## Pemodelan dan Simulasi MPPT pada Sistem PLTS Menggunakan Metode DNN
Edi Leksono 1 , Robi Sobirin 2 , Reza Fauzi Iskandar 3 , Putu Handre Kertha Utama 4 , Mochammad Iqbal Bayeqi 5 , Muhammad Fatih Hasan 6 , Irsyad Nashirul Haq 7 , Justin Pradipta 8
1,2,3,4,5,6,7,8 Program Studi Teknik Fisika Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Bandung, Bandung 40132 INDONESIA, (tel.: 022-2504424; fax: 022-2506281, email:
1 edi@tf.itb.ac.id, 2 robisobirin15@gmail.com, 3 rezafauzi@gmail.com, 4 handre.kerthautama@gmail.com, 5 iqbalbayeqi54@gmail.com, 6 fatihasan029@gmail.com,
7 irsyad.n@office.itb.ac.id, 8 justinpradipta@office.itb.ac.id)
3 Program Studi Teknik Fisika Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Bandung 40257 INDONESIA (tel.: 022-756s4108; fax: 022-7562721, email: rezafauzi@gmail.com)
[Diterima: 25 Mei 2023, Direvisi: 12 September 2023] Corresponding Author : Edi Leksono
INTISARI — Fitur maximum power point tracking (MPPT) pada sistem pembangkit listrik tenaga surya (PLTS) merupakan suatu  fungsi  yang  penting  dalam  meningkatkan  efisiensi  produksi  listrik. Algoritma incremental  conductance (InC) berfungsi  mengontrol  MPPT  yang  ditujukan  untuk  memaksimalkan  daya  keluaran  panel photovoltaic (PV)  dan meningkatkan  efisiensi  sistem  PLTS.  Meskipun  algoritma  InC  termasuk  sederhana  dan  praktis,  sayangnya  algoritma  ini cenderung kurang mendukung kecepatan switching secara presisi, sensitif terhadap tingkat presisi pengukuran, dan kurang mampu menghilangkan osilasi daya akibat siklus switching yang ketat. Algoritma deep neural network (DNN) memiliki potensi untuk menjawab tantangan dinamika MPPT tersebut. Kemampuan pembelajaran DNN memungkinkan pengontrol lebih mengenali dinamika pergeseran nilai daya maksimum, sehingga dapat memberikan aktuasi switching yang lebih sesuai. Masukan bagi DNN merupakan duty ratio yang dihasilkan oleh algoritma InC. Algoritma DNN diimplementasikan pada tiga topologi konverter daya DC ke DC, yaitu buck , boost , dan buck-boost , untuk mengetahui kinerja MPPT pada kondisi uji standar dan kondisi lingkungan nyata. DNN terbukti mampu mengurangi efek osilasi, mempercepat waktu steady state , dan  meningkatkan  efisiensi.  Pada  uji  kondisi  lingkungan  nyata,  diperoleh  hasil  bahwa  konverter buck secara  konsisten menghasilkan daya tertinggi, yang selanjutnya diikuti oleh konverter boost dan konverter buck-boost . Dalam hal efisiensi kinerja, capaian tertinggi terjadi pada konverter buck , yakni sebesar 94,58%, dikuti konverter boost sebesar 90,79%, dan efisiensi terendah pada konverter buck-boost sebesar 79,34%.
KATA KUNCI — PLTS, MPPT, Konverter DC/DC, DNN.

## I. PENDAHULUAN
Energi  bersih  merupakan  suatu  kebutuhan  yang  sangat mendesak dan sangat besar pengaruhnya terhadap keberlangsungan  lingkungan  dan  kehidupan  manusia  pada umumnya.  Komitmen  akan  Perjanjian  Paris  tahun  2016 mengenai  persetujuan  kerangka  kerja  Perserikatan  Bangsa- Bangsa (PBB) tentang perubahan iklim merupakan bukti atas urgensi  setiap  negara  untuk  menekan  emisi  gas  CO 2 yang ditimbulkan oleh penggunaan bahan bakar fosil  [1]. Berbagai upaya ditempuh, yang salah satunya adalah dengan membuka akses  terhadap  pemanfaatan  energi  terbarukan,  termasuk dengan  menggalakkan  penyediaan  energi  listrik  berbasis photovoltaic (PV).  Dapat  diperhatikan  bahwa  dukungan terhadap  pemanfaatan  energi  surya  makin  kondusif.  Harga panel  PV,  perangkat  elektronika  daya,  dan  baterai  cenderung makin ekonomis dari tahun ke tahun. Namun demikian, upaya dalam peningkatan efisiensi masih menjadi isu penting dalam meminimalkan  rugi-rugi  sistem.  Isu  tersebut  makin  mencuat ketika  dihadapkan  pada  faktor  sumber  energi  yang  berubah- ubah  dan  topologi  sistem  PV  yang  makin  kompleks. Berdasarkan  kondisi  tersebut,  jelas  bahwa  peran  teknologi maximum  power  point  tracking (MPPT)  menjadi  salah  satu kunci penting bagi peningkatan efisiensi sistem PV.
Kinerja  PV  dipengaruhi  oleh  faktor  lingkungan,  seperti iradiansi matahari dan temperatur udara. Kedua faktor ini akan memengaruhi  kinerja  modul  PV  dalam  memproduksi  energi listrik  karena  implikasinya  terhadap  suplai  arus,  tegangan, maupun  daya  listrik  yang  ada  pada  sistem  PV.  Hal  ini berhubungan  dengan  kurva  karakteristik  arus  dan  tegangan atau  kurva  arus-tegangan  (I-V)  pada  panel  PV,  yang  untuk setiap  kondisi  iradiansi  matahari  yang  berbeda,  akan
menghasilkan titik daya maksimum atau maximum power point (MPP) yang berbeda pula. Oleh karena itu, di sinilah urgensi sistem PLTS memerlukan sebuah perangkat pengontrol MPPT untuk  memaksimalkan  nilai  keluaran  dari  panel  PV  dan meningkatkan efisiensi sistem PLTS pada setiap kondisi cuaca yang dihadapi [2].
Pengontrol  MPPT  yang  digunakan  pada  sistem  PV  pada dasarnya  terdiri  atas  suatu  algoritma  pengontrol  tertentu  dan sebuah konverter  daya [3].  Algoritma yang  umum  digunakan adalah  algoritma  konvensional,  seperti  algoritma perturb- observe (PO), logika fuzzy , maupun incremental conductance (InC).  Algoritma  ini  bertugas  mengontrol  mekanisme switching pada konverter daya membentuk suatu fungsi yang disebut sebagai charge controller atau regulator arus, tegangan, dan  daya  listrik.  Konverter  daya  akan  melengkapi  algoritma kontrol  untuk  mencapai  target  tegangan  atau  daya  dengan pemilihan  topologi  rangkaian  dengan  fitur  tertentu  sesuai kebutuhan.  Akan  tetapi,  dalam  konteks  pengontrol  MPPT, algoritma  konvensional  tersebut  belum  mampu  secara paripurna  menyelesaikan  permasalahan  nonlinieritas  dan osilasi  yang  disebabkan  oleh  cepatnya  perubahan  kondisi lingkungan,  dalam  hal  ini  perubahan  iradiansi  matahari  dan temperatur  udara [2].  InC  cenderung  sederhana  dan  praktis untuk  diterapkan,  tetapi  perlu  dipertimbangkan  pula  bahwa metode  tersebut  kurang  mendukung  kecepatan  pensaklaran secara  presisi  [4]  dan  sensitif  terhadap  tingkat  presisi pengukuran [5] . Demikian halnya dengan PO, dengan efisiensi yang  cenderung  menurun,  khususnya  dalam  menghadapi kondisi perubahan iradiansi dan temperatur yang cepat akibat perubahan  cuaca  [6],  kecepatan  penjejakan  lambat,  dan masalah osilasi steady state [7]. Isu osilasi juga patut menjadi
pertimbangan. Strategi kontrol yang tepat seharusnya mampu menekan  seminimal  mungkin  timbulnya  osilasi  daya  akibat siklus pensaklaran yang ketat [8].
Pendekatan  pembelajaran  mesin  memiliki  potensi  untuk menjawab tantangan dinamika MPPT, seperti artificial neural network (ANN)  ataupun deep  neural  network (DNN). Algoritma ini menirukan mekanisme kerja jaringan saraf otak manusia dan tersusun dari banyak neuron dan node . Algoritma ANN  merupakan  algoritma  yang robust dan  efisien,  bekerja pada titik optimal tanpa menimbulkan osilasi yang berarti [9], walaupun  terdapat  risiko,  yaitu  implementasinya  cenderung lebih  kompleks.  DNN  memberikan  keuntungan  dalam mengatasi  permasalahan  efisiensi  yang  lebih  baik  karena peningkatan akurasi dan kecepatan komputasi algoritmanya [2]. Algoritma  MPPT  dengan  pembelajaran  mesin  ini  akan menahan  daya  keluaran  di  titik  tertinggi  dengan  kombinasi pengukuran  arus  dan  tegangan  dengan  umpan duty  ratio pensaklaran [10]. Pada tahun 2020, telah berhasil dimodelkan dan  didemonstrasikan  algoritma  untuk  pengontrol  MPPT berbasis  DNN  untuk  sistem  energi  angin  dan  gabungan PV/angin  [10].  Referensi  [11]  pada  tahun  2020  berhasil mengembangkan algoritma MPPT berbasis DNN menggunakan  MATLAB  untuk  meningkatkan  kualitas  daya keluaran  yang  dihasilkan  menggunakan  gabungan  PV  dan sistem fuel cell . Selanjutnya, pada tahun 2022 sebuah penelitian memanfaatkan  algoritma  DNN  dalam  aplikasi  MPPT  untuk mengurangi  kehilangan  daya  yang  tidak  sesuai,  sehingga mampu mendapatkan titik daya maksimum yang efektif dengan waktu kesalahan komputasi yang lebih sedikit [12].
Makalah  ini  berfokus  pada  pengembangan  MPPT menggunakan  metode  DNN  dengan  sasaran  kontribusi  pada upaya  meminimalkan  osilasi  konverter  dan  pemilihan konverter dengan tingkat efisiensi terbaik. Selain itu, struktur DNN  diharapkan  mampu  mereduksi  rutinitas  iterasi  dan kecepatan komputasi. Sistematika penulisan terdiri atas empat bagian pokok, yaitu Pendahuluan, Metodologi, Pengujian dan Analisis,  serta  Kesimpulan.  Pada  bagian  Pendahuluan disampaikan  tinjauan  pustaka  mengenai  persoalan  MPPT secara  umum  dan  meletakkan  urgensi  DNN  dalam  MPPT. Bagian  Metodologi  menjelaskan  tahap  persiapan  data, pemodelan sistem, dan cara mengukur kinerja sistem. Bagian Pengujian  dan  Analisis  menjelaskan  hasil  dan  analisis  dari simulasi  MPPT  dalam  kondisi standard  test  condition (STC) dan lingkungan nyata, masing-masing pada mode buck , boost , dan buck-boost .  Bagian  Kesimpulan  menjelaskan  capaian efisiensi MPPT-DNN pada ketiga mode tersebut.

## II. METODOLOGI

## A. PEMAHAMAN DATA DAN PERSIAPAN DATA
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memahami  konfigurasi  data yang  digunakan  serta  proses  persiapan  data  dengan penyeleksian  dan  pengolahan  data.  Pemodelan  PLTS  terdiri atas  model  larik  ( array )  PV  dan  perancangan  sistem  MPPT. Model  larik  PV  menggunakan  modul  PV  Skytech  Solar  SIM 210. Modul PV dimodelkan sebagai sebuah user defined array dengan  susunan  2  paralel  dan  16  seri.  Komponen datasheet yang  digunakan  disesuaikan  dengan  blok  parameter  pada MATLAB, yaitu rated power , tegangan hubung terbuka, arus hubung  singkat,  tegangan  pada  MPP,  arus  pada  MPP,  dan koefisien temperatur.
Sementara itu, data yang diolah sebagai masukan dihimpun dari  hasil  pengukuran  cuaca  di  sekitar  area  pengukuran  dan disimpan dalam basis data MySQL pada laman phpMyAdmin.
Data  yang  digunakan  adalah  temperatur  udara  dan  iradiansi matahari.

## B. PEMODELAN
Pemodelan sistem PLTS dengan MPPT dilakukan dengan Simulink pada MATLAB. Sistem yang dibangun tersusun atas larik  PV,  konverter  daya  DC  ke  DC,  algoritma  kontrol,  dan beban resistif yang bernilai konstan, seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Masukan sistem berupa data temperatur udara dan iradiansi matahari yang sudah diolah. Dengan data temperatur udara dan iradiansi matahari, nilai temperatur sel PV dapat diaproksimasi dengan (1) sebagai berikut.
𝑇 𝑐 = 𝑇 𝑎 + (𝑇 𝑁𝑂𝐶𝑇 − 20) ( 𝐺 800 ) (1)
dengan 𝑇 𝑐 merupakan  temperatur  permukaan  sel  yang  akan dihitung, 𝑇 𝑎 merupakan  temperatur  lingkungan  yang  hendak dikonversi, NOCT merupakan nominal  operating  cell temperature ,  yang  nilainya  sama  dengan  45  °C,  serta G merupakan  iradiansi  matahari  pada  temperatur  lingkungan yang  hendak  dikonversi  [13]-[14].  Persamaan  (1)  dapat direpresentasikan  sebagai  subsistem  berupa  diagram  blok fungsi.  Model  larik  PV  menggunakan  data  spesifikasi  teknis dari Skytech Solar SIM-210, seperti pada Tabel I.
Selanjutnya,  perancangan  konverter  daya  DC  ke  DC dilakukan  menggunakan  tiga  topologi  konverter,  yaitu buck, boost ,  dan buck-boost .  Dipilih  diode  Schottky  dan  MOSFET sebagai pengatur sakelar. Penentuan nilai parameter induktans dan  kapasitans  konverter  untuk  tiap  topologi  diuraikan  pada persamaan-persamaan berikut [8], [15], [16].
Induktans konverter buck :
𝐿 min_𝑏𝑢𝑐𝑘 = 𝐷𝑚𝑝𝑝(1−𝐷𝑚𝑝𝑝)𝑉𝑚𝑝𝑝 𝑓𝑠𝛥𝐼𝐿 (2)
induktans konverter boost :
𝐿 𝑚𝑖𝑛_𝑏𝑜𝑜𝑠𝑡 = 𝐷𝑚𝑝𝑝𝑉𝑚𝑝𝑝 2𝑓𝑠𝛥𝐼𝐿 (3)
induktans konverter buck-boost :
𝐿 𝑚𝑖𝑛_𝑏𝑢𝑐𝑘−𝑏𝑜𝑜𝑠𝑡 = 𝐷𝑚𝑝𝑝𝑉𝑚𝑝𝑝 𝑓𝑠Δ𝐼𝐿 (4)
kapasitans konverter buck :
𝐶 𝑚𝑖𝑛_𝑏𝑢𝑐𝑘 = 𝐷𝑚𝑝𝑝(1−𝐷𝑚𝑝𝑝)𝑉𝑚𝑝𝑝 8𝑓𝑠 2𝐿𝛥𝑉𝑐
(5)
Gambar 1. Konfigurasi sistem.
T ABEL I S PESIFIKASI S KYTECH S OLAR SIM-210 Properti Nilai Daya maksimum 210 W Tegangan hubung terbuka ( Voc ) 30,58 V Arus hubung singkat ( Isc ) 8,8 A Tegangan pada MPP 25,58 V Arus pada MPP 8,26 A Koefisien temperatur dari Voc -0,16%/ o C Koefisien temperatur dari Isc 0,065%/ o C
kapasitans konverter boost :
𝐶 𝑚𝑖𝑛_𝑏𝑜𝑜𝑠𝑡 = 𝐷𝑚𝑝𝑝𝑉𝑜𝑢𝑡 2𝑓𝑠𝑅𝛥𝑉𝑐 (6)
kapasitansi konverter buck-boost :
𝐶 𝑚𝑖𝑛_𝑏𝑢𝑐𝑘−𝑏𝑜𝑜𝑠𝑡 = 𝐷𝑚𝑝𝑝𝑉𝑜𝑢𝑡 𝑓𝑠𝑅𝛥𝑉𝑐 (7)
dengan 𝐿 𝑚𝑖𝑛 adalah  induktans  minimum, 𝐶 𝑚𝑖𝑛 adalah kapasitans  minimum, 𝐷 𝑚𝑝𝑝 adalah  nilai duty  ratio saat  MPP, 𝑉 𝑜𝑢𝑡 adalah  tegangan  keluaran  konverter, 𝑓 𝑠 adalah  frekuensi switching , 𝑅 adalah  hambatan  resistor, 𝛥𝑉 𝑐 adalah ripple tegangan kapasitor, dan Δ𝐼 𝐿 adalah ripple arus induktor.
Dengan menggunakan (2) hingga (7), diperoleh parameter kapasitans  dan  induktans  dari  tiap  topologi  konverter  seperti pada Tabel II. Setelah melakukan perancangan model larik PV dan konverter DC ke DC, tahap selanjutnya adalah membangun model algoritma kontrol MPPT. Penelitian ini membandingkan dua  algoritma  kontrol,  yaitu  algoritma  InC  dan  DNN.
Algoritma  InC dengan  metode hill  climbing (HC) dikombinasikan  dengan  blok  fungsi  filter simple  moving average (SMA) untuk membangkitkan matriks data latih yang digunakan dalam memodelkan algoritma pembelajaran mesin [17].  Data  latih  yang  dibangkitkan  oleh  algoritma  InC  dapat dilihat pada plot data dalam Gambar 2 dan Gambar 3.
Data  tersebut  merupakan  iradiansi  matahari  (W/m 2 )  dan temperatur  lingkungan  ( o C)  pada  modul  PV  yang  sudah terhubung  dengan  pengontrol  InC.  Selanjutnya,  InC membentuk duty ratio dan PWM sebagai sinyal switching yang diperlukan  oleh  konverter  untuk  mencapai  titik  daya maksimum.
Gambar  4  memperlihatkan  arsitektur  DNN.  Dapat  dilihat bahwa  data  masukan  akan  dijadikan  sebagai  masukan  untuk neuron pada lapisan pertama yang akan menyediakan keluaran untuk  neuron-neuron  lain  pada  lapisan-lapisan  selanjutnya sampai menghasilkan suatu  keluaran akhir. Keluaran tersebut berupa  prediksi  yang  direpresentasikan  oleh  probabilitas  (ya atau  tidak).  Setiap  lapisan  dapat  terdiri  atas  satu  atau  lebih neuron.  Masing-masing  neuron  tersebut  akan  melakukan komputasi suatu fungsi tertentu, seperti fungsi aktivasi. Fungsi aktivasi tersebut akan meniru sinyal untuk diteruskan sebagai masukan  ke  neuron  yang  terhubung  pada  lapisan  berikutnya. Hubungan  antarneuron  dan  lapisan  yang  berturut-turut  akan memiliki sebuah asosiasi yang disebut sebagai bobot ( weight ). Terminologi  bobot  ini  mendefinisikan  pengaruh  masukan  ke keluaran untuk neuron berikutnya dan akhirnya untuk keluaran akhir  secara  keseluruhan.  Dari  susunan  struktur  pada  DNN mulai dari neuron, lapisan, bobot, masukan dan keluaran, serta fungsi  aktivasi,  terdapat  juga  mekanisme  pembelajaran  atau optimizer yang akan membantu jaringan saraf ( neural network , NN)  secara  bertahap  memperbarui  bobot,  sehingga  sesuai untuk membantu melakukan prediksi yang tepat dari keluaran akhir yang dihasilkan.
Setelah data latih terkumpul, model algoritma pembelajaran mesin  dapat  dirancang.  Algoritma  pembelajaran  mesin  yang digunakan  adalah  algoritma  berbasis  NN  dengan  metode Levenberg-Marquardt  (LM)  [18].  Dalam  proses  pelatihan algoritma,  set  data  latih  dibagi  menjadi  tiga  kategori berdasarkan rule  of  thumb ,  yaitu  70%  untuk  pelatihan,  15% untuk  validasi,  dan  15%  untuk  pengujian.  Selama  proses
T ABEL II P ARAMETER L ARIK PV DAN K ONVERTER PADA S IMULASI Larik PV Konverter Buck Konverter Boost Konverter Buck-Boost 𝑽 𝒎𝒑𝒑 (V) 𝑰 𝒎𝒑𝒑 (A) 𝑷 𝒎𝒑𝒑 (kW) 𝑹 (  ) 𝒇 𝒔 (kHz) 𝑳 (mH) 𝑪 ( μF ) 𝑫 𝒎𝒑𝒑 (-) 𝑳 (mH) 𝑪 ( μF ) 𝑫 𝒎𝒑𝒑 (-) 𝑳 (mH) 𝑪 ( μF ) 𝑫 𝒎𝒑𝒑 (-) 409,3 16,52 6,761 200 30 0,5 20 0,898 2 30 0,648 4 62 0,739
Gambar 2. Set masukan data latih iradiansi matahari yang digunakan untuk data latih algoritma pembelajaran mesin.
Gambar 3. Set masukan data latih temperatur lingkungan yang digunakan untuk data latih algoritma pembelajaran mesin.
Gambar 4. Arsitektur DNN.
pelatihan berlangsung, nilai sum square error (SSE)  dihitung dengan persamaan berikut.
𝐸(𝑥, 𝑤) = 1 2 ∑ ∑ 𝑒 𝑝,𝑚 2 𝑀 𝑚=1 𝑃 𝑝=1 (8)
dengan 𝒙 merupakan  vektor  masukan; 𝒘 merupakan  vektor bobot; 𝑝 merupakan  indeks  dari pattern ,  dari  1  hingga 𝑃, dengan 𝑃 merupakan  jumlah pattern ; 𝑚 merupakan  indeks dari keluaran,  dari 1 hingga 𝑀 , dengan 𝑀 merupakan jumlah keluaran;  dan 𝒆 𝑝,𝑚 merupakan error pelatihan pada  keluaran 𝑚 ketika menggunakan pattern 𝑝 yang didefinisikan oleh (9).
𝑒 𝑝,𝑚 = 𝑑 𝑝,𝑚 − 𝑜 𝑝,𝑚 (9)
dengan 𝒅 merupakan vektor dari keluaran yang diharapkan dan 𝒐 adalah vektor dari keluaran aktual.
Nilai  SSE  tersebut  digunakan  pada  algoritma steepest descent , yitu algoritma orde satu yang berfungsi untuk mencari nilai  minimum  dalam error  space .  Dalam  memodelkan algoritma  NN dengan  metode  LM,  digunakan  aturan pembaruan ( update rule ) sebagai berikut.
𝑤 𝑘+1 =   𝑤 𝑘 − (𝐽 𝑘 𝑇 𝐽 𝑘 + 𝜇𝐼) −1 𝐽 𝑘 𝑒 𝑘 (10)
dengan 𝑤 𝑘 adalah bobot saat ini, 𝑤 𝑘+1 adalah bobot bersih, 𝑒 𝑘 adalah error keseluruhan terakhir, 𝐽 𝑘 adalah matriks Jacobian, 𝐼 adalah  matriks  identitas,  dan 𝜇 disebut combination coefficient yang  selalu  bernilai  positif.  Aturan  pembaruan metode  LM  ini  menggunakan  komputasi  matriks  Jacobian dengan diagram blok pelatihan ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar  5  menunjukkan  proses  pelatihan  menggunakan algoritma  LM  yang  diawali  dengan  memberikan  nilai  bobot yang  acak,  kemudian  menggunakan  aturan  pembaruan  untuk memperoleh SSE yang diinginkan. Algoritma LM dikombinasikan dengan fungsi aktivasi bipolar sigmoid ( tansig ) yang  menerima  matriks  berisi  vektor  masukan  kemudian
mengembalikannya menjadi matriks yang masukan sebelumnya ditekan menjadi [-1 1] [19].
Secara  matematis,  fungsi  ini  tidak  jauh  berbeda  dengan fungsi  transfer tanh .  Fungsi tansig ini  dapat  bekerja  dengan lebih cepat daripada fungsi tanh , tetapi hasil yang didapatkan hanya  memberikan  perbedaan  kecil  secara  numerik.  Fungsi tansig ini  baik  digunakan  pada  kasus  NN,  yang  lebih mementingkan  kecepatan  komputasi  dibandingkan  dengan bentuk eksak dari fungsi transfer tersebut [20] .

## C. SKENARIO PENGUJIAN KINERJA
Pada  tahap  validasi dan  evaluasi  terhadap  pemodelan  dan simulasi  yang  dilakukan,  hal  utama  yang  perlu  diperhatikan adalah  kedekatan  nilai  daya  yang  dibangkitkan oleh  larik  PV yang  menggunakan  MPPT  berbasis  DNN  dengan  nilai  daya pada  MPP.  Efisiensi  suatu  MPPT  dapat  dihitung  dengan mengevaluasi perbandingan antara nilai daya keluaran terhadap daya MPP [21], yang secara matematis dapat ditulis sebagai
𝜂 = 𝑃𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛 𝑉𝑚𝑝𝑝×𝐼𝑚𝑝𝑝 (11)
dengan 𝜂 adalah  efisiensi, 𝑃 𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛 adalah  daya  beban, 𝑉 𝑚𝑝𝑝 adalah  tegangan  saat  MPP,  dan 𝐼 𝑚𝑝𝑝 adalah  arus  saat  MPP. Makin tinggi efisiensi, makin baik pula MPPT yang dibangun. Efisiensi  yang  tinggi  menandakan  rendahnya  rugi-rugi  yang terjadi pada saat MPPT mengatur tegangan.
Parameter  evaluasi  lain  yang  perlu  diperhatikan  selain efisiensi  adalah  ketepatan  algoritma  dalam  melacak  MPP, kecepatan  komputasi  algoritma  MPPT,  kecepatan  konverter mencapai steady state , ada tidaknya osilasi pada kondisi steady state ,  dan  besarnya undershoot atau overshoot yang  terjadi ketika ada perubahan masukan [22].
Ketepatan
algoritma dapat dihitung dengan membandingkan  besar  tegangan  PV  yang  diatur  terhadap tegangan MPP, sehingga error dapat dihitung dengan (12).
Gambar 5. Diagram alir untuk pelatihan algoritma NN dengan metode LM.
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = |𝑉𝑝𝑣−𝑉𝑚𝑝𝑝| 𝑉𝑚𝑝𝑝 (12)
dengan 𝑉 𝑝𝑣 adalah tegangan PV.
Kecepatan komputasi dari algoritma MPPT dapat diketahui dengan  melihat  waktu  komputasi  yang  dilakukan  sampai MPPT  memperoleh duty  ratio referensi,  sehingga  tegangan dapat  dijaga  pada  nilai  tertentu.  Berbeda  dengan  kecepatan komputasi,  kecepatan  konverter  mencapai steady  state tidak bergantung  pada  algoritma  MPPT,  tetapi  pada  jenis topologinya.
Setelah model dibangun dan parameter evaluasi ditentukan, langkah selanjutnya adalah menguji model larik PV dan MPPT. Pengujian  dibagi  menjadi  dua  kasus  dengan  menerapkan  tiga topologi  konverter  daya  DC-ke-DC  yang  dibangun,  yaitu konverter buck ,  konverter boost ,  dan  konverter buck-boost . Kedua kasus tersebut adalah sebagai berikut.
• Pengujian  dilakukan  dalam  kondisi  pengujian  standar ( standard test conditions , STC) pada iradiansi matahari 1.000 W/m 2 dan suhu sel 25 °C.
• Pengujian iradiansi matahari dan suhu lingkungan yang diukur  di  Bandung  pada  hari  Sabtu  tanggal  11 Juni 2022 mulai pukul 07:00 sampai dengan 14:30.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. HASIL PERHITUNGAN DUTY RATIO
Sebelum  dapat  melakukan  simulasi  menggunakan  MPPT berbasis DNN, perlu dilakukan simulasi menggunakan metode HC  dengan  algoritma  InC  untuk  memperoleh  nilai duty  ratio sebagai keluaran data latih. Namun, MPPT berbasis algoritma InC memberikan perhitungan duty ratio yang fluktuatif. Filter sederhana  berupa  SMA  dimanfaatkan  untuk  menghilangkan fluktuasi  dan  memperoleh  satu  nilai duty  ratio yang  dapat digunakan  sebagai  keluaran  pada  data  latih.  Gambar  4 mengilustrasikan hasil simulasi berupa perhitungan duty ratio untuk  larik  PV  dengan  MPPT  berbasis  algoritma  InC  dan konverter  daya buck pada  kondisi  iradiansi  matahari  sebesar 320  W/m 2 dan  temperatur  lingkungan  28,1 o C  yang disimulasikan selama 1 s.
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  MPPT  berbasis  algoritma InC  memberikan  perhitungan duty  ratio yang  berfluktuasi, dengan  rentang  nilai  dari  0,47  hingga  0,53.  Dalam  proses pelatihan untuk melatih MPPT berbasis DNN, diperlukan satu nilai  keluaran  berupa duty  ratio pada  suatu  kondisi  iradiansi matahari dan temperatur sel tertentu. Selama perhitungan duty ratio dilakukan pada simulasi, filter SMA menghitung rata-rata duty  ratio tersebut  dengan  jendela  sebesar  12.000  hingga diperoleh  hasil  perhitungan duty  ratio yang  telah  difilter, sehingga  dihasilkan  nilai  akhir  yang  stabil  dan  dapat  diambil sebagai keluaran data latih. Nilai duty ratio pada kasus iradiansi matahari 320 W/m 2 dan temperatur sel 28,1 ℃ yang diperoleh setelah proses filter adalah 0,491.
Ketepatan  nilai duty  ratio yang  dihitung  akan  sangat memengaruhi  ketepatan  model  DNN  yang  dibangun.  Makin banyak  dan  tepat  data  yang  diambil,  makin  baik  pula  model DNN  yang  dilatih.  Ketiga  topologi  konverter  dilatih  untuk mendapatkan model DNN yang spesifik. Dengan menggunakan  metode  HC  dengan  algoritma  InC,  1.228  data latih  dikumpulkan  dan  dibentuk  MPPT  berbasis  DNN berdasarkan  data  latih  tersebut.  Data  latih  tersebut  berupa matriks  1.228  ×  3  yang  berisi  data  iradiansi  matahari, temperatur lingkungan, dan nilai duty ratio .
Dalam  merancang  DNN,  dibutuhkan  tiga  lapisan  dalam menyusun  arsitekturnya,  yaitu  lapisan  masukan  ( input  layer ), lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer ),  dan  lapisan  keluaran ( output  layer ).  Sebelum  dilakukan  pemilihan  jumlah  lapisan tersembunyi, dilakukan pengujian terlebih dahulu pada model DNN dengan jumlah lapisan tersembunyi dari 2 hingga 12.
Hasil pelatihan yang baik memiliki nilai mean square error (MSE) terkecil dan nilai regresi yang mendekati 1. Nilai MSE terkecil  untuk  pelatihan  sebesar  2,25  ×  10 -5 ,  validasi  sebesar 2,27  ×  10 -5 ,  dan  untuk  pengujian  sebesar  2,08  ×  10 -5 .  Ketiga nilai  MSE  terkecil  tersebut  diperoleh  dari  hasil  pengujian sepuluh lapisan tersembunyi. Sementara itu, hasil regresi yang terdekat dengan 1 untuk pelatihan sebesar 0,9984 dan validasi sebesar  0,9885.  Hasil  tersebut  diperoleh  dari  hasil  pengujian dengan  sepuluh  lapisan  tersembunyi.  Namun,  nilai  regresi terbaik  untuk  pengujian  sebesar  0,9987  diperoleh  dari pengujian  tiga  lapisan  tersembunyi,  sehingga  dipilih  DNN dengan  sepuluh  lapisan  tersembunyi.  Pelatihan  tersebut dilakukan  untuk  tiap  topologi  konverter,  sehingga  diperoleh model DNN yang spesifik untuk ketiga konverter tersebut.
Tabel  III  memperlihatkan  hasil  perhitungan  MSE  yang menunjukkan  kinerja  validasi  model  DNN  dan  regresi keseluruhan  tiap  konverter.  Konverter buck memiliki  kinerja terbaik.

## B. SIMULASI PADA KONDISI STC
Simulasi ini dilakukan dengan memberikan nilai masukan pada  model  larik  PV  berupa  nilai  iradiansi  matahari  yang konstan  pada  1.000  W/m 2 dan  temperatur  sel  yang  konstan pada  25  ℃.  Gambar  7  dan  Gambar  8  menampilkan  hasil pengukuran  daya  keluaran  menggunakan  MPPT  dengan algoritma InC dan DNN.
Gambar  7  memperlihatkan  bahwa  terjadi  osilasi  yang cukup  besar  pada  MPPT  dengan  algoritma  InC  dan  osilasi tersebut dapat dikurangi dengan mengubah algoritma menjadi DNN,  seperti  ditunjukkan pada  Gambar  8.  Selain
Gambar  6. Perbandingan  hasil  pengukuran duty  ratio sebelum  dan  sesudah difilter.
T ABEL III N ILAI MSE DAN R EGRESI P ELATIHAN T IAP T OPOLOGI K ONVERTER Topologi MSE (× 10 -5 ) Regresi Konverter buck 0,22 0,9999 Konverter boost 2,27 0,9985 Konverter buck-boost 0,48 0,9997
menghilangkan  osilasi,  waktu  bagi  MPPT  mencapai steady state juga dapat dipersingkat. Terlihat bahwa setelah mencapai steady  state ,  konverter buck dapat  menjaga  PV  agar  selalu memberikan  besar  daya  yang  dijaga  pada  MPP,  yaitu  sekitar 6.761  W.  Pada  algoritma  InC,  konverter  memerlukan  waktu yang lebih lama dibandingkan dengan algoritma DNN. Hal ini disebabkan  algoritma  InC  yang  harus  mengevaluasi  terlebih dahulu  nilai 𝑑𝑃 𝑑𝑉 untuk  mencari  nilai duty  ratio yang  tepat.
Karena algoritma DNN hanya memberikan satu nilai duty ratio ke konverter, osilasi yang terjadi dapat hilang secara signifikan.
Sama  seperti  konverter buck ,  konverter boost dapat menjaga  PV  agar  selalu  memberikan  besar  daya  pada  MPP, yaitu  sekitar  6.761  W,  setelah  mencapai steady  state .  Pada perubahan iradiansi matahari yang cukup ekstrim, seperti pada kasus  uji  STC  ini  yang  memberikan  perubahan  iradiansi matahari  dari  0  W/m 2 menjadi  1.000  W/m 2 ,  konverter boost memberikan ripple yang cukup besar sebelum mencapai steady state yang hingga  akhirnya ripple yang  ada  berkurang  secara signifikan.
Hasil  perhitungan  dan  evaluasi  yang  lebih  rinci  disajikan dalam  Tabel  IV,  yang  memberikan  perbandingan  efisiensi, error tegangan, osilasi yang terjadi, waktu komputasi algoritma, dan settling time . Dapat dicermati bahwa dengan menggunakan algoritma  DNN,  efisiensi  konverter buck pada  STC  dapat
ditingkatkan  sebesar  1%  dan  waktu  mencapai steady  state dapat  dipersingkat  sebesar  88,17%.  Selain  itu,  osilasi  yang diakibatkan algoritma InC juga dapat dihilangkan sebesar 1,5%, sehingga  rugi-rugi  yang  ditimbulkan  juga  dapat  berkurang. Sementara  itu,  pada  konverter boost efisiensi  dapat ditingkatkan  sebesar  0,2%  dan  waktu  mencapai steady  state dapat  dipersingkat  sebesar 38,64%.  Osilasi  yang  terjadi  tidak berubah  secara  signifikan,  tetapi  memang  relatif  sudah  lebih rendah. Apabila dibandingkan dengan konverter buck , akurasi yang diberikan konverter boost lebih baik, sehingga daya PV yang    disuplai  lebih  tinggi  dan  osilasi  yang  ada  tidak  besar. Namun,  efisiensi  dari  topologi  ini  bukan  yang  terbaik karena telah menurunkan daya keluaran sebesar 8,8%.
Setelah  dilakukan  pengujian,  diketahui  bahwa  konverter buck-boost tidak  bekerja  cukup  baik  apabila  MPPT disimulasikan  dengan  menggunakan  algoritma  InC.  Hal  ini disebabkan oleh rentang duty ratio topologi ini yang lebih kecil dibandingkan  dua  topologi  lainnya,  sehingga  penggunaan algoritma InC dengan mengambil  langkah ( step ) yang rendah akan mengakibatkan kesalahan dalam mencari duty ratio MPP. Di sisi lain, mengambil langkah yang tinggi akan menimbulkan osilasi  tegangan  yang  tidak  teratur,  sehingga duty  ratio tidak mudah  ditentukan.  Algoritma  DNN  hanya  memberikan  satu nilai duty ratio setelah mengevaluasi kondisi lingkungan. Hasil ini  dapat  dilihat dari ripple besar  pada  saat steady  state yang hilang.  Oleh  karena  itu,  algoritma  DNN  lebih  cocok diaplikasikan pada konverter buck-boost .
Selain  itu,  dapat  dicermati  bahwa  konverter buck-boost memberikan daya keluaran yang cukup stabil, tetapi daya yang dikeluarkan  tidak  lebih  besar  dibandingkan  dengan  dua topologi lainnya. Akibat ketidakcocokan konverter buck-boost dengan algoritma InC,  penggunaan algoritma DNN memberikan kenaikan efisiensi cukup tinggi, yaitu 7,8%, serta kesalahan  nilai  tegangan  yang  diatur  juga  menurun  sebesar 4,6%.  Osilasi  yang  terjadi  dapat  dikurangi  sebesar  3%, sehingga  daya  keluaran  lebih  stabil,  tetapi  waktu  yang dibutuhkan  konverter buck-boost merupakan  yang  terlama dibandingkan topologi yang lain.
Dapat  disimpulkan  bahwa  efisiensi  konverter buck lebih unggul  dibandingkan  dengan kedua  konverter  lain,  kemudian diikuti oleh konverter boost , lalu konverter buck-boost . Tidak hanya  efisiensi,  kecepatan  konverter  untuk  mencapai steady state tercepat  dicapai  oleh  konverter buck ,  sedangkan kecepatan terendah didapat dari konverter buck-boost . Akurasi dan  kecepatan  komputasi  algoritma  tidak  dipengaruhi  oleh perbedaan  topologi  konverter.  Ketiga  topologi  juga  tidak memberikan perbedaan pada stabilitas atau osilasi yang ada.

## C. SIMULASI PADA KONDISI LINGKUNGAN NYATA
Simulasi  ini  dilakukan  dengan  memasukkan  dua  sinyal masukan berupa iradiansi matahari dan temperatur lingkungan
Gambar  7. Grafik  pengukuran  daya  keluaran  MPPT  konverter buck dengan algoritma InC.
Gambar  8. Grafik  pengukuran  daya  keluaran  MPPT  konverter buck dengan algoritma DNN.
T ABEL IV H ASIL E VALUASI PADA KONDISI STC Buck Boost Buck-Boost InC DNN InC DNN InC DNN Efisiensi (%) 98,4 98,5 90,8 91 78,3 86,1 Error tegangan (%) 1,6 1,8 1,1 0,8 6,4 1,8 Osilasi (%) 1,8 0,3 0,4 0,3 3,3 0,3 Waktu komputasi (ms) 347 3 269 3 327 3 Settling time (ms) 361 42,7 295 181 384 316
yang diukur sesuai kondisi cuaca pada hari Sabtu, 11 Juni 2022, pada rentang waktu pukul 07:00 hingga 14:30 WIB di Labtek VI  Institut  Teknologi  Bandung.  Kondisi  lingkungan  yang terukur memiliki rentang  iradiansi matahari sebesar 42 W/m 2 hingga  622  W/m 2 dan  rentang  temperatur  lingkungan  dari 20,4 °C hingga 29,2 °C.
Hasil simulasi pada pukul 07:00 – 08:30 WIB menunjukkan bahwa  daya  yang  dibangkitkan  oleh  larik  PV  dengan  MPPT bertopologi buck-boost memiliki efisiensi terendah, sementara MPPT bertopologi buck secara konsisten memberikan efisiensi yang  tinggi.  Berbeda  dengan  yang  lain,  MPPT  bertopologi boost memberikan  efisiensi  tertinggi  dan  juga  efisiensi terendah.  Dapat  dicermati  bahwa  pada  kondisi  iradiansi matahari di bawah 120 W/m 2 , efisiensi topologi boost adalah yang  terendah.  Hal  ini  disebabkan  oleh  keterbatasan  rentang kerja yang dimiliki oleh konverter boost itu sendiri.  Iradiansi yang  rendah  membuat  konverter  tidak  dapat  meningkatkan tegangan hingga mencapai tegangan pada titik daya maksimum. Sebaliknya, ketika iradiansi matahari yang diterima lebih besar dari  120  W/m 2 ,  konverter boost dapat  bekerja  sesuai  dengan kemampuannya  dan  mengatur  tegangan  pada  titik  daya maksimum.
Hal  yang  sama  juga  ditemui  pada  saat  pengukuran  daya dengan menyimulasikan kondisi lingkungan pada pukul 08:30 –  10:00  WIB.  Pada  rentang  iradiansi  matahari  sebesar  100 W/m 2 hingga  230  W/m 2 ,  efisiensi  terendah  dihasilkan  oleh MPPT  bertopologi buck-boost ,  sementara  efisiensi  tertinggi dihasilkan oleh MPPT bertopologi boost dan buck .
Gambar  9  menunjukkan  pengujian  pada  pukul  10:00  – 11:30  WIB  dengan  rentang  perubahan  iradiansi  cahaya matahari  antara  180  W/m 2 hingga  600  W/m 2 .  Berdasarkan observasi pada daya keluaran konverter terhadap daya masuk dalam  mode  aktif  MPPT,  dapat  ditentukan  bahwa  topologi buck mampu  menghasilkan  efisiensi  yang  lebih  tinggi.  Pada beberapa  titik  terjadi  penurunan  iradiansi  secara  mendadak, seperti  pada  pukul  10:45  WIB,  yaitu  konveter buck sempat mengalami penurunan daya lebih rendah dari konverter boost secara  sesaat,  kemudian  berangsur  naik dengan  capaian  yang sama atau lebih tinggi sedikit.  Kondisi ini cukup kontras jika dibandingkan dengan konverter buck-boost .
Selanjutnya, dilakukan observasi pada pukul 11:30 – 13:00 WIB.  Rentang  pengamatan  ini  menarik  mengingat  pada interval  waktu  ini  iradiansi  matahari  berada  pada  kondisi puncaknya.  Iradiansi  matahari  tertinggi  dicapai  pada  nilai sekitar  622  W/m 2 , yaitu  pada  pukul  12:13  WIB,  seperti ditampilkan pada Gambar 10. Pengukuran daya keluaran untuk
setiap konverter memberikan informasi bahwa konverter buck mampu menghasilkan daya yang lebih mendekati acuan MPP. Bahkan, dapat dikatakan bahwa daya keluaran pada kondisi ini lebih  konsisten  dibandingkan  daya  keluaran  dengan  interval waktu sebelumnya.
Iradiansi matahari berangsur-angsur turun secara signifikan dan tidak berada pada puncaknya lagi setelah waktu melewati pukul  13:00  WIB.  Pada  Gambar  11  tampak  bahwa  iradiansi matahari  yang  rendah  ini  berdampak  pada  efisiensi  MPPT bertopologi boost ,  yang  tidak  mampu  bekerja  pada  iradiansi rendah.
Berdasarkan uraian dari Gambar 9 sampai Gambar 11 yang telah  disampaikan  di  atas,  pengujian  kinerja  ketiga  konverter telah  dilakukan  dalam  kondisi  iradiansi  dan  temperatur  pada jendela waktu antara pukul 10:00 – 14:30 WIB. Konverter buck menunjukkan  kinerja  yang  lebih  tinggi  dari boost dan buck- boost . Tegangan konverter buck menghasilkan nilai yang lebih rendah  dari  masukan,  sehingga  secara  intrinsik  konverter tersebut  bekerja  dengan voltage  stress yang  lebih rendah  dan menurunkan  rugi-rugi switching .  Konverter boost dan buck- boot cenderung  memerlukan  pembalik  tegangan,  sehingga transfer energi dari masukan ke tegangan keluaran yang lebih besar  memberikan  konsekuensi  meningkatkan  rugi-rugi  dan menurunkan efisiensi.

## D. EFISIENSI MPPT
Secara kuantitatif, dilakukan perhitungan nilai efisiensi dari MPPT untuk setiap topologi yang beroperasi di bawah kondisi
Gambar 9. Pengukuran daya pada pukul 10:00-11:30 WIB.
Gambar 10. Pengukuran daya pada pukul 11:30-13:00 WIB.
Gambar 11. Pengukuran daya pada pukul 13:00-14:30 WIB.
lingkungan nyata. Nilai efisiensi dihitung menggunakan (12), yakni  daya  beban  dibandingkan  terhadap  capaian  daya  pada titik maksimum, atau dengan kata lain besarnya daya keluaran konverter terhadap daya masukannya yang seharusnya dicapai ketika  mengaktifkan  fitur  MPPT.  Ketiga  topologi  konverter yang  diujikan  berhasil  mencapai  nilai  tertinggi  pada  interval waktu  pukul 11:30 – 13:00 WIB, yakni sebesar 94,58% pada konverter buck , sedangkan konverter boost sedikit lebih rendah, yaitu  sebesar  90,79%.  Sementara  itu,  konverter buck-boost hanya sanggup menyentuh efisiensi sebesar 79,34%.
Perlu  dicatat  bahwa  perbedaan  nilai  efisiensi  konverter tersebut murni hanya dilihat bersadarkan kinerjanya saja. Dari perspektif  fungsi,  tentunya  setiap  konverter  memiliki keungulan  masing-masing.  Misalnya,  fungsi  menaikkan tegangan  pada  konverter boost merupakan  fungsi  yang  tidak dimiliki oleh konverter buck . Di sisi lain, konverter buck-boost menunjukkan efisiensi yang lebih rendah, tetapi secara fungsi mungkin dinilai lebih menguntungkan bila berhadapan dengan kasus  yang  membutuhkan  tugas step-up dan step-down tegangan dalam suatu konverter tunggal.

## IV. KESIMPULAN
MPPT merupakan sistem yang dapat membantu PV untuk melacak  titik  daya  maksimum.  Tujuan  MPPT  direalisasikan melalui  konverter  daya  DC  ke  DC  dengan  menerapkan algoritma DNN. Perangkat konverter daya DC ke DC meliputi konverter buck, boost, dan buck–boost . Algoritma konvensional  InC  digunakan  untuk  memperoleh  1.228  data latih  berupa duty  ratio ,  yang didapatkan dengan  memberikan sinyal  masukan  berupa  iradiansi  matahari  dan  temperatur lingkungan.  Data  latih  digunakan  untuk  membangun  model pembelajaran mesin DNN untuk setiap topologi konverter yang dimodelkan.  Kinerja  model  DNN  divalidasi  menggunakan kriteria  nilai  MSE,  baik  pada  konverter buck , boost ,  maupun buck-boost , yang masing-masing menunjukkan capaian sebesar 2,20  ×  10 -6 ,  2,27  ×  10 -5 ,  dan  4,80  ×  10 -6 .  Algoritma  DNN terbukti mampu mengurangi efek osilasi, mempercepat waktu steady  state ,  dan  meningkatkan  efisiensi.  Larik  PV  yang menggunakan  MPPT  berbasis  DNN  disimulasikan  pada kondisi tes standar dan kondisi nyata. Konverter buck dengan algoritma  DNN  memperoleh  efisiensi  MPPT  terbaik,  sebesar 95,47%.  MPPT  tersebut  dapat  secara  konsisten  memberikan efisiensi tinggi pada iradiansi matahari rendah maupun tinggi. Sementara  itu,  MPPT  dengan  konverter boost dan  konverter buck-boost memberikan efisiensi sebesar 90,97% dan 79,34%.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penulisan makalah ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Edi  Leksono  dan  Irsyad  Nashirul  Haq; metodologi,  Robi  Sobirin  dan  Mochammad  Iqbal  Bayeqi; perangkat lunak, Putu Handre Kertha Utama dan Muhammad Fatih Hasan; validasi, Edi Leksono, Irsyad Nashirul Haq, dan Justin Pradipta; analisis formal, Mochammad Iqbal Bayeqi dan Muhammad Fatih Hasan; investigasi, Reza Fauzi Iskandar dan Putu Handre Kertha Utama; sumber daya, Reza Fauzi Iskandar dan  Putu  Handre  Kertha  Utama;  kurasi  data,  Mochammad Iqbal  Bayeqi  dan  Muhammad  Fatih  Hasan;  penulisan— penyusunan draf asli, Robi Sobirin, Mochammad Iqbal Bayeqi, dan  Muhammad  Fatih  Hasan;  penulisan—peninjauan  dan penyuntingan,  Robi  Sobirin  dan  Reza  Fauzi  Iskandar; visualisasi,  Robi  Sobirin  dan  Muhammad  Fatih  Hasan;
pengawasan,  Edi  Leksono  dan  Irsyad  Nashirul  Haq; administrasi  proyek,  Mochammad  Iqbal  Bayeqi  dan Muhammad Fatih Hasan; akuisisi pendanaan, Irsyad Nashirul Haq dan Justin Pradipta.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada BPPT dan LPDP sebagai penyandang  dana  yang  telah  memberikan  dukungan  dalam penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  A. Haryanto, Energi Terbarukan , ed. 1 . Yogyakarta, Indonesia: Innosain, 2017.
[2]  K.  Amara  dkk.,  “Improved  Performance  of  a  PV  Solar  Panel  with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS Based MPPT,” 2018 7th Int. Conf. Renew. Energy Res., Appl. (ICRERA) , 2018, hal. 1098–1101, doi: 10.1109/ICRERA.2018.8566818.
[3]  V.  Jately  dkk.,  “Experimental  Analysis  of  Hill-Climbing  MPPT Algorithms under Low Irradiance Levels,” Renew., Sustain. Energy Rev. , Vol. 150, hal. 1–16, Okt. 2021, doi: 10.1016/j.rser.2021.111467.
[4]  K.  Boudaraia,  H.  Mahmoudi,  dan  A.  Abbou,  “MPPT  Design  Using Artificial Neural Network and Backstepping Sliding Mode Approach for Photovoltaic  System under  Various Weather Conditions,” Int. J.  Intell. Eng.,  Syst. ,  Vol.  12,  No.  6,  hal.  177–186,  Des.  2019,  doi: 10.22266/ijies2019.1231.17.
[5]  M.  Mao  dkk,  “Classification  and  Summarization  of  Solar  Photovoltaic MPPT  Techniques:  A  Review  Based  on  Traditional  and  Intelligent Control Strategies,” Energy Rep. , Vol. 6, No. 174, hal. 1312–1327, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.egyr.2020.05.013.
[6]  R.E. Idrissi, A. Abbou, dan M. Mokhlis, “Backstepping Integral Sliding Mode  Control  Method  for  Maximum  Power  Point  Tracking  for Optimization  of  PV  System Operation Based  on  High-Gain  Observer,” Int. J.  Intell.  Eng., Syst. ,  Vol. 13,  No.  5, hal. 133–144,  Okt. 2020, doi: 10.22266/ijies2020.1031.13.
[7]  H.  Islam  dkk,  “Performance  Evaluation  of  Maximum  Power  Point Tracking Approaches and Photovoltaic Systems,” Energies , Vol. 11, No. 2, hal. 1–24, Feb. 2018, doi: 10.3390/en11020365.
[8]  R.F. Iskandar, E. Leksono, dan E. Joelianto, “Q-Learning Hybrid Type-2 Fuzzy Logic Control Approach for Photovoltaic Maximum Power Point Tracking under Varying Solar Irradiation Exposure,” Int. J. Intell. Eng., Syst. , Vol. 14, No. 5, hal. 199–208, Okt. 2021, doi: 10.22266/ijies2021.1031.19.
[9]  J. Chorfi, M. Zazi, dan M. Mansori, “A New Intelligent MPPT Based on ANN Algorithm for Photovoltaic System,” 2018 6th Int. Renew., Sustain.
Energy Conf. (IRSEC) , 2018, hal. 1–6, doi:
10.1109/IRSEC.2018.8702858.
[10]  A.  Ab-Belkhair,  J.  Rahebi,  dan  A.A.M.  Nureddin,  “A  Study  of  Deep Neural Network Controller-Based Power Quality Improvement of Hybrid PV/Wind  Systems  by  Using  Smart  Inverter,” Int.  J.  Photoenergy ,  Vol. 2020, hal. 1–22, Des. 2020, doi: 10.1155/2020/8891469.
[11]  A.A.M. Nureddin, J. Rahebi, dan A. Ab-Belkhair, “Power Management Controller  for  Microgrid  Integration  of  Hybrid  PV/Fuel  Cell  System Based  on  Artificial  Deep  Neural  Network,” Int.  J.  Photoenergy ,  Vol. 2020, hal. 1–21, Des. 2020, doi: 10.1155/2020/8896412.
[12]  M.  Leelavathi  dan  V.S.  Kumar,  “Deep  Neural  Network  Algorithm  for MPPT  Control  of  Double  Diode  Equation  Based  PV  Module,” Mater. Today  Proc. ,  Vol.  62,  hal.  4764–4771,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/j.matpr.2022.03.340.
[13]  G. Ciulla, V.L. Brano, dan E. Moreci, “Forecasting the Cell Temperature of PV Modules with an Adaptive System,” Int. J. Photoenergy , Vol. 2013, hal. 1–10, Sep. 2013, doi: 10.1155/2013/192854.
[14]  V.  Sun,  A.  Asanakham,  T.  Deethayat,  dan  T.  Kiatsiriroat,  “A  New Method for Evaluating Nominal Operating Cell Temperature (NOCT) of Unglazed  Photovoltaic  Thermal  Module,” Energy  Rep. ,  Vol.  6,  hal. 1029–1042, Nov. 2020, doi: 10.1016/j.egyr.2020.04.026.
[15]  S. Thakran, J. Singh, R. Garg, dan P. Mahajan, “Implementation of PO Algorithm for MPPT in SPV System,” 2018  Int.  Conf.  Power  Energy, Environ.,  Intell.  Control  (PEEIC) ,  2018,  hal.  242–245,  doi: 10.1109/PEEIC.2018.8665588.
[16]  S.K.  Kollimalla  dan  M.K.  Mishra,  “A  Novel  Adaptive  P&O  MPPT Algorithm Considering Sudden Changes in the Irradiance,” IEEE Trans. Energy  Convers. ,  Vol.  29,  No.  3,  hal.  602–610,  Sep.  2014,  doi: 10.1109/TEC.2014.2320930.
[17]  R.  Rawat  dan  S.S.  Chandel,  “Hill  Climbing  Techniques  for  tracking Maximum  Power  Point in  Solar  Photovoltaic  Systems,” Int. J. Sustain.
Develop., Green Econ. , Vol. 2, No. 1, hal. 90–95, Jan. 2013.
[18]  A.  Reynaldi,  S.  Lukas,  dan  H.  Margaretha,  “Backpropagation  and Levenberg-Marquardt  Algorithm  for  Training  Finite  Element  Neural Network,” 2012 6th UKSim/AMSS Eur. Symp. Comput. Model., Simul. , 2012, hal. 89–94, doi: 10.1109/EMS.2012.56.
[19]  A.  Wanto  dkk.,  “Levenberg-Marquardt  Algorithm  Combined  with Bipolar  Sigmoid  Function  to  Measure  Open  Unemployment  Rate  in Indonesia,” Proc. 3rd Int. Conf. Comput. Environ. Agric. Soc. Sci. Health Sci.  Eng.,  Technol.  (ICEST  2018) ,  2018,  hal.  22-28,  doi: 10.5220/0010037200220028.
[20]  M.  Dorofki  dkk.,  “Comparison  of  Artificial  Neural  Network  Transfer Functions Abilities to Simulate Extreme Runoff Data,” 2012  Int. Conf. Environ. Energy, Biotechnol. , 2012, hal. 39–44.
[21] Electrically  Propelled  Road  Vehicles  —  Test  Specification  for  Electric Propulsion Components — Part 7: Operating Load Testing of the DC/DC Converter , ISO 21782-7:2021(E), 2021.
[22]  I.  Owusu-Nyarko,  M.A.  Elgenedy,  I.  Abdelsalam,  dan  K.H.  Ahmed, “Modified  Variable  Step-Size  Incremental  Conductance  MPPT Technique for Photovoltaic Systems,” Electron. , Vol. 10, No. 19, hal. 1– 18, Sep. 2021, doi: 10.3390/electronics10192331.