<![CDATA[Indonesia merupakan negara yang melimpah akan energi surya dilihat dari letak yang potensial migrasi tahunan matahari. Pemanfaatan energi fosil sampai saat ini cukup mengkhwatirkan karena semakin menipisnya sumber energi disamping efek negatif yang ditimbulkannya akibat meningkatnya konsentrasi Gas Rumah Kaca (GRK). Peningkatan GRK akan memicu meningkatnya suhu permukaan dan menciptakan lingkungan tidak kondusif. Matahari sebagai sumber energi terbesar seharusnya dapat dimanfaatkan secara optimal untuk wilayah Indonesia. Diversifikasi energi merupakan langkah yang harus ditempuh untuk mendapatkan sumber lain sehingga mengurangi ketergantungan akan sumber fosil. Untuk mendapatkan gambaran riil akan energi surya tersebut perlu dilakukan analisis spasial distribusi potensi energi matahari untuk wilayah Indonesia keseluruhan dan Ambon secara khusus. Dengan melakukan kombinasi antara teknik Kriging dan metode iterasi Point Successive Over-Relaxation (PSOR) diharapkan memperlihatkan proyeksi pemetaan dengan resolusi yang lebih baik. Sebelumnya dilakukan optimalisasi data sekunder dengan model Curve Fitting. Indonesia is a country which excessive energy resources of solar showed by potential position of solar annual migration. Until this time fossil energy consumption so apprehensively, its because decreasing of energy resources besides negative effect of increasing Greenhouse Gases concentrate, that is increasing of surface temperature and creates inconducive environment. Sun as the biggest energy resource should be use optimally for Indonesia area. Diversification of energy is a final step to get another resources so release us of dependently fossil resources. For real description of solar energy, it needs spatial analysis of potential distribution of solar energy for Indonesia area particularly Ambon. By using combination between Kriging technique and iteration methods, Point Successive Over-Relaxation (PSOR), hoped indicates mapping projection with better resolution. Early by optimalisize secondary data using Curve Fitting models.]]>
