## Sistem Estimasi State of Charge untuk Aplikasi Sistem Tertanam Berbasis Neural Networks
Muhammad Adib Kamali 1 , Wansu Lim 2
1 Departemen Teknologi Informasi dan Bisnis, IT Telkom Surabaya, 60231, Surabaya, INDONESIA, (tel.: +62 31 8280800; email: adibkamali@ittelkom-sby.ac.id)
2 Department of Aeronautics, Mechanical, and Electronic Convergence Engineering, Kumoh National Institute of Technology, 39177, Gumi, KOREA SELATAN (tel.: +82-54-478- 7489; email: wansu.lim@kumoh.ac.kr)
[Diterima: 20 Februari 2023, Revisi: 4 Mei 2023] Corresponding Author : Muhammad Adib Kamali
INTISARI — Model estimasi state of charge (SOC) konvensional memiliki beberapa masalah seperti akurasi dan reliabilitas. Untuk mewujudkan estimasi SOC yang kuat pada aplikasi tertanam, makalah ini berfokus pada tiga perhatian model estimasi SOC yang ada, yaitu akurasi, ketahanan, dan kepraktisan. Pertama, dalam meningkatkan akurasi dan ketahanan estimasi, makalah ini memperhitungkan dinamika SOC aktual yang disebabkan oleh proses pengisian ( charging ) dan pengosongan ( discharging ) yang dinamis. Dalam praktiknya, proses pengisian dan pengosongan memiliki karakteristik tersendiri yang perlu diperhatikan untuk mewujudkan estimasi SOC yang robust . Kedua, estimasi SOC berbasis model yang dikembangkan berdasarkan model baterai virtual menimbulkan kesulitan untuk aplikasi real-time . Selain itu, estimasi SOC berbasis model tidak dapat diekstrapolasi secara andal ke berbagai jenis baterai. Dalam menentukan perilaku berbagai jenis baterai, estimasi SOC berbasis model harus diperbarui. Oleh karena itu, makalah ini menggunakan estimasi SOC berbasis data berdasarkan neural networks atau jaringan saraf tiruan (JST) dan data baterai terukur. Model JST yang memiliki kemampuan beradaptasi yang baik terhadap sistem nonlinier digunakan untuk meningkatkan akurasi. Selain itu, dengan menggunakan data baterai terukur seperti tegangan dan sinyal arus, model estimasi SOC cocok untuk aplikasi tertanam. Hasil menunjukkan bahwa memperkirakan SOC dengan model yang diusulkan dapat mengurangi kesalahan sehubungan dengan kumpulan data aktual. Untuk memvalidasi kepraktisan model yang diusulkan, makalah ini telah melakukan estimasi online pada sistem tertanam menggunakan mikrokontroler real-time C2000. Hasil menunjukkan bahwa model yang diusulkan dapat dijalankan dalam sistem tertanam dengan memanfaatkan data baterai terukur.
KATA KUNCI — JST, BMS, Sistem Tertanam, Baterai Litium, State of Charge .

## I. PENDAHULUAN
Baterai  litium  (Li-ion)  telah  banyak  diaplikasikan  pada berbagai perangkat elektronik [1]. Baterai harus segera dikelola untuk  memastikan  operasinya  aman  dan  memperpanjang umurnya.  Tugas  pengelolaan  dan  pemantauan  baterai  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  sistem  manajemen  baterai ( battery  management  system ,  BMS)  [2].  Tugas  penting  BMS adalah  estimasi state  of  charge (SOC).  Estimasi  SOC  baterai digunakan sebagai indikator utama kesehatan baterai [3]. SOC baterai memberikan informasi tentang jumlah siklus pengisian ( charging )  yang  tersisa  di  baterai  dan  memberikan  perkiraan waktu  pengisian  baterai.  SOC  adalah  ukuran  kapasitas  yang masih  dapat  digunakan  pada  kapasitas  maksimum  yang tersedia.  Dalam  praktiknya,  fungsi  SOC  mirip  dengan pengukur bahan bakar pada kendaraan listrik ( electric vehicle , EV) yang merupakan fungsi penting dalam memantau keadaan baterai [4]. Oleh karena itu, untuk EV dan peralatan lain yang menggunakan  baterai  sebagai  sumber  tenaga,  diperlukan pendekatan estimasi SOC yang tepat.
Estimasi  SOC  yang  akurat  masih  menjadi  isu  terbuka karena dinamika internal baterai sering kali diestimasi dengan buruk. Selain itu, berbagai kondisi pengoperasian, seperti suhu baterai,  regenerasi  kapasitas  dinamis,  dan  penuaan  baterai, tetap  menjadi  masalah  yang  sulit  ditangani  dalam  mencapai estimasi  SOC  yang  akurat.  Beberapa  metode  estimasi  SOC telah  disajikan  dengan  berbagai  pendekatan  [3]-[5].  Metode estimasi  SOC  dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga  kelompok, yaitu  metode  dasar,  metode  berbasis  model,  dan  metode estimasi berbasis data.
Metode  dasar  estimasi  SOC  menggunakan  perhitungan dasar  dan  pemodelan  sederhana  untuk  memperkirakan  SOC baterai yang sebenarnya. Metode dasar meliputi tabel pencarian
dan  metode  integral  ampere-jam  [5].  Metode  ini  bergantung pada  kapasitas  awal  dan  maksimum  yang  tersedia.  Dalam praktiknya, data tersebut tidak selalu tersedia saat baterai sudah tua. Estimasi SOC berbasis model dikembangkan berdasarkan model  baterai  virtual,  kemudian  pengamat  menghasilkan serangkaian estimasi status yang sepadan dengan SOC aktual baterai. Metode estimasi SOC berbasis model meliputi model elektrokimia  ( electrochemical  models ,  EM)  [6],  dan  model sirkuit  ekuivalen  ( equivalent  circuit  model ,  ECM)  [7].  EM terdiri  atas  beberapa  persamaan  diferensial  parsial  ( partial differential equation , PDE) yang digunakan untuk menggambarkan  reaksi  elektrokimia  [7].  Namun,  beberapa parameter  EM  tidak  dapat  diambil  secara  langsung  tanpa bantuan  dari  produsen  baterai.  Dalam  hal  perhitungan  biaya selama inferensi, penyelesaian PDE juga merupakan pekerjaan yang mahal. Aplikasi real-time terhambat oleh kekurangan ini. Selain  itu,  estimasi  SOC  berbasis  model  memanfaatkan pengamat  seperti  pengamat  Luenberger  [8],  dan  pengamat mode geser [9] untuk memperkirakan SOC baterai berdasarkan model baterai virtual.
Metode estimasi SOC berbasis data telah menarik banyak perhatian.  Metode  ini  kurang  rentan  terhadap  perubahan karakteristik baterai dan beradaptasi dengan baik pada berbagai jenis  baterai.  Metode  estimasi  berbasis  data  untuk  estimasi SOC  mengandalkan  model  kotak  hitam.  Metode  ini  meliputi metode data  fusion , neural  network (NN)  [10],  dan support vector machine (SVM) [11]. Secara khusus, model NN dikenal karena kemampuannya dalam mempelajari hubungan nonlinier yang  kompleks,  membuatnya  sangat  cocok  untuk  pemodelan perilaku  SOC  baterai  yang  akurat  dan  kuat  [10].  Metode berbasis  NN  dan  berbasis  SVM  mengestimasikan  SOC menggunakan parameter baterai (sinyal diukur dari baterai Li-
ion).  Metode  ini  mempelajari  hubungan  nonlinier  antara parameter  terukur  dan  SOC.  Hubungan  antara  data  terukur digunakan  untuk  membuat model  estimasi  SOC.  SOC  dapat diestimasi  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan (JST)  pada berbagai  tingkat  penuaan  baterai  [12].  Baru-baru  ini, pendekatan berbasis JST telah menarik lebih banyak minat dari komunitas ilmiah karena kapasitas komputasi unit pemrosesan grafis  yang  telah  meningkat.  Jaringan feedforward  neural network (FNN)  yang  paling  dasar  telah  digunakan  untuk estimasi  SOC  [13].  Model  JST  dengan  filter  Kalman  [14], model recurrent  neural  network [15],  dan exogenous autoregressive dengan input-based  neural  network [16]  telah digunakan untuk mengestimasikan SOC.
Meskipun  beberapa  studi  tersebut  [12]-[17]  telah menunjukkan efektivitas penggunaan NN untuk estimasi SOC, tantangan  praktis  penerapan  estimasi  SOC  berbasis  NN  pada sistem tertanam belum ditangani. Penelitian yang ada terutama berfokus  pada  proses  untuk  memaksimalkan  akurasi  tanpa mempertimbangkan  keterbatasan  praktis  yang  mungkin dihadapi  dalam  aplikasi  tertanam  [18].  Hal  ini  dapat menimbulkan  kesulitan  saat  pengimplementasian  model tersebut  dalam  sistem  tertanam real-time ,  yang  tidak  hanya membutuhkan  akurasi  tinggi,  tetapi  juga  ketahanan  dan kepraktisan.  Tujuan  makalah  ini  adalah  mengatasi  masalah tersebut  dengan  mempertimbangkan  kepraktisan  model  yang diusulkan.  Makalah  ini  menggunakan  model  NN  yang  dapat menangkap  ketidakpastian  SOC  baterai  dengan  tetap mengutamakan  kepraktisan  implementasi  dalam  sistem tertanam.
Dalam  makalah  ini,  model  estimasi  SOC  yang mempertimbangkan  kekhawatiran  dari  model  estimasi  SOC yang ada diusulkan. Untuk mewujudkan model estimasi SOC yang kuat dan akurat, makalah ini memperhitungkan dinamika SOC  aktual  yang  disebabkan  oleh  proses  pengisian  dan pengosongan  ( discharging )  dinamis  yang  memengaruhi  SOC aktual.  Akurasi  estimasi  sering  berkurang  karena  dinamika pengisian  dan  pengosongan  SOC  aktual.  Hal  ini  berlaku  jika model  estimasi  SOC  mengasumsikan  pengisian  dan pengosongan  akan  selalu  sama,  yang  tidak  terjadi  dalam implementasi  sebenarnya.  Asumsi  ini  akan  menghasilkan kesalahan  yang  tinggi.  Dengan  memasukkan  perilaku  SOC baterai dinamis ini ke dalam  model yang  diusulkan, nantinya kesalahan  estimasi  dapat  dikurangi,  dibandingkan  dengan metode  yang  ada.  Selanjutnya,  model  JST  yang  memiliki kemampuan  adaptasi  yang  kuat  terhadap  sistem  nonlinier digunakan sebagai metode estimasi SOC. Hal ini memungkinkan hubungan yang kompleks dan nonlinier antara masukan (sinyal arus dan tegangan) dan keluaran (SOC baterai) ditangkap lebih akurat daripada metode estimasi SOC berbasis model  yang  biasanya  mengasumsikan  hubungan  linier sederhana.  Penggunaan  model  JST  juga  menghindari kebutuhan akan model matematika yang rumit dan penyetelan parameter, yang memakan waktu dan rawan kesalahan.
Dalam  hal  kepraktisan  untuk  mencapai  sistem real-time dalam aplikasi tertanam, model yang diusulkan menggunakan data baterai terukur dan JST. Data baterai terukur, seperti arus dan  tegangan,  biasanya  diukur  dalam  BMS.  Dengan menggunakan sinyal ini, SOC dapat diestimasi secara real-time tanpa  memerlukan  sensor  tambahan,  sehingga  mengurangi biaya dan kompleksitas. Makalah ini juga telah disimulasikan dalam aplikasi real-time . Eksperimen dilakukan menggunakan sistem tertanam dan diberikan data baterai aktual.

## II. STRUKTUR DATASET
Makalah  ini  menggunakan  kumpulan  data  baterai  yang disediakan oleh BEXEL, sebuah perusahaan baterai terkemuka, hanya  untuk  tujuan  penelitian  dan  pengembangan  [19]. Kumpulan data dikumpulkan dari fasilitas pengujian baterai di BEXEL menggunakan baterai Li-ion. Data ini terdiri atas lebih dari 50.000 titik data untuk setiap set data baterai dan direkam selama enam bulan. Kumpulan data ini mencakup pengukuran tegangan,  arus,  dan  kapasitas,  yang  terdiri  atas  tiga  profil operasi  yang  berbeda  pengisian,  pemakaian,  dan  waktu istirahat.  Makalah  ini  menggunakan  dua dataset baterai  yang berbeda yang disebut sel BEXEL #7 dan BEXEL #13. Untuk mengidentifikasi  sel,  BEXEL  menetapkan  nomor  ini  sebagai ID sel.  Profil dataset dari  dua  data  baterai  tercantum  dalam Tabel I.
Seperti  tercantum  dalam  tabel,  sel  BEXEL  #7  dan  #13 memiliki  nilai  arus  konstan  dalam  proses  pengisian  dan pengosongan.  Hal  ini  disebabkan  metode  yang  digunakan untuk mengukur dataset saat pengisian adalah metode constant current constant voltage (CCCV) dan saat pengosongan adalah metode constant  current (CC).  Secara  khusus,  pada  fase pengisian daya, pengisi daya akan mulai mengisi daya baterai menggunakan  mode  CC  terlebih  dahulu.  Ketika  tegangan baterai mencapai nilai tegangan yang lebih tinggi, pengisi daya secara otomatis berubah ke mode CV dan akan terus mengisi daya  hingga  arus  pemutusan  baterai  tercapai.  Pada  fase pengosongan,  baterai  dikosongkan  menggunakan  mode  CC. Metode  pengisian  CCCV  digunakan  untuk  menghindari pengisian  yang  berlebihan  [20].  Mode  CCCV  pada  fase pengisian  dan  mode  CC  pada  fase  pengosongan  baterai ditunjukkan pada Gambar 1.
Dalam  hal  konfigurasi dataset selama  pelatihan  model, digunakan 149.278 sampel sel BEXEL #7, yang dibagi secara acak menjadi  tiga  set sebagai berikut: 70% (104.494  sampel) untuk pelatihan, 15% (223.92 sampel) untuk validasi, dan 15%
Gambar 1 . Metode CCCV untuk pengisian dan pengosongan baterai.
T ABEL I P ROFIL P ENGISIAN DAN P ENGOSONGAN DARI D ATASET BEXEL
Data- set Pengisian Pengosongan Arus Konstan (A) Tegangan Atas (V) Arus Cut-Off (mA) Arus Konstan (A) Tegangan Cut-Off (V) Sel  #7 8 4,2 4,0 8 3,85 Sel #13 8 4,2 4,2 8 3,81
(22.392  sampel)  untuk  pengujian.  Data  sel  BEXEL  #7  yang tersisa digunakan untuk pengujian dalam proses estimasi SOC online . Skema ini dilakukan kembali menggunakan sel BEXEL #13.

## III. SISTEM ESTIMASI SOC BERBASIS JST
Makalah  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  estimasi SOC untuk aplikasi tertanam hanya menggunakan pengukuran arus  dan  tegangan  tanpa  mengandalkan  pengukuran  SOC langsung. Hal ini dilakukan karena pengukuran langsung SOC dapat  membutuhkan  banyak  biaya  dan  sulit  diperoleh  dalam aplikasi  tertanam.  Oleh  karena  itu,  dalam  aplikasi  tertanam, estimasi  SOC  menggunakan  pengukuran  tidak  langsung, seperti sinyal arus dan tegangan yang mudah diperoleh dengan menggunakan aplikasi tertanam, akan menguntungkan.
Dalam  mengembangkan  model  estimasi  SOC,  model berbasis  matematika  yang  kompleksitas  komputasinya  lebih rendah  diuji  untuk  memodelkan  sinyal  SOC  berikut.  Proses pengisian  dan  pengosongan  diuji  menggunakan  pertumbuhan eksponensial dan peluruhan linier. Hasil menunjukkan bahwa solusi  matematis  hanya  cocok  untuk  jangka  waktu  tertentu. Namun,  seiring  bertambahnya  usia  baterai,  sinyal  SOC dapat berubah  secara  berkala,  sehingga  sulit  untuk  menemukan model  matematis  bentuk  tertutup  untuk  jenis  sinyal  ini.  Oleh karena  itu,  estimasi  SOC  berbasis  matematika  tidak  akan berlaku  untuk  periode  waktu  atau  kondisi  baterai  lain,  dan model  matematika  yang  berbeda  perlu  dikembangkan  untuk skenario tersebut.
Berbeda  dengan  model  matematis,  model  JST  adalah pendekatan yang lebih fleksibel yang dapat disesuaikan dengan berbagai  skenario  dan  kondisi.  Makalah  ini  menggunakan model JST untuk  mengestimasikan SOC. Keseluruhan proses diilustrasikan  pada  Gambar  2.  Model  yang  diusulkan  dibagi menjadi  dua  proses  utama:  (1)  proses offline yang  berfokus pada pelatihan model estimasi SOC dan (2) proses online yang mengestimasikan  SOC  menggunakan  model  yang  dilatih  dan sistem  tertanam.  Proses offline meliputi  pengumpulan  data, praproses  data,  dan  pelatihan  model.  Semua  langkah  dalam proses offline hanya dilakukan satu kali. Pada saat yang sama, proses online mencakup  estimasi  SOC  dengan  data  baterai aktual  baru  dan  evaluasi  kinerja.  Untuk  memvalidasi keakuratan dan keandalan estimasi SOC yang diusulkan, nilai SOC  terukur  dari dataset BEXEL  digunakan  sebagai ground truth (y) dan dibandingkan dengan nilai SOC yang diestimasi dari model.

## A. PRAPROSES DATA
Data mentah yang dikumpulkan, seperti tegangan, arus, dan kapasitas,  diubah  menjadi  data  dengan  format  yang  berguna dan  efisien.  Untuk  melakukan  praproses  data,  data  kapasitas yang dikumpulkan pertama kali digunakan untuk menghitung SOC  sebenarnya.  SOC  aktual  didefinisikan  sebagai  rasio kapasitas  yang  tersisa  terhadap  kapasitas  maksimum  atau kapasitas awal [21], yang dinyatakan sebagai (1).
𝑆𝑂𝐶 = [ 𝑄(𝑡)−𝑚𝑖𝑛𝑄 𝑚𝑎𝑥𝑄−𝑚𝑖𝑛𝑄 ] × 100% (1)
dengan Q adalah  kapasitas  (Ah), minQ adalah  kapasitas minimum (Ah), maxQ adalah kapasitas maksimum (Ah), dan t adalah  waktu  (s).  Jumlah  keseluruhan  siklus  yang  diperoleh pada proses ini adalah 434 siklus. SOC aktual yang diperoleh digunakan  dalam  pelatihan  dan  pengujian  estimasi  SOC. Tegangan, arus, dan SOC aktual digunakan dalam pembersihan dan normalisasi data. Untuk menghindari underfitting, outlier dihapus  dari  data  menggunakan  pembersihan  data  dan  data diskalakan  ke  nilai  antara  0  dan  1  melalui  normalisasi  [22]. Dengan  demikian,  hasil  praproses  data  adalah  format  data tegangan, arus, dan SOC aktual yang efisien. Artinya, tidak ada outlier dalam data ini dan nilainya antara 0 dan 1.
Data  masukan  dan  target  harus  ditentukan  untuk  melatih model  estimasi  SOC.  Dalam  makalah  ini,  data  arus  dan tegangan  dipilih  sebagai  masukan  data  latih,  sedangkan  data SOC aktual dipilih sebagai data target. Tidak seperti data SOC aktual, tegangan dan arus dapat diukur secara langsung selama inferensi.  Untuk  meningkatkan  akurasi,  model  estimasi  SOC dilatih  dengan  pengisian  dan  pengosongan  secara  terpisah. Proses  pelatihan  model  estimasi  SOC  dilakukan  untuk  dua model estimasi SOC, yaitu estimasi SOC selama pengisian dan pengosongan.  Pada  akhir  proses,  hasil  pengisian  dan pengosongan  digabungkan  untuk  mendapatkan  hasil  siklus penuh.
Data  tegangan  selama  pengosongan  digunakan  untuk mengestimasikan  SOC  selama  pengosongan,  sedangkan  data tegangan selama pengisian digunakan untuk mengestimasikan SOC  pengisian.  Data  tegangan  bukan  satu-satunya  fitur  yang digunakan  pada  fase  pengisian.  Data  arus  juga  digunakan sebagai fitur bersama dengan data tegangan. Hal ini dilakukan karena dataset baterai  sebenarnya  menggunakan  metode pengisian CCCV, yang memvariasikan data arus dan tegangan dalam proses pengisian. Sementara itu, pada proses pengisian, hanya  data  tegangan  yang  berubah  seiring  waktu.  Skema  ini memungkinkan  model  untuk  mengurangi  estimasi  kesalahan karena profil pengisian dan pengosongan yang berbeda. Hal ini juga mengurangi konsumsi memori dengan hanya menggunakan fitur-fitur penting.
Makalah  ini  menghitung  koefisien  korelasi  Pearson  dari variabel-variabel  tersebut  untuk  menyoroti  hubungan  antara tegangan masukan pemisah dan SOC target. Koefisien korelasi Pearson mewakili korelasi linier antara dua tegangan fitur dan data  SOC  target,  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  rasio antara covariance dari data tegangan dan SOC dan product dari standar  deviasinya.  Dengan  kata  lain,  secara  umum,  hal  ini merupakan  pengukuran  kovarians  yang  dinormalisasi. Koefisien  korelasi  Pearson  antara  data  tegangan  dan  SOC disajikan  pada  Tabel  II.  Seperti  yang  tertera  pada  tabel, koefisien  korelasi  semua  SOC  dan  semua  tegangan  adalah 0,3703. Pada saat yang sama, hasil koefisien korelasi Pearson yang  memisahkan  SOC  dan  tegangan  masing-masing  adalah 0,8891 dan 0,7276 untuk pengisian dan pengosongan. Hal ini
Gambar 2 . Diagram alir estimasi SOC berbasis ANN. T ABEL II K ORELASI ANTARA T ARGET SOC DAN T EGANGAN SOC Tegangan Koefisien Korelasi Semua Semua 0,3703 Hanya pengisian Hanya pengisian 0,8891 Hanya pengosongan Hanya pengosongan 0,7276
menunjukkan  bahwa  kualitas  fitur  dapat  ditingkatkan  dengan membagi SOC dan tegangan menjadi dua fase di seluruh siklus, yaitu  pengisian  dan  pengosongan.  Fitur  yang  ditingkatkan dapat  berdampak  positif  pada  kinerja  model  JST  yang digunakan  dalam  makalah  ini.  Dengan  memasukkan  fitur berkualitas  tinggi  ini  ke  dalam  model,  model  ini  mampu mengestimasikan nilai SOC dengan lebih akurat selama setiap fase  siklus  baterai,  yang  mengarah  pada  peningkatan  kinerja secara keseluruhan.

## B. MODEL TRAINING
Model  JST  digunakan  untuk  memodelkan  lintasan  SOC aktual dan untuk memprediksi SOC aktual dengan memberikan tegangan  dan  arus  sebagai  masukan  data.  Dalam  pemilihan masukan  dan  data  target,  data  tegangan  digunakan  sebagai masukan  dan  data  SOC  digunakan  sebagai  keluaran  untuk model estimasi SOC selama pengosongan. Data tegangan dan arus  digunakan  sebagai  masukan  dan  data  SOC  digunakan sebagai keluaran untuk estimasi model SOC selama pengisian. Karena  penggunaan  sejumlah  besar  neuron  tersembunyi meningkatkan  kompleksitas  model,  satu  neuron  tersembunyi JST digunakan untuk membangun model estimasi SOC dengan mempertimbangkan persyaratan aplikasi real-time .
Arsitektur  jaringan  dari  model  JST  ditunjukkan  pada Gambar 3. Seperti yang ditunjukkan, jaringan feedforward dua lapis dengan fungsi transfer sigmoid pada lapisan tersembunyi dan  fungsi  transfer  linier  pada  lapisan  keluaran  membentuk desain jaringan JST. Matriks bobot lapisan dan matriks bobot masukan digunakan untuk menghubungkan setiap lapisan LW. Masukan X mewakili tegangan dan arus; b 1 dan b 2 adalah nilai bias untuk lapisan 1 pada larik ( N ×1) dan lapisan 2 pada larik (1×1); dan N adalah jumlah lapisan tersembunyi. Nilai keluaran ( a 2 )  mewakili  estimasi  SOC.  Selain  itu,  persamaan  yang mewakili arsitektur JST diberikan sebagai berikut.
𝑎 1 = 𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔(𝐼𝑊 ∗ 𝑋 + 𝑏1)) (2)
𝑦 = 𝐿𝑊 ∗ (𝑡𝑎𝑛𝑠𝑖𝑔(𝐼𝑊 ∗ 𝑋 + 𝑏1)) + 𝑏2 (3)
𝑎 2 = 𝑦 = (( 2 1+exp⁡(−2∗(𝐵∗𝑋+𝑏1) ) − 1) + 𝑏2 . (4)
Parameter  model  pada  (4)  diperoleh  selama  proses pelatihan.  Data  masukan X merepresentasikan  data  tegangan dan  arus,  sedangkan  data  target y merepresentasikan  SOC sebenarnya.  Selama  proses  pelatihan,  model  yang  diusulkan belajar  memetakan  data  masukan  ke  data  target  dengan menyesuaikan  parameternya  untuk  meminimalkan  kesalahan estimasi  pada  set  pelatihan.  Setelah  dilatih,  model  yang diusulkan dapat digunakan untuk memperkirakan SOC secara real-time hanya  dengan  memasukkan  pengukuran  tegangan dan arus.
Dalam pelatihan model estimasi SOC, digunakan algoritma pelatihan  Levenberg-Marquardt.  Algoritma  pelatihan  ini mempertimbangkan  hasil  generalisasi  dalam  proses  pelatihan [23].  Secara  khusus,  ketika  generalisasi  mencapai plateau , proses  pelatihan  berakhir  secara  otomatis.  Kenaikan mean
square  error (MSE)  dari  sampel  validasi  dapat  digunakan untuk mengilustrasikan perbaikan generalisasi. Kenaikan MSE pada set validasi selama pelatihan dapat menjadi tanda bahwa model  dapat  lebih  digeneralisasikan  dan  tidak  terlalu  rentan terhadap overfitting .  Jumlah  perbedaan  kuadrat  antara  SOC aktual  dan  yang  diproyeksikan  dikenal  sebagai  MSE  dan didefinisikan dalam (5).
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑁 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 ⁡ 𝑁 𝑖=1 (5)
dengan 𝑦 𝑖 ⁡ dan 𝑦̂ 𝑖 masing-masing  adalah  SOC  aktual  dan estimasi SOC, sedangkan 𝑁 adalah jumlah sampel. Nilai MSE dan  regresi  R  adalah  metrik  kinerja  yang  digunakan  untuk mengevaluasi hasil pelatihan. Perhitungan selisih kuadrat rata- rata  antara  keluaran  dan  target  menghasilkan  MSE,  seperti yang terlihat pada (5). Nilai regresi R mengacu pada korelasi antara keluaran dan target.
Nilai  regresi  R  menunjukkan  jumlah  variasi  yang proporsional  dalam  respons  SOC  nyata,  yang dijelaskan  oleh tegangan  masukan  dan  data  arus  yang  disediakan.  Jumlah variabilitas  antara  masukan  yang  diberikan  dan  SOC  aktual yang  dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  linier  meningkat dengan meningkatnya nilai R regresi. Dengan kata lain, nilai R =  1  menunjukkan  hubungan  yang  kuat,  sedangkan  nilai  0 menunjukkan  hubungan  acak.  Nilai  R  untuk  regresi didefinisikan sebagai (6).
𝑅 2 = 𝑆𝑆𝑅 𝑆𝑆𝑇 = 1 − 𝑆𝑆𝐸 𝑆𝑆𝑇 (6)
dengan 𝑅 2 adalah nilai regresi R, 𝑆𝑆𝐸 adalah jumlah kesalahan kuadrat, 𝑆𝑆𝑅 adalah  jumlah  regresi  kuadrat,  dan 𝑆𝑆𝑇 adalah jumlah  total  kuadrat.  Nilai  MSE  dan R antara  masukan  yang diberikan dan SOC aktual (target) untuk pelatihan, validasi, dan pengujian,  masing-masing  kurang  dari  2,2  dan  0,9.  Hal  ini menunjukkan bahwa model perkiraan SOC terlatih umumnya akurat untuk semua set data, dengan nilai R 0,9 di setiap kasus. Keluaran akhir dari proses pelatihan adalah fungsi beserta parameter  yang  digunakan  untuk  mengestimasi  SOC. Konstanta JST yang dihasilkan dari model estimasi SOC yang diusulkan  ditunjukkan  pada  Tabel  III.  Parameter  ini  meliputi nilai bias untuk  lapisan  1  dan  lapisan  2,  bobot  masukan, dan bobot lapisan untuk pengisian dan pengosongan. Nilai optimal dari  parameter  ini  digunakan  sebagai  fungsi  untuk memperkirakan SOC baterai.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dilakukan estimasi berbasis simulasi ( offline ) dan estimasi online terhadap  model  yang  diusulkan.  Estimasi  SOC offline dilakukan  pada  MATLAB,  sedangkan  estimasi  SOC online dijalankan  pada  Simulink  MATLAB  dan  perangkat  Edge C2000 F28379D.
C2000 adalah papan mikrokontroler yang dapat digunakan untuk  berbagai  aplikasi.  Papan  C2000  digunakan  untuk melakukan  dua  tugas,  yaitu  akuisisi  dan  pemrosesan  data. Akuisisi  data  meliputi  proses  pengambilan  sampel  sinyal
Gambar 3 . Arsitektur jaringan JST yang digunakan.
T ABEL III P ARAMETER K ONSTAN M ODEL JST YANG D IGUNAKAN Parameter Pengisian Pengosongan b 1 3,0559 -2,1176 IW _ 1 [0,1775 -2,9987] 2,7579 b 2 0,7396 0,2770 LW 2_1 -2,1208 1,2974
analog yang mencoba mengukur bentuk fisik sebenarnya dari baterai dan juga mengubah sinyal analog sampel menjadi nilai numerik  digital  yang  dapat  diproses  oleh  komputer.  Dalam makalah  ini,  akuisisi  data  dilakukan  untuk  mengukur  dan mengumpulkan nilai tegangan dan arus untuk proses pengisian dan  pengosongan.  Tugas  lain  dari  papan  C2000  adalah pemrosesan data yang meliputi estimasi SOC.

## A. HASIL UJI MODEL BERBASIS SIMULASI (OFFLINE)
Hasil  estimasi  SOC  yang  diusulkan  selama  pengisian ditunjukkan  pada  Gambar  4(a).  Sumbu  x  mewakili  waktu, sedangkan  sumbu  y  mewakili  persentase  SOC.  Seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  4(a),  garis  hitam  adalah  SOC sebenarnya,  sedangkan  garis  merah  adalah  estimasi  SOC. Angka  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  yang  diusulkan dapat  menangkap  SOC  aktual  selama  pengisian  daya.  Model yang  diusulkan  mampu  memperkirakan  SOC  aktual  dengan akurasi tinggi pada awal proses pengisian. Akurasi berkurang saat  baterai  hampir  terisi  penuh.  Akurasi  yang  menurun disebabkan  oleh  kurva  SOC  yang  dinamis  pada  bagian  akhir proses pengisian.
Selanjutnya,  hasil  estimasi  SOC  selama  pengosongan ditunjukkan pada Gambar 4(b). Model yang diusulkan mampu memperkirakan lintasan SOC yang sebenarnya. Akurasi model yang diusulkan pada awal pengosongan lebih kecil daripada di tengah pengosongan. Hal ini terjadi karena
pengosongan/pemakaian  baterai  terjadi  dengan  profil  arus konstan  dinamis,  berbeda  dengan  hasil  estimasi  SOC  saat pengisian,  yang  memiliki  akurasi  paling  tinggi  di  awal pengisian.
Dalam  percobaan,  makalah  ini  juga  melakukan  estimasi SOC  berdasarkan  JST  dengan  gabungan  masukan  pengisian dan pengosongan yang dinotasikan sebagai gabungan estimasi SOC  berbasis  masukan.  Hasil  dari  metode  yang  diusulkan dibandingkan  dengan  metode  berbasis  masukan  gabungan. Hasil  sampel  dari  kombinasi  metode  berbasis  masukan  dan model  yang  diusulkan  ditunjukkan  pada  Gambar  5(a)  dan Gambar 5(b), yang masing-masing menggunakan sel BEXEL #7 dan #13. Seperti yang ditunjukkan pada gambar, SOC aktual, hasil  masukan  gabungan,  dan  usulan  (masukan  terpisah) direpresentasikan  menggunakan  titik  hitam,  garis  merah,  dan segitiga  kuning.  Angka  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil masukan gabungan jauh dari SOC yang sebenarnya. Sementara itu,  hasil  model  yang  diusulkan  dapat  mengestimasikan  SOC sebenarnya  untuk  pengisian  dan  pengosongan.  Ini  juga menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  mengurangi kesalahan estimasi, yang menunjukkan bahwa metode ini lebih kuat dan akurat.
Metode berbasis masukan gabungan menganggap pengisian dan pengosongan sinyal sebagai masukan tunggal ke model,  yang  dapat  menghasilkan  model  estimasi  SOC  yang lebih kompleks dan kurang akurat. Di sisi lain, model estimasi
(a) (b)
Gambar  4. Hasil  estimatisi  dengan dataset BEXEL,  (a)  pengisian,  (b) pengosongan .
(a) (b) Gambar  5. Hasil  estimasi  menggunakan  metode  yang  diusulkan  dan  metode masukan gabungan, (a) BEXEL#7, (b) BEXEL #13 .
SOC  yang  diusulkan  memisahkan  sinyal  pengisian  dan pengosongan dan menggunakannya sebagai masukan terpisah ke model, yang memungkinkan model menjadi lebih sederhana dan  lebih  akurat.  Selanjutnya,  hasil  menunjukkan  bahwa metode  yang  diusulkan  dapat  secara  akurat  mengestimasikan SOC aktual untuk proses pengisian dan pengosongan. Hal ini penting untuk estimasi SOC real-time dalam aplikasi tertanam karena  memungkinkan  estimasi  SOC  yang  akurat  dan  andal selama siklus pengisian dan pengosongan.
Untuk  mengevaluasi  keakuratan  model  yang  diusulkan, makalah ini menggunakan mean absolute error (MAE) sebagai metrik  kinerja  utama,  yang  biasa  digunakan  dalam  analisis regresi.  Selain  itu,  dua  metrik  lain  yang  banyak  digunakan, yaitu root  mean  square  erorr (RMSE)  dan mean  absolute percentage error (MAPE), juga digunakan untuk mengevaluasi keakuratan  model  yang  diusulkan.  RMSE  dan  MAPE  sering digunakan  untuk  mengevaluasi  keakuratan  model  peramalan [24].  Metrik  ini  dapat  memberikan  wawasan  lebih  lanjut tentang  kinerja  model  [24].  Rumus  untuk  MAE,  RMSE,  dan MAPE adalah sebagai berikut.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑁 ∑ ⁡ 𝑁 𝑖=1 |(𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 )| (10)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑁 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 ⁡ 𝑁 𝑖=1 (11)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 𝑁 ∑ |𝑦 𝑖 −𝑦̂ 𝑖 | 𝑦 𝑖 ⁡ 𝑁 𝑖=1 (12)
dengan 𝑦 𝑖 ⁡ dan 𝑦̂ 𝑖 adalah  SOC  aktual  dan  estimasi  SOC,  serta 𝑁 adalah jumlah keseluruhan sampel.
Makalah  ini  memperhitungkan  proses  pengisian  dan pengosongan dinamis, yang merupakan karakteristik unik dari setiap jenis baterai. Dengan memasukkan karakteristik dinamis ini, model estimasi SOC yang diusulkan dapat memperkirakan SOC  baterai  dengan  lebih  akurat,  yang  pada  gilirannya meningkatkan  kekokohan  estimasi  SOC.  Selain  itu,  model estimasi  SOC  yang  diusulkan  menggunakan  estimasi  SOC berbasis data dengan data baterai terukur  dan  JST,  yang juga berkontribusi  pada  peningkatan  ketahanan  model.  Metode berbasis data kurang sensitif terhadap perubahan karakteristik baterai dan lebih mudah beradaptasi dengan jenis baterai yang berbeda. Secara umum, metode yang diusulkan meningkatkan ketangguhan estimasi SOC dengan memasukkan karakteristik dinamis  baterai  dan  menggunakan  model  JST,  yang  dapat menangani  hubungan  nonlinier  dan  beradaptasi  dengan  jenis baterai yang berbeda.
Hasil estimasi error komputasi menggunakan sel BEXEL #7 dan #13 ditunjukkan pada Tabel IV. Model yang diusulkan, yang  memisahkan  pengisian  dan  pengosongan,  menunjukkan kinerja yang jauh lebih baik daripada masukan gabungan. Nilai MAE,  RMSE,  dan  MAPE  untuk  metode  masukan  gabungan
untuk  sel  #7  masing-masing  adalah  18,10,  21,82,  dan  43,03; sedangkan model yang diusulkan mengurangi nilai ini menjadi 1,45,  2,83,  dan  9,90.  Model  yang  diusulkan  memiliki  kinerja yang  lebih  baik  karena  telah  dikembangkan  dengan mempertimbangkan  dinamika  pengisian  dan  pengosongan. Dengan  kata  lain,  makalah  ini  hanya  menggunakan  masukan yang memiliki hubungan kuat antara masukan dan SOC aktual target.  Hubungan  yang  kuat  antara  masukan  dan  target memungkinkan  terjadinya  peningkatan  akurasi  estimasi. Perbandingan kinerja menggunakan sel #13 menunjukkan tren yang  sama  dengan  sel  #7.  Metode  yang  diusulkan  memiliki kesalahan  yang  lebih  rendah  daripada  masukan  gabungan untuk semua metrik kinerja MSE, RMSE, dan MAPE.
Makalah  ini  memilih  model  SOC  yang  disarankan  dalam model  dasar  [12]  sebagai  tolok  ukur  untuk  menampilkan peningkatan  akurasi  dan  ketahanan  yang  dicapai  oleh  model yang  diusulkan.  Model  ini  dipilih  sebagai baseline karena model  ini  juga  menggunakan  model  berbasis  JST  untuk memperkirakan  SOC,  mirip  dengan  model  yang  diusulkan. Namun,  berbeda  dengan  model  yang  diusulkan, baseline mengabaikan  dinamika  profil  pengisian  dan  pemakaian  dan tidak menekankan pengembangan estimasi SOC untuk aplikasi tertanam. Selanjutnya, model baseline terdiri atas dua neuron lapisan  masukan,  sembilan  neuron  lapisan  tersembunyi,  dan satu  neuron  lapisan  keluaran.  Lapisan  masukan  dan  keluaran menggunakan  tegangan  terminal,  arus  pelepasan,  dan  SOC baterai.  Menurut  hasil  yang  disajikan  pada  Tabel  IV,  dapat disimpulkan bahwa model yang diusulkan mengungguli model dasar dalam hal MAE, RMSE, dan MAPE, dengan nilai yang lebih  rendah  menunjukkan  akurasi  yang  lebih  baik.  Secara khusus,  model  yang  diusulkan  menghasilkan  nilai  MAE, RMSE, dan MAPE yang lebih rendah untuk sel #7 (1,45, 2,83, dan 9,90) daripada metode masukan gabungan (5,49, 6,82, dan 16,5). Perbandingan kinerja menggunakan sel #13 menunjukkan tren yang sama dengan sel #7.
T ABEL IV
P ERBANDINGAN K INERJA M ETODE YANG D IUSULKAN DENGAN M ETODE D ASAR
Metrik Kinerja Sel # Masukan Gabungan Baseline [12] Metode yang Diusulkan MAE 7 18,10 5,49 1,45 13 28,10 2,23 RMSE 7 21,82 6,87 2,83 13 22,29 1,49 MAPE 7 43,03 16,5 9,90
13 32,73 8,87 (a) (b) Gambar  6 .  Konfigurasi  percobaan  estimatasi online ,  (a)  model  Simulink MATLAB, (b) mikrokontroler real-time C2000.

## B. HASIL UJI MODEL BERBASIS SISTEM TERTANAM (ONLINE)
Untuk  memvalidasi  kepraktisan  model  yang  diusulkan, proses estimasi online dijalankan pada platform target C2000. Secara khusus, model yang diusulkan yang telah dikonversi ke platform Simulink,  seperti  pada  Gambar  6(a),  diunggah  ke C2000.  Konfigurasi  percobaan  untuk  estimasi online diperlihatkan  pada  Gambar  6(b).  Estimasi online dimulai dengan  akuisisi  data  tegangan  dan  arus.  Tegangan  dan  arus sebagai  masukan  dikumpulkan  setiap  detik.  C2000  adalah papan  mikrokontroler  yang  dapat  digunakan  untuk  berbagai aplikasi. Papan C2000 digunakan untuk melakukan dua tugas, yaitu akuisisi dan pemrosesan data.
Akuisisi  data  meliputi  proses  pengambilan  sampel  sinyal analog  yang  berupaya  mengukur  bentuk  fisik  baterai sebenarnya dan juga mengubah sinyal analog sampel menjadi nilai  numerik  digital  yang  dapat  diproses  oleh  komputer. Dalam  hal  ini,  akuisisi  data  dilakukan  untuk  mengukur  dan mengumpulkan nilai tegangan dan arus untuk proses pengisian dan  pengosongan.  Tugas  lain  dari  papan  C2000  adalah pemrosesan data.
Estimasi online dimulai dengan akuisisi data tegangan dan arus. Tegangan dan arus sebagai masukan dikumpulkan setiap detik.  Kemudian,  data  masukan  ini  digunakan  untuk mengestimasikan  SOC.  Untuk  mengevaluasi  kinerja  model yang  diusulkan,  hasil  estimasi online dibandingkan  dengan SOC  sebenarnya.  Hasil  estimasi online dari  metode  yang
diusulkan  ditunjukkan  pada  Gambar  7(a)  dan  Gambar  7(b). Angka-angka  yang  ditampilkan  pada  gambar  tersebut menunjukkan  sampel  estimasi  SOC  dan  SOC  aktual  selama pengisian  dan  pengosongan.  Sumbu  x  dan  sumbu  y  masing- masing  mewakili  pengukuran  waktu  dalam  detik  dan  SOC dalam  persentase.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar, model  yang  diusulkan  dapat  menangkap  SOC  sebenarnya mulai  dari  awal  hingga  akhir  proses  pengisian  dan pengosongan.
Hasil  estimasi  juga  mengungkapkan  bahwa  model  yang diusulkan  cocok  untuk  aplikasi real-time .  Ini  terjadi  karena metode  yang  diusulkan  menggunakan  model  dengan kompleksitas  komputasi  yang  lebih  kecil  dan  data  terukur, seperti arus dan tegangan. Waktu inferensi terjadi setiap detik. Hal  ini  membuktikan  bahwa  model  yang  diusulkan  dapat mengatasi dua tantangan utama dalam estimasi SOC real-time . Pertama,  model  yang  diusulkan  menghilangkan  kebutuhan akan  fitur  komputasi  yang  mahal  dan  rumit  dengan menggunakan  parameter  baterai  yang  mudah  diukur.  Kedua, model  ini  mengurangi  ketergantungan  pada  perangkat  lunak tertentu.  Model  estimasi  SOC  berbasis  JST  yang  diusulkan, yang  awalnya  mengandalkan  perangkat  lunak  MATLAB, berhasil  diubah  menjadi  model  mandiri  yang  hanya membutuhkan sistem operasi untuk beroperasi. Pencapaian ini sangat  penting  karena  memungkinkan  model  yang  diusulkan dapat dengan mudah diimplementasikan pada sistem tertanam apa pun tanpa memerlukan perangkat lunak tambahan. Dengan menghilangkan  persyaratan  kebutuhan  akan  perangkat  lunak tertentu,  model  yang  diusulkan  menjadi  lebih  praktis  dan mudah digunakan. Konversi ini tidak mengurangi akurasi dan kinerja  model  yang  diusulkan,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh hasil percobaan. Keberhasilan proses konversi ini menegaskan kelayakan  dan  kepraktisan  model  yang  diusulkan  untuk estimasi SOC real-time dalam sistem tertanam.

## V. KESIMPULAN
Makalah  ini  mengusulkan  pendekatan  alternatif  untuk meningkatkan  akurasi,  ketahanan,  dan  kepraktisan  estimasi SOC untuk aplikasi tertanam. Makalah ini menunjukkan bahwa dengan mempertimbangkan proses pengisian dan pengosongan dinamis,  akurasi  dan  ketahanan  estimasi  dapat  meningkat. Hasil  menunjukkan  bahwa  model  yang  diusulkan  berhasil mereduksi  nilai  MSE,  RMSE,  dan  MAPE.  Ini  menunjukkan bahwa model tersebut memiliki akurasi yang lebih tinggi dan kinerja  yang  lebih  baik  dalam  memprediksi  SOC.  Algoritma deep  learning lanjutan  dapat  digunakan  untuk  mencapai akurasi yang lebih tinggi. Dalam hal kepraktisan, model yang diusulkan  menggunakan  model  JST  dengan  kompleksitas komputasi rendah dan data terukur. Skema ini digunakan untuk memastikan bahwa sistem yang diusulkan cocok untuk aplikasi real-time .

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  tidak  memiliki  konflik  dengan  pihak  mana  pun selama penulisan dan jalannya penelitian ini. Setiap informasi yang disampaikan adalah hasil asli seperti yang diperoleh saat melakukan penelitian dan tidak dipengaruhi oleh pendapat atau kepentingan pribadi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pekerjaan  ini  sebagian  didukung  oleh  Kementerian  UKM dan  Start-Up  Korea  Selatan,  di  bawah  Hibah  S3010704; sebagian oleh National Research Foundation of Korea di bawah
(a) (b) Gambar 7 . Sampel dari hasil estimasi online , (a) pengisian, (b) pengosongan.
Hibah  2020R1A4A1017775  dan  Hibah  2021R1I1A3056900, serta sebagian oleh Institut Hibah Teknologi Telkom Surabaya.

## REFERENSI
[1] M.D.  Ashidqi,  M.  Anwar,  C.  Hermanu  B.A.,  A.  Ramelan,  dan  F. Adriyanto,  “Fuzzy  Logic  Implementation  for  Accurate  Electric  Car Battery SOC measurement,” J. Nas. Tek. Elekt., Teknol. Inf ., Vol. 10, No. 3, hal. 257–264, Agu. 2021, doi:10.22146/jnteti.v10i3.1885.
[2] M.A.  Kamali,  A.C.  Caliwag,  dan  W.  Lim,  “Novel  SOH  Estimation  of Lithium-Ion  Batteries  for  Real-Time  Embedded  Applications,” IEEE Embed.  Syst.  Lett. ,  Vol.  13,  No.  4,  hal.  206–209,  Des.  2021,  doi: 10.1109/LES.2021.3078443.
[3] C.  Pan  dkk.,  “Adaptive  Neural  Network-Based  Prescribed-Time Observer  for  Battery  State-of-Charge  Estimation,” IEEE  Trans.  Power Electron. ,  Vol.  38,  No.  1,  hal.  165–176,  Jan.  2023,  doi: 10.1109/TPEL.2022.3205437.
[4] R. Guo dan W. Shen, “Lithium-Ion Battery State of Charge and State of Power  Estimation Based on a Partial-Adaptive Fractional-Order  Model in Electric Vehicles,” IEEE Trans. Ind. Electron. , Vol. 70, No. 10, hal. 10123–10133, Okt. 2023, doi: 10.1109/TIE.2022.3220881.
[5] Y.  Wei  dan  L.  Ling,  “State-of-Charge  Estimation  for  Lithium-Ion Batteries Based on Temperature-Based Fractional-Order Model and Dual Fractional-Order  Kalman  Filter,” IEEE  Access ,  Vol.  10,  hal.  37131– 37148, Mar. 2022 , doi: 10.1109/ACCESS.2022.3163413.
[6] R.  Hasan  dan  J.  Scott,  “Comments  on  ‘State  of  Charge-Dependent Polynomial Equivalent Circuit Modeling for Electrochemical Impedance Spectroscopy of Lithium-Ion Batteries’,” IEEE Trans. Power Electron. , Vol. 35, No. 4, hal. 4448–4448, Apr. 2020, doi: 10.1109/TPEL.2019.2938508.
[7] Y. Song, M. Park, M. Seo, dan S.W. Kim, “Improved SOC Estimation of Lithium-Ion Batteries with Novel SOC-OCV Curve Estimation Method Using Equivalent Circuit Model,” 4th Int. Conf. Smart, Sustain. Technol. (SpliTech) , 2019, hal. 1–6, doi: 10.23919/SpliTech.2019.8783149.
[8] X. Hu, F. Sun, dan Y. Zou, “Estimation of State of Charge of a Lithium- Ion  Battery  Pack  for  Electric  Vehicles  Using  an  Adaptive  Luenberger Observer,” Energies ,  Vol.  3,  No.  9,  hal.  1586–1603,  Sep.  2010,  doi: 10.3390/en3091586.
[9] X. Chen, W. Shen, Z. Cao, dan A. Kapoor, “A Novel Approach for State of Charge Estimation Based on Adaptive Switching Gain Sliding Mode Observer in Electric Vehicles,” J. Power Sources , Vol. 246, hal. 667–678, Jan. 2014, doi: 10.1016/j.jpowsour.2013.08.039.
[10] C.  Pan  dkk.,  “Adaptive  Neural  Network-Based  Prescribed-Time Observer  for  Battery  State-of-Charge  Estimation,” IEEE  Trans.  Power Electron. ,  Vol.  38,  No.  1,  hal.  165–176,  Jan.  2023,  doi: 10.1109/TPEL.2022.3205437.
[11] L. Zhang dkk., “A Sparse Least Squares Support Vector Machine Used for SOC Estimation of Li-Ion Batteries,” IFAC-Papers OnLine , Vol. 52, No. 11, hal. 256–261, 2019, doi: 10.1016/j.ifacol.2019.09.150.
[12] Q.  Wang,  P.  Wu,  dan  J.  Lian,  “SOC  Estimation  Algorithm  of  Power Lithium Battery Based on AFSA‐BP Neural Network,” J. Eng. , Vol. 2020, No. 13, hal. 535–539, Jul. 2020, doi: 10.1049/joe.2019.1214.
[13] C.  Pan  dkk.,  “Adaptive  Neural  Network-Based  Event-Triggered  SOC Observer with Application to a Stochastic Battery Model,” IEEE Trans. Neural  Netw.,  Learn.  Syst. ,  early  access,  21-Sep-2022,  doi: 10.1109/TNNLS.2022.3205040.
[14] Q. Wang dkk, “State of Charge Estimation for Lithium-Ion Battery Based on  NARX  Recurrent  Neural  Network  and  Moving  Window  Method,” IEEE  Access ,  Vol.  9,  hal.  83364–83375,  Jun.  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3086507.
[15] Y. Che, Y. Liu, Z. Cheng, dan J. Zhang, “SOC and SOH Identification Method of Li-Ion Battery Based on SWPSO-DRNN,” IEEE J. Emerg. Sel. Top.  Power  Electron. ,  Vol.  9,  No.  4,  hal.  4050–4061,  Agu.  2021,  doi: 10.1109/JESTPE.2020.3004972.
[16] M. Wei dkk., “State of Charge Estimation of Lithium-Ion Batteries Using LSTM and NARX Neural Networks,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 189236– 189245, Okt. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3031340.
[17] M.A.  Kamali,  A.  Caliwag,  dan  W.  Lim,  “Deep  Learning  Based  SOC Estimation for Hybrid Energy Storage System,” 8th Commun., Inf. Joint Conf. (JCCI’98) , 2022, hal. 452–454.
[18] Y.  Song,  M.  Park,  M.  Seo  dan  S.W.  Kim,  “Online  State-of-Charge Estimation  for  Lithium-Ion  Batteries  Considering  Model  Inaccuracies Under  Time-Varying  Current  Conditions,” IEEE  Access ,  Vol.  8,  hal.
192419–192434, Okt. 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3032752.
[19] “SM 벡셀 배터리사업부문 ,” bexel.co.kr, https://www.bexel.co.kr/html/index/index.php,  tanggal  akses: 1-Jan- 2023.
[20] Y. Gao dkk., “Classification and Review of the Charging Strategies for Commercial  Lithium-Ion  Batteries,” IEEE  Access ,  Vol.  7,  hal.  43511– 43524, Mar. 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2906117.
[21] Z. Ren dan C. Du, “State of Charge Estimation for Lithium-Ion Batteries Using Extreme Learning Machine and Extended Kalman Filter,” IFAC- PapersOnLine ,  Vol.  55,  No.  24,  hal.  197–202,  2022,  doi: 10.1016/j.ifacol.2022.10.284.
[22] M. Kim dkk., “State of Charge Estimation for Lithium-Ion Battery Based on Reinforcement Learning,” IFAC-PapersOnLine , Vol. 51, No. 28, hal. 404–408, 2018, doi: 10.1016/j.ifacol.2018.11.736.
[23] J. Wen dkk., “State of Charge Estimation for Lithium Battery Based on Levenberg-Marquardt Back-Propagation Neural Network with Momentum Term,” Proc. 2022 5th Int. Conf. Algorithms Comput., Artif. Intell. , Des. 2022, hal. 1–5, doi:10.1145/3579654.3579696.
[24] A.A. A’ziziyyah, B.A.S. Aji, dan M.A. Kamali “Rekomendasi Pemilihan Program Studi Menggunakan Support Vector Regression,” Indonesian J. Comput., Inf. Technol. (IJCIT) , Vol. 7, No. 2, hal. 143–150, Nov. 2022, 10.31294/ijcit.v7i2.14120.