## SISTEM PERHITUNGAN LAMA PENYINARAN MATAHARI DENGAN METODE OTSU THRESHOLD
(STUDI KASUS:  ST.  KLIMATOLOGI BARONGAN)
1 2 Asih Pujiastuti  , Agus H arjoko 1,2Program  Studi  S2 Ilmu Komputer Jurusan Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA UGM, Yogyakarta 1 2 e-mail:  asih_puji@yahoo.co.id, -aharjoko@ ugm.ac.id

## Abstract
Solar radiation measurements in climatology station  barongan done  by using campbell stokes and record card.  Solar  radiation  is  the  accumulation  of  the  whole  length  of  the  object  radiation recorded on  the  record card. Solar  radiation  data  reading performed by  observers  by  estimating the  long  of  object  irradiation  compared with  the  scale  of  hours  listed  on  the  record  card.  The difficulties encountered by observers in conducting solar radiation data readout is the shape of the object radiation recorded on  the record card are  not always in  the  form  of elongated areas, some areas disjointed,  even can only form  small holes along the track on the card record.  The purpose o f this study was  to design and build a system  that can  be  used to calculate solar radiation recorded on  the  card record,  thus increasing the  accuracy o f measurement data readout.  Cropping process is  carried  out  in  order  to  obtain  the  right  area fo r  analysis.  The  approach  method  in  object segmentation  is  done  by  implementing  a  solar  radiation  threshold otsu method.  The  test  results showed that the determination o f the radius o f the opening and removing noise value appropriately irradiation can obtain the number o f objects on test images with RMSEof1.4429 compared with the amount o f exposure o f the image o f the original object.  Results o f calculation solar radiation by the system showed system RMSE o f 0,51 to observer calculation.
Keywords— otsu threshold,  cropping,  opening,  removing noise

## 1. Pendahuluan
Lama penyinaran matahari  merupakan  satu  dari beberapa unsur klimatologi.  Lama penyinaran matahari  atau  durasi  penyinaran  matahari  (periodisitas)  adalah  lamanya  matahari  bersinar  cerah pada  permukaan  bumi  yang  dihitung  mulai  dari  matahari  terbit  hingga  terbenam.  Besarnya  lama penyinaran  matahari  ditulis  dalam  satuan  jam,  nilai  persepuluhan,  atau  dalam  satuan  persen terhadap  panjang  hari  maksimum  (Ariffin,  dkk.,  2010).  Menurut WMO  (2008)  dan  Hamdi  (2014) mengemukakan  pendapatnya  bahwa,  kartu  pias  akan  terbakar  jika  kekuatan  sinar  matahari sebesar120 W / m 2.
Pengukuran lama penyinaran matahari  di  Indonesia dilakukan  dengan menggunakan  alat yaitu campbell stokes dan  kartu  pias  (BMKG,  2006). Campbell stokes terdiri  dari  bola pejal  terbuat dari bahan gelas dengan diameter 4 inchi yang dipasangkan pada kedudukannya sehingga sinar matahari dapat  difokuskan  ke  arah  kartu  pias  dengan  tajam.  Kartu  pias  adalah  kartu  berskala  sebagai  alat perekam  radiasi  matahari.Kartu  pias  terbuat  dari  karton,  berwarna biru  gelap,  dapat menyerap  dan mudah terpenyinaran oleh radiasi matahari.
Lakitan  (2002)  mengemukakan  pendapatnya  bahwa,  pengukuran  durasi  lama  penyinaran matahari  dengan  menggunakan  alat Campbell  stokes menghasilkan  data  yang  relatif  kasar dikarenakan  kemampuan  perkiraan  pengamat  dalam  menafsirkan  panjang  bekas  penyinaran  kartu pias.  Masalah  yang  sering  dihadapi  oleh  para  pengamat  dalam  menafsirkan  lama  penyinaran matahari  adalah bekas penyinaran yang terekam pada kartu pias tidak selalu membentuk garis lurus yang mudah dihitung.
Ketelitian  seorang  pengamat  dapat  menentukan  keakuratan  perkiraan  lama  penyinaran matahari.  Menurut Arifin,  dkk.,  (2010) berpendapat bahwa kesalahan  pengamatan  dapat  dikurangi dengan  melakukan “checking" secara  periodik  pada jam  pengamatan  atau “cross  checking" pada saat  analisa..  Proses checking perkiraan  lama  penyinaran  matahari  masih  dilakukan  sama  seperti yang dikerjakan oleh pengamat.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  peneliti  mengusulkan  rancang  bangun  sistem  komputer dengan  mengimplementasikan  pengolahan  citra  digital  yang  diharapkan  mampu  menganalisa  dan menghitung  dengan  tepat  panjang  setiap  bekas  luka  penyinaran  yang  ada  pada  kartu  pias berdasarkan kriteria.

## 2. K ajian Pustaka
Berdasarkan referensi  penelitian yang  sudah pernah  dilakukan  sebelumnya,  akuisisi  kartu pias dipindai  dengan  menggunakan scanner. Horseman,  dkk.,  (2012)pada  proses  akuisisi  citra melakukan  manipulasi  dengan  memberikan background warna  merah.  Hal  yang  sama  dilakukan oleh  Sanchez-Romero,  dkk,.(2014)  dalam  manipulasi  warna background pada  saat  akuisisi  citra, yang  berbeda  adalah  warna  yang  digunakan  adalah  hijau.  Tujuan  manipulasi  warna background kedua  penelitian  adalah  mempermudah  untuk  mendapatkan  objek  penyinaran  matahari  yang terekam  pada  kartu  pias.Sedangkan  Fan  dan  Zang  (2013)  tidak  melakukan  manipulasi  warna background pada  saat  akuisisi  citra  kartu  pias.Fan  dan  Zang  (2013)  pada  penelitian  dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan  seluruh  objek penyinaran yang terekam  pada kartu  pias  dengan menggunakan metode Multivariablethresholding dan deteksi tepi canny .
Pada  penelitianini,peneliti  melakukan  akuisisi  citra  kartu  pias  dengan  menggunakan scanner tanpa  melakukan  manipulasi  warna background .Fokus  penelitian  adalah  mendapatkan  area  objek bekas  penyinaran  berlubang,  dengan  tujuan  dapat  melakukan  perhitungan  lama  penyinaran matahari  setiap  harinya  sesuai  dengan  kriteria  perhitungan.  Pendekatan  metode  yang  digunakan untuk segmentasi  objek penyinaran adalah otsu  threshold. Hasil  perhitungan  sistem yang diperoleh kemudian diperbandingkan dengan hasil perhitungan pengamat.

## 3. Metode Penelitian
3.1  Perhitungan Lam a Penyinaran M atahari
Pada  penelitian  ini  besaran  yang  digunakan  dalam  perhitungan  lama  penyinaran  matahari adalah persepuluh.Perhitungan/penafsiran lama penyinaran matahari  oleh pengamat pada kartu pias tanggal  1  Maret  2015  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Perhitungan/penafsiran  lama  penyinaran matahari  oleh  pengamat  dilakukan  dengan  cara  memperbandingkan  perkiraan  panjang  bekas penyinaran (garis merah pada gambar  1) dengan jarak skala dalam  1 jam (skala  1 jam adalah  10 dan ditandai  dengan  garis  hijau  pada  gambar  1).  Perhitungan/penafsiran  lama  penyinaran  matahari adalah hasil akumulasi perbandingan perkiraan panjang bekas penyinaran disetiap jam.
J _ - 2 _ U L - 0 - A l i 10 _5_  —   Panjang objek  perjam
10 10 10 10 10 10
10 10
Gambar  1  Perhitungan pengamat
Hasil  perhitungan/penafsiran  lama penyinaran  matahari  pada kartu  pias  tanggal  1  Maret 2015 oleh pengamat adalah sebagai berikut:
0 +3+9 +10+0 +5+10+10+5 +0+0+0
10 52
l O ,
Rumus %lama penyinaran matahari  adalah sebagai berikut:
% la m a p e n y in a r a n   =   lama penyinaran x ^qqo/q panjang hari (1)
Keterangan:
% lama penyinaran: lama penyinaran  : panjang hari prosentase penyinaran lamanya matahari  bersinar cerah pada permukaan bumi,  yang dihitung  mulai  dari  matahari  terbit  hingga  terbenam,  dan ditulis  dalam  satuan  jam  sampai  nilai  persepuluhan  atau sering  ditulis  dalam  satuan  persen  terhadap  panjang  hari maksimum.
panjang hari  didapatkan dari  selisih waktu terbit matahari  dan waktu terbenam matahari.
3.2  C itra Gray-scale
Tujuan  proses grey-scale dalam preprocessing citra  adalah  untuk  mengubah  citra  berwarna umumnya  citra  dengan  format  RGB  menjadi  citra  keabuan.  Adapun  untuk  mendapat  citra grey­ scale dari citra berwarna maka digunakan persamaan (2):
f„ (X,y ) = £ < ™ M < £ L i t f e ) ( 2)

## 3.3  M edian filter
Filtering  pada  citra  digunakan  untuk  mengurangi  adanya noise pada  citra  yang  bisa  saja disebabkan oleh adanya debu pada citra,  kamera yang tidak fokus  ataupun pencahayaan yang tidak merataMedian filter sendiri  merupakan  filter  yang  hasilnya  berdasarkan  pada  pengurutan  nilai piksel  yang  dilingkupi  oleh  filter  yang  ditentukan  oleh  nilai  median  dari  setiap  piksel.Sebagai contoh  dapat  dilihat pada gambar 2  diberikan  citra dengan ukuran  3x3  dengan  nilai  intensitas  (5  3 4;  6 7 3;  3  5  1).  Langkah median filter sebagai berikut;
1.  Menetukan  nilai pixel o f interest dengan  mencari  nilai  tengah pixel (5  7  4  6  7  3  3  5  1),  maka didapatkan nilai pixel of interest adalah 7,
2.  Kemudian mengurutkan nilai piksel  dalam tetangga menjadi  (1  3  3  3  4  5  5  6 7) dan menentukan nilai mediannya yaitu 4
3.  Menggantikan nilai pixel of interest dengan angka 4,  sehingga citra menjadi  ( 5  3  4 6 4 3  3  5  1  ) atau (5  3  4;  6 4 3;  3  5  1).

## Nilai tengah
5 3 4 6 7 3 3 5 1 ► (  1 3 3 3 4 5 5 6  7) I 5 3 4 6 + 4 3
3 5 1

## •pixel of interest

## Gambar 2 Median filter

## 3.4  Otsu threshold
Metode  Otsu  diperkenalkan  oleh  Nobuyuki  Otsu  pada  tahun  1979.  Tujuan  dari  metode  Otsu adalah membagi  histogram  citra graylevel  ke dalam  dua daerah yang berbeda secara otomatis yaitu objek  latar  depan foreground) dan  latar  belakang (background) yang  memiliki  bagian  saling bertumpuk berdasarkan histogramnya.
Adapun algoritma dari  Otsu adalah sebagai berikut (Gonzaled dan Woods,2008): 1.  Melakukan normalisasi histogram citra dengan menggunakan persamaan  :
P i = ~ (3)
1 N
v ’
Dengan:
Pi= komponen histogram dengan i = 0,  1, 2,  ..., L-1 n i=jumlah piksel pada tiap intensitas N = jumlah semua n i  mulai dari n 0  sampai n L _ 1
2.  Menghitung bobot ke dua kelas menggunakan persamaan (4) dan (5) dengan; w b=  bobotbackground
w f = bobot foreground
k = 0,  1, 2  ..., L-1 k
™b( k )  =  ^ pi ( 4)
i =o
L (k ) = ^ Pi  =  l - w b( k) (5 ) w, i=t +1
3.  Menghitung mean komulatif (p,) menggunakan persamaan (6) dan (7) dengan; i b = mean kumulatif background i  f = mean kumulatif foreground k = 0,  1, 2,  ..., L-1
i =0 4.  Menghitung variance ke dua kelas (a § ( k ) ) dengan menggunakan persamaan (8) t
w( k ) 1 = 0
5.  Menghitung variance antar kelas (within class variance ) dengan k = 0,  1,  2,  ... ,  L-1 dengan menggunakan persamaan (9)
o 2( k)  =  w b[wb (k )  - \ 1 T]2  + w f  [w f ( k ) - \ 1 T] ( 9 ) dtdli o l (k )  =  (Wbx o2)  +  (Wf x o f ) (10)
dengan ^=1?=  1ipi 6.  Mendapatkan  nilai Otsu  thresholdk *yang  merupakan  indeks  dengan  nilai  varians  antar kelasnya maksimum.

## 3.5 Cropping
Cropping (proses pemotongan  citra)  adalah proses  pengolahan  citra dengan memotong bagian dari  citra  (Sutoyo,  dkk.,  2009). Cropping dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memperjelas  area observasi pada citra.  Sebuah citra di-cropping sebesar WxH.  Titik ( x x.y-^) dan (x 2, y  2) - merupakan titik pojok kiri  atas dan pojok kanan bawah citra yang akan di-cropping dengan persamaan (11).
W=( dan H= ( ) (11)
Gambar 3  citra di-cropping sebesar WxH

## 3.6  Segmentasi
Segmentasi  citra  merupakan  proses  memisahkan  piksel-piksel  yang  merupakan  bagian  dari objek  pada  citra  dengan  piksel-piksel  yang  bukan  merupakan  bagian  dari  objek  (Gonzales  dan Woods, 2008).  Dalam penelitian ini, proses segmentasi  dilakukan dengan metode

## 3.6.1 Opening
Operasi  morfologi  opening  merupakan  operasi  erosi  yang  diikuti  dengan  dilasi  dimana digunakan Structuring  Elements (SE)  yang  sama.  Operasi  opening  akan  menghilangkan seluruh  piksel  di  area  yang  terlalu  kecil  untuk  ditempati  oleh  SE  dan  menghaluskan  kontur objek.  Operasi opening A dengan strel B  dengan notasi AoB yaitu seperti pada persamaan;
A B  = (A 0 B )© B
(12)

## 3.6.2  Componen  Connected Labeled
Tahap  pertama  dilakukan  proses component  connected  labeled untuk  mendapat  region objek terbesar pada citra, yaitu dengan langkah langkah:
1.  Scan citra dari kiri ke kanan,  atas ke bawah, jika piksel tersebut merupakan objek maka:
a)  Jika hanya  1  (satu)  dari  atas  atau kiri  yang mempunyai  label,  maka  salin  label tersebut ke current pixel .
b)  Jika keduanya mempunyai label yang sama,  salin label tersebut.
c)  Jika  keduanya  mempunyai  label  yang  berbeda,  maka  salin  salah  satu  label  dan  tandai kedua label  sebagai label yang ekuivalen.
d)  Jika belum ada label pada piksel-piksel tetangga,  maka berikan label yang baru.
2.  Scan  pada  citra  yang  sudah  di  label  dan  gantikan  semua  label  yang  ekuivalen  dengan sebuah label yang unik.
3.  Jika tidak terdapat tetangga piksel, maka ulangi ke langkah  1.
3.6.3 Noise Removing
Proses noise  removing adalah  proses  untuk  menghilangkan noise pada  citra  sehingga memperoleh  citra  yang  hanya  terdiri  dari  objek  yang  diinginkan.  Setelah  melakukan  proses connected  component  labeling didapat  region-region  objek  pada  citra biner. Proses noise removing dilakukan  dengan  memilih  objek  dengan  area  terbesar  pada  citra  dan  yang  tidak berbatasan dengan tepian citra.
3.7  M enghitung Panjang O bjek dan Lam a Penyinaran
Hasil  dari  proses  segmentasi  adalah  region  objek  yang  dianggap  sebagai  objek  penyinaran. Kemudian setiap region objek akan dihitung panjang objek dengan algoritma sebagai berikut; 1.  mencari  nilai  titik  koordinat  x  yang  paling  kecil (xmin) dan  nilai  titik  koordinat x  yang  paling besar (xmax) dalam  satu region objek (label yang sama) 2.  panjang objek = Xmax-*min
3.  lama penyinaran= akumulasikan panjang objek
3.8 Root M ean Square Error (RMSE)
Root Mean Square Error (RMSE)  merupakan  parameter yang  digunakan untuk mengevaluasi nilai  hasil  dari  perhitungan  terhadap  nilai  sebenarnya  atau  nilai  yang  dianggap  benar  (Muhsoni, dkk.,  2008).  RMSE bertujuan untuk mempresentasikan rata-rata kuadrat simpangan  (selisih)  antara nilai  keluaran  model  terhadap  nilai  pengukuran  atau  target.  RMSE  mensyaratkan  mendekati  1 (satu)  untuk  menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata  perhitungan  yang  dihasilkan  mendekati  nilai sebenarnya.  RMSE  ini  dihitung  dengan  memperbandingkan  data  hasil  perhitungan  sistem  dengan data  hasil  pengamatan  .  Satuan  dari  hasil  RMSE  mengikuti  data  input  yaitu  dalam jam.  Menurut Wilks  (1995)  dan  Swarinoto  (2011)  berpendapat  bahwa  semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  hasil perhitungan sistem semakin bagus dan nilai terbaik RMSE adalah 0.
RMSE  =
(14)
dengan:
= data perhitungan pengamat Zj= data perhitungan sistem n  = jumlah data
3.9  Perancangan Aplikasi
Peneliti  mengusulkan  rancangan  pemrosesan  data  seperti  Gambar  5  Sistem  dipecah  dalam  3 modul utama, yaitu gambar:

## Gambar 5 Arsitektur Sistem Lama penyinaran
4. Hasil Dan Pem bahasan

## 4.1  Pengujian Tahapan Images Processing
Pengujian  tahapan images processing dilakukan  pada  proses  segmentasi.  Pengujian  tahapan segmentasi  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  radius  yang  dalam  proses opening dan noise  value yang tepat.  Penentuan  nilai  radius  dalam  proses  opening yang tepat berpengaruh pada proses  erosi dan  dilasi  citra ROI.  Penentuan noise value yang tepat dapat mengurangi  atau  menghapus  region kecil  yang  bukan  merupakan  objek  penyinaran,  sehingga  peroses  segmentasi  dapat  menghasilkan objek  dengan  baik  mendekati  objek  pada  citra  original.  Parameter  pengujian  dilakukan  dengan membandingkan jumlah  objek  pada  citra  original  dan jumlah  objek  hasil  segmentasi  sistem  yang bebas dari noise.
Kesalahan  perhitungan  sistem  pada  Gambar  6  mengakibatkan  hasil  perhitungan  lama penyinaran  lebih  panjang  dari  pada  perhitungan  oleh  pengamat.  Berdasarkan  pengujian  yang dilakukan  maka  didapatkan  RMSE  terbaik  yaitu  1.4429,  untuk  pentuan  radius  3  dan  noise  value 125 pixel dapat dilihat pada tabel  1
I - e :  I  ? :  ' t ";-:'
“ O “
• * ■% « 4 * R 3 N 1 2 5
Gambar 6 Penentuan radius dan noise value tanggal 20 Maret 2015
Hasi pengujian tahapan images processing
No Tahapan Pengujian Radius & Noise Value RMSE 1 Tahapan pengujian I Radius = 3  & Noise Value =  100 1.5SSS96 2 Tahapan pengujian II Radius = 3  & Noise Value =  125 1.4429 3 Tahapan pengujian III Radius = 3  & Noise Value =  150 1.509533

## 4.2 Pengujian Hasil Perhitungan Sistem
Pengujian  hasil  perhitungan  panjang  objek  penyinaran  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil perhitungan  panjang  objek  penyinaran  oleh  sistem  dengan  hasil  perhitungan  panjang  objek penyinaran  oleh  pengamat  stasiun  klimatologi  di  lapangan.Pengujian  sistem  dilakukan  dengan menentukan  nilai  radius  opening  =  3  dan noise  removing value  =125.  Nilai  tersebut  berdasarkan hasil  terbaik  pada  pengujian  tahap  images  processing  yang  dilakukan  sebelumnya.  RMSE pengujian hasil perhitungan sistem terhadap hasil perhitungan pengamat sebesar 0,51.

## 5. Penutup

## 5.1  Kesimpulan
Merujuk pada latar belakang permasalahan,  tujuan penelitian  dan  hasil  pengujian,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1.  Metode  segmentasi  dengan otsu  threshold dapat  dengan baik membantu  melakukan  segmentasi objek  penyinaran  berlubang  pada  kartu  pias.  Hal  ini  terlihat  dari  RMSE  jumlah  objek  hasil segmentasi  sebesar  1.4429terhadap jumlah objek pada citra original.
2.  Sistem  yang  diusulkan  dapat  dengan  baik  melakukan  perhitungan  lama  penyinaran  matahari dengan RMSE = 0,51  terhadap perhitungan pengamat.
3.  Terdapat  hasil  perhitungan  lama  penyinaran  oleh  sistem  yang  lebih  panjang  daripada  hasil perhitungan  pengamat,  hal  tersebut  disebabkan  karena  masih  terdapat  noise  disekitar  region objek.
5.2  Saran
1.  Pengujian  dengan  data  citra  yang  lebih  banyak  dapat  dilakukan  untuk  melihat  kemampuan sistem dalam  skala yang lebih besar.
2.  Mengimplementasikan  pendekatan  metode  segmentasi  yang  tepat  untuk  mendapatkan  seluruh objek penyinaran yang terekam pada kartu pias.
3.  Menentukan  nilai noise  removing  value yang  tepat  untuk  menghilangkan noise tanpa mengakibatkan objek penyinaran dengan area kecil hilang.
4.  Menentukan  penentuan  ROI  yang  tepat  sesuai  lintasan  penyinaran  pada  kartu  pias  dengan mengurangi tinggi citra.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariffin,  dkk.,  2010, Modul  Praktikum  Klimatologi. Fakultas  Pertanian  Universitas  Brawijaya, Malang.
BMKG,  2006,  Peraturan  Kepala  Badan  Meteorologi  dan  Geofisika  no  SK/32./TL.202/KB/BMG- 2006.
Fan,  Q.,  dan  Zhang,  Y.,  2013,  A  scorch  extraction  method  for  the  Campbell-Stokes  sunshine recorder  based  on  multivariable thresholding.  Imaging Systems  and  Techniques  (IST),  IEEE International Conference on, 410 -  414.
Gonzalez,  R.C.  dan  Woods,  R.E.,  200S, Digital Image processing, Addison-  Wesley  Publishing Company, USA.
Hamdi,  S.,  2014,  Mengenal  Lama Penyinaran Matahari  Sebagai  Salah  Satu Parameter Klimatologi.
Berita Dirgantara, 75(1),  7-16.
Horseman,  a.  M.,  Richardson,  T.,  Boardman,  a.  T.,  Tych,  W.,  Timmis,  R.,  dan MacKenzie,  a.  R., 2013,  Calibrated  digital  images  of  Campbell-Stokes  recorder  card  archives  for  direct  solar irradiance studies. Atmospheric Measurement Techniques , 6 (5),  1371-1379.
Lakitan, B.,  1994, Dasar-dasar Klimatologi. Jakarta:  PT. Rajagrafindo Persada.
Muhsoni.F.,F.  Effendy  M,danTriajie,  H.2009.  Pemetaan  Lokasi  Fishing  Ground  dan  Status Pemanfaatan  Perikanan  di  Perairan  Selat Madura.Ilmu  Kelautan Universitas  Trunojoyo Madura
Otsu,  N.,  1979, A  Threshold Selection from   Gray-level Histograms,  Systems Man  Cybernet. IEEE, vol.  6, hal.  62-69.
Sanchez-Romero,  a.,  González,  J.  a.,  Calbó,  J.,  dan  Sanchez-Lorenzo,  a.,  2014, Using digital image processing to characterize the Campbell-Stokes  sunshine recorder and to derive high-temporal resolution  direct  solar  irradiance. Atmospheric  Measurement  Techniques  Discussions, 7(9), 9537-9571.
Sutoyo,  T., Mulyanto, E.,  Suhartono, V., Nurhayati,  O. D.,  dan Wijanarto., 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta, Indonesia:  Andi  Offset dan UDINUS  Semarang.
Swarinoto  Y.  S.  ,  2011,  Pemanfaatan  Suhu  Udara  dan  Kelembapan  Udara  Dalam  Persamaan Regresi Untuk  Simulasi Prediksi  Total Hujan Bulanan di Bandar Lampung.  Jur.  Met.  Geo.,  12 (3), 269-279.
Tjasyono, B., 2004, Klimatologi (2nd ed.). Bandung:  ITB.
Wilks,  D.S.,  1995,  Statistical  Methods  in  theAtmospheric  Sciences.  San  Diego:  Academic  Press Inc.
WMO,  2008.  Guide  to  Meteorological  Instruments  and  Methods  of  Observation,  WMO-No.8 seventh edition.
Wood,  C. R.,  dan Harrison, R.  G., 2011,  Scorch marks from the sky. Weather,  66, 39-41.