REVIEW PERBANDINGAN TEKNIK MAXIMUM POWER POINT TRACKER (MPPT) UNTUK SISTEM PENGISIAN DAYA MENGGUNAKAN SEL SURYA

## (REVIEW COMPARISON MAXIMUM POWER POINT TRACKER (MPPT) TECHNIQUE FOR CHARGING SYSTEMS USING SOLAR CELLS)
Bayu Azmi 1 , Jefri Abner H 2 , Prasepvianto E B 3 , Hendrik Seputra 4 1, 4 Departemen Fisika, Universitas Indonesia Jl. Margonda Raya, Pondok Cina, Beji, Kota Depok, Jawa Barat 16424 2, 3 Pusat Teknologi Penerbangan (LAPAN) Jl. Raya LAPAN Rumpin Bogor Jawa Barat
1 e-mail: jefri.abner@lapan.go.id
Diterima: 20 Juli 2018; Direvisi: 15 Januari 2019; Disetujui: 7 Februari 2019

## ABSTRACT
The solar energy has been considered as a prospect renewable energy source for electric power generation. Solar Photovoltaic system became a popular object to be developed by researcher. Its low efficiency energy conversion is one of disadvantage of this system. Photovoltaic modules have a single operating point where the voltage and current output results in maximum power output. In most solar photovoltaic  power  systems,  a  particular  control  algorithm,  namely  maximum  power  point  tracker (MPPT) is used to take full advantage of the solar energy.  There are three main MPPT methods, such as conventional  method,  artificial  intelligence  based  method,  and  hybrid  method.  Every  method  has  its advantages  and  also  disadvantages.  The  conventional  method  has  advantages  such  as  low  cost  and simple implementation but also has disadvantages like cannot to adapt to environment condition. The artificial  intelligence  based  method  has  faster  power  point  tracking  and  environment  condition correction  as  its  advantages  but  also  has  disadvantages  such  as  complex  implementation  and  more expensive.
Keyword : Solar energy, photovoltaic, MPPT, conventional, artificial intelligence

## ABSTRAK
Energi  surya  telah  dianggap  sebagai  prospek  sumber  energi  terbarukan  untuk  pembangkit tenaga listrik. Sistem fotovoltaik surya menjadi objek yang populer untuk dikembangkan oleh peneliti. Rendahnya efisiensi dalam konversi energi adalah salah satu kelemahan sistem ini. Modul fotovoltaik memiliki  titik  operasi  tunggal  di  mana  output  tegangan  dan  arus  menghasilkan  output  daya maksimum. Dalam kebanyakan sistem fotovoltaik, algoritma kontrol tertentu, yaitu Maximum Power Point  Tracker (MPPT)  untuk  memanfaatkan  secara  maksimal  energi  surya  tersebut.  Ada  tiga  metode utama pada MPPT yaitu metode konvensional, metode kecerdasan buatan, dan metode hibrid. Setiap metode memiliki kelebihan dan juga kekurangan. Metode konvensional memiliki kelebihan seperti biaya rendah dan implementasi yang sederhana tetapi juga memiliki kerugian seperti tidak dapat beradaptasi dengan  kondisi  lingkungan.  Metode  berdasarkan  kecerdasan  buatan  memiliki Power  Point  Tracking yang lebih cepat dan koreksi terhadap kondisi lingkungan sebagai kelebihannya tetapi juga memiliki kerugian seperti penerapan yang lebih rumit dan biaya yang lebih mahal.
Kata kunci : Energi surya, Photovoltaic, MPPT, Konvensional, kecerdasan buatan

## 1 PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  energi  listrik semakin  meningkat  seiring  dengan pertumbuhan penduduk dan kebutuhan industri.  Penelitian  dan  pengembangan di bidang sumber energi terbarukan akan memberikan  kontribusi  yang  cukup besar  dalam  memenuhi  kebutuhan energi  dewasa  ini  (Askarzadeh,  2013; Bayod-Rújula, Haro-Larrodé, & Martínez- Gracia,  2013;  Merei,  Berger,  &  Sauer, 2013).  Sistem  energi  terbarukan  terdiri atas  sistem  tenaga  surya,  tenaga  angin, sel  bahan  bakar,  turbin-mikro,  dll. Energi terbarukan menjadi lebih populer dikarenakan ketersediaannya, kehandalannya, yang yang paling penting ramah lingkungan.
Energi surya merupakan salah satu energi  yang  ketersediaannya  melimpah khususnya di daerah tropis. Energi surya memiliki  beberapa  keunggulan  seperti bebas  polusi,  umur  panjang,  perawatan yang  mudah,  dan  tidak  berbahaya  bagi lingkungan (Abusorrah et al., 2013; Jung
& Ahmed, 2012; Kaliamoorthy,
Rajasekaran,  &  Gerald  Christopher  Raj, 2014) . Dengan penurunan harga modul panel surya dan meningkatnya kekhawatiran  akan  emisi  gas  rumah kaca, tenaga surya menjadi sumber daya yang sangat penting pada skenario energi global  (Ahmed  &  Salam,  2014).  Secara teknologi, system panel surya relatif lebih mudah  untuk  di  pasang,  sangat  aman, hampir tanpa perawatan, dan yang lebih penting,  ramah  lingkungan  (Ahmed  & Salam,  2014).  Pada  sistem  panel  surya, selain  mengkonversi  energi  surya  ke energi listrik, energi surya juga mengakibatkan kenaikan suhu pada sel surya dan ini akan mengurangi efisiensi sel  tersebut  (Baljit,  Chan,  &  Sopian, 2016).  Banyak  penelitian  yang  telah dilakukan untuk mengatasi faktor-faktor yang  dapat  mengurangi  efisiensi  sel tersebut  (Moradi,  Ali  Ebadian,  &  Lin, 2013). Oleh karena itu, perlu dilakukan
pencarian  titik  daya  maksimum  dari sistem panel surya.
Seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  1,  sebuah  sistem  panel  surya memiliki karakteristik
I-V (arus-
tegangan) yang tidak linier dan karakteristik P-V (daya-tegangan) menunjukkan  bahwa  terdapat  hanya satu titik (P max ) dimana sistem menghasilkan  daya  maksimum  (Verma, Nema,  Shandilya,  &  Dash,  2016). Dikarenakan MPP ( maximum power point ) selalu berubah bergantung pada tingkat iradiasi matahari, metode MPPT ( maximum power point tracker ) digunakan  untuk  mencari  MPP  dari sistem  tersebut.  Metode-metode  MPPT dapat  dikategorikan  dalam  banyak  fitur seperti  efisiensi  surya,  respon  dinamik, kecepatan konvergen, kebutuhan sensor, biaya, kompleksitas, dll.
Gambar 1-1 : Karakteristik I-V dan P-V dari sel surya.

## 2 Maximum  Power  Point  Tracking (MPPT)
Permasalahan  yang  dihadapi  dari pengunaan  system  panel  surya  adalah pengisian  daya  dan  efisiesi  yang  sangat rendah,  pengaruh  kondisi  dilingkungan sekitar, dan selain itu modul panel surya memiliki  karakteristik  P-V  dan  V-I  yang tidak linear (Verma et al., 2016). Secara matematis
untuk mengetaahui
karakteristik solar sel dapat menggunakan  persamaan  berikut  (Li, Wen, Jiang, Hu, & Zhao, 2016).
Dimana  Iph  adalah  arus  panel surya dalam satu solar sel, sedangkan Is adalah  arus  balik  saturasi  dari  diode,  q muatan  electron  1.602  x  10-19  C,  A adalah  faktor  dioda  ideal,  K  adalah konstanta Boltzmann 1.38 x 10-23 J/K, T  (Kelvin)  adalah  temperatur  dari  p-n junction,  Vpv  dan  Ipv  adalah  tegangan dan  arus  keluaran  dari  panel  surya,  Rp sama  dengan  hambatan  pada  panel surya, Rs sama dengan hambatan geser..
Pada  gambar  kurva  dibawah menunjukkan  bahwa  karakteristik  P-V dan  I-V  mempunyai  kurva  yang  tidak linear, hal ini bergantung pada temperatur dan tingkat iradiasi matahari,  tiap-tiap  titik  dari  kurva tersebut  mewaliki maximum power point (MPP)  (Paz  &  Ordonez,  2014;  Zakzouk, Elsaharty, Abdelsalam, Helal, & Williams, 2016).
Gambar 2-1 : Karakteristik P-V dan I-V akibat pengaruh dari iradiasai matahari temperature.
Selain  karakteristik  P-V  dan  I-V yang  tidak  linier,  efisiensi  system  panel surya  dipengaruhi  oleh  tiga  faktor  (Abu Eldahab, Saad, & Zekry, 2014; Harrag & Messalti,  2015;  Piegari  &  Rizzo,  2010), yaitu:
• Efisiensi dari panel surya (9 – 17 %)
• Efisiensi  dari  inverter  (95  –  98 %)
• Efisiensi dari algoritma pelacak titik daya maksimum (MPPT) (<
98%).
Oleh karena itu algoritma dan teknik
MPPT diperlukan untuk dapat
mempertahankan  titik  kerja  pada  panel surya agar berada pada MPP.
Pengekstrasian daya maksimum pada  sebuah  system  panel  surya membutuhkan operasi pelacak tegangan atau  arus  secara  terus  menerus  pada saat daya maksimum dihasilkan. Proses ini dilakukan dengan menggunakan daya converter  elektronik  melalui  algoritma MPPT  (Mahmoud  &  El-Saadany,  2016). Tipikal  dari  operasi  MPPT  pada  sistem panel  surya  ditunjukkan  dalam  gambar diagram  blok  di  bawah  ini.  Dimana controller senses dan array menilai daya output  dari  sitem  panel  surya  dan penyesuaian  daya interface dipelukan untuk
mendapatkan kondisi
operasioanal yang optimal. Daya kondisioner  dapat  berupa  converter DC/DC  atau  inverter  DC/AC  (Xiao, Elnosh, Khadkikar, & Zeineldin, 2011).
Gambar 2-2 : Blok diagram dari topology MPPT pada system panel surya.
Dari  berbagai  literatur,  teknik MPPT  dibagi  menjadi  dua  kelompok berdasarkan  implementasinya,  yaitu: heuristic  technique dan model  based technique .  Teknik  heuristic  biasanya memiliki  ide-ide  dan  implementasi  yang sederhana, tetapi memerlukan beberapa iterasi  sebelum  menemukan  MPP.
Sedangkan  teknik  model  basik  adalah teknik  mengeksploitasai  baik  generator, converter ,  atau  model-model  beban  dan memiliki  kecepatan  pelacakan  yang sangat  cepat  dengan  penambahan kompleksitas biaya dan sensor ( Combining  Model-Based  and  Heuristic Techniques )  (Mahmoud,  Abdelwahed,  & El-Saadany, 2016; Xiao et al., 2011) .
Beberapa teknik dari heuristic diantaranya  adalah perturb  and  observe (P&O)  method,  hill  climbing  technique, fuzzy control, power–voltage differentiation, online method , dan incremental conductance method (Bidram, Davoudi,  &  Balog,  2012;  Rahmann, Vittal,  Ascui,  &  Haas,  2016;  Xiao  et  al., 2011).  Proses  operasi  dalam  metode  ini terdiri  dari  tiga  langkah;  1).  Menganggu system panel surya, 2). Mengukur respon terhadap  ganguan  dan  3).  Membuat koreksi  umpan  balik  yang  sesuai. Kelompok  dalam  teknik  ini  tidak memerlukan  data  parametrik  dari generator PV, yang memiliki kompleksitas  komputasi  rendah  tetapi menuntut  sensor  untuk  mengukur tegangan  dan  arus  dari  generator  PV. Kelemahan utama dari teknik ini adalah terkait  dengan  jumlah  iterasi  yang diperlukan  untuk  menemukan  MPP (Hartmann,  Vitorino,  Correa,  &  Lima, 2013).
Model  based MPPT,  dikembangkan untuk mengatasi kelemahan dari teknik heuristic dan  meningkatkan  dinamika pelacakan  MPPT.  Model  based  MPPT membutuhkan  pengetahuan  tentang system  panel  surya  serta  pengukuran iradiasi dan temperatur untuk menentukan MPP analitis. Secara keseluruhan, model based MPPT memberikan  respon  cepat  terhadap perubahan radiasi matahari
dibandingkan  dengan  teknik heuristic , selain itu tidak memungkinkan terjadinya  lompatan  tegangan  dari system  panel  surya  secara  cepat  atau besar (Fathabadi, 2016).
Selain pembagian MPPT menjadi dua kelompok menurut teknik implementasinya,  MPPT  juga  dibagi dibagi  kedalam  tiga  kelompok  dalam metode  aplikasinya,  yaitu  metode online atau offline dan metode hybrid (Ma et al., 2013).  Metode offline tidak  mengukur daya  yang  diekstrak  oleh  system  panel
surya  dan  metode  ini  didasarkan  atas karakteristrik  dari  sistem  panel  surya dan iradiasi matahari, seperti hubungan arus pendek (Isc) dan tegangan rangkaian  terbuka  (Voc).  Nilai-nilai  ini digunakan  untuk  menghasilkan  sinyal kontrol yang diperlukan untuk mengontrol  (MPP)  pada  sistem  panel surya. Namun, algoritma ini tidak dapat mendeteksi MPP secara akurat, terutama saat  variasi  perubahan  cepat  dari atmosfer.  Yang  termasuk  ke  dalam metode online adalah  sebagai  berikut Perturb  and  Observe (P&O) method , Incremental  Conductance  method (IC), dan Hill  Climbing (HC).  Sedangkan  yang termasuk kedalam metode hybrid adalah genetic  algorithm  neural  network (GA- ANN), optimization  of  a  fuzzy  logic controller menggunakan swarm optimization (PSO-FLC),  dan genetic algorithm-fuzzy  logic  controller (GA-FLC) (Harrag & Messalti, 2015).

## 3 Metode MPPT

## 3.1  Metode MPPT Konvensional
Metode konvensional
menggunakan  data  pengukuran  sensor yang dipasang pada panel surya seperti: tegangan,  arus,  suhu  dan  radiasi matahari untuk mencapai titik maksimum.  Metode  konvensional  lebih mudah  diterapkan  daripada  metode lainnya (Bendib, Belmili, & Krim, 2015).
3.1.1 Constant  voltage  controller (CVC )
Metode  CVC  merupakan  metode yang menjaga tegangan output dari panel surya  agar  bernilai  tetap.  Besarnya tegangan ditentukan dengan memastikan  maksimum  transfer  daya pada  beban  yang  terhubung  dengan panel  surya.  Dalam  metode  ini  hanya menggunakan  sebuah  sensor  tegangan. Kelemahan  dari  metode  CVC  yaitu  jika ada  perubahan  suhu,  tegangan  operasi panel surya keluar dari titik
maksimumnya (Kumar, Jain, & Palwalia, 2015; Kwan & Wu, 2016).
Metode  CVC  dapat  ditambahkan suatu proportional-integral (PI) kontroler di  dalamnya  yang  ditunjukkan  pada persamaan berikut ini :
(3-1) Blok diagram metode
CVC ditunjukkan pada Gambar 3-1. Kp dan Ki merupakan nilai gain yang dapat diatur sesuai output yang diinginkan dari panel surya.  Fungsi  dari  PI  kontroler  adalah untuk  meminimalisirkan  nilai  error akibat terjadinya penambahan kesalahan  dari  sistem  secara  terus menerus.  Sehingga  didapatkan  output yang lebih stabil terhadap waktu (Jusoh, Sutikno, Guan, & Mekhilef, 2014).

## Gambar 3-1 : Blok diagram Metode CVC

## 3.1.2 Perturb & Observe (P&O)
Metode  P&O  merupakan  metode
MPPT  yang  umum  digunakan.  Dalam metode  ini,  gangguan  diterapkan  pada tegangan referensi atau sinyal arus dari sistem panel surya (Kumar et al., 2015).
Dalam  metode  ini,  tegangan  dari panel  surya  dianggap  sebagai  sinyal referensi.  Target  dari  metode  ini  adalah memaksa  tegangan  referensi  dari  panel surya  sebagai  VMPP.  Hal  ini  dilakukan dengan menerapkan gangguan kecil dan konstan  untuk  tegangan  panel  surya. Setelah  setiap  gangguan  variasi  dalam output  daya  (dP)  diukur.  Sebuah  dP positif menunjukkan bahwa daya output akan  mendekati  MPP.  Oleh  karena  itu, gangguan  dari  tanda  positif  diterapkan pada  tegangan  panel  surya  di  tahap
berikutnya.  Di  sisi  lain,  jika  dP  negatif diberikan  tanda  gangguan  negatif. Langkah-langkah  ini  berulang  kali dilakukan hingga MPP sistem tercapai di mana dP sama dengan nol.
P&O
MPPT memiliki dua kelemahan. Pertama,
sulitnya menentukan  nilai  gangguan  yang  ideal. Jika  gangguan  besar,  kemungkinan algoritma untuk berosilasi disekitar MPP menjadi  tinggi  dan  jika  gangguan  kecil, kecepatan konvergensi algoritma menjadi  sangat  rendah  (Kwan  &  Wu, 2016).  Kelemahan  ini  dapat  diatasi dengan menggunakan ukuran gangguan variabel, yang menurun sebagai algoritma menyatu dengan MPP. Perubahan  kondisi  lingkungan  juga mempengaruhi  kinerja  sistem  dalam mencapai MPP.
Gambar 3-2 :  Flowchart Metode P&O
3.1.3 Incremental  Conductance  (IC) method
Metode  MPPT  ini  menargetkan kemiringan karakteristik I-V panel surya untuk melacak MPP dari sistem. Metode MPPT  ini  didasarkan  pada  kemiringan kurva daya dari sistem PV di MPP adalah nol, positif bila daya output kurang dari MPP dan negatif ketika daya output lebih besar  dari  MPP  (Zakzouk  et  al.,  2016).
Daya output maksimum dapat
dinyatakan dalam persamaan berikut:
PMPP = VMPP IMPP (3-2)
Hal  ini  dapat  dievaluasi  dengan membedakan  daya output dari  sistem panel  surya  terhadap  tegangan  dan menyamakannya  dengan  nol,  seperti yang  diungkapkan  dalam  persamaan berikut:
(3-3) Oleh karena itu, dengan
mengevaluasi derivative ,  dapat  diuji apakah  sistem  PV  beroperasi  pada  MPP atau  tidak.  Tiga  kondisi derivative ditunjukkan dalam persamaan berikut :
(3-4)
Dalam metode ini kecepatan
pelacakan  MPP  dapat  ditingkatkan dengan  menyesuaikan  kenaikan  atau penurunan ukuran VSTEP tetapi menyebabkan sistem berosilasi disekitar MPP. Keuntungan dari metode ini adalah dapat  berfungsi  sebagai  solusi  yang efektif pada perubahan kondisi lingkungan  yang  cepat  berubah-ubah. Kelemahan  dari  metode  ini  yaitu sitemnya  yang  lebih  kompleks  dari metode  sebelumnya  (Zakzouk  et  al., 2016).
3.2 Metode
MPPT Berdasarkan
Kecerdasan Buatan
Metode ini terbagi menjadi 3 yaitu: ( Fuzzy  Logic  Control (FLC) method ; Artificial  Neural  Network (ANN) method ; Incremental Conductance (IC ) method .

## 3.2.1 FUZZY  LOGIC  CONTROL  (FLC) METHOD
Metode Artificial controlling sudah banyak  digunakan  pada  aplikasi  MPPT. Saat  ini  metode fuzzy  logic control merupakan  metode  yang  paling  banyak digunakan.
Pada sistem MPPT untuk sel surya input dari fuzzy controller adalah error , E dan  perubahan  dari  error, Δ E.  Tetapi pemilihan error sepenuhnya bergantung pada pengetahuan pembuat sistem pada jenis  aplikasi  yang  dikerjakan  untuk sistem  PV  sel  surya.  Kebanyakan  akan memilih  slope  dari  kurva  P-V,  dP/dV sebagai persamaan error karena nilai nol didapat dari MPP (Jusoh et al., 2014).
E(k) = [P(k) – P(k-1)] / [V(k) – V(k-1) (3-5) ∆ E(k) = E(k) – E(k-) (3-6)
Tabel 3-1: TABEL ATURAN DASAR
Δ E
E NB NS ZE PS PB NB ZE ZE NB NB NB NS ZE ZE NS NS NS ZE NS ZE ZE ZE PS PS PS PS PS ZE ZE PB PB PB PB ZE ZE
Tabel  3-1  menunjukkan  aturan dasar dari boost converter , dimana output nya  adalah  perubahan  dari  tegangan referensi. Variabel input seperti tegangan dan arus di beri label (NB: Negative Big , NS: Negative Small , ZO: Zero , PS: Positive Small ,  PB: Positive  Big ).  Metode  ini diambil dari konsep hill-climbing .
Keuntungan  dari  model  FLC  yaitu tidak memerlukan persamaan matematika  dalam  perancangan  sistem, mampu  bekerja  dengan  input  yang  tak terbatas,
kemampuan
dalam
penanganan  sistem  yang  nonlinear, proses capat dan akurat.
Kelemahannya yaitu penentun input dan output berdasarkan pengalaman dari pengamatan yang telah dilakukan sebelumnya.
3.2.2 Artificial Neural
Network Method (ANN)
Metode  ANN  di  terinspirasi  dari sistem  saraf  pusat  (otak)  dan  model komputasi  ini  mampu  membuat  mesin untuk  belajar  ( machine  learning )  dan digambarkan sebagai neuron yang saling berhubungan  dan  membentuk  jaringan yang  menyerupai  jaringan  saraf  biologis (Verma et al., 2016).
Blok  diagram  dari  sistem  ANN digambarkan pada Gambar 3-2.
Gambar  3-2  :  Feed  forward  neural  network approximator.
Pada  gambar  3-1  terdapat  2  input yaitu  tegangan  referensi  Voc(n)  dan parameter  waktu,  (T(n).  Pada  proses pembelajaran  neuron  wI  adalah weights dan  b adalah bias .
Keuntungan  dari  metode  ANN  yaitu dapat  menentukan  MPP  yang  akurat tanpa  membutuhkan  informasi  dari model  parameter.  Kerugiannya  metode ANN  memerlukan  training  yang  lama agar menjadi sistem yang handal.
3.2.3 Adaptive Neuro Fuzzy Interference (ANFIS) Method
ANFIS  dikenal  sebagai  metode pendekatan hybrid  neuro-fuzzy untuk pemodelan  sistem  nonlinear  kompleks yang  menggabungkan adaptive learning dari  ANN  dengan reasoning  ability dari
fuzzy  interference  system (FIS)  (Ahmadi- Nedushan,  2012;  Zhou,  Wang,  &  Zhu, 2016). Karena kemampuan ANFIS untuk mewakili berbagai sistem dengan tingkat akurasi yang tinggi sistem ini juga sering disebut  sebagai universal  approximator . Tetapi  sistem  ini  memiliki  kekurangan yaitu kurang adaptif terhadap perubahan kondisi lingkungan.
Arsitektur dari ANFIS terdiri dari 5 layer yang ditunjukkan oleh Gambar 3-2.
Gambar  3-2  :  Skematik  dari  arsitektur  ANFIS [15].
Layer 1 adalah Fuzzy Layer . Fungsi node di tunjukkan dangan peramaan (3- 7).
(3-7)
Layer 2  adalah Rule  Layer. Fungsi node ditunjukkan dengan persamaan (3- 8).
(3-8)
Layer 3 adalah Normalization Layer. Fungsi node ditunjukkan dengan persamaan (3-9).
(3-9)
Layer 4 adalah
Defuzzication Layer.
Fungsi node ditunjukkan dengan persamaan (3-10).
(3-10)
Layer 5 adalah single node . L ayer ini berfungsi sebagai penjumlah dari semua signal masuk yang di tunjukkan dengan persamaan (3-11).
(3-11)
Keuntungan  dari  ANFIS  adalah memiliki  akurasi  yang  bagus  untuk mencapai  MPP  dan  juga  respon  yang cepat  terhadap  perubahan  lingkungan. Kerugian dari metode ini, sistemnya yang sangat  kompleks  dan  juga  memerlukan fitur  controller  yang  berkemampuan tinggi.

## 4 PERBANDINGAN METODE MPPT
Pada metode konvensional, metode IC merupakan metode yang paling bagus
dari segi cepatnya waktu yang dibutuhkan  untuk  mencapai  MPP  dan juga respon terhadap lingkungan.
Sedangan metode berbasis artificial intelligent ,  metode  ANFIS  merupakan metode  yang  memiliki  akurasi  paling baik  untuk  mencapai  MPP  dan  respon dengan  cepat  terhadap  perubahan tegangan, tetapi membutuhkan resource yang  tinggi  untuk  menjalanakan  sistem yang sangat kompleks.
Dari berbagai metode MPPT, metode konvensional memiliki kelebihan kemudahan  dalam  implementasinya, tetapi  tidak  bisa  beradaptasi  terhadap perubahan lingkungan. Sebaliknya metode  berbasis artificial  intelligent mempunya  sistem  yang  lebih  kompleks tetapi bisa beradaptasi terhadap perubahan  kondisi  lingkungan.  Berikut adalah  perbandingan  dari  jenis  metode konvensional dan juga metode AI.
Tabel 4-1:   PERBANDINGAN DARI BERBAGAI METODE MPPT
No Metode Kategori Metode Implementasi Sensor Perubahan Energi Analog/ Digital Kecepatan Tracking Adaptive 1 Constant voltage controlle (CVC) Konvensional Simpel Tegangan DC-DC A,D Low No 2 Perturb & Observe (P&O) Konvensional Kompleks Tegangan, Arus DC-DC D Medium No 3 Incrimental Conductance (IC) Konvensional Kompleks Tegangan, Arus DC-DC D High Yes 4 Fuzzy logic controller (FLC) AI Medium Tegangan, Arus DC-DC D Very High Yes 5 Artificial neural network (ANN) AI Medium Irradiasi, Temperatur DC-DC D Very High Yes 6 Adaptive Neuro Fuzzy Interference (ANFIS) AI Kompleks Irradiasi, Temperatur DC-DC D Very High Yes

## 5 KESIMPULAN
Permasalahan  dari  system  panel surya yang mempunyai karakteristik P-V dan  I-V  yang  tidak  linier  dan  efisiensi yang  sangat  rendah  akibat  pengaruh perubahan iradiasi matahari dan temperature lingkungan, sehingga diperlukan sebuah pelacak tegangan dan arus  agar  pengekstraksian  daya  yang dihasilkan  tetap  berada  pada  titik maksimum,  yaitu Maximum  Power  Point Tracker (MPPT).
Metode  MPPT  dibagi  menjadi  dua, yaitu  metode  konvensional  dan  metode berbasis artificial  intelligent (AI).  Metode konvensional  terdiri  dari;  CVC method , P&O method , IC method .
Dari beberapa metode konvensional tersebut  metode  IC  atau Incremental Conductance method memiliki kelebihan, dalam  hal  kecepataan  untuk  mencapai MPP,  dan  juga  dapat  menyesuaikan perubahan  lingkungan,  tetapi  memiliki implementasi yang lebih komplek daripada  metode  konvensional  lainnya. Sedangkan  metode    berbasis artificial intelligent (AI)  diantaranya  adalah  FLC method ,  ANN method ,  ANFIS method . Metode  ANFIS  adalah  metode  AI  yang memiliki akurasi yang paling baik untuk mencapai  MPP  dan  respon  yang  cepat terhadap fluktuasi daya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Dr. Drs. Cuk Imawan, M.Si  selaku  dosen  mata  kuliah  seminar yang telah memberikan bimbingan dalam penulisan  KTI  ini,  juga  kepada  rekan- rekan mahasiswa S-2 FMIPA UI angkatan 2015 yang telah membantu dalam mata kuliah seminar.
Tak  lupa  juga  kepada  Pusat Teknologi  Penerbangan  LAPAN  atas fasilitas  riset  dan  tim  redaksi  Jurnal Teknologi
Dirgantara yang telah berkenan untuk
memeriksa dan menerima KTI kami.

## DAFTAR RUJUKAN
Abu  Eldahab,  Y.  E.,  Saad,  N.  H.,  &  Zekry,  A.
(2014). Enhancing the maximum power point tracking techniques for photovoltaic  systems. Renewable  and Sustainable  Energy  Reviews,  40 ,  505- 514. doi:
https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.0
7.202
Abusorrah, A., Al-Hindawi, M. M., Al-Turki, Y.,
Mandal, K., Giaouris, D., Banerjee, S., . . . Papadopoulou, S. (2013). Stability of a boost converter fed from photovoltaic source. Solar Energy, 98 , 458-471. doi: https://doi.org/10.1016/j.solener.201 3.09.001
Ahmadi-Nedushan,  B.  (2012).  Prediction  of elastic  modulus  of  normal  and  high strength  concrete  using  ANFIS  and optimal  nonlinear  regression  models.
Construction and Building Materials, 36 ,
665-673. doi:
https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat .2012.06.002
Ahmed,  J.,  &  Salam,  Z.  (2014).  A  Maximum Power  Point  Tracking  (MPPT)  for  PV
system  using  Cuckoo  Search  with partial  shading  capability. Applied Energy, 119 , 118-130. doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.20 13.12.062
Askarzadeh,  A.  (2013).  Developing  a  discrete
harmony  search  algorithm  for  size optimization of wind–photovoltaic hybrid energy system. Solar Energy, 98 , 190-195. doi: https://doi.org/10.1016/j.solener.201 3.10.008
Baljit, S. S. S., Chan, H.-Y., & Sopian, K. (2016).
Review of building integrated applications  of  photovoltaic  and  solar thermal  systems. Journal  of  Cleaner Production, 137 , 677-689. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016 .07.150
Bayod-Rújula,  Á.  A.,  Haro-Larrodé,  M.  E.,  & Martínez-Gracia,  A.  (2013).  Sizing criteria  of  hybrid  photovoltaic–wind systems  with  battery  storage  and  self- consumption  considering  interaction with  the  grid. Solar  Energy,  98 ,  582- 591. doi:
https://doi.org/10.1016/j.solener.201 3.10.023
Bendib,  B.,  Belmili,  H.,  &  Krim,  F.  (2015).  A survey of the most used MPPT methods: Conventional  and  advanced  algorithms applied  for  photovoltaic  systems. Renewable  and  Sustainable  Energy
Reviews, 45 , 637-648. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.0
2.009
Bidram, A., Davoudi, A., & Balog, R. S. (2012).
Control  and  Circuit  Techniques  to
Mitigate  Partial  Shading  Effects  in
Photovoltaic  Arrays. IEEE  Journal  of
Photovoltaics, 2 (4), 532-546. doi:
10.1109/JPHOTOV.2012.2202879 Fathabadi, H. (2016). Novel fast dynamic MPPT
(maximum power point tracking) technique  with  the  capability  of  very high  accurate  power  tracking. Energy,
94 , 466-475. doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2015 .10.133
Harrag, A., & Messalti, S. (2015). Variable step size  modified  P&O  MPPT  algorithm using  GA-based  hybrid offline / online
PID controller.
Renewable and Sustainable Energy Reviews, 49 , 1247- 1260. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.0 5.003
Hartmann, L. V., Vitorino, M. A., Correa, M. B.
d.  R.,  &  Lima,  A.  M.  N.  (2013).
Combining  Model-Based  and  Heuristic Techniques  for  Fast  Tracking  the Maximum-Power  Point  of  Photovoltaic Systems. IEEE  Transactions  on  Power
Electronics,  28 (6),  2875-2885.  doi: 10.1109/TPEL.2012.2204408
Jung,  J.-H.,  &  Ahmed,  S.  (2012).  Real-time simulation model development of single
crystalline  photovoltaic  panels  using fast computation methods. Solar Energy, 86 (6), 1826-1837. doi:
https://doi.org/10.1016/j.solener.201
2.03.003
Jusoh, A., Sutikno, T., Guan, T. K., & Mekhilef,
S.  (2014).  A  Review  on  Favourable Maximum Power Point Tracking Systems  in  Solar  Energy  Application. TELKOMNIKA Telecommunication, Computing, Electronics and Control, 12 . doi:
http://dx.doi.org/10.12928/telkomnik
a.v12i1.2
Kaliamoorthy,  M.,  Rajasekaran,  V.,  &  Gerald Christopher Raj, I. (2014). Single-phase fifteen-level  grid-connected  inverter  for photovoltaic  system  with  evolutionary programming  based  MPPT  algorithm. Solar  Energy,  105 ,  314-329.  doi:
https://doi.org/10.1016/j.solener.201 4.03.031
Kumar, P., Jain, G., & Palwalia, D. K. (2015, 12- 14 Aug. 2015). Genetic algorithm based maximum power tracking in solar power generation. Paper presented at the 2015
International Conference on Power and Advanced Control Engineering (ICPACE).
Kwan, T. H., & Wu, X. (2016). Maximum power
point  tracking  using  a  variable antecedent  fuzzy  logic  controller. Solar Energy, 137 , 189-200. doi:
10.1016/j.solener.2016.08.008
Li,  X.,  Wen,  H.,  Jiang,  L.,  Hu,  Y.,  &  Zhao,  C.
(2016). An Improved Beta Method With
Autoscaling  Factor  for  Photovoltaic System. IEEE  Transactions  on  Industry
Applications,  52 (5),  4281-4291.  doi: 10.1109/TIA.2016.2584584
Ma,  J.,  L.  Man,  K.,  Zhang,  N.,  Guan,  S.-U.,
Wong, P. W. H., G. Lim, E., . . . U. Lei, C.  (2013). Improving  Power-Conversion Efficiency  via  a  Hybrid  MPPT  Approach for Photovoltaic Systems (Vol. 19).
Mahmoud,  Y.,  Abdelwahed,  M.,  &  El-Saadany,
E.  F.  (2016).  An  Enhanced  MPPT Method  Combining  Model-Based  and
Heuristic Techniques. IEEE Transactions  on  Sustainable  Energy, 7 (2), 576-585. doi: 10.1109/TSTE.2015.2504504
Mahmoud, Y., & El-Saadany, E. F. (2016). Fast Power-Peaks  Estimator  for  Partially
Shaded PV Systems. IEEE Transactions on  Energy  Conversion,  31 (1),  206-217. doi: 10.1109/TEC.2015.2464334
Merei,  G.,  Berger,  C.,  &  Sauer,  D.  U.  (2013).
Optimization  of  an  off-grid  hybrid  PV– Wind–Diesel  system  with  different battery  technologies  using  genetic algorithm. Solar  Energy,  97 ,  460-473.
doi: https://doi.org/10.1016/j.solener.201
3.08.016
Moradi, K., Ali Ebadian, M., & Lin, C.-X. (2013).
A review of PV/T technologies: Effects of control parameters. International Journal of Heat and Mass Transfer, 64 , 483-500. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstr ansfer.2013.04.044
Paz, F., & Ordonez, M. (2014). Zero Oscillation and  Irradiance  Slope  Tracking  for Photovoltaic  MPPT. IEEE  Transactions on  Industrial  Electronics,  61 (11),  6138-
6147. doi: 10.1109/TIE.2014.2311414
Piegari, L., & Rizzo, R. (2010). Adaptive perturb
and  observe  algorithm  for  photovoltaic maximum  power  point  tracking. IET
Renewable Power Generation, 4 (4), 317- 328. doi: 10.1049/iet-rpg.2009.0006
Rahmann,  C.,  Vittal,  V.,  Ascui,  J.,  &  Haas,  J.
(2016).  Mitigation  Control  Against
Partial  Shading  Effects  in  Large-Scale
PV  Power  Plants. IEEE Transactions on
Sustainable Energy, 7 (1), 173-180. doi: 10.1109/TSTE.2015.2484261
Verma, D., Nema, S., Shandilya, A. M., & Dash, S.  K.  (2016).  Maximum  power  point
tracking (MPPT) techniques: Recapitulation  in  solar  photovoltaic
systems. Renewable  and  Sustainable Energy  Reviews,  54 ,  1018-1034.  doi:
https://doi.org/10.1016/j.rser.2015.1
0.068
Xiao, W., Elnosh, A., Khadkikar, V., & Zeineldin,
H. (2011, 7-10 Nov. 2011). Overview of maximum power point tracking technologies  for  photovoltaic  power systems. Paper presented at the IECON 2011  -  37th  Annual  Conference  of  the
IEEE Industrial Electronics Society.
Zakzouk, N. E., Elsaharty, M. A., Abdelsalam, A.
K.,  Helal,  A.  A.,  &  Williams,  B.  W. (2016).  Improved  performance  low-cost incremental  conductance  PV  MPPT technique. IET Renewable Power Generation, 10 (4), 561-574. doi: 10.1049/iet-rpg.2015.0203
Zhou, Q., Wang, F., & Zhu, F. (2016). Estimation of  compressive  strength  of  hollow concrete masonry prisms using artificial neural  networks  and  adaptive  neuro- fuzzy  inference  systems. Construction and  Building  Materials,  125 ,  417-426. doi: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat .2016.08.064