<![CDATA[Salah satu permasalahan pada penggunaan panel surya adalah rendahnya tingkat daya keluaran dari panel surya. Solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan menggunakan sistem perangkat pencari daya maksimum (Maximum Power Point Tracking). Dalam sistem Maximum Power Point Tracking (MPPT), terdapat algoritma yang berfungsi mencari titik kerja optimal dari panel surya, sehingga panel surya dapat menghasilkan daya keluaran maksimum dan membuat panel surya bekerja di titik kerja optimal tersebut. Terdapat beberapa algoritma MPPT yang dapat digunakan, misalnya Perturb and Observe, Incremental Conductance, Dynamic Approach, Temperature Method, Hill Climbing, Artificial Neural Network, Fuzzy Logic Method dan lain-lain.. Pada penelitian ini algoritma yag digunakan adalah algoritma Hill Climbing. Hasil pengujian yang dilakukan pada beberapa kondisi, menunjukkan bahwa daya rata-rata pada simulasi lebih besar dibandingkan dengan alat sebenarnya. Dari simulasi, diperoleh efisiensi algoritma rata-rata sebesar 96,444% dengan waktu tracking rata-rata selama 0,0123s. Sedangkan pada pengujian alat, diperoleh efisiensi rata-rata sebesar 90,921% dengan waktu tracking rata-rata selama 0,3s. Sehingga, diperoleh error efisiensi sebesar 5,724%. Kata Kunci: Panel Surya, MPPT, Daya, Algoritma MPPT ABSTRACT One of the problems in the use of solar panels is the low level of the output power. The solution to overcome this problem is to use the Maximum Power Point Tracking system. In the Maximum Power Point Tracking (MPPT) system, there is an algorithm that functions to find the optimal working point of solar panels, so that solar panels can produce maximum output power and make solar panels work at that optimal work point. There are several MPPT algorithms that can be used, including Perturb and Observe, Incremental Conductance, Dynamic Approach, Temperature Method, Hill Climbing, Artificial Neural Network, Fuzzy Logic Method etc. In this study the algorithm used is the Hill Climbing algorithm. After testing the entire system conducted on several conditions, shows that the average power on simulations larger than the actual tool. From the simulation, obtained an average algorithm efficiency of 96.444% with an average tracking time of 0.0123s. While in actual tools, obtained an average efficiency of 90.921% with an average tracking time of 0.3 s. Thus, an error efficiency of 5.724% is obtained. Keywords: Solar Panel, MPPT, Power, Buck converter, MPPT Algorithm]]>
