## Sistem penilaian kinerja pegawai di kantor Kementerian Agama
Provinsi Papua Barat menggunakan metode Self Organizing Map
(SOM)
Jubita 1) , Christian Dwi Suhendra 2) , Marlinda Sanglise 3)
1,2,3) Universitas Papua Jl. Gunung Salju Amban, Manokwari, Papua Barat, Indonesia
Email: donggajubita@gmail.com Riwayat Artikel Diterima: 30-11-2023 Direvisi: 09-02-2024 Disetujui: 22-02-2024

## Abstract
A  government  agency  requires  employees  who  have  competence  and  good  performance. Various factors affect performance between the abilities of other individuals and the agency environment, including the office of the Ministry of Religion in West Papua Province. However, the performance assessment process still needs to be better for making assessment decisions and is still subjectively based. Those things affect the employee's assessments. For example, employees cannot complete work according to predetermined targets and must be more careful in carrying out the work. So, to facilitate this assessment, an accurate calculation application is needed. A Self Organizing Map (SOM) is used to sort data in a group with similar data that are close to each other. Using  the R (programming language) and R studio as the required application platform, we can calculate values and form them into three clusters: very good, quite good, and poor. Then, from the calculation results, 55 employees, with a percentage of 42%, match cluster with quite good performance, 29 employees, with a percentage of 22%, are in cluster with poor performance, and 48 employees, with a percentage of 36%, are in cluster with very good performance.

## Keywords: Clustering, SOM, R Studio

## Abstrak
Suatu  instansi  pemerintahan  memerlukan pegawai  yang  mempunyai  kompetensi  dan kinerja baik. Beberapa hal yang dapat berpengaruh pada kinerja pegawai yakni keahlian pribadi dan adaptasi  terhadap  lingkungan  instansi,  begitu  pula  yang  terjadi  pada  kantor  Kementerian Agama  Provinsi  Papua  Barat.  Permasalahannya  adalah  proses  penilaian  kinerja  belum dilakukan  secara  ideal.  Pengambilan  keputusan  penilaian  masih  bersifat  subjektif,  sehingga dapat  berpengaruh  pada  penurunan  mutu  pegawai  yang  tidak  sesuai  dengan  kinerja  di lapangan.  Contohnya  pekerjaan  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  pegawai  sesuai  sasaran  yang sudah ditetapkan dan pegawai tidak teliti dalam mengerjakan pekerjaan yang diberikan. Untuk mempermudah penilaian tersebut maka diperlukan aplikasi perhitungan yang akurat. Metode Self  Organizing  Map (SOM)  digunakan  untuk  mengurutkan  dan  mengelompokkan  data sehingga  data  yang  serupa  akan berdekatan  satu  sama  lain.  Dengan  Bahasa  R dan  R  Studio sebagai platform ,  aplikasi  yang  dibutuhkan  dapat  menghasilkan  nilai  perhitungan  dan
membentuk  tiga cluster yaitu cluster kinerja  sangat  baik,  cukup  baik,  dan  kurang.  Dari perhitungan  diperoleh  sebanyak  55  pegawai  dengan  persentase  42%  masuk  pada cluster dengan  kinerja  cukup  baik,  29  pegawai  dengan  persentase  22%  masuk  pada cluster dengan kinerja  kurang,  dan  48  pegawai  dengan  persentase  36%  masuk  pada cluster dengan  kinerja sangat baik.
Kata kunci: Clustering , SOM, R Studio

## Pendahuluan
Penilaian kinerja adalah proses yang dapat dimanfaatkan untuk menilai kinerja setiap  pegawai  dalam  melaksanakan  tugas  dan  tanggung  jawab  pekerjaannya  [1]. Penilaian kinerja biasanya dilakukan sebagai dasar kenaikan pangkat, kenaikan gaji, pemberian bonus, dan sebagai motivasi pegawai, sehingga visi dan misi kantor dapat terwujud atau terlaksana dengan baik. Cara untuk mengevaluasi kinerja setiap pegawai adalah  melalui  manajemen  sumber  daya  manusia.  Dalam  manajemen  sumber  daya manusia, dibutuhkan penilaian kinerja sebagai motivasi dan pedoman pegawai pada organisasi pemerintah [2].
Pada  suatu  instansi  pemerintahan  diperlukan  pegawai  yang  mempunyai kompetensi dan kinerja baik. Beberapa hal yang dapat mempengaruhi kinerja pegawai yakni keahlian pribadi dan adaptasi terhadap lingkungan instansi. Pentingnya penilaian kinerja juga dapat dilihat dari sisi pengembangan pegawai. Misalnya, suatu instansi pemerintah dapat menggunakan penilaian kinerja sebagai bahan pertimbangan untuk mengukur kebutuhan keterampilan setiap pegawai, kesesuaian keterampilan pegawai dengan kebutuhan tugas yang ada  di kantor, dan penentuan kebutuhan keterampilan baru yang diperlukan oleh setiap pegawai guna memenuhi kebutuhan kantor.
Pada instansi pemerintahan Manokwari Papua Barat, evaluasi penilaian kinerja pegawai dilakukan secara rutin. Evaluasi dilakukan untuk mengambil suatu keputusan dan  bahan  pertimbangan  dalam  mengetahui  kinerja  yang  diperoleh  masing-masing pegawainya,  tak  terkecuali  di  Kantor  Kementerian  Agama  Provinsi  Papua  Barat. Pegawai yang dinilai adalah Pegawai Negeri Sipil maupun pegawai kontrak. Namun proses penilaian kinerja yang dilakukan masih belum ideal. Hal ini dikarenakan dalam pengambilan keputusan penilaian masih bersifat subjektif, sehingga dapat berpengaruh pada  penurunan  mutu  pegawai  yang  tidak  sesuai  dengan  kinerja  di  lapangan. Contohnya, pekerjaan tidak dapat diselesaikan oleh pegawai sesuai sasaran yang sudah ditetapkan dan pegawai tidak teliti dalam mengerjakan pekerjaan yang diberikan. Oleh karena itu, diperlukan sistem informasi yang dapat memudahkan untuk menyelesaikan proses perhitungan, mengolah data-data yang bertujuan menjaga data tetap akurat dan untuk validasi kinerja pegawai, sehingga menghasilkan penilaian yang lebih objektif.
Penilaian  kinerja  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk  melaksanakan  proses pengambilan  keputusan  kinerja  pegawai  yaitu  dengan  menggunakan  metode
clustering .  Metode clustering adalah  metode  pengelompokan  dimana  sejumlah  data dikelompokkan  dan  dipisahkan  menjadi  beberapa class ,  dengan  menentukan  jarak terpendek  sebagai  pemenang  dari  hasil  perhitungan  rumus Euclidean  Distance [3]. Beberapa  algoritma  metode clustering yang  dapat  digunakan  untuk  proses pengelompokan data  mining yakni Self  Organizing  Map (SOM)  dan k-Means [4]. Dalam  penelitian  ini  algoritma clustering yang  digunakan  untuk  penilaian  kinerja pegawai adalah SOM.
SOM  adalah  jaringan  kohonen  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  karakteristiknya  [5].  Teknologi  jaringan  saraf tiruan  merupakan  pembelajaran  tanpa  pengawasan.  SOM  mampu  memproyeksi  dan memvisualisasikan data yang memiliki dimensi tinggi ke dalam ruang yang berdimensi rendah,  biasanya terdapat  dua  dimensi  dengan  mempertahankan  struktur  data.  Hasil dari metode  pemetaan  ini  membuat  data lebih  mudah  dipahami  dan  memungkinkan visualisasi variabel yang mendominasi pada setiap class [6].

## Metode Penelitian
Gambar 1 merupakan tahapan dari penelitian ini yang terdiri dari studi literatur, identifikasi masalah, penentuan kriteria penelitian, pembuatan kuesioner, pengumpulan data, analisis data, dan pengambilan simpulan. Penjelasan tentang tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut.
Tiga metode yang digunakan dalam teknik pengumpulan data yang digunakan untuk menilai kinerja setiap pegawai pada Kantor Kementerian Agama Provinsi Papua Barat  diantaranya  [7]:  (1)  Observasi,  dimana  dilakukan  peninjauan  dengan  tujuan mendapatkan informasi yang akan digunakan secara langsung; (2) Wawancara, dimana dilakukan  wawancara  kepada  pimpinan  dan  pegawai  yang  terkait  pada  Kantor Kementerian Agama  Provinsi  Papua  Barat  secara  langsung;  (3)  Kuesioner,  dimana kuesioner  dibagikan  dan  diisi  oleh  responden,  yaitu  seluruh  pimpinan  dan  pegawai dengan ketentuan dua orang pegawai menilai satu orang pegawai.
Populasi merupakan seluruh elemen objek penelitian yang menjadi sumber data dalam penelitian [8]. Sampel merupakan bagian dari populasi yang menyatakan jumlah populasi [9]. Dalam penelitian ini populasi yang ditargetkan adalah segenap pimpinan dan pegawai yang ada pada Kantor Kementerian Agama Provinsi Papua Barat. Dari populasi tersebut diperoleh sampel sebanyak 132 data penelitian. Tabel 1 merupakan skala Likert pengumpulan data berbentuk kuesioner [10].
Gambar 1 Tahapan penelitian Tabel 1 Skala Likert Skala Kategori 1 Sangat Kurang 2 Kurang 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat Baik
Jaringan saraf tiruan biasa dikenal Artificial Neural Network (ANN) merupakan metode machine  learning yang  diadaptasi  dari  konsep saraf  makhluk  hidup. ANN terdiri dari beberapa lapisan neuron . Neuron-neuron tersebut memuat tiap bobot angka. Biasanya ANN terdiri tiga urutan lapisan yakni lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran ⁠[11]. Data mining adalah sebuah proses untuk mencari informasi dalam  jumlah  besar  yang  disimpan  dalam  tempat  penyimpanan  data  dengan  tujuan untuk mendapatkan informasi data penting yang berguna [12].
SOM  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Teuvo  Kohonen  pada  tahun  1996. Kohonen SOM merupakan suatu jaringan yang tidak membutuhkan suatu pengawasan khusus, dalam SOM terdapat dua lapisan yaitu lapisan masukan dan lapisan keluaran [13]. Istilah map mengacu pada sistem kerjanya yang melakukan pemetaan bobot untuk
menyesuaikan dengan masukan yang diterima [14]. Setiap layer yang memuat neuron dapat dengan sendirinya menyesuaikan polanya sesuai nilai dalam tiap input class [15]. SOM  juga  merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk  mengurutkan  dan mengelompokkan data sehingga data yang serupa akan berdekatan satu sama lain, pada metode SOM terdapat arsitektur SOM [16]. Gambar 2 merupakan arsitektur SOM.
Gambar 2 Arsitektur Self Organizing Map
Arsitektur SOM dibagi menjadi dua lapisan yaitu lapisan masukan dan lapisan keluaran,  setiap  inputannya  langsung  terhubung  dengan  semua  neuron  pada layer output .  Dalam  hubungan  ini  terdapat W ( weight )  sebagai  bobot  penghubung  antara neuron input dan  neuron output ,  dan  pada layer  output ditentukan  dengan  jumlah cluster yang  digunakan,  kemudian Y 1 adalah  hasil output nya  [17]. Adapun  tahapan dalam metode algoritma Self Organizing Map (SOM) [17] adalah sebagai berikut.
Langkah 1: Inisialisasi  bobot input dan output dengan  nilai  random  0  sampai  1, menentukan parameter Learning Rate ( 𝛼 ), menentukan bobot awal neuron output .
Langkah 2: Jika kondisi berhenti masih bernilai salah, lanjut pada langkah 3 sampai 7. Langkah 3: Hitung jarak Euclidean Distance dengan menggunakan Persamaan (1).
𝐷 𝑗 = ∑(𝑊 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑖 ) (1)
Langkah 4: Cari pemenang yang memiliki nilai minimum jarak terdekat. Langkah 5: Update bobot 𝑊 𝑖𝑗 (baru) dengan menggunakan Persamaan (2).
𝑊 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑊 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛼[𝑋 𝑖 − 𝑊 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)] (2)
Langkah 6: Lakukan update nilai Learning Rate dengan Persamaan (3).
𝛼(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 0,5 𝛼(𝑙𝑎𝑚𝑎) (3) Langkah 7: Uji kondisi berhenti, jika jumlah iterasinya sudah terpenuhi dan mapnya sudah stabil atau input tidak dikelompokkan ke kelompok yang berbeda lagi dan selisih bobot baru dan bobot lama sudah tidak terlalu signifikan
Normalisasi adalah proses penggabungan elemen-elemen matriks sehingga tiap elemen matriks akan mempunyai nilai yang seragam. Tujuan menormalisasi data agar nilai range berada antara nol sampai satu. Persamaan (4) merupakan metode Min-Max Normalization yang digunakan [18].
𝑋 𝑖 ∗ = 𝑋 𝑖 − min 𝑋 𝑖 max 𝑋 𝑖 − min 𝑋 𝑖 (4)
Gambar 3 Alur sistem aplikasi SOM
Integrated Development Evironment (IDE) yang berfungsi untuk menampilkan antarmuka dengan R programming disebut dengan R Studio. R Studio menggunakan bahasa pemrograman R. Bahasa R juga memiliki banyak pilihan editor yang fungsinya bisa digunakan untuk mempermudah penggunaan R. Pada bahasa R ini yang paling sering digunakan adalah R Studio, hal ini disebabkan karena R Studio memiliki fungsi sebagai editor dan juga sebagai IDE dalam bahasa R [19]. Gambar 3 merupakan alur sistem aplikasi SOM yang akan dikembangkan.
Use case diagram digunakan untuk menggambarkan interaksi antara aktor atau admin dengan sistem pada penelitian ini. Admin dapat mengakses tools yang terdapat pada sistem. Gambar 4 merupakan use case diagram untuk sistem yang dibangun.

## Gambar 4 Use Case Diagram

## Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  hasil  penyebaran kuesioner dengan menggunakan enam kriteria yang merupakan kriteria penilaian yang dilakukan pada kantor Kementerian Agama Provinsi Papua Barat yaitu: kedisiplinan ( X 1 ), pekerjaan ( X 2 ), kerjasama ( X 3 ), kepemimpinan ( X 4 ), komitmen ( X 5 ), dan tanggung
jawab ( X 6 ). Data yang digunakan sebanyak 123 data pegawai. Tabel 2 menunjukkan hasil kuesioner kinerja pegawai.
Tabel 2 Hasil kuesioner kinerja pegawai No Nama X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1 Luksen Jems Mayor, S.Sos. 5 5 5 5 5 5 2 Drs. Abdul Rumkel 5 5 5 5 5 5 3 Aser Efradus Morin S.H. 4 4 4 4 4 4 4 Paul Erik Sawor, S.Th 4 4 5 4 4 4 5 Rizcky Iriawan Mongan S.E.  4 4 5 4 4 4 6 Like Lumoindong, S.E. 5 4 5 4 5 5 7 Tri Wulandari, S.T. 5 4 5 4 5 5 8 Rumthe Yulda Dedy, S.Kom 5 5 5 5 5 5 9 Sarlota Sembo, SE, M.M 4 4 4 5 5 4 10  Ria Ayu Rahmawati, S.E. 5 5 4 4 4 4 ---  ----------------- ---  ---  ---  ---  ---  --- 130  Reinhard I Rahayaan 4 4 3 3 4 3 131  Yakub Sinon 4 5 5 5 5 5 132  Rut Barnensi Raunsai 4 3 4 4 3 4
Arsitektur SOM menggunakan aristektur jaringan syaraf tiruan oleh karena itu bobot antar setiap neuron ditentukan secara acak. Pada penelitian ini inisialisasi bobot awal menggunakan matriks ukuran 6x3 [20], yaitu:
𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑎𝑤𝑎𝑙 (𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚) = ( 0,710 0,640 0,290 0,200 0,310 0,810 0,180 0,230 0,650 0,110 0,560 0,920 0,710 0,590 0,710 0,720 0,330 0,420 )
Parameter learning rate ( 𝛼 ) merupakan parameter yang menentukan kecepatan pembelajaran,  dalam  jaringan  syaraf  tiruan  parameter learning  rate dipilih  pada rentang  [0,1].  Pemilihan learning  rate yang  terlalu  besar  akan  mengakibatkan pembelarajan berosilasi dan terjebak pada local minima. Sebaliknya learning rate yang terlalu kecil akan mengakibatkan pembelajaran akan berjalan sangat lambat [21]. Pada penelitian  ini  parameter learning  rate awal  yang  digunakan  adalah  0,5.  Iterasi maksimal  adalah  salah  satu  kriteria  berhenti  pembelajaran  selain  nilai error yang diharapkan menggunakan ketentuan dari Persamaan (3). Pada penelitian ini nilai iterasi maksimal yang digunakan adalah sebanyak 15 kali. Setiap berganti iterasi maka laju pemahaman akan berubah dengan rumus 𝛼(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 0,5 𝛼(𝑙𝑎𝑚𝑎) .
Dari  data  hasil  kuesioner  pada  Tabel  3,  dilakukan  normalisasi.  Proses normalisasi  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  ketentuan  dari  Persamaan  (4) sehingga didapatkan hasil seperti pada Tabel 4.
Tabel 3 Data hasil kuesioner
X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1  5 5 5 5 5 5 2  5 5 5 5 5 5 3  4 4 4 4 4 4 4  4 4 5 4 4 4 5  4 4 5 4 4 4 Tabel 4 Hasil normalisasi data X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 3  0,75  0,75  0,75  0,75  0,75  0,75 4  0,75  0,75 1 0,75  0,75  0,75 5  0,75  0,75 1 0,75  0,75  0,75
Pada iterasi pertama, learning rate ( 𝛼 ) awal yang digunakan bernilai 0,5. Hasil clustering pada iterasi pertama diperlihatkan pada Tabel 5. Hasil bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi pertama diperlihatkan pada Tabel 6.
Tabel 5 Hasil clustering iterasi ke-1 Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 1 1,8700  2,3799  1,2000 W 3 2 1,8700  2,3799  0,3000 W 3 3 0,7250  1,0799  0,1350 W 3 4 1,0175  1,1924  0,0519 W 3 5 1,0175  1,1924  0,0130 W 3 Tabel 6 Bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-1 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 W 1 0,7100  0,6400  0,2900  0,2000  0,3100  0,8100 W 2 0,1800  0,2300  0,6500  0,1100  0,5600  0,9200
W 3 0,7722  0,7684  0,9597  0,7725  0,7603  0,7631
Selanjutnya pada iterasi kedua, bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-1 digunakan  sebagai  bobot  awal  pada  perhitungan  Euclidean Distance iterasi  ke-2. Learning rate ( 𝛼 ) yang digunakan adalah learning rate awal yang bernilai 0.5 dikalikan dengan 𝛼 pada iterasi ke-1, sehingga didapat 0,5 x 0,5 = 0,25. Hasil clustering pada iterasi ke-2 diperlihatkan pada Tabel 7, sedangkan bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-2 diperlihatkan pada Tabel 8.
Tabel 7 Hasil clustering ierasi ke-2 Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 1 1,8700  2,3799  0,2725 W 3 2 1,8700  2,3799  0,1533 W 3
Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 3 0,7250  1,0799  0,1227 W 3 4 1,0175  1,1924  0,0462 W 3 5 1,0175  1,1924  0,0260 W 3 Tabel 8 Bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-2 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 W 1 0,7100  0,6400  0,2900  0,2000  0,3100  0,8100 W 2 0,1800  0,2300  0,6500  0,1100  0,5600  0,9200 W 3 0,8014  0,8005  0,9553  0,8015  0,7986  0,7993
Pada  iterasi  ke-3,  bobot  terbaru  dari  data  ke-5  pada  iterasi  ke-2  digunakan sebagai bobot awal pada perhitungan Euclidean Distance pada iterasi ke-3. Learning rate ( 𝛼 ) yang digunakan adalah learning rate awal dikalikan 0,5, sehingga bernilai 0,5 x 0,25 = 0,125. Hasil clustering pada iterasi ke-3 diperlihatkan pada Tabel 9, sedangkan bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-3 diperlihatkan pada Tabel 10.
Tabel 9 Hasil clustering iterasi ke-3 Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 1 1,8700  2,3799  0,2015 W3 2 1,8700  2,3799  0,1543 W3 3 0,7250  1,0799  0,0937 W3 4 1,0175  1,1924  0,0398 W3 5 1,0175  1,1924  0,0305 W3 Tabel 10 Bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-3 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 W 1 0,7100  0,6400  0,2900  0,2000  0,3100  0,8100 W 2 0,1800  0,2300  0,6500  0,1100  0,5600  0,9200
W 3 0,8156  0,8152  0,9531  0,8157  0,8142  0,8145
Bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-3 yang digunakan sebagai bobot awal pada perhitungan Euclidean Distance iterasi ke-4 menggunakan learning rate ( 𝛼 ) awal dikalikan 0.5, yaitu sebesar 0,5 x 0,125 = 0,0625. Hasil clustering pada iterasi ke- 4 diperlihatkan pada Tabel 11, sedangkan bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke- 4 diperlihatkan pada Tabel 12.
Tabel 11 Hasil clustering iterasi ke-4 Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 1 1,8700  2,3799  0,1733 W3 2 1,8700  2,3799  0,1523 W3 3 0,7250  1,0799  0,0818 W3 4 1,0175  1,1924  0,0365 W3 5 1,0175  1,1924  0,0321 W3 Tabel 12 Bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-4 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 W 1 0,7100  0,6400  0,2900  0,2000  0,3100  0,8100 W 2 0,1800  0,2300  0,6500  0,1100  0,5600  0,9200 W 3 0,8225  0,8221  0,9523  0,8225  0,8214  0,8217
Pada  iterasi  ke-5,  bobot  terbaru  dari  data  ke-5  pada  iterasi  ke-4  digunakan sebagai bobot awal pada perhitungan Euclidean Distance iterasi ke-5, yaitu learning rate ( 𝛼 ) awal dikalikan 0.5, sebesar 0,5 x 0,0626 = 0,0313. Hasil clustering pada iterasi ke-5 diperlihatkan pada Tabel 13, sedangkan bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-5 diperlihatkan pada Tabel 14.
Tabel 13 Hasil clustering data ke-5 Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 1 1,8700  2,3799  0,1606 W 3 2 1,8700  2,3799  0,1507 W 3 3 0,7250  1,0799  0,0766 W 3 4 1,0175  1,1924  0,0349 W 3 5 1,0175  1,1924  0,0328 W 3 Tabel 14 Bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-5 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 W 1 0,7100  0,6400  0,2900  0,2000  0,3100  0,8100 W 2 0,1800  0,2300  0,6500  0,1100  0,5600  0,9200 W 3 0,8258  0,7762  0,9223  0,7765  0,7756  0,7758
Selanjutnya, pada iterasi ke-14, bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-13 digunakan  sebagai  bobot  awal  pada  perhitungan  Euclidean Distance iterasi  ke-14. Learning  Rate ( 𝛼 )  yang  digunakan  adalah learning  rate awal  dikalikan  0,5,  yaitu sebesar 0,5 x 0,0001 = 0,00005. Hasil clustering pada iterasi ke-14 diperlihatkan pada Tabel 15, sedangkan bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-14 diperlihatkan pada Tabel 16.
Tabel 15 Hasil clustering iterasi ke-14 Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 1 1,8700  2,3799  0,2169 W 3 2 1,8700  2,3799  0,2169 W 3 3 0,7250  1,0799  0,0427 W 3 4 1,0175  1,1924  0,0170 W 3 5 1,0175  1,1924  0,0170 W 3 Tabel 16 Bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-14 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 W 1 0,7100 0,6400 0,2900 0,2000 0,3100 0,8100 W 2 0,1800 0,2300 0,6500 0,1100 0,5600 0,9200 W 3 0,8291 0,7867 0,9263 0,7869 0,7862 0,7864
Pada iterasi ke-15, bobot terbaru dari data ke-5 pada iterasi ke-14 digunakan sebagai bobot awal pada perhitungan Euclidean Distance iterasi ke-15, yaitu learning rate ( 𝛼 ) awal dikalikan 0,5, sebesar 0,5 x 0,00005 = 0,0000025. Hasil clustering pada iterasi ke-15 diperlihatkan pada Tabel 17. Dari  hasil perhitungan yang diperoleh pada Tabel  17  didapatkan  nilai  bobot  dan cluster sudah  tidak mengalami  perubahan  atau nilainya sudah stabil, sehingga iterasi berhenti pada iterasi ke-15, dan diperoleh data 1,2,3,4,5 masuk pada cluster W 3 .
Tabel 17 Hasil clustering iterasi ke-15 Data ke- Bobot (W) Jarak min W 1 W 2 W 3 1 1,8700  2,3799  0,2169 W 3 2 1,8700  2,3799  0,2169 W 3 3 0,7250  1,0799  0,0427 W 3 4 1,0175  1,1924  0,0170 W 3 5 1,0175  1,1924  0,0170 W 3
Berikut adalah implementasi sistem pada R Studio untuk tahapan aplikasi yang telah dibuat dengan menggunakan metode SOM. Gambar 5 merupakan tampilan awal aplikasi SOM. Dalam aplikasi SOM terdapat beberapa menu diantaranya Upload data .csv:  untuk  meng- input file  data  hasil  kuesioner;  Tampilkan  data  .csv:  untuk menampilkan data hasil kuesioner yang diperoleh pada Kantor Kementerian Agama Papua Barat; Normalisasi data: data hasil normalisasi dengan rentang nilai 0 sampai 1; Inisialisasi bobot: bobot awal acak dengan rentang nilai 0 sampai 1; Proses SOM: untuk perhitungan  Euclidean Distance , update bobot,  dan update learning  rate ;  Jumlah iterasi: iterasi yang digunakan sebanyak 100 kali iterasi; Hasil: Cluster yang diperoleh masing-masing pegawai; Plot: plot dari enam kriteria yang digunakan.

## Gambar 5 Tampilan halaman utama
Gambar  6  merupakan  tampilkan  data  CSV  berisi  hasil  kuesioner  penilaian kinerja tiap pegawai. Kriteria penilaian yang ditetapkan dalam penelitian ini sebanyak enam  kriteria,  yaitu  kriteria X 1 (kedisiplinan), X 2 (pekerjaan), X 3 (kerjasama), X 4 (kepemimpinan), X 5 (komitmen), dan X 6 (tanggung jawab).

## Gambar 6 Tampilan data CSV
Gambar  7  merupakan  tampilan  normalisasi  data  untuk  proses  mengubah rentang nilai dalam data agar semua kriteria atau atribut berada dalam rentang nilai 0 sampai  1.  Tujuan  normalisasi  adalah  agar  data  lebih  mudah  diolah  oleh  algoritma pembelajaran mesin SOM dan mencegah atribut dengan rentang nilai yang lebih besar mendominasi  perhitungan.  Gambar  8  merupakan  tampilan  inisialisasi  bobot  untuk menginisialisasi  bobot  awal  secara  acak yang  bertujuan  untuk  mengatur  nilai  bobot neuron dengan angka acak dalam rentang nilai 0 sampai 1.
Gambar 7 Tampilan normalisasi data
Gambar 8 Tampilan inisialisasi bobot awal
Gambar  9  merupakan  tampilan  proses  SOM  iterasi  ke-1  dan  Gambar  10 merupakan tampilan proses SOM iterasi ke-100. Pada proses SOM terdapat langkah untuk  menghitung  Euclidean Distance , update bobot,  dan update learning  rate . Langkah  pertama  adalah  menghitung  Euclidean Distance ,  dimana  dicari  nilai minimum  pada  tiap cluster .  Setelah  didapatkan  nilai  minimum  sebagai  pemenang, maka  dilakukan update bobot  untuk  kolom cluster pemenang.  Perulangan  pada perhitungan Euclidean Distance dan update bobot dilakukan hingga data terakhir pada iterasi pertama dengan learning rate awal 0.5.
Setelah didapatkan hasil iterasi pertama, selanjutnya dilakukan update learning rate , yaitu 0.5 x 0.5= 0.25. Nilai update 0.25 digunakan untuk iterasi kedua. Bobot terakhir  dari  data  iterasi  pertama  digunakan  sebagai  bobot  awal  pada  perhitungan Euclidean Distance dan update bobot  pada  iterasi  kedua.  Langkah  perulangan  ini dilakukan sampai neuron sudah stabil atau sudah tidak mengalami perubahan.
Gambar 9 Iterasi ke-1

## Gambar 10 Iterasi ke-100
Iterasi ke-100 merupakan proses perhitungan pada iterasi maksimal atau iterasi terakhir  yang  ditentukan  dalam  proses  SOM.  Proses  perhitungan  dari  iterasi  ke-53 hingga  iterasi  ke-100,  tidak  mengalami  perubahan  nilai  bobot  atau  nilainya  sudah stabil.  Oleh  karenanya,  pada  iterasi  ke-53  telah  didapatkan cluster terbaik  masing- masing  pegawai,  dan  bobot  pada  iterasi  tersebut  menjadi  nilai  bobot  iterasi  terbaik dengan learning rate sebesar 1.11022302462516e-16.
Gambar  11  merupakan  tampilan  hasil  perhitungan  pada  proses  SOM  yang membentuk tiga cluster yaitu cluster 1, cluster 2, dan cluster 3. Pada cluster 1 nilai rata-rata  setiap  kriteria  berada  pada  rentang  cukup  baik,  sehingga  55  pegawai  yang termasuk dalam cluster tersebut merupakan pegawai dengan kinerja cukup baik.  Pada cluster 2 nilai rata-rata setiap kriteria berada pada rentang kurang, sehingga 29 pegawai yang termasuk dalam cluster tersebut merupakan pegawai dengan kinerja kurang. Pada cluster 3 nilai rata-rata setiap kriteria berada pada rentang sangat baik, sehingga 48 pegawai  yang  termasuk  dalam cluster tersebut  merupakan  pegawai  dengan  kinerja sangat baik.
Gambar 11 Tampilan hasil
Berdasarkan plot pada kriteria kedisiplinan diperoleh cluster 3 memiliki nilai rata-rata  sangat  baik,  kemudian  nilai  rata-rata  kurang  termasuk  dalam cluster 2, sedangkan cluster 1  berada  pada  rentang  nilai  cukup.  Gambar  12  merupakan  plot kriteria untuk kedisiplinan.
Gambar 12 Plot kriteria X 1 (kedisiplinan)
Berdasarkan plot pada kriteria pekerjaan diperoleh cluster 3 memiliki nilai rata- rata sangat baik, kemudian nilai rata-rata kurang termasuk dalam cluster 2, sedangkan cluster 1 berada pada rentang nilai cukup. Gambar 13 merupakan plot kriteria untuk pekerjaan.
Gambar 13 Plot kriteria X 2 (pekerjaan)
Berdasarkan  plot  pada  kriteria  kerjasama  diperoleh cluster 3  memiliki  nilai rata-rata  sangat  baik,  kemudian  nilai  rata-rata  kurang  termasuk  dalam cluster 2, sedangkan cluster 1  berada  pada  rentang  nilai  cukup.  Gambar  14  merupakan  plot kriteria untuk kerjasama.
Gambar 14 Plot kriteria X 3 (kerjasama)
Berdasarkan  plot  pada  kriteria  kepemimpinan  diperoleh cluster 3  yang memiliki nilai rata-rata sangat baik, kemudian nilai rata-rata kurang termasuk dalam cluster 2, sedangkan cluster 1 berada pada rentang nilai cukup. Gambar 15 merupakan plot kriteria untuk kepemimpinan.

## Gambar 15 Plot kriteria X 4 (kepemimpinan)
Berdasarkan  plot  pada  kriteria  komitmen  diperoleh cluster 3  memiliki  nilai rata-rata  sangat  baik,  kemudian  nilai  rata-rata  kurang  termasuk  dalam cluster 2,
sedangkan cluster 1  berada  pada  rentang  nilai  cukup.  Gambar  16  merupakan  plot kriteria untuk komitmen.
Gambar 16 Plot kriteria X 5 (komitmen)
Berdasarkan  plot  pada  kriteria  tanggung  jawab  diperoleh cluster 3  memiliki nilai rata-rata sangat baik, kemudian nilai rata-rata kurang termasuk dalam cluster 2, sedangkan cluster 1  berada  pada  rentang  nilai  cukup.  Gambar  17  merupakan  plot kriteria untuk tanggung jawab.
Gambar 17 Plot kriteria X 6 (tanggung jawab)
Dari  hasil  penelitian  menggunakan  metode  SOM,  data  dikelompokkan  ke dalam tiga cluster yakni cluster dengan nilai bobot cukup baik termasuk dalam W 1 , cluster dengan nilai bobot kurang termasuk dalam W 2 , dan cluster dengan nilai bobot sangat baik termasuk dalam W 3 . Dari hasil cluster yang diperoleh diketahui sebanyak 55  pegawai  dengan  persentase  42%  merupakan cluster 1  (kinerja  cukup  baik),  29 pegawai dengan persentase 22% merupakan cluster 2 (kinerja kurang), dan 48 pegawai dengan  persentase  36%  merupakan cluster 3  (kinerja  sangat  baik).  Gambar  18 merupakan pie chart cluster .
Gambar 18 Pie chart cluster kinerja pegawai

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh cluster yang  terbentuk  sebanyak  tiga cluster yaitu cluster 1, cluster 2, dan cluster 3. Dari jumlah iterasi 100 yang ditentukan, pada  saat  proses  perhitungan  SOM  hingga  100  iterasi,  namun  iterasi  sudah  tidak mengalami  perubahan  nilai  pada  iterasi  ke-53  dengan learning  rate 1.11022302462516e-16,  sehingga  nilai  bobot  dan cluster pada  iterasi  tersebut merupakan nilai bobot dan cluster terbaik. Hasil yang diperoleh sebanyak 55 pegawai dengan persentase 42% masuk pada cluster 1 dengan kinerja cukup baik, 29 pegawai dengan persentase 22% masuk pada cluster 2 dengan kinerja kurang, dan 48 pegawai dengan  persentase  36%  masuk  pada cluster 3  dengan  kinerja  sangat  baik. Aplikasi SOM dibuat menggunakan Bahasa R dan R Studio sebagai platform . Aplikasi ini dapat menilai dan mengelompokkan kinerja pegawai sesuai dengan hasil yang diharapkan.

## Daftar Pustaka
[1] D. Suhendro, P. Studi, and S. Informasi, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Proses Clustering Penilaian Kinerja Aparatur Sipil Negera di Sekretariat DPRD Pematangsiantar,” vol. 6, pp. 47–60, 2021.
[2] A. Natalis and Y. Nataliani, “Pemanfaatan k-Means Clustering dan Analytic Hierarchy Process terhadap Penilaian Prestasi Kerja Pegawai,” Jurnal Teknik
Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 1, pp. 88–99, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4243.
[3] A. Natalis and Y. Nataliani, “Pemanfaatan k-Means Clustering dan Analytic Hierarchy Process terhadap Penilaian Prestasi Kerja Pegawai,” Jurnal Teknik
Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, no. 1, pp. 88–99, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4243.
[4] R. Umar, A. Fadlil, R. R. Az-zahra, and J. P. Soepomo, “Analisis Klaster Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat Menggunakan Metode Self Organizing Map,” pp. 203–210, 2022.
[5] M. Aziz, “Implementation of Self Organizing MapImplementasi Algoritma Self Organizing Map untuk Identifikasi Pola Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Kabupaten Siak,” vol. 2, no. 2, pp. 82–92, 2022.
[6] S. dkk Kania, “Program Aplikasi Pengelompokan Objek dengan Metode Self Oorganizing Map,” pp. 17–29, 2019.
[7] S. N. Amida and T. Kristiana, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Dengan Menggunakan Metode Topsis,” JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) , vol. 2, no. 3, pp. 193–201, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i3.415.
[8] H. U. Sugiyono, “Populasi dan Teknik Sampel,” Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar , no. June, pp. 2–25, 2021.
[9] N. F. Amin, S. Garancang, and K. Abunawas, “Konsep Umum Populasi dan Sampel dalam Penelitian,” Jurnal Pilar , vol. 14, no. 1, pp. 15–31, 2023.
[10]  C. Chusminah and R. A. Haryati, “Analisis Penilaian Kinerja Pegawai Pada Bagian Kepegawaian dan Umum Direktorat Jenderal P2P Kementerian Kesehatan,” Widya Cipta - Jurnal Sekretari dan Manajemen , vol. 3, no. 1, pp. 61–70, 2019, doi: 10.31294/widyacipta.v3i1.5203.
[11]  D. N. Firmansyah, S. Adinugroho, and B. Rahayudi, “Kesejahteraan sosial menggunakan Algoritme Self-Organizing Maps dengan perbaikan Missing Value K-Nearest Neighbors,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 7, pp. 7205–7213, 2019.
[12]  D. A. Rahmah, “Analisis Klaster Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat Menggunakan Metode Self Organizing Maps (Som),” pp. 203–210, 2022.
[13]  Y. Pradana, “Analisa Tunjangan Kinerja PNS menggunakan Metode SOM (Self Organizing Map)”, Skripsi, 2019.
[14]  R. Nuraini, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Metode Self- Organizing Map Pada Klasifikasi Citra Jenis Ikan Kakap,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 3, pp. 1325–1333, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2558.
[15]  H. F. Sinurat, S. D. Nasution, and A. Fau, “Penerapan Metode Selft Organizing Maps ( SOM ) Dalam Rekomendasi Jurusan Calon Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Universitas Imelda Medan ),” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 4, pp. 162–169, 2020, doi:
10.30865/komik.v4i1.2675.
[16]  S. N. Kapita and S. Do Abdullah, “Pengelompokkan Data Mutu Sekolah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen-SOM,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 56–61, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[17]  S. N. Kapita and S. Do Abdullah, “Pengelompokkan Data Mutu Sekolah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen-SOM,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 56–61, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[18]  S. dkk Kania, “PROGRAM APLIKASI PENGELOMPOKAN OBJEK DENGAN METODE SELF ORGANIZING MAP,” pp. 17–29, 2019.
[19]  W. Budiaji, “Penerapan Reproducible Research pada RStudio dengan Bahasa R dan Paket Knitr,” Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 5, no. 1, pp. 1–5, 2019, doi: 10.23917/khif.v5i1.7202.
[20]  Y. Anis and R. Rizal Isnanto, “Penerapan Metode Self-Organizing Map (SOM) Untuk Visualisasi Data Geospasial Pada Informasi Sebaran Data Pemilih Tetap (DPT),” Diterima Publikasi, 2014.
[21]  C. D. Suhendra and A. C. Saputra, “Penentuan Parameter Learning Rate Selama Pembelajaran Jaringan Syaraf Tiruan,” vol. 14, no. 2, pp. 202–212, 2020.