METODE PENELITIAN
Lokasi dan Waktu Penelitian
Data arus diperoleh dari Mooring Aanderaa yang merupakan bagian dari Program Arlindo Indonesia-USA pada dua lokasi di Selat Makassar masingmasing pada posisi 2° 51,7’ LS;118° 27,5’ BB (Stasiun 1) dan 2° 51,2’ LS;118° 37,7’BB (Stasiun 2). Lokasi Mooring tersebut disajikan dalam Gambar 5 (a), data tersebut diperoleh dari Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) Jakarta. Selain itu juga digunakan data Southern Oscillation Index (SOI) dari 1992 -
1999
yang
diperoleh
dari
Bureau
of
Meteorology
Australia
(http://www.bom.gov.au 2005). Data CTD (Conductivity Temperature and Depth) yang digunakan dalam penelitian ini adalah hasil survei Arlindo Mixing 1993/1994, Arlindo Circulation 1996/1998 yang diperoleh dari website Lamont-Doherty Earth Observatory (LDEO)
Columbia
University,
USA
(www.ldeo.edu.id ).
Posisi
lokasi
pengambilan data CTD disajikan dalam Gambar 5 (b) dan Gambar 6 peta lokasi penelitian.
Metode Pengkuran Pengukuran Arus Data arus yang digunakan adalah hasil pengukuran mooring Aanderaa dengan sistem akustik yang ditambat selama 14 bulan. Andera itu sendiri mencatat besar dan arah arus pada kedalaman tertentu (200 m, 250 m, 350 m, 750 m, dan 1500 m) dengan interval perekaman setiap 20 menit. Prinsip kerja sensor Aanderaa ini berdasarkan Shift Doppler tentang perambatan suara. Kerja alat ini bergantung kepada adanya partikel-partikel atau benda-benda renik dalam air yang bersifat menghamburkan suara. Suatu alat pengirim bunyi (transducer) mengirimkan satu berkas suara yang sempit dan berfrekuensi tinggi yang hamburannya akan diterima oleh pesawat penerima. Pesawat penerima ini dipasang sedemikian rupa sehingga hanya bisa mengawasi sebagian kecil saja dari volume air di tempat bunyi itu merambat. Berkas bunyi itu akan mengenai partikel-partikel padat yang mengambang dan bergerak bersama
19
geraknya arus. Berkas bunyi yang dihamburkan oleh partikel yang sedang bergerak akan me ngalami perubahan frekuensi, sesuai azas Doppler yakni perubahan frekuensi sebuah sinyal suara yang diterima dari obyek-obyek yang bergerak dimana frekuensi akan bertambah jika mendekati objek dan berkurang jika bergerak menjauhinya. Besarnya frekuensi tersebut akan sebanding dengan kecepatan gerak partikel, yang berarti sesuai pula dengan kecepatan arus yang diamati (http://nemoweb.ins.infn.it/sites/site 2002).
Besaranya
perubahan
itu
dikalibrasi menjadi ukuran besarnya arus oleh sensor Aanderaa.
(a)
(b)
Gambar 5 (a) Peta Lokasi Mooring Andera 1996 – 1998 (data dikumpulkan dalam Program Arlindo Indonesia – Amerika Serikat (USA)). (b) Peta Lokasi CTD Tahun 1993, 1994 (data dikumpulkan dalam Proyek Arlindo Mixing), 1996, 1998 (data dikumpulkan dalam Proyek Arlindo Circulation). (Transek 1, 2, 3 digunakan dalam analisis arus geostropik.
20
(a)
(c)
(b)
(d)
Gambar 6 Peta lokasi transek CTD yang digunakan untuk analisa lapisan termoklin (a) Agustus 1993 (b) Februari 1994 (c) November 1996 (d) Februari 1998
21
Pengukuran CTD Pengukuran suhu, salinitas dengan menggunakan alat CTD (Conductivty, Temperature, Depth) SBE 37-SM MicroCAT (spesifikasi alat, lampiran 2) merupakan instrumen yang terdiri dari beberapa sensor untuk mengukur kondiktivitas, suhu dan tekanan air. Instrumen CTD menggunakan sel-sel elektroda sebagai sensor untuk mengukur konduktivitas, temperatur dan tekanan perairan. Sel-sel elektroda ini merupakan material nonkristal homogen yang disebut pyrex cell yang berbentuk tabung kaca yang dilapisi platina pada permukaan elektrodanya. Air laut yang mengalir akan melewati sel-sel elektroda ini dan sensor akan mengukur suhu, konduktivitas dan tekanan air dari permukaan sampai kedalaman tertentu.
Pengolahan dan Analisis Data 1. Analisa Deret Waktu (Time Series Analysis) Data arus yang direkam dengan interval waktu 20 menit kemudian dirataratakan perjam guna pengurangan jumlah data yang besar. Untuk mengamati variabilitas Arlindo di Selat Makassar pada dua stasiun mooring yang terletak di Labbani Channel (memotong lintasan Arlindo) maka data deret waktu tersebut dilakukan analisis deret waktu (spektrum energi) guna ditelaah periodesitas dari fluktuasi arus pada kedua stasiun tersebut. Untuk itu dilakukan penapisan (filter) 50 jam dengan menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) guna menghilangkan fluktuasi frekwensi tinggi. Penapisan ini menggunakan perangkat lunak Matlab 6.0. Data yang diperoleh setelah mangalami penapisan (pemfilteran) terhadap data awal pada sembarang positif t dari xt-n sampai xt+m diberikan oleh (Bendat and Piersol 1971) : Yt =
k=+m
∑w
k=−n
k
x t+ k = w− n xt −n + ..... + w−1 xt −1 + w0 xt +w1 x t+1 + ... + wm xt + m .......(1)
k = -n, -n + 1,.......................-1,0,1................m-1,m
dimana : n dan m adalah jumlah cakupan masing- masing ke sebelah kiri dan kanan dari xt sedangkan wk adalah fungsi pembobotan. Dalam penelitian ini fungsi pembobotan yang digunakan adalah fungsi pembobotan Lanczos dengan
22
pertimbangan hasil lebih halus (smooth) dibandingkan dengan fungsi pembobotan lainnya. Bentuk dan fungsi pembobotan Lanczos adalah (Hamming dalam Topogulf Group 1986) :
Wk =
sin( 2π (i − 1) f c ) sin( π (i − 1) / N w x ..................................................................(2) π (i − 1) π ( i − 1) / N w
Dimana fc adalah pemotongan frekuensi penapisan yaitu 50 jam dan N adalah freuensi Nyquist guna menghilangkan fluktuasi atau signal dengan periode sampai 50 jam yang merupakan komponen harmonik pasang surut. Analisa ini dilakukan dengan menggunakan software Matlab 6.0. Selanjutnya data hasil penapisan ditentukan densitas spektrum energi untuk menelaah energi dari fluktuasi arus yang signifikan. Dengan menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT), komponen Fourier (X(f k)) dari deret waktu xt yang dicatat pada selang waktu h (1 jam) diberikan oleh Bendat dan Piersol (1971) : 2πkt X ( f k ) = h∑ xt exp − i .....................................................................(3) N t= 0 N −1
Dimana t = 0,1,2,.......................................................N – 1 h = selang perekaman data (1 jam), N adalah jumlah pengamatan. Nilai densitas energi spektrum (Sx ) dihitung sebagai berikut : Sx =
2h 2 X ( f k ) .......................................................................................(4) N
Analisis Spektrum Energi ini menggunakan Software Statistica 6.
2. Pembuatan Grafik Vektor atau Stickplot Arah dan Kecepatan Arus Pembuatan
grafik
vektor
ini
dimaksudkan
agar
mempermudah
penggambaran dan pembacaan arah dan kecepatan arus sehingga secara visual terlihat fluktuasi yang terjadi. Pembuatan grafik vektor ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Visual Basic versi ditampilkan tiap bulan untuk setiap lapisan kedalaman.
6.0. Grafik stickplot
23
3. Perhitungan Volume Transpor Nyata Volume transport massa air yang melewati Selat Makassar dihitung dengan menggunakan asumsi bahwa Selat Makassar merupakan suatu kanal sehingga untuk menghitung besarnya debit massa air yang melewati dengan i = l9
menggunakan Q =
∑ (v.A)
dimana Q adalah debit massa air, v adalah kecepatan
i =l1
arus dan A adalah luas penampang pada tiap lapisan kedalaman dimana Andera ditempatkan. l1 – l9 menyatakan luas permukaan dimana
Aanderaa 1 – 9
ditempatkan. Sebelum perhitungan di atas dilakukan terlebih dahulu data mooring dirata-ratakan per bulan untuk setiap lapisan, sedangkan luas penampang dihitung dari setiap lapisan dimana Andera diletakkan. Asumsi yang digunakan dalam perhitungan ini adalah kecepatan perkiraan dari alat yang paling bawah ke dasar linier hingga 0 dan alat paling atas ke permukaan kecepatan linier hingga 0 (Gordon 1999).
Gambar 7 Sketsa mooring dan posisi kedalamannya pada kedua stasiun dimana Aanderaa di tempatkan di Selat Makassar
24
Setiap blok warna pada Gambar 7 menyatakan kecepatan yang seragam di setiap kedalaman. Kecepatan di tiap kedalaman tersebut mengacu kepada data mooring. Untuk data kecepatan pada kedalaman yang tidak mempunyai data pengukuran, kecepatan dapat diperoleh dengan menarik garis linier dari data kecepatan yang sudah ada. V1 – V5 menunjukkan kecepatan acuan di tiap kedalaman berdasarkan data mooring yang diperoleh. Kotak putih adalah tempat pengukuran data kecepatan pada setiap stasiun mooring. Garis merah adalah Sketsa asumsi yang digunakan dalam perhitungan dimana kecepatan perkiraan dari alat yang paling bawah ke dasar linier hingga 0 dan alat ke permukaan kecepatan linier hingga 0. Garis hitam adalah bentuk saluran dimana mooring Aanderaa ditempatkan.
5. Perhitungan Arus Geostropik Dalam menelaah sirkulasi massa air yang diakibatkan oleh arus geostropik, maka dibuat sebaran medan tekanan massa air yang dinyatakan dengan menghitung sigma-t, anomali spesifik volume dan
sebaran melintang
anomali kedalaman dinamik. Dari hasil analisis ini selanjutnya dibuat topografi dinamik pada kedalaman 0 dbar, 25 dbar, 50 dbar, 75 dbar, 100 dbar, 200 dbar dan 300 dbar semuanya relatif terhadap permukaan 400 dbar. Perhitungan sigma-t, spesifik volume, anomali kedalaman dinamik berdasarkan metode yang dikembangkan oleh (Neumann dan Pierson 1966) Perhitungan sigma-t diperoleh dengan terlebih dahulu menghitung nilai sigma-0 dengan rumus berikut :
3
σ 0 = ∑ B j S j ............................................................................................(1) j= 0
dimana : B0
= -0,09344586324
B1
= 0,814876576925
B2
= -4,824961403E-4
B3
= 6,767861356E-6
S
= Salinitas (psu)
25
Dari nilai σ 0 tersebut nilai σ t dapat dihitung sebagai berikut : 4
σt =
∑a t i =0
i
i
t + A0
3
2
+ ∑∑ Aij (σ 0 ) i t j ...................................................................(2) j = 0 i =1
dimana : t
= Temperatur (°C)
A10
= 1,0
A0
= 67,26
A11
= -4,7867E-3
a1
= 4,53168426
A12
= 9,8185E-5
a2
= -0,545939111
A13
= -1,0843E-6
a3
= -1,9824839871E-3
A20
=0
a4
= -1,43803061E-7
A21
= 1,8030E-5
A22
= -8,164E-7
A23
= 1,667E-8
Kedalaman dinamik ditetapkan berdasarkan D = D35,0,p + ?D. D35,0,p adalah kedalaman dinamik dari permukaan isobar dengan tekanan p yang diukur berdasarkan standar air laut dengan salinitas 35 ‰ pada suhu 0°C. p
D35, 0, p = ∫ α 35, 0, p dp...................................................................................( 2) p0
Nilai spesifik volume air laut standard (α 35,0,p ) didasarkan pada rumus empiris Fofonoff dan Tabata (1962). Setelah didapat nilai anomali kedalaman dinamik (? D) berdasarkan persamaan : ?D =
∑
(δ i + δ i−1 ) 2
+ ( pi + pi−1 ) ...............................................................(3) p
dimana ; D0 = 0 ; i = lapisan kedalaman ke- i, dan ? D =
∫ δdp. p0
Dari hasil perhitungan anomali kedalaman dinamik (?D), dibuat grafik sebaran melintang anomali kedalaman dinamik yang menggambarkan garis-garis pada permukaan isobar di bawah permukaan laut yang memiliki nilai kedalaman dinamik sama. Berdasarkan gambar tersebut dapat diketahui pergerakan massa air berupa arus geostropik antara dua stasiun yang berdekatan. Sebelum mengkonversi anomali kedalaman dinamik menjadi topografi dinamik ditetapkan dulu level of no motion atau reference level, suatu kedalaman dimana tidak gerak (arus) antara dua stasiun tersebut. Dalam analisis ini kedalaman level of no motion
26
adalah 400 m untuk transek 1 bulan Agustus 1993 dan transek 1 bulan Februari 1994. Sedangkan data pada transek 2 bulan Agustus 1993 dan transek 2 bulan Februari 1994 kedalaman level of no motion ditetapkan 2000 m sesuai dengan kedalaman minimum transek tersebut. Arah arus geostropik ditetapkan dengan melihat gambar sebaran melintang anomali kedalaman dinamik pada setiap transek, karena adanya perbedaan tekanan yang dinyatakan dalam kedalaman dinamik.
6. Perhitungan Lapisan Termoklin Data CTD bulan Agustus 1993, Desember 1994, 1996 dan 1998 (stasiun CTD lihat Gambar 6) dibuat transek sejajar aliran dari utara ke selatan. Masingmasing data dimasukkan dalam program Excel dan dihitung gradien suhu per meter. Menurut Ross (1970) bahwa lapisan termoklin adalah lapisan dimana gradien suhu lebih dari 0,1°C/m. Dari data ini pula dicari Batas Atas Lapisan Termoklin dan Batas Bawah Lapisan Termoklin dan selanjutnya didapatkan ketebalan lapisan termoklin. Data tersebut kemudian dirata-ratakan lagi pada setiap titik CTD untuk setiap musim sehingga dapat ditemukan Batas Atas, Batas Bawah, dan Ketebalan Lapisan Termoklin pada setiap periode musim. Selanjutnya dicari standar deviasi setiap data untuk melihat heterogenitas data setiap musim.
