Perbandingan Median foF2 dari Model MSILRI, ITU-R/CCIR, dan IRI2016/URSI dengan Data Observasi di Stasiun Pameungpeuk pada Saat Aktivitas Matahari Rendah (Comparison The foF2 Median of MSILRI, ITU-R/CCIR, and IRI2016/URSI Models to Data Observed Over Pameungpeuk During Low Solar Activity)
Jiyo 1 , Rezy Pradipta 2 , Annis Siradj Mardiani 1
1 Pusat Riset Antariksa, LAPAN-BRIN, Bandung
2 Institute for Scientific Research, Boston College, Boston, USA

## Riwayat naskah
Diterima: 09-08-2021 Direvisi: 07-12-2021 Disetujui: 09-12-2021
Korespondensi:
jiyo@brin.go.id

## ABSTRAK
Pada makalah ini kami menentukan ketelitian nilai  median foF2 yang dihasilkan oleh model regional MSILRI, model global ITU-R/CCIR, dan model global IRI2016/URSI, pada saat tingkat aktivitas matahari rendah. Perbandingan model terhadap data observasi di stasiun pengamatan Pameungpeuk (7,65°LS, 107,96°BT, 32,38°LS geomagnetik) dari Maret 2019 hingga Februari 2020 telah dilakukan. Dari sini diperoleh kesimpulan: (a) nilai foF2 yang dihasilkan oleh model MSILRI dan ITU-R/CCIR lebih tinggi dari hasil observasi, sedangkan model IRI2016/URSI menghasilkan nilai foF2 yang lebih rendah; (b) model IRI2016/URSI menghasilkan foF2 yang memiliki simpangan paling kecil, disusul kemudian oleh model MSILRI dan model ITU-R/CCIR; (c) ketiga model mengasilkan foF2 yang berkorelasi sangat kuat dengan data observasi. Model MSILRI memiliki rentang nilai koefisien korelasi R paling sempit (0,96—0,99), disusul metode ITU-R/CCIR (0,91—0,99), dan metode IRI2016/URSI memiliki rentang nilai R paling lebar (0,84—0,96). Kemudian, nilai foF2 hasil model ITU-R/CCIR dengan masukan indeks  T-regional dapat digunakan untuk keperluan aplikasi lapangan secara langsung, sedangkan yang lainnya harus disesuaikan terlebih dahulu dengan menggunakan persamaan koreksi. Dalam hal aksesibilitas, model IRI2016/URSI mudah digunakan karena interaktif dan beroperasi secara daring dengan fitur lengkap. Model ITU- R/CCIR dapat dijalankan secara daring maupun luring dengan fitur terbatas, sedangkan model MSILRI hanya bisa dijalankan secara luring.
Kata kunci :  MSILRI, ITU-R/CCIR, IRI2016/URSI, foF2 , simpangan, koefisien korelasi
ABSTRACT In this paper we determined the accuracy of foF2 values generated by the MSILRI regional model, the ITU-R/CCIR global model, and the IRI2016/URSI global model during a period of low solar activity. Comparisons of model output against ionosonde observation data from Pamengpeuk station (7.65°S, 107.96°E) during March 2019-February 2020 time period were conducted. It was concluded that: (a) foF2 values generated by the MSILRI and ITU-R/CCIR models overestimate experimental observations, whereas those generated by the IRI2016/URSI model underestimate them; (b) the IRI2016/URSI model generates foF2 values with the smallest absolute deviations from experimental observations, outperforming the MSILRI and ITU-R/CCIR models; (c) all three models generate foF2 values that are strongly correlated with foF2 values from observations. The MSILRI model yields the narrowest range of correlation coefficients (R = 0.96-0.99), followed subsequently by the ITU- R/CCIR model (R = 0.91-0.99), while the IRI2016/URSI model yields the widest range of correlation coefficients (R = 0.84-0.96). Furthermore, foF2
values generated by the ITU-R/CCIR model with regional T-index as input can be directly used for practical applications, while foF2 values from other models require some additional adjustment using a linear correction. In terms of accessibility, the IRI2016/URSI model is the easiest to operate because of its interactive and online interface with full set of features. In comparison, the ITU-R/CCIR model can be operated with limited set of features via either online or offline interfaces, whereas the MSILRI model can only be operated via an offline interface.
Keywords :  MSILRI, ITU-R/CCIR, IRI2016/URSI, foF2 , deviations, correlation coefficients
1.  Pendahuluan Frekuensi kritis lapisan ionosfer ( foF2 ) adalah nilai frekuensi puncak pada lapisan F yang diperoleh dari proses scaling terhadap ionogram hasil pengamatan menggunakan ionosonda. Ionosfer lapisan F merupakan bagian yang paling tinggi letaknya, di atas lapisan E dan D di bawahnya, serta yang paling stabil keberadaannya. Parameter foF2 menunjukkan kerapatan elektron yang paling besar di lapisan tersebut, dan dalam penerapannya digunakan sebagai batas atas frekuensi gelombang radio yang dapat dipantulkan oleh ionosfer secara keseluruhan. Riset tentang frekuensi kritis lapisan ionosfer sudah sejak lama dilakukan dan hingga saat ini telah menghasilkan model ionosfer global dalam berbagai versi. Model Sederhana Ionosfer Lintang Rendah Indonesia (Muslim et al ., 2007) merupakan model regional yang dikembangkan di Pusat Sains Antariksa LAPAN, dan telah digunakan untuk memberikan layanan informasi ionosfer di atas wilayah Indonesia. Kemudian, model International Reference Ionosphere (IRI) (Bilitza, 2018) adalah model global yang tersedia dan banyak digunakan oleh para peneliti dan praktisi untuk melakukan riset maupun pengembangan sistem informasi tentang ionosfer global. Selain itu terdapat pula model semi-empiris ITU-R/CCIR yang digunakan dalam software prediksi ASAPS
( Advanced Stand-Alone Prediction System ). Software ASAPS banyak digunakan untuk menentukan prediksi frekuensi komunikasi radio HF ( High Frequency ) di Indonesia. Dalam kegiatan layanan informasi kondisi ionosfer di Indonesia, diperlukan nilai foF2 untuk menentukan tingkat kemampuan ionosfer dalam menunjang keberhasilan komunikasi radio HF. Sumber utamanya adalah dari pengamatan menggunakan ionosonda. Namun, terkadang ionosonda tidak bisa menyediakan data foF2 karena beberapa sebab. Hal yang hampir sama
terjadi pula dalam kegiatan riset. Untuk mengatasi kendala tersebut, maka dilakukan asimilasi data dengan menggunakan model. Data foF2 yang ditentukan menggunakan model dapat digunakan untuk mengisi kekosongan data sehingga informasi untuk layanan akan tetap tersedia. Dalam riset, data asimilasi digunakan agar analisis dapat dilakukan dengan baik.
Tujuan dari riset yang dilakukan adalah mengetahui ketelitian nilai  median bulanan foF2 yang diturunkan dari tiga model ionosfer tersebut, dan derajat kesesuaian atau korelasinya dengan data observasi.  Selain itu, dalam riset ini akan ditentukan persamaan matematis untuk mengoreksi foF2 hasil model agar lebih sesuai dengan data observasi. Hasil yang diperoleh dapat digunakan untuk menyusun metode atau langkah penentuan nilai foF2 rujukan untuk keperluan riset dan layanan informasi di Pusat Sains Antariksa.

## 2.  Tiga Model Ionosfer 2.1.  Sederhana Ionosfer Lintang Rendah Indonesia
Model Sederhana Ionosfer Lintang Rendah Indonesia (MSILRI) adalah model ionosfer regional yang merupakan adaptasi dari Simplified Ionopheric Regional Model (SIRM) untuk ionosfer lintang rendah wilayah Indonesia (Muslim et al. , 2007). SIRM merupakan model empiris regional yang dibangun berdasarkan analisis Fourier terdadap parameter foF2 , M(3000)F2, h′F , foF1 , dan foE di atas wilayah negara-negara Eropa (Zolesi et al. , 1993). Model MSILRI telah mengalami pengembangan dan peningkatan (misalnya Muslim (2010)) dan versi terbaru (v14.2) antara lain memuat parameter foF2 , M(3000)F2, LUF, dan TEC
( Total Electron Content ). Model ini belum bisa dijalankan secara online (daring). Suhartini et al. (2015) telah menguji model MSILRI versi tahun 2013 menggunakan data foF2 hasil pengamatan di
stasiun Biak (1,00°LU, 136,00°BT, 18,63°LS geomagnetik) tahun 2005—2009. Dalam riset tersebut korelasi antara foF2 MSILRI dengan foF2 observasi  ditentukan untuk masing- masing data bulan Januari hingga Desember secara terpisah. Hasilnya, koefisien korelasi (R) antara foF2 MSILRI dan foF2 observasi di stasiun pengamatan Biak adalah 0,89—1,00 dengan rataan 0,94. Nilai foF2 model ini kurang akurat pada saat aktivitas matahari rendah, apabila dibandingkan dengan saat aktivitas matahari sedang. Kemudian, Martiningrum (2019) menguji model GIM-MSILRI, yang merupakan perbaikan MSILRI dengan memanfaatkan model Global Ionospheric Map (GIM) yang mampu menghasilkan nilai TEC. Nilai foF2 untuk perbaikan tersebut ditentukan melalui hubungan foF2 dan TEC. Pengujian dilakukan dengan menggunakan foF2 hasil pengamatan di stasiun pengamatan Sumedang (6,91°LS, 107,83°BT, 30,92°LS geomagnetik) bulan Januari hingga Oktober 2009, pada saat aktivitas matahari rendah. Koefisien korelasi juga ditentukan untuk data masing-masing bulan secara terpisah. Riset tersebut menghasilkan  koefisien korelasi R antara 0,94—0,97, dengan simpangan terendah 0,30 MHZ dan tertinggi 1,76 MHz.

## 2.2.  Model IGRF Model Semi-Empiris ITU- R/CCIR
Model Semi-Empiris ITU-R/CCIR adalah model yang digunakan oleh IPS Australia dalam membangun software ASAPS ( Advaced Stand-Alone Prediction System ).
Dasarnya adalah dokumen rekomendasi ITU- R P.533-7 yang memuat perihal propagasi dan metode prediksi HF, dan CCIR Reports 322 yang memuat tentang noise radio . Di dalam dokumen rekomendasi ITU-R
P.533-7 dimuat antara lain tentang karakteristik parameter ionosfer lapisan F2 dan metode penentuan MUF ( Maximum Usable Frequency ) untuk propagasi (pemantulan) oleh lapisan tersebut. Kemudian, dokumen ini juga memuat tentang frekuensi kritis dan MUF lapisan E, LUF ( Lowest Usable Frequency ), dan beberapa parameter propagasi lainnya.
Software ASAPS dapat dijalankan secara daring melalui laman https://www.sws.bom.gov.au/Category/HF%2 0Systems/Online%20Tools/  atau secara luring (off-line). Tiga tipe propagasi yang disediakan yaitu district atau NVIS ( Near Vertical Incidence Sky Wave ), short path , dan
long path . Arah perambatan gelombang radio pada tipe propagasi NVIS adalah hampir vertikal dengan sudut elevasinya lebih tinggi dari 80° atau jarak antara stasiun pemancar (Tx) dan penerima (Rx) kurang dari 400 km (Witvliet et al , 2015; Witvliet & Alsina Pages, 2017; Yan et al. , 2020), sehingga MUF-nya hampir identik dengan foF2 . Penetapan jarak NVIS beragam, namun yang pasti kurang dari 400 km. Dengan mengacu kepada ITU-R P.533-7 dan tipe propagasi NVIS, maka nilai foF2 dapat direkonstruksikan menggunakan software ASAPS dengan mode district/NVIS.

## 2.3. Model International Reference
Ionosphere Model
International Reference Ionosphere (IRI) merupakan suatu upaya bersama antara Committee on Space Research (COSPAR) dan International Union of Radio Science (URSI) dengan tujuan membangun dan mengembangkan standar internasional untuk parameter ionosfer (Bilitza et al. , 2014). Model yang mulai dikembangkan sejak tahun 1968 ini telah mengalami penyempurnaan dan pengembangan sehingga menghasilkan model IRI versi 2016 (Bilitza, 2018). Pengujian telah dilakukan sebagai upaya untuk mengoreksi dan meningkatkan kemampuan metode ini (misalnya Bilitza et al. , 2012). Model IRI versi 2016 (IRI2016) mampu menyediakan beragram parameter lapisan ionosfer yaitu: kerapatan elektron, temperatur elektron dan ion, komposisi ion, kecepatan ( drift ) vertikal, TEC vertikal, ketinggian lapisan termasuk ketinggian puncak kerapatan lapisan E dan F, probabilitas kemunculan lapisan F1 dan Spread F, cakupan aurora ( auroral boundaries ), dan efek badai ionosfer. Dari berbagai parameter tersebut, model IRI menyediakan frekuensi kritis lapisan F2 ( foF2 ) berdasarkan opsi yang dipilih dari dua opsi model yang disediakan yaitu opsi model URSI atau CCIR (https://ccmc.gsfc.nasa.gov/ modelweb/models/iri2016_vitmo.php). Dalam riset ini digunakan model URSI (IRI2016/URSI). Parameter foF2 hasil model ini juga telah diuji (Suhartini et al. , 2015) menggunakan data pengamatan di stasiun Biak tahun 2005—2009 dan dari situ diperoleh koefisien korelasi antara 0,89 hingga 0,95 dengan rataan 0,94. Riset ini juga menyatakan bahwa penerapan model ini pada saat tingkat aktivitas matahari rendah kurang akurat dibandingkan penerapannya saat
tingkat aktivitas matahari tinggi. Pada saat aktivitas matahari rendah, foF2 model IRI cenderung lebih tinggi dari pengamatan. Bilitza et al. (2012) membandingkan foF2 model IRI dengan hasil pengamatan menggunakan ionosonda di tujuh  stasiun pengamatan yang mencakup daerah lintang rendah dan lintang tinggi. Data pengamatan mencakup siklus ke-23 aktivitas matahari yaitu dari tahun 1980 hingga 2010. Salah satu hasilnya menyatakan bahwa perbedaan foF2 model IRI dengan foF2 observasi mencapai 20% di daerah lintang rendah.

## 3.  Metodologi
Data foF2 yang diteliti kali ini merupakan hasil simulasi menggunakan tiga buah model terpisah yaitu MSILRI, ITU-R/CCIR, dan IRI2016/URSI. Masing-masing simulasi dilakukan dengan masukan tingkat aktivitas matahari bilangan sunspot hasil pemulusan 12 bulan (R12), fluks radio matahari pada panjang gelombang 10,7 cm (F10.7), dan indeks ionosfer (T) regional. Pada rentang waktu Maret 2019 hingga Februari 2020 aktivitas matahari dalam kondisi tenang (Tabel 1). Simulasi dilakukan dengan menjalankan masing-masing model dengan masukan R12, F10.7, dan indeks T secara
terpisah. Rancangan skema simulasi ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan rancangan simulasi menggunakan tiga buah model ionosfer terpisah (untuk kemudian dibandingkan dengan hasil observasi).
Model MSILRI dijalankan menggunakan software Matlab dengan pilihan masukan hanya R12. Salah satu keluarannya adalah frekuensi kritis lapisan ionosfer dan dalam bahasan ini dinotasikan sebagai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 . Nilai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 yang diperoleh adalah nilai mediannya.
Tabel 1. Bilangan sunspot (R12), fluks matahari (F10.7), dan indeks T regional yang digunakan dalam penelitian. Bulan-Tahun R12 F10.7 T-regional Maret 2019 4,5 70,78 4 April 2019 4,3 72,95 5 Mei 2019 3,9 72,88 -1 Juni 2019 3,7 70,29 -6 Juli 2019 3,5 69,44 -3 Agustus 2019 3,5 68,75 -6 September 2019 3,1 68,74 -3 Oktober 2019 2,6 66,9 -6 November 2019 2,1 68,66 -8 Desember 2019 2 68,72 -4 Januari 2020 2,9 68,72 3 Februari 2020 3,9 68,73 4 MSILRI
ASAPS (ITU-R/ CCIR) IRI2016 R12 F10.7 T (regional) 12 2 R MSILRI foF − 12 2 R ASAPS foF − T ASAPS foF − 2 7 . 10 2 F ASAPS foF − 12 2 R IRI foF − 7 . 10 2 F IRI foF − INPUT MODEL
OUTPUT
Nilai foF2 model ITU-R/CCIR diperoleh dengan cara menjalankan software ASAPS dijalankan secara luring ( offline / standalone ) dengan skenario berdasarkan masukan indeks T-regional, F10.7, dan R12 dengan mode prediksi base to base dan sirkit ( path ) NVIS/ district . Data yang diperoleh adalah median setiap jam dan masing-masing dinotasikan sebagai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 , 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 , 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 . Mode prediksi base to base dimaksudkan sebagai prediksi frekuensi komunikasi antara pemancar (Tx) dan penerima (Rx) yang masing-masing lokasinya tetap, tidak bergerak. Kemudian sirkit/ path NVIS ( Near Vertical Incidence  Skywave ) atau district adalah sirkit komunikasi dengan jarak antara Tx dan Rx kurang dari 200 km, sehingga geometri proses penjalaran gelombangnya mendekati geometri penjalaran gelombang pada ionosonda  yaitu menjalar secara vertikal. Pada mode prediksi ini nilai MUF ( Maximum Usable Frequency ) adalah sama dengan nilai median dari foF2 . Model IRI 2016/URSI dijalankan sesuai dengan rancangan pada Gambar 3-1, secara daring dengan dua macam versi yang menggunakan masukan F10.7 saja atau R12 saja, sehingga diperoleh nilai foF2 setiap jam pada hari/tanggal tertentu untuk masing- masing versi. Kemudian nilai mediannya dihitung dan dinotasikan sebagai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 dan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 . Simulasi dilakukan dengan memasukkan tahun, bulan, tanggal, waktu, derajat lintang, dan bujur dari stasiun Pameungpeuk, serta nilai F10.7 atau R12 untuk satu kali simulasi. Sebagai pembanding atas hasil pemodelan tadi, digunakan data foF2 hasil scaling manual terhadap ionogram hasil pengamatan di stasiun Pameungpeuk (7,65°LS, 107,96°BT, 32,38°LS geomagnetik), mulai bulan Maret 2019 hingga Februari 2020. Selama periode pengamatan tersebut aktivitas matahari dalam kondisi tenang. Melalui proses scaling ionogram secara manual mengikuti aturan dalam Report UAG-23A, diperoleh nilai foF2 per jam di atas Pameungpeuk. Dari kumpulan data foF2 sebulan dapat ditentukan nilai mediannya setiap jam. Parameter pertama yang digunakan dalam analisis adalah selisih antara nilai median foF2 hasil simulasi menggunakan model ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ) dengan median foF2 hasil pengamatan ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ), dengan perumusan sebagai berikut:
𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 = 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 (1)
Untuk masing-masing model yang diuji, nilai rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 dan simpangan bakunya digunakan untuk mengevaluasi tingkat kedekatan foF2 model dengan hasil observasi. Parameter kedua yang digunakan dalam analisis adalah koefisien korelasi (R) antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 dengan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 . Nilai R menandakan tingkat  determinisme perilaku model dalam mengimbangi realita observasi. Nilai 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 yang kecil maupun nilai R yang mendekati 1 tidak serta merta berarti bahwa model telah siap untuk diterapkan secara langsung. Untuk menguji tingkat kesiapan penerapan model,  maka dilakukan analisis menggunakan koefisien persamaan linear yang menghubungkan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 dan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 sebagai berikut:
𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 = 𝑎𝑎𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 + 𝑏𝑏 (2)
Aplikasi model untuk menentukan pendekatan nilai foF2 dilakukan mempertimbangkan nilai 𝑎𝑎 dan 𝑏𝑏 dari persamaan (2). Jika nilai 𝑎𝑎 mendekati 1 dan 𝑏𝑏 dekat dengan 0, maka 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 hampir identik dengan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 . Model dengan nilai 𝑎𝑎 dan 𝑏𝑏 seperti ini dapat digunakan untuk menentukan pendekatan nilai foF2 secara langsung tanpa langkah koreksi. Apabila 𝑎𝑎 mendekati 1 tapi 𝑏𝑏 tidak dekat dengan 0, maka penggunaan model yang diuji untuk pendekatan nilai foF2 dilakukan dengan menambahkan 𝑏𝑏 sebagai koreksinya. Jika nilai 𝑎𝑎 tidak dekat dengan 1, maka penerapan model harus menggunakan persamaan (2) sebagai koreksinya.
4.  Hasil dan Pembahasan Hasil pengolahan data perbandingan secara grafis antara  median foF2 untuk masing-masing model dan median foF2 hasil observasi di stasiun Pameungpeuk ditunjukkan pada Gambar 2. Garis sinambung pada panel atas adalah 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 dan garis putus-putus merupakan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 , sedangkan area/bar pada panel bawah adalah selisihnya. Pengujian model MSILRI dengan masukan R12 disajikan pada Gambar 2(a) yang menunjukkan bahwa selama 12 bulan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 terdapat  selisih positif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 > 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ) maupun negatif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 < 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ) terhadap data observasi. Selisih positif dominan terjadi pada
bulan September hingga bulan Maret, sedangkan bulan April hingga Agustus kejadian selisih positif dan negatif didapati berimbang. Selain itu variasi nilai 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 yang diperoleh antara -1,82 MHz hingga 2,52 MHz. Kemudian, hasil pengujian untuk model ITU-R/CCIR, pada Gambar 2(b) terlihat bahwa selisih positif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 > 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ) lebih dominan terjadi pada bulan Juli hingga Maret, sedangkan pada bulan April, Mei, dan Juni selisih negatif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 < 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ) lebih dominan. Nilai 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 bervariasi antara -1,12 MHz dan 2,59 MHz. Hasil yang hampir sama ditunjukkan oleh Gambar 2(c) dan Gambar 2(d) untuk simulasi menggunakan masukan F10.7 dan R12. Variasi selisihnya -1,70 MHz < 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 < 2,79 MHz dan -1,55 MHz < 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 < 2,99 MHz. Selanjutnya, untuk simulasi model IRI2016/URSI dengan masukan F10.7 dihasilkan grafik pada Gambar 2(e). Selisih positif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 > 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ) lebih dominan untuk bulan Oktober  hingga Februari, sedangkan bulan-bulan Maret hingga September selisihnya lebih  dominan negatif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 < 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ). Fluktuasi selisihnya -3,34 MHz < 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 < 2,43 MHz.
Gambar 2(f) menunjukkan hasil simulasi model IRI2016/URSI menggunakan masukan R12. Selisih positif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 > 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ) dan negatif ( 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 < 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ) hampir berimbang selama bulan Maret hingga Frebruari tahun berikutnya. Nilai selisihnya ( 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 ) berada di antara -3,01 MHz dan 2,39 MHz.

## 4.1.  Model Sederhana Ionosfer Lintang Rendah Indonesia
Dari Gambar 2(a) telah dilakuan pengolahan lebih lanjut dan dihasilkan rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,22 MHz dan simpangan bakunya 𝜎𝜎 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,85 MHz. Rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 > 0 ini mengindikasikan bahwa secara umum 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 lebih tinggi dari hasil pengamatan. Setelah dilakukan pemisahan data siang dan malam hari, maka diperoleh bahwa untuk siang hari rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,49 MHz dengan simpangan baku 𝜎𝜎 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,75 MHz, sedangkan pada malam hari rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = -0,03 MHz dengan simpangan baku 𝜎𝜎 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,87 MHz. Jadi terdapat perbedaan cukup besar antara siang dan malam hari dalam hal perilaku model.
a) b) 0 3 6 9 12 15 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 Fre ku en si (M H z) Pameungpeuk MSILRI(R12) Obs -1.82 2.52 -4 -2 0 2 4 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 ∆ f M SI LR I (M H z) 0 3 6 9 12 15 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 Fr eku en si (M H z) Pameungpeuk ASAPS(T) Obs -2.12 2.59 -4 -2 0 2 4 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 ∆ f A SA P S( T ) (M H z)
c) d) e) f)
Gambar 2. Grafik pola harian foF2 pada masing-masing bulan (Maret 2019—Februari 2020) dari hasil simulasi menggunakan model (garis kontinu) dan perbandingannya dengan median foF2 hasil observasi (garis putus-putus), serta selisih antara keduanya ( 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ).
0 3 6 9 12 15 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 Fre ku en si (M H z) Pameungpeuk ASAPS(F10.7) Obs 2.79 -1.70 -4 -2 0 2 4 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 ∆ f A SA P S( F) (M H z) 0 3 6 9 12 15 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 Fr ek ue ns i ( M H z) Pameungpeuk ASAPS(R12) Obs -1.55 2.99 -4 -2 0 2 4 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 ∆ f A SA P S( R ) (M H z) 0 3 6 9 12 15 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 Fre ku en si (M H z) Pameungpeuk IRI(F10.7) Obs -3.34 2.43 -4 -2 0 2 4 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 ∆ f IR I( F) (M H z) 0 3 6 9 12 15 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 Fr ek ue ns i ( M H z) Pameungpeuk IRI(R12) Obs -3.01 2.39 -4 -2 0 2 4 M ar 19 A pr1 9 M ay 19 Ju n1 9 Ju l1 9 A ug 19 Se p19 O ct1 9 No v1 9 D ec 19 Ja n0 0 Fe b0 0 ∆ f IR I( R ) (M H z)
Gambar 3. Korelasi linear antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2 pengamatan dan diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,97, 𝑎𝑎 = 0,8253, dan 𝑏𝑏 = 0,8659
(gambar kiri); serta fluktuasi nilai 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 , 𝑎𝑎 , dan 𝑏𝑏 dari bulan Maret 2019 hingga Februari 2020 (gambar kanan).
Berdasarkan data keseluruhan (12 bulan) dan data bulanan diperoleh koefisien korelasi (R), konstanta a dan b dari persamaan linear (2) antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 ditunjukkan pada Gambar 3. Dari perbandingan ini diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,97 dengan fluktuasi nilai setiap bulannya antara 0,96 (Juli 2019) sampai dengan 0,99 (Januari 2020). Mengacu kepada kategori korelasi yang digunakan Jiyo et al. (2019), maka korelasi antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 adalah sangat kuat ( 0,9 < R). Hasil ini hampir sama dengan Martiningrum (2019) yang memperoleh nilai R antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2 hasil observasi di stasiun Sumedang adalah antara 0,94 – 0,97. Selain itu, R yang dihasilkan masih dalam rentang nilai R yang diperoleh Suhartini et al. (2015) yaitu antara 0,89 hingga 1.
Fitting antara hasil observasi dan simulasi model MSILRI menghasilkan nilai konstanta 𝑎𝑎 = 0,8253 dan 𝑏𝑏 = 0,8659. Fluktuasi nilai 𝑎𝑎 tidak terlalu besar, sedangkan konstanta 𝑏𝑏 berfluktuasi antara 0 (Maret 2019) hingga 1,49 (Juli 2019). Nilai 𝑎𝑎 cukup dekat dengan 1, akan tetapi nilai 𝑏𝑏 cukup jauh dari
0, sehingga penerapan model MSILRI dalam
asimilasi data harus dikoreksi menggunakan persamaan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 = 0,8253 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 + 0,8659 .

## 4.2.  Model ITU-R/CCIR (ASAPS)
Perbandingan antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 menggunakan masukan indeks T-regional dengan foF2 hasil observasi telah ditunjukkan pada Gambar 2(b). Untuk seluruh 12 bulan data 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 lebih tinggi dengan rentang 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 antara -2,12 MHz hingga 2,59 MHz dengan rataan 0,55 MHz dan simpangan baku 𝜎𝜎 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 = 0,88 MHz. Rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 yang positif ini menunjukkan bahwa secara umum nilai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 relatif lebih tinggi dari foF2 hasil observasi. Hasil ini menguatkan kesimpulan dari Suhartini et al. (2015) yang menyatakan bahwa pada saat aktivitas matahari rendah nilai foF2 model ASAPS lebih tinggi dari observasi. Untuk data siang hari saja diperoleh rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 = 0,68 MHz dengan simpangan baku 1,03 MHz, sedangkan untuk malam hari rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 = 0,48 MHz dengan simpangan baku 0,71 MHz. Tidak ada perbedaan berarti antara siang dan malam dalam hal perilaku model.
-0.0026 1.4947 1.4708 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M ar 19 A pr19 M ay 19 Ju n 19 Ju l19 A ug 19 S ep 19 O ct 19 N ov 19 D ec1 9 Jan 20 Fe b2 0 K on st an ta a b y = 0.8253x + 0.8659 R² = 0.9392 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 2 4 6 8 10 12 14 16 fo F2 O BS (M H z) foF2 MSILRI (MHz) OBS vs MSILRI(R12) 0.96 0.99 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 R MSILRI (R12)
Gambar 4. Korelasi linear antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 dengan foF2 pengamatan dan diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 = 0,95, 𝑎𝑎 = 0,9215, dan 𝑏𝑏 = -0,0408 (gambar kiri); serta fluktuasi nilai 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 , 𝑎𝑎 , dan 𝑏𝑏 dari bulan Maret 2019 hingga Februari 2020 (gambar kanan).
Dari Gambar 4 diperoleh koefisien korelasi antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 dengan foF2 observasi adalah 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 = 0,95 dengan rentang nilai  bulanannya antara 0,92 (Juni 2019) hingga 0,99 (Januari 2020). Koefisien korelasi menujukkan terjadinya korelasi sangat kuat antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 dengan foF2 observasi, dan masih sesuai dengan hasil dari Suhartini, et al. , (2015). Meskipun koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 sedikit lebih rendah nilai dari 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀 , namun korelasi ini masih dalam kategori sangat kuat.
Kemudian, fitting linear menghasilkan kontanta 𝑎𝑎 yang relatif konstan pada nilai 0,9215, sedangkan konstanta 𝑏𝑏 =  -0,0408 dengan fluktuasi antara -1,1097 dan 0,5933. Jadi, persamaan (2) yang menghubungkan keduanya menjadi 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 =
0,9215 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 − 0,0408 . Karena nilai 𝑎𝑎 yang dekat dengan 1 dan 𝑏𝑏 mendekati 0, maka foF2 keluaran model ITU-R/CCIR dengan masukan indeks T-regional dapat digunakan secara langsung untuk asimilasi tanpa langkah koreksi menggunakan persamaan tersebut.
Simulasi menggunakan model ITU- R/CCIR dengan masukan F10.7 mengasilkan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 dan perbandingannya dengan foF2 hasil observasi ditunjukkan pada Gambar 2(c). Untuk seluruh 12 bulan rataan nilai 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 = 0,70 MHz dan 𝜎𝜎 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 = 0,87 MHz. Rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 bernilai positif ini menunjukkan bahwa secara umum nilai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 juga lebih tinggi dari foF2 hasil observasi, seperti halnya 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 .
Gambar 5. Korelasi linear antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 dengan foF2 pengamatan dan diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 = 0,95, 𝑎𝑎 = 0,9241, dan 𝑏𝑏 = -0,1949 (gambar kiri); serta fluktuasi nilai 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 , 𝑎𝑎 , dan 𝑏𝑏 dari bulan Maret 2019 hingga Februari
2020 (gambar kanan).
-0.8991 0.5933 -1.1097 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M ar 19 A pr19 M ay 19 Ju n 19 Ju l19 A ug 19 S ep19 O ct 19 N ov 19 D ec1 9 Jan 20 Fe b2 0 Ko ns ta nt a a b y = 0.9215x - 0.0408 R² = 0.8965 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 2 4 6 8 10 12 14 16 fo F2 O BS (M Hz ) foF2 ASAPS (MHz) OBS vs ASAPS(T) 0.92 0.99 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 R ASAPS (T) 0.92 0.99 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 R ASAPS (F10.7) 0.4782 -1.2745 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M ar 19 A pr19 M ay 19
Ju n 19
Ju l19 A ug 19 S ep19 O ct 19
N ov 19 D ec1 9 Jan 20 Fe b2 0 Ko ns ta nt a a b y = 0.9241x - 0.1949 R² = 0.8979 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 2 4 6 8 10 12 14 16 fo F2 O BS (M H z) foF2 ASAPS (MHz) OBS vs ASAPS(F10.7)
Gambar 6. Korelasi linear antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2 pengamatan dan diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,94, 𝑎𝑎 = 0,9192, dan 𝑏𝑏 = -0,2809 (gambar kiri); serta fluktuasi nilai 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 , 𝑎𝑎 , dan 𝑏𝑏 dari bulan Maret 2019 hingga Februari 2020 (gambar kanan).
Untuk keseluruhan data, koefisien korelasi antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 dengan foF2 observasi 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 adalah 0,95 dengan rentang koefisien korelasi untuk data bulanan berkisar antara 0,92 pada Juni 2019 hingga 0,99 pada bulan Januari 2020 (Gambar 5). Koefisien korelasi yang diperoleh menunjukkan bahwa korelasi antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 dengan data observasi masih dalam kategori sangat kuat. Kemudian diperoleh konstanta persamaan linearnya adalah 𝑎𝑎 = 0,9241 dan b = -0,1949. Selama kurun waktu Maret 2019 – Februari 2020, nilai 𝑎𝑎 relatif konstan di sekitar 1, sedangkan nilai b tidak cukup dekat dengan 0 dan berfluktuasi di antara -1,2745 dan 0,4782. Sebagai akibatnya, penerapan metode ini dengan masukan F10.7 untuk menentukan hampiran foF2 harus menggunakan persamaan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 = 0,9241 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 − 0,1949 . Perbandingan antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2 hasil observasi ditunjukkan pada Gambar 2(d). Untuk 12 bulan data 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 diperoleh nilai rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,83 MHz dan 𝜎𝜎 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,89 MHz. Nilai rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 positif ini menggambarkan bahwa secara umum nilai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 lebih tinggi dari foF2 hasil observasi, seperti halnya 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑇𝑇 dan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 . Kemudian koefisien korelasi antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2 observasi, 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,94 (Gambar 6). Koefisien korelasi untuk data bulanan berkisar antara 0,91 pada Juni 2019 hingga 0,99 pada bulan Januari 2020. Hal ini menujukkan bahwa korelasi antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2
observasi juga termasuk kedalam kategori sangat kuat.
Koefisien korelasi yang diperoleh sedikit lebih rendah dari 𝑅𝑅 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 namun masih dalam kategori sangat kuat. Kemudian diperoleh konstanta persamaan linearnya adalah 𝑎𝑎 = 0,9192 dan 𝑏𝑏 = -0,2809, sehingga persamaan (2) yang menghubungkan keduanya menjadi 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 = 0,9192 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝐴𝐴𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴𝑀𝑀−𝑀𝑀12 − 0,2809 . Selama kurun waktu Maret 2019 –  Februari 2020, nilai 𝑎𝑎 relatif konstan di sekitar 1, sedangkan nilai b berfluktuasi di antara -1,4852 dan 0,3857.

## 4.3.  Model IRI2016/URSI
Perbandingan antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 dengan foF2 hasil observasi ditunjukkan pada Gambar 2(e). Nilai rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 yang diperoleh adalah -0,21 MHz dengan simpangan baku, 𝜎𝜎 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 = 1,18 MHz. Nilai 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 < 0 ini mengindikasikan bahwa secara umum nilai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 lebih rendah dari foF2 hasil observasi. Hasil ini sesuai dengan kesimpulan dari Liu et al. , (2019) dan Zhu et al. (2020) yang menguji model IRI2016 untuk ionosfer di wilayah China. Pengujian model ini menggunakan data IRO ( Ionoshperic Radio Occultation ) seperti yang dilakukan oleh Bai et  al. (2021) juga menyimpulkan bahwa foF2 model ini cenderung lebih rendah dari data observasi. Pengujian model ini untuk ionosfer di atas wilayah Argentina yang dilakukan oleh González dan López (2020) juga menguatkan hasil ini, yaitu foF2 model IRI2016 underestimate .
0.91 0.99 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 R ASAPS (R12) 0.3857 -1.4852 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M ar 19 A pr19 M ay 19 Ju n 19 Ju l19 A ug 19 S ep19 O ct 19 N ov 19 D ec1 9 Jan 20 Fe b2 0 Ko ns ta nt a a b y = 0.9192x - 0.2809 R² = 0.893 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 2 4 6 8 10 12 14 16 fo F2 O BS (M Hz ) foF2 ASAPS (MHz) OBS vs ASAPS(R12)
Gambar 7. Korelasi linear antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 dengan foF2 pengamatan dan diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 = 0,90, 𝑎𝑎 = 0,9037, dan 𝑏𝑏 = 0,769 (gambar kiri); serta fluktuasi nilai 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 , 𝑎𝑎 , dan 𝑏𝑏 dari bulan Maret 2019 hingga Februari 2020 (gambar kanan).
Kemudian, koefisien korelasinya dengan foF2 observasi, 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 adalah 0,90, dengan rentang nilai untuk data bulanannya antara 0,84 pada Juli 2019 hingga 0,96 pada bulan Mei 2019 (Gambar 7). Nilai R yang dihasilkan menunjukkan bahwa foF2 hasil metode ini termasuk kedalam kategori kuat (0,8 < R < 0,9) hingga sangat kuat (0,9 < R). Nilai 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 yang diperoleh juga hampir sama dengan hasil dari Suhartini et  al. , (2015). Korelasi ini sedikit lebih baik dibandingkan dengan hasil riset yang dilakukan Bai, et al. , (2021) yang memperoleh nilai R = 0,84.
Dari Gambar 7 juga diperoleh konstanta 𝑎𝑎 yang hampir konstan pada nilai 0,9037 dan konstanta 𝑏𝑏 = 0,769 dengan fluktuasi nilainya di antara -0,51 dan 1,4119. Nilai konstanta 𝑎𝑎 cukup dekat 1, tetapi konstanta 𝑏𝑏 nilainya cukup jauh dari 0. Oleh karenanya, nilai foF2 yang ditentukan dengan metode ini harus dikoreksi menggunakan persamaan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 = 0,9037 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝐹𝐹10 . 7 + 0,769 . Hasil perbandingan antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2 hasil observasi ditunjukkan pada Gambar 2(f). Untuk seluruh 12 bulan data diperoleh rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 =  -0,20 MHz dan 𝜎𝜎 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 1,14 MHz. Nilai 𝛥𝛥𝑓𝑓 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 negatif
menunjukkan bahwa secara umum nilai 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 lebih rendah dari foF2 hasil observasi. Hasil ini sama dengan penerapan model IRI2016/URSI dengan masukan F10.7 dan menguatkan hasil riset yang pernah dilakukan (Liu et al. , 2019; Bai et al. ,  2021; Gonzales & Lopez, 2020).
Kemudian dari Gambar 8 diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,90. Dengan rentang nilai untuk data bulanan antara 0,84 (Juli 2019) hingga 0,96 (Mei 2019). Nilai ini persis sama dengan koefisien korelasi untuk metode IRI2016/URSI dengan masukan F10.7. Hasil ini juga mendukung hasil riset yang dilakukan oleh Suhartini et al. , (2015) dan Bai, et al. , (2021). Selanjutnya diperoleh nilai konstanta 𝑎𝑎 = 0,9277 dan 𝑏𝑏 = 0,6209. Nilai 𝑎𝑎 relatif konstan untuk 12 bulan data, sedangkan nilai 𝑏𝑏 berfluktuasi di antara -0,3747 dan 1,3699. Meskipun nilai 𝑎𝑎 cukup dengan dengan 1, namun nilai 𝑏𝑏 masih agak jauh dari 0, sehingga persamaan hampiran foF2 yang diturunkan dengan model ini harus dikoreksi dengan persamaan 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑚𝑚𝑜𝑜𝑜𝑜 = 0,9277 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 + 0,6209 .
0.96 0.84 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 R
1.4119 -0.5100 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M ar 19 A pr19 M ay 19 Ju n 19 Ju l19 A ug 19 S ep19 O ct 19 N ov 19 D ec1 9 Jan 20 Fe b2 0 K on tan tan a b y = 0.9037x + 0.769 R² = 0.8103 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 2 4 6 8 10 12 14 16 fo F2 O BS (M H z) foF2 IRI (MHz) OBS vs IRI(F10.7) Perbandingan Median f oF 2 . . . (Jiyo et al. )
Gambar 8. Korelasi linear antara 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 2 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 dengan foF2 pengamatan dan diperoleh koefisien korelasi 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 = 0,90, 𝑎𝑎 = 0,9277, dan 𝑏𝑏 = 0,6209 (gambar kiri); serta fluktuasi nilai 𝑅𝑅 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀−𝑀𝑀12 , 𝑎𝑎 , dan 𝑏𝑏 dari bulan Maret 2019 hingga Februari 2020 (gambar kanan).
4.4.  Perbandingan Model Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat disusun ikhtisar perbandingan foF2 hasil tiga model tersebut berdasarkan selisih ( 𝛥𝛥𝑓𝑓 ) dan koefisien korelasinya (R) dengan data observasi (Gambar 9). Panel (a) gambar tersebut menunjukkan bahwa model MSILRI dan ITU-
R/CCIR cenderung menghasilkan foF2 yang lebih tinggi dari hasil observasi, sedangkan model IRI2016/URSI menghasilkan nilai lebih rendah. Berdasarkan besaran nilai 𝛥𝛥𝑓𝑓 , model ITU-R/CCIR memiliki simpangan paling tinggi dibandingkan 2 model lainnya dan model MSILRI memiliki simpangan paling rendah.
(a) (b)
Gambar 9. Rataan 𝛥𝛥𝑓𝑓 untuk semua model yang diuji (Daytime+Nighttime, Daytime only, Nighttime only) (a), dan koefisien korelasi masing-masing (b).
1.3699 -0.3747 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M ar 19 A pr19 M ay 19 Ju n 19 Ju l19 A ug 19 S ep19 O ct 19 N ov 19 D ec1 9 Jan 20 Fe b2 0 K on st an ta a b y = 0.9277x + 0.6209 R² = 0.8187 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 2 4 6 8 10 12 14 16 fo F2 O BS (M H z) foF2 IRI (MHz) OBS vs IRI(R12) 0.96 0.84 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 R IRI (R12) -0.03 0.48 0.63 0.76 -0.31 -0.38 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M SI LR I AS AP S( T ) AS AP S( F) AS AP S( R) IR I( F) IRI (R) fo F2 m od - fo F2 ob s (M Hz ) Night time 0.49 0.68 0.84 0.96 -0.08 0.06 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M SI LR I AS AP S( T ) AS AP S( F) AS AP S( R) IR I( F) IRI (R) fo F2 m od - fo F2 ob s (M Hz ) Day time 0.22 0.55 0.70 0.83 -0.21 -0.20 -2.0 -1.0 0.0 1.0 2.0 M SI LR I AS AP S( T ) AS AP S( F) AS AP S( R) IR I( F) IRI (R) fo F2 m od - fo F2 ob s (M Hz ) Day-Night time 0.97 0.95 0.95 0.94 0.90 0.90 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00 M SI LR I AS AP S( T ) AS AP S( F) AS AP S( R) IR I( F) IRI (R) Cor re la tion Coe f.
Untuk model MSILRI nilai simpangan pada siang hari (0,49 MHz) lebih tinggi dibandingkan simpangan pada malam hari (- 0,03 MHz). Jadi, pada siang hari nilai foF2 dari model MSILRI cenderung lebih tinggi dari hasil observasi, sedangkan untuk malam hari nilainya sangat dekat dengan hasil observasi. Kemudian, simpangan untuk model ITU- R/CCIR, baik siang maupun malam hari nilai hampir sama. Model ITU-R/CCIR dengan masukan indeks T-regional menghasilkan foF2 lebih baik dibandingkan dengan masukan F10.7 dan R12. Untuk model IRI2016/URSI, simpangan foF2 siang dan malam hari juga hampir sama. Penggunaan masukan F10.7 maupun R12 untuk model tersebut juga menghasilkan nilai foF2 yang hampir sama.
Dari Gambar 9(b) dapat diperoleh perbandingan nilai R untuk ketiga model yang diteliti. Model MSILRI memiliki nilai R paling tinggi (0,97), sedangkan model IRI2016/URSI paling rendah (0,90) diantara model lainnya. Meskipun terdapat perbedaan R, namun perbedaannya tidak terlalu jauh dan ketiga model memiliki korelasi sangat kuat (0,9 < R) dengan data observasi. Berdasarkan rentang nilai R, maka model MSILRI memiliki rentang yang paling sempit, sedangkan metode IRI2016/URSI memiliki rentang paling lebar.

## 5.  Kesimpulan
Dari pembahasan hasil penerapan tiga model di stasiun Pameungpeuk pada saat aktivitas matahari minimum, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
a)  Nilai  median foF2 yang ditentukan berdasarkan model MSILRI dan ITU- R/CCIR lebih tinggi dari hasil observasi, sedangkan model IRI2016/URSI menghasilkan nilai  median foF2 lebih rendah.
b)  Model IRI2016/URSI menghasilkan median foF2 yang memiliki simpangan paling rendah (-0,20 MHz dan -0,21 MHz), kemudian model MSILRI (0,22 MHZ), dan model ITU-R/CCIR menghasilkan simpangan paling besar (0,55 MHz, 0,70 MHz, dan 0,83 MHz).
c)  Ketiga model mengasilkan  median foF2 yang berkorelasi sangat kuat dengan data observasi.
d)  Model MSILRI memiliki rentang nilai R paling sempit (0,96 –  0,99), disusul metode ITU-R/CCIR (0,91 –  0,99), dan metode IRI2016/URSI memiliki rentang nilai R paling lebar (0,84 – 0,96).
e)  Parameter median foF2 hasil model ITU- R/CCIR dengan masukan indeks T- regional dapat digunakan secara langsung tanpa koreksi, sedangkan yang lainnya harus disesuaikan menggunakan persamaan (2).
f)  Model IRI2016/URSI adalah yang paling mudah digunakan karena interaktif dan beroperasi secara daring dengan fitur lengkap; kemudian model ITU-R/CCIR dapat dijankan secara daring dengan fitur terbatas; sedangkan model MSILRI saat ini hanya bisa dijalankan secara luring.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih dan penghargaan disampaikan kepada Tim Scaling dan Interpretasi Data yang telah membantu menyediakan data foF2 hasil pengamatan, operator ionosonda di stasiun pengamatan Pameungpeuk yang telah membantu menyediakan data mentah.
Pernyataan Kontribusi Jiyo sebagai kontributor utama yang mrencanakan riset, mengolah data dan menganalisis hasilnya, serta menyusun sebagian besar makalah. Rezy Pradipta membantu sebagai kontributor anggota membantu melakukan analisis dan menyusun sebagian makalah. Annis Siradj Mardiani sebagai kontributor anggota melakukan pengolahan sebagian data dan membantu analisis.

## Rujukan
Bai, W., Tan, G., Sun, Y., Xia, J., Du, Q., Yang, G., Meng, X., Zhao, D., Liu, C., Yuerong Cai, Wang, D., Yin, C., & Hu, P. (2021). Global Comparison of F2-Layer Peak Parameters Estimated by IRI-2016 With Ionospheric Radio Occultation Data During Solar Minimum. IEEE Access , Vol. 9 January 14, 2021,
https://ieeexplore.ieee.org/document/93 14076 Bilitza, D., Brown, S.A., Wang, M.Y., Souza, J.R., & Roddy, P.A. (2012). Measurements and IRI model predictions during the recent solar minimum. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 86 (2012) 99– 106. http://dx.doi.org/10.1016/j.jastp. 2012.06.010.  www.elsevier.com/locate/ jastp
Bilitza, D. (2018).  IRI the International Standard for the Ionosphere. Adv. Radio
Sci. , 16, 1–11. https://doi.org/
10.5194/ars-16-1-2018
González, G. de L. &  López, J. (2020).
Variability of F2-layer peak characteristics at low latitude in Argentina for high and low solar activity and comparison with the IRI-2016 model. Journal of the Earth and Space Physics , Vol. 45, No. 4, Winter 2020, P.
143-164, DOI: 10.22059/jesphys. 2019.252489.1006975, https://arxiv.org/ abs/2004.11520
Jiyo, Nugroho, N.D, &  Mavin, R.B. (2019). Reliabilitas Frekuensi Kritis dan Ketinggian Lapisan Ionosfer Hasil Scaling Otomatis Menggunakan Sistem Pintar ESIR-CADI. J. Sains Dirgantara , Vol. 16, No. 2, halaman 105–118, http://dx.doi.org/10.30536/j.jsd.2019.v1 6.a3066
Liu, Z., Fang, H., Weng, L., Wang, S., Niu, J., Meng, X. (2019).  A comparison of ionosonde measured foF2 and IRI-2016 predictions over China. Advances in Space Research , Volume 63, Issue 6, 15 March 2019, Pages 1926-1936. https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S0273117719300250
Martiningrum, D.R. (2019). Validasi model foF2 GIM-MSILRI  pada  saat  aktivitas matahari minimum tahun 2009 menggunakan data ionosonde Tanjungsari. Center for Open Science https://doi.org/10.31227/osf.io/kxvec
Muslim, B., Asnawi, Martiningrum, D.R., Kurniawan, A., &  Syarifudin.  (2007). Model  sederhana ionosfer lintang rendah Indonesia untuk parameter foF2 (MSILRI versi 2002), Buku Ilmiah LAPAN . Muslim, B. (2015).  Pemodelan  dan validasi hubungan antara frekuensi kritis lapisan F2 ionosfer (foF2) dengan total electron content (TEC) dari data ionosonda dan GPS. Jurnal Fisika -  Himpunan Fisika Indonesia Volume 10 No. 1 - Juni 2010 (ISSN 0854-3046) Suhartini, S., Syidik, I.F., & Nurmali, D. (2015). Perbandingan foF2 keluaran MSILRI dengan  data observasi  di Biak, model
IRI, dan ASAPS. J. Sains Dirgantara , Vol. 12, No. 2, halaman 117–126 http://jurnal.lapan.go.id/index.php/jurnal _sains/article/view/2221
Witvliet, B.A., van Maanen, E., Petersen, G.J., Westenberg, A.J., Bentum, M.J., Slump, C.H.,  &  Schiphorst, R. (2015).  Near vertical incidence skywave propagation: elevation angles and optimum antenna height for horizontal dipole antennas. IEEE Antennas and Propagation Magazine , Vol. 57, No. 1, February 2015, pages 129–146 https://ieeexplore.ieee.org/document/70
47674
Witvliet, B.A, &  Alsina-Pages, R.M. (2017). Radio communication via near vertical incidence skywave  propagation: an overview. Telecommunication System , 66, pages 295–309. https://link.springer.com/article/10.1007/ s11235-017-0287-2
Yan, W., Xue, L., &  Peng, L. (2020). Transmitter elevation angle prediction of near vertical incidence skywave communication link. 2020 IEEE 20th International Conference on Communication Technology (ICCT), 28– 31 Oct. 2020. https://ieeexplore.ieee.org /xpl/conhome/9295648/proceeding Zhu, P., Xie, C., Jiang, C., Yang, G., Liu, J., Li,
Z.,  &  Zhao, Z.  (2020), Ionospheric Behavior of foF2 over Chinese EIA Region and Its Comparison with IRI-
2016, Universe 2020 , 6, 122; doi:10.3390/universe6080122.https:// www.mdpi.com/2218-1997/6/8/122
Zolesi, B., Cander, L.R., & De Franceschi, G.
(1993).  Simplified ionospheric regional model for telecommunication applications. Radio Science , Volume 28, Issue 4, July-August 1993, pages 603– 612.  https://agupubs.onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1029/93RS00276 )
Walden,  M.C. (2012).  Comparison of propagation predictions and measurements for midlatitude HF incidence sky wave links at 5 MHz,
Radio Sci. , 47, RS0L09, doi:10.1029/2011RS004914. https:// agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/ 10.1029/2011RS004914