Analisis Pengaruh Faktor Desain Bangunan terhadap Kebutuhan Energi Menggunakan MANOVA dan MANCOVA pada Dataset Energy Efficiency
Nadine Putri Aulia(24031554094), Putri Sofiyatus Salwa(24031554112), Cintiya Agustin Nareswari(2403154218)
2026-04-01
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## Orientation Glazing_Area Glazing_Area_Distribution Heating_Load
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## 390 35.10
## 391 32.83
## 392 32.46
## 393 33.52
## 394 32.93
## 395 28.38
## 396 29.82
## 397 28.77
## 398 27.76
## 399 26.95
## 400 26.41
## 401 45.13
## 402 43.66
## 403 37.76
## 404 36.87
## 405 36.07
## 406 36.44
## 407 37.28
## 408 37.29
## 409 14.49
## 410 13.79
## 411 14.72
## 412 14.76
## 413 14.92
## 414 14.74
## 415 15.57
## 416 14.94
## 417 14.92
## 418 14.38
## 419 15.44
## 420 15.17
## 421 15.53
## 422 15.80
## 423 16.14
## 424 16.26
## 425 19.87
## 426 20.03
## 427 20.46
## 428 20.28
## 429 14.89
## 430 14.96
## 431 14.89
## 432 14.35
## 433 29.61
## 434 29.59
## 435 30.19
## 436 30.12
## 437 32.12
## 438 37.12
## 439 36.16
## 440 33.16
## 441 29.45
## 442 34.19
## 443 33.93
## 444 28.31
## 445 26.30
## 446 29.43
## 447 28.76
## 448 27.34
## 449 36.26
## 450 45.48
## 451 44.16
## 452 37.26
## 453 37.20
## 454 36.76
## 455 37.05
## 456 37.51
## 457 14.92
## 458 15.24
## 459 15.03
## 460 15.35
## 461 14.67
## 462 15.09
## 463 15.20
## 464 15.64
## 465 15.37
## 466 15.73
## 467 15.83
## 468 16.13
## 469 15.95
## 470 15.59
## 471 16.17
## 472 16.14
## 473 19.65
## 474 19.76
## 475 20.37
## 476 19.90
## 477 15.41
## 478 15.56
## 479 15.07
## 480 15.38
## 481 29.53
## 482 29.77
## 483 30.00
## 484 30.20
## 485 32.25
## 486 32.00
## 487 37.19
## 488 35.62
## 489 28.02
## 490 29.43
## 491 34.15
## 492 33.47
## 493 26.53
## 494 26.08
## 495 29.31
## 496 28.14
## 497 37.54
## 498 36.66
## 499 45.28
## 500 43.73
## 501 36.93
## 502 37.01
## 503 35.73
## 504 36.15
## 505 14.48
## 506 14.58
## 507 14.81
## 508 14.03
## 509 15.27
## 510 14.71
## 511 15.23
## 512 14.97
## 513 15.14
## 514 14.97
## 515 15.22
## 516 14.60
## 517 15.83
## 518 16.03
## 519 15.80
## 520 16.06
## 521 20.13
## 522 20.01
## 523 20.19
## 524 20.29
## 525 15.19
## 526 14.61
## 527 14.61
## 528 14.75
## 529 33.37
## 530 33.34
## 531 32.83
## 532 33.04
## 533 39.28
## 534 36.38
## 535 35.92
## 536 40.99
## 537 35.99
## 538 30.66
## 539 31.70
## 540 36.73
## 541 31.71
## 542 29.13
## 543 28.99
## 544 33.54
## 545 45.29
## 546 39.07
## 547 38.35
## 548 46.94
## 549 39.55
## 550 40.85
## 551 40.63
## 552 39.48
## 553 16.94
## 554 17.25
## 555 17.03
## 556 17.25
## 557 17.10
## 558 17.51
## 559 17.12
## 560 17.47
## 561 16.50
## 562 17.00
## 563 16.87
## 564 17.20
## 565 18.14
## 566 18.03
## 567 18.14
## 568 17.95
## 569 22.72
## 570 22.73
## 571 22.72
## 572 22.53
## 573 17.20
## 574 17.21
## 575 17.15
## 576 17.20
## 577 32.96
## 578 33.13
## 579 33.94
## 580 33.78
## 581 38.35
## 582 35.39
## 583 34.94
## 584 40.66
## 585 35.48
## 586 30.53
## 587 32.28
## 588 36.86
## 589 30.34
## 590 27.93
## 591 28.95
## 592 32.92
## 593 45.59
## 594 39.41
## 595 38.84
## 596 48.03
## 597 39.48
## 598 40.40
## 599 40.47
## 600 39.70
## 601 16.43
## 602 16.93
## 603 16.99
## 604 17.03
## 605 16.77
## 606 17.37
## 607 17.27
## 608 17.51
## 609 16.44
## 610 17.01
## 611 17.23
## 612 17.22
## 613 17.85
## 614 17.89
## 615 18.36
## 616 18.15
## 617 21.72
## 618 22.07
## 619 22.09
## 620 21.93
## 621 17.36
## 622 17.38
## 623 16.86
## 624 16.99
## 625 32.78
## 626 33.24
## 627 33.86
## 628 34.00
## 629 37.26
## 630 35.04
## 631 33.82
## 632 33.31
## 633 35.22
## 634 34.70
## 635 30.11
## 636 31.60
## 637 32.43
## 638 30.65
## 639 29.77
## 640 29.64
## 641 46.44
## 642 44.18
## 643 38.81
## 644 38.23
## 645 38.17
## 646 38.48
## 647 39.66
## 648 40.10
## 649 16.08
## 650 15.39
## 651 16.57
## 652 16.60
## 653 16.11
## 654 15.47
## 655 16.70
## 656 16.10
## 657 16.35
## 658 15.84
## 659 16.99
## 660 17.02
## 661 17.04
## 662 17.63
## 663 18.10
## 664 18.22
## 665 20.78
## 666 20.72
## 667 21.54
## 668 21.53
## 669 16.90
## 670 17.14
## 671 16.56
## 672 16.00
## 673 32.95
## 674 33.06
## 675 33.95
## 676 33.88
## 677 33.98
## 678 39.92
## 679 39.22
## 680 36.10
## 681 31.53
## 682 36.20
## 683 36.21
## 684 31.00
## 685 28.20
## 686 32.35
## 687 31.14
## 688 28.43
## 689 38.33
## 690 47.59
## 691 46.23
## 692 39.56
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## 694 39.67
## 695 39.85
## 696 40.77
## 697 16.61
## 698 16.74
## 699 16.90
## 700 17.32
## 701 16.85
## 702 17.20
## 703 17.23
## 704 17.74
## 705 16.81
## 706 16.88
## 707 16.90
## 708 17.39
## 709 17.86
## 710 17.82
## 711 18.36
## 712 18.24
## 713 21.68
## 714 21.54
## 715 22.25
## 716 22.49
## 717 17.10
## 718 16.79
## 719 16.58
## 720 16.79
## 721 32.88
## 722 33.23
## 723 33.76
## 724 34.01
## 725 33.94
## 726 33.14
## 727 38.79
## 728 37.27
## 729 29.69
## 730 31.20
## 731 36.26
## 732 35.71
## 733 29.93
## 734 29.56
## 735 33.84
## 736 32.54
## 737 38.56
## 738 37.70
## 739 47.01
## 740 44.87
## 741 39.37
## 742 39.80
## 743 37.79
## 744 38.18
## 745 16.69
## 746 16.62
## 747 16.94
## 748 16.70
## 749 15.59
## 750 14.58
## 751 15.33
## 752 15.31
## 753 16.63
## 754 15.87
## 755 16.54
## 756 16.74
## 757 17.64
## 758 17.79
## 759 17.55
## 760 18.06
## 761 20.82
## 762 20.21
## 763 20.71
## 764 21.40
## 765 16.88
## 766 17.11
## 767 16.61
## 768 16.03#Eksplorasi Data
str(df)## 'data.frame': 768 obs. of 10 variables:
## $ Relative_Compactness : num 0.98 0.98 0.98 0.98 0.9 0.9 0.9 0.9 0.86 0.86 ...
## $ Surface_Area : num 514 514 514 514 564 ...
## $ Wall_Area : num 294 294 294 294 318 ...
## $ Roof_Area : num 110 110 110 110 122 ...
## $ Overall_Height : num 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 ...
## $ Orientation : int 2 3 4 5 2 3 4 5 2 3 ...
## $ Glazing_Area : num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Glazing_Area_Distribution: int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Heating_Load : num 15.6 15.6 15.6 15.6 20.8 ...
## $ Cooling_Load : num 21.3 21.3 21.3 21.3 28.3 ...summary(df)## Relative_Compactness Surface_Area Wall_Area Roof_Area
## Min. :0.6200 Min. :514.5 Min. :245.0 Min. :110.2
## 1st Qu.:0.6825 1st Qu.:606.4 1st Qu.:294.0 1st Qu.:140.9
## Median :0.7500 Median :673.8 Median :318.5 Median :183.8
## Mean :0.7642 Mean :671.7 Mean :318.5 Mean :176.6
## 3rd Qu.:0.8300 3rd Qu.:741.1 3rd Qu.:343.0 3rd Qu.:220.5
## Max. :0.9800 Max. :808.5 Max. :416.5 Max. :220.5
## Overall_Height Orientation Glazing_Area Glazing_Area_Distribution
## Min. :3.50 Min. :2.00 Min. :0.0000 Min. :0.000
## 1st Qu.:3.50 1st Qu.:2.75 1st Qu.:0.1000 1st Qu.:1.750
## Median :5.25 Median :3.50 Median :0.2500 Median :3.000
## Mean :5.25 Mean :3.50 Mean :0.2344 Mean :2.812
## 3rd Qu.:7.00 3rd Qu.:4.25 3rd Qu.:0.4000 3rd Qu.:4.000
## Max. :7.00 Max. :5.00 Max. :0.4000 Max. :5.000
## Heating_Load Cooling_Load
## Min. : 6.01 Min. :10.90
## 1st Qu.:12.99 1st Qu.:15.62
## Median :18.95 Median :22.08
## Mean :22.31 Mean :24.59
## 3rd Qu.:31.67 3rd Qu.:33.13
## Max. :43.10 Max. :48.03colSums(is.na(df))## Relative_Compactness Surface_Area Wall_Area
## 0 0 0
## Roof_Area Overall_Height Orientation
## 0 0 0
## Glazing_Area Glazing_Area_Distribution Heating_Load
## 0 0 0
## Cooling_Load
## 0names(df)## [1] "Relative_Compactness" "Surface_Area"
## [3] "Wall_Area" "Roof_Area"
## [5] "Overall_Height" "Orientation"
## [7] "Glazing_Area" "Glazing_Area_Distribution"
## [9] "Heating_Load" "Cooling_Load"#Mengubah tipe data
df$Orientation <- as.factor(df$Orientation)
df$Glazing_Area_Distribution <- as.factor(df$Glazing_Area_Distribution)#Statistika Deskriptif
desc<- describe(df)
desc## vars n mean sd median trimmed mad min
## Relative_Compactness 1 768 0.76 0.11 0.75 0.76 0.12 0.62
## Surface_Area 2 768 671.71 88.09 673.75 673.75 108.97 514.50
## Wall_Area 3 768 318.50 43.63 318.50 315.95 36.32 245.00
## Roof_Area 4 768 176.60 45.17 183.75 179.14 54.49 110.25
## Overall_Height 5 768 5.25 1.75 5.25 5.25 2.59 3.50
## Orientation* 6 768 2.50 1.12 2.50 2.50 1.48 1.00
## Glazing_Area 7 768 0.23 0.13 0.25 0.24 0.22 0.00
## Glazing_Area_Distribution* 8 768 3.81 1.55 4.00 3.84 1.48 1.00
## Heating_Load 9 768 22.31 10.09 18.95 21.71 11.14 6.01
## Cooling_Load 10 768 24.59 9.51 22.08 23.95 11.18 10.90
## max range skew kurtosis se
## Relative_Compactness 0.98 0.36 0.49 -0.72 0.00
## Surface_Area 808.50 294.00 -0.12 -1.07 3.18
## Wall_Area 416.50 171.50 0.53 0.10 1.57
## Roof_Area 220.50 110.25 -0.16 -1.78 1.63
## Overall_Height 7.00 3.50 0.00 -2.00 0.06
## Orientation* 4.00 3.00 0.00 -1.36 0.04
## Glazing_Area 0.40 0.40 -0.06 -1.33 0.00
## Glazing_Area_Distribution* 6.00 5.00 -0.09 -1.15 0.06
## Heating_Load 43.10 37.09 0.36 -1.25 0.36
## Cooling_Load 48.03 37.13 0.39 -1.15 0.34# Scatter plot Y
plot(df$Heating_Load, df$Cooling_Load,
main = "Scatter Heating vs Cooling",
xlab = "Heating Load",
ylab = "Cooling Load")
#Visualisasi #Boxplot berdasarkan numerik
par(mar = c(10, 4, 4, 2))
boxplot(df[, sapply(df, is.numeric)],
main = "Boxplot Variabel Numerik",
las = 2)
#Boxplot berdasarkan kategori
boxplot(Heating_Load ~ Orientation, data = df,
main = "Heating Load vs Orientation")
boxplot(Cooling_Load ~ Orientation, data = df,
main = "Cooling Load vs Orientation")
#Correlation plot
cor_matrix <- cor(df[, sapply(df, is.numeric)])
corrplot(cor_matrix,
method = "color",
type = "upper",
tl.col = "black",
tl.srt = 45,
addCoef.col = "black",
number.cex = 0.5)
#Uji asumsi
MVN::mvn(df[, c("Heating_Load", "Cooling_Load")])## $multivariate_normality
## Test Statistic p.value Method MVN
## 1 Henze-Zirkler 44.39 <0.001 asymptotic ✗ Not normal
##
## $univariate_normality
## Test Variable Statistic p.value Normality
## 1 Anderson-Darling Heating_Load 26.863 <0.001 ✗ Not normal
## 2 Anderson-Darling Cooling_Load 27.122 <0.001 ✗ Not normal
##
## $descriptives
## Variable n Mean Std.Dev Median Min Max 25th 75th Skew
## 1 Heating_Load 768 22.307 10.090 18.95 6.01 43.10 12.992 31.668 0.360
## 2 Cooling_Load 768 24.588 9.513 22.08 10.90 48.03 15.620 33.133 0.395
## Kurtosis
## 1 1.755
## 2 1.852
##
## $data
## Heating_Load Cooling_Load
## 1 15.55 21.33
## 2 15.55 21.33
## 3 15.55 21.33
## 4 15.55 21.33
## 5 20.84 28.28
## 6 21.46 25.38
## 7 20.71 25.16
## 8 19.68 29.60
## 9 19.50 27.30
## 10 19.95 21.97
## 11 19.34 23.49
## 12 18.31 27.87
## 13 17.05 23.77
## 14 17.41 21.46
## 15 16.95 21.16
## 16 15.98 24.93
## 17 28.52 37.73
## 18 29.90 31.27
## 19 29.63 30.93
## 20 28.75 39.44
## 21 24.77 29.79
## 22 23.93 29.68
## 23 24.77 29.79
## 24 23.93 29.40
## 25 6.07 10.90
## 26 6.05 11.19
## 27 6.01 10.94
## 28 6.04 11.17
## 29 6.37 11.27
## 30 6.40 11.72
## 31 6.37 11.29
## 32 6.40 11.67
## 33 6.85 11.74
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## 35 6.77 11.73
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## 468 12.86 16.13
## 469 12.95 15.95
## 470 13.00 15.59
## 471 12.86 16.17
## 472 12.92 16.14
## 473 16.99 19.65
## 474 16.69 19.76
## 475 16.56 20.37
## 476 16.62 19.90
## 477 14.33 15.41
## 478 14.61 15.56
## 479 14.61 15.07
## 480 14.65 15.38
## 481 28.69 29.53
## 482 28.58 29.77
## 483 28.15 30.00
## 484 28.61 30.20
## 485 33.13 32.25
## 486 32.31 32.00
## 487 31.53 37.19
## 488 32.46 35.62
## 489 29.71 28.02
## 490 29.09 29.43
## 491 28.31 34.15
## 492 29.39 33.47
## 493 25.70 26.53
## 494 25.17 26.08
## 495 24.60 29.31
## 496 25.49 28.14
## 497 39.89 37.54
## 498 39.83 36.66
## 499 39.01 45.28
## 500 38.65 43.73
## 501 35.69 36.93
## 502 36.64 37.01
## 503 36.06 35.73
## 504 36.70 36.15
## 505 12.12 14.48
## 506 11.67 14.58
## 507 11.64 14.81
## 508 12.02 14.03
## 509 12.27 15.27
## 510 12.19 14.71
## 511 12.25 15.23
## 512 12.27 14.97
## 513 12.47 15.14
## 514 12.12 14.97
## 515 12.18 15.22
## 516 12.47 14.60
## 517 12.93 15.83
## 518 12.82 16.03
## 519 12.78 15.80
## 520 13.02 16.06
## 521 16.73 20.13
## 522 16.86 20.01
## 523 16.76 20.19
## 524 16.92 20.29
## 525 13.68 15.19
## 526 13.99 14.61
## 527 14.16 14.61
## 528 13.86 14.75
## 529 32.26 33.37
## 530 32.26 33.34
## 531 32.49 32.83
## 532 32.53 33.04
## 533 36.47 39.28
## 534 37.24 36.38
## 535 36.66 35.92
## 536 35.96 40.99
## 537 31.89 35.99
## 538 32.39 30.66
## 539 32.09 31.70
## 540 31.29 36.73
## 541 29.22 31.71
## 542 29.91 29.13
## 543 29.53 28.99
## 544 28.65 33.54
## 545 41.40 45.29
## 546 42.62 39.07
## 547 42.50 38.35
## 548 41.67 46.94
## 549 40.78 39.55
## 550 39.97 40.85
## 551 40.71 40.63
## 552 40.43 39.48
## 553 14.52 16.94
## 554 14.61 17.25
## 555 14.50 17.03
## 556 14.55 17.25
## 557 14.51 17.10
## 558 14.60 17.51
## 559 14.50 17.12
## 560 14.58 17.47
## 561 14.51 16.50
## 562 14.70 17.00
## 563 14.42 16.87
## 564 14.42 17.20
## 565 15.23 18.14
## 566 15.23 18.03
## 567 15.23 18.14
## 568 15.23 17.95
## 569 19.52 22.72
## 570 19.36 22.73
## 571 19.48 22.72
## 572 19.42 22.53
## 573 15.09 17.20
## 574 17.17 17.21
## 575 17.14 17.15
## 576 17.14 17.20
## 577 32.82 32.96
## 578 32.71 33.13
## 579 32.24 33.94
## 580 32.72 33.78
## 581 35.84 38.35
## 582 36.57 35.39
## 583 36.06 34.94
## 584 35.69 40.66
## 585 32.48 35.48
## 586 32.74 30.53
## 587 32.13 32.28
## 588 31.64 36.86
## 589 28.95 30.34
## 590 29.49 27.93
## 591 28.64 28.95
## 592 28.01 32.92
## 593 41.64 45.59
## 594 43.10 39.41
## 595 42.74 38.84
## 596 41.92 48.03
## 597 40.78 39.48
## 598 40.15 40.40
## 599 40.57 40.47
## 600 40.42 39.70
## 601 14.54 16.43
## 602 14.45 16.93
## 603 14.18 16.99
## 604 14.50 17.03
## 605 14.70 16.77
## 606 14.66 17.37
## 607 14.40 17.27
## 608 14.71 17.51
## 609 14.75 16.44
## 610 14.71 17.01
## 611 14.33 17.23
## 612 14.62 17.22
## 613 15.34 17.85
## 614 15.29 17.89
## 615 15.09 18.36
## 616 15.30 18.15
## 617 19.20 21.72
## 618 18.88 22.07
## 619 18.90 22.09
## 620 19.12 21.93
## 621 16.76 17.36
## 622 17.23 17.38
## 623 17.26 16.86
## 624 17.15 16.99
## 625 32.82 32.78
## 626 32.69 33.24
## 627 32.23 33.86
## 628 32.75 34.00
## 629 34.24 37.26
## 630 34.95 35.04
## 631 35.05 33.82
## 632 34.29 33.31
## 633 31.28 35.22
## 634 32.12 34.70
## 635 32.05 30.11
## 636 31.84 31.60
## 637 28.67 32.43
## 638 29.67 30.65
## 639 29.47 29.77
## 640 28.91 29.64
## 641 41.26 46.44
## 642 41.30 44.18
## 643 42.49 38.81
## 644 42.08 38.23
## 645 39.32 38.17
## 646 39.84 38.48
## 647 38.89 39.66
## 648 39.68 40.10
## 649 13.97 16.08
## 650 14.22 15.39
## 651 14.10 16.57
## 652 13.78 16.60
## 653 14.07 16.11
## 654 14.03 15.47
## 655 13.94 16.70
## 656 13.86 16.10
## 657 14.32 16.35
## 658 14.56 15.84
## 659 14.33 16.99
## 660 14.08 17.02
## 661 15.16 17.04
## 662 15.18 17.63
## 663 14.72 18.10
## 664 14.90 18.22
## 665 18.48 20.78
## 666 18.71 20.72
## 667 18.48 21.54
## 668 18.46 21.53
## 669 16.47 16.90
## 670 16.35 17.14
## 671 16.55 16.56
## 672 16.74 16.00
## 673 32.85 32.95
## 674 32.67 33.06
## 675 32.21 33.95
## 676 32.74 33.88
## 677 36.45 33.98
## 678 35.73 39.92
## 679 35.40 39.22
## 680 36.57 36.10
## 681 32.38 31.53
## 682 31.66 36.20
## 683 32.15 36.21
## 684 32.75 31.00
## 685 28.93 28.20
## 686 28.05 32.35
## 687 28.64 31.14
## 688 29.52 28.43
## 689 42.77 38.33
## 690 41.73 47.59
## 691 41.32 46.23
## 692 42.96 39.56
## 693 40.68 40.36
## 694 40.40 39.67
## 695 40.60 39.85
## 696 40.11 40.77
## 697 14.37 16.61
## 698 14.48 16.74
## 699 14.32 16.90
## 700 14.44 17.32
## 701 14.60 16.85
## 702 14.70 17.20
## 703 14.47 17.23
## 704 14.66 17.74
## 705 14.54 16.81
## 706 14.62 16.88
## 707 14.53 16.90
## 708 14.71 17.39
## 709 15.34 17.86
## 710 15.29 17.82
## 711 15.09 18.36
## 712 15.30 18.24
## 713 19.06 21.68
## 714 19.13 21.54
## 715 19.00 22.25
## 716 18.84 22.49
## 717 16.44 17.10
## 718 16.90 16.79
## 719 16.94 16.58
## 720 16.77 16.79
## 721 32.84 32.88
## 722 32.72 33.23
## 723 32.21 33.76
## 724 32.73 34.01
## 725 35.67 33.94
## 726 35.01 33.14
## 727 34.72 38.79
## 728 35.24 37.27
## 729 32.31 29.69
## 730 31.81 31.20
## 731 31.12 36.26
## 732 32.06 35.71
## 733 30.00 29.93
## 734 29.50 29.56
## 735 29.06 33.84
## 736 29.92 32.54
## 737 42.11 38.56
## 738 41.96 37.70
## 739 41.09 47.01
## 740 40.79 44.87
## 741 38.82 39.37
## 742 39.72 39.80
## 743 39.31 37.79
## 744 39.86 38.18
## 745 14.41 16.69
## 746 14.19 16.62
## 747 14.17 16.94
## 748 14.39 16.70
## 749 12.43 15.59
## 750 12.63 14.58
## 751 12.76 15.33
## 752 12.42 15.31
## 753 14.12 16.63
## 754 14.28 15.87
## 755 14.37 16.54
## 756 14.21 16.74
## 757 14.96 17.64
## 758 14.92 17.79
## 759 14.92 17.55
## 760 15.16 18.06
## 761 17.69 20.82
## 762 18.19 20.21
## 763 18.16 20.71
## 764 17.88 21.40
## 765 16.54 16.88
## 766 16.44 17.11
## 767 16.48 16.61
## 768 16.64 16.03
##
## $subset
## NULL
##
## $outlierMethod
## [1] "none"
##
## attr(,"class")
## [1] "mvn"#Homogenitas Kovarians
boxM(
cbind(df$Heating_Load, df$Cooling_Load),
interaction(df$Orientation, df$Glazing_Area_Distribution)
)##
## Box's M-test for Homogeneity of Covariance Matrices
##
## data: cbind(df$Heating_Load, df$Cooling_Load)
## Chi-Sq (approx.) = 365.57, df = 69, p-value < 2.2e-16#Homogenitas varians
leveneTest(Heating_Load ~ Orientation * Glazing_Area_Distribution, data = df)## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 23 0.626 0.9129
## 744leveneTest(Cooling_Load ~ Orientation * Glazing_Area_Distribution, data = df)## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 23 1.5005 0.0622 .
## 744
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#Korelasi antar Y
cor(df$Heating_Load, df$Cooling_Load)## [1] 0.9758618#Homogenitas slope
interaction_model <- manova(
cbind(Heating_Load, Cooling_Load) ~
Orientation * Glazing_Area_Distribution +
Surface_Area + Wall_Area +
Orientation:Surface_Area +
Orientation:Wall_Area,
data = df
)
summary(interaction_model, test = "Pillai")## Df Pillai approx F num Df den Df
## Orientation 3 0.02329 2.89 6 1472
## Glazing_Area_Distribution 5 0.28888 24.85 10 1472
## Surface_Area 1 0.72033 946.56 2 735
## Wall_Area 1 0.67831 774.90 2 735
## Orientation:Glazing_Area_Distribution 15 0.20251 5.53 30 1472
## Orientation:Surface_Area 3 0.01322 1.63 6 1472
## Orientation:Wall_Area 3 0.00160 0.20 6 1472
## Residuals 736
## Pr(>F)
## Orientation 0.008355 **
## Glazing_Area_Distribution < 2.2e-16 ***
## Surface_Area < 2.2e-16 ***
## Wall_Area < 2.2e-16 ***
## Orientation:Glazing_Area_Distribution < 2.2e-16 ***
## Orientation:Surface_Area 0.134365
## Orientation:Wall_Area 0.977726
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#Manova
manova_model <- manova(
cbind(Heating_Load, Cooling_Load) ~
Orientation * Glazing_Area_Distribution,
data = df
)
summary(manova_model, test = "Pillai")## Df Pillai approx F num Df den Df
## Orientation 3 0.022307 2.7972 6 1488
## Glazing_Area_Distribution 5 0.163528 13.2498 10 1488
## Orientation:Glazing_Area_Distribution 15 0.195466 5.3726 30 1488
## Residuals 744
## Pr(>F)
## Orientation 0.0104 *
## Glazing_Area_Distribution <2e-16 ***
## Orientation:Glazing_Area_Distribution <2e-16 ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#Mancova
mancova_model <- manova(
cbind(Heating_Load, Cooling_Load) ~
Orientation * Glazing_Area_Distribution +
Surface_Area + Wall_Area,
data = df
)
summary(mancova_model, test = "Pillai")## Df Pillai approx F num Df den Df
## Orientation 3 0.02296 2.87 6 1484
## Glazing_Area_Distribution 5 0.28750 24.91 10 1484
## Surface_Area 1 0.72032 954.21 2 741
## Wall_Area 1 0.67823 780.93 2 741
## Orientation:Glazing_Area_Distribution 15 0.20013 5.50 30 1484
## Residuals 742
## Pr(>F)
## Orientation 0.008729 **
## Glazing_Area_Distribution < 2.2e-16 ***
## Surface_Area < 2.2e-16 ***
## Wall_Area < 2.2e-16 ***
## Orientation:Glazing_Area_Distribution < 2.2e-16 ***
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1summary.aov(manova_model)## Response Heating_Load :
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Orientation 3 2 0.56 0.0055 0.9994
## Glazing_Area_Distribution 5 3308 661.53 6.5832 5.245e-06 ***
## Orientation:Glazing_Area_Distribution 15 17 1.16 0.0115 1.0000
## Residuals 744 74763 100.49
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Response Cooling_Load :
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Orientation 3 43 14.172 0.1557 0.92600
## Glazing_Area_Distribution 5 1248 249.540 2.7421 0.01826 *
## Orientation:Glazing_Area_Distribution 15 420 27.974 0.3074 0.99478
## Residuals 744 67706 91.003
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1summary.aov(mancova_model)## Response Heating_Load :
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Orientation 3 2 1 0.0312 0.9926
## Glazing_Area_Distribution 5 3308 662 37.1367 <2e-16 ***
## Surface_Area 1 33822 33822 1898.7032 <2e-16 ***
## Wall_Area 1 27723 27723 1556.3048 <2e-16 ***
## Orientation:Glazing_Area_Distribution 15 17 1 0.0649 1.0000
## Residuals 742 13218 18
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Response Cooling_Load :
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Orientation 3 42.5 14.2 0.7655 0.5136
## Glazing_Area_Distribution 5 1247.7 249.5 13.4782 1.335e-12
## Surface_Area 1 31440.3 31440.3 1698.1671 < 2.2e-16
## Wall_Area 1 22528.1 22528.1 1216.7943 < 2.2e-16
## Orientation:Glazing_Area_Distribution 15 419.6 28.0 1.5109 0.0949
## Residuals 742 13737.6 18.5
##
## Orientation
## Glazing_Area_Distribution ***
## Surface_Area ***
## Wall_Area ***
## Orientation:Glazing_Area_Distribution .
## Residuals
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#Cek Multikolinearitas
model_vif <- lm(Heating_Load ~ Surface_Area + Wall_Area, data = df)
car::vif(model_vif)## Surface_Area Wall_Area
## 1.03974 1.03974```