e-ISSN : 2715-5064

## DESAIN DAN SIMULASI MPPT FUZZY LOGIC CONTROL MENGGUNAKAN BOOST CONVERTER UNTUK PENERANGAN PADA PETERNAKAN AYAM
Shelly Trigun Fiaga Apreka * , Moh. Zaenal Efendi 2 , Syechu Dwitya Nugraha 3 1, 2, 3 Program Studi Teknik Elektro Industri, Departemen Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Surabaya 1, 2, 3 . Jalan Raya ITS, Keputih, Sukolilo, Surabaya email: 1 shellytrigun@gmail.com, 2 zen@pens.ac.id, 3 syechu@pens.ac.id
Abstract Electrical  energy  is  one  of  the  primary  needs  that humans  need  in  social  life.  Along  with  the  increasing  demand  for electrical  energy  and  the  depletion  of  fossil  fuel  reserves,  the government  encourages  research  efforts  to  produce  renewable energy.  Utilization  of  renewable  energy  is  also  needed  for  people who have livestock because they need lighting. One of the renewable energy  that  is  suitable  for  livestock  is  solar  panels.  In  the  use  of conventional MPPT, the power generated cannot be maximized. This is  because  changes  in  temperature  and  light  irradiation  can  affect the resulting power output. This problem can be overcome by using the MPPT method which can track the maximum power point so that it can maximize the power generated using MPPT by controlling the pulse  size  of  the  signal.  The  output  from  the  solar  panel  will  be connected  to  a  Boost  converter  to  find  the  maximum  power  point using  Fuzzy  logic  Control.  From  the  results  of  this  test,  the  power generated reaches 97.28% of the solar panel power with an irration of 1000 W/m2 to 600 W/m2. Meanwhile, for temperature variations of  15 0 C  to  35 0 C  with  constant  irradiation,  the  power  generated reaches 97.43%  of  the solar  panel  power.  The  percentage increase in average power with irradiation variations between without MPPT and  with  MPPT  is  6.28%.  Meanwhile,  for  temperature  variations, the average power increased by 14.41%.
Keyword: Solar panel, Boost converter, Fuzzy logic, MPPT
Abstrak Energi listrik merupakan salah satu kebutuhan primer  yang diperlukan  manusia  dalam  berkehidupan  bermasyarakat.  Seiring dengan  meningkatnya  kebutuhan  energi  listrik  dan  semakin menipisnya  cadangan  bahan  bakar  fosil  menyebabkan  pemerintah mendorong upaya penelitian  untuk  menghasilkan energi terbarukan. Pemanfaatan  energi  terbarukan  juga  diperlukan  bagi  masyarakat yang  memiliki  peternakan  karena  membutuhkan  penerangan.  Salah satu  energi  terbarukan  yang  cocok  untuk  peternakan  adalah  panel surya.  Dalam  penggunaan  MPPT  konvensional  menyebabkan  daya yang  dihasilkan  tidak  dapat  maksimal.  Hal  tersebut  dikarenakan perubahan  temperatur  dan  penyinaran  cahaya  dapat  mempengaruhi keluaran  daya  yang  dihasilkan.  Masalah  tersebut  dapat  diatasi dengan  menggunakan  metode MPPT  yang  dapat melacak titik daya maksimal  sehingga  dapat  memaksimalkan  daya  yang  dihasilkan menggunakan  MPPT  dengan  mengontrol  besar  pulsa  sinyal. Keluaran  dari  panel  surya  akan  disambungkan  dengan Boost converter untuk  mencari  titik  daya  maksimum  menggunakan Fuzzy logic  Control. Prosentase  peningkatan  daya  rata-rata  dengan  variasi iradiasi  antara  tanpa  MPPT  dan  dengan  MPPT  sebesar  6.28%. Sedangkan untuk variasi suhu mengalami peningkatan daya rata-rata sebesar 14.41%.
Kata Kunci – Panel surya, Boost converter , fuzzy logic , MPPT

## I. PENDAHULUAN
Energi  listrik  merupakan  salah  satu  kebutuhan  primer yang diperlukan manusia dalam berkehidupan bermasyarakat. Seiring  dengan  meningkatnya  kebutuhan  energi  listrik  dan semakin menipisnya cadangan bahan bakar fosil menyebabkan  pemerintah  mendorong  upaya  penelitian  untuk menghasilkan energi terbarukan. Pemanfaatan energi terbarukan  juga  diperlukan  bagi  masyarakat  yang  memiliki peternakan  untuk  upaya  penghematan.  Pada  peternakan dibutuhkan  penerangan  tujuan  supaya  hasil  panen  ternak dapat  maksimal.  Berdasarkan  jurnal  yang  berjudul  “Dampak Kepadatan  (Density)  Kandang  Terhadap  Tingkat  Deplesi pada  Ayam  Broiler  Parent  Stock  Fase  Grower“  didapat stardart kepadatan ayam sebesar 11 ekor/m 2 . Penerangan pada kandang  ayam  perlu  diperhatikan  dikarenakan  hal  tersebut merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi pada proses kematangan organ reproduksi dan pertumbuhan ayam.
Di Indonesia terdapat berbagai macam energi terbarukan. Salah  satu  energi  terbarukan  yang  cocok  untuk  peternakan adalah  panel  surya.  Panel  surya  dapat  mengubah  energi cahaya  matahari  menjadi  energi  listrik,  tetapi  perubahan temperatur  dan  penyinaran  cahaya  dapat  mempengaruhi keluaran  daya  yang  dihasilkan.  Daya  keluaran  dari  panel surya  dapat  dimaksimalkan  dengan  MPPT  ( Maximum  Power Point Tracking ). Tujuan dari penelitian  ini untuk mengetahui daya keluaran yang dihasilkan apabila memperhatikan MPPT dengan  mengontrol  besar  pulsa  sinyal  PWM  ( Pulse  Width Modulation ). DC-DC converter yang digunakan adalah Boost converter .  Keluaran  dari  panel  surya  akan  disambungkan dengan Boost  converter untuk  mencari  titik  daya  maksimum yang dikontrol dengan Fuzzy logic. Pengimplementasian dari energi  terbarukan  tersebut  digunakan  untuk  penerangan  pada kandang  peternakan  ayam,  sehingga  kualitas  hasil  panen ternak yang dihasilkan dapat maksimal dan dapat mengurangi dampak dari menipisnya bahan bakar fosil.
.
*) penulis korespondensi : Shelly Trigun Fiaga Apreka Email: shellytrigun@gmail.com
e-ISSN : 2715-5064

## II.PENELITIAN YANG TERKAIT
Dalam  jurnal  H.  Rezk,  dkk  yang  berjudul  “ Design  and Hardware  Implementation  of  New  Adaptive  Fuzzy  logic- Based MPPT Control Method for Photovoltaic Applications ,” Menjelaskan  mengenai  pengimplementasian  MPPT-Fuzzy logic  untuk  memaksimalkan  daya  input  dari  PV.  Pelacakan MPP terjadi dengan cepat dan dinamis dengan mencapai titik puncak  dalam  waktu  0,01  detik.  Selain  itu,  metode implementasi baru yang diusulkan dapat mudah diintegrasikan dengan pencarian MPPT konvensional.
Dalam  jurnal  Machmud  Effendy,  Nur  Alif  Mardiyah, Khusnul  Hidayat  yang  berjudul  “Implementasi  Maximum Power  Point  Tracking  pada  Photovoltaic  Berbasis  P&O- Fuzzy”  (2017).  Menjelasakan  mengenai  peimplementasian MPPT  dengan  membandingkan  algoritme  kendali  P&O dengan  P&O-Fuzzy  menggunakan buck  converter. Dari penelitian  tersebut  metode  P&O  Fuzzy  lebih  cepat  dalam menemukan  titik  maksimum  panel  dibandingkan  metode P&O.  Tedapat  selisih  waktu  sebesar  0.15  detik  dalam mencapai  titik  MPP.  Selain  itu  daya  yang  dihasilkan  lebih besar ketika menggunakan metode P&O Fuzzy.
Dalam  jurnal  Dr  S.R.Kapoor,  dkk  yang  berjudul “ Comparison  between  IC  and  Fuzzy  logic  MPPT  Algorithm Based Solar PV System using  Boost converter ”. Menjelaskan mengenai  penelitian  perbandingan  antara  MPPT  algoritm bebasis fuzzy  logic dan  IC  menggunakan boost  converter. Hasil  perbandingan  tersebut  menyatakan  bahwa  kontroler Fuzzy Logic  lebih  efektif dibandingkan dengan kontroler IC. Kontroler  Fuzzy  Logic  dapat  meningkatkan  daya  yang dihasilkan.  Selain  itu  juga  terjadi  sedikit  fluktuasi  dan menghasilkan  respon  yang  cepat  terhadap  perubahan  cuaca. Kontroler Fuzzy Logic lebih unggul dibandingkan dengan IC.
III. METODE PENELITIAN Perencanaan  dari  sistem  yang  akan  dibuat  dapat  dilihat melalui blok diagram pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok diagram sistem
Dari  sistem  yang  ditunjukkan  pada  gambar  4  untuk memaksimalkan  daya  keluaran  panel  surya  menggunakan MPPT Fuzzy logic Control yang mengimplementasikan Boost converter sebagai  proses  dalam  menghasilan  titik  daya maksimum.
A. Panel Surya
Panel  surya  merupakan  sebuah  teknologi  yang  digunakan untuk  mengubah  intensitas  cahaya  matahari  menjadi  energi listrik  dengan  menggunakan  prinsip  yang  disebut  efek photovoltaic.  Apabila  intensitas  cahaya  berkurang  maka  arus listrik yang dihasilkan juga akan berkurang. Selain itu, energi listrik  yang dihasilkan oleh panel surya  juga tergantung pada iradiasi matahari dan temperatur permukaan panel surya.
Di  Indonesia  rata  rata  energi  panas  maksimum  yang dapat  diserap  oleh  panel  surya  adalah  4  jam  perhari  (Pada pukul  10.00  s.d  14.00).  Berikut  merupakan  perhitungan mengenai kebutuhan panel surya.
Energi saat efisiensi Boost 100% Energi =
Diasumsikan apabila efisiensi boost 70%
η    =
0,7 =
Wh Maka Kebutuhan panel surya = WP. Sehingga panel surya yang digunakan adalah 60 WP. Tabel 1. Spesifikasi Panel Surya Spesifikasi Besaran Maximum Power (Pmax) 60 W Short Circuit Current (Isc) 3.59 A Voltage at Point of Maximum Power (Vmp) 18.2 V Current at Point of Maximum power (Imp) 3.34 A Maximum System Voltage 1000 V Maximum Series Fuse 10 A Short Circuit Voltage (Voc) 21.51 V
Dari  spesifikasi  panel  surya  pada  Tabel  1  dapat ditunjukkan  grafik  karakteristik  panel  surya  60  W  sebagai berikut:
Gambar 2. Karakteristik panel surya 60 WP
B. Boost converter Boost  converter merupakan  salah  satu  pengonversi tegangan  DC  ke  DC  yang  berfungsi  untuk  menaikkan tegangan. Dengan adanya Boost  converter tegangan keluaran yang  dihasilkan  akan  lebih  besar  dari  tegangan  input. Rangkaian Boost  converter terdiri  atas  beberapa  komponen yaitu  terdapat  induktansi,  kapasitor,  dioda,  dan  komponen switching  seperti Thyristor ,  IGBT,  dan  Mosfet.  Dalam penyulutan  switching Boost  converter diatur  oleh  PWM sebagai pengaturan duty cycle. Pengaturan duty cycle tersebut tentunya  akan  sangat  mempengaruhi  besar  atau  kecilnya tegangan output dari Boost converter tersebut.
e-ISSN : 2715-5064
Gambar 3. Rangkaian Boost converter
Prinsip kerja Boost converter terdiri atas 2 bagian yaitu:
 Ketika Saklar Tertutup
Pada  saat  saklar  tertutup  diode  akan reverse  bias yang ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Kemudian  arus  akan  mengalir searah  jarum  jam  dari  sumber  menuju  induktor  (terjadi charging pada  induktor),  sehingga  beban  tidak  menerima energi  dari  input.  Kapasitor  dalam  keadaan discharge untuk menjaga outputnya.
Gambar 4. Rangkaian Boost converter pada saklar tertutup Diode mendapatkan tegangan balik dan dengan menggunakan hukum kirchoff tegangan:
Laju perubahan arus konstan, sehingga arus naik secara linier pada  saat  saklar  ditutup.  Perubahan  arus  induktor  dapat dihitung dengan:
 Ketika Saklar Terbuka
Pada  saat  saklar  terbuka  dioda  akan forward  bias ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Output  menerima  energi  dari input  dan  induktor,  karena  pada  saat  saklar  terbuka  induktor akan melepaskan energinya, sehingga output menerima energi dari  dua  sumber  dan  tegangan  output  akan  lebih  besar  dari tegangan  input.  Itulah  penyebab Boost  converter dapat menaikkan tegangan.
Gambar 5. Rangkaian Boost converter pada saklar terbuka
Dengan  asumsi  bahwa  tegangan  keluaran  konstan,  maka tegangan pada induktor:
Laju  perubahan  arus  induktor  akan  konstan,  sehingga  arus berubah  secara  linier.  Perubahan  arus  induktor  ketika  saklar dibuka adalah:
Pada  operasi  steady  state,  total  perubahan  arus  induktor adalah Nol.
Sehingga akan menghasilkan tegangan output:
Dari penjelasan diatas didapat desain converter yang digunakan dalam sistem ini adalah sebagai berikut:

## C. MPPT Fuzzy Logic Control
MPPT  ( Maximum  Power  Point  Tracking) merupakan sebuah  sistem  yang  digunakan  untuk  mencari  titik  arus  dan tegangan  yang  optimal  pada  panel  surya  sehingga  akan didapat  daya  keluaran  maksimum.  Dengan  demikian  hal tersebut  dapat  mengurangi  rugi-rugi  daya  yang  dihasilkan oleh  panel  surya. Prinsip  kerja  dari  MPPT  ini  adalah menaikkan dan menurunkan tegangan kerja pada panel surya. Apabila panel surya  menghasilkan tegangan kerja  yang  lebih kecil  dibandingkan  tegangan  Vmp,  maka  MPPT  akan menaikkan  tegangan  kerja  mencapai  Vmp.  Begitu  pula sebaliknya, apabila tegangan kerja yang dihasilkan lebih besar daripada  tegangan  Vmp  maka  akan  diturunkan  hingga mencapai  Vmp.  Dengan  demikian  daya  keluaran  yang dihasilkan oleh panel  surya akan  menjadi  maksimal. Gambar 6  menunjukkan  kurva  kenaikan  dan  penurunan  tegangan MPPT.

## Gambar 6. Kurva kenaikan dan penurunan tegangan MPPT
Dalam penggunaan MPPT  yaitu  mengatur duty cycle dari konverter yang digunakan dengan mengatur sudut penyulutan mosfet  dengan  sinyal  PWM  agar  daya  yang  dihasilkan maksimal  dengan  menggunakan  softswitching,  sehingga mengganti  kerugian  karena  disipasi  daya  saat  beralih  dan tidak ada tumpang tindih antara tegangan dan arus.
Pada  mode  MPPT,  masukan  algoritma  fuzzy  berupa  E (error)  dan  ΔE  (Delta  Error).  Nilai  error  diperoleh  dari pembagian antara perbedaan daya dengan perbedaan tegangan ΔP/ΔV,  yang  mana  ΔP  adalah  selisih  antara  daya  saat  ini dengan  daya  sebelumnya,  dan  ΔV  adalah  selisih  antara tegangan  saat  ini  dengan  tegangan  sebelumnya.  Dan  nilai delta  error  diperoleh  dari  selisih  antara  nilai  error  saat  ini dengan error sebelumnya.
Pada  tahap  perancanaan  kontroler  fuzzy  terdapat beberapa  tahap  yaitu  penentuan  fungsi  keanggotaan, penentuan  bentuk  fungsi  keanggotaan  ,  dan  menentukan
e-ISSN : 2715-5064
fungsi  keanggotaan  output.  Secara  umum  bagian  dari  fuzzy ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Alur Perencanaan MPPT Fuzzy
Perancangan  fuzzy  yang  terdiri  dari  proses  desain  fuzzy interface system yang meliputi:
a. Desain input membership function
Gambar  8  merupakan  jumlah input dan output yang digunakan,  pada  sistem  ini  menggunakan  dua  input  yang terdiri  atas input  error dan  delta error dan  satu output yaitu duty  cycle .  Kontrol  logika  fuzzy  yang  digunakan  adalah  tipe sugeno.  Dengan  metode  AND  yang  digunakan  adalah  Prod dan  metoder  OR  adalah  Probor.  Proses  defuzzifikasi  pada fuzzy tipe sugeno menggunakan metode weighted average.

## Gambar 8. Setting Jumlah Input dan Output pada Fuzzy
Pada  tahap  ini  mengambil  batasan-batasan  fungsi keanggotaan kontrol logika fuzzy untuk input error dan input delta error ditujukan pada Gambar 9 dan 10. Kontroler fuzzy pada  sistem  MPPT  ini  berfungsi  untuk  menentukan  daya maksimum,  yaitu error E(k)  dan delta  error (dE).  Mengacu pada rumus sebagai berikut:
(12) (13)
Gambar 10. Desain input deltaeror
Untuk  tipe  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah triangular membership function . Dimana range batasan untuk input  error yaitu  sebesar  -60  sampai  60  Volt,  sedangkan untuk  range input delta error yaitu  sebesar  -60  sampai  60 Volt.  Parameter  untuk error dan  delta error adalah  sebagai berikut:
a. NB = -60 b. NS = -30 c. Z = 0 d. PS = 60
e. PB = 30
b. Desain Rule Base
Rule  base dapat  ditentukan  dengan  melihat  nilai error dan delta error yang digunakan sebagai variabel input fuzzy. Rule  base digunakan  untuk  menentukan  aksi  kontrol  yang diinginkan  sesuai  dengan  plant  yang  direncanakan  penulis. Dalam  hal  ini  aturan  fuzzy  yang  digunakan  dalam  bentuk pernyataan IF-THEN . 5 membership function input error dan delta error maka dapat dihasilkan aturan-aturan sebanyak 25 aturan  yang  dapat  menentukan  nilai  hasil output respon  nilai singleton yang  akan  diambil.  Berikut  merupakan  Tabel Desain Rule Base ditujukan pada Tabel 2.
Tabel 1. Rule Base Fuzzy E/ΔE NB NS Z PS PB NB Z Z PB PB PB NS Z Z PS PS PS Z PS Z Z Z NS PS NS NS NS Z Z PB NB NB NB Z Z
c. Desain Output Membership Function
Dalam  membuat  membership  function output ,  cara memasukan  nilai  sama  dengan  langkah  memasukan membership  function input .  Proses  defuzzifikasi  pada  fuzzy tipe sugeno  menggunakan  metode weighted average terdapat pada  persamaan  di  bawah.  Penyelesaian  metode  ini  yaitu dengan  menjumlahkan  nilai  tiap rule yang  dikalikan  dengan singletone nya dan dibagi dengan jumlah tiap nilai rule.
e-ISSN : 2715-5064

## E.  Baterai
Accumulator atau biasa disebut aki merupakan sebuah alat yang  dapat  menyimpan  energi  dalam  bentuk  energi  kimia yang  akan  dikeluarkannya  apabila  diperlukan  untuk mensuplainya ke masing – masing sistem kelistrikan atau alat yang memerlukannya. Accumulator digunakan sebagai suplai untuk penerangan.
Salah  satu  jenis  pemodelan  baterai  yang  tepat  digunakan dalam  proses  simulasi  adalah  pemodelan  bateran  dengan pemodelan rangkaian ekuivalen  yang  mengacu pada Sheperd Mode.  Pemodelan  baterai  ini  yaitu  merangkai  secara  seri resistansi  internal  (hambatan  dalam)  dan  terdiri  juga  dari tegangan  terkontrol.  Untuk  rangkaian  ekuivalen  baterai ditunjukkan seperti Gambar 12.
Gambar 12. Rangkaian Ekuivalen Baterai
Sehingga  untuk  persamaan  sumber  tegangan  terkontrol dapat ditunjukkan sebagai berikut:
Dimana = Tegangan Konstan (V)
K = Konstanta polarisasi
Q = Kapasitas baterai maksimum (Ah)
= Kapasitas baterai yang keluar (Ah)
A = Tegangan eksponensial (V)
B = Kapasitas eksponensial
Untuk  mendapatkan  parameter  baterai  dapat  dilakukan pada software MATLAB sehingga dapat dilakukan pemodelan  ekuivalen  baterai.  Gambar  13  menunjukkan parameter yang digunakan.
Gambar 13. Parameter pemodelan baterai
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  uraian  di  atas  dilakukan  simulasi  pada  software PSIM 9.1 untuk mengetahui proses dan hasil kinerja dari sistem. Hasil  pengujian  terdiri  atas Boost  converter ,  MPPT Fuzzy  logic Control dan parameter proses charge baterai.
4.1 Hasil Pengujian Boost converter
Pengujian Boost  converter ini  bertujuan  untuk  mengetahui respon dari Boost converter terhadap duty cycle . Pada pengujian ini  dilakuakan  dengan  pengujian  simulasi Boost  converter  open loop. Berdasarkan  hasil pengujian yang dilakukan pada software PSIM  dengan  iradiasi  1000  W/m 2 ,  temperature  25 0 C,  dan  duty cycle  35%  menghasilkan  tegangan  output  sebesar  28V.  Hasil tersebut  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  converter  yang diinginkan. Selain  itu, Boost  converter juga  menghasilkan ripple tegangan yang kecil yaitu sebesar 0.22.
Gambar 14. Gelombang tegangan output Boost converter
4.2 Hasil Pengujian MPPT Fuzzy logic Control Simulasi  MPPT Fuzzy  logic  Control telah  berhasil dilakukan  dengan  software  PSIM  9.1  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 15.

## Gambar 15. Rangkaian simulasi MPPT Fuzzy Logic Control
Dari  hasil  simulasi  menunjukkan  bahwa  dengan  adanya MPPT  fuzzy  control  membuat  daya  keluaran  panel  surya dapat  mendekati  daya  maksimal  panel  surya.  Proses pengujian dilakukan dengan memvariasi nilai iradiasi (W/m 2 ) dan  temperature  ( 0 C).  Tabel  3  menunjukkan  hasil  dari simulasi  MPPT Fuzzy  logic  Control dengan  mengubah  nilai iradiasi dan temperature tetap.
Tabel 3. Hasil pengujian MPPT Fuzzy logic Suhu Tetap
Irradiance (W/m 2 ) Suhu ( 0 C) Pmax (W) PMPPT (W) Ptanpa MPPT (W) Error (%) 1000 25 56.72 55.18 47.17 2.715 900 25 51.10 49.55 45.00 2.862 800 25 45.43 43.27 42.09 4.754 700 25 39.7 37.91 37.83 4.50 600 25 33.9 32.01 31.31 5.57
Selanjutnya  simulasi  MPPT Fuzzy  logic  Control dengan mengubah  nilai  temperature  dan  iradiasi  tetap.  Tabel  4 merupakan data hasil simulasi tersebut.
Tabel 4. Hasil pengujian MPPT Fuzzy logic Iradiasi Tetap
Irradiance (W/m 2 ) Suhu ( 0 C) Pmax (W) PMPPT (W) Ptanpa MPPT (W) Error (%) 1000 15 58.94 57.2 50.22 2.952 900 20 57.84 56.17 48.86 2.887
e-ISSN : 2715-5064
800 25 56.72 55.18 47.17 2.715 700 30 55.59 54.11 45.65 2.662 600 35 54.45 53 44.14 2.662
Dari  data  pengujian  yang  telah  dicatat  dapat  dibuat  grafik antara  iradiasi  dan  daya.  Pada  Gambar  16  menunjukkan  grafik perbandingan antara Pmax dan PMPPT.

## Gambar 16. Grafik perbandingan Pmax dan PMPPT
Berdasarkan dari hasil data pengujian  diatas didapatkan data akurasi  yang  cukup  baik.  Dengan  adanya  MPPT  kontrol  fuzzy dapat  membuat  daya  yang  dihasilkan  mendekati  daya  maksimum panel  surya.  Peningkatan  daya  rata-rata  variasi  iradiasi  antara tanpa MPPT dan dengan MPPT sebesar 6.28%. Sedangkan untuk variasi  suhu  mengalami  peningkatan  daya  rata-rata  sebesar 14.41%.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  kontrol  fuzzy  dapat memaksimalkan daya yang dihasilkan.
4.3 Proses Charge Baterai
Pada  tahap  berikutnya  akan  dilakukan  pengujian  tambahan untuk  menentukan  nilai  SOC  baterai  dengan  menggunakan metode open circuit voltage. Dalam pengujian ini dilakukan pada software  PSIM  9.1  dengan  rangkaian  seperti  pada  Gambar  17. Parameter pada baterai yang terdiri atas a, Q, b, dan K didapat dari plot  baterai  yang  dapat  dilihat  pada  software  Matlab.  Kemudian data  tersebut  dimasukkan  dalam  PSIM.  Berikut  ini  merupakan pemodelan baterai yang digunakan dalam proyek akhir ini.

## Gambar 17. Rangkaian pemodelan baterai
Berdasarkan  rangkaian  pemodelan  baterai  pada  Gambar 19  dapat  dilakukan  pengambilan  data.  Data  yang  diamati terdiri  atas  tegangan  baterai  dan  arus  baterai  dengan memvariasi  besar  nilai  SOC  mulai  dari  10%  hingga  90%. Tabel 5 menunjukkan hasil dari pengujian tersebut.
Tabel 5. Data pengujian charge baterai SOC (%) Tegangan Baterai (V) Arus Baterai (A) 10 27.1 3.3 20 27.41 3.21 30 27.42 3.19 40 27.49 3.18
50 27.52 3.16 60 27.56 3.15 70 27.58 3.15 80 27.59 3.14 90 27.59 3.14
Dari data pengujian yang telah dicatat dapat dibuat grafik. Pada  Gambar  20  menunjukkan  grafik  perbandingan  antara SOC dengan tegangan baterai.
Gambar 20. Grafik antara SOC dan tegangan baterai
Berdasarkan  data  percobaan  dan  grafik  SOC  dapat dikatakan  bahwa  proses  charge  sudah  berjalan  yang ditunjukkan  dengan  grafik  State  of  Charge  (SOC)  yang nilainya terus meningkat.
V. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa MPPT Fuzzy  logic  Control dapat  bekerja  dengan  baik. Pengujian  MPPT Fuzzy  logic  Control yang  dihasilkan memiliki  peningkatan  daya  rata-rata  yang  cukup  baik  yaitu sebesar  2.9  W  dibandingkan  dengan  sistem  tanpa  MPPT Fuzzy. Error rata-rata yang dihasilkan ketika merubah iradiasi sebesar  4.08%  sedangkan  ketika  mervariasi  suhu  sebesar 2.77%.
Dalam proses charge yang dilakukan sudah berjalan cukup baik dengan menghasilkan grafik State of Charge (SOC) yang nilainya terus meningkat.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Samosir,  “Modeling  and  Simulation  of  Fuzzy  Logic Based  Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT)  for  PV Application,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. x, No.x.
[2] M.  Atia  and  H.  T.  El-Madany,  “VHDL  based  maximum power  point  tracking  of  photovoltaic  using  fuzzy  logic control,” Int.  J.  Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  7,  no.  6,  pp. 3454–3466,  Dec.  2017,  doi:  10.11591/ijece.v7i6.pp3454- 3466.
[3] H.  Rezk,  M.  Aly,  M.  Al-Dhaifallah,  and  M.  Shoyama, “Design  and  Hardware  Implementation  of  New  Adaptive Fuzzy Logic-Based MPPT Control Method for
Photovoltaic  Applications,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp. 106427–106438, 2019, doi:
10.1109/ACCESS.2019.2932694.
[4] Ilmar Ramadhan, E. Diniardi, and S. Hari Mukti, “Analisis Desain Sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya Kapasitas 50  WP,”  vol.  37,  no.  2,  pp.  59–63,  2016,  doi: 10.14710/teknik.v37n2.9011.
[5] R.  O.  Pratama,  M.  Effendy,  and  Z.  Zulfatman, “Optimization of Maximum Power Point Tracking (MPPT)
e-ISSN : 2715-5064
Using  P&O-Fuzzy  and  IC-Fuzzy  Algorithms  on Photovoltaic,” Kinet.  Game  Technol.  Inf.  Syst.  Comput. Network,  Comput.  Electron.  Control ,  pp.  119–134,  Apr. 2018, doi: 10.22219/kinetik.v3i2.200.
[6] M.  Effendy,  N.  A.  Mardiyah,  and  K.  Hidayat, “Implementasi  Maximum  Power  Point  Tracking  pada Photovoltaic Berbasis P&O-Fuzzy,” 2017.
[7] L.  Rahakbauw,  “PENERAPAN  LOGIKA  FUZZY METODE SUGENO UNTUK
MENENTUKAN
JUMLAH  PRODUKSI  ROTI  BERDASARKAN  DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PERMINTAAN  (STUDI KASUS: PABRIK ROTI SARINDA AMBON),” 2015.
[8] M.  Atallah,  A.  Y.  Abdelaziz,  and  R.  S.  Jumaah, “Implementation  of  perturb  and  observe  MPPT  of  PV system  withdirect  control  method  using  buck  and  buck boost converters,”
2014. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/281684328
[9] L. Pradigta et al. , “Penggunaan Daya Panel Surya Dengan MPPT Bisection Pada Proses Charging Baterai,” 2021.
[10] N.  Hussein  Selman,  “Comparison  Between  Perturb  & Observe,  Incremental  Conductance  and  Fuzzy  Logic MPPT  Techniques  at  Different  Weather  Conditions,” Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol. , vol. 5, no. 7, pp. 12556– 12569, Jul. 2016, doi: 10.15680/ijirset.2016.0507069.
[11] N.  Yaqin,  A.  G.  Abdullah,  D.  L.  Hakim,  and  A.  B.  D. Nandiyanto, “MPPT based on Fuzzy Logic Controller for
Photovoltaic  System  using  PSIM  and  Simulink,”  in IOP Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering , Jan.  2018,  vol.  288,  no.  1,  doi:  10.1088/1757- 899X/288/1/012066.
[12] C. Andrianantenaina and J. N. Razafinjaka, “MPPT P&O Algorithm Optimization by Fuzzy Logic Variable Gain PI with  Fractional  Order  (VGPIFO),”  2017.  [Online].
Available: www.ijerm.com.
[13] S.  Aji,  D.  Ajiatmo,  I.  Robandi,  and  H.  Suryoatmojo, “MPPT  Based  on  Fuzzy  Logic  Controller  (FLC)  for Photovoltaic (PV) System in Solar Car,” J. Mechatronics, Electr.  Power,  Veh.  Technol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  127–134, Dec. 2013, doi: 10.14203/j.mev.2013.v4.127-134.
[14] M. Effendy and N. Alif, SISTEM MPPT MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA PEMBANGKIT PHOTOVOLTAIC , no. SENTRA
[15] M.  K.  Dr  S.R.Kapoor,  “Comparison  between  IC  and Fuzzy  Logic  MPPT  Algorithm  Based  Solar  PV  System using Boost Converter,” Int.  J.  Adv.  Res. Electr. Electron. Instrum. Eng. , vol. 04, no. 06, pp. 4927–4939, Jun. 2015, doi: 10.15662/ijareeie.2015.0406007.