## IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC CONTROL PADA PELACAKAN PANEL SURYA

## IMPLEMENTATION OF FUZZY LOGIC CONTROL ON SOLAR PANEL TRACKING
Angga Juliat Adi Saputra 1 , Bayu Erfianto 2 , Mas’ud Adhi Saputra 3 , Sidik Prabowo 4* , Novian Anggis Swastika 5
1,2,4,5 Universitas Telkom, Jalan Telekomunikasi No. 1, Kabupaten Bandung
3 Balai Besar Bahan dan Barang Teknik, Jalan Sangkuriang No. 14, Kota Bandung
Diterima: 15 April 2019 Direvisi: 6 Mei 2019 Disetujui: 28  Mei 2019

## ABSTRAK
Panel  surya  dinamis  yang  dilengkapi  sistem  pelacakan  dengan  metoda fuzzy telah  dikembangkan  untuk meningkatkan  kinerjanya.  Dalam  panel  surya  dengan  sistem  pelacakan  ini,  tegangan  dan  arus  dari  panel  surya digunakan sebagai input untuk fuzzy algorithms . Dari pengamatan selama tujuh hari, panel surya dinamis dan statis menghasilkan  berturut-turut  tegangan  tertinggi  21,65  V  dan  20,13  V,  serta  arus  0,58  A  dan  0,54  A.  Panel  surya dinamis dapat menghasilkan tegangan rata-rata 19% dan arus rata-rata 16% lebih tinggi daripada panel surya statis. Lama waktu pengisian baterai pada panel surya dinamis satu jam lebih singkat daripada panel surya statis.
Kata Kunci: panel surya, fuzzy logic , mikrokontroler, motor servo.

## ABSTRACT
A  dynamic  solar  panel  equipped  with  a  fuzzy-method  tracking  system  has  been  developed  to  improve  its performance.  In  this  solar  panel  with  tracking  system,  the  voltage  and  current  of  the  solar  panels  were  used  as inputs  for  the  fuzzy  algorithms.  From  observations  for  seven  days,  dynamic  and  static  solar  panels  produced  the highest voltage of 21.65 V and 20.13 V, as well the highest current of 0.58 A and 0.54 A respectively. Dynamic solar panel could produce an average voltage of 19% and an average current of 16% higher than static solar panels. The length time of battery charging on a dynamic solar panel was one hour shorter than that of static solar panel.
Keywords: solar panel, fuzzy logic, microcontroller, servo motor.

## PENDAHULUAN
Energi  listrik  dari  sinar  matahari  melalui solar  photovoltaic (PV)  merupakan  salah  satu alternatif  yang  populer  pengganti  listrik  dari pembangkit dengan bahan bakar fosil. Listrik dari tenaga  matahari  ini  menarik  karena  ketersediaan sumber energinya terjamin dan biaya operasionalnya rendah, yaitu di bawah 1 USD per watt  [1,2].  Panel  sel  surya  statis  umumnya menghasilkan listrik kurang lebih 4,5 kWh/hari/m 2 (tergantung pada lokasi di permukaan  bumi).  Jumlah  energi  listrik  yang dibangkitkan  tersebut  dapat  ditingkatkan  dengan
membuat  panel  surya  untuk  bergerak  mengikuti matahari.  Beberapa  penelitian  tentang  pelacakan panel  surya  dilakukan  sejak  tahun  2000. Misalnya  Poulek  dkk  memanfaatkan  rotor dinamis  untuk  menggerakkan  panel  surya  atas dasar panas yang diterima [3]. Akurasi sistem ini masih  sangat  rendah  karena  sangat  tergantung pada panas yang didapatkan.
Chung  dkk  memanfaatkan Maximum Power  Point (MPP)  untuk  mendapatkan  posisi panel  surya  yang  lebih  akurat  [4,  5].  Penelitian integrasi MPP dengan high-performance algorithms dilakukan oleh Pandey dkk [6].  Pada penelitian  tersebut,  beberapa  kegiatan  masih
dilakukan  manual,  misalnya  pencatatan  dan perbaikan konfigurasi jika terjadi ketidak-tepatan pembacaan.
Chekired dkk memanfaatkan komunikasi antar  mesin  (M2M)  dengan  memanfaatkan perangkat FPGA sirkuit  [7].  Huynh  dan Dunnigan  mengembangkan  algoritma  kontrol dengan  menggabungkan Solar  Tracker (ST)  dan MPP  untuk  meningkatkan  akurasi  pelacakan  [8]. Sumathi  dkk  membahas  metode  pelacakan  pada passive dan active tracker [1].
Dari penelitian-penelitian yang dilakukan berbasis komunikasi M2M pada jaringan internet, MPP  Tracking (MPPT)  memberikan  hasil  yang paling  optimal  dari  segi  energi  yang  didapatkan. Implementasi  MPPT  dengan  berbagai  jenis algoritma berbasis kecerdasan artifisial mengoptimalkan pergerakan panel surya. Namun beberapa hal yang menjadi perhatian adalah daya dan  kemampuan  perangkat  untuk  melakukan komputasi  yang  menghasilkan  keterlambatan ( delay ) minimal gerakan rotor pada panel surya.
Pada penelitian
ini diusulkan implementasi solar  tracker berdasarkan  MPPT dengan  menggunakan  algoritma decision yaitu algoritma fuzzy yang  memiliki  kompleksitas rendah  sehingga  tidak  membebani  sistem. Algoritma fuzzy ini  diimplementasikan  pada mikrokontroler  berbasis  Arduino. Fuzzy yang digunakan  akan  memanfaatkan  nilai  tegangan dan  arus  yang  timbul  dari  PV  sebagai  acuan untuk mengubah posisi panel  surya dinamis  agar mendapatkan  radiasi  matahari  yang  lebih  tinggi daripada panel surya statis.

## BAHAN DAN METODE
Sistem  yang  dibangun  dalam  penelitian ini  merupakan  pelacakan  panel  surya  terhadap matahari menggunakan mikrokontroler.
Pengendalian  panel  surya  menggunakan  motor servo  dan  dilakukan  berdasarkan  nilai  tegangan dan  arus  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya. Pengambilan  nilai  tegangan  dan  arus  pada  panel surya  menggunakan  Modul  INA219.  Tegangan dan arus panel surya dijadikan input dalam proses logic control menggunakan fuzzy . Tahap pertama dalam Fuzzy Logic Control yang diterapkan  dalam  sistem  ini  adalah  data input akan  masuk  dalam  proses  fuzzifikasi.  Kemudian akan  dilakukan  defuzzifikasi  sesuai  dengan rule yang telah dibuat. Skema dasar sistem pelacakan panel  surya  menggunakan fuzzy  logic  control
disajikan  pada  Gambar  1.    Purwarupa  rangkaian komponen disajikan pada Gambar 2.
Gambar 1 . Skema Sistem Pelacakan Sel Surya
Gambar 2 . Rangkaian Komponen Sistem Pelacakan Sel Surya
Sistem  pelacakan  sel  surya  terdiri  dari empat komponen utama berikut ini.

## Mikrokontroler
Mikrokontroler berfungsi sebagai pengendali  rangkaian  elektronik.  Pada  umumnya Mikrokontroler  juga  dapat  digunakan  untuk menyimpan program sederhana [9].
Gambar 3 . Layout Mikrokontroler Arduino Mega 2560[10]
Pada  penelitian  ini,  mikrokontroler  yang digunakan  adalah  tipe  Arduino  Mega  2560 dengan layout seperti  disajikan  pada  Gambar  3. Tipe  ini  dipilih  karena  menyediakan  memori yang lebih besar dibandingkan seri Arduino UNO R3, serta tersedia lebih dari satu serial port [10].
Mikrokontroler  ini  digunakan  sebagai tempat  pengendalian (control )  program  yang telah  dibuat  untuk  kemudian  berhubungan dengan  aktuator.  Pada  mikrokontroler  ini, terdapat  beberapa pin ,  yaitu  :    analog,  5V,  dan GND. Pin analog  digunakan  untuk  pembacaan nilai pada sensor arus.

## Sensor Arus dan Tegangan
Proses  pelacakan  didasarkan  pada  sensor arus  dan  sensor  tegangan  yang  hasilnya  akan digunakan  oleh fuzzy  system sebagai  masukan ( input ).
Gambar 4. Modul INA219[11]
DC  Sensor Breakout INA219  digunakan untuk  menghitung  nilai  arus  dan  nilai  tegangan suatu  sumber  energi.  Modul  ini  dapat  membaca tegangan  hingga  26  V  dan  arus  hingga 3,2 A. Input power yang diterima oleh modul ini adalah  3,3  –  5,0  V. Pinout pada  DC  Sensor Breakout ini ditunjukkan pada Tabel 1 [12].
Tabel 1 . Pinout DC Sensor Breakout Pinout Input/Output Deskripsi Vin + Analog Input Input tegangan positif Vin - Analog Input Input tegangan negatif Vcc Analog Power supply 3,3-5V GND Analog Ground Scl Digital Input Serial bus clock line Sda Digital I/O Serial bus data A0 Digital Input Address pin A1 Digital Input Address pin

## Motor Servo
Motor  servo  berfungai  sebagai  aktuator putar  yang  memungkinkan  kontrol  posisi  sudut yang  tepat.  Motor  servo  terdiri  dari  motor  yang disambungkan  pada  sensor  sebagai  umpan  balik posisi. Motor servo biasanya hanya bisa berputar 90 o ke  arah  manapun  dengan  gerakan  180 o (Gambar 5).
Gambar 5 . Motor Servo
Motor servo dikontrol dengan mengirimkan  sinyal  ( pulse )  dengan variable width atau pulse  width  modulation (PWM), melalui  kabel  kontrol.  Motor  servo  ini  memiliki tiga  pin  yang  dapat  dihubungkan  dengan mikrokontroler.  Pin  tersebut  terdiri  dari  GND, VCC,  dan  Signal.  Pin  signal  dapat  dihubungkan dengan pin PWM yang terdapat pada mikrokontroler [13].
Gambar 6. Panel Surya

## Panel Surya
Sebuah  panel  surya  adalah  kumpulan  sel surya  (atau photovoltaic )  yang  menghasilkan listrik dari sinar matahari melalui efek photovoltaic .  Sel-sel   ini   disusun   dalam   pola
seperti  grid  pada  permukaan  panel  surya (Gambar 6).
Diagram  alur  penyimpanan  daya  dari panel  surya  ke  baterai  disajikan  pada  Gambar  7. Pengisian  daya  pada  baterai  menggunakan Solar Charger  Controller agar  pengisian  baterai  tidak sampai overcharging . Mulai
Solar Panel
Solar Charger Controller
Baterai Selesai Gambar 7 . Alur Penyimpanan Daya
Alur  pembacaan  nilai  tegangan  dan  nilai arus pada panel surya yang menggunakan Sensor DC  Breakout dijelaskan  pada  Gambar  8.  Sensor yang  sudah  dihubungkan  dengan  mikrokontroler yang  berfungsi  sebagai  manajemen  ( deploy ) program.  Panel  surya  langsung  dihadapkan  pada matahari,  sensor  akan  membaca  nilai  tegangan dan  nilai  arus  yang  dihasilkan  untuk  kemudian dikirimkan ke mikrokontroler.
Data hasil pembacaan sensor, selanjutnya digunakan sebagai input untuk fuzzy control yang digunakan  dalam  sistem  pelacakan. Fuzzy  logic merupakan  salah  satu  bentuk  teori  yang  dapat digunakan  untuk  menangani  masalah  ketidak- pastian dimana informasi yang diperoleh sifatnya kualitatif, sehingga sulit untuk diproses [14].
Sistem  yang  dibangun  memiliki output acuan,  yaitu  tegangan  yang  bernilai  20,64 V dan nilai arus 0,65 A. Ketika nilai-nilai tersebut tidak dihasilkan  oleh  panel  surya,  maka fuzzy controller yang telah dibangun dalam
mikrokontroler bekerja. Selanjutnya, fuzzy controller mengirim  sinyal  ke  motor  servo. Diagram fuzzy logic sistem pelacakan panel surya disajikan pada Gambar 9.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  minimum  dan  maksimum  yang digunakan  sebagai input untuk fuzzy  rules disajikan pada Tabel 2.
Nilai minimum dihasilkan ketika matahari  sudah  menjauhi  posisi  panel  surya. Sedangkan untuk nilai maksimum adalah kondisi
ketika panel surya tepat menghadap matahari dan saat  kondisi  siang  hari.  Pada  kondisi  ini,  nilai tegangan  dan arus akan  mencapai nilai maksimum.
Tabel 2 . Fuzzy Variables Variabel Function Minimum Value Maximum Value Tegangan, V Input 10 19,76 Arus, A Input 260 530 Output membership Output 0 1 Mulai
Output Reference Motor Servo Fuzzy Controller Solar Panel DC sensor Breakout Nilai tegangan dan arus sesuai ? Ya Tidak Selesai
Gambar 8 . Blok Diagram Pembacaan Tegangan dan Arus Nilai Arus (V) Fuzzifikasi Nilai Tegangan (I) Defuzifikasi Rule Base Fuzzy Output

## Gambar 9 . Fuzzy Logic Control Method
Pada  penelitian  ini  kurva membership function yang  digunakan  dalam  sistem fuzzy adalah kurva segitiga dan trapesium. Penggunaan jenis  kurva  ini  didasarkan  bahwa  sistem pelacakan dibuat  dengan  operator  “AND”. Dengan  dua input yaitu  nilai  tegangan  dan  nilai
arus,  kurva  segitiga  dan  trapesium  sangat  tepat untuk  digunakan  operasi  himpunan fuzzy dengan operator “AND”.
Pemilihan nilai-nilai parameter membership  function pada  tegangan  dan  arus berkaitan dengan proses pengisian baterai dengan Solar Charger Controller yang memiliki spesifikasi  tertentu,  yaitu  tegangan  13  V.  Jika tegangan  yang  dihasilkan  atau  tegangan input tidak  mencapai  batas  tersebut  maka Solar Charger  Controller tidak  akan  berfungsi  dalam pengisian  baterai.  Nilai  parameter  pada  arus ditentukan untuk mendapatkan nilai rata-rata arus yang  baik  selama  proses  pengisian  baterai.  Jika nilai  arus  yang  dihasilkan  atau  rata-rata  arus semakin  kecil,  maka  waktu  pengisian  makin lama.  Oleh  karena  itu,  batas  terendah  tegangan ditentukan 10 V dan batas terendah arus 260 mA.
Pemilihan  parameter  sedang  dan  tinggi adalah  nilai  yang  memungkinkan Solar  Charger Controller untuk  melakukan  pengisian  baterai. Grafik membership  function tegangan  dan  arus disajikan pada Gambar 10 dan Gambar 11.
*Nilai Tegangan dalam satuan V Gambar 10 . Membership Function Tegangan
Setelah  proses  fuzzifikasi  dan  penentuan membership  function dari  dua input maka didapatkan rule yang  diimplementasikan  ke dalam mikrokontroler (disajikan pada Tabel 3).
Gambar 11 . Membership Function Arus
Tabel 3 . Fuzzy Rules
a. IF  nilai tegangan RENDAH  AND nilai  arus RENDAH THEN Motor servo BERPUTAR 20 o ;
b. IF  nilai tegangan RENDAH AND nilai  arus SEDANG THEN Motor servo TETAP;
c. IF  nilai tegangan RENDAH AND nilai  arus TINGGI THEN Motor servo TETAP;
d. IF  nilai  tegangan  SEDANG  AND  nilai  arus RENDAH THEN Motor servo TETAP;
e. IF  nilai  tegangan  SEDANG  AND  nilai  arus SEDANG THEN Motor servo TETAP;
f. IF  nilai  tegangan  SEDANG  AND  nilai  arus TINGGI THEN Motor servo TETAP;
g. IF  nilai  tegangan  TINGGI  AND  nilai  arus RENDAH THEN Motor servo TETAP;
h. IF  nilai  tegangan  TINGGI  AND  nilai  arus SEDANG THEN Motor servo TETAP;
i. IF  nilai  tegangan  TINGGI  AND  nilai  arus TINGGI THEN Motor servo TETAP;
Setelah  diperoleh fuzzy  rule, kemudian dilanjutkan  dengan  proses  pengujian.  Pengujian dilakukan  dengan  membandingkan  daya  listrik (nilai tegangan dan nilai arus) panel surya dengan pelacakan  terhadap  yang  statis.  Pengujian dilakukan  selama  7  (tujuh)  hari.  Pengujian dilakukan  pada  saat  cuaca  cerah  dan  di  tempat yang  lapang  tidak  terhalangi  oleh  gedung  atau benda  lainnya.  Pengambilan  data  dilakukan setiap hari antara pukul 07:00 - 17:00. Pencatatan data  dilakukan  setiap  15  menit.  Nilai  tegangan maksimum yang bisa didapatkan oleh panel surya ini adalah 20,82 Volt.
Pada  Gambar  12  dapat  dilihat  nilai tegangan  rata-rata  hasil  panel  surya  dinamis (dengan  pelacakan)  lebih  besar  daripada  yang statis.  Hal  ini,  jelas  akibat  panel  surya  dengan pelacakan  selalu  menghadap  langsung  pada matahari.  Pada  rentang  pukul  11:00  -  13:00, panel surya mendapatkan nilai tegangan mendekati  nilai  maksimum.  Nilai  tegangan berfluktuasi dikarenakan perubahan cuaca. Tetapi terlihat  bahwa  nilai  rata-rata  tegangan  panel surya  dinamis  19%  lebih  besar  daripada  yang statis.  Nilai  maksimum,  minimum,  dan  rata-rata tegangan disajikan pada Tabel 4.
Gambar 12 . Nilai Tegangan Rata-rata Panel Surya Dinamis vs. Statis Data Tiap 15 Menit, Antara pkl 07:00-17:00
Tabel 4 . Nilai Maksimum, Minimum dan Rata- rata Tegangan Tegangan Pelacakan Statis Maksimal 21,65 20,13 Minimal 10,14 8,43 Rata-rata 17,06 14,39
Sebagaimana karaktersitik tegangan, nilai  arus  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya dinamis dan statis disajikan pada Gambar 13.
Gambar 13 . Nilai Perbandingan Arus Rata-rata Panel Surya Dinamis vs. Statis Data Tiap 15 Menit, Antara pkl 07:00-17:00
Nilai arus maksimum yang bisa didapatkan  oleh  panel  surya  dinamis  adalah  580 mA  atau  0,58  A. Nilai  arus  rata-rata  hasil  panel surya  dinamis  lebih  mendekati  nilai  maksimum dibandingkan  terhadap  yang  dari  panel  surya statis. Pada kisaran pukul 14:00 terjadi penurunan nilai  arus  yang  dihasilkan  pada  kedua  sistem, karena  matahari  pada  saat  tersebut  sudah  tidak terlalu menghasilkan panas yang tinggi.
Nilai  arus  yang  dihasilkan  berbanding lurus dengan nilai tegangan yang dihasilkan, jika tegangan makin besar maka arus yang dihasilkan akan  semakin  besar  juga.  Tetapi  dengan menggunakan  system  pelacakan,  nilai  rata-rata nilai arus 16% lebih besar dibandingkan terhadap
panel  surya  statis.  Nilai  maksimaum,  minimum, dan rata-rata arus disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Nilai Maksimum, Minimum dan Rata- rata Arus Arus Dinamis Statis Maksimal 0,58 0,54 Minimal 0,24 0,23 Rata-rata 0,445122 0,382683
Pergerakan  motor  servo  disajikan  pada Gambar  14.  Pada  saat  pukul  11:00,  motor  servo berputar  sebesar  20 o karena  disebabkan  adanya penurunan  nilai  tegangan  yang  mencapai  nilai minimum.  Hal  ini  akan  terus  terjadi  apabila output yang  diterima  mencapai  nilai  minimum. Jika output yang  diterima  mencapai  titik  sedang atau  tinggi,  maka  motor  servo  akan  diam  pada posisi terakhir.
Gambar 14 . Pergerakan Motor Servo Data Tiap 15 menit, Antara pkl 07:00-17:00
Penelitian  ini  menggunakan  panel  surya dengan  ukuran  10  Wp  dan  baterai  baterai  accu 12V/10Ah.  Baterai  memiliki  efisiensi  dalam pengisian  sebesar  10%.  Pengisian  baterai menggunakan Solar  Charger  Controller agar tidak terjadi overcharge . Solar Charger Controller memiliki beban maksimal sebesar 120 W  dengan  minimum  tegangan  11,2  V.  Dapat dikatakan, Solar  Charger  Controller tidak  akan berfungsi  ketika  mencapai  nilai  tersebut.  Lama waktu  pengisian  baterai  terhitung  (kapasitas baterai dibagi kuat arus) disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6 . Perbandingan Waktu Pengisian Baterai
Perbandingan Dinamis Statis Rata-rata Arus 0,433 0,419 Waktu yang dibutuhkan 22 jam 23 jam
Lama  waktu  pengisian  baterai  setiap  hari adalah 11 jam. Rata-rata persentase kenaikan dari sistem  statis terhadap  yang  dinamis  (dengan sistem pelacakan) adalah 8%.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Panel  surya  dinamis  dengan  sistem pelacakan  telah  dibangun  dan  diuji.  Hasil kinerjanya  telah  dibandingkan  terhadap  kinerja panel surya statis, dengan kesimpulan berikut ini. 1. Di  dalam  panel  surya  dinamis,  fuzzy  logic dengan input nilai tegangan dan nilai arus dari panel surya dapat digunakan untuk mengendalikan motor servo.
2. Dengan sistem pelacakan, panel surya dinamis dapat  menghasilkan nilai  tegangan  panel surya 19% lebih optimal daripada panel surya statis.
3. Panel  surya  dinamis  menghasilkan  nilai  arus 16% lebih optimal daripada sistem statis.
4. Lama  waktu  pengisian  baterai  accu  panel surya  dinamis  1  jam  lebih  cepat  daripada pengisian panel surya statis.
B. Saran
Dalam  pengembangan  selanjutnya,  hal-hal berikut ini perlu dipertimbangkan.
1. Pencatatan  dan  penghitungan  daya  dilakukan dengan  sebuah  aplikasi  tersendiri  agar pengguna mudah untuk mengetahui daya yang masuk ke dalam dalam baterai.
2. Pemilihan  mikrokontroler  dan  motor  servo yang  menggerakkan  panel  surya  harus memiliki  spesifikasi  yang  efisien  terhadap daya yang digunakan.
3. Sistem  monitoring  perlu  diciptakan  untuk dapat diakses oleh pihak lain yang berkepentingan  agar  daya  yang  dihasilkan dapat berfungsi dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  Sumathi,  R.  Jayapragash,  A.  Bakshi, and  P.  Kumar  Akella,  “Solar  tracking methods to maximize PV system output – A review of the methods adopted in recent decade”, Renew.  Sustain.  Energy  Rev. , vol. 74, no. July, pp. 130–138, 2017.
[2] C.  J.  Yang,  “Reconsidering  solar  grid parity,” Energy Policy ,  vol. 38, no. 7, pp. 3270–3273, 2010.
[3] V.  Poulek  and  M.  Libra,  “New  solar tracker,” Sol.  Energy  Mater.  Sol.  Cells , vol. 51, no. 2, pp. 113–120, 1998.
[4] K. K. Tse, M. T. Ho, H. S. H. Chung, and S.  Y.  R.  Hui,  “A  novel  maximum  power
point  tracker  for  PV  panels  using switching  frequency  modulation,” IEEE
Trans. Power Electron. , vol. 17, no. 6, pp. 980–989, 2002.
[5] H. S. H. Chung, K. K. Tse, S. Y. Ron Hui, C.  M.  Mok,  and  M.  T.  Ho,  “A  novel maximum power point tracking technique for  solar  panels  using  a  SEPIC  or  Cuk converter,” IEEE Trans. Power Electron. , vol. 18, no. 3, pp. 717–724, 2003.
[6] A.  Pandey,  N.  Dasgupta,  and  A.  K. Mukerjee,  “High-performance  algorithms for  drift  avoidance  and  fast  tracking  in solar MPPT system,” IEEE Trans. Energy Convers. ,  vol.  23,  no.  2,  pp.  681–689,
2008.
[7] F.  Chekired,  C.  Larbes,  D.  Rekioua,  and F.  Haddad,  “Implementation  of  a  MPPT fuzzy  controller  for  photovoltaic  systems on  FPGA  circuit,” Energy  Procedia ,  vol. 6, pp. 541–549, 2011.
[8] D.  C.  Huynh  and  M.  W.  Dunnigan,
“Development  and  comparison  of  an improved incremental conductance algorithm for tracking the MPP of a solar PV  panel,” IEEE  Trans.  Sustain.  Energy , vol. 7, no. 4, pp. 1421–1429, 2016.
[9] M.  A.  Kumar,  S.  A.  K.  Jilani,  U. Sreenivasulu, and S. J. Hussain,
“Automated  Color  Recognition  System for Visually Challenged and
Achromatopsia People using  Arduino and Mobile  App,” Int.  J.  Adv.  Res.  Electron.
Commun.  Eng. ,  vol.  4,  no.  8,  pp.  2106– 2110, 2015.
[10] M.  D.  Khairunnas,  E.  Ariyanto,  and  S. Prabowo,  “Design  and  implementation  of smart  bath  water  heater  using  Arduino,” in 2018  6th  International  Conference  on Information and Communication Technology, ICoICT 2018 , 2018.
[11] Lady  Ada,  “Adafruit  INA219  Current Sensor  Breakout  Why  the  High  Side”, Adafruit learning system, 2019.
[12] “Zerø-Drift,  Bi-Directional  CURRENT /POWER  MONITOR  with  I  2  C TM
Interface  Check  for  Samples:  INA219
1FEATURES,” 2008. [13] “Hobby Servo Tutorial - learn.sparkfun.com.” . [14] L.  A.  Zadeh,  “Fuzzy  algorithms,” Inf. Control , vol. 12, no. 2, pp. 94–102, 1968.