https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315

## Pemodelan Magicc-Scengen sebagai Acuan Strategis Mitigasi dan Adaptasi Perubahan Iklim Sektor Perikanan dan Kelautan
Magicc-Scengen Modeling As Strategic Reference For Climate Change Mitigation And Adaptation In Fisheries And Maritime Sector
Syafrudin Raharjo 1,2,* , Suhaemi 3 dan Marhan 2
1 Program studi Magister Ilmu Lingkungan, Pascasarjana, Universitas Papua, Jalan Gunung Salju, Amban, Manokwari, 98314, Papua Barat, Indonesia
2 Jurusan Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Papua, Jalan Gunung Salju, Amban, Manokwari, 98314, Papua Barat, Indonesia
3 Jurusan Ilmu Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Universitas Papua, Jalan Gunung Salju, Amban, Manokwari, 98314, Papua Barat, Indonesia
*Korespondensi: s.raharjo@unipa.ac.id

## ABSTRAK
Kenaikan  temperatur  udara  permukaan  global  diperkirakan  akan  meningkatkan hujan  dan  limpasan.  Perubahan  jangka  panjang  dari  curah  hujan  sudah  tentu  akan mempengaruhi  sumberdaya  air  sehingga  sektor  perikanan  dan  kelautan  akan  sangat terpengaruh. Memahami perubahan iklim global di masa yang akan datang serta dampak yang dapat ditimbulkannya, khususnya perubahan pada iklim Indonesia sebagai salah satu parameter  perubahan  kondisi  lingkungan,  merupakan  bagian  dari  strategi  mitigasi  dan adaptasi dampak perubahan iklim global secara dini yang penting dilakukan dalam rangka mendukung  pembangunan  Indonesia  yang  berkelanjutan.  Magicc-Scengen  versi  5.3 adalah salah satu model iklim yang banyak digunakan. Magicc digunakan dalam proyeksi temperatur dan paras air laut, sedangkan Scengen ditujukan untuk menghasilkan skenario perubahan  iklim  regional  dengan  resolusi  2.5°×2.5°  lintang  dan  bujur.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  perubahan  iklim  khususnya  temperatur  udara  dan curah  hujan  di  Indonesia  dengan  model  Magicc-Scengen  (Model  sirkulasi  global UKHADCM3 dan UKHADGEM) dengan skenario A1-BAIM dan B2-MES. Berdasarkan simulasi  model  Magicc-Scengen  didapatkan  bahwa  pada  tahun  2100,  temperatur  global akan  meningkat  dari  2,5 o C  (B2-MES)  hingga  mencapai  3 o C  (A1-BAIM).  Sedangkan untuk  wilayah  Indonesia  terlihat  bahwa  perubahan  temperatur  maksimum  terjadi  pada skenario  A1BAIM,  yakni  sebesar  2,12 o C  yang  tersebar  di  wilayah  sumatera  dan kalimantan. Sedangkan untuk skenario B2MES terjadi perubahan temperatur maksimum sebesar  1,88 o C.  Hasil  simulasi  peningkatan  curah  hujan  mencapai  25,4  hingga  26,2% pada  periode  Maret-April-Mei  (MAM).  Skenario  A1BAIM  diperoleh  bahwa  pola  curah hujan  tertinggi  umumnya  terjadi  pada  MAM  (untuk  tahun  2050  dan  2100),  sedangkan skenario  B2MES  diperoleh  bahwa  pola  curah  hujan  sangat  bervariasi,  dimana  untuk tahun  2050  curah  hujan  tertinggi  terjadi  pada  Desember-Januari-Februari  (DJF),  namun untuk tahun 2100 terlihat bahwa curah hujan tertinggi terjadi pada MAM.
Kata kunci: adaptasi; curah hujan; Magicc-Scengen; mitigasi; temperatur;

## ABSTRACT
The  rise  of  global  surface  temperature  is  predicted  to  increase  the  rainfall  and runoff. Long-term changes in rainfall will affect the water resource, thus also influencing the  fisheries  and  maritime  sector.  Understanding  the  global  climate  change  and  their effects, especially in Indonesia as one of the environmental condition parameters, is a part
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
of the strategy for mitigation and adaptation towards climate change, and it is important to do early to support the sustainable development of Indonesia. Magicc-Scengen v5.3 is one of the widely-used climate models. Magicc is used in the projection of sea level and temperature, while Scengen is used to produce the regional climate change scenario with the  resolution  of  2.5°×2.5°  latitude  and  longitude.  This  study  aims  to  determine  the climate  change  level  especially  the  air  temperature  and  rainfall  in  Indonesia  using Magicc-Scengen  model  (global  circulation  model  UKHADCM3  and  UKHADGEM) using  A1-BAIM  and  B2-MES  scenarios.  According  to  the  Magicc-Scengen  simulation model,  in  the  year  2100,  the  global  temperature  will  change  from  2.5°C  (B2-MES) towards  3°C  (A1-BAIM).  In Indonesia, the maximum  change  of  temperature  will  occur on the A1-BAIM scenario, which is 2.12°C, distributed across Sumatra and Kalimantan. Moreover,  on  B2-MES  scenario,  the  maximum  temperature  change  is  1.88°C.  The simulation  results  also  show  a  rainfall  escalation,  from  25.4  towards  26.2%,  in  March- April-May  (MAM)  period.  The  A1-BAIM  scenario  determines  that  the  highest  rainfall will occur in MAM (for the year of 2050 and 2100), while B2-MES scenario determines that  the  rainfall  pattern  varies  widely,  in  which  the  highest  of  it  in  2050  will  occur  on December-January-February (DJF). However, for the year 2100, the highest rainfall will occur on MAM.
Keywords: adaptation; Magicc-Scengen; mitigation; rainfall; temperature;

## PENDAHULUAN
Pemanasan  global  yang  terjadi saat  ini  telah  menyebabkan  kenaikan temperatur  udara  permukaan  global dengan  laju  rata-rata  sekitar  0.2  °C  per 10  tahun  (IPCC,  2018).  Menurut  model iklim,  temperatur  permukaan  global akan  meningkat  sekitar  1,5-3.5 o C  pada akhir 2100, bahkan bisa miningkat tajam 3,1-3,7  °C  (IPCC,  2000;  IPCC,  2018). Peningkatan  temperatur  sederhana  akan meningkatkan  penguapan  dan  memung- kinkan  suasana  untuk  mengangkut jumlah  yang  lebih  besar  uap  air.  Oleh karena  itu,  diasumsikan  bahwa  hujan dan limpasan akan dipercepat.
Perubahan  jangka  panjang  dari  curah hujan  sudah  tentu  akan  mempengaruhi sumber  daya  air,  sehingga  sektor perikanan  dan  kelautan  akan  sangat terpengaruh. Sebagai negara kepulauan, Indonesia sangat rentan terhadap dampak  perubahan  iklim  tersebut.  Ini ditunjukkan  pada  kejadian  kurun  waktu 1997-1998, Indonesia mengalami kebakaran hutan dan kerusakan terumbu karang yang cukup parah akibat berubahnya  karakteristik  El  Nino  akibat pemanasan global. Selain itu, perubahan iklim  global  akan  mengakibatkan  pola
iklim  menjadi  tidak  teratur,  cuaca ekstrim,  gelombang  ekstrim,  musim penghujan  lebih  panjang  dengan  curah hujan  tinggi,  musim  kemarau  panjng, banjir  ROB,  banjir,  longsor,  gelombang panas, peledakan wabah penyakit,
mengurangi keanekaragaman hayati, dan penurunan  produksi  pangan  (KLHK, 2020).  Susilawati  (2021),  Perubahan iklim  mempengaruhi  kesehatan  manusia dengan  dua  cara  yaitu  secara  langsung dan  tidak  langsung  yaitu  paparan langsung  dan  peningkatan  frekuensi cuaca ekstrim.
Memahami perubahan iklim global  di  masa  yang  akan  datang  serta dampak  yang  dapat  ditimbulkannya, khususnya perubahan pada iklim Indonesia  sebagai  salah  satu  parameter perubahan  kondisi  lingkungan,  meru- pakan  bagian  dari  strategi  antisipasi (mitigasi  dan  adaptasi)  dampak  peruba- han  iklim  global  secara  dini  yang penting dilakukan dalam rangka mendu- kung pembangunan yang berkelanjutan.
Tulisan  ini  menjelaskan  tentang perubahan  iklim  global  dan  selanjutnya mengkaji  perubahan  serta  proyeksi perubahan  iklim  Indonesia  dengan menggunakan model MAGICC- SCENGEN versi 5.3.
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
Penelitian  ini bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  perubahan  iklim khususnya  temperatur  udara  dan  curah hujan  di  Indonesia  dengan  model MAGICC-SCENGEN  versi  5.3  (Model sirkulasi  global  UKHADCM3  dan UKHADGEM)  dengan  skenario  A1- BAIM dan B2-MES.

## METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan pendekatan  pemodelan  iklim,  dengan menggunakan  pemodelan  perubahan iklim  MAGICC/SCENGEN  5.3,  license UCAR/NCAR/UOP  yang  didownload secara gratis di http://www.cgd. ucar.edu/cas/wigley/magicc/. Metode ini merupakan gabungan dari model Magicc dan  Scengen,  yang  memungkinkan pengguna  untuk  meneliti  perubahan iklim  di  masa  depan  dan  ketidakpastian yang terjadi pada kondisi global maupun regional (www.cgd.ucar.edu/).

## MODEL IKLIM GLOBAL
Pada  tahun  1992,  IPCC  merilis enam  skenario  emisi  yang  menyediakan alternatif  emisi  untuk  rentang  tahun 1990  sampai  2100  yang  berhubungan dengan  GRK,  yakni  CO 2 ,  CO,  CH 4 , N 2 O,  NO x ,  dan  SO 2 .  Skenario  ini dimaksudkan untuk digunakan oleh para ilmuwan  iklim  dan  atmosfer  dalam
penyusunan skenario komposisi atmosfer dan perubahan iklim. IPCC  telah  menerbitkan  satu  set baru  skenario  pada  tahun  2000  untuk digunakan  dalam  Third  Assessment
Report/TAR  (Laporan  Khusus  tentang Skenario  Emisi-SRES).  Skenario  SRES dibangun untuk mengeksplorasi perkembangan masa depan di lingkungan  global  dengan  referensi khusus  pada  produksi  emisi  gas  rumah kaca  dan  aerosol  prekursor.  Tim  SRES mendefinisikan empat skenario (Gambar 1),  yang  diberi  label  B2,  A1,  A2, B1(Nakicenovic  et  al,  2000).  Skenario SRES  berdasarkan  storyline  IPCC  2000 dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 1. Ilustrasi Empat Skenario SRES (IPCC, 2000) Tabel 1. Skenario SRES berdasarkan storyline IPCC 2000 AR4 Lebih difokuskan pada sektor ekonomi Lebih difokuskan pada sektor lingkungan Globalisasi (dunia yang homogen A1 B1 - pertumbuhan ekonomi yang cepat (grup : A1/A1B/A1F1), - kenaikan temperatur tahun 2100 antara 1.4 – 6.4 o C - penanganan lingkungan global yang berkelanjutan, - kenaikan temperatur tahun 2100
antara 1.1 – 2.9 o C Regionalisasi (dunia yang heterogen) A1 B1 - pembangunan ekonomi yang berorientasi regional, - kenaikan temperatur tahun 2100 antara 2.0 – 5.4 o C - penanganan lingkungan lokal yang berelanjutan,
- kenaikan temperatur tahun 2100 antara 1.4 – 3.8 o C
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
Laporan  penilaian  IPCC  keempat (AR4), total 25 model sirkulasi atmosfer
AOGCM digunakan untuk proyek pemanasan global dan kenaikan permukaan  laut  rata-rata  daerah  pada akhir  2100.  Diharapkan  tetap  pada kisaran 1,1°C hingga 6,4°C peningkatan temperatur global dan proyeksi peningkatan  ketinggian  permukaan  laut global  diperkirakan  pada  kisaran  0,02 m-0,18  m  untuk  skenario  emisi  yang berbeda.  Ini  juga  telah  diproyeksikan untuk  Asia  Selatan  kering  curah  hujan musiman selama musim dingin diturunkan  dari  16%,  diikuti  dengan peningkatan  curah  hujan  pra-monsun dan  Monsun  31%  dan  26%  untuk skenario A1FI (IPCC, 2007).
Salah  satu  aplikasi  utama  untuk
proyeksi  iklim  di  masa  depan  adalah menggunakan model AOGCM ( Atmosphre-Ocean  Global  Circulation Models )  (Tsujimoto et  al .,  2022;  Imani et  al. ,  2023).  Model  numerik  ini memiliki  beberapa  kemampuan  dianta- ranya  mampu  menampilkan  sebuah sistem  iklim  dalam  bentuk  3  Dimensi, mampu  menjelaskan  berbagai  proses fisis  dan  dinamis,  serta  berbagai macam proses  interaksi  dan  timbal-baliknya. Model-model  AOGCM  juga  memiliki kemampuan  di  dalam  memperkirakan kondisi  iklim  regional  dalam  merespon terhadap  perubahan  konsentrasi  Gas
Rumah  Kaca  (GRK)  dan  aerosol (Randall dan Coauthors, 2007;
Kurniawan  dkk,  2009;  Kimoto et  al. , 2012; Imani et al. , 2023).
Simulasi  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  model sirkulasi  global  UKHADCM3  dan UKHADGEM  dengan  skenario  A1- BAIM dan B2-MES. A1-BAIM
mewakili  skenario  emisi  GRK  tinggi (pertumbuhan  ekonomi  tinggi)  dan  B2- MES  mewakili  skenario  emisi  GRK rendah  (pertumbuhan  populasi  dan ekonomi sedang).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyebab utama perubahan iklim  adalah  meningkatnya  aktifitas
manusia  yang  dimulai  sejak  revolusi industri.  Dimana  CO 2 dihasilkan  dari proses  pembakaran  bahan  bakar  fosil seperti  minyak  bumi,  batubara  dan  gas, selain  itu  CO 2 juga  dihasilkan  dari kegiatan penebangan hutan ( deforestasi ) (Runtuboi et al, 2018). Menurut Susandi (2010),  data  historis  konsentrasi  CO 2 meningkat  dari  tahun  ketahun  dan peningkatan secara drastis dimulai sejak di  mulainya  revolusi  industri  pada sekitar tahun 1900. Peningkatan konsentrasi  CO 2 diatmosfer  ini  akan mengakibatkan naiknya temperatur permukaan bumi yang dapat meyebabkan  melelehnya  es  di  kutub utara  dan  kutub  selatan,  sehingga  tinggi muka  air  laut  pun  akan  mengalami peningkatan.
Perubahan  iklim  global  ini  akan terus terjadi seiring dengan meningkatnya  aktifitas  manusia  yang akhirnya mengemisikan karbon, sehingga akan terjadi kanaikan temperatur  global.  Berdasarkan  simulasi model Magicc didapatkan bahwa temperatur  global  akan  meningkat  dari 2,5 o C  (B2-MES)  hingga  mencapai  3 o C (A1-BAIM)  pada  tahun  2100  (Gambar 2). Perubahan temperatur global sangat  mungkin  memberikan  pengaruh pada  pola  presipitasi  dan  evapo- transpirasi  pada  pulau-pulau  di  wilayah tropis (Watts, 1997), yang mengakibatkan perubahan-perubahan pada  segala  sesuatu  yang  berkaitan dengan  hidrologi  (Ashofteh, et  al., 2016).

## Proyeksi  Temperatur  Dan  Curah Hujan
Proyeksi  temperatur  dan  curah hujan  pada  titik  geografis:  Latitude 2,5 o S-0 o S dan longitude 132,5 o E- 135,0 o E dan menggunakan model MAGICC/SCENGEN berdasarkan
skenario  IPCC  (skenario  A1  dan  B2) menunjukkan  kenaikan  dari  waktu  ke waktu.  Dimana  secara  spasial  pada Gambar  3  dan  4  diperlihatkan  proyeksi temperatur Indonesia pada tahun 2100.
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
Gambar 2. Hasil Simulasi Model Magicc SRES A1B-AIM dan B2-MES
Tahun 2000 Tahun 2050 Tahun 2010 Tahun 2100 Temperatur Rerata Global : 2000 : 0,17 o C
2010 : 0,34 o C 2050 : 1,58 o C 2100 : 2,96 o C
Temperatur Rerata
Indonesia: 2000 : 0,12 o C 2010 : 0,25 o C 2050 : 1,15 o C
2100 : 2,12 o C
Gambar 3.  Hasil  Simulasi  Temperatur  Rerata  Indonesia  2000-2100  (model  : UKHADCM3 & UKHADGEM, skenario: A1BAIM)
Tahun 2000 Tahun 2050 Tahun 2010 Tahun 2100 Temperatur Rerata Global: 2000 : 0,17 o C
2010 : 0,39 o C 2050 : 1,35 o C
2100 : 2,60 o C
Temperatur Rerata
Indonesia:
2000 : 0,13 o C 2010 : 0,28 o C 2050 : 0,98 o C
2100 : 1,88 o C
Gambar 3.   Hasil  Simulasi  Temperatur  Rerata  Indonesia  2000-2100  (model: UKHADCM3 & UKHADGEM, skenario: B2MES)
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
Data  pada  Gambar  3  dan  4 menunjukkan bahwa
perubahan temperatur  maksium  terjadi  sebesar
2,12 o C (skenario A1BAIM) yang tersebar  di  wilayah  sumatera  dan kalimantan.  Sedangkan  untuk  skenario
B2MES  terjadi  perubahan  temperatur maksimum sebesar 1,88 o C. Kedua skenario  ini  ternyata  masih  dibawah proyeksi  global  yang  mencapai  2,96 o C untuk  A1BAIM  dan  2,6 o C  untuk B2MES.
Proyeksi  dari  perubahan  iklim masa  depan  terhadap  temperatur  udara permukaan  dan  curah  hujan  khususnya di  Stasiun  Pemantau  Atmosfer  Global (SPAG)  Bukit  Kototabang–Sumatera Barat  dengan  menggunakan  model AOGCM  CCSR/NIES  menunjukkan bahwa  hingga  tahun  2080,  intensitas curah hujan akan mengalami peningkatan  hingga  20%  dibandingkan nilai  rata-ratanya  (Kurniawan  dkk, 2009). Namun yang menarik disini, pada periode  SON  dua  skenario  yakni  SRES A2  dan  B2  sepakat  bahwa  adanya penurunan intensitas curah hujan hingga mencapai  15%.  Penurunan  ini  belum diketahui  penyebabnya,  namun  kondisi ini  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  di dalam melihat proyeksi perubahan iklim di masa depan. Sedangkan hasil simulasi peningkatan  curah  hujan  mencapai  25,4 hingga 26,2% pada periode MAM.
Selanjutnya  jika  kita  lihat  dari perubahan  temperatur  setiap  10  tahun dalam  periode  2000  hingga  2100,  maka skenario  A1BAIM  memiliki  persamaan regresi  Y  =  0,217X  –  0,1656,  yang artinya kenaikan temperatur akan terjadi sebesar  0,217  kalinya  terhadap  waktu yang  dikurangi  dengan  0,1656.  Sedang- kan  skenario  B2MES  memberikan persamaan  regresi  Y  =  0,1767X  – 0,0731.  Ini  berarti  skenario  B2MES memberikan  kenaikan  temperatur  yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan skenario A1BAIM.
Gambar 5. Grafik  Kenaikan  Temperatur Rerata Setiap 10 tahun
Proyeksi  curah  hujan  per  tiga bulan  (Desember-Januari-Februari/DJF, Maret-April-Mei/MAM, Juni-Juli- Agustus/JJA, September-Oktober- November/SON) diperoleh bahwa terjadi peningkatan curah hujan (%) dari waktu ke waktu. Skenario A1BAIM diperoleh bahwa  pola  curah  hujan  tertinggi umumnya  terjadi  pada  MAM  (untuk tahun  2000,  2050  dan 2100),  sedangkan pada  tahun  2010  curah  hujan  tertinggi terjadi pada DJF (Gambar 6). Sedangkan skenario  B2MES  diperoleh  bahwa  pola curah  hujan  sangat  bervariasi,  dimana untuk  tahun  2010  dan 2050  curah  hujan tertinggi terjadi pada DJF, namun untuk tahun  2000  dan  2100  terlihat  bahwa curah hujan tertinggi terjadi pada MAM (Gambar 7).
Gambar 6. Pola  Curah  Hujan  (%)  2000- 2100 Skenario A1BAIM
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
Gambar 7. Pola  Curah  Hujan  (%)  2000-
2100 Skenario B2MES Grafik curah hujan bulanan dalam scenario A1BAIM dan B2MES disajikan  dalam  Gambar  8  dan  Gambar 9.  Data  tersebut  menunjukkan  bahwa curah  hujan  tertinggi  terjadi  pada  bulan
Februari,  Maret  dan  April,  baik  untuk skenario A1BAIM dan B2MES. Namun pada  tahun  2100  terjadi  pola  penurunan curah  hujan  (anomali)  yang  terjadi  pada bulan  Agustus.  Sedangkan  Pola  curah hujan  secara  spasial  dapat  dilihat  pada
Gambar 10 dan 11).
Gambar 8. Curah  Hujan  Bulanan  dalam mm/hari Skenario A1BAIM
Gambar 9. Curah  Hujan  Bulanan  dalam mm/hari Skenario B2MES Tahun 2000 Tahun 2050 Tahun 2010 Tahun 2100
Gambar 10.  Curah  Hujan  Spasial  Indonesia  periode  2000-2100  untuk  dengan  model UKHADCM3 & UKHADGEM untuk skenario A1BAIM
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
Tahun 2000 Tahun 2050 Tahun 2010

## Tahun 2100
Gambar 11.  Curah  Hujan  Spasial  Indonesia  periode  2000-2100  dengan  model UKHADCM3 & UKHADGEM untuk Skenario B2MES.

## Dampak Perubahan Iklim Terhadap Sektor Perikanan dan Kelautan
Sektor  perikanan  dan  kelautan, terutama nelayan dan pembudidaya ikan tambak  merupakan  masyarakat  yang rentan  terhadap  perubahan  iklim  karena mereka  masih  tergantung  pada  kondisi iklim.  Perubahan  iklim  seperti  kenaikan temperatur  udara,  peningkatan  curah hujan, kenaikan muka air laut, gelombang  ekstrim,  penurunan  salinitas dan banjir rob akan memberikan dampak terhadap  kegiatan  penangkapan  ikan oleh  nelayan  maupun  para  pelaku pembudidaya  ikan.  Thornton et  al. , (2014),  menjelaskan  pergantian  iklim akan  mengakibatkan  variabilitas  iklim diantaranya  frekuensi,  intensitas,  durasi, dan  waktu  peristiwa  cuaca  dan  iklim yang  ekstrim.  Yogiswara  dan  Sutrisna (2021), Pemanasan global, bisa menyebabkan  musim  tangkap  ikan bergeser  sehingga  dapat  berdampak kepada hasil produksi ikan dan
pendapatan  nelayan.  Purnomo et  al. , (2015), pengaruh perubahan iklim adalah munculnya peningkatan frekuensi ombak  besar  yang  menjadi  rintangan dari  nelayan  jika  ingin  menjangkau fishing  ground .  Yogiswara  dan  Sutrisna (2021),  tinggi  gelombang,  curah  hujan dan kecepatan angin berpengaruh secara
simultan  terhadap  produksi  ikan  di
Kabupaten Badung. Dampak terhadap nelayan meliputi perubahan daerah penangkapan ( fishing ground ) yang cenderung semakin  jauh  dan  perubahan  waktu penangkapan ikan akibat terjadi pergeseran musim. Selain itu gelombang ekstrim/tinggi  dan  badai  yang  sering terjadi  menyebabkan  para  nelayan  tidak dapat  melaut  untuk  menangkap  ikan. Perubahan  iklim  itu  sendiri  telah menyebabkan penurunan jumlah populasi  ikan  di  laut  yang  disebabkan oleh  kerusakan  terumbu  karang  akibat peningkatan suhu permukaan laut sehingga  produktivitas  hasil  perikanan menurun. Moegni et al. (2014),  dampak perubahan  iklim  pada  ekosistem  laut dapat  berpengaruh  terhadap  sektor perikanan  laut  tangkap.  Akibat  yang ditimbulkan  bagi  kehidupan  sosial ekonomi  nelayan  adalah  meningkatnya biaya  melaut  dan  berubahnya  perilaku melaut nelayan.
Sedangkan untuk kegiatan budidaya,  penurunan  salinitas  akan berdampak pada jauhnya lokasi budidaya,  terutama  budidaya  rumput laut  dan  budidaya  ikan-ikan  laut. Kenaikan  muka  air  laut,  gelombang ekstrim  dan  banjir  rob  akan  merusak konstruksi  tambak  dan  menurunkan
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
salinitas air tambak sehingga merugikan petambak ikan.

## KESIMPULAN
Proyeksi  perubaban  iklim  untuk parameter  temperatur  dan  curah  hujan telah  di  simulasikan  dengan  model MAGICC/SCENGEN  untuk  proyeksi tahun 2000 sampai 2100. Skenario IPCC yang  dipilih  adalah  skenario  B2  yang mewakili  kondisi  peningkatan  populasi dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  sedang atau  sebagai  skenario  dasar.  Sedangkan skenario  A1  dipilih  sebagai  skenario yang mewakili kondisi dengan pertumbuhan  ekonomi  tinggi  yang mencerminkan  tingginya  pengggunaan bahan bakar fosil. Proyeksi  peningkatan  temperatur dan  curah  hujan  ini  bisa  digunakan sebagai acuan strategis dalam melakukan  mitigasi  dan  adaptasi  di sektor  perikanan,  baik  untuk  perikanan tangkap maupun perikanan budidaya. Pemerintah  Provinsi  Papua  Barat perlu melakukan langkah-langkah mitigasi  dan  adaptasi  perubahan  iklim sektor  perikanan  dan  kelautan,  karena sektor  perikanan  dan  kelautan  adalah salah satu sektor yang langsung berhadapan  dengan  resiko  perubahan iklim.

## DAFTAR PUSTAKA
Ashofteh,  P-S.,  Haddad,  O.  B.,  Marino, M.A. (2016). Performance Evaluation of a Developed Hybrid AOGCM  Model  under  Climate Change. Journal of Irrigation and Drainage  Engineering ,  142(12), 16-68. Imani, T., Delghandi, M., Emamgholizadeh, S., Ganji- Noroozi,  Z.  (2023).  Evaluating uncertainty  in  climate  change impacts  on  peak  discharge  and ﬂood  volume  in  the  Qaran  Talar watershed, Iran. Journal  of Water and Climate Change , 00 [0], 1-14. IPCC.  (2000). Emissions  Scenarios.  A
Special  Report  of  Working  Group III  of  The  IPCC .  Cambridge
University Press. Cambridge, U.K. IPCC.  (2018). Global  Warming  of 1.5°C.  An  IPCC  Special  Report on the impacts of global warming of  1.5°C  above  pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways,  in  the  context  of strengthening  the  global  response to  the  threat  of  climate  change,
sustainable development, and efforts  to  eradicate  poverty .  In
Press. Kimoto,  M.,  Knight,  J.  R.,  Latif,  M., Rosati,  A.  (2012).  Systematic Estimates of Initial-Value Decadal  Predictability  for  Six AOGCMs. Journal  Of  Climate . 25, 1827-1846.
KLHK.  (2020). Roadmap  Nationally Determined  Contribution  (NDC) Adaptasi Perubahan Iklim. Kementerian  Lingkungan  Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia. Kurniawan,  E.,  Herizal,  dan  Budi Setiawan. (2009). Proyeksi Perubahan Iklim Berdasarkan Skenario  IPCC  SRES  Dengan Menggunakan  Model  AOGCM CCSR/NIES ( Stasiun  Pemantau Atmosfer Global Bukit Kototabang-Sumatera Barat). Buletin  Meteorologi  Klimatologi dan Geofisika , 5 [2].
Moegni , N.,  Rizki,  A.,  Prihantono,  G. (2014). Adaptasi Nelayan Perikanan  Laut  Tangkap  Dalam Menghadapi  Perubahan  Iklim. Jurnal Ekonomi dan Studi Pembangunan, 15 [2], 182-189.
Nakicenovic,  N. et  al. (2000). Special Report on Emissions Scenarios: A Special  Report  of  Working  Group III of the Intergovernmental Panel on  Climate  Change ,  Cambridge
University Press, Cambridge,
U.K., 599 pp. Available online at:
http://www.grida.no/climate/ipcc/ emission/index.htm
Purnomo,  A.  H.,  S.  H.  Suryawati,  I.  M.
Radjawane  dan  K.  O.  Sembiring.
https://doi.org/10.46252/jsai-fpik-unipa.2023.Vol.7.No.3.315
(2015). Perubahan Iklim di Wilayah  Pesisir.  Konsep  dan Aplikasi Strategi Adaptasi. Bandung (ID). Penerbit ITB. Randall,  D.  A.,  and  Coauthors,  (2007). Climate models and their evalution.  Climate  Change  2007: The  Physical  Science  Basis ,  S. Solomon  et  al.,  Eds.,  Cambridge University Press, 589–662. Runtuboi,  F.,  Nugroho,  J.,  & Rahakratat, Y. (2018). Biomassa  and  Accumulation Carbon  on  Seagrass  Enhalus Acroides in Gunung Botak Bay Coastal,  West  Papua. Jurnal Sumberdaya Akuatik Indopasifik , 2 (2), 91–102. https://doi.org/10.30862/jsai- fpik-unipa.2018.Vol.2.No.2.47 Susandi, A. (2010). Bencana Perubahan Iklim Global dan Proyeksi Perubahan Iklim Indonesia. armi@geoph.itb.ac.id . Susandi,  A.  (2006). Projection  of Climate  Change  over  Indonesia using MAGICC/SCENGEN Model . armi@geoph.itb.ac.id .
Susilawati.  (2021).  Dampak  Perubahan Iklim Terhadap Kesehatan. Electronic Journal  Scientific  of Environmental Health And Diseases , 1[2], 25-31. Thornton.  Philip  K,  Polly  J.  Ericksen, Mario  Herrero  and  Andrew  J. Challinor. (2014). Climate variability  and  vulnerability  to climate  change:  a  review.  Global
Change  Biology. John  Wiley  & Sons Ltd., 20, 3313-3328. Wigley,  T.M.L.,  Raper,  S.C.B.,  Hulme,
M.  dan  Smith,  S.  (2008). The MAGICC/SCENGEN Climate Scenario  Generator:  Version  5.3 , Technical Manual. Climatic Research Unit. Norwich, U.K. Watts, D. (1997). Human Dimensions of
Global  Change  Impacts  on  Water Resources  in  Tropical  Islands . The Globe Issue 40, 13-14. Yogiswara,  I.G.N.A.  dan  Sutrisna,  I  K. (2021). Pengaruh Perubahan Iklim Terhadap  Hasil  Produksi  Ikan  Di Kabupaten  Badung. E-Jurnal  EP Unud , 10 [9], 3613 – 3643.