Jurnal Energi Baru & Terbarukan, 2024, Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88
Received : 4 Juni 2024 Accepted : 13 Juni 2024 Published : 31 Juli 2024
Copyright: © 2022 by the authors. Jurnal Energi Baru dan Terbarukan (p-ISSN: 2809-5456 and e-ISSN: 2722-6719 ) published by Master Program of Energy, School of Postgraduate Studies. This article  is an open access article distributed under the terms and condition of the Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).

## Tren Algoritma InC, PID dan FLC untuk MPPT Pada Sistem Fotovoltaik: Sistematik Review
Briska  Putra  Ananda 1 ,  Faiq  Mananul  Faqih 1 ,  Muhammad  Faizal  Al  Kindi 1 ,  Feddy  Setio  Pribadi 1, , Rizky Ajie Aprilianto 1
1 Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang;
Email  : briskaananda103@students.unnes.ac.id (B.P.A), faiqmananul@students.unnes.ac.id (F.M.F), kindifaizal@students.unnes.ac.id (M.F.A.K), feddy.setio@mail.unnes.ac.id (F.S.P), rizkyajiea@mail.unnes.ac.id (R.A.A);
Abstrak  :  Terkadang  ekstraksi  daya  pada  penggunaan  sistem  fotovoltaik  (PV)  kurang  maksimal, perubahan radiasi matahari dan temperatur lingkungan menjadi salah satu penyebabnya. MPPT adalah metode untuk memaksimalkan ekstraksi daya dari PV. Beberapa penggunaan algoritma kontrol untuk MPPT  pada  sistem  PV  diusulkan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  efisien metode  algoritma  yang  digunakan  untuk  MPPT.  Kelebihan  dari  algoritma  yang  diusulkan  juga dibahas. Penelitian ini melakukan tinjauan dari 15 artikel yang diambil dari sumber database Scopus dengan rentang tahun 2020 hingga 2024. Hasilnya menunjukkan bahwa kontroler berbasis PID paling banyak  digunakan  untuk  MPPT.  Penggunaan  metode  kombinasi  hingga  integrasi  Neural  Network (NN)  menghasilkan  nilai  efisiensi  yang  tinggi  dibandingkan  dengan  metode  konvensional,  tetapi memerlukan komputasi dan resource yang banyak. Systematic Literature Review (SLR) ini bisa menjadi pedoman  untuk  peneliti  dalam  mengembangkan  algoritma  untuk  MPPT  pada  sistem  PV  di  masa mendatang.

## Kata Kunci : Fotovoltaik, MPPT, PID, InC, Fuzzy Controller, systematic literature review
Abstract  :  Investigating  the  efficiency  of  algorithms  utilized  for  Maximum  Power  Point  Tracking (MPPT)  in  Photovoltaic  (PV)  systems  is  crucial  due  to  fluctuations  in  solar  radiation  and  ambient temperature, which often hinder optimal power extraction. MPPT serves as a solution to this issue. This study critically reviews 15 articles sourced from Scopus databases spanning from 2020 to 2024. Findings reveal that PID-based controllers are predominantly employed for MPPT. However, the integration of combination  methods,  including  Neural  Networks  (NN),  yields  superior  efficiency  compared  to conventional  approaches  albeit  demanding  significant  computational  resources.  This  Systematic Literature Review (SLR) serves as a roadmap for future researchers in the development of advanced MPPT algorithms for PV systems.
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88 doi: 10.14710/jebt.2024.23089
Keywords : photovoltaic, MPPT, PID, InC, Fuzzy Controller, systematic literature review

## 1. Pendahuluan
Energi matahari adalah sumber energi yang paling penting di bumi, dan tanpa energi matahari tidak  akan  ada  kehidupan.  Seluruh  energi  yang  diperoleh  dari  sinar  matahari  dan  sinar  matahari langsung  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  listrik.  Sistem  pembangkit  listrik  fotovoltaik  dan pemanfaatan  panas  matahari  digunakan  untuk  aplikasi  seperti  pemanasan,  pendinginan,  dan pembangkit  listrik  (Ahmadi  et  al.,  2020).  Pembangkit  energi  berbasis  bahan  bakar  fosil  sudah ketinggalan zaman karena pemanasan global yang  tinggi dan emisi CO2 yang dihasilkan. Di antara sumber energi terbarukan, pembangkit energi berbasis tenaga surya tumbuh dengan cepat.
Energi PV memiliki desain yang bersih dan sederhana, dan keuntungan terbesarnya adalah output berkisar  dari  mikrowatt  hingga  megawatt  (Khatibi  et  al.,  2019).  Sistem  PV  mudah  dipasang  dan menggunakan  sumber  energi  gratis.  Namun,  efisiensi  sistem  PV  tergantung  pada  beberapa  faktor eksternal, seperti radiasi matahari dan suhu lingkungan  (Kaya et  al., 2023). Selain  itu, konversi satu langkah dari sinar matahari menjadi listrik menggunakan sel fotovoltaik surya (PV) (terdiri dari bahan semikonduktor,  sebagian  besar  silikon  (Rajput  et  al.,  2020)  yang  menggunakan  efek  fotovoltaik membuatnya  menjadi  solusi  energi  terbarukan  yang  paling  mudah  diakses,  murah,  dan  dapat diandalkan.
Mengingat penggunaan energi yang mudah dan cakupannya yang luas, wajar jika setiap tahun permintaan  akan  terus  meningkat.    Meskipun  pembangkit  listrik  tenaga  surya  memiliki  banyak manfaat, pembangkit listrik tenaga surya memiliki beberapa kekurangan seperti ketidakakuratan dan keterlambatan  dalam  pelacakan  titik  daya  maksimum,  fungsi  yang  buruk  dalam  kondisi  naungan parsial,  dan  stabilitas  sistem  yang  buruk  pada  sistem  yang  terhubung  ke  jaringan  listrik (Murugaperumal et al., 2020).
Daya keluaran dalam sistem PV mencapai puncaknya pada titik yang disebut Maximum Power Point (MPP), sebuah posisi yang terus berubah sehubungan dengan tingkat radiasi matahari dan suhu. Hal ini mempengaruhi ukuran daya output PV untuk sistem tertentu karena sistem ini dirancang untuk menghasilkan  daya  yang  telah  ditentukan  sebelum  pemasangan  (Zhang  et  al.,  2020).  Pengontrol Maximum  Power  Point  Tracking  (MPPT)  diperkenalkan  yang  membantu  mengidentifikasi  siklus optimal  untuk  menghasilkan  daya  maksimum.  Publikasi  artikel  penelitian  di  bidang  teknologi pengendali  MPPT  secara  bertahap  meningkat  setiap  tahun  yang  mengindikasikan  permintaan  akan pengendali MPPT yang optimal (Sarvi & Azadian, 2022).
MPPT pada Fotovoltaik (PV) di era penelitian telah mendapatkan popularitas yang mengesankan dalam beberapa tahun terakhir, karena biayanya yang rendah dan output yang tinggi  (Rajput et al., 2020).  Sifat-sifat  PV  bergantung  pada  radiasi  matahari  dan  wilayah  geografis.  Yang  paling  penting, energi  matahari  adalah  salah  satu  sumber  penting  untuk  mengubah  sinar  matahari  menjadi  energi listrik. Penerapan algoritma seperti Proportional-Integral-Derivative (PID), Fuzzy Logic Control (FLC), Incremental Conductance (INC) yang digunakan dalam MPPT.
Penggunaan algoritma dalam MPPT sangat signifikan dalam menentukan hasil yang diperoleh. Setiap algoritma MPPT memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan. Selain itu, karakteristik setiap algoritma juga mempengaruhi kinerjanya dalam berbagai kondisi lingkungan. Oleh
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88 doi: 10.14710/jebt.2024.23089
karena itu, pemilihan algoritma MPPT harus disesuaikan dengan kondisi lingkungan dan kebutuhan spesifik dari sistem yang bersangkutan untuk mencapai efisiensi dan kinerja yang optimal. Makalah ini disusun  sebagai:  Pertama  latar  belakang  penelitian,  kedua  tinjauan  pustaka,  ketiga  metodologi penelitian, keempat hasil dan pembahasan hasil dan diakhiri dengan kesimpulan.

## 2. Tinjauan Pustaka
Tinjauan  pustaka  ini  mengeksplorasi  penggunaan  algoritma  MPPT  yang  efisien  dan  kemudian diajukan  pertanyaan-pertanyaan  untuk  diperiksa.  Artikel  yang  memenuhi  kriteria  yang  telah ditetapkan  akan  diteliti  untuk  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  ini.  Algoritma  kontrol  apa  yang diusulkan  dalam  artikel  penelitian.  Bagaimana  hasil    efisiensi  terhadap  penggunaan  algoritma  yang diusulkan.  Tinjauan  literatur  ini  digunakan  untuk  meningkatkan pemahaman  terhadap  artikel  yang ditinjau.

## 2.1 Fotovoltaik
Fotovoltaik (PV) adalah sistem yang digunakan untuk menghasilkan listrik dari sinar matahari. Sistem  PV  memanfaatkan  sel  surya  yang  mengubah  energi  matahari  menjadi  energi  listrik  melalui proses  fotovoltaik.  Sistem  PV  memerlukan  Maximum  Power  Point  Tracker  (MPPT)  untuk mengoptimalkan daya yang dihasilkan dari panel surya (Smadi et al., 2024). Panel surya yang terbuat dari  sel  surya  semikonduktor  seperti  silikon  menjadi  komponen  utama  dalam  teknologi  ini.  Ketika cahaya  matahari  mengenai  sel  surya,  foton  (partikel  cahaya)  diserap  dan  menghasilkan  arus  listrik. Arus ini dialirkan ke panel surya dan diubah menjadi tegangan listrik.

## Gambar 1. Skema rangkaian Sistem PV
Sistem PV terdiri dari panel surya, perangkat kontrol (MPPT), inverter dan terakhir load (batreai) seperti yang ditunjukkan gambar 1. Panel surya mengubah cahaya matahari menjadi listrik, perangkat kontrol memonitor dan mengendalikan operasi sistem, inverter mengubah tegangan, dan terakhir load (baterai)  untuk  menyimpan  energi.  Sistem  PV  dapat  digunakan  untuk  berbagai  aplikasi,  seperti pembangkit listrik, atap surya, dan sistem off-grid.

## 2.2 Fotovoltaik
Teknik  yang  digunakan  dalam  sistem  PV  untuk  memaksimalkan  output  daya  dengan  terus menyesuaikan  kondisi  operasi  sistem  untuk  memastikan  sistem  beroperasi  di  titik  di  mana  energi maksimum dihasilkan (Didi & Chaouche, 2022). Dengan menggunakan algoritma MPPT yang efisien, sistem  tenaga  surya  dapat  mencapai  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  menghasilkan  listrik,  terutama dalam menghadapi perubahan kondisi cuaca seperti perubahan iradiasi sinar matahari.
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88 doi: 10.14710/jebt.2024.23089
Selain  mengoptimalkan  daya  yang  dihasilkan  oleh  panel  surya,  MPPT  juga  memiliki  dampak positif pada meningkatkan efisiensi keseluruhan sistem tenaga surya. Dengan mengoperasikan panel surya di titik daya maksimum mereka, MPPT membantu mengurangi limbah energi yang disebabkan oleh  beroperasi  di  luar  titik  daya  maksimal.  Ini  dapat  mengakibatkan  peningkatan  yang  signifikan dalam  produksi  listrik  dari  sistem  tenaga  surya,  yang  pada  gilirannya  dapat  mengurangi ketergantungan pada sumber energi fosil dan mengurangi emisi gas rumah kaca.

## 2.3 Fotovoltaik
Algoritma yang diterapkan untuk MPPT bervariasi secara luas, dirancang untuk mengoptimalkan kinerja panel surya atau sumber energi lainnya dengan menghasilkan output maksimum. Tujuan utama adalah untuk memaksimalkan daya yang dihasilkan oleh panel surya dengan memastikan bahwa panel bekerja pada titik daya maksimumnya di bawah kondisi lingkungan yang bervariasi dan perubahan kondisi pencahayaan.
Algoritma  Fuzzy  logic  adalah  metode  yang  menggunakan  himpunan  fuzzy  untuk menggambarkan variabel input dalam menghasilkan keputusan. Fuzzy logic kemudian menggunakan mesin  inferensi  fuzzy  untuk  menghasilkan  keluaran  fuzzy  berdasarkan  aturan  if-then.  Langkah terakhir adalah defuzzifikasi, di mana keluaran fuzzy dikonversi menjadi nilai tegas (Ullah et al., 2023). Fuzzy  logic  telah  menjadi  alat  yang  populer  dalam  pengambilan  keputusan  karena  kemampuannya untuk menangani ketidakpastian dan kompleksitas dalam data. Salah satu aplikasi utama fuzzy logic adalah dalam sistem pengambilan keputusan, di mana variabel input tidak selalu dapat diukur secara tepat atau memiliki nilai yang pasti.
Kontroler PID merupakan sebuah jenis kontroler yang digunakan dalam sistem kontrol otomatis. PID controller memiliki tiga komponen utama yaitu proporsional (P), integral (I), dan derivatif (D) yang bekerja  bersama  untuk  mengatur  output  sistem  berdasarkan  perbedaan  antara  set  point  dan  nilai aktualnya  (Ngo  &  Nguyen,  2021).  Keuntungan  kontrol  proporsional  menentukan  seberapa  cepat kontroler  akan  merespons  kesalahan,  sementara  kontrol  integral  membantu  dalam  menghilangkan kesalahan statis dan kontrol derivatif membantu dalam meredakan overshoot dan mengurangi waktu pemulihan sistem.
INC  adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  Pelacakan  Titik  Daya  Maksimum  (MPPT)  dalam sistem fotovoltaik surya. Ia bekerja berdasarkan prinsip bahwa gradien daya terhadap tegangan harus nol pada kondisi tunak. Algoritma INC dikenal menyediakan solusi yang lebih baik untuk input tidak teratur.  (Hou  &  Wang,  2023)  Kelebihan  utama  dari  algoritma  INC  adalah  kemampuannya  untuk menyesuaikan  diri  dengan  perubahan  kondisi  cahaya  matahari  yang  cepat  atau  input  yang  tidak teratur.

## 3. Metodologi
Fokus utama dari paper ini adalah untuk menemukan sebuah algoritma pada Maximum Power Point Tracking (MPPT) agar mampu menghasilkan efisiensi yang  maksimal. Oleh karena itu, penelitian ini mengadopsi beberapa hasil penelitian terdahulu untuk mendapatkan hasil efisiensi dari algoritma yang digunakan. Dalam makalah ini kami mengadopsi pendekatan Systematic Literature Review (SLR).
Untuk memastikan kualitas tinjauan literatur, penelitian ini dilakukan dengan metode Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) melewati langkah yang sesuai dengan prosedur. Metode PRISMA telah diterapkan beberapa tahapan: 1) Seleksi kriteria inklusi dan
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88 doi: 10.14710/jebt.2024.23089
eksklusi; 2) Pemilihan dan pencarian sumber data; 3) Screening keyword dan judul; 4) Seleksi abstrak dan penilaian akhir; dan 5) Ekstraksi data.
1. Seleksi kriteria inklusi dan eksklusi
Ulasan literatur ini mencakup artikel yang membahas terkait penggunaan algoritma untuk MPPT pada photovoltaic system dan lulus kriteria sesuai pertanyaan peneliti. Oleh karena itu, studi literatur ini hanya akan mengambil artikel yang menjawab pertanyaan peneliti. Ulasan literatur yang sistematis ini mengambil data artikel dalam kurun waktu dari 2020 dan 2024. SLR ini hanya mengambil artikel yang berbahasa inggris.
2. Pemilihan dan pencarian sumber data
Database  yang  digunakan  adalah  Scopus  dengan  melakukan  pencarian  berdasarkan  keyword yang spesifik seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Pencarian artikel Keyword Database N "Solar  panel"  OR  "photovoltaic"  AND  "MPPT" AND  "controller"  OR  "MPPT  Algorithm"  AND "PID" AND “Fuzzy” AND "efficiency" Scopus ( www.scopus.com ) “18-03-2024” 677
Artikel  yang  ditinjau  untuk  penelitian  ini  dipilih  dalam  lingkup  Engineering.  Gambar  2 menunjukkan  diagram  PRISMA  proses  pencarian  metadata  hingga  jumlah  artikel  yang  di  review. Keyword pada tabel 1 digunakan untuk pencarian awal. Data disimpan melalui Microsoft Excel yang nantinya akan dilakukan screening. Pemrosesan metadata ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram PRISMA
3. Screening keyword dan judul
Pada tahap ini semua judul dari 766 artikel di screening melalui Excel, dicari baik melalui judul dan keyword. Setelah dilakukan screening kami mendapatkan 69 artikel yang relevan dalam judul dan keyword.
4. Seleksi abstrak dan penilaian akhir
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88 doi: 10.14710/jebt.2024.23089
Pada  tahap  berikutnya,  semua  abstrak  dibaca  untuk  memastikan  relevansi  studi.  Jika  abstrak relevan, artikel dipilih dan jika tidak artikel tidak dipilih untuk tahap screening berikutnya. Dengan melakukan proses screening ini, jumlah artikel berkurang menjadi total 22 judul.
5. Ekstraksi data
Pada  tahap  akhir,  semua  22  artikel  dipelajari  untuk  menjawab  pertanyaan  peneliti  yang  telah diusulkan. Didapatkan jumlah 15 artikel yang di review disajikan pada bab hasil.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dalam mencapai MPPT terdapat beberapa algoritma kontrol yang digunakan, seperti Proportional Integral Derivative (PID), Perturb and Observe (P&O), Fuzzy Logic (FL), Incremental Inductance (IC) dan  beberapa  modifikasi  seperti  Genetic  Algorithm-PID  (GA-PID),  Fractional  Order-PID  (FO-PID), Particle Swarm Optimization-PID (PSO-PID). Dari 15 artikel yang terpilih ditinjau untuk memberikan hasil analisisnya terkait penggunaan algoritma kontrol MPPT dan efisiensi yang dihasilkan. 15 artikel yang digunakan sebagai bahan literature review pada penelitian disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil literature review Label Judul Metode Hasil #1 “An Application of Intelligent Non-Linear Discrete-PID  Controller  for MPPT of PV System” PSO  Nonlinear  Discrete PID (N-PID) Algoritma PSO N-DPID memberikan  nilai  fitness  terendah dan waktu yang singkat, undershoot dan osilasi yang rendah, dibandingkan dengan kontroler PID yang  dioptimalkan  dengan  GA (Pathak et al., 2020). #2 “Perturbation  Observation Method  Based  on  Fractional Order  PID  and  Extended State Observer” Kombinasi P&O dengan pengoptimalan Fractional  Order  PID (FOPID) Algoritma  P&O  yang  dimodifikasi dengan Fractional Order PID Control  menghasilkan  output  yang lebih  responsif  dan  stabil  dalam berbagai kondisi cuaca dibandingkan dengan P&O Tradisional (Shi & Li, 2023). #3 “Adaptive  Fractional  Order PID Controller Based MPPT for  PV  Connected  Grid System  Under  Changing Weather Conditions” Adaptive Fractional Order  PID  (A-FOPID) yang di optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) Kontroler  A-FOPID  menunjukkan efisiensi yang lebih tinggi dibandingkan  dengan  kontroler GA-FOPID dan ACO-FOPID dalam hal  kecepatan  konvergensi  cepat, waktu  pengaturan  yang  cepat, osilasi  yang  lebih  sedikit,  dan  total harmonic  distortion  (THD)  yang lebih rendah sebesar 1.91% (Nasir et al., 2021). #4 “Nonlinear  PID  (N-PID) Controller  for  SSSP  Grid Connected Inverter Control Kontroler Nonlinear PID (N-PID) Kontroler  N-PID  dalam  melacak MPP hampir akurat dengan tingkat konvergensi  cepat  dan  mengurangi
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88
doi: 10.14710/jebt.2024.23089 Label Judul Metode Hasil of Photovoltaic Systems” %THD lebih lanjut daripada kontroler PID konvensional, efisiensi  tracking  yang  dihasilkan dari kedua kontroler sama yakni 96- 99% (S & S, 2022). #5 “Robust  MPPT  Control  of Stand-Alone Photovoltaic Systems  via  Adaptive  Self- Adjusting  Fractional  Order PID Controller” Integrasi Feed- Forward Neural  Network  (FNN) dengan  kontroler  A- FOPID Kontroler  A-FOPID  menunjukkan peningkatan  rata-rata  25,4%  dalam akurasi pelacakan dan 11,3% dalam kecepatan  tanggapan  sementara  di bawah  kondisi  lingkungan  yang berbeda dibandingkan dengan kontroler  konvensional  (FOPID) (Saleem et al., 2023). #6 “Optimized ANN-fuzzy MPPT controller for a stand- alone  PV  system  under  fast- changing atmospheric conditions” Adaptive Neural Network (ANN)-Fuzzy Metode ANN-FL mampu mencapai efisiensi 99.86% dibawah perubahan radiasi  matahari  dan  99.825% dibawah  perubahan  temperatur,
lebih  tinggi  dibandingkan  dengan metode FL dan ANN (Hichem et al., 2023). #7 “Maximum Power Extraction Control Algorithm for Hybrid Renewable Energy System” Fractional  Order  PID (FOPID) Metode  kontroler  FOPID  yang diusulkan mampu bekerja lebih baik dari  metode  P&O,  dibuktikan  dari kecepatan  grafik  respon  dalam mencapai  MPP  serta  ekstrak  daya (Kanagaraj & Al-Ansi, 2023).
#8 “An  Improved  Optimally Designed Fuzzy Logic-Based MPPT Method for Maximizing Energy Extraction  of  PEMFC  in Green Buildings” Modifikasi  Fuzzy  Logic Controller (FLC) Metode modifikasi FLC MPPT yang diusulkan  bekerja  lebih  baik  dalam hal  kecepatan  mencapai  MPP dengan  osilasi  yang  rendah,  nilai undershoot/overshoot yang rendah, dibandingkan  dengan  kontroler konvensional  P&O,  INC  dan  dp/dl PID (Aly et al., 2023).
#9 “Efficient  MPPT  Controller for  Solar  PV  System  Using GWO-CS  Optimized  Fuzzy Logic Control and Conventional Incremental Conductance Technique” INC-Fuzzy  MPPT  yang dioptimalkan dengan Gray Wolf Optimization (GWO) Metode INC-Fuzzy yang dioptimalkan dengan GWO menghasilkan  efisiensi  tertinggi berdasarkan perubahan radiasi dengan  rata-rata  99.33  lebih  baik dibandingkan dengan INC-PID dan
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88
doi: 10.14710/jebt.2024.23089 Label Judul Metode Hasil INC  konvensional  (Chauhan  et  al., 2023). #10 “Fuzzy-based maximum power point tracking (MPPT)  control  system  for photovoltaic power generation system” Fuzzy  Logic  Controller (FLC) Metode FLC yang diusulkan berhasil  mencapai  efisiensi  97% berdasarkan perubahan radiasi dan perubahan temperatur, tetapi undershoot  yang  dihasilkan  masih tergolong besar (Ullah et al., 2023). #11 “Improved  MPPT  Control Strategy for PV Connected to  Grid  Using  IncCond- PSO-MPC Approach” INC-Particle Swarm Optimization (PSO) Model Predictive Control (MPC) Metode INC-PSO-MPC yang diusulkan  berhasil  mencapai  nilai efisiensi  sebesar  98.25  berdasarkan testing  dari  kecepatan  tracking hingga bayangan parsial, lebih baik dibandingkan  dengan  P&O,  INC,
INC-PSO (Kacimi et al., 2023). #12 “A Novel Strategy of Maximum Power Point Tracking  for  Photovoltaic Panels Based on Fuzzy Logic Algorithm” Fuzzy  Logic  Control (FLC) Metode FLA yang diusulkan memberikan  respon  yang  tepat terhadap perubahan kondisi lingkungan  dengan  kecepatan  dan akurasi  yang  sesuai  dan  tidak mengalami chattering dalam kondisi stabil, lebih baik dibandingkan metode Hill Climbing (HC) dan P&O (Eydi et al., 2020). #13 “Performance  optimization of  the  INC-COND  fuzzy MPPT  based  on  a  variable step for photovoltaic systems” INC-Fuzzy MPPT Metode INC-Fuzzy yang diusulkan menghasilkan  efisiensi  tertinggi sebesar  99.9%  dari  perubahan kondisi atmosfer sebesar, lebih baik dibandingkan dengan  metode INC,
Fuzzy, P&O konvensional (Abouobaida et al., 2023). #14 “Design and Implementation of Modified INC, Conventional INC, and Fuzzy Logic Controllers Applied  to  a  PV  System under Variable Weather Conditions” INC-Modifiedn Metode  INC-Modifikasi  mampu menghasilkan nilai efisiensi sebesar 99.98% berdasarkan kecepatan MPP
dan  perubahan  kondisi  atmosfer. Lebih  baik  dibandingkan  dengan metode INC dan FLC konvensional (Bouksaim et al., 2021).
#15 “Fuzzy  Logic  Approach  for Maximum Power Point Tracking  Implemented  in  a Fuzzy  Logic  Controller (FLC) Metode FLC yang diusulkan mampu mengurangi chatting,
overshoot  dan  undershoot  yang
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88
doi: 10.14710/jebt.2024.23089 Label Judul Metode Hasil Real Time Photovoltaic System” lebih  kecil  dibandingkan  metode P&O  dan  Sliding  Mode  Controller
(SMC) (Napole et al., 2021).
Tabel 2 telah menyajikan 15 artikel yang digunakan pada literature review ini dimana setiap artikel mempunyai  algoritma  dan  efisiensi  yang  dihasilkan.  Dari  15  artikel  tersebut  dikelompokkan berdasarkan basis kontroler adalah algoritma INC, PID dan FLC serta kombinasi akan disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Tren algoritma MPPT Metode Artikel InC #9, #11, #13, #14 PID #1, #2, #3, #4, #5, #7 FLC #6, #8, #10, #12, #15
Penggunaan  algoritma  yang  berbasis  PID  adalah  yang  terbanyak  pada  penelitian  ini,  kedua algoritma berbasis FLC dan yang terakhir INC. Setiap algoritma yang diusulkan mampu memberikan kinerja yang terbaik dibandingkan dengan algoritma yang lain sebagai pembanding. Algoritma yang diusulkan di test kinerjanya pada perubahan iradiasi matahari dan perubahan temperatur lingkungan. Terdapat algoritma yang digunakan adalah kombinasi seperti pada #1 yakni kontroler N-DPID yang dioptimasi  menggunakan  PSO  lebih  baik  dibandingkan  optimasi  menggunakan  GA.  pada  #5  #6 menggunakan  integrasi  Neural  Network  (NN)  pada  kontroler,  #5  metode  yang  diusulkan  mampu meningkat 25,4% dalam akurasi pelacakan dan 11,3% dalam kecepatan tanggapan dibawah perubahan kondisi lingkungan lebih baik dibandingkan dengan kontroler konvensional FOPID. #6 metode yang diusulkan menghasilkan efisiensi sebesar 99.84% berdasarkan perubahan kondisi atmosfer.
Penggunaan kontrol yang dimodifikasi juga menghasilkan nilai efisiensi yang besar, pada #8 #14 berhasil mencapai MPP dengan osilasi yang rendah serta undershoot/overshoot yang kecil. Pada #14 menghasilkan nilai efisiensi sebesar 99.98% berdasarkan perubahan kondisi atmosfer. Meskipun nilai efisiensi yang dihasilkan besar, beberapa metode memiliki kelemahan salah satunya yaitu komputasi yang  berat.  #9  #11  Penggunaan  kombinasi  optimasi  seperti  GWO,  PSO  menghasilkan  efisiensi  yang besar hingga 98.25% yang mana membutuhkan komputasi yang berat untuk berhasil mencapai nilai tersebut. Pada kebanyakan artikel metode konvensional digunakan sebagai pembanding.

## 5. Kesimpulan
Tujuan dari pelaksanaan SLR ini adalah untuk mengetahui tren penggunaan algoritma MPPT pada PV System dari 15 penelitian berbasis artikel. 15 artikel tersebut menjawab pertanyaan penelitian yaitu hasil  efisiensi  dari  penggunaan  algoritma.  Beberapa  artikel  membahas  penggunaan  metode konvensional dan kombinasi. Metode kombinasi seperti penggunaan metode optimasi menghasilkan efisiensi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  konvensional.  Terlepas  dari  itu  metode kombinasi  memerlukan  komputasi  yang  berat,  sehingga  menjadi  salah  satu  kelemahan.  Tren penggunaan  algoritma  ditunjukkan  pada  tabel  3  menunjukkan  metode  berbasis  PID  paling  banyak digunakan pada SLR ini. Artikel ini dapat menjadi pedoman untuk pengembangan algoritma MPPT di masa mendatang.
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88 doi: 10.14710/jebt.2024.23089

## Daftar Pustaka
Abouobaida,  H.,  Mchaouar,  Y.,  Abouelmahjoub,  Y.,  Mahmoudi,  H.,  Abbou,  A.,  &  Jamil,  M.  (2023).
Performance  optimization  of  the  INC-COND  fuzzy  MPPT  based  on  a  variable  step  for photovoltaic systems. Optik, 278. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2023.170657
Ahmadi, M. H., Baghban, A., Sadeghzadeh, M., Zamen, M., Mosavi, A., Shamshirband, S., Kumar, R.,
&  Mohammadi-Khanaposhtani,  M.  (2020).  Evaluation  of  electrical  efficiency  of  photovoltaic thermal solar collector.  Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 14(1), 545–565. https://doi.org/10.1080/19942060.2020.1734094
Aly, M., Mohamed, E. A., Rezk, H., Nassef, A. M., Elhosseini, M. A., & Shawky, A. (2023). An Improved Optimally  Designed  Fuzzy  Logic-Based  MPPT  Method  for  Maximizing  Energy  Extraction  of PEMFC in Green Buildings. Energies, 16(3). https://doi.org/10.3390/en16031197
Bouksaim,  M.,  Mekhfioui,  M.,  &  Srifi,  M.  N.  (2021).  Design  and  implementation  of  modified  inc, conventional  inc,  and  fuzzy  logic  controllers  applied  to  a  pv  system  under  variable  weather conditions. Designs, 5(4). https://doi.org/10.3390/designs5040071
Chauhan, U., Chhabra, H., Rani, A., Kumar, B., & Singh, V. (2023). Efficient MPPT Controller for Solar PV  System  Using  GWO-CS  Optimized  Fuzzy  Logic  Control  and  Conventional  Incremental Conductance  Technique.  Iranian  Journal  of  Science  and  Technology  -  Transactions  of  Electrical Engineering, 47(2), 463–472. https://doi.org/10.1007/s40998-022-00569-3
Didi,  F.,  &  Chaouche,  M.  S.  (2022).  DESIGN  AND  SIMULATION  OF  GRID-CONNECTED PHOTOVOLTAIC  SYSTEM’S  PERFORMANCE  ANALYSIS  WITH  OPTIMAL  CONTROL  OF MAXIMUM  POWER POINT  TRACKING  BASED  ON  ARTIFICIAL  INTELLIGENCE.  Review  of Computer Engineering Research, 9(3), 151–168. https://doi.org/10.18488/76.v9i3.3144
Eydi,  M.,  Hosseini  Sabzevari,  S.  I.,  &  Ghazi,  R.  (2020).  A  novel  strategy  of  maximum  power  point tracking for photovoltaic panels based on fuzzy logic algorithm. Advances in Electrical and Electronic Engineering, 18(1), 1–10. https://doi.org/10.15598/aeee.v18i1.3511
Hichem, L., Amar, O., & Leila, M. (2023). Optimized ANN-fuzzy MPPT controller for a stand-alone PV system  under  fast-changing  atmospheric  conditions.  Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics, 12(4), 1960–1981. https://doi.org/10.11591/eei.v12i4.5099
Hou, T., & Wang, S. (2023). Research on the MPPT of Photovoltaic Power Generation Based on the CSA-
INC Algorithm. Energy Engineering: Journal of the Association of Energy Engineering, 120(1), 87–106. https://doi.org/10.32604/ee.2022.022122
Kacimi,  N.,  Idir,  A.,  Grouni,  S.,  &  Boucherit,  M.  S.  (2023).  Improved  MPPT  Control  Strategy  for  PV Connected to Grid Using IncCond-PSO-MPC Approach. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 9(3), 1008–1020. https://doi.org/10.17775/CSEEJPES.2021.08810
Kanagaraj,  N.,  &  Al-Ansi,  M.  (2023).  Maximum  Power  Extraction  Control  Algorithm  for  Hybrid Renewable  Energy  System.  Computer  Systems  Science  and  Engineering,  45(1),  769–784. https://doi.org/10.32604/csse.2023.029457
Kaya, E., Baştemur Kaya, C., Bendeş, E., Atasever, S., Öztürk, B., & Yazlık, B. (2023). Training of Feed-
Forward  Neural  Networks  by  Using  Optimization  Algorithms  Based  on  Swarm-Intelligent  for Maximum Power Point Tracking. Biomimetics, 8(5). https://doi.org/10.3390/biomimetics8050402
Khatibi, A., Razi Astaraei, F., & Ahmadi, M. H. (2019). Generation and combination of the solar cells: A current model review. In Energy Science and Engineering (Vol. 7, Issue 2, pp. 305–322). John Wiley and Sons Ltd. https://doi.org/10.1002/ese3.292
Vol. 5, No. 2, pp 78 – 88 doi: 10.14710/jebt.2024.23089
Murugaperumal,  K.,  Srinivasn,  S.,  &  Satya  Prasad,  G.  R.  K.  D.  (2020).  Optimum  design  of  hybrid renewable  energy  system  through  load  forecasting  and  different  operating  strategies  for  rural electrification.
Sustainable Energy Technologies and Assessments, 37.
https://doi.org/10.1016/j.seta.2019.100613
Napole,  C.,  Derbeli,  M.,  &  Barambones,  O.  (2021).  Fuzzy  logic  approach  for  maximum  power  point tracking  implemented  in  a  real  time  photovoltaic  system.  Applied  Sciences  (Switzerland),  11(13). https://doi.org/10.3390/app11135927
Nasir, A., Rasool, I., Sibtain, D., & Kamran, R. (2021). Adaptive Fractional Order PID Controller Based MPPT for PV Connected Grid System Under Changing Weather Conditions.  Journal of Electrical Engineering and Technology, 16(5), 2599–2610. https://doi.org/10.1007/s42835-021-00782-w
Ngo, Q. V., & Nguyen, T. T. (2021). The mppt algorithm combined with pitch angle control for the small- scale wind turbine in a wide speed range. International Journal of Power Electronics and Drive Systems, 12(3), 1482–1493. https://doi.org/10.11591/ijpeds.v12.i3.pp1482-1493
Pathak, D., Sagar, G., & Gaur, P. (2020). An Application of Intelligent Non-linear Discrete-PID Controller for MPPT of PV System. Procedia Computer Science, 167, 1574–1583. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.368
Rajput, P., Malvoni, M., Kumar, N. M., Sastry, O. S., & Jayakumar, A. (2020). Operational performance and  degradation  influenced  life  cycle  environmental-economic  metrics  of  mc-si,  a-si  and  hit photovoltaic arrays in hot semi-arid climates. Sustainability (Switzerland), 12(3). https://doi.org/10.3390/su12031075
S, M., & S, M. (2022). Nonlinear PID (N-PID) Controller for SSSP Grid Connected Inverter Control of
Photovoltaic Systems. Electric Power Systems Research, 211. https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.108175
Saleem, O., Ali, S., & Iqbal, J. (2023). Robust MPPT Control of Stand-Alone Photovoltaic Systems via
Adaptive Self-Adjusting Fractional
Order PID Controller.
Energies, 16(13). https://doi.org/10.3390/en16135039
Sarvi, M., & Azadian, A. (2022). A comprehensive review and classified comparison of MPPT algorithms in  PV systems. In  Energy Systems (Vol. 13, Issue 2, pp. 281–320). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. https://doi.org/10.1007/s12667-021-00427-x
Shi, X., & Li, G. (2023). Perturbation Observation Method Based on Fractional Order PID and Extended State  Observer.  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Technology,  18(4),  2623–2632. https://doi.org/10.1007/s42835-022-01369-9
Smadi,  T.  Al,  Handam,  A.,  Gaeid,  K.  S.,  Al-Smadi,  A.,  Al-Husban,  Y.,  &  Khalid,  A.  smadi.  (2024). Artificial intelligent control of energy management PV system. Results in Control and Optimization, 14. https://doi.org/10.1016/j.rico.2023.100343
Ullah, K., Ishaq, M., Tchier, F., Ahmad, H., & Ahmad, Z. (2023). Fuzzy-based maximum power point tracking (MPPT) control system for photovoltaic power generation system. Results in Engineering, 20. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2023.101466
Zhang, L., Wang, Z., Cao, P., & Zhang, S. (2020). A maximum power point tracking algorithm of load current  maximization-perturbation  and  observation  method  with  variable  step  size.  Symmetry, 12(2). https://doi.org/10.3390/sym12020244