ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 3 | Halaman 546 - 560
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.546

## Perbaikan MPPT Incremental Conductance
menggunakan ANN pada Berbayang Sebagian dengan Hubungan Paralel

## MUHAMMAD NIZAR HABIBI, DIMAS NUR PRAKOSO, NOVIE AYUB WINDARKO, ANANG TJAHJONO
Teknik Elektro Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email: nizaarhabibi@gmail.com
Received 19 Maret 2020 | Revised 30 Maret 2020 | Accepted 25 April 2020

## ABSTRAK
Algoritma  IncrementaL  Conductance  (IC)  adalah  algoritma  yang  bisa diimplementasikan  pada  sistem  Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT)  untuk mendapatkan daya maksimum dari panel surya. Akan tetapi algoritma MPPT IC tidak  bisa  bekerja  dikondisi  berbayang  sebagian,  karena  menimbulkan  daya maksimum lebih dari satu. Artificial Neural Network (ANN) bisa mengidentifikasi kurva karakteristik pada kondisi berbayang sebagian dan dapat mengetahui posisi daya  maksimum  yang  sebenarnya.  Masukan  dari  ANN  merupakan  nilai  arus hubung  singkat  serta  tegangan  buka  dari  panel  surya,  dan  keluaran  dari  ANN adalah nilai duty cycle yang digunakan sebagai posisi awal tracking dari MPPT IC. Data  learning  didapatkan  dari  perubahan  nilai  duty  cycle  secara  manual  pada sistem MPPT di berbagai kondisi radiasi. Hasil pengujian menunjukkan algoritma yang diajukan dapat menaikkan energi 5.79%-13.32% dibandingkan dengan ANN- Perturb and Observe dan ANN-Incremental Resistance dengan durasi 0.6 detik.
Kata kunci : MPPT, Incremental Conductance, Artficial Neural Network, Berbayang Sebagian, Hubungan Paralel

## ABSTRACT
The  Incremental  Conductance  (IC)  algorithm  is  an  algorithm  that  can  be implemented on Maximum Power Point Tracking (MPPT) systems to get maximum power from solar panels. However, the MPPT IC algorithm cannot work in partial shading conditions because it causes more than one maximum power. Artificial Neural  Network  (ANN)  can  identify  characteristic  curves  under  partial  shading conditions and can know the actual maximum power position. The input from ANN is the short circuit current and the open voltage of the solar panel. The output of ANN is the duty cycle value that is used as the initial tracking position of the MPPT IC. Learning data is obtained from manually changing the duty cycle value in the MPPT system in various radiation conditions. The test results show the proposed algorithm can increase energy 5.79% -13.32% when compared with ANN-Perturb and Observe and ANN-Incremental Resistance with a duration of 0.6 seconds.
Keywords : Maximum Power Point Tracking, Incremental Conductance, Artficial Neural Network, Partial Shading, Parallel Connection

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi secara global meningkat secara signifikan, begitu juga dengan energi terbarukan. Potensi Energi terbarukan sangat besar, hampir setengah dari kebutuhan global, pengembangannya  yang  begitu  cepat  sehingga  bisa  menjadi  sumber  energi  terbesar  pada tahun 2040 (BP Energy Outlook, 2019) . Salah satu sumber energi terbarukan yang sangat efisien yaitu energi surya. Energi ini bisa diubah menjadi daya listrik dengan memanfaatkan panel surya. Pada umumnya, energi yang dihasilkan oleh panel surya pada siang hari akan disimpan ke dalam baterai dan pada malam hari akan digunakan sebagai pasokan lampu atau peralatan  rumah  tangga  yang  memerlukan  daya  listrik.  Panel  surya  ini  juga  bisa  langsung digunakan tanpa baterai, akan tetapi karakteristik tegangan dan arus panel surya tidak linier, karena  kelemahannya  ada  pada  rendahnya  efisiensi  konversi  menjadi  daya  listrik  dan bergantung penuh pada faktor lingkungan yaitu radiasi matahari dan suhu atmosfer. Besarnya nilai daya listrik yang dihasilkan oleh panel surya juga bergantung dari spesifikasi-spesifikasi parameter pada panel surya yang digunakan. Parameter yang jelas terlihat dari berbagai panel surya adalah dari parameter arus hubung singkat ( Isc) dan tegangan buka (Voc) (Kurnia, dkk, 2013) .
Untuk mendapatkan daya listrik maksimum dari panel surya diharuskan menggunakan teknik tracking,  hal  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  efisiensi  konversi  energi  dari  panel  surya. Beberapa teknik tracking yang populer adalah Maximum Power Point Tracking (MPPT), dan Solar Tracking System. Teknik MPPT terdiri dari algoritma yang diimplementasikan ke sistem mikrokontroler yang diintegrasikan dengan konverter daya, dan sensor. Solar Power Tracking umunya  merupakan sebuah device  yang digunakan  untuk  menggerakkan  panel  surya,  dan pergerakan tersebut mengikuti arah pergerakan dari matahari. Oleh karena itu, MPPT memiliki keunggulan  dalam  hal  tidak  membutuhkan  komponen  yang  besar,  sistem  tidak  kompleks, mudah dalam perakitan, dan relatif lebih murah (Habibi, dkk, 2019).
Saat  ini  sudah  banyak  sekali  perkembangan  metode  MPPT,  mulai  dari  yang  konvensional hingga sampai berbasis komputasi. Contoh metode konvensional MPPT adalah Perturb and Observe (P&O) (Kamran, dkk, 2018) , dan Incremental Conductance (IC) (Necaibia, dkk, 2019) . Keunggulan dari algoritma MPPT Perturb and Observe serta Incremental Conductance adalah mampu untuk mencari daya maksimum panel surya berdasarkan data dari tegangan dan arus yang timbul serta tidak memperhatikan karakteristik dari panel surya yang digunakan, berkerja cukup baik dalam berbagai kondisi radiasi matahari, dan mudah implementasi dalam kontrol digital (Sera, dkk, 2013) . Akan tetapi jika kedua algoritma tersebut dibandingkan, maka algoritma Incremental Conductance lebih unggul dan hal kestabilan mendapatkan daya maksimum  dari  panel  surya  atau Maximum  Power  Point  (MPP)  serta  memiliki  osilasi  yang rendah jika berada pada daerah MPP (Khadidja, dkk, 2017) .
Akan  tetapi  algoritma Incremental  Conductance  hanya  bisa  bekerja  jika  karakteristik  panel surya terkena radiasi normal, sedangkan dalam praktiknya ada kondisi radiasi dari matahari tidak  bisa  diterima  oleh  panel  surya  secara  normal  atau  bisa  disebut  kondisi  berbayang sebagian ( partial shading). Metode MPPT konvensional tidak bisa bekerja di kondisi berbayang sebagian dikarenakan pada kurva karakteristik panel surya muncul beberapa titik maksimum yang  disebabkan  oleh  adanya diode  bypass,  dan  digunakan  menghindari  hot  spot (Mohapatra,  dkk, 2017) .  Titik  dengan  nilai  tertinggi  merupakan Global  Maximum  Power Point (GMPP), dan titik tertinggi kedua dan seterusnya merupakan Local Maximum Power Point (LMPP).  Sehingga  diperlukan  modifikasi  atau  perbaikan  untuk  metode  MPPT  konvensional khususnya  algoritma Incremental  Conductance  agar  bisa  bekerja  pada  kondisi  berbayang sebagian.
Metode MPPT yang bisa bekerja dalam kondisi berbayang sebagian merupakan metode MPPT yang berbasis komputasi seperti Differential Evolution (DE) (Tey, dkk, 2014) , Fuzzy Logic (Allataifeh, dkk, 2015) , dan Artificial Neural Network (ANN) (Bouselham, dkk, 2017) . Metode  ANN  berbasis  MPPT  memiliki  ciri  khas  yang  tidak  dimiliki  oleh  metode  berbasis komputasi yang lain, yaitu memiliki proses learning. Proses learning membantu metode ANN untuk mengenali terlebih dahulu karakteristik panel surya. Sehingga ANN dengan mudah bisa menentukan letak MPP berada atau jika kondisi berbayang sebagian yaitu letak GMPP berada. Keunggulan lain yang dimiliki oleh algoritma Artificial Neural Network (ANN) adalah memiliki respon kecepatan yang tinggi, operasi yang kuat, minim usaha komputasi karena ANN tidak membutuhkan komputasi yang kompleks dan rumit, serta dapat dijadikan solusi untuk masalah yang multi-variabel (Elobaid, dkk, 2015) .
Dalam makalah ini disusun algoritma yang merupakan perbaikan dari algoritma Incremental Conductance (IC) dengan menggunakan algoritma Artificial Neural Network (ANN), sehingga algoritma  bisa  bekerja  dalam  kondisi  berbayang  sebagian.  Jenis  karakteristik  berbayang sebagian yang dibentuk merupakan kombinasi dari dua panel surya yang diberi nilai radiasi matahari yang berbeda. Sehingga akan tercipta dua nilai puncak yaitu satu Global Maximum Power Point (GMPP) serta satu nilai puncak Local Maximum Power Point (LMPP). Oleh karena itu bisa saja letak GMPP  berada  di sebelah kiri atau  sebelah kanan dari  kurva  karakteristik panel  surya.  Algoritma  ANN  akan  mendeteksi  letak  GMPP  yang  diciptakan  oleh  kombinasi radiasi matahari pada panel surya, dan kemudian menentukan titik awal tracking MPPT dari algoritma Incremental  Conductance.  Algoritma  MPPT  Incremental  Conductance  dilengkapi dengan Variable  Step  Size,  yang  memungkinkan  nilai  step  size  yang  berubah-ubah.  Jika algoritma sudah mencapai nilai MPP atau GMPP dari panel surya maka nilai step size  akan direduksi sehingga bisa menghilangkan ripple MPP.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Rangkaian Ekuivalen Panel Surya
Panel surya digunakan untuk mengonversi radiasi matahari menjadi energi listrik. Panel surya bisa dikaitkan secara seri maupun paralel. Sistem panel surya menunjukkan hasil kurva I-V dan P-V yang non linier yang tergantung pada perubahan suhu dan radiasi yang ada pada saat itu.  Rangkaian  ekuivalen  panel  surya  ini  diwakili  oleh  satu  sumber  arus,  satu  dioda  yang terhubung paralel dengan sumber arus, satu resistor yang terhubung paralel dengan sumber arus dan diode, satu seri resistor, dan terminal keluaran.
Gambar 1. Rangkaian Ekuivalen Panel Surya (a) Diode Tunggal (b) Diode Ganda
Gambar 1(a) adalah rangkaian ekuivalen dari model diode tunggal. Maka persamaan arus yang keluar  dari  panel  surya  berdasarkan  rangkaian  diode  tunggal (Tamrakar,  dkk,  2016) ditunjukkan pada Persamaan (1).
𝐼 = 𝐼 − 𝐼 𝑒 − 1 − (1)
Di mana, 𝐼 dan 𝑉 adalah arus dan terminal tegangan pada panel surya, 𝐼 adalah arus yang dihasilkan ketika panel surya terkena iradiasi matahari, 𝐼 adalah arus jenuh, 𝑛 adalah faktor kualitas diode, 𝑁 adalah jumlah solar sel terhubung ke satu panel, 𝑉 adalah tegangan termal  sel  surya,  serta 𝑅 dan 𝑅 adalah  paralel  dan  seri  resistor  panel  surya.  Arus  yang dihasilkan oleh 𝐼 sepenuhnya bergantung pada radiasi matahari yang dipaparkan oleh panel surya sehingga dapat disajikan pada Persamaan (2).
𝐼 = 𝐼 + 𝑘 (𝑇 − 𝑇 ) (2)
Dengan 𝐼 adalah  arus  hubung  singkat  dari  panel  surya, 𝐺 adalah  nilai  iradiasi  matahari (W/m 2 ), 𝑇 adalah suhu sel surya, dan 𝑘 adalah koefisien suhu arus hubung singkat.

## Gambar 2. (a) Konfigurasi PV Array pada Kondisi Berbayang Sebagian (b) Karakteristik dari Modul Panel Surya
Selain menggunakan rangkaian ekuivalen diode tunggal, model rangkaian ekuivalen dari panel surya  yang  lain  adalah  menggunakan  diode  ganda.  Model  ini  terdiri  dari  dua  diode  yang diparalelkan dengan sumber arus. Sehingga akan timbul arus 𝐼 dan 𝐼 yang merupakan arus yang terjadi di diode pertama dan arus yang terjadi di diode kedua. Persamaan untuk model diode ganda (Windarko, dkk, 2020) ditunjukkan pada Persamaan (3).
𝐼 = 𝐼 − 𝐼 𝑒 − 1 − 𝐼 𝑒 − 1 − (3)
𝐼 adalah  arus  jenuh  dari  mekanisme  difusi. 𝐼 adalah  arus  jenuh  karena  rekombinasi pembawa  di  wilayah  ruang  muatan, 𝑛 adalah  faktor  kualitas  dari  arus  mekanisme  difusi,
𝑛 adalah  faktor  kualitas  dari  arus  rekombinasi  generasi.  Gambar  1(b)  adalah  rangkaian ekuivalen dari model diode ganda.

## 2.2  Karakteristik PV Array pada Kondisi Berbayang Sebagian (Partial Shading)
PV Array merupakan suatu sistem yang terdiri dari modul-modul panel surya yang terhubung secara seri maupun paralel (Mahmoud, dkk, 2013) , sehingga akan menghasilkan daya yang merupakan akumulasi dari banyaknya panel surya yang terhubung dalam PV array. Gambar 2(a)  merupakan  ilustrasi  dari  konfigurasi  panel  surya  terbayangi,  dengan  penentuan  posisi “modul  terbayangi”  ditentukan  secara  acak.  Hal  tersebut  akan  menghilangkan  daya  yang dihasilkan oleh panel surya yang lain (Tey, dkk, 2014) . Untuk bentuk kurva yang dihasilkan oleh setiap modul panel surya ditunjukkan pada Gambar 2(b). Ketika panel surya beroperasi pada kondisi Ia, maka panel surya yang terkena berbayang sebagian akan memaksa untuk beroperasi  pada  wilayah bias  reversed,  sehingga  akan  memiliki  sifat  seperit  beban,  bukan seperti sumber.
Gambar 3. Kurva Karakteristik P-V dari Panel Suya pada Kondisi Berbayang Sebagian Fenomena tersebut akan menyebabkan disipasi daya sampai panas yang dapat mengakibatkan kerusakan pada modul panel surya yang terbayangi, sehingga bypass diode dipasang untuk menghindari kedua fenomena tersebut (Olalla, dkk, 2013) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2(a). Pada kondisi terkena radiasi matahari, diode bersifat bias reversed. Ketika terjadi berbayang sebagian pada panel surya, bypass diode bersifat bias forward dan arus melewati diode.  Dan  akibat  dari  adanya bypass  diode,  maka  dalam  kurva  karakteristik  panel  surya muncul beberapa kurva Maximum Power Point (MPP). Kurva dengan puncak tertinggi bernama Global  Maximum  Power  Point  (GMPP)  dan  kurva  dengan  puncak  tertinggi  selanjutnya merupakan Local  Maximum  Power  Point  (LMPP)  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3. Untuk  kondisi  berbayang  sebagian,  pada  paper  ini  disederhanakan  dengan  menganggap radiasi  berbeda  pada  masing-masing  panel.  Jadi  definisi  berbayang  sebagian  atau partial shading  adalah perbedaan radiasi pada  masing-masing panel  surya.  Efek  yang  ditimbulkan pada karakteristik P-V sama dengan berbayang sebagian ( partial shading) pada sebuah panel surya.

## 2.3  Penjelasan Umum Sistem
Pada makalah ini disusun sistem untuk mencari daya maksimum dari panel surya atau GMPP untuk  kondisi  berbayang  sebagian.  Sistem  terdiri  dari  dua  sensor  yang  berfungsi  sebagai sensor  arus  dan  tegangan,  satu  konverter  daya,  sistem  komputasi  untuk  implementasi algoritma,  serta  dua  beban  yang  masing-masing  berada  pada  masukan  dan  keluaran  dari konverter daya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Pemasangan beban pada sumber konverter  daya  mengindikasikan  bahwa  sistem  bekerja  dengan  hubungan  paralel.
Pemasangan  sensor tetap  pada daerah pertama kali timbul  arus dan tegangan  pada  panel surya.
Gambar 4. Blok Diagram Sistem
2.4 Algoritma MPPT
Metode Incremental  Conductance  (IC)  adalah  metode  yang  mengatur  perubahan  terminal tegangan  pada  panel  surya  berdasarkan  pada incremental  dan  instantaneous  conductance pada  panel surya.  Konsep  dasar dari  algoritma Incremental  Conductance  ditunjukkan pada Gambar  5.  Kemiringan  pada  kurva  daya  panel  surya  akan  bernilai  0  (nol)  ketika  sudah mencapai  daya  maksimum,  bernilai  positif  jika  pada  bagian  kiri  dari  MPP,  dan  negatif  jika berada  pada  bagian  kanan  MPP.  Salah  satu  kelemahan  yang  dimiliki  oleh  algoritma Incremental  Conductance  adalah  algoritma  ini  tidak  bisa  bekerja  pada  kondisi  berbayang sebagian, sangat mudah sekali bagi algoritma Incremental Conductance untuk terjebak pada daerah Local Maximum Power Point (LMPP) dikarenakan penambahan dan pengurangan untuk proses tracking hanya dilakukan berdasarkan perubahan nilai arus dan tegangan yang timbul tanpa melakukan pengamatan karakteristik dari panel surya yang digunakan.
Gambar 5. Konsep Algoritma Incremental Conductance
Permasalahan  yang  timbul  pada  algoritma Incremental  Conductance  akan  perbaiki  oleh algoritma Artificial Neural Network (ANN). Algoritma ANN akan menganalisis terlebih dahulu jenis kurva karakteristik P-V panel surya, letak Global Maximum Power Point (GMPP) dari panel surya ada di sebelah kanan atau di sebelah kiri dari kurva. Gambar 6(a) merupakan bentuk arsitektur ANN yang digunakan. Arsitektur ANN terdiri dari dua masukan yang merupakan nilai dari arus hubung singkat dari panel surya serta tegangan buka dari panel surya. Arsitektur
menggunakan satu hidden layer yang terdiri dari 13 neurons, pemilihan neuron berdasarkan pada nilai tertinggi dari pengujian Regresion Neural Network pada software MATLAB.
Gambar 6. (a) Arsitektur ANN (b) Hasil dari Pengujian Neural Network Regression Gambar 6(b) menunjukkan hasil pengujian Neural Network Regression, pengujian dilakukan mulai neuron 1 sampai neuron ke-15. Nilai tertinggi merupakan nilai yang mendekati satu, dan pada neuron  ke-13  didapatkan  nilai  tertinggi  dengan  nilai  0.99988.  Jenis  aktivasi  yang digunakan pada hidden layer merupakan aktivasi tansig. Pada keluran ANN hanya terdapat satu  jenis  keluaran,  yang  merupakan  posisi  awal tracking  dari  algoritma  Incremental Conductance.  Sehingga  ANN  akan  menganalisis  terlebih  dahulu  jenis  kurva  berbayang sebagian, kemudian ANN akan menentukan posisi awal tracking dari algoritma Incremental Conductance. Pada masukan dari ANN perlu dilakukan normalisasi terlebih dahulu, persamaan normasilasi yang digunakan ditunjukkan pada Persamaan (4) dan Persamaan (5).
𝑋 =
∗ − 1 (4) 𝑋 = ∗ − 1 (5) 𝑋 dan 𝑋 merupakan  hasil  normalisasi  dari  masukan  pertama  dan  kedua.  Arus 𝐼 merupakan nilai arus hubung singkat dari panel surya, 𝐼 dan 𝐼 merupakan nilai arus hubung  singkat  terbesar  dan  terkecil  dari  panel  surya  berdasarkan  data learning  yang digunakan. Tegangan 𝑉 merupakan nilai tegangan buka dari panel surya, 𝑉 dan 𝑉 merupakan  nilai  tegangan  buka  terbesar  dan  terkecil  dari  panel  surya  berdasarkan  data learning  yang  digunakan.  Persamaan  dari  hidden  layer  dengan  aktivasi  tansig  ditunjukkan pada Persamaan (6).
𝑇𝑔 =
∗ ∗ ∗ − 1 (6)
Variabel 𝑛 menunjukkan jumlah neuron yang digunakan, 𝑤 dan 𝑏 merupakan nilai weight dan bias yang didapatkan saat melakukan proses pengujian neuron pada pengujian Neural Network Regression dengan menggunakan software MATLAB. Pada layer keluaran dari ANN
menggunakan  aktivasi tansig dan  dilakukan  proses normalisasi  dengan Persamaan (7)  dan Persamaan (8).
𝑇𝑔 =
∗∑ ∗
− 1
(7)
𝛼 = ( ) + 𝛼 (8)
Gambar 7. Flowchart Sistem
Jenis keluaran yang digunakan merupakan nilai duty cycle posisi awal tracking, sehingga 𝛼 merupakan nilai duty cycle tersebut. Variabel 𝛼 hanya memiliki dua variasi nilai, yaitu 10% dan 90%, sehingga 𝛼 dan 𝛼 adalah nilai duty cycle tertinggi bernilai 90% dan nilai duty
cycle  terendah  bernilai  10%  berdasarkan  data  learning  yang  digunakan.  Gambar  7 menunjukkan  alur  kerja  atau flowchart  sistem  dari  algoritma  yang  diajukan.  ANN  bekerja terlebih  dahulu  untuk  menganalisis  karakteristik  dari  kurva  yang  diakibatkan  oleh  kondisi berbayang sebagian, kemudian algoritma Incremntal Conductance bekerja berdasarkan nilai duty cycle awal yang dihasilkan oleh ANN. MPPT Incremental Conductance dilengkapi dengan Variable Step Size yang digunakan untuk menghilangkan ripple saat algoritma sudah berada pada  daerah  GMPP.  Persamaan  yang  digunakan  pada Variable  Step  Size  ditunjukkan  pada Persamaan (9) (Isaloo, dkk, 2016) .
𝛼 = 𝛼 ±
(9)
Nilai 𝑗 menunjukkan jumlah literasi dari algoritma, 𝑁 adalah nilai konstanta dari Variable Step, sedangkan ± menyesuaikan  kondisi  kerja  dari  algoritma Incremental  Conductance berdasarkan pada Gambar 5.

## 3. PENGUJIAN DAN ANALISIS
Pengujian  dilakukan  menggunakan  simulasi  dengan software  Power  Simulation  (PSIM). Pengujian dilakukan untuk mengetahui karakteristik dari algoritma yang diajukan. Pengujian algoritma  akan  dibandingkan  terlebih  dahulu  dengan  data learning  yang  digunakan,  untuk menunjukkan  kemiripan  nilai  yang  didapatkan  oleh  algoritma.  Gambar  8(a)  menunjukkan bentuk  karakteristik  P-V  dari  panel  surya  dengan  radiasi  800  W/m 2 dan  500  W/m 2 yang didapatkan dari data learning.
Gambar 8. Karakteristik Panel Surya Radiasi 800 W/m 2 dan 500 W/m 2 (a) Kurva P-V dari Data Learning (b) Hubungan Nilai Daya dan Duty Cycle
Daerah warna kuning menunjukkan daerah Global Maximum Power Point (GMPP), dan daerah warna biru merupakan daerah Local Global Maximum Power Point (LMPP). Gambar 8(a) juga menunjukkan bahwa letak GMPP ada di sebelah kiri kurva. Untuk lebih memperjelas hubungan nilai duty cycle dengan daya yang dihasilkan oleh panel surya ditunjukkan pada Gambar 8(b). Gambar 8(b) menunjukkan bahwa nilai duty cycle GMPP terletak pada sekitar nilai 60% sampai 70%. Sehingga jika algoritma Incremental Conductance bisa berada di daerah GMPP maka posisi start duty cycle harus berada pada nilai 10%. Jika posisi start duty cycle berada pada 90%  maka  akan dipastikan  algoritma terjebak pada daerah LMPP. Pada Gambar  8(b)  juga menunjukkan  proses tracking  yang  dilakukan  oleh  algoritma  untuk  bisa  mencapai  GMPP dengan titik warna merah adalah posisi awal tracking dan titik warna hijau merupakan titik
duty cycle pada GMPP. Hasil pengujian secara simulasi berdasarkan karakteristik panel surya pada Gambar 8 ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Simulasi MPPT pada Radiasi 800 W/m 2 dan 500 W/m 2
Gambar  9  menunjukkan  hasil  nilai duty  cycle  yang  dihasilkan  ANN  yaitu  pada  nilai  10%, kemudian perindah-pindah sampai pada daerah GMPP. Hasil simulasi juga menunjukkan tidak ada ripple  saat berada pada daerah  GMPP, hal tersebut merupakan  akibat  dari persamaan variable step size yang menyebabkan tidak ada perubahan nilai pada daerah GMPP.
Gambar 10. Karakteristik Panel Surya Radiasi 900 W/m 2 dan 200 W/m 2 (a) Kurva P-V dari Data Learning (b) Hubungan Nilai Daya dan Duty Cycle
Pengujian selanjutnya merupakan pengujian dengan karakteristik P-V di sebelah kanan kurva seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10(a). Pengujian dilakukan dengan menggunakan nilai radiasi  matahari  sebesar  900  W/m 2 dan  200  W/m 2 .  Untuk  lebih  memperjelas  letak  GMPP terhadap nilai duty cycle maka ditunjukkan pada Gambar 10(b). Gambar 10(b) menunjukkan bahwa letak GMPP untuk kombinasi radiasi 900 W/m 2 dan 200 W/m 2 terletak pada sekitar nilai 70% dan 80%. Sehingga untuk bisa mencapai GMPP, nilai duty cycle start harus bernilai 90% agar algoritma tidak terjebak pada daerah LMPP. Gambar 14 juga dilengkapi dengan proses
duty cycle dari start sampai mencapai daerah GMPP. Hasil simulasi respon duty cycle dan daya yang dihasilkan dengan nilai kombinasi radiasi matahari 900 W/m 2 dan 200 W/m 2 ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Hasil Simulasi MPPT pada Radiasi 900 W/m 2 dan 200 W/m 2
Hasil respon yang dihasilkan pada simulasi dengan kombinasi nilai radiasi sebesar 900 W/m 2 dengan  200  W/m 2 menunjukkan  perbedaan  jika  dibandingkan  dengan  hasil  simulasi sebelumnya. Karena nilai duty cycle start yang berbeda, maka respon yang dihasilkan juga berbeda.  Pada  Gambar  11  menunjukkan  nilai duty  cycle  terus  turun  sampai  pada  daerah GMPP, dan pada daerah GMPP juga tidak terdapat ripple. Tabel 1 menunjukkan data untuk hasil pengujian dari algoritma yang diajukan.
Tabel 1. Hasil Pengujian MPPT
Data pembanding dalam tabel tersebut merupakan nilai yang terdapat pada data learning yang digunakan.  Hasil  simulasi  menunjukkan  nilai  yang  mendekati  dengan  data learning  yang digunakan. Nilai data learning memiliki nilai yan lebih rendah dari hasil simulasi karena nilai duty cycle yang diatur tidak berada pada daerah GMPP yang sebenarnya. Nilai duty cycle yang dihasilkan algoritma bisa bernilai tiga angka di belakang koma, dan bisa lebih presisi. Tabel 2 merupakan inisialisasi kondisi untuk pengujian panel surya berbayang sebagian selanjutnya. Ada 4 kondisi yang diinisialisasi mulai dari A, B, C, dan D. Kondisis A merupakan insialisasi kondisi  untuk  radiasi  1000  W/m 2 pada  panel  surya  1  dan  500  W/m 2 pada  panel  surya  2.
Radiasi Matahari (W/m 2 ) Duty Cycle Start (%) Data Learning Algoritma MPP (W) Duty Cycle (%) MPP (W) Duty Cycle (%) 900-200 90 74.389 78 82.089 80.475 800-200 90 69.43 78 73.64 78.066 750-150 90 62.989 78 69.325 78.994 600-100 90 51.887 74 56.042 77.146 800-500 10 102.1 64 105.379 68.116 750-400 10 81.829 62 85.468 65.203 700-450 10 90.871 64 94.712 66.938 650-450 10 90.586 64 94.227 66.854
Kondisis B untuk radiasi 800 W/m 2 pada panel 1 dan 200 W/m 2 , C untuk radiasi 900 W/m 2 pada panel 1 dan 500 W/m 2 pada panel 2, dan D untuk radiasi 700 W/m 2 pada panel 1 dan 100 W/m 2 pada panel 2.
Tabel 2. Inisialisasi Kondisi Panel Surya
Radiasi Panel 1 (W/m 2 ) Radiasi Panel 2 (W/m 2 ) Kondisi 1000 500 A 800 200 B 900 500 C 700 100 D
Gambar  12  merupakan  hasil  simulasi  dengan  dua  algoritma  pembanding.  Algoritma  yang digunakan  sebagai  pembanding  merupakan  algoritma Perturb  and  Observe  dan  algoritma Incremental  Resistance  yang  digabungkan  dengan  ANN  sebagai  deteksi  kondisi  berbayang sebagian.  Pemilihan  algoritma  pembanding  didasarkan  pada  sifat  dan  karakteristik  yang hampir sama dari ketiga algoritma konvensional tersebut ( Incremental Conductance, Perturb and Observe, dan Incremental Resistance). Ketiga algoritma tersebut juga tidak bisa bekerja dalam  kondisi  berbayang  sebagian,  sehingga  ketiga  algoritma  tersebut  akan  sama-sama mengalami proses perbaikan sehingga bisa bekerja dalam kondisi berbayang sebagian. Hal ini merupakan  alasan  mengapa  algoritma  yang  diajukan  tidak  dibandingkan  dengan  algoritma Incremental  Conductance  yang  tanpa  perbaikan,  karena  akan  dapat  dipastikan  algoritma tersebut terjebak dalam kondisi berbayang sebagian. Pengujian dilakukan menggunakan nilai radiasi konstan yaitu kombinasi 1000 W/m 2 dan 500 W/m 2 dengan kombinasi radiasi sebesar 800 W/m 2 dan 200 W/m 2 .
Gambar 12. Hasil Perbandingan Pengujian dengan Tiga Algoritma pada Nilai Radiasi Konstan
Kedua pengujian tersebut dapat mewakili untuk kondisi nilai duty cycle start dengan nilai 10% dan  90%.  Pada  kondisi  A  menunjukkan  bahwa  algoritma  ANN- Incremental  Conductance memiliki  kurva  respon  yang  lebih  stabil  untuk  mencapai  daerah  GMPP  jika  dibandingkan dengan algoritma ANN- Perturb and Observe. Ketika kondisi panel surya pada kondisi B, ANN- Incremental Resistance membutuhkan waktu yang lebih lama untuk bisa sampai ke daerah GMPP  jika  dibandingkan  dengan  ANN- Incremental  Conductance.  Gambar  13  merupakan perbandingkan dari ketiga algoritma ketika terjadi perubahan nilai radiasi matahari. Perubahan radiasi matahari terjadi pada detik ke-0.3 dengan total waktu yang digunakan 0.6 detik. Hasil pengujian  menunjukkan  pada  kondisi  C  algoritma  yang  diajukan  memiliki  kestabilan  saat berada  di  GMPP,  jika  dibandingkan  dengan  algoritma  yang  lain.  Pada  saat  kondisi  radiasi matahari berubah menjadi kondisi D, algoritma lebih cepat menuju daerah GMPP dari panel surya. Energi yang dihasilkan berdasarkan Gambar 13 ditunjukkan pada Tabel 3.
Gambar 13. Hasil Perbandingan Pengujian dengan Tiga Algoritma pada Nilai Radiasi Berubah-ubah
Tabel 3. Energi yang Dihasilkan oleh Algoritma
Algoritma Energi (Ws) ANN- Incremental Conductance 1926.15 ANN- Perturb and Observe 1669.61 ANN- Incremental Resistance 1814.69
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  algoritma  yang  diajukan  yaitu  ANN- Incremental  Conductance menghasilkan  energi  yang  lebih  besar  daripada  algoritma  ANN- Perturb  and  Observe  dan algoritma ANN- Incremental Resistance dengan nilai 1926.15 Ws.

## 4. KESIMPULAN
Makalah ini menjelaskan tentang perbaikan algoritma Incremental Conductance untuk kondisi berbayang  sebagian  dengan  hubungan  paralel  menggunakan Artificial  Neural  Network. Artificial Neural Network dapat mengidentifikasi kondisi berbayang sebagian yang terjadi pada panel surya, serta Artificial Neural Network juga dapat mengidentifikasi letak daerah Global Maximum  Power  Point  (GMPP)  dari  kondisi  berbayang  sebagian.  Sehingga  Artificial  Neural Network  bisa  menghasilkan  posisi  awal  tracking  yang  tepat  untuk  algoritma  Incremental Conductance agar tidak terjebak pada Local Maximum Power Point (LMPP). Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai daya maksimum yang dihasilkan oleh algoritma ANN- Incremental Conductance dapat mendekati nilai daya maksimum yang digunakan sebagai data learning. Algoritma ANN- Incremental Conductance juga memiliki kestabilan saat berada pada kondisi GMPP jika dibandingkan dengan ANN- Perturb and Observe, serta memiliki waktu yang lebih cepat  mencapai  GMPP.  Energi  yang  dihasilkan  juga  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan kedua algoritma tersebut, yaitu dengan nilai 1926.15 Ws selama 0.6 detik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi untuk pembiayaan dana riset kepada group riset Pusat Peneltian Green Energy and Sustainability di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya sehingga riset ini bisa terselenggara dengan lancar dan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Allataifeh, A. A., Bataineh, K., & Al-Khedher, M. (2015). Maximum Power Point Tracking Using Fuzzy  Logic  Controller  under  Partial  Conditions. Smart  Grid  and  Renewable  Energy, 6(1), 1–13.
Bouselham,  L.,  Hajji,  M.,  Hajji,  B.,  &  Bouali,  H.  (2017).  A  New  MPPT-based  ANN  for Photovoltaic System under Partial Shading Conditions. Energy Procedia, 111, 924–933.
BP Energy Outlook. (2019). Edition The Energy Outlook explores the forces shaping the global energy transition out to 2040 and the key uncertainties surrounding that. BP Energy Outlook 2019.
Elobaid,  L.  M.,  Abdelsalam,  A.  K.,  &  Zakzouk,  E.  E.  (2015).  Artificial  neural  network-based photovoltaic  maximum  power  point  tracking  techniques:  A  survey. IET  Renewable Power Generation.
Habibi,  M.  N.,  Ayub  Windarko,  N.,  &  Tjahjono,  A.  (2019).  Hybrid  Maximum  Power  Point Tracking  Using  Artificial  Neural  Network-Incremental  Conduction  with  Short  Circuit Current of Solar Panel. IES 2019 - International Electronics Symposium (IES): The Role of  Techno-Intelligence  in  Creating  an  Open  Energy  System  Towards  Energy Democracy, Proceedings, 63–69.
Isaloo, B. A., & Amiri, P. (2016). Improved variable step size incremental conductance MPPT
method with high convergence speed for PV systems. Journal of Engineering Science and Technology, 11(4), 516–528.
Kamran,  M.,  Mudassar,  M.,  Fazal,  M.  R.,  Asghar,  M.  U.,  Bilal,  M.,  &  Asghar,  R.  (2018).
Implementation of improved Perturb & Observe MPPT technique with confined search space for standalone photovoltaic system. Journal of King Saud University - Engineering Sciences.
Khadidja,  S.,  Mountassar,  M.,  &  M’Hamed,  B.  (2017).  Comparative  study  of  incremental conductance  and  perturb  &  observe  MPPT  methods  for  photovoltaic  system. International Conference on Green Energy and Conversion Systems, GECS .
Kurnia  M,  P.,  Ali,  M.,  &  Katherin,  I.  (2013).  Penelusuran  Daya  Maksimum  Pada  Panel Photovoltaic  Menggunakan  Kontrol  Logika  Fuzzy  Di  Kota  Surabaya. Jurnal  Teknik POMITS, 2(1), 135–140.
Mahmoud,  Y.  A.,  Xiao,  W.,  &  Zeineldin,  H.  H.  (2013).  A  parameterization  approach  for enhancing  PV  model  accuracy. IEEE  Transactions  on  Industrial  Electronics,  60(12), 5708–5716.
Mohapatra, A., Nayak, B., Das, P., & Mohanty, K. B. (2017). A review on MPPT techniques of PV  system  under  partial  shading  condition. Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews, 80(February), 854–867.
Necaibia, S., Kelaiaia, M. S., Labar, H., Necaibia, A., & Castronuovo, E. D. (2019). Enhanced auto-scaling  incremental  conductance  MPPT  method,  implemented  on  low-cost microcontroller and SEPIC converter. Solar Energy, 180, 152–168.
Olalla, C., Clement, D., Rodriguez, M., & Maksimovic, D. (2013). Architectures and control of submodule integrated dc-dc converters for photovoltaic applications. IEEE Transactions on Power Electronics, 28(6), 2980–2997.
Sera, D., Mathe, L., Kerekes, T., Spataru, S. V., & Teodorescu, R. (2013). On the perturb-and- observe and incremental conductance mppt methods for PV systems. IEEE Journal of Photovoltaics, 3(3), 1070–1078.
Tamrakar, V., Gupta, S. C., & Sawle, Y. (2016). Study of characteristics of single and double diode electrical equivalent circuit models of solar PV module. International Conference on Energy Systems and Applications, ICESA,  312–317.
Windarko, N. A., Habibi, M. N., Ari, M., Nugroho, B., & Prasetyono, E. (2020). Simulator Panel Surya Ekonomis untuk Pengujian MPPT pada Kondisi Berbayang Sebagian ( Low Cost PV Photovoltaic Simulator for MPPT Testing under Partial Shading ). 9(1), 110–115.