27
III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian adalah 5 (lima) kecamatan pesisir Pantai Utara Jakarta, Propinsi DKI Jakarta yang terletak antara 08º22'00” - 08º50'00” Lintang Selatan dan 121º55'40" - 122º41'30'' Bujur Timur. Kecamatan pesisir tersebut adalah: 1) Kecamatan Penjaringan, 2) Pademangan, 3) Koja, 4) Tanjung Priuk, dan 5) Kecamatan Cilincing.
Penelitian ini dilaksanakan selama 6 (enam) bulan
terhitung bulan Januari – Juni 2010. Lokasi penelitian disajikan dalam Gambar 6.
Gambar 6 Lokasi penelitian di Pantai Utara Jakarta 3.2 Bahan dan Peralatan 3.2.1 Bahan Pada penelitian ini, Bahan yang digunakan adalah : •
Citra satelit ALOS Kotamadya Jakarta Utara tahun 2006.
•
Peta RBI lembar tahun 2008 dari Bakosurtanal dengan skala 1 : 50.000.
•
Data yang terkait dengan komponen dimensi kerentanan pantai meliputi: karakterisitk pantai dan dinamika pesisir (tipologi, kenaikan muka laut relatif, tunggang pasang surut, tinggi gelombang rata-rata, elevasi, jenis batuan, dan perubahan garis pantai). Jenis dan sumber data disajikan pada Tabel 6.
28
Tabel 6 Jenis dan sumber data No
Jenis data
1.
Dimensi Keterpaparan Kenaikan muka laut
2. 3. 4. 5. 6. 7.
Erosi Pantai Tinggi gelombang Pasang Surut Kejadian Tsunami Pertumbuhan Penduduk Kepadatan Penduduk
1. 2. 3.
Dimensi Kepekaan Elevasi pantai Kelerengan (slope) Tipologi pantai
4.
Tipologi penggunaan pantai
5.
Pemukiman Penduduk
1. 2. 3. 4. 5.
Dimensi Daya Adaptasi Habitat Pesisir Mangrove Terumbu Karang Lamun Kawasan Konservasi mangrove
Sumber data http://www. aviso.oceanobs. com/en/news/oceanindicators/mean-sealevel/index.html. Citra ALOS 2006 -2009 Dinas Hidro-Oseanografi Dinas Hidro-Oseanografi http : //www.ngdc.noaa.gov/hazard/tsu.shtml.
BPS Jakarta Utara BPS Jakarta Utara Bakosurtanal Bakosurtanal BAPEKO Jakarta Utara dan pengamatan lapang BAPEKO Jakarta Utara dan pengamatan lapang BAPEKO Jakarta Utara dan pengamatan lapang Bakosurtanal Pengamatan lapang dan data citra ALOS Pengamatan lapang dan data citra ALOS Pengamatan lapang dan data citra ALOS Departemen Kehutanan
3.2.2 Peralatan Pada penelitian ini, peralatan yang digunakan adalah:
•
GPS Garmin etrex 12 Channel
•
Komputer Pentium(R) 4 CPU 2.00 GHz
•
Software ArcView GIS 3.3, Ermapper 6.4 dan MS-Office 2007
•
Kamera digital BenQ DC T860 Pentax Zoom Lens 8 megaPixel
•
Kuisioner (Lampiran 1)
29
3.3 Tahapan Penelitian Tahapan penelitian kerentanan pantai secara diagramatik disajikan pada Gambar 7. Penelitian diawali dengan kajian pustaka dan penyusunan proposal penelitian. Setelah usulan penelitian disetujui dilanjutkan dengan persiapan pelaksanaan penelitian. Sebelum memulai pengumpulan data terlebih dahulu dilakukan persiapan pelaksanaan penelitian. Hal-hal yang dipersiapkan antara lain penyediaan alat-alat pengukuran dan pengambilan data lapang, penyiapan daftar pertanyaan/kuesioner dan penelusuran data sekunder melalui situs internet. Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer dikumpulkan melalui pengukuran dan pengamatan lapang, serta wawancara dengan masyarakat di lokasi studi. Setelah data terkumpul dilakukan pengolahan dan analisis data, termasuk analisis spasial dengan menggunakan SIG. Setelah itu dilanjutkan dengan pembahasan hasil penelitian dan penulisan tesis. Tahapan penelitian disajikan dalam Gambar 7. Penyusunan dan persetujuan Proposal
Kajian Pustaka
Persiapan pelaksanaan penelitian Pengumpulan data
Data Primer
Data Sekunder
Pengolahan Data
Pengolahan citra dan
SIG
Analisis Data Pembahasan Hasil dan Penulisan Tesis Gambar 7 Tahapan pelaksanaan penelitian kerentanan pantai
30
Tahapan pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software Ermapper 6.5, ArcView 3.3 dan MS-exel 2007, analisis data kajian kerentanan pantai secara diagramatik disajikan pada Gambar 8. Pengumpulan data dilakukan melalui survei lapangan dan pengumpulan data dari instansi terkait. Adapun metode atau pendekatan yang digunakan dalam menganalis data, terdiri dari tiga jenis metode, yaitu: (1) analisis ekosistem dan sumberdaya pesisir.
Melalui
analisis ini diperoleh gambaran umum tentang kondisi ekosistem dan sumberdaya pesisir di lokasi penelitian; (2) analisis karakteristik fisik dan sosial masyarakat. Hasil dan analisis ini adalah gambaran umum karakteristik fisik pantai seperti kontur pantai, ketinggian pantai dari permukaan laut, kelerengan pantai, dan karakteristik sosial masyarakat termasuk persepsi masyarakat, infrastruktur yang ada di pesisir; (3) analisis kerentanan lingkungan pesisir. Hasil yang didapatkan dari analisis ini adalah informasi terkait dengan dinamika kerentanan pesisir. Nilai parameter perdimensi yang diperoleh ditransformasikan ke dalam nilai skor untuk menghitung indeks perdimensi kerentanan berdasarkan formulasi persamaan matematika yang dikembangkan oleh Tahir (2010). Setelah dilakukan overlay terhadap hasil analisis didapatkan keluaran dari penelitian berupa indeks kerentanan pantai dan proyeksi tingkat kerentanannya dimasa mendatang. Pengumpulan data
Kajian Pustaka
Survey Lapangan
Metode / pendekatan Analisis
Hasil analisis
Analisis ekosistem dan sumberdaya
Kondisi ekosistem dan SD Pesisir
Analisis karaktersistik fisik dan sosial pantai
Gambaran umum karakterisitik fisik dan sosial pantai
Analisis kerentanan lingkungan pantai
Dinamika kerentanan pantai
Output penelitian
Indeks kerentanan pantai dan proyeksi tingkat kerentanan
Gambar 8 Diagram tahapan analisis data kajian kerentanan pantai
31
3.4 Diagram Cakupan Kerentanan Pantai Analisis kerentanan pantai mengacu kepada konsep yang dikembangkan oleh Turner et al. (2003) dimana kerentanan merupakan fungsi dari keterpaparan, kepekaan dan daya adaptasi dari suatu sistem pesisir. Untuk mengidentifikasi komponen kerentanan, Polsky et al. (2007) mengembangkan model Vulnerability Scoping Diagram (Diagram Cakupan Kerentanan). Model VSD ini menempatkan keterpaparan, kepekaan dan daya adaptasi sebagai dimensi kerentanan (Gambar 9).
Selanjutnya dilakukan determinasi terhadap komponen dimensi kerentanan
dan pengukuran komponen dimensi kerentanan.
Gambar 9 Diagram cakupan kerentanan (vulnerability scoping diagram) pesisir (adopsi dari Polsky 2007)
32
3.4.1 Keterpaparan (Exposure) Dimensi keterpaparan (exposure) terdiri dari 3 (tiga) komponen yaitu: 1) dinamika pesisir; 2) gangguan alam; dan 3) penduduk. Komponen yang diukur dan skor penilaian disajikan dalam Tabel 7 dan Tabel 8. Tabel 7 Komponen dimensi keterpaparan (exposure) dan satuan pengukurannya Komponen Dimensi (E)
Simbol
Kenaikan Muka Laut1) Erosi Pantai1) Rara-Rata Tunggang Pasang1) Rata-Rata Tinggi Gelombang1) Tsunami2) Pertumbuhan Penduduk3) Kepadatan Penduduk3)
(SR) (ER) (PS) (GL) (TS) (PD) (KP)
Satuan pengukuran mm/tahun m/tahun m m Kejadian (100 thn terakhir) % pertahun Jiwa/ha
Keterangan : 1)
Komponen dimensi dinamika pesisir Komponen dimensi gangguan alam 3) Komponen dimensi penduduk 2)
Tabel 8 Sistem penskalaan dan skoring parameter kerentanan dimensi keterpaparan (exposure) Skor
1
2
3
4
5
< 4,99
5 – 9,99
10 – 14,99
15 – 25
>25
ER m/thn
>2,0
1,0 – 2,0
-1,0 – 1,0
1,0 – (-2,0)
<-2,0
PS m
<0,50
0,51 – 1,0
1,1 – 2,0
2,1 – 4,0
>4
DKP (2008)1)
GL m
<0,50
0,51-1
1,1-1,5
1,51 – 2
>2
DKP (2008)1)
TS *)
0
1
2–3
4 – 10
>10
SOPAC (2005)3)
PD % /thn
<0,5
0,51 – 1,0
1,1 – 1,50
1,51 – 2,0
>2,1
SOPAC (2005)3)
KP jw/ha
<75
76 – 150
151 – 200
201 – 400
>400
BSN (2004)3)
E SR mm/thn
Sumber DKP (2008)1) Gornitz et al. (1992)2)
Keterangan: *) Kejadian tsunami sejak tahun 1900 – 2010, untuk wilayah kajian belum pernah terjadi, namun tetap dimasukkan karena skor penilaian tetap ada.
33
3.4.2 Kepekaan (Sensitivity) Dimensi kepekaan (sensitivity) terdiri dari 3 (tiga) komponen yaitu: 1) karakteristik pantai; 2) penggunaan lahan; dan 3) pemukiman. Komponen yang diukur dan skor penilaian disajikan dalam Tabel 9 dan Tabel 10. Tabel 9 Komponen dimensi kepekaan (sensitivity) dan satuan pengukurannya Komponen Dimensi (S)
Simbol
1)
Elevasi pantai
Kelerengan (slope)
1)
1)
Tipologi Pantai
2)
Tipologi Penggunaan Pantai Pemukiman Penduduk
3)
Satuan pengukuran
(EL)
meter (m)
(SL)
persen (%)
(TP)
Kategori tipologi pantai
(PL)
Tipologi penggunaan
(PP)
Lokasi pemukiman
Keterangan : 1)
Komponen dimensi karakteristik pantai Komponen dimensi penggunaan lahan 3) Komponen dimensi pemukiman 2)
Tabel 10 Sistem penskalaan dan skoring parameter kerentanan dimensi kepekaan (sensitivity) Skor Sen
1
2
3
4
5
EL m
>5
3,1 – 5
2,1 – 3
1,1 – 2
0–1
Tahir (2010)
SL %
>40
25,1 – 40
15,1 – 25
9 – 15
0–8
Tahir (2010)
Berkerikil
Pantai Berpasir
Pantai Hasil Endapan
DKP (2009)
Budidaya pertanian
Peternakan
Pemukiman DKP (2009)
TP
Bervegetasi
PL
Lahan Budidaya terbuka/tidak laut dimanfaatkan
PP
Di lokasi ketinggian > 5m
Berbatu
Di Dibelakang Sekitar ketinggian sempadan pantai 2–5 m pantai
Di atas perairan
Sumber
Modifikasi dari Malone et al. (2005)
34
3.4.3 Daya Adaptasi (Adaptive Capacity) Dimensi daya adaptasi (adaptive capacity) terdiri dari dua komponen yaitu: 1) habitat pesisir (ekosistem terumbu karang, padang lamun dan mangrove); dan 2) kawasan konservasi. Komponen yang diukur dan skor penilaian disajikan dalam Tabel 11 dan Tabel 12. Tabel 11 Komponen dimensi daya adaptasi (adaptive capacity) dan satuan pengukurannya Komponen Dimensi (AC) Habitat pesisir
1)
Kerapatan Mangrove
1)
Simbol
Satuan pengukuran
(HP)
Proporsi habitat vs daratan (kali)
(MR)
Pohon / Ha
1)
(TK)
(%) tutupan karang hidup
1)
Penutupan lamun
(LM)
(%) tutupan lamun
2)
(KL)
(%) kawasan konservasi
Terumbu Karang Konservasi Laut Keterangan : 1) 2)
Komponen dimensi habitat pesisir Komponen dimensi kawasan konservasi
Tabel 12 Sistem penskalaan dan skoring parameter kerentanan daya adaptasi (adaptive capacity) Skor AC HP (kali) MR (pohon/ Ha) TK (%) LM (%) KL (%)
1
2
3
4
5
< daratan pantai
2x> daratan pantai
3x> daratan pantai
4x> daratan pantai
> 5 kali daratan pantai
Sumber Tahir (2010)
0 – 500
501– 1.000
1.001-1.250
1.251-1.500
>1.500
Modifikasi dari KLH (2004)
0 – 20
21 – 40
41 – 60
61 – 80
81 – 100
Modifikasi dari KLH (2001)
<10
10 – 29,9
30 – 59,9
60 – 79,9
>80
Modifikasi dari KLH (2004)
0
1 – 10
11 – 25
26 – 40
>50
Modifikasi dari KLH (2004)
35
3.5 Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang secara langsung didapatkan di lokasi penelitian, baik melalui
pengukuran,
pengambilan
contoh/sampel,
pengamatan
maupun
wawancara dengan responden. Adapun data sekunder adalah data-data yang telah dikumpulkan dan dipublikasikan oleh pihak lain. Data-data yang dikumpulkan dapat dikategorikan sebagai berikut: •
Data geofisik, seperti data oseanografi (pasang surut, arus, batimetri, gelombang laut), elevasi dan kemiringan daratan pantai, tipologi pantai, morfologi pantai, dan panjang garis pantai.
•
Data ekobiologi, seperti ekosistem terumbu karang, ekosistem mangrove, ekosistem lamun, vegetasi pantai dan sumberdaya lainnya.
•
Kondisi sosial dan ekonomi, seperti; penduduk, pemanfaatan sumberdaya pesisir, mata pencaharian, pemanfaatan lahan dan konservasi ekosistem pesisir.
Jenis dan teknik pengumpulan data disajikan dalam Tabel 13.
36
Tabel 13 Jenis data dan teknik pengumpulan data No
Jenis data
Teknik pengumpulan data
Keterangan
A.
Geofisik
1.
Kenaikan muka laut
Terdapat tiga teknik pengumpulan data kenaikan muka laut, yaitu data rekaman tide gauge, data dari model SRES, dan Data AVISO
Penelitian ini menggunakan data dari AVISO yang diunduh dari http://www. aviso.oceanobs. com/en/news/oceanindicators/mean-sealevel/index.html. Data kecenderungan kenaikan muka laut yang tersedia dari tahun 1992-2010
2.
Gelombang
Data indeks tinggi gelombang
Data indeks diperoleh dari BMG
3.
Pasang surut
Pengukuran data pasang urut dengan menggunakan tide gauge
Data pasang surut yang digunakan adalah data pasang surut yang diperoleh dari Dinas Hidro oseanognafi.
4.
Kejadian tsunami
Data kejadian tsunami diperoleh dari NGDC (National Geophysical Data Centre)
Data kejadian tsunami diunduh dari http : //www.ngdc.noaa.gov/hazard/tsu.shtml. Untuk wilayah Indonesia tercatat kejadian tsunami dari tahun 1600-2008.
5.
Erosi (perubahan garis pantai)
Pengukuran pantai yang mengalami erosi
Data perubahan garis pantai dihitung dari hasil analisis digitasi citra ALOS 2006 - 2009
6.
Elevasi pantai, kemiringan, panjang garis pantai luas habitat pesisir.
Pengukuran dan pemetaan dengan menggunakan GPS, Kompas geologi dan analisis spasial dengan SIG
Data batimetri diperoleh dari Bakosurtanal. Analisis spasial dengan menggunakan Arc View.
7.
Tipologi pantai
Pengamatan lapangan
Data tipologi penggunaan pantau diperleh dari BAPPEKO Jakarta Utara dan pengamatan secara langsung dilapangan, kemudian diplotkan ke dalam peta.
B.
Ekobiologi
1.
Terumbu karang
Pengamatan dan pengukuran lapangan
Data sekunder mengenai tutupan karang hidup di lokasi penelitian.
2.
Lamun
Pengamatan dan pengukuran lapangan
Menggunakan metode transek garis dan petak contoh (line transect plot)
3.
Mangrove
Pengamatan dan pengukuran lapangan
Menggunakan metode transek garis dan petak contoh (line transect plot)
C.
Sosial ekonomi
1.
Pertumbuhan dan kepadatan penduduk
Data sekunder dari statistik kecamatan
BPS Jakarta Utara
2.
Penggunaan lahan
Pengamataan
Diperoleh dari BAPEKO Jakarta Utara dan diamati secara langsung di lapangan
3.
Pola pemukiman
Pengamataan
Diperoleh dari BAPEKO Jakarta Utara dan diamati secara langsung di lapangan
4.
Pemanfaatan wilayah pesisir
Wawancara dengan masyarakat
Penelusuran praktik pemanfaatan wilayah pesisir
37
3.6 Analisis Data 3.6.1 Analisis Ekosistem Pesisir 3.6.1.1 Ekosistem Terumbu Karang Data ekosistem terumbu karang yang dianalisis mencakup luasan (sebaran habitat) dan persentasi tutupan karang hidup. Analisis sebaran ekosistem terumbu karang dilakukan dengan menggunakan analisis sistem informasi geografis. Adapun kualitas tutupan karang hidup dianalisis dengan menggunakan kriteria yang dikemukan oleh KLH (2001). Kualitas tutupan karang hidup dibagi menjadi empat kategori, yaitu: kondisi buruk, sedang, baik dan sangat baik (Tabel 14). Tabel 14 Kriteria persentase penutupan karang hidup Persentase tutupan karang hidup (%)
Kondisi
0,0% - 24,9%
Buruk
25,0% - 44,9%
Sedang
50,0% - 74,9%
Baik
75,0% - 100%
Sangat Baik
Sumber: Kementerian Negara Lingkungan Hidup (2001) 3.6.1.2 Ekosistem Mangrove Seperti halnya dengan analisis terumbu karang, analisis ekosistem mangrove juga mencakup analisis spasial atau sebaran habitat dan analisis kualitas tutupan dalam bentuk kerapatan pohon mangrove. Analisis spasial dilakukan dengan menggunakan analisis sistem informasi geografis, sedangkan analisis tingkat kerapatan dilakukan dengan menghitung jumlah pohon dalam satuan hektar (pohon/ha). Untuk menilai tingkat kerapatan mangrove digunakan kriteria yang dibuat oleh Kementrian Negara Lingkungan Hidup (2004). Kriteria yang digunakan untuk menilai kerapatan mangrove terdiri dari tiga kategori, yaitu kepadatan jarang, sedang dan sangat padat (Tabel 15).
38
Tabel 15 Kriteria baku kerusakan mangrove Kriteria
Penutupan
Kerapatan (pohon/Ha)
Baik
Sangat Padat
> 70
> 1.500
Rusak
Sedang
> 50 - < 70
>1.000 - <1.500
Jarang
< 50
< 1.000
Sumber: Kementerian Negara Lingkungan Hidup (2004) 3.6.1.3 Padang Lamun Data ekosistem padang lamun juga mencakup data tentang distribusi spasial dan kualitas tutupan. Analisis spasial dilakukan dengan menggunakan analisis sistem informasi geografis, sedangkan analisis kualitas tutupan lamun menggunakan kriteria yang dikemukan oleh Kementerian Negara Lingkungan Hidup (2004). Kualitas tutuan lamun dibagi menjadi tiga, yaitu sangat kaya, kurang kaya dan miskin (Tabel 16). Tabel 16 Kelas kehadiran masing-masing jenis lamun Kondisi
Penutupan
Baik
Sehat / kaya
> 60
Rusak
Kurang sehat / Kurang kaya
30 – 59,9
Miskin
29,9
Sumber: Kementerian Negara Lingkungan Hidup (2004) 3.6.2 Analisis Karakteristik Geofisik Pesisir Parameter geofisik pesisir yang dianalisis adalah kelerengan pantai (coastal slope), ketinggian atau elevasi pantai dari permukaan laut, dan tipologi/jenis pantai, laju erosi pantai, dan parameter oseanografi seperti gelombang dan pasang surut. Kelerengan pantai berhubungan dengan kemudahan dari suatu pantai/pesisir mengalami perendaman atau penggenangan apabila terjadi banjir atau kenaikan muka laut dan mempercepat bergesernya garis pantai. Demikian juga dengan faktor elevasi pantai, akan menentukan seberapa lama suatu pantai akan mengalami perendaman dengan adanya kenaikan muka laut dari tahun ke tahun. Tipologi secara tidak langsung juga menentukan kemudahan suatu pantai mengalami perendaman, misalnya pantai dataran rendah lebih cepat
39
mengalami perendaman dibandingkan pantai
berbukit/terjal.
Ada beberapa
pendekatan yang digunakan untuk analisis kenaikan muka laut, seperti yang dikemukan oleh Hamzah et al. (in press), yaitu: •
Berdasarkan data pasang surut dan rekaman tide gauge serta proyeksi perubahan duduk tengahnya yang diasumsikan secara linear.
•
Berdasarkan data satelit altimetri ADT yang diperoleh dari AVISO.
•
Berdasarkan model kenaikan permukaan laut (sea level rises = SLRs) dengan skenario SRES (Special Report on Emissions Scenarios) series IPCC. Kenaikan muka laut akan meningkatkan potensi rendaman daratan pantai.
Selain kenaikan muka laut, potensi rendaman daratan pantai juga dapat disebabkan oleh faktor lain seperti pasang surut, dan subsiden dari suatu pantai. Parameter-parameter oseanografi seperti pasang surut, gelombang laut, erosi pantai juga dianalisis mengingat parameter ini memiliki kontribusi terhadap kerentanan pantai. 3.6.3 Analisis Karaktistik Sosial Parameter sosial yang dianalisis adalah pertumbuhan dan kepadatan penduduk, pola persebaran pemukiman penduduk dan kearifan lokal terkait dengan pengelolaan lingkungan. Pertumbuhan penduduk dianalisis dengan membandingkan jumlah penduduk dari tahun ke tahun, untuk mendapatkan laju pertumbuhan penduduk per-tahun.
Sementara kepadatan penduduk dianalisis
dengan membandingkan jumlah penduduk dengan ketersediaan lahan daratan yang layak dihuni. Analisis deskriptif dilakukan untuk mengetahui pola-pola persebaran pemukiman dan kearifan lokal yang tumbuh dimasyarakat dalam melindungi sumberdaya pesisir. 3.6.4 Indeks Kerentanan Pantai 3.6.4.1 Penentuan Indeks Kerentanan Pantai Konsep kerentanan yang diacu dalam penelitian ini seperti yang dikemukakan oleh Turner et al. (2003) dimana kerentanan merupakan fungsi overlay dari keterpaparan (exposure), kepekaan (sensitivity), dan kapasitas atau
40
daya adaptasi (adaptive capacity), yang selanjutnya diekspresikan dalam bentuk matematika oleh Metzger et al. (2006) sebagai berikut: V = f (E,S,AC)
..…(1)
Fungsi tersebut di atas diekspresikan lebih lanjut dalam bentuk persamaan matematika dan diformulasikan oleh Tahir (2010) dan juga memiliki kesamaan yang dikembangkan oleh UNU-EHS (2006) menjadi: V = (ExS)/AC
......(2)
Dengan menjabarkan parameter kerentanan seperti yang diadopsi dari Polsky et al. (2007), maka dimensi E, S dan AC dapat dirumuskan sebagai berikut: E = (SRxER)+GL+PS+TS+(PDxKP)
..…(3)
Dengan menggunakan pendekatan signifikansi dari masing-masing parameter untuk menentukan bobot dari setiap parameter, maka persamaan (3) dapat ditulis lebih lanjut sebagai indeks dari keterpaparan (IE) menjadi: IE = α1*(SR x ER)+ α2*GL+α3*PS+α4*TS+α5*(PD x KD)
..…(4)
Dengan pendekatan yang sama, maka dimensi S dapat dituliskan menjadi: S =TP+EL+SL+PL+PP
..…(5)
Dengan memberikan bobot yang lebih besar pada parameter yang dianggap memiliki signifikansi yang lebih besar terhadap kerentanan pantai, maka persamaan (5) dapat dituliskan sebagai indeks dari kepekaan (IS) menjadi: IS = β1EL + β2TP + β3SL + β4PL + β5PP
..…(6)
Adapun dimensi AC dapat dituliskan sebagai berikut: AC = HP+TK+MR+LM+KL
..…(7)
Seperti halnya dengan parameter dari dimensi E dan S, parameter dimensi AC juga memiliki signifikansi yang berbeda dengan memberikan bobot pada setiap parameter, maka persamaan (7) dapat dituliskan sebagai indeks dari dimensi AC menjadi: IAC = γ1 HP + γ2 TK + γ3 MR + γ4 LM + γ5 KL
..…(8)
Dengan mensubstitusi persamaan (4), (6), dan (8) ke dalam persamaan (2) diperoleh persamaan indeks kerentanan pantai (IKP) sebagai berikut: IKP = IE x IS/IAC
….…(9)
41
dimana : α, β, dan γ, merupakan bobot dari masing-masing parameter. Pilihan
terhadap
bentuk
penjumlahan
(additive)
dan
perkalian
(multiplication) pada persamaan (4) di atas, didasarkan pada hasil konstruksi persamaan untuk menilai kerentanan pantai yang dikembangkan oleh Gornitz et al. (1991); Rao et al. (2008); Villa dan McLeod (2002). Perkalian antara SR, ER, GL, dan PS didasarkan atas konsep yang dikemukan oleh Villa dan McLeod, bahwa komponen yang saling berinteraksi lebih sesuai jika sub-indikator dan komponen tersebut menggunakan perkalian (multiplicative), sedangkan komponen yang tidak berinteraksi lebih sesuai menggunakan penjumlahan (additive). Dalam kaitannya dengan signifikansi suatu parameter terhadap setiap komponen (exposure, sensitivity, adaptive capacity), Rao et al. (2008) dan Doukakis (2005) memberikan bobot yang lebih tinggi terhadap parameter yang memiliki signifikansi yang lebih tinggi dibandingkan lainnya. Oleh karena itu, paramater SR dan ER pada komponen exposure (E), EL dan SL pada komponen sensitivity (S), dan
HP, MR dan TK pada komponen adaptive capacity (AC) diberi
signifikansi 4 (empat) kali dan 2 (dua) kali lipat dari parameter lainnya. Berdasarkan nilai skoring dari setiap parameter yang telah diidentifikasi melalui pendekatan Vulnerability Scoping Diagram sebelumnya, yaitu skala nilai skoring setiap parameter adalah antara 1 sampai 5. Formulasi Indeks Kerentanan lingkungan yang dibuat oleh Tahir (2010) diperoleh nilai minimum IKP sebesar 0,20 dan nilai maksimum sebesar 76. Hasil perhitungan nilai indeks minimun dan maksimun disajikan pada Lampiran 2. Dengan menggunakan nilai maksimum dan minimum tersebut, skala penilaian tingkat kerentanan pantai dibagi menjadi 4 kategori (Doukakis 2005) sebagai berikut: 0,20 6,05 18,19 40,49
- 6,04 : Kerentanan rendah (low) - 18,18 : Kerentanan sedang (moderate) - 40,48 : Kerentanan tinggi (high) - 76,00 : Kerentanan sangat tinggi(very high)
3.6.4.2 Proyeksi Kerentanan Pantai Kerentanan pantai memiliki karakteristik yang dinamis, yang berarti kerentanan tersebut akan berubah-rubah sesuai dengan perubahan dan faktorfaktor yang mempengaruhinya. Tahir (2010) mengformulasikan dinamika indeks
42
kerentanan dari persamaan (9) di atas yang diturunkan terhadap perubahan waktu, untuk mendapatkan laju perubahan kerentanan pantai. Nilai kerentanan (indeks kerentanan) lingkungan setiap saat berubah, dengan laju kerentanan yang sebanding dengan besarnya indeks kerentanan pada saat itu, yang dirumuskan oleh Tahir (2010) sebagai berikut: V = V(t), dimanaV > 0
(10)
(11) Karena laju perubahan dari indeks kerentanan setiap saat sebanding dengan besarnya indeks kerentanan pada saat itu, maka terdapat konstanta k ≠ 0, sehingga dV/dt = kV, k ≠ 0 dimana akan terjadi: k > 0 bila V bertambah dan k < 0 bila V berkurang Persamaan di atas dapat diselesaikan sebagai berikut: (12) Oleh karena nilai kerentanan (IKP) yang diperoleh dan persamaan (9), memiliki nilai maksimum sebesar 76,00 maka persamaan (12) dapat dituliskan menjadi:
(13) Dengan melakukan penyelesaian secara integral dari persamaan (13), maka diperoleh bentuk persamaan dinamik dari kerentanan pantai sebagai berikut:
(14) Keterangan: Vt = Indeks Kerentanan pada waktu t V0 = Indeks Kerentanan awal
e
= Dasar logaritma natural
k
= Koefisien Kerentanan
t
= Waktu (tahun)
43
Dengan model kerentanan pantai di atas, maka dapat diketahui laju kerentanan pantai sehingga pendugaan kerentanan pantai pada waktu yang akan datang dapat dilakukan dengan lebih baik. Hasil penurunan persamaan dinamik indeks kerentanan lingkungan pantai disajikan pada Lampiran 3. 3.7 Integrasi Data Spasial dan Atribut Kerentanan Pantai Penginderaan jauh tidak pernah lepas dari Sistem Informasi Geografi (SIG). Data-data spasial hasil penginderaan jauh merupakan salah satu data dasar yang dipergunakan dalam analisis SIG.
Integrasi antara data spasial dan data
atribut dalam suatu sistem terkomputerisasi yang bereferensi geografi merupakan keunggulan SIG.
Pengolahan data citra ALOS dengan memanfaatkan SIG
diharapkan mampu memberikan informasi secara cepat dan tepat sehingga segera dapat digunakan untuk keperluan analisis dan manipulasi. Dalam pengintegrasian data spasial dan atribut, terlebih dahulu dilakukan pengolahan citra dengan tahapan: 1) Mengukur kualitas data dengan descriptive statistics atau dengan tampilan citra, 2) Mengoreksi kesalahan, baik radiometric (atmospheric atau sensor) maupun geometric, 3) Menajamkan citra (baik untuk analisis digital maupun visual), 4) Melakukan survey lapangan, 5) Mengambil sifat tertentu dari citra dengan proses klasifikasi dan pengukuran akurasi dari hasil klasifikasi, 6) Memasukkan hasil olahan ke dalam SIG sebagai input data, dan 7) menginterpretasikan hasil. Hasil pengolahan citra ALOS tersebut dianalisis bersama-sama dengan data SIG lain menggunakan image analisys yang merupakan extension ArcView untuk memudahkan pengolahan citra sederhana. Analisis yang dilakukan adalah: a) Mengimpor citra (dalam bentuk data raster) untuk digunakan dalam ArcView, b) Mengklasifikasi citra menjadi beberapa kelas tipe penutupan lahan seperti vegetasi, habitat pesisir, pemukiman dan geomorfologi pantai, c) Mengkaji citra tahun 2006 dan tahun 2009 untuk menentukan area yang mengalami perubahan. Seperti garis pantai dan tutupan lahan. d) Menajamkan kenampakan citra dengan cara menyesuaikan kontras dan tingkat kecerehan (atau dengan merentangkan histogram), f) Merektifikasi dengan peta acuan agar posisi koordinat lebih akurat.
44
Dalam perhitungan
Indeks
Kerentanan
Pantai
dilakukan
dengan
memasukkan persamaan matematika indeks kerentanan perdimensi pada data atribut untuk selanjutnya di overlay. Hasil perhitungan Indeks Kerentanan Pantai (IKP) = (IExIS) / IAC; dimana IE = Indeks Exposure, IS = Indeks Sensitivitas, dan IAC = Indeks Adaptive Capacity. Hasil dari overlay ini diperoleh peta indeks kerentanan pantai. Diagram alur pengintegrasian data raster dan data atribut dalam penentuan indeks kerentanan pantai disajikan dalam Gambar 10.
Tahap Pengambilan dan Pengukuran Data
Integrasi Data Raster dan Data Atribut Kerentanan Data citra Alos Pengolahan Citra
7 Parameter Keterpaparan Exposure (E) E = (SRxER)+GL+PS+TS+(PDxKP)
SIG Kerentanan 5 Parameter Kepekaan / Sensitivitas (S)
S =TP+EL+SL+PL+PP
V = f(E, S, AC) V = (ExS) / AC
5 Parameter Daya Adaptasi
Fungsi matematika IKP
Adaptif Capacity (AC)
AC = HP+TK+MR+LM+KL
Indeks Kerentanan Pantai menurut Kecamatan
IE = 0,41*(SRxER)+0,21*GL+ 0,14*PS + 0,14TS+0,10(PDxKP) IS = 0,43*EL+0,21*TP+0,14*SL + 0,11*PL+0,11*PP
IKP = (IE x IS)/IAC
IAC= 0,40*HP+0,20*TK+0,20*MR+ 0,10*LM+0,10*KL
Gambar 10 Diagram integrasi data raster dan data atribut dalam kajian tingkat kerentanan pantai.
