Lingkungan pesisir merupakan daerah yang sangat rentan terhadap pengaruh aktivitas penduduk dan kondisi alam terutama naiknya tinggi muka air laut. Naiknya muka air laut (Sea Level Rise) yang disebabkan oleh Global Warming merupakan salah satu permasalahan penting yang harus dihadapi masyarakat pesisir. Pulau Gili Raja merupakan salah satu pulau yang ada di Kabupaten Sumenep yang seluruh wilayahnya terdapat di wilayah pesisir. Pemodelan genangan yang disebabkan naiknya muka air laut dengan pendekatan pengaplikasian Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografiuntuk dimaksimalkan mulai dari prediksi tingkat resiko genangan air akibat kenaikan muka air laut (Sea Level Rise) dengan skenario run-up yang ditentukan dari perhitungan pasang surut. Pemodelan genangan naiknya muka air laut (Sea Level Rise) menggunakan kumpulan data. Citra ALOS dianalisis tutupan lahannya dan sebagai dasar pembuatan data koefisien kekasaran permukaan. Data DEM (Digital Elevation Model) diturunkan menjadi data lereng (Slope). Garis pantai digunakan untuk menghitung jarak genangan menggunakan fungsi Cost Distance. Dengan demikian didapatkan bahwa skenario 0.5 meter menggenangi 99.45 Ha, Skenario 1 meter menggenangi 180.89 Ha, Skenario 1.5 meter menggenangi 254.89 Ha, Skenario 2 meter menggenangi 304.75 Ha, Skenario 2.5 meter menggenangi 337.77 Ha, dan Skenario 3 meter menggenangi 366.95 Ha wilayah pulau Gili Raja.


Deskripsi Lain

Coastal environment is an area that is very susceptible to the influence of people's activities and natural conditions, especially sea level rise. Sea Level Rise caused by Global Warming is one of the important issues that must be faced by coastal communities. Gili Raja island is one of the islands in Sumenep which its entire region is in coastal areas. Modeling of inundation due to sea level rise by using approach of the application of Remote Sensing and Geographic Information Systems for being maximized ranging from prediction of the risk of waterlogging due to sea level rise with a run-up scenario which is determined from the calculation of the tides. Inundation modeling of sea level rise uses aggregated data. ALOS is analyzed based on land cover and as a basis for making the surface roughness coefficient data. DEM (Digital Elevation Model) data is revealed to be a slope. Shoreline is used to calculate the distance using a pool of Cost Distance function. Thus, it was found that the scenario of 0.5 meters inundated 99.45 Ha, Scenario 1 meter inundated 180.89 hectares, Scenario 1.5 meters inundated 254.89 Ha, Scenario 2 meters inundated 304.75 hectares, Scenario 2.5 meters inundated 337.77 Ha, and Scenario 3 meters inundated 366.95 ha in the area of Gili Raja island.