## Peramalan Kapasitas Baterai Lead Acid pada Mobil Listrik Berbasis Levenberg Marquardt Neural Network
(Prediction Capacity of Lead Acid Battery on Electric Vehicle Based Neural Network Levenberg )
Mambak Udin, Bambang Sri Kaloko, Triwahju Hardianto Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121 E-mail :  udinmambak@gmail.com

## Abstrak
Salah   satu   pembahasan   dalam   penelitian   mobil   listrik   adalah   sumber   energi   atau   baterai.   Baterai   pada   mobil   listrik mempunyai kapasitas yang terbatas sehingga harus dilakukan pengisian ulang agar mobil listrik tetap bisa berjalan jauh. Keadaan ini bila tidak segera diatasi bisa menyebabkan baterai tiba – tiba habis ditengah jalan. Tentu hal ini membuat cemas dan tidak nyaman bagi pengguna mobil listrik. Oleh karena itu diperlukan peramalan kapasitas baterai agar diketahui kapan waktunya untuk mengisi ulang baterai atau bahkan menggantinya. Penelitian ini membahas peramalan kapasitas baterai mobil   listrik   berbasis   kecerdasan   buatan levenberg  marquardt   neural   network ,   serta   membandingkan   dengan   sistem recurrent neural network. Kondisi mobil listrik menggunakan tiga kondisi beban yaitu kecepatan maksimal, akselerasi awal, dan tanjakan. Hasil penelitian menunjukkan peramalan sisa kapasitas baterai saat kecepatan maksimal setelah pemakaian selama 30 menit, sisa kapasitas baterai yang dapat digunakan diramalkan dengan backpropagation sebesar 61 Ah, dengan recurrent   sebesar   60,5  Ah.   Sedangkan   target   kapasitas   sebesar   59,6  Ah.   Sehingga   metode   terbaik   dalam   meramalkan kapasitas baterai adalah menggunakan recurrent neural network .
Kata Kunci: Baterai lead acid , levenberg marquardt , mobil listrik , neural network, peramalan.

## Abstract
One of the discussion in the research of electric vehicle is the energy source or battery. Batteries in electric vehicle have limited capacity so it must be done so that recharging of electric vehicle can still walk away. This situation if not resolved could cause the battery suddenly depleted middle of the road. Of course this makes anxious and uncomfortable for users of electric vehicle. Therefore, it is necessary forecasting capacity of the battery in order to know when it's time to recharge the battery or replace it. This paper discusses the  forecasting capacity of electric car batteries Levenberg Marquardt based artificial intelligence neural network, and compares with a recurrent neural  network system. Conditions electric vehicle using three load conditions, namely the maximum speed, the initial acceleration and greadeability. The results showed forecasting the remaining battery capacity when the maximum speed for 30 minutes after consumption, the remaining battery capacity that can be predicted by the propagation method is 61 Ah, with recurrent amounted to 60.5 Ah. While the target capacity is 59.6 Ah. So the best method of predicting the battery capacity is using recurrent neural network.
Keywords: Electric vehicle, forecasting, lead acid batteries, levenberg marquardt, neural network.

## PENDAHULUAN
Mobil listrik pada saat ini menjadi pembicaraan banyak orang dan sangat populer. Hal ini dikarenakan mobil listrik mempunyai   beberapa   keuntungan   seperti   efisiensi   yang tinggi, tingkat pencemaran lingkungan yang rendah, tingkat kebisingan yang rendah,  energinya  tersedia  dari  berbagai sumber   energi   alternatif,   mudah   perawatannya,   dan regeneratif. Mobil listrik lebih hemat energi dibandingkan dengan mobil berbahan bakar fosil konvensional [1].
Namun, jumlah mobil listrik yang ada di dunia masih jauh   dibandingkan   dengan   mobil   konvensional.   Di Indonesia, mobil listrik masih dalam tahap pengembangan dan   penelitian.   Salah   satu   pembahasan   dalam   penelitian mobil listrik adalah sumber energi atau baterai. Jenis baterai yang   digunakan   pada   mobil   listrik   bermacam-macam, seperti baterai lead acid , lithium ion , nikel cadmium , nikel metal   hydride dan   lain-lain.   Jenis   baterai   sangat berpengaruh   pada   kapasitas   energinya   karena   perbedaan
karakteristik   yang   dimiliki   oleh   baterai.   Kapasitas   dari sumber energi merupakan parameter utama dari penyusun sebuah   mobil   listrik   [2].   Baterai   pada   mobil   listrik mempunyai   kapasitas   yang   terbatas   sehingga   harus dilakukan   pengisian   ulang   agar   mobil   listrik   tetap   bisa berjalan   jauh.   Keadaan   ini   bila   tidak   segera   diatasi   bisa menyebabkan baterai tiba – tiba habis ditengah jalan. Tentu hal ini membuat cemas dan tidak nyaman bagi pengguna mobil   listrik.   Oleh   karena   itu   diperlukan   peramalan kapasitas   baterai   agar   diketahui   kapan   waktunya   untuk mengisi ulang baterai atau bahkan menggantinya.
Peramalan   kapasitas  baterai   mobil  listrik  telah  diteliti oleh   Chew   Kuew   Wai   dalam   jurnalnya,   namun   dalam peramalannya hanya menggunakan simulasi secara kisaran dinamis tanpa menggunakan kecerdasan buatan. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Jie Liu sudah menggunakan sistem kecerdasan kendali neural network . Namun dalam penelitiannya   hanya   menggunakan   baterai   lithium   ion dengan   kapasitas   kecil   dan   belum   diaplikasikan   dalam
BERKALA SAINSTEK 2017, V (2): 112-117
obyek   nyata   seperti   mobil   listrik   yang   memperhatikan berbagai   kondisi   jalan.   Serta   dalam   meramalkan menggunakan   metode   resistansi   internal   (hambatan elektrolit   dan   hambatan   transfer   pengisisan)   dan   suhu. Sedangkan dalam mobil listrik metode tersebut tidak mudah untuk diterapkan.
Penelitian   ini   membahas   peramalan   kapasitas   baterai mobil   listrik   dengan   berbagai   kondisi   beban   dan menggunakan   sistem   kecerdasan   buatan   neural   network. Peramalan   yang   dilakukan   menggunakan   metode   open circuit voltage (OCV) dan metode discharge yang mudah diterapkan dalam mobil listrik.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Mobil Listrik
Mobil   listrik   adalah   mobil   yang   digerakkan   dengan motor   listrik,   menggunakan   energi   listrik   yang   disimpan dalam   baterai   atau   tempat   penyimpan   energi   lainnya. Prinsip kerja mobil listrik adalah input pengendali diperoleh dari pedal akselerator dan rem. Pengendali ini menyediakan sinyal   yang   sesuai   ke   konverter   daya   elektronika   yang mengatur aliran daya antara motor listrik dan baterai. Motor juga   memainkan   peran   generator,   yang   mengkonversi energi pengereman menjadi elektron dan mengisi baterai. Unit manajemen energi, bekerja sama dengan pengendali mobil, mengendalikan pengereman regenerasi dan rekoveri energi.   Motor   listrik   menghasilkan   torsi   yang   besar   dari keadaan mobil berhenti. Hal ini menghasilkan kinerja yang sangat   bagus.   Percepatan   dan   daya   mobil   listrik   jauh melampaui mobil mesin pembakaran dalam [3].
Kinerja dari sebuah mobil listrik biasanya digambarkan menjadi 3 model kondisi yang dirumuskan sebagai berikut [4].
1.  Kecepatan   maksimum  menjelajah ( Maximum   Cruising Speed ).
Kecepatan maksimum kendaraan didefinisikan sebagai kecepatan   menjelajah   konstan   dimana   kendaraan   dapat menopang   dengan   beban   penuh   di   jalan   datar.   Saat kendaraan   melaju   pada   kecepatan   maksimum,   daya mekanik yang dibutuhkan dirumuskan sebagai berikut:
P = (frr . m . g + ρ . A . Cd . V 2 ) . V .....................(1) 2. Tanjakan ( Gradeability )
Daya   mekanik   yang   dibutuhkan   pada   mobil   listrik selama tanjakan diperoleh dari rumus sebagai berikut:
P = m . g . β . V.....................................................(2) Dimana:   β   adalah   koefisien   tanjakan   ( gradeability coefficient ) 3. Akselerasi awal ( Initial Acceleration )
Saat akselerasi awal, daya mekanik yang diminta oleh kendaraan dapat dirumuskan sebagai berikut:
P = (m . g . frr + ρ . Cd . A . V 2 + m) . V..............(3) Dimana: P adalah daya mekanik dalam watt; m adalah massa kendaraan dalam kg; g
adalah percepatan gravitasi (9,81 m/s 2 ); frr adalah   hambatan   putaran   ban ( rolling   resistance   coefficient );   ρ   adalah   kerapatan   udara ( air   density )   (1,202   kg/m 3 );   Cd   adalah   koefisien aerodinamis   ( Aerodynamics   Drag   Coeffiient );   A   adalah luasan   area   depan   kendaraan;   dan   V   adalah   kecepatan kendaraan dalam m/s.
Pada   kendaraan   bermotor,   hubungan   hubungan   torsi terhadap daya dirumuskan dengan persamaan berikut:
P = τ x ω .................................................(4) Dimana: P adalah daya dalam watt; τ adalah torsi dalam Nm; ω adalah kecepatan sudut dalam radian per detik.
Sedangkan   untuk   motor   listrik,   rumusan   untuk kecepatan sudut adalah :
ω = 2 π  n / 60 ........................................(5) dimana: n adalah kecepatan putaran motor (rpm).

## Kapasitas Baterai
Kapasitas  baterai  menggambarkan   sejumlah   energi maksimum   yang   dapat   dikeluarkan   dari   sebuah   baterai dengan   kondisi   khusus   tertentu.   Tetapi   kemampuan penyimpanan   baterai   dapat   berbeda   dari   kapasitas nominalnya,   diantaranya   karena   kapasitas   baterai bergantung   pada   umur   dan   keadaan   baterai,   parameter charging dan discharging ,   dan   temperatur.   Satuan   dari kapasitas   baterai   ini   sering   dinyatakan   dalam   Ampere hours,   ditentukan   sebagai   waktu   dalam   jam   yang dibutuhkan baterai untuk secara kontinu mengalirkan arus atau nilai discharge pada tegangan nominal baterai [5].
Metode   yang   dapat   digunakan   untuk   mengetahui kondisi kapasitas baterai, adalah [6]:
1.  Metode   densitas  cairan  listrik,   tetapi   metode  ini  tidak cocok untuk Valve Regulated Lead Acid Battery (VRLA). Metode   ini   menggunakan   pengukuran   berat   jenis   cairan pada baterai untuk mengetahui sisa kapasitas  suatu baterai. 2. Metode Open circuit voltage (OCV). Metode ini cocok untuk baterai baru, tetapi ketika baterai digunakan setelah waktu yang lama, dan kapasitas baterai  turun, perubahan tegangan   rangkaian   terbuka   tidak   dapat   mencerminkan keadaan sebenarnya dari kapasitas.
3.   Metode discharge ,   kurva   baterai   diperoleh   dengan eksperimen   discharge   dengan   keakuratan   dapat menggambarkan kinerja baterai. Namun, tes discharge tidak dapat   sering   dilakukan   karena   akan   mempengaruhi kehidupan pelayanan baterai.
4.   Metode resistensi internal, kurva resistansi – kapasitas baterai harus diukur dalam metode ini. Proses pengukuran rumit, sehingga keumuman dari metode ini adalah lemah.

## Backpropagation
Backpropagation merupakan   salah   satu   dari   beberapa metode   yang   digunakan   dalam neural   network dan   yang paling   sering   digunakan   dalam   berbagai   bidang   aplikasi, seperti pengenalan pola, peramalan dan optimisasi. Hal ini dikarenakan  metode ini menggunakan pembelajaran  yang terbimbing.   Pola   masukan   dan   target   diberikan   sebagai pasangan   data.   Bobot-bobot   awal   dilatih   dengan   melalui tahap   maju   untuk   mendapatkan   error   keluaran   yang selanjutnya error ini digunakan dengan tahap mundur untuk memperoleh   nilai   bobot   yang   sesuai   agar   dapat memperkecil   nilai   error   sehinggga   target   keluaran   yang dikehendaki tercapai.
Tujuan   dari   model   ini   adalah   untuk   mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan mengenali pola yang digunakan selama proses pelatihan berlangsung serta kemampuan   jaringan   memberikan   respon   yang   benar terhadap pola masukan yang berbeda dengan pola masukan selama pelatihan [7].

## Recurrent Neural Network
Recurrent neural network adalah neural network dengan fasilitas   umpan   balik   menuju   neuron   itu   sendiri   maupun neuron yang lain, sehingga aliran informasi dari masukan mempunyai   arah   jamak.   RNN   adalah   jaringan   yang mempunyai   minimal   satu feedback   loop . Feedback   loop mempengaruhi   kemampuan   belajar   dan   kinerja   jaringan. RNN   memiliki   kemampuan   penggambaran   yang   sangat bagus   dan   dapat   mengatasi   kelemahan feedforward . Keluaran  RNN tidak hanya bergantung pada masukan saat itu   saja,   tetapi   juga   tergantung   pada   kondisi   masukan neural   network untuk   waktu   lampau.   Kondisi   ini dimaksudkan untuk menampung kejadian lampau diikutkan pada proses komputasi. Hal ini penting untuk masalah yang cukup   rumit,   dan   tanggapan   keluaran neural   network berkaitan   dengan   variasi   waktu   (time-varying),   sehingga neural network memiliki kepekaan terhadap waktu dengan memori kondisi lampau [8].
Gambar 1. Rangkaian Bidirectional DC-DC Converter.
Tabel 1. Spesifikasi Baterai Jenis Lead acid Tegangan Nominal 12 V Kapasitas 70 Ah Tabel 2. Spesifikasi Mobil Listrik Massa Kendaraan (Kg) 200 Kecepatan maksimum (m/s) 16,667 Kecepatan tanjakan (m/s) 7 Kecepatan akselerasi (m/s) 11,111 Gravitasi (m/s 2 ) 9,81 Rolling Resistance Coeffiient (frr) 0,013 Air Density (Kg/m 3 ) 1,202 Aerodynamics Drag Coeffiient(Cd) 0,29 Front Area of the Vehicle (m 2 ) 2,13 Koefisien tanjakan pada sudut 30 0 Sin 30 0

## Levenberg Marquardt
Algoritma   levenberg   marquardt   merupakan pengembangan   dari   algoritma error   backpropagation . Algoritma   ini   dibangun   untuk   mengatasi   beberapa kekurangan   yang   ada   pada   algoritma error backpropagation dengan  memanfaatkan   teknik  optimisasi numerik   standar   yaitu   menggunakan   pendekatan   matriks Jacobian.   Tujuan   dari   levenberg   marquardt   adalah meminimalkan   total   error   [7].   Algoritma   levenberg
marquardt  dirancang secara khusus untuk meminimalisasi galat   jumlah   kuadrat.   Algoritma   ini   akan   memperbarui bobot   dengan   cara   memperkecil   nilai   galat   dari   selisih bobot   baru   dengan   bobot   lama.   Namun,   pada   saat   yang bersamaan,  algoritma ini akan mempertahankan  step size agar tidak menjadi besar [9]. Persamaan matematika untuk menentukan   bobot   baru   pada   algortima   levenberg marquardt ialah sebagai berikut:
w new = w old – (Z T Z) -1 Z T (w ϵ old ) ...........................(6) dimana   :   w new adalah   bobot   baru;   w old adalah   bobot lama;     adalah   vektor   galat;   dan   Z   adalah   matriks   yang ϵ anggotanya   adalah   hasil   diferensiasi   galat   terhadap bobotnya.
Gambar 2. Permodelan mobil listrik
Tabel 3. Kebutuhan daya mekanik Kondisi Daya (watt) Kecepatan maksimum menjelajah 3863 Tanjakan 6867 Akselerasi 3524 Tabel 4. Torsi motor listrik Kondisi Torsi (Nm) Kecepatan maksimum menjelajah 21,09 Tanjakan 37,49 Akselerasi 19,23

## METODE PENELITIAN

## Permodelan Baterai
Penelitian   ini   menggunakan   8   buah   baterai   yang dirangkai  seri-paralel   yaitu  4   baterai   diseri   kemudian diparalel. Kapasitas keseluruhan baterai adalah tegangan 48 V dan kapasitas 140 Ah. Sedangkan masing-masing baterai mempunyai spesifikasi seperti pada Tabel 1.
Permodelan Bidirectional DC-DC Converter Converter digunakan   untuk   menaikkan   tegangan   DC baterai yaitu 48 V menjadi tegangan nominal motor yaitu 240   V.   Spesifikasi   dari   komponen bidirectional   DC-DC converter adalah L = 1600 μH, C H = 470 μF, C L = 470 μF, f sw = 20 Khz . Gambar 1. adalah rangkaian dari bidirectional DC-DC converter [10].

## Pemodelan Beban Mobil Listrik
Mobil   listrik   yang   digunakan   dimodelkan   dengan sebuah   motor   DC   dengan   daya   5   hp,   tegangan   240   V,
putaran   motor   1750   rpm,   dan   tegangan   medan   150   V. Masukan  torsi  motor  (TL)   ialah  hasil  perhitungan   antara daya mekanik dibagi dengan kecepatan sudut motor listrik. Motor   DC   yang   digunakan   dimodelkan   seperti   pada Gambar 2.
Mobil   listrik   yang   digunakan  dalam   permodelan didapatkan   dengan   spesifikasi   pada  Tabel  2.  Dari   data spesifikasi kendaraan  pada Tabel 2.  maka didapatkan tiga nilai   kondisi   daya   mekanik   mobil   listrik   yang   akan digunakan dalam pengujian sistem. Hasil perhitungan dari rumus   daya   mekanik   pada   tiga   kondisi   mobil   listrik ditampilkan oleh Tabel 3.
Hasil   daya   mekanik   tersebut   digunakan   untuk menghitung   torsi   motor   listrik.   Hasil   perhitungan   torsi motor listrik seperti pada Tabel 4.
Gambar 3. Diagram alur sistem
Gambar 4. Model peramalan kapasitas baterai
Gambar 5. Hasil performance backpropagation

## Diagram Alur Penelitian
Pembuatan simulasi peramalan kapasitas baterai mobil listrik menggunakan levenberg marquardt neural network , proses   pembuatan   simulasinya   dirancang   sesuai   dengan diagram alur yang ada pada Gambar 3.

## HASIL PENELITIAN
Secara   keseluruhan   rangkaian   simulasi   peramalan kapasitas baterai  lead acid pada  mobil listrik  ditunjukkan oleh   Gambar  4.   Hasil   training   data   menggunakan backpropagation levenberg  marquardt  menunjukkan  hasil berhenti   pada   1000   iterasi.   Performance   yang   dihasilkan bernilai   1,15.   Performance   dari   pelatihan   jaringan ditunjukkan oleh Gambar 5.
Pada   Gambar   6.   terlihat   bahwa output dengan   target memiliki korelasi (R) sebesar 0,99997 atau hampir bernilai 1.   Hal   ini   menunjukkan   hasil   yang   cukup   baik   untuk kecocokkan output jaringan   terhadap   target,   meskipun nantinya   hasil   peramalan   tidak   akan   sama   persis   dengan nilai   target. Output jaringan   untuk   data   pelatihan mempunyai persamaan regresi Output = 1 x target + 0,005.
Gambar 6. Tampilan plot regression backpropagation
Gambar 7. Tampilan plot performance recurrent
Sedangkan hasil training data menggunakan recurrent neural network menunjukkan hasil berhenti pada parameter mu pada nilai 1 x 10 11 , dengan iterasi sebanyak 209 kali menghasilkan nilai performance 0,00246. Performance dari hasil pelatihan data menggunakan recurrent neural network ditunjukkan oleh Gambar 7.
Pada Gambar 8. dapat diketahui bahwa output dan target memiliki   korelasi   (R)   sebesar   0,99999.   Dimana   hasilnya lebih kecil  dari  regression pada backpropagation . Output jaringan untuk data pelatihan mempunyai persamaan regresi Output = 1 x target + 0,0011.
Gambar 8. Tampilan regression recurrent
Tabel 5. Peramalan kapasitas baterai
Kecepatan
Waktu habis (jam) Sisa kapasitas setelah 10 menit (Ah) Recurren t LM Backpropa gation Target Maksimum 1,09 113,349 112,554 113,214 Akselerasi 0,88 118,546 116,314 118,766 Tanjakan 0,64 103,570 103,108 103,55
Sisa kapasitas setelah 30 menit (Ah) Sisa kapasitas setelah 45 menit (Ah) Recurren t LM Backpro pagation Target Recurren t LM Backpropa gation Target 60,5607 61,0040 59,642 21,625 21,744 19,464 76,1249 74,7005 76,299 43,489 44,308 44,449 30,6395 30,5725 30,65 0 0 0

## Hasil Peramalan Kapasitas Baterai
Hasil   peramalan   kapasitas   baterai   menggunakan backpropagation dan recurrent neural network ditunjukkan oleh   Gambar   9.   Saat   beban   dengan   kecepatan   akselerasi maka hasil peramalan kapasitas baterai yaitu 140 Ah akan habis dalam waktu 1,09 jam. Sedangkan pada saat beban kecepatan   maksimum   maka   hasil   peramalan   kapasitas baterai akan habis dalam 0,88 jam dan saat beban kecepatan tanjakan   maka   diramalkan   kapasitas   baterai   akan   habis dalam waktu 0,64 jam.
Pengujian   selanjutnya   dengan   menjalankan   simulasi dalam 3 waktu yang berbeda yaitu 15 menit, 30 menit, dan 45 menit. Maka sisa kapasitas yang dapat digunakan pada tiga waktu tersebut dicatat dan dibandingkan antara metode backpropagation dengan recurrent sehingga   didapatkan nilai   sisa   kapasitas   baterai   dari   kedua   metode   tersebut. Kemudian   dibandingkan   dengan   nilai   perhitungan   sisa kapasitas   diketahui   bahwa   metode   terbaik   dari   kedua metode   adalah   metode recurrent .   Hal   ini   karena   nilai peramalan   sisa   kapasitas   baterai   dari   metode recurrent mendekati nilai target. Hasil perbandingan ditunjukkan oleh Tabel 5.
(a) (b)
(c)
Gambar 9. Grafik peramalan kapasitas baterai (a) Saat akselerasi awal, (b) Saat kecepatan maksimum, dan (c) Saat kecepatan tanjakan.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian peramalan kapasitas baterai lead acid pada mobil listrik berbasis levenberg marquardt neural network,   maka   dapat   diambil   beberapa   kesimpulan, diantaranya yaitu:
1. Perancangan peramalan kapasitas baterai lead acid pada mobil   listrik   berbasis levenberg   marquardt ini   dapat menggunakan   dua   buah neural   network yaitu backpropagation dan recurrent .
2.   Hasil   peramalan   kapasitas   baterai   yaitu   140   Ah   saat kecepatan   akselerasi   maka   akan   habis   dalam   waktu   1,09 jam. Sedangkan pada saat kecepatan maksimum maka akan habis dalam 0,88 jam dan saat beban kecepatan tanjakan maka akan habis dalam waktu 0,64 jam.
Metode terbaik dalam meramalkan sisa kapasitas baterai adalah   dengan   metode  recurrent   neural   network.   Hal   ini ditunjukkan   salah   satunya,   saat   menggunakan   kecepatan maksimum  (16,67 m/s) hasil  peramalan  setelah 30 menit berjalan sisa kapasitas baterai dari  backpropagation adalah 61 Ah dan  recurrent adalah 60,5 Ah sedangkan targetnya adalah 59,6 Ah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wai,   C.   K.,   Rong,   Y.   Y.   &   Morris,   S.,   2015. Simulation   of   a   Distance   Estimator   for  Battery Electric   Vehicle.   Alexandria   Engineering   Journal. Vol. 54: 359 – 371.
[2] Cubon,   P.,   Radvan,   R.   &   Vavrus,   V.,   2015. Optimization   Source   Structure   of  Electric   Vehicle Using Calculation of Energy Consumption in Matlab GUI. Mechatronics. Vol. 13(2) : 156 - 161.
[3] Al-Atas, Husin Mustafa. 2015. Pengembangan Model Baterai Timbal Asam Berbasis RBFNN (Radial Basic Function Neural Network). Universitas Jember.
[4] Agarwal,   Vipul   &   Rajan,   Ritu.   2013.   Modeling   of Electric   Vehicle:   State   of   Art.  MIT   International Journal of Electrical and Instrumentation Engineering. Vol. 3(1): 24–28.
[5] S., Anda Andycka & Brahmana, K., 2014. Pembuatan Sumber Tenaga Listrik Cadangan Menggunakan Solar Cell,   Baterai   dan   Inverter   Untuk   Keperluan  Rumah Tangga. Universitas Sumatra Utara.
[6]   Yang, Xiyun., Jiang, Feifei., & Wu, Xiaoning., 2013. Prediction of Lead Acid Storage Battery’s Remaining Capacity Based on LM-BP Neural Network.  Chinese Control   and  Decision   Conference   (CCDC).   Vol   25:
1908 – 1912. [7] Oktaorora,   A.,   Amaliah,   B.   &   Saikhu,   A.   2011. Penentuan   Jenis   Produk   Kosmetik Pilihan Berdasarkan   Faktor   Usia   Dan   Warna   Kulit Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan. Institut Teknologi Sepuluh November.
[8] Adianshar,   Ammar.   2014.   Penerapan   Recurrent Neural   Network   Dalam  Identifikasi   Tulisan   Tangan Huruf   Jepang   Jenis   Katakana.   Universitas  Sumatra Utara.
[9] Kurniawan,   Alif.   2012.   Peramalan   Awal   Musim Hujan   Menggunakan   Jaringan  Syaraf   Tiruan Backpropagation   Levenberg   –   Marquardt.   Institut Pertanian Bogor.
[10] Pany, Premananda., R.K. Singh., R.K. Tripathi. 2011. Bidirectional DC-DC  converter fed drive for electric vehicle  system. Intenational  Journal  of  Engineering, science and Technology. Vol. 3(3): 101 – 110.