80 kisaran pasang surut dalam wilayah kajian AOI serta shoreline grid. Hasil analisis
nilai kisaran pasang surut dalam tiap shoreline grid ditampilkan pada Lampiran 17. Pada Lampiran 17 diketahui bahwa tinggi rerata kisaran pasang surut tahunan
pada seluruh shoreline grid adalah berkisar antara 0,76 – 1,02 meter dengan dengan rerata sebesar 0,86 meter.
Sebagai tambahan, Kalay 2008 melaporkan bahwa fase pasang surut daerah pesisir Utara Kabupaten Indramayu tepatnya di kawasan teluk antara Delta
Cipunagara dengan Tanjung Waledan memiki keterlambatan 1 satu jam dari pasang surut di Cirebon. Saat terjadi pasang surut massa air bergerak lebih dahulu
mencapai perairan pantai Cirebon sehingga massa air yang masuk di perairan teluk akibat pengaruh pasang surut bergerak dari arah Timur teluk.
4.3 Sistim Ranking Data
Sistim ranking untuk representasi potensi resiko masing-masing variabel menyebabkan kerentanan perubahan fisik pantai adalah ditentukan berdasarkan
kisaran data masing-masing variabel. Hubungan sistim ranking dengan potensi resiko kerentanan pada sistim
ranking USGS diterapkan langsung menurut sistim ranking seperti ditampilkan pada Lampiran 18. Sedangkan hubungan sistim ranking indikasi potensi
kerentanan resiko tiap variabel berdasarkan interval data dan sistim ranking distandarisasi CVI-MCA, diterapkan sebagai berikut:
Ranking variabel geomorfologi, sebagai satu-satunya jenis variabel non- numerik, sistim ranking dibuat seragam mengacu pada potensi resistansi dari
jenis landform geomorfologi terhadap erosi seperti pada Lampiran 18. Ranking variabel slope dibuat berdasarkan potensinya mengakibatkan
terjadinya genangan. Daerah terjal nilai slope besar memiliki potensi dampak genangan yang kecil sehingga ditandai dengan nilai ranking yang
rendah. Sebaliknya, daerah landai memiliki potensi dampak genangan yang besar sehingga rankingnya ditandai nilai yang tinggi.
Ranking potensi bahaya kerentanan variabel laju perubahan garis pantai mthn ditentukan berdasarkan fungsi laju proses akresi dan erosi. Proses
akresi menghasilkan pertambahan daratan pada suatu kawasan pantai
81 sehingga makin tinggi laju akresi diwakili oleh nilai ranking yang rendah.
Sebaliknya, erosi menyebabkan berkurangnya daratan sehingga makin tinggi laju erosi ditandai dengan nilai ranking yang tinggi.
Ranking variabel laju perubahan muka laut mmthn ditandai semakin tinggi seiring nilai variabel laju perubahan muka yang semakin besar. Karena makin
tinggi laju perubahan muka laut mengindikasikan potensi bahayanya yang semakin besar menyebabkan kerentanan, sebaliknya makin rendah maka
semakin kecil potensi kerentanannya Thieler Hammer-Klose, 2000 ; Pendleton et al. 2004 ; 2005.
Range data dua variabel, yakni: rerata tinggi gelombang dan rerata kisaran pasang surut
ditetapkan berdasarkan pertimbangan ketinggian air tertinggi dari kedua variabel. Dasar pemikiran bahwa makin tinggi data kedua variabel
maka makin jauh lokasi ke arah daratan yang bisa dicapai oleh ketinggian air tertinggi oleh keduanya dalam menyebabkan resiko genangan. Selain itu pula
bahwa makin tinggi nilai kedua variabel, makin besar energi yang yang timbulkan keduanya dalam mengakibatkan gerusan daratan yang
mengakibatkan erosi pengurangan daratan. Berdasarkan pertimbangan demikian, makin tinggi data variabel rerata tinggi gelombang dan rerata
kisaran pasang surut ditandai oleh ranking yang lebih tinggi. Sebaliknya makin rendah data kedua variabel, ranking kedua variabel ditandai oleh nilai
yang lebih rendah Gornitz et al, 1997. Khusus pada pendekatan CVI-MCA, sumber acuan ranking terendah
lowest atau potensi terbaik best dan ranking tertinggi highest atau potensi terburuk worst dari data masing-masing variabel dikumpulkan dari lokasi
penelitian AOI serta berbagai lokasi di dunia melalui studi literatur seperti disajikan pada Tabel 9. Data pada Tabel 9 berisi data yang merupakan nilai
tertinggi dan terendah dari kenam variabel kerentanan CVI dari hasil penelusuran literatur maupun hasil ekstraksi di wilayah kajian AOI.
Pada Tabel 9 terlihat bahwa hanya satu nilai variabel berasal dari daerah kajian yang masuk dalam daftar potensi tertinggi dan terendah dari keenam
variabel CVI.
82 Tabel 9 Nilai terendah dan tertinggi yang mewakili potensi terbaik dan terburuk
ranking tiap variabel yang digunakan menstandarisasi nilai variabel berdasarkan pendekatan metode CVI-MCA.
Kriteria Variabel
Alternatif Ranking Lokasi Referensi
Terendah Tertinggi
Laju Perubahan Garis Pantai
metertahun 100,00
Nile delta coastline Nile mouths;
Rosetta and Damietta
Mediterranean – Egypt
Kaiser et al.2010
44,88 Delta Cipunagara,
Kabuapten Subang - Indonesia
Hasil analisis data dalam penelitian ini
Geomorfologi tipe landform
dalam skala ranking
5 Ranking global
Literature Metode CVI Gornitz et al, 1997 ;
Thieler Hammer- Klose, 2000; Pendleton
et al, 2004A; 2004B; 2005A;2005B
1
Kemiringan pantai slope
0,022 Gulf of Mexico
Coast, AUnited State Thieler Hammer-
Klose 2000
14,70 National Park of
American Samoa, Amerika Serikat
Pendleton et al 2005
Laju perubahan muka laut
mmtahun 24,60
Federated States of Micronesia
Pacific Country Report 2004
-0,68 Christmas, Rep of
Kiribati. South Pacific
University of Hawaii 2002 dalam Pacific
Country Report 2004
Tinggi rerata Gelombang
meter 4,00
Pu‘ukohol ā Heiau
National Historic Site and Kaloko-
Honok ōhau
Historical Park, Big Island of Hawai‘i,
North Pacific Vitousek et al 2009
0,05 Justifikasi
Rerata kisaran pasut
meter 17,00
The Bay of Fundy between New
Brunswick and Nova Scotia, Canada
Water Encyclopedia 2010
0,14 Mediterranean Sea
at the Nile Delta El-Fishawi 1994 dalam
El-Asmar White 2002
Nilai tersebut adalah nilai laju akresi Delta Cipunagara Kabupaten Subang yang mewakili nilai potensi terendah nilai tertinggi untuk variabel laju
83 perubahan garis pantai. Nilai lain yang mewakili potensi variabel potensi bahaya
terburuk dan bahaya terbaik merupakan nilai-nilai variabel yang berasal dari berbagai lokasi pantai lain di seluruh dunia global.
4.4 Kerentanan Garis Pantai Pesisir Utara Indramayu
