## Shoreline Changed Analysis Due to the Sea Level Rise in Pariaman City West Sumatera Province
Nisrina Khairunnisa 1* , Mubarak 1 , Musrifin Galib 1
1 Department of Marine Science, Faculty of Fisheries and Marine Universitas Riau Corresponding Author: nisrinakhairunnisa92@gmail.com
Diterima/Received: 04 December 2021; Disetujui/Accepted: 04 January 2022

## ABSTRACT
This study was conducted along the coastal line of Pariaman City from February to May 2021 which  aims  to  determine  and  mapping  the  changes  of  the  coastal  line  due  to  sea  level  rise.  Survey method  with  direct  field  observation  were  applied  and  satellite  imageries  were  also  used  to  find  out the shoreline change of coast under study. Results showed that since 2001 to 2020 the mean sea level rise in Pariaman City were 2.01 cm/year. Predictions of sea level rise that will occur in 2025 and 2030 in sequence is 17.036 cm and 27.068, in addition  the wide of missing area  from 2020 to 2025 with an accumulation is around 3.74 ha and in 2025 to 2030 covering an area of 4.70 ha. The result to the year of 2025 occure to shift considerable coastline with average change of -9.03 m with the rate of the shoreline  changed  an  average  of  -1.81  m/year.  In  the  year  2030,  shoreline  changed  with  average change of -29.13 m with the rate of the shoreline changed an average of -5.83 m/year.
Keywords: Sea Level Rise, Shoreline Changes, Abration, Pariaman City.

## 1. PENDAHULUAN
Negara  kepulauan  Indonesia  merupakan deretan  pulau-pulau  yang  kawasan  pesisirnya sangat  luas  dengan  panjang  garis  pantai mencapai 81.000 km. Wilayah pesisir merupakan  wilayah  yang  rentan  mengalami perubahan, salah satunya adalah kenaikan muka air laut yang diakibatkan oleh perubahan iklim. Kenaikan  muka  air  laut  adalah  fenomena naiknya  muka  air  laut  akibat  meningkatnya suhu  bumi  sehingga  cairnya  es  dan  gletser  di kutub (Kisnarti et al. , 2012).
Kenaikan  muka  air  laut  yang  terjadi  di Indonesia dapat mengancam kehidupan masyarakat  yang  tinggal  di  wilayah  pesisir. Salah satu indikasi dari meningkatnya muka air laut  adalah  garis  pantai  yang  semakin  bergeser ke  arah  daratan.  Garis  pantai  salah  satu  fitur linear  yang paling penting di permukaan bumi, bersifat dinamis (berubah-ubah), dan merupakan indikator untuk terjadinya erosi dan akresi  pantai  (Ghosh dalam Rifardi et  al., 2020).
Wilayah pesisir Kota Pariaman merupakan  salah  satu  wilayah  di  Indonesia yang mmungkinkan terkena dampak perubahan garis  pantai  akibat  adanya  kenaikan  muka  air laut.  Hal  tersebut  dikarenakan  Kota  Pariaman berhadapan langsung dengan Samudera Hindia. Gelombang  Samudera  Hindia  yang  kuat
mempengaruhi dinamika pantai Kota Pariaman sehingga  proses  abrasi  dan  erosi  pantai  sering terjadi di sepanjang pantai (Rafdi, 2016).
Adanya  faktor  alam  seperti  pasang  air laut  mengakibatkan  Pantai  Kota  Pariaman mengalami  degradasi  lingkungan  dari  tahun  ke tahun  berupa  mundurnya  garis  pantai.  Selain itu,  berdasarkan  data International  Centre  for Tropical  Agriculture (ICTA)  Kota  Pariaman berada pada 5  – 20 m dengan nilai  kemiringan < 5⁰ (BNPB, 2009). Hal tersebut menunjukkan bahwa  wilayah  pesisir  Pariaman  memiliki topografi  pantai  yang  landai,  elevasi  rendah, dan penggunaan lahan yang kompleks sehingga rentan  mengalami  dampak  kenaikan  muka  air laut, karena kawasan ini akan tergenang. Akibat dari  genangan  tersebut,  menyebabkan  mundur atau bergesernya garis pantai ke arah daratan. Perubahan garis pantai akan berpengaruh pada  kehidupan  masyarakat  karena  secara perlahan  akan  memberikan  dampak  hilangnya lahan.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan penelitian  terkait  perubahan  garis  pantai  akibat kenaikan muka air laut yang dapat memberikan gambaran  dan  informasi  mengenai  perubahan garis pantai dan prediksi perubahan garis pantai di  masa  mendatang  yang  dapat  digunakan untuk mengetahui tingkat kerusakan pesisir dan dapat  digunakan  sebagai  informasi  untuk melakukan mitigasi bencana.
Penelitian  ini  menggunakan  metode survey yaitu  secara  langsung  melakukan observasi di lapangan yang bertujuan mendapatkan  data  primer.  Data  primer  adalah data  yang  didapat  dari  kegiatan  pengamatan langsung  di  lapangan  dan  pengamatan  dari sampel  yang  telah  dianalisis  di  Laboratorium Oseanografi  Kimia  Jurusan  Ilmu  Kelautan Fakultas  Perikanan  dan  Kelautan  Universitas Riau.

## 2. METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat
Penelitian  ini  dilakukan  dari  bulan Februari – Mei 2021 di Kawasan Pesisir Pantai Kota Pariaman (Gambar 1). Data  yang diambil di  lapangan  berupa  data  pasang  surut  dan  tata guna  lahan.  Analisis  data  dilakukan  di Laboratorium  Oseanografi  Fisika  Fakultas Perikanan dan Kelautan Universitas Riau.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  metode  survei.  Metode  survei yang dilakukan dengan pengumpulan data baik primer  maupun  sekunder  dan  dijelaskan  secara kuantitatif  yang  digunakan  untuk  mendapat data  yang  terjadi  di  masa  lampau  ataupun  saat ini  yang  digunakan  untuk  melihat  hubungan antar  variabel.  Metode  ini  digunakan  dengan data  primer  yang  diambil  langsung  di  lokasi penelitian.  Penelitian  ini  juga  menggunakan pendekatan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) yang  menghasilkan  gambaran  perubahan  garis pantai  yang  terjadi  akibat  kenaikan  muka  air laut di Kota Pariaman dalam bentuk peta.

## Prosedur Penelitian Pengolahan Data Pasang Surut
Data  pasang  surut  primer  dan  data pasang  surut  sekunder  dengan  interval  1  jam diolah menggunakan metode admiralty sehingga  didapatkan  harmonik  pasang  surut meliputi  amplitudo  (A)  dan  harga  kelambatan fase  (g o ).  Berdasarkan  konstanta  harmonik dihasilkan  didapatkan  nilai  elevasi  muka  air laut  berupa Mean  Sea  Level (MSL), Higher High  Water  Level (HHWL),  dan Lower  Low
Water  Level (LLWL).  Tipe  pasang  surut  Kota Pariaman  didaptkan  dengan  menghitung  nilai bilang Formzhal dengan rumus:
F =
Keterangan:
F
= Bilangan Formzahl A(K1)  = Amplitudo Komponen K1 A(O1)  = Amplitudo Komponen O1 A(M2)  = Amplitudo Komponen M2 A(S2)  = Amplitudo Komponen S2
Tipe  pasang  surut  didapatkan  dengan menganalisis nilai bilangan formzahl berdasarkan klasifikasi di bawah ini: 0.00 < F< 0.25 (Pasang harian ganda beraturan), 0.25 < F <  1.50  (Pasang  campuran  condong    ke  harian ganda),  1.50  <  F  <  3.00  (Pasang  campuran condong  ke  harian  tunggal),  F  >  3.00  (Pasang harian tunggal beraturan)
Data sekunder selama 20 tahun diperoleh MSL  bulanan  yang  ditampilkan  dalam  graik time  series dan  MSL  tahunan  sehingga  akan terlihat  perubahan  kedudukan  muka  air  laut dalam kurun waktu 20 tahun. Untuk menghitung  nilai  kenaikan  muka  air  laut dilakukan  menggunakan  persamaan  menurut Kresteva et al . (2014) dengan rumus:

## Shoreline Changed Analysis Due to the Sea Level Rise
Berdasarkan persamaan
tersebut dijelaskan bahwa x adalah  variabel independen yang  menyatakan  fungsi  waktu  (bulan)  dan  y adalah  variabel  dependen  atau  variabel  yang dicari,  yaitu  kenaikan  muka  air  laut.  Laju kenaikan muka air laut dapat dihitung dari data MSL  hasil  pengolahan  pasang  surut  yang dipakai  oleh  (Cahyadi et  al. dalam Dewi, 2020):
Nilai  laju  kenaikan  muka  air  laut pertahun digunakan untuk menghitung prediksi tinggi genangan pada 10 tahun kedepan. Tinggi genangan  pada  tahun  2020  dijadikan  sebagai acuan untuk prediksi. Nilai tersebut didapatkan dari  selisih  HHWL  dan  MSL  tahunan  2020. Untuk menghitung prediksi genangan digunakan  rumus  menurut    Ginanjar et  al. (2019) sebagai berikut:
Prediksi  Genangan  Tahun  ke-n  =  Tinggi Genangan  2020  +  (Kenaikan  Muka  Air Laut*(t 1 -t 0 )) Keterangan: t 1 = tahun awal t 0 = tahun akhir

## Tata Guna Lahan
Data  tata  guna  lahan  dari  Citra  Sentinel- 2A diolah menggunakan software ArcGIS 10.4. Adapun tahapan yang dilakukan dalam mengolah  data  tata  guna  lahan  adalah melakukan  koreksi  geometrik  dan  radiometrik, cropping area, interpretasi citra, dan klasifikasi. Penelitian  ini  menggunakan  teknik  klasifikasi terbimbing  ( supervised  classification )  dengan metode Maximum  Likelihood  Classification yang  melibatkan  interaksi  analisis  dengan identifikasi objek pada citra ( training area ).
Setelah  data  tata  guna  lahan  dari  citra diklasifikasi, perlu dilakukan uji akurasi dengan membandingkan  antara  data  citra  dan  data pengamatan  langsung  di  lapangan  (data primer).  Persamaan  dalam  perhitungan  nilai akurasi  menurut  Congalton  dan  Green dalam Dewi (2020) (Tabel 1).
Tabel 1. Perhitungan Coffussion Matrix
Penilaian  akurasi  dapat  dihitung  dari akurasi  keseluruhan  ( overall  accuracy )  dan kappa accuracy . Perhitungan akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) didapatkan dari hasil perbandingan sampel yang terhitung tanpa eror  dengan  keseluruhan  total  sampel  dengan rumus:
Keterangan:
⅀Xkk  =  jumlah  total  nilai  sampel  yang benar N =  total  nilai  yang  benar  dalam matrix.
Perhitungan Kappa  Accuracy digunakan karena Kappa  Accuracy menggunakan  semua elemen matriks dalam perhitungannya. Adapun rumus Kappa Accuracy adalah sebagai berikut:
Keterangan:
⅀Xk =   perkalian  silang  jumlah  sampel klasifikasi dan data lapangan ⅀Xkk  =   jumlah  total  nilai  sampel  yang benar N =   total  nilai  yang  benar  dalam matrix.
Nilai  ketelitian  yang  memenuhi  syarat adalah lebih besar dari 70% (Danoedoro dalam Hidayah dan Suharyo, 2018).

## Ketinggian (Elevasi)
Data  ketinggian  didapatkan  dari Digital Elevation Model (DEM) terdiri dari data elevasi permukaan  tanah  yang  disusun  dalam  bentuk grid  (kubus).  Proses  pengolahan  dilakukan dengan  metode Topo  To  Raster terhadap  titik ketinggian wilayah penelitian. Proses interpolasi  dan  ekstrapolasi  nilai  elevasi  untuk setiap  piksel  dilakukan  dengan  menggunakan bantuan software ArcGIS 10.4.
Kemiringan ( Slope )
Kemiringan  pantai  diperoleh  dari  data titik  tinggi  Peta  RBI  Kota  Pariaman  skala 1:25000.  Dilakukan  analisis  spasial  dengan tools “ raster surface ” dan untuk memunculkan peta  kemiringan  dipilih  “ slope ”.  Untuk mendapatkan nilai kemiringan dilakukan reclassify .  Pengklasifikasian  nilai  kemiringan didasarkan  pada  klasifikasi  Arsyad dalam Umirin (2018) yang dapat dilihat pada Tabel 2
Tabel  1.  Klasifikasi  Kemiringan  Pantai ( Slope )
No. Kemiringan Lereng Deskripsi 1. 0 – 3% Datar 2. 3 – 8% Landai atau berombak 3. 8 – 15% Agak miring 4. 15 – 30% Miring atau berbukit 5. 30 – 45% Agak curam 6. 45 – 60% Curam 7. > 60 % Sangat curam

## Perubahan Garis Pantai
Citra  satelit  Landsat  8  perekaman  tahun 2020 diperoleh dari situs
earthexplorer.usgs.gov yang memiliki  resolusi spasial  30  m.  Pengolahan  yang  dilakukan melalui tahapan berupa koreksi radiometrik dan koreksi geometrik. Teknik penajaman citra atau koreksi radiometrik bertujuan untuk memperbaiki kualitas visual citra, meningkatkan  perubahan  skala  keabuan  nilai. Band yang dipilih untuk keperluan analisis dan dikombinasikan.  Kanal  yang  dipilih  adalah band  6,  5,  4.  Hal  ini  disebabkan  karena  band yang  dipilih  tersebut  mempunyai  nilai  refleksi yang  tinggi  terhadap  vegetasi,  tanah  terbuka, dan unsur air.
Citra  yang  telak  dikoreksi  kemudian didigitasi  untuk  memperoleh  data  garis  pantai acuan. Untuk mengetahui besar perubahan garis pantai akibat kenaikan muka  air laut dilakukan dengan  meng- overlay dengan  data  elevasi  dan laju kenaikan muka air laut sehingga
menghasilkan genangan. Genangan yang didapatkan didigitasi untuk mendapatkan prediksi perubahan garis pantai akibat kenaikan muka air laut selama 10 tahun kedepan.
Perhitungan  perubahan  garis  pantai dilakukan dengan menggunakan metode Digital Shoreline  Analysis  System (DSAS).  Tahapan yang perlu dilakukan  adalah membuat baseline yang  diletakkan  di  wilayah  perairan  ( offshore ). Transect dibuat  ke  arah  darat  dengan  jarak antar transect 50 m dan panjang transect 100 m dengan  asumsi  bahwa  satu transect mewakili setiap  satu  piksel  citra.  Garis  pantai  2025  dan 2030  dijadikan  sebagai shorelines ,  yaitu  garis pantai  yang  akan  dihitung  perubahannya. Pengukuran  jarak  perubahan  garis  pantai menggunakan metode Net Shoreline Movement (NSM)  sedangkan  perhitungan  laju  perubahan garis  pantai  yang  digunakan  adalah End  Point
Rate (EPR).

## Analisis Data
Analisis  yang  dilakukan  untuk  kenaikan air  laut  menggunakan  regresi  linear  untuk mengetahui hubungan antara kenaikan muka air laut dan lama waktu pengamatan. Analisis yang dilakukan  untuk  mengetahui  daerah  yang tergenang  dilakukan  dalam  fungsi Raster Calculator Tools menurut Dewi (2020): WD = “DEM” ≤ Elevasi
Keterangan: WD = Kedalaman Genangan
DEM  = Data ketinggian Elevasi = Sea Level Rise
Berdasarkan  rumus  di  atas,  adalah  jika nilai  DEM  (ketinggian)  yang  dihasilkan  lebih kecil daripada nilai tren kenaikan muka air laut, maka wilayah tersebut akan tergenang. Perhitungan  dengan  metode Digital  Analysis Shoreline System (DSAS) adalah Net Shoreline Movement (NSM)  dan End  Point  Rate (EPR) dengan  hasil  jarak  yang  bernilai  positif  (+) memiliki  arti  garis  pantai  yang  maju  (akresi) dan  jarak  yang  memiliki  nilai  negatif  (-) memiliki  arti  garis  pantai  yang  mudur (abrasi)Kategori kelimpahan ikan karang sebagai  berikut:  Sedikit:  Jumlah  individu  ikan sepanjang  transek  <50  ekor  (<  0.2  ind/m 2 ), Banyak:  Jumlah  individu  ikan  sepanjang transek 50-100 ekor (0.2-0.4 ind/m 2 ) Melimpah:  Jumlah  individu  ikan  sepanjang transek >100 ekor (> 0.4 ind/m 2 )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Kondisi Umum Lokasi Penelitian
Wilayah Kota Pariaman berada di Pantai Barat  Sumatera  yang  berbatasan  langsung dengan  Samudera  Hindia  yang  terletak  pada koordinat  0˚33’00”  - 0˚40’43”  Lintang  Selatan dan  100˚10’33”  -  100˚10’55”  Bujur  Timur. Kota Pariaman terbagi atas 4 Kecamatan, yaitu Pariaman  Selatan,  Pariaman  Tengah,  Pariaman Timur  dan  Pariaman  Utara.  Kota  Pariaman memiliki panjang garis pantai mencapai 15 km yang  dimulai  dari  kawasan  Pantai  Belibis hingga  Pantai  Sunur.  Kawasan  pantai  Kota Pariaman  sebagian  besar  dimanfaatkan  sebagai kawasan permukian dan kawasan wisata.
Kemiringan ( Slope ) Kemiringan/ slope didapatkan dari pengolahan Digital  Elevation  Model (DEM).

## Shoreline Changed Analysis Due to the Sea Level Rise
Berdasarkan  hasil  pengolahan  peta  lereng wilayah  pesisir  Kota  Pariaman  dikelompokkan menjadi  5  kelas  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel 2.
Tabel  2. Kemiringan  ( Slope )  wilayah  Pesisir Kota Pariaman.
No. Slope Relief Luas (ha) Pesentase (%) 1 0 – 3 Datar 4682.57 74.23 2 3 – 8 Landai 1130.23 17.92 3 8 – 15 Agak Miring 282.88 4.48 4 15 – 25 Miring 206.77 3.28 5 25 – 45 Agak Curam 5.71 0.09 Berdasarkan  hasil  di  atas  diketahui bahwa  Pesisir  Kota  Pariaman  memiliki  nilai kemiringan  0  –  3%  yang  termasuk  ke  dalam kategori datar (Gambar 2)

## Ketinggian (Elevasi)
Berdasarkan hasil pengolahan didapatkan wilayah Kota Pariaman memiliki ketinggian 0 – 75  meter.  Klasifikasi  ketinggian  dan  luas wilayah  dari  ketinggian  yang  terdapat  di wilayah Kota Pariaman (Tabel 3).
Tabel 3. Ketinggian Kota Pariaman No. Elevasi Luas (ha) Pesentase (%) 1 0 – 15 3.771,49 57,78 2 15 – 30 1.336,68 20,48 3 30 – 45 999,77 15,32 4 45 – 60 339,41 5,20 5 60 – 75 79,46 1,2
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa elevasi  terendah  wilayah  penelitian  yaitu  0 meter dan yang tertinggi adalah 75 meter diatas permukaan air laut. Wilayah penelitian sebagian  besar  memiliki  elevasi  dengan kategori rendah (Gambar 3)
Gambar  2.  Peta  Kemiringan  ( Slope )  Kota Pariaman Gambar 3. Peta Ketinggian Kota Pariaman

## Pasang Surut
Data  pengukuran  pasang  surut  yang dilakukan selama 15 hari dengan interval waktu setiap  satu  jam  pada  tanggal  15  Februari  –  1 Maret  2021  di  lokasi  penelitian  dianalisis menggunakan metode admiralty yang
menghasilkan konstanta pasang surut.
Berdasarkan  hasil  analisis  admiralty,  konstanta harmonik  pasang  surut  berupa  nilai  M2,  S2, N2,  K2,  K1,O1,  M4,  dan  MS4.  Konstanta pasang  surut  yang  dihasilkan  (Tabel  4) dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai formzhal untuk  mengetahui  tipe  pasang  surut pada  perairan  tersebut.  Nilai formzahl yang kemudian  didapatkan  sebesar  0.5368  sehingga tipe  pasang  surut  Perairan  Kota  Pariaman adalah  pasang  surut  campuran  condong  harian
ganda.

## Tabel 4. Konstanta Harmonik Pasang Surut
Perairan Kota Pariaman Konstanta A (cm) Fase (⁰) S 0 65.1 0.00 M 2 10.5 79.2 S 2 1.6 227.0 N 2 13.2 319.7 K 2 0.4 227.0 K 1 1.4 253.0 O 1 5.1 181.4 P 1 0.5 253.0 M 4 0.8 163.6 MS 4 0.4 324.8
Pasang  surut  perairan  Kota  Pariaman
dapat dilihat pada Gambar 4. Tipe pasang surut campuran  harian  ganda  ( mixed  semidiurnal tides )  artinya  dalam  satu  hari  terjadi  dua  kali pasang  dan  dua  kali  surut  dengan  tinggi  dan periode  yag  berbeda.  Hasil  tersebut  sesuai dengan  penelitian  Ondara et  al. (2018); Ramadhan (2020) yang menyatakan bahwa tipe pasang  surut  Kota  Pariaman  adalah  campuran harian ganda.

## Gambar  4.  Grafik  Pasang  Surut  Perairan Kota Pariaman
Gambar  4  diketahui  bahwa  nilai  pasang tertinggi  adalah  195  cm  yang  berada  pada  saat purnama  dan  surut  terendah  80  cm.  Pasang purnama  terjadi  karena  adanya  gaya  tarik matahari dan bulan yang terjadi dua kali dalam satu  bulan,  yaitu  setiap  bulan  baru  dan  bulan purnama.  Menurut  Musrifin  (2011),  pasang purnama  ( spring  tide )  terjadi  ketika  bumi, bulan,  dan  matahari  berada  dalam  suatu  garis lurus  dimana  pada  saat  tersebut  terjada  pasang tinggi  yang  sangat  tinggi  dan  pasang  rendah yang  sangat  rendah.  Nilai  pasang  tertinggi  dan surut  terendah  dihitung  selisihnya  sehingga menghasilkan  nilai tunggang pasut  sebesar 115 cm.  Menurut  Ramadhan  (2020),  nilai  tersebut termasuk  ke  dalam  kategori  rendah.  Kawasan pantai  yang  memiliki  nilai  tunggang  pasut kurang  dari  2  m  termasuk  pada  golongan microtidal .  Kawasan  pantai  tersebut  memiliki gelombang  yang  sangat  besar  pengaruhnya terhadap proses maupun berbagai bentuk  lahan yang ada di pantai (Pethick dalam Rampengan, 2013).

## Tata Guna Lahan
Analisis  tata  guna  lahan  dengan  Citra Sentinel-  2A  menggunakan  metode  klasifikasi Maximum  Likelihood  Classification yang terbagi  ke  dalam  7  kelas  dengan  luas keseluruhan area 6521.24 ha dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 4. Penggunaan Lahan Kota Pariaman No. Lahan Luas (ha) Pesentase (%) 1 Perkampungan 981.47 15.05 2 Sawah 1942.10 29.78 3 Kebun Campuran 1679.58 25.76 4 Belukar 259.13 3.97 5 Padang Rerumput 1335.93 20.49 6 Perairan 101.18 1.55 7 Tanah Tandus 221.86 3.40 Total 6521.24 100.00 Hasil menunjukkan bahwa Kota
Pariaman  memiliki  penggunaan  lahan,  yaitu: perkampungan  15.05%,  sawah  29.78%,  kebun campuran  25,76%,  belukar  3.97%,  padang rumput  20,49%,  perairan  1.55%,  dan  tanah tandus 3.40%. Hasil klasifikasi  tata  guna  lahan kemudian  divalidasi  dengan  data  lapangan menggunakan  matriks  kesalahan  ( Confussion Matrix )  dengan  melakukan  perhitungan  nilai akurasi data. Perhitungan akurasi data dilakukan dengan cara membandingkan perhitungan  titik  sampel  di  lapangan  (GCP) dengan  citra.  Nilai confussion  matrix dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 5. Nilai Confussion Matrix pada Kelas Penggunaan Lahan.
Kla sif ikas i C it ra Data Lapangan ⅀
Lahan B L K C P R P A P M S W T T
BL 3 ₋ ₋ ₋ ₋ ₋ ₋ 3 KC 1 5 ₋ ₋ 2 ₋ ₋ 8 PR ₋ 1 1 ₋ ₋ ₋ ₋ 2 PA ₋ ₋ ₋ 2 - ₋ ₋ 2
PM
₋ 1 ₋ ₋ 9 ₋ ₋ 10
SW ₋ ₋ 1 ₋ ₋ 1 ₋ 2 TT ₋ ₋ ₋ ₋ ₋ ₋ 1 1
⅀ 4 7 2 2 11 1 1 28 Overall Accuracy 78.57% Kappa Accuracy 0.717
Tabel confussion  matrix menunjukkan kesalahan-kesalahan  klasifikasi  yang  terjadi. Kesalahan  klasifikasi  yang  terjadi  contohnya seperti pada kelas Belukar (BL), terdapat 3 titik benar  dan  1  titik  salah  diklasifikasi  yang

## Shoreline Changed Analysis Due to the Sea Level Rise
termasuk  ke  dalam  kelas  Kebun  Campuran (KC).  Kesalahan  klasifikasi  ini  dapat  terjadi karena  adanya  variasi  piksel  dan  kemiripan antar  objek  tutupan  lahan  secara  visual  tetapi berbeda  secara  fakta  di  lapangan  sehingga menghasilkan  akurasi  yang  kurang  baik  dalam interpretasi  visual  (Kosasih et  al., 2019).  Nilai overall  accuracy yang  didapatkan  adalah 78.57%  dimana  menurut  Asma  (2018)  bahwa klasifikasi  citra  dianggap  benar  jika  hasil perhitungan confussion  matrix ≥  75%.  Nilai koefisien  kappa yang dihasilkan sebesar 0.717. Menurut  Altman dalam Dewi  (2020),  nilai koefisien  kappa  0.61  –  0.80  dikategorikan memiliki  kesepakatan  baik.  Berdasarkan  hal tersebut  maka  hasil  klasifikasi  citra  tata  guna lahan  layak  digunakan  sebagai  hasil  akhir akurasi.
Berdasarkan  hasil  analisis  data  tata  guna lahan diketahui bahwa Kota Pariaman didominasi  oleh  penggunaan  lahan  sawah.  Hal tersebut  dikarenakan  Kota  Pariaman  memiliki lahan  pertanian  yang  luas  dan  mayoritas penduduknya  giat  bercocok  tanam.  Sektor utama  pertumbuhan  ekonomi  Kota  Pariaman adalah  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan perikanan  (BPS,  2016).  Sedangkan  wilayah pesisir dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar  5.  Peta  Tata  Guna  Lahan  Kota Pariaman
Perkembangan  kota  yang  semakin  pesat dan peningkatan jumlah penduduk mengisyaratkan  akan  berkurangnya  daerah resapan  air  di  Kota  Pariaman.  Hal  tersebut menyebabkan  air  hujan  yang  turun  tidak  dapat meresap  ke  tanah  dan  mengalir  ke  saluran menuju  sungai.  Jika  debit  sungai  terlalu  besar dan  melebihi  kapasitas  sungai  tersebut,  maka akan  menyebabkan  banjir  (Halim,  2014). Menurut Sandhyavitri et al., (2015), Pemanfaatan  lahan  yang  dilakukan  secara
terus-menerus oleh masyarakat yang bermukim di  wilayah  pesisir  akan  menimbulkan  berbagai gangguan  ekosistem,  antara  lain  terganggunya tata  air  DAS  yang  mengakibatkan  banjir  dan erosi.
Berdasarkan  hasil ground  check telah berkurang  panjang  growin  berkisar  20  –  25 meter  dibandingkan  dengan  pengamatan  yang dilakukan  pada  tahun  2018.  Hal  tersebut  dapat terjadi karena beberapa faktor, seperti sedimentasi,  kenaikan  muka  air  laut,  dan kualitas  pelindung  pantai  yang  kurang  baik. Menurut  Ramadhan et  al. (2020)  kerentanan pesisir  dapat  dipengaruhi  oleh  ada  atau tidaknya  bangunan  pelindung  pantai  yang menyebabkan pantai tersebut terpapar langsung oleh gelombang.
Menurut  data  SIPPA  (2016),  Kecamatan Pariaman  Tengah  merupakan  kecamatan  yang memiliki  penduduk  terbanyak  dibandingkan kecamatan  lainnya.  Selain  itu,  Kecamatan Pariaman  Tengah  juga  memiliki  banyak bangunan  infrastruktur  dan  tempat  wisata. Banyaknya aktivitas pembangunan yang dilakukan di wilayah pesisir akan menimbulkan efek  seperti  kenaikan  muka  air  laut.  Dampak adanya  kenaikan  muka  air  laut  tersebut  adalah berkurangnya luas daratan pesisir.

## Kenaikan Muka Air Laut
Data  pasang  surut  publikasi  BIG  selama 20  tahun  (2001  –  2020)  menghasilkan  nilai MSL  bulanan  dan  tahunan  yang  ditampilkan dalam bentuk grafik time series (Gambar 6).

## Gambar 6. Grafik Kenaikan Muka Air Laut Tahun 2001 – 2020.
Grafik  di  atas  menunjukkan  kenaikan muka  air  laut  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya. Berdasarkan grafik tersebut nilai tren perubahan  kenaikan  muka  air  laut  didapatkan
menggunakan  regresi  linear.  Hasil  analisis persamaan  regresi  linier  adalah  y  =  0.1601x  + 136.48  dengan  nilai  R 2 =  0.7469.  Persamaan regresi  linear  yang  didapatkan  nilai  R 2 yang merupakan koefisien determinasi untuk menganalisa seberapa kuat pengaruh pengamatan  terhadap  kenaikan  muka  air  laut. Nilai  R 2 memiliki  nilai  0  –  1,  dimana  apabila nilainya  semakin  besar  maka  hubungan  antar variabel semakin  kuat (Dewi, 2020). Dari hasil analisis  didapatkan  nilai  R 2 =  0.7469,  hal  ini menunjukkan  bahwa  hubungan  antara  variabel dependen (nilai kenaikan muka air laut) dengan variabel  indenpenden  (waktu  pengamatan) saling  mempengaruhi.  Hasil  tersebut  dapt dipengaruhi  oleh  periode  pengamatan  yang lama.
Laju  rerata  kenaikan  muka  air  laut didapat  dari  perhitungan  hasil  regresi  linier yang  diolah  untuk  menentukan  nilai  trend kenaikan muka air laut selama 20 tahun (Tabel 7).  Laju  rerata  kenaikan  muka  air  laut menghasilkan nilai sebesar 2.01 cm/tahun.

## Tabel  6.  Laju  Kenaikan  Muka  Air  Laut Perairan  Kota  Pariaman  Tahun
2001 – 2020 Tahun Selisih Kenaikan Muka Air (cm/tahun) 2001-2002 3.68 2002-2003 3.84 2003-2004 1.61 2004-2005 2.67 2005-2006 2.97 2006-2007 1.89 2007-2008 1.53 2008-2009 3.40 2009-2010 1.61 2010-2011 1.91 2011-2012 0.83 2012-2013 2.71 2013-2014 1.12 2014-2015 1.48 2015-2016 1.63 2016-2017 1.52 2017-2018 0.80 2018-2019 1.54 2019-2020 1.37 Rata – rata 2.01 Nilai laju kenaikan muka  air  laut selama
20  tahun  dijadikan  acuan  untuk  memprediksi tinggi  kenaikan  muka  air  laut  selama  10  tahun
kedepan.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  data MSL  dan  HHWL  tahun  2020  yang  memiliki nilai  171.67  cm  dan  178.67  cm.  Berdasarkan nilai tersebut, tinggi genangan pada tahun 2020 adalah  7  cm.  Hasil  genangan  tahun  2020 digunakan untuk menghitung prediksi genangan  akibat  kenaikan  muka  air  laut  pada tahun  2025  dan  2030.  Hasil  prediksi  kenaikan muka  air  laut  dan  luas  genangan  akibat kenaikan  muka  air  laut  selama  10  tahun  ke depan dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 7. Prediksi Tinggi Kenaikan Muka Air Laut dan Luas Genangan.
Tahun Elevasi Muka Air (cm) Wilayah Tergenang (ha) 2025 17.036 3.74 2030 27.068 4.70 Peningkatan muka air laut dapat menyebabkan  terjadinya  banjir  di  wiliayah pesisir  Kota  Pariaman.  Dimana  banjir  (rob) merupakan  bencana  yang  berkaitan  dengan siklus  gerak  bulan  yang  disebabkan  karena adanya  perubahan  elevasi  pasang  surut  air  laut dan  kegiatan  manusia.  Daerah  yang  rentan terkena  banjir  ini  merupakan  daerah  yang memiliki elevasi rendah atau daerah rawa-rawa pantai  dan  dapat  diperkuat  dengan  adanya banjir  karena  curah  hujan  yang  tinggi  (Ondara et  al., 2018).  Hal  tersebut  berkaitan  dengan hasil  yang  didapatkan  bahwa  wilayah  Kota Pariaman  memiliki  elevasi  dengan  kategori rendah (0–15 m). Semakin rendah elevasi lahan maka  akan  semakin  rentan  dan  mengakibatkan kerusakan  yang  sangat  tinggi,  sebaliknya semakin tinggi elevasi lahan makan kerentanan akan semakin kecil dan kerusakan juga semakin kecil.  Hal  ini  sesuai  dengan  pernyataan  Hadi dan  Damayanti  (2013),  bahwa  Kota  Pariaman didominasi  nilai  ketinggian  dibawah  10  meter hingga  11  –  25  meter  yang  masih  tergolong rendah  sehingga  memiliki  tingkat  bahaya  yang tinggi  terhadap  banjir  yang  menyebabkan genangan dan tsunami.
Berdasarkan  hasil,  didapatkan  wilayah yang tergenang pada tahun 2025 seluas 3.74 ha (Gambar  7).  Pada  tahun  2030  didapatkan  nilai kenaikan  muka  air  laut  sebesar  27.068 cm/tahun.  Berdasarkan  nilai  tersebut,  wilayah Kota  Pariaman  yang  tergenang  seluas  4.70  ha (Gambar 8)
Gambar  7.  Peta  Prediksi  Genangan  Tahun 2025 Gambar 8. Peta Prediksi Genangan Tahun 2030 Perubahan  Garis  Pantai  akibat  Kenaikan Muka Air Laut Nilai  tinggi  kenaikan  muka  air  laut  dan luas area genangan digunakan untuk memproyeksikan  perubahan  garis  pantai  yang terjadi di Kota Pariaman akibat kenaikan muka
air  laut  selama  10  tahun  kedepan.  Perubahan garis pantai yang dihitung berupa prediksi jarak perubahan  dan  laju  perubahan  garis    pantai selama  10  tahun  ke  depan.  Perubahan  garis pantai yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 8. Prediksi Perubahan Garis Pantai Kota Pariaman
Berdasarkan hasil analisis tersebut diketahui bahwa Kota Pariaman diprediksi akan mengalami  abrasi  selama  10  tahun  kedepan akibat kenaikan muka air laut. Pada tahun 2025 perubahan  mencapai  -9.03  m  ke  arah  darat dengan laju rata-rata -1.81 m/tahun. Sedangkan pada  tahun  2030  diprediksi  terjadi  perubahan mencapai  -29.13  m  ke  arah  darat  dengan  laju rata-rata -5.83 m/tahun.
Perubahan  garis  pantai  selama  10  tahun terlihat  bahwa  terjadi  abrasi  dengan  perubahan tertinggi  yang  berada  pada  segmen  1  dan  2 yang terletak pada Kecamatan Pariaman Utara. Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  terdapat  dua muara sungai yang cukup  besar  pada Kecamatan  Pariaman  Utara.  Hasil  penelitian Ondara et al. (2018), menyatakan bahwa dalam kurun waktu 8 tahun (2005 – 2013) telah terjadi erosi  maksimal  sejauh  75  m  pada  sisi  sebelah utara sungai serta terjadi perubahan bentuk dari
muara  sungai.  Perubahan  bentuk  mulut  muara sungai  tersebut  akan  mengakibatkan  terjadinya akresi  dan  abrasi  kawasan  pesisir  karena perubahan pergerakan arus laut ke arah pesisir.
Perubahan  garis  pantai  yang  terjadi  di lokasi  penelitian  disebabkan  oleh  fenomena alam  dan  karena  adanya  kegiatan  masyarakat sekitar. Kondisi pasang surut memiliki pengaruh  terhadap  pembuatan  garis  pantai karena  kedudukan  garis  pantai  dapat  berubah- ubah  sesuai  kondisi  kedudukan  muka  air  laut. Hal  tersebut  diakibatkan  oleh  terjadinya gelombang  besar  dari  Samudera  Hindia  secara terus  menerus  tegak  lurus  dari  arah  laut  ke pantai mengakibatkan terjadinya abrasi.
Menurut
Vreugdenhil (1999) apabila gelombang  yang  sangat  besar  datang  tegak lurus terhadap garis pantai secara terus menerus dengan  waktu  yang  lama  akan  mengakibatkan pantai terkikis (erosi).
Segmen 2020 – 2025 2025 – 2030 Jarak Perubahan (m/5 tahun) Laju Perubahan (m/tahun) Jarak Perubahan (m/5 tahun) Laju Perubahan (m/tahun) 1 -18.76 -3.75 -36.91 -7.38 2 -10.98 -2.2 -46.02 -9.2 3 -8.96 -1.79 -19.1 -3.82 4 -4.17 -0.84 -27.14 -5.43 5 -7.48 -1.5 -23.19 -4.64 6 -3.83 -0.77 -22.43 -4.49 Rata-rata -9.03 -1.81 -29.13 -5.83
Parameter lain yang menyebabkan pesisir Kota Pariaman mudah mengalami abrasi akibat  kenaikan  muka  air  laut  adalah  elevasi dan  kemiringan  lahan.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  diketahui  bahwa  pesisir  Kota Pariaman  memiliki  elevasi  yang  tergolong rendah  dan  kemiringan  yang  masuk  ke  dalam kategori datar.
Menurut Solihuddin (2011), telah melakukan  kajian  dari  sudut  pandang  geologi menunjukkan  bahwa  litologi  penyusun  pantai Kota  Pariaman  didominasi  oleh  endapan alluvium  yang  memiliki  resistensi  rendah terhadap  proses  pengikisan  oleh  arus  dan gelombang  laut  sehingga  rentan  mengalami terjadinya abrasi. Peta prediksi perubahan garis pantai selama 10 tahun pada tahun 2025 sampai 2030 dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar  9.  Peta  Prediksi  Perubahan  Garis Pantai Kota Pariaman

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dilakukannya  penelitian  ini
adalah  Kota  Pariaman  memiliki  kemiringan dengan  nilai  0  –  3%  yang  masuk  ke  dalam kategori  datar  dan  ketinggian  yang  tergolong rendah  dengan  nilai  <  15  m.  Wilayah  Kota Pariaman  memiliki  luas  lahan  6521.24  ha dengan  lahan  yang  mendominasi  adalah  lahan persawahan  dan  di  wilayah  pesisir  didominasi oleh  permukiman.  Perairan  Kota  Pariaman memiliki  tipe  pasang  surut  campuran  harian ganda  ( mixed  semi  diurnal  tides) dengan  nilai Formzhal  sebesar  0.5368.  hasil  perhitungan data  pasang  surut  selama  20  tahun  (2001  – 2020)  mendapatkan  besar  kenaikan  muka  air laut  yang  terjadi  di  Kota  Pariaman  adalah  2.01 cm/tahun.  Genangan  yang  terjadi  akibat kenaikan  muka  air  laut  pada  tahun  2025  dan 2030 berturut-turut seluas 3.74 ha dan 4.70 ha. Genangan tersebut mengakibatkan berkurangnya  daratan  di  Kota  Pariaman menghasilkan  perubahan  pada  tahun  2020  – 2025    bahwa  laju  abrasi  mencapai  -1.81  m/th dengan  jarak  perubahan  -9.03  m.  pada  tahun 2025 – 2030 terjadi abrasi dengan laju rata-rata sebesar  -5.83  m/th  dan  jarak  perubahan  garis pantai -29.13 m.
Saran untuk penelitian selanjutnya bahwa  jangka  waktu  dara  pasang  surut  yang panjang akan semakin baik  untuk menganalisis fenomena  kenaikan  muka  air  laut.  Selain  itu, ada  banyak  faktor  yang  dapat  mengakibatkan terjadinya  perubahan  garis  pantai.  Perlu dilakukan  penelitan  lain  untuk  mengetahui perubahan  garis  pantai  dengna  mengkaitkatk kenaikan  muka  air  laut  dan  faktor  lain  yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[BNPB]  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana.  (2009). Kajian  Tentang  Penanggulangan Bencana Alam di Indonesia . Laporan Akhir BNPB Jilid 3
[BPS] Badan Pusat Statistik Kota Pariaman. (2016). Sistem Informasi Rujukan Statistik: Badan Pusat Statistik Kota Pariaman .
[SIPPA]  Sistem  Informasi  Perencanaan  dan  Penganggaran  Kota  Pariaman.  (2016). Review  Rencana Program Investasi Jangka Menengah Bidang Cipta Karya Kota Pariaman 2017 – 2021.
Damayanti,  K.  (2013).  Dampak  Abrasi  Pantai  terhadap  Lingkungan  Sosial  (Studi  Kasus  di  Desa Bedono,  Sayung  Demak). Prosiding  Seminar  Nasional  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan Lingkungan : 363 – 367.
Dewi, H.C. (2020). Analisis Potensi Genangan Rob Akibat Kenaikan Muka Air Laut (Sea Level Rise) di Pesisir Kabupaten Lamongan, Jawa Timur . Fakultas Sains dan Teknologi. Universitas Islam Negeri Sunan Ampel.
Ginanjar  S.,  C.K.  Putri,  dan  R.  Nurhakim.  (2019).  Kajian  Kenaikan  Muka  Air  Laut  dan  Tinggi Genangan  (ROB)  pada  Tahun  2023,  2028,  dan  2033  di  Kota  Saumlaki,  Kabupaten  Maluku Tenggara Barat. Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika , 6(2): 39 – 48.
Halim,  F.  (2014).  Pengaruh  Hubungan  Tata  Guna  Lahan  dengan  Debit  Banjir  pada  Daerah  Aliran Sungai Malalayang. Jurnal Ilmiah Media Engineering , 4 (1): 45 – 54.
Hidayah  Z.  dan  O.S.  Suharyo.  (2018).  Analisa  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Wilayah  Pesisir  Selat Madura. Jurnal Ilmiah Rekayasa , 9(1): 19 – 30.
Kisnarti,  E.A.  dan  V.D.  Prasita.  (2012).  Kajian  Pasang  Surut  dalam  Penentuan  Dampak  Kenaikan Muka  Laut  di  Pantai  Timur  Surabaya. Prosiding  SEMNAS  Ke-II  Vol.  3:  Hasil  Penelitian Perikanan dan Kelautan Faultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Diponogoro . 44–51.
Kosasih, D., M.B. Saleh, dan L.B. Prasetyo. (2019). Interpretasi Visual Dan Digital Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Di Kabupaten, Jawa Barat. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia , 24 (2):101-108.
Kristeva  G.D.,  B.  Rochaddi,  dan  A.  Satriadi.  (2014).  Studi  Kenaikan  Muka  Air  Laut  di  Perairan Kendal. Jurnal Oseanografi , 3(4): 535 – 539.
Musrifin. (2011). Analisis Pasang Surut Perairan Muara Sungai Mesjid Dumai. Jurnal Perikanan dan Kelautan, 16 (1): 48 – 55.
Ondara  K.,  G.A.  Rahmawan,  dan  Y.A.  Pitri.  (2018).  Kerentanan  Pesisir  Kota  Pariaman,  Sumatera Barat  Menggunakan  Pemodelan  Numerik  Hidro-Oseanografi. Prosiding  Seminar  Nasional Kelautan dan Perikanan IV . 13 – 24.
Rafdi,  M.A.  (2016).  Kajian  Pemahaman  Masyarakat  Terhadap  Perubahan  Iklim  di  Kawasan  Pesisir Kecamatan Pariaman Utara . Teknik PWK (Perencanaan Wilayah Kota), 5(1): 21 – 28.
Ramadhan,  F.,  Mubarak,  dan  Elizal.  (2020).  Coastal  Vulnerability  Analysis  in  Padang  Pariaman Regency, West Sumatera. Asian Journal of Aquatic Sciences , 3(1): 69 – 67.
Rampengan  R.M.  (2013).  Tuggang  Air  Pasang  Surut  dan  Muka  Laut  Rata-Rata  di  Perairan  sekitar Kota Bitung, Sulawesi Utara. Jurnal Perikanan dan Kelautan Tropis, 9(1): 27 – 30.
Rifardi,  Mubarak,  dan  D.  Yoswaty.  (2020). Peningkatan  Kapasitas  Kesadaran  Masyarakat  Terhadap Mitigasi  Kerusakan  Pantai  di  Kelurahan  Pelintung,  Kecamatan  Medang  Kampai  Kota  Dumai- Riau. Seminar Nasional Pemberdayaan Masyarakat , 2: 16 – 23.
Sandhyavitri  A.,  S.  Sutikno,  dan  M.  Iqbal.  (2015).  Analisis  Pengaruh  Perubahan  Tata  Guna  Lahan Terhadap  Ketersediaan  Air  di  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Siak,  Provinsi  Riau. Jurnal  Teknik Sipil , 13(2): 146 – 157.
Solihuddin  T.B.  (2011). Karakteristik  Pantai  dan  Proses  Abrasi  di  Pesisir  Padang  Pariaman, Sumatera Barat. Puslitbang Sumberdaya Laut dan Pesisir, Balitbang-KP. Jakarta.
Umirin, F.F. (2018). Analisis Kerapatan Tajuk Kayu Putih Pada Rumah Pengelolaan Hutan Nglipar Kesatuan  Pengelolaan  Hutan  Yogyakarta. Fakultas  Geografi.  Universitas  Muhammadiyah Surakarta.
Vreugdenhil,  C.B.  (1999). Transport  Problems  in  Shallow  Water,  Battleneeks  and  Appropriate Modeling:  Twente  University,  Department  of  Civil  Engineering  and  Management .  Seminar  on Sediment Transport Modelling. Bandung Institute of Technology