## Prediksi Parameter Kelembapan Udara Berdasarkan Data Penyinaran Matahari Menggunakan Metode Aproksimasi Kuadrat Terkecil
Prasanti Mia Purnama 1 , Nadia Fadila 2 , Najmi Fajrin Baharsyah 3 , Ulya Farahnas 4 , Mauilal Hasanah 5
1 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, prasanti.mia@gmail.com
2 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, nadiafadila2002@gmail.com
3 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, nfbaharsyah01@gmail.com 4 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, ulyafarahnas@gmail.com
5 Institut Sains dan Teknologi Annuqayah, mauilalhasanah01@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2023.8.2.60-65

## ABSTRACT
Humidity is the measure, generally expressed as a percentage, of water vapor that presents in the air. Each place in the earth has different percentage of humidity. It happens since humidity is affected by  solar  radiation  intensity.  In  this  study,  the  percentage  of  relative  humidity  is  being  predicted  by applying  least  square  method  and  Gauss  elimination.  The  data  used  in  this  research  is  the  data  of relative humiditity and solar radiation intensity during 2018 until 2022 which have been collected by Trunojoyo Station of Meteorology. The result shows that the approximation function generated by linear square method is powerful enough in order to predict the relative humidty, based on the relatively small error accumulated.
Keywords:  humidity,  solar  radiation  intensity,  approximation,  least  square  method,  Gauss elimination

## ABSTRAK
Kelembapan  udara  merupakan  persentase  kadar  air  yang  terkandung  dalam  udara.  Setiap tempat memiliki persentase kelembapan udara yang bebeda-beda. Hal ini disebabkan oleh intensitas penyinaran  matahari  yang  berpengaruh  terhadap  kadar  kelembapan  udara.  Pada  penelitian  ini dilakukan  peramalan  terhadap  persentase  kelembapan  udara  rata-rata  dengan menggunakan  fungsi aproksimasi  (least  square  method)  dan  eliminasi  Gauss.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  persentase  kelembapan  udara  rata-rata  dan  intensitas  penyinaran  matahari  dari  tahun 2018-2022  yang  dihimpun  oleh  Stasiun  Meteorologi  Trunojoyo.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa fungsi aproksimasi cukup efektif dalam meramalkan kelembapan udara rata rata ditinjau dari nilai galat yang relatif kecil.
Kata Kunci : kelembapan udara, intensitas penyinaran matahari, aproksimasi, least square method, eliminasi Gauss

## 1. PENDAHULUAN
Cuaca  merupakan  kondisi  atmosfer  pada  suatu daerah  yang  relatif  sempit  dalam  periode  waktu tertentu.  Adapun  unsur-unsur  atau  komponen parameter  cuaca  diantaranya  adalah  suhu  udara, tekanan  udara,  angin,  awan,  hujan,  kelembapan udara, dan penyinaran matahari.
Kelembapan  udara  dan  penyinaran  matahari merupakan  parameter  cuaca  yang  menjadi  faktor signifikan  dalam  menunjang  pertumbuhan  tanaman. Pertumbuhan  tanaman  cenderung  lebih  cepat  dan optimal  dengan  dukungan  kelembapan  udara  yang stabil. Kelembapan udara sangat bergantung terhadap intensitas penyinaran matahari. Intensitas penyinaran matahari yang tinggi akan mengakibatkan kelembapan udara yang rendah. Sebaliknya, intensitas penyinaran matahari yang rendah mengakibatkan kelembapan udara yang tinggi. Lebih jauh,  kelembapan  udara  seringkali  menjadi  faktor yang  membawa  dampak  negatif  terhadap  beberapa hal,  diantaranya  kemunculan  jamur  pada  dinding bangunan serta kerusakan pada alat elektronik, yang keduanya  dipicu  karena  kelembapan  udara  yang relatif  tinggi.  Selain  itu,  kelembapan  udara  yang tinggi  menjadi  indikasi  terjadinya  angin  topan  di suatu  wilayah  tertentu.  Berdasarkan  hal  tersebut, eksplorasi  atau  penelitian  yang  berkaitan  dengan kelembapan  udara  merupakan  penelitian  yang signifikan  dan  strategis  untuk  dilakukan.  Dengan ketersediaannya informasi terkait kelembapan udara, dampak  negatif  yang  berpotensi  muncul  karena kelembapan  udara  yang  tinggi  dapat  diminimalisir sedini  mungkin.  Di  sisi  lain,  informasi  mengenai kelembapan  udara  juga  dapat  dimanfaatkan  guna membantu para petani untuk mengembangkan usaha mereka pada tahun-tahun selanjutnya.
Salah  satu  penelitian  yang  dapat  diupayakan dalam kaitannya untuk menggali informasi mengenai parameter  kelembapan  udara  berdasarkan  data  dari periode  waktu  sebelumnya  adalah  penelitian  yang memanfaatkan teknik peramalan. Penelitian mengenai  peramalan  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti sebelumnya diantaranya Wele (2020) dengan judul  penelitian  “Sistem  Peramalan  Cuaca  dengan Fuzzy Mamdani “, Ratnanda (2021) dengan penelitian yaitu  ”Peramalan  Temperatur  Rata  Rata  dan Kelembapan  Rata  Rata  Harian  Kabupaten  Seram Bagian  Timur  menggunakan ARIMA  Box-Jenkins” , dan  juga  Pangruruk  dan  Barus  (2022)  dengan penelitiannya yang berjudul “Prediksi Jumlah Orang Terpapar Covid-19 Menggunakan Metode Interpolasi Lagrange”.
Berdasarkan urgensi data kelembapan udara dan dengan  merujuk  pada  karakteristik  parameter kelembapan  udara  yang  bergantung  pada  intensitas penyinaran matahari, peneliti  mengimplementasikan metode aproksimasi kuadrat terkecil untuk memprediksi data kelembapan udara yang didasarkan pada  data  intensitas  penyinaran  matahari  dalam
kajian  ini.  Dengan  kata  lain,  peneliti  menggunakan dua parameter cuaca yaitu kelembapan udara, sebagai variabel  terikat,  dan  penyinaran  matahari,  sebagai variabel bebas, untuk mengetahui bagaimana besaran kelembapan udara pada  beberapa tahun selanjutnya. Data  tersebut  diimplementasikan  ke  dalam  metode aproksimasi  kuadrat  terkecil  yang  kemudian  akan diproses lebih lanjut dengan menggunakan eliminasi Gauss.  Selanjutnya,  diperoleh  prakiraan  besaran kelembapan  udara  berdasarkan  parameter  intensitas penyinaran  matahari  dari  tahun-tahun  sebelumnya. Lebih  spesifik,  metode  aproksimasi  kuadrat  terkecil yang  diimplementasikan,  menggunakan  fungsi polinomial sebagai fungsi pengaproksimasi. Dibandingkan dengan metode interpolasi, metode ini lebih  sederhana  karena  tidak  mensyaratkan  derajat polinomial  dari  fungsi  aproksimasi  sama  dengan jumlah titik data. Lebih lanjut, metode ini akan dapat memberikan  hasil  prediksi  yang  cenderung  presisi untuk kasus yang melibatkan data yang mempunyai hubungan variabel bebas dan terikat, bukan data time- series . Selain itu, hampiran berupa fungsi polinomial dalam  metode  aproksimasi  terkecil  ini  menawarkan pendekatan yang jauh lebih baik terhadap hubungan antara  variabel  dependen  dan  independen  jika dibandingkan dengan fungsi linier yang lebih umum diaplikasikan dalam banyak kasus peramalan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Aproksimasi
Aproksimasi  merupakan  salah  satu  topik  dalam bidang  numerik.  Dalam  aproksimasi,  suatu  nilai eksak  dihampiri  oleh  nilai  hampiran  dengan memanfaatkan  suatu  fungsi  yang  disebut  sebagai fungsi  aproksimasi.  Fungsi  aproksimasi  dibentuk untuk  memberikan  nilai  aproksimasi  pada  titik-titik data  tertentu.  Berbeda  halnya  dengan  fungsi interpolasi,  fungsi  aproksimasi  tidak  perlu melewati semua  titik  data.  Fungsi  ini  hanya  dibentuk  untuk memberikan  aproksimasi  nilai  pada  titik-titik  data. Terdapat tiga metode yang dapat diimplementasikan untuk mendapatkan fungsi aproksimasi:
1. Metode kuadrat terkecil ( Least square method )
2. Metode trigonometrik Fourier
3. Aproksimasi Pade atau fungsi rasional.
2.2. Aproksimasi Kuadrat Terkecil Jika diberikan beberapa titik data (𝑥 1 , 𝑓 1 ), (𝑥 2 , 𝑓 2 ), …, (𝑥 𝑛 , 𝑓 𝑛 ) ,  fungsi  aproksimasi polinomial  yang  dapat  dibentuk  adalah  sebagai berikut:
𝑃 𝑚 (𝑥) = 𝑎 𝑚 𝑥 𝑚 + 𝑎 𝑚−1 𝑥 𝑚−1 + ⋯ +   𝑎 0 𝑃 𝑚 (𝑥) = ∑ 𝑎 𝑘 𝑥 𝑘 𝑚 𝑘=0 (1)
dimana 𝑚 < 𝑛 ,  yang  mengisyaratkan  derajat polinomial kurang dari jumlah titik data. Selanjutnya, selisih  antara  nilai  data  atau  nilai  eksaknya  dengan nilai aproksimasi yang diberikan pada persamaan (1) dapat didefinisikan sebagai jumlah total dari kuadrat residu seperti deskripsi pada persamaan berikut:
𝑄(𝑓, 𝑝 𝑚 ) = [𝑓 𝑛 − 𝑝 𝑚 (𝑥 𝑛 )] 2 + [𝑓 𝑛−1 − 𝑝 𝑚 (𝑥 𝑛−1 )] 2 + ⋯ + [𝑓 1 − 𝑝 𝑚 (𝑥 1 )] 2 .
Algoritma  dari  metode  aproksimasi  kuadrat terkecil dapat diilustrasikan melalui contoh berikut.
Contoh 1. Diberikan lima titik data yaitu, (𝑥 1 , 𝑓 1 ) = (2,0) , (𝑥 2 , 𝑓 2 ) = (−1,1) , (𝑥 3 , 𝑓 3 ) = (0,2) , (𝑥 4 , 𝑓 4 ) = (1,1) , (𝑥 5 , 𝑓 5 ) = (2,0) . Fungsi aproksimasi  polinomial  yang  dapat  dibentuk berdasarkan  lima  titik  data  tersebut,  dalam  notasi matriks, dituliskan sebagai berikut:
𝑋𝑎 = 𝑓 (2) dimana
𝑋 = [ 𝑥 1 0 𝑥 1 1 𝑥 1 2
𝑥 2 0 𝑥 2 1 𝑥 2 2 𝑥 3 0 𝑥 3 1 𝑥 3 2 𝑥 4 0 𝑥 4 1 𝑥 4 2 𝑥 5 0 𝑥 5 1 𝑥 5 2 ] 𝑎 = [ 𝑎 0 𝑎 1 𝑎 2 ] 𝑓 = [ 𝑓 1 𝑓 2 𝑓 3 𝑓 4 𝑓 5 ] .
Jika kedua ruas persamaan (2) dikalikan 𝑋 𝑇 , maka sistem pada persamaan (2) menjadi,
(𝑋 𝑇 𝑋)𝑎 = 𝑋 𝑇 𝑓 (3) 𝑋 𝑇 (𝑋𝑎 − 𝑓) = 0 𝑋 𝑇 𝑟 = 0 dimana 𝑟 adalah vektor residu. Selanjutnya, jika nilai titik-titik data pada contoh 1 disubstitusikan ke dalam matriks 𝑋 pada sistem persamaan (2), diperoleh,
𝑋 = [ −2 0 −2 1 −2 2 −1 0 −1 1 −1 2 −0 0 −0 1 −0 2 1 0 1 1 1 2 2 0 2 1 2 2 ] .
Setelah 𝑋 𝑇 𝑋 dihitung dan nilai 𝑓 disubstitusikan ke dalam persamaan (3), sistem persamaan tersebut akan menjadi sebagai berikut,
[ 5 0 10 0 10 0 10 0 34 ] [ 𝑎 0 𝑎 1 𝑎 2 ] = [ 4 0 2 ] (4)
Selanjutnya,  sistem  persamaan  (4)  diselesaikan dengan metode penyelesaian sistem persamaan linier tertentu  sehingga  diperoleh  solusi 𝑎 0 = 58/35 , 𝑎 1 = 0 , 𝑎 2 = −3/7 .

## 2.3. Eliminasi Gauss
Metode  eliminasi  Gauss  adalah  suatu  teknik pengoperasian entri-entri dari suatu matriks sedemikian  sehingga  terbentuk  matriks  dengan
karakteristik  yang  lebih  sederhana. Metode  ini merupakan  metode  yang  relatif  mudah  untuk diimplementasikan dalam kaitannya dengan penyelesaian  sistem  persamaan  linier.  Sistem persamaan  linier  (SPL)  merupakan  suatu  sistem persamaan  yang  memuat  beberapa  persamaan  linier dan  sejumlah  variabel  yang  berhingga.  Sistem persamaan  linier  diselesaikan  dengan  cara  mencari nilai variabel-variabel dari sistem persamaan tersebut dengan suatu teknik atau prosedur tertentu.
Prosedur  penyelesaian  dari  metode  eliminasi Gauss berbasis pada operasi baris yang diberlakukan terhadap suatu matriks sedemikian sehingga matriks tersebut  menjadi  matriks  eselon-baris.  Dengan  kata lain,  dalam  proses  pengimplementasian  metode eliminasi  Gauss  ini,  sistem  persamaan  linier  diubah ke  dalam  bentuk  matriks  augmentasi,  yang selanjutnya  dapat  diberlakukan  operasi  baris  hingga terbentuk matriks yang lebih sederhana.
Lebih  lanjut,  metode  eliminasi  Gauss  mengubah matriks  augmentasi,  yang  merupakan  representasi dari  sistem  persamaan  linier, menjadi  matriks berbentuk segitiga atas, yakni matriks yang entri-entri dibawah diagonal utamanya, dengan mengecualikan entri  pada  kolom  terakhir,  bernilai  nol.  Solusi  SPL dari  matriks  yang  berbentuk  segitiga  atas  ini  dapat diperoleh dengan menerapkan substitusi balik. Dalam kaitannya  dengan  konstruksi  matriks  segitiga  atas dari SPL yang diketahui, operasi aljabar yang disebut sebagai  operasi  baris  elementer  (OBE)  menjadi landasan  dari  algoritma  metode  eliminasi  Gauss. Secara  umum,  OBE  meliputi  prosedur  sebagai berikut:
1. Pertukaran posisi dari dua persamaan (dua baris matriks augmented )
2. Penerapan  operasi  penjumlahan  antara  suatu persamaan  (baris  matriks augmented tertentu) dengan suatu nilai kelipatan dari persamaan lain (baris lain)
3. Penerapan  operasi  perkalian  antara  suatu persamaan  (baris  matriks augmented tertentu) dengan suatu elemen konstan tak nol.
Adapun sistem persamaan linier, secara umum, dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑎 11 𝑥 1 + 𝑎 12 𝑥 2 + 𝑎 13 𝑥 3 + ⋯ + 𝑎 1𝑛 𝑥 𝑛 = 𝑏 1 𝑎 21 𝑥 1 + 𝑎 22 𝑥 2 + 𝑎 23 𝑥 3 + ⋯ + 𝑎 2𝑛 𝑥 𝑛 = 𝑏 2 ⋮ 𝑎 𝑛1 𝑥 1 + 𝑎 𝑛2 𝑥 2 + 𝑎 𝑛3 𝑥 3 + ⋯ + 𝑎 𝑛𝑛 𝑥 𝑛 = 𝑏 𝑛
Selanjutnya,  matriks augmented dari  SPL  tersebut dapat dideskripsikan sebagai berikut:
[ 𝑎 11 𝑎 12 ⋯ 𝑏 1 𝑎 21 𝑎 22 ⋯ 𝑏 2 𝑎 31 𝑎 32 ⋯ 𝑏 3 𝑎 41 𝑎 42 ⋯ 𝑏 4 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑎 𝑛1 𝑎 𝑛2 ⋯ 𝑏 𝑛 ] .

## 2.4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Nilai Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) menggambarkan  indikasi  tentang  seberapa  banyak rata-rata kesalahan absolut dari data yang diramalkan dibandingkan  dengan  nilai  eksak  atau  data  aktual yang dinyatakan dalam bentuk persentase.
Sebelum  menghitung  MAPE,  nilai  absolut kesalahan peramalan terlebih dahulu dihitung dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑒 𝑖 = 𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ′ (5)
dimana 𝑒 𝑖 , 𝑦 𝑖 , 𝑦 𝑖 ′ berturut-turut adalah nilai absolut kesalahan  peramalan,  data  aktual  dan  data  hasil peramalan pada indeks ke- 𝑖 .
Setelah  nilai  absolut  kesalahan  peramalan didapatkan,  berikutnya  menghitung  nilai  MAPE dengan persamaan berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 −𝑦 𝑖 ′ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 (6)
dimana 𝑛 menyatakan banyaknya data.

## 3. METODE PENELITIAN
Dataset  parameter  cuaca  yang  digunakan bersumber  dari  Stasiun  Meteorologi  Trunojoyo dengan tipe data kuantitatif sebanyak 48 data. Secara spesifik,  data  tersebut  merupakan  nilai  rata-rata kelembapan udara dan intensitas penyinaran matahari per bulan selama kurun waktu lima tahun, yakni dari Januari 2018 hingga Desember 2022. Data dua tahun pertama digunakan  sebagai data  untuk  memprediksi parameter  kelembapan  udara,  sedangkan  data  tiga tahun yang lain berperan sebagai nilai eksak atau data aktual  yang  digunakan  untuk  menguji  hasil peramalan. Tahapan penelitian yang dilakukan dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Mengkonstruksi fungsi aproksimasi berdasarkan dataset  yang  memuat  parameter  kelembapan udara dan intensitas penyinaran matahari seperti pada  persamaan  (1).  Dalam  hal  ini,  parameter intensitas  penyinaran  matahari  merupakan variabel  bebas  dari  persamaan  (1),  sedangkan parameter kelembapan udara merupakan variabel terikatnya.
2. Fungsi aproksimasi yang diperoleh dari langkah 1 dinyatakan dalam bentuk matriks seperti pada persamaan  (3).  Dengan  memproses  persamaan (3) lebih lanjut, diperoleh SPL dengan variabel- variabel yang tidak ketahui merupakan koefisien-koefisien dari fungsi aproksimasi.
3. Mengimplementasikan  metode  eliminasi  Gauss untuk mendapatkan solusi dari SPL.
4. Solusi  dari  SPL  yang  merupakan  koefisien- koefisien dari fungsi aproksimasi disubstitusikan ke  fungsi  aproksimasi  yang  dikonstruksi  pada langkah 1.
5. Menghitung  hasil  peramalan  menggunakan fungsi aproksimasi dari langkah 4.
6. Menghitung  nilai  error  atau  galat  dengan menggunakan persamaan (5) dan (6).
7. Menarik  kesimpulan  terkait  efektifitas  metode berdasarkan hasil dari langkah 6.

## 4. HASIL PENELITIAN
Berdasarkan penjelasan sebelumnya, penelitian ini menggunakan  data  penyinaran  matahari  dari  tahun 2018-2019  sebagai  variabel  bebas  dan  kelembapan udara dari tahun 2018-2019 sebagai variabel terikat. Rincian  mengenai  data  suhu udara  dan kelembapan udara  rata  rata  untuk  setiap  bulan  terangkum  pada tabel berikut.
Tabel 1. Data Penyinaran Matahari dan Kelembaban Udara
No. Penyinaran Matahari Rata- Rata (%) Kelembaban Udara Rata- Rata (%) 1. 37,9 86,0 2. 62,3 85,0 3. 62,0 86,0 4. 86,2 81,0 5. 93,8 76,0 6. 90,8 77,0 7. 97,2 72,0 8. 99,8 70,0 9. 99,0 69,0 10. 99,8 70,0 11. 73,6 79,0 12. 51,1 83,0 13. 47,3 85,0 14. 60,4 87,0 15. 59,9 85,0 16. 70,9 90,0 17. 92,3 76,0 18. 92,0 75,0 19. 92,8 73,0 20. 100,0 71,0 21. 100,0 70,0
22. 100,0 68,0 23. 95,6 71,0 24. 66,3 80,0
Selanjutnya  data  disubstitusikan  ke  dalam  fungsi aproksimasi polinomial kuadrat terkecil, sedemikian sehingga  diperoleh  SPL  dengan  variabel  tidak diketahui 𝒂 ,  yang  merupakan  koefisien  dari  fungsi aproksimasi.  Koefisien 𝒂 dihitung  menggunakan eliminasi Gauss dengan berbantu program MATLAB. Berikut merupakan nilai koefisien 𝒂 yang diperoleh.
Tabel 2. Nilai Koefisien 𝒂
Koefisien Nilai 𝒂 𝟎 95.9364 𝒂 𝟏 -0.5870 𝒂 𝟐 0.0119 𝒂 𝟑 -0.0001
Tabel  2  mengisyaratkan  fungsi  polinomial  yang digunakan  adalah  fungsi  polinomiala  berderajat  3. Dengan  mensubstitusikan  nilai-nilai  koefisien  dari tabel  2  ke  dalam  fungsi  aproksimasi,  kelembapan udara rata-rata dapat diprediksi nilainya. Berikut hasil perhitungan  prediksi  kelembapan  udara  rata-rata sekaligus perhitungan galatnya selama kurun waktu 2 tahun.
Tabel 3 Hasil Prediksi dan Nilai Error
T a h u n B u l a n Data Asli (%) Hasil Prediksi (%) Nilai Error (%) 2 0
2
1 Jan 86,0 84.9233 1,251977 Feb 85,0 81.8108 3,752 Mar 86,0 81.5320 5,195349 Apr 81,0 75.2055 7,153704 Mei 79,0 81.8108 3,557975 Jun 81,0 81.5320 0,65679 Jul 75,0 75.2055 0,274 Agu 72,0 68.8508 4,373889 Sep 74,0 65.8867 10,96392 Okt 74,0 66.3325 10,36149 Nov 86,0 59.0303 31,36012 Des 84,0 73.3212 12,71286
Total 91,614074 MAPE 7,6345061667 2 0 2 2 Jan 85,0 68.6108 19,28141 Feb 88,0 84.7714 3,668864 Mar 87,0 82.9928 4,605977 Apr 85,0 84.5310 0,551765 Mei 84,0 84.4065 0,483929 Jun 82,0 81.5838 0,507561 Jul 79,0 76.0069 3,788734 Agu 76,0 78.2071 2,904079 Sept 74,0 74.8140 1,1 Okt 80,0 73.9966 7,50425 Nov 86,0 64.1219 25,43965 Des 81,0 67.2015 17,03519 Total 86,871409 MAPE 7,23928408333

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  yang  diperoleh  dapat  kita  simpulkan bahwa fungsi aproksimasi polinomial kuadrat terkecil dan metode penyelesaian SPL berupa eliminasi Gauss dapat  kita  implementasikan  untuk  menyelesaikan kasus peramalan. Dalam hal ini, data yang diramalkan adalah data kelembapan udara dengan variabel bebas berupa  parameter  intensitas  penyinaran  matahari. Galat  yang  diperoleh  dari  pengimplementasian  dua metode tersebut relatif kecil sehingga kedua metode tersebut  dapat  dikatakan  cukup  efisien.  Untuk penelitian  selanjutnya,  dapat  diimplemetasikan metode  aproksimasi  yang  lain  dan  juga  metode penyelesaian SPL yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
Aprliyani,  N  (2018) Aplikasi  Peramalan  Jumlah Siswa Sekolah Dasar di Kabupaten Tanah Laut
Menggunakan Metode Holt’s Double
Exponential Smoothing, Jurnal Sustainable, Vol. 7 No. 2.
Björck,  Å  (2015) Numerical  Methods  in  Matrix
Computations , Springer International
Publishing, Switzerland.
Chapra,  S  C  &  Canale,  R  P  (2013) Numerical Methods for Engineers , McGraw-Hill Education, New York.
Epperson, J F (2013) An Introduction to Numerical Methods and Analysis , John Wiley & Sons, Inc,
New Jersey.
Esfandiari,  R  S  (2013) Numerical  Methods  for Engineers  and  Scientist  Using  Matlab ,  CRC Press, Boca Raton.
Fadholi,  A  (2013) Pemanfaatan  Suhu  Udara  dan Kelembaban  Udara  dalam  Persamaan  Regresi untuk Simulasi Prediksi Total Hujan Bulanan di Pangkalpinang, Jurnal Cauchy, Vol. 3 No. 1.
Faisol, F., Ukhrowi, P., Mardianto, M. F., Yudistira, I., &  Kuzairi,  K.  (2022).  Comparison  Of  Salinity and  Seawater  Temperature  Predictions  Using VAR  and  Biresponse  Fourier  Series  Estimator. BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  Dan Terapan, 16(4), 1465-1476.
Gupta, A  (2014) Numerical  Methods  using  Matlab , Springer+Business Media, New York.
Hamsyani dkk, F (2021) Kelembapan Udara dengan Alat  Humydimeter  Pada  Lahan  Sawah  di Kelurahan Tanah Merah, Jurnal Agriment, Vol. 6 No. 2.
Idelsohn,  S  E  (2014) Numerical  Simulations  of Coupled  Problems  in  Engineering ,  Springer International Publishing, Switzerland.
Layton, W & Sussman, M (2014) Numerical Linear Algebra , University of Pittsburgh, Pennsylvania.
Pangruruk, F A & Barus, S P (2022) Prediksi Jumlah Orang  Terpapar  Covid-19  Menggunakan Metode Intepolasi Lagrange , Jurnal KIP, Vol. 11 No. 1, pp. 1-12.
Ratnanda,  G A  (2021) Peramalan  Temperatur  Rata Rata  dan  Kelembapan  Rata  Rata  Harian Kabupaten  Seram  Bagian  Timur  Menggunakan ARIMA Box-Jenkins .
Sari dkk, M B (2015) Sistem Pengukuran Intensitas dan  Durasi  Penyinaran  Matahari  Realtime  PC Berbasis LDR dan
Motor
Stepper,
J.Oto.Ktrl.Inst, Vol. 7 No. 1.
Sari dkk, K R T P (2020) Analisis Perbedaan Suhu dan  Kelembaban  Ruangan  Pada  Kamar Berdinding Keramik, Jurnal  Infokar, Vol.  1 No.
2.
Sr  Febri  dkk,  D  (2019) Implementasi  Metode Eliminasi Gauss Pada Sistem Informasi Investasi Emas Menggunakan Octave, Jurnal Informatika
Polinema, Vol. 5 pp. 53-54.
Walter,  E  (2014) Numerical  Methods  and Optimization , Springer International Publishing,
Switzerland.
Wele,  I  H  (2020) Sistem  Peramalan  Cuaca  dengan Fuzzy Mamdani , J-ICON, Vol. 8 No. 2 pp. 163- 164.