Sel surya adalah perangkat yang mengubah sinar matahari menjadi listrik melalui efek fotovoltaik. Penurunan daya pada sistem fotovoltaik sering disebabkan oleh kotoran seperti debu, perubahan radiasi, suhu, dan bayangan. Objek kecil atau bayangan yang menutupi permukaan modul surya dapat menyebabkan penurunan daya keluaran yang signifikan. Penelitian sebelumnya mendeteksi objek atau bayangan pada panel surya hanya menggunakan foto, yang kurang representatif terhadap kondisi sebenarnya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendeteksi objek pada PLTS statis menggunakan perangkat lunak berbasis Python. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi objek penghalang di sekitar PLTS, seperti ranting pohon, dedaunan, atau objek lainnya. Metode penelitian ini adalah eksperimental dengan hasil yang dijelaskan secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa objek yang menutupi panel surya secara signifikan memengaruhi output tegangan dan arus yang dihasilkan. Ketika 10% permukaan panel tertutupi objek, tegangan yang dihasilkan adalah 12,44 volt DC dengan arus sebesar 2,54 ampere. Namun, saat seluruh permukaan panel (100%) tertutupi objek, tegangan menurun menjadi 12,10 volt DC dengan arus hanya 0,22 ampere. Selain itu, sistem ini mampu mendeteksi objek penghalang dengan akurasi yang baik, yang berpotensi meningkatkan efisiensi PLTS dengan memaksimalkan penerimaan cahaya matahari. Dengan memastikan panel surya bebas dari penghalang, sistem ini dapat membantu memaksimalkan output dan efisiensi operasional PLTS.

A solar cell is a device that converts sunlight into electricity through the photovoltaic effect. Power loss in photovoltaic systems is often caused by dirt such as dust, variations in radiation, temperature, and shading. Small objects or shadows covering the surface of solar modules can lead to a significant decrease in power output. Previous research detected objects or shadows on solar panels using only photos, which were less representative of the actual conditions. This study aims to develop an object detection system for static PV systems using Python-based software. The system is designed to detect obstructive objects around PV systems, such as tree branches, leaves, or other objects. The research method is experimental with results described descriptively. The findings show that objects covering the solar panel significantly affect the output voltage and current produced. When 10% of the panel surface is covered by objects, the voltage generated is 12.44 volts DC with a current of 2.54 amperes. However, when the entire panel surface (100%) is covered by objects, the voltage drops to 12.10 volts DC with a current of only 0.22 amperes. Additionally, this system can accurately detect obstructive objects, potentially improving PV system efficiency by maximizing sunlight reception. By ensuring the solar panels are free from obstructions, this system can help maximize the output and operational efficiency of PV systems.