Analisis Perubahan Garis Pantai di Pantai Trisik Menggunakan QGIS Shoreline Change Analysis Tool (QSCAT)

07 April 2026

•

By: Salsabila Atalieani Andiana

Open Project

Shoreline Analysis of Trisik Beach

Open Project

Shoreline Analysis of Trisik Beach

Open Project

Shoreline Analysis of Trisik Beach

Analisis Perubahan Garis Pantai di Pantai Trisik

Pendahuluan

Perubahan garis pantai merupakan salah satu fenomena yang paling sering terjadi di wilayah pesisir. Perubahan ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor, di antaranya pergerakan sedimen, arus sejajar pantai (longshore current), dan gelombang yang mengakibatkan penambahan (akresi) ataupun pengikisan (abrasi) pantai (Opa, 2011).

Berdasarkan Saputro dkk. (2017), Daerah lstimewa Yogyakarta merupakan salah satu provinsi yang rawan mengalami perubahan garis pantai. Hal ini disebabkan oleh area pantai yang berhadapan langsung dengan Samudra Hindia yang memiliki energi gelombang tinggi. Area pesisir di Kabupaten Kulon Progo, dengan morfologinya yang cenderung landai dan tersusun atas material sedimen lepas (loose sediment), menjadi salah satu area dengan kerawanan tinggi (Mutaqin, 2017).

Dari sepanjang pesisir Kabupaten Kulon Progo, Pantai Trisik menjadi titik dengan tingkat abrasi paling parah. Hasil penelitian Cahyono dkk. (2017) menunjukkan bahwa dalam kurun waktu 1999 hingga 2016, Pantai Trisik mengalami abrasi sebesar 216,7 meter. Faktor utama penyebabnya antara lain gelombang pecah berenergi tinggi, arus sejajar pantai, serta dinamika debit dan sedimen dari muara Sungai Progo (Diana, 2025). Dampaknya tidak hanya mengubah profil pantai menjadi curam, tetapi juga merusak bangunan permanen, lahan pertanian lahan pasir, hingga mengancam area konservasi penyu (Cahyono dkk., 2017).

Bangunan Tempat Pelelangan Ikan (TPI) di kawasan Pantai Trisik

Analisis perubahan garis pantai memegang peranan krusial dalam manajemen risiko bencana di kawasan pesisir (Mutaqin, 2017). Dalam pelaksanaannya, terdapat beberapa sistem berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dapat diandalkan, seperti Digital Shoreline Analysis System (DSAS) yang dioperasikan melalui ArcGIS, serta QGIS Shoreline Change Analysis Tool (QSCAT) sebagai alternatif perangkat lunak berbasis open-source QGIS.

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dinamika perubahan garis pantai di Pantai Trisik selama periode 2015–2025, sekaligus menganalisis besaran jarak serta laju perubahannya melalui perhitungan statistik Net Shoreline Movement (NSM) dan End-Point Rate (EPR) menggunakan plugin QSCAT.

Lokasi Penelitian

Penelitian ini dilakukan di Pantai Trisik yang secara administratif berada di Kecamatan Galur, Kabupaten Kulon Progo, Daerah Istimewa Yogyakarta. Secara geografis, berdasarkan sistem koordinat UTM 1984 Zona 49S, lokasi penelitian berada di antara 408235 – 412432 E dan 9117400 – 9120373 N. Lokasi ini berada sekitar 35 km ke selatan dari pusat Kota Yogyakarta. Pantai ini berbatasan langsung dengan Samudra Hindia di bagian selatan dan Muara Sungai Progo di bagian timur.

Lokasi Pantai Trisik

Data dan Metode

Data garis pantai yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari citra satelit Google Earth dalam rentang waktu antara tahun 2015 hingga 2025. Tahap pengumpulan data dimulai dengan mengunduh citra melalui perangkat lunak Google Earth dengan mengatur waktu perekaman pada musim yang konsisten. Pemilihan waktu pengambilan citra ini bertujuan untuk meminimalisasi potensi kesalahan interpretasi akibat variasi pasang surut air laut dalam proses ekstraksi garis pantai (Mutaqin, 2017). Dalam studi ini, terdapat lima data citra satelit yang digunakan yang seluruhnya diambil pada musim kemarau, yaitu pada Agustus 2015, Juli 2017, Juli 2019, Juli 2021, dan Agustus 2025.

Citra satelit yang telah diperoleh dari Google Earth kemudian diproses melalui tahapan georeferencing atau rektifikasi citra dengan menerapkan sistem koordinat UTM 1984 Zona 49S. Selanjutnya, dengan menggunakan perangkat lunak SIG seperti QGIS, dilakukan proses digitasi manual untuk menentukan posisi garis pantai secara presisi di sepanjang Pantai Trisik berdasarkan indikator batas air dan daratan.

Dalam penelitian ini, digunakan baseline yang diletakkan sejajar dengan garis pantai sebagai acuan utama dalam pengukuran. Selain itu, digunakan pula sebanyak 98 unit transect dengan interval 50 meter yang ditarik secara tegak lurus terhadap baseline. Transect tersebut berfungsi sebagai titik awal perhitungan statistik yang menghubungkan baseline dengan setiap posisi garis pantai. Setiap titik perpotongan antara transect dan garis pantai kemudian dianalisis untuk menghasilkan data jarak serta laju perubahan garis pantai di kawasan Pantai Trisik.

Metode statistik yang diterapkan dalam penelitian ini meliputi Net Shoreline Movement (NSM) dan End-Point Rate (EPR). Secara berurutan, metode NSM dan EPR digunakan untuk menghitung besaran jarak dan laju perubahan garis pantai dengan membandingkan posisi garis pantai tertua (2015) terhadap garis pantai terbaru (2025). Pada kedua parameter statistik ini, nilai negatif merepresentasikan terjadinya fenomena abrasi atau erosi pantai, sedangkan nilai positif menunjukkan adanya proses akresi atau penambahan daratan.

Metode penelitian

Hasil dan Diskusi

Perubahan Garis Pantai

Berdasarkan hasil analisis spasial yang telah dilakukan, dapat diidentifikasi dinamika perubahan garis pantai di Pantai Trisik sebagaimana yang disajikan pada di bawah ini. Secara umum, terlihat bahwa Pantai Trisik mengalami fenomena abrasi atau erosi yang sangat signifikan jika dibandingkan dengan proses akresi atau sedimentasi. Dominasi kemunduran garis pantai ini terjadi di hampir seluruh bagian pantai yang menjadi objek observasi selama periode penelitian.

Peta garis pantai di Pantai Trisik 2015-2025 Area erosi Pantai Trisik Distribusi laju perubahan garis pantai

Jarak dan Laju Perubahan

Hasil perhitungan menggunakan metode statistik Net-Shoreline Movement (NSM) menunjukkan bahwa dalam kurun waktu sepuluh tahun, garis pantai di lokasi ini mengalami perubahan jarak yang bervariasi. Jarak perubahan terpendek yang tercatat adalah sebesar -2,67 meter. Di sisi lain, perubahan terjauh atau kemunduran daratan yang paling ekstrem mencapai -135,77 meter, yang secara spesifik berlokasi di area tenggara Pantai Trisik. Selain itu, diketahui bahwa rata-rata perubahan jarak garis pantai secara keseluruhan selama periode 2015–2025 di Pantai Trisik adalah sebesar -46,2 meter.

Grafik nilai NSM

Analisis terhadap laju perubahan garis pantai di Pantai Trisik yang dihitung menggunakan metode statistik End-Point Rate (EPR) memberikan gambaran mengenai kecepatan abrasi tahunan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa laju perubahan terlambat dan tercepat dalam periode waktu tersebut secara berturut-turut adalah sebesar -0,27 meter/tahun dan -13,58 meter/tahun. Berdasarkan data tersebut, dapat disimpulkan bahwa rata-rata laju perubahan atau tingkat kemunduran garis pantai di wilayah ini adalah sebesar -4,62 meter/tahun.

Grafik nilai EPR

Grafik nilai EPR yang menunjukkan besaran laju perubahan dalam meter/tahun

Detail transect dengan jarak dan laju minimum dan maksimum Tabel NSM dan EPR

Diskusi

Laju abrasi rata-rata sebesar 4,62 meter/tahun di Pantai Trisik merupakan angka yang sangat tinggi dan mengkhawatirkan. Menurut Mutaqin (2017), material pesisir yang didominasi pasir lepas membuatnya sangat rentan tererosi saat dihantam gelombang tinggi Samudra Hindia. Kehilangan daratan hingga 135,77 meter di sisi tenggara menunjukkan adanya pengaruh kuat dari dinamika muara Sungai Progo yang sering mengalami pergeseran sandbar.

Perubahan garis pantai ini mengakibatkan berbagai macam dampak buruk, tidak hanya bagi warga sekitar, tetapi juga bagi lingkungan. Abrasi di Pantai Trisik yang telah terjadi selama bertahun-tahun ini akan dapat menjadi kian parah jika tidak ditangani dengan tepat. Terlebih lagi Pantai Trisik juga menjadi lokasi konversasi penyu yang harus dijaga kelestariannya. Pemerintah setempat dapat melakukan upaya-upaya mitigasi, seperti penanaman bakau ataupun cemara udang dan perlu dikombinasikan dengan pendekatan struktural seperti pembangunan breakwater atau groin di titik-titik kritis (Cahyono dkk., 2017).

Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis menggunakan QSCAT, dapat disimpulkan bahwa Pantai Trisik mengalami abrasi yang sangat signifikan selama periode 2015–2025. Jarak perubahan terjauh mencapai -135,77 meter dengan rata-rata -46,2 meter, sedangkan laju kemunduran daratan tercepat adalah sebesar -13,58 meter/tahun dengan rata-rata sebesar -4,62 meter setiap tahunnya. Fenomena perubahan garis pantai ini utamanya dipicu oleh energi gelombang dan arus dari Samudra Hindia, serta karakteristik sedimen pantai yang lepas. Besarnya perubahan garis pantai ini menjadikan perlunya kerja sama antara pemerintah dan masyarakat dalam mengimplementasikan strategi mitigasi struktural dan vegetatif guna menjaga kelestarian lingkungan dan keamanan aktivitas ekonomi di pesisir Pantai Trisik.

Referensi

  • Cahyono, H., Retno, T., Musrifah, W., & Maulana, E. (2017). Analisis Perubahan Garis Pantai dengan Menggunakan Data Citra Landsat di Pesisir Kabupaten Kulonprogo. Jurnal Parangtritis Geomaritime Science Park, 2(1), 1–12.
  • Diana, V. F., Prasetyawan, I. B., & Wijaya, Y. J. (2025). Analisis Perubahan Garis Pantai Menggunakan Digital Shoreline Analysis System (DSAS) di Pesisir Kulon Progo, Daerah Istimewa Yogyakarta. Indonesian Journal of Oceanography (IJOCE), 7(2), 128–139. https://doi.org/10.14710/ijoce.v7i2.26219
  • Mutaqin, B. W. (2017). Shoreline Changes Analysis in Kuwaru Coastal Area, Yogyakarta, Indonesia: An Application of the Digital Shoreline Analysis System (DSAS). International Journal of Sustainable Development and Planning, 12(7), 1203–1214. https://doi.org/10.2495/SDP-V12-N7-1203-1214
  • Opa, E. T. (2011). Perubahan Garis Pantai Desa Bentenan Kecamatan Pusomaen, Minahasa Tenggara. Jurnal Perikanan dan Kelautan Tropis, 7(3), 109–115
  • Saputro, G. B., Marschiavelli, M. I. C., Ibrahim, F., & Maulana, E. (2017). Identification of Typology Related to the Coastal Line Changes in Bantul. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 54(012099), 1–8. https://doi.org/10.1088/1755-1315/54/1/012099

Data Publications

Analisis Kerawanan Longsor Berbasis Random Forest Menggunakan Data Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Pengembangan WebGIS Kerawanan Longsor di Wilayah Bandung Raya

Climate & Disaster

28 Sep 2026

•

Reggie Anjlina

Analisis Kerawanan Longsor Berbasis Random Forest Menggunakan Data Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Pengembangan WebGIS Kerawanan Longsor di Wilayah Bandung Raya

Pemetaan kerawanan longsor Bandung Raya berbasis Random Forest, penginderaan jauh, dan SIG melalui WebGIS interaktif untuk mendukung mitigasi bencana.

41 min read

•

47 view

Prediksi Pertumbuhan Kawasan Terbangun untuk Mengidentifikasi Wilayah Prioritas Pengembangan Layanan Publik di Bandung Raya

City Planning

28 Sep 2026

•

Reza Isnawati

Prediksi Pertumbuhan Kawasan Terbangun untuk Mengidentifikasi Wilayah Prioritas Pengembangan Layanan Publik di Bandung Raya

Penelitian ini memprediksi pertumbuhan kawasan terbangun dan jumlah penduduk di Wilayah Metropolitan Bandung Raya hingga tahun 2029. Mengintegrasikan pemodelan prediktif Cellular Automata Artificial Neural Network (CA-ANN), proyeksi demografi CAGR, serta analisis jangkauan Network Analysis, studi ini mengidentifikasi kesenjangan aksesibilitas spasial fasilitas pendidikan dan kesehatan berdasarkan SNI 03-1733-2004. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi empat tipologi arahan strategi kawasan guna merespons ketimpangan fasilitas publik dan mengendalikan pemekaran kota (urban sprawl) secara terarah.

34 min read

•

47 view

ANALISIS KETIMPANGAN DISTRIBUSI LAYANAN STASIUN PENGISIAN KENDARAAN LISTRIK UMUM (SPKLU) DI KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN PENDEKATAN GAP ANALYSIS BERBASIS GRID HEKSAGON 1×1 KM

Energy

30 Sep 2026

•

Muhammad Fatih

ANALISIS KETIMPANGAN DISTRIBUSI LAYANAN STASIUN PENGISIAN KENDARAAN LISTRIK UMUM (SPKLU) DI KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN PENDEKATAN GAP ANALYSIS BERBASIS GRID HEKSAGON 1×1 KM

nalisis Ketimpangan Distribusi Layanan SPKLU di Kota Bandung menggunakan pendekatan Gap Analysis berbasis Grid Heksagon 1 × 1 km untuk mengidentifikasi kesenjangan antara ketersediaan layanan (supply) dan kebutuhan layanan (demand). Komponen supply dianalisis berdasarkan POI SPKLU tahun 2025 dan tingkat coverage menggunakan isokron, sedangkan demand direpresentasikan melalui jumlah kendaraan listrik berdasarkan P3DW tahun 2024 serta data kependudukan tahun 2024. Hasil integrasi kedua komponen digunakan untuk mengidentifikasi wilayah dengan tingkat pelayanan dan prioritas pengembangan SPKLU yang berbeda di Kota Bandung.

45 min read

•

47 view

1 Projects

Analisis Kesesuaian Lokasi dan Peluang Pasar untuk Ekspansi Gerai HokBen Berbasis Location Intelligence di Kota Surabaya

Food & Beverages

06 Sep 2026

•

Ridhwan Saputra

Analisis Kesesuaian Lokasi dan Peluang Pasar untuk Ekspansi Gerai HokBen Berbasis Location Intelligence di Kota Surabaya

Analisis site selection ekspansi gerai HokBen di Kota Surabaya menggunakan GIS untuk mengintegrasikan land suitability, market opportunity, demografi, POI, aksesibilitas, dan harga lahan. Hasil analisis QGIS dibandingkan dengan GEO MAPID Site Selection untuk mengidentifikasi area potensial berdasarkan kesesuaian lokasi dan peluang pasar.

24 min read

•

569 view

Terms and Conditions
Introductions
  • MAPID is a platform that provides Geographic Information System (GIS) services for managing, visualizing, and analyzing geospatial data.
  • This platform is owned and operated by PT Multi Areal Planing Indonesia, located at