Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian

Program Studi Meteorologi

© 2012 Program Studi Meteorologi Institut Teknologi Bandung

PENERBITAN ONLINE AWAL

Paper ini adalah PDF yang diserahkan oleh penulis kepada Program Studi Meteologi sebagai salah satu syarat kelulusan program sarjana. Karena paper ini langsung diunggah setelah diterima, paper ini belum melalui proses peninjauan, penyalinan penyuntingan, penyusunan, atau pengolahan oleh Tim Publikasi Program Studi Meteorologi. Paper versi pendahuluan ini dapat diunduh, didistribusikan, dan dikutip setelah mendapatkan izin dari Tim Publikasi Program Studi Meteorologi, tetapi mohon diperhatikan bahwa akan ada tampilan yang berbeda dan kemungkinan beberapa isi yang berbeda antara versi ini dan versi publikasi akhir.

PERHITUNGAN RADIASI SURYA MENGGUNAKAN REFERENCE EVALUATION OF SOLAR TRANSMITTANCE, 2 BANDS (REST 2) MODEL

(studi kasus: Semarang)

TIKA RAHAYU SASONGKO

Program Studi Meteorologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung, 40132

ABSTRAK

Radiasi surya merupakan energi terbarukan yang ramah lingkungan dan memiliki potensi untuk menjawab masalah kebutuhan energi saat ini.Namun sayangnya untuk wilayah Indonesia yang cukup luas ini masih sangat minim ketersediaan data radiasi surya.Oleh karena itu dibutuhkan metode untuk mengestimasi nilai radiasi surya. Pada penelitian ini digunakan model Reference Evaluation of Solar Transmittance, 2 Bands (REST 2). Penelitian untuk memvalidasi model REST 2 telah dilakukan di Colorado, Hawaii, Saudi Arabia, Spanyol, India, dan beberapa wilayah lain, namun belum dilakukan untuk wilayah Indonesia. Untuk wilayah Indonesia daerah kajian diwakili oleh wilayah Semarang, Jawa Tengah. Setelah estimasi nilai radiasi surya diperoleh selanjutnya akan diverifikasi menggunakan data hasil pengukuran langsung. Penelitian untuk wilayah Semarang menghasilkan nilai RMSE untuk model REST 2 sebesar 6.53%, berdasarkan nilai tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa model REST 2 dapat digunakan untuk mengestimasi nilai radiasi surya pada kondisi langit cerah di wilayah Indonesia. Kata kunci: radiasi surya, Semarang, model REST 2.

1. PENDAHULUAN Ketika cadangan minyak dan batu bara menipis

maka penggunaan sumber energi beralih kepada energi terbarukan yang jumlahnya berlimpah dan dianggap lebih ramah lingkungan. Solar cell atau energi surya menjadi salah satu energi terbarukan yang ramai dikembangangkan belakangan ini. Indonesia terletak di garis katulistiwa, sehingga Indonesia mempunyai sumber energi surya yang berlimpah dengan intensitas radiasi matahari rata-rata sekitar 4.8 kWh/m2 per hari di seluruh wilayah Indonesia (Rahardjo & Fitriana, 2006).Pemanfaatan energi surya mempunyai berbagai keuntungan antara lain adalah :

• Energi ini tersedia dengan jumlah yang besar di Indonesia.

• Sangat mendukung kebijakan energi nasional tentang penghematan, diversifikasi dan pemerataan energi.

• Memungkinkan dibangun di daerah terpencil karena tidak memerlukan transmisi energi maupun transportasi sumber energi (Surindra, 2012).

Dalam kegiatan Tahun Anggaran 2005, peta radiasi matahari yang telah dihasilkan diperluas dengan menghitung intensitas radiasi surya untuk 18 kota/lokasi lain dimana tidak tersedia data dari BMKG.Hal tersebut menunjukan bahwa terjadi kelangkaan data untuk menghasilkan peta radiasidiIndonesia. Oleh karena itu diperlukan metode lain untuk menghitung radiasi surya.

Terdapat beberapa model yang dikembangkan para ahli untuk mengestimasi besar radiasi surya tersebut, salah satunya adalah model Reference Evaluation of Solar Transmittance, 2 bands (REST 2) yang dikembangkan oleh Christian A.

Gueymard pada tahun 2008. Model REST 2 menggunakan data turbiditas aerosol dalam perhitungannya.

Meskipun pembahasan sudah dibatasi hanya untuk kondisi cloud-free, namun tetap saja faktor-faktor atmosfer seperti ozone, uap air, dan campuran gas seragam dapat merefleksikan radiasi solar tersebut sehingga mempengaruhi jumlah radiasi yang diterima oleh permukaan bumi (Justus & Paris, 1985).

Model REST 2 merupakan model yang paling baik dibandingakan model-model lain yang serupa dalam mengestimasi nilai radiasi surya untuk kondisi clear-sky.Model ini juga menggunakan data turbiditas dengan kualitas terbaik yang tersedia saat ini (Gueymard C. A., 2009).

Penelitian ini memiliki tiga tujuan, yaitu: mendapatkan nilai radiasi surya maksimum untuk wilayah Semarang, untuk mengetahui apakah model REST 2 ini cocok diterapkan di wilyah Indonesia., dan mencari alternatif lain untuk mengisi data radiasi surya selain dari pengukuran langsung.

Daerah yang dikaji adalah daerah Semarang, Jawa Tengah yang diwakiili oleh titik Stasiun Klimatologi Semarang (06.967LS dan 110.417BT). Waktu kajian adalah pada bulan Januari hingga Juli tahun 2011. Penelitian ini ditujukan untuk kondisi clear-sky. Wilayah bandung ditetapkan sebagai wilayah pembanding untuk menegaskan keabsahan model REST 2. Titik kajian yang mewakili daerah bandung adalah 06.8 LS dan 107.4 BT dengan waktu kajian sepanjang bulan Juni 2012.

Reference Evaluation of Solar Transmittance, 2 bands (REST 2) merupakan model two-band yang dikembangkan oleh Christian A. Gueymard pada tahun 2008.Model REST 2 ini merupakan versi terbaru dari model sebelumnya yaitu Reference

Evaluation of Solar Transmittance (REST).Kedua model ini (REST dan REST 2) mempertimbangkan absorpsi oleh NO2 (Gueymard C. A., 2002).Absorpsi NO2 merupakan parameter penting dalam mengestimasikan nilai radiasi surya.

Model REST 2 menggunakan dua band. Band 1 menglingkupi gelombang UV dan Visible, dari 0.29 sampai 0.70 μm. Band ini memiliki karakteristik absorpsi oleh ozon yang cukup besar pada gelombang UV dan penghamburan oleh molekul dan aerosol. Band 2 melingkupi gelombang dekat inframerah, dari 0.7 sampai 4 μm, memiliki karakteristik absorpsi yang cukup besar oleh uap air, karbon dioksida dan gas-gas lain (Rizwan, Jamil, & Kothari, 2010).

Gambar 2.1Skema dua lapisan penghamburan

(Gueymard C. A., 2009)

Ed = Ed1 + Ed2 Ed1(band1) = f1 R ESC TR1 TG1 TO1 TN1 TW1 TA1 Ed2(band2) = f2 R ESC TR2 TG2 TO2 TN2 TW2 TA2

Dimana, R: hamburan Rayleigh G: absorpsi gas campuran O: absorpsi ozon N: absorpsi NO2 W: absorpi uap air A: hamburan dan absorpsi aerosol

Model REST 2 ini menggunakan total 8 data input, lebih banyak dibandingkan dengan model-model clear-sky lainnya: METSTAT (5 data input), CSR (5 data input), MRM-5 (5data input), Yang (4 data input), Heliosat-2 (2 data input). Berdasarkan uji statistik menggunakan mean bias difference (MBD) dan root mean square difference (RMSD), model REST 2 dinyatakan lebih baik dibandingkan 17 model clear sky lainnya.

Uji statistik dengan menggunakan (RMSD) dan (MBD) menunjukkan nilai kesalahan model REST 2 terhadap data observasi lebih kecil dibandingkan 17 model yang lain. Nilai RMSD REST 2 berada pada rentang 0.7% hingga 11.9%(Gueymard C. A., 2011).

Sebelumnya juga telah dilakukan penelitian untuk memvalidasi model REST 2 ini di India dan Spanyol.Pada penelitian di India nilai root mean

square error (RMSE) maksimum adalah 3.4% (Rizwan, dkk, 2010).Sedangkan pada penelitian yang dilakukan di Spanyol, nilai RMSE mencapai 9% (Mateos, dkk, 2010).

Dari penelitian-penelitian sebelumnya dapat disimpulkan bahwa nilai simpangan untuk model REST 2 berada pada rentang 0.7% hingga 11.9%. Oleh karena itu nilai simpangan yang dapat diterima untuk menunjukan bahwa hasil model REST 2 dapat dipakai untuk mengestimasi nilai radiasi surya disuatu wilayah berada pada rentang tersebut.Maka pada penelitian ini ditetapkan bahwa threshold untuk nilai RMSE adalah 11.9%.

2. DATA DAN METODE

Data yang digunakan dalam penelitian ini

dibagi menjadi tiga bagian: Data input model, data satelit, dan data untuk memverifikasi model. Terdapat 8 data input yang dibutuhkan oleh model REST 2: tekanan permukaan, precipitable water, angstrom’s wave exponent (α), angstrom turbidity factor, aerosol single-scattering albedo (menggunakan default), total columnar ozone amount, total columnar nitrogen dioxide amount (menggunakan default), solar zenith angle (dikalkulasikan dari tanggal dan waktu).

Satelit yang digunakan adalah satelit MTSAT. Citra yang digunakan adalah citra dari kanal visible dengan panjang gelombang 0.55 - 0.80μm dan resolusi 1 km. Data dapat diunduh melalui http://weather.is.kochi-u.ac.jp/sat/GAME (Index of /sat/GAME/2011, 2005).

Data radiasi surya untuk data verifikasi didapatkan dari pengukuran menggunakan Automatic Weather Station (AWS) dengan merek vaisala yang ditempatkan di Stasiun Klimatologi Semarang Data tersedia dengan selang waktu satu detik.Data dapat diunduh di http://aws.bmkg.go.id/MetView/#dataquery(AWS Center, 2012).Sedangkan untuk data radiasi surya untuk wilayah Bandung didapatkan melalui data hasil rekaman AWS yang diletakkan di Taman Meteorologi ITB.

Langkah pertama dalam penelitian ini adalah mengumpulkan data input yang diperlukan untuk menjalankan model REST 2. Langkah selanjutnya adalah penyusunan input model. Model disusun dan dikelompokan berdasarkan bulan sehingga terdapat 7 file input untuk masing-masing bulan. Dalam sehari perhitungan dilakukan sebanyak 4 waktu, maka pada input ditetapkan 07.0 WIB (00.00 UTC), 10.00 WIB (03.00), 13.00 WIB (06.00 UTC), dan 16.00 (09.00 UTC) sebagai waktu kajian.

Model REST 2 adalah model yang digunakan untuk memprediksi nilai radiasi surya yang diterima oleh permukaan bumi dalam kondisi clear-sky.Oleh karena itu, langkah selanjutnya adalah penyeleksian

waktu-waktu kajian yang berada pada kondisi clear-sky.Penyeleksian dilakukan dengan melihat citra satelit.

Untuk memverifikasi hasil output model REST 2 digunakan 2 metode uji statistik, yaitu root mean-square error (RMSE) dan korelasi. Root mean-square error,

RMSE � �1�Rob � Rmodel�����

�

Dimana: n = jumlah data yang digunakan Rob = radiasi surya hasil observasi Rmodel= radiasi surya hasil model REST 2

Dari hasil verifiksi didapatkan kesenjangan error yang cukup besar sehingga diperlukan koreksi hasil model.Data observasi adalah data yang diterima dipermukaan bumi setelah menjalani atenuasi, sedangkan data model adalah radiasi surya yang diterima bumi dalam kondisi clear-sky. Hasil dari data observasi dibagi data model adalah rasio radiasi surya yang diterima permukaan bumi. Dari rasio itu lah diperoleh rumus empiris sebagai koreksi untuk hasil model. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Hasil Model REST 2

Semarang

Garis biru adalah radiasi surya hasil model, sedangkan garis merah adalah radiasi surya hasil observasi.Grafik menunjukan bahwa garis biru atau hasil model nilainya cenderung lebih besar dibandingkan radiasi surya hasil observasi. Hal tersebut wajar, karena radiasi hasil model adalah radiasi yang diterima bumi dalam kondisi clear-sky sedangkan radiasi hasil observasi adalah radiasi actual yang diterima bumi dimana terdapat faktor yang mereduksi radiasi tersebut yang tidak diperhitungkan oleh model, yaitu faktor awan.

.

Gambar 3.1 Radiasi surya hasil model REST 2

(garis biru) dan data radiasi surya hasil observasi (garis merah)

Bulan Januari adalah puncak dari musim penghujan sehingga pertumbuhan awannya sangat besar dibandingkan bulan-bulan yang lain, sedangkan bulan Juni dan Juli sudah memasuki bulan kemarau sehingga pertumbuhan awannya cenderung lebih kecil. Hal tersebut berimbas kepada radiasi surya yang diterima oleh permukaan bumi.

Gambar 3.2 RMSE dan korelasi dari masing-

masing bulan. RMSE dalam ratusan.

Radiasi aktual pada bulan Januari akan lebih kecil dibandingkan bulan Juni dan Juli, hal tersebut dapat kita lihat dari RMSE yang ditunjukan gambar grafik diatas. RMSE bulan Januari mencapai 444.8W/m2, sedangkan RMSE bulan Juni dan Juli masing-masing adalah 213.4 W/m2 dan 203.3 W/m2.

Radiasi surya yang dihasilkan oleh model REST 2 adalah radiasi surya dalam kondisi clear-sky yang mana merupakan radiasi surya maksimum yang mungkin diterima oleh permukaan bumi.Nilai radiasi surya rata-rata dalam kondisi clear-sky untuk wilayah Semarang selama 7 bulan adalah sebesar 531.8416 W/m2, sedangkan nilai maksimum adalah sebesar 952.4 W/m2. Nilai maksimum untuk masing-masing bulan adalah sebesar: Januari (932 W/m2). Februari (952.4 W/m2), Maret (944.1 W/m2), April (884.5 W/m2), Mei (794.8 W/m2), Juni (760.2 W/m2), dan Juli (814.3 W/m2).

Bandung

Perhitungan untuk wilayah Bandung

dilakukan sebagai pembanding dan menegaskan apakah model REST 2 dapat diterapkan diwilayah Indonesia. Waktu kajian adalah sepanjang bulan Juni 2012. .Nilai RMSE mencapai 72.47 W/m2.

3.2 Kondisi Clear-Sky

Semarang Untuk menentukan waktu-waktu mana dalam

penelitian yang merupakan kondisi clear-sky digunakan citra satelit.Meskipun yang ditampilkan adalah citra satelit untuk wilayah Jawa Tengah, namun yang diperhatikan tutupan awannya

hanyalah titik 06.967LS dan 110.417BT. Untuk titik Stasiun Klimatologi Semarang, citra satelit yang tidak termasuk dalam kondisi clear-skyadalah gambar (b).

Berikut beberapa citra satelit untuk wilayah Jawa Tengah:

Gambar 3.3Citra satelit MTSAT

Setelah melalui penyeleksian dengan menggunakan citra satelit didapatkan 67 waktu dari total 844 waktu yang terdapat dalam penelitian ini merupakan waktu dengan kondisi clear-sky. Kondisi clear-sky paling banyak ditemukan pada bulan Juni dan Juli masing-masing 19 waktu dan 27 waktu.

Dari 67 waktu untuk kondisi clear-sky didapatkan RMSE total sebesar 17 W/m2.Jika dikonversi kedalam persentase, rata-rata RMSE adalah sebesar 6.53%, nilai tersebut lebih kecil dari nilai threshold yang telah ditetapkan.Nilai RMSE menunjukkan bahwa model REST 2 dapat mengestimasi radiasi surya dengan baik dalam kondisi clear-sky untuk wilayah Semarang.

Bandung

Dibawah ini merupakan gambar citra satelit untuk wilayah Bandung.Gambar sebelah kiri merupakan gambar untuk kondisi langit berawan dititik kajian Bandung (6.8 LS dan 107.4 BT) dan gambar sebelah kanan merupakan kondisi clear-sky.

Gambar 3.4Citra Satelit MTSAT untuk wilayah

Bandung

Gambar hasil citra satelit menunjukan terdapat 21 waktu dari 120 waktu kajian dalam kondisi clear-sky untuk wilayah Bandung.Pertumbuhan awan paling besar teramati pada siang hari antara pukul 10.00 WIB hingga pukul 13.00 WIB, sehingga kondisi clear-sky paling banyak ditemukan pada pagi dan sore hari.Hal tersebut dikarenakan pada siang hari suhu pemukaan bertambah panas yang disebabkan oleh radiasi surya sehingga terjadi aktifitas konvektif.

Untuk kondisi clear-sky nilai RMSE cukup kecil yaitu sebesar 14.72979 W/m2.Nilai tersebut menegaskan bahwa model REST 2 dapat digunakan untuk mengestimasi nilai radiasi surya dalam kondisi clear-sky untuk wilayah Indonesia.

3.3 Koreksi Hasil Model

Semarang

Karena nilai dari RMSE yang sangat besar, dibutuhkan langkah koreksi untuk memperbaiki hasil model REST 2. Koreksi ini memiliki maksud untuk memparameterisasi faktor yang tidak diperhitungkan oleh model REST 2, yaitu awan. Langkah yang dilakukan adalah mencari rasio radiasi surya yang diterima permukaan bumi. Rasio tersebut didapat dengan cara membagi radiasi surya hasil observasi dengan radiasi surya hasil perhitungan model.

Gambar 3.5 RMSE dan korelasi setelah melalui

percobaan koreksi 1. RMSE dalam ratusan

Perhitungan rasio dilakukan untuk tiap waktu, setelah itu dirata-rata setiap bulannya karena tiap bulan memiliki kecenderungan sendiri yang dipengaruhi oleh musim.Hasil yang didapat adalah korelasi tidak banyak berubah, masih menunjukan keeratan yang cukup baik.RMSE menjadi lebih kecil dibandingkan RMSE hasil model asli yang belum dikoreksi.Namun RMSE dirasa masih terlalu besar.RMSE bulan Januari mencapai 131.3 W/m2, bulan Maret mencapai 160.9 W/m2 (RMSE yang terbesar) dan bulan Juli mencapai 71.1 W/m2 (RMSE yang terkecil).

Pada percobaan koreksi 2 disadari bahwa

selain dipengaruhi musim akibat dari revolusi bumi, pertumbuhan awan juga dipengaruhi oleh pergerakan rotasi bumi. Pertumbuhan awan antara pagi dan siang hari akan sangat berbeda. Oleh karena itu,untuk percobaan koreksi 2 ini selain rata-rata tiap bulan, rasio tiap jamnya pun berbeda. Penentuan rasio tiap jam diwakili oleh selang nilai radiasi surya itu sendiri.

Gambar 3.6 RMSE dan korelasi setelah melalui

percobaan koreksi 2. RMSE dalam ratusan

Korelasi hasil pada percobaan koreksi 2 itu mengalami perbaikan, rata-rata korelasi mencapai 0.86 yang sebelumnya adalah 0.85.RMSE pun semakin membaik.RMSE terbesar adalah RMSE bulan Maret yaitu sebesar 130.6 W/m2, sedangkan yang terkecil adalah bulan Juli sebesar 48.5 W/m2.

Langkah yang dilakukan pada percobaan koreksi 3 adalah langkah yang sama seperti percobaan koreksi 2, hanya saja pada percobaan koreksi 3 ini nilai-nilai anomali (yang terlalu besar atau yang terlalu keci) dihilangkan untuk mendapatkan rasio yang lebih umum.

Gambar 3.7 RMSE dan korelasi setelah melalui

percobaan koreksi 3. RMSE dalam ratusan

Hasil yang didapat semakin membaik.Korelasi meningkat menjadi 0.87, korelasi terkecil adalah 0.78 pada bulan Januari dan yang terbesar adalah 0.97 pada bulan Juli. RMSE membaik secara signifikan.RMSE rata-rata mencapai 42.3 W/m2 menyusut 85.8% dari yang sebelumnya 290.6 W/m2 (RMSE rata-rata hasil model asli yang belum melalui koreksi).Perkembangan hasil koreksi ditunjukan oleh perkembangan RMSE pada gambar dibawah ini.

Gambar 3.8 Perkembangan RMSE

Bandung

Melihat RMSE yang membaik secara signifikan, maka langkah koreksi tersebut diterapkan pada wilayah lain untuk memastikan metode tersebut dapat digunakan dengan baik. Metode koreksi selanjutnya diterapkan untuk wilayah Bandung.

Setelah diterapkan metode koreksi, RMSE mencapai nilai 52.35 W/m2 menyusut sebesar 28%.Metode koreksi dapat memperbaiki hasil keluaran model namun hasilnya tidak terlalu signifikan. Model REST 2 ini memang model untuk kondisi clear-sky sehingga bila digunakan secara langsung untuk wilayah dengan pertumbuhan awan yang cukup tinggi seperti Indonesia tidak akan menghasilkan keluaran yang cukup representatif.

4. KESIMPULAN

Dari hasil penelitian tugas akhir ini dapat ditarik beberapa kesimpulan. Kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut: • Nilai radiasi surya rata-rata untuk titik Stasiun

Klimatologi Semarang dalam kondisi clear-sky adalah 531.8416 W/m2. Nilai tersebut merupakan potensi radiasi surya maksimum untuk wilayah Semarang yang diwakili oleh titik Stasiun Klimatologi Semarang.

• Nilai radiasi maksimum untuk titik Stasiun Klimatologi Semarang adalah 952.4 W/m2. Nilai maksimum untuk masing-masing bulan adalah sebesar: Januari (932 W/m2). Februari (952.4 W/m2), Maret (944.1 W/m2), April (884.5 W/m2), Mei (794.8 W/m2), Juni (760.2 W/m2), dan Juli (814.3 W/m2).

• Model REST 2 dapat digunakan sebagai prediksi nilai radiasi maksimum yang diterima oleh permukaan bumi.

• Dalam kondisi clear-sky, RMSE total sebesar 17 W/m2. Jika dikonversi kedalam persentase, rata-rata RMSE adalah sebesar 6.53%.

• Model REST 2 dapat diterapkan di wilayah Indonesia, namun hanya untuk kondisi clear-sky.

• Untuk penggunaan model dalam keadaan langit berawan, model tidak dapat diterapkan secara langsung melainkan membutuhkan langkah koreksi.

• Model REST 2 dapat digunakan sebagai alternatif lain untuk memprediksi dan mengisi data radiasi surya selain dari pengukuran langsung.

REFERENSI

AWS Center. (2012). Retrieved November 2012, from http://aws.bmkg.go.id/MetView/#dataquery

Gueymard, C. A. (2009). Retrieved Januari 11, 2013, from Solar Consulting Service: http://www.solarconsultingservices.com/ReadMe_REST2_v7.1.txt

Gueymard, C. A. (2011). Clear-sky irradiance predictions for solar resource mapping and large-scale applications: Improved validation methodology and detailed performance analysis of 18 broadband radiative models. Solar Energy .

Gueymard, C. A. (2002). Direct solar transmittance and irradiance predictions with broadband models. Part I: detailed theoretical performance assessment. Solar Energy , 361.

Gueymard, C. A. (2009, September 6). High Performance Model for Clear-Sky Irradiance and Illuminance: REST 2.

Index of /sat/GAME/2011. (2005, 11 17). Retrieved Februari 15, 2013, from Kochi University: http://weather.is.kochi-u.ac.jp/

Justus, C. G., & Paris, M. V. (1985). A Model For Solar Spectral Irradiance And Radiance at the Bottom and Top of A Cloudless Atmosphere. Journal of Climate and Applied Meteorology .

Mateos, D., Bilbao, J., Miguel, A. d., & Burgos, A. P. (2010). Prediction of Solar Irradiance And Illuminance Using REST2 Model. Valladolid, Spain.

PSD Climate Data Repository. (2011). Retrieved Oktober 11, 2012, from Earth System Research Laboratory: http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html

Rahardjo, I., & Fitriana, I. (2006). Analisis Potensi Pembangkit Listrik Tenaga Surya di Indonesia. Strategi Penyediaan Listrik Nasional Dalam Rangka Mengantisipasi Pemanfaatan PLTU Batubara Skala Kecil, PLTN, Dan Energi Terbarukan , 43-52.

Rizwan, M., Jamil, M., & Kothari, D. P. (2010). Solar energy estimation using REST2 model. International Journal of Energy and Environment .