Lanjut Baca
Upaya akselerasi transisi energi terbarukan dan pembangunan infrastruktur berkelanjutan terus didorong melalui kolaborasi strategis antara institusi pendidikan tinggi dan sektor industri. Tim peneliti dari Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM) mengembangkan prototipe Smart-Home Kit berdaya mandiri berbasis teknologi Photovoltaic (PV) yang terintegrasi dengan pemantauan real-time berbasis Internet of Things (IoT) serta analisis data berorientasi Machine Learning. Riset yang dipimpin oleh Dr. Ir. Atikah Surriani, S.T., M.Eng, SMIEEE dan Tim yang terdiri dari Dr. Ir. Fahmizal, S.T., M.Sc., IPM., ASEAN Eng., SMIEEE, Dr. Ir. Jimmy Trio Putra, S.T., M.Eng., IPM., SMIEEE, Adlan Bagus Pradana, S.T., M.Sc., Ph.D., Ir. Ma’un Budiyanto, S.T., M.T., IPU dan Ir. Ahmad Adhiim Muthahhari, S.T., M.Eng., IPM., ini berfokus pada efisiensi konsumsi energi skala domestik guna mendukung target Sustainable Development Goals (SDG), khususnya SDG 7 (Energi Bersih dan Terjangkau), SDG 9 (Industri, Inovasi, dan Infrastruktur), serta SDG 13 (Penanganan Perubahan Iklim). Arsitektur Teknis dan Mekanisme Kerja Prototipe Prototipe yang dikembangkan menggunakan simulasi maket rumah tinggal berkonstruksi atap miring untuk mengoptimalkan sudut tangkap (tilt angle) terhadap radiasi sinar matahari. Sistem daya utama bertumpu pada panel surya polikristalin bertegangan nominal 5 Volt. Energi listrik hasil konversi dialirkan melalui modul pengisi daya (solar charger controller) menuju unit penyimpanan energi. Arsitektur elektronik sistem mengintegrasikan mikrokontroler ESP32 sebagai unit pemroses pusat dan pengirim data. Mikrokontroler ini terhubung dengan modul relai empat kanal yang bertindak sebagai sakelar elektronik untuk mendistribusikan daya ke beban domestic rumah tangga. Guna menjamin akurasi pemantauan parameter listrik, instrumen berupa modul sensor arus dan tegangan INA219 ditempatkan pada dua titik krusial: lini keluaran panel surya dan lini baterai. Data arus, tegangan, serta daya listrik yang terekam dikirimkan secara nirkabel melalui protokol komunikasi data menuju dasbor IoT berbasis web. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki sensitivitas tinggi dalam merekam fluktuasi daya secara dinamis sesuai pergeseran intensitas radiasi matahari harian. Integrasi Artificial Intelligence untuk Prediksi Energi Selain berfungsi sebagai penyedia daya mandiri (self-powered system), inovasi ini menonjolkan pemanfaatan data lingkungan (environmental telemetry). Parameter suhu, kelembapan udara, dan tingkat intensitas cahaya yang dikumpulkan oleh sistem dimanfaatkan sebagai set data latih (training dataset) bagi algoritma Machine Learning. Model kecerdasan buatan tersebut dilatih untuk melakukan estimasi dan prediksi produksi energi harian secara presisi. Kapabilitas prediktif ini penting dalam manajemen beban listrik (demand-side management), sehingga efisiensi energi pada hunian dapat dioptimalkan secara otomatis berdasarkan estimasi pasokan daya yang tersedia. Analisis Komparatif Teknologi Photovoltaic Penerapan panel jenis polikristalin pada prototipe Smart-home Kit mencerminkan pertimbangan teknis dan ekonomis dalam implementasi teknologi PV. Dalam lanskap material semikonduktor, teknologi konversi fotolistrik terbagi dalam beberapa karakteristik utama: Polycrystalline Silicon (Poly-Si): Diproduksi dari leburan beberapa kristal silikon. Memiliki ciri visual berwarna biru dengan tingkat efisiensi rata-rata 13% hingga 17%. Karakteristik fabrikasinya menjadikan varian ini berbiaya lebih rendah, sehingga ideal untuk aplikasi skala prototipe dan domestik berbiaya terjangkau. Monocrystalline Silicon (Mono-Si): Berbahan dasar kristal silikon tunggal bers purity tinggi dengan tampilan warna hitam gelap. Varian ini menawarkan efisiensi tertinggi (melebihi 20%), ketahanan terhadap suhu tinggi, dan usia pakai (lifespan) hingga 25 tahun, sangat direkomendasikan untuk instalasi dengan keterbatasan luas area atap. Thin Film Solar Cell: Terbuat dari lapisan tipis material semikonduktor seperti silikon amorf, CdTe, atau CIGS pada substrat fleksibel. Memiliki keunggulan dalam bobot yang ringan dan fleksibilitas bentuk, meskipun dengan efisiensi konversi yang lebih rendah, yaitu sekitar 8% hingga 11%. Compound Thin Film Triple Junction: Merupakan struktur multi-lapisan (multi-junction) berteknologi tinggi yang mampu mencapai efisiensi konversi ekstrem hingga 45%. Mengingat kompleksitas dan biaya produksinya, penerapan material ini dikhususkan untuk aplikasi keantariksaan dan satelit. Sinergi antara pemahaman karakteristik material photovoltaic dan penerapan sistem kendali cerdas berbasis IoT/AI ini menegaskan kontribusi sektor akademis dan industri nasional dalam menciptakan solusi energi terbarukan yang terukur, efisien, dan siap diimplementasikan secara luas. Referensi: Green, M. A., Dunlop, E. D., Hohl-Ebinger, J., Yoshita, M., Kopidakis, N., & Hao, X. (2023). Solar cell efficiency tables (Version 61). Progress in Photovoltaics: Research and Applications, 31(1), 3-16 Saga, T. (2010). Advances in crystalline silicon solar cell technology for industrial mass production. NPG Asia Materials, 2(3), 96-102. Luque, A., & Hegedus, S. (Eds.). (2011). Handbook of Photovoltaic Science and Engineering (2nd ed.). John Wiley & Sons
