i
LAPORAN AKHIR
PENELITIAN PASCASARJANA
DANA ITS 2020
ANALISIS SPATIAL DAN TEMPORAL PERUBAHAN
LUASAN MANGROVE DI WILAYAH PANTAI UTARA
JAWA TIMUR SEBAGAI PELINDUNG PANTAI ALAMI
DALAM MENDUKUNG PROGRAM BUILDING WITH
NATURE
Tim Peneliti :
Muhammad ZIKRA (Departemen Teknik Kelautan/FTK)
Hasan IKHWANI (Departemen Teknik Kelautan/FTK)
Anita Wardhani (Mahasiswa Pascasarjana Kelautan)
DIREKTORAT RISET DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
SURABAYA
2020
Sesuai Surat Perjanjian Pelaksanaan Penelitian No: 925/PKS/ITS/2020
i
Daftar Isi
Daftar Isi .......................................................................................................................................................... i
Daftar Tabel .................................................................................................................................................... ii
Daftar Gambar ............................................................................................................................................... iii
Daftar Lampiran ............................................................................................................................................. iv
BAB I RINGKASAN ..................................................................................................................................... 2
BAB II HASIL PENELITIAN ........................................................................................................................ 3
BAB III STATUS LUARAN .......................................................................................................................... 4
BAB IV PERAN MITRA (UntukPenelitian Kerjasama Antar Perguruan Tinggi) ........................................ 5
BAB V KENDALA PELAKSANAAN PENELITIAN ................................................................................. 6
BAB VI RENCANA TAHAPAN SELANJUTNYA ..................................................................................... 7
BAB VII DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................................................... 8
BAB VIII LAMPIRAN ................................................................................................................................. 10
LAMPIRAN 1 Tabel Daftar Luaran ............................................................................................................. 11
ii
Daftar Tabel
Tabel 1. Data Kota dan Kecamatan di Pesisir Pantai Utara Jawa Timur .......................................... 4
Tabel 2. Luasan Mangrove di Kabupaten Tuban .............................................................................. 8
Tabel 3. Luasan Mangrove di Kabupaten Lamongan ....................................................................... 9
Tabel 4. Luasan Mangrove di Kabupaten Gresik ........................................................................... 10
Tabel 5. Luasan Mangrove di Kota Surabaya ................................................................................. 10
Tabel 6. Luasan Mangrove di Kabupaten Sidoarjo ......................................................................... 11
Tabel 7. Luasan Mangrove di Kabupaten Pasuruan ....................................................................... 12
Tabel 8. Luasan Mangrove di Kabupaten Probolinggo .................................................................. 13
Tabel 9. Luasan Mangrove di Kabupaten Situbondo ...................................................................... 14
Tabel 10. Total Potential Damage (million rupiah/year) ................................................................ 24
Tabel 11. Range of each vulnerability factor .................................................................................. 26
Tabel 12. Indexing result for all vulnerability ................................................................................ 27
iii
Daftar Gambar
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian ..................................................................................................... 3
Gambar 2. Perbandingan Citra Landsat Sebelum dan Sesudah dilakukan Pemotongan .................. 6
Gambar 3. Perbandingan Citra Landsat Sebelum dan Sesudah dilakukan Pan sharpening .............. 6
Gambar 4 Contoh Perubahan Luasan Mangrove di wilayah Kota Surabaya .................................... 8
Gambar 5 Shoreline Change Envelope ........................................................................................... 15
Gambar 6 Net Shoreline Movement ............................................................................................... 16
Gambar 7 End Point Rate ................................................................................................................ 16
Gambar 8 Gross Regional Domestic Product per Capita .............................................................. 24
Gambar 9 Peta Kerentanan ............................................................................................................... 1
Gambar 10 Peta Kerentanan ............................................................................................................. 2
Gambar 11 Peta Kerentanan ............................................................................................................. 2
iv
Daftar Lampiran
2
BAB I RINGKASAN
Proses alam yang berhubungan dengan daerah pantai berlangsung dalam variasi ruang (spatial)
dan waktu (temporal), yaitu dalam periode waktu singkat (menit, jam) dan pada areal yang
sempit ataupun luas. Daerah pantai merupakan lingkungan yang dinamis dimana proses erosi,
sedimen transport dan sedimentasi memberi kontribusi terus-menerus terhadap perubahan fisik
daerah pantai tersebut. Perubahan yang terjadi akibat proses-proses alam ini termasuk
didalamnya akibat perubahan iklim global (global warming) dan intervensi atau aktivitas
manusia. Identifikasi terhadap perubahan yang terjadi di daerah pantai perlu dilakukan untuk
mengetahui dan mengantisipasi dampak negatif yang bisa terjadi terhadap aktivitas/keberadaan
manusia di daerah pantai.
Peningkatan aktivitas manusia semakin meningkat disebabkan oleh bertambahnya
jumlah industri dan pemukiman penduduk yang membutuhkan pembukaan lahan-lahan baru.
Untuk dapat memenuhi kebutuhan tersebut, maka kawasan hutan mangrove sebagai pelindung
alami di wilayah pesisir pantai mulai banyak dialihfungsikan menjadi area pemukiman dan
industri. Hal ini secara langsung dapat menimbulkan dampak ekologis yang mengancam
kelestarian lingkungan pesisir karena hutan mangrove yang awalnya berfungsi sebagai habitat,
juga dapat menghilangkan fungsi hutan mangrove sebagai pelindung pantai alami dalam
mencegah serangan gelombang laut maupun melindungi pantai dari abrasi. Oleh karena
identifikasi terhadap perubahan yang terjadi di pantai ini membutuhkan kegiatan pemantauan
yang bersifat kontinu.
Penelitian ini bertujuan untuk untuk mengetahui dan mengidentifikasi perubahan yang
terjadi didaerah pantai terutama kawasan ekosistem mangrove akibat dari pengaruh fenomena
perubahan iklim (kenaikan muka air laut, gelombang pasang) di sepanjang wilayah pantai
utara Jawa Timur. Hal ini disebabkan masalah perubahan garis pantai akibat proses-proses
alam termasuk didalamnya perubahan iklim dan aktivitas manusia merupakan masalah penting
yang banyak terjadi di Indonesia, termasuk daerah pantai utara Jawa Timur salah satunya.
Analisa ini difokuskan pada perubahan luasan kawasan ekosistem mangrove yang berfungsi
sebagai pelindung pantai alami menggunakan data pengamatan citra satelit Lansat 7 dan 8. Dari
hasil analisa ini diharapkan diketahui wilayah-wilayah pesisir di pantai utara Jawa Timur,
Indonesia yang mengalami perubahan secara significant selama kurun 10 tahun lebih (2010-
2019).
Dengan mengetahui kondisi ekosistem mangrove yang ada di pesisir pantai, maka
diharapkan dapat diperoleh berbagai bentuk informasi dan data yang akurat dan mutahir dalam
mendukung program ‘Building with Nature’ di pantai utara Jawa Timur. Selain itu informasi
ini diharapkan berguna bagi masyarakat dan pemerintah dalam menentukan langkah-langkah
kebijakan dan perencanaan pembangunan yang berkelanjutan serta untuk mitigasi bencana
yang mungkin terjadi diwilayah pesisir dan pantai.
Kata kunci: mangrove, Jawa Timur, Building with Nature
3
Ringkasan penelitian berisi latar belakang penelitian,tujuan dan tahapan metode
penelitian, luaran yang ditargetkan, kata kunci
BAB II HASIL PENELITIAN
2.1 Kemajuan Penelitian.
Pada kegiatan penelitian ini hasil yang telah dilakukan adalah telah terkumpulnya data
sekunder maupun primer. Beberapa kegiatan pengumpulan data sekunder dilakukan dengan
mendatangi berbagai instansi terkait terutama Dinas Kelautan dan Perikanan Provinsi dan
Kabupaten/Kota. Beberapa data yang dikumpulkan terutama adalah data kondisi lingkungan,
data hidro-oceanografi dan data sosial masyarakat. Selain itu, data Citra Satelit dan data-data
stakeholders yang berwenang dalam pengelolaan wilayah pesisir dan laut juga menjadi salah
satu prioritas data yang dibutuhkan.
Pengumpulan data sekunder juga dilakukan melalui wawancara langsung dengan penduduk
diwilayah pesisir. Hal-hal yang dibahas terutama mengenai kondisi lingkungan pantai serta
berbagai keluhan masyarakat terkait perubahan kondisi alam disekitar wilayah mereka.
Pengumpulan data untuk penelitian ini berada pada di daerah sepanjang pesisir utara Jawa
Timur, meliputi Kabupaten Tuban, Kabupaten Lamongan, Kabupaten Gresik, Kota Surabaya,
Kabupaten Sidoarjo, Kabupaten dan Kota Pasuruan, Kabupaten dan Kota Probolinggo serta
Kabupaten Situbondo seperti terlihat pada gambar dibawah.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
4
Tabel 1. Data Kota dan Kecamatan di Pesisir Pantai Utara Jawa Timur No. Provinsi Kota Kecamatan
1
Jawa Timur
Tuban
Bancar
2 Tambakboyo
3 Jenu
4 Tuban
5 Palang
6 Lamongan
Brondong
7 Paciran
8
Gresik
Panceng
9 Ujungpangkah
10 Bungah
11 Manyar
12 Gresik
13 Kebomas
14
Surabaya
Benowo
15 Asemrowo
16 Krembangan
17 Pabean Cantian
18 Semampir
19 Kenjeran
20 Bulak
21 Sukolilo
22 Rungkut
23 Sidoarjo
Sedati
24 Jabon
25
Pasuruan
Bugul Kidul
26 Lekok
27 Nguling
28
Probolinggo
Tongas
29 Sumberasih
30 Kademangan
31 Mayangan
32 Dringu
33 Gending
34 Pejarakan
35 Kraksaan
36 Paiton
37
Situbondo
Banyuglugur
38 Besuki
39 Suboh
40 Mlandingan
41 Bungatan
42 Kendit
43 Panarukan
44 Mangaran
5
45 Kapongan
46 Arjasa
47 Jangkar
48 Asembagus
49 Banyuputih
2.2 Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini berupa data sekunder dari berbagai instansi
terkait seperti berikut :
1) Data iklim angin dan batimetri diperoleh dari BMKG.
2) Data peta rupa bumi didapat dari Bakosurtanal (http://www.bakosurtanal.go.id/)
3) Data lingkungan di perairan Indonesia menggunakan data satelit. Terutama data citra
satelit LANDSAT 8 yang memiliki resolusi 30 x 30 m.
4) Data ekonomi wilayah pantai utara Jawa Timur.
5) Data penduduk wilayah pantai utara Jawa Timur.
6) Data ekologi wilayah pantai utara Jawa Timur.
7) Data arus diperoleh dari OSCAR
8) Data gelombang diperoleh dari ECMWF.
Untuk perangkat lunak yang digunakan dalam mengolah data dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut :
ArcGIS 10.5
Digunakan untuk mengolah data citra satelit dalam proses digitasi dan pembuatan peta
wilayah, peta luasan mangrove, peta perubahan garis pantai, dan peta kerentanan.
DSAS 5.0
Digunakan untuk menganalisa perubahan garis pantai.
CERA 1.0
Digunakan sebagai plugin di QGIS guna menghitung kerentanan pantai akibat erosi.
2.3 Pengolahan Data
Dalam proses pembuatan peta sebaran mangrove, citra Landsat akan diolah dengan melewati
beberapa tahap, diantaranya seperti komposit warna dan pemotongan citra, penajaman citra,
pemisahan objek dan perhitungan luasan. Tahap-tahap tersebut akan dijelaskan secara lebih
rinci dalam sub bab dibawah ini.
2.3.1 Komposit Warna dan Pemotongan Citra Landsat
Tahap pengolahan citra satelit untuk ekosistem mangrove, diharuskan memilih beberapa kanal
yang masuk dalam kriteria pemetaan ekosistem mangrove. Hal ini dikarenakan Landsat 8
mempunyai beberapa kanal dengan memiliki panjang gelombang dan spesifikasi yang berbeda
pada tiap jenisnya. Menurut Pasaribu (2008), pembentukan citra komposit dimaksudkan untuk
mendapat gambaran umum mengenai data yang akan diolah. Citra komposit penggabungan
kanal (RGB) 5,6 4 untuk Landsat 7 dan Landsat 8.
Tahap cropping merupakan proses pemotongan citra pada koordinat tertentu pada area citra
tersebut berdasarkan wilayah penelitian. Pemotongan bagian dari citra digunakan dua
koordinat, yaitu koordinat awal adalah awal koordinat bagi citra hasil pemotongan dan
6
koordinat akhir merupakan titik koordinat akhir dari citra hasil pemotongan. Hasilnya akan
terbentuk bangun segi empat dimana pada tiap pixel yang ada pada area koordinat tertentu akan
disimpan dalam citra yang baru (Informatika, 2014).
Proses ini dilakukan setelah melakukan penggabungan kanal, apabila sudah tertampil pada
layar display, perbesar pada daerah yang ingin diteliti ekosistem mangrovenya. Simpan gambar
tersebut dengan format (.ers).
Gambar 2. Perbandingan Citra Landsat Sebelum dan Sesudah dilakukan Pemotongan
2.3.2 Penajaman Citra Dengan Metode Image Sharpening
Cara-cara penajaman citra (image sharpening) digunakan secara automatik untuk
menggabungkan (fusi) suatu citra warna, multi spektral, atau hyper spektral yang mempunyai
resolusi spasial rendah dengan suatu citra tingkat keabuan yang mempunyai resolusi spasial
tinggi dengan melakukan resampling terhadap ukuran elemen citra (pixel) resolusi spasial
tinggi tersebut. Penajaman citra dengan menggunakan data citra Pankromatik (image
pansharpening) adalah dengan menggabungkan data citra multispektral (warna) yang
mempunyai resolusi rendah dengan citra pankromatik (hitam-putih atau tingkat keabuan) yang
mempunyai resolusi tinggi (Sitanggang, 2008).
Gambar 3. Perbandingan Citra Landsat Sebelum dan Sesudah dilakukan Pan sharpening
7
2.3.3 Klasifikasi Citra
Klasifikasi citra adalah proses mengatur, mengurutkan atau mengelompokkan piksel dalam
beberapa kelas berdasarkan pada kriteria atau kategori objek. Setiap piksel di setiap kelas
diasumsikan memiliki karakteristik homogen (Prahasta 2008).
Klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi terbimbing atau supervised
classification dengan metode klasifikasi maksimum likelihood. Maximum likelihood secara
kuantitatif mengevaluasi varian dan korelasi pola respons dari kategori spektral ketika
mengklasifikasikan piksel yang tidak diketahui (Prahasta, 2008).
2.3.4 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Dalam membedakan objek vegetasi mangrove dengan vegetasi jenis lain (non-mangrove)
digunakan analisis NDVI. Dengan transformasi NDVI vegetasi mangrove akan terlihat lebih
kontras dengan proporsi tingkat kecerahan yang lebih tinggi (Prahasta, 2008). Ini dikarenakan
dalam pemanfaatan NDVI menggunakan gelombang sinar inframerah dekat (NIR) dan
gelombang merah (R), yang mana gelombang NIR sangat peka akan klorofil pada vegetasi.
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑙 𝑁𝐼𝑅 (𝑏𝑎𝑛𝑑 5) − 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑑 (𝑏𝑎𝑛𝑑 4)
𝑘𝑎𝑛𝑎𝑙 𝑁𝐼𝑅 (𝑏𝑎𝑛𝑑 5) + 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑑 (𝑏𝑎𝑛𝑑 4)
NDVI mempunyai rentang nilai dari -1,0 hingga 1.0. Awan, air, dan objek non-vegetasi
mempunyai nilai NDVI kurang dari nol. Nilai yang mewakili vegetasi terdapat pada rentang
0.1 hingga 0.7. Jika nilai indeks lebih tinggi dari rentang ini berarti penutupan vegetasi tersebut
lebih sehat (Lillesand dan Kiefer 1990). Nilai threshold masing-masing kelas vegetasi
ditentukan dengan melakukan pengecekan lapang serta menggunakan aplikasi Google Earth
dan Google Street View untuk ground truth check.
2.3.5 Perhitungan Luasan
Proses perhitungan luasan bertujuan untuk melihat perubahan luasan mangrove mulai tahun
2013 hingga tahun 2019. Perhitungan luasan mangrove diproses dengan metode calculate
geometric. Menurut Utama (2005), calculate geometric adalah prosedur perhitungan otomatis
pada ArcMap berdasarkan bentuk geometri dari data GIS yang tergambar dari sistem koordinat
yang digunakan. Pada proses ini digunakan data vector sehingga pada proses klasifikasi ini
data raster akan dikonversi ke dalam data vector. Menurut Yekti et al. (2013), konversi data
raster menjadi data vector dilakukan agar mempermudah perhitungan luas perubahan tutupan
lahan dari citra hasil klasifikasi yang sudah dipotong. Konversi data ini menggunakan salah
satu proses pada software ENVI yang mengubah data raster menjadi data vector dalam bentuk
shapefile (.shp). Kemudian dari shapefile tersebut akan dihitung luasannya melalui proses
calculate geometric yang terdapat pada software ArcGIS 10.5.
8
Gambar 4 Contoh Perubahan Luasan Mangrove di wilayah Kota Surabaya
2.4 Analisa dan Pembahasan
2.4.1 Kabupaten Tuban
Tabel 2. Luasan Mangrove di Kabupaten Tuban
Tahun Total Luas Mangrove
Tuban (m²)
Total Luas Mangrove
Tuban (Ha)
2013 1.554.917 155,491
2014 1.495.800 149,58
2015 1.257.300 125,73
2016 1.435.451 143,545
2017 1.273.500 127,35
2018 1.537.906 153,790
2019 1.630.569 163,056
9
2.4.2 Kabupaten Lamongan
Tabel 3. Luasan Mangrove di Kabupaten Lamongan
Tahun Total Luas Mangrove
Lamongan (m²)
Total Luas Mangrove
Lamongan (Ha)
2013 800.768 80,076
2014 783.36 78,336
2015 768 76,8
2016 870.735 87,073
2017 888.492 88,849
2018 878.062 87,806
2019 691.2 69,12
10
2.4.3 Kabupaten Gresik
Tabel 4. Luasan Mangrove di Kabupaten Gresik
Tahun Total Luas Mangrove
Gresik (m²)
Total Luas Mangrove
Gresik (Ha)
2013 21.271.500 2.127,15
2014 21.948.300 2.194,83
2015 25.034.400 2.503,44
2016 26.869.500 2.686,95
2017 27.971.100 2.797,11
2018 26.241.300 2.624,13
2019 24.924.600 2.492,46
2.4.4 Kota Surabaya
Hasil perhitungan perubahan luasan mangrove di Kota Surabaya dengan calculate
geometric pada software ArcGIS 10.5 mulai tahun 2013 hingga tahun 2019 ditampilkan pada
Tabel
Tabel 5. Luasan Mangrove di Kota Surabaya
Tahun Total Luas Mangrove
Surabaya (m²)
Total Luas Mangrove
Surabaya (Ha)
2013 9274078 883
2014 9450189 921
2015 8899200 861
2016 9657900 933
11
2017 9448200 917
2018 10080675 984
2019 10169357 982
2.4.5 Kabupaten Sidoarjo
Hasil perhitungan perubahan luasan mangrove di Kabupaten Sidoarjo dengan
calculate geometric pada software ArcGIS 10.5 mulai tahun 2013 hingga tahun 2019
ditampilkan pada Tabel
Tabel 6. Luasan Mangrove di Kabupaten Sidoarjo Tahun Total Luas
Mangrove Sidoarjo
(m²)
Total Luas Mangrove
Sidoarjo (Ha)
2013 32101410 2994
2014 20746350 1946
2015 25833187 2378
2016 18016200 1701
2017 20466000 1927
2018 20659692 1942
2019 19437803 1863
0
2000000
4000000
6000000
8000000
10000000
12000000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Luas
an (
m²)
Tahun
Luasan Mangrove Surabaya (m²)
Tahun Total Luas Mangrove Surabaya (m²)
12
2.4.6 Kabupaten Pasuruan
Hasil perhitungan perubahan luasan mangrove di Kabupaten Pasuruan dengan
calculate geometric pada software ArcGIS 10.5 mulai tahun 2013 hingga tahun 2019
ditampilkan pada Tabel
Tabel 7. Luasan Mangrove di Kabupaten Pasuruan
Tahun Total Luas
Mangrove Pasuruan
(m²)
Total Luas Mangrove
Pasuruan (Ha
2013 8280783 781
2014 8162827 767
2015 7112850 657
2016 7464150 686
2017 7927950 740
2018 7683300 723
2019 8280783 745
0
7000000
14000000
21000000
28000000
35000000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Luas
an (
m²)
Tahun
Luasan Mangrove Sidoarjo (m²)
Tahun Total Luas Mangrove Sidoarjo (m²)
13
2.4.7 Kabupaten Probolinggo
Hasil perhitungan perubahan luasan mangrove di Kabupaten Probolinggo dengan
calculate geometric pada software ArcGIS 10.5 mulai tahun 2013 hingga tahun 2019
ditampilkan pada Tabel
Tabel 8. Luasan Mangrove di Kabupaten Probolinggo
Tahun Total Luas
Mangrove
Probolinggo(m²)
Total Luas Mangrove
Probolinggo (Ha)
2013 7058986 671
2014 7860690 759
2015 7710570 733
2016 7758000 739
2017 8350800 799
2018 8734500 835
2019 8150456 771
0
2000000
4000000
6000000
8000000
10000000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Luas
an (
m²)
Tahun
Luasan Mangrove Pasuruan (m²)
Tahun Total Luas Mangrove Pasuruan (m²)
14
2.4.8 Kabupaten Situbondo
Tabel 9. Luasan Mangrove di Kabupaten Situbondo
Tahun Total Luas Mangrove
Situbondo (m²)
Total Luas Mangrove
Situbondo (Ha)
2013 4.629.273 462,927
2014 5.066.903 506,690
2015 5.227.844 522,784
2016 5.553.152 555,315
2017 5.668.864 566,886
2018 5.555.269 555,526
2019 6.344.573 634,457
2.5 Perubahan Garis Pantai
Setelah membuat peta perubahan luasan mangrove di pantai utara Jawa, maka kita bisa
menganalisa perubahan garis pantai masing-masing wilayah. Perubahan dapat berupa
sedimentasi atau erosi dan dapat terjadi di satu area dengan sedimentasi dan erosi. Dalam
0
2000000
4000000
6000000
8000000
10000000
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Luas
an (
m²)
Tahun
Luasan Mangrove Probolinggo (m²)
Tahun Total Luas Mangrove Probolinggo (m²)
15
penelitian ini analisa perubahan garis pantai dilakukan dengan bantuan program DSAS, seperti
contoh perubahan garis pantai berikut (lihat: gambar 4.2). Digital Shoreline Analysis System
(DSAS) merupakan aplikasi perhitungan perubahan garis pantai milik USGS. Dalam tahap
analisa perubahan garis pantai, dilakukan pembuatan transek pada peta hasil digitasi perubahan
garis pantai. Transek ialah garis atau jalur yang digunakan untuk menghitung dan menganalisa
daerah penelitian. Transek yang digunakan ialah kumpulan garis tegak lurus dengan garis
pantai acuan atau baseline dan memanjang sepanjang garis pantai pada daerah penelitian. Pada
analisa ini jarak baseline yang digunakan ialah sejauh 150 meter yang dibatasi dengan buffer
dalam ArcGis.
Profil dari transek pada tiap daerah memiliki jarak antar transek sebesar 300 m, smooting
tegakan-lurus sebesar 500 dan panjang maksimum 900 m dari garis pantai acuan (baseline)
untuk mendapatkan hasil yang baik. Transek digunakan untuk menghitung perbedaan letak dari
garis pantai setiap tahun dengan memotong arah tegak lurus dengan garis pantai yang dianalisa.
33. Transek kemudian digunakan pula untuk menghitung rata-rata tiap analisa Shoreline
Change Envelope, Net Shoreline Movement,dan End Point Rate dari penelitian ini.
Gambar 5 Shoreline Change Envelope
16
Gambar 6 Net Shoreline Movement
Gambar 7 End Point Rate
2.5.1 Kabupaten Tuban
17
2.5.2 Kabupaten Lamongan
2.5.3 Kabupaten Gresik
18
19
2.5.4 Kota Surabaya
2.5.5 Kabupaten Sidoarjo
20
2.5.6 Kabupaten Pasuruan
21
2.5.7 Kabupaten Probolinggo
2.5.8 Kabupaten Situbondo
22
2.6 Menentukan Kepadatan Populasi
Untuk menghitung nilai kepadatan populasi, pertama kita harus membuat daftar populasi dan
area masing-masing daerah. Dua hal ini dapat dilihat dalam publikasi dari Badan Pusat Statistik
(BPS) masing-masing daerah. Kita dapat mencari dengan kata kunci “Kecamatan dalam angka
tahun” sesuai dengan nama wilayah dan tahun yang kita butuhkan. Kami menggunakan data
ini untuk menghitung kerentanan sosial (lihat: gambar 4.3).
2.7 Menentukan Produk Domestik Regional Bruto
Terakhir, kita harus menghitung PDRB per kapita dari setiap wilayah yang kita miliki. tetapi
dalam publikasi Statistik Pusat Badan tidak ada PDRB per kecamatan, oleh karena itu kami
menganggap Produk Domestik Regional Bruto sama dengan Produk Domestik Regional Bruto
kabupaten / kota yang akan dibagi dengan total populasi kabupaten / kota. Meskipun Produk
Domestik Regional Bruto dari masing-masing kecamatan di satu kabupaten / kota tidak
mungkin sama, kami menganggapnya sama. Kami menggunakan data ini untuk menghitung
kerentanan ekonomi.
2.8 Analisa Kerentanan
Setiap jenis kerentanan memiliki formula yang berbeda. Rumus setiap kerentanan tergantung
pada data yang dikumpulkan dari masing-masing kerentanan. Rumus yang digunakan adalah
sebagai berikut:
Physical Vulnerability
23
𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑜𝑓 𝐶ℎ𝑎𝑛𝑔𝑒 =erosion (m)
length of time of change(year)
2. Social Vulnerability
𝑃𝑜𝑝𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 =total population (person)
total area (km2)
3. Economic Vulnerability
𝐺𝑅𝐷𝑃 𝑝𝑒𝑟 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎 =GRDP of an area (million rupiah)
Total Population (person)
4. Total Potential Damage
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑚𝑎𝑔𝑒 = 𝑎 𝑥 𝑏 𝑥 𝑐
a : Physical Vulnerability; b : Social Vulnerability; c : Economic Vulnerability.
Daftar perhitungan kerentanan sosial.
Di sini kami hanya menampilkan diagram lingkaran dari provinsi yang berbatasan langsung
dengan pantai utara jawa. Dapat dilihat bahwa kepadatan penduduk paling banyak berada di
Provinsi Jawa Timur (lihat Gambar 4.3). Untuk populasi masing-masing kecamatan juga dapat
dilihat pada Lampiran A.
Gambar 4.3: Kepadatan populasi
Perhitungan Kerentanan Ekonomi
Kemudian kita akan menghitung kerentanan ekonomi. Untuk menghitung kerentanan ekonomi
ini, kita membutuhkan nilai PDRB dari setiap kecamatan dan penduduknya. Tetapi karena kita
bergantung pada data publikasi dari BPS, maka PDRB dari masing-masing kecamatan tidak
memiliki data. Jadi, kami membuat asumsi berikut:
2,279
11,982
1,218
1,499
1,120
BANTEN
DKI JKT
JABAR
JATENG
JATIM
- 5,000 10,000 15,000
Population Density (person/km2)
Population Density(person/km2)
GRDP of the
regency/city GRDP of the sub-distric
24
Setelah membuat asumsi seperti di atas, maka kami membaginya dengan populasi setiap
kecamatan untuk mendapatkan nilai PDRB per kapita daerah. Untuk melihat lihat PDRB dari
masing-masing kecamatan dapat dilihat pada Lampiran A. Dari grafik di bawah ini, dapat
dilihat bahwa PDRB per kapita bahwa pendapatan ekonomi regional terbesar yang berbatasan
dengan Pantai Utara Jawa adalah Jakarta Utara, kemudian Surabaya dan sebagainya (lihat:
gambar 4.4).
Gambar 8 Gross Regional Domestic Product per Capita
Perhitungan Total Potential Damage.
Setelah semua faktor kerentanan telah dihitung dan diketahui, maka kami akan menghitung
total potensi kerusakan dengan mengalikan semuanya. Sebelum mengalikan, kita harus
menyamakan semua unit kerentanan. Maka dari itu kerentanan fisik m / tahun akan diubah
menjadi ha / tahun, kerentanan sosial orang / km² akan diubah menjadi orang / ha, dan
kerentanan ekonomi tetap sama. Kemudian pada akhirnya total potensi kerusakan akan
memiliki unit juta / tahun (lihat: tabel 4.2).
Tabel 10. Total Potential Damage (million rupiah/year)
N
o. Provinsi
Kabupaten/
Kota Kecamatan
Erosi
(ha/thn)
Population Density
(jiwa/ha)
Pendapatan per kapita
(juta/jiwa)
Total
PD
110
Jawa
Timur Tuban
Bancar 0,00 5,47 31,20 0,00
111 Tambakboy
o 0,00 5,46 31,20 0,00
112 Jenu 0,00 6,87 31,20 0,00
113 Tuban 0,00 42,33 31,20 0,00
114 Palang 0,00 12,52 31,20 0,00
020406080
100120140160180200
Kota
Sera
ng
Ka
b. Sera
ng
Ka
b. Ta
ngera
ng
Kota
Ja
kart
a U
tara
Ka
b. Beka
si
Ka
b. K
ara
wa
ng
Ka
b. Sub
ang
Ka
b. In
dra
ma
yu
Ka
b. C
irebon
Kota
Cirebon
Ka
b. Bre
bes
Kota
Tegal
Ka
b. Te
gal
Ka
b. Pem
ala
ng
Ka
b. Peka
long
an
Kota
Peka
long
an
Ka
b. Bata
ng
Ka
b. K
end
al
Ka
b. Sem
ara
ng
Ka
b. D
em
ak
Ka
b. Je
para
Ka
b. Pati
Ka
b. Rem
bang
Ka
b. Tu
ba
n
Ka
b. La
mong
an
Ka
b. G
resik
Kota
Sur
aba
ya
Ka
b. Sid
oa
rjo
Kota
Pasu
ruan
Ka
b. Pasu
ruan
Kota
Pro
bolin
gg
o
Ka
b. Pro
bolin
gg
o
Ka
b. Situb
ond
o
GRDP per Capita
25
115
Lamongan Brondong 0,00 10,87 20,98 0,00
116 Paciran 0,00 16,37 20,98 0,00
117
Gresik
Panceng 0,00 8,39 70,70 0,00
118 Ujungpangk
ah 0,69 5,39 70,70 261,68
119 Bungah 0,00 8,53 70,70 0,00
120 Manyar 0,00 11,95 70,70 0,00
121 Gresik 0,00 164,48 70,70 0,00
122 Kebomas 0,00 35,90 70,70 0,00
123
Surabaya
Benowo 0,00 22,87 131,81 0,00
124 Asemrowo 0,00 36,96 131,81 0,00
125 Krembanga
n 0,00 203,66 131,81 0,00
126 Pabean
Cantian 0,00 212,34 131,81 0,00
127 Semampir 0,20 273,16 131,81 7054,1
3
128 Kenjeran 0,00 209,02 131,81 0,00
129 Bulak 0,00 63,96 131,81 0,00
130 Sukolilo 0,00 48,04 131,81 0,00
131 Rungkut 0,00 54,92 131,81 0,00
132
Sidoarjo Sedati 0,00 12,38 64,28 0,00
133 Jabon 0,00 6,70 64,28 0,00
134
Pasuruan
Bugul Kidul 0,00 28,97 27,08 0,00
135 Lekok 0,00 16,48 58,62 0,00
136 Nguling 0,00 12,95 58,62 0,00
137
Probolinggo
Tongas 0,00 8,86 17,80 0,00
138 Sumberasih 0,00 20,13 17,80 0,00
139 Kademanga
n 0,00 35,02 31,87 0,00
140 Mayangan 0,00 72,69 31,87 0,00
141 Dringu 0,00 16,76 17,80 0,00
142 Gending 1,07 11,26 17,80 214,24
143 Pejarakan 0,00 19,61 17,80 0,00
144 Kraksaan 0,00 18,64 17,80 0,00
145 Paiton 0,59 13,29 17,80 139,42
146
Situbondo
Banyuglugu
r 0,00 3,28 17,29 0,00
147 Besuki 0,00 24,67 17,29 0,00
148 Suboh 0,00 8,84 17,29 0,00
149 Mlandingan 0,00 5,66 17,29 0,00
150 Bungatan 0,00 3,84 17,29 0,00
151 Kendit 0,00 2,50 17,29 0,00
152 Panarukan 0,00 10,45 17,29 0,00
153 Mangaran 0,00 7,07 17,29 0,00
154 Kapongan 0,00 8,62 17,29 0,00
155 Arjasa 0,00 1,88 17,29 0,00
156 Jangkar 0,22 5,55 17,29 21,58
157 Asembagus 0,56 4,05 17,29 39,17
26
158 Banyuputih 0,00 1,23 17,29 0,00
Setelah semua perhitungan selesai, itu akan pergi ke langkah pemodelan. Tetapi jika kita ingin
memodelkan dengan GIS, untuk membuatnya lebih mudah maka kita dapat membagi data
menjadi beberapa indeks sesuai dengan rentang yang kita inginkan. Di sini kita bagi menjadi
5 rentang yaitu sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi (lihat: tabel 4.3). Kita
dapat membaginya dengan bantuan pencar di excel sehingga kita dapat melihat batas bawah
dan atas (lihat: gambar 4.5). Oleh karena itu kita akan mendapatkan hasil dari semua data saat
digabungkan dan telah diberi kategori indeks sesuai dengan masing-masing rentang, (lihat:
tabel 4.4).
Tabel 11. Range of each vulnerability factor
RANGE EROSI(m/year)
Very Low 0 - 10
Low 10 - 20
Medium 20 - 30
High 30 - 40
Very High 40 -
RANGE PENDUDUK(person/km²)
Very Low 0 - 1000
Low 1000 - 4000
Medium 4000 - 7000
High 7000 - 10000
Very High 10000 -
RANGE PENDAPATAN(million/person)
Very Low 0 - 30
Low 30 - 50
Medium 50 - 70
High 70 - 100
Very High 100 -
RANGE TOTAL(million/year)
Very Low 0 - 60
Low 60 - 200
Medium 200 - 400
High 400 - 1000
Very High 1000 -
27
Tabel 12. Indexing result for all vulnerability
No. Provinsi Kabupaten/Kota Kecamatan Erosi (ha/thn) Informasi
Population Density (jiwa/ha) Informasi
Pendapatan per kapita (juta/jiwa) Informasi Kategori
Total PD Informasi
Pendapatan Ekonomi
110
Jawa Timur
Tuban
Bancar 0,00 Very Low 5,47 Very Low 31,20 Low 0,00 Very Low
111 Tambakboyo 0,00 Very Low 5,46 Very Low 31,20 Low 0,00 Very Low
112 Jenu 0,00 Very Low 6,87 Very Low 31,20 Low 0,00 Very Low
113 Tuban 0,00 Very Low 42,33 Medium 31,20 Low 0,00 Very Low
114 Palang 0,00 Very Low 12,52 Low 31,20 Low 0,00 Very Low
115 Lamongan
Brondong 0,00 Very Low 10,87 Low 20,98 Very Low 0,00 Very Low
116 Paciran 0,00 Very Low 16,37 Low 20,98 Very Low 0,00 Very Low
117
Gresik
Panceng 0,00 Very Low 8,39 Very Low 70,70 High 0,00 Very Low
118 Ujungpangkah 0,69 Very Low 5,39 Very Low 70,70 High 261,68 Medium
119 Bungah 0,00 Very Low 8,53 Very Low 70,70 High 0,00 Very Low
120 Manyar 0,00 Very Low 11,95 Low 70,70 High 0,00 Very Low
121 Gresik 0,00 Very Low 164,48 Very High 70,70 High 0,00 Very Low
122 Kebomas 0,00 Very Low 35,90 Low 70,70 High 0,00 Very Low
123
Surabaya
Benowo 0,00 Very Low 22,87 Low 131,81 Very High 0,00 Very Low
124 Asemrowo 0,00 Very Low 36,96 Low 131,81 Very High 0,00 Very Low
125 Krembangan 0,00 Very Low 203,66 Very High 131,81 Very High 0,00 Very Low
126 Pabean Cantian 0,00 Very Low 212,34 Very High 131,81 Very High 0,00 Very Low
127 Semampir 0,20 Very Low 273,16 Very High 131,81 Very High 7054,13 Very High
128 Kenjeran 0,00 Very Low 209,02 Very High 131,81 Very High 0,00 Very Low
129 Bulak 0,00 Very Low 63,96 Medium 131,81 Very High 0,00 Very Low
130 Sukolilo 0,00 Very Low 48,04 Medium 131,81 Very High 0,00 Very Low
131 Rungkut 0,00 Very Low 54,92 Medium 131,81 Very High 0,00 Very Low
132 Sidoarjo
Sedati 0,00 Very Low 12,38 Low 64,28 Medium 0,00 Very Low
133 Jabon 0,00 Very Low 6,70 Very Low 64,28 Medium 0,00 Very Low
134
Pasuruan
Bugul Kidul 0,00 Very Low 28,97 Low 27,08 Very Low 0,00 Very Low
135 Lekok 0,00 Very Low 16,48 Low 58,62 Medium 0,00 Very Low
136 Nguling 0,00 Very Low 12,95 Low 58,62 Medium 0,00 Very Low
137
Probolinggo
Tongas 0,00 Very Low 8,86 Very Low 17,80 Very Low 0,00 Very Low
138 Sumberasih 0,00 Very Low 20,13 Low 17,80 Very Low 0,00 Very Low
139 Kademangan 0,00 Very Low 35,02 Low 31,87 Low 0,00 Very Low
140 Mayangan 0,00 Very Low 72,69 High 31,87 Low 0,00 Very Low
28
141 Dringu 0,00 Very Low 16,76 Low 17,80 Very Low 0,00 Very Low
142 Gending 1,07 Low 11,26 Low 17,80 Very Low 214,24 Medium
143 Pejarakan 0,00 Very Low 19,61 Low 17,80 Very Low 0,00 Very Low
144 Kraksaan 0,00 Very Low 18,64 Low 17,80 Very Low 0,00 Very Low
145 Paiton 0,59 Very Low 13,29 Low 17,80 Very Low 139,42 Low
146
Situbondo
Banyuglugur 0,00 Very Low 3,28 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
147 Besuki 0,00 Very Low 24,67 Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
148 Suboh 0,00 Very Low 8,84 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
149 Mlandingan 0,00 Very Low 5,66 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
150 Bungatan 0,00 Very Low 3,84 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
151 Kendit 0,00 Very Low 2,50 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
152 Panarukan 0,00 Very Low 10,45 Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
153 Mangaran 0,00 Very Low 7,07 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
154 Kapongan 0,00 Very Low 8,62 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
155 Arjasa 0,00 Very Low 1,88 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
156 Jangkar 0,22 Very Low 5,55 Very Low 17,29 Very Low 21,58 Very Low
157 Asembagus 0,56 Very Low 4,05 Very Low 17,29 Very Low 39,17 Very Low
158 Banyuputih 0,00 Very Low 1,23 Very Low 17,29 Very Low 0,00 Very Low
1
2.9 Hasil Peta Kerentanan
Dalam membuat peta kerentanan, kami menggunakan perangkat lunak QGIS. Kami membutuhkan
batasan regional yang akan kami gunakan dan masukan ke dalam perangkat lunak QGIS. Kita bisa
mendapatkan data batas regional ini dari Peta Rupa Bumi Indonesia, setelah itu kita gabungkan
dengan tabel data excel yang memiliki indeks (sangat rendah, rendah, dll.). Setelah digabungkan,
kita bisa membuat peta dengan warna yang akan menunjukkan indeks masing-masing wilayah (lihat
gambar dibawah). Dari setiap faktor kerentanan akan memiliki peta sendiri, sehingga akan ada peta
kerentanan fisik, kerentanan sosial, kerentanan ekonomi, dan total potensi kerusakan. Ini karena
Pantai Utara JawaTimur sangat panjang, sehingga akan terlihat sangat kecil pada tata ruang jika
tidak dibagi menjadi beberapa daerah.
Gambar 9 Peta Kerentanan
2
Gambar 10 Peta Kerentanan
Gambar 11 Peta Kerentanan
3
Kesimpulan
Berdasarkan peta perubahan garis pantai diketahui bahwa dinamika perubahan garis pantai dalam
kurun waktu 2015-2019 mengalami perubahan setiap tahunnya mengikuti perubahan pada luasan
mangrove. Berdasarkan hasil analisa net shoreline movement di Pantai Timur Surabaya
menggunakan perangkat lunak DSAS diketahui bahwa sejak tahun 2015-2019 mengalami pergerakan
kemajuan terbesar sejauh 677,64 m yang diketahui berada di wilayah Kecamatan Mulyorejo dan
pergerakan kemunduran terbesar sejauh 36,76 m yang diketahui berada di wilayah Sukolilo.
Sepanjang Pantai Timur Surabaya memiliki rata-rata pergerakan kemajuan garis pantai sebesar 27,79
m.
Berdasarkan peta luasan mangrove yang telah dibuat, diketahui bahwa luasan mangrove pada kurun
waktu 2015-2019 mengalami perubahan setiap tahun yang mempengaruhi perubahan garis pantai di
wilayah penelitian. Berdasarkan hasil analisa digitasi perhitungan area geometri diketahui bahwa
mulai tahun 2015-2016 terjadi penambahan luasan mangrove, namun terjadi penurunan luasan
mangrove pada tahun 2017 dan kembali mengalami penambahan luasan mangrove pada tahun 2018 dan 2019 di wilayah Pantai Timur Surabaya.
4
BAB III STATUS LUARAN
Untuk luaran yang dicapai sekarang yaitu :
1. PUBLIKASI ILMIAH
Berupa Jurnal dengan judul ‘ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH PROTECTION
IN SURABAYA COAST, INDONESIA’ disubmit pada International Journal of Conservation
Science, Journal (Q2)
2. SEMINAR INTERNASIONAL
Berupa publikasi dengan judul Temporal and Spatial Analysis of Mangrove Forest
Change in the North Coast of East Java, pada the 8th International Seminar on Ocean and
Coastal Engineering, Environmental and Natural Disaster Management, 27-28 October
2020.
5
BAB IV PERAN MITRA
Berisi uraian realisasi kerjasama dan realisasi kontribusi mitra, baik in-kinddan in-cash
6
BAB V KENDALA PELAKSANAAN PENELITIAN
Untuk luaran masih menunggu hasil review dari pihak Journal International Journal of
Conservation Science (IJCS), Journal (Q2)
7
BAB VI RENCANA TAHAPAN SELANJUTNYA
Jika dalam tahun ini masih belum ada hasil review dari jurnal yang dituju, maka kemungkinan
Jurnal akan disubmit ke jurnal yang lain
.
8
BAB VII DAFTAR PUSTAKA
1. Campbell J. 2013. Landsat 8 Set to Extend Long Run of Observing
2. Hossain, M.D., Chen, D. 2019. Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A
Review of Algorithms and Challenges from Remote Sensing Perspective. ISPRS Journal of
Photogrammetry and Remote Sensing.
3. Lillesland, Thomas. M dan Ralph W. Kiefer.2007. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra.
Yogyakarta. Gadjah Mada University Press
4. NASA, 2016. Mission Updates. http://www.nasa.gov
5. Prahasta, Eddy. 2008. Remote Sensing Praktis Penginderaan Jauh dan Pengolahan data Citra
Dijtal dengan Perangkat Lunak ER Mapper, Informatika Bandung.
6. Pramudji, 2000. Dampak Perilaku Manusia PADA Ekosistem Hutan Mangrove di Indonesia.
Oseana, Vol.XXV, No.2, 13-20.
7. Pramudji, 2001. Ekosistem Hutan angrove dan Peranannya sebagai Habitat Berbagai Fauna
Aquatik. Oseana, Vol.XXVI, No.4, 13-23.
8. Roy, D.P., V. Kovalskyy., H.K. Zhang., E.F. Vermote., L. Yan., S.S Kumar., A. Egorov. 2015.
Characteristic of Landsat-7 to Landsat-8 Reflective Wavelength and Normalized Difference
Vegetation Index Continuity. Remote Sensing of Environment. Elsevier.
9. Shalihati, S.F. 2014. Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi dalam
Pembangunan Sektor Kelautan serta Pengembangan Sistem Pertahanan Negara Maritim.
Geoedukasi Volume III Nomer 2. 115 – 126.
10. Sitanggang, Gokmaria, 2008. Teknik dan Metode Fusi (Pansharpening) Data Alos (Avnir-2 dan
Prism) untuk Identifikasi Penutup Lahan/Tanaman Petanian Sawah. LAPAN. Jakarta
11. Sukardjo, S. 1996. Gambaran umum ekologi mangrove di Indonesia Lokakarya Strategi
Nasional Pengelolaan Hutan Mangrove di Indonesia. Direktorat Jenderal Reboisasi dan
Rehabilitasi lahan, Departemen Kehutanan, Jakarta: 26 hal.
12. Tomlinson, P.B. 1986. The botany of mangrove. Cambridge University Press. Cambridge,
London, New York, New Rochelle, Melbourne, Sydney: p. 413.
13. Akbar, A. A., Sartohadi, J., Djohan, T. S. & Ritohardoyo, S., 2017. Erosi Pantai, Ekosistem
Hutan Bakau dan Adaptasi Masyarakat Terhadap Bencana Kerusakan Pantai di Negara Tropis.
Ilmu Lingkungan Vol. 15 Issue 1, pp. 1-10.
14. Anonim, 2000. Geochaching. [Online] Available at: geochaching.com/how-the-beach-build
[Accessed 16 January 2020].
15. Arisandi, P., 1998. Panduan Pengenalan Mangrove Pantai Timur Surabaya Mangrove Sang
Pelindung. Surabaya: Ecoton.
16. Aryanti, O. D., 2016. Laporan Kuliah Lapangan Kawasan Mangrove Wonorejo Surabaya,
Surabaya: Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota, FTSP, Institut Teknologi Sepuluh
Nopember.
17. Atmaja, A. P. E., 2007. Wilayah Pesisir (Coastal Zone), Semarang: Fakultas Hukum Universitas
Diponegoro.
18. Dedi, 2020. Keberadaan Wilayah Mangrove Kecamatan Mulyorejo [Interview] (17 Januari
2020).
19. Dinas Kelautan dan Perikanan, 2004. Rancangan Undang-undang tentang Pengelolaan Wilayah
Pesisir dan Pulau-pulau Kecil tahun 2004. Jakarta : Dinas Kelautan dan Perikanan.
20. Dinas Lingkungan Hidup Surabaya, 2018. Laporan Survey Analisa Vegetasi Mangrove 2018
Kota Surabaya. Surabaya: Pemerintah Kota Surabaya.
9
21. Haya, N., Zamani , N. P. & Soedharma, D., 2015. Analisis Struktur Ekosistem Mangrove di
Desa Kukupang Kecamatan Kepulauan Joronga Kabupaten Halmahera Selatan Maluku Utara.
Teknologi Perikanan dan Kelautan Vol. 6 No. 1, pp. 79-89.
22. Ika, N., 2017. Selamatkan Mangrove Surabaya dari Konversi Lahan. [Online] Available at:
academia.ecu
23. Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan, 2017. Miliki 23% Ekosistem Mangrove Dunia,
Indonesia Tuan Rumah Konferensi Internasional Mangrove 2017. [Online] Available at:
ppid.menlhk.go.id
24. Lillesand, T. M. & Kiefer, R. W., 1979. Remote Sensing and Image Interpretation. New York:
Cambridge University Press.
25. Mujabuddawat, M. A., 2016. Perangkat Sistem Informasi Geografis (SIG) Dalam Penelitian dan
Penyajian Informasi Arkeologi. Kapata Arkeologi Vol. 12 No. 1, pp. 29-42.
26. Opa, E. T., 2011. Perubahan Garis Pantai Desa Bentenan Kecamatan Pusomaen Minahasa
Tenggara. Jurnal Perikanan dan Kelautan Tropis, pp. Vol. VII-3. 58
27. Pedro Narra, C. C. F. S. J. P., 2017. CERA: An open source tool for coastal erosion risk
assessment. Ocean & Coastal Management, pp. 1-14.
28. Poerbandono, 1999. Hidrografi Dasar. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
29. Putra, D. S. W., 2017. Analisa Dampak Ekosistem Mangrove Terhadap Perubahan Garis Pantai
di Pesisir Timur Surabaya dan Sidoarjo Tahun 2006-2015. Surabaya: Jurusan Teknik Kelautan,
FTK, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
30. Risnandar, C., 2018. Hutan Mangrove. Jurnal Bumi Lingkungan hidup.
31. Supriharyono, 2000. Pelestarian dan Pengelolaan Sumber Daya Alam di Wilayah Pesisir Tropis.
Jakarta: Gramedia.
32. Sutanto, 1992. Penginderaan Jauh. Jilid 1 ed. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
33. Syamsu, I. F., Nugraha, A. Z., Nugraheni, C. T. & Wahwakhi, D. S., 2018. Kajian Perubahan
Tutupan Lahan di Ekosistem Mangrove Pantai Timur Surabaya. Media Konservasi Vol. 23 No.
2, pp. 122-131.
34. Triatmodjo, B., 1999. Teknik Pantai. Yogyakarta: Beta Offset.
35. Tufaila, M., Karim, J. & Alam, S., 2012. Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi
Geografis Untuk Pemetaan Bentuklahan di DAS Morami. Agroteknos Vol. 2 No 1, pp. 9-20.
36. Tukin, 2020. Keberadaan Mangrove di Pantai Timur Surabaya [Interview] (17 Januari 2020).
37. USGS, 2013. United State Geological Survey. [Online] Available at: usgs.gov [Accessed 16
January 2020].
38. Walikota Surabaya, 2014. Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Surabaya Tahun 2014-2034
Perda No.12 Tahun 2014 Kota Surabaya. Surabaya: Pemerintah Daerah Kota Surabaya.
.
10
BAB VIII LAMPIRAN
11
LAMPIRAN 1 Tabel Daftar Luaran
Program : Penelitian Pascasarjana
Nama Ketua Tim : Muhammad Zikra
Judul : ANALISIS SPATIAL DAN TEMPORAL PERUBAHAN LUASAN
MANGROVE DI WILAYAH PANTAI UTARA JAWA TIMUR
SEBAGAI PELINDUNG PANTAI ALAMI DALAM MENDUKUNG
PROGRAM BUILDING WITH NATURE
1.Artikel Jurnal
No Judul Artikel Nama Jurnal Status Kemajuan*)
1 ASSESSMENT OF MANGROVE AS A
NATURAL BEACH PROTECTION IN
SURABAYA COAST, INDONESIA
International Journal
of Conservation ad
Science
Review Proses
*) Status kemajuan: Persiapan, submitted, under review, accepted, published
2. Artikel Konferensi
No Judul Artikel Nama Konferensi (Nama
Penyelenggara, Tempat,
Tanggal)
Status Kemajuan*)
Temporal and Spatial Analysis of
Mangrove Forest Change in the
North Coast of East Java
ISOCEEN 2020,
Surabaya, 27-28
Oktober 2020
Presented
*) Status kemajuan: Persiapan, submitted, under review, accepted, presented
3. Paten
No Judul Usulan Paten Status Kemajuan
*) Status kemajuan: Persiapan, submitted, under review
4. Buku
No Judul Buku (Rencana) Penerbit Status Kemajuan*)
*) Status kemajuan: Persiapan, under review, published
5. Hasil Lain
No Nama Output Detail Output Status Kemajuan*)
*) Status kemajuan: cantumkan status kemajuan sesuai kondisi saat ini
6. Disertasi/Tesis/Tugas Akhir/PKM yang dihasilkan
No Nama Mahasiswa NRP Judul Status*)
*) Status kemajuan: cantumkan lulus dan tahun kelulusan atau in progress
ISSN: 2067-533X
INTERNATIONAL JOURNAL
OF CONSERVATION SCIENCE
Volume XX, Issue X, Month-Month 202X: XXX-XXX
www.ijcs.ro
ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH
PROTECTION IN SURABAYA COAST, INDONESIA
Muhammad ZIKRA1,*, Hasan Ikhwani, Anita Kusuma WARDHANI1
1 Ocean Engineering Department, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Kampus ITS Keputih Sukolilo, Surabaya,
Indonesia
Abstract
Mangrove area in east coast of Surabaya region is becomes a fortress to protect the city from
the threat of erosion and sea intrusion. According to its function, the development of mangrove areas will help this area in dealing with coastal erosion. This study presents a GIS
model that aims to determine the effect of mangrove changes to coastal erosion risk. The
method used Landsat satellite images during 2015-2019 to calculate mangrove changes. DSAS (Digital Shoreline Analysis System) is used to calculate shoreline changes. Finally, the
model used CERA to analysis coastal erosion risk. The results showed that there is the
dynamics change of shoreline (both accretion and abrasion) in the 2015-2019 period in each district. This change is influenced by the density of mangroves. Meanwhile, the analysis of
CERA showed that the Kenjeran and Bulak Districts are classified as high risk of erosion.
This condition is not only based on the extent of mangrove, but is also caused by other parameters such as geomorphology, land cover, population density, and so on.
Keywords: CERA, DSAS, Risk, Mangrove, Coastal
Introduction
Pamurbaya is an open space area that plays a major role in controlling the geographical
situation of the city of Surabaya, East Java, Indonesia. It is because the mangrove area on the
east coast of Surabaya is a stronghold of the city of Surabaya from the threat of abrasion, sea
intrusion, and subsidence. Indonesia's mangrove ecosystem is the largest in the world and has
the highest biodiversity. Traditional fisheries and aquaculture are also directly assisted by the
presence of mangrove forests as breeding grounds and nurseries [1].
One of the mangrove areas in Indonesia that is indicated to be damaged is the east
coast of Surabaya. Whereas according to the Surabaya City Spatial Plan and Region of 2014,
this area is designated as a protected area.
As an area of green open space that remains and becomes a fortress to protect the city
of Surabaya from the threat of erosion, sea intrusion, and subsidence, the mangrove area in
Pamurbaya has begun to experience changes due to land development for housing. This
happens because of the inconsistency of the Conservation Law and the housing permit that was
issued [2].
* Corresponding author: [email protected]
Zikra and Wardhani
INT J CONSERV SCI XX, X, 202X: 405-414 406
However, there has been a degradation in the coastal area and the mangrove ecosystems
due to human activities. If this situation continues, the city of Surabaya will be very dangerous
and vulnerable to natural disasters [3].
The objective of this research is to determine the effect of mangrove changes to coastal
erosion risk using GIS model. The method analysis mangrove coastlines changes from 2015 to
2019 on the east coast of Surabaya using Landsat satellite images and DSAS. Also, CERA is
combine in this study to analysis coastal erosion risk The results of this study are expected to
provide an overview of the condition of mangroves and changes in the shoreline in order to
manage and to protect this area from erosion.
Material and Method
Study Location
This study is located in coastal area of Surabaya at coordinates 7° 14' - 7° 21' Latitute
and 112° 37' - 112° 57' Longitude. Surabaya east coast or also called Pamurbaya is located in
the eastern part of the city of Surabaya and is directly adjacent to the Madura Strait as seen in
Figure 1. This area has coastline length of 35.7 km along. Pamurbaya is divided into six
district as shown in Table 1. Surabaya features typical a tropical monsoon climate, with distinct
dry and wet seasons. For average high temperature of 32 °C and average low temperatures
about 25 °C.
Fig. 1. The location of east coast Surabaya in east Java province, Indonesia
ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH PROTECTION IN SURABAYA COAST, INDONESIA
http://www.ijcs.ro 407
Table 1. East Coast of Surabaya Area
No District Sub-District
1 Gunung Anyar Gunung Anyar
2 Rungkut Medokan Ayu, Wonorejo 3 Sukolilo Keputih
4 Mulyorejo Dukuh Sutorejo, Kalisari, Kejawan
5 Bulak Kedung Cowek, Bulak, Komp. Kenjeran, Kenjeran, Sukolilo
6 Kenjeran Tambak Wedi, Bulak Banteng
Data
In the present study, we used Landsat 8 satellite image database which has a resolution
of 30-meter x 30 of the east coast region of Surabaya from 2015 to 2019. The LANDSAT
image data were downloaded from the United States Geological Survey homepages for free
(http://earthexplorer.usgs.gov). Added, the high spatial resolution images, which were collected
in 2015 and 2019 and derived from Google Earth, were used to validate the accuracy of the
classification image. Data of this study also supported by Digital Elevation Model and
Geological Map of Surabaya. Added, economic data, population density, ecological data, wave
height and tidal data in the Surabaya region are collected to support risk analysis model.
Methods
Image Analysis
First preparation in image management is radiometric correction and geometric
correction. Radiometric correction to correct pixel values from solar or atmospheric radiation
variation, while geometric correction to obtain correct geometry of the image that matches the
reference image with ground control points.
Then, composite image was carried out using ENVI 5.3 software. This process is done to
classsify or to identification the mangrove vegetation. The RGB composite of 564 was used in
Landsat 8 satellite imagery.
Next, to distinguish mangroves from other types of land use, image classification was
implemented in this analysis. Image classification is sorting process by grouping pixels in
several classes based on objective or category. Every pixel in each class is assumed to have
similar characteristics. The classification method used in this paper is the supervised
classification with the maximum likelihood classification [4].
Finally is the calculation of mangroves area during 5 years from 2015 to 2019. The
calculation is done using the method of calculate geometric. Calculate geometrically method is
an automatic calculation procedure on ArcMap based on the geometric shape or coordinate
system used in GIS data. In this analysis, raster data will be converted into vector data to
simplify the calculation of land cover change area from the image of the classification results.
This data conversion uses one of tool in ENVI software. Then, the area will be calculated by
using calculate geometric method contained in ArcMap 10.5 software.In the present study, we
used Landsat 8 satellite image database which has a resolution of 30-meter x 30 of the east
coast region of Surabaya from 2015 to 2019. The LANDSAT image data were downloaded
from the United States Geological Survey homepages for free (http://earthexplorer.usgs.gov).
Added, the high spatial resolution images, which were collected in 2015 and 2019 and derived
Zikra and Wardhani
INT J CONSERV SCI XX, X, 202X: 405-414 408
from Google Earth, were used to validate the accuracy of the classification image. Data of this
study also supported by Digital Elevation Model and Geological Map of Surabaya. Added,
economic data, population density, ecological data, wave height and tidal data in the Surabaya
region are collected to support risk analysis model.
Fig. 2. Mangrove change analysis
Digita Shoreline Analysis System (DSAS)
In the analysis of shoreline changes, Digital Shoreline Analysis System (DSAS) was
used in this study. DSAS is a GIS-based system invented and developed by USGS (the United
States Geological Survey) [5,6,7]. Analysis of shoreline changes is done by three methods,
namely SCE (Shoreline Change Enelope), NSM (Net Shoreline Movement), and EPR (End
Point Rate). In this paper, the EPR was chosen the statistical parameters describing the spatial
patterns of shoreline change [7]. EPR measures mangrove shoreline change by calculating the
rate of shoreline change by dividing the distance of the mangrove shoreline between its initial
(year 2015) and the last position of shoreline (year 2019).
Coastal Erosion Risk Assessment (CERA)
CERA is a tool based on geographic information systems, so it can be used in GIS
software especially open source software like QGIS or it can be used on ArcGIS software [8].
CERA will help calculate vulnerability, consequences, and erosion risks that occur in an area by
entering all the main parameters of vulnerability data, namely distance to shoreline, topographic
maps, geological maps, geomorphological data, human activity data, waves, average tides, etc.
The CERA software will analyze the risk of erosion by looking at vulnerability
assessments and assessing the consequences of existing parameters. A vulnerability map, a
consequence map and a risk map are generated outputs from CERA [8].
In CERA, the risk assessment analysis is divided into 2 parts. First is the vulnerability
assessment which estimates qualitatively the level of vulnerability of a coastal area to coastal
erosion, where the assessment focuses on the physical characteristics of the coastal area and the
potential threat to erosion. Second is an assessment of the consequences of hazard events by
reviewing social, environmental, cultural and economic aspects in the work area.
The assessment parameters and weights in the CERA tools are given in Table 4. For
assessment weights on the consequence parameter classification tools are presented in Table 5.
ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH PROTECTION IN SURABAYA COAST, INDONESIA
http://www.ijcs.ro 409
Table 2. Classification of Vulnerability Level Parameters [10,11,12,13]
Parameters Very Low
(1)
Low
(2)
Moderate
(3)
High
(4)
Very High
(5)
Distance to coastline
(m) >1000 200-1000 50-200 20-50 < 20
Topography (m) >30 20-30 10-20 5-10 <5
Geology Igneous rock Metamorphic
rocks
Sedimentary
rocks
Coarse-textured
sediment
Fine textured
sediments
Geomorphology mountains Rocky cliffs
The eroded
cliffs that
extend along the beach
Beach tourism, plain fluvio
marin
Sand dunes, river mouths,
estuaries
Land cover forest Agricultural
crops Open field
Rural
settlement
Urban
settlements, industrial areas
Anthropogenic
action
Coastal
stabilization interventions
Intervention
without
reduction of sediment
sources
Intervention
with reduction
of sediment
sources
Without
intervention or
reduction of sediment
sources
Without
intervention,
there is a
reduction in
sediment sources
Maximum
significant wave height (m)
<3 3-5 5-6 6-6.9 >6.9
The maximum
distance of tides (m) <1 1-2 2-4 4-6 >6
Average level of
beach erosion / accretion (m/tahun)
>0 (accretion) (-1) – 0
(erosion)
(-3) – (-1)
(erosion)
(-5) – (-3)
(erosion) < (-5) (erosion)
Table 3. Classification of the Level of Consequences [14, 15].
Parameters Very low
(1)
Low
(2)
Moderate
(3)
High
(4)
Very High
(5)
Population density
(people/ km2) 500 500-1000 1000-2000 2000-4000 >4000
Economic Level (number of workers)
0 0-10 10-30 30-50 >50
Ekology
Not an
ecological protection
area
Strategic
agricultural
area
Ecological
conservation
area
Ecological protected area
National Parks
Historic Site Not a historic site
There are
several historic
constructions
There are historic
constructions
and community activities therein
Regional-level
historic
construction
National Monument
The risk assessment matrix is as follows:
Table 4. Matrix of erosion risk assessment using CERA [14].
The consequences
I II III IV V
Vu
lnera
bil
ity
I I I I II III
II I I II III IV
III I II III IV V
IV II III IV V V
V III IV V V V
Zikra and Wardhani
INT J CONSERV SCI XX, X, 202X: 405-414 410
At the analysis stage using CERA, data from each parameter are classified according to
table 4-5, respectively. The data used is data collected from various sources. Furthermore, all
parameters are inputted in the CERA tools for raster map operations according to the weight
calculation algorithm presented by CERA.
Results and discussion
Mangrove and Coastline Change
Figure 3 present the distribution of mangrove area in Surabaya east coast during 2015-
2019. Figure 4 present change in mangrove area based on Google Earth satellite during 2010-
2019. After the results of the digitization process are formed, the mangrove area is calculated
using the image processing software that produces the data in Table 2 as follows:
Table 5. Total Area of Mangrove for 2015-2019
No Year Area (Ha)
1 2015 475,40
2 2016 496,96
3 2017 490,04 4 2018 555,60
5 2019 609,88
Based on field survey [9], mangrove type in the study area are dominated by several
species, including Rhizophora sp., Avicennia sp., Exoecaria sp., Sonneratia sp., Xylocarpus sp.
and Bruguiera sp. as shown in Figure 5 below.
(a) (b)
ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH PROTECTION IN SURABAYA COAST, INDONESIA
http://www.ijcs.ro 411
(c) (d)
Fig. 3. Figures of mangrove area distribution; (a) 2015 to 2016; (b) 2016 to 2017; (c) 2017 to 2018; (d) 2018 to
2019.
(a) (b) (c)
Fig. 4. Figures of change in mangrove area; (a) 2010; (b) 2015; (c) 2019.
Table 6. Total Area of Mangrove for Every District
No District 2015 (Ha) 2016 (Ha) 2017 (Ha) 2018 (Ha) 2019 (Ha)
1 Kenjeran 25.28 35.41 32.59 38.38 44.77 2 Bulak 68.47 49.62 25.85 36.14 61.62
3 Mulyorejo 232.52 248.64 268.12 289.69 293.6
4 Sukolilo 62.54 71.53 71.15 96.05 111.46 5 Wonorejo 62.88 66.32 62.18 69.4 72.64
6 Gunung Anyar 23.65 25.43 22.16 25.93 25.8
Table 7. Shoreline Changes for Every District
No District 2015 (m) 2016 (m) 2017 (m) 2018 (m) 2019 (m)
1 Kenjeran - 46.72 24.4 27.83 29.4
2 Bulak - 36.16 33.98 27.61 31.85 3 Mulyorejo - 33.3 36.53 68.96 99.84
4 Sukolilo - 61.54 14.81 29.18 41.05
5 Wonorejo - 45.37 18.55 25.56 32.91 6 Gunung Anyar - 38.41 18.35 21.2 21.22
Zikra and Wardhani
INT J CONSERV SCI XX, X, 202X: 405-414 412
Fig. 5. Mangrove species in eastern Surabaya
(a) (b)
(c) (d)
ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH PROTECTION IN SURABAYA COAST, INDONESIA
http://www.ijcs.ro 413
(e) (f)
Fig. 6. Changes in Coastline and Mangrove in eastern Surabaya; (a) Kenjeran; (b) Bulak; (c) Mulyorejo; (d) Sukolilo;
(e) Rungkut; (f) Gunung Anyar.
The results of changes in coastline and mangrove area in Surabaya east coast from 2015
to 2019 can be seen in Figure 6. In Figure 6, it can be seen that the change in coastline is in line
or have similar trend with the change in mangrove area. If mangrove area is decrease, the
shoreline also will be retreat.
Mostly, in every district such as Kenjeran, Sukolilo, Rungkut and Gunung Anyar, the
mangrove area was a decrease in 2017. In the next following year, the area was increasing
again. Logging activies from local fisherman is thought to have caused this decline
But in Mulyorejo, mangrove in this area increase every year. Based on the field
investigation, in this region there are mangrove planting activities were carried out by many
communities in large or small scale group. So it can be assumed that this can affect the addition
of mangroves area at all times. Added, start 2017, the mangrove area in every district in east
coast Surabaya was become an eco-tourism area and botanical garden.
Based on the analysis of the net shoreline movement on the East Coast of Surabaya
using DSAS software, it is known that from 2015-2019 the largest progression was 677.64 m,
which was known to be in the Mulyorejo district and the largest setback was 36.76 m which
was known to be at Sukolilo district. Overall, along the East Coast of Surabaya, the average
coastline progress has been 27.79 m.
Vulnerability Analysis
The data in the analysis of vulnerability levels are first classified based on predetermined
classification rules. Furthermore, all parameters can be input into the CERA application. The
following parameters are used in the analysis of vulnerability levels.
Based on the results of data from the Geospatial Information Agency it is known that the
highest tide distance in the East Coast of Surabaya is 2,367 m in Kenjeran sub-district, 2,367 in
Bulak sub-district, 2,686 m in Mulyerojo sub-district, 2,705 in Sukolilo sub-district, 2,716 in
Rungkut sub-district, and 2,705 in Gunung sub-district Anyar. The maximum wave height on
the east coast of Surabaya is included in the very low category because the average wave height
is 0.16 m. Wave height data was obtained from the Geospatial Information Agency during
2015-2019 in the east coast region of Surabaya.
Zikra and Wardhani
INT J CONSERV SCI XX, X, 202X: 405-414 414
Topographic characteristics or land elevation in the East Coast region of Surabaya have
the same characteristics because it has a land height of 2 m. Topographic altitude data were
obtained from the Digital Elevation Model from the Shuttle Radar Topography Mission
website. Based on the analysis of shoreline changes through DSAS software, it is known that in
the east coast of Surabaya it has an erosion rate of> 5 m in each district. In general, the east
coast of Surabaya is dominated by urbanization in the Kenjeran sub-district and Bulak sub-
district. For the districts of Mulyorejo, Sukolilo, Rungkut, and Gunung Anyar are forest/pond
areas. Land cover data can be seen from Google Earth.
Anthropogenic actions are actions in an effort to reduce the level of erosion and beach
accretion. Google earth from Kenjeran and Bulak sub-districts is a coastline stabilization
intervention area, but for Mulyorejo sub-district, Sukolilo sub-district, Rungkut sub-district, and
Gunung Anyar sub-district are areas without intervention or reduction of sediment sources.
The distance to the coastline is calculated by drawing a line in the study area to the
coastline using the Google Earth software. From the analysis results it is known that parameters
of the coastline are classified as very low.
In general, the Surabaya east coast region is an area detected as land with fine sediments
based on geological maps in Indonesia. Therefore, the geology of the research area is classified
as very high. In geomorphological parameters, the study area has a different classification. In
Kenjeran and Bulak sub-districts are areas directly adjacent to the coast, while the sub-districts
of Mulyorejo, Sukolilo, Rungkut and Gunung Anyar do not directly border the coast.
Based on the results of the vulnerability level analysis as shown in Figure 7 (left), it was
found that the zones with a medium level of vulnerability in the Mulyorejo sub-district,
Sukolilo sub-district, Rungkut sub-district, and Gunung Anyar sub-district. Whereas in
Kenjeran and Bulak sub-districts they have a high level of vulnerability.
Consequence Analysis
The level of consequences is based on the estimated impact caused by erosion hazards in
the Surabaya east coast region. The more important an area will be marked by population
density, the distribution of ecological zones, the distribution of historic buildings, and economic
level activities, the area has consequences for coastal erosion that will occur because it will
affect the economic, social, and environmental structure in the region. The following
parameters are used in assessing the level of consequences for coastal erosion in the east coast
of Surabaya.
The economic level is measured based on the number of workers in a unit of land or in
this analysis is the district area. Therefore, all sub-districts are classified as very high economic
levels because they have an economic level of more than 480 workers/sub-districts. Where in
Kenjeran sub-district has 2400 workers, in Bulak sub-district has 2276 workers, in Mulyorejo
sub-district has 524 workers, in Sukolilo sub-district has 1172 workers, in Rungkut sub-district
has 9272 workers, and in Gunung Anyar sub-district has 9369 workers. All data are obtained
from data from BPS Surabaya City in 2018.
The level of population density is generally classified as very high in each district on the
East Coast of Surabaya because the population is more than 1000 people. It is known from BPS
data that in Kenjeran sub-district there are 21,034 inhabitants, in Bulak sub-district there are
5538 inhabitants, in Mulyorejo sub-district there are 6666 inhabitants, in Sukolilo sub-district
there are 5062 residents, in Rungkut sub-district there are 5744 residents, and in Anyar sub-
district there are 6398 residents.
ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH PROTECTION IN SURABAYA COAST, INDONESIA
http://www.ijcs.ro 415
High classified historical sites are found in Kenjeran sub-district, namely the Kedung
Cowek Fortress historic building. In addition, in other districts classified as very low because
there are no historic sites.
Ecological zone protection areas based on the Surabaya BLH [16] document show that
in Rungkut sub-district are classified as high because the ecological protection area, in Kenjeran
sub-district, Sukolilo is classified high because there are ponds and beaches, and in Mulyorejo
sub-district and Gunung Anyar sub-district classified as very high due to natural zones.
Based on the analysis results as presented in Figure 7 (middle), it is known that the
consequence level map has a different value distribution from the level of vulnerability because
in this analysis has different parameters and different weights. The level of secondary
consequences is found in the districts of Bulak, Sukolilo and Rungkut. Whereas the high level
of consequences is found in Mulyorejo and Gunung Anyar sub-districts. High levels of
consequence are found in Kenjeran sub-district.
Risk Analysis
Risk level analysis is the relationship between the results of the analysis of the level of
vulnerability and analysis of the level of consequences to erosion in the study area. This
analysis relationship is arranged in a matrix in the previous erosion matrix table. From the
results of this analysis is the final result of the erosion risk assessment in the east coast of
Surabaya and it will be seen that the zone or district that has a high level of erosion risk requires
special attention by making it a priority area for erosion risk management.
Based on the analysis it can be seen that the level of risk of middle class erosion erosion
is found in Mulyorejo sub-district, in Sukolilo sub-district, in Rungkut sub-district, and Gunung
Anyar sub-district as seen in Figure 7 (right). Whereas the high classified areas are in Kenjeran
sub-district and Bulak sub-district. High risk assessment in Kenjeran and Bulak Districts is due
to the geomorphological parameters of the tourist beach area, land cover is rural settlements that
have a very high population density, has historic construction and has a natural mangrove area
so it does not have special treatment programs by the local government.
(a) (b) (c)
Fig. 7. Map Results; (a) vulnerability; (b) consequences; (c) risk.
Zikra and Wardhani
INT J CONSERV SCI XX, X, 202X: 405-414 416
Conclusions
Based on the analysis it is known that the extent of mangroves in the period of 2015-
2019 has changed every year which affects changes in coastline in the study area. From 2015-
2016 there was an increase in mangrove area, but there was a decrease in mangrove area in
2017 and again experiencing mangrove area expansion in 2018 and 2019 in the east coast
region of Surabaya.
Based on the analysis using CERA, the level of vulnerability and consequence indicate
that the Kenjeran sub-district and the Bulak sub-district have a high risk of erosion. This
condition is not only based on the extent of mangroves, but is also influenced by the parameters
of vulnerability and consequences used in the analysis.
Acknowledgments
The authors are grateful to RISTEK BRIN and DRPM ITS for supporting this project. This
research was funded by grant number 925/PKS/ITS/2020.
References
[1] Asokan, P. K. Mangroves and its importance to Fisheries. ISO 690, 2012.
[2] Aryanti, O. D. Report on Field Study of the Wonorejo Mangrove Area Surabaya,
Surabaya: Department of Regional and City Planning, FTSP, Institut Teknologi Sepuluh
November, 2016.
[3] Syamsu, I. F.; Nugraha, A. Z.; Nugraheni, C. T.; and Wahwakhi, D. S. Study of Land Cover
Change in Mangrove Ecosystems in East Coast of Surabaya. Conservation Media 2018,
Vol. 23 No. 2, (pp. 122-131).
[4] McLachlan G. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. New York:
Wiley, 1991.
[5] Thieler ER., and Danforth WW. Historical shoreline mapping (1) Improving techniques and
reducing positioning errors. Journal of Coastal Research 1994a, 10, (pp. 549-563).
[6] Thieler ER., and Danforth WW. Historical shoreline mapping (II) Application of the Digital
Shoreline Mapping and Analysis Systems (DSMS/DSAS) to shoreline change mapping in
Puerto Rico. Journal of Coastal Research 1994b, 10(3), (pp. 600-620).
[7] Thieler, E.R.; Himmelstoss E.A.; Zichichi J.L.; Ergul A. Digital Shoreline Analysis
System (DSAS) version 4.0 - An ArcGIS extension for calculating shoreline change.
U.S. Geological Survey Open-File Report, 2009, 2008-1278
[8] Pedro Narra, C. C. S. S. J. P. CERA: An open source tool for coastal erosion risk
assessment. Ocean & Coastal Management, 2017, (pp. 1-14).
[9] A. K. Wardhani and M. Zikra, 2020, Analysis of mangrove forest changes as a natural
beach protection in Surabaya, East Java Indonesia, IOP Conf. Series: Earth and
Environmental Science 530, 2020 doi:10.1088/1755-1315/530/1/012023
ASSESSMENT OF MANGROVE AS A NATURAL BEACH PROTECTION IN SURABAYA COAST, INDONESIA
http://www.ijcs.ro 417
[10] Gornitz, V. Global coastal hazards from future sea level rise. Palaeogeography,
Palaeoclimatology. Palaeoecology 1991, Vol. 89 No. 4, (pp. 379-398).
[11] Bryan, B.; Harvey, N.; Belperio, T. and Bourman, B. Distributed process modeling for
regional assessment of coastal vulnerability to sea-level rise. Environmental Modeling
and Assessment 2001, Vol. 6 No. 1, (pp. 57-65).
[12] Domínguez, L.; Anfuso, G. and Gracia, F.J, Vulnerability assessment of a retreating Coast
in SW Spain. Environmental Geology 2005, Vol. 47 No. 8, (pp. 1037-1044).
[13] Coelho, C.; Veloso, R.S.F. and Pinto, F.T. Modelos de previsão da evolução da
configuração costeira risk evaluation: predictive models of coastal configuration
evolution, 1as Jornadas de Hidráulica, Recursos Hídricos e Ambiente 2006, Porto, (pp.
17-25).
[14] Coelho, C. Riscos de Exposiç~ao de Frentes Urbanas para Diferentes Intervenç~oes de
Defesa Costeira. Doctoral Thesis, Universidade de Aveiro, 2005.
[15] Coelho, C.; Arede, C. Methodology to classify exposure risk to wave actions in the
northwest coast of Portugal. In: Medcoast 09 9th Int. Conf. Mediterr 2009. Coast.
Environ, (pp. 813-824).
[16] Surabaya Environmental Service, Mangrove Vegetation Analysis Survey Report
Surabaya City. Surabaya: Surabaya City Government, 2018
______________________________________ Received: November 04, 2020 Accepted: August 24, 2019