Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## PREDIKSI KONSUMSI ENERGI PADA BANGUNAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS ALGORITMA GENETIKA
Wida Prima Mustika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri (STMIK Nusa Mandiri)
Jl. Kramat Raya No.18  Jakarta Pusat wida.wpm@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Energy  consumption  is  a  demand  for  the  amount  of  energy  that  must  supply  the building at any given time. Building energy consumption has continued increased over the last few decades all over the world,  and  Heating, Ventilating, and Air-Conditioning (HVAC), which has a catalytic role in regulating the temperature in the room, mostly accounted for of building energy use. Models created for in this study support vector machine and support vector machine-based models of genetic algorithm to obtain the value of accuracy or error rate or the smallest error value Root Mean Square Error (RMSE) in predicting energy consumption in buildings is more accurate. After testing the two models of support vector machines and support vector machines based on the genetic  algorithm  is  the  testing  results  obtained  by  using  support  vector  machines where RMSE value obtained was 2,613. Next was the application of genetic algorithms to the optimization parameters C and γ values obtained RMSE error of 1.825 and a genetic algorithm for feature selection error RMSE values obtained for 1,767 of the 7 predictor variables and the selection attribute or feature resulting in the election of three  attributes  used.  After  that  is  done  the  optimization  parameters  and  the importance of the value of feature selection mistake or error of the smallest RMSE of 1.537. Thus the support vector machine algorithm based on genetic algorithm can give a solution to the problems in the prediction of energy consumption rated the smallest mistake or error .
Keywords : Energy consumption, Genetic Algorithm, Support Machine, Fitur Selection, optimization parameters

## Abstrak
Konsumsi  energi  adalah  permintaan  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  jumlah energi  yang  harus  mensuplai  bangunan  pada  waktu  tertentu.  Konsumsi  energi bangunan telah terus meningkat selama beberapa dekade terakhir di seluruh dunia, dan penghangat, ventilasi dan pendingin udara atau biasa disebut dengan Heating, Ventilating,  and  Air-Conditioning  (HVAC),  yang  memiliki  peran  katalisator  dalam mengatur  suhu  dalam  ruangan,  diperhitungkan  sebagian  besar  dari  penggunaan
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
energi bangunan. Dalam penelitian ini dibuatkan model support vector machine dan model support vector machine berbasis algoritma genetika untuk mendapatkan nilai akurasi  atau  tingkat  nilai  kesalahan  atau  error  terkecil  Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dalam  memprediksi  konsumsi  energi  pada  bangunan  lebih  akurat.  Setelah dilakukan pengujian dengan dua model yaitu support vector machines dan support vector  machines  berbasis  algoritma  genetika  maka  hasil  yang  didapat  adalah pengujian dengan menggunakan support vector machines dimana didapat nilai RMSE adalah  2.613.  Berikutnya  dilakukan  penerapan  algoritma  genetika  untuk  optimasi parameter  C  dan  γ  didapat  nilai  kesalahan  RMSE  sebesar  1.825  dan  algoritma genetika untuk seleksi fitur didapat nilai kesalahan RMSE sebesar 1.767 dan dari 7 variabel  prediktor  dilakukan  seleksi  atribut  atau  fitur  sehingga  menghasilkan terpilihnya 3 atribut yang digunakan. Setelah itu dilakukan optimasi parameter dan seleksi  fitur  maka  didapat  nilai  kesalahan  atau  error  yang  terkecil  RMSE  sebesar 1.537.  Dengan  demikian  algoritma  support  vector  machine  berbasis  algoritma genetika  dapat  memberikan  solusi  untuk  permasalahan  dalam  prediksi  konsumsi energi dengan nilai kesalahan atau error terkecil.
Kata kunci : Konsumsi energi, algoritma genetika, support vector machine, seleksi fitur, optimasi parameter

## 1. PENDAHULUAN
Konsumsi  energi  adalah  permintaan  yang  digunakan  untuk  menunjukkan jumlah energi yang harus mensuplai bangunan pada waktu tertentu [1]. Konsumsi energi  pada  bagunan  disebabkan  karena  meningkatnya  kekhawatiran  tentang pemborosan  energi  dan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan  [2].  Memprediksi konsumsi  energi  bangunan  merupakan  pendekatan  yang  penting  dalam penghematan  energi,  yang  menguntungkan  baik  individu  dan  masyarakat  untuk lebih bijak merancang sebuah bangunan baru [3]. Prediksi konsumsi energi pada bangunan sangat penting untuk memperbaiki kinerja energi, dengan tujuan untuk mencapai penghematan energi dan mengurangi dampak lingkungan [4]. Penelitian  terdahulu  mengenai  konsumsi  energi  pada  bangunan  seperti penelitian yang dilakukan oleh Yu, Haghighat, Fung, & Yoshino yaitu menggunakan metode  pohon  keputusan (decision  tree) untuk  diterapkan  pada  bangunan perumahan di Jepang [5]. Penelitian yang dilakukan oleh Ekonomou, mengunakan Artificial Neural Network untuk prediksi jangka panjang konsumsi energi di Yunani [6]. Penelitian yang dilakukan oleh Li, Meng, Cai, Yoshino, & Mochida yaitu Support Vector Machine untuk prediksi sebuah gedung perkantoran di Cina dengan beban pendinginan (cooling load) perjam pada musim panas [7]. Decision tree memiliki kelebihan melakukan klasifikasi dan prediksi pekerjaan dengan cepat tanpa melakukan upaya  perhitungan yang banyak namun memiliki kelemahan  bahwa  metodeini  lebih  tepat  untuk  memprediksi  variabel  kategori dibandingkan untuk memprediksi variabel  numerik [8]. Artificial Neural Network dengan Multilayer Perceptron Model (MLP)    merupakan solusi kecil jaringan dengan kecepatan komputasi cepat yang memungkinan melatih set input data yang besar,
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
otomatis  generalisasi  pengetahuan  yang  memungkinkan  pengakuan  terhadap  set data dan meminimalisasi kesalahan di semua set data pelatihan [6]. Tetapi memiliki kelemahan banyak variabel yang harus dipertimbangkan ketika membangun MLP. Support  Vector  Machine dapat  memecahkan  masalah  dengan  sampel  yang kecil,  non-linier  dan  masalah  dimensi  yang  tinggi  dengan  menggunakan  struktur minimalisasi  resiko  ( structural  risk  minimization )  bukan  minimalisasi  resiko empiris ( empirical risk minimization ) [9]. SVM digunakan untuk klasifikasi pola, dan ide dasarnya adalah: pemetaandata dalam ruang input dengan nonlinier mengubah keruang fitur dimensi tinggi, dimana masalah linear klasifikasi hyper-plane menjadi secara  optimal  [10].  Bila  menggunakan  SVM,  dua  masalah  dihadapkan  yaitu bagaimana memilih fitur yang optimal untuk SVM dan mengatur parameter terbaik. Kedua  masalah  sangat  penting,  karena  pilihan  fitur  mempengaruhi  kesesuaian parameter dan sebaliknya [11]. Fitur yang banyak atau sangat berhubungan, secara signifikan  akan  mengurangi  tingkat  akurasi  klasifikasi,  dengan  menghapus beberapa fitur, tingkat akurasi efisiensi dan klasifikasi dapat diperoleh [12]. Selain pemilihan  fitur,  pengaturan  parameter  yang  tepat  dapat  meningkatkan  akurasi klasifikasi  SVM  [11].  Kunci  parameter  dalam  SVM  sangat  penting,  keakuratan klasifikasi atau regresi ditentukan oleh sekelompok parameter yang sesuai [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  mining adalah  tentang  memecahkan  masalah  dengan  menganalisis data  yang  sudah  ada  dalam  database.  Data  mining  didefinisikan  sebagai  proses menemukan  pola  dalam  data  [13]. Data  mining ,  sering  juga  disebut knowledge discovery  in  database (KDD),  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar [14].
Seleksi fitur digunakan untuk mengidentifikasi kuat prediksi subset dalam bidang  database  dan  mengurangi  jumlah  field  disajikan  pada  proses  komputasi. Seleksi fitur mempengaruhi beberapa aspek  klasifikasi pola, termasuk akurasi dari algoritma klasifikasi belajar, waktu yang diperlukan untuk belajar fungsi klasifikasi, contoh jumlah yang dibutuhkan untuk pembelajaran, dan biaya yang terkait dengan fitur. Dalam masalah aplikasi tertentu, tidak semuafitur ini sama pentingnya. Kinerja yang lebih baik dapat dicapai dengan membuang beberapa fitur. Dengan demikian, kita lakukan dengan menghilangkan noisy , yang tidak relevan dan berlebihan data, dengan  tetap  menjaga  keutuhan  membedakan  dari  data  dengan  caraseleksi  fitur [15].
Genetic Algorithm (GA) atau Algoritma genetika mencoba untuk menirukan proses komputasi dengan seleksi alam yang beroperasi, dan menerapkannya untuk menyelesaikan masalah bisnis dan masalah penelitian [16].

## 2.1 . Desain Penelitian
Menurut  Berndtsson  ada  empat  metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu tindakan penelitian, studi kasus, eksperimen dan survey [17]. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa langkah yang dilakukan dalam proses penelitian yaitu :
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. Pengumpulan data
Pada  bagian  ini  dijelaskan  tentang  bagaimana  dan  darimana  data  dalam penelitian  ini  didapatkan,  ada  dua  tipe  dalam  pengumpulan  data,  yaitu pengumpulan  data  primer  dan  pengumpulan  data  sekunder.  Pada  tahap  ini ditentukan data yang akan diproses. Mencari data yang tersedia, memperoleh data tambahan yang dibutuhkan, mengintegrasikan semua data dalam data set, termasuk variabel yang diperlukan dalam proses.
2. Pengolahan data awal Pada bagian dijelaskan tentang tahap awal data mining. Pengolahan awal data meliputi  proses  input  data  ke  format  yang  dibutuhkan,  pengelompokan  dan penentuan atribut data, serta pemecahan data (split ) untuk digunakan dalam proses pembelajaran (training) dan pengujian (testing).
3. Metode yang diusulkan
Pada tahap ini data dianalisis, dikelompokan variabel mana yang berhubungan dengan satu sama lainnya. Setelah data dianalisis lalu diterapkan model-model yang sesuai dengan jenis data.
4. Eksperimen dan pengujian metode Pada bagian ini dijelaskan tentang langkah-langkah eksperimen meliputi cara pemilihan  arsitektur  yang  tepat  dari  model  atau  metode  yang  diusulkan sehingga  didapatkan  hasil  yang  dapat  membuktikan  bahwa  metode  yang digunakan adalah tepat.
5. Evaluasi dan validas
Pada tahap ini dilakukan evaluasi dan validasi hasil penerapan terhadap model penelitian yang dilakukan untuk mengetahui tingkat keakurasian model.

## 2.2 . Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  karena diperoleh dari data Energy efficiency dalam UCI machine learning  repository [18] . Dimana  data  tersebut  berisi  768  bangunan,  dan  memiliki  12  bentuk  bangunan. dengan tanpa area kaca (glazing area) dan memiliki area kaca (glazing area) . Parameter bangunan yang digunakan termasuk dalam faktor perilaku energi bangunan berupa  konstruksi bangunan dan analisis sifat termal bahan fisik  yang digunakan  yaitu  kepadatan  relatif (relative  compactness) ,  luas  wilayah (surface area) , area dinding (wall area) , area atap (roof area) , total tinggi bangunan (overall height) ,  orientasi (orientation) ,  area  kaca (glazing  area) ,  dan  beban  pendinginan (cooling load).
Tabel 1. Energy Efficiency Data (UCI Repository)
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.3. Pengolahan Data Awal
Data  pada  setiap  dataset  yang  tidak  memiliki  nilai  akan  dihapus  dan  tidak digunakan.  Untuk  mendapatkan  data  yang  berkualitas,  beberapa  teknik  yang dilakukan sebagai berikut [19]:
1. Data validation, kualitas input data dapat membuktikan tidak memuaskan karena ketidak lengkapan, kebisingan dan inkonsistensi. Dengan cara mengidentifikasi, memperbaiki  dan  menghapus  data  yang  ganjil  ( outlier/noise ),  data  yang  tidak konsisten dan data yang tidak lengkap ( Missing Value ).
2. Data integration and transformation, untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma.  Data  yang  digunakan  dalam  penulisan  ini  bernilai  numeric.  Data ditransformasikan kedalam software Rapidminer .
3. Data size reduction and discritization , untuk memperoleh data set dengan jumlah atribut dan record yang lebih sedikit tetapi bersifat informative.
Gambar 1. Model Replace Missing

## 2.4. Metode yang diusulkan
Pada tahap modeling ini dilakukan pemprosesan data traning (90%) dan data testing  (10%)  sehingga  akan  membahas  metode  algoritma  yang  diuji  dengan memasukan data konsumsi energi kemudian di analisa dan dikomparasi. Berikut ini bentuk gambaran metode algoritma yang akan diuji.
Gambar 2. Metode yang diusulkan
Input dataset Data preprocessing Select fitur subset Populasi Train SVM Calculate accuracy rate Fitness Evaluation Ending Condition Optimized (C,y) and feature subset Operasi GA feature chromosome Convert gemotype to phenotype Operasi Genetic X-Axis Support Vector Machines Genetic Algorithm NO YES Testing Dataset Training Dataset Feature subset selection Variabel value of parameter pair Training Dataset of selected feature subset (90%) Testing Dataset of selected Feature subset (10%)
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.5. Eksperimen dan Pengujian Metode
Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  eksperimen  dan  pengujian  model menggunakan dataset energy efficiency UCI Repository pada aplikasi RapidMiner 5. Dalam penelitian eksperimen digunakan spesifikasi software dan hardware sebagai alat bantu dalam penelitian ini pada Tabel 2
Tabel 2. Spesifikasi software dan hardware Software Hardware Sistem Operasi : Microsoft Windows 7 CPU       :  Intel Pentium Dual Core Data Mining     : Rapid Miner Versi 5 Memory :  2 GB Hardisk  : 500 GB

## 2.6. Evaluasi dan Validasi
Hasil akhir dari penelitian ini adalah kegiatan valiadasi terhadap model yang digunakan,  validasi  ini  dilakukan  untuk  menguji  terhadap  model  prediksi  yang dianggap  paling  optimal  dengan  prediksi  kesalahan  pada  nilai Root  Mean  Square Error (RMSE).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil akhir dari penelitian ini adalah kegiatan valiadasi terhadap model yang digunakan,  validasi  ini  dilakukan  untuk  menguji  terhadap  model  prediksi  yang dianggap  paling  optimal  dengan  prediksi  kesalahan  pada  nilai Root  Mean  Square Error (RMSE)

## 3.1 Hasil Eksperimen dan Pengujian Metode

## 3.1.1 Metode Support Vector Machine
Berikut  adalah  gambar  pengujian  algoritma Support  Vector  Machine menggunakan  metode K-Fold  Cross  Validation ,  data  yang  digunakan  adalah  data testing, dengan menggunakan software RapidMiner :
Gambar 3. Pengujian K-Fold Cross Validation algoritma Support Vector Machine Setelah dilakukan pengujian dengan metode support vector machine didapat nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 2.613.
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.1.2 Parameter Support Vector Machines berbasis Genetic Algorithm
Berikut gambar pengujian algoritma Support Vector Machine berbasis Genetic Algorithm untuk optimasi parameter menggunakan K-Fold Cross Vlidation dengan menggunakan Rapid Miner :
Gambar 4. Pengujian Optimasi Parameter Support Vector Machine berbasis Genetic Algorithm
Untuk  meningkatkan  kinerja  prediksi  maka  dilakukan  uji  coba  untuk pemilihan  parameter dengan menggunakan Genetic Algorithm yaitu paramater C dan γ. Setelah dilakukan pengujian maka didapatkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 1.825.
3.1.3 Seleksi Fitur Support Vector Machines berbasis Genetic Algorithm Berikut gambar pengujian algoritma Support Vector Machine berbasis Genetic Algorithm untuk  seleksi  fitur  menggunakan K-Fold  Cross  Vaidation dengan menggunakan Rapid Miner :
Gambar 5. Pengujian Feature Selection Support Vector Machine berbasis Genetic Algorithm
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dalam  penelitan  ini  penulis  melakukan  seleksi  fitur  atau  atribut  yang digunakan  yaitu  kepadatan  relatif (relative  compactness) ,  luas  wilayah (surface area) , area dinding (wall area) , area atap (roof area) , total tinggi bangunan (overall height) , orientasi (orientation) ,  area  kaca (glazing area) ,  dan satu atribut sebagai label yaitu beban pendinginan (cooling load) .
Gambar 6. Feature Selection sebelum dilakukan pengujian
Dari  7  variabel  prediktor  dilakukan  seleksi  atribut  atau  fitur  sehingga menghasilkan terpilihnya 3 atribut yang digunakan, yaitu ; wall area, overall height dan glazing area yang mempengaruhi beban pendinginan (cooling load) dengan nilai RMSE yaitu  1.767  .Sedangkan  atribut  atau  fitur  lainnya  seperti:  relative compactness, surface area, roof area, dan orientation tidak berpengaruh terhadap bobot atribut.
Gambar 7. Feature Selection sesudah dilakukan pengujian

## 3.1.4 Seleksi Fitur dan Parameter Support Vector Machines berbasis Genetic Algorithm
Setelah dilakukan seleksi fitur dan parameter, untuk mendapatkan nilai RMSE yang optimal langkah berikutnya dilakukan pengujian terhadap penerapan genetika algoritma untuk seleksi fitur dan parameter. Berikut gambar pengujian algoritma Support  Vector  Machine berbasis Genetic  Algorithm untuk  seleksi  fitur  dan parameter menggunakan dengan menggunakan Rapid Miner :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 8. Pengujian Feature Selection dan Parameter Support Vector Machine berbasis Genetic Algorithm
Setelah dilakukan pengujian maka didapatkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 1.537.

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1. Evaluasi dan Validasi Hasil
Pengaruh  faktor-faktor  beban  pendinginan (cooling  load) sangat  signifikan untuk memprediksi konsumsi energi pada bangunan. Berdasarkan hasil pengujian yang  dilakukan  untuk  memecahkan  masalah  prediksi  hasil  prediksi  konsumsi energi, dapat disimpulkan bahwa eksperiment menggunakan metode support vector machine mempunyai nilai RMSE sebesar 2.613.
Berikutnya  dilakukan  penerapan  algoritma  genetika  untuk  optimasi parameter  C  dan  γ  didapat  nilai  kesalahan RMSE sebesar  1.825  dan  algoritma genetika untuk seleksi fitur didapat nilai kesalahan RMSE sebesar 1.767 dan dari 7 variabel  prediktor  yaitu  kepadatan  relatif (relative  compactness) ,  luas  wilayah (surface area) , area dinding (wall area) , area atap (roof area) , total tinggi bangunan (overall  height) ,  orientasi (orientation) ,  area  kaca (glazing  area) ,  dan  beban pendinginan (cooling  load) ,  dilakukan  seleksi  atribut  atau  fitur  sehingga menghasilkan terpilihnya 3 atribut yang digunakan yaitu ; wall area, overall height dan glazing area yang mempengaruhi beban pendinginan (cooling load) . Setelah itu dilakukan optimasi parameter dan seleksi fitur didapat nilai error kesalahan yang paling kecil dengan nilai RMSE sebesar 1.537.

## 3.2.2. Implikasi Penelitian
Hasil  dari  penelitian  ini  mempunyai  implikasi  terhadap  prediksi  konsumsi energi pada bangunan yaitu meliputi implikasi terhadap aspek
1. Implikasi terhadap aspek sistem
Hasil  evaluasi  menunjukkan  penerapan  Algoritma  Genetika  ( Genetic Algorithm )  untuk  seleksi  fitur  dan  optimasi  parameter  pada Support  Vector Machines ( SVM )  mampu  menunjukkan  aspek  berupa  atribut  yang berpengaruh terhadap hasil dari prediksi konsumsi energi dan mendapat nilai error  yang  paling  kecil.  Dari  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  metode Support
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Vector Machine berbasis Algoritma Genetika merupakan metode yang cukup baik dalam klasifikasi data.  Dengan demikian penerapan Algoritma Genetika pada Support Vector Machine dapat memberikan pemecahan masalah untuk memprediksi  konsumsi  energi  pada  bangunan  dan  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dalam  merancang  bangunan  baru  dengan  hemat energi  bagi  arsitek  bangunan  dan  di  Indonesia  dapat  diterapkan  oleh Kementrian Pekerjaan Umum.
2. Implikasi terhadap aspek manajerial
Dari hasil penelitian ini diketahui bahwa penerapan Algoritma Genetika pada Support  Vector  Machine dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan untuk  merancang  bangunan  baru  bagi  arsitek  bangunan  menggunakan software RapidMiner,  untuk  itu  diperlukan  peningkatan  kemampuan manajerial  dari  arsitek  bangunan  agar  mampu  membuat  perancangan bangunan baru dengan perencanaan yang baik.
3. Implikasi terhadap aspek penelitian lanjutan
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  penerapan  algoritma  genetika  pada Support  Vector  Machine untuk  mengetahui  kehandalan  metode,  maka  pana penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  pengunaan  data  set  lebih  dari  satu. Penelitian semacam ini dapat dikembangkan pada unit bisnis serupa atau yang lain.  Pengembangan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Neural Network , Decision Tree, C4.5 dan sebagainya.

## 4. SIMPULAN
Pengujian  dengan  mengunakan support  vector  machine berbasis Genetic Algorithm untuk seleksi atribut dengan penyesuaian pada parameter C dan γ . Dari 7 variabel  prediktor  dilakukan  seleksi  atribut  sehingga  menghasikan  terpilihnya  3 atribut yang digunakan. Maka dapat disimpulkan pengujian data energy efficiency UCI  data  set,  hasil  eksperimen support  vector  machine sebelum  dan  sesudah dilakukan  seleksi  atribut  dan  optimasi  parameter  dengan  algoritma  genetika, menunjukkan bahwa ada perbedaan yang signifikan pada pada nilai rata-rata RMSE . Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  model  SVM  dengan  Algoritma Genetika untuk seleksi fitur dan optimasi parameter terbukti meningkatkan akurasi dalam  prediksi  konsumsi  energi  pada  bangunan  dengan  nilai  error  kesalahan terkecil

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wu,  L.,  Kaiser,  G.,  Solomon,  D.,  Winter,  R.,  Boulanger,  A.,  &  Anderson,  R. (2011). Improving Efficiency and Reliability of Building Systems Using Machine Learning and Automated Online Evaluation .
[2] Tsanas, A., & Xifara, A. (2012). Accurate quantitative estimation of energy performance of residential buildin using statistical machine learning tools . Energy and Buildings, 560-567.
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[3] Xiang, Hai Zhao, frederic M. (2009). Parallel Support Vector Machines Applied to the Prediction of Multiple Buildings Energy Consumption , 4 (2), 1–17.
[4] Zhao, H., & Magoulès, F. (2012 ). A review on the prediction of building energy consumption .  Renewable  and  Sustainable  Energy  Reviews,  16(6),  3586– 3592.
[5] Yu, Z., Haghighat, F., Fung, B. C. M., & Yoshino, H. (2010). A decision tree method for building energy demand modeling . Energy and Buildings , 42(10), 1637–1646.
[6] Ekonomou, L. (2010). Greek long-term energy consumption prediction using artificial neural networks . Energy, 35(2), 512–517. ScienceDirect.
[7] Li, Q., Meng, Q., Cai, J., Yoshino, H., & Mochida, A. (2009). Applying support vector machine to predict hourly cooling load in the building . Applied Energy, 86(10).
[8] Yu, Z., Haghighat, F., Fung, B. C. M., & Yoshino, H. (2010). A decision tree method for building energy demand modeling . Energy and Buildings , 42(10), 1637–1646.
[9] Yuxia,  H.,  &  Hongtao,  Z.  (2012). Chaos  Optimization  Method  of  SVM Parameters Selection for Chaotic Time Series Forecasting . Physics Procedia, 25, 588–594.
[10] Wang, S., & Meng, B. (2011). Parameter Selection Algorithm for Support Vector Machine . Procedia Environmental Sciences , 11, 538–544.
[11] Huang, C.-L., & Wang, C.-J. (2006). A GA-based feature selection and parameters optimizationfor support vector machines. Expert Systems with Applications, 31(2).
[12] Lin,  S.-W.,  Chen,  S.-C.,  Wu,  W.-J.,  &  Chen,  C.-H.  (2009). Parameter determination and feature selection for back-propagation network by particle swarm optimization . Knowledge and Information Systems, 21(2), 249–266.
[13] Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.  (2011). Data  Mining  Practical Machine  Learning  Tools  And  Techniques .  Burlington,  Usa:  Morgan Kaufmann Publishers.
[14] Santosa,  Budi  (2007). Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  Untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu
Volume (2) No. 1 Juli 2017 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[15] Zhao,  H.  (2011). New  Parallel  Support  Vector  Regression  for  Predicting Building  Energy  Consumption . IEEE  Symposium  Series  on  Computational Intelligence. Paris : Chatenay Malabry.
[16] Larose, D. T. (2007). Data Mining Methods And Models. New Jersey: A John Wiley & Sons.
[17] Berndtsson, Hansson, Olsson, & Lundell. (2008). Thesis Projects . A Guide For Students In Computer Science and Information Systems. London: Springer. [18] UCI (2012). Energy Efficiency. November 30. http://archive.ics.uci.edu/ml/machine- learningdatabase/00242/ENB2012_data.xlsx
[19] Vercellis, C. (2009). Business Intelligence Data Mining And Optimization For Decision Making. United Kingdom: A John Wiley And Sons, Ltd.,Publication.