Abstrak
Baterai litium-ion merupakan kandidat terdepan dalam penggunaannya sebagai penyimpan energi untuk listrik yang dihasilkan energi alternatif. Salah satu keuntungan dari tipe penyimpanan energi ini adalah  kerapatan  energi  yang  tinggi.  Namun  kinerja  setiap  sel  lithium  ion  dalam  modul  sangat bergantung pada temperatur operasi yaitu antara 0 0 C – 40 0 C. Kenaikan temperatur baterai melebihi batas tersebut dapat secara signifikan mengurangi kinerja baterai. Oleh sebab itu diperlukan prediksi temperatur  untuk  mengetahui  kapan  temperatur  baterai  bisa  naik  melewati  batas  40 0 C.  Dalam penelitian ini data temperatur yang diperoleh dari tahap pengambilan data digunakan sebagai data latih  dan  data  uji  untuk  prediksi  temperatur  dengan  metode  Autoregressive  Integrated  Moving Average (ARIMA). Model kemudian dievaluasi dengan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute  Deviation  (MAD).  Hasil  menunjukkan  model  ARIMA  dapat  memprediksi  kenaikan  suhu baterai saat pengosongan pada kuat arus 10A, 20A, dan 30A. Model memiliki prediksi yang baik karena nilai RMSE dan MAD lebih kecil dari setengah standar deviasi data pengukuran.
Kata Kunci : ARIMA, Baterai Lithium, Kinerja Baterai, Prediksi Temperatur
INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 10415-10425 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Prediksi Temperatur Pengosongan Baterai Lithium Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average
Christio Revano Mege 1 ✉ , Septia Eka Marsha Putra 2 , Sefrani IG Siregar 3
Teknik Fisika Institut Teknologi Sumatera
Email: christio.mege@tf.itera.ac.id 1 ✉

## PENDAHULUAN
Berbagai penelitian mengenai energi terbarukan dan sistem penyimpanan energi telah dilakukan  karena  terbatasnya  cadangan  bahan  bakar  fosil  dan  karena  permasalahan lingkungan seperti pemanasan global, yang disebabkan oleh sumber daya tersebut. Selama beberapa  tahun  terakhir,  baterai  lithium-ion  telah  banyak  diimplementasikan  dalam berbagai aplikasi seperti  perangkat elektronik portabel,  kendaraan listrik,  kendaraan  luar angkasa,  dan  sebagainya  karena  kepadatan  energinya  yang  tinggi,  self-discharge  yang rendah,  kinerja  yang  stabil,  dan  panjang  siklus  pemakaiannya  (Diouf,  2015;  Cao,  2023). Namun, baterai ini menghasilkan panas dalam jumlah besar selama pengoperasian, yang dapat memicu pelarian termal dan menyebabkan kecelakaan kebakaran jika panas tidak dikontrol dengan tepat (Feng, 2018).
Setelah  material  baterai  berada  pada  kisaran  suhu  yang  tidak  normal,  kinerja  dan stabilitas baterai lithium-ion akan menurun dengan cepat (Saw, 2014). Suhu yang terlalu rendah  akan  meningkatkan  resistansi  internal  dan  resistansi  internal  polarisasi  baterai lithium-ion,  meningkatkan  daya  dan  kehilangan  energi,  dan  mengurangi  kapasitas pengosongan baterai (Bandhauer, 2013); suhu yang terlalu tinggi akan meningkatkan laju degradasi baterai sehingga menurunkan kinerja dan siklus hidup (Wang, 2018). Kisaran suhu pengoperasian  baterai  yang  optimal  adalah  dari  20 0 C  hingga  40 0 C  (Chao,  2019),  dan perbedaan suhu harus dijaga 5 0 C (Esen, 2008). Oleh karena itu, sistem manajemen termal baterai yang sesuai dan efektif adalah kunci untuk mencegah baterai menjadi terlalu panas, menghindari  pelarian  termal,  dan  memastikan  keamanan  dan  keandalan  modul  baterai (Murugan, 2022). Suhu permukaan rata-rata dan perbedaan suhu baterai sering digunakan

## Abstract
Lithium  ion  batteries  are  in  the  frontline  as  energy  storage  for  electricity  produced  by  alternative energy. One of the benefits from this kind of energy storage is the high energy density. However, performances of lithium cells in a module highly depend on operating temperature between 0 0 C – 40 0 C. Temperature increasing that exceeds the limit can significantly reduce battery performances. Therefore, temperature predictions are required in order to know when battery could exceed the 40 0 C limit. In this research temperature data acquired from data acquisition process is used as training data and test data to predict temperature using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Then the models evaluated using Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Deviation (MAD). The results show ARIMA models can predict the raising temperature of battery when discharged at current 10A, 20A, and 30A. The models have good predictions because RMSE and MAD values are smaller than half of the standard deviation of measurement data
Keyword: ARIMA, Battery Performances, Lithium Battery, Temperature Predictions
untuk  merancang  dan  mengevaluasi  sistem  manajemen  termal  baterai.  Ada  banyak penyebab  pelarian  termal,  tetapi  prediksi  suhu  yang  akurat  dapat  memantau  masalah pelarian  termal  secara  tepat  waktu  dan  mengevaluasi  sistem  manajemen  termal  baterai (Wang, 2023).
Studi  sebelumnya  yang  dilakukan  pada  baterai  lithium-ion  menggunakan pembelajaran mesin terutama berfokus pada estimasi state of charge (SOC), state of health (SOH) dan  prediksi  remaining useful  life  (RUL). Perkiraan SOC  baterai  dilakukan  dengan menggunakan enam algoritma  pembelajaran mesin: jaringan syaraf tiruan (ANN), mesin vektor dukungan (SVM), regresi proses Gaussian (GPR), regresi linier, ensemble bagging, dan  ensemble  boosting  (Chandran,  2021).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ANN  dan  GPR menampilkan kinerja terbaik. Selain itu model jaringan saraf konvolusional residu paralel hibrida untuk prediksi RUL online mencapai hasil yang andal dan akurat berdasarkan data dari  kapasitas  pengisian  daya  (Zhang,  2022).  Metode  prediksi  SOH  berdasarkan  mesin vektor  relevansi  multi-kernel  dan  algoritma  pengoptimalan  Whale  dan  memverifikasi kinerjanya untuk prediksi jangka panjang dan jangka pendek menggunakan dua set data yang  berbeda (Wang, 2021). Studi-studi tersebut yang  dilakukan pada estimasi keadaan biasanya  mempertimbangkan  tegangan,  suhu,  resistansi  internal,  dan  parameter  lainnya sebagai  input.  Parameter  ini  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh  kondisi  operasi,  yang memengaruhi keakuratan dan penerapan pembelajaran mesin (Mege, 2019) dalam estimasi online  dan  membutuhkan  waktu  komputasi  yang  lama.  Oleh  sebab  itu  penelitian  ini mengusulkan prediksi temperatur baterai dengan analisis deret waktu yang lebih mudah untuk dilakukan.

## METODE PENELITIAN
Baterai yang digunakan dalam penelitian ini adalah baterai lithium ferro phosphate (LiFePO 4 )  prismatic  yang  merupakan  salah  satu  baterai  lithium  ion  terbaru  yang diperkenalkan. Baterai ini memiliki kapasitas spesifik sekitar 160 mAh/g dan tegangan rata- rata 3,45 V serta memiliki keunggulan karena tidak terlalu mahal dibandingkan dengan material lain dan ramah lingkungan. Pembangkitan kalor dalam sebuah sel baterai dapat dihubungkan  kepada  dua  sumber  utama  yaitu:  perubahan  entropi  akibat  reaksi elektrokimia dan pemanasan ohm (efek Joule). Dalam penelitian ini diasumsikan kalor yang dihasilkan akibat reaksi elektrokimia dapat diabaikan, sehingga kalor hanya berasal dari pemanasan  Ohm.  Berdasarkan  pasangan  elektroda,  kalor  reaksi  bisa  endoterm  untuk pengisian dan eksoterm untuk pengosongan. Pemanasan Ohm diakibatkan oleh transfer arus sepanjang resistansi internal.
Gambar 1 Sistem pengosongan baterai
Sistem  pengosongan  baterai  yang  dibuat  untuk  pengambilan  data  terdiri  dari pengatur beban BK Precission DC Programmable Load 8510, sensor temperature DHT11, perekam data Arduino Mega ATmega2560 dan baterai LiFePO4 seperti pada Gambar 1. Baterai dihubungkan ke pengatur beban untuk melakukan pengosongan serta merekam data tegangan dan kuat arus baterai tiap detiknya. Sensor temperature yang dihubungkan ke Arduino diletakkan di dekat elektroda baterai yang merupakan bagian paling panas dari baterai. Pengosongan dilakukan pada kuat arus 10A, 20A, dan 30A untuk tegangan yang konstan.
Model  deret  waktu  yang  tidak  stasioner  dapat  dikatakan  sebagai  proses Autoregressive  Integrated  Moving Average  ordo  (p,d,q)  atau  disingkat  ARIMA  (p,d,q), di  mana  p  adalah  ordo  dari  parameter  autoregressive  (AR),  d  adalah  besaran  yang menyatakan berapa  kali  dilakukan  differencing  sehingga  proses menjadi  stasioner  dan q  adalah  ordo  dari  parameter  moving  average (MA).
Gambar  2  menunjukkan  algoritma  prediksi  temperatur  menggunakan  metode ARIMA yang akan dijalankan dengan program Python. Pada metode ARIMA, data latih harus merupakan data yang stasioner sehingga perlu diferensiasi satu kali atau dengan kata  lain  orde  d  yang  digunakan  adalah  1.  Jika  data  sudah  stasioner,  maka  tahap selanjutnya adalah menentukan derajat autoregresi yaitu jumlah deret sebelumnya yang digunakan untuk memprediksi. Selain itu ditentukan juga derajat rata-rata berjalan yaitu jumlah kesalahan prediksi sebelumnya yang digunakan untuk memperbaiki hasil prediksi selanjutnya. Setelah itu prediksi dilakukan dan dievaluasi akurasinya dengan root mean square error (RMSE) dan mean absolute deviation (MAD).

## Gambar 2 Algoritma prediksi dengan metode ARIMA

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 3 menunjukkan temperatur baterai meningkat dari 26,7 0 C menjadi 29,7 0 C dalam  waktu  3592  detik  pada  pengosongan  10A.  Prediksi  temperatur  pada  kuat  arus pengosongan  10A  menggunakan  data  latih  5  menit  untuk  memprediksi  50  menit temperatur selanjutnya. Proses prediksi temperatur sel tunggal pada laju pengosongan ini dilakukan  pada  time  step  300  detik  atau  dengan  kata  lain  melalui  hasil  prediksi  bisa diketahui  perubahan  temperatur  saat  operasi  dalam  rentang  lima  menit  berikutnya. Parameter  p,d,q  yang  paling  optimal  untuk  memprediksi  temperatur  pada  laju pengosongan  ini  adalah  p=2,  d=1,  q=1.  Gambar  3  menunjukkan  model  ARIMA  bisa mengikuti perubahan temperatur yang terjadi. Hasil uji akurasi model menunjukkan nilai RMSE sebesar 0,07 0 C dan MAD sebesar 0,04 0 C. Nilai RMSE dan MAD dari model yang lebih kecil dari setengah standar deviasi data pengukuran bisa dikategorikan baik.
Gambar 3 Prediksi temperatur dengan ARIMA pada 10A
Selanjutnya  prediksi  temperatur  dengan  metode  ARIMA  dilakukan  untuk pengosongan 20A.  Time step yang digunakan untuk laju pengosongan ini lebih kecil yaitu 120  detik  atau  2  menit  mengingat  waktu  pengosongannya  yang  lebih  singkat dibandingkan  dengan  waktu  pengosongan  pada  10A.  Pada  laju  pengosongan  ini, ditemukan  parameter  p, d, q optimal  dari metode ARIMA berturut-turut adalah 1, 1, 1. Gambar 4 menunjukkan perbandingan antara temperatur hasil prediksi metode ARIMA dengan temperatur pengukuran. Dapat dilihat bahwa hasil prediksi tetap membentuk pola yang cenderung naik meskipun ada beberapa titik temperatur cenderung konstan. Hasil uji  akurasi  pada  laju  pengosongan  ini  didapatkan  nilai  RMSE  sebesar  0,10 0 C  dan  MAD sebesar 0,07 0 C. Standar deviasi untuk laju pengosongan ini sebesar 1,87 0 C. Artinya model masih mempunyai akurasi yang baik karena nilainya masih kurang dari setengah standar deviasinya.

## Gambar 4 Prediksi temperatur dengan ARIMA pada 20A
Pada pengosongan 30A baterai mencapai tegangan cut-off setelah 868 detik atau sekitar 15 menit. Sel tunggal mencapai tegangan cut-off dalam waktu yang lebih singkat karena  kedalaman  pengosongan  yang  dicapai  hanya  52,00%.  Prediksi  yang  dilakukan dengan metode ARIMA pada laju pengosongan ini menggunakan data dari detik ke-149 hingga detik ke-269 untuk memprediksi temperatur 10 menit selanjutnya dari detik ke-270 hingga  detik  ke-868.  Time  step  pada  laju  pengosongan  ini  digunakan  60  detik  karena waktu pengosongannya yang paling singkat.
Gambar 5 Prediksi temperatur dengan ARIMA pada 30A Parameter p, d, q optimal ARIMA yang ditemukan melalui proses trial and error pada laju pengosongan ini berturut-turut adalah 0, 1, 1. Nilai parameter d tetap satu karena pada laju pengosongan 2,1C temperatur tetap memiliki kecenderungan untuk naik. Sedangkan untuk parameter p nilainya 0 karena data pada laju pengosongan ini memiliki kenaikan yang  cukup  tajam  dibandingkan  data  pada  laju  pengosongan  sebelumnya.  Gambar  5 menunjukkan perbandingan temperatur hasil prediksi metode ARIMA dengan temperatur pengukuran. Hasil prediksi membentuk tren naik dan turun pada beberapa titik. Hal ini terjadi karena ARIMA tidak bisa digunakan pada data yang tidak stasioner sehingga ketika data mengalami perubahan yang tajam, maka sulit bagi metode ARIMA untuk mengikuti perubahannya dengan baik. Terbukti dengan menurunnya nilai akurasi yaitu RMSE sebesar 0,33 0 C dan MAD sebesar 0,24 0 C serta selisih temperatur terbesar 0,90 0 C. Nilai akurasi pada laju pengosongan ini menurun dibandingkan dengan laju pengosongan yang lain. Standar deviasi pada laju pengosongan ini yaitu sebesar 3,42 0 C sehingga nilai RMSE  dan MAD masih tergolong baik karena masih lebih kecil dari setengah standar deviasi. Ringkasan parameter optimal dan hasil evaluasi model dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1 Parameter Optimal dan Evaluasi Model Parameter Laju pengosongan 0,7C 1,4C 2,1C p 2 1 1
d
1 1 1
q
0 1 1 RMSE ( 0 C) 0,07 0,10 0,33 MAD ( 0 C) 0,04 0,07 0,24 Standar Deviasi ε max ( 0 C)  0,34 0,43 0,90

## SIMPULAN
Model ARIMA dalam analisis deret waktu yang digunakan dalam penelitian ini bisa memprediksi perubahan temperatur baterai lithium prismatik saat dilakukan pengosongan dengan  akurasi  yang  baik.  Prediksi  dengan  model  ARIMA  dapat  dilakukan  dengan pemrograman yang lebih sederhana menggunakan Python sehingga lebih mudah untuk diaplikasikan  pada  sistem  manajemen  termal  baterai.  Penelitian  selanjutnya  dapat menggunakan model ARIMA dalam prediksi temperatur baterai yang dilengkapi sistem pendinginan.  Model  deret  waktu  yang  lain  juga  dapat  diuji  untuk  melakukan  prediksi temperatur baterai lithium.

## DAFTAR PUSTAKA
Bandhauer,  T.  M.,  Garimella,  S.,  &  Fuller,  T.  F.  (2014).  Temperature-dependent electrochemical heat generation in a commercial lithium-ion battery. Journal of Power Sources, 247, 618 – 628. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2013.08.015
Cao, R., Zhang, X., & Yang, H. (2023). Prediction of the Heat Generation Rate of Lithium-Ion Batteries  Based  on  Three  Machine  Learning  Algorithms.  Batteries,  9(3),  165. https://doi.org/10.3390/batteries9030165
Cao, W., Zhao, C., Wang, Y., Dong, T., & Jiang, F. (2019). Thermal modeling of full-size-scale cylindrical battery pack cooled by channeled liquid flow. International Journal of Heat and Mass Transfer, 138, 1178 – 1187. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2019.04.137
Chandran, V., Patil, C. K., Karthick, A., Ganeshaperumal, D., Rahim, R., & Ghosh, A. (2021). State of charge estimation of lithium-ion battery for electric vehicles using machine learning algorithms. World Electric Vehicle Journal, 12(1). https://doi.org/10.3390/wevj12010038 Diouf,  B.,  &  Pode,  R.  (2015).  Potential  of  lithium-ion  batteries  in  renewable  energy.  In Renewable Energy (Vol. 76, pp. 375 – 380). Elsevier Ltd.
https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.11.058
Esen, H., Inalli, M., Sengur,  A., & Esen, M. (2008). Forecasting of a  ground-coupled heat pump  performance  using  neural  networks  with  statistical  data  weighting  pre- processing.  International  Journal  of  Thermal  Sciences,  47(4),  431 – 441. https://doi.org/10.1016/j.ijthermalsci.2007.03.004
Feng, X., Ouyang, M., Liu, X., Lu, L., Xia, Y., & He, X. (2018). Thermal runaway mechanism of lithium ion battery for electric vehicles: A review. In Energy Storage Materials (Vol. 10, pp. 246 – 267). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.ensm.2017.05.013
Kleiner, J., Stuckenberger, M., Komsiyska, L., & Endisch, C. (2021). Real-time core temperature prediction of prismatic automotive lithium-ion battery cells based on artificial neural networks.
Journal of Energy Storage, 39,        102588. https://doi.org/10.1016/j.est.2021.102588
Mege,  C.  R.,  Nashirul  Haq,  I.,  Leksono,  E.,  &  Nugroho  Soelami,  F.  X.  (2019).  Battery Discharging Temperature Prediction Using Holt’s Double Exponential Smoothing. 2019 6th  International  Conference  on  Electric  Vehicular  Technology  (ICEVT),  378 – 381. https://doi.org/10.1109/ICEVT48285.2019.8993965
Murugan, M., Saravanan, A., Elumalai, P. V., Murali, G., Dhineshbabu, N. R., Kumar, P., & Afzal, A. (2022). Thermal management system of lithium-ion battery packs for electric vehicles: An insight based on bibliometric study. Journal of Energy Storage, 52, 104723. https://doi.org/10.1016/j.est.2022.104723
Saw, L. H., Ye, Y., & Tay, A. A. O. (2014). Electro-thermal characterization of Lithium Iron Phosphate cell with equivalent circuit modeling. Energy Conversion and Management, 87, 367 – 377. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.07.011
Wan, Z., Kang, Y., Ou, R., Xue, S., Xu, D., & Luo, X. (2023). Multi-step time series forecasting on the temperature of lithium-ion batteries. Journal of Energy Storage, 64, 107092. https://doi.org/10.1016/j.est.2023.107092
Wang,  H.,  He,  F.,  &  Ma,  L.  (2016).  Experimental  and  modeling  study  of  controller-based thermal management of battery modules under dynamic loads. International Journal of Heat and Mass Transfer, 103, 154 – 164. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2016.07.041
Wang,  S.,  Zhang,  X.,  Chen,  W.,  Han,  W.,  Zhou,  S.,  &  Pecht,  M.  (2021).  State  of  health prediction based on multi-kernel relevance vector machine and whale optimization algorithm for lithium-ion battery. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 014233122110420. https://doi.org/10.1177/01423312211042009
Wang,  Y.,  Chen,  X.,  Li,  C.,  Yu,  Y.,  Zhou,  G.,  Wang,  C.,  &  Zhao,  W.  (2023).  Temperature prediction  of  lithium-ion  battery  based  on  artificial  neural  network  model.  Applied
Thermal Engineering, 228, 120482. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2023.120482
Wang, Y., Xiong, C., Wang, Y., Xu, P., Ju, C., Shi, J., Yang, G., & Chu, J. (2023). Temperature state prediction for lithium-ion batteries based on improved physics informed neural networks. Journal of Energy Storage, 73,        108863.
https://doi.org/10.1016/j.est.2023.108863
Zhang, Q., Yang, L., Guo, W., Qiang, J., Peng, C., Li, Q., & Deng, Z. (2022). A deep learning
method  for  lithium-ion  battery  remaining  useful  life  prediction  based  on  sparse segment  data  via  cloud  computing  system.  Energy,  241,  122716. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.122716