doi: 10.14710/teknik. v42i2.32940               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Pemodelan Garis Pantai Menggunakan Metode Interpolasi

## Stacked Curve Spline Tension
Nadya Oktaviani 1 , Prayudha  Hartanto 1 ,  Danang Budi Susetyo 1 , Hollanda Arief Kusuma 2 , Yustisi Ardhitasari 1 , Ratna Sari Dewi 1
1 Badan Informasi Geospasial (BIG) Jl. Raya Jakarta-Bogor KM 46 Cibinong, Indonesia 16911
2 Teknik Elektro, Universitas Maritim Raja Ali Haji Jl. Raya Dompak – Tanjungpinang, Provinsi Kepulauan  Riau, Indonesia 29124

## Abstrak
Wilayah  pesisir  merupakan  lingkungan  dinamis  yang  dipengaruhi  oleh  interaksi  atmosfer,  daratan  dan lautan. Demikian pula, posisi garis pantai juga selalu berubah karena komponen alami dan ulah manusia seperti  erosi,  gelombang,  pasang  harian,  badai,  dan  pembangunan  yang  terjadi  di  kawasan  pesisir. Dalam literatur, posisi garis pantai dapat diidentifikasi berdasarkan berbagai proxi seperti: fitur pantai yang diidentifikasi dari foto udara atau citra resolusi sangat tinggi dan indikator berbasis datum pasang surut yang diekstraksi dari survei lapangan. Penelitian ini mengusulkan suatu metode dalam memodelkan garis pantai berbasis datum dengan mengintegrasikan berbagai data batimetri termasuk data single beam dan  multibeam  echo  sounding,  Digital  Elevation  Model  Nasional,  dan  data  batimetri  nasional.  Metode stacked curve spline tension diterapkan untuk mengasimilasi berbagai data batimetri tersebut dan untuk membangun garis pantai. Berdasarkan hasil uji akurasi diperoleh kemiripan garis pantai yang bervariasi akurasinya  yaitu  garis  pantai  LAT  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  29.28%,  garis  pantai  MSL  sebesar 65.45%  dan  garis  pantai  HAT  sebesar  47.48%.  Variasi  akurasi  yang  diperoleh  dapat  terjadi  karena beberapa  hal  diantaranya  minimnya  data  input  kedalaman  yang  digunakan,  kerapatan  data  kedalaman yang sangat bervariasi, perbedaan waktu perolehan data antara data yang digunakan untuk penyusunan Peta LPI dan data yang digunakan dalam penelitian ini. Meskipun hasil uji akurasi yang diperoleh masih kurang  memuaskan  metode  yang  disusulkan  ini  cukup  menjanjikan  untuk  diadopsi  sebagai  metode alternatif  dalam  pembangunan  garis  pantai  dan  untuk  mengatasi  keterbatasan  data,  waktu  dan  biaya dalam penyediaan garis pantai nasional.
Kata kunci : garis pantai; DEM; pemodelan; batimetri; stacked curve spline tension

## Abstract
[Title:  Coastline  Modeling  Using  Stacked  Curve  Spline  Tension  Interpolation] The  coastal  area  is  a dynamic  environment  influenced  by  atmosphere,  land,  and  ocean  interactions.  Similarly,  the  position  of coastlines  is  also  changing  due  to  natural  and  human-induced  components,  for  instance,  erosion,  wave, daily  tide,  storm,  and  coastal  development.  In  literature,  coastline  position  can  be  identified  based  on proxies such as coastal  features identified  from an aerial  photo or very high-resolution image and tidal datum-based  indicators  extracting  from  a  ground  survey.  This  research  proposed  a  method  in  deriving datum-based  coastline  by  integrating  various  bathymetric  data,  including  single  beam  and  multibeam echo sounding data, the National Digital Elevation Model, and the national bathymetry data. The stacked curve  spline  tension  method  was  applied  to  assimilate  those  various  bathymetric  data,  and  finally,  the coastline  was  generated.  Based  on  the  accuracy  assessment  conducted,  coastline  similarity  accuracy varies; namely, the LAT coastline had an accuracy of 29.28%, the MSL coastline was 65.45%, and the HAT  coastline  was  47.48%.  These  variations  are due  to  several  reasons,  including  the  lack  of  input data,  the  density  of  depth  data  that  varies  greatly,
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: nadya.oktaviani@gmail.com
the  difference  in  data  acquisition  time  between  the  data  used  for  the  LPI  map  and  the  data  used  in  this study. Although the accuracy values obtained were not sufficiently high, the proposed method was quite promising to adopt. The method can be used as an alternative for the coastline model and overcome data, time, and cost limitations in providing national coastlines.
Keywords : coastline; DEM; modelling; bathymetry; stacked curve spline tension

## 1. Pendahuluan
Pantai adalah bagian dari daratan yang bersebelahan atau berdampingan dengan pantai, laut, atau badan  air  yang  besar  seperti  laut  pedalaman  atau  danau (Finkl,  2016).  Istilah  garis  pantai  digunakan  untuk membedakan  batas  antara  daratan  dan  laut  pada  skala regional  hingga  global  (Oertel,  2005).  Posisi  garis  pantai sangat  dinamis  karena  selalu  berubah  dalam  skala  waktu dan  spasial  (Boak  and  Turner,  2005).  Kondisi  ini dipengaruhi oleh proses alami dan juga proses non-alami. Perubahan  garis  pantai  akibat  proses  alami  salah  satunya dipengaruhi gelombang pasang surut laut yang mengikis/membangun  garis  pantai  secara  terus  menerus (Banna  and  Hereher,  2009).  Adapun  faktor  non-alami yang  mempengaruhi  perubahan  garis  pantai  biasanya diakibatkan  efek  dari  aktifitas  pembangunan  di  wilayah pesisir  (Aouiche  dkk.,  2016).  Banyak  aspek  kehidupan yang memerlukan data posisi garis pantai antara lain untuk mendukung pengelolaan wilayah pantai seperti mendeteksi terjadinya erosi, longsoran pesisir dan sebagai dasar untuk merencanakan pembangunan serta pengembangan wilayah pantai (Moore, 2000), sebagai acuan navigasi dan referensi dalam  pemetaan  wilayah  laut.  Sehingga  hal  ini  menjadi tantangan bukanlah tugas yang mudah bagi peneliti pesisir.
Beberapa  metode  penentuan  garis  pantai  telah banyak  dilakukan.  Metode  berbasis  survei  langsung dilapangan  diyakini  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik (Crowell  dkk,  1991)  namun  membutuhkan  biaya  yang mahal  (Morton  dkk,  1993).  Seiring  perkembangan teknologi,  kemudian  berkembang  survei  berbasis  foto udara.  Metode  fotografi  udara  (aerial  photography) menghasilkan data dengan cakupan  yang lebih luas, akan tetapi  memerlukan  biaya  dan  personil  yang  handal dibidang  ini  (Moore,  2000).  Metode  lain  yang  cukup umum  digunakan  yaitu  menggunakan  data  citra  satelit (Chen dkk, 2019; Dai dkk, 2019; Xu dkk, 2016). Metode berbasis  citra  satelit  diterapkan  dengan  mengamati  rasio band  dan  klasifikasi.  Klasifikasi  ini  untuk  membedakan objek  yang  tampak  pada  muka  citra  satelit.  Namun  data garis  pantai  yang  dihasilkan  belum  berdasarkan  garis pantai yang terkoordinasi dengan datum pasang-surut atau tide-coordinated  coastline  (Gens,  2010). Penelitian  terkait pemodelan  garis  pantai  berdasarkan  datum  pasang  surut masih  terbatas  dimana  saat  ini  pembangunan  garis  pantai umumnya masih mengacu kepada interpolasi transek yang diukur  melalui  survei  lapangan.  Pengukuran  garis  pantai
melalui metode ini menghasilkan garis pantai yang akurat, akan  tetapi  tentu  saja  sangat  mahal  baik  dari  sisi  biaya maupun  tenaga  (Boak  and  Turner,  2005)  sehingga  akan menghambat  penyediaan  garis  pantai  nasional.  Oleh karena  itu,  penelitian  terkait  pembangunan  garis  pantai berdasarkan  datum  pasang  surut  ini  sangat  penting  untuk dilakukan sehingga dapat mendukung pemenuhan data dan informasi garis pantai nasional secara akurat dan cepat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  suatu metode  untuk  memodelkan  garis  pantai  berbasis  datum pasang  surut  dengan  mengintegrasikan  berbagai  data kedalaman.  Integrasi  data  kedalaman  yang  memiliki variasi  resolusi  spasial  ini  dilakukan  dengan  mengadopsi metode berbasis interpolasi yang dikembangkan oleh Hell dan  Jakobsson  (2011).  Adapun  data-data  yang  digunakan diantaranya    data  batimetri  dari  pengukuran  singlebeam dan  multibeam  echosounder,  data  elevasi  dari  National Digital  Elevation  Model  (DEMNAS)  dengan  resolusi spasial 0,27 arc-second dan data batimetri nasional. Data- data  tersebut  memiliki  datum  vertikal  yang  berbeda, sehingga  perlu  dilakukan  penyamaan  datum  vertikal mengacu  kepada  datum  vertikal  yang  dikeluarkan  oleh Badan  Informasi  Geospasial  (2018),  sebagai  referensi vertikal untuk semua data.

## 2. Metode Penelitian
2.1.  Wilayah studi
Wilayah penelitian berada pada koordinat 2º34'1.2"S  dan  107º38'9.6"  E  tepatnya  di  wilayah  pesisir Tanjung  Kelayang,  Pulau  Belitung,  Provinsi  Bangka Belitung, Indonesia. Pola pasang surut di daerah ini adalah diurnal dengan kisaran pasang surut sekitar 2,4 m (Badan Informasi  Geospasial,  2019).  Area  penelitian  tersebut dilihat pada Gambar 1.
2.2.  Data
Penelitian ini  menggunakan  berbagai jenis sumber data  yang  meliputi  data  batimetri  dan  data  topografi. Terhadap  data  tersebut  dilakukan  proses  asimilasi  untuk menghasilkan  data  DEM  kontinyu  yang  menghubungkan wilayah  daratan dan  lautan  setelah  sebelumnya  dilakukan penyamaan datum vertikal yang mengacu pada Mean Sea Level  (MSL).  Hal  ini  perlu  dilakukan  karena  setiap  data memiliki datum yang berbeda-beda, dimana data batimetri sudah  mengacu  pada  MSL  dan  data  topografi  yang digunakan mengacu pada EGM 2008.
doi: 10.14710/teknik.v42i2.32940               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 1. Wilayah Penelitian di Pulau Belitung, Provinsi Bangka-Belitung
Data  batimetri  yang  digunakan  diantaranya  data single  beam  echosounder (SBES)  dan multi  beam echosounder (MBES).  Data  SBES  dan  MBES  diakuisisi oleh  Badan  Informasi  Geospasial  pada  bulan  Agustus tahun  2018  yang  merupakan  data  resmi  untuk  pemetaan Lingkungan Pantai Indonesia (LPI) dan Lingkungan  Laut Nasional (LLN).
Selanjutnya,  data  topografi  juga  diperlukan  dalam penelitian  ini,  dimana  sumber  data  yang  dipilih  adalah DEMNAS. DEMNAS adalah data DEM kontinyu seluruh Indonesia  yang  dihasilkan  oleh  BIG  dan  dapat  diakses serta diunduh secara gratis di https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/ . DEMNAS
dihasilkan  dari  proses data  blending menggunakan  data DSM  ( Digital  Surface  Model )  dari  beberapa  data  DEM (TerraSAR-X,  IFSAR,  Radarsat,  dan  ALOS  PALSAR) dan trusted  mass  point dari  hasil stereo  plotting dengan mempertimbangkan  perbedaan  tinggi  antara  elevasi surface dengan ground untuk menghasilkan DTM ( Digital Terrain  Model )  terkoreksi  (Susetyo  dkk.,  2018). DEMNAS memiliki resolusi 0,27 arc-second serta RMSE 2,79 meter dengan bias error -0,13 meter, sehingga secara kualitas  DEMNAS  dapat  digunakan  untuk  pemetaan topografi pada skala menengah.
Sebagai validasi, digunakan data garis pantai yang diproduksi  oleh  BIG  dalam  peta  Lingkungan  Pantai Indonesia  (LPI)  skala  1:25.000.  Data  tersebut  digunakan sebagai referensi dalam menentukan akurasi hasil ekstraksi dengan  menetapkan  kemiripan  fitur  ( feature  similarity ) antara  garis  pantai  referensi  dengan  garis  pantai  hasil ekstraksi  model.  Data  tersebut  dipilih  karena  merupakan sumber  data  yang  resmi  sehingga  secara  kualitas  serta riwayat data dapat dipertanggungjawabkan.
2.1. Metode
a). Pemodelan garis pantai
Penelitian  ini  mengadopsi  metode  interpolasi berbasis Stacked  Curve  Spline  Tension .  Metode  ini digunakan  untuk  membangun  grid  dari  berbagai  resolusi (Hell  dan  Jakobsson,  2011).  Interpolasi  merupakan pengisian  data  dengan  nilai  prediksi  melalui  proses matematika  dengan  menggunakan  nilai  pengukuran (Amante  dan  Eakins,  2016).  Tujuan  dari  interpolasi  ini adalah  untuk  meminimalkan  kekosongan  data  akibat perbedaan  resolusi  dari  data  yang  yang  digunakan. Pemilihan metode interpolasi didasarkan atas karakteristik dari  metode  interpolasi  tersebut.  Metode spline dikatakan dapat  menghasilkan  DEM  yang  halus  dan  mampu menginterpolasi  nilai  yang  berada  diluar  rentang  data (Amante & Eakins, 2016).

## TEKNIK, 42 (2), 2021, 213
Data  input  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini memiliki  berbagai  spesifikasi  kepadatan  data.  Data singlebeam  echosounder merupakan  hasil  pengukuran yang  direkam  pada  tahun  2018.  Kepadatan  titik  SBES ditetapkan  pada  1  m,  namun,  interval  lajur  survei  adalah 200  m.  Data  kedua  adalah multi  beam  echosounder yang dipasang pada grid raster 5 m. Dataset terakhir adalah data DEMNAS dengan resolusi spasial adalah 8,1 m.
Seluruh  pemrosesan  data  dalam  penelitian  ini dilakukan dengan  menggunakan perangkat lunak Generic Mapping Tools (Wessel & Smith, 1996; Hell & Jakobsson, 2011).  Menggunakan  fungsi grdstack pada  GMT  untuk menutup  grid  yang  memiliki  data  terbatas.  grid  dengan nilai resolusi yang lebih detail dipertahankan hingga pada tahap  proses  akhir.  Selanjutnya,  hasil  pembentukan  grid dari berbagai data adalah DEM terintegrasi (topografi dan batimetri).
Melalui  DEM  terintegrasi  yang  dihasilkan  ini kemudian  ditarik  garis  pantai  berdasarkan  datum  pasang surut air laut. Datum pasang surut yang digunakan adalah a)  LAT  ( lowest  astronomical  tide ):  nilai  ini  dijadikan acuan  untuk  mengekstrak  garis  pantai  surut  terendah,  b) MSL  ( mean  sea  level ):  nilai  ini  dijadikan  acuan  untuk mengekstrak garis pantai berdasarkan muka laut rata-rata, dan c) HAT ( highest astronomical tide ): nilai ini dijadikan acuan  untuk  mengekstrak  garis  pantai  pasang  tertinggi. Ketiga  datum  pasang  surut  tersebut  didapatkan  dengan melakukan prediksi data pasut pada stasiun pasut terdekat selama  18.6  tahun.  di  wilayah  Tj.  Kelayang.  Setelah
didapatkan  nilai-nilai  tersebut,  maka  selanjutnya  dari DEM hasil pemodelan, diekstrak garis pantai. Hasil akhir dari pengolahan ini berupa file raster untuk data DEM dan file vektor hasil ekstraksi garis pantai.
b). Perhitungan akurasi
Uji  akurasi  pada  garis  pantai  hasil  ekstraksi  DEM pemodelan dibandingkan dengan garis pantai milik Badan Informasi Geospasial (BIG) pada lokasi yang sama. Untuk membandingkan  kedua  garis  pantai  tersebut,  kami mengadopsi  metode  berdasarkan  kemiripan  fitur  atau feature  similarity yang  dikembangkan  oleh  Tveite  & Langaas  (1999).  Garis  pantai  yang  berasal  dari  Peta Lingkungan  Pantai  Indonesia  (LPI)  milik  BIG  dijadikan acuan dalam uji akurasi ini. Toleransi kesalahan maksimal pada  penelitian  ini  adalah  ≤  10  meter  dan  statistik  nilai akurasi dalam m 2 dan divisualisasikan dengan menggunakan Microsoft Excel.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  keluaran  dari  hasil  model  ini  berupa  data DEM  hasil  asimilasi  berbagai  data  kedalaman  dan  garis pantai  yang  diekstrak  menggunakan  DEM  tersebut  dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Dalam  gambar  tersebut  terlihat bahwa  elevasi  di  darat  dan  batimetri  di  laut  dapat divisualkan  dengan  baik  pada  tingkat  kedetilan  yang diharapkan.  Perbedaan  kedetilan  pada  DEM  dipengaruhi oleh  data  masukan  yang  digunakan,  mengingat  masing- masing data memiliki resolusi yang berbeda-beda (Hell & Jakobsson, 2011).
doi: 10.14710/teknik.v42i2.32940               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 3. Garis pantai yang diekstrak dari DEM hasil pemodelan mengacu kepada LAT, MSL, dan HAT.
Gambar  3  menampilkan  hasil  pemodelan  garis pantai.  Ketiga  garis  pantai  yang  ada  pada  Gambar  3 tersebut  dihasilkan  berdasarkan  tiga  datum  pasang  surut. Berdasarkan  hasil  pemodelan  pasang  surut  diperoleh masing-masing  nilai  LAT,  MSL  dan  HAT  adalah  -1.397 m, 0 m, dan 1.456 m. Pada Gambar 3 dapat terlihat bahwa
garis  pantai  LAT  mampu  mendeteksi  adanya  area-area dangkal  yang  akan  terekspose  ketika  surut  terendah sehingga  sangat  penting  untuk  keamanan  jalur  pelayaran di  kawasan  tersebut.  Sedangkan  garis  pantai  HAT menunjukkan  pengaruh  tertinggi  pasang  surut  ke  arah
1 2 1 2
doi: 10.14710/teknik.v42i2.32940               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 4. Perbandingan posisi garis pantai HAT dari Peta LPI (biru) dan garis pantai HAT hasil model (merah).
Gambar 5. Perbandingan posisi garis pantai LAT dari Peta LPI (hijau) dan garis pantai LAT hasil model (merah).
daratan sehingga penting untuk perencanaan pembangunan di wilayah pesisir (Boak & Turner, 2005).
Garis  pantai  yang  diekstrak  dari  DEM  hasil pemodelan  diuji  tingkat  akurasinya  menggunakan  garis pantai  dari  Peta  LPI  BIG.  Gambar  4  menunjukkan perbandingan  garis  pantai  HAT  dari  Peta  LPI  dan  garis pantai hasil model. Berdasarkan uji akurasi kemiripan fitur diperoleh  nilai  akurasi  47.48%.  Kesalahan  posisi  garis
pantai  hasil  model  berasal  dari  perbedaan  kedetilan  garis pantai yang dihasilkan. Garis pantai model dari penelitian ini lebih detil pada lokasi muara sungai (lihat garis pantai pada  posisi  yang  ditandai  angka  1-4  pada  Gambar  4) dibandingkan  dengan  garis  pantai  dari  Peta  LPI.  Hal  ini kemungkinan  disebabkan  karena  perbedaan  kedetilan elevasi  pada  lokasi  tersebut  atau  mungkin  juga  karena terjadi  perubahan  kondisi  akibat  proses  alami  mengingat
Gambar 6. Perbandingan posisi garis pantai MSL dari Peta LPI (biru) dan garis pantai MSL hasil model (merah).
wilayah  pesisir  adalah  wilayah  yang  sangat  dinamis (Morton dkk., 1993).
Gambar 5 menunjukkan perbandingan garis pantai LAT  dari  Peta  LPI  dan  garis  pantai  hasil  model. Berdasarkan  uji  akurasi  kemiripan  fitur  diperoleh  nilai akurasi  29.28%.  Seperti  halnya  pada  garis  pantai  HAT, dalam Gambar 5 terlihat perbedaan kedetilan garis pantai yang  dihasilkan.  Garis  pantai  model  dari  penelitian  ini lebih detil pada lokasi-lokasi perairan sangat dangkal yang terbuka  ketika  surut  terendah  dan  lokasi  tersebut  tidak terdeteksi  oleh  garis  pantai  LPI  (lihat  garis  pantai  pada posisi yang ditandai angka 1-3 pada Gambar 5).
Gambar 6 menunjukkan perbandingan garis pantai MSL  dari  Peta  LPI  dan  garis  pantai  hasil  model. Berdasarkan  uji  akurasi  kemiripan  fitur  diperoleh  nilai akurasi  65.45%.  Pada  gambar  ini  terlihat  bahwa  kedua garis pantai terlihat memiliki kesesuaian yang cukup baik kecuali pada lokasi yang ditandai angka 1-3 pada Gambar 6.  Terdapat  perbedaan  kualitas  dan  kedetilan  garis  pantai antara garis pantai Peta LPI dan garis pantai model dalam penelitian ini. Sehingga mengakibatkan rendahnya akurasi garis pantai yang diperoleh dari penelitian ini.

## 4. Kesimpulan
4.1. Kesimpulan
Model yang diusulkan dalam penelitian ini mampu memodelkan  garis  pantai  dan  menghasilkan  kedetilan DEM  dengan  cukup  baik.  Berdasarkan  hasil  uji  akurasi diperoleh  kemiripan  garis  pantai  yang  bervariasi akurasinya  yaitu  garis  pantai  LAT  memiliki  tingkat akurasi sebesar 29.28%, garis pantai MSL sebesar 65.45%
dan  garis  pantai  HAT  sebesar  47.48%.  Variasi  akurasi yang  diperoleh  dapat  terjadi  karena  beberapa  hal diantaranya  minimnya  data  input  kedalaman  yang digunakan,  kerapatan  data  kedalaman  yang  sangat bervariasi,  perbedaan  waktu  perolehan  data  antara  data yang digunakan untuk penyusunan Peta LPI dan data yang digunakan dalam penelitian ini.
4.2. Rekomendasi
Metode yang diusulkan dalam penelitian ini cukup potensial  digunakan  sebagai  alternatif  lain  dalam membangun  garis  pantai  dengan  mengasmilasi  berbagai data  kedalaman.  Penelitian  yang  menguji  model interpolasi  selain  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini perlu  menjadi  pertimbangan,  sehingga  akan  diketahui mana metode interpolasi yang tepat dengan mempertimbangkan  struktur  data  yang  ada.  Penggunaan skenario  input  data  yang  berbeda  juga  perlu  dikaji  untuk mendapatkan garis pantai dengan nilai akurasi yang lebih tinggi.  Penambahan  data  elevasi  terutama  di  perairan sangat  dangkal  kurang  dari  satu  meter  juga  diperlukan untuk memperoleh garis pantai yang lebih akurat.

## Ucapan Terima Kasih
Kami  mengucapkan  terima  kasih  atas  dana  yang disediakan  oleh  Kemenristekdikti  dalam  program INSINAS 2019 sehingga penelitian ini dapat terlaksana. Kami  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Dr.  Ibnu Sofian  yang  telah  bersedia  berdiskusi  dan  menganalisa hasil penelitian ini serta menyediakan script code untuk pemrosesan asimilasi data batimetri
doi: 10.14710/teknik.v42i2.32940               Copyright © 2021, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Kontribusi Penulis
Semua  penulis  berkontribusi  baik  dalam  pelaksanaan penelitian  dan  penyusunan  hasil  penelitian.  Kontribusi setiap  penulis  sebagai  berikut:  N.  Oktaviani  melakukan penyusunan  konsep  penelitian,  mengumpulkan  data, melaksanakan  pengolahan,  dan  membuat  draft  KTI;  P. Hartanto melakukan pengolahan data, dan pengembangan draft KTI; D.B. Susetyo melakukan pengolahan data, dan pengembangan  draft  KTI;  H.  A.  Kusuma  melakukan pengolahan  data,  dan  pengembangan  draft  KTI;  Y. Ardhitasari  melakukan  pengembangan  draft  KTI:  R.S. Dewi melakukan penyusunan konsep penelitian, mensupervisi  semua  kegiatan  penelitian,  melakukan pengembangan  dan  perbaikan  draft  KTI.  Dalam penyusunan  KTI  ini  N.  Oktaviani  sebagai  kontributor utama,  sedangkan  P.  Hartanto,  D.  B.  Susetyo,  H.  A. Kusuma,  Y.  Ardhitasari,  R.  S.  Dewi  sebagai  kontributor anggota

## Daftar Pustaka
Amante,  C.J.,  &  Eakins,  B.W.  (2016).  Accuracy  of Interpolated  Bathymetry  in  Digital  Elevation Models. Journal  of  Coastal  Research ,  76,  10076, 123–133, https://doi.org/10.2112/SI76-011.
Aouiche, I., Daoudi, L., Anthony, E. ., Sedrati, M., Ziane, E.,  Harti,  A.,  &  Dussouillez,  P.  (2016). Anthropogenic  effects  on  shoreface  and  shoreline changes:  Input  from  a  multi-method  analysis, Agadir  Bay,  Morocco. Geomorphology ,  254,  16– 31.
Banna, M. M. . & Hereher, M. (2009). Detecting temporal shoreline changes and erosion/accretion rates, using remote  sensing,  and  their  associated  sediment characteristics  along  the  coast  of  North  Sinai, Egypt. Environ Geol, 58, 1419–1427. Badan  Informasi  Geospasial  (2018). DEMNAS:  Seamless Digital  Elevation  Model  (DEM)  dan  Batimetri Nasional . Cibinong, Indonesia: Geospatial Information Agency (Badan Informasi Geospasial). Badan  Informasi  Geospasial  (2019). Online  tide prediction .  Diakses  dari  http://tides.big.go.id/, tanggal 1 Agustus 2019.
Badan  Informasi  Geospasial  (2019). Seamless  Digital Elevation  Model (DEM)  dan  Batimetri  Nasional. Diakses dari http://tides.big.go.id/DEMNAS/, tanggal 13 Oktober 2019.
Boak, E. H., & Turner, I. L. (2005). Shoreline Definition and  Detection:  A  Review. Journal  of  Coastal Research ,  21,  688–703.  https://doi.org/10.2112/03- 0071.1
Chen, C., Bu, J., Zhang, Y., Zhuang, Y., Chu, Y., Hu, J., & Guo, B. (2019): The application of the tasseled cap transformation  and  feature  knowledge  for  the extraction  of  coastline  information  from  remote
sensing  images. Advances  in  Space  Research ,  64, 1780–1791.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.07. 032
Crowell,  M.,  Leatherman,  S.,  Buckley,  M.K.  (1991). Historical  shoreline  change:  error  analysis  and mapping accuracy. Journal of Coastal Research , 7, 839-852
Dai,  C.,  Howat,  I.  M.,  Larour,  E.,  &  Erik,  H.  (2019): Coastline  extraction  from  repeat  high  resolution satellite  imagery. Remote  Sensing  of  Environment , 229, 260–270. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04. 010
Finkl  C.W.  (2016)  Coasts. Encyclopedia  of  Marine
Geosciences.  Encyclopedia  of  Earth  Sciences Series . Dordrecht : Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-6238-1_152
Gens, R. (2010): Remote sensing of coastlines: detection,
extraction and monitoring, International Journal of Remote Sensing , 31(7), 1819–1836.
https://doi.org/10.1080/01431160902926673 Hell, B., & Jakobsson, M. (2011): Gridding heterogeneous bathymetric  data  sets  with  stacked  continuous curvature splines in tension, Mar Geophys Res , 32, 493–501.  https://doi.org/DOI  10.1007/s11001-011- 9141-1
Moore,  L.J.  (2000).  Shoreline  mapping  techniques. Journal of Coastal Research , 16, 111-124 Morton, R.A., Leach, M.P., Paine, J.G., & Cardoza, M.A. (1993).  Monitoring  beach  changes  using  GPS surveying techniques. Journal of Coastal Research, 9, 702-720
Oertel,  G.F.  (2005).  Coasts,  coastlines,  shores,  and shorelines. Encyclopedia  of  Coastal  Science . Dordrecht : Springer .
Susetyo, D. B., Lumban-gaol, Y. A., & Sofian, I. (2018). Prototype  of  National  Digital  Elevation  Model  in Indonesia. ISPRS  Technical  Commission  IV Symposium 2018 .
Tveite,  H.,  Langaas,  S.  (1999).  An  Accuracy  Assessment Method for Geographical Line Data Sets Based on Buffering. International  Journal  of  Geographical Information Science, 13(1), 27-47.
http://dx.doi.org/10.1080/136588199241445
Wessel,  P.,  &  Smith,  W.  H.  .  (1996):  A  global,  self- consistent,  hierarchical,  high-resolution  shoreline database, Journal  of  Geophysical  Research ,  101, 8741–8743.
Xu,  N.,  Gao,  Z.,  a&  Ning,  J.  (2016):  Analysis  of  the characteristics  and  causes  of  coastline  variation  in the  Bohai  Rim, Environment  Earth  Science , 75:719.  https://doi.org/DOI  10.1007/s12665-016- 5452-5.