## Analisa  Kerentanan  Pesisir  Kota  Semarang  menggunakan  algoritma  CVI  (Coastal Vulnerability Index)
Analysis of the Coastal Vulnerability of Semarang City using the CVI algorithm (Coastal Vulnerability Index)
Loryena Ayu Karondia 1 *, Eko Yuli Handoko 2 , Hepi Hapsari Handayani 2
1 Program Studi Survei dan Pemetaan, Politeknik Sinar Mas Berau Coal, Berau, Kalimantan Timur
2 Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya *Korespondensi penulis: loryenaayu@polteksimasberau.ac.id
Diterima: 19052022; Diperbaiki: 29082022; Disetujui: 01092022; Dipublikasi: 011020222
Abstrak: Kenaikan muka air laut merupakan salah satu  penyebab permasalahan penting yang memberikan dampak negatif terhadap kehidupan sosial ekonomi pesisir juga terhadap ekosistem pesisir. Selain kenaikan permukaan laut, terdapat pula parameter yang membentuk kerentanan pesisir yang meliputi geomorfologi pantai, elevasi daratan di sekitar pesisir, perubahan garis pantai, pasang surut air laut, dan tinggi gelombang. Dihimpun dari berita linimasa, pesisir Semarang seringkali terdampak banjir rob yang menyebabkan area pesisir tergenang. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisa  setiap  parameter  dalam  algoritma Coastal  Vulnerability  Index (CVI)  yang  berperan  dalam membentuk kerentanan pesisir. Algoritma CVI merupakan algoritma yang cukup popular digunakan dalam berbagai macam  literatur  yang  meneliti  terkait  kerentanan  pesisir  yang  diakibatkan  oleh  perubahan  iklim.  Hal  tersebut dikarenakan parameter yang digunakan dalam algoritma CVI mencakup lanskap dari area pesisir berupa geomorfologi, kelerengan,  dan  juga  perubahan  garis  pantai  serta  juga  interaksi  antara  daratan  yang  berada  dalam  pesisir  dengan kenaikan  muka  air  laut,  pasang  surut  air  laut,  dan  tinggi  gelombang.  Dari  pehitungan  algoritma  CVI  didapat hasil bahwa  kerentanan  pesisir  Semarang  berada  pada  kategori  sangat  tinggi  dengan score kerentanan  berkisar  45,644. Dimana semua parameter yang ada pada algoritma CVI, menjadikan pesisir Semarang berada pada kategori sangat rentan.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract:  Sea  level  rise  is  one  of  the  causes  of  important  problems  that  have  a  negative  impact  on  coastal  socio- economic  life  as  well  as  on  coastal  ecosystems.  In  addition  to  sea-level  rise,  there  are  also  parameters  that  form coastal vulnerability which include coastal geomorphology, land elevation around the coast, shoreline changes, sea- level rise, and wave height. Compiled from news timelines, the coast of Semarang is often affected by tidal flooding which causes coastal areas to be inundated. This study aims to analyze each parameter in the Coastal Vulnerability Index (CVI) algorithm that plays a role in coastal vulnerability. The CVI algorithm is a fairly popular algorithm used in  various  kinds  of  literature  that  examines  coastal  vulnerability  caused  by  climate  change.  This  is  because  the parameters used in the CVI algorithm include the landscape of the coastal area in the form of geomorphology, slope, and shoreline changes as well as the interaction between land located in the coast with sea level rise, sea tides, and wave height. From the calculation of the CVI algorithm, the result is that the coastal vulnerability of Semarang is in the  very  high  vulnerable  category.  Where  all  the  parameters  that  exist  in  the  CVI  algorithm,  make  the  coast  of Semarang in the very vulnerable category.
Kata kunci: kerentanan pesisir, algoritma CVI , banjir ROB .
Cara  untuk  sitasi:  Karondia,  LA,  Handoko,  EY.,  dan  Handayani,  HH.  (2022).  Analisa  Kerentanan  Pesisir  Kota Semarang menggunakan Algoritma CVI (Coastal Vulnerability Index). Geoid, 18 (1), 99-111.

## Pendahuluan
Kota Semarang merupakan salah satu kota besar di Indonesia dan merupakan  ibu kota Provinsi Jawa Tengah yang terletak di pesisir utara Jawa Tengah. Kota Semarang mengalami pertumbuhan yang cukup pesat dalam bidang ekonomi maupun pembangunan berbagai sarana dan prasarana dibandingkan dengan daerah lain yang
ada  di  wilayah  Jawa  Tengah.  Penggunaan  lahan  pesisir  di  kawasan  kota  Semarang  banyak  mengalami perubahan dimana kawasan pantai yang awalnya merupakan daerah tambak dan persawahan, sebagian telah beralih fungsi menjadi kawasan industri, transportasi dan perumahan.
Perkembangan Kota Semarang yang pesat menimbulkan permasalahan terjadi, salah satunya adalah bencana banjir dan rob yang dipicu oleh kenaikan permukaan laut yang menyebabkan degradasi lingkungan, terutama pada kawasan dataran rendah. Pada tahun 2011 total luasan banjir rob di Kota Semarang sebesar 1.538,8 ha (Ramadhany et al, 2012). Hasil perhitungan menunjukan bahwa rata-rata kerugian ekonomi pada penduduk Kecamatan Genuk yang ada pada pesisir Semarang sebesar Rp2.340.563/tahun yang harus ditanggung pada tiap rumah tangga (Karunia, 2017). Tentunya kerugian rupiah seperti ini apabila terus dikalkulasikan dalam jangka panjang menjadi kerugian yang sangat fatal yang harus ditanggung oleh pemerintah juga masyarakat.
Wilayah pesisir Semarang memiliki topografi yang landai dengan kemiringan sekitar 0-2% dam sebagian besar wilayahnya  hampir  sama  tingginya  dengan  permukaan  laut  bahkan  di  beberapa tempat  berada  dibawahnya (BAPPEDA (2000) dalam Suhelmi (2012)).
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kerentanan pesisir di pesisir Kota Semarang dengan menggunakan algoritma CVI. Algoritma CVI merupakan algoritma yang sangat populer digunakan dalam berbagai literatur terkait  kerentanan  pesisir  yang  diakibatkan  oleh  perubahan  iklim.  Dalam  algoritma  CVI  terdapat  banyak parameter  penting  yang  membentuk  kerentanan  pesisir,  dimana  parameter  tersebut  terdiri  dari  parameter geomorfologi yang menggambarkan bentuk dan struktur geologi dari area pesisir, parameter ketinggian atau elevasi  pesisir  yang  sangat  penting  sebagai  identidikasi  dalam  mengestimasi  luasan  daratan  yang  dapat terancam kenaikan permukaan air laut, parameter perubahan garis pantai yang dihasilkan dari interaksi antara pesisir dengan berbagai sirkulasi yang terjadi di sekitar pantai, parameter tinggi gelombang, parameter pasang surut, dan juga parameter kenaikan permukaan air laut yang akan menambah kerentanan pesisir terhadap banjir rob.
Mengacu dari hal yang telah dijabarkan di atas, maka penelitian ini dimaksudkan sebagai dasaran ilmiah dalam memberi rujukan bagi pihak stakeholder dalam melakukan Tindakan preventif dalam menanggulangi bencana di pesisir Semarang.

## Data dan Metode
Analisa kerentanan pesisir di dalam penelitian ini dihitung berdasarkan algoritma CVI (Coastal Vulnerability Index). Dimana menurut Gornitz (1991) pada algoritma CVI terdapat 6 parameter yang membentuk kerentanan pesisir yakni:
1. Geomorfologi.
Geomorfologi  digunakan  untuk  mengidentifikasi  keteraturan  antara  bentuk  permukaan  bumi  dan  proses penyebabnya.  Pada  umumnya  daerah  dengan  relief  rendah  ( barrier  coast ,  estuari,  laguna,  delta,  dll) memiliki  tingkat  kerentanan  yang  tinggi,  sedangkan  daerah  dengan  substrat  yang  keras  dan  relief  yang tinggi ( flords , pantai berbatu, tebing tinggi dll) memiliki tingkat kerentanan yang lebih kecil terhadap erosi (Gornitz dan Kanciruk, 1989).
2. Ketinggian atau elevasi pesisir
Kajian  mengenai  ketingggian  daerah  pesisir  sangat  penting  untuk  dipelajari  secara  mendalam  untuk mengidentifikasi dan mengestimasi luas daratan yang terancam oleh dampak kenaikan paras laut di masa yang akan datang (Kumar et al, 2010).
3. Perubahan garis pantai
Garis pantai pesisir merupakan subjek yang selalu digunakan untuk melihat proses perubahan yang terjadi di daerah pesisir, dimana selalu dipengaruhi oleh karakteristik gelombang dan resultan dari sirkulasi yang terjadi dekat dengan pantai, karakteristik sedimen, bentuk pantai, dll (Kumar et al, 2010).
4. Tinggi gelombang
Energi yang diperoleh berdasarkan rata-rata tinggi gelombang signifikan memiliki peranan dalam sistem transfer  sedimen  (Pendleton,  2005).  Di  sisi  lain,  pengetahuan  mengenai  kajian  kerentanan  berdasarkan
tinggi gelombang merupakan langkah penting untuk mempersiapkan peringatan akan bahaya dan sistem manajemen penanggulangannya (USGS, 2005).
5. Pasang Surut
Menurut  Nontji  (2002),  Arus  pasut  ini  berperan  terhadap  proses-proses  di  pantai  seperti  penyebaran sedimen dan abrasi pantai. Pasang naik akan menyebarkan sedimen ke dekat pantai, sedangkan bila surut akan menyebabkan majunya sedimentasi ke arah laut lepas.
6. Kenaikan permukaan air laut
Kenaikan muka air laut atau sea level rise (SLR) adalah peningkatan volume air laut yang disebabkan oleh faktor global juga faktor lokal seperti fluktuasi curah hujan yang tinggi serta meningkatnya suhu air laut. Efek dari kenaikan permukaan laut terhadap pesisir tidaklah seragam secara spasial dikarenakan perbedaan respon  dari  kondisi  oseanografi  regional  dalam  menghadapi  pemanasan  global  dan  kenaikan  serta penurunan muka tanah (Klein et al, 2003).

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
Lokasi  didalam  penelitian  ini  adalah  Kota  Semarang  dengan  konsentrasi  penelitian  pada  Kecamatan  yang berada  di  sekitar  pesisir.  Dihimpun  dari  berita  yang  ada  pada  media  massa,  banjir  rob  seringkali  melanda wilayah  Kota  Semarang.  Terlebih  untuk  area  yang  tidak  jauh  dari  garis  pantai.  Hal  tersebut  menyebabkan kerugiaan materiil dan juga korban jiwa yang sangat fatal. Hal tersebutlah yang mendorong penelitian ini untuk dilakukan.
Untuk mengukur nilai kerentanan pesisir dibutuhkan beberapa parameter yang berperan memberikan dampak terhadap  nilai  kerentanan.  Parameter  kerentanan  pesisir  tersebut  ada  dalam  algoritma  CVI  ( Coastal Vulnerabelity  Index) Dimana  rumus  dalam  menentukan  indeks  suatu  kerentanan  pesisir  ditunjukkan sebagaimana berikut ini (Gornitz. 1991):
𝐶𝑉𝐼 = √ (𝑎∗𝑏∗𝑐∗𝑑∗𝑒∗𝑓) 6 (1)
Dimana a, b, c, d, e, dan f merupakan parameter-parameter yang ada pada algoritma CVI sebagaimana tabel 1. Setiap variabel dibagi menjadi beberapa peringkat, dari peringkat 1 hingga peringkat 5, dimana peringkat 5 merupakan  tingkat  kerentanan  yang  paling  rentan.  Beberapa  parameter  dan  skoring  yang  digunakan  untuk kerentanan pesisir ditampilkan pada dibawah ini.

## Tabel  1. Parameter dalam Algoritma CVI
No Parameter Bobot / Kelas Kerentanan Tidak rentan Kurang rentan Sedang Rentan Sangat rentan 1 2 3 4 5 1 Geomorfologi Pantai Tebing Tinggi Tebing Sedang Tebing rendah, daratan alluvial Estuarine, Laguna Pantai berpasir, Rawa, Payau, paparan lumpur, delta, mangrove, karang 2 Ketinggian permukaan tanah (elevasi dalam meter) > 30,0 20,1 – 30,0 10,1 – 20,0 5,1 – 10,0 0,0 – 5,0 3 Jarak pasang surut rata-rata (dalam meter) > 6,0 4,0 – 6,0 2,0 – 4,0 1,0 – 2,0 < 1,0 4 Tinggi gelombang signifikan (SWH) (dalam meter) < 0,55 0,55 – 0,85 0,85 – 1,05 1,05 – 1,25 > 1,25 5 Kenaikan muka laut relative (dalam mm/tahun) < 1,8 1,8 – 2,5 2,5 – 3,0 3,0 – 3,4 > 3,4 6 Perubahan garis pantai relative (meter/tahun) Akresi Akresi Stabil Erosi Erosi
Setelah  proses  pembobotan  pada  tiap  parameter  selesai,  dilakukan  perhitungan  algoritma  CVI  untuk mendapatkan nilai akhir perihal kerentanan pesisir berdasarkan tabel dibawah ini.

## Tabel  2. Pembobotan akhir Algoritma CVI
Diagram alir penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 2. Dimana data angin, citra satelit sentinel, citra satelit altimetri multimission , peta geologi, data fraksi dominan dari penelitian terdahulu, DEMNAS tahun 2018, dan data pasang surut akan diolah untuk dianalisa pada tiap parameternya.
Nilai CVI Kategori Kerentanan <20,5 Rendah 20,5-25,5 Sedang 25,6-29 Tinggi >29,0 Sangat Tinggi

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Penjelasan mengenai diagram alir penelitian akan dijelaskan berdasarkan data yang digunakan, sebagaimana berikut ini:
1. Pengolahan Data Hidro-oseanografi termasuk:
a. Data angin dari Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG) dari tahun 2010-2019 Data angin di dalam penelitian ini digunakan untuk mengestimasi tinggi gelombang.
b. Data pasang surut dari Badan Informasi Geospasial (BIG) tahun 2010-2019 Pengolahan  data  pasang  surut  dihitung  menggunakan  metode least  square dan  dilakukan  dengan software MatLab.
c. Peta administrasi Kota Semarang skala 1:25.000.
d. Peta Geologi Kota Magelang dan Semarang skala 1:100.000 lembar 1408-5 dan 1409-2 Tahun 1975 disusun oleh Robert E. Thaden dkk.
2. Pengolahan Peta DEMNAS Kota Semarang dan Peta Geologi Peta DEMNAS digunakan untuk mengetahui elevasi pesisir. Sementara Peta Geologi Kota Semarang dan Peta  DEMNAS  Kota  Semarang  akan  dioverlay  untuk  menganalisa  parameter  geomorfologi  pesisir Semarang.
3. Pengolahan Data Satelit Altimetri Multi-mission 1993-2018 untuk diolah menjadi data kenaikan muka air laut per tahunnya.
4. Pengolahan Citra Satelit Sentinel 2A tahun 2017-2019
Data Angin 2010 - 2019 Citra Satelit Sentinel 2A 2017 - 2019 Citra Satelit Altimetri Multimission 1993-2018 -Peta Geologi - Data Fraksi Dominan DEMNAS 2018 - Perhitungan Fetch - Perhitungan Kecepatan Angin - Perhitungan Tegangan Angin Kombinasi Band – - Digitasi Garis Pantai pada setiap tahun Perhitungan pola erosi akresi Koreksi Range dan Geofisika Interkalibrasi Tandem Mission Dekomposisi Cropping area Klasifikasi Rentang Elevasi Pembobotan CVI Data Pasang Surut 2010 - 2019 Perhitungan Metode Least Square Tinggi Gelombang Sifnifikan dan Periode Gelombang Luasan Area terdampak Erosi dan Akresi Nilai SLA tiap cycle - Seasonal - Trend - Residual - Raw Nilai Laju Kenaikan Permukaan Laut Penampang Geologi Kota Semarang Nilai LWL, HWL, dan Tunggang Pasut
Data citra satelit digunakan untuk mendeliniasi garis pantai setiap tahunnya. Penelitian ini menggunakan citra satelit Sentinel 2 dengan mengggunakan metode digitasi on-screen dari kombinasi band SWIR-NIR- blue atau kombinasi band 11-8-2 untuk mendelineasi batas antara darat dan laut yang selanjutnya diartikan sebagai garis pantai. Kombinasi band ini dipilih dikarenakan lebih memudahkan terkait interpretasi batas garis pantai dimana pesisir Semarang lebih dominan dibentuk oleh tambak yang berpadu antara vegetasi dan air.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Tinggi Gelombang
Metode  perhitungan  tinggi  gelombang  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  historis  kecepatan  dan  arah angin untuk mendapat nilai tinggi dan periode gelombang pada waktu lampau untuk kemudian secara statistik dianalisis  dan  dijadikan  sebagai  dasar  dalam  meramalkan  gelombang.  Jumlah  data  angin  dari  pengamatan stasiun selama tahun 2010- 2019 sangat besar, sehingga dibutuhkan proses pembuatan diagram mawar angin untuk  mengetahui  karakteristik  angin  selama  tahun 2010-2019  pada  Musim  Barat,  Timur,  Peralihan 1,  dan Peralihan 2. Proses pengolahan diagram mawar angin dilakukan menggunakan software WRPlot, didapat hasil bahwa arah angin yang berhembus pada pesisir Semarang adalah dominan dari arah utara.
Gambar 3. Perhitungan Arah Angin Dominan pada tiap Musim (a) Musim Barat (b) Musim Peralihan 1  (c) Musim Timur (d) Musim Peralihan 2
Setelah  dilakukan  penggambaran  arah  angin  dominan,  dilakukan  penggambaran fetch ke  arah  utara  sesuai dengan arah angin dominan menggunakan software ArcGIS. Dari penggambaran fetch diperoleh hasil bahwa angin  yang berhembus pada pesisir Semarang mencapai jarak maksimum yakni 200km.  Setelah dilakukan perhitungan fetch efektif maka proses selanjutnya adalah :
1. Perhitungan kecepatan angin signifikan.
Untuk mengukur kecepatan angin signifikan maka semua data angin pada setiap musim diolah secara terpisah dan diurutkan dari mulai data angin yang terkecil hingga terbesar. Untuk dapat meramalkan gelombang maka terlebih dahulu dihitung kecepatan angin signifikan yaitu 33,3% dari banyaknya data yang  diperoleh  dari  data  kecepatan  angin  maksimum  yang  sudah  disortir  dari  mulai  nilai  terkecil. Kemudian setelah data disortir, dirata-rata untuk mendapatkan nilai kecepatan angin. Hasil perhitungan UL dapat dilihat pada Tabel 3.
2. Perhitungan Koefisien RL, kecepatan angin di laut, dan tegangan angin.
Koefisien  RL  adalah  koefisien  hubungan  antara  kecepatan  angin  di  darat  dan  di  laut.  Koefisien  RL didapat  dari  memproyeksikan  nilai  UL  terhadap  tabel  koefisien  RL.  Tabel  tersebut  bersumber  dari penelitian Triatmodjo (1999)
Gambar 4. Grafik Koefisien RL (Triatmodjo, 1999)
Setelah memproyeksikan nilai UL terhadap grafik koefisien RL Triatmodjo (1999) dan didapat nilai RL, maka dilakukan perhitungan UW (Kecepatan angin di laut) dan UA (Tegangan Angin) dengan rumus berikut ini (Triatmodjo, 1999):
𝑈𝑊 = 𝑅𝐿 𝑥 𝑈𝐿 (2) 𝑈𝐴 = 0,71 𝑥 𝑈𝑊 1,23 (3)
Sehingga setelah dilakukan proses perhitungan kecepatan angin di laut dan tegangan angin maka didapat hasil sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel  3. Perhitungan Kecepatan Angin di Laut (UW) dan Tegangan Angin (UA)
No Jenis Musim RL UL (m/s) UW (m/s) UA (m/s) 1 Musim Barat 1,48 4,73 7,0004 7,777 2 Musim Timur 1,8 3,04 5,472 5,747 3 Musim Peralihan 1 1,75 2,62 4,585 4,621 4 Musim Peralihan 2 1,7 2,64 4,488 4,51
Proyeksi  nilai  UA  dan  panjang fetch efektif  terhadap  grafik  nomogram  peramalan  gelombang  Triatmodjo (1999). Perhitungan nomogram dilakukan untuk mengetahui tinggi dan periode gelombang, dimana parameter dalam perhitungan ini adalah nilai tegangan angin (UA) dan panjang fetch . Pada studi kasus Kota Semarang panjang fetch angin mencapai nilai maksimum yaitu 200km. Setelah ditarik dari garis X dengan nilai fetch 200 dan  garis  Y  adalah  nilai  UA  pada  setiap  musim,  terlihat  bahwa  perairan  Semarang  berada  pada  kondisi maksimum.  Apabila kondisi mencapai maksimum, maka tinggi gelombang signifikan dianggap 2m dengan periode 7 detik. Sehingga apabila nilai tersebut diproyeksikan terhadap skoring CVI, perairan Semarang berada pada kategori sangat rentan.
Gambar 5 . Nomogram Peramalan Gelombang berdasarkan Panjang Fetch dan Tegangan Angin (UA)

## 2. Pasang Surut
Pengolahan data pasang surut dilakukan dengan metode least square dimana hasil dari pengolahan data pasang surut dilakukan dengan menggunakan software Matlab. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengamatan dari tahun 2010 sampai tahun 2019. Dari hasil perhitungan didapat nilai HWL ( High Water Level ) dan  LWL  ( Low  Water  Level ),  dan  MSL  ( Mean  Sea  Level ).  Pembobotan  CVI  dari  parameter  pasang  surut, dihitung berdasarkan nilai tunggang pasang surut. Tunggang pasang surut adalah perbedaan antara ketinggian pasang naik dan pasang surut sesudahnya.
Perhitungan dilakukan dengan mengintegrasikan data per bulan. Sehingga nantinya akan didapat nilai HWL, LWL, MSL, dan tunggang pasut pada tiap bulannya selama tahun 2010-2019. Kemudian untuk menganalisa kerentanan, nilai tunggang pasut akan dirata-rata.
Dari hasil pengolahan data pasang surut, nilai tunggang pasang surut, diperoleh hasil bahwa rata-rata bobot CVI pada parameter pasang surut berada pada kategori sangat rentan dengan nilai rata-rata tunggang pasang surut  yaitu  0,949.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  parameter  pasang  surut  sangat  berperan  dalam meningkatkan kerentanan pesisir Kota Semarang.

## 3. Geomorfologi
Untuk  menganalisa  parameter  geomorfologi,  maka  terlebih  dahulu  dilakukan cropping pada  Peta  Geologi Indonesia berdasarkan batas administrasi Kota Semarang. Data dari Peta Geologi juga akan dilengkapi dengan penelitian Sarah et al. (2011) terkait Identifikasi Faktor Geoteknik penyebab amblesan di Kota Semarang dan penelitian Safitri et al. (2019) terkait fraksi dominan pada pesisir. Dikarenakan pada pembobotan parameter geomorfologi terdapat hal terkait elevasi pesisir yang harus dideskripsikan, maka dibutuhkan data DEMNAS untuk kemudian diekstrak nilai elevasinya.
Dari  peta  geologi  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  6,  terlihat  bahwa  penampang  geologi  pesisir  Semarang dibentuk oleh endapan aluvial.
Gambar 6 . Penampang Geologi Kota Semarang
Sementara  dari  penelitian  Sarah  et  al.  (2011),  dataran  Semarang  bagian  utara  merupakan  paparan  aluvial berumur holosen yang secara vertikal dicirikan oleh litologi yang tersusun oleh material pasir, lanau, lempung, lumpur, peat/gambut, pasir, gravel, konglomerat dan breksi. Hal tersebut diperkuat dengan penelitian Safitri et al. (2019) yang telah melakukan pengujian fraksi pada 4 titik sampel yang tersebar di dalam 4 kecamatan yang ada pada pesisir Semarang, menghasilkan analisa bahwa pesisir Semarang didominasi oleh pasir.
Sementara  untuk  mengidentifikasi  keberadaan  tebing  pada  pesisir  Semarang  dilakukan  pengolahan  data DEMNAS. Dari hasil pengolahan DEMNAS, Pesisir Semarang didominasi oleh elevasi tiap titik yang sangat rendah.  Elevasi  pesisir  Semarang  berada  pada rentang  -1,8m  hingga  5m.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa elevasi  pesisir  Semarang  di  beberapa  titik,  berada  di  bawah  tinggi  muka  air  laut  rata-rata.  Sehingga  bobot kerentanan pesisir Semarang menurut parameter geomorfologi pada pesisir Semarang didominasi oleh tanah dengan jenis pasir, tambak, rawa, dan pantai yang menjadikan parameter geomorfologi Semarang berada pada tipe sangat rentan.

## 4. Elevasi Pesisir
Pada  tahap  ini,  data  DEMNAS  diproses  menggunakan  software  ArcGIS  untuk  mendapatkan  nilai  elevasi, didapat hasil bahwa pesisir Semarang berada pada kategori sangat rentan. Dimana nilai elevasi pada tiap titik yang ada di pesisir Semarang hanya berkisar -1,8 m hingga 5 meter. Bahkan ada bagian di pesisir Semarang yang memiliki ketinggian dibawah muka air laut rata-rata, yang dimungkinkan daerah tersebut menjadi daerah banjir permanen yang tidak layak untuk didirikan bangunan diatasnya.
Gambar 7 . Elevasi Kota Semarang berdasarkan DEMNAS

## 5. Kenaikan Muka Air Laut
Kenaikan  muka  air  laut  atau  selanjutnya  disebut  sebagai Sea  level  anomaly (SLA)  dihitung  dengan memanfaatkan  data  model  RADS.  Nilai  SLA  merupakan  tinggi  permukaan  laut  yang  diketahui  sebagai representasi  dari  permukaan  laut  di  bawahnya.  Pengolahan  tinggi  permukaan  laut  dimulai  dengan pengunduhan data satelit altrimetri melalui database RADS. Data yang diunduh adalah data Satelit Altrimetri Jason 1, Jason 2, dan Topex Poseidon dari mulai tahun 1993 – 2018. Kemudian keseluruhan dari data tersebut dilakukan  interkalibrasi  untuk  dilakukan  koreksi.  Koreksi  kesalahan  pengukuran  dibagi  menjadi  dua  jenis, yaitu koreksi range dan koreksi geofisika.
Setelah  proses  pengolahan  data  satelit  altimetri,  terlihat  bahwa  kecepatan  kenaikan  permukaan  laut  setiap tahunnya adalah 5,1 mm / tahun. Apabila nilai kenaikan permukaan air laut tersebut diproyeksikan terhadap skoring CVI didapat hasil bahwa parameter kenaikan permukaan air laut di perairan Semarang berada pada kategori sangat rentan.

## 6. Perubahan Garis Pantai
Deliniasi garis pantai dilakukan dengan menggunakan citra satelit Sentinel 2 pada tahun 2017 - 2019. Digitasi dilakukan  dengan  mengggunakan  metode  digitasi on-screen dari  kombinasi band SWIR-NIR- blue atau kombinasi band 11-8-2. Apabila hasil digitasi garis pantai pada tahun sebelumnya terlihat lebih menjorok ke daratan dibanding tahun sesudahnya maka akan dianggap sebagai erosi. Sementara apabila hasil digitasi pada tahun  sebelumnya  terlihat  lebih  menjorok  ke  lautan  maka  akan  dianggap  sebagai  akresi.  Sehingga,  akan dikalkulasi besaran akresi dan erosi pada setiap tahunnya. Hasil perhitungan erosi dan akresi ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
Tabel  4 . Kalkulasi Erosi dan Akresi Kecamatan Erosi (m 2 ) Akresi (m 2 ) Scoring CVI Tugu 367.153,442 214.133 5 Semarang Barat 25.965 17.507 5 Semarang Utara 156.824 62.198 5 Genuk 226.073 1.286.029 1 Jumlah 776.015,442 m 2 1.579.867 m 2 Rata -rata = 4
Kecamatan  Tugu,  Semarang  Barat  dan  Semarang  Utara  didominasi oleh  perubahan  garis pantai  yang lebih menjorok ke daratan. Hal tersebut mengindikasikan bahwa ketiga kecamatan tersebut seringkali terdampak erosi. Sementara untuk kecamatan Genuk didominasi oleh fenomena akresi. Apabila hasil pembobotan pada keempat  kecamatan  tersebut  diproyeksikan  terhadap  algoritma  CVI,  maka  kerentanan  pesisir  Semarang berdasarkan parameter perubahan garis pantai berada pada kategori rentan.

## 7. Pembobotan Akhir Algoritma CVI
Setelah proses perhitungan pada tiap parameter selesai, maka hasil dari perhitungan tersebut diproyeksikan terhadap tabel pembobotan CVI yang mana hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7. Block warna abu-abu di Tabel 7 menunjukkan keadaan pesisir Semarang pada tiap parameter.
Setelah dilakukan scoring pada setiap parameter maka langkah selanjutnya adalah penilaian kerentanan pesisir secara keseluruhan sebagaimana Tabel 2. Perhitungan kerentanan dapat ditunjukkan sebagaimana berikut ini.
𝐶𝑉𝐼 = √ (5∗5∗5∗5∗5∗4) 6
(4)
Setelah dilakukan perhitungan algoritma CVI, didapat nilai CVI sebesar 45,644. Berdasarkan Tabel 2, nilai tersebut mengindikasikan bahwa kerentanan pesisir Kota Semarang berada pada kategori sangat rentan.
Tabel  5 . Proyeksi Hasil Pengolahan tiap Parameter pada Pembobotan Algoritma CVI
No Parameter Bobot / Kelas Kerentanan Tidak rentan Kurang rentan Sedang Rentan Sangat rentan 1 2 3 4 5 1 Geomorfologi Pantai Tebing Tinggi Tebing Sedang Tebing rendah, daratan alluvial Estuarine, Laguna Pantai Berpasir, Rawa, Payau 2 Elevasi Tanah (m) > 30,0 20,1 – 30,0 10,1 – 20,0 5,1 – 10,0 0,0 – 5,0 3 Tunggang Pasut (m) > 6,0 4,0 – 6,0 2,0 – 4,0 1,0 – 2,0 < 1,0 4 Tinggi Gelombang (m) < 0,55 0,55 – 0,85 0,85 – 1,05 1,05 – 1,25 > 1,25 5 Kenaikan muka laut (mm/tahun) < 1,8 1,8 – 2,5 2,5 – 3,0 3,0 – 3,4 > 3,4 6 Perubahan garis pantai Akresi Akresi Stabil Erosi Erosi

## Kesimpulan
Secara elevasi, pesisir Semarang sangatlah rendah sehingga tingkat kerentanan dari parameter elevasi sangat rentan. Dari elevasi yang rendah ini pula yang memperparah pergerakan air dari laut. Terlebih keadaan pasang surut, tinggi gelombang, dan kenaikan muka air laut pesisir Semarang berada pada kategori yang sangat rentan sehingga hal tersebut yang sering memicu terjadinya genangan banjir rob. Dari parameter CVI, daerah yang memiliki  elevasi  sangat  rentan  adalah  Kecamatan  Tugu,  Semarang  Barat,  Semarang  Utara,  dan  Genuk. Sementara  untuk  parameter  perubahan  garis  pantai,  pada  pesisir  Semarang  sangat  didominasi  oleh  kondisi erosi  dan  akresinya,  dimana  kondisi  akresi  bersamaan  pula  dengan  kondisi  erosi.  Sehingga  sulit  apabila diproyeksikan pada tabel CVI. Namun dari hasil perhitungan, didapat bahwa luasan akresi melebihi luasan erosi. Dimana kecamatan yang berada pada kategori sangat rentan dengan luasan erosi lebih luas dibanding luasan akresi adalah Kecamatan Tugu, Semarang Utara, dan Semarang Barat.
Untuk  parameter  pasang  surut,  kerentanan  yang  terjadi  pada  setiap  wilayah  yang  ada  pada  pesisir  adalah seragam  dikarenakan  hanya  digunakan  1  stasiun  yang  digunakan  untuk  memantai  pasang  surut.  Begitupun dengan  kenaikan  permukaan  laut  yang  dianggap  seragam  pada  cakupan  pesisir  Semarang.  Dengan  nilai kerentanan pada parameter pasang surut dan kenaikan muka air laut juga berada pada kategori sangat rentan.

## Daftar Pustaka
Gornitz, V & Kanciruk, P. Assessment of global coastal hazards from sea level rise . United States: N. p., (1989). Web.
Gornitz (1991). Global coastal hazards from future sea level rise. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology , 89 (4), 379–398. https://doi.org/10.1016/0031-0182(91)90173-O
Karunia  (2017).  Estimasi  Kerugian  Ekonomi  Masyarakat  akibat  Banjir  Rob  di  Pemukiman  Kecamatan  Genuk  Kota Semarang. IPB.
Klein, Nicholls & Thomalla. (2003). Resilience to natural hazards: How useful is this concept? Environmental Hazards , 5 (1), 35–45. https://doi.org/10.1016/j.hazards.2004.02.001
Kumar  et  al.  (2010).  Coastal  Vulnerability  Assessment  for  Orissa  State,  East  Coast  of  India.  523–535. https://doi.org/10.2112/09-1186.1
Nontji (2002). Laut Nusantara. Jakarta: Penerbit Djambatan
Pendleton et al. (2005). Coastal Vulnerability Assessment of Gateway National Recreation Area (GATE) to Sea Level Rise. Retrieved from Virginia, USA.
Ramadhany et al. (2012). Daerah Rawan Genangan Rob di Wilayah Semarang. Journal Of Marine Research , 1 , 174–180. Retrieved from http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/jmr
Safitri  et  al.  (2019).  Analisis  Perubahan  Garis  Pantai  Akibat  Erosi  Di  Pesisir  Kota  Semarang. Geomatika , 25 (1),  37. https://doi.org/10.24895/jig.2019.25-1.958
Sarah et al. (2011). Identifikasi Faktor Geoteknik Penyebab Amblesan Di Kota Semarang. Prosiding Geoteknologi Lipi , 1990 , 199–203.
Suhelmi. (2012). Kajian dampak land subsidence terhadap peningkatan luas genangan rob di Kota Semarang: Impact of land subsidence on inundated area extensivication at Semarang City. Ilmiah Geomatika , 18 (1), 9–16.
Triatmodjo (1999). Teknik Pantai. Yogyakarta: Beta Offset USGS. (2005). Landsat 8 Band Designations . Dipetik 08 30, 2018, dari USGS: Van Bemelen, R. (1949). The Geology of Indonesia Vol IA, General Geology of Indonesia and Adjacent Archipelagoes, 2nd. Netherland .
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .