Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (4).
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 4, April 2022

## MODEL EMPIRIS ESTIMASI RADIASI SINAR MATAHARI TEMPERATURE BASED MODELS (KOTA PONTIANAK)
Harry, Rudi Gianto, Redi R Yacoub, Ismail Yusuf, Bomo Wibowo, Gita Pratiwi Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Pontianak, Indonesia Email: harry_mlw@student.untan.ac.id, rudy.gianto@ee.untan.ac.id, rediyacoub@ee.untan.ac.id, ismail.yusuf@ee.untan.ac.id , bomo.wibowo@ee.untan.ac.id, gitapratiwi77@student.untan.ac.id

## Abstrak
Pengetahuan tentang radiasi matahari mempunyai fungsi penting dalam mendesain suatu  sistem  yang  menggunakan  energi  matahari,  namun  data  radiasi  matahari sangat  terbatas  untuk  diperoleh  di  Kota  Pontianak,  oleh  sebab  itu  pemodelan diperlukan  untuk  mengetahui  nilai  empiris  radiasi  matahari  korelasi  terhadap parameter  alam  suhu  (Temperature-Based  Models).  Pemodelan  dilakukan  untuk mencari nilai matematis radiasi matahari menggunakan analisis regresi. Keakuratan hasil pemodelan diperoleh melalui proses kalibrasi statistik menggunakan statistic tools dan diuji menggunakan data tahun sebelumnya. Kota Pontianak memiliki nilai empiris radiasi matahari menggunakan Sunshine Based Model adalah Temperature Based Model adalah H H 0 = 0.2206 (T Max −   T Min ) 0.5 − 0.0683
Kata kunci: radiasi matahari, pemodelan temperature based model, analisis regresi , statistic tools

## Abstract
Knowledge of solar radiation is an important function in designing a system that uses  solar  energy,  but  solar  radiation  data  is  rarely  has  obtained  in  Pontianak, therefore  modeling  is  needed  to  determine  the  empiric  value  of  solar  radiation correlation  with  nature  parameters  of  temperature  (Temperature-Based  Models). Modeling is done to find the mathematical value of solar radiation using regression analysis.  The  accuracy  of  the  modeling  results  is  obtained  through  a  statistical calibration process using statistical tools and tested using the previous year's data. Pontianak City has an empirical value of solar radiation using the Sunshine Based Model, namely the Temperature Based Model is 𝐻 𝐻 0 = 0.2206 (𝑇 𝑀𝑎𝑥 −   𝑇 𝑀𝑖𝑛 ) 0.5 − 0.0683 .
Keyword : solar radiation, modeling, temperature-based models regression analysis, statistic tools

## Pendahuluan
Radiasi  matahari  didefinisikan  sebagai  energi  yang  pancarkan  oleh  matahari dalam bentuk gelombang elektromagnetik mencapai permukaan bumi. Radiasi Matahari
memainkan  peran  penting  dalam  berbagai  proses  alam  dan  siklus  hidrologi  karena radiasi matahari menyediakan energi seperti fotosintesis, penguapan, evapotranspirasi, pembentukan awan, pencairan salju (Jahani, Dinpashoh, & Raisi Nafchi, 2017) . Radiasi Matahari  memainkan  peranan  penting  data  dalam  mendesain  suatu  sistem  yang menggunakan  energi  matahari.  Radiasi  matahari  sering  digunakan  untuk  mengakses performansi  dan  estimasi  produktifitas  dari  modul  photovoltaic (Noorian,  Moradi,  & Kamali, 2008).
Keterbatasan  data  radiasi  sinar  matahari  dari  stasiun  meteorologi  di  berbagai lokasi di Indonesia karena data hanya diminilik oleh hanya beberapa lokasi serta tidak merata di seluruh Indonesia (Halawa & Sugiyatno, 2001) . Keterbatasan data ini yang membuat pemikiran untuk mencari pendekatan secara empiris yaitu perhitungan secara matematika  untuk  mengetahui  hubungan  radiasi  matahari  dengan  data-data  atau parameter  meteorologi,  astronomi  dan  geografi  yang  lebih  mudah  diperoleh. Pengetahuan mengenai model empiris mengenai radiasi matahari sangat penting karena digunakan sebagai model utama untuk mengetahui proses hidrologi, soil water balance, referensi evapotranspirasi dan, crop growth (Tan SBK, Shuy EB, 2007).
Perhitungan  empiris  matahari  memudahkan  untuk  memprediksi  korelasi  radiasi matahari  terhadap  data  atau  parameter  astronomi,  meteorologi  dan  geografi  seperti durasi penyinaran matahari, temperatur, kelembaban sebagai input. Hal ini merupakan solusi terbaik karena lebih data tersebut lebih mudah diakses, murah, mudah dan lebih akurat  dibandingkan  mengukur  langsung  menggunakan  alat  pyranometer  atau pyrheliometer (Jahani et al., 2017).
Perhitungan secara empiris untuk mencari hubungan antara parameter-parameter tersebut menggunakan analisis regresi (Chang & Zhang, 2020) . Analisis regresi adalah teknik statistik untuk menilai dan memodelkan hubungan antar variabel (Montgomery, D. C. and Peck, 2012) .
Penelitian  perhitungan  empiris  radiasi  matahari  bukan  hal  yang  baru  namun keinginan untuk dapat memberikan sumbangsih berupa kontribusi kepada dunia global tentang  daerah  yang  belum  pernah  dipetakan  radiasi  matahari  akan  berimplikasi  baik untuk  daerah.  Hasil  pemikiran  ini  akan  dapat  berkontribusi  terhadap  perkembangan dunia  ilmu  pengetahuan  yang  memerlukan  data  radiasi  sinar  matahari  untuk pengembangan pembangkit tenaga surya, pertanian dan geoteknologi.
Sumber  data  yang  valid  dapat  diperoleh dari  berbagai  data  pemerintah  maupun kombinasi dari Data National Aeronautics and Space Administration (NASA) dan dari Badan Meterologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG). Data intensitas sinar matahari diperoleh dari data NASA (NASA, 2020) . melalui aplikasi REETScreen (REETScreen, 2020) data  dari  produk  NASA-POWER  memberikan  potensi  hasil  data  yang  handal. (Sayago, Ovando, Almorox, & Bocco, 2020) (Owolabi, Nsafon, & Huh, 2019) serta data durasi lamanya waktu penyinaran matahari dapat diperoleh dari data BMKG ( BMKG, 2021).
Data  yang  valid  dan  pengolahan  data  yang  benar  melalui  proses  validasi  dan kalibrasi statistik harus dilakukan guna menentukan akurasi dari sebuah model empiris
yang  dibangun.  Pemilihan  lokasi  sebagai  objek  tempat  penelitian  dilakukan  dengan mempertimbangkan lokasi dimana data penelitian mudah diperoleh melalui pengamatan langsung  maupun  data  yang  bersumber  dari  penyedia  data  yang  dapat dipertanggungjawabkan  secara  ilmiah.  Lokasi  yang  dipilih  adalah  Kota  Pontianak dengan latitude -0.02o.
Metode pendekatan perhitungan radiasi matahari yang akan dilakukan yang dapat menggambarkan nilai empiris radiasi sinar matahari adalah temperature-based models (Besharat,  Dehghan,  &  Faghih,  2013) .  Temperature-based  models  mempunyai keunggulan yaitu karena model ini dapat diestimasi untuk lokasi yang banyak karena data suhu harian banyak tersedia, mudah diukur dan akurat (Gasser E. Hassan, Youssef, Mohamed, Ali, & Hanafy, 2016).
Perhitungan  estimasi  empiris  radiasi  matahari  telah  banyak  diteliti  dan dikembangkan  secara  ilmiah  oleh  banyak  peneliti.  Penelitian  yang  berbasis  lokasi seperti kumpulan penelitian di Benua Afrika (Samuel Chukwujindu, 2017) , di Negara India (Ali,  Jamil,  &  Fakhruddin,  2019) , Negara  Thailand (Nimnuan  &  Janjai,  2012) , Negara China (Chen et al., 2019), Negara mesir (Muhammed A. Hassan, Khalil, Kaseb,
&  Kassem,  2018) ,  Negara  Kroatia (Betti,  Zulim,  Brkić,  &  Tuka,  2020) ,  Negara Indonesia (Halawa & Sugiyatno, 2001).
Penelitian pada Kota Pontianak telah dilakukan oleh peneliti terdahulu pada tahun 2018 (Anggreni,  Muliadi,  &  Adriat,  2018) .  Pada  penelitian  tersebut  perhitungan dilakukan  dengan  menganilisis  radiasi  matahari  terhadap  pengaruh  tutupan  awan. dengan  data  bersumber  dari  satelit  ECMWF  (European  Center  for  Medium-Range Weather  Forecasts)  dan  satelit  NOAA  (National  Oceanic  and  Atmospheric Administrasion’s). Hasil kesimpulan menyatakan bahwa ada pengaruh negatif pengaruh tutupan  awan  terhadap  radiasi  matahari.  Penelitian  ini  sudah  cukup  baik  dalam menyajikan  data  namun  dari  segi  evaluasi  terhadap  persamaan  yang  dihasilkan  tidak dilakukan kalibrasi yang bersifat statistik dan uji terhadap persamaan yang dihasilkan sehingga kurang memberikan gambaran hasil yang terverikasi secara baik.
Penelitian  ini  akan  dikhususkan  untuk  menghitung  empiris  radiasi  matahari menggunakan  temperature-based  models  dengan  studi  kasus  di  Kota  Pontianak. Penelitian  dilakukan  selain  menghitung  nilai  empiris  radiasi  matahari  juga  akan melakukan pembaharuan dan penambahan berupa evaluasi yang menggunakan kalibrasi statistik dan uji persamaan yang telah dihasilkan. Penelitian ini akan menitikberatkan analisa terhadap hubungan antar parameter pembentuk pembentuk nilai empiris radiasi matahari dan meneliti apakah ada perbedaan nilai empiris pada 3 tahun yang berbeda dan pada setiap perubahan musim baik musim penghujan maupun musim kemarau.

## Metode Penelitian
Solar Declination Angle ( 𝜹 )
Solar  declination  angle  adalah  besarnya  sudut  yang  dibentuk  oleh    matahari terhadap garis khatulistiwa bumi (Iqbal, 1983), (Maleki, Hizam, & Gomes, 2017) . Solar declination  angle  dapat  juga  diartikan  sebagai  besarnya  sudut  yang  dibentuk  pada
matahari  terhadap  equator  bumi,  sudut  yang  dibentuk  berkisar  antara  23,45o  baik terhadap selatan dan utara kutub bumi. Akibat sudut yang dibentuk ini mengakibatkan perbedaan musim di bumi.
δ = 23,45 sin [ 360 365 (284 + n] ( 1 )
Sunrise Angle (ω s )
Konsep  sunrise  angle  digunakan  untuk  menggambarkan  pergerakan  rotasi  pada sumbu  kutub.  pergerakan  bumi  setara  dengan  15o  perjam  baik  siang  maupun  malam (Iqbal, 1983) .
ω s =    cos −1 (−tanϕ tanδ) ( 2 )
Latitude ( 𝝓)
Latitude dapat  diartikan  sebagai jarak  sebuah  daerah terhadap  kutub  selatan  atau utara bumi diukur dari garis equator bumi yang besarannya diukur dalam derajat. Nilai latitude  bumi  berada  dalam  rentang  dari  0 o sampai  dengan  ±90 o (bernilai  positif  jika berada  di  utara  pada  belahan  bumi  sedangkan  bernilai  negatif  jika  berada  di  selatan belahan bumi) (Iqbal, 1983) .
Daily Extraterrestrial Solar Radiation (H 0 )
Daily  extraterrestrial  solar  radiation didefinisikan  sebagai  kejadian  radiasi matahari  menuju  atmosfer  bumi.  Nilai  paramater  dari daily  extra-terrestrial  radiation (H 0 ) diperoleh melalui persamaan (Duffie & Beckman, 2013):
H 0 = 24 x 3600 π G sc (1 + 0,033 cos 360n 365 ) x (cos ϕ cos δ sin ω s + πω s 180 sin ϕ sin δ) ( 3 ) Potential Sunshine Duration (S 0 )
Potential  sunshine  duration atau  maksimum sunshine  duration adalah  waktu matahari yang mungkin terjadi di suatu lokasi. Potential sunshine duration akan berbeda- beda tergantung dari lokasi atau sunrise angle ( ω s ) . S 0 = 2 15 ω s ( 4 )
Pemodelan
Temperature-based  models dipergunakan  untuk  memprediksi  radiasi  matahari, temperature-based  models menggunakan  parameter  suhu  sebagai  parameter  yang dimodelkan.  temperature-based  models  dapat  diimplementasikan  ke  dalam  persamaan sebagai berikut:
𝐻 𝐻 0 = 𝑎 + 𝑏𝑇 (Q1) (Falayi, Adepitan, & Rabiu, 2008) ( 5 )
H H 0 = a(T Max −   T Min ) 0.5 (Q2) (Allen, 1997) ( 6 ) H H 0 = a(T Max −   T Min ) 0.5 + b (Q3) (Hargreaves et al., 1986) ( 7 )

## Kalibrasi Statistik
Kalibrasi  Statistik  merupakan  suatu  metode  evaluasi  untuk  mengetahui  nilai indikator performasi dari suatu model. Kalibrasi statistik nilai idealnya ditunjukan pada Tabel 1.
Coeficient of Determination (R 2 )
Coeficient of determination (R 2 ) adalah indikator yang sering dipergunakan dalam statistik  sebagai  alat  untuk  memperkirakan  performansi  sebuah  model.  R 2 menggambarkan keadaan nilai yang telah dihitung apakah mendekati hasil pengukuran. untuk  melihat/  memprediksi  seberapa  besar  kontribusi  yang  diberikan  oleh  variable  x terhadap variabel y. Nilai R 2 yang baik mendekati nilai 1 (Despotovic, Nedic, Despotovic, & Cvetanovic, 2015).
R 2 = 1 − ∑ (H m − H c ) n i=1 2 ∑ (H m − H m ̅̅̅̅̅) n i=1 2 ( 8 )

## Mean Bias Error (MBE)
MBE  adalah  indikator  yang  menunjukan  kecenderungan  suatu  model  apakah meremehkan  ( underestimate )  nilai  negatif  atau  melebih-lebihkan  ( overestimate )  nilai positif.  Kekurangan  dari  penggunaan  indikator  ini  bahwa  pengujian  tidak  dapat menunjukan performa yang baik saat model menghasilkan nilai yang terlalu tinggi atau terlalu rendah (Despotovic et al., 2015).
MBE = ∑ (H c − H m) n i=1 n ( 9 )

## Mean Percentage Error (MPE)
MPE adalah indikator yang mengukur tingkat kesalahan dalam persentase terhadap nilai yang diprediksi atau yang diukur
𝑀𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ ( 𝐻 𝑐 − 𝐻 𝑚 𝐻 𝑚 ) 𝑛 𝑖=1 𝑥100% (10)

## Root Mean Square Error (RMSE)
RMSE adalah indikator yang sering dipergunakan untuk mengevaluasi suatu model dengan  cara  mengukur  tingkat  akurasi  hasil  perkiraan  suatu  model  dengan membandingkan kesalahan peramalan pada model. semakin rendah nilai RMSE semakin baik kemampuan memprediksi suatu model (Despotovic et al., 2015).
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝐻 𝑐 −   𝐻 𝑚 ) 2 𝑛 𝑖=1 ( 11).

## Results And Discussion

## Metodologi
Menghitung Komponen Dasar Parameter Matahari Kota Pontianak Estimasi  empiris  radiasi  matahari  menggunakan  rekomendari  hari  dilakukan dengan mengambil data hari pengamatan berdasarkan rekomendasi yang dilakukan oleh Klein (Klein, 1976)
Kode Program Menghitung Komponen Dasar Matahari Dengan Matlab Kota Pontianak
1. %Initializing program
2. phi=-0.02; %latitute
3. Gsc=1367;
4. %formula
5. %Declination angle
6. n=[17 47 75 105 135 162 198 228 258 280 318 344];
7. del=23.45*(sind(360*((284+n)/365)));
8. %sunset hour angle
9. Ws=acosd(-tand(phi)*tand(del));
10. %Extraterrestrial radiation on a horizontal surface
11. R1=(24*3600*1367)/pi;
12. R2= 1+(0.033*(cosd(360*n/365)));
13. R3= cosd(phi).*cosd(del).*sind(Ws);
14. 14 R4= (pi.*Ws.*sind(phi).*sind(del))/180; 15  H0=R1.*R2.*(R3+R4);
15. %Daylength
16. S0=(2/15)*acosd(-tand(phi)*tand(del));
Tabel 1 Nilai Parameter-Parameter Dasar Radiasi Matahari Kota Pontianak Bulan n untuk Keterangan Hari dalam bulan n δ ( o ) ωs ( o ) H0 (kWh/m 2 /d) Januari i 17 -20.92 90.01 10.07 Februari 31 + i 47 -12.95 90.00 10.41 Maret 59 + i 75 -2.42 90.00 10.53 April 90 + i 105 9.41 90.00 10.22 Mei 120 + i 135 18.79 89.99 9.66 Juni 151 + i 162 23.09 89.99 9.31 Juli 181 + i 198 21.18 89.99 9.43 Agustus 212 + i 228 13.45 90.00 9.92 September 243 + i 258 2.22 90.00 10.34 Oktober 273 + i 288 -6.57 90.00 10.41 November 304 + i 318 -18.91 90.01 10.11 Desember 334 + i 344 -23.05 90.01 9.91
Pemodelan dilakukan dengan melakukan analisis regresi pada persamaan yang akan dimodelkan.  Setelah  memperoleh  nilai  komponen  dasar  parameter  matahari  Kota Pontianak  langkah  selanjutnya  data  pengukuran daily  solar  radiation  on  horizontal surface (H) dan daily sunshine duration (S) yang telah diperoleh dimasukkan ke dalam Tabel 2
Tabel 2 Bantu Menghitung Radiasi Matahari Kota Pontianak n untuk Tahun 2020 Bulan Hari dalam bulan n δ ( o ) ωs ( o ) H0 (kWh/m 2 /d) S0 (h) H (kWh/m 2 /d) S (h) 𝐇 𝐇 𝟎 Januari i 17 -20.92 90.01 10.07 12.00 2.30 0.40 0.23 Februari 31  + i 47 -12.95 90.00 10.41 12.00 3.93 5.00 0.38 Maret 59  + i 75 -2.42 90.00 10.53 12.00 4.05 6.20 0.38 April 90  + i 105 9.41 90.00 10.22 12.00 6.54 10.20 0.64
Mei 120  + i 135 18.79 89.99 9.66 12.00 2.48 5.70 0.26 Juni 151  + i 162 23.09 89.99 9.31 12.00 5.82 11.00 0.63 Juli 181  + i 198 21.18 89.99 9.43 12.00 5.58 8.50 0.59 Agustus 212  + i 228 13.45 90.00 9.92 12.00 5.62 1.50 0.57 September  243  + i 258 2.22 90.00 10.34 12.00 6.04 3.70 0.58 Oktober 273  + i 288 -6.57 90.00 10.41 12.00 5.13 2.20 0.49 November  304  + i 318 -18.91 90.01 10.11 12.00 3.34 4.30 0.33 Desember  334  + i 344 -23.05 90.01 9.91 12.00 5.43 9.10 0.55 Analisis Regresi Temperature-Based Models
Kode Program Kode Analisis Regresi Temperature-Based Models Hari Rekomendasi Kota Pontianak
1 clc 2 clear all
3 x=xlsread( 'Pontianak_olah' , 'Sheet2' , 'O3:O14' );
4 y=xlsread( 'Pontianak_olah' , 'Sheet2' , 'P3:P14' );
5 B = filloutliers(x, 'nearest' , 'mean' );
6 C = filloutliers(y, 'nearest' , 'mean' );
7 n=1
8 p=polyfit(B,C,n)
9 figure
10 hold on 11 plot(B,C, '*' ) 12 xlabel( 'temperature oC' );
13 ylabel( 'H/H0' ); 14 hold off

## Hasil Simulasi
Estimasi  empiris  radiasi  matahari  menggunakan  rekomendari  hari  dilakukan dengan  mengambil  data  hari  pengamatan  dilakukan  dengan  menggunakan  pedekatan pertahun yang hasilnya ditunjukan pada Tabel 2 dengan grafik pada Gambar 1. Serta untuk hasil estimasi dalam musim ditunjukan oleh Tabel 4 dengan Gambar 2 dan 3.

## Tabel 3
Rekomendasi Statistic Tools (Jamil & Akhtar, 2017) No Statistic Tools Persamaan Nilai ideal Variasi 1 R 2 𝟏 − ∑ (𝐇 𝐦 −   𝐇 𝐜 ) 𝐧 𝐢=𝟏 𝟐 ∑ (𝐇 𝐦 −   𝐇 𝐦 ̅̅̅̅) 𝐧 𝐢=𝟏 𝟐
1 kedua-duanya 2 MBE ∑ (𝐇 𝐜 −   𝐇 𝐦) 𝐧 𝐢=𝟏 𝐧
0 kedua-duanya
3 MPE 1 n ∑ ( H c −   H m H m ) n i=1
x100% 0 kedua-duanya
4 RSME √ 1 n ∑(H c −   H m ) 2 n i=1
0 Positif
Tabel 4 Estimasi Empiris Radiasi Matahari Dalam Setahun (Tahun 2020) Model Persamaan a b c d Q1 H H 0 = a + bT (Jahani et al., 2017) -1.596  0.07791 - - Q2 H H 0 = a + bT + cT 2 (Jahani et al., 2017) -2.611 0.1538 - 0.00142 - Q3 H H 0 = a + bT + cT 2 +  dT 3 (Jahani et al., 2017) 50.99 -5.862 0.2235 - 0.0028
Q4 H H 0 = a(T Max −   T Min ) 0.5 (Fan et al., 2018) 0.2555 - - - Q5 H H 0 = a(T Max −   T Min ) 0.5 + b (Yıldırım, Teke, & Antonanzas-Torres, 2018) 0.2206 0.0683 - -
Gambar 1
Grafik Analisis Regresi Model Q1, Q2, Q3, Q4 dan Q5 Setahun Kota Pontianak
Tabel 5 Estimasi Empiris Radiasi Matahari Permusim Model Musim a b c d Q1 Kemarau -1.193 0.06346 - - Q2 -4.679 0.3238 -0.00486 - Q3 -173.6 19.29 -0.7139 0.00883 Q4 0.2682 - - - Q5 0.03393 0.2508 - - Q1 Penghujan -2.045 0.09415 - - Q2 -14.32 1.014 -0.01723 - Q3 140.8 16.42 0.6357 -0.00815 Q4 0.2431 - - - Q5 -2.045 0.09415 - -
Gambar 2
Grafik Grafik Analisis Model Q1, Q2, Q3, Q4 dan Q5 Musim Kemarau Kota Pontianak
Gambar 3
Grafik Grafik Analisis Model Q1, Q2, Q3, Q4 dan Q5 Musim Penghujan Kota Pontianak
Menentukan model yang dapat merepresentasikan nilai empiris radiasi matahari di  Pontianak  menggunakan  temperature-based  models  yang  baik  adalah  dengan  cara melakukan  perangkingan  kalibrasi  statistik  menggunakan  statistic  tool.  Perangkingan dilakukan dengan mengevaluasi dari hasil model yang dibangun kemudian dilakukan kalibrasi  menggunakan  data  kalibrasi  statistik  menggunakan  static  tools(Ali  et  al., 2019).  Hal  ini  berarti  bahwa  nilai  semakin  mendekati  nilai  ideal  maka  semakin  baik suatu  model  yang  dibangun  sehingga  dapat  simpulkan  bahwa  model  tersebut  adalah yang paling baik. Pada Tabel 5 diperoleh bahwa model yang paling baik yaitu Model Q5 Model Q5 nilai kalibrasi statistik untuk R2 sebesar 23, 37%, RMSE sebesar 0.1017 kWh/m/hari, MBE sebesar -7.36e-17 kWh/m/hari, dan MPE sebesar -0,010056%. Data kalibrasi statistik menunjukan bahwa model Q5 mempunyai R2 dan MPE terbaik RMSE dan  MBE  mendekati  nilai  ideal.  Hal  ini  berarti  diantara  ke  5  model  yang  dilakukan perangkingan  nilai  Q5  dilihat  dari  R2  memiliki  model  yang  paling  mendekati pengukuran  dengan  hubungan  sebesar  23.37%  dengan  kesalahan  perhitungan  paling mendekati nilai ideal yaitu sebesar -0,010056% Sehingga model direkomendasi untuk model tempeterature-based models Kota Pontianak adalah model Q5 seperti persamaan:
𝐇 𝐇 𝟎 = 𝟎. 𝟐𝟐𝟎𝟔 (𝐓 𝐌𝐚𝐱 −   𝐓 𝐌𝐢𝐧 ) 𝟎.𝟓 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟖𝟑 ( 12)
Tabel 6 Hasil Kalibrasi Statistik Periode Model R 2 RSME MBE MPE Tahun Q1 0.1625 0.1063 -5.06e-16 -0.8517 Q2 0.6125 0.1064 4.99e-16 -6.17e-04 Q3 0.1626 0.1066 1.55e-14 2.16e-04 Q4 0.2278 0.1019 -63.598 -1.40e+03 Q5 0.2337 0.1017 -7.36e-17 -10.056 Musim Kemarau Q1 0.1475 0.1039 -7.64e-17 -0.8896 Q2 0.148 0.1042 -8.80e-16 -1.35e-04 Q3 0.1492 0.1044 -1.35e-14 -3.77e-05 Q4 0.3191 0.0926 -67.537 -1.43e+03 Q5 0.3207 0.09279 1.69e-16 -11.795 Musim Hujan Q1 0.1624 0.1065 1.60e-16 -0.1171 Q2 0.1647 0.1066 6.80e-15 0.0157 Q3 0.165 0.1069 5.07e-14 0.0228 Q4 0.185 0.1052 -59.840 -1.3e+03 Q5 0.1624 0.1065 -1.09e-17 -0.2187

## Gambar 4

## Boxplot Perbandingan Nilai Estimasi Empiris Radiasi Matahari Permusim
Temperature-Based Models
Pada boxplot Gambar 4 temperatures-based models yang dibangun perbulan nilai empiris radiasi matahari bahwa menujukan tren dari hasil model yang dibangun hasil radiasi  matahari  terjadi  relatif  sama  sepanjang  tahun  tertinggi  rata-rata  pada  bulan Agustus terendah terjadi pada bulan Desember di Kota Pontianak.
Temperature-based models yang telah dibangun untuk permusim ditunjukan pada Gambar 2 dan Gambar 3 menunjukan bahwa pada musim untuk kemarau dan penghujan hasil  yang  berbeda.    Suhu  pada  musim  kemarau  mempengaruhi H H 0 sehingga  radiasi matahari  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  pada  musim  penghujan  hal  ini menindikasikan  bahwa  model  estimasi  empiris  radiasi  matahari  yang  dibangun menunjukan  perbedaan  rasio  radiasi  matahari  pada  musim  kemarau  dan  musim penghujan  dimana  radiasi  matahari  akan  lebih  tinggi  di  musim  kemarau  dibanding musim penghujan di Kota Pontianak.

## Gambar 5 Boxplot Perbandingan Nilai Estimasi Empiris Radiasi Matahari Permusim

## Pengujian Model
Pengujian model digunakan untuk mengetahui seberapa valid model yang  telah dibangun sebelumnya dalam menentukan estimasi empiris radiasi matahari pada Kota Pontianak secara umum. Pengujian mencoba menjawab pertanyaan-pertanyaan tentang apakah  model  yang  dihasilkan  dapat  diterapkan  pada  kota  Pontianak  dalam  semua
rentang waktu dan menjawab seberapa besar radiasi matahari yang diterima oleh kota Pontianak.
Pengujian dalam penelitian kali ini mencoba menggunakan hasil pemodelan nilai empiris  estimasi  radiasi  matahari  yang  diperoleh  setelah  melakukan  pemodelan menggunakan analisis regresi dengan data tahun 2020 dalam setahun, kemudian data tahun 2018 dan 2019 digunakan sebagai data uji untuk melihat seberapa mendekati nilai hasil uji dengan mengamati parameter-parameter statistik serta melihat kenormalan dan residu atau error yang dihasilkan. Gambar 4 dan gambar 5 menunjukan bahwa nilai plot untuk pengujian pada model Q1, Q2, Q3, Q4 dan Q5 menunjukan hasil persebaran data mendekati hasil equality 1:1 yang berwarna merah hal ini mengindikasikan bahwa hasil uji  terhadap  data  yang  diujikan  memiliki  hubungan  yang  baik  (Feng  et  al.,  2019). Sehingga  pemodelan  yang  dilakukan  valid  namun  nilai  R2  pada  Model  Q1  bernilai 0.1625, R2 pada Model Q2 = 0.1625, R2 pada Model Q3 = 0.6126, R2 pada Model Q4 = 0.2337, R2 pada Model Q5 = 0.2337.  Nilai tersebut kecil hal ini menunjukan bahwa hubungan antara variabel independent dengan variabel dependen yang lemah kaitannya. Hubungan  yang  lemah  antara  variabel  dependent  dan  independent  dipengaruhi  oleh berbagai  macam  faktor.  Adapun  faktor  yang  mempengaruhi  antara  lain  yaitu  nilai pengamatan yang banyak dan banyak variabel di luar sistem yang berpengaruh sehingga tidak cukup 1 variabel dalam menghasil suatu nilai empiris yang baik untuk suatu sistem yang kompleks dan bersifat dinamis seperti penentuan nilai empiris radiasi matahari ini.
Tabel 7

## Tabel Rangking Models
Periode Model R 2 RSME MBE MPE Rank Tahun Q1 0.1625 0.1063 -5.06e-16 -0.8517 3 Q2 0.1625 0.1064 4.99e-16 -6.17e-04 4 Q3 0.1626 0.1066 1.55e-14 2.16e-04 5 Q4 0.2278 0.1019 -63.598 -1.40e+03 2 Q5 0.2337 0.1017 -7.36e- 17 -10.056 1
Gambar 6
Grafik Uji Hasil Model Q1, Q2 dan Q3 Data Tahun 2020 terhadap 2018, 2019
Kota Pontianak
Gambar 7
Grafik Uji Hasil Model Q4 dan Q5 Data Tahun 2020 terhadap 2018, 2019 Kota

## Pontianak

## Kesimpulan
Model yang direkomendasikan adalah model yang baik dalam evaluasi kalibrasi statitik  serta  hasil  uji  data  pada  model  rekomendasi  memberikan  hasil  bahwa  model yang  dibangun  mendekati  equality  line  1:1  yang  berarti  model  tersebut  memiliki hubungan yang baik dengan data yang diuji adalah H H 0 = 0.2206 (T Max −   T Min ) 0.5 − 0.0683 Hasil  estimasi  menunjukan  bahwa  hasil  yang  diperoleh  mendekati  keadaan sebernarnya namun Kota Pontianak pola cuaca yang berubah-ubah tidak konstan setiap tahun sehingga dibutuhkan rentang waktu pengamatan yang panjang untuk memperoleh hasil yang presisi.

## BIBLIOGRAFI
Ali, Mahtab, Jamil, Basharat, & Fakhruddin. (2019). Estimating Diffuse Solar Radiation In  India:  Performance  Characterization  Of  Generalized  Single-Input  Empirical Models. Urban Climate , 27 (August 2018), 314–350. Google Scholar
Allen, Richard G. (1997). Self-Calibrating Method For Estimating Solar Radiation From Air Temperature. Journal Of Hydrologic Engineering , 2 (2), 56–67. Google Scholar
Anggreni,  Reni,  Muliadi,  &  Adriat,  Riza.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Tutupan  Awan Terhadap  Radiasi  Matahari  Di  Kota  Pontianak. Prisma  Fisika , 6 (3),  214–219. Google Scholar
Besharat, Fariba, Dehghan, Ali A., & Faghih, Ahmad R. (2013). Empirical Models For Estimating  Global  Solar  Radiation:  A  Review  And  Case  Study. Renewable  And Sustainable Energy Reviews , 21 , 798–821. Google Scholar
Betti, Tihomir, Zulim, Ivana, Brkić, Slavica, & Tuka, Blanka. (2020). A Comparison Of Models  For  Estimating  Solar  Radiation  From  Sunshine  Duration  In  Croatia. International Journal Of Photoenergy , 2020 . Google Scholar
Bmkg. (2021). Http://Dataonline.Bmkg.Go.Id/Home.
Chang,  Kai,  &  Zhang,  Qingyuan.  (2020).  Development  Of  A  Solar  Radiation  Model Considering The Hourly Sunshine Duration For All-Sky Conditions – A Case Study For Beijing , China. Atmospheric Environment , 234 (May), 117617. Google Scholar
Chen, Ji Long, He, Lei, Yang, Hong, Ma, Maohua, Chen, Qiao, Wu, Sheng Jun, & Xiao, Zuo Lin. (2019). Empirical Models For Estimating Monthly Global Solar Radiation: A Most Comprehensive Review And Comparative Case Study In China. Renewable And Sustainable Energy Reviews , 108 (November 2018), 91–111. Google Scholar
Despotovic,  Milan,  Nedic,  Vladimir,  Despotovic,  Danijela,  &  Cvetanovic,  Slobodan.
(2015).  Review  And  Statistical  Analysis  Of  Different  Global  Solar  Radiation Sunshine  Models. Renewable  And  Sustainable  Energy  Reviews , 52 ,  1869–1880. Google Scholar
Duffie, John A., & Beckman, William A. (2013). Wiley: Solar Engineering Of Thermal Processes, 4th Edition - John A. Duffie, William A. Beckman . Google Scholar
Falayi,  E.  O.,  Adepitan,  J.  O.,  &  Rabiu,  A.  B.  (2008).  Empirical  Models  For  The Correlation  Of  Global  Solar  Radiation  With  Meteorological  Data  For  Iseyin, Nigeria. International Journal Of Physical Sciences , 3 (9), 210–216. Google Scholar
Fan, Junliang, Wang, Xiukang, Wu, Lifeng, Zhou, Hanmi, Zhang, Fucang, Yu, Xiang, Lu, Xianghui, & Xiang, Youzhen. (2018). Comparison Of Support Vector Machine And Extreme Gradient Boosting For Predicting Daily Global Solar Radiation Using Temperature  And  Precipitation  In  Humid  Subtropical  Climates:  A  Case  Study  In
Harry, Rudi Gianto, Redi R, Ismail Yusuf, Bomo Wibowo, Gita Pratiwi
China. Energy  Conversion  And  Management , 164 (February),  102–111. Google Scholar
Feng, Yu, Gong, Daozhi, Zhang, Qingwen, Jiang, Shouzheng, Zhao, Lu, & Cui, Ningbo. (2019).  Evaluation  Of  Temperature-Based  Machine  Learning  And  Empirical Models  For  Predicting  Daily  Global  Solar  Radiation. Energy  Conversion  And Management , 198 (May), 111780. Google Scholar
Halawa, E. E. H., & Sugiyatno, S. (2001). Estimation Of Global Solar Radiation In The Indonesian Climatic Region. Renewable Energy , 24 (2), 197–206. Google Scholar
Hargreaves, By G. Leo, Asce, A. M., Hargreaves, George H., Asce, F., Riley, J. Paul, & Asce, M. (1986). Irrigation Water Requirements For Senegal River Basin . I (3), 265– 275. Google Scholar
Hassan,  Gasser  E.,  Youssef,  M.  Elsayed,  Mohamed,  Zahraa  E.,  Ali,  Mohamed  A.,  & Hanafy, Ahmed A. (2016). New Temperature-Based Models For Predicting Global Solar Radiation. Applied Energy , 179 , 437–450. Google Scholar
Hassan,  Muhammed  A.,  Khalil,  A.,  Kaseb,  S.,  &  Kassem,  M.  A.  (2018).  Independent Models  For  Estimation  Of  Daily  Global  Solar  Radiation:  A  Review  And  A  Case Study. Renewable And Sustainable Energy Reviews , 82 (July), 1565–1575. Google Scholar
Iqbal,  Muhammad.  (1983).  Extraterrestrial  Solar  Irradiation. An  Introduction  To  Solar Radiation , 59 , 59–84. Google Scholar
Jahani,  Babak,  Dinpashoh,  Y.,  &  Raisi  Nafchi,  Atefeh.  (2017).  Evaluation  And Development  Of  Empirical  Models  For  Estimating  Daily  Solar  Radiation. Renewable  And  Sustainable  Energy  Reviews , 73 (May  2016),  878–891. Google Scholar
Jamil,  Basharat,  &  Akhtar,  Naiem.  (2017).  Comparative  Analysis  Of  Diffuse  Solar Radiation Models Based On Sky-Clearness Index And Sunshine Period For Humid- Subtropical Climatic Region Of India: A Case Study. Renewable And Sustainable Energy Reviews , 78 (March), 329–355. Google Scholar
Klein, S. A. (1976). Calculation Of Monthly Average Insolation On Tilted Surfaces. 19 , 325–329. Google Scholar
Maleki, Seyed Abbas Mousavi, Hizam, H., & Gomes, Chandima. (2017). Estimation Of Hourly, Daily And Monthly Global Solar Radiation On Inclined Surfaces: Models Re-Visited. Energies , 10 (1). Google Scholar
Montgomery, D. C. And Peck, E. A. (2012). Introduction To Linear Regression Analysis.
In John Wiley & Sons, (5th Ed.). New York: [1] Douglas C, Introduction To Linear Regression Analysis. 2012. Google Scholar
Nasa. (2020). Https://Power.Larc.Nasa.Gov/Data-Access-Viewer/.
Nimnuan,  P.,  &  Janjai,  S.  (2012).  An  Approach  For Estimating  Average  Daily  Global Solar  Radiation  From  Cloud  Cover  In  Thailand. Procedia  Engineering , 32 ,  399– 406. Google Scholar
Noorian, Ali Mohammad, Moradi, Isaac, & Kamali, Gholam Ali. (2008). Evaluation Of 12 Models To Estimate Hourly Diffuse Irradiation On Inclined Surfaces. Renewable Energy , 33 (6), 1406–1412. Google Scholar
Owolabi,  Abdulhameed  Babatunde,  Nsafon,  Benyoh  Emmanuel  Kigha,  &  Huh,  Jeung Soo.  (2019).  Validating  The  Techno-Economic  And  Environmental  Sustainability Of Solar Pv Technology In Nigeria Using Retscreen Experts To Assess Its Viability. Sustainable Energy Technologies And Assessments , 36 (September), 100542. Google Scholar
Reetscreen. (2020). Reetscreen .
Samuel Chukwujindu, Nwokolo. (2017). A Comprehensive Review Of Empirical Models For  Estimating  Global  Solar  Radiation  In  Africa. Renewable  And  Sustainable Energy Reviews , 78 (July), 955–995. Google Scholar
Sayago,  Silvina,  Ovando,  Gustavo,  Almorox,  Javier,  &  Bocco,  Mónica.  (2020).  Daily Solar  Radiation  From  Nasa-Power  Product:  Assessing  Its  Accuracy  Considering Atmospheric Transparency. International Journal Of Remote Sensing , 41 (3), 897– 910. Google Scholar
Tan  Sbk,  Shuy  Eb,  Chua  Lhc.  (2007).  Modeling  Hourly  And  Daily  Open-Water Evaporation  Rates  In  Areas  With  An  Equatorial  Climate. Hydrol  Process , 21 (November 2008), 486–499. Google Scholar
Yıldırım, H. Başak, Teke, Ahmet, & Antonanzas-Torres, Fernando. (2018). Evaluation Of  Classical  Parametric  Models  For  Estimating  Solar  Radiation  In  The  Eastern Mediterranean  Region  Of  Turkey. Renewable  And  Sustainable  Energy  Reviews ,
82 (August), 2053–2065. Google Scholar
Ali, Mahtab, Jamil, Basharat, & Fakhruddin. (2019). Estimating Diffuse Solar Radiation In  India:  Performance  Characterization  Of  Generalized  Single-Input  Empirical Models. Urban Climate , 27 (August 2018), 314–350. Google Scholar
Allen, Richard G. (1997). Self-Calibrating Method For Estimating Solar Radiation From Air Temperature. Journal Of Hydrologic Engineering , 2 (2), 56–67. Google Scholar
Anggreni,  Reni,  Muliadi,  &  Adriat,  Riza.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Tutupan  Awan Terhadap  Radiasi  Matahari  Di  Kota  Pontianak. Prisma  Fisika , 6 (3),  214–219.
Google Scholar
Besharat, Fariba, Dehghan, Ali A., & Faghih, Ahmad R. (2013). Empirical Models For
Estimating  Global  Solar  Radiation:  A  Review  And  Case  Study. Renewable  And Sustainable Energy Reviews , 21 , 798–821. Google Scholar
Betti, Tihomir, Zulim, Ivana, Brkić, Slavica, & Tuka, Blanka. (2020). A Comparison Of Models  For  Estimating  Solar  Radiation  From  Sunshine  Duration  In  Croatia. International Journal Of Photoenergy , 2020 . Google Scholar
Bmkg. (2021). Http://Dataonline.Bmkg.Go.Id/Home.
Chang,  Kai,  &  Zhang,  Qingyuan.  (2020).  Development  Of  A  Solar  Radiation  Model Considering The Hourly Sunshine Duration For All-Sky Conditions – A Case Study For Beijing , China. Atmospheric Environment , 234 (May), 117617. Google Scholar
Chen, Ji Long, He, Lei, Yang, Hong, Ma, Maohua, Chen, Qiao, Wu, Sheng Jun, & Xiao, Zuo Lin. (2019). Empirical Models For Estimating Monthly Global Solar Radiation: A Most Comprehensive Review And Comparative Case Study In China. Renewable And Sustainable Energy Reviews , 108 (November 2018), 91–111. Google Scholar
Despotovic,  Milan,  Nedic,  Vladimir,  Despotovic,  Danijela,  &  Cvetanovic,  Slobodan.
(2015).  Review  And  Statistical  Analysis  Of  Different  Global  Solar  Radiation Sunshine  Models. Renewable  And  Sustainable  Energy  Reviews , 52 ,  1869–1880. Google Scholar
Duffie, John A., & Beckman, William A. (2013). Wiley: Solar Engineering Of Thermal Processes, 4th Edition - John A. Duffie, William A. Beckman . Google Scholar
Falayi,  E.  O.,  Adepitan,  J.  O.,  &  Rabiu,  A.  B.  (2008).  Empirical  Models  For  The Correlation  Of  Global  Solar  Radiation  With  Meteorological  Data  For  Iseyin, Nigeria. International Journal Of Physical Sciences , 3 (9), 210–216. Google Scholar
Fan, Junliang, Wang, Xiukang, Wu, Lifeng, Zhou, Hanmi, Zhang, Fucang, Yu, Xiang, Lu, Xianghui, & Xiang, Youzhen. (2018). Comparison Of Support Vector Machine And Extreme Gradient Boosting For Predicting Daily Global Solar Radiation Using Temperature  And  Precipitation  In  Humid  Subtropical  Climates:  A  Case  Study  In China. Energy  Conversion  And  Management , 164 (February),  102–111. Google Scholar
Feng, Yu, Gong, Daozhi, Zhang, Qingwen, Jiang, Shouzheng, Zhao, Lu, & Cui, Ningbo. (2019).  Evaluation  Of  Temperature-Based  Machine  Learning  And  Empirical Models  For  Predicting  Daily  Global  Solar  Radiation. Energy  Conversion  And Management , 198 (May), 111780. Google Scholar
Halawa, E. E. H., & Sugiyatno, S. (2001). Estimation Of Global Solar Radiation In The Indonesian Climatic Region. Renewable Energy , 24 (2), 197–206. Google Scholar
Hargreaves, By G. Leo, Asce, A. M., Hargreaves, George H., Asce, F., Riley, J. Paul, & Asce, M. (1986). Irrigation Water Requirements For Senegal River Basin . I (3), 265– 275. Google Scholar
Hassan,  Gasser  E.,  Youssef,  M.  Elsayed,  Mohamed,  Zahraa  E.,  Ali,  Mohamed  A.,  & Hanafy, Ahmed A. (2016). New Temperature-Based Models For Predicting Global Solar Radiation. Applied Energy , 179 , 437–450. Google Scholar
Hassan,  Muhammed  A.,  Khalil,  A.,  Kaseb,  S.,  &  Kassem,  M.  A.  (2018).  Independent Models  For  Estimation  Of  Daily  Global  Solar  Radiation:  A  Review  And  A  Case Study. Renewable And Sustainable Energy Reviews , 82 (July), 1565–1575. Google Scholar
Iqbal,  Muhammad.  (1983).  Extraterrestrial  Solar  Irradiation. An  Introduction  To  Solar Radiation , 59 , 59–84. Google Scholar
Jahani,  Babak,  Dinpashoh,  Y.,  &  Raisi  Nafchi,  Atefeh.  (2017).  Evaluation  And Development  Of  Empirical  Models  For  Estimating  Daily  Solar  Radiation. Renewable  And  Sustainable  Energy  Reviews , 73 (May  2016),  878–891. Google Scholar
Jamil,  Basharat,  &  Akhtar,  Naiem.  (2017).  Comparative  Analysis  Of  Diffuse  Solar Radiation Models Based On Sky-Clearness Index And Sunshine Period For Humid- Subtropical Climatic Region Of India: A Case Study. Renewable And Sustainable Energy Reviews , 78 (March), 329–355. Google Scholar
Klein, S. A. (1976). Calculation Of Monthly Average Insolation On Tilted Surfaces. 19 , 325–329. Google Scholar
Maleki, Seyed Abbas Mousavi, Hizam, H., & Gomes, Chandima. (2017). Estimation Of Hourly, Daily And Monthly Global Solar Radiation On Inclined Surfaces: Models Re-Visited. Energies , 10 (1). Google Scholar
Montgomery, D. C. And Peck, E. A. (2012). Introduction To Linear Regression Analysis.
In John Wiley & Sons, (5th Ed.). New York: [1] Douglas C, Introduction To Linear Regression Analysis. 2012. Google Scholar
Nasa. (2020). Https://Power.Larc.Nasa.Gov/Data-Access-Viewer/.
Nimnuan,  P.,  &  Janjai,  S.  (2012).  An  Approach  For Estimating  Average  Daily  Global Solar  Radiation  From  Cloud  Cover  In  Thailand. Procedia  Engineering , 32 ,  399– 406. Google Scholar
Noorian, Ali Mohammad, Moradi, Isaac, & Kamali, Gholam Ali. (2008). Evaluation Of 12 Models To Estimate Hourly Diffuse Irradiation On Inclined Surfaces. Renewable Energy , 33 (6), 1406–1412. Google Scholar
Owolabi,  Abdulhameed  Babatunde,  Nsafon,  Benyoh  Emmanuel  Kigha,  &  Huh,  Jeung Soo.  (2019).  Validating  The  Techno-Economic  And  Environmental  Sustainability Of Solar Pv Technology In Nigeria Using Retscreen Experts To Assess Its Viability. Sustainable Energy Technologies And Assessments , 36 (September), 100542. Google Scholar
Reetscreen. (2020). Reetscreen .
Samuel Chukwujindu, Nwokolo. (2017). A Comprehensive Review Of Empirical Models For  Estimating  Global  Solar  Radiation  In  Africa. Renewable  And  Sustainable Energy Reviews , 78 (July), 955–995. Google Scholar
Sayago,  Silvina,  Ovando,  Gustavo,  Almorox,  Javier,  &  Bocco,  Mónica.  (2020).  Daily Solar  Radiation  From  Nasa-Power  Product:  Assessing  Its  Accuracy  Considering Atmospheric Transparency. International Journal Of Remote Sensing , 41 (3), 897– 910. Google Scholar
Tan  Sbk,  Shuy  Eb,  Chua  Lhc.  (2007).  Modeling  Hourly  And  Daily  Open-Water Evaporation  Rates  In  Areas  With  An  Equatorial  Climate. Hydrol  Process , 21 (November 2008), 486–499. Google Scholar
Yıldırım, H. Başak, Teke, Ahmet, & Antonanzas-Torres, Fernando. (2018). Evaluation Of  Classical  Parametric  Models  For  Estimating  Solar  Radiation  In  The  Eastern Mediterranean  Region  Of  Turkey. Renewable  And  Sustainable  Energy  Reviews ,
82 (August), 2053–2065. Google Scholar

## Copyright holder:
Harry, Rudi Gianto, Redi R Yacoub, Ismail Yusuf, Bomo Wibowo, Gita Pratiwi (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: