• Tidak ada hasil yang ditemukan

Gambar 6.2.2 Analysis Chart Pola Penggunaan Alat Listrik tiap bulan pada tiap tahun

Dalam dokumen Laporan Hasil Analisis Data Mining pada (Halaman 37-48)

C. Per Hari 

Chart   di bawah ini menggunakan periode waktu tiap hari        (Senin­Minggu) untuk tiap tahun. Berikut informasi yang dapat        diambil dari ​chart​ ini, yakni sebagai berikut: 

1) Terlihat bahwa penggunaan alat listrik paling tinggi berada        pada hari Minggu, yang kemudian disusul pada hari        Sabtu. Kemungkinan besar pada saat itu (      ​weekend​),  penghuni rumah sedang berada di rumah, terlepas        apakah  penghuninya  masih lajang atau sudah        berkeluarga. 

2) Sebaliknya, pada hari­hari selain       ​weekend​, terlihat jelas      bahwa penggunaan alat listriknya di bawah dari rata­rata       

weekend​. Sehingga bisa disimpulkan bahwa pada saat itu,        penghuni rumah sedang tidak berada di rumah, terlepas        dari faktor­faktor eksternal lainnya. 

 

D. Per range waktu tertentu 

Chart   di bawah ini menggambarkan penggunaan alat         

listrik berdasarkan total kW/h dalam periode range waktu tertentu.       

Berikut informasi yang dapat diambil dari hasil analisis ini:  1) Pola yang ditunjukkan setiap tahun selalu sama, jika       

dilihat dari total pemakaian alat listrik dari total kW/h yang       

dihasilkan.  2) Penghuni rumah sangat aktif (dalam penggunaan alat       

listrik) pada pukul 21.00 hingga 07.00. Sehingga bisa       

dikatakan bahwa penghuni rumah pada rumah tangga       

yang data dianalisis ini tergolong “aktif pada malam hari”       

(​The Night Owl​).  3) Jika melihat aktifitas penghuni rumah dalam penggunaan       

alat listrik dari range waktu pukul 07.00 sampai 17.00,       

maka bisa disimpulkan bahwa besar kemungkinan       

penghuni rumah sedang berada di luar rumah pada saat       

itu, terlepas dari apakah berada di luar rumah untuk        alasan kerja ataupun sekolah.

 

 

Gambar 6.2.4 Analysis Chart Pola Penggunaan Alat Listrik pada Range waktu tertentu 

6.3. Analisis Cluster Pola Penggunaan Alat Listrik           

berdasarkan Biaya Penggunaan Listrik di         

Indonesia 

Tabel di bawah ini adalah referensi biaya untuk pemakaian listrik       

per kW/h di Indonesia untuk tahun 2002­2010. Dengan asumsi, apabila       

pemakaian alat listrik di rumah tangga ini “diindonesiakan”, maka kita bisa       

melihat biaya yang dikeluarkan oleh penghuni rumah tangga dalam waktu        tertentu dalam satuan rupiah. 

 

Gambar 6.3.1 Patokan Harga untuk rumah tangga di Indonesia  http://www.pln.co.id/dataweb/STAT/STAT2010IND.pdf                 

  Gambar 6.3.2 Analysis Chart Berdasarkan Biaya Pemakaian Listrik di Indonesia   

   

Berdasarkan  ​chart  pola biaya pemakaian listrik di atas, dapat dinyatakan bahwa       

penggunaan alat­alat listriknya tidak jauh berbeda dari pola penggunaan alat listrik       

berdasarkan bulan untuk tiap tahun. Dimana, tingginya tingkat pemakaian alat listrik       

berbanding lurus dengan biaya yang harus dibayar. Grafik pada       chart ​di atas   ​menunjukkan  bulan­bulan sepanjang musim dingin (Desember­Maret) yang membutuhkan biaya lebih       

tinggi. Hal itu disebabkan oleh pemakaian pemanas ruangan, pemanas air, dan nyala       

lampu yang lebih lama. Dibandingkan bulan­bulan pada musim semi (Maret­Juni), musim       

panas (Juni­September) dan musim gugur (September­Desember), biaya yang dikeluarkan        tidak begitu besar. 

6.4. Analisis Cluster Pola Penggunaan Alat Listrik           

berdasarkan Jenis Alat Listrik  

Pada bagian ini, dijelaskan tentang analisis cluster pola       

penggunaan alat listrik berdasarkan lamanya pemakaian jenis alat listrik       

yang  ada.  Informasi  didapat  secara  langsung  di  situs  https://archive.ics.uci.edu/  mengenai jenis alat listrik apa yang       

dipergunakan dalam 1 rumah tangga ini. Berdasarkan informasi tersebut,       

didapatlah pengetahuan bahwa atribut sub_metering_1 mewakili jenis alat       

listrik untuk dapur, sub_metering_2 mewakili jenis alat listrik untuk ruang       

laundry dan sub_metering_3 mewakili jenis alat listrik yang memiliki daya       

yang cukup besar seperti, penghangat air elektrik dan       ​Air­Conditioner​.  Berikut ini adalah     ​Analysis Chart   yang memberikan hasil analisis atas         

proses ​data mining​ yang telah dilakukan.  1) Pola Penggunaan Alat Listrik Berdasarkan Jenis Alat Listrik dan       

Lamanya Pemakaian  Di bawah ini tampak sebuah         ​analysis chart   yang menggambarkan   

bahwa penghuni rumah lebih sering menggunakan jenis alat       

semacam penghangat air elektrik atau      ​Air­Conditioner  ​(AC).  Asumsi yang bisa digunakan ialah bahwa, AC lebih sering aktif       

dibanding jenis alat listrik lainnya seperti alat dapur dan alat­alat di       

ruang  ​laundry​, sehingga tampak jelas perbedaan di antara       

ketiganya dari lama penggunaan alat listrik berdasarkan total pukul       

pemakaiannya untuk tiap hari dalam 1 minggu. Sementara itu,       

untuk jenis alat listrik dapur, lebih rendah di antara yang lain,       

karena penggunaannya yang memang terbilang jarang dan relatif       

terhadap waktu penggunannya. Di samping itu, alat listrik tertinggi       

ke­2 ditempati oleh jenis alat listrik di ruang       ​laundry​, dimana bisa     

diasumsikan bahwa penggunaan alat­alat itu cukup rutin       

digunakan, karena selain mesin cuci, mesin pengering dan kulkas,       

juga terdapat lampu yang notabenenya sering digunakan        dibanding jenis alat dapur. 

 

2) Pola Penggunaan Alat Listrik berdasarkan Jenis Alat Listrik dan       

Total Pemakaiannya selama 47 bulan  Analysis chart     di bawah ini menggambarkan total pemakaian         

secara keseluruhan jenis alat listrik selama 47 bulan (informasi       

didapat di situs resmi) atau dengan kata lain, total keseluruhan       

data dari data set yang ada. Hasil analisis ini bisa dikatakan       

serupa dengan   ​chart sebelumnya yang menginformasikan bahwa,       

jenis alat listrik terlama yang digunakan adalah jenis alat listrik       

dengan daya yang besar seperti penghangat air elektrik dan AC,       

kemudian disusul dengan jenis alat         ​laundry dan lalu alat­alat      dapur.  

 

Gambar 6.4.2 Analysis Chart Pola Penggunaan Alat Listrik berdasarkan Jenis Alat Listrik  dan Total Jam Pemakaian 

3) Pola Penggunaan Alat Listrik Berdasarkan Jenis Alat Listrik dan        Total Waktu Pemakaian    Gambar 6.4.3 Analysis Chart Pola Penggunaan Alat Listrik berdasarkan Jenis Alat Listrik  dan range waktu tertentu    1) Sub Metering 3 selalu berada pada titik teratas dengan waktu pemakaian paling       

lama (6.912 jam), sekaligus jenis alat listrik yang paling sering aktif sepanjang hari.       

Puncak pemakaiannya pada pukul 21.00 hingga 07.00, artinya alat listrik tersebut       

aktif sepanjang malam. Sedangkan pada pukul 07.00 hingga 09.00 pemakaian       

menurun secara signifikan. Kemudian, pemakaian kembali meningkat pada pukul       

09.00 sampai 13.00.  2) Sub Metering 2 menempati pemakaian tertinggi kedua setelah Sub Metering 3.       

Jenis alat listrik pada Sub Metering 2 mencapai puncak penggunaannya pada       

pukul 21.00 hingga 07.00. Pola pemakaian jenis alat listrik Sub Metering 2 tidak       

jauh berbeda dengan pola pemakaian jenis alat listrik Sub Metering 3.  3) Sub Metering 1 merupakan alat­alat listrik dengan penggunaan paling rendah di       

7. Kesimpulan 

Penelitian terhadap data set       ​Individual Household Power Consumption       

merupakan kegiatan yang melibatkan proses KDD      ​​Jumlah data dari data set         

tersebut sebanyak 2.075.259 baris data. Proses KDD       ​yang dilakukan memakan     

waktu yang cukup lama, mengingat jumlah data yang cukup besar (big data      ) ​dan  sifat data yang masih mentah. Aplikasi/tools yang digunakan adalah KNIME versi       

2.10. Hasil KDD      ​tersebut dianalisis untuk memperoleh “potensi” informasi       

tersembunyi yang mungkin ada. Informasi didapat dari analisis terhadap pola­pola       

data. Informasi tersebut menunjukkan bagaimana pola kebiasaan penggunaan       

alat­alat listrik dari penghuni suatu rumah tangga selama 47 bulan terakhir (dari       

tahun 2006 hingga 2010). Pola­pola tersebut dikategorikan ke dalam beberapa       

rentang waktu.  1) Berdasarkan musim, penggunaan alat listrik paling banyak berada pada       

musim dingin dibanding musim lainnya. Pada musim dingin, penghuni lebih       

banyak menggunakan alat­alat listrik. Kondisi udara yang dingin       

menyebabkan penghuni lebih banyak/sering menggunakan penghangat       

ruangan, penghangat air, hingga pengering pakaian. Selain itu, karena       

siang hari lebih pendek, maka pemakaian lampu untuk penerangan juga       

lebih lama digunakan.  2) Berdasarkan bulan, pola pemakaian alat listrik pada bulan­bulan sepanjang       

musim dingin menunjukkan kecenderungan pemakaian lebih tinggi.       

Sedangkan pada pertengahan tahun, yakni, sepanjang musim gugur dan       

musim semi, penggunaan alat­alat listrik cenderung menurun. Hingga       

musim panas, pola pemakaian alat­alat listrik tetap mengalami penurunan.       

Pada bulan September, dimana musim panas mulai berakhir, pemakaian       

alat listrik mengalami kenaikan hingga musim dingin berlangsung.   3) Berdasarkan hari, pola penggunaan alat­alat listrik tidak terlalu tinggi pada       

hari kerja (Senin­Jumat). Umumnya, penghuni yang bekerja hanya berada       

di rumah setelah jam kerja. Sehingga, alat­alat listrik yang digunakan       

cukup terbatas. Sedangkan pada       ​weekend ​(Sabtu­Minggu), pemakaian   

listrik cenderung meningkat. Dimana pada hari itu, penghuni lebih banyak       

menghabiskan waktu di rumah. Sehingga, alat­alat listrik yang digunakan        juga lebih banyak. 

   

4) Berdasarkan  ​range  ​waktu, penggunaan alat listrik setiap tahun       

menunjukkan pola yang hampir sama. Penghuni menunjukkan kebiasaan       

menggunakan alat listrik paling banyak antara pukul 21.00 hingga pukul       

07.00. Dengan kata lain, alat­alat listrik yang digunakan memiliki       

fungsionalitas yang lebih panjang di malam hari.  5) Pola pemakaian alat listrik berdasarkan jenis alat listrik dan lamanya       

pemakaian, menunjukkan alat listrik dalam kategori Sub Metering 3       

merupakan alat­alat listrik yang selalu digunakan dalam waktu lama. Sub       

Metering 3 mewakili alat listrik berupa; penghangat air elektrik dan       ​Air  Conditioner.  ​Alat listrik tersebut menempati posisi paling lama       

penggunaannya setiap hari. Diikuti oleh Sub Metering 2 berupa alat listrik       

dengan penggunaan paling lama ke­2. Sub Metering 3 merupakan alat       

listrik dengan penggunaan paling singkat sepanjang hari.  6) Berdasarkan pola penggunaan alat listrik berdasarkan jenis alat listrik,       

dapat ditarik kesimpulan bahwa alat listrik berupa       ​Air Conditioner   dan  penghangat air elektrik merupakan alat listrik yang paling panjang waktu        penggunaannya dibandingkan alat listrik lainnya. 

8. Daftar Pustaka 

Han, Jiawei., Kamber, Micheline., dan Pei, Jian. (2006).       ​Data Mining:Concepts and      Techniques.​ (ed. 3). USA: MK Publishers 

Natalius, Samuel. 2010. “Metoda Naïve Bayes Classifier dan Penggunaannya pada        Klasifikasi Dokumen”. Makalah II2092 Probabilitas dan Statistik, Bandung. 

Rajaraman, Anand., Leskovec, Jure., dan Ullman, Jeffrey D.       ​Mining of Massive      Datasets. (​ed. 4). Palo Alto, California. 

Silipo, Rosario dan Phil Winters. (2013) “big data, Smart Energy, and Predictive        Analytics”. ​ Time Series Prediction of Smart Energy Data​. 1­37. 

Esling, Philippe dan Agon Carlos. (2012).       ​Time­Series Data Mining    ​. (Vol. 45). ACM        Computing System, Paris. 

Silipo,  Rosario.  (2013). KNIME and big data. (Online). Tersedia:       

http://www.dataminingreporting.com/blog/knime­and­big­data​ [28 September 2014]  https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Individual+household+electric+power+consu mption​ [1 Oktober 2014]  http://www.thefreedictionary.com/telemetry​ [10 Oktober 2014]  http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network​  [13 Oktober 2014]             

Dalam dokumen Laporan Hasil Analisis Data Mining pada (Halaman 37-48)

Dokumen terkait