ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638

## Analisis Desain PLTS Atap Tipe Gable Roof menggunakan Metode Weight Score
NURUL MAGHFIROH MUCHAROMAH 1 , MARTIN CHOIRUL FATAH 1 , ZICO ALAIA AKBAR 1,2
1 Institut Teknologi PLN, Indonesia
2 Departemen Kimia, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia Email: nurul2010026@itpln.ac.id
Received 28 Februari 2023 | Revised 19 Maret 2023 | Accepted 21 Maret 2023

## ABSTRAK
PLTS  merupakan  salah  satu  pembangkit  yang  dapat  diterapkan  di  lingkungan perkotaan  dengan  memanfaatkan  atap  gedung  sebagai  lokasi  pemasangannya. Salah satu lokasi yang berpotensi untuk dilakukan pemasangan PLTS adalah pada atap gedung perkantoran PT. PLN (Persero) UPT Cirebon yang memiliki luas total atap  sebesar  3.150,65  m 2 .  Desain  PLTS  pada  lokasi  penelitian  dibuat menggunakan software PVSOL dengan menguji tiga skenario yaitu: penggunaan 13 inverter, 9 inverter dan optimalisasi sudut dengan 9 inverter. Dari hasil simulasi pemasangan PLTS  atap pada lokasi penelitian  menggunakan  PVSOL didapatkan hasil produksi energi sebesar 376.354,87-386.934,28 kWh per tahun, persentase IRR  sebesar  13,94%-14,35%  dan  penurunan  emisi  sebesar  272,828-280,498 kgCO 2 per  tahun,  yang  selanjutnya  akan  diolah  menggunakan  metode  weight score  untuk  menentukan  skenario  terbaik  yang  dapat  diterapkan  di  lokasi penelitian.  Dari  hasil  pengolahan  data  menggunakan  metode  weight  score didapatkan skenario tiga merupakan skenario terbaik (dengan nilai 0,335) yang dapat diterapkan di lokasi penelitian.
Kata kunci : PLTS atap, gable roof, weight score, PVSOL

## ABSTRACT
A solar power plant is one of the power generators in an urban environment which does not need large land assets by utilizing a building roof as the installation place. One of the potential installation places is the roof of the PT. PLN (Persero) UPT Cirebon office building which has a total roof area of 3,150.65 m 2 . The design of the solar power plant was made using PVSOL software using 3 scenarios, which are: 9  inverters,  13 inverters, and optimizing  angles  with  9  inverters.  From  the simulation results, it is observed that the energy production results are 376,354.87- 386,934.28 kWh per year, the IRR percentage is 13.94%-14.35% and the emission reduction is 272,828-280,498 kgCO 2 per year. To define the best scenario from the above results, weight score method were employed whereby scenario three is the best scenario (with a score of 0.335) that can be applied at the location.
Keywords : Rooftop solar power plant, gable roof, weight score, PVSOL

## 1. PENDAHULUAN
Energi  surya  di  Indonesia  merupakah  salah  satu  sumber  energi  terbarukan  yang  paling melimpah di antara sumber energi terbarukan lainnya. Menurut data dari Ditjen EBTKE tahun 2018 yang termuat dalam buku Indonesia Energi Outlook (Dewan Energi Nasional, 2019) , menyatakan  bahwa  potensi  energi  surya  di  Indonesia  adalah  207,898  GWp  dengan  total pemanfaatan sekitar 97,4 MWp atau sekitar 0,06%.
Selain  potensinya  yang  besar,  PLTS  juga  merupakan  salah  satu  pembangkit  yang  dapat diterapkan  di  lingkungan  perkotaan  tanpa  memerlukan  aset  lahan  yang  luas  yaitu  dengan memanfaatkan atap gedung sebagai lokasi pemasangannya, dan dapat dipasang dari mulai skala rumah tangga, perkantoran hingga skala utilitas.
Pesatnya perkembangan PLTS yang diikuti oleh peningkatan efisiensi modul surya dan semakin terjangkaunya  nilai  investasi  membuat  PLTS  semakin  diminati  oleh  masyarakat (Rahman, dkk, 2022) , terutama masyarakat di perkotaan yang ingin menghemat pemakaian listrik serta meningkatkan  penggunaan  energi  yang  lebih  ramah  lingkungan.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan (IRENA,  2022) ,  yaitu  membandingkan  antara  penurunan  biaya investasi, capacity factor dan levelized of electrical PLTS tahun 2010 dengan tahun 2021. Dari penelitian tersebut didapatkan penurunan biaya investasi sebesar 82%, peningkatan capacity factor sebesar 25% dan penurunan levelized cost sebesar 88%.
Salah  satu  lokasi  yang  berpotensi  untuk  dilakukan  pemasangan  PLTS  adalah  gedung perkantoran PT. PLN (Persero) UPT Cirebon yang disuplai dari Trafo Pemakaian Sendiri (PS) yaitu Trafo IV GI Sunyaragi dan bersumber dari pembangkit konvensional di sistem kelistrikan PLN.  Perencanaan  pemasangan  PLTS  di  lokasi  ini  bermaksud  untuk  mengurangi  beban pemakaian  trafo  PS  dalam  kegiatan  operasional  kantor,  serta  untuk  meningkatkan penggunaan  pembangkit  EBT  di  sisi  internal  perusahaan  sebagai  langkah  aktif  untuk  ikut berkontribusi dalam penurunan emisi di Indonesia.
PT. PLN (Persero) UPT Cirebon memiliki atap gedung yang cukup luas dan berpotensi untuk dilakukan pemasangan PLTS atap yaitu gedung kantor UPT, Gedung PDKB, Gedung Kantor ULTG, dan Gedung GI Sunyaragi dengan luas total sebesar 3.150,65 m 2 .
Dalam merancang PLTS atap diperlukan beberapa faktor yang harus diperhatikan agar desain pemasangannya optimal seperti mengetahui tipe atap, sudut kemiringan, orientasi bangunan dan  kekuatan  struktur  atapnya.  Dari  hasil  pengamatan  awal  diketahui  lokasi  ini  memiliki karakteristik khusus yaitu tipe atap berjenis gable roof dengan sudut kemiringan antara 5˚- 26˚ menghadap ke arah barat, timur, selatan dan utara dengan rata-rata pemakaian listrik pada April 2020 sampai dengan September 2021 sebesar 25.740 kWh per bulan.
Penelitian terdahulu yang dilakukan di Australia membahas tentang optimalisasi produksi listrik yang dihasilkan oleh PLTS atap melalui software Helioscope yaitu membandingkan antara lima tipe atap Flat roof, Shed roof, Gable roof, Hip roof, dan butterfly roof dengan sudut kemiringan antara  15˚-50˚  dan  luas  area  208  m 2 .  PLTS  atap  ini  terhubung  ke  jaringan  dengan  sudut azimuth  5˚  menghadap  utara,  dan  sudut  kemiringan  panel  30˚  tanpa  adanya  potensi bayangan yang mengganggu produksi listriknya. Dari hasil penelitian didapatkan hasil sudut kemiringan optimal adalah 35˚, dengan tipe atap yang memiliki potensi maksimal adalah tipe shed roof serta dari hasil penelitian didapatkan juga adanya pengaruh yang cukup signifikan antara  kondisi  bayangan  terhadap  produksi  listrik  PLTS  yaitu  menyebabkab  penurunan produksi hingga 24% (Li, dkk, 2020) .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Adu, dkk, 2020) tentang  sudut kemiringan  optimal  pada PLTS atap menggunakan tiga skenario sistem kelistrikan yang berbeda yaitu Grid Tied tanpa BESS, Grid Tied dengan BESS dan stand-alone. PLTS atap ini didesain untuk sebuah bangunan komunitas terpencil di Kumasi Ghana yaitu Rumah anak KiKuKinderhaus dengan karakterisik atap berbentuk U-shape, profil beban rata-rata yaitu 35,35 kWh/hari serta radiasi harian rata- rata  sebesar  4.344  kWh/m2.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  sudut kemiringan  antara  5˚-30˚  menggunakan software  RETScreen  4  yang  menghasilkan kesimpulan semakin tinggi sudut kemiringan maka akan semakin besar penurunan produksi energi  listriknya terutama  pada system  Grid  Tied  tanpa  BESS. Dengan mempertimbangkan potensi self-cleaning didapatkan sudut optimal untuk pemasangan PLTS atap adalah 10˚ yang berorientasi ke arah selatan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Islam,  dkk,  2020) tentang  pengaruh  sudut  kemiringan antara  2˚,  6˚,  dan  10˚  pada  azimuth  10˚  terhadap  perancangan  PLTS  atap  di  Gedung Akademik Southeast University Bangladesh dengan luas area 700 m 2 dan jumlah panel surya sebanyak 180 buah. Penelitian ini dilakukan menggunakan software helioscope. Dari ketiga studi kasus  tersebut diketahui  bahwa sudut optimal pemasangan  PLTS di  Gedung  tersebut adalah 2˚  dengan total produksi 81,04  MWh,  rasio  performa 81,1% dan  POA  loss sebesar 1,1% dari total produksi energi listrik yang dihasilkan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Damiri, dkk, 2019) tentang  desain  PLTS  atap  52,5  kWp pada  gedung  Cikarang  Industrial  Park  dengan  luas  area  1170  m 2 menggunakan software Helioscope  dan  PVSyst.  Penelitian  ini  memberikan  gambaran  tentang  desain,  komponen utama, produksi energi, rasio kinerja, serta estimasi biaya proyek dan BPP PLTS atap. Hasil yang diperoleh dari penelitian tersebut adalah nilai GHI, produksi energi bulanan dan performa rasio  yang  diperoleh  dengan  cara  pengukuran  secara  lngsung  didapatkan  nilai  yang  lebih rendah dari hasil simulasi menggunakan PVSyst maupun helioscope. Selain itu didapatkan pula hasil biaya pokok produksi dari PLTS atap lebih rendah dari tarif listrik PLN sehingga dapat dikatakan bahwa pemasangan PLTS atap di Cikarang industrial Park layak secara ekonomi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Ates  &  Singh,  2021) ,  membandingkan  antara  energi keluaran  PLTS  atap  30  kWp  menggunakan  simulasi  Spreadsheet  dan  pengukuran  secara langsung yang terpasang di Sekolah Vokasi Koprubasi Universitas Manisa Celal Bayar Turki. PLTS ini menggunakan modul surya jenis polycristalline yang dipasang dengan jarak 15 cm dari ketinggian atap dengan jumlah modul 116 buah, sudut kemiringan 12˚ dan azimuth -20˚. Hasil dari penelitian tersebut didapatkan energi keluaran pada simulasi lebih tinggi daripada pengukuran secara langsung karena tidak memperhitungkan faktor lain diluar sistem seperti penggunaan  intensitas  matahari,  suhu  panel,  dan  pemutusan  otomatis  dari  sistem  akibat fluktuasi  kualitas  tegangan.  Dari  hasil  pengukuran  tegangan  keluaran  tersebut  kemudian digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  rata-rata  performa  PLTS  atap  sehingga didapatkan  nilai  efisiensi  panel  surya  sebesar  13,59%,  efisiensi  inverter  sebesar  97,88%, efisiensi sistem sebesar 13,29%, dan rasio kinerja sebesar 83,61% .
Pada  tahun  2021,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Al-Zoubi (Al-Zoubi,  dkk,  2021) ,  dan timnya,  menganalisis  tentang  kelayakan  teknoekonomi  dari  pemasangan  Solar  PV  di  hotel Cedars kota Aman Yordania yang diketahui memiliki sudut optimal 32˚ menghadap kearah selatan. Penelitian ini dilakukan menggunakan software PVGIS dan PVSyst untuk mencari PR, rugi-rugi sistem, dan kelayakan ekonomi. Desain perancangan pada lokasi penelitian dibuat menggunakan software  AutoCAD.  Simulasi  yang  dilakukan  yaitu  menggunakan  azimuth  0˚ dengan sudut kemiringan 7˚ didapatkan hasil produksi energi rata-rata tahunan menggunakan PVGIS sebesar 474.214 kWh dan PVSyst 541 MWh, rugi-rugi sistem pada PVGIS 24,3% dan pada  PVSyst  didapatkan  hasil  rugi-rugi  Aray  sebesar  13,7%  dan  rugi-rugi  inverter  sebesar
1,7% dengan Performa Rasio  82,8%.  Dari  segi ekonomi proyek  ini  dapat  dinyatakan layak dengan Payback  period  selama  4,1  tahun  dan  harga  produksi  listrik  dari  solar  PV  sebesar $0,0199 USD / kWh lebih murah dari harga jual listrik oleh Jordan Electricity Company   yaitu $0,1285 USD/kWh. Sehingga dapat menghemat pengeluaran sebesar $38.718 USD per tahun.
Dari penelitian terdahulu yang telah dilakukan maka dirancanglah tiga skenario PLTS atap on- grid tanpa BESS untuk menentukan desain yang paling optimal sesuai dengan kondisi atap dan  lokasi  penelitian  menggunakan software  PVSOL.  Skenario  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  dengan  membuat  beberapa  versi  desain  yaitu  menyesuaikan  jumlah inverter dengan kapasitas modul tiap gedung, menyesuaikan jumlah inverter dengan kapasitas modul  pada  keseluruhan  area  gedung,  dan  yang  ketiga  yaitu  mencari  sudut  optimal  pada setiap arah atap gedung dengan rentang sudut 0˚-40˚ agar mendapatkan variasi data yang lebih luas. Selain itu dilakukan perhitungan biaya investasi untuk mengetahui kelayakan secara finansial serta dampaknya terhadap lingkungan.

## 2. METODE
Pengumpulan data pada karya ilmiah ini menggunakan metode observasi, di mana menurut Panduan  Perencanaan  dan  Pemanfaatan  PLTS  di  Indonesia (ICED  II,  2020) ,  dalam menganalisis lokasi pemasangan PLTS atap diperlukan data tentang orientasi gedung, sudut kemiringan,  luas  atap,  dan  pemakaian  beban  yang  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari pengukuran  langsung  pada  lokasi  penelitian.  Sedangkan  data  sekunder  berupa  radiasi matahari diperoleh melalui software PVSOL yang dapat menampilkan data rata-rata radiasi matahari tiap bulan dari Meteonorm serta dapat menampilkan estimasi profil radiasi matahari yang dihasilkan per jamnya untuk menentukan jam operasional optimal PLTS dalam mensuplai listrik pada lokasi penelitian.

## 2.1 Karakteristik Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian memiliki karakteristik atap tipe gable roof sehingga orientasi tiap bangunan memiliki dua sisi sudut atap yang berlawanan arah seperti yang ditunjukkan pada Gambar  1 .
Tampak atas Tampak depan Tampak keseluruhan
Gambar  1. Ilustrasi Lokasi Penelitian menggunakan Sketch-Up
Dari hasil pengukuran pada lokasi penelitian didapatkan karakteristik bangunan yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Karakteristik Lokasi Penelitian
Uraian Orientasi Sudut α Ukuran bangunan (p x l) m Orientasi 1 Orientasi 2 Gedung GI 351,0 ˚ 171,0 ˚ 10 60 x 20 Gedung kantor UPT 81,0 ˚ 261,0 ˚ 15 60 x 15 Gedung ULTG 80,0 ˚ 260,0 ˚ 16 60 x 8 26 60 x 5 Gedung PDKB 351,0 ˚ 170,0 ˚ 10 22 x 7,5 Total luas atap : 3.150,65 m 2

## 2.2  Beban Pemakaian Listrik
Beban pemakaian listrik pada lokasi penelitian didapatkan dari histori pengukuran kWh meter bulanan periode April 2020 - September 2021 yang terdapat pada Tabel 2 yaitu :

## Tabel 2. Histori Pengukuran kWh Meter Bulan April 2020-September 2021
Bulan Data ke - kWh Bulan Data ke - kWh April 2020 1 27.005,00 Januari 2021 10 24.941,00 Mei 2020 2 26.019,00 Februari 2021 11 22.074,00 Juni 2020 3 24.647,00 Maret 2021 12 26.747,00 Juli 2020 4 25.628,00 April 2021 13 26.161,00 Agustus 2020 5 25.544,00 Mei 2021 14 27.174,00 September 2020 6 26.031,00 Juni 2021 15 25.239,00 Oktober 2020 7 25.992,00 Juli 2021 16 26.078,00 November 2020 8 25.621,00 Agustus 2021 17 27.138,00 Desember 2020 9 24.355,00 September 2021 18 26.932,00 Rata-rata 25.740,33
Hasil  histori  pencatatan  kWh  bulanan  pada  Tabel  2  dapat  digunakan  untuk  menghitung ramalan beban selama 20 tahun mendatang dengan menggunakan metode regresi linier pada Ms Excel. Hasil persamaan regresi yang didapatkan dari Ms Excel adalah:
𝑦  = ( 40,421𝑥  +  25356 ) 𝑘𝑊ℎ / 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛
(1)
Dari Persamaan (1), estimasi pemakaian beban selama 20 tahun mendatang dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Estimasi Pemakaian Beban Tahun 2022 – Tahun 2024
Tahun Estimasi beban / tahun (kWh) Tahun Estimasi beban / tahun (kWh) Tahun Estimasi beban / tahun (kWh) 2022 317.610,93 2029 358.355,30 2036 399.099,67 2023 323.431,55 2030 364.175,92 2037 404.920,29 2024 329.252,18 2031 369.996,55 2038 410.740,91 2025 335.072,80 2032 375.817,17 2039 416.561,54 2026 340.893,43 2033 381.637,79 2040 422.382,16 2027 346.714,05 2034 387.458,42 2041 428.202,79 2028 352.534,67 2035 393.279,04 2042 434.023,41

## 2.3  Iradiasi Matahari
Data radiasi matahari pada Tabel 4 dan Gambar 2 diperoleh dari basis data yang digunakan pada software  PVSOL (Valentin Software GmbH, 2022) .  Data  yang  ditampilkan  yaitu data rata-rata radiasi matahari tiap bulan serta estimasi profil radiasi matahari yang dihasilkan per jam.  Sehingga  dapat  digunakan  untuk  menentukan  jam  operasional  optimal  PLTS  dalam mensuplai listrik dilokasi penelitian.
a. Rata-rata radiasi per bulan
Tabel 4. Data Radiasi Matahari pada Software PVSOL
Bulan Global Horizontal Irradiation Bulan Global Horizontal Irradiation Meteonorm 7.3 (1991-2010) Meteonorm 7.3 (1991-2010) (kWh/m 2 /month) (kWh/m 2 /month) Januari 120,49 Juli 153,98 Februari 119,82 Agustus 167,90 Maret 145,66 September 169,23 April 143,72 Oktober 166,70 Mei 153,64 November 178,01 Juni 144,69 Desember 136,22 Annual Irradiation (kWh/m 2 ) 1800,06

## b. Profil radiasi matahari per jam
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember 04:00 05:00 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 0,17 0,22 0,10 06:00 2,21 1,45 1,96 2,24 2,30 1,68 0,79 2,08 3,48 4,56 5,06 3,16 07:00 6,33 4,77 6,95 7,13 7,29 6,50 6,79 7,58 9,33 10,18 11,00 7,56 08:00 10,36 9,28 12,37 12,10 12,59 11,63
12,25 14,02 15,00 15,54 16,56 12,30 09:00 13,91 11,95 16,75 16,94 16,71 16,04
16,71 19,17 19,72 20,04 21,03 15,94 10:00 15,99 14,30 19,75 20,23 19,72 19,43
19,98 22,49 22,47 21,43 24,39 17,43 11:00 15,95 15,86 20,31 20,18 21,37 20,77 22,48 23,78 23,21 22,44 24,45 18,06 12:00 15,19 17,25 19,52 19,11 22,27 20,44 21,89 23,60 23,08 21,93 23,34 17,32 13:00 13,60 16,16 16,93 17,17 20,56 18,49
19,96 21,16 20,67 20,26 20,40 15,92 14:00 11,85 12,38 14,37 13,78 15,97 14,92
16,44 17,01 16,06 15,34 15,95 13,40 15:00 8,50 9,50 10,18 9,65 10,30 10,10
11,13 11,21 10,81 10,05 10,51 9,73 16:00 5,05 5,32 5,71 4,88 4,41 4,51 5,26 5,46 5,11 4,55 4,84 4,79 17:00 1,53 1,60 0,85 0,31 0,16 0,17 0,30 0,35 0,25 0,22 0,25 0,52 18:00 0,00 0,00
19:00
Sum (kWh/m 2 ) 120,486 119,825 145,66 143,723 153,644 144,686 153,981 167,897 169,232 166,703 178,012 136,222

## Gambar 2. Rata-Rata Radiasi Matahari Per Jam
Dari Gambar 2 diperoleh jam operasional PLTS mulai memproduksi listrik secara optimal antara pukul 07.00-16.00 WIB.

## 2.4 Skenario Desain
Penelitian ini dirancang menggunakan tiga skenario yang berbeda berdasarkan jumlah inverter dan sudut pemasangan panel surya yang digunakan.
a. Skenario  1  didesain  dengan  cara  memasang  panel  surya  sesuai  dengan  sudut kemiringan atap pada lokasi penelitian dengan jumlah inverter menyesuaikan jumlah panel surya yang terpasang pada setiap gedung.
b. Skenario 2 memiliki desain peletakan panel surya yang sama seperti pada skenario 1 hanya saja jumlah inverter yang digunakan dihitung berdasarkan jumlah keseluruhan panel  surya  yang  dipasang  pada  lokasi  penelitian  sehingga  jumlah  inverter  yang digunakan dapat lebih efisien.
c. Skenario 3 didesain dengan memodifikasi peletakan panel surya pada skenario 2 yaitu dengan cara mencari sudut optimal pada masing masing orientasi gedung sehingga iradiasi yang diterima oleh PLTS dapat optimal.
Pengujian sudut optimal antara 0˚-40˚ dari masing-masing arah bangunan dilakukan dengan  memperhitungkan  luas  atap  tiap  arah.  Sehingga  pengaruh  sudut  terhadap produksi energi pada lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar  3.
Gambar  3. Hasil Produksi Energi pada Sudut 0˚-40˚ Di Lokasi Penelitian
Dari Gambar    3 didapatkan  hasil  produksi  energi  antara  sudut  0˚-40˚ pada  masing- masing  arah  memiliki  sudut  optimal  yang  berbeda.  Sudut  optimal  pada  arah  barat adalah 5˚, pada arah timur 5˚, pada arah utara 10˚ dan pada arah selatan 0˚. Selisih sudut antara sudut atap dan sudut optimal akan digunakan untuk menghitung volume kebutuhan kerangka tambahan pada panel surya sehingga mempermudah perhitungan biaya investasi sesuai dengan kondisi skenario 3.
Perbedaan skenario 1, skenario 2, dan skenario 3 yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Karakteristik Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3
Uraian Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Desain panel surya Sudut panel menyesuaikan sudut atap Sudut panel menyesuaikan sudut atap Sudut panel menyesuaikan sudut optimal pada masing- masing arah Tipe Desain panel surya Module Coverage Module Coverage Module Mounting Jenis panel surya Trina Solar, TSM-PD14 320 (May 16) (320) Trina Solar, TSM-PD14 320 (May 16) (320) Trina Solar, TSM-PD14 320 (May 16) (320) Kapasitas panel surya (kWp) 0,32 0,32 0,32 Jumlah panel surya 809 809 809 - UPT timur 116 116 116 - UPT barat 116 116 116 - ULTG timur 116 116 116 - ULTG barat 87 87 87 - GI sunyaragi utara 168 168 168 - GI sunyaragi selatan 168 168 168 - PDKB utara 16 16 16 - PDKB selatan 22 22 22 Desain inverter jumlah inverter menyesuaikan jumlah modul tiap sisi bangunan Jumlah inverter berdasarkan jumlah modul secara keseluruhan Jumlah inverter berdasarkan jumlah modul secara keseluruhan Jenis inverter Sunny Tripower 24000 TL- US-10 STP8.0-3AV-40 Sunny Boy 6.0-1AV-41 Sunny Tripower 24000 TL- US-10 Sunny Tripower 24000 TL-US-10 Tipe inverter String String String Jumlah inverter 13 9 9
60.00 80.00 100.00 120.00 0˚ 5˚ 10˚ 15˚ 20˚ 25˚ 30˚ 35˚ 40˚ En er gy P ro du ct io n (M W h/ ye ar ) Tilt angle Pengaruh sudut terhadap produksi energi PLTS Barat 65 kW (261˚) Timur ( 81˚) Utara ( 350˚)
Selatan ( 170˚)

## 2.5 Metode Pengambilan Keputusan
Pengambilan keputusan pada penelitian ini dilakukan untuk menentukan desain yang paling optimal dari aspek teknis, ekonomi maupun lingkungan menggunakan metode Weight Product.
Metode Weight  product  merupakan  alat  bantu  pengambil  keputusan  yang  dilakukan  untuk menentukan  alternatif  yang  paling  menguntungkan  dengan  cara  menghubungkan  setiap kriteria dengan bobot atribut sehingga didapatkan nilai preferensi dan rangking dengan nilai tertinggi sebagai nilai akhirnya (Ermin, dkk, 2020) .
Persamaan untuk menentukan nilai weight product adalah sebagai berikut:
a.
Menentukan nilai bobot W
𝑊 = 𝑊 ∑ 𝑊
(2)
Di mana : W = bobot kriteria j = kriteria
b. Menentukan nilai Vektor S 𝑆 = 𝑋 ; 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑖 = 1,2, … 𝑚 (3) Di mana : S = preferensi alternatif ( vektor S) X = Nilai kriteria i = Alternatif n = banyaknya kriteria
c. Menentukan nilai Vektor V
𝑉 = ∏ 𝑋 𝑊 ∏ (𝑋 )𝑊
(4)
Di mana :
V = preferensi alternatif (vektor V)

## 3. HASIL SIMULASI DAN PEMBAHASAN
Hasil simulasi yang diperoleh dari skenario 1, skenario 2 dan skenario 3 pada software PVSOL mencakup kajian secara teknis, ekonomi dan lingkungan.

## 3.1 Analisis Teknis Power capacity
Kapasitas daya terpasang pada skenario 1, skenario 2 dan skenario 3 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kapasitas Daya Terpasang pada Skenario 1, Skenario 2, dan Skenario 3
Lokasi Jumlah Modul Kapasitas modul (kWp) Power (kWp) Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 UPT timur 116 0,32 37,12 37,12 37,12 UPT barat 116 0,32 37,12 37,12 37,12 ULTG timur 116 0,32 37,12 37,12 37,12 ULTG barat 87 0,32 27,84 27,84 27,84 GI sunyaragi utara 168 0,32 53,76 53,76 53,76 GI sunyaragi selatan 168,0 0,32 53,76 53,76 53,76 PDKB utara 22 0,32 7,04 7,04 7,04 PDKB selatan 16 0,32 5,12 5,12 5,12 Jumlah Total (kWp) 258,88 258,88 258,88
Dari  Tabel  6  didapatkan  hasil  kapasitas  daya  terpasang  pada  skenario  1,  skenario  2,  dan skenario 3 memiliki nilai yang sama, hal ini dikarenakan luas area, jumlah modul, jarak antar modul dan spesifikasi modul yang digunakan pada lokasi penelitian adalah sama.

## Produksi energi
Produksi energi PLTS atap cenderung fluktuatif karena dipengaruhi oleh banyak faktor baik secara  teknis  maupun  non  teknis.  Pada  penelitian  ini,  penulis  bermaksud  untuk membandingkan produksi listrik dari tiga skenario yang berbeda untuk mengetahui skenario mana yang menghasilkan energi listrik paling optimal sepanjang tahun sesuai dengan kondisi lokasi penelitian menggunakan software PVSOL. Untuk mencari besarnya produksi energi yang dihasilkan  oleh  PLTS  yaitu  dengan  cara  mengurangi  rugi-rugi yang  terjadi  pada  PLTS  atap terhadap  nilai  GHI  yang  digunakan  pada software.  Rugi-rugi  yang  terjadi  pada  PLTS  atap dibagi  menjadi  dua  yaitu  rugi-rugi  optik  yaitu  rugi-rugi  yang  diterima  oleh  PLTS  karena pengaruh tata letak dan sudut panel yang digunakan serta rugi-rugi sistem yaitu rugi-rugi yang terjadi pada panel surya, inverter maupun komponen pendukungnya.
Hasil perhitungan radiasi matahari yang diterima oleh panel surya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Radiasi Matahari yang Diterima Panel Surya pada PVSOL
Deskripsi PVSOL Skenario 2 Skenario 2 Skenario 3 Annual GHI (kWh/m 2 ) 1.800,06 1.800,06 1.800,06 Deviation -1,00% -1,00% -1,00% Ground Reflection 0,33% 0,33% 0,05% POA -2,54% -2,54% 0,01% Shading -0,09% -0,09% -0,03% Reflection -2,06% -2,06% -2,06% Soiling - - - presentase total -5,36% -5,36% -3,03% Global Radiation at the Module (kWh/m 2 ) 1703,59 1703,59 1745,57
Nilai radiasi pada modul surya pada Tabel 7 dapat dijadikan sebagai dasar untuk menghitung nilai rating energi pada PLTS atap yaitu dengan mengalikan nilai radiasi pada modul terhadap luas  modul dan  efisiensi modul. Sehingga rating energi pada  lokasi penelitian dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Rating Energi PLTS Atap pada PVSOL
Deskripsi PVSOL Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Global Radiation at the Module (kWh/m 2 ) 1.703,59 1.703,59 1.745,57 Luas Panel surya (m 2 ) 1.569,75 1.569,75 1.569,75 Efficiency modul (%) 16,50% 16,50% 16,50% Rated PV Energy  (kWh) 441.267,00 441.267,00 452.141,00
Hasil rating energi pada Tabel 8 dapat digunakan untuk menghitung produksi energi tahunan PLTS atap dengan mengurangi rugi-rugi yang terjadi pada sistem terhadap energi idealnya. Sehingga produksi energi tahunan pada skenario 1, skenario 2 dan skenario 3 dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Produksi Energi Tahunan pada PVSOL
Deskripsi PVSOL skenario 1 skenario 2 skenario 3 Rated PV Energy  (kWh/year) 441.267,00 441.267,00 452.141,00 Irradiance -0,45% -0,41% -0,41% Temperature -8,76% -8,76% -8,61% Mismatch -2,05% -2,17% -2,10% Wiring -0,10% -0,17% -0,20% Clipping -0,01% -0,01% -0,01% Inverter -2,92% -3,15% -3,20% AC system 0,00% -0,01% -0,01% partial shading -0,50% -0,54% -0,43% MPP match -0,23% -0,22% -0,20% Diodes -0,01% -0,01% -0,01% Presentase total -15,03% -15,45% -15,17% Annual Production (kWh/year) 377.944,79 376.354,87 386.934,28
Dari Tabel 9 didapatkan hasil produksi energi listrik tahunan pada skenario 1, skenario 2 dan skenario 3 melalui software PVSOL. Di mana pada skenario 3 menghasilkan energi tahunan lebih banyak dari skenario lain yaitu sebesar 386.934,28 kWh per tahun.
Produksi energi listrik yang dihasilkan oleh PLTS atap pada Tabel 9 dapat digunakan untuk mengetahui  proyeksi  pemenuhan  beban  pada  waktu  mendatang,  yaitu  membandingkan antara  estimasi  produksi  energi  tahunan  apabila  diasumsikan  tidak  ada  penurunan  fungsi peralatan terhadap estimasi kebutuhan beban periode 2022-2042 yang terdapat pada Tabel 3.  Perbandingan  produksi  energi  listrik  dan  estimasi  kebutuhan  beban  periode  2022-2042 dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar  4. Estimasi Produksi Energi Terhadap Kebutuhan Beban Periode 2022-2042
Pada Gambar 4 diketahui produksi energi yang dihasilkan oleh PLTS atap dapat memenuhi kebutuhan beban PT. PLN UPT Cirebon dan menjadi net eksportir pada tahun 2022 sampai dengan tahun 2032 pada skenario 1 dan skenario 2 atau sampai tahun 2033 pada skenario 3, setelah  tahun  tersebut  kebutuhan  listrik  diasumsikan  lebih  tinggi  daripada  produksi  yang dihasilkan oleh PLTS atap sehingga kekurangan energi akan disuplai oleh grid.

## Performance Ratio (PR)
Performance Ratio (PR) merupakan salah satu indikator kualitas sistem di mana penilaiannya berdasarkan persentase energi yang dihasilkan per tahun terhadap energi idealnya. Menurut
381,637.79 377,946.55 376,355.10 386,932.93 - 100,000.00 200,000.00 300,000.00 400,000.00 500,000.00 20 22 20 23 20 24 20 25 20 26 20 27 20 28 20 29 20 30 20 31 20 32 20 33 20 34 20 35 20 36 20 37 20 38 20 39 20 40 20 41 20 42 Pr od uk si E ne rg i ( kW h) Estimasi produksi energi terhadap kebutuhan beban (tahun 2022-2042) - PVSOL Estimated Load
Scenario 1 Scenario 2
Scenario 3
(Gumintang,  dkk,  2020) Untuk  menghitung  besarnya Performance  Ratio  (PR)  dapat menggunakan persamaan:
𝑃𝑅 = 𝐸 [𝑘𝑊ℎ]𝑥1[𝑘𝑊ℎ 𝑚 ] 𝑃𝑜𝑤𝑒𝑟 𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦[𝑘𝑊𝑝]𝑥 𝑃𝑂𝐴 𝐼𝑟𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 [𝑘𝑊ℎ 𝑚 ] 𝑥100% (5) Di mana : E yield : produksi energi tahunan (kWh) Power capacity : Kapasitas PLTS terpasang (kWp) POA Irradiation : Plane of Array Irradiation (kWh/m 2 )
Hasil perhitungan Performance Ratio (PR)  pada skenario 1, skenario 2 dan skenario 3 dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Perhitungan Performance Ratio pada PVSOL Deskripsi PVSOL skenario 1 skenario 2 skenario 3 POA Irradiation (kWh/m2) 1.742,32 1.742,32 1.783,27 Power capacity (kWp) 258,88 258,88 258,88 E ideal (kWh) 451.051,80 451.051,80 461.652,94 E yield (kWh) 377.944,79 376.354,87 386.934,28 Performance ratio (PR) 83,80% 83,50% 83,80%
Tabel 10 memberikan gambaran perbedaan Performance Ratio dari tiga skenario pada PVSOL. Di mana skenario 2 dan skenario 3 memiliki presentase yang sama yaitu sebesar 83,80%.

## 3.2 Analisis Ekonomi
Analisis ekonomi diperlukan untuk menentukan kelayakan suatu proyek dari segi keuangan. Untuk melakukan analisis kelayakan suatu proyek diperlukan data-data pendukung seperti nilai inflasi (Bank Indonesia, 2022) , dan discount rate (Badan Pusat Statistik, 2022) , yang akan digunakan sebagai acuan untuk menghitung kelayakan ekonomi pada software PVSOL. Data yang diperlukan untuk simulasi kelayakan ekonomi pada software PVSOL dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Data Simulasi Ekonomi pada Software PVSOL Uraian Nilai Investasi total (Rupiah) Biaya Pemeliharaan (Rupiah) Nilai Inflasi komoditas energi Discount rate Harga jual Listrik (Rupiah) PPN Skenario 1 3.779.648.000 37.796.480 0,78% 8,44% 1.699,53 11% Skenario 2 3.676.096.000 36.760.960 0,78% 8,44% 1.699,53 11% Skenario 3 3.805.536.000 38.055.360 0,78% 8,44% 1.699,53 11%
Dari data yang terdapat pada Tabel 11 akan diolah melalui software PVSOL dan didapatkan hasil simulasi Comulative Cashflow pada skenario 1, skenario 2 dan skenario 3 seperti pada Gambar  5.
Gambar  5. Comulative Cash Flow Skenario 1, Skenario 2 dan Skenario 3
Dari Gambar  5 didapatkan hasil Net Present Value (NPV) yang merupakan comulative cash flow pada akhir umur proyek yaitu skenario 1 sebesar Rp. 1.731.573.123,-, skenario 2 sebesar Rp. 1.816.732.807,-, dan skenario 3 sebesar Rp. 1.837.396.875,- dengan waktu pengembalian proyek ( Payback Period)  pada skenario 1 selama 10 tahun 3 bulan 20 hari, skenario 2 selama 9 tahun 11 bulan 3 hari, dan skenario 3 selama 10 tahun 12 hari.  Apabila pada Gambar  5 dilakukan perhitungan pemasukan bersih selama umur proyek dan dibandingkan dengan nilai investasi  maka  didapatkan  hasil Benefit  Cost  Ratio  (BCR)  pada  skenario  1  sebesar  1,46 skenario 2  sebesar 1,49 dan skenario 3 sebesar 1,48.
Menurut (Sowe  dkk.,  2014) untuk  menguji  kelayakan  tingkat  efisiensi  pada  skenario  1, skenario 2 dan skenario 3 dapat dilakukan perbandingan antara NPV positif dan NPV bernilai negatif untuk mendapatkan nilai Internal Rate Return (IRR). Sehingga didapatkan hasil IRR pada skenario 1 sebesar 13,94%, skenario 2 sebesar 14,35%,  dan skenario 3 sebesar 14,22%. Sehingga  IRR  pada  ketiga  skenario  tersebut  dikatakan  layak  karena  hasil  presentase  yang didapat lebih tinggi dari nilai Cost of Capital-nya yaitu 8,44%. Dari tiga skenario yang diuji dapat diambil kesimpulan bahwa skenario 2 merupakan skenario yang paling menguntungkan dari sisi ekonomi karena  memiliki nilai investasi  paling  rendah,  waktu  pengembalian  paling cepat dan nilai efisiensi yang paling tinggi dari skenario lain.

## 3.3 Analisis Lingkungan
Pemasangan  PLTS  atap  di  PT.  PLN  UPT  Cirebon  yang  berkapasitas  258,88  kWp  akan berpotensi menyebabkan penurunan emisi dari pengurangan penggunaan energi pembangkit eksisting yang mayoritas didominasi oleh PLTU. Penurunan emisi dapat dihitung dengan cara menghitung  nilai  produksi  energi  tahunan  yang  dikalikan  dengan  faktor  emisi  jaringan ketenagalistrikan  wilayah  Jawa-Madura  Bali (Nguyen  &  Van,  2018) .  Sehingga  menurut pedoman teknis perhitungan emisi yang dikeluarkan oleh Bappenas (Bappenas, 2014) , total nilai penurunan emisi pada skenario 1, skenario 2 dan skenario 3 dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Potensi Penurunan Emisi pada Skenario 1, Skenario 2 dan Skenario 3
Case Annual production (kWh) Faktor emisi (kgCO 2 /kWh) Saving emision (kgCO 2 /year) Skenario 1 377.944,79 0,725 273.914,00 Skenario 2 376.354,87 0,725 272.828,00 Skenario 3 386.934,28 0,725 280.498,00
Ditinjau dari aspek lingkungan yang ditunjukkan pada Tabel 12 didapatkan hasil skenario 3 memiliki  kontribusi  yang  paling  besar  dibandingkan  dengan  skenario  lain  dalam  hal
1,731,573,170 1,816,732,790 1,837,396,917 (4,000,000,000) (3,000,000,000) (2,000,000,000) (1,000,000,000) - 1,000,000,000 2,000,000,000 3,000,000,000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 C O M U L A T I V E  C A S H  F L O W
Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3
menurunkan  nilai  emisi, yaitu berpotensi menurunkan emisi  sebesar  280.498,00  kgCO 2 per tahun.

## 3.4 Diskusi Hasil Penelitian
Berdasarkan  hasil  simulasi  melalui software  PVSOL  dapat  digunakan  untuk  menentukan skenario yang paling optimal secara teknis, ekonomi dan lingkungan dengan menggunakan metode weight product yang berguna untuk menilai pembobotan skenario berdasarkan tingkat kepentingannya. Hasil perhitungan weight product dari sisi teknis pada software PVSOL dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Perhitungan Weight Product Aspek Teknis, Ekonomi dan Lingkungan
Alternatif Kapasit as (kWp) Annual Production (kWh) PR (%) Investasi (Rp) NPV (Rp) PBP (tahun ) BCR IRR (%) Emisi CO 2 (kg/t h ) Skenario 1 258,88 377.944,8 83,8 3.779.648 1731573,12 10,3 1,46 13,94 273.914 Skenario 2 258,88 376.354,9 83,5 3.676.096 1816732,81 9,92 1,49 14,35 272.828 Skenario 3 258,88 386.934,3 83,8 3.805.536 1837396,88 10,03 1,48 14,22 280.498 Atribut Benefit Benefit Benefit Cost Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Bobot 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 Norm. Bobot 0,11 0,11 0,11 -0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 Mencari Nilai Preferensi (S) S1 1,85 4,17 1,64 0,19 4,93 1,30 1,04 1,34 4,02 S2 1,85 4,16 1,64 0,19 4,96 1,29 1,05 1,34 4,02 S3 1,85 4,18 1,64 0,19 4,97 1,29 1,04 1,34 4,03 Mencari Vektor V Alternatif Score Ranking Keterangan V1 0,331 3 Skenario 1 V2 0,334 2 Skenario 2 V3 0,335 1 Skenario 3
Jika dilihat dari semua aspek baik dari sisi teknis, ekonomi maupun lingkungan menggunakan metode weight product yang terdapat pada Tabel 13 maka didapatkan hasil skenario 3 (score 0,335) merupakan skenario yang paling optimal untuk diterapkan di lokasi penelitian.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  simulasi  desain  PLTS  atap  menggunakan software  PVSOL  didapatkan  bahwasanya skenario 3 merupakan skenario yang paling optimal untuk diterapkan di PT. PLN UPT Cirebon, di  mana  potensi  produksi  energi  tahunan  sebesar  386.934,28  kWp  dengan  tingkat  rasio performa  sebesar  83,80%.  Produksi  energi  yang  dihasilkan  mampu  mencukupi  kebutuhan beban  harian  dengan  surplus  energi  sebesar  205,87  kWh  per  hari.  Apabila  diproyeksikan menggunakan  estimasi  beban  kedepan  tanpa  memperhitungkan  faktor  penurunan  fungsi peralatan didapatkan hasil  PLTS  atap mampu  menyuplai  beban dan  mengekspor  kelebihan energi ke grid hingga tahun 2033. Dari sisi ekonomi skenario 3 dinyatakan layak dengan NPV sebesar Rp. 1.837.396.875,- waktu pengembalian selama 10 tahun 12 hari dan IRR sebesar 14,22%. Dari sisi lingkungan pemasangan PLTS atap pada PT. PLN UPT Cirebon berpotensi menurunkan emisi dari sisi pembangkitan energi sebesar 280.498,00 kgCO 2 per tahun pada PVSOL.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada PT. PLN UPT Cirebon dan PT. PLN UP3 Cirebon atas data-data teknis yang diberikan sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian dengan baik dan tepat waktu.

## DAFTAR RUJUKAN
Adu, T. F., Anto, E. K., Ramde, E., & Mensah, L. D. (2020). Determination of Optimum Tilt
Angle for Rooftop Solar Photovoltaic System Installation for KikuKinderhaus in Kumasi.
International  Journal  of  Energy  and  Environmental  Science,  5(1),  7. https://doi.org/10.11648/j.ijees.20200501.12
Al-Zoubi, H., Al-Khasawneh, Y., & Omar, W. (2021). Design and feasibility study of an on-grid photovoltaic system for green electrification of hotels: a case study of Cedars hotel in Jordan. International Journal of Energy and Environmental Engineering, 12(4), 611–
626. https://doi.org/10.1007/s40095-021-00406-z
Ates, A. M, & Singh, H. (2021). Rooftop solar Photovoltaic (PV) plant – One year measured performance and simulations. Journal of King Saud University - Science, 33(3), 101361. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2021.101361
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Suku  Bunga  Kredit  Rupiah  Menurut  Kelompok  Bank. https://www.bps.go.id/indicator/13/383/2/suku-bunga-kredit-rupiah-menurut- kelompok-bank.html
Bank  Indonesia.  (2022). ANALISIS  INFLASI  TPIP  JANUARI  2021  -  MEI  2022. https://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan/Documents
Bappenas.  (2014). Pedoman  Teknis  Perhitungan  Baseline  Emisi  Gas  Rumah  Kaca  Sektor Berbasis
Energi.
http://ranradgrk.bappenas.go.id/rangrk/admincms/downloads/publications/Pedoman_ teknis_penghitungan_baseline_emisi_GRK_sektor_berbasis_energi.pdf
Damiri,  D.  J.,  Legino,  S.,  &  Amboro,  S.  (2019).  Engineering  design  development  of  52,5
KiloWatt  peak  solar  photovoltaic  system  for  industrial  Rooftop  building. Journal  of Physics:  Conference  Series,  1402(3),  033087.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1402/3/033087
Dewan Energi Nasional. (2019). Outlook Energi Indonesia 2019. DEN.
https://www.esdm.go.id/assets/media/content/content-outlook-energi-indonesia- 2019-bahasa-indonesia.pdf
Ermin, E., Sunardi, S., & Fadlil, A. (2020). Penerapan Metode Weight Product Pada Penentuan
Penerimaan Karyawan. CYBERNETICS, 4(01), 9.
https://doi.org/10.29406/cbn.v4i01.2074
Gumintang,  M.  A.,  Sofyan, M.  F., &  Sulaeman,  I. (2020). Design and  Control of PV  Hybrid System  in  Practice.  Deutsche  Gesellschaft  für  Internationale  Zusammenarbeit  (GIZ)
GmbH.
https://drive.esdm.go.id/wl/?id=E70TMuwXjvnthjJx2lIPbmNPyaJB791M&mode=list&d ownload=1
ICED II. (2020). Panduan Perencanaan dan Pemanfaatan PLTS ATAP DI INDONESIA. Tetra
Tech ES., Inc.,. https://drive.esdm.go.id/wl/?id=XOegh8pXO9FMjebl4x0joDD6hIZe94Fm IRENA. (2022). Renewable Power Generation Cost in 2021. Dalam International Renewable Energy Agency. International Renewable Energy Agency.
https://www.apren.pt/contents/publicationsothers/irena-power-generation-costs-
2021-pags1-7.pdf
Islam, M. M., H, R. M., Redoy, S. A., & Chowdhury, T. H. (2020). Analizing And Optimizing The
Orientation  of  Solar  Cells  Using  Helioscope  Technology. International  Journal  of Advanced Reaserch and Review, 50–60.
https://www.researchgate.net/publication/343223958_Analyzing_and_Optimizing_the
_orientation_of_Solar_Cells_using_HELIOSCOPE_Technology
Li, H. X., Zhang, Y., Edwards, D., & Hosseini, M. R. (2020). Improving the energy production of roof-top solar PV systems through roof design. Building Simulation, 13(2), 475–487.
https://doi.org/10.1007/s12273-019-0585-6
Nguyen, T., & Van, P. (2018). Design, Simulation and Economic Analysis of A Rooftop Solar PV  System  in  Vietnam. EAI  Endorsed  Transactions  on  Energy  Web,  168504. https://doi.org/10.4108/eai.27-1-2021.168504
Rahman, Y. A., Pamuso, M., Fauzi, R., & Siswanto, A. (2022). Performansi Grid Tie Inverter dengan  Variasi  Pembebanan  pada  PV-on  Grid  Module  Trainer. ELKOMIKA:  Jurnal Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika,  10(2),  287. https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i2.287
Sowe, S., Ketjoy, N., Thanarak, P., & Suriwong, T. (2014). Technical and Economic Viability
Assessment of PV Power Plants for Rural Electrification in the Gambia. Energy Procedia,
52, 389–398. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2014.07.091
Valentin  Software  GmbH.  (2022). PV*SOL  Database.  https://pvsol-database.valentin- software.com/