## Fast Charging pada Baterai Li-Ion dengan Kontrol ANFIS
Renny Rakhmawati 1 , Zhafira Rana Khalisa Permana 2 , Rachma Prilian Eviningsih 3 , Suhariningsih 4
1 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya, 60111, INDONESIA (tel.: 031-5947280; fax: 031-59466114, email: renny@pens.ac.id)
2,3,4 Jurusan Teknik Elektro Industri, Departemen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya, 60111, INDONESIA (email: 2 zhafirapermana@gmail.com,
3 rachmaevin@pens.ac.id, 4 suhariningsih@pens.ac.id) [Diterima: 20 Desember 2023, Revisi: 9 Maret 2023] Corresponding Author : Renny Rachmawati
I NTISARI — Saat ini suplai energi listrik mayoritas menggunakan sumber energi fosil yang dapat habis dan menimbulkan polusi udara. Di Indonesia matahari bersinar cukup lama dan tidak akan habis, sehingga dapat dijadikan sebagai sumber energi  alternatif  dengan  menggunakan  teknologi  panel  surya  untuk  mengonversi  energi  cahaya  menjadi  energi  listrik. Tegangan yang dihasilkan oleh panel surya cukup besar, sehingga perlu diturunkan menggunakan konverter DC-DC jenis buck converter . Energi listrik ini dapat disimpan menggunakan baterai. Untuk mempersingkat waktu pengisian, baterai dapat diisi dengan mode cepat. Salah satu jenis baterai yang tepat untuk pengisian mode cepat adalah Lithium-ion karena baterai jenis ini mampu menerima arus yang besar sebesar 1C atau setara dengan kapasitas baterai. Dengan menggunakan sumber panel surya, dihasilkan keluaran yang tidak konstan karena pengaruh suhu dan iradiasi matahari. Selain itu, untuk mencegah adanya  pengisian  berlebih  pada fast  charging  battery ini,  digunakan  metode constant  current (CC)  dengan  arus konstan sebesar  10  A  dan constant  voltage (CV)  dengan  tegangan  konstan  sebesar  14,4  V. Duty  cycle driver PWM  dikontrol menggunakan algoritma adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) agar didapatkan respons yang lebih cepat untuk mencapai set point yang ditentukan. ANFIS merupakan kombinasi dari dua algoritma, yaitu artificial neural network (ANN) dan fuzzy  inference  system (FIS).  ANFIS  dapat  memetakan  nilai  masukan  menjadi  nilai  keluaran  yang  berasal  dari kesimpulan FIS. Penelitian ini dilakukan secara simulasi. Hasil arus pengisian pada saat metode  CC adalah 10,01 A dan akan berpindah dari metode CC ke CV pada saat SoC 85% serta tegangan mencapai 14,4 V. Kemudian, metode pengisian berubah menjadi CV dengan tegangan pengisian konstan sebesar 14,4 V. Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya menggunakan kontrol fuzzy, waktu yang dibutuhkan ketika menggunakan kontrol ANFIS untuk mencapai set point adalah 3,2  ms,  atau 2,3  ms  lebih  cepat. Kontrol  ANFIS  juga  mampu mencapai set point dengan error lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan kontrol fuzzy .
KATA KUNCI — ANFIS, Buck Converter , CC-CV, Fast Charging Li-Ion Battery .

## I. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi, penggunaan  energi  listrik  juga  meningkat.  Maka,  untuk meminimalkan  kelangkaan  energi  karena  penggunaan  bahan bakar  fosil,  diperlukan  sumber  energi  alternatif.  Mengingat Indonesia merupakan negara dengan iklim tropis, energi yang dapat  diperbarui  dan  ramah  lingkungan  dapat  dimanfaatkan sepanjang  hari  sebagai  sumber  energi  alternatif    [1].    Energi yang  berasal  dari  matahari  ini  nantinya  akan  dikonversi menjadi  energi  listrik  dengan  memanfaatkan  teknologi  sel surya  menggunakan  panel  surya  [2].  Namun,  sumber  energi matahari  ini  memiliki  kekurangan,  yaitu  hanya  dapat digunakan pada siang hari. Untuk mengatasi permasalahan ini, energi listrik dapat disimpan di dalam baterai. Pada panel surya, tegangan  DC  yang  dihasilkan  cukup  tinggi,  sehingga  dapat dilakukan pengisian baterai 12 V. Maka, diperlukan konverter DC-DC  untuk  menurunkan  tegangan  dari  panel  surya  berupa buck converter [3].
Proses  pengisian  baterai  biasanya  membutuhkan  waktu yang lama, sedangkan di era modern ini masyarakat umumnya menginginkan segala sesuatu selesai dengan cepat. Oleh karena itu, penelitian ini membahas mengenai teknik pengisian baterai secara  cepat. Fast  charging battery membutuhkan  arus  yang lebih  besar  dibandingkan  dengan  proses  pengisian  standar. Jenis baterai yang dapat diisi ulang disebut dengan secondary battery ,  sedangkan  salah  satu  jenis  baterai  yang  mampu  diisi dengan  tingkat  pengisian  1C  selama  60  menit  adalah  baterai jenis Lithium-ion ( Li-ion ).  Baterai Li-ion memiliki  kelebihan berupa  efisiensi  yang  tinggi,  massa  baterai  yang  ringan,
pengosongan  ( discharge )  yang  lambat  jika  tidak  digunakan, dan  dapat  digunakan  di  segala  situasi.  Baterai Li-ion dapat digunakan  pada  peralatan  elektronik,  industri  militer, kendaraan listrik, dan dirgantara [4], [5].
Selain  itu,  metode  pengisian  dalam  proses fast  charging battery menggunakan  baterai Li-ion juga  perlu  diperhatikan. Umumnya,  masyarakat  tidak  terlalu  memperhatikan  waktu baterai  terisi  penuh,  sehingga  menyebabkan  adanya overcharging .  Hal  ini  dapat  memperpendek  umur  baterai karena suhu melebihi batas yang diperbolehkan [6]. Agar hal ini tidak terjadi, diperlukan metode yang cocok untuk pengisian baterai Li-ion , yaitu menggunakan metode pengisian constant current-constant voltage (CC-CV). Metode pengisian CC-CV lebih baik dari pada CC saja atau CV saja, karena fase CC dan CV  dapat  saling  melengkapi.  Prinsip  kerja  metode  ini  adalah pada  proses fast  charging  battery digunakan  arus  pengisian sebesar  1C  secara  konstan  di  fase  awal  pengisian  hingga tegangan menyentuh set point . Setelah tegangan mencapai set point , tegangan pengisian baterai akan konstan dan arus akan turun hingga bernilai 0,02C sampai 0,07C, sehingga pengisian baterai akan berhenti [7].
Berdasarkan pemaparan permasalahan di atas, penelitian ini mengusulkan  sebuah  pengembangan  proses  pengisian  baterai Li-ion mode  cepat  tanpa  merusak  baterai  dan  dapat memproteksi dari bahaya overcharging menggunakan sumber panel  surya  yang  tegangannya  diturunkan  dengan buck converter dengan  metode  pengisian  CC-CV  serta  dikontrol dengan  algoritma adaptive  neuro  fuzzy  inference  system (ANFIS). Algoritma ANFIS merupakan jaringan saraf adaptif
yang  berbasis  pada  sistem  kesimpulan fuzzy ( fuzzy  inference system ),  sehingga  algoritma  ini  memiliki  kelebihan  dalam melakukan  prediksi  serta  dapat  mengambil  keputusan berdasarkan aturan yang telah dibuat dengan lebih akurat [8], [9].

## II. METODOLOGI
Metode yang digunakan pada penelitian ini, yang dimulai dari  diagram  blok,  diagram  alir  ( flowchart ),  hingga perencanaan sistem, akan dijelaskan di bawah ini.

## A. DESAIN SISTEM
Pada  penelitian  ini  dibuat  sebuah  sistem fast  charging battery menggunakan  baterai Li-ion 12  V/10  Ah  yang dilakukan  secara  simulasi  menggunakan  perangkat  lunak MATLAB dengan diagram blok seperti pada Gambar 1. Pada penelitian ini akan dibuktikan bahwa kontrol ANFIS lebih baik dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan kontrol fuzzy .
Digunakan sumber panel surya sebanyak 3 × 100 WP yang dirangkai secara seri. Tegangan dari panel surya sebesar 53,4 V  diturunkan  menggunakan buck  converter hingga  menjadi 14,4 V. Kemudian, tegangan dan arus keluaran buck converter dikontrol  menggunakan  algoritma  ANFIS  metode  CC-CV dengan arus konstan 10 A dan tegangan konstan 14,4 V. Pada kontrol ANFIS, terdapat lima lapisan seperti yang ditunjukkan pada  Gambar  2,  yaitu  lapisan fuzzification (keluaran  berupa derajat  keanggotaan),  lapisan  produk  (hasil  kali  dari  semua masukan), lapisan normalisasi (proses pembobotan ulang agar didapatkan  nilai  total),  lapisan defuzzification (neuron  yang bersifat adaptif terhadap keluaran), dan lapisan total keluaran (neuron  tunggal  dari  hasil  penjumlahan  seluruh  keluaran  dari lapisan keempat). Lalu, energi listrik akan disimpan ke dalam baterai yang didesain untuk pengisian dengan arus besar, yaitu baterai Li-ion 12V/10Ah.

## B. PANEL SURYA
Panel surya merupakan suatu alat yang terbuat dari bahan semikonduktor  yang  dapat  mengonversi  energi  matahari
menjadi  energi  listrik.  Pada  penelitian  ini,  digunakan  panel surya jenis polycrystalline . Walaupun memiliki efisiensi lebih rendah, tetapi panel surya ini harganya sedikit lebih murah dan tetap  dapat  menghasilkan  listrik  pada  saat  mendung. Digunakan tiga panel surya 100 WP yang dirangkai seri. Kutub positif dari panel surya harus terhubung dengan kutub negatif panel surya lainnya, dengan tujuan agar tegangannya semakin meningkat.  Maka,  diharapkan buck  converter mampu menghasilkan  arus  yang  tinggi  sesuai  dengan  penurunan tegangannya.  Makin  besar  tegangan  yang  diturunkan,  makin besar arus yang dihasilkan [10]. Spesifikasi panel surya yang digunakan  diperlihatkan  pada  Tabel  I,  dengan  asumsi  panel surya dalam kondisi ideal, yaitu dengan suhu 25 ˚C dan iradiasi 1.000 W/m 2 .
Karakteristik  panel  surya  secara  umum  dapat  dijelaskan melalui  kurva  arus  terhadap  tegangan  (kurva  I-V)  dan  kurva daya terhadap tegangan (kurva P-V), dengan tegangan keluaran dari panel surya dipengaruhi oleh perubahan iradiasi dan suhu. Iradiasi  matahari  di  bumi  berbeda-beda,  tergantung  pada keadaan spektrum matahari ke bumi [11].

## C. BUCK CONVERTER
Buck  converter adalah  rangkaian  elektronika  yang berfungsi sebagai penurun tegangan DC ke DC dengan metode switching .  Disebut  sebagai buck  converter karena  tegangan keluarannya  lebih  kecil  daripada  tegangan  masukannya  ( step down  converter ).  Gambar  rangkaian buck  converter ditunjukkan  pada  Gambar  3  [12],  [13]. Buck  converter yang disuplai  menggunakan  arus  DC  disusun  oleh  beberapa komponen, yaitu MOSFET untuk pencacah arus sesuai dengan duty cycle, drive circuit untuk mengendalikan MOSFET agar dapat bekerja saat on atau off , induktor (L) untuk menyimpan energi dalam bentuk arus yang disimpan saat MOSFET on dan dilepas  saat  MOSFET off ,  diode  (x)  untuk  mengalirkan  arus yang  dihasilkan  induktor  ketika  MOSFET  o ff ,  kapasitor  (C) untuk filter tegangan agar ripple yang dihasilkan tidak terlalu
Gambar 1. Diagram blok sistem . Gambar 2. Arsitektur ANFIS . Gambar 3. Rangkaian buck converter . T ABEL I S PESIFIKASI P ANEL S URYA
Panel Surya Polycrystalline 100 WP Modul Panel Surya Silicon Spesifikasi Nilai Satuan Pm 100 W Voc 21,8 V Isc 6,05 A Vmp 17,8 V Imp 5,62 A Max System V 1.000 V Dimensi 1.125 × 670 × 30 mm Kondisi pengujian AM 1,5 1.000 W/m 2 25˚C
besar, serta beban (R) yang digunakan pada penelitian ini, yaitu berupa baterai Li-ion.
Operasi konverter ini ditentukan pada periode saklar saat on dan off . Pada saat saklar on , diode pada bias mundur, sehingga arus induktor mengalir menuju beban dan menjadikan tegangan induktor  menjadi  positif  [14].  Persamaan  tegangan  induktor saat saklar on ditunjukkan pada (1).
𝑉 𝐿 = 𝑉 𝑠 −   𝑉 𝑜 = L 𝑑𝑖 𝐿 𝑑𝑡 or 𝑑𝑖 𝐿 𝑑𝑡 = 𝑉 𝑠 − 𝑉 𝑜 𝐿 . (1)
Perubahan arus induktor saat saklar on ditunjukkan pada (2).
∆𝑖 𝐿 ∆𝑡 = ∆𝑖 𝐿 𝐷𝑇 = 𝑉 𝑠 − 𝑉 𝑜 𝐿 . (2)
Penyelesaian  untuk Δ 𝑖𝐿 pada  saat  saklar on ditunjukkan  pada (3).
(𝛥 𝑖𝐿 ) 𝑐𝑙𝑜𝑠𝑒𝑑 = [ 𝑉 𝑠 − 𝑉 𝑜 𝐿 ] DT . (3)
Pada  saat  saklar off ,  diode  menjadi bias maju,  yang menyebabkan  arus  induktor  mengalir  ke  sisi  beban  [15]. Tegangan induktor saat saklar off ditunjukkan pada (4).
𝑉 𝐿 = − 𝑉 𝑜 = L 𝑑𝑖 𝐿 𝑑𝑡 or 𝑑𝑖 𝐿 𝑑𝑡 = − 𝑉 𝑜 𝐿 . (4)
Perubahan arus induktor saat saklar off ditunjukkan pada (5).
𝑑𝑖 𝐿 𝑑𝑡 = ∆𝑖 𝐿 ∆𝑡 = ∆𝑖 𝐿 (1−𝐷)𝑇 = − 𝑉 𝑜 𝐿 . (5)
Penyelesaian untuk Δ 𝑖𝐿 pada saat saklar off dituliskan pada (6).
(𝛥 𝑖𝐿 ) 𝑜𝑝𝑒𝑛𝑒𝑑 = − [ 𝑉 𝑜 𝐿 ] (1 − D ) T . (6)
Pada saat steady-stat e, arus induktor, 𝑖 𝐿 , pada akhir siklus switching sama  dengan  awal  siklus switching berikutnya. Artinya, perubahan arus 𝑖 𝐿 dalam satu periode sama dengan nol.
(𝛥 𝑖𝐿 ) 𝑐𝑙𝑜𝑠𝑒𝑑 + (𝛥 𝑖𝐿 ) 𝑜𝑝𝑒𝑛𝑒𝑑 = 0 (7)
[ 𝑉 𝑠 − 𝑉 𝑜 𝐿 ]  𝐷𝑇 − [ 𝑉 𝑜 𝐿 ] (1 − 𝐷) 𝑇  =  0
𝑉 𝑜 = 𝑉 𝑠 × 𝐷 .
Keterangan: 𝑉 𝐿
= tegangan induktor (V)
𝑉 𝑠
= tegangan sumber (V)
𝑉 𝑜 = tegangan output (V)
𝑖 𝐿 = arus induktor (A) 𝐿
= induktor ( 𝜇 H) 𝐷 × 100  = duty cycle (%) 𝑇 = periode (s)
Maka, spesifikasi yang digunakan pada sistem di penelitian ini adalah sebagai berikut.
𝑉 𝑠 = 𝑉 𝑀𝑃 × 3 = 17,8 × 3 = 53,4 V
𝐼 𝑠
= 5,62 A (Imp panel surya)
𝑉 𝑜𝑢𝑡 = 14,4 V (120% tegangan baterai)
𝐼 𝑜𝑢𝑡 = 10 A (arus pengisian fast charging battery ) f s = 40 kHz
rVo = 0,1%
rI L = 20% 𝐷 = 𝑉 𝑜𝑢𝑡 𝑉 𝑠 = 14,4 53,4 = 0,27 × 100% = 27%
𝑅 = 𝑉 𝑜𝑢𝑡 𝐼 𝑜𝑢𝑡 = 14,4 10 = 1,44 Ω
𝐿 = 𝑉 𝑜𝑢𝑡 × (1−𝐷) ∆𝐼 𝐿 × 𝑓 = 14,4 × (1−0,27) 2 × 40000 = 131,4 μH
𝐶 =
1 – 𝐷 8 × 𝐿 × 𝑟𝑉𝑜 × 𝑓 2 = 1 – 0,27
8 × 131,4 × 10 −6 × 0,001 × 40𝑘 2
= 434,03 μF

## D. FAST CHARGING BATTERY
Fast charging battery adalah pengisian baterai dengan daya keluaran  konverter yang  besar  agar  baterai  cepat  terisi. Pengisian  ini  memiliki  beberapa  perbedaan  dengan  pengisian baterai  biasa,  yaitu  lama  waktu  pengisian  baterai,    daya pengisian yang dibutuhkan lebih besar dari pengisian biasa, dan metode  pengisiannya.  Syarat  yang  diperlukan  untuk fast charging battery adalah sebagai berikut [16], [17].
Pertama,  konverter  dirancang  dengan  daya  keluaran  yang bernilai besar, sesuai dengan perencanaan buck converter pada point E.  Kedua,  digunakan  baterai  yang  didesain  dapat menerima arus yang besar, yaitu baterai Li-ion . Bagian utama yang menyusun baterai Li-ion adalah elektrode negatif (anode), elektrode positif (katode), elektrolit, dan pemisah. Baterai Li- ion memiliki kelebihan dibandingkan dengan jenis baterai yang lain, yaitu dapat digunakan untuk fast charging battery dengan metode pengisian CC–CV [18] . Baterai Li-ion memiliki berat yang lebih rendah dibandingkan baterai jenis lainnya, dengan kapasitas yang sama. Baterai Li-ion memiliki kepadatan energi yang  sangat tinggi,  sehingga dapat menampung energi dalam jumlah banyak. Pengosongan baterai Li-ion sebesar 5%/bulan Ketiga,  metode  yang  digunakan  adalah  CC-CV.  Metode pengisian CC-CV merupakan penggabungan dari dua metode, yaitu  pengisian  arus  konstan  (CC)  dan  pengisian  tegangan konstan  (CV).  Proses  awal  pengisian  baterai  menggunakan metode CC, yaitu baterai diisi dengan arus konstan yang telah ditentukan  dan  tegangan  akan  meningkat  secara  perlahan, linear terhadap waktu, hingga mencapai batas nilai maksimum. Kemudian,  dilanjutkan  dengan  proses  pengisian  baterai menggunakan  metode  CV  pada  saat state  of  charge (SoC) mencapai  85%,  yaitu  baterai  akan  diisi  dengan  tegangan konstan yang telah ditentukan dan menyebabkan arus pengisian kontinu  menurun.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mencegah  kondisi overcharging dan  tegangan  berlebih  yang  dapat  merusak baterai Li-ion . Metode CV ini akan berakhir apabila arus telah menurun  hingga  menyentuh  titik  yang  telah  ditentukan  dan kapasitas baterai telah terisi penuh [19], [20].
Keempat, arus rata-rata yang digunakan untuk fast charging yaitu  sebesar  0,5C  –  1C  atau  1  A.s  dengan  suhu  baterai  saat pengisian  antara  10  °C  –  45  °C  (direkomendasikan  25°C). Karakteristik pertama fast charging battery yaitu slow charger. Pada  tipe  pengisian slow  charger ,  jenis  baterai  yang  biasa digunakan  yaitu  NiCd  dan lead  acid dengan C - rate 0,1C selama 14 jam pengisian serta suhu antara 0 ˚C – 45 ˚C (32 ˚F –  113  ˚F),  dengan  catatan  pengisian  dilakukan  secara  terus- menerus secara lambat atau pengatur waktu tetap dan keluarkan baterai  saat  diisi  daya.  Karakteristik  kedua  adalah rapid charger. Pada tipe pengisian rapid charger , jenis baterai yang biasa digunakan yaitu NiCd, NiMH, dan Li-ion, dengan C - rate 0,3C – 0,5C selama 3 – 6 jam pengisian serta suhu antara 10 ˚C – 45 ˚C (50 ˚F – 113 ˚F), dengan catatan kemampuan baterai berdasarkan  tegangan,  arus,  suhu,  dan  penghitung  waktu. Karakteristik  ketiga  adalah fast  charger. Pada  tipe  pengisian fast charger , jenis baterai yang biasa digunakan sama dengan rapid charger , yaitu NiCd, NiMH, dan Li-ion, dengan C - rate 1C selama 1 jam+ pengisian serta suhu antara 10 ˚C – 45 ˚C (50  ˚F  –  113  ˚F),  dengan  catatan  sama  seperti fast  charging dengan layanan yang lebih cepat. Karakteristik keempat yaitu ultra-fast charger. Pada tipe pengisian ultra-fast charger , jenis
baterai yang biasa digunakan sama seperti tipe pengisian rapid charger dan fast  charger ,  yaitu  NiCd,  NiMH,  dan Li-ion dengan C - rate 1C – 10C selama 10 – 60 menit pengisian serta suhu  antara  10  ˚C  –  45  ˚C  (50  ˚F  –  113  ˚F),  dengan  catatan menerapkan pengisian dengan sangat cepat hingga 70% SoC, terbatas dengan baterai khusus [21].

## E. ANFIS
ANFIS  merupakan  gabungan  dari  dua  metode,  yaitu metode  logika fuzzy dan  jaringan  saraf  tiruan.  Inferensi fuzzy dilatih  menggunakan  algoritma  yang  diturunkan  dari  sistem jaringan  saraf  tiruan.  Kontrol  ANFIS  digunakan  untuk mengontrol dan menstabilkan arus dan tegangan sesuai dengan setting  point yang  telah  ditentukan  [22]-[24].  Diagram  alir ANFIS ditunjukkan pada Gambar 4.
Berdasarkan diagram alir pada Gambar 4, langkah pertama adalah  menentukan  masukan  dan  keluaran . ANFIS  memiliki dua masukan dan satu keluaran. Masukan dari kontrol ANFIS adalah error dan delta error yang didapatkan dari tegangan dan arus keluaran dari buck converter , sedangkan keluaran ANFIS adalah duty  cycle yang  digunakan  untuk  mengatur  besar kecilnya  tegangan  keluaran  dari buck  converter .  Data error , delta  error ,  dan duty  cycle ini  didapatkan  dari  proses pembelajaran  menggunakan  metode fuzzy .  Data  yang dihasilkan  oleh  FIS  selanjutnya  digunakan  sebagai  data pelatihan kontrol ANFIS. Pada kontrol fuzzy ini dihasilkan 7,5 juta data. Lalu, data tersebut direduksi menjadi 434 data pada ANFIS untuk CV dan 595 data  pada  ANFIS untuk  CC.  Cara mereduksi  data  adalah  dengan  menyederhanakan  data  yang didapat dengan menghapus beberapa data yang nilainya sama. Data yang disederhanakan harus mewakili semua data yang ada. Jumlah    data  reduksi  tergantung  pada  kebutuhan.  Perlu
dilakukan trial  and  error agar  didapatkan  hasil  akhir  yang maksimal.
Pada  langkah  kedua,  digunakan generate  FIS untuk menentukan  jumlah  dan  jenis  derajat  keanggotaan.  Pada kontrol  ini  digunakan  sejumlah  7  ×  7  fungsi  keanggotaan ( membership function ) untuk ANFIS CV dan CC karena makin banyak  jumlah  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan,  makin kecil error yang  dihasilkan.  Hal  ini  sangat  berpengaruh terhadap  keluaran  yang  dihasilkan.  Tipe  data  yang  dipilih adalah constant trimf ( triangular) karena merupakan tipe yang paling sederhana. Pemilihan tipe data tidak terlalu berpengaruh terhadap keluaran yang dihasilkan.
Langkah  ketiga  adalah ANFIS Training. Pada  proses  ini, ANFIS melatih FIS dengan  menggunakan metode hybrid yang menghubungkan  metode least  squares  estimator (LSE)  dan metode error back propagation (EBP) dengan iterasi sebanyak seribu  kali.  Iterasi  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai pelatihan  yang  mendekati  nilai  sebenarnya.  Makin  banyak iterasi yang dilakukan, makin kecil nilai error dan makin baik data  pelatihan.  Dengan  iterasi  sebanyak  seribu,  didapatkan error sebesar 0,0019675 untuk ANFIS CV dan 0,024117 untuk ANFIS CC.
Pada langkah keempat, dilakukan ANFIS Testing pada hasil data pelatihan yang telah diuji. Dari pengujian, didapatkan hasil plotting data  pelatihan duty  cycle berupa  titik  merah  yang merupakan hasil pelatihan ANFIS yang dibandingkan dengan titik  biru  yang  merupakan  titik  pusat  masukan  data  pelatihan ANFIS.
Langkah  kelima  adalah ANFIS Performance  Parameter. Dari  desain  ANFIS  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  fungsi keanggotaan  baru.  ANFIS  merupakan  metode fuzzy yang dilatih, sehingga dibangkitkan fungsi keanggotaan baru untuk proses  perubahan  masukan  dari  bentuk crisp menjadi himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaannya masing-masing. Fungsi keanggotaan baru ini akan digunakan untuk mengontrol nilai  arus  dan  tegangan  keluaran  konverter.  Masukan  fungsi keanggotaan ANFIS berupa error dan delta error ANFIS yang terdiri  atas  tujuh  fungsi  keanggotaan.  Kemudian,  terdapat keluaran  fungsi  keanggotaan  ANFIS  berupa duty  cycle yang terdiri atas 49 fungsi keanggotaan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan perencanaan sesuai data parameter yang ada,  hasil  simulasi fast  charging  battery Li-ion  12  V/10  Ah dapat diketahui.

## A. HASIL SIMULASI CLOSE LOOP (DENGAN KONTROL ANFIS)
Pada  penelitian  ini,  metode  pengisian  yang  digunakan untuk fast charging battery Li-ion 12 V/10 Ah adalah CC (10 A)  dan  CV  (14,4  V).  Dilakukan  pengujian  sistem  secara simulasi  menggunakan  kontrol  ANFIS  untuk  menjaga duty cycle pada konverter tetap stabil, sesuai dengan set point yang telah ditentukan.
Didapatkan  hasil  gelombang  keluaran  dari  tegangan  saat menggunakan metode CV, seperti ditunjukkan pada Gambar 5. Dengan  menggunakan  kontrol  ANFIS,  agar  tegangan  dapat mencapai set point sebesar 14,4 V, dibutuhkan waktu simulasi MATLAB selama 0,5 s dan tegangan akan konstan. Kemudian, gelombang  keluaran  dari  arus  konverter  pada  saat  mode  CC diperlihatkan  pada  Gambar  6.  Dengan  menggunakan  kontrol ANFIS, arus yang semula konstan akan  turun sejak waktu ke 0,5  s  pada  simulasi  MATLAB.  Kontrol  ANFIS  dapat mempercepat  waktu  tegangan  mencapai  kondisi steady  state
Gambar 4. Diagram alir ANFIS.
dibandingkan  dengan  kontrol fuzzy yang  detailnya  dijelaskan pada point C (perbandingan kontrol ANFIS dan Fuzzy ).
Kemudian,  data  perubahan  SoC  baterai  dengan  simulasi close  loop (menggunakan  kontrol  ANFIS)  ditunjukkan  pada Tabel  II.  Dari  tabel  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  metode pengisian dari CC sebesar 10,01 A akan berpindah ke metode pengisian  CV pada  SoC  85%  dengan  arus  pengisian  yang makin  menurun  untuk  menjaga  agar  tegangan  tetap  konstan pada 14,4 V.

## B. HASIL SIMULASI CLOSE LOOP (DENGAN KONTROL ANFIS) SAAT DIBERI GANGGUAN
Untuk menguji kontrol ANFIS dapat berfungsi atau tidak, saat  berada  pada  metode  CC  maupun  CV,  sistem  diberi gangguan  berupa  iradiasi  yang  tidak  konstan.  Gambar  7  dan Gambar 8 menunjukkan gelombang pengujian CC-CV dengan gangguan.
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  dan  Gambar  8  bahwa  jika terjadi perubahan iradiasi pada metode CC pada 0,1 s hingga 0,2 s, arus dan tegangan akan mengalami penurunan dan arus akan  kembali  konstan.  Begitu  pula  jika  terjadi  perubahan iradiasi  pada  metode  CV  pada  0,7  s  hingga  0,8  s,  arus  dan tegangan  mengalami  penurunan  dan  tegangan  akan  kembali
konstan.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  kontrol  dapat berjalan baik sesuai dengan yang direncanakan.

## C. PERBANDINGAN KONTROL ANFIS DAN FUZZY
Selanjutnya,  kelebihan  kontrol  ANFIS  dibandingkan dengan  kontrol fuzzy perlu  dibuktikan  dengan  melakukan simulasi menggunakan perangkat lunak MATLAB. Gambar 9 dan  Gambar  10  merupakan  grafik  perbandingan  CC-CV menggunakan fuzzy  logic  controller dan  ANFIS.  Perbedaan yang lebih detail disajikan pada Tabel III.
Dari grafik hasil dan tabel tersebut, dapat dilihat perbedaan kedua  metode  yang  digunakan.  Walaupun rise  time ANFIS lebih  lambat  dari  pada fuzzy ,  waktu  untuk  mencapai steady state atau set point lebih cepat pada kontrol ANFIS. Pada waktu 3,2  ms,  tegangan  keluaran  dengan  menggunakan  kontrol ANFIS sudah mampu mencapai set point di 14,4 V, sedangkan dengan menggunakan kontrol fuzzy, tegangan masih 14,38 V. Pada  waktu  5,5  ms,  tegangan  keluaran  dengan  menggunakan kontrol fuzzy sudah mencapai steady state di tegangan 14,38 V, tetapi  tidak  mencapai set  point .  Untuk  arus  keluaran  dengan menggunakan kontrol ANFIS, arus dapat mencapai set point di 10 A, sedangkan dengan menggunakan kontrol fuzzy, arus tidak mampu  mencapai set  point ,  yaitu steady  state di  9,8  A. Kemudian,  untuk error yang  didapatkan,  kontrol  ANFIS memiliki error 0%, lebih baik daripada fuzzy logic controller dengan error arus 2% dan error tegangan sebesar 0.07%. Dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa kontrol ANFIS lebih baik  daripada  kontrol fuzzy karena  ANFIS  merupakan
Gambar 5. Gelombang CV.
Gambar 6. Gelombang CC.
T ABEL II
D ATA S IMULASI S O C B ATERAI SAAT C LOSE L OOP ( DENGAN K ONTROL
ANFIS) SoC (%) Vin (V) Vout (V) Iout (A) 70 59,22 14,31 10,01 75 59,22 14,34 10,01 80 59,21 14,37 10,01 85 59,20 14,40 10,01 90 59,27 14,40 9,44 95 59,21 14,40 8,09 97 60,01 14,41 7,07
T ABEL III P ERBANDINGAN K ELUARAN K ONTROL F UZZY DAN ANFIS Waktu (ms) Arus Keluaran (A) Tegangan Keluaran (V) Fuzzy ANFIS Fuzzy ANFIS 3,2 9,7 10 14,38 14,4 5,5 9,8 10 14,39 14,4
gabungan  dari  dua  kontrol,  ANN  dan fuzzy ,  serta  memiliki gabungan  kelebihan  dari  dua  kontrol  tersebut,  sehingga didapatkan hasil keluaran yang lebih baik.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  simulasi  yang  telah  dilakukan  pada penelitian  ini,  pengisian  yang  dirancang dapat mencapai SoC
85%  dalam waktu 0,5 s. Sebelum mencapai SoC 85%, sistem melakukan pengisian dengan metode CV. Setelah mencapai 0,5 s,  sistem  melakukan  pengisian  dengan  metode  CC.  Kontrol ANFIS  pada  sistem  ini  sudah  dapat  berjalan,  dibuktikan  saat diberi  gangguan,  arus  dan  tegangan  tetap  konstan.  Dengan menggunakan  kontrol  ANFIS,  diperoleh  keluaran  yang  lebih baik dibandingkan dengan fuzzy logic controller karena kontrol
Gambar 7. Gelombang CC dengan gangguan.
Gambar 8. Gelombang CV dengan gangguan.
ANFIS  dapat  mencapai set  point lebih  cepat,  yaitu  3,2  ms, sedangkan  kontrol fuzzy  logic  controller dapat  mencapai set point pada saat 5,5 ms.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Tim penulis pada penelitian yang berjudul “ Fast Charging pada  Baterai Li-Ion dengan  Kontrol  ANFIS”  menyatakan bahwa tidak terdapat konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,    Renny  Rakhmawati,  Zhafira  Rana Khalisa Permana, dan Rachma Prilian Eviningsih; metodologi penelitian,  Renny  Rakhmawati  dan  Suhariningsih;  perangkat lunak, Renny Rakhmawati dan Zhafira Rana Khalisa Permana; validasi, Renny Rakhmawati, Zhafira Rana Khalisa Permana, Rachma Prilian Eviningsih, dan Suhariningsih; analisis formal, Renny  Rakhmawati;  sumber,  Renny  Rakhmawati;  tulisan  — persiapan  draf  asli,  Renny  Rakhmawati  dan  Zhafira  Rana Khalisa  Permana;      penulisan  —  review  dan  penyuntingan, Renny Rakhmawati dan Rachma Prilian Eviningsih.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Politeknik  Elektronika Negeri  Surabaya  atas  dukungannya  kepada  penulis  dalam penyelesaian penelitian ini.

## REFERENSI
[1] C.A.  Iskak,  N.A.  Windarko,  dan  R.  Rakhmawati,  “Design  and Implementation  Bidirectional  DC-DC  Converter  for  Load  Sharing  and
Charging  Battery,” 2019  Int.  Seminar  Appl.  Technol.  Inf.,  Commun.
(iSemantic) , 2019, hal. 455–459, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2019.8884344.
[2] R.  Rakhmawati,  Suhariningsih,  J.H.  Farrasbyan,  dan  F.D.  Murdianto, “Performance Robustness of PID Controller in Buck Converter for Cooling System,” 2018 Int.  Seminar  Appl.  Technol.  Inf., Commun. (iSemantic) , 2018, hal. 127–132,
doi:
10.1109/ISEMANTIC.2018.8549781.
[3] R.  Rakhmawati,  Suhariningsih,  dan  F.P.I.  Putra,  “Temperature  Control System on a Coconut Dryer Using Solar Cells with Buck-Boost Converter on Charging Battery,” 2017 Int. Seminar Appl. Technol. Inf., Commun.
(iSemantic) , 2017, hal. 115–120, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2017.8251854.
[4] E.  Roza  dan  M.  Mujirudin,  “Perancangan  Pembangkit  Tenaga  Surya Fakultas Teknik Uhamka,” J. Kaji. Tek. Elektr. , Vol. 4, No. 1, hal. 16–30, Mar.–Agu. 2019, doi: 10.52447/jkte.v4i1.1386.
[5] R. Rakhmawati, Suhariningsih, dan S. Husniatuzzahro, “Design Flyback Converter for Charging Battery Using Fuzzy Logic Controller,” 2020 Int. Seminar Appl. Technol. Inf., Commun. (iSemantic) , 2020, hal. 396–402, doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234195.
[6] K.A.  Morsy,  M.A.  Abouelatta,  M.M.  El-Banna,  dan  M.K.  Elsaid, “Modeling  and  Simulation  of  Photovoltaic  Module  for  Space Applications  Using  Simulink/MATLAB,” 2018  First  Int.  Workshop Deep,  Representation  Learn.  (IWDRL) ,  2018,  hal.  55–61,  doi: 10.1109/IWDRL.2018.8358215.
[7] I.N.W. Satiawan, Supriono, dan I.B.F. Citarsa, “Desain Buck Converter untuk Charging Batere pada Beban Bervariasi,” Dielektrika ,  Vol. 5, No. 1, hal. 30–35, Mar. 2018.
[8] T.  Rohana,  “Implementasi  Adaptive  Neural  Fuzzy  Inference  System (ANFIS) untuk Menguji Kualitas Printed Circuit Board (PCB),” Techno Xplore: J. Ilm. Komput., Teknol. Inf. , Vol. 5, No. 2, hal. 79–90, Okt. 2020, doi: 10.36805/technoxplore.v5i2.907.
Gambar 9. Perbandingan arus dengan metode CC antara kontrol fuzzy dan ANFIS.
Gambar 10. Perbandingan tegangan dengan metode CC antara kontrol fuzzy dan ANFIS.
[9] A.T. Prasetyo, Endryansyah, B. Suprianto, dan P.W. Rusimamto, “Desain Sistem Pengaturan Sudut Aero Pendulum Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  Berbasis  MATLAB,” J.  Tek.  Elekt. ,
Vol. 10, No. 2, hal. 387–395, Jun. 2021, doi: 10.26740/jte.v10n2.p387- 395.
[10] K. Witono, A. Asrori, dan A. Harijono, “The Comparison of Performance Polycrystalline and Amorphous Solar Panels under Malang City Weather Conditions,” Bull. Sci. Educ. , Vol. 1, No. 2, hal. 124–135, Mei 2021, doi: 10.51278/bse.v1i2.107.
[11] F.  Murdiya  dkk.,  “Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  untuk  Pompa  Air dan  Penerangan  dalam  Program  Pengabdian  Kepada  Masyarakat,” J. Pengabdi. Untuk Mu NegeRI , Vol. 4, No. 2, hal. 192–198, Nov. 2020, doi: 10.37859/jpumri.v4i2.2109.
[12] M.W. Alim, N.A. Windarko, dan R. Rakhmawati, “Fuzzy Logic Control Design on Buck Converter for Thermo Electric Air Cooler Power Supply,” J.  Adv.  Res.  Elect.  Eng. ,  Vol.  4,  No.  2,  Okt.  2020,  doi: 10.12962/j25796216.v4.i2.137.
[13] F.A.I. Prastya, W. Indrasari, dan R.N. Setiadi, “Simulasi Rangkaian DC- DC Buck Converter pada Sistem Penyimpanan Daya Listrik Panel Surya,” Pros. Seminar Nas. Fis. (E-J.) SNF2022 , Vol. 10, hal. 103–108, Jan. 2022, doi: 10.21009/03.SNF2022.01.FA.14.
[14] M.  Ali,  “Rangkaian  DC  Chopper  dan  Aplikasinya,”  dalam Aplikasi Elektronika  Daya  pada  Sistem  Tenaga  Listrik ,  1st  ed.,  Yogyakarta,
Indonesia: UNY Press, 2018, ch. 7, hal. 108–111.
[15] A.Z. Falih, M.Z. Efendi, dan F.D. Murdianto, “CC-CV Controlled Fast Charging Using Fuzzy Type-2 for Battery Lithium-Ion,” JAREE (J. Adv. Res.  Electr.  Eng.) ,  Vol.  5,  No.  2,  hal.  135–141,  Okt.  2021,  doi: 10.12962/jaree.v5i2.200.
[16] A.  Anshori,  B.  Siswojo,  dan  R.N.  Hasanah,  “Teknik  Fast  Charging Baterai Lithium-Ion Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Ecotipe (Electron. Control Telecommun. Inf., Power Eng.) , Vol. 7, No. 1, hal. 26–37, Apr.
2020, doi: 10.33019/ecotipe.v7i1.1384.
[17] M.T.  Afif  dan  I.A.P.  Pratiwi,  “Analisis  Perbandingan  Baterai  Lithium- Ion,  Lithium-Polymer,  Lead  Acid  dan  Nickel-Metal  Hydride  pada Penggunaan Mobil Listrik – Review,” J. Rekayasa Mesin , Vol. 6, No. 2, hal. 95–99, Agu. 2015, doi: 10.21776/ub.jrm.2015.006.02.1.
[18] A.P. Hakim, S.S. Suprapto, dan M.N. Farid, “Pengaruh Beban dan Filter pada  Penyearah  AC-DC  Terkendali  untuk  Rangkaian  Pengisi  Li-ion Berbasis  Bridge  Rectifier  dan  Buck  Converter  Menggunakan  Metode CC/CV,” J. Teknol. Terpadu , Vol. 1, No. 9, hal. 88–92, Apr. 2021, doi: 10.32487/jtt.v9i1.1118.
[19] Irianto,  D.S.  Yanaratri,  dan  F.  Rahmatullah,  “Desain  dan  Simulasi Battery  Charger  Metode  CCCV  (Constant  Current-Constant  Voltage) dengan Kontrol Logika Fuzzy Menggunakan MATLAB,” Cyclotron: J. Tek.  Elektr. ,  Vol.  4,  No.  2,  hal.  18–22,  Jul.  2021,  doi: 10.30651/cl.v4i2.8621.
[20] Battery  University  (2021)  “BU-401a:  Fast  and  Ultra-fast  Chargers,” [Online], https://batteryuniversity.com/article/bu-401a-fast-and-ultra- fast-chargers, access date: 10-Jun-2022.
[21] M. Beken dkk., “The ANFIS as a Prediction Method of Efficiency of PV Cells,” 2018 7th Int. Conf. Renew. Energy Res., Appl. (ICRERA) , 2018, hal. 1389–1391, doi: 10.1109/ICRERA.2018.8566798 .
[22] N.I. Mufa’ary, I. Sudiharto, dan F.D. Murdianto, “Comparison of FLC and ANFIS Methods to Keep Constant Power Based on Zeta Converter,” INTEK:  J.  Penelit. ,  Vol.  8,  No.  1,  hal.  21–29,  Apr.  2021,  doi: 10.31963/intek.v8i1.2701.
[23] R.N. Fajriani, F. Asriani, dan H. Susilawati, “Penerapan Adaptive Neuro- Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  untuk  Pemantauan  Status  Gunung Merapi,” Pros. Seminar Nas. Multim., Artif. Intell. , 2018, hal. 140–150.
[24] B.  Fechera,  J.  Kustija,  dan  S.  Elvyanti,  “Optimasi  Penggunaan Membership  Logika  Function  Membership  Fuzzy  pada  Kasus Identifikasi  Kualitas  Minyak  Transformator,” ELECTRANS  –  J.  Tek. Elektr. , Vol. 11, No. 2, hal. 27–35, Sep. 2012.