## EFFICIENT MAXIMUM POWER POINT ESTIMATION MONITORING OF PHOTOVOLTAIC USING FEED FORWARD NEURAL NETWORK
Hasnira, Novie Ayub Windarko, Anang Tjahjono, Mochammad Ari Bagus Nugroho, Mentari Putri Jati
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Kampus PENS Jl. Raya ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 e-mail : rhara@polibatam.ac.id , ayub@pens.ac.id , anang@pens.ac.id , aribagusnugroho@gmail.com , mentaripj@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan pemanfaatan panel surya di masa depan akan terus meningkat. Salah satu bentuk karakteristik panel surya merupakan kurva I-V yang mana dengan kurva tersebut dapat digunakan untuk menganalisa  besaran daya keluaran panel surya. Dengan mengetahui kurva I-V tersebut dapat dilakukan Maximum Power Point Estimation (MPPE) yang  dapat  diampu  oleh  panel  surya.  Informasi  mengenai  nilai  estimasi  daya  maksimum  panel  surya merupakan bagian penting untuk menentukan kapasitas pembebanan, selain itu juga untuk menjaga umur peralatan yang  digunakan. Feed  Forward  Neural  Network dengan  Algoritma Back  Propagation (FFBP)  terbukti  dapat memberikan informasi nilai MPPE pada keluaran panel surya. Nilai masukan pada ANN berupa tegangan dan arus dari  panel  surya,  sedangkan  keluaran  dari ANN  tersebut  berupa  nilai  estimasi  daya.  Hasil  dari  simulasi  MPPE didapatkan  galat  rata  rata  sebesar  0.04  poin  antara  daya  aktual  (MPP)  dan  daya  estimasi  (MPPE).
Kata kunci: Solar panel, Maximum Power Point , Artificial Neural Network

## Abstract
The development of the utilization of solar panels in the future will continue to increase. One characteristic form of solar panels is the I-V curve which can be used to analyze the amount of solar panel output power. By knowing the I-V  curve,  we  can  get  Maximum  Power  Point  Estimation  (MPPE)  value  that  can  be  supported  by  solar  panels. Information about the estimated value of the maximum solar panel power is an important part in determining the loading  capacity,  while  maintaining  the  life  of  the  equipment  used.  Feed  Forward  Neural  Network  with  Back Propagation Algorithm (FFBP) has proven to be able to provide MPPE value information on solar panel output. The input values in ANN are the voltage and current of the solar panel, while the output of ANN is in the form of an estimated  power  value.  MPPE  simulation  results  obtained  an  average  error of  0.04 points  between  actual  power (MPP) and estimated power (MPPE).
Keywords: Solar panel, Maximum Power Point, Artificial Neural Network

## 1. Introduction
Kebutuhan  energi  masa  depan  akan  semakin  besar sesuai  dengan  keberlanjutan  pertumbuhan  ekonomi berdasarkan dari penelitian BPPT (Badan
Pengembangan  dan  Pengkajian  Teknologi)  [1]. Pembangkitan  energi  terbesar  didominasi  oleh  energi tak  terbarukan  seperti  bahan  bakar  fosil  yang menyebabkan  pencemaran  udara  dan  masalah  – masalah  lingkungan  [2],  [3].  Untuk  mengimbangi  hal
e-ISSN: 2548-9228
tersebut, pemanfaatan energi surya menjadi topik utama yang  sedang  dikembangkan  berbagai  negara  karena termasuk energi terbarukan dan ramah lingkungan. Panel  surya  memiliki  karakteristik  I-V  tidak  linier, merupakan  peralatan  yang  umum  dipakai  untuk mengubah energi surya menjadi daya listrik [4]. Di sisi lain,  daya  keluaran  panel  surya,  yang  mempunyai efisiensi  konversi  energi  rendah,  sangat  bergantung pada  radiasi  matahari,  suhu,  karakteristik  beban  dan tegangan  panel  tersebut.  Faktor  lingkungan  seperti radiasi  matahari  dan  suhu  sulit  ditentukan  secara sistematis.  Hal  umum  pada  solar  panel  yang  dibahas oleh  peneliti  sebelumnya  adalah  tentang Maximum Power Point Tracking (MPPT) .   M PPT mencari titik maksimum  dari  kurva  karakteristik  daya-  tegangan ( P-V )  serta  kurva  arus-tegangan  ( I-V )  pada  panel surya,  diharapkan  daya output akan  selalu  berada pada kondisi maksimum . Sedangkan maximum Power Point  Estimation  (MPPE) yang  dihasilkan  oleh  panel surya  merupakan  hal  yang  harus  diperhatikan  selain dari  MPPT.  Maka,  penting  untuk  mengadakan pengendalian  daerah  operasi  ketersediaan  daya maksimum  atau Maximum  Power  Point  (MPP) pada pemanfaatan panel surya.
MPPE  dilihat  berdasarkan  dari  besaran  daya  tertinggi yang  mana  nilai  pasti  tidak  diketahui  selama implementasi  sebenarnya.  Penerapan  metode  MPPE dapat  menjaga  umur  peralatan  sampai  jangka  waktu yang  relatif  lama.  Informasi  MPPE  juga  dibutuhkan dalam proses integrase panel surya ke sistem microgrid . Beberapa  jenis  algoritma  yang  digunakan  untuk melacak  nilai  MPPE  seperti Pesturb  and  Observe (P&O),  dan Increment  Conductance (IC)  [5]–[7]. Algoritma  –  algoritma  ini  mempunyai  karakteristik tersendiri  termasuk  kurang  akurat,  waktu  komputasi rendah,  kebutuhan  sensor,  adanya  osilasi,  sifat konvergensi,  kurang  responsif,  informasi  parameter masukan, dan efektifitas minimal [8]–[10].
Untuk mengoptimalkan teknik MPPE  tersebut, terdapat suatu  metode  terbarukan  dengan  hasil  akurat,  cepat, ilmiah,  dan  tidak  membutuhkan  informasi  parameter internal, yang mana metode untuk memperkirakan nilai MPP tersebut menggunakan Artificial Neural Network (ANN) [11]–[14].  Proses learning ANN  dapat
menentukan karakteristik panel surya yang secara tidak langsung memperkirakan posisi MPPE dari panel surya. Kelebihan  ANN  lainnya  yaitu  memiliki  respon kecepatan tinggi, ketahanan operasi, sedikit komputasi dan dapat dijadikan solusi untuk masalah yang multi – variabel [15], [16]. Selain itu, sistem monitoring secara tepat MPP panel surya juga penting untuk memastikan peralatan beroperasi dengan lancar [17].
Dalam  makalah  ini  membahas  metode  ANN  dengan menggunakan algoritma feed foward back propagation untuk mendapatkan nilai MPPE yang mana hasil kerja panel  surya  sesungguhnya  bergantung  dari  kondisi radiasi  matahari.  Monitoring  hasil  MPPE  panel  surya akan  ditampilkan  pada  PC  dengan  koneksi wireless yang  efisien  dan  mudah  berdasarkan  implementasi hardware sebenarnya.

## 2. Studi Pustaka

## A. Pemodelan panel surya
Panel surya berfungsi untuk merubah radiasi matahari menjadi  energi  listrik.  Cara  pemasangan panel  surya bisa  dilakukan  secara  seri  maupun  paralel.  Sistem karakteristik panel surya mampu menghasil kurva I-V dan  P-V  yang  non  linier.  Semua  disebabkan  oleh perubahan  suhu  dan  radiasi  yang  ada  pada  saat  itu. Rangkaian ekuivalen panel surya ini diwakili oleh satu sumber arus, satu dioda yang terhubung paralel dengan sumber  arus,  satu  resistor  yang  terhubung  paralel dengan  sumber  arus  dan  diode,  satu  resistor  seri,  dan terminal  keluaran.  Daya  yang  dihasilkan  oleh  masing masing  sel  tergantung  pada  titik  operasi  sepanjang kurva  I-V,  suhu,  iradiasi,  dan  teknologi  pembuatan panel  surya.  Pemodelan      panel  surya  umumnya menggunakan  model  satu dioda ataupun  dua diode . Dalam penelitian ini menggunakan model konvensional satu dioda dengan  pemodelan  seperti  pada  gambar  1 berikut ini.
Gambar 1. Pemodelan panel surya satu dioda
Gambar 1 adalah rangkaian ekuivalen dari model satu dioda .  Sumber  arus  akan  terhubung  secara  paralel dengan  dioda  dan  resistor  paralel  serta  serangkain resistor yang terhubung dibagian terminal output [18].
Berdasarkan  model  satu diode, karakteristik I-V panel surya dirumuskan dengan (1).
𝐼 𝑝𝑣 =   𝐼 𝑝ℎ − 𝐼 𝑠 (𝑒 𝑉𝑝𝑣+𝐼𝑝𝑣𝑅𝑠 𝑛𝑁𝑠 𝑉𝑡
− 1) − 𝑉𝑝𝑣+𝐼𝑝𝑣  𝑅𝑠 𝑅𝑠ℎ (1)
Di mana, 𝐼 𝑝𝑣 dan 𝑉 𝑝𝑣 adalah arus dan terminal tegangan pada  panel  surya, 𝐼 𝑝ℎ adalah  arus  yang  dihasilkan ketika panel surya terkena iradiasi matahari, 𝐼 𝑠 adalah arus jenuh, 𝑛 adalah faktor kualitas diode, 𝑁 𝑠 adalah jumlah  solar  sel  terhubung  ke  satu  panel, 𝑉 𝑡 adalah tegangan  termal  sel  surya,  serta 𝑅 𝑠ℎ dan 𝑅 𝑠 adalah paralel  dan  seri  resistor  panel  surya.  Arus  yang dihasilkan oleh 𝐼 𝑝ℎ sepenuhnya bergantung pada radiasi matahari  yang  dipaparkan  oleh  panel  surya  sehingga dapat disajikan pada Persamaan (2).
𝐼 𝑝ℎ = 𝐺 1000 (𝐼 𝑠𝑐 + 𝐾 𝑖 (𝑇 − 𝑇 𝑟 )) (2)
Dengan 𝐼 𝑝ℎ adalah  arus  hubung  singkat  dari  panel surya, 𝐺 adalah  nilai  iradiasi  matahari  (W/m 2 ), 𝑇 𝑟 adalah suhu sel surya, dan 𝐾 𝑖 adalah koefisien suhu arus hubung singkat.

## B. Radiasi Matahari
Tegangan  output  panel  surya  tidak  terlalu  terpengaruh terhadap  cahaya  matahari.  Namun  arus  keluar  sangat terpengaruh oleh intensitas cahaya matahari yang jatuh diatas permuakaan panel surya. Dengan terpengaruhnya arus  keluar  terhadap  intensitas  cahaya,  ini  berarti efisiensi kerja dari panel surya sangat dipengaruhi oleh intensitas cahaya matahari. Hal ini terlihat pada Gambar 2 yang merupakan karakteristik dari arus dan tegangan terhadap  intensitas  cahaya  matahari.  Terlihat  bahwa tegangan  tidak  terpengaruh,  namun  arus  akan terpengaruh  yaitu  ketika  intensitas  cahaya  turun  maka arusnya kecil dan saat intensitas cahaya naik maka arus akan bertambah besar.
sumber: Ika  W, Rancang  Bangun  Sistem  Penggerak Pintu  Air  dengan  Memanfaatkan  Energi Alternatif Matahari , PENS – ITS, hal. 24.
Gambar 2. Karakteristik Arus dan Tegangan Terhadap Pengaruh Intensitas Cahaya Matahari.
Dari  Gambar  1  dan  Gambar  2  memiliki  sebuah keterkaitan  yaitu  pada  Iph  pada  Gambar  1  dan karakteristik arus pada Gambar 2. Semakin besar nilai iradiasi maka karakteristik Iph akan semakin besar, dan semakin kecil iradiasi, karakteristik Iph akan semakin kecil. Sedemikian hingga, Iph sebagai sumber arus ini dapat  disimulasikan  dengan  menggunakan power supply sebagai  penyedia  arus . Simulasi  panel  surya dapat  dilakukan  dengan  biaya  murah  dan  dapat menyamai  karakteristik  panel  surya  pada  kondisi iradiasi yang bervariasi. Simulator dapat bekerja tanpa tergantung  lingkungan,  khususnya  iluminasi  buatan atau sinar  matahari.  Simulator panel  surya  terdiri atas panel  surya  dan power  supply DC [sitasi  Simulator Panel  Surya  Ekonomis  untuk  Pengujian  MPPT pada Kondisi Berbayang Sebagian] . Teknik simulasi panel  surya  dengan  menggunakan power  supply ini dapat  dikatakan dengan teknik simulasi unilluminated panel surya.
Teknik unilluminated dilakukan  dengan  cara memposisikan  panel  surya  pada  area  yang  gelap (umumnya panel surya dihadapkan ke permukaan lantai atau meja) sehingga dapat dipastikan tanpa ada cahaya yang diterima panel surya, Iph=0. Secara karakteristik panel  surya  tidak  mengeluarkan  daya  karena  Iph=0. Namun  sesuai  dengan  Gambar  1,  model  dari  panel
surya  terdapat  diode,  resistor  shunt  dan  resistor  seri tetap ada sebagai elemen dasar dari model panel surya. Sehingga dengan menambahkan sumber arus eksternal dari power  supply DC  dapat  digunakan  untuk menggantikan Iph dan  memvariasikan  Iph.  Sesuai dengan  karakteristik  Ipv  pada  Persamaan  (1),  bahwa Ipv  sangat  bergantung  dengan  Iph.  Sehingga  dengan menggantikan arus Iph dengan power supply DC, maka karaktersitik  panel  surya  yang  sesungguhnya  dapat dibangkitkan.  Sehingga  simulasi  panel  surya  dengan teknik unilluminated (tanpa  cahaya)  dapat  dilakukan untuk  pengujian  teknik  MPPE  yang  diajukan  dalam makalah ini.

## C. Arsitektur Artificial Neural Network
Artifical  Neural  Network  (ANN) merupakan  sistem komputasi  yang  arsitektur  dan  pengoperasiannya dilatarbelakangi  oleh  pengetahuan  tentang  sel  syaraf biologis  didalam  otak.  ANN  merupakan  salah  satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang  selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran pada otak manusia  tersebut.  Gambar  3  dibawah  ini  merupakan arsitektur ANN yang umum digunakan.
Gambar 3. Arsitektur  Neural Network Feed  Forward  Back  Propogation adalah  arsitektur yang  digunakan.  Terdiri  dari  tiga  layer  yaitu  bagian input yang merupakan tempat data yang sudah diambil, hidden layer adalah tempat dimana data diproses, dan output layer adalah hasil [19]. Dalam pemodelan ANN MPP,  data  pembelajaran menggunakan data  tegangan dan  arus, ANN  akan  mengestimasikan output dalam bentuk  kurva  prediksi  daya  maksimum  persatuan
waktu yang ditentukan nantinya. bentuk kurva prediksi daya  maksimum  ini  yang  nantinya  akan  digunakan sebagai  referensi  dalam  mengoptimasi  perhitungan beban  maksimum  yang  dapat  dibebani  pada  sistem panel surya.
Untuk  pengujian  arsitektur  ANN  menggunakan sofware MATLAB.  Nilai  tegangan  (V),  arus (I) dan daya  (P)  yang  sudah  didapatkan  dari  hasil  simulasi menggunakan  sofware  PSIM  dijadikan  sebagai referensi  yang  akan  di training oleh  ANN.  Nilai tegangan  dan  arus  keluaran  dari  solar  panel  akan menjadi  masukan (input) dalam  arsitektur  ANN, sedangkan keluarannya (output) dari ANN adalah nilai daya.
Ada  banyak  parameter  yang  harus  diperhatikan  pada saat  menggunakan  metode Artificial  Neural  Network (ANN) . Seperti pemilihan jumlah layer, hidden neuron, epoch dan nilai Means Squared Error (MSE) terkecil. Dari  parameter  ANN  yang  didapatkan,  maka  akan mampu menghasilkan nilai daya estimasi yang paling menyerupai  dengan  nilai  aktualnya.  Adapun  cara menentukan  jumlah hidden  neuron adalah  dengan menggunakan persamaan 3 sebagai berikut ini [20]: 𝐡𝐧 = √𝐢𝐧 + 𝐨𝐧 + 𝛔 (3)
dimana:
𝒉𝒏 = Hidden neuron
in = input layer on=output layer
nilai 𝜎 adalah antara 1 hingga 10

## 3. Metode
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  estimasi Maximum Power Point Estimation (MPPE) dari panel surya.
Gambar 4. Blok diagram system Gambar 4 diatas menjelaskan bahawa DC power supply sebagai sumber tegangan dc digunakan sebagai sumber listrik  oleh  panel  surya.  Selanjutnya  sensor  tegangan dan  arus  keluaran  dari  panel  surya  akan  diambil informasinya  dan  dianggap  sebagai  data  referensi masukan  dari  input  layer Artificial  Neural  Network (ANN) .  Dengan  menggunakan  satu  unit dummy  load sebagai  bebannya.  Mikrokontroller  ARM  STM32F1 akan mengolah data tegangan dan arus dari solar panel sebagai  nilai Maximum  Power  Point  Estimation (MPPE), selanjutnya data tersebut akan dikirimkan ke perangkat  computer  (PC)  dengan  menggunakan  serial komunikasi Bluetooth  type HC-05.  Untuk  proses training ANN menggunakan sofware Matlab, kemudian akan  menghasilkan  laporan  output  nilai  daya  yang dilaporkan dalam bentuk format file excel. Pada sistem ini terdapat  Solar PV dengan daya  100WP dan beban resitance berupa dummy load sebesar 15KΩ 200 Watt. Beberapa  hal  yang  dilakukan  dalam  pengujian  ini adalah:
1. Pemodelan menggunakan sofware Power SIM
(PSIM) .
Gambar 5. Simulasi Solar Panel Gambar  5  terlihat  bahwa  pada  simulasi  ini  dilakukan pengambilan data tegangan (V), arus (A) dan daya (P) dari  panel  surya    dengan  nilai  iradiasi  yang  berbeda- beda. Pada simulasi ini didapatkan koleksi data sebesar 50.000 data per satu nilai iradiasi.
2.
Pengukuran data secara Unilluminated

## Gambar 6.Alat pengujian solar panel secara Unilluminated
Permintaan  untuk  sistem  pembangkit  listrik  energi surya terus meningkat karena adanya peningkatan panel surya  dan  teknologi  konversi  daya,  terutama dengan meningkatnya  permintaan  untuk  energi  terbarukan  di seluruh  dunia.  Sejumlah  besar  listrik  solar  panel sekarang  disuntikkan  ke  dalam  sistem  utilitas  melalui jaringan  distribusi.  Simulasi  sumber  daya  Solar  panel
dibuat  menggunakan  Solar  panel  yang  tidak  diberi cahaya  ( Unilluminated Solar  panel)  dan  diparalel menggunakan sumber arus untuk menguji solar inverter dan algoritma  MPP dilaboratorium.  Selain  melakukan simulasi  dengan  PSIM  dan  mengolah  data  dengan ANN.  pengukuran  secara  manual  juga  dilakukan dengan  metode  uniluminated  untuk  mengehtahui  nilai keluar baik pada tegangan maupun arus dari solar panel. Gambar  6  diatas  adalah  rakitan  alat  uji  yang  untuk mendapatkan nilai tegangan, arus dan daya.
Dalam  pengujian  ini  spesifikasi  solar  panel  yang digunakan dapat terlihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Spesifikasi Solar Panel Maximum Power (Pmax) 100 W Maximum Power Voltage (Vmp) 17.6 V Maximum Power Voltage (Imp) 5.69 A Open Circuit Current (Voc) 22.6 V Short Circuit Current (Isc) 6.09 A
Karakteristik panel surya yang ditunjukkan pada Tabel 1 didapatkan dari nameplate panel surya  yang tertera pada bagian belakang panel surya. Setiap panel surya memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda  sesuai desain  fabrikasi  dari  panel  surya.  Spesifikasi  yang tertulis pada nameplate panel surya diuji pada kondisi iradiasi 1000Watt/m 2 dan suhu 25 o C.
Nilai  Isc  dan  Voc  akan  menjadi  acuan  untuk menghasilkan  data  pengukuran  sesuai  dengan  nilai iradiasi  yang  diinginkan.  Voc  merupakan  nilai tegangan open circuit yaitu nilai tegangan yang terukur disaat  nilai  arus  sama  dengan  nol.  Berdasarkan  dari karakteristik panel surya yang digunakan pada Tabel 1, kapasitas panel surya 100wp, nilai Voc adalah 22.6V. Sedangkan  untuk  Isc  pada  penelitian  ini  didapatkan dari  nilai  arus  maksimum  panel  surya.  Nilai  Isc  ini identik  dengan  nilai  Iph  pada  Persamaan  1,  dimana secara  nyata,  nilai  Isc  ini  dipengaruhi  oleh  iradiasi matahari yang diterima panel surya. Sehingga dengan melakukan teknik unilluminated yang telah dijelaskan
pada  bab  sebelumnya,  dapat  dilakukan  pengujian simulasi  variasi  iradiasi  dengan  memvariasikan  arus Iph menggunakan power supply DC. Dalam pengujian ini  dilakukan  pendekatan  nilai  arus  Iph  memiliki hubungan  linier  terharap  iradiasi.  Sehingga  dengan mengatur arus power supply DC sebagai pengganti Iph, berarti bahwa telah mensimulasikan perubahan iradiasi yang  diterima  panel  surya.  Tabel  2  merupakan  data acuan karakteristik panel surya yang digunakan untuk mendapatkan  data  data  referensi  V,  I  dan  P  yang kemudian akan di trainingkan dengan Artificial  Neural Network (ANN).
Tabel 2. Acuan nilai untuk pengukuran secara Uniluminated dari PV type 100 W/m 2
Dari Tabel 2, dapat diketahui bahwa perubahan iradiasi hanya berdampak pada perubahan pengaturan Isc pada power  supply. Hal  ini  sangat  berkaitan  dan  sesuai dengan  Gambar  2  yang  menyatakan  mengenai  grafik karakteristik  panel  surya,  bahwa  perubahan  iradiasi yang  diterima  panel  surya  akan  berdampak  pada perubahan nilai arus hubung singkat panel surya.
3. Pembelajaran  menggunakan Artifcial  Neural
Network (ANN).
Setelah didapatkan nilai data referensi berupa tegangan dan  arus,  maka  hal  selanjutnya  melakukan pembelajaran menggunakan ANN.
Dengan
menggunakan  arsitektur  ANN  sebagaimana  yang terlihat pada gambar 7 dibawah ini.
No Iradiasi Voc (V) Isc (A) 1 1000 22.6 6.09 2 900 22.6 5.481 3 800 22.6 4.872 4 700 22.6 4.263 5 600 22.6 3.654 6 500 22.6 3.045 7 400 22.6 2.436 8 300 22.6 1.827 9 200 22.6 1.218 10 100 22.6 0.609
Gambar 7. Arsitektur Artificial Neural Network yang digunakan.
Pada proses seperti gambar 7 diatas, input yang diambil sebagai  referensi  data  akan  diolah  kembali  untuk mencari  hasil  estimasi  keluaran  daya.  Pada  penelitian ini  digunakan  2  nilai  input  yaitu  tegangan  dan  arus, pengujian dengan 2 hidden layer, 10 jumlah neuron dan satu nilai output yang merupakan nilai daya estimasi. Hasil  dari  training  ANN  selain  memperhatikan  nilai regression,  hal  terpenting  lainnya  adalah  nilai  error (MSE).  Eror  terkecil  merupakan  nilai  terbaik  untuk sebuah  proses  pembelajaran  menggunakan  neural network.  Sedangkan  epoch  merupakan  satu  siklus pembelajaran penuh untuk data yang sudah ditentukan. Atau  dengan  kata  lain  jumlah  epoch  adalah hyperparameter  yang  menentukan  berapat  kali algoritma  pembelajaran  akan  berkerja  mengolah seluruh  dataset  training.  Dalan  jaringan  saraf  tiruan, proses  pembelajaran  yang  berulang-ulang  bertujuan untuk  mencapai  konvergensi  nilai bobot.  Karena  nilai epoch  yang  sesuai  tidak  bisa  diketahui,  maka  pada penelitian  ini  diujikan  beberapa  nilai  epoch  untuk mencapai nilai akurasi yang optimum. Dan nilai epoch yang diuji adalah 1000.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini menjelaskan tentang hasil MPPE yang sudah  diuji.  Baik  dengan  menggunakan  data  yang bersumber dari Power SIM (PSIM) maupun hasil dari
pengukuran uniluminated solar panel.
1. Simulasi PSIM
1.1 Hasil pengujian pada 1 iradiasi (iradiasi 100).
Pada  iradiasi  100,  terdapat  50.000  data  yang  akan  di olah  oleh ANN.  Dengan  menggunakan  metode Feed Foward  Back  Propogation (FFBP).  Untuk    mencari nilai  neuron  terbaik  tersebut  didapatkan  berdasarkan hasil  penggunaann  pada  rumus  3  sebelumnya. berdasarkan  dari  percobaan  dengan  membandingkan MSE,  hidden  neuron  dan  epoch  didapatkan  hasil sebagai tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data hasil pengujian iradiasi 100 No Hidden layer Hidden Neuron MSE Regressi on Epoch 1 1 3 0.0099435 0.99958 1000 2 1 4 0.0015094 0.99993 1000 3 1 5 0.0010297 0.99995 1000 4 1 6 0.0036724 0.99998 1000 5 1 7 0.0001413 6 0.99999 1000 6 1 8 3.63E-05 1 1000 7 1 9 3.82E-05 1 1000 8 1 10 9.39E-06 1 1000 9 1 11 2.00E-05 1 1000 10 1 12 7.95E-06 1 1000
Pada tabel terlihat bahwa 1 hidden layer dan neuron 12 merupakan  nilai  terbaik  yang  memiliki  nilai  MSE terkecil dan regression 1.
Gambar 8. hasil training MPPE pada iradiasi 100
Pada  gambar  8  merupakan  arsitektur Feed  Forward Neural  Network dengan  algoritma Backpropagation (FFBP).  Dan  gambar  9  merupakan  hasil  regression setelah  dilakukan  training  untuk  menentukan  nilai MPPE.    Dari hasil training dapat dilihat kinerja ANN sangat bagus. nilai target daya yang hendak diprediksi sesuai dengan hasil data simulasi. Hasil dari regression ANN  baik  training,  validation,  test  maupun  target bernilai 1 atau  100%.
Gambar 9. Hasil Regression Untuk Estimasi MPP Pada Iradiasi 100
Selanjutnya  untuk  membuktikan  hasil  pengolahan training  ANN  tersebut  dapat  menggunakan  sofware simulink seperti yang terlihat pada gambar 10 berikut ini.
Gambar 10. Pengujian Simulink data iradiasi 100
Data  excell  bagian  kanan  merupakan  nilai  yang didapatkan  dari  pengujian  PSIM.  Data  tersebut  akan dibandingkan  dengan  hasil  simulink  disebelahnya. Terlihat gambar 10 diatas yaitu apabila simulink yang merupakan  model  setelah  dilakukan  training  ANN dimasukkan nilai input V dan I maka hasil output daya estimasi  akan  ditampilkan.  Dimana  nilai  input  untuk gambar pertama simulink tegangannya (V) = 18.46552 volt,  arus  (I)  =  0.42958343  ampere,  dan  daya  (P)  = 7.93248136  watt.  Sedangkan  Hasil  target  daya  dari simulink  berdasarkan  hasil  pengolahan  ANN  adalah sebesar 7.932 watt.
Gambar  11  berikut  adalah  hasil  perbandingan  antara MPP dan MPPE pada 1 iradiasi ( iradiasi 100).
Gambar 11. Kurva MPP dan MPPE pada 1 iradiasi Gambar  11  terlihat  hasil  pembelajaran  ANN  untuk mengestimasi nilai MPP. Terlihat antara data aktual dan MPPE tidak ada perbedaan. Secara keseluruhan ANN dengan  algoritma  FFBP  mampu  menentukan  nilai MPPE.
1.2 Hasil  pengujian  pada  iradiasi  100-500  (  5 iradiasi).
Pada pengujian ini 5 iradiasi ini, jumlah data yang akan diolah  sebanyak  250.000  data  masukan  yang  berupa nilai arus dan  tegangan.Setelah melakukan identifikasi data  dengan  mencari  nilai  eror  terkecil,  maka didapatkan hasil pelatihan ANN seperti yang terdapat pada  tabel  4  dibawah.  Dengan  melakukan  pengujian menggunakan 1 hidden layer dengan variasi 12 jumlah neuron, maka didapatkan hasil data eror terkecil (MSE) adalah 2.08E-03 dengan nilai regression 0.99999.
Tabel 4 . Data hasil pengujian 5 iradiasi ( iradiasi 100 – 500)
Secara keseluruhan proses learning ANN seperti yang tertera pada Gambar 12-13 dibawah ini.
Gambar 12. Arsitektur ANN pada iradiasi 100-500
Gambar 13. Hasil Regression Untuk Estimasi MPP Pada Iradiasi 100 – 500
Gambar  12  merupakan  arsitektur  dari  ANN  dengan menggunakan 10 hidden neuorn, sedangkan gambar 13 adalah hasil regression setelah dilakukan pembelajaran oleh  ANN.  Neural  Network  ditujukan  untuk  MPPE
dengan input berupa tegangan dan arus. Semua training dalam mendapatkan nilai regression sebagaimana pada Tabel 1 dan Tabel 2 menggunakan command ‘nntool’ dalam Matlab.
Gambar 14. Pembuktian estimasi daya di Simulink dari data iradiasi 100-500
Gambar 14 adalah hasil pengujian ANN untuk estimasi nilai  dayanya  sudah  sesuai.  Pada  simulink  nilai masukkan akan dijadikan bilangan bulat. Dimana nilai masukan  V =  21.25  volt, I  = 0.00891  Ampere,  maka didapatkan hasil target 0.1895  watt. Data excel bagian samping  diatas  merupakan  data  hasil  simulasi  dari PSIM  yang  ternyata  sama  dengan  hasil  pembuktian dengan simulinknya. Dimana nilai daya hasil simulasi adalah 0.189346 watt.
Gambar 15. Kurva MPP dan MPPE pada 5  iradiasi Gambar 15 berikut dapat membandingakn antara MPP dan  MPPE  per  setiap  iradiasi.  Secara  keseluruhan terlihat  hasil  antara  training  ANN  dan  data  yang bersumber  dari  PSIM  sangat  mendekati.  Dengan
No Hidden layer Hidden Neuron MSE Regression Epoch 1 1 3 0.41828 0.99747 1000 2 1 4 0.40825 0.99746 1000 3 1 5 0.031642 0.9998 1000 4 1 6 0.01026 0.99993 1000 5 1 7 0.015817 0.99989 1000 6 1 8 3.74E-03 0.99998 1000 7 1 9 3.36E-03 0.99998 1000 8 1 10 2.08E-03 0.99999 1000 9 1 11 5.19E-02 0.99967 1000 10 1 12 4.99E-03 0.99997 1000
terestimasinya  nilai  MPP,  maka  pengontrolan  beban lebih mudah dilakukan dan keselamatan peralatan juga lebih terjaga. Kurva tersebut merupakan gabungan dari 5  nilai  iradiasi  yaitu  iradiasi  100-500.  Untuk  dapat menghasilkan suatu sistem yang dapat bekerja dengan baik,  maka  performa  panel  surya  harus  selalu beroperasi pada titik Mpp. Dengan mengetahui kondisi daya yang tersedia saat itu, maka tentunya akan dapat mempermudah  kita  dalam  menentukan  nilai  beban yang sesuai.  Sehingga  keselamatan  peralatan  dapat terjaga dan performa kerja maksimal.
2. Uniluminated Panel Surya
2.1 Hasil pengujian uniluminated 1 iradiasi ( Iradiasi 100)
Berdasarkan  pengambilan  data  secara  uniluminated, dengan menggunakan nilai epoch 1000 didapatkan nilai hasil neuron terbaik  seperti pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Pengujian Arsitektur ANN pada Iradiasi 100.
No Hidden Layer Hidden Neuron MSE Regression 1 1 3 0.021082 0.998 2 1 4 0.036838 0.99652 3 1 5 0.02133 0.99809 4 1 6 0.015858 0.99795 5 1 7 0.016413 0.99807 6 1 8 1.65E-02 0.99811 7 1 9 1.98E-02 0.99813 8 1 10 2.14E-02 0.99814 9 1 11 1.86E-02 0.99816 10 1 12 1.82E-02 0.99814 11 2 3 0.017592 0.998 12 2 4 0.018192 0.99801 13 2 5 0.019946 0.99811 14 2 6 0.0214 0.99783 15 2 7 0.017142 0.99821 16 2 8 0.016222 0.99823 17 2 9 0.014882 0.99818 18 2 10 0.015969 0.99827 19 2 11 0.1616 0.99819 20 2 12 0.013975 0.99827

## Gambar 16. Kurva Eror terhadap Hidden Neuron pada
1 iradiasi
Error yang dihasilkan berdasarkan training ANN dapat diterlihat pada gambar 16 diatas dimana menggunakan hidden layer 1 jauh lebih baik daripada hidden layer 2 pada  training  dengan  menggunakan  epoch  1000. Apabila  dibandingkan  dengan  tabel  7  nilai  error terkecil  itu  berada  di  hidden  layer  1  dengan  jumlah neuron  8  dan  memiliki  nilai  error  1.65E-02  dan reggression 0.99811.
Untuk memverifikasi hasil pengukuran dan learning ANN, dapat terlihat pada gambar 15 berikut ini.
Gambar 17. Hasil pembuktian Simulink dengan menggunakan 1 Hidden Layer dan 8 Neuron Gambar 15 diatas antara hasil tabel data uniluminated dan simulink terdapat selisih nilai daya antara estimasi dan pengukuran sebesar 0.04 point. Gambar 18 berikut adalah gambar kurva MPPE pada 1 iradiasi.
Gambar 18. Kurva MPP dan MPPE pada satu  iradiasi
Dari  gambar  18  telah  dibuktikan  bahwa  hasil pengukuran  yang  dilakukan  sudah  mampu  membuat bentuk  kurva  karakteristik  dari  panel  surya. ANN sudah  mampu  memprediksi  nilai  daya  sesuai  dengan input yang diberikan. Nilai MPPE  yang didapatkan pada iradiasi 100 adalah sebesar 8.4 Watt.
2.2 Hasil pengujian uniluminated 3 iradiasi ( Iradiasi 100 - 300)
Tabel 6. Pengujian Arsitektur ANN pada Iradiasi 100-
300 (iradiasi) dengan epoch 1000 No Hidden Layer Hidden Neuron MSE Regression 1 1 3 0.068504 0.99752 2 1 4 0.045915 0.99816 3 1 5 0.033796 0.99865 4 1 6 0.036086 0.9987 5 1 7 0.033193 0.99878 6 1 8 2.73E-02 0.9988 7 1 9 3.86E-02 0.99871 8 1 10 3.11E-02 0.99881 9 1 11 2.92E-02 0.99878 10 1 12 1.32E-02 0.99879 11 2 3 0.038648 0.99855 12 2 4 0.029432 0.99879 13 2 5 0.032531 0.99879 14 2 6 0.028548 0.99882 15 2 7 0.029277 0.99882 16 2 8 0.036884 0.99863 17 2 9 0.032666 0.99886 18 2 10 0.032203 0.99883 19 2 11 0.029799 0.99887 20 2 12 0.031437 0.99885
Gambar 19. Kurva Eror terhadap Hidden Neuron pada 1 iradiasi
Pada pengujian untuk 3 radiasi dari tabel 6 dan gambar 19 juga terlihat bahwa hasil terbaik adalah pada hidden layer 1, neuron 12, dimana memiliki nilai Mse  sebesar 1.32E-02  dengan  reggression  0.99879.  Untuk  hasil perbandingan  antar  kurva  MPP  Aktual  dan  MPPE dapat terlihat pada gambar 20 dibawah ini.
Gambar 20. Kurva MPP dan MPPE  pada 3 iradiasi (Iradiasi 100 – 300).
Gambar  kurva  diatas  merupakan  hasil  perbandingan pada 3 kondisi iradiasi, dimana ANN sudah sangat baik dalam  melakukan  estimasi  untuk  menentukan  nilai MPP. Pada  gambar  20  tersebut juga  terlihat  tidak ada perbedaan  antara  kurva  I-V,  P-V  baik  yg  hasil pengukuran  uniluminated  maupun  hasil  estimasi pembelajaran dari ANN.
2.3 Hasil pengujian dengan multi  iradiasi, hidden layer, neuron dan epoch.
Gambar 21. Daya estimasi dan daya actual pada 1 iradiasi
dengan beberapa hidden layer, neuron dan epoch
Gambar Gambar 22. Daya estimasi dan daya actual pada 3 iradiasi dengan beberapa hidden layer, neuron dan epoch
Gambar 21 dan 22 diatas terlihat bahwa kurva I-V dan P-V  yang  merupakan  karakteristik  dari  panel  surya sudah  sesuai.  Setelah  dilakukan  pengukuran  dan training ANN  di  sofware  MATLAB,  telah  mampu memberikan  informasi  tentang  posisi  daya  maxsimum power point (MPP aktual) dan maximum power point Estimation    (MPPE)  pada  beberapa  kondisi  iradiasi, dengan  jumlah  neuron  serta  epoch  berbeda.  Secara umum,  pemodelan  dengan  menggunakan  ANN  ini sudah  mampu  untuk  mendapatkan  nilai  Maxsimum Power  Point  Estimation  (MPPE)  dengan  rata-rata selisih = 0.04 point.

## 3. Kesimpulan
Makalah  ini  berisi  tentang  nilai  daya  yang  dihasilkan oleh panel surya pada kondisi normal yang didapatkan dari  energi  surya.  Berdasarkan  hasil  simulasi,  kurva karakteristik P-V dari panel surya membuktikan bahwa metode  FFBP  Neural  Network  telah  mampu mengestimasi nilai Maximum Power Point Estimation (MPPE)  pada  beberapa  kondisi  iradiasi,  neuron  dan epoch  yang  berbeda.  Hasil  dari  simulasi  MPPE  dan MPP  aktual  didapatkan  galat  yang  sangat  kecil  yaitu rata rata sebesar 0.04 point antara daya aktual dan daya estimasi.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  yang  setinggi-tingginya  kepada Beasiswa  Pendidikan  Pasca  Sarjana  Dalam  Negeri (BPP-DN) untuk pembiayaan pendidikan dan riset yang diberikan, beserta kepada rekan-rekan Lab. Renewable Energy  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya (PENS)  dan  Politeknik  Negeri  Batam  yang  telah membantu  sehingga riset ini terlaksana dengan baik.

## Daftar Pustaka
[1] BPPT Indonesia, Indonesia Energy OutLook 2017. Clean Energy Technology Development Initiatives . 2017. [2]
M. Jedari and S. H. Fathi, “A New Approach for  Photovoltaic  Arrays  Modeling  and Maximum  Power  Point  Estimation  in  Real Operating  Conditions,” IEEE  Trans.  Ind. Electron. , vol. 0046, no. c, pp.  1–10, 2017, doi: 10.1109/TIE.2017.2711571.
[3] J. Ma, H. Jiang, Z. Bi, K. Huang, X. Li, and H. Wen, “Maximum Power Point Estimation for Photovoltaic Strings Subjected to Partial Shading Scenarios,” IEEE Trans. Ind. Appl. , vol.  PP,  no.  1,  pp.  1–13,  2018,  doi: 10.1109/TIA.2018.2882482.
[4] X. Li, H. Wen, Y. Zhu, L. Jiang, Y. Hu, and W. Xiao, “A Novel Sensorless Photovoltaic Power  Reserve  Control  With  Simple  Real- Time MPP Estimation,” IEEE Trans. Power Electron. ,  vol.  PP,  no.  c,  p.  1,  2018,  doi: 10.1109/TPEL.2018.2880461.
[5] E.  I.  Batzelis,  G.  E.  Kampitsis,  and  S.  A. Papathanassiou,  “Power  Reserves  Control for  PV  Systems  with  Real-Time  MPP Estimation via Curve Fitting,” IEEE Trans.
Sustain. Energy , vol. 3029, no. c, pp. 1–11, 2017, doi: 10.1109/TSTE.2017.2674693.
[6] X.  Meng, Y. An,  H. Wang,  Q. Yao,  and  C. Liang, “Tracking the Maximum Power Point of Photovoltaic Power Generation Based on Self-coding  Neural  Network,”  in 2019
Chinese  Control  And  Decision  Conference (CCDC) , 2019, pp. 592–597. [7] S.  Maharjan,  J.  C.  H.  Peng,  and  W.  Xiao, “Improved Deterministic Real-Time Estimation  of  Maximum  Power  Point  in Photovoltaic Power Systems,” in IEEE GCC
Conference and Exhibition , 2015, pp. 1–4.
[8] H. Wang and J. Shen,  “Optimization Based on Mind Evolutionary Algorithm of Neural Networks used in PV Maximum Power Point Tracking,” IEEE Access , vol. PP, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2881888.
[9] S. Allahabadi, H. Iman-eini, and S. Farhangi, “Neural  Network  based  Maximum  Power Point Tracking Technique  for PV Arrays in Mobile  Applications,”  in 2019  10th International  Power  Electronics,  Drive
Systems  and  Technologies  Conference (PEDSTC) , 2019, pp. 701–706.
[10] M. Talbi,  O.  Makhlouf,  N.  Mensia,  and  H. Ezzaouia, “Maximum Power Point Tracking Control  using  Neural  Network  for Photovoltaic  Systems,”  in 2019  10th
International  Renewable  Energy  Congress (IREC) , 2019, pp. 1–6.
[11] A.  Harrag,  S.  Messalti,  and  Y.  Daili, “Innovative  Single  Sensor  Neural  Network PV  MPPT,”  in 2019  6th  International
Conference  on  Control,  Decision  and
Information  Technologies  (CoDIT) ,  2019, pp. 1895–1899.
[12] L.  P.  N.  Jyothy  and  M.  R.  Sindhu,  “An Artificial  Neural  Network  Based  MPPT Algorithm  For  Solar  PV  System,”  in 2018 4th  International  Conference  on  Electrical Energy  Systems  (ICEES) ,  2018,  pp.  375– 380.
[13] A. Rubayet and M. M. A. Rahman, “Sensor- Less  Solar  Irradiance  Estimation  and Maximum  Power  Point  Tracking  Using
Artificial  Neural  Network,”  in 2019  1st International  Conference  on  Advances  in Science, Engineering and Robotics Technology (ICASERT) , 2019, pp. 1–5.
[14] S.  H.  Sunny, A.  Naim,  R. Ahmed,  and  K. Hasan,  “Design  and  Simulation  of
Maximum  Power  Point  Tracking  of Photovoltaic System Using ANN,” 2016, pp. 1–5.
[15] J. Khanam and S. Y. Foo, “Neural Networks Technique  for  Maximum  Power  Point
Tracking  of  Photovoltaic  Array,”  in SoutheastCon 2018 , 2018, pp. 1–4.
[16] J.  Wu et  al. ,  “Maximum  Power  Point Tracking  Algorithm  for  Laser  Power Beaming  Based  on  Neural  Networks,”  in International  Conference  on  Computer Technology, Electronics and Communication
(ICCTEC) , 2017, pp. 4–7, doi: 10.1109/ICCTEC.2017.00317. [17] J.  Mathew  and  G.  Vincent,  “Realtime Parameter Monitoring and Maximum Power Point  Estimation  of  Solar  Photovoltaic Array,” in International Conference on Next Generation  Intelligent  Systems  (ICNGIS) , 2016, pp. 1–4.
[18]      Tamrakar,  V.,  Gupta,  S.  C.,  &  Sawle,  Y. (2016). Study of characteristics of single and double  diode  electrical  equivalent  circuit models  of  solar  PV  module.  International Conference  on  Energy  Systems  and Applications, ICESA, 312–317
[19]  Amin mohammad Saberian, H. Hizam, M. A.
M.  Radzi,  M.  Z.  A.  Ab  Kadir,  dan  Maryam Mirzaei,” Modelling  and  Prediction  of Photovoltaic  Power  Output  Using  Artificial Neural  Networks,”  International  Journal  of Photoenergy, Volume 2014.
[20]    Lei Xiao, Xiaohui Chen, dan Xinghui Zhang , “A Joint Optimization of Momentum Item and Levenberg-Marquardt Algorithm to Level Up the BPNN’s Generalization Ability ”, Hindawi, Mathematical Problems in
Engineering,  Volume  2014,  Article  ID 653072, 10 pages.