Penelitian ini mengkaji perancangan sistem pemantauan baterai lithium-ion berbasis Internet of Things (IoT) untuk menganalisis karakteristik discharge baterai dengan variasi C-rate. Baterai lithium-ion memiliki keunggulan berupa kepadatan energi tinggi dan efisiensi yang baik, namun performa dan umur pakainya sangat dipengaruhi oleh laju pengosongan arus (C-rate) serta temperatur operasi. C-rate yang tinggi berpotensi meningkatkan suhu baterai dan mempercepat degradasi, sedangkan C-rate yang rendah cenderung menghasilkan kapasitas yang lebih optimal. Sistem yang dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 sebagai pusat kendali, dengan sensor tegangan, sensor arus ACS712, dan sensor suhu LM35 untuk memantau parameter utama baterai. Data hasil pengukuran dikirimkan secara real-time ke Firebase sebagai realtime database dan ditampilkan melalui aplikasi Android yang dikembangkan menggunakan MIT App Inventor. Estimasi State of Charge (SoC) dilakukan menggunakan metode coulomb counting, yang menghitung kapasitas baterai berdasarkan integrasi arus terhadap waktu selama proses discharge.
Pengujian sistem dilakukan pada siklus discharge dengan variasi C-rate 1C, C/2, C/5, C/10, dan C/20. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penurunan nilai C-rate berbanding lurus dengan peningkatan kapasitas baterai yang dapat dimanfaatkan. Pada C-rate rendah, khususnya C/20, kapasitas baterai yang terukur bahkan melebihi kapasitas nominal. Evaluasi akurasi estimasi SoC menggunakan metode Root Mean Square Error (RMSE) menunjukkan tingkat kesalahan yang relatif kecil, yaitu berada pada rentang 0,12% hingga 4,04% Berdasarkan hasil penelitian, sistem monitoring baterai berbasis IoT yang dirancang mampu melakukan pemantauan kondisi baterai secara real-time dengan tingkat akurasi yang baik. Sistem ini berpotensi mendukung pengembangan sistem manajemen baterai (Battery Management System / BMS) yang lebih efisien, serta memberikan kontribusi dalam pemahaman pengaruh variasi C-rate terhadap performa dan kapasitas baterai lithium-ion.
Tim Peneliti:
1. Riza Hadi Saputra, S.T., M.T (Teknik Elektro/JTEIB/FSTI)
2. Muhammad Ridho Dewanto, S.T., M.T. (Teknik Elektro/JTEIB/FSTI)
3. Andhika Giyantara, S.T., M.T. (Teknik Elektro/JTEIB/FSTI)
1. Memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pengaruh variasi C-rate terhadap karakteristik discharge, temperatur, dan kapasitas baterai lithium-ion, sehingga dapat menjadi acuan dalam penggunaan baterai yang lebih efisien dan aman.
2. Menghasilkan sistem pemantauan baterai berbasis Internet of Things (IoT) yang mampu melakukan monitoring parameter baterai secara real-time, meliputi tegangan, arus, suhu, dan State of Charge (SoC), sehingga mempermudah proses observasi dan pengambilan data tanpa pengukuran manual.
3. Mendukung peningkatan akurasi estimasi State of Charge (SoC) baterai lithium-ion melalui penerapan metode coulomb counting yang terintegrasi dengan sistem IoT, sehingga dapat meminimalkan kesalahan estimasi pada proses discharge.
4. Menyediakan data eksperimental yang dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan dan evaluasi Battery Management System (BMS), khususnya terkait pengaruh laju pengosongan arus (C-rate) terhadap performa dan umur pakai baterai.
5. Memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi pemantauan baterai jarak jauh yang aplikatif, terutama untuk sistem penyimpanan energi, kendaraan listrik, dan perangkat elektronik portabel yang membutuhkan pengawasan kondisi baterai secara kontinu.
6. Menjadi dasar pengembangan penelitian lanjutan terkait optimasi C-rate, manajemen termal baterai, serta integrasi metode estimasi SoC yang lebih lanjut untuk meningkatkan keandalan dan keberlanjutan sistem penyimpanan energi.