Journal of Natural Resources and Environmental Management
9 (3): 758-770. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.3.758-770
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Kerentanan Penghidupan Masyarakat Pesisir Perkotaan Terhadap Variabilitas Iklim (Studi Kasus di Kota Kupang)
Livelihoods  Vulnerability of Communities in Coastal City  to Climate Variability (Case Study in Kupang City)
Liky Yuliandro Ledoh a , Arif Satria b , Rahmat Hidayat c a Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Baranangsiang, Bogor, 16143
b Departemen Sosiologi Pedesaan, Fakultas Ekologi Manusia, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor, 16680
c Departemen Geofisika dan Meteorologi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor, 16680
Article Info: Received: 19 - 04 - 2018 Accepted: 04 - 12 - 2018

## Keywords:
Climate change, livelihoods vulnerability, coastal city areas
Corresponding Author: Liky Yuliandro Ledoh Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor; Email: likyledoh@gmail.com
Abstract : Adaptation to climate change cannot be separated from the climatic conditions  and  vulnerability  of  local  communities.  This  study  aims  to determine the vulnerability of household livelihoods in urban coastal areas to climate  variability.  This  research  was  conducted  in  coastal  city  of  Kupang. Community  livelihood  vulnerability  analysis  using  vulnerability  index  (LVI and LVI-IPCC). In addition, an analysis of climate variability of rainfall and average temperature from 1988-2017 was also carried out. The results of the study  show  that  climate  variability  is  seen  in  decreases  in  rainfall  and  and increase in surface temperature in the past 30 years. The LVI and LVI-IPCC scores also show the vulnerability of livelihoods on a medium scale in three sample  villages.  Climate  variability  in urban  coasts  can  have  an  impact on coastal communities on the components of livelihood strategies, food, homes and land and water which are generally influenced by climatic factors. Non- vulnerable components such as health support the vulnerable components as part of the adaptation process.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Ledoh LY, Satria A, Hidayat R. 2019. Kerentanan penghidupan masyarakat pesisir perkotaan terhadap variabilitas iklim (studi kasus di Kota Kupang). JPSL 9 (3): 758-770. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.9.3.758-770.

## PENDAHULUAN
Perubahan iklim berdampak pada pembangunan global terutama wilayah pesisir di Indonesia. Ini terlihat dari kondisi Indonesia yang memiliki 17 504 pulau, panjang garis pantai mencapai 99 093 km serta memiliki 82 190 desa/kelurahan dimana 65 % penduduknya berada di pesisir pantai (WorldBank 2009, BPS 2016 dan BPS  2017).  Wilayah  pesisir  merupakan  wilayah  yang  paling  rentan  terhadap  perubahan  iklim.  Hal  ini disebabkan karena pesisir merupakan wilayah peralihan ekosistem darat dan laut dimana saling mempengaruhi (Dahuri et al. 2001, Setneg 2007). Walau tidak seragam di setiap daerah, tapi baik itu secara data fisik maupun persepsi masyarakat memperlihatkan terjadi perubahan iklim (De Rozari et al. 1992, Subair et al. 2014). Salah satu  indikasinya  terjadi  peningkatan  bencana  banjir  dan  gelombang  pasang.  Berdasarkan  data  Potensi  Desa 2014, bencana yang paling sering terjadi di desa pesisir selama tiga tahun terakhir adalah banjir (23.06 %) dan
bencana gelombang pasang sebanyak 1 484 (BPS 2017). Menurut Suroso et al. (2011) sebanyak 23 dari 323 kabupaten/kota di Indonesia rentan terhadap perubahan iklim yang dikarakterisasi sebagai tingginya nilai rasio rendaman, nilai infrastruktur, nilai kepadatan penduduk, nilai kawasan pemukiman, dan nilai kawasan non- pemukiman. Berbagai dampak negatif ini memberikan efek domino pada kesejahteraan masyarakat perkotaan terutama  yang  banyak  berdiam  di  pesisir.  Menurut  Aldrian et  al. (2011)  indikasi  perubahan  iklim  yang mengancam  pesisir  berupa  peningkatan  konsentrasi  gas  rumah  kaca,  peningkatan  suhu  muka  bumi, peningkatan paras muka air laut dan berkurangnya tutupan salju di daratan. Naiknya muka air laut mengancam terjadinya  banjir  rob,  abrasi  pantai,  tenggelamnya  pulau-pulau  kecil,  badai,  ketersedian  air  bersih  yang menurun akibat intrusi air laut dan banjir. Begitu juga dampak pada kerentanan kota pesisir pada infrastruktur bangunan  (banjir,  badai  dan  panas  ekstrim),  kesehatan  akibat  perubahan  suhu  rata-rata,  penggunaan  energi (pemanas/pendingin  ruangan),  ketersediaan  dan  sumberdaya  air,  dampak  lainnya  seperti  pada  pariwisata, warisan budaya, keanekaragaman di perkotaan dan polusi udara (Susandi et al. 2008, Hunt dan Watkiss 2011 dan IPCC 2014).
Menurut IPCC (2014) kerentanan adalah “ the propensity or predisposition to be adversely affected ”. Ini menujukkan kerentanan bukan saja kecenderungan untuk terpengaruh pada saat ini, tetapi juga pada masa yang akan  datang.  Kerentanan  merupakan  sebuah  sistem  yang  mencakup  konsep  atau  elemen  yang  tidak  dapat mengatasi  akibat  dari  bahaya  perubahan  iklim.  Ini  termasuk  sensitivitas  dan  kurangnya  kapasitas  untuk mengatasi dan menyesuaikan diri. Smit dan Wandel (2006) menunjukan bahwa kerentanan berkaitan dengan jenis paparan yang berbeda dengan sensitivitas dari komunitas ketika menghadapi stimulus perubahan iklim dan  kapasitas  adaptif  dari  komunitas  untuk  menghadapi  akibat  dari  perubahan  iklim.  Adaptasi  yang  telah dilakukan akan meningkatkan kapasitas adaptif dan kapasitas untuk merespon stress dimana akan mengurangi tingkat  kerentanan.  Memahami  kerentanan  akibat  perubahan  iklim  dapat  menjadi  dasar  dalam  membangun strategi adaptasi. Adaptasi terhadap perubahan iklim sesungguhnya telah dilakukan baik oleh manusia maupun dalam  lingkungan  ekologi.  Akan  tetapi  adaptasi  ini  umumnya  bersifat  reaktif  berdasarkan  pengalaman. Pemahaman akan data dan informasi merupakan prasyarat penting untuk adaptasi di pesisir dan pulau-pulau kecil termasuk di perkotaan  (Diposaptono et al. 2013, Araos et al. 2016 dan Cortekar et al. 2016). Banyak daerah  termasuk  daerah  pesisir  perkotaan  yang  kurang  memiliki  data  dan  informasi  yang  detail  mengenai perencanaan dan kebijakan adaptasinya. Terutama mengenai tantangan dan hambatan dalam proses adaptasi.
Bagi  daerah  pesisir  perkotaan,  dampak  dan  kerentanan  perubahan  iklim  menjadi  sangat  kompleks. Berbeda  dengan  adaptasi  masyarakat  pedesaan  yang  umumnya  dilakukan  secara  sosial  kultural,  di  wilayah perkotaan adaptasi yang dilakukan oleh masyarakat dibantu dengan dukungan pemerintah dan sektor swasta. Pembangunan ekonomi dan infrastruktur di perkotaan merupakan bagian penting dalam menolong masyarakat dan lingkungan ekologi untuk mengurangi dampak perubahan iklim. Menurut IPCC (2014) dampak perubahan iklim yang terjadi di pesisir yaitu kenaikan permukaan air laut dan badai ekstrim, tekanan udara panas, hujan ekstrim,  banjir  pesisir  dan  intrusi  air  laut.  Ancaman  paling  besar  yaitu  wilayah  pemukiman  yang  berada  di pesisir  perkotaan.  Masyarakat  perkotaan  yang  tinggal  di  permukiman  informal,  daerah  berbahaya  dan kekurangan infrastruktur serta layanan yang penting memberikan ancaman bagi kemampuan adaptasi mereka (Moser et al. 2010).
Berbagai  penilaian  kerentanan  akan  dampak  perubahan  iklim  dilakukan  untuk  menambah  informasi terhadap  dampak  dan  resiko  bencana  di  masa  mendatang.  Penilaian  paling  umum  dilakukan  berdasarkan konsep kerentanan perubahan iklim IPCC (Shah et al. 2013, Lassa et al. 2014, Diouf dan Gaye 2015, KLHK 2015  dan  Pujiono  2015).  Kerentanan  merupakan  kombinasi  dari  paparan  ( exposure ),  sensitivitas  ( sensivity ) dan kapasitas adaptif ( adaptif capacity ) (IPCC 2007). Paparan menunjukkan tingkat dan besarnya perubahan iklim  yang  terjadi,  sensitivitas  merupakan  tingkat  suatu  sistem  merespon  saat  mengalami  dampak  dari perubahan iklim sedangkan kapasitas adaptif adalah tingkat suatu sistem dalam menanggulangi dampak negatif dari perubahan iklim.
Perhitungan indeks kerentanan penghidupan menggunakan perhitungan indeks kerentanan penghidupan atau Livelihoods Vulnerability Index ( LVI ) (Hahn et al. 2009). LVI dirancang menggabungkan paparan iklim
dan adaptasi rumah tangga yang bertujuan menginformasikan data rumah tangga bagi perencanaan strategis di tingkat  komunitas.  Pendekatan  ini  menggambarkan  secara  realisitis  termasuk  pada  konteks  negara berkembang, termasuk wilayah pemukiman padat di pesisir (Shah et al. 2013).
Kota Kupang sebagai Ibukota Provinsi Nusa Tenggara Timur merupakan wilayah pesisir perkotaan. Kota yang terletak pada wilayah selatan Indonesia ini memiliki 51 kelurahan dimana 16 kelurahan terletak di pesisir. Kota Kupang terletak pada 10˚36’ 14”-10˚39’58” Lintang Selatan dan 123˚32’ 23”-123˚ 37’01” Bujur Timur dengan  luas  180  27  km 2 .  Wilayah  pesisir  yang  terdiri  dari  karang  berpasir  dan  sedikit  lumpur  pada  bagian muara  sungai. Kota Kupang tergolong  kota  menengah dengan jumlah penduduknya sebanyak  402 286 jiwa pada  tahun  2016  dengan  pertumbuhan  2.92  %  dan  kepadatan  2  231  penduduk  per  km 2 (BPS  2017).    Pada jumlah  tersebut  sebanyak  32.6  %  dari  penduduk  Kota  Kupang  tinggal  di  daerah  pesisir  dengan  kepadatan sebesar 8 440 penduduk per km 2 atau hampir empat kali lipat kepadatan penduduk Kota Kupang. Kepadatan penduduk ini seiring dengan pembangunan pemukiman di daerah pesisir (Siubelan et al. 2015).
Penelitian ini bertujuan mengetahui kerentanan penghidupan rumah tangga di pesisir perkotaan terhadap variabilitas iklim. Secara rinci difokuskan pada gambaran variabilitas iklim (curah hujan dan suhu permukaan) pada  tingkat  lokal  yang  dibandingkan  dengan  Indeks  Nino  3.4  dan  kondisi  kerentanan  penghidupan  rumah tangga pada variabilitas iklim sebagai bagian dari perubahan iklim di pesisir perkotaan.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  November  sampai  Januari  2018  di  Kota  Kupang  Provinsi  Nusa Tenggara Timur (Gambar 1). Pelaksanaan penelitian difokuskan pada 3 kelurahan yang mewakili 3 kecamatan dan  16  kelurahan  pesisir  di  Kota  Kupang.  Tiga  kelurahan  yang  dipilih  terdapat  perkampungan  nelayan (Kelurahan  Namosain),  berada  di  tengah  kota  (Kelurahan  Pasir  Panjang)  dan  terletak  pada  pinggiran  kota (Kelurahan Lasiana).

## Gambar 1 Peta Penelitian.

## Pengumpulan dan Analisis Data
Pengumpulan data curah hujan dilakukan dengan memakai data observasi curah hujan dan rata-rata suhu permukaan Stasiun Klimatologi Kupang selama 30 tahun dari tahun 1988-2017. Stasium Klimatologi Kupang terletak pada 10˚10’04” LS, 123˚40’13” BT dan berada pada ketinggian 19 mdpl. Data curah hujan suhu ini diunduh dari situs web http://dataonline.bmkg.go.id/. Data curah hujan dan suhu permukaan memiliki sekitar 10% nilai yang hilang. Interpolasi linier dilakukan untuk mengisi nilai yang hilang pada data yang ada.
Data curah hujan kemudian dibandingkan dengan data global El Niño–Southern Oscillation (ENSO) yang merupakan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  curah  hujan  di  Indonesia  (Nur’utami  dan  Hidayat  2016). Perbandingan ini untuk memperlihatkan karakteristik iklim global pada wilayah Kota Kupang. ENSO adalah fenomena alam berupa perbedaan anomali suhu permukaan laut (SPL) di Samudera Pasifik bagian tengah dan timur, dimana perbedaan itu mempengaruhi cuaca global. Niño 3.4 merupakan data set ENSO yang berada pada pada wilayah 5˚LU-5˚LS dan 170˚BB-120˚BB dianggap memberikan pengaruh pada variabilitas iklim di Indonesia  (Windari et  al. 2012,  Fadholi  2013).  Data  Niño  3.4  diambil  dari  dari  situs  web http://www.cpc.ncep.noaa.gov/. Niño 3.4 ini juga menjadi acuan El Nino dan La Nina. Bila indeks Niño 3.4 positif maka fenomena ini dikenal dengan El Nino dan ketika indeks Niño 3.4 negatif dikenal dengan La Nina. Sedangkan tahun normal didefinisikan sebagai tahun yang tidak terjadi fenomena El Nino dan La Nina.
Microsoft Excel dipakai sebagai alat pengolah data. Analisis data dihitung dengan menghitung rata-rata hujan dan rata-rata suhu bulanan selama 30 tahun (1988-2017). Selanjutnya dilakukan perhitungan anomali/ penyimpangan curah hujan dan suhu bulanan yang digunakan untuk mengetahui sifat dari hujan yang terjadi pada  suatu  wilayah  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Anomali  bulanan  ini  adalah  selisih  dari  curah  hujan/suhu bulanan dengan rata-rata curah hujan/suhu bulanan pada waktu tertentu. Hasil perhitungan anomali curah hujan dan suhu bulanan kemudian dilakukan analisis regresi untuk melihat perubahan curah hujan selama 30 tahun terakhir  di  Kota  Kupang.  Hasil  analisis  anomali  curah  hujan  kemudian  ditampilkan  pada  grafik  dan dibandingkan secara visual dengan data Niño 3.4 untuk melihat pola hujan terutama pada saat terjadi El Nino dan La Nina.
Penilaian  LVI  berdasarkan  delapan  komponen  utama  LVI  yaitu  profil  sosio-demografis,  strategi penghidupan, jaring sosial, kesehatan, pangan, air, rumah dan lahan serta bencana alam dan variabilitas iklim (Tabel 1).
Tabel 1 Komponen Kerentanan Penghidupan (Shah et al. 2013). No Komponen Satuan 1 2 3 4 5

## Profil Sosio-demografis
Rasio ketergantungan Persentase kepala keluarga perempuan Rata-rata umur kepala keluarga perempuan Persentase kepala keluarga yang tidak memiliki pendidikan Persentase anggota rumah tangga (RT) yang membutuhkan perawatan Rasio Persen 1/tahun Persen Persen 6 7 8

## Strategi penghidupan
Persentase RT yang yang anggotanya bekerja di luar wilayah/komunitasnya Persentase pendapatan utama RT yang bergantung pada sumberdaya laut & pesisir Rata-rata indeks diversifikasi mata pencaharian (LDI) pertanian Persen Persen 1/#mata pencaharian 9 10 11

## Jaringan Sosial
Rata-rata rasio menerima dan memberi Rata-rata rasio meminjam dan memberi pinjaman Persentase RT yang  (inisiatif)  meminta bantuan pemerintah dalam 12 bulan terakhir Rasio Rasio Persen 12 13 14 15

## Kesehatan
Rata-rata waktu ke fasilitas kesehatan Persentase anggota RT yang mengalami sakit kronis Persentase anggota RT yang tidak dapat bekerja/sekolah karena sakit >2 minggu Index rata-rata terpapar malaria/demam berdarah Menit Persen Persen Persen
Tabel 1 Komponen Kerentanan Penghidupan (Shah et al. 2013) (lanjutan). No Komponen Satuan 16 17 18

## Pangan
Persentase RT dimana makanan yang berasal dari usaha sendiri Persentase RT yang tidak menjual/menukar hasil usaha dengan kebutuhan pangan lain Rata-rata bulan kesulitan dalam memenuhi kebutuhan pangan Persen Persen Bulan 19 20 21 22

## Air
Persentase RT yang tidak memiliki jaringan air minum Persentase RT yang menggunakan sumber air alami Rata-rata hari dalam sebulan tanpa persediaan air Rata-rata kebutuhan air dalam RT Persen Persen Persen 1/Liter 23 24 25

## Rumah dan Lahan
Persentase rumah yang konstruksinya rentan badai (memakai kayu, beratap daun, dll) Persentase rumah yang rentan terhadap banjir, abrasi dan rob Persentase rumah yang tidak berdiri di lahan pribadi Persen Persen Persen 26 27 28 29 30 31

## Bencana Alam dan variasi iklim
Kejadian banjir/rob, abrasi, badai dalam 3 tahun terakhir
Persentase RT yang mengalami kehilangan aset (rumah, kendaraan,
sampan, dll) karena bencana alam
Persentase RT dengan kecelakaan atau kematian karena bencana 3 tahun terakhir Rata-rata standar deviasi bulanan  suhu maksimum harian
Rata-rata standar deviasi bulanan  suhu minimum harian
Rata-rata standar deviasi bulanan  curah hujan harian jumlah Persen Persen Celcius Celcius Milimeter
Pada penilaiannya terdapat dua pendekatan yang dipakai untuk menghitung indeks kerentanan (LVI) yaitu pendekatan gabungan indeks kerentanan (LVI) dan pendekatan kerangka IPCC (LVI-IPCC) (Hahn et al. 2009 dan Shah et al. 2013). Setiap komponen yang memiliki sub komponen dianggap memiliki nilai yang setara. Penilaian  yang  berbeda  di  setiap  sub  komponen  distandarisasi  menjadi  nilai  indeks  dapat  dilihat  pada persamaan 1.
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑆 𝑑 = 𝑆 𝑑 −𝑆 𝑚𝑖𝑛 𝑆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝑆 𝑚𝑖𝑛 (1)
Dimana S d adalah  hasil  penilaian  di  kelurahan d , S min dan S maks adalah  nilai  minimum  dan  maksimum. Nilai  maksimum  dan  minimun  ini  merupakan  diambil  dari  gabungan  nilai  di  tiga  kelurahan.  Setelah  nilai indeks  yang  telah  distandarisasi  didapatkan,  kemudian  nilai  indeks  setiap  sub  komponen  dirata-ratakan (persamaan 2).
𝑀 𝑑 = ∑ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑆𝑑𝑖 𝑛 𝑖−1 𝑛 (2)
Dimana M d adalah satu dari delapan komponen di kelurahan d, indeks Sdi merupakan sub komponen i yang dikelompokan dalam komponen, dan n adalah jumlah sub komponen pada tiap komponen. Setiap nilai dari delapan komponen itu kemudian dirata-ratakan sebagai nilai LVI kelurahan tersebut (persamaan 3).
𝐿𝑉𝐼 𝑑 = ∑ 𝑤 𝑀𝑖 𝑀 𝑑𝑖 7 𝑖=1 ∑ 𝑤 𝑀𝑖 7 𝑖=1 (3)
LVI d adalah  Indeks  Kerentanan  Penghidupan  di  kelurahan d ,  merupakan  nilai  rata-rata  dari  delapan komponen  utama. W Mi adalah  jumlah  sub  komponen  yang  membentuk  komponen  utama.  Penilaian  ini menunjukkan kontribusi yang merata dari setiap komponen utama pada LVI. Penilaian skala LVI dari 0 (tidak rentan) hingga 0.5 (paling rentan) (Shah et al. 2013).
Pada pendekatan kedua, LVI-IPCC didasarkan pada definisi kerentanan menurut IPCC. Pengelompokan dilakukan pada komponen-komponen utama ke dalam tiga faktor yang mempengaruhi kerentanan: paparan, sensitivitas dan kapasitas adaptif. Paparan yaitu komponen penilaian variabilitas iklim berupa standar deviasi suhu maksimum, suhu minimum dan curah hujan. Kapasitas adaptif berupa komponen profil sosio demografis, strategi  penghidupan  dan  jaringan  sosial.  Sedangkan  faktor  sensitivitas  adalah  kesehatan,  pangan,  air,  serta rumah dan lahan. Perhitungan dalam pengelompokan ini berdasarkan persamaan (4):
𝐶𝐹 𝑑 = ∑ 𝑤 𝑀𝑖 𝑀 𝑑𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑤 𝑀𝑖 𝑛 𝑖=1 (4)
Dimana CF d adalah  faktor  yang  berkontribusi  berdasarkan  ketetapan  IPCC  (kapasitas  adaptif,  paparan dan  sensitivitas)  pada  kelurahan d , M di adalah  komponen  utama  di  daerah d terindeks  oleh i . w Mi adalah komponen  utama,  dan n adalah  jumlah  item  komponen  utama.  Nilai  dari  kapasitas  adaptif,  paparan  dan sensitivitas kemudian dihitung berdasarkan persamaan (5):
𝐿𝑉𝐼 − 𝐼𝑃𝐶𝐶 𝑑 = (𝑒 𝑑 − 𝑎 𝑑 ) × 𝑆 𝑑 (5)
Dimana LVI-IPCC d adalah  LVI  kelurahan d berdasarkan  kerangka  kerentanan  IPCC, e d adalah  nilai paparan  kelurahan d (komponen  utama  bencana  alam  dan  variasi  iklim), a d adalah  nilai  kapasitas  adaptif kelurahan d (komponen  utama  sosio  demografis,  strategi  penghidupan  dan  jaringan  sosial), S d adalah  nilai sensitivitas kelurahan d (komponen utama kesehatan, pangan, air, rumah dan lahan). Skala LVI-IPCC dari -1 (tidak rentan) hingga +1 (paling rentan) (Shah et al. 2013).
Pengambilan  data  dilakukan  di  Kelurahan  Namosain,  Pasir  Panjang  dan  Lasiana  merupakan  kelurahan pantai  di  Kota  Kupang  yang  bentuknya  memanjang  ke  arah  daratan  (tegak  lurus  dari  garis  pantai).  Hal  ini menunjukkan  tidak  semua  wilayahnya  mengalami  peralihan  antara  ekosistem  darat  dan  laut  sesuai  definisi wilayah  pesisir  (Setneg  2007).  Oleh  sebab  itu  dilakukan  identifikasi  ulang  berdasarkan  wilayah  yang  lebih kecil yaitu wilayah rukun tetangga (RT) yang berbatasan dengan pantai maupun wilayahnya dianggap sebagai pesisir.  Jarak  dari  pinggir  pantai  ke  titik  sampel  berkisar  antara  0  –  500  m.  Jumlah  rumah  tangga  pesisir diidentifikasi sebanyak 1 137 rumah tangga. Sampel dipilih secara acak berdasarkan data rumah tangga pesisir (Tabel 2).
Tabel 2 Lokasi dan Jumlah Kuisioner. Kelurahan Jumlah Rumah Tangga di wilayah pesisir Jumlah Sampel Namosain 453 27 Pasir Panjang 165 16 Lasiana 519 28 Total 1.137 71
Pengambilan  data  pada  responden  dengan  bantuan  kuisioner  berdasarkan  data  rumah  tangga  dan rekomendasi  dari  ketua  wilayah  RT.  Umumnya  pengambilan  data  diambil  dari  pukul  10.00-14.00  yang
merupakan  waktu  istirahat  bagi  kepala  rumah  tangga  yang  umumnya  bekerja  sebagai  nelayan,  petani  dan pedagang.  Anggota  rumah  tangga  umumnya  meminta  agar  pengambilan  data  langsung  pada  kepala  rumah tangga. Setiap pengambilan data membutuhkan 20-30 menit per kuisioner.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Variabilitas Iklim Lokal
Data  Curah  Hujan  tahun  1988-2017  pada  Stasium  Klimatologi  Lasiana  menunjukkan  Kota  Kupang memasuki musim hujan pada bulan November dan berakhir pada bulan Maret. Pucak musim hujan pada bulan Desember-Februari  (DJF)  dengan  rata-rata  curah  hujan  relatif  tinggi  (13  mm/hari).  Sedangkan  curah  hujan minim dimulai dari bulan April hingga Novemer dimana puncaknya pada bulan Juni-Agustus (JJA). Menurut Hidayat  dan  Ando  (2014),  ENSO  (Nino  3.4)  berdampak  pada  perubahan  musim  hujan  di  Indonesia. Pergeseran tekanan rendah di utara dan tengah pasifik akibat perubahan SPL mengakibatkan perubahan musim kemarau dan musim hujan.
Gambar 3 Perbandingan Niño 3.4 dengan anomali curah hujan dan rata-rata curah hujan pada tahun Normal, El Nino dan La Nina.
Kondisi curah hujan di Kota Kupang dipengaruhi oleh ENSO secara global. Hal juga terlihat pada saat kejadian El Nino dan La Nina. Pada Gambar 1 menunjukkan bahwa indeks Nino 3.4 sesuai dengan anomali curah hujan di Kota Kupang. Nino 3.4 juga memperlihatkan terjadinya El Nino dan La Nina yang berdampak pada curah hujan. Siklus El Nino merupakan kondisi kekeringan dan curah hujan  yang sedikit pada musim hujan sedangkan La Nina sebaliknya. Menurut Sitompul dan Nurjani (2013) pengaruh Nino 3.4 dan fenomena El Nino/La Nina pada curah hujan berbeda-beda pada setiap daerah di Indonesia. Pada Kota Kupang Nino 3.4 dan El Nino/La Nina memberikan pengaruh yang rendah. Hal ini terlihat pada El Nino tahun 1997-1998 yang tidak  menunjukan  anomali  negatif  yang  besar.  Begitupun  La  Nina  2010-2011  tidak  menunjukkan  adanya kenaikan curah hujan yang ekstrim.
-150 -100 -50 0 50 100 150 200 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agust Sept Okt Nov Des Rata-rata curah hujan tahunan pada tahun Normal, El Nino dan La Nina Normal El Nino La Nina -80.00 -60.00 -40.00 -20.00 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 -1.50 -1.00 -0.50 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 1 9 8 8 1 9 9 0 1 9 9 2 1 9 9 4 1 9 9 6 1 9 9 8 2 0 0 0 2 0 0 2 2 0 0 4 2 0 0 6 2 0 0 8 2 0 1 0 2 0 1 2 2 0 1 4 2 0 1 6
Perbandingan Nino3.4 dan Anomali Curah Hujan
CH Staklim Lasiana Nino 3.4
Perubahan iklim juga mempengaruhi curah hujan dan suhu di Kota Kupang. Hasil regresi curah hujan dan suhu permukaan daratan selama tahun 1988-2017 menunjukan terjadi penurunan curah hujan dan peningkatan suhu (Gambar 4). Pada kurun waktu 30 tahun terjadi penurunan curah hujan senilai 0.93 mm dan peningkatan suhu  permukaan  sebesar  0.025˚C.  Sedangkan  pada  10  tahun  terakhir  (2008-2017)  penurunan  curah  hujan mencapai 9.2 mm dan kenaikan 0.06 ˚C. perubahan iklim ini masih fluktuatif karena berbeda pada tiap daerah di Indonesia.  Menurut Bappenas (2010) daerah Nusa Tenggara cenderung mengalami penurunan curah hujan hingga tahun 2020. Penurunan tersebut terutama terjadi pada musim penghujan. Sedangkan perubahan  suhu secara umum mengikuti trend global yaitu terus naik sekitar 0.8ºC pada periode 2030-an.
Perubahan iklim yang terjadi pada wilayah NTT terutama Kota Kupang memberikan ancaman terutama daerah pesisir. Berdasarkan kajian Bappenas (2013) ancaman paling besar yaitu berkurangnya ketersediaan air bersih, kekeringan, miningkatnya penyebaran penyakit malaria, banjir rob dan menurunnya produksi pangan. Ancaman perubahan iklim ini berbeda pada setiap wilayah terutama berkaitan dengan kerentanan wilayahnya. Identifikasi  kerentanan  sosial  terutama  penghidupan  dapat  menjadi  tahap  awal  dalam  proses  adaptasi perubahan iklim.
Gambar 4 Grafik Curah Hujan dan Suhu Rata-Rata di  Stasiun Klimatologi Lasiana Kota Kupang.

## Kerentanan Penghidupan
Hasil penilaian Indeks Kerentanan Penghidupan (LVI) dan LVI-IPCC menunjukkan nilai kerentanan yang hampir sama  (Tabel 3). Berdasarkan skala kerentanan pada 3 kelurahan menunjukkan bahwa Kota Kupang berada dalam skala  kerentanan sedang. Walau begitu setiap kelurahan memiliki perbedaan kerentanan pada tiap komponen dan sub komponennya. Hasil rata-rata nilai LVI menunjukkan tiga kelurahan yang mewakili Kota Kupang berada pada nilai kerentanan sedang (0.31-0.37) begitu juga LVI-IPCC juga memberikan nilai yang hampir sama pada kerentanan sedang (0.001).
Hasil penilaian Indeks Kerentanan Penghidupan (LVI) tersaji pada Tabel 3 menunjukkan Kelurahan Pasir Panjang (Nilai LVI 0.37) lebih rentan dari Lasiana (0.36) dan Namosain (0.31). Hasil ini juga menunjukkan pada  kelurahan  Pasir  Panjang  dua  komponen  tertinggi  paling  rentan  yaitu  strategi  penghidupan  (0.64)  dan komponen rumah dan lahan (0.54). Kelurahan Lasiana  pada Strategi Penghidupan (0.49) dan komponen air (0.47).  Sedangkan  Kelurahan  Namosain  paling  rentan  pada  Startegi  Penghidupan  (0.48)  dan  pangan (0.43).Indeks  kerentanan  terendah  dari  Kelurahan  Pasir  Panjang  pada  komponen  Kesehatan  dan  komponen yang memiliki nilai yang sama (0.13). Pada Kelurahan Lasiana komponen terendah yaitu Kesehatan (0.20), sedangkan Kelurahan Namosain pada komponen Air (0.12).
y = -0.9303x + 143.59 y = 0.0248x + 26.862 25.50 26.00 26.50 27.00 27.50 28.00 28.50 0.00 50.00 100.00 150.00 200.00 250.00 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Curah Hujan (mm) Suhu (°C) Linear (Curah Hujan (mm)) Linear (Suhu (°C))
Tabel 3 Hasil Penilaian LVI dan LVI IPCC pada Kelurahan Namosain, Pasir Panajang dan Lasiana.
Bila setiap komponen ditarik kebelakang pada sub komponen (indikator), Kelurahan Pasir Panjang paling rentan  pada  sub  komponen  rata-rata  indeks  diversifikasi  mata  pencaharian  pertanian  (0.91).  Strategi penghidupan  masyarakat  di  kelurahan  Pasir  Panjang  tidak  didukung  oleh  diverisifikasi  mata  pencaharian rumah  tangga.  Umumnya  rumah  tangga  hanya  didukung  oleh  kepala  rumah  tangga  yang  bekerja  dan  tidak memiliki alternatif lainnya (misalnya memelihara ternak). Hal ini mengakibatkan pemilik lahan hanya dapat membangun rumah semi permanen dan beberapa lainnya memilih untuk menyewakan pada orang lain. Selain itu  nilai  kerentanan  tinggi  pada  persentase  rumah  yang  tidak  berdiri  di  lahan  pribadi  (0.88)  Ketidakpastian dalam  hal  kepemilikan  rumah  dan  lahan  membuat  rumah  tangga  yang  tinggal  di  pesisir  terancam  untuk dipindah kapan saja. Hal ini juga berkaitan dengan penetapan status tata ruang kawasan pesisir Pasir Panjang sebagai kawasan pariwisata campuran sehingga tidak memungkinkan sebagai tempat pemukiman.  Ini dapat berdampak pada perubahan mata pencaharian dan pengeluaran tambahan untuk berpindah tempat. Umumnya rumah di pesisir juga hanya berjarak 5-10 m dari bibir pantai. Kejadian banjir rob pada tahun 2014 di kelurahan Pasir Panjang mengakibatkan kerusakan di beberapa bagian rumah. Umumnya wilayah pesisir Pasir Panjang dihuni oleh masyarakat pendatang (migran) yang memiliki keterbatasan secara ekonomi. Data dari kelurahan Pasir panjang juga memperlihatkan 31% rumah tangga di wilayah pesisir tergolong miskin. Pemilihan wilayah yang  rentan  ini  sebagai  tempat  tinggal  lebih  banyak  didorong  oleh  akses  ke  tempat  kerja  yang  lebih  dekat (Adiningtyas et  al. 2010).  Siubelan et  al. (2015)  juga  menunjukkan  adanya  keterkaitan  antara  kebijakan penggunaan lahan dan pertumbuhan penduduk di pesisir Kota Kupang.
Dinamika keruangan di pesisir akibat pembangunan memberikan tekanan pada kerentanan masyarakat. Komponen Air juga memberikan kontribusi bagi tingginya kerentanan. Persentase rumah tangga yang tidak memiliki jaringan air minum pada kelurahan Pasir Panjang (0.81) dan Lasiana (0.86) dan Persentase rumah tangga yang menggunakan sumber air alami pada Pasir Panjang (0.75) dan Lasiana (1.0). Kondisi sumber air alami ini tidak didukung oleh kuantitas dan kualitas yang baik. pada kelurahan Pasir Panjang kualitas air sumur buruk  (payau)  karena  intrusi  air  laut  mengakibatkan  penggunaan  air  sumur  bersih  hanya  untuk  mandi  dan mencuci, sedangkan untuk konsumsi dengan membeli air bersih. Pada musim panas, kuantitas air di beberapa sumur mengalami penurunan yang siginifikan, begitu juga jaringan air minum juga tidak berjalan dengan baik sehingga beberap rumah tangga mencari pada sumur yang lain atau membeli air.  Ketersediaan air minum yang disediakan oleh pemerintah (PDAM) tidak berjalan lancar. Umumnya hanya mengalir 2-3 kali setiap minggu dan  dengan  durasi  beberapa  jam  setiap  kali  mengalir.  Kebijakan  pembagian  jatah  air  ini  disebabkan keterbatasan  sumber  air  dalam  menyuplai  air  bersih.  Keterbatasan  ini  diatasi  masyarakat  dengan  mencari alternatif sumber air lain atau membeli air.
Namosain Pasir Panjang Lasiana Namosain Pasir Panjang Lasiana Kapasitas Adaptif 0.05 0.05 0.04 Profil Sosio-demografis (PS) 5 0.30 0.37 0.30 Strategi penghidupan (SP) 3 0.48 0.64 0.49 Jaringan Sosial (JS) 3 0.44 0.33 0.38 Sensivitas 0.03 0.03 0.04 Kesehatan (K) 4 0.15 0.13 0.20 Pangan (P) 3 0.43 0.13 0.40 Air (A) 4 0.12 0.40 0.47 Rumah dan Lahan (RL) 3 0.27 0.54 0.36 Paparan 0.07 0.09 0.07 Bencana Alam dan Variabilitas iklim (BA) 6 0.39 0.45 0.35 LVI 0.31 0.37 0.36 LVI IPCC 0.001 0.001 0.001 Keterangan Skala LVI dari 0 (tidak rentan) hingga 0,5 (paling rentan) Skala LVI-IPCC dari -1 (tidak rentan) hingga +1 (paling rentan) Skor Faktor Kontribusi IPCC Kategori IPCC/ Komponen Utama Jumlah Indikator Nilai Komponen LVI per kelurahan
Persentase  pendapatan  utama  rumah  tangga  yang  bergantung  pada  sumberdaya  laut  dan  pesisir  juga memberikan sumbangan pada tingginya nilai kerantanan pada Kelurahan Lasiana (0.61) dan Namosain (0.89). Mata pencaharian masyarakat di pesisir dua kelurahan ini umumnya adalah petani dan nelayan. Variabilitas iklim  khususnya curah  hujan  sangat mempengaruhi hasil pertanian seperti padi, sayur-sayuran dan  sadapan nira  lontar.  Demikian  juga  hasil  perikanan  yang  terganggu  bukan  saja  mempengaruhi  startegi  penghidupan tapi  pemenuhan  kebutuhan  pangan  di  Kelurahan  Namosain  yang  umumnya  disisihkan  dari  hasil  melaut. Umumnya  setiap  rumah  tangga  memiliki  kemampuan  untuk  memiliki  variasi  pekerjaan  lain  saat  terjadi perubahan alam yang menghambat penghasilan mereka. Hal ini berbanding terbalik dengan Kelurahan Pasir Panjang  yang  umumnya  berprofesi  sebagai  pedagang  kecil  di  pasar,  tidak  memiliki  alternatif  dan  variasi pekerjaan lain.
Kondisi ini dapat dilalui dengan kekuatan jaringan sosial juga cukup mendukung mereka saat mengalami kekurangan  pangan.  Tetangga  yang  umumnya  masih  memiliki  hubungan  keluarga  juga  dapat  menolong memberikan  pinjaman  termasuk  beberapa  orang  yang  yang  dikenal  dengan  patron  klien  (Satria  2015). Hubungan patron klien ini bukan saja di bidang pertanian dan perikanan, usaha perkebunan lontar di kelurahan Lasiana juga memiliki ciri  khas  tersendiri. Patron  (pemilik kebun  lontar) menyewakan  kebun dan  lahannya untuk  disadap  dan  membangun  rumah,  sebagai  konsekuensinya,  klien  selain  memberikan  sewa  hasil  kebun juga menyediakan tenaga dan keahliannya untuk kepentingan patron.
Hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan  bahwa  derajat  kesehatan  di  tiga  kelurahan  sampel  memiliki kerentanan rendah (0.13-0.20). Waktu yang dibutuhkan ke fasilitas kesehatan hanya 10-20 menit. Selain itu persentase penyakit yang dianggap menghambat aktivitas (sekolah dan bekerja) juga bernilai rendah. Penyakit malaria juga tidak ditemukan pada responden. Hal ini juga seiring dengan nilai Annual Paracite Incidens (API) pada tahun 2016 sebesar 0,13 per 1000 penduduk, yang artinya dari 1000 penduduk yang ada di Kota Kupang ditemukan kurang dari 1 orang positif malaria (Dinkes 2017).
Berdasarkan  Rencana  Aksi  Nasional  untuk  Adaptasi  Perubahan  Iklim,  pemerintah  perkotaan  dapat berperan  aktif  dalam  menekan  kerentanan  di  pesisir  (Bappenas  2013).  Ini  dapat  dilakukan  dengan mengintegrasikan  adaptasi  perubahan  iklim  pada  rencana  tata  ruang  kota.  Kesadaran  akan  potensi  bencana perubahan  iklim  akan  mendorong  peningkatan  infrastruktur  dan  fasilitas  di  daerah  pemukiman  pesisir. Kemudahan  akses  di  daerah  perkotaan  dapat  dimanfaat  untuk  peningkatan  kapasitas  masyarakat  untuk menghadapi  perubahan  iklim.  Implementasi  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  dapat  meningkatkan  dan mengoptimalkan  lahan,  air  dan  sumberdaya  alam.  Masyarakat  dapat  didorong  untuk  memiliki  dan pengembangan riset dan sistem informasi iklim pada area pemukiman.
PS SP JS K P A RL BA Grafik Radar Kerentanan  LVI Lasiana Namosain Pasir Panjang

## Gambar 5. Grafik Radar Kerentanan dari komponen utama LVI di 3 kelurahan dan Grafik Radar Kerentanan LVI-IPCC

## SIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukan  terjadinya  kerentanan  sedang  di  pesisir  Kota  Kupang  baik  pada  LVI  (0.31- 0.37) maupun LVI-IPCC (0.001). Kondisi paparan variabilitas iklim memberikan nilai kerentanan yang tinggi. Ini bisa dilihat ada kendali iklim global SPL Niño 3.4 memiliki pengaruh variablitas curah hujan. Variabilitas iklim lokal di Kota Kupang juga terlihat pada penurunan curah hujan dan naiknya suhu permukan selama 30 tahun  terakhir.  Kondisi  ini  memberikan  ancaman  pada  ketersediaan  air  bersih,  kekeringan,  miningkatnya penyebaran penyakit malaria, banjir rob dan menurunnya produksi pangan.
Nilai kerentanan tinggi pada komponen strategi penghidupan, pangan, air serta rumah dan lahan pada tiga kelurahan  sampel.  Masyarakat  pesisir  umumnya  memiliki  pekerjaan  berwirausaha,  petani  dan  nelayan. Kebergantungan masyarakat yang tinggi pada sumberdaya laut dan pesisir membuat perubahan yang terjadi pada iklim mempengaruhi hasil pertanian dan perikanan. Apalagi umumnya kebutuhan pangan juga berasal dari usaha sendiri. Pemenuhan kebutuhan air yang umumnya berasal dari sumber air alami juga rentan terhadap perubahan iklim. Kuantitas air menurun pada musim panas yang panjang (El Nino).
Jumlah  rumah  tangga  miskin  di  pesisir  yang  mencapai  sekitar  30%  juga  memberikan  tekanan  pada kerentanan pada perubahan iklim. Ini terlihat pada pemenuhan kebutuhan air minum dan ketersediaan rumah dan lahan. Kekurangan air bersih karena keterbatasan kuantitas air minum (sumber air alami dan jaringan air minum) dilakukan dengan membeli secara langsung.  Akan tetapi komponen yang memiliki kerentanan rendah yaitu  kesehatan  menunjukkan  partisipasi  masyarakat  yang  baik  untuk  memeriksa  kesehatan  dan  akses  ke fasilitias kesehatan yang dekat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terimakasih  disampaikan  kepada  Lembaga  Pengelola  Dana  Pendidikan  (LPDP)  yang  telah membiayai penelitian ini dan Pemerintah Daerah Kota Kupang yang membantu dalam kelancaran penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[Bappenas]  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  2013. National  Action  Plan  for  Climat  Change Adaptation (RAN-AIP) [Synthesis Report] . Jakarta=: Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.
[Bappenas] Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.  2010. Indonesia Climate Change Sectoral Roadmap -  ICCSR:  Basis  Saintifik:  Analisis  dan  Proyeksi  Curah  Hujan  dan  Temperatur .  Jakarta:  Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.
Kap. Adaptif Sensitifitas Paparan Grafik Radar Kerentanan  LVI-IPCC Lasiana Namosain Pasir Panjang
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2016. Statistik  Sumber  Daya  Laut  dan  Pesisir  2016 .  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2017. Kota  Kupang  dalam  Angka  2017 .  Kupang:  Badan  Pusat  Statistik  Kota Kupang.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2017. Statistik Indonesia 2017 . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
[Dinkes] Dinas Kesehatan.  2017. Profil Kesehatan Kota Kupang Tahun 2016 . Kupang: Dinas Kesehatan Kota Kupang.
[IPCC] Intergovernmental Panel on Climate Change.  2007. Climate Change 2007 – Impacts, Adaptation and Vulnerability.  Contribution  of  Working  Group  II  to  the  Fourth  Assessment  Report  of  the Intergovernmental Panel on Climate Change . Cambridge: Cambridge University Press.
[IPCC] Intergovernmental Panel on Climate Change.  2014. Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability.  Part  A:  Global  and  Sectoral  Aspects.  Contribution  of  Working  Group  II  to  the  Fifth Assessment  Report  of  the  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change .  Cambridge:  Cambridge University Press.
[IPCC] Intergovernmental Panel on Climate Change.  2014. Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability.  Part  B:  Regional  Aspects.  Contribution  of  Working  Group  II  to  the  Fifth  Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change . Cambridge: Cambridge University Press.
[KLHK]  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan.  2015. SIDIK:  Sistem  Informasi  Data  Indeks Kerentanan . Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
[Setneg]  Sekretariat  Negara.    2007. Undang-Undang  Nomor  27  tentang  Wilayah  Pesisir  dan  Pulau-Pulau Kecil. Lembaran Negara RI Tahun 2007, Nomor 84 . Jakarta: Sekretariat Negara Republik Indonesia.
Adiningtyas  W,  Kuswardono  T,  Heo  M,  Messakh  O.  2010. Migram  Miskin  Tak  Ber-Aset  di  Kota  Kupang Kupang: Perkumpulan Pikul.
Aldrian E, Karmini M, Budiman. 2011. Adaptasi dan Mitigasi Perubahan Iklim di Indonesia . Jakarta: Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG).
Araos M, Berrang-Ford L, Ford JD, Austin SE, Biesbroek R, Lesnikowski A. 2016. Climate change adaptation planning in large cities: a systematic global assessment. Env Sc Pol . 66: 375-382.
Cortekar J, Bender S, Brune M, Groth M. 2016. Why climate change adaptation in cities needs customised and flexible climate services. Clim Serv . 4: 42-51.
Dahuri R, Rais J, Ginting SP, Sitepu MJ.  2001. Sumber Daya Wilayah Pesisir dan Lautan Secara Terpadu . Jakarta: Balai Pustaka.
De Rozari MB, Hidayati R, Manan ME. 1992. Perubahan iklim di Indonesia. J Agrom Ind . 8(1): 1-8.
Diouf A, Gaye AT.  2015. A Methodological Framework for Building an Index for Vulnerability Assessment in Rainfed Agriculture . Berlin: Springer-Verlag.
Diposaptono S, Budiman, Agung F.  2013. Menyiasati Perubahan Iklim di Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil . Bogor: Sains Pr.
Fadholi A. 2013. Studi dampak el nino dan indian ocean dipole (IOD) terhadap curah hujan di Pangkalpinang. JIL . 11(1): 43-50.
Hahn  MB,  Riederer  AM,  Foster  SO.  2009.  The  livelihood  vulnerability  index:  a  pragmatic  approach  to assessing risks from climate variability and change—a case study in Mozambique. Glob Env Ch . 19(1): 74-88.
Hidayat  R,  Ando  K.  2014.  Variabilitas  curah  hujan  Indonesia  dan  hubungannya  dengan  enso/iod:  estimasi menggunakan data jra-25/jcdas. J Agrom Ind . 28(1): 1-8.
Hunt  A,  Watkiss  P.  2011.  Climate  change  impacts  and  adaptation  in  cities:  a  review  of  the  literature. Clim Chan . 104(1): 13-49.
Lassa J, Djalante R, Turner-Walker S, Schumacher J, Berenter J, Keller M. 2014. Assessing Climate Change Adaptation  In  Indonesia:  A  Review  Of  Climate  Vulnerability  Assessments  Conducted  By Usaid/Indonesia  Partners  (2010-2013)  [laporan].  South  Arlington  (US):  United  States  Agency  for International Development.
Moser C, Norton A, Stein A, Georgieva S.  2010. Pro-Poor Adaptation to Climate Change in Urban Centers . Washington  (US):  The  World  Bank/Sustainable  Development  Network  Social  Development Department.
Nur’utami  MN,  Hidayat  R.  2016.  Influences  of  iod  and  enso  to  Indonesian  rainfall  variability:  role  of atmosphere-ocean interaction in the Indo-pacific sector. Proc Env Sc . 33: 196-203.
Pujiono E. 2015. Penilaian tingkat kerentanan sumber daya air terhadap variabilitas iklim di das Aesesa, Pulau Flores, Nusa Tenggara Timur . Jurnal Penelitian Sosial dan Ekonomi Kehutanan. 12(3): 177-195.
Satria A.  2015. Pengantar Sosiologi Masyarakat Pesisir . Bogor: Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
Shah KU, Dulal HB, Johnson C, Baptiste A. 2013. Understanding livelihood vulnerability to climate change: applying the livelihood vulnerability index in Trinidad and Tobago. Geoforum . 47: 125-137.
Sitompul Z, Nurjani E. 2013. Pengaruh el nino southern oscillation (ENSO) terhadap curah hujan musiman dan tahunan di Indonesia. JBI . 2(1): 11-18.
Siubelan  YC,  Murtilaksono  K,  Lubis  DP.  2015.  Dinamika  keruangan  pesisir  Kota  Kupang  Provinsi  Nusa Tenggara Timur. JPSL . 5(1): 71-79.
Smit B, Wandel J. 2006. Adaptation, adaptive capacity and vulnerability . Glob Env Chan . 16(3): 282-292.
Subair, Kolopaking LM, Adiwibowo S, Pranowo MB. 2014. Adaptasi perubahan iklim komunitas desa: studi kasus di kawasan pesisir utara Pulau Ambon. Komunitas . 6(1): 57-69.
Suroso  DSA,  Hadi  TW,  Latief  H,  Riawan  E.  2011.  Pola  kerentanan  pesisir  Indonesia  terhadap  dampak perubahan iklim sebagai basis perencanaan adaptasi. Tataloka . 13(2): 108-118.
Susandi A, Herlianti I, Tamamadin M, Nurlela I. 2008. Dampak perubahan iklim terhadap ketinggian muka laut di wilayah Banjarmasin . J Ekon Lingk . 12(2): 1-8.
Windari EH, Faqih A, Hermawan E.  2012. El nino modoki dan pengaruhnya terhadap perilaku curah hujan monsunal di Indonesia. Jurnal Meteorologi dan Geofisika . 13(3): 149-160.
WorldBank.  2009.  Adaptasi  terhadap  perubahan  iklim.  [internet].  [diunduh  21  Jul  2017].  Tersedia  pada: http://documents.worldbank.org/curated/en/525701468044638336/Adaptasi-terhadap-perubahan- iklim.