Rekayasa , 2024; 17(2): 250-256 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)
Rancang Bangun Trainer Kit Simulator Identifikasi Karakteristik Solar Cell Sebagai Media Pembelajaran
Ii Munadhif 1* , Kharisma Nizar Maulana 2 , Mohammad Abu Jami’in 2 , Ryan Yudha Adhitya 1 Suci Indaryani 2 1 Program Studi Teknik Otomasi, 2 Program Studi Teknik Kelistrikan Kapal Jl. Teknik Kimia Kampus ITS Keputih Sukolilo 60111 Surabaya *E-mail Korespondensi  : iimunadhif.its@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v17i2.22323
Submitted September 14 th 2023, Accepted February 27 th 2024, Published August 15 th 2024
Abstrak
Panel  surya  terdiri  dari  sel  photovoltaic  yang  identik  dengan  piranti  semikonduktor  dioda.  Photovoltaic  memiliki  titik istimewa yang biasa disebut MPP ( Maximum Power Point ). Pada titik tersebut photovoltaic berada pada keadaan optimal, baik tegangan maupun arus yang dihasilkan. Letak dari MPP tidak diketahui namun bisa dicari menggunakan perhitungan atau  algoritma  penjejak  yang  disebut Maximum  Power  Point  Tracking (MPPT).  Pada  umumnya  MPPT  menggunakan algoritma peturb and observe yang memiliki kekurangan dalam menentukan titik daya maksimum karena sering terjebak di titik maksimum lokal. Pada penelitian ini algortima MPPT yang digunakan berbasis neural network dengan konverter tipe buck-boost. Cara ini dilakukan tanpa memerlukan informasi detail mengenai photovoltaic. MPPT ini akan dijadikan trainer kit simulator identifikasi karakteristik solar cell di laboratorium elektonika daya PPNS. MPPT yang telah dibuat memiliki efisiensi antara 80-92% dan mampu meningkatkan daya rata-rata sebesar 8-11.36% untuk panel surya berjenis monocrystalline dan 1-13.05% untuk panel surya berjenis polycrystalline menyesuaikan pada beban yang digunakan.
Kata Kunci: panel surya, maximum power point , konverter, neural network
Abstrac t
Solar panels consist of photovoltaic cells which are identical to diode semiconductor devices. Photovoltaics have a special point which is usually called MPP (Maximum Power Point). At that point, the photovoltaic is in an optimal state, both the voltage and current produced. The location of the MPP is unknown but can be found using calculations or a tracking algorithm called Maximum Power Point Tracking (MPPT). In general, MPPT uses the observe and observe algorithm which has shortcomings in determining the maximum power point because it is often trapped at the local maximum point. In this research, the MPPT algorithm used is based on a neural network with a buck-boost type converter. This method is done without requiring detailed information about photovoltaics. This MPPT will be used as a trainer kit for a simulator for identifying solar cell characteristics in the PPNS power electronics laboratory. The MPPT that has been created has an efficiency of between 80-92% and can increase  the  average  power  by  8-11.36%  for  monocrystalline  solar  panels  and  1-13.05%  for  polycrystalline  solar  panels depending on the load used.
Key words : solar panel, maximum power point , converter, neural network

## PENDAHULUAN
Listrik merupakan salah satu kebutuhuan pokok dalam kehidupan manusia modern. Listrik digunakan untuk  keperluan  mengerjakan  tugas,  belajar  atau  sekedar  hiburan.  Masyarakat  Indonesia,  khususnya perkotaan,  telah  mengandalkan  listrik  untuk  kehidupan  sehari-hari  (Gultom,  2017).    Dalam  rangka memenuhi kebutuhan listrik yang terus menerus meningkat maka diperlukan persediaan tenaga listrik yang cukup besar dan perlu di tingkatkan. Oleh sebab itu perlu adanya rencana  jangka panjang untuk memenuhi kebutuhan listrik nasional.
Energi  surya  memiliki  sumber  daya  yang  tidak  akan  habis  dan  dapat  digunakan  sebagai  energi alternatif.  Energi  surya  dapat  dimanfaatkan  setiap  saat,  kecuali  pada  malam  hari  dan  cuaca  buruk. Indonesia berada di daerah khatulistiwa yang memiliki potensi energi surya sangat besar. Pemanfaatan energi surya salah satunya sebagai pembangkit tenaga listrik. Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) yaitu pembangkit listrik yang ramah lingkungan dan tidak memerlukan bahan bakar. Energi surya dapat dikonversi menjadi energi listrik dengan menggunakan panel surya (Rois et al., 2021). Sistem pembangkit

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
listrik  tenaga  surya  yang  memanfaatkan  energi  matahari  dapat  menghasilkan  energi  listrik  dengan perantara sel photovoltaic . Sel photovoltaic merupakan elemen semikonduktor yang memanfaatkan efek photovoltaic untuk  mengubah  energi  surya  menjadi  energi  listrik  tanpa  elemen  mekanis  dan  tanpa penggunaan bahan bakar. Cara kerja sel photovoltaic identik dengan piranti semikonduktor dioda (Isman, 2017). Untuk mengoptimalkan daya keluaran dari solar cell diperlukan modul PV dengan efisiensi yang baik.  Letak  dari  MPP  tidak  diketahui  namun  bisa  dicari  menggunakan  perhitungan  atau  algoritma penjejak yang disebut Maximum Power Point Tracking (MPPT). MPPT ialah sebuah system elektronika yg dioperasikan di sebuah panel surya sehingga panel surya mampu menghasilkan daya maksimum (Babgei, 2010). Sistem MPPT bekerja dengan cara memaksa panel surya agar bekerja pada titik daya maksimumnya, sehingga daya yang mengalir ke beban adalah daya maksimal. Pada umumnya digunakan DC-DC converter dalam  sebuah  sistem  MPPT  untuk  menggeser  daya  operasi  dari  panel  surya  menjadi  titik  daya maksimalnya.  Pada  umumnya  MPPT  menggunakan  algoritma peturb  &  observe. Dimana  algoritma  ini memiliki kekurangan dalam menentukan titik daya maksimum karena sering terjebak di titik maksimum lokal.
Pada  penelitian  ini  algortima  MPPT  yang  akan  digunakan  adalah  MPPT  berbasis neural  network dengan  konverter tipe buck-boost dimana  algoritma neural  network ini  operasinya tidak  memerlukan informasi detail mengenai PV. Untuk input data pada metode ini dapat berupa arus dan tegangan pada modul  PV  atau  variabel  lingkungan  seperti  radiasi  dan  suhu  atau  kombinasi  dari  salah  satu  atau semuanya. Penelitian ini merujuk pada beberapa penelitian sebelumnya, pertama dilakukan oleh Asrori et al (2022) tentang merancang, membuat, dan menguji kinerja trainer kit instalasi panel surya 50 Wp. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  desain  tersebut  berfungsi  untuk  instalasi  PLTS  sederhana,  dengan pengaruh  radiasi  matahari  pada  keluaran  daya  panel  surya  dan  disarankan  pengembangan  dengan peningkatan kapasitas rheostat. Penelitian rujukan kedua dilakukan Sangaji et al (2018) membandingkan daya keluaran panel surya dengan dan tanpa MPPT saat ada perubahan radiasi cahaya matahari dan suhu permukaan. Hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan MPPT Neural Network meningkatkan daya yang  dihasilkan  panel  surya  dibandingkan  dengan  yang  tidak  menggunakan  MPPT.  Rata-rata  daya selama 9 jam adalah 27,80 W dengan MPPT dan 27,02 W tanpa MPPT.
Buck-boost converter adalah konverter DC ( Direct Current ) yang output tegangannya dapat lebih besar atau  lebih  rendah  dari  tegangan input ,  dan  juga  tegangan output nya  selalu  bernilai  negatif.  Proses switching  pada  konverter  ini  juga  disulut  oleh  PWM  sebagai  pengaturan Duty Cycle yang  sangat berpengaruh pada besar kecilnya tegangan output dari buck-boost converter (Imam Setyawan & Bambang Suprianto, 2019).  Rangkaian Non-inverting Buck-boost (NIBB) menggunakan dua buah switch mode buck dan switch mode boost . Rangkaian NIBB memiliki tiga mode operasi, yaitu mode buck, boost , dan buck-boost (Yani,  2017).  Penulis  menciptakan  rancangan  sistem  pembangkit  listrik  tenaga  surya  yang  digunakan sebagai modul pembelajaran praktikum di laboratorium elektronika daya. Modul ini dapat digunakan untuk  perancangan  PLTS  yang  terintegrasi.  Beberapa  komponen  yang  terdapat  pada  modul  PLTS  ini berupa solar cell , SCC ( solar charge controller ), accu , dan inverter . Pengembangan modul dapat dilakukan agar mahasiswa lebih mudah saat melakukan  praktikum.

## METODE PENELITIAN
Tahap implementasi penelitian dilakukan dengan perancangan hardware , software dan mekanik. Setelah perancangan selesai, sinkronisasi hardware , mekanik, dan software dilakukan untuk memastikan seluruh sistem dapat bekerja sebelum pengujian dilakukan. Dalam tahap pengujian, jika pengujian berhasil, langkah selanjutnya adalah pengambilan data dan analisis. Namun, jika pengujian mengalami kegagalan, perbaikan dan pemeriksaan ulang pada perancangan hardware , mekanik, dan software perlu dilakukan Analisis perhitungan dalam penelitian ini terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan, antara lain analisis  perhitungan  panel  surya monocrytalline ,  dan  analisis  perhitungan  panel  surya monocrytalline . Tahapan selanjutnya yaitu menentukan desain dan perencanaan sistem. Pada tahap ini akan digambarkan sistem yang dibuat agar dapat dijadikan pedoman dalam pengerjaan. Pada sistem ini, solar cell merupakan komponen  yang  akan  diteliti.  Pada  diagram  blok  terdapat  Arduino  Mega  2560  yang  digunakan  untuk mengontrol buck-boost converter dan juga sebagai penerima pembacaan beberapa sensor pada sistem pembakit  listrik  tenaga  surya.  Pada  penelitian  ini  juga  terdapat  LCD  I2C  20x4  dimana  LCD  tersebut
digunakan untuk menampilkan pembacaan hasil dari sensor selain itu juga terdapat modul MicroSD Card yang digunakan untuk menyimpan data. Diagram blok sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Diagram Blok Sistem
Data variable yang diuji yaitu tegangan (V), arus (A), intensitas cahaya (Lux), dan temperature (°C). Sensor yang digunakan untuk membaca parameter variable yang keluar dari solar cell yaitu tegangan dan arus akan diterima oleh buck-boost converter yang di kontrol oleh Arduino Mega 2560 untuk diubah terlebih dahulu dari input analog menjadi digital (ADC) agar output tegangan tersebut sesuai dengan keinginan. Selanjutnya,  dilakukan  pengolahan  data  untuk  diambil  informasinya  sebagai  data  referensi  masukan metode algoritma Neural Network .  Hasilnya berupa sinyal PWM yang kemudian sinyal ini untuk switching Mosfet menentukan set point yang diinginkan. Dalam sistem penyimpanan baterai relay yang berfungsi sebagai proteksi baterai apabila kapasitas baterai penuh maka relay akan otomatis memutus aliran tenaga yang menuju ke baterai atau sebagai proteksi mencegah terjadinya overcharge pada saat proses pengisian baterai.
Komponen kebutuhan sistem yang akan digunakan dengan memperhitungkan jumlah kebutuhan yang diperlukan antara lain Solar Cell 100 WP Monocrystaline, Solar Cell 100 WP Polycrystaline, Arduino Mega 2560, Buck-boost Converter (Mosfet, Dioda, Resistor, Induktor, Kapasitor), Lampu Halogen, Modul Dinmer, LCD I2C 20x4., ACS712, Voltage Detector, BH1750, DS18B20, Lampu DC, Motor DC,  dan Baterai 12v. Perencanaan Metode Feed Forward Neural Network (FFNN) dilakukan dengan menentukan parameter yang akan menentukan data training. Data training tersebut akan dinormalisai dan akan diolah melalui software Excel yang kemudian data tersebut akan diproses melalui Software Matlab. Pada penelitian ini, arsitektur  FFNN  digunakan untuk  melakukan training input berupa nilai tegangan, suhu, tegangan, dan intensitas cahaya, sedangkan Duty Cycle adalah output . Arsitektur Neural Network tersebut memiliki tiga neuron input dan  satu  neuron output. Proses  perhitungan  metode  FFNN  diawali  dengan  menghitung normalisasi data, menghitung Layer 1, menghitung fungsi aktivasi logsig, menghitung Layer 2, menghitung fungsu aktivasi tansig, dan denormalisasi yang merupakan hasil akhir dari perhitungan FFNN.
Perancangan hardware merupakan langkah yang selanjutnya dilakukan. Perancangan hardware meliputi merangkai  semua  komponen  yang  dibutuhkan  Hal  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  perancangan
perangkat keras. Rancangan hardware dibagi menjadi 3 bagian yaitu bagian input , bagian sistem kontrol, dan bagian output . Perancangan  MPPT Buck-boost Converter dilakukan untuk menstabilkan tegangan keluaran panel surya. Tegangan  keluaran  yang  di  harapkan  mencapai  14.4  volt.  Pada  perancangan buck-boost  converter dijelaskan  mengenai  perhitungan  komponen buck-boost  converter dan  rangkaian buck-boost  converter secara keseluruhan sesuai dengan Tabel 1. Pada perhitungan didapatkan nilai Duty Cycle (D) sebesar 0.443 saat tegangan sumber maksimal atau 44.3% dan saat tegangan sumber minimal didapatkan nilai Duty Cycle sebesar  0.615  atau  61.5%,  nilai  Resistor  (R)  Sebesar  3. 6  Ω,  nilai  Induktor  (L)  Ketika  tegangan  sumber maksimal sebesar 138.822 uH sedangkan untuk nilai Induktor (L) Ketika tegangan sumber minimal sebesar 66.494 uH, dan nilai Kapasitor Ketika tegangan sumber maksimal sebesar 3076.292 uF nilai Kapasitor Ketika tegangan  sumber  maksimal  sebesar  4270.833  uF.  Setelah  semua  parameter  telah  dihitung  kemudian rangkaian disimulasikan agar dapat diketahui apakah nilai parameter yang telah dihitung sudah benar atau belum. Pada penelitian ini simulasi rangkaian buck-boost converter dilakukan pada Software Matlab seperti pada Gambar 2.
Tabel 1. Parameter Perhitungan Buck-boost Converter VSMIN 9V VSMAX 18.5V VOUT 14.4V IOUT 4A FSWITCH 40Kh EFISIENSI 90% DAYA 57.6 VF 1.5
Gambar 2.  Simulasi rangkaian Buck-boost Converter pada software Matlab
Dengan Duty Cycle sebesar 0.615 didapatkan grafik Arus dan Tegangan. simulasi rangkaian Buck-boost Converter berjalan sesuai dengan rancangan dengan menghasilkan tegangan keluaran sebesar 14.05 Volt dan  Arus  sebesar  4.5  Ampere.    Setelah  melakukan  desain  sistem buck-boost  converter dan mensimulasikannya  melalui software Matlab  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  PCB buck-boost converter .  PCB buck-boost  converter dibuat  dengan  membuat  skema  rangkaian buck-boost  converter menggunakan software EAGLE. Perancangan software adalah  tahap  merancang  program  pada  masing-masing software yang digunakan.  Pemrograman  Arduino  menggunakan  Arduino  IDE,  perancangan  desain layout PCB menggunakan Eagle, perancangan desain layout dan layin panel dan prototype menggunakan AutoCAD. Tahap selanjutnya adalah perancangan mekanik untuk membuat alat tersebut. Dalam pembuatan alat ini mengacu  pada  desain  yang  dibuat.  Dilanjutkan  dengan  tahap  integrasi hardware dan software dimana tahap ini menyelaraskan kerja seluruh komponen dan memastikan bahwa komunikasi antar satu komponen dengan komponen lain dapat dilakukan dan berjalan lancar.
Setelah alat dan bahan terpenuhi serta telah melakukan perancangan hardware dan mekanik langkah selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pembuatan  alat  (fabrikasi)  serta  perakitan hardware dan sistem kendali berdasarkan desain yang direncanakan sebelumnya. Setelah itu dilakukan pengujian sistem. Tahap ini dilakukan bertujuan untuk mengetahui prinsip kerja dari alat ini dapat berkerja dengan baik atau perlu  dilakukan  perancangan  kembali  dengan  melakukan  pengecekan  keseluruhan  sistem.  Apabila mengalami kegagalan saat dilakukan pengujian maka yang harus dilakukan adalah menganalisa kembali penyebab kegagalan yang terjadi. Pengujian juga bertujuan bahwa trainer kit yang dibuat sudah sesuai atau tidak. Setelah menganalisa dapat diambil kesimpulan apa yang terjadi sehingga dapat memutuskan apa yang harus diperbaiki, apakah dari software atau hardware . Setelah melakukan perbaikan alat harus diuji kembali hingga alat benar-benar bekerja sesuai rencana. Dalam tahap pengujian, pengambilan data dilakukan untuk menguji kinerja alat yang telah dibuat.

## HASIL PEMBAHASAN
Pengujian  hasil  perancangan  dan  pembuatan  alat  ini  membahas  mengenai  pengujian  panel  surya, pengujian sensor tegangan, pengujian sensor arus ACS712, sensor suhu DS18B20, sensor intensitas cahaya BH1750,  dan  Pengujian  MPPT  dengan buck-boost  converter sebagai  sistem  kontrol  dari  panel  surya. Pengujian panel surya  bertujuan untuk mengetahui karakteristik dari panel surya tersebut. Data yang akan diambil adalah tegangan yang dihasilkan oleh panel surya. Pengujian pada panel surya ini menggunakan panel surya berjenis Monocrystaline 100Wp. Pengujian panel surya ini menggunakan alat ukur luxmeter dan multimeter digital. Grafik pengujian ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengujian panel surya
Gambar 4. Hubungan ADC Sensor ACS712 dengan Nilai Tegangan Terukur
Berdasarkan  Gambar  3,  semakin  tinggi  intensitas  cahaya  maka  nilai  keluaran  juga  semakin  besar. Intensitas cahaya terkecil yaitu 13  lux tegangan keluaran yang  dihasilkan sebesar 5.25  Volt, sedangkan
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Intensitas Cahaya (Lux)
Tegangan Keluaran (Volt)
ketika  intensitas  cahaya  tertiggi  yaitu  6330  lux  tegangan  keluaran  yang  dihasilkan  adalah  19.05  Volt. Pengujian sensor tegangan dilkukan setelah melakukan kalibrasi sensor tegangan.  Hubungan ADC sensor dengan nilai tegangan terukur diperoleh dari data yang didapatkan menggunakan software excel untuk menentukan nilai persamaan regresi linier sederhana.  Selanjutnya dilakukan pengujian sensor ACS 712. Sebelum  dilakukan  pengujian  sensor  tegangan  dilakukan  tahap  kalibrasi  sensor  tegangan.  Kalibrasi dilakukan dengan cara mencari nilai ADC sensor ACS712 dengan nilai tegangan terukur pada multimeter digital  terlebih  dahulu.  Setelah  didapatkan  nilai  ADC  sensor  ACS712  dengan  nilai  arus  terukur  pada multimeter digital maka akan dicari persamaan menggunakan metode regresi linier sederhana.
Pada penelitian ini digunakan driver PWM untuk switching komponen MOSFET pada DC-DC Buck-boost Converter . Driver PWM yang digunakan adalah IC FOD3182 dengan tegangan input sebesar 12 V. Selain itu, digunakan mikrokontroler Arduino Mega 2560 sebagai pembangkit gelombang dengan frekuensi yang diatur menjadi 40 kHz. driver PWM menghasilkan tegangan output sebesar 6,1 V dengan tegangan input sebesar 12,3 V dan Duty Cycle sebesar 50%. Dari data pengujian tersebut, dapat disimpulkan bahwa driver PWM  sudah  sesuai,  di  mana  jika  diberikan  tegangan input sebesar  12  V,  akan  menghasilkan  tegangan output sebesar 6 V dengan Duty Cycle 50%. Pengujian pada buck-boost converter dengan tiga metode berbeda, yaitu mode buck , mode boost , dan mode buck - boost . Pengujian menggunakan power supply sebagai sumber daya dan resistor 8.5 ohm 10 watt sebagai beban. Pada pengujian buck rata-rata tegangan keluaran dari buck-boost converter pada saat mode buck adalah sebesar 14.37 V sedangkan rata-rata arus yang keluar adalah 2.03 A. Pada pengujian mode  boost didapatkan  rata-rata  tegangan  keluaran  dari buck-boost  converter pada  saat mode boost adalah sebesar 14.44 V sedangkan rata-rata arus yang keluar adalah 1.91 A. sedangkan pada mode buck- boost didapatkan  bahwa  rata-rata  tegangan  keluaran  dari buck-boost  converter pada  saat mode boost adalah sebesar 14.48 V sedangkan rata-rata arus yang keluar adalah 2.07 A.
Dari data rata-rata efisiensi yang diperoleh pada pengujian buck-boost converter , didapatkan bahwa rata-rata efisiensi terkecil adalah pada saat mode boost dengan efisiensi sebesar 77.39 %, kemudian rata- rata efisiensi tertinggi adalah saat mode buck  dengan efisiensi lebih dari 81.17%.  Pengujian buck-boost converter secara integrasi dengan panel surya ini dilakukan dengan menerapkan buck-boost converter pada sistem panel surya monocrystalline dan polycrystalline menggunakan lampu dc 10 watt, 15 watt, 20 watt, dan motor dc 12 volt sebagai beban, selain itu buck-boost converter juga dilakukan pengujian pengecasan menggunakan baterai 12 volt.
Pengujian buck-boost converter dengan panel surya monocrystalline Pengujian buck-boost converter dengan panel surya monocrystalline menghasilkan data berikut. Pada pengujian  pertama,  panel  surya  mampu  menghasilkan  tegangan  maksimum  18.5  Volt  dan  tegangan minimum  9.04  Volt.  Tegangan  keluaran buck-boost  converter berada  dalam  rentang  11.11-13.26  Volt dengan rata-rata 12.205 Volt. Daya keluaran maksimum mencapai 7.96 Watt, minimum 3.89 Watt, dengan rata-rata 7.05 Watt dan efisiensi 83.38%. Pengujian selanjutnya menunjukkan panel surya menghasilkan tegangan maksimum 17.4 Volt dan tegangan minimum 9.03 Volt. Tegangan keluaran buck-boost converter berkisar 11.26-13.65 Volt dengan rata-rata 12.5 Volt. Daya keluaran maksimum 9.56 Watt, minimum 4.73 Watt, dengan rata-rata 6.94 Watt dan efisiensi 86.01%.
Pada  pengujian  ketiga,  tegangan  maksimum  dari  panel  surya  mencapai  18.9  Volt  dan  tegangan minimum 9.26 Volt. Tegangan keluaran buck-boost converter berada pada rentang 10-13.13 Volt dengan rata-rata 11.719 Volt. Daya keluaran maksimum adalah 7.61 Watt, minimum 3 Watt, dengan rata-rata 7 Watt dan efisiensi 77.9%. Pengujian terakhir menunjukkan tegangan maksimum panel surya mencapai 18 Volt dan tegangan minimum 9.13 Volt. Tegangan keluaran buck-boost converter berkisar 11.96-16.3 Volt dengan rata-rata 13.798 Volt. Daya keluaran maksimum adalah 3.75 Watt, minimum 2.03  Watt, dengan rata-rata 2.81 Watt dan efisiensi 84.59%. Selain itu, pada pengujian pengecasan baterai, tegangan keluaran buck-boost converter bervariasi antara 13.8-14.4 Volt dengan rata-rata 14.15 Volt. Daya keluaran maksimum mencapai 15.73 Watt, minimum 12.24 Watt, dengan rata-rata 13.67 Watt dan efisiensi 72.05%.
Pengujian buck-boost converter dengan panel surya polycrystalline Pengujian  dilakukan  pada buck-boost  converter terintegrasi  dengan  panel  surya  Polycrystalline menggunakan lampu DC  dan motor DC sebagai  beban, serta pengujian  pengecasan  baterai. Intensitas cahaya awal berkisar antara 100 hingga 125 lux dengan menggunakan lampu halogen sebagai simulator matahari. Hasil pengujian menunjukkan bahwa buck-boost converter dengan panel surya Polycrystalline mampu menghasilkan tegangan maksimum antara 17,4 hingga 18,9 Volt dengan intensitas cahaya yang bervariasi.  Tegangan output buck-boost converter berada dalam kisaran 11,11  hingga 16,3 Volt dengan daya keluaran maksimum antara 2,81 hingga 9,56 Watt dan efisiensi antara 72,05% hingga 86,01%. Selain itu, converter juga mampu melakukan pengecasan baterai dengan tegangan awal 12,30 Volt.
Selanjutnya, dilakukan pengujian perbandingan karakteristik  antara panel surya Monocrystalline dan Polycrystalline dengan menggunakan berbagai beban lampu DC dan motor DC. Hasilnya menunjukkan bahwa secara keseluruhan, panel surya Monocrystalline memerlukan intensitas cahaya yang lebih tinggi untuk mencapai tegangan minimal dibandingkan dengan panel surya Polycrystalline. Selain itu, dilakukan juga  perbandingan  antara buck-boost  converter biasa  dengan  MPPT buck-boost  converter .  Hasilnya menunjukkan  bahwa  terdapat  peningkatan  daya  dengan  persentase  tertentu  pada  pengujian  dengan berbagai beban lampu dan motor DC, serta pada pengujian pengecasan baterai.

## KESIMPULAN
Perancangan buck-boost converter yang telah dilakukan menggunakan beberapa komponen Induktor, Kapasitor,  Dioda,  Mosfet,  dan  Mikrokontroller  Arduino  Mega  2560.  Perancangan buck-boost  converter berhasil  diaplikasikan  pada  trainer  kit  yang  ada  pada  laboratorium  elektronika  daya  PPNS.  Selain  itu berhasil diintegrasikan dengan metode MPPT Artificial Neural network . MPPT yang diintegrasikan pada panel surya memiliki efisiensi antara 80-92% dan mampu meningkatkan daya rata-rata sebesar 8-11.36% untuk  panel  surya  berjenis  monocrystalline  dan  1-13.05%  untuk  panel  surya  berjenis  polycrystalline tergantung pada beban yang digunakan. Hasil dari identifikasi karakteristik panel surya adalah panel surya monocrystalline memerlukan intensitas cahaya yang lebih besar daripada panel surya polycrystalline untuk mencapai voltase minimum yaitu 9 volt, akan tetapi panel surya monocrystalline memiliki daya keluaran yang lebih baik daripada panel surya polycrytalline.

## DAFTAR PUSTAKA
Asrori,  A., Abdullah, M. N. W., & Mashudi, I.  (2022). Rancang Bangun dan Pengujian Kinerja Trainer Kit Instalasi Panel Surya 50 Wp. JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , 7 (1), 91. https://doi.org/10.31544/jtera.v7.i1.2022.91-98
Babgei, A. F. (2010). Rancang Bangun Maximum Power Point Tracker (MPPT) Pada Panel Surya Dengan Menggunakan  Metode  Fuzzy.  Teknik  Elektro,  ITS,  1 – 9. http://digilib.its.ac.id/public/ITS-paper-21777- 2207100161-Paper.pdf
Endra, R. Y., Cucus, A., Affandi, F. N., & Syahputra, M. B. (2019). Model Smart Room Dengan Menggunakan Mikrokontroler  Arduino  Untuk  Efisiensi  Sumber  Daya. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Telematika (Telekomunikasi, Volume 10 , 1 – 9.
Gultom, T. T. (2017). Pemenuhan sumber tenaga listrik di Indonesia. Jurnal Ilmiah Research Sains, 3(1), 130 – 139.
Gunawan, L. A., Agung, A. I., Widyartono, M., & Haryudo, S. I. (2021). Rancang bangun Pembangkit Listrik Tenaga Surya portable. Jurnal Teknik Elektro , 10 (1), 65 – 71.
Hartono, R. (2013). Perancangan sistem data logger temperatur baterai berbasis arduino duemilanove. In Skripsi Fakultas Teknik Universitas Jember Jawa Timur .
Haryanto,  H.,  &  Hidayat,  S.  (2016).  Perancangan  HMI  (Human  Machine  Interface)  Untuk  Pengendalian Kecepatan Motor DC. Setrum : Sistem Kendali -Tenaga-Elektronika-Telekomunikasi-Komputer , 1 (2), 58. https://doi.org/10.36055/setrum.v1i2.476
Isman,  A.  (2017).  Implementasi  Teknik  Maximum  Power  Point  Tracking  (  Mppt  )  Pada  Sistem  Penjejak Matahari Berbasis Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(Anfis).5 – 7.
Kusmantoro,  A.,  &  Margono,  M.  (2020).  Peningkatan  Kinerja  MPPT  Menggunakan  Kontrol  PWM  Fuzzy dengan Tuning PID. Jurnal Rekayasa Elektrika , 16 (2), 80 – 86. https://doi.org/10.17529/jre.v16i2.16220
Mulyani,  D.,  &  Hartono,  D.  (2018).  Pengaruh  Efisiensi  Energi  Listrik  pada  Sektor  Industri  dan  Komersial terhadap  Permintaan  Listrik  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Kuantitatif  Terapan ,  1. https://doi.org/10.24843/jekt.2018.v11.i01.p01
Musthofa, M. U., Umma, Z. K., & Handayani, A. N. (2017). Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan Pola Pulau di Indonesia . 11 (1), 89 – 100.
Purwoto, B. H., Jatmiko, J., Fadilah, M. A., & Huda, I. F. (2018). Efisiensi Penggunaan Panel Surya sebagai
Sumber Energi Alternatif. Emitor: Jurnal Teknik Elektro , 18 (1). https://doi.org/10.23917/emitor.v18i01.6251Siswanto 2018
Rois, M., Haqq, A., Cholissodin, I., & Soebroto, A. A. (2021). Maximum Power Point Tracking (MPPT) pada Panel Surya dalam Kondisi Berbayang Sebagian dengan Particle Swarm Optimization (PSO). 5(8), 3524 – 3537.
Sangaji, A. H., & Rijanto, T. (2018). Maximum Power Point Tracking (MPPT) Menggunakan Metode Artificial Neural Network untuk Panel Surya. Jurnal Teknik Elektro , 07 , 85 – 92.
Setyawan,  I  &  Suprianto,  B.  (2019).  Rancang  Bangun  Prototype  Solar  Cell  Buck-boost  Converter Menggunakan Kontrol Fuzzy Di Implementasikan Pada Aerator Tambak Udang. Jurnal Teknik Elektro, 8(3), 627 – 635.
Siswanto, Ikin Rojikin, & Windu Gata. (2019). Pemanfaatan Sensor Suhu DHT-22, Ultrasonik HC-SR04 Untuk Mengendalikan Kolam Dengan Notifikasi Email. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) ,
3 (3), 544 – 551. https://doi.org/10.29207/resti.v3i3.1334
Yani,  Y.  I.  A.  (2017).  Rancang  Bangun  Buck-boost  Converter  Pada  Sistem  Pembangkit  Listrik  Tenaga Mikrohidro. In Elektronika Industri, Fakultas Vokasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.