BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Analisis
granulometri
merupakan suatu
metode
yang digunakan
untukmenentukan harga – harga kuartile, median diameter, koefisien sortasi ,skewnes dan kurtosis pada suatu butir batuan sedimen. Analisis ini dipakai untuk mengetahui proses dari batuan tersebut diendapkan, dari mana asalnya (sourch rock) nya,serta dimana lingkungan batuan sedimen tersebut diendapkan. Selain itu dengan menggunakan analisis Granulometri kita dapat mengetahui arus yang berkembang dan kearah mana arah arus tersebut bekerja.
I.2 Maksud Dan Tujuan Adapun acara garanulometri dalam praktikum sedimentologi ini dimaksudkan agar para praktikan dapat memisahkan frasi dai butiran pasir pada diameter tertentu.Selain itu juga bertujuan agar praktikan dapat melakukan penelitian dan dapat menentukan harga kuartil,median diameter,keofisien sortasi,keofisien kepencengan/skewness,dan juga kurtosis dari sample batu pasir yang diambil dari lapangan. Mengetahui proses-proses sedimentasi yang bekerja membentuk sedimen / batuan sedimen shingga dapat menafsirkan lingkungan pengendapan dari batuan sedimen tersebut.
1.3 Waktu, Lokasi dan kesampaian daerah Pengambilan sampel di lakukan pada: Waktu
: 07 april 2013
Lokasi
: sungai di babarsari
Kesampaian daerah: perjalanan di malai dari kampus 2 IST AKPRID jam 08.00 wib dengan menggunakan motor, dengan jarak tempuh kurang lebih 10 km dalam selang waktu kurang lebih 15 menit perjalanan ke sungai babarsari.
1
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Dasar Teori Gerakan air dan udara biasanya akan memisahkan partikel-partikel menurut ukuran butirnya. Ukuran butir dalam sedimen atau batuan sedimen akan mencerminkan: 1. Resistensi batuan terhadap pelapukan, erosi dan abrasi 2. Proses-proses sedimentasi yang meliputi pengangkatan dan pengangkutan
(antara
lain dengan rolling, saltasi, traksi, sliding, suspensi)
Proses-proses itulah yang akan membentuk kenampakan tekstur dan struktur batuan sedimen atau sedimen yang bersangkutan. Aspek tekstur yang dapat dianalisis dengan metode Granulometri antara lain mean, median, modus, koefisien sortasi, koefisien kepencengan, standar deviasi dan kurtosis. Adapun batasan masing-masing pengertian tersebut di atas adalah sebagai berikut: Mean merupakan harga rata-rata dari suatu kurva. Median adalah nilai tengah dari suatu kurva. Modus merupakan puncak maksimal penyebaran klas ukuran butir tertentu. Sortasi adalah tingkat keseragaman ukuran butir. Sortasi dapat tercermin dari tinggirendahnya atau lebar sempitnya suatu kurva. Kurva yang pendek dan lebar mencerminkan sortasi jelek, sebaliknya kurva yang tinggi dan sempit mencerminkan sortasi baik (Gbr 1 dan 2). Standar Deviasi merupakan nilai statistik yang mencerminkan sejauh mana klas besar butir menyimpang dari harga rata- rata. Semakin kecil harga standar deviasi semakin baik harga sortasinya dan sebaliknya. Skewness adalah ukuran tingkat kecondongan penyebaran besar butir (Gbr 3). Kurtosis adalah derajat kemancungan suatu kurva yang menunjukkan harga perbandingan antara pemilahan bagian tengah terhadap pemilahan bagian tepi kurva Material-material yang diangkut oleh media pengangkut akan terdistribusi menjadi berbagai macam ukuran. Distribusi ukuran butir akan dapat mencerminkan: 1. Variasi litologi/ diameter butir yang terdapat pada source (sumber) dimana tidak mesti berupa batuan tetapi dapat juga berupa endapan.
2
2. Proses-proses yang berlangsung selama sedimentasi terutama yang menyangkut arah arus, kekuatan arus, perubahan-perubahan/ variasi yang terdapat pada arus itu. Skala ukuran butir yang sering dipakai dalam sedimentologi, antara lain : 1. Skala Wentworth 2. Skala Phi (Tabel 1) Kurva distribusi normal merupakan kurva hasil pengeplotan kurva hasil frekwensi dengan beberapa variasi dari suatu populasi yang terdiri dari klas – klas.
Gambar 1 . Kurva Distribusi Normal
Kurva distribusi normal juga mengandung penyebaran fraksi kasar dan halus kearah kiri dan kanan seimbang. Semakin runcing kurva distribusi normal makin sempit Sd-nya, sehingga semakin baik sortasinya (Gbr 1 & 2).
Kurva Frekuensi Kumulatif Merupakan kurva yang digambarkan dari hasil pengeplotan penjumlahan frekwensi-frekwensi terhadap penyebaran ukuran butir pada klas-klas tertentu. Kurva ini dibuat dengan dua cara, yaitu: 1. Memakai kertas probabilitas, kurvanya disebut Kurva Probabilitas (Gbr 7). 2. Memakai kertas yang disebut S Shape, kurvanya disebut Ogive (Gbr 8 & 9).
3
Gambar 2 . Kurva Komulatif dengan memakai Kertas Probabilitas
II.2 Alat Dan Bahan Peralatan yang digunakan :
1. Sample splitter
2. Mesin pengayak 3. Ayakan menurut skala Nentworth 4. Tabung gelas/kantong plastik tempat sampel 5. Timbangan 6. Buku catatan 7. Kertas grafik 8. Kalkulator II.3 METODE ANALISIS
Cara melakukan percobaan ini dapat dibagi menjadi dua cara kerja, yaitu: 1. Cara di lapangan 2. Cara kerja di laboratorium
1. Cara kerja di lapangan Sebelum dilakukan kerja dilaboratorium, maka terlebih dahulu dilakukan pekerjaan di lapangan untuk pengambilan sampel. Adapun cara kerjanya sebagai berikut: Setelah sampai di lapangan, dilakukan penentuan lintasan yang dapat mewakili semua fasies pada lingkungan yang dianalisis. Pada lintasan inilah dilakukan
4
pengambilan sampel di beberapa tempat yang dapat mewakili ukuran butir pasir yang berbeda-beda. Berat sampel yang diambil untuk analisis sekitar 1 kg. Sampel dimasukkan ke kantong sampel dan selanjutnya diberi nomor sesuai dengan nomor lintasan/ lokasi. Selain itu dilakukan pula pengukuran kedudukan dari lapisan batuan dimana dilakukan pengambilan sampel, pengukuran slope, pengukuran jarak antara lokasi-lokasi pengambilan sampel. 2. Cara kerja di laboratorium terdiri dari beberapa tahap, yaitu: a. Sampel splitting Untuk mendapatkan contoh pasir yang representatif dapat mewakili seluruh fraksi butiran untuk dianalisis maka dilakukan sampel splitting, yaitu: Sampel yang diperoleh dari lapangan dituangkan secara hati-hati ke dalam sampel splitter secara uniform. Splitting ini dilakukan terus-menerus sampai berat contoh untuk analisis sekitar 50 gr atau 100 gr (dalam percobaan ini digunakan 100 gr). Cara menggunakan splitting dengan metode quatering, yaitu cara splitting dengan menggunakan karton/kayu yang
disilangkan saling tegak lurus dengan
corong. Contoh pasir dituangkan dengan hati-hati dan uniform melalui corong yang diletakkan di atas persilangan karton, maka contoh pasir tadi akan terbagi menjadi empat bagian sesuai dengan kwadran dari persilangan karton tersebut sama
banyak. Contoh pasir dari kw I dicampur dengan kw III atau kw II
dicampur dengan kw IV. Salah satu percampuran ini digunakan sebagai analisis. Hasil dari splitting ini kemudian ditimbang sesuai dengan berat yang diinginkan. b. Pengayakan Sebelum pengayakan dilakukan, semua jaringan yang akan digunakan harus dibersihkan terlebih dahulu dari kotoran atau butir-butir yang menempel dalam kawat saringan. Cara membersihkannya dengan menyikat memakai kuas atau menelungkupkan saringan tersebut kemudian diketuk berkali-kali secara merata. Saringan ditumpuk secara berurut mulai dari bawah yang terkecil skala meshnya dengan bottom pan sebagai alasnya, kemudian ayakan yang telah
5
disusun tersebut dipasang pada mesin pengaya, contoh dituangkan pada ayakan yang teratas lalu ditutup. Mesin pengayak kemudian dijalankan. c. Penyusunan fraksi dan penimbangan Pengambilan fraksi butir dilakukan mulai dari saringan terkasar sampai yang tertampung pada bottom pan. Pengambilan fraksi dilakukan dengan menuangkan butir-butir yang tertampung disaringan dengan menelungkupkan saringan itu di atas lembaran kertas putih, kemudian mengetuknya secara seragam dan menyikat saringan dengan kuas. Selanjutnya fraksi butir yang diperoleh ditimbang dan disimpan dalam tabung gelas/ kantong plastik. d. Pencatatan dan pembuatan grafik Hasil dari penimbangan fraksi butir dicatat pada catatan dengan kolom yang berisi, antara lain: 1. Nomor urut 2. Nomor mesh ayakan 3. Diameter ayakan 4. Ukuran butir yang tertampung 5. Berat masing-masing fraksi 6. Prosentase berat masing-masing fraksi terhadap seluruhnya 7. Frekuensi
kumulatif,
yaitu
frekuensi
yang
diperoleh
dengan
cara
menambahkan secara terus-menerus dari frekuensi yang kasar sampai yang halus. 8. Dari hasil-hasil tersebut di atas dibuat grafik histogram dengan kertas milimeter dan grafik kumulatif dengan kertas semi log.
6
Gambar 3. Metode spliting
Tabel 1 Harga tetapan koefisien Sortasi (So) menurut Trask.
Harga Tetapan So
Sortasi
0,0 - 1,0
Terpilah sangat baik
1,0 - 2,5
Terpilah baik
2,5 - 3,0
Normal
4,5
Terpilah buruk Tttf
Gambar 3. Metode spiliting
7
Tabel 4 . Harga tetapan koefisien kepencengan (Sk) menurut Friedman dan Sanders (1978).
Harga tetapan Sk
Kepencengan
-1,0 - -0,3
very negative skewness
-0,3- - 0,1
negative skewness
-0,1- 0,1
nearly symetrical
0,1 - 0,3
positive skewness
0,3 - 1,0
very positive skewness
3. Cara Perhitungan Menurut Friedman (1978) harga-harga SO, Sk dan K dapat ditentukan dengan dua cara, yaitu: 1. Grafis 2. Matematis/perhitungan 3.1. GRAFIS Harga-harga Q1; Q2 ; Q3
ditentukan secara grafik yaitu dari grafik
kumulatif, dimana: Q1 = P25 dengan menarik harga prosentase 25 % dari grafik kumulatif. Q2 = P50 dengan menarik harga prosentase 50 % dari grafik kumulatif. Q3 = P75 dengan menarik harga prosentase 75 % dari grafik kumulatif. Dengan mengetahui harga-harga Q1; Q2 dan Q3 , maka dapat kita tentukan hargaharga:
a. Korfisien Pilah (So) Koefisien pilah yaitu harga yang menunjukkan pemilahan dari butiran. So dapat dihitung menggunakan rumus :
So
Q1 Q2
Menurut TRASK Bila harga: So < 2,5; pemilahan baik So = 2,5; pemilahan normal
8
So > 2,5; pemilahan jelek b. Kepencengan (Skewness) Skewness merupakan ukuran tentang tingkat ketidaksimetrisan suatu kurva. Skewness dapat ditentukan dengan persamaan :
Sk
Q1 Q3 M d2 Bila log Sk berharga: Positif; sedimen yang bersangkutan mempunyai
jumlah butir halus yang lebih banyak daripada jumlah butir kasar, Negatif; sedimen yang bersangkutan mempunyai jumlah butir kasar lebih banyak daripada jumlah butir halus. c. Kurtosis Kurtosis merupakan harga pemilahan bagian tengah terhadap pemilahan bagian tepi dari suatu kurva. Kurtosis ditentukan dari persamaan : Sk
Q1 Q3 2 ( P10 P90 )
3.2. MATEMATIS/ PERHITUNGAN Cara ini akan memberikan gambaran yang lebih baik daripada cara grafis, karena dalam cara matematis semua harga ukuran butir dalam interval diikutsertakan dalam perhitungan. Kelemahan dari cara perhitungan ini adalah kadang-kadang ruwetnya perhitungan dalam pengolahan data. Dalam cara matematis ini dikenal rumus-rumus statistik moment yang dipakai untuk mengolah hasil analisis besar butir. Moment 1
f .Md
Mean ( X )
f .Md
Moment 2
f (Md . X )
100
100 2
100
9
Standart deviasi (sorting coefisien) : d SO
f ( Md . X ) Moment 3
3
100
f ( Md . X ) SK
3
100
f (Md . X )
Moment 4
4
100
f (Md . X ) K
4
100 .d 4
Keterangan : f
= frekuensi (%) dari tiap-tiap interval
Md
= harga tengah tiap interval
a. Metode Inman Mean =
P16 P84 2
Standart deviasi = Skewness =
Kurtosis =
P84 P16 2
( P16 P84 ) 2 P50 P84 P16
( P95 P5 ) P84 P16 P84 P16
b. Metode Inman (modified) Skewness =
( P5 P95 ) 2 P50 P95 P5
c. Metode Folk and Ward
10
f (Md X ) 100
2
Mean =
P16 2 P50 P84 3
Standart deviasi =
Skewness =
Kurtosis =
P84 P16 P95 P5 4 6,6
P16 P84 2 P50 P5 P95 2 P50 2( P84 P16 2P95 P5
P95 P5 2,44 P75 P25
d. Perhitungan Moment Moment about M : M1 = C V1 + Xo M2 = C²(V2 – V1²) M3 = C³(V3 – 3V1V2 + V1³) M4 = C4(V4 – 4V1V3 + 6V1² .V2 – 3V14) Mean = M1 Standart Deviasi (σ) = (M2)1/2 Skewness (α3) = M3/σ³ Kurtosis (β2) = M4/σ4 Mean cubed deviation = α3 x σ³
11
12
