ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 3 | Halaman 642 - 656
DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.642
Peningkatan Efisiensi Energi pada Kendaraan Listrik dengan Elektronik Diferensial Berbasis ANN ( Artificial Neural Network )
SOFYAN AHMADI 1 , KHAIRUL ANAM 2 , WIDJONARKO 3
1 Magister Teknik Elektro Universitas Jember, Indonesia 2,3 Teknik Elektro Universitas Jember, Indonesia Email : sofyan.ahmadi1993@gmail.com
Received 6 April 2020 | Revised 3 Mei 2020 | Accepted 12 Mei 2020

## ABSTRAK
Seiring dengan perkembangan teknologi kendaraan listrik yang saat ini semakin canggih dan berkembang sangat  cepat, upaya pengembangan  kendaraan  listrik terus dilakukan, salah satunya penggunaan motor BLDC dalam kendaraan listrik untuk meningkatkan efisiensi. Penelitian ini menggunakan kontrol ANN (Artificial Neural  Network)  pada  mikrokontroler  serta  metode  differential  untuk pengontrolan  kecepatan  putar  motor  BLDC.  Pengujian  Percepatan  dengan menempuh jarak 200 meter arus rata-rata sebesar 1,05 ampere. Daya rata-rata pada pengujian efisiensi sebesar 101 watt. Hasil efisiensi dari pengujian dengan panjang lintasan sejauh 3,3 km dengan waktu tempuh 10 menit didapatkan hasil efisiensi energi dari sistem kendaraan sebesar 179,34 km/kwh.
Kata  kunci :  Motor  BLDC,  Elektronik  Diferensial,  Neural  network-Logic, Akselerasi, Efisiensi.

## ABSTRACT
Along  with  the  development  of  electric  vehicle  technology  that  is  currently increasingly  sophisticated  and  growing  very  fast.  efforts  to  develop  electric vehicles  continue  to  be  done,  one  of  them  the  use  of  BLDC  motor  in  electric vehicles to improve efficiency. In this study using ANN (Artificial Neural Network) control  on  the  microcontroller  as  well  as  the  differential  method  for  controlling the rotational speed of the BLDC motor. Acceleration Testing with a distance of 200 meters average flow of 1.05 amperes. The average power on the 101 watt efficiency test. The efficiency of the test with the length of the track as far as 3.3 km  with  the  travel  time  of  10  minutes obtained  the  efficiency  of  energy  in  the vehicle system of 179.34 km / kwh.
Keywords :  BLDC  Motor,  Electronic  Differential,  Neural  network-Logic, Acceleration,Efficiency.

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  motor listrik  pada  dunia  otomotif  di  era  sekarang  berkembang  dengan  pesat. Penggunaan motor listrik salah satunya dapat diaplikasikan pada mobil listrik. Pada dasarnya sistem  kerja  motor  listrik  adalah  mengkonversi  energi  listrik  menjadi  energi  gerak.  Mobil listrik  mempunyai  kelebihan  dari  pada  mobil  konvesional  yang  menggunakan  motor  bakar, yakni lebih  ramah  lingkungan  karena  tidak  menghasilkan gas sisa  pembakaran  yang dapat mencemari lingkungan serta tidak menimbulkan bising (Dehong, dkk, 2017) .
Dalam  kendaraan  listrik  motor  BLDC  banyak  digunakan  sebagai  penggerak  utama  karena mudah  dalam  penerapanya  karena  mempunyai  torsi  yang  besar  sehingga  memiliki  arus medan  yang  lebih  besar  dari  motor  DC.  Motor  BLDC  mempunyai  kekurangan  karena membutuhkan  komutator  mekanik  atau  sikat  dalam  pengoperasiannya  sehingga  perlu dilakukan  pemeliharaan  yang  rutin  atau  melakukan  pergantian  komutator  mekanik  (sikat) secara berkala. Karena motor DC mempunyai kelemahan dalam hal perawatan maka dalam mobil  listrik  dipakai  motor  BLDC  untuk  penggerak  utama  karena  tidak  adanya  komutator mekanik sehingga lebih mudah dalam penerapannya pada kendaraan listrik. Untuk efisiensi motor  BLDC  lebih  tinggi  dari  motor  DC  karena  rotor  terbuat  dari  magnet  permanen (Setiawan, dkk, 2019) .
Dalam pengoprasian motor BLDC pada bagian rotor diperlukan sumber tegangan tiga fasa. Karena  pada  motor  BLDC  sumber  tegangan  adalah  arus  searah  atau  tegangan  DC  maka diperlukan suatu inverter tiga fasa untuk merubah tegangan DC menjadi Tegangan AC tida fasa. Dalam penggunaan inverter terdapat dua metode yaitu metode six-step metode PWM sinusoidal.  Namun  dalam  penerapan  pengendalian  motor  BLDC  banyak  digunakan  metode six-step  karena  mempunyai  algoritma  yang  sederhana  serta  mempunyai  kesetabilan  yang tinggi.  Untuk  meningkatkan  kehandalan  dalam  metode six-step  diperlukan  pengaturan frekuensi yang sesuai. Kemudian Untuk meningkatkan efisiensi yang lebih pada motor BLDC dibutuhkan  suatu  sistem  kontrol  siklus  tertutup (Prasetyo,  dkk,  2017)  (Al-Fiky,  dkk, 2019) . Terdapat beberapa macam metode algoritma dalam desain kontrol siklus tertutup ini , salah satunya adalah kontrol neural network
Untuk  meningkatkan efisiensi  energi dalam  menjalankan  kendaraan  listrik  diperlukan suatu kontrol dalam hal sistem kemudi. Sistem kemudi yang diharapkan berupa kontrol elektronik yang  biasa  di  sebut  elektronik  diferensial  kontrol  motor.  Dalam  diferensial  kontrol  akan dilakukan perubahan kecepatan antara motor kanan dan kiri pada kendaraan listrik sehingga diharapkan slip atau gesekan dengan jalan pada saat kendaraan berjalan dapat diminimalkan (Kivanc  &  Ustun  2019)  (Daya,  dkk,  2016)  (Gago-Calderón,  dkk,  2019) (Jigang, dkk, 2019) .
Dalam  penggunaan  elektronik  diferensial  kontrol  pada  motor  BLDC  untuk  kendaraan  listrik diperlukan  suatu  kontrol  siklus  tertutup  untuk  mendapatkan  efisiensi  energi  yang  lebih. Dalam  penelitian  ini  dipakai  kontrol  ANN  ( artificial  Neural  Network)  karena  mempunyai manfaat  untuk  menganalisa  energi  yang  telah  di  dapatkan  sehingga  setelah  dilakukan training  atau  pengolahan  data  didapatkan  suatu  persamaan  untuk  dimasukan  ke  dalam algoritma pengendalian motor BLDC. Dalam penerapannya kontrol ANN yang dipakai dapat memberikan  pengontralan  terhadap  arus  dan  sudut  kemudi  untuk  mendapatkan  efisiensi energi yang maksimal.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Sistem Pengontrolan Kemudi Elektronik Diferensial
Dalam  penelitian  menggunakan  metode  pengontrolan  dua  motor  BLDC  dengan  sistem diferensial.  Sistem  diferensial  akan  mengontrol  putaran  kedua  motor  BLDC  sebagai  sistem penggerak kendaraan listrik. Putaran motor yang selalu sama pada saat kendaraan berjalan akan rawan slip atau tergelincir, untuk itu dengan sistem pengontrolan elektronik diferensial motor  BLDC  akan  memberikan  putaran  yang  berbeda  antara  motor  kanan  dan  motor  kiri dengan  mempertimbangkan  sudut  kemudi  dan  kenaikan  arusnya.  Pada  Gambar  1  dapat dilihat sistem mekanik dalam kendaraan listik berbasis elektronik diferensial kontrol (Gago- Calderón, dkk, 2019) .

## Gambar 1. Sistem Kemudi Diferensial Kendaraan Listrik
Untuk  kendaraan yang dibuat mempunyai berat total 150 kg dengan berat pengemudi 60 kg. Jadi beban total sistem kerja kontrol 210 kg. Rangka yang dibuat dari bahan besi dengan posisi  pengemudi  terlentang  dengan  maksud  untuk  mendapatkan  fungsi aerodinamis  atau bebas  hambatan  udara.  Penggunaan  empat  buah  roda  adalah  untuk  mendapatkan  sistem kemudi  yang  lebih  mudah  serta  daya  pada  motor  yang  dikeluarkan  lebih  rendah  karena meminimalkan  beban  yang  berat  pada  motor  dan  kontrol  motor  BLDC  khususnya.  Dalam sistem kemudi ini saat berbelok maka kecepatan antara motor BLDC kanan dan motor BLDC penggerak  kiri  akan  berubah.  Perubahan  kecepatan  putar  pada  motor  penggerak  BLDC  ini untuk  mendapatkan  sistem  kemudi  yang  baik  atau  menghindari  dari  slip  saat  kendaraan listrik  dijalankan.  Dengan  memperkecil  slip  diharapkan  efisiensi  penggunaan  energi  listrik dapat  ditingkatkan  karena  slip  atau  tergelincirnya  roda  pada  sistem  kemudi  dapat meningkatkan arus sehingga efisiensi energi pada kendaraan listrik semakin rendah.

## Gambar 2. Sistem Elektronik Diferensial Pada Kendaraan Listrik
Motor  BLDC  dipasang  secara in-wheal  atau  jadi  satu  dengan  roda  sehingga  tidak membutuhkan  sistem  transmisi  mekanik.  Penggunaan  roda  belakang  dengan  diameter sebsar  18 inchi  sedangkan  roda  depan  dengan  diameter  15  inchi.  Dalam  perancangan  ini diharapkan akan memberikan beban yang kecil sehingga penelitian pada kontrol motor BLDC menggunakan metode neural network-logic dapat berjalan dengan baik dengan beban yang tidak terlalu besar. Dalam sistem  kemudi beban yang dipakai  oleh kendaraan dapat dilihat pada persamaan satu dan dua. Pada Persamaan 1 adalah energi pada kendaraan listrik saat belok ke kiri dan Persamaan 2 energi pada saat kendaraan listrik belok ke kanan.
W L = (1 + (( tanᵟ (pi / 180 ) d W ) / L W )) ( V L /( R )) (1)
W R = (1 + (( tanᵟ (pi / 180 ) d W ) / L W )) ( V R /( R ))                     (2)
Gambar 3. Sistem Belok Kendaraan Listrik
Pada  Persamaan  1  dan  Persamaan  2  dapat  diketahui  W L adalah  energi  yang  dibutuhkan kendaraan untuk belok ke kiri sedangkan W R adalah energi yang digunakan kendaraan untuk belok ke kanan. d W merupakan jarak antara motor penggerak kanan dan motor penggerak kiri. Untuk L W merupakan jarak antara roda depan dan roda belakang kendaraan. Kemudian untuk V L adalah kecepatan motor penggerak kiri dan V R adalah kecepatan penggerak motor sebelah kanan serta R merupakan diameter roda pada kendaraan yang digunakan.

## 2.2  Rancangan Kendaran Listrik
Dalam perancangan kendaraan listrik  ini  mempunyai  bentuk  sederhana dengan  pengemudi sebanyak  satu  orang.  Kendaraan  terbuat  dari  besi  dan  serat viber.  Desain  mobil  di  pilih untuk mendapatkan bentuk sistem kemudi yang lebih mudah berbelok saat ditikungan.

## Gambar 4. Bentuk Kendaraan Listrik dengan Elektronik Diferensial
Motor  BLDC  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  mempunyai  daya  sebesar  800  watt  dengan model in-wheel  yang  menjadi  kesatuan  pada  motor.  Di  dalam  motor  BLDC  terdapat  tiga buah  sensor hall  yang  dipakai  untuk  menentukan  proses  komutasi  yang  akan  diolah  pada arduino slave. Dalam Gambar 3 diperlihatkan bentuk dari belokan yang baik pada kendaraan listrik. Sistem Kemudi yang baik akan memberikan keluaran arus atau arus yang digunakan lebih  rendah  karena  tidak  adanya  slip  atau  resiko  kendaraan  listrik  tergelincir.  Dalam penelitian digunakan mobil dengan sistem dua motor yaitu motor berada pada posisi kanan dan  kiri  roda  belakang  dengan  sistem  in-wheel  atau  motor  BLDC  tanpa  transmisi  yang ditunjukkan pada Gambar 4. Motor BLDC yang digunakan mempunyai daya 800 watt dengan tegangan baterai 48  volt.   Dari Persamaan  3 dapat diketahui  tegangan yang di dapat  saat motor  BLDC  bekerja  serta  Persamaan  4  memperlihatkan  bentuk  Energi  yang  dikeluarkan oleh motor BLDC (Yin, dkk, 2017) .
Va = R s i a + L s i a + E a (3)
Ea = K e nɸ (4)
Pada perancangan sistem kendaraan listrik ini lebih mengutamakan efisiensi energi. Desain kendaraan dibuat seminimal mungkin agar energi yang dikeluarkan tidak terlalu membebani kerja  dari  motor  BLDC.  Dari  Persamaan  4 Ea  merupakan  energi  yang  dihasilkan  untuk menggerakkan  motor  BLDC  setara  dengan  konstanta  desain  motor  BLDC,  sehingga  beban yang ada harus sesuai dengan daya motor. Untuk menghasilkan putaran pada motor BLDC dibutuhkan  tegangan  yang  dikelurkan  Va  adalah  hasil  dari  energi  Ea  ditambah  resistasi motor atau R S kemudian ditambahkan panjang lilitan pada motor yang disimbolkan L S yang dialiri oleh arus pada sumber tegangan baterai atau i a .

## 2.3 Rancangan Sistem Elektronik Diferensial Kendaraan Listrik
Pada  perancangan  sistem  elektronik  diferensial  kendaraan  listrik  merupakan  suatu pengontrolan kecepatan putar motor BLDC. Sistem kemudi ditambahkan sensor sudut untuk menentukan input kecepatan sesuai perintah dari mikrokontroler.
Gambar 5. Blok Diagram Elektronik Diferensial Kendaraan Listrik
Pada perancangan skematik terdapat dua bagian, bagian pertama adalah design dari driver mosfet dan bagian kedua adalah design dari port-port arduino yang menghubungkan dengan rangkaian driver mosfet. Pada perancangann driver mosfet terdapat dua bagian yaitu high- side dan low-side. Kedua bagian ini masing-masing mempunyai fungsi untuk proses swithing untuk mendrive  mosfet  agar  menghasilkan  gerak  memutar  pada  motor  BLDC  yang  akan dikendalikan kecepatan putarnya. Pada rangkaian driver mosfet terdapat tiga transistor yaitu tipe BC 547  yang  sangat sesuai  untuk tipe switching dengan  tegangan vcc  sampai  50  volt pada data sheet. Pada transistor pertama mempunyai fungsi sebagai saklar atau switching.
Proses  switching  melalui  input  PWM  dari  mikrokontroler  arduino  akan  dikuatkan  oleh transistor  kedua.  Jika  pada  proses mendrive  mosfet  tidak  ada  penguatan  arus  maka tegangan pada kaki gate mosfet akan mengalami drop tegangan.
2.4 Rancangan Kontroler ANN ( Artificial Neural Network)
Pada  identifikasi  plant  dengan  ANN  ini  digunakan  untuk  menentukan  plant  yang  akan digunakan. Identifikasi plant dibawah ini terdapat satu output  yaitu PWM. Identifikasi yang diterapkan disini menggunakan identifikasi model refrence. Berikut ini model dari plant ANN.
Gambar 6. Blok Diagram ANN (Artificial Neural Network)
Pada Gambar 6 merupakan model plant dari ANN, model plant ini diterapkan pada software Matlab  dengan  menggunakan source  code  yang  telah  dibuat  dan  dirancang.  Model  plant ANN diatas dimana input berupa data rpm dan output berupa data setpoint. Dari input rpm ini  nantinya  terdapat delay  seperti  pada  Gambar  diatas  dengan  software  Matlab  sesuai source  code  yang  dibuat.  Model  plant  ini  merupakan  identifikasi  awal  yang  nantinya  akan dijadikan kontrol dari ANN.
Pada  tahap  ini  merupakan  perancangan  kendali  ANN  yang  akan  dibuat.  Dari  perancangan kontroler  ini  terdiri  dari  beberapa  langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  perancangan  ini. Terdiri  dari  beberapa  blok-blok  untuk  mendapatkan  kontrol  ANN.  Langkah  awal  yaitu menentukan  identifikasi  plant  dengan  ANN, kemudian  akan  dilakukan  perancangan  kendali dengan  ANN  kontroler  dengan  kendali  adaptif  model reference  (model  acuan)  Berikut  ini rancangan kendali dengan ANN untuk model MRAC ( model reference adaptif control) (Kong, dkk, 2008) .
Gambar 7. Sistem Kontrol Elektronik Diferensial Kendaraan Listrik
Dari  Gambar  7  perancangan  sistem  kendali  kecepatan  motor  dengan  ANN  diatas  terdapat beberapa  blok  sistem.  Blok  dari  plant  motor  ini  data input  berupa  setpoint  atau  PWM  dan output berupa  RPM. Dimana dari  hasil  plant  motor ini yang  akan dijadikan  identifikasi  dari ANN kontroler tetapi untuk output dari plant motor ini nantinya akan dijadikan sebagai input pada  ANN  kontroler  dan output  dari  ANN  kontroler  ini  berupa  PWM  motor.  Jadi  input  dari ANN kontroler berupa kecepatan dalam satuan RPM dan sudut kemudi serta output berupa PWM motor. Untuk mendapatkan nilai arus dan kecepatan saat pengujian kendaraan listrik dipakai suatu sensor sebagai parameter untuk di proses dalam sistem ANN ( artificial Neural Network ). Untuk sensor Kecepatan digunakan untuk mendeteksi kecepatan kendaraan listrik yang dipasang pada bagian roda kendaraan yang telah terkalibrasi. Sedangkan untuk sensor sudut dipasang pada kemudi kendaraan. Untuk output dari mikrokontroler berupa nilai PWM yang  berubah-ubah  yang  akan  diteruskan  ke  dalam  rangkaian driver  mosfet.  Nilai  PWM semakin  besar  maka  kecepatan  putaran  motor  BLDC  pada  motor  penggerak  kanan  dan motor  penggerak  bagian  kiri  akan  bertambah  dan  begitu    juga  sebaliknya.  Pengaturan kecepatan  kendaraan  dilakukan  melalui trottle  atau  pedal  gas  yang  dipasang  pada  bagian kaki pengemudi seperti pada kendaraan pada umumnya.
Gambar 8. Diagram alir sistematika ANN ( Artificial Neural Network )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Pengujian dan Training Data ANN ( Artificial Neural Network)
Pada  proses  pengujian  ini  sebelum  melakukan  training  terlebih  dahulu  mengambil  data secara  statis  untuk  dijadikan  data  training  pada Artificial  Neural  Network  matlab.  Pada identifikasi kontrol ANN ini input didapatkan dari pengambilan data statis seperti pada data motor, tetapi  untuk input dari training  ANN  ini  berupa  data RPM dan  output berupa  PWM.
Sebelum  melakukan  training  data input  dan  output  ini  akan  dinormalisasi  sehingga  bisa terstruktur. Input pada training sebanyak lima dan satu output, dimana input ini nantinya di delay. Delay ini secara dilakukan pada software  Matlab dengan menggunakan source code atau script  pada  Matlab  sehingga  otomatis  Matlab  akan  memproses  data  dan  akan menghasilkan bobot dan bias. Pada data motor ini didapatkan dari hasil pengujian statis dari kontrol  motor  BLDC  pada  mobil  listrik,  dimana  pengujian  statis  ini  merupakan  pengujian yang dilakukan tanpa ada beban. Dari hasil pengujian ini didapatkan beberapa data dengan variasi nilai ADC 0-255 dengan duty cycle 0-100%.
Tabel 1. Jumlah Hidden layer, Regression dan MSE No. Hidden layer Unit Training Testing Regression MSE Regression MSE 1 5 0.99976 21.5788 0.98817 383.9721 2 10 0.99973 23.1907 0.98374 524.4481 3 15 0.99973 23.7746 0.98569 462.1304 4 20 0.99974 22.8169 0.98240 569.3454 5 25 0.99971 25.5995 0.98947 339.0761 6 30 0.99977 20.8144 0.98970 331.7477
Pada proses training ini dilakukan dengan beberapa kali training dengan hidden layer yang berbeda-beda untuk mengetahui hasil nilai yang baik. Untuk mengetahui hasil training yang baik  ini  diperoleh  dari  nilai  regression  dan  nilai  MSE  yang  muncul  setelah  proses    training selesai. Berikut ini Tabel 1 regression dan MSE hasil training dan testing. Hasil dari training dan  testing  akan  di  dapatkan  suatu  persamaan  yang  akan  di  inputkan  kedalam  algoritma pengendalian  elektronik  diferensial  kontroln  motor  BLDC.  Dalam  proses  training  ini  akan mampu  memberikan  hasil  efisiensi  energi  pada  kendaraan  listrik  yang  semakin  meningkat saat dilakukan pengujian atau percobaan.
Gambar 9. Regression dan MSE Training
Pada  Gambar  9  proses training  dilakukan  secara  offline  dengan  literasi  sampai  epoch  ke 1000. Dari hasil training MSE yang tercapai adalah 20.8144. MSE akan muncul saat training secara offline sudah selesai pada literasi yang sudah ditentukan. Pada proses  training data akan diolah kemudian akan disesuaikan antara input berupa arus dan sudut kemudi dengan output  berupa  pengaturan  kecepatan  putaran  motor  BLDC  diperoleh  koefisien  korelasi  (R) sebesar 0,99977. Hidden Layer yang digunakan sebesar 30 untuk hasil terbaik bernilai 1.

## Gambar 10. Sinyal Respon Rangakain Elektronik Differensial
Pada  pengujian  respon  sistem  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  respon  kecepatan dalam  RPM  terhadap  nilai set-point  yang  diberikan  oleh  mikrokontroler  dapat  dilihat  pada Gambar  10.  Pengujian  ini  dilakukan  tanpa  beban  atau  motor  berputar  bebas  dengan perubahan  nilai set-point  yang  tidak  terlalu  signifikan.  Jika  kecepatan  motor  dalam  satuan RPM dapat mendekati nilai set-point maka efisiensi pada kontrol yang telah diracang dapat meningkat.  Pengujian  tanpa  kontrol  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  yaitu  mengalami over shoot kenaikan RPM yang tidak terkontrol.

## 3.2  Pengujian Percepatan Pada Kendaraan Listrik
Pengujian  Percepatan  adalah  suatu  bentuk  pengujian  akselerasi  ketangguhan  sistem kendaraan listrik saat digunakan di jalan dengan pengemudian di lintasan lurus.
(a)
(b)
Gambar 11. Grafik (a) Pengujian Percepatan Kendaraan Listrik tanpa kontrol ANN

## Grafik (b) Pengujian Percepatan Kendaraan menggunakan kontrol ANN
Pada Gambar  11  adalah grafik antara nilai set-point terhadap  kecepatan dalam RPM.  Pada Gambar  11(a)  merupakan  pengujian  percepatan  kendaraan  listrik  tanpa  kontrol  ANN  dan Gambar 11(b) merupakan pengujian percepatan kendaraan kendaraan menggunakan kontrol ANN.  Pengujian  percepatan  dilakukan  dengan  menjalankan  sistem  pada  jarak  200  meter. Pada  pengujian  percepatan  ini  lebih  menekankan  pada  kenaikan  arus.  Nilai set-point  yang diberikan  tidak  dapat  di  imbangi  dengan  kenaikan  nilai  RPM  yang  diinginkan  karena  ada pengaruh dari kenaikan arus pada kontrol motor BLDC.
(a)
(b)
Gambar 12. Grafik (a) Pengujian Arus pada Percepatan Kendaraan Listrik tanpa Kontrol ANN, Grafik (b) Pengujian Arus pada Percepatan Kendaraan Listrik Menggunakan Kontrol

## ANN
Pada Gambar 12 adalah grafik kenaikan arus pada pengujian percepatan. Gambar 12 bagian (a) adalah pengujian arus kendaraan tanpa kontrol ANN sedangkan Gambar 12 bagian (b) adalah  pengujian  arus  pada  kendaraan  menggunakan  kontrol  ANN.  Nilai  arus  pada percobaan percepatan semakin meningkat dikarenakan kenaikan dari kecepatan dalam RPM dalam  sesaat.  Perubahan  nilai set-point  yang  cepat  dalam  pengujian  percepatan  akan memberikan  pengaruh  perubahan  yang  drastis  pada  nilai  kecepatan  sehingga  arus  akan meningkat dengan cepat. Hasil pengujian tanpa kontrol ANN diperoleh arus rata-rata sebesar 1,34 ampere.  Kemudian  dari  pengujian  menggunakan  kontron  ANN  didapatkan  arus  rata- rata sebesar 1,05 ampere. Arus pada awal sistem bekerja naik dengan pelan karena kontrol neural network menekan kenaikan PWM yang cepat akibat kontrol arus pada sistem neural network.

## 3.3 Pengujian Efisiensi Energi Pada Kendaraan Listrik
Dalam  pengujian  efisiensi  energi  pada  kendaraan  listrik  merupakan  suatu  bentuk  analisa energi saat kendaraan listrik digunakan secara langsung di lintasan atau di jalan raya.
(a)

## (b)
Gambar 13. (a) Grafik Pengujian Efisiensi Energi Kendaraan Listrik tanpa Kontrol ANN (b) Grafik Pengujian Efisiensi Energi Kendaraan Listrik Menggunakan Kontrol ANN
Pada  Gambar  13  bagian  (a)  merupakan  pengujian  efisiensi  energi  kendaraan  litrik  tanpa kontrol  ANN,  sedangkan  Gambar  13  bagian  (b)  dapat  dilihat  grafik  dari  pengujian  efisensi pada mode  close-loop  atau  menggunakan  kontrol  ANN  dengan  nilai  daya  yang  tidak  stabil pada satuan waktu. Nilai daya rata-rata yang diperoleh adalah 101 watt. Kemudian pada alat ukur  energi  meter  energi  yang  turukur  untuk  menyelesaikan  lintasan  3,3  km  adalah  18,4 kwh. Untuk persamaan efisiensi energi dapat dilihat pada Persamaan 5 berikut ini :
Efisiensi Energi = (Panjang Lintasan (KM) x 1000) / Energi (WH) (5)

## Tabel 2. Perbandingan Pengujian kontrol ANN
No. Kontrol Pengujian Arus Pengujian Percepatan Efisiensi Energi Energi yang dikeluarkan 1 Tanpa Kontrol ANN 1,34 ampere 1 KWH = 171,45 KM 110 watt 2 Menggunakan Kontrol ANN 1,05 ampere 1 KWH = 179,34 KM 101 watt
Pada Tabel 2 dapat dilihat perbandingan penggunaan kontrol ANN dengan pengujian tanpa kontrol  ANN.  Dari  pengujian  efisiensi  energi  tanpa  kontrol  ANN  di  dapatkan  perpindahan energi yaitu 1 KWH energi pada baterai dapat menggerakkan kendaraan sejauh 171,45 KM atau 171,45 KM/KWH yang dapat dilihat pada Gambar 13 bagian (a). Kemudian untuk hasil pengujian efisiensi energi menggunakan kontrol ANN didapatkan perpindahan energi 1 KWH energi pada baterai dpat menggerakkan kendaraan sejauh 179,34 KM atau  179,34 km/kwh dapat dilihat pada Gambar 13 bagian (b). Dari hasil perbandingan antara tanpa kontrol ANN (Artificial  Neural  Network)  dengan  kontrol  menggunakan  ANN  (Artificial  Neural  Network) dapat  mempengaruhi  efisiensi  energi  yang  dikeluarkan  dengan  memperhatikan  kenaikan arus yang bisa diolah menjadi suatu kontrol untuk kendaraan listrik.
(a)
(b)
Gambar 14. (a) Grafik Daya Pengujian Efisiensi Kendaraan Listrik tanpa Kontrol ANN (b) Grafik Daya Pengujian Efisiensi Kendaraan Listrik Menggunakan Kontrol ANN
Pada  Gambar  14  adalah  grafik  daya  pada  pengujian  efisiensi.  Daya  rata-rata  dalam pengujian sistem adalah 110 watt jika tanpa kontrol ANN yang ditunjukkan pada Gambar 14 bagian  (a) .  Sedangkan  pada  Gambar  14  bagian  (b)  adalah  grafik  pengujian  Daya  motor menggunakan kontrol ANN ddapat nilai sebesar 101 watt. Dalam grafik nilai daya berubah- ubah karena kondisi dari pengujian antara lain lintasan yang naik pada tanjakan serta pada waktu sistem berbelok. Jika arus meningkat dalam sesaat maka kenaikan daya akan terjadi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  diperoleh  beberapa  kesimpulan  yaitu dalam pengujian percepatan dengan menempuh jarak 200 meter dapat diperoleh nilai arus rata-rata sebesar 1,05 ampere. Kemudian untuk pengujian efisiensi dengan menempuh jarak 3,3  km  dengan  waktu  10  menit  dapat  diperoleh  kecepatan  rata-rata  sebesar  198,27  RPM dengan  daya  rata-rata  sebesar  101 watt  dengan  konsumsi  energi  pada  alat  ukur  energi meter sebesar 179,34 km/kwh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  Kasih  Kepada  UKM  Mobil  Listrik  TITEN  Universitas  Jember  sebagai  tempat  dalam belajar dan tempat laboratorium dalam belajar seputar kendaraan listrik.

## DAFTAR RUJUKAN
Al-Fiky,  H.  T.,  Asfoor,  M.  S.,  Mostafa  I.  Yacoub,  &  Sharaf,  A.  H.  (2019).  Speed  Control Modeling for In-Wheel Permanent Magnet Brushless DC Motors for Electric Vehicles.
2019  24th  International  Conference  on  Methods  and  Models  in  Automation  and Robotics, MMAR 2019, (pp. 438–43). https://doi.org/10.1109/MMAR.2019.8864664.
Daya, F. J. L., Sanjeevikumar, P.,  Blaabjerg, F., Wheeler, P. W., Ojo, J. O., & Ertas, A. H. (2016).  Analysis  of  Wavelet  Controller  for  Robustness  in  Electronic  Differential  of Electric  Vehicles:  An  Investigation  and  Numerical  Developments. Electric  Power Components and Systems, 44(7), 763–73.
https://doi.org/10.1080/15325008.2015.1131771.
Dehong,  C.,  Qichen,  G.,  Peng,  X.,  Huadong,  L.,  Hao,  Z.,  &  Kai,  T.  (2017).  The  Research about Self-Balancing Mobile Platform Based on Differential Wheel. Proceedings of the 29th  Chinese  Control  and  Decision  Conference,  CCDC  2017,  (pp.  6072–77). https://doi.org/10.1109/CCDC.2017.7978261.
Gago-Calderón, A., Clavero-Ordóñez, L., Andrés-Díaz, J. R., & Fernández-Ramos, J. (2019).
Hardware  Architecture  and  Configuration  Parameters  of  a  Low  Weight  Electronic Differential for Light Electric Vehicles with Two Independent Wheel Drive to Minimize
Slippage. World Electric Vehicle Journal, 10(2). https://doi.org/10.3390/wevj10020023.
Jigang,  H.,  Hui,  F.,  &  Jie,  W.  (2019).  A  PI  Controller  Optimized  with  Modified  Differential Evolution  Algorithm  for  Speed  Control  of  BLDC  Motor. Automatika,  60(2),  135–48. https://doi.org/10.1080/00051144.2019.1596014.
Kivanc,  O.  C.,  &  Ustun,  O.  (2019).  Dynamic  Control  of  Electronic  Differential  in  the  Field Weakening  Region. International  Journal  of  Electronics,  106  (10),  1583–1601. https://doi.org/10.1080/00207217.2019.1600742.
Kong,  X.,  Cheng,  M.,  &  Shu,  Y.  (2008).  Extreme  Learning  Machine  Based  Phase  Angle Control  for  Stator-Doubly-Fed  Doubly  Salient  Motor  for  Electric  Vehicles. 2008  IEEE Vehicle  Power  and  Propulsion  Conference,  VPPC  2008,  (pp.  3–7). https://doi.org/10.1109/VPPC.2008.4677510.
Prasetyo,  H.  F.,  Rohman,  A.  S.,  Hariadi,  F.  I.,  &  Hindersah,  H.  (2017).  Controls  of  BLDC
Motors  in  Electric  Vehicle  Testing  Simulator. Proceedings  of  the  2016  6th International Conference  on System Engineering and  Technology, ICSET  2016,  (pp. 173–78). https://doi.org/10.1109/FIT.2016.7857560.
Setiawan, J. D., Haryanto, I., Munadi, & Sutanto, I. (2019). Modeling and Analysis of Lateral Control  System  on  Electronic  Differential  for  2-Independent-Wheel  Drive  Electric Urban  Bus. Proceeding  -  2018  5th  International  Conference  on  Electric  Vehicular Technology, ICEVT 2018, (pp. 36–40). https://doi.org/10.1109/ICEVT.2018.8628428.
Yin,  D.,  Shan,  D.,  &  Hu,  J.  S.  (2017).  A  Study  on  the  Control  Performance  of  Electronic Differential  System  for  Four-Wheel  Drive  Electric  Vehicles. Applied  Sciences (Switzerland), 7(1). https://doi.org/10.3390/app7010074.