RANCANG BANGUN DAN ANALISIS KINERJA SISTEM PREDICTIVE BATTERY HEALTH MONITORING BERBASIS IoT MENGGUNAKAN ESP32 PADA SISTEM PLTS SKALA KECIL

Faiz Listyarto, Fernanda (2026) RANCANG BANGUN DAN ANALISIS KINERJA SISTEM PREDICTIVE BATTERY HEALTH MONITORING BERBASIS IoT MENGGUNAKAN ESP32 PADA SISTEM PLTS SKALA KECIL. Diploma thesis, Institut Tekbologi PLN.

[thumbnail of COVER.pdf] Text
COVER.pdf

Download (169kB)
[thumbnail of LEMBAR PENGESAHAN.pdf] Text
LEMBAR PENGESAHAN.pdf

Download (526kB)
[thumbnail of BAB 1.pdf] Text
BAB 1.pdf

Download (221kB)
[thumbnail of BAB 2.pdf] Text
BAB 2.pdf

Download (555kB)
[thumbnail of BAB 3.pdf] Text
BAB 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (745kB) | Request a copy
[thumbnail of BAB 4.pdf] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[thumbnail of BAB 5.pdf] Text
BAB 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (208kB) | Request a copy
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (196kB)
[thumbnail of SKRIPSI 202211018 FERNANDA FAIZ LISTYARTO.pdf] Text
SKRIPSI 202211018 FERNANDA FAIZ LISTYARTO.pdf
Restricted to Registered users only

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Pemanfaatan energi surya melalui sistem Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) semakin berkembang sebagai salah satu solusi energi ramah lingkungan. Baterai sebagai media penyimpanan energi merupakan komponen vital yang memerlukan pemantauan berkelanjutan untuk mengetahui kondisi dan kinerjanya. Penelitian ini bertujuan merancang dan menguji sistem monitoring kesehatan baterai berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan ESP32 pada PLTS skala kecil. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen melalui perancangan perangkat keras, integrasi sensor, pengujian akurasi sensor, pengujian komunikasi IoT, serta pengujian charging dan discharging baterai pada variasi beban. Sistem ini menggunakan sensor tegangan 0–25 V, sensor arus ACS712, dan sensor suhu DHT11. Data pengukuran dikirimkan melalui jaringan WiFi ke Firebase dan ditampilkan pada web dashboard secara real-time. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata error sensor tegangan baterai sebesar 0,26%, sensor tegangan PLTS 0,30%, ACS712 baterai 2,84%, ACS712 PLTS 0,91%, dan DHT11 0,34%. Waktu respons pengiriman data berada pada rentang 1,2–1,6 detik secara stabil tanpa kehilangan data. Pengujian charging menunjukkan peningkatan tegangan baterai dari 10,00 V menjadi 12,60 V dalam 360 menit. Pada pengujian discharging, ketahanan baterai mencapai sekitar 12 jam, 8 jam, dan 4 jam masing-masing untuk beban 1, 2, dan 3 lampu 30 W. Analisis State of Health (SoH) menunjukkan penurunan dari 100% menjadi 90,1% pada siklus ke-100 dengan kapasitas riil 9,01 Ah dari kapasitas nominal 10 Ah. Sistem yang dirancang terbukti andal melakukan pemantauan real-time sekaligus menyediakan data historis untuk analisis SoC dan SoH.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: PLTS, Monitoring Baterai, IoT, ESP32, Firebase, SoC, SoH.
Subjects: Bidang Keilmuan > Electrical Engineering
Bidang Keilmuan > Monitoring
Skripsi
Bidang Keilmuan > Solar Cell
Bidang Keilmuan > Teknik Elektro
Divisions: Fakultas Ketenagalistrikan dan Energi Terbarukan > S1 Teknik Elektro
Depositing User: Mr Fernanda Faiz Listyarto
Date Deposited: 24 Aug 2026 07:37
Last Modified: 24 Aug 2026 07:37
URI: https://repository.itpln.ac.id/id/eprint/7042

Actions (login required)

View Item
View Item