## ESTIMASI BEBAN PENDINGIN UNTUK GEDUNG HEMAT ENERGI MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

## Muhammad Redho Darmawan
Fakultas Sains dan Komputer, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pertamina Email: redho.darmawan@universitaspertamina.ac.id
Fitri Karimah
Fakultas Sains dan Komputer, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pertamina Email: fitri.karimah@universitaspertamina.ac.id

## Meredita Susanty
Fakultas Sains dan Komputer, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pertamina Email: meredita.susanty@universitaspertamina.ac.id
Ade Irawan
Fakultas Sains dan Komputer, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pertamina Email: ade.irawan@universitaspertamina.ac.id

## ABSTRAK
Untuk mencapai target konservasi energi sebesar 17% di tahun 2025 pemerintah menerapkan aturan manajemen energi bagi industri/penguna energi lebih besar sama dengan 6000 TOE. Di sektor bangunan gedung di Indonesia, konsumsi energi terbesar adalah penggunaan pendingin udara. Salah satu cara untuk melakukan  penghematan  dalam  tata  udara  dengan  menggunakan  perangkat  yang  hemat  listrik  tanpa mengorbankan  kenyamanan  penghuni  gedung.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  jaringan  saraf  tiruan untuk memprediksi beban pendingin optimum untuk suatu gedung berdasarkan 8 karakteristik bangunan. Model yang dibuat memberikan hasil yang baik dengan nilai nilai loss 0,4-1,1%.
Kata kunci:  deep learning, jaringan syaraf tiruan, konservasi energi, gedung ramah lingkungan

## ABSTRACT
To  achieve  the  energy  conservation  target  of  17%  in  2025,  the  government  applies  energy management regulations for industries/energy users greater than 6000 TOE. In the building sector in  Indonesia, the most  significant  energy consumption is the use of  air conditioners. One way to conserve energy from HVAC usage is by using electricity efficient devices without sacrificing the comfort  of  building occupants. This study uses an artificial neural  network method to predict the optimum cooling load  for a building  based on eight  building  characteristics. The model  shows a promising result with loss around 0.4-1.1%.
Keywords: deep learning, neural network, energy conservation, green building

## 1. PENDAHULUAN
Ketersedian  dan  ketahanan  energi  sangat  penting  bagi  suatu  negara  karena  energi  merupakan komponen  utama dalam  memproduksi  barang dan jasa. Di Indonesia,  pengelolaan energi  lebih berfokus
pada penyediaan dan pengusahaan energi dibandingkan konservasi energi. Penggunaan energi di Indonesia termasuk boros baik di sektor industri, transportasi dan bangunan gedung [1].
Pemerintah  melalui  Kebijakan  Energi  Nasional  (KEN)  menetapkan  target  konservasi  energi  untuk dapat mengurangi intensitas energi sebesar 1% per-tahun dan mencapai penghematan energi final sebesar 17%  pada  2025  [2].  Guna  mencapai  target  KEN  tersebut  EBTKE  telah  melakukan  berbagai  kegiatan diantaranya dengan menerapkan manajemen energi bagi industri/pengguna energi lebih besar sama dengan 6.000  TOE  ( ton  oil  equivalen )  di  sektor  industri/bangunan.  Selain  itu,  Rencana  Umum  Energi  Nasional (RUEN) [3] telah mendetailkan beberapa rencana kerja yang seharusnya dilaksanakan. Namun, beberapa rencana kerja yang seharusnya terbit pada tahun 2019 banyak yang masih belum diterbitkan. Salah satunya adalah Penyusunan Permen Perindustrian terkait perencanaan kebutuhan dan efisiensi energi sektor industri [4].
Berbagai upaya untuk mencapai target tersebut belum terlihat dengan jelas. Pada tahun 2018 capaian konservasi energi hanya  sekitar 9%  [5], [6]. Bangunan dan gedung di Indonesia adalah pengguna energi terbesar  ketiga,  dengan  porsi  sekitar  30  persen  dari  total  konsumsi  energi  nasional.  Jika  tidak  dikelola dengan baik, konsumsi energi dari gedung dan bangunan berpotensi meningkat hingga 40 persen dari total konsumsi energi  pada tahun  2030  [7]. Namun, jika dikelola dengan baik memiliki potensi penghematan energi sebesar 42 juta setara barel minyak [5]. Penelitian ini bertujuan membantu pemangku kepentingan untuk mendesain bangunan hemat energi. Di sektor bangunan gedung, proporsi konsumsi energi di sektor bangunan  gedung  tertinggi  adalah  penggunaan  pendingin  udara  sebesar  52%  [8].    Untuk  melakukan penghematan dari sisi tata udara, perlu ditentukan kapasitas pendingin yang optimum tanpa mengorbankan kenyamanan penghuni gedung terhadap suhu dalam ruangan. Beban pendingin bisa dihitung berdasarkan karakteristik bangunan dan ruang, cuaca, dan pemanfaatan ruangan. Sebagian besar penelitian terdahulu di bidang ini menggunakan simulasi [9], [10]. Namun belakangan sudah semakin banyak penelitian lainnya menggunakan pendekatan machine learning karena kecepatan yang lebih baik. Teknik machine learning yang  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  beragam,  seperti  support  vector  machine  [11],  [12],  regresi [13], dan jaringan saraf tiruan (JST) [14]. Untuk melakukan prediksi, model-model tersebut menggunakan 3 hingga 6 atribut yang berbeda.
Penelitian ini menggunakan 8 atribut [15]; relative compactness, surface area, wall area, roof area, overall height, orientation, glazing area, glazing area distribution untuk memprediksi beban pendingin di gedung komersil menggunakan teknik deep neural network .

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  mengikuti  tahapan  yang  dijelaskan  pada  gambar  Gambar  1  yang  terdiri  dari pengumpulan  data,  analisis  data,  pra-pengolahan  data,  pembuatan  model  dengan  menggunakan  teknik jaringan saraf tiruan (JST), penyesuaian parameter pada model, dan validasi untuk model yang dibuat..
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Dataset dalam penelitian ini terdiri dari 8  atribut input dan 1  atribut output  seperti dijelaskan pada Tabel 1. Pada tabel 1, input variabel atau fitur diberi nama x dan output variabel diberi nama y. Dataset yang didapat dibagi menjadi 2 data training dan data testing dengan perbandingan 4:1.
Tabel 1. Input dan Output Variabel Atribut Keterangan X1 Relative Compactness X2 Surface Area X3 Wall Area X4 Roof Area X5 Overall Height X6 Orientation X7 Glazing Area X8 Glazing Area Distribution Y1 Heating Load
Selanjutnya dilakukan analisis terhadap data yang ada. Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan investigasi  awal  terhadap  data  untuk  menemukan  pola,  anomali  menggunakan  pendekatan  statistika  dan representasi grafis. Pada tahapan ini dilakukan pemeriksaan tipe data, rentang nilai, dan kelengkapan data pada setiap fitur. Selain itu juga dilakukan pemeriksaan untuk melihat korelasi setiap fitur terhadap output serta tingkat korelasi setiap fitur terhadap output . Jika korelasi antara fitur dan output linear, maka tingkat korelasi diukur menggunakan Pearson’s Rank Correlation [16]. Sedangkan jika korelasinya  tidak linear, maka digunakan Spearman Rank Correlation [17].
Pada  tahapan  pra-pengolahan  data  dilakukan  normalisasi  menggunakan min-max  scaling jika  hasil exploratory  data  analysis menunjukkan  perbedaan  rentang  nilai  untuk  tiap  fitur. Min-max  scaling melakukan perubahan linear terhadap data asli [16]. Setiap nilai akan dipetakan menjadi nilai baru dalam range nilai  yang  sudah  ditentukan  menggunakan  persamaan  (1).  Metode  ini  dipilih  karena  tetap mempertahankan relationship diantara data asli.
(1) (2) (3) (4)
Model untuk memprediksi beban pendingin menggunakan teknik deep neural network dimana model akan memiliki  beberapa hidden layer seperti ditunjukkan pada Gambar  2. Hasil EDA  akan menentukan activation  function yang  digunakan  dalam  model  ini.  Jika  korelasi  data  terhadap output linear,  model menggunakan  fungsi  sigmoid  pada  persamaan  (2).  Sebaliknya,  saat  korelasi  tidak  linear,  digunakan activation  function ReLU  pada  persamaan  (3)  [18].  Tujuan  utama  dari  penggunaan  fungsi  aktivasi  ini adalah  untuk  membentuk non-linearity (ketidaklinieran)  pada neural  network .  Tanpa  adanya  fungsi aktivasi, neural network hanya akan melakukan transformasi linier dari input ke output .

## Gambar 2. Arsitektur JST [19]
Training merupakan proses mencari nilai  yang memiliki error paling rendah. Nilai error diperoleh melalui persamaan loss function , semakin kecil nilai loss dari  suatu model, maka semakin tinggi akurasi yang  dihasilkan  saat training .  Untuk  mengevaluasi  performa  model  dalam  penelitian  ini  digunakan loss function Mean Absolute Error pada persamaan 4 [20].

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang  digunakan  berjumlah  768  data  dan  8  fitur,  diambil  dari repository yang  disediakan secara umum [21]. Dari 768 data, dibagi menjadi 2 kelompok secara acak dengan proporsi 4:1 menjadi 614 data training dan 154 data test .
Analisis  data  dilakukan  terhadap  keseluruhan dataset .  Analisis  pertama  yang  dilakukan  adalah memeriksa tipe data, rentang nilai, dan kelengkapan data pada setiap fitur. Semua data menggunakan tipe data float dan tidak ada data yang kosong. Hasil pemeriksanaan secara statistik pada Tabel 2 menunjukkan bahwa ada perbedaan rentang nilai untuk tiap fitur.
Tabel 2. Analisis Statistik mean std min Q1 Q2 Q3 max X1  0.76 0.11 0.62 0.68 0.75 0.83 0.98 X2  671.71 88.09 514.5 606.38  673.75  741.13  808.5 X3  318.5 43.63 245 294 318.5 343  416.5 X4  176.6 45.17 110.25 140.88  183.75  220.5  220.5 X5  5.25 1.75 3.5 3.5 5.25 7 7 X6 3.5 1.12 2 2.75 3.5 4.25 5 X7  0.23 0.13 0 0.1 0.25 0.4 0.4 X8  2.81 1.55 0 1.75 3 4 5 Y1  24.59 9.51 10.9 15.62  22.08  33.13  48.03
Karena rentang nilai yang beragam, dilakukan normalisasi terhadap data menggunakan teknik min- max scaling . Hasil normalisasi ditunjukkan pada Tabel 3.
Berdasarkan  data  yang  sudah  dinormalisasi  diperiksa  korelasi  antara  setiap  fitur  terhadap  output dengan menggunakan scatter plot pada Gambar 3. Dari visualisasi data yang ditampilkan di Gambar 3 bisa
dilihat  bahwa  korelasi  antara  setiap  fitur  atau  input  terhadap output tidak  linear.  Selanjutnya  dilakukan pemeriksaan seberapa besar korelasi masing-masing fitur terhadap output. Karena hubungan antara setiap fitur tidak linear terhadap output , untuk memeriksa tingkat korelasi digunakan Spearman rank correlation coefficient .  Gambar  4  menunjukkan  tingkat  korelasi  dengan  gradasi  warna,  warna  yang  terang menunjukkan korelasi positif sedangkan warna gelap menunjukkan korelasi negatif. Dari gambar tersebut bisa disimpulkan bahwa fitur X1, X2, X3, X4, X5 memiliki korelasi yang kuat terhadap output. X1, X3 dan X5 memiliki korelasi positif sedangkan X2 dan X4 memiliki korelasi negatif.
Tabel 3. Hasil Normalisasi
mean std min Q1 Q2 Q3 max X1 0.4 0.29 0 0.17  0.36  0.58 1 X2  0.53 0.3 0 0.31  0.54  0.77 1 X3  0.43 0.25 0 0.29  0.43  0.57 1 X4 0.6 0.41 0 0.28  0.67 1 1 X5 0.5 0.5 0 0 0.5 1 1 X6 0.5 0.37 0 0.25 0.5 0.75 1 X7  0.59 0.33 0 0.25  0.63 1 1 X8  0.56 0.31 0 0.35 0.6 0.8 1 Y1  0.37 0.26 0 0.13 0.3 0.6 1
Model  yang  dibangun  terdiri  dari  1 output  layer (180  nodes),  3 hidden  layer yang  masing- masing  terdiri  dari  270 nodes ,  dan  1 output  layer berisi  1 nodes yang  mewakili  nilai  pendingin. Setiap layer menggunakan activation function ReLU. Training model  dilakukan  terhadap data training yang berjumlah 614 data sebanyak 1000 kali. Selama model berjalan, algoritma optimasi Adam  digunakan  untuk  memperbarui weight berdasarkan data  training .  Untuk  menghitung loss digunakan loss function mean absolute error . Hasil training menunjukkan loss sebesar 0,4%. Hasil ini  menunjukkan  performa  yang  baik,  namun  perlu  dilakukan  validasi  untuk  memeriksa  apakah model yang dihasilkan overfit .

## Gambar 3. Korelasi Setiap Fitur terhadap Output Beban Pendingin
Validasi  digunakan menggunakan data testing sebanyak 154 data yang sudah dinormalisasi. Model  dijalankan  terhadap data  testing .  Hasil  validasi  menunjukkan  sedikit  penutunan  dengan nilai loss sebesar 1,1%. Nilai loss terhadap data training dan validation digambarkan dalam grafik seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  5  dan  6.  Pada  kedua  grafik  tersebut  bisa  dilihat  antara  model train dan validation relatif mirip. Hal ini menunjukkan bahwa model tidak mengalami overfitting .
Gambar 4. Tingkat Korelasi Setiap Fitur terhadap Output

## Gambar 5. Loss Pada Model
Nilai loss pada Gambar 5 yang semakin lama semakin mendekati 0 (turun) menunjukkan bahwa prediksi yang dilakukan oleh sistem semakin baik. Sistem belajar dan melakukan perbaikan nilai weight yang digunakan untuk fitting network dengan baik. Bisa dilihat juga bahwa nilai loss mulai melandai pada iterasi ke 200 dan relatif stabil pada iterasi ke 600. Jika ingin mempercepat jalannya simulasi pada model, parameter epoch pada model bisa diturunkan menjadi 600.

## 4.  KESIMPULAN
Mendapatkan nilai beban pendingin yang optimum untuk bangunan gedung diharapkan dapat secara signifikan meningkatkan capain konservasi energi. Dengan memperhitungkan delapan fitur yang mewakili karakteristik  bangunan,  model  melakukan  prediksi  beban  pendingin  gedung  yang  optimal.  Model  yang dibangun  menunjukkan  hasil  yang  baik,  nilai loss yang  semakin  kecil  dan  nilai  akurasi  yang  semakin meningkat seiring dengan jumlah iterasi menunjukkan bahwa model belajar dan hasil pembelajaran yang dilakukan oleh model bekerja dengan baik. Selanjutnya dapat dibuat aplikasi sederhana seperti kalkulator penghitung beban pendingin gedung dengan memanfaatkan model yang sudah dibuat ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Para Pengelola Gedung Didorong Lakukan Efisiensi Energi - Nasional Tempo.co,” 2019. [Online]. Available: https://nasional.tempo.co/read/1200821/para-pengelola-gedung- didorong-lakukan-efisiensi-energi. [Accessed: 15-May-2020].
[2]  Indonesian Government, “Indonesian Government Law No 79 In 2014 About National Energy Policy,” p. 8, 2014.
[3]  Ministry of Energy and Mineral Resources, “Presidential Regulation Number 22 of 2017 on the General Planning for National Energy (RUEN).” 2017.
[4]  “Pekerjaan Rumah Pemerintah Untuk Akselerasi Penerapan Konservasi Energi di Indonesia - ICEL,” 2019. [Online]. Available: https://icel.or.id/isu/pekerjaan-rumah-pemerintah-untuk- akselerasi-penerapan-konservasi-energi-di-indonesia/. [Accessed: 31-May-2020].
[5]  “Konservasi Energi Nasional Baru Mencapai 9% - Dunia Energi,” 2019. [Online]. Available: https://www.dunia-energi.com/konservasi-energi-nasional-baru-mencapai-9/. [Accessed: 31- May-2020].
[6]  Direktorat Konservasi Energi Kementerian ESDM, “Data  Informasi - Konservasi Energi 2018,” p. 61, 2019.
[7]  M. K. Alfarizi and E. Prima, “Studi: Bangunan Gedung Hijau Hemat 30-80 Persen Biaya - Tekno Tempo.co,” 21-Feb-2019. [Online]. Available: https://tekno.tempo.co/read/1177826/studi-bangunan-gedung-hijau-hemat-30-80-persen- biaya/fullview=ok. [Accessed: 15-May-2020].
[8]  “User Guide For Commercial Sector.” Indonesian Institute for Energy Economics, 2014.
[9]  A. Yezioro, B. Dong, and F. Leite, “An applied artificial intelligence approach towards assessing building performance simulation tools,” Energy Build., vol. 40, no. 4, pp. 612–620, Jan. 2008.
[10]  D. B. Crawley, J. W. Hand, M. Kummert, and B. T. Griffith, “Contrasting the capabilities of building energy performance simulation programs,” Build. Environ., vol. 43, no. 4, pp. 661– 673, Apr. 2008.
[11]  B. Dong, C. Cao, and S. E. Lee, “Applying support vector machines to predict building energy consumption in tropical region,” Energy Build., vol. 37, no. 5, pp. 545–553, May 2005.
[12]  Q. Li, Q. Meng, J. Cai, H. Yoshino, and A. Mochida, “Applying support vector machine to predict hourly cooling load in the building,” Appl. Energy, vol. 86, no. 10, pp. 2249–2256, Oct. 2009.
[13]  T. Catalina, J. Virgone, and E. Blanco, “Development and validation of regression models to predict monthly heating demand for residential buildings,” Energy Build., vol. 40, no. 10, pp. 1825–1832, Jan. 2008.
[14]  J. Zhang and F. Haghighat, “Development of Artificial Neural Network based heat convection algorithm for thermal simulation of large rectangular cross-sectional area Earth- to-Air Heat Exchangers,” Energy Build., vol. 42, no. 4, pp. 435–440, Apr. 2010.
[15]  W. Pessenlehner and A. Mahdavi, “Building Morphology, Transparence, and Energy Performance,” in Eight International IBPSA Conference, 2003.
[16]  M. Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques, Second. Elsevier, 2016.
[17]  C. Xiao, J. Ye, R. M. Esteves, and C. Rong, “Using Spearman’s correlation coefficients for exploratory data analysis on big dataset,” Concurr. Comput. Pract. Exp., vol. 28, no. 14, pp. 3866–3878, Sep. 2016.
[18]  S. Sharma, “Activation Functions in Neural Networks - Towards Data Science,” 2017. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/activation-functions-neural-networks- 1cbd9f8d91d6. [Accessed: 05-Jun-2020].
[19]  L. Anastasia Kyrykovych, “Deep Neural Networks.” [Online]. Available: https://www.kdnuggets.com/2020/02/deep-neural-networks.html. [Accessed: 05-Jun-2020].
[20]  C. Willmott and K. Matsuura, “Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance,” Clim. Res., vol. 30, pp. 79–82, Dec. 2005.
[21]  A. Xifara and A. Tsanas, “UCI Machine Learning Repository: Energy efficiency Data Set.” [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency. [Accessed: 04- Jun-2020].