ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64
@  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta

## Penerapan Algoritma Particle Swarm Optimization untuk Meningkatkan Efisiensi Daya Keluaran Panel Surya
Zindhu Maulana Ahmad Putra 1 , Purwidi Asri 2 , Faiz Romadloni 3 , Raimundus Risa Arnestanta 4
Program Studi Teknik Kelistrikan Kapal, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Jalan Teknik Kimia, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 E-mail: 1 zindhu@ppns.ac.id, 2 purwidi@ppns.ac.id, 3 faizromadloni@student.ppns.ac.id, 4 raimundusrisa19@student.ppns.ac.id
Abstrak— Salah satu sumber energi terbarukan yang paling banyak  digunakan  di  Indonesia  saat  ini  adalah  tenaga  surya. Pembangkit  listrik  tenaga  surya  sudah  mulai  menggeser eksistensi dari sumber energi konvensional seperti batubara dan minyak bumi. Namun terdapat permasalahan yang terjadi pada sistem perubahan energi ini. Salah satunya adalah tegangan dan arus yang didapatkan dari sistem photovoltaic pada panel surya yang  nonlinear.  Sehingga  daya  keluaran  menjadi  tidak maksimal.  Perubahan  radiasi  sinar  matahari  dan  suhu permukaan  panel  surya  menjadi  faktor  utama  terjadinya  hal tersebut.  Oleh  karena  itu,  untuk  meningkatkan  efisiensi  daya keluaran  panel  surya  dibutuhkan  Maximum  Power  Point Tracking.  Penelitian ini terfokus pada perancangan sistem solar charge  controller  berbasis  Maximum  Power  Point  Tracking dengan  algoritma  Particle  Swarm  Optimization  yang  berfungsi untuk  mengatur  nilai  Pulse  Width  Modulation  yang  akan disalurkan ke DC-DC buck boost converter dengan tujuan untuk mengoptimalkan  daya  keluaran  panel  surya  agar  mendekati nilai input panel surya. Dari hasil penelitian, algoritma Particle Swarm  Optimization  mampu  mengoptimasi  daya  output  panel surya sebesar 176,88 W. Selain itu, perancangan dan pembuatan DC-DC  buck  boost  converter  dapat  melakukan  pengisian  pada baterai 12 V, 24 V, dan 48 V serta menghasilkan efisiensi sebesar 50% sampai 65%.
Kata Kunci — Panel Surya, Maximum Power Point Tracking, Buck Boost Converter,  Particle Swarm Optimization, Pulse With Modulation

## I. P ENDAHULUAN
Energi  terbarukan  menjadi  pusat  perhatian  studi  pada beberapa  dekade  terakhir.  Hal  ini  disebabkan  oleh  sumber daya alam yang terpasok terus menerus secara alami, sehingga pemanfaatan  energi  terbarukan  sangat  potensial  untuk dikembangkan  dalam  berbagai  tujuan  praktis  [1].  Di  antara keberagaman sumber energi terbarukan di alam, International Energy  Agency (IEA)  memprediksi  kuat  akan  lonjakan ketersediaan  energi  matahari  dibandingkan  dengan  sumber energi terbarukan yang lainnya. Ketersediaan cahaya matahari yang  melimpah  ini  dapat  diaplikasikan  dalam  Pembangkit Listrik  Tenaga  Surya  (PLTS).  Dengan  menerapkan  sistem Pembangkit  listrik  Tenaga  Surya,  maka  akan  didapatkan berbagai  keuntungan,  yaitu  penggunaan  yang  mudah,  biaya perawatan  tergolong  rendah,  serta  menghasilkan  emisi  yang kecil  dibandingkan  dengan  pembangkit  listrik  konvensional seperti batubara. Kegiatan ini menghasilkan kontribusi tinggi dalam upaya meminimalisir polusi dunia [2][3]. Terlebih lagi, bagi  negara  beriklim  tropis,  ketersediaan  sinar  matahari sepanjang tahun tentu memberikan kelimpahan sumber daya listrik  alternatif  tanpa  batas.  Hal  ini  selaras  dengan  rencana pemerintah  yang  tercantum  pada  Rencana  Umum  Energi
Nasional  (RUEN)  tahun  2017  tentang  pengembangan  PLTS 6,5 GW pada tahun 2025 dan 45 GW pada tahun 2050 [4].
Salah  satu  hal  yang  menjadi  permasalahan  dalam pemanfaatan energi alternatif dari sinar matahari adalah proses pengendalian  daya  yang  dihasilkan  oleh  pembangkit  listrik. Sistem  PLTS  disusun  oleh  sejumlah  komponen  utama  yang karakteristik kerjanya dapat menentukan daya keluaran, salah satunya  adalah  modul photovoltaic (PV).  Dalam  prinsip kerjanya,  modul  PV  mengubah  energi  surya  menjadi  energi listrik dengan  menerapkan prinsip efek photovoltaic [5].  PV pada  sistem  PLTS  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  radiasi matahari dan suhu permukaan panel surya. Radiasi matahari dan suhu permukaan pada panel surya bersifat fluktuatif dan tidak  mampu  menghasilkan  daya  maksimal  sebagaimana perhitungan idealnya. Untuk itu, diperlukan solusi yang dapat meningkatkan  efisiensi  pembangkit  dengan  memaksimalkan daya  keluaran  [6].  Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan adalah menggunakan metode Maximum Power Point Tracking (MPPT).  Metode  ini  memanfaatkan  teorema  transfer  daya maksimum untuk menentukan Maximum Power Point (MPP), yang  artinya  keluaran  daya  suatu  rangkaian  akan  menjadi maksimal ketika impedansi sumber sesuai dengan pembebanan  impedansi.  Metode MPPT  juga  dapat mengoptimalkan  daya  keluaran  sistem photovoltaic (PV) paralel  hingga  91,2%  dibandingkan  daya  yang  dihasilkan tanpa menggunakan metode MPPT [7].
Secara  fisik,  metode  MPPT  dapat  diaplikasikan  dalam bentuk  rangkaian boost  converter yang  dioptimalisasi menggunakan teknik tertentu berdasarkan kompleksitas waktu yang  diperlukan  metode  untuk  melacak  MPP,  biaya penerapan,  serta  kemudahan  penerapan[8]. Perturb  & Observe (P&O)  menjadi  algoritma  paling  sederhana  dan umum digunakan dalam aplikasi MPPT. Keunggulan metode ini  dapat  dilihat  dari  segi  kemudahan  dan  rendahnya  biaya implementasi,  karena  hanya  menggunakan  satu  sensor tegangan untuk mendeteksi tegangan array PV. Kompleksitas waktu  yang  dimiliki  juga  sangat  sedikit  ketika  mendekati MPP.  Namun,  metode  ini  memiliki  kelemahan  yaitu  daya yang  dihasilkan  berisolasi  di  sekitar  daya  maksimum  pada operasi steady  state [9].  Akibatnya, pelacakan menunjukkan hasil perhitungan MPP yang salah.
Untuk  menghindari  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini menggunakan algoritma artificial intelligence berupa Particle Swarm Optimization (PSO) untuk diterapkan pada buck-boost converter. Penggunaan  metode  ini  didasarkan  pada keunggulannya  dalam  konvergensi  yang  cepat  dan  solusi optimum  global  [10].  PSO  memungkinkan  pelacakan  daya maksimum  dengan  menyesuaikan  sistem  MPPT,  serta memperbarui duty cycle secara berkala berdasarkan panduan prinsip pencarian lokal dan global. Penerapan metode ini juga
ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64 @  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz
Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta
didukung  oleh  pemilihan  tipe converter yang  mampu menghasilkan tegangan keluaran  stabil  sesuai set point pada baterai.  Rancangan buck  boost  converter dan  penerapan MPPT  menggunakan  algoritma  PSO  ini  diharapkan  mampu mengatur keluaran daya dari panel surya menjadi lebih stabil dan  efisien  saat  pengujian  ke  baterai,  serta  membandingkan daya  keluaran  sebelum  dan  sesudah  penerapan  MPPT  pada panel surya.

## II. B AHAN DAN M ETODE
A. Karakteristik Panel Surya
Panel  surya  merupakan  alat  konversi  energi  cahaya matahari  menjadi  energi  listrik  [11].  Dalam  penerapannya, output yang  dihasilkan  oleh  panel  surya  tidak  selalu maksimum.  Hal  yang  menyebabkannya  adalah  suhu permukaan panel dan iradiasi matahari yang selalu berubah- ubah.
Gambar  1. Kurva Karakteristik P-V Terhadap Perubahan Suhu
Gambar  1.menunjukkan  hubungan  antara  suhu  terhadap daya output dari panel surya. Panel surya dapat bekerja secara optimal  apabila  suhu  normal  pada  25  ⁰C.  Apabila  melebihi dari  suhu  ideal,  panel  surya  akan  menghasilkan  daya  yang semakin  menurun.  Semakin  suhu  sekitar  panel  surya meningkat maka akan mempengaruhi tegangan output (Voc), dan dapat melemahkan daya output pada panel surya.
Gambar  2. Kurva Karakteristik P-V Terhadap Perubahan Iradiasi Matahari
Gambar 2 menunjukkan korelasi antara daya output panel surya terhadap perubahan iradiasi matahari. Panel surya dapat bekerja  secara  optimal,  apabila  iradiasi  yang  mengenai permukaan panel surya bernilai sekitar 1000 𝑊 𝑚 2 ⁄ dan akan menghasilkan  daya  maksimum.  Semakin  sedikit  iradiasi
mengenai panel surya, maka daya output juga akan semakin menurun.
B. Perhitungan Daya Input Panel Surya
Penelitian ini menggunakan panel surya dengan kapasitas 250  Wp  dengan  jenis monocrystalline .  Panel  surya  tipe monocrystalline merupakan salah satu jenis panel surya yang memiliki efisiensi sebesar 24% dan menghasilkan daya listrik persatuan luas paling tinggi dibandingkan dengan tipe yang lainnya  [12].  Spesifikasi  lengkap  dari  panel  surya  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Spesifikasi Panel Surya Yang Digunakan
Parameter Model PV Solar 250 Wp (STC) Nilai Parameter Maximum Power (PMPP) 250 WP Open Circuit Voltage (VOC) 36,3 V Short Circuit Current (ISC) 8,75 A Maximum Power Voltage (VMPP) 30,3 V Maximum Power Current (IMPP) 8,25 A Power Tolerance 0 ~ + 3% Modul Efficiency 15,37% Dimension 1640 x 992 x 35 mm
Untuk menghitung daya input dari panel surya maka perlu diketahui  luas  penampang  panel  surya  terlebih  dahulu. Berikut  merupakan  perhitungan  luas  penampang  dari  panel surya.
A = p x l (1)
A = 1640 mm x 992 mm A = 1,626 m 2
Intensitas cahaya matahari diketahui dalam satuan lux, maka perlu  dilakukan  konversi  menjadi 𝑊 𝑚 2 ⁄ .  Persamaannya adalah sebagai berikut:
1 𝑙𝑢𝑥 = 0,0079 𝑊 𝑚 2 ⁄ (2)
Maka  daya input panel  surya  dapat  dihitung  menggunakan data intensitas cahaya dengan persamaan sebagai berikut.
𝑃𝑖𝑛 = 𝐼𝑟 𝑥 𝐴 (3)
Sebagai  contoh,  apabila  intensitas  cahaya  matahari  sebesar 50.000 lux, maka perhitungannya adalah sebagai berikut.
𝑃𝑖𝑛 = 50.000 𝑙𝑢𝑥 𝑥 1,626 𝑚 2 (4)
𝑃𝑖𝑛 = (50.000 𝑥 0,0079 𝑊 𝑚 2 ⁄  ) 𝑥 1,626 𝑚 2
𝑃𝑖𝑛 = 395 𝑥 1,626 𝑃𝑖𝑛 = 642,27 𝑊
C. Maximum Power Point Tracking
Keluaran dari sistem photovoltaic memiliki karakteristik yang berubah ubah dan bersifat nonlinear seperti pada kurva P-V.  Hal  ini  yang  menyebabkan  titik  puncaknya  sering berubah sesuai dengan perubahan suhu dan radiasi dari sinar matahari.  Oleh  sebab  itu,  peran  dari  MPPT  dibutuhkan
ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64 @  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz
Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta
sebagai  penentu  titik  kerja  maksimal  yang  dihasilkan  dari sistem photovoltaic dan menjaga supaya selalu berada pada titik tersebut [13].
Pada  sistem  MPPT,  terdapat  DC( Direct  Current )-DC converter yang digunakan untuk mengubah titik operasi dari photovoltaic menjadi titik daya maksimal. Mekanisme MPPT yaitu  dengan  mengubah  titik  kerja  pada  kurva  P-V photovoltaic untuk  memaksimalkan  daya  yang  dihasilkan. Metode MPPT umumnya mengukur arus dan tegangan pada panel  surya  pada  waktu  tertentu.  Algoritma  yang  spesifik menangkap informasi tersebut untuk menghitung pengaturan yang  harus  diterapkan  pada  rangkaian  agar  daya  yang dihasilkan  lebih  besar.  Pengaturan  ini  biasanya  diberikan dalam  bentuk duty  cycle untuk  mengatur  DC-DC converter [14].
D. Buck Boost Converter
Buck  boost  converter adalah  perangkat  elektronik  yang dapat mengubah tegangan DC satu ke tegangan DC lainnya dengan  level  yang  berbeda  dan  umumnya  mengeluarkan output yang  stabil  [15].  Berikut  merupakan  rangkaian buck boost converter yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar  3. Rangkaian Buck Boost Converter
Buck-converter mengubah input tegangan  yang tinggi menjadi output yang lebih rendah nilainya. Sedangkan boost-converter digunakan untuk menjadi gain dari tegangan input dan menghasilkan output tegangan yang nilainya lebih tinggi.  Kemudian  untuk buck-boost  converter digunakan apabila memerlukan keluaran yang lebih besar atau kecil dari nilai input -nya.
E. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle  Swarm  Optimization adalah  suatu  algoritma heuristic yang  termasuk  dalam  kelompok  metode  optimasi. Algoritma ini menggabungkan  teknik pencarian lokal ( local search ) dan pencarian global ( global search ). Particle Swarm Optimization dirancang  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah  kompleks  dengan  cara  membentuk  suatu  populasi partikel  dengan  posisi  awal  yang  ditetapkan  secara  acak. Setiap  partikel  mewakili  sebuah  solusi  potensial  untuk masalah yang sedang dihadapi. Kemudian algoritma ini akan mengevaluasi  nilai  kecocokan  ( fitness )  dari  setiap  partikel, yang  menentukan  sejauh  mana  partikel  tersebut  berhasil dalam memecahkan masalah [16].
Selama  proses  optimisasi,  partikel-partikel  tersebut memperbarui  kecepatan  ( velocity )  dan  posisi  mereka berdasarkan pengalaman pribadi  serta pengetahuan bersama seluruh  kelompok  ( swarm ).  Dengan  memadukan  informasi personal  dan  sosial,  partikel-partikel  ini  dipandu  menuju wilayah-wilayah  yang  menjanjikan  dalam  ruang  pencarian. Perilaku  kolaboratif  ini  memungkinkan  kelompok  tersebut untuk menjelajahi berbagai wilayah dan memanfaatkan area-
area yang menunjukkan potensi untuk mencapai solusi yang lebih baik.
Gambar  4. Tahapan Algoritma Particle Swarm Optimization [17]
Berdasarkan  gambar  4,  algoritma Particle  Swarm Optimization dibagi  menjadi  5  tahapan  [17].  Berikut penjelasan dari masing masing tahapan.

## 1. Particle Swarm Optimization Initalitation
Pada  tahap  inisialisasi,  partikel-partikel  akan  diberikan posisi  awal  secara  acak  berdasarkan  distribusi  dalam  ruang pencarian ( search space ). Terdapat beberapa parameter yang harus ditentukan pada tahap ini, seperti jumlah partikel yang akan digunakan, koefisien kognitif, koefisien sosial, batasan nilai  maksimum  dan  minimum  untuk  bobot  inersia,  serta posisi dan kecepatan awal setiap partikel.
2. Fitness Evaluation
Proses fitness  evaluation merupakan  langkah  yang dilakukan untuk mengevaluasi nilai kecocokan ( fitness ) dari setiap partikel secara individual. Pada tahap ini, nilai fitness diukur  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  terkait dengan  masalah  yang  sedang  diselesaikan.  Evaluasi  ini bertujuan  untuk  menentukan  sejauh  mana  masing-masing partikel berhasil dalam memecahkan masalah atau mencapai tujuan yang diinginkan.
3. Update Individual and Global Best Data
ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64 @  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz
Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta
Pada tahap ini, dilakukan perbandingan antara nilai fitness yang  baru  saja  dihitung  dengan  nilai fitness sebelumnya. Selain  itu,  dilakukan  pembaruan  nilai Pbest ( personal  best ) dan Gbest ( global best ) sesuai dengan nilai fitness yang baru. Jika  nilai fitness yang  baru  ditemukan  lebih  kecil  dari  pada sebelumnya, maka Pbest dan Gbest akan diperbarui dengan nilai fitness tersebut. Sebaliknya, jika nilai fitness yang baru ditemukan  lebih  besar  dari  sebelumnya,  maka  iterasi  akan dilanjutkan  tanpa  melakukan  perubahan  pada Pbest dan Gbest . Dalam  konteks  PSO, Pbest mengacu  pada  nilai fitness terbaik  yang  pernah  dicapai  oleh  setiap  partikel  secara individu. Pbest menunjukkan  kualitas  solusi  terbaik  yang telah  ditemukan  oleh  partikel  itu  sendiri  sepanjang  iterasi. Sementara itu, Gbest merujuk pada nilai fitness terbaik yang dicapai  oleh  seluruh  populasi  partikel. Gbest merupakan solusi  terbaik  yang  ditemukan  secara  global  oleh  seluruh partikel dalam populasi.
4. Memperbaruhi Kecepatan dan Posisi Setiap Partikel
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan (5) dan (6).
𝑉 𝑖+1 = 𝑊𝑉 𝑖 + 𝐶 1 𝑟 1 (𝐿𝐵 𝑖 − 𝑋 𝑖 ) + 𝐶 2 𝑟 2 (𝐺𝐵 − 𝑋 𝑖 ) (5) 𝑋 𝑖+1 =   𝑋 𝑖 + 𝑡𝑣 𝑖+1 (6)
Keterangan :
𝑉 𝑖 = Kecepatan partikel 𝑖
𝐶 1
= Faktor pembelajaran kognitif
𝐶 2 = Faktor pembelajaran sosial 𝑟 1 dan 𝑟 2 = Nomor distribusi acak 𝐿𝐵 𝑖 = Posisi terbaik partikel lokal 𝑖
𝐺𝐵
= Posisi terbaik partikel global
𝑋 𝑖 = Posisi partikel ke- 𝑖 𝑋 𝑖 + 1 = Posisi partikel iterasi selanjutnya
𝑊 = Bobot inersia
Momen  inersia  ( 𝑊 )  dan learning  fact or  ( 𝐶 1 dan 𝐶 2 ) merupakan  hal  yang  paling  krusial  dalam  menentukan efisiensi  pencarian  dan  tingkat  keberhasilan  algoritma Particle Swarm Optimization.

## 5. Convergence Determination
Tahapan terakhir dalam algoritma PSO adalah penentuan konvergensi  ( convergence  determination ).  Pada  tahap  ini, dilakukan  pemeriksaan  terhadap  kriteria  konvergensi. Terdapat  dua  kondisi  yang  digunakan  dalam  algoritma  ini. Pertama, konvergensi dapat tercapai jika kecepatan ( velocity ) dari  semua  partikel  dalam  populasi  menjadi  lebih  kecil daripada  suatu  nilai  ambang  ( threshold )  yang  ditentukan sebelumnya.  Kedua,  konvergensi  juga  dapat  tercapai  jika jumlah  iterasi  yang  telah  dilakukan  mencapai  batas maksimum yang telah ditentukan sebelumnya.
F. Desain dan Perancangan Sistem
Desain  dan  perancangan  sistem  dari  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar  5. Perancangan Sistem
Pada sistem ini, panel surya berfungsi sebagai input dari sistem dan baterai merupakan output dari sistem. Panel surya berfungsi  sebagai  penghasil  sumber  tegangan  dan  arus  dari sinar  matahari  yang  diserap.  Sensor  arus  dan  tegangan digunakan untuk membaca tegangan yang keluar dari panel surya  dan  dikirmkan  ke  mikrokontroler  untuk  dirubah terlebih dahulu dari input analog menjadi nilai digital (ADC). Perubahan  nilai digital tersebut  akan  diproses  ke  dalam algoritma Particle Swarm Optimization . Hasil dari algoritma Particle  Swarm  Optimization berupa  sinyal  PWM  ( Pulse Width  Modulation )  untuk switching MOSFET  berdasarkan pembacaan  sensor  tegangan  beban  (baterai)  untuk menentukan set  point yang  diinginkan.  Pembacaan  sensor arus  dan  tegangan  pada  beban  berfungsi  sebagai feedback untuk  kontrol  agar  sesuai  dengan set  point yang  diinginkan dengan cara mengontrol nilai PWM untuk proses charging ke baterai.

## G. Perancangan Hardware
Perancangan  hardware  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat pada  gambar  6.  Data  yang  dihasilkan  oleh  sensor  tegangan dan  sensor  arus  pada solar  cell dan  baterai  akan  diolah menggunakan metode Particle Swarm Optimization. Output data akan digunakan untuk PWM dalam switching MOSFET pada  rangkaian buck-boost  converter .  Kemudian  LCD digunakan  untuk  menampilkan  data  masukan  dan  keluaran dari sistem.
Gambar  6. Perancangan Hardware

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Perancangan Elektrik
Hasil  dari  perancangan  elektrik  berupa Printed  Circuit Board (PCB) yang merupakan implementasi dari perancangan hardware.
ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64 @  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta Gambar  7. Hasil Rancangan Elektrik
Gambar  7  merupakan  hasil  perancangan buck-boost converter menggunakan PCB cetak. Keseluruhan sistem baik dari  sensor  tegangan,  sensor  arus,  LCD monitoring , driver MOSFET, mikrokontroller, rangkaian buck-boost , input, dan ouput telah dijadikan satu dalam PCB. Buck-boost converter pada gambar 7 menggunakan ESP32 yang berfungsi sebagai mikrokontroler dengan tegangan kerja DC 3,3 V – 5 V yang dari tegangan sumber dihubungkan ke modul regulator untuk menyesuaikan  tegangan  kerja  ESP32.  Berikut  merupakan daftar komponen yang digunakan pada PCB.
1. ESP32  berfungsi  sebagai  kontrol  sistem  pada  rangkaian
Buck-boost converter yang dibuat.
2. Transistor  BD139  dan  BD140  berfungsi  sebagai driver MOSFET, dengan menggunakan penguat push pull kelas AB. 3. Modul Buck  Regulator dan  IRF  740  berfungsi  untuk menurunkan  tegangan  dari  sumber  menjadi  12  V, kemudian diubah menjadi 5 V agar dapat melakukan drive pada MOSFET.
4. Optocoupler  6N137  berfungsi  sebagai  pengaman  dan pemisah  kontak  fisik  antara  jalur  mikro  dengan driver MOSFET.
5. Sensor  ACS712  20  A  berfungsi  sebagai  pendeteksi  atau sensor  arus  pada  keluaran  panel  surya  dan output dari rangkain converter yang terhubung dengan baterai. 6. Op-Amp differential amplifier berfungsi untuk pembacaan  sensor  tegangan  dan  menjadikan  tegangan keluaran buck-boost converter menjadi non-inverting .
7. Dioda  2040  digunakan  sebagai  komponen blocking saat transistor mati.
8. MOSFET  Hy4008  yang  digunakan  untuk  mengatur switching mosfet  dengan  menurunkan  atau  menaikan tegangan pada converter . 9. Induktor digunakan untuk menyimpan energi berupa arus. Sehingga  ketika  MOSFET  dalam  kondisi off maka induktor akan mengeluarkan energi tersebut.
10. Terminal  Blok  digunakan  untuk  tempat  kabel  konektor input dan output . 11. Kapasitor bipolar berfungsi sebagai penyalur energi dari induktor ke beban saat proses switching .
B. Pengujian Algoritma PSO
Simulasi MPPT pada matlab dilakukan untuk mengetahui kinerja  algoritma Particle  Swarm  Optimization dan  menilai
kemampuan kontroler dalam melakukan tracking MPP pada berbagai  kondisi  klimatik.  Berikut  adalah  tampilan  gambar rangkaian converter yang dimodelkan PSO.
Gambar  8. Simulasi Rangkain Buck-Boost Converter Pada Matlab
Panel  surya  yang  digunakan  berjenis mono dengan keluaran  daya  maksimum  250  W  dengan  tegangan maksimum (Vmp) sebesar 30,7 V dan arus maksimum (Imp) sebesar  8,15  A.  untuk  mengetahui  karakteristik  daya maksimum  pada  setiap  kondisi  iradiasi,  pada  matlab  dapat diplot  dengan  memasukkan  sinyal  konstan  pada  blok  PV. Berikut ini adalah kurva karakteritik daya-tegangan dan arus- tegangan di setiap iradiasi berbeda.
Gambar  9. Kurva Karakteristik Panel Surya 250 Wp
Selanjutnya dilakukan pengujian dengan variasi perubahan radiasi matahari mulai dari 600 𝑊 𝑚 2 ⁄ hingga 900 𝑊 𝑚 2 ⁄ dengan  suhu  konstan  ideal  sebesar  25 o C.  Pengujian dilakukan  untuk  menguji  algoritma Particle  Swarm Optimization yang telah dibuat dan diimplementasikan pada hardware buck-boost converter yang telah dirancang dengan nilai komponen yang telah sesuai dengan perhitungan. Hasil pengujian  ketika  terjadi  perubahan  iradiasi  matahari  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Simulasi Algoritma Menggunakan Matlab
I radiasi (W/m 2 ) V in (V) I in (A) V out (V) I out (A) P in (W) P out (W) Efisie nsi (%) 600 33,2 8 3,55 11,8 1 9,84 120, 06 116, 21 96,79 700 27,9 6 5,95 13,4 7 11,2 3 166, 4 151, 27 90,91
800 31,3 5,2 13,3 3 11,1 1 162,
76 148, 10 90,99
900 32,7 6,45 4 12,6 8 15,2 2 211, 5 192, 99 91,25
ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64 @  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta
(W/m 2 ) V in (V) I in (A) V out (V) I out (A) P in (W) P out (W) Efisie nsi (%) Rata – rata 92,49
Berdasarkan  parameter  yang  telah  disimulasikan pada matlab sesuai tabel 2, telah didapatkan rata-rata efisiensi ketika menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization sebesar  92,49%  dengan  beban  1,2  Ω  sesuai  karakteristik converter yang telah dirancang. Dengan begitu, program pada matlab telah berhasil dijalankan dan disimulasikan. Sehingga, tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  konversi  dari  program matlab  kedalam  program  mikrokontroler  agar  dapat diimplementasikan pada hardware yang telah dibuat.
Percobaan  algoritma Particle  Swarm  Optimization dilakukan dengan jumlah partikel yang berbeda mulai dari 10, 30,  dan  50  partikel.  Manipulasi  dilakukan  dengan  tujuan untuk  melihat  dan  menetukan  jumlah  partikel  yang  akurat ketika mencari daya maksimum yang dikeluarkan oleh input sebelum  diaplikaskan  menggunakan  panel  surya.  Berikut adalah  pengujian  ketika  menggunakan  jumlah  partikel sebanyak 10, 30, dan 50.
Tabel 3. Pengujian Algoritma Dengan Perbedaan Jumlah Partikel 𝚺 Par
tikel Pengu jian Ke - V tracking (V) I tracking (A) P in (W) P tracking (W) Akurasi (%) 10 1 27,32 5,98 180 163,37 90,76 2 25,37 5,83 180 147,91 82,17 3 26,73 5,99 180 160,11 88,95
Rata-rata 87,30 30 1 30 5,26 180 157,80 87,67 2 28,39 5,99 180 170,06 94,48 3 29,63 5,98 180 177,19 98,44 Rata-rata 93,53 50 1 29,99 5,92 180 177,54 98,63 2 30 5,83 180 174,90 97,17 3 30 5,97 180 179,10 99,50 Rata-rata 98,43
Berdasarkan hasil pengujian ketika menggunakan jumlah 10  partikel,  didapatkan  akurasi  dalam  mencari  titik  daya maksimum  masih  rendah  yaitu  rata-rata  akurasi  sebesar 87,3%  dengan  daya tracking maksimal  yang  diperoleh sebesar 163,37 W. Maka akan dilakukan uji coba yang kedua dengan menambahkan 30 partikel.
Berdasarkan hasil pengujian ketika menggunakan jumlah 30  partikel,  didapatkan  akurasi  dalam  mencari  titik  daya maksimal meningkat dibanding dengan 10 partikel. Rata-rata akurasi yang didapatkan mencapai 93,53% dan daya tracking maksimal  yang  diperoleh  sebesar  177,19  W.  Namun,  untuk menguji  keakuratan  dari  algoritma,  maka  jumlah  partikel akan ditingkatkan menjadi 50 partikel.
Hasil  pengujian  ketika  menambahkan  jumlah  partikel menjadi 50 partikel, didapatkan akurasi dalam mencari titik daya  maksimum  mendekati  daya  keluaran  sebenarnya. Tingkat  akurasi  rata-rata  sebesar  98,43%.  daya tracking maksimal yang diperoleh sebesar 179,10 W. Oleh karena itu, pada penelitian ini jumlah partikel yang digunakan sebanyak 50 partikel, karena akurasi yang dihasilkan lebih optimal dan mendekati tegangan keluaran sumber input.
C. Pengujian Converter Dengan Panel Surya Menggunakan Baterai
Pengujian converter  buck-boost dengan solar  cell bertujuan  untuk  mengetahui  kesesuaian  kinerja converter dengan  karakteristik converter  buck-boost beserta  efisiensi yang  dihasilkan  ketika  dihubungkan  dengan output baterai. Pada  pengujian  ini, buck-boost  converter menggunakan baterai 12 V, 24 V, dan 48 V. Berikut adalah data pengujian baterai  12  V  dengan  tegangan  awal  11,2  V  dan  dilakukan pengisian hingga tegangan maksimum 13,8 V.
Tabel 4. Data Pengujian Converter Pada Baterai 12 Volt
Me nit Ke- V in (V) I in (A) V out (V) I out (A) V
Baterai (V) P in (W) P out (W) 𝜼 5 29,5 3,8 13,7 4,6 11,2 112, 14 63,0 2 56, 20
10 29,6 3,7 7 13,7 5 4,58 11,8 111,
59 62,9 8 56, 43
15 30,2 3,6 7 13,8 4,52 12,1 110,
83 62,3 8 56, 28
20 32,2 3,1 5 13,6 4,46 12,6 101,
43 60,6 6 59, 80
25 31,3 3,4 9 14,2 5 3,91 12,9 109, 24 55,7 2 51, 01
30 31 3,5 14,3 1 3,84 13,1 108,
50 54,9 5 50, 65
35 30,5 3,6 14,3 3 3,81 13,3 109,
80 54,6 0 49, 72
40 30,1 3,6 1 14,3 5 3,77 13,4 108,
66 54,1 0 49, 79
45 29,7 3,7 6 14,3 9 3,73 13,6 111,
67 53,6 7 48, 06
50 29,5 3,7 9 14,3 9 3,72 13,8 111,
81 53,5 3 47, 88 Effisiensi Rata-Rata 52, 58
Hasil data pengujian converter pada pengisian Baterai 12 V,  5  Ah  hingga  kondisi  penuh  sampai  tegangan  13,8  V dengan  menggunakan input panel  surya  memakan  waktu selama  50  menit  dengan  efisiensi  rata-rata  yang  dihasilkan adalah  52,58%.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  kedua dengan pengisian baterai 24 V. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Pengujian Converter Pada Baterai 24 Volt
Me nit Ke- V in (V) I in (A) V out (V) I out (A) V Baterai (V) P in (W) P out (W) 𝜼
5 29,3 1 3,8 1 25,7 2,66 24,3 111,
67 68,3 6 61, 22 10 30,4 9 3,4 2 25,8 2,33 24,5 104,
28 60,1 1 57, 65
15 29,6 4 3,4 4 25,9 2,36 24,8 101,
96 61,1 2 59, 95 20 28,5 1 3,9 26 2,29 25,1 111,
19 59,5 4 53, 55
25 29,4 3,4 6 25,8 2,3 25,4 101,
72 59,3 4 58, 33
30 29,2 1 3,4 7 26 2,29 25,6 101,
36 59,5 4 58, 74
35 30,1 3,2 26,2 2,13 25,9 96,3
2 55,8 1 57, 94
40 31,8 3,1 7 26,5 1,77 26,3 100,
81 46,9 1 46, 53
45 30,6 3,5 3 26,8 1,73 26,6 108, 02 46,3 6 42, 92
ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64 @  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta
Me nit Ke- V in (V) I in (A) V out (V) I out (A)
V
Baterai (V) P in (W) P out (W) 𝜼 50 29,5 3,7 9 27,4 1,53 26,8 111, 81 41,9 2 37, 50
55 29,3 3,6 27,4 1,6 26,9 105, 48 43,8 4 41, 56 Effisiensi Rata-Rata 52, 35
Hasil data pengujian converter pada pengisian baterai 24 V,  5  Ah  hingga  kondisi  penuh  dengan  menggunakan input panel  surya  memakan  waktu  kurang  lebih  1  jam  dengan efisiensi rata-rata yang dihasilkan sebesar 52,35%. Kemudian pengujian  yang  ketiga  dengan  melakukan  percobaan pengisian  pada  baterai  48  V.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Data Pengujian Converter Pada Baterai 48 Volt
Me nit
Ke- V in (V) I in (A) V out (V) I out (A) V Baterai (V) P in (W)
P out (W) 𝜼 5 26,9 6 4,7 2 51,8 1,46 49,7 127, 25 75,6 3 59, 43 10 27,2 4,6 2 51,7 1,42 49,9 125, 66 73,4 1 58, 42 15 27,3 4,6 51,7 1,45 50,4 125,
58 74,9 7 59,
70
20 28,6 4,1 2 51,6 1,32 50,6 117, 83 68,1 1 57, 80 25 30 3,1 5 53,3 0,99 50,7 94,5 0 52,7 7 55, 84 30 27,5 4,3 53,2 1,12 51,1 118, 25 59,5 8 50, 39 35 28,2 4,2 1 54,2 0,95 51,4 118,
72 51,4 9 43, 37 40 29,8 3,9 1 54,3 0,92 51,8 116,
52 49,9 6 42, 87 45 30 3,2 54,3 0,9 52 96,0
0 48,8 7 50, 91
50 29,7 4 54,1 0,96 52,4 118,
80 51,9 4 43, 72 Effisiensi Rata-Rata 52, 24
Hasil data pengujian konverter pada pengisian baterai 48 V,  hingga  kondisi  penuh  dengan  menggunakan input panel surya memakan waktu kurang lebih 50 menit dengan efisiensi rata-rata yang dihasilkan sebesar 52,24%.
D. Perbandingan Pengujian MPPT Dan Tanpa MPPT
Pada  integrasi software dan hardware dilakukan pengujian  PV  yang  terhubung  dengan converter dan terintergrasi dengan algoritma Particle Swarm Optimization . Pengujian ini menggunakan beban resistor 7 ohm. Pengujian dilakukan  mulai  pukul  09.00-13.00  WIB.  Untuk  menguji akurasi tracking , pertama MPPT diuji dengan menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization dan kedua dilakukan pengujian tanpa metode dengan menggunakan potensiometer. Berikut  merupakan  pencarian  data  maksimal  menggunakan algoritma PSO dengan beban resistor.
Tabel 7. Pengujian MPPT Menggunakan Resistor
Waktu V in (V) I in (A) P in max (W) V out (V) I out (A) P out max (W) 𝜼 09:00 25,3 6,89 174, 32 26,4 3,5 92,4 53,01 10:00 26,1 2 6,49 169, 52 27,3 3,62 98,8 3 58,30 11:00 25,2 6,98 175, 9 28,1 3,71 104, 25 59,27 12:00 26,4 6,7 176, 88 28,2 4 3,94 111, 27 62,91 13:00 25,6 6,4 163, 84 27,3 3,58 97,7 3 59,65 Efisiensi Rata-rata 58,62
Pengujian integrasi hardware dan software menggunakan MPPT didapatkan  rata-rata efisiensi sebesar 58,62% dengan pelacakan daya input tertinggi pada jam 12.00 sebesar 176,88 W. Selanjutnya, di waktu yang sama dan kondisi cuaca yang sama  akan  dijalankan  metode  PWM  dengan  menggunakan potensiometer.  Dilakukan  pengujian  tanpa  metode  dengan mengatur  nilai duty  cycle .  Berikut  adalah  hasil  pengujian tanpa metode.
Tabel 8. Pengujian Tanpa Metode dengan Potensiometer
Waktu V in (V) I in (A) P in max (W) V out (V) I out (A) P out max (W) 𝜼
09:00 22,4 6,9 154, 56 26,4 2,65 69,9 6 45,26 10:00 23,2 2 6,4 148, 61 25,2 1 2,8 70,5 9 47,50 11:00 24,1 6,77 163, 16 28,1 2,9 81,4 9 49,95 12:00 24,7 6,3 155, 61 27,6 3,1 85,5 6 54,98 13:00 23,2 2 6,8 157, 90 25,4 3,58 90,9 3 57,59 Efisiensi Rata-Rata 51,06
Berdasarkan  hasil  pengujian  tabel  7  dan  tabel  8,  dapat diketahui  bahwa  nilai  Pin  max  menggunakan  metode  PSO menghasilkan nilai daya yang lebih maksimal dengan selisih peningkatan terbesar 21,27 W. Sedangkan, efisiensi rata-rata yang  dihasilkan  ketika  menggunakan  metode  dan  tanpa metode menunjukkan peningkatan sebesar 7,56%.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  MPPT algortima Particle Swarm Optimization daya yang dihasilkan dapat lebih baik dan optimal dibanding tanpa menggunakan metode MPPT.

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  dengan  berbagai  pengujian, maka  perancangan buck-boost  converter yang  dilakukan berhasil  diaplikasikan  pada  panel  surya  dan  diintegrasikan dengan  algoritma  MPPT Particle  Swarm  Optimization . Pengaturan  daya  keluaran  panel  surya  yang  bervariasi  pada pengisian baterai 12 V, 24 V, dan 48 V menunjukkan bahwa dengan metode MPPT, keluaran converter menjadi lebih stabil dan  mendekati  nilai  daya  maksimum  panel  surya  (PMPP). Daya  maksimum  tertinggi yang  dapat dicapai  adalah 176,88 W.  Kemudian  hasil  pengujian hardware menunjukkan kenaikan  daya  keluaran  panel  surya  sebesar  21,27  W  ketika menggunakan  metode  MPPT  dibandingkan  dengan  tanpa menggunakan MPPT.
.
ISSN 2615-5788  Print (2615-7764) JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC https://journal.trunojoyo.ac.id/triac Vol 10 No. 2 2023 Hal. 56-64 @  2023  Zindhu  Maulana  Ahmad  Putra,  Purwidi  Asri,  Faiz Romadloni, Raimundus Risa Arnestanta
[1] L. Jasa, I. P. Ardana, and D. A. I. Weking, “Sosialisasi Program Ibm-Pemanfaatan Energi Terbarukan (Solar Cell) Untuk Fasilitas Umum Masyarakat Pedesaan,” Bul. Udayana Mengabdi , vol. 16, no. 2, pp. 93–99, 2017.
[2] J.  G.  Daud,  N.  Lumondo,  and  A.  Mokotoloy,  “Potensi  Tenaga Surya sebagai Energi Alternatif di Masa Depan,” vol. 7, pp. 4966– 4969, 2023.
[3] S. Sulistiyanto, T. P. Aperilian Damara, A. Mustaqim, A. Devyce, and  R.  Adawiyah,  “‘JAYUS’  Meja  Payung  Solar  Cell,” J.  Tek. Elektro dan Komput. TRIAC , vol. 8, no. 1, pp. 23–25, 2021, doi: 10.21107/triac.v8i1.10237.
[4] N. M. Neli Lestari, I. N. Satya Kumara, and I. A. Dwi Giriantari, “Review  Status  Panel  Surya  Di  Indonesia  Menuju  Realisasi Kapasitas Plts Nasional 6500 Mw,” J. SPEKTRUM , vol. 8, no. 1, p. 27, 2021, doi: 10.24843/spektrum.2021.v08.i01.p4.
[5] K. Ranabhat, L. Patrikeev, A. A. evna Revina, K. Andrianov, V. Lapshinsky,  and  E.  Sofronova,  “An  introduction  to  solar  cell technology,” J. Appl. Eng. Sci. , vol. 14, no. 4, pp. 481–491, 2016, doi: 10.5937/jaes14-10879.
[6] D.  Ayu  Kade  Wida,  K.  Sumaja,  and  P.  Putu  Hadi  Wiguna, “Analisis  Hubungan  Intensitas  Radiasi  Dan  Lama  Penyinaran Matahari Dengan Parameter Cuaca Di Stasiun Meteorologi Ngurah Rai  Serta  Pengaruhnya  Terhadap  Potensi  Pembangkit  Listrik Tenaga Surya Di Bali Selatan,” Bul. Meteo Ngurah Rai , vol. 5, no.
1, pp. 1–7, 2019.
[7] M. I. Fadriantama and R. M. S. Adinandra, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritme Perturb And Observe (P&O) Dan Incremental Conductance  (IC)  Pada  Sistem  Kendali  Maximum  Power  Point Tracker  (MPPT)  Untuk  Sistem  Photovoltaic  (PV)  Paralel,” J. Chem. Inf. Model. , no. Ic, pp. 1–6, 2018.
[8] R. I. Putri, H. Setiawan, B. Irawan, Y. Yunus, T. S. Patma, and E. R. K. Pradani, “Fuzzy Maximum Power Point Tracking (MPPT) controller for photovoltaic system on mini greenhouse,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1402,  no.  3,  pp.  0–6,  2019,  doi:  10.1088/1742-
6596/1402/3/033109.
[9] R. M. Akbar, I. Hidayat, K. B. Adam, F. T. Elektro, and U. Telkom, “Dengan Maximum Power Point Tracking Menggunakan Metode Perturb  and  Observe  Design  and  Implementation  of  Buck  Boost Converter  With  Maximum  Power  Point  Tracking  Using  Perturb and Observe Method,” vol. 3, no. 3, pp. 1–7, 2016.
[10] I.  Soesanti  and  R.  Syahputra,  “Analisis  Kinerja  Metode  Fuzzy Teroptimasi PSO untuk Strategi Kendali MPPT pada Sistem Solar Photovoltaic,” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  98–108,  2021, doi: 10.15294/jte.v13i2.33477.
[11] A. Julisman, I. D. Sara, and R. H. Siregar, “Prototipe Pemanfaatan Panel  Surya  Sebagai  Sumber  Energi  Pada  Sistem  Otomasi  Atap Stadion Bola,” KITEKTRO J. Online Tek. Elektro , vol. 2, no. 1, pp.
35–42, 2017.
[12] T. K. Energi, T. Mesin, and P. N. Medan, “Analisis Solar Cell 200 Wp Listrik Kapasitas 450 Watt Untuk Rumah Petani Terpencil,” pp. 1102–1109, 2022.
[13] T. Haryanto, “Perancangan Energi Terbarukan Solar Panel Untuk Essential Load Dengan Sistem Switch,” J. Tek. Mesin , vol. 10, no. 1, p. 43, 2021, doi: 10.22441/jtm.v10i1.4779.
[14] A.  Smets,  K.  Jäger,  O.  Isabella,  R.  Van  Swaaij,  and  M.  Zeman, “Solar energy: fundamentals, technology and systems,” Delft Delft Univ. Technol. , 2014.
[15] S.  Utami,  “Implementasi  Algoritma  Perturb  and  Observe  untuk Mengoptimasi Daya Keluaran Solar Cell Menggunakan MPPT,” J. INFOTEL Inform. - Telekomun. - Elektron. , vol. 9, no. 1, pp. 92– 99, 2017.
[16] I.  Kusmarna,  L.  K.  Wardhani,  and  M.  Safrizal,  “Aplikasi Penjadwalan  Mata  Kuliah  Menggunakan  Algoritma  Particle Swarm Optimization (Pso),” J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 1–8, 2015, doi: 10.15408/jti.v8i2.2441.
[17] P. C. Cheng, B. R. Peng, Y. H. Liu, Y. S. Cheng, and J. W. Huang, “Optimization  of  a  fuzzy-logic-control-based  MPPT  algorithm using the particle Swarm optimization technique,” Energies , vol. 8, no. 6, pp. 5338–5360, 2015, doi: 10.3390/en8065338.