Abstrak—Dengan  adanya  kesadaran  umat  manusia  dalam menjaga  lingkungan  serta  mengurangi  tingkat  emisi  yang dikeluarkan oleh kendaraan bermotor, diciptakanlah kendaraan  alternatif  yang  menggunakan  lebih  sedikit  bahan bakar  minyak  serta  emisi  yang  dikeluarkan  berkurang,  yaitu Hybrid Electric Vehicle (HEV) di dalam HEV terdapat sistem yang  bernama  BMS  atau  Battery  Management  System,  yang dimana  BMS  ini  mengatur  penyimpanan  dan  pengeluaran energi pada baterai. Yang dimana tingkat efisiensi perhitungan SoC dapat lebih ditingkatkan. Salah satu cara untuk membuat BMS  lebih  efisien  adalah  dengan  menambah  tingkat keakuratan State of Charge (SoC) pada baterai. State of Charge (SOC)  didefinisikan  sebagai  persentase  sisa  kapasitas  baterai yang  tersisa.  Banyak  penelitian  yang  bekerja  keras  dalam meningkatkan masa hidup baterai dengan perkiraan kapasitas baterai yang akurat. Pada panelitian ini digunakanlah metode Kalman filters untuk mengestimasi State of Charge pada sebuah baterai, yang dimana Kalman Filter dinilai dapat memiliki hasil error  yang  sangat  mendekati  nol,  hasil  dari  penelitian  ini diharapkan dapat meningkatkan keakurasian State of Charge yang  ada  pada  BMS  kendaraan  hybrid  secara  akurat,  yaitu sebesar 1,326%
Kata  Kunci—State  of  Charge,  Energy  Management  System, Kalman Filters.

## I. PENDAHULUAN
IRING dengan perkembangan jaman, kendaraan elektrik menjadi  semakin  popular  dengan  mengusung  teknologi ramah  lingkungan  tanpa  emisi  yang  dimana  berbanding terbalik dengan kendaraan konvensional yang menghasilkan emisi.  Namun,  kendaraan  elektrik  murni  masih  belum  bisa mendapatkan  jarak  tempuh  sebaik  kendaraan  bahan  bakar minyak  konvensional,  ini  dikarenakan  rendahnya  tingkat energi  yang  disimpan  di  baterai  dan  energi  yang dihasilkan bahan  bakar  konvensional  jauh  lebih  tinggi,  maka diciptakanlah kendaraan hybrid atau Hybrid Electric Vehicle (HEV)  yang  terbukti  menjadi  solusi  untuk  teknologi  ramah lingkungan  dan  mengurangi  jumlah  konsumsi  bahan  bakar minyak  yang  artinya  jumlah  emisi  yang  dihasilkan  juga berkurang  [1].
Perpaduan bahan bakar konvensional dengan energi listrik yang  dipadukan  untuk  mengurangi  emisi,  serta  konsumsi bahan  bakar  minyak  merupakan  tujuan  terciptanya  Energy Management  Strategy  (EMS)  pada  HEV  [2].  Untuk meningkatkan  efisiensi  EMS  dibutuhkan  komunikasi  antar komponen  seperti  contohnya  baterai,  yang  dimana dibutuhkan  keakuratan  pembacaan  energi  yang  tersisa  pada baterai,  dan  juga  mencegah  kondisi  overcharge  dan overdischarge  pada  baterai  untuk  memperpanjang  umur baterai.
Untuk mendeteksi State of Charge suatu baterai pada EMS, terdapat  berbagai  macam  metode  yang  dapat  digunakan,
untuk penelitian kali ini metode pendekatan yang digunakan adalah  Kalman  filters,  yang  dimana  tingkat  keakuratannya lebih tinggi daripada metode konvensional yang menggunakan  metode  Coulomb  Counting  yang  diharapkan dapat diterapkan dalam EMS pada kendaraan hybrid [3].

## II. DASAR TEORI

## A. Baterai
Pada akhir tahun 1900 an, baterai menjadi hal yang umum digunakan  bukan  hanya  dalam  skala  kecil,  namun  dapat digunakan  dalam  skala  industri  maupun  otomotif,  dengan

## Estimasi State of Charge Baterai dengan Kalman Filter untuk Energy Management System
Mohamad Revano Agsa, dan Ali Fatoni Deparemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
E-mail : fatoni@ee.its.ac.id
S
Gambar 1. Fenomena charging dan discharging baterai li-ion.. (a) (b)
Gambar 2. Karakteristik baterai li-ion (a) charging (b) discharging.
semakin  berkembangnya  teknologi  ini,  jenis  baterai  juga mulai banyak dikembangkan Lithium-Ion, Lithium-Polymer, dan  Solid-state  merupakan  beberapa  contohnya.  Pada penelitian  tugas  akhir  ini,  baterai  yang  digunakan  berjenis Lithium-Ion atau Li-Ion. Baterai Li-ion sendiri adalah baterai yang mengandung dua electrodes sebagai anode dan cathode, yang  dipisahkan  oleh  separator  dengan  electrolyte,  dimana ion  lithium  bergerak  dari  cathode  ke  anode  ketika  charging dan  bergerak  sebaliknya  ketika  discharging  seperti  yg diilustrasikan pada Gambar 1.
Baterai  Li-Ion  dengan  mudah  tersebar  dan  sering digunakan  karena  sifatnya  yang  portable  dan  rechargeable, serta mengandung dapat lebih banyak energi juga berat yang ringan,  baterai  jenis  ini  jugalah  yang  sering  dipakai  dalam kendaraan listrik hibrida.
Baterai  Li-Ion  mempunyai  sebuah  karakteristik  ketika charging  dan  discharging  sepperti  yang  dapat  dilihat  di Gambar  2.  Ketika  charging,  kapasitas  charging  meningkat secara  bertahap  dan  voltase  charging  stabil,  ketika  voltase mencapai  maksimum,  arus  menurun  secara  signifikan. Sebaliknya,  kapasitas  ketika  discharging  mempertahankan voltase  dan  arus  pada  beban,  walaupun  terdapat  perubahan naik turun kecil terhadap voltase

## B. State of Charge
State  of  Charge  atau  dapat  disingkat  SOC  merupakan parameter  yang  krusial  dalam  Battery  Management  System yang dimana digunakan untuk menunjukkan kapasitas baterai dalam bentuk sepersereratus dari kapasitas maksimal baterai, untuk  penghitungan  SOC  dapat  dilihat  dalam  persamaan berikut
𝑆𝑂𝐶(𝑡 + 𝛥𝑡) = 𝑆𝑂𝐶(𝑡) + 1𝑐𝑛. ∫ + 𝛥𝑡𝑡𝜂. 𝐼𝑂𝑡. 𝑑𝑡
Dimana SOC(t) adalah state of charge ketika t waktu, At adalah penambahan waktu, Cn adalah kapasitas nominalnya, [Ah],  I(t)  mengacu  arus  pada  fungsi  waktu.  Arus  yang mengalir adalah arus positif ketika sedang charging.  adalah "coulomb  efficiency"  untuk  charging  dan  discharging  dan diasumsikan dengan 1 [4].
Tingkat  akurasi  perhitungan  SOC  tergantung  pada perhitungan  SOC  awal  dan  perhitungan  arus  itu  sendiri. Sangatlah  susah  untuk  mendapatkan  nilai  SOC  awal dikarenakan sifat  arus dan voltase baterai  yang susah untuk didapatkan  secara  sempurna,  karena  alasan  inilah,  metode Coulomb Counting tidak bisa digunakan untuk itu sendiri.

## 1) Coulumb Counting
Coulomb  Counting  merupakan  salah  satu  metode  yang dapat digunakan untuk menentukan estiasi SOC pada baterai. Metode Coulomb Counting dapat menghitung sisa kapasitas baterai dengan cara mengakumulasi total arus yang ditransfer ketika  charging  dan  discharging,  metode  ini  membutuhkan waktu  yang  cukup  lama  dalam  mengingat  serta  memonitor dan disebut sebagai tidak praktis dalam penerapan real-time estimasi  SOC  ,  tapi  merupakan  metode  yang  cocok  untuk bahan perbandingan dari metode estimasi SOC lainnya [5].
Tingkat keakurasian metode Coulomb Counting mengandalkan  keakuratan  pengukuran  dari  arus  baterai  dan keakuratan SOC awal. Dengan kapasitas yang telah diketahui yang  didapat  dari  penghitungan  system  dari  manufaktur baterai itu sendiri, estimasi SOC baterai dapat dikalkulasikan dengan menggabungkan arus charging dan discharging yang telah ditentukan waktunya. Namun, muatan arus yang dilepas atau  discharging  selalu  kurang  dari  muatan  yang  disimpan atau  charging  dalam  siklus  charging/discharging..  Dengan kata  lain,  terdapat  losses    ketika  siklus  charging  dan discharging.  Losses    ini  ditambah  dengan  keadaan  self- discharging atau keadaan dimana kapasitas baterai berkurang dengan  seiringnya  waktu  walaupun  baterai  sedang  tidak digunakan,  dapat  menambah  akumulasi  error  dalam pembacaaan  SOC.  Untuk  metode  estimasi  SOC  yang  lebih akurat,  dibutuhkan  metode  yang  dapat  menghitung  factor
Gambar 3. Functtion of kalman filter .
Gambar 4. Basic block diagram of kalman filter .
Gambar 5. Diagram alir penelitian.
factor tersebut, maka dari itu sebuah instrument pengukuran SOC  diharuskan  untuk  selalu  dikalibrasi  ulang  dan pengurangan  daya  atau  self-discharge  juga  tetap  harus dipertimbangkan.

## 2) Kalman Filter
Kalman  Filter  adalah  kalkulasi  yang  menggambungkan sejumlah  informasi,  dengan  kurun  waktu  yang  di  observasi serta  hasil  dari  noise  serta  error,  untuk  membuat  estimasi factor  tidak  menentu  dengan  keakuratan  tinggi  [6].  Kalman Filter menggunakan algoritma untuk mengukur serangkaian value  yang  telah  diamati,  value  ini  mengandung error  serta psroses  estimasi  dari  variable  variable  lainnya.  Function  of kalman filter dapat dilihat pada Gambar 3.
Kalman  Filter  bekerja  dalam  membenarkan  serta memprediksi model secara luas yang digunakan dalam linear and time invariant atau time variant system. Model prediksi membutuhkan sistem nyata yang terus memperbarui dengan input  error  serta  noise  yang  diulang  ulang  sehingga mendapatkan hasil dengan error yang semakin lama semakin sedikit. Blok diagram kalman filter disajikan pada Gambar 4 . 3) Motor BLDC 1000 Watt
Motor sinkron tipe Permanent Magnet (PM) memiliki PM pada rotor dan belitan tiga fasa pada stator. Belitan tersebut kebanyakan  dikategorikan  berdasarkan  bentuk  belakang
motor-EMF.  Untuk  EMF  balik  trapesium  atau  gelombang persegi,  motornya  disebut  motor  Brushless  Direct  Current (BLDC)  sedangkan  untuk  EMF  balik  sinusoidal,  motornya disebut Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) [7]. Padahal kedua motor memiliki PM pada rotor. Bentuk back- EMF  ditentukan  oleh  bentuk  magnet  rotor  dan  distribusi belitan  stator.  Distribusi  belitan  umumnya  terkonsentrasi untuk motor BLDC dan didistribusikan untuk PMSM. Selain itu,  terminal  tiga  fasa  motor  disuplai  dengan  arus  kuasi- kuadrat sedangkan PMSM membutuhkan arus fasa sinusoidal untuk eksitasi. Itu konfigurasi rotor dapat berupa rotor dalam atau  rotor  luar  tipe  yang  memiliki Surface  Mounted PM (SPM) atau Interior PM (IPM).

## C. Energy Management System
Kendaraan  listrik  merupakan  solusi  yang  menjanjikan untuk  mengurangi  emisi  dalam  skala  global,  namun kendaraan  listrik  masih  memiliki  kekurangan  dengan  jarak tempuhnya yang terbatas, maka diusunglah kendaraan listrik hibra  atau  Hybrid  Electrical  Vehicle,  yang  dimana  dengan memadukan dua sumber energi yaitu baterai dan bahan bakar minyak,  didaptkanlah  kendaraan  dengan  emisi  yang  jauh lebih sedikit daripada kendaraan dengan bahan bakar minyak konvensional.  Pada  aplikasi  kendaraan  listrik  atau  lebih tepatnya  Hybrid  Electrical  Vehicle  atau  HEV,  terdapat beberpa kelemahan seperti dinamika pemberian daya kepada beban kendaraan dan membutuhkan system untuk mengatur antara beban yang dapat ditopang oleh baterai dan beban yang ditopang  oleh  bahan  bakar  konvensional,  disitulah  EMS dibutuhkan,  dimana  EMS  berperan  sebagai  buffer.  Karena terdapat  dua  buah  sumber  energi  pada  kendaraan,  maka distribusi daya keluaran dari baterai dan bahan bakar minyak haruslah  dikontrol  dengan  baik  untuk  meminimalkan  biaya serta emisi yang dikeluarkan.
Dalam  EMS,  secara  umumnya  terdapat  dua  jenis strategi control  yang dapat  digunakan dalam pengaturan pembagian daya  dari  dua  sumber  energi  yang  berbeda,  yaitu  strategi control rule-based dan optimization-based.
Gambar 6.  Grafik hubungan tegangan baterai dan waktu pada proses pengosongan.
Gambar 7. Grafik hubungan tegangan nilai SOC dan waktu pada proses pengosongan.
Gambar  8.  Grafik  hubungan  tegangan  dan  SOC  baterai  pada  proses pengosongan. 0 5 10 15 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 V olt age ( V ) Time (minute) 0 20 40 60 80 100 120 0 20 40 60 80 100 SOC ( % ) Time (minute) 0 2 4 6 8 10 12 14 20 30 40 50 60 70 80 90 100 V olt age ( V ) SOC ( % ) Gambar 9. Grafik hubungan jumlah muatan dengan SOC baterai pada proses pengosongan.
Gambar 10. Grafik nilai arus discharge pada proses pengosongan.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 S OC ( % ) Q (Ah) 0 1 2 3 4 5 0 20 40 60 80 100 Dis char ge c ur re nt (A ) Time (minute) Arus discharge

## 1) Rule-Based
Strategi  kontrol  ini  adalah  strategi  yang  membutuhkan kekuatan  komputasi  yang  rendah,  karena  strategi  ini  hanya menentukan  pengoprasian  berdasarkan  beberapa  parameter yang  diamati  seperti  kecepatan,  torsi,  dan  lain  sebagainya. Namun  performa  komputasi  yang  sederhana  ini  masih terbilang  belum  optimal  dikarenakan  aturan  yang  telah ditentukan  sebelumnya  tidak fleksibel.  Dengan  mengadopsi fuzzy  logic  pada  desain,  maka  strategi  rule-based  ini  dapat lebih fleksibel.

## 2) Optimization-Based
Strategi kontrol ini menggunakan Teknik optimisasi untuk melakukan  kalkulasinya  dalam  pembagian  energi  dengan cara  memberi  batasan-batasan  fisik  dalam  kalkulasinya. Strategi  ini  membutuhkan  kekuatan  komputasi  yang  cukup besar  dikarenakan  strategi  ini  perlu  memecahkan  bebrapa persamaan  optimasi  dalam  satu  waktu  sehingga  didapatkan hasil terbaik dalam penggunaan energi dengan real-time [8].

## D. Hybrid Electrical Vehicle
Kendaraan  listrik  pada  saat  ini  mulai  berkembang  pesat, namun,  akrena  teknologi  yang  ada  pada  saat  ini, kendaraan listrik dinilai kalah dengan kendaraan berbahan bakar minyak yang  konvensional  terutama  di  bidang  jarak  tempuh  per- energi  yang  dikeluarkan.  Oleh  karena  itu  munculah kendaraan  listrik  dengan  memadukan  bahan  bakar  minyak, atau disebut Hybrid Electrical Vehicle.

## III. PEMODELAN SISTEM
Pada  bab  3  ini  akan  diuraikan  metodologi  perancangan model  baterai  Lead-acid  yang  dimana  akan  selanjutkan
dilakukan  perancangan  Extended  Kalman  Filter.  Dengan memberi  input  model  baterai  Lithium  Ion  menggunakan mikrocontroller  serta  penerapan  Extended  Kalman  Filter dalam menentukan State of Charge baterai tersebut

## A. Permodelan Sistem
Pada  Pada diagram  blok di atas alur kerja sistem dimulai dari  rangkaian  pembagi  tegangan.  rangkaian  pembagi tegangan ini nantinya dihubungkan dengan baterai lead-acid. fungsi  utama  dari  rangkaian  ini  untuk  membagi  tegangan yang  dikeluarkan  oleh  baterai  agar  dapat  terbaca  oleh perangkat  mikrokontroller  (Arduino).  Selain  itu  rangkaian pembagi tegangan ini juga bisa digantikan dengan rangkaian cell board BMS sebagai sensor tegangan. Rangkain cell board ini  juga  dapat  digunakan  untuk  mengatur  rangkaian  baterai lebih dari 1. Fungsi lain dari cell board BMS ini adalah untuk membagi tegangan yang dikeluarkan oleh baterai. Pemberian beban  dilakukan  agar  arus  dapat  mengalir  dari  baterai  ke beban,  sehingga  nilai  arus  keluaran  dari  baterai  dapat dideteksi  dengan  menggunakan  sensor  arus.  Data  arus  dan tegangan yang diperoleh akan dihubungkan ke mikrokontroler (arduino). Proses ini akan dilanjutkan dengan pengiriman  data  dari  mikrokontroler  (arduino)  ke  PC (Personal Computer). Pada PC dilakukan proses perhitungan nilai SOC berdasarkan data yang ada, perhitungan nilai SOC dilakukan dengan menggunakan metode coulomb counting.
Tabel 1.
Hasil pengujian sensor arus ACS712 dengan nilai pengujian arus yang berbeda I Terukur (A) (ACS712) I Terukur (A) (Alat ukur) Error (%) 3,51 3,50 0,29 3,05 3,04 0,33 2,54 2,66 2,31 2,07 2,16 4,17 1,50 1,55 3,23 1,01 1,04 2,88 0,49 0,5 2 Rata-rata nilai error 2,48 Tabel 2. Hasil pengujian sensor tegangan dengan nilai tegangan pengujian yang berbeda V Terukur (V) (Sensor tegangan) V Terukur (V) (Multimeter) Error (%) 1,07 1,17 8,54 2,09 2,17 3,68 3,03 3,11 2,57 4,00 4,08 1,96 5,03 5,09 1,17 6,00 6,05 0,82 7,04 7,09 0,70 8,07 8,13 0,73 9,04 9,09 0,55 10,02 10,05 0,29 11,09 11,10 0,09 12,07 12,08 0,08 13,05 13,04 0,07 14,07 14,06 0,07 15,06 15,05 0,06 Rata-rata error 1,43
Gambar 11. Grafik perbandingan SoC terhitung dengan metode CC dan EKF.
Gambar 12. Grafik perbandingan hasil fitting dan data.
Gambar 13. Grafik error SoC coulomb counting dan kalman filter.

## B. Metode yang Digunakan
1) Extended Kalman Filter
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  ini  dapat menggabungkan  secara  luas  terhadap  banyaknya  field komputasi  non-linear,  yang  dimana  mempunyai  noise background  ketika  dijalankan  serta  estimasinya,  karena kebanyakan framework adalah non-linear, metode Extended Kalman  Filter  inilah  yang  sering  dikenal  daripada  metode sebelumnya.

## 2) Coulumb Counting
Pada penelitian ini digunakan metode Coulomb Counting yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menentukan  estimasi  SOC  pada  baterai.  Metode Coulomb  Counting  dapat  menghitung  sisa  kapasitas  baterai dengan cara mengakumulasi total arus yang ditransfer ketika charging  dan  discharging,  metode  ini  membutuhkan  waktu yang  cukup  lama  dalam  mengingat  serta  memonitor  dan disebut  sebagai  tidak  praktis  dalam  penerapan  real-time estimasi  SOC,  tapi  merupakan  metode  yang  cocok  untuk bahan perbandingan dari metode estimasi SOC lainnya.

## C. Bahan dan Peralatan yang Digunakan
Bahan dan peralatan yang digunakan untuk menyelesaikan laporan Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut.

## 1) Baterai Lead-Acid
Baterai  lead-acid  merupakan  jenis  baterai  yang  sering digunakan  dalam  aplikasi  photovoltaic.  Baterai  yang digunakan dalam percobaan ini adalah baterai QuickStart-QS GTZ5S  dengan  rating  tegangan  sebesar  12  VDC  dengan Nominal Capacity (20 jam rate) 5 Ah. Perhitungan Kapasitas Baterai dari Kendaraan Listrik

## 2) Sensor arus (ACS712)
Dalam  perhitungan  nilai  SOC  dengan  menggunakan metode  coulomb  counting,  maka  peran  sensor  arus  sangat penting,  mengingat  perhitungan  nilai  SOC  dengan menggunakan  metode  coulomb  counting  bergantung  pada arus  yang  masuk  atau  keluar  dari  baterai.  Oleh  karena  itu dibutuhkan sensor arus yang memiliki tingkat ketelitian yang baik. Dalam perancangan sistem monitoring ini, sensor arus yang  digunakan  adalah  ACS712.  Sensor  arus  ACS712 memiliki 3 pin, yaitu: Vcc, Analog input dan ground. 3 pin tersebut  nantinya  akan  dihubungkan  pada  pin  input  micro- controller arduino.

## 3) Sensor Tegangan
Sensor  tegangan  berfungsi  untuk  mendeteksi  nilai tegangan pada baterai, baik saat proses charge dan discharge. Sehingga  baterai  bisa  dioperasikan  pada  rating  teganganya. Berdasarkan  rating  tegangan  pada  baterai  lead-acid  yang digunakan, tegangan keluaran maksimal pada baterai sebesar 13 V. Maka untuk mendapatkan tegangan yang sesuai dengan rating tegangan mikrokontroler arduino dapat menggunakan metode pembagi tegangan sehingga dapat diperoleh tegangan tidak lebih dari 5V.

## 4) Mikrokontroller
Mikrokontroler  pada  sistem  monitoring  baterai  berperan dalam  menerima  data  nilai  arus  dari  sensor  arus  serta menerima input tegangan dari sensor tegangan baterai. Salah satu jenis mikrokontroller yang banyak digunakan dan mudah dalam  penggunaanya  yaitu  arduino.  Pada  penerapanya
Mikrokontroler  ini  juga  berperan  dalam  proses  perhitungan nilai  SOC  dengan  menggunakan  metode  “coulomb counting”. Pengambilan sampling nilai tegangan baterai, arus baterai, dan SOC dilakukan setiap 1 detik.

## D. Prosedur Pengujian
Gambar 5 merupakan diagram alir penelitian. Pada Tugas Akhir ini dilakukan tahapan pengerjaan sebagai berikut:

## 1) Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  studi  tentang  referensi- referensi yang berkaitan dengan topik yang di angkat. Seperti karakteristik  baterai  Lead-acid,  Metode  perhitungan  SOC, Pemodelan sistem monitoring baterai dan lain sebagainya.

## 2) Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dirancang  berdasarkan  beberapa literatur  yang  ada,  seperti  jurnal  dan  buku.  Perancangan  ini dilakukan  agar  dapat  melakukan  proses  perhitungan  nilai SOC (State of charge) pada baterai. Perancangan sistem ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode  perhitungan coulomb (Coulomb Counting) dan metode kalman filter.

## 3) Pembuatan Prototype monitoring SOC
Pembutan prototype monitoring SOC pada tugas akhir ini menggunakan  metode  Extended  Kalman  Filter,  dimana metode  ini  berfungsi  sebagai  pembuat  estimasi  factor  tidak menentu  dengan  keakuratan  tinggi.  Karena  SOC itu  sendiri tidak  dapat  diukur  secara  langsung  maka  digunakanlah metode  Coulomb  Counting,  dimana  estimasi  SOC  pada baterai  dilakukan  dengan  menghitung  jumlah  muatan  yang masuk atau keluar dari baterai. Kemudian dalam prototype ini terdapat sensor arus untuk mendeteksi nilai arus yang masuk atau  keluar  dari  baterai,  dan  sensor  tegangan  untuk mendeteksi nilai tegangan pada baterai, Serta mikrokontroller Arduino untuk melakukan proses perhitungan nilai SOC.

## 4) Pengujian Prototype
Pengujian  dilakukan  dengan  mengambil  data  Arus  dan tegangan  pada  baterai  untuk  dijadikan  bahan  perhitungan nilai  SOC  (state  of  charge)  dengan  menggunakan  metode coulomb counting & Kalman filter. Dalam proses pengujian ini beban yang digunakan berupa beban resistif.

## 5) Simulasi
Simulasi  yang  digunakan  bertujuan  untuk  menentukan nilai SOC pada baterai serta melakukan uji coba pada sistem yang sudah dibuat.

## 6) Pengambilan Data
Pengambilan data dilakukan sebanyak dua kali, yaitu pada proses pengisian dan proses pengosongan pada baterai. Jenis data  yang  di  ambil  berupa  tegangan  baterai,  arus  yang mengalir pada baterai, Serta nilai SOC pada baterai.

## 7) Analisis Data
Setelah  proses  pengambilan  data  selesai,  maka  akan dilakukan  analisa  pada  data  yang  sudah  di  dapatkan.  Pada proses  ini  akan  dilakukan  analisa  tentang  hubungan  nilai tegangan terhadap nilai SOC (State of charge) pada baterai, selain  itu  juga  akan  dilakukan  analisa  tentang  hubungan jumlah  coulomb  pada  baterai  dengan  nilai  SOC  (State  of charge) pada baterai.

## 8) Penarikan Kesimpulan
Setelah  melihat  beberapa  kondisi  yang  ada,  maka  ditarik
beberapa kesimpulan. Kesimpulan ini juga di akhiri  dengan pemberian  saran  dan  rekomendasi  untuk  penelitian selanjutnya

## IV. HASIL DAN ANALISA DATA
Dalam  tugas  akhir  ini  dirancang  sebuah  alat  monitoring untuk  menentukan  nilai  State  of  Charge  (SOC)  dengan Menggunakan  metode  coulomb  counting  serta  metode Extended  Kalman  Filter.  Implementasi  baterai  yang digunakan  dalam  tugas  akhir  ini  adalah  baterai  QuickStart- QS GTZ5S dengan rating tegangan sebesar 12 VDC dengan Nominal Capacity (20 jam rate) 5 Ah. Perhitungan nilai SOC baterai dilakukan pada saat proses pengosongan (discharge). Pada bab ini juga dilakukan pengujian/kalibrasi  sensor arus dan sensor tegangan yang digunakan, hal ini bertujuan untuk mendapatkan  nilai  Arus  dan  tegangan  yang  akurat  pada proses  discharge,  mengingat  parameter  Arus  dan  tegangan merupakan  parameter  yang  penting  dalam  penentuan  nilai SOC  baterai.  Pada  tahap  berikutnya  yaitu  dilakukannya proses discharge dengan memperhatikan tegangan serta arus yang didapat untuk menentukan SOC dengan menggunakan metode Coulomb Counting serta membandingkan hasil data dengan metode Extended Kalman Filter.

## A. Pengujian Sensor Arus.
Salah satu komponen penting dalam alat monitoring SOC ini adalah sensor arus, mengingat metode coulomb counting sangat  bergantung  pada  keakuratan  nilai  arus  yang  diukur. Oleh karena itu pengujian sensor arus yang digunakan dalam alat ukur ini sangat diperlukan untuk mendapatkan nilai arus yang akurat. Sensor arus yang digunakan dalam Tugas Akhir ini  adalah  ACS712  dengan  maksimal  arus  sebesar  20  A. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai hasil  pengukuran  antara    sensor  arus  ACS712  dan  alat pengukuran  yang  sudah  terkalibrasi  (Multimeter).  Hasil pengujian  sensor  arus  ACS712  dengan  nilai  pengujian  arus yang berbeda disajikan pada Tabel 1.
Dari hasil pengujian tersebut di dapatkan nilai pengukuran pada sensor ACS712 sudah mendekati nilai pada multimeter, dengan  nilai  error  sebesar  2,48%.  Sehingga  dapat disimpulkan sensor arus yang digunakan pada alat monitoring ini bisa dikatakan dapat bekerja dengan baik.

## B. Pengujian Sensor Tegangan
Sensor  tegangan  juga  memiliki  peranan  penting  dalam mendeteksi  nilai  tegangan baterai, mengingat baterai  sangat tidak dianjurkan beroperasi di bawah tegangan cut-off baterai dengan SOC kurang dari 20%. Sensor tegangan ini nantinya akan  membaca  nilai  tegangan  baterai  baik  saat  proses pengisian dan proses pengosongan baterai. Pengujian sensor tegangan  ini  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai tegangan  yang  terbaca  oleh  sensor  tegangan  dengan  nilai tegangan yang terbaca oleh alat ukur yang sudah terkalibrasi (Multimeter),  dengan  menggunakan  catu  daya  sebagai sumber tegangan pengujian.
Pada  grafik  hasil  pengujian,  persamaan  grafik  yang dihasilkan dari proses pengujian mendekati persamaan garis y=x,  sehingga  dapat  dikatakan  sensor  tegangan  yang digunakan bekerja dengan baik.
Dari  hasil pengujian juga didapatkan nilai tegangan yang dibaca oleh sensor tegangan sudah mendekati nilai tegangan
yang terukur oleh multimeter, hal ini dapat dilihat pada Tabel 2.  Rata-rata  nilai  error  sebesar  1,43  %,  Sehingga  dapat dikatakan  sensor  tegangan  yang  digunakan  dalam  sistem monitoring SOC ini sudah akurat.

## C. Perhitungan  SoC  baterai  dengan  menggunakan metode Coulomb Counting
Dalam  penentuan  nilai  SOC  menggunakan  metode coulomb  counting,  inital  SOC  merupakan  parameter  yang penting  untuk  memperoleh  nilai  SOC  yang  akurat.  Oleh karena  itu  sebelum  proses  pengosongan  dilakukan  baterai terlebih  dahulu  di  charge  dengan  arus  charging  tertentu sampai  baterai  mencapai  tegangan  maksimumnya  (Voc sekitar  13  V).  Ketika  baterai  sudah  mencapai  tegangan maksimumnya, selanjutnya diasumsikan SOC baterai bernilai 100%.
Selanjutnya  proses  pengosongan  dilakukan  dengan ketentuan pengambilan data sebagai berikut:
Arus discharge rata-rata                  : 0.7 A Interval waktu pengambilan data           : 2.5 detik Rata-rata muatan yang digunakan/2.5 detik   : 0,000755 Ah Total muatan yang digunakan             : 5 Ah Initial SOC                            : 100%
Baterai  yang  digunakan  dalam  proses  pengosongan  ini memiliki spesifikasi sebagai berikut ini:
Manufaktur          : QuickStart-QS GTZ5S Kapasitas Baterai     : 5 Ah V Nominal baterai     : 12 volt
Gambar  6  merupakan  grafik  hubungan  tegangan  baterai dan  waktu  pada  proses  pengosongan.  Dari  grafik  discharge didapatkan,  pada  awalnya  nilai  tegangan  baterai  cenderung memiliki  penurunan  yang  tidak  terlalu  signifikan,  dimana nilai  tegangan  baterai  masih  dalam  kisaran  11  V-12  V. Namun ketika baterai digunakan mendekati waktu 90 menit tegangan  baterai  cenderung  mengalami  penurunan  yang cukup  signifikan  hingga  mencapai  8  V.  Grafik  hasil pengujian  ini  dapat  dikatakan  sudah  sesuai  dengan  kurva dishcrage  karakteristik  baterai  QuickStart-QS    GTZ5S. Berdasarkan  grafik  yang  sudah  didapatkan,  baterai  perlu dioperasikan pada interval waktu tertentu untuk mendapatkan nilai tegangan yang optimal, Sehingga peralatan listrik yang disuplai oleh baterai dapat bekerja dengan baik.
Gambar  7  merupakan  grafik  hubungan  nilai  SOC  dan waktu pada proses pengosongan.Dari grafik yang didapatkan, dapat  diketahui  bahwa hubungan antara nilai SOC terhadap waktu  pada siklus pengosongan adalah berbanding  terbalik. Semakin  lama  baterai  digunakan  maka  semakin  banyak muatan yang di gunakan, sehingga SOC baterai akan semakin berkurang.
Grafik  hasil  pengujian  ini  menunjukkan  hubungan  nilai tegangan  baterai  dengan  nilai  SOC  baterai.  Dari  grafik tersebut  dapat  dilihat  nilai  tegangan  baterai  cenderung memiliki  penurunan  nilai  yang  tidak  terlalu  signifikan, dengan nilai tegangan baterai berkisar 11V-12V yang terjadi ketika  SOC  baterai  bernilai  60%-100%.  Namun  tegangan baterai  akan  mengalami  penurunan  yang  cukup  signifikan (hingga  mencapai  8V)  ketika  SOC  baterai  berada  di  bawah 50%.  Dari  ulasan  di  atas,  grafik  tersebut  dapat  dijadikan acuan dalam pengoperasian baterai sebagai media penyimpan energi. Mengingat baterai ketika dioperasikan di bawah SOC 40%  akan  memiliki  nilai  tegangan  yang  rendah,  sehingga
akan mempengaruhi kinerja dari peralatan yang ada.  Selain itu pengoperasian baterai dengan DOD (Depth of discharge) yang  terlalu  besar  akan  mempengaruhi  lifetime  dari  baterai itu  sendiri.  Dalam  implementasinya,  Semakin  besar  nilai DOD  yang  digunakan  maka  lifetime  baterai  akan  semakin menurun.
Gambar 8 merupakan grafik hubungan nilai tegangan dan SOC  baterai  yang  di  dapatkan  pada  proses  pengosongan. Dalam  proses  pengosongan  ini,  initial  SOC  dari  baterai adalah  100%,  dari  grafik  yang  dihasilkan  pada  proses pengosongan, semakin sedikit muatan yang ada pada baterai maka  nilai  SOC  baterai  akan  semakin  kecil.  Sehingga hubungan  antara  total  muatan  pada  baterai  dengan  SOC baterai adalah berbanding lurus.
Gambar  9  merupakan  grafik  hubungan  antara  jumlah muatan  dengan  SOC  baterai  pada  proses  pengosongan. Dalam pengoperasian nilai arus discharge baterai tidak selalu memiliki  nilai  yang  konstan,  hal  ini  dipengaruhi  oleh  nilai tegangan pada baterai. Semakin lama baterai digunakan maka tegangan baterai akan semakin kecil sehingga menyebabkan nilai  arus  discharge  akan  menurun  dari  kondisi  awal. Sehingga  pengoperasian  baterai  pada  interval  tegangan tertentu  sangat  dibutuhkan  untuk  menjaga  nilai  arus  yang konstan.  Gambar  10  merupakan  grafik  nilai  arus  discharge selama proses pengosongan.
D. Hasil  Hitungan  SoC  baterai  dengan  penambahan Kalman Filter
1) Grafik Perbandingan SoC Terhitung Dengan Metode

## CC dan EKF
Dalam pengoprasiannya terhitung dalam grafik perbandingan antara metode Coulom Couting dengan metode Extended  Kalman  Filter  menggunakan  program  dan perhitungan di Matlab yang disajikan pada Gambar 11.
2) Grafik Perbandingan Hasil Fitting dan Data
Pada Gambar 12 terlihat perbandingan grafik perbandingan  hasil  fitting  dan  data  yang  diperoleh  dalam variable tegangan Open Circuit atau Vocv
𝑉 𝑜𝑐𝑣 = 𝑎 1 . 𝑆𝑂𝐶 𝑖 + 𝑏 1 𝑎 1 = 0.1077 𝑏 1 = 11.5468

## 3) Grafik Error SoC Coulomb Counting dan Kalman Filter
Pada  Gambar  13,  dalam  grafik  terlihat  hasil  error  yang didapat antara metode Coulomb Counting dan Kalman Filter dengan rata rata error hanya sebesar 1.326%.

## V. KESIMPULAN
Dari  keseluruhan  simulasi  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  data  dari  baterai  QuickStart-QS  GTZ5S  12V 5Ah  lalu  dinhitung  nilai  estimasi  State  of  Charge menggunakan metode Coulomb Counting lalu dibandingkan dengan  Metode  Extended  Kalman  Filter.  Dapat  dilihat perbedaan  yang  sangat  kecil  atau  dapat  dibilang  tingkat keakuratan  dari  metode  EKF  ini  sangatlah  tinggi.  Jika dibandingkan dengan metode konvensional dalam perhitungan SOC pada Energy Management System Hybrid Electrical  Vehicle  atau  EMS  mobil  listrik  hibrida  yang menggunakan  metode  Coulomb  Cunting,  metode  Extended Kalman Filter dinilai lebih akurat dengan tingkat error yang lebih  rendah.  Dari  kesimpulan  yang  telah  didapatkan diharapkan  hasil  dari  penilitaian  ini  dapat  digunakan  untuk diteliti  lebih  lanjut  dalam  penggunaan  metode  Extended Kalman  Filter  untuk  mengukur  estimasi  State  of  Charge mobil hibrida elektrik, yang dimana dapat mengganti metode konvensional yaitu Coulomb Counting karena dinilai kurang efisien jika dibandingkan dengan metode Extended Kalman Filter  yang  dimana  mendapatkan  hasil  error  hanya  sebesar 1.326%

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Zhang, C. Guo, G. Li, B. Liu, "Cooperative control strateg for plug-in hybrid  electric  vehicles  based  on  a  hierarchical  framework  with  fast calculation," Journal of Cleaner Production , vol. 251, p. 119627, 2020. doi: 10.1016/j.jclepro.2019.119627
[2]  J.  Moreno,  M.  E.  Ortuzar  and  J.  W.  Dixon,  "Energy-management system  for  a  hybrid  electric  vehicle,  using  ultracapacitors  and  neural networks," in IEEE Transactions on Industrial Electronics , vol. 53, no. 2, pp. 614-623, 2006.
[3]  Jiang,  Chenguang  &  Taylor,  "Extended Kalman  Filter  Based Battery State  of  Charge  (SoC)  Estimation  for  Electric  Vehicles," in  IEEE Transportation  Electrification  Conf.  and  Expo ,  pp.  1-5,  2013.  doi: 10.1109/ITEC.2013.6573477.
[4]  S. Sepasi, R. Ghorbani, B. Y. Liaw, "Inline state of health estimation of  lithium-ion  batteries  using  state  of  charge  calculation," Journal  of Power Sources , vol. 299, pp. 246-254, 2015.
[5]  K. S. Ng, C. S. Moo, Y. P. Chen, "Enhanced coulomb counting method for  estimating  state  of  charge  and  state  of  health  of  lithium-ion batteries," Applied Energy , vol. 86, no. 9, pp. 1506-1511, 2009.
[6]  P.  S.  Madhukar  and  L.  B.  Prasad,  "State  Estimation  using  Extended Kalman  Filter  and  Unscented  Kalman  Filter," 2020  in  International Conf. on Emerging Trends in Communication, Control and Computting (ICONC3 ), pp. 1-4, 2020. doi: 10.1109/ICONC345789.2020.9117536. [7]  D.  Basak,  A. Tiwari,  and  S.  P.  Das,  “Fault  Diagnosis  and  Condition Monitoring of Electrical Machines - A Review,” in Proceedings of the IEEE  International  Conference  on  Industrial  Technology ,  2006,  pp.
3061–3066. doi: 10.1109/ICIT.2006.372719.
[8]  M. F. M. Sabri, K. A. Danapalasingam, "A review on hybrid electric vehicles  architecture  and  energy  management strategies," Renewable and  Sustainable  Energy  Reviews ,  vol.  53,  pp.  1433-1442,  2016.  doi: 10.1016/j.rser.2015.09.036.