J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (O NLINE ) JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.70-76, J AN 2019 DOI: 10.20895/ JTECE . V 1 I 01.37
Model MPPT Metode Fractional Short Circuit Current Menggunakan JST – AG untuk Solar Panel
Short Circuit Current Fractional Method MPPT Model by JST - AG for Solar Panel

## Gunawan Wibisono1,*, Herryawan Pujiharsono2
1,2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. D.I. Panjaitan 128, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
1, *Penulis korespondensi: wibisono@ittelkom-pwt.ac.id
2 herryawan@ittelkom-pwt.ac.id
Received on 14-12-2018, accepted on 26-01-2019, published on 28-01-2019

## Abstrak
Sistem photovoltaic memerlukan sebuah metode untuk meningkatkan efisiensi konversinya. Salah satu metodenya  adalah  menggunakan  maximum  power  point  tracking  (MPPT).  Salah  satu  metode  MPPT, adalah  metode  fractional  short  circuit  current.  Metode  ini  sediri  dapat  dioptimalkan  lebih  jauh menggunakan jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan sendiri dapat dilatih menggunakan algoritma genetika. Dengan menggunakan algoritma genetika untuk melatih jaringan syaraf tiruan, didapatkan nilai mean square error (MSE) pelatihan berkisar antara  0,000690983- 0,003210547, dengan rata-rata sebesar 0,002499517.  Sedangkan error pengujian berada pada rentang 8,91%-13,21%.
Keywords: Algoritma Genetika , Jaringan Syaraf Tiruan, MPPT,  , Photovoltaic

## Abstract
The photovoltaic system requires a method to increase its conversion efficiency. One method is to use maximum power point tracking (MPPT). One of the MPPT methods is the fractional short circuit current method. This method itself can be further optimized using an artificial neural network. The artificial neural  network  itself  can  be  trained  using  genetic  algorithms.  By  using  a  genetic  algorithm  to  train artificial neural networks, the mean square error (MSE) value of the training ranged from 0.000690983- 0.003210547, with an average of 0.002499517. While the test error is in the range of 8.91%-13.21%.
Keywords: Genetic Algorithm ,  Artificial Neural Network , MPPT, Photovoltaic

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu alternatif energi terbarukan yang mulai berkembang aplikasinya adalah  sistem photovoltaic (PV).  Sistem  ini  menggunakan  semikonduktor  untuk  menghasilkan  energi  listrik  langsung  dari  energi matahari.  Potensi  energi  surya  yang  diterima  bumi  (di  luar  atmosfer)  adalah  1300  watt/m2.  Namun demikian, efisiensi konversinya tergolong rendah. Pada sel PV komersial maksimal hanya sekitar 20% [1]. Ada  beberapa  metode  untuk  meningkatkan  efisiensi  konversi  sel  PV,  antara  lain  menggunakan  metode Maximum Power Point Tracking (MPPT).
MPPT menjejak (track) titik kerja/titik daya sebuah sumber energi agar menghasilkan daya maksimum, dengan menggunakan metode/ algoritma tertentu [2]. Daya output maksimum sel PV terjadi pada nilai arus
G UNAWAN W IBISONO , DKK .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.70-76, J AN 2019
dan tegangan tertentu, tergantung beban dan kondisi atmosfer pada saat itu. Kendali MPPT memungkinkan terjadinya  efisiensi  konversi  energi  yang  tinggi  meskipun  kondisi  beban  dan  kondisi  atmosfer  selalu berubah.
Kendali  MPPT  dapat  diwujudkan  dengan  berbagai  metode,  seperti  metode  konduktasi  inceremental, metode perturb and observe, serta metode tegangan konstan. Masing masing metode ini memiliki kelebihan dan kekurangan [3].
Menurut Utami, MPPT metode perturb and observe dapat menaikkan output daya dari 15,37 watt (metode konvensional) menjadi 24,49 watt. [4]
Salah satu metode MPPT adalah metode fractional short circuit current. Sebagaimana metode fractional open  voltage,  metode  ini  mudah  diterapkan,  sederhana,  namun  kurang  fleksibel.  Ketidakfleksibelan  ini terkait dengan penyesuaikan kondisi beban dan kondisi lingkungan. Untuk mengatasi ketidakfleksibelan ini, dapat digunakan sebuah jaringan syaraf tiruan untuk menentukan parameter fractional-nya. Sedangkan JSTnya sendiri dapat dilatih dengan menggunakan algoritma genetika.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Dalam penelitian ini, dibutuhkan data awal, yaitu data arus dan tegangan output solar panel, pada suhu, pencahayaan, dan beban yang bervariasi. Data primer ini kemudian diolah untuk mendapatkan data latih, berupa suhu (T), data daya maksimum (Pmax), dan arus maximum-power (Iref).
A . Data Awal
Data awal diperoleh langsung secara eksperimen menggunakan solar panel, dan beban resistor variabel. Alat  ukur  yang  digunakan  adalah  solar  power  meter  untuk mengukur  daya matahari,  termometer untuk mengukur  suhu  panel,  serta  voltmeter  dan  amperemeter  untuk  mengukur  keluaran  panel.  Rangkaian pengukuran dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1 . Rangkaian pengambilan data awal
Hasil pengukuran diolah untuk mendapatkan kurva daya output (P) sebagai fungsi arus output (I). Kurva daya untuk suhu 41°C dan tingkat pencahayaan 770 W/m2 dapar dilihat pada Gambar 2 berikut.
G UNAWAN W IBISONO , DKK .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.70-76, J AN 2019
Dari kurva tersebut diambil data arus hubung singkat (Isc) dan arus keluaran panel saat daya maksimum (Iref).  Dua  data  tersebut  digabungkan  dengan  data  suhu  panel  yang  bersesuaian  dengan  kurva  yang bersangkutan. Untuk keperluan pelatihan jaringan syaraf tiruan, diambil 20 set data, pada berbagai kondisi pencahayaan dan berbagai suhu panel.

## B. Konversi Nilai
Data arus dan  suhu  kemudian  dikonversi  ke  dalam  format 10-bit,  sehingga  nantinya  mudah jika akan diterapkan pada mikrokontroler dengan ADC 10-bit.
Data arus (I sc dan I ref ) dikonversi dengan nilai arus maksimum 10 A menggunakan rumus berikut:
𝐼 (10−𝑏𝑖𝑡) = 1023 10 × 𝐼 (𝑎𝑚𝑝𝑒𝑟𝑒) (1)
Sedangkan data suhu dikonversi dengan nilai suhu maksimum 100 °C dengan rumus berikut:
𝑇 (10−𝑏𝑖𝑡) = 1023 100 × 𝑇 (℃) (2)

## C. Jaringan Syaraf Tiruan
Dua puluh set data tersebut kemudian digunakan untuk pelatihan dan pengujian Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Tiga set data dipilih secara acak digunakan sebagai data uji, sedangkan sisanya sebanyak 17 set data digunakan sebagai data latih. Tiga set data yang dipilih secara acak ini berbeda-beda di setiap pelatihan.
Adapun jaringan syaraf tiruan yang digunakan ditunjukkan pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3 . Jaringan syaraf tiruan yang digunakan
JST yang digunakan memiliki 3 lapis. Lapis input dengan 2 node (I sc dan T), lapis output dengan 1 node (I ref ). Kemudian, lapisan tersembunyi Z sebanyak 3 node digunakan untuk  mengantisipasi ketidaklinieran sistem.
Fungsi  aktifasi  yang  digunakan  dalam  jaringan  adalah  fungsi  sigmoid.  Untuk  lapisan  tersembunyi  Z, fungsi  sigmoid  yang  digunakan  menggunakan  faktor  pengali  1  (satu),  sedangkan  pada  lapisan  output, menggunakan faktor pengali 1023 (10-bit). Dengan menggunakan faktor pengali 1023, maka lapisan output bisa langsung digunakan untuk aplikasi mikrokontroler.
G UNAWAN W IBISONO , DKK .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.70-76, J AN 2019

## D. Algoritma Genetika
Jaringan syaraf tiruan tersebut kemudian dilatih menggunakan algoritma genetika (AG). Weight dan bias dari JST dimodelkan sebagai kromosom pada algoritma genetika. Sehingga setiap ‘individu’ pada algoritma genetika, memiliki 13 kromosom (w 11 -w 23 , v 1 -v 3 , dan b 1 -b 4 ). Dalam pelatihan digunakan parameter-parameter sebagai berikut: jumlah populasi: 2000 jumlah generasi: 100 tingkat mutasi: 0,5% tingkat pindah silang heuristik: 80% tipe seleksi: normalized geometry
Untuk mendapatkan hasil terbaik, pelatihan AG dilakukan sebanyak 8 kali, masing-masing sebanyak 100 pelatihan,  sehingga  total  jumlah  pelatihan adalah  800  kali. Hal ini  dilakukan  untuk mengantisipasi  sifat acak dari pelatihan AG.
Proses  pelatihan  AG  dilakukan  menggunakan genetic  algorithm  optimization  toolbox (gaot),  yang diterapkan pada software open source GNU Octave.
Output dari  pelatihan  berupa  nilai mean  square  error (MSE).  Semakin  kecil  nilai  MSE  maka  hasil pelatihan semakin baik. Untuk nilai MSE terkecil, akan dilakukan pengujian menggunakan data uji, untuk mendapatkan nilai error rata-rata.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dari 800 kali pelatihan didapatkan nilai MSE minimal sebesar 0,000690983. Nilai MSE terbesar sebesar 0,003210547. Sedangkan rata-rata MSE didapatkan nilai sebesar 0,002499517. Sebaran nilai MSE dari 800 pelatihan dapat dilihat pada Gambar 4.
Dari Gambar 4 terlihat bahwa sebagian besar nilai MSE berada pada rentang 0,00209-0,00309.
Gambar 4 . Sebaran Mean Square Error
Contoh  detail  proses  tiap  pelatihan  menggunakan  algoritma  genetika  dapat  dilihat  di  Gambar  5.  Dari grafik tersebut terihat bahwa MSE terbaik semakin berkurang (semakin baik), jika generasi semakin tua. Terlihat fluktuasi pada MSE rata-rata populasi. Fluktuasi ini disebabkan oleh faktor mutasi. Demikian juga MSE terbaik yang menurun secara tiba-tiba di generasi ke-60, juga disebabkan oleh faktor mutasi.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0.69 0.89 1.09 1.29 1.49 1.69 1.89 2.09 2.29 2.49 2.69 2.89 3.09 Ju mla h Mean Square Error (x0,001)
G UNAWAN W IBISONO , DKK .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.70-76, J AN 2019
Gambar 5 . Contoh proses pelatihan
MSE  terbaik  dari  tiap  100  kali  pelatihan  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Dari  gambar  tersebut  terlihat bahwa pada generasi di atas generasi ke-80, tidak terjadi perbaikan MSE yang signifikan.
Gambar 6 . Delapan MSE terbaik
Dari  800  kali  pelatihan  tersebut  didapatkan  8  parameter  model  JST  terbaik  yang  bisa  diterapkan. Parameter tersebut ditampilkan pada Tabel 1 berikut.
0 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005 0.006 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Mean Square Er ror Generasi terbaik rata-rata
0 0.0005 0.001 0.0015 0.002 0 20 40 60 80 100 Mean Square Er ror Generasi 1 2 3 4 5 6 7 8
G UNAWAN W IBISONO , DKK .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.70-76, J AN 2019

## TABEL I Parameter Model JST Terbaik
No w 11 w 12 w 13 w 21 w 22 w 23 v 1 v 2 v 3 b 1 b 2 b 3 b 4 1 0.687 0.629 -1.000 -0.375 -0.340 0.441 0.714 -0.660 0.998 -0.993 -0.849 1.000 0.671 2 0.933 0.491 0.387 -0.521 -0.265 -0.231 0.995 -0.348 -0.996 1.000 -0.481 0.996 0.683 3 0.395 0.153 0.946 -0.112 -0.087 -0.538 0.099 -0.401 -1.000 0.067 0.825 0.996 0.606 4 0.752 -0.940 -0.236 -0.406 0.520 0.137 -0.316 -0.371 0.120 -0.515 -1.000 -0.983 0.923 5 -0.463 0.863 -0.973 0.248 -0.482 0.535 0.169 0.590 -0.059 0.983 0.369 0.825 0.599 6 0.969 -0.956 -0.576 -0.523 0.542 0.321 -0.309 0.675 -0.307 -0.748 -0.993 -0.997 0.335 7 0.897 0.604 -0.820 -0.397 -0.328 0.453 -0.202 -0.236 -0.081 0.135 0.995 -0.380 0.994 8 -0.279 -0.071 0.994 0.158 0.025 -0.586 0.435 1.000 -0.997 -1.000 0.999 0.986 0.237
Sedangkan  nilai error  pengujian  rata-rata  untuk  tiap  MSE  pelatihan  terbaik ditunjukkan  pada  Tabel  2 berikut.
TABEL I Error Pengujian untuk tiap MSE No MSE pelatihan (x1000) Error pengujian 1 0,984946 9,53% 2 1,114965 10,91% 3 1,490482 8,91% 4 1,072101 9,46% 5 0,690983 13,21% 6 0,808075 11,25% 7 1,037404 10,82% 8 1,367224 10,48%
Dari  Tabel  1  tersebut  terlihat  bahwa  untuk  nilai  MSE  terbaik  (0,000690983)  justru  mempunyai  error pengujian terburuk (13,21%). Sedangkan MSE terbaik kedua juga mempunyai error terburuk kedua juga. Sebaliknya error terbaik terjadi pada MSE terburuk.
Nilai  MSE  pelatihan  dan  error  pengujian  ini  masih  lebih  buruk  daripada  metode  optimasi  berbasis Fractional Open Voltage.
Pada metode fractional open voltage didapatkan nilai Nilai MSE terbaik yang didapatkan adalah sebesar 0,000453. Sedangkan error rata-ratanya adalah 0, 9495% [5]

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil dan pembahasan di atas, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. MSE pelatihan berkisar antara 0,000690983- 0,003210547, dengan rata-rata sebesar 0,002499517.
2. Sebagian besar MSE berkisar di rentang nilai 0,00209-0,00309.
3. Error pengujian berada pada rentang 8,91%-13,21%
4. Hasil yang didapatkan dengan metode fractional short circuit current lebih buruk daripada metode fractional open voltage .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini didanai oleh Kementrian Ristekdikti dengan skema Penelitian Dosen Pemula nomor DIPA- 042.06.1.401516/2018.
G UNAWAN W IBISONO , DKK .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.70-76, J AN 2019

## D AFTAR PUSTAKA
[1]   Markvart, T dan Castaner, L., Practical Handbook of Photovoltaic, Fundamental and Aplication. Elsevier Oxford, ISBN 1-85617- 390-9, 2003.
[2]  Kerekes, T dkk., MPPT algorithm for Voltage Controlled PV Inverters Maximum Power Point Tracking Controller for PV Systems using a PI Regulator with Boost DC/DC Converter , 2003.
[3]  Esram,  T  dan  Chapman,  P.L.,  “Comparison  of  Photovoltaic  Array  Maximum  Power  Point  Tracking  Techniques”.  IEEE Transactions On Energy Conversion, Vol. 22 No. 2, Juni, 2007.
[4]   Utami, Sri., “Implementasi Algoritma Perturb and Observe untuk Mengoptimasi Daya Keluaran Solar Cell Menggunakan MPPT.” Jurnal Infotel vol.9 no 1., pp 92-99, Feb. 2017
[5]   Wibisono, Gunawan dkk., “MPPT Menggunakan Metode Hibrid JST dan Algoritma Genetika Untuk Sistem Photovoltaic”. Jurnal EECCIS Vol. 8, No. 2, pp 181-186, Des 2014