Pengaruh Gelombang Terhadap Abrasi di Pesisir Kabupaten Demak, Kendal,

## dan Kota Semarang
Arifah Dwi Yuliani 1* , Hasti Amrih Rejeki 1
1 Departemen Meteorologi, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jl. Perhubungan I No.5 Pondok Betung, Bintaro, Kec. Pd. Aren, Kota Tangerang Selatan, Banten 15221
*Email: arifahdy22@gmail.com

## Abstrak
Dua  puluh  persen  kerusakan  daerah  pesisir  di  Indonesia  diakibatkan  oleh  perubahan  lingkungan  dan  abrasi. Perubahan garis pantai terjadi dari waktu ke waktu bersaaman dengan aktivitas gelombang. Provinsi Jawa Tengah termasuk salah satu lokasi prioritas nasional untuk fokus kegiatan penanggulangan bencana abrasi. Lokasi yang dipilih adalah di pesisir Kabupaten Demak, Kendal, dan Kota Semarang. Penelitian ini ditujukan untuk mengkaji mengenai  pengaruh  gelombang  terhadap  abrasi.  Penelitian  ini  menggunakan  SWAN,  yaitu  aplikasi  model numerik  gelombang  perairan  dangkal.  Data  masukan  yang  digunakan  adalah  data  angin  reanalisis  ECMWF dengan  resolusi  0,125˚  x  0,125˚  dan  data  batimetri  GEBCO  dengan  resolusi  30  detik.  Perhitungan  abrasi menggunakan persamaan yang telah dikembangkan oleh Schwimmer pada 2011. Hasil pemodelan dan analisis menunjukan  bahwa  pemodelan  SWAN  memiliki  kemampuan  yang  cukup  bagus  dalam  menyimulasikan gelombang  signifikan  untuk  wilayah  perairan  dangkal  di  utara  Jawa  meskipun  nilainya underestimate .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  gelombang  signifikan  dan  laju  abrasi  berbanding  lurus. Gelombang membawa energi yang berasal dari angin, semakin besar anginnya maka energi yang dibawa oleh gelombang juga semakin besar. Semakin besar gelombang, semakin besar energi yang diterima oleh bibir pantai sehingga potensi abrasinya semakin besar. Kabupaten Demak merupakan wilayah yang laju abrasinya paling besar dibandingkan dengan Kabupaten Kendal dan Kota Semarang.
Kata kunci: Abrasi, gelombang, model SWAN

## Abstract
Twenty percent of the damage in coastal areas in Indonesia is caused by environmental changes and abrasion. Changes in the coastline occur over time along with wave activity. Central Java Province is one of the national priority  to  focus  on  shoreline  erosion  disaster  management  activities.  The  chosen  location  is  on  the  coast  of Demak, Kendal, and Semarang City. This study aimed to examine the effect of waves on shoreline erosion. This study used SWAN, which is the application of shallow wave numerical model. Input data used are ECMWF wind reanalysis data with a resolution of 0.125˚ x 0.125˚ and bathymetry GEBCO data with a resolution of 30 seconds. The abrasion calculation used an equation that was developed by Schwimmer in 2001. The results of the modeling and analysis showed that the SWAN modeling has a pretty good ability to simulate significant waves for shallow water areas in northern Java even though the value was underestimate. The results showed that the relationship between significant waves and the shoreline erosion rate is linear. Waves carried energy that comes from the wind, the greater the wind, the energy carried by waves is also greater. The bigger the waves, the greater the energy  received  by  the  shoreline  so  that  the  potential  for  shoreline  erosion  is  greater.  Demak  Regency  is  the region with the highest shoreline erosion rate compared to Kendal Regency and Semarang City.
Keywords: Shoreline erosion, wind wave, SWAN model

## PENDAHULUAN
Beberapa bencana yang ada di pesisir dapat ditimbulkan oleh aktivitas cuaca seperti rip current, storm  surge ,  gelombang  ekstrem,  dan  rob  (Marfai  dkk.,  2013).  Bencana–bencana  tersebut  dapat menyebabkan abrasi. Kamphuis (1987) menyatakan bahwa gelombang laut berkorelasi dengan tingkat erosi yang terjadi di Danau Erie, Teluk Rehoboth (Schwimmer 2001), dan Danau Ontario (Amin and Davidson-Arnott  1997).  Penelitian  terbaru  di  Teluk  Pulau  Hog,  Virginia  juga  menyatakan  bahwa gelombang memiliki peran penting pada terjadinya abrasi (Mcloughlin dkk., 2015).
Tercatat dua puluh persen kerusakan daerah pesisir diakibatkan oleh perubahan lingkungan dan abrasi  (Simanjuntak,  2018).  Berdasarkan  Rencana  Nasional  Penanggulangan  Bencana  2015-2019 (BNPB, 2014), Provinsi Jawa Tengah termasuk salah satu lokasi prioritas nasional untuk fokus kegiatan penanggulangan bencana abrasi. Faktor bencana yang sangat mempengaruhi pengembangan kawasan pesisir  Utara  Jawa  Tengah  adalah  ancaman  bencana  abrasi  (Mahendra  dkk.,  2017).  Penelitian  yang dilakukan oleh Irawan dkk. (2004) menyimpulkan bahwa terdapat dua puluh tiga wilayah rawan abrasi yang teridentifikasi di sepanjang pesisir utara Provinsi Jawa Tengah. Kejadian abrasi menghilangkan 746 Ha pesisir Kabupaten Demak, 367,87 Ha pesisir Kabupaten Kendal, 154,5 Ha wilayah pesisir Kota Semarang,  86,31  Ha  pesisir  Kabupaten  Pekalongan,  36,08  pesisir  Kabupaten  Batang,  dan  47,15  Ha Kota Pekalongan.
Data gelombang laut sangat penting karena dapat digunakan sebagai salah satu cara untuk upaya mitigasi  bencana  abrasi  di  kawasan  pesisir.  Akan  tetapi  sulitnya  mendapatkan  data  pengamatan gelombang secara langsung ( in situ ) di Indonesia mengakibatkan penggunaan model numerik menjadi cara  untuk  mengatasi  hal  tersebut.  Menurut  Booij  dkk.  (1999),  pemodelan  gelombang  yang  dapat mewakili  wilayah  pesisir  dengan  karakteristik  perairan  dangkal  yaitu  model Simulating  Waves Nearshore (SWAN).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sanford  dan  Gao  (2017)  menunjukkan  bahwa model SWAN dapat mengetahui pengaruh gelombang dan tinggi muka laut pada fenomena abrasi.
Karena tingginya abrasi yang terjadi di pesisir Utara Jawa Tengah, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh gelombang laut pada abrasi yang terjadi di pesisir Kabupaten Demak, Kendal, dan Kota Semarang dengan menggunakan model SWAN. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi salah satu upaya mitigasi terhadap perubahan garis pantai.

## MATERI DAN METODE
Gambar 1. Lokasi penelitian
Domain penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 1 adalah daerah pesisir Kabupaten Demak, Kabupaten Kendal, dan Kota Semarang (6 o LS – 7 o LS dan 110 o BT – 111 o BT). Waktu penelitian yang dipilih  adalah  1  Januari  2014  sampai  31  Desember  2018.  Selain  itu  dilakukan  pula  pemodelan gelombang pada tanggal 26 – 31 Agustus 2014 untuk data verifikasi.
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data laju abrasi Kabupaten Cirebon yang diperoleh dari Pusat Riset Kelautan Kementerian Kelautan dan Perikanan sebagai data verifikasi.
2. Data  angin  Reanalisis  ERA-Interim  yang  didapatkan  dari  situs  ECMWF, http://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc/.  Data  yang  diakses adalah data angin komponen u dan v elevasi 10 meter pada tanggal 1 Januari 2014 – 31
Desember 2018 dan 26 – 31 Agustus 2014. Grid yang digunakan untuk input adalah 0,125 o x 0,125 o dengan resolusi temporal 6 jam.
3. Data bathymetri resolusi Global 30 detik dari General Bathymetri Charts of the Ocean (GEBCO)  yang  diakses  melalui British  Oceanographic  Data  Centre (BODC) www.bodc.ac.uk.
4. Data  pengamatan  tinggi  gelombang  signifikan  dari Wave  Recorder Bawean  (26  –  31 Agustus 2014) yang digunakan sebagai data verifikasi. Resolusi temporal yang digunakan adalah  24  jam  setiap  jam.  Data  diperoleh  dari  Badan  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika.
Simulasi  model  gelombang  dilakukan  dengan  menggunakan software SWAN  untuk  domain Bawean sebagai verifikasi model penelitian. Nilai tinggi gelombang hasil simulasi model pada domain Bawean  diverifikasi  dengan  data  pengamatan  tinggi  gelombang  dari  BMKG.  Selanjutnya  dilakukan simulasi model gelombang untuk wilayah penelitian dengan menggunakan software SWAN. Dari hasil simulasi gelomang, dilakukan perhitungan abrasi dengan rumus yang dikembangkan oleh Schwimmer (2001), dengan laju abrasi (R, m y -1 ) dan kekuatan gelombang (P, KW m -1 ) 𝑅 = 0.35𝑃 (.(

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Verifikasi keluaran model SWAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  verifikasi  gelombang  signifikan  keluaran  model  SWAN dengan  data wave  recorder Bawean  yang  ditunjukkan  oleh  gambar  2,  memperlihatkan  adanya kemiripan pola perubahan secara temporal dari nilai tinggi gelombang signifikan pada periode 26-31 Agustus 2014. Kondisi ini ditunjukkan oleh adanya peningkatan dan penurunan nilai tinggi gelombang signifikan yang bervariasi terhadap waktu. Nilai tertinggi terjadi dengan nilai 1,14 m untuk data wave recorder Bawean pada tanggal 27 Agustus 2014 pukul 07.00 LT dan 0,74698 m untuk data keluaran model SWAN pada tanggal 26 Agustus 2014 pukul 18.00 LT. Selain itu, nilai terendah terjadi pada 27 Agustus 2014 pukul 17.00 LT dengan nilai 0,66 m untuk data wave recorder Bawean dan 0,41825 m untuk data keluaran model SWAN pada tanggal 30 Agustus 2014 pukul 07.00 LT.
Gambar 2. Grafik perbandingan tinggi gelombang signifikan di Laut Jawa tanggal 26-31 Agustus 2014
Berdasarkan hasil verifikasi dari perhitungan statistik, menunjukkan korelasi antara data hasil model SWAN dengan wave recorder Bawean untuk periode 26-31 Agustus 2014. Terlihat bahwa nilai koefisien korelasi adalah 0,38683. Nilai koefisien korelasi antara 0,3 sampai dengan 0,5 menunjukkan bahwa korelasi rendah (Mundir, 2012). Perhitungan error dari keluaran model SWAN dalam penelitian ini menggunakan perhitungan RMSE. Berdasarkan hasil perhitungan error pada gambar 1 di atas, nilai RMSE  adalah  0,30445.  Dimana,  jika  hasil  perhitungan  RMSE  semakin  mendekati  nol,  maka menunjukkan kualitas data yang dikeluarkan oleh model semakin baik atau semakin dekat nilai keluaran model  dengan  nilai  observasinya.  Sebaliknya,  semakin  besar  nilai  RMSE  maka  semakin  jauh  nilai keluaran model dengan nilai observasinya. Berdasarkan hasil perhitungan tersebut maka, data tinggi
gelombang  signifikan  keluaran  model  SWAN  memiliki  nilai  yang  baik  atau  mendekati  data pembanding dari wave recorder Bawean tetapi korelasinya lemah.
Ditinjau dari segi nilai secara umum, data gelombang signifikan keluaran model SWAN memiliki nilai yang cenderung underestimate terhadap data wave recorder Bawean, hal tersebut terlihat pada awal  hingga  akhir  periode  (26-31  Agustus  2014)  yang  memiliki  nilai  lebih  rendah  dibanding wave recorder Bawean.  Menurut  WMO  No.  702  (1998)  model  gelombang  dikatakan  baik  apabila  nilai verifikasinya memiliki nilai RMSE antara 0,2 m hingga 0,9 m tergantung dari lokasi verifikator berada. Sehingga simulasi gelombang yang dilakukan pada penelitian ini dapat dikatakan baik.

## Verifikasi perhitungan abrasi di Kabupaten Cirebon
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  persamaan  yang  dikembangkan  oleh  Schwimmer  (2001), data pada Tabel 1 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan nilai laju abrasi yang cukup besar antara data  pengamatan  dan  perhitungan.  Kondisi  ini  ditunjukkan  oleh  nilai  perhitungan  yang  sangat underestimate dibandingkan dengan data pengamatan. Nilai laju abrasi tertinggi terjadi dengan nilai 0,43034 km 2 /th untuk data pengamatan dan 0,001338546 km 2 /th untuk data hasil perhitungan dengan lokasi yang sama yaitu wilayah Losari. Selain itu, nilai terendah terjadi dengan nilai 0,00103 km 2 /th yang  terjadi  di  Astanajarupa  untuk  data  data  pengamatan  dan  0,000639466  km 2 /th  untuk  data  hasil perhitungan di wilayah Babakan.
Berdasarkan hasil verifikasi dari perhitungan statistik, menunjukkan bahwa korelasi antara data hasil pengamatan dan perhitungan untuk periode tahun 2000 hingga 2013 sangat kuat dan memiliki hubungan yang searah. Terlihat bahwa nilai koefisien korelasi berada pada nilai 0,804363976. Dimana, tanda  plus  (+)  dan  minus  (-)  dalam  indeks  koefisien  korelasi  menunjukkan  adanya  perubahan  yang searah jika bernilai plus (+) atau berkebalikan jika bernilai minus (-) (Mundir, 2012). Perhitungan error dari keluaran model SWAN dalam penelitian ini menggunakan perhitungan RMSE. Berdasarkan hasil perhitungan error , nilai RMSE bernilai 0,198732467. Dimana, jika hasil perhitungan RMSE semakin mendekati  nol,  maka  menunjukkan  kualitas  data  yang  dikeluarkan  oleh  model  semakin  baik. Sebaliknya,  semakin  besar  nilai  RMSE  maka  semakin  jauh  nilai  keluaran  model  dengan  nilai observasinya. Berdasarkan hasil perhitungan tersebut maka, data laju abrasi berdasarkan perhitungan dari rumus yang dikembangkan oleh Schwimmer (2001) memiliki nilai yang baik.
Tabel 1 Nilai laju abrasi di Kabupaten Cirebon Lokasi Laju Abrasi Tahunan (Km 2 /Th) Pengamatan Perhitungan Astanajarupa 0,00103 0,000840276 Babakan 0,0865 0,000639466 Cirebon Utara 0,03808 0,000683143 Kapetakan 0,06932 0,001054867 Losari 0,43034 0,001338546

## Perhitungan abrasi di Kabupaten Demak, Kendal, dan Kabupaten Semarang
Berdasarkan hasil perhitungan laju abrasi dengan persamaan yang sama tapi dengan lokasi yang berbeda  yaitu  di  utara  Jawa  Tengah  dengan  lokasi  Kabupaten  Demak,  Kendal,  dan  Kota  Semarang didapatkan nilai laju abrasi yang sangat jauh berbeda dari lokasi sebelumnya yaitu Kabupaten Cirebon. Dari data pada Tabel 2, wilayah Kabupaten Demak, Kendal, dan Kota Semarang laju abrasi terendah adalah 0,09182 km 2 /th yang terjadi pada tahun 2016 dan laju abrasi tertinggi bernilai 2,246693 km 2 /th pada tahun 2014 dengan lokasi yang sama yaitu di Kabupaten Demak.
Tabel 2. Nilai laju abrasi dan rata-rata tinggi gelombang signifikan tahunan di Kabupaten Demak, Kendal, dan
Kota Semarang Tahun Laju Abrasi Tahunan (Km ² /Tahun) Rata-rata Tinggi Gelombang Signifikan Tahunan (m) Demak Kendal Semarang Demak Kendal Semarang 2014 2,246693 1,190611 1,091675 0,715711 0,564182 0,540845 2015 1,147138 0,623612 0,564346 0,56996 0,460466 0,444105 2016 0,09182 0,061773 0,059596 0,200349 0,173454 0,17521 2017 0,298437 0,193478 0,201727 0,393049 0,340146 0,331172 2018 0,283305 0,167195 0,160568 0,419499 0,359006 0,336751
Gambar 3. Rata-rata arah dan tinggi gelombang signifikan tahun a) 2014, b) 2015, c) 2016, d) 2017, dan e) 2018
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  gelombang  signifikan  keluaran  model  SWAN  yang ditunjukkan oleh Gambar 3, memperlihatkan bahwa gelombang di dekat pesisir Demak, Kendal, dan Semarang cenderung memiliki arah ke timur. Panjang gelombang akan berangsur-angsur berkurang, sedangkan  tinggi  gelombang  akan  bertambah  pada  saat  gelombang  menuju  perairan  dangkal,
kemiringan gelombang akan bertambah besar ke perairan dangkal, dan akhirnya gelombang akan pecah (Pratikto  dan  Armono,  1997),  hal  tersebut  menyebabkan  Kabupaten  Demak  yang  posisinya  lebih menjorok ke utara menerima gelombang yang lebih besar dibandingkan dengan Kabupaten Kendal dan Kota Semarang. Oleh karena itu, energi yang sampai ke pesisir Kabupaten Demak lebih besar sehingga laju abrasinya juga lebih besar. Pesisir Kota Semarang memiliki laju abrasi yang paling kecil karena posisinya  yang  cenderung  seperti  teluk  sehingga  gelombang  lebih  kecil  sebab  gelombang  sudah terhalang oleh Kabupaten Kendal di bagian barat. Adapun hasil perhitungan nilai kekuatan gelombang ( wave power ) yang sampai di masing-masing lokasi penelitian dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai wave power Tahun Wave Power Tahunan (kW/m) Demak Kendal Semarang 2014 8,431038 4,706846 4,337507 2015 4,565528 2,611439 2,382188 2016 0,44124 0,307129 0,300389 2017 1,361963 0,916602 0,947554 2018 1,320427 0,821482 0,789245
Hanafi  (2013)  menjelaskan  bahwa  perubahan  garis  pantai  terjadi  dari  waktu  ke  waktu bersaaman dengan aktivitas gelombang, angin, pasang surut dan arus, serta sedimentasi daerah delta sungai.  Gelombang  membawa  energi  yang  berasal  dari  angin,  semakin  besar  anginnya  maka  energi yang  dibawa  oleh  gelombang  juga  semakin  besar.  Semakin  besar  gelombang,  semakin  besar  energi yang diterima oleh bibir pantai sehingga potensi abrasinya semakin besar (Sutirto dan Trisnoyuwono, 2014). Pernyataan tersebut sesuai dengan Tabel 2, bahwa laju abrasi berbanding lurus dengan tinggi gelombang  signifikan.  Hubungan  antara  nilai  kekuatan  gelombang  ( wave  power )  terhadap  tinggi gelombang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan tinggi rata-rata gelombang dan wave power tahun 2014-2018 di a) Kabupaten Demak, b) Kendal, dan c) Kota Semarang
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Marani  (2011)  dan  Raven,  dkk.  (2009)  menyimpulkan  bahwa gelombang  merupakan  salah  satu  penyebab  abrasi  tetapi  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan. Kesimpulan  tersebut  sesuai  dengan  perhitungan  laju  abrasi  dengan  menggunakan  persamaan  yang nilainya sangat kecil jika dibandingkan dengan data pengamatan laju abrasi seperti yang ditunjukkan
pada Tabel 1. Selain gelombang, memperhitungkan tinggi muka laut, pasang surut, (Lyddon dkk., 2019) dan ketinggian pesisir (Sanford dan Gao, 2017) memberikan hasil perhitungan laju abrasi yang semakin mendekati data pengamatan.
Dari  hasil  perbandingan  antara  hasil  perhitungan  laju  abrasi  dengan  persamaan  dan  data pengamatan,  secara  umum  laju  abrasi  dari  hasil  perhitungan  persamaan  memiliki  nilai  yang underestimate dari awal hingga akhir periode (2000-2013) . Hal ini dapat disebabkan karena adanya sumber ketidakpastian yang terlibat dalam estimasi laju abrasi dan nilai wave power (mis., kesalahan instrumental pengukuran angin, perkiraan model gelombang, serta variabilitas spasial dari sifat sedimen dan  tutupan  vegetasi).  Faktor  ketidakpastian  dapat  menyebabkan  perbedaan  hasil  yang  signifikan (Marani, 2011).
Gambar 5. Grafik perbandingan laju abrasi dan wave power di Kabupaten Demak, Kendal, dan Kota Semarang tahun a) 2014, b) 2015, c) 2016, d) 2017, dan e) 2018
Dari nilai koefisien korelasi dan perbandingan antara Tabel 2 dan 3 terkait hubungan nilai laju abrasi,  nilai  rata-rata  tinggi  gelombang  signifikan,  dan wave  power menunjukkan  hubungan  yang searah. Semakin tinggi gelombang signifikan, semakin besar pula nilai wave power sehingga nilai laju abrasi akan semakin besar. Gambar 5 menunjukkan bahwa laju abrasi berbanding lurus dengan hasil perhitungan wave  power di  ketiga  wilayah  tersebut.  Dari  nilai  koefisien  korelasi  dan  perbandingan antara tabel 2 dan 3 terkait hubungan nilai laju abrasi, nilai rata-rata tinggi gelombang signifikan, dan wave power menunjukkan hubungan yang searah. Semakin tinggi gelombang signifikan, semakin besar pula nilai wave power sehingga nilai laju abrasi akan semakin besar.

## KESIMPULAN
Hasil  simulasi  gelombang  dengan  menggunakan  model  SWAN  cenderung  bernilai underestimate, namun dapat menyimulasikan prediksi abrasi di wilayah penelitian. Hal ini ditunjukkan dengan  semakin  besar  gelombang,  semakin  besar  energi  yang  diterima  oleh  bibir  pantai  sehingga potensi abrasinya semakin besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Amin, S., dan Davidson-Arnott, R. G., 1997, A statistical analysis of the controls on shoreline erosion rates, Lake Ontario, Journal of Coastal Research , pp 1093-1101. BNPB,
2014, Rencana Nasional Penanggulangan Bencana 2015-2019 . https://bnpb.go.id/uploads/24/file/Renstra_BNPB_2015_2019.pdf,  diakses  tanggal  5  Oktober 2019
Booij, N., Ris, R. C., dan Holthuijsen, L. H., 1999, A third - generation wave model for coastal regions:
1. Model description and validation, Journal of geophysical research: Oceans, Vol. 104 No. C4 pp 7649-7666.
Hanafi,  M.  2013,  Studi  Perubahan  Garis  Pantai  Kaitannya  dengan  Pengelolaan  Wilayah  Pesisir Indramayu Jawa Barat, Puslitbang Geologi Kelautan . Irawan. 2004. Studi Penanganan Abrasi di Pantura Jawa Tengah . Semarang: Balitbang Provinsi Jawa Tengah dan Fakultas Ilmu Perikanan Universitas Diponegoro.
Kamphuis, J. W., 1987, Recession Rate of Glacial Till Bluffs, Journal of Waterway, Port, Coastal and Ocean Engineering , pp 60-73.
Lyddon,  C.  E.,  Brown,  J.  M.,  Leonardi,  N.,  &  Plater,  A.  J.  (2019).  Increased  coastal  wave  hazard generated by differential wind and wave direction in hyper-tidal estuaries. Estuarine, Coastal and Shelf Science , 220 , 131-141 .
Mahendra, I. W. W. Y., Maulana, E., Wulan, T. R., Dwi, A., Rahmadana, W., dan Putra, A. S., 2017,
Pemetaan  Kawasan  Rawan  Abrasi  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Bagian  Utara.  (“Mapping  of Abrasion Prone Area in Central Java Province”) , Bunga Rampai, Kepesisiran dan Kemaritiman (Collection of Articles in Coastal and Maritime), Vol. 2 pp 93-105.
Marani, M., D’Alpaos, A., Lanzoni, S., dan Santalucia, M., 2011. Understanding And Predicting Wave Erosion Of Marsh Edges, Geophysical Research Letters , Vol . 38, L21401
Marfai, M. A., Cahyadi, A., dan Anggraini, D. F., 2013, Tipologi, Dinamika, dan Potensi Bencana Di Pesisir Kawasan Karst Kabupaten Gunungkidul. Forum Geologi, Vol. 27 No. 2 pp 151-162. McLoughlin, S. M., Wiberg, P. L., Safak, I., dan McGlathery, K. J., 2015, Rates and forcing of marsh edge erosion in a shallow coastal bay, Estuaries and Coasts, Vol. 3 no . 2 pp  620-638. Mundir. 2012. Statistik pendidikan; Pengatar analisis data untuk penulisan skripsi dan tesis. Jember : STAIN Jember Press.
Pratikto, W. A., dan Armono, H. D. 1997. Perencanaan Fasilitas Pantai Dan Laut . Yogyakarta : BPFE. Ravens, T. M., Thomas, R. C., Roberts, K. A., dan Santschi, P. H., 2009, Causes of salt marsh erosion in Galveston Bay, Texas, Journal of Coastal Research , pp 265-272.
Sanford, L. P., dan Gao, J., 2017, Influences of wave climate and sea level on shoreline erosion rates in the Maryland Chesapeake Bay, Estuaries and Coasts, Vol. 41 No. 1 pp 19-37.
Schwimmer, R. A., 2001, Rates and processes of marsh shoreline erosion in Rehoboth Bay, Delaware,
USA, Journal of Coastal Research , pp 672-683.
Simanjuntak, P. S., 2018, Performance Evaluation on Low-Crest Breakwater at North Coast of Java Island, Paper presented at the Journal of the Civil Engineering Forum. Sutirto, dan Trisnoyuwono, D. 2014. Gelombang Dan Arus Laut Lepas . Yogyakarta: Graha Ilmu. WMO,  1998. Guide  To  Wave  Analysis  and  Forecasting  No.702 .  Geneva:  Secretariat  of  The  World Meteorological Organization.