## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## KLASIFIKASI KONSUMSI ENERGI INDUSTRI BAJA MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING
Jajang Jaya Purnama 1) , Sri Rahayu 2*)
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri
2 Program Studi Informatika, Universitas Nusa Mandiri Perumahan Griya Srimahi Indah Blok F9 no. 12, Srimahi, Tambun Utara, Bekasi Email: 1 jajang.jjp@nusamandiri.ac.id , 2 srirahayu.rry@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: srirahayu.rry@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Human needs in fulfilling clothing, food and housing in today's life cannot be separated from the involvement of electrical energy. In several sectors of life, namely the household sector, industry, business, social, government office buildings, and public street lighting, electricity is needed. The energy consumption industry sector is relatively higher than other sectors, so it is necessary to control energy consumption, especially in the industrial sector. As a result, for a nation or region, forecasting the use of electrical energy becomes urgent and crucial. Research on this issue has emerged from various countries, for example, research from Korea on energy consumption prediction models for smart factories using a data mining algorithm that introduces and explores the steel industry energy consumption prediction model by producing the best model, namely Random Forest with an RMSE value of 7.33 in the test set. In addition, another study raised the title of an efficient energy consumption  prediction model for an analytical data of industrial buildings in a smart city by presenting and exploring a predictive energy consumption model based on data mining techniques for a smart small- scale steel industry in South Korea using variables such as lagging and current. main reactive power, lagging power factor  and  leading  current,  carbon  dioxide  emission  and  load  type.  Research  from Australia  is  also  not  left  behind, discussing the prediction of industrial energy consumption using data mining techniques which presents and explores energy consumption prediction models using a data mining approach for the steel industry to show that the Random Forest model can best predict energy consumption and outperform other conventional algorithms in comparison. This study presents a classification of energy consumption in the steel industry, in order to know the pattern of using light loads, medium loads, and maximum loads using data mining techniques on public data that is already available on this matter, with the aim that energy users in the steel industry are wiser in using energy because you already know the pattern of each load. The methods used include Random  Forest,  Decision Tree, Naïve Bayes and Artificial Neural Networks resulting in accuracy of 91.13%, 90.50%, 70.97% and 75.56%, so that the classification method is the most suitable for use. In classifying industrial energy consumption on the steel industry energy consumption dataset, Random Forest.
Keyword: Data Mining, Steel Industry Energy, Classification , Random Forest, Decision Tree.

## Abstrak
Kebutuhan  manusia  dalam  memenuhi  sandang,  pangan  dan  papan  pada  kehidupannya  saat  ini  tidak  terlepas  dari terlibatnya energi listrik. Pada beberapa sektor kehidupan, yaitu sektor  rumah tangga, industri, bisnis, sosial, gedung kantor pemerintah, dan penerangan jalan umum membutuhkan energi listrik. Sektor industri konsumsi energi relatif lebih tinggi dibandingkan sektor lainnya, sehingga perlu  adanya pengendalian konsumsi energi terutama di sektor industri. Akibatnya,  untuk  suatu  Bangsa  atau  wilayah,  prakiraan  penggunaan  energi  listrik  menjadi  mendesak  dan  krusial. Penelitian mengenai hal ini muncul dari berbagai negara misalnya penelitian asal Korea tentang model prediksi konsumsi energi  untuk  smart  factory  menggunakan  algoritma  data  mining  yang  memperkenalkan  dan  mengeksplorasi  model prediksi konsumsi energi industri baja dengan menghasilkan model  terbaik yaitu Random Forest dengan nilai RMSE 7,33 pada set pengujian. Selain itu, penelitian lain mengangkat judul model prediksi konsumsi energi yang efisien untuk suatu  data  analitik  bangunan  industri  di  kota  pintar  dengan  menyajikan  dan  mengeksplorasi  model  konsumsi  energi prediktif berdasarkan teknik penambangan data untuk industri baja skala kecil yang cerdas di Korea Selatan menggunakan variabel seperti lagging dan arus utama daya reaktif, faktor daya lagging dan arus terdepan, emisi karbon dioksida, dan jenis  beban.  Penelitian  asal Australia  juga  tidak  ketinggalan,  membahas  mengenai  prediksi  konsumsi  energi  industri menggunakan teknik data mining yang menyajikan dan mengeksplorasi model prediksi konsumsi energi menggunakan pendekatan  data  mining  untuk  industri  baja  hingga  menunjukkan  bahwa  model  Random  Forest  dapat  memprediksi konsumsi energi terbaik dan mengungguli algoritma konvensional lainnya dalam perbandingan. Penelitian ini menyajikan klasifikasi konsumsi energi pada industri baja, agar dapat diketahui pola penggunaan beban ringan, beban sedang, dan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
beban maksimum menggunakan teknik data mining pada data publik yang sudah tersedia mengenai hal tersebut, dengan tujuan para pengguna energi di industri baja lebih bijak dalam menggunakan energi karena telah mengetahui pola masing- masing beban. Dengan metode yang digunakan diantaranya Random Forest, Decision Tree, Naïve Bayes dan Artificial Neural  Network  menghasilkan  akurasi  berturut-turut  yaitu  91,13%,  90,50%,  70,97%  dan  75,56%,  sehingga  metode klasifikasi yang paling cocok digunakan dalam melakukan klasifikasi konsumsi energi industri pada dataset steel industry energy consumption adalah Random Forest.
Kata Kunci: Data Mining, Energi Industri Baja, Klasifikasi , Random Forest, Decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan manusia dalam memenuhi sandang, pangan dan papan pada kehidupannya saat ini tidak terlepas dari terlibatnya energi listrik. Pada beberapa sektor kehidupan,  yaitu sektor  rumah tangga, industri, bisnis, sosial, gedung kantor  pemerintah,  dan  penerangan  jalan  umum  membutuhkan  energi  listrik  [1].Akibatnya,  untuk  suatu  Bangsa  atau wilayah, prakiraan penggunaan energi listrik menjadi mendesak dan krusial [2]. Dari beberapa sektor yang disebutkan, sektor industri konsumsi energi  relatif lebih tinggi dibandingkan sektor lainnya.  Sehingga perlu adanya pengendalian konsumsi energi terutama di sektor industri.
Banyak negara-negara terus melakukan penelitian untuk mengoptimalkan konsumsi energi dan menyalurkan listrik dengan cara yang konsisten. Penelitian mengenai hal ini pernah dilakukan beberapa peneliti, diantaranya penelitian asal Korea tentang model prediksi konsumsi energi untuk smart factory menggunakan algoritma data mining oleh [3] yang memperkenalkan dan mengeksplorasi model prediksi konsumsi energi industri baja dengan menghasilkan model  terbaik yaitu Random Forest dengan nilai RMSE 7,33 pada set pengujian. Selain itu, penelitian lain mengangkat judul model prediksi konsumsi energi yang efisien untuk suatu data analitik bangunan industri di kota pintar dengan menyajikan dan mengeksplorasi model konsumsi energi prediktif berdasarkan teknik penambangan data untuk industri baja skala kecil yang cerdas di Korea Selatan menggunakan variabel seperti lagging dan arus utama daya reaktif, faktor daya lagging dan arus  terdepan,  emisi  karbon  dioksida,  dan  jenis  beban  [4].  Selanjutnya  penelitian  asal Australia  mengenai  prediksi konsumsi energi industri menggunakan teknik data mining oleh [5] yang menyajikan dan mengeksplorasi model prediksi konsumsi energi menggunakan pendekatan data mining untuk industri baja hingga menunjukkan bahwa model Random Forest  dapat  memprediksi  konsumsi  energi  terbaik  dan  mengungguli  algoritma  konvensional  lainnya  dalam perbandingan.
Dari beberapa penelitian yang pernah dilakukan dan permasalahan yang terjadi terhadap konsumsi energi industri, pada penelitian ini akan menyajikan klasifikasi konsumsi energi pada industri baja, agar dapat diketahui pola penggunaan beban ringan, beban sedang, dan beban maksimum menggunakan teknik data mining pada data publik yang sudah tersedia mengenai hal tersebut, dengan tujuan para pengguna energi di industri baja lebih bijak dalam menggunakan energi karena telah mengetahui pola masing-masing beban.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini digambarkan pada diagram  alur seperti dibawah ini:
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Hasil Uji Cross Validation Klasifikasi Preprocessing Dataset

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 2.1 Dataset
Dalam sebuah penelitian dataset menjadi bahan utama untuk diolah menggunakan algoritma, penelitian ini menggunakan dataset steel industry  energy consumption yang diperoleh dari website UCI  Repository .  Dataset steel industry energy consumption dipublikasikan tahun 30 Maret 2021 dengan instance sebanyak 35040 dan memiliki 10 atribut diantaranya : Industry Energy Consumption , Lagging Current Reactive Power , Leading Current Reactive Power , tCO2(CO2) , Lagging Current Power Factor , Leading Current Power Factor , Number of Seconds from Midnight , Week status , Day of week , Load Type dengan detail informasinya diuraikan dalam tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Dataset No Data Variables Type Measurement 1 Industry Energy Consumption Continuous kWh 2 Lagging Current Reactive Power Continuous kVarh 3 Lagging Current Reactive Power Continuous kVarh 4 tCO2(CO2) Continuous Ppm 5 Lagging Current Power Factor Continuous % 6 Leading Current Power Factor Continuous % 7 Number of Seconds from Midnight Continuous S 8 Week status Categorical (Weekend(0) or a Weekday(1)) 9 Day of week Categorical Sunday, Monday … Saturday 10 Load Type Categorical Light Load, Medium Load, Maximum Load

## 2.2 Preprocessing
Sebelum melakukan klasifikasi, agar mempermudah proses interpretasi, terlebih dahulu dilakukan preprocessing . Pada penelitian ini tahap preprocessing yang dilakukan adalah dengan memilih atribut menggunakan tools pada aplikasi data mining dan transportasi data menggunakan normalisasi, kemudian hasilnya digunakan untuk melakukan klasifikasi dan diambil preprocessing mana  yang lebih baik, pada penelitian ini  akan dibahas keduanya, dengan pengertian masing- masing adalah sebagai berikut:
a. Proses seleksi atribut, merupakan tahapan untuk memilih atribut-atribut dalam dataset yang memiliki korelasi terhadap kelasnya  [6]. Feature selection dapat didekati dengan beberapa metode, antara lain adalah wrapper , filter , dan embedded . Fitur yang biasanya digunakan dalam pemilihan atribut adalah nilai korelasi dan mutual information . Correlation Feature Selection (CFS) merupakan teknik yang menerapkan fitur korelasi dan mutual

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
information .  CFS  memilih  atribut  dengan  menghitung  korelasi  antara  atribut  dan  kelas  serta  korelasi  antara atribut dan  atribut lainnya, CFS akan memilih atribut dengan nilai korelasi dengan kelas yang sangat tinggi namun nilai korelasi antar atribut memiliki nilai yang kecil [7][8]. Gambar 2 dibawah ini merupakan tampilan dari aplikasi data mining, WEKA dalam melakukan seleksi atribut:
Gambar 2. Tampilan Seleksi Atribut pada WEKA
b. Normalisasi adalah  proses penskalaan nilai atribut dari data sehingga bisa terletak pada  rentang  tertentu [9]. Berikut  beberapa  tahap normalisasi yang dilakukan :
1. Min-Max Normalization merupakan  metode normalisasi  dengan melakukan   transformasi   linier   terhadap data   asli sehingga       menghasilkan keseimbangan       nilai perbandingan  antara  data  saat  sebelum  dan sesudah proses.  Metode  ini  dapat  menggunakan  rumus sebagai berikut :
2. Z-score Normalization merupakan  metode  normalisasi    berdasarkan  mean (nilai rata-rata) dan standard deviation (deviasi standar) dari   data.   Metode   ini   sangat   berguna   jika   tidak diketahui  nilai  aktual minimum  dan  maksimum  dari data. Rumus yang digunakan sebagai berikut :
3. Decimal scaling merupakan    metode    normalisasi    dengan menggerakkan  nilai  desimal  dari  data  ke arah  yang diinginkan. Formula yang digunakan sebagai berikut :

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi dapat didefinisikan sebagai pekerjaan yang melakukan pelatihan/pembelajaran terhadap fungsi target yang memetakan setiap set atribut (fitur) kesatu jumlah label kelas yang tersedia, bisa juga diartikan pekerjaan menilai objek data  untuk  memasukkannya  ke  dalam  kelas  tertentu  dari  jumlah  kelas  yang  tersedia  [10].  Klasifikasi  melakukan pembangunan model berdasarkan data latih yang ada, kemudian menggunakan model tersebut untuk mengklasifikasikan pada data yang baru, dengan tujuan sistem yang dibangun nantinya dapat melakukan klasifikasi semua data set dengan benar, keberhasilannya  perlu dilakukan pengukuran setelah pola terbentuk [11]. Tahap  Klasifikasi pada penelitian ini dilakukan menggunakan beberapa algoritma diantaranya:
a. Random Forest , merupakan salah   satu   jenis   algoritma klasifikasi yang terdiri dari lebih satu pohon keputusan yang setiap pohon keputusan dibentuk bergantung pada nilai-nilai vector  acak  sampel  secara  independen  dan identik  didistribusikan  yang  sama  untuk  semua  pohon [12]. Metode   ini merupakan   salah   satu   metode klasifikasi    yang    sangat    akurat    digunakan    dalam melakukan  prediksi,bisa  menangani inputan  variabel yang  sangat  besar  jumlahnya  tanpa overfitting ,  dan membantu menghilangkan    korelasi    antara    pohon keputusan  seperti  karakteristik ensemble  methods [13].
b. Decision Tree ,  merupakan    algoritma pengambilan  keputusan  yang  melakukan  partisi rekursif    atas    ruang instance , sebuah pohon keputusan  tipikal  terdiri  dari simpul  internal,  tepi dan  simpul  daun.  Setiap  simpul

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
internal disebut simpul  keputusan  yang  mewakili  tes  pada  atribut atau   subset   atribut,   dan   masing-masing edge  diberi  label  dengan  nilai  spesifik  atau  rentang  nilai  atribut  input  [14].  Pengklasifikasi Decision    Tree memperoleh  akurasi  yang  serupa  dan terkadang   lebih   baik   jika   dibandingkan   dengan metode klasifikasi lainnya [15].
c. Naïve bayes , merupakan  sebuah  pengklasifikasian probabilistik    sederhana    yang    menghitung    sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai    dari    dataset    yang    diberikan,  juga dikemukakan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya [16].
d. Artificial Neural Network , atau jaringan    syaraf tiruan adalah model    non-linear    yang rumit dibangun   dari komponen   yang   secara   individu berperilaku  mirip seperti model  regresi yang dapat merepresentasikan sebuah grafik,   dan   beberapa   sub-grafik tampaknya ada integritas yang   sama   dengan   gerbang   logika. struktur   dari   jaringan neuron atau saraf secara terperinci dirancang  terlebih  dahulu [17].
Aplikasi yang digunakan untuk pembelajaran mesin menggunakan aplikasi WEKA 3.8 pada sistem operasi Windows 11 dengan spesifikasi personal computer sebagai berikut :
Tabel 2. Spesifikasi Personal Computer Processor intel® core™ i7-8565U CPU 1.80 GHz 1.99 GHz RAM 8.00 GB

## 2.4 Uji Cross Validation
Cross validation adalah pengujian standar yang dilakukan untuk memprediksi error rate dan lain-lain [18] . K-Fold  Cross Validation adalah  salah  satu  dari  jenis  pengujian cross  validation yang  berfungsi  untuk menilai   kinerja   proses sebuah   metode   algoritma   dengan   membagi   sampel   data   secara   acak   dan mengelompokkan data tersebut sebanyak nilai K k-fold . Kemudian salah satu kelompok k-fold tersebut akan dijadikan sebagai data uji sedangkan sisa kelompok yang lain akan dijadikan sebagai data latih [19]. Penelitian ini menggunakan  teknik k-fold cross validation dengan cara kerja 10 kali pengulangan 1 kali untuk pengujian sisanya pelatihan yang dilakukan berulang kali sebanyak 10 kali secara bergantian yang akan menghasilkan hasil accuracy, TP Rate, FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, ROC.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari tahapan metode penelitian yang dilakukan, kita mengetahui bahwa preprocessing dilakukan dengan 2 metode yaitu atribut selection dan normalisasi kemudian hasilnya masing-masing dilakukan pada 4 model klasifikasi. Pada penelitian ini, terdapat 3 kelas yang dilkasifikasi yaitu  beban ringan (a), beban sedang (b), dan beban maksimum (c). Hasil dari pengujian masing-masing algoritma ini akan dipaparkan pada pembahasan berikut:

## 3.1 Pengujian Algoritma dengan Atribut Selection
Hasil  dari  pengujian  algoritma Random  Forest , Decision  Tree , Naive  Bayes ,  dan Artificial  Neural  Network yang dihasilkan dari preprocessing menggunakan atribut selection disajikan pada poin-poin berikut ini, diantaranya:
3.1.1 Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi Random Forest Hasil pengujian algoritma Random Forest dengan penerapan preprocessing menggunakan atribut selection pada 3 kelas disajikan dengan perhitungan menggunakan confusion matrix pada tabel 3 kemudian dihitung dan menghasilkan akurasi sebesar 86,45% . Confusion matrix adalah sebuah tabel yang menyatakan jumlah data uji yang benar diklasifikasikan dan jumlah data uji yang salah diklasifikasikan [20] .

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Tabel 3. Confusion Matrix
Algoritma Random Forest Attribute Selection
a b c a 16764 1304 4 b 479 7768 1449 c 298 1213 5761
Akurasi       = (TP+TN / TP+TN+FP+FN) = 16764+7768+5761 / 16764 + 1304 + 4 + 479 + 7768 + 1449 + 298 + 1213 + 5761 = 30.293 / 35040
= 86,45%

## 3.1.2 Hasil Algoritma Klasifikasi Decision Tree
Hasil pengujian  algoritma Decision Tree dengan penerapan preprocessing menggunakan atribut selection pada 3 kelas disajikan dengan perhitungan menggunakan confusion matrix pada tabel 4 kemudian dihitung dan menghasilkan akurasi sebesar 86,67%.

## Tabel 4. Confusion Matrix
Algoritma Decision Tree Attribute Selection
a b c a 16884 1184 4 b 545 7754 1397 c 331 1207 5734
Akurasi       = (TP+TN / TP+TN+FP+FN) = 16884+7754+5734 / 16884 + 1184 + 4 + 545 + 7754 + 1397 + 331 + 1207 + 5734 = 30.372 / 35040
= 86,67%

## 3.1.3 Hasil Algoritma Klasifikasi Naive Bayes
Hasil pengujian algoritma Naive Bayes dengan penerapan preprocessing menggunakan atribut selection pada 3 kelas disajikan dengan perhitungan menggunakan confusion matrix pada tabel 5 kemudian dihitung dan menghasilkan akurasi sebesar 73,07%.
Tabel 5. Confusion Matrix
Algoritma Naive Bayes Atribut Selection a b c a 15150 2235 687 b 1837 5315 2544 c 2544 1588 5141

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Akurasi       = (TP+TN / TP+TN+FP+FN) = 15150+5315+5141 / 15150 + 2235 + 687 + 1837 + 5315 + 2544 + 2544 + 1588 + 5141 = 25.606 / 35040 = 73,07%

## 3.1.4 Hasil Algoritma Klasifikasi Artificial Neural Network
Hasil pengujian algoritma Artificial Neural Network dengan penerapan preprocessing menggunakan atribut selection pada 3 kelas disajikan dengan perhitungan menggunakan confusion matrix pada tabel 6 kemudian dihitung dan menghasilkan akurasi sebesar 68,43%.
Tabel 6. Confusion Matrix Algoritma Artificial Neural Network Atribut Selection a b c a 15250 2082 740 b 2058 5687 1951 c 1049 3182 3041
Akurasi       = (TP+TN / TP+TN+FP+FN)
= 15250+5687+3041 / 15250 + 2082 + 740 + 2058 + 5687 + 1951 + 1049 + 3182 + 3041 = 23.978 / 35040
= 68,43%
Pada tabel 7 berikut ini disajikan hasil dari pengujian  algoritma Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB),  dan Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan preprocessing menggunakan atribut  selection .  Hasil pengujian ini diantaranya  adalah mendapatkan nilai akurasi yang merupakan derajat  ketepatan antara nilai yang diukur  dengan  nilai  sebenarnya  [21], TP  Rate yang  merupakan  persentase  dari  kelas  positif  yang  berhasil diklasifikasi sebagai kelas positif, FP Rate yang merupakan kelas negatif yang diklasifikasi sebagai kelas positif [22], Precission yang merupakan proporsi jumlah dokumen teks yang relevan terkendali diantara semua dokumen teks yang terpilih oleh sistem, Recall merupakan proporsi jumlah dokumen teks yang relevan terkendali diantara semua dokumen teks relevan yang ada pada koleksi [23], F-Measure adalah rata-rata harmoni dari presisi dan recall dan ROC Area menunjukkan metrik seberapa baik model dalam memprediksi [24]. ROC dapat digunakan untuk menganalisis model hasil klasifikasi [25].
Tabel 7. Hasil Pengujian Algoritma Atribut Selection
Model Accurate TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC RF 86,45 % 0,928 0,046 0,956 0,928 0,941 0,989 DT 86,67 % 0,934 0,052 0,951 0,934 0,942 0,988 NB 73,07 % 0,838 0,140 0,864 0,838 0,851 0,935 ANN 68,43% 0,844 0,183 0,831 0,844 0,837 0,925

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 3. Grafik Akurasi Algoritma Klasifikasi dengan Atribut Selection
Pada  gambar  3  disajikan  grafik  akurasi  algoritma-algoritma  yang  digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi  pada penelitian ini diantaranya Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), dan Artificial Neural Network (ANN) dengan preprocessing menggunakan atribut selection . Akurasi hasil dari pembelajaran mesin pada dataset steel industry energy consumption adalah metode Decision Tree (DT) sebesar 86,67%.
Gambar 4. Grafik Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi dengan Atribut Selection
Pada gambar 4 disajikan grafik hasil pengujian berupa TP Rate, FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, dan ROC algoritma-algoritma yang digunakan dalam melakukan klasifikasi pada penelitian ini diantaranya Random Forest (RF), Decision  Tree (DT), Naive  Bayes (NB),  dan Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan preprocessing menggunakan atribut selection .

## 3.2 Pengujian Algoritma dengan Normalisasi
Hasil  dari  pengujian  algoritma Random  Forest , Decision  Tree , Naive  Bayes ,  dan Artificial  Neural  Network yang dihasilkan dari preprocessing menggunakan normalisasi disajikan pada poin-poin berikut ini, diantaranya:
3.2.1 Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi Random Forest
Hasil pengujian algoritma Random Forest dengan penerapan preprocessing menggunakan normalisasi pada 3 kelas disajikan dengan perhitungan menggunakan confusion matrix pada tabel 8 kemudian dihitung dan menghasilkan akurasi sebesar 91,13%.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 8. Confusion Matrix Algoritma Random Forest Normalisasi a b c a 17688 341 43 b 332 8147 1217 c 84 1088 6100 Akurasi = (TP+TN / TP+TN+FP+FN) = 17688+8147+6100 / 17688 + 341 + 43 + 332 + 8147 + 1217 + 84 + 1088 + 6100 = 31.935 / 35040 = 91,13%

## 3.2.2 Hasil Algoritma Klasifikasi Decision Tree
Hasil pengujian algoritma Decision Tree dengan penerapan preprocessing menggunakan normalisasi pada 3 kelas  disajikan  dengan  perhitungan  menggunakan confusion  matrix pada  tabel  9  kemudian  dihitung  dan menghasilkan akurasi sebesar 86,67%.
Tabel 9. Confusion Matrix
Algoritma Decision Tree Normalisasi a b c a 17539 459 74 b 387 7960 1349 c 106 952 6214 Akurasi = (TP+TN / TP+TN+FP+FN) = 17539+7960+6214 / 17539+ 459 + 74 + 387 + 7960 + 1349 + 106 + 952 + 6214 = 31.713 / 35040 = 90,50%

## 3.2.3 Hasil Algoritma Klasifikasi Naive Bayes
Hasil pengujian  algoritma Naive Bayes dengan penerapan preprocessing menggunakan normalisasi pada 3 kelas disajikan dengan perhitungan menggunakan confusion  matrix pada tabel 10 kemudian dihitung dan menghasilkan akurasi sebesar 70,97%.
Tabel 10. Confusion Matrix Algoritma Naive Bayes Normalisasi a b c a 15047  1759 1266 b 1215 3698 4783 c 639 510 6123

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Akurasi = (TP+TN / TP+TN+FP+FN)
= 15047+3698+6123 / 15047+ 1759 + 1266 + 1215 + 3698 + 4783 + 639 + 510 + 6123 = 24.868 / 35040
= 70,97%

## 3.2.4 Hasil Algoritma Klasifikasi Artificial Neural Network
Hasil  pengujian  algoritma Artificial  Neural  Network dengan  penerapan preprocessing menggunakan normalisasi  pada  3  kelas  disajikan  dengan  perhitungan  menggunakan confusion  matrix pada  tabel  11 kemudian dihitung dan menghasilkan akurasi sebesar 75,56%.
Tabel 11. Confusion Matrix
Algoritma Artificial Neural Network Normalisasi a b c a 16319 1211 542 b 1289 5657 2750 c 512 2257 4503 Akurasi = (TP+TN / TP+TN+FP+FN) = 16319+5657+4503 / 16319+ 1211 + 542 + 1289 + 5657 + 2750 + 512 + 2257 + 4503 = 26.479 / 35040 = 75,56%
Pada tabel 12 berikut ini disajikan hasil dari pengujian algoritma Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), dan Artificial Neural Network (ANN) dengan preprocessing menggunakan normalisasi. Hasil pengujian ini diantaranya adalah mendapatkan nilai akurasi, TP Rate, FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, dan ROC.

## Tabel 12. Hasil Pengujian Algoritma
Model Accurate TP Rate FP Rate Precision Recall F- Measure ROC RF 91.13% 0.979 0.025 0.977 0.979 0.978 0.998 DT 90.50% 0.971 0.029 0.973 0.971 0.972 0.992 NB 70.97% 0.833 0.109 0.890 0.833 0.860 0.928 ANN 75.56% 0.903 0.106 0.901 0.903 0.902 0.968
Pada  gambar  5  disajikan  grafik  akurasi  algoritma-algoritma  yang  digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi  pada penelitian ini diantaranya Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB), dan Artificial Neural Network (ANN) dengan preprocessing menggunakan normalisasi. Akurasi hasil dari pembelajaran mesin pada dataset steel industry energy consumption didapatkan akurasi terbesar adalah random forest 91.13 %

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 5. Grafik Akurasi Algoritma Klasifikasi dengan Normalisasi
Pada gambar 6 disajikan grafik hasil pengujian berupa TP Rate, FP Rate, Precision, Recall, F-Measure, dan ROC algoritma-algoritma yang digunakan dalam melakukan klasifikasi pada penelitian ini diantaranya Random Forest (RF), Decision  Tree (DT), Naive  Bayes (NB),  dan Artificial  Neural  Network (ANN)  dengan preprocessing menggunakan normalisasi.
Gambar 6. Grafik Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi dengan Normalisasi

## 4. KESIMPULAN
Sektor industri konsumsi  energi relatif lebih tinggi dibandingkan sektor  lainnya, sehingga perlu adanya pengendalian konsumsi energi terutama di sektor industri. Hal ini dapat diklasifikasi jenis bebannya dari faktor-faktor yang mendukung, beberapa parameter sangat dominan dalam hasil pengklasifikasian dari dataset steel industry energy consumption yang dipublikasikan oleh UCI Repository pada tahun 2021 yang terdiri dari 10 atribut dengan class load type yang bersifat kategori, dari pola yang didapat dari penelitian dihasilkan  akurasi  91.13% paling besar  menggunakan model Random Forest dengan proprocessing normalisasi  dibandingkan  dengan preprocessing atributte  selection dan  algoritma klasifikasi lain yaitu Decision Tree , Naive Bayes , dan Artificial Neural Network . Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menyajikan pembahasan mengenai implementasikan dari pola yang sudah terbangun.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Rasa syukur kami panjatkan kepada Allah SWT. Terima kasih kami haturkan kepada Sathishkumar V E dari Department of Information and Communication Engineering , Sunchon National University, Suncheon. Republic of Korea yang telah menyediakan dataset publik yang kami gunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Garci Reyes, “Analisis kebutuhan listrik dan penambahan pembangkit listrik,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53,

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[2] Z. X. Wang, Q. Li, and L. L. Pei, “A seasonal GM(1,1) model for forecasting the electricity consumption of the primary economic sectors,” Energy , vol. 154, pp. 522–534, 2018, doi: 10.1016/j.energy.2018.04.155.
[3] C. Shin, J. Park, and Y. Cho, “An Energy Consumption Prediction Model for Smart Factory Using Data Mining Algorithms,” KIPS Trans. Softw. Data Eng. , vol. 9, no. 5, pp. 153–160, 2020.
[4] S. V E, C. Shin, and Y. Cho, “Efficient energy consumption prediction model for a data analytic-enabled industry building  in  a  smart  city,” Build.  Res.  Inf. ,  vol.  49,  no.  1,  pp.  127–143,  2021,  doi: 10.1080/09613218.2020.1809983.
[5] S. V E, J. Lim, M. Lee,  K. Cho, J. Park, and C. Shin, “Industry Energy Consumption  Prediction Using  Data Mining  Techniques,” Int.  J.  Energy,  Inf.  Commun. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  7–14,  2020,  doi: 10.21742/ijeic.2020.11.1.02.
[6] V. Bolón-Canedo, N. Sánchez-Maroño, and A. Alonso-Betanzos, “Feature selection and classification in multiple class datasets: An application to KDD Cup 99 dataset,” Expert Syst. Appl. , vol. 38, no. 5, pp. 5947–5957, 2011, doi: 10.1016/j.eswa.2010.11.028.
[7] I.  N.  T.  Wirawan  and  I.  Eksistyanto,  “Penerapan  Naive  Bayes  Pada  Intrusion  Detection  System  Dengan Diskritisasi Variabel,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 2, p. 182, 2015, doi: 10.12962/j24068535.v13i2.a487.
[8] D.  Pramadhana,  “Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Metode  CFS  dan  ROS  dengan Algoritma  J48 Berbasis  Adaboost,” Edumatic  J.  Pendidik.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  89–98,  2021,  doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3336.
[9] D. A. Nasution,  H. H. Khotimah, and  N. Chamidah,  “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan  Algoritma  K-NN,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  78,  2019,  doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[10] R. E. Putri, Suparti, and R. Rahmawati, “Perbandingan Metode Klasifikasi Naãve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Pada Analisis Data Status Kerja Di Kabupaten Demak Tahun 2012,” J. Gaussian , vol.  3, no. 4, pp. 831–838, 2014.
[11] B. A. Muktamar, N. A. Setiawan, and T. B. Adji, “Analisis Perbandingan Tingkat Akurasi Algoritma Naive Bayes Classifier dengan Correlated-Naive Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015 , pp. 49–54, 2015.
[12] Gde Agung  Brahmana  Suryanegara,  Adiwijaya,  and  Mahendra  Dwifebri  Purbolaksono,  “Peningkatan  Hasil Klasifikasi  pada Algoritma  Random  Forest  untuk  Deteksi  Pasien  Penderita  Diabetes  Menggunakan  Metode Normalisasi,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  114–122,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[13] T. N. Nuklianggraita, A. Adiwijaya, and A. Aditsania, “On the Feature Selection of Microarray Data for Cancer Detection  based  on  Random  Forest  Classifier,” J.  Infotel ,  vol.  12,  no.  3,  pp.  89–96,  2020,  doi: 10.20895/infotel.v12i3.485.
[14] H. M. Nawawi, S. Rahayu, M. J. Shidiq, and J. J. Purnama, “Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Pengambilan Keputusan Memilih Deposito Berjangka,” J. Techno Nuasa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 65–72, 2019.
[15] J.  J.  Purnama,  H.  M.  Nawawi,  S.  Rosyida,  Ridwansyah,  and  Risandar,  “Klasifikasi  Mahasiswa  Her  Berbasis Algortima Svm Dan Decision Classification of Her Students Based on Svm Algorithm and,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, pp. 1253–1260, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202073080.
[16] S. Rahayu, J. Jaya Purnama, H. Mahmud Nawawi, F. Septia Nugraha, I. Komputer, and S. Nusa Mandiri Jakarta, “Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Memprediksi Gejala Autism Spectrum Disorders Pada Anak-Anak,” Semin. Nas. Rekayasa dan Teknol. , vol. 27, no. November, 2019.
[17] I. Ali and L. Sularto, “Optimasi Parameter Artificial Neural Network Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” J.  ICT    Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  54–59,  2019,  doi: 10.36054/jict-ikmi.v18i1.52.
[18] J. J. Purnama, S. Rahayu, S. Nurdiani, T. Haryanti, and N. A. Mayangky, “Analisis Algoritma Klasifikasi Neural Network Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6391.
[19] D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[20] M.  J.  Shidiq,  S.  Rahayu,  and  F.  S.  Nugraha,  “Klasifikasi  Diagnosis  Melahirkan  Dengan  Metode  Sesar Menggunakan  Neural  Network,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  157–162,  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i2.602.
[21] E. Emawati, W. Andriatna, and S. Syarofah, “Emma Emawati, Wendi Andriatna, Siti Syarofah 2017,” vol. IV, no.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 16, Nomor 2, Juni 2022, Page 395-407 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
2, pp. 14–19, 2017.
[22] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” Integer J. , vol. 2, no. 1, pp. 32–41, 2017, [Online]. Available: https://t.co/jrvaMsgBdH
[23] L. A. Andika, P. A. N. Azizah, and R. Respatiwulan, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 2, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[24] A. Primajaya and B. N. Sari, “Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2018.
[25] S.  Dewi,  “Komparasi  5  Metode Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Prediksi  Keberhasilan  Pemasaran Produk Layanan Perbankan,” Techno Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 60–66, 2016.