## EVALUASI PEMETAAN POTENSI ENERGI SURYA BERBASIS MODEL WRF DI DESA PALIHAN DAN DESA AIKANGKUNG (EVALUATION OF SOLAR ENERGY POTENTIAL MAPPING BASED ON WRF MODEL AT PALIHAN AND AIKANGKUNG VILLAGES)
Bono Pranoto * , Errie Kusriadie, Dian Galuh Cendrawati, Nurry Widya Hesty Pusat Penelitian dan Pengembangan Teknologi Ketenagalistrikan, Energi Baru, Terbarukan, dan Konservasi Energi *e-mail: bonopranoto@yahoo.com
Diterima 6 Januari 2017; Direvisi 21 Mei 2018; Disetujui 6 Juni 2018

## ABSTRACT
The use of Research Weather and Forecasting (WRF) numerical models to predict the potential of solar energy can be used as a starting point for mapping. The prediction result of WRF should be verified to improve the quality of data. In this study, we used the WRF data from 2001 to 2010. The model results are validated using twelve months’ solar radiation data in two locations,  Palihan village (Yogjakarta Province) and Aikangkung village (Nusa Tenggara Barat Provinces). The methods used were downscaling,  prediction,  verification  and  correction.  The  verification  result  showed  that  location  1 (Palihan village) had a larger deviation (MAPE=22.59%) than location 2 (Aikangkung village, MAPE = 12.95%).  Deviations due  to  the  difference  between  WRF  models  and  observation  data  were  used    to correct the solar potential energy map. Finally, MAPE for corrected map were = 0,0007% for Palihan village and 7% for Aikangkung village.
Keywords: evaluation, solar energy potential, model, observation

## ABSTRAK
Penggunaan  model  numerik Weather  Research  and  Forecasting (WRF)  untuk  memprediksi potensi energi surya dapat digunakan sebagai langkah awal pemetaan. Peta hasil prediksi WRF perlu diverifikasi  guna  meningkatkan  kualitas  data.  Penelitian  ini  menggunakan  data  WRF    tahun  2001 hingga  2010.  Data  observasi  radiasi  matahari  selama  12  bulan  pada  2  lokasi,  yaitu  Desa  Palihan (Provinsi Yogjakarta) dan Desa Aikangkung (Provinsi Nusa Tenggara Barat) digunakan untuk verifikasi luaran WRF. Metode yang digunakan adalah penurunan skala (downscaling), prediksi, verifikasi, dan koreksi.  Hasil  verifikasi  memperlihatkan  lokasi  1  (Desa  Palihan)  memiliki  deviasi  yang  lebih  besar (MAPE=22,59%) dibanding pada  lokasi 2  (Desa  Aikangkung) dengan nilai  MAPE=12,95%.  Perbedaan nilai antara model WRF dan data observasi dimanfaatkan untuk mengoreksi peta potensi energi surya. Hasil peta yang telah terkoreksi, memiliki nilai MAPE = 0,0007% untuk Desa Palihan dan 7% untuk Desa Aikangkung.
Kata kunci: evaluasi, potensi energi surya, model, observasi
1 PENDAHULUAN
Penghitungan potensi energi surya Indonesia perlu dilakukan sebagai identifikasi  sumber  daya  energi  yang dimiliki oleh Indonesia. Beberapa upaya penghitungan besaran potensi dilakukan melalui  pembuatan  peta  berdasarkan model  dan  observasi  di  lapangan. Berdasarkan  data  Direktorat  Jenderal Energi Baru Terbarukan dan Konservasi Energi bahwa radiasi rata-rata Indonesia sebesar  4,8  kWh/m2  (Hutapea,  2016). Rumbayan et al . (2012) pernah melakukan  simulasi  model  peta  radiasi surya  Indonesia  menggunakan  teori Artificial  Neural  Network (ANN)  dan Nurliyanti et  al .  (2012)  menyimulasikan peta  radiasi  surya  menggunakan  basis data Surface  Meteorology  and  Solar Energy (SSE)  milik  NASA.  Keduanya menghasilkan peta radiasi surya Indonesia  dengan  nilai  rata-rata  radiasi tiap wilayah kabupaten.
Weather Research and Forecasting (WRF)  adalah  model  cuaca  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi atmosfer skala meso. Data hasil prediksi model  tersebut  kemudian  divalidasi dengan  data  observasi  pengukuran langsung  (Ridwan et  al .,  2011).  Model WRF ini mampu menyimulasikan angin, radiasi, awan, dan data cuaca lainnya di daerah  yang  sedikit  atau  bahkan  tidak ada  stasiun  observasi  sama  sekali. Akurasi  model  WRF  kurang  baik  untuk wilayah kecil karena resolusi ruang yang cukup  besar.  Namun,  hal  ini  dapat diperbaiki  dengan  cara  melakukan downscaling (penurunan skala).
WRF  dapat  digunakan  untuk memprediksi radiasi matahari. Diagne et al .  (2014)  memanfaatkan  WRF  untuk menghasilkan  peta  radiasi  matahari untuk  Pulau  Reunion  di  Perancis. Mathiesen et  al. (2014)    melakukan prediksi energi matahari dengan mengasimilasi  WRF  dengan  data  profil uap  air  lapisan  awan.  Montornes et  al.
(2015)  melakukan  simulasi  pengaruh ozon atmosfer terhadap pancaran radiasi langsung  matahari.  WRF  juga  dapat
dikombinasikan dengan beberapa model matematis lainnya, seperti yang dilakukan Ruiz-Arias (2013) yang mengombinasikan  model  WRF  dengan Rapid Radiative Transfer Model for GCMs (RTGMG)  dan Goddard  Shortwave (SW) sebagai  penghasil  nilai  radiasi  global. Pedro et  al. (2016)  memasukkan parameter  partikel  padatan  di  udara untuk  mengoreksi  model  prediksi  WRF pada langit cerah.
Pusat Penelitian dan Pengembangan Teknologi
Ketenaga- listrikan,  Energi  Baru,  Terbarukan  dan Konservasi  Energi  (P3TKEBTKE)  telah menghasilkan  peta  potensi energi  surya yang  didapatkan  dengan  memodelkan data  WRF    -ARW  ver  3.1  (EBT,  2016). Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  memvalidasi  dan  mengoreksi keluaran  model  WRF  dengan  data observasi  untuk  variabel  radiasi  energi surya.

## 2 DATA DAN METODOLOGI

## 2.1  Lokasi dan Data
Pada  tahun  2015,  penempatan lokasi  piranometer  untuk  validasi  data peta  dilakukan  pada  2  lokasi.  Lokasi pertama  adalah  lokasi  yang  dapat mewakili  wilayah  Indonesia  Barat  dan yang  lokasi kedua adalah yang mewakili wilayah Indonesia bagian Tengah. Dalam penelitian  ini,  dipilih  wilayah  yang terindikasi  memiliki  radiasi  yang  tinggi (Tabel 2-1).

## Tabel  2-1:  LOKASI  PEMASANGAN  ALAT OBSERVASI
Lokasi Desa Kabupaten Lokasi 1 S 7.891, E 110.051 Palihan Kulon Progo - DIY
Lokasi 2
S 9.039 E 116.831 Aikangkung  Sumbawa Besar –
NTT
Pemasangan
alat observasi dilakukan  pada  rumah  warga  untuk menjamin keamanan data dan peralatan. Konfigurasi  alat  diatur  dengan  waktu perekaman  per  15  menit  selama  12 bulan.

## 2.2   Standardisasi Data
Hesty dan Hadi (2015)
menggunakan  WRF yang  diasimilasikan dengan data CCMP untuk menghasilkan peta potensi energi angin untuk wilayah selatan Jawa Barat. Dengan metode yang sama, P3TKEBTKE mengeluarkan produk  Peta  Potensi  Energi  Surya  yang berdasarkan pada penurunan skala data WRF  tersebut  (data  WRF  tahun  2001- 2010,  resolusi  27  km).    Dari  data  WRF tersebut kemudian dilakukan standardisasi  data  dengan  melakukan langkah  prediksi  untuk  menghasilkan perkiraan  nilai  yang  terjadi  untuk rentang  tahun  2015-2016.  Paras  dan Mathur  (2012)  dan  Gupta et  al. (2016) menggunakan  teknik  regresi  sederhana dalam  melakukan  prediksi  variabel cuaca.  Pada  makalah  ini,  penulis  juga melakukan prediksi menggunakan regresi sederhana.

## 2.3  Metode Penelitian
Gambar 2-1: Skema metodologi penelitian
Skema alur metodologi penelitian diperlihatkan  pada  Gambar  2-1.  Data hasil  observasi  lapangan  dibandingkan dalam  grafik  yang  sama  dengan  data pemodelan  WRF  dengan  konfigurasi (Tabel  2-2)  sebagai  berikut  (Hesty  dan Hadi, 2015):

## Tabel 2-2 : KONFIGURASI WRF
Parameter Konfigurasi Resolusi spasial (domain terakhir) 27 km Resolusi temporal 1 jam Ukuran spasial (barat- timur x utara- selatan) 1046 x 441 (grid) Ukuran spasial (atas- bawah) 35 Ukuran temporal 29208 Start date 1 Januari 2001 00:00:00 End date 31 Desember 2010 23:00:00 Skema mikrofisika WRF Single Moment 3 class (WSM3) Skema cumulus Kain-Fritsch Skema radiasi gelombang pendek Dudhia Skema radiasi gelombang Panjang Rapid Radiative Transfer Model (RRTM) Skema permukaan MM5 MRF Monin- Obukhov Similarity Theory Skema tutupan lahan NOAH Land Surface Model Skema PBL YSU Perbandingan data model
menggunakan    Mean  Absolute  Percent Error (MAPE) seperti yang dilakukan oleh Rumbayan et  al. (2012),  dan  RMSE (Hesty dan Hadi, 2015). Observasi radiasi matahari  dilakukan  selama  12  bulan dengan menggunakan piranometer. Data model  untuk  masing-masing  lokasi diambil dengan interseksi data grid tiap waktu pada koordinat yang sama dengan lokasi observasi.
MAPE
digunakan untuk menghitung  deviasi  antara  data  aktual dengan  nilai  peramalan  yang  dihitung sebagai  persen  dengan  menggunakan Persamaan  (1),  Perhitungan  RMSE/ RMSD  (Root  Mean  Square  Error) digunakan  untuk  mendukung  analisis terhadap  error  dengan  menggunakan Persamaan (2).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐻 𝑚𝑖 −𝐻 𝑝𝑖 𝐻 𝑚𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (1)
dengan H mi adalah  nilai  observasi  dan Hpi  adalah  nilai  prediksi  untuk  radiasi rata-rata bulanan, dan n adalah jumlah data.
𝑅𝑀𝑆𝐷 (𝜃) = √𝑀𝑆𝐸(𝜃) = √𝐸((𝜃 − 𝜃) 2 ) (2)
Dengan RMSD adalah hasil pengakaran kuadrat error prediksi (  ) dikurang error observasi (  ).

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Lokasi  1,  Desa  Palihan,  Kulon Progo
Pemantauan  radiasi  surya  dari bulan  September  2015  hingga  bulan September  2016  dilakukan  di  Desa Palihan.  Grafik  Avg  pada  Gambar  3-1 merupakan  nilai  rata-rata  radiasi  yang diterima  setiap  bulannya,  sedangkan nilai  Max  adalah  radiasi  rata-rata tertinggi  sesaat  yang  terpantau  pada setiap bulannya.
Pada titik koordinat yang sama di lokasi 1 (Desa Palihan), data WRF selama 10 tahun (Gambar 3-2) digunakan untuk memprediksi  nilai  radiasi  yang  terjadi pada  bulan  Agustus  2015  hingga September  2016.  Prediksi  data  radiasi pada  bulan  dan  tahun  yang  sama menggunakan  WRF  dilakukan  dengan metode regresi sederhana.
Berdasarkan  data  model  WRF didapatkan  profil  sebaran  radiasi  surya di  sekitar  lokasi  1  (Gambar  3-3).  Dari profil  tersebut  diperoleh  bahwa  lokasi  1 memiliki radiasi sebesar 815 W/m2.
Gambar 3-1: Grafik radiasi surya hasil observasi pada lokasi 1, Desa Palihan, Kulon Progo (P3TKEBTKE, 2017)
Gambar  3-2:  Grafik  radiasi  surya  hasil running model  WRF dengan penurunan skala 27km pada lokasi 1, Desa Palihan
Gambar  3-3:  Peta  sebaran  radiasi  surya  rata- rata  hasil  simulasi  WRF  tahun 2001-2010 pada sekitar lokasi 1
^ ^ ^
Gambar 3-4: Grafik perbandingan data prediksi WRF  dengan  data  observasi  pada lokasi 1

## Tabel  3-1:  HASIL  STATISTIK  DATA  WRF  DAN OBSERVASI PADA LOKASI 1
Variabel WRF Observasi Rata-rata (W/m 2 ) 815 629 Standar Deviasi 67,29 66,93 Bias 183,68 RMSD 656,97 Korelasi 1,26E-17 Mape 22,59%
Data  prediksi  dihasilkan  dengan metode  regresi  sederhana  berdasarkan data WRF tahun 2001-2010 (Gambar 3- 2). Perbandingan data model dengan data observasi  diperlihatkan pada Gambar 3- 4.  Grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa hasil model masih lebih tinggi 22% (nilai MAPE)  dibandingkan  data  observasi. Nilai  RMSD  dan  bias  prediksi  WRF terhadap  data  observasi  diperlihatkan Tabel 3-1.

## 3.2 Lokasi  2,  Desa  Aikangkung, Sumbawa Besar
Dengan  cara  yang  sama  seperti pada lokasi 1, diperoleh Gambar 3-5, 3- 6, 3-7, 3-8 dan Tabel 3-2 untuk lokasi 2.
Gambar 3-5 membandingkan data rata-rata  (Avg)  dengan  data  maksimum (Max)  hasil  observasi  selama  1  tahun. Pada  titik  koordinat  yang  sama  dengan lokasi observasi, dilakukan prediksi nilai dengan menggunakan data WRF selama
10 tahun untuk mendapat nilai prediksi pada  bulan  September  2015  hingga Agustus 2016 (Gambar 3-6).
Gambar 3-5: Grafik radiasi surya hasil observasi pada  lokasi  2,  Desa  Aikangkung,
Sumbawa Besar
Gambar 3-6. Grafik Radiasi Surya hasil Mode- ling WRF  dengan  penurunan skala 27 km pada lokasi 2, Desa Aikangkung
Gambar  3-7  merupakan  peta sebaran  radiasi  surya  di  sekitar  lokasi observasi. Pada gambar tersebut terlihat nilai  radiasi  pada  lokasi  observasi sebesar  799  W/m 2 .  Gambar  3-8 memperlihatkan bahwa data model WRF masih  lebih  tinggi  daripada  data observasi.
Gambar  3-7:  Peta  sebaran  radiasi  surya  hasil modeling WRF pada lokasi 2
Gambar 3-8: Grafik perbandingan data Prediksi
WRF  dengan  data  observasi  pada lokasi 2 Tabel 3-2: HASIL STATISTIK DATA PERBANDINGAN PADA LOKASI 2 Variabel WRF Observasi Rata-rata (W/m 2 ) 799 723 Standar Deviasi 69,13 96,14 Bias 104,071 RMSD 398,105 Korelasi 0,12 MAPE 12,95% Dari data statistik tersebut diatas,
hasil  perbandingan  data  model  WRF dengan data observasi memiliki kemiripan  dengan  nilai  MAPE  sebesar 13%.

## 3.3 Koreksi Peta
Setelah melakukan perbandingan data  dengan  regresi  sederhana,  maka langkah  berikutnya  adalah  melakukan koreksi  peta  model  WRF  dengan mengacu  pada  data  observasi.  Data sebaran  radiasi  hasil  model  WRF diturunkan/dinaikkan  mendekati  data observasi.  Langkah  koreksi  dilakukan dengan  mencari  hubungan  antara  data model dengan data observasi.
Gambar  3-9:  Grafik  hubungan  antara  data Model WRF dengan data observasi pada lokasi 1
Berdasarkan grafik pada Gambar 3- 9, didapatkan hubungan persamaan:
𝑦 = 0.726𝑥 + 39.121 (3)
dengan ketentuan:
𝑦 =  data  observasi  dan 𝑥 =  data  model WRF.
Dengan  menggunakan  persamaan tersebut,  maka  nilai-nilai  model  WRF yang  baru  (terkoreksi)  diperoleh  untuk lokasi  1  seperti  diperlihatkan    pada Gambar 3-10.
Gambar  3-10:  Grafik  hasil  koreksi  data  model WRF  terhadap  data  observasi pada lokasi 1
Tabel 3-3: HASIL KOREKSI DATA MODEL WRF

## TERHADAP DATA OBSERVASI
PADA LOKASI 1 Variabel WRF koreksi Observasi Rata-rata (W/m 2 ) 629 629 MAPE 0,0007%
Gambar  3-11:  Grafik  hubungan  antara  data Model  WRF  dengan  data observasi pada lokasi 2
Seperti  halnya  pada  lokasi  1, lokasi 2 juga dilakukan pendekatan nilai dengan  mencari  hubungan  antara  data model  WRF  dengan  data  observasi
(Gambar  3-11)  sehingga  didapatkan persamaan:
𝑦 = 1.1956𝑥 + 261.3 (4) Dari persamaan tersebut dilakukan penyesuaian nilai data model terhadap  data  observasi  dan  hasilnya ditunjukkan pada Gambar 3-12.
Gambar  3-12:  Grafik  hasil  koreksi  data  model WRF  terhadap  data  observasi pada lokasi 2
Tabel 3-4: HASIL KOREKSI DATA MODEL WRF TERHADAP DATA OBSERVASI PADA LOKASI 2 Variabel WRF koreksi Observasi Rata-rata (W/m 2 ) 755 723 MAPE 7,4% Setelah mendapatkan persamaan hubungan  antara  data  model  WRF  dan data observasi, maka dilakukan pembuatan  ulang  peta  radiasi  surya mengacu pada hasil data observasi pada masing-masing  lokasi  dengan  radius  20 km. Masing-masing lokasi dilakukan uji petik  pada  lokasi  di  sekitar  menara observasi  surya.  Pemilihan  lokasi  uji petik  dilakukan  secara  acak.  Penelitian ini  menggunakan  10  lokasi  di  sekitaran
lokasi observasi masing-masing Gambar 3-13  dan  Gambar  3-16.  Perbandingan nilai data WRF model awal dengan data WRF  hasil  koreksi  pada  lokasi  uji ditunjukkan  pada  Gambar  3-14  dan Gambar 3-17.
Gambar 3-13: Sebaran lokasi sampling uji petik di sekitar lokasi 1
Gambar 3-14: Grafik perbandingan data Model WRF  awal  dengan  Model  WRF terkoreksi pada lokasi 1 dengan sampel 10 lokasi di sekitarnya
Setelah melakukan koreksi, maka dilakukan pembuatan peta dengan data- data  yang  telah  terkoreksi  dengan  data observasi. Dengan menggunakan Persamaan 3 untuk lokasi 1 (Gambar 3- 15)  dan  Persamaan  4  untuk  lokasi  2 (Gambar 3-18), maka seluruh nilai pada peta dikoreksi hingga menghasilkan peta baru.  Gambar  3-19  merupakan  hasil peta  koreksi  pada  lokasi  1  dan  Gambar 3-20 merupakan hasil peta koreksi pada lokasi 2.
Gambar  3-15:  Grafik  perbandingan  data
observasi dengan data sampling  sekitar  lokasi  1 menggunakan  persamaan  3, dengan  sampel  10  lokasi  di sekitarnya
Gambar 3-16: Sebaran lokasi sampling uji petik di sekitar lokasi 2
Gambar 3-17: Grafik perbandingan data Model WRF  awal  dengan  Model  WRF terkoreksi pada lokasi 2 dengan sampel 10 lokasi di sekitarnya
Gambar  3-18:  Grafik  perbandingan  data
observasi dengan data
sampling  sekitar  lokasi  2 menggunakan  persamaan  4, dengan  sampel  10  lokasi disekitarnya.
Gambar  3-19:  Peta  radiasi  surya  model  WRF yang  telah  terkoreksi  dengan data observasi pada lokasi 1
Gambar  3-20:  Peta  radiasi  surya  model  WRF yang  telah  terkoreksi  dengan data observasi pada lokasi 2

## 4     KESIMPULAN
Nilai  prediksi  berdasarkan  hasil MAPE  di  kedua  lokasi  menunjukkan bahwa hasil prediksi di lokasi 1 memiliki deviasi yang lebih besar (MAPE=22,59%) dibanding  lokasi  2  (MAPE=12,95%). Koreksi  model  peta  yang  merujuk  pada data observasi mendapatkan nilai MAPE sebesar 0,0007% untuk lokasi 1 dan 7% untuk  lokasi  2.  Adapun  koreksi  peta hanya  berlaku  untuk  radius  di  sekitar menara observasi saja.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada instansi P3TKEBTKE yang telah memberikan  sarana  dan  prasarana penelitian.  Penulis  juga  mengucapkan terima kasih kepada  tim Redaksi Jurnal Sains Dirgantara dan Mitra Bestari

## DAFTAR RUJUKAN
Diagne. M., M. David, J. Boland, N. Schmutz, P. Lauret,  2014. Post-Processing  of  Solar Irradiance Forecasts from WRF Model at Reunion  Island ,  Energy  Procedia  57
(2014)  1364  –  1373,  Published  by
Elsevier  Ltd.  doi:  10.1016/j.egypro.
2014.10.127.
EBT.  K,  2016. Peta  Potensi  Energi  Surya Indonesia , P3TKEBTKE, Balitbang
ESDM, Kementerian ESDM. Gupta,  S.,  K.  Indumathy,  G.  Singhal,  2016. Weather Prediction Using Normal Equation  Method  and  Linear  regression Techniques ,  International  Journal  of Computer  Science  and  Information Technologies (IJCSIT), Vol. 7 (3), 2016,
1490-1493.
Hesty,  N.  W. dan  T.  W.  Hadi, 2015. Reanalisis
Weather  Research  and  Forecast – Four
Dimension Data Assimiliation (Wrf-Fdda) untuk  Meningkatkan  Akurasi  Estimasi Potensi  Energi  Angin  di  Daerah  Lepas Pantai    (Studi  Kasus:  Pantai  Selatan Jawa  Barat) ,  Jurnal  Sains  Dirgantara, Vol.13 No.1 Desember 2015, ISSN 1412-
808X.
Hutapea,  M.,  2016. Solusi  Listrik  Off-Grid
Berbasis Energi Terbarukan di Indonesia: Kerangka  Regulasi  dan
Program , Presentasi Direktorat Jenderal Energi Baru Terbarukan dan Konservasi  Energi,  Jakarta  4  Februari 2016, Marquee Cyber 2 tower.
Jimenez,  P.  A.,  J.  P.  Hacker,  J.  Dudhia,  S.  E. Haupt,  Jose  A.,  Ruiz-Arias,  C.  A. Gueymard,  Gregory  Thompson,  T.
Eidhammer,  dan  A.  Deng,  2016 .  WRF- SOLAR  Description  and  Clear-Sky
Assessment  of  an  Augmented  NWP Model  for  Solar  Power  Prediction . American Meteorological Society Volume 97 No. 7 July 2016 ISSN: 0003- 0007; eISSN: 1520-0477
DOI: http://dx.doi.org/10.1175/  BAMS-D- 14-00279.1.
Mathiesen, P., C. Collier, J. Parkes, L. Landberg, and  J.  Kleissl,  G.  L.  G.  Hassan,  2014.
Improved Solar Power Forecasting Using Cloud Assimilation Into WRF , Proceedings  of  the  52nd  Annual
Conference,  Australian  Solar  Energy
Society  (Australian  Solar  Council) Melbourne May 2014 ISBN: 948-0-646- 92219-5.
Montornes, A., B. Codina, and J. W. Zack, 2015.
Analysis of The Ozone Proﬁle
Speciﬁcations  in  The  W RF-ARW  Model and  Their  Impact  on  The  Simulation  of Direct  Solar  Radiation ,  Atmos.  Chem. Phys., 15, 2693–2707, 2015,
doi:10.5194/acp-15-2693-2015.
Nurliyanti, V., M. Pandin, dan B. Pranoto, 2012.
Pembuatan    Peta  Potensi  Energi  Surya , Majalah  M&E,  Vol.10,  No.4  Desember 2012, Balitbang ESDM.
Paras,  A.  and  S.  Mathur,  2012. A  Simple Weather  Forecasting  Model  using Mathematical Regression , Indian
Research  Journal  of    Extension Education  Special  Issue  (Volume  I), January, 2012.
Ridwan, M. Kudsy, 2011. Parameterisasi Model Cuaca  Wrf-Arw  untuk  Mendukung Kegiatan  Teknologi  Modifikasi  Cuaca (Tmc) di Sumatera, Sulawesi, dan Jawa, Jurnal  Sains  &  Teknologi  Modifikasi Cuaca, Vol. 12, No. 1, 2011: 1-8.
Ruiz-Arias, J. A., Dudhia, J., Santos-Alamillos,
F.  J.,  dan  Pozo-Vazquez,  D.,  2013. Surface  Clear-Sky  Shortwave  Radiative Closure Intercomparisons in the Weather Research  and  Forecasting  Model ,  J. Geophys.  Res.:  Atmospheres,  118, 9901–9913,  doi:  dx.doi.org/10.1002/ jgrd.50778.
Rumbayan, M., A. Abudureyimu, K. Nagasaka, 2012. Mapping of Solar Energy Potential in  Indonesia  u sing  Artiﬁcial  Neural Network  and  Geographical  Information System ,  Renewable  and  Sustainable Energy  Reviews  16  (2012)  1437-1449, Published  by  Elsevier,  doi:10.1016/ j.rser.2011.11.024.