ESTIMASI INTENSITAS RADIASI MATAHARI DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPRPAGATION DI KOTA JAYAPURA
Presli Panusuanan Simanjuntak 1 , Krisnandi Pandu Wibowo 2
BMKG, Stasiun Klimatologi Kelas IV Bangka Belitung, Komplek Perkantoran Terpadu Bangka Tengah, Jalan Kartika I, Bangka Tengah, 33681, Indonesia BMKG, Stasiun Pemantau Atmosfer Global Sorong, Sorong Utara, Kota Sorong, 98412, Indonesia E-mail: presli.simanjuntak@bmkg.go.id

## Abstrak
Indonesia bagian Timur memiliki potensi energi surya sangat besar. Untuk pemanfaatan energi ini, dibutuhkan  data  intensitas  radiasi  matahari  yang  dapat  menggambarkan  ketersediaan  energi matahari yang dapat dimanfaatkan. Informasi ketersediaan energi matahari akan digunakan untuk pendugaan intensitas radiasi matahari, sehingga penggunaan energi matahari dapat optimal. Pada penelitian  ini  dilakukan  pendugaan  intensitas  radiasi  matahari  Data  yang  digunakan  untuk menduga intensitas radiasi matahari adalah suhu udara, kelembapan, lama penyinaran matahari, dan  curah  hujan.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  jaringan  saraf  tiruan  (JST) dengan  pelatihan  backpropagation.  Penelitian  ini  menggunakan  variasi  jumlah  neuron  dalam  1 hidden layer untuk mendapatkan kelompok terbaik berdasarkan nilai RMSE dan korelasi. Kelompok terbaik dari masing – masing simulasi pelatihan kemudian digunakan untuk melakukan pendugaan radiasi matahari. Hasil pendugaan untuk kota Jayapura memiliki nilai RMSE sebesar 1,970 kWh/m 2 Radiasi  matahari  yang  diterima  wilayah  jayapura  memiliki  potensi  yang  cukup  tinggi  untuk dimanfaatkan sebagai energi alternatif dengan nilai rata-rata radiasi bulanannya mencapai 4,5 kWh/m 2
Kata kunci: radiasi matahari; pendugaan; JST; backpropagation; RMSE

## Abstract
[Estimation of Solar Radiation Intensity Using Backppropagation Neural Network In Jayapura City] Eastern Indonesia has enormous potential for solar energy. For the utilization of this energy, data on the intensity of solar radiation is needed that can describe the availability of solar energy that  can  be  utilized.  Information  on  the  availability  of  solar  energy  will  be  used  to  estimate  the intensity of solar radiation, so that the use of solar energy can be optimal. In this study, the intensity of solar radiation was estimated. The data used to estimate the intensity of solar radiation were air temperature, humidity, duration of solar radiation, and rainfall. The method used in this study is an artificial  neural  network  (ANN)  with  backpropagation  training.  This  study  uses  variations  in  the number of neurons in 1 hidden layer to get the best group based on the RMSE value and correlation. The best group from each training simulation is then used to estimate solar radiation. The estimation results for the city of Jayapura have an RMSE value of 1,970 kWh/m 2 . The solar radiation received in the Jayapura area has a high enough potential to be used as alternative energy with an average monthly radiation value of 4,5 kWh/m 2 .
Keywords: solar radiation; estimation; ANN; backpropagation; RMSE

## PENDAHULUAN
Indonesia  yang  terletak  di  daerah khatulistiwa  memiliki  tingkat  radiasi  matahari yang  cukup  baik  [1].  Indonesia  yang  berada dalam wilayah khatulistiwa mempunyai potensi energi  surya  yang  cukup  besar  sepanjang tahunnya. Energi surya sangat berpotensi untuk dimanfaatkan  secara  langsung  sebagai  sumber energi  alternatif  [2].  Potensi  energi  surya  di
Indonesia  masih  belum  dimanfaatkan  secara optimal.  Di  Indonesia  energi  surya  baru dimanfaatkan  untuk  perumahan  khususnya  di wilayah terpencil yang jauh dari jaringan listrik pembangkit tenaga listrik [3].
Radiasi  surya  di  Indonesia  dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  wilayah  menurut distribusi  penyinarannya  yaitu  kawasan  barat dan timur Indonesia. Kawasan Barat Indonesia
(KBI)  sekitar  4,5  kWh/m/hari  dengan  variasi bulanan  sekitar  10%;  dan  di  Kawasan  Timur Indonesia  (KTI)  sekitar  5,1  kWh/m2/hari dengan variasi bulanan sekitar 9% [4]. Wilayah Papua memiliki potensi energi matahari sebesar 4,97 kWh/m 2 /hari sehingga sangat layak untuk pengembangan pembangkit listrik tenaga surya [5].
Data radiasi surya yang biasanya diamati dan  diukur  oleh  stasiun  Badan  Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) umumnya adalah  radiasi  global  dengan  jumlah  stasiun pengamatan yang terbatas, karena tidak semua stasiun  BMKG  mengamatinya.  Hal  tersebut disebabkan karena terbatasnya alat ukur radiasi surya yang dimiliki. Sehingga, untuk memenuhi ketersediaan data radiasi yang memadai, maka diperlukan suatu cara yang efektif dan efisien. Salah  satu  diantaranya  adalah  dengan  cara membuat  model  pendugaan  berdasarkan  data- data yang ada maupun menggunakan beberapa persamaan  matematis  serta  data  yang  telah dipublikasikan  oleh  peneliti-peneliti  radiasi surya terdahulu [6].
Penelitian yang berkaitan dengan pendugaan  intensitas  radiasi  matahari  telah banyak diterapkan seperti prediksi radiasi surya global  bulanan  kota  Bandung  menggunakan data lama penyinaran matahari [7], mengestimasikan intensitas radiasi matahari di wilayah  kota  Makassar  [8],  mengestimasikan radiasi surya global harian di Indonesia dengan artificial neural network [9], mengestimasikan radiasi  surya  global  menggunakan  lama penyinaran matahari di Spanyol [10].
Penerapan artificial  intellegence sudah banyak dilakukan oleh beberapa peneliti untuk memudahkan  dalam  hal  pendugaan,  seperti contohnya  penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)  untuk  prakiraan  cuaca,  prakiraan  tinggi gelombang, prakiraan terjadinya hujan dan lain- lain  yang  berhubungan  dengan  meteorologi. Prediksi radiasi matahari dengan menggunakan JST  telah  banyak  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  dan  mendapatkan  hasil  yang  cukup akurat.  Prediksi  radiasi  matahari  dengan menggunakan  JST  di  beberapa  wilayah Indonesia dan mendapatkan hasil akurasi yang cukup  baik  yaitu  pendugaan  radiasi  matahari menggunakan  JST  dan  mendapatkan  nilai akurasi  sebesar  96,531%  [6].  Di  Spanyol, pendugaan  radiasi  matahari  dilakukan  dengan JST  JST  dan  mendapatkan  nilai error yang cukup kecil yaitu sebesar 0,008% [11].
Metode JST juga lebih baik dibandingkan metode statistik seperti Autoregressive - Moving Average (ARMA) dalam melakukan pendugaan [12].
Backpropagation merupakan  salah  satu algoritma pembelajaran dalam JST yang paling umum  digunakan  dan  memiliki  keakuratan yang  tinggi  [13].  Model  jaringan  ini  banyak digunakan  untuk  proses  pengenalan  pola  dan prediksi  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup baik [14].
Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini dilakukan untuk membuat model estimasi besaran radiasi matahari menggunakan JST backpropagation .  Model  JST  ini  akan menduga  besaran  pancaran  radiasi  matahari menggunakan data-data masukan hasil pencatatan stasiun BMKG di wilayah Jayapura yang  dipengaruhinya,  yaitu  durasi  penyinaran matahari,  suhu  udara,  curah  hujan  dan kelembaban udara.

## METODE PENELITIAN Lokasi dan data penelitian
Data  hasil  pengukuran  intensitas  radiasi tenaga surya di seluruh Indonesia yang sebagian besar  dilakukan  oleh  Badan  Pengkajian  dan Penerapan Teknologi (BPPT) dan sisanya oleh BMKG  dari  tahun  1965  hingga  1995 menunjukkan jumlah intensitas radiasi matahari yang  diterima  di  wilayah  Jayapura  sebesar 5.720 Wh/m per tahun. Kota Jayapura memiliki satu stasiun BMKG yaitu, Stasiun meteorologi dok  II  Jayapura.  Ketiga  stasiun  tersebut  tidak melakukan  pengamatan  terhadap  unsur  radiasi matahari. Sehingga dalam melengkapi ketersediaan  data  radiasi  matahari  peneliti menggunakan  data Automatic Weather Station (AWS)  dan Automatic  Agroclimate  and Weather  Station (AAWS)  yang  terdapat  di wilayah  Jayapura  yaitu  AWS  DIGI  Dok  II Jayapura  dengan  koordinat  2,5369  LS  dan 140,716  BB.  Untuk  data  prediktor  yang digunakan  yaitu  data  rata-rata  harian  dari parameter suhu, curah hujan, kelembaban, dan lama  penyinaran  matahari  tahun  2009-2019 yang diperoleh dari Stasiun meteorologi dok II Jayapura.

## Menghitung radiasi ekstraterestrial
Radiasi  Ekstraterestrial  atau  radiasi  luar angkasa  adalah  radiasi  yang  berada  di  atas atmosfer bumi yang dapat dihitung menggunakan rumus [15]:
𝑅 𝑎 = 37,6𝑑 𝑟 (𝜔 𝑠 𝑠𝑖𝑛𝜑 𝑠𝑖𝑛𝛿 𝑐𝑜𝑠𝜑 𝑐𝑜𝑠𝛿 𝑠𝑖𝑛𝜔 𝑠 ) (1) dimana : 𝑑 𝑟 : jarak relatif antara bumi dan matahari 𝛿 : sudut deklinasi matahari 𝜑
: letak lintang 𝜔 𝑠 : sudut saat matahari terbenam Nilai sudut 𝜔 𝑠 dihitung menggunakan rumus: 𝜔 𝑠 =   𝑐𝑜𝑠 −1 (𝑡𝑎𝑛 𝜑 𝑡𝑎𝑛 𝛿) (2)
untuk menghitung jarak relatif 𝑑 𝑟 dapat menggunakan persamaan: 𝑑 𝑟 = 1 + 0,033 𝑐𝑜𝑠 ( 2𝜋 365 𝐽) = 1 + 0,033 𝑐𝑜𝑠(0,0172𝐽) (3) besarnya 𝛿 dapat dihitung 𝛿 = 0,409( 2𝜋 365 𝐽 − 1,39) = 0,409 𝑠𝑖𝑛(0,0172𝐽 − 1,39) (4)
nilai (0,0172𝐽) pada  persamaan  (3)  dan (0,0172𝐽 − 1,39) pada  persamaan  (4)  dalam radian. Secara sistematis, besarnya nilai J dapat dihitung dengan:
𝐽 = 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑔𝑒𝑟 (275 𝑀 9 − 30 + 𝐷) − 2 (5) dengan 𝑀 adalah  bulan  (1-12)  dan 𝐷 adalah hari/tanggal  dalam  bulan  (1-31).  Jika  tahun normal dan 𝑀 3, J ditambah nilai 2 sedangkan jika tahun kabisat dan 𝑀 2, ditambah nilai 1.

## Jaringan syaraf tiruan
Model  jaringan  syaraf  tiruan  (JST) yang  diterapkan  untuk  memprediksi  radiasi matahari,  proses  pembelajaran  ( training )  yang digunakan adalah penjalaran balik ( backpropagation ). Data masukan ( input ) untuk pembelajaran adalah durasi penyinaran matahari,  suhu  udara,  curah  hujan  dan kelembaban  udara.  Radiasi  matahari  hasil perhitungan model sebagai keluaran ( output ).
Gambar 1. Skema Pembelajaran JST

## Backpropagation
Pelatihan backpropagation meliputi  3 fase.  Ketiga  fase  tersebut  adalah  propagasi maju, propagasi mundur dan perubahan bobot. Ketiga fase tersebut akan diulang–ulang hingga kondisi  penghentian  terpenuhi.  Umumnya
kondisi penghentian yang sering dipakai adalah jumlah iterasi atau kesalahan.
a. Fase 1 : Propagasi maju
Selama  propagasi  maju,  sinyal  masukan dipropagassikan  ke  layar  tersembunyi menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan.  Keluaran  dari  setiap  unit  layar tersembunyi tersebut selanjutnya
dipropagasikan  maju  ke  layar  tersembunyi diatasnya menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan sehingga menghasilkan keluaran jaringan. Keluaran di semua unit tersembunyi. 𝑧 𝑛𝑒𝑡  = 𝑏 + ∑ 𝑥𝑤 𝑛 𝑖=1 (6)
𝑧  = 𝑓(𝑧 𝑛𝑒𝑡) = 1 1+𝑒 −𝑧 𝑛𝑒𝑡 (7) dimana :
𝑏 : bias 𝑥 : input 𝑤 : bobot 𝑧 : nilai lapisan tersembunyi
b. Fase 2 : Propagansi mundur
Berdasarkan kesalahan target dikurangi hasil output, dihitung faktor 𝛿 yang dipakai untuk mendistribusikan  kesalahan  ke  unit  lapisan tersembunyi  ke  semua  unit  tersembunyi yang  terhubung  langsung  dengan  hasil output. Selain  itu, 𝛿 juga  digunakan  untuk mengubah  bobot  garis  yang  berhubungan langsung  dengan  unit  keluaran.  Hitung faktor unit 𝛿 keluaran berdasarkan kesalahan di setiap unit:
𝛿 = (𝑡 − 𝑘)𝑓′(𝑦 𝑛𝑒𝑡) = (𝑡 − 𝑦)𝑦(1 − 𝑦) (8) dimana : 𝛿 : kesalahan unit 𝑡 : target 𝑦 : hasil keluaran Hitung  suku  perubahan  bobot  dengan  laju percepatan ( 𝛼 ): ∆𝑤 = 𝛼𝛿𝑧 (9) Hitung faktor 𝛿 unit tersembunyi berdasarkan  kesalahan  di  setiap  unit tersembunyi ∆𝑛𝑒𝑡 = ∑ 𝛿 𝑤 𝑚 𝑘=1 (10)
Faktor 𝛿 unit tersembunyi
𝛿 = 𝛿 𝑛𝑒𝑡 𝑓′(𝑧 𝑛𝑒𝑡) = 𝛿 𝑛𝑒𝑡 𝑧(1 − 𝑧) (11) Hitung suku perubahan bobot ∆𝑤 = 𝛼𝛿𝑥 (12) c. Fase 3 : Perubahaan bobot
Hitung perubahan bobot garis yang menuju ke unit keluaran:
𝑤 𝑦 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑦 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑦 (13)
Hitung perubahan bobot garis yang menuju unit tersembunyi:
𝑤 𝑧 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑧 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑧 (14) Pada  penelitian  ini  digunakan  8  model arsitektur jaringan syaraf buatan yang sebelumnya  sudah  pernah  digunakan  [9]. Beberapa  kelompok  arsitektur  jaringan  syaraf tiruan yang akan di uji memiliki jumlah neuron yang  berbeda  pada hidden layer berdasarkan data  input  yang  dipilih  sebagai  prediktor. Kelompok arsitektur jaringan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kelompok arsitektur jaringan Kelompok Arsitektur Model Arsitektur 1 5-31 2 5-4-1 3 5-5-1 4 5-6-1 5 5-7-1 6 5-8-1 7 5-9-1 8 5-10-1
Simulasi  pendugaan  dilakukan  untuk membuat  model  pendugaan  radiasi  matahari dengan mempertimbangkan aspek waktu. Data intensitas  radiasi  matahari  akan  digunakan sebagai data target. Pembuatan model pendugaan  dilakukan  dengan  menggunakan data  dari  tahun  2019  sebagai  data  latih  untuk membuat  model  estimasi.  Setelah  didapatkan model pendugaan, selanjutnya data tahun 2020 akan  digunakan  sebagai  data  uji.  Simulasi dilakukan  untuk  menghasilkan  data  intensitas radiasi.

## Perhitungan RMSE dan koefisien korelasi
Hubungan antara 2 variabel, dimisalkan 𝑥 dan 𝑦 ,  terdiri  dari  2  jenis,  yaitu  positif  dan negatif.  Hubungan  dikatakan  positif  jika kenaikan 𝑥 diikuti  kenaikan 𝑦 atau  sebaliknya penurunan 𝑥 diikuti  penurunan 𝑦 .  Sedangkan, hubungan  dikatakannegatif  jika  kenaikan 𝑥 diikuti  oleh  penurunan 𝑦 atau  sebaliknya penurunan 𝑥 diikuti  kenaikan 𝑦 .  Kekuatan hubungan antara kedua variabel jika dinyatakan dalam fungsi linear maka dapat diukur dengan suatu nilai yang disebut koefisien korelasi [16]. Nilai  koefisien  korelasi  berada  pada  rentang  1 dan -1.
Semakin  mendekati  1  atau  -1,  maka hubungan kedua variabel semakin kuat.
Analisis korelasi dilakukan untuk melihat seberapa kuat hubungan antara radiasi matahari yang dihasilkan oleh perhitungan model dengan radiasi  matahari  hasil  pengukuran.  Semakin
kuat  korelasinya,  maka  akan  semakin  baik model  yang  digunakan  [16].  Persamaan matematika  untuk  mencari  koefisien 𝑟 adalah sebagai berikut.
𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 −∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 √[𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 −(∑ 𝑥 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑛 𝑖=1 ][𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 2 −(∑ 𝑦 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝑛 𝑖=1 ] (14)
dimana: 𝑥 𝑖 : variabel 1 𝑦 𝑖 : variabel 2 𝜑 : letak lintang 𝑛
: jumlah data Root Mean Square Error (RMSE) adalah metode  alternatif  untuk  mengevaluasi  teknik peramalan  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat  akurasi  hasil  prakiraan  suatu  model. RMSE  merupakan  nilai  rata-rata  dari  jumlah kuadrat  kesalahan,  juga  dapat  menyatakan ukuran  besarnya  kesalahan  yang  dihasilkan oleh  suatu  model  prakiraan.  Persaman  RMSE
[17] dirumuskan sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸  =   √ ∑ (𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑖 𝑛 (15)
dimana : 𝑥 𝑡 : nilai aktual pada waktu ke-t 𝐹 𝑡 : nilai dugaan pada waktu ke-t
𝑛 : jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pelatihan jaringan syaraf tiruan
Simulasi  pelatihan  di  kota  Jayapura dilakukan dengan menggunakan data observasi pada  tahun  2019  untuk  membuat  model pendugaan radiasi matahari tahun 2019. Jumlah data yang digunakan untuk pelatihan model di kota  Jayapura  yang  memenuhi  kriteria  yaitu sebanyak  197  data.  Berdasarkan  delapan kelompok  arsitektur  yang  telah  diberikan, dihasilkan  nilai  RMSE  dan  koefisien  korelasi untuk masing-masing model arsitektur.
Gambar 2. Hasil Pelatihan JST Backpropagation di Jayapura
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dari  8 kelompok arsitektur didapatkan bahwa kelompok  arsitektur  8  merupakan  kelompok terbaik.  Hasil  keluaran  pelatihan  jaringan pelatihan  8  memiliki  nilai  RMSE  terkecil  dan koefisien korelasi terbesar dari semua kelompok  arsitektur  jaringan.  Hasil  keluaran pelatihan  jaringan  arsitektur  8  dibandingkan dengan  nilai  radiasi  hasil  observasi  memiliki nilai  RMSE  sebesar  1,520.  Nilai  tersebut menunjukkan hasil pelatihan memiliki kesalahan  dalam  memprediksi  target  yang diberikan  dalam  pelatihan  sebesar  1,52 kWh/m 2 ,  sedangkan  untuk  nilai  rata-rata koefisien korelasi sebesar 0,615. Nilai tersebut bermakna  bahwa  nilai  radiasi  dengan  hasil output dari  jaringan  syaraf  tiruan  model arsitektur 8 memiliki korelasi yang kuat.

## Pengujian jaringan syaraf tiruan
Berdasarkan delapan kelompok arsitektur yang telah diberikan, dihasilkan nilai RMSE  dan  koefisien  korelasi  untuk  masing- masing  model  arsitektur.    Setelah  dilakukan pelatihan,  maka  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  pengujian.  Pengujian  jaringan dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  validasi apakah hasil ramalan dari model yang dibangun dari  data  pelatihan  memang  memberikan  hasil yang  baik  atau  tidak  dengan  menghitung  nilai error pendugaan. Pengujian dilakukan menggunakan rancangan arsitektur terbaik yang telah diperoleh dari hasil pelatihan [18].
Pada  simulasi  Pengujian  ini  data  yang digunakan  berupa  data  bulan  Januari  hingga Juni  tahun  2020.  Data  observasi  selama  bulan Januari hingga Juni tahun 2020 akan digunkan untuk melakukan pendugaan terhadap besarnya nilai  radiasi  matahari  yang  terjadi.  Pengujian data menggunakan rancangan arsitektur terbaik yang  telah  diperoleh  dari  pelatihan  yang  telah dilakukan  sebelumnya.  Struktur  jaringan  yang digunakan bergantung dengan model arsitektur terpilih  dari  masing-masing  stasiun.  Hasil akurasi  simulasi  pengujian  radiasi  akan dibandingkan terhadap data radiasi tahun 2020 dengan cara menghitung nilai error -nya.
Gambar 3. Hasil Pengujian JST output dengan radiasi data observasi
Berdasarkan  hasil  pengujian  model arsitektur  8  pada  gambar  di  atas  dapat  dilihat bahwa  nilai  hasil  keluaran model  dengan  nilai hasil  observasi  memiliki  pola  yang  mirip. Berdasarkan hasil perhitungan nilai RMSE dan koefisien  korelasinya  didapatkan  bahwa  nilai RMSE  sebesar  1,970  dan  koefisien  korelasi sebesar 0,188.

## Pendugaan rata-rata radiasi kota Jayapura
Pendugaan rerata radiasi yang diterima dilakukan  untuk  mengetahui  besarnya  nilai rata-rata  energi  radiasi  matahari.  Pendugaan rata-rata  radiasi  matahari  di  kota  Jayapura dilakukan dengan menggunakan model terpilih Model arsitektur 8 terpilih yang akan digunakan untuk  menduga  radiasi  yang  diterima  dengan memasukkan  data  parameter  selama  periode 2009  –  2018  sehingga  dapat  mengetahui besarnya  energi  radiasi  yang  telah  diterima selama 10 tahun terakhir.
Gambar 4. Rata-rata Radiasi Jayapura berdasarkan Model JST 2009-2018
Berdasarkan  hasil  pendugaan  energi radiasi  yang  diterima  kota  Jayapura  selama periode  tahun  2009  –  2018  di  atas  diketahui bahwa nilai intensitas radiasi matahari
sepanjang  tahun  berubah-ubah.  Intensitas radiasi matahari yang diterima cukup bervariasi sepanjang  tahun.  Intensitas  radiasi  matahari terbesar  terjadi  pada  bulan  Maret,  Juni  dan September dengan nilai radiasi hingga mencapai  4,8  kWh/m 2 .  Sedangkan  intensitas radiasi  terendah  terjadi  pada  bulan  November yaitu sekitar 3,344 kWh/m 2 .
Berdasarkan  data  dari  Direktorat Jenderal  Ketenagalistrikan  bahwa  pada  tahun 2017 Rata-rata penduduk
Indonesia mengonsumsi listrik sebesar 1.012 kilowatt jam (kWh)  dalam  setahun.  Pada  grafik  didapatkan bahwa energi radiasi terendah memiliki energi radiasi yang lebih dari cukup yaitu sebesar 3,4 kWh/m 2 .  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  energi radiasi  matahari  apabila  dimanfaatkan  dengan maksimal  maka  dapat  digunakan  untuk memenuhi  kebutuhan  listrik  di  wilayah  kota Jayapura.

## DAFTAR PUSTAKA
1 Sitorus  TB,  Napitupulu  FH,  Ambarita H.  2014.  Korelasi  Temperatur  Udara dan Intensitas Radiasi Matahari Terhadap Performansi Mesin Pendingin Siklus  Adsorpsi  Tenaga  Matahari.  J. Ilm. Tek. Mesin Cylind. 1 (1): 8.
2 Septiadi  D,  Nanlohy  P,  Souissa  M, Rumlawang FY. 2009. Proyeksi Potensi Energi Surya Sebagai Energi Terbarukan (Studi Wilayah Ambon Dan Sekitarnya).  J.  Meteorol.  dan  Geofis. 10 (1): 22.
3 Rahardjo  I,  Fitriana  I.  2005.  Analisis
Potensi  Pembangkit  Listrik  Tenaga Surya  di  Indonesia.  Strategi  Penyedian Listrik Nasional Dalam Rangka Mengantisipasi  Pemanfaatan  PLTU Batubara Skala Kecil, PLTN dan Energi Terbarukan. 43-52.
4 Widayana G. 2012. Pemanfaatan Energi Surya. J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru.
9 : .
5 Amin I, Harun N, Suyuti A. 2017. Studi Potensi  Energi  Terbarukan  di  Kawasan Timur  Indonesia  Berbasis  Analisis RETScreen  International.  J.  Insypro (Information Syst. Process. 2 : 1.
6 Yanti  N  et  al.  2019.  Prediksi  Radiasi Matahari  Dengan  Penerapan  Metode
Elman  Recurrent  Neural  Network.
12 (November): 2579. 7
Utomo  YS.  2017.  Radiasi  Surya Menggunakan Data Lpm (Lama Penyinaran  Matahari).  J.  Mater.  dan Energi Indones. 07 (02): 21.
8 Octavianti  A,  Muliadi,  Apriansyah. 2018. Estimasi Intensitas Radiasi
Matahari  di  Wilayah  Kota  Makassar. Prism. Fis. 6 , No. 3 (3): 152.
9 Rumbayan  M,  Nagasaka  K.  2011. Estimation  of  Daily  Global  Solar Irradiation  in  Indonesia  with  Artificial Neural Network (ANN) Method. Int. J.
Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. 1 : .
10 Almorox  J,  Hontoria  Fernández  C. 2004.  Global  solar  radiation  estimation using  sunshine  duration  in  Spain. Energy Convers. Manag. 45 : 1529.
11 Dorvlo  ASS,  Jervase JA,  Al-Lawati  A. 2002.  Solar  radiation  estimation  using artificial neural networks. Appl. Energy. 71 (4): 307.
12 Flores JJ, Graff M, Rodriguez H. 2012. Evolutive  design  of  ARMA  and  ANN models  for  time  series  forecasting. Renew. Energy. 44 : 225.
13 Örkcü  HH,  Bal  H.  2011.  Comparing performances  of  backpropagation  and genetic algorithms in the data classification. Expert Syst. Appl. 38 (4): 3703. 14 Dewi C, Muslikh M. 2013.
Perbandingan Akurasi Backpropagation Neural  Network  dan  ANFIS  Untuk Memprediksi  Cuaca.  J.  Sci.  Model. Comput. 1 (1): 7.
15 Duffie  J,  Beckman  WA.  1980.  Solar Engineering  of  Thermal  Processes Second  Edition.  NASA  STI/Recon Tech. Rep. A. 81 : 16591.
16 Supranto J. Statistik: Teori dan Aplikasi (Jilid 1) (Edisi 7). Erlangga. 2010.
17 Walpole  R.  Introduction  of  Statistics. 3rd  Edition.  Macmillan  Publishing Company, New York. 1982.
18 Thoriq  M.  2022.  Peramalan  Jumlah Permintaan  Produksi  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Algoritma Backpropagation.  J.  Inf.  dan  Teknol.
1 (2): 27.