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

## Identifikasi Gangguan Degradation Fault pada
Photovoltaic Array berbasis Artificial Neural Network

## SUHARININGSIH, EPYK SUNARNO, MUTIARA NADHIFAH SALSABILA,

## DIMAS OKKY ANGGRIAWAN, EKA PRASETYONO

## Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia
Email : nuning@pens.ac.id
Received 22 Agustus 2023 | Revised 10 September 2023 | Accepted 20 Oktober 2023

## ABSTRAK
Energi  terbarukan  sudah  mulai  mendominasi  dunia  sejak  puluhan  tahun  lalu, terutama  listrik  tenaga  surya.  Pada setiap instalasi  PV  terdapat  gangguan  yang sering  terjadi,  salah  satunya  adalah  degradation  fault.  degradation  fault merupakan jenis gangguan berupa perubahan warna pada lapisan Ethylene Vinyl Acetate dari yang berwarna putih menjadi kuning hingga kecoklatan. Perubahan warna tersebut disebabkan oleh usia pemakaian dan suhu yang terlalu panas dan dapat  menyebabkan  penurunan  arus  yang  sangat  drastis.  Kejadian  ini mengakibatkan  penurunan  Isc  mencapai  13%.  Hal  ini  tidak  baik  jika  terus dibiarkan  pada  instalasi  solar  panel.  Oleh  karena  itu,  pada  jurnal  ini  akan membahas  pengidentifikasian  degradation  fault  pada  array  PV  dengan  Artificial Neural Network. ANN akan mengidentifikasi adanya penurunan arus pada PV array. Dari  hasil  yang  didapatkan  bahwa  penurunan  arus  mencapai  12%  dan  dapat mengidentifkasi adanya degradation fault.
Kata kunci : degradation fault, discoloration, Ethylene Vinyl Acetate , short circuit current, artificial neural network

## ABSTRACT
Renewable energy has started to dominate the world since decades ago, especially solar electricity. In every PV installation there are disturbances that often occur, one of which is a degradation fault. Degradation fault is a type of disturbance in the form of discoloration of the Ethylene Vinyl Acetate layer from white to yellow to brownish. The discoloration is caused by age of use and temperatures that are too hot and can cause a very drastic decrease in current. This incident resulted in a decrease in Isc reaching 13%. This is not good if it continues to be left on solar panel  installations.  Therefore,  this  journal  will  discuss  the  identification  of degradation faults in PV arrays with Artificial Neural Networks. ANN will identify a decrease in current in the PV array. From the results obtained that the decrease in current reaches 12% and can identify a degradation fault.
Keywords : degradation fault, discoloration, Ethylene Vinyl Acetate , short circuit current, artificial neural network

## 1. PENDAHULUAN
Sistem transisi energi menggunakan sistem PV telah menjadi fokus perhatian selama beberapa tahun terakhir sejak munculnya energi terbarukan. panel surya bekerja dengan memanfaatkan sinar  matahari  dan  mengubahnya  menjadi  energi  listrik  yang  telah  diterapkan  di  berbagai belahan dunia (Al-Ezzi & Ansari, 2022) . Oleh karena itu, menjaga pertahanan modul PV sangatlah penting, agar modul PV dapat bekerja dalam jangka panjang. Kesalahan operasional pada  sistem  PV  selalu  menjadi  salah  satu  faktor  penting  yang  mempengaruhi  efisiensi pembangkitan listrik. Salah satu faktor yang mempengaruhi perbedaan PV adalah degradation faults (Ghosh, dkk, 2018) .
Degradation  fault  merupakan  salah  satu  jenis  gangguan  PV  yang  disebabkan  oleh  faktor eksternal  dan  dapat  mempengaruhi  jauhnya  sistem  jangka  panjang.  Faktor  eksternal merupakan  Kondisi  lingkungan  seperti  suhu  dan  iradiasi  modul.  Fenomena  Degradasi  ini terbagi menjadi beberapa jenis, yaitu discoloration, delamination, dan crack in layer yang telah dijelaskan oleh Sabbaghpur dan Hejazi (Arani & Hejazi, 2016) . Jurnal ini akan fokus pada perubahan  warna  yang  terjadi  pada  lapisan Ethylene  Vinyl  Acetate  (EVA).  Menurut  Khalil (Khalil, dkk, 2020) , lapisan ini merupakan lapisan yang berfungsi melindungi PV dari faktor lingkungan  dan  dapat  mereduksi  pantulan  cahaya. Degradation  fault  dapat  menyebabkan penurunan arus hubung singkat (Isc) yang akan mempengaruhi daya keluaran dan efisiensi modul PV.
Peristiwa degradation fault ini yang menyebabkan lapisan EVA menguning hingga kecoklatan di antara panel surya kaca pelindung merupakan masalah kritis bagi industri PV (de Oliveira, dkk,  2018) .  Karena  PV  merupakan  sumber  listrik  yang  akan  digunakan  dalam  jangka panjang. Sehingga jika terjadi gangguan degradasi maka harus segera dilakukan perawatan untuk  menjaga  kehandalan  sistem.  Oleh  karena  itu,  judul  ini  akan  membahas  pengaruh degradation fault pada instalasi PV untuk menganalisis berapa rugi daya yang akan diperoleh jika gangguan degradasi diabaikan.
Oleh  karena  itu  identifikasi degradation  fault  ini  diperlukan  karena  sangat  mempengaruhi kualitas daya dari PV. Sehingga dibuatlah jurnal dengan judul Identifikasi degradation fault pada Photovoltaic Array Berbasis Artificial Neural Network. Penelitian ini berkontribusi dalam menjaga kehandalan sistem instalasi PV dan dapat mengidentifikasi adanya gangguan tersebut dari perubahan nilai Isc yang terukur.

## 2. METODE

## 2.1 Karakteristik modul PV
Potensi energi terbarukan yang tersedia di seluruh wilayah Indonesia adalah tenaga surya, mengingat letak Indonesia yang berada di wilayah khatulistiwa, sehingga Indonesia sepanjang tahun mendapatkan sinar matahari yang cukup. Sebuah sistem photovoltaic mengubah radiasi matahari menjadi listrik. Semakin tinggi intensitas radiasi matahari yang mengenai sel surya maka semakin banyak pula daya yang dihasilkan (Nylund & Barbari, 2019) .

## Gambar  1. Lapisan pada PV
Pada  panel  surya  terdapat  beberapa  lapisan  yang  memiliki  prinsip  kerja  masing-masing (Akraa, dkk, 2019) , antara lain:
1. Bingkai
Berfungsi sebagai pelindung tepi rangkaian panel surya dan sebagai rangka panel.
2. Kaca Pada sisi depan berfungsi untuk melindungi sel surya dari cuaca dan benturan benda yang  jatuh  dari  udara.  Di  sisi  belakang  kaca  diberi  lapisan  anti-reflektif  untuk mengurangi kerugian dan meningkatkan transmisi cahaya.
3. EVA
Sangat transparan dan teksturnya seperti plastik yang dirancang khusus. Lapisan ini berfungsi untuk melindungi PV dari suhu tinggi dan kelembapan ekstrim serta dapat mencegah masuknya kelembapan dan kotoran
4. Backsheet Backsheet adalah bagian terpenting dari struktur panel surya. Dimana konversi energi matahari menjadi energi listrik terjadi
5. Lembar belakang Lembaran belakang adalah lapisan paling belakang dari panel surya. Berfungsi untuk memberikan perlindungan mekanis dan isolasi listrik.
6. Junction Box Junction box adalah tempat untuk mengumpulkan beberapa kabel agar terlihat rapi. Tempat terjadinya kesalahan degradasi dengan kondisi perubahan warna adalah pada lapisan EVA antara sel surya dan kaca.

## 2.2 Degradation Fault
Pada  setiap  instalasi  solar  panel  terdapat  beberapa  gangguan  yang  ditimbulkan  bisa  dari kesalahan. Kesalahan tersebut akan dijelaskan pada Gambar 2.
Gambar  2. Klasifikasi Jenis Gangguan pada Photovoltaic
Didaerah tropis seperti Indonesia, suhu yang tinggi dan paparan sinar matahari yang terlalu tinggi menjadi faktor tinggi yang dapat menyebabkan degradation fault ini terjadi pada PV. Degradation fault pada modul PV merupakan istilah yang digunakan untuk menggambarkan penurunan efisiensi dan daya output PV yang stabil dari waktu ke waktu yang di akibatkan oleh berbagai pengaruh lingkungan, manufaktur, dan material (Umar, dkk, 2019) .
Degradation fault merupakan kondisi gangguan pada solar panel yang berupa kecacatan fisik. Beberapa faktor yang bisa memengaruhi yaitu tekanan lingkungan seperti kondisi cuaca, suhu, kelembaban dan radiasi ultraviolet (Naskar, dkk, 2017) . Degradation fault dapat melibatkan pengurangan bertahap dalam daya keluaran modul PV dari waktu ke waktu atau pengurangan daya secara keseluruhan karena kegagalan sel surya pada modul.

## 2.3 Discoloration
Discoloration  merupakan  salah  satu  jenis  degradation  fault  yang  digambarkan  dengan perubahan warna pada lapisan Ethylene-Vinyl Acetate (EVA) yang berubah menjadi coklat atau kuning. Fenomena tersebut disebabkan oleh paparan sinar UV dan kelembaban pada suhu di atas 50°C secara terus menerus sehingga menyebabkan fenomena degradation fault ini terjadi (Kim, dkk, 2021) .

## Gambar  3. Skema Proses Terjadinya Degradation Fault Kondisi Degradation
EVA  berubah  warna  secara  signifikan  yang  bisa  mengurangi  output  daya  modul  karena pengurangan sinar matahari yang mencapai PV. Discoloration berasal dari polimer encapsulant yang  sebagai  pengganti  elemen  yang  melekat  seperti  EVA  pada  umumnya (Park,  dkk, 2013) .  Lapisan  EVA  merupakan  zat  yang  mentransmisikan  radiasi  dengan  baik  dan terdegradasi perlahan di bawah sinar matahari. Ketika radiasi matahari jatuh ke modul dengan warna sel yang berubah, daya keluaran berkurang. Perubahan warna mengurangi arus short circuit langsung, menjadikannya sumber utama penurunan kinerja pada panel.
Gambar  4. Discoloration pada Solar Panel
Perubahan warna pada material tersebut menghasilkan variasi transmisi cahaya yang masuk ke dalam sel dan mengakibatkan penurunan produksi energi, terutama pada penurunan Isc dan Pmax. Pada Gambar 5 menyajikan gambaran efek menguning pada PV yang terjadi hanya pada  beberapa  bagian  panel  PV (Afifah,  dkk,  2021) .  Perubahan  warna  pada  modul  PV menjadi  kuning  hingga  kecoklatan  ini  dapat  menurunkan  arus  hubung  singkat  (Isc).  Hal tersebut  dapat  memengaruhi  pada  daya  output  (Pmax)  yang  lebih  sedikit  dan  karenanya kehilangan efisiensi juga.

## Gambar  5. Kurva Karakteristik Kondisi Discoloration
Pada  gambar  karakteristik  kurva  I-V  Ketika  terjadi  discoloration  dapat  dilihat  bahwa  hasil pengukuran  saat  terjadinya  gangguan  (garis  merah)  lebih  kecil  dari  kurva  karakteristik  I-V tanpa  gangguan (Pei  &  Hao,  2019) .  hal  ini  disebabkan  oleh  perubahan  warna  pada  PV mengakibatkan  terjadinya  daya  output  losses.  Efek  yang  diakibatkan  dari  peristiwa discoloration yaitu penurunan arus short circuit (Isc) yang didukung pada Gambar 5 diatas (Rahman, dkk, 2023) . Penurunan arus short circuit bisa mencapai 6% hingga 8% apabila perubahan  warna  rendah,  dan  mencapai  10%  hingga  13%  untuk  perubahan  warna  total. Sehingga menyebabkan daya maksimum (Pmax) juga berkuranga (Kim, dkk, 2021) .
Pada persentase penurunan arus short circuit ini didapatkan dari perhitungan perbandingan antara nilai referensi dengan nilai yang terukur pada degradation fault yang dinamakan dengan Module Degradation Factor (MDF) calculation. Rumus MDF memberikan perkiraan degradasi total yang menunjukkan penurunan Isc. MDF didefinisikan sebagai tingkat degradasi dalam sebuah modul dan diperoleh sebagai rasio Isc dari modul yang terdegradasi dan Kondisi ideal atau normal (Dhoke, dkk, 2018) .
Persentase tersebut dihitung dengan Persamaan (1):
𝑀𝐷𝐹 = 1 − × 100 (1)
Dari  Persamaan  (1)  yang  didapat  yaitu  untuk  mencari  persentase  pengaruh  kondisi degradation fault pada Isc, dimana MDF merupakan nilai penurunan nilai arus  short circuit yang  dipengaruhi  oleh  kondisi degradation  fault, 𝐼𝑠𝑐 merupakan  nilai  referensi  yang didapatkan pada pengukuran pada PV normal, 𝐼𝑠𝑐 merupakan nilai arus short circuit pada saat PV dengan kondisi degradation fault yang terukur (Dhoke, dkk, 2018) .

## 2.4 Artificial Neural Network
Artificial neural network atau biasa disebut dengan ANN merupakan sebuah sistem sebagai pemroses informasi yang berbentuk seperti jaringan syaraf dan diubah menjadi bentuk model matematika. Metode ANN ini digunakan untuk mengidentifikasi adanya gangguan degradation fault pada PV array. ANN dapat menyelesaikan masalah dalam bidang kontrol, identifikasi, dan lain-lain.  ANN  terdiri  dari  beberapa  lapisan  berurutan  dan  dapat  diklasifikasikan  menjadi  3 kelas:
1. Input Layer
2. Hidden Layer
3. Output Layer
Lapisan  input  adalah  lapisan  pertama  dalam  jaringan,  terhubung  langsung  dengan  input jaringan. Hanya ada satu lapisan masukan dalam jaringan. Lapisan keluaran adalah lapisan terakhir yang mengembalikan hasil prediksi jaringan. Seperti lapisan masukan, hanya ada satu lapisan keluaran (Youssef, dkk, 2017) . ANN memiliki beberapa algoritma dengan kelebihan dan kekurangannya masing-masing, salah satunya yang akan digunakan pada tugas akhir ini yaitu algoritma Backpropagation.

## Gambar  6. Arsitektur ANN
Tujuan  utama  penggunaan Backpropagation  adalah  mendapatkan    keseimbangan  antara pengenalan pola pelatihan secara benar dan  respon yang baik untuk pola lain yang sejenis (disebut data pengujian). Jaringan dapat dilatih terus menerus hingga semua pola pelatihan dikenali dengan benar. Akan tetapi hal itu tidak menjamin jaringan akan mampu mengenali pola pengujian dengan tepat.
Masalah  utama  yang  dihadapi  dalam Backpropagation  adalah  lamanya  iterasi  yang  harus dilakukan. Backpropagation tidak dapat  memberikan kepastian tentang berapa epoch yang harus dilalui untuk  mencapai kondisi yang diinginkan. Oleh karena itu orang berusaha meneliti bagaimana parameter-parameter jaringan dibuat sehingga menghasilkan jumlah iterasi yang relatif lebih sedikit (Zola, dkk, 2018) .
Berkenaan  dengan  perhitungan  metode  ANN  dari  hasil  proses training,  metode  ANN  yang terdiri atas input layer, hidden layer, dan output layer terdapat proses secara berurutan mulai dari  normalisasi  input  hingga  denormalisasi  output.  Persamaan  umum  dari  metode  ANN tersebut adalah sebagai berikut.
Normalisasi Input
𝑦 = ( )( ) + 𝑦 (2)
Aktivasi Tansig
𝑇𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔(𝑛) = ( ) − 1 (3)

## Denormalisasi output
𝑥 = ( )( ) + 𝑥 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sistem  “Identifikasi  Gangguan  Degradation  Fault  Pada  Photovoltaic  Array  Berbasis Artificial  Neural  Network”  merupakan  alat  untuk  mengidentifikasi  adanya  gangguan  pada instalasi PV dengan beban buck boost converter dan dummy load.

## Gambar  7. Blok Diagram Sistem
Modul solar panel yang digunakan sebanyak 4 buah dan dipasang secara 2 seri dan 2 paralel. Pada sistem ini terdapat 2 buah sensor arus yang terpasang pada 2 rangkaian seri yang akan diparalelkan. Kemudian dari pembacaan sensor tersebut akan ditemukan penurunan arus short circuit  menggunakan  rumus  Module  Degradation  Factor  (MDF).  Sehingga  pada  sistem  ini memiliki 3 nilai input, yaitu dari sensor arus yang terpasang pada string 1 dan string 2 yang telah  diberi  tanda  pada  Gambar  7  serta  hasil  perhitungan  menggunakan  rumus  MDF  yang telah dijelaskan pada Persamaan (1). Ketiga nilai input yang telah didapatkan ini akan dijadikan sebagai nilai input dari proses ANN.
Gambar  8. Tampilan Hardware
Pada modul PV di atas terlihat bahwa permukaan modul berwarna kuning kecoklatan. Peristiwa tersebut merupakan karakteristik modul PV dengan kondisi perubahan warna. Discoloration merupakan peristiwa dimana lapisan Ethylene Vinyl Acetate (EVA) pada PV dapat mengubah warna permukaan modul PV menjadi kuning hingga coklat. Kejadian ini disebabkan oleh iklim yang  panas  dan  lembab  seperti  di  Indonesia.  Ketika  suhu  mencapai  50 ° C,  modul  PV  akan kehilangan efisiensi dalam sistem.
Parameter modul  yang digunakan dalam pengujian  ini  dapat disajikan  pada Tabel  1.  Array tersebut akan dibandingkan antara kondisi gangguan degradasi PV dengan modul PV ideal. Akan dibedakan apakah berpengaruh terhadap reliabilitas atau tidak.

## Tabel 1. Parameter Modul PV
Parameter Nilai dan keterangan Merek CALTECH Maximum Power (Pmax) 100 W Maximum Power Current (Imp) 5,62 A Maximum Power Voltage (Vmp) 17,8 V Open Circuit Voltage (Voc) 21,8 V Short Circuit Current (Isc) 6,05 A
Pada sistem yang dibuat ini menggunakan DC-DC converter jenis buck-boost converter yang berfungsi sebagai step-up dan step-down dari tegangan sumber PV. Untuk desain yang telah dibuat dirancangan dari perhitungan yang berasal dari parameter dibawah ini pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Buck Boost Converter Parameter Nilai Duty Cycle 45.7 Induktor (L) 110.345 uH Capacitor (C) 470 uF Resistor (R) 2.25 Ω Frekuensi (fs) 40 kHz
Perencanaan  algoritma  ANN  menggunakan  algoritma backpropagation  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi gangguan degradation fault dari hasil data perbandingan antara data arus short circuit referensi (Isc) dengan data PV dengan gangguan degradation fault pada sistem photovoltaic.  Proses  identifikasi  gangguan  degradation  fault  ini  dimulai  dengan  mengambil nilai  uji  arus short  circuit  (Isc)  pada  setiap  string  pada  PV.  Kemudian  nilai  tersebut  akan menjadi input dari struktur training ANN. Nilai input yang dijadikan indikator diantaranya Isc dengan gangguan degradation fault, Isc dengan Kondisi ideal (normal), dan penurunan Isc yang dihasilkan dari perbandingan antara Isc dengan degradation fault dengan Isc dengan kondisi normal sebagai referensi. Setelah itu akan menghasilkan nilai output sebagai indicator terjadinya gangguan.
Hal selanjutnya yang dapat dilakukan yaitu training data ANN menggunakan data yang telah diambil. Selanjutnya melakukan training algoritma ANN pada MATLAB menggunakan “nntool” di halaman Command Window. Pada training data ANN ini menggunakan 3 input, diantaranya yaitu arus short circuit pada string 1, arus short circuit pada string 2, dan penurunan arus short  circuit  menggunakan  rumus  MDF.  Pada  Tabel  3  dibawah  ini  menjelaskan  tentang
parameter yang akan digunakan untuk training ANN yaitu arus short circuit pada string 1, arus short circuit pada string 2, dan hasil perhitungan nilai MDF menggunakan Persamaan (1).
Tabel 3. Parameter Simulasi Degradation Fault  pada ANN Isc String 1 (A) Isc String 2 (A) Module Degradation Factor (%) 5.320 6.110 12.930 5.290 6.080 12.993 5.320 6.100 12.787 5.320 6.100 12.787 4.570 3.960 13.348 4.520 3.930 13.053 4.500 3.900 13.333 4.480 3.880 13.393 1.870 1.760 5.882 1.910 1.810 5.236 1.950 1.850 5.128 2.060 1.990 3.398 2.180 2.080 4.587 2.130 2.020 5.164 2.550 2.510 1.569
Pada hasil training ANN yang telah dilampirkan pada Gambar 9 dibawah dapat dilihat bahwa proses training  dilakukan  mendapat  hasil  mean  square  error  sangat  kecil  yaitu  sebesar 1.0094e-13 dengan jumlah 320 iterasi.
Gambar  9. Mean Square Training ANN
Pada hasil plot regresi bernilai 1, yang artinya proses training algoritma ANN berjalan dengan baik.

## Gambar  10. Hasil Plot Regresi ANN
Dari proses yang telah dilakukan didapatkan persamaan matematika dari proses metode ANN. Berikut adalah ringkasan dari algoritma ANN mulai dari process input hingga process output untuk mengidentifikasi adanya gangguan degradation fault pada instalasi PV berdasarkan nilai arus pada 2 string dan persentase penurunannya. Setelah itu didapatkan hasil perhitungan ANN  yang  dapat  dimasukkan  ke  dalam  Bahasa  pemrograman  C  yang  selanjutnya  akan diimplementasikan pada mikrokontroller STM32F407.
Setelah  mendapatkan  program  ANN,  maka  hal  yang  bisa  dilakukan  yaitu  pengujian mengidentifikasi gangguan degradation fault pada instalasi PV. Untuk pengujian hardware nya menggunakan dua buah sensor untuk mengetahui pengaruh degradation fault terhadap nilai arus short circuit.
Gambar  11. Hardware Pengujian Identifikasi Degradation Fault
Gambar  12. (a) Rangkaian Instalasi PV Saat Kondisi Normal, (b) Rangkaian Instalasi PV Saat Terdapat Gangguan di String 1 (c) Rangkaian Instalasi PV Saat Terdapat Gangguan di String 2
Pada pengujian ini yaitu meletekkan variasi gangguan degradation fault yang telah ditunjukkan pada Gambar 12. Variasi gangguan ini dilakukan dengan cara meletakkan modul PV dengan kondisi degradation fault pada beberapa titik. Letak variasi tersebut pada string 1 dan string 2, dimana pada kondisi bernilai “1” apabila PV yang terpasang mempunyai kondisi normal dan bagus.  Untuk  kondisi  bernilai  “2”  yaitu  kondisi  apabila  terdapat  gangguan  pada string  1, sehingga pada rangkaian string 1 ini akan dipasang 1 buah PV normal dan 1 buah PV dengan kondisi  degradation  fault.  untuk  kondisi  bernilai  “3”  yaitu  kondisi  dimana  pada string  2 terpasang 1 buah PV kondisi normal dan 1 buah PV dengan kondisi degradation fault. variasi tersebut  dilakukan  dengan  tujuan  agar  dapat  membuktikan  pengaruh  PV  dengan  kondisi degradation fault pada instalasi PV yang akan dipasang.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Pengujian Mengidentifikasi Gangguan Degradation Fault dengan Nilai Output ANN Isc1 (A) Isc2 (A) penurunan (%) ANN Terbaca ANN MATLAB error (%) akurasi (%) 4.1180 4.4300 7.576 1.00000 1.06000 5.66038% 99.9434% 4.1480 4.4500 7.281 1.00000 1.02000 1.96078% 99.9804% 5.1660 5.7900 10.970 2.00000 2.00010 0.00500% 100.0000% 5.1760 5.7700 10.270 2.00000 1.99960 0.02000% 99.9998% 5.1660 5.8100 11.170 2.00000 2.00000 0.00000% 100.0000% 5.1260 5.7200 10.470 2.00000 2.00000 0.00000% 100.0000% 5.5800 4.9600 11.111 2.76000 2.99970 7.99080% 99.9201% 5.4870 4.8800 11.063 2.94000 2.99980 1.99347% 99.9801% 5.3500 4.8600 9.159 2.93000 2.99420 2.14415% 99.9786% rata - rata 2.19718% 99.9780%
Pada tabel hasil pengujian mengidentifikasi gangguan degradation fault pada Tabel 4 ini nilai ANN yang terbaca pada LCD dibandingkan dengan ANN output dari proses pengujian MATLAB. Nilai  Isc1  merupakan  nilai  arus short  circuit  pada  string  1  dan  Isc2  merupakan  nilai  arus shortcircuit pada string 2 serta penurunan Isc merupakan perhitungan penurunan Isc normal dengan Isc terjadinya gangguan. Dari hasil pengujian yang didapatkan menghasilkan akurasi sekitar  99.9780%.  kemudian  hasil  pengujian  tersebut  memiliki  error  sebesar  2.14415%. sehingga dapat disimpulkan dapat mengidentifikasi adanya degradation fault.
Tabel 5. Perbandingan Hasil Pengujian Mengidentifikasi Gangguan Degradation Fault dengan Nilai target ANN Isc1 (A) Isc2 (A) penurunan (%) ANN Terbaca ANN Target error (%) akurasi (%) 4.1180 4.4300 7.576 1.00000 1.00000 0.00000% 100.0000% 4.1480 4.4500 7.281 1.00000 1.00000 0.00000% 100.0000% 5.1660 5.7900 10.970 2.00000 2.00000 0.00000% 100.0000% 5.1760 5.7700 10.270 2.00000 2.00000 0.00000% 100.0000% 5.1660 5.8100 11.170 2.00000 2.00000 0.00000% 100.0000% 5.1260 5.7200 10.470 2.00000 2.00000 0.00000% 100.0000% 5.5800 4.9600 11.111 2.76000 3.00000 8.00000% 99.9200% 5.4870 4.8800 11.063 2.94000 3.00000 2.00000% 99.9800% 5.3500 4.8600 9.159 2.93000 3.00000 2.33333% 99.9767% rata - rata 1.37037% 99.9863%
Pada tabel hasil pengujian mengidentifikasi gangguan degradation fault pada Tabel 5 ini nilai ANN yang terbaca pada LCD dibandingkan dengan ANN output dari proses pengujian MATLAB. Nilai  Isc1  merupakan  nilai  arus short  circuit  pada  string  1  dan  Isc2  merupakan  nilai  arus shortcircuit pada string 2 serta penurunan Isc merupakan perhitungan penurunan Isc normal dengan Isc terjadinya gangguan. Dari hasil pengujian yang didapatkan menghasilkan akurasi sekitar  99.9863%.  kemudian  hasil  pengujian  tersebut  memiliki  error  sebesar  1.37037%. sehingga  dapat  disimpulkan  dapat  mengidentifikasi  adanya degradation  fault  dengan persentase  eror  yang  kecil.  Kemudian  nilai  rata-rata  eror  apabila  nilai  ANN  yang  terbaca dibandingkan dengan ANN target lebih kecil dari pada rata-rata eror dari nilai ANN terbaca dengan nilai ANN target.

## 4. KESIMPULAN
Dari perbandingan pengujian seri antara string A dan string B dapat dilihat bahwa PV dengan Kondisi  degradation  fault  dapat  memengaruhi  Isc  menurun  hingga  mencapai  13%.  Hasil pengujian  perbandingan  pengujian  ANN  terbaca  dan  output  ANN  dapat  dilihat  bahwa mendapat nilai error sebesar 2.19718% yang bisa dikatakan sesuai dan akurat. Perbandingan pengujian ANN terbaca dengan target ANN mendapatkan eror lebih kecil sebesar 1.3707%. maka dapat dikatakan bahwa pengujian ini memiliki nilai yang kuat dalam mengidentifikasi adanya degradation fault pada instalasi PV.

## DAFTAR RUJUKAN
Afifah, A. N. N., Indrabayu, Suyuti, A., & Syafaruddin. (2021). A review on image processing techniques for damage detection on photovoltaic panels. ICIC Express Letters, 15(7),
779–790.
Akraa, M. A., Hassan, A. S., & Jawad, M. J. H. (2019). Degradation Influence of Ethylene Vinyl Acetate Copolymer (EVA) in Photo-Voltaic Modules: The Reason and Effect. A Review.
International Journal of Engineering and Information Systems (IJEAIS), 3.
Al-Ezzi, A. S., & Ansari, M. N. M. (2022). Photovoltaic Solar Cells: A Review. Applied System Innovation, 5(4). https://doi.org/10.3390/asi5040067
Arani, M. Sabbaghpur., & Hejazi, M. A. (2016). The comprehensive study of electrical faults in  PV  arrays. Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering,  2016.
https://doi.org/10.1155/2016/8712960
de Oliveira, M. C. Carvalho., Cardoso, A. S. Diniz., Viana, M. M., & Lins, V. de F. C. (2018).
The causes and effects of degradation of encapsulant ethylene vinyl acetate copolymer (EVA) in crystalline silicon photovoltaic modules: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 2299–2317. Elsevier Ltd.
Dhoke, A., Sharma, R., & Saha, T. K. (2018). PV module degradation analysis and impact on settings of overcurrent protection devices. Solar Energy, 160, 360–367.
Ghosh, R., Das, Swagat., & Panigrahi, C. K. (2018). Classification Of Different Types Of Faults in a Photovoltaic System. 2018 International Conference on Computation of Power,
Energy, Information and Communication (ICCPEIC).
Khalil, I. U., Ul-Haq, A., Mahmoud, Y., Jalal, M., Aamir, M., Ahsan, M. U., & Mehmood, K.
(2020). Comparative Analysis of Photovoltaic Faults and Performance Evaluation of its Detection Techniques. IEEE Access, 8, 26676–26700.
Kim,  J.,  Rabelo,  M.,  Padi,  S.  P.,  Yousuf,  H.,  Cho,  E.  C.,  &  Yi,  J.  (2021).  A  review  of  the degradation of photovoltaic modules for life expectancy. Energies, 14(14).
Naskar,  M.,  V,  L.  N.,  &  Ganga,  S.  (2017).  Investigation  of  the  Degradation  of  EVA
Encapsulation  of  Photovoltaic  Module  under  Different  Stress  Factors. 2017  3rd International Conference on Condition Assessment Techniques in Electrical Systems (CATCON), Rupnagar, India, (pp. 398-402).
Nylund,  S.,  &  Barbari,  Z.  (2019).  Study  of  Defects  In  PV  Modules :  UV  fluorescence  and Thermographic photography for Photovoltaics (PV) Field Application.
Park,  N.  C.,  Jeong,  J.  S.,  Kang,  B.  J.,  &  Kim,  D.  H.  (2013).  The  effect  of  encapsulant discoloration and delamination on the electrical characteristics of photovoltaic module.
Microelectronics Reliability, 53(9–11), 1818–1822.
https://doi.org/10.1016/j.microrel.2013.07.062
Pei, T., & Hao, X. (2019). A fault detection method for photovoltaic systems based on voltage and current observation and evaluation. Energies, 12(9).
Rahman, T., Al Mansur, A., Hossain, M. S. H., Rahman, Md. S., Ashique, R. H., Houran, M. A., Elavarasan,  R.  M.,  &  Hossain,  E.  (2023).  Investigation  of  Degradation  of  Solar Photovoltaics:  A  Review  of  Aging  Factors,  Impacts,  and  Future  Directions  toward Sustainable Energy Management. Energies, 16(9).
Umar, N. H., Gupta, P., Bora, B., & Banerjee, C. (2019). Discoloration of photovoltaic module and  correlation  with  electrical  parameters  degradation. International  Journal  of Engineering and Advanced Technology, 8(6), 2450–2452.
Youssef, A., El-Telbany, M., & Zekry, A. (2017). The role of artificial intelligence in photo- voltaic  systems  design  and  control:  A  review. Renewable  and  Sustainable  Energy Reviews, 78, 72–79.
Zola,  F.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Santony,  J.  (2018).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Prestasi Siswa. Jurnal Teknologi Dan
Open Source , 1(1).