## Estimasi
State of Charge pada Baterai Lead Acid menggunakan Elman Recurrent Neural Network
RENNY RAKHMAWATI, SUTEDJO, FITROTIN NAFISA OKTAVIANI, IRIANTO,

## DIAH SEPTI YANARATRI, AHMAD FIRYAL ADILA
Teknik Elektro Industri, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia Email: fitrotin@pe.student.pens.ac.id
Received 13 Juni 2023 | Revised 18 Juli 2023 | Accepted 28 Juli 2023

## ABSTRAK
Penggunaan panel surya sebagai sumber energi terbarukan membutuhkan baterai sebagai tempat penyimpanan energi. Penggunaan baterai secara terus menerus, dapat  menyebabkan  pengurangan  kapasitas  dan  penurunan  performa.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sistem estimasi nilai State of Charge (SOC)  pada  baterai  yang  berfungsi  untuk  mengontrol  kondisi  charge,  agar performa  baterai  tetap  optimal.  Pada  penelitian  dikembangan  suatu  sistem estimasi  SOC  pada  baterai  jenis  lead  acid,  dengan  metode  algoritma  Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Keunggulan yang terkait dengan metode ERNN meliputi  proses  iterasi  menjadi  lebih  cepat,  peningkatan  kecepatan  pembaruan parameter,  dan  pencapaian  konvergensi  yang  lebih  cepat.  Hasil  dari  penelitian estimasi SOC pada baterai lead acid 12V, 12Ah dengan menggunakan algoritma ERNN sebesar 0.101% sedangkan dengan algoritma Feedforward Backpropagation sebesar 0.767%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma ERNN lebih efisien dalam mengestimasi nilai SOC pada baterai lead acid.
Kata  kunci :  Baterai,  Elman  Recurrent  Neural  Network,  Panel  Surya,  State  of Charge; Lead Acid

## ABSTRACT
Using  solar  panels  as  a  renewable  energy  source  requires  batteries  as  energy storage.  Continuous  use  of  batteries  can  result  in  reduced  capacity  and performance  degradation.  Based  on  these  problems,  a  State  of  Charge  (SOC) estimation system is needed for the battery to control charge conditions so that battery performance remains optimal. In this research, a SOC estimation system was developed for lead acid battery using the Elman Recurrent Neural Network (ERNN) algorithm. The advantage of the ERNN method is that the iteration process is faster, the parameter update speed is increased, and convergence is faster. The results of the SOC estimation for a 12V, 12Ah lead acid battery using the ERNN algorithm  were  0.101%,  while  the  Feedforward  Backpropagation  algorithm resulted in 0.767%. The ERNN algorithm is more efficient in estimating the SOC value of a lead acid battery.
Keywords :  Battery,  Elman  Recurrent  Neural  Network,  Solar  Panel,  State  of Charge, Lead Acid

## 1. PENDAHULUAN
Energi matahari merupakan sumber energi yang tak terbatas dan abadi, yang dapat digunakan sebagai sumber energi alternatif untuk menghasilkan listrik melalui penggunaan panel surya (Ula  &  Rahmadani,  2023) .  Dalam  pemanfaatan  panel  surya  sebagai  sumber  energi terbarukan, diperlukan penggunaan baterai sebagai tempat penyimpanan energi untuk sistem terpusat atau off-grid (Damiri, dkk, 2023). Penggunaan baterai ini berguna karena baterai memiliki  kemampuan  untuk  menyimpan  energi  listrik  sesuai  dengan  kapasitasnya.  Selama penggunaan baterai, akan terjadi siklus pengisian dan pengosongan energi yang berlangsung secara periodik. Penggunaan baterai secara terus menerus, dapat menyebabkan pengurangan kapasitas dan penurunan performa (Fajrianingrum, dkk, 2022). Baterai yang rusak dapat disebabkan  oleh  penggunaan  yang  tidak  optimal,  dimana  kapasitas  baterai  dapat  menjadi kosong  atau  terlalu  penuh,  sehingga  mengakibatkan  baterai  menjadi  terlalu  panas (overheating) serta dapat mengurangi umur baterai (Lindgren & Lund, 2016) . Oleh karena itu, penting untuk menjaga baterai dari masalah seperti overcharge, undercharge (Hauck & Kurrat,  2018) , overcurrent,  short  circuit (Ouyang,  dkk,  2018), serta  variasi  suhu (Łebkowski,  2017) ,  agar  baterai  dapat  bertahan  lama.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut, diperlukan suatu sistem yang mampu memperkirakan nilai State of Charge (SOC) pada baterai dengan tujuan menjaga performa baterai tetap optimal, serta melindungi baterai dari  kelebihan  dan  kekurangan  muatan  yang  dapat  menyebabkan  umur  baterai  menjadi pendek (Afandi, dkk, 2022). Sistem estimasi SOC dapat mengontrol kondisi pengisian dan pengosongan baterai. SOC diartikan sebagai nilai rasio antara kapasitas baterai yang masih tersisa dan kapasitas nominal yang dimilikinya (sisa daya) (Sutedjo, dkk, 2019).
Didalam implementasinya, nilai SOC tidak bisa secara langsung diukur. Oleh karena itu, telah dilakukan  berbagai  penelitian  yang  bertujuan  untuk  melakukan  estimasi  SOC  dengan menggunakan beberapa metode yang tersedia. Metode coulomb counting ini memanfaatkan pembacaan arus pada saat proses pengisian dan pengosongan baterai untuk mengestimasi muatan  coulomb  melalui  integral  arus.  Namun,  metode  ini  memiliki  kelemahan  yang  perlu diperhatikan, yaitu kemungkinan terjadinya akumulasi error atau galat dalam hasil estimasi SOC dikarenakan ketergantungan pada hasil pembacaan sensor arus (Ningrum, dkk, 2021). Penelitian  lain  menerapkan  metode Open  Voltage  Circuit  (OCV)  yang  hanya  dapat diimplementasikan ketika baterai tidak terhubung dengan sumber daya atau beban. Hal ini menjadi  sebuah  hambatan,  mengingat  bahwa  proses  pengisian  dan  pengosongan  baterai berlangsung secara kontinu (Pillai, dkk, 2022). Penelitian selanjutnya yaitu estimasi nilai SOC  menggunakan Kalman  Filter,  dimana  algoritma  ini  sangat  kompleks  sehingga menyebabkan  ketidakstabilan  numerik  serta  pada  metode  ini  sangat  bergantung  pada pemodelan  baterai  dan  kepresisian  sensor-sensor (Afandi,  dkk,  2020). Pengembangan metode estimasi SOC selanjutnya yaitu menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).  Metode  ini  memiliki  performa  yang  lebih  buruk  ketika  menghadapi  data  dengan tingkat kebisingan yang tinggi atau nonlinier. Hal itu dikarenakan ANFIS lebih sensitif terhadap data yang tidak terstruktur dan tidak beraturan (Nurdiansyah, dkk, 2022). Dalam konteks yang berbeda, Neural Network sebagai suatu metode Machine Learning memiliki kemampuan untuk secara akurat memperkirakan hubungan nonlinier antara masukan dan keluaran melalui pembentukan model berdasarkan data pembelajaran (Trinandana, dkk, 2020) . Salah satu jenis  algoritma Neural  Network  adalah  Feedforward  Backpropagation,  yang  mana  memiliki kelemahan  yaitu  proses  iterasinya  lambat  dan  tidak  ada layer  tambahan  yang  dapat menghafalkan  aktivitas  sebelumnya  sehingga  tidak  ada layer  yang  digunakan  untuk memperbaiki pembelajaran sebelumnya (Qays, dkk, 2022).
Penelitian  ini  bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem estimasi nilai State of Charge (SOC) pada baterai jenis lead acid dengan menggunakan algortima Elman Recurrent Neural Network.  Sistem  estimasi  SOC  ini  memiliki  kemampuan  untuk  menambahkan  layer  neuron context  yang  dapat  memberikan  pola  unit  tersembunyi  yang  akan  diumpankan  kembali  ke dirinya  sendiri.  Hal  ini  memungkinkan  proses  iterasi  menjadi  lebih  cepat,  peningkatan kecepatan  pembaruan  parameter,  dan  pencapaian  konvergensi  yang  lebih  cepat,  serta memberikan tingkat akurasi yang tinggi dalam memperkirakan nilai SOC (Li, dkk, 2021).

## 2. METODE
Sistem  ini  merancang  suatu  alat  estimasi  nilai  SOC  pada  baterai  jenis lead  acid  dengan algoritma Elman Recurrent Neural Network. Perancangan sistem pada penelitian ini dimuat pada diagram blok secara menyeluruh pada Gambar 1.

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Hasil data pengukuran nilai arus dan tegangan pada saat kondisi charging akan dijadikan input training  data  dengan  tambahan  parameter  waktu  pengisian  yang  nantinya  diproses menggunakan  metode algoritma Elman  Recurrent  Neural  Network sebagai  monitoring level kapasitas baterai dan estimasi waktu lama pengisian hingga mencapai tegangan maksimum baterai. Sedangkan untuk proses discharging, ketika baterai sudah penuh maka baterai akan menyuplai beban yaitu lampu, maka energi yang tersimpan pada baterai akan berkurang.

## 2.1 Sistem Solar Panel
Pada umumnya, solar panel berfungsi untuk mengkonversi intensitas sinar matahari menjadi energi listrik. Daya listrik yang dihasilkan oleh solar panel saat menerima cahaya berasal dari kemampuan  perangkat  solar  panel  untuk  menghasilkan  tegangan  dan  mengalirkan  arus melalui beban yang diberikan. Kemampuan ini tersajikan melalui sebuah kurva yang dikenal sebagai kurva arus-tegangan (𝐼 − 𝑉) . Kurva karakteristik solar panel 𝐼 − 𝑉 menggambarkan beberapa parameter penting, termasuk arus hubung singkat (𝐼 ) , tegangan rangkaian terbuka (𝑉 ) , dan serta 𝑀𝑃𝑃 (𝑉 , 𝐼 ) , yang memiliki pengaruh signifikan terhadap karakteristik panel tersebut. Gambar 2 merupakan bentuk kurva karakteristik 𝐼 − 𝑉 pada panel surya.

## Gambar 2. Karakteristik Panel Surya Berdasarkan Kurva I – V
Ketika panel surya beroperasi, dapat dilakukan pengukuran terhadap parameter daya yang diperoleh melalui pergeseran nilai keluaran arus dan tegangan pada kurva I-V. Namun, dalam situasi sebenarnya, terdapat beberapa faktor yang dapat mengakibatkan nilai keluaran panel surya  tidak  mencapai  tingkat  maksimumnya,  di  antaranya  adalah  perubahan  suhu  yang fluktuatif dan variasi intensitas  sinar matahari. Tabel 1 adalah parameter panel surya yang digunakan.
Tabel 1. Parameter Panel Surya Parameter Value Maximum Power (P max ) 100 W Maximum Power Current (I mp ) 5.62 A Maximum Power Voltage (V mp ) 17.8 V Open Circuit Voltage (V oc ) 21.8 V Short Circuit Current (I sc ) 6.05 A Standard Test Condition 25°C ,1000 W/m 2

## 2.2 Estimasi State of Charge (SOC)
State  of  Charge  (SOC)  merupakan  parameter  yang  menggambarkan  perbandingan  antara kapasitas sisa baterai dengan kapasitas totalnya ketika baterai telah sepenuhnya diisi pada kondisi standar yang seragam. Secara umum, SOC diwakili dalam bentuk persentase, di mana 100% menunjukkan kapasitas penuh dan 0% menunjukkan kapasitas kosong (Iskak, dkk, 2019). Estimasi  SOC  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  aplikasi  baterai  karena dapat  mencegah  gangguan  tak  terduga  pada  sistem  dan  mencegah  terjadinya overcharge (pengisian berlebih) dan overdischarge (pengosongan berlebih) yang dapat merusak baterai secara  permanen.  Secara  matematis,  SOC  dapat  diungkapkan  melalui  Persamaan  (1) (Suyanto, dkk, 2021).
𝑆𝑂𝐶 % = ( ) × 100
(1)
Pada Persamaan (1), nilai 𝐴ℎ ( ) merupakan kapasitas baterai pada waktu tertentu, sedangkan 𝑄 merupakan  kapasitas  nominal  baterai.  Nilai 𝐴ℎ ( ) dapat  diketahui  melalui  pembacaan sensor arus. Akan tetapi, untuk menentukan nilai SOC pada baterai tidak dapat diukur secara langsung. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan aglortima ERNN untuk menentukan nilai baterai. Metode ini dipilih karena tidak memerlukan data fisik baterai seperti hambatan internal dan kapasitas.

## 2.3  Topologi Konverter Zeta
Konverter Zeta adalah jenis konverter DC-DC (direct current) yang berfungsi untuk pengatur tegangan yang dapat meningkatkan atau menurunkan nilai tegangan DC keluaran, dengan karakteristik ripple  tegangan  yang  rendah  karena  menggunakan  kapasitor  keluaran  yang
memiliki kapasitas lebih besar (Sunarno, dkk, 2019). Dibandingkan dengan konverter Buck- Boost atau Sepic, konverter Zeta memiliki efisiensi konversi yang lebih tinggi karena mampu mengurangi  kerugian  daya  pada  dioda  penyearah  dan  kerugian switching  pada  induktor (Eviningsih,  dkk,  2023). Konverter  Zeta  bekerja  dalam  keadaan continuous  conduction mode (CCM) (Febian, dkk, 2022).

## Gambar 3. Rangkaian Zeta Converter
Seperti yang ditunjukan pada Gambar 3 diatas, bahwasannya rangkaian konverter Zeta terdiri atas  dua  kapasitor  dan  dua  induktor,  satu ultrafast  dioda,  dan  satu  MOSFET  P-channel (Sutedjo, dkk, 2021). Dalam penelitian ini, sumber tegangan masukan DC yang tidak stabil dari  panel  surya  diubah  melalui  konverter  Zeta  menjadi  14.4  V,  nilai  maksimum  yang digunakan  dalam  proses  pengisian  baterai lead  acid.  Nilai  ini  setara  dengan  120%  dari kapasitas  baterai  12V,  12  Ah.  Selanjutnya,  konverter  tersebut  mempertahankan  tegangan output untuk proses pengosongan baterai dengan Kontrol PI. Metode pengisian baterai yang digunakan adalah Constant Voltage, di mana baterai diisi dengan tegangan konstan hingga mencapai kapasitas penuh, sementara arusnya semakin menurun seiring pengisian (Irianto, dkk, 2022).
Nilai  tegangan  masukan  ( 𝑉 ),  tegangan  keluaran  ( 𝑉 )  dan duty  cycle  ( 𝐷 )  dari  konverter ZETA pada kondisi CCM dapat diketahui melalui Persamaan (2).
𝑉 = 𝑉 (2)
Untuk menghitung arus ripple yang diinginkan, dapat menggunakan Persamaan (3).
∆𝐼 = 𝑟𝐼 × 𝐼 (3)
Dengan demikian nilai induktor 𝐿 dan 𝐿 dapat dihitung menggunakan Persamaan (4).
𝐿 = 𝐿 = × ∆ × (4)
Untuk  mengatasi ripple  tegangan  diperlukan  suatu  kapasitor  didalam  rangkaian.  Untuk menentukan nilai kapasitor 𝐶 , 𝐶 dan 𝐶 dapat diketahui dengan Persamaan (5), (6) dan (7).
𝐶 = ∆ ×∆ × (5)
𝐶 = × ∆ × (6)
𝐶 = × ∆ × (7)
Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan, Tabel 2 merupakan parameter komponen pada rangkaian konverter Zeta.
Tabel 2. Parameter Konverter Zeta Parameter Simbol Nilai Satuan Tegangan Masukan 𝑉 17.8 𝑉𝑜𝑙𝑡 Tegangan Keluaran 𝑉 14.4 𝑉𝑜𝑙𝑡 Arus Keluaran 𝐼 7.9418 𝐴 Frekuensi 𝐹 40k 𝐻𝑧 Induktor 1 𝐿 156.891 μ𝐻 Induktor 2 𝐿 123.272 μ𝐻 Kapasitor 1 𝐶 150 μF Kapasitor 2 𝐶 220 μF Kapacitor Masukan 𝐶 47 μF

## 2.4 Algoritma Elman Recurrent Neural Network (ERNN)
Elman  Recurrent  Neural  Network  (ERNN)  adalah  jenis  jaringan  Feedforward  yang  memiliki kinerja prediksi yang lebih baik karena memiliki context layer yang tidak dimiliki oleh jaringan saraf  lainnya.  Jika  dibandingkan  dengan  Feedforward,  ERNN  memiliki  tingkat  akurasi  yang akurat untuk estimasi SOC (Yolcu, dkk, 2021).
Gambar 4. Struktur Elman Recurrent Neural Network
Seperti yang ditunjuk pada Gambar 4, metode ini terbagi menjadi input layer, hidden layer, context layer, dan output layer. Context layer beban dari jaringan dapat mengirimkan informasi keadaan dan memiliki kemampuan memori, yang dapat membantu ERNN untuk mendapatkan prediksi yang lebih baik terutama dalam memecahkan masalah data deret dan deret waktu (Kamanditya  &  Kusumoputro,  2020). Struktur  dari  ERNN  membentuk  koneksi  antar unitnya membentuk siklus yang terarah. Elman Neural Network merupakan jaringan tiga layer dengan  tambahan  satuan set  context  layer.  Terdapat koneksi  dari  hidden  layer  ke  context layer  untuk  perbaikan  yang  selalu  menyimpan  salinan  nilai  sebelumnya  dari  hidden  layer. Dengan  demikian,  jaringan  dapat  mempertahankan  semacam  keaadaan,  memungkinkan melakukan  tugas  prediksi  urutan  yang  dapat  melampaui  perceptron multilayer  standar (Abdulrahman, dkk, 2021). Jaringan ERNN memliki parameter Feed Forward yang tetap, tidak ada pengulangan dalam jalur input dan output.
Implementasi  metode  ERNN  dalam  estimasi  nilai  SOC,  dibuat  dengan  cara  pencarian  data pembelajaran berupa karakteristik arus pengisian pada baterai dan output target ERNN berupa nilai SOC yang nantinya akan menghasilkan nilai estimasi. Untuk menjalankan sistem estimasi SOC pada baterai lead acid menggunakan metode ERNN maka diperlukan proses pembelajaran atau learning atau training. Dimana proses ini dilakukan dengan cara menentukan data yang akan  digunakan  untuk learning.  Selanjutnya  data  tersebut  di  learning  menggunakan  fitur Neural  Network  Tool (NNTool) pada  MATLAB. Sehingga  dapat  diperoleh  nilai  dari bias dan
bobot yang akan digunakan pada sistem. Beberapa data pembelajaran yang akan digunakan pada sistem ini ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Pembelajaran Elman Recurrent Neural Network Target SOC (%) Arus Masukan Pengisian (A) Tegangan Pengisian (V) 40 2.4 14.4 45 2.04 14.4 50 1.738 14.4 55 1.482 14.4 60 1.262 14.4 65 1.071 14.4 70 0.8958 14.4 75 0.7474 14.4 80 0.6089 14.4 85 0.4814 14.4 90 0.3712 14.4
Pada  Tabel  diatas  terdapat  3  parameter  yaitu  arus,  SOC,  dan  tegangan.  Namun  yang digunakan untuk pembelajaran hanyalah data arus yang digunakan untuk masukan dan data SOC  digunakan  untuk  target,  data  tegangan  tidak  digunakan  sebagai  pembelajaran dikarenakan nilai tegangan konstan. Data pembelajaran diambil dari SOC 40% dikarenakan batas maksimal nilai pengosongan adalah 40% dan data maksimal pengisian diambil ketika SOC 90%. Hal itu dikarenakan, ketika dilakukan pengambilan data pembelajaran diatas 80% nilai tegangan tidak sesuai dengan setpoint yang telah ditentukan (Murdianto, dkk, 2019). Pada  penelitian  ini  menggunakan  2 layer  yaitu  1  hidden  layer  dengan  jumlah  neuron  10 menggunakan  fungsi  aktivasi tansig.  Layer  selanjutnya  adalah  output  layer  dengan  jumlah neuron  10  menggunakan  fungsi  aktivasi  tansig.  Gambar  5  merupakan  hasil  dari  desain arsitektur algoritma ERNN yang telah dibuat.

## Gambar 5. Arsitektur Algoritma ERNN

## Gambar 6. Diagram Algoritma Jaringan ERNN
Struktur  diagram  jaringan  ERNN  ditunjukan  pada  Gambar  6  yang  terdiri  dari  beberapa komponen penyusun yaitu, Process Input 1; Layer 1; Layer 2 dan Process Output 1. Dari empat komponen  proses  utama  dari  jaringan  ERNN  diatas,  kemudian  dibahas  lebih  detail  untuk mendapatkan persamaan ERNN yang nantinya digunakan sebagai proses perhitungan.
Normaliasi  data  terdapat  didalam  proses  input  pada  pembelajaran  jaringan  syaraf  tiruan, bertujuan untuk mendapatkan data yang mewakili data asli dengan nilai data yang lebih kecil, tanpa menghilangkan karakteristiknya mendapatkan data yang mewakili data asli dengan nilai data  yang  lebih  kecil,  tanpa  menghilangkan  karakteristiknya.  Proses  normalisasi  dilakukan melalui  blok  fungsi 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥. Dimana  ketika  blok  tersebut  dilihat  lebih  detail  terdapat persamaan  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  output  tersebut  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  7.  Nilai  output  normaliasi  data  pada  blok 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 (𝑥) dapat  dilakukan perhitungan Persamaan (8).
𝑥 = (𝑢 − 𝑥 )  × ( ) ( ) + 𝑌 (8)
Gambar 7. Simulink Blok 𝑴𝒂𝒑𝒎𝒊𝒏𝒎𝒂𝒙 Normalisasi
Variabel 𝑋 dan 𝑋 adalah nilai maksimal dan minimal dari input dari tegangan serta 𝑌 bernilai 1 dan 𝑌 bernilai -1. Blok fungsi 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 berfungsi untuk menstandartkan nilai input agar dapat diolah oleh jaringan neural, selanjutnya hasil dari proses input 1 akan masuk ke layer 1 dan selanjutnya menuju pada layer 2. Dimana dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Simulink Diagram Layer 1
Berdasarkan  Gambar  8  dapat  diketahui  bahwa  pada  diagram layer  1  terdapat  blok  fungsi utama yaitu Weight, Bias, Netsum dan Tansig (fungsi aktivasi). Sebelum masuk ke layer 2, terdapat blok fungsi aktivasi 𝑇𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 . Layer 1 pada ERNN disebut juga dengan "hidden layer" atau lapisan tersembunyi. Pada layer ini, terdapat beberapa unit yang menerima masukan dari layer sebelumnya dan menghasilkan keluaran yang menjadi masukan bagi layer selanjutnya (Belov, dkk, 2021). Layer 2 pada ERNN adalah output layer atau lapisan keluaran. Pada
layer ini, setiap unit menerima masukan dari unit-unit pada hidden layer dan menghasilkan keluaran yang merupakan  prediksi dari  model  untuk  masukan  yang  diberikan (Laily, dkk, 2018). Pada layer 1 dapat dilakukan perhitungan menggunakan Persamaan (9).
𝑛𝑒𝑡 (t) = ∑ 𝑣  𝑥 (t) + ∑ 𝑢 𝑦 (t − 1) + 𝐵 (9)
Setiap nilai unit hidden layer (𝑛𝑒𝑡 (t)) akan ditambahkan dengan nilai vektor input pada waktu (t) ( 𝑥 (𝑡)) yang akan dikalikan dengan matriks bobot yang menghubungkan setiap unit pada input layer (𝑣 ) dan ditambahkan dengan nilai context layer ( 𝑦 (𝑡 − 1) ) yang dikalikan matriks bobot yang menghubungkan setiap unit pada hidden layer (𝑢 ) , yang dijumlahkan dengan vektor  bias hidden  layer (𝐵 ) .  Fungsi  aktivasi 𝑇𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔 ( tangent  sigmoid) 𝑓 𝑛𝑒𝑡 sebagai pengaktif neuron pada ERNN, dapat dilihat pada Gambar 9 dan dinyatakan Persamaan (10) (11).
𝑦 (t) = 𝑓(𝑛𝑒𝑡 (t)) (10) 𝑓 𝑛𝑒𝑡 = (11)
Gambar 9. Simulink Blok Tansig
Sedangkan untuk persamaaan layer 2 atau output layer adalah (12) (13).
𝑛𝑒𝑡 (t) = ∑ 𝑦 (t) 𝑤 +   𝐵 (12) 𝑦 (t) = 𝑔(𝑛𝑒𝑡 (t)) (13)
Setiap keluaran dari unit pada layer 2 pada waktu (t) pada (𝑦 ) akan ditambahkan output dari setiap unit pada hidden layer (𝑦 ) yang dikalikan dengan matriks bobot yang menghubungkan setiap unit pada hidden layer (𝑤 ) dan dijumlahkan dengan vektor bias pada output layer (𝐵 ) Untuk mendapatkan nilai output layer, maka ( 𝑛𝑒𝑡 ) akan dilakukan perhitungan dalam fungsi pengaktif menjadi (𝑦 ).
Denormalisasi  pada  ERNN  merupakan  proses  untuk  mengembalikan  data  yang  telah dinormalisasi ke dalam skala awalnya. Hal ini dilakukan untuk memperoleh hasil prediksi yang dapat dipahami dan berguna dalam kehidupan sehari-hari. Nilai keluaran denormalisasi data pada blok 𝑚𝑎𝑝𝑚𝑖𝑛𝑚𝑎𝑥 (𝑜𝑢𝑡_𝑥) dapat dilihat pada Gambar 10 dan Persamaan (14) berikut.
𝑜𝑢𝑡_𝑥 = (𝑛𝑒𝑡 − 𝑌 ) × + 𝑋 (14)
Gambar 10. Simulink Blok Mapminmax Denormalisasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  estimasi  SOC  menggunakan  metode  algoritma  ERNN  untuk  mengestimasi  level baterai yang disimulasikan menggunakan software Simulink-Matlab. Pada simulasi ini terdapat rangkaian konverter Zeta dimana keluarannya berupa nilai tegangan yang diatur konstan yang digunakan untuk pengisian baterai. Berikut pada Gambar 11 merupakan rangakaian simulasi dari estimasi nilai SOC pada baterai lead acid menggunakan metode algoritma ERNN.

## Gambar 11. Rangkaian Estimasi SOC Menggunakan Metode Algoritma ERNN
Pada Gambar 11 simulasi dari estimasi nilai SOC pada baterai lead acid menggunakan metode algoritma ERNN. Pengujian pertama dilakukan dengan memberikan tegangan konstan pada baterai  sebesar  14.4V.  Selanjutnya,  mengambil  data  arus  pengisian  dan  nilai  SOC  yang digunakan  untuk  pembelajaran  data.  Pengujian  rangkaian  konverter  Zeta  dirancang secara close  loop menggunakan  kontrol PI  dengan  setpoint  14.4  V  dan dilakukan  pada  saat  solar panel dalam keadaan Standard Test Condition (STC) dengan nilai suhu = 25 o C dan Iradiasi = 1000 W/m 2 . Hasil pengujian konverter ditunjukkan pada Tabel 4
Tabel 4. Data Pengujian Zeta Converter Close Loop dengan Beban Baterai Suhu ( o C) Iradiasi (W/m 2 ) SOC (%) Vout (V) Iout (A) 25 1000 40 14.4 2.4 45 14.4 2.04 50 14.4 1.738 55 14.4 1.482 60 14.4 1.262 65 14.4 1.071 70 14.4 0.8958 75 14.4 0.7474 80 14.4 0.6089 85 14.4 0.4814 90 14.4 0.3529
Dari  Tabel  4  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  konverter  dengan  input  solar  panel  dapat mencapai tegangan setpoint yaitu 14.4V, serta keluaran tegangan yang sudah sesuai dengan perhitungan pada saat perencanaan. Pada saat SOC rendah arus yang masuk pada baterai
tinggi dan semakin tinggi SOC maka arus yang lewat kecil, hal tersebut sudah sesuai dengan teori.

## Gambar 12. Gelombang Tegangan Simulasi Close Loop
Dari Gambar 12 dapat dilihat bahwa ketika sudah rangkaian close loop menggunakan beban baterai  maka nilai  rise  time  nya  lebih  cepat  dikarenakan  sudah  terdapat  kontrol,  maka didapatkan nilai rise time sebesar 0.001207 ms dan gelombang tidak berosilasi. Sedangkan untuk  nilai overshoot  didapatkan  sebesar  6.989%  dan  undershoot  sebesar  5.994%. Selanjutnya dilakukan pengujian estimasi SOC menggunakan metode algoritma ERNN, dengan hasil pengujian yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Estimasi SOC Menggunakan Metode Algoritma ERNN
Arus (A) SOC Baterai (%) SOC ERNN (%) Error 2.4 40 40.15543 0.39% 2.04 45 44.98668 0.03% 1.738 50 49.99675 0.01% 1.482 55 55.00408 0.01% 1.262 60 60.00257 0.00% 1.071 65 65.0302 0.05% 0.8958 70 70.16885 0.24% 0.7474 75 74.89693 0.14% 0.6089 80 79.9349 0.08% 0.4814 85 85.03921 0.05% 0.375 90 90.10378 0.12% Rata- rata % error 0.101 %
Pada pengujian estimasi SOC menggunakan algoritma ERNN terdapat galat atau error pada proses  pembelajaran.  Galat  pada  jaringan  syaraf  tiruan  merujuk  pada  perbedaan  antara keluaran aktual (current output) dan keluaran yang diharapkan  (desired output) dari suatu data input. Semakin kecil tingkat error, semakin tinggi tingkat akurasi model. Artinya, semakin mendekati nilai error nol, semakin akurat hasil prediksi yang dihasilkan oleh jaringan syaraf tiruan tersebut. Dari hasil data simulasi pada Tabel 5 dihasilkan error rata-rata sebesar 0.101
%. Setelah dilakukan simulasi menggunakan algoritma ERNN, maka dilakukan perbandingan dengan  algoritma Feedforward  Backpropagation  (FFBP),  data  hasil  pengujian  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Data Estimasi SOC Menggunakan Metode ERNN dan FFBP Arus (A) SOC (%) Error Baterai FFBP ERNN FFBP ERNN 2.4 40 41.56229 40.15543 3.91% 0.39% 2.04 45 44.7562 44.98668 0.54% 0.03% 1.738 50 49.63206 49.99675 0.74% 0.01% 1.482 55 55.11225 55.00408 0.20% 0.01% 1.262 60 60.35314 60.00257 0.59% 0.00% 1.071 65 65.12962 65.0302 0.20% 0.05% 0.8958 70 69.90123 70.16885 0.14% 0.24% 0.7474 75 74.66905 74.89693 0.44% 0.14% 0.6089 80 80.07682 79.9349 0.10% 0.08% 0.4814 85 85.45555 85.03921 0.54% 0.05% 0.375 90 89.06607 90.10378 1.04% 0.12% Rata- rata % error 0.767% 0.101%
Dari hasil perbandingan pengujian simulasi antara algoritma ERNN dengan FFBP, maka dapat diperoleh galat atau error rata-rata FFBP sebesar 0.101%, sedangkan error ERNN 0.19%. Nilai simulasi error pada algoritma ERNN lebih kecil dibanding dengan algoritma FFBP. Nilai error pada ERNN lebih kecil dikarenakan algoritma ini dapat memperhitungkan informasi dari waktu sebelumnya  dan  menggunakannya  dalam  memprediksi  nilai  SOC  pada  waktu  yang  akan datang.  Dengan  kata  lain,  algoritma  ERNN  lebih  baik  dan  akurat  dalam  memprediksi  SOC baterai lead acid 12V 12Ah pada situasi yang dinamis dan kompleks.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan terkait estimasi SOC pada baterai lead acid menggunakan  algoritma  ERNN,  metode  ini  terbukti  sangat optimal  untuk  digunakan dalam proses estimasi tersebut. Algoritma ERNN memiliki struktur tambahan berupa lapisan neuron context  yang  memungkinkan  adanya  pola  unit  tersembunyi  yang  dapat  diumpan  balik  ke dirinya sendiri. Keberadaan fitur ini mempercepat proses iterasi, pembaruan parameter, dan konvergensi secara signifikan, serta menghasilkan estimasi dengan tingkat keakuratan yang tinggi.  Pembelajaran  data  pada  algoritma  ERNN  menggunakan  nilai  arus,  dengan  nilai pengisian  baterai  konstan  sebesar  14.4  V.  Pengujian  dilakukan  pada  kondisi  solar  panel Standard Test Condition, dimana rangkaian konverter Zeta secara close loop dengan kontrol PI, dapat menghasilkan nilai setpoint 14.4 V. Selanjutnya diperoleh nilai hasil galat atau error pembelajaran pada pengujian estimasi SOC pada baterai 12V 12Ah menggunakan algoritma ERNN  sebesar  0.101%,  sedangkan  algoritma  FFBP  sebesar  0.767%.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa algoritma ERNN lebih baik dalam mengestimasi nilai SOC pada baterai lead acid.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdulrahman, M. L., Ibrahim, K. M., Gital, A. Y., Zambuk, F. U., Ja’afaru, B., Yakubu, Z. I., &
Ibrahim, A. (2021). A Review on Deep Learning with Focus on Deep Recurrent Neural Network for Electricity Forecasting in Residential Building. Procedia Computer Science,
193, 141–154. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.10.014
Afandi,  A.,  Sumantri,  B.,  &  Windarko,  N.  A.  (2020).  Estimation  State  of  Charge  (SOC)  of
Ultracapacitor Based On Classical Equivalent Circuit Using Extended Kalman Filter. 2020 International Electronics Symposium (IES), (pp. 31–36).
https://doi.org/10.1109/IES50839.2020.9231736
Afandi, A., Windarko, N. A., Sumantri, B., & Fakhrudin, H. H. (2022). Estimasi State of Charge
(SoC) Ultrakapasitor menggunakan Extended Kalman Filter Berbasis Ladder Equivalent
Circuit  Model. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  & Teknik Elektronika, 10(1), 61. https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i1.61
Belov,  M.  P.,  Van  Lanh,  N.,  &  Khoa,  T.  D.  (2021).  State  Observer  based  Elman  Recurrent Neural Network for Electric Drive of Optical-Mechanical Complexes. Proceedings of the 2021  IEEE  Conference  of  Russian  Young  Researchers  in  Electrical  and  Electronic Engineering, ElConRus 2021, (pp. 802–805).
https://doi.org/10.1109/ElConRus51938.2021.9396310
Damiri, D. J., Lamania, R., & Laksana, R. (2023). Design and Simulation of On-Grid Rooftop
Solar Power Plant (Rooftop PV) System on Office Buildings with a PLN Grid System.
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika,
11(1), 231. https://doi.org/10.26760/elkomika.v11i1.231
Eviningsih, R. P., Rahmadani, A., Kinasih, A. R., & Arvioneta, R. (2023). Perancangan SEPIC
Converter untuk Pengisian Baterai dengan Metode Kontrol PI. Jurnal Politeknik Caltex Riau, 9(1), 75–85. https://doi.org/https://doi.org/10.35143/elementer.v9i1
Fajrianingrum, F. N., Rakhmawati, R., & Prasetyono, E. (2022). Design and Implementation MPPT-CPG for Constant Power Battery Charger. JAREE (Journal on Advanced Research in Electrical Engineering), 6(2). https://doi.org/10.12962/jaree.v6i2.319
Febian, E. B. I., Rakhmawati, R., & Suhariningsih, S. (2022). Comparison of ANFIS and FLC as Charging  Battery  Based  on  Zeta  Converter. INTEK:  Jurnal  Penelitian,  9(1),  49. https://doi.org/10.31963/intek.v9i1.3410
Hauck,  D.,  &  Kurrat,  M.  (2018). Overdischarging  Lithium-Ion  Batteries  (hal.  53–81). https://doi.org/10.1007/978-3-319-70572-9_4
Irianto,  I.,  Eviningsih,  R.  P.,  Murdianto,  F.  D.,  &  Muhyidin,  A.  (2022).  Optimization
Improvement Using Pi Controller to Reach CCCV Method in Lead Acid Battery Load.
Kinetik:  Game  Technology,  Information  System,  Computer  Network,  Computing,
Electronics, and Control. https://doi.org/10.22219/kinetik.v7i4.1496
Iskak,  C.  A.,  Windarko,  N.  A.,  &  Rakhmawati,  R.  (2019).  Design  and  Implementation
Bidirectional  DC-DC  Converter  for  Load  Sharing  and  Charging  Battery. 2019 International  Seminar  on  Application  for  Technology  of  Information  and Communication (iSemantic), (pp. 455–459).
https://doi.org/10.1109/ISEMANTIC.2019.8884344
Kamanditya, B., & Kusumoputro, B. (2020). Elman Recurrent Neural Networks Based Direct Inverse  Control  for  Quadrotor  Attitude  and  Altitude  Control. 2020  International Conference  on  Intelligent  Engineering  and  Management  (ICIEM),  (pp.  39–43).
https://doi.org/10.1109/ICIEM48762.2020.9160191
Łebkowski, A. (2017). Temperature, Overcharge and Short-Circuit Studies of Batteries used in
Electric Vehicles. PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, 1(5), 69–75.
https://doi.org/10.15199/48.2017.05.13
Laily, V. O. N, Warsito, B., &  Maruddani, D. A. I. (2018). Comparison of ARCH / GARCH model and Elman Recurrent Neural Network on data return of closing price stock. Journal of Physics: Conference Series, 1025(1). https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1025/1/012103
Li, S., Ju, C., Li, J., Fang, R., Tao, Z., Li, B., & Zhang, T. (2021). State-of-Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries in the Battery Degradation Process Based on Recurrent Neural Network. Energies, 14(2), 306. https://doi.org/10.3390/en14020306
Lindgren, J., & Lund, P. D. (2016). Effect of extreme temperatures on battery charging and performance  of  electric  vehicles. Journal  of  Power  Sources,  328,  37–45. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2016.07.038
Murdianto, F. D., Nansur, A. R., Septiarini, N. A., Widarsono, K., & Purwanto, E. (2019). SEPIC converter  with  coupled  inductor  using  Fuzzy  Logic  controller  to  optimized  battery charging  process. Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1367(1),  012074.
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1367/1/012074
Ningrum, P., Windarko, N. A., & Suhariningsih, S. (2021). Estimation of State of Charge (SoC) Using Modified Coulomb Counting Method With Open Circuit Compensation For Battery Management  System  (BMS). JAREE  (Journal  on  Advanced  Research  in  Electrical Engineering), 5(1). https://doi.org/10.12962/jaree.v5i1.150
Nurdiansyah, R., Windarko, N. A., Rakhmawati, R., & Abdul Haq, M. (2022). State of charge estimation of ultracapacitor based on equivalent circuit model using adaptive neuro- fuzzy  inference  system. Journal  of  Mechatronics,  Electrical  Power,  and  Vehicular Technology, 13(1), 60–71. https://doi.org/10.14203/j.mev.2022.v13.60-71
Ouyang,  D.,  Chen,  M.,  Liu,  J.,  Wei,  R.,  Weng,  J.,  &  Wang,  J.  (2018).  Investigation  of  a commercial  lithium-ion  battery  under  overcharge/over-discharge  failure  conditions. RSC Advances, 8(58), 33414–33424. https://doi.org/10.1039/C8RA05564E
Pillai, P., Sundaresan, S., Kumar, P., Pattipati, K. R., & Balasingam, B. (2022). Open-Circuit
Voltage Models for Battery Management Systems: A Review. Energies, 15(18), 6803.
https://doi.org/10.3390/en15186803
Qays, M. O., Buswig, Y., Hossain, M. L., & Abu-Siada, A. (2022). Recent progress and future trends on the state of charge estimation methods to improve battery-storage efficiency:
A  review. CSEE  Journal  of  Power  and  Energy  Systems,  8(1),  105–114. https://doi.org/10.17775/CSEEJPES.2019.03060
Sunarno, E., Sudiharto, I., Nugraha, S. D., Murdianto, F. D., Suryono, & Qudsi, O. A. (2019). Design  and  implementation  bidirectional  SEPIC/ZETA  converter  using  Fuzzy  Logic Controller in DC microgrid application. Journal of Physics: Conference Series, 1367(1),
012058. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1367/1/012058
Sutedjo, S., Ferdiansyah, I., Qudsi, O. A., & Setiawan, F. (2019). Design of Battery Charging
System as Supply of Rice Threshers in Tractor. 2019 2nd International Conference on Applied  Information  Technology  and  Innovation  (ICAITI),  (pp.  32–36). https://doi.org/10.1109/ICAITI48442.2019.8982160
Sutedjo, S., Rizqi, A., & Wahjono, E. (2021). Hardware Implementation of Maximum Power
Point Tracking Using Fuzzy Logic-Based Zeta Converter at PV 100Wp. CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 7(1), 67.
https://doi.org/10.24114/cess.v7i1.29477
Suyanto, H., Erlina, Diantari, R. A., & Al Rasyid, H. (2021). Study on Optimization of System
Management  Battery  for  Lithium  Batteries  and  Lead  Acid  Batteries  at  the  New  and Renewable Energy Research Center IT PLN. 2021 IEEE 5th International Conference on  Information  Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering (ICITISEE), (pp. 213–218). https://doi.org/10.1109/ICITISEE53823.2021.9655905
Trinandana, G. A., Pratama, A. W., Prasetyono, E., & Anggriawan, D. O. (2020). Real Time
State of Charge Estimation for Lead Acid Battery Using Artificial Neural Network. 2020 International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its  Applications  (ISITIA),  (pp.
363–368). https://doi.org/10.1109/ISITIA49792.2020.9163692
Ula, M., & Rahmadani, A. (2023). Rancang Bangun Maximum Power Point Tracking pada Panel Surya  dengan  Metode  Incremental  Conductance  Menggunakan  Zeta  Konverter.
Techné : Jurnal Ilmiah Elektroteknika, 22(1), 1–20.
https://doi.org/10.31358/techne.v22i1.334
Yolcu, O. C, Temel, F. A., & Kuleyin, A. (2021). New hybrid predictive modeling principles for ammonium adsorption: The combination of Response Surface Methodology with feed- forward  and  Elman-Recurrent  Neural  Networks. Journal  of  Cleaner  Production, 311,
127688. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.127688