut,  serta  pengaruh  struktur  pantai  (Buttolph,  2006).  Dalam memodelkan CMS Flow, pengaturan koefisien Manning (n) yang paling menghasilkan kondisi sesuai hasil pengukuran arus adalah 0.02 (Bakshi dan Bhar, 2020).

## 2.3. Validasi Hasil Model
Proses validasi model membandingkan tinggi muka air dan kecepatan aliran hasil pengukuran. Untuk mendapatkan hasil model yang akurat, perlu dilakukan analisis sensitivitas hingga koefisien korelasi (nilai r) mendekati 1 1 (Pratama dkk. , 2020). Verifikasi atau validasi hasil pemodelan gelombang menggunakan Persamaan  3  yang  merupakan  ukuran  statistik  sebagai  metrik  kesalahan  ( goodness  of  fit )  untuk menggambarkan korelasi antara hasil pemodelan dan data hasil pengamatan (Demirbilek dan Rosati, 2011).
= ∑ ( , − )( , − ) ∑ , − ∑ , − (3)
Tingkat  korelasi  hasil  pemodelan  berdasarkan  nilai  R  dibagi  menjadi  3  (tiga)  yaitu  korelasi  kuat, sedang dan lemah, seperti ditunjukkan Tabel 2.
Tabel 2. Kualifikasi tingkat korelasi hasil pemodelan berdasarkan nilai R
No Nilai Batas Korelasi 1 0.7 < R 2 <1 Korelasi kuat ( strong correlation )
2 0.4 < R 2 <0.7  Korelasi sedang ( medium correlation )
3 R 2 <0.2 Korelasi lemah ( weak correlation )

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Penelitian ini melakukan evaluasi perubahan arus dan gelombang sebelum reklamasi yaitu pada tahun 2008  dan  tahun  2021  untuk  mengetahui  perubahan  1  (satu)  tahun  pasca  reklamasi.  Jenis  data  yang digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  dalam  bentuk  data  angin,  data  pasang  surut,  peta bathimetri,  data  arus  dan  data  pengamatan  gelombang.  Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  secara langsung dengan teknik dokumentasi foto untuk kondisi pantai dan pengukuran arus sesaat. Data sekunder diperoleh  dari  pihak  lain  yaitu  dari  Balai  Wilayah  Sungai  Bali-Penida  (BWS-BP),  BMKG  Ngurah  Rai, Dishidros, PT.Angkasa Pura I, dan instansi lainnya. Tabel 3 adalah data sekunder yang dibutuhkan.
Pada  pemodelan  CMS-Wave  diperlukan  syarat  batas  ( boundary  condition )  berupa  data  gelombang (tinggi,  arah  dan  periode)  serta  tinggi  pasang  surut.  Dalam  pemodelan  ini  data  tinggi  gelombang  yang digunakan sebagai input awal adalah data gelombang hasil pengamatan. Hal ini dilakukan sebagai validasi terhadap langkah pemodelan. Data gelombang amatan yang digunakan adalah data dari pencatat gelombang
( wave hunter ) yang ditempatkan dilepas Pantai Kuta saat proses konstruksi pada Januari 2020 yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Tabel 3. Sumber data sekunder No Data Sekunder Sumber Keterangan 1 Data Angin (2010 s/d 2021) BMKG Ngurah Rai 2 Data Pasang Surut (2021) Dishidros 3 Peta Bathimetri dan Topografi (Desember 2008)  BWS-BP Sebelum reklamasi 4 Peta Bathimetri dan Topografi (Desember 2020)  PT.Angkasa Pura I Pasca reklamasi 5 Data Pengamatan Gelombang (Januari 2020) PT.Angkasa Pura I Pasca reklamasi
Gambar 2 . Posisi titik pengamatan gelombang Pantai Kuta Sumber : Google Earth , 2022

## 3.2. Simulasi Numeris
Penelitian ini  menggunakan  model  numerik  hidrodinamik  untuk  mengetahui  perubahan  gelombang dan arus akibat reklamasi Bandara Ngurah Rai. Model setup dilakukan dengan menginput data batimetri hasil  pengukuran  selama  proses  desain  reklamasi.  Grid  pemodelan  terdiri  dari  131,378  sel  komputasi dengan  dimensi  masing-masing  sel  10x10m.  Data  input  gelombang  berdasarkan  hasil  pembangkitan gelombang  yang  diverifikasi  terhadap  data  pencatatan  gelombang.  Untuk  pemodelan  arus,  input  yang digunakan adalah pasang surut yang tercatat pada stasiun pasang surut Pelabuhan Benoa.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Perubahan Gelombang dengan CMS-Wave
Dalam pemodelan CMS-Wave diperlukan kondisi batas ( boundary condition ) berupa data gelombang (tinggi, arah dan periode) dan elevasi pasang surut. Parameter gelombang yang digunakan pada penelitian ini adalah data amatan gelombang dari penempatan Wave Recorder yang terdiri dari tinggi, periode dan arah.  Pemasangan wave  recorder di  area outer dan inner  reef untuk  mengetahui  perubahan  tinggi gelombang sebelum dan sesudah memasuki area reef Pantai Kuta . Selanjutnya dilakukan proses running model untuk mendapatkan pola  perubahan  gelombang  dari  data gelombang.  Gambar  3 merupakan  hasil pemodelan pada kondisi pasang tertinggi ( flood tide ) dan surut terendah ( ebb tide ) selama data pengamatan. Hasil pemodelan CMS-Wave pada titik A di atas dibandingkan dengan tinggi gelombang yang diukur di inner reef . Perhitungan hasil koefisien korelasi antara hasil model dan observasi menghasilkan nilai R 2 sebesar  0,884.  Nilai  ini  berada  pada  kisaran  0,7  <  R2  <  1,  menunjukkan  korelasi  yang  kuat  ( strong correlation ) antara tinggi gelombang yang dimodelkan dan hasil pengamatan. Gambar 4 merupakan hasil simulasi gelombang sebelum dan sesudah reklamasi.
Gambar 3. Hasil pemodelan gelombang saat pasang (a) dan surut (b)
Gambar 4 . Gelombang sebelum (a) dan setelah (b) reklamasi
Perubahan  tinggi  gelombang  dilakukan  dengan  meninjau  3  titik,  seperti  terlihat  pada  Gambar  5. Terjadi peningkatan tinggi gelombang sebesar 20.6 % pada titik 1 yang paling dekat dengan runway. Hal ini  disebabkan  karena  gelombang  datang  mengalami  difraksi  akibat  adanya  daerah  reklamasi  sehingga gelombang pada titik tersebut mengalami kenaikan yang ditunjukkan pada Gambar 6.a.

## Gambar 5 . Titik pengamatan
Semakin  kearah  timur,  tinggi  gelombang mengalami  peningkatan  yang  dampak  reklamasi  terhadap gelombang semakin  berkurang, seperti  tertera pada Tabel  4. Titik 2 peningkatan gelombang maksimum sebesar  14.5%  dan  titik  3  peningkatan  gelombang  maksimum  sebesar  9.4%.  Ini  menunjukkan  dampak difraksi akibat reklamasi yang semakin berkurang.
Tabel 4. Perubahan tinggi gelombang
No Point-1 Point-2 Point-3  h (m) (%)  h (m) (%)  h (m) (%) 1 0.083 13.2%      0.090 11.7%      0.010 1.6% 2 0.057 8.3%      0.120 14.5%      0.010 1.5% 3 0.190 20.6%      0.050 4.6%      0.020 2.2% 4 0.017 1.6%      0.110 8.9%      0.100 9.4% 5 0.110 9.0%      0.068 4.9%      0.030 2.5% 6 0.080 5.9%      0.080 5.2%      0.020 1.5% Maksimum      0.190   20.61%      0.120   14.53%      0.100   9.39% Minimum 0.017 1.60%      0.050 4.63%      0.010   1.46% Rerata 0.093 9.8%      0.086 8.3%      0.032 3.1%
a. Titik-1 b. Titik-2 c. Titik-3
Gambar 6 . Perubahan gelombang pada titik amatan

## 4.2. Perubahan Arus dengan CMS-Flow
Pemodelan  arus  dilakukan  untuk  mengetahui  perubahan  kecepatan  dan  pola  arus  akibat  reklamasi. Dalam pemodelan ini digunakan software CMS-Flow dengan input model berupa data pasang surut, peta topografi, dan bathimetri. Proses pemodelan pertama adalah menginput kondisi batas sesuai dengan waktu pelaksanaan  survei  arus  yang  dilakukan.  Tujuannya  adalah  untuk  memvalidasi  proses  pemodelan  agar sesuai dengan kondisi nyata di lapangan. Pengukuran arus dilakukan pada tanggal 22 Juli 2021 selama 6 jam (09.00-14.00) untuk mencatat kecepatan arus setiap jam. Tabel 5 adalah hasil survei di dekat daerah reklamasi.
Tabel 5. Hasil pengukuran arus No  Waktu  Kecepatan Arus (cm/s)  Pasut (m) 1 09:00 0.93 2.00 2 10:00 0.73 1.80 3 11:00 1.61 1.40 4 12:00 1.38 0.80 5 13:00 0.24 0.50 6 14:00 0.01 0.30
Hasil  pengukuran  arus  tersebut  digunakan  untuk  validasi  hasil  CMS  Flow.  Gambar  7  adalah perbandingan hasil model simulasi arus dengan hasil pengukuran. Analisis selanjutnya adalah menghitung koefisien korelasi antara hasil model dan pengukuran. Tabel 6 adalah hasil perhitungan koefisien korelasi hasil model dan pengukuran.
Gambar 7 . Perbandingan hasil model dan pengukuran
Tabel 6. Koefisien korelasi hasil model dan pengukuran
No Survey (cm/s)  Model (cm/s) A B C A 2 B 2 − − (AxB) 1 0.93 0.872 0.11 0.01 0.00071  0.01  0.00 2 0.73 0.812 (0.08) (0.05) 0.00447  0.01  0.00 3 1.61 1.53 0.79 0.66 0.52617  0.63  0.44 4 1.38 1.62 0.56 0.76 0.42543  0.31  0.58 5 0.24 0.34 (0.58) (0.53) 0.30535  0.34  0.28 6 0.01 0.016 (0.80) (0.85) 0.68299  0.65  0.72 Total 4.90 5.19 - - 1.95 1.95  2.02 Rerata 0.82 0.87 - - 0.32 0.32  0.34
Dari Tabel 6 selanjutnya dilakukan perhitungan koefisien korelasi (R) dengan persamaan berikut.
= ∑( − )( − ) ∑( − ) ∑( − ) = 1.95 (1.95   2.02) = 0.981
R 2 = 0.963
Berdasarkan perhitungan koefisien korelasi (R) diatas, diperoleh nilai R 2 sebesar 0.963. Nilai R 2 berada pada  rentang  0.7<R 2 <1  yang  menunjukkan  korelasi  yang  kuat  ( strong  correlation )  antara  arus  hasil pemodelan  dengan  hasil  pengamatan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  menunjukkan  proses  pemodelan  telah mendekati kondisi riil kecepatan arus di titik tersebut. Hasil model yang sudah menunjukkan kondisi sesuai dengan lapangan, selanjutnya dilakukan simulasi perubahan arus pasca reklamasi. Gambar 8 adalah hasil dari perubahan arus yang terjadi.
(Sebelum reklamasi)
(Setelah reklamasi)
Gambar 8 . Hasil CMS-Flow sebelum dan setelah reklamasi
Titik amatan perubahan kecepatan arus sesuai dengan Gambar 6. Gambar 9  adalah grafik perubahan kecepatan arus yang terjadi pada masing-masing titik tinjau.
a. Kec.Arus titik-1 b. Kec.Ar us titik-2
c. Kec.Arus titik-3
Gambar 9 . Perubahan kecepatan arus pada titik amatan
Gambar 9.a menunjukkan penurunan kecepatan arus pada titik-1 dengan rata-rata 0,58 cm/s atau 12% dari kecepatan arus awal. Pada titik-2 terjadi kenaikan arus rata-rata sebesar 31% dan sebesar 14% pada titik-3.  Saat  kondisi  menuju  surut  ( ebb  tide) pada  jam  ke-9,  terjadi  peningkatan  kecepatan  arus  sebesar 107% dan menjadi 449% pada saat surut di titik-1 dan titik-2 (Gambar 9.b dan Gambar 9.c). Kondisi ini disebabkan  oleh  pekerjaan  reklamasi  yang  menutup  celah  karang  ( reef  gap )  sehingga  arus  balik terkonsentrasi di kedua titik pengamatan.

## 4.3. Kondisi Pantai
Kondisi sebuah pantai dapat berubah karena adanya perilaku tambahan di pantai. Perlakuan tambahan dapat berupa pembangunan struktur pelindung pantai atau kegiatan reklamasi di pantai. Pantai Kuta yang terletak di downdrift Ngurah Rai runway pernah mengalami erosi akibat reklamasi bandara tahap-1 yang dilakukan  pada  tahun  1968.  Reklamasi  pertama  dilakukan  untuk  menghambat  pergerakan  sedimen ( sediment transport ) dari Pantai Jimbaran ke Pantai Kuta. Untuk mengetahui perubahan kondisi pantai yang terjadi pasca reklamasi tahun 2020 dilakukan pengambilan foto terestrial dan dibandingkan dengan kondisi tahun  sebelumnya.  Gambar  10  adalah  kondisi  foto  terestrial  Pantai  Kuta  untuk  perbandingan  kondisi sebelum dan sesudah reklamasi.
Perbandingan foto terestrial pada Gambar 10 menunjukkan kondisi pantai pada titik yang sama yaitu sebelah  Utara runway .  Dari  foto-foto  di  atas,  secara  visual  perubahan  kondisi  pantai  yang  terjadi  tidak terlalu signifikan. Namun, kondisi pantai ini harus terus dilakukan monitoring karena saat ini baru 1 tahun pasca konstruksi
(Kondisi sebelum reklamasi tahun 2015)
(Kondisi pasca reklamasi tahun 2021)
Gambar 10 . Foto kondisi Pantai Kuta

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  sebagai  berikut: Perubahan tinggi  gelombang  yang  paling  signifikan terjadi  di  daerah  dekat runway Ngurah  Rai  (titik-1, Gambar 5) dengan peningkatan sebesar 20.6% akibat difraksi oleh daerah reklamasi. Hasil simulasi arus menunjukkan terjadi peningkatan kecepatan arus sebesar 107% hingga 449% pada saat menuju surut ( ebb tide ) akibat reklamasi yang menutup celah pada karang ( reef gap ). Saat menuju pasang ( flood tide ) terjadi perlemahan arus sebesar 12% pada sisi utara runway akibat difraksi. Kondisi pantai Kuta 1 tahun setelah reklamasi secara visual tidak berubah secara signifikan, namun kondisi ini perlu pemantauan berkala dan penelitian lebih lanjut tentang prediksi perubahan garis pantai yang ditimbulkan akibat reklamasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Bakshi, S. dan Bhar, K. K. 2020. Simulation of Tidal Morpho-dynamics in the Hooghly Estuary using CMS Flow and Artificial Neural Network Models. Procedia Computer Science . 167(2019), pp. 459–467. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.255.
Buttolph,  A.  2006. Two-dimensional  depth-averaged  circulation  model  CMS-M2D:  Version  3.0 . Vicksburg, MS.
Cao, D. F., Shen, Y. M., Su, M. R. and Yu, C. X. 2019. Numerical simulation of hydrodynamic environment effects of the reclamation project of Nanhui tidal flat in Yangtze Estuary. Journal of Hydrodynamics . 31(3), pp. 603–613. https://doi.org/10.1007/s42241-019-0006-4.
Chen,  L.  2020.  A  Quantitative  Simulation  Based  Method  for  Reclamation  Plan  of  Marine  Ecological Constraints. Journal  of  Coastal  Research .  107(SI),  pp.  13–16.  https://doi.org/10.2112/JCR-SI107- 004.1.
Dharma, I. G. B. S., Candrayana, W. 2017. Hydrodynamics and Sediment Transport of Benoa Bay , Semi- Enclosed  Bay  in  Bali,  Indonesia. Applied  Mechanics  and  Materials .  862,  pp.  3–8. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.862.3.
Demirbilek, Z., Rosati, J. D. 2011. Verification and Validation of the Coastal Modeling System . Vicksburg. Dewi,  M. S. S., Damarnegara, S., Lasminto,  U. 2021. Model  Numerik  Disipasi Gelombang oleh Model Vegetasi  Menggunakan  Program  XBeach. Jurnal  Aplikasi  Teknik  Sipil  (JATS) . 19(2),  pp.  117–124. http://iptek.its.ac.id/index.php/jats.
Favaretto,  C.,  Martinelli,  L.,  Vigneron,  E.  M.  P.,  Ruol,  P.  2022.  Wave  Hindcast  in  Enclosed  Basins: Comparison  among  SWAN,  STWAVE  and  CMS‐Wave  Models. Water ,  14(7),  pp.  1087. https://doi.org/10.3390/w14071087.
Feng, L., He, J., Ai, J., Sun, X., Bian, F., Zhu, X. 2015. Evaluation for coastal reclamation feasibility using a comprehensive hydrodynamic framework : A case study in Haizhou Bay. Marine Pollution Bulletin , 100(1), pp. 182-190 . https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2015.08.051.
Jiang, S., Xu, N., Li, Z., Huang, C. 2021. Satellite derived coastal reclamation expansion in China since the 21st century. Global Ecology and Conservation . 30, p. e01797. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2021.e01797.
Johnson, J. M. 2015. Recent shifts in coastline change and shoreline stabilization linked to storm climate change. Earth Surface Processes and Landforms . 40(5), pp. 569–585.
Kuang, C. P., Huang, J., Lee, J. H., Gu, J. 2013. Impact of large-scale reclamation on hydrodynamics and flushing  in  Victoria  Harbour,  Hong  Kong. Journal  of  Coastal  Research .  29(6a),  pp.  128–143. https://doi.org/10.2112/JCOASTRES-D-11-00153.1.
Lin, L., Pussella, P. 2017. Assessment of vulnerability for coastal erosion with GIS and AHP techniques case  study:  southern  coastline  of  Sri  Lanka. Natural  Resource  Modeling .  30(4),  p.  e12146. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/nrm.12146.
Mase,  H.  2005.  Extended  energy-balance-equation  wave  model  for  multidirectional  random  wave transformation. Ocean Engineering . 32, pp. 8–9.
Militello,  A.  2004. Two-dimensional  depth-averaged  circulation  model  CMS-M2D:  Version  2.0 . Vicksburg, MS.
Pratama,  M.  B.,  Venugopal,  V.,  Ajiwibowo,  H.,  Ginting,  J.  W.,  Novico,  F.  2020.  Modelling  tidal  flow hydrodynamics  of  Sunda  Strait,  Indonesia. Ilmu  Kelautan: Indonesian  Journal  of  Marine  Sciences . 25(4), pp. 165–172. https://doi.org/10.14710/IK.IJMS.25.4.165-172.
Puspasari, R., Turni, S. 2017. Analisis Dampak Reklamasi Terhadap Lingkungan dan Perikanan di Teluk Jakarta. Jurnal Kebijakan Perikanan Indonesia , 9(2), pp. 85–94.
Ramly, S. 2008. Impact on the coastal area of the Tanjung Tokong Land Reclamation Project, Penang, Malaysia,  Effect  on  wave transformation,  sediment  transport,  and  coastaal  evolution .  Thesis,  Lund University, Sweden.
Syamsudin, A. R. 1994. Beach Erosion in Kuta Beach, Bali and its Stabilization. ASCE , pp. 1683–2697.
Wang, X., Yan, F., Su, F. 2021. Changes in coastline and coastal reclamation in the three most developed areas  of  China  ,  1980  –  2018. Ocean  and  Coastal  Management .  204,  p.  105542. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2021.105542.
Wibowo,  M.  2018.  Study  on  The  Effect  of  Reclamation  to  Seawater  Quality  in  Makasar  City  with Numerical  Modeling. IOSR  Journal  of  Environmental  Science .  12(11),  pp.  80–89. https://doi.org/10.9790/2402-1211018089.
Xu,  N.,  Wang,  Y.,  Huang,  C.,  Jiang,  S.,  Jia,  M.,  Ma,  Y.  2022.  Monitoring  coastal  reclamation  changes across Jiangsu Province during 1984–2019 using landsat data. Marine Policy . 136, p. 104887. Yanti,  V.,  Mailianda,  E.  dan  Syamsidik,  S.  2019.  Analisis  Pengaruh  Parameter  Fisik  Terhadap  Indeks Kerentanan Pantai (Cvi) Di Kawasan Pantai Banda Aceh Dan Sekitarnya (Studi Kasus Pada Kawasan Ujung Pancu Sampai Ujung Batee). Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan . 2(2), pp. 123–133. https://doi.org/10.24815/jarsp.v2i2.13212.
Zhu, L., Hu, R., Zhu, H., Jiang, S., Xu, Y., Wang, N. 2018. Modeling studies of tidal dynamics and the associated responses to coastline changes in the Bohai Sea, China. Ocean Dynamics . 68(12), pp. 1625– 1648. https://doi.org/10.1007/s10236-018-1212-2.