PembimbingIr Syamsul Arifin, MTDr. Ir. Aulia Siti Aisyah, MT
Sidang Tugas Akhir
LATAR BELAKANG
Informasi Cuaca MaritimKecelakaan transportasi
Laut
Short Message Service Low-End Handset
Nelayan
TUJUAN DAN PERMASALAHAN
Masalah Bagaimana merancang sistem prediksi cuaca maritim
dengan logika fuzzy untuk para nelayan Jawa Timur. Bagaimana merancang sistem informasi cuaca maritim
untuk para nelayan dengan media komunikasi ShortMessage Service.
Tujuan Membangun sistem prediksi cuaca untuk para nelayan
dengan logika fuzzy. Membangun Sistem informasi peramalan cuaca
maritim tersebut untuk para nelayan dengan mediakomunikasi short message service.
BATASAN MASALAH
Obyek analisa yaitu di wilayah nelayan jawa timur bagianutara dari daerah pantai hingga 12 mil lepas pantai Pasuruan ,Situbondo, dan Pasuruan
Data diambil berupa data sekunder cuaca maritim berupakecepatan angin, kecepatan arus, tinggi gelombang laut diBMKG II Perak dengan tiga titik daerah di lepas pantai.
Prediksi cuaca maritim berupa kecepatan arus dan ketinggiangelombang laut
Pada proses simulasi dianggap jaringan komunikasi SMS dalamkeadaan ideal seperti sinyal modem, pulsa, dan jaringan dalamkeadan baik.
Modem yang digunakan merupakan modem dengan jaringanGSM sebagai penerima dan pengirim sms otomatis
Kelayakan pelayaran yang dimaksud adalah cuaca yangdiperuntukkan khusus untuk pelayaran nelayan 1- 10 GT dan 10-30 GT
PENELITIAN SEBELUMNYA
METODOLOGI PENELITIAN
mulai
Studi literatur
Identifikasi
Masalah
Pengambilan data
Kesesuaian
Sistem Prediktor
cuaca
Validasi sistem
prediktor cuaca
dengan logika
fuzzy
Kesesuaian
Sistem Informasi
Cuaca Maritim
Perancangan
Sistem Informasi
Perancangan
prediktor cuaca
dengan logika
fuzzy
Selesai
Pengujian Sistem
Informasi
Analisa Hasil dan
Pembahasan
Penyusunan
Laporan
tidak
ya
tidak
ya
TEORI DASAR LOGIKA FUZZY
Fungsi Keanggotaan
Label
Aturan
Derajat Keanggotaan
SISTEM INFERENSI FUZZY
Fuzzifikasi -> Operasi Logika Fuzzy -> Implikasi-> Agregasi ->Defuzzifikasi
SISTEM INFERNSI FUZZY SUGENO
FUZZY C MEANSU = (u1, u2, u3, u4....un)
Mulai
Matriks n x m
Penentuan Jumlah Cluter,
Pangkat Pembobot,
Maksimum Iterasi, Faktor
koreksi
Penentuan Matriks Partisi
Secara Acak
Hitung Pusat Cluster
Modifikasi Nilai Keanggotaan
dan Matriks Partisi
Fungsi Obyektif
Faktor koreksi
Selesai
t+1
UNSUR CUACA DAN IKLIM Angin
Angin adalah gerak udara yang sejajar denganpermukaan bumi. Udara bergerak dari daerahbertekanan tinggi ke daerah bertekanan rendah.
Suhu muka
Sebagai indeks banyaknya uap air pembentukawan di atmosfer. Jika suhu muka laut dingin uapair di atmosfer menjadi berkurang, sebaliknya jikasuhu muka laut panas uap air di atmosfer
Gelombang LautGelombang/ombak yang terjadi di lautan dapatdiklasifikasikan menjadi beberapa macam tergantung kepadagaya pembangkitnya. Pembangkit gelombang laut dapatdisebabkan oleh angin (gelombang angin), gaya tarik menarikbumi-bulan-matahari (gelombang pasang-surut), gempa(vulkanik atau tektonik) di dasar laut
UNSUR CUACA MARITIM
UNSUR CUACA MARITIM Arus laut adalah gerakan massa air laut yang
berpindah dari satu tempat ke tempat lain. Arus dipermukaan laut terutama disebabkan oleh tiupanangin, sedang arus di kedalaman laut disebabkanoleh perbedaan densitas massa air laut. Selain itu,arus di permukan laut dapat juga disebabkan olehgerakan pasang surut air laut atau gelombang.
SKALA BEAUFORT
Skala Douglas
SkalaKetinggian Gelombang
(Meter)Deskripsi
0 0 Calm (glassy)
1 0 – 0.1 Calm (rippled)
2 0.1 – 0.5 Smooth (wavelets)
3 0.5 – 1.25 Slight
4 1.25 – 2.5 Moderate
5 2.5 – 4.0 Rough
6 4.0 – 6.0 Very rough
7 6.0 – 9.0 High
8 9.0 – 14.0 Very high
9 >14.0 Phenomenal
ALUR KOMUNIKASI SMS
AT COMMAND
AT Command diperkenalkan oleh Dennis Hayes pada tahun1977 yang dikenal dengan “smart modem”. Modem bekerjapada baud rate 300 bps. Modem ini terdiri dari sederetinstruksi yang mengatur komunikasi dan fitur-fitur didalamnya. AT Command mempunyai dua mode, yaitu modedata (data mode) dan mode perintah (command mode).Untuk berpindah dari mode data menuju mode perintahdipisahkan oleh tiga tanda plus dan jeda selama satu detik.
AT+CMGS = “081XXXXX” > “SMS” AT+CMGD = 1 AT+CMGF = 1 (Format SMS dalam bentuk text)
PENGAMBILAN DATA
B (Banyuwangi)115.617⁰ E - 7.9⁰ S
S (Situbondo)114.0⁰ E– 7.4⁰ S
P (Pasuruan)113.0⁰ E-7.41⁰ S
Perancangan Prediksi Ketinggian GelombangFuzzy
Pemindahan Data Pada Workspace MATLAB
Clustering dengan Fuzzy C-means KetinggianGelombang dan Kecepatan Angin
Penentuan Nilai Keluaran Tegas Pada FIS Sugeno
Simulasi Hasil Prediksi
Validasi dengan Jumlah Kesamaan FungsiKeanggotaan dengan data validasi
Clustering Fuzzy C Means Pada MATLAB
No Variabel Standar
Deviasi
Fungsi
Keanggotaan
Titik
Tengah
1
Kecepatan
Angin
(Knot)
2.2277 LA(Light Air) 2
2.2277 LB (Light Brezze) 4.47
2.2277 GB (Gentle
Brezze)
7.6
2.2277 MB(Moderate
Breezze)
11
2 Ketinggian
gelombang
satu jam
sebelum
(Ht-1)(m)
0.2378 SM (Smooth) 0.5
0.2378 SL (Slight) 0.7806
0.2378 SL2 (Slight) 1.14
0.2378 M(Moderate) 1.6
3 Ketinggian
Gelombang
Aktual
(Ht-1(m)
0.2378 SM (Smooth) 0.5
0.2378 SL (Slight) 0.7806
0.2378 SL2(Slight) 1.14
0.2378 M(Moderate) 1.6
%% Load Data Dari Workspace
load ('DataBanyuwangi1.mat')
%% Inisialisi Matrix Berdasarkan Data Waktu
t = 1: size (H)-25;
A = Angin (t+1,1);
Hsebelum = H(t,1);
Haktual = H (t+1,1);
Hout = H(t+2);
%% Inisialisi Matrix Data Clustering
Hin = [A Haktual];
Hin2 = [ Hsebelum Haktual Hout ];
%% Clustering Dengan Fuzzy C Means
[center1,U1,objFcn1] = fcm(Hin,3);
[center2,U2,objFcn2] = fcm(Hin2,3);
LOGIKA FUZZY UNTUK PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG PADA MATLAB
Penentuan Aturan Pada Logika Fuzzy
No If Then
Angin (Ht-1)(m) (Ht)(m) (Ht+1)(m)
1 LA SM SM SM
2 LB SL SL SL
3 GB SL2 SL2 SL2
4 MB M M M
5 SM SM SM
6 SL SL SL
7 SL2 SL2 SL2
8 M M M
Variabel Fungsi
Keanggotaan
Konstanta
Prediksi
Ketinggian 1
Jam Ht+1
SM(Smooth) 0.3
SL (Slight) 0.9
SL2 (Slight) 1.25
M (Moderate Brezze) 1.6
Perancangan Prediksi Kecepatan ArusNo Variabel Standar
Deviasi
Fungsi
Keanggotaan
Titik
Tengah
1 Kecepatan
Angin
(Knot)
2.2277 LA (Light
Air)
2.0019
2.2277 LB (Light
Brezze)
4.4777
2.2277 GB (Gentle
Brezze)
7.6765
2.2277 MB
(Moderate
Breezze)
13.0000
2 Kecepatan
Arus
Cut-
1)(m/s)
0.134 S Slow) 0.0494
0.134 SL (Slight) 0.2018
0.134 AV
(Average)
0.6239
0.134 F (Fast) 0.9
3 Kecepatan
Arus
Aktual
(Cut-
1(m/s)
0.134 S Slow) 0.0494
0.134 SL (Slight) 0.2018
0.134 AV
(Average)
0.6239
0.134 F (Fast) 0.9
LOGIKA FUZZY UNTUK PREDIKSI KECEPATAN ARUS PADA MATLAB
PENENTUAN ATURAN PADA LOGIKA FUZZY PREDIKSI KECEPATAN
No If Then
Angin (Cut-1)(m) (Cut)(m) (Cut+1)(m)
1 LA S S VS
2 LB SL SL SL
3 GB AV AV AV
4 MB F F F
5 S S VS
6 SL SL SL
7 AV AV AV
8 F F F
Variabel Fungsi
Keanggotaan
Konstanta
Kecepatan
arus Prediksi
(Ht+1)
S Slow) 0
SL (Slight) 0.2
AV (Average) 0.6
F (Fast) 0.9
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7275 93.99%
2 6 Jam 7740 6828 88.21 %
3 12 Jam 7740 6297 81.35 %
4 24 Jam 7740 6140 79.32 %
Hasil Prediksi Ketinggian Gelombang Perairan Banyuwangi
HASIL PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG PASURUAN
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7312 94.47%
2 6 Jam 7740 7374 95.27%
3 12 Jam7740
6968 90.02%
4 24 Jam7740
6807 87.95%
HASIL VALIDASI PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG PERAIRAN SITUBONDO
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan
fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7361 95.10%
2 6 Jam 7740 7126 92.07%
3 12 Jam 7740 6895 89.08%
4 24 Jam 7740 6466 83.54%
Hasil Prediksi Kecepatan Arus Perairan Banyuwangi
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7479 96.62%
2 6 Jam 7740 7118 91.96%
3 12 Jam 7740 6745 87.14%
4 24 Jam 7740 6506 84.05%
Hasil Prediksi Kecepatan Arus Perairan Pasuruan
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan
fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7384 95.38%
2 6 Jam 7740 7286 94.12%
3 12 Jam 7740 6755 87.26%
4 24 Jam 7740 6610 85.39%
Hasil Prediksi Kecepatan Arus Perairan Situbondo
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7534 97.33%
2 6 Jam 7740 7071 91.34%
3 12 Jam 7740 6966 89.98 %
4 24 Jam 7740 6696 86.50%
Kelayakan Pelayaran
No GT Kapal
Keadaan Laut Maksimal
Ketinggian
Gelombang
Kecepatan
Arus
1 1-7 GT Smooth Slow
2 7- 175 GT Slight Slight
3 175-500 GT Moderate Average
4500-5000
GTRough Fast
5500-10000
GTVery Rough Very Fast
Simulink Untuk Kelayakan Pelayaran
SIMULINK UNTUK PREDIKSI KETINGGIAN GELOMBANG
SIMULINK UNTUK PREDIKSI KECEPATAN ARUS
Simulink Look Up Tabel Untuk Kelayakan Pelayaran
Validasi Hasil Kelayakan Pelayaran Nelayan Perairan Pasuruan, Situbondo, dan Banyuwangi
No GT KapalWaktuPrediksi
DataValidasi
KesamaanKelayakan Pelayaran
PersenAkurasi
11-10 GT
1 Jam7740 7265 93.86%
10-30 GT 7740 7707 99.57%
21-10 GT
6 Jam7740 7308 94.42%
10-30 GT 7740 7698 99.46%
31-10 GT
12 Jam7740 7194 92.95%
10-30 GT 7740 7707 99.57%
41-10 GT
24 Jam7740 6605 85.34%
10-30 GT 7740 7656 98.91%
NoGT
KapalWaktu Prediksi
Data Validasi
Kesamaan Kelayakan Pelayaran
Persen Akurasi
11-10 GT
1 Jam7740 7409 95.72%
10-30 GT 7740 7701 99.50%
21-10 GT
6 Jam7740 7289 94.17%
10-30 GT 7740 7671 99.11%
31-10 GT
12 Jam7740 7094 91.65%
10-30 GT 7740 7641 98.72%
41-10 GT
24 Jam7740 6936 89.61%
10-30 GT 7740 7587 98.02%
No GT KapalWaktu
PrediksiData
Validasi
Kesamaan Kelayakan Pelayaran
Persen Akurasi
11-10 GT
1 Jam7740 7299 94.30%
10-30 GT 7740 7707 99.57%
21-10 GT
6 Jam7740 7141 92.26%
10-30 GT 7740 7675 99.16%
31-10 GT
12 Jam7740 6696 86.51%
10-30 GT 7740 7645 98.77%
41-10 GT
24 Jam7740 6958 89.90%
10-30 GT 7740 7582 97.96%
Prediktor Pada Visual Basic 6
SISTEM PREDIKTOR CUACA MARITIM PADA VB6
If Val(VB.Text) >= 0 And Val(VB.Text) <= 3 Then
VBL.Text = "Light Breeze"
mbrVB1 = 2.7183 ^ (-1 * ((Val(VB.Text) -2.074) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2)))
mbrVB2 = 2.7183 ^ (-1 * ((Val(VB.Text) - 4.5) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2)))
mbrVB3 = 2.7183 ^ (-1 * ((Val(VB.Text) -7.517) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2)))
mbrVB4 = 2.7183 ^ (-1 * ((Val(VB.Text) - 11) ^ 2) / (2 * (2.166 ^ 2)))
w1B = mbrVB1 * mbrHB1 * mbrH1B1
w2B = mbrVB2 * mbrHB2 * mbrH1B2
w3B = mbrVB3 * mbrHB3 * mbrH1B3
w4B = mbrVB4 * mbrHB4 * mbrH1B4
w5B = mbrHB1 * mbrH1B1
w6B = mbrHB2 * mbrH1B2
w7B = mbrHB3 * mbrH1B3
w8B = mbrHB4 * mbrH1B4
z1B = 0.4
z2B = 0.9
z3B = 1.1
z4B = 1.6
KGB1.Text = Round((w1B * z1B + w2B * z2B + w3B * z3B + w4B * z4B + w5B * z1B + w6B * z2B + w7B * z3B + w8B * z4B) / (w1B + w2B + w3B + w4B + w5B + w6B + w7B + w8B), 2)
Hasil Validasi Prediktor Pada Visual Basic 6 untuk Perairan Banyuwangi
NoWaktu
Prediksi
Jumlah Data
Validasi
Jumlah data kesamaan
fungsi keanggotaan
Prosentase Akurasi
1 1 Jam 7740 7294 94.24%2 6 Jam 7740 6990 90.31%
3 12 Jam 7740 6322 81.68%
4 24 Jam 7740 6144 79.38%
NoWaktu
Prediksi
Jumlah Data
Validasi
Jumlah data kesamaan
fungsi keanggotaan
Prosentase Akurasi
1 1 Jam 7740 7358 95.06%
2 6 Jam 7740 7070 91.34%
3 12 Jam 77406654 85.97%
4 24 Jam 77406284 81.19%
HASIL VALIDASI PREDIKTOR PADA VISUAL BASIC 6 UNTUK PERAIRAN SITUBONDO DAN PASURUAN
No Waktu Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan
fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7234 93.46%
2 6 Jam 7740 7066 91.29%
3 12 Jam 77406772 87.49%
4 24 Jam 7740 6249 80.74%
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan
fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7414 95.79%
2 6 Jam 7740 7226 93.36%
3 12 Jam 7740 6991 90.32%
4 24 Jam 7740 6695 86.50%
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan
fungsi
keanggotaan
Prosentase
Akurasi
1 1 Jam 7740 7353 95 %
2 6 Jam 7740 7387 95.44 %
3 12 Jam 7740 7091 91.61 %
4 24 Jam 7740 6554 84.68 %
NoWaktu
Prediksi
Jumlah
Data
Validasi
Jumlah data
kesamaan
fungsi
keanggotaan
Prosentase Akurasi
1 1 Jam 7740 7143 92.29%
2 6 Jam 7740 6975 90.12%
3 12 Jam 7740 6743 87.12%
4 24 Jam 7740 6557 84.72%
PERANCANGAN SISTEM INFOMASI CUACA MARITIM DENGAN MEDIA SMS
DIAGRAM ALIR ALGORITMA PROGRAM SISTEM INFORMASI CUACA MARITIM
UJI COBA SISTEM INFORMASI CUACA MARITIM
UJI COBA SISTEM
ANALISA TIME ELAPSED UNTUK PERCOBAAN
No Jam
WAKTU yang diperlukan
untuk SMS KE MODEM
Waktu yang diperlukan
Sistem mengirimkan SMS hingga
menerima SMS dari Sistem
Infomasi
Waktu yang diperlukan SMS
diterima pengirim antara
SMS pertama dan kedua
1 05-06 AM 5 21 12
2 05-06 AM 6 23 13
3 05-06 AM 5 25 9
4 05-06 AM 8 17 10
5 05-06 AM 6 18 10
Rata-rata 6 20 10
No Jam
WAKTU yang diperlukan
untuk SMS KE MODEM
Waktu yang diperlukan
Sistem mengirimkan
SMS hingga menerima SMS
dari Sistem Infomasi
Waktu yang diperlukan
SMS diterima pengirim
antara SMS pertama dan
kedua
1 12-01 PM 10 22 10
2 12-01 PM 10 25 10
3 12-01 PM 12 24 12
4 12-01 AM 8 20 10
5 12-01 AM 6 22 11
Rata-Rata 9 22 11
No Jam
WAKTU yang diperlukan
untuk SMS KE MODEM
Waktu yang diperlukan
Sistem mengirimkan
SMS hingga menerima SMS
dari Sistem Infomasi
Waktu yang diperlukan
SMS diterima pengirim
antara SMS pertama dan
kedua
1 09-10 PM 10 19 10
2 09-10 PM 10 20 10
3 09-10 PM 10 18 9
4 09-10 AM 12 18 10
5 09-10 AM 12 17 10
Rata-Rata 11 18 10
KESIMPULANProsentase kesesuaian data antara data yang berasal dari BMKGdengan data hasil pemodelan fuzzy untuk data sebanyak 7740 padabulan Januari 2010 hingga November 2010 adalah sebagai berikut:
Perairan Banyuwangi untuk prediksi kecepatan arus prosentasekeakuratan 96,62% untuk 1 jam ke depan, 91,96 % untuk prediksi 6 jamke depan, 87,14% untuk prediksi 12 jam ke depan, 84,06 % untuk prediksi24 jam ke depan. Prediksi ketinggian gelombang prosentasekeakuratan 93,99% untuk prediksi 1 jam ke depan, 88,21% untukprediksi 6 jam ke depan, 81,35% untuk prediksi 12 jam ke depan, dan79,32% untuk prediksi 24 jam.
Perairan Pasuruan untuk prediksi kecepatan arus prosentasekeakuratan 95,38% untuk 1 jam ke depan, 94,12 % untuk prediksi 6 jamke depan, 87,26% untuk prediksi 12 jam ke depan, 85,39 % untuk prediksi24 jam ke depan.Prediksi ketinggian gelombang prosentase ketepatan94,47 % untuk prediksi 1 jam ke depan, 95,27 % untuk prediksi 6 jam kedepan, 90,02% untuk prediksi 12 jam ke depan, dan 87,95% untuk prediksi24 jam ke depan.
Perairan Situbondo untuk prediksi kecepatan arus prosentasekeakuratan 97,33% untuk 1 jam ke depan, 91,34 % untuk prediksi 6 jamke depan, 89,98% untuk prediksi 12 jam ke depan, 86,15 % untuk prediksi24 jam ke depan. Prediksi ketinggian gelombang prosentase ketepatan95,1 % untuk prediksi 1 jam ke depan, 92,07 % untuk prediksi 6 jam ke
KESIMPULAN Prosentase kesesuaian rata-rata kelayakan pelayaran hasil kelayakan
data validasi sebanyak 7740 data untuk Perairan Banyuwangi untuknelayan 0-10 GT yaitu 90,74% untuk nelayan 10-30 GT adalah 98,87%,Perairan Situbondo yaitu 92,79 % untuk nelayan 0-10 GT, 98,84% untuknelayan 10-30 GT, dan Perairan Pasuruan yaitu 91,64 % untuk nelayan 0-10GT dan 99,38 % untuk 10-30 GT.
Perancangan Sistem Informasi Cuaca Maritim dengan mediakomunikasi SMS dengan hasil pesan sesuai dengan hasil prediksi padapada lembar program Visual Basic 6.
SEKIAN &
TERIMAKASIH
Daftar Pustaka Arifin, Syamsul. 2009. Aplikasi Sistem Logika Fuzzy Pada Peramalan Cuaca Di Indonesia Untuk
Mendeteksi Kejadian Anomali Tinggi Gelombang Laut.
Candra, Ardian. 2009. Tugas akhir: Perancangan Model Adaptive Nuero Fuzzy Inference System untukMemprediksi Cuaca Maritim.Teknik Fisika ITS.
Jaya, Riki. 2011. Tugas Akhir: Perancangan Prediktor Cuaca Maritim Dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Untuk Meningkatkan Jangkauan Ramalan, Studi Kasus: Pelayaran Surabaya Banjarmasin. Teknik Fisika ITS.
Kasabov, Nikola. 1998. Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems, and Knowledge Engineering. The MIT press : Massachusett.
Kresnawan, Andre. 2009. Tugas Akhir: Penerapan model Jaringan Syaraf Tiruan untuk MemprediksiGangguan Cuaca maritim. Teknik Fisika ITS.
Kusumadewi, Sri. 2006. “Analisa dan Desain Sistem Fuzzy”. Yogyakarta: graha Ilmu
MATLAB 2010b, Fuzzy Logic Toolbox Help.
Microsoft Visual Basic 6.0, programmer’s guide, Microsoft Press.
Meilanitasari, Prita. 2010. Tugas Akhir : Prediksi Cuaca Menggunakan Logika Fuzzy untuk KelayakanPelayaran di Tanjung Perak Surabaya. Teknik Fisika ITS.
MetOffice, Fact Sheet No. 6 Of Beaufort (Version1), 2010. Devon : United Kingdom . [pdf]
Britannica,Encycopledia. 2011.
Daftar Pustaka <URL:http://www.metoffice.gov.uk/media/pdf/b/7/Fact_sheet_No._6.pdf> Regarina, Cut Meurah. 2005. Atmosfer (Cuaca danIklim).[pdf],
<URL:http://elcom.umy.ac.id/elschool/muallimin_muhammadiyah/file.php/1/materi/Geografi/ATMOSFER%20%28Cuaca%20dan%20Iklim%29.pdf >
Waldopo. 2008. Perairan Darat dan Laut. [pdf], <URL:http://elcom.umy.ac.id/elschool/muallimin_muhammadiyah/file.php/1/materi/Geografi/PERAIRAN%20DARAT%20DAN%20LAUT.pdf >
<URL:http:www.ciptamedia-smsbroadcast.blogspot.com /2010/06 /mekanisme-pengiriman-sms-dari-hp.html>
<URL:www.wikipedia.ord/wiki/AT_Command <URL:www.wikipedia.org/wiki/Global_System_for_Mobile_Communication
s> <URL:www.bmkgjateng.com/monsun> <URL:http://news.okezone.com/read/2011/11/06/340/525639/tabrakan-
kapal-satu-nelayan-hilang> <URL:http://www.tempo.co.id/hg/nusa/sumatera/2007/06/20/brk,20070620
-102237,id.html>