1 Program  Studi  Teknik  Elektro  Fakultas  Teknik  Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami 36A Surakarta57126 INDONESIA(tlp:
0271-646 994; fax: 0271-646655; e-mail:
Dzakyash@student.uns.ac.id)
* Corresponding Author : miftahwar@staff.uns.ac.id

## Implementasi Logika Fuzzy untuk Pengukuran SoC Baterai Mobil Listrik yang Akurat
( Fuzzy Logic Implementation for Accurate Electric Car Battery SoC

## Measurement )
Muhammad Dzaky Ashidqi 1 , Miftahul Anwar 1 *, Chico Hermanu B.A. 1 , Agus Ramelan 1 , Feri Adriyanto 1
Abstract — Changes  in  temperature  can  affect  the  accuracy  of the  estimated  SoC  value  based  on  voltage.  In  this  study,  fuzzy logic  was  implemented  to  correct  the  SoC  estimation  error caused  by  the  influence  of  temperature.  The  system  acquired data  through  sensors  and  then  processed  it  using  the  Arduino microcontroller. Parameters in the form of voltage, temperature, and  current  were  processed  by  Arduino  with  a  fuzzy  logic program which was uploaded into it and produced the output of the  estimated  SoC  value.  From  the  observations,  it  was  found that  the  estimated  SoC  value  from  this  method  had  better accuracy with a smaller error than the SoC estimation based on voltage alone. Using the RMSE method, the errors calculated in this  method  in  the  process  of  charging  and  discharging  without running  were  2.26  and  7.74,  while  the  SoC  estimation  error based on voltage alone reached 4.88 and 12.8. In the discharging process  with  a  running  car,  the  SoC  estimation  results  using fuzzy  logic  also  showed  accurate  results.  There  was  only  1%  of SoC  value  increasing  pattern  during  the  discharging  process, which the value trend should continue to decrease and should not be  an  increase.  In  addition,  compared  to  the  previous  method applied  to  the  same  research  object,  namely  the  chemical equilibrium  constant  method,  this  method  also  showed  more accurate results.
Intisari—Perubahan  suhu  dapat  memengaruhi  akurasi estimasi nilai State of Charge (SoC) berdasarkan tegangan. Pada makalah  ini,  digunakan  implementasi  logika  fuzzy  untuk memperbaiki  error  estimasi  SoC  yang  disebabkan  pengaruh suhu.  Sistem  mengakuisisi  data  melalui  sensor  dan  kemudian mengolahnya menggunakan mikrokontroler Arduino. Parameter berupa  tegangan,  suhu,  dan  arus  diolah  oleh  Arduino  dengan program  logika  fuzzy  yang  diunggah  ke  dalamnya  sehingga dihasilkan  keluaran  nilai  estimasi  SoC.  Dari  hasil  pengamatan didapati bahwa nilai estimasi SoC hasil dari metode ini memiliki akurasi  yang  lebih  baik  dengan  error  yang  lebih  kecil dibandingkan  estimasi  SoC  berdasarkan  tegangan  saja.  Dengan metode  RMSE,  error  yang  terhitung  dengan  metode  ini  pada proses  charging  dan  discharging  tanpa  mobil  berjalan  adalah 2,26  dan  7,74,  sedangkan  error  estimasi  SoC  berdasarkan tegangan  saja  mencapai  4,88  dan  12,8.  Pada  proses  discharging dengan  mobil  berjalan,  hasil  estimasi  SoC  menggunakan  logika fuzzy  juga menunjukkan hasil yang akurat. Hanya terdapat 1% berupa  pola  kenaikan  nilai  SoC  pada  saat  discharging  yang seharusnya  tren  nilainya  terus  menurun,  tidak  boleh  ada  nilai yang  naik.  Selain  itu,  jika  dibandingkan  dengan  metode
sebelumnya yang diaplikasikan pada objek penelitian yang sama, yaitu  metode  konstanta  kesetimbangan  kimia,  metode  ini  juga menunjukkan hasil yang lebih akurat.
Kata Kunci—Baterai, Suhu, State of Charge (SoC), Fuzzy Logic.

## I. P ENDAHULUAN
Baterai  merupakan  salah  satu  elemen  penting  pada kendaraan  listrik  yang  befungsi  untuk  menyimpan  energi listrik  [1].  Sebagai  sumber  energi  penggerak  mobil  listrik, kapasitas  muatan  baterai,  atau  yang  disebut  dengan State  of Charge (SoC),  perlu  dimonitor  agar  dapat  diketahui  waktu baterai  harus  diisi  ulang.  Selain  itu,  perhitungan  SoC  perlu dilakukan  secara  akurat  untuk  menghindari overdischarge , meningkatkan  umur  baterai,  dan  memungkinkan  strategi kontrol  yang  rasional  untuk  menghemat  energi  [2]. Pengukuran  SoC  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara,  di antaranya  dengan  mengukur  tegangan  pada  sel  baterai, menggunakan  metode Coulomb  Counting , dan  metode  filter Kalman [3].  Metode  pengukuran  SoC berbasis  pengukuran tegangan  sel  baterai  merupakan  metode  yang  paling  mudah. Namun, pengukuran SoC dengan metode ini memiliki akurasi yang  rendah  karena  naik  turunnya  suhu  pada  baterai  ketika beroperasi dapat memengaruhi hasil pengukuran [4].
Pada penelitian yang dilakukan mengenai sistem monitoring SoC  pada  baterai,  ditemukan  bahwa  temperatur pada  baterai  saat  beroperasi  dapat  memengaruhi  perhitungan SoC  [5].  Pada  penelitian  tersebut,  ditemukan  bahwa temperatur  memengaruhi  10%  sampai  20%  nilai  SoC  pada awal  dan  akhir  waktu charging .  Pada  saat discharging , temperatur  memengaruhi  tegangan  berdasarkan  besar  daya yang dikonsumsi motor listrik [5]. Temperatur operasi baterai perlu  dijaga  pada  angka  tertentu  untuk  mencapai  efisiensi maksimum.  Baterai  yang  beroperasi  pada  temperatur  rendah atau terlalu tinggi tidak akan menghasilkan kinerja sebaik saat baterai  beroperasi  pada  temperatur  idealnya  [6].  Temperatur baterai  yang  terlalu  tinggi  juga  dapat  menyebabkan  semakin rendahnya tingkat service life [7].
Ketergantungan  pengukuran  SoC  berdasarkan  tegangan terhadap  suhu  dapat  diatasi  dengan  penerapan  teknologi kecerdasan  buatan  atau artificial  intelligent seperti  pada sebuah  penelitian  yang  memprediksi  SoC dengan  masukan parameter  tegangan  dan  suhu  menggunakan  algoritme genetika  [8].  Hasil  prediksi  nilai  SoC  dengan  penerapan algoritme  genetika  menunjukkan  bahwa  estimasi error yang terjadi  pada  proses  pengambilan  data  mendekati  0  sehingga akurasi pengukuran SoC lebih tinggi. Selain pada pengukuran
SoC dengan metode pengukuran tegangan, algoritme genetika juga  dapat  diterapkan  pada  metode  pengukuran  SoC structured neural network [9]. Penerapan teknologi kecerdasan buatan tersebut, jika dibandingkan dengan metode sebelumnya,  yaitu extended  Kalman  filter ,  memperlihatkan hasil  prediksi  SoC dengan error yang  lebih  rendah  0.32% dibanding nilai referensinya.
Selain  algoritme  genetika,  logika fuzzy juga  dapat diaplikasikan  untuk  perhitungan  nilai  SoC . Kelebihan  logika fuzzy yaitu  lebih  mudah  dipahami  dan  fleksibel  dalam penggunaannya,  sehingga  dapat  diimplementasikan  pada rancangan  perangkat  keras  teknik  kendali  dan  instrumentasi konvensional  [10].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang suatu  perangkat  keras,  bukan  hanya  simulasi  saja,  sehingga logika fuzzy lebih  tepat  untuk  diaplikasikan  dibandingkan dengan algoritme genetika.
Implementasi  logika fuzzy dalam  pengukuran  sebuah parameter  dapat  meningkatkan  akurasi  hasil  pengukuran karena  dapat  memberi  toleransi  pada  data  yang  tidak tepat  [11].  Dalam  sebuah  penelitian,  dilakukan  simulasi pengukuran  SoC dengan  metode  filter  Kalman yang  di dalamnya  diimplementasikan  logika fuzzy , dengan  hasil  nilai SoC yang diukur lebih akurat [12]. Jika dibandingkan dengan nilai  referensinya,  estimasi  nilai  SoC dengan  metode fuzzy menunjukkan  rata-rata  selisih  kurang  dari  0,1%,  sedangkan dengan  metode  filter  Kalman  konvensional,  rata-rata selisihnya lebih dari 0,5%.
Makalah  ini  bertujuan  untuk  merancang  metode  estimasi nilai  SoC  yang  memiliki  akurasi  tinggi  dan  dapat diimplementasikan  menjadi  sebuah  perangkat  keras  atau prototipe  berbasis  mikrokontroler.  Pada  penelitian-penelitian sebelumnya,  metode  estimasi  SoC  yang  dirancang  hanya diimplementasikan  pada  simulasi  saja.  Berdasarkan  latar belakang  yang  disebutkan,  pada  makalah  ini  dipilih  metode estimasi  SoC menggunakan  logika fuzzy karena  telah  teruji dapat memperbaiki akurasi dan dapat diimplementasikan pada perangkat keras berbasis mikrokontroler.

## II. M ETODOLOGI
Pada  makalah  ini,  baterai  mobil  listrik  yang  diukur  SoC- nya  adalah  baterai  jenis lead-acid berjumlah  sepuluh  buah
yang  terpasang  seri.  Tegangan  nominal  total  dari  rangkaian baterai  tersebut  adalah  60  V  dengan  kapasitas  115  Ah. Percobaan  dilakukan  di  Laboratorium  Motor  Bakar  Fakultas Teknik  Universitas  Sebelas  Maret.  Gbr.  1  menampilkan  foto prototipe  mobil  golf  listrik  yang  digunakan  pada  pengujian. Mobil  tersebut  memiliki  bobot  keseluruhan  220  kg  dan menggunakan  motor  listrik  jenis Brushless  Direct  Current (BLDC) berkapasitas 1 kW. Rangkaian proses penelitian yang dilakukan diperlihatkan oleh diagram alir pada Gbr. 2.
Akuisisi data arus, tegangan, dan suhu dilakukan pada tiga proses,  yaitu  pada  proses charging selama  2.000  s, discharging tanpa  mobil  berjalan  (motor  tidak  terhubung  ke gear  box )  selama  250  s  dan discharging dengan  mobil berjalan  selama  500  s.  Seluruh  proses  akuisisi  data  diulang sebanyak  empat  kali  untuk  masing-masing  prosesnya  dan pada  makalah  ini  ditampilkan  hasil  akuisisi  data  terbaik  dari keempat percobaan pengambilan data.
Adapun  diagram  blok  sistem  akuisisi  data  tegangan,  arus, dan  suhu  yang  digunakan  diperlihatkan  pada  Gbr.  3.  Sensor arus yang digunakan adalah jenis hall effect sensor WCS1500 yang  memiliki  kapasitas  pengukuran  arus  hingga  200  A. Sementara  itu,  digunakan  rangkaian  pembagi  tegangan  yang terintegrasi  dengan  ADS1115  sebagai  sensor  tegangan  dan
Gbr. 2 Diagram alir penelitian.
Gbr.  1  Prototipe  mobil  golf  elektrik  UNS  yang  digunakan  sebagai  bahan percobaan.
sensor  DS18B20  sebagai  sensor  suhu  yang  diletakkan  di badan baterai. Mikrokontroller Arduino Uno digunakan untuk mengontrol  sensor  ketika  proses  akuisisi  dan  kemudian mengolah  data-data  tersebut  untuk  mengestimasi  nilai  SoC berdasarkan  program  sistem  logika fuzzy yang  terunggah  ke perangkat tersebut.

## III. P ERANCANGAN L OGIKA F UZZY
Pada percobaan  ini dilakukan  simulasi untuk mendapatkan nilai estimasi SoC dengan cara mengmasukkan nilai tegangan
dan  suhu  baterai  selama  proses charging dan discharging ke dalam  sistem  logika fuzzy yang  telah  disiapkan.  Untuk membuat  sistem  estimasi  SoC dengan  logika fuzzy , perlu dibuat  fungsi  keanggotaan  ( membership  function ) dan rule base (aturan logika) berdasarkan data-data yang telah diambil sebelumnya.

## A. Fungsi Keanggotaan
Berdasarkan data-data yang diperoleh dari proses charging dan discharging pada  baterai,  rancangan  fungsi  keanggotaan untuk  sistem  logika fuzzy yang  digunakan  pada  makalah  ini adalah  ditunjukkan  pada  Gbr.  4.  Sebagai  keluaran  inferensi sistem logika fuzzy, fungsi keanggotaan untuk SoC juga perlu dibuat. Besaran SoC dihitung dalam bentuk persentase dengan rentang  0  sampai  100.  Hasil  rancangan  fungsi  keanggotaan untuk keluaran SoC adalah diperlihatkan pada Gbr. 5.

## B. Rule Base Logika Fuzzy
Pada sistem ini dibuat rule base yang berbeda antara sistem charging dan discharging. Rule  base yang  digunakan  pada proses charging diperlihatkan  pada  Tabel  I,  sedangkan rule base untuk proses discharging ditunjukkan pada Tabel II dan
Gbr. 3 Diagram blok sistem akuisisi sata tegangan, arus dan suhu baterai.
(a) (b) (c) Gbr. 4 Fungsi keanggotaan masukan, (a) suhu, (b) arus, (c) tegangan.
Gbr. 5 Fungsi keanggotaan keluaran SoC . T ABEL I
R ULE B ASE L OGIKA F UZZY UNTUK P ROSES C HARGING
Tegangan VL L H VH Temper atur VC VL VL
L VH C VL VL L VH H L VL L H
VH L L H H
Tabel III. Terdapat dua proses inferensi yang terjadi pada saat discharging. Hal  ini  karena  pada  saat discharging nilai  arus tidak  konstan  seperti  pada  saat charging dan  memengaruhi nilai  tegangan.  Nilai  tegangan  diinferensikan  terlebih  dahulu dengan arus, kemudian menghasilkan nilai Real Voltage (RV) sebagaimana terlihat pada Tabel II. Kemudian, hasil inferensi berupa  RV  diinferensikan  dengan  masukan  nilai  suhu sebagaimana terlihat pada Tabel III.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dari sistem logika fuzzy yang telah dirancang sebelumnya, berhasil  disusun script atau  baris-baris  program  yang diunggah  ke  Arduino  untuk  memproses  estimasi  SoC berdasarkan  masukan  parameter  tegangan,  suhu,  dan  arus. Data  hasil  estimasi  nilai  SoC pada  makalah  ini  dijelaskan sebagai berikut.
A. Charging
Pada  saat charging, baterai  mobil  listrik  dialiri  arus  dari charger dengan  metode constant  current. Hasil  pengukuran tegangan,  arus,  dan  suhu  baterai  pada  saat charging
ditunjukkan  pada  Gbr.  6.  Tampak  bahwa  arus  yang  mengalir ke baterai selama proses charging mendekati konstan dengan rata-rata  nilai  arus  4,63  A.  Terjadi  perubahan  nilai  tegangan yang  tidak  linier  selama  proses charging ketika  suhu  di  atas 32,5˚C.  Sebelum  terjadi  perubahan  suhu,  nilai  tegangan  naik dengan perubahan yang linier, dari 47,2 V hingga 47,58 V.
Hasil  estimasi  SoC menggunakan  logika fuzzy pada  saat charging ditampilkan  pada  Gbr.  7.  Berdasarkan  teori perhitungan  muatan  listrik,  ketika  baterai  diisi  ulang  dengan arus  yang  konstan,  SoC  naik  secara  linier.  Pada  grafik perbandingan  estimasi  nilai  SoC menggunakan  logika fuzzy dan  estimasi  nilai  SoC berdasarkan  tegangan  saja  diberikan sebuah  garis  linier  putus-putus  berwarna  biru  sebagai pembanding  kelinieran  hasil  estimasi  SoC dengan  kedua metode  tersebut  dan  dijadikan  sebagai  acuan  untuk menghitung error dari  kedua  metode  tersebut. Error pada kedua metode tersebut dibandingkan dengan garis linier biru, dihitung  menggunakan  metode Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Rumus  perhitungan  RMSE  yang  digunakan  adalah sebagai berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ Ʃ 𝑡 𝑛 (𝑦 ′ 𝑡 −𝑦 𝑡 ) 2 𝑛 (1)
dengan 𝑦 ′ 𝑡 adalah  nilai  SoC pada t dari  metode  yang  akan dihitung error -nya,  sedangkan 𝑦 𝑡 adalah  nilai  acuan  SoC sesuai  garis  linier.  Dari  perhitungan  tersebut,  diperoleh  nilai error pada  metode  estimasi  SoC dengan  metode  logika fuzzy adalah  2,26,  sedangkan  pada  metode  estimasi  SoC berdasarkan  tegangan  saja  nilai error- nya  adalah  4,88. Dengan demikian, estimasi SoC menggunakan metode logika fuzzy pada  proses charging menunjukkan  hasil  yang  lebih akurat.

## B. Discharging tanpa Mobil berjalan
Pada  saat discharging tanpa  mobil  berjalan,  baterai dihubungkan  ke  motor  listrik  BLDC  tanpa  dihubungkan  ke roda (rantai penghubung motor dan gear roda dilepas). Motor berputar konstan selama proses discharging. Hasil pengukuran  tegangan,  arus,  dan  suhu  baterai  pada  saat
Gbr. 6 Grafik hasil pengukuran parameter tegangan, suhu, dan arus baterai saat charging.
T ABEL II R ULE B ASE L OGIKA F UZZY UNTUK P ROSES D ISCHARGING 1 Tegangan VL L H VH Arus VL VL VL L VH L VL VL L VH H VL L H VH VH L L H VH T ABEL III R ULE B ASE L OGIKA F UZZY UNTUK P ROSES D ISCHARGING 2 Real Voltage VL L H VH
Temper atu r VC VL
L H L C VL VL L H H L L L VH VH L L H VH
discharging tanpa mobil berjalan ditunjukkan oleh grafik pada Gbr. 8.
Pada  kondisi discharging tanpa  mobil  berjalan,  nilai  arus yang  mengalir  dari  baterai  ke controller cenderung  konstan karena  kecepatan  motor  juga  konstan  selama discharging. Dari  Gbr.  8  dapat  diketahui  bahwa  nilai  rata-rata  arus  yang mengalir  ke  motor  selama discharging adalah  1,15  A. Meskipun arus yang mengalir konstan, didapati nilai tegangan tidak menurun secara linier. Pada detik ke-75 hingga detik ke- 120,  nilai  tegangan  tidak  berubah  dan  mendekati  konstan sebesar  47,45  V,  padahal  arus  terus  mengalir  keluar  pada rentang waktu tersebut.
Estimasi  SoC menggunakan  logika fuzzy pada  saat discharging tanpa mobil berjalan pada Gbr. 9. Seperti halnya ketika baterai diisi ulang dengan arus yang konstan, SoC naik secara  linier,  pada  proses discharging jika  arus  yang  keluar dari  baterai  konstan,  SoC  juga  akan  turun  secara  linier.  Pada grafik perbandingan estimasi nilai  SoC dengan menggunakan logika fuzzy dan estimasi nilai SoC berdasarkan tegangan saja
diberikan  sebuah  garis  linier  putus-putus  berwarna  biru sebagai  pembanding  kelinieran  hasil  estimasi  SoC dengan kedua  metode  tersebut.  Dengan  menggunakan  (1),  diketahui error dari  metode  estimasi  SoC dengan  metode  logika fuzzy sebesar  7,74,  sedangkan  pada  metode  estimasi  SoC berdasarkan tegangan saja nilai error -nya adalah 12,8. Hal ini menunjukkan  bahwa  estimasi  SoC dengan  metode  logika fuzzy menghasilkan nilai yang lebih akurat.

## C. Discharging dengan Mobil Berjalan
Pada saat discharging dengan mobil berjalan, motor listrik dihubungkan  ke gear roda.  Hasil  pengukuran  tegangan,  arus, dan suhu baterai pada saat discharging dengan mobil berjalan ditunjukkan oleh grafik pada Gbr. 10.
Dari  Gbr.  10  dapat  diamati  bahwa  nilai  arus  yang  keluar dari  baterai  ke  beban  tidak  konstan  sebagaimana  pada proses charging dan discharging tanpa  mobil  berjalan.  Nilai  arus terbesar  yang  terbaca  adalah  24,1  A  pada  detik  ke-205  dan detik  ke-415.  Berubah-ubahnya  nilai  arus  menyebabkan  nilai
Gbr. 7 Estimasi SoC dengan fuzzy logic pada saat charging .
Gbr. 8 Grafik hasil pengukuran suhu, arus, dan tegangan baterai pada saat discharging tanpa mobil berjalan .
tegangan  tidak  menurun  secara  linier.  Hasil  estimasi  SoC menggunakan  logika fuzzy pada  saat discharging dengan mobil berjalan ditunjukkan oleh grafik pada Gbr. 11.
Pada  proses discharging dengan  mobil  berjalan,  nilai  SoC yang  dihasilkan  berbeda  dengan  tren  nilai  tegangannya.  Jika grafik pada  Gbr.  11 diamati,  nilai tegangan naik  turun  secara tidak  beraturan.  Pada  detik  ke-120,  nilai  tegangan,  yang sebelumnya menurun secara linier dari 44,5 V hingga 42,9 V, naik  menjadi  43,2  V  pada  detik  ke-200.  Pada  detik  ke-320 nilai  tegangan  kembali  mengalami  kenaikan  hingga  43,3  V dari  sebelumnya  43  V  pada  detik  ke-270.  Jika  nilai  SoC diestimasi berdasarkan nilai tegangan yang terbaca saja, maka hasil perhitungan menimbulkan error karena nilai SoC baterai ketika discharging akan  terus  menurun  dan  tidak  naik  turun sebagaimana nilai tegangan pada grafik di Gbr. 11. Sementara itu, jika hasil estimasi SoC diamati menggunakan logika fuzzy, didapati hanya ada sedikit error yang menunjukkan nilai SoC naik  kembali  setelah  menurun,  yaitu  pada  detik  ke-225. Namun,  kenaikannya  hanya  sedikit,  yaitu  menjadi  55%  dari sebelumnya 54%. pada detik ke-220.
Jika dibandingkan dengan metode pengukuran SoC dengan metode  berbeda  yang  dilakukan  sebelumnya  pada  baterai mobil  listrik  milik  Program  Studi  Teknik  Elektro  UNS, metode  pada  makalah  ini  menghasilkan  estimasi  nilai  SoC yang  lebih  akurat.  Pada  penelitian  sebelumnya  dilakukan pengukuran  SoC  menggunakan  metode  operasi  konstanta kesetimbangan reaksi kimia, yang disimulasikan menggunakan (2) [13].
𝐶(𝐼, 𝜃) = 𝐾 𝑐 𝐶 0∗ 𝐾 𝑡 1+(𝐾 𝑐 −1)(𝐼/𝐼 ∗ ) 𝛿 . (2)
Perbandingan  hasil  simulasi  menggunakan  (2)  dengan pengukuran  SoC pada  makalah  ini  ditampilkan  dalam  grafik pada  Gbr.  12.  Dengan  data  tegangan,  arus,  dan  suhu  baterai yang  sama,  hasil  perhitungan  menggunakan  sistem  logika fuzzy lebih  akurat  dibandingkan  hasil  pengukuran  SoC menggunakan  metode  konstanta  kesetimbangan  kimia.  Hasil estimasi  SoC dengan  metode  konstanta  kesetimbangan  kimia menunjukkan  tren    nilai  SoC  yang  naik  turun,  seperti  pada detik  ke-200  yang  nilai  SoC-nya turun  sampai  0%  kemudian
Gbr. 9 Estimasi SoC dengan fuzzy logic pada saat discharging tanpa mobil berjalan.
Gbr. 10 Grafik hasil pengukuran suhu, arus, dan tegangan baterai pada saat discharging tanpa mobil berjalan.
naik lagi dengan kenaikan yang sangat jauh yaitu hingga 60%. Lalu, nilai SoC kembali turun hingga 10% pada detik ke-400 dan kemudian naik  lagi  hingga  55%  pada  detik  ke-500. Pada proses discharging , nilai  SoC baterai  seharusnya  mengalami penurunan  secara  terus  menerus  [14].  Hal  ini  seperti  yang ditunjukkan  oleh  hasil  estimasi  SoC menggunakan  metode fuzzy  logic yang  dirancang  dalam  makalah  ini.  Meskipun terjadi error berupa nilai SoC yang naik turun pada detik ke- 225,  kenaikannya  hanya  sedikit,  yaitu  menjadi  55%  dari sebelumnya 54% pada detik ke-220. Dengan demikian, dapat disimpulkan  bahwa  estimasi  nilai  SoC dengan  metode  logika fuzzy lebih akurat dibandingkan estimasi  SoC dengan metode konstanta kesetimbangan kimia yang diaplikasikan pada objek penelitian yang sama sebelumnya.

## V. K ESIMPULAN
Perubahan  suhu  pada  baterai  dapat  menyebabkan error pada  estimasi nilai  SoC berdasarkan  tegangan.  Pada  makalah ini  dilakukan  percobaan  implementasi  logika fuzzy pada
estimasi  nilai  SoC berdasarkan  tegangan  yang  diaplikasikan pada  perangkat  keras  berbasis  mikrokontroler  Arduino. Hasilnya,  perancangan  logika fuzzy untuk  estimasi  SoC berhasil  diaplikasikan  menjadi  perangkat  keras.  Algoritme sistem yang diubah menjadi kumpulan kode berhasil diunggah ke  mikrokontroler  Arduino.  Hasil  estimasi  nilai  SoC menunjukkan  akurasi  yang  lebih  baik  daripada  pengukuran SoC berdasarkan  tegangan  saja.  Pada  proses charging dan discharging tanpa  mobil  berjalan ,  error estimasi  SoC menggunakan  metode  logika fuzzy adalah  2,26  dan  7,74, sedangkan error estimasi  SoC berdasarkan  tegangan  saja mencapai  4,88  dan  12,8.  Pada  proses discharging dengan mobil berjalan, hasil estimasi SoC menggunakan logika fuzzy menunjukkan  perubahan  nilai  SoC yang  terus  menurun. Hanya terdapat sedikit pola naik turun dengan kenaikan hanya 1%.  Jika  dibandingkan  dengan  estimasi  SoC berdasarkan tegangan saja maupun dengan metode konstanta kesetimbangan kimia, rasio naik turunnya mencapai 10% dan 50%.  Metode  ini  memberikan  hasil  yang  akurat  dan  berhasil
Gbr. 11 Estimasi SoC dengan logika fuzzy pada saat discharging dengan mobil berjalan.
Gbr. 12 Perbandingan hasil perhitungan SoC dengan metode logika fuzzy terhadap metode konstanta kesetimbangan kimia [13].
diimplementasikan  menjadi  perangkat  keras.  Selanjutnya, perancangan prototipe alat monitoring SoC perlu dikembangkan  lagi  dari  metode  ini  dengan  pengembangan pada metode akuisisi data untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Sifa’us  Wulaning  Arsri dan  Tim  Penelitian  Electrical  Vehicle  Program  Studi  Teknik Elektro UNS atas kontribusinya pada penelitian ini. Penelitian ini  didukung  oleh  Prioritas  Riset  Nasional  Baterai  Lithium (No.  kontrak:  No.  86/Menteri  Ristek/Ka  BRIN/E1/PRN/2020 dan  No.  005/E1/PRN/2021)  atas  kerjasama  LPDP,  BPPT, Universitas Sebelas Maret, PT. LEN, dan PT. Pertamina.

## R EFERENSI
[1] R.  Faria,  P.  Moura,  J.  Delgado,  dan  A.T.  de  Almeida,  “Managing  the Charging  of  Electrical  Vehicle:  Impacts  on  the  Electrical  Grid  and  on the Enviroment,” IEEE Intell. Transp. Syst. Mag. , Vol. 6, No. 3, hal. 54- 65, Jul. 2014.
[2] Z.H.  Cai,  G.F.  Liu,  dan  J.  Luo,  “Research  State  of  Charge  Estimation Tactics  of  Nickel-Hydrogen  Battery,” 2010  Int.  Symp.  Intell.  Inf. Process. Trusted Comput. (IPTC) , 2010, hal. 184–187.
[3] A.  Nugroho  dan  E.  Rijanto,  “The  Simulation  for  Optimizing  of Measurement  of  Battery’s  State  of  Charge  Using  Integral  Observer,” Widyariset , Vol. 17, No. 3, hal. 323-332, 2014.
[4] S.  Yarlagadda,  T.T.  Hartley,  dan  I.  Husain,  “A  Battery  Management System  Using  an  Active  Charge  Equalization  Technique  Based  on  a DC/DC  Converter  Topology,” IEEE  Trans.  Ind.  Appl. ,  Vol.  49,  No.  6, hal. 2720-2729, Mei 2013.
[5] M.  Anwar,  M.D.  Ashidqi,  S.  Kaleg,  F.  Adriyanto,  S.I.  Cahyono,  A. Hapid, dan K. Diharjo, “State of Charge Monitoring System of Electric
Vehicle Using Fuzzy Logic,” Proc. 6th Int. Conf. Sustain. Energy Eng. Appl. (ICSEEA 2018) , 2018, hal. 34–38.
[6] M.  Gencten,  K.B.  Donmesh,  dan  Y.  Sahin,  “Investigation  of  the Temperature Effect on Electrochemical Behaviors of TiO2 for Gel Type Valve Regulated Lead-acid Batteries,” Anadolu Univ. J. Sci. Technol. A- Applied Sci. Eng. , Vol. 17, No. 5, hal. 882-894, Jul. 2016.
[7] K.  Qian,  C.  Zhou,  Y.  Yuan,  dan  M.  Allan,  “Temperature  Effect  on Electric  Vehicle  Battery  Cycle  Life  in  Vehicle-to-Grid  Applications,” Proc. China Int. Conf. Electr. Distrib. , 2010 , hal. 1–6.
[8] H. Chaoui, S.  Miah, A. Oukaour, dan H. Gualos, “State-of-Charge and State-of-Health  Prediction  of  a  Lead-Acid  Batteries  with  Genetic Alghoritms,” 2015  IEEE  Transp.  Electrification  Conf.  Expo  (ITEC) , 2015, hal. 673-674.
[9] D.  Andre,  A.  Nuhic,  T.  Soczka-Guth,  dan  D.U.  Sauer,  “Comparative Study  of  a  Structured  Neural  Network  and  an  Extended  Kalman  filter for  State  of  Health  Determination  of  Lithium-ion  Batteries  in  Hybrid Electricvehicles,” Eng. Appl. Artif. Intell ., Vol. 26, No. 3, hal. 951–961, 2013.
[10] T.J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Application , 3rd ed., Hoboken, USA: John Wiley and Sons, Ltd., 2010.
[11] M.  Rasheed  dan  M.A.  Sarhan,  “Characteristics  of  Solar  Cell  Outdoor Measurements  Using  Fuzzy  Logic  Method,” Insight-Mathematics ,  Vol. 1, No. 1, hal. 1-8, 2019.
[12] X.  Yan,  Y.  Yang,  Q.  Guo,  H.  Zhang,  and  W.  Qu,  “Electric  Vehicle Battery SOC Estimation Based on Fuzzy Kalman Filter,” 2nd Int. Symp.
Instrum. Meas. Sens. Netw. Autom (IMSNA) , 2013, hal. 863–866.
[13] S.W. Arsri, M. Anwar, F.A. Farisi, J.A. Pratama, I. Iftadi, S. Kaleg, A. Hapid, S.I. Cahyono, dan K. Diharjo,  “Analytical Study of Temperature Effect  on  Current  and  Voltage  of  Battery  at  Charging  and  Discharging Condition on Electric Vehicle,” AIP Conf. Proc. , Vol.. 2217, No. 1, hal.
030068.1-8, 2020.
[14] M.  Chen  dan  G.A.  Rincon-Mora,  “Accurate  Electrical  Battery  Model Capable  of  Predicting  Runtime  and  I-V  Performance,” IEEE  Trans.
Energy Convers. , Vol. 21, No. 2, hal. 504-511, 2016.