## PEMODELAN DAN PREDIKSI DAYA OUPUT PHOTOVOLTAIC SECARA REAL TIME BERBASIS MIKROKONTROLER
Eka Prasetyono 1 , Ragil Wigas Wicaksana 2 , Novie A Windarko 3 , Moh. Zaenal Efendi 4 Prodi Teknik Elektro Industri, Depatermen Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya e-mail: 1 eka@pens.ac.id, 2 ragilwigas@yahoo . co.id, 3 ayub@pens.ac.id, 4 zen@pens.ac.id
Abstrak — Energi  listrik  yang  dihasilkan  oleh photovoltaic (PV)  sebagai  sumber  energi  terbarukan sangat terpengaruh oleh kondisi lingkungan seperti besar kecilnya intensitas iradiasi sinar matahari, suhu, letak geografis dan orientasi kemiringan dari PV itu sendiri. Berapa daya yang seharusnya dihasilkan oleh PV untuk setiap saat dan dimana saja akan dibahas pada makalah ini.  Pada makalah ini mengimplementasi clear sky solar irradiance , solar position dan PV temperatur mode l untuk memprediksi daya output yang seharusnya dihasilkan oleh PV. Model tersebut diimplemantasikan pada mikrokontroller ARM Cortex M4F STM32F407 yang merupakan mikrokontroller 32bit dan dilengkapi dengan DSP, sehingga prediksi daya output PV dapat dilakukan secara online dan real time . Untuk dapat memprediksi daya output PV secara online , setiap saat dan dimana saja berada, maka pada makalah ini mikrokontroler dilengkapi dengan sensor suhu dan input informasi geografis berupa lintang-bujur dan dilengkapi juga dengan memory card untuk data logger antara daya hasil prediksi dan daya hasil pengukurang dilapangan. Hasil yang telah diperoleh dari percobaan lapangan menunjukkan bahwa daya hasil pengukuran PV terhadap prediksi daya melalui model sangat mendekati dengan rata-rata error 4.72% dan penggunaan instruksi DSP pada mikrokontroler untuk perhitungan model waktu komputasinya 33.64% lebih cepat dibandingkan tanpa instruksi DSP.
Kata Kunci : Photovoltaic, Prediksi daya secara real time dan Mikrokontroler.
Abstract —The electrical energy generated by the photovoltaic (PV) as a renewable energy source highly affected  by  environmental  conditions  such  as  intensity  of  sunlight  irradiance,  temperature,  geographic location and tilt angle of PV itself. How much power should be generated by the PV for every times and anywhere will be discussed in this paper. This paper are implemented models of clear sky solar irradiance, solar position and PV temperature to predict the power output should be generated by PV. The model is implemented on the ARM Cortex M4F microcontroller STM32F407 which is a 32bit microcontroller and equipped with DSP, so the prediction of PV power output can be done online and in real time. To be able to predict the PV power output online, at any  time and  wherever they are, in this study  microcontroller equipped  with  temperature  sensors  and  input  geographical  information  (latitude-longitude)  and  also equipped with a memory card for data logger between the predictions and field measurement. Results have been obtained by field experiments, measurements test for PV is very close to predictions with an average error 4.72% and computation time for all models by microcontroller with DSP instruction 33.64% faster compare to without DSP instruction.
Keywords : Photovoltaic, Real time power prediction and Microcontroller.

## 1. PENDAHULUAN
Solar  PV  merupakan  penghasil  sumber energi  listrik  terbarukan  yang  sangat  potensial digunkan  di  Indonesia  mengingat  Indonesia merupakan negara yang dilintasi garis katulistiwa, sehingga enegi listrik yang dihasilkan  dapat  dalam  jumlah  yang  besar. Berdasarkan data pengukuran pada 18 lokasi di Indonesia,  potensi  energi  yang  bisa  didapatkan di  Kawasan  Barat  Indonesia  (KBI)  sekitar  4,5 kWh/m 2 /hari  dengan  variasi  bulanan  sekitar 10%;  dan  di  Kawasan  Timur  Indonesia  (KTI) sekitar 5,1 kWh/m 2 /hari dengan variasi bulanan
sekitar  9%  [16]. Dengan  tingginya  energi  per satuan  luas  dan  rendahnya  variasi  energi  ini, pemanfaatan  energi  matahari  untuk  dikonversi menjadi  energi  listrik  memiliki  potensi  yang sangat tinggi.
Melihat potensi energi yang dapat dihasilkan tersebut,  maka  dalam  program  pengembangan energi  baru  terbarukan  Direktorat  Jenderal Listrik  dan  Pemanfaatan  Energi  Departemen Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral  membentuk road  map pengembangan  PLTS  untuk  tahun 2005-2025 dengan kapasitas komulatif  0.8GW [17] seperti pada gambar 2.
Gambar 1. Road map pengembangan PLTS Indonesia 2005-2025 [17].
Meskipun  Indonesia  memiliki  yang  tinggi untuk penerapan PLTS tetap harus diperhatikan bahwa  PV  dalam  menghasilkan  energi  listrik baik  digunakan  untuk  PLTS  dalam  skala  besar maupun  untuk  skala  kecil  atau stand-alone seperti untuk lampu penerangan jalan semuanya sangat terpengaruh oleh faktor-faktor lingkungan  seperti    intensitas  iradiasi  sinar matahari,  suhu,  letak  geografis  dan  orientasi kemiringan  dari  PV  itu  sendiri  [1-2].  Para peneliti  telah  banyak  mengembangkan  cara untuk  mendapatkan  daya  maksimal  dari  PV dengan  metode  MPPT  mulai  dari  metode  yang sederhana  sampai  menggunakan  kecerdasan buatan.  Pada  beberapa  penelitian  dilaporkan bahwa MPPT dengan kecerdasan buatan mampu bekerja  dengan  baik  walaupun    kondisi permukaan PV tertutup sebagian [3-6].
Penelitian ini bertujuan membantu memprediksi  besarnya  daya  listrik  yang seharusnya  dihasilkan  oleh  PV,  sehingga pengguna  PV  akan  dapat  mengevaluasi  apakah PV  yang  terpasang  sudah  tepat  atau  belum. Prediksi  daya  output  PV  ini  dapat  dipasang secara online dimana saja berada dan sekaligus dilengkapi  dengan  data logger untuk  dapat mambandingkan daya prediksi dengan daya PV yang terukur dilapangan. Lebih jauh, diharapkan hasil  prediksi  daya  output  PV  bisa  digunakan untuk mengevaluasi kinerja MPPT.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Besarnya  instensitas  sinar  matahari  pada permukaan bumi ditentukan oleh posisi matahari di  langit  terhadap  bumi[8,9].  Posisi  matahari dilangit  terhadap  bumi  dimanapun  kita  berada sesuai dengan letak geografis lintang dan bujur dapat dihitung dengan persamaan zenith . Zenith dinyatakan dalam satuan derajat, zenith bernilai
negatif pada pagi hari, bernilai positif untuk sore hari dan bernilai nol pada saat tengah hari. Untuk nilai zenith kurang  dari -90 0 diartikan matahari belum  terbit  dan  bila  nilainya  lebih  dari  90 0 diartikan  matahari  sudah  terbenam.  Ilustrasi zenith dan  posisi  matahari  terhadap  permukaan bumi dapat dilihat pada gambar 2.
Vertikal
Horisontal Utara Selatan Barat Timur Permukaan Bumi Altitude Zenith α θz Ψ Azimuth Matahari
Gambar 2. Zenith dan sistem koordinatnya pada bumi.
Sudut zenith untuk setiap saat terhadap bumi pada suatu titik  dengan letak  geografis lintang- bujur dapat dihitung dengan persamaan 1 [8-11].
cos(𝜃𝑧)  = cos (𝜑 − 𝛽) cos δ cos ω + sin(𝜑 −
𝛽) sin δ (1)
φ  merupakan  nilai  lintang  ( latitude )  secara geografis  dimana  PV  dipasang, 𝛽 merupakan sudut  kemiringan  PV  ( tilt  angle ), δ merupakan sudut  deklinasi  matahari,  sudut  ini  selalu bergeser  sedikit  demi  sedikit  sepanjang  tahun mengikuti  pola  rotasi  bumi  mengelilingi matahari[8,11],  sudut  deklinasi  ini  dapat dihitung  melalui  persamaan  2.  Sedangkan    ω merupakan  sudut  jam  ( hour  angle ),  nilai  sudut jam ini selalu berubah sesuai dengan perubahan waktu  lokal  atau  jam  dimana  PV  tersebut dipasang,  waktu  lokal  ini  ditentukan  oleh  letak bujur ( longitude ) secara geografis.
𝛿 = 23.45° sin (360° 284+𝑛 365 ) (2)
sudut deklinasi δ  merupakan  fungsi  yang dipengaruhi  oleh  hari    ke- n dalam  setahun, dimana nilai n antar 1 sampai 365,  nilai 1untuk tanggal 1 Januari dan nilai 365 untuk tanggal 31 Desember.  Sedangkan  untuk  tahun  kabisat
dengan  bulan  februari  29  hari,  maka  diabaikan sehingga tanggal 31 Desember tetap hari yang ke 365.  Sudut deklinasi matahari  terhadap  bumi dapat diilustrasikan seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Sudut deklinasi posisi matahari terhadap bumi.
Untuk ω (hour angle) sangat erat kaitannya dengan  waktu  lokal,  sehingga    kesalahan  pada nilai hour  angel akan  menyebabkan  kesalahan nilai zenith yang  signifikan.  Nilai hour  angel akan bernilai nol pada saat tengah hari, bernilai negatif pada  pagi  hari  dan bernilai  positif  pada sore hari. Nilai hour angle setaiap jamnya akan bertambah  15 o .  Untuk  dapat  menghitung hour angle dengan  tepat  dapat  dihitung  melaluai persamaan  3, hour  angel dinyatakan  dalam satuan derajat[8].
ω = (𝑆𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡𝑖𝑚𝑒 − 12) 𝑥 15˚ (3)
Solar  time pada  persamaan  3  meruapakan waktu yang lokal sesuai dengan letak geografis dan  sudah  terdapat  faktor  koreksi  terhadap standar  waktu meridian . Solar  time [8]  dapat dicari dengan persamaan 4 berikut.
𝑆𝑜𝑙𝑎𝑟 𝑡𝑖𝑚𝑒 = 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑙𝑜𝑘𝑎𝑙 + ( (𝐿𝑆𝑇𝑀−𝐿𝑜𝑛𝑔𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒) 𝑥 4 ′ + 𝐸𝑜𝑇
60 ) (4)
Local  Standard  Time  Meridian  ( 𝐿𝑆𝑇𝑀 ) merupakan  waktu  standar  meridian  yang  dapat dihitung  melalui  persamaan  5.  Sedangkan  nilai 4’ (empat menit) mreupakan faktor pengali yang diperoleh dari rotasi bumi setiap 1 o (satu derajat) memerlukan  waktu  empat  menit.  Untuk equation  time (𝐸𝑜𝑇) merupakan  faktor  koreksi waktu  sesuai  rotasi  bumi  terhadap  matahari. ( 𝐿𝑆𝑇𝑀 ) dapat  dihitung  dengan  persamaan  5 berikut ini.
𝐿𝑆𝑇𝑀 = 15° 𝑥 ∆𝑇 𝐺𝑀𝑇 (5)
∆𝑇 𝐺𝑀𝑇 pada  persamaan  5  adalah  selisih waktu  secara time zone atau  bisa  kita  kenal dengan  istilah  zona  waktu,  sedangkan  nilai  15 o dipapatkan  dari  setiap  selisih  satu  jam  zona waktu  besarnya  adalah  15 o .  untuk (𝐸𝑜𝑇) yang merupakan faktor koreksi waktu dapat dihitung dengan persamaan 6 berikut ini :
𝐸𝑜𝑇 = 9.87 𝑠𝑖𝑛(2𝑥) − 7.53 𝑐𝑜𝑠(𝑥) − 1.5𝑠𝑖𝑛 (𝑥) (6) Dimana  nilai 𝑥 pada  persamaan  6  dapat diperolah dari persamaan 7 berikut ini
𝑥 = 360 365 𝑛 − 81 (7)
Untuk  nilai n merupakan  hari    ke- n dalam setahun, dimana nilai n antar 1 sampai 365,  nilai 1untuk  tanggal  1  Januari  dan  nilai  365  untuk tanggal 31 Desember.
Setelah mengetahui posisi matahari terhadap bumi atau tehadap PV yang terpasang, langkah selanjutnya adalah menghitung besarnya intensitas  iradiasi  sinar  matahari  untuk  setiap saat  sesuai  dengan  besar  kecilnya hour  angle . Besarnya radiasi sinar matahri 𝐼 𝑜 dapat dihitung dengan persamaan 8 berikut ini [8,13].
𝐼 𝑜 = 𝐼 𝑠𝑐 (1 + 0.033 cos 2𝜋 365 𝑛) cos 𝜃 𝑧 (8)
Pada  persamaan  8 𝐼 𝑠𝑐 merupakan  konstanta besarnya  iradiasi  sinar  matahari  1.367  kW/m 2 dengan  toleransi  1%  [13-15],  sedangkan n merupakan  hari    ke- n dalam  setahun,  dimana nilai n antar 1 sampai 365,  nilai 1untuk tanggal 1  Januari  dan  nilai  365  untuk  tanggal  31 Desember. 𝜃 𝑧 merupakan  sudut Zenith yang dapat  dihitung  melalui  persamaan  1.  Besarnya intensitas  iradiasi  sinar  matahari  secara  global (𝐺𝐻𝐼) yang  mencapai  permukaan  bumi  dapat dihitung  dengan clear  sky  model seperti Daneshyar–Paltridge–Proctor model and Meinel Model  [8,13].    Berikut  ini  adalah  persamaan untuk menghitung besarnya 𝐺𝐻𝐼 .
𝐺𝐻𝐼 = 𝐷𝑁𝐼 𝑥  cos 𝜃 𝑧 + 𝐷𝑖𝑓𝑓𝑢𝑠𝑒 (9)
𝐷𝑖𝑓𝑓𝑢𝑠𝑒 = 14.29 + 21.04 ( 2𝜋 2− (𝜃𝑧 𝜋) 180 ) (10)
𝐷𝑁𝐼 = 𝐼 𝑜 𝑥 𝑂. 7 𝐴𝑀^0.678 (11)
𝐴𝑀 = 1 cos 𝜃𝑧 (12)
Besarnya 𝐺𝐻𝐼 diperoleh  dari  besarnya intensitas  iradiasi  secara  langsung  ( 𝐷𝑁𝐼 ) ditambah  dengan  pantulan  iradiasi  sinar matahari (𝐷𝑖𝑓𝑓𝑢𝑠𝑒) .  Sedangkan 𝜃 𝑧 merunpan sudut Zenith .
Setelah  mengetahui  besarnya  intensitas iradiasi  sinar  matahari  secara global langkah selanjunya  adalah  menghitung  besanya  daya yang  dapat  dihasilkan  oleh  PV  sesuai  dengan besarnmya GHI dan suhu PV saat itu. Besarnya daya yang dapat dihasilkan oleh PV ( 𝑃 𝑃𝑉 ) yang dipengaruhi  oleh  besar  kecilanya  iradiasi  sinar matahari  dan  panas  dinginnya  suhu  PV  [7,12] dapat dihitung dengan persamaan 13 berikut ini.
𝑃 𝑃𝑉 = 𝑃 𝑃𝑉,𝑆𝑇𝐶 𝑓 𝑃𝑉 𝑓 𝑡𝑒𝑚𝑝 ( 𝐺𝐻𝐼 𝐼𝑇,𝑆𝑇𝐶 ) (13)
Dimana P PV,STC adalah  daya  nominal  PV sesuai dengan rating daya pada name plate , f PV adalah  faktor  penurunan  daya  PV  dengan  nilai antara 0.85 sampai 1.1. Sedangkan 𝑓 𝑡𝑒𝑚𝑝 adalah faktor  penurunan  daya  akibat  panas  dinginnya suhu  pada  PV  yang  dapat  dihitung  melalui persamaan  14. 𝐺𝐻𝐼 besarnya  iradiasi  sinar matahari yang sedang terjadi dan dapat dihitung melaui  persamaan  9. I T,STC adalah  besarnya iradiasi  sinar  matahari  pada  saat  pengetesan  di pabrik,  besarnya I T,STC dapat  dilihat  pada name plate atau kataog dari PV yang digunakan.
𝑓 𝑡𝑒𝑚𝑝 = [1 + 𝛼 𝑃 (𝑇 𝑐 − 𝑇 𝑐,𝑆𝑇𝐶 )] (14)
Untuk  p merupakan  koefisien  suhu  PV (%/˚C), T c merupakan  suhu  cell  PV  (˚C)  dan T c,STC adalah  suhu  PV  pada  kondisi  standart pengetesan dengan nilai 25˚C. Sedangkan untuk suhu cell PV  ( T c )  dapat  diperkirakan  melalui persamaan 15 berikut ini.
𝑇 𝑐 = 𝑇 𝑎 + 𝐼 𝑇 ( 𝑇𝑐,𝑁𝑂𝐶𝑇−𝑇𝑎,𝑁𝑂𝐶𝑇 𝐼𝑇,𝑁𝑂𝐶𝑇 ) (1 − 𝜂𝑐 𝜏𝛼 ) (15)
Dimana T a merupakan  besarnya  suhu lingkungan (°C), T c,NOCT adalah suhu normal PV dapat diopersaikan (°C). Sedangkan T a,NOCT suhu lingkungan  dalam  kondisi  normal  sebesar (20°C)  dan I T,NOCT besarnya  iradiasi  sinar matahri  dalam  kondisi  normal  sebesar  0.8 kW/m 2 .  c merupakan besarnya efisiensi PV,  merupakan  kemampuan  daya  serap  iradiasi
matahari  dari  PV  dengan  nilai  minimal  90%. Nilai-nilai  parameter  ini  dapat  ditemukan  di name plate atau katalog PV yang digunakan.

## 3. METODOLOGI
PV  yang  akan  prediksi  dan  diukur  dayanya bersifat  umum,  sehingga  diperlukan  data parameter PV sebagai data input . Data parameter PV yang dimaksud adalah rating daya, koefisien suhu, standar radisi sinar matahari saat diuji pada pembutan PV dan lain-lainnya sesuai kebutuhan untuk perhitungan melalui model. Data ini dapat diperoleh  secara  lengkap  pada name  plate PV atau  pada  katalog  PV  yang  digunakan. Kesalahan  pada  input  data  parameter  PV  akan menyebabkan  kesalahan  prediksi  daya  PV, karena  model  bekerja  sesuai  dengan  data parameter PV yang diberikan.
Blok diagram sistem prediksi daya PV pada penelitian ini  dapat dilihat pada gambar 4.  Pada gambar  tersebut  dapat  dilihat  pada  dasarnya sistem  terdiri  dari  dua  bagian,  yaitu  bagian prediksi  daya  dan  bagian monitoring atau pengukuran  daya  dan  data logging .  Kedua bagian tersebut pada dasarnya merupakan bagian terpisah  karena  kedua  sistem  tersebut  dapat berjalan atau bekerja sendiri-sendiri tanpa saling mempengaruhi,  akan  tepapi  pada  penelitian  ini karena mikrokontroler yang digunakan memiliki kemampuan komputasi yang cepat, maka kedua sistem  tersebut  dikontrol  oleh  satu  buah mikrokontroler STM32F407.
Matahari Sensor Arus Sensor Tegangan Mikrokontroler STM32F407 LCD TFT Sensor Suhu RTC Memori Bagian Prediksi Daya Bagian Pengukuran  Daya dan Data Logging PV Beban
Gambar 4.  Blok diagram system
Untuk mengetahui panas dinginnya suhu PV
maka dipasang sensor suhu berupa thermocouple . Sensor suhu ini tidak dapat mengkur suhu Cell PV secara langsung akan  tetapi suhu yang dapat diukur adalah suhu lingkungan, selanjutnya suhu cell PV  dapat  dihitung  melalui  model  pada persamaan  15.  Sedadngkan  untuk  mengetahui letak  lintang-bujur  secara  geografis  dapat ditambahkan GPS, dengan adanya GPS ini posisi lintang-bujur dimanapun berada dapat terdeteksi secara  otomatis.  Bila  tidak  memiliki  GPS  data geografis lintang bujur dapat dimasukkan secar manual  melaui  LCD  TFT  ataupun  ditanamkan melalui program.
Untuk  kebutuhan  prediksi  daya  PV  sensor berikutnya  yang  wajib  ada  adalah  sistem pewaktu  yang  bisa  menunjukan  waktu  berupa tanggal,  bulan dan tahun serta jam menit detik. Sistem pewaktu ini biasa dikenal dengan istilah real  time  clock  (RTC). Untuk  kebutuhan prediksi  daya  sensor-sensor  yang  digunakan telah  cukup,  selanjutnya  data  dari  sensor  akan diolah  oleh  mikrokontroler  untuk  menentukan besar  kecilnya  prediksi  daya  yang  dapat diproduksi oleh PV.
Sedangkan untuk kebutuhan monitoring atau pengukuran  kinerja  PV  hanya  diperlukan tambahan sensor arus dan sensor tegangan serta beban  yang  nilai  dayanya  sesuai  dengan rating maksimal daya PV.  Untuk mendapatkan beban sesuai  dengan  daya  PV  dapat  dipilih  bebab resistif.  Nilai  resistansi  beban  dapat  dihitung dengan hukum ohm seperti pada persamaan 16, dimana  untuk  nilai 𝑉 𝑚𝑝𝑝 dan 𝐼 𝑚𝑝𝑝 dapat  dilihat pada name  plate PV  atau  katalog  PV  yang digunkan. Jika beban PV berupa converter yang sudah  dilengkapi  dengan  MPPT,  maka  beban sudah dianggap maksimal karena adanya MPPT.
𝑅 𝑚𝑝𝑝 = 𝑉 𝑚𝑝𝑝 𝐼 𝑚𝑝𝑝 (16)
Sebagaimana digambarkan pada blok diagram  bahwa  sistem  ini  terbagi  dalam  dua bagian, maka flowchart dari sistem ini juga dapat dibagi dalam dua diagram. Gambar 5 merupakan flowchart sistem prediksi daya secara real time . Sedangkan untuk gambar 6 merupakan flowchart pengukuran  kinerja  PV  secara real time.
Start PV Parameter dan data lintang-bujur Apakah matahari bersinar ? Menbaca suhu lingkungan dan menghitung perkiraan suhu PV dengan model Membaca tanggal dan jam RTC serta menghitung kapan matahari terbit dan terbenam Menghitung hour angle dan Zenith sesuai dengan tanggal, jam dan letak geografis Menghitung perkiraan besarnya intensitas radiasi sinar matahari melalui model berdasarkan nilai hour angel dan Zenith Menghitung prediksi daya yang dihasilkan oleh PV dengan model berdasarkan perkiraan intensitas radiasi sinar matahari dan suhu PV Ya Menyimpan data prediksi daya PV ke memori sesuai dengan jam, menit pengukuran diambil Tidak
Gambar 5.  Flowchart sistem prediksi daya secara real time.
Dalam  implemetasi  model  untuk  prediksi daya PV pada mikrokontrler akan menggunakan instruksi DSP dari ARM fast math. Instruksi ini memiliki  fitur  lebih  ringan  dalam  komputasi sehingga waktu yang diperlukan dalam perhitungan bisa lebih singkat. Intruksi DSP fast math yang akan digunakan adalah arm_sin_f32 dan arm_cos_f32 ,  tidak  menggunakan  standart sin dan cos dari library math.h.
Start PV Parameter Apakah matahari bersinar ? Membaca tanggal dan jam RTC serta menghitung kapan matahari terbit dan terbenam Membaca Arus dan Tegangan PV Menghitung daya hasil pengukuran Ya Tidak Menyimpan data hasil pengukuran ke memori sesuai dengan jam, menit pengukuran diambil
Gambar 6.  Flowchart monitoring daya secara real time.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada paper ini PV yang menjadi acuan untuk prediksi  daya  dan  pengukuran  kinerja  PV dilakukan  tehadap  PV  100WP  dimana  data parameter PV 100WP dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1.  Parameter PV 100WP.
Model SL100CE-18M Power Warranty 10 Years of 90% Output Power, 25 Years of 85% Output Power ELECTRICAL DATA AT STC Maximum Power (Pmax) 100      Wp Voltage at Maximum Power (Vmpp) 17.49    V Current at Maximum Power (Impp) 5.71      A Open Circuit Voltage (Voc) 21.67    V Short Circuit Current (Isc) 6.11      A Panel Efficiency 12.02    % Power Tolerance(Positive) +5         % Power Tolerance(Negative) -5          % Standard Test Conditions (STC): air mass AM 1.5,
irradiance 1000W/m 2 , cell temperature 25°C Thermal Ratings Operating Temperature Range -45~85   °C Temperature Coefficient of Pmax -0.47 %/ °C Temperature Coefficient of Voc -0.38 %/ °C Temperature Coefficient of Isc 0.04 /  °C
Pengambilan data pada paper ini di lakukan dilingkungan  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya (PENS) dengan letak geografis pada -
7.276623 0 lintang  selatan,  112.7949201 0 bujur timur.  Pengambilan  data  dilakukan  pada  bulan Oktober 2014.  Gambar 7 merupakan prototype alat  yang  telah  dibuat  untuk  prediksi  daya  dan pengukuran kinerja PV.
Gambar 7.  Prototipe alat yang telah dibuat.
Pada gambar 8 merupakan proses pengambilan  data  dilapangan  secara real  time yang  dilakukan  di  atas  lantai  3  gedung  PENS, pengambilan  data  ini  dilakukan  di  lantai  3 dengan  tujuan  menghindari  adanya  bayang- bayang  gedung  ataupun  pepohonan  yang menghalangi  sinar  matahari  ke  permukaan  PV pada pagi hari dan sore hari.
Gambar 8.  Pengujian lapangan.
Sesuai dengan prencanaan bahwa perhitungan  model  untuk  prediksi  daya  akan dilakukan  denga  instruksi  DSP  fast  math  FPU software, maka dapat dilihat pada table 2 bahwa dengan  instruksi  fast  math  memiliki  waktu pengerjaan yang lebih 33.64% cepat dibandingkan  tanpa  instruksi  DSP,  sehingga proses  perhitungan  dapat  dilakukan  lebih  real time.
Tabel 2.  Perbandingan waktu komputasi model untuk prediksi daya dengan instruksi DSP dan tanpa DSP pada mikrokontroler Waktu komputasi (mikro second) Tanpa DSP 235.81 Dengan DSP 156.48 Selisih waktu  komputasi 79.33 Selisih kecepatan komputasi (%) 33.64
Sesuai  dengan  persamaan  15,  bahwa  suhu cell PV  dapat  diperoleh  dari  suhu  lingkungan yang diformulasikan dalam persamaan tersebut. Hasil  pengukuran  suhu  lingkungan  terhadap suhu cell PV  dapat  dilihat pada  gambar  9,  dari gambar tersebut terlihat jelas ketika pagi hari dan sore hari suhu cell PV hampir sama dengan suhu lingkungan, tetapi untuk siang hari suhu cell PV akan  selalu  lebih  besar  dari  suhu  lingkungan. Untuk  proses  selanjutnya  pada  setiap  prediksi daya  dan  pengukuran  kinerja  PV  selalu  akan dilakukan perhitungan untuk mendapatkan suhu cell PV  terlebih  dahulu,  sehingga  akan  dapat diketahu  besarnya  suhu cell PV  dan  daya  yang dihasilkan oleh PV.
Gambar 9.  Pengaruh suhu lingkungan terhadap suhu PV.
Hasil  prediksi  daya  dan  pengukuran  kinerja PV  100WP  dapat  dilihat  pada  gambar  10. Dimana  pada  grafik  tersebut  tampak  terdapat selisih  daya  antara  prediksi  dengan  model  dan hasil pengukuran. Selisih daya ini dapat di bagi dalam  tiga  kelompok  waktu,  yaitu  pagi  hari sebelum jam 08.40, antara jam 08.40 sampai jam 14.00 dan sore hari setelah jam 14.00.
Untuk  jam  08.40  sampai  14.00  selisih  daya antara prediksi dengan hasil pengukuran tidaklah
terlalu  jauh  yaitu  dengan  selisih  daya  rata-rata 3.23  Watt  atau  sebesar  4.52%.  Pagi  hari  daya yang  dihasilkan  PV  berada  dibawah  prediksi daya, dengan error mencapai 27.96%. Sedangkan untuk sore hari daya yang dihasilkan PV juga berada dibawah prediksi daya, dengan error mencapai  17.12%.  Hal  ini  terjadi kemungkinan karena posisi matahri yang rendah dan sensitivitas PV yang kurang baik.
Gambar 10.  Hasil prediksi daya dan pengukuran daya PV 100WP dengan posisi mendatar.
Setelah melakukan validasi prediksi daya PV 100WP  dengan  posisi  mendatar,  pengujian selanjutnya dilakukan terhadap PV 100WP yang dipasang  dengan  kemiringan  23 o .  sudut  23 o dipilih karena sudut deklinasi matahari maksimal sebesar 23.45 0 . Gambar 11
menunjukkan  prediksi  daya  dan  daya  hasil pengukuran.
Gambar 11.  Hasil prediksi daya dan pengukuran daya PV 100WP dengan posisi kemiringan 23 0 ke utara.
Untuk  bahan  pembanding  dilakukan  pula pengujian  terhadap  PV  100WP  yang  dipasang dengan  kemiringan  7 o ,  sudut  7 o dipilih  karena lokasi  PV  yang  dipasang  berada  di  Surabaya tepatnya dikampus PENS dengan letak geografis lintang -7.276623 0 berada diselatan katuslistiwa. Gambar 12 menunjukkan prediksi daya dan daya hasil pengukuran dengan dengan kemiringan PV 7 o .
Gambar 12.  Hasil prediksi daya dan pengukuran daya PV 100WP dengan posisi kemiringan 7 0 ke utara.
Pada gambar 11 dan gambar 12 dapat dilihat bahwa  PV  dengan  kemiringan  7 o dan  23 o baik secara prediksi maupun pengukuran di lapangan besarnya  energi  listrik  yang  dihasikan  oleh  PV dayanya  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  PV posisi  mendatar.  Hal  ini  disebabkan  karena posisi  matahari  pada  saat  itu  sedang  berada  di selatan  katulistiwa  dengan nilai sudut  deklinasi ( 𝛿 )    sekitar  7  derajat,  sehingga  dengan kemiringan  PV  7 o dan  23 o menyebabkan  daya PV tidak maksimal.
Dari  semua  percobaan  maka  pengamatan daya  ini  dapat  di  bagi  dalam  tiga  kelompok waktu, yaitu pagi hari sebelum jam 08.40, antara jam 08.40 sampai jam 14.00 dan sore hari setelah jam  14.40.    Daya  rata-rata  baik  secara pengukuran maupun prediksi dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3.  Daya rata-rata untuk prediksi daya dan hasil pengukuran. Daya rata-rata (Watt) PV (datar) PV (7 0 ) PV (23 0 ) Sebelum Jam 08.40 Prediksi 27.40 23.07 22.61 Pengukuran 21.08 16.51 11.90 Jam 08.40 – 14.00 Prediksi 73.41 68.83 63.84 Pengukuran 73.48 70.03 61.51 Setelah jam 14.00 Prediksi 21.19 14.27 13.79 Pengukuran 17.93 15.12 10.21
Ketapatan  prediksi  daya  dan  terhadap  hasil pengukuran dapat dilihat pada tabel 4. Dalam hal ini  pengukuran  dilakukan  terhadap  PV  yang sama selama satu hari penuh. Tabel 4.  Rata-rata Error prediksi daya dan terhadap hasil pengukuran. Error PV (datar) PV (7 0 ) PV (23 0 ) Rata- rata Sebelum Jam 08.40 27.96 % 26.68 % 35.05 % 29.89 % Jam 08.40 – 14.00 4.52 % 4.29 % 5.35 % 4.72 % Setelah jam 14.00 17.12 % 11.09 % 18.01 % 15.40 %
PV dapat menghasilkan energi listrik dengan daya  yang  sesuai  dengan  prediksi  daya  terjadi antara jam 08.40 sampai jam 14.00 dengan error rata-rata 4.72%. Sedangkan untuk pagi hari dan sore  hari  PV  tidak  dapat  menghasilkan  daya susuai  model  relaif error diatas  11%,  namun yang perlu perlu diperhatikan untuk waktu pagi hari  maupun  sore  hari  prediksi  daya  yang dihasilkan PV juga sangalah kecil jauh dibawah rating daya PV.
Pada hasil percobaan menunjukkan untuk PV dengan  posisi  mendatar  dapat  menghasilkan daya paling besar, kemudian untuk daya paling kecil  terjadi  pada  PV  dengan  kemiringan  23 0 . Kondisi daya PV yang semacam ini membuktikan bahwa PV yang dipasang dengan kemiringan  tidak  tepat  dayanya  akan  menurun. Untuk mengetahui apakah PV sudah menghasilkan daya maksimal atau belum  maka dengan  pemodelan  seperti pada paper ini  dapat digunakan untuk mengevaluasi apakah PV yang dipasang  sudah  maksimal  atau  belum  karena kesalahan  pada  posisi  kemiringannya.  Apabila PV  dipsang  secara  permanen  (statis),  maka pemililihan  kemirangan  PV  seharusnya  tidak hanya diamati secara harian tetapi harus diamati selama satu tahun penuh agar didapatkan posisi kemiringan  yang  paling  optimal  selama  PV
tersebut  dipasang.  Perhitungan  selama  satu tahun  ini  diperlukan  karena  sudut  deklinasi matahari  selalu  berubah  setiap  hari  sepanjang tahun.
Untuk penurunan daya sebelum jam 08.40 dan sore  hari  setelah  jam  14.00  bersifat  simetris terhadap waktu tengah hari ( noon time ). Nila jam 08.40  dan  14.00  dapat  berubah-ubah  sesuai dengan sudut deklinasi matahari, sehingga batas waktu  penurunan  daya  ( 𝑃 𝑑𝑟𝑜𝑝_𝑡𝑖𝑚𝑒 )  ini  dapat dirumuskan dengan persamaan berikut :
𝑃 𝑑𝑟𝑜𝑝_𝑡𝑖𝑚𝑒 = 𝑁𝑜𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 ± 1 15 𝑎𝑐𝑜𝑠 ( −𝑠𝑖 𝑛(∅) − 𝑠𝑖𝑛(𝑥) ∗ cos (𝜑) 𝑐𝑜𝑠(𝑥) ∗ cos (𝜑) )
Dimana ∅ merupakan  sudut  waktu  efektif dengan  nilai  30 0 setelah  matahri  terbit atau  30 0 sebelum  matahari  terbenam.  Nilai 𝑥 merupakan formula pada equation time yang diperoleh dari persamaan  17.  Sedangkan 𝜑 merupakan  posisi lintang secara geografis.

## 5. KESIMPULAN
Bedasarkan hasil pengukuran lapangan dapat dilihat  prediksi  daya  untuk  jam  08.40  sampai jam 14.00 memiliki akurasi yang tinggi terhadap hasil  pengukuran  PV  dengan  rata-rata  error 4.72%. Sedangkan untuk pagi hari sejak matahri terbit  hingga  jam  08.40  dengan  rata-rata error sebesar 29.89 %. Pada sore hari sejak jam 14.00 sampai matahari terbenam memiliki selisih daya yang sangat besar dengan rata-rata error sebesar 15.40 %.
Kesalahan  posisi  kemiringan  PV  akan menyebakan penurun daya PV yang signifikan. Besar kecilnya penurunan daya karena kesalahan kemirigan PV nilainya akan selalu berubah-ubah sesuai  dengan  perubahan  sudut  deklinasi matahari  yang  selalu  berubah  setiap  hari sepanjang tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muhammed  J.  Adinoyi,  Syed  A.M.  Said., “Effect of dust accumulation on the power outputs  of  solar  photovoltaic  modules”, Elsevier,  Renewable  Energy  60  (2013),  p. 633-636.
[2] H.  Qasem,  T.R.  Betts,  R.  Gottschalg .,
“Spatially-resolved modelling of dust e ﬀ ect on cadmium telluride photovoltaic
modules”, Elsevier,  Solar  Energy  90
(2013) , p. 154–163.
[3] Dzung  D.  Nguyen,  Brad  Lehman,  Sagar Kamarthi, Solar  Photovoltaic  Array's
Shadow Evaluation Using Neural Network with  On-Site  Measurement, IEEE  Canada Electrical Power Conference (2007), p. 44- 49
[4] Yahia  Baghzouz, Characteristics  of  PV Power Systems. UNLV Las Vegas (2008).
[5] A. Bouilouta, A. Mellita, S.A. Kalogirou,. “New  MPPT  method  for  stand-alone photovoltaic  systems  operating  under partially  shaded  conditions”. Elsevier, Energy 55 (2013), p. 1172-1185.
[6] Lian  Lian  Jianga,  Douglas  L.  Maskell, Jagdish  C.  Patrab,. “A  novel  ant  colony optimization-based  maximum  power  point tracking    for  photovoltaic  systems  under partially  shaded  conditions”, Elsevier,
Energy  and  Buildings  58  (2013)  ,  p.  227– 236.
[7] F.  Brihmat,  S.  Mekhtoub, PV  Cell Temperature/ PV Power Output Relationships Homer Methodology Calculation, IPCO(2014), vol 2.
[8] Matthew  J.  Reno,  Clifford  W.  Hansen,
Joshua  S.  Stein,. “Global  Horizontal Irradiance Clear Sky Models: Implementation  and  Analysis”. Sandia
National lab, March 2012.
[9] R.  G.  Allen, “Task  Committee  on Standardization  of  Reference,  The  ASCE standardized  reference  evapotranspiration equation”. Environmental,  and  E.  Water Resources institute. Reston, Va.: American Society of Civil Engineers, 2005.
[10] Dzung  D.  Nguyen,  Brad  Lehman,  Sagar Kamarthi,. “Solar  Photovoltaic  Array's Shadow Evaluation Using Neural Network with On-Site Measurement” , IEEE Canada
Electrical Power Conference, 2007.
[11] Ming  Ding,  Xinglong  Wu,. “Three-phase Probabilistic Load Flow Including Photovoltaic  Generation  in  Distribution System”, International Journal of
Automation and Power Engineering, 2012,
p. 151-158.
[12] Rodolfo  Araneo,  Umberto  Grasselli  and Salvatore  Celozzi,. “Assessment  of  a practical  model  to  estimate  the  cell temperature  of  a  photovoltaic  module”.
International  Journal  of  Energy  and Environmental Engineering, 2014, 5:2
[13] Gueymard CA. The sun’s total and spectral irradiance  for  solar  energy  applications and  solar  radiation  models. Solar  Energy
2004;76(4):423–53.
[14] Chen ZS, Mo SP, Hu P. Recent progress in thermodynamics  of  radiation—exergy  of radiation:  effective  temperature  of  photon and entropy constant of photon. Science in China  Series  E:  Technological  Sciences 2008;51(8):1096–109.
[15] Virtuani A, Lotter E, Powalla M. Influence of  the  light  source  on  the  lowirradiance performance of Cu (In: Ga) Se2 solar cells.
Solar  Energy  Materials  and  Solar  Cells 2006;90(14):2141–9.
[16] Pemanfaatan  Energi  Surya  Di  Indonesia, http://www.esdm.go.id/news-archives/56- artikel/3347-pemanfaatan-energi-surya-di- indonesia.html
[17] Kusdiana,  Dadan.,  kondisi  riil  kebutuhan energi  di  indonesia  dan  sumber-sumber energi  alternatif  terbarukan,  Direktorat Jenderal  Listrik  dan  Pemanfaatan  Energi
Departemen  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral, Bogor, 3 Desember 2008.

## Biodata Penulis
Eka Prasetyono adalah dosen muda di Program Studi  Teknik  Elektro  Industri  Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya  dengan  bidang keahlian mikrokontroler dan otomasi industri.
Ragil  Wigas  Wicaksana adalah mahasiswa semester  8  di  Program  Studi  Teknik  Elektro industri Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.
Novie  A  Windarko adalah  dosen  senior  di Program Studi Teknik Elektro Industri
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya dengan bidang keahlian elektronika daya dan renewable energy.
Moh.  Zaenal  Efendi adalah  dosen  senior  di Program Studi Teknik Elektro Industri
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya dengan bidang keahlian elektronika daya.