Pengembangan Sistem Monitoring Berbasis Web Terintegrasi Estimasi State of Charge (SoC) untuk Analisis dan Optimalisasi Penyimpanan Energi pada PJU Tenaga Surya

Oleh :
Dhimas Fajar Albani - I0722019 - Fak. Teknik

Sistem Penerangan Jalan Umum Tenaga Surya (PJUTS) memerlukan pengelolaan penyimpanan energi yang optimal untuk menjamin kontinuitas operasional, di mana state of charge (SOC) menjadi parameter penting dalam mengetahui kondisi baterai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem monitoring berbasis web guna memantau SOC dan kinerja penyimpanan energi, mengintegrasikan hasil estimasi SOC menggunakan metode artificial neural network (ANN) dan fuzzy logic, serta menganalisis data monitoring sebagai dasar optimalisasi sistem. Data diperoleh dari sensor dan battery management System (BMS) yang kemudian diolah serta disimpan dalam database MySQL yang terintegrasi dengan server berbasis Apache, dan ditampilkan dalam bentuk dashboard interaktif, grafik, serta fitur filter waktu berbasis data historis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem monitoring berbasis web berhasil menampilkan data kondisi penyimpanan energi berdasarkan data SOC, serta mengintegrasikan estimasi SOC menggunakan metode ANN dan fuzzy logic. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode ANN memiliki performa yang lebih baik dengan nilai mean absolute error (MAE) 3,3346%, root mean square error (RMSE) 4,5471%, dan R² 0,8781 dibandingkan metode fuzzy logic dengan nilai MAE 7,6667%, RMSE 10,4967%, dan R² 0,3343. Analisis data monitoring selama operasi beban menghasilkan rata-rata perubahan SoC sebesar 25,40%, laju penurunan SOC sebesar 2,59%/jam, dan depth of discharge (DOD) sebesar 69,82%, yang menunjukkan pola penggunaan energi relatif stabil namun dengan tingkat pengosongan baterai yang cukup tinggi. Oleh karena itu, sistem yang dikembangkan tidak hanya berfungsi sebagai alat monitoring, tetapi juga sebagai dasar dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan efisiensi, kinerja, dan umur pakai baterai, serta berpotensi dikembangkan lebih lanjut menuju sistem monitoring dengan estimasi SOC menggunakan metode ANN dan fuzzy logic secara real-time.