OPTIMASI PENANGKAPAN UV PADA SOLAR TRACKING SINGLE AXIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK - Muhammad Fathoni; Subuh Isnur Haryudo,; Unit Three Kartini; Achmad Imam Agung, (JURNAL TEKNIK ELEKTRO, 2020)
Modul fotovoltaik merupakan alat yang digunakan untuk mengkonversi energi surya menjadi energi listrik, akan tetapi modul fotovoltaik masih memiliki efisiensi yang rendah dalam hal konversi energi surya menjadi energi listrik. Banyak metode telah dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi dari modul fotovoltaik, salah satu metode yang dapat dikembangkan adalah dengan menggunakan sistem solar tracking. Sistem solar tracking mampu untuk menjaga modul fotovoltaik agar tetap tegak lurus terhadap matahari sehingga modul fotovoltaik dapat menyerap lebih banyak sinar UV. Oleh karena itu penggunaan solar tracking sangat penting karena dapat memaksimalkan penangkapan UV pada modul fotovoltaik. Penulisan artikel ini bertujuan untuk memaksimalkan penangkapan UV melalui penggunaan metode Backpropagation Neural Network (BP-NN) sebagai kontrol pada solar tracking single axis. Masukan terhadap sistem ini berupa data intensitas cahaya yang diperoleh dari Light Dependent Resistor (LDR). Data dari sensor LDR diolah menggunakan metode BP-NN yang telah ditanam pada mikrokontroler untuk menggerakkan solar tracker berdasarkan selisih pembacaan sensor yang akan memutuskan arah dan kecepatan pergerakan solar tracker. Keluaran dari solar tracker menggunakan BP-NN dibandingkan dengan keluaran solar tracker tanpa menggunakan BP-NN. Hasil dari penelitian ini terbukti mampu memaksimalkan penangkapan cahaya matahari yang berpengaruh dalam produksi energi listrik. Solar tracker dengan metode BP-NN menghasikan keluaran 6,79 % lebih banyak dibandingkan dengan modul fotovoltaik statis. Kata kunci : solar tracking, BP-NN, modul fotovoltaik