## 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)
Nurry Widya Hesty *)1 , Tri Wahyu Hadi **)
*) Puslitbangtek Ketenagalistrikan, Energi Baru, Terbarukan dan Konservasi Energi, Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral Jl Ciledug Raya Kav. 102 Cipulir Kebayoran Lama 12230
**) Program  Studi Sains Kebumian Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian Institut Teknologi Bandung Jl Ganesha 10 Bandung 40132
1 e-mail: nurry.hesty@gmail.com
Diterima 4 Agustus 2015, Direvisi 12 Oktober 2015, Disetujui 18 Desember 2015

## ABSTRACT
An  accurate  and  high  resolution  wind  energy  potential  maps  are  needed  to  encourage  the development  of  wind  energy  industry  in  Indonesia.  In  this  study,  offshore  wind  energy  resource mapping  in  the  southern  West  Java  area  was  carried  out  with  the  state-of-the-art  atmospheric simulation  using  Weather  Research  and  Forecast  (WRF)  model.  In  order  to  improve  its  accuracy, nudging of Cross-Calibrated Multi-Platform (CCMP) wind data was applied with Four Dimension Data Assimiliation  (FDDA)  technique.  Sensitivity  test  was  also  performed  with  comparison  using  six planetary  boundary  layer  (PBL)  parameterizations  in  sampled  cases.  It  is  found  that  (Yonsei University) YSU PBL parameterization produced smallest error against observational data and selected to  run the  model simulation  throughout  one  year  period  of  2008.  Model  results  are  verified  against observational  data  from  the  anemometric  mast  at  Sukabumi.  The  results  show  that  the  FDDA technique  can  reduce  RMSE  and  reproduce  similar  wind  distribution  patterns  to  the  wind measurement  data.  Here,  we  show  the  analyses  of  the  model  performance  to  evaluate  the improvements through the assimilation.
Keywords: WRF, FDDA, the potential of wind, Offshore

## ABSTRAK
Peta  potensi  energi  angin  lepas  pantai  yang  akurat,  memiliki  resolusi  tinggi,  dan  tidak tergantung pengukuran insitu sangat dibutuhkan untuk mengurangi biaya pengukuran langsung dan mendorong pengembangan teknologi Pembangkit Listrik Tenaga Angin di Indonesia. Dalam penelitian ini,  dilakukan  teknik  asimilasi  data nudging FDDA  untuk  memperbaiki  akurasi  model  cuaca  skala meso  WRF  di  lepas  pantai  selatan  Jawa  Barat  menggunakan  data  angin  permukaan l aut  Cross- Calibrated  Multi-Pl atform (CCMP)  sebagai  data  asimilasi.  Tes  sensitifitas  dilakukan  dengan membandingkan enam buah  parameterisasi Planetary Boundary Layer (PBL) terhadap sampel. Hasil uji  menyatakan  skema  PBL Yonsei  University (YSU)  menjadi  skema  yang  paling  mendekati  data stasiun pengamatan  dan terpilih untuk  dijalankan sepanjang 2008. Hasil model diverifikasi dengan data  stasiun  pengukuran  di  Sukabumi.  Hasil  verifikasi  menunjukkan  asimilasi  data  FDDA  dapat mereduksi nilai RMSE dan menghasilkan pola distribusi angin mirip dengan data stasiun pengukuran. Kata kunci: WRF, FDDA, Potensi angin, Lepas pantai

## 1  PENDAHULUAN
Usaha  identifikasi  potensi  energi  angin  berupa  pemasangan  menara anemometer  telah  dilakukan  di  beberapa  wilayah  Indonesia.  Analisis  potensi  energi angin  di  daerah  Sukabumi  hasil  pengukuran  menara  anemometer  sepanjang  2008 berdasarkan  laporan  kegiatan  kajian  potensi  angin  dari  P3TKEBTKE-KESDM  2008 menunjukkan  faktor  kapasitas  turbin  referensi  baik  untuk  Bonus  1  MW  maupun Bonus  2  MW  adalah  sebesar  23%.  Faktor  kapasitas  tersebut  masih  cukup  kecil dibandingkan kajian beberapa jenis turbin angin (Boccard, 2008) yang mencapai 20% - 50%.  Saat  ini  telah  terpasang pilot  project PLT  Angin  100  KW  di  lokasi  menara anemometer  tersebut  yang  kinerjanya  masih  dalam  penelitian.  Walaupun  menurut hasil  kajian  tersebut  potensi energi  angin  di  Sukabumi  cukup  baik,  namun  potensi energi angin lepas  pantainya diharapkan  lebih menjanjikan.  Beberapa kajian tentang kecepatan  angin  lepas  pantai  laut  Eropa  bagian utara  dan laut  Mediterania  (Pontes, 2007),  di lepas  pantai  Denmark  (Barthelmie,  1999),  dan  di laut  Baltic  (Lange et  al ., 2004) menyebutkan kecepatan angin lepas pantai lebih tinggi  karena turbulensi yang lebih  rendah  dan  kekasaran  permukaan  air  lebih  rendah.  Akan  tetapi  pemahaman karakteristik angin lepas pantai Indonesia masih sangat terbatas, terle bih karena data pengukuran Automatic  Weather  Station (AWS) wilayah tersebut tidak ada. Pengukuran angin  lepas  pantai  menjadi  tugas  yang  sulit,  tidak  hanya  karena  butuh  fondasi  dan struktur menara yang kuat, tetapi juga menjadi tantangan besar untuk menyediakan power supply dan transfer data yang kontinu, termasuk juga kesulitan memelihara dan memperbaiki  jika  ada  kerusakan.  Kesulitan-kesulitan  tersebut  menyebabkan pengukuran angin lepas pantai membutuhkan biaya tinggi.
Pemodelan cuaca numerik  skala meso seperti Weather  Research  and  Forecasting (WRF)  menawarkan  kemampuan  mensimulasikan  angin  di  daerah  yang  sedikit  atau bahkan tidak ada stasiun pengukuran. Di lain pihak, hasil model WRF sering memiliki kekurangan  dalam  akurasi.  Usaha  untuk  meningkatkan  akurasi  hasil  model  melalui penetapan  kondisi  awal  yang  akurat  dikenal  dengan  teknik  asimilasi  data.  Teknik asimilasi  data  yang  umum  dipakai  adalah  metode  statistik  ( optimal  interpolation (OI) dan Kalman Filter , metode variasional (3D-Var dan 4D-Var), serta metode empiris yang dikenal dengan metode nudging Four Dimension Data Assimilation (FDDA).
Dibandingkan  metode  statistik  dan  variasional,  metode nudging FDDA  memiliki formula  matematika  yang  jauh  lebih  sederhana  berdasarkan  teknik  interpolasi  yang sederhana.  Metode  ini  memberikan  hasil  yang  baik  dan  tidak  membutuhkan sumberdaya komputasi yang besar (Lorenc, 1986). Dalam penelitian yang dilakukan di wilayah  Colorado,  Stauffer et  al. (1994),  teknik nudging FDDA  pada  model Fifth-
Generation  Penn  State/NCAR  Mesoscale Model  (MM5)  menghasilkan  data  set  yang sesuai dengan pengamatan dan mewakili topografi lokal dan efek konvektif.
Estimasi potensi energi angin lepas pantai yang akurat, memiliki resolusi tinggi, dan  tidak  tergantung  pengukuran insitu sangat  dibutuhkan untuk  mengurangi  biaya pengukuran  langsung  dan  mendorong  pengembangan  teknologi  PLT  Angin  di Indonesia. Karena itu, penelitian ini dimaksudkan untuk menyelidiki  karakteristik dan estimasi potensi energi angin lepas pantai melalui model yang akurat. Teknik asimilasi data nudging FDDA pada model skala meso WRF di lepas pantai Indonesia dilakukan untuk  memenuhi  tujuan  tersebut.  Hasil  model  kemudian  diverifikasi  dengan  data pengukuran angin di ketinggian 10, 30, dan 50 m.

## 2  METODOLOGI
Model  prediksi  cuaca  numerik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Advanced Research WRF (WRF- ARW) Ver 3.1. Domain simulasi adalah wilayah selatan Jawa  Barat    (Gambar  2-1)  menggunakan  tiga  kali downscaling dengan  tujuan mendapatkan pola cuaca yang lebih detail sesuai dengan kondisi lokal seperti topografi dan  garis  pantai.  Resolusi  domain ketiga  yaitu  3  km  diharapkan  cukup  baik  untuk meninjau kejadian angin kencang.
WRF  dijalankan  dalam  dua  skema  operasi.  Skema  yang  pertama  sebagai kontrol,  yaitu  WRF  dijalankan  tanpa  data  asimilasi  hanya  menggunakan  data  FNL sebagai kondisi awal dan batas. Skema kedua WRF dijalankan dengan  teknik asimilasi data nudging FDDA menggunakan data angin permukaan laut CCMP.

## Gambar 2-1: Domain model yang digunakan dalam simulasi
Pada  setiap  skema  diuji  sensitifitas  parameterisasi Planetary  Boundary  Layer (PBL). Hal ini didasarkan pada  penelitian Draxl et  al. (2014) yang menyatakan kinerja model  cuaca  numerik  skala  meso  untuk  energi  angin  pada  ketinggian  rotor  turbin sangat  tergantung  pada  pemilihan  parameterisasi  lapisan  batas  planet  (PBL)  dalam model. Uji PBL dilakukan hanya pada domain ketiga. Konfigurasi parameterisasi model dapat dilihat pada  Tabel 2-1. Dalam tabel tersebut dapat dilihat ada 6 uji skema PBL dipakai dalam simulasi. Uji sensitifitas PBL mengambil sampel 5 hari dengan melihat kejadian  kecepatan  angin  tertinggi  data  stasiun  pengamatan  pada  masing-masing musim  DJF  (Desember-Januari-Februari),  MAM  (Maret-April-Mei),  JJA  (Juni-Juli- Agustus), dan SON (September-Oktober-November). Validasi model  dilakukan terhadap
data anemometer sepanjang 2008 yang berlokasi di desa Ciemas, Sukabumi. Menara tersebut memiliki 3 titik ketinggian pengkuran, yaitu di ketinggian 10m, 30m, dan 50m.
Enam  buah  parameterisasi  PBL  diuji  pada  model  WRF  tanpa nudging menghasilkan skema Yonsei  University (YSU) sebagai dua skema  paramaterisasi yang memiliki Root  Mean  Square  Error (RMSE)  paling  kecil  sehingga lebih  mendekati data observasi Sukabumi. Hal ini berarti pola kecepatan angin lokasi menara anemometer Sukabumi digambarkan paling baik oleh skema YSU. Selanjutnya parameterisasi PBL YSU dijalankan pada kedua skema operasi sepanjang 2008.
Model menggunakan 35 level sigma, dengan 10 level berada di bawah ketinggian 500m.  Verifikasi  dan  analisis  dilakukan  terhadap  hasil  model  yang  diinterpolasi  ke ketinggian  10m,  30m,  dan  50m  di  atas  permukaan  tanah  sesuai  dengan  data pengukuran  Sukabumi.  Ketinggian  50  m  juga  merupakan  ketinggian  standar hub turbin angin dan pembuatan peta potensi energi angin.
Verifikasi  data  secara  kualitatif  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil simulasi  dengan  data  pengukuran  secara time  series .  Metode  verifikasi  secara kuantitatif  yang  digunakan  yaitu  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE), Root  Mean Square Vector Error (RMSVE), bias, dan korelasi. Selanjutnya output model berupa peta color-code yang  merepresentasikan  kecepatan  angin  (m/det)  pada  ketinggian  50  m digunakan untuk mengidentifikasi lokasi berpotensi.
Meskipun kecepatan angin telah didapatkan dan memenuhi persyaratan dalam besarnya kecepatan namun masih terdapat faktor lain yang harus diperhatikan dalam pemasangan  pembangkit energi  angin  diantaranya k edalaman  air,  jarak  lepas  pantai (dari garis pantai) dan taman nasional laut. Jarak lepas pantai dari pantai kurang dari 5 m tidak diperbolehkan menurut International Energy Agency (IEA) untuk menghindari kerusakan habitat laut dan gangguan bagi kapal. Sedangkan jarak 25 km atau lebih sangat berpengaruh terhadap kenaikan biaya kabel koneksi jaringan. Oleh karena itu lokasi lepas pantai berpotensi dalam penelitian ini dibatasi berjarak 20 km dari pantai.

## Tabel 2-1: SKEMA KONFIGURASI MODEL
D1 D2 D3 Periode 29 Januari – 14 Desember 2008 Resolusi horisontal (km) 27 9 3 Level vertikal 35 35 35 PBL YSU  YSU Model Asymmetric Convective (ACM2) Model Medium Range Forecast (MRF) Model Mellor–Yamada–Janjic (MYJ) Model Quasi-Normal Scale Elimination (QNSE) Skema Yonsei University (YSU)
Mellor–Yamada–Nakanishi–Niino Level 2 (MYNN2)

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Verfikasi Hasil Simulasi 1 Tahun
Time series kecepatan angin rata-rata per jam diperoleh dari model WRF dengan dan  tanpa nudging di  lokasi  stasiun  Sukabumi. Time  series sepanjang  2008  di  tiga ketinggian, yaitu 10 m, 30 m, dan 50 m ditampilkan  pada Gambar 3-1. Daerah yang diberi  bayangan  ( shading )  merepresentasikan  data  kosong  yaitu  saat  anemometer
mengalami  kerusakan  sehingga  tidak  merekam  data.  Data  observasi,  model  tanpa nudging (NN),  dan  model  dengan nudging (WN)  masing-masing  direpresentasikan dengan  grafik  warna  hijau,  biru,  merah.  RMSE  tereduksi  secara  signifikan  antara model  tanpa nudging dan  model  dengan nudging .  Hasil  simulasi  dengan nudging di ketinggian 50m, korelasi mencapai 88% dan RMSE sebesar 1,3 m/det. Terlihat bahwa model  tanpa nudging dan  dengan nudging keduanya  menunjukkan  overestimasi terhadap  data  pengukuran.  Namun  model dengan nudging memperkecil overestimasi sehingga menurunkan error .
Penelitian  Fajrin  (2014)  menyebutkan  penggunaan Power  Law dengan  nilai konstanta wind  shear 1/7  sangat  bervariatif  dan  sensitif  terhadap  siklus  pemanasan dan  pendinginan  udara  permukaan  serta  tinggi  kekasaran  permukaan  sehingga menyebabkan  estimasi  kecepatan  angin  disuatu  lokasi  dan  ketinggian  tertentu memiliki  RMSE  cukup  tinggi.  Dilain  pihak  penelitian  Ameldam  (2012)  mengatakan penggunaan  data  satelit  seperti National  Centers  for  Environmental  Prediction-Final (NCEP-FNL) dan CCMP secara langsung sangat tidak disarankan untuk merepresentasikan data observasi atau untuk estimasi kecepatan angin suatu wilayah  dikarenakan data satelit  memiliki  resolusi  yang  kasar.  Beberapa  teknik statistical  downscaling yang dilakukan Ameldam (2012) terhadap kedua data satelit tersebut ternyata tidak mampu mereduksi nilai RMSE secara signifikan.
Gambar 3-1: Time  series kecepatan  angin  data  observasi,  model tanpa nudging ,  dan  model  dengan nudging sepanjang 2008 diketinggian 10 m, 30m, dan 50 m
Berdasarkan  kajian  tersebut  di  atas,  penelitian  yang  dilakukan  penulis  di wilayah Sukabumi menggunakan metode dynamical downscaling yang memperhatikan kondisi fisis dan dinamis atmosfer dalam perhitungan skala grid -nya untuk memperoleh resolusi  lebih  tinggi.  Lebih  khusus,  perlakuan  teknik  asimilasi  data nudging FDDA pada dynamical  downscaling pada  wilayah  kajian  menghasilkan  data  set  angin  yang memenuhi  kriteria  yang  diajukan  Emery  (2001) sebagai  panduan  model  meteorologi untuk angin yaitu untuk kecepatan angin nilai RMSE  2 m/det dan  -0,5  Bias  0,5. Profil  diurnal  kecepatan  angin  rata-rata  diperlihatkan  pada  Gambar  3-2.  Data pengukuran,  model  tanpa nudging ,  dan  model  dengan nudging masing-masing direpresentasikan  oleh garis biru, hijau, dan merah. Model tanpa nudging dan dengan nudging memiliki  tren  yang  mirip  dengan  data  pengukuran,  namun  model  dengan
nudging lebih  mendekati  data  pengukuran.  Dari  gambar  tersebut  dapat  dilihat kecepatan  angin  maksimum  terjadi  di  siang  hari  antara  pukul 10.00  sampai  dengan pukul 14.00.  Hal ini dikarenakan pada siang hari  proses pencampuran ( mixing ) udara lebih  kuat  dibandingkan  pada  malam  hari.  Selain  itu  di  siang  hari  terjadi  fluktuasi suhu yang besar di permukaan dan juga antara daratan dan lautan sehingga fluktuasi tekanan yang mempengaruhi pergerakan angin juga semakin besar. Sedangkan pada malam  hari  kecepatan  angin  berkurang  karena  radiasi  matahari  tidak  ada  sehingga pemanasan tidak terjadi.
Kecepatan  angin lebih  tinggi di  siang  hari,  mulai  pukul  10.00  dan  cenderung konstan  sampai  pukul  14.00,  kemudian  mulai  menurun  seiring  terbenamnya matahari.  Ketika  itu,  permukaan  Bumi  mulai  mendingin  relatif  terhadap  udara  di atasnya.  Lapisan  batas  terstratifikasi  stabil,  kecepatan  angin  permukaan calm , sedangkan kecepatan angin lapisan atasnya meningkat. Karena pada malam hari tidak terjadi  pencampuran,  kecepatan  angin  antara  lapisan  atas  dan  bawahnya  terpisah. Kecepatan  angin  menurun  secara  bertahap  sampai  mencapai  nilai  tertentu  dan kemudian konstan  sampai  matahari  mulai  terbit.  Siklus  ini  terjadi konsisten  selama satu hari, seiring dengan siklus pemanasan dan pendinginan udara lapisan permukaan.
Dengan mengetahui variasi harian dari kecepatan angin, dapat diketahui saat- saat dimana angin bertiup kencang dalam satu hari, sehingga dapat digunakan untuk menentukan berapa jam dalam sehari semalam energi angin di daerah tersebut dapat dipergunakan untuk menggerakkan turbin.
Gambar 3-2: Profil diurnal kecepatan angin data observasi, model tanpa nudging , dan model dengan nudging di ketinggian 10 m, 30m, dan 50 m
Gambar 3-3: Profil  diurnal  kecepatan  angin  per  bulan  data  observasi  (merah),  dan  model  dengan nudging (biru) di ketinggian 50 m
Gambar  3-3  memperlihatkan  profil  diurnal  kecepatan  angin  per  bulan  antara data observasi dengan hasil model nudging . Kecepatan angin lebih dari 5 m/det sangat signifikan secara kontinyu terjadi terutama pada Mei sampai Oktober. Pada periode itu wilayah  pantai  selatan  Jawa  Barat  dan  Sukabumi  mengalami  kecepatan  angin  yang cukup besar.
Untuk  memahami  pola  distribusi  angin  dalam  rentang  waktu  panjang  dapat menggunakan fungsi Weibull. Parameter Weibull sangat diperlukan untuk menganalisa frekuensi distribusi kecepatan berdasarkan rata-rata musiman dan tahunan.  Gambar 3-4  menunjukkan  model  dengan nudging menghasilkan  parameter  Weibull  (c  dan  k) yang  mendekati  parameter  Weibull  data  pengukuran.  Jumlah  atau  durasi  sangat dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  nilai  parameter  k.  Semakin  besar  nilai  k  maka semakin besar durasinya. Nilai c disebut sebagai parameter skala. Semakin besar nilai c  maka  kurva  akan  bergeser  ke  arah  kecepatan  angin  tinggi  dan  semakin  banyak jumlah hari yang memiliki tiupan angin kencang, demikian juga sebaliknya.
Gambar 3-4: Perbandingan Distribusi Weibull di ketinggian 10m, 30m, dan 50m antara data observasi dengan model nudging
Gambar  3-4  menunjukkan  model  dengan nudging memiliki  distribusi  Weibull yang  lebih  ‘runcing’  dibanding  data  observasi,  hal  ini  menunjukkan  data  observasi lebih  tersebar  dan  memiliki range kecepatan  angin  yang lebih  besar.  Frekuensi data observasi pada angin kecepatan tinggi memiliki range yang lebih besar dari pada model WN, yang berpengaruh pada perkiraan besarnya rapat daya yang dihasilkan.

## 3.2 Peta Potensi Energi Angin Lepas Pantai
Keluaran model dengan nudging selanjutnya  digunakan untuk  mengidentifikasi potensi energi angin. Menurut panduan Energy Sector Management Assistence Program (ESMAP) keluaran standar model skala meso yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi potensi  angin  adalah  peta color-code yang  merepresentasikan  data  kecepatan  angin (m/det)  pada  ketinggian  standar hub turbin  angin.  Peta  tersebut  memberikan gambaran mengenai lokasi yang potensial untuk pengembangan energi angin.

## Gambar 3-5: Kecepatan angin rata-rata tahun 2008 di ketinggian ketinggian 50 m
Gambar  3-5  merupakan  peta  kecepatan  angin  rata-rata  di  ketinggian  50m. untuk wilayah on shore , kecepatan angin yang tinggi (6 – 7 m/det) terjadi di Sukabumi tempat  menara  anemometer  terpasang  (dilambangkan  dengan  bintang),  Pandeglang, dan  sepanjang  pantai  selatan.  Kecepatan  angin  tersebut  cukup  menjanjikan  karena umumnya  kecepatan  angin  rata-rata  yang  digunakan  sebagai cut  in turbin  angin komersial  adalah  5  m/det.  Sementara  kecepatan  angin  di  daerah offshore (direpresentasikan  dengan  garis  putus-putus  warna  biru,  dengan  jarak  20  km  dari garis pantai) menunjukkan angka lebih dari 7 m/det, yang artinya potensi daya listrik yang dihasilkan akan jauh lebih besar. Lokasi potensial untuk offshore adalah Ujung Genteng, Ujung Kulon, dan Pulau Panaitan (ditunjukkan berturut-turut dengan angka 1, 2, 3 pada Gambar 3-5). Wilayah Sukabumi  terlihat memiliki kecepatan angin rata- rata  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  wilayah  darat  lainnya.  Kabupaten  Sukabumi merupakan daerah yang berbukit-bukit sehingga kemungkinan mekanisme channeling menjadi faktor yang mempercepat aliran angin. Mekanisme memungkinkan terjadinya angin  lokal  yang  kencang  di  ujung  terowongan  atau  celah  antara  dua  gunung  atau bukit.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Metode  FDDA  pada  WRF  memperbaiki  akurasi  model dengan  mereduksi error . RMSE hasil simulasi dengan FDDA di ketinggian 50 m menurun menjadi sebesar 1,255
m/det  dibandingkan  tanpa  FDDA  yaitu  sebesar  2,155  m/det.  Penggunaan  metode WRF-FDDA menghasilkan data set kecepatan angin sesuai panduan model meteorologi angin  yang  diajukan  Emery  (2001).  Peta  hasil  simulasi  menunjukkan  Sukabumi menjadi  lokasi on  shore yang  memiliki  potensi  energi  angin  menjanjikan.  Wilayah Sukabumi  memiliki  topografi  pegunungan  di  sebelah  utara  yang  memungkinkan terjadinya mekanisme channeling sehingga mempercepat aliran angin.
Identifikasi  awal  berdasarkan  peta  hasil  simulasi,  untuk  lokasi offshore yang memiliki  potensi  besar  adalah  Ujung  Genteng,  Ujung  Kulon,  dan  Pulau  Panaitan . Penelitian dan validasi lebih lanjut diperlukan untuk menunjang identifikasi awal ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Pusat Penelitian dan  Pengembangan Teknologi  Ketenagalistrikan,  Energi  Baru  Terbarukan,  dan  Konservasi  Energi , Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  untuk  penyediaan  data  pengukuran Sukabumi  sebagai  data  verifikasi  dan  sumberdaya  komputer  untuk  menjalankan simulasi model.

## DAFTAR RUJUKAN
Ameldam, P., 2012. Pengujian Data NCEP-FNL Dan CCMP Untuk Potensi Energi Angin (Studi Kasus Di Jawa Barat) , Skripsi ITB.
Barthelmie, R. J., 1999. The Effects Of Atmospheric Stability On Coastal Wind Climates , Meteorol Appl, 6, 39-47. Boccard,  N.,  2009. Capacity Factor  of  Wind  Power.  Energy  policy, Oxford:  Elsevier,  ISSN  0301-4215,  ZDB-ID 1862959. - Vol. 37, 2679-2688.
Draxl C., Andrea N. Hahmann, Alfredo Peña, Gregor Giebel, 2014. Evaluating Winds And Vertical Wind Shear From Weather Research And Forecasting Model Forecasts Using Seven Planetary Boundary Layer Schemes , Wind Energy, 17:1, 39-55.
Fajrin,  A.,  2014. Variabilitas  Profil Angin di Wind Farm Pantai Pandan Simo  Ditinjau  dari Koefisien Wind   Shear , Skripsi ITB.
Lange,  B.,  2004. Comparison  of  Wind  Conditions  of  Offshore  Wind  Farm  Sites  in  the  Baltic  and  North  Sea, Proceedings of the German Wind Energy Conference DEWEK 2004, Wilhelmshaven, Germany.
Lange,  B.,  S.  Larsen,  J.  Hojstrup,  and  R.  Barthelmie,  2004. Importance  of  Thermal  Effects  and  Sea  Surface Roughness for Offshore Wind Resource Assessment, J Wind Eng Ind Aerod , 92 , 959-988. Lorenc A., 1986. Analysis Methods For Numerical Weather Prediction, Quart. J. Roy. Meteor. Soc , 112, 1177–1194.
Pontes, M-T, Sempreviva,  AM,  Barthelmie, R., Giebel, G., Costa, P.,  2007. Integrating  Offshore  Wind  And  Wave Resource Assessment, Proc. 7th European Wave and Tidal Energy Conference, Porto, Portugal. P3TKEBTKE-Kementerian ESDM, 2008. Laporan Penelitan Kajian PLT Angin di Indonesia Bagian Timur . Stauffer, D.R., Seaman, N., 1994. Multiscale Four-Dimensional Data Assimilation, Journal of Applied Meteorology, vol. 33, 416-434.