## Estimasi Kondisi Muatan dan Kondisi Kesehatan Baterai VRLA dengan Metode RVP

## (Estimation of VRLA Batery’s SOC and SOH Using SVR Method)
Danang Widjajanto 1 , Beny Maulana Achsan 2 , Fajar Muhammad Noor Rozaqi 3 , Augie Widyotriatmo 4 , Edi Leksono 5
Abstract—Optimization  of  battery  usage,  including  VRLA battery which is often used for large amounts of energy storage at low  prices,  is  usually  pursued  by  implementing  Battery Management  System  (BMS).  To  carry  out  BMS,  information about the condition of charge and health is needed. The State of Charge  (SoC)  is  defined  as  the  ratio  of  the  current  remaining capacity  of  the  battery  to  the  capacity  of  the  battery  before discharge, while the State of Health (SoH) is the ratio between the measured full capacity of a battery to its nominal capacity when it is  still  in  a  new  condition.  SoC  and  SoH  estimation  can  be  held indirectly  by  using  the  voltage  and  current  at  the  battery terminals.  This  study  uses  the  Coulomb  Counting  (CC)  method and Support Vector Regression (SVR) to estimate SoC and SoH of VRLA batteries which are used as backup energy for the nanogrid system  in  the  laboratory.  This  study  uses  a  Python  machine learning module which enables the implementation of  SVR with various  types  of  kernels  including  linear  kernels,  polynomial kernel,  and  RBF  kernel.  The  tests  carried  out  in  this  research using  the  grid  search  module  show  that  the  best  performance  is obtained when using the RBF kernel.

## Intisari—Optimalisasi  penggunaan  baterai,  termasuk  baterai
VRLA  yang  sering  digunakan  untuk  keperluan  penyimpanan energi  dalam  jumlah  besar  dengan  harga  yang  rendah,  biasa diupayakan  dengan  menyelenggarakan  Sistem  Manajemen Baterai  (SMB).  Untuk  melakukan  SMB,  dibutuhkan  informasi tentang  Kondisi  Muatan  (KM)  dan  Kondisi  Kesehatan  (KK) baterai. KM didefinisikan sebagai rasio kapasitas sisa baterai saat ini  dengan  kapasitas  baterai  sebelum  pengosongan,  sedangkan KK baterai ialah rasio antara kapasitas penuh terukur terhadap kapasitas  nominalnya  pada  saat  baterai  masih  dalam  keadaan baru  beroperasi.  Yang  menjadi  permasalahan,  kedua  informasi tersebut  tidak  dapat  diukur  secara  langsung.  Estimasi  KM  dan KK dapat dilakukan secara tidak langsung dengan menggunakan parameter-parameter  yang  mudah  diukur,  terutama  tegangan dan  arus  pada  terminal  baterai.  Makalah  ini  menggunakan metode Coulomb Counting (CC) dan Regresi Vektor Pendukung (RVP)  untuk  mengestimasi  KM  dan  KK  baterai  VRLA  yang digunakan sebagai energi cadangan sistem  nanogrid yang ada di laboratorium. Makalah  ini  menggunakan  modul  mesin pembelajaran  Python  yang  memungkinkan  implementasi  RVP dengan  berbagai jenis  kernel, di antaranya  kernel linear, kernel polinomial,  dan  kernel  RBF.  Pengujian  yang  dilakukan
menggunakan  modul  grid  search  menunjukkan  bahwa  kinerja terbaik diperoleh ketika menggunakan kernel RBF.
Kata  Kunci—Baterai  VRLA,  RVP,  Kondisi  Muatan,  Kondisi Kesehatan, Coulomb Counting.

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan  untuk  menyimpan  energi  listrik  agar  dapat digunakan  pada  saat  keadaan  membutuhkan  merupakan  hal yang  semakin  penting  dari  waktu  ke  waktu.  Saat  ini  tersedia berbagai  teknologi  untuk  menyimpan  energi  listrik,  seperti baterai,  sel  bahan  bakar  ( fuel-cell ), pumped  hydro  storage , flywheel , underground  thermal , compressed  air , super capacitor  energy  storage ,  dan superconducting  magnetic energy  storage .  Namun,  hingga  saat  ini  baterai  masih merupakan teknologi yang paling praktis untuk digunakan pada berbagai ragam kebutuhan penyimpanan energi [1].
Salah satu aplikasi teknologi baterai adalah sebagai penyedia energi cadangan ( backup energy ) pada sistem nanogrid , seperti yang dilakukan di Laboratorium Manajemen Energi TF – ITB yang  menjadi  objek  pada  makalah  ini. Nanogrid adalah microgrid dalam skala kecil, yaitu kapasitasnya tidak lebih dari 10  kWatt. Microgrid sendiri  adalah  sistem  distribusi  tenaga listrik  otonom  untuk  komunitas  kecil  yang  memanfaatkan pembangkit  yang  sifatnya  lokal  dan  umumnya  menggunakan sumber  energi  terbarukan  yang  dapat  memberikan  berbagai keuntungan.  Berbagai  keuntungan  yang  dapat  diperoleh  dari penerapan  konsep microgrid ,  seperti  peningkatan  keandalan, efisiensi,  penghematan  biaya  pembangkitan,  dan  ramah lingkungan, menyebabkan penetrasinya ke sistem tenaga listrik meningkat dari hari ke hari [2].
Sistem  penyimpan  energi  memiliki  peran  yang  sangat penting pada sistem nanogrid / microgrid . Salah satu kelebihan sistem nanogrid adalah kemampuannya untuk mempergunakan sumber energi terbarukan yang biayanya sangat murah, seperti energi matahari dan angin. Namun, energi terbarukan memiliki kekurangan  yaitu  tidak  selalu  tersedia  pada  saat  diperlukan (bersifat intermittent ).  Contohnya,  energi  matahari  hanya  ada pada  siang  hari.  Pada  sistem nanogrid ,  kekurangan  sifat intermittent pada  sumber  energi  terbarukan  dapat  diatasi dengan  menyertakan  sistem  penyimpan  energi  dalam  sistem. Misalnya,  pada  siang  hari  energi  yang  berasal  dari  sinar matahari yang berlebih dapat disimpan untuk kemudian dapat digunakan  pada  malam  hari  ketika  energi  matahari  tidak tersedia.
Jenis  baterai  yang  digunakan  pada  sistem nanogrid di Laboratorium  Manajemen  Energi  adalah  baterai Valve Regulated  Lead  Acid (VRLA).  Baterai  jenis  ini  merupakan
1,2,3,4,5 Program  Studi Teknik Fisika, Institut Teknologi Bandung; Gedung TP Rachmat (Labtek VI) Jl. Ganesa No.10 Bandung 40132, Indonesia.  (tlp:  022  250  4424;  fax:  022  250  6281;  email: 1 danang.pgrad@students.itb.ac.id, 2 13315025@students.itb.ac.id, 3 13315009@students.itb.ac.id,
4 augie@tf.itb.ac.id,
5 edi@tf.itb.ac.id)
pengembangan dari baterai asam timbal ( Lead Acid/ LA) yang biasa.  Baterai  LA  merupakan  jenis  baterai  sekunder  yang paling  dahulu  ditemukan  sebelum  ditemukannya  baterai sekunder jenis yang lain. Baterai sekunder adalah istilah yang digunakan  untuk  baterai  yang  dapat  diisi  ulang,  sedangkan baterai  yang  hanya  digunakan  sekali  pakai  biasa  dinamakan baterai  primer.  Selain  baterai  LA,  saat  ini  telah  ditemukan beberapa  jenis  baterai  sekunder  yang  lain,  seperti  baterai lithium-ion ,  baterai nickel  cadmium ,  dan  baterai Li-polymer , dengan  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing  [3]. Umumnya, penamaan baterai  didasarkan  pada  material  kimia yang  menjadi  penyusun  utamanya.  Kelebihan  baterai  VRLA dibandingkan  baterai  LA  biasa  terletak  pada  kemudahan perawatannya.  Hal  ini  disebabkan  baterai  ini  bersifat  tertutup ( sealed )  sehingga  penguapan  yang  terjadi  sangat  kecil,  yang menyebabkan tidak diperlukannya penambahan cairan selama masa pemakaian sehingga sangat memudahkan perawatan [4].
Pengelolaan  sistem  penyimpan  energi baterai yang  dikenal dengan  nama  Sistem  Manajemen  Baterai  (SMB)  bertugas memantau,  mengatur,  dan  menjaga  baterai  agar  dapat beroperasi  secara  optimal  dan  mencegah  terjadinya  kondisi- kondisi yang dapat merusak baterai. Salah satu indikator yang sangat  penting  pada  SMB  adalah  Kondisi  Muatan  (KM)  atau disebut  juga  dengan State  of  Charge (SoC)  dan  Kondisi Kesehatan  (KK)  atau  disebut  juga  sebagai State  of  Health (SoH). Informasi tentang KM dan KK sangat dibutuhkan oleh SMB dalam pelaksanaan tugasnya [5]. Satu hal yang menjadi permasalahan  adalah  kedua  informasi  tersebut  tidak  dapat diukur  secara  langsung.  Namun,  estimasi  KM  dan  KK  dapat dilakukan  secara  tidak  langsung.  Saat  ini  telah  ada  berbagai metode estimasi KM dan KK yang dapat digunakan. Beberapa metode di antaranya telah sangat dikenal dan digunakan secara luas dan beberapa metode masih berada dalam tahapan riset dan belum digunakan untuk keperluan riil [6], [7].
Referensi  [8]  meninjau  metode-metode  yang  dapat digunakan untuk mengestimasi KM pada baterai LA. Metode yang  mengorelasikan  tegangan  dengan  KM  mudah  untuk dikerjakan, tetapi tingkat akurasinya rendah dikarenakan galat yang  disebabkan  kompensasi  impedans.  Metode  yang  sudah terbukti  berhasil  diimplementasikan  adalah  metode  integrasi arus  atau  metode Coulomb  Counting (CC).  Penggabungan metode  integrasi  arus  dengan  korelasi  tegangan  dipandang sebagai metode yang lebih baik. Pada penelitian lain, diusulkan metode estimasi KM pada baterai LA menggunakan algoritme mesin pembelajaran Artificial Neural Network (ANN) dengan tingkat akurasi yang cukup baik [9]. Validasi dilakukan dengan mengimplementasikan  metode  ini  pada  satu  sel  baterai  LA yang  sepenuhnya  terkontrol  di  laboratorium.  Referensi  [10] mencoba  melakukan  estimasi  KM  pada  baterai  LA menggunakan  algoritme  mesin  pembelajaran  Regresi  Vektor Pendukung (RVP). Validasi metode estimasi dilakukan dengan menggunakan data simulasi dari sebuah sel baterai LA 4 V, 4,5 Ah yang dibangkitkan dengan menggunakan program Simulink dari MATLAB.
Referensi  [6]  mengkaji  berbagai  metode  estimasi  KM  dan menggolongkannya  menjadi  empat  kelompok,  yaitu  metode pengukuran  langsung  ( direct  measurement ),  metode book-
keeping , metode adaptif, dan metode gabungan ( hybrid ). Hasil kajian menjelaskan kelebihan dan kekurangan masing-masing metode yang ada. Referensi [11] mempelajari metode estimasi KM pada baterai yang digunakan pada sistem microgrid dalam rangka  meningkatkan  kinerjanya.  Menurut  penelitian  ini, metode  atau  model  untuk  mengestimasi  KM  baterai  pada sistem microgrid dapat digolngkan menjadi  empat kelompok, yaitu  metode pengukuran langsung, metode kecerdasan buatan ( artificial intelligence method ), metode berbasis model ( model- based  method )  dan  metode  gabungan  ( hybrid ).  Referensi  [7] juga  secara  komprehensif  mempelajari  berbagai  parameter kondisi  baterai  yang  dapat  sangat  berguna  dalam  operasional SMB, di antaranya adalah KM, KK, state of energy (SoE), dan Sisa  Waktu  Guna/SWG  ( Remaining  Useful  Life /RUL). Sementara  itu,  telah diusulkan  juga  metode  estimasi  KM  dan KK  pada  baterai lithium-ion secara  daring  dengan menggunakan parameter pengukuran terbaru yang dinamakan unit time voltage drop (V’) yang merepresentasikan penurunan tegangan per satuan waktu pada saat proses pengosongan [12].
Mengacu pada tinjauan pustaka di atas, dapat dilihat bahwa ada  cukup  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan estimasi KM baterai dan juga estimasi KK karena ada  kaitan  yang  sangat  erat  antara  KK  dengan  KM  baterai. Berdasarkan tinjauan pustaka yang dilakukan, diketahui bahwa sebagian besar data yang digunakan pada penelitian terdahulu adalah  data  baterai  yang  berasal  dari  hasil  simulasi  atau  data yang  berasal  dari  baterai  yang  sepenuhnya  dapat  dikontrol  di laboratorium . Makalah  ini  mencoba  mengimplementasikan metode estimasi KM dan KK berbasis data, yaitu metode mesin pembelajaran RVP dengan menggunakan data riil yang berasal dari  sistem  penyimpan  energi  baterai  yang  tersusun  dari seperangkat  sel  baterai  VRLA  yang  disusun  secara  khusus untuk menjadi bagian penting dari sistem nanogrid yang ada di Laboratorium Manajemen Energi TF – ITB. Makalah ini ingin membuktikan bahwa  penerapan algoritme mesin pembelajaran RVP    mampu  menghasilkan  model  regresi  yang  dapat digunakan  untuk  mengestimasi  nilai  KM  dengan  tingkat akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode  konvensional, yaitu  dengan  metode  CC,  ketika  diimplementasikan  pada sistem yang riil.
Makalah  ini  disusun  menjadi  empat  bagian,  yaitu  1) pendahuluan,  yang  berisi  latar  belakang  penelitian,  tujuan penelitian, tinjauan literatur, dan kontribusi yang diberikan oleh penelitian  ini;  2)  metodologi,  yang  memuat  tahapan-tahapan yang  dilakukan,  dasar  teori,  dan  konfigurasi  peralatan  yang digunakan pada penelitian ini; 3) hasil dan pembahasan, yang memaparkan hasil yang didapatkan pada penelitian ini berserta analisisnya; serta 4) kesimpulan penelitian.

## II. M ETODOLOGI
Pengukuran kondisi muatan baterai tidak mudah dilakukan karena  reaksi  yang  terjadi  dalam  proses  pengisian  dan pengosongan  sebuah  baterai  adalah  reaksi  kimia  yang  cukup kompleks.  Parameter  baterai  yang  paling  mungkin  untuk diukur  adalah  tegangan,  arus,  dan  temperatur  baterai.  Karena hal  ini,  ketiga  parameter  tersebut  sering  dijadikan  indikator untuk mengestimasi KK dan KK baterai. Berbagai cara untuk
melakukan estimasi KM baterai telah dikembangkan oleh para ahli. Secara umum, terdapat empat metode untuk mengestimasi KM baterai, yaitu metode pengukuran langsung, metode book keeping , metode mesin pembelajaran, dan metode gabungan. Metode  pertama  adalah  metode  pengukuran  langsung. Metode  pengukuran  langsung  merujuk  pada  properti  fisis baterai  seperti  tegangan  terminal  dan  impedans  baterai  untuk mengestimasi  KM  baterai.  Salah  satu  metode  pengukuran langsung adalah metode tegangan sirkuit terbuka. Pada metode ini, KM baterai diestimasi dengan pendekatan tegangan sirkuit terbuka. Secara matematis, estimasi KM baterai dengan metode tegangan sirkuit terbuka dapat dilihat pada (1), dengan 𝑉𝑠𝑡 ( 𝑡 ) menyatakan  tegangan  sirkuit  terbuka  pada  saat t , 𝐾𝑀 ( 𝑡 ) menyatakan kondisi muatan baterai pada saat 𝑡 , 𝑎 0 menyatakan tegangan terminal baterai saat 𝐾𝑀 = 0, serta 𝑎 1 didapat dengan mengetahui nilai 𝑎 0 dan 𝑉𝑠𝑡 ( 𝑡 ) saat 𝐾𝑀 = 1 [13]. Kelemahan metode  ini  adalah  pada  saat  pengukuran,  semua  beban  harus dilepaskan.
𝑉 𝑠𝑡 (𝑡) = 𝑎 1 ∗  𝐾𝑀(𝑡) + 𝑎 0 . (1)
Metode  estimasi  KM  baterai  kedua  adalah  metode book- keeping . Metode  ini memperhitungkan beberapa efek internal baterai,  seperti self-discharge ,  peluruhan  kapasitas,  dan efisiensi pengosongan dalam mengestimasi KM baterai. Salah satu metode book-keeping yang paling populer adalah metode CC. Pada metode CC, KM baterai diestimasi dengan mengukur arus  pengosongan  dan  mengintegrasikannya  terhadap  waktu [13].  Secara  matematis,  estimasi  KM  baterai  dengan  metode CC dituliskan pada (2), dengan 𝐾𝑀 ( 𝑡 ) menyatakan KM baterai pada  waktu 𝑡 , 𝐾𝑀 ( 𝑡 −  1)  menyatakan  KM  baterai  sebelum waktu 𝑡 , 𝐼 ( 𝑡 ) menyatakan arus pengosongan baterai pada waktu 𝑡 , dan 𝐶 o menyatakan kapasitas baterai sebelum pengosongan dalam Ah.
𝐾𝑀(𝑡) = 𝐾𝑀(𝑡 − 1)   − 1 𝐶𝑜 ∫ 𝐼(𝑡)𝑑𝑡 𝑡 𝑡−1 . (2)
Metode  ketiga  yaitu metode  sistem  adaptif.  Metode  sistem adaptif  adalah  metode  yang  dapat  menyesuaikan  secara otomatis  terhadap  perubahan  sistem.  Pada  dasarnya,  baterai bekerja  secara  kimia  dengan  melibatkan  proses  kimia  yang kompleks. Hal ini menyebabkan sifat KM baterai tidak linear. Sistem  adaptif  menawarkan  solusi  yang  baik  untuk mengestimasi  KM  baterai.  Salah  satu  metode  sistem  adaptif adalah  metode  RVP.  Estimasi  dengan  MVP  tidak  hanya menghilangkan kelemahan  dari  metode  CC,  tetapi  juga  dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Untuk mengimplementasikan  metode  RVP  pada  kasus  estimasi  KM dan KK pada makalah ini, dipilih bahasa pemrograman Python dengan  memanfaatkan  modul scikit-learn sebagai  modul algoritme mesin pembelajarannya.
Penelitian  dalam  makalah  ini  dapat  dibagi  menjadi  dua bagian, yaitu estimasi KM dan estimasi KK baterai. Alur kedua bagian penelitian tersebut ditunjukkan pada Gbr. 1.
Penelitian  ini  diawali  dengan  pengambilan  data  dari  basis data  Laboratorium  Manajemen  Energi  TF  –  ITB.  Data  yang telah  diambil  selanjutnya  dipisah  menjadi  dua,  yaitu  data pengukuran  untuk  estimasi  KM  (Tahap  1)  dan  data  historis untuk estimasi KK (Tahap 2).

## A. Penelitian Tahap 1
Pada  tahap  1  ini  dilakukan  pemrosesan  awal  untuk memisahkan  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  adalah  data estimasi KM baterai pembacaan Hybrid Inverter (HI) dan hasil perhitungan  estimasi  KM  baterai  dengan  metode  CC.  Kedua data latih tersebut digunakan sebagai masukan untuk estimasi KM  baterai  dengan  metode  RVP.  Pada  metode  RVP,  dicari nilai  parameter  C, gamma ,  dan  epsilon  optimum  berdasarkan skor  uji  rata-rata.  Kombinasi parameter  RVP  dengan  skor uji rata-rata  tertinggi  dipilih  untuk  diterapkan  pada  model. Selanjutnya,  pemilihan kernel ditentukan  dengan  nilai koefisien determinasi ( R 2 ). Batasan nilai R 2 pada penelitian ini adalah 0,90, yaitu apabila nilai dari R 2 ≥ 0,90, maka hasil RVP diterima,  dan  sebaliknya,  apabila  nilai R 2 <  0,90,  maka  akan dilakukan proses RVP kembali hingga mendapatkan nilai R 2 ≥ 0,90.  Setelah  nilai R 2 didapatkan,  tahap  selanjutnya  adalah mencari  nilai  galat  akar  rata-rata  kuadrat  atau Root  Mean Square  Error (RMSE)  dari  parameter  optimum  yang  telah diperoleh dengan membandingkannya terhadap data uji berupa pembacaan estimasi KM oleh HI.

## B. Penelitian Tahap 2
Pada  tahap  2,  dilakukan  pengambilan  data  historis,  lalu dilakukan  pemrosesan  awal  pada  data  tersebut  dengan memisahkan  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih berupa hasil estimasi KK dengan metode peluruhan kapasitas
Gbr. 1 Alur pelaksanaan penelitian. Mulai Pemrosesan Data KM Pemrosesan
Data KK Estimasi KM HI Estimasi KM CC Estimasi
KK PK
RVP RVP Pengambilan Data R2 Hitung RMSE Hasil
Estimasi KM Kernel Polinomial Kernel RBF
Kernel Linear Hitung RMSE & R 2 Hasil Estimasi KK Selesai Tahap –
Estimasi Kondisi Muatan Tahap – Estimasi Kondisi Kesehatan
sebanyak  49  siklus  awal,  sedangkan  data  uji  berupa  hasil estimasi KK dengan metode peluruhan kapasitas setelah siklus ke-49 hingga akhir dari waktu guna (siklus ke-125). Data latih tersebut digunakan sebagai masukan untuk estimasi KK baterai dengan metode RVP. Pada metode RVP, dicari nilai parameter C, gamma , dan epsilon optimum berdasarkan skor uji rata-rata. Kombinasi  parameter  RVP  dengan  skor uji  rata-rata  tertinggi dipilih untuk diterapkan pada model. Selanjutnya, ketiga kernel diterapkan  untuk  mengestimasi  KK  baterai.  Ketiga kernel tersebut  yaitu kernel linear,  polinomial,  dan Radial  Basis Function (RBF).  Dari  hasil  estimasi  masing-masing kernel tersebut selanjutnya dihitung nilai R 2 dan RMSE.

## C. Kondisi Muatan dan Kondisi Kesehatan Baterai
KM didefinisikan sebagai rasio kapasitas sisa baterai saat ini dengan  kapasitas  baterai  sebelum  pengosongan  [6].  Secara matematis, KM baterai dapat diperoleh seperti pada (3), dengan KM menyatakan  KM  baterai, C r menyatakan  kapasitas  sisa baterai saat ini dalam Ah, dan C o menyatakan kapasitas baterai pada ketika terisi penuh dalam Ah.
𝐾𝑀 = 𝐶𝑟 𝐶𝑜 . (3)
KK  baterai  adalah  rasio  antara  kapasitas  terukur  terhadap kapasitas nominal [14]. Kapasitas terukur adalah kapasitas pada saat  terisi  penuh  sebelum  proses  pengosongan,  sedangkan kapasitas nominal baterai diberikan oleh pabrikan baterai yang menunjukkan kapasitas maksimum dari baterai tersebut ketika masih dalam keadaan baru [4]. Nilai KK baterai menunjukkan derajat  degenerasi  dari  suatu  baterai.  Secara  matematis, estimasi KK baterai dengan metode peluruhan kapasitas dapat diperoleh  dengan  menggunakan  (4),  dengan C o menyatakan kapasitas  baterai  sebelum  pengosongan  dalam  Ah  dan C n menyatakan kapasitas nominal baterai dalam Ah [14], [15].
𝐾𝐾 = 𝐶𝑜 𝐶𝑛 . (4)

## D. Metode Regresi Vektor Pendukung
Metode RVP merupakan salah satu tipe dari metode Mesin Vektor  Pendukung  (MVP),  yang  merupakan  salah  satu  jenis algoritme  pembelajaran  mesin  ( machine  learning ),  yang digunakan untuk melakukan analisis  untuk mendapatkan pola atau  model  hubungan  sebab-akibat  pada  data  masukan  dan keluaran dari suatu sistem dengan proses pembelajaran mesin berdasarkan  algoritme  pembelajaran  berbasis  statistik  dengan memanfaatkan data latih [5], [16].
MVP bekerja dengan melakukan pemilihan bidang pemisah ( boundary plane ) pada data yang digunakan. Bidang pemisah adalah  permukaan  pembagi  data  yang  digunakan  pada  data multidimensi. Jika terdapat bidang berdimensi h , maka bidang pemisah  merupakan  bidang  yang  berdimensi h -1,  sehingga dapat  juga  disebut hyperplane karena  dimensinya  bisa  lebih dari dua. Bidang pemisah pada MVP linear diilustrasikan pada Gbr. 2 [16]. Persamaan bidang pemisah ditunjukkan pada (5).
𝑦 = 𝑤𝑥 + 𝑏
(5)
dengan y adalah  persamaan  bidang  pemisah, w adalah pembobotan  vektor,  dan b adalah  intersep.  Dari  Gbr.  1,  galat
antara  data  latih  terhadap  bidang  pemisah  idealnya  berada  di rentang  y  -  ε  hingga  y  +  ε  (tabung  ε).  Hal  tersebut  dapat dinyatakan  dengan  fungsi epsilon  insensitive  loss sebagai berikut [16].
𝐿 𝜀 (𝑦 𝑖 , 𝑦) = { 0,                  |𝑦 𝑖 −  𝑦| <  𝜀 |𝑦 𝑖 −  𝑦| − 𝜀,         lainnya
(6)
dengan ε merupakan lebar radius toleransi yang diperbolehkan. Persamaan  (4)  mengindikasikan  bahwa  galat  dapat  diabaikan selama data latih masih berada di dalam tabung ε. Tujuan fungsi epsilon  insensitive  loss adalah  untuk  mencari  sebuah  fungsi yang dapat menyesuaikan data latih dengan galat ≤ ɛ [17].
Akhirnya,  dengan  melibatkan  fungsi kernel 𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥) untuk mentransformasikan  permasalahan  ke  dimensi  yang  lebih tinggi agar sistem yang tidak linear dapat ditangani dengan cara biasa,  persamaan  untuk  bidang  pemisah  dapat  dituliskan sebagai (7) sebagai berikut.
𝑦 = ∑ 𝛼 𝑖 . 𝑛 𝑖=1 𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥) +  𝑏 . (7)
Pada metode RVP, terdapat tiga buah tipe kernel yang biasa digunakan. Ketiga kernel tersebut adalah kernel linear, kernel polinomial,  dan kernel RBF.  Berikut  ini  adalah  bentuk persamaan dari ketiga fungsi kernel tersebut. Kernel linear:
𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥) =   𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 . (8)
Kernel polinomial:
𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥) = (𝑥 𝑖 𝑇 𝑥 + 𝑟) 𝑑 . (9)
Kernel RBF:
𝜅(𝑥 𝑖 , 𝑥) = 𝑒𝑥𝑝  (− ‖𝑥𝑖 −𝑥‖2 2𝜎2 ) (10)
Gbr. 2 Ilustrasi bidang pemisah pada RVP.
Data latih ( 𝑥
𝑖 , 𝑦 𝑖 )
dengan { 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ∈ R dan i =  1,2, . . n dengan n = jumlah data Keterangan :
Data latih ( 𝑦 𝑖 < 𝑦 − ε , 𝑦 𝑖 > 𝑦 + 𝜀 ) Data latih ( 𝑦 − 𝜀 ≤ 𝑦 𝑖 ≤ 𝑦 + ε ) Bidang pemisah ( hyper plane)
Bidang batas ( boundary plane)
dengan r adalah  intersep, d adalah  derajat  polinomial,  dan  σ 2 adalah  varians.  Untuk  pengaplikasiannya  pada  modul  mesin pembelajaran  bahasa  Python  (modul scikit-learn ),  persamaan matematis  RVP  tersebut  disederhanakan  menjadi  tiga parameter pemisah ( hyper parameter ). Ketiga hyper parameter tersebut adalah sebagai berikut [16].
1)  Parameter  C :  Parameter  ini  ialah  representasi  dari jangkauan  bidang  batas  untuk  mempertimbangkan  data  latih yang  dimiliki.  Semakin  besar  nilai  C,  model  akan  berupaya untuk melakukan penyesuaian terhadap lebih banyak data latih. Apabila  nilai  C  terlalu  besar,  model  akan  rentan  terhadap gangguan  ( noise )  dan  dapat  menyebabkan  hilangnya  sifat umum dari model ( overfitting ).
2)  Parameter Gamma ( γ) : Parameter ini merupakan inversi dari varians. Nilai γ yang rendah mengindikasikan varians yang besar  pada  data  latih,  sehingga  dua  titik  dapat  dianggap memiliki nilai sama, meskipun berada pada rentang nilai yang signifikan.  Sebaliknya,  nilai γ yang  tinggi  mengindikasikan varians yang rendah pada data latih.
3)  Parameter  Epsilon  (ε): Parameter  ini  merupakan  lebar radius  toleransi  yang  diperbolehkan  dari  data  latih  untuk menentukan bidang batas model.

## E. Parameter Validasi Model
Hasil  perkiraan  model  dapat  divalidasi  dengan  koefisien determinasi ( R 2 ) dan galat akar rata-rata kuadrat (RMSE) [18].
1)  Koefisien  Determinasi  (R 2 ): Koefisien  determinasi merupakan  ukuran  seberapa  baik  kemampuan  model  dalam menerangkan  variasi  variabel  terikat.  Nilai 𝑅 2 memiliki rentang  0  hingga  1,  yaitu  jika  nilai 𝑅 2 mendekati  1  berarti model yang dimiliki dapat mengikuti pola atau variasi variabel terikat  ( dependent  variable )  dengan  baik.  Koefisien determinasi 𝑅 2 dirumuskan  pada (11), dengan 𝑦 𝑖 adalah nilai aktual  pada  sampel  ke- 𝑖 , 𝑦̂ 𝑖 adalah  nilai  estimasi  model  pada
sampel  ke- 𝑖 , 𝑦 𝑖 adalah  rata-rata  nilai  aktual,  dan 𝑛 adalah banyaknya sampel.
𝑅 2 = 1 − ∑ (𝑦𝑖−𝑦̂𝑖)2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦𝑖−𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 . (11)
Persamaan  (11)  menggambarkan  koefisien  determinasi dengan ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 menyatakan  jumlah  kuadrat  sisa ( residual  sum  of  square )  dan ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 menyatakan jumlah kuadrat total ( total sum of square ) dari model,
2)  RMSE: Galat  akar  rata-rata  kuadrat  atau  RMSE merupakan akar dari rata-rata galat estimasi yang dikuadratkan. Nilai RMSE dapat dihitung dengan persamaan berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (12)
dengan 𝑦 𝑖 adalah nilai aktual pada sampel ke- 𝑖 , 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai estimasi  model  pada  sampel  ke- 𝑖 ,  dan 𝑛 adalah  banyaknya sampel.

## F. Konfigurasi Sistem Nanogrid di Lab Manajemen Energi
Penelitian  ini  merupakan  bagian  dari roadmap penelitian yang dilakukan di Laboratorium Manajemen Energi di Program Studi Teknik Fisika ITB. Tema besar dari roadmap penelitian di  sini  adalah  pengembangan  sistem nanogrid dan  sekaligus penilaian kinerjanya. Umumnya, penelitian tersebut dilaksanakan  oleh  mahasiswa  S1,  S2,  dan  S3  Teknik  Fisika yang  mempunyai  peminatan  di  bidang  manajemen  energi dalam  rangka  penyelesaian  tugas  akhir. Nanogrid merupakan teknologi  yang  mengintegrasikan  sumber  daya  energi terdistribusi,  seperti  turbin  angin,  panel  surya,  dan  sistem penyimpan  energi  dengan  kapasitas  yang  kecil  (di  bawah  10 kW).  Profil  sistem nanogrid pada  Laboratorium  Manajemen Energi TF – ITB ditunjukkan pada Gbr. 3 [2].
Berdasarkan  Gbr.  3,  dapat  diketahui  bahwa  sumber  energi dari sistem nanogrid pada Laboratorium Manajemen Energi TF – ITB berasal dari PLTS sebagai sumber energi utama, jaringan
Gbr. 3 Sistem nanogrid di Lab Manajemen Energi TF – ITB.
Power Line (V DC ) Communication/Control Line Smart Meter Power Line (V AC ) Smart Converter Load (Building) DC to AC Converter Photo Voltaic Batterry Energy Storage Nanogrid Control Center Nanogrid Main Bus Main Grid
listrik PLN sebagai sumber energi listrik cadangan, dan baterai sebagai sistem penyimpan energi listrik.

## G. Sistem Manajemen Baterai
SMB  di  sini  berfungsi  untuk  melindungi  baterai  dari kerusakan  dan  memelihara  baterai  pada  saat  kondisi  operasi dengan mengintegrasikan salah satu atau beberapa fitur, seperti sistem  pengawasan,  proteksi,  manajemen  pengisian  dan pengosongan, diagnosis, serta manajemen data. Secara umum, fitur-fitur SMB ditunjukkan pada Gbr. 4.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Estimasi Kondisi Muatan Baterai
Data  yang  diambil  untuk  estimasi  KM  baterai  adalah  hasil pengukuran tegangan modul baterai, arus pengosongan baterai, temperatur modul baterai, dan pembacaan KM baterai oleh HI yang dilakukan pada tanggal 7 April 2019 pukul  09.56−17.43 WIB.
Pembuatan  model  estimasi  KM  baterai  dimulai  dengan melakukan  proses  pengosongan  baterai  VRLA  pada  kondisi jaringan  PLN  dan  sistem  PLTS  mati,  sehingga  suplai  energi
hanya  berasal  dari  baterai.  Proses  pengosongan  baterai dilakukan pada arus pengosongan rata-rata 6,2 A dengan waktu pencacahan 1 menit selama 7 jam 48 menit, sehingga total data pengukuran  yang  diperoleh  sebanyak  468  data.  Data pengukuran  yang  diambil  pada  proses  pengosongan  tersebut adalah  tegangan  modul  baterai,  arus  pengosongan  baterai, temperatur modul baterai, dan pembacaan KM baterai oleh HI.
Gbr.  5  memperlihatkan  tegangan  modul  baterai  dan  arus pengosongan  terhadap  waktu  pada  saat  proses  pengosongan baterai.  Rentang  tegangan  pada  proses  pengosongan  tersebut berada  pada  42,4  V  hingga  50,4  V,  sedangkan  rentang  arus pengosongan pada saat proses pengosongan berada pada 5,1 A hingga 7 A.
Estimasi  KM  menggunakan  metode  CC  dilakukan  dengan pertama  kali  mengisi  baterai  ( charge )  hingga  penuh, dilanjutkan  dengan  proses  pengosongan  ( discharge )  dengan kecepatan tertentu. Sepanjang proses pengosongan, parameter- parameter baterai, yaitu tegangan ( V ), arus ( I ), dan temperatur ( T )  direkam  dengan  cermat.  Tahap  selanjutnya  adalah mengestimasi  KM  baterai  dengan  metode  CC  menggunakan (2).  Perhitungan  estimasi  KM  baterai  dengan  metode  CC
Gbr. 4 Fitur-fitur Sistem Manajemen Baterai (SMB).
Gbr. 5 Tegangan modul dan arus pengosongan terhadap waktu.

## Sistem Manajemen Baterai
Pemantauan
( Data Acquisition )
Cell Balancing
Manajemen Pengisian dan Pengosongan Manajemen
Data Prediksi Sisa Waktu Guna (SWG) Proteksi
Estimasi Kondisi Muatan (KM)
Estimasi Kondisi Kesehatan (KK)
dilakukan menggunakan bahasa pemrograman  Python dengan bantuan  perangkat  lunak  Jupyter.  Untuk  membatasi  jumlah halaman pada makalah ini, hasil  estimasi dengan metode CC ini di- plot dalam satu gambar yang sama dengan hasil estimasi menggunakan metode RVP.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  estimasi  KM  baterai dengan  metode  RVP.  Pada  tahap  ini,  digunakan  data  latih berupa  data  pembacaan  KM  oleh  HI  dan  hasil  estimasi  KM dengan  metode  CC.  Diketahui  ada  tiga  parameter  RVP  yang akan  sangat  menentukan  tingkat  akurasi  model  yang dihasilkan,  yaitu  parameter  C, gamma ,  dan  epsilon.  Nilai parameter yang tidak tepat akan menghasilkan model estimasi yang  buruk.  Untuk  dapat  menentukan  parameter  terbaik, digunakan  modul grid  search yang  ada  di  Python.  Hasil  dari grid  search berupa  skor  uji  rata-rata  yang  selanjutnya  dapat disebut  skor  parameter,  dengan  rentang  0  hingga  1.  Semakin tinggi  skor  yang  diperoleh,  semakin  baik  parameter  tersebut mendefinisikan model yang dimiliki.
Hasil penentuan parameter optimum RVP pada estimasi KM baterai  menggunakan  modul grid  search diperlihatkan  pada Gbr. 6. Pada gambar ini, semakin putihnya sel pada grid search menjadi  indikasi  bahwa  skor  parameter  semakin  tinggi. Terlihat bahwa parameter RVP hasil validasi tersebut memiliki nilai optimum pada C = 5,129, gamma = 0,331, dan epsilon = 0,0001, dengan skor sebesar 0,9978. Untuk memvalidasi bahwa nilai epsilon yang didapat optimum, nilai C dan gamma dibuat konstan,  sedangkan  nilai  epsilon  dinaikkan  dan  diturunkan hingga  didapatkan  skor  tertinggi.  Hasil  validasi  parameter epsilon optimum disajikan pada Tabel I.
Berdasarkan Tabel I, tampak bahwa nilai epsilon berbanding terbalik  dengan  skor.  Semakin  kecil  nilai  epsilon,  semakin besar  nilai  skor  parameter.  Pada  model  4  terlihat  bahwa  skor turun  dari  0,9978  menjadi  0,9976.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa model optimum adalah model sebelumnya, yaitu model 3,  dengan  nilai  epsilon  sebesar  0,0001,  sehingga  parameter optimum untuk estimasi KM baterai dengan RVP adalah model
3 dengan nilai C = 5,129, gamma = 0,331, dan epsilon = 0,0001. Selanjutnya,  hasil  parameter  model  3  digunakan  untuk melakukan estimasi KM baterai dengan metode RVP.
Selanjutnya, hasil estimasi KM baterai dengan metode RVP dan  hasil  estimasi  dengan  metode  CC  ini  di- plot pada  satu grafik yang sama yang ditunjukkan pada Gbr. 7. Pada grafik ini ditampilkan juga grafik KM yang terbaca pada modul HI untuk dibandingkan.
Langkah berikutnya adalah memvalidasi hasil estimasi KM dengan metode CC dan metode RVP menggunakan besaran R 2 dan RMSE, yang hasilnya diperlihatkan pada Tabel II. Dari sini dapat  dikonfirmasi  bahwa  estimasi  KM  dengan  metode  SVR memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode CC.
Hasil  estimasi  KM  baterai  dengan  metode  RVP  pada penelitian  ini  selanjutnya  dibandingkan dengan  hasil  estimasi KM baterai dengan metode serupa pada penelitian sebelumnya [13].  Tabel  III  memperlihatkan  perbandingan  hasil  estimasi KM  baterai  dengan  penelitian  sebelumnya.  Dari  tabel  ini terlihat  bahwa metode RVP pada penelitian ini menghasilkan nilai  RMSE  empat  kali  lebih  kecil  dibandingkan  dengan
Gbr. 6 Penentuan parameter estimasi KM dengan grid search .
T ABEL I
H ASIL V ALIDASI P ARAMETER E STIMASI KM DENGAN G RID S EARCH Model Parameter Skor Keterangan 𝑪 γ 𝜺 1 5,129 0,331 0,01 0,6137 - 2 5,129 0,331 0,001 0,9907 - 3 5,129 0,331 0,0001 0,9978 Optimum 4 5,129 0,331  0,00001 0,9976 - T ABEL II
V ALIDASI M ETODE E STIMASI KM B ATERAI Metode R 2 RMSE CC 0,9268 0,0220 RVP 0,9991 0,0024
metode  yang  sama  pada  penelitian  sebelumnya.  Hal  ini dikarenakan pada penelitian sebelumnya, penentuan parameter optimum RVP tidak menggunakan metode grid search , tetapi menggunakan  pencarian  manual  ( manual  search )  untuk memperoleh hasil RMSE minimum.

## B. Estimasi Kondisi Kesehatan Baterai
Data  yang  diambil  untuk  estimasi  KK  baterai  adalah pembacaan KK baterai oleh HI dari awal instalasi pada tanggal 18  Februari  2014  hingga  akhir  waktu  guna  pada  tanggal  9 Februari 2018. Model estimasi KK baterai dilakukan pada data latih  sebanyak  49  siklus  yang  terdiri  atas  tiga  puluh  siklus dengan nilai KK hasil perhitungan metode peluruhan kapasitas dan  sembilan  belas  siklus  sisanya  bernilai  kosong.  Siklus kosong  tersebut  terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  sebanyak tiga  belas  siklus  kosong  akibat  perbaikan  server  dan  enam
siklus  kosong  akibat  terjadinya  kegagalan Modbus Remote Terminal  Unit (RTU).  Data  latih  untuk  estimasi  KK ditunjukkan  pada  Gbr.  8.  Selanjutnya,  dilakukan  estimasi menggunakan  metode  RVP  berdasarkan  nilai  KK  dari  tiga puluh siklus yang ada.
Estimasi KK baterai dengan metode RVP dilakukan dengan tiga kernel yang berbeda, yaitu kernel linear, polinomial, dan RBF. Ketiga kernel tersebut diterapkan kemudian dipilih salah satu yang paling optimum untuk digunakan pada estimasi KK baterai. Penentuan parameter RVP optimum dilakukan dengan grid  search yang  hasilnya  ditunjukkan  pada  Gbr.  9.  Gambar tersebut menunjukkan penentuan parameter optimum algoritme RVP  dengan kernel polinomial  dan  RBF  untuk  estimasi  KK dengan  metode grid  search .  Terlihat  bahwa  parameter  RVP hasil  validasi  tersebut  memiliki  nilai  optimum  pada  C  = 141.252, gamma = 1,02 e-05, dan epsilon = 0,009, dengan skor sebesar 0,7933. Skor di sini merepresentasikan nilai parameter dalam mendefinisikan model yang dimiliki. Nilai skor berada pada rentang 0 hingga 1. Semakin tinggi skor yang diperoleh, semakin  baik  parameter  tersebut  mendefinisikan  model  yang dimiliki.
Gbr. 7 Estimasi KM baterai dengan metode RVP dibandingkan dengan metode CC dan hasil pembacaan modul HI.
Gbr. 8 Data latih KK baterai.
, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , T ABEL III P ERBANDINGAN H ASIL E STIMASI KM B ATERAI Penelitian Tahun Jenis Baterai Metode RMSE [13] 2016 VRLA RVP 0,0098 Penelitian ini 2019 VRLA RVP 0,0024
Hasil  parameter  optimum  tersebut  selanjutnya  diterapkan untuk  mengestimasi  KK  baterai  pada kernel RBF  dan kernel polinomial  derajat  tiga.  Ketiga kernel tersebut  selanjutnya digunakan  untuk  melakukan  interpolasi  KK  baterai  pada  tiga belas siklus kosong akibat perbaikan. Parameter hasil estimasi KK  baterai  dengan  tiga kernel tersebut  diperlihatkan  pada Tabel IV.
Pada kernel linear,  didapatkan  persamaan  -0,001996 x + 0,996172 dengan x menyatakan jumlah siklus. Nilai -0,001996 menyatakan pembobotan vektor ( w ) yang pada kernel tersebut
bernilai negatif. Hal ini berarti bahwa KK baterai berbanding terbalik  dengan  jumlah  siklus.  Sesuai  dengan  penelitian sebelumnya [4],  semakin banyak jumlah siklus, semakin turun nilai  KK  baterai,  dengan  penurunan  sebesar  0,001996  untuk kenaikan  setiap  satu  siklus.  Nilai  0,996172  menyatakan intersep  ( b )  yang  pada  siklus  ke-0,  nilai  KK  baterai  adalah 0,996172.
Gbr.  10  menunjukkan  hasil  estimasi  KK  baterai  dengan kernel linear,  polinomial,  dan  RBF,  sekaligus  hasil interpolasinya.  Selanjutnya,  hasil  estimasi  KK  baterai  pada masing-masing kernel tersebut  divalidasi  dengan  menghitung nilai R 2 dan RMSE. Hasil validasi model untuk masing-masing kernel ditunjukkan pada Tabel V.
Berdasarkan  Tabel  V,  diketahui  bahwa  diperoleh  nilai R 2 untuk kernel linear sebesar 0,8533, kernel polinomial sebesar 0,8968, dan kernel RBF sebesar 0,9081. Dari tabel yang sama dapat  dilihat  bahwa  nilai  RMSE  terkecil  dimiliki  oleh kernel RBF,  yaitu  sebesar  0,0108,  sedangkan  pada kernel linear
Gbr. 9 Penentuan parameter estimasi KK dengan grid search.
Gbr. 10 Hasil estimasi KK baterai pada data latih dan hasil interpolasinya pada data yang kosong.
, , , , , , , , , , , , T ABEL IV P ARAMETER E STIMASI KK B ATERAI DENGAN RVP Kernel Parameter 𝑪 γ 𝜺 𝒘 𝒃 𝒅 Linear - - - -0,001996  0,996172 - Polinomial  141252  1,02 e-05  0,009 - - 3 RBF 141252  1,02 e-05  0,009 - - -
diperoleh  nilai  RMSE  sebesar  0,0136  dan  pada kernel polinomial diperoleh nilai RMSE sebesar  0,0114. Dari ketiga kernel tersebut, kernel RBF memberikan nilai R 2 paling tinggi dengan  RMSE  terkecil.  Hal  ini  dikarenakan kernel RBF memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  kasus  regresi  linear maupun nonlinear

## IV. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Estimasi  KM  dan  KK  sangat  penting  dalam  rangka optimalisasi  penggunaan  baterai,  terlebih  lagi  ketika  baterai digunakan  sebagai  sistem  penyimpan  energi  cadangan  pada sistem nanogrid .  Namun,  yang  menjadi  permasalahan  adalah tidak  ada  peralatan  instrumentasi  yang  dapat  secara  langsung mengukur  kedua  besaran  tersebut.  Tujuan  dari  penerapan regresi RVP dengan bermacam-macam kernel adalah agar hasil regresi dapat dijadikan model untuk mengestimasi KM dan KK baterai  yang  tidak  dapat  diukur  secara  langsung  dengan menggunakan  indikator-indikator  lain  yang  dapat  diukur dengan peralatan/instrumentasi pengukuran yang tersedia.
Modul  mesin  pembelajaran  Python  memungkinkan implementasi RVP dengan  berbagai jenis kernel , di antaranya kernel linear, kernel polinomial,  dan kernel RBF  yang digunakan  dalam  makalah  ini.  Pengujian  yang  dilakukan dengan  menggunakan  modul grid  search ini  menunjukkan bahwa kinerja terbaik diperoleh ketika digunakan kernel RBF. Kerugian  dari  metode  CC  adalah  hasil  yang  sangat bergantung pada keakuratan sensor. Sensor yang tidak akurat akan  menyebabkan  terjadinya  akumulasi    kesalahan  karena sifatnya yang open-loop .
Data  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  kesehatan baterai  mengalami  penurunan  dari  waktu  ke  waktu  seiring dengan  terjadinya  proses  pengosongan  ( discharging )  dan pengisian ( charging ) pada baterai. Dengan melakukan estimasi KK  baterai,  dapat  diketahui  baterai  masih  layak  dioperasikan atau sudah perlu untuk diganti dengan yang baru.
Berdasarkan penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa model estimasi  KM  baterai  dengan  RVP  memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  CC,  seperti terlihat pada Tabel II, yaitu  nilai R 2 sebesar 0,9991 dan nilai RMSE  sebesar  0,0024.  Sementara  itu,  untuk  model  estimasi KK dengan metode RVP memiliki nilai R 2 sebesar 0,9081 dan nilai RMSE sebesar 0,0108.

## B. Prospek Penelitian Lanjutan
Untuk  kelanjutan  penelitian,  ada  beberapa  kemungkinan yang dapat dilakukan, seperti melakukan penelitian parameter kinerja baterai yang lainnya, yaitu prediksi SWG, menyelidiki lebih  jauh  lagi  pengaruh  temperatur  terhadap  KM,  KK,  dan
SWG,  dan  lebih  jauh  lagi  meneliti  pengaruh  SMB,  seperti pengontrolan  kecepatan  pengisian  dan  pengosongan  terhadap keandalan sistem nanogrid . Sebagai perbandingan, dapat juga digunakan metode sistem pembelajaran yang lain, yaitu ANN atau deep learning untuk diterapkan pada data yang ada pada penelitian ini.
R EFERENSI
[1]  M.M. Rahman, A.O. Oni, E. Gemechu, dan A. Kumar, “Assessment of Energy Storage Technologies: A Review,” Energy Convers. Manag. , Vol. 223, hal. 113295, 2020.
[2]  D. Widjajanto, E. Leksono, dan A. Widyotriatmo, “Nanogrid Reliability Assessment  Study  Using  Loss  of  Load  Expectation,” Int.  J.  Renew. Energy Res. , Vol. 9, No. 4, hal. 2040–2052, 2019.
[3]  S. Petrovic, Battery Technology Crash Course: A Concise Introduction , Cham, Switzerland: Springer, 2011.
[4]  J.  Jung,  L.  Zhang,  dan  J.  Zhang, Lead-Acid  Battery  Technologies  - Fundamentals,  Materials  and  Applications ,  Boca  Raton,  USA:  CRC Press, 2016.
[5]  C.  Vidal,  P.  Malysz,  P.  Kollmeyer,  dan  A.  Emadi,  “Machine  Learning Applied to Electrified Vehicle Battery State of Charge and State of Health Estimation:  State-of-the-Art,” IEEE  Access ,  Vol.  8,  hal.  52796–52814, 2020.
[6]  M. Danko, J. Adamec, M. Taraba, dan P. Drgona, “Overview of Batteries State  of  Charge  Estimation  Methods,” Transp.  Res.  Procedia ,  Vol.  40, hal. 186–192, 2019.
[7]  Y.  Wang,  J.  Tian,  Z.  Sun,  Z.L.  Wang,  R.  Xu,  M.  Li,  dan  Z.  Chen,  “A Comprehensive  Review  of  Battery  Modeling  and  State  Estimation Approaches  for  Advanced  Battery  Management  Systems,” Renew. Sustain. Energy Rev. , Vol. 131, hal. 110015, 2020.
[8]  P.  Křivík,  “Methods  of  SoC  Determination  of  Lead  Acid  Battery,” J. Energy Storage , Vol. 15, hal. 191–195, 2018.
[9]  G.A. Trinandana, A.W. Pratama, E. Prasetyono,  dan D.O. Anggriawan, “Real  Time  State  of  Charge  Estimation  for  Lead  Acid  Battery  Using Artificial Neural Network,” Proc. - 2020 Int. Semin. Intell. Technol. Its Appl. (ISITIA 2020) , 2020, hal. 363–368.
[10]  V. Surendar, V. Mohankumar, S. Anand, dan V.D. Prasanna, “Estimation of  State  of  Charge  of  a  Lead  Acid  Battery  Using  Support  Vector Regression,” Procedia Technol. , Vol. 21, hal. 264–270, 2015.
[11]  S. Boulmrharj, R. Ouladsine, Y. NaitMalek, M. Bakhouya, K. Zine-dine, M. Khaidar, dan M.  Siniti,  “Online Battery  State-of-Charge  Estimation Methods in Micro-Grid Systems,” J. Energy Storage , Vol. 30, hal. 1–18, 2020.
[12]  S.C. Huang, K.H. Tseng, J.W. Liang, C.L. Chang, dan M.G. Pecht, “An Online  SOC  and  SOH  Estimation  Model  for  Lithium-Ion  Batteries,” Energies , Vol. 10, No. 4, hal. 1-18, 2017.
[13]  R.H.  Saputra,  “Estimasi  SOC  dan  SOH  pada  Sistem  Baterai  dengan Metode Support Vector Machine.” Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia, Laporan Penelitian, hal. 1–10, 2016.
[14]  B. Gou, Y. Xu, dan X. Feng, “State-of-Health Estimation and Remaining- Useful-Life  Prediction  for  Lithium-Ion  Battery  Using  a  Hybrid  Data- Driven Method,” IEEE Trans. Veh. Technol. , Vol. 69, No. 10, hal. 10854– 10867, 2020.
[15]  A.  Guha  dan  A.  Patra,  “State  of  Health  Estimation  of  Lithium-Ion Batteries Using Capacity Fade and Internal Resistance Growth Models,” IEEE Trans. Transp. Electrif. , Vol. 4, No. 1, hal. 135–146, 2017.
[16]  A.  Nefedov  (2016)  “Support  Vector  Machines:  A  Simple  Tutorial,” [Online], https://sustech-cs-courses.github.io/IDA/materials/ Classification/SVM_tutorial.pdf,   tanggal akses: 25-Jun-2019.
[17]  S.  Shokri,  M.T.  Sadeghi,  M.A.  Marvast,  dan  S.  Narasimhan, “Improvement  of  the  Prediction  Performance  of  a  Soft  Sensor  Model Based on Support Vector Regression for Production of Ultra-Low Sulfur Diesel,” Pet. Sci. , Vol. 12, No. 1, hal. 177–188, 2015.
[18]  R.J.  Hyndman  (2014)  “Measuring  Forecast  Accuracy,”  [Online]. https://robjhyndman.com/papers/forecast-accuracy.pdf,  tanggal  akses: 25-Jun-2019.
T ABEL V V ALIDASI K ERNEL RVP PADA E STIMASI KK B ATERAI Kernel R 2 RMSE  Keterangan Linear 0,8533  0,0136 - Polinomial  0,8968  0,0114 - RBF 0,9081  0,0108 Optimum