ISSN Cetak         : 2087-9423

## VARIASI TRANSPOR VOLUME DAN VARIABILITAS ARUS LAUT DI SELAT
KARIMATA DAN GASPAR PADA TAHUN 2010-2014 BERDASARKAN MODEL NUMERIK

## VARIATION OF VOLUME TRANSPORT AND VARIABILITY OF CURRENT IN
KARIMATA AND GASPAR STRAITS DURING 2010-2014

## BASED ON NUMERICAL MODELING
Iwan P. Anwar 1* , Mutiara R. Putri 1 , dan Agus Setiawan 2
1 Program Studi Sains Kebumian, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, ITB
2 Pusat Riset Kelautan, Badan Riset dan Sumberdaya Manusia Kelautan dan Perikanan, KKP
*E-mail: iwan.p.anwar@gmail.com

## ABSTRACT
Karimata  Strait  located  between  Kalimantan  and  Bangka  Islands,  while  Gaspar  Strait  located between  Bangka  and  Belitung  Islands.  Volume  transport  variations  through  Karimata  and  Gaspar Straits  during  2010-2014  were  studied  using  three-dimensional  numerical  model  of  HAMburg  Shelf Ocean  Model  (HAMSOM).  Simulated  area  is  located  in  1°0 ′ 0 ′′ N  -  4 ° 30 ′ 0 ′′ N  and  104 ° 0 ′ 15 ′′ E  - 110 ° 30 ′ 0 ′′ E  with  a  horizontal  resolution  of  0.5 ′ (about  0.94  km).  The  correlations  value  of  current velocity  from  model  with  observation  is  quite  high  i.e.  0.85  for  zonal  component  (u)  and  0.89  for meridional (v) with 95% of significance level. The results of signal analysis showed that the volume transport is strongly influenced by the seasonal period. In addition to seasonal wind, there was also weak and medium phase of El Ni ñ o and La Ni ñ a during 2010 - 2014 that affected volume transport. The average volume transport from 2010-2014 through Karimata and Gaspar Straits are -2.75 Sv and -1.98  Sv,  respectively  (1  Sv  =  10 6 m 3 /s).  The  negative  value  shows  the  southward  volume  transport, while  positive  to  north.  Total  transport  to  south  indicates  that  there  are  may  be  due  to  parts  of Indonesia Through Flow (ITF) flow through South China Sea, Karimata Strait, and Gaspar Strait to the Java Sea.
Keywords: volume transport, Karimata Strait, Gaspar Strait

## ABSTRAK
Selat Karimata terletak diantara Pulau Kalimantan dan Pulau Bangka, sementara Selat Gaspar terletak diantara Pulau Bangka dan Pulau Belitung. Variasi transpor volume yang melalui Selat Karimata dan Selat  Gaspar  selama  tahun  2010-2014  dikaji  dengan  menggunakan  model  numerik  tiga  dimensi HAMburg Shelf Ocean Model (HAMSOM). Daerah kajian yang disimulasikan terletak di 1 ° 0 ′ 0 ′′ LS - 4 ° 30 ′ 0 ′′ LS dan 104 ° 0 ′ 15 ′′ BT - 110 ° 30 ′ 0 ′′ BT dengan resolusi horizontal sebesar 0,5 ′ (sekitar 0,94 km). Kecepatan  arus  hasil  model  memiliki  korelasi  yang  besar  dengan  data  pengukuran  yaitu  0,85  untuk komponen  zonal  ( u )  dan  0,89  untuk  komponen  meridional  ( v )  dengan  tingkat  signifikansi  95%. Dengan demikian hasil model dapat mewakili daerah kajian. Hasil analisis sinyal menunjukkan bahwa transpor volume di wilayah kajian sangat dipengaruhi oleh periode musiman. Selain angin musiman, pada periode 2010 – 2014 juga terjadi El Niño dan La Niña dengan fasa lemah dan fasa sedang yang memengaruhi  transpor  volume.  Rata-rata  transpor  volume  dari  2010-2014  yang  melewati  Selat Karimata dan Selat Gaspar secara berturut-turut adalah -2,75 Sv dan -1,98 Sv (1 Sv = 10 6 m 3 /s). Tanda negatif pada transpor volume menunjukkan arah ke selatan dan positif ke utara. Arah transpor total ke selatan  ini  menunjukkan  bahwa  ada  kemungkinan  terdapat  bagian  dari  Arus  Lintas  Indonesia (Arlindo) yang melalui Laut Cina Selatan, Selat Karimata, dan Selat Gaspar menuju Laut Jawa.
Kata kunci : transpor volume, Selat Karimata, Selat Gaspar

## I. PENDAHULUAN
Perbedaan  elevasi  muka  air  laut antara  Samudra  Pasifik  bagian  barat  dengan Samudra India wilayah timur laut ( Northeast Indian Ocean ) yang menyebabkan terjadinya aliran  massa  air  yang  berasal  dari  Samudra Pasifik  menuju  Samudra  India  melalui  per- airan  Indonesia.  Aliran  massa  air  tersebut dikenal  sebagai  Arus  Lintas  Indonesia (Arlindo)  yang  melewati  Selat  Makassar sebagai  jalur  utama  (Pranowo et  al. ,  2005). Selain  Selat  Makassar,  Selat  Karimata  juga merupakan  salah  satu  jalur  Arlindo  (Susanto et al., 2013). Arlindo dapat dipengaruhi oleh fenomena  yang  terjadi  di  Samudra  Pasifik seperti ENSO ( El Niño Southern Oscillation ) atau IOD ( Indian Ocean Dipole ) di Samudra India.  Di  Selat  Makassar  Arlindo  menguat pada kondisi La Niña dan melemah ketika El Niño (Gordon et al ., 2012).
Variasi Arlindo di Selat Makassar dan kondisi variasi arus di Laut Jawa dapat saling mempengaruhi. Secara umum, sistem arus di Laut  Jawa  dominan  dipengaruhi  oleh  sistem angin  musim.  Ketika  musim  barat,  arus cenderung  ke  tenggara  atau  timur  di  Laut Jawa,  sedangkan  ketika  musim  timur  arus bergerak ke barat laut atau barat di Laut Jawa (Gordon et  al., 2012).  Kondisi  tersebut  juga terjadi  di  Selat  Karimata  yaitu  pada  musim barat  arus  bergerak  ke  selatan  dan  ketika musim timur arus bergerak ke utara (Susanto et al., 2013).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan untuk  mengetahui  variasi  arus  dan  transpor volume  yang  melalui  Selat  Karimata  yaitu Fang et  al .  (2010),  Susanto et  al .  (2013), Setiawan et  al .  (2015)  dan  Prihatiningsih (2014).
Sebagian  besar  penelitian  tersebut melakukan  analisis  berdasarkan  hasil  penga- matan  lapangan.  Pada  penelitian  ini  variasi transpor volume yang melalui Selat Karimata dan Selat Gaspar dikaji dengan menggunakan hasil  model  numerik  selama  tahun  2010- 2014.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1. Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  1  Januari 2010  –  31  Desember  2014  di  wilayah  per- airan  Selat  Karimata  serta  Selat  Gaspar (Gambar 1). Secara geografis Selat Karimata terletak  antara  Pulau  Kalimantan  dan  Pulau Bangka,  sedangkan  Selat  Gaspar  terletak diantara  Pulau  Bangka  dan  Pulau  Belitung. Kedalaman  maksimum  pada  Selat  Karimata adalah 34,5 m  dan pada  Selat Gaspar adalah 31,5 m (Putri, 2015).

## 2.2. Desain Model
Penelitian ini menggunakan hasil dari simulasi model hidrodinamika 3D HAMburg Shelf  Ocean  Model (HAMSOM).  Model tersebut  merupakan  model  baroklinik  yang menggunakan  persamaan  dasar  dengan  per- mukaan  bebas  dan  dua  langkah  waktu  yang didefinisikan  dalam  koordinat- z dengan menggunakan grid Arakawa-C.  Model  ini menggunakan  skema  semi-implisit  sehingga memberikan  keleluasaan  pada  kriteria  sta- bilitas  dibanding  dengan  formulasi  eksplisit. Model  disimulasikan  dengan  dua  skenario, yaitu  model  besar  oleh  Mayer et  al. (2015) dan  model  kecil  oleh  Putri  (2015).  Domain model  besar  meliputi  seluruh  perairan Indonesi  dan  Asia  tenggara.  Sementara  itu, domain  model  kecil  meliputi  perairan  Selat Karimata,  Selat  Gaspar  dan  Selat  Bangka. Mengkaji transpor volume di  Selat Karimata dan  Selat  Gaspar  digunakan  model  teknik bersarang  yang  dilakukan  oleh  Putri  (2015) dan diproses lebih lanjut pada penelitian ini.
HAMSOM  digunakan  untuk  men- simulasikan daerah model besar dari 11°LU- 12°LS  dan  92°-132°BT  dengan  resolusi  6' (Mayer et al. , 2015). Model tersebut menyer- takan  gaya  pembangkit  angin  permukaan, densitas air laut, dan anomali tinggi muka air yang  diperoleh  dari  model  global Max Planck  Institute  Ocean  Model -MPIOM (Mayer et al ., 2015).
Gambar 1. Peta domain model kecil dan transek Selat Karimata dan Selat Gaspar serta posisi mooring B1 dan B2.
Mengkaji  transpor  volume  di  daerah 1°12’0”  LS  -  4°30’0”  LS  dan  104°24’0”  E- 110°30’0”  E  digunakan  teknik  model  ber- sarang dengan resolusi  horizontal 0,5' (Putri, 2015).  Kedalaman  maksimum  perairan  yang disimulasikan  adalah  70  m  yang  dibagi  ke dalam  23  lapisan  dengan  interval  3  m.  Pada batas  terbuka  model  kecil  tersebut  diberi input elevasi permukaan laut, temperatur, dan salinitas  yang  diperoleh  dari  model  besar oleh  Mayer et  al .  (2015).  Selain  itu,  pada syarat batas terbuka juga diberi input elevasi pasang  surut  yang  diperoleh  dari  model global  TPX07  TOPEX/Poseidon  dengan  12 komponen pasut  utama,  yaitu M 2 ,S 2 , N 2 , K 2 ,
K 1 , O 1 , P 1 , Q 1 , Mf, Mm,  SSA, M 4 , MS 4 dan debit  sungai  tahun  2009-2014  (Putri,  2015). Domain model kecil ditunjukan Gambar 1.

## 2.3. Verifikasi Model
Sebelum  hasil  model  hidrodinamika digunakan  untuk  menghitung  transpor  vo-
lume,  terlebih  dahulu  dilakukan  verifikasi data kecepatan arus hasil model dengan hasil pengukuran  lapangan.  Verifikasi  dilakukan dengan  melihat  vektor  arah  dan  besar  arus hasil  model  dan  hasil  pengukuran  lapangan. Kemudian  dilakukan  analisis  statistik  kore- lasi Pearson antara kecepatan arus model dan hasil pengukuran lapangan.
Analisis  statistik  korelasi  dihitung menggunakan  Persamaan  1,  berikut  (Trauth, 2010):
𝑟 = ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 −𝑦̅) √(∑ 𝑥 2 − (∑ 𝑥)2 𝑛 )(∑ 𝑦 2 − (∑ 𝑦)2 𝑛 ) ...................... (1)
Keterangan: 𝑟 adalah  koefisien  korelasi; 𝑥 dan 𝑦 adalah  variabel  yang  akan  diuji; 𝑛 adalah jumlah data.
Analisis  korelasi  digunakan  untuk melihat  hubungan  antara  data  dan  model. Nilai koefisien korelasi ( 𝑟 ) berkisar antara -1
sampai  dengan  1.  Jika  data  dan  model memiliki  korelasi  positif  maka  data  dan model  memiliki  hubungan  searah.  Se- mentara itu, apabila data dan model memiliki korelasi  negatif  maka  hubungan  data  dan model  adalah  berlawanan  arah.  Selain  untuk melihat  hubungan  data  dengan  model,  kore- lasi  juga  digunakan  untuk  melihat  hubungan satu  fenomena  dengan  fenomena  lainnya. Dalam  hal  ini,  korelasi  digunakan  untuk melihat  hubungan  transpor  volume  dengan fenomena ENSO atau kecepatan angin.
Setelah  dilakukan  analisis  korelasi selanjutnya  dilakukan  uji  signifikansi.  Hal tersebut  bertujuan  untuk  memberikan  pe- luang  benar  dan  peluang  salah  dari  hasil korelasi.  Hal  ini  koefisen  korelasi  dapat  di- katakan  signifikan  jika  hasil 𝑡 hitung  lebih tinggi  dari 𝑡 critical (n-2  dengan  derajat kebebasan  0,05).  Artinya  jika 𝑡 hitung  me- menuhi  maka  hasil  dari r berpeluang  benar 95%  dan  berpeluang  salah  5%.  Persamaan  2 digunakan  untuk  menghitung 𝑡 adalah sebagai berikut (Trauth, 2010):
𝑡 = 𝑟√ 𝑛−2 1−𝑟 2 ................................................. (2)

## 2.4. Perhitungan Transpor Volume
Transpor  volume  dihitung  dengan cara  mengalikan  kecepatan  arus  dengan  luas penampang  yang dilewati oleh arus.  Transek yang  digunakan  untuk  menghitung  transpor di  Selat  Karimata  dan  Selat  Gaspar  ditun- jukkan  oleh  garis  hitam  pada  Gambar  1. Kedalaman  maksimum  Selat  Karimata  dan Gaspar pada transek garis hitam (Gambar 1.) mencapai  34,5  m  dan  31,5  m.  Dengan interval  kedalaman  3  m  maka  ukuran  tiap grid penampang selat adalah 925 m (dx) dan 3 m (dz).
Total  transpor  volume  dihitung  di setiap grid penampang,  kemudian  dijumlah- kan  dari  permukaan  sampai  dasar.  Pada setiap grid transpor  volume  dihitung  dengan kecepatan  arus  rata-rata  bulanan.  Persamaan 3  (Fang et  al .,  2010)  digunakan  untuk menghitung total transpor volume.
𝑄 (𝑡) = (∑ 𝑣̅ 𝑖 . 𝑑𝐴 𝑖 𝑛 𝑖=1 )(𝑡) ............................. (3)
Keterangan: 𝑄 (𝑡) adalah  volume  transpor volume,  fungsi  waktu  (m 3 /s)  atau  (Sv=10 6 m 3 /s); 𝑣̅ 𝑖 adalah  kecepatan  arus  rata-rata terhadap  kedalaman  untuk  setiap  lapisan  di grid ke- i fungsi waktu (m/s); dan 𝑑𝐴 𝑖 adalah luas penampang grid ke- i (m 2 ).

## 2.5. Transformasi Fourier
Salah  satu  metode  untuk  melakukan analisis  deret  waktu  adalah  Transformasi Fourier.  Itu  adalah  sebuah  metode  untuk mentransformasi suatu data deret waktu men- jadi  suatu  deret  frekuensi/periode.  Trans- formasi Fourier yang digunakan dalam pene- litian  ini  memilih  algoritma  (FFT) Fast Fourier Transform (Cooly dan Tukey, 1964). Menggunakan  algoritma  FFT  perhitungan dipercepat dari N 2 menjadi Nlog N dengan N adalah  jumlah  data.  Algoritma  FFT  diterap- kan  dalam Discrete  Fourier  Transform (DFT)  yang  ditunjukan  oleh  Persamaan  4, sebagai berikut (Cooly dan Tukey, 1964):
𝑋 𝑘 = ∑ 𝑥 𝑛 𝑁−1 𝑛=0 𝑒 −2𝜋𝑖 𝑁 𝑛𝑘
𝑘 = 0,1, … , 𝑁 − 1 ...................................... (4)
Keterangan  : 𝑥 𝑛 adalah  data  dalam  domain waktu; 𝑋 𝑘 adalah  data  dalam  domain  fre- kuensi.
Analisis  deret  waktu  pada  penelitian ini  diterapkan  pada  fenomena  transpor volume dan kecepatan angin di daerah kajian. Hal  tersebut  berguna  untuk  mengkaji  variasi dari sisi periodenya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Verifikasi Hasil Model
Verifikasi arus hasil model dilakukan terhadap  data  hasil  pengukuran mooring Acoustic  Doppler  Current  Profiler (ADCP) yang  diperoleh  dari  program The  South China  Sea  Indonesian  Seas  Transport/
Gambar 2. Vektor arus model dan data pada lapisan permukaan di mooring B2.
Exchange – SITE (Rahman, 2013; Se- tiawan et  al .,  2015).  Data  tersebut  berasal dari  dua mooring yaitu  B2  yang  terletak  di Selat Karimata dan B1 yang terletak di Selat Gaspar  (Gambar  1.)  dengan  koordinat berturut-turut  adalah  108,25 o BT  dan  2,28 o LS serta 107,25 o BT dan 2,58 o LS. Data arus yang digunakan mulai dari tanggal 26 Juni – 10 Oktober 2012.
Arus  hasil  simulasi  model  dengan arus  hasil  pengukuran  pada  titik  B1  dan  B2 menunjukkan  kesesuaian  besar  dan  arah. Gambar  2  menunjukan  kesesuaian  besar  dan arah  vektor  arus  antara  model  dan  data lapangan  di mooring B2.  Hal  tersebut  juga didukung  dengan  rata-rata  korelasi  data dengan  model  di  titik  B2  untuk  arus  zonal adalah  0,85  dan  meridional  sebesar  0,89. Korelasi paling tinggi ditemukan di kedalam- an  10,5  m  yaitu  0,87  untuk  komponen  arus zonal  dan  0,90  untuk  meridional.  Sementara itu,  rata-rata  korelasi  arus  zonal  dan meridional pada titik B1 adalah sebesar 0,49 dan  0,78.  Korelasi  tertinggi  pada  titik  B1 terdapat  di  kedalaman  13,5  m  yaitu  0,61 untuk  arus  zonal  dan  0,83  untuk  arus  meri- dional.  Hasil  luaran  dari  model  hidro- dinamika dapat digunakan dalam menghitung transpor  volume  dan  analisis  arus  di  daerah kajian.

## 3.2. Variasi Transpor Rata-Rata
Bulanan Selama Tahun 2010-2014 3.2.1.   Transpor di Selat Karimata
Secara umum, data deret waktu trans- por  di  Selat  Karimata  selama  tahun  2010- 2014  menunjukkan  variasi  musiman.  Trans- por  maksimum  ke  selatan  terjadi  di  bulan Januari,  sedangkan  transpor  maksimum  ke utara pada bulan Juli.
Ketika musim barat transpor mengalir ke selatan. Kejadian El Niño yang bersamaan dengan musim barat menyebabkan penguatan transpor  ke  selatan  dibanding  kondisi  nor- malnya  seperti  pada  bulan  Januari  tahun 2013.  Hal  ini  disebabkan  oleh  melemahnya transpor Arlindo di Selat Makassar pada saat El  Niño  (Gordon,  2005)  dan  musim  barat (Atmadipoera et al., 2016). Dengan demikian transpor  dari  Selat  Karimata  hingga  ke selatan  Selat  Makassar  yang  melalui  Laut Jawa  cenderung  lebih  kuat  ke  selatan dibanding kondisi  normalnya  (Gordon et  al ., 2012).  Sementara  itu,  La  Niña  yang  ber- tepatan  dengan  musim  barat  menyebabkan pelemahan  transpor  ke  selatan  dibanding kondisi  normalnya  seperti  pada  bulan  Juli tahun  2013.  Hal  itu  dapat  terjadi  karena transpor  dari  Selat  Karimata  lalu  ke  Laut Jawa  hingga  ke  selatan  Selat  Makassar tertahan  oleh  aliran  yang  berada  di  lapisan permukaan   (0-45 m) (Gordon et al ., 2012).
Gambar 3. Total transpor volume di Selat Karimata (batang) dan Ocean Nino Index (garis).
Ketika  musim  barat  (Januari  –  Maret  2010) terjadi  El  Niño  dengan  fasa  sedang.  Besar transpor  pada  bulan  Januari  tahun  2010 adalah  -1,38 Sv. Sementara itu, musim  barat tahun  2011  terjadi  La  Niña  dengan  fasa sedang  (Januari-Maret).  Transpor  rata-rata pada bulan Januari 2011 adalah sebesar -1,35 Sv.  Ketika  musim  barat,  perbedaan  saat  El Niño dan La Niña adalah sebesar 0,03 Sv.
Musim  timur  transpor  bergerak  ke utara,  tetapi  ketika  musim  timur  bersamaan dengan La Niña, besar transpor ke utara lebih besar  dari  kondisi  normalnya.  Hal  tersebut dapat  dilihat  pada  bulan  Juli  2011  (La  Niña dan  musim  timur)  dengan  besar  transpor
adalah    0,35  Sv.  Sementara  itu,  saat  normal dan  musim  timur  (Juli  2013)  besar  transpor 0,27 Sv.
Tahun  2013  tidak  ada  kejadian  El Niño  atau  pun  La  Niña,  sehingga  tahun tersebut  dapat  dijadikan  tahun  acuan  kondisi normal.  Besar  transpor  saat  puncak  musim barat  (Januari)  adalah  -1,38  Sv  sedangkan saat  puncak  musim  timur  (Juli)  sebesar  0,27 Sv. Bulan Juli 2014, terjadi transpor terbesar ke  utara  sebesar  0,47  Sv  dibanding  tahun normal  yang  hanya  sebesar  0,27  Sv.  Hal tersebut  disebabkan  oleh  kecepatan  angin  ke utara  yang  juga  besar  dibanding  tahun-tahun yang lain (Gambar 4).
Gambar 4. Total transpor volume (batang) dengan kecepatan angin (garis) di Selat Karimata.

## 3.2.2.  Transpor di Selat Gaspar
Musim  barat  di  awal  tahun  2010 hingga  bulan  Mei,  terjadi  El  Niño  dengan kategori  sedang  dan  lemah.  Hal  ini  me- nyebabkan transpor yang mengalir ke selatan menjadi lebih kecil saat musim barat. Hal ini disebabkan oleh melemahnya transpor Arlindo di Selat Makassar pada saat El Niño, sehingga  transpor  dari  Selat  Karimata (termasuk  Selat  Gaspar)  hingga  ke  selatan Selat  Makassar  yang  melalui  Laut  Jawa cenderung  lebih  kuat  ke  selatan  dari  kondisi normalnya  (Gordon,  2005;  Gordon et  al ., 2012).
Saat  musim  barat  tahun  2011  terjadi La Niña. Hal tersebut menyebabkan pelemahan  transpor  ke  arah  selatan.  Itu  di- sebabkan  oleh  menguatnya  transpor  Arlindo di  Selat  Makassar  pada  saat  La  Niña, sehingga  transpor  dari  Selat  Karimata (termasuk  Selat  Gaspar)  hingga  ke  selatan Selat  Makassar  yang  melalui  Laut  Jawa cenderung  lebih  lemah  ke  selatan  dari kondisi normalnya (Gordon, 2005; Gordon et al .,  2012).  Sebagai  pembanding  saat  terjadi El  Niño  transport  volumen  sebesar  -0,66  Sv (Januari  2010)  dan  saat  terjadi  La  Niña sebesar -0,62 Sv (Januari, 2011).
Gambar 5. Total transpor volume di Selat Gaspar (batang) dan Ocean Nino Index (garis).
Gambar 6. Rata-rata vektor kecepatan arus permukaan bulan Juli.
Musim  timur  transpor  bergerak  ke utara.  Ketika  La  Niña  terjadi  penguatan transpor  ke  selatan  di  Selat  Makassar (Gordon,  2005).  Hal  ini  menyebabkan transpor  yang  melalui  Selat  Karimata (termasuk  Selat  Gaspar)  menuju  Laut  Jawa dan  Selat  Makassar  tertahan  (Gordon et  al. , 2012).  Ketika  musim  timur  yang  bersamaan dengan  La  Niña,  transpor  di  Selat  Gaspar menguat  ke  utara,  yaitu  sebesar  0,41  Sv, dibanding saat normal sebesar 0,35 Sv.
Tahun 2010 besar transpor tiap bulan paling  kecil  jika  dibanding  dengan  tahun- tahun  yang  lain.  Hal  ini  diduga  disebabkan oleh  kecilnya  kecepatan  angin  pada  tahun
2010  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar 8.  Kecepatan  angin  memiliki  pengaruh  yang besar  pada  kecepatan  arus  di  wilayah perairan  dangkal  seperti  Selat  Karimata  dan Gaspar (Prihatiningsih, 2014). Ketika puncak musim  timur  2010  (Juli)  transpor  sebesar 0,25 Sv sedangkan saat  2014 (Juli) transpor- nya  sebesar  0,55  Sv.  Variasi  bulanan  ke- cepatan  angin  berpengaruh  pada  besar transpornya.  Akan  tetapi,  setiap  bulan  pada musim peralihan dari musim timur ke musim barat,  transpor  massa  selalu  lebih  dahulu mengalir  ke  selatan  jika  dibanding  dengan arah  anginnya,  bahkan  pada  saat  kondisi normal  (tidak  terjadi  El  Niño  dan  La  Niña).
Gambar 8. Total transpor volume (batang) dengan kecepatan angin (garis) di Selat Gaspar.
Gambar 7. Rata-rata vektor kecepatan arus permukaan bulan Januari.
Pengaruh kecepatan angin dan ENSO terhadap  transpor  dapat  dilihat  dari  nilai korelasinya.  Hasil  korelasi  antara  kecepatan angin dengan transpor di Selat Karimata dan Selat  Gaspar  berturut-turtut  adalah  0,85  dan 0,88  dengan  tingkat  signifikansi  95%. Sementara itu, korelasi  antara ENSO dengan transpor  di  Selat  Karimata  dan  Selat  Gaspar berturut-turut adalah 0,084 dan 0,058 dengan tingkat  signifikansi  95%.  Hal  tersebut  me- nunjukkan  bahwa  transpor  volume  di  Selat Karimata  dan  Selat  Gaspar  dipengaruhi  kuat oleh  kecepatan  angin  jika  dibanding  dengan ENSO  (Gordon et  al .,  2012;  Prihatiningsih, 2014).
Hal  tersebut  juga  diperlihatkan  oleh Gambar 6 dan Gambar 7. Ketika puncak
musim  barat  (Januari)  rata-rata  arus  di permukaan mengarah ke tenggara. Sementara itu,  saat  puncak  musim  timur  rata-rata  arus bergerak  ke  barat  laut.  Meski  pengaruh ENSO  terhadap  transpor  di  Selat  Karimata dan  Selat  Gaspar  terbilang  lemah  namun tetap memberikan efek penguatan/pelemahan saat  terjadi  El  Niño/La  Niña  sebesar  -0,094 Sv/-0,009 Sv dan -0,13 Sv/0,051 Sv.

## 3.3. Analisis Sinyal
Analisis  sinyal  transpor  volume  di- lakukan  untuk  melihat  periode-periode  do- minannya.  Berikut  ini  adalah  hasil  analisis sinyal  dari  transpor  volume  dan  kecepatan angin  di  Selat  Karimata  yang  ditunjukkan oleh Gambar 9.
Gambar 9. Sinyal kecepatan angin (a) dan total transpor volume (b) di Selat Karimata.
Kecepatan  angin  di  Selat  Karimata dan  Selat  Gaspar  diasumsikan  merupakan pembangkit utama dari transpor volume. Hal tersebut  berdasarkan  pada  kedalaman  per- airan  tersebut  yang  masih  terpengaruh  ke- cepatan  angin  secara  keseluruhan  (Priha- tiningsih, 2014).
Berdasarkan  hasil  Transformasi  Fou- rier  kecepatan  arus  permukaan  di  Selat Karimata  (Gambar  9)  dan  Gaspar  (Gambar 10)  dapat  diketahui  bahwa  periode  dominan arus  di  kedua  selat  adalah  365  hari  atau tahunan  dengan  tingkat  signifikansi  95%. Untuk  periode  yang  dibawah  dari  365  hari dapat dikatakan tidak signifikan. Hal tersebut
dapat  dilihat  dari  uji  signifikansi  yang ditunjukan oleh Gambar 9 dan Gambar 10.
Periode  365  hari  merupakan  periode tahunan  dari  angin  musim.  Kekuatan  dari periode  tahunan  tersebut  sangat  kuat  sehing- ga  periode-periode  yang  dibawah  tahunan dinilai tidak signifkan terhadap total transpor. Hal ini juga senada dengan penelitian Fang et al . (2010), Susanto et al . (2013), Setiawan et al .  (2015),  dan  Prihatiningsih  (2014)  yang menyebutkan bahwa variasi  transpor volume dan  kecepatan  arus  di  Selat  Karimata (termasuk  Selat  Gaspar)  dipengaruhi  kuat oleh variabilitas musim.
Gambar 10. Sinyal kecepatan angin (a) dan total transpor volume (b) di Selat Gaspar.

## IV. KESIMPULAN
Korelasi  nilai  arus  rata-rata  kedalam- an antara hasil model dan data pengamatan di Selat  Karimata  serta  Selat  Gaspar  masing- masing  sebesar  0,85  untuk  komponen u dan 0,88  untuk  komponen v serta  0,41  untuk komponen u dan  0,78  untuk  komponen v . Hasil  model  yang  dilakukan  oleh  Putri (2015)  dapat  diguanakan  dalam  penelitian ini.
Rata-rata  dari  total  transpor  volume yang  melalui  Selat  Karimata  dan  Selat Gaspar  selama  tahun  2010-2014  berturut- turut  adalah  -2,75  Sv  dan  -1,98  Sv.  Hal  ini menunjukan selama kurun waktu tersebut ada transpor  yang  mengalir  dari  perairan  Laut Cina  Selatan  menuju  perairan  Indonesia melalui  Selat  Karimata  dan  Selat  Gaspar. Dengan  demikian  Selat  Karimata  dan  Selat Gaspar kemungkinan besar memiliki peranan penting pada aliran Arlindo.
Pengaruh angin (ditinjau dari korelasi angin  dan  transpor)  di  Selat  Karimata  dan Selat  Gaspar  berturut-turut  sebesar  84,85% dan 88,15%. Selain itu, pengaruh angin dapat dilihat  dari  hasil  spektrum  antara  total transpor  volume  dan  kecepatan  angin  yang memperlihatkan  kesamaan  periode  dominan pada  365  hari.  Sementara  itu,  di  Selat Karimata  dan  Selat  Gaspar  pengaruh  ENSO adalah  8,40%  dan  5,80%  dengan  pelemahan saat La Niña (penguatan saat El Niño) -0,009 Sv  (-0,094  Sv)  dan  0,051  Sv  (-0,13  Sv). Kemungkinan  besar  ENSO  yang  menyebab- kan  adanya  ketidaksimetrisan  total  transpor volume  di  Selat  Karimata  dan  Selat  Gaspar. Simetris terjadi apabila total transpor volume memiliki  rata-rata  (selama  2010-2014)  nol. Artinya total  transpor volume  yang mengalir ke  utara  dan  ke  selatan  sama  jumlahnya. Namun dalam hal ini tidak demikian.
Rata-rata  transpor  volume  baik  di Selat Karimata atau pun di Selat Gaspar tidak bernilai  nol.  Berarti  meski  faktor  non-ke- cepatan  angin  tersebut  tidak  sangat  dominan namun  dapat  mempengaruhi  total  transpor volume.

## UCAPAN TERIMAKASIH

## Terima kasih penulis ucapkan kepada
Project  The  South  China  Sea  Indonesian Seas  Transpor/Exchange –  SITE  atas  izin penggunaan  data mooring ADCP.  Penulis juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  riset Nested  Model  Technique  on  the  Hydro- dynamic  model  of  Karimata  Strait yang  di- danai  oleh Deutscher  Akademischer  Austau- schdienst (DAAD) atas izin penggunaan hasil model.

## DAFTAR PUSTAKA
Atmadipoera,  A.S.,  S.M.  Horhoruw,  M. Purba,  dan  D.Y.  Nugroho.  2016. Variasi  spasial  dan  temporal  arlindo di  Selat  Makassar. J.  Ilmu  dan Teknologi  Kelautan  Tropis ,  8(1):299-
320.
Cooley,  J.W.  and  J.W.Tukey.  1965.  An algorithm for the machine calculation of  complex  fourier  series. J. Math. Comput., 19:297-301. doi:10.2307/20 03354.
Fang,  G.,  R.D.  Susanto,  S.  Wirasantosa,  F. Qiao,  A.  Supangat,  B.  Fang,  Z. Wei,  B.  Sulistiyo,  and  S.  Li.  2010. Volume,  heat,  and  freshwater  trans- ports  from  the  South  China  Sea  to Indonesian Seas in the boreal winter of  2007-2008. J.  of  Geoph . Res ., 115:1-11. doi:10.1029/2010JC00622.
Gordon,  A.L.  2005.  Oceanography  of  the Indonesian  Seas  and  their  through- flow. Oceanography , 18(4):14-27.
Gordon,  A.L.,  B.A.  Huber,  E.J.  Metzger, R.D. Susanto, H.E. Hurlburt, and T.R. Adi. 2012. South China Sea through  flow  impact  on  the  Indo- nesian  through  flow, Geoph.  Res. Letters ,  39:1-7.  doi:10.1029/2012GL 052021.
Mayer,  B.,  T.  Stacke,  I.  Stottmeister,  and  T.
Pohlmann.  2015.  Sunda  shelf  seas: flushing rates  and  residence  times.
Ocean  Sci.  Discuss .,  12:863-895. doi:10.5194/osd-12-863 201.
Pranowo, W.S., A.R.T.D. Kuswardhani, T.L. Kepel,  U.R.  Kadarwati,  S.  Makarim, S. Husrin. 2005. Ekspedisi INSTANT 2003-2005:  menguak  Arus  Lintas Indonesia.  Pusat  Riset  Wilayah  Laut dan  Sumberdaya  Non-hayati.  Badan Riset Kelautan dan Perikanan. Departemen  Kelautan  dan  Perikanan RI. 75hlm.
Prihatiningsih,  I.  2014.  Simulasi  arus musiman  di  Perairan Indonesia.
Skripsi.  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor. 37 hlm.
Putri, M.R. 2015. Nested model technique on the hydrodynamic model of Karimata Strait.  DAAD Report. Deutscher Akademischer Austauschdienst. 5p.
Rahman,  A.  2013.  Kondisi  arus  laut  Selat Karimata  tahun  20011-2012 . Tugas Akhir.  Program  Studi  Oseanografi, Fakultas  Ilmu  dan  Teknologi  Ke- bumian,  Institut  Teknologi  Bandung. 57hlm.
Setiawan,  A.,  M.A.  Rahman,  M.R.  Putri,  T. Agustiadi, M. Trenggono, B. Priyono, Z. Wei, S. Li, and R.D. Susanto. 2015. Total  transport  of  South  China  Sea  – Indonesian Seas through the Karimata and  Gaspar  Straits  based  on  the mooring data of SITE Project 2012  to 2014. In :  Trenggono et  al. (eds.). AOGS  12 th Annual  Meeting,  2-7
Agustus 2015, Singapore. 1-12pp. Susanto,  R.D.,  W.  Zexun,  R.T.  Adi,  F.  Bin, L.  Shujiang,  and  F.  Guohong.  2013. Observations  of  the  Karimata  Strait througflow  from  December  2007  to November  2008. Acta  Oceanol.  Sin., 32(5):1–6.  doi:  10.1007/s131310130 307-3.
Trauth, M.H. 2010. MATLAB ® recipes for earth sciences. 3 rd ed. SpringerVerlag GmbH.  Berlin Heidelberg. 436p.
Diterima : 14 September 2017 Direview : 17 Oktober 2017 Disetujui : 04 Desember 2017