## Penentuan Posisi Sudut Matahari Menggunakan ANFIS dalam Aplikasi Tracker Panel Surya

## Muhammad Irfan*, Ilham Pakaya, dan Amrul Faruq
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang
* Corresponding author, e-mail: irfan@umm.ac.id
Abstrak — Panel surya memiliki kendala pada daya keluaran yang tidak cukup besar dan sangat tergantung oleh kondisi alam. Daya panel surya sangat tergantung dari intensitas cahaya matahari yang diterima dan suhu  lingkungan  sekitar.  Agar  mendapatkan  daya  keluaran  panel  surya  yang  maksimal  dibutuhkan perangkat tambahan yang disebut tracker matahari. Penelitian ini memiliki kontribusi dalam meningkatkan daya  keluaran  panel  surya  dengan  mengarahkan  panel  surya  tegak  lurus  dengan  cahaya  matahari. Penggunaan  penelitian  ini  sangat  bermanfaat  dalam  penerapan  aplikasi  tracker  multiaxis  dari  matahari. Dengan mengetahui sudut terbitnya matahari pada setiap pagi hari dan sudut edar sampai dengan terbenam, tracker akan bekerja dengan cepat sehingga energi yang digunakan untuk pergerakan sangat kecil. Sudut referensi yang dihasilkan oleh algoritma pelatihan ANFIS, lebih akurat karena data hasil perhitungan akan dikonfirmasi  kembali oleh sensor. Serta sistem ini dapat bekerja secara offline, tanpa terhubung dengan pusat data, sehingga dapat digunakan pada area terpencil atau terisolasi.

## Kata Kunci : Posisi Sudut Matahari, MPPT, ANFIS, Panel Surya
Abstract — Solar panels have constraints on output power that are not large enough and they are  highly depend  on  natural  conditions.  Solar  panel  power  depends  on  the  intensity  of  sunlight  received  and  the temperature of the surrounding environment. In order to get the maximum output power of the solar panel, an additional device called the solar tracker is needed. This research has contributed to increasing the output power of solar panels by directing solar panels perpendicular to sunlight. The use of this research is very useful in the application of the multi-axis tracker application from the sun. By knowing the rising angle of the sun every morning and the circulation angle to sunset, the tracker will work quickly so that the energy used for movement is very small. The reference angle generated by the ANFIS training algorithm is more accurate  because  the  calculated  data  will  be  confirmed  again  by  the  sensor.  And  this  system  can  work offline, without being connected to a data center, so it can be used in remote or isolated areas.
Keywords : Sun Tracking System, MPPT, ANFIS, Solar Panels

## Pendahuluan
Panel  surya  adalah  perangkat  yang  mengubah energi matahari menjadi energi listrik menggunakan bahan semikonduktor. Sistem panel surya  dapat  menghasilkan  energi  listrik  langsung dari  matahari.  Panel  surya  memiliki  kendala  pada daya keluaran yang tidak cukup besar dan itu sangat tergantung  pada  kondisi  alam.  Daya  energi  panel surya  tergantung  pada  intensitas  sinar  matahari yang  diterima  dan  suhu  lingkungan  sekitarnya. Untuk  mendapatkan  daya  output  maksimum  dari panel  surya,  diperlukan  perangkat  tambahan  yang disebut  pelacak  surya.  Pelacak  matahari  bekerja dengan menggerakkan panel surya untuk mendapatkan posisi tegak lurus terhadap matahari [1].  Intensitas  cahaya  yang  diterima  sangat
mempengaruhi  voltase  dan  arus  yang  dihasilkan oleh panel surya.
Meningkatkan  dan  mengoptimalkan  efisiensi dalam  penyerapan  energi  surya  perlu  dilakukan, sistem  pelacakan  matahari  adalah  salah  satu komponen  penting  dalam  sistem  energi  surya. Berdasarkan konstruksi, ada dua konstruksi utama pada  sistem  pelacakan  matahari,  yaitu  sumbu tunggal (poros tunggal) [2] dan poros ganda panel surya  [3].  Mekanisme  pelacakan  surya  poros tunggal  dapat  meningkatkan  efisiensi  penyerapan energi  surya  hingga  32%  dari  sistem  panel  surya permanen.  Sistem  konstruksi  juga  memiliki kompleksitas  yang  lebih  rendah  dan  biaya  yang lebih rendah, sehingga sistem ini sangat baik untuk diterapkan  pada  berbagai  aplikasi.  Di  sisi  lain, dengan mengabaikan kompleksitas konstruksi dan
pembiayaannya  [4],  sistem  pelacakan  surya  poros ganda  memiliki  efisiensi  yang  lebih tinggi  hingga 40%  dibandingkan  dengan  konstruksi  panel  surya tetap.
Proses pelacakan posisi matahari membutuhkan metode yang dapat memperkirakan dan mendeteksi posisi matahari bersama dengan panel surya. Secara umum,  ada  dua  jenis  utama  metode  pelacakan untuk  memperkirakan  posisi  matahari.  Pertama, perhitungan astronomi berdasarkan sistem pelacakan  matahari.  Sistem  ini  memperkirakan pergerakan  matahari  bersama  dengan  pergerakan bumi  berdasarkan  perhitungan  astronomi  dengan posisi  input  dari  tempat  generator  di  bumi,  dan memperkirakan  posisi  periodik  matahari  dengan waktu.  Keuntungan  utama  dari  sistem  ini  adalah bahwa  sistem  ini  tahan  terhadap  gangguan eksternal,  seperti  cuaca  yang  bervariasi.  Namun, metode  ini  hanya  memperkirakan  posisi  relatif matahari, tanpa umpan balik langsung. Kelemahan dari  metode  ini  adalah  bahwa  sistem  harus terhubung ke pusat manajemen data.
Metode kedua adalah sistem pelacakan matahari menggunakan  sensor.  Sistem  ini  menggunakan sensor cahaya untuk secara langsung memperkirakan  dan  melacak  posisi  matahari berdasarkan kondisi aktual [5]. Ketika sensor dapat mendeteksi  matahari  dengan  sempurna, sistem  ini dapat memperkirakan posisi matahari dengan tepat. Namun, sistem ini sangat tergantung pada kualitas hasil  deteksi.  Ini  berhubungan  secara  signifikan dengan  kondisi  cuaca  seperti  hari-hari  cerah, berawan dan juga waktu (misalnya pagi, siang dan malam).
Ada sejumlah studi sistem pelacakan matahari- surya yang melibatkan algoritma mereka yang telah melaporkan  untuk  memaksimalkan  output  sistem surya  [6],  [7]  dan  mengoptimalkan  kinerja  sistem pembangkit listrik tenaga surya [8]. Perhatian yang lebih  baru  telah  difokuskan  pada  kuantitas  daya yang dihasilkan oleh hibrida grid-photovoltaic dan sistem konversi energi angin seperti yang diusulkan oleh [9]. Selain itu, penting untuk mengoptimalkan sistem  pelacak  untuk  menyesuaikan  jumlah matahari-matahari  yang  diterima.  Seperti  yang dipelajari  dalam  [10],  algoritma  kontrol  telah dikembangkan  untuk  meningkatkan  kinerja  dan keandalan  pelacak  surya  dua  sumbu.  Hasilnya menunjukkan  suatu  sistem  dapat  meningkatkan energi  yang  dikumpulkan  dengan  memperbaiki teknik penentuan posisi. Namun, kontrol mekanisme  ini  masih  memilki  peluang  untuk
mengoptimalkan konsumsi energi terendah dengan produksi energi maksimum.
Dengan  menggabungkan  kedua  metode  ini, sebuah  studi  akan  dilakukan  mengenai  penentuan sudut  referensi  panel  surya  dengan  matahari menggunakan  metode  ANFIS  dan  penggunaan sensor  sebagai  posisi  penyempurnaan.  Hasil penentuan  sudut  dalam  penelitian  ini  ditunjukkan oleh peningkatan nilai radiasi. Hasil penelitian ini diharapkan, dapat diterapkan pada panel surya yang dipasang  di  daerah  terpencil  yang  tidak  memiliki akses  ke  posisi  data  secara  real  time.  Untuk penyelidikan lebih lanjut, penelitian ini akan fokus untuk mendapatkan data iradiasi sebagai pelatihan intensitas selama setahun. Diskusi ekstensif tentang kinerja  model  pada  output  panel  surya  setelah mengubah arah sudut juga dibahas.

## Studi Pustaka
Sebuah  sistem  tracker  matahari  dengan  biaya rendah diimplementasikan menggunakan kombinasi antara  timer dan sensor cahaya (LDR). Pada  sistem  ini,  posisi  matahari,  mulanya diestimasi  menggunakan  kalkulasi  sederhana dengan  timer.  Jalur  matahari  diasumsikan  jalur setengah  lingkaran  dengan  posisi  matahari  terbit pada  0 derajat  dan  matahari  terbenam  180  derajat dari arah timur ke barat, ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar  1.  Pengansumsian  Sederhana  Pada  Jalur Matahari
Pergerakan  sudut  matahari  per  detik  secara sederhana  dihitung  dengan  membagi  jalur  sudut seluruhnya  dengan  periode  pergerakan  matahari (diasumsikan  mulai  dari  06.00  s/d  18.00). Sehubungan  dengan  pergerakan  bumi  dengan posisi matahari, pelacakan matahari dapat direpresentasikan  oleh  dua  sudut  berbeda  dengan melihat  koordinat  tertentu  di  bumi  yaitu  sudut azimuth dan sudut elevasi. Ilustrasi ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2.Ilustrasi  Sudut  Azimut  Dan  Sudut Elevasi  Pada  Sistem  Penempatan
Matahari  (Ψs:  Azimuth  Angle  ;  Θs:
Elevation Angle)
Guna meningkatkan optimalitas pada penyerapan  energi  matahari,  sebuah  mekanisme pelacakan matahari poros ganda, seperti ditunjukan pada Gambar 3, dibutuhkan untuk mengatur sudut azimuth dan sudut elevasi pada panel collector. Hal ini dapat meningkatkan penyerapan energi hingga 10% lebih tinggi dari pada konstruksi panel poros tunggal.
Gambar 3. Ilustrasi Umum Pada Panel Surya Poros Ganda

## 2.1. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
J.-S.R. Jang [11] mengusulkan sebuah adaptive network-based  fuzzy  inference  system  (ANFIS) berdasarkan  model  T-S  diawal  tahun  1990an. Algoritma  ini  adalah  sebuah  tipe  baru  dari  neural network, yang fitur utamanya adalah campuran dari logika fuzzy dan neural network. Model fuzzy oleh Sugeno,  juga  dikenal  sebagai  TSK  fuzzy  model,
diajukan  oleh  Takagi,  Sugeno  dan  Kang,  yaitu sebuah  metode  sistematik  untuk  menghasilkan aturan  fuzzy  berdasarkan  input-output  data  yang diberikan. Karena aturan dari linearitas tergantung pada  sistem  variabel  input,  model  Sugeno  adalah sebuah  kontroller  multivariabel  ideal,  yang  dapat diaplikasikan  untuk  nonlinear  dynamic  systems dengan  berbagai  kondisi  operasi.  Diagram  tipikal struktur dari ANFIS diperlihatkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Diagram Struktur ANFIS
Diasumsikan  bahwa  fuzzy  inference  system memiliki dua input x dan y, output tunggal f. Untuk urutan  pertama  dari  model  fuzzy  Sugeno, rule/aturan umumnya ditetapkan dengan dua fuzzy if-then, aturan ditunjukan sebagai berikut.
Rule 1: jika x adalah A1 dan y adalah B1, maka:
𝑓 1 = 𝑝 1 𝑥 + 𝑞 1 𝑦 + 𝑟 1 (1)
Rule 2: jika x adalah A2 dan y adalah B2, maka:
𝑓 2 = 𝑝 2 𝑥 + 𝑞 2 𝑦 + 𝑟 2 (2)

## Metode Penelitian
Algoritma tracker mampu mendeteksi
perubahan masukan irradiasi dan temperatur yang bervariasi.  Variasi  masukan  PV  tersebut  diproses dalam  sistem  neuro-fuzzy  atau  neuro-fuzzy network  (NFN)  sehingga  didapat  keluaran  berupa tegangan  acuan  pada  daya  maksimum.  Secara umum untuk mendapatkkan nilai daya puncak PV minimal harus didapatkan beberapa data temperatur  (Ta)  dan  irradiasi  (Ga).  Dengan  dua besaran ini maka akan didapatkan daya puncak PV yang  nantinya  dijadikan  acuan  untuk  menentukan besar tegangan acuan Vref boost konverter.
Gambar  5  menyajikan  diagram  blok  algoritma tracker.  Masukan  suhu  dan  irradiasi  diolah  oleh ANN  dan  didapat  keluaran  Vref.  Tegangan referensi  menjadi  acuan  kerja  proportional
integratif kontroler PI kontroler yang akan menjaga PV  bekerja  pada  tegangan  Vref  dengan  cara mengatur  besar  duty  cycle  D*  boost  konverter. Sementara  Gambar  6  memperlihatkan  desain sistem PV yang dikerjakan dalam penelitian ini.
Gambar 5. Diagram blok Maxiumum Power Point Traking (MPPT).
Gambar 6. desain MPPT yang diusulkan
Fuzzy-classifier yang digunakan pada penelitian ini  adalah  fuzzy  rule-based  classifiers  yang dikembangkan  oleh  Kuncheva  [12].  Fuzzy  rule- based  classifiers  yang  memiliki  prinsip  sama dengan fuzzy-control dan merupakan fuzzy if-then sistem. Dalam penelitian ini membership function tidak  didapat  dari  proser  learning.  Membership function  didapat  dari  data  dan  pengalaman  yang telah  ada.  Tabel  1  dan  Gambar  7  menunjukkan basis aturan fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini.

## Tabel 1. Fuzzy rule-base yang digunakan
Suhu Irradiasi Berawan Normal Cerah Dingin Kelas 2 Kelas 3 Kelas 3 Hangat Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Panas Kelas 1 Kelas 1 Kelas 2
Gambar  7.  Input  dan  fungsi  keanggotaan  fuzzy classifier
Kedua  komponen  fuzzy  tersebut  membentuk spectrum  yang  membagi  masukan  menjadi  tiga kelas. Gambar 8 menyajikan pola pembagian kelas. Kelas 1 berwarna biru, kelas 2 berwarna hijau, dan kelas 3 berwarna kuning.
Dalam  penelitian  ini  digunakan  ANN  yang memiliki arsitektur Multi-layered Percepton Neural Network  (MLPNN).  ANN memiliki  dua  masukan suhu,  irradiasi  dan  satu  keluaran  berupa  tegangan referensi  Vref.  Untuk  mengolah  data  masukan menjadi  sebuah  keluaran,  AAN  harus  mengalami pelatihan  atau  training.  Dalam  proses  pelatihan ANN  dibutuhkan  data  pelatihan.  Jumlah  training data  ANN  tergantung  dari  jumlah  masukan  dan keluarannya. Jadi, untuk ANN yang memiliki dua masukan  dan  dua  keluaran  memiliki  3  macam training data.
Dalam  penelitian  ini  jumlah  lapisan  MLPNN sebanyak  dua  layer.  Jumlah  hidden  neuron sebanyak  sebelas  neuron.  Parameter  pelatihan training  set  sebesar  70%,  validation  set  sebesar 15%,  dan  testing  set  sebesar  15%.  Pelatihan dilakukan dengan menggunakan algoritma Levenberg-Marquardt,  dengan  fungsi  peformansi Mean Square Error MSE.
Gambar  8.  Pola  pembagian  kelas  pada fuzzy  rule- based classifiers

## Hasil dan Pembahasan
Gambar  9  menyajikan  fungsi  peformansi pelatihan  terhadap  epoch  atau  banyak  iterasi pelatihan. MSE terkecil terjadi pada iterasi ke-150 dengan  nilai  7,20*10-1  dengan  nilai  regresi  R 0.999948*10-1  pada  ANN.  Regresi  merupakan tingkat  kedekatan  masukan  dan  keluaran  pada ANN yang sudah terlatih.
Sementara pada Gambar 10 digunakan sebagai referensi  untuk  pengambilan  data  daya  dan perhitungan efisiensi dan sistem photovoltaic (PV). Dengan  referensi  di  atas,  dapat  dipahami  bahwa daya di setiap bagian, efisiensi sistem dan kinerja. Untuk  mengetahui  perbedaan  dalam  daya  yang dihasilkan,  ia  menggunakan  berbagai  tahanan sebagai  beban  pada  PV  untuk  sistem  non-MPPT. Dari  gambar  tersebut  dapat  diamati  bahwa  dalam sistem  PV  yang  tidak  menggunakan  MPPT,  daya yang dihasilkan tidak selalu pada daya maksimum ketika  dimuat  dengan  nilai  tahanan  yang  berbeda. Hal ini tentunya akan mengurangi efisiensi sistem. Dalam  sistem  yang  menggunakan  MPPT  di dalamnya,  PV  terpaksa  bekerja  pada  tegangan optimalnya,  sehingga  daya  maksimum  selalu tercapai.
Gambar 9. Performa pelatihan ANN
Gambar 10. Konfigurasi sistem solar panel
Gambar 11 menunjukkan hasil simulasi sistem PV  yang  ditampilkan.  Hasil  ini  menampilkan jumlah daya yang dipasok oleh PV dan daya yang dikeluarkan  oleh  boost  converter.  Daya  yang diambil  adalah  jumlah  daya  yang  dihasilkan  dari perkalian arus dengan tegangan pada iradiasi 1000 W/m 2 dan  suhu  350C.  Pada  amber  4.  16  dapat dilihat  bahwa  daya  rata-rata  pada  keadaan  stedy adalah  sekitar 18884,46  W,  nilainya  hampir  sama jika  dibandingkan  dengan  daya  puncak  18884,5 Watt.  Gambar  10  juga  menggambarkan  jumlah daya yang keluar dari konverter boost. Jumlah daya yang  diambil  dari  arus  rata-rata  dikalikan  dengan tegangan  rata-rata.  Pada  Gambar  11.  16,  dapat dilihat  rata-rata  daya  pada  boost  converter  adalah 18711,  64  Watt.  Dari  nilai  daya  output  konverter dan  daya  PV,  daya  rata-rata  yang  hilang  dalam boost converter adalah 172, 82 Watt.
Lamanya boost konverter mencapai steady state bergantung pada besar Induktor yang dipakai pada boost  converter.  Nilai  induktansi  yang  digunakan mempengaruhi  waktu  pengisian  induktor  untuk mencapai  arus  steady  state.  Semakin  tinggi  nilai induktansi,  maka  semakin  lama  waktu  menuju steady  state.  Sebaliknya  ketika  nilai  induktansi dikurangi,  maka  waktu  menuju  steady  state  akan semakin  kecil.  Nilai  induktansi  juga  harus  di sesuaikan dengan nilai batas riple arus yang timbul mengingat sumber daya yang digunakan membutuhkan ripple arus yang kecil.

## 4.1. Tingkat Keandalan Sistem PV
Tingkat keandalan pada sistem PV dapat dinilai dari  beberapa  aspek,  antara  lain  yang  telah  kita bicarakan  sebelumnya  yaitu  akurasi  dan  efisiensi. Seperti apa yang telah diurakan sebelumnya, dalam kedua aspek tersebut sistem PV memiliki efisiensi dan akurasi yang baik. Selain kedua faktor tersebut, sistem juga harus bekerja secara responsif. Sistem harus dapat mengikuti perubahan yang ada, dalam hal ini perubahan suhu dan irradiasi. Ketika terjadi
perubahan  suhu  atau  perubahan  irradiasi,  sistem harus  dapat  mengikutinya  sehingga  daya  optimal selalu di dapatkan.
Gambar  11.  Grafik  fungsi  daya  PV  dan  boost konverter.
Gambar  12  mensimulasikan  tanggapan  sistem PV  terhadap  perubahan  irradiasi.  Perubahan irradiasi dari 1000 W/m 2 menjadi 500 W/m 2 terjadi pada  waktu  sama  dengan  satu  sekon.  Dari  grafik dapat  kita  amati  bahwa  ketika  terjadi  perubahan irradiasi MPPT segera bekerja sehingga titik daya maksimum  tidak  terlepas.  Daari  grafik  dapat  kita simpulkan bahwa sistem PV mempunyai tanggapan yang baik. Dapat diamati pada saat Irradiasi 1000 W/m 2 daya  baterai  bernilai  positif  yang  berarti baterai  menyimpan  daya  atau  charging.  Ketika Irradiasi  bernilai  500  W/m 2 daya  baterai  bernilai negatif yang menunjukkan bahwa baterai mengalami  discharging.  Baterai  menyimpan  daya ketika  daya  yang  dihasilkan  berlebih,  sebaliknya ketika  daya  yang  dihasilkan  PV  lebih  sedikit dibandingkan  kebutuhan  inverter,  maka  baterai akan  mengalami  discharging.  Dari  grafik  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  baterai  sudah  dapat bekerja dengan benar.
Gambar 12. Grafik fungsi daya terhadap waktu

## 4.2. Tingkat Akurasi Sistem PV
Tingkat  akurasi  sistem  PV  tentu  sangat dipengaruhi oleh kontroler di dalamnya. Kontroler yang  berfungsi  mendapatkan  tegangan  referensi Vref merupakan komponen yang paling berpengaruh  dalam  tingkat  akurasi  sistem  pada penelitian ini. Tabel 2 menyajikan data akurasi Vref yang  dihasilkan  oleh  Neuro  fuzzy.  Akurasi  nilai Vref  berbeda-beda  pada  variasi  irradiasi  100  s/d 1000  W/m 2 .  Nilai  akurasi  rata-rata  Vref  untuk variasi  nilai  irradiasi  100  s/d  1000  W/m 2 dan temperatur 35 ˚C bernilai 99,78 %. Nilai 99,78 % menunjukkan sistem memiliki akurasi yang sangat baik.
Tabel 2. Akurasi Tegangan Vref pada suhu 35 0 C dengan variasi irradiasi 100s/d 1000 W/m 2
Sedangkan  Tabel  3  menyajikan  data  akurasi Vref  yang  dihasilkan  oleh  Neuro  fuzzy.  Akurasi nilai Vref berbeda-beda pada variasi suhu 25 s/d 50 ˚C. Nilai akurasi rata-rata Vref untuk variasi nilai suhu 25 s/d 50 ˚C dan irradiasi 800 bernilai 99.84 %.  Nilai  99,84  %  menunjukkan  sistem  memiliki akurasi yang sangat baik.
Tabel 3. Akurasi tegangan referensi Vref  pada irradiasi 1000 W/m 2 dengan variasi suhu 25 s/d 50 0 C Suhu (˚C) Irrad (W/m 2 ) Vref (V) Vpv (p=max) (V) Error (V) Akurasi Vref 25 800 270.5 271 0.5 99.82% 30 800 265 265.3 0.3 99.89% 35 800 259.7 259.4 0.3 99.88% 40 800 254.1 254 0.1 99.96% 45 800 248.4 248.4 0 100.00% 50 800 244.3 243 1.3 99.47% Suhu Irrad Vref Vpv Error Acc. (˚C) (W/m 2 ) (V) (V) (V) Vref 35 1000 263.7 263.4 0.3 99.89% 35 900 261.3 261.7 0.4 99.85% 35 800 259.4 259.7 0.3 99.88% 35 700 257.7 257.15 0.55 99.79% 35 600 255 254.1 0.9 99.65% 35 500 249.9 250.25 0.35 99.86% 35 400 245.8 245.3 0.5 99.80% 35 300 238.6 238.55 0.05 99.98% 35 200 228.3 228.6 0.3 99.87% 35 100 211.6 210 1.6 99.24%
Dalam studi ini, rata-rata panel surya PV di area kampus universitas muhammadiyah malang (UMM)  dipilih  sebagai  studi  kasus.  Gambar  13 menyajikan  daya  PV  rata-rata  setiap  bulan  untuk area kampus UMM 3 sebagai studi kasus. Iradiasi rata-rata  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Februari  dan Oktober,  sedangkan  iradiasi  rata-rata  terkecil terjadi pada bulan Juni.
Gambar 13. Irradiasi rata-rata setiap bulan di   area kampus 3 UMM
Dari data grafik tersebut, didapat besar Irradiasi rata-rata per bulan sebesar 1069.5 Wh/m 2 . Dengan efisiensi  rata-rata  sistem  PV  sebesar  12  %  maka daya ratarata per bulan yang dapat dihasilkan oleh sistem  sebesar  18.472  KWh  (1069.5  *  145.152  * 12% Wh).

## Kesimpulan
Pengukuran  rata-rata  bulanan  sistem  tenaga  PV iradiasi  telah  dilakukan  dengan  area  UMM-3 sebagai  studi  kasus  dalam  pekerjaan  ini.  Dapat dialamatkan  beberapa  kesimpulan  yang  meliputi; (i) Daya yang dihasilkan oleh PV tergantung pada jumlah  iradiasi  yang  diterima.  (ii)  Semakin  tinggi nilai iradiasi, daya output juga akan meningkat. (iii) Daya  keluaran  panel  surya  berbanding  terbalik dengan  perubahan suhu.  Dan  (iv)  sudut  anggukan kanan  akan  memengaruhi  nilai  iradiasi  yang diterima oleh panel surya.
Saran lebih lanjut adalah hal penting yang bisa menjadi referensi untuk pengembangan. Perlu diuji secara real time sehingga Anda dapat mengetahui kinerja sistem secara keseluruhan.

## Ucapan Terima Kasih (Acknowledgement)
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya kepada Direktorat Penelitian dan Pengabdian  Masyarakat  (DPPM),  Universitas
Muhammadiyah  Malang  untuk  terus  mendukung dan membiayai penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] M. M. Arturo and G. P. Alejandro, “High – Precision  Solar  Tracking  System,”  in
Proceedings  of  the  World  Congress  on Engineering , 2010, vol. 2, pp. 2–4.
[2] A. Ponniran and H. A. Munir, “A Design of Single  Axis  Sun  Tracking  System,”  in International  Power  Engineering  and Optimization  Conference  (PEOCO2011) , 2011, no. June, pp. 107–110. [3] D.  Mereddy,  V.  R.  R.  V,  and  T.  Sadula, “Smart Dual Axes Solar tracking,” in 2015 International Conference on Energy Systems  and  Applications ,  2015,  no.  978, pp. 370–374.
[4] A.  El  Hammoumi  and  A.  El  Ghzizal,  “A simple  and  low-  -  cost  active  dual-  -  axis solar tracker,” Energy Sci. Eng. , vol. 6, pp. 607–620, 2018.
[5] J.  Wang  and  C.  Lu,  “Design  and Implementation  of  a  Sun  Tracker  with  a
Dual-Axis  Single  Motor  for  an  Optical Sensor-Based Photovoltaic System,” Sensors , vol. 13, pp. 3157–3168, 2013. [6] H. Mousazadeh, A. Keyhani, A. Javadi, H. Mobli,  K.  Abrinia,  and  A.  Sharifi,  “A review  of  principle  and  sun-tracking methods  for  maximizing  solar  systems output,” Renew.  Sustain.  Energy  Rev. ,  vol. 13, pp. 1800–1818, 2009.
[7] M.  Jamilu,  “A  Review  on  Solar  Tracking Systems  and  Their  Classifications,” J. Energy, Environ. Chem. Eng. , vol. 2, no. 3, pp. 46–50, 2017.
[8] L. Z. Yi et al. , “Development of Algorithm for  Single  Axis  Sun  Tracking  System,”  in International  Conference  on  Fundamental and  Applied  Sciences  (ICFAS2016) ,  2016, vol. 2016, pp. 1–9.
[9] B.  Toual,  L.  Mokrani,  A.  Kouzou,  and  M. Machmoum, “Control And Management Of A  Solar-Wind  Hybrid  System  For  Power Quality  Improvement,” J.  Eng.  Sci. Technol. ,  vol.  13,  no.  6,  pp.  1420–1439, 2018.
[10] M.  Engin  and  D.  G.  Engin,  “Optimization Controller  for  Mechatronic  Sun  Tracking System  to  Improve  Performance,” Adv. Mech. Eng. , vol. 2013, pp. 1–9, 2013.
[11] J.  S.  Jang  Roger,  “ANFIS:  Adaptive- Network-Based  Fuzzy  Inference  System,”
IEEE Trans. Syst. Man Cybern. , vol. 23, no.
3, pp. 665–685, 1993.
[12] L.  I.  Kuncheva, Fuzzy  Classifier  Design . Springer Berlin Heidelberg, 2012.

## Biodata Penulis
Muhammad Irfan, adalah peneliti dan juga Dosen di  Fakultas  Teknik,  Universitas  Muhammadiyah Malang. Lulus Magister Teknik, di Jurusan Teknik Informatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya pada tahun 2000. Saat ini juga aktif sebagai  Kepala  Divisi  Pengabdian  Masyarakat  di Direktorat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, Universitas Muhammadiyah Malang. Minat penelitian  saat  ini  tentang  Sistem  Elektronika, Tenaga Listrik dan Energi Terbarukan.
Ilham  Pakaya, merupakan  peneliti  dan  Dosen  di Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang. Lulus
Magister  Teknik  Terapan,  di  Politeknik  Negeri Malang  pada  tahun  2019.  Saat  ini  sedang mendalami  penelitian  pada  bidang  Sistem  Tenaga Listrik.
Amrul  Faruq, adalah  peneliti  dan  Dosen  di Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang. Lulus Master
of Engineering dari Universiti Teknologi Malaysia (UTM) pada tahun 2013. Saat ini fokus penelitian pada data analisis dan optimalisasi sistem.