## MPPT Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization dan Artificial Bee Colony

## (MPPT Using Particle Swarm Optimization and Artificial Bee Colony

## Algorithm)
Ermanu Azizul Hakim 1 , Tamadar Al Ghufran 1 , Machmud Effendy 1 , Novendra Setyawan 1
Abstract—Solar  power  plant  is  a  renewable  electricity generator that utilizes heat from sunlight. However, because the intensity of light received by the solar cell and the temperature in the  solar  cell  is  always  changing,  the  power  generated  is  not optimal. To optimize  the output power of the solar cell, a Maxi- mum Power Point Tracking (MPPT) system is needed. Solar cells can be optimized by looking for MPPT and also by using a DC- DC  converter.  In  this  study,  boost  converter  is  optimized  using Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  and  Artificial  Bee  Colony (ABC)  algorithms.  The  results  show  that  the  highest  efficiency obtained from boost converter is 78.25%, using duty cycle of 20%. For the overall system testing conducted at 09:00 WIB until 11:10 WIB, the average power obtained without using MPPT is 12.55 W, the  average  power  of  MPPT  system  using  boost  converter  with PSO  algorithm  is  16.79  W,  and  average  power  of  MPPT  system using boost converter with ABC algorithm is 14.52 W. From the results, it was concluded that the output power of MPPT system using  boost  converter  with  PSO  algorithm  is more  optimal  than the MPPT system using boost converter with ABC algorithm.
Intisari—Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  (PLTS)  merupa- kan  salah  satu  pembangkit  energi  listrik  terbarukan  yang memanfaatkan panas matahari. Namun, karena intensitas cahaya yang  diterima  oleh  solar  cell  dan  suhu  pada  solar  cell  selalu berubah-ubah,  daya  yang  dihasilkan  kurang  optimal.  Untuk mengoptimalkan  daya  keluaran  solar  cell,  dibutuhkan  sebuah sistem  Maximum  Power Point Tracking (MPPT).  Solar cell  tidak hanya  dapat  dioptimalkan  dengan  mencari  titik  MPPT  saja, tetapi juga dapat dioptimalkan menggunakan konverter DC-DC. Pada makalah ini, digunakan boost converter yang dioptimalkan dengan  algoritme  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  dan Artificial  Bee  Colony  (ABC).  Berdasarkan  pengujian  sistem, diperoleh  efisiensi  tertinggi  dari  boost  converter  adalah  sebesar 78,25%,  pada  duty  cycle  20%.  Dari  pengujian  sistem  secara keseluruhan yang dilakukan pada pukul 09.00 WIB sampai 11.10 WIB, diperoleh daya rata-rata sistem tanpa MPPT sebesar 12,55 W,  daya  rata-rata  sistem  MPPT  menggunakan  boost  converter dengan algoritme PSO sebesar 16,79 W, dan daya rata-rata sistem MPPT  menggunakan  boost  converter  dengan  algoritme  ABC sebesar  14,52  W.  Dari  hasil  ini  diketahui  bahwa  daya  keluaran sistem  MPPT  menggunakan  boost  converter  dengan  algoritme PSO  lebih  optimal  daripada  sistem  MPPT  menggunakan  boost converter dengan algoritme ABC.
Kata Kunci—Solar Cell, Maximum Power Point Tracking, Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony, Boost Converter.

## I. P ENDAHULUAN
Energi  matahari  merupakan  salah  satu  sumber  daya  alam yang  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  perkembangan kehidupan  di  bumi.  Keberadaannya  yang  tidak  habis-habis adalah alasan energi matahari dikatakan sebagai sumber energi yang  terbarukan.  Salah  satu  aplikasi  pemanfaatan  energi matahari  adalah photovoltaic (PV),  yaitu  sebuah  perangkat yang  mengubah  energi  foton  menjadi  energi  listrik.  PV memiliki banyak kelebihan, di antaranya biaya perawatan yang relatif kecil, tidak menimbulkan polusi, dan tidak memerlukan bahan bakar.
Permasalahan  utama  pada  pemanfaatan  sistem  PV  adalah rendahnya  energi  listrik  yang  dihasilkan,  terutama  ketika kondisi radiasi matahari rendah dan suhu yang selalu berubah- ubah.  Dalam  berbagai  perubahan  kondisi  suhu  dan  radiasi, terdapat titik yang membuat PV menghasilkan energi tertinggi dengan  efisiensi  maksimum.  Titik  tersebut  adalah Maximum Power Point (MPP). Letak dari titik MPP ini tidak diketahui, tetapi  titik  ini  dapat  dicari  menggunakan  algoritme  pelacak MPP  ( MPP  Tracking /MPPT)  agar  daya  yang  dihasilkan  oleh PV selalu berada di titik MPP dalam kondisi apa pun [1].
Aspek  terpenting  dari  sebuah  algoritme  optimasi  adalah kecepatan  dalam  mencari  titik  daya  maksimum  PV  dan akurasinya dalam menemukan nilai titik daya maksimum PV, terutama  ketika  radiasi  matahari  berubah-ubah.  Algoritme MPPT  dapat  disebut  andal  ketika  mampu  menemukan  titik daya maksimum global tanpa terjebak di titik maksimum lokal. Algoritme  yang  umum  digunakan  untuk  mencari  titik  daya maksimum  pada  PV  adalah  algoritme  konvensional,  yaitu algoritme Perturb  and  Observe (P&O)  dan  algoritme Incremental  Conductance (IC).  Algoritme  konvensional  ini umumnya  masih  mempunyai  kekurangan,  seperti  kecepatan dalam  mencari  titik  maksimum  masih  lambat,  akurasi  yang kurang, ataupun terjadi masalah ketika terjadi radiasi matahari yang tidak merata pada permukaan modul PV [2], [3].
Sistem PV tidak hanya dapat dioptimalkan dari MPPT, tetapi juga dengan cara menggunakan konverter DC-DC yang tepat. Selain  untuk  membantu  kerja  MPPT,  konverter  DC-DC  juga berfungsi  untuk  menurunkan  atau  menaikkan  tegangan masukannya  menjadi  nilai  tegangan  yang  diinginkan. Konverter DC-DC terdiri atas beberapa jenis, dari yang hanya menurunkan  tegangan  ( buck  converter ),  yang  menaikkan tegangan ( boost converter ), dan yang dapat menurunkan atau menaikkan tegangan ( buck-boost converter ) [3].
Pada  makalah  ini  dilakukan  perancangan  sekaligus pembuatan  sebuah  sistem  untuk  mengoptimalkan  daya
1 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas
Muhammadiyah  Malang,  Jln.  Tlogomas  No.  246,  Malang  65144 Indonesia  (telp:  0341-464318  ext  129;  fax:  0341-460782;  e-mail: ermanu@umm.ac.id,  ndr.setya@gmail.com,  machmud@umm.ac.id, novendra@umm.ac.id)
keluaran PV dengan menggunakan boost converter . Keluaran PV  disambungkan  ke  konverter  yang  akan  dioptimalkan menggunakan algoritme PSO dan ABC .

## II. M ETODOLOGI
Sistem  PV  memiliki  keluaran  tegangan  dan  arus  dengan karakteristik  yang  berubah-ubah,  atau  dikatakan  nonlinear, dengan  titik  puncaknya  berubah  seiring  dengan  berubahnya radiasi  dan  suhu.  Agar  memiliki  efisiensi  yang  tinggi,  PV diharuskan  memiliki  keluaran  yang  stabil  pada  titik maksimumnya. PV harus dikendalikan agar dapat bekerja pada titik  maksimumnya,  karena  PV  tidak  dapat  bekerja  secara otomatis mencari titik tersebut. Letak titik maksimum ini tidak diketahui, sehingga harus dicari. Maka, peran MPPT dibutuh- kan  untuk  melacak  keberadaan  titik  maksimum  yang  dapat dihasilkan  dari  PV  dan  menjaga  agar  selalu  berada  pada  titik tersebut.
MPPT  bukanlah  sebuah  sistem tracking mekanik  yang dipergunakan untuk mengatur posisi PV agar selalu mengikuti arah  matahari.  Sistem  MPPT  merupakan  sebuah  sistem elektronik  yang  digunakan  untuk  mencari  posisi  titik  daya maksimum yang dihasilkan oleh  PV dan menjaga  agar selalu bekerja pada  titik  tersebut,  sehingga  daya  yang  diteruskan  ke beban merupakan daya yang maksimal [4].

## A. Perancangan Sistem
Pada  makalah  ini,  perancangan  sistem  dilakukan  sesuai dengan  mekanisme  kerja  sistem  yang  diperlihatkan  oleh diagram  blok  pada  Gbr.  1.  Pada  perancangan  diagram  blok sistem, PV berfungsi sebagai sumber tegangan sistem, sensor arus dan sensor tegangan digunakan untuk membaca tegangan yang  masuk  ke  konverter  dan  tegangan  yang  keluar  dari konverter, boost  converter digunakan  untuk  menaikkan tegangan,  dan  mikrokontroler  berfungsi  untuk  menanamkan algoritme PSO dan ABC.

## B. Photovoltaic (PV)
PV  adalah  sebuah  alat  yang  terbuat  dari  bahan  semi- konduktor  yang  terdiri  atas  suatu  sel  yang  dapat  melepaskan elektron.  PV  adalah  teknologi  yang  ketika  terkena  paparan sinar matahari akan membangkitkan daya  listrik DC. Alat ini diukur  menggunakan  satuan  watt (W)  atau  kilowatt (kW). Ketika  bahan  semikonduktor  tersebut  terkena  paparan  sinar matahari, PV akan terus  menghasilkan  listrik, dan  saat bahan semikonduktor ini tidak terkena paparan sinar matahari, tidak ada  listrik  yang  dihasilkan  oleh  PV.  Persamaan  eksponensial yang  diturunkan  dari  hukum  fisika  untuk pn  junction yang digunakan  sebagai  pemodelan  PV  dan  secara  umum  dapat merepresentasikan karakteristik solar cell ditunjukkan pada (1).
𝐼 = 𝐼 𝑝ℎ − 𝐼 𝑠 (exp ( 𝑞(𝑉+𝐼𝑅 𝑠 ) 𝑁𝐾𝑇 )) − (𝑉+𝐼𝑅 𝑠 ) 𝑅 𝑠ℎ (1)
dengan
𝐼 𝑝ℎ = arus hubung singkat 𝐼 𝑠 = arus reverce saturation diode (A)
𝑞 = muatan elektron (1,602x10 -19 C) 𝑉 = tegangan diode (V)
Modul
Photovoltaic 100 WP Sensor Arus ACS 712 DC-DC Boost Converter Sensor Arus ACS 712 Beban Sensor Tegangan Mosfet Driver Sensor Tegangan LCD MPPT PSO/ABC Microcontroller Gbr. 1 Diagram blok sistem. T ABEL I P ARAMETER P HOTOVOLTAIC SP-100-P36 Karakteristik Nilai Satuan Daya maksimum ( P max ) 100 W Arus maksimum ( I mp ) 5,69 A Tegangan maksimum ( V mp ) 17,6 V Arus hubung singkat ( I sc ) 6,09 A Tegangan rangkaian terbuka ( V oc ) 22,6 V Tegangan maksimum sistem 700 V 𝐾 = konstanta Boltzman (1,381x10 -23 J/K) 𝑇 = suhu junction dalam Kelvin (K) 𝑁 = faktor idealitas diode 𝑅 𝑠 = tahanan seri diode 𝑅 𝑠ℎ = tahanan shunt diode.
Pada  makalah  ini,  tipe  PV  yang  digunakan  adalah  PV SP- 100-P36. Parameter PV SP-100-P36 disajikan pada Tabel I.

## C. Boost Converter
Boost converter atau biasa dikenal dengan step up converter merupakan  jenis  konverter  DC-DC  yang  menghasilkan tegangan keluaran lebih besar daripada tegangan masukannya. Menurut hukum  kekekalan  energi,  daya  masukan  harus  sama dengan  daya  keluaran.  Karena  tegangan  pada  sisi  keluaran konverter  lebih  besar  daripada  tegangan  masukannya,  maka arus  pada  sisi  keluaran konverter  lebih  rendah  daripada  arus masukan konverter. Sirkuit topologi boost converter diperlihat- kan pada Gbr. 2 [5].
Ketika  saklar  ON,  induktor  sisi  masukan  terhubung  ke sumber energi. Induktor mulai menyimpan energi dari tingkat minimum  ke  tingkat  maksimum.  Karena  tidak  ada  arus  yang mengalir  melalui  beban,  maka  tegangan  keluaran  adalah  nol. Saat  saklar  OFF,  tegangan  pada  masukan  akan  diterapkan  ke beban.  Dalam  periode  OFF,  energi  yang  disimpan  dalam induktor selama periode ON juga akan terlepas melalui beban. Oleh  sebab  itu,  tegangan  keluaran konverter  yang  dihasilkan lebih  besar  daripada  tegangan  masukan konverter  [5].  Untuk menentukan nilai-nilai komponen boost converter , diperlukan parameter-parameter, yang diperlihatkan pada Tabel II.
Setelah nilai parameter boost converter ditentukan, selanjut- nya  dilakukan  perhitungan  setiap  komponen  yang  digunakan pada boost converter , yaitu duty cycle , hambatan , induktor, arus maksimum,  dan  kapasitor.  Perhitungan  ditunjukkan  pada  (2)
sampai  (6) . Model boost  converter diimplementasikan  meng- gunakan  program  Simulink MATLAB  seperti  diperlihatkan pada Gbr. 3.
𝐷𝑏𝑜𝑜𝑠𝑡 = 𝑉𝑜𝑢𝑡 𝑉𝑖𝑛 = 1 1−𝐷 . (2)
𝑅 = 𝑉𝑜𝑢𝑡 𝐼𝑜𝑢𝑡 (3)
𝐿𝑚𝑖𝑛 = 𝐷(1−𝐷) 2 𝑅 2𝑓 (4)
𝐼𝑚𝑎𝑥 = 𝑉𝑖𝑛 (1−𝐷) 2 𝑅 + 𝑉𝑖𝑛 𝑥 𝐷 2𝑥𝐿𝑥𝑓 (5)
𝐶 = 𝑉 𝑜𝑢𝑡 𝑥 𝐷 𝑅 𝑥 ∆ 𝑉𝑜 𝑥 𝑓 . (6)

## D. MPPT dengan Algoritme PSO
Algoritme PSO merupakan sebuah algoritme optimasi yang cara  kerjanya  terinspirasi  dari  perilaku  sosial  pergerakan kawanan burung ataupun kawanan ikan ( bird flocking atau fish schooling ).  Algoritme  PSO  yang  merupakan  algoritme optimasi  bekerja  berdasarkan  pencarian  berbasis  populasi, dengan setiap individu atau yang biasa disebut partikel-partikel akan mengubah posisinya terhadap waktu. Pada algoritme PSO ini,  partikel-partikel  terbang  menyusuri  ruang  pencarian multidimensional  ( multidimensional  search  space )  dan menyesuaikan  posisi  berdasarkan  pengalamannya  dan pengalaman  partikel  di  sebelahnya.  Dari  penjelasan  tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritme PSO menggabungkan dua metode,  yaitu  metode  pencarian  lokal  dan  metode  pencarian global [6]–[8].
Inisialisasi algoritme optimasi PSO ini dimulai dengan cara menetapkan  posisi  awal  partikel  secara  acak  dan  selanjutnya partikel  tersebut  mencari  nilai  optimal  dengan  cara memperbarui  posisinya.  Sama  seperti  yang  telah  dijelaskan, setiap  iterasi  dari  masing-masing  partikel  akan  memperbarui posisinya  berdasarkan  dua  nilai  terbaik,  yaitu  solusi  terbaik
yang didapatkan oleh setiap partikel ( Pbest ) dan solusi terbaik berdasarkan populasi ( Gbest ). Setelah dua nilai terbaik tersebut didapatkan,  posisi  dan  kecepatan  partikel  diperbarui menggunakan  (7)  dan  (8)  [9].  Parameter  dari  algoritme  PSO diperlihatkan pada Tabel III sedangkan diagram alir algoritme PSO diperlihatkan pada Gbr. 4.
𝑣 𝑖 𝑘 = 𝑤𝑣 𝑖 𝑘 +   𝑐 1 𝑟 1 (𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖 𝑘 − 𝑥 𝑖 𝑘 ) + 𝑐 2 𝑟 2 (𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑘 − 𝑥 𝑖 𝑘 ) (7) 𝑥 𝑖 𝑘+1 = 𝑥 𝑖 𝑘 + 𝑣 𝑖 𝑘+1 (8)
dengan
𝑣 𝑖 𝑘 = kecepatan partikel ke i dan pada iterasi ke k 𝑥 𝑖 𝑘 = posisi partikel ke i dan pada iterasi ke k c 1 , c 2 = konstanta positif r 1 , r 2 = dua variabel acak antara 0 sampai 1 w = bobot inersi.

## E. MPPT dengan Algoritme ABC
Pada  tahun  2005,  algoritme  optimasi  ABC  diperkenalkan oleh Karaboga berdasarkan perilaku alami lebah. Algoritme ini dikembangkan  untuk  mengatasi  masalah  optimisasi  multi- dimensi  dan  multimodal  di  banyak  bidang,  seperti  teknik elektro,  untuk  aliran  daya  yang  optimal,  ukuran  optimal  tata surya, teknik kontrol, dan di bidang mekanik, untuk pendekatan desain yang optimal. Koloni terdiri atas tiga agen, yaitu lebah yang bekerja, lebah pengamat, dan lebah pengintai.
Lebah yang bekerja mencari dan mendata sumber makanan dan selanjutnya data tersebut dibawa kembali ke sarang lebah. Lebah-lebah  tersebut  berbagi  data  dengan  melakukan  tarian, yang ditonton oleh lebah pengamat. Sifat dari tarian sebanding dengan  kandungan  nektar  makanan.  Oleh  karena  itu,  sumber makanan yang baik menarik lebih banyak pengamat. Beberapa lebah (pengintai) terbang mencari sumber makanan secara acak tanpa  menggunakan  pengalamannya.  Jika  pada  sumber  baru
Gbr. 2 Boost converter [5].
T ABEL II P ARAMETER B OOST C ONVERTER Parameter Nilai Satuan Daya ( P ) 100 W Tegangan masukan ( V in ) 17,6 Vdc Tegangan keluaran ( V out ) 36 Vdc
Frekuensi switching ( F s ) 50 kHz Efisiensi ( n ) 90 % I out maks 3 A Ripple tegangan 2 % ∆𝐼 30 % Gbr. 3 Boost converter. T ABEL III P ARAMETER PSO
Parameter Nilai Partikel 10
Iterasi 5 w 0,4 r 1 0,6 e 2 0,9 c 1 1,6 c 2 1,9
yang  ditemukan  jumlah  nektarnya  lebih  banyak  dari  jumlah nektar yang berada di ingatannya, maka lebah akan merekam posisi baru dan melupakan posisi yang sebelumnya.
Kapan  pun  sumber  makanan  dieksploitasi  sepenuhnya, semua lebah yang bekerja terkait dengan hal itu meninggalkan sumber  makanan  dan  menjadi  pengintai.  Dengan  demikian, sistem  algoritme  ABC  bekerja  dengan  cara  menggabungkan metode pencarian lokal yang dilakukan oleh lebah pekerja dan pengamat dengan metode pencarian global yang dilakukan oleh lebah  pengamat  dan  pengintai  [10],  [11].  Langkah-langkah algoritme ABC diuraikan sebagai berikut.
1) Inisialisasi Parameter: Fase ini menginisialisasi ukuran koloni,  jumlah  yang  dipekerjakan  ( M ),  lebah  pengamat  dan pengintai,  dan  jumlah  siklus  maksimum.  Setiap  solusi  yang mungkin  dihasilkan  dalam  batas  maksimum  ( x max )  dan minimum ( x min ) sesuai dengan (9).
𝑥 𝑖 =   𝑥 𝑚𝑖𝑛 + 𝑟𝑎𝑛𝑑 (𝑀, 𝐷)(𝑥 𝑚𝑎𝑥 −   𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) (9)
dengan D mewakili jumlah parameter yang dioptimalkan dan M mewakili  jumlah  pekerja  yang  bekerja,  serta i =  1,  2  ... N (jumlah solusi).
2) Evaluasi  Jumlah  Nektar: Evaluasi  jumlah  nektar  dari populasi yang dihasilkan berdasarkan fungsi objektif.
3)  Fase Lebah yang Dikerjakan: Pengumpul bekerja meng- evaluasi sumber makanan baru menggunakan (10).
𝑣 𝑖𝑗 =   𝑥 𝑖𝑗 +   ∅ 𝑖𝑗 (𝑥 𝑖𝑗− 𝑥 𝑘𝑗 ) (10)
dengan ∅ 𝑖𝑗 adalah angka acak antara [-1,1], k = 1, 2, …, SN , dan k ≠ i .
4)  Fase Lebah Pengamat: Lebah pengamat memilih sumber makanan lebah dari data lebah pekerja berdasarkan probabilitas menggunakan (11).
𝑃 𝑖 = 𝑓𝑖𝑡 𝑖 ∑ 𝑓𝑖𝑡 𝑛 𝑆𝑁 𝑛=1 (11)
dengan 𝑓𝑖𝑡 𝑖 adalah nilai fitness dari x i .
5)  Fase  Lebah  Pengintai: Lebah  pekerja  yang  sumber makanannya  tidak  dapat  ditingkatkan  pada  akhir  siklus  akan ikut menjadi lebah pengintai dan secara acak mencari sumber makanan baru menggunakan (9).
Parameter algoritme ABC diperlihatkan pada Tabel IV dan diagram alir algoritme ABC diperlihatkan pada Gbr. 5.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Boost Converter
Pengujian boost converter yang pertama dilakukan dengan duty  cycle tetap  sebesar  40%,  beban  1,5  kohm,  dan  dengan diberikan  tegangan  masukan  yang  berbeda-beda.  Dari pengujian boost  converter yang  dilakukan  dengan duty  cycle tetap  dan  tegangan  masukan berbeda-beda  didapatkan  hasil yang  cukup  baik.  Pada  Tabel  V  terlihat  bahwa  tegangan keluaran lebih  besar  daripada  tegangan  masukan  konverter. Persentase  nilai  efisiensi  rata-rata  dari boost  converter juga sudah cukup baik, yaitu 59,70% pada duty cycle 40%.
Inisialisasi jumlah partikel, populasi, posisi partikel dan kecepatan i=1 Update kecepatan dan posisi dari partikel (duty cycle) berdasarkan nilai
P best dan G best Mulai Evaluasi duty cycle Membaca tegangan dan arus PV Vpv(t) dan Ipv(t) Menghitung daya PV Ppv(t) Ppv(t)>Ppv(t-1) Update Pbest i=i+1 i<N G best= Max (daya P best ) Konvergen Duty Cycle =G best Tidak Ya Tidak Ya Ya k=1 k=k+1 Tidak Berhenti Gbr. 4 Diagram alir algoritme Particle Swarm Optimization .
T ABEL IV P ARAMETER ABC
Parameter Nilai SN 3 bees MCN 50 cycle D min 0,3 D max 0,7 Limit 50 Time sampling 0,1 µs
Pengujian boost  converter selanjutnya  dilakukan  dengan duty  cycle berbeda,  beban  1,5  kohm,  dan  dengan  diberikan masukan daya dengan tegangan 15,5 volt dan arus 1,5 ampere. Dari  pengujian boost  converter yang  telah  dilakukan  dengan duty  cycle berbeda  dan  tegangan  masukan  tetap,  didapatkan hasil yang cukup baik. Pada Tabel VI diperlihatkan bahwa pada saat duty  cycle 20%  sampai  dengan duty  cycle 70%, boost converter masih  bekerja  menaikkan  tegangan.  Namun,  saat duty cycle 80% nilai tegangan keluaran boost converter lebih rendah  dari  tegangan  masukan . Dari  pengujian  yang  telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai duty cycle ,  semakin  kecil  nilai  tegangan  yang  dinaikkan,  dan efisiensi tertinggi berada pada duty cycle 20%.

## B. Hasil Pengujian MPPT-PSO dan MPPT-ABC
Pada pengujian ini sistem diuji menggunakan MPPT dengan algoritme optimasi PSO yang diberi beban sebesar 1,5 kohm. Tabel VII menunjukkan hasil pengujian menggunakan MPPT dengan  algoritme  PSO.  Dari  pengujian  yang  MPPT  dengan algoritme  PSO  yang  telah  dilakukan,  didapatkan  bahwa tegangan  masukan berada  pada  kisaran  19  V  dengan  arus masukan  berada  di  kisaran  0,5  A  sampai  1,1  A.  Sedangkan tegangan keluaran nilainya berkisar 38 V sampai 46 V. Hal ini menunjukkan  bahwa  konverter  bekerja  menaikkan  tegangan. Nilai  arus  keluaran  yang  berkisar  antara  0,2  A  sampai  0,5  A menunjukkan bahwa naiknya tegangan keluaran menyebabkan turunnya  nilai  arus  pada  keluaran  konverter.  Sementara  itu, pada  daya  keluarannya  diperoleh  efisiensi  yang  baik,  karena rata-rata  daya  keluaran  relatif  lebih  baik  dari  daya  masukan. Namun,  pada  beberapa  keadaan,  daya  keluaran  lebih  kecil daripada daya masukan, yang disebabkan oleh tingginya nilai tegangan keluaran naik.
Pengujian selanjutnya dilakukan pada sistem menggunakan MPPT dengan  algoritme  ABC yang  diberi  beban  sebesar  1,5 kohm. Tabel VIII menunjukkan hasil pengujian menggunakan MPPT dengan algoritme ABC.
Dari  pengujian  MPPT  dengan  algoritme  ABC  yang  telah dilakukan,  didapatkan  bahwa  tegangan  masukan berada  di kisaran  18  V  sampai  19  V,  dengan  arus  masukan  berada  di kisaran  0,7  A  sampai  1  A.  Sedangkan  pada  sisi  tegangan
Mulai Berhenti Duty Cycle=Duty Cycle Terbaik Cycle=Max Cycle? Mengingat Duty Cycle Terbaik Cycle=cycle+ 1 Menentukan Duty Cycle yang ditinggalkan untuk pengintaian Mengganti dan mengevaluasi Rekrut lebah pengamat dan Evaluasi Duty Cycle Update Duty Cycle lebah Pekerja dan Hitung Probabilitas Pi Evaluasi Duty Cycle Control Parameter : Inisialisasi Posisi Lebah Pekerja ( Duty Cycle) Tidak Ya Gbr. 5 Diagram alir algoritme Artificial Bee Colony (ABC). T ABEL V
H ASIL P ENGUJIAN B OOST C ONVERTER DENGAN D UTY C YCLE T ETAP No D (%) 𝑽 𝒊𝒏 (V) 𝑰 𝒊𝒏 (A) 𝑽 𝒐𝒖𝒕 (V) 𝑰 𝒐𝒖𝒕 (A) 𝑷 𝒊𝒏 (W) 𝑷 𝒐𝒖𝒕 (W) Efisiensi (%) 1 40 1,5 1,00 1,92 0,37 1,50 0,71 47,33 2 3,6 1,00 4,95 0,46 3,60 2,27 63,05 3 4,8 1,10 6,66 0,51 5,28 3,39 64,20 4 6,0 1,10 8,04 0,42 6,60 3,37 51,06 5 7,2 1,10 10,23 0,56 7,92 5,72 72,22 6 15 0,76 21,52 0,32 11,40 6,88 60,35 Rata-rata 59,70
T ABEL VI H ASIL P ENGUJIAN B OOST C ONVERTER D UTY C YCLE B ERUBAH
No D (%) 𝑽 𝒊𝒏 (V) 𝑰 𝒊𝒏 (A) 𝑽 𝒐𝒖𝒕 (V) 𝑰 𝒐𝒖𝒕 (A) 𝑷 𝒊𝒏 (W) 𝑷 𝒐𝒖𝒕 (W) Efisiensi (%) 1 20 15,13  1,34  31,11  0,51  20,27  15,86 78,25 2 30 15,34  1,20  25,73  0,27  18,40  6,94 37,73 3 40 14,97  0,95  22,11  0,27  14,22  5,96 41,97 4 50 14,76  0,95  20,08  0,37  14,02  7,42 52,98 5 60 14,97  1,00  19,34  0,27  14,97  5,22 34,88 6 70 14,65  1,05  16,46  0,32  15,38  5,26 34,25 7 80 15,29  1,10  14,76  0,37  16,81  5,46 32,47
T ABEL VII H ASIL P ENGUJIAN MPPT DENGAN A LGORITME PSO
Pukul (WIB) 𝑽 𝒊𝒏 (V) 𝑰 𝒊𝒏 (A) 𝑽 𝒐𝒖𝒕 (V) 𝑰 𝒐𝒖𝒕 (A) 𝑷 𝒊𝒏 (W) 𝑷 𝒐𝒖𝒕 (W) 09:00 19,13 0,46 40,33 0,22 8,79 8,87 09:10 19,08 0,86 46,03 0,27 16,40 12,42 09:20 19,07 0,71 40,91 0,37 13,53 15,13 09:30 19,18 0,71 40,91 0,39 13,61 15,95 09:40 19,02 1,10 41,87 0,56 20,92 23,44 09:50 19,00 1,15 41,77 0,56 21,85 23,39 10:00 18,97 0,86 45,07 0,42 16,31 18,92 10:15 19,02 0,95 42,51 0,42 18,06 17,85 10:30 19,55 0,71 38,46 0,32 13,88 12,30 10:45 19,02 1,15 41,02 0,42 21,87 17,22 11:00 19,09 0,95 42,51 0,42 18,13 17,85 11:10 19,06 1,00 43,37 0,42 19,06 18,21
keluaran, nilainya  berkisar  antara  47  V  sampai  54  V.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  konverter  bekerja  menaikkan  tegangan. Nilai  arus  keluaran  yang  berkisar  antara  0,2  A  sampai  0,4  A menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi  naiknya  nilai  tegangan keluaran menyebabkan  semakin  turunnya  nilai  arus  pada keluaran  konverter.  Sementara  itu,  pada  daya  keluarannya dihasilkan  efisiensi  yang  kurang  baik,  karena  rata-rata  daya keluaran  relatif  lebih  kecil  dari  daya  masukan.  Hal  ini disebabkan  oleh  tingginya  nilai  tegangan  keluaran naik, sehingga arusnya menjadi sangat kecil. Akibatnya, dihasilkan daya yang relatif kecil karena perkalian antara V out dan nilai I out yang kecil.
Besar perbedaan daya keluaran antara sistem menggunakan MPPT dan tanpa menggunakan MPPT dapat dilihat dari daya yang  keluar  dari boost  converter. Tabel  IX  menunjukkan perbandingan  nilai  daya  keluaran  tanpa  menggunakan  MPPT dan menggunakan MPPT.
Dari  tabel  perbandingan  nilai  daya  keluaran  sistem, didapatkan  bahwa  dari  jumlah  nilai  rata-rata  daya  keluaran
sistem tanpa menggunakan MPPT adalah 12,55 W, nilai rata- rata  daya  keluaran  sistem  menggunakan  MPPT  dengan algoritme  PSO  sebesar  16,79  W,  dan  nilai  rata-rata  daya keluaran sistem  menggunakan  MPPT  dengan  algoritme  ABC sebesar 14,52 W. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa daya  yang  dihasilkan  sistem  menggunakan  MPPT  dengan algoritme  PSO  lebih  baik  dibandingkan  sistem  menggunakan MPPT dengan algoritme ABC. Gbr. 6 sampai Gbr. 8 berturut-
T ABEL VIII H ASIL P ENGUJIAN MPPT DENGAN A LGORITME ABC
Pukul (WIB) 𝑽 𝒊𝒏 (V) 𝑰 𝒊𝒏 (A) 𝑽 𝒐𝒖𝒕 (V) 𝑰 𝒐𝒖𝒕 (A) 𝑷 𝒊𝒏 (W) 𝑷 𝒐𝒖𝒕 (W) 09:00 19,02 0,81 54,50 0,19 15,40 10,35 09:10 19,07 0,86 48,27 0,27 16,40 13,08 09:20 19,18 0,86 54,51 0,22 16,49 11,99 09:30 19,19 0,71 48,05 0,37 13,62 17,77 09:40 19,02 0,86 48,32 0,42 16,35 20,29 09:50 19,07 0,85 54,39 0,22 16,20 11,96 10:00 19,18 0,81 48,05 0,32 15,53 15,37 10:15 19,02 0,95 48,16 0,32 18,06 15,41 10:30 18,91 0,81 54,49 0,18 15,31 9,80 10:45 19,02 1,00 48,05 0,32 19,02 15,37 11:00 18,97 0,86 47,41 0,42 16,31 19,91 11:10 18,99 0,95 48,05 0,27 18,04 12,97 T ABEL IX H ASIL P ERBANDINGAN S ISTEM TANPA MPPT, MPPT-PSO, DAN MPPT- ABC
Pukul (WIB) Daya (watt) Tanpa MPPT MPPT-PSO  MPPT-ABC 09:00 8,69 8,87 10,35 09:10 8,39 12,42 13,08 09:20 8,74 15,13 11,99 09:30 14,62 15,95 17,77 09:40 12,64 23,44 20,29 09:50 12,68 23,39 11,96 10:00 12,44 18,92 15,37 10:15 10,58 17,85 15,41 10:30 10,72 12,30 9,80 10:45 16,78 17,22 15,37 11:00 19,77 17,85 19,91 11:10 14,66 18,21 12,97 Rata-rata 12,55 16,79 14,52
Gbr. 6 Perbandingan nilai V out . Gbr. 7 Perbandingan nilai I out . Gbr. 8 Perbandingan nilai P out . 0 10 20 30 40 50 60 Perbandingan Nilai Vout Tanpa MPPT PSO ABC 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 Perbandingan Nilai Iout Tanpa MPPT PSO ABC 0 5 10 15 20 25 Perbandingan Daya Output Sistem
Tanpa MPPT MPPT PSO MPPT ABC
turut menunjukkan grafik perbandingan nilai V out , nilai I out , dan nilai P out .
IV. K ESIMPULAN
Dibandingkan boost  converter tanpa menggunakan  MPPT, boost converter dengan menggunakan MPPT dengan algoritme optimasi PSO dan ABC menghasilkan daya keluaran yang lebih baik.  Namun,  dari  dua  algoritme  yang  digunakan  dalam makalah  ini,  didapatkan  hasil  bahwa  algoritme  PSO menghasilkan  daya  keluaran  yang  lebih  baik  daripada algoritme ABC. Boost converter yang telah dibuat tidak dapat bekerja  ketika  beban  yang  diberikan  terlalu  kecil,  karena menyebabkan  beda  potensial,  sehingga  terjadi short  circuit pada sistem. Dari permasalahan tersebut, diharapkan penelitian selanjutnya  mengenai  perancangan  dan  pembuatan  konverter dapat dilakukan dengan pemilihan kesesuaian nilai komponen agar  tercapai  hasil  sesuai  yang  diinginkan  dan  ketahanan konverter yang lebih baik.

## R EFERENSI
[1]  A.  Faizal  dan  B.  Setyaji,  “Desain  Maximum  Power  Point  Tracking (MPPT) pada Panel Surys Menggunakan Metode Sliding Mode Control,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , Vol. 14, No. 1, hal. 22-31, 2016.
[2]  F.A.  Samman  dan  A.A.  Rahmansyah,  “Simulasi  Pengujian  Kinerja Algoritma  Pencarian  Titik  Daya  Maximum,” Prosiding  SNTEK  2017 , 2017, hal. 43-47.
[3]  D.C. Bani, “MPPT pada Sistem PV Menggunakan Algoritma Firefly dan Modified P&O dengan Konverter Hybrid Cuk Terkoneksi ke Grid Satu
Phasa di Bawah Kondisi Partial Shaded.” J. Tek. ITS , Vol. 5, No. 2, hal. B128-B134, 2016.
[4]  T.A. Zulhelmi, “Analisis Perbandingan Metode Incremental Conductance dan  Perturb  and  Observe  sebagai  Algoritma  MPPT  pada  Sistem Photovoltaic,”  Skripsi,  Universitas  Sumatra  Utara,  Medan,  Indonesia, 2017.
[5]  S.N.  Singh,  “Selection  of  Non-isolated  DC-DC  Converters  for  Solar Photovoltaic System,” Renew. Sustain. Energy Rev. , Vol. 76, hal. 1230– 1247, 2017.
[6]  N. Setyawan, E.A. Hakim, dan Z. Zulfatman, “Signature PSO: Modified Particle Swarm Optimization dengan Fuzzy Signature dan Implementasi pada Optimalisasi Kendali LQR,” J.MULTITEK Indonesia. , Vol. 13, No. 2, hal. 29–38, 2020.
[7]  N. Setyawan, R. Effendi, dan A. Jazidie, “Adaptive Gaussian Parameter Particle  Swarm  Optimization  and  Its  Implementation  in  Mobile  Robot Path Planning,” Proc. ISITIA 2017, 2017, hal. 238–243.
[8]  N. Setyawan, N. Mardiyah, K. Hidayat, dan Z. Has, “Object Detection of Omnidirectional Vision Using PSO-Neural Network for Soccer Robot,” Proc.  2018  5th  International  Conference  on  Electrical  Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI) , 2018, hal. 117–121.
[9]  A. Rosita, Y. Purwananto, dan R. Soelaiman, “Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear,” J. Tek. ITS , Vol. 1, No. 1, hal. A211–A218, 2012.
[10]  P.T.  Sawant,  P.C.  Lbhattar,  dan  C.L.  Bhattar,  “Enhancement  Of  PV System  Based  on  Artificial  Bee  Colony  Algorithm  Under  Dynamic Conditions,” Proc.  2016  IEEE  International  Conference  on  Recent Trends  in  Electronics,  Information  &  Communication  Technology (RTEICT) , 2016, hal. 1251–1255.
[11]  S. Hassan, B. Abdelmajid, Z. Mourad, S. Aicha, dan B. Abdenaceur, “An Advanced MPPT Based on Artificial Bee Colony Algorithm for MPPT Photovoltaic  System  under  Partial  Shading  Condition,” Int.  J.  Power Electron. Drive Syst. , Vol. 8, No. 2, hal. 647, 2017.