## ORIGINAL ARTICLE

## Model Prediktif Genangan Kenaikan Muka Air Laut Di Kecamatan Telukbetung Barat dan Telukbetung Selatan
Taufiq Ejaz Ahmad*, Della Ayu Lestari, Ishak Ariawan
Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Dr. Setiabudi No.229, Isola, Kec. Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40154
E-mail: taufiqejazahmad@upi.edu
Diterima 11 November 2019, Direvisi 6 Desember 2019, Disetujui Publikasi 30 Desember 2019

## Abstract
Sea level rise is an exponential change in nature that can put pressure on human life, where submerged areas will  make it difficult to carry out  activities in the affected area. The purpose of  this study is to model  the area affected  by  sea  level  rise  predictively  using  a  specific  GIS  in  the  administrative  area  of  Telukbetung  Timur District and Telukbetung Selatan District, Bandar Lampung City, where the resulting information can be used in  determining  future decisions to  be  well designed. . By using  digital  elevation data with high  resolution  and predictive sea level  values  obtained from previous research, then applying it to  the equilibrium method  which will compare digital elevation data  with sea level rise on the ArcGIS Pro Platform, so that information on the results  is  obtained,  wherein  the  scenario  Sea  level  rise  as  high  as  0.4  m,  Telukbetung  Timur  District  has  the possibility  of  17.42  ha  to  be  submerged.  In  Telukbetung  Selatan  District  it  is  6.74  ha.  In  the  scenario  of  an altitude of  0.6 m, Telukbetung  Timur District has a potential of  30.66 ha to be submerged and in Telukbetung Selatan  District  an  area  of  11.87  ha,  in  the  worst  scenario  where  the  sea  level  reaches  1.2  m,  Telukbetung Timur District can be submerged in an area of 44.60 ha and the Subdistrict of Telukbetung Timur is 44.60 ha. Telukbetung Selatan covers an area of 17.27 ha.
Keywords: Sea level rise; Disaster; Bandar Lampung

## Abstrak
Kenaikan  muka  air  laut  merupakan  suatu  perubahan  di  alam  yang  terjadi  secara  eksponensial  yang  dapat memberikan  tekanan  pada  kehidupan  manusia,  dimana  area  yang  terendam  akan  memberikan  kesulitan  untuk melaksanakan  aktivitas  pada  wilayah  terdampak.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  permodelan  area terdampak kenaikan muka air laut secara prediktif menggunakan GIS yang spesifik pada wilayah administratif Kecamatan Telukbetung Timur dan Kecamatan Telukbetung Selatan, Kota Bandar Lampung, dimana informasi yang  dihasilkan  dapat  diperuntukan  dalam  menentukan  keputusan  di  masa  mendatang  untuk  dapat  dirancang dengan baik. Dengan mengunakan data elevasi digital dengan resolusi tinggi dan nilai ketinggian muka air laut prediktif   yang diperoleh dari penelitian sebelumnya, kemudian  menerapkannya pada  metode equilibrum  yang akan  membandingkan  data  elevasi  digital  dengan  kenaikan  muka  air  laut  di  Platform  ArcGIS  Pro,  sehingga informasi  hasil  didapatkan,  dimana  pada  skenario  kenaikan  muka  air  laut  setinggi  0.4  m,  Kecamatan Telukbetung Timur memiliki kemungkinan sebesar 17.42 ha untuk terendam dan pada Kecamatan Telukbetung Selatan seluas 6.74 ha. Pada skenario ketinggian 0.6 m, Kecamatan Telukbetung Timur memiliki kemungkinan seluas  30.66  ha  untuk  terendam  dan  pada  Kecamatan  Telukbetung  Selatan  seluas  11.87  ha,  pada  skenario terburuk  dimana  ketinggian  muka  air  laut  mencapai1.2  m,  Kecamatan  Telukbetung  Timur  memiliki kemungkinan untuk terendam seluas 44.60 ha dan Kecamatan Telukbetung Selatan seluas 17.27 ha.
Kata Kunci: Kenaikan muka air laut; Bencana; Bandar Lampung

## Artikel ilmiah Pendidikan Geografi

## A. Pendahuluan
Bencana  genangan  air  didefinisikan sebagai  aliran  atau  ketinggian  sungai, danau,  kolam,  waduk,  dan  badan  air lainnya  yang  sangat  tinggi,  di  mana  air menggenangi  area  yang  semula  bukan bagian  dari  permukaan  air  (Qi  et  al. 2021).  Bencana  ini  meliputi  banjir, tsunami  dan  kenaikan  muka  air  laut, aktivitas kebencanaan ini juga terjadi pada wilayah  pesisir  ketika  permukaan  air  laut naik  sangat  tinggi  atau  di  atas  daratan pantai  akibat  pasang  surut  air  laut  dan gelombang  laut  (Qi  et  al.  2021).  Di banyak daerah dan negara, kenaikan muka air laut merupakan fenomena yang paling merusak yang berdampak pada sosial dan ekonomi  penduduk  (Al-Faisal  et  al.  n.d.) Secara  spesifik  bencana  genangan  air yang dapat terjadi pada lingkungan pesisir adalah  banjir  rob  pada  musim  pasang, tsunami,  dan  kenaikan  muka  air  laut. Kenaikan  muka  air  laut  merupakan aktivitas  kebencanaan  yang  terjadi  secara eksponensial, dimana kondisinya memiliki  fluktuasi  tersendiri  namun secara  akumulatif  dalam  satuan  waktu tertentu nilainya selalu bertambah, hal ini merupakan kondisi alam yang memerlukan  tidakan  lanjutan  untuk  dapat dihadapi  dan  meminimalisir  kerugian yang  dapat  terjadi  (Haer  et  al.  2013; Lestari et al. 2021; Srivastava et al. 2016; Tognin et al. 2021).
Saat  ini  teknik  pemodelan  prediktif untuk  menentukan  estimasi  dari  wilayah tergenang  di  masa  mendatang  sangat mengandalkan  unit  komputasi  digital yang memiliki kapabilitas untuk membantu  melakukan  ekstraksi  informasi dengan  menentukan  banjir  serta  penilaian banjir.  Permodelan  wilayah  tergenang dengan  komputer  untuk  penentuan  efek banjir  umumnya  memerlukan  empat bagian  (Mohanty,  Mudgil,  and  Karmakar 2020),  yaitu:
1. model  hidrologi  yang  berbentuk  data volume  air,  atau  kenaikan  permukaan air, atau intensitas hujan,
2. data yang menentukan sifat sebaran air pada  permukaan  yang  sebelumnya bukan  permukaan  air  berupa:  data kondisi geologis wilayah yang diamati, dan  pola  tekanan  dan  pergerakan  air, hal  ini  diperlukan  untuk  menentukan sifat permukaan air di lokasi pemantauan,
3. alat  untuk  pemetaan  dan  visualisasi dataran banjir, dan
4. ekstraksi data geospasial untuk digunakan dalam permodelan. Kunci  untuk  visualisasi  grafis  pada pemodelan genangan adalah dimasukkannya  data  kedalam  antarmuka spasial, seperti Sistem Informasi
Geografis  (SIG).  Saat  ini,  teknologi mutakhir  di  bidang  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  memungkinkan  analisis spasial  serta  menghasilkan  pemodelan untuk  fenomena  bahaya  banjir  (Al-Faisal et al. n.d.).  Fungsi dasar SIG  yang umum dikenal adalah input, analisis dan penyajian  data  spasial  (Ahmad  et  al. 2020)  .  Berkenaan  dengan  studi  bahaya banjir,  GIS  merupakan  alat  yang  penting untuk  melakukan  pengambilan  data, input, manipulasi, transformasi, visualisasi,  kombinasi,  query,  analisis, pemodelan  dan  output.  Penelitian  ini bermaksud untuk membangun permodelan  area  terdampak  kenaikan muka  air  laut  menggunakan  GIS  untuk menghasilkan informasi yang dapat diperuntukan dalam menentukan keputusan di masa mendatang.
Kota  bandar  lampung  merupakan ibukota  provinsi  lampung,  kota  ini memegang peranan penting dalam bidang transportasi  yang  menghubungkan  pulau jawa  dan  sumatera,  dengan  posisinya yang  berada  pada    pesisir,  serta  memiliki rekam  jejak  terhadap  banjir  rob  dari musim  pasang  permukaan  laut  pada beberapa  wilayah  spesifik,  terutama  pada kecamatan Telukbetung Timur dan Telukbetung Selatan, maka kedua kecamatan administratif  memiliki potensi tinggi  untuk  terdampak  oleh  hadirnya kenaikan  muka  air  laut,  dengan  peluang
kebencanaan  yang  bersifat  lambat  dan eksponensial  ini,  perubahan  yang  terjadi merupakan  hal  yang  dapat  dipastikan terjadi  di  masa  mendatang,  dengan mengetahui informasi mengenai kebencanaan  yang  akan  datang  lewat visualisasi wilayah tergenang serta besaran luas dari wilayah tergenang, maka keputusan  pendukung  dapat  dihadirkan untuk menghindarkan dari kerugian maksimal.
Studi  yang  telah  dilakukan  oleh (Horton  et  al.  2014)  dalam  melakukan perbandingan berbagai model yang mampu untuk melakukan proses pendugaan  kenaikan  muka  air  laut menemukan bahwa perbedaan yang dihasilkan  oleh  berbagai  model  didapati dari  kemampuan  proses  dalam  memuat tingkat kompleksitas kalkulasi dan kemampuan  pengguna  untuk  menemukan variable yang memengaruhi proses pendugaan,  selain  itu  juga  terdapat  factor luar  yang  memengaruhi  berupa  ketidak pastian peningkatan suhu pada masa yang akan datang dan kompleksitas dari proses fisik  alam  yang  terjadi  ketika  permukaan air  laut  meningkat,  hal  ini  memberikan konsekuensi  berupa  perbedaan  yang siknifikan  pada  hasil  dari  berbagai penelitian  yang  telah  dilakukan  bahkan pada  scenario  peningkatan  suhu  yang sama. Penelitian oleh (Horton et al. 2014) memberikan  nilai  prediktif  dari  kenaikan
muka  air  laut  dengan  cara  melakukan standarisasi dan median data dari 90 riset mengenai  prediksi  kenaikan  muka air  laut  global,  dengan  hasil  berupa scenario  kenaikan  muka  air  laut  pada kenaikan  suhu  global  <2°C,  pada  tahun 2100  kenaikan  diprediksi  mencapai  0.4- 0.6  m  dan  pada  scenario  kenaikan  suhu global  >2°C,  pada  tahun  2100  kenaikan diprediksi  mencapai  0.7-1.2  m.  Dengan menggunakan bentangan nilai pada kedua scenario  ini,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  memberikan  informasi  luasan melalui  permodelan  genangan  kenaikan muka air laut pada Keccamatan Telukbetung  Timur  dan  Telukbetung Selatan,  serta  memberikan  rekomendasi upaya  yang  dapat  diputuskan  ddari  hasil prediksi genangan.

## Penelitian terdahulu
Dalam  riset  ini,  literatur  dan informasi  dari  penelitian  sebelumnya telah digunakan sebagai referensi. Tinjauan  telah  dikompilasi  dari  pekerjaan penelitian sebelumnya berdasarkan wilayah  dan  tahun  studi,  metodologi  dan pendekatan,  data,  dan  hasil.  Tinjauan tersebut memberikan gambaran keragaman  metodologi  dan  pendekatan, mulai dari pemilihan data yang dibutuhkan untuk menghasilkan informasi berharga,  kemudian  memilih  pendekatan yang paling cocok dan optimum berdasarkan karakteristik data pada
Tabel 1. Penelitian terdahulu wilayah spesifik (Tabel 1).
ha si l P erge se ra n ga ri s pa nt ai lua sa n ge na ng an lua sa n ge na ng an P erba ndi nga n M et ode pe nduga an w il aya h te rge na ng L ua sa n ge na nga n da n pe rba ndi nga n M et ode pe nduga an w il aya h te rge na ng, P erba ndi nga n da ta se t un tuk m ene nt uk an da ta se t y ang pa li ng opt im al P la tform A rc G IS A rc G IS A rc G IS A rc G IS - - P engol aha n da ta IS O Cl us te r U ns upe rvi se d
Cl as si fi ca ti on M IK E 21, T P X O 9, da n ti da l m ode l dri ve r S pa si al a na li si s (ne ighborhood da n m ode l it era si ) M ode l di na m is M ode l ge na nga n fl u ida hi dra ul ik 2D P erba ndi nga n st at is ti k error Input da ta se t L ands at 8 E T M D E M N A S , BA T N A S , da ta angi n O G IM E T D at a pe nuruna n m uka t an ah,
D E M N A S , da n pe ta pe nuruna n t an ah S RT M , RE F M A R, da n da ta ke pe nduduka n L iD A R, D T M D E M , koordi na t GPS W akt u pe m ant aua n 2013 - 2020 Juni , 2016 da n m ei , 2018 2010 - 2020
2010 2100 2010 W il ay ah pe m ant aua n Ra row at u U ta ra ,
S ul aw es i T engga ra
Ci re bon, J aw a T im ur S em ara ng, J aw a T enga h P es is ir T im ur
P era nc is , pe si si r
ti m ur l aut U S A , pe si si r s el at an
M ya nm ar
P ant ai N ew P ort
Ca li forni a, U S A P es is ir S ha nnon, Irl andi a st udi
(A hm ad 2021) (N irw ans ya h
and Bra un
2021) (M arfa i e t al . 2008) (Ra m ire z e t al . 2016) (G al li e n,
S chube rt , a nd S ande rs 2011) (Cove ne y a nd F ot he ri ngha m 2011)
Perubahan  kenaikan  muka  air  laut tentu  memberikan  perubahan  terhadap kondisi geografis wilayah daratan, dimana lautan  dan  darat  dipisahkan  oleh  garis pantai, dengan adanya variabilitas kenaikan muka air laut maka akan terjadi pergeseran  garis  pantai,  studi  (Ahmad 2021) menggunakan pendekatan Unsupervised  machine  learning  untuk memberikan informasi mengenai perubahan  wilayah  daratan  yang  menjadi perairan  terendam  dari  perubahan  garis pantai,  pada  wilayah  tambak  pantai  di Rarowatu  Utara,  Sulawesi  Tenggara. (Nirwansyah and
Braun 2021) memberikan luasan genangan pada wilayah tambak garam di Cirebon dengan menggunakan pendekatan Hidrologis lewat metode MIKE 21, TPXO9, dan tidal model driver untuk memodelkan genangan dan memberikan gambaran dari dampak  kenaikan  muka  air  laut  pada skema  durasi  genangan  dan  kerentanan produksi  tambak  garam  berdasarkan  sifat hidrologi pada wilayah pengamatan dengan  menggunakan  data  DEMNAS, BATNAS,  data  angin  OGIMET.  (Marfai et  al.  2008)  memberikan  informasi kerentanan pemukiman dan luasan genangan  pada  wilayah  pesisir  Semarang lewat  pendekatan  perubahan  muka  tanah secara vertical dengan menggunakan Data penurunan  muka  tanah,  DEMNAS,  dan peta penurunan tanah untuk menghasilkan luasan genangan.
Dalam skala kompleksitas komputasi  untuk  mereplikasi  berbagai variable  yang  memengaruhi  kenaikan muka air laut, studi  (Ramirez et al. 2016) menggunakan  pendekatan  lewat  model dinamis  dan  membandingkannya  dengan pendekatan  statis,  dengan  menggunakan data SRTM, REFMAR, dan data kependudukan,  sehingga  didapati  bahwa model  dinamis  memiliki  keunggulan berupa estimasi genangan yang lebih baik namun  memiliki  biaya  unit  komputasi yang tinggi, dan memerlukan waktu  yang sangat  panjang  dalam  pemerosesan  data, sehingga digunakanlah data DEM dengan
resolusi  menengah.  (Gallien  et  al.  2011) melakukan permodelan kenaikan muka air laut  secara  prediktif  yang  komperhensif hingga  tahun  2100,  dengan  melakukan pengamatan  pada  wilayah  yang  memiliki catatan  sebagai  area  terdampak  banjir pada  musim  pasang,  dalam  studi  ini permodelan
dilakukan dengan membandingkan  model  Equilibrium  dan model hidrolik, kemudian
menggabungkannya  sehingga  diperoleh permodelan yang kompleks namun memiliki  beban  komputasi  yang  sangat tinggi,  hal  ini  disebabkan  oleh  hadirnya data  lidar  dan  penggunaan  model  BreZo yang  sangat  baik  dalam  mengelola  data hidrologis. Dalam perbandingan data yang merepresentasikan bentuk muka bumi non tutupan lahan, (Coveney and Fotheringham 2011) melakukan
perbandingan  data  elevasi  digital  resolusi rendah,  resolusi  menengah  dan  resolusi tinggi  pada  wilayah  pesisir  Irlandia, dengan  melakukan  komparasi,  maka didapati  bahwa  hasil  dengan  persentase ketidak  sesuaian  terendah  dimiliki  oleh citra dengan resolusi tinggi.

## Kebaruan
Kenaikan  muka  air  laut  terjadi pada  ekosistem  pesisir  dengan  ketinggian yang  hampir  sejajar  dengan  ketinggian permukaan  air  laut,  dengan  mengenali garis  pantai  maka  perubahan  dapat dideteksi,  namun  rekognisi  garis  pantai tidak memenuhi kriteria untuk melakukan pendugaan  luasan  wilayah  tergenang  dan perubahan  permukaan  bumi,  dengan menyertakan  berbagai  variabilitas  yang memengaruhi  terjadinya  rendaman  yang disebabkan  oleh  kenaikan  muka  air  laut, data  hidrologi  dan  data  perubahan sedimentasi yang memengaruhi ketinggian  tanah  dapat  dianalisa,  hal  ini tentunya  memberikan  hasil  yang  baik, namun  pengolahan  yang  melibatkan variabitilas  hidrologi  dan  data  perubahan ketinggian  permukaan  dari  sedimentasi akan  menimbulkan  beban  komputasi berlebih dan memiliki kekurangan
terhadap  replikasi  kejadian  kenaikan muka  air  laut  secara  actual,  untuk mereplikasi  rendaman  kenaikan  muka  air laut dari berbagai hubungan antar variable secara  kompleks,  dapat  digunakan  model dinamis, pendekatan ini dapat memberikan kemudahan untuk memahami  kejadian  rendaman  kenaikan muka  air  laut,  hal  ini  dikarenakan kapabilitas  yang  tinggi  untuk  memuat banyaknya  variable  yang  memengaruhi kejadian  secara  langsung  dan  tidak langsung,  dengan  demikian  maka  hasil yang diperoleh akan memerlukan serangkaian proses Panjang yang memiliki  beban  komputasi  sangat  tinggi dan keahlian khusus dari pengguna dalam melakukan permodelan.
Penelitian ini menggunakan metode  pemetaan  genangan  Equilibrum secara linear, dimana model ini memberikan  kapabilitas  untuk  melakukan permodelan  genangan  yang  meliputi perubahan  garis  pantai,  luasan  wilayah tergenang,  dan  perubahan  permukaan bumi,  model  ini  tidak  memberikan kemudahan terhadap pengolahan karakteristik  hidrologis  dan  sifat  tanah serta tidak memberikan kemudahan terhadap proses replikasi kejadian rendaman  kenaikan  muka  air  laut  secara komperhensif seperti yang mampu
dilakukan  oleh  model  dinamis,  namun memiliki kemudahan dalam proses ekstraksi  informasi  dan  memiliki  beban komputasi  yang  sangat  ringan  dan penggunaan  data  elevasi  digital  dengan resolusi  tinggi,  dengan  demikian  maka data prediksi kenaikan muka air laut dapat dengan  mudah  dimodelkan  sehingga scenario  yang  didasari  pada  factor peningkatan suhu bumi yang berhubungan langsung  dengan  peningkatan  muka  air laut  dapat  diaplikasikan  secara  langsung pada  ekosistem  ArcGIS  Pro  di  wilayah administrative  Telukbetung  Timur  dan Telukbetung Selatan.

## B. Metode Penelitian
Penelitian  ini  memilih  area  yang memiliki  sensitifitas  yang  tinggi  terhadap kenaikan muka air laut, hal ini dibuktikan oleh  adanya  aktifitas  banjir  pada  musim pasang (Gambar. 1) kecamatan
Telukbetung Timur dengan luasan sebesar 1190.49  ha  dan  Telukbetung  Selatan dengan luasan sebesar 460.86 ha merupakan  dua  wilayah  administratif dengan  ekosistem  pesisir  yang  datar  dan rendah  serta  memiliki  beberapa  wilayah terbuka pada area sekitar pesisirnya, serta prediksi  kenaikan  muka  air  laut  yang memberikan gambaran kebencanaan.
Gambar 1. Tanda rendaman air Sumber: Identifikasi lapangan pada 08-02-2022. 5°27'21.08" S, 105°16'2.76" E
Besaran  Prediksi  Kenaikan  Muka  Air Laut
Kenaikan  muka  air  laut  merupakan suatu  perubahan  alam  yang  disebabkan oleh  berbagai  faktor  siklus  alam  lainnya, seperti  peningkatan  suhu  dan  pelelehan glacier  es  di  kutub.  Dalam  menentukan peningkatan  permukaan  air  laut  secara prediktif,  fluktuasi  aktivitas  penyebab merupakan tantangan utama dalam menghasilkan prediksi yang paling memungkinkan  untuk  terjadi  (Hillebrand et  al.  2022;  Long  et  al.  2021;  Song  et  al. 2021), oleh karena itu berbagai penelitian yang  telah  dilaksanakan  lebih  menyukai pengkategorian skenario dari faktor penyebab kenaikan muka air laut sehingga prediksi  yang  dihasilkan  dapat  berupa rentangan  nilai  kenaikan  muka  air  laut atau  nilai  tertinggi  berdasarkan  skenario tertentu.  Pada  penelitian  ini  besaran prediksi kenaikan muka air laut diperoleh dari  penelitian  yang  dilaksanakan  oleh (Horton  et  al.  2014)  yang  melaksanakan studi literasi dan kuisioner kepada 90 ahli yang  paling  aktif  dalam  melakukan
publikasi dengna topik kenaikan muka air laut,  dengan  skenario  kenaikan  muka  air laut  yang  didasarkan  oleh  peluang terjadinya kenaikan suhu yang dikategorikan menjadi dua kategori:
- Peningkatan suhu normal, sebesar 2 °C pada tahun 2100, maka kenaikan muka air  laut  pada  pada  tahun  2100 mencapai 0.4 – 0.6 m.
- Peningkatan  suhu  ekstrim, lebih  dari  2 °C  pada  tahun  2100,  maka  kenaikan muka  air  laut  pada  tahun  2100 mencapai 0.6 – 1.2 m.

## Permodelan Wilayah Tergenang
Data  elevasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  data  elevasi  digital (DEM)  yang  disediakan  secara  terbuka oleh  Badan  Informasi  Geospasial  dengan resolusi  sebesar  7.5  m,  metode  pemetaan genangan equilibrum yang mengasumsikan perbandingan yang seimbang  antar  variable  (Carrera  et  al. 2015;  Ngo  et  al.  2021),  dimana  konsep elevasi  dengan  objektifitas  pengukuran yang dimulai pada titik nol merupakan hal
yang  simbang  dengan  perubahan  titik  nol awal  pengukuran  yang  dapat  disesuaikan, dimana  secara  teknis  metode  pemetaan genangan  dengan  metode  equilibrum merupakan  proses  yang  terdiri  dari perbandingan antara ketinggian maksimum  dari  permukaan  air  dan ketinggian  tanah,  sehingga  tanah  yang lebih  rendah  dari  ketinggian  maksimum permukaan  air  laut  akan  diasumsikan sebagai  wilayah  terendam,  metode  ini sangat  bergantung  kepada  kualitas  dan resolusi  data  elevasi  digital  dalam menghasilkan luasan genangan (Horton et al. 2014).
DEM  yang  telah  didapatkan  dari Badan  Informasi  Geospasial  kemudian disesuaikan dengan wilayah administrtatif dari  area  pengamatan,  kemudian  proses pada  proses  equilibrum,  DEM  akan dibandingkan terlebih dahulu pada konfigurasi  titik  nol  perhitungan,  dimana DEM  menghitung  elevasi  permukaan bumi  dari  permukaan  laut  pada  tahun 2018, sementara prediksi pada tahun 2100 memiliki titil nol sebagai awal
perhitungan  pada  tahun  2000,  sehingga perbedaan selama 18 tahun akan menimbulkan perbedaan ketinggian permukaan  laut,  dengan  menghitung peningkatan sebesar 0.4 mm/tahun (Triana  and  Wahyudi  2020)  maka  nilai pembanding kenaikan muka air laut dapat disesuaikan  dengan  menambah  nilai elevasi  DEM  dengan  nilai  0.4mm  yang dikalikan  dengan  18  tahun,  sehingga kedua  data  memiliki  kesamaan  titik  awal perhitungan,  dimana  kedua  data memiliki titik nol yang sama, kemudian perbandingan equlibrum merupakan operasi kalkulasi sederhana berupa pengurangan DEM dengan nilai ketinggian permukaan laut prediktif. Pada proses  data  cleaning  diperlukan  untuk memastikan  area  yang  terisolasi  dari perairan  namun  memeiliki  elevasi  yang rendah untuk tidak termasuk pada wilayah terdampak kenaikan muka air laut, setelah proses  pembersihan  data  maka  wilayah terdampak  dan  tidak  terdampak  telah diperoleh (Gambar 2).

## Gambar 2. Kerangka pemerosesan data

## C. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Skenario  peningkatan  suhu  normal sebesar  2  °C  yang  berpeluang  untuk meningkatkan  permukaan  air  laut  mulai dari  0.4  m  hingga  0.6  m  memberikan dampak sebesar 24.17 ha secara keseluruhan pada kedua wilayah dari total
1651.35  ha,  dengan  luasan  terdampak yang paling dominan berada pada wilayah Telukbetung Timur sebesar 17.42 ha, dan wilayah  Telukbetung  Selatan  menjadi area  dengan  luasan  yang  paling  kecil sebesar  6.74  ha  (Tabel  2),  pola  dominasi besaran  area  terdampak  yang  didominasi
oleh  wilayah  Telukbetung  Timur  juga terjadi  pada  skenario  kenaikan  muka  air laut  sebesar  0.6  m  dan  1.2  m,  hal  ini disebabkan  oleh  perbedaan  garis  pantai yang  dimiliki  kedua  wilayah,  dimana Telukbetung  Timur  memiliki  garis  pantai yang lebih panjang (Gambar 3-5).
Pada  skenario  kenaikan  muka  air laut  sebesar  0.6  m,  secara  akumulatif kedua  wilayah  memiliki  luas  area terdampak  sebesar  42.53  ha,  dimana 30.66  ha  area  wilayah  terdampak  pada Telukbetung  Timur,  dan  11.87  ha  pada Telukbetung Selatan. Pada scenario kenaikan  sebesar  1.2  m,  kedua  wilayah administrative  memiliki  total  61.87  ha area  terdampak  dengan  44.60  ha  pada Telukbetung  Timur,  dan  17.27  ha  pada Telukbetung Barat
Pemetaan  dari  permodelan  ara tergenang  kenaikan  muka  air  laut  pada kedua  wilayah  memberikan  gambaran mengenai luasan wilayah terdampak, pada wilayah  Telukbetung  Timur,  terdapat empat  wilayah  terendam  pada  tiga skenario  (gambar  2-4)  yang  memiliki jarak dari garis pantai, dimana wilayah ini merupakan  reservoir  air  yang  terhubung langsung  ke  laut  melalui  saluran  artifisial di  bawah  tanah,  sehingga  kenaikan  muka air  laut  akan  memberikan  kenaikan  muka air reservoir melalui saluran bawah tanah, area  ini  merupakan  tempat  pariwisata, kenaikan muka air laut dapat memberikan dampak sangat siknifikan berupa perubahan  ketampakan  alam  bahkan hingga  hilangnya  nilai  pariwisata  pada wilayah terdampak.
Tabel 2. Hasil permodelan genangan kenaikan muka air laut prediktif
no  Skenario kenaikan muka air laut Wilayah terdampak Total luasan wilayah terdampak Wilayah tidak terdampak Total luasan wilayah tidak terdampak Telukbetung Timur Telukbetung Selatan Telukbetung Timur Telukbetung Selatan 1 0.4 17.42 6.74 24.17 1173.07 454.12 1627.18 2 0.6 30.66 11.87 42.53 1159.83 448.99 1608.82 3 1.2 44.60 17.27 61.87 1145.89 443.60 1589.48
Pesisir  pantai  pada  Telukbetung  Selatan didominasi oleh area mangrove dan lahan terbuka,  juga  terdapat  permukiman  padat dari  nelayan  dan  masyarakat  pesisir lainnya,  kehadiran  variabilitas  berupa kenaikan muka  air laut  akan  memberikan dampak  sangat  siknifikan.  Pulau  Pasaran merupakan  wilayah  padat  permukiman nelayan  yang  terdampak  oleh  kenaikan muka  air  laut,  dengan  luas  sebesar  13.01 ha,  pada  skenario  kenaikan  muka  air  laut
setinggi  0.4  m,  area  terdampak  mencapai 1.5  ha,  pada  skenario  kenaikan  muka  air laut  setinggi  0.6  m,  daerah  terdampak mencapai  2.3  ha,  dan  pada  skenario kenaikan  muka  air  laut  setinggi  1.2  m, daerah  terdampak  mencapai  3.72  ha, dengan  demikian  maka  pada  skenario tertinggi,  area  terdampak  mencapai  28% dari keseluruhan luasan Pulau Pasaran.
Gambar 3. Peta wilayah terdampak kenaikan muka air laut pada skenario ketinggian +0.4 m
Gambar 4. Peta wilayah terdampak kenaikan muka air laut pada skenario ketinggian +0.6 m
Gambar 5. Peta wilayah terdampak kenaikan muka air laut pada skenario ketinggian +1.2 m
Dampak yang diberikan oleh kenaikan  muka  air  laut  menyebabkan perubahan  jenis  permukaan  bumi,  hal  ini akan memberikan tekanan siknifikan bagi individu  atau  kelompok  yang  memiliki hubungan  langsung  dengan  lingkungan terdampak,  dimana  aktivitas  yang  semula dapat  dilaksanakan  dengan  baik  akan mengalami  berbagai  kendala  jika  tetap dilaksanakan  pada  area  yang  sama  dan telah  terendam  oleh  kenaikan  muka  air laut,  solusi  yang  dapat  diputuskan  adalah pemindahan  fungsi  ruang  yang  terancam terdampak  menuju  ruang  yang  tidak terancam  oleh  kenaikan  muka  air  laut, dengan  memeprtimbangkan  keberlanjutan dari  kehidupan  entitas  manusia,  maka tindakan bijaksana ini memerlukan berbagai  rekayasa  dan  dukungan  dari berbagai sudut pandang untuk meminimalisir  penolakan  dan  dampak yang tidak diinginkan, dimana masyarakat tentunya  akan  mengharapkan  respon kebijakan  dan  finansial  secara  optimal dari  bencana  yang  dihadapi  (Boston, Panda, and Surminski 2021; Gong, Juang, and  Wasowski  2021;  Piggott-McKellar and McMichael 2021).

## D. Kesimpulan dan Saran
Penggunaan  data  elevasi  digital dengan kualitas yang baik untuk penerapan  dari  metodologi  equilibrium yang  membandingkan  antara  ketinggian tanah  actual  dengan  prediksi  kenaikan muka  air  laut  dari  90  ahli  terkemuka memberikan gambaran dari potensi kebencanaan lewat luasan area terdampak pada  kedua  wilayah  pengamatan,  dengan potensi  pada  scenario  terburuk  yang memberikan dampak seluas 44.60 ha pada Telukbetung  Timur,  dan  17.27  ha  pada Telukbetung Barat maka berbagai aktivitas manusia yang dilaksanakan pada wilayah  tersebut  akan  berpeluang  tinggi untuk  terkendala,  bahkan  tidak  lagi  dapat dilaksanakan.  Dengan  demikian  maka pemindahan  aktivitas  menuju  ruang  baru yang  aman  menjadi  pilihan,  dimana dukungan  aturan  dan  finansial  sangat diperlukan  untuk  mendukung  masyarakat yang terancam terdampak.
Penelitian  ini  menggunakan  model equilibrum  dengan  data  yang  telah disesuaikan pada titik nol perhitungannya, sehingga  hasil  yang  dihasilkan  dapat merepresentasikan  nilai  prediktif  yang proporsional,  namun  penelitian  ini  tidak menyediakan  informasi  mengenai  hasil
yang  telah  disesuaikan  dengan  kondisi pasang  surut,    perkembangan  musim, kemungkinan  kondisi  iklim  pada  tahun prediktif,  kemungkinan  perubahan  pola angin,  dan  anomali  gravitasi  eksternal bumi.  Pada  penelitian  lanjutan,  faktor- faktor  tersebut  dapat  dimasukan  dalam proses  permodelan,  namun  tentunya model  linear  seperti  metode  equilibrum tidak dapat diaplikasikan, dengan menggunakan model dinamis maka berbagai  variabilitas  kondisi  fisik  alam dapat dimasukkan dalam kalkulasi pemerosesan data.

## Daftar Pustaka
Ahmad,  Taufiq  Ejaz.  2021.  “Penggunaan Iso Cluster Unsupervised Classification Dalam Mengenali Garis  Pantai,  Studi  Kasus:  Rarowatu Utara, Sulawesi Tenggara.”
Proceeding  Seminar  Nasional  Ilmu
Komputer 1(1):53–69.
Ahmad, Taufiq Ejaz, Gilang Rahayu, Dwi
Cahya,  Della  Ayu  Lestari,  Matthew Stocks,  and  Andrew  Blakers.  2020. “Penggunaan Sistem Informasi Geografi  Untuk  Mencari  Lokasi Yang  Tepat  Sebagai  Penyimpanan Energi Hydro Terpompa.” 68–79.
Al-Faisal,  Abdullah-,  Abdul-Lat  Eef Balogun,  A.  Faisal,  and  H.  A.  H.
Khan. n.d. “Application Of Gis  And Remote Sensing In Disaster Management:  A  Critical  Review  Of Flood  Management  Applicat  Ion  of
Remot e Sensing in Flood Management Wit h Special
Reference  t  o  Monsoon  Asi…  Joy Sanyal Geographic Informat Ion Syst Em and Remot e Sensing.”
Boston,  Jonathan,  Architesh  Panda,  and Swenja Surminski. 2021. “Designing a  Funding  Framework  for  the Impacts  of  Slow-Onset  Climate Change  —  Insights  from  Recent
Experiences with Planned Relocation.” Current  Opinion  in Environmental Sustainability 50:159–68. doi:
https://doi.org/10.1016/j.cosust.2021. 04.001.
Carrera,  Lorenzo,  Gabriele  Standardi,
Francesco  Bosello,  and  Jaroslav Mysiak. 2015. “Assessing Direct and Indirect  Economic  Impacts  of  a Flood  Event  through  the  Integration of  Spatial  and  Computable  General Equilibrium Modelling.” Environmental Modelling & Software 63:109–22. doi: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.201 4.09.016.
Coveney,  Seamus,  and  A.  Stewart Fotheringham. 2011. “The Impact of DEM  Data  Source  on  Prediction  of Flooding  and  Erosion  Risk  Due  to Sea-Level Rise.” International Journal of Geographical Information Science 25(7):1191–1211. doi: 10.1080/13658816.2010.545064. Gallien,  T.  W.,  J.  E.  Schubert,  and  B.  F. Sanders.  2011.  “Predicting  Tidal Flooding of Urbanized Embayments: A  Modeling  Framework  and  Data Requirements.” Coastal  Engineering 58(6):567–77.
doi: https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2 011.01.011. Gong,  Wenping,  C.  Hsein  Juang,  and Janusz Wasowski. 2021. “Geohazards and Human Settlements:  Lessons  Learned  from Multiple Relocation Events in Badong, China –  Engineering Geologist’s Perspective.” Engineering  Geology 285:106051.
doi:
https://doi.org/10.1016/j.enggeo.202 1.106051.
Haer,  Toon,  Eugenia  Kalnay,  Michael Kearney,  and  Henk  Moll.  2013. “Relative  Sea-Level  Rise  and  the Conterminous United States: Consequences  of  Potential  Land Inundation in Terms of Population at Risk  and  GDP  Loss.” Global Environmental  Change 23(6):1627–
36.
doi: https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2
013.09.005.
Hillebrand,  T.  R.,  M.  J.  Hoffman,  M. Perego, S. F. Price, and I. M. Howat.
2022. “The Contribution of Humboldt  Glacier,  North  Greenland, to  Sea-Level  Rise  through  2100
Constrained  by  Recent  Observations of  Speedup  and  Retreat.” The Cryosphere  Discussions 2022:1–33. doi: 10.5194/tc-2022-20.
Horton,  Benjamin  P.,  Stefan  Rahmstorf, Simon  E.  Engelhart,  and  Andrew  C. Kemp. 2014. “Expert Assessment of Sea-Level Rise by AD 2100 and AD 2300.” Quaternary  Science  Reviews 84:1–6. doi: 10.1016/j.quascirev.2013.11.002.
Lestari,  Della  Ayu,  Novi  Sofia  Fitriasari,
Taufiq  Ejaz  Ahmad,  Amien  Rais, and  Dhea  Rahma  Azhari.  2021.
“Geographical Influence on Tsunami Predictions  in  Pandeglang  Regency, West  Java,  Indonesia.”  in Forum Geografi . Vol. 35.
Long,  Xiaoyu,  Matthew  J.  Widlansky, Claire  M.  Spillman,  Arun  Kumar, Magdalena  Balmaseda,  Philip  R. Thompson,  Yoshimitsu  Chikamoto,
Grant A. Smith, Bohua Huang, Chul- Su  Shin,  Mark  A.  Merrifield, William  V  Sweet,  Eric  Leuliette,  H. S.  Annamalai,  John  J.  Marra,  and Gary  Mitchum.  2021.  “Seasonal
Forecasting Skill of Sea-Level Anomalies in a Multi-Model Prediction  Framework.” Journal  of Geophysical Research: Oceans 126(6):e2020JC017060. doi:
https://doi.org/10.1029/2020JC01706 0.
Marfai,  Muh  Aris,  Lorenz  King,  Junun Sartohadi,  Sudrajat  Sudrajat,  Sri Rahayu  Budiani, and  Fajar Yulianto.
2008. “The Impact of Tidal Flooding
on a Coastal Community in Semarang, Indonesia.” Environmentalist 28(3):237–48.  doi: 10.1007/s10669-007-9134-4.
Mohanty,  Mohit  Prakash,  Sahil  Mudgil, and  Subhankar  Karmakar.  2020.

## “Flood  Management  in  India:  A
Focussed  Review  on  the  Current Status  and  Future  Challenges.” International  Journal  of  Disaster Risk  Reduction 49:101660.  doi: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.1 01660.
Ngo,  Phuong-Thao  Thi,  Tien  Dat  Pham, Nhat-Duc  Hoang,  Dang  An  Tran, Mahdis  Amiri,  Thu  Trang  Le,  Pham Viet  Hoa,  Phong  Van  Bui,  Viet-Ha Nhu,  and  Dieu  Tien  Bui.  2021.  “A New  Hybrid  Equilibrium  Optimized SysFor Based Geospatial Data Mining  for  Tropical  Storm-Induced Flash  Flood  Susceptible  Mapping.” Journal of Environmental Management 280:111858. doi: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.20
20.111858.
Nirwansyah,  Anang  Widhi,  and  Boris Braun.  2021.  “Assessing  the  Degree of  Tidal  Flood  Damage  to  Salt Harvesting Landscape Using Synthetic  Approach  and  GIS  -  Case Study: Cirebon, West Java.”
International  Journal  of  Disaster Risk  Reduction 55(January):102099. doi: 10.1016/j.ijdrr.2021.102099. Piggott-McKellar,  Annah  E.,  and  Celia McMichael.  2021.  “The  Immobility- Relocation Continuum: Diverse Responses  to  Coastal  Change  in  a Small  Island  State.” Environmental Science  &  Policy 125:105–15.  doi: https://doi.org/10.1016/j.envsci.2021. 08.019.
Qi,  Wenchao,  Chao  Ma,  Hongshi  Xu, Zifan Chen, Kai Zhao, and Hao Han. 2021. “A Review on Applications of Urban  Flood  Models  in  Flood
Mitigation Strategies.” Natural Hazards 108(1):31–62. doi: 10.1007/s11069-021-04715-8.
Ramirez, Jorge A., Michal Lichter, Tom J.
Coulthard,  and  Chris  Skinner.  2016. “Hyper-Resolution Mapping of Regional  Storm  Surge  and  Tide Flooding:  Comparison  of  Static  and Dynamic  Models.” Natural  Hazards
82(1):571–90.  doi:  10.1007/s11069- 016-2198-z.
Song,  Chao,  Xiaohong  Chen,  Xinjun Ding,  and  Lele  Zhang.  2021.  “Sea
Level Simulation with Signal Decomposition and Machine Learning.” Ocean Engineering 241:110109. doi:
https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.20
21.110109.
Srivastava,  Prashant  K.,  Tanvir  Islam,
Sudhir K. Singh, George P.
Petropoulos,  Manika  Gupta,  and Qiang  Dai.  2016.  “Forecasting
Arabian  Sea  Level  Rise  Using Exponential  Smoothing  State  Space Models  and  ARIMA  from  TOPEX and  Jason  Satellite  Radar  Altimeter Data.” Meteorological  Applications
23(4):633–39.
doi:
https://doi.org/10.1002/met.1585.
Tognin, Davide, Andrea D’Alpaos, Marco Marani,  and  Luca  Carniello.  2021. “Marsh Resilience to Sea-Level Rise Reduced  by  Storm-Surge  Barriers  in the Venice Lagoon.” Nature Geoscience 14(12):906–11. doi:
10.1038/s41561-021-00853-7. Triana, Karlina, and A’an Wahyudi. 2020. “Sea  Level  Rise  in  Indonesia:  The Drivers  and  the  Combined  Impacts from  Land  Subsidence.” ASEAN
Journal  on  Science  and  Technology for Development
37.
doi: 10.29037/ajstd.627.