Abstrak —Perkembangan  zaman  semakin  mempengaruhi pola  hidup masyarakat yang mana menyebabkan penggunaan listrik  mengalami  peningkatan.  Sementara  itu  biaya pengadaan tenaga listrik serta distribusinya juga membutuhkan  biaya  yang  tidak  kecil.  Maka  dari  itu diperlukan  kajian  lebih  lanjut  tentang  pengetahuan  profil- profil penggunaan listrik tiap wilayah agar pendistribusiannya  efektif.  Untuk  menggali  pengetahuan ini diperlukan  teknik data  mining .  Dalam  penelitian  ini digunakan algoritma fp-growth yaitu dengan membuat fp tree , conditional  pattern  base lalu  menemukan pattern atau pola yang  terbentuk  dan  diubah  menjadi  suatu rule .  Dari  data selama  satu  tahun  (September  2015-Agustus  2016)  daerah Sidoarjo,  didapat  bahwa  wilayah  yang  jauh  dengan  area perikanan  cenderung  tinggi  dalam  penggunaan  listriknya. Pemakaian  listrik  juga  tinggi  untuk  daerah  yang  dekat dengan  pertanian  dan  jalan  besar.  Lalu  ketika  temperatur berkisar 28,5°-29,5° pemakaian listrik tergolong rendah
Kata Kunci —Konsumsi Listrik , Data Mining, Asosiasi, FP- Growth.

## I. PENDAHULUAN
EBERLANJUTAN energi selalu menjadi topik perbincangan  yang  menarik  untuk  terus  dikaji.  Salah satunya  yaitu  energi  listrik.  Saat  ini  banyak  tersebar  slog an- slogan  seperti  ‘ save  energy ’  dan  lain  sebagainya.  Hal  ini menandakan  bahwa  kesadaran  masyarakat akan keberlanjutan energi  semakin  meningkat.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh perkembangan  zaman  yang  semakin  maju  yang menyebabkan teknologi-teknologi  yang  digunakan  manusia  juga  semakin canggih. Namun sebagian besar teknologi tersebut membutuhkan  energi  listrik  untuk  penggunaannya  yang akhirnya  akan  berdampak    pada  peningkatan  penggunaan energi  listrik.  Sementara  itu  sebagian  besar  bauran energi mix untuk pengadaan tenaga listrik bergantung pada sumber daya yang  relatif  lama  atau  tidak  bisa  diperbarui.  Di  sisi  lain biaya pengadaan  serta  distribusinya  juga membutuhkan biaya yang tidak kecil. Maka dari itu diperlukan kajian lebih lanjut tentang pengetahuan  profil-profil  penggunaan listrik tiap wilayah agar pendistribusiannya  efektif.  Untuk  menggali  pengetahuan  ini diperlukan  teknik  data  mining.  Pengetahuan  yang  diperoleh
berupa  suatu  rule  yang  berkaitan  dengan  penggunaan listrik. Informasi  seperti  itu  bisa  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam menentukan distribusi energi listrik agar lebih efektif. Dalam  penelitian  ini,  algoritma  yang  digunakan  yaitu  fp- growth,  salah  satu  algoritma  asosiasi  yang  digunakan  untuk menemukan pola hubungan antar dua hal atau lebih. Algoritma ini  merupakan  pengembangan  dari  metode  asosiasi  yang sebelumnya  yang  dikenal  dengan  algoritma  apriori.  Berbeda dengan  algoritma  apriori  yang  butuh  berkali-kali  untuk memindai  data  dari  basis  data, fp-growth butuh  dua  kali pemindaian data. Langkah selanjutnya yaitu membentuk fp tree sebagai  pengganti  basis  data  yang  akan dipindai untuk yang kesekian  kalinya  jika  pada  algoritma  apriori.  Langkah selanjutnya  dibentuklah conditional  pattern  base ,  lalu menemukan frequent  pattern atau  pola  yang  sering  muncul. Dan  diakhiri  dengan generate  rule . Rule ini  merupakan kombinasi  dari  beberapa  item  yang  sesuai  dengan frequent pattern tersebut.
Data  yang  digunakan  adalah  data  salah  satu  kota  di  jawa timur  yaitu  kabupaten  Sidoarjo.  Data  tersebut  antara  lain temperatur  rata-rata  per hari, data jarak setiap wilayah dengan fitur  geografi  (kawasan  pertanian, perikanan, dan jalan besar), serta  data  penggunaan  listrik  per  bulan  dari  masing -masing wilayah  tersebut.  Data  temperatur  nantinya  akan  diubah menjadi  data  bulanan dengan menggunakan salah satu rumus agregasi yaitu average . Data jarak setiap wilayah dengan fitur geografi didapat dari pengukuran peta menggunakan software GIS.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penelitian Terk ait
Penulis  memulai  penelitian  ini  dengan  terlebih  dahulu melakukan  studi  kepustakaan  dari  penelitian-penelitian  dan sumber-sumber  lain.  Penelitian  tersebut  membahas  tentang topik  yang  terkait  dengan  penelitian  penulis,  antara  lain mengenai masalah yang diangkat serta mengenai metode yang digunakan penulis.
Dengan  menggunakan  s ebuah  formula  yang  disebut ideal curve Jovanovic,  S  dkk  [1]  melakukan  sebuah  penelitian tentang  akibat  atau  dampak  dari  suatu  perubahan  temperatur udara per hari terhadap konsumsi listrik pada kota Kragujevac (Serbia).  Dalam  penelitian  tersebut  dinyatakan  bahwa

## Analisis Pola Hubungan Antara Konsumsi Listrik Dengan Temperatur dan Fitur Geografi Menggunakan Association Rule Mining
Haris Prasetyo, Imam Mukhlash, dan Nurul Hidayat
Departemen Matematika, Fakultas Matematika Komputasi dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
email : imamm@matematika.its.ac.id
K
temperatur  rata-rata  udara  tiap  hari  merupakan  sebuah parameter  iklim  yang  paling  berpengaruh  dan  memberikan dampak  yang  luas.  Peningkatan  dan penurunan konsumsinya tergantung  pada  simpangan  dari  temperatur rata-rata per hari. Pada musim dingin terjadi peningkatan konsumsi listrik sebagai hasil dari proses pemanasan baik di daerah pemukiman maupun perkantoran.  Selama  musim  panas  yang  panjang  dan  ekstrem juga  terdapat  suatu  kecenderungan  peningkatan  konsumsi listrik karena pendingin udara.
Telah  dilakukan  sebuah  penelitian  konsumsi  listrik  per  jam terhadap  pemukiman  Norwegia  [2].  Pada  penelitian  tersebut dilakukan  analisa  untuk  mengetahui  seberapa  besar  sistem pemanasan mempengaruhi konsumsi listrik per jam oleh setiap rumah.  Data  meteran  listrik  per  jam,  data  cuaca,  dan  data respon  dari survei rumah tangga digunakan, serta model multi regresi  diaplikasikan  untuk  mengetahui  dampak  dari  sistem pemanas ini.
Penelitian  lain  dilakukan  di  Indonesia  untuk  mengetahui karakteristik  konsumsi  listrik  rumah  tangga.  Faktor  yang menggiring  konsumsi listrik tersebut ditentukan melalui survei lapangan dan diklasifikasikan menurut bagaimana penggunaannya.  Hubungan  antara  konsumsi  listrik  dengan faktor  yang  mempengaruhi  tersebut  dievaluasi  menggunakan analisa  data  multivariat.  Penelitian  tersebut  dilakukan  di  dua kota  berbeda  untuk  memperoleh perbandingan. Dan dari hasil yang  diperoleh,  disimpulkan  bahwa  kebijakan  konservasi energi  tidak  bisa  diperlakukan secara general melainkan harus lebih  spesifik  berdasarkan  karakteris tik  yang  diadopsi  oleh masing-masing daerah [3].
Rathod  dan  Garg  melakukan  sebuah  penelitian  tentang hubungan  antara konsumsi listrik dengan temperatur dan fitur geografi  [4].  Penelitian  ini  mengambil  data  dari  kota  Shangli, India.  Dalam  penelitian  ini  mereka  menggunakan  algoritma apriori  dan  fitur  geografi  yang  dipakai  adalah  sungai,  sawah, lahan  terbuka,  dan  jalan tol. Pada penelitian  [1] dan [2] hanya dilakukan penelitian terkait temperatur. Sedangkan di penelitian [4], cakupannya sudah lebih luas yaitu  menambah keterkaitannya  dengan  fitur  geografi.  Namun,  algoritma  yang digunakan yaitu apriori masih memiliki banyak kekurangan dan keterbatasan.

## B. Data Mining
Aplikasi  basis  data  sudah  banyak  diterapkan  di  berbagai bidang  seperti  manajemen  industri,  ilmu  peng etahuan, administrasi  pemerintah,  dan  masih  banyak  bidang  yang lainnya.  Hal  ini  menyebabkan  data  yang  dihasilkan  dari bidang-bidang  tersebut  sangat  besar dan berkembang pesat. Dari  keadaan  seperti  itu,  muncul  kebutuhan  yaitu  teknik seperti  apa  yang  bisa  digunakan  untuk  mengolah  data tersebut  sehingga  bisa  diperoleh  informasi  implisit  yang berharga  dari  data-data  tersebut. Data  Mining adalah  suatu istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan di dalam data. Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  informasi  yang
bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai data besar [5].
C. Association Rule Mining
Association  rule  mining adalah  pencarian  aturan-aturan hubungan antar item dari suatu basis data transaksi atau basis data  relasional.  Dengan  kata  lain  menemukan frequent patterns ,  asosiasi,  korelasi,  atau causal  structures diantara himpunan  item  atau  obyek  dalam  database  transaksional, database relasional, dan penyimpanan lainnya.
Misal  I  adalah  suatu  himpunan  set,  maka  suatu rule didefinisikan dengan A  B dimana A  I , B  I, A  B=  . Dua parameter yang digunakan untuk mendapatkan rule yaitu: 1. Support (s),  menyatakan  probabilitas  item-itemnya  muncul dalam  basis  data  atau  bisa  dikatakan  suatu  transaksi memuat { A B }. S = support ({A B })
2. Confidence (c),  menyatakan  probabilitas  bahwa  jika  item- item pada ruas kiri muncul maka item-item pada ruas kanan juga  akan  muncul  atau  bisa  dikatakan  probabilitas bersyarat. C = support ({A B }) / support ({A}).
3. Lift , nilai lift menunjukkan hubungan antar item. Lift bernilai <1  menujukkan  bahwa  item-item  tersebut  berkorelasi negatif,  dengan  kata  lain  kemunculan  salah  satu  item mempengaruhi  hal  yang  sebaliknya pada kemunculan item lainnya. Untuk nilai =1 menandakan bahwa hubungan item- item  adalah independent . Dan untuk nilai >1 menunjukkan bahwa  item-item  tersebut  berkorelasi  positif.  Nilai lift bisa dicari  dengan  cara  membagi confidence dengan expected confidence .  Sedangkan expected  confidence didapat  dari support ({Y})/jumlah record .
(1)
(2)
(3)
Salah  satu  algoritma  dari association  rule adalah FP- Growth . FP-Growth adalah  perbaikan  dari  algoritma  apriori, dibentuk untuk mengatasi kesulitan-kesulitan saat menggunakan  apriori. FP-Growth menyederhanakan masalah- masalah yang ada ke dalam bentuk FP-Tree . Dalam FP-Tree ini, setiap node merepresentasikan  sebuah  item  serta  jumlahnya, dan  setiap  cabang  merepresentasikan  asosiasi  yang  berbeda- beda.
Dengan input berupa suatu record data dari basis data yang mengandung  satu  atau  beberapa  item.  Dan outputnya adalah frequent pattern , yaitu suatu himpunan yang memuat satu atau lebih item dengan nilai support yang memenuhi besar minimum support yang ditentukan di awal.
Algoritma FP-Growth : 1. Meminindai  data  dan  mencari  nilai support dari  masing- masing  item.  Dari  semua  data  yang ada dalam  basis datae
akan  dilakukan  pemindaian  untuk  mengetahui  frekuensi kemunculan dari masing-masing item tersebut.
2. Urutkan masing-masing support dari terbanyak ke terendah. Setelah  mengetahui  frekuensi  kemunculan  atau  nilai support ,  maka  akan  diurutkan  dari  yang  tertinggi  ke terendah.
3. Membuat FP-Tree dari  masing-masing  transaksi.  Akan dibentuk sebuah tree dengan cara menjadikan item dengan nilai support tertinggi sebagai akar ( root ) dan item dengan nilai support terendah sebagai daun ( leaf ). 4. Ekstrak frequent  itemset ,  dari  bawah  ke  atas  (dari daun ke akar).  Dari tree yang  sudah  terbentuk  akan  dilakukan ekstrak frequent itemset dimulai dari daun ke akar.
Keuntungan FP-Growth diantaranya  bisa  meminimalisir pemindaian  basis  data,  menyingkat  dataset,  tidak  perlu candidate  generation ,  dan  lebih  cepat  dibandingkan  dengan apriori.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Implementasi Data
Data  yang  akan  digunakan  dalam  sistem  ini  ada  3  macam, yaitu: data penggunaan listrik, data temperatur, dan data jarak antara fitur geografi dengan masing-masing wilayah. 1. Data penggunaan listrik
Data penggunaan listrik yang diperoleh dari data Kabupaten Sidoarjo  meliputi  jumlah  pemakaian  (kwh)  dan    jumlah pelanggan yang terbagi ke dalam 3 rayon, yaitu : sidoarjo kota,
krian,  dan  porong.  Sebelum  data  ini  diolah  ke  dalam  sistem, perlu  dilakukan  proses  untuk  memperoleh  bentuk  data  yang sesuai dengan rancangan sistem yang akan dibuat.
Pengolahan  awal  data  untuk  mendapatkan  bentuk  yang sesuai dengan kebutuhan, akan dikenakan fungsi average atau rata-rata  untuk  pemakaian  masing-masing  pelanggan  per bulannnya di setiap rayon.
(4)
Setelah  diperoleh  pemakaian  rata-rata untuk masing-masing rayon    selama  12  bulan  maka  akan  dibagi  menjadi  2 kategori, yaitu rendah (  med) dan tinggi (   med).
(5)
2. Data temperatur
Data  temperatur  yang  diperoleh  untuk  Kabupaten  Sidoarjo meliputi  nama  stasiun,  tanggal,  dan  suhu  rata-rata.  Karena stasiun  yang  tersedia  hanya  satu  maka  atribut  tersebut diberlakukan untuk seluruh rayon.
Merujuk  pada  tujuan  penelitian  ini,  yaitu  mengetahui  pola hubungan  antara  penggunaan  listrik  dengan temperatur maka data  temperatur yang akan diproses juga harus menyesuaikan dengan data penggunaan listrik. Dikarenakan data penggunaan listrik  tersedia  untuk  per  bulan,  maka  data  temperatur  juga harus diubah menjadi data bulanan.
Gambar 1. Alur berjalannya system.
Gambar 2. Membatasi wilayah sidoarjo sesuai peta administrasi yang tersedia.
Gambar 3. Mengukur jarak masing-masing rayon ke daerah perikanan.
Gambar 4. Gambar fp tree dari data record yang sudah terurut .
T abel 1. Data Record
Keterangan :
1. Temperatur rendah (TR)     7. Perikanan dekat (PID)
2. Temperatur sedang (TS)      8. Jalan jauh (JJ)
3. Temperatur tinggi (TT)      9. Jalan dekat (JD)
4. Pertanian jauh (PTJ)        10. Listrik rendah (LR)
5. Pertanian dekat (PTD)      11. Listrik tinggi (LT)
6. Perikanan jauh (PIJ)
T abel 2.
Daftar frequent pattern T abel 3.
Daftar association rule yang diperoleh
Sama seperti data penggunaan listrik, akan dikenakan fungsi rata-rata  untuk  mengubah  data  temperatur  harian  ini  menjadi data bulanan.
(6) Untuk tanggal yang kosong dikarenakan tidak ada data atau datanya  tidak terukur pada tanggal tersebut. Untuk mengatasi hal  itu,  maka  tanggal  yang  kosong  tersebut  dihilangkan sehingga  tidak  terhitung  ke  jumlah  hari  melainkan  hanya tanggal yang tersedia saja.
Setelah memperoleh temperatur rata-rata untuk semua bulan maka  selanjutnya  akan  dibagi  menjadi  3  kelas,  yaitu  rendah, sedang, dan tinggi.
3. Data jarak fitur geografi
Terdapat 3 fitur geografi yang akan dipakai dalam penelitian ini,  yaitu  :  daerah pertanian, perikanan, dan jalan. Selanjutnya masing-masing fitur geografi tersebut dibagi menjadi 2 kategori yaitu dekat dan jauh. Penentuan kategori tersebut berdasarkan yang diperoleh dari GIS.
(7) dimana : x1 : jarak dengan rayon krian x2 : jarak dengan rayon porong x3 : jarak dengan rayon sidoarjo kota Karena pembagian untuk masing-masing fitur geografi sama, maka  diberlakukan  cara  yang  sama.  Untuk  kategori  dekat  (≤ med) dan jauh ( > med).

## A. Proses Asosiasi
Pada  bagian  ini  akan  dijabarkan  tentang  alur  berjalannya sistem.  Seperti  yang  terlihat  pada    1,  sistem  akan  dimulai dengan  mencari  nilai support dari  masing-masing  item  yang dilakukan  dengan  cara  memindai  data  dari  basis  data.  Nilai support ditentukan  dari banyaknya kemunculan setiap item di keseluruhan record yang ada.
Setelah  jumlah  kemunculan  atau  nilai support dari  masing- masing  item  didapatkan,  selanjutnya  akan  dilakukan sorting atau  pengurutan  secara descending .  Jadi  item  yang  memiliki
nilai support tertinggi berada di urutan yang paling atas, begitu seterusnya  sampai  item  yang  memiliki  nilai support terendah berada di urutan terbawah.
Selanjutnya setelah didapatkan urutan item berdasarkan nilai support nya  secara  keseluruhan  akan  dilakukan  pengurutan lagi, tetapi yang diurutkan kali ini adalah item-item yang ada di setiap record .  Urutannya  sesuai  dengan  urutan  item  yang diperoleh  sebelumnya.  Hal  ini  dikenakan  pada  setiap record yang tersedia.
Langkah  selanjutnya  adalah  membentuk FP  Tree .  Caranya yaitu dengan mengubah masing-masing record menjadi sebuah path yang  nantinya akan membentuk tree setelah semua path digabungkan.
Proses  asosiasi  bisa  dilakukan  setelah FP  Tree sudah terbentuk.  Untuk  selanjutnya  akan  dilakukan ekstrak frequent pattern berdasarkan FP Tree tersebut. Ada beberapa langkah untuk  mengekstrak frequent  pattern dari Tree . Langkah yang pertama  adalah  mendapatkan conditional  pattern  base yang caranya  dengan  melihat  pola-pola  apa  saja  yang  sudah terbentuk  dengan  memilih  suatu  item  untuk dijadikan sebagai acuan.  Item  acuan  tersebut  dipilih  mulai  dari  item  yang menempati  posisi  terbawah  atau  anak  terakhir.  Begitu seterusnya sampai atribut yang mendekati root atau null . Langkah  kedua  adalah  membentuk conditional  fp  tree . Conditional fp tree (CFPT) ini dibentuk berdasarkan CPB yang diperoleh sebelumnya, bukan berdasarkan basis data awal lagi.
Langkah berikutnya kita bisa mendapatkan frequent pattern yang sesuai dengan CFPT tersebut. Baru setelah memeperoleh frequent  pattern kita  bisa  menemukan rule yang  mungkin terbentuk  dengan  cara  mengkombinasikan  seluruh  item-item yang  terdapat  di  masing-masing frequent  pattern tersebut menjadi  bentuk  A  => B dengan A dan B terdiri dari satu atau lebih item dan item yang termasuk di A tidak termasuk di B atau dengan kata lain A dan B tidak memiliki irisan.

## IV. HASIL PENELITIAN
Seperti pada Gambar 2 dengan transparency yang sesuai kita bisa  membuat  poligon  untuk  membatasi daerah Sidoarjo. Lalu membagi daerah Sidoarjo  menjadi  3  bagian  dengan menggunakan  line  sesuai  dengan  pembagian  wilayah  rayon dari PLN.
Fitur-fitur  geografi  yang  dibutuhkan  juga  ikut  dibuat sehingga  nantinya  akan  terbentuk  beberapa  layer. Setelah itu menentukan  titik  pusat  dari  masing-masing  rayon  dan  fitur geografi tersebut. Penentuan jarak diukur dari titik pusat rayon ke titik pusat fitur geografi seperti pada Gambar 3.
Setelah  jarak  masing-masing  rayon  dengan  masing-masing fitur  geografi  didapatkan,  maka  seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya  akan  dihitung  mediannya.  Nilai  kurang  dari  atau sama dengan median dikategorikan dekat dan lebih dari median dikategorikan jauh.
Dalam sub bab ini dijelaskan salah satu hasil dari penelitian yang sudah dilakukan dan mewakili semua percobaan. Dengan menggunakan data 8 bulan dan minimal support 30% (7,2).
Setelah  menghitung  nilai support masing-masing  item dan diurutkan  lalu  item  yang  ada  di  setiap record juga  harus
diurutkan sesuai urutan per item sebelumnya. Sehingga fp tree bisa  dibentuk  dari  gabungan  semua path yang  mana  setiap path mewakili satu record . Untuk selanjutnya akan dilakukan ekstrak frequent pattern berdasarkan fp  tree tersebut.  Ada  beberapa  langkah  untuk mengekstrak frequent pattern dari tree . Langkah yang pertama adalah  mendapatkan conditional  pattern  base yang  caranya dengan  melihat  pola-pola  apa  saja  yang  sudah  terbentuk dengan memilih suatu item untuk dijadikan sebagai acuan. Item acuan  tersebut  dipilih  mulai  dari  item  yang  menempati  posisi terbawah  atau  anak  terakhir.  Begitu  seterusnya  sampai  item yang mendekati akar atau null (Gambar 4).
Setelah itu hitung jumlah kemunculan setiap item yang ada pada conditional pattern base masing-masing item acuan. Dan item  yang  memiliki support dibawah  nilai support akan dihilangkan. Sehingga kita bisa mendapatkan frequent pattern nya. (Tabel 2)
Merujuk pada tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui pola  hubungan  antara  penggunaan  listrik  dengan   temperatur dan  fitur  geografi, maka FPG yang akan  diamati dan dianalisis yaitu FPG yang mempunyai atribut LR atau LT.
Setelah  menemukan  frequent  pattern  pada  Tabel  2, selanjutnya  akan  digenerate  rule-rule  yang  bisa  dibentuk berdasarkan frequent pattern tersebut (Tabel 3).

## V. ANALISA DAN KESIMPULAN
Maka dari percobaan di atas didapat 5 association rule yang berhubungan dengan fitur geografi dan selalu mempunyai nilai lift ratio tertinggi, serta 2 association rule yang berhubungan dengan temperatur, yaitu:
1. Jika  jarak dengan pertanian dan jalan besar dekat maka konsumsi listrik tinggi.
2. Jika  jarak  dengan  perikanan jauh maka konsumsi listrik tinggi.
3. Jika jarak dengan prtanian dekat dan dengan perikanan jauh maka konsumsi listrik tinggi.
4. Jika  jarak  dengan  pertanian  dan  jalan  besar  dekat  dan dengan perikanan jauh maka konsumsi listrik tinggi.
5. Jika  jarak  dengan  jalan  besar  dekat  dan  dengan perikanan jauh maka konsumsi listrik tinggi.
6. Jika temperatur sedang maka konsumsi listrik rendah.
7. Jika  jarak  dengan  perikanan  dekat  dan  temperatur sedang maka konsumsi listrik rendah.
Dari rule yang  terbentuk  terdapat  3  macam  pengertian. Dilihat  dari  nilai lift  ratio nya,  jika  nilainya  <  1  maka rule tersebut  berkorelasi negatif atau dengan kata lain kemunculan salah  satu  item  A  atau  B  mempengaruhi  hal  yang sebaliknya pada kemunculan item lainnya. Jika nilai lift nya =1 maka A dan B tidak ada korelasi atau bisa dikatakan independent . Dan jika bernilai  >  1  maka rule ini  dikatakan  berkorelasi  positif  yang berarti  kemunculan  salah satu A atau B berhubungan  dengan kemunculan yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Jovanovic,  S.  Savic,  M.  Bojic, Z. Djordjevic, and D. Nikolic, “T he  impact  of  the  mean  daily  air  temperature  change  on
electricity consumption,” Energy , vol. 88, pp. 604–609, 2015.
[2] A.  Kipping  and  E. T romborg, “ Hourly electricity consumption in Norwegian households-Assessing the impacts of differentheating  systems,” Energy ,  vol.  93,  pp.  655–671, 2015.
[3]
M.  .  Wijaya  and  T .  T ezuka,  “ A  comparative  study  of households’ electricity consumption characteristics in Indonesia:  A  techno-socioeconomic  analysis,” Energy Sustain.
Dev. , vol. 17, pp. 596–604, 2013.
[4] R.  .  Rathod  and  R.  .  Garg,  “ Regional  electricity  consumption analysis  for  consumers  using  data  mining  techniques  and consumer  reading  data,” Electr.  Power  Energy  Syst. ,  vol.  78, pp. 368–374, 2016.
[5] Kusrini  and  E.  .  Luthfi, Algoritm a  Data  Mining .  Yogyakarta: Andi, 2009.