## TIERS Information Technology Journal
Vol.1, No.1, Juni 2020, pp. 1~11
ISSN: DOI:  1

## Prediksi Penggunaan Energi Listrik pada Rumah Hunian Menggunakan Long Short-Term Memory
I Nyoman Kusuma Wardana 1 , Naser Jawas 2 , I Komang Agus Ady Aryanto 3
1 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bali, Bali
2 Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, Bali
3 Program Studi Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, Bali

## ABSTRACT
The prediction of electricity consumption in  residential homes is important to do. This is because household electrical equipment is one of the factors that has a major influence on the use of electricity nationally. This research implemented Long Short-Term Memory (LSTM) as a predictor model. Based on the available dataset, thirteen attributes were used as the inputs for the LSTM. The LSTM with eight neurons and seven lookback s found to give the best performance with the error rates of 60.992 and 28.278 for RMSE and MAE, respectively.
Keywords : Home appliances, electricity, prediction, dataset, LSTM.

## ABSTRAK
Prediksi  konsumsi  listrik  pada  rumah  hunian  adalah  penting  untuk  dilakukan.  Ini  dikarenakan  peralatan  listrik  rumah tangga  merupakan  salah  satu  faktor  yang  berpengaruh  besar  terhadap  penggunaan  energi  listrik  secara  nasional. Penelitian ini menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) sebagai model prediktor. Sebanyak 13 jenis atribut dari dataset  yang  tersedia  digunakan  sebagai  input  untuk  LSTM.  Berdasarkan  penelitian,  8  neuron  dalam  LSTM  dengan lookback sebanyak 7 memiliki kinerja paling baik. Besarnya nilai error terhadap data uji masing-masing sebesar  60,992 dan 28,278 untuk RMSE dan MAE.
Kata kunci : peralatan listrik, energi listrik, prediksi, dataset, LSTM

## Info Artikel
Diterima Redaksi :  24-06-2020 This is an open access article under the CC BY-SA license. Selesai Revisi :  25-06-2020
Diterbitkan Online :  30-06-2020
Penulis Korespondensi:
I Nyoman Kusuma Wardana Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Bali Jalan Kampus Bukit Jimbaran, Kuta Selatan, Badung, Bali 80364 Email: kusumawardana@pnb.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan Laporan Tahunan PLN tahun 2018 mengenai daya tersambung per segmen pelanggan, rumah  tangga  menempati  posisi  tertinggi  dengan  nilai  daya  sebesar  63.577  MVA  (48,8%)  dari  total  daya tersambung  sebesar  130,281  MVA.  Pertumbuhan  daya  tersambung  dari  tahun  2016  sampai  2018  tercatat 7,3%, melebihi segmen industri dan bisnis dengan nilai masing-masing sebesar sebesar 5,6% dan 5,9% [1]. Berdasarkan data tersebut, dapat disimpulkan bahwa konsumsi listrik dari rumah tangga (atau rumah hunian) menjadi salah satu faktor penting yang mempengaruhi konsumsi listrik secara nasional.
Peralatan  listrik  ( appliances )  menjadi  salah  satu  sumber  pemakai  energi  listrik  terbesar  di  suatu rumah  hunian.  Sebagai  gambaran,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cetin,  dkk.,  mencatat  bahwa  peralatan listrik dalam suatu rumah hunian di Amerika Serikat dapat mengkonsumsi energi listrik sampai sekitar 30%
2
[2].  Istilah appliance disini  merujuk  pada  peralatan  yang  umumnya  digunakan  untuk  membantu  pekerjaan rumah  tangga  seperti  kulkas,  mesin  cuci, juicer , mixer , microwave ,  oven,  kompor  listrik  dan  sebagainya. Istilah  ini  dibedakan  dari  berbagai  peralatan  lain  yang  membutuhkan  energi  listrik  seperti  alat  penerangan, pemanas/pendingin  ruangan,  CCTV,  dan  sebagainya.  Dalam  penelitian  ini,  istilah appliance cukup  ditulis sebagai peralatan rumah tangga.
Karena  penggunaan  peralatan  rumah  tangga  sangat  mempengaruhi  total  konsumsi  energi  listrik  di suatu  rumah  hunian,  maka  prediksi  mengenai  penggunaan  energi  listrik  untuk  alat-alat  rumah  tangga  ini menjadi  penting  untuk  dilakukan  [3].  Berbagai  penelitian  mengenai  prediksi  penggunaan  peralatan  listrik telah dilaksanakan,  salah satunya oleh  Candanedo, dkk  [4]. Candanedo, dkk  menggunakan empat prediktor yang  berbeda  dalam  memprediksi  konsumsi  listrik  dari  suatu  rumah  hunian,  yaitu  menggunakan  Linear Regression  Model  (LM),  Support  Vector  Machine  (SVM),  Random  Forest  (RF)  dan  Gradient  Boosting Machine  (GBM).  Penelitian  dalam  makalah  ini  merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan oleh  Candanedo,  dkk.  Namun  berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  Penulis  mencoba  menerapkan  salah satu model deep learning, yaitu Long Short-Term Memory untuk memprediksi penggunaan energi listrik dari peralatan rumah tangga.
Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  [5]  merupakan  modifikasi  struktur  dari  Recurrent  Neural Network (RNN) dengan menambahkan sel memori di dalam lapisan tersembunyi sehingga dapat digunakan untuk mengontrol arus informasi dalam suatu data time-series [6]. Data yang diprediksi dalam penelitian ini tergolong  time-seris.  Data  time-series  adalah  rangkaian  data  yang  diobservasi  berdasarkan  interval  waktu tertentu. Data time-series dapat diterapkan untuk berbagai aplikasi, seperti regresi, klastering, dan klasifikasi [7].  LSTM  memiliki  kemampuan  yang  bagus  dalam  memprediksi  kasus-kasus  yang  melibatkan  time-series [8][9].  Selain  digunakan  dalam  kasus  time-series,  contoh  penerapan  lainnya  misalnya  pengenalan  tulisan tangan  [10],  klasifikasi  teks  [11],  intrusi  data  dalam  jaringan  komputer  [12],  dan  berbagai  jenis  penerapan lainnya.
Makalah  ini  disusun  menjadi  empat  bagian.  Bagian  pertama  mengulas  latar  belakang  penelitian. Bagian  kedua  membahas  tentang  metode  penelitian,  yang  mencakup  deskripsi  dari  data  yang  digunakan dalam penelitian, penjelasan mengenai model prediktor yang digunakan, serta metode untuk evaluasi model yang telah diusulkan. Bagian ketiga membahas tenang pemilihan model yang paling optimal, evaluasi model serta  perbandingan  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Terakhir,  bagian  keempat merangkum hasil-hasil penelitian yang telah dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Deskripsi Dataset
Penelitian  ini  tidak  menggunakan  data  dari  hasil  pengukuran  yang  dilakukan  oleh  Penulis  secara langsung, namun Penulis menggunakan dataset yang disediakan oleh Candanedo, dkk [13]. Dataset ini dapat diunduh pada laman UCI Machine Learning Repository. Atribut penyusun dataset adalah berupa data indoor dan outdoor .  Data indoor berupa  hasil  pengukuran  parameter  udara  menggunakan  wireless  sensor  network (temperatur  dan  kelembaban),  dan  konsumsi  energi  listrik  dari  berbagai  peralatan  dan  penerangan  di  suatu rumah  hunian.  Selain  itu,  dataset  juga  dilengkapi  dengan  data outdoor berupa  parameter  cuaca  (tekanan, kelembaban,  kecepatan  angin,  jarak  pandang,  dan  titik  embun)  yang  dikumpulkan  dari  stasiun  bandara terdekat.  Semua  data  tersebut  dikumpulkan  menjadi  sebuah  dataset  dengan  interval  10  menit  untuk  setiap baris data.
Untuk  data indoor ,  beberapa  sensor  untuk  mengukur  temperatur  dan  kelembaban  ruangan mengirimkan  data  kurang  lebih  setiap  3,3  menit  menggunakan  protocol  ZigBee,  sedangkan  energi  meter untuk  mengukur  konsumsi  energi  listrik  mengumpulkan  data  setiap  10  menit.  Data  temperatur  dan kelembaban tersebut selanjutnya dirata-ratakan untuk mendapatkan data setiap 10 menit. Selain energi meter utama,  terdapat  pula  sub-energi  meter  yang  khusus  mengukur  konsumsi  energi  dari  alat-alat  penerangan. Data  dari  alat  penerangan  dimaksudkan  sebagai  prediktor  terhadap  hunian  ruangan  ketika  dikombinasikan kelembaban udara relatif  [4]. Untuk data outdoor , berbagai parameter cuaca diperoleh dari stasiun cuaca di bandara terdekat. Karena pengukuran  parameter cuaca ini  dilakukan setiap jam,  maka dilakukan interpolasi linier  untuk  mendapatkan  interval  setiap  10  menit.  Atribut  dataset  yang  diunduh  dari  laman  UCI  Machine Learning  Repository  diperlihatkan  pada  Tabel  1,  sedangkan  penempatan  sensor  di  dalam  ruangan diperlihatkan pada Gambar 1.
Prediksi Penggunaan Energi Listrik pada Rumah Hunian Menggunakan Long Short-Term Memory (I Nyoman Kusuma  Wardana)
3 Tabel  1.Atribut dataset [13] Atribut Satuan Deskripsi Atribut Satuan Deskripsi Atribut Satuan Deskripsi Date dd:mm:yy hh:mm:ss Tanggal Waktu T4 o C Temperatur ruang kantor RH_8 % Kelembaban kamar anak Appliances Wh Penggunaan energi total RH_4 % Kelembaban ruang kantor T9 o C Temperatur kamar orang tua lights Wh Energi penerangan T5 o C Temperatur kamar mandi RH_9 % Kelembaban kamar orang tua T1 o C Temperatur dapur RH_5 % Kelembaban kamar mandi T_out o C Temperatur outdoor RH_1 % Kelembaban dapur T6 o C Temperatur  sisi luar utara Press_mm_hg mmHg Tekanan outdoor T2 o C Temperatur ruang tamu RH_6 % Kelembaban sisi luar utara Windspeed m/s Kecepatan angin RH_2 % Kelembaban ruang tamu T7 o C Temperatur ruang setrika Visibility km Jarak pandang T3 o C Temperatur ruang cuci RH_7 % Kelembaban ruang setrika Tdewpoint o C Titik embun RH_3 % Kelembaban ruang cuci T8 o C Temperatur kamar anak rv1 - Random variable 1 rv2 - Random variable 2
Dari  atribut  dataset  seperti  pada  Tabel  1  tersebut,  Candanedo,  dkk  menambahkan  tiga  atribut  lagi berdasarkan  atribut Date ,  yaitu  jumlah  detik  yang  dihitung  dari  tengah  malam  untuk  setiap  harinya  ( NSM ), status  hari  ( weekend atau weekday )  dan  nama-nama  hari  yang  bersesuaian  ( Monday - Sunday ).  Penulis mengkodekan weekend sebagai  0  dan weekday sebagai 1.  Demikian  juga Monday sampai Sunday dikodekan  sebagai  1  sampai  7.  Penulis  menambahkan  satu  atribut  lagi,  yaitu hour .  Atribut  ini  digunakan untuk  memperoleh  informasi  mengenai  jam  saat  pengambilan  data  berlangsung,  yang  dapat  diekstrak  dari atribut Date . Pada penelitian ini, nilai ev1 dan rv2 tidak digunakan sebagai bagian dari metode penelitian. Atribut selengkapnya yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada Apendiks A.
(a)
(b)
Gambar 1. (a) Penempatan sensor pada lantai satu. Terlihat node koordintor © untuk mengumpulkan semua data sensor diletakkan di tengah ruangan, (b) Penempatan sensor pada lantai dua. [13]
Berdasarkan atribut waktu yang disedikan dalam dataset, diperoleh keterangan bahwa pengumpulan data dimulai dari tanggal 11 Januari 2016 pada pukul 17.00 sampai dengan 27 Mei 2016 pada pukul 18.00. Dataset  tersebut  terdiri  dari  19.735  baris  (menyatakan  banyaknya  data)  dan  32  kolom  (menyatakan banyaknya  atribut).  Dari  19.735  data  tersebut,  Penulis  membagi  jumlah  data  sebanyak  60%  (11.841  data) sebagai data latih ( training ), 20% (3.947 data) sebagai data validasi ( validation ) dan sisanya sebanyak 20%
4
(3.947  data)  sebagai  data  uji  ( testing ).  Pola  konsumsi  total  energi  listrik  ( Appliances )  selama  periode pangambilan data dan pola lebih detail untuk satu minggu pertama diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. (a) Pola konsumsi energi listrik selama periode penuh, (b) Tinjauan lebih detail untuk pola konsumsi energi selama satu minggu pertama
2.2. Analisis Korelasi
Setelah mengetahui dataset yang digunakan, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai korelasi. Untuk  memperoleh  model  yang  tepat,  perhitungan  koefisien  korelasi  antaratribut  yang  menyusun  dataset menjadi  penting  untuk  dilakukan,  terutama  ketika  atribut  tersebut  tersedia  dalam  jumlah  yang  banyak.  Ada kemungkinan bahwa tidak  semua atribut tersebut relevan untuk  memprediksi suatu target  (dalam penelitian ini,  target  adalah Appliances ).  Dengan  memilih  atribut  yang  berkorelasi  dengan  target  serta  menyisihkan bagian yang tidak relevan, proses untuk membangun serta melatih model untuk mengenali target akan  lebih efektif. Manfaat lain dari proses seleksi ini adalah mengurangi kompleksitas atau bahkan mengurangi ukuran file akhir dari model yang dibangun, terutama ketika model tersebut akan diterapkan pada alat yang memiliki sumber daya terbatas  seperti mikrokontroler, single-board computer , FPGA, ASIC, dan sebagainya.
Jika suatu data time series memiliki vektor X = ( x 1 , x 2 , … , x n ) dan terdapat vektor lainnya Y = ( y 1 , y 2 , … , y n ) , maka koefisien korelasi r dari kedua vektor tersebut dihitung dengan  menggunakan persamaan berikut [14]:
(1)
Nilai r pada persamaan (1) juga dikenal sebagai  koefisien  korelasi Pearson.  Ketika 0< r <1,  maka dikatakan  kedua  atribut  memiliki  korelasi  positif,  dan  ketika  -1< r <0  maka  dikatakan  sebagai  korelasi negatif.  Nilai  0  menunjukkan  tidak  ada  korelasi  antaratribut.  Ketika  nilai  mutlak  dari  r  mendekati  1,  maka kedua  atribut  memiliki  korelasi  yang  semakin  besar.  Contoh  korelasi  dari  beberapa  atribut  dalam  dataset diperlihatkan pada Tabel 2, dan tabel koefisien korelasi selengkapnya dapat dilihat pada Apendiks B.
Berdasarkan data pada Tabel 2, terlihat korelasi positif antara konsumsi energi listrik oleh berbagai peralatan ( Appliances ) dengan penggunaan alat penerangan ( lights ). Demikian juga untuk sensor T1 dan RH_1 memiliki  korelasi  positif  terhadap Appliances ,  walaupun  korelasinya  rendah.  Korelasi  yang  sama juga  terlihat  pada  Temperatur  udara  luar T_out dan  kecepatan  angin Windspeed .  Sebaliknya,  korelasi negatif  untuk  Appliances  tampak  pada RH_9 dan WeekStatus .  Hal  ini  wajar,  sebab  ketika  hari  libur, pemakaian  peralatan  listrik  justru  meningkat.  Penjelasan  lebih  detail  mengenai  korelasi  antaratribut  dapat merujuk pada [13].
Prediksi Penggunaan Energi Listrik pada Rumah Hunian Menggunakan Long Short-Term Memory (I Nyoman Kusuma  Wardana)
5
Tabel  2.Koefisien korelasi untuk beberapa atribut dalam dataset
Appliances lights T1 RH_1 T9 RH_9 T_out Windspeed Visibility WeekStatus Appliances 1,00 0,20 0,06 0,09 0,01 -0,05 0,10 0,09 0,00 -0,02 lights 0,20 1,00 -0,02 0,11 -0,16 0,00 -0,07 0,06 0,02 0,05 T1 0,06 -0,02 1,00 0,16 0,84 0,07 0,68 -0,09 -0,08 -0,01 RH_1 0,09 0,11 0,16 1,00 0,12 0,76 0,34 0,20 -0,02 0,02 T9 0,01 -0,16 0,84 0,12 1,00 0,00 0,67 -0,18 -0,10 0,01 RH_9 -0,05 0,00 0,07 0,76 0,00 1,00 0,22 0,24 0,00 -0,03 T_out 0,10 -0,07 0,68 0,34 0,67 0,22 1,00 0,19 -0,08 -0,04 Windspeed 0,09 0,06 -0,09 0,20 -0,18 0,24 0,19 1,00 0,00 -0,09 Visibility 0,00 0,02 -0,08 -0,02 -0,10 0,00 -0,08 0,00 1,00 0,06 WeekStatus -0,02 0,05 -0,01 0,02 0,01 -0,03 -0,04 -0,09 0,06 1,00

## 2.3. Pemilihan Input Fitur dan Model Prediktor
Candanedo,  dkk.,  menggunakan  metode recursive  feature  elimination (REF)  untuk  melakukan pemeringkatan terhadap berbagai atribut yang akan digunakan sebagai input model prediktor. Pada penelitian ini,  Penulis  menggunakan  pendekatan  yang  berbeda.  Berdasarkan  nilai  koefisien  korelasi  antara Appliances dengan  semua  atribut  lainnya,  maka  dilakukan  penyaringan  besarnya  nilai  korelasi  dengan ambang batas ( threshold ) yang diperbolehkan sebagai input untuk model. Tidak semua atribut akan diikutkan sebagai input ke model. Jika diatur nilai ambang koefisien r > 0,01, maka terdapat sebanyak 26 input  yang akan terpilih. Jika ditentukan r > 0,02, maka sebanyak 21 atribut terpilih. Demikian seterusnya sampai nilai r > 0,07. Tabel 3 menunjukkan atribut terpilih selengkapnya.
Tabel  3. Atribut yang terpilih berdasarkan ambang batas koefisien korelasi
No r > 0,01 r > 0,02 r > 0,03
r > 0,04 r > 0,05 r > 0,06 r > 0,07 1 lights lights lights lights lights lights lights 2 T1 T1 T1 T1 T1 RH_1 RH_1 3 RH_1 RH_1 RH_1 RH_1 RH_1 T2 T2 4 T2 T2 T2 T2 T2 RH_2 T3 5 RH_2 RH_2 RH_2 RH_2 RH_2 T3 T6 6 T3 T3 T3 T3 T3 T6 RH_6 7 RH_3 RH_3 RH_3 T4 T6 RH_6 RH_8 8 T4 T4 T4 T6 RH_6 RH_8 T_out 9 RH_4 T6 T6 RH_6 RH_7 T_out RH_out 10 T5 RH_6 RH_6 RH_7 RH_8 RH_out Windspeed 11 T6 T7 RH_7 RH_8 RH_9 Windspeed NSM 12 RH_6 RH_7 T8 RH_9 T_out NSM hour 13 T7 T8 RH_8 T_out RH_out hour 14 RH_7 RH_8 RH_9 Press_mm_hg Windspeed 15 T8 RH_9 T_out RH_out NSM 16 RH_8 T_out Press_mm_hg Windspeed hour 17 T9 Press_mm_hg RH_out NSM 18 RH_9 RH_out Windspeed hour 19 T_out Windspeed NSM 20 Press_mm_hg NSM hour 21 RH_out hour 22 Windspeed 23 Tdewpoint 24 NSM 25 WeekStatus
26 hour
Sebagai seleksi awal, semua atribut yang terpilih untuk setiap nilai ambang akan dilatih dan dipilih yang  terbaik.  Sebelum  dilatih,  data  input  dan  target  terlebih  dahulu  dinormalisasi,  sehingga  semua  data masuk  dalam  rentang  antara  0  dan  1.  Pada  tahapan  ini,  jumlah  neuron  dari  model  akan  ditetapkan  sama. Setelah  diketahui  jenis  input  yang  paling  baik,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mengotimalkan  model dengan mengatur berbagai parameter dari model tersebut.
6

## 2.5. Long Short-Term Memory (LSTM)
Kombinasi input pada Tabel 3 akan dilatih menggunakan LSTM. Struktur dari LSTM diperlihatkan seperti pada Gambar 3. Input dan output jaringan pada struktur LSTM dideskripsikan sebagai berikut [6]:
(2)
(3) (4) (5) (6) (7) (8) (9)
Dengan W f , W i , W c dan W o adalah bobot input, b f , b i , b c , dan b o adalah bias, t adalah waktu saat ini, t- 1 mewakili satu keadaan sebelumnya, X adalah input, H adalah output, dan C adalah status dari sel. Notasi σ adalah  fungsi  sigmoid,  yang  menghasilkan  input  antara  0  dan  1.  Nilai  0  berarti  tidak  membiarkan  nilai apapun  lolos  ke  tahapan  berikutnya,  sedangkan  nilai  1  berarti  membiarkan  sepenuhnya  output  memasuki tahapan  berikutnya.  Fungsi  tangen  hiperbolik  (tanh)  digunakan  untuk  mengatasi  hilangnya  gradien  selama proses pelatihan, yang umunya terjadi pada struktur RNN.

## Gambar 3. Struktur LSTM [6]
Proses  pemodelan  dan  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python. Penelitian ini menggunakan framework Keras dengan Tensorflow sebagai backend. Beberapa pustaka Python lainnya  yang  dipergunakan,  yaitu  Scikit-learn,  Pandas,  Matplotlib,  Numpy,  dan  Seaborn.  Model  dilatih dengan metode backpropagation , dengan menggunakan algoritma optimasi Adam .

## 2.5. Evaluasi Kinerja Prediktor
LSTM  yang  digunakan  sebagai  model  prediktor  pada  penelitian  ini  menggunakan root  mean squared  error (RMSE)  dan mean  average  error (MAE),  sebagai  parameter  evaluasi.  RMSE  dan  MAE masing-masing dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (10) dan (11):
(10)
(11)
7

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pemilihan Input
Setiap kelompok input pada Tabel 3 akan dilatih, dan selanjutnya ditentukan kelompok input mana yang memberikan hasil paling baik. Sebagai seleksi awal, LSTM dengan dengan jumlah 8 neuron ditetapkan untuk  semua  kelompok  input,  dan lookback input  data  ke  model  ditetapkan  sebanyak  1.  Lookback menunjukkan  panjang  data  yang  akan  dipakai  untuk  memprediksi  kondisi  selanjutnya.  Lookback  1  berarti satu  buah  data  saat  ini  digunakan  untuk  memprediksi  satu  buah  data  di  masa  depan.  Contoh  lain,  jika lookback ditetapkan dengan nilai 4, maka sebanyak 4 data digunakan untuk memprediksi satu data kedepan. Karena setiap data diambil dengan interval 10 menit, maka skenario tersebut berarti 10 menit yang telah saat ini  digunakan  utk  memprediksi  10  menit  kedepan.  Untuk  mendapatkan  wawasan  yang  lebih  baik,  maka percobaan  dilakukan  sebanyak  tiga  kali  untuk  tiap-tiap  kategori,  dan  dipilih  hasil  terbaik  dari  tiap-tiap kategori tersebut. Berdasarkan seleksi awal, diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.
Tabel  4. Hasil seleksi jenis input untuk model LSTM
Koef. korelasi RMSE MAE r > 0,01 65,373 28,990 r > 0,02 66,137 40,965 r > 0,03 64,446 29,757 r > 0,04 72,525 55,316 r > 0,05 64,577 32,687 r > 0,06 62.196 29.997 r > 0,07 63.954 35.948
Berdasarkan  hasil  yang  dirangkum  pada  Tabel  4,  error  paling  rendah  diperoleh  untuk  input  model dengan koefisien r > 0.06, yang menghasilkan error terkecil yaitu masing-masing sebesar 62.196 dan 29.997 untuk RMSE dan MAE. Terdapat 13 jenis input untuk r > 0.06, yaitu lights , RH_1 , T2 , RH_2 , T3 , T6 , RH_6 , RH_8 , T_out , RH_out , Windspeed , NSM , dan hour . Hasil dari tahapan ini menunjukkan bahwa belum tentu semua atribut  yang direncanakan dalam tahapan awal akan  memberikan pengaruh pada kinerja dari model prediktor. Atribut yang tidak terlalu signifikan berpengaruh kepada target tidak akan memberikan kontribusi secara optimal. Sebaliknya, jika terlalu banyak menghilangkan jumlah input, maka akan membuat model tidak dapat belajar secara baik karena informasi yang diterima terlalu sedikit. Selanjutnya, ketigabelas atribut ini yang akan dilanjutkan ke tahapan berikutnya.

## 3.2. Pemilihan Jumlah Neuron
Salah satu hiperparameter yang paling banyak diatur dalam pemodelan menggunakan LSTM adalah mengatur  jumlah  neuron.  Pada  penelitian  ini,  neuron  akan  dikombinasikan  dengan  jumlah  tertentu,  dan diamati  hasil  akhir  yang  diperoleh.  Setiap  tahapan  akan  diulang  sebanyak  tiga  kali  percobaan,  dan  hasil terbaik ditunjukkan seperti pada Tabel 5.
Tabel  5. Hasil pemilihan jumlah neuron Jumlah Neuron RMSE MAE 8 62.196 29.997 16 67.042 30.754 32 64.542 38.953 64 64.294 38.660 80 63,341 28,218 100 65.169 29.843 128 65.169 41.008
8
Berdasarkan hasil percobaan, diperoleh hasil bahwa meningkatkan jumlah neuron belum tentu akan meningkatkan kinerja dari model. Terlihat bahwa jumlah neuron sebanyak 8 masih menghasilkan nilai error yang  lebih  kecil,  yaitu  masing-masing  sebesar  62.196 dan 29.997  untuk  RMSE  dan  MAE.  Jumlah  neuron kecil  memiliki  manfaat  tersendiri.  Dari  sisi  ukuran  file,  semakin  kecil  jumlah  neuron,  maka  semakin berkurang  juga  ukuran  file  dan  kompleksitas  perhitungan  yang  harus  dilakukan  oleh  model.  Hal  ini  tentu sangat  menguntungkan terutama jika  model tersebut harus  dijalankan di  mesin  yang  memiliki  sumber daya terbatas,  misalnya  mikrokontroler, single-board  computer ,  atau  perangkat  bergerak  lainnya.  Dengan demikian, arsitektur model dengan 8 neuron ini yang akan dipakai pada tahapan berikutnya.

## 3.3. Pemilihan Jumlah Lookback
Dalam  pemodelan  time-series,  pemilihan  yang  tepat  terhadap  banyaknya  data  saat  ini  (atau  yang telah  berlalu)  untuk  memprediksi  data  di  masa  mendatang  dapat  meningkatkan  kinerja  dari  model. Banyaknya data yang telah berlalu dikenal sebagai lookback . Lookback dalam penelitian ini diatur mulai dari 1  sampai  dengan  10.  Skenario  ini  menyatakan  bahwa  Penulis  melakukan  kombinasi  dari  1  sampai  10  data saat  ini  (dan  yang  telah  lampau)  untuk  memprediksi  satu  data  di  masa  depan.  Karena  setiap  data  memiliki interval  10  menit,  maka  untuk lookback 1  mengindikasikan  bahwa  nilai  10  menit  saat  ini  digunakan  untuk memprediksi nilai 10 menit kedepan. Lookback 10 berarti Penulis menggunakan 10 data untuk memprediksi 1 data di depan. Hasil dari proses ini ditunjukkan seperti pada Tabel 5.
Tabel  6. Hasil pemilihan jumlah neuron
Lookback RMSE MAE 1 62.196 29.997 2 65,961 41,222 3 71,726 54,310 4 64.347 40.742 5 61,559 31,919 6 67,819 36,252 7 60.992 28.278 8 61,628 35,404 9 61.284 30.879 10 79,857 68,069
Gambar 4. Nilai fungsi autokorelasi terhadap waktu tunda
Sebagai gambaran dalam pemilihan nilai lookback ini, nilai fungsi autokorelasi dari suatu data time- seris  dapat  diterapkan.  Jika  kondisi  saat  ini y t disederhanakan  sebagai A ,  dan  kondisi  dimasa  depan y t+k sebagai B ,  dengan k adalah waktu tunda, maka fungsi autokorelasi dihitung menggunakan persamaan (12):
(12)
9
Dengan cov ( A , B ) adalah kovarian antara A dan B , sedangkan std ( A ) dan std ( B ) masing-masing adalah standar deviasi dari A dan dari B .
Gambar 4 menunjukkan koefisien autokorelasi dari atribut Appliances terhadap waktu tunda ( time lag ).  Pada  gambar  tersebut,  waktu  tunda  lebih  dari  10  tidak  memiliki  korelasi  yang  signifikan.  Pada penelitian  ini,  nilai lookback 7  dianggap  sebagai  yang  paling  optimal.  Nilai lookback kecil  tidak  menjamin untuk cukup menyimpan memori jangka panjang yang menjadi keunggulan dari LSTM, sedangkan lookback terlalu besar membuat model terlalu banyak mengolah informasi berulang yang belum tentu optimal.

## 3.4 Gambaran Nilai Aktual dengan Nilai Prediksi
Seperti yang telah dibahas pada bagian 2.1, dataset memiliki 19.735 baris data. Sebanyak 60% data pertama digunakan sebagai data latih (11.841 baris), 20% data berikutnya sebagai data validasi (3.947 baris), dan  20%  data  terakhir  sebagai  data  tes  (3.947  baris).  Jika  merujuk  pada  waktu  pengambilan  data  dalam dataset,  maka  data  latih  dimulai  dari  tanggal  11  Januari  2016  pukul  17.00  sampai  dengan  tanggal  02  April 2016  pukul  22.20.  Data  validasi  dimulai  pada  tanggal  02  April  2016  pukul  22.30  sampai  dengan  30  April 2016 pukul 08.10. Terakhir, data tes dimulai pada tanggal 30 April 2016 pukul 08.20 sampai dengan 27 Mei 2016 pukul 18.00.
Ploting  antara  hasil  prediksi  dengan  nilai  actual  pada  data  tes  dan  ploting  500  data  tes  pertama diperlihatkan  seperti  pada  Gambar  5.  Garis  kontinu  menunjukkan  nilai  aktual,  sedangkan  garis  putus-putus menunjukkan  hasil  prediksi.  Berdasarkan  gambar  tersebut,  terlihat  bahwa  secara  umum  hasil  prediksi  telah mengikuti  pola  nilai  aktual.  Fluktuasi  untuk  nilai  Wh  rendah  dapat  diikuti  dengan  baik.  Namun  demikian, model belum secara sempurna menangkap lonjakan nilai Wh yang tinggi.
Gambar 5. (a) Perbandingan nilai actual dan nilai prediksi untuk satu periode penuh, (a) perbandingan untuk 500 data tes pertama

## 3.5 Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya
Peneliti  memiliki  pendekatan  yang  berbeda  dalam  membagi  data  dengan  apa  yang  dilakukan  oleh Candanedo, dkk. Peneliti membagi dataset dengan sekenario 60% data pertama sebagai data latih, 20% data berikutnya  sebagai  data  validasi,  dan  20%  data  terakhir  sebagai  data  tes  atau  data  uji.  Dengan  demikian, seluruh segmen data merupakan data yang terurut berdasarkan time-series tertentu. Berbeda dengan Penulis, Candanedo,  dkk.  membagi  dataset  sebanyak  75%  sebagai  data  latih,  dan  sisanya  25%  sebagai  data  uji. Namun  demikian,  pembagian  data  ini  dilakukan  secara  acak,  tidak  menurut  rangkaian  time-series  tertentu. Dengan  demikian,  data  latih  dan  data  uji  yang  untuk  model  prediktor  yang  dilakukan  oleh  Penulis  dengan
10 peneliti sebelumnya adalah berbeda.  Sebagai perbandingan, Penulis memperoleh hasil akhir  masing-masing sebesar 60,992 RMSE dan 28, 278 MAE untuk data yang diujikan. Disisi lain, Candanedo, dkk menggunakan empat prediktor yaitu LM (93,18 RMSE dan 51,91 MAE), SVM (70,74 RMSE dan 31), GBM (66,65 RMSE dan 35,22 MAE), dan RF (68,48 RMSE dan 31,85 MAE).

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  Long  Short-Term  memory  (LSTM)  untuk  memprediksi  besarnya penggunaan  energi  listrik  dari  suatu  rumah  hunian.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh hasil mengenai jenis atribut yang akan dipakai dan arsitektur dari model prediktor. Koefisien korelasi antara target  dengan  atribut  lainnya  dipilih  lebih  dari  0,07.  Untuk  skenario  ini,  sebanyak  13  jenis  atribut  yang digunakan  sebagai  input  dari  LSTM.  Berdasarkan  penelitian,  8  neuron  dalam  LSTM  dengan lookback sebanyak  7  memiliki  kinerja  paling  baik.  Besarnya  nilai  error  terhadap  data  uji  masing-masing  sebesar 60.992 dan 28.278 untuk RMSE dan MAE.

## DAFTAR RUJUKAN
[1]  PLN,  “Laporan  Tahunan  PT  Perusahaan  Listrik  Negara  (Persero)  2018.”  PT.PLN  (Persero),  2018,  [Online]. Available: https://web.pln.co.id/stakeholder/laporan-tahunan.
[2]  K.  S.  Cetin,  P.  C.  Tabares-Velasco,  and  A.  Novoselac,  “Appliance  daily  energy  use  in  new  residential  buildings: Use  profiles  and  variation  in  time-of-use,” Energy  Build. ,  vol.  84,  pp.  716–726,  Dec.  2014,  doi: 10.1016/j.enbuild.2014.07.045.
[3]  N. Arghira, L. Hawarah, S. Ploix, and M. Jacomino, “Prediction of appliances energy use in smart homes,” Energy , vol. 48, no. 1, pp. 128–134, Dec. 2012, doi: 10.1016/j.energy.2012.04.010.
[4]  L.  M.  Candanedo  and  V.  Feldheim,  “Accurate  occupancy  detection  of  an  office  room  from  light,  temperature, humidity and CO2 measurements using statistical learning models,” Energy Build. , vol. 112, pp. 28–39, Jan. 2016, doi: 10.1016/j.enbuild.2015.11.071.
[5]  S.  Hochreiter  and  J.  Schmidhuber,  “Long  Short-Term  Memory,” Neural  Comput. ,  vol.  9,  no.  8,  pp.  1735–1780, Nov. 1997, doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.
[6]  T.  Li,  M.  Hua,  and  X.  Wu,  “A  Hybrid  CNN-LSTM  Model  for  Forecasting  Particulate  Matter  (PM2.5),” IEEE Access , vol. 8, pp. 26933–26940, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2971348.
[7]  Á. Carmona-Poyato, N. L. Fernández-García, F. J. Madrid-Cuevas, and A. M. Durán-Rosal, “A new approach for optimal time-series segmentation,” Pattern Recognit. Lett. , Apr. 2020, doi: 10.1016/j.patrec.2020.04.006.
[8]  H. Abbasimehr, M. Shabani, and M. Yousefi, “An optimized model using LSTM network for demand forecasting,” Comput. Ind. Eng. , vol. 143, p. 106435, May 2020, doi: 10.1016/j.cie.2020.106435.
[9]  Y.  Tian,  K.  Zhang,  J.  Li,  X.  Lin,  and  B.  Yang,  “LSTM-based  traffic  flow  prediction  with  missing  data,” Neurocomputing , vol. 318, pp. 297–305, Nov. 2018, doi: 10.1016/j.neucom.2018.08.067.
[10]  K. Greff, R. K. Srivastava, J. Koutník, B. R. Steunebrink, and J. Schmidhuber, “LSTM: A Search Space Odyssey,” IEEE  Trans.  Neural  Netw.  Learn.  Syst. ,  vol.  28,  no.  10,  pp.  2222–2232,  Oct.  2017,  doi: 10.1109/TNNLS.2016.2582924.
[11]  X. Bai, “Text classification based on LSTM and attention,” in 2018 Thirteenth International Conference on Digital Information Management (ICDIM) , Sep. 2018, pp. 29–32, doi: 10.1109/ICDIM.2018.8847061.
[12]  A.  H.  Mirza  and  S.  Cosan,  “Computer  network  intrusion  detection  using  sequential  LSTM  Neural  Networks autoencoders,” in 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) , May 2018, pp. 1–4, doi: 10.1109/SIU.2018.8404689.
[13]  L. M. Candanedo, V. Feldheim, and D. Deramaix, “Data driven prediction models of energy use of appliances in a low-energy house,” Energy Build. , vol. 140, pp. 81–97, Apr. 2017, doi: 10.1016/j.enbuild.2017.01.083.
[14]  Q.  Tao,  F.  Liu,  Y.  Li,  and  D.  Sidorov,  “Air  Pollution  Forecasting  Using  a  Deep  Learning  Model  Based  on  1D Convnets and Bidirectional GRU,” IEEE Access , vol. 7, pp. 76690–76698, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2921578.

## Apendiks A.

## Atribut dataset yang digunakan dalam penelitian
Atribut Satuan Deskripsi Atribut Satuan Deskripsi Atribut Satuan Deskripsi Date dd:mm:yy hh:mm:ss Tanggal Waktu RH_4 % Kelembaban ruang kantor RH_9 % Kelembaban kamar orang tua Appliances Wh Penggunaan energi total T5 o C Temperatur kamar mandi T_out o C Temperatur outdoor lights Wh Energi penerangan RH_5 % Kelembaban kamar mandi Press_mm_hg mmHg Tekanan outdoor T1 o C Temperatur dapur T6 o C Temperatur  sisi luar utara Windspeed m/s Kecepatan angin RH_1 % Kelembaban dapur RH_6 % Kelembaban sisi luar utara Visibility km Jarak pandang T2 o C Temperatur ruang tamu T7 o C Temperatur ruang setrika Tdewpoint o C Titik embun RH_2 % Kelembaban ruang tamu RH_7 % Kelembaban ruang setrika NSM detik Jumlah detik dari tengah malam T3 o C Temperatur ruang cuci T8 o C Temperatur kamar anak WeekStatus - Hari kerja atau hari libur RH_3 % Kelembaban ruang cuci RH_8 % Kelembaban kamar anak Day_of_week - Hari Senin s/d Minggu T4 o C Temperatur ruang kantor T9 o C Temperatur kamar orang tua hour jam Jam saat pengambikan data

## Apendiks B.
Koefisien  korelasi  untuk  setiap  atribut  pada  pada  dataset.  Nilai  korelasi  yang  kurang  dari  0,001  akan dibulatkan menjadi nol.