## ESTIMASI STATE OF CHARGE BATERAI LITHIUM POLYMER MENGGUNAKAN BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK
1 Mohammad Imron Dwi Prasetyo, 2 Hasnira, 3 Novie Ayub Windarko, dan 4 Anang Tjahjono
134 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kampus PENS Jl. Raya ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
2 Politeknik Negeri Batam
Batam Centre, Jl. Ahmad Yani, Batam, 29461 e-mail : 1 imronz65@gmail.com, 2 rhara@polibatam.ac.id, 3 ayub@pens.ac.id, 4 anang.tj@pens.ac.id

## Abstrak
Baterai  merupakan  salah  satu  komponen  yang  penting  dalam  konteks  implementasi  renewable  energy.  Jenis Baterai yang memiliki kepadatan dalam penyimpanan energy adalah lithium polymer. Parameter dalam baterai yang  harus  diperhatikan  adalah  estimasi State  Of  Charge (SOC).  Pada  umumnya  estimasi  SOC  baterai menggunakan metode coloumb counting karena tingkat kesulitanya rendah. Namun terdapat kelemahan dari sisi ketergantungan  terhadap  utilitas  sensor  arus  yang  digunakan  sebagai  akumulasi  dari  integral  arus  yang  masuk maupun arus yang keluar terhadap waktu. Dalam penelitian ini  menyajikan Back Propagation  Neural Network (BPNN) sebagai algoritma untuk estimasi SOC berdasarkan kurva karakteristik OCV – SOC. Kurva karakteristik OCV  –  SOC  baterai  didapatkan  dari  pengujian  pulsa  baterai.  Tegangan,  arus,  dan  waktu discharging baterai digunakan sebagai input layer BPNN pertama untuk estimasi Open Circuit Voltage (OCV). OCV akan dilearning sebagai input layer BPNN kedua untuk estimasi SOC baterai. Hasil dari simulasi estimasi SOC didapatkan galat rata-rata sebesar 0.479% terhadap SOC riil berdasarkan kurva karakteristik OCV – SOC.
Kata kunci: Back Propagation Neural Network (BPNN) , State Of Charge (SOC), Open Circuit Voltage (OCV)

## Abstract
The battery is an important component in the context of implementing renewable energy. The type of battery that has a density in energy storage is lithium polymer. The parameter in the battery that must be considered is the State of Charge (SOC) estimation. In general, the SOC battery estimation uses the coloumb counting method because the difficulty level is low. However, there are weaknesses in the dependence on the utility of the current sensor which is used as an accumulation of the integral of the incoming and outgoing currents over time. In this study presents  Back  Propagation  Neural  Network  (BPNN)  as  an  algorithm  for  estimating  SOC  based  on  OCV-SOC characteristic curves. The OCV-SOC characteristic curve of the battery is obtained from the battery pulse test. Battery voltage, current and discharging time are used as the first BPNN input layer for  the estimation of Open Circuit Voltage (OCV). OCV will be learned as the second BPNN input layer for estimating battery SOC. The results of SOC estimation simulations obtained an average error of 0.479% against the real SOC based on the characteristic curve of OCV - SOC.
Keywords: Back Propagation Neural Network (BPNN), State Of Charge (SOC), Open Circuit Voltage (OCV)
Vol. 12 No. 2, October 2020, 140-149
e-ISSN: 2548-9228

## 1. Introduction
Permasalahan  energi  bersih  dan  ramah  lingkungan menjadi  diskursus  pembahasan  di  berbagai  negara dewasa ini seiring dengan isu pemanasan global. Hal ini  memicu  untuk  mencari  berbagai  alternatif  dalam rangka  membangun  sumber  energi  baru  terbarukan. Tak  terkecuali  di  Indonesia  yang  telah  menargetkan energi  baru  terbarukan  sampai  dengan  tahun  2025 mencapai  17  %  dari  konsumsi  energi  nasional  [1]. Salah satu komponen prioritas  energi baru terbarukan adalah baterai yang mampu menyimpan energi listrik dalam kapasitas waktu yang relatif lama.
Baterai sangat diperlukan dan memiliki urgensi tinggi karena  berbagai  jenis  energi  baru  terbarukan  seperti energi surya, angin, maupun air tidak dapat digunakan secara  langsung  bila  energi  yang  dihasilkan  kurang optimal.  Oleh  karena  itu  baterai  yang  digunakan untuk  media penyimpanan energi listrik adalah jenis baterai  skunder.  Jenis  baterai  ini  dapat  dilakukan pengisian kembali muatan energi listrik ( rechargeable ). Selain itu baterai juga harus berjenis deep  cycle  battery ,  yaitu  baterai  yang  dapat dikosongkan  dengan  prosentase  yang  cukup  besar dari kapasitas maksimumnya [2].
Baterai  Lithium  merupakan  salah  satu  tipe  baterai yang  sering  digunakan  dalam  media  penyimpanan energi  listrik.  Tipe  baterai  ini  memiliki  kemampuan penyimpanan  dengan  kepadatan  energi  yang  tinggi, tegangan  potensial open circuit tinggi,  pengisian energi  cepat, self  discharge rendah,  dan  ramah lingkungan  [3].  Salah  satu  contoh  dari  baterai  tipe lithium  adalah  lithium  polymer.  Jika  dibandingkan dengan  baterai  lithium  jenis  LiFePO4,  lithium polymer  lebih  efektif  secara  performansi constant current discharge , power density maupun energi [4]. Pada  baterai  ini  juga  dapat  digunakan  fitur Battery Management  System (BMS)  sebagai  pengatur charging dan discharging .
BMS  merupakan  sistem  yang  berfungsi  untuk mengatur  baterai  dalam  hal  memantau,  melakukan estimasi  parameter,  melindungi,  memonitoring  dan menyeimbangkan  sel  baterai.  Informasi  parameter pada  BMS  sangat  penting  untuk  menentukan  usia baterai  [5].  Selain  itu,  informasi  yang  digunakan untuk  menghindari overcharge dan overdischarge yang  dapat  menyebabkan  kerusakan  internal  baterai secara  permanen  [5].  Salah  satu  fitur  dalam  BMS adalah  menjaga  SOC  pada  baterai.  SOC  dapat didefiniskan  sebagai  perbandingan  antara  kapasitas baterai  yang  tersisa  terhadap  kapasitas  nominal
baterai  [6].  Pengukuran  SOC  tidak  dapat  dilakukan secara  langsung.  Dalam  mendapatkan  nilai  SOC, banyak  penelitian  melakukan  estimasi  dengan menggunakan beberapa metode.
Metode  yang  umum  dan  mudah  diimplementasikan adalah coulomb counting .  Metode  ini  menggunakan informasi  arus  ketika  proses charge dan discharge baterai,  kemudian  estimasi  muatan coulomb melalui integral arus [7]. Akan tetapi metode ini memungkinkan adanya akumulasi galat hasil estimasi SOC  karena  diakibatkan  ketergantungan  hasil pembacaan  sensor  arus.  Begitu  juga  dengan  metode Open Voltage Circuit (OCV). Metode ini hanya dapat digunakan  setelah  baterai  tidak  terhubung  dengan suplay maupun beban [8]. Sedangkan proses charging maupun discharging sebuah  baterai  berjalan  secara kontinyu.
Disisi  lain  metode Machine Learning seperti Neural Network dapat  memodelkan  hubungan  nonlinier antara  input  dan  output  berdasarkan  data  training, sehingga mampu melakukan estimasi yang akurat [9]. Salah  satu  algoritma  dari  Neural  Network  adalah BPNN  ( Back  Propagation  Neural  Network ).  BPNN merupakan  algoritma  yang  mampu  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  sistem  nonlinier [10].
Dalam  penelitian  ini  membahas  terkait  dengan estimasi  SOC  baterai  lithium  polymer  mengunakan metode  BPNN  ( Back  Propagation  Neural  Network ) berdasarkan  kurva  karakteristik  OCV-SOC.  BPNN model  dual  neural  digunakan  untuk  estimasi  OCV baterai setelah dilakukan pengujian pulsa baterai, dan untuk  estimasi  SOC  baterai.  Arsitektur  BPNN dibangun dengan  menentukan jumlah hidden neuron berdasarkan  pada  persamaan  matematik.  Algoritma yang  digunakan  adalah Levenberg-Marquadt dan momentum yang bertujuan untuk mempercepat iterasi serta  meminimalisir  nilai  MSE.  Parameter  MSE merupakan  salah  satu  parameter  untuk  menentukan tingkat  akurasi  estimasi  OCV  dan  SOC.  Penerapan metode  BPNN  dimaksudkan  agar  arsitektur  BPNN memiliki  karakter  yang  tangguh  ( robust )  sehingga akurasi  SOC  baterai  Lithium  Polymer  hasil  estimasi menjadi tinggi.

## 2. Studi Pustaka

## A. Pemodelan Baterai
Baterai  merupakan  komponen  elektrik  yang  dapat merubah  energi  kimia  menjadi  energi  listrik.  Setiap sel
Gambar 1. Skema Elektron Baterai [11]
baterai  memiliki  katoda,  anoda  dan  elektrolit  yang berfungsi  sebagai  penghantar.  Katoda  sebagai  kutub positif  yang  memiliki  energi  potensial  lebih  tinggi dibandingkan  anoda.  Kutub  negatif  atau  anoda merupakan sumber elektron yang ketika dihubungkan dengan rangkaian eksternal mengalir dan memberikan energi listrik.
Gambar  1  menunjukkan  skema  baterai  ion  Lithium, dimana  elektron  mengalir  dari  anoda  ke  katoda. Prinsip  kerja  dari  baterai  adalah  ketika  baterai dihubungkan  dengan  rangkaian  eksternal,  elektrolit dapat berpindah sebagai ion dan terjadi reaksi kimia antara  katoda  dan  anoda.  Perpindahan  ion  tersebut mengalirkan arus listrik keluar pada baterai.
Model  baterai  berdasarkan  rangkaian  ekuivalen menggunakan komponen elektrik seperti resistor dan kapasitor  untuk  memodelkan charge dan discharge pada  baterai  ion Lithium [12].  Model  rangkaian ekuivalen  meliputi  model Thevenin, model  linier elektrikal,  dan  model  RC  baterai  [12].  Model rangkaian  ekuivalen Thevenin baterai  ditunjukkan pada  Gambar  2.  Pemodelan  baterai Thevenin dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  OCV  untuk menentukan SOC.
Berdasarkan pemodelan Thevenin baterai didapatkan persamaan matematik [7].
(1)
Untuk  menentukan  V dl dapat  dihitung  dengan persamaan 2 [7].
(2)
Dengan,
=  tegangan terminal baterai (V).
Gambar 2. Model Rangkaian Ekuivalen Thevenin Baterai [7]
= tegangan open circuit baterai (V).
= arus baterai (Ampere).
= resistansi (Ohm).
= tegangan di kapasitor (V).
= kapasitor baterai (F).
= resistor change transfer baterai (Ohm).
B. State Of Charge (SOC)
State of Charge (SOC) diartikan sebagai perbandingan  sisa  kapasitas  pada  baterai  dari  total kapasitas ketika baterai dilakukan charge penuh pada keadaan  standar  tertentu  yang  sama.  SOC  sering dinyatakan  dalam  persen,  100%  berarti  kapasitas penuh  dan  0%  berarti  kapasitas  kosong.  Estimasi State  of  Charge (SOC)  adalah  bagian  terpenting dalam  persoalan  di  aplikasi  baterai.  Estimasi  SOC yang  tepat  dapat  menghindarkan  dari  gangguan sistem  yang  tidak  dapat  diperkirakan  dan  mencegah baterai dari overcharge dan overdischarge, yang dapat menyebabkan  kerusakan  permanen  pada  struktur internal  baterai  [13].  SOC  dapat  dituliskan  secara matematik, yaitu [7];
(3)
Dengan
SOC = state of charge baterai.
Q available = kapasitas tersedia baterai (Ah).
Q rated = kapasitas nominal baterai (Ah).
Beberapa  metode  estimasi  SOC  baterai  dapat diklasifikasikan menjadi empat kelompok [14], yaitu:
1. Pengukuran  langsung  ( direct  measurement ) adalah  metode  yang  digunakan  terkait dengan  fisik  baterai,  seperti  tegangan  dan impedansi.
2. Estimasi  metode  book-keeping  merupakan metode  yang  menggunakan  arus discharge sebagai  input  dan  intergral  arus discharge untuk menghitung SOC.
3. Sistem  adaptif  merupakan  sistem  yang dirancang ( self - designing ) dan dapat langsung menyesuaikan ( adjust ) SOC untuk kondisi discharge yang berbeda.
4. Metode hibrid merupakan kombinasi beberapa  metode  yang  memiliki  kelebihan untuk  estimasi  SOC  dan  sesuai  dengan kinerja yang optimal.

## C. Back Propagation Neural Network (BPNN)
BPNN  merupakan  algoritma  dari Artificial  Neural Netwrok yang  memiliki  kemampuan  adaptif  untuk menyelesikan  nonlinier  problem  dari  sebuah  sistem seperti estimasi SOC baterai [15].
Back  Propagation  Neural  Network dapat  dibangun untuk  hubungan  antara  input  dan  output  sehingga metode  ini  dapat  digunakan  untuk  estimasi  SOC baterai. BPNN termasuk sistem adaptif karena  dapat merubah  struktur  untuk  memecahkan  masalah berdasarkan  informasi  eksternal  maupun  internal yang  mengalir  melalui  network  tersebut.  Algoritma BPNN  terdiri  atas  tiga  fase,  yaitu:  fase  maju,  fase mundur dan fase modifikasi bobot untuk menurunkan galat yang terjadi [17].
Proses  informasi  pada  BPNN  terjadi  pada  neuron  di input  layer  kemudian  sinyal  dikirimkan  antar neuron-neuron  melalui  penghubung  yang  memiliki bobot ( numerical weight ) menuju output layer. Sinyal tersebut  dapat  bertambah  atau  berkurang  jika dikalikan dengan nilai bobot ( numerical weight ) pada tiap  penghubung  antar  neuron  pada  network. Berdasarkan Gambar 3 didapatkan persamaan (4) dan persamaan (5) [16].
Gambar 3. Skematik Double Layer Neural Network
[16]
(4)
(5)
(6)
Dimana,
= input layer pertama
= output layer pertama
= bias
= weight
= fungsi aktivasi
Karakteristik  dari  BPNN,  yaitu:  arsitektur  network, metode learning dan fungsi aktivasi [16]. BPNN dapat diimplementasikan  untuk  perkiraan  fungsi  atau analisis  regresi,  prediksi time  series dan  pemodelan. Selain  itu,  network  ini  dapat  digunakan  untuk pengambil  keputusan  pada  pengurutan,  pengolahan data, pengelompokkan kompresi serta program robot yang  bergerak  secara  mandiri  tanpa  digerakan  oleh manusia [17].

## 3. Metode
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  estimasi  SOC berdasarkan  kurva  karakteristik  OCV-SOC  pada baterai  Lithium  Polymer  menggunakan  dual  neural BPNN.  Kurva  karakteristik  OCV-SOC  didapatkan dari  hasil  pengujian  pulsa  baterai  Lithium  Polymer baik  saat  kondisi charging maupun discharging . Kurva  tersebut  sebagai  parameter  target  untuk estimasi  OCV  baterai  menggunakan  metode  BPNN dengan data input tegangan charging atau discharging , arus charging atau discharging ,  dan  waktu charging atau discharging . Hasil dari estimasi OCV digunakan sebagai input BPNN yang kedua untuk estimasi SOC baterai sebagai target berdasarkan kurva karakteristik OCV-SOC.
Adapun  dasar  pertimbangan  BPNN  sebagai  metode berbasis  kecerdasan  buatan  untuk  estimasi  SOC baterai  yaitu  dapat  diimplementasikan  secara sederhana  dan  kisaran  galat  yang  dihasilkan  berada pada batas toleransi. Selain itu, metode BPNN dapat diterapkan  pada  sistem  yang  tidak  linier.  Proses estimasi  SOC  berdasarkan  kurva  karakteristik  ini secara lengkap tertera pada Gambar 4.

## Gambar 4. Blok Diagram Sistem
A. Tes Pulsa ( Pulse Test ) Baterai
Pengujian  pada  tahap  awal  baterai  yakni  tes  pulsa ( pulse  test )  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan parameter OCV saat baterai kondisi open circuit .
Tes  pulsa  dilakukan  pada  baterai  1,3  Ah  (spesifikasi pada  Tabel  1)  dengan  kondisi charging baterai menggunakan GW Instek PSW-Series Programmable Switching DC Power  Supply maupun discharging baterai  sebesar  1,3  A  atau  1C  menggunakan  DC Electronic Load Rigol  DL3021  selama  4  menit.
Kemudian baterai tidak dihubungkan dengan sumber tegangan  listrik  maupun  dibebani  ( open circuit ) selama 1 jam. Proses ini dilakukan berulang  – ulang sebanyak  10  kali  yang  merepresentasikan  SOC  0% hingga 100% dengan step 10%.
Baterai  dikondisikan  pada  kondisi rest  time ( open circuit )  selama  1  jam  [8]  dimaksudkan  untuk mendapatkan  nilai  OCV  yang  diukur  di  terminal baterai. Waktu 1 jam dibutuhkan karena settling time yang  dibutuhkan  tegangan  terminal  baterai  pada kondisi rest  time tepat  setelah  charge  ataupun discharge  untuk  mencapai  keadaan  tunak  ( steady state ).  Gambar  5  merupakan  dokumentasi  foto pengujian  pulsa  baterai,  sedangkan  Gambar  6 merupakan hasil pengujian pulsa baterai.
Tabel 1. Spesifikasi Baterai Lithium Polymer Turnigy
Parameter Spesifikasi Minimum Capacity : 1300mAh Configuration :
3S1P / 11.1v / 3Cell
Constant Discharge : 30C Peak Discharge (10sec) : 40C Pack Weight : 107g Pack Size : 78 x 34 x 23mm Charge Plug
:
JST-XH
Discharge plug :
XT60
(a)
(b)
Gambar 5. Dokumentasi Foto Pengujian Tes Pulsa Baterai (a) Charging , (b) Discharging
(a)
(b)
Tes Pulsa Baterai
Kurva
Karakteristik OCV-SOC
Learning BPNN 1 Estimasi OCV Learning BPNN 2 Estimasi SOC
(c)
(d)
Gambar 6. Hasil Pengujian Pulsa Baterai (a) Sinyal Tegangan Charging , (b) Sinyal Arus Charging , (c)
Sinyal Tegangan Discharging , (d) Sinyal Arus
Discharging

## B. Arsitektur Dual BPNN
Arsitektur BPNN ( Back Propagation Neural Network ) terdiri input  layer , hidden  layer dan output  layer . Setiap layer memiliki neuron yang dapat menghubungkan neuron satu ke neuron lainnya pada layer  yang  berbeda.  Tahap  ini  bertujuan  untuk menentukan  jumlah hidden  neuron pada  arsitektur BPNN.  Untuk  menentukan  jumlah hidden  neuron menggunakan persamaan (6) [18] melalui eksperimen.
Pada  Gambar  7  menunjukkan  flowchart  untuk menentukan jumlah hidden neuron . Langkah pertama adalah  sinyal  tegangan charging dan discharging , arus charging dan discharging , serta waktu charging dan discharging [V  I  t]  dari  pengujian  pulsa  baterai dinormalisasi  kemudian  dikomputasi  pada  BPNN untuk estimasi OCV. Proses komputasi menghasilkan sinyal output. Proses ini terdiri atas training data dan testing  data  pada  network.  Galat  didapatkan  ketika nilai  target  dan  output  berbeda.  Proses  iterasi  di network  berlangsung  secara  terus  menerus  hingga didapatkan nilai bobot ( numerical weight ) yang sesuai.
MSE,  waktu  iterasi,  jumlah  iterasi,  nilai  galat  dan nilai  korelasi  antara  target  dan  output  merupakan parameter hasil komputasi setelah proses training data. Training dalam penelitian ini menggunakan command ‘nntool’  pada  Matlab,  dengan  fungsi  aktivasi  tansig dam metode learning Levenberg Marquardt Algorithm .
Gambar 7. Flowchart untuk Menentukan Arsitektur BPNN
Tabel 1. Jumlah Hidden Neuron dan Nilai Regresi
pada BPNN untuk Estimasi OCV Hidden Neuron (hn) Regresi MSE 1 3  0.99728 0.0005692 2 4  0.99844 0.0003270 3 5  0.99945 0.0001192 4 6  0.9998 0.0000417 5 7  0.99872 0.0002627 6 8  0.99998 0.0000037 7 9  0.99999 0.0000012 8 10  0.99999 0.0000011 9 11  0.99999 0.0000016 10 12  0.99999 0.0000030
Pada penelitian ini, jumlah neuron pada input layer (in)  adalah  3.  Untuk  jumlah  neuron  pada output layer (on)  adalah  1.  Untuk  kisaran  nilai  σ  adalah antara 1 hingga 10.
(6)
Pada Tabel 1 memuat hasil perhitungan jumlah hidden neuron ,  nilai  regresi  hasil  training  dan  MSE  pada arsitektur BPNN.
Berdasarkan  Tabel  1,  menunjukkan  bahwa  jumlah hidden neuron 10 memiliki nilai regression mendekati
1  dan  nilai  MSE  terendah.  Pada  Gambar  8 menampilkan  arsitektur  BPNN  setelah  dilakukan training  untuk  estimasi  OCV  dengan  menggunakan jumlah hidden  neuron 10  dan  Gambar  9  merupakan hasil nilai regression setelah dilakukan training.
BPNN  yang  pertama  setelah  dilakukan  training dengan  menghasilkan  estimasi  OCV  baterai,  maka selanjutnya  dengan  langkah  yang  sama  seperti  pada flowchart  pada  Gambar  7,  digunakan  untuk menentukan  arsitektur  BPNN  untuk  estimasi  SOC baterai.

## Gambar 8. Arsitektur BPNN untuk Estimasi OCV
Gambar 9. Hasil Regression ANN Estimasi OCV
Arsitektur  BPNN  untuk  estimasi  SOC  baterai menggunakan  satu  variabel  input  yakni  OCV  hasil estimasi  BPNN  yang  pertama,  dan  sebagai  target adalah  SOC  berdasarkan  kurva  karakteristik  yang sudah  didapatkan  melalui  tes  pulsa  baterai. Hidden neuron yang  digunakan  adalah  12,  berdasarkan perhitungan  pada  Persamaan  (6).  Tabel  2  memuat hasil perhitungan jumlah hidden neuron beserta nilai regresi  hasil  training  pada  arsitektur  BPNN  untuk estimasi SOC baterai.
Dalam  Tabel  2,  menunjukkan  bahwa  jumlah hidden
neuron 12 memiliki nilai regression mendekati 1 dan nilai  MSE  terendah.  Pada  Gambar  10  menampilkan arsitektur  BPNN  setelah  dilakukan  training  untuk estimasi  SOC  dan  Gambar  11  merupakan  hasil  nilai regression setelah dilakukan training.
Tabel 2. Jumlah Hidden Neuron dan Nilai Regresi
pada BPNN untuk Estimasi SOC Hidden Neuron (hn) Regresi MSE 1 3  0.98681 22.0866 2 4  0.9959 23.5714 3 5  0 3322.6958 4 6  0.99175 14.035 5 7  0.99205 13.3829 6 8  0.99348 11.0634 7 9  0.99245 12.775 8 10  0.85671 815.317 9 11  0.9984 2.7092 10 12  0.99846 2.5674
Gambar 10. Arsitektur BPNN untuk Estimasi SOC
Gambar 11. Hasil Regression ANN Estimasi SOC
Secara  keseluruhan  arsitektur  dual neural  network tertera  pada  Gambar  12.  Dual neural  network ditujukan untuk estimasi OCV dengan input tegangan, arus, dan waktu charging maupun discharging baterai
pada  neural  pertama,  serta  estimasi  SOC  baterai dengan input OCV hasil training neural pertama pada neural  kedua.  Semua  training  dalam  mendapatkan nilai regression sebagaimana pada Tabel 1 dan Tabel 2 menggunakan command ‘nntool’ dalam Matlab.

## 4. Hasil dan Pembahasana
Dalam bab ini menjelaskan terkait dengan perbandingan  estimasi  SOC  menggunakan  BPNN berdasarkan  kurva  karakteristik  OCV-SOC  baterai dengan SOC riil baterai.
A. Kurva Karakteristik OCV-SOC Baterai
Pada  penelitian  ini  menggunakan  baterai  lithium polymer  1300  mAh  3  cell  dalam state charging 1  C dan discharging 1  C.  Pengujian  pertama  dilakukan dengan charging baterai  ketika  SOC  0%  atau tegangan terminal 11.1 volt hingga tegangan charging mencapai  12.6  volt  sebagai  tegangan cut off baterai. Waktu  yang  dibutuhkan  untuk charging baterai  1  C mencapai  SOC  100%  adalah  41  menit.  Sedangkan waktu  untuk discharging baterai  1  C  dari  tegangan terminal  12.4  volt  hingga  mencapai  tegangan discharge 11.0  volt  sebagai  tegangan cut  off baterai lithium polymer adalah 43 menit. Dari kedua waktu di atas  digunakan  untuk  lamanya charging maupun discharging baterai ketika test pulsa untuk mendapatkan kurva karakteristik OCV – SOC baterai setiap 10% SOC. Gambar 13 merupakan hasil kurva karakteristik OCV – SOC baterai lithium polymer.
Gambar 12. Arsitektur Dual Nerual BPNN

## Gambar 13. Kurva Karakteristik OCV-SOC

## B.  Estimasi SOC Baterai Menggunakan BPNN
Dari kurva karakteristik OCV – SOC baterai lithium polymer, maka untuk estimasi SOC harus mendapatkan  nilai  estimasi  OCV  terlebih  dahulu. Estimasi  OCV  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma neural network . Input dari  BPNN pertama yakni  tegangan,  arus,  dan  waktu charging maupun discharging .  Input  tersebut  dilakukan  training  di matlab  melalui command ‘nntool’  dengan  1  hidden layer  dan  10 hidden  neuron untuk  men-generate BPNN di Simulink matlab sebagaimana Gambar 15.
Hasil generate BPNN pertama estimasi OCV baterai digunakan  sebagai  input  pada  BPNN  kedua  dengan target SOC. Nilai SOC estimasi dibandingkan dengan hasil  SOC  aktual  berdasarkan  kurva  karakteristik OCV  –  SOC  baterai.  Gambar  14  merupakan  hasil perbandingan  estimasi  SOC  baterai  dengan  SOC aktual sesuai dengan pengukuran tes pulsa.
Gambar 14. Hasil Estimasi SOC Baterai Menggunakan BPNN
Gambar 15. Simulink Simulasi Estimasi SOC
Hasil dari estimasi SOC menggunakan metode BPNN, didapatkan  bahwa  galat  maksimum  yang  terjadi sebesar  2.998%,  sedangkan  galat  rata-rata  yakni 0.479%.  Galat  didapatkan  dengan  membandingkan prosentase  selisih  antara  SOC  aktual  dengan  SOC estimasi.
Estimasi SOC  menggunakan  BPNN terbukti  mampu menghasilkan  galat  yang  sangat  kecil.  BPNN memiliki  keunggulan  dengan  karakteristik  yakni adabtable , artinya dapat menyesuaikan pola data yang acak  dan  variatif.  Dalam  konteks  penelitian  ini mampu  mengenali perubahan pulsa baterai baik saat charging maupun discharging .  Hal  ini  disebabkan karena bobot ( numerical weight ) yang dapat berubah sampai  proses  iterasi  selesai.  Jika  dibandingkan dengan metode coulomb counting [19] dan combined coulomb counting and fuzzy logic method [20], BPNN juga  mampu  melakukan  estimasi  SOC  baterai  lebih presisi.

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  simulasi  estimasi  SOC  berdasarkan kurva  karakteristik  OCV  –  SOC  menunjukkan bahwa metode Back Propagation Neural Network (BPNN)  sangat  kompatibel  digunakan  dalam sistem  yang  nonlinier  seperti  pada  estimasi  SOC baterai.  Terlihat  dari  galat  rata-rata  yang  terjadi dalam  estimasi  SOC  baterai  lithium  polymer  ini mencapai 0.479%.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  yang  setinggi-tingginya  kami haturkan kepada rekan-rekan Lab. Renewable Energy Politeknik Elektronika  Negeri Surabaya (PENS) dan Lab.  Robotik  Universitas  Airlangga  yang  telah
memberikan kesempatan dalam melaksanakan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] A.  H.  Budiman,  P.  Teknologi,  K.  Dan,  K. Energi,  B.  Pengkajian,  and  D.  A.  N.
Penerapan, “Pengembangan Energy Storage,”
Kaji.  Roadmap  Pengemb.  Energy  Storage untuk Smart Grid Syst., p. 46, 2013.
[2] G.  J.  May,  A.  Davidson,  and  B.  Monahov, “Lead  batteries  for  utility  energy  storage:  A review,”  J.  Energy  Storage,  vol.  15,  pp. 145–157, 2018.
[3] L.  Long,  S.  Wang,  M.  Xiao,  and  Y.  Meng, “Polymer  electrolytes  for  lithium  polymer batteries,” J. Mater. Chem. A, vol. 4, no. 26, pp. 10038–10039, 2016.
[4] C. Huai, P. Liu, and X. Jia, “Measurement and analysis  for  lithium  battery  of  high-rate discharge  performance,”  Procedia  Eng.,  vol. 15, pp. 2619–2623, 2011.
[5] J.  Kim,  S.  Lee,  and  B.  H.  Cho, “Complementary cooperation algorithm based  on  DEKF  combined  with  pattern recognition  for  SOC/capacity  estimation  and SOH  prediction,”  IEEE  Trans.  Power Electron., vol. 27, no. 1, pp. 436–451, 2012.
[6] J. Klee Barillas, J. Li, C. Günther, and M. A. Danzer, “A comparative study and validation of  state  estimation  algorithms  for  Li-ion batteries  in  battery  management  systems,” Appl. Energy, vol. 155, pp. 455–462, 2015.
[7] Y.  Su,  “Switching-based  state-of-charge estimation of lithium-ion batteries Switching-Based  State-of-Charge  Estimation of Lithium-Ion Batteries,” 2011.
[8] L.  W.  Kang,  X.  Zhao,  and  J.  Ma,  “A  new neural  network  model for the state-of-charge estimation in the battery degradation process,” Appl. Energy, vol. 121, pp. 20–27, 2014.
[9] F. Yang, Y. Xing, D. Wang, and K. L. Tsui, “A comparative  study  of  three  model-based algorithms  for  estimating  state-of-charge  of lithium-ion  batteries  under  a  new  combined dynamic loading profile,” Appl. Energy, vol. 164, pp. 387–399, 2016.
[10] S. Jeon, J. J. Yun, and S. Bae, “Comparative study on the battery state-of-charge estimation  method,”  Indian  J.  Sci.  Technol., vol. 8, no. 26, pp. 1–6, 2015.
[11] B. Scrosati and J. Garche, “Lithium batteries: Status,  prospects  and  future,”  J.  Power Sources,  vol.  195,  no.  9,  pp.  2419–2430,
2010.
[12] R.  Ahmed,  “Modeling  and  State  of  Charge Estimation  of  Electric  Vehicle,”  Dr.  Diss.,
2014.
[13] J. Xie, J. Ma, and K. Bai, “Enhanced coulomb counting method for state-of-charge estimation  of  lithium-ion  batteries  based  on peukert’s  law  and  coulombic  efficiency,”  J. Power Electron., vol. 18, no. 3, pp. 910–922, 2018.
[14] W.-Y.  Chang,  “The  State  of  Charge Estimating Methods for Battery: A Review,” ISRN Appl. Math., vol. 2013, no. 1, pp. 1–7,
2013.
[15] C. Dong and G. Wang, “Estimation of power battery  SOC  based  on  improved  BP  neural network,” 2014 IEEE Int. Conf. Mechatronics Autom.  IEEE  ICMA  2014,  pp.  2022–2027,
2014.
[16] L.  Xiao,  X.  Chen,  and  X.  Zhang,  “A  joint optimization of momentum item and levenberg-marquardt  algorithm  to  level  Up the  BPNN’s  generalization  ability,”  Math. Probl.  Eng.,  vol.  2014,  no.  November  2015, 2014.
[17] L.  Fausett,  “Fundamentals  Of  Neural Network  Architectures,  Algorithms,  and Applications,” Inc.,New Jersey, vol. 116, no.
0, pp. 1–476, 1994.
[18] S. Tong, J. H. Lacap, and J. W. Park,  “Battery state of charge estimation using a load-classifying  neural  network,”  J.  Energy Storage, vol. 7, pp. 236–243, 2016.
[19] L.  H.  Dong  Guo,  “A  Novel  Algorithm  for SOC  using  Simple  Iteration  and  Coulomb Counting Method,” 2018 IEEE Student Conf.
Electr. Mach. Syst. , no. 1, pp. 1–4.
[20] D.  Saji,  P.  S.  Babu,  and  K.  Ilango,  “SoC Estimation  of  Lithium  Ion  Battery  Using
Combined  Coulomb  Counting  and  Fuzzy Logic  Method,” 2019  4th  IEEE  Int.  Conf. Recent Trends Electron. Information, Commun. Technol. RTEICT 2019 - Proc. , pp. 948–952, 2019.