Abstrak — Kebutuhan  masyarakat  terhadap  listrik sangat meningkat dikarenakan semakin maraknya perangkat elektronik. Maka dari itu pemilihan PLTS  sebagai alternatif karena indonesia merupakan  negara  yang  berada  di  garis  katulistiwa.    Untuk menunjang kinerja PLTS  dibutuhkan monitoring berbasis web untuk monitoring kinerja PLTS  saat terjadi kerusakan. Dengan menggunakan sistem pemantauan nirkabel raspberry pi sebagai pengganti  zigbee  yang  dirancang  untuk  menggantikan penggunaan  kabel  secara  konvensional.  Dari  hasil  analisa monitoring  nilai  rata-rata  throughtput  yang  didapat  adalah sebesar 0,60822047 Kbps. rata-rata nilai delay yang terjadi hanya bernilai  0,469370341  ms  dengan  packet  loss  yang  didapat  kan sebesar 0%. Efisiensi rata-rata PV array didapatkan sebesar 10% dan efisiensi sistem PV sebesar 4%. Dalam satu hari mendapatkan 4,26297  kWh,  sedangkan  Rp  1467,28  persatu  kWh  nya.  Maka dalam segi  ekonomi  menghemat uang  sebesar  Rp  6254,965731 perharinya, Dan perbulannya menghemat sebesar Rp 187.648,9719. peramalan effisiensi rata-rata PV selama beroperasi sebesar 12%, sedangkan nilai effisiensi aktualnya 10%, kesalahan peramalan effisiensi sebesar 2%.
Kata kunci — Photovoltaic , monitoring berbasis web, efisiensi .

## I. PENDAHULUAN
AAT  ini  kebutuhan  masyarakat  terhadap  listrik  sangat meningkat  dikarenakan  semakin  maraknya  perangkat elektronik.  Ada  beberapa  cara  untuk  mendapatkan  lis trik, diantaranya  adalah  berlangganan  PLN  (Perusahaan  Listrik Negara)  tetapi  lisrik  PLN  sendiri  masih  belum  mencakup seluruh  wilayah  indonesia.  Sampai  saat  ini  PT  PLN  (Persero) masih  mengandalkan  pembangkit  listrik  tenaga  diesel  (PLTD) untuk menerangi daerah-daerah terpencil di seluruh Indonesia. Alternatif lain sumber energi  listrik dengan PLTS  (Pembangkit Listrik  Tenaga  Surya).  Pemilihan  PLTS  sebagai  alternatif karena  indonesia  merupakan  negara  yang  berada  di  garis katulistiwa  sehingga  indonesia  memiliki  sumber  energi matahari yang  melimpah dibandingkan  negara yang  berada  di eropa.    Energi  surya  di  Indonesia  sudah  cukup  besar  untuk menyerap  keluaran  dari  suatu  pabrik  sel  surya  berkapasitas hingga  25  MWp  per  tahun.  Dengan  wilayah  yang  luas  dan intensitas  cahaya  matahari  yang  tinggi,  pasokan  listrik  dari tenaga surya bisa menjadi andalan, demikian Principal Advisor Deutsche  Gessellschaft  fur  Internationale  Zusammenarbeit Indonesia  Rudolf  Rauch.  Jerman  dengan  intensitas  matahari yang  tidak  terlalu  tinggi,  bisa  membangkitkan  listrik  25  ribu Megawatt.  Indonesia  memiliki  potensi  6  hingga  10  kali  dari Jerman. Untuk menunjang kinerja PLTS dibutuhkan
monitoring berbasis  web  untuk  monitoring  jarak  jauh  dalam memantau kinerja  PLTS  saat  terjadi  kerusakan  sehingga  tidak perlu melakukan  pengecekan  setiap hari  dan  dapat  memantau peformasi  PV  dalam  jarak  yang  jauh  bahkan  lintas  pulau. Dengan  sistem  pemantauan  nirkabel  menggunakan raspberry pi sebagai  pengganti zigbee yang  dirancang  dan  dibangun sebagai  penggati  penggunaan  kabel  konvensional  sebagai sistem  pemantauan  untuk monitorinng  PLTS dengan komunikasi data menggunakan raspberry pi sebagai pengganti zigbee [1].

## II. METODOLOGI  PENELITIAN
Bab  ini  membahas  tentang  alur  penelitian  analisa performansi  dan  monitoring  berbasis  web    pada  pembangkit listrik tenaga  surya di  fakultas teknologi  industri ITS.  Dimulai dari  studi  literatur  ,pengumpulan  data,  analisa  performasi PLTS, perancangan software , uji software . Metodologi  dalam pengerjaan studi dapat digambarkan dalam  bentuk.
Mulai Studi Literatur Pengumpulan data dari kinerja PLTS berupa datalogger, data irradiansi data temperatur, arus dan tegangan Analisa performasi PLTS dengan data dari datalogger, data irradiansi, temperatur, arus dan tegangan Perancangan  software untuk monitoring PLTS berbasis web Uji Sistem Analisa data dan pembahasan Penyusunan Laporan Akhir Selesai Tampilkan data pada website Berhasil Gagal A A
Gambar 1. Diagram Alur Studi

## Analisa  Performansi  dan Monitoring Berbasis Web Pada Pembangkit  Listrik Tenaga  Surya di Fakultas Teknologi  Industri  ITS
Riyan Cahya Pambudi, Ridho  Hantoro, Hendra Cordova Departemen Teknik Fisika,  Fakultas Teknologi  Industri,  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember (ITS)
e-mail : hantoro@ep.its.ac.id
S

## A. Sistem yang Dik aji
Sistem yang digunakan pada penelitian ini adalah monitoring PLTS  berbasis  web  data  yang  ditampilkan  berupa  suhu, irradiance,  tegangan  dan  arus  PLTS dengan  membandikan pengaruh data irradiance dan suhu terhadap data tegangan dan arus inverter sampai ke  batrai  serta pengisian  dan  pemakaian batrai

## B. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan  data  proses dari PLTS. Data  didapatkan berupa  irradiance, suhu  tegangan dan  arus.  Data  yang  dikumpulkan  kemudian  dimasukan kedalam  data  base  sql,  data  yang  dikumpulkan  kemudian  di upload melalui raspberry pi .

## C. Analisa Jaringan  Raspberry pi 3
Untuk  menganalisa  komunikasi  pada  jaringan  raspberry maka  salah  satu  cara  mengetahui  performansinya  dalam transmisi  data  ke  penerima  suatu  jaringan  dengan  cara pengujian  Quality  of  Service  (QoS).  Hasil  pengukuran parameter QoS yang terdiri throughput, delay, jitter, dan paket loss dapat di evaluasi dan di analisis dengan penjelasan berikut. Throughput  didefinisikan  sebagai  kecepatan  rata-rata  data efektif  yang  diterima  oleh  node  penerima  pada  suatu  selang waktu  pengamatan  tertentu.  Throughput  adalah  kemampuan suatu jaringan dalam melakukan  pengiriman  data.
𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 = 𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡  𝑟𝑒𝑐𝑖𝑒𝑣𝑒𝑟 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛  𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢  𝑝𝑒𝑛𝑔𝑖𝑟𝑖𝑚𝑎𝑛 (bps)             (1)
Delay  didefinisikan  sebagai  waktu  tunda  yang  dibutuhkan oleh  paket  data  oleh  dari  pengirim  ke  penerima.  Delay dipengaruhi  oleh  perbedaan  jarak.  Untuk  mengetahui  delay yang  diakibatkan  oleh  proses  transmisi  dari  satu  titik  ke  titik tujuan maka  dapat dilihat pada persamaan :
𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦  𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢  𝑝𝑒𝑛𝑔𝑖𝑟𝑖𝑚𝑎𝑛 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡  𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 (2)
Packet loss yaitu jumlah prosentase paket yang  hilang dalam proses pengiriman data dari sumber trafik ke node tujuan.  Packet  loss  dapat  terjadi  karea  tabrakan  antar paket dalam jaringan. Untuk menghitung packet loss pada sistem ini  dengan menggunakan persamaan
𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡  𝐿𝑜𝑠𝑠 = 𝑃𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚−𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑃𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 𝑥 100%
(3)
D. Pengujian dan Kalibrasi
Setelah merencanakan suatu alat/ hardware dan membuatnya,  selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  alat tersebut.  Pengujian  alat  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah peralatan  yang  dirancang  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Berdasarkan  data  yang  telah  didapatkan  dari pengujian  dengan  rasio  1:8.  Berikut  ini  perhitungan  validasi nilai  web dengan nilai LCD  mikrokontroler  .
 Akurasi
𝐴 = 1 − | 𝑌𝑛 −𝑋𝑛 𝑌𝑛 | 𝑥100%

## Dengan :
Yn  = Pembacaan  Standar Xn = Pembacaan  Alat
𝐴 = 1 − | 170 − 170 170 | 𝑥100% = 100%
 Error 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = (𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔  𝑡𝑒𝑟𝑏𝑎𝑐𝑎−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 ) 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖  𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 𝑥100% 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = (170−170) 170 𝑥100%

## 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 0%
Berdasarkan  data  yang  telah  didapatkan  dari  pengujian dengan rasio 1:8,  maka dapat  diperoleh nilai  validasi dari  web dengan nilai LCD  mikrokontroler  berikut :
a. Akurasi rata-rata  : 91%
b. Error rata-rata : 9%
E. Analisis Permalan Menggunak an Metode Regresi Linear
Regresi linear adalah alat statistik yang dipergunakan untuk mengetahui  pengaruh  antara  satu  atau  beberapa  variabel terhadap satu buah variabel. Analisis regresi linear  sederhana dipergunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  antara  satu  buah variabel bebas terhadap satu  buah variabel terikat.  Persamaan umumnya  adalah:
𝑌  =  𝑎  +  𝑏 𝑋 (4)
Dengan  Y  adalah  variabel  terikat  dan  X  adalah  variabel bebas.  Koefisien  a  adalah  konstanta  ( intercept )  yang merupakan  titik  potong  antara  garis  regres i  dengan  sumbu  Y pada  koordinat  kartesius.  Untuk  mendapatkan  nilai  b  dengan persamaan berikut :
𝑏 = Σ𝑥 𝑖 Σ𝑦 𝑖 −nΣ𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 (Σ𝑥 𝑖 ) 2− nΣ𝑥 𝑖 2 ) (5)
sedangkan nilai a adalah persamaan :
Pin : Daya Input akibat irradiance matahari (Watt) Ir : Intensitas radiasi matahari ` ( Watt/m 2 ) A : Luas area permukaan photovoltaic module (m 2 ) Pout : Daya yang dibangkitkan  oleh solar cell (Watt) Voc : Tegangan rangkaian terbuka pada solar cell (Volt) V out : Tegangan keluar (Volt) Isc : Arus hubung  singkat pada solar cell (Ampere) I out : Arus keluar (Ampere) η : Efisiensi
𝑎 = 1 n Σ𝑦 𝑖 − 1 n Σ𝑥 𝑖 𝑏 (6)

## F. Analisa performansi PLTS
Analisa  Performansi  PLTS  menggunakan  data  cuaca  dan data rekam dari datalogger. untuk mengetahui berapa nilai daya sesaat  yang  dihasilkan  kita  harus  mengetahui  daya  yang diterima (daya input ), di  mana  daya tersebut  adalah  perkalian antara  intensitas  radiasi  matahari  yang  diterima  dengan  luas area PV  module dengan persamaan [2]:
𝑃𝑖𝑛  =  𝐼𝑟 𝑥 𝐴 (7) Sedangkan untuk besarnya daya pada solar cell (Pout) yaitu perkalian  tegangan  rangkaian  terbuka  (Voc),  arus  hubung singkat  (Isc),  dan  Fill  Factor  (FF)  yang  dihasilkan  oleh  sel Photovoltaic dapat dihitung dengan rumus sebag ai berikut :
𝑃𝑜𝑢𝑡   =  𝑉𝑜𝑐 𝑥 𝐼𝑠𝑐 𝑥 𝐹𝐹 atau 𝑃 𝑜𝑢𝑡 𝑉 𝑜𝑢𝑡 𝑥 𝐼 𝑜𝑢𝑡 (8)
𝐹𝐹  = 𝑉𝑜𝑐 – 𝑙𝑛 (𝑉𝑜𝑐 + 0.72) 𝑉𝑜𝑐 + 1 (9)
Efisiensi  yang  terjadi  pada  sel  surya  adalah  merupakan perbandingan  daya  yang  dapat  dibangkitkan  oleh  sel  surya dengan  energi  input  yang  diperoleh  dari  irradiance  matahari. Efisiensi  yang  digunakan  adalah  efisiensi  sesaat  pada pengambilan data.
𝜂  = 𝑃𝑜𝑢𝑡 𝑃𝑖𝑛 (10)

## III. ANALISIS  DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Jaringan  Raspberry pi 3
Perhitungan  komunikasi  pada  jaringan  raspberry    dengan cara  pengujian  Quality  of  Service  (QoS).  Hasil  pengukuran parameter QoS  yang terdiri  throughput, delay,  dan paket  loss sebagai  berikut:Secara  sederhana  troughtput  dapat  diartikan sebagai  bandwith  aktual  terukur  saat  pengiriman  data.  dari persamaan  (1)  didapatkan  nilai  rata-rata  troughtput  yang didapat  adalah  sebesar  0,60822047  Kbps.  Nilai  rata-rata throughput  sebesar  0,60822047  Kbps  jika  dikonversikan kedalam  satuan Bps adalah sebesar 608,22047Bps.
Delay/Latency  secara  sederhana  dapat  diartikan  sebagai waktu tunggu yang dibutuhkan saat pengiriman data. Semakin kecil  nilai  delay  berarti  kualitas  jaringan  tersebut  semakin bagus,  begitu  juga  sebaliknya  jaringan  yang  memiliki  nilai delay  yang  besar  menandakan  jaringan  tersebut  memiliki kualitas  buruk.  Delay  rata  didapatkan  dari  persamaan  (2). Berdasarkan Tabel  4.2 rata-rata  nilai  delay yang  terjadi  hanya bernilai  0,469370341  ms  dengan  demikian  menandakan  bahwa kategori latensi pada jaringan tersebut memiliki grade excellent karena  nilai  delay  yang  diperoleh  kurang  dari  150  ms.  Nilai rata-rata  delay  minimal  yaitu  sebesar  0,18  ms  dan  nilai  delay maksimal  sebesar 1,49 ms.
Packet  Loss  didapatkan  dari  persamaan  (3).  Berdasarkan tabel 4.3 packet loss yang didapat kan sebesar 0% dikarenakan tidak terjadi paket  loss karena sistem  host menggunakan  TCP jika  gagal  dikirim  atau  data  yang  dikirim  kurang  maka  akan melakukan  pengiriman  ulang.  TCP  (transmission  transfer protocol) berperan didalam memperbaiki pengiriman data yang
benar dari suatu  klien ke  server. Data dapat  hilang di  tengah - tengah  jaringan.  TCP  dapat  mendeteksi  error  atau  data  yang hilang  dan  kemudian  melakukan  transmisi  ulang   sampai  data diterima  dengan benar dan lengkap.

## B. Validasi nilai web
Berdasarkan data yang telah didapatkan dari pengujian dengan rasio 1:8. Diperoleh nilai validasi dari web dengan nilai  LCD  mikrokontroler  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar 91%  dan error rata-rata  sebesar  9%  dikararenakan program  mengalami error data  yang  tertumpuk  dengan nilai  sebelumnya  sehingga  menyebabkan  pembacaan yang tidak sesuai dengan nilai LCD pada  mikrokontroler dan pembacaan sensor mengalami error .

## C. Analisa  Peramalan  Menggunak an  Metode  Analisa Peramalan Dengan Metode Regresi Linier
Perhitungan  konstanta  regresi  linier  untuk  menghitung peramalan  efisiensi pada PLTS  sebagai berikut:
T abel 1.
Menghitung Konstanta Regresi Linier regresi  linier X y Xy x^2 141,35 0,1467 20,7407 19979,21 255,54 0,1645 42,0346 65303,11 338,07 0,1243 42,0346 114292,05 388,93 0,1007 39,1605 151266,86 431,15 0,0935 40,3269 185893,99 441,83 0,0886 39,1605 195215,19 462,82 0,0917 42,4494 214203,51 473,37 0,0888 42,0346 224083,47 486,81 0,0858 41,7580 236983,88
Dari persamaan  (5)  didapatkan  nilai konstanta b sebesar    - 0,0002,  dan  dari  persamaan  (6)  konstan a didapatkan  nilai 0,1958. Maka didapatkan persamaan regresi linearnya adalah  y = -0,0002x  + 0,1958

## Gambar  1. Grafik Regresi Linier
Mengukur  nilai  akurasi  peramalan  ketepatan  model peramalan  efisiensi :
y = -0,0002x + 0,1958 R² = 0,8295 0% 5% 10% 15% 20% 0,00 100,00 200,00 300,00 400,00 500,00 600,00 Ef is ie n si Irradiance Chart Title
T abel 2. Error Peramalan Regresi Linier effisiensi peramalan MAPE 0,146735452 0,19065337 3% 0,164490058 0,16743043 0% 0,124336483 0,144591054 2% 0,100687663 0,128085786 3% 0,09353245 0,117913919 3% 0,088632164 0,109469149 3% 0,091718741 0,107333674 2% 0,088797691 0,103135749 2% 0,085778914 0,101025088 2%
Didapatkan  jumlah  error  peramalan  menggunakan   metode MAPE  terbesar  2%  sedangkan  error  terkecil  sebesar  0%, jumlah error peramalan sebesar rata-rata 3% terhadap  efisiensi sebenarnya. Dan jumlah error peramalan menggunakan metode MAD  didapatkan  error  sebesar  2%.  Sedangkan  jumlah errorperamalan  menggunakan  metode  MSE  didapatkan  error sebesar 1%.

## D. Analisa dan Pengolahan Data dari Datalogger dan data Cuaca
Setelah  didapatkan  data  kinerja  PLTS  dari datalogger dan data  cuaca  selama  24  jam,  kemudian  data-data  tersebut dikelompokkan sesuai data yang dibutuhkan dan di ambil nilai rata-rata  perjamnya.  Data  yang  dapat  diambil  dari  datalogger adalah data daya dari inverter yang digunakan untuk mensuplai beban, data daya yang dihasilkan oleh photovoltaic, dan daya untuk  charging  baterai,  kemudian  data  cuaca  adalah  data irradiansi  yang  diambil  setiap  30  menit  selama  24  jam. Sedangkan data  cuaca  meliputi  data  irradiansi  dan  data  suhu permukaan  pv dan lingkungan.

## Gambar  2. Grafik Irradiance
Pada  grafik  irradiance  didapatkan  irradiance  terbesar  pada pukul  11.00  yaitu  sebesar  488,7312  W/m2  pada  21  mei  2017 dan  irradiance  terkecil  pada  pukul  16.00  yaitu  sebesar 7,0014W/m2  pada 21  mei  2017.

## Gambar  3. Grafik Daya
Selain data daya juga diambil data sensor cuaca  (Irradiansi, Temperatur  dan  kelembaban)  selama  dua  hari  yang  diambil rata-rata tiap  jamnya,  pada  data yang  diambil  dapat  diketahui daya maksimum yang didapat PLTS sebesar 3,3054 kW/m2 dan data  yang  mampu  dikonversikan  menjadi  listrik  sebesar  0,305 kW  pada  pukul  11:30  pada  hari  kedua,  dengan  rata-rata temperature  adalah  30,42  o  Celcius  dan  kelembaban  sebesar 70,07%.  Rata-rata  daya  charging  sebesar  376,72  W  dan  rata- rata daya yang didapat PLTS sebesar 1878,83 W dan daya rata- rata  persetengah  jam  yang  mampu  dikonversikan  menjadi listrik  sebesar  186,15  W  dan  dalam  sehari  daya  yang  dapat dikonversikan sebesar 2171,83 Wh dengan Solar input sebesar 20155,73  Wh  sedangkan  daya  yang  hilang  sebesar  17983,90 Wh.
Gambar  4. Grafik Perbandingan Daya Beban  dengan efisiensi inverter
Dari grafik daya Beban 100 W terbesar 136,53 W pada pukul 18.30 yang merupakan proses discharging battery , sedangkan nilai  terkecil  daya  charging  pada  pukul  05.30  yaitu  127,04  W dikarenakan tegangan pada batrai yang  semakin lama  semakin berkurang. PLTS dapat mencukupi  daya beban selama 12  jam. Sedangkan  terhadap  efisiensi  inverter  berbanding  lurus dikarenakan  daya  yang  masuk  ke  inverter  semakin  berkurang dan daya yang keluar juga berkurang.
0,00 200,00 400,00 600,00 0 5 .0 0 .0 0
0 6 .0 0 .0 0 0 7 .0 0 .0 0 08 .0 0.0 0 09 .0 0.0 0
10 .0 0.0 0
1 1 .0 0 .0 0 1 2 .0 0 .0 0 1 3 .0 0 .0 0 14 .0 0.0 0
15 .0 0.0 0 16 .0 0.0 0
1 7 .0 0 .0 0
Ir ra d ia n ce Waktu Irradiance (w/m2) -200 -100 0 100 200 300 400 500 600 05.00 06.30 08.00 09.30 11.00 12.30 14.00 15.30 17.00 18.30 20.00 21.30 23.00 00.30 02.00 03.30 05.00 d a y a ( w a tt ) waktu

## Neraca Beban
discharge charge PV Out beban total irrad 80% 82% 84% 86% 88% 90% 92% 100,00 110,00 120,00 130,00 140,00 e fi si e n si d a y a ( w a tt ) waktu Perbandingan Daya Beban dengan Efisiensi Inverter
P load DC P load AC efi siensi
Gambar  5. Perbandingan suhu permukaan terhadap efisiensi
Dari grafik diatas  kenaikan suhu mengakibatkan  penurunan nilai  efisiensi.  Jadi  semakin  besar  energi  radiasi  yang dikonversikan  menjadi  daya  semakin  besar  nilai  efisiensinya. Terlihat  bahwa  pada    s uhu  antara  40 o C-50 o C  efisiensi cenderung menurun seiring peningkatan suhu permukaan.
Gambar  6. Efisiensi PV Array
Dapat disimpulkan bahwa selama PV bekerja dari hasil  rata- rata effisiensi  dari PV  pada  21 mei  2017  adalah 10%  dan  rata- rata  efisiensi  pada  22  mei  2017  adalah  8%,  sehingga  dapat disimpulkan efisiensi pada 22  mei mengalami  penurun sebesar 2 %.  Efisiensi  rata-rata PV  array  didapatkan sebesar  10%  dan efisiensi sistem PLTS  sebesar 6,77%.
Gambar  7. Perbandingan efisiensi dengan peramalan
Pada  peramalan  effisiensi  rata-rata  PV  selama  beroperasi sebesar  12%,  sedangkan  nilai  effisiensi  aktualnya  10%, sehingga  pada  analisa  24  jam  kedua  photovoltaik  mengalami kesalahan  peramalan  effisiensi  sebesar  2%  dari  kondisi seharusnya dengan  peramalan.  Sehingga dalam  penelitian  ini, dari analisa performansi photovoltaik bahwa photovoltaik yang telah mengalami  kesalahan peramalan  effisiensi sebesar 2% .

## Gambar  8. Diagram sankey hasil analisa monitoring
Pada diagram sankey dapat dilihat besarnya daya loss, hanya 10,78%  saja  yang  diubah  menjadi  energi  listrik,  loss  daya photovoltaic  adalah  89,22%  yang  tidak  dapat  dikoversikan menjadi  energi  listrik,  dengan  PV  jenis  Poly-crystalline  yang memiliki  effisiensi  sebesar  14,13  %  dan  toleransi  performa ±2%. Sedangkan daya charging yang dapat dikonversi sebesar 9,39  %  dengan  daya  loss charging 1,39%.  Daya  yang digunakan untuk menyalakan beban sebesar 8,2% dan sisa yang tersimpan pada batrai sebesar 1,19%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Telah dilakukan  rancang bangun sistem monitoring sebuah web untuk menampilkan  hasil  monitoring PLTS
2. Didapatkan nilai rata-rata troughtput yang didapat adalah sebesar  0,60822047  Kbps.  rata-rata  nilai  delay  yang terjadi  hanya  bernilai  0,469370341  ms  dengan  demikian menandakan bahwa kategori latensi pada jaringan tersebut memiliki  grade  excellent  karena  nilai  delay  yang diperoleh  kurang  dari  150  ms.  packet  loss  yang  didapat kan sebesar 0% dikarenakan tidak terjadi paket loss karena sistem  host  menggunakan  TCP  jika  gagal  dikirim  atau data  yang  dikirim  kurang  maka  akan  melakukan pengiriman  ulang.
3. Didapatkan efisiensi rata-rata PV  array didapatkan sebesar 10,78%  dan efisiensi sistem PV  sebesar 6,77%. Peramalan  effisiensi rata-rata PV  selama beroperasi sebesar 12%,  sedangkan nilai effisiensi  aktualnya 10%, sehingga pada analisa 24 jam  kedua photovoltaik mengalami  kesalahan peramalan effisiensi  sebesar 2% dari kondisi seharusnya dengan peramalan.
4. Daya  yang  yang  dapat  diubah  menjadi  energi  listrik sebesar 10,78%. Daya loss photovoltaic yang tidak dapat
0,00 20,00 40,00 60,00 0% 5% 10% 15% Su h u p er m u ka a n efi si en si Perbandingan suhu permukaan terhadap efisiensi suhu permukaan efisiensi 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Efi si en si waktu Perbandingan Efisiensi 21-5-2017 22-5-2017 12% 10% 9% 9% 9% 9% 9% 14% 13%
12% 11% 11% 10% 10% 0% 5% 10% 15% 20%

## Perbandingan efisiensi dengan peramalan
effisiensi peramalan
dikoversikan  menjadi  energi  listrik  sebesar  89,22%, dengan PV  jenis  Poly-crystalline yang  memiliki  effisiensi sebesar 14,13 % dan  toleransi performa ±2%.  Sedangkan daya charging yang  dapat  dikonversi  sebesar  9,39  % dengan daya loss charging 1,39%. Daya yang digunakan untuk  menyalakan  beban  sebesar  8,2%  dan  sisa  yang tersimpan pada batrai sebesar 1,19%.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] P. Alena, R., Gilstrap, R., Baldwin, J., Stone, T ., & Wilson, “Fault tolerance  in  ZigBee  wireless  sensor  networks.  Aerospace Conference,” 2011. .
[2] M.  E.  Mahmud  Hidayaturohmat,  Hendra  Kurniawan,  S.Kom., M.Sc.Eng, Sapta Nugraha, S.T ., “Prototype Sistem Monitoring Suhu Realtime Pada Kolam  Pembenihan Ikan  Berbasis Wirelles  Area Network.”