## Seleksi Fitur Berdasarkan Korelasi Pearson dalam Pemodelan Efisiensi Energi Bangunan

## Feature Selection Based on Pearson Correlation in Building Energy Efficiency Modeling
Desmarita Leni 1 , Aggrivina Dwiharzandis 2 , Ruzita Sumiati 3 , Haris 4 , Sicilia Afriyani 5*
1 Program Studi Teknik Mesin, Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat, Indonesia
3,4 Program Studi Teknik Mesin, Politeknik Negeri Padang, Indonesia
5 Program Studi Teknik Sipil, Politeknik Negeri Padang, Indonesia
Email : 5* sicilia@pnp.ac.id

## Abstrak
Prediksi  beban  pemanasan  dan  pendinginan  bangunan  merupakan  langkah  penting  untuk  perencanaan  dan pengelolaan  sistem  energi.  Hal  ini,  tidak  terlepas  dari  berkontribusi  beban  pemanasan  dan  pendinginan bangunan  yang  menyumbang  30%  dari  total  konsumsi  energi  global.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan metode seleksi fitur berdasarkan korelasi Pearson dalam pemodelan prediksi beban pemanasan dan  pendinginan  bangunan  menggunakan Artificial  Neural  Network (ANN).  Korelasi  Pearson  digunakan untuk  menganalisis  hubungan  antara  variabel  input  dan  variabel  target.  Fitur-fitur  yang  memiliki  korelasi signifikan  dengan  variabel  target  digunakan  sebagai  dataset  untuk  pelatihan  model,  sedangkan  yang  tidak memiliki korelasi signifikan dihapus dari dataset pelatihan. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik evaluasi seperti Mean  Absolute  Error (MAE), Root  Mean  Squared  Error (RMSE),  dan R-squared untuk  mengukur tingkat  keakuratan  dan  kinerja  model  dalam  memprediksi  beban  pemanasan  dan  pendinginan.  Hasil pemodelan  menunjukkan  bahwa  seleksi  fitur  berdasarkan  korelasi  Pearson  menghasilkan  prediksi  yang sangat akurat untuk beban pemanasan dan pendinginan bangunan. Model ini menunjukkan kinerja yang baik selama  pelatihan  dan  validasi  dengan Cross  Validation (CV)  menggunakan  k  =  10.  Hasil  evaluasi  model diperoleh  nilai  MAE  0.457,  RMSE  0.628,  dan R-squared 0.996  untuk  beban  pemanasan,  sedangkan  untuk beban  pendinginan  diperoleh  nilai  MAE  sebesar  1.163,  RMSE  1.74,  dan R-squared 0.967.  Hasil  ini mengindikasikan bahwa seleksi fitur dengan korelasi Pearson dapat dijadikan pendekatan yang efektif untuk meningkatkan  performa  model  prediksi  menggunakan  machine  learning,  terutama  dalam  konteks  prediksi beban pemanasan dan pendinginan bangunan.
Kata kunci: Artificial Neural Network , Energi, Fitur Pemodelan, Korelasi Pearson, Seleksi

## Abstract
Predicting  the  heating  and  cooling  loads  of  buildings  is  a  crucial  step  in  energy  system  planning  and management.  This  is  not  only  due  to  the  substantial  contribution  of  building  heating  and  cooling  loads, which account for 30% of the total global energy consumption. This research aims to apply feature selection methods based on Pearson correlation in modeling the prediction of heating and cooling loads in buildings using  Artificial  Neural  Networks  (ANN).  Pearson  correlation  is  used  to  analyze  the  relationship  between input variables and the target variable. Features that have a significant correlation with the target variable are used as the dataset for model training, while those with no significant correlation are removed from the
training  dataset.  Evaluation  is  performed  using  evaluation  metrics  such  as  Mean  Absolute  Error  (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), and R-squared to measure the accuracy and performance of the model in predicting  heating  and  cooling  loads.The  modeling  results  show  that  feature  selection  based  on  Pearson correlation  produces  highly  accurate  predictions  for  building  heating  and  cooling  loads.  This  model demonstrates good performance during training and validation with Cross Validation (CV) using k = 10. The model evaluation results yield an MAE of 0.457, RMSE of 0.628, and R-squared of 0.996 for heating loads, while for cooling loads, an MAE of 1.163, RMSE of 1.74, and R-squared of 0.967 are obtained. These results indicate  that  feature  selection  using  Pearson  correlation  can  be  an  effective  approach  to  enhance  the performance  of  prediction  models  using  machine  learning,  especially  in  the  context  of  predicting  building heating and cooling loads.
Keywords: Artificial Neural Network, Energy, Modeling Features, Pearson Correlation, Selection

## PENDAHULUAN
Bangunan  berperan  besar  dalam konsumsi  energi  global,  dengan  sekitar 30% energi dunia digunakan untuk memenuhi  kebutuhan  pemanasan dan pendinginan  bangunan  [1].  Hal  ini  tidak terlepas  dari  bangunan  yang  memerlukan energi  untuk  mempertahankan  suhu  yang nyaman di dalamnya, terutama dalam iklim yang  ekstrem.  Beban  pemanasan  dan pendinginan  bangunan    dapat  dipengaruhi oleh banyak faktor seperti desain bangunan, sistem  HVAC  ( Heating,  Ventilation,  and Air Conditioning ), iklim, serta bahan-bahan yang digunakan dalam konstruksi bangunan [1].  Menurut  [2]  orientasi  bangunan terhadap  matahari  dan  arah  angin  dapat mempengaruhi  seberapa  baik  bangunan memanfaatkan  panas  matahari  alami  dan ventilasi alam.
Dengan  merancang  bangunan  agar terkena matahari pada waktu yang tepat dan mengalirkan  udara  segar,  konsumsi  energi untuk  pemanasan  dan  pendinginan  dapat berkurang. Dalam studi [3], juga ditemukan bahwa memaksimalkan penggunaan pencahayaan  alami  di  dalam  bangunan dapat  mengurangi  kebutuhan  pencahayaan buatan. Ini dapat dicapai melalui penggunaan  jendela  besar,  atap  kaca,  dan rancangan interior yang mendukung pencahayaan  alami.  Secara  keseluruhan, upaya yang dapat dilakukan untuk meminimalisir beban pemanasan dan
pendingin  ruangan  adalah  dengan  memiliki desain  bangunan  yang  lebih    hemat  energi dengan  sifat  konservasi  energi  yang  lebih baik.
Energy  informatics adalah  suatu disiplin  ilmu  yang  berkaitan  dengan pengumpulan,  analisis,  pemodelan,  dan pemanfaatan data untuk mengelola, memantau, dan mengoptimalkan penggunaan energy [4−5]. Salah satu aspek penting  dalam  energy  informatics  adalah penggunaan  metode  machine  learning untuk memodelkan dan memprediksi konsumsi  energi  pada  sberbagai  aplikasi bangunan  termaksuk  beban  pemanasan  dan pendinginan  [5],  [6]. Artificial  Neural Network (ANN)  merupakan  sebuah  teknik atau pendekatan pengolahan informasi yang terinspirasi  oleh  cara  kerja  sistem  saraf biologis,  khususnya  pada  sel  otak  manusia dalam memproses informasi. Neural Network terdiri  dari  sejumlah  besar elemen pemrosesan informasi ( neuron ) yang saling terhubung dan bekerja bersama-sama untuk menyelesaikan  sebuah  masalah  tertentu, yang  pada  umumnya  adalah  masalah klasifikasi ataupun prediksi [7].
Banyak  penelitian  terdahulu  yang telah membahas penggunaan metode machine  learning dengan  algoritma  ANN untuk  memprediksi  efisiensi  energi  seperti [1],  yang  memprediksi  kinerja  energi bangunan  menggunakan  berbagai  teknik data mining .  Penelitian  ini  melibatkan penggunaan  berbagai  teknik  termasuk
Support Vector Regression (SVR), Artificial Neural
Network (ANN), Classification  and  Regression  Tree , Chi- squared  Automatic  Interaction  Detector , General  Linear  Regression ,  dan  model ensambel.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari 768  set  data  eksperimental  dengan  8 parameter  masukan  dan  2  parameter keluaran  ( cooling  load dan heating  load ).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANN  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan dengan model lainnya, hal ini dapat dilihat dari kesalahan persentase rata- rata  yang  lebih  rendah  dari  4%.  Pada  studi yang  dilakukan  [8],  juga  ditemukan  bahwa ANN  lebih  efektif  dalam  melakukan prediksi beban pemanasan dan pendinginan dibandingkan  dengan  pendekatan  lain seperti analisis  regresi  dan Random  Forest . Pada  penelitian  tersebut  ketiga  model machine  learning  diuji  menggunakan  data simulasi 12 bangunan yang berbeda dengan 8 fitur masukan dan 2 variabel output . Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan  di  atas  dan  dampak  positif  dari penelitian  terdahulu  menggunakan  ANN sebagai  pemodelan  untuk  memprediksi beban pemanasan dan pendinginan bangunan. Penelitian ini, merancang sebuah pemodelan machine  learning dengan  ANN dan menerapkan seleksi fitur menggunakan korelasi Pearson dalam menentukan variabel  input.  Korelasi  Pearson  adalah metode  statistik  yang  digunakan  untuk mengukur  hubungan  linear  antara  dua
variabel numerik[9], sehingga dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur yang  memiliki  hubungan  kuat  dan  relevan dengan  variabel output .  Dengan  memilih fitur-fitur  yang  memiliki  korelasi  yang tinggi  dengan  variabel output ,  dapat mengurangi dimensi data dan meningkatkan efisiensi pemodelan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan jenis penelitian eksperimental dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Penelitian eksperimental adalah jenis penelitian yang dilakukan dengan mengontrol variabel-variabel penelitian dan memvariasikan  satu  atau  beberapa  variabel independen  untuk  melihat  pengaruhnya terhadap  variabel  dependen  [10].  Pada penelitian ini dilakukan sebuah perancangan model machine learning untuk memprediksi  konsumsi  energi  bangunan seperti  beban  pemanasan  dan  pendinginan berdasarkan fitur bangunan. Fitur bangunan yang  akan  digunakan  sebagai  input  dalam datataset  pelatihan  ditentukan  dengan korelasi  Pearson,  dimana  fitur  yang memiliki korelasi dangat lemah dihilangkan darai dataset. Pemodelan dibuat menggunakan  bahasa  pemograman python dengan framework Tanserflow dan dijalankan  di google  colab .  Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Diagram Alir Penelitian

## Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini,  berasal  dari  publikasi  [6], tentang  efisiensi  energi  12  jenis  bangunan yang  disimulasikan  dalam Ecotect .  Semua bangunan  memiliki  volume  yang  sama (771,75  m3)  dan  menggunakan  material yang  sama  untuk  setiap  blok,  tetapi memiliki luas permukaan dan dimensi yang berbeda.  Data  simulasi  mengasumsikan bahwa aktivitas di dalam bangunan bersifat statis.
Eksperimen ini menginvestigasi delapan  parameter  masukan  dan  dua parameter  keluaran  dari  bangunan  hunian, yaitu kepadatan relatif (RC), luas permukaan,  luas  dinding,  luas  atap,  tinggi keseluruhan,  orientasi,  luas  kaca,  distribusi kaca,  beban  pendinginan  dan  beban pemanasan. Statistik dataset efisiensi energy  yang  digunakan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Statistik dataset No. Variabel Kategori Min Max Mean 1 Kepadatan relatif Input 0.62 0.98 0.76 2 Luas permukaan ( 𝒎 𝟐 ) Input 514.5 808.5 671.7 3 Luas dinding ( 𝒎 𝟐 ) Input 245 416.5 318.5 4 Luas atap ( 𝒎 𝟐 ) Input 110.25 220.5 176.6 5 Tinggi keseluruhan (m) Input 3.5 7 5.25 6 Orientasi Input 2 5 3.5 7 Luas kaca Input 0 0.4 0.23 8 Distribusi kaca Input 0 5 2.81 9 Beban pendinginan (kWh/ 𝒎 𝟐 ) Output 6.01 43.1 22.3 10 Bebab pemanasan (kWh/ 𝒎 𝟐 ) Output 10.9 48.03 24.58

## Fitur Selection
Seleksi  fitur  adalah  proses  memilih subset  variabel  input  yang  paling  relevan dengan  variabel  output  [11]  .  Tujuannya adalah mengurangi dimensi data, meningkatkan  kinerja  model,  menghindari overfitting, dan menghemat waktu komputasi  [12].  Dalam  penelitian  ini, variabel  input  dipilih  berdasarkan  korelasi Pearson.  Variabel  input  yang  memiliki korelasi  yang  sangat  rendah    dengan variabel  output  akan  dihilangkan  dari dataset  pelatihan.  Korelasi  Pearson  dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 1

## …………………..(1)
Dimana  r_xy  adalah  koefisien  korelasi Pearson, Σxy adalah jumlah perkalian x dan y,  n  adalah  ukuran  sampel,  x  adalah variabel  independen,  y  adalah  variabel dependen,  dan  S  adalah  standar  deviasi  . Nilai  koefisien  korelasi  berkisar  dari  -1 hingga  1.  Nilai  -1  menunjukkan  korelasi
negatif  yang  kuat  antara  kedua  variabel, nilai 0 menunjukkan tidak ada korelasi, dan nilai  1  menunjukkan  korelasi  positif  yang kuat [13].

## Pelatihan Model
Arsitektur  Artificial  Neural  Network (ANN) yang digunakan dalam penelitian ini terdiri  dari  tiga  lapisan  utama  yang  saling terhubung,  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 2.
Gambar 2 . Arsitektur ANN
Layer  pertama  adalah  layer  input, yang  mengakomodasi  sejumlah  neuron sesuai  dengan  jumlah  variabel  input  dalam dataset.  Layer  kedua  terdiri  dari  beberapa layer  tersembunyi  ( hidden  layer )  yang bertugas  untuk  mengekstraksi  informasi yang relevan dari input sebelum meneruskannya ke layer output. Layer-layer tersembunyi ini menggunakan fungsi aktivasi  ReLU  ( Rectified  Linear  Unit ) untuk mengatasi masalah vanishing gradient  dan  mempercepat  konvergensi model.  Layer  terakhir  adalah  layer  output yang  memberikan  hasil  prediksi  beban pemanasan  dan  pendinginan  bangunan. Selama  proses  pelatihan  model,  juga dilakukan  pencarian  parameter  terbaik dengan  menggunakan  teknik  grid  search
untuk  mengoptimalkan  kinerja  model. Proses  pencarian  parameter  ini  mencakup pengujian optimizer,  learning  rate ,  dan batch  size yang  berbeda,  yang  bertujuan untuk  mendapatkan  konfigurasi  terbaik untuk  model  ANN.  Setelah  pelatihan, model  dievaluasi  menggunakan  tiga  metrik evaluasi,  yaitu Mean  Absolute  Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE),  dan R-squared .  Metrik  evaluasi dapat  dihitung  menggunakan  persamaan berikut :
Mean Absolute Error (MAE)
𝑀𝐴𝐸  = 𝑖 𝑁 ∑|𝑦 𝑖 −   𝑧 𝑖 | ……………….. (2)
Dimana i adalah indeks dari data pada sample,  N  adalah  jumlah  total  sample,  y i
adalah nilai aktual dari data ke-i, sedangkan z_i  adalah  nilai  prediksi  dari  model  untuk data ke-i.

## Root Mean Square Error (RMSE)
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑓(𝑋 𝑖 ) − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ……..(3)
Dimana  n  adalah  jumlah  data  yang digunakan  untuk  menguji  model,  f(X i ) adalah  nilai  yang  diprediksi  oleh  model untuk data ke-i, Y_i adalah nilai sebenarnya untuk data ke-i.
R-squared
𝑅 = ∑ =𝟏(𝒇(𝑿 𝒊 )−𝒇(𝑿 ̅))(𝒀 𝒊 −𝒀 ̅) 𝒏 𝒊 √∑ (𝒇(𝑿 𝒊 )−𝒇(𝑿 ̅ 𝒏 𝒊=𝟏 )) 𝟐 √∑ 𝒀 𝒊 − 𝒀 ̅) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 ………(4)
Dimana  f(Xi)  adalah  nilai  prediksi dari  variabel  dependen  (Y)  berdasarkan variabel independen (X) pada observasi ke- i,  f(X ̅)  adalah  rata-rata  dari  semua  nilai prediksi  f(Xi)  pada  seluruh  observasi,  Yi adalah  nilai  observasi  aktual  dari  variabel dependen  pada  observasi  ke-i,  Y ̅  adalah rata-rata dari semua nilai observasi Yi pada seluruh observasi, dan n adalah jumlah total observasi.

## Validasi model
Cross-Validation (CV)  adalah  salah satu  teknik  validasi  model  yang  umum digunakan  dalam machine  learning .  Pada CV, dataset dibagi menjadi beberapa subset yang  disebut fold ,  di  mana  salah  satu fold digunakan sebagai data pengujian dan fold- fold lainnya  digunakan  sebagai  data pelatihan [14]. Pada penelitian ini model di validasi  menggunakan  CV  dengan  k=10, yang  berarti  data  dibagi  menjadi  10 fold . Dengan menggunakan CV k=10, penelitian ini dapat mengevaluasi model ANN dengan
lebih kuat karena model diuji pada berbagai kombinasi  data  pengujian  dan  pelatihan, yang  meminimalkan  risiko overfitting dan memastikan bahwa model dapat menggeneralisasi  dengan  baik  pada  data baru.  Setiap fold dievaluasi  menggunakan metrik  evaluasi  seperti  MAE,  RMSE,  dan R-squared.  Sehingga  hasil  evaluasi  dari keseluruhan iterasi digunakan untuk menghitung  rata-rata  performa  model secara keseluruhan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Dataset
Dataset  ini  merupakan  data  dari simulasi,  untuk  menghasilkan  berbagai bentuk  bangunan  yang  berbeda  dengan mengambil  kubus  dasar  (3,5  ×  3,5  ×  3,5). Ada  12  bentuk  bangunan  yang  dihasilkan, dan  setiap  bentuk  bangunan  terdiri  dari  18 elemen dasar (kubus-kubus kecil). Meskipun  volume  semua  bangunan  sama, yaitu  771,75  m3,  namun  setiap  kubus memiliki luas permukaan dan dimensi yang berbeda  [6].  Simulasi  dilakukan  di  daerah Athens Yunani, dengan menggabungkan 12 bentuk  bangunan,  tiga  variasi  area  kaca, lima  distribusi  area  kaca,  dan  empat orientasi, terdapat total 12 × 3 × 5 × 4 = 720 sampel bangunan yang dihasilkan. Selanjutnya, ada 12 bentuk bangunan untuk keempat  orientasi  tanpa  area  kaca.  Dengan demikian, secara keseluruhan, ada 12 × 3 × 5 × 4 + 12 × 4 = 768 bangunan yang telah diuji.  Setiap  bangunan  dari  768  bangunan yang dihasilkan memiliki delapan parameter  bangunan  yang  menjadi  variabel masukan dan dua variabel output. Distribusi data  efisiensi  energi  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3.
(a)
(b)
Gambar 3 . Distribusi variable input (a) dan distribusi variable output (b)

## Fitur seleksi
Seleksi  fitur  adalah  proses  memilih subset fitur (variabel) dari sekumpulan fitur yang  tersedia  dalam  dataset.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengidentifikasi  dan mempertahankan  hanya  fitur-fitur  yang paling relevan atau penting untuk membangun model prediksi yang baik [15].
Seleksi fitur pada penelitian ini menggunakan  korelasi  pearson,  dimana variabel  input  yang  memiliki  korelasi sangat  kecil  (-0.1  hingga  0.1)  dengan variabel  output  seperti  beban  pemanasan dan  pendinginan  dihilangkan  dari  dataset untuk  pelatihan  model  ANN.  Hasil  seleksi fitur  menggunakan  korelasi  pearson  dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil Korelasi Fitur Bangunan dengan Beban Pemanasan dan Pendinginan
Berdasarkan  hasil  korelasi  pearson dapat  dilihat  bahwa  ada  dua  variabel  input yang  memiliki  nilai  korelasi  dibawah  nilai yang sudah ditentukan, yaitu distribusi kaca dan  orientasi.  Varibel  ini  memiliki  korelasi yang  sangat  lemah  dan  bahhkan  tidak memiliki  korelasi  dengan  kedua  variabel target.  Namun,  terdapat  hasil  yang  berbeda dari  variabel  tinggi  keseluruhan  bangunan ( Overall  height ),  yang    memiliki  korelasi positif  yang  sangat  kuat  dengan  beban pemanasan dan pendinginan dengan masing-masing nilai  sebesar 0.89  dan  0.90. Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa  semakin tinggi suatu bangunan maka akan mengakibatkan peningkatan beban pemanasan dan pendinginan untuk bangunan tersebut.  Hasil ini sejalan dengan penelitian  terdahulu  di  bidang  manajemen energi  bangunan  [16],  yang  menunjukkan bahwa  tinggi  bangunan  merupakan  salah satu  faktor  yang  mempengaruhi  konsumsi energi,  terutama  dalam  hal  pemanasan  dan pendinginan.  Bangunan  yang  lebih  tinggi cenderung  memiliki  volume  interior  yang lebih besar, yang pada gilirannya memerlukan  lebih  banyak  energi  untuk mempertahankan  suhu  di  dalamnya.  Selain itu,  juga  dapat  dilihat  bahwa  kepadatan relatif, luas dinding dan luas kaca memiliki
korelasi  positif  dengan  beban  pemanasan dan  pendinginan.  Ini  menunjukkan  bahwa semakin  tinggi  kepadatan  relatif  bangunan (seberapa  padatnya  bangunan),  semakin besar  luas  dinding,  dan  semakin  besar  luas kaca,  maka  semakin  besar  pula  kebutuhan energi  untuk  pemanasan  dan  pendinginan bangunan.  Hasil  yang  berbeda  diperoleh dari  luas  atap  ( Roof  Area )  dan  luas permukaan  ( Surface  Area )  yang    memiliki korelasi  negative  yang  cukup  kuat  untuk kedua  variabel  target  yaitu  -0.66  dan  -0.86 untuk  beban  pemanasan,  sedangkan  untuk beban pendinginan  sebesar -0.67 dan -0.86. Luas atap yang lebih besar dapat memungkinkan  penggunaan  energi  panas matahari  secara  maksimal,  yang  dapat membantu mengurangi kebutuhan pemanasan  dalam  ruangan.  Selain  itu,  luas atap  yang  besar  juga  dapat  berperan  dalam pengurangan hilangnya panas dari bangunan.

## Pelatihan Model
Setelah  seleksi  fitur  dengan  korelasi pearson,  diperoleh  enam  variabel  input yang  akan  digunakan  dalam  pelatihan model  ANN  untuk  memprediksi  beban pemanasan  dan  pendinginan.  Model  ANN dilatih  untuk  memprediksi  kedua  output
sekaligus,  dengan  variasi  dataset  yang dibagi  menjadi  80%  untuk  pelatihan  dan 20%  untuk  pengujian.  Selama  tahap pelatihan ini, dilakukan pencarian parameter  terbaik  untuk  model  ANN, seperti optimizer , learning  rate ,  dan batch size ,  melalui  penggunaan grid  search parameter. Parameter terbaik adalah parameter  yang  mampu  memperoleh  nilai MAE  dan  RMSE  terkecil  dan  nilai  R- squared terbesar.  Selain  itu,  pada  tahap
pelatihan  juga  diterapkan  metode  early stopping  untuk  mengoptimalkan  proses pelatihan  model  dengan  cara  yang  lebih efisien. Penggunaan early stopping bertujuan  untuk  menghentikan  pelatihan model  jika  terjadi overfitting atau  tidak terdapat  peningkatan  pada  nilai  validation loss  setelah  beberapa  iterasi.    Hasil pencarian  parameter  terbaik  menggunakan grid  search,  dapat  dilihat  pada  table  2  dan kinerja model dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 2. Hasil Pencarian Parameter Terbaik dengan Grid Search No Parameter Value 1 Optimizer Adam 2 Learning rate 0.001 3 Batch size 32 4 Epoch 309
Gambar 5. Loss dan Accuracy Pelatihan Model
Berdasarkan
hasil
pencarian parameter  terbaik  dengan  grid  search, diperoleh  optimizer  terbaik  adalah  Adam, learning  rate 0.001, batch  size 32  dan epoch 309. Kinerja dari setting- an parameter  model  ini  dapat  diamati  dengan melihat grafik loss saat pelatihan model, hal ini  dapat  membantu  untuk  memahami
terjadinya overffiting dan underfitfing pada model prediksi. Settingan parameter terbaik ini, memperoleh nilai loss pelatihan sebesar 1.461  dan loss pengujian  1.733.  Hasil prediksi  dengan  aktual  dapat  dilihat  pada gambar  6  dan  hasil  metric  evaluasi  saat pelatihan dapat dilihat pada table 3.
Gambar 6 . Perbandingan Hasil Prediksi Pada Pelatihan Model
Tabel 3. Metrik Evaluasi Pelatihan Model
Metrik evaluasi Heating Load Cooling Load Mean Absolute Error (MAE) 0.457 1.163 Root Mean Squared Error (RMSE) 0.628 1.74 R-squared (R2) 0.996 0.967
Hasil  prediksi  menggunakan  ANN menunjukkan  hasil  prediksi  yang  sangat baik, hal ini dapat dilihat dari hasil prediksi beban pemanasan yang memperoleh sebesar    MAE  0.457,  RMSE  0.68,  dan  R- squared  0.996,  sedangkan  hasil  prediksi beban  pendinginan  diperoleh  nilai  MAE 1.163,  RMSE  1.74  dan R-squared 0.967. Nilai R-squared yang  mendekati  1  untuk prediksi  beban  pemanasan,  menunjukkan bahwa  model  mampu  dengan  sangat  baik menjelaskan  variasi  dalam  data  beban pemanasan.  Sementara  itu,  nilai  R-squared sekitar 0.967 untuk prediksi beban pendinginan  juga  menunjukkan  performa yang  baik,  meskipun  sedikit  lebih  rendah dibandingkan dengan prediksi beban pemanasan. Berdasarkan hasil  keseluruhan dapat dilihat bahwa ANN mampu memprediksi  beban  pemanasan  bangunan dengan  lebih  baik  dari  beban  pendinginan.
Perbedaan  dalam  performa  antara  prediksi beban  pemanasan  dan  beban  pendinginan dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor, seperti  karakteristik  fisik  bangunan,  musim iklim, atau sumber data yang digunakan [1], [6], [16], [17].

## Evaluasi Model
Cross-validation adalah suatu metode yang  sering  digunakan  untuk  mengukur kinerja  model  machine  learning  dalam memprediksi  data  baru  yang  belum  pernah dilihat  sebelumnya.  Dalam  penelitian  ini, validasi  model  yang  digunakan  adalah  k- fold  cross-validation dengan  k=10  untuk mengevaluasi  keakuratan  prediksi  model ANN.  Dataset  akan  dibagi  menjadi  10 subset  yang  sama  besar,  dan  model  dilatih dan  dievaluasi  sebanyak  10  kali.  Pada setiap  iterasi,  salah  satu  subset  akan menjadi  subset  validasi,  dan  model  akan
dilatih  menggunakan  9  subset  lainnya sebagai  data  latih.  Pemilihan  CV  dengan jumlah k=10, tidak terlepas dari keseimbangan yang baik antara varians dan bias  dalam  estimasi  performa  model.  Jika jumlah  K  terlalu  kecil  maka  estimasi performa model cenderung memiliki varian yang tinggi, jumlah K 10 cukup besar untuk memberikan  perkiraan  yang  stabil  namun tidak  terlalu  besar  sehingga  masih  efisien dalam  penggunaan  data  [18].  Selain  itu, jumlah  K  10  juga  membantu  mengurangi risiko overfitting karena  model  dievaluasi pada  berbagai  subset  data  yang  berbeda, sehingga  lebih  mungkin  untuk  mendeteksi pola yang lebih umum [19].
Hasil prediksi model ANN menggunakan CV dengan k 10 dapat dilihat
pada  gambar  7  dan  hasil  metrik  evaluasi menggunakan CV dengan k 10 dapat dilihat pada  tabel  4.  Hasil  metrik  evaluasi  model menggunakan cross validation dengan k  10 menunjukkan bahwa model ANN memperoleh  MAE  sebesar  0.452,  RMSE sebesar  0.65,  dan  R-squared  sebesar  0.976 untuk prediksi beban pemanasan, sedangkan  hasil  evluasi  beban  pendinginan diperoleh  nilai  MAE  0.832,  RMSE  1.32, dan  R-squared  0.976.  Hasil  prediksi  model menggunakan  CV  dengan  k  10,  tidak  jauh berbeda  dengan  peforma  model  saat pelatihan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa model  ANN  yang  digunakan  memiliki performa  yang  stabil  dan  dapat  diandalkan dalam  melakukan  prediksi  pada  dataset yang lebih besar dan beragam.
Gambar 7. Perbandingan Hasil  Prediksi Model Menggunakan CV denganJumlah k 10
Tabel 4. Metrik Evaluasi Model Menggunakan CV dengan jumlah k 10
Metrik Evaluasi Heating Load Cooling Load Mean Absolute Error (MAE) 0.452 0.832 Root Mean Squared Error (RMSE) 0.65 1.32 R-squared (R2) 0.994 0.976

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pemodelan prediksi beban pemanasan dan pendinginan bangunan  menggunakan  Artificial  Neural Network  (ANN)  dapat  disimpulkan  bahwa korelasi  Pearson  dapat  digunakan  sebagai landasan  dalam  menentukan  variabel  input yang paling  relevan dengan  variabel target. Berdasarkan hasil korelasi pearson, diperoleh  6  fitur  bangunan  yang  memiliki korelasi diatas  nilai  yang sudah  ditentukan, baik  untuk  prediksi  beban  pemanasan maupun  beban  pendinginan,  dan  terdapat  2 fitur bangunan yang memiliki nilai korelasi dibawah  nilai  yang  sudah  ditentukan. Variabel  yang  memiliki  nilai  korelasi dibawah  nilai  yang  sudah  ditentukan dihilangkan  dari  dataset  pelatihan  model prediksi beban pemanasan dan pendinginan bangunan.  Hasil  pemodelan  dengan  seleksi fitur menggunakan korelasi Pearson memperoleh hasil prediksi yang sangat baik untuk kedua variabel target (beban pemanasan dan pendinginan). Hal ini dapat dilihat dari nilai metrik evaluasi yang cukup baik  saat  pelatihan  model  dan  saat  validasi menggunakan Cross Validation (CV) dengan k 10. Hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  seleksi  fitur  dengan korelasi  pearson  dapat  digunakan  untuk membantu  dalam  meningkatkan  peforma prediksi  machine  learning  menggunakan algoritma ANN.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.-S. Chou and D.-K. Bui, “Modeling heating and cooling loads by artificial intelligence for energy-efficient building  design,” Energy  Build. ,  vol. 82,  pp.  437–446,  Oct.  2014,  doi:
10.1016/j.enbuild.2014.07.036.
[2] B.  Chenari,  J.  Dias  Carrilho,  and  M. Gameiro da Silva, “Towards sustainable, energy-efficient and healthy ventilation strategies in buildings: A review,” Renew. Sustain.
Energy Rev. , vol. 59, pp. 1426–1447,
Jun. 2016, doi: 10.1016/j.rser.2016.01.074.
[3] A.  Saleh,  “Design  Of  Energy- Efficient  Buildings  And  Benefits  Of Enhancing  Reliance  On  Natural Lighting  Through  Maximizing  The External  Reflected  Component,” J. Al-Azhar  Univ.  Eng.  Sect. ,  vol.  11, no.  41,  pp.  1321–1325,  Oct.  2016, doi: 10.21608/auej.2016.19312.
[4] Watson, Boudreau, and Chen, “Information Systems and Environmentally Sustainable Development:  Energy  Informatics and  New  Directions  for  the  IS Community,” MIS  Q. ,  vol.  34,  no.  1, p. 23, 2010, doi: 10.2307/20721413.
[5] B. Huang, X. Bai, Z. Zhou, Q. Cui, D. Zhu, and R. Hu, “Energy informatics: Fundamentals  and  standardization,” ICT Express , vol. 3, no. 2, pp. 76–80, Jun. 2017, doi: 10.1016/j.icte.2017.05.006.
[6] A.  Tsanas  and  A.  Xifara,  “Accurate quantitative  estimation  of  energy performance  of  residential  buildings using  statistical  machine  learning tools,” Energy  Build. ,  vol.  49,  pp.
560–567, Jun. 2012, doi: 10.1016/j.enbuild.2012.03.003.
[7] Z.  Zhang,  “A  gentle  introduction  to artificial  neural  networks,” Ann.
Transl. Med. , vol. 4, no. 19, pp. 370– 370, Oct. 2016, doi: 10.21037/atm.2016.06.20.
[8] V. V. Mokeev, “Prediction of Heating Load  and  Cooling  Load  of  Buildings Using  Neural  Network,”  in 2019
International  Ural  Conference  on Electrical Power Engineering
(UralCon) , IEEE, Oct. 2019, pp. 417–
421. doi:
10.1109/URALCON.2019.8877655.
[9] D.  Leni,  M.  Muchlisinalahuddin,  M. Maimuzar,  H.  Haris,  and  H.  Hendra, “Analisis  Heatmap  Korelasi  dan Scatterplot  untuk  Mengidentifikasi Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Pelabelan  AC  efisiensi  Energi,” J.
Rekayasa  Mater.  Manufaktur  dan Energi ,  vol.  6,  no.  1,  Mar.  2023,  doi: 10.30596/rmme.v6i1.13133.
[10]  J. Hegde and B. Rokseth,
“Applications  of  machine  learning methods for engineering risk assessment  –  A  review,” Saf.  Sci. , vol.  122,  p.  104492,  Feb.  2020,  doi: 10.1016/j.ssci.2019.09.015.
[11]  P.  Ghosh et  al. ,  “Efficient  Prediction of  Cardiovascular  Disease  Using Machine  Learning  Algorithms  With Relief  and  LASSO  Feature  Selection Techniques,” IEEE Access , vol. 9, pp. 19304–19326, 2021, doi:
10.1109/ACCESS.2021.3053759.
[12]  M.  Ali  and  T.  Aittokallio,  “Machine learning and feature selection for drug response  prediction  in  precision oncology  applications,” Biophys. Rev. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  31–39,  Feb. 2019, doi: 10.1007/s12551-018-0446- z.
[13]  A.  Adriansyah,  D.  Leni,  and  R. Sumiati,  “Comparative  analysis  of energy-efficient  air  conditioner  based on  brand,” J.  Polimesin ,  vol.  21,  no.
04, Aug. 2023,
doi:
10.30811/jpl.v21i4.3625.
[14]  D.  Leni,  “Prediksi  Pelabelan  Rating AC  Efisiensi  Energi  Menggunakan Pemodelan  Machine  Learning,” J. Ilm. Momentum , vol. 19, no. 1, p. 12,
May 2023,
doi:
10.36499/jim.v19i1.7832. [15]  Y. Sugianela and T. Ahmad, “Pearson Correlation Attribute Evaluation- based  Feature  Selection  for  Intrusion Detection System,” in 2020 International  Conference  on  Smart Technology and Applications (ICoSTA) ,  IEEE,  Feb.  2020,  pp.  1–5. doi:
10.1109/ICoSTA48221.2020.157061 3717.
[16]  E. Resch, R. A. Bohne, T. Kvamsdal, and  J.  Lohne,  “Impact  of  Urban Density  and  Building  Height  on Energy  Use  in  Cities,” Energy Procedia ,  vol.  96,  pp.  800–814,  Sep.
2016, doi: 10.1016/j.egypro.2016.09.142.
[17]  S.  Papadopoulos,  E.  Azar,  W.-L. Woon,  and  C.  E.  Kontokosta, “Evaluation  of  tree-based  ensemble learning  algorithms  for  building energy  performance estimation,” J. Build. Perform. Simul. , vol. 11, no. 3, pp. 322–332, May 2018, doi:
10.1080/19401493.2017.1354919.
[18]  D. Leni,  “Pemilihan  Algoritma Machine  Learning  Yang  Optimal Untuk Prediksi Sifat Mekanik Aluminium,” J. EngineEnergi,
Manufaktur, dan Mater. , vol. 7, no. 1, pp. 35–44, 2023.
[19]  A. Mosavi, M. Salimi, S. Faizollahzadeh  Ardabili,  T.  Rabczuk, S.  Shamshirband,  and  A.  Varkonyi- Koczy,  “State  of  the  Art  of  Machine Learning  Models  in  Energy  Systems, a Systematic Review,” Energies ,  vol. 12,  no.  7,  p.  1301,  Apr.  2019,  doi: 10.3390/en12071301.