## Optimasi Kestabilan Daya Pembangkit Listrik Tenaga
Surya dengan Support Vector Mechine ( SVM )
1 Muhammad Zainal Roisul A, 2 Charis Fathul Hadi, 3 Widhi Winata Sakti , 4 Riska Fita Lestari, 5 Bambang Sri Kaloko 1,2,3,4 Program Studi Teknik Elektro, Universitas PGRI Banyuwangi, Kobupaten Banyuwangi
5 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Jember, Kobupaten Jember
1 mzainalra@unibabwi.ac.id , 2 charis@unibabwi.ac.id , 3 wedexyz@gmail.com , 4 riskafl28@gmail.com , 5 kaloko@unej.ac.id
Abstract - The  depletion  of  non-renewable  fossil  energy  sources is the main reason why an alternative energy source is needed to replace  fossil  energy  sources.  Renewable  energy  sources  are considered  environmentally  friendly  and  sustainable.  Solar energy  resources  have  great  potential  to  generate  a  significant amount  of  electrical  energy  through  fully  integrated  solar  panel systems,  which  can  be  hybridized  with  energy  sources  from  the national  electricity  grid  (PLN)  as  the  power  source.  The  hybrid system  connects  the  phase  and  neutral  networks  through  two relays  to  avoid  short  circuits  that  may  occur  between  the  PLN and  solar  power  systems  (PLTS).  Support  Vector  Machine (SVM)  modeling  is  used  to  switch  between  the  PLN  and  PLTS systems. The SVM system predicts the switching based on voltage and  current  sensor  data  during  closed-loop  conditions.  The  load is  simulated  using  three  5-watt  LED  lights,  and  the  SVM prediction of stability and instability is represented by the values 1 and 0, respectively. The SVM system achieves an accuracy rate of up to 98% when tested with a data set and 97% under variable conditions  with  solar  panel  angles  of  60°,  90°,  and  120°.  This  is demonstrated  through  testing  data  collected  under  daylight conditions,  with  a  prediction  error  rate  of  3%  during  daytime testing
Keywords  - Energy;  Renewable  Energy;  Solar  Power  Generation; Support Vector Machine (SVM)
Abstrak -  Menipisnya  sumber  energi  fosil  ( non-renewable ) merupakan  alasan  utama  dibutuhkan  suatu  energi  alternatif  sebagai pengganti  sumber  energi  fosil.  Sumber  energi  alternatif  tersebut adalah  sumber  energi  yang  ramah  lingkungan  dan  sumber  energi tebarukan  ( renewable energy).  Sumber  daya  energi  surya  sangat berpotensi  untuk  memproduksi  energi  listrik  yang  banyak  dengan panel surya yang sepenuhnya dari sistem panel surya yang di hybrid dengan sumber energi dari PLN sebagai sumber energi listrik. Sistem hybrid menghubungkan  jaringan  phase  dan  netral  pada  dua relay untuk  menghindari short  circuit yang  terjadi  pada  dua  sumber  PLN dan  PLTS.  Pemodelan Support  Vector  Mechine  (SVM) untuk men- switching antara  PLN dan  sistem  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya (PLTS). Sistem SVM melakukan prediksi  yang didapatkan dari data sensor  tegangan  dan  arus  saat  kondisi close  loop .  Pembebanan  diisi dengan  3  variabel  lampu  LED  5  Watt  dan  prediksi  SVM  berupa kondisi  stabil  dan  tidak  stabil  digambarkan  dengan  angka  1  dan  0 . Sistem  SVM  menghasilkan  tingkat  akurasi  mencapai  98%  pada pengujian  data  set dan  97%  saat  kondisi  variatif  dengan  sudut panel surya  sebesar  60°,  90°,  dan  120°.  hal  tersebut  dibuktikan  dengan pengujian  data  yang  diambil  dari  kondisi  saat  diujikan  pada  relay dengan kesalahan prediksi error 3% pada kondisi siang hari.
Kata  Kunci—  Energi;  Energi  Terbarukan;  Pembangkit  Listrik Tenaga Surya;  Support Vector Mechine (SVM)

## I. Pendahuluan
Energi  adalah  suatu  syarat  untuk  keberlangsungan kehidupan  manusia.  Semakin  banyak  energi  yang  dibutuhkan maka  dapat  meningkatakan  kemakmuran  manusia  [1]. Penghematan  energi  atau  konservasi  energi  adalah  suatu tindakan  mengurangi  jumlah  penggunaan  energi  [2]. Pemanfaatan sumber energi baru terbarukan diperlukan  untuk memenuhi  kebutuhan  energi  dan  penghematan  energi listrik[3].  Inovasi  diperlukan  agar  energi  ibaru  terbarukan dapat  dimanfaatkan  [4].  Sistem  energi hybrid adalah mengkombinasikan dua sumber energi yang akan memberikan daya  ke  beban  [5].  Sistem hybrid merupakan  konsep penggabungan  dua  atau  lebih  sumber  energi  yang  berbeda untuk  memenuhi  kebutuhan  beban  yang  ada,  sehingga  dapat saling  menutupi  kelemahan  masing-masing  [6][7].  Salah  satu sistem  pembangkit  listrik hybrid yang  berpotensi  untuk dikembangkan  adalah  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya (PLTS)  [8].  Potensi  energi  matahari  sepanjang  garis katulistiwa  di  wilayah  Indonesia  sangat  besar,  dimana intensitas radiasi hariannya rata-rata mencapai 4.8 kWh/m 2 [9]. PLTS Hybrid sebuah  integrasi  atau  penggabungan  antara sumber  listrik  hasil  pembangkitan  PLTS  dengan  kombinasi listrik lain [10]. pada penelitian ini menggunakan PLTS hybrid dengan  sistem  on  grid  dan  back  up  berupa  baterai  yang terkoneksi  dengan  jaringan  listrik  PLN[11].  Energi  listrik berasal  dari  PLN  pada  umumnya  digunakan  sebagai  sumber utama  penyedia  energi  listrik  nasional[12].  Namun,  beberapa konsumen  saat  ini  membutuhkan  sumber  energi  listrik  cukup besar  digunakan  sebagai  sumber  energi  alternatif  untuk  dapat mengurangi biaya operasional [13]. Penggunaan sistem hybrid PLN-Panel  Surya  merupakan  salah  satu  alternatif  yang  dapat diterapkan[14].    Penerapan  sistem  hibrid Building  Applied Photovoltaics (BAPV)-PLN  dengan  jaringan  PLN  banyak dibutuhkan untuk penghematan energi[15].

## II. Metode Penelitian

## A. Pembangkit Listrik Negara (PLN)
Listrik  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  berasal dari Pembangkit Listrik Negara (PLN), yang terbagi menjadi 2 sistem  yakni  sistem  listrik  1 phase dimana  jaringan  listrik yang  ini  hanya  menggunakan  3  kawat  penghantar  yang  satu sebagai  kawat phase (L)  dan  yang  kedua  sebagai  kawat neutral (N)  dan grounding (PE).  Umumnya  listrik  1 phase bertegangan  220-240V  yang  digunakan  banyak  orang  dan
peralatan  rumah  tangga.  Listrik  1 phase digunakan  untuk listrik perumahan, namun listrik PLN di jalanan itu memiliki 3 phase , tetapi yang masuk ke rumah kita hanya 1 phase karena kita  tidak  memerlukan  daya  besar  dan  untuk  peralatan dirumah  kita  hanya  menggunakan  listik  1 phase dengan  220- 240 volt , hal ini bisa diambil dari salah satu phase yang akan kita  gunakan  misalnya  yang  ke  rumah  kita  adalah phase R, tetangga  kita  mungkin phase S, dan tetangga  yang lain phase T ini bisa terjadi. Sistem listrik 3 phase dimana jaringan listrik yang  menggunakan  tiga  kawat phase (R,S,T)  ,satu  kawat neutral (N) dan satu kawat lagi disebut kawat grounding (PE). Menurut istilah listrik 3 phase terdiri dari 3 kabel bertegangan listrik  dan  1  kabel neutral .  Umumnya  listrik  3 phase bertegangan  380 volt yang  banyak  digunakan  industri  atau pabrik.

## Gambar 2.1 Gelombang sinusoidal tegangan AC

## B. Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS)
Sumber  utama  energinya  berasal  dari  radiasi  sinar matahari,  cahaya  atau  sinar  matahari  yang  dihasilkan  dari radiasi ini selanjutnya diperoleh dari panel surya. Panel surya ini ialah hasil dari kombinasi beberapa sel surya atau solar cell yang  dimensinya  sangat  minim  dan  tipis  yang  digabungkan secara  campuran,  seri  ataupun  paralel  (paralel  dan  seri), sehingga  menjadikan  modul  panel  surya  yang  menghasilkan arus  dan  tegangan  yang  besar  pula  dan  dimensinya  besar. Photovoltaic (biasanya  disebut  juga  sel  surya)  adalah  piranti semikonduktor  yang  dapat  merubah  cahaya  secara  langsung menjadi arus listrik searah (DC) dengan  menggunakan  kristal silicon (Si) yang tipis. Sistem kerja photovoltaic pada gambar 2.
Gambar 2 .2 Sistem kerja Sel Surya
C. Support Vector Machine (SVM) Support Vector Machine (SVM) pertama kali diperkenalkan  oleh  Vapnik  sekitar  tahun  1992,  telah menunjukkan keefektifannya dalam banyak masalah pengenalan  pola  ,  dan  mereka  dapat  memberikan  kinerja klasifikasi  yang  lebih  baik  daripada  banyak  teknik  klasifikasi (Huang  et  al.,  2017). Support  vector  machine (SVM) merupakan salah satu metode dalam supervised learning yang biasanya  digunakan  untuk  klasifikasi  (seperti support  vector classification ) dan regresi ( support vector regression ). Dalam pemodelan  klasifikasi,  SVM  memiliki  konsep  yang  lebih matang dan lebih jelas secara matematis dibandingkan dengan teknik-teknik  klasifikasi  lainnya.  SVM  juga  dapat  mengatasi masalah  klasifikasi  dan  regresi  dengan linear maupun non linear .
Gambar 2.3. Support Vector Machine

## D. Alat dan Bahan
Penelitian ini menggunakan alat dan bahan sebagai berikut
Tabel 2.1.  Peralatan PERALATAN Perangkat Keras Perangkat Lunak No Nama Jumlah No Nama Jumlah 1 Multitester 1 1 Arduino IDE 1 2 Bor 1 2 Visual Studio 1 3 Tang 1 3 Ms .Office 1 4 Solder 1 4 Phyton/Google Colab 1 5 Glue Gun 1

## Tabel 2.2.  Bahan-bahan
BAHAN-BAHAN No Nama Spesifikasi Jumlah 1 Panel Surya 30 WP KMP-2730 1 2 Battrey 12V/  7,2Ah 2 3 Inverter 12V/150 watt 1 4 Solar Charge Controller PWM- Charge 1 5 Arduino Uno 1 6 Sensor AC PZEM-004T 1 7 Sensor DC ACS 712 1 8 Modul Relay 8 gang 1 9 MCB 6A 2 10 Motor Servo MG 99NR 1 11 Pipa PVC - 1 12 Besi - 1 13 Lampu 5 Watt 2 14 Kabel 1mm 3

## E. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ditunjukkan pada gambar 2.4.

## 1 Gambar 2.4 Tahapan Penelitian

## F. Perancangan Sistem Alat
Perancangan  sistem  alat  ditunjukkan  pada  gambar  2.2 dengan hybrid source sumber PLN dan PLTS
Gambar 2.5 Perancangan Sistem

## III. Hasil dan Pembahasan
Model yang dibuat untuk meghasilkan suatu sistem kontrol kestabilan  daya  yang  optimal  dengan  pengujian  sistem Support  Vector  Machine (SVM)  pada Prototipe  Hybrid antara energi PLTS dengan energi PLN.
2 Gambar 3.1. Gambar  Model Prototype

## A. Proses Pengolahan Data Real Time
Pada  proses  ini  adalah  tahap  dimana  sinyal  yang didapatkan  diolah  menjadi  sebuah  data  dan  diklasifikasi, proses  awalnya  dimulai  dari  pengambilan  data  dengan metode perubahan sudut panel surya secara kontinyu pada sudut antara 60°, 90°, dan 120°, dengan titik sudut optimal untuk  memperoleh  pancaran  radiasi  sinar  matahari  adalah pada  60°,  90°,  dan  120°,  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 3.2. Saat pengambilan data tersebut diperoleh nilai Arus dan Tegangan DC  yang berasal dari sensor arus dan sensor  tegngan  yang  kemudian  dikonversi  di  arduino dalam  bentuk  Daya  DC,  kemudian  juga  mengambil  data
output  dari  inverter  yang  ditera  oleh  sensor  PZEM  004T untuk  memperoleh  nilai  daya  AC,  sedangkan  beban  yang digunakan  adalah  3  buah  lampu  LED  5  Watt.  Kemudian disitu akan terlihat proses perubahan Switching dari PLTS ke  PLN  maupun  sebaliknya  yang  ditunjukkan  dengan lampu indikator led relay yang berubah bergantian.
Proses  Pengolahan  data  Real  Time  menggunakan perubahan  sudut  panel  surya  secara  kontinyu  sebesar  60 0 , 90 0 ,  dan  120 0 .    Besar  sudut  tersebut  adalah  titik  sudut optimum  untuk  mendapatkan  pencahayaan sinar  matahari. saat  pengambilan  data  pada  titik  sudut  optimum,  Sensor arus dan tegangan mendeteksi nilai arus dan tegangan DC yang  kemudian  arduino  mengkonversi  nilai  tersebut menjadi  nilai  daya  DC  dan  data  output  dari  inverter  yang ditera  oleh  sensor  PZEM  004T  untuk  memperoleh  nilai daya AC. beban yang digunakan adalah 3 buah lampu LED dengan  masih-masih  lampu  berdaya  5  Watt  sehingga terlihat  proses  perubahan  Switching  dari  PLTS  ke  PLN maupun sebaliknya yang ditunjukkan oleh lampu indikator led relay yang berubah bergantian.

## 3 Gambar 3.2 Posisi Sudut optimal Panel Surya

## B. Hasil Pengujian Model SVM
Data  real  time  yang  didapatkan  selanjutnya  diolah menggunakan google  colab  /  server  google.  Colaboratory , atau  “ Colab ”  merupakan  hasil  dari Google  Research .  Data Colab  digunakan  untuk  mengolah  data  pada  program  bahasa python melalui  browser.  Hasil  dari  pengolahan  menggunakan colab dengan pengujian model ditunjukkan pada tabel 3.1

## Tabel 3.1. Pengujian data Model
Model Akurasi Training Akura si Tes Loss Traini ng Loss Val tes Waktu Fit Waktu Validasi SVM 0.9778 0.9755 0.0221 0.0244 0.7585 0.0429
Tabel  3.1  menunjukkan  pengujian  SVM  dengan  tingkat akurasi training 0,97 dan akurasi tes 0,97 dan rata-rata waktu training kurang lebih 0,7 detik serta waktu prediksi 0,04 detik.
Nilai f1  Score ditunjukkan  pada  tabel  4.4.  nilai tersebut  diambil  dari  data real  time yang  menunjukkan  nilai tertinggi  adalah  0,98  yang  di  ambil  dari  keseluruhan  data  tes yakni  21696  data  dengan  komposisi  11696  data  tidak  stabil dan 10000 data stabil.
1 Tabel 3.2  F1 Score Real Time Class Precision Recall F1- Score Support 0 0.97 0.99 0.98 11696 1 0.99 0.96 0.98 10000 accuracy 0.98 21696 macro avg 0.98 0.98 0.98 21696 weighted avg 0.98 0.98 0.98 21696
4 Gambar 3.3 Confusion Matrix
Gambar  3.3  menjelaskan  bahwa confusion  matrik menunjukkan  nilai  antara  nilai true dan  nilai false .  Nilai true positive menunjukkan  angka  9620  untuk  kelas  1 (stable) sedangkan True  negative menunjukkan  angka  11586  untuk kelas  0 (unstable) .  Nilai false  positive mempunyai  nilai  380 dan false negative mempunyai nilai 110.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  tentang sistem hybrid panel  surya menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM) untuk optimasi kestabilan daya listrik dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  PLTS  menunjukan peningkatkan  akurasi  mencapai  98%.  Pengujian  data  setsaat kondisi  variatif  pada  sudut  panel  surya  sebesar  60°,  90°,  dan 120°  mengalami  peningkatan  akurasi  masing-masing  untuk sudut 60° sebesar 96%, sudut 90° sebesar 97% dan sudut 120° sebesar  98%  .  Model  SVM  dapat  digunakan  secara real  time sebagai  prediksi  kontrol relay dengan  men- switching antara PLN dan PLTS, hal ini dibuktikan dengan pengujian data yang diambil dari kondisi saat diujikan pada relay dengan kesalahan prediksi error 3% pada kondisi siang hari.

## V. Daftar Pustaka
[1] L.  E.  Nuryanto,  “Perancangan  Sistem  Kontrol Pembangkit  Listrik Tenaga  Hybrid ( Pln Dan Plts ) Kapasitas 800 Wp,” Orbith , vol. 17, no. 3, pp. 196– 205, 2021.
[2] A.  Joewono,  R.  Sitepu,  P.  R.  Angka,  F.  Agustino, and  L.  Nico,  “Perancangan  Sistem  Pembangkit Listrik  Tenaga  Hybrid,” Pros.  Semin.  Nas.  seri  8 , vol.  3,  no.  2,  pp.  10–18,  2018,  [Online].  Available: dspace.uii.ac.id
[3] Denny  Haryanto  Sinaga,  Riz  Rifai  Oktavianus
Sasue, and Harvei Desmon Hutahaean, “Pemanfaatan Energi Terbarukan Dengan
Menerapkan  Smart  Grid  Sebagai  Jaringan  Listrik Masa Depan,” J. Zetroem ,  vol. 3, no. 1, pp. 11–17, 2021, doi: 10.36526/ztr.v3i1.1251.
[4] A.  B.  Pulungan,  J.  Sardi,  H.  Hamdani,  and  H. Hastuti,  “Pemasangan  Sistem  Hybrid  Sebagai Penggerak  Pompa  Air,” JTEV  (Jurnal  Tek.  Elektro dan  Vokasional) ,  vol.  5,  no.  2,  p.  35,  2019,  doi: 10.24036/jtev.v5i2.106559.
[5] H.  Harmini  and  T.  Nurhayati,  “Pemodelan  Sistem Pembangkit  Hybrid  Energi  Solar  Dan  Angin,” Elektrika ,  vol.  10,  no.  2,  p.  28,  2018,  doi: 10.26623/elektrika.v10i2.1167.
[6] R.  Elfridus,  A.  Wibowo,  H.  Tumaliang,  and  M. Rumbayan,  “Perencanaan  Sistem  Hybrid  Pada Jaringan  Kelistrikan  Di  Rumah  Sakit  Monompia Kotamobagu,” 2022.
[7] S.  Saodah  and  N.  Hariyanto,  “Perancangan  Sistem Pembangkit  Listrik  Hybrid  Dengan  Kapasitas  3 kVA,” Pros.  Semin.  Nas.  Penelit.  Pengabdi.  Pada Masy. , pp. 187–190, 2019.
[8] T. Syaufi, H. #1, S. #2, R. Halid, and S. #3, “Studi Potensi  Pembangkit  Listrik  Tenaga  Hybrid  (Surya- Bayu)  Di  Banda  Aceh  Menggunakan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan,” J.  Komputer,  Inf.  Teknol. dan Elektro , vol. 3, no. 1, pp. 9–16, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.usk.ac.id/kitektro/article/view/10146
[9]
E.  Roza  and  M.  Mujirudin,  “Perancangan Pembangkit Tenaga Surya Fakultas Teknik UHAMKA,” Ejournal Kaji. Tek. Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 16–30, 2019, [Online]. Available: http://download.garuda.ristekdikti.go.id/article.php? article=984946&val=11994&title=Perancangan Pembangkit Tenaga Surya Fakultas Teknik Uhamka
[10] G.  Arifin  Sinaga,  I.  M.  Mataram,  and  T.  G.  Indra Partha, “Analisis Pembangkit Listrik Sistem Hybrid Grid  Connected  Di  Villa  Peruna  Saba,  Gianyar  – Bali,” J. SPEKTRUM , vol. 6, no. 2, p. 1, 2019, doi: 10.24843/spektrum.2019.v06.i02.p01.
[11] S.  Riyanto  and  I.  A.  Pangestu,  “Perancangan instalasi  listrik  hybrid  menggunakan  sumber jaringan  listrik  PLN  dan  pembangkit  listrik  tenaga surya pada bangunan gedung sekolah SMPN 7 Kota …,” INOVTEK-Seri  Elektro ,  pp.  105–115,  2021, [Online]. Available: http://ejournal.polbeng.ac.id/index.php/ISE/article/v iew/2179
[12] A.  B.  Pulungan  and  J.  Sardi,  “Sistem  Hybrid sebagai  Sumber  Tenaga  Listrik  pada  Penetasan Telur Itik,” vol. 3, no. 1, pp. 8–13, 2021.
[13] R.  Majid,  A.  Eliza  .  Herdiansyah,  “Alat  Automatic Transfer  Switch  (Ats)  Sebagai  Sistem  Kelistrikan Hybrid  Sel  Surya  Pada  Rumah  Tangga,” Surya Energi , vol. 2, no. 2, pp. 172–178, 2018.
[14] R.  Hariyati,  M.  N.  Qosim,  and  A.  W.  Hasanah, “Energi  dan  Kelistrikan :  Jurnal  Ilmiah  Konsep Fotovoltaik  Terintegrasi  On  Grid  dengan  Gedung STT-PLN  Energi  dan  Kelistrikan :  Jurnal  Ilmiah,” Energi  dan  Kelistrikan  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  1,  pp. 17–26, 2019.
[15] R. Ikhsan, I. D. Sara, and R. S. Lubis, “Studi Kasus Kelayakan  Penerapan  Sistem  Hybrid  Building Applied  Photovoltaics  (BAPV)-PLN  pada  Atap Gedung Politeknik Aceh,” J. Rekayasa Elektr. , vol. 13, no. 1, p. 48, 2017, doi: 10.17529/jre.v13i1.6071.