ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 3 | Halaman 467 - 476 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.467

## Interpolasi
Cubic Spline untuk Memetakan Distribusi Panas pada Permukaan Panel Sel Surya

## BAYU ERFIANTO, ALDRY HERNANDA SETIAWAN
Fakultas Informatika Universitas Telkom, Indonesia Email: erfianto@telkomuniversity.ac.id
Received 24 Maret 2020 | Revised 8 April 2020 | Accepted 25 Juli 2020

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sebaran  atau  distribusi  panas  yang terjadi pada permukaan panel surya atau photo voltaic (PV) dengan dengan data sebaran  sensor  yang  diolah  dengan  metode  interpolasi  cubic  spline,  sehingga dapat  digunakan  untuk  mengetahui  posisi  panel  surya  yang  efektif  dan  ideal menerima  cahaya  matahari.  Selain  informasi  panas  pada  panel  surya  juga informasi mengenai daya yang dikeluarkan oleh panel surya tersebut. Pemetaan distribusi panas pada panel PV menggunakan metode interpolasi cubic spline yang selanjutnya  divisualisasikan  dalam  heatmap  2D.  Berdasarkan  heatmap  hasil interpolasi  dan  hasil  eksperimen  menunjukkan  panel  PV  pada  posisi  vertikal dengan  kemiringin  0 o pukul  12.00-14.00  menghasilkan  arus  tertinggi  yaitu 449.2mA dengan tegangan yang dihasilkan sebesar 1.03V sehingga menghasilkan daya  sebesar  0.46W.  Hal  ini  lebih  optimal  dari  suhu  permukaan  PV  yang  lebih panas pada pada posisi vertikal dengan kemiringin 45 o ataupun posisi horizontal 0 o dan 45 o pada jam yang sama.
Kata kunci : panel surya, heatmap, cubic spline, interpolasi

## ABSTRACT
This research aims to determine the distribution of heat that is exposed on the surface  of  solar  panels  or  photo  voltaic  (PV),  where  the  data  from  distributed sensor is processed by means of cubic spline interpolation method, so that it can be  used  to  determine  the  ideal  and  effective  position  of  solar  panel  to  receive sunlight radiation. In addition to heat information on the solar panel, information about  the  power  generated  by  PV  is  also  measured.  Based  on  the  heatmap generated from the interpolation method and the experimental results, it shows that the PV panel in a vertical position with 0 o inclination at 12.00-14.00 produces the highest current which is 449.2mA with the output voltage of 1.03V, thus the generated  power  is  about  0.46W.  This  is  more  optimal  than  the  surface temperature  of  the  PV  which  is  hotter  in  the  vertical  position  with  a  45 o or horizontal position with 0 o and 45 o at the same time.
Keywords : : solar panel, heatmap, cubic spline, interpolation

## 1. PENDAHULUAN
Panel  Surya  merupakan  perangkat  yang  digunakan  pada  pembangkit  listrik  tenaga  surya, berfungsi untuk mengubah energi surya (matahari) menjadi energi listrik. Dalam sebuah panel surya ini terdapat sel photovoltaic (selanjutnya disingkat PV) atau biasa yang kita kenal adalah sel surya yang mempunyai peranan penting untuk memaksimalkan konversi cahaya matahari menjadi energi listrik (Shaker & Ahmed, 2018) . Sel PV ini akan mengeluarkan daya listrik sesuai  dengan  energi  cahaya  yang  diterima.  Namun,  daya  yang  dikeluarkan  tidak  merata akibat panas dari cahaya matahari yang diterima juga tidak merata pada permukaan panel surya (Zaini, et al., 2015) . Selain itu juga masih adanya  menyangka jika PV ditempatkan pada tempat yang asal terkena sinar matahari terik akan menghasilkan tegangan dan arus listrik yang optimal, melainkan sebaliknya jika peletakan panel surya tidak benar maka akan hanya menghasilkan daya yang tidak optimal (Harits, 2015) .
Beberapa  solusi  dari  permasalahan  tersebut  adalah  dengan  melakukan  variasi  kemiringan panel  surya  untuk  mencari  kemiringan  yang  optimal  terhadap  arus  dan  tegangan  yang dihasilkan (Harits,  2015) dan  juga tracking  panel  surya  terhadap  pergerakan  matahari beserta pemantauan arus dan tegangan yang dikeluarkan oleh panel surya tersebut (Saputra, Erfianto, Saputra, Prabowo, & Swastika, 2019) . Penelitian tersebut hanya menekankan pada sistem kendali agar panel surya dapat mengikuti arah pergerakan matahari, tetapi tidak melakukan pemantauan bagaimana pengaruh panas matahari terhadap arus yang dikeluarkan oleh  panel  surya.  Penggunaan  sensor  suhu  yang  diletakkan  pada  permukaan  PV  untuk mengetahui  temperatur  permukaan  panel  serta  pengaruhnya  terhadap  keluaran  arus  dan tegangan telah dilakukan oleh (Zaini, et al., 2015) dan (Mančić, Jovanović, & Dragan, 2018) . Paparan  modul PV  ke  sinar  matahari,  jumlah energi  dari matahari yang dikonversi menjadi  energi  bermanfaat  adalah  sekitar  31%,  namun  persentase  perubahan  yang  lebih besar menjadi energi panas, yang cenderung membuat suhu modul naik, dan ini menyebabkan pengurangan daya listrik yang dihasilkan oleh modul PV (Idoko, Anaya-Lara, & McDonald, 2018)  (Pujotomo,  Isworo  &  Diantari,  Retno  Aita,  2018) .  Berdasarkan  penelitian tersebut,  panas  yang  cukup  pada  permukaan  panel  akan  menghasilkan  keluaran  arus  dan tegangan  yang  besar.  Namun  pada  kedua  penelitian  tersebut  belum  diketahui  seperti  apa distribusi atau sebaran panas pada permukaan PV terhadap variasi kemiringan panel surya dalam kaitannya dengan keluaran tegangan dan arus.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sebaran  atau  distribusi  panas  yang  terjadi  pada permukaan  PV  dengan  data  sebaran  sensor  yang  diolah  dengan  metode  interpolasi cubic spline, sehingga dapat digunakan untuk mengetahui posisi panel surya yang efektif dan ideal menerima cahaya matahari. Ideal yang dimaksud oleh penulis adalah daya yang dihasilkan oleh panel surya itu sendiri dengan posisi yang diubah-ubah. Posisi panel surya mengacu pada percobaan (Harits, 2015) yaitu dengan posisi kemiringan 0 o atau 45 o dengan posisi vertikal dan horizontal  dan  di tempat  lapangan  terbuka dan  tegak lurus terhadap  mata angin  arah Timur. Sensor akan menangkap suhu di beberapa titik yang telah ditentukan, lalu data dikirim menuju web server secara berkala. Setelah data dikirimkan menuju server selanjutnya akan dibuat  peta  distribusi  panas  permukaan  PV.  Pembuatan  peta  distribusi  atau  peta  sebaran panas  tersebut  menggunakan  algoritma cubic  spline  yang  selanjutnya  divisualisasikan menggunakan heatmap 2D.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Gambaran Umum Sistem
Pada  Gambar  1  menjelaskan  gambaran  umum  sistem  pemetaan  panas  pada  panel  surya. Terdapat  dua  belas  sensor  termal,  yaitu  DSB18B20,  yang  dipasang  menempel  pada permukaan PV. Sensor akan menangkap panas permukaan PV, lalu data termal permukaan dikirim mikrokontroler (ESP16), dimana data tersebut berikutnya diparsing oleh program yang tertanam  dalam  mikrokontroller  untuk  selanjutnya  dikirim  menggunakan  protocol  HTTP menuju  web  server  pada  komputer.  Untuk  pengambilan  data  arus  dan  tegangan  yang dihasilkan  oleh  panel  surya  menggunakan  sensor  arus  dan  tegangan  INA219,  dimana pemasangannya dari panel surya dihubungkan ke solar cell controller. Tujuannya adalah jika daya dari panel surya melebihi kapasitas penerimaan baterai (dalam kondisi penuh misalnya), maka kontroler akan mengurangi atau memutus daya tersebut agar sesuai dengan kapasitas penerimaan baterai. PV yang digunakan adalah merek Sunny 10 WP 1A dengan dimensi 415 x 245 x 20 mm. Dari sensor arus dan tegangan, data tentang arus dan tegangan selanjutnya dikirim ke mikrokontroler untuk digabungkan dengan data temperatur permukaan PV. Data arus, tegangan dan temperatur diproses oleh aplikasi untuk menjalankan program interpolasi dan pemetaan dengan hasil berupa gambar peta sebaran atau distribusi ( heatmap) dan juga perhitungan  daya  yang  dikeluarkan  oleh  panel  surya  menuju  baterai.  Pembuatan heatmap menggunakan metode cubic spline selanjutnya dibahas pada bab berikutnya.
Gambar 1. Sistem yang Dibangun

## 2.2 Metode Interpolasi Kubik
Heatmap adalah sebuah peta distribusi yang dibangkitkan oleh metode interpolasi dua dimensi (Mangeni, et al., 2017) , dalam  hal ini adalah  peta  sebaran suhu dari  sensor  yang telah diletakkan pada permukaan PV. Pada makalah tersebut pemetaan distribusi panas dilakukan dengan teknik interpolasi linear. Interpolasi pada kasus ini adalah menghitung suhu di antara dua titik sensor. Tujuan interpolasi ini untuk meminimalisir biaya karena tidak perlu banyak sensor yang digunakan hanya beberapa titik saja. Pada kasus ini distribusi suhu akan dilakukan dengan cubic  spline.  Heatmap  juga  dibuat  dengan  cara  pengelompokan  data-data, pengelompokan heatmeap  terdiri  dari  baris  dan  kolom  sehingga  membentuk  data  matriks (Sharko,  Grinstein,  Marx,  &  Zhou,  2007) .  Data  matriks  berisikan  data  suhu  yang didapatkan oleh sensor suhu. Lalu data sensor akan diklasifikasikan ke dalam bentuk warna. Semakin panas suhu maka warna yang dihasilkan akan menjadi lebih merah, selain itu juga jika suhu semakin dingin maka warna akan menjadi lebih condong ke arah warna biru.
Interpolasi cubic spline adalah interpolasi yang lebih tinggi presisinya dibandingkan dengan interpolasi lainnya hal ini dikarenakan orde tetangga yang digunakan oleh interpolasi ini adalah tiga (Phillips, 2000) . Nilai-nilai dari orde ini nantinya akan digunakan pada node bayangan yang  seakan-akan  ada  pada  panel  surya  tersebut.  Berikut  persamaan cubic  spline  secara umum yang digunakan:
𝑝(𝑥) = 𝑑 + (𝑥)𝑐 +   (𝑥) 𝑏 +    (𝑥) 𝑎
(1)
Dari  Persamaan  (1)  di  atas  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  metode cubic  spline  adalah membagi interval fungsi menjadi sub interval yang dimana setiap sub-sub interval akan dicari nilai a,b,c,dan d, setelah itu nantinya akan disatukan menjadi persamaan polinomial yang utuh yang dimana nilai x adalah data suhu yang sudah disimpan dalam database. Setalah nilai-nilai tersebut diketahui, berikutnya adalah kita dapat mengetahui berapa nilai suhu yang diestimasi pada sekitar sensor tersebut. Berikut perbedaan hasil peta panas menggunakan interpolasi cubic spline dengan metode interpolasi yang lainnya (Sharko, Grinstein, Marx, & Zhou, 2007) .
Gambar 2. Visualisasi Heatmap (a) Metode Nearest Neighbor (b) Linear (c) Cubic Spline Penelitian ini melanjutkan penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya (Saputra, Erfianto, Saputra, Prabowo, & Swastika, 2019) . Pada penelitian tersebut menggunakan penelitian yang serupa dengan penulis tetapi pada jurnal tersebut menggunakan teknik interpolasi linear sedangkan  penulis  pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  interpolasi cubic  spline  yang dimana  teknik  tersebut  memiliki  tingkat  presisi  yang  lebih  baik.  Penggunaan  sensor  suhu DS18B20  mengacu  pada (Saputra,  Erfianto,  Saputra,  Prabowo,  &  Swastika,  2019) . Sedangkan untuk pemilihan sensor tegangan dan arus INA219 merujuk pada jurnal (Cholish & Sara, 2016) karena sensor ini dapat menghitung arus dan tegangan secara bersamaan. Adapun penggunaan sensor suhu DS18B20 dikarenakan sensor ini lebih tahan terhadap cuaca di  luar  ruangan.  Untuk  pembuatan  peta  panas  ( heatmap)  penulis  menggunakan  algoritma
cubic-spline,  karena  berdasarkan  organisasi  open  source  Python (Zhao,  Guo,  Sheng,  & Shyr,  2014) menjelaskan  bahwa  algoritma  tersebut  lebih  baik  dibandingkan  algoritma pembuatan heatmap lainnya.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan oleh (Harits, 2015) bahwa kemiringan yang ideal untuk pemasangan panel surya adalah 45 o dan juga 0 o dengan arah kemiringan ke arah barat. Maksud dari ideal ini adalah posisi panel surya yang menghasilkan daya yang paling besar  dibandingkan  dari  skenario-skenario  lainnya.  Selain  itu  juga  dilakukan  dengan  posisi vertikal  dan  horizontal untuk masing-masing kemiringan.  Dengan  adanya  kemiringan  panel surya terhadap tanah tentu mempengaruhi panas matahari yang mengenai permukaan panel surya karena panas matahari dari siang menuju sore hari lebih panas dibandingkan dari pagi menuju siang hari. Selain itu juga pemasangan vertikal dan horizontal mempengaruhi daya yang dikeluarkan oleh panel surya, hal ini dikarenakan saat sinar matahari bergerak dari timur menuju barat pada posisi vertikal mengenai bagian atas permukaan panel surya sedangkan pada posisi horizontal akan mengenai bagian samping panel surya. Tentu hal tersebut akan membedakan  daya  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya.  Adapun  contoh  ilustrasi  pemasangan panel saat eksperimen dapat dilihat pada Gambar 3. Berikut adalah skenario yang dilakukan pada penelitian ini:
1. Kemiringan  0 o dengan posisi horizontal.
2. Kemiringan 0 o dengan posisi vertikal.
3. Kemiringan 45 o dengan posisi vertikal arah barat.
4. Kemiringan 45 o dengan posisi horizontal arah barat.
Gambar 3. Ilustrasi Pemasangan Solar Panel pada Saat Eksperimen. Ilustrasi Ini adalah pada Skenario 3: Kemiringan 45 o Posisi Vertikal Arah Barat
Skenario 1 Skenario 4 Skenario 2 Skenario 3
06.00 WIB 08.00 WIB 10.00 WIB 12.00 WIB 14.00 WIB 16.00 WIB 18.00 WIB

## Keterangan Suhu:

## Gambar 4. Sebaran Suhu di Permukaan PV pada Empat Skenario Eksperimen
Keempat skenario tersebut sudah mewakili instalasi panel surya pada umumnya masyarakat (Shaker  &  Ahmed,  2018) .  Skenario  dijalankan  dari  jam  enam  pagi  sampai  dengan  jam enam malam, karena sistem berjalan berdasarkan matahari terbit hingga matahari terbenam. Adapun  eksperimen  dilakukan  di roof-top  Gedung  E  Panambulai  -  Fakultas  Informatika, Universitas Telkom. Setiap dua jam sekali sistem akan mengirimkan data berupa ID dari sensor
node, suhu permukaan PV yang ditangkap oleh setiap sensor node, arus, tegangan, dan juga daya terhitung, sehingga pada satu hari akan menghasilkan tujuh data. Skenario dijalankan pada pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Waktu Eksperimen Skenario Eksperimen Tgl Eksperimen Waktu Mulai (WIB) Waktu Selesai (WIB) Kemiringan Panel Posisi Panel 1 3-09-2019 06.00 18.00 0 o Horizontal 2 6-09-2019 06.00 18.00 0 o Vertikal 3 18-09-2019 06.00 18.00 45 o Vertikal arah barat 4 19-09-2019 06.00 18.00 45 o Horizontal arah barat
Hasil  eksperimen  kemudian  divisualisasikan  dalam  bentuk  distribusi  suhu  permukaan  PV melalui heatmap. Dapat dilihat pada heatmap yang dihasilkan pada skenario satu bahwa suhu terendah berada pada pukul 06.00 karena menghasilkan warna dominan biru (suhu rendah) dan suhu tertinggi pada pukul 12.00. Naik dan turunnya suhu juga mempengaruhi tegangan dan  arus  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya  bahwa  semakin  rendah  suhu  maka  arus  akan mengecil dan semakin tinggi suhu maka semakin tinggi arus listrik yang dihasilkan. Sedangkan dampak pada tegangan listrik yaitu semakin mendekati suhu standar panel surya (25◦C) maka tegangan  yang  dihasilkan  akan  semakin  besar  dan  bila  semakin  panas  maka  tegangan mengecil, sesuai dengan eksperimen (Idoko, Anaya-Lara, & McDonald, 2018) (Mangeni, et  al.,  2017)  (Zaini,  et  al.,  2015) .  Adapun  contoh  hasil  pemetaan heatmap  interpolasi distribusi panas pada permukaan panel PV dari skenario 1 sampai dengan skenario 4 dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 5. Besar Arus Listrik berdasarkan Pola Distribusi Panas Panel Surya
Adapun untuk keluaran arus dan tegangan berdasarkan visualisasi heatmap tersebut dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6. Pada eksperimen didapat arus tertinggi dihasilkan pada skenario satu adalah 350mA pada pukul 12.00, pada skenario dua adalah 450mA pada pukul 12.00, pada skenario tiga adalah 300mA pada pukul 14.00, dan pada skenario 4 adalah 300mA pada pukul 14.00. Selain itu juga pada pagi hari dan sore hari tidak dapat mengalirkan arus karena arus yang dihasilkan adalah 0mA.

## Gambar 6. Besar Tegangan berdasarkan Pola Distribusi Panas Panel Surya
Pada eksperimen terlihat bahwa didapat tegangan tertinggi pada skenario satu adalah 1.04V pada pukul 06.00 sampai 10.00, pada skenario dua adalah 1.04V pada pukul 08.00 sampai 10.00, pada skenario tiga adalah 1.04V pada pukul 06.00 sampai 08.00 dan juga dari pukul 12.00  sampai  14.00,  dan  pada  skenario  empat  adalah  1.07  pada  pukul  08.00.  Perbedaan tegangan  keluaran  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya  disebabkan  oleh  pengaruh  suhu  pada permukaan  panel  surya.  Hal  ini  dapat  dikonfirmasi  dengan heatmap  hasil  interpolasi  pada percobaan  1  dan  percobaan  4  (lihat  Gambar  4)  pada  pukul  12.00  sampai  14.00  dimana heatmap hasil interpolasi permukaan PV pada percobaan satu menunjukkan hasil yang lebih panas  (merah  tua)  dengan  distribusi  panas  yang  merata  pada  permukaan  PV.  Sehingga, tegangan  yang  dihasilkan  pada  percobaan  1  lebih  rendah  dari  percobaan  4.  Penurunan tegangan akibat paparan panas matahari juga berlaku pada percobaan 2 dengan posisi PV diletekkan secara vertikal.
Dari eksperimen tersebut telah dibangkitkan atau dihasilkan heatmap dengan ukuran piksel 1239x731 untuk posisi horizontal dan 911x1545 untuk posisi vertikal. Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan serta heatmap hasil interpolasi pada Gambar 3 dapat disimpulkan bahwa posisi ideal untuk meletakkan panel PV adalah dengan posisi vertikal dengan kemiringan 0 o (Skenario  2)  dan  arus  optimal  yang  dihasilkan  pada  pukul  12.00  yaitu  449,2  mA  dan menghasilkan tegangan 1.03 V. Selain itu juga pada skenario eksperimen tersebut juga dapat disimpulkan bahwa PV tidak dapat mengalirkan daya pada pagi hari pukul 06.00 WIB dan juga sore hari pukul 18.00 WIB, hal ini dikarenakan tidak adanya sinar matahari yang mengekspos permukaan panel PV.

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dikembangkan metode interpolasi cubic spline untuk menginterpolasi data suhu permukaan panel PV serta memvisualisasikannya dalam peta distribusi atau sebaran heatmap 2D. Visualisasi warna pada heatmap merepresentasikan data suhu pada permukaan PV. Teknik interpolasi ini juga memungkinkan untuk memvisualisasikan heatmap yang lebih halus dan jika titik sensor semakin banyak maka semakin akurat hasil interpolasi dan visualisasi yang dihasilkan. Pada penelitian ini menggunakan 12 titik sensor termal yang diletakkan pada pada  panel  PV  10WP.  Pada  penelitian  ini  juga  dilakukan  pengukuran  arus  dan  tegangan keluaran PV. Hasil eksperimen menunjukkan pada posisi vertikal dengan kemiringin 0 o pukul 12.00 menunjukkan arus tertinggi yaitu 449.2mA dengan tegangan yang dihasilkan sebesar 1.03V sehingga menghasilkan daya sebesar 0.46W. Hal ini lebih optimal dari suhu permukaan PV yang lebih panas pada skenario 1 dan skenario 4 pada jam yang sama. Oleh karena itu posisi  yang  lebih  baik  untuk  penerapan  panel  surya  yaitu  seperti  skenario  2.  Untuk pengembangan selanjutnya dapat menggunakan panel surya dengan ukuran 10WP dengan dilengkapi  kemampuan solar  tracker  untuk  menyesuaikan  terhadap  pergerakan  matahari. Selain itu juga sistem yang dibangun dapat terkoneksi dengan internet sehingga pengguna dapat mengetahui daya yang dihasilkan setiap harinya dan berapa daya yang sudah tersimpan pada baterai.

## DAFTAR RUJUKAN
Cholish, Y., & Sara, I. D. (2016). Perancangan Alat Pencatat Data Kurva Karakteristik Arus dan Tegangan Modul Surya. Universitas Syiah Kuala.
Harits. (2015). Pengaruh Kemiringan Matahari terhadap Energi Listrik yang Dihasilkan Solar Cell. Retrieved from: http://old.technonatura.sch.id/node/925.
Idoko, L., Anaya-Lara, O., & McDonald, A. (2018). Enhancing PV modules efficiency and power output using multi-concept cooling technique. Energy Reports, 4, 357-369.
Mančić,  U.  J.,  Jovanović,  I.,  &  Dragan.  (2018).  Overview  of  Temperature  Sensors  for Temperature  Measurement  of  PV  Modules. 26th  IEEE  Telecommunications  Forum (TELFOR), (pp. 1--8).
Mangeni, G., Tan, R., Tan, T., Cheo, S., Mok, V., & Pang, J. Y. (2017). Photovoltaic module cell  temperature  measurements  using  linear  interpolation  technique. 2017  IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), (pp. 1--6).
Phillips, G. M. (2000). Interpolation and Approximation by Polynomials. New York:Springer.
Pujotomo,  I.,  &  Diantari,  R.  A.  (2018).  Characteristics  Surface  Temperature  of  Solar  Cell
Polycrystalline Type to Output Power. EDP E3S Web of Conferences.
Saputra, A., Erfianto, B., Saputra, M., Prabowo, S., & Swastika, N. A. (2019). Implementasi Fuzzy Logic Control Pada Pelacakan Panel Surya. Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik, 9(1).
Shaker, Z., & Ahmed, A. (2018). Solar Celss and Arrays: Principles, Analysis and Design. Dalam
I. Yahyaoui, Advances in Renewable Energies and Power Technologies (pp. 3-56).
Sharko, J., Grinstein, G., Marx, K. A., & Zhou, J. a.-H.-G. (2007). Heat map visualizations allow comparison of multiple clustering results and evaluation of dataset quality: Application to  microarray  data. 11th  IEEE  International  Conference  Information  Visualization (IV'07), (pp. 521--526).
Zaini,  N.,  Ab  Kadir,  M.,  Izadi,  M.,  Ahmad,  N.,  Radzi,  M.,  &  Azis,  N.  (2015).  The  effect  of temperature  on  a  mono-crystalline  solar  PV  panel. IEEE  Conference  on  Energy Conversion (CENCON), (pp. 249--253). IEEE.
Zhao, S., Guo, Y., Sheng, Q., & Shyr, Y. (2014). Advanced heat map and clustering analysis using heatmap3. BioMed Research International.