p-ISSN         : 2087-9423
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN         : 2620-309X

## KAJIAN STATISTIK UKURAN BESAR BUTIR SEDIMEN DAN KAITANNYA DENGAN VARIABILITAS IKLIM MUSIMAN DAN TAHUNAN DI MUARA GEMBONG, TELUK JAKARTA

## STATISTICAL ASSESSMENT OF SEDIMENT GRAIN SIZE AND ITS RELATION WITH SEASONAL AND ANNUAL CLIMATE VARIABILITY IN MUARA GEMBONG, JAKARTA BAY
Taufik R. Syachputra 1 , Ivonne M. Radjawane 1* dan Rina Zuraida 2
1 Program Studi Oseanografi, FITB-ITB, Bandung, 40132, Indonesia
2 Pusat Survei Geologi, Badan Geologi, Kementerian ESDM, Bandung, 40115, Indonesia *E-mail: ivonne@fitb.itb.ac.id

## ABSTRACT
Climate variability affects the properties of marine sediments. One of the sediment properties affected by  climate  is  the  grain  size.  This  study  is  aimed  to  test  the  relation  between  sediment  grain  size  and climate  variability  using  sediment  core  GM01-2010-TJ22  that  was  acquired  off  Muara  Gembong, which is part of Citarum river mouth. The samples were acquired in 2010 onboard RV. Geomarin I by Marine Geological Institute (MGI). Grain size analysis was conducted by Mastersizer 2000. The mean grain size is presented in time series for the 2001-2010 period. Then, the grain size sediment sample was  correlated  statistically  with  the  seasonal  (monsoon),  annual,  and  interannual  (El  Niño/La  Niña and Dipole Mode) phenomena. Data verification was conducted using secondary data of sea surface temperature  from  satellite  images  near  the  sediment  sampling  location  and  rainfall  data  in  Bekasi. The verification result shows an increase in precipitation rate downriver of Citarum River followed by the  decrease  of sea  surface temperature  and larger  grain size. The results  using  statistical test  show that  change  of  sediment  sample`s  grain  size  in  Muara  Gembong  have  significant  correlation  with Multivariate  of  ENSO  (El Niño  Southern  Oscillation) Index  (MEI),  Ocean Niño  Index  (ONI),  Dipole Mode  Index  (DMI)  and  Australian  Monsoon  Index  (AUSMI).  This  result  shows  that  sediment  grain size can potentially be used to identify climate variability in Jakarta Bay.
Keywords : dipole mode, ENSO, grain size, Jakarta Bay, monsoon, sedimentation

## ABSTRAK
Variabilitas iklim  dapat mempengaruhi  sifat sedimen  yang terendapkan  di  dasar laut. Salah satu sifat sedimen  yang  dipengaruhi  oleh  iklim  adalah  besar  butir.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji hubungan  antara  besar  butir  dengan  variabilitas  iklim  menggunakan  sampel core GM01-2010-TJ22 dari  Muara  Gembong,  Teluk  Jakarta,  muara  sungai  Citarum.  Sampel core diambil  pada  tahun  2010 dengan  menggunakan  Kapal  Riset  Geomarin  I  oleh  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Geologi Kelautan  (P3GL).  Pengukuran  besar  butir  dilakukan  dengan  menggunakan  Mastersizer  2000.  Hasil pengukuran  ditampilkan  dalam  seri  waktu  dari  tahun  2001  sampai  2010.  Hasil  analisis  besar  butir sampel sedimen dikorelasikan secara statistik dengan fenomena musiman (monsun), tahunan dan antar tahun  ( El  Niño/La  Niña dan Dipole  Mode ).  Verifikasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan  data sekunder temperatur permukaan laut dari citra satelit di sekitar lokasi sampel dan data curah hujan di Bekasi.  Hasil  verifikasi  menunjukkan  bahwa  peningkatan  curah  hujan  di  sekitar  daerah  hilir  Sungai Citarum diikuti dengan penurunan temperatur permukaan laut dan peningkatan ukuran rata-rata besar butir.  Hasil  yang  didapat  dalam  uji  statistika  menunjukkan  bahwa  perubahan  ukuran  besar  butir sampel sedimen di Muara Gembong memiliki korelasi signifikan dengan Multivariate ENSO (El Niño Southern  Oscillation)  Index  (MEI) , Ocean  Niño  Index  (ONI),  Dipole  Mode  Index ( DMI) dan Australian  Monsoon  Index ( AUSMI ).  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  besar  butir  sedimen  dasar laut potensial digunakan untuk mengetahui variabilitas iklim di sekitar Teluk Jakarta.
Kata kunci: besar butir , Dipole Mode , ENSO, monsun, sedimentasi, Teluk Jakarta

## I. PENDAHULUAN
Teluk  Jakarta  merupakan  muara  dari 13 sungai  (Prartono et  al ., 2009), yang  mana curah  hujan  di  sekitar  daerah  aliran  sungai (DAS) sungai-sungai tersebut diangkut menuju Teluk Jakarta. Input dari sungai tentu mempengaruhi  volume  air  di  sekitar  Teluk Jakarta,  dan  dapat  menyebabkan  banjir  dari arah Teluk Jakarta menuju daratan sekitarnya. Salah  satu  sungai  penting  yang  bermuara  di Teluk  Jakarta  adalah  Sungai  Citarum  yang berhulu di daerah gunung Wayang (Kabupaten  Bandung)  dan  bermuara  di Muara  Gembong,  Bekasi  di  daerah  Teluk Jakarta.  DAS  Citarum  sendiri  merupakan gabungan dari 19 aliran sungai (http://citarum.org/-tentang-kami/sekilas- citarum/kondisi-fisik-dan-spasial.html). Kondisi  ini  menyebabkan  endapan  di  bagian timur Teluk Jakarta pada rentang waktu resen didominasi oleh endapan deltaik Citarum dan endapan  laut  dangkal  (Rahardiawan et  al ., 2016).
Telah diketahui bahwa endapan sedimen  dasar  laut  dapat  digunakan  sebagai salah satu parameter dalam mengkaji variabilitas  iklim.  Salah  satu  parameter  yang telah digunakan adalah perubahan besar butir debu  yang  terbawa  oleh  angin  (endapan eolian)  untuk  melakukan  rekonstruksi  arus masa  lalu  seperti  yang  diamati  oleh  Lopez- Gonzalez et  al .  (2019)  di  Laut  Alboran, Mediterania  bagian  barat.  Hingga  saat  ini, belum ada penelitian yang mencoba menghubungkan  besar  butir  sedimen  dari perairan  Indonesia  dengan  variabilitas  iklim. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  antara  besar  butir  sedimen  dasar laut dan variabilitas iklim.
Moechtar (2011) menyimpulkan sejarah  pembentukan  interval  pengendapan DAS  Citarum  berkaitan  dengan  perubahan iklim.  Dalam  penelitian  ini  akan  dikaji korelasi  variabilitas  iklim  di  Teluk  Jakarta dengan  menggunakan core sedimen  dasar laut.  Sampel  sedimen  dari  Teluk  Jakarta diolah  menggunakan  analisis  besar  butir
untuk melihat pengaruh dari variabilitas iklim terhadap  kondisi  oseanografi  Teluk  Jakarta. Iklim  Teluk  Jakarta  dipengaruhi  oleh  faktor musim  dan  fenomena  antara tahun  seperti El Nino/La  Nina dan Indian  Ocean  Dipole , karena  itu  variabilitas  iklim  yang  akan ditinjau dalam penelitian ini berkaitan dengan pengaruh  monsun dan  fenomena antar tahun. Analisis  ukuran  besar  butir  akan  digunakan untuk melihat variabilitas iklim yang dikorelasikan  secara  statistik  dengan  indeks musim Australian  Monsoon  Index (AUSMI) dan  indeks  antar  tahun Multivariate  ENSO Index (MEI), Oceanic  Nino  Index (ONI), serta Dipole  Mode  Index (DMI).  Analisis data  pendukung  lainnya  seperti  curah  hujan dan  temperatur  permukaan  laut  dilakukan untuk  memastikan  keabsahan  data  yang digunakan.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1.      Deskripsi Lokasi Penelitian
Secara geografis, Teluk Jakarta terletak  antara  5  22’11”-5  08’42”  LS  dan 106  39’-107  03’  BT.  Batas  geografis  Teluk Jakarta  di  sebelah  utara  adalah  Kepulauan Seribu,  sebelah  timur  adalah  Tanjung Karawang,  sebelah  selatan  adalah  bagian darat Provinsi DKI Jakarta, dan sebelah barat adalah  Tanjung  Pasir.  Luas  wilayah  perairan Teluk Jakarta adalah sekitar 514 km 2 , dengan lebar  terbesar  adalah  40  km  dan  jarak  lurus dari  Tanjung  Karawang  ke  dataran  Jakarta lebih  dari  15  km.  Perairan  Teluk  Jakarta cenderung  dangkal,  dengan  kedalaman  rata- ratanya  mencapai  15  m.  Teluk  ini  menjadi muara 13 sungai yang melewati Kota Jakarta.
Kondisi  perairan  Teluk  Jakarta  telah terpengaruh  oleh  keberadaan  input  massa  air dari  sungai-sungai  sekitarnya,  hal  tersebut didukung oleh penelitian Pusat Penelitian dan Pengembangan  Geologi  Kelautan  (P3GL) tahun  2010  yang  membuktikan  dengan metode  seismik  bahwa  formasi  endapan sedimen dangkal di  Teluk Jakarta pada umur skala resen merupakan percampuran endapan deltaik  Citarum  dengan  endapan  sedimen
Laut  Dangkal,  dimana  penyusun  dominan endapan  Teluk  Jakarta  adalah  endapan deltaik Citarum (Rahardiawan et al ., 2016).
Input  air  tawar  dari  Citarum  tentu dipengaruhi  oleh  curah  hujan  yang  terjadi  di sekitar  aliran  sungainya.  Curah  hujan  yang tinggi  akan  menyebabkan  semakin  besar debit  yang  akan  dialirkan  ke  hilir  sungai Citarum  yang  berada  di  Teluk  Jakarta  yaitu Muara  Gembong  (Astawa,  2010).  Muara Gembong  berada  di  sebelah  timur  Teluk Jakarta,  tepatnya  di  Kabupaten  Bekasi,  Jawa Barat.  Dengan  kondisi  material  sedimen utama  yang  berasal  dari  aliran  sungai Citarum,  tentu  sedimen  yang  terekam  akan banyak  dipengaruhi  oleh  input  sungai tersebut. Pengolahan data sedimen selanjutnya akan digunakan
untuk menganalisis  karakter  oseanografi  Teluk Jakarta serta kondisi iklim yang mempengaruhi perairan tersebut.
Daerah muara sungai, yang merupakan  pertemuan  massa  air  dari  sungai dan  dari  laut,  merupakan  daerah  yang diketahui meng-akibatkan partikel dan material  terlarut  yang  diangkut  melalui sungai terjebak hingga kemudian  mengendap (Martin et  al. ,  1981).  Sedimen  yang terendapkan  merupakan  hasil  dari  flokulasi material-material  yang  dibawa  oleh  sungai dan  membutuhkan  salinitas  tertentu  agar terendapkan  (Boggs,  2006).  Selain  itu, pengaruh  arus  dari  maupun  ke  arah  hulu sungai  mengakibatkan  partikel-partikel  dan substansi  lain  yang  bersumber  dari  sungai dan laut terjebak diantaranya hingga akhirnya mengendap (Goldberg et al ., 1979).

## 2.2.      Bahan dan Data
Data  primer  yang  diolah  dalam penelitian  ini  adalah  sampel  sedimen  dasar dari  perairan  Teluk  Jakarta,  dengan  nomor GM01-2010-TJ22,  yang  diambil  pada  tahun 2010  oleh  PPPGL  pada  kedalaman  8  m. Sampel yang diteliti merupakan cuplikan dari kedalaman core 0 –  15 cm dengan  interval 1 cm. Lokasi sampel dapat dilihat pada Gambar 1.
Data sekunder yang digunakan adalah informasi  kecepatan  pengendapan  sedimen GM01-2010-TJ22  yang  telah  diteliti  oleh P3GL  pada  tahun  2010.  Setelah  dilakukan pengumuran  dengan  menggunakan 14 C, sampel sedimen diketahui memiliki kecepatan sedimentasi 1,67 cm/tahun. Kondisi  tersebut  didapat  dengan  anggapan bahwa  kedalaman  0  cm  pada core tertanggal 2010 dan kedalaman 100 cm tertanggal 1950 (Zuraida et  al .,  2016).  Umur  sedimen  setiap cuplikan  dapat  dihitung  dari  kecepatan sedimentasi dan ketebalan sedimen.
Indeks  variabilitas  iklim  antar  tahun yang  digunakan  untuk  data tahun  2001-2010 adalah Dipole  Mode  Index (DMI)  yang terjadi  di  Samudra  Hindia  dan  dirujuk  dari https://wwwesrl.noaa.gov/psd/gcos_wgsp/Ti meseries/Data/dmi.long.data  dengan  interval waktu  bulanan.  Indeks  bulanan Multivariate Enso  Index (MEI)  diunduh  dari  tautan https://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei.ext/t able.ext.html  dan Oceanic  Nino  Index (ONI) dari  tautan  https://www.esrl.noaa.gov/psd/ data/correlation/oni.data.
Untuk melihat pengaruh musim digunakan  data  AUSMI  yang  diunduh dengan  interval  waktu  tahunan  dari  tautan http://apdrc.
soest.hawaii.edu/projects/monsoon/wnpmidx/ wnpmidx-jjas.txt.  Data  verifikasi  parameter temperatur  permukaan  laut  rata-rata  bulanan diperoleh  dari  citra  satelit  yang  terletak  di sekitar  titik  pengambilan  sampel  pada  tahun 2001-2010 yang diunduh dari tautan https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/data/aqua/.
Informasi  curah  hujan  bulanan  tahun 2003-2010  diperoleh  dari  Kabupaten  Bekasi Dalam  Angka.  Lokasi  stasiun  curah  hujan dapat  dilihat  pada  Gambar  1,  dan  data  citra satelit Spot  6 yang  didapatkan  dari  Dinas Lingkungan Hidup Provinsi Jawa Barat.

## 2.3.      Analisis Data
Analisis  data  penelitian  ini  meng- gunakan  tiga  tahapan  metode.  Metode pertama  yang  meliputi  metode  pengolahan sampel  sedimen  dasar  yang  sudah  diambil
pada  tahun  2010  dan  disimpan  pasca pengambilan  di  Laboratorium  Penyimpanan Contoh Inti P3GL Cirebon. Sebelum dilakukan  analisis  besar  butir,  sampel dipreparasi untuk menghilangkan sisa
cangkang  hewani  dan  bahan  organik  lainnya menggunakan H 2 O 2 20% dan HCL 30%. Hal tersebut dilakukan agar butiran yang dianalisis  adalah  fragmen  litik  (batuan)  atau mineral.
Gambar 1. Peta  lokasi  pengambilan  sampel  GM01-2010-TJ22  di  Teluk  Jakarta  (atas)  dan Peta DAS Citarum serta Radius data SST yang dicuplik (bawah).
Selanjutnya  dilakukan  pengolahan sampel  sedimen  yang  sudah  dipreparasi menggunakan  alat Laser  Particle  Analyzer jenis Mastersizer  2000 di  Pusat  Penelitian Geoteknologi (Puslit Geotek), Lembaga Ilmu dan Pengetahuan Indonesia, Bandung. Pengolahan  hasil  analisis  alat Mastersizer 2000 menggunakan  aplikasi Gradistat yang dikembangkan  oleh  Blott  dan  Pye  (2011) untuk  mendapatkan  nilai  besar  butir  masing- masing  kelompok  butir  dan  nilai  besar  butir rata-rata  per  cuplikan.  Komponen  statistik diolah dengan dua metode mum yaitu metode momen  dan  metode  grafis  dari  Folk  and Ward  (1957).  Hasil  pengolahan  ditampilkan dalam satuan ɸ yang merupakan nilai -log 2 (d) dengan d adalah  diameter  butir  (Boggs, 2006). Uraian formula statistik yang digunakan  dalam  perhitungan  parameter besar  butir  dapat  dirujuk  dari  Krumbein  and Pettijohn (1938) dalam Blott  and Pye (2001) dan  Folk  and  Ward  (1957) dalam Blott  and Pye (2001).
Hasil  pengolahan  data  ukuran  besar butir selanjutnya dikorelasikan secara statistik  dengan  indeks  variabilitas  iklim musiman AUSMI dan antar tahun DMI, MEI, dan  ONI  dengan  interval  bulanan  untuk melihat variabilitas iklim yang
mempengaruhi kondisi Oseanografi di daerah kajian pada rentang tahun 2001-2010.
Data  temperatur  muka  laut  dicuplik menggunakan aplikasi Seadas pada koordinat lintang  -5,93  LS  dan  106,97  BT  dengan interval  waktu  bulanan  dari  tahun  2001 hingga  2010.  Data  curah  hujan  pada  stasiun Kabupaten Bekasi  dibandingkan dengan data ukuran  besar  butir.  Pengolahan  data  citra satelit Spot  6 menggunakan  aplikasi  sistem informasi.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.      Hasil Pengolahan Data Besar Butir
Hasil pengolahan  besar  butir sedimen menggunakan Gradistat (Blott dan Pye, 2011) memberikan  nilai  besar  butir  rata-rata,  dan persentase kandungan masing-masing kelompok  butir.  Kelompok  butir  yang  secara umum  digunakan  adalah  kerikil  (-2  hingga  - 1ɸ),  pasir  (-1  hingga  4ɸ),  lanau  (4-8ɸ)  dan lempung  (8-14ɸ)  mengikuti  skala  besar  butir Udden  Wentworth  (Blair  and  McPherson, 1999).  Data  besar  butir  rata-rata  dan persentase kandungan kelompok butir penyusun  sedimen  kemudian  diplot  terhadap umur  yang  didapatkan  dari  Zuraida et  al. (2016)  untuk  mengetahui  perubahan  ukuran butir dari waktu ke waktu.
Gambar 2. Ukuran  butir  rata-rata  dalam  satuan  ɸ  dan  µm  dan  komposisi  masing-masing kelompok ukuran butir sedimen core GM01-2010-TJ22.
Perbandingan  antara  ukuran  butir  rata- rata  dan  komposisi  butir  (pasir,  lanau  dan lempung)  memperlihatkan  bahwa  sedimen core GM01-2-10-TJ22  didominasi  oleh butiran  berukuran  lanau  (Gambar  2).  Grafik menunjukan  perubahan  besar  butir  rata-rata sejak  2001  yang  dapat  dibagi  menjadi  dua periode:  (1)  2001-2005  dengan  besar  butir yang relatif halus; dan (2) 2005-2010 dengan besar butir rata-rata yang relatif kasar. Kedua periode  tersebut  juga  ditunjukkan  oleh perubahan kandungan lanau dalam sedimen.

## 3.2. Verifikasi Data Temperatur Permukaan Laut
Data  temperatur  permukaan  laut digunakan  untuk  mengetahui  hubungan variabilitas  iklim  terhadap kondisi  perairan di  sekitar  Muara  Gembong.  Variabilitas iklim  yang  terjadi  tentu  mempengaruhi dinamika  temperatur  permukaan  laut  di sekitar lokasi pengambilan sampel. Menurut  Kida  dan  Richards  (2009 dalam Martono,  2016)  untuk  mengetahui  pola variabilitas  iklim  yang  terjadi  di  daerah tropis seperti Indonesia dibutuhkan analisis mengenai perubahan musiman dari temperatur permukaan laut atau sea surface temperature (SST).
Selain  akibat  interaksi  laut-atmosfer, perubahan  temperatur  permukaan  laut  dapat diakibatkan  oleh  volume  massa  air  yang masuk  dari  sungai  di  sekitarnya,  terutama  di wilayah  perairan  dalam  teluk  (Howden  and Murtugudde,  2001).  Pada  penelitian  ini  data temperatur  permukaan  laut  sekitar  lokasi pengambilan  sampel  sedimen  di  Muara Gembong  dibandingkan  dengan  pola  besar butir  sampel  sedimen  Muara  Gembong. Terlihat  dari  Gambar  3  bahwa  pada  periode 2005  hingga  2010  terdapat  kesamaan  pola waktu  dan  nilai.  Periode  2001  hingga  2005 menunjukkan  kesamaan  pola  nilai  namun pola  yang  dihasilkan  memiliki  jangka  waktu berbeda sehingga nilai temperatur permukaan laut terjadi terlebih dahulu sebelum pola nilai besar butir.
Berdasarkan uji statistik, nilai koefisien korelasi untuk temperatur permukaan  laut  dengan  nilai  besar  butir  di Muara  Gembong  tahun  2001-2010  memiliki koefisien korelasi sebesar 0,746. Uji hipotesis pada  kedua  variabel  tersebut  menghasilkan nilai  besar  butir,  sehingga  memiliki  korelasi signifikan dengan temperatur permukaan laut dengan  nilai  T hitung sebesar  4,036  dan  T tabel sebesar 3,372. Korelasi  yang dihasilkan pada kedua  varibel  saling  berbanding  lurus,  hal tersebut  menunjukkan  nilai  temperatur  yang tinggi  akan  diikuti  dengan  besar  butir  yang semakin halus, begitu pula sebaliknya.

## 3.3.      Verifikasi Data Curah Hujan
Data  besar  butir  juga  dibandingkan dengan  curah  hujan  di  sekitar  hilir,  selain dibandingkan  dengan  temperatur  permukaan laut.  Data  curah  hujan  yang  digunakan sebagai  pembanding  curah  hujan  di  hilir Sungai  Citarum  adalah  data  curah  hujan Kabupaten Bekasi. Data tersebut didapat dari Kabupaten  Bekasi  Dalam  Angka  2004-2011. Data  curah  hujan  Kabupaten  Bekasi  diambil karena  Muara  Gembong  berada  di  wilayah Kabupaten  Bekasi.  Diagram  curah  hujan Kabupaten Bekasi yang terlihat pada Gambar 4  merupakan  data  curah  hujan  rata-rata tahunan Kabupaten Bekasi.
Perhitungan  korelasi  nilai  besar  butir rata-rata  dengan  curah  hujan  Kabupaten Bekasi  menghasilkan  nilai  untuk  interval waktu  2004  hingga  2010  adalah  -0,022, dengan  nilai  T hitung didapat  sebesar  -0,069. Pada  Gambar  3  terlihat  pola  yang  dihasilkan kedua  data  tidak  konsisten.  Pada  interval waktu  2004-2005  dan  2009-2010  kedua  data saling  berbanding  lurus,  sedangkan  pada interval 2005-2008 kedua data saling berbanding terbalik.
Curah  hujan  sangat  mempengaruhi volume air sungai yang juga akan berpengaruh  terhadap  besar  butir  yang tertransport  oleh  sungai.  Fenomena  ini diamati  oleh  Cao et  al. (2012)  pada  sedimen berumur  Holosen  dari  estuari Pearl  River . Perbandingan  nilai  besar  butir  dengan  data
curah  hujan  Kabupaten  Bekasi  pada  interval waktu  tahun  2005-2009  menunjukkan  pola yang  sama.  Perhitungan  koefisien  korelasi untuk kedua data dalam interval waktu 2005-
2009 menghasilkan koefisien korelasi sebesar -0,753 dan nilai T hitung sebesar -2,807 dengan T tabel sebesar 2,447.
Gambar 3. Diagram  temperatur  permukaan  laut  rata-rata  interval  tahunan  di  sekitar  titik pengambilan sampel sedimen yang dibandingkan dengan data rata-rata besar butir dari tahun 2001 hingga 2010.
Gambar 4. Diagram curah hujan Kabupaten Bekasi (dekat hilir Citarum) yang dibandingkan dengan data tahunan rata-rata besar butir dari tahun 2004 hingga 2010.
3.4.    Korelasi Analisis Besar Butir dengan Australian Summer Monsoon
Menurut  Kajikawa et  al .  (2009), perubahan perlahan angin timur ke baratan di daerah  kajian  monsun  terjadi  pada  awal Desember dan berbalik lagi pada pertengahan
Maret,  selang  waktu  tersebut  merupakan kondisi AUSMI dimana antara bulan Desember hingga Februari terjadi peningkatan  curah  hujan  dari  bulan-bulan sebelumnya.  Indeks  AUSMI  antar  tahun secara  umum  berkaitan  erat  dengan  ENSO, dimana  monsun  lemah  terjadi  saat El  Niño dan monsun kuat terjadi pada saat kondisi La Niña .  Selain  pada  curah  hujan,  variasi AUSMI  juga  dipengaruhi  oleh  durasi  musim hujan. Kondisi musim hujan yang direpresentasikan  dalam  indeks  AUSMI beserta  komponen  yang  mempengaruhinya serupa  dengan  kondisi  di  Indonesia.  Musim hujan  di  Indonesia  dipengaruhi  oleh  pola angin dan kondisi ENSO serta  waktu puncak terjadinya  musim  hujan,  yaitu  interval  bulan DJF (Desember-Januari-Februari).
Pada  Gambar  5  secara  umum  terlihat bahwa tren besar butir dan AUSMI berbanding  terbalik.  Kondisi  tersebut  terlihat jelas  pada  interval  waktu  tahun  2001  hingga 2006  serta  2009  hingga  2010.  Anomali terjadi  pada  sekitar  tahun  2007,  dimana  tren besar  butir  berbanding  lurus  dengan  tren AUSMI .  Periode  2001  hingga  2007  terlihat pula jika nilai masing-masing  varibel cenderung  menurun,  dengan  puncaknya terjadi pada periode 2007 (saat periode 2007, AUSMI menunjukan  angka  -1,287,  terendah dari interval waktu 2001-2007). Pada periode 2007-2008, AUSMI menggambarkan perubahan  nilai  yang  paling  drastis,  yaitu pada  nilai  -1,287  menuju  0,999,  namun perubahan drastis tersebut tidak terekam oleh nilai besar butir pada periode yang sama.
Gambar 5.  Diagram besar butir rata-rata yang dibandingkan dengan data tahunan Australian Monsoon Index dari tahun 2000 hingga 2010.
3.5.     Korelasi Analisis Besar Butir dengan Multivariate ENSO Index (MEI)
Perbandingan  grafik  besar  butir  rata- rata  dengan  MEI  ( Multivariate  Enso  Index) terlihat  pada  Gambar  6.  Terdapat  pola-pola yang  sama  pada  grafik  tersebut,  pada  tahun 2001  hingga  2006  awal  pola  MEI  dan  besar butir  rata-rata  memiliki  pola  yang  sama. Meskipun  terdapat  anomali  pada  grafik namun  pola  besar  butir  rata-rata  mendahului
pola  MEI.  Tahun  2007  awal  terjadi ketimpangan  ekstrim  secara  grafik,  dimana MEI  berangsur  ke  arah  indeks  positif sedangkan  rata-rata  besar  butir  menurun  ke titik  sekitar  10.79  dari  titik  terakhir  (sekitar pertengahan  tahun  2006).  Anomali  tersebut memperlihatkan  bahwa  pada  periode  2007 nilai  besar  butir  tidak  menggambarkan kondisi  ENSO  yang  terjadi,  jika  merujuk pada  pola  yang  dihasilkan  periode  lainnya pada interval waktu 2001-2010.
MEI sendiri merupakan sebuah indeks yang menggambarkan kondisi ENSO berdasarkan enam parameter berbeda; tekanan  muka  air,  angin  permukaan  zonal dan  meridian,  temperatur  permukaan  air, temperatur  permukaan  udara  dan  persebaran awan.  Pada  diagram  MEI,  terdapat  dua  jenis indeks yang masing-masing mengindikasikan kejadian berbeda. Indeks positif mengindikasikan  fase  panas  dari  ENSO  atau disebut  juga  dengan El  Niño dan  indeks negatif  mengindikasikan  fase  dingin  dari ENSO atau disebut juga dengan La Niña . Secara  umum  pada  diagram,  fase positif  atau El  Niño pada  grafik  data  MEI
diikuti  dengan  nilai  ɸ  dari  besar  butir  yang lebih  besar,  atau  diikuti  dengan  rata-rata besar butir yang lebih halus. Kondisi tersebut mengindikasikan  bahwa fase El  Niño mengakibatkan minimnya input air tawar dari Citarum  yang  mengakibatkan  butiran  yang lebih  kasar  tidak  terbawa  oleh  arus  sungai. Sebaliknya,  pada  fase La  Niña atau  ketika nilai  MEI  berada  di  bawah  nol,  kondisi tersebut  diikuti  dengan  nilai  ɸ  yang  lebih kecil  atau  rata-rata  besar  butir  yang  lebih besar,  artinya  input  air  sungai  yang  tinggi karena  arus  yang  terekam  tinggi  sebagai penggambaran  tak  langsung  dari  butiran silika yang lebih kasar.
Gambar 6. Diagram besar butir rata-rata yang dibandingkan dengan data bulanan Multivariate ENSO Index(MEI) dari tahun 2001 hingga 2010.
Gambar 7. Diagram  besar  butir  rata-rata  yang  dibandingkan  dengan  data  bulanan Dipole Mode Index dari tahun 2001 hingga 2010.
3.6.      Korelasi Analisis Besar Butir
dengan Dipole Mode Index (DMI) Dipole Mode Index (DMI)
mengindikasikan  pola  panas-dingin  dari perbedaan  temperatur  permukaan  laut  antara Samudera  Hindia  sebelah  barat  dan  timur. Seperti  halnya  fenomena  ENSO, Indian Ocean  Dipole juga  mempengrauhi  kondisi iklim  di  Indonesia  (Mulyana,  2002).  Indeks positif  pada  DMI  mengindikasikan  kondisi nilai temperatur permukaan laut dan presipitasi  di  sebelah  barat  Samudera  Hindia lebih  besar  dari  rata-rata,  sedangkan  kondisi temperatur  pemukaan  laut  dan  presipitasi  di sebelah  timur  Samudera  Hindia  lebih  rendah dari  rata-rata,  yang  dapat  mengakibatkan terjadinya  kekeringan  di  sekitar  Indonesia. Kondisi  sebaliknya  terjadi  pada  IOD  negatif atau  indeks  negatif  pada  DMI.  Hal  tersebut menggambarkan kondisi temperatur permukaan  laut  dan  presipitasi  di  sebelah barat  Samudera  Hindia  yang  lebih  rendah dari  rata-rata,  disamping  itu  bersamaan dengan lebih tingginya temperatur permukaan  laut  dan  presipitasi  di  sebelah timur Samudera
Hindia,
sehingga mengakibatkan  naiknya  curah  hujan  di sekitar Indonesia.
Terlihat  pada  Gambar  7,  pola  yang dihasilkan  nilai  besar  butir  dan  DMI  tidak begitu  mirip,  jika  dibandingkan  dengan  pola yang  dihasilkan  oleh  nilai  besar  butir  dan MEI. Dua data seri waktu tersebut juga tidak menunjukkan  pola  berbanding  terbalik  atau berbanding  lurus  yang  jelas.  Puncak  nilai besar  butir  pada  sekitaran  tahun  2003  diikuti
dengan  nilai  kedua  tertinggi  dari  DMI. Sedangkan  pada  periode  2007,  nilai  besar butir  dan  DMI  berbanding  terbalik.  Anomali pada  tahun  2007  terlihat  dengan  nilai  besar butir berbanding terbalik dengan indeks DMI, hal  tersebut  sama  seperti  kondisi  yang tergambarkan  pada  grafik  nilai  besar  butir terhadap  MEI  sehingga  mengindikasikan bahwa  nilai  besar  butir  pada  periode  2007 tidak  dapat  menggambarkan  kondisi Dipole Mode .  Pola  yang  terjadi  tidak  konsisten dengan pola yang sering terjadi pada interval waktu 2001-2010.

## 3.7.      Uji Statistik Nilai Besar Butir dengan Indeks Musim dan Antar Tahun
Berdasarkan  perhitungan  koefisien korelasi  antara  nilai  besar  butir  dengan  nilai masing-masing  dari  MEI,  DMI  dan  AUSMI, diperoleh hasil 0,455 untuk koefisien korelasi besar  butir  terhadap  MEI,  dan  0,345  untuk koefisien besar butir terhadap DMI. Sedangkan  untuk  koefisien  korelasi  besar butir terhadap  AUSMI diperoleh hasil -0,437 dengan  perhitungan  koefisien  korelasi  untuk nilai  besar  butir dan  indeks variabilitas  iklim pada  rentang  tahun  2001-2010  (Tabel  1). Korelasi  antara  besar  butir  dan  MEI  adalah yang  terkuat  dibandingkan  dengan  korelasi nilai  besar  butir  dengan  DMI  dan  AUSMI . Perhitungan koefisien korelasi tersebut didapatkan  tanpa  merubah  fase  masing- masing  variabel,  adanya  pengubahan  fase dari variabel terkait dapat meningkatkan nilai koefisien korelasi yang didapat.
Tabel 1. Korelasi Statistika Nilai Besar Butir dengan MEI, ONI, DMI, dan AUSMI .
Koefisien Korelasi Koefisien Determinasi Taraf Keberartian T hitung T tabel MEI 0,455 0,207 95% 5,085 1,984 ONI 0,472 0,223 95% 5,331 1,984 DMI -0,345 0,119 95% -3,662 1,984 AUSMI 0,437 0,191 95% 6,327 2,160
Berdasarkan tiga variabel yang dikorelasikan  dengan  data  besar  butir,  dua diantaranya  memiliki  tren  yang  mendekati pola nilai besar butir, yaitu variabel MEI dan
AUSMI. Namun, ketiga data seri waktu yang ada  tidak  dapat  menjawab  anomali  yang terjadi  pada  periode  2007,  karena  nilai  besar butir memiliki poin terendah yang
mengindikasikan  semakin  kasarnya  butiran yang teranalisis. Kekasaran tersebut seharusnya  diiringi  dengan  tingginya  curah hujan  yang  terjadi  di  sekitar  DAS  Citarum, dan  ketiga  data  menunjukan  fase  kekeringan pada  periode  tersebut.  Kondisi  tersebut mungkin  terjawab  jika  fase  dari  nilai  besar butir diubah mengikuti fase dari AUSMI.
Uji  hipotesis  dilakukan  berdasarkan nilai  T  yang  dihitung  melalui  nilai  korelasi dua  variable.  Indeks  MEI,  ONI,  DMI  dan AUSMI  berkorelasi  signifikan  dengan  nilai besar  butir  pada  periode  tersebut,  terlihat pada  Tabel  1  dan  Gambar  8  nilai  T hitung semua indeks berada dalam rentang penolakan H 0 . Perhitungan tersebut menggunakan  taraf  signifikansi  5%,  dan diperkirakan  kurang  dari  5%  data  yang digunakan  dalam  perhitungan memiliki kesalahan  pengukuran.  Sehingga  hubungan MEI,  ONI,  DMI  dan  AUSMI  dengan  nilai besar butir adalah berkorelasi signifikan.
Gambar 8. Diagram  sebaran  data  statistik untuk uji hipotesis korelasi signifikan antara nilai
besar butir dengan data MEI tahun 2001-2010  (kiri  atas),  ONI  tahun 2001-2010  (kiri  bawah),  DMI tahun 2001-2010 (kanan atas) dan AUSMI tahun 2001-2010 (kanan bawah).

## IV. KESIMPULAN
Uji statistik dilakukan pada nilai besar butir  sedimen  rata-rata  terhadap  pengaruh monsun dan  fenomena antara tahun. Analisis korelasi  nilai  besar butir terhadap  temperatur permukaan  laut  dan  curah  hujan  dilakukan untuk mengetahui keabsahan data. Nilai besar butir  menunjukkan  korelasi  positif  yang signifikan  terhadap  temperatur  permukaan laut. Nilai besar butir sampel sedimen Muara Gembong memiliki korelasi signifikan dengan  curah  hujan  Kabupaten  Bekasi  untuk periode  2005-2009.  Kedua  hasil  uji  tersebut menunjukkan bahwa  curah hujan  yang tinggi diikuti dengan menurunnya temperatur permukaan  laut  dan  terjadinya  pengendapan material sedimen yang berukuran relatif lebih kasar,  sedangkan  curah  hujan  yang  rendah
mengakibatkan semakin tingginya temperatur permukaan  laut  dan  pengendapan  sedimen yang berukuran relatif lebih halus.
Nilai  besar  butir  yang  dihasilkan  dari analisis  besar  butir  sampel  sedimen  Muara Gembong mengindikasikan bahwa pe- ningkatan  curah  hujan  akibat  variabilitas iklim oleh ENSO, dipole mode, dan monsoon diikuti  dengan  semakin  besarnya  nilai  besar butir sampel sedimen Muara Gembong tahun 2001-2010.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  data  besar  butir  dari  sedimen  Teluk Jakarta  dapat  digunakan  untuk  mengetahui variabilitas iklim di daerah tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih  penulis ucapkan  kepada Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan  Geologi Kelautan,  Kementrian  Energi  dan  Sumber Daya  Mineral  atas  penggunaan  data  sampel sedimen  GM01-2010-TJ22,  Laboratorium Geoteknologi Lembaga Ilmu
dan
Pengetahuan Indonesia atas bantuan penggunaan fasilitas pengolahan data Mastersizer 2000 serta Laboratorium Paleontologi,  Teknik  Geologi,  Fakultas  Ilmu dan  Teknologi  Kebumian,  Institut  Teknologi Bandung  atas  bantuan  dalam  preparasi sampel sedimen.
Data yang tersedia dari NOAA/ESRL, Physical Sciences Division , Boulder Colorado diperoleh dari tautan https://www.esrl.noaa.gov/psd/gcos_wgsp/Ti meseries/Data/dmi.long.data, https://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei.ext/t able.ext.html, dan https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/correlatio n/oni.data.
Data  indeks  monsoon  oleh  Kajikawa dan  Wang  (2009)  tersedia  di  situs Asia Pacific Data Research Center (APDRC).

## DAFTAR PUSTAKA
Astawa, I.N. 2010. Geologi bawah permukaan  dasar  laut  berdasarkan
hasil  penafsiran  data  seismik  perairan Teluk  Jakarta  dan  sekitarnya. Buletin Sumber Daya Geologi, 5(1): 10-17. Blair,  T.  and  J.G.  McPherson.  1999.  Grain- size  and  textural  classification  of coarse  sedimentary  particles. J.  of Sedimentary  Research, 69(1):  6-19.
https://doi.org/10.2110/jsr.69.6
Blott,  S.J.  and  K.  Pye.  2001.  Gradistat:  a grain  size  distribution  and  statistics package for the analysis of unconsolidated sediments. Earth Surface  Processes  and  Landforms ,
26(11): 1237–1248.
https://doi.org/10.1002/esp.261
Boggs,  S.  2006.  Principles  of  sedimentology and  stratigraphy,  4 th ed.  Pearson Prentice Hall, Pearson Education, Inc., Upper  Saddle  River,  NJ  07458.  US.
565pp.
Cao,  L.,  P.  Wang,  J-H.  Wang,  X-J.  Wang, and  J.  Yang.  2012.  Changes  in magnetic  susceptibility  and  grain  size of  Holocene  sediments  of  the  Pearl River  estuary  and  climate  changes reflected  by  them. Marine  Science Bulletin , 14(2): 70-82.
Goldberg,  E.D.,  J.J.  Griffin,  V.  Hodge,  M.
Koide and H. Windom. 1979.
Pollution  History  of  the  Savannah River Estuary. Environmental Science and  Technology, 13(5):  588-594. https://doi.org/10.1021/es60153a012
Howden,  S.D.,  and  R.  Murtugudde.  2001.
Effects of river inputs into The Bay of Bengal. J.  of  Geophysical  Research,
106(C9): 19.825-19.843. https://doi.org/10.1029/2000JC00065 6
Kajikawa, Y., B. Wang dan J. Yang. 2009. A Multi-time Scale Australian  Monsoon Index . International J. of Climatology,
30(8): 1114-1120.
https://doi.org/10.1002/joc.1955
Lopez-Gonzalez,  N.,  B.  Alonso,  C.  Juan,  G. Ercilla,  G.  Bozzano,  I.  Cacho,  D. Casas,  D.  Palomino,  J-T  Vázquez,  F. Estrada,  P.  Bárcenas,  E.  d’Acremont,
C.  Gorini  and  B.E.  Moumni.  2019. 133,000  Years  of  sedimentary  record in  a  contourite  drift  in  the  Western Alboran  Sea:  sediment  sources  and paleocurrent reconstruction. Geosciences, 9(8): 345.
https://doi.org/10.3390/geosciences90
80345
Martin, J.M., J.D. Burton dan D. Eisma. 1981.
River Inputs to Ocean System . United Nation Environment Programme, Geneva, Switzerland.
Martono.  2016.  Seasonal  and  inter  annual variation  of  Sea  Surface  Temperature in  The  Indonesian  Waters. Forum Geografi , 30(2): 120-129. https://doi.org/10.23917/forgeo.v30i2.
1530 Moechtar,  H.  2011.  Sedimentologi  dan stratifikasi endapan Sungai Citarum di wilayah peralihan morfotologi pegunungan dan dataran tinggi Bandung  antara  Desa  Cikawao  dan Desa  Nagrak  (Kec.  Pacet)  dan  Desa Sukamaju  (Kec.  Majalaya),  Kab. Bandung. J. Geologi dan Sumberdaya Mineral, 21(4): 101-201. http://doi.org/10.33332/jgsm.geologi. 21.4.191-201
Mulyana,  E.  2002.  Pengaruh  dipole  mode terhadap  curah  hujan  di  Indonesia .  J. Sains  &  Teknologi  Modifikasi  Cuaca , 3(1): 39-43.
http://doi.org/10.29122/jstmc.v3i1.21 58 Prartono, T., H. Razak, and I. Gunawan. 2009. Organochlorine  pesticides  in  the coastal  sediment  of  Citarum  estuary, Jakarta Bay: the important role of fine fraction of the sediment as their agent transport  and  processes  of  their  early diagenesis. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis, 1(2): 11-21. https://doi.org/10.29244/jitkt.v1i2.786 9
Rahardiawan,  R.,  Y.A.  Priohandono,  F.X.H. Prabowo,  R.  Zuraida  dan  Subarsyah. 2016.  Pola  Pengendapan  dan  Indikasi Penurunan  Sifat  Fisik  Sedimen  di Perairan  Teluk  Jakarta  Berdasarkan Data  Set  Seismik  Single-Channel  dan SBP.  Puslitbang  Geologi  Kelautan  – KESDM. Jakarta, Indonesia:
Workshop IAGI (14 Juni 2016).
Zuraida,  R.,  R.  Rahardiawan,  dan  H.
Permana.  2016.  Historical  Record  of
Heavy Metal of Jakarta Bay Sediment. Lembaga Ilmu Pengetahuan  Indonesia,  Energi  dan Sumberdaya Mineral. Denpasar,
Indonesia:  SPICE  Meeting  (20-21 Januari 2016).
Received   : 28 August 2018 Reviewed  : 25 July 2018 Accepted  : 25 November 2019