OPEN ACCESS JTECE J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING ( JTECE ) ISSN: 2654-8275 ( ONLINE ) JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019 DOI:10.20895/ JTECE . V 1 I 01.31
Implementasi Sistem Kendali Adaptif Pada Rangkaian MPPT Sebagai Catu Daya Node WSN
The Adaptive Control System Implementation on The MPPT Circuit as WSN

## Node Power Supply
Risa Farrid Christianti1 1, *
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. D.I.Panjaitan no.128 Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
1, *Penulis korespondensi: r isa@ittelkom-pwt.ac.id
Received on 10-12-2018, accepted on 04-01-2019, published on 28-01-2019

## Abstrak
Implementasi  wireless  sensor  network  (WSN)  yang  merupakan  bagian  dari  teknologi Internet of Things (IoT), membutuhkan sumber pencatuan terkendali yang dapat beroperasi secara  kontinyu  dan  adaptif.  Dengan  adanya  teknologi  pembangkit  listrik  sel  surya  atau photovoltaic  (PV),  dapat  memberikan  peluang  sumber  pencatuan  bagi  sistem  WSN  di daerah  yang  jauh  dari  layanan  sistem  kelistrikan  konvensional.  Namun  implementasi  sel surya secara konvensional memiliki efisiensi yang rendah, karena sangat dipengaruhi oleh faktor eksternal, di antaranya adalah intensitas cahaya matahari. Sistem Maximum Power Point  Tracker  (MPPT)  sering  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut.  MPPT mampu mengoptimalkan kinerja sel surya sehingga menghasilkan efisiensi terbaik, dengan cara  menjaga  tegangan  solar  panel  pada  tegangan  optimalnya  (Vs  =Vm),  serta memaksimalkan  transfer  daya  dari  solar  panel  ke  baterai.  Karena  daya  pada  keluaran konverter merupakan hasil perkalian Vb dan Ib, sedangkan tegangan baterai diasumsikan konstan  selama  siklus  pengendalian.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  perancangan  dan implementasi  sistem  pencatuan  WSN  dengan  sumber  pencatuan  dari  sel  surya  dan rangkaian pengendalian MPPT. Perangkat berbasis mikropengendali sebagai pengatur titik daya  maksimal  (MPP)  sel  surya  diimplementasikan  dengan  metode  adaptif.    Hasil  yang didapatkan adalah tegangan keluaran MPPT berfluktuasi antara 3,28V hingga 9,27V untuk jangkauan tegangan masukan 3,4 hingga 9,67V.
Keywords: Adaptive algorithms, Maximum Power Point Tracker (MPPT) circuits, Power converters, Solar energy harvesting, Wireless sensor networks.

## Abstract
Implementing the wireless sensor network (WSN), which is a part of the Internet of Things (IoT)  technology,  requires  a  controlled  power  supply  that  can  operate  continuously  and adaptively. Solar cell power generation technology or photovoltaic (PV) can provide a source of  power  supply  for  the  WSN  system  in  areas  far  from  conventional  electricity  system
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
services.  However,  the  implementation  of  conventional  solar  cells  has  low  efficiency because it is strongly influenced by external factors, including the intensity of sunlight. The Maximum Power Point Tracker (MPPT) system is often used to overcome these problems. MPPT  can  optimize  the  performance  of  solar  cells  to  produce  the  best  efficiency  by maintaining the solar panel voltage at its optimum voltage (Vs = Vm) and maximizing the transfer of power from the solar panel to the battery. Because the power on the converter output results from multiplying Vb and Ib, the battery voltage is assumed to be constant during the control cycle. In this study, the design and implementation of the WSN rationing system with sources of solar cells and MPPT control circuits were carried out. Furthermore, micro control-based devices as a maximum power point regulator (MPP) of solar cells are implemented  with  adaptive  methods.  The  results  obtained  are  MPPT  output  voltage fluctuating between 3.28V to 9.27V for the input voltage range of 3.4 to 9.67V.
Keywords: Adaptive algorithms, Maximum Power Point Tracker (MPPT) circuits, Power converters, Solar energy harvesting, Wireless sensor networks.

## I. P ENDAHULUAN
Wireless  Sensor  Network (WSN)  adalah  sebuah  jaringan  yang  menghubungkan  beberapa  perangkat seperti sensor node, router dan sink node. Sedangkan node sensor atau node WSN adalah simpul dalam jaringan  sensor  yang  mampu  melakukan  beberapa  pemrosesan,  mengumpulkan  informasi  sensorik  dan berkomunikasi  dengan  node  lain  yang  terhubung  dalam  jaringan  nirkabel.  Kebutuhan  energi  untuk mensuplai teknologi Jaringan  Sensor  Nirkabel  (WSN) inilah  masalah  utama  yang akan  ditangani  dalam penelitian ini, atau bagian power source -nya, untuk memberikan efektivitas kinerja dalam berbagai aplikasi yang luas dan durasi penggunaan yang lama.
Gambar. 1 Arsitektur Node Wireless Sensor Network
Kenyataannya, node-node WSN kebanyakan diaplikasikan pada penggunaan di lapangan ( outdoor ) dalam durasi waktu operasi yang lama, namun hanya menggunakan baterai atau accu sebagai  catu dayanya. Masih sangat  jarang  yang  menggunakan  pasokan  sumber  energi  eksternal.  Di  sisi  lain,  node  WSN  merupakan ujung tombak sistem WSN yang membutuhkan performa kinerja yang tinggi sebagai pusat informasi dalam suatu sistem komunikasi.
Berdasarkan  kenyataan  tersebut,  maka  diharapkan  ada  suatu  sistem  yang  dapat  membuat  node  WSN bekerja  secara  optimal  dan  mampu  bekerja  dalam  waktu  operasi  yang  lama.  Untuk  itulah  dibutuhkan sumber  energi  yang mampu  mensuplai  baterai  agar  node WSN  selalu  didukung  dengan  catu  daya  yang dapat bertahan lama dengan memanfaatkan energi surya.
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
Gambar. 2 Diagram blok Sistem MPPT berbasis kendali adaptif.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Sistem daya Photo Voltaic (PV) atau yang sering disebut sistem Solar Cell merupakan satu dari teknologi energi terbarukan yang pertumbuhannya paling cepat, yang menyediakan sumber daya yang paling aman dan  mensuplai  listrik  bebas  polusi.  Sayangnya,  biaya  fabrikasi  sistem  PV  sangat  tinggi  dan  efisiensi konversi  energinya  rendah.  Karena  kelistrikan  PV  yang  mahal  dibandingkan  listrik  dari  PLN,  maka penggunaan daya keluaran dari sistem PV secara maksimum sangat dibutuhkan[1].
Dalam penelitian-penelitian sebelumnya, ada solusi pemanenan energi surya untuk node WSN, dengan mekanisme  pemuatan  ambang  batas  ON/OFF  sederhana  dengan  mengandalkan  dioda  yang menghubungkan solar cell dengan baterai isi ulang[2].
Sayangnya, solusi berbasis dioda mempunyai tiga kelemahan utama, yaitu : 1. Titik  kerja  sel  diatur  oleh  tegangan  baterai  dan  tidak  dapat disesuaikan untuk memaksimalkan perpindahan energi dalam perubahan lingkungan;
2. Ambang batas mencegah sistem untuk beroperasi secara efisien di
rating daya listrik rendah (selama kondisi surya tidak optimal);
3. Karakteristik listrik dari sel surya harus dipilih untuk benar-benar sesuai  dengan  tegangan  nominal  baterai, jika tidak  demikian, akan menghambat  kinerja  solar  panel  dan baterai.
Semua  masalah  tersebut  dapat  diatasi  dengan  mengganti  rangkaian  berbasis  dioda  dengan  rangkaian MPPT.  Filosofi  desainnya  menggunakan  pengembangan  sistem  adaptif  untuk  mentransfer  energi  yang dihasilkan dari solar cell ke baterai yang berfungsi sebagai media penyimpanan, sambil mempertahankan titik kerja sel di kondisi optimalnya (dimana transfer dayanya dimaksimalkan).
Sistem PV harus dioperasikan pada daya keluaran maksimalnya (Maximum Power Point) dalam berbagai kondisi lingkungan. Titik operasi maksimumnya berada pada perpotongan kurva arus dan tegangan (I-V curves)  pada  sistem  PV  dan  beban,  saat  sistem  PV  terhubung  secara  langsung  ke  beban.  Titik  daya maksimum  dari  sistem  PV  tidak  tercapai  setiap  waktu.  Masalah  tersebut  diatasi  dengan  menggunakan algoritma MPPT yang mempertahankan titik operasi sistem PV di titik daya maksimumnya. Ada beberapa algoritma pencarian MPPT yang telah banyak diusulkan dalam literatur yang menggunakan karakteristik solar panel dan lokasi titik daya maksimum yang berbeda, termasuk metode perturb and observe, metode open-and-circuit, algoritma konduktif inkremental, logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan[3].
Secara umum, rangkaian MPPT tradisional dibedakan berdasarkan desain kekuatan mengkonversi secara elektronik dan strategi kendalinya. Rangkaian konverter buck standar dan konverter boost DC to DC, serta kapasitor seri dan konfigurasi induktor telah dilaporkan[4][5][6]. MPPT telah dilakukan dengan pemodelan apriori  dari  sel[7][8],  dengan  loop  kendali  analog[9],  atau  melalui  jaringan  saraf  tiruan  dan  logika Fuzzy[10]. Sayangnya, solusi ini tidak mengatasi tiga masalah utama terkait node WSN :
1. Ketersediaan sumber daya yang semakin lama semakin berkurang pada node;
2. Kebutuhan  konsumsi  daya  MPPT  yang  sangat  tinggi,  sehingga  sebagian  besar  energi  yang dipanen tidak semuanya sampai ke baterai;
3. Tarif  operasi daya yang sangat tinggi[11].
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
Dalam makalah ini, akan dijelaskan implementasi sistem adaptif yang dikendalikan secara digital oleh rangkaian MPPT, didesain khusus untuk node WSN. Desain dibuat sesuai dengan persyaratan dari target perangkat tertanam, yang memiliki : konsumsi daya yang sangat rendah dari MPPT, adaptasi cepat sesuai dengan perubahan lingkungan, efisiensi perpindahan energi tinggi dan biaya rendah.
Konverter  DC-DC  merupakan  bagian  inti  dari  rangkaian  MPPT.  Konverter  DC-DC  secara  umum digunakan untuk mengubah dan mendistribusikan daya DC dalam suatu sistem. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat diagram blok sistem konverter DC-DC pada gambar berikut[12] :
Gambar. 3 Sistem Konversi Tegangan DC-to-DC (Source : Ned Mohan, “Power Electronics”, Wiley and Sons Inc.)
Fungsi konverter DC-DC dalam sistem tersebut adalah sebagai berikut :
1. Mengubah tegangan masukan DC tidak terkendali menjadi tegangan keluaran DC terkendali.
2. Mengatur tegangan keluaran DC terhadap beban dan tegangan masukan DC yang bervariasi.
3. Mengurangi riak tegangan AC pada tegangan keluaran DC di bawah tingkat yang disyaratkan.
4. Menyediakan isolasi antara sumber masukan dan beban (isolasi tidak selalu dipenuhi).
5. Melindungi sistem yang disuplai dan sumber masukan dari gangguan elektromagnetik (EMI = Electro Magnetic Interference ).

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Konverter Dengan Sistem Kendali Adaptif
Pada prinsipnya, loop kendali rangkaian MPPT bertujuan menjaga tegangan keluaran solar panel berada pada tegangan referensi optimalnya, dengan memaksimalkan transfer daya dari solar cell ke baterai. Karena daya pada keluaran konverter adalah hasil perkalian antara tegangan dan arus baterai, serta tegangan baterai dapat  dianggap  konstan  selama  siklus  kendali.  Daya yang  tersimpan  proporsional  dengan arus  keluaran (dalam hal ini kendali memenuhi beberapa detik pada saat perintah Vb konstan selama 1 jam).
Rangkaian MPPT terdiri dari 2 blok logika utama :
1. Konverter daya yang dikendalikan tegangan, yang mengadaptasi sel surya dengan baterai untuk transfer daya.
2. Sistem kendali yang menjaga panel surya bekerja pada titik optimal (memaksimalkan pemanenan energi[11].
Konverter  step-down  secara  elektronik  menyesuaikan  sel  surya  (menyediakan  tegangan  Vp)  dengan baterai (dikarakterisasi oleh tegangan Vb). Pada prinsipnya, tegangan Vb berbeda dari Vp, tergantung dan ditetapkan oleh status pengisian baterai.
Sebaliknya, Vp bisa dikendalikan untuk meninggalkan daya  IpVp ditransfer ke baterai (  adalah efisiensi konverter  daya).  Karena  Vp  dapat dikendalikan, maka  tujuannya adalah  mengatur  Vp  ke  Vm, tegangan dimana daya yang ditransfer maksimum.
Lebih  detail, tahap  konverter  daya  yang  diusulkan adalah modifikasi  dari konverter step-down ,  sensor arus, dan mikropengendali. Tahapan perancangan dilakukan dalam dua tahap yaitu perancangan perangkat keras  dan  perangkat  lunak.  Perancangan  perangkat  keras  meliputi  proses  perancangan  model  sistem berbasis aplikasi dan pengimplementasian model sistem. Perancangan perangkat lunak dilakukan setelah
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
perancangan  perangkat  keras  dilaksanakan.  Sasaran  akhir  yang  ingin  dicapai  yaitu  sebuah  perangkat embedded yang dapat menghasilkan daya untuk pencatuan WSN dengan spesifikasi yang telah ditetapkan.
Tabel 1. Jenis Dan Karakteristik Komponen Yang Digunakan
No. Jenis Komponen Karakteristik Elektrik 1 Solar Panel Daya = 10W ±5%; Tegangan = 5 - 20V; Arus = 0,55A 2 Baterai Li-Po Daya = 16,28WH; Tegangan = 7,64V; Arus = 2200mAh 3 Lampu LED Flood Light Daya = 30W; Lumens = 80lm/W; PF = 0,5 4 Mikropengend ali ATMega328 Tegangan  = 3 - 5V 5 Sensor Arus DT-sense Respon keluaran = 5µs, Bandwidth = 80kHz, tegangan = 5V
Tahapan perancangan dilakukan dalam dua tahap yaitu perancangan perangkat keras dan perangkat lunak. Perancangan  perangkat  keras  meliputi  proses  perancangan  model  sistem  berbasis  aplikasi  dan pengimplementasian  model  sistem  menggunakan  trainer  board.  Perancangan  perangkat  lunak  dilakukan setelah perancangan perangkat keras dilaksanakan. Sasaran akhir yang ingin dicapai yaitu sebuah perangkat embedded yang dapat menghasilkan daya untuk pencatuan WSN dengan spesifikasi yang telah ditetapkan.
Untuk perancangan perangkat lunak,  peneliti membuat gaftar alir sebagai acuan dalam membuat program berbasis sistem Adaptif, sebagai berikut :
Gambar. 3 Algoritma kendali untuk mengidentifikasi dan mengadaptasi nilai Vs optimal.
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019

## B. Sistem Kendali Adaptif
Pada dasarnya, loop kendali rangkaian MPPT bertujuan menjaga tegangan keluaran solar panel berada pada tegangan referensi optimalnya, dengan memaksimalkan transfer daya dari solar cell ke baterai. Karena daya pada keluaran konverter adalah hasil perkalian antara tegangan dan arus baterai, serta tegangan baterai dapat  dianggap  konstan  selama  siklus  kendali.  Daya yang  tersimpan  proporsional  dengan arus  keluaran (dalam hal ini kendali memenuhi beberapa detik pada saat perintah Vb konstan selama 1 jam).
Gambar. 4 Karakteristik solar cell dalam 2 kondisi radiasi[11].
Gambar  4  menunjukkan  dua  jenis  perilaku solar  cell yang diiluminasikan  dalam dua  kondisi berbeda; arus dan daya yang dibangkitkan merupakan fungsi tegangan solar panel yang diberikan (dalam kurva A daya radiasinya lebih besar daripada kurva B). Apapun teknologi solar panelnya (inorganik atau organik), bentuk kurva daya versus tegangan cell P(Vp,Ip) menunjukkan perilaku conveks yang dikarakterisasi oleh suatu nilai maksimum unik yang berhubungan dengan fenomena transduksi energi.
Pada kenyataannya, algoritma kendali dalam eksekusi CPU harus diidentifikasi tegangan optimal Vm- nya,  dimana  daya  yang  ditransmisikan  maksimal  dan  mengacu  pada  perubahan  kondisi,  melacaknya, sehingga  secara  adaptif  Vs  konvergen  ke  Vm,  yang  sebagai  gantinya  akan  berubah  terhadap  waktu. Tegangan  optimal  Vm  pada  waktu  yang  diberikan  secara  instan  akan  menjadi  nilai  referensi  bagi  loop kendali analog.
Dalam bentuk arus, algoritma yang disediakan adalah teknik peningkatan gradien sederhana pada kurva Vs (berhimpit dengan akhir fasa transien dari kendali). Titik awal algoritma tidak langsung secara iteratif disediakan oleh amplitudo, mencari cara yang secara periodik mengamati kurva daya terhadap tegangan. Dimulai  dari  titik  sub  optimal  teridentifikasi,  algoritma  gradien  meningkat  sesuai  dengan  Vs  untuk menemukan titik optimalnya, dan sekali titik optimal tetangga dicapai, demikian algoritma akan melacak perubahan lingkungan dengan memodifikasi Vs.
Anggap sebuah unit mulai dari situasi tanpa pengiriman daya (pada malam hari), Kendali CPU diaktifkan setiap Toff,  detik  (implementasinya  1  menit) melalui mekanisme  waktu  yang  disurvei,  dan  sekali  aktif, kendali CPU menyalakan converter dan memindai Vs untuk pengidentifikasian titik awal yang baik. Hal ini  diselesaikan  oleh  penurunan  Vs  secara  linier  dari  nilai  maksimum  ke  minimum  dan  mengukur  arus induksi Ib.
Tegangan  yang  terkait  dengan  nilai  maksimum  Ib,  adalah  yang  dianggap  sebagai  titik  awal  untuk algoritma gradient-ascent (karena Vb dapat dianggap konstan selama prosedur di sini tidak membutuhkan yang  canggih  mekanisme  eksplorasi  yang  berbeda  dipertimbangkan  untuk  rangkaian  MPPT  yang  tidak sadar daya). Mode kendali gradien dengan Tgrad berparameter.
Sebaliknya, jika tidak ada daya yang dihasilkan, CPU akan mematikan konverter dan menunggu sinyal bangun berikutnya. Tindakan lebih jauh lagi, misalnya, berdasarkan algoritma yang dapat diprediksi secara
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
optimal,  pengaturan Toff  bisa  dipertimbangkan  dalam  rilis mendatang.  Penginisialan algoritma  tracking harus sesederhana mungkin untuk alasan  konsumsi  daya,  cukup  cepat  untuk  mendeteksi  dan  melacak  perubahan  dan  fleksibel  untuk mengakomodasi  sel  surya  yang  berbeda  (tipologi  berbeda  panel  surya  dapat  dihubungkan  tanpa  perlu adapter elektronik). Algoritma yang dijelaskan perlu disederhanakan dalam evaluasi gradien, operasi mahal dari sudut pandang konsumsi daya. Dalam arah ini, kita mengikuti pendekatan yang digambarkan, dimana hanya tanda dari gradien dianggap (karenanya menyerupai semacam aturan Hebbian).
Algoritma iteratif menyatu dengan nilai yang benar disediakan bahwa penguatan parameter memperkuat fungsi  gradien  yg  cukup  kecil.  Terlebih  lagi,  kelengkungan  di  sekitar  titik  optimal  adalah  landai  yang menyiratkan algoritma menjadi kuat (gangguan kecil diskrepansi antara Vs dan Vm tidak secara signifikan mengurangi efesiensi transfer energi). Mulai dari standar iteratif persamaan naik gradien:
{𝑉 𝑠,𝑖+1 = 𝑉 𝑠,𝑖 + ∆𝑉 𝑠,𝑖 ∆𝑉 𝑠,𝑖 =  𝛾. ( 𝑑 𝑑𝑣 (𝑖 𝑝,𝑖 )|𝑉 𝑠,𝑖 ) (1)
Diperkirakan  𝑉 𝑠,𝑖 sebagai :
∆𝑉 𝑠,𝑖 = {+, 𝑖𝑓(𝑉 𝑝,𝑖 ) > 𝜃 −, 𝑖𝑓(𝑉 𝑝,𝑖 ) > − 0, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (2)
Sehingga tersedia,
𝑉 𝑠,𝑖+1 = 𝑉 𝑠,𝑖 + ∆𝑉 𝑠,𝑖 ̂ (3)
Kedua operasi ini dicirikan oleh berkurangnya overhead CPU.
Untuk menjamin  stabilitas,  dijaga  nilai minimumnya,  yang  diberikan  oleh  resolusi  PWM  DAC  = 50mV.  Nilai yang kecil ini mengurangi kecepatan waktu respon dari sistem kendali, yang bagaimanapun dapat diterima sejak adaptasi maksimum waktu 20 detik ketika berangkat dari kondisi yang sepenuhnya cerah  ke  berawan  dengan  tingkat  kecerahan  rendah.  Solusi  adaptif  tidak  dapat  dipertimbangkan  dalam sistem saat ini untuk konsumsi daya overhead yang tidak dibayar kembali oleh keuntungan energik yang efektif.
Prosedur penurunan gradien berevolusi hingga gradien menjadi nol (di bawah ambang  ). Jika tidak cukup energi  yang  berasal  dari panel  surya  sel, CPU meninggalkan modalitas  pelacakan  dan  kembali ke mode eksplorasi amplitudo untuk mengidentifikasi titik awal yang baru.
Dengan demikian, algoritma ini juga menyediakan mode pencegahan kegagalan terhadap ketidakstabilan dalam  skema  kendali  gradien  (yang  akan  memindahkan  titik  kerja  di  luar  batas  kurva  daya,  sehingga mengurangi nilai nol daya yang berasal dari sel).
Gradien diperkirakan melalui definisinya, di sini oleh pemaksaan lebih gelombang perturbasi ke variabel kendali  dan  mengevaluasi  efeknya  pada  yang  terkendali.  Untuk  mendeteksi  tanda  gradient,  diadopsi operator korelasi,  Karena korelasi yang positif merupakan gradien daya positif, sedangkan Relasi singkatan dari yang negatif (dan korelasi adalah operasi berbiaya rendah).
𝑋 = ∑ 𝑀𝑝 𝑖=1 |𝛿𝑖𝑏| 𝛿𝑖𝑏 (𝑖) ∙ |𝛿𝑉𝑏| 𝛿𝑉𝑏 (𝑖) (4)
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
di mana 𝛿𝑉 𝑏 = 𝑉 𝑏 (𝑖) − 𝑉 𝑏 adalah gangguan pada kerja titik ditumpangkan oleh CPU, 𝛿𝑖 𝑏 = 𝑖 𝑏 (𝑖) − 𝑖 𝑏 adalah  gangguan  induksi  pada  variabel  terkendali  dan 𝑀 𝑝 adalah  banyaknya  titik-titik  yang  digunakan untuk  membangkitkan  sinyal  gangguan.  Parameter  dan  M p ,  serta  bentuk  gelombang  perturbasi,  sudah diidentifikasi awal melalui simulasi SPICE. Setelah itu, parameter telah disempurnakan di lapangan untuk memaksimalkan performansi loop kendali (ketepatan reaksi dan stabilitas) dan memberikan akurasi dalam pengukuran saat ini.
Akhirnya, algoritma adaptif yang diimplementasikan dapat disintesis sebagai :
𝑉 𝑠,𝑖+1 = {𝑉 𝑠,𝑖 + ,   𝑖𝑓 𝑋 >   𝑉 𝑠,𝑖 − ,    𝑖𝑓 𝑋 <   𝑉 𝑠,𝑖 ,          𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (5)
Frekuensi dan bentuk gangguan yang ditumpangkan sangat penting karena konverter memerlukan fungsi transfer fase nol,  dalam spektrum sinyal gangguan untuk beroperasi dengan benar.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  penelitian  dimulai dari  pengambilan  data  tegangan  keluaran  solar  panel,  pada  kondisi tanpa  dan dengan menggunakan  rangkaian  MPPT  terkendali adaptif. Gambar  5  menampilkan  perangkat  pengujian panel surya yang terdiri dari lampu, panel photovoltaic, rangkaian MPPT terkendali adaptif, osiloskop, dan multimeter.  Proses pengujian menggunakan posisi lampu tegak lurus terhadap permukaan panel dan sejajar dengan titik tengah panel, durasi pengamatan dilakukan selama 60 detik.
Gambar. 5 Perangkat Pengujian Panel Surya
Dengan implementasi rangkaian MPPT pada rangkaian yang menghubungkan antara solar panel dengan baterai, maka dilakukan pengujian alat dengan hasil sebagai berikut :
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
Tabel 2. Hasil pengujian tegangan keluaran solar panel dengan tegangan keluaran Converter Buck DC-DC LM2596
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa semakin dekat jarak cahaya dari solar panel, makin besar pula tegangan keluaran yang dihasilkan, baik tegangan keluaran pada solar panel, maupun tegangan keluaran pada rangkaian MPPT terkendali adaptif, dengan rata-rata selisih tegangan yang dihasilkan adalah 0,333 Volt. Dari table data tersebut dapat diperoleh grafik pada gambar 6 sebagai berikut :
Gambar. 6 Grafik tegangan keluaran solar panel dan buck converter terhadap jarak lampu – solar panel(SP).
Dari  tabel  data  dan  grafik  tersebut,  maka  diperoleh  rata-rata  tegangan  keluaran  solar  panel  sebesar 8,057V, sedangkan rata-rata tegangan keluaran Buck Converter sebesar 7,724V. Jika dibandingkan dengan kebutuhan catu node WSN, ditinjau dari spesifikasi baterai sebesar 7,64V, maka dapat disimpulkan bahwa keluaran  sistem  MPPT  memenuhi  syarat  untuk  dijadikan  sebagai  sumber  pencatuan  baterai  pada  node
R ISA F ARRID C HRISTIANTI .: JTECE. V OL . 01, N O . 01, PP.49-58, J AN 2019
WSN.  Kemudian  didapatkan  bahwa  jarak  optimal  untuk  mendapatkan  tegangan  yang  sesuai  proses pencatuan adalah pada jangkauan jarak 34,5  – 38cm. Tentu saja hal ini berlaku dalam lingkup di dalam ruangan, dengan mengasumsikan lampu sebagai matahari.
Dengan membandingkan antara data tegangan keluaran solar panel dengan MPPT, dengan data tegangan keluaran  solar  panel tanpa  MPPT  pada  kondisi  penyinaran,  disimpulkan  bahwa tegangan keluaran  solar panel tanpa MPPT lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan MPPT (15,81V). Namun  yang menjadi prioritas penelitian terletak pada kekonsistenan solar panel dalam menyediakan tegangan yang dibutuhkan untuk  mencatu  node  WSN.  Dalam  pengujian,  ditemukan  bahwa  solar  panel  tanpa  MPPT  menghasilkan tegangan keluaran yang fluktuatif, karena bergantung pada intensitas cahaya matahari yang diterima oleh solar cell .

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilaksanakan, diperoleh kesimpulan bahwa implementasi MPPT pada keluaran solar panel mampu menjaga tegangan keluaran lebih konsisten (tidak fluktuatif), dengan rata- rata selisih tegangan 0,33V. Selain itu, jarak dan intensitas cahaya sangat berpengaruh terhadap tegangan keluaran  solar  panel.  Semakin  dekat  jarak  cahaya  terhadap  solar  panel,  makin  besar  tegangan  yang dihasilkan.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  tegangan  maksimal  yang  dihasilkan  solar  panel  dengan menggunakan rangkaian MPPT sebesar 9,27V.

## U CAPAN T ERIMAKASIH
Melalui  kesempatan  ini,  saya mengucapkan  terima  kasih  kepada  Tim JTECE,  yang telah  memberikan kesempatan kepada saya untuk dapat mempublikasikan jurnal saya.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Z. Farooqui, Study of MAximum Power Point Tracking (MPPT) Techniques in a Solar Photovoltaic Array, Vol.2, . 2017.
[2]  J. H. J. F. M.S.V.Ragunathan, A. KAnsal, “Design Considerations for Solar Energy Harvesting Wireless Embedded Systems,” in IEEE Int.Conf.Inf.Process Sensor Netw., 2005, pp. 457–462.
[3]  A. Soetedjo, A. Lomi, Y. I. Nakhoda, and A. U. Krismanto, “Modeling of Maximum Power Point Tracking Controller for Solar Power System,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 10, no. 3, pp. 419–430, 2012.
[4]  J. D. V. W. P.N.M.N.K. Lujara, “Power Electronic Loss Models of DC-DC Converters in Photovoltaic Applications,” in IEEE Int. Symp. Ind. Electron, 1998, pp. 35–39.
[5]  T. S. and K. U. M. Veerachary, “Neural-network-based maximum-power-point tracking of coupled-inductor interleavedboost- converter-supplied PV system using fuzzy controller,” IEEETrans. Ind. Electron, pp. 749–757, 2003.
[6]  J.  H.  R.  Enslin  and  D.  B.  Snyman,  “Combined  low-cost,  high-efficient  inverter,  peak  power  tracker  and  regulator  for  PV applications,” IEEETrans. Power Electron, vol. 6, pp. 73–82, 1991.
[7]  D. B. S. and W. S. J. H. R. Enslin, M. S. Wolf, “Integrated photovoltaic maximum power point tracking converter,” IEEETrans. Ind. Electron, vol. 44, pp. 769–773, 1997.
[8]  H.  D.  and  E.  F.  F.  M.  A.  S.  Masoum,  “Theoretical  and  experimental  analyses  of  photovoltaic  systems  with  voltage -  and currentbased maximum power-point tracking,” IEEE Trans. Energy Conv., vol. 17, pp. 514–522, 2002.
[9]  Y.  H.  Lim  and  D.  C.  Hamill,  “Synthesis,  simulation  and  experimental  verification  of  a  maximum  power  point  tracker  from nonlinear dynamics,” in Proc. IEEE 32nd Annu. Power Electron. Specialists Conf., 2001, pp. 199–204.
[10] W.-S. K. and H.-S. K. C.-Y. Won, D.-H. Kim, S.-C. Kim, “A new maximum power point  tracker of photovoltaic arrays using fuzzy controller,” in Proc. 25th Annu. Power Electron. Specialists Conf., 1994, pp. 396–403.
[11] C. Alippi and C. Galperti, “An Adaptive System for Optimal Solar Energy Harvesting in Wireless Sensor Network Nodes,” IEEE Trans. Circuits Syst. I Regul. Pap., vol. 55, no. 6, pp. 1742–1750, 2008.
[12] Ashari M., Desain Konverter Elektronika Daya. 2017.