## Optimasi Sistem Turbin Angin Menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO)
Husein Mubarok 1 , Bibie Albar Whiancaka 2
1,2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta 1 mubarok.husein@uii.ac.id, 2 13524110@students.uii.ac.id

## Abstrak
Permasalahan tentang krisis energi listrik, merupakan hal yang patut dikaji dalam beberapa dekade ini. Di mana mayoritas sumber energi listrik masih menggunakan bahan bakar fosil yang  mulai  habis  dan  tidak  ramah  lingkungan.  Untuk  itu,  diperlukannya  aksi  serta perubahan  untuk  mulai  beralih  pada  sumber  energi  alternatif  yang  berasal  dari  alam. Permasalahan terkait energi baru terbarukan sudah tak asing lagi dan telah dikembangkan, antara lain dengan Pembangkit Listrik Tenaga Hibrida (PLTH) yaitu merupakan pembangkit gabungan  antara  beberapa  jenis  pembangkit.  Pada  penelitian  ini  dibahas  optimasi  sistem turbin angin yang disimulasikan secara matematis dan menerapkan penggunaan Maximum Power  Point  Tracking  (MPPT)  dengan  algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan optimasi tersebut menghasilkan daya keluaran yang lebih optimal dan efisisen, serta respon yang baik terhadap perubahan kecepatan angin.
Kata kunci: optimasi, energi terbarukan, turbin angin, MPPT, PSO

## Abstract
The electric power shortage problem has been studied in the past decades. The majority of electric energy resources are still heavily relied on unrenewable and not eco-friendly fossil based  fuels.  Therefore,  we  need  to  start  doing  action  for  shifting  to  alternatives  energy resources which is renewable and originated from nature. The problems regarding to new and renewable energy have been addressed, including Hybrid Power Plants which combine several types of power plants. In this research, we discussed an optimization of wind turbine systems which is simulated mathematically, and applied the Maximum Power Point Tracking (MPPT)  using  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  algorithm.  The  research  shows  that  such optimization generates more optimum and efficient output power, and satisfactory response to the change of wind velocity.
Keywords: optimization, renewable energy, wind turbine, MPPT, PSO

## 1. Pendahuluan
Sebagai  negara  berkembang,  Indonesia  mempunyai  kebutuhan  energi  listrik  yang terus meningkat setiap tahunnya. Perkembangan pesat pada seluruh sektor dalam rangka
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 01 April 2020 Hal 1 - 10
mendukung  kehidupan  yang  lebih  modern  memerlukan  sumber  daya  energi  yang memadai,  terutama  energi  primer  yaitu  energi  listrik.  Sehingga  perlu  adanya  energi terbarukan  untuk  mengatasi  lonjakan  kebutuhan  energi  listrik  tersebut.  Hal  ini  sesuai dengan kebijakan  untuk memanfaatkan sumber energi  nasional  untuk memprioritaskan peningkatan  dan  optimasi  pencapaian  energi  terbarukan  tahun  2025  sejumlah  5%  [1], Sumber energi terbarukan dapat menjadi langkah alternatif sebagai sumber pembangkit energi listrik yang tetap tertuju pada aspek teknis, keselamatan lingkungan dan ekonomi di Indonesia.
Salah satu faktor penghambat pada sistem turbin angin adalah pada ranah rancangan sistem pembangkit yang kurang responsif ketika kecepatan angin yang berubah-ubah [2]- [7].  Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya,  untuk  mengoptimalkan  daya  keluaran sistem  turbin  angin,  perlu  dilengkapi  dengan  MPPT  serta  terdapat  berbagai  macam metode.  Dan  penggunaan  metode  PSO  mampu  memberikan  respon  yang  baik  untuk sistem  turbin  angin  dengan  kecepatan  angin  yang  berubah-ubah,  dibanding  metode optimasi  lainnya  yang  membutuhkan  peralatan  pengukuran  serta  input  parameter  data yang kompleks atau  hasil  respon sistem yang kurang baik. Tujuan penelitian  ini adalah untuk memperoleh desain sistem turbin angin yang dilengkapi MPPT dengan metode PSO sehingga  mampu  beradaptasi  dengan  kecepatan  angin  yang  berubah-ubah.  Tujuan selanjutnya adalah untuk mengetahui seberapa besar peningkatan efisiensi sistem turbin angin serta kinerja turbin angin pada saat kecepatan angin yang berubah-ubah .

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1.   Energi Angin
Angin merupakan udara yang bergerak. Energi angin dikonversikan ke dalam bentuk energi lain seperti energi mekanik atau energi listrik. Proses konversi energi angin dapat dilakukan  dengan  menggunakan  kincir  atau  disebut  dengan  turbin  angin.  Daya  yang dihasilkan  oleh  energi  angin  berbanding  lurus  dengan  kecepatan  angin  dan  kerapatan udara sebagaimana ditunjukkan  pada Persamaan (1) [8][9].
𝑃 𝑚 = 1 2 𝜌𝜋𝑅 2 𝑉 3 𝐶 𝑝 (𝜆. 𝛽) (1)
Dengan nilai : P m = energi angin
 = kerapatan udara (kg/m 3 )
R = jari-jari (m)
V   = kecepatan angin (m/s) C p = koefisien performa turbin
 = tip speed ratio
 = blade pitch

## 2.2.   Turbin Angin
Turbin angin berfungsi untuk mengkonversikan energi angin menjadi energi mekanik sesuai persamaan (1). Koefisien performa turbin  angin ( 𝐶 𝑝 ) mereprensentasikan efisiensi ekstraksi  daya  pada  turbin  angin. 𝐶 𝑝 merupakan  fungsi  non  linier  dari  tip  speed  ratio ( 𝜆 ) dan  blade  pith  angle ( 𝛽 ) .  Secara  teoritis 𝐶 𝑝 memiliki  nilai  maksimum  0,59  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1, akan tetapi dalam praktiknya nilai 𝐶 𝑝 berkisar pada nilai 0,4 sampai dengan 0,45 [9]-[10].
Optimasi Sistem Turbin Angin Menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO)
TSR (Tip Speed Ratio) atau  merupakan variabel yang merepresentasikan perbandingan antara  kecepatan  linier  ujung  blade  terhadap  kecepatan  putar  dari  turbin  angin,  berikut seperti ditunjukkan pada Persamaan (2) .
 = 𝜔 𝑚 𝑅/𝑉 𝑤 (2)
Dengan nilai :
 = kecepatan putar ( tip speed ratio )
 m = kecepatan anguler
R = radius turbin (m)
V m = kecepatan angin (m/s)
Gambar 1. Besar nilai TSR (Tip Speed Ratio) pada berbagai turbin angin

## 2.3. Permanent Magnet Synchronous Generator (PMSG)
Pada PMSG medan magnet yang diberikan tidak melalui elektromangetik melainkan melalui  magnet  permanen.  Dalam  hal  ini  fluks  medan  tetap  konstan  dan  suplai  untuk mengeksitasi kumparan medan tidak diperlukan begitu pula dengan keberadaan slip ring. Penggunaan PMSG dalam sistem mesin listrik memiliki beberapa keuntungan antara lain sebagai berikut [11] :
1. Torsi  dan  daya  keluaran  yang  dihasilkan  lebih  besar  dibandingkan  dengan  eksitasi elektromagnetik
2. Respon  dinamis  yang  lebih  baik  dibanding  dengan  menggunakan  eksitasi elektromagnatik, dikarenakan rapat fluks pada air gap lebih tinggi
3. Rugi-rugi tembaga yang lebih kecil
4. Accoustic noise kecil.
5. Tidak  ada  energi  listrik  yang  diserap  oleh  sistem  eksitasi  medan,  dengan  demikian tidak akan ada rugi-rugi eksitasi sehingga efisiensi akan meningkat

## 2.4.    Penyearah
Penyearah atau rectifier berfungsi untuk mengubah listrik AC menjadi listrik DC. Hal ini sangat diperlukan dalam sistem turbin angin mengingat frekuensi listrik AC keluaran dari  sistem  sangat  dipengaruhi  oleh  kecepatan  angin.  Semakin  besar  kecepatan  angin maka frekuensi keluaran juga semakin besar. Oleh karena itu penyearah digunakan untuk mengubah  listrik  AC  ke  DC  yang  kemudian  disalurkan  ke  beban  atau  diubah  kembali menjadi listrik AC. Listrik DC yang diubah kembali ke AC dapat diatur nilai frekuensinya sesuai dengan kebutuhan dengan bantuan inverter [12]. Listrik AC keluaran PMSG akan disearahkan  oleh  penyerah  dioda  gelombang  penuh  tiga  fase  menggunakan  sistem jembatan dengan enam buah diode. Tegangan rata-rata/DC keluaran penyearah tiga fase ( 𝑉 0 ) yang mana berbanding lurus dengan tegangan AC maksimum (Vm) ditunjukkan pada Persamaan (3).
𝑉 0 =1/ 𝜋 3 ∫ 𝑉 𝑚 2𝜋 3 𝜋 3 sin( 𝜔𝑡)d(𝜔𝑡) = 3𝑉 𝑚 𝜋 = 0,9555 𝑉 𝑚 (3)

## 2.5.    Boost Converter
DC  Chopper  tipe  boost  dapat  mengubah  suatu  nilai  tegangan  DC  tertentu  menjadi tegangan DC yang lebih tinggi [13]-[14]. Rangkaian DC Chopper tipe boost menggunakan MOSFET sebagai switch-nya. Ketika MOSFET on dan dioda off maka arus mengalir menuju induktor  dan  terjadi  proses  pengisian  arus  pada  induktor.  Selanjutnya  saat  MOSFET  off dan dioda on arus yang berada pada induktor akan dikeluarkan. Sehingga nilai arus antara sumber  dan  induktor  merupakan  penjumlahan  antara  arus  pada  sumber  dan  induktor. Pada saat yang bersamaan terjadi pula proses pengisian tegangan pada kapasitor sehingga ripple akan berkurang.
𝑉 𝑜𝑢𝑡 𝑉 𝑖𝑛 = 1 1−𝐷 (4)

## 2.6.    Maximum Power Point Tracking (MPPT)
MPPT  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mengoptimalkan  daya keluaran suatu sistem. Pada sistem turbin angin variable speed, turbin angin dimungkinkan untuk beroperasi pada kecepatan yang optimal sebagai fungsi kecepatan angin. Kecepatan putar  turbin  dapat  dikendalikan  dengan  konverter  power  electronic  untuk  mendapatkan daya  maksimum  yang  dimungkinkan.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan algortima  MPPT  sehingga  daya  keluaran  dari  turbin  angin  dapat  optimal.  Terdapat metode MPPT yang dapat digunakan dalam rangka mencapai efisiensi setinggi mungkin sesuai dengan kecepatan angin [15].
Optimasi Sistem Turbin Angin Menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO)
Husein Mubarok, Bibie Albar Whiancaka

## 2.7.  Particle Swarm Optimization (PSO)
Algoritma  PSO  pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun  1995  oleh  Dr.  Eberhart  dan rekannya Dr. Kennedy. PSO didasarkan pada bentuk imitasi proses populasi hewan yang mencari  sumber  makanan  seperti  pada  populasi  ikan  dan  burung.  Teknik  optimasi  ini adalah sebuah komputasi evolusioner yaitu pemecahan algoritmanya diawali pada sebuah populasi yang random atau disebut partikel.
Secara umum teknik optimasi yang berbasis pada populasi untuk mencari sebuah titik optimal  atau  solusi  adalah  menggunakan  populasi  dari  partikelnya  sendiri.  Pencarian solusi  yang  optimal  pada  PSO  mencakup  ruang  solusi  yang  berisi  variabel-variabel optimasi yang disebut nilai obyektif atau nilai fitness. Nilai fitness ini adalah sebuah fungsi objektif masalah optimasi, dapat dianalogikan pada populasi burung sebagai kumpulan partikel  yang  mencari  makanan.  Dan  fungsi  tersebut  adalah  kualitas  serta  kuantitas makanan  pada  setiap  tempat  yang  mereka  cari.  Sehingga  kumpulan  burung  ini  akan mencari tempat makanan dengan kuantitas  paling banyak dan kualitas paling baik.
Selanjutnya  partikel-partikel  tersebut  mempertahankan  posisinya,  nilai  fitness  yang terevaluasi,  serta  kecepatannya.  Setiap  partikel  tersebut  memiliki  ingatan  untuk menyimpan ke dalam memori, dengan kata lain menunjukkan nilai fitness terbaik ( P best ). Nilai  fitness  paling  baik  pada  swarm  atau  kumpulan  partikel  ini  disebut  posisi  global terbaik ( G best ) [16]. Pada Persamaan (5), (6), (7), dan (8)  ditunjukkan bentuk dari perubahan yang telah disesuaikan dengan permasahan optimasi seperti di bawah :
| 𝑝 𝑖 𝑘 −𝑝 𝑖 𝑘−1 𝑝 𝑖 𝑘 | > ∆𝑃 (5)
|Max (𝛷)| < ∆𝛷 max (6)
Φ i k+1 = 𝑊 𝛷 𝑖 𝑘 + 𝑐 1 𝑟 1 {𝑑 𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑘 − 𝑑 𝑖 𝑘 } + 𝑐 2 𝑟 2 {𝑑 𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑘 − 𝑑 𝑖 𝑘 } (7) 𝑑 𝑖 𝑘+1 = 𝑑 𝑖 𝑘 + 𝛷 𝑖 𝑘+1 (8)
Di mana nilai : 𝑝 𝑖 𝑘 = daya sesudah (watt) 𝑝 𝑖 𝑘−1 = daya sebelum (watt) 𝛷 𝑖 𝑘 = kecepatan saat ini 𝛷 𝑖 𝑘+1 = kecepatan termodifikasi 𝑊 = faktor momentum 𝑑 𝑃𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑘 = personal best duty cycle 𝑑 𝐺𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑘 = global best duty cycle 𝑑 𝑖 𝑘 = duty cycle saat ini 𝑑 𝑖 𝑘+1 = duty cycle yang telah dimodifikasi 𝑐 1 𝑐 2 = konstanta akselerasi 𝑟 1 𝑟 2 = nilai random antara 0 dan 1

## 3. Metode Penelitian
Sesuai  dengan  skema  flowchart  pada  Gambar  2,  penelitian  ini  dimulai  dengan pengumpulan  data  karakteristik  turbin  angin.  Data  tersebut  selanjutnya  menjadi  dasar perancangan  MPPT  dengan  algoritma  PSO  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  daya keluaran sistem yang optimal [17]-[18].
Hasil rancangan dianalisis untuk mendapatkan efisiensi dan kinerja sistem turbin angin  pada  kecepatan  angin  yang  berubah-ubah.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa  prosedur  mulai  dari  analisis  data  turbin  angin,  karakteristik  turbin  angin,
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 01 April 2020 Hal 1 - 10
kemudian  dilanjutkan  dengan  pemodelan  sistem  turbin  angin  sesuai  dengan  data karakteristik.  Selanjutnya  dilakukan  pengimplementasian  algoritma  PSO  pada  MPPT untuk  mendapatkan  daya  keluaran  yang  optimal  pada  kecepatan  yang  berubah-ubah. Pada  tahap  akhir  dilakukan  analisis  terhadap  daya  keluaran  turbin  angin  sehingga efisiensi  sistem  turbin  angin  yang  dilengkapi  dengan  algoritma  PSO  pada  MPPT  dapat diketahui.
Optimasi Sistem Turbin Angin Menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO)

## 4. Hasil dan Analisis
Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, dapat dibuat sebuah model sistem turbin angin  yang  mencerminkan  karakteristik  dan  kinerja  dari  turbin  angin  1  kW  di  PLTH seperti ditunjukkan Gamabr 3. Salah satu bagian utama PLTH adalah turbin angin, yang berfungsi  mengkonversikan  energi  angin  menjadi  energi  mekanis.  Bagian  kedua  adalah PMSG yang berfungsi mengkonversikan energi mekanis menjadi energi listrik.
Bagian ketiga adalah penyarah yang berfungsi untuk menyearahkan listrik AC 3 fasa keluaran PMSG menjadi listrik DC. Daya keluaran dari sistem turbin angin dimaksimalkan oleh boost converter dan MPPT .
Gambar 3. Diagram blok sistem turbin angin
Untuk  mendapatkan  daya  keluaran  maksimal  dari  sistem  turbin  angin,  digunakan MPPT  dengan  algoritma  PSO.  Tegangan  dan  arus  keluaran  menjadi  masukan  bagi algoritma  PSO  untuk  mengevalusai  duty  cyle  pada  bagian  kendali  boost  converter.  Pada algoritma  PSO  digunakan  swarm  dari  tiga  partikel  dengan  nilai  duty  cycle  mula-mula. Setelah nilai duty cycle dimasukkan pada  boost converter maka akan didapatkan nilai daya keluaran. Masing-masing nilai duty cycle dari hasil perkalian tegangan dan arus keluaran boost  converter,  dianalisis  untuk  dilakukan  penentuan  nilai  lokal  maksimum  untuk megevaluasi  duty  cycle.  Nilai  lokal  maksimum  dan  global  maksimum  menentukan kecepatan  partikel  yang  baru.  Dengan  demikian  posisi  partikel  akan  terus  diperbaharui sehingga didapatkan daya keluaran yang paling optimal.
Untuk  mengetahui  pengaruh  perubahan  nilai  parameter  yang  sifatnya  fluktuatif terhadap  hasil  optimasi,  akan  dilakukan  analisis  sensitivitas.  Analisis  sensitivitas ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Parameter  yang  sifatnya  tetap  pada  optimasi  daya  keluaran turbin  angin  adalah  kapasitas  daya  turbin  angin.  Pengaruh  perubahan  parameter kecepatan  turbin  angin  terhadap  hasil  optimasi  diuji  dengan  memvariasikan  kecepatan angin yaitu antara 4 m/s hingga 11 m/s dengan kapasitas turbin angin tetap yaitu 1000 W.
Kecepatan angin yang berubah-ubah terhadap waktu menyebabkan daya listrik yang dihasilkan sistem turbin angin juga mengalami perubahan, seperti ditunjukan pada Tabel 2.  Hal  ini  dikarenakan  daya  mekanis  turbin  angin  dipengaruhi  oleh  kecepatan  angin sebagaimana dinyatakan dalam Persamaan (1). Dari persamaaan tersebut, jika kecepatan angin  semakin  besar  maka  daya  mekanis  turbin  angin  akan  semakin  besar  pula.  Dan semakin  besar  daya  mekanis  turbin  angin  akan  berakibat  semakin  besarnya  kecepatan putar rotor. Dikarenakan turbin angin terkopel dengan PMSG maka kecepatan putar rotor semakin  besar  akan  berakibat  pada  semakin  besarnya  pula  daya  listrik  keluaran  turbin angin. Maka grafik  yang menunjukkan  hubungan antara  kecepatan angin dengan daya keluaran  sistem  turbin  angin  memiliki  tren  grafik  eksponensial  positif.  Pada  Tabel  2
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 01 April 2020 Hal 1 - 10
kecepatan  angin  yang  disimulasikan  hanya  sampai  dengan  11  m/s. Hal  ini  dikarenakan pada kondisi nyata kecepatan angin yang muncul hanya berkisar pada kecepatan 4-11 m/s. Jika kecepatan angin lebih dari 11 m/s tentu akan memberikan daya keluaran yang lebih besar.
Tabel 1. Uji sensitivitas Algoritma PSO Kecepatan angin (m/s) Daya output (W) Daya input (W) Efisiensi (%) 4,5 47,6 49,6 95,97 6,5 254 295 86,10 7 334,2 364 91,81 8,5 866 889 97,41 9 1100 1212 90,47 10 1472 1676 87,83 11 1596 1599 99,81 Rata-rata efisiensi 92,81 Tabel 2. Pengaruh kecepatan angin terhadap kecepatan rotor dan daya keluaran Kecepatan angin (m/s) Kecepatan rotor (rpm) P out (W) 4 112,12 47,6 6,5 150,01 254 7 206,83 334,2 8 244,74 866 9 271,29 1100 10 324,38 1472 11 334,04 1596
Gambar 4. Grafik antara kecepatan angin dan besar daya keluaran
Sebagaimana telah diketahui sebelumnya bahwa kecepatan angin yang berubah-ubah akan menghasilkan daya listrik yang berbeda pula. Pada penelitian [9], dijelaskan bahwa ketika kecepatan angin berbeda-beda maka  akan terdapat titik optimal yang berbeda pula. Di mana daya listrik keluaran sistem turbin angin berada pada titik maksimal.
Optimasi Sistem Turbin Angin Menggunakan Maximum Power Point Tracking (MPPT) dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO)
Husein Mubarok, Bibie Albar Whiancaka

## Gambar 5. Grafik antara kecepatan angin dan besar efisiensi
Pada penelitian ini digunakan MPPT dengan mengaplikasikan algoritma PSO. Hal ini bertujuan untuk menjaga agar sistem pada turbin angin selalu dapat menghasilkan daya keluaran  yang  maksimal.  Dengan  demikian  efisiensi  dari  sistem  turbin  angin  dapat meningkat,  dan  juga  memiliki  daya  keluaran  yang  konstan.  Hal  ini  terlihat  jika dibandingkan dengan sistem turbin angin yang tidak menggunakan MPPT sebagaimana ditunjukan pada Gambar 4.
Berdasarkan  Gambar  4,  dengan  pengimplementasian  MPPT  dengan  PSO  dapat dihasilkan  daya  listrik  yang  lebih  besar  dibanding  dengan  daya  listrik  tanpa diimplementasikan MPPT dengan PSO. Pada nilai efisiensi yang ditunjukkan oleh Gambar 5, sistem turbin angin yang tidak menggunakan MPPT PSO memiliki nilai efisiensi yang bervariasi  antara  71-83  %.  Sedangkan  turbin  angin  yang  menggunakan  MPPT  dengan algoritma PSO memiliki efisiensi di atas 90% dan cenderung konstan.

## 5. Kesimpulan
Sistem turbin angin yang disimulasikan ulang dan dilengkapi dengan MPPT dengan menggunakan  metode  algoritma  PSO  mampu  bekerja  dan  beradaptasi  ketika  kecepatan angin berubah-ubah. Saat kecepatan angin 4,5 m/s daya listrik keluaran yang dihasilkan sebesar 47,6 W, sedangkan saat kecepatan angin bernilai 11 m/s daya listrik keluaran yang dihasilkan sebesar 1596 W. Penggunaan MPPT dengan metode algoritma PSO pada sistem turbin  angin  menghasilkan  daya  listrik  yang  lebih  besar  dibanding  tidak  menggunakan MPPT dengan  metode algoritma PSO. Hasil implementasi MPPT dengan algoritma PSO pada  sistem  turbin  angin  menunjukan  kualitas  yang  baik.  Terjadi  peningkatan  daya keluaran  sebesar  27,73%  saat  kecepatan  angin  yang  berubah-ubah.  Nilai  efisiensi meningkat  17%  setelah  melakukan  optimasi  menggunakan  algoritma  PSO  pada  MPPT sistem turbin angin.

## Daftar Pustaka
[1]   Kementerian ESDM, “Blueprint Pengelolaan Energi 2006 -2025,” 2006.
[2]  M.  Hutapea,  “Solusi  Listrik  Off  Grid  Berbasis  Energi  Terbarukan  di  Indonesia:
Kerangka Regulasi dan Program,” pp. 1–32, 2016.
[3]  Dita  Anggraini,  “Analisis  Potensi  Angin  Di  Pantai  Baru  Pandansimo  Kabupaten Bantul,” September, 2016.
[4]  A. N. dkk Hidayatullah, “Optimalisasi Daya Pembangkit Listrik Tenaga Angin Turbin Sumbu Horizontal dengan Menggunakan Metode Maximum Power Point Tracker,” J. Electr. Electron. Control Automot. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 7–12, 2016.
[5]  D. R. Mushthafa and V. Lystianingrum, “Optimasi Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Angin  Menggunakan  Maximum  Power  Point  Tracker  (MPPT)  dengan  Metode Gradient Approximation,” vol. 1, pp. 1–6.
[6]  M.  Narayana,  G.  A.  Putrus,  M.  Jovanovic,  P.  S.  Leung,  and  S.  McDonald,  “Generic maximum  power  point  tracking  controller  for  small-scale  wind  turbines,”  Renew. Energy, vol. 44, pp. 72–79, 2012.
[7]  S.  Hadi  et  al.,  “Model  Distribusi  Kecepatan  Angin  untuk  Peramalan  Gelombang dengan  Menggunakan  Metode  Darbyshire  dan  Smb  di  Perairan  Semarang,”  Bul. Oseanografi Mar. April, vol. 1, no. April, pp. 25–32, 2012.
[8]  Y. Megantara, “Optimasi Manajemen Daya Pada Sistem Hibrida Antara Turbin Angin, Fotovoltaik, dan Fuel cell Pada Studi Kasus kwasan Watu Ulo.,” 2015.
[9]  K.  D.  Pribadi,  “Optimasi  Sistem  Hybrid  Pembangkit  listrik  Tenaga  Angin  Dan Pembangkit Listrik Tenaga Ombak,” Universitas Gadjah Mada, 2017.
[10] “No  Title.”  [Online].  Available:  http://synergyfiles.com/2017/02/frequently-asked- questions-wind-turbine/. [Accessed: 01-Dec-2018].
[11] N. Madani, “Design of a Permanent Magnet Synchronous Generator for a Vertical Axis Wind  Turbine  Design  of  a  Permanent  Magnet  Synchronous  Generator  for  a  Vertical Axis Wind Turbine,” Thesis, Royal Institute of Technolgy, Sweden, pp. 5–46, 2011.
[12] E.  Rogers,  “Understanding  Buck  Power  Stages  in  Switchmode  Power  Supplies," Application Report, March, p. 36, 1999.
[13] E. Rogers, “Understanding Buck-Boost Power Stages in Switch Mode Power Supplies,” Power, vol. 18, November, pp. 1–32, 2002.
[14] K.  Ishaque,  Z.  Salam,  M.  Amjad,  and  S.  Mekhilef,  “An  improved  particle  swarm optimization (PSO)-based MPPT for PV with reduced steady-state oscillation,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 27, no. 8, pp. 3627–3638, 2012.
[15] Z. Chen, J. M. Guerrero, and F. Blaabjerg, “A review of the state of the art of power electronics for wind turbines,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 24, no. 8, pp. 1859–1875, 2009.
[16] B. Santosa, “Tutorial Particle Swarm Optimization,” pp. 1–15.
[17] Y. S. Kim, I. Y. Chung, and S. Il Moon, “Tuning of the PI controller parameters of a PMSG  wind  turbine  to  improve  control  performance  under  various  wind  speeds,” Energies, vol. 8, no. 2, pp. 1406–1425, 2015.
[18] M. Otong and R. M. Bajuri, “Maximum Power Point Tracking ( MPPT ) Pada Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Angin Menggunakan Buck-Boost Converter,” Setrum, vol. 5, no. 2, 2016.