Coastal Vulnerability Assessment Using Integrated-Method of CVI-MCA and GIS. Case Study at Northern Coastline of Indramayu
Penilaian Kerentanan Pantai Menggunakan Metode Integrasi CVI-MCA dan SIG, Studi Kasus; Garis Pantai Pesisir Utara Indramayu
Date
2011Author
Kasim, Faizal
Siregar, Vincentius Paulus
Susilo, Setyo B.
Metadata
Show full item recordAbstract
The coastal vulnerability assessment in term of change-potential of a shoreline to future sea-level has been analyzed at about 101,04 km coastline’s length of area of interest (AOI) in Northern Coast of Indramayu, West-Java Province, Indonesia. Variables for assessment in terms of their physical contribution to coastal change are: historical shoreline change rates, geomorphology, coastal slope, rate of relative sea-level change, mean significant wave height, and mean tidal range. Assessment was performed and compared in each sized 1 minute (approx. 1,8 km) of shoreline-grid based on different rank system including: 1) CVI approach, consists of four USGS’s rank system which represent from local to national assessment and one based on minimum-maximum data range of variables with interval as the discrete, and 2) integrated CVI-MCA approach based on variables standardization with percentile as the discrete. Comparison was using Sympson’s Index based on spatially entropy (diversity and evenness) gradation of each rank and index categories resulted by performing each rank system. In general, the integrated CVI-MCA approach provides a reasonable technique for assessment with more information to the result range from partial to simultaneous of output level, and from local to global of output scale. Tujuan umum penelitian ini adalah membuat peta indeks kerentanan pantai memuat hasil penilaian kerentanan garis pantai yang dapat diperbandingkan. Sedangkan tujuan khusus, terdiri atas: 1) menganalisis laju perubahan garis pantai menggunakan pendekatan integrasi metode SIG dengan teknik ekstraksi garis pantai dari data Landsat TM dan ETM+; 2) menganalisis perbandingan luaran peta indeks kerentanan berdasarkan jenis input sistim ranking variabel berbeda (dengan dan tanpa standarisasi), dan 3) menganalisis dan menyajikan peta indeks kerentanan suatu kawasan pantai yang representatif untuk skala berjenjang (lokal, regional dan global) terhadap penilaian dampak kenaikan muka laut. Studi kasus penelitian adalah garis pantai sepanjang kurang lebih 101,04 km di pesisir Utara Indramayu, Propinsi Jawa Barat, Indonesia. Jenis data yang dikumpulkan meliputi enam variabel, terdiri atas kelompok variabel faktor geologi, mencakup: laju perubahan garis pantai (m/thn), geomorfologi (ranking), dan kemiringan pantai (%), serta kelompok variabel proses fisik meliputi: laju perubahan muka laut (mm/thn), rerata tinggi gelombang (meter), dan rerata kisaran pasang surut (meter). Pengolahan dan analisis data meliputi berbagi teknik penginderaan jauh dan sistim infromasi geografis. Hasil ekstraksi data tiap variabel diregistrasi menurut sistim preoyeksi mercator (SUTM 49) dan datum vertical WGS_84. Analisis dikerjakan dengan membangun basis data berupa shoreline grid berukuran 1 menit. Sebagai atribut adalah entitas tiap variabel terdiri atas nilai dan rankingnya masing-masing. Penilaian terdiri atas pendekatan sistim ranking berbeda, yaitu: 1) pendekatan CVI, dibedakan atas: (a) sistim ranking USGS-Amerika Serikat untuk penilaian skala lokal, regional, dan nasional, dan (b) pendekatan berdasarkan kisaran nilai minimum-masksimum data tiap variabel dengan interval kelas sebagai diskrit ranking, serta 2) pendekatan CVI-MCA yang menerapkan standarisasi data tiap variabel terhadap nilai tertinggi dan terendah yang berasal dari nilai tiap variabel hasil ekstraksi di daerah kajian serta lokasi lain melalui studi literatur serta jangkauan persentil sebagai diskrit ranking. Perbandingan sistim ranking diamati menggunakan Indeks Sympson bagi entropy tingkat ranking dan kategori indeks dalam hal gradasi spasial yang ditunjukkan oleh kemerataan dan keragaman sebaran kedua entropy oleh masingmasing sistim ranking.
Collections
- MT - Fisheries [2934]