## Original Article
Journal of Science and Applicative Technology vol. 3 (1), 2019, pp. 26-33 | 26
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to  the author(s) and the  title of the work, journal citation and DOI. Published under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 16th July 2019 Accepted 22nd August 2019 Published 25th August 2019

## Analisis Regresi Pada Tren Perubahan Garis Pantai di Pantai Krui dari Digitasi Citra Landsat
Satriyo Panalaran * a , Trika Agnestasia Br Tarigan a , Hendra Achiari b
a Program Studi Teknik Kelautan, Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan 35365, Indonesia
b Program Studi Teknik Kelautan, Institut Teknologi Bandung, Jawa Barat 40132, Indonesia
* Corresponding E-mail: satriyo.panalaran@kl.itera.ac.id
Abstract: Krui  is  a  capital  of  Pesisir  Barat  Regency  of  Lampung  Province  which  has  important  values  on  residential  areas, business centers, government centers, and tourism destination. Kruis coast is adjacent to the Indian Ocean, which has the high wave characteristic cause the dynamic coastal process similarly to other sandy beaches on the west coast of Sumatera Island. The coastal process can be shown in the form of either coastline accretion due to sedimentation or shoreline reduction caused by the phenomenon of erosion and abrasion. The coastal process can be observed as a natural process to achieve an equilibrium of sediment transport along the coast. Also, Shoreline change is influenced by the height waves and the direction of incoming waves towards onshore depending on the season. The aims of this study is to get an overview of the shoreline changes that occur on the Krui Coast. Then it can be predicted the position of the coastline in the future. The regression model was chosen to estimate the position of shoreline in the future by utilizing a set of time-series data that refers to shoreline change within certain periods. Digitized Landsat-7 ETM+ satellite imagery is conducted in order to obtain shoreline position data in every year determinate as historical data. Based on this study, the rate of shoreline change in Krui Coast is within range of 0,12 meters/year to 41,35 meters/year, where is the shoreline change tends to increase.
Keywords: Digitization, Landsat, Shoreline, Regression
Abstrak: Krui  merupakan  ibu  kota  Kabupaten  Pesisir  Barat  Provinsi  Lampung  yang  mana  terdapat  kawasan  penting pemukiman,  pusat  bisnis,  pusat  pemerintahan,  serta  pariwisata.  Pantai  Krui  berbatasan  langsung  dengan  Samudera  Hindia sehingga  memiliki  karakteristik  gelombang  yang  tinggi  dan  menyebabkan  proses  pantai  yang  dinamis  sebagaimana  pantai berpasir di pesisir barat Pulau Sumatera. Proses pantai tersebut berupa pertambahan garis pantai akibat adanya akresi maupun pengurangan garis pantai oleh fenomena erosi dan abrasi. Proses pantai dapat dipandang sebagai proses alami untuk mencapai keseimbangan  angkutan  sedimen  sepanjang  pantai,  dengan  demikian  perubahan  garis  pantai  sangat  dipengaruhi  pula  oleh ketinggian  dan  arah  datang  gelombang  menuju  pantai  berdasarkan  musimnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan gambaran  perubahan  garis  pantai  yang  terjadi  di  Pantai  Krui  sehingga  dapat  memperkirakan  posisi  garis  pantai  di  masa mendatang. Model regresi dipilih untuk memperkirakan posisi garis pantai di masa mendatang dengan mengasumsikan bahwa perubahan  garis  pantai  dari  tahun  ke  tahun  merupakan  sekumpulan  data time  series .  Digitasi  citra  satelit  Landsat-7  ETM+ dilakukan sebagai langkah awal untuk mendapatkan data posisi garis pantai pada setiap tahun yang telah ditentukan sebagai data  historis.  Berdasarkan  hasil  penelitian  laju  perubahan  garis  pantai  di  Pantai  Krui  berada  dalam  range  0,12  meter/tahun hingga 41,35 meter/tahun, dimana terjadi kecenderungan pertambahan garis pantai pada 18 transek.

## Kata Kunci
: Digitasi, Garis pantai, Landsat, Regresi

## Pendahuluan
Perubahan garis pantai merupakan proses alami sebagai konsekuensi keseimbangan angkutan sedimen sepanjang  pantai.  Proses  ini  disebabkan  gelombang datang  menuju  pantai  yang  bertransformasi  menjadi arus di dekat pantai dalam arah tegak lurus maupun arah sejajar  pantai.  Sedimen  yang  terangkut  berasal  dari
proses  pengikisan  sedimen  di  dasar  laut  oleh  gerak partikel air dalam gelombang di perairan dangkal serta oleh  gerakan  naik-turun  muka  gelombang  di  pinggir pantai ( swash zone ). Arus di dekat pantai memiliki energi yang apabila energinya kuat maka massa yang terangkut akan  lebih  besar  (lebih  banyak)  dibandingkan  arus  di dekat  pantai  dengan  energi  lemah.  Konsekuensi  dari
Open Access
DOI: 10.35472 /jsat.v3i1.199
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 3 (1), 2019, pp. 26-33 | 27 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
fenomena  tersebut  ialah  pada  daerah  yang  memiliki arus di dekat pantai yang kuat maka arus sejajar pantai dapat  mengikis  sedimen  dasar  untuk  memenuhi  kuota massa  sedimen  yang  terangkut  oleh  arus.  Berdasarkan teori  tersebut  dapat  diperkirakan  bahwa  pada lingkungan pantai yang memiliki karakteristik gelombang  yang  tinggi  membangkitkan  arus  sejajar/ tegak  lurus  pantai  yang  kuat  sehingga  menyebabkan angkutan sedimen dalam jumlah besar.
Pesisir  pantai  barat  Provinsi  Lampung  berbatasan langsung dengan Samudera Hindia. Kondisi pantai yang berbatasan  langsung  dengan  laut  lepas  menjadikan karakter  gelombang  di  wilayah  ini  cenderung  tinggi. Perubahan  garis  pantai  di  pesisir  pantai  barat  Provinsi Lampung  berlangsung  sangat  dinamis.  Garis  pantai dapat  mengalami  akresi  (pertambahan  sedimen) maupun  mengalami  erosi  (pengurangan  sedimen) tergantung oleh musim. Menurut Wiryawan [1], wilayah di  pantai  barat  yang  mengalami  erosi/  abrasi  meliputi Way Haru, Bengkunat, Siging, Biha, Krui, Pugung tampak, Balam dan Negeri.
Monitoring  garis  pantai  dilakukan  dalam  perencanaan dan  pengelolaan  wilayah  pesisir.  Salah  satu  metode monitoring  garis  pantai  adalah  dengan  menggunakan citra  satelit.  Prinsip  dari  teknologi  satelit  yaitu melakukan  identifikasi  sifat  fisik  dari  obyek  melalui pancaran  gelombang  elektromagnetik  yang  ditangkap oleh sensor. Pengamatan kenampakan fisik suatu obyek di  permukaan  bumi  menggunakan  citra  satelit merupakan  ilmu  tersendiri  yang  dikenal  dengan Penginderaan  Jauh  ( remote  sensing ).  Penelitian  ini menggunakan  citra  Satelit  Landsat-7  ETM+  dengan memanfaatkan  keberadaan  band  infra  merah  (band  5) untuk  mengidentifikasi  batas  darat  dan  air  [2,  3,  4]. Kelebihan lain dari pengamatan perubahan garis pantai menggunakan  Citra  Landsat  adalah  kemampuan  Citra Landsat untuk merekam posisi yang sama setiap 16 hari [7].
Penampakan  garis  pantai  dari  pengolahan  citra  satelit selanjutnya  dibandingkan  penampakan  garis  pantai tahun-tahun  lainnya  sehingga  diperoleh  sekumpulan data  dalam  periode  tertentu  atau  disebut  time  series dari data. Fenster [5] dan Barman [6] melakukan analisis perubahan garis pantai berdasarkan data  historis posisi garis pantai dengan metode End Point Rates (EPR). Pada metode EPR laju perubahan posisi garis pantai dihitung berdasarkan selisih garis dua garis pantai dibagi periode waktu  pengamatan.  Penelitian  ini  melakukan  analisis perubahan  garis  pantai  dari  waktu-waktu  sebelumnya
untuk  mendapatkan  perkiraan  posisi  garis  pantai berdasarkan laju perubahan garis pantai yang diperoleh dari model regresi linier sederhana.

## Metode

## Citra Landsat-7 ETM+
Perubahan garis pantai pada penelitian ini diperoleh dari hasil  pengukuran  bertambah  atau  berkurangnya  garis pantai  di  suatu  lokasi  berdasarkan  posisi  garis  pantai yang  tampak  dari  citra  Landsat.  Citra  Landsat  yang digunakan adalah Citra Landsat-7 ETM+ dengan resolusi spasial 30 x 30 meter [7]. Citra Landsat-7 ETM+ memiliki 8 band (saluran)  untuk  menangkap  gelombang elektromagnetik  dari  cahaya  tampak  ( visible )  dan gelombang  inframerah.  Deliniasi  garis  pantai  dilakukan dengan  mempertajam  kontras  antara  warna  yang dipantulkan  oleh  gelombang  elektromagnetik  antara permukaan  laut  dan  daratan.  Metode  identifikasi  garis pantai  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan menggunakan kombinasi band RGB-452 [8].

## Keterbatasan Metode Digitasi Citra
Pengamatan perubahan garis pantai menggunakan citra satelit  merupakan  salah  satu  pendekatan  untuk melakukan pengamatan profil garis pantai dari waktu ke waktu. Citra satelit memiliki keterbatasan pada resolusi spasial,  spektral  maupun  temporal.  Hal  tersebut menjadikan  pembeda  antara  citra  satelit  yang  satu dengan  citra  satelit  lainnya  [7].  Pemilihan  citra  satelit disesuaikan dengan kebutuhan analisis data. Pengolahan  data  pada  citra  satelit  diawali  dengan melakukan  koreksi  radiometrik  dan  geometrik.  Koreksi tersebut berguna untuk meminimalkan kesalahan pada pengolahan  data  lanjut.  Meskipun  telah  dilakukan koreksi  geometrik,  namun  kesalahan  interpretasi  pada garis pantai dapat disebabkan oleh resolusi spasial yang dimiliki Citra Landsat-7. Satu pixel pada Citra Landsat-7 berukuran 30 x 30 meter [7], dengan demikian kesalahan ringan  dari  proses  digitasi  dapat  berakibat  pada kesalahan  yang  besar  dalam  memperhitungkan perubahan garis pantai.
Pada penelitian ini posisi garis pantai diperoleh dengan memanfaatkan  band  5  (band  inframerah  dekat)  yang dimiliki oleh sensor Landsat-7 ETM+ untuk memberikan kontras antara daerah yang basah dengan daratan yang kering.  Posisi  garis  pantai  saat  dilakukan  digitasi mengabaikan  posisi  genangan  air  laut  di  pantai  oleh fenomena pasang-surut.
e-ISSN: 2581-0545
Analisis Regresi Pada Tren Perubahan Garis Pantai di Pantai Krui dari Digitasi Citra Landsat

## Pengukuran Perubahan Garis Pantai
Perubahan  garis  pantai  yang  diamati  yaitu  berasal  dari rekaman Citra Landsat-7 tahun 2003 hingga tahun 2017. Pengukuran  dilakukan  dengan  metode  single  transect dimana pengukuran posisi garis pantai berdasarkan titik referensinya. Posisi  garis  pantai  di seluruh titik transek pada tahun 2004 hingga tahun 2017 direferensikan pada titik garis pantai tahun 2003 yang dianggap sebagai garis pantai  awal  [9].  Pengukuran  perubahan  garis  pantai dapat dilakukan dengan menumpangsusunkan ( overlay ) hasil  digitasi  garis  pantai  pada  tahun  pertama  (tahun 2003) dan tahun-tahun selanjutnya (tahun 2004 hingga tahun  2017).  Jarak  antar  transek  adalah  1000  meter dimana batas pengukuran terletak pada kedua tanjung dimana  pada  konsep  sel  sedimen  diasumsikan  sebagai batas  pergerak  sedimen  [10].  Berdasarkan  jarak pembagian  transek  maka  diperoleh  28  transek  sebagai garis pengamatan perubahan garis pantai.
Perubahan  garis  pantai  didefinisikan  sebagai  jarak antara posisi garis pantai di tahun ke-(0) dan posisi garis pantai  pada  tahun  ke-(n)  dimana  n  =  1,  2,  dst.  Jarak perubahan  garis  pantai  dihitung  dengan  persamaan matematika  sederhana  untuk  menghitung  jarak  antara kedua titik yaitu:
𝑑 = √∆𝑋 2 + ∆𝑌 2 (1)
dimana ∆𝑿 = 𝑿 𝒏 − 𝑿 𝟎 dan ∆𝒀 = 𝒀 𝒏 − 𝒀 𝟎 .
Sehingga  dalam  konteks  perubahan  posisi  suatu  titik terhadap  waktu,  maka  ( 𝑿 𝒏 , 𝒀 𝒏 )  dapat  dinyatakan sebagai  posisi  ( 𝑿 , 𝒀 )  di  waktu  ( 𝒏) tertentu.  Sedangkan posisi  titik  ujung  segmen  garis  pantai  ( 𝑿 𝟎 , 𝒀 𝟎 )  adalah posisi ( 𝑿 , 𝒀 ) di tahun 2003 sebagai kondisi awal ( 𝒏 = 𝟎) .

## Analisis Regresi
Analisis  regresi  dilakukan  untuk  memodelkan  dan menyelidiki hubungan antara peubah bebas dan peubah respon  [11].  Persamaan  yang  didapatkan  dari  analisis regresi  digunakan  untuk  memprediksikan  suatu  nilai peubah respon pada berbagai taraf peubah bebas. Pada penelitian  ini  peningkatan  waktu  (t)  ditunjuk  sebagai peubah bebas yang berakibat pada nilai peubah respon yaitu perubahan garis pantai (∆y).
Pada  persamaan  regresi  hubungan  antara  peubah respon dan peubah bebas dicocokkan dengan garis yang terbentuk dari metode regresi.
𝒚 ̂ = 𝜶 + 𝜷( 𝑿) (2)
Notasi 𝑦̂ menunjukkan  prediksi  posisi  garis  pantai  dari pemodelan oleh metode regresi. Perbedaan antara nilai sampel  dengan  nilai  prediksi  dapat  ditentukan  dengan membandingkan nilai keduanya.
Persamaan garis regresi linear di atas dapat dipandang sebagai  persamaan  garis  lurus  dimana  notasi 𝛼 merupakan nilai intersep garis dan notasi 𝛽 merupakan slope  garis  atau  dianggap  sebagai  nilai  laju  perubahan garis  pantai.  Koefisien 𝛼 dan 𝛽 pada  persamaan  garis regresi diperoleh dari hasil penaksiran data sampel.
𝒈𝒂𝒓𝒊𝒔 𝒑𝒂𝒏𝒕𝒂𝒊 𝒑𝒂𝒅𝒂 𝒘𝒂𝒌𝒕𝒖 𝒌𝒆 (𝒏) =  𝒊𝒏𝒕𝒆𝒓𝒔𝒆𝒑 + 𝒍𝒂𝒋𝒖 𝒑𝒆𝒓𝒖𝒃𝒂𝒉𝒂𝒏 × 𝒘𝒂𝒌𝒕𝒖 𝒌𝒆(𝒏) (3)
Slope garis regresi ( 𝜷 ) diperoleh dari persamaan [10]
𝜷 = 𝒏 ∑ 𝑿𝒊𝒀𝒊−(∑ 𝑿𝒊 𝒏
𝟎 )(∑ 𝒀𝒊 𝒏 𝟎 ) 𝒏 𝟎 𝒏 ∑ 𝑿𝒊 𝟐 𝒏 𝟎 −(∑ 𝑿𝒊 𝒏 𝟎 ) 𝟐 (4)
Sedangkan nilai Intersep ( 𝜶 ) diperoleh  dari persamaan
𝜶 = ∑ 𝒀𝒊−𝜷(∑ 𝑿𝒊 𝒏 𝟎 ) 𝒏 𝟎
𝒏 (5)
Gambar 1. Pengukuran perubahan garis pantai dengan metode transek [9]
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 3 (1), 2019, pp. 26-33 | 29 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Gambar 2. Analisis Regresi pada Transek nomor 2.
Gambar 3. Laju Perubahan Garis Pantai pada Setiap Transek

## Ketelitian Model
Ketelitian  model  regresi  untuk  kasus  perubahan  garis pantai  ditunjukkan  dengan  analisis root  mean  square error (RMSE)  dan  analisis  R 2 [5]  Persamaan  untuk menghitung analisis RMSE dan R 2 diperoleh dari James [12].
𝑹𝑴𝑺𝑬 = √ 𝟏 𝒏 ∑ (𝒚 ̂ 𝒊 − 𝒚 𝒊 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (6)
Nilai  RMSE  digunakan  untuk  mendefinisikan  deviasi antara tren garis pantai model data terukur. Dimana tren laju  perubahan  garis  pantai  didefinisikan  dari  garis regresi  dan  data  terukur  yang  dimaksud  diperoleh berdasarkan  sekumpulan  data  historis.  Metode root mean  square digunakan  untuk  meniadakan  kesalahan makna  akibat  adanya  nilai  deviasi  positif  maupun negatif.
𝑹 𝟐 = 𝟏 − ∑ (𝒚 𝒊 −𝒚 ̂ 𝒊 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 ∑ (𝒚 𝒊 −𝒚 ̅) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (7)
Analisis 𝑅 2 merupakan  analisis  koefisien  determinasi, digunakan untuk menunjukkan seberapa besar peubah bebas (X) dapat mempengaruhi peubah terikat (Y). Nilai 𝑅 2 mendekati  0  menunjukkan  kumpulan  data  dari peubah bebas (X) memiliki variansi yang tinggi. Sehingga nilai 𝑅 2 mendekati 0 dapat diartikan bahwa model linear yang  terbentuk  tidak  tepat  untuk  dimaknai  sebagai hubungan antara peubah bebas dan peubah terikat.

## Hasil dan Pembahasan
Pengamatan  perubahan  garis  pantai  dilakukan  pada sepanjang  Pantai  Krui  dengan  garis  pengamatan
sebanyak  28  transek.  Analisis  regresi  dilakukan  pada setiap transek berdasarkan sekumpulan data time series dalam periode tahun 2003 hingga tahun 2017. Gambar 2 menunjukkan plot titik posisi garis pantai dan analisis regresi untuk pendekatan dalam memrediksi posisi garis pantai di waktu mendatang.
Berdasarkan analisis regresi yang dilakukan pada setiap transek  maka  akan  dapat  didefinisikan  kesesuaian antara  peubah  bebas  (X)  dimana  dalam  hal  ini  adalah waktu  dan  peubah  terikat  (Y)  yaitu  posisi  garis  pantai. Slope  garis  linear  yang  diperoleh  dari  analisis  regresi diasumsikan sebagai model laju perubahan garis pantai. Gambar  3  menunjukkan  laju  perubahan  garis  pantai  di setiap transek berdasarkan model garis regresi.
Berdasarkan  model  garis  regresi  didapati  bahwa  18 transek menunjukkan slope bertambah (+) dengan kata lain  pada  18  transek  tersebut  garis  pantai  relatif bertambah.  Sedangkan  10  transek  menunjukkan  laju perubahan  garis  pantai  yang  semakin  berkurang  (-). Berdasarkan  model  yang  diperoleh  dari  garis  regresi dapat  disimpulkan  bahwa  posisi  transek  16-17-18-19 menunjukkan  tren  pengurangan  garis  pantai  dengan rata-rata pengurangan garis pantai 2,5 meter per tahun. Sedangkan pada slope 3-4-5-6-8-9-10 menunjukkan tren pertambahan  garis  pantai  dengan rata-rata  0,79  meter per  tahun  (rentang  pertambahan  garis  pantai  berkisar antara 0,33 s.d 1,2 meter).  Laju perubahan garis pantai paling  besar terjadi  pada transek  11  yaitu  41,35  meter per  tahun.    Nilai  tren  perubahan  garis  pantai  yang diperoleh dari slope persamaan regresi linier digunakan untuk membuat estimasi posisi garis pantai pada suatu transek (lihat Tabel 1). Estimasi posisi garis pantai dalam 5  tahun,  10  tahun,  serta  15  tahun  mendatang ditampilkan dalam Gambar 4.
e-ISSN: 2581-0545
Analisis Regresi Pada Tren Perubahan Garis Pantai di Pantai Krui dari Digitasi Citra Landsat
PANALARAN et al., Journal of Science and Applicative Technology vol. 3 (1), 2019, pp. 26-33
Tabel 1. Estimasi perubahan garis pantai.
Gambar 4. Prediksi posisi garis pantai dalam waktu 5, 10, 15 tahun
Ketelitian  model  regresi  diuji  menggunakan  analisis RMSE  berdasarkan  deviasi  antara  posisi  garis  pantai
terukur  dengan  garis  model  regresi.  Gambar  5 menunjukkan model laju perubahan garis pantai yang
Transect Slope (a1) Perubahan posisi garis pantai ∆T = 5 tahun ∆T = 10 tahun ∆T = 15 tahun 1 -0.12 -0.61 -1.22 -1.83 2 -7.74 -38.68 -77.36 -116.04 3 1.20 6.01 12.02 18.03 4 0.53 2.64 5.28 7.92 5 0.91 4.55 9.09 13.64 6 1.33 6.67 13.33 20.00 7 -2.85 -14.23 -28.47 -42.70 8 0.69 3.47 6.94 10.42 9 0.53 2.64 5.28 7.93 10 0.33 1.67 3.34 5.01 11 41.35 206.74 413.47 620.21 12 -2.45 -12.25 -24.51 -36.76 13 0.63 3.15 6.30 9.46 14 1.31 6.55 13.10 19.64
Transect Slope (a1) Perubahan posisi garis pantai ∆T = 5 tahun ∆T = 10 tahun ∆T = 15 tahun 15 1.44 7.22 14.44 21.66 16 -3.74 -18.69 -37.37 -56.06 17 -2.89 -14.47 -28.94 -43.41 18 -2.35 -11.74 -23.48 -35.22 19 -1.31 -6.55 -13.10 -19.65 20 3.18 15.92 31.84 47.75 21 3.00 15.02 30.03 45.05 22 -0.30 -1.51 -3.01 -4.52 23 0.14 0.68 1.35 2.03 24 4.87 24.37 48.74 73.11 25 2.29 11.44 22.87 34.31 26 3.14 15.70 31.40 47.11 27 0.81 4.07 8.13 12.20 28 -2.42 -12.09 -24.17 -36.26
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 3 (1), 2019, pp. 26-33 | 31 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Nilai  RMSE  yang  paling  baik  didapatkan  pada  model regresi  transek  11  sebesar  76,05.  Pada  hasil  penelitian ini hanya terdapat lima model regresi yang memiliki nilai
RMSE > 50,0 yaitu model regresi transek 11; transek 21 (RMSE  63,87);  transek  18  (RMSE  60,92);  transek  17 (RMSE 60,39); serta transek 2 (RMSE 56,31). Nilai RMSE terendah didapati pada transek 9 (10,45) dan transek 1 (11,76).
Nilai RMSE yang besar menunjukkan bahwa garis regresi memiliki  nilai  ataupun  tren  yang  mendekati  nilai  pada sekumpulan  data  dalam  deret  waktu  tertentu  ( time series ).  Ketelitian  model  regresi  semakin  baik  apabila nilai  RMSE  semakin  besar.  Dengan  demikian  semakin besar nilai RMSE yang diperoleh, maka ketelitian model
Gambar 5. Ketelitian Model Regresi berdasarkan analisis RMSE
Gambar 6. Perbandingan Garis Model Regresi pada setiap transect
dikaitkan  dengan  nilai  ketelitian  yang  diperoleh  dari RMSE.  Ketelitian  model  regresi  bervariasi  antara  satu transek  dengan  transek  lainnya.  Secara  umum  didapati nilai   ketelitian   rata-rata   dari   seluruh   model   regresi adalah   30,68.   Sedangkan   penelitian   serupa   yang dilakukan oleh Barman et al. [6] untuk memprediksi garis pantai Balasore diperoleh nilai RMSE sebesar 41,88.
e-ISSN: 2581-0545
Analisis Regresi Pada Tren Perubahan Garis Pantai di Pantai Krui dari Digitasi Citra Landsat
untuk  memprediksikan  nilai  di  waktu  mendatang menjadi semakin baik.
Nilai  RMSE  yang  relatif  besar  pada  transek  11  (76,05) menimbulkan pertanyaan tersendiri. Bagaimanapun laju perubahan  garis  pantai  pada  transek  11  menunjukkan hal  yang  kontras  dibandingkan  laju  perubahan  garis pantai  pada  transek  lainnya.  Hal  ini  diperjelas  dengan Gambar 6 dimana slope garis pantai pada transek 11 di luar rentang slope garis pantai transek lainnya.
Pengujian lain pada Model regresi yaitu analisis koefisien determinasi  ( 𝑅 2 ).  Supaya  didapatkan  gambaran ketelitian model yang utuh pada setiap transeknya, nilai RMSE  dan  nilai 𝑅 2 di  plot  secara  bersama-sama  pada Gambar 7.
Nilai  koefisien  determinasi  menggambarkan  pengaruh peubah bebas (X) yaitu waktu terhadap peubah terikat yang  dalam  hal  ini  adalah  posisi  garis  pantai.  Nilai koefisien determinasi yang baik adalah mendekati nilai 1,0.  Pada  uji 𝑅 2 didapati  model  regresi  terbaik  adalah model  regresi  pada  transek  11  dimana  nilai 𝑅 2 adalah 0,82  atau  82%.  Nilai 𝑅 2 82%  memberikan  arti  bahwa peubah waktu memiliki pengaruh 82% pada posisi garis pantai pada kurun waktu tertentu. Uji ketelitian model ditunjukkan lebih jelas pada Tabel 2.
Berdasarkan  uji  ketelitian  model  regresi,  secara  umum dapat  diasumsikan  bahwa  model  regresi  terbaik ditunjukkan oleh transek 11. Meskipun demikian, fakta menunjukkan bahwa sebanyak 20 transek yang diamati memiliki  nilai 𝑅 2 <  0,1.  Sedangkan  sebanyak  3  transek memiliki  nilai 0,1 < 𝑅 2 < 0,2 dan  3  transek  lainnya memiliki  nilai 0,2 < 𝑅 2 < 0,3 .  Dengan  demikian  dapat disimpulkan bahwa pertambahan waktu tidak memberikan pengaruh kuat pada pertambahan maupun pengurangan garis pantai. Perubahan garis pantai dapat terjadi  secara  acak,  dalam  arti  tidak  selalu  bertambah
maupun  tidak  selalu  berkurang.  Besar  perubahan  garis pantai juga tidak memiliki konsistensi terhadap waktu.
Tabel 2. Uji RMSE dan R2 pada model perubahan garis pantai
Transect Laju perubahan garis pantai RMSE (Koef. Determinansi) R2 1 -0.12 11.76 0.0018 2 -7.74 56.31 0.2347 3 1.20 18.68 0.0630 4 0.53 17.42 0.0147 5 0.91 25.68 0.0200 6 1.33 35.06 0.0230 7 -2.85 23.71 0.1898 8 0.69 18.17 0.0232 9 0.53 10.45 0.0399 10 0.33 18.21 0.0054 11 41.35 76.05 0.8277 12 -2.45 26.16 0.1248 13 0.63 24.54 0.0106 14 1.31 18.87 0.0726 15 1.44 25.99 0.0477 16 -3.74 25.33 0.2613 17 -2.89 60.39 0.0360 18 -2.35 60.92 0.0236 19 -1.31 21.18 0.0585 20 3.18 43.96 0.0785 21 3.00 63.87 0.0347 22 -0.30 32.05 0.0014 23 0.14 20.83 0.0007 24 4.87 19.25 0.5103 25 2.29 33.63 0.0699 26 3.14 32.94 0.1287 27 0.81 19.69 0.0233 28 -2.42 18.06 0.2229

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  perubahan  garis  pantai  di Pantai  Krui,  diperoleh  sebanyak  18  transek  cenderung terjadi  pertambahan  garis  pantai  dan  10  transek cenderung  terjadi  pengurangan  garis  pantai.  Laju perubahan garis pantai rata-rata 1,94 meter per tahun, dengan  laju  perubahan  garis  pantai  tertinggi  ada  di
Gambar 7. Uji Ketelitian Model
Copyright © 2019 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 3 (1), 2019, pp. 26-33 | 33 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
transek 11 sebesar 41,35 meter/tahun. Ketelitian model regresi  diuji  dengan  analisis  RMSE,  dan  didapati  rata- rata nilai RMSE adalah 30,68 dimana rentang nilai RMSE 10,45  (transek  9)  hingga  76,05  (transek  11).  Meskipun RMSE transek 11 menunjukkan nilai terbaik, namun hal tersebut  sangat  kontras  dengan  fakta  bahwa  laju perubahan  garis  pantai  pada  transek  yang  lainnya berada  pada  rentang  0,12  meter/tahun  hingga  4,87 meter/tahun.

## Konflik Kepentingan
Tidak  didapati  masalah  konflik  kepentingan  pada penelitian ini.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian  ini  terlaksana  dengan  dukungan  pendanaan dari  Institut  Teknologi  Sumatera  melalui  hibah penelitian  Program  ITERA  Smart  2018  dengan  Kontrak Nomor 134aa/IT9.C1/PP/2018. Penulis juga mengucapkan  terimakasih  kepada  Lembaga  Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu (LPPM) sebagai pengelola program ITERA Smart 2018.

## Daftar Pustaka
[1] B.  Wiryawan,  B.  Marsden.,  H.A.  Susanto,  A.K.  Mahi,  M. Ahmad,  H.  Poespitosari  (Editor).  Atlas  sumberdaya  wilayah pesisir  Lampung.  Kerjasama  PEMDA  Propinsi  Lampung dengan  Proyek  Pesisir.  Bandar  Lampung:  Coastal  Resources Center,  University  of  Rhode  Island  dan  Pusat  Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan, IPB. 1999.
[2] M.  Arief,  G.  Winarso,  T.  Prayoga.  Kajian  Perubahan  Garis Pantai  Menggunakan  Data  Satelit  Landsat  di  Kab.  Kendal. Jurnal Penginderaan Jauh Vol. 8, pp. 71-80. 2011.
[3] G.  Winarso,  S.  Budhiman,  Judijanto.  “The  Potential Application  of  Remote  Sensing  Data  for  Coastal  Study”  in Proceedings  of  Asian  Conference  on  Remote  Sensing,  CRISP NUS  and  Asian  Association  on  Remote  Sensing.  November 2001.
[4] F.  Kasim.  Pendekatan  Beberapa  Metode  dalam  Monitoring Perubahan Garis Pantai Menggunakan Dataset Penginderaan Jauh Landsat dan SIG. Jurnal Ilmiah Agropolitan, Vol. 5, No.1, pp. 620-635. April 2012.
[5] M.  S.  Fenster,  R.  Dolan,  J.  F.  Elder.  A  New  Method  for Predicting Shoreline Positions from Historical Data. Journal of Coastal Research, Vol. 9, No. 1, pp. 147-171. Winter 1993.
[6] N.  K.  Barman,  S.  Chatterjee,  A.  Khan.  Trend  of  Shoreline Position:  An  Approach  to  Future  Prediction  for  Balashore
Shoreline, Odisha, India. Open Journal of Marine Science, Vol. 5, pp. 13-25. January 2015.
[7] N. Suwargana. Resolusi Spasial, Temporal, dan Spektral pada Citra Satelit Landsat, SPOT dan IKONOS. Jurnal Ilmiah Widya, Vol. 10, No. 2, pp. 167-174. Juli 2013.
[8] M.  S.  Tarigan.  Perubahan  Garis  Pantai  di  Wilayah  Pesisir Perairan Cisadane, Provinsi Banten. Jurnal Makara, Sains, Vol. 11, No. 1, pp. 49-55. April 2007.
[9] S.  Panalaran,  T.A.  Tarigan,  N.  Simarmata.  “Analysis  of Shoreline  Changes  on  Krui  Bay,  West  Coast  of  Lampung Province"  in  Proceedings  of  International  Conference  on Science, Technology, Infrastructure and Regional Development (ICoSITeR) 2018, Vol. 2 No. 1, pp. 119-125. Mei 2019.
[10] Syaefudin. Pendekatan Coastal Cell untuk Pengelolaan Pantai Kabupaten  Tegal  Jawa  Tengah.  Jurnal  Sains  dan  Teknologi Indonesia, Vol. 10, No. 1, pp. 54-61. April 2008.
[11] R.  E.  Walpole  and  R.  H.  Myers.  Ilmu  Peluang  dan  Statistika untuk  Insinyur  dan  Ilmuwan,  Edisik  ke-4.  Bandung:  Penerbit ITB. 1995.
[12] G.  James,  D.  Witten,  T.  Hastie.  An  Introduction  to  Statistical Learning. New York: Springer. 2013.
[13] T.A.  Tarigan,  N.  Nurisman.  “Coastal  Process  and  Longshore Sediment  Transport  along  Krui  Coast,  Pesisir  Barat  of Lampung"  in  Proceedings  of  International  Conference  on Science, Technology, Infrastructure and Regional
Development  (ICoSITeR)  2018,  Vol.  2  No.  1,  pp.  71-76.  Mei 2019.