J.Oto.Ktrl.Inst (J.Auto.Ctrl.Inst) Vol 10 (2), 2018

## Analisis Penggunaan Daya Listrik untuk Penghematan Energi di Laboratorium Komputer Universitas Surya
1 Stefanus Renaldy, 2 Michael David & 3 Anggy Eka Pratiwi, M.E. *) 1,2,3 Teknik Informatika Universitas Surya
1 stefanus.renaldy14@student.surya.ac.id
2 michael.david14@student.surya.ac.id anggy.eka@surya.ac.id *)

## Abstrak
Penggunaan  daya  listrik  secara  efisien  merupakan  suatu  hal  yang  perlu  diperhatikan  pada  sebuah bangunan.  Intensitas  pemakaian  daya  listrik  di  Indonesia  belum  efisien  karena  masih  banyak  yang terbuang secara percuma seperti saat tidak ada orang di  dalam ruangan lalu AC tetap menyala. Hal ini menyebabkan  adanya  konsumsi  yang  berlebih.  Automasi  sistem  yang  dapat  mengurangi  intensitas konsumsi daya listrik sangat diperlukan. Automasi sistem berfungsi untuk memonitoring dan mengontrol semua  alat  elektronik  dalam  ruangan  untuk  membantu  mengurangi  konsumsi  daya  listrik  agar  lebih efisien.  Dalam  proses  automasi  juga  diperlukan  proses  klasifikasi  data  yang  akan  digunakan  untuk mengukur  apakah  automasi  sistem  sudah  berjalan  secara  efektif  menurut  standard  IKE  (intensitas konsumsi energi).
Kata Kunci: Automasi sistem, daya listrik, IKE

## 1 Pendahuluan
Gambar  1 konsumsi energi listrik Indonesia dari tahun 2000 - 2018
Menurut penelitian Central Intelligence Agency di US pada Tabel electricity consumption, setiap tahun  Indonesia  cenderung  mengalami  peningkatan  jumlah  pemakaian  energi  listrik  yang dipakai  kecuali  pada  tahun  2018  mengalami  penurunan  pemakaian  listrik  di  Indonesia  dan Indonesia  menempati  posisi  21  dunia  pemakai  listrik  terbanyak  di  dunia  dan  pemerintah Indonesia  dari  mentri  ESDM  juga  menghimbau  untuk  melakukan  penghematan  energi  pada bulan Mei 2018 terutama penggunaan energi listrik di perkantoran pemerintah. Oleh sebab itu,
diperlukan  penghematan  energi  listrik  di  perkantoran  terutama  pada  sebuah  Universitas. Pemerintah  juga  memiliki  standard  IKE  (Intesitas  Konsumsi  Energi)  untuk  mengukur  apakah penggunaan  energi  listrik  pada  suatu  ruangan  atau  perkantoran  termasuk  pemakaian  yang boros atau tidak.
Tabel 1 Standar IKE Departemen Pendidikan Nasional Republik Indonesia
Oleh sebab itu diperlukan pengukuran untuk mengetahui pemakaian energi listrik  pada suatu ruangan  dan  perkantoran.  Biasanya  IKE(Intensitas  Konsumsi  Energi)  yang  besar  terjadi  pada ruangan  ber  AC  dan  menggunakan  komputer.  Pada  penelitian  ini,  pengukuran  energi  listrik akan  dilakukan  di  laboratorium  komputer  Surya  University  untuk  mengetahui  apakah pemakaian IKE di laboratorium termasuk boros atau tidak.

## 2 Teori Dasar

## 2.1 Teori Intensitas Konsumsi Energi(IKE)
Teori  tentang  intensitas  konsumsi  energi  untuk  mengetahui  perhitungan  intensitas  konsumsi energi  pada  suatu  ruangan  atau  gedung.  Intensitas  Konsumsi  Energi  ( Energy  Use  Intensity ) atau  IKE  (EUI) berdasarkan  formula  perhitungan  dalam  Peraturan  Gubernur DKI  Jakarta   No. 38  tahun  2012  adalah  besar  energi  yang  digunakan  suatu  bangunan  gedung  perluas  area yang dikondisikan dalam satu bulan atau satu tahun. Menurut hasil penelitian yang dilakukan oleh  ASEAN-USAID  pada  tahun  1987  yang  laporannya      baru      dikeluarkan  tahun  1992, standard IKEnya adalah sebagai berikut.
Tabel 2 Standard Nasional IKE bangunan
Intensitas  Konsumsi  Energi  (IKE)  listrik  untuk  Indonesia  adalah  sebagai  berikut:  (Direktorat Pengembangan  Energi)  IKE  untuk  perkantoran  (komersil)  adalah  240  kWh/m2  per  tahun, pusat belanja 330 kWh/m2 per tahun, hotel/ apartemen: 300 kWh/ m2 per tahun dan untuk rumah  sakit:    380  kWh/  m2  per  tahun.  Ini  merupakan  batas  penggunaan  konsumsi  energi dapat dikatakan boros energi atau hemat energi. Sebagai contoh jika IKE (Intensitas Konsumsi Energi) di dalam gedung perkantoran (komersil) kurang dari 240 kWh/m2 maka IKEnya hemat energi. Sebaliknya jika IKE (intensitas konsumsi energi) di dalam gedung perkantoran (komeril) lebih dari 240 kWh/m2 maka IKEnya boros energi.
Intensitas  konsumsi  energi  (IKE)  pada  bangunan  merupakan  suatu  nilai/besaran  yang  dapat dijadikan  sebagai  indikator  untuk  mengukur  tingkat  pemanfaatan  energi  di  suatu  bangunan. Intensitas  konsumsi  energi  di  bangunan/gedung  didefinisikan  dalam  besaran  energi  per satuan  luas  area  pada  bangunan  yang  dilayani  oleh  energi  (kWh/m2/tahun  atau kWh/m2/bulan).
Intensitas  Konsumsi  Energi  (IKE)  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk  menyatakan  besarnya jumlah penggunaan energi tiap meter persegi luas kotor (gross) bangunan dalam suatu kurun waktu tertentu. Penggunaan energi dapat dihitung jika diketahui :
1. Rincian luas bangunan gedung dan luas total bangunan gedung (m 2 ).
2. Konsumsi Energi bangunan gedung per tahun (kWh/tahun).
3. Intensitas Konsumsi Energi (IKE) bangunan gedung per tahun (kWh/m 2 /tahun).
4. Biaya energi bangunan gedung (Rp/kWh).
Perhitungan IKE (intensitas kunsumsi energi) adalah sebagai berikut:
(1)

## 2.2 Teori Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  langkah  dalam Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD). Knowledge  discovery sebagai  suatu  proses  terdiri  atas  pembersihan  data  ( data  cleaning ), integrasi  data  ( data  integration ),  pemilihan  data  ( data  selection ),  transformasi  data  ( data transformation ),  data  mining,  evaluasi  pola  ( pattern  evaluation )  dan  penyajian  pengetahuan ( knowledge  presentation ).  Data  mining  mengacu  pada  proses  untuk  menambang  ( mining ) pengetahuan  dari  sekumpulan  data  yang  sangat  besar.  Data  mining  dapat  digunakan  untuk analisis  data  berupa  eksplorasi  data,  pengembangan  pola  data,  pengelompokan  data, klarifikasi data dan lain-lain.

## 2.3 Klasifikasi Data
Klasifikasi  data  adalah  suatu  proses  yang  menemukan  properti-properti  yang  sama  pada sebuah  himpunan  obyek  di  dalam  sebuah  basis  data  dan  mengklasifikasikannya  ke  dalam kelas-kelas  yang  berbeda  menurut  model  Klasifikasi  yang  ditetapkan.  Tujuan  dari  klasifikasi adalah untuk menemukan model dari training set yang membedakan atribut ke dalam kategori atau kelas yang sesuai, model tersebut kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan atribut
yang kelasnya belum diketahui sebelumnya. Teknik klasifikasi terbagi menjadi beberapa teknik ya ikut[2].
Gambar  2 Teknik Klasifikasi Sumber (Ida,2013)
Teori klasifikasi data yang akan digunakan pada analisis data adalah Teori SVM.

## 2.3.1 Teori SVM
Support Vector Machine (SVM) adalah suatu teknik klasifikasi yang terbilang baru. Dalam hal klasifikasi metode SVM sangat popular belakangan ini. SVM berada satu kelas dengan metode ANN  ( Neural  Network )  dalam  hal  fungsi  dan  kondisi  permasalahan  yang  bisa  diselesaikan. Keduanya  masuk  dalam  kelas supervised  learning .  Baik  para  ilmuwan  dan  praktisi  telah banyak menerapkan teknik ini dalam menyelesaikan masalah masalah nyata dalam kehidupan sehari  hari.  Baik  dalam  masalah gene  expression  analysis ,  finansial,  cuaca  hingga  bidang kedokteran.  Terbukti  dalam  banyak  implementasinya,  metode  SVM  memberikan  hasil  yang lebih  baik  dibanding  metode  ANN,  terutama  dalam  hal  solusi  yang  II  9  dicapai.  ANN menemukan  solusi  berupa  local  optimal  sedangkan  SVM  menemukan  solusi  yang  global optimal.  Tidak  heran  bila  setiap  menjalankan  ANN  solusi  dari  training  selalu  berbeda.  Inilah yang  menyebabkan  ANN  disebut  lokal  optimal  karena  solusi  yang  dicapai  tidak  selalu  sama. SVM  selalu  memiliki  hasil  solusi  yang  sama  untuk  setiap  running.  Dalam  teknik  ini,  peneliti berusaha  untuk  menemukan  fungsi  pemisah  (klasifier)  yang  optimal  yang  bisa  memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda. Teknik ini menarik orang dalam bidang data mining maupun machine learning karena  performasinya  yang  meyakinkan  dalam memprediksi kelas suatu data baru (Budi, 2010).
Support  Vector  Machine (SVM)  kali  pertama  diperkenalkan  oleh  Vapnik  tahun  1992  sebagai rangkaian  harmonis  konsep-konsep  utama  didalam  bidang  pattern  recognition.  Secara sederhana  konsep  SVM  dapat  dijelaskan  sebagai  usaha  mencari  hyperplane-hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input space.

## Gambar  3 Teori SVM
Gambar 3a memperlihatkan beberapa pattern yang merupakan anggota dari dua buah class : +1  dan  –1.  Pattern  yang  tergabung  pada  class  –1  disimbolkan  dengan  warna  merah, sedangkan  pattern  pada  class  +1,  disimbolkan  dengan  warna  kuning.  Problem  klasifikasi dapat diterjemahkan dengan usaha menemukan garis (hyperplane) yang memisahkan antara kedua  kelompok  tersebut.  Berbagai  alternatif  garis  pemisah  ( discrimination  boundaries ) ditunjukkan pada gambar 3a. Hyperplane pemisah terbaik antara kedua class dapat ditemukan dengan mengukur margin hyperplane tersebut dan mencari titik maksimalnya. Margin adalah jarak  antara  hyperplane  tersebut  dengan  pattern  terdekat  dari  masing-masing  class.  Pattern yang  paling  dekat  ini  disebut  sebagai  support  vector.  Garis  solid  pada  Gambar  3b menunjukkan  hyperplane  yang  terbaik,  yaitu  yang  terletak  tepat  pada  tengah-tengah  kedua class, sedangkan  titik merah dan  kuning yang berada  dalam lingkaran hitam adalah support vector.  Usaha  untuk  mencari  lokasi hyperplane ini  merupakan  inti  dari  proses  pembelajaran pada SVM. Proses pembelajaran SVM adalah untuk menentukan support vector, peneliti hanya cukup  mengetahui  fungsi  kernel  yang  dipakai,  dan  tidak  perlu  mengetahui  wujud  dari  fungsi non-linear. Persamaan SVM:
(2)
Teori  SVM  digunakan  untuk  menentukan  klasifikasi  data  dari  2  data  kelas  yang  ada  untuk mengklasifikasi data sesuai kelas yang ada.

## 2.4 Teori

## 2.4.1 Convolutional Neural Network
CNN  ( Convolutional  Neural  Network )  merupakan  varian  dari  Multilayer  Perceptron.  Penelitian yang mendasari penemuan ini pertama kali dilakukan oleh Hubel dan Wiesel  yang melakukan penelitian  visual  cortex  pada  indera  penglihatan  kucing.  Banyak  penelitian  yang  terinspirasi dari cara kerja visual cortex pada hewan dikarenakan sangat ampuh dalam pemrosesan visual dan  menghasilkan  model-model  baru  diantaranya  seperti  Neocognitron,  HMAX,  dan  LeNet-5. Jenis – jenis layer yang terdapat pada CNN dapat dibedakan menjadi dua yaitu :
a. Layer  ekstraksi  fitur  citra  ,  terletak  di  awal  arsitektur  yang  tersusun  dari    sejumblah layer  ,  dimana  setiap  layer  tersusun  atas  neuron  yang  terhubung  dengan  layer sebelumnya. Layer jenis pertama adalah layer konvolusi dan layer kedua adalah layer pooling atau subsampling. Setiap layer diterapkan fungsi aktivasi. Layer ini menerima input  gambar  lalu  memprosesnya  dan  menghasilkan  output  berupa  vektor  Layer klasifikasi.
Gambar  4 Teori CNN
b. Layer klasifikasi, terdiri atas beberapa layer dimana setiap layer tersusun atas neuron yang  terkoneksi  secara  penuh  ( fully  connected )  dengan  layer  lainnya.  Layer  ini menerima  input  dari  hasil output layer  ekstrasi  fitur  citra  berupa  vektor  kemudian dengan menggunakan fungsi aktivasi softmax dihasilkan keluaran berupa skor masing – masing  kelas.

## 3. Rancangan Sistem

## 3.1. Flowchart Sistem Klasifikasi Data
Gambar  5 Flowchart sistem klasifikasi data
Sistem yang digunakan dalam metode penelitian ini adalah pertama, dilakukan pengumpulan data  daya  listrik  dengan  mengukur  daya  listrik  secara  real  time  menggunakan  watt  meter. Pengukuran dilakukan di laboratorium komputer Universitas Surya, alat yang diukur adalah AC, lampu,  dan  komputer  selama  1  bulan.  Selain  daya  listrik  yang  diukur,  luas  ruangan  pada laboratorium komputer Universitas Surya juga diukur untuk mengetahui luas ruangan tersebut. Setelah  Data  daya  listrik  terkumpul  selama  satu  bulan  dan  luas  ruangan,  kemudian  data  di preprocessing  dengan  cara  data  tersebut  di  hitung  untuk  mengetahui  daya  listrik  yang digunakan selama per hari dalam 1 bulan dan data daya listrik dan data luas ruangan dipakai untuk  mengetahui  dan  menghitung  IKE  (Intensitas  Konsumsi  Energi)  yang  dipakai  selama  1 bulan  pada  ruangan  laboratorium  komputer  Universitas  Surya.  Kemudian  setelah  di preprocessing  muncul  data  data  baru  yang  akan  diolah  menggunakan  teknik  SVM  untuk mengklasifikasikan data, setelah itu muncul output untuk mengetahui penggunaan daya listrik dalam 1 bulan yang paling paling banyak penggunaannya dan paling sedikit penggunaan daya listrik selama 1 bulan, rata-rata dan simpangan deviasi juga bisa di dapat setelah diklasifikasin datanya.

## 3.2. Proses Klasifikasi Data dengan SVM
Proses  Ini  adalah  klasifikasi  data  dengan  metode  atau  teknik  SVM.  Proses  tersebut  adalah sebagai berikut.

## Gambar  6 Flowchart sistem klasifikasi data dengan SVM

## 3.3. Rancangan Perangkat Lunak
Software atau  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  data  ini  adalah dengan software WEKA.
Gambar  7 Tampilan software WEKA

## 3.4. Flowchart System Teknologi Smart Lab
Gambar  8 Flowchart sistem teknologi smart lab
Sistem  teknologi smart  lab ini  adalah  jika  tertangkap  kamera,  gambar  di  dalam  ruangan laboratorium komputer Universitas Surya tidak ada ada orang maka alat yang ada di ruangan tersebut mati secara otomatis seperti AC(air coditioner), lampu, dan komputer. Dan sebaliknya jika  didalam  ruangan  laboratorium  komputer  Universitas  Surya  masih  terdapat  orang  maka AC( air conditioner ), lampu, dan komputer masih menyala.

## 3.5. Flowchart Proses CNN
Proses convolutional dimulai dengan melakukan randomisasi weight sebagai filter. Kemudian setiap  piksel  yang  terdapat  di  dalam image dikalikan  dengan filter. Setelah  didapatkan  fitur- fitur baru, dilakukan proses pooling atau subsampling (penggabungan beberapa fitur menjadi satu).  Kemudian  dilakukan convolutional dan pooling untuk  kedua  kalinya.  Karena  fitur-fitur yang didapat terdiri dari banyak channel, maka perlu dilakukan perubahan menjadi satu array agar  bisa  diterima  oleh Fully  Connected  Layer sebagai  input.  Selanjutnya  harus  dilakukan perhitungan loss, optimisasi, dan  perhitungan  akurasi.  Setelah itu  diakukan backpropagation untuk mengubah filter menjadi lebih sesuai untuk memprediksi image secara lebih baik. Hal ini terus menerus dilakukan sampai memenuhi jumblah epochs yang ditentukan.

## Gambar  9 Flowchart proses CNN

## 4.   Hasil Penelitian

## 4.1. Hasil Pengukuran Data
Penelitian  Ini  adalah  pengukuran  dari  tanggal  1  oktober  2018  –  31  oktober  2018.  Sebagai Contoh data yang dimasukkan adalah data 1 minggu karena diasumsikan penggunaan setiap 1  minggu  sama  pada  laboratorium  Komputer  Universitas  Surya.  Hasilnya  adalah  sebagai berikut.

## Tabel 3 Pengukuran daya listrik
Jam\Tanggal 1 2 3 4 5 6 7 08.00-09.00 1,209 1,55 1,523 46,001 1,209 1,209 09.00-10.00 1,209 1,55 1,523 46,001 1,209 1,209 10.00-11.00 1,523 1,55 1,46897 16,301 1,209 1,209 11.00-12.00 1,523 1,55 1,451 1,451 1,209 1,209 12.00-13.00 1,366 1,3795 1,209 1,209 1,209 13.00-14.00 43,742 1,451 1,451 1,209 1,209 14.00-15.00 43,742 1,451 1,451 23,605 1,209 15.00-16.00 22,4755 1,209 1,451 46,001 1,209 16.00-17.00 1,209 1,209 1,451 46,001 1,209 Total KWh/hari 117,9985 12,8995 12,97897 227,779 10,881 4,836 0 Tabel
Hari ke 7  penggunaan  daya listrik 0 karena  pada  hari  ke 7 adalah hari minggu dan kampus Universitas  Surya  tidak  ada  perkuliahan,  oleh  sebab  itu  tidak  ada  penggunaan  daya  listrik. Pengukuran  daya  listrik  dilakukan  secara  real  time  dan  pengukuran  daya  listrik  disesuaikan dengan  jadwal  penggunaan  laboratorium  komputer  Universitas  Surya.  Dari  pengukuran  daya listrik  di  komputer  PC  bahwa  setiap  software  yang  dipakai  dalam  setiap  mata  kuliah  di laboratorium komputer Universitas Surya ternyata mempengaruhi daya listrik yang digunakan dan  semakin  berat /semakin  banyak menggunakan  processor/RAM maka  komputer PC  yang digunakan akan memerlukan daya listrik yang besar.

## 4.2. Hasil Klasifikasi data dengan SVM
Hasil  Klasifikas  data    diperoleh  dengan  memasukan  data-data  tersebut  menggunakan software WEKA  dan  ini  adalah  contoh  hasil  klasifikasi  data  dalam  1  hari.  Hasilnya  adalah sebagai berikut.
Gambar  10 Analisis daya listrik dalam 1 hari dengan WEKA
Hasil dari klasifikasi data dalam 1 hari adalah terdapat jumlah maksimum penggunaan daya listrik  selama  1  hari,  jadi  peneliti  bisa  mengambil  data  penggunaan  daya  listrik  yang  paling besar  dalam  1  hari  dan  dari  data  penggunaan  daya  listrik  yang  besar  bisa  peneliti  analisis supaya  penggunaan  daya  listrik  bisa  minimalkan  atau  dilakukan  penghematan  daya  listrik, kemdian  peneliti  juga  bisa  melihat  minimal  penggunaan  daya  listrik,  rata-rata  daya  listrik selama 1 hari, dan juga simpangan deviasi dalam 1 hari serta grafik selama 1 hari.

## 4.3. Hasil Preprocessing perhitungan IKE
Hasil perhitungan IKE selama 1 bulan dari tanggal 1 Oktober 2018 – 31 Oktober 2018 adalah sebagai berikut.
Tabel 4 Perhitungan IKE Total seluruh energi 1693,36885 Luas Ruangan Lab 20,13 IKE 84,12165176
Hasil  dari  perhitungan  IKE  (Intensitas  Konsumsi  Energi)  adalah  bahwa  IKE  yang  dihasilkan dalam 1 bulan pada ruangan laboratorium komputer Universitas Surya adalah 84,12165176 KWh  dan  IKE  ini  pada  standard  nasional  IKE  termasuk  dalam  kategori    sangat  boros penggunaan  daya  listrik  yang  digunakan  selama  1  bulan  pada  laboratorium  komputer Universitas Surya.

## 5 Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  analisis  penggunaan  daya  listrik  di  laboratorium  komputer Universitas Surya  sangat perlu dilakukan  untuk mengetahui  seberapa  besar daya  listrik yang digunakan  dalam  suatu  ruangan  supaya  peneliti  dapat  mengetahui  apakah  dalam  suatu ruangan  tersebut  termasuk  ke  dalam  kategori  IKE  (intensitas  konsumsi  energi)  yang  boros energi atau tidak, Jika boros energi maka diperlukan penghematan energi pada suatu ruangan tersebut.  Misalkan  pada  laboratorium  komputer  Universitas  Surya  termasuk  sangat  boros energi,  perlu  dilakukan  penghematan  energi  pada  Laboratorium  komputer  Universitas  Surya. Penghematan Energi dapat dilakukan dengan menggunakan sistem teknologi smart lab untuk pengehmatan di dalam ruangan tersebut. Jika Laboratorium komputer Universitas Surya tidak terdapat manusia maka ruangan tersebut secara otomatis akan mati energi listriknya dan jika masih  terdapat  manusia  di  dalam  laboratorium  komputer  tersebut  maka  ruangan  tersebut tidak akan  mati energi  listriknya. Smart Lab ini tentunya  dapat membantu  penghematan  IKE (intensitas konsumsi energi) di dalam ruangan tersebut yang termasuk dalam kategori sangat boros energi. Sistem Teknologi smart lab ini masih dalam tahap pengembangan oleh peneliti sehingga  perhitungan  energi  efficiency  menggunakan  alat  smart  lab  tersebut  di  dalam laboratorium Universitas Surya masih belum bisa dilakukan oleh peneliti.

## 5.2 Saran
Penelitian analisis penggunaan daya listrik dapat dilakukan di berbagai kampus atau ruangan lain yang menurut peneliti termasuk boros energi dan sistem penghematan energi listrik bisa dilakukan  dengan  metode  lain  atau  menggunakan  alat  lain  yang  dapat  melakukan penghematan daya listrik

## 6 Referensi
[1] Pemborosan energi . kompas, http://kemenperin.go.id/artikel/3272/Pemborosan- Energi. Mei 2018.
[2] Hubel, D. & Wiesel, T., Journal of Physiology (London), Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex , pp.195, 215– 243, 1968.
[3] LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y. & Haffner, P., Proceedings of the IEEE , Gradient- based learning applied to document recognition . pp. 86(11), 2278–2324, 1998.
[4] Serre, T., Wolf, L., Bileschi, S. & Riesenhuber, M, IEEE Trans, Robust object recog- nition with cortex- like mechanisms , Pattern Anal. Mach. Intell, Member-Poggio, Tomaso, pp. 29(3), 411–426, 2007.
[5] Fukushima, K ., Biological Cybernetics , Neocognitron: A self- organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position, , 36, 193–202, 1980.
[6] Davi Oliveira et al. An autonomic system for energy cost reduction in computer labs , 2015.
[7] Thomas Weng & Yuvraj Agarwal. From Buildings to Smart Buildings – Sensing and Actuation to Improve Energy Efﬁciency , 2011.
[8] Fran Selvaggio. Four Steps for Improving Energy Efficiency in Laboratories ., 2013.
[9] Mohammed J. Zaki & Wagner Meira Jr.. Data mining and analysis fundamental concepts and algorithms . New York, Amerika: University of Cambridge, 2014.
[10] Ivo Colanus Rally D., Metode support vector machine dan forward selection prediksi pembayaran pembelian bahan baku kopra , vol. 9, Agustus 2017.
[11] David Barber, Bayesian Reasoning and Machine Learning ., 2010.