## Maximum Power Point Tracking dengan Metode Modified Human Psychology Optimization

## pada Kondisi Partial Shading

## MOH. ZAENAL EFENDI, LUCKY PRADIGTA SETIYA RAHARJA, MOCHAMMAD RODY DWIRANTONO, FEBY CHANDRA ARSANDI, NABILA LUTFIAH
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email : lucky@pens.ac.id
Received 15 Agustus 2022 | Revised 22 September 2022 | Accepted 3 Oktober 2022

## ABSTRAK
Panel  surya  memiliki  kemungkinan  tertutup  saat  menerima  sinar  matahari sehingga  terjadi  kondisi  partial  shading  yang  berpengaruh  pada  daya  panel surya.  Kita  dapat  memaksimalkan  daya  keluaran  panel  surya  dengan  Metode Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT).  MPPT  konvensional  memiliki kemungkinan  terjebak  pada  kondisi  Local  Peak  (LP)  sehingga  daya  yang dihasilkan  tidak  maksimal.  Untuk  mengatasi  hal  itu  digunakan  metode Modified Human  Psychology  Optimization  (MHPO)  pada  kondisi  partial  shading  sehingga MPPT dapat mencapai Global Peak (GP). Metode MHPO diterapkan pada Flyback Converter  untuk  melihat  performansinya.  Metode  MHPO  memiliki  akurasi  rata- rata  di  atas  98,75%  dan  waktu  tracking  yaitu  0,29  detik.  Metode  MHPO  dapat mencapai  kenaikan  daya  maksimum  mencapai  45,57%  dibandingkan  dengan metode  Human  Psychology  Optimization  (HPO).  Dengan  metode  MHPO  dapat meningkatkan hasil keluaran daya panel surya pada kondisi partial shading.
Kata kunci : Panel Surya; Partial Shading; MPPT; MHPO; Flyback Converter.

## ABSTRACT
Solar panels have the possibility of being closed when receiving sunlight so that partial shading conditions occur which affect the power of the solar panels. We can maximize the output power of solar panels with the Maximum Power Point Tracking (MPPT) Method. Conventional MPPT has the possibility of being trapped in the Local Peak (LP) condition so that the power generated is not optimal. To overcome  this  problem,  the  Modified  Human  Psychology  Optimization  (MHPO) method is used in partial shading conditions so that MPPT can reach Global Peak (GP).  The  MHPO  method  is  applied  to  the  Flyback  Converter  to  see  its performance. The MHPO method has an average accuracy of over 98.75% and a tracking time of 0.29 seconds. The MHPO method can achieve a maximum power increase  of  45.57%  compared  to  the  Human  Psychology  Optimization  (HPO) method.  The  MHPO  method  can  increase  the  output  power  of  solar  panels  in partial shading conditions.
Keywords : Solar Panels; Partial Shading; MPPT; MHPO; Flyback Converter.

## 1. PENDAHULUAN
Secara  letak  geografis,  Indonesia  merupakan  negara  yang  sangat  potensial  dalam memanfaatkan  energi  surya.  Energi  surya  dapat  digunakan  sebagai  pembangkit  tenaga listrik.  Indonesia  berpotensi  mendapatan  energi  matahari  hampir  8  jam  setiap  harinya, sehingga  dapat  mengurangi  ketergantungan  penggunaan  energi  fosil  sebagai  bahan  baku (Rony, dkk, 2022) .
Energi  surya  dapat  dikonversikan  menjadi  energi  listrik  menggunakan  alat  bantu  berupa panel  surya (Anoune,  dkk,  2016) .  Banyak  penelitian  yang  membahas  mengenai penggunaan dan pemanfaatan panel surya. Panel surya memiliki banyak keuntungan yakni tidak membutuhkan bahan bakar, tidak menimbulkan polusi, mudah dalam perawatan, dan tidak  menimbulkan  suara  dibandingkan  seperti  energi  terbarukan  lainnya.  Oleh  karena  itu, sistem konversi energi surya menjadi energi listrik tumbuh secara pesat di berbagai negara. Panel  surya  dapat  memperoleh  daya  maksimum  pada  siang  hari  saat  kondisi  cuaca  cerah, suhu  optimum,  dan  intensitas  cahaya  matahari  yang  cukup  pada  permukaan  panel  surya. Besar kemungkinan juga permukaan panel surya akan tertutup oleh suatu penghalang.
Dalam aplikasi panel surya pada saat menerima cahaya matahari terdapat potensi terhalang oleh  benda  seperti pohon dan  bangunan sehingga energi  listrik  yang  dihasilkan oleh  panel surya tidak bisa maksimal. Selain itu masalah cuaca yang tidak tentu mengakibatkan panel surya  tidak  tersinari  sepenuhnya.  Penghalang  iradiasi  pada  panel  surya  ini  sering  disebut dengan shading (Dirmawan, dkk,  2020)(Haji  &  Genc,  2018)(Ishikawa,  dkk,  2014) (Murdianto,  dkk,  2017). Pada  saat  terjadi partial  shading  kurva  karakteristik  daya terhadap tegangan (P-V) yang tertutup akan memiliki dua atau lebih puncak daya maksimum yang  dinamakan Global  Maximum  Power  Point  (GMPP)  dan  Local  Maximum  Power  Point (LMPP) (Furtado, dkk, 2017) . LMPP adalah titik daya puncak bayangan atau puncak daya semu sedangkan GMPP adalah titik daya puncak sebenarnya atau daya maksimal yang dapat diperoleh.  Pada Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT)  konvensional  besar  kemungkinan akan  terjebak  pada Local  Peak  (LP)  dan  tidak  dapat  mencapai  Global  Peak  (GP)  sehingga daya yang dihasilkan tidak maksimal.
Masalah  umum  yang  sering  terjadi  adalah  terhalangnya  panel  surya  dari  cahaya  matahari karena  tertutup  suatu  bayangan  benda  atau  bangunan  terutama  di  lingkungan  pada perkantoran  atau  gedung  di  perkotaan,  namun  permasalahan  ini  jarang  untuk  dibahas. Kondisi  tersebut  menyebabkan  sinar  matahari  terhalang  pada  posisi  yang  berubah-ubah sesuai  dengan  bayangan  gedung  di  sekitarnya,  sehingga  pola shading  pada  panel  surya daerah  tersebut  mengalami  perubahan  di  setiap  perpindahan  matahari.  Hal  ini  dapat mengubah nilai daya yang dihasilkan dan biasanya posisi Global Peak (GP) yang tidak dapat dikonfigurasi  karena  terkonsentrasi  pada  GP  sebelumnya (Huynh,  dkk,  2013)(Liu,  dkk, 2012) .  Dengan  adanya  gangguan shading  pada  permukaan  panel  surya  dalam  jangka waktu  yang  cukup  lama  tentunya  akan  menyebabkan  daya  yang  diperoleh  tidak  akan maksimal  sehingga  daya  yang  dihasilkan  akan  semakin  turun  tentunya  menjadikan  panel surya tidak dapat memberikan energi listrik yang maksimal.
Permasalahan untuk mendapatkan daya maksimum dari panel surya akibat perubahan pola shading dapat diatasi dengan menggunakan sebuah sistem yang mampu mendeteksi posisi daya  maksimum  sehingga  panel  surya  mampu  menghasilkan  daya  maksimum  walaupun terhalang  oleh  benda  asing.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  penelitian  ini mengajukan  sebuah  sistem  penjejak  titik  daya maksimum  MPPT  dengan  metode  algoritma Modified  Human  Psychology  Optimization  (MHPO).  Metode  Modified  Human  Psychology Optimization  (MHPO)  diajukan  dengan  adanya  modifikasi  pada  metode  HPO  yang
sebelumnya  pernah  dilakukan (Fitriyah,  dkk,  2020)(Kumar,  dkk,  2017) .  Algoritma  ini diajukan untuk mengatasi Dynamic Partial Shading pada panel surya sehingga MPPT dapat mencapai Global  Peak  (GP)  tanpa  terjebak  dalam  Local  Peak  (LP),  serta  metode  MHPO diterapkan  pada Flyback  Converter (Gatto,  dkk,  2016)(Johny  &  Shafeeque,  2014) (Kumar,  dkk,  2019)(Patil,  dkk,  2017)(Singh,  dkk,  2020) .  Sistem  yang  dibangun dengan MPPT  Flyback  Converter  menggunakan  metode  Modified  Human  Psychology Optimization  (MHPO)  diharapkan  dapat  menghasilkan  daya  maksimum  pada  Global  Peak (GP) dengan pola shading yang berbeda, sehingga daya yang dihasilkan panel surya dapat mencapai nilai maksimal.
Pada penelitian ini menggunakan metode Modified Human Psychology Optimization (MHPO) untuk  memaksimalkan  sebaran duty  cyle  yang  digunakan  pada  converter  dalam  kondisi Dynamic  Partial  Shading  pada  solar panel.  Dengan  metode  ini  akan  mencapai  Global  Peak (GP)  tanpa  terjebak  dalam Local  Peak  (LP),  lain  halnya  metode  konvensional  dapat menyebabkan sebaran duty cycle terjebak dalam Local Peak (LP).
Dengan menerapkan metode Modified Human Psychology Optimization (MHPO), daya yang dikeluarkan  oleh  panel  surya  bisa  maksimal  meskipun  cahaya  matahari  terhalang  atau kondisi partial  shading  yang  bisa  disebabkan  karena  tertutup  suatu  bayangan  benda  atau bangunan terutama di lingkungan pada perkantoran atau gedung di perkotaan.

## 2. METODE
Blok  diagram  sistem MPPT  Flyback  Converter  menggunakan  metode  Modified  Human Psychology Optimization (MHPO) pada kondisi Partial Shading ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah  sistem  optimasi  daya  panel  surya  dengan menggunakan  metode Modified  Human  Psychology  Optimization  (MHPO)  dengan  Flyback Converter.  Penelitian  ini  menggunakan  2  modul  panel  surya  yang  disusun  seri  dengan kapasitas setiap panel surya adalah 80 WP. Sehingga secara akumulasi daya maksimal yang dapat  dihasilkan  panel  surya  pada  kondisi  ideal  yakni  160  WP.  MPPT  diharapkan  dapat
ADC  ADC TIMER ADC  ADC  GPIO G PI O U SA R T MPPT MHPO MIKROKONTROLER LCD BLUETOOTH BATERAI 45 AH LED 2 X 12V/15W FLYBACK KONVERTER RELAY PWM PANEL SURYA 2 X 80 WP (SERI) SENSOR TEGANGAN SENSOR TEGANGAN SENSOR ARUS SENSOR ARUS
Maximum Power Point Tracking dengan Metode Modified Human Psychology Optimization pada Kondisi Partial Shading
memaksimalkan  daya  keluaran  dari  panel  surya.  Dalam  aplikasinya,  keluaran  dari  panel surya dihubungkan pada Flyback Converter yang digunakan untuk mengisi baterai 12 Volt 45 Ah.  Baterai  tersebut  akan  digunakan  sebagai  sumber  2  lampu  dengan  spesifikasi  setiap lampu 12 Volt 15 Watt. Dalam proses pengolahan MPPT menggunakan mikrokontroller yang dilengkapi dengan sensor arus dan sensor tegangan.

## 2.1. Bentuk Partial Shading Panel Surya
Gambar 2  merupakan ilustrasi  modul panel  surya yang terkena  bayangan  ( partial  shading) sebagian  sehingga  arus  akan  cenderung  melewati bypass  diode.  Arus  mengalir  melalui bypass  diode  dikarenakan  reverse  bias  diode  internal  dari  modul  panel  surya  memiliki resistansi  yang  sangat  besar.  Dengan  demikian  tegangan  modul  yang  terkena  bayangan tidak  akan  terbaca,  yang  menyebabkan  tegangan  pada  string  akan  berkurang.  Gambar  3 menunjukkan  hasil  bentuk  pola  kurva  karakteristik  P-V  dengan Software  Power  Simulator (PSIM) ketika terjadi partial shading yang berbeda-beda.
Gambar 2. Ilustrasi Panel Surya dengan Pola Partial Shading
Gambar 3. Kurva Karakteristik P-V dengan Software Power Simulator (PSIM) ketika Terjadi Partial Shading

## 2.2. Modified Human Psychology Optimization (MHPO)
Modified  Human  Psychology  Optimization  (MHPO)  merupakan  sebuah  pengembangan  dari metode Human Psychology Optimization (HPO) dengan tidak merubah aturan pada metode HPO, metode tersebut membantu proses pencapaian daya maksimum menjadi lebih optimal dengan  penyesuaian  algoritma.  Algoritma  MHPO  ini  dapat  bekerja  secara  dinamis  dengan modifikasi  penambahan  penyebaran duty  cycle  yang  diharapkan  dapat  mendapatkan  duty cycle  yang  akurat  sehingga  menghasilkan  daya  yang  optimal.  Toleransi  setiap  duty  cycle sebesar  1,5%  untuk  mencapai  konvergensi  agar  dapat  bekerja  secara  cepat  ketika melakukan tracking  dan  penambahan  iterasi  agar  dapat  mencari  titik  puncak  baru  ketika terjadi perubahan pola partial shading secara tiba-tiba.
Panel Surya 1 Irr =1000 W/m 2 Panel Surya 2 Irr =875 W/m 2 Panel Surya 1 Irr =1000 W/m 2 Panel Surya 2 Irr =685 W/m 2 Panel Surya 1 Irr =1000 W/m 2 Panel Surya 2 Irr =475 W/m 2
Algoritma  HPO (Kumar,  dkk,  2017) didasarkan  pada  kondisi  psikologis  orang  yang ambisius  terlihat  pada  Gambar  4.  Orang  yang  ambisius  dapat  mengatasi  masalah  dalam kondisi  apapun  baik  kondisi  baik  atau  buruk  karena  memiliki  pikiran  yang  selalu  positif ( positive  thinking).  Sumber  pemikiran  positif  ini  didasarkan  pada  empat  faktor  yaitu kesenangan, motivasi diri, inspirasi dan pelajaran.
Gambar 4. Representasi HPO Mencapai Target (Kumar, dkk, 2017)
Dynamic partial  shading  adalah permasalahan yang  sering terjadi ketika di  lapangan. Pada metode HPO yang telah diteliti sebelumnya tidak membahas tentang under dynamic partial shading (partial shading yang dinamis), tetapi hanya membahas permasalahan pada kondisi partial  shading  tetap.  Maka  dari  itu  diperlukan  metode  yang  dapat  bekerja  secara  adaptif sehingga dapat bekerja pada kondisi apapun.
Langkah  implementasi  dari  metode  MPPT  MHPO  dilakukan  dalam  6  langkah.  Langkah  1 adalah Seleksi Parameter. Pada sistem ini, posisi agen didefinisikan sebagai nilai duty cycle dari Flyback  Converter  dan  nilai  fitness  didefinikan  sebagai  daya  yang  dihasilkan  oleh  PV. Duty cycle di inisialisasi pada nilai tertentu. Langkah 2 adalah Evaluasi Fitness . Pada tahap ini, beberapa agen dievalusi menggunakan fungsi fitness berupa besar daya yang dihasilkan dengan mengalikan nilai tegangan dan arus yang dibaca oleh sensor dari setiap duty cycle yang  digunakan  untuk driver  PWM  pada  Flyback  Converter.  Langkah  3  adalah  Update Pencapaian  Individu.  Hingga  iterasi  saat  ini,  daya  maksimum  yang  didapat  adalah pencapaian dari setiap agen pencarian yang diputuskan dengan membandingkan semua nilai hasil sekarang dengan hasil yang lalu. Selanjutnya setiap agen akan diperingkat berdasarkan pangkat tertinggi. Jika nilai daya untuk duty cycle ke j pada iterasi ke i lebih baik dari daya terbaik,  maka  ditetapkan  nilai duty  cycle  sekarang  sebagai  D best yang  baru  dan  daya  yang dihasilkan  sekarang  sebagai  P best yang  baru.  Langkah  4  adalah  Faktor Human  Psychology Optimization  (Update  nilai  duty  cycle).  Dalam  algoritma  HPO,  faktor  kesenangan  memicu pada  tahap  awal  ke  arah  yang  benar.  Faktor  motivasi  diri  meningkatkan  kemampuan eksploitasi  lokal.  Faktor  inspirasi  meningkatkan  kemampuan  eksplorasi  global  dan  faktor pelajaran  menghilangkan  stagnasi  pada  masalah  LMPP  sehingga  HPO  menyatu  dengan sangat  cepat  dalam  mencapai  MPP.  Setelah  semua duty  cycle  dievaluasi,  kecepatan  dan posisi duty  cycle  pada  kawanan  agen  harus  dilakukan  update.  Langkah  5  adalah  Situasi Konvergensi. Keadaan  konvergensi  tercapai  jika  nilai  iterasi  sudah  mencapai  jumlah  iterasi maksimum dan nilai duty cycle memiliki nilai yang hampir sama. Langkah 6 adalah mentukan
Human Psychology Optimization Excitement Self-motivation Inspiration Lesson Final Strategy Global Target
puncak  terbaik  pada  puncak  baru. Setelah  mendapatkan  nilai  P best dalam  iterasi  pertama kemudian dikelola kembali, maka jika ada perubahan signifikan dalam daya yang dihasilkan sesuai dengan perubahan posisi GP dilanjutkan ke langkah 1 dan jika tidak, maka ke langkah selanjutnya. Langkah-langkah tersebut dapat diamati melalui flowchart algoritma MHPO yang disajikan pada Gambar 5.
Mulai Inisialisasi Parameter HPO (F) Pbest = 0
J=1, i=1
Hitung Daya (Ppv) dengan mengkalikan Vpv dan Ipv Ppv > Pbest Semua Proses Perbaharui Pbest Data Berikutnya J=j+1 Perbaharui HPO [Gpo . Gbest ] = Max (Po 1:F ) Evaluasi Parameter i=1:Iterasi Perbaharui Parameter [Pmax,I . Gmax,i ] = Max (Pi 1:F )
Mencari Peak Off (GP max)
Pada Posisi Baru
Mencari Best Partilce Self motivation Inspiration Lesson Excitement Pmax,i< GPi P max,i < GP i-1 GP i = P max,i & G max,i = G best,i
Selesai Ya Tidak Tidak Ya i=i+1 No i=i+1 No Tidak Tidak Ya Ya Ya Yes M od ifi ka si
Gambar 5.  Flowchart Algorithma MHPO

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil simulasi sistem MPPT dengan metode MHPO dalam proses tracking dan update posisi duty  cycle  sampai  mencapai  titik  konvergen  dideskripsikan  dalam  beberapa  langkah. Langkah  awal  yaitu  menyebar  10 duty  cycle  random  seperti  langkah  1.  Pada  Gambar  6 merupakan  hasil Software  Power  Simulator  (PSIM),  terlihat  bahwa  setiap  duty  cycle menghasilkan  daya  output.  Tiap  daya  akan  diseleksi,  sehingga  diperoleh  nilai  daya  paling optimum.

## Gambar 6. Hasil Simulasi Software Power Simulator (PSIM) Sebaran 10 Duty Cycle Algoritma MHPO
Tahap selanjutnya yaitu  proses  update  nilai duty  cycle.  Gambar  7  merupakan hasil  update nilai duty  cycle  dengan  Software  Power  Simulator  (PSIM)  untuk  masing-masing  daya  yang diperoleh setiap duty cycle. Selanjutnya, duty cycle akan di update lagi sampai mencapai titik konvergen. Titik konvergen merupakan titik dimana semua duty cycle berada pada satu titik yang sama dengan nilai daya optimum. Proses ini berlanjut sampai 10 kali update duty cycle (jumlah iterasi).
Gambar 7. Hasil Simulasi Software Power Simulator (PSIM) Update Duty Cycle
Setelah  mencapai  10  kali update  maka  daya  yang  dihasilkan  seperti  pada  Gambar  8.  Dari Gambar  8  hasil Software  Power  Simulator  (PSIM)  dapat  dilihat  bahwa  duty  cycle  dapat mencapai  titik  konvergen  pada  kurva  karakteristik  P-V  dan  akan  mengalami update  lagi ketika membaca ada perubahan irradiasi dan perubahan shading secara tiba-tiba. Perubahan
Maximum Power Point Tracking dengan Metode Modified Human Psychology Optimization pada Kondisi Partial Shading
iradiasi terjadi ada perubahan daya sebesar 10% dari daya sebelumnya, duty cycle akan di inisialisasi ulang untuk mencari GP dan puncak daya yang baru lagi.
Gambar 8. Hasil Simulasi Software Power Simulator (PSIM) Titik Konvergen
Proses tracking  untuk  mencapai  titik  daya  maksimum  (MPPT)  dilakukan  dengan  tunning parameter  MHPO  sehingga  dapat  bekerja  dengan  baik.  Algoritma  ini  dipengaruhi  empat faktor  yaitu  kesenangan  ( excitement),  motivasi  diri  (self-motivation),  inspirasi  (inspiration) dan  pelajaran  ( lesson).  Pada  penelitian  ini  dilakukan  simulasi  MPPT  MHPO  dengan menggunakan Software Power Simulator (PSIM) seperti terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Rangkaian Power Simulator (PSIM) Simulasi MPPT MHPO
Simulasi ini dibuat dengan menggunakan Software Power Simulator (PSIM) dimana algoritma dimasukkan  ke C block . Pada  sistem ini, sebaran duty  cycle menggunakan  5 duty cycle  yang diupdate sebanyak 10  kali. Dari  hasil simulasi diperoleh  bentuk  gelombang  seperti Gambar 10.
Gambar 10.  Hasil Simulasi MPPT MHPO (PV 1=1000W/m2 dan PV 2=950W/m2)
Gambar  10  menunjukkan  bahwa  daya output  PV  sebesar  155,47  W  sedangkan  nilai  P max sebesar 156,15 W dengan waktu tracking sebesar 0,294 detik. Dari hasil tersebut, algoritma MHPO  dapat  mencapai  GMPP  (daya  sebenarnya)  sehingga  algoritma  MHPO  berhasil diimplementaskan  untuk control  MPPT.  Untuk  mencari  prosentase  akurasi  MPPT  dapat dihitung menggunakan Persamaan (1).
% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∗ 100 % (1)
Sedangkan untuk mengetahui prosentase kenaikan daya saat menggunakan MPPT dan tanpa MPPT maka dapat dihitung dengan Persamaan (2).
% 𝐾𝑒𝑛𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑦𝑎 = ∗ 100 % (2)
Pengujian  MPPT  ini  dilakukan  pada  kondisi partial  shading.  Partial  shading  merupakan kondisi tertutupnya sebagian permukaan panel surya oleh bayangan. Akibat pengaruh partial shading  yang  mengenai  sebagian  area  panel  surya  akan  mengurangi  daya  keluaran  panel surya.  Pengujian  ini  dilakukan  secara  simulasi  terdiri  dari  dua  panel  surya  yang  sebagian permukaannya  dikondisikan  dengan  luas  yang  berbeda.  Kondisi  ini  dapat  menyebabkan munculnya beberapa puncak daya pada kurva karakteristik P-V yaitu LMPP dan GMPP. Pada pengujian sistem ini terdapat beberapa  pola partial  shading pada panel  surya  seperti yang pada Gambar 11.
Gambar 11. Pola Partial Shading
Panel Surya 1 Irr =1000 W/m 2 Panel Surya 2 Irr =875 W/m 2 Panel Surya 1 Irr =1000 W/m 2 Panel Surya 2 Irr =685 W/m 2 Panel Surya 1 Irr =1000 W/m 2 Panel Surya 2 Irr =475 W/m 2
Pola 1 Pola 2 Pola 3
Gambar  11  merupakan  beberapa  pola partial  shading  yang  nantinya  diperoleh  nilai  daya maksimum  yang  berbeda  antar  pola.  Untuk  pengujian  menggunakan  2  buah  panel  surya dengan masing-masing kapasitas 80 WP yang disusun secara seri. Untuk 1 panel surya tanpa terkena partial shading dengan Iradiasi 1000 W/m 2 , sedangkan untuk 1 panel surya terkena partial  shading  dengan kondisi  Iradiasi  yang berbeda  setiap  polanya. Pola  1  dengan  panel surya Iradiasi 1000 W/m 2 dan 875 W/m 2 . Pola 2 dengan panel surya Iradiasi 1000 W/m 2 dan 685 W/m 2 . Sedangkan Pola 3 dengan panel surya Iradiasi 1000 W/m 2 dan 475 W/m 2 .
Pada  sistem  ini,  metode  MHPO  akan  di  bandingkan  dengan  HPO  untuk  mengetahui keakurasian dan waktu tracking yang lebih baik. Tabel 1 merupakan hasil pengujian metode MHPO dan HPO pada kondisi partial shading.
Tabel 1. Hasil Pengujian pada MPPT pada Kondisi Partial Shading Pola Metode Vin (V) Iin (A) Pin (W) Vo (V) Io (A) 1 HPO 34,09 4,30 146,64 14,47 10,05 MHPO 33,92 4,33 146,66 14,49 10,06 Tanpa MPPT 35,26 4,09 144,38 14,37 9,98 2 HPO 35,11 3,36 118,12 13,03 9,05 MHPO 34,57 3,43 118,93 13,7 8,47 Tanpa MPPT 30,11 3,52 106,25 12,31 8,55 3 HPO 16,52 4,86 79,97 10,71 7,43 MHPO 38,25 2,29 84,04 11,53 7,12 Tanpa MPPT 19,92 2,30 46,10 8,13 5,64
Tabel 1 menunjukkan bahwa P in merupakan daya MPPT yang telah dihasilkan, pada kondisi shading  pada  salah  satu  PV  dengan  rentang  iradiasi  475  W/m 2 sampai  875  W/m 2 menghasilkan  daya  maksimum  84,04  W  sampai  146,66  W.  Pada  sistem  ini  terdiri  dari  dua buah  panel  surya  yang  diseri  dan  satu  panel  surya  ditutupi  sebagian  seperti  pola shading yang telah ditentukan. Kondisi ini menyebabkan panel surya memiliki dua puncak daya yaitu LMPP  dan  GMPP  sehingga  dibutuhkan  metode  untuk  mencapai  GMPP  tanpa  terjebak  pada LMPP.  Metode  konvensional  tidak  dapat  membedakan  LMPP  dan  GMPP  karena  proses pencarian  daya  dengan cara  mendaki  satu  persatu sehingga memungkinkan  terjebak  pada LMPP.  Dari  data  simulasi  diperoleh  data  bahwa  semakin  turun  iradiasi  maka  daya  yang dihasilkan semakin turun karena iradiasi berpengaruh terhadap penurunan arus.
Tujuan  dari  penggunaan  MPPT  adalah  untuk  memaksimalkan  daya  keluaran  panel  surya dengan  kondisi  apapun.  Banyak  metode  yang  digunakan  dalam  MPPT  untuk  mendapatkan akurasi  dan  waktu tracking  yang  lebih  baik  dari  metode  sebelumnya.  Sistem  ini menggunakan MHPO yang nantinya dibandingkan dengan HPO. Untuk waktu tracking dapat dilihat pada grafik saat tracking daya sudah konstan seperti pada Gambar 12,13 dan 14 yang merupakan  hasil  simulasi  dengan  menggunakan Software  Power  Simulator  (PSIM).    Pada Gambar  12  merupakan  hasil  simulasi  daya  dari  pola  1 partial  shading  dengan  hasil gelombang daya untuk metode HPO sebesar 146,64 W ditunjukan pada Gambar 12 (a) dan metode MHPO sebesar 146,66 W ditunjukkan pada Gambar 12 (b). Pada Gambar 13 untuk metode HPO sebesar 118,12 W ditunjukan pada Gambar 13 (a) dan metode MHPO sebesar 118,93  W  ditunjukkan  pada  Gambar  13  (b).  Pada  Gambar  14  untuk  metode  HPO  sebesar 79,97  W ditunjukan pada  Gambar  14 (a)  dan metode  MHPO sebesar 84,04 W ditunjukkan pada Gambar 14 (b).
P in = 146,64 W P in = 146,66 W (a)
(b)
Gambar 12. Hasil Simulasi Iradiasi Pola 1 Partial Shading  (a) HPO (b) MHPO
P in = 118,12 W P in = 118,93 W (a)
(b)
Gambar 13. Hasil Simulasi Iradiasi Pola 2 Partial Shading (a) HPO (b) MHPO
P in = 79,97 W P in = 84,04 W (a)
(b)
Gambar 14. Hasil Simulasi Iradiasi Pola 3 Partial Shading  (a) HPO (b) MHPO
Dari  Gambar  12,  13  dan  14  dapat  dilihat  bahwa  metode  MHPO  dan  HPO  memiliki  daya keluaran  dan  kecepatan  waktu tracking  yang  berbeda-beda.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Waktu Tracking pada Pola Partial Shading Pola P max Dari Variable Resistor (W) Metode P in (W) Acc (%) Waktu tracking (detik) Kenaikan Daya (%) 1 146,67 HPO 146,64 99,97 0,356 1,54% MHPO 146,66 99,99 0,364 1,55% 2 119,13 HPO 118,12 99,15 0,272 10,80% MHPO 118,93 99,83 0,297 10,82% 3 84,71 HPO 79,97 94,33 0,279 42,35% MHPO 84,04 99,21 0,355 45,57%
Data Tabel 2 menunjukkan bahwa P_MPPT merupakan daya MPPT yang dihasilkan dan P max adalah  daya  maksimal  yang  bisa  dihasilkan  panel  surya,  segi  kecepatan  waktu tracking mencapai daya maksimum, MPPT HPO memiliki waktu tracking lebih cepat daripada metode MHPO disetiap perubahan iradiasi, tidak terlalu jauh waktu untuk tracking selisih 0,02-0,09s.
Dalam hal optimasi  daya, metode MHPO dan  HPO  dapat  meningkatkan daya dibandingkan dengan  tanpa  menggunakan  MPPT.  Untuk  akurasi  metode  MHPO  mampu  bekerja  dengan baik  dengan  rata  rata  99,7%  dan  untuk  kenaikan  daya  rata  rata  sebesar  19,31%.  Secara keseluruhan,  metode  HPO  dapat  melacak  GMPP  lebih  lebih  cepat  daripada  metode  MHPO, tetapi metode MHPO dapat meningkatkan daya lebih baik daripada metode HPO.

## Gambar 15.  Kurva Kenaikan Daya MPPT MHPO, HPO dan Tanpa MPPT
Pada Gambar 15 merupakan kurva kenaikan daya dari MPPT MHPO, HPO dan tanpa MPPT. Pengujian  kenaikan  daya  tersebut  dilakukan  pada  3  pola partial  shading  yang  berbeda dengan  kondisi  iradiasi  475  W/m 2 ,  685  W/m 2 dan  875  W/m 2 .  Pada  kurva  Gambar  15 ditunjukkan bahwa kenaikan daya pada MPPT MHPO lebih baik dibandingkan dengan MPPT HPO  dan tanpa MPPT.  Pada  pengujian ini dapat disimpulkan bahwa  dengan menggunakan MHPO dan HPO tidak terjebak pada LMPP dan dapat mencapai GMPP untuk LMPP dari setiap pola pada partial shading dapat dilihat dalam bentuk kurva Gambar 15.
140 120 100 80 60 40 475 685 875 Irradiasi ( W/m 2 ) HPO MHPO TANPA MPPT D ay a (W )

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah  metode Maximum  Power  Point  Traking  (MPPT) dengan  metode Modified  Human  Psychology  Optimization  (MHPO)  pada  kondisi  partial shading  yang  diterapkan  pada  Flyback  Converter.  Hasil  peneltian  menunjukkan  bahwa metode Modified  Human  Psychology  Optimisation  (MHPO)  dapat  melakukan  tracking  daya maksimum di setiap kondisi partial shading dengan rentang iradiasi yang berubah. Dari hasil perbandingan metode HPO dan MHPO untuk 3 pola partial shading yang digunakan sebagai pengujian,  dapat  diketahui  bahwa  sistem  memiliki  akurasi  rata-rata  di  atas  98,75  %  dan waktu tracking yang yaitu 0,29 detik. Metode MHPO ini pula dapat mencapai kenaikan daya rata-rata  sebesar  19,31  %  dan  kenaikan  daya maksimum mencapai  45,57  %  pada kondisi partial shading.

## DAFTAR RUJUKAN
Anoune,  K.,  Bouya,  M.,  Ghazouani,  M.,  Astito,  A.,  &  Abdellah,  A.  Ben.  (2016).  Hybrid Renewable  Energy  System  to  Maximize  the  Electrical  Power  Production. International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC), (pp. 533–539).
Dirmawan, M. A., Suhariningsih, & Rakhmawati, R. (2020). The Comparison Performance of
MPPT Perturb and Observe, Fuzzy Logic Controller, and Flower Pollination Algorithm in Normal and Partial Shading Condition. International Electronics Symposium (IES), (pp.
7–13).
Fitriyah,  F.,  Efendi,  M.  Z.,  &  Dwi  Murdianto,  F.  (2020).  Modeling  and  Simulation  of  MPPT
ZETA Converter Using Human Psychology Optimization Algorithm Under Partial Shading
Condition. International Electronics Symposium (IES), (pp. 14–20).
Furtado,  A.  M.  S.,  Bradaschia,  F.,  Cavalcanti,  M.  C.,  Limongi,  L.  R.,  &  Azevedo,  G.  M.  S.
(2017).  Power  Voltage  Characteristics  and  Global  MPPT  Algorithms  for  Any  Severe Partial Shading Condition. Brazilian Power Electronics Conference (COBEP), (pp. 1–6).
Gatto, G., Lai, A., Marongiu, I., & Serpi, A. (2016). Circuital and Mathematical Modelling of Flyback  Converters. International  Symposium  on  Power  Electronics,  Electrical  Drives,
Automation and Motion (SPEEDAM), (pp. 906–911).
Haji,  D.,  &  Genc,  N.  (2018).  Fuzzy  and  P&O  Based  MPPT  Controllers  Under  Different Conditions. International  Conference  on  Renewable  Energy  Research  and  Applications (ICRERA), (pp. 649–655).
Huynh,  D.  C.,  Nguyen,  T.  M.,  Dunnigan,  M.  W.,  &  Mueller,  M.  A.  (2013).  Global  MPPT  of Solar  PV  Modules  Using  a  Dynamic  PSO  Algorithm  Under  Partial  Shading  Conditions.
IEEE Conference on Clean Energy and Technology (CEAT), (pp. 134–139).
Ishikawa, J., Nakata, A., Torii, A., Doki, K., & Mototani, S. (2014). A DC Voltage Estimation at  the  Maximum  Power  Point  of  a  Series  Parallel  Connection  PV  System  with  Partial
Shade. International  Symposium  on  Micro-Nano  Mechatronics  and  Human  Science
(MHS), (pp. 1–6).
Johny,  L.  M.  K.,  &  Shafeeque,  K.  M.  (2014).  PV  Fed  Flyback  DC-AC  Inverter  with  MPPT Control. Annual  International  Conference  on  Emerging  Research  Areas:  Magnetics, Machines and Drives (AICERA/ICMMD), (pp. 1–6).
Kumar,  D.,  Amarnath,  Jain,  R.,  &  Singh,  R.  K.  (2019).  Comparison  of  Non-Isolated  Boost Converter & Isolated Flyback Converter for PV Application. International Conference on Innovations in Control, Communication and Information Systems (ICICCI).
Kumar, N., Hussain, I., Singh, B., & Panigrahi, B. K. (2017). Single Sensor Based MPPT for Partially Shaded Solar Photovoltaic by Using Human Psychology Optimisation Algorithm.
IET Generation, Transmission & Distribution, 11(10), (pp. 2562–2574).
Liu,  Y.-H.,  Huang,  S.-C.,  Huang,  J.-W.,  &  Liang,  W.-C.  (2012).  A  Particle  Swarm Optimization-Based Maximum Power Point Tracking Algorithm for PV Systems Operating Under Partially Shaded Conditions. IEEE Transactions on Energy Conversion, 27(4), (pp.
1027–1035).
Murdianto, F. D., Efendi, M. Z., Setiawan, R. E., & Hermawan, A. S. L. (2017). Comparison
Method  of  MPSO,  FPA, and  GWO  Algorithm in MPPT  SEPIC  Converter  Under  Dynamic Partial  Shading  Condition. International  Conference  on  Advanced  Mechatronics, Intelligent Manufacture, and Industrial Automation (ICAMIMIA), (pp. 315–320).
Patil,  S.  P.,  Patil,  R.  R.,  Mulla,  A.  M.,  &  Patil,  S.  D.  (2017).  Performance  Analysis  of
Interleaved  Flyback  Inverter  Topology  for  Single  Phase  High  Power  Application  Using MATLAB  Simulink. International  Conference  on  Circuit,  Power  and  Computing Technologies (ICCPCT), (pp. 1–5).
Rony, Y., Kartini, U. T., Wrahatnolo, T., Elektro, J. T., Teknik, F., & Surabaya, U. N. (2022).
Pemodelan Transfer Energi Smartgrid Potovoltaic Dengan Sensor Suhu Untuk Efisisensi Energi. 4(2),(pp. 89–98).
Singh, R., Bose, S., & Dwivedi, P. (2020). Closed Loop Control of Flyback Converter with PV as a Source. IEEE 9th Power India International Conference (PIICON), (pp. 1–6).