Abstrak —Semakin  berkurangnya  sumber  energi  yang  tidak dapat  diperbaharui,  maka  perlu  memanfaatkan  sumber  energi alternatif  yang  salah  satunya  adalah  energi  matahari.  Energi matahari  dapat  dimaanfatkan  dengan  menggunakan  panel surya.  Panel  surya  hanya  mampu  mengkonversi  sekitar  15 persen  dari  total  energi  yang  diterima  untuk  diubah  menjadi energi  listrik.  Salah  satu  metode  untuk  meningkatkan  efisiensi adalah  dengan  pelacakan  posisi  matahari.  Pada  penelitian  ini telah  dirancang  dan  dibuat  sistem  pelacakan  posisi  matahari yang  berbasis  pengolahan  citra  yang  diimplementasikan  pada panel surya 50 Watt. Proses ini meliputi konversi citra matahari kedalam  bentuk  grayscale  dan  Gaussian  blur  lalu  dilakukan threshold,  morphology, dan  deteksi  kontur  untuk  mengeliminasi noise.  Deteksi  lingkaran  digunakan  untuk  mendeteksi  posisi matahari  pada  layar.  Proses  centeroid  dilakukan  untuk mendapatkan  posisi  titik  tengah  dari  matahari  yang  digunakan untuk mengontrol gerakan 2-axis pada motor DC. Agar gerakan motor  lebih  presisi  maka  dilakukan  penambahan  kontrol proporsional  agar  panel  surya  menghadap  kearah  matahari dengan tepat. Seluruh proses ini dilakukan dengan menggunakan  Single  Board  Computer  Lattepanda.  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  panel  surya  yang  dilengkapi dengan sistem pelacak ini menghasilkan peningkatan daya listrik yang  diterima  sebesar  6.97  %  terhadap  panel  surya  yang diletakkan secara statis.
Kata  Kunci —Posisi  matahari,  Panel  surya,  Pengolahan  citra, Single Board Computer Lattepanda

## I. PENDAHULUAN
EMAKIN  berkurangnya  dan  menipisnya  pasokan  energi yang  tidak  terbarukan  seperti  sumber  energi  yang  berasal dari  fosil,  pada  masa  kini  mendorong  para  ilmuwan  untuk mengembangkan  pemanfaatan  sumber  energi  yang  dapat dimanfaatkan  secara  terus  menerus  dan  tidak  pernah  habis. Salah  satu  sumber  energi  yang  dapat  dipakai  terus  menerus dan  dapat  diperbarui  yaitu  salah  satunya  energi  matahari. Energi  matahari  merupakan  salah  satu  sumber  energi  yang tidak  akan  pernah  habis  dan  dengan  energi  ini  dapat memperoleh  energi  listrik  tanpa  perlu  membakar  bahan  fosil seperti minyak, bensin, dan gas. Energi matahari dapat dengan mudah dikonversi menjadi energi listrik dengan menggunakan panel  surya.  Dengan  adanya  penemuan  panel  surya,  energi matahari  menjadi  sumber  utama  yang  paling power-full [1], apabila  dibandingkan  dengan  energi  angin  yang  juga merupakan energi terbarukan [2]. Pada pemakaian solar panel yang  ditempatkan  secara  horizontal  pada  tanah,  cahaya  yang mampu  diserap  oleh  solar  panel  tidak  dapat  maksimal,  dan juga  efisiensi  penggunaan  solar  panel  hanya  14  –  16  %
bergantung  pada  besarnya  cahaya  yang  diserap  oleh  solar panel.
Oleh  karena  itu  panel  surya  membutuhkan  pelacak  sinar matahari yang cukup akurat untuk meningkatkan efisiensi dari solar  panel  [3].  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pelacak  sinar matahari  berbasis  kamera  agar  sudut  antara  sinar  matahari dengan  panel  surya  saling  tegak  lurus  sehingga  penerimaan cahaya  dapat  terserap  secara  maksimal.  Perkembangan  pada autotracking  solar  panel  ini  cukuplah  luas  dan  sering digunakan.  Solusi  yang  pernah  ditawarkan  yaitu  autotracking panel surya menggunakan sensor photodioda dan phototransistor  yang  mana  sensor  ini  akan  memperkirakan posisi matahari berdasarkan intensitas cahaya yang diterimanya  [4].  Kelemahan  dari  penggunaan  photodiode  dan phototransistor  ini  yaitu  memiliki  sensitivitas  yang  tinggi terhadap  kondisi  cuaca  terutama  pada  suhu  dan  kelembaban yang  berubah  secara  cepat  pada  kondisi  yang  cukup  ekstrim [5][6],  dan  [7].  Selain  itu  terdapat  pula  solar  panel  yang bergerak  berdasarkan  waktu,  tetapi  metode  ini  kurang  akurat dikarenakan  posisi  matahari  tidak  selalu  sama  setiap  hari dijam yang sama.
Mekanisme  autotracking  harus  dapat  mengikuti  matahari dengan  akurasi  yang  cukup  baik  karena  posisi  matahari merupakan  hal  yang  sangat  krusial  pada  panel  surya  untuk menerima  pancaran  sinar  matahari  [8].  Sehingga  dengan mekanisme  tracking  ini  mampu  meningkatkan  jumlah  cahaya yang  diterima  oleh  panel  surya  sehingga  menghasilkan  daya listrik lebih baik [9]. Pada penelitian ini menggunakan kamera webcam  sehingga  biaya  produksinya  lebih  murah,  dan  juga kamera  ini  mampu  menerima  gambar  dengan  cukup  baik. Pengolah  utama  dari  sistem  ini  menggunakan  Lattepanda, Lattepanda  merupakan  mini-pc  dengan  built-in  Arduino, sehingga  dengan  alat  ini  sistem  mampu  melakukan pengolahan citra secara cepat.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Diagram Blok Sistem
Sistem pelacak cahaya matahari keseluruhan dibagi menjadi dua tahap, yaitu bagian vision dan motion, seperti yang terlihat pada gambar 1. Vision dilakukan untuk bagian penangkapan citra  matahari  sedangkan  motion  merupakan  bagian  untuk melakukan kontrol pada motor DC.
Pelacak cahaya matahari akan menggerakkan 2 buah motor (sumbu x dan y) yang dikirimkan oleh Lattepanda berasal dari IDE  visual  studio  dengan  library  opencv.  Tangkapan  citra matahari  berasal  dari  kamera  webcam  yang  diberi  tambahan

## Pelacak Cahaya Matahari Berbasis Citra pada Panel Surya menggunakan Single Board Computer Lattepanda
Ferdyan Dannes K, Muhammad Rivai, Tasripan
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
S
filter yaitu filter UV dan ND filter, filter UV yang ditempatkan tepat  di  depan  kamera  dan  ditambahkan  dengan  ND  filter  16 dan  8  di  depan  filter  UV  diproses  oleh  Lattepanda  yang nantinya  akan  menghasilkan  posisi  x  dan  y  matahari  berada yang  nantinya  akan  dikirimkan  ke  Arduino  Leonardo  untuk diproses menggerakkan motor DC.
Gambar 1. Flowchart pengolahan citra.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Perangkat keras pada sistem pelacak cahaya matahari:
 Filter Neutral Density 8 & 16
Filter  Neutral  Density  8  &  16  atau  filter  ND  berfungsi untuk mengurangi intensitas cahaya yang masuk ke dalam kamera  webcam  sehingga  matahari  lebih  mudah terdeteksi.
 Filter UV
Filter  UV  berfungsi  melindungi  sensor  CMOS  pada kamera  webcam  agar  tidak  rusak  dikarenakan  kamera webcam menerima cahaya matahari terus-menerus.
 Webcam
Webcam  berfungsi  sebagai  komponen  utama  untuk melacak keberadaan matahari.
 Lattepanda
Lattepanda berfungsi untuk menjalankan program deteksi cahaya matahari berupa nilai x dan y posisi matahari dan mengirimkannya ke Arduino.
 Arduino Leonardo
Arduino  berfungsi  untuk  menerima  data  dari  Lattepanda dan  melakukan  proses  untuk  menggerakkan  panel  surya kearah tengah matahari.
 Real Time Clock DS1307
Real time clock DS1307 berfungsi untuk memberi waktu kapan  sistem  akan  mulai  berjalan  untuk  mendeteksi keberadaan matahari.
 Driver Motor
Driver motor berfungsi untuk memilih kemana arah motor akan berputar dan menerima masukkan berupa PWM dari Arduino.
 Motor DC
Motor  DC  berfungsi  menggerakkan  rangka  besi  panel surya  agar  cahaya  yang  diterima  dari  panel  surya  lebih efisien.

## C. Perancangan Perangkat Lunak
Pada  bagian  perangkat  lunak,  seluruh  proses  dilakukan dengan  menggunakan  Lattepanda.  Seluruh  proses  tersebut
meliputi  pengolahan  citra  dan  pengendali  motor.  Pengolahan citra  adalah  proses  deteksi  matahari  dimana  sistem  mampu mengenali  matahari  dan  menentukan  posisi  kemana  motor harus  bergerak.  Proses  ini  dilakukan  mengunakan library openCV  yang  merupakan  suatu  library  gratis  untuk  image processing high level maupun low level [10]. Saat menuliskan algoritma  dari  pemrosesan  gambar  terdapat  banyak  sekali proses  operasi  yang  dapat  digunakan  pada  openCV  secara terus-menerus  [11].  Pengendali  motor  adalah  proses menggerakkan sistem keseluruhan tepat kearah matahari.
Flowchart  pada  bagian  pengolahan  citra  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Citra  berupa  hasil  filter  ND  dan  UV  akan  diolah terlebih  dahulu  menjadi  sebuah  citra grayscale agar  citra menjadi bentuk 8 bit. Citra hasil grayscale akan dilakukan
Gambar 2. Flowchart pengolahan citra.
Gambar 3. Blok diagram kontrol proporsional sumbu X.
Gambar 4. Blok diagram kontrol proporsional sumbu Y.
Gaussian  blur untuk  menghilangkan noise sehingga  citra seolah  lebih  halus  [12].  Untuk  memisahkan  antara  objek (matahari) dengan background (langit) maka dilakukan proses threshold  binary  [13].  Setelah  berhasil  memisahkan  antara objek dengan background maka dilakukan proses morphology untuk menghilangkan noise yang berukuran kecil, memperbaiki  piksel  yang  rusak,  atau  menghilangkan  objek yang  tidak  diinginkan  [14].  Apabila  masih  terdapat  noise berukuran besar pada gambar, maka dilakukan proses contour, hasil  dari contour yaitu  titik-titik  batas  objek  [15],  sehingga noise  yang  berukuran  besar  dapat  dihilangkan.  Agar  proses canny  edge  dapat  dilakukan  maka  proses  threshold  dilakukan kembali  untuk  mengembalikan  citra  kedalam  bentuk  8  bit [16].  Hasil  dari  canny  edge  ini  merupakan  tepian  objek matahari  sehingga  proses Hough  circle  transform dapat dilakukan. Hough  transform digunakan  untuk  menentukan lokasi suatu bentuk dalam citra [17]. Pada proses Hough circle transform dipilih  parameter  yang  sesuai  agar  sistem  mampu mengetahui posisi matahari. Apabila sistem mampu mengetahui  posisi  matahari  maka  langkah  selanjutnya  yaitu dilakukan pencarian posisi titik tengah dari matahari. Caranya yaitu  dengan  melakukan  moment  yang  mana  hasilnya merupakan nilai x dan y posisi matahari sekarang berada.
Pada  pengendali  motor,  nilai  x  dan  y  tersebut  digunakan untuk  mendapatkan  error  dari  posisi  matahari.  Kontrol proporsional  digunakan  karena  kontrol  tersebut  melakukan koreksi  yang  sebanding  dengan  perbedaan  set  point  dengan nilai  yang  terukur  [18].  Dengan  adanya  error  tersebut  maka didapatkan  nilai  proporsional  yang  cocok  sehingga  motor dapat bergerak lebih akurat ke arah posisi set point yang telah ditentukan. Gambar 3  merupakan blok diagram  kontrol  untuk motor x, set point merupakan titik tengah piksel sumbu x
Gambar 5. Rangka pergerakan sumbu X.
Gambar 6. Rangka pergerakan sumbu Y.
pada  layar  yaitu  320.  Gambar  4  merupakan  blok  diagram kontrol untuk motor y, set point merupakan titik tengah piksel sumbu y yaitu 240.

## D. Perancangan Perangkat Mekanik.
Pada  perancangan  perangkat  mekanik  seluruh  proses  ini menggunakan  software  AutoCAD.  Perancangan  tersebut dilakukan  secara  3D  agar  tahap  realisasi  mudah  dilakukan. Perancangan  mekanik  pertama  yaitu  menghitung  kekuatan motor  agar  dapat  memperkirakan  berapa  beban  maksimum yang  dapat  digerakkan  oleh  motor.  Sesuai  spesifikasi  motor dengan torsi 22 kg.cm, maka apabila panjang lengan sumbu x bernilai  5  cm,  beban  maksimum  motor  seberat  4.2  kg, sedangkan  apabila  panjang  lengan  sumbu  y  bernilai  2  cm, beban maksimum motor sebesar 11 kg.
Perancangan  mekanik  kedua  yaitu  perhitungan  ratio  gigi. Dengan  kecepatan  motor  sebesar  22  rpm,  maka  diperlukan sebuah  gigi  untuk  memperlambat  kecepatan  motor.  Pada  gigi bor  memiliki  rasio  1:15,  sehingga  kecepatan  putar  motor awalnya 22 putaran per menit maka kecepatan putar pada shaft akhir  memiliki  kecepatan  1.46  putaran  per  menit.  Dengan kecepatan  sebesar  1.46  putaran  per  menit  maka  kecepatan tersebut  sesuai  untuk  pelacak  cahaya  matahari  karena membutuhkan kecepatan yang pelan.
Perancangan  mekanik  ketiga  yaitu  desain  rangka  pelacak cahaya  matahari.  Perancangan  pertama  yaitu  melakukan desain  untuk  sumbu  x.  Gambar  5  merupakan  hasil perancangan untuk sumbu x dengan dimensi dari perancangan ini  sebesar  60  x  60  x  75  cm.  Setelah  perancangan  sumbu  x selesai  maka  dilanjutkan  dengan  perancangan  sumbu  y. Gambar  6  merupakan  hasil  akhir  dari  perancangan  sumbu  y dan  gambar  7  merupakan  hasil  perancangan  sistem  mekanik keseluruhan.
Gambar 7. Hasil akhir rangka keseluruhan.
Gambar 8. Realisasi sistem keseluruhan.

## E. Pengujian Sistem
Setelah  melakukan  realisasi  pada  perangkat  keras, perangkat  lunak,  dan  perangkat  mekanik,  maka  dilakukan pengujian  keseluruhan  sistem  tersebut.  Pengujian  meliputi pengujian  kecepatan  motor,  pengujian  filter  cahaya,  dan pengujian pengolahan citra.

## F. Analisis Data
Pada  tahap  analisis  data  dilakukan  analisa  mengenai  nilai- nilai  parameter  yang  sesuai  untuk  sistem  pelacak  cahaya matahari  ini.  Analisis  data  dilakukan  seperti  pemilihan  nilai threshold yang  tepat  dan  pemilihan  nilai  parameter Hough circle transform .

## G. Implementasi Sistem
Pada tahap ini dilakukan pengujian akhir untuk menentukan apakah  sistem  yang  telah  dibuat  berhasil  melakukan  tujuan dari penelitian ini. Pengujian akhir ini meliputi besar lux yang diterima dan energi yang dihasilkan oleh panel surya.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Pengujian Hardware
Pengujian yang pertama yaitu pengujian motor DC. Setelah menyatukan  seluruh  komponen  mekanik  maka  dilakukan pengujian  motor  DC  untuk  mengetahui  kecepatan  motor  dan memastikan sistem mekanik yang telah dibuat bekerja dengan baik.  Gambar  8  merupakan  bentuk  hasil  realisasi  sistem keseluruhan.  Tabel  1  merupakan  kecepatan  rata-rata  motor untuk  arah  putar  searah  jarum  jam.  Pada  motor  sumbu  x bergerak dengan kecepatan 0.36 rpm sedangkan motor sumbu y  bergerak  dengan  kecepatan  0.34  rpm.  Tabel  2  merupakan kecepatan  rata-rata  motor  berputar  dengan  arah  berlawanan jarum  jam.  Pada  hasil  pengujian  motor  sumbu  x  berputar dengan  kecepatan  0.38  rpm  sedangkan  motor  sumbu  y berputar dengan kecepatan 0.35 rpm. Dari  hasil pengujian  ini dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  mekanik  dapat  bekerja dengan baik tanpa adanya kesalahan mekanik.
Pengujian  yang  kedua  yaitu  pengujian  filter  cahaya. Pengujian  meliputi  pengujian  penangkapan  citra  tanpa  filter cahaya  apapun,  penangkapan  citra  dengan  filter  UV,  dan
penangkapan  citra  dengan  filter  ND.  Gambar  9  merupakan hasil  tangkapan  citra  matahari  tanpa  filter  cahaya.  Terlihat bahwa  terlalu  banyak  cahaya  yang  diterima  oleh  kamera. Gambar  10  merupakan  hasil  tangkapan  citra  setelah ditambahkan  filter  UV.  Hasil  penggunaan  filter  UV  hanya berpengaruh  pada  ketahanan  sensor  pada  kamera  apabila kemera diarahkan  kearah  matahari dalam periode yang cukup lama.  Pemasangan  filter  ND  pada  kamera  berfungsi  untuk mengurangi  intensitas  cahaya  yang  masuk  ke  dalam  kamera. Filter ND  yang digunakan  yaitu ND 8 dan  ND 16. Hasil dari penggunaan  filter  ini  ditunjukkan  pada  gambar  11.  Terlihat bahwa  cahaya  matahari  berkurang  cukup  banyak,  sehingga dapat terlihat lingkaran matahari dengan cukup jelas.
Gambar 9. Hasil tangkapan citra matahari tanpa filter.
Gambar 10. Citra matahari dengan filter UV.
Gambar 11. Citra matahari dengan filter UV dan ND.
Tabel 1.
Kecepatan motor searah jarum jam Kecepatan (rpm) Motor sumbu X Motor sumbu Y 0.36 0.34 Tabel 2. Kecepatan motor berlawanan arah jarum jam Kecepatan (rpm) Motor sumbu X Motor sumbu Y 0.38 0.35
Gambar 12. Histogram untuk pemilihan nilai threshold.

## B. Pengujian Pengolahan Citra
Pada  pengujian  pengolahan  citra  akan  dilakukan  pengujian nilai  parameter  yang  digunakan  untuk  diaplikasikan  pada sistem keseluruhan.
1. Pengujian Nilai Threshold Pada pengujian nilai threshold yang dilakukan pertama kali yaitu  mengambil  sampel  gambar  matahari.  Sampel  diambil sebanyak 10 citra dengan pengambilan gambar  dengan  waktu yang berbeda-beda. Setelah di ambil sampel tersebut, 10 citra tersebut  dikonversi  menjadi  bentuk  grayscale.  Citra  grayscale tersebut  akan  dilihat  nilai  tiap  pikselnya  untuk  menentukan nilai  threshold  yang  dibutuhkan.  Sampel  diambil  dengan menggunakan  kamera  webcam  yang  ditambahkan  dengan filter  neutral  density  8  dan  16  (filter  ND)  dan  filter  UV. Setelah  mengambil  sampel  dari  waktu  yang  berbeda,  citra tersebut diolah untuk didapatkan nilai intensitas threshold tiap pikselnya.  Nilai  yang  didapatkan  diolah  menjadi  sebuah histogram  seperti  pada  gambar  12.    Berdasarkan  kelima histogram  dapat  dilihat  bahwa  grafik  memiliki  titik  terendah pada  nilai  sekitar  210  hingga  250.  Nilai  ini  merupakan  nilai threshold untuk membedakan antara matahari dengan langit di sekitarnya.
2. Pengujian Parameter Hough Circle Transform Pada  pengujian  parameter Hough  circle  transform ,  dipilih parameter-parameter  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi keberadaan matahari. Parameter dipilih dengan cara pengujian satu  persatu  parameter  hingga  memiliki  tingkat  kesuksesan deteksi  matahari  yang  paling  tinggi.  Tabel  3  merupakan  hasil pengujian  parameter Hough  circle  transform beserta  tingkat keberhasilan deteksi matahari.
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  bahwa  dengan menggunakan  nilai  distance  yang  sama  dan  nilai  dp  yang berbeda,  dapat  dilihat  hasilnya  bahwa  nilai  dp  3  dan  4 merupakan  nilai  yang  paling  cocok  untuk  digunakan  karena memiliki  tingkat  kesuksesan  deteksi  matahari  yang  paling tinggi.  Sehingga  pada  akhirnya  dipilihlah  nilai  dp  =  4  dan distance  =  x/4  untuk  digunakan  pada  sistem  ini,  hasil  dari penggunaan  parameter  ini  dapat  dilihat  pada  bab  pengujian akhir,  pengujian  dilakukan  dengan  cara  mengukur  seberapa besar cahaya yang dapat diterima dengan menggunakan sistem pelacakan matahari ini.

## C. Pengujian Sistem Keseluruhan
Pada  pengujian  akhir  dilakukan  pengukuran  besaran  lux yang diterima oleh panel surya dan daya yang dihasilkan oleh panel  surya.  Pengujian  dilakukan  pada  kondisi  cuaca  cerah.
Pengujian  pertama  yaitu  melakukan  pengukuran  besaran  lux yang  diterima  dengan  menggunakan  luxmeter.  Tabel  4 menunjukkan  hasil  penerimaan  cahaya  yang  dilakukan. Terlihat  bahwa  tanpa  sistem  pelacak  atau  panel  surya  yang ditempatkan secara statis dengan sudut pemasangan 30 derajat terjadi peningkatan penerimaan cahaya sebesar 10.96 %.
Pengujian  panel  surya  ini  membandingkan  panel  surya menggunakan  pelacak  cahaya  matahari  dengan  panel  surya statis  dengan  sudut  kemiringan  30  derajat.  Panel  surya dihubungkan  dengan  voltmeter  serta  amperemeter.  Kemudian panel  surya  diberi  beban  sebuah  resistor  yang  memiliki  nilai hambatan  sebesar  5.5  ohm.  Nilai  resistor  tersebut  dipilih karena  paling  mendekati  nilai  beban  yang  dibutuhkan  oleh panel  surya  sesuai  dengan  spesifikasinya.  Dari  proses pengukuran dapat diketahui seberapa besar nilai dayanya yang dihasilkan tiap jam.
Berdasarkan  tabel  5  dan  6  maka  didapatkan  efisiensi  dari penerimaan daya antara panel surya statis dengan panel surya dengan  sistem  pelacak.  Pada  tabel  5  merupakan  hasil pengujian  pada  panel  surya  statis  selama  7  jam  pengujian didapatkan  energi  listrik  yang  dihasilkan  sebesar  352.55  Wh. Pada  tabel  6  merupakan  hasil  pengujian  pada  panel  surya dengan  menggunakan  sistem  pelacak  cahaya  matahari.  Dari hasil  pengujian  didapat  bahwa  setelah  dikurangkan  dengan energi  yang  dibutuhkan  untuk  sistem  pelacak  (motor  DC  dan Lattepanda)  maka  efisiensi  energi  yang  dihasilkan  selama  7 jam  pengujian  sebesar  377.11  Wh.  Sehingga  setelah dikurangkan  dengan  hasil  energi  dari  panel  surya  statis  maka terjadi peningkatan efisiensi sebesar 6.97 %.
Tabel 4.
Pengujian penerimaan intensitas matahari Waktu Tanpa Pelacak (Lux) Dengan Pelacak (Lux) 08:30 09:00 09:30 97600 98900 106000 114100 107400 113900 10:00 116000 122000 10:30 120300 120800 11:00 119200 121400 11:30 119700 120500 12:00 119900 121700 12:30 120400 121600 13:00 119100 120300 13:30 14:00 14:30 15:00 15:30 105200 100700 86800 78500 62200 120700 122100 117900 105500 92800 Tabel 3. Hasil pengujian parameter Hough circle transform No . Dp Min. Distance Tingkat Keberhasilan 1 2 3 1 2 3 Lebar piksel / 4 Lebar piksel / 4 Lebar piksel / 4 0 % 0 % 100 % 4 4 Lebar piksel / 4 100 % 5 4 Lebar piksel / 2 100 % 6 4 Lebar piksel / 8 100 % 7 4 Lebar piksel / 16 0 % 8 3 Lebar piksel / 2 100 % 9 10 3 3 Lebar piksel / 8 Lebar piksel / 16 100 % 0 %
Tabel 5. Hasil daya listrik pada panel surya statis No. Rentan Waktu Energi Listrik Rata-Rata (Wh) 1 2 3 08:31 – 09:30 09:31 – 10:30 10:31 – 11:30 43.14 52.94 65.05 4 11:31 – 12:30 66.65 5 12:31 – 13:30 58.56 6 13:31 – 14:30 42.15 7 14:31 – 15:30 24.06 Total 352.55 Tabel 6.
Hasil daya listrik pada panel surya dinamis
No. Rentan Waktu Energi Listrik Rata- Rata (Wh) Energi yang Digunakan untuk Sistem Pelacak (Wh) Efisiensi Energi (Wh) 1 2 3 08:31 – 09:30 09:31 – 10:30 10:31 – 11:30 52.39 60.49 68.45 7.18 6.93 7.05 45.21 53.56 61.4 4 11:31 – 12:30 69.48 6.93 62.55 5 12:31 – 13:30 67.98 7.11 60.87 6 13:31 – 14:30 60.5 7.18 53.32 7 14:31 – 15:30 47.5 7.3 40.2 Total 426.79 49.68 377.11

## IV. KESIMPULAN
Pelacak  cahaya  matahari  berbasis  citra  yang  telah  dibuat pada  penelitian  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  pada  sistem  pelacak  cahaya  matahari  untuk  panel surya.  Dari  realisasi  dan  pengujian  alat  pada  penelitian  ini dapat disimpulkan bahwa sistem mampu melakukan pelacakan terhadap  cahaya  matahari.  Dari  hasil  pengujian  penerimaan cahaya  matahari  dengan  menggunakan  lux  meter  dapat disimpulkan bahwa sistem mampu menerima pancaran cahaya matahari  dengan  nilai  cukup  besar  dengan  peningkatan  rata- rata sebesaar 16.93 %. Sedangkan pada pengujian pengukuran daya  panel  surya  didapatkan  bahwa  sistem  mampu meningkatkan efisiensi pada panel surya sebesar 6.97 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Srinivasarao  and  D.  P.  Reddy,  “Design  and  Development  of  10 kVa Solar Photovoltaic Cells with Fixed and Tilting Panels,” IJEIT , vol. 2, no. 1, 2012.
[2]
H.  Allamehzadeh,  “Solar  energy  overview  and  maximizing  power output of a solar array using sun trackers,” 2016.
[3] M.  M.  Arturo  and  Alejandro  Garcia  P,  “High-Precision  Solar Tracking  Sistem,”  in Proceedings  of  the  World  Congress  on Engineering , 2010.
[4] A.  Kalogirou, “Design and construction of a one-axis sun-tracking sistem,” Sol. Energy , vol. 57, pp. 465–469, 1996.
[5] R. A. Rahim, M. N. Zainudin, M. Ismail, and M. Othman, “Image- based Solar Tracker Using Raspberry Pi,” J.  Multidiscip.  Eng.  Sci. Technol. , vol. 1, no. 5, pp. 369–373, 2014.
[6] M. Taki, Y. Ajabshirchi, and H. Behfar, “Experimental investigation and  construction  of  PV  solar  tracker  control  system  using  image processing,” Mod. Appl. Sci. , vol. 5, no. 6, 2011.
[7] G.  Prinsloo  and  R.  Dobson, Solar  Tracking,  Sun  Tracking,  Sun Tracker, Solar Tracker, Follow Sun, Sun Position . 2015.
[8] C.-C. Wei, Y.-C. Song, C.-B. Lin, and L. Chiang, “Design of a Sun Tracking  Sistem  Based  on  the  Brightest  point  in  Sky  Image,”  in Third  International  Conference  on  Computing  Measurement Control and Sensor Network , 2016.
[9] O.  Badran  and  I.  Arafat,  “The  Enhancement  of  Solar  Distillation using Image Processing and Neural Network Sun Tracking Sistem,” Int. J. Mining, Metall. Mech. Eng. , vol. 1, no. 3, pp. 208–212, 2013.
[10] N.  A.  Syahid,  M.  Rivai,  and  Suwito,  “Sistem  Keamanan  pada Lingkungan Pondok Pesantren Menggunakan Raspberry Pi,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 2, 2016.
[11] P. Joshi, Escrivá, and V. Godoy, OpenCV by example: enhance your understanding  of  Computer  Vision  and  image  processing  by developing  real-world  projects  in  OpenCV  3 .  Birmingham:  Packt Publishing, 2016.
[12] J. Flusser, S. Farokhi, C. Hoschl, T. Suk, B. Zitova, and M. Pedone, “Recognition of Images Degraded by Gaussian Blur,” IEEE  Trans. Image Process. , vol. 25, no. 2, pp. 790–806, 2016.
[13] G.  R.  Bradski  and  A.  Kaehler, Learning  OpenCV:  computer vision with the OpenCV library , 1st ed. Beijing: O’Reilly, 2011.
[14] U. Acar and B. Bayram, Building extraction with morphology . 2009.
[15] G. Xie and W. Lu, “Image Edge Detection Based On Opencv,” Int. J. Elektron. Electr. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 104–106, 2013.
[16] D. Krisrenanto, M. Rivai, and F. Budiman, “Identifikasi Jumlah dan Tingkat  Aktivitas  Orang  Berbasis  Pengolahan  Citra  Menggunakan Raspberry Pi,” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 1, 2017.
[17] A.  A.  Rahmnan,  M.  Rivai,  and  T.  Tasripan,  “Sistem  Otomatisasi Pelacakan  Objek  Astronomi  Menggunakan  Teleskop  Berdasarkan Stellarium,” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 2, 2017.
[18] M. S. Ramadhan and M. Rivai, “Sistem Kontrol Tingkat Kekeruhan pada  Aquarium  Menggunakan  Arduino  Uno,” J.  Tek.  ITS ,  vol.  7, 2018.