MODUL 1 MATA KULIAH ANALISIS MULTIVARIAT IMPLEMENTASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN FACTOR ANALYSIS (FA) PADA DATA SENSOR LINGKUNGAN UNTUK ESTIMASI OKUPANSI RUANGAN
24031554018_ANDIKA FEBRIANTO & 24031554193_MUHAMMAD KHOIRUL ILHAM
2026-03-04
Dosen Pengampu: Dinda Galuh Guminta, S.Stat., M.Stat. Departemen S1 Sains Data FMIPA - Universitas Negeri Surabaya
##Pendahuluan
Analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi struktur utama yang memuat variabel-variabel sensor lingkungan dalam dataset Room Occupancy Estimation yang terdapat pada UCI Machine Learning Repository. Dataset tersebut memuat berbagai indikator numerik seperti suhu, kelembapan, intensitas cahaya, kadar karbon dioksida (CO₂), dan tingkat kebisingan yang saling berkorelasi dan berkontribusi dalam estimasi tingkat okupansi ruangan. Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk mereduksi dimensi data dengan mentransformasikan variabel-variabel yang berkorelasi menjadi sejumlah komponen utama yang mampu menjelaskan variasi terbesar dalam data, sedangkan Factor Analysis (FA) digunakan untuk mengidentifikasi faktor laten yang merepresentasikan konstruk lingkungan yang mendasari kelompok variabel yang saling berhubungan.
##Load Library
library(psych)
library(corrplot)## corrplot 0.95 loadedlibrary(knitr)##Import Dataset dari sumber UCI Machine Learning Repository
url <- "https://archive.ics.uci.edu/static/public/864/data.csv"
data <- read.csv(url, header = FALSE)
data## V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8
## 1 Date Time S1_Temp S2_Temp S3_Temp S4_Temp S1_Light S2_Light
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## 46 59 45 0.42 0.19 0.16 0.09 420
## 47 60 46 0.17 0.05 0.06 0.06 425
## 48 61 47 1.44 0.12 0.15 0.09 430
## 49 61 46 0.76 0.27 0.24 0.13 430
## 50 61 46 0.16 0.06 0.05 0.06 435
## 51 60 46 0.09 0.05 0.06 0.06 425
## 52 59 45 0.28 0.05 0.07 0.06 425
## 53 59 45 0.07 0.07 0.05 0.07 420
## 54 60 46 0.28 0.12 0.11 0.08 420
## 55 60 45 0.24 0.11 0.14 0.07 420
## 56 60 45 0.93 0.14 0.12 0.08 430
## 57 60 45 0.1 0.09 0.1 0.06 435
## 58 59 45 0.68 0.12 0.11 0.1 430
## 59 60 45 0.94 0.12 0.13 0.06 445
## 60 59 45 0.12 0.05 0.06 0.07 440
## 61 59 45 0.29 0.08 0.1 0.07 440
## 62 61 47 0.83 0.05 0.06 0.08 435
## 63 62 47 1.1 0.1 0.09 0.05 430
## 64 61 46 0.83 0.1 0.11 0.1 435
## 65 60 45 0.48 0.15 0.18 0.11 440
## 66 60 46 0.65 0.08 0.11 0.07 445
## 67 60 45 0.4 0.06 0.08 0.06 445
## 68 60 45 0.49 0.06 0.07 0.07 445
## 69 60 45 0.13 0.1 0.09 0.06 445
## 70 60 46 0.35 0.05 0.05 0.11 440
## 71 63 48 0.17 0.1 0.14 0.06 440
## 72 64 49 1.85 0.19 0.15 0.12 445
## 73 65 49 0.28 0.08 0.08 0.07 445
## 74 64 49 0.36 0.09 0.09 0.09 450
## 75 61 46 0.48 0.31 0.53 0.1 450
## 76 62 46 0.51 0.55 0.17 0.12 450
## 77 63 49 0.46 0.46 0.21 0.11 450
## 78 63 49 0.76 0.74 0.15 0.14 450
## 79 63 49 1.77 1.08 0.2 0.08 450
## 80 64 50 0.8 0.29 0.1 0.09 445
## 81 67 53 0.73 0.24 0.1 0.1 445
## 82 68 54 1.14 0.33 0.23 0.17 450
## 83 69 54 0.58 0.56 0.25 0.16 450
## 84 70 54 0.71 0.68 0.27 0.23 455
## 85 67 53 0.44 0.63 0.25 0.1 455
## 86 68 53 0.23 0.32 0.13 0.11 450
## 87 68 53 2.79 0.41 0.2 0.24 450
## 88 68 53 0.54 0.55 0.21 0.18 445
## 89 69 54 2.49 0.67 0.2 0.12 450
## 90 70 54 0.47 0.25 0.14 0.11 450
## 91 70 54 3.51 0.38 0.22 0.19 450
## 92 70 54 0.73 0.81 0.41 0.17 460
## 93 70 54 0.63 0.42 0.21 0.15 460
## 94 70 53 1.14 0.56 0.32 0.14 475
## 95 68 53 1.02 0.51 0.17 0.17 480
## 96 69 54 0.63 0.36 0.18 0.13 480
## 97 69 54 1.33 0.78 0.18 0.11 485
## 98 70 54 0.17 0.35 0.11 0.07 490
## 99 71 55 0.43 0.36 0.21 0.11 500
## 100 71 55 1.87 0.56 0.23 0.14 500
## 101 72 54 0.73 1.15 0.24 0.17 500
## 102 71 54 1.53 1.24 0.36 0.27 500
## 103 71 54 2.95 1.27 0.25 0.17 510
## 104 70 54 1.78 0.63 0.18 0.08 510
## 105 70 54 0.08 0.35 0.07 0.28 515
## 106 70 54 0.45 2.12 0.34 0.06 515
## 107 71 55 2.01 0.32 0.11 0.09 515
## 108 72 55 0.33 0.38 0.1 0.09 520
## 109 71 55 0.5 0.49 0.14 0.11 525
## 110 73 56 1.02 0.29 0.16 0.13 530
## 111 72 55 0.49 0.23 0.19 0.15 540
## 112 73 56 0.29 0.51 0.19 0.09 540
## 113 73 56 0.33 0.19 0.11 0.13 545
## 114 73 56 0.15 0.26 0.22 0.07 545
## 115 74 56 0.63 0.15 0.09 0.06 545
## 116 73 56 0.08 0.14 0.06 0.06 550
## 117 73 56 0.17 0.14 0.15 0.07 550
## 118 73 56 1.81 0.28 0.06 0.1 550
## 119 74 56 0.63 0.42 0.15 0.13 555
## 120 74 57 0.68 0.82 0.19 0.12 555
## 121 74 57 0.32 0.43 0.16 0.11 555
## 122 75 57 1.16 0.27 0.09 0.07 555
## 123 74 57 0.45 0.17 0.13 0.14 560
## 124 74 56 0.31 0.5 0.27 0.06 560
## 125 74 56 0.5 0.1 0.11 0.08 560
## 126 75 58 1.33 1.54 0.42 0.2 560
## 127 75 58 0.54 0.78 0.29 0.21 565
## 128 75 58 0.41 1.05 0.29 0.17 570
## 129 75 58 2.12 1.03 0.16 0.46 570
## 130 75 58 0.44 3.44 0.67 0.36 570
## 131 75 58 0.92 1.27 0.65 0.83 580
## 132 75 57 0.37 1.96 0.98 0.11 580
## 133 75 56 0.55 0.9 0.23 0.32 585
## 134 74 57 0.44 0.6 0.49 0.19 590
## 135 73 56 0.43 1.03 0.22 0.15 585
## 136 71 57 0.37 0.1 0.22 0.06 590
## 137 74 58 0.22 0.06 0.06 0.06 590
## 138 75 58 0.1 0.05 0.06 0.06 600
## 139 75 58 0.09 0.05 0.05 0.06 600
## 140 75 58 0.09 0.07 0.08 0.07 595
## 141 75 58 0.7 0.1 0.08 0.09 605
## 142 75 59 1.93 0.15 0.11 0.06 595
## 143 77 59 0.15 0.12 0.06 0.08 595
## 144 76 59 0.15 0.6 0.09 0.06 590
## 145 75 59 0.26 0.1 0.06 0.09 590
## 146 76 59 1.32 0.29 0.08 0.08 590
## 147 77 59 0.25 0.3 0.15 0.15 590
## 148 76 59 0.48 0.08 0.08 0.07 595
## 149 76 59 0.88 0.12 0.08 0.11 595
## 150 76 59 0.86 0.06 0.29 0.17 595
## 151 77 59 0.07 0.21 0.2 0.06 600
## 152 76 59 0.07 0.05 0.05 0.06 610
## 153 78 60 0.2 0.05 0.06 0.06 605
## 154 79 60 0.74 0.15 0.12 0.13 610
## 155 79 60 0.63 0.28 0.2 0.14 615
## 156 79 60 0.43 0.42 0.17 0.18 615
## 157 79 60 0.79 0.56 0.2 0.16 620
## 158 80 61 0.69 0.53 0.2 0.36 625
## 159 80 60 1.55 0.77 0.47 0.19 630
## 160 78 60 0.54 0.8 0.3 0.14 630
## 161 79 60 0.63 0.57 0.18 0.15 630
## 162 78 59 0.96 0.64 0.19 0.22 630
## 163 77 59 1.05 1.01 0.31 0.21 625
## 164 76 59 0.49 0.79 0.24 0.19 625
## 165 77 59 0.73 0.79 0.28 0.19 630
## 166 77 59 0.81 0.42 0.28 0.21 630
## 167 79 60 0.88 0.66 0.29 0.21 625
## 168 79 60 0.71 0.4 0.22 0.16 635
## 169 79 59 0.72 0.66 0.24 0.21 635
## 170 77 60 0.52 0.7 0.69 0.2 635
## 171 78 60 0.71 0.69 0.25 0.17 630
## 172 79 61 0.75 0.55 0.61 0.17 635
## 173 80 61 0.21 0.27 0.13 0.14 635
## 174 80 62 0.62 0.12 0.24 0.07 635
## 175 80 59 0.83 0.17 0.06 0.12 635
## 176 78 59 0.19 0.4 0.21 0.12 640
## 177 77 60 0.18 0.06 0.07 0.07 645
## 178 80 61 0.5 0.26 0.24 0.15 650
## 179 81 63 1.53 0.37 0.18 0.08 645
## 180 82 63 0.8 0.37 0.14 0.18 650
## 181 81 63 0.62 0.7 0.24 0.16 640
## 182 81 62 0.33 0.41 0.2 0.1 640
## 183 80 62 2.36 0.63 0.46 0.37 645
## 184 80 61 0.25 0.23 0.24 0.06 645
## 185 80 61 0.64 0.17 0.12 0.08 640
## 186 80 60 0.08 0.05 0.06 0.06 645
## 187 79 60 0.08 0.07 0.05 0.06 640
## 188 78 60 0.13 0.1 0.06 0.07 645
## 189 79 62 0.09 0.11 0.09 0.06 645
## 190 81 62 0.5 0.13 0.11 0.07 640
## 191 80 61 0.8 0.21 0.16 0.14 640
## 192 190 60 0.57 0.15 0.77 0.19 645
## 193 190 64 1.12 0.49 0.77 0.25 645
## 194 205 65 0.91 0.29 2.83 0.29 650
## 195 214 66 0.55 0.23 1.01 0.48 645
## 196 220 63 0.58 0.5 3.64 0.62 655
## 197 224 65 0.83 0.36 2.15 0.85 655
## 198 224 64 2.62 0.82 2.15 0.43 660
## 199 222 65 0.7 0.35 0.5 0.47 660
## 200 217 65 0.72 0.49 0.93 0.45 655
## 201 217 65 2.88 0.57 0.93 0.2 660
## 202 216 65 0.62 0.74 0.19 0.13 665
## 203 216 65 0.36 0.4 0.19 0.22 665
## 204 223 67 0.79 0.46 3.63 0.43 670
## 205 225 68 0.51 0.92 1.32 0.26 680
## 206 224 67 0.95 0.84 1.61 0.36 675
## 207 224 67 1.01 0.79 0.96 0.65 675
## 208 215 66 2.04 0.62 3.64 3.4 675
## 209 223 65 0.95 3.44 3.65 1.03 675
## 210 222 66 0.96 0.91 0.25 0.28 685
## 211 222 66 0.58 0.56 3.65 0.27 690
## 212 224 67 3.47 3.34 1.72 3.4 690
## 213 223 67 0.45 0.65 1.86 0.5 695
## 214 223 67 0.83 0.54 1.41 0.47 695
## 215 221 66 0.57 0.63 0.58 0.23 700
## 216 221 66 1.62 0.53 0.88 0.33 695
## 217 221 66 0.71 0.37 0.88 0.21 695
## 218 229 70 0.68 0.52 2.41 0.31 810
## 219 229 70 0.89 0.83 2.56 0.47 810
## 220 228 70 0.63 0.29 1.01 0.18 810
## 221 229 70 0.53 0.31 0.25 3.4 815
## 222 229 70 2.25 3.4 3.66 0.31 815
## 223 228 70 0.41 0.26 0.8 0.28 815
## 224 228 70 0.35 0.3 0.89 1.35 815
## 225 228 70 1.56 1.35 3.66 0.31 820
## 226 228 70 0.79 0.81 1.36 1.84 835
## 227 227 70 3.3 2.98 3.66 2.43 840
## 228 227 70 1.31 2.02 3.66 0.6 840
## 229 228 70 0.52 0.42 1.03 0.33 845
## 230 228 70 0.41 0.22 0.71 0.26 845
## 231 228 69 1.04 0.35 0.8 0.1 845
## 232 227 70 0.33 2.11 1.05 0.43 845
## 233 226 69 0.45 2.22 1.13 0.32 840
## 234 226 70 0.39 0.54 1.31 0.3 840
## 235 227 70 0.08 0.28 0.14 0.07 845
## 236 228 70 0.2 0.29 0.23 0.12 850
## 237 221 70 1.74 0.65 2 0.43 855
## 238 225 70 0.61 0.45 3.65 0.87 850
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## 240 267 69 0.69 1.08 2.23 0.55 845
## 241 267 68 0.55 0.82 2.23 0.28 845
## 242 266 70 0.5 0.69 2.49 0.38 850
## 243 267 69 0.78 0.62 3.19 0.92 855
## 244 267 70 1.24 0.84 3.65 0.28 855
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## 246 261 70 3.46 0.21 0.83 0.25 855
## 247 272 71 0.3 0.23 0.83 0.18 860
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## 250 272 70 2.42 0.34 0.7 0.17 860
## 251 270 70 0.15 0.14 0.07 0.07 860
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## 253 268 70 0.17 0.06 0.06 0.06 865
## 254 268 70 0.07 0.1 0.19 0.06 865
## 255 266 69 0.06 0.06 0.14 0.09 875
## 256 267 70 0.08 0.13 0.13 0.07 880
## 257 267 70 0.07 0.05 0.07 0.09 875
## 258 254 69 0.56 2.61 2.24 0.75 880
## 259 268 70 0.96 0.75 2.69 0.43 885
## 260 269 70 1.52 0.47 1.41 0.29 885
## 261 270 71 0.48 0.4 1.2 0.33 875
## 262 272 73 0.71 0.37 1.21 0.44 870
## 263 274 73 0.51 0.5 1.32 0.42 875
## 264 280 72 0.92 0.43 0.42 0.29 870
## 265 275 70 0.29 0.44 0.92 0.74 870
## 266 275 70 1.22 3.44 3.11 0.14 870
## 267 276 71 0.78 0.11 1.93 0.54 865
## 268 276 71 0.81 0.59 3.65 0.58 870
## 269 275 72 0.63 0.51 1.59 0.48 870
## 270 278 73 0.71 0.39 1.05 0.26 865
## 271 278 72 0.61 0.3 3 0.45 860
## 272 278 72 0.66 0.68 2.9 0.5 840
## 273 250 71 0.55 0.4 0.27 0.22 845
## 274 275 71 0.45 0.38 3.65 0.52 850
## 275 276 73 0.56 0.63 2.27 0.58 860
## 276 279 72 0.79 0.79 2.37 0.79 865
## 277 278 72 1.48 0.88 2.68 0.83 870
## 278 278 72 1.09 1.45 2.84 0.47 870
## 279 276 72 0.39 1.43 1.63 0.55 885
## 280 279 72 3.63 1.66 3.65 0.54 890
## 281 279 72 0.99 0.22 0.3 0.18 895
## 282 279 72 1.08 0.43 0.7 0.1 895
## 283 279 72 0.12 0.39 0.47 0.11 890
## 284 277 71 0.17 1.6 0.52 0.57 890
## 285 276 71 0.97 1.21 3.12 0.68 880
## 286 277 70 0.1 0.75 1.12 0.1 880
## 287 275 70 0.09 0.21 0.52 0.1 880
## 288 276 71 0.19 0.16 0.77 0.06 875
## 289 277 72 0.09 0.07 0.51 0.08 875
## 290 278 71 0.12 0.07 0.46 0.08 875
## 291 272 72 0.09 0.12 0.7 0.1 880
## 292 279 72 0.65 0.15 0.2 0.17 880
## 293 277 71 0.1 0.1 0.87 0.09 890
## 294 277 71 0.1 0.18 0.4 0.1 900
## 295 276 70 0.16 0.12 0.58 0.11 905
## 296 275 71 0.1 0.1 0.71 0.12 910
## 297 276 70 0.3 0.26 0.64 0.08 910
## 298 275 70 0.83 0.27 0.62 0.14 910
## 299 274 70 1.2 0.28 0.22 0.11 910
## 300 274 71 1.13 1.4 1.51 1.36 910
## 301 279 71 0.55 0.14 0.85 0.25 910
## 302 275 70 0.42 0.33 1.04 0.09 910
## 303 274 70 0.11 0.06 0.21 0.08 910
## 304 274 71 0.41 0.11 1.16 0.14 915
## 305 277 73 0.08 0.23 0.15 0.11 910
## 306 280 73 0.09 0.32 0.13 0.07 915
## 307 278 72 0.38 0.22 0.07 0.12 920
## 308 254 72 0.91 0.23 1.37 0.34 925
## 309 273 73 0.88 0.76 2.6 0.66 925
## 310 277 72 0.75 0.5 1.69 0.1 930
## 311 278 72 0.82 0.19 0.09 0.06 935
## 312 278 73 0.48 0.1 0.08 0.07 935
## 313 280 73 0.53 0.09 0.16 0.09 935
## 314 279 72 0.43 0.09 0.53 0.09 935
## 315 279 71 0.13 0.12 0.48 0.11 935
## 316 276 72 0.38 0.1 0.11 0.07 935
## 317 279 72 0.1 0.05 0.07 0.07 935
## 318 279 73 0.11 0.07 0.13 0.12 930
## 319 279 74 0.34 0.12 0.77 0.1 925
## 320 280 73 0.14 0.15 0.19 0.1 925
## 321 278 73 0.1 0.07 0.13 0.07 930
## 322 269 73 0.3 0.07 0.11 0.19 940
## 323 280 73 0.08 0.07 0.22 0.08 940
## 324 275 72 0.09 0.1 0.15 0.09 945
## 325 277 72 0.36 0.12 0.21 0.14 945
## 326 277 73 0.08 0.1 0.27 0.07 955
## 327 278 74 0.22 0.09 0.14 0.11 960
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## 330 269 74 1.52 0.36 1.11 0.41 965
## 331 268 74 0.61 0.41 3.67 0.4 970
## 332 273 73 0.72 0.59 1.7 0.1 965
## 333 272 74 0.12 0.35 0.2 0.11 970
## 334 274 74 0.09 0.13 0.17 0.07 975
## 335 273 74 0.09 0.08 0.06 0.07 970
## 336 272 74 0.17 0.08 0.13 0.08 965
## 337 273 74 1.25 0.51 0.12 0.23 960
## 338 272 74 0.16 0.14 0.33 0.14 955
## 339 271 73 0.1 0.14 0.3 0.15 960
## 340 269 70 0.79 0.31 0.28 0.16 965
## 341 268 70 0.18 0.16 0.68 0.19 965
## 342 267 70 0.13 0.13 0.2 0.79 965
## 343 266 70 1.14 0.79 2.74 0.73 965
## 344 265 70 1.56 1.62 3.4 1.03 960
## 345 266 70 0.77 0.94 2.83 0.12 955
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## 347 218 59 0.9 1.02 2.62 0.61 950
## 348 97 60 0.42 3.03 3.67 0.64 950
## 349 98 59 2.32 2.08 1.64 0.1 960
## 350 97 60 0.19 0.18 0.32 0.08 970
## 351 98 60 0.1 0.11 0.11 0.06 965
## 352 101 62 0.07 0.05 0.06 0.06 970
## 353 101 61 0.08 0.05 0.06 0.06 970
## 354 100 61 0.07 0.05 0.09 0.06 970
## 355 99 60 0.08 0.05 0.06 0.06 970
## 356 98 59 0.07 0.05 0.06 0.06 970
## 357 96 59 0.07 0.05 0.06 0.06 965
## 358 97 59 0.07 0.05 0.07 0.06 970
## 359 96 59 0.07 0.05 0.06 0.06 965
## 360 96 59 0.08 0.05 0.05 0.06 960
## 361 95 59 0.07 0.05 0.06 0.07 965
## 362 98 61 0.09 0.09 0.1 0.07 965
## 363 99 62 0.1 0.08 0.07 0.09 965
## 364 100 62 0.06 0.05 0.11 0.06 975
## 365 101 61 0.07 0.05 0.07 0.06 975
## 366 100 61 0.07 0.05 0.06 0.06 975
## 367 100 60 0.08 0.04 0.06 0.07 970
## 368 98 59 0.09 0.07 0.09 0.06 965
## 369 98 60 0.1 0.05 0.06 0.07 960
## 370 99 61 0.07 0.1 0.2 0.06 960
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## 394 95 59 0.07 0.05 0.06 0.06 835
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## 398 95 58 0.07 0.05 0.06 0.06 830
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## 401 94 58 0.08 0.07 0.06 0.06 820
## 402 95 59 0.07 0.05 0.08 0.06 820
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## 484 77 49 0.18 0.06 0.07 0.06 590
## 485 79 49 0.21 0.05 0.13 0.06 590
## 486 76 49 0.24 0.11 0.11 0.09 595
## 487 74 48 0.26 0.06 0.06 0.11 585
## 488 73 46 0.08 0.05 0.05 0.08 590
## 489 72 45 0.17 0.05 0.07 0.06 595
## 490 71 45 1.51 0.69 0.57 0.07 595
## 491 71 45 0.08 0.05 0.06 0.21 590
## 492 71 45 0.07 0.05 0.06 0.07 580
## 493 70 45 0.08 0.05 0.06 0.06 580
## 494 70 44 0.08 0.05 0.06 0.06 580
## 495 70 44 0.07 0.05 0.59 0.07 580
## 496 70 44 1.71 0.63 0.07 0.3 580
## 497 70 44 0.07 0.05 0.06 0.06 580
## 498 70 45 0.17 0.05 0.48 0.07 575
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## 500 67 43 1.44 0.49 0.52 0.27 570
## 501 68 42 0.21 0.06 0.09 0.06 570
## 502 69 43 1.75 0.06 0.55 0.06 570
## 503 69 43 0.72 0.63 0.26 0.29 570
## 504 67 43 0.1 0.25 0.06 0.12 575
## 505 67 42 0.08 0.09 0.07 0.06 570
## 506 65 42 0.08 0.12 0.09 0.08 575
## 507 65 41 0.07 0.05 0.08 0.09 575
## 508 64 40 0.08 0.08 0.07 0.07 575
## 509 65 41 0.32 0.09 0.09 0.06 575
## 510 65 41 0.08 0.05 0.07 0.08 575
## 511 65 41 0.07 0.05 0.16 0.06 565
## 512 65 41 0.41 0.12 0.06 0.11 570
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## 514 66 41 0.1 0.16 0.12 0.14 565
## 515 67 41 0.47 0.1 0.2 0.08 570
## 516 67 42 0.63 0.15 0.09 0.08 570
## 517 68 43 0.3 0.1 0.1 0.08 570
## 518 68 43 0.2 0.1 0.08 0.07 565
## 519 67 43 0.09 0.06 0.06 0.07 565
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## 521 67 42 0.13 0.05 0.06 0.06 560
## 522 66 42 1.69 0.05 0.16 0.06 560
## 523 66 42 0.07 0.17 0.06 0.11 565
## 524 65 42 1.64 0.18 0.12 0.11 570
## 525 65 41 0.07 0.05 0.06 0.06 565
## 526 65 40 0.08 0.06 0.07 0.06 570
## 527 64 40 0.08 0.05 0.06 0.07 575
## 528 64 40 0.21 0.05 0.07 0.06 580
## 529 62 40 0.22 0.06 0.06 0.06 575
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## 536 58 36 0.07 0.05 0.06 0.07 590
## 537 57 36 0.07 0.06 0.06 0.06 590
## 538 57 35 0.08 0.05 0.08 0.07 585
## 539 56 35 0.08 0.06 0.08 0.06 595
## 540 55 35 0.15 0.06 0.05 0.07 600
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## 555 53 32 0.11 0.05 0.08 0.09 595
## 556 52 31 0.08 0.05 0.07 0.06 595
## 557 52 31 0.13 0.07 0.05 0.06 595
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## 566 50 28 0.21 0.09 0.06 0.06 600
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## 573 48 28 0.08 0.06 0.06 0.06 610
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## 578 45 26 0.07 0.05 0.06 0.06 615
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## 580 45 26 0.83 0.18 0.09 0.08 610
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## 583 45 26 0.23 0.1 0.16 0.07 620
## 584 44 26 0.08 0.05 0.06 0.08 620
## 585 44 25 0.16 0.06 0.06 0.06 620
## 586 43 25 0.07 0.05 0.07 0.06 615
## 587 43 24 0.08 0.06 0.06 0.06 620
## 588 43 24 0.43 0.21 0.17 0.15 625
## 589 42 24 0.09 0.05 0.06 0.06 615
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## 595 39 22 0.5 0.11 0.15 0.06 615
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## 601 38 21 0.1 0.08 0.08 0.07 625
## 602 38 21 0.26 0.1 0.06 0.07 630
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## 614 200 25 0.52 0.23 0.8 0.27 620
## 615 203 24 0.66 0.49 2.13 0.39 625
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## 618 197 24 0.58 0.8 1.41 0.63 630
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## 620 198 24 0.08 0.07 0.81 0.08 630
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## 650 185 18 1.6 0.58 0.5 0.25 690
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## 671 182 14 0.11 0.05 0.07 0.06 725
## 672 181 14 0.12 0.1 0.18 0.06 725
## 673 181 13 3.21 0.18 0.15 0.19 725
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## 687 180 12 0.09 0.06 0.08 0.06 745
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## 691 179 11 0.57 0.14 0.28 0.1 745
## 692 179 11 0.1 0.05 0.06 0.06 745
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## 694 180 11 1.04 1.2 2.8 0.07 750
## 695 179 11 0.54 1.24 0.21 0.81 750
## 696 178 11 0.07 0.05 0.07 0.06 750
## 697 177 11 0.09 0.07 0.17 0.08 750
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## 700 178 10 2.07 2.14 3.65 1.7 755
## 701 177 10 0.34 0.05 0.07 0.06 760
## 702 177 10 0.11 0.05 0.06 0.07 760
## 703 177 10 0.37 0.4 1.1 0.32 765
## 704 178 10 0.57 0.54 3.65 0.52 765
## 705 177 10 0.72 0.8 3.16 0.71 770
## 706 177 10 0.8 1.11 2.64 0.7 770
## 707 176 10 0.58 0.26 0.25 0.15 770
## 708 177 10 0.1 0.11 0.13 0.11 775
## 709 176 10 0.23 0.08 0.12 0.08 775
## 710 175 10 0.09 0.06 0.08 0.06 775
## 711 176 10 0.07 0.06 0.09 0.06 785
## 712 176 10 0.61 0.76 2.25 0.45 790
## 713 176 10 2.59 1.8 3.65 1.54 795
## 714 176 10 0.23 0.05 0.07 0.06 800
## 715 175 10 0.59 0.64 3.65 0.57 800
## 716 175 10 0.65 0.59 1.34 0.46 795
## 717 175 10 0.38 0.37 1.03 0.37 795
## 718 175 10 0.07 0.05 0.08 0.06 795
## 719 176 10 0.1 0.06 0.13 0.06 795
## 720 176 10 0.75 0.56 3.65 0.75 790
## 721 176 10 1.5 0.37 0.79 0.56 800
## 722 175 9 0.11 0.06 0.19 0.06 805
## 723 176 9 0.9 0.38 0.94 0.24 805
## 724 176 9 0.29 0.23 1.02 0.18 805
## 725 177 9 0.55 0.39 1.53 0.39 800
## 726 177 9 0.09 0.18 0.08 0.27 805
## 727 178 9 0.11 0.11 0.34 0.1 810
## 728 177 9 0.61 0.11 0.13 0.1 810
## 729 178 9 1.19 0.71 2.71 0.75 810
## 730 180 11 0.48 3.44 3.65 0.28 815
## 731 180 12 1.15 1.25 1.41 0.61 815
## 732 180 12 0.19 0.05 0.52 0.08 820
## 733 180 12 0.45 0.63 0.39 0.14 825
## 734 180 12 0.11 0.1 0.15 0.13 830
## 735 180 12 0.64 0.47 3.65 0.06 825
## 736 180 12 0.09 0.07 0.15 0.63 830
## 737 180 12 0.85 0.35 0.2 0.15 830
## 738 180 12 0.08 0.06 0.23 0.07 835
## 739 180 12 0.08 0.06 0.2 0.07 835
## 740 180 12 0.13 0.09 0.28 0.07 830
## 741 180 12 0.08 0.23 0.13 0.06 830
## 742 180 12 0.08 0.25 0.11 0.06 830
## 743 180 12 1.45 1.15 3.65 1.4 830
## 744 180 12 0.44 0.34 0.29 0.18 825
## 745 180 12 0.08 0.06 0.21 0.07 820
## 746 180 11 0.06 0.05 0.07 0.06 820
## 747 180 11 0.91 0.69 2.59 0.24 820
## 748 179 11 1.02 0.79 2.23 0.79 830
## 749 179 11 0.34 1.95 0.96 0.33 835
## 750 179 11 0.14 0.06 0.23 0.07 840
## 751 179 11 0.26 0.29 0.92 0.22 845
## 752 180 11 0.1 0.06 0.08 0.08 850
## 753 180 11 0.64 0.63 1.86 0.61 860
## 754 179 11 0.52 0.81 1.95 0.43 860
## 755 180 11 0.08 0.05 0.15 0.07 860
## 756 180 11 0.07 0.04 0.07 0.06 860
## 757 179 11 0.58 0.62 2.44 0.07 860
## 758 180 11 0.85 0.56 1.97 0.53 855
## 759 180 11 1.18 0.32 1.46 0.33 860
## 760 180 11 0.21 0.13 0.2 0.07 865
## 761 180 11 0.42 0.09 0.22 0.09 865
## 762 180 11 0.16 0.05 0.06 0.07 870
## 763 179 11 0.21 1.88 0.21 0.17 870
## 764 179 11 0.21 1.62 0.18 0.14 875
## 765 180 11 1.6 0.67 2.71 0.53 880
## 766 179 11 0.13 0.15 0.22 0.22 885
## 767 179 11 0.16 0.17 0.29 0.21 890
## 768 178 11 0.08 0.08 0.06 0.06 895
## 769 179 11 2.15 0.21 0.32 0.24 890
## 770 178 10 0.31 0.98 0.13 0.1 890
## 771 178 11 0.24 0.25 0.61 0.22 890
## 772 177 10 1.25 0.5 0.09 0.08 890
## 773 178 10 0.13 0.07 0.17 0.1 895
## 774 178 10 0.12 0.06 0.09 0.08 895
## 775 178 10 1.25 1.27 3.58 0.7 900
## 776 177 10 1.81 1.33 2.37 0.65 905
## 777 179 10 0.7 0.53 1.98 0.58 905
## 778 178 10 0.93 0.2 0.35 0.17 920
## 779 178 10 1.73 0.09 0.17 0.07 930
## 780 178 10 0.42 0.15 0.18 0.11 935
## 781 178 10 0.9 0.68 3.03 0.48 940
## 782 179 10 1.4 0.58 0.38 0.2 950
## 783 178 10 0.96 0.22 0.25 0.15 955
## 784 178 10 0.24 0.13 0.08 0.09 960
## 785 180 10 0.44 0.31 1.34 0.27 965
## 786 178 10 0.58 2.85 1.89 0.41 965
## 787 178 10 0.61 0.19 0.16 0.11 970
## 788 177 10 0.98 0.53 2.54 0.56 975
## 789 178 10 0.52 0.17 0.13 0.1 970
## 790 177 10 0.24 0.83 0.89 0.15 975
## 791 178 10 0.24 0.14 0.48 0.15 975
## 792 178 10 0.24 0.76 0.4 0.14 980
## 793 178 10 0.43 0.26 0.51 0.41 985
## 794 177 10 1.14 0.48 0.43 0.22 985
## 795 178 10 1.61 0.57 0.43 0.25 985
## 796 177 10 0.7 0.44 1.7 0.07 995
## 797 178 10 0.45 2.88 1.62 0.53 995
## 798 177 10 0.66 0.33 1.26 0.37 995
## 799 178 10 2.23 0.45 1.55 0.47 995
## 800 178 10 0.54 0.27 1.85 0.27 995
## 801 178 10 0.1 0.05 0.07 0.06 1000
## 802 179 10 0.1 0.05 0.07 0.06 1000
## 803 178 10 0.14 0.12 0.16 0.07 1010
## 804 179 10 0.86 0.3 0.24 0.11 1015
## 805 178 10 0.9 0.83 2.85 0.93 1015
## 806 178 10 0.5 0.35 2.04 0.47 1015
## 807 178 10 1.03 1.46 3.66 1.08 1015
## 808 178 10 0.46 0.21 0.59 0.24 1025
## 809 177 10 0.32 0.25 0.83 0.25 1025
## 810 179 10 0.75 0.31 0.53 0.2 1025
## 811 179 10 0.77 0.16 0.22 0.12 1025
## 812 179 10 0.12 0.15 0.23 0.18 1030
## 813 178 10 0.21 1.26 0.21 0.12 1040
## 814 179 10 0.82 0.73 2.9 0.75 1035
## 815 177 10 0.45 0.39 1.88 0.44 1035
## 816 178 10 0.43 0.2 0.17 0.1 1045
## 817 177 10 0.93 0.84 3.26 0.7 1050
## 818 177 10 0.66 0.8 2.21 0.68 1055
## 819 179 10 0.79 0.31 0.74 0.23 1055
## 820 178 10 0.99 0.43 1.51 0.32 1060
## 821 178 10 0.39 0.19 0.41 0.14 1060
## 822 178 10 0.97 0.14 0.35 0.21 1055
## 823 178 10 0.51 0.14 0.19 0.12 1055
## 824 179 10 1.59 0.66 0.55 0.25 1060
## 825 178 10 1.07 0.4 0.91 0.22 1065
## 826 180 10 0.33 0.27 1.09 0.29 1065
## 827 180 10 0.27 0.22 0.11 0.08 1070
## 828 179 10 2.32 1.07 3.54 1.52 1075
## 829 179 10 0.09 0.17 0.08 0.07 1070
## 830 180 10 0.45 0.44 0.46 0.2 1080
## 831 180 10 0.25 0.27 0.13 0.08 1080
## 832 180 10 0.63 0.72 2.29 0.43 1085
## 833 180 10 0.45 0.28 1.2 0.32 1085
## 834 180 10 1.01 0.55 1.69 0.42 1080
## 835 180 10 0.82 0.79 1.54 0.42 1080
## 836 180 10 1.33 0.5 1.33 0.54 1085
## 837 180 11 0.4 1.49 0.99 0.29 1090
## 838 180 10 0.86 0.62 1.87 0.51 1095
## 839 180 10 0.13 0.32 1.45 0.32 1105
## 840 180 10 1.37 0.77 2.54 0.74 1105
## 841 180 10 0.67 1.88 1.59 0.58 1105
## 842 180 10 0.74 1.01 2.95 0.75 1110
## 843 180 10 0.87 0.8 2.84 0.74 1110
## 844 180 10 0.39 0.38 3.12 0.22 1110
## 845 180 10 0.9 0.69 1.33 0.88 1105
## 846 180 10 1.06 0.61 2.69 0.3 1100
## 847 180 10 0.32 0.45 2.52 0.27 1115
## 848 180 10 0.47 0.18 0.07 0.11 1115
## 849 180 10 0.74 0.37 1.57 0.53 1115
## 850 180 10 0.46 1.4 1.22 0.27 1120
## 851 180 10 1.74 0.54 0.58 0.45 1120
## 852 159 10 0.56 1.35 1.99 0.46 1130
## 853 180 10 0.48 0.47 2.48 0.25 1135
## 854 180 10 1.13 0.82 2.25 0.83 1145
## 855 180 10 1.1 0.34 1.05 0.22 1150
## 856 180 10 0.72 0.66 0.07 0.48 1160
## 857 180 10 0.4 0.17 2.51 0.1 1160
## 858 180 11 0.88 0.42 0.22 0.13 1165
## 859 180 11 1.1 0.31 1.48 0.16 1165
## 860 180 10 3.39 0.39 0.19 0.17 1165
## 861 180 10 0.71 0.15 0.14 0.09 1160
## 862 180 10 1.03 0.27 0.23 0.11 1160
## 863 181 10 0.71 0.09 0.23 0.07 1155
## 864 180 10 0.18 0.06 0.06 0.06 1155
## 865 180 10 0.28 0.32 1.04 0.25 1155
## 866 180 10 0.17 0.2 0.54 0.14 1160
## 867 180 10 0.08 0.06 0.08 0.06 1165
## 868 180 10 0.43 0.97 2.96 0.65 1170
## 869 180 10 1.88 1.05 3.49 0.94 1170
## 870 180 10 0.41 0.29 2.04 0.26 1170
## 871 180 10 1.1 1.37 0.73 0.27 1180
## 872 180 10 0.64 0.63 0.06 0.63 1185
## 873 180 10 1.34 1.22 1.33 1.13 1195
## 874 181 10 0.19 0.13 3.66 0.14 1185
## 875 180 10 2.39 0.75 3.65 0.75 1195
## 876 180 10 0.7 0.19 0.64 0.11 1200
## 877 180 10 0.08 0.39 0.06 0.06 1205
## 878 180 10 0.97 0.12 0.37 0.14 1200
## 879 180 11 1.86 0.66 0.66 0.32 1200
## 880 180 10 0.9 0.34 0.06 0.14 1210
## 881 180 10 0.4 0.11 0.12 0.1 1210
## 882 180 11 0.19 0.08 0.07 0.06 1200
## 883 180 10 0.63 0.14 0.18 0.09 1190
## 884 181 10 0.08 0.05 0.06 0.06 1190
## 885 180 11 1.61 0.15 0.07 0.08 1195
## 886 181 10 2.58 0.52 2.34 0.67 1200
## 887 181 11 0.54 0.42 1.33 0.37 1195
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## 889 181 11 0.56 0.16 0.45 0.12 1195
## 890 181 11 0.09 0.15 0.14 0.06 1190
## 891 181 11 0.63 0.27 0.14 0.22 1195
## 892 180 11 0.39 0.15 1.1 0.1 1200
## 893 180 10 0.19 0.08 0.22 0.1 1205
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## 897 180 11 1.08 0.83 2.92 0.41 1205
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## 899 180 10 2.77 1.47 2.44 0.48 1205
## 900 181 11 0.45 0.49 3.65 0.41 1205
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## 904 180 11 0.86 0.41 0.45 0.19 1225
## 905 181 11 0.73 0.77 0.53 0.63 1220
## 906 181 11 2.18 1.02 3.12 0.57 1225
## 907 180 11 1.17 0.44 2.01 0.57 1220
## 908 181 11 1.29 0.91 3.22 0.74 1220
## 909 182 10 0.39 0.29 0.82 0.07 1225
## 910 181 11 0.08 0.05 0.08 0.06 1220
## 911 181 11 0.53 0.11 0.13 0.09 1220
## 912 180 10 1.29 0.35 0.21 0.18 1220
## 913 182 11 0.63 0.76 2.55 0.57 1220
## 914 182 11 0.2 0.17 0.9 0.16 1210
## 915 181 11 0.08 0.13 0.07 0.07 1210
## 916 182 11 0.12 0.27 0.07 0.09 1205
## 917 182 11 1.26 0.14 0.23 0.17 1205
## 918 181 11 0.75 0.54 0.21 0.11 1200
## 919 182 11 1.27 0.82 0.88 0.28 1195
## 920 181 11 0.14 0.14 0.06 0.07 1200
## 921 181 11 3.1 0.3 0.44 0.18 1200
## 922 181 11 1.14 0.12 0.23 0.09 1210
## 923 181 11 0.58 0.59 0.15 0.61 1220
## 924 182 11 0.83 0.53 1.43 0.63 1220
## 925 182 10 1.27 0.36 1.73 0.43 1225
## 926 180 10 0.17 0.08 0.25 0.09 1220
## 927 181 11 0.71 0.76 0.2 0.49 1215
## 928 181 10 2.21 1.13 2.54 0.62 1210
## 929 181 10 1.18 0.63 1.95 0.5 1210
## 930 180 11 0.75 0.41 1.36 0.28 1215
## 931 176 10 1.09 0.48 1.47 0.42 1225
## 932 174 10 0.53 0.57 1.31 0.72 1215
## 933 170 10 0.9 0.6 1.98 0.51 1215
## 934 171 10 0.68 0.62 2.13 0.6 1210
## 935 170 10 2.17 1.75 3.65 1.52 1220
## 936 171 10 1.26 1.31 0.8 0.34 1220
## 937 171 10 0.46 0.64 2.58 0.55 1225
## 938 171 10 0.49 0.32 0.52 0.14 1220
## 939 170 10 0.52 0.3 0.32 0.27 1225
## 940 172 10 0.57 0.16 0.85 0.11 1225
## 941 171 10 0.48 0.39 0.13 0.14 1225
## 942 171 10 0.36 0.25 3.62 0.42 1225
## 943 172 10 1.07 0.14 0.65 0.15 1225
## 944 171 10 0.42 0.33 0.92 0.28 1235
## 945 172 10 0.58 0.17 0.46 0.12 1240
## 946 173 10 0.26 0.06 0.1 0.06 1245
## 947 173 10 0.73 0.16 0.19 0.12 1250
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## 949 172 10 1.04 0.34 3.43 0.13 1250
## 950 173 10 0.09 0.08 0.06 0.06 1260
## 951 173 10 0.27 0.3 0.07 0.13 1265
## 952 173 10 1.01 1 2.15 0.72 1265
## 953 172 10 1.72 0.62 2.98 0.58 1270
## 954 172 10 0.8 0.49 0.95 0.27 1255
## 955 174 10 1.29 0.38 1.08 0.27 1245
## 956 173 10 0.84 0.12 0.16 0.08 1245
## 957 180 10 1.06 1.23 1.44 0.4 1265
## 958 180 0 1.58 1.23 0.8 0.65 1265
## 959 0 0 0.41 0.31 0.54 0.22 1270
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## 961 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1240
## 962 0 0 0.07 0.05 0.07 0.06 1250
## 963 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1255
## 964 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1250
## 965 0 0 0.07 0.05 0.06 0.07 1245
## 966 0 0 0.07 0.05 0.05 0.06 1230
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## 971 0 0 0.08 0.05 0.07 0.06 1195
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## 973 0 0 0.08 0.05 0.07 0.06 1175
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## 985 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1125
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## 2905 72 52 0.59 0.21 0.18 0.15 370
## 2906 70 50 0.65 0.17 0.17 0.13 370
## 2907 69 49 1.19 0.37 0.19 0.15 375
## 2908 68 49 0.77 0.27 0.21 0.17 375
## 2909 69 49 0.52 0.24 0.21 0.16 375
## 2910 69 49 1.62 0.26 0.18 0.15 375
## 2911 69 49 0.72 0.23 0.18 0.13 375
## 2912 69 49 1.05 0.37 0.18 0.18 375
## 2913 69 49 0.77 0.21 0.25 0.15 375
## 2914 68 49 0.62 0.23 0.2 0.14 375
## 2915 68 49 1.13 0.36 0.22 0.18 375
## 2916 67 49 0.62 0.22 0.2 0.13 375
## 2917 69 49 0.59 0.21 0.17 0.12 375
## 2918 70 50 0.71 0.34 0.19 0.14 375
## 2919 68 49 0.42 0.28 0.16 0.11 375
## 2920 67 49 0.61 0.13 0.18 0.15 375
## 2921 67 48 0.42 0.1 0.14 0.07 375
## 2922 68 49 0.27 0.11 0.12 0.07 375
## 2923 70 50 0.38 0.05 0.06 0.06 375
## 2924 71 52 0.08 0.05 0.06 0.06 375
## 2925 74 54 1.27 0.08 0.07 0.07 375
## 2926 76 54 0.11 0.05 0.06 0.06 380
## 2927 75 54 0.52 0.2 0.21 0.13 380
## 2928 76 54 1.09 0.05 0.08 0.07 380
## 2929 76 55 0.09 0.05 0.06 0.06 380
## 2930 75 54 0.08 0.05 0.05 0.06 380
## 2931 74 53 0.55 0.25 0.12 0.13 380
## 2932 71 51 0.13 0.06 0.08 0.06 380
## 2933 70 51 0.22 0.1 0.07 0.06 380
## 2934 70 51 0.37 0.11 0.07 0.07 380
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## 2939 75 54 0.73 0.28 0.21 0.12 380
## 2940 73 53 1.07 0.27 0.25 0.19 380
## 2941 73 53 0.62 0.25 0.2 0.18 380
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## 2943 75 54 0.88 0.27 0.2 0.16 380
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## 2945 75 54 0.58 0.22 0.1 0.13 380
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## 2947 75 54 0.21 0.05 0.15 0.06 380
## 2948 75 54 0.12 0.06 0.06 0.06 380
## 2949 74 53 0.74 1.12 0.08 0.31 380
## 2950 74 53 1.53 3.44 0.7 0.56 380
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## 2952 73 54 0.74 3.44 0.5 0.35 385
## 2953 73 54 0.37 0.5 0.17 0.1 385
## 2954 72 54 0.78 1.01 0.31 0.31 385
## 2955 72 53 0.8 1 0.29 0.27 385
## 2956 72 54 0.69 0.89 0.3 0.19 385
## 2957 74 54 1.5 0.96 0.4 0.25 385
## 2958 74 54 0.66 0.92 0.2 0.15 385
## 2959 74 54 1.11 1.04 0.38 0.3 385
## 2960 75 55 0.63 0.8 0.31 0.2 385
## 2961 74 54 0.66 0.79 0.2 0.19 385
## 2962 72 54 0.74 0.5 0.2 0.21 390
## 2963 72 54 1.2 0.79 0.23 0.2 390
## 2964 72 54 1.82 1.28 0.42 0.31 385
## 2965 73 54 2.9 1.78 0.38 0.25 385
## 2966 73 54 0.79 1.07 0.52 0.36 385
## 2967 75 56 0.75 1.04 0.37 0.35 385
## 2968 76 57 0.45 0.52 0.3 0.16 390
## 2969 78 58 0.44 0.73 0.28 0.24 390
## 2970 81 60 1.46 1.59 0.69 0.69 390
## 2971 81 61 0.64 3.44 0.41 0.38 390
## 2972 80 60 1.05 3.44 0.5 0.44 390
## 2973 80 59 0.67 1.24 0.5 0.34 390
## 2974 79 59 0.7 1.54 0.52 0.36 390
## 2975 79 59 0.7 0.78 0.52 0.31 395
## 2976 79 59 0.88 1.13 0.26 0.22 400
## 2977 80 59 0.41 3.13 0.41 0.19 400
## 2978 78 59 1.07 0.64 0.09 0.18 405
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## 2983 76 56 0.23 2.25 0.22 0.09 400
## 2984 75 56 0.21 0.08 0.06 0.18 405
## 2985 73 54 0.25 0.11 0.07 0.06 415
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## 2987 75 54 0.64 0.1 0.08 0.23 420
## 2988 76 55 0.32 0.42 0.2 0.07 420
## 2989 77 57 0.38 0.33 0.09 0.09 420
## 2990 78 58 0.42 0.73 0.08 0.07 420
## 2991 80 59 0.79 0.13 0.09 0.08 425
## 2992 80 59 0.42 0.1 0.06 0.08 435
## 2993 80 60 0.94 3.21 0.81 0.58 435
## 2994 77 59 0.42 0.16 0.07 0.08 435
## 2995 77 58 0.49 0.58 0.36 0.08 445
## 2996 79 58 0.39 0.59 0.13 0.33 440
## 2997 80 59 0.11 0.09 0.08 0.06 445
## 2998 79 59 0.17 0.45 0.16 0.07 445
## 2999 79 59 0.71 1.15 0.46 0.35 450
## 3000 79 59 1.27 3.09 0.47 0.21 455
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## 3002 80 60 0.33 1.08 0.31 0.16 460
## 3003 75 58 0.46 0.11 0.06 0.17 465
## 3004 77 56 0.99 1.54 0.58 0.35 460
## 3005 77 57 0.49 1.07 0.25 0.42 470
## 3006 77 58 0.65 0.19 0.06 0.21 475
## 3007 80 59 0.12 0.08 0.05 0.07 475
## 3008 79 59 0.39 0.16 0.23 0.06 480
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## 3010 74 55 0.14 0.29 0.11 0.09 490
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## 3012 76 56 0.49 0.56 0.22 0.13 495
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## 3019 77 58 0.67 1.04 0.43 0.3 500
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## 3021 80 58 0.58 0.85 0.37 0.28 510
## 3022 81 60 0.74 0.31 0.27 0.15 505
## 3023 81 60 0.77 0.39 0.27 0.18 510
## 3024 82 60 0.91 0.4 0.25 0.26 500
## 3025 81 61 0.88 0.25 0.31 0.17 475
## 3026 82 61 0.84 0.69 0.5 0.24 460
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## 3028 84 62 0.35 0.55 0.16 0.22 440
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## 3031 83 62 0.63 1.54 0.4 0.34 435
## 3032 83 62 0.72 1.52 0.34 0.41 435
## 3033 82 61 0.61 0.97 0.39 0.45 445
## 3034 82 61 1 0.69 0.21 0.24 460
## 3035 81 61 0.38 1.51 0.28 0.18 470
## 3036 81 61 1.52 0.67 0.21 0.24 475
## 3037 81 61 1.15 0.89 0.34 0.21 475
## 3038 82 60 0.67 1.2 0.32 0.54 480
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## 3040 83 62 0.93 0.55 0.14 0.27 495
## 3041 83 62 2.18 0.12 0.06 0.1 500
## 3042 83 62 0.08 0.06 0.15 0.06 510
## 3043 85 63 2.68 2.08 0.21 0.15 515
## 3044 84 62 0.6 1.33 0.45 0.29 520
## 3045 83 62 0.91 1.18 0.45 0.45 530
## 3046 81 61 0.68 1.18 0.41 0.29 530
## 3047 80 60 0.61 3.22 0.47 0.24 525
## 3048 81 60 0.42 0.99 0.22 0.13 525
## 3049 80 60 0.55 0.73 0.23 0.26 525
## 3050 81 60 0.56 1.28 0.49 0.38 535
## 3051 81 60 0.55 1.59 0.65 0.38 545
## 3052 82 61 1.5 1.4 0.46 0.49 545
## 3053 81 61 0.42 0.97 0.89 0.23 555
## 3054 82 61 0.92 1.43 0.25 0.47 560
## 3055 84 61 1.74 0.74 0.69 0.54 560
## 3056 83 62 0.31 0.69 0.15 0.15 560
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## 3058 84 62 0.88 0.47 0.39 0.25 565
## 3059 85 63 0.39 0.83 0.18 0.28 560
## 3060 86 65 0.77 1.43 0.4 0.37 565
## 3061 87 64 0.63 0.73 0.31 0.29 570
## 3062 87 65 1.1 3.2 0.17 0.21 570
## 3063 85 65 0.57 0.72 0.19 0.19 570
## 3064 84 64 0.51 0.99 0.27 0.32 575
## 3065 83 63 0.48 0.84 0.26 0.29 565
## 3066 83 62 0.62 1.19 0.42 0.28 575
## 3067 83 62 0.91 1.32 0.38 0.37 575
## 3068 84 62 1.13 1.75 0.68 0.53 580
## 3069 84 62 1.05 1.49 0.48 0.55 575
## 3070 83 63 0.8 0.72 0.27 0.21 575
## 3071 83 61 0.62 0.66 0.36 0.24 585
## 3072 83 62 0.95 1.11 0.44 0.24 585
## 3073 83 62 0.94 0.72 0.27 0.42 595
## 3074 80 60 0.71 0.82 0.27 0.24 590
## 3075 79 59 0.97 0.63 0.22 0.18 595
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## 3078 80 59 0.63 1.67 0.43 0.42 595
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## 3081 78 58 0.81 1.17 0.27 0.23 600
## 3082 79 59 0.75 1.46 0.38 0.36 595
## 3083 75 57 0.07 0.15 0.06 0.07 595
## 3084 76 57 2.68 0.25 0.21 0.18 605
## 3085 75 57 0.08 0.06 0.09 0.07 610
## 3086 75 56 0.06 0.06 0.06 0.06 610
## 3087 73 54 0.07 0.12 0.07 0.06 615
## 3088 72 54 0.35 0.76 0.2 0.14 610
## 3089 72 54 0.71 0.87 0.31 0.26 610
## 3090 72 54 0.65 1.32 0.36 0.37 605
## 3091 72 54 0.62 1.61 0.43 0.33 605
## 3092 72 54 1.16 1.04 0.45 0.72 610
## 3093 74 54 0.17 0.39 0.07 0.31 610
## 3094 78 58 1.06 1.62 0.43 0.38 610
## 3095 78 58 1.63 2.74 0.62 0.78 610
## 3096 78 59 1.27 1.12 0.52 0.34 610
## 3097 79 58 1.41 1.74 0.37 0.47 610
## 3098 78 58 1.2 0.81 0.39 0.4 615
## 3099 77 57 0.53 0.97 0.28 0.21 620
## 3100 77 58 0.6 0.93 0.2 0.29 625
## 3101 76 57 0.96 1.87 0.44 0.39 635
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## 3105 75 56 0.73 2.53 0.4 0.28 650
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## 3109 70 51 0.08 0.07 0.06 0.06 660
## 3110 71 51 0.07 0.06 0.06 0.06 665
## 3111 72 53 0.08 0.06 0.07 0.06 665
## 3112 71 52 0.07 0.06 0.06 0.06 660
## 3113 71 52 0.07 0.06 0.07 0.06 660
## 3114 71 51 0.07 0.06 0.07 0.06 650
## 3115 73 53 0.07 0.06 0.06 0.06 645
## 3116 74 53 0.08 0.08 0.08 0.05 645
## 3117 75 54 0.08 0.06 0.06 0.07 645
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## 3119 75 54 0.07 0.06 0.07 0.06 640
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## 3333 33 24 0.08 0.06 0.07 0.07 480
## 3334 33 24 0.07 0.07 0.07 0.06 475
## 3335 33 23 0.08 0.07 0.06 0.07 475
## 3336 33 23 0.18 0.05 0.07 0.07 475
## 3337 33 23 0.08 0.06 0.06 0.06 475
## 3338 33 23 0.18 0.06 0.06 0.06 485
## 3339 34 23 0.1 0.12 0.06 0.07 485
## 3340 33 22 0.06 0.05 0.11 0.06 490
## 3341 33 23 0.48 0.18 0.06 0.1 490
## 3342 32 22 0.16 0.14 0.14 0.07 490
## 3343 32 22 2.3 0.12 0.14 0.12 490
## 3344 31 22 1.07 0.19 0.16 0.13 490
## 3345 30 22 0.29 0.07 0.07 0.07 490
## 3346 29 21 0.19 0.06 0.07 0.07 495
## 3347 29 21 0.19 0.06 0.07 0.06 505
## 3348 29 21 1.51 0.37 0.05 0.33 500
## 3349 29 21 1.22 0.07 0.24 0.09 500
## 3350 29 20 1.32 0.11 0.06 0.08 500
## 3351 28 20 2.02 0.15 0.11 0.11 505
## 3352 28 20 0.5 0.06 0.1 0.09 510
## 3353 28 20 0.2 0.06 0.06 0.07 510
## 3354 27 20 0.16 0.06 0.07 0.07 510
## 3355 27 20 0.17 0.06 0.06 0.06 505
## 3356 27 20 0.13 0.06 0.06 0.06 510
## 3357 27 20 1.22 0.08 0.08 0.09 520
## 3358 27 20 1.2 0.08 0.07 0.07 515
## 3359 27 20 0.32 0.06 0.06 0.06 520
## 3360 27 20 0.14 0.1 0.06 0.08 515
## 3361 26 20 0.13 0.11 0.1 0.08 515
## 3362 26 20 0.14 0.06 0.08 0.07 510
## 3363 26 19 0.16 0.06 0.06 0.07 520
## 3364 26 19 0.15 0.06 0.07 0.06 525
## 3365 25 19 0.12 0.07 0.05 0.06 520
## 3366 25 19 0.17 0.06 0.06 0.06 520
## 3367 25 19 0.15 0.07 0.06 0.07 525
## 3368 25 19 0.15 0.07 0.06 0.06 520
## 3369 25 18 0.12 0.11 0.06 0.06 530
## 3370 25 18 0.1 0.2 0.06 0.07 530
## 3371 25 18 0.4 0.17 0.16 0.15 530
## 3372 24 18 0.89 0.09 0.12 0.07 530
## 3373 24 18 0.14 0.05 0.07 0.05 525
## 3374 24 17 0.07 0.09 0.08 0.08 525
## 3375 24 17 0.08 0.07 0.06 0.06 525
## 3376 24 17 0.06 0.06 0.06 0.08 535
## 3377 24 17 0.54 0.15 0.13 0.1 535
## 3378 24 16 0.5 0.11 0.1 0.08 535
## 3379 24 16 0.13 0.06 0.1 0.06 540
## 3380 24 16 0.07 0.07 0.06 0.06 535
## 3381 24 16 0.84 0.07 0.07 0.07 525
## 3382 24 15 0.15 0.12 0.09 0.07 530
## 3383 25 15 0.19 0.05 0.06 0.06 530
## 3384 24 15 0.08 0.06 0.07 0.07 530
## 3385 24 15 1.92 0.23 0.14 0.12 535
## 3386 23 14 0.53 0.2 0.21 0.14 535
## 3387 22 14 0.08 0.09 0.07 0.07 540
## 3388 21 14 0.08 0.05 0.07 0.07 535
## 3389 20 14 0.07 0.05 0.06 0.07 535
## 3390 20 14 0.87 0.12 0.07 0.08 535
## 3391 19 19 0.84 0.12 0.66 0.36 535
## 3392 206 20 1.15 0.56 3.65 0.49 555
## 3393 203 19 0.64 0.28 3.65 0.52 555
## 3394 202 19 1.2 0.11 1.15 0.09 560
## 3395 201 19 1.59 0.17 0.26 0.12 565
## 3396 200 19 0.13 0.14 0.14 0.08 565
## 3397 199 19 0.49 0.41 1.07 0.5 565
## 3398 199 19 0.34 0.3 0.57 0.21 560
## 3399 199 18 0.67 0.42 0.44 0.45 565
## 3400 199 18 0.85 0.05 1.65 0.06 565
## 3401 199 18 0.14 0.06 0.13 0.06 575
## 3402 197 18 0.8 0.23 0.13 0.21 570
## 3403 198 18 0.62 0.73 0.6 0.49 570
## 3404 195 17 0.79 0.78 2.42 0.48 570
## 3405 196 17 0.53 0.61 2.11 0.22 565
## 3406 195 17 0.61 0.28 1.65 0.34 565
## 3407 195 17 0.94 0.52 1.28 0.36 570
## 3408 195 17 0.5 0.54 1.58 0.41 570
## 3409 195 16 0.47 0.44 0.95 0.32 575
## 3410 195 16 0.78 0.5 2.04 0.61 575
## 3411 194 16 0.76 0.42 1.51 0.36 585
## 3412 194 16 0.36 0.17 1.09 0.15 585
## 3413 194 16 0.53 0.08 0.24 0.07 590
## 3414 194 16 0.65 0.33 0.18 0.31 590
## 3415 195 16 1.38 0.21 2.44 0.14 585
## 3416 195 15 0.62 0.14 0.21 0.16 590
## 3417 194 15 0.87 0.39 0.11 0.33 590
## 3418 194 15 0.52 0.2 2.64 0.17 590
## 3419 194 15 0.5 0.5 0.5 0.41 595
## 3420 194 15 0.48 0.21 1.07 0.16 595
## 3421 193 15 0.07 0.18 0.16 0.08 595
## 3422 194 15 1.05 0.57 0.53 0.69 595
## 3423 193 14 0.53 0.22 3.15 0.11 600
## 3424 193 14 0.68 0.57 0.22 0.42 605
## 3425 192 14 0.12 0.6 1.34 0.07 605
## 3426 193 14 1.07 0.86 2.37 0.66 610
## 3427 192 14 0.1 0.05 0.92 0.07 615
## 3428 192 14 0.37 0.13 0.07 0.13 620
## 3429 192 14 0.27 0.06 0.12 0.07 620
## 3430 192 14 0.27 0.1 0.06 0.08 625
## 3431 192 14 0.41 0.09 0.08 0.1 625
## 3432 192 14 0.69 0.49 0.08 0.24 630
## 3433 191 14 0.53 0.55 1.61 0.49 635
## 3434 192 14 0.59 0.37 1.75 0.48 630
## 3435 192 14 0.45 0.11 1.34 0.25 640
## 3436 191 14 0.33 0.12 0.13 0.09 640
## 3437 192 14 0.35 0.6 0.51 0.55 645
## 3438 191 13 0.82 0.4 2.71 0.56 650
## 3439 191 13 0.63 0.43 0.96 0.32 650
## 3440 191 13 2.94 0.74 1.45 0.47 655
## 3441 190 13 1.2 0.48 1.85 0.48 655
## 3442 190 13 0.64 0.66 1.52 0.52 665
## 3443 190 13 0.8 0.44 1.51 0.46 670
## 3444 190 13 0.88 0.63 1.28 0.48 670
## 3445 190 13 0.45 0.09 1.98 0.09 675
## 3446 190 12 0.58 0.41 0.42 0.35 670
## 3447 189 12 0.55 0.51 1.62 0.59 675
## 3448 189 12 0.7 0.34 1.52 0.32 665
## 3449 190 12 0.68 0.52 1.32 0.46 670
## 3450 190 12 0.76 0.62 1.32 0.53 675
## 3451 189 12 0.58 0.41 1.56 0.5 680
## 3452 189 12 0.8 0.23 1.59 0.19 685
## 3453 190 12 0.53 0.19 0.56 0.33 685
## 3454 189 12 0.54 0.29 0.65 0.22 685
## 3455 188 12 0.56 0.08 0.86 0.26 690
## 3456 190 11 0.88 0.41 0.39 0.34 690
## 3457 188 11 0.89 0.7 1.97 0.55 700
## 3458 189 11 1.13 0.31 1.44 0.23 700
## 3459 188 11 3.6 0.25 0.85 0.23 700
## 3460 187 11 0.62 0.42 1.35 0.42 705
## 3461 188 11 0.89 0.74 0.73 0.4 710
## 3462 188 11 0.6 0.13 1.93 0.69 710
## 3463 188 11 0.31 0.07 0.13 0.07 710
## 3464 188 11 0.8 0.39 0.13 0.37 720
## 3465 188 11 0.88 0.64 1.25 0.37 720
## 3466 188 11 1.25 0.1 0.08 0.23 725
## 3467 188 10 0.4 0.07 0.08 0.07 720
## 3468 187 10 0.09 0.26 1.02 0.21 725
## 3469 186 10 3.09 0.3 0.62 0.34 730
## 3470 186 10 0.5 0.51 0.46 0.32 730
## 3471 186 10 1.33 0.31 0.46 0.3 730
## 3472 186 10 0.43 0.41 1.38 0.11 730
## 3473 186 10 0.41 0.51 1.85 0.51 735
## 3474 186 10 0.84 0.57 2.62 0.51 730
## 3475 186 10 0.61 0.75 2.96 0.63 735
## 3476 186 10 0.43 0.15 0.17 0.2 735
## 3477 186 10 1.78 0.44 1.51 0.38 735
## 3478 186 10 0.64 0.34 1.32 0.43 735
## 3479 185 10 0.66 0.67 1.74 0.61 725
## 3480 185 10 0.61 0.54 1.43 0.44 725
## 3481 185 10 0.59 0.42 1.16 0.3 720
## 3482 185 10 0.46 0.34 0.34 0.39 720
## 3483 185 10 0.3 0.31 1.05 0.31 720
## 3484 184 10 0.43 0.39 3.65 0.42 710
## 3485 185 10 0.82 0.35 1.07 0.52 705
## 3486 185 10 0.35 0.17 0.3 0.17 700
## 3487 185 10 0.89 0.59 2.05 0.51 705
## 3488 185 10 0.64 0.54 1.34 0.46 715
## 3489 185 9 0.68 0.25 0.75 0.18 715
## 3490 185 9 0.47 0.2 0.7 0.22 720
## 3491 185 9 0.63 0.1 0.1 0.07 730
## 3492 185 9 0.48 0.21 0.45 0.1 730
## 3493 185 9 0.56 0.61 3.23 0.45 735
## 3494 185 9 0.54 0.39 0.87 0.45 735
## 3495 186 9 0.67 0.49 1.49 0.44 740
## 3496 185 9 0.47 0.24 0.78 0.39 750
## 3497 188 11 1.62 2.3 1.76 0.68 760
## 3498 187 12 0.87 0.46 0.74 0.49 760
## 3499 188 12 0.57 0.65 3.64 0.48 760
## 3500 188 12 0.46 0.31 0.53 0.24 760
## 3501 189 12 1.06 0.24 0.43 0.07 765
## 3502 188 12 0.55 3.03 0.73 0.3 770
## 3503 187 12 0.37 0.21 0.52 0.25 770
## 3504 186 12 0.47 0.25 0.54 0.32 770
## 3505 187 12 1.5 0.22 0.56 0.1 775
## 3506 186 12 0.4 0.21 0.11 0.12 775
## 3507 186 12 0.51 0.26 1 0.18 775
## 3508 185 12 1.08 0.83 2.46 0.89 780
## 3509 186 12 0.85 0.72 2.18 0.65 780
## 3510 186 12 0.83 0.47 2.53 0.52 780
## 3511 185 11 0.59 0.36 1.07 0.37 775
## 3512 186 11 1.73 0.72 3.66 0.75 780
## 3513 185 11 1.1 0.44 1.42 0.5 780
## 3514 186 11 0.63 0.21 0.69 0.23 785
## 3515 187 11 1.53 0.75 3.66 0.96 780
## 3516 186 11 0.33 0.14 0.08 0.07 780
## 3517 187 11 0.42 0.07 0.06 0.06 785
## 3518 187 11 0.12 0.11 0.06 0.06 785
## 3519 186 11 0.44 0.19 0.06 0.06 790
## 3520 187 11 0.31 0.14 0.07 0.07 790
## 3521 185 11 0.31 0.21 0.39 0.17 790
## 3522 186 11 3.02 0.28 0.21 0.13 790
## 3523 186 11 0.89 0.26 0.07 0.07 795
## 3524 186 11 0.55 0.1 0.08 0.07 795
## 3525 185 11 0.67 0.13 0.06 0.06 800
## 3526 185 11 0.99 0.37 3.39 0.32 805
## 3527 186 11 0.21 0.23 0.1 0.07 805
## 3528 186 11 0.09 0.17 0.92 0.12 810
## 3529 186 11 0.67 0.26 0.6 0.08 805
## 3530 185 11 0.19 0.42 0.19 0.14 805
## 3531 186 11 0.73 0.5 3.65 0.47 805
## 3532 186 11 0.61 0.15 0.12 0.11 810
## 3533 187 11 0.54 0.11 0.19 0.07 810
## 3534 187 11 0.09 0.19 0.06 0.07 815
## 3535 186 11 0.11 0.3 0.36 0.1 820
## 3536 186 11 0.31 0.28 0.2 0.13 825
## 3537 186 11 0.63 0.26 0.13 0.08 825
## 3538 185 11 0.37 0.34 0.08 0.09 825
## 3539 185 11 0.2 0.44 0.1 0.12 835
## 3540 185 11 0.13 0.42 2.95 0.69 825
## 3541 185 10 0.35 0.53 0.97 0.23 825
## 3542 185 11 0.49 0.4 1.7 0.44 835
## 3543 185 11 0.64 0.38 1.15 0.41 840
## 3544 185 10 0.73 0.53 0.59 0.2 840
## 3545 185 10 0.11 0.56 0.1 0.09 840
## 3546 185 10 0.21 0.27 0.12 0.1 845
## 3547 185 10 0.4 0.5 0.82 0.34 850
## 3548 186 10 0.44 0.46 0.16 0.11 865
## 3549 186 10 0.56 0.32 1.39 0.39 870
## 3550 187 10 0.4 2.34 0.51 0.18 880
## 3551 186 10 0.47 0.37 0.38 0.17 880
## 3552 185 10 3.06 0.54 3.52 0.63 885
## 3553 185 10 0.19 0.26 0.11 0.08 890
## 3554 186 10 0.84 0.28 0.14 0.11 890
## 3555 185 10 0.3 0.37 0.17 0.08 895
## 3556 186 10 0.17 0.21 0.08 0.08 890
## 3557 185 10 0.38 0.5 0.94 0.63 895
## 3558 185 10 0.6 0.33 0.24 0.09 895
## 3559 185 10 0.6 0.3 0.08 0.09 905
## 3560 185 10 0.19 0.46 0.16 0.16 915
## 3561 185 10 0.09 0.18 0.18 0.07 910
## 3562 186 10 0.08 0.34 0.12 0.07 915
## 3563 185 10 0.09 0.17 0.18 0.08 915
## 3564 185 10 0.08 0.15 0.08 0.07 915
## 3565 185 10 0.08 0.21 0.07 0.07 920
## 3566 185 10 0.09 0.18 0.12 0.07 925
## 3567 185 10 0.07 0.23 0.15 0.07 925
## 3568 185 10 0.14 0.21 1.82 0.18 925
## 3569 185 10 0.07 0.18 0.3 0.08 930
## 3570 185 10 0.3 2.09 0.17 0.16 935
## 3571 185 10 0.63 0.54 1.97 0.54 945
## 3572 184 10 0.16 0.11 0.15 0.06 945
## 3573 185 10 0.11 0.23 0.07 0.07 950
## 3574 185 10 0.12 0.22 0.45 0.09 945
## 3575 185 10 0.08 0.3 0.13 0.06 945
## 3576 185 10 0.8 0.32 0.22 0.17 945
## 3577 185 10 0.52 0.05 0.12 0.11 940
## 3578 185 10 0.1 0.05 0.06 0.06 950
## 3579 185 10 0.08 0.18 0.06 0.07 950
## 3580 185 10 0.31 0.45 0.18 0.18 955
## 3581 185 10 0.08 0.08 0.38 0.07 955
## 3582 185 10 0.09 0.23 0.06 0.07 955
## 3583 185 10 0.09 0.31 0.08 0.07 955
## 3584 184 10 0.09 0.3 0.7 0.29 960
## 3585 185 10 0.21 0.13 0.16 0.1 965
## 3586 185 10 0.09 0.47 0.29 0.11 965
## 3587 185 10 0.18 0.61 0.16 0.14 970
## 3588 185 10 0.21 0.9 0.35 0.29 975
## 3589 185 10 0.3 0.79 0.22 0.18 970
## 3590 185 10 0.22 0.75 0.28 0.15 970
## 3591 185 10 0.19 0.69 0.31 0.18 980
## 3592 185 10 0.61 0.57 0.18 0.15 990
## 3593 185 10 0.2 0.36 0.63 0.09 985
## 3594 185 10 0.28 0.47 0.49 0.11 990
## 3595 185 10 0.24 0.42 0.62 0.11 985
## 3596 185 10 0.09 0.21 0.08 0.07 990
## 3597 185 10 0.08 0.13 0.37 0.07 990
## 3598 185 10 0.08 0.1 0.52 0.07 995
## 3599 186 10 0.32 0.23 0.16 0.06 1000
## 3600 186 10 0.08 0.14 0.07 0.07 1000
## 3601 185 10 0.09 0.18 0.07 0.07 1000
## 3602 185 10 0.09 0.09 0.06 0.06 1005
## 3603 186 10 0.09 0.08 0.39 0.08 1010
## 3604 186 10 0.07 0.22 0.28 0.1 1010
## 3605 185 10 0.23 0.2 0.2 0.08 1010
## 3606 186 10 0.09 0.1 0.14 0.06 1010
## 3607 185 10 0.08 0.1 0.07 0.07 1015
## 3608 187 10 0.07 0.15 0.13 0.06 1010
## 3609 186 10 0.24 0.2 0.29 0.12 1010
## 3610 186 10 0.34 0.25 0.19 0.09 1010
## 3611 186 10 0.18 0.34 0.55 0.09 1015
## 3612 186 10 0.16 0.33 0.1 0.08 1025
## 3613 186 10 0.11 0.31 0.15 0.07 1030
## 3614 186 10 0.12 0.29 0.36 0.07 1035
## 3615 187 10 0.2 0.25 0.12 0.08 1030
## 3616 186 10 0.14 0.37 0.28 0.08 1030
## 3617 186 10 0.1 0.27 0.11 0.08 1035
## 3618 185 10 0.12 0.14 0.29 0.08 1040
## 3619 185 10 0.18 0.18 0.18 0.08 1035
## 3620 185 10 0.34 0.3 0.26 0.15 1045
## 3621 185 10 0.1 0.08 0.1 0.07 1045
## 3622 186 10 0.08 0.07 0.19 0.07 1045
## 3623 186 10 0.11 0.55 0.66 0.98 1045
## 3624 186 10 0.65 0.33 1.4 0.3 1050
## 3625 187 10 0.37 0.21 0.45 0.11 1050
## 3626 186 10 0.25 3.44 0.84 0.24 1050
## 3627 183 7 0.28 0.85 0.26 0.17 1055
## 3628 183 7 0.55 0.51 1.63 0.48 1055
## 3629 183 7 0.99 0.82 3.59 0.74 1055
## 3630 184 7 0.59 0.16 0.83 0.22 1055
## 3631 183 7 0.44 0.05 0.12 0.07 1060
## 3632 184 7 0.91 1.03 3.65 0.8 1065
## 3633 183 7 0.32 0.07 0.27 0.08 1065
## 3634 183 7 0.2 0.08 0.25 0.07 1060
## 3635 183 7 0.3 0.08 0.21 0.06 1055
## 3636 184 7 0.38 0.16 0.54 0.21 1065
## 3637 184 7 0.75 0.37 0.89 0.28 1055
## 3638 183 7 0.83 0.55 1.74 0.82 1055
## 3639 184 7 0.98 0.43 1.46 0.45 1040
## 3640 184 7 0.76 0.22 0.85 0.26 1040
## 3641 184 7 0.77 0.06 0.35 0.06 1045
## 3642 183 7 0.15 0.07 0.09 0.1 1045
## 3643 184 7 0.1 0.8 3 1.1 1045
## 3644 183 7 1.25 1.41 3.65 1.25 1040
## 3645 180 7 2.86 1.88 3.66 1.5 1040
## 3646 178 7 1.73 0.5 3.66 0.64 1035
## 3647 177 7 0.37 0.17 0.21 0.1 1035
## 3648 177 7 0.41 0.63 0.4 0.08 1035
## 3649 176 7 1.11 0.14 0.42 0.17 1035
## 3650 177 7 0.21 0.16 0.51 0.18 1035
## 3651 176 7 0.08 0.18 0.32 0.15 1030
## 3652 177 7 0.2 0.05 0.42 0.07 1030
## 3653 178 7 0.09 0.07 0.08 0.06 1035
## 3654 177 7 0.07 0.07 0.29 0.07 1035
## 3655 178 7 0.11 0.28 0.22 0.2 1035
## 3656 178 7 1.04 0.17 1.25 0.29 1040
## 3657 179 7 0.48 0.11 0.15 0.14 1045
## 3658 178 7 0.11 0.06 1.05 0.07 1045
## 3659 178 7 0.08 0.06 0.42 0.09 1045
## 3660 178 7 0.11 0.05 0.11 0.06 1045
## 3661 179 7 0.07 0.33 0.93 0.38 1050
## 3662 179 7 0.44 0.06 1.93 0.07 1050
## 3663 180 7 0.38 0.19 1.09 0.2 1050
## 3664 180 7 0.12 0.05 0.6 0.06 1050
## 3665 179 7 0.07 0.58 0.1 0.09 1045
## 3666 180 7 1.32 0.21 0.67 0.32 1040
## 3667 180 7 0.86 0.1 0.19 0.06 1040
## 3668 179 7 0.09 0.24 0.31 0.13 1035
## 3669 179 7 0.37 0.18 0.31 0.15 1035
## 3670 180 7 0.07 0.13 0.11 0.06 1030
## 3671 179 7 0.46 0.09 0.14 0.07 1035
## 3672 179 7 0.07 0.06 0.16 0.06 1035
## 3673 179 7 0.12 0.1 0.16 0.08 1035
## 3674 180 7 0.39 0.06 0.68 0.11 1040
## 3675 180 7 0.07 0.06 0.17 0.06 1040
## 3676 179 7 0.09 0.07 0.91 0.09 1040
## 3677 179 7 0.1 0.05 0.1 0.07 1035
## 3678 180 7 0.07 0.06 0.09 0.06 1035
## 3679 179 7 0.21 0.05 0.1 0.06 1040
## 3680 178 7 0.28 0.2 0.32 0.08 1040
## 3681 178 7 0.07 0.05 0.16 0.07 1040
## 3682 180 7 0.08 0.05 0.1 0.07 1040
## 3683 178 7 0.07 0.06 0.11 0.06 1035
## 3684 179 7 0.09 0.06 0.1 0.07 1045
## 3685 179 7 0.5 0.54 0.1 0.35 1040
## 3686 180 7 2.14 0.06 0.55 0.06 1035
## 3687 180 7 0.1 0.1 0.07 0.09 1035
## 3688 179 7 0.53 0.12 0.21 0.11 1030
## 3689 180 7 1.47 0.11 0.16 0.11 1035
## 3690 180 7 0.08 0.06 0.09 0.06 1030
## 3691 180 7 1.42 0.13 0.12 0.11 1025
## 3692 180 7 0.37 0.14 0.35 0.08 1025
## 3693 179 7 0.36 0.04 0.16 0.06 1025
## 3694 180 7 0.12 0.05 0.3 0.07 1020
## 3695 179 7 0.08 0.06 0.67 0.08 1015
## 3696 180 7 0.08 0.05 0.25 0.07 1015
## 3697 179 7 0.09 0.06 0.09 0.06 1020
## 3698 180 7 0.09 0.06 0.08 0.06 1020
## 3699 179 7 0.08 0.05 0.26 0.06 1020
## 3700 179 7 0.84 0.09 0.17 0.07 1025
## 3701 179 7 1.57 0.54 0.61 0.25 1025
## 3702 180 7 1.27 0.27 1.22 0.24 1030
## 3703 179 7 0.26 0.17 0.49 0.12 1030
## 3704 180 7 0.18 0.43 0.5 0.45 1035
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## 3708 180 7 0.84 0.24 0.57 0.17 1025
## 3709 180 7 0.8 0.87 3.65 0.57 1015
## 3710 180 7 0.14 0.15 0.17 0.17 1015
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## 3712 180 7 1.09 0.75 0.51 0.28 1010
## 3713 179 7 0.21 0.05 0.56 0.07 1010
## 3714 180 7 0.67 0.28 0.31 0.11 1010
## 3715 180 7 0.77 0.28 0.22 0.15 1005
## 3716 180 7 0.07 0.05 0.12 0.07 1005
## 3717 180 7 0.1 0.09 0.26 0.14 1010
## 3718 180 7 0.13 0.07 0.32 0.08 1015
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## 3720 180 7 0.63 0.19 0.34 0.13 1025
## 3721 180 7 0.09 0.1 0.55 0.07 1020
## 3722 180 7 0.35 0.08 0.64 0.13 1020
## 3723 180 7 0.08 0.16 0.16 0.11 1015
## 3724 180 7 0.41 0.07 0.57 0.07 1020
## 3725 180 7 0.19 0.13 0.08 0.07 1020
## 3726 180 7 0.39 0.06 0.1 0.06 1015
## 3727 180 7 0.1 0.1 0.86 0.12 1015
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## 3729 180 7 0.21 0.09 0.08 0.08 1020
## 3730 180 7 0.21 0.08 0.15 0.07 1020
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## 3738 180 7 0.5 0.16 0.25 0.09 1020
## 3739 180 7 0.11 0.05 0.14 0.06 1020
## 3740 180 7 0.09 0.96 0.09 0.47 1025
## 3741 180 7 2.18 0.14 0.67 0.09 1030
## 3742 181 7 0.66 0.14 0.25 0.09 1025
## 3743 180 7 0.34 0.49 1.26 0.23 1020
## 3744 181 7 1.2 0.15 0.46 0.15 1025
## 3745 181 7 0.16 0.15 0.34 0.15 1025
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## 3747 181 7 0.08 0.05 0.37 0.07 1025
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## 3749 180 7 0.09 0.05 0.22 0.07 1015
## 3750 180 7 1.29 0.82 0.47 0.35 1015
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## 3752 180 7 0.58 0.53 1.02 0.33 1005
## 3753 180 7 1.64 0.53 1.61 0.33 1005
## 3754 180 7 0.76 1.13 3.13 0.66 1005
## 3755 180 7 0.52 0.52 2.07 0.43 1000
## 3756 181 7 1.79 0.52 1.8 0.43 1000
## 3757 180 7 0.59 0.45 2.2 0.48 995
## 3758 181 7 0.68 0.29 3.65 0.35 995
## 3759 182 7 1.19 0.29 1.09 0.35 1015
## 3760 182 7 0.83 0.26 1.58 0.43 1020
## 3761 181 7 1.15 0.26 1.01 0.43 1020
## 3762 180 7 3.44 0.68 1.58 0.59 1015
## 3763 181 7 3.8 0.24 3.04 0.21 1020
## 3764 0 7 1.58 0.24 0.22 0.21 1025
## 3765 0 0 3.88 3.4 3.65 1.8 1030
## 3766 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1035
## 3767 0 0 0.07 0.05 0.07 0.06 1030
## 3768 0 0 0.06 0.05 0.07 0.06 1030
## 3769 0 0 0.06 0.05 0.07 0.06 1025
## 3770 0 0 0.07 0.05 0.07 0.06 1025
## 3771 0 0 0.06 0.05 0.06 0.06 1025
## 3772 0 0 0.08 0.05 0.06 0.06 1020
## 3773 0 0 0.06 0.05 0.05 0.06 1010
## 3774 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1010
## 3775 0 0 0.07 0.05 0.05 0.07 1010
## 3776 0 0 0.06 0.05 0.06 0.06 1005
## 3777 0 0 0.07 0.05 0.07 0.06 1010
## 3778 0 0 0.07 0.05 0.06 0.07 1015
## 3779 0 0 0.07 0.05 0.07 0.06 1015
## 3780 0 0 0.06 0.05 0.06 0.06 1010
## 3781 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1000
## 3782 0 0 0.07 0.05 0.06 0.06 1005
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## V16 V17 V18 V19
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## 5261 0 0 0 0
## 5262 0 0 0 0
## 5263 -0.0461538461538 0 0 0
## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 4867 rows ]Mengubah Fitur Menjadi Numeric
colnames(data) <- as.character(unlist(data[1, ]))
data <- data[-1, ]
rownames(data) <- NULL
#Ubah semua kolom kecuali Date dan Time menjadi numeric
data[, -(1:2)] <- lapply(data[, -(1:2)], as.numeric)
str(data)## 'data.frame': 10129 obs. of 19 variables:
## $ Date : chr "2017/12/22" "2017/12/22" "2017/12/22" "2017/12/22" ...
## $ Time : chr "10:49:41" "10:50:12" "10:50:42" "10:51:13" ...
## $ S1_Temp : num 24.9 24.9 25 25 25 ...
## $ S2_Temp : num 24.8 24.8 24.8 24.8 24.8 ...
## $ S3_Temp : num 24.6 24.6 24.5 24.6 24.6 ...
## $ S4_Temp : num 25.4 25.4 25.4 25.4 25.4 ...
## $ S1_Light : num 121 121 121 121 121 121 120 121 122 101 ...
## $ S2_Light : num 34 33 34 34 34 34 34 34 35 34 ...
## $ S3_Light : num 53 53 53 53 54 54 54 54 56 57 ...
## $ S4_Light : num 40 40 40 40 40 40 40 41 43 43 ...
## $ S1_Sound : num 0.08 0.93 0.43 0.41 0.18 0.13 1.39 0.09 0.09 3.84 ...
## $ S2_Sound : num 0.19 0.05 0.11 0.1 0.06 0.06 0.32 0.06 0.05 0.64 ...
## $ S3_Sound : num 0.06 0.06 0.08 0.1 0.06 0.06 0.43 0.09 0.06 0.48 ...
## $ S4_Sound : num 0.06 0.06 0.06 0.09 0.06 0.07 0.06 0.05 0.13 0.39 ...
## $ S5_CO2 : num 390 390 390 390 390 390 390 390 390 390 ...
## $ S5_CO2_Slope : num 0.769 0.646 0.519 0.388 0.254 ...
## $ S6_PIR : num 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 ...
## $ S7_PIR : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ...
## $ Room_Occupancy_Count: num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...Kode di atas digunakan untuk memperbaiki struktur data sebelum melakukan analisis. Baris pertama dijadikan sebagai nama kolom karena sebelumnya terbaca sebagai “char”, dan selanjutnya baris tersebut dihapus dari observasi serta indeks baris diatur ulang. Setelah itu, seluruh kolom selain Date dan Time dirubah menjadi tipe numerik agar memenuhi syarat analisis PCA dan FA yang hanya dapat dilakukan pada data numerik. Langkah terakhir, fungsi str(data) digunakan untuk memeriksa tipe data setiap variabel sudah sesuai.
Seleksi Variable Untuk PCA dan FA
data_numeric <- data[, sapply(data, is.numeric)]
#hapus variable target
if("Occupancy" %in% colnames(data_numeric)){
data_numeric$Occupancy <- NULL
}
#hapus missing value
data_numeric <- na.omit(data_numeric)
str(data_numeric)## 'data.frame': 10129 obs. of 17 variables:
## $ S1_Temp : num 24.9 24.9 25 25 25 ...
## $ S2_Temp : num 24.8 24.8 24.8 24.8 24.8 ...
## $ S3_Temp : num 24.6 24.6 24.5 24.6 24.6 ...
## $ S4_Temp : num 25.4 25.4 25.4 25.4 25.4 ...
## $ S1_Light : num 121 121 121 121 121 121 120 121 122 101 ...
## $ S2_Light : num 34 33 34 34 34 34 34 34 35 34 ...
## $ S3_Light : num 53 53 53 53 54 54 54 54 56 57 ...
## $ S4_Light : num 40 40 40 40 40 40 40 41 43 43 ...
## $ S1_Sound : num 0.08 0.93 0.43 0.41 0.18 0.13 1.39 0.09 0.09 3.84 ...
## $ S2_Sound : num 0.19 0.05 0.11 0.1 0.06 0.06 0.32 0.06 0.05 0.64 ...
## $ S3_Sound : num 0.06 0.06 0.08 0.1 0.06 0.06 0.43 0.09 0.06 0.48 ...
## $ S4_Sound : num 0.06 0.06 0.06 0.09 0.06 0.07 0.06 0.05 0.13 0.39 ...
## $ S5_CO2 : num 390 390 390 390 390 390 390 390 390 390 ...
## $ S5_CO2_Slope : num 0.769 0.646 0.519 0.388 0.254 ...
## $ S6_PIR : num 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 ...
## $ S7_PIR : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 ...
## $ Room_Occupancy_Count: num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...Kode di atas digunakan untuk mempersiapkan data yang akan dianalisis dengan PCA dan FA. Fungsi data[, sapply(data, is.numeric)] untuk menyeleksi hanya variabel yang bertipe numerik, karena kedua metode tersebut mensyaratkan data kuantitatif. Selanjutnya, variabel target Occupancy dihapus agar analisis tetap bersifat unsupervised dan tidak dipengaruhi oleh variabel target. Fungsi na.omit() digunakan untuk menghapus observasi yang memiliki missing values sehingga tidak mengganggu perhitungan statistik. Terakhir, fungsi str(data_numeric) untuk memeriksa struktur dan tipe data sudah sesuai sebelum analisis dilakukan.
Cek Missing Value
colSums(is.na(data_numeric))## S1_Temp S2_Temp S3_Temp
## 0 0 0
## S4_Temp S1_Light S2_Light
## 0 0 0
## S3_Light S4_Light S1_Sound
## 0 0 0
## S2_Sound S3_Sound S4_Sound
## 0 0 0
## S5_CO2 S5_CO2_Slope S6_PIR
## 0 0 0
## S7_PIR Room_Occupancy_Count
## 0 0data_numeric <- na.omit(data_numeric)Kode di atas digunakan untuk memeriksa dan menangani missing values pada data. Fungsi colSums(is.na(data_numeric)) untuk menghitung jumlah missing value pada setiap variabel, sehingga dapat diketahui apakah terdapat data yang tidak lengkap. Setelah itu, fungsi na.omit(data_numeric) digunakan untuk menghapus seluruh observasi yang memiliki missing values agar dataset bersih dan tidak menimbulkan bias dalam proses analisis PCA dan FA. Diketahui dari output sudah tidak terdapat missing values pada tiap fitur.
Statistik Deskriptif
desc <- describe(data_numeric)
kable(desc, caption = "Statistik Deskriptif Variabel")| vars | n | mean | sd | median | trimmed | mad | min | max | range | skew | kurtosis | se | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| S1_Temp | 1 | 10129 | 25.4540122 | 0.3513506 | 25.38 | 25.4112634 | 0.2816940 | 24.940000 | 26.380000 | 1.44000 | 0.9533307 | -0.1574413 | 0.0034911 |
| S2_Temp | 2 | 10129 | 25.5460588 | 0.5863255 | 25.38 | 25.4288908 | 0.2816940 | 24.750000 | 29.000000 | 4.25000 | 2.3549836 | 6.5006155 | 0.0058258 |
| S3_Temp | 3 | 10129 | 25.0566206 | 0.4272825 | 24.94 | 25.0182097 | 0.4596060 | 24.440000 | 26.190000 | 1.75000 | 0.6499695 | -0.5473611 | 0.0042455 |
| S4_Temp | 4 | 10129 | 25.7541248 | 0.3564341 | 25.75 | 25.7486971 | 0.3706500 | 24.940000 | 26.560000 | 1.62000 | 0.1295918 | -0.9321859 | 0.0035416 |
| S1_Light | 5 | 10129 | 25.4450587 | 51.0112640 | 0.00 | 13.0562616 | 0.0000000 | 0.000000 | 165.000000 | 165.00000 | 1.8198890 | 1.5144280 | 0.5068539 |
| S2_Light | 6 | 10129 | 26.0162899 | 67.3041703 | 0.00 | 5.4433066 | 0.0000000 | 0.000000 | 258.000000 | 258.00000 | 2.8269793 | 6.1819198 | 0.6687421 |
| S3_Light | 7 | 10129 | 34.2484944 | 58.4007438 | 0.00 | 19.2604565 | 0.0000000 | 0.000000 | 280.000000 | 280.00000 | 2.0994467 | 3.8816707 | 0.5802766 |
| S4_Light | 8 | 10129 | 13.2202587 | 19.6022192 | 0.00 | 9.3089451 | 0.0000000 | 0.000000 | 74.000000 | 74.00000 | 1.3572158 | 0.5693323 | 0.1947700 |
| S1_Sound | 9 | 10129 | 0.1681775 | 0.3167091 | 0.08 | 0.0876718 | 0.0148260 | 0.060000 | 3.880000 | 3.82000 | 5.4488334 | 39.3867793 | 0.0031469 |
| S2_Sound | 10 | 10129 | 0.1200661 | 0.2665025 | 0.05 | 0.0583233 | 0.0000000 | 0.040000 | 3.440000 | 3.40000 | 6.8795723 | 62.4284511 | 0.0026480 |
| S3_Sound | 11 | 10129 | 0.1581193 | 0.4136366 | 0.06 | 0.0676299 | 0.0000000 | 0.040000 | 3.670000 | 3.63000 | 5.9929914 | 39.4493617 | 0.0041099 |
| S4_Sound | 12 | 10129 | 0.1038405 | 0.1206828 | 0.08 | 0.0816977 | 0.0296520 | 0.050000 | 3.400000 | 3.35000 | 10.9488900 | 211.0249836 | 0.0011991 |
| S5_CO2 | 13 | 10129 | 460.8604008 | 199.9649398 | 360.00 | 412.2874769 | 14.8260000 | 345.000000 | 1270.000000 | 925.00000 | 1.9751065 | 2.9981167 | 1.9868751 |
| S5_CO2_Slope | 14 | 10129 | -0.0048300 | 1.1649896 | 0.00 | -0.0075329 | 0.0456185 | -6.296154 | 8.980769 | 15.27692 | 0.2878815 | 7.3955121 | 0.0115755 |
| S6_PIR | 15 | 10129 | 0.0901372 | 0.2863924 | 0.00 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.000000 | 1.000000 | 1.00000 | 2.8619636 | 6.1914467 | 0.0028456 |
| S7_PIR | 16 | 10129 | 0.0795735 | 0.2706451 | 0.00 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.000000 | 1.000000 | 1.00000 | 3.1065401 | 7.6513469 | 0.0026892 |
| Room_Occupancy_Count | 17 | 10129 | 0.3985586 | 0.8936331 | 0.00 | 0.1627390 | 0.0000000 | 0.000000 | 3.000000 | 3.00000 | 2.0570260 | 2.7235989 | 0.0088792 |
Kode di atas digunakan untuk menampilkan statistik deskriptif dari variabel yang akan dianalisis. Fungsi describe(data_numeric) menghitung ringkasan statistik seperti nilai minimum, maksimum, mean, standar deviasi, serta ukuran lainnya untuk setiap variabel numerik.Statistik deskriptif menunjukkan seluruh variabel memiliki 10.129 observasi sehingga data konsisten. Variabel suhu memiliki rata-rata sekitar 25°C dengan variasi kecil, sedangkan variabel cahaya, suara, dan CO₂ menunjukkan variasi yang lebih besar serta distribusi yang cenderung menceng ke kanan. Variabel PIR dan Room_Occupancy_Count didominasi nilai 0.
Matriks Korelasi
cor_matrix <- cor(data_numeric)
corrplot(cor_matrix,
method="color",
type="upper",
tl.cex=0.8)
Kode di atas digunakan untuk menghitung dan memvisualisasikan hubungan
antarvariabel numerik. Fungsi cor(data_numeric) menghasilkan matriks
korelasi yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linear
antarvariabel. Selanjutnya, fungsi corrplot() digunakan untuk
menampilkan matriks korelasi dalam bentuk visual dengan metode warna
(method=“color”) dan hanya menampilkan bagian atas matriks
(type=“upper”) agar tidak terjadi redundan. Parameter tl.cex=0.8
berfungsi untuk mengatur ukuran teks label variabel agar tetap terbaca
dengan jelas. Visualisasi ini berguna untuk mengidentifikasi pola
korelasi dalam PCA dan FA.
PENGUJIAN ASUMSI
Determinan Matriks Korelasi
det(cor_matrix)## [1] 1.527112e-08Kode det(cor_matrix) digunakan untuk menghitung nilai determinan dari matriks korelasi untuk mendeteksi tingkat multikolinearitas antar variabel. Hasil yang diperoleh sebesar 1.527112e-08, yaitu nilai yang sangat mendekati nol. Hal ini menunjukkan adanya korelasi yang cukup tinggi antarvariabel, sehingga data memenuhi salah satu indikasi penting untuk dilakukan analisis faktor, karena terdapat hubungan linier yang kuat yang dapat diringkas menjadi sejumlah faktor atau komponen utama.
Uji KMO
KMO(cor_matrix)## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = cor_matrix)
## Overall MSA = 0.88
## MSA for each item =
## S1_Temp S2_Temp S3_Temp
## 0.80 0.91 0.84
## S4_Temp S1_Light S2_Light
## 0.90 0.83 0.88
## S3_Light S4_Light S1_Sound
## 0.89 0.65 0.96
## S2_Sound S3_Sound S4_Sound
## 0.90 0.90 0.90
## S5_CO2 S5_CO2_Slope S6_PIR
## 0.89 0.83 0.96
## S7_PIR Room_Occupancy_Count
## 0.95 0.91Uji KMO (KMO(cor_matrix)) digunakan untuk menilai kelayakan data dalam analisis faktor dengan mengukur kecukupan sampel berdasarkan pola korelasi antar variabel. Hasil menunjukkan nilai Overall MSA sebesar 0.88, yang termasuk dalam kategori sangat baik (meritorious), sehingga data dinyatakan layak untuk dilakukan PCA maupun FA. Nilai MSA pada setiap variabel juga sebagian besar berada di atas 0.80, yang menunjukkan bahwa setiap variabel memiliki kecukupan korelasi yang mencukupi. Meskipun terdapat satu variabel dengan nilai relatif lebih rendah (S4_Light = 0.65), nilainya masih berada di atas batas minimum 0.50 sehingga tetap dapat dipertahankan.
Uji Bartlett
cortest.bartlett(cor_matrix, n = nrow(data_numeric))## $chisq
## [1] 182159.7
##
## $p.value
## [1] 0
##
## $df
## [1] 136Uji Bartlett (cortest.bartlett(cor_matrix, n = nrow(data_numeric))) digunakan untuk menguji apakah matriks korelasi berbeda secara signifikan dari matriks identitas, yang berarti terdapat korelasi antarvariabel. Hasil menunjukkan nilai chi-square sebesar 182159.7 dengan derajat bebas (df) 136 dan p-value = 0 (p < 0,05). Nilai p yang sangat kecil menunjukkan bahwa hipotesis nol ditolak, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat korelasi yang signifikan antar variabel.
PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
Standarisasi Data
data_scaled <- scale(data_numeric)
head(data_scaled)## S1_Temp S2_Temp S3_Temp S4_Temp S1_Light S2_Light S3_Light
## 1 -1.462961 -1.357708 -1.162277 -1.0496325 1.873213 0.1186213 0.3210833
## 2 -1.462961 -1.357708 -1.162277 -0.8812984 1.873213 0.1037634 0.3210833
## 3 -1.292192 -1.357708 -1.302699 -0.8812984 1.873213 0.1186213 0.3210833
## 4 -1.292192 -1.357708 -1.162277 -0.8812984 1.873213 0.1186213 0.3210833
## 5 -1.292192 -1.357708 -1.162277 -0.8812984 1.873213 0.1186213 0.3382064
## 6 -1.292192 -1.255376 -1.162277 -0.8812984 1.873213 0.1186213 0.3382064
## S4_Light S1_Sound S2_Sound S3_Sound S4_Sound S5_CO2 S5_CO2_Slope
## 1 1.366159 -0.27841798 0.2624135 -0.2372113 -0.3632702 -0.3543641 0.6644358
## 2 1.366159 2.40543288 -0.2629099 -0.2372113 -0.3632702 -0.3543641 0.5587894
## 3 1.366159 0.82669708 -0.0377713 -0.1888596 -0.3632702 -0.3543641 0.4498416
## 4 1.366159 0.76354764 -0.0752944 -0.1405080 -0.1146846 -0.3543641 0.3375923
## 5 1.366159 0.03732918 -0.2253868 -0.2372113 -0.3632702 -0.3543641 0.2220416
## 6 1.366159 -0.12054440 -0.2253868 -0.2372113 -0.2804083 -0.3543641 0.1461083
## S6_PIR S7_PIR Room_Occupancy_Count
## 1 -0.3147333 -0.2940142 0.6730295
## 2 -0.3147333 -0.2940142 0.6730295
## 3 -0.3147333 -0.2940142 0.6730295
## 4 -0.3147333 -0.2940142 0.6730295
## 5 -0.3147333 -0.2940142 0.6730295
## 6 -0.3147333 -0.2940142 0.6730295str(data_scaled)## num [1:10129, 1:17] -1.46 -1.46 -1.29 -1.29 -1.29 ...
## - attr(*, "dimnames")=List of 2
## ..$ : chr [1:10129] "1" "2" "3" "4" ...
## ..$ : chr [1:17] "S1_Temp" "S2_Temp" "S3_Temp" "S4_Temp" ...
## - attr(*, "scaled:center")= Named num [1:17] 25.5 25.5 25.1 25.8 25.4 ...
## ..- attr(*, "names")= chr [1:17] "S1_Temp" "S2_Temp" "S3_Temp" "S4_Temp" ...
## - attr(*, "scaled:scale")= Named num [1:17] 0.351 0.586 0.427 0.356 51.011 ...
## ..- attr(*, "names")= chr [1:17] "S1_Temp" "S2_Temp" "S3_Temp" "S4_Temp" ...colMeans(data_scaled)## S1_Temp S2_Temp S3_Temp
## 6.748203e-15 -5.684344e-16 4.818307e-15
## S4_Temp S1_Light S2_Light
## 3.131840e-15 9.152298e-17 2.981347e-17
## S3_Light S4_Light S1_Sound
## -1.564796e-17 -2.586106e-17 2.326437e-17
## S2_Sound S3_Sound S4_Sound
## 7.974008e-19 -4.381594e-17 1.317972e-17
## S5_CO2 S5_CO2_Slope S6_PIR
## -1.145681e-16 -1.638713e-17 -5.173514e-17
## S7_PIR Room_Occupancy_Count
## 1.350923e-17 3.168778e-17apply(data_scaled, 2, sd)## S1_Temp S2_Temp S3_Temp
## 1 1 1
## S4_Temp S1_Light S2_Light
## 1 1 1
## S3_Light S4_Light S1_Sound
## 1 1 1
## S2_Sound S3_Sound S4_Sound
## 1 1 1
## S5_CO2 S5_CO2_Slope S6_PIR
## 1 1 1
## S7_PIR Room_Occupancy_Count
## 1 1Kode di atas digunakan untuk melakukan standarisasi data agar setiap variabel memiliki rata-rata 0 dan standar deviasi 1. Langkah ini dilakukan karena PCA dan FA sensitif terhadap perbedaan skala antarvariabel. Output head(data_scaled) menunjukkan bahwa nilai asli telah berubah menjadi skor baku (z-score). Hasil colMeans(data_scaled) yang mendekati 0 membuktikan bahwa proses pemusatan data berhasil, sedangkan apply(data_scaled, 2, sd) yang menghasilkan nilai 1 pada seluruh variabel menunjukkan bahwa setiap variabel telah memiliki standar deviasi yang sama.
Running PCA
pca_result <- prcomp(data_scaled)
#Proporsi Variance
summary(pca_result)## Importance of components:
## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7
## Standard deviation 3.0256 1.4273 1.10142 0.94135 0.80362 0.73392 0.69297
## Proportion of Variance 0.5385 0.1198 0.07136 0.05213 0.03799 0.03168 0.02825
## Cumulative Proportion 0.5385 0.6583 0.72967 0.78179 0.81978 0.85147 0.87971
## PC8 PC9 PC10 PC11 PC12 PC13 PC14
## Standard deviation 0.68192 0.61363 0.56145 0.51777 0.46684 0.36509 0.31979
## Proportion of Variance 0.02735 0.02215 0.01854 0.01577 0.01282 0.00784 0.00602
## Cumulative Proportion 0.90707 0.92922 0.94776 0.96353 0.97635 0.98419 0.99021
## PC15 PC16 PC17
## Standard deviation 0.30182 0.23349 0.14453
## Proportion of Variance 0.00536 0.00321 0.00123
## Cumulative Proportion 0.99556 0.99877 1.00000Hasil PCA menunjukkan bahwa PC1 memiliki proporsi varians terbesar yaitu 53,85%, artinya lebih dari separuh variasi data dapat dijelaskan hanya oleh satu komponen utama. PC2 menambah 11,98% sehingga dua komponen pertama sudah menjelaskan 65,83% variasi total. Jika diambil hingga PC3, total variasi yang dapat dijelaskan mencapai 72,97%.
Berdasarkan kriteria cumulative proportion (≥70%), maka 3 komponen utama sudah cukup representatif untuk merangkum informasi dari 17 variabel awal. Selain itu, penurunan proporsi varians setelah PC1 terlihat cukup ekstrim, yang menunjukkan bahwa komponen pertama sangat dominan dalam menjelaskan struktur data.
Eigen Value
eigenvalues <- pca_result$sdev^2
eigen_table <- data.frame(
Komponen = 1:length(eigenvalues),
Eigenvalue = eigenvalues,
Proporsi_Varians = eigenvalues / sum(eigenvalues),
Kumulatif = cumsum(eigenvalues / sum(eigenvalues))
)
kable(eigen_table,
caption = "Eigenvalue dan Proporsi Varians PCA")| Komponen | Eigenvalue | Proporsi_Varians | Kumulatif |
|---|---|---|---|
| 1 | 9.1539743 | 0.5384691 | 0.5384691 |
| 2 | 2.0372465 | 0.1198380 | 0.6583071 |
| 3 | 1.2131205 | 0.0713600 | 0.7296671 |
| 4 | 0.8861476 | 0.0521263 | 0.7817935 |
| 5 | 0.6458047 | 0.0379885 | 0.8197820 |
| 6 | 0.5386329 | 0.0316843 | 0.8514663 |
| 7 | 0.4802103 | 0.0282477 | 0.8797139 |
| 8 | 0.4650147 | 0.0273538 | 0.9070677 |
| 9 | 0.3765383 | 0.0221493 | 0.9292171 |
| 10 | 0.3152306 | 0.0185430 | 0.9477600 |
| 11 | 0.2680860 | 0.0157698 | 0.9635298 |
| 12 | 0.2179389 | 0.0128199 | 0.9763497 |
| 13 | 0.1332907 | 0.0078406 | 0.9841904 |
| 14 | 0.1022635 | 0.0060155 | 0.9902059 |
| 15 | 0.0910948 | 0.0053585 | 0.9955644 |
| 16 | 0.0545159 | 0.0032068 | 0.9987712 |
| 17 | 0.0208897 | 0.0012288 | 1.0000000 |
Tabel eigenvalue menunjukkan bahwa hanya tiga komponen pertama yang memiliki eigenvalue > 1, yaitu PC1 (9,15), PC2 (2,04), dan PC3 (1,21). Berdasarkan Kaiser Criterion (eigenvalue > 1), maka komponen yang layak dipertahankan adalah 3 komponen utama.
PC1 memberikan kontribusi terbesar dengan proporsi varians 53,85%, diikuti PC2 sebesar 11,98% dan PC3 sebesar 7,14%. Secara kumulatif, ketiga komponen tersebut dapat menjelaskan sekitar 72,97% variasi total data, sehingga sudah cukup representatif untuk mereduksi 17 variabel menjadi 3 komponen utama tanpa kehilangan informasi yang signifikan.
Scree Plot
plot(eigenvalues,
type = "b",
main = "Scree Plot PCA",
xlab = "Komponen",
ylab = "Eigenvalue")
abline(h=1, col="red", lty=2)
Scree Plot menunjukkan adanya penurunan tajam (elbow) dari PC1 ke PC2
dan mulai melandai setelah PC3. Titik siku (elbow) terlihat berada di
sekitar komponen ke-3, yang menandakan bahwa setelah komponen tersebut
kontribusi varians tambahan menjadi relatif kecil.
Garis horizontal pada eigenvalue = 1 (Kaiser Criterion) juga memperlihatkan bahwa hanya tiga komponen pertama yang berada di atas batas tersebut. Oleh karena itu, berdasarkan visualisasi Scree Plot dan kriteria eigenvalue > 1, 3 komponen utama sudah cukup untuk merepresentasikan struktur data.
Loading Matrix PCA
kable(pca_result$rotation,
caption = "Loading Matrix PCA")| PC1 | PC2 | PC3 | PC4 | PC5 | PC6 | PC7 | PC8 | PC9 | PC10 | PC11 | PC12 | PC13 | PC14 | PC15 | PC16 | PC17 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| S1_Temp | 0.2742079 | 0.3473672 | 0.1114845 | -0.0922757 | 0.0030670 | 0.1159299 | 0.0085020 | -0.1169206 | 0.0186703 | -0.0975545 | -0.0536448 | 0.0120013 | 0.1637333 | -0.0620698 | 0.2045554 | 0.3409372 | 0.7445677 |
| S2_Temp | 0.2659329 | 0.2271737 | -0.0123674 | 0.0103437 | -0.0916815 | 0.0829208 | -0.1058929 | 0.0863005 | -0.3208180 | 0.6175560 | 0.4327769 | 0.0987003 | 0.2670151 | 0.2735290 | -0.0779523 | 0.0101931 | -0.0991794 |
| S3_Temp | 0.2622682 | 0.3789994 | 0.0628692 | -0.0019197 | 0.0360796 | -0.0193452 | -0.0545595 | -0.2455790 | 0.0694033 | -0.0647379 | -0.0598596 | 0.0689926 | -0.0905472 | -0.3670250 | -0.1808879 | 0.5009437 | -0.5241514 |
| S4_Temp | 0.2386580 | 0.3625899 | -0.0326972 | 0.1755490 | 0.0965281 | 0.0970674 | -0.0313508 | -0.4779641 | 0.0159542 | -0.1117924 | -0.0286717 | -0.4067604 | -0.1700392 | 0.2181842 | -0.0896809 | -0.5174235 | -0.0140199 |
| S1_Light | 0.2920273 | -0.0642233 | -0.2369324 | -0.0284164 | 0.0121935 | 0.1584052 | 0.1531988 | 0.1941531 | -0.0175812 | -0.2196775 | -0.1939902 | -0.2917640 | 0.4638058 | 0.1649533 | 0.4885600 | 0.0668808 | -0.3323098 |
| S2_Light | 0.2699898 | -0.1102392 | -0.2450806 | -0.1014584 | -0.0488384 | 0.1883315 | -0.1640904 | 0.4466838 | -0.1451897 | 0.1066338 | -0.0866459 | -0.4910951 | -0.4270079 | -0.1631797 | -0.2413531 | 0.1251274 | 0.1276099 |
| S3_Light | 0.2835648 | -0.0178445 | -0.1976293 | 0.0685575 | 0.3187471 | -0.2473328 | 0.1462767 | 0.1742441 | 0.1214455 | -0.2256805 | -0.1124478 | 0.2610412 | 0.0023510 | 0.5308993 | -0.4542351 | 0.1510213 | 0.0593272 |
| S4_Light | 0.1562499 | -0.0624756 | -0.5457179 | 0.6163084 | 0.0108669 | -0.2602224 | -0.0822411 | -0.0513830 | 0.0736673 | 0.1149832 | 0.0948784 | 0.1710718 | -0.0673012 | -0.2880741 | 0.2397833 | -0.0289096 | 0.1184803 |
| S1_Sound | 0.2227673 | -0.2079298 | 0.1784829 | 0.2164837 | -0.2595840 | 0.3539996 | 0.5911928 | -0.0265688 | 0.4605490 | 0.2011328 | 0.1091899 | 0.0127108 | -0.1178657 | 0.0012940 | -0.0765168 | 0.0330363 | 0.0044873 |
| S2_Sound | 0.2144931 | -0.2584574 | 0.1817300 | 0.2065991 | -0.2635014 | 0.3519835 | -0.6420472 | -0.0140355 | 0.1260406 | -0.3251878 | 0.1126823 | 0.2148488 | 0.0221780 | 0.1500314 | -0.0290006 | 0.0061739 | -0.0369526 |
| S3_Sound | 0.2194882 | -0.1920835 | 0.4151772 | 0.1394016 | 0.3234293 | -0.2705290 | 0.1213024 | 0.1196210 | -0.1678875 | -0.2885152 | 0.5639933 | -0.2250325 | 0.0009822 | -0.1793842 | 0.0628100 | -0.0046763 | 0.0024665 |
| S4_Sound | 0.1999217 | -0.2542232 | 0.4199463 | 0.2977877 | 0.2650342 | -0.0045109 | -0.0442760 | -0.0633676 | -0.2933082 | 0.3209844 | -0.5975094 | 0.0559748 | 0.0341922 | -0.0480705 | 0.0252097 | -0.0270233 | 0.0085502 |
| S5_CO2 | 0.2541743 | 0.3146899 | 0.1530207 | -0.1709772 | 0.0059328 | -0.0313472 | 0.0433545 | 0.3776943 | 0.0317910 | -0.0398648 | -0.0605817 | 0.4143266 | -0.4371689 | 0.0013417 | 0.3947044 | -0.3203519 | -0.1034158 |
| S5_CO2_Slope | 0.1527626 | -0.3941285 | -0.2533432 | -0.3979104 | 0.3817329 | 0.2498239 | 0.0185269 | -0.4386268 | -0.1103140 | 0.0849678 | 0.1582121 | 0.1846229 | -0.2575273 | 0.0458921 | 0.2069227 | 0.0901028 | -0.0086520 |
| S6_PIR | 0.2240765 | -0.1745382 | -0.0345167 | -0.1016499 | -0.6351783 | -0.3118863 | 0.2273815 | -0.2305411 | -0.4820275 | -0.2015813 | -0.0751210 | 0.0752288 | -0.1125692 | 0.0581919 | -0.0378240 | 0.0122475 | 0.0172943 |
| S7_PIR | 0.2338486 | -0.1704741 | 0.1194680 | -0.2939466 | -0.1214333 | -0.5431608 | -0.2711739 | -0.1048866 | 0.5075494 | 0.2907134 | -0.0459987 | -0.2198227 | 0.0125288 | 0.0995205 | 0.1359970 | 0.0123935 | -0.0011141 |
| Room_Occupancy_Count | 0.2978880 | -0.0816377 | -0.1125108 | -0.2880236 | 0.0330867 | 0.0482923 | 0.0181706 | 0.0384148 | 0.0688950 | -0.0469660 | -0.0494872 | 0.1906926 | 0.4206848 | -0.4979363 | -0.3474748 | -0.4563815 | 0.0636002 |
Loading matrix di atas menunjukkan bahwa PC1 didominasi oleh seluruh variabel dengan loading positif yang relatif seragam, sehingga merepresentasikan faktor umum kondisi lingkungan ruangan. PC2 membedakan variabel suhu dan CO₂ (cenderung positif) dengan variabel suara dan PIR (cenderung negatif), menunjukkan dimensi suhu–kualitas udara versus aktivitas. PC3 lebih dipengaruhi oleh variabel cahaya dan suara, sehingga merepresentasikan variasi pencahayaan dan kebisingan. Karena tiga komponen pertama sudah menjelaskan sekitar 73% variansi total, interpretasi utama cukup difokuskan pada ketiga komponen tersebut.
##FACTOR ANALYSIS
##Menentukan Jumlah Faktor
fa.parallel(data_numeric,
fa = "both")
## Parallel analysis suggests that the number of factors = 5 and the number of components = 3Hasil parallel analysis (fa.parallel) menunjukkan jumlah faktor optimal ditentukan dari perbandingan eigenvalue data asli dengan eigenvalue acak. Faktor dipertahankan jika eigenvalue aktual lebih besar dari eigenvalue simulasi. Berdasarkan grafik parallel analysis, terlihat bahwa sekitar 3 faktor berada di atas garis pembanding, sehingga jumlah faktor yang digunakan untuk analisis faktor adalah tiga faktor, sesuai dengan hasil PCA sebelumnya.
Ekstraksi Factor
fa_result <- fa(data_scaled,
nfactors = 5,
rotate = "varimax",
fm = "pa")## Warning in fac(r = r, nfactors = nfactors, n.obs = n.obs, rotate = rotate, : An
## ultra-Heywood case was detected. Examine the results carefullyfa_result## Factor Analysis using method = pa
## Call: fa(r = data_scaled, nfactors = 5, rotate = "varimax", fm = "pa")
## Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
## PA2 PA1 PA4 PA3 PA5 h2 u2 com
## S1_Temp 0.95 0.22 0.21 0.02 0.02 0.99 0.0067 1.2
## S2_Temp 0.72 0.31 0.23 0.19 -0.04 0.71 0.2862 1.8
## S3_Temp 0.93 0.14 0.18 0.13 0.06 0.94 0.0583 1.2
## S4_Temp 0.81 0.08 0.16 0.29 0.02 0.78 0.2239 1.3
## S1_Light 0.46 0.66 0.27 0.34 0.07 0.85 0.1478 2.8
## S2_Light 0.38 0.68 0.25 0.28 0.00 0.75 0.2483 2.3
## S3_Light 0.47 0.50 0.30 0.41 0.57 1.05 -0.0539 4.4
## S4_Light 0.15 0.22 0.10 0.82 0.05 0.75 0.2486 1.3
## S1_Sound 0.24 0.37 0.56 0.16 -0.07 0.54 0.4631 2.4
## S2_Sound 0.18 0.39 0.59 0.17 -0.16 0.59 0.4121 2.4
## S3_Sound 0.24 0.24 0.75 0.00 0.22 0.72 0.2765 1.6
## S4_Sound 0.15 0.19 0.79 0.07 0.07 0.70 0.3003 1.2
## S5_CO2 0.82 0.25 0.20 -0.06 0.14 0.80 0.2014 1.4
## S5_CO2_Slope -0.07 0.64 0.22 0.09 0.10 0.49 0.5128 1.4
## S6_PIR 0.27 0.51 0.36 0.15 -0.09 0.50 0.5037 2.7
## S7_PIR 0.30 0.53 0.42 0.00 0.07 0.55 0.4539 2.6
## Room_Occupancy_Count 0.49 0.80 0.28 0.08 0.11 0.96 0.0364 2.0
##
## PA2 PA1 PA4 PA3 PA5
## SS loadings 4.81 3.41 2.71 1.27 0.48
## Proportion Var 0.28 0.20 0.16 0.07 0.03
## Cumulative Var 0.28 0.48 0.64 0.72 0.75
## Proportion Explained 0.38 0.27 0.21 0.10 0.04
## Cumulative Proportion 0.38 0.65 0.86 0.96 1.00
##
## Mean item complexity = 2
## Test of the hypothesis that 5 factors are sufficient.
##
## df null model = 136 with the objective function = 18 with Chi Square = 182159.7
## df of the model are 61 and the objective function was 1.71
##
## The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.02
## The df corrected root mean square of the residuals is 0.03
##
## The harmonic n.obs is 10129 with the empirical chi square 630.82 with prob < 1.2e-95
## The total n.obs was 10129 with Likelihood Chi Square = 17315.48 with prob < 0
##
## Tucker Lewis Index of factoring reliability = 0.789
## RMSEA index = 0.167 and the 90 % confidence intervals are 0.165 0.169
## BIC = 16752.86
## Fit based upon off diagonal values = 1
## Measures of factor score adequacy
## PA2 PA1 PA4 PA3 PA5
## Correlation of (regression) scores with factors 0.99 0.96 0.90 0.90 0.95
## Multiple R square of scores with factors 0.99 0.92 0.81 0.82 0.91
## Minimum correlation of possible factor scores 0.97 0.84 0.62 0.63 0.82Hasil ekstraksi faktor dengan metode Principal Axis Factoring dan rotasi varimax menunjukkan bahwa faktor pertama didominasi variabel suhu dan CO₂ (kondisi termal dan kualitas udara), faktor kedua didominasi variabel cahaya, PIR, dan jumlah okupansi (aktivitas dan pencahayaan), sedangkan faktor ketiga kuat pada variabel suara (kebisingan).
Loading Factor
kable(fa_result$loadings[,],
caption = "Loading Factor Analysis")| PA2 | PA1 | PA4 | PA3 | PA5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| S1_Temp | 0.9480024 | 0.2233916 | 0.2096276 | 0.0192838 | 0.0191723 |
| S2_Temp | 0.7249273 | 0.3090192 | 0.2345639 | 0.1903336 | -0.0392928 |
| S3_Temp | 0.9334265 | 0.1366904 | 0.1793971 | 0.1277623 | 0.0566195 |
| S4_Temp | 0.8139483 | 0.0775855 | 0.1594810 | 0.2862331 | 0.0151731 |
| S1_Light | 0.4642801 | 0.6637837 | 0.2710781 | 0.3430184 | 0.0696363 |
| S2_Light | 0.3794980 | 0.6814821 | 0.2501606 | 0.2840299 | 0.0026787 |
| S3_Light | 0.4720837 | 0.4993248 | 0.3005223 | 0.4086642 | 0.5695722 |
| S4_Light | 0.1501986 | 0.2204819 | 0.0980942 | 0.8174936 | 0.0479056 |
| S1_Sound | 0.2391031 | 0.3735274 | 0.5550104 | 0.1648186 | -0.0705512 |
| S2_Sound | 0.1805174 | 0.3921463 | 0.5890822 | 0.1677628 | -0.1624483 |
| S3_Sound | 0.2442169 | 0.2361855 | 0.7477023 | -0.0049344 | 0.2214495 |
| S4_Sound | 0.1513596 | 0.1909130 | 0.7933535 | 0.0739962 | 0.0739373 |
| S5_CO2 | 0.8203076 | 0.2479933 | 0.2035720 | -0.0551675 | 0.1403795 |
| S5_CO2_Slope | -0.0703707 | 0.6447574 | 0.2177454 | 0.0921120 | 0.1029753 |
| S6_PIR | 0.2667825 | 0.5145470 | 0.3594430 | 0.1511703 | -0.0911364 |
| S7_PIR | 0.2957868 | 0.5259942 | 0.4203026 | -0.0022295 | 0.0724801 |
| Room_Occupancy_Count | 0.4850273 | 0.7964032 | 0.2767954 | 0.0766842 | 0.1078294 |
Loading factor menunjukkan bahwa PA2 sangat kuat pada variabel suhu dan CO₂, sehingga merepresentasikan faktor kondisi termal dan kualitas udara. PA1 memiliki loading tinggi pada variabel cahaya, PIR, dan Room_Occupancy_Count, yang menggambarkan faktor aktivitas dan pencahayaan ruangan. PA4 didominasi oleh variabel suara, sehingga merepresentasikan faktor kebisingan. Sedangkan, PA3 dan PA5 hanya menangkap variasi tambahan yang lebih kecil.
Varians yang Dijelaskan FA
kable(fa_result$Vaccounted,
caption = "Varians yang Dijelaskan FA")| PA2 | PA1 | PA4 | PA3 | PA5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| SS loadings | 4.8071016 | 3.4114966 | 2.7074280 | 1.2695634 | 0.4782815 |
| Proportion Var | 0.2827707 | 0.2006763 | 0.1592605 | 0.0746802 | 0.0281342 |
| Cumulative Var | 0.2827707 | 0.4834470 | 0.6427074 | 0.7173876 | 0.7455218 |
| Proportion Explained | 0.3792923 | 0.2691756 | 0.2136228 | 0.1001717 | 0.0377376 |
| Cumulative Proportion | 0.3792923 | 0.6484679 | 0.8620907 | 0.9622624 | 1.0000000 |
Tabel varians yang dijelaskan menunjukkan bahwa lima faktor dapat menjelaskan sekitar 74,55% total varians data. Tiga faktor utama sudah menjelaskan 64,27% varians, dengan kontribusi terbesar berasal dari PA2 (28,28%), PA1 (20,07%) dan PA4 (15,93%). Berdasarkan cumulative variance, tiga faktor sudah cukup representatif dalam menjelaskan sebagian besar variasi data, sedangkan dua faktor sisanya hanya menambah kontribusi yang relatif kecil.
Diagram Struktur Factor
fa.diagram(fa_result)
Diagram Faktor Analisis di atas memperlihatkan hubungan antara variabel
dengan faktor yang terbentuk secara visual. Terlihat bahwa variabel suhu
dan CO₂ mengelompok kuat pada satu faktor, variabel cahaya, PIR, dan
jumlah okupansi mengelompok pada faktor lain, sedangkan variabel suara
membentuk faktor tersendiri. Ketebalan garis menunjukkan kekuatan
loading, sehingga semakin tebal garis maka semakin besar kontribusi
variabel terhadap faktor tersebut.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis Principal Component Analysis (PCA) dan Factor Analysis (FA) terhadap dataset Room Occupancy Estimation, dapat disimpulkan bahwa struktur data memiliki pola keterkaitan yang kuat antar variabel dan dapat dilakukan reduksi dimensi secara efektif.
Hasil PCA menunjukkan bahwa tiga komponen utama cukup representatif untuk merangkum informasi dari 17 variabel awal. Komponen pertama (PC1) menjelaskan 53,85% varians total dan merepresentasikan faktor umum kondisi lingkungan ruangan karena hampir seluruh variabel memiliki loading positif yang relatif seragam. Komponen kedua (PC2) membedakan dimensi suhu dan CO₂ dengan aktivitas (suara dan PIR), sedangkan komponen ketiga (PC3) merepresentasikan variasi pencahayaan dan kebisingan. Secara kumulatif, tiga komponen pertama mampu menjelaskan sekitar 72,97% variasi total data, sehingga reduksi dimensi dari 17 variabel menjadi 3 komponen dapat dilakukan tanpa kehilangan informasi yang signifikan.
Hasil Factor Analysis dengan metode Principal Axis Factoring dan rotasi varimax menunjukkan struktur faktor yang lebih terinterpretasi. Faktor pertama merepresentasikan kondisi termal dan kualitas udara (didominasi suhu dan CO₂), faktor kedua menggambarkan aktivitas dan intensitas pencahayaan (cahaya, PIR, dan Room Occupancy Count), sedangkan faktor ketiga merepresentasikan kebisingan (variabel suara). Lima faktor secara keseluruhan menjelaskan 74,55% varians total, tetapi tiga faktor utama sudah menjelaskan lebih dari 64% varians, sehingga dapat dikatakan tiga faktor sudah cukup untuk menggambarkan struktur data.