## Metode Maximum Power Point Tracking pada Panel Surya: Sebuah Tinjauan Literatur
Gede Patrianaya Margayasa Wirsuyana 1 , Rukmi Sari Hartati 2 , Ida Bagus Gede Manuaba 3 1,2,3 Program Studi Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Udayana, Denpasar 1 patrianayagede@gmail.com, 2 rukmisari@unud.ac.id, 3 ibgmanuaba@unud.ac.id

## Abstrak
Metode  pelacakan  titik  daya  maksimum  (MPPT)  yang  efisien  memainkan  peran  penting untuk  meningkatkan  efisiensi  sistem  pembangkit photovoltaic (PV).  Studi  ini  memberikan tinjauan tentang status metode MPPT saat ini untuk sistem PV yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori. Kategorisasi didasarkan pada karakteristik pelacakan dari metode yang dibahas. Pada  penelitian  ini  juga  dilakukan  perbandingan  antar  metode  MPPT  berdasarkan  tiga parameter  yaitu  waktu  konvergensi,  tingkat  osilasi,  dan  efisiensi  sebagai  acuan  pemilihan metode  untuk  membuat  analisis  yang  komprehensif.  Tinjauan  literatur  yang  dijelaskan dalam penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi untuk mengatasi kesenjangan untuk penelitian lebih lanjut di bidang ini. Tinjauan komparatif dalam bentuk tabel juga disajikan di  akhir  pembahasan  setiap  kategori  untuk  mengevaluasi  kinerja  metode  ini,  yang  akan membantu dalam memilih teknik yang sesuai untuk aplikasi tertentu. Hasil yang didapatkan adalah  metode  konvensional  unggul  pada  waktu tracking yang  cepat  yaitu  0,08  s  dengan menggunakan  metode  P&O  sedangkan  metode  metaheuristik  unggul  pada  efisiensi  dan osilasi yang rendah yaitu metode PSO dengan efisiensi 99,98%.
Kata  kunci: efisiensi,  hibrid,  konvensional,  metaheuristik,  MPPT,  osilasi,  PV,  waktu konvergensi

## Abstract
The  efficient  maximum  power  point  tracking  (MPPT)  method  plays  an  important  role  to improve  the  efficiency  of  photovoltaic  (PV)  generation  systems.  This  study  provides information on the current status of the MPPT method for PV systems classified into three categories. The categories are based on the search characteristics of the methods discussed. In this  study,  a  comparison  among  MPPT  methods  was  also  carried  out  based  on  three parameters, namely convergence, oscillation rate, and efficiency as a reference for selecting methods to make a comprehensive analysis. The literature review described in this study can be used as a reference to address for further research in this area. A comparative overview in tabular form is also provided at the end of each category for selecting these methods, which will assist in the appropriate technique for a particular application. The results obtained are that the conventional method excels at a fast tracking time of 0.08 s using the P&O method while  the  metaheuristic  method  excels  at  efficiency  and  low  oscillations,  namely  the  PSO method with an efficiency of 99.98%.
Keywords: efficiency,  hybrid,  conventional,  metaheuristic,  MPPT,  oscillation,  PV, convergence time

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 211 - 224

## 1. Pendahuluan
Peningkatan tingkat emisi gas rumah kaca dan biaya bahan bakar adalah alasan utama di balik upaya untuk menggunakan berbagai sumber energi terbarukan [1], [2]. Di antara berbagai sumber energi berkelanjutan, energi matahari merupakan salah satu yang cocok karena  bersih,  bebas  emisi  dan  mudah  diubah  langsung  menjadi  listrik  dengan memanfaatkan  sistem photovoltaic (PV)  [3].  Pembangkit  listrik  tenaga  surya  telah menunjukkan  potensi  yang  patut  diperhatikan  dalam  memenuhi  permintaan  energi.  Di Indonesia,  potensi  kapasitas  pembangkit  listrik  berorientasi  matahari  merupakan  yang paling  besar  yaitu  200  GWp  atau  lebih  dari  50%  dari  total  potensi  energi  terbarukan seluruhnya [4]. Diperkirakan kapasitas pembangkit PLTS akan mengalami pertumbuhan lebih  cepat  dengan  semakin  ekonomisnya  harga  listrik  dari  PLTS  sehingga  pada  tahun 2050  mencapai  187  GWp  atau  72%  dari  total  kapasitas  pembangkit [5].  Namun, penggunaan ekstensif sistem PV tidak begitu umum karena biaya awal yang tinggi. Sekali lagi, tidak ada jaminan bahwa energi yang dikirim dari PV menunjukkan  kualitas daya keluaran yang baik dan stabil karena energi tersebut sepenuhnya bergantung pada radiasi berorientasi matahari dan suhu sekitar modul PV, wilayah sel, dan beban. Untuk operasi sel  PV  yang  efisien  dan  kualitas  daya  yang  baik  di  bawah  kondisi  iklim  yang  berubah- ubah, mekanisme yang tepat diperlukan untuk mencapai daya maksimum dari PV, yang dianggap  sebagai  pelacakan  titik  daya  maksimum  (MPPT)  dalam  literatur.  MPPT meningkatkan efisiensi dan masa pakai modul PV [6].
Para peneliti di seluruh dunia menciptakan berbagai metodologi untuk menghasilkan daya sebanyak yang diharapkan dari sumber energi terbarukan dan khususnya, dari panel surya.  Sampai  saat  ini,  sejumlah  besar  algoritma  MPPT  dapat  diakses  dalam  literatur untuk  sistem  PV  off-grid  dan  grid  [7].  Pemilihan  sistem  MPPT  tertentu  dari  berbagai metode  MPPT  yang  ada  merupakan  hal  yang  membingungkan  karena  setiap  metode memiliki kelebihan dan kelemahan tertentu [8]. Hingga saat ini, pengoperasian berbagai metode  MPPT  disajikan  oleh  berbagai  makalah  penelitian.  Banyak  penelitian  juga  telah diterbitkan untuk mengklasifikasikan metode ini. Seperti pada [9], yang melakukan studi perbandingan  antar  metode  MPPT.  Namun,  tidak  dijelaskan  secara  detail  mengenai perbedaan dari metode konvensional, metaheuristik, dan hibrid secara mendetail dan juga parameter yang digunakan belum bisa diukur dengan jelas. Pada penelitian ini dilakukan upaya  untuk  mengkategorikan  delapan  metode  MPPT  yang  dibahas  ke  dalam  tiga kategori berdasarkan sifat pelacakan dan teknik komputasinya untuk menemukan MPP yang  sebenarnya.  Ketiga  kelompok  yang  dikategorikan  tersebut  adalah  metode konvensional, metode berbasis kecerdasan buatan (metaheuristik), dan metode hibrid atau kombinasi.  Untuk  mengetahui  metode  yang  efisien  juga  dilakukan  perbandingan  pada masing-masing kategori berdasarkan tiga kriteria yaitu waktu konvergensi (waktu untuk mencapai kondisi steady state ), tangkat osilasi, dan efisiensi. Tabel perbandingan dan cara kategorisasi  akan  membantu  di  masa  depan  untuk  memilih  metode  MPPT  yang  sesuai untuk sistem PV.
Artikel  ini  disusun  sebagai  berikut.  Pada  Bagian  2,  disajikan  tinjauan  Pustaka  yang membahas model sistem PV surya dengan karakteristik I V, rangkaian ekivalen, pengaruh suhu dan iradiasi, PSC, dan MPPT. Metodologi penelitian yang membahas alur penelitian dijelaskan  di  Bagian  3.  Tinjauan  literatur  berbagai  metode  MPPT  dan  perbandingannya ditunjukkan  di  Bagian  4.  Diskusi  keseluruhan  tentang  metode  yang  dibahas  setelah meninjaunya  juga  dirinci  di  Bagian  4.  Akhirnya,  kesimpulan  dari  artikel  ini  diakhiri  di Bagian 5.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1. Photovoltaic (PV)
Photovoltaic dibuat dari begitu banyak bagian-bagian kecil yang disebut sel surya yang terkoneksi seri dan paralel untuk mendapatkan nilai tegangan dan arus yang dibutuhkan [10].  Kumpulan  dari  banyak  sel  surya  disebut  dengan  modul  atau  panel  surya.  Ketika cahaya matahari yang berupa paket-paket partikel membentur mengenai sebuah material semikonduktor  yang  bersifat  positif  dan  negatif,  partikel-partikel  disebut  photon  ini mentransfer  energi  karena  benturannya  terhadap  material  menyebabkan  atom-atom material  kehilangan  elektronelektronnya.  Elektron-elektron  ini  bergerak  menuju permukaan  dan  menyebabkan  permukaan  yang  berseberangan  menjadi  bermuatan positip.  Apabila  sebuah  penghantar  diletakkan  diantara  kedua  perbedaan  muatan diantara permukaan material seperti ini, dan benturan partikel photon terhadap material berlanjut  secara  konstan  dan  kontinyu,  maka  arus  elektron  akan  terus  bergerak  dengan stabil. Begitulah energi listrik diproduksi oleh photovoltaic.
Gambar 1. Rangkaian ekivalen panel surya [11]
Model  ekuivalen  dari photovoltaic dapat  ditunjukan  pada  Gambar  1  [11],  di  mana sebuah  sel  photovoltaic  dimodelkan  sebagai  sumber  arus  yang  diparalel  dengan  dioda, dan memiliki tahanan seri dan tahanan paralel terhadap bias diode. Dari Gambar 1 bisa didapatkan persamaan ekivalen photovoltaic sebagaimana Persamaan (1).
𝐼 = 𝐼 𝑝ℎ − 𝐼 𝑜 (𝑒 (𝑉+𝐼𝑅𝑠)𝑞 𝑎 𝑘𝑇 − 1) − (𝑉+𝐼𝑅 𝑠 ) 𝑅 𝑠ℎ (1)
Di  mana 𝐼 dan 𝑉 masing-masing  adalah  arus  dan  tegangan  keluaran  PV, 𝐼 𝑝ℎ adalah arus photocurrent yang terbangkit pada PV, 𝐼 𝑜 adalah arus saturasi diode, q adalah muatan elektron sebesar 1,6x10 -19 coulumb, k adalah konstanta Boltzman, 𝑇 adalah temperature sel , 𝑅 𝑠 adalah resistensi seri sel, 𝑅 𝑠ℎ adalah resistensi parallel sel, serta a adalah factor kualitas diode (bernilai antara 1 dan 2).

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 211 - 224
Daya yang dihasilkan panel surya ketika mendapat cahaya diperoleh dari kemampuan perangkat  panel  surya  tersebut  untuk  memproduksi  tegangan  dan  mengeluarkan  arus ketika  diberi  beban  pada  waktu  yang  sama.  Kemampuan  ini  direpresentasikan  dalam karakteristik kurva (I-V) dan karakteristik kurva daya-tegangan (P-V) sesuai pada Gambar 2  [12].  Pada  kurva  I-V  menggambarkan  keadaan  sebuah  panel  surya  yang  beroperasi secara normal. Panel surya akan menghasilkan energi maksimum jika nilai 𝑉 𝑚𝑝 dan 𝐼 𝑚𝑝 juga maksimum. Kurva I-V terdiri dari 3 hal penting yaitu Maximum Power Point ( 𝑉 𝑚𝑝 dan 𝐼 𝑚𝑝 ) ialah titik operasi, di mana maksimum output yang dihasilkan oleh panel surya saat kondisi operasional. Open Circuit Voltage ( 𝑉 𝑜𝑐 ) ialah kapasitas tegangan maksimum yang dapat  dicapai  pada  saat  tidak  adanya  arus  ( I =0).  Lalu Short  Circuit  Current ( 𝐼 𝑠𝑐 )  ialah maksimum output arus  dari  panel  surya  yang  dapat  dikeluarkan  dengan  kondisi short circuit (V=0).
Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  besar  tegangan output dari  panel  surya  yaitu iradiasi matahari dan temperatur. Arus output sangat terpengaruh oleh intensitas cahaya matahari yang jatuh di atas permukaan panel surya. Ketika intensitas cahaya turun maka arus output kecil dan saat intensitas cahaya naik maka arus output akan bertambah besar. Selain itu radiasi matahari berpengaruh terhadap daya output panel surya, semakin besar intensitas radiasi matahari maka daya yang dihasilkan oleh sel surya juga akan mendekati maksimal. Selain itu, panel surya dapat beroperasi secara maksimum jika temperatur sel tetap  normal  pada  25 ᴼ ,  kenaikan  temperatur  melebihi  25 ᴼ akan  melemahkan  tegangan output ( 𝑉 𝑜𝑐 ). Setiap kenaikan sebesar 1 ᴼ dari 25 ᴼ akan berkurang sekitar 0,4% pada total daya  yang  dihasilkan  akan  melemah  2×  lipat  untuk  kenaikan temperatur  sel  per  10 ᴼ . Gambar 3a dan 3b menunjukkan grafik perbandingan kurva karakteristik PV dengan nilai iradiasi dan temparatur yang berbeda [13].
(a)
(b)
Gambar 3. Perbandingan kurva karakteristik PV [13] (a) iradiasi berbeda (b) temperatur berbeda

## 2.2. Partial Shading Condition (PSC)
Kondisi partial shading adalah sebuah kejadian di mana beberapa panel surya pada sebuah  PV Array menerima  iradiasi  matahari  yang  tidak  sama  ( non - uniform  irradiance ) karena terbayangi sebagian oleh sebuah benda [14]. Daya yang dihasilkan dari panel yang terdapat partial shading lebih rendah  dibanding panel yang tidak  terkena partial shading . Panel  surya  yang  terkena partial shading akan  berubah  fungsi  seolah-olah  menjadi hambatan  serta  menyerap  arus  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dari  panel  surya  yang tidak terbayangi. Hal tersebut dikarenakan sel surya yang tidak terkena matahari menjadi
bersifat resistif. Hal ini mampu merusak panel tersebut karena panas yang berlebihan dari arus tersebut. Untuk menghindari hal ini maka diperlukan pemasangan bypass diode yang dirangkai paralel di setiap panel seperti pada Gambar 4 [15]. Bypass diode ini menyediakan jalur sementara untuk proses konduksi arus saat terjadi fenomena partial shading .
Gambar 4. Dioda bypass pada panel surya [15]
Namun  ada  efek  samping  dari  pemasangan bypass diode ini.  Saat  sebuah  PV Array dalam  keadaan  iradiasi  seragam  ( uniform irradiance ),  terdapat  1  puncak  pada  kurva karakteristik  P-V  yang  menunjukkan  puncak  global  atau global peak .  Puncak  ini menunjukkan  daya  maksimum  pada  PV Array tersebut.  Ketika partial shading terjadi, muncul  beberapa  puncak  pada  kurva  P-V  karena  pemasangan bypass diode .  Akibatnya daya  yang  diserap  oleh  sistem  konsumen  tidak  maksimal  dan  ada  penurunan  efisiensi yang  cukup  mempengaruhi  kualitas  daya  dari  sistem  panel  surya  tersebut.  Banyaknya puncak  yang  muncul  tergantung  dari  konfigurasi  PV String serta  seberapa  besar  efek partial shading . Gambar 5 menunjukkan kurva P-V saat terjadi partial shading [16].
Gambar 5. Kurva P-V saat terjadi partial shading [16]
Puncak yang paling tinggi adalah global peak yang menunjukkan daya maksimum yang dihasilkan  oleh  PV String ,  sedangkan  puncak  lainnya  adalah local peak .  Hal  ini  bisa mengacaukan sistem MPPT dengan algoritma sederhana seperti P&O karena puncak yang dicari  lebih  dari  1.  Namun,  waktu  terjadinya partial shading tidaklah  konstan.  Hal  ini dikarenakan pola partial shading yang bisa berubah-ubah tergantung kondisi cuaca saat itu. Dengan pola partial shading yang sama, daya maksimum dari sistem PV menurun secara konstan dan berbanding terbalik dengan tingkat partial shading . Semakin tinggi efek partial shading maka  daya  maksimum  panel  surya  yang  dihasilkan  semakin  rendah.  Hal  ini dikarenakan  sistem photovoltaic tergantung  dari  besarnya  iradiasi  matahari  untuk menghasilkan daya listrik.
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 211 - 224

## 2.3. Maximum Power Point Tracking (MPPT)
Maximum Power Point Tracking (MPPT) adalah sebuah metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai tegangan dan arus yang optimal sehingga didapat daya keluaran yang maksimal  dari  suatu  panel  surya  [17].  Daya  keluaran  yang  maksimal  ini  akan menghasilkan rasio daya yang tinggi dan mengurangi rugi-rugi pada panel surya. MPPT memerlukan dua komponen pendukung dalam pengoperasiannya yaitu arus input ( I ) dan tegangan input ( V ). Dua komponen ini dikombinasikan untuk mendapatkan nilai daya ( P ) seperti pada Persamaan (2).
𝑃 = 𝑉 × 𝐼 (2)
Secara  matematis,  untuk  mencari  titik  maksimum  pada  suatu  kurva  parabola  yaitu turunan pertama f’(x) sama dengan nol. Turunan ini merupakan nilai kemiringan (gradien) garis singgung pada suatu kurva parabola. Gradien akan positif ketika kurva naik (f’(x) > 0) dan akan negatif  ketika kurva turun (f’(x) < 0). Ketika pada kondisi maksimum, gradien sejajar dengan sumbu absis (x). Pada konsep MPPT, gradien ini sebagai slope (S). Sehingga untuk menentukan titik daya maksimum atau Maximum Power Point (MPP) diperoleh pada keadaan  S  sama  dengan  nol.  S  merupakan  perbandingan  perubahan  daya  (dP)  dengan perubahan tegangan (dV).
Prinsip kerja MPPT yang ditunjukkan pada Gambar 6 [18] yaitu menaikkan tegangan dan  menurunkan  tegangan  kerja  panel  surya.  Apabila  tegangan  ( V )  jatuh  pada  daerah sebelah  kiri  tegangan  maksimum  ( 𝑉 𝑚𝑝𝑝 )  atau  (V)  <  ( 𝑉 𝑚𝑝𝑝 ),  maka  ( V )  akan  dinaikkan sampai  mencapai  ( 𝑉 𝑚𝑝𝑝 ),  begitu  juga  sebaliknya  apabila  ( V )  berada  di  sebelah  kanan tegangan  maksimum  ( 𝑉 𝑚𝑝𝑝 )  atau  (V)    >  ( 𝑉 𝑚𝑝𝑝 ),  maka  ( V )  akan  diturunkan  sampai mencapai  ( 𝑉 𝑚𝑝𝑝 ).  Setelah  mencapai  ( 𝑉 𝑚𝑝𝑝 ),  secara  otomatis  daya  keluaran  juga  akan maksimal ( 𝑃 𝑚𝑝𝑝 ), yang bertugas untuk menaikkan dan menurunkan tegangan adalah DC- DC converter .
Gambar 6. Prinsip kerja MPPT [18]

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  melakukan  tinjauan  dan  perbandingan  terhadap  penerapan  metode MPPT konvensional, metaheuristik, dan hybrid dilihat dari tiga kriteria yaitu waktu untuk mencapai steady state , tingkat osilasi, serta efisiensi yang dihasilkan. Data yang digunakan berasal dari artikel jurnal, publikasi conference , dan dokumen lainnya. Data ini diperoleh melalui pengindeks atau mesin pencari seperti Google Scholar, ResearchGate, dan IEEE Xplore. Skematik penelitian yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Skematik penelitian
Penelitian dilakukan melalui beberapa tahapan. Tahapan pertama melakukan tinjauan literatur tentang gambaran dan prinsip kerja beberapa metode MPPT secara umum  dan tinjauan  penelitian  tentang  penerapan  metode  MPPT  konvensional,  metaheuristik,  dan hibrid. Selanjutnya pada tahapan kedua dilakukan pengolahan data dan analisa dari hasil tinjauan literatur untuk dilakukan perbandingan dan mengetahui performa dari masing- masing  metode  MPPT  yang  diteliti.  Pada  tahapan  ketiga  dilakukan  analisa  mengenai status penerapan metode MPPT yang paling optimal untuk menghasilkan daya maksimal dengan kualitas yang baik dari panel surya.

## 4. Metode Maximum Power Point Tracking (MPPT)

## 4.1. Metode Konvensional
Metode MPPT konvensional  lebih mudah diimplementasikan dibandingkan dengan metode  lain  [7]  karena  menggunakan  pengukuran  sederhana  menggunakan  sensor tegangan, arus, temperature, dan iradiasi untuk mencapai MPP. Metode Perturb & Observe dan Incremental Conductance adalah salah satu yang termasuk metode MPPT konvensional.
Gambar 8. Posisi dP/dV yang berbeda pada kurva P-V [19]
Tinjauan tentang prinsip kerja metode MPPT secara umum Tinjauan penelitian tentang penerapan metode MPPT konvensional,
metaheuristik, dan hybrid
Pengolahan data dan analisa
Status penerapan metode BIA sebagai pereduksi harmonisa pada MLI

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 211 - 224

## 4.1.1.  Metode
Perturb & Observe (P&O)
Algoritma Peturb and Observe (P&O) merupakan jenis algoritma kontrol MPPT yang memiliki  komputasi  mudah  dan  cepat.  P&O  juga  disebut  dengan  metode hill  climbing , yang mengacu pada karakteristik P-V dari sel surya [19]. Seperti Gambar 8 terdapat 3 jenis titik yang berada pada 3 posisi yaitu dP/dV > 0, dP/dV = 0 dan dP/dV < 0. Saat dP/dV > 0 maka  tegangan  panel  surya  diganggu (peturbed) untuk  memindahkan  tegangan  panel surya menuju titik MPP dan saat dP/dV < 0 maka algoritma P&O membalik arah gangguan [19], [20].
Penelitian  penerapan  metode  P&O  dilakukan  pada  [21],  [22],  dan  [23].  Pada  [22], dilakukan  simulasi  melalui  Matlab  dengan  menggunakan boost  converter sebagai  media konversi  energi. Pengujian  dilakukan  dengan  mengubah  nilai  iradiasi  dan  temperatur. Dalam  penelitiannya  dihasilkan  efisiensi  daya  sangat  fluktuatif  yaitu  dengan  nilai terendah  70,77%  dan  sempat  menyentuh  nilai  tertinggi  sebesar  99,99%.  Hal  ini  bisa disebabkan  karena  osilasi  yang  dihasilkan  tinggi  karena  perubahan  kondisi  cuaca sehingga  daya  yang  dihasilkan  tidak  stabil.  Waktu tracking yang  dibutuhkan  untuk mencapai  kondisi  tunak  juga  sangat  fluktuatif  yaitu  0,4  –  3  s.  Penelitian  serupa  juga dilakukan  pada  [23]  yaitu  penerapan  metode  P&O  dalam  kondisi  berbayang.  Dalam penelitiannya dihasilkan efisiensi daya dari metode P&O sebesar 84,71 – 99.98%. Efisiensi dari metode P&O lebih bervariasi dikarenakan osilasi yang cukup tinggi sehingga daya keluaran  masih  belum  stabil.  Waktu tracking yang  dibutuhkan  untuk  mencapai  kondisi tunak oleh metode P&O selama 0,11 – 0,153 s. Sedangkan pada [21] disajikan perbandingan metode P&O dan metode ANN sebagai validasi. Media konversi energi yang digunakan adalah buck boost converter . Hasilnya, dihasilkan waktu tracking yang dibutuhkan adalah selama 0,08 s namun memiliki osilasi yang cukup tinggi mencapai 11,5% dengan efisiensi sebesar 99,28%.

## 4.1.2.  Metode Incremental Conductance (IC)
Strategi ini pada dasarnya menggunakan cara yang sama dari P&O untuk mencapai MPP,  namun  menggunakan  hubungan  unik  dari  kurva  IV  (kurva  arus-tegangan). Perhitungan ini memahami estimasi arus dan tegangan sel PV dan mengukur turunan dari arus sel PV (dI) dan tegangan sel PV (dV ) [24]. Strategi IC tergantung pada bagaimana turunan dari daya keluaran P terhadap tegangan panel V ekuivalen dengan nol pada MPP. Dalam metode ini, semua data akan dimaksudkan untuk menggunakan kemiringan kurva P-V  sistem  dan  melacak  MPP  dengan  data  tersebut.  Jika  kemiringan  kurva  P-V  atau turunan  dari  daya  larik  PV  (dP=dV)  adalah  nol,  maka  hanya  proses  pelacakan  yang dilakukan. Setiap kali kondisi cuaca berubah dengan cepat, pelacakan MPP akan lebih sulit, dan laju pelacakan juga menurun dalam laju eksponensial karena perubahan kurva P-V yang konsisten.
Penelitian penerapan metode P&O dilakukan pada [25] dan [26]. Pada [25], penelitian penerapan metode IC dilakukan dengan menggunakan SEPIC Converter dan diuji dengan empat  pola shading yang  menghasilkan  iradiasi  berbeda-beda.  Hasilnya,  efisiensi  yang dihasilkan cukup rendah sebesar 61,89% dengan osilasi yang cukup tinggi dan memiliki waktu tracking selama  0,3 s.  Pada  [26],  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan buck boost converter dan diuji dengan dua nilai iradiasi yaitu 500 W/m 2 dan 1000 W/m 2 . Hasilnya, efisiensi yang dihasilkan sangat baik hamper mendekati 100% namun waktu tracking yang dihasilkan cukup lama yaitu selama 0,434 – 0,479 s dengan osilasi yang cukup tinggi.

## 4.2. Metode Metaheuristik
Metode  metaheuristik  pada  dasarnya  menggunakan  kecerdasan  buatan  untuk mendeteksi daya optimal dari panel surya. Berbeda dengan metode konvensional, metode ini  memiliki  sistem  komputasi  yang  lebih  kompleks  [27].  Metode  PSO,  GA,  dan  ANN merupakan jenis metode berbasis kecerdasan buatan.
4.2.1.  Metode Particle Swarm Optimization (PSO)
Algoritma  PSO  adalah  metode  optimasi  global  multi-fungsi  yang  dikembangkan dengan  mensimulasikan  perilaku  mencari  makan  burung.  Performanya  yang  luar  biasa untuk memecahkan masalah multi-puncak dalam sistem multi-variabel telah diakui secara luas  oleh  para  peneliti  di  berbagai  bidang.  Tujuan  dari  PSO  adalah  untuk  menemukan partikel terbaik yang mewakili solusi optimal global, yaitu GMPP dari PV array . Partikel dapat berupa tegangan keluaran atau arus keluaran, dan fungsi tujuan dapat berupa daya keluaran. Dengan asumsi konverter dipasang, duty ratio dapat menjadi variabel kontrol. Namun,  inisialisasi  grup  dan  perubahan  lingkungan  memiliki  dampak  besar  pada kinerjanya.
Penelitian  penerapan  metode  PSO  dilakukan  pada  [23] dan  [28].  Pada  [23],  selain penerapan metode P&O, juga dilakukan perbandingan dengan metode PSO dalam kondisi berbayang. Dalam penelitiannya dihasilkan efisiensi daya dari metode PSO sebesar 99,84 –  99,98%.  Efisiensi  dari  metode  PSO  lebih  stabil  dibandingkan  dengan  metode  P&O dikarenakan  osilasi  yang  dihasilkan  lebih  rendah  sehingga  daya  keluaran  lebih  stabil. Namun waktu tracking yang dibutuhkan untuk mencapai kondisi tunak oleh metode PSO sedikit  lebih  lama  dibandingkan  dengan  metode  P&O  yaitu  selama  0,11  –  0,172  s. Sedangkan  pada  [28],  digunakan flyback  converter sebagai  media  penerapan  MPPT  PSO. Hasilnya, efisiensi yang dihasilkan cukup tinggi sebesar 91,42% sedangkan waktu tracking yang diperlukan untuk mencapai kondisi tunak adalah selama 0,8 s dengan menghasilkan osilasi yang rendah.
4.2.2.  Metode Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  Neural  Network (ANN)  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sering digunakan untuk menyelesaikan masalah yang kompleks. ANN adalah model matematika yang  memiliki  urutan  kerja  seperti  kerja  biologis jaringan  saraf  tiruan,  dan  dimodelkan dengan  struktur  matematika  [29].  ANN  merupakan  sistem  pemrosesan  yang  saling berhubungan  dan  bertukar  informasi,  seperti  sistem  neuron  di  otak.  Setiap  proses memiliki  nilai  konstan  yang  disebut  bobot  dan  bias  dan  kemudian  memiliki  aktivasi  di setiap neuron. ANN memiliki beberapa keunggulan diantaranya pelatihan off-line, respon cepat,  pemetaan  nonlinier,  upaya  komputasi  yang  lebih  sedikit,  operasi  yang  kuat,  dan dapat memecahkan masalah yang rumit.
Penelitian penerapan metode ANN dilakukan pada [21] dan [26]. Pada [21], disajikan perbandingan  metode  P&O  dan  metode  ANN  sebagai  validasi.  Media  konversi  energi yang  digunakan  adalah buck  boost  converter .  Hasilnya,  dihasilkan  waktu tracking yang dibutuhkan adalah selama 0,063 s dengan tanpa osilasi yang dihasilkan dan mempunyai efisiensi  sebesar  99,97%.  Hasil  ini  lebih  baik  jika  dibandingkan  metode  P&O  pada penelitian ini juga dengan variabel dan parameter yang sama.  Penelitian juga dilakukan dalam  [26],  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan buck  boost  converter dan  diuji dengan  dua  nilai  iradiasi  yaitu  500  W/m 2 dan  1000  W/m 2 .  Hasilnya,  efisiensi  yang dihasilkan sangat baik yaitu sebesar 90,6 – 99,25% dengan waktu tracking yang dihasilkan cukup lama yaitu selama 0,065 – 0,083 s dengan osilasi yang cukup tinggi.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 211 - 224
4.2.3.  Metode Differential Evolution (DE)
Differential  Evolution (DE)  adalah  salah  satu  algoritma  evolusioner  yang mengoptimalkan  masalah  dengan  secara  iteratif  meningkatkan  solusi  kandidat  dalam populasi  sampai  solusi  terbaik  diperoleh.  DE  merupakan  salah  satu  algoritma  berbasis populasi  yang  paling  banyak  digunakan  karena  memiliki  struktur  yang  sederhana, konvergensi yang cepat, ketahanan yang baik dan mudah untuk dilaksanakan [30]. Kurva P-V dari photovoltaic dapat terdiri dari beberapa  titik daya maksimum di bawah kondisi berbayang. Ini dapat membingungkan algoritma MPPT konvensional untuk menemukan GMPP  yang  sebenarnya.  DE  mampu  melacak  GMPP  karena  bergantung  pada  ruang pencarian  yang  luas  pada  kurva  P-V,  gangguan  stokastiknya  juga  membantu  algoritma untuk  menjelajahi  ruang  pencarian  dengan  lebih  baik.  Algoritma  DE  mudah diimplementasikan  karena  hanya  beberapa  parameter  yang  diperlukan  untuk  diatur seperti  Np  (ukuran  populasi),  f  (faktor  mutasi)  dan  Cr  (laju  persilangan).  Parameter- parameter ini perlu disetel dalam desain sistem awal untuk memberikan hasil yang baik pada  proses  optimasi.  Proses  optimasi  DE  meliputi  inisialisasi,  mutasi, crossover ,  dan seleksi.
Penelitian penerapan metode ANN dilakukan pada [31] dan [32]. Pada [31], penelitian dilakukan  melalui  simulasi  dengan software PSIM.  Simulasi  dilakukan  dengan  kondisi partial  shading dengan  empat  pola shading dengan  variasi  nilai  iradiasi  yaitu  600  –  1000 W/m 2 . Perangkat untuk penerapan MPPT menggunakan boost converter . Hasilnya, MPPT DE mampu menghasilkan efisiensi sebesar 99,9% dengan kecepatan waktu tracking selama 0,309 s. Osilasi yang dihasilkan cenderung tinggi di awal saat melakukan tracking , namun menjadi stabil setelah mencapa MPP. Sedangkan pada [32], dilakukan penelitian serupa dengan  menggunakan  perangkat buck  converter dan  menggunakan  tiga  pola shading . Penelitian  ini  menghasilkan  efisiensi  MPPT  sebesar  98,6  – 99,1%  dengan  waktu tracking 0,075 – 0,14 s dengan osilasi yang sama seperti penelitian sebelumnya.

## 4.3. Metode Hibrid
Metode  hibrid  merupakan  gabungan  antara  metode  konvensional  dan  metode kecerdasan buatan. Metode ini dibuat dengan tujuan untuk mengatasi permasalahan yang dihasilkan kedua metode tersebut sehingga tercipta sistem MPPT yang lebih optimal. Pada penelitian ini akan dibahas mengenai kombinasi metode MPPT ANN – IC, PSO – IC, dan ANN – P&O.
Penelitian [26] membahas mengenai kombinasi metode ANN yang merupakan metode metaheuristic  dan  metode  IC  yang  merupakan  metode  konvensional.  Kombinasi  dua metode  ini  diharapkan  menghasilkan  performa  MPPT  yang  lebih  baik  dibandingkan hanya berdiri sendiri. Penelitian dilakukan dengan menggunakan buck boost converter dan diuji  dengan  dua  nilai iradiasi  yaitu  500  W/m 2 dan  1000  W/m 2 .  Hasilnya,  efisiensi  yang dihasilkan sangat baik yaitu sebesar 100% dengan waktu tracking yang dihasilkan cukup lama  yaitu  selama  0,057  –  0,068  s.  Hasil  ini  lebih  baik  dibandingkan  performa  metode MPPT  ANN  dan  IC  yang  berdiri  sendiri.  Namun  sangat  disayangkan  osilasi  yang dihasilkan  lebih  tinggi  dibandingkan  jika  masing-masing  metode  berdiri  sendiri.  Lalu pada [25], dilakukan penelitian dengan kombinasi metode PSO dan metode IC. Penelitian dilakukan  dengan  menggunakan SEPIC  Converter dan  diuji  dengan  empat  pola shading yang  menghasilkan  iradiasi  berbeda-beda.  Hasilnya,  efisiensi  rata-rata  yang  dihasilkan cukup tinggi sebesar 99,66% dengan osilasi yang  mirip dengan yang dihasilkan metode PSO dan memiliki waktu tracking selama 0,34 s yang masih lebih lama jika dibandingkan dengan  metode  IC.  Sedangkan  pada  [33],  kombinasi  metode  ANN  dan  P&O  dilakukan
menggunakan boost converter dan diuji dengan tiga nilai iradiasi berbeda yaitu 600, 800, dan 1000 W/m 2 . Hasilnya, metode yang diusulkan mampu menghasilkan efisiensi sebesar 97,67% pada kondisi cuaca normal dan sebesar 97,52% pada kondisi cuaca berubah-ubah. Osilasi yang dihasilkan juga relatif rendah jika dibandingkan dengan metode P&O, dan waktu tracking yang dibutuhkan tidak disebutkan secara tertulis namun jika dilihat pada data gambar bisa dikatakan hampir mencapai 1 s.

## 4.2. Perbandingan Performa Metode MPPT
Setelah  meninjau  berbagai  literatur  tentang  penerapan  metode  MPPT  konvensional maupun  berbasis  kecerdasan  buatan  (metaheuristik)  dan  hibrid,  maka  dilakukan perbandingan  performa  dari  metode  yang  digunakan.  Ada  tiga  indikator  yang  menjadi parameter kualitas dan kehandalan dari sistem yang dirancang. Indikator pertama yaitu dengan  membandingkan  waktu tracking sampai  mencapai  kondisi steady  state .  Semakin cepat waktu yang dihasilkan maka semakin handal metode tersebut jika diaplikasikan di berbagai  kondisi  cuaca.  Indikator  selanjutnya  dilihat dari  nilai  efisiensi  yang  dihasilkan dari  metode  yang  digunakan.  Semakin  besar  efisiensi,  semakin  baik  keandalan  sistem karena rugi-rugi daya semakin kecil. Dan indicator ketiga adalah tingkat osilasi di mana semakin rendah osilasi maka semakin stabil daya keluaran dari metode tersebut. Tabel 1 menunjukkan perbandingan performa metode MPPT dari berbagai literatur.
Tabel 1. Perbandingan performa metode MPPT
Ref. Metode Kategori Kriteria Waktu Tracking Tingkat Osilasi Efisiensi [22] P&O Konvensional 0,4 – 3 s Tinggi 70,77 – 99,99% [23] P&O Konvensional 0,11 – 0,153 s Tinggi 84,71 – 99,98% [21] P&O Konvensional 0,08 s Tinggi 99,28%. [25] IC Konvensional 0,3 s Tinggi 61,89% [26] IC Konvensional 0,434 – 0,479 s Tinggi 100% [23] PSO Metaheuristik 0,11 – 0,172 s Rendah 99,84 – 99,98% [28] PSO Metaheuristik 0,8 s Rendah 91,42% [21] ANN Metaheuristik 0,063 s Rendah 99,97% [26] ANN Metaheuristik 0,065 – 0,083 s Rendah 90,6 – 99,25% [31] DE Metaheuristik 0,309 s Rendah 99,9% [32] DE Metaheuristik 0,075 – 0,14 s Rendah 98,6 – 99,1% [26] ANN – IC Hibrid 0,057 – 0,068 s Tinggi 100% [25] PSO – IC Hibrid 0,34 s Rendah 99,66% [33] ANN – P&O Hibrid ± 1 s Rendah 97,52 – 97,67%
Dapat  dilihat  bahwa  metode  MPPT  konvesional  menghasilkan  tingkat  osilasi  yang tinggi  yang  menyebabkan  efisiensi  yang  dihasilkan  cenderung  rendah  dan  sangat fluktuatif.  Sedangkan  metode  metaheuristik  mempunyai  efisiensi  yang  tinggi  dan cenderung stabil karena mempunyai tingkat osilasi yang rendah. Namun waktu tracking dari metode metaheuristik masih  belum memuaskan  dan kebanyakan  masih lebih lama dibandingkan  dengan  metode  konvensional  P&O  yang  mampu  mencapai steady  state hanya  dengan  waktu  0,08  s.  Pada  metode  hybrid,  waktu tracking yang  dihasilkan  oleh kombinasi  metode  PSO  –  IC  dan  metode  ANN  –  P&O  masih  tergolong  lama  jika dibandingkan dengan metode ANN  – IC, namun di saat yang bersamaan tingkat osilasi metode  ANN  –  IC  masih  cukup  tinggi  sehingga  tidak  ada  yang  benar-benar  unggul  di semua  indikator  yang  digunakan.  Dari  analisa  tersebut,  maka  dapat  dikatakan  bahwa keunggulan  metode  konvensional  terdapat  pada  waktu tracking yang  cukup  cepat dibandingkan dengan metode lainnya, sedangkan keunggulan yang terdapat pada metode

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 211 - 224
metaheuristik  ada  pada  tingkat  osilasi  yang  rendah  dan  efisiensi  yang  tinggi,  namun cukup  lama  untuk  mencapai  keadaan  tunak.  Metode  hybrid  yang  diteliti  juga  masih mempunyai  performa  yang  belum  maksimal  jika  dilihat  dari  tiga  indikator  tersebut sehingga perlu diteliti lagi kombinasi metode yang paling cocok.

## 5. Kesimpulan
Maximum Power Point Tracking (MPPT) adalah sebuah metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai tegangan dan arus yang optimal sehingga didapat daya keluaran yang maksimal  dari  suatu  panel  surya.  Masing-masing  metode  MPPT  baik  itu  konvensional, metaheuristik,  dan  hibrid  mempunyai  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing. Keunggulan  metode  konvensional  terdapat  pada  waktu tracking yang  cukup  cepat dibandingkan dengan metode lainnya, sedangkan keunggulan yang terdapat pada metode metaheuristik  ada  pada  tingkat  osilasi  yang  rendah  dan  efisiensi  yang  tinggi.  Metode hybrid yang diteliti juga masih mempunyai performa yang belum maksimal jika dilihat dari  tiga  indikator  tersebut  sehingga  perlu  diteliti  lagi  kombinasi  metode  yang  paling cocok untuk mencapai performa metode MPPT yang paling optimal.

## Daftar Pustaka
[1] P. V. Rosu, A. T. Plesca, G. Gabor, and G. Chiriac, “Optimizing the Operation of Photovoltaic Panel Systems,” EPE 2020 - Proc. 2020 11th Int. Conf. Expo. Electr. Power Eng. , no. Epe, pp. 318–321, 2020.
[2] C. Pica, R. Munteanu, S. Pavel, and H. Beleiu, “Modeling of Photovoltaic Panels,” EPE 2018 - Proc. 2018 10th Int. Conf. Expo. Electr. Power Eng. , pp. 769–773, 2018.
[3] G. Resch, A. Held, T. Faber, C. Panzer, and R. Haas, “Potentials and prospects for renewable energies at global scale,” pp. 1–15.
[4] A. C. A. Praditya Tampubolon, “Laporan Status Energi Bersih Indonesia,” Iesr , pp. 1–23, 2019, [Online]. Available: www.iesr.or.id
[5] Tim Sekretaris Jenderal Dewan Energi Nasional, “Indonesia Energy Out Look 2019,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2019.
[6] M. Mosa, M. B. Shadmand, R. S. Balog, and H. A. Rub, “Efficient maximum power point  tracking  using  model  predictive  control  for  photovoltaic  systems  under dynamic weather condition,” IET Renew. Power Gener. , vol. 11, no. 11, pp. 1401–1409, 2017.
[7] B.  Bendib,  H.  Belmili,  and  F.  Krim,  “A  survey  of  the  most  used  MPPT  methods: Conventional and advanced algorithms applied for photovoltaic systems,” Renew.
Sustain. Energy Rev. , vol. 45, pp. 637–648, 2015.
[8] P. Bhatnagar and R. K. Nema, “Maximum power point tracking control techniques: State-of-the-art in photovoltaic applications,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 23, pp. 224–241, 2013.
[9] O. Singh and S. K. Gupta, “A review on recent Mppt techniques for photovoltaic system,” 2018 IEEMA Eng. Infin. Conf. eTechNxT 2018 , pp. 1–6, 2018.
[10] M. V. Dambhare, B. Butey, and S. V. Moharil, “Solar photovoltaic technology: A review of different types of solar cells and its future trends,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1913, no. 1, 2021.
[11] N. Ayub Windarko, M. Nizar Habibi, M. Ari Bagus Nugroho, and E. Prasetyono, “Simulator Panel Surya Ekonomis untuk Pengujian MPPT pada Kondisi Berbayang
Sebagian  (Low  Cost  PV  Photovoltaic  Simulator  for  MPPT  Testing  under  Partial Shading),” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 110–115, 2020.
[12] F.  E.  Tahiri,  K.  Chikh,  M.  Khafallah,  A.  Saad,  and  D.  Breuil,  “Modeling  and performance  analysis  of  a  solar  PV  power  system  under  irradiation  and  load variations,” 2017 14th Int. Multi-Conference Syst. Signals Devices, SSD 2017 , vol. 2017- Janua, pp. 234–238, 2017.
[13] A. Balyan, P. Singh, V. T. R, and S. M. Prabhu, “P-V and I-V Characteristics of Solar Cell,” Des. Eng. , no. 6, pp. 520–528, 2021, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/352381037
[14] V. Waghmare-Ujgare and M. D. Goudar, “Exploration of partial shading condition in  photovoltaic  array,” 2017  Int.  Conf.  Energy,  Commun.  Data  Anal.  Soft  Comput. ICECDS 2017 , pp. 931–936, 2018.
[15] J.  Johnson,  W.  Bower,  and  M.  Quintana,  “Electrical  and  thermal  finite  element modeling of arc faults in photovoltaic bypass diodes,” World Renew. Energy Forum, WREF  2012,  Incl.  World  Renew.  Energy  Congr.  XII  Color.  Renew.  Energy  Soc.  Annu. Conf. , vol. 3, no. January, pp. 2059–2066, 2012.
[16] H. Li, J. Peng, W. Liu, Z. Huang, and K. C. Lin, “A Newton-based extremum seeking MPPT  method  for  photovoltaic  systems  with  stochastic  perturbations,” Int.  J. Photoenergy , vol. 2014, 2014.
[17] N.  Karami,  N.  Moubayed,  and  R.  Outbib,  “General  review  and  classification  of different MPPT Techniques,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 68, no. July 2016, pp. 1–18, 2017.
[18] S.  Salman,  X.  Ai,  and  Z.  Wu,  “Design  of  a  P-&-O  algorithm  based  MPPT  charge controller for a stand-alone 200W PV system,” Prot. Control Mod. Power Syst. , vol. 3, no. 1, 2018.
[19] M.  Hassani,  S.  Mekhilef,  A.  Patrick  Hu,  and  N.  R.  Watson,  “A  novel  MPPT algorithm  for  load  protection  based  on  output  sensing  control,” Proc.  Int.  Conf. Power Electron. Drive Syst. , no. December, pp. 1120–1124, 2011.
[20] N. Femia, G. Petrone, G. Spagnuolo, and M. Vitelli, “Optimization of perturb and observe maximum power point tracking method,” IEEE Trans. Power Electron. , vol. 20, no. 4, pp. 963–973, 2005.
[21] M. N. Habibi, M. S. W. Jati, N. A. Windarko, and A. Tjahjono, “Maximum Power Point Tracking Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network Berbasis Arus Hubung Singkat Panel Surya,” J. Rekayasa Elektr. , vol. 16, no. 2, pp. 57–64, 2020.
[22] W. Hayder, A. Abid, M. Ben Hamed, and L. Sbita, “MPPT based on P&O method under partially shading,” in Proceedings of the 17th International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices, SSD 2020 , 2020, pp. 538–542.
[23] M.  I.  Bahrudin, Optimisasi  Daya  Photovoltaic  pada  kondisi  Partially  Shaded  dengan Maximum  Power  Point  Tracker  (MPPT)  Menggunakan  Metode  Particle  Swarm Optimization (PSO) Double Diode Model . 2018.
[24] R. B. Bollipo, S. Mikkili, and P. K. Bonthagorla, “Hybrid, optimal, intelligent and classical PV MPPT techniques: A review,” CSEE J. Power Energy Syst. , vol. 7, no. 1, pp. 9–33, 2021.
[25] K.  U.  Ahmad,  Suhariningsih,  and  F.  D.  Murdianto,  “Hybrid  modified  pso  –  ic methods based mppt to overcome partial shading,” Int. J. Electr. Eng. Informatics , vol. 13, no. 2, pp. 430–448, 2021.
[26] M. N. Habibi, N. Ayub Windarko, and A. Tjahjono, “Hybrid Maximum Power Point

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 211 - 224
Tracking  Using  Artificial  Neural  Network-Incremental  Conduction  with  Short Circuit Current of Solar Panel,” in IES 2019 - International Electronics Symposium: The Role  of  Techno-Intelligence  in  Creating  an  Open  Energy  System  Towards  Energy Democracy, Proceedings , 2019, pp. 63–69.
[27] A. Tabrizi, I. K. International, M. Rahmani, and I. K. International, “Review some of  the  metaheuristic  optimization  algorithms  in  MPPT,” First  Natl.  Conf.  Renew. Energy Optim. , no. February, pp. 1–10, 1399.
[28] D.  S.  Yanaratri,  L.  P.  SR,  I.  Ferdiansyah,  and  R.  P.  Eviningsih,  “Desain  dan Implementasi  MPPT  PSO  pada  Sistem  Pembangkit  Listrik  Tenaga,” JTT  (Jurnal
Teknol. Terpadu) , vol. 9, no. 1, pp. 34–43, 2021.
[29] Q.  D.  Phan,  D.  K.  Le,  H.  L.  Hong,  M.  P.  Le,  and  N.  T.  D.  Vu,  “The  new  MPPT algorithm using ANN-based PV,” 2010 Int. Forum Strateg. Technol. IFOST 2010 , pp. 402–407, 2010.
[30] S. Das and P. N. Suganthan, “Differential evolution: A survey of the state-of-the- art,” IEEE Trans. Evol. Comput. , vol. 15, no. 1, pp. 4–31, 2011.
[31] A. P. Firmanza, M. N. Habibi, N. A. Windarko, and D. S. Yanaratri, “Differential Evolution-based  MPPT  with  Dual  Mutation  for  PV  Array  under  Partial  Shading Condition,” in EECCIS 2020 - 2020 10th Electrical Power, Electronics, Communications, Controls, and Informatics Seminar , 2020, pp. 198–203.
[32] M.  D.  Haq,  “Perancangan  Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT)  Pada  Panel Surya  Dengan  Kondisi  Partial  Shading  Menggunakan  Differential  Evolution,” Suara Tek.  J. Ilm. , vol. 12, no. 1, p. 38, 2021.
[33] M.  Kesraoui,  A.  Benine,  and  N.  Boudhina,  “Combination  of  an  Improved  P&O Technique with ANN for MPPT of a Solar PV System,” in ICREGA’ 14 - Renewable Energy: Generation and Applications, Springer Proceedings in Energy , 2014, pp. 557–570.