Bab I Pendahuluan
I.1
Latar Belakang
Batuan sedimen terdiri dari beragam jenis yang dipengaruhi oleh proses selama sedimentasi dan lingkungan pengendapannya. Seperti halnya batuan sedimen klastik, selama proses sedimentasi tepatnya transportasi mempengaruhi ukuran dan bentuk butir sedimen yang mengindikasikan mengindikasikan jarak dan lingkungan pengendapan yang jauh atau dekat sumber.
Salah satu metode yang digunakan untuk menginterpretasikan lingkungan pengendapan, mekanisme, dan jumlah proses yang terjadi dalam batuan sedimen klastik adalah metode granulometri melalui sand sieve analysis. Penggunaan metode granuloteri bertujuan mengetahui nilai kuartil, median, koefisien sortasi, skewness, dan kurtosis pada butir batuan sedimen. Berdasarkan Berdasarkan hasil analisis semua nilai tersebut dapat diketahui proses batuan sedimen sedimen diendapkan, diendapkan, sumber asal, asal, serta lingkungan lingkungan pengendapan. pengendapan.
I.2
Rumusan Masalah
Berikut permasalahan permasalahan yang akan dijelaskan dalam laporan ini: 1. Apa saja proses yang terlibat dalam pembentukan pembentukan batuan sedimen klastik? 2. Bagaimana mekanisme pengendapan batuan sedimen klastik? 3. Parameter Parameter apa saja yang digunakan untuk menganalisis menganalisis lingkungan pengendapan? pengendapan?
I.3
Tujuan
Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam praktikum granulometri adalah: 1. Menentukan jumlah proses yang terlibat dalam pembentukan batuan sedimen klastik. 2. Menentukan mekanisme pengendapan 3. Menganalisis lingkungan pengendapan.
1
Bab II Dasar Teori
Proses-proses yang terlibat selama pengendapan sedimen dapat diperkirakan berdasarkan penyebaran ukuran butir sedimen. Penelitian terdahulu telah menjelaskan mengenai analisis distribusi ukuran butir yang mengindikasikan adanya perubahan spasial, proses pengendapan, karakteristik lingkungan sedimen, distribusi ukuran butir, proses sortasi, dan mengidentifikasi sumber sedimen suspensi (Gao dan Collins, 1992; Cheng, dkk., 2004; Folk dan Ward, 1957; Passega, 1957, 1964; Friedman, 1961; Glaitser dan Nelson, 1974; Gao, dkk., 1994; Wang dan Ke, 1997; Lario, dkk., 2002; Pascoe, dkk., 2002; Mc Laren, dkk., 2007; Poizot, 2007; Roux dan Rojas, 2007; Purkait, 2010; Al-Hurban, dkk., 2008; Kurashiege dan Fusejima, 1997).
Terdapat metode granulometri yaitu metode yang digunakan untuk mengidentifikasi proses yang terlibat dalam transportasi sedimen berupa analisis perubahan spasial dalam parameter ukuran butir yang terdiri dari rata-rata, sortasi, dan skewness. Metode granulometri dilakukan melalui sand sieve analisys. Prinsip dasar sand sieve analisys adalah sampel batupasir yang telah diketahui ukuran beratnya diletakkan dalam mesh yang diketahui ukurannya pada serangkaian peralatan sieve. Sieve disusun dengan ukuran mesh yang mengecil semakin ke bawah. Sieve akan bergetar secara mekanik dalam proses pengayakan batupasir selama jangka waktu yang ditetapkan. Berat sedimen yang bertahan dalam tiap sieve diukur dan di konversikan dalam persen total sampel sedimen. Metode ini merupakan metode cepat dan akurat untuk berbagai tujuan. Metode granulometri dalam sand sieve analisys berguna untuk mengalisis sedimen terrigenous (sedimen klastik).
Hasil analisis ukuran butir dapat diplotkan melalui dua metode yaitu metode grafis dan metode statistik. Metode grafis memuat grafik yang menjelaskan penyebaran besar butir, hubungan dinamika aliran, dan cara transportasi sedimen klastik. Sedangkan metode statistik digunakan untuk menghitung nilai rata-rata, deviasi standar, kepencengan, dan keruncingan kurva.
Metode grafik dan statistik menginterpretasikan data sieve. Persentase sampel pada setiap mesh dapat ditunjukkan secara grafik dalam histogram. Selain itu grafik dapat disajikan dalam bentuk kurva kumulatif atau cumulative arithmetic curve. Analisa kurva akumulatif adalah jika kurva semakin vertikal mengindikasikan sortasi yang bagus. Berikut contoh grafik dan statistik:
2
Gambar II.1 Histogram, kurva frekuensi distribusi, dan frekuensi kumulatif data distribusi ukuran buti Visher (1969) menyatakan bahwa dalam suatu li ngkungan pengendapan akan terjadi lebih dari satu proses sedimentasi. Hal ini menyebabkan pencampuran populasi yang mengakibatkan kurva frekuensi penyebaran besar butir menjadi tidak normal. Untuk mengatasi adanya populasi yang majemuk maka dilakukan pengeplotan pada kertas normal probability. Penyebaran titik yang merupakan persentase komulatif dari besar butir tertentu diuraikan menjadi segmen garis patah-patah yang lurus. Satu segmen memperlihatkan populasi dari proses sedimentasi tertentu.
Aspek analisis sieve terdiri dari: 1. Pengukuran parameter median, mode, dan rata-rata (mean). Median adalah ukuran butir yang pisah sebesar 50% dari butir lain yaitu sebesar 50 persentil ; persentil adalah nilai proses kumulatif, mode adalah puncak maksimum dari suatu besar butir, mean adalah nilai rata-rata secara statistik. 2. Sorting atau pengukuran tingkat penyebaran (standar deviasi) menunjukkan batas ukuran butir atau keanekaragaman ukuran butir, tipe, dan karakteristik serta lamanya waktu
sedimentasi
dari
suatu
populasi
sedimen
(Folk,
1968
dalam
Koesoemadinata). Berdasarkan hasil perhitungan oleh Folk, sortasi terdiri dari: So ≤ 0,35
terpilah sangat baik
So = 0,35 – 0,50
terpilah baik
So = 0,50 – 1,00
terpilah
So = 1,00 – 2,00
terpilah buruk
So = 2,00 – 4,00
terpilah sangat buruk
So ≥ 4,00
terpilah sangat buruk sekali
3
R.P.
3. Kurtosis atau derajat ” peakedness”. Kurtosis terdiri leptokurtic yaitu puncak kurva yang lebih runcing dari distribusi kurva normal dan platycurtic yaitu puncak kurva yang lebih landau dari normal.besarnya hitungan menurut Folk adalah: Kc ≤ 0,67
very platykurtic
Kc = 0,67 – 0,90
platykurtic
Kc = 0,90 – 1,11
mesokurtic
Kc = 1,11 – 1,50
leptokurtic
Kc = 1,50 – 3,00
very leptokurtic
Kc ≥ 3,00
extremely leptukurtic
4. Skewness atau derajat lop-sideness. Skewnees terdiri dari positif skewed yaitu nilai statistik yang memperlihatkan kurva kecondongan butir berukuran kasar (miring ke arah nilai phi negative) dan negative skewed yaitu nilai statistic yang memperlihatkan kurva kecondongan butir berukuran halus (miring ke arah nilai phi positif). Besarnya hitungan menurut folk adalah: Sk = - 1,00 - -0,30 very negative skewness Sk = -0,30 - - 0,10
negative skewness
Sk = -0,10 - - 0,10 nearly simetrical Sk = 0,10 – 0,30
positive skewness
Sk = 0,30 – 1,0
very positive
4
Bab III Mekanisme Pengumpulan Data
III.1 Metode yang digunakan
Praktikum granulometri menggunakan metode sand sieve analisys dalam menganalisa besar butir sedimen klastik. Pada praktikum ini yang dianalisis adalah besar butir batupasir. Dalam praktikum granulometri menggunakan satu set sieve yang disusun berdasarkan ukuran mesh sebagai alat penyaring sampel berdasarkan besar butir. Berikut prosedur kerja metode grabulometri menggunakan sieve: 1. Sampel batupasir yang telah disediakan ditimbang dengan neraca. Berat sampel yang diambil sebesar 100 gram ± 2%. Wadah yang digunakan sebagai alat dalma praktikum juga ditimbang agar diperoleh berat bersih dari sampel dengan mengurangi berat sampel dalam wadah dan berat wadah. 2. Selanjutnya sampel dimasukkan ke dalam set sieve yang disusun berdasarkan ukuran mesh 4, 6, 8, 12, 16, 20, 30, dan Pan. Kemudian diayak dalam siever secara mekanik selama 10 menit. 3. Setelah itu, sampel dikeluarkan dari siever dan dipindahkan kedalam wadah kerta berdasarkan ukuran dari tiap mesh. Mashing-masing sampel dalam wadah ditimbang dengan neraca. 4. Sampel sisa pada mesh Pan diletakkan dalam set sieve dengan ukuran mesh 40, 50, 70, 100, 140, 200, 270, dan Pan untuk diayak ulang dalam siever selama 10 menit. 5. Kemudian sampel dikeluarkan dari siever dan dipindahkan ke dalam wadah kerta berdasarkan ukuran tiap mesh serta masing-masing wadah yang berisi sampel ditimbang menggunakan neraca (seperti pada langkah 1). 6. Selanjutnya perhitungan galat ± 2 %, misalnya berat sampel 100 gram maka galat yang diperbolehkan adalah 98 gram ≤ berat ≤ 102 gram. Jika tidak memenuhi maka proses praktikum diualng lagi dari awal, namun jika memenuhi berarti praktikum selesai.
III.2 Alat dan Bahan
Adapun alat yang digunakan selama praktikum adalah: 1. 1 set siever dengan ukuran mesh 4, 6, 8, 12, 16, 20, 30, 40, 50, 70, 100, 140, 200, 270. 2. Sieve sheaker 3. Workstation 4. Neraca 5. Wadah kertas 6. Lembar kerja ( probability graph dan data form)
5
7. Sikat gigi 8. Alat tulis Bahan yang digunakan adalah 100 gram sampel batupasir.
Gambar III.1 Set Siever (kiri) dan neraca (kanan)
6
III.3 Diagram Alir Pengumpulan Data
Mulai
Sampel batupasir dihancurkan
Sampel ditimbang dengan nerasa 100g +/- 2%
Pengayakan sampel dalam sieve shaker selama 10 menit
Sampel ditimbang pada tiap mesh dengan neraca
Ssampel diayak kembali dalam siever selama 10 menit (tahap kedua)
Sampel ditimbang pada tiap mesh dengan neraca
YES Galat > +/- 2% NO Selesai Gambar III.2 Diagram alir pengumpulan data
7
III.4 Lampiran Data
Tabel III.1 Data hasil praktikum Mesh
Diameter (micron)
Diameter (mm)
Diameter (Phi)
Diameter (mm)
Berat Pasir
Persen
Persen Kumulatif
4
4760
4.75
-2.252
-2.2481
0
0
0
6
3360
3.36
-1.748
-1.748
0
0
0
8
2380
2.36
-1.251
-1.239
0
0
0
12
1680
1.68
-0.748
-0.748
0.0521
0.052
0.052
16
1190
1.18
-0.251
-0.239
1.6354
1.635
1.6871
20
840
0.85
0.252
0.234
2.8517
2.8511
4.5383
30
590
0.6
0.761
0.737
4.8854
4.8844
9.4227
40
420
0.42
1.252
1.252
7.9534
7.4518
17.3745
50
297
0.3
1.751
1.737
12.8016
12.799
30.1736
70
210
0.212
2.251
2.238
16.3291
16.3258
46.4995
100
149
0.15
2.746
2.737
22.4696
22.4651
68.9647
140
105
0.106
3.252
3.238
15.8376
15.8344
84.7991
200
74
0.075
3.756
3.737
6.4838
6.4825
91.2817
270
53
0.045
4.25
4.474
5.7653
5.7641
97.0458
< 4.258
4.258
2.4835
2.483
99.5288
99.5485
99.0282
Pan Jumlah
Berat yang hilang selama pengayakan:
100,0197 - 99.5485 = 0.4712
Tabel III.2 Data berat contoh dan wadah Berat contoh mula-mula
: 102,4528
Berat wadah
: 2,4331
Berat contoh
: 100,0197
Berat contoh setelah diayak
: 99,5485
Berat contoh yang hilang
: 0,4712
Tabel III.3 Data analisis Mean
6.636566667
Standard Error
1.832188354
Median
4.8854
Mode
22.4651
Standard Deviation
7.096034982
Sample Variance
50.35371246
Kurtosis
0.093330731
Skewness
1.03240607
Range
22.4696
Minimum
0
Maximum
22.4696
Sum
99.5485
8
Bab IV Analisis dan Pembahasan
Berat awal sampel yang digunakan dalam praktikum granulometri adalah sebesar 100,0197 gram. Setelah dilakukan pengayakan dengan siever dan ditimbang ulang, berat sampel menjadi 99,5485 gram, sehingga berat sampel yang hilang sebesar 0,4712 gram. Berdasarkan hal tersebut sampel yang digunakan menunjukkan nilai galat yang sesuai standar yaitu ±2% galat (98,0193 ≤ berat ≤ 102.02). Sampel yang hilang terjadi saat proses pemindahan sampel dari set sieve ke wardah kertas terdapat sampel yang terbuang atau tertinggal dalam mesh yang menyebabkan berat awal tidak sesuai dengan berat akhir.
Hasil perhitungan secara statistik melalui analisis data didapatkan nilai mean sebesar 6,6365 gram. Berdasarkan perhitungan Folk dan Ward (1957), nilai mean dalam analisis data statistik menunjukkan rata-rata sample berbutir lanau.
Tabel IV.1 Konversi nilai mean terhadap ukuran butir sampel dalam klasifikasi Folk dan Ward (1957) Nilai Mean Equal <-1
Gravel
-1 – 0
Very coarse sand
0 – 1
Coarsed sand
1 – 2
Medium sand
2 – 3
Fine sand
3 – 4
Very fine sand
4 – 8
Silt
>8
Clay
Hubungan antara diameter mesh dalam satuan phi yang telah diubah ke satuan mm dengan persen atau frekuensi tergambar secara statistik dalam grafik histogram dan kurva frekuensi. Berdasarkan analisa data statistik nilai mode yang menunjukkan nilai maksimum dari berat sampel adalah sebesar 22,46 persen berat pada skala phi 2,746 atau 2,737 mm. Berikut grafik yang menunjukkan sebaran ukuran butir sampel pada tiap ukuran mesh dengan model kurva unimodal.
9
HISTOGRAM 25 20
% i s n e u k e r F
15 10 5 0
Diameter (mm) Gambar IV.1 Grafik hubungan diameter mesh (mm) dengan persen butir (frekuensi) Analisa data secara statistik diperoleh nilai standar deviasi sebesar 7,09. Nilai standar deviasi menunjukkan tingkat keseragaman ukuran butir dari sampel yang diamati. Berdasarkan nilai standar deviasi yang diperoleh dalam hasil praktikum ini menunjukkan bahwa sampel yang diamati mempunyai sortasi yang sangat buruk sekali, sehingga menunjukkan penyebaran ukuran butir yang sangat beragam.
Tabel IV.2 Konversi nilai standar deviasi terhadap tingkat sortasi ukuran butir sampel dalam klasifikasi Folk dan Ward (1957) Nilai standar deviasi Equal <0,35
Sortasi sangat baik
0,35 – 0,50
Sortasi baik
0,50 – 1,00
Sortasi sedang
1,00 – 2,00
Sortasi buruk
2,00 – 4,00
Sortasi sangat buruk
>4,00
Sortasi sangat buruk sekali
Perhitungan statistik juga menentukan nilai skewness yang menunjukkan kecondongan model kurva. Hasil analisa data statistik memperoleh nilai skewness sebesar 1,03. Berdasarkan grafik kurva frekuensi, arah kurva menunjukkan kecondongan ke arah kiri yaitu ke arah diameter (Phi) atau diameter (mm) yang negative. Hal ini mengindikasikan penyebaran ukuran butir sampel yang diamati berukuran butir halus lebih dominan daripada ukuran butir kasar. Kecondongan kurva ke arah kiri (negatif) yang mengindikasikan ukuran butir halus merefleksikan lingkungan pengendapan laut. Namun
10
demikian, meskipun kecondongan kurva mengarah ke kiri, tetapi didapat nilai skewness 1,03 yang termasuk dalam katagori very positive.
KURVA FREKU ENSI 25
% I S N E U K E R F
20 15 10 5 0
Diameter (mm) Gambar IV.2 Kurva frekuensi condong ke kiri (ke arah negatif Phi atau negatif mm)
Adapun analisa data statistik terhadap nilai kurtosis dari sampel yang diamati bernilai 0,09. Berdasarkan nilai tersebut, menunjukkan derajat kelancipan kurva kurtosis dari penyebaran ukuran butir sampel yang diamati adalah very platykurtic (Folk dan Ward, 1957). Sedangkan berdasarkan analisis kurva probabilitas menunjukkan terdapat proses yang berbeda yang bekerja pada sampel selama proses sedimentasi berlangsung.
Gambar IV.3 Kurva frekuensi kumulatif yang menunjukan jumlah proses yang terlibat
11
Analisis kurva probabilitik menunjukkan bahwa terdapat empat populasi dengan dua populasi saltasi. Berdasarkan penjelasan Visher (1969), kurva diatas terdiri dari populasi traksi (garis kurva warna orange), dua populasi saltasi (garis kurva warna kuning dan hijau), dan satu populasi suspensi (garis kurva warna merah). Berdasarkan analisis populasi tersebut, material yang digunakan dalam praktikum ini secara fisik dan provenance berasal dari lingkungan pantai (beach).
12
Bab V Penutup V.1
Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolohan data, analisis data, dan pembahasan, maka kesimpulan dari praktikum granulometri adalah: 1. Rata-rata ukuran butir sampel yang diamati berukuran lanau, sortasi sangat buruk sekali, model kurva platykurtic, dan kurva frekuensi condong ke arah negatif yang mengindikasikan material berukuran halus lebih mendominasi daripada material berukuran kasar, meskipun nilai skewness menunjukkan katagori vey positif skewness. 2. Berdasarkan hasil plot pada kurva probability, material yang diamati menunjukkan adanya proses yang berbeda terlibat selama proses sedimentasi berlangsung. Proses tersebut terdiri dari empat populasi yaitu traksi, dua saltasi, dan suspense. 3. Berdasarkan jumlah populasi dan bentuk kurva probalitas, maka material yang digunakan dalam praktikum berasal dari lingkungan pantai (beach).
V.2
Saran
Praktikum granaulometri sangat membutuhkan ketelitan para praktikan. Ketelitian praktikan dapat mempengaruhi nilai galat yang dihasilkan, oleh karena itu ketelitian dan akurasi saat menimbang sangat penting.
13
DAFTAR PUSTAKA Anderson, J.R: Sand Sieve Analysis, Departement of Geology, Giorgia Primeter College, melalui situs http://facstaff.gpc.edu, 18 Oktober 2017. Nichols, G. (2009): Sedimentology and Stratigraphy 2nd Ed., John Wileyand Sons, Chichester Visher, G.S. (1964): Grain size distribution and depositional process, Journal of Sedimentology Petrology, 39, 1074-1106
14
LAMPIRAN
Lampiran dibawah ini menunjukkan sampel, neraca, dan set sieve.
15
16
