## PENILAIAN KERENTANAN PANTAI MENGGUNAKAN METODE INTEGRASI CVI-MCA STUDI KASUS PANTAI INDRAMAYU
Coastal Vulnerability Assessment Using Integrated-Method of  CVI-MCA A Case Study on the Coastline of Indramayu
Faizal Kasim 1) dan Vincentius P. Siregar 2)
1) Program Studi Manajemen Sumberdaya Perairan, Fakultas Pertanian UNG
2) Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan IPB Email:  kasim.faizal@gmail.com

## ABSTRACT
The  increasing  of  sea  level  due  to  climate  change  has  been  focused  many  research  activities  in  order  to know the coastal response to the change, and determine the important variables which have contribution to the  coastal  change.  This  paper  presents  a  method  for  integrating  Coastal  Vulnerability  Index  (CVI), Multi Criteria Analysis (MCA) method and Geographic Information-System (GIS) technology to map the  coastal  vulnerability.  The  index  is calculated  based-on  six  variabels:  coastal  erosion,  geomorphology, slope, significant wave height, sea level change and tidal range. Emphasize has been made to the method- ological aspect, essentially which is linked to: (i) the use of  GIS tehcnique for constructing, interpolation, filtering and resampling the data for shoreline grid, (ii) the standardization each rank of variables ( 0 – 1 ) and the use of several percentile (20%, 40%, 60%, and 80%) for each rank score, and (iii) the use of   variable’s  rank  to  map  the  relative  (local)  and  standart  (global)  vulnerability  of   the  coastline.  The result  show  that  for  local,  the  index  consist  of   four  categories:  very  high  (19.61%),  high  (68.63%), moderate (1,96%), and  low  (9.80%). Meanwhile,  for  global level,  the  index is constantly  in low category.
Keywords: Coastal vulnerability,  integrated approach,  CVI-MCA, index  relative, global

## ABSTRAK
Peningkatan  paras  laut  akibat  perubahan  iklim  telah  menjadi  fokus  banyak  kegiatan  penelitian  dalam rangka  mengetahui  respon  pantai  terhadap  perubahan,  serta  menentukan  variabel-variabel  penting penyumbang perubahan pantai  tersebut.  Tulisan  ini  menyajikan gabungan  metode Coastal  vulnerbaility Index (CVI), metode Multi Criteria Analysis (MCA), dan teknologi Sistim Informasi Geografi (SIG) untuk  memetakan  kerentanan  pantai.  Indeks  dihitung  berdasarkan  atas  enam  variabel:  erosi  pantai, geomorfologi,  kemiringan  pantai,  tinggi  gelombang  signifikan,  perubahan  paras  laut  dan  kisaran  pasang surut.  Penekanan  dibuat  terhadap  aspek  metodologi,  terutama  berkaitan  dengan:  (i)  penggunaan  teknik SIG  untuk  membangun,  interpolasi,  penapisan,  dan  me-resample  data  pada  grid  garis  pantai,  (ii) penstandarisasian  tiap  ranking  variabel  (0  –  1)  dan  penggunaan  beberapa  persentil  (20%,  40%,  60% dan  80%) bagi  tiap skor ranking, serta (iii) penggunaan ranking  variabel untuk memetakan kerentanan pantai yang  relatif (lokal)  dan baku (global). Hasil yang diperoleh  menunjukan bahwa indek kerentanan lokal terdiri atas empat kategori: sangat tinggi (19,61%), tinggi (68,63%), moderat (1,96%), dan rendah (9,80%).  Sementara pada  tingkat  global,  indeks kerentanan  ini  berkategori  rendah secara  konstan.
Kata  kunci:  kerentanan  pantai,  pendekatan  gabungan,  CVI-MCA,  relatif  indeks,  global

## PENDAHULUAN
Proyeksi  kenaikan  paras  laut  yang diakibatkan  oleh  perubahan  iklim  telah mendorong  banyak  penelitian  untuk mengetahui  perubahan  akibat  kenaikan paras  laut  tersebut  serta  mengidentifikasi variabel  penting  yang  berkontribusi terhadap  per ubahan  pantai  tersebut (Pendletton et al., 2010). Pendekatan yang telah  dikembangkan  untuk  penilaian kerentanan  suatu  pantai  terhadap perubahan  iklim,  mencakup  antara  lain: Synthesis  and Upscaling  of   Sea-level Rise  Vul- nerability Assessment Studies (SURVAS), wet- land loss modelling, DINAS-Coast and DIVA, Simulator of Climate Change Risks and Adap- tation Initiatives (SimCLIM), Community Vul- nerability  Assessment  Tool  (CVAT)  serta beberapa metode indeks kerentanan pantai lainnya  seperti  Coastal  Vulnerability  Index (CVI),  CSoVi  and  PVI  (Abuodha  and Woodroffe, 2006 ; Ramieri  et al.,  2011).
CVI adalah metode ranking relatif berbasis skala  indeks  dari  parameter  fisik  seperti: geomorfologi,  slope  pantai,  kenaikan  paras laut,  perubahan  garis  pantai  (akresi/erosi), rerata tinggi gelombang, dan rerata pasang surut  (Gornitz  et  al.,  1997  ;  Pendletton  et al.,  2010).    Pendekatan  CVI  memberi keuntungan  bagi  para  pembuat  kebijakan dan  pengambil keputusan  dalam  menetap- kan program pengelolaan yang tepat di suatu wilayah  pantai  yang  mempunyai  tingkat kerentanan  tertinggi  terhadap  dampak kenaikan  paras  laut.    Dengan  keunggulan tersebut, metode CVI relatif lebih popular dibandingkan  dengan  metode  lain  yang digunakan dalam penilaian kerentanan garis pantai  di  berbagai  negara,  seperti;  Kanada (Shaw et al., 1998), Australia (Abuodha and Woodroffe, 2006), Spanyol (Ojeda-Zújar et al.,  2008),  Yunani  (Alexandrakis  et  al., 2009), Turki (Özyurt and Ergin, 2010), dan India (Kumar et al., 2010), termasuk di  In- donesia  (Disaptono,  2008).  Di  samping
keunggulan,  metode  CVI  ini  memiliki kekurangan  yaitu  data  numerik  yang dihasilkan  (ranking  dan  skor  indeks)  tidak serta-merta  dapat  disetarakan  dengan dampak fisik tertentu.  Selain itu, pendekat- an  ini  semata-mata  hanya  berdasarkan penilaian  pada  parameter fisik,  tetapi tidak mempertimbangkan  dampak  dari  aktifitas manusia  terhadap  perubahan  lingkungan pantai dalam proses-proses fisik yang dinilai, dan juga terbatasnya jumlah parameter yang digunakan  sebagai  input  dalam  penilaian kerentanan (Abuodha and Woodroffe, 2006).
Aplikasi  teknologi  SIG  telah  demikian berkembang dan bermanfaat dalam banyak analisis,  seperti:  analisis  perubahan  pantai dan  dampaknya  terhadap  kehidupan masyarakat  (Muryani,  2010),  juga  dalam analisis kerentanan, risiko dan zonasi rawan bahaya  (Hizbaron  et  al.,  2010).  Tujuan penelitian ini adalah memetakan kerentanan pantai  yang  dapat  digunakan  dalam memperbandingkan status kerentanan suatu kawasan  atau  pun  untuk  penilaian  pada skala berjenjang (skala lokal/relatif dan glo- bal/standar). Penelitian ini diharapkan dapat mem-perkaya  alternatif  pendekatan  atau metode  yang  ada  untuk  pengkajian perubahan  pantai  dan  penyusunan  peta indeks  kerentanan  pantai.

## METODE PENELITIAN
Lokasi yang dikaji adalah pantai indramayu sepanjang  101,04  km  yang  membentang dari  Legon  Wetan  (pantai  Timur Kabupaten  Subang)  hing ga  Pasekan (pantai Utara Kabupaten Indramayu) yang mencakup  garis pantai dari 22 desa dalam kabupaten Indramayu dan Subang, Provinsi Jawa  Barat.  Areal  penelitian  (Area  of Interest)  secara  geografis  terletak  pada posisi  107°  48'  0,572"  –  108°  15'  0,576" BT dan  6° 7' 29,766" – 6° 22' 29,766" LS.
Variabel  yang  digunakan  mencakup  enam variabel:  (1)  laju  erosi  pantai,  (2) geomorfologi,  (3)  kemiringan  pantai,  (4) tinggi gelombang signifikan, (5) perubahan tinggi  paras  laut  relatif   dan  (6)  kisaran pasang  surut.    Variabel  laju  erosi  pantai diekstrak  dari  Landsat  TM  (1991)  dan ETM+ (2003) menggunakan teknik end point rate (EPR) dan line transect pada kedua dataset Landsat.  Pemrosesan  citra  dilakukan menggunakan pendekatan: single band thresh- old, band ratio serta false color composite (RGB 543).  Batasan garis pantai yang digunakan yaitu  murni batas  nilai  piksel “darat-air” di atas  waterline  yang  menjadi  batas  langsung antara  daratan  dan  laut  dengan  perlakuan koreksi  pasang  surut.  Keragaan  batimetri dari  profil  topografi  dasar  perairan  dapat dibangun  dari  metode  interpolasi  (Siregar dan  Selamat,  2009).    Oleh  karena  itu, ekstraksi  garis  pantai  dengan  perlakuan koreksi  pasang surut dibangun  mengguna- kan keragaan bati-topografi hasil interpolasi.
Dua data variabel yakni: geomorfologi dan kemiringan  (slope)  pantai,  keduanya diekstrak  bersumber  dari  peta  RBI  skala 1:25.000.  Agar data variabel  geomorfologi sebagai  satu-satunya  variabel  non-numerik (kualitatif) menjadi variabel numerik, maka hasil  ekstraksi  leyer  (data) luas  tiap bentuk lahan/penutupan  lahan  dirubah  meng- gunakan  matriks  tranformasi  untuk  mem- peroleh data numerik variabel geomorfologi berupa  ranking  yang  mewakili  resistensi masing-masing bentuk lahan geomorfologi terhadap  erosi.  Data  variabel  slope  pantai diektrak  dari  keragaan  raster  terrain  yang dibangun dari titik elevasi topografi (sumber peta  RBI  1:25.000)  dan  kontur  kedalaman (sumber  peta  LPI  1:50.000).    Data  slope pantai  diekstrak  masing-masing  pada  arah laut dan darat dari garis pantai dalam wilayah tiap grid  garis pantai (shoreline  grid).
Dua variabel menggunakan data bersumber dari  pengamatan  satelit  altimetri  yakni
variabel laju perubahan paras laut dan rerata kisaran  pasang  surut.  Data  variabel  laju perubahan  paras  laut  diekstrak  dari  data satelit  altimeter  TOPEX/POSEIDON selama 17 tahun (Oktober 1992 hingga Juli 2009).    Oleh  karena  ketiadaan  data sebaran spasial daerah  uplift dan  subsidence, maka  data  variabel  perubahan  paras  laut hanya bersumber dari data satelit tersebut. Jenis  data  variabel  rerata  kisaran  pasang surut  yang  digunakan  adalah  data  time  se- ries  tidal  prediction  of  height  grid  point berukuran  spasial  0,25°  tahun  2007  (1 Januari 2007 – 1 Desember 2008) dengan inter val  pengamatan  tiap  1  jam  dan beresolusi spasial 0.5° yang merupakan data asimilasi hasil  pengamatan satelit  altimetri TOPEX/POSEIDON.    Data  rerata kisaran pasang surut tahunan (annual mean tidal  range)  dilakukan  melalaui  tahapan penapisan di lingkungan SIG terhadap data rerata tinggi air maksimum (mean higher high water)  dengan  data  rerata  tinggi  air  mini- mum (mean lower low water).
Terakhir,  data  variabel  rerata  ting gi gelombang  yang  digunakan  adalah  data mean  significant  wave  height  yang  bersumber dari  data  European  Centre  for  Medium-Range Weather  Forecasts  (ECMWF).  Interval  data yang  digunakan  adalah  data  pengamatan tiap  6  jam  dari  perairan  Laut  Jawa  dan sekitarnya  dari  tahun  2002  hingga  2003. Data  annual  mean  wave  significant  height diperoleh  melalui  tahapan  penapisan  data seasonal mean wave height menggunakan over- lay statistic di lingkungan SIG.
Hasil  ekstraksi  tiap  data  variabel  yang beragam  koordinat  dan  skala  dilakukan penyeragaman,  mencakup  tahapan registrasi  yakni  pada  sistim  koordinat SUTM  zona  49  dan  datum  vertikal WGS_84.  Juga  resample  pada  tiap  dataset keenam  variabel  sehing g a  semuanya memiliki  resolusi  spasial  yang  sama  yakni 30  meter.  Analisis  dikerjakan  dengan
membangun basis data berupa shoreline grid berukuran  1  menit.  Diperoleh  51  buah shoreline  grid  sepanjang  garis  pantai  dalam AOI yang masing-masing berisi  entity  nilai hasil ekstraksi tiap variabel sebagai atribut dari daerah arah laut dan darat.
Standarisasi  skor  nilai  tiap  variabel sehingga  menjadi  nilai  skor  dengan  range standar  0-1  menggunakan  matriks  MCA berdasarkan  persamaan  sebagai  berikut, (Susilo,  2006);
    i x min i x max in x min in x in X    ----------------- (1) dimana in X =  nilai  standar  dari  variabel ke-i  pada  grid  ke-n,  in x =  nilai  asli  dari
variabel ke-i pada grid ke-n, i x max = nilai
terting gi  variabel,  serta i x min =  nilai
terendah  variabel.  Sumber  acuan  batas terendah  dan  tertinggi  tiap  variabel  yang masing-masing  mewakili  potensi  terbaik dan  terjelek  dari  kerentanan  tiap  variabel dikumpulkan dari berbagi lokasi penelitian yang  diperoleh  dari  hasil  ekstraksi  data serta  dari  lokasi  lain  yang  diperoleh berdasarkan  kajian  literatur.
Preferensi  ranking  yang  digunakan  adalah jarak jangkauan persentil (20%, 40%, 60%, dan  80%).  Preferensi  ini  diterapkan terhadap  nilai  (skor)  tiap  variabel  hasil standarisasi yang telah memiliki julat antara 0  hingga  1.  Skor  terendah  yang  mewakili potensi  kerentanan  terbaik  ditandai  oleh jarak 0 – 0,2, sebaliknya skor tertinggi yang mewakili  potensi  kerentanan  terburuk ditandai  oleh  jarak  0,80  -  1.  Dengan demikian  julat  bagi  kelima  ranking  tiap variabel,  adalah:  kategori  sangat  rendah ditandai  oleh  nilai  ranking  1  (skor  <0,2), kategori rendah ditandai oleh nilai  ranking 2  (skor:  0,2  –  0,4),  kategori  moderat ditandai oleh nilai ranking 3 (skor: 0,4-0,6), kategori tinggi ditandai oleh nilai ranking 4
(skor: 0,6 – 0,8) dan kategori sangat tinggi ditandai  oleh  nilai  ranking  5  (skor  >0,8). Masing-masing skor ranking ini ditambahkan  sebagai  atribut  tiap  variabel dalam  masing-masing  shoreline  grid.
Penghitungan nilai skor indeks kerentanan dilakukan  berdasarkan  orisinalitas  konsep perhitungan nilai indeks kerentanan dalam metode  CVI  (hasil  perhitungan  ranking), yakni  merupakan  akar  dari  perkalian  tiap nilai ranking variabel dibagi jumlah variabel sebagai  berikut  (Pendletton  et  al.,  2010):
  6 f e d c b a CVI       ------------ (2)
dimana CVI = nilai (skor) Indeks Keretanan Pantai, a,b,c,d,e dan f adalah ranking variabel yang  bertur ut-tur ut:  geomorfologi, perubahan garis pantai, slope pantai, rerata tinggi  gelombang,    rerata  kisaran  pasang surut, dan laju perubahan paras laut.
Normalisasi skor dikembangkan berdasar- kan konsep bahwa di lokasi manapun dan berapapun  jumlah  shoreline  grid  digunakan dalam penilaian kerentanan yang dilakukan berdasarkan pendekatan metode CVI maka skor indeks yang dihasilkan senantiasa akan menyebar  di  antara  nilai  skor  antara  0,41 hingga  51,03.  Hal  ini  diperoleh  dengan mensimulasikan bahwa seluruh shoreline grid secara konstan masing-masing berisi rank- ing terendah (nilai ranking 1) dan ranking terting gi  (nilai  ranking  5)  maka  dari Persamaan 2 akan dihasilkan range standart skor  CVI  yakni  sebesar  0,41  (dihasilkan oleh  nilai  ranking  1  pada  seluruh  shoreline grid) dan 51,03 (dihasilkan oleh nilai rank- ing 5 pada seluruh  shoreline grid).
Dengan  kondisi  demikian  dapat  dilihat bahwa skor CVI yang diperoleh dari lokasi manapun  sebenarnya  bersifat  baku. Berdasarkan  sifat  baku  range  skor  CVI tersebut  maka  pada  hakikatnya  tiap  range
nilai  skor  CVI  dapat  pula  dinormalisasi pada  range baku  0 –  1 seperti  halnya  range nilai  ranking  tiap  variabelnya.  Untuk menormalisasi  skor  nilai  CVI  dilakukan berdasarkan  for mula  sebagai  berikut (Teknomo,  2006);
  nlb olb - OS olb - oub nib - nub NS   --------- (3)
dimana  NS = skor nilai indeks baru, OS = skor nilai indeks asli, nub = batas tertinggi skor nilai indeks baru, nlb = batas terendah skor nilai indeks baru, oub = batas tertinggi skor  nilai  indeks  asli  (51,03),  dan  olb  = batas terendah skor nilai indeks asli (0,41).
Dari konsep seperti di atas maka tiap nilai skor  CVI  yang  dihasilkan  dari  penilaian kerentanan di  tiap lokasi  selanjutnya akan menyebar  di  antara  range  baku  (0-1)  hasil normalisasi  nilai  skornya  masing-masing. Algoritma standarisasi ranking variabel dan normalisasi skor indeks kerentanan pantai ditampilkan pada Gambar 1.
Hubungan  skor nilai  CVI yang  dihasilkan dari  tiap  lokasi  seperti  pada  Gambar  1 adalah  ditunjukkan  dalam  persamaan berikut:
0  min  Skor Indeks  max  1 (4)
0  Skor Indeks  1 (5)
Persamaan 4 menunjukkan batas range nilai skor  CVI  dari  tiap  lokasi  (minimum- maksimum) terhadap range baku (0 – 1) hasil normalisasi  terhadap  potensi  kerentanan terendah  dan  kerentanan  tertinggi  secara global  (Persamaan  5).  Berdasarkan Persamaan 4 dan 5, masing-masing kategori indeks kerentanan yang terdiri atas empat kategori:  rendah,  moderat,  tinggi,  dan sangat  tinggi  dapat  dianalisis  pada  range yang  berbeda  menggunakan  preferensi jarak  jangkauan  kuartil,  persentil  ataupun jarak  interval.  Penilaian  kerentanan  lokal dianalisis  dengan  Persamaan  4  terhadap
range nilai minimum-maksimum, sedangkan status  kerentanan  kawasan  tersebut  pada skala  global  atau  perbandingan  status kawasan  tersebut  dengan  kawasan  lain dapat  dianalisis  menggunakan  Persamaan 5 berdasarkan masing-masing nilai skor tiap kawasan  yang  menyebar  di  antara  range baku 0 – 1.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN
Hasil  ekstraksi  nilai  laju  perubahan  garis pantai  kawasan  pantai  Indramayu  selama 12  tahun  masing-masing  adalah  1,80  – 12,78  m/tahun  (erosi)  dan  0,23  –  44,88 m/tahun  (akresi).    Hasil  ekstraksi  aspek geomorfologi  dan  kemiringan  pantai diperoleh  bahwa  secara  umum,  kawasan pesisir  Indramayu  terdiri  atas  jenis  pantai berpasir, tambak dan mangrove di sebelah Barat  dan  Timur,  dan  merupakan  daerah kipas  alluvial  dengan  kemiringan  pantai yang  sangat  rendah.  Demikian  pula diketahui  bahwa  proses  laju  evolusi  yang mendominasi  adalah  akresi  dibandingkan erosi  dengan  persentasi  masing-masing sebesar  49,02  %  (erosi)  dan  50,98  % (akresi).  Ringkasan  julat  nilai  minimum- maksimum data hasil ekstraksi tiap variabel beserta  luaran  masing-masing  nilai  skor bakunya  dalam  seluruh  grid  garis  pantai, ter masuk  acuan  potensi  kerentanan terbur uk  dan  terbaik  masing-masing variabel  ditampilkan  pada  Tabel  1.
Acuan  potensi  terburuk dan  terbaik  pada Tabel  1  adalah  bersumber  dari  hasil ekstraksi data tiap variabel di daerah lokasi penelitian  dan  lokasi  lain  di  dunia berdasarkan kajian literatur.  Pada Tabel 1 diketahui bahwa satu-satunya jenis variabel yang  berasal  dari  daerah  pantai  lokasi penelitian  yang  menjadi  acuan  potensi kerentanan  adalah  besar  laju  akresi  yang berlangsung  di  kawasan  Barat  AOI,
Sumber:hasil  analisis
Gambar 1. Algoritma standarisasi skor variabel dan normalisasi nilai skor indeks kerentanan pantai (skor CVI) serta penentuan ranking variabel dan kelompok variabel serta kategori indeks lokal (relatif) dan global (baku) berdasarkan pendekatan metode integrasi CVI-MCA
tepatnya  di  kawasan  delta  Cipunagara (Kabupaten  Subang),  yakni  sebesar  44,88 m/tahun.  Besar  nilai  akresi  tersebut menjadi  referensi  nilai  terendah  (potensi terbaik)  dalam  standarisasi  skor  ranking variabel  laju  perubahan  garis  pantai.
Dengan memperhatikan urut-urutan nilai rerata  masing-masing  variabel  dan kelompok variabel pada Tabel 1 diketahui bahwa  variabel  kontributor  yang  sangat berpengar uh  terhadap  kerentanan perubahan fisik pantai Indramayu adalah: kemiringan  pantai  (0,978)  dan  pengaruh terkecil  dikontribusi  oleh  variabel  rerata kisaran  pasang  surut  (0,029).  Dari  sisi
kelompok,  sumbangan  terbesar  adalah berasal  dari  faktor  geologi  dibandingkan faktor fisik. Kontribusi oleh faktor geologi ini hampir sebesar 6 kali kontribusi proses fisik.  Tingginya  sumbangan  kerentanan pantai akibat kelompok faktor geologi ini secara berturut-turut disumbangkan oleh variabel  kemiringan  pantai  (slope)  yang sebagian  besar  terdiri  atas  jenis  dataran sangat  landai  (0,978);  jenis  geomorfologi pesisir  yang  bersifat  erodibilitas  tinggi (0,711)  karena  disusun  oleh  jenis  bentuk lahan seperti pantai berpasir dan mangrove, serta penggunaan lahan seperti sawah dan tambak;  serta  laju  erosi  yang  cukup signifikan  (0,295).    Dari  hasil  ini  dapat
disimpulkan  pula  bahwa  variabel  laju perubahan  garis  pantai  (evolusi)  yang banyak  dilaporkan  berlangsung  di  pantai sebelah  Utara  Jawa  tidak  cukup menyumbangkan  kerentanan  dibanding- kan  variabel  kemiringan  pantai  dan  geo- morfologi  di  sepanjang  pesisir  kawasan ini.    Proporsi  tiap  ranking  variabel  se- panjang  pantai  Indramayu  berdasarkan preferensi jangkauan persentil menunjuk- kan  bahwa  jenis  ranking  variabel  geo- morfologi relatif lebih beragam dibanding- kan  lima  jenis  variabel  lainnya.
Proporsi  tiap  ranking  variabel  maupun kategori indeks kerentanan dapat menjadi petunjuk karakteristik spasial jenis variabel atau pun cakupan tingkat (kategori indeks) kerentanan  pada  suatu  kawasan.  Proporsi ranking jenis variabel  yang bervariatif  me- nunjukkan bahwa keragaman karakteristik spasial  variabel  tersebut  bersifat  lokal (relatif)  pada  skala  lokasi  penilaian.  Se- baliknya jenis ranking variabel yang hampir konstan  atau  konstan  sepanjang  garis pantai  yang  dinilai  menunjukkan  bahwa jenis variabel tersebut berkarakter regional hingga global. Hal yang sama pun ditunjuk- kan  oleh  tingkat  kerentanan    (Pendletton
et  al.,  2010).  Hasil  analisis  kerentanan berupa peta indeks kerentanan yang lokal (relatif) dan global (standar) berturut-turut disajikan pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa tingkat  indeks  kerentanan  lokal  dari pantai  memiliki  keragaman  spasial menurut ukuran AOI. Kerentanan dengan ‘kateg ori  ting gi’  mendominasi  di sepanjang pantai Kabupaten Subang (dari Pangarengan  hingga  Patimban),  serta pantai  Barat  ke  Timur  Kabupaten Indramayu  (dari  Ujung  Gebang  hingga Lamatar ung).    Kerentanan  ‘kateg ori sangat  tinggi’  terdapat secara  sporadis di Kabupten Subang meliputi daerah Lagon Wetan,  Pangarangan,  dan  Patimban. Kerentanan  pantai  dalam  wilayah Kabupaten  Indamayu  dengan  ‘kategori sangat  tinggi’  terdapat  di  Eretan  Kulon (sebelah Timur dan Barat), Eretan Wetan (seluruh pantai), Cemara (di bagian tengah dan  Timur),  Lamatarung  (bagian  tengah dan  Timur),  serta  Karang  anyar  dan Pasekan  (seluruh  pantai  kedua  daerah); sedangkan  kerentanan  dengan  ‘kategori rendah’ terdapat di Patimban (Kabupaten Subang);  sisanya  kerentanan  dengan
K elp.
Variabel Variabel Julat Data Data Hasil Estraksi Acuan Potensi K erentanan Skor Standar Va riabel Rerata  (Hasil Sta ndarisasi) Min Maks  Terburuk  Terb aik  Min  Maks  Var iab el Kelp. Va ria bel
A. Faktor Geologis 1 . Laju  per garis pantai (m/th) -12,780  44,88 -1 00 44,8 8 0,00 0  0,398 0,295 0,661 2 . Geomorfologi (ranking 1-5 ) 3 5 5 1 0,5 1 0,711 3. Slope (%) 0 ,059 0,7 89 0,022 14,7 0,94 8  0,997 0,978 B. Faktor Pros es Fisik 4 . Laju  per muka laut (mm/th) 3 ,538 3,9 88 24,6 -0,68 0,16 7  0,185 0,176 0,116 5 . Rerata ti nggi g elombang (m) 0 ,518 0,6 99 4 0,05 0,11 8  0,164 0,143 6 . Rerata kisaran  pasut (m) 0 ,413 0,8 14 17 0,14 0,01 6  0,040 0,029
Sumber:  hasil  analisis
Tabel 1. Julat Nilai Acuan Potensi Kerentanan Keenam Variabel, Julat Nilai Hasil Ekstraksi Dan Hasil Standarisasi Masing-Masing Variabel Dalam Seluruh Grid Garis Pantai, Serta Rerata Nilai Tiap Variabel Dan Kelompok Variabel
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 3. Peta Indeks Kerentanan Pantai Global (Baku) Kawasan Pantai Indramayu Berdasarkan Pendekatan Berbasis CVI-MCA
Sumber:  hasil  analisis
Gambar 2. Peta Indeks Kerentanan Pantai Lokal (Relatif) Kawasan Pantai Indramayu Berdasarkan Pendekatan Berbasis CVI-MCA
‘kategori  moderat’  terdapat  di  Patimban (Kabupaten  Subang)  dan  Parean  Giran (Kabupaten Indramayu). Secara keseluruhan, proporsi kategori kerentanan sepanjang  pantai  Indramayu  sebagai berikut: kategori tinggi (68,63%), kategori sangat  tinggi  (19,61%),  kategori  rendah (9,80%),  dan  kategori  moderat  (1,96%). Hal menarik dapat dilihat pada kerentanan pantai  Indramayu  untuk  tingkat  global (Gambar 4), dimana meskipun kerentanan pantai  bervariasi  secara  lokal,  namun kerentanan  tersebut  pada  tingkat  global hanya terdiri atas ‘kategori rendah’ dalam seluruh  area AOI.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pemetaan  status  kerentanan  kawasan pantai Indramayu dengan metode integrasi CVI-MCA  menghasilkan  luaran  yang cukup  komprehensif,  baik  status kerentan-an pantai Indramayu pada tingkat lokal  maupun  pada  tingkat  regional  dan atau  global.  Luaran  analisis  juga  bisa digunakan  dalam  mengetahui  baik variabel  maupun  kelompok  variabel kontributor kerentanan terhadap kawasan pesisir Indramayu. Di mana secara umum kawasan  pantai  Indramayu  memiliki kerentanan  tinggi  (68,63%)  di  tingkat lokal,  namun  di  tingkat  global keseluruhan  kawasan  pantai  ini  (100%)
memiliki kerentanan  pantai yang  rendah. Penelitian  ini  sekaligus  mem-buktikan dampak  variatif  pada  tingkat  lokal  dari fenomena  global  kenaikan  paras  laut. Berdasarkan  kemampuannya  meng- hasilkan  luaran  yang  komprehensif  dan infor matif, disarankan untuk menggunakan pendekatan integrasi CVI– MCA sebagai tool analisis.  Misalnya, bagi rencana  penilaian  kerentanan  kawasan lain terhadap kenaikan paras laut baik pada skala lokal, nasional, regional maupun glo- bal  dalam  rangka  keputusan  pengelolaan yang obyektif bagi dampak fenomena ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  pihak  Sekolah  Pascasarjana Institut  Pertanian Bogor  (SPs  IPB)  yang telah  memberikan  kesempatan  kepada penulis mengikuti program  magister pada program  studi  teknologi  kelautan  FPIK- IPB.  Ucapan  terima  kasih  juga  ditujukan kepada  pihak  Direktorat  Jenderal Pendidikan  Ting gi  -  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  RI  (Dikti- Kemdikbud  RI)  yang  telah  memberi bantuan  program  Beasiswa  Pendidikan Pascasarjana  (BPPS)  sehingga  penulis dapat  menyelesaikan  studi  dan  penulisan paper ini dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Abuodha, P.A. and Woodroffe, C.D. (2006) Assessing Vulnerability of Coasts to Climate Change: A Review of Approaches and Their Application to the Australian Coast 2006. http://ro.uow.edu.au/  (24  Februari  2011)
Alexandrakis,  G.,  Karditsa,  A.,  Poulos,  S.,  Ghionis,  G.,  and  Kampanis,  N.A.  (2009) Vulnerability Assessment for to Erosion of the Coastal Zone to A Potential Sea Level
Rise: The Case Of The Aegean Hellenic Coast. Sydow, A. (Edt) Environmental Systems. Eolss  Pub.  Oxford  ,UK
Disaptono,  S.  (2008)  Teknologi  Adaptasi  Kenaikan  Paras  Muka  Air  Laut  di  Wilayah  Pesisir Dan Pulau-Pulau Kecil. [Slide]. Workshop Adaptasi Dan Mitigasi Kenaikan Paras Muka Air Laut Akibat Perubahan Iklim Diwilayah Pesisir Dan Pulau-Pulau Kecil. Millenium Hotel-Jakarta,  28  November  2008
Gornitz, V.M., Beaty, T.W., and Daniels, R.C. (1997) A Coastal Hazards Data Base for the US West Coast. Oak Ridge Nat Lab, Tennessee, US
Hizbaron, D.R., Hadmoko, D.S., Samodra, G., Dalimunthe, S.A. dan Sartohadi, J. (2010) Tinjauan  Kerentanan,  Risiko  dan  Zonasi  Rawan  Bahaya  Rockfall  di  Kulonprogo,  Yogyakarta. Forum Geografi.  Vol. 24, No. 2, Desember, pp. 119 - 136
Kumar, T.S., Mahendra, R.S., Nayak, S., Radhakrishnan, K., and Sahu, K.C. (2010) Coastal Vulnerability  Assessment  for  Orissa  State,  East  Coast  of  India.  J  Coast  Res,  26(3):
523–534
Muryani C. (2010) Analisis Perubahan Garis Pantai Menggunakan SIG serta Dampaknya terhadap Kehidupan Masyarakat di Sekitar Muara Sungai Rejoso Kabupaten Pasuruan. Forum Geografi.
Vol.  24,  No.  2, Desember,  pp.  173  –  182
Ojeda-Zújar,  J.,  Álvarez-Francosi,  J.I.,  Martín-Cajaraville,  D.,  Fraile-Jurado,  P.  (2009)  El uso  de  las  TIG para  el  cálculo  del  índice  de  Vulnerabilidad costera  (CVI)  ante  una potencial subida del nivel del mar en la costa andaluza (España).  GeoFocus,  9:83-100
Özyurt,  G.  and  Ergin,  A.  (2010)  Improving  Coastal  Vulnerability  Assessments  to  Sea- Level Rise: A  New Indicator-Based Methodology for  Decision Makers.  J Coast  Res, 26(2):  265  –  273
Pendleton,  E.A.,  Thieler,  E.R.,  and  Williams,  S.J.  (2010)  Importance  of  Coastal  Change Variables in  Determining Vulnerability  to Sea-  and Lake-Level  Change.  J  Coast  Res, 26(1):  176  –  183
Ramieri. E., Hartley, A., Barbanti, A., Santos, F.D., Laihonen, P., Marinova, N. and Santini, M.  (2011)    Methods  for  Assessing  Coastal  Vulnerability  to  Climate  Change.  ETC CCA Background Paper. European Environment Agency, Copenhagen (DK) 8-9 June 2011.
Shaw, J., Taylor, R.B., Forbes, D.L., Ruz, M.H. and Solomon, S. (1998) Sensitivity of the Canadian Coast  to Sea-Level  Rise.  Geol Surv  Can Bull  505:114
Siregar, V.P.  dan Selamat, M.B.  (2009)  Interpolasi dalam  Pembuatan Kontur  Peta Batimetri.  E- Jur Ilm Tekno Kel Tropis, 1(1):39-47
Susilo,  S.B.  (2006)  Indeks  Keberlanjutan  Pembangunan  Pulau-Pulau  Kecil  (BPK)  dengan  Sidik Kriteria Ganda (SKG). Jur Pesisir dan Lautan, Vol. 7, No. 2, pp.52-70
Teknomo, K. (2006) Evaluation Based on Ranks: Analytic Hierarchy Process (AHP) Tutorial. http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/ahp  (24  Mei  2011).