Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Muhammad Waly Alkhalidi , Copyright © 2020, BITS | Page 1 Submitted: 14/04/2020 ; Revised: 07/06/2020 ; Accepted: 09/06/2020 ; Published : 30/06/2020
Sistem Informasi Geografis Pemetaan Wilayah Penyalahgunaan Narkoba Mengunakan Metode SOM (Self-Organizing Map )

## Studi Kasus: Kabupaten Aceh Tenggara
Muhammad Waly Alkhalidi * , Berto Nadeak, Muhammad Sayuthi
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* mhdwalykhalidi@gmail.com, 2 nadeak.baru@gmail.com, 3 yoeth1@yahoo.co.id

## Abstrak
Sistem  Informasi  Geografi  adalah  sistem  informasi  yang  digunakan  untuk  memasukkan,  menyimpan,  memanggil  kembali, mengolah,  menganalisa,  dan  menghasilkan  data  bereferensi  geografis  atau geospatial,untuk  mendukung suatu pengambilan keputusan  dan  perencanaan. Dengan  adanya sistem   informasi  geografis  akan  lebih  mudah  bagi para pengambil  keputusan untuk mengetahui pemetaan jumlah wilayah penyalahgunaan narkoba di Kabupaten Aceh Tenggara. Karena dengan adanya SIG  maka  akan  digambarkan  pemetaan  jumlah  wilayah  penyalahgunaan  narkoba  di  Aceh  Tenggara  pada  kondisi sesungguhnya.  Pada  penelitian  ini,  Self-Organizing  Maps  (SOM)  digunakan  sebagai  metode  untuk  menentukan pengelompokkan data wilayah penyalahgunaan narkoba. Self-Organizing Maps (SOM) berisi lapisan-lapisan akan menyusun dirinya sendiri berdasarkan input nilai tertentu dalam suatu kelompok yang dikenal dengan  cluster. Dengan demikian proses pembelajaran  algoritma  Self  Organizing  Map  membentuk  4  cluster  dengan  karakteristik  yang  berbeda-beda  pada  masing- masing cluster dan mempunyai warna yang berbeda di setiap cluster. Selanjutnya implementasi sistem memanfaatkan ArcGIS 10.1. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah gambaran pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba kabupaten Aceh Tenggara yang dapat memberikan informasi tentang wilayah penyalahgunaan narkoba di Kabupaten Aceh Tenggara.
Kata Kunci: Sistem Informasi Geografis, Pemetaan, Penyalahgunaan Narkoba, Metode Self-Organizing Maps (SOM)

## Abstract
Geographic Information System is an information system that is used to enter, store, recall, process, analyze, and produce data on  geographic  or  geospatial  reference,  to  support  a  decision  and  planning  process.  With  the  existence  of  a  geographic information system it will be easier for decision makers to know the mapping of the number of drug abuse areas in the Southeast Aceh Regency. Because with the existence of GIS, it will be illustrated the mapping of the number of drug abuse areas in Southeast  Aceh  in  actual  conditions.  In  this  study,  Self-Organizing  Maps  (SOM)  was  used  as  a  method  to  determine  the grouping of data on drug abuse areas. Self-Organizing Maps (SOM) contains layers that will arrange themselves based on input certain values in a group known as clusters. Thus the learning process of the Self Organizing Map algorithm forms 4 clusters with different characteristics in each cluster and has different colors in each cluster. Furthermore, the system implementation utilizes ArcGIS 10.1. The results of this study are an illustration of the mapping of drug abuse areas in the Southeast Aceh district that can provide information about the area of drug abuse in the Southeast Aceh District.
Keywords : Geographic Information System, Mapping, Drug Abuse, The Self-Organizing Maps (SOM) Method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi  yang sangat  cepat  telah  membawa manusia memasuki  kehidupan yang berdampingan dengan informasi dan teknologi itu sendiri. Hal ini berdampak pada sebagian orang untuk meninggalkan proses penelusuran informasi secara manual yang membutuhkan waktu lebih lama untuk mendapatkan atau menemukan informasi yang diinginkan. Akibatnya pengembangan sistem informasi muncul variasi baru yakni penggabungan antara sistem informasi dengan ilmu geografi yang saat ini menjadi salah satu alternatif yang banyak digunakan dalam  pengelolaan  informasi  seperti  Sistem  Informasi  Geografis.  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  merupakan suatu  kesatuan  sistem  (berbasis  komputer)  untuk  pengelolaan,  penyimpanan,  pemrosesan,  analisis,  dan penayangan ( display ) data yang terkait dengan permukaan bumi. SIG akhir-akhir ini mengalami perkembangan yang  pesat  seiring  dengan  kemajuan  dalam  bidang  teknologi  informasi  terutama  pada  pemetaan  wilayah penyalahgunaan narkoba.
Penyalahgunaan narkotika di Aceh Tenggara sekarang ini sudah sangat memprihatinkan, karena pesatnya perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi. Selama ini BNK (Badan Narkotika Kabupaten)  terkendala dalam mengetahui jumlah penyebaran narkoba pada suatu wilayah tertentu. Terutama di wilayah Aceh Tenggara dengan kata  lain,  BNK  Aceh  Tenggara  kesulitan  dalam  memonitor  penyebaran  narkoba.  Tujuan  penelitian  ini  adalah bagaimana caranya agar dapat diketahui sistem pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba  pada wilayah Aceh Tenggara,  sehingga  BNK  Aceh  Tenggara  dalam  melakukan  penyuluhan  bisa  tepat  sasaran.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  akan  membuat  sebuah  laporan  tentang  Pemetaan  Wilayah  Penyalahgunaan  Narkoba  dan  jumlah persenan penyalahgunaan narkoba di setiap kecamatan berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan  Studi Kasus: BNK Aceh Tenggara. Dan penelitian ini akan menggunakan metode SOM ( Self-Organizing Map ). Dalam  penelitian  ini  hanya  akan  membuat  laporan  rekomendasi  perancangan  awal  yang  menghasilkan laporan  dalam  bentuk  dokumen  dan  visualisasi  peta  serta  tidak  sampai  pada  tahap  pembuatan  sistem  atau prototype,  proses  pemetaan  ini  secara  sederhana  meliputi  tiga  tahapan  yaitu,  tahap  pengumpulan  data,  tahap pemetaan atau penyajian data, dan penyajian kembali dalam bentuk grafis. Penelitian ini memilih Aceh Tenggara, karena belum pernah dilakukan penelitian pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba, dan akan menghasilkan
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Muhammad Waly Alkhalidi , Copyright © 2020, BITS | Page 2 Submitted: 14/04/2020 ; Revised: 07/06/2020 ; Accepted: 09/06/2020 ; Published : 30/06/2020
laporan  untuk  pemetaan  wilayah  penyalahgunaan  narkoba  di  Aceh  Tenggara.  Pada  penelitian  kali  ini  penulis menggunakan sampel data hanya pada wilayah Aceh Tenggara.
Dalam  proses  pemetaan  harus  melalui  beberapa  tahapan  mulai  dari  penyusunan  ide,  pengumpulan data, pengolahan data,  hingga peta siap digunakan. Semua itu harus dilakukan dengan penuh hati-hati dan ketelitian agar  diperoleh  peta  yang  baik  dan  benar  serta  memiliki  nilai  artistik  atau  seni  sehingga  pengguna  mampu menggunakan  peta  dengan  maksimal  dan  pembuat  dapat  menghasilkan  peta  yang  baik  sehingga  terjadi  timbal balik  antar  pengguna  dengan  pembuat  peta.  Sekarang  pembuatan  peta  sudah  mulai  berkembang  dengan  pesat, seiring dengan kemajuan teknologi pembuatan peta pun sudah menggunakan teknologi salah satunya pembuatan peta  digital  dengan  menggunakan  sistem  informasi  geografi.  Melalui  perencanaan  strategis  inilah  BNK  aceh tenggara secara sistematis dapat mengembangkan suatu sistem manajerial yang efektif dan efisien, yaitu dengan sistem informasi  geografis pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba di  Kab Aceh Tenggara. Dengan adanya dukungan teknologi SIG, diharapkan pembaca dapat  mengetahui informasi  yang ada pada skripsi ini  dan dapat berguna  untuk  seluruh  lapisan  masyarakat,  selanjutnya  implementasi  sistem  dengan  memanfaatkan software arcgis.
Self-Organizing Map ( SOM ) adalah jenis jaringan syaraf tiruan (JST) yang dilatih menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk menghasilkan representasi berdimensi rendah (biasanya dua dimensi)  ruang  input  dari  contoh-contoh  pelatihan  yang  disebut peta.  Pada  proses  penerapan  algoritma pembelajaran Self Organizing Map , perlu dilakukan validasi cluster untuk menentukan apakah suatu model cluster tersebut baik sehinggga dapat digunakan sebagai kesimpulan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Informasi Geografis
Sistem Informasi Geografi (SIG) merupakan sistem berbasis komputer yang digunakan untuk  menyimpan dan  memanipulasi  informasi  –  informasi  geografis.  Sistem  informasi  geografis  dirancang  untuk mengumpulkan,  menyimpan,  serta  menganalisis  objek -objek  dan  fenomena-  fenomena  yang mengetengahkan  lokasi  geografis  sebagai  karakteristik  yang  penting  at au  kritis  untuk  dianalisis.  Dengan demikian, Sistem Informasi Geografis merupakan sistem komputer yang memiliki empat kemampuan dalam menangani data yang bereferensi geografis, yaitu: masukan, keluaran, manajeman data (penyimpanan dan pemanggilan data), serta analisis dan manipulasi data. [2]

## 2.2 Pemetaan
Peta adalah gambaran konvensional dari permukaan bumi yang diperkecil sesuai kenampakannya dari atas, peta umumnya digunakan dalam bidang datar dan dilengkapi skala, orientasi dan simbol -simbol dengan kata lain adalah gambaran  dipermukaan bumi yang diperkecil sesuai dengan skala. Orang yang ahli dalam bidang pemetaan disebut kartografer. Ada beberapa ahli kartografi menjelaskan pengertian peta sebagai berikut:
1. Menurut  ICA  ( International  Carrografhic  Association )  peta  adalah  suatu  gambaran  atau  representasi unsur-unsur  kenampakan  abstrak  yang  dipilih  dari  permukaan  bumi,  yang  ada  kaitannya  dengan permukaan bumi atau benda-benda angkasa. Pada umunya, peta digambarkan pada suatu bidang datar dan diperkecil atau diskalakan.
2. Menurut Erwin Raisz peta adalah gambaran konvensional dari permukaan bumi yang diperkecil sebagai kenampakan jika dilihat dari atas dengan ditambah tulisan -tulisan sebagai tanda pengenal. [4]
2.3 Algoritma Self Organizing Map (SOM)
Self  Organizing  Map  merupakan  algoritma  yang  melakukan  pemetaan  dari  data  yang  ada  di  ruang  vektor berdimensi tinggi ke ruang vector dua dimensi yang terletak pada lokasi yang berdekatan. Self Organizing Map terdiri dari dua lapisan (layer), yaitu lapisan input dan lapisan output. Setiap neuron dalam lapisan input terhubung dengan setiap neuron pada lapisan output. Setiap neuron pada lapisan output merepresentasikan kelas (cluster) dari input yang telah diberikan. Self Organizing Map merupakan generalisasi dari jaringan kompetitif, dan merupakan jaringan  tanpa  supervise.  Self  Organizing  Map  disusun  oleh  sebuah  lapisan  unit  input  yang  dihubungkan seluruhnya  ke  lapisan  unit  output,  yang  kemudian  unit-unit  diatur  di  dalam  topologi  khusus  seperti  struktur jaringan. [7] Berikut adalah algoritma Self Organizing Map yang digunakan dalam pembentukan cluster
1. Pada  langkah  awal  dilakukan  tahap  analisis,  seluruh  data  penyalahgunaan  narkoba  Kabupaten  Aceh Tenggara  dijadikan  data input .  Data input yang  digunakan  adalah  data  pengguna  penyalahgunaan narkoba,  dimana  jumlah  pengguna  penyalahgunaan  narkoba  dan jumlah  penduduk  perkecamatan Selanjutnya akan, dilakukan proses clustering menggunakan metode Self Organizing Map .
2. Pada  perhitungan  menggunakan  metode  SOM,  diawali  dengan  persiapan  data  dan  pembersihan  data serta inisialisasi bobot secara random (acak).
3. Untuk setiap data dilakukan perhitungan terhadap bobot menggunakan rumus persenan dan menentukan jumlah iterasi.
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
4. Data  yang  memiliki  nilai  terkecil  dari  langkah  4  digunakan  untuk  proses update bobot.  Dalam menentukan  bobot  terbaru  dengan  rumus  persamaan  Min -Max  Normalization. new_max adalah learning rate . Pada langkah selanjutnya nilai learning rate yang digunakan adalah learning_rate_new = new_max A - new_min B dimana  nilai B berada  di  antara  0  dengan  1.  Pada  akhir  iterasi,  nilai A akan menuju nilai learning rate minimum Kemudian dipilih nilai terkecil.
5. Selanjutnya dilakukan proses pengelompokkan atau clusterisasi, disini menggunakan rumus Euclidea n.
6. Hasil akhir dari proses ini yaitu data ter- cluster dan menentukan Pemilihan warna sesuai dengan tingkat persentasinya pada cluster .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisis  terhadap  data  wilayah  penyalahgunaaan  narkoba  dengan  mengunakan metode  Self-Organizing  Map ( SOM )  serta  pembahasan  tentang  pemetaan  wilayah  narkoba.  Bagian  data  yang digunakan  dalam  melakukan  clustering  mengunakan  algoritma    Self-Organizing  Map ( SOM )  adalah  bagian kecamatan.  Data perkecamatan yang sudah diolah sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu dalam perumusan kebijakan, pengambilan keputusan, atau pelaksanaan kegiatan yang berhubungan dengan ruang pemetaan, hasil kerja  dari  algoritma  SOM  akan  diaplikasikan  dalam  bentuk  peta.  Berikut  daftar  nama  kecamatan  dan  jumlah penduduk  Kabupaten Aceh Tenggara.
Tabel 1. Nama kecamatan dan jumlah penduduk No Kecamatan Jumlah penduduk 1 Lawe Alas 17  895 2 Babul Rahmah 8  675 3 Tanoh Alas 4  770 4 Lawe Sigala-Gala 19  176 5 Babul Makmur 14   494 6 Semadam 12  140 7 Leuser 7   272 8 Bambel 16  422 9 Bukit Tusam 8  733 10 Lawe Sumur 7  707 11 Babussalam 28  171 12 Lawe Bulan 13  241 13 Badar 14  844 14 Darul Hasanah 13  448 15 Ketambe 9  780 16 Deleng Pokhkisen 7  700
Total jumlah   = 204 468

## 3.2 Persiapan Data
Secara umum, seperti halnya kegiatan-kegiatan yang lain, harus ada persiapan untuk berlanjut ke tahap berikutnya. Setiap metode analisis harus diawali dengan tahapan persiapan data. Tahapan persiapan data ini dilakukan untuk melakukan analisis data yang dibutuhkan. Tanpa persiapan data, kegiatan tidak akan terlaksana dengan baik atau pun  susah  untuk  dilaksanakan.  Jika  tahap  persiapan  data  bisa  dilalui  dengan  baik,  maka  besar  kemungkinan kesulitan-kesulitan pada saat analisis data wilayah penguna penyalahgunaan narkoba bisa dihindari.
Adapun  data  yang  digunakan  adalah  data  wilayah  pengguna  penyalahgunaan  narkoba  yang  diterbitkan oleh  Badan  Narkotika  Kabupaten  Aceh  Tenggara.  Parameter  yang  digunakan  dalam  pemetaan  wilayah penyalahgunaan narkoba  ini adalah jumlah  penduduk perkecamatan Kabupaten Aceh Tenggara.  Adapun data wilayah pengguna penyalahgunaan narkoba yang di dapat dari Badan Narkotika Kabupaten  Aceh Tenggara.
Tabel 2. Jumlah Kasus Penyalahgunaan Narkoba Kabupaten Aceh Tenggara
No KECAMATAN JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGUST SEPT OKT NOP DES 1 BADAR
1 - - 1 - 2 - 2 7 1 - 5
2 BABUSSALAM 3 1 2 1 1 5 3 6
7 2 3 -
3 BAMBEL
1 - - - - - 1 1 1 1 1 - 4 BABUL MAKMUR 2 - - 1 3 - - 1 1 1 - - 5 BABUL RAHMAH - 1 - - - - - 1 - - - - 6 BUKIT TUSAM - - 1 - 1 1 2 1 - 1 1 - 7 DARUL HASANAH - 1 1 1 1 1 - 2 - - - -
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
No KECAMATAN JAN FEB MAR APR MEI JUN JUL AGUST SEPT OKT NOP DES 8 LAWE ALAS - - 2 - - - 4 - 1 2 - 3 9 LAWE BULAN - 3 4 - - - - 1 - 1 - 4 10 LAWE SIGALA-GALA - - - - - - - - 1 1 - - 11 SEMADAM - 1 - - 1 1 2 - 2 - - - 12 KETAMBE - - - - - - - - - - - - 13 DELENG POKHKISEN - - - - - - - - - - - - 14 TANOH ALAS - - - - - - - - - - - - 15 LEUSER - - - - - - - - - - - - 16 LAWE SUMUR - - - - - - - - - - - - 7 7 10 4 7 10 12 15 20 10 5 12 JUMLAH TOTAL = 119 KASUS NARKOBA
Sebelum  langsung  dimasukkan  pada  proses  pengolahan  data,  terlebih  dahulu  dilakukan  proses  pra pengolahan  data  diantaranya  pembersihan  konversi  data  dan  normalisasi  data.  Proses  pembersihan  data  ini dilakukan  untuk  membuang record yang  kosong  dan  keliru,  mengendalikan  data  yang  hilang  dan  melakukan validasi dari setiap record terhadap duplikasi data. Data-data yang tidak konsisten mengandung noise dan banyak kekeliruan membuat hasil pengelompokkan data tidak akurat. Selanjutnya akan dilakukan konversi data awal
Tabel 3. Data yang telah dikonversi jumlah No  Kecamatan Jumlah Penyalahgunaan Narkoba 1  Lawe Alas 12 2  Babul Rahmah 2 3  Lawe Sigala-Gala 2 4  Babul Makmur 9 5  Semadam 7 6  Bambel 6 7  Bukit Tusam 8 8  Babussalam 34 9  Lawe Bulan 13 10  Badar 19 11  Darul Hasanah 7
Sebelum  dilakukan  proses  pembelajaran  ( training ),  data input harus  dinormalisasi  terlebih  dahulu. Normalisasi adalah penskalaan terhadap nilai-nilai input sedemikian sehingga data-data input masuk dalam suatu range tertentu. Pada pembelajaran algoritma Self Organizing Map proses normalisasi perlu dilakukan agar rentang nilai  pada  masing-masing  variabel  tidak  terpaut  jauh.  Proses  normalisasi  dapat  dilakukan  dengan metode  Min- Max Normalization, pada metode ini, untuk memetakan suatu nilai v pada variable xi dengan range nilai minimum dan nilai maksimum dari atribut tersebut ke range nilai yang baru, dilakukan perhitungan sebagai berikut dengan : new v = 𝑣−𝑚𝑖𝑛 𝐴 𝑚𝑎𝑥 𝐴 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 (new_max A – new_min A ) + new_min A
new v : nilai   yang baru setelah dinormalisasi v : nilai   yang lama sebelum dinormalisasi max xi : nilai maksimum dari variabel min xi : nilai minimum dari variabel new_max xi : nilai maksimum yang baru pada variabel
new_ min xi : nilai minimum yang baru pada variabel
Sebelum melakukan perhitung mengunakan rumus persamaan Min-Max Normalization untuk normalisasi data  maka,  berikut  akan  digunakan  rumus  persenan    dengan  memanfaatkan    nilai  dari  data  wilayah  pengguna penyalahgunaan narkoba Kabupaten Aceh Tenggara serta dibagi jumlah penduduk perkecamatan dan dikali 100% berikut adalah langkah-langkah perhitungan nilai data persentase wilayah penyalahgunaan narkoba : 12 :  17 895 x 100 = 0,067057 % 2   :  8 675 x   100 = 0,023054  % 2   :  19 176 x 100 = 0,010429  % 9   :  14 494 x 100 = 0,062094  %
7   :  12 140 x 100 = 0,057660  %
6   :  16 422 x 100 = 0,036536  %
8   :  8 733 x   100 = 0,091606  %
34 :  28 171 x 100 = 0,120691  %
13 :  13 241 x 100 = 0,098179  %
19 :  14 884 x 100 = 0,127997  % 7   :  13 448 x 100 = 0,052052  %
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Sehingga  diperoleh  bahwa  hasil  keseluruhan  persentase  nilai  data  wilayah  penyalahgunaan  narkoba Kabupaten Aceh Tenggara pada  seluruh kecamatan  dapat dilihat  pada tabel 4.
Tabel 4. Data persentase wilayah No Kecamatan Persentase 1 Lawe Alas 0.067057  % 2 Babul Rahmah 0.023054  % 3 Lawe Sigala-Gala 0.010429  % 4 Babul Makmur 0.062094  % 5 Semadam 0.057660  % 6 Bambel 0.036536  % 7 Bukit Tusam 0.091606  % 8 Babussalam 0.120691  % 9 Lawe Bulan 0.098179  % 10 Badar 0.127997  % 11 Darul Hasanah 0.052052  %
Dari  tabel  4.  diperoleh  persentase    wilayah  penyalahgunaan  narkoba  Kabupaten  Aceh  Tenggara  dengan nilai minimum 0,010429  persen dan nilai maksimum 0,127997 persen. Dengan menggunakan persamaan Min- Max  Normalization  data  akan  dinormalkan  dengan  nilai  maksimum  1  dan    nilai  minimum  0.  Maka  untuk normalisasi data variabel pada keseluruhan kecamatan  dan langkah-langkah perhitungan mengunakan persamaan Min-Max Normalization adalah sebagai berikut : new  v 1 =  0,067057 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.481661
0.127997 - 0,010429
v 2  = 0,023054 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.107384 0.127997 - 0,010429
v 3  = 0,010429 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.117568 0.127997 - 0,010429
v 4  = 0,062094 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.439447 0.127997 - 0,010429
v 5  = 0,057660 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.401733 0.127997 - 0,010429
v 6  = 0,036536 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.222058 0.127997 - 0,010429
v 7  =  0,091606 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.690468
0.127997 - 0,010429
v 8  =  0,120691 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.937857
0.127997 - 0,010429
v 9  =  0.098179 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.746376
0.127997 - 0,010429
v 10 = 0,127997 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  1 0.127997 - 0,010429
v 11  = 0,052052 - 0,010429   x  ( 1-0 ) + 0 =  0.354033 0.127997 - 0,010429
Sehingga  diperoleh  bahwa  hasil  normalisasi  data  variabel pada    keseluruhan  kecamatan  selanjutnya terdapat pada tabel 5. untuk hasil normalisasi data.
Tabel 5. Hasil normalisasi data Kecamatan Normalisasi Lawe Alas 0.481661 Babul Rahmah 0.107384 Lawe Sigala-Gala 0.117568 Babul Makmur 0.439447 Semadam 0.401733 Bambel 0.222058 Bukit Tusam 0.690468 Babussalam 0.937857 Lawe Bulan 0.746376 Badar 1 Darul Hasanah 0.354033
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Penentuan nilai maksimum dan minimum yang baru untuk variabel akan disamakan pada rentang 0 sampai dengan 1. Hasil selanjutnya untuk normalisasi seluruh variabel data input akan ditampilkan pada tabel 6.

## 3.3 Pembentukan Cluster
Pembentukan cluster terbaik  meliputi  penentuan  jumlah neuron output yang  akan  digunakan  dalam mengklasifikasikan  data input .  Penentuan  jumlah neuron ini  menjadi  penting  karena  pada output ,  data  akan diklasifikasi  menjadi cluster-cluster yang jumlahnya sama dengan jumlah neuron input . Tidak ada aturan pasti dalam  menentukan  jumlah neuron ,  maka  dari  itu  penentuan  jumlah neuron dilakukan  dengan  cara mengelompokkan  data  dengan  pembentukan  kelompok  yang  mungkin  dilakukan  pada  data input .  Setelah menentukan  banyak neuron ,  melakukan  pelatihan  ( training )  pada  jaringan  yang  telah  dibangun  dan dikonfigurasikan dengan data input . Hal ini dilakukan agar bobot awal yang sebelumnya ditentukan secara random (acak)  akan  di update bobotnya  dengan  dilakukan  pelatihan  ( training )  pada  jaringan.  Pelatihan  jaringan  pada algoritma Self Organizing Map akan berhenti apabila telah mencapai iterasi maksimum.
Setelah  pelatihan  jaringan  telah  mencapai  iterasi  maksimum,  maka  dapat  dimunculkan  nilai  dari  bobot akhir. Kemudian langkah selanjutnya adalah menentukan jarak antara salah satu data input ke neuron yang telah ditentukan. Masing-masing input dihitung  jaraknya dengan neuron dengan menggunakan persamaan Eucledian Distance. Setelah diperoleh jarak antara input dengan masing-masing neuron , kemudian jarak antara data input dengan salah satu neuron dibandingkan dengan jarak antara data input dengan neuron lainnya yang masih dalam satu pelatihan ( training ). Pada algoritma Self Organizing Map , pembentukan cluster didasarkan pada pengukuran jarak dari  data input menuju neuron yang ditentukan untuk  meminimumkan jarak. Pengukuran jarak dilakukan pada seluruh data input dengan memanfaatkan nilai dari normalisasi data dan bobot akhir dari model pembentukan cluster . Berikut   hasil normalisasi data variabel pada  tabel 6.
Tabel 6. Hasil normalisasi  data variabel Variabel Kecamatan Neuron x 1 Lawe Alas 0.481661 x 2 Babul Rahmah 0.107384 x 3 Lawe Sigala-Gala 0.117568 x 4 Babul Makmur 0.439447 x 5 Semadam 0.401733 x 6 Bambel 0.222058 x 7 Bukit Tusam 0.690468 x 8 Babussalam 0.937857 x 9 Lawe Bulan 0.746376 x 10 Badar 1 x 11 Darul Hasanah 0.354033
Eucledian  Distance  dianggap  sebagai  distance  matrix  yang  mengadopsi  prinsip  Phytagoras.  Hal  ini dikarenakan  pola  perhitungannya  yang  menggunakan  aturan  pangkat  dan  akar  kuadrat.  Eucledian  akan memberikan  hasil  jarak  yang  relatif  kecil.  Jarak  antara  nilai  random  atau  bobot  dan  data  dihitung  dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
D ij = ∑ (𝑤 𝑖𝑗 −   𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Dimana D i j adalah jarak Eucledian dari input vektor ke- i (jumlah kecamatan) dengan neuron ke- j (jumlah variabel), w i j adalah bobot penghubung input vektor ke- j dengan neuron ke- j (bobot akhir), x i adalah input vector ke- i , dan n adalah jumlah dimensi vektor input. berdasarkan data hasil normalisasi dan bobot akhir dari data input kecamatan,  maka  dapat  ditentukan  jarak  antara neuron dengan  data input kecamatan.  Dengan  menggunakan Eulcedian Distance maka dapat ditentukan jarak inter-cluster data pada keseluruhan  kecamatan serta ke masing- masing cluster berikut adalah langkah perhitungan mengunakan rumus Eulcedian Distance. D 1 =( 0.067057  - 0.481661 ) 2 + 0.107384  = 0.064512 D 2 =( 0.023054  - 0.107384) 2 + 0.107384  = 0.010027 D 3 =( 0.010429  - 0.117568) 2 + 0.107384  = 0.095906 D 4 =( 0.062094  - 0.439447) 2 + 0.107384  = 0.035011 D 5 =( 0.057660  - 0.401733) 2 + 0.107384  = 0.011002 D 6 =( 0.036536  - 0.222058) 2 + 0.107384  = 0.072965 D 7 =( 0.091606  - 0.690468) 2 + 0.107384  = 0.025125 D 8 =( 0.120691  - 0.937857) 2 + 0.107384  = 0.560376 D 9 =( 0.098179 - 0.746376) 2 + 0.107384  = 0.312775 D 10 =( 0.127997       -       1 ) 2 + 0.107384  = 0.653005 D 11 =( 0.052052  - 0.354033) 2 + 0.107384 = 0.016191 Berdasarkan hasil perhitungan di atas, dapat dilihat hasil keseluruhan jarak inter-cluster dari semua data input kecamatan antara neuron . Selanjutnya untuk tampilan keseluruhan nilai jarak inter-cluster
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online)
Tabel 7. Hasil Pembentukan Cluster
Berdasarkan data wilayah penyalahgunaan narkoba  yang terlihat dari hasil pembentukan cluster , pada 16 kecamatan di Kabupaten Aceh Tenggara, dengan menggunakan metode Self-Organizing Maps (SOM) diperoleh 4 cluster yang  mencerminkan  kondisi  wilayah  penyalahgunaan  narkoba    yang  saling  berdekatan  rata-rata jumlahnya. Dari tabel di atas, dapat dilihat kecamatan yang sifatnya relatif berdekatan (jumlahnya) berdasarkan dari  variabel  pembentukan cluster atau pengelompokan tersebut. Hal ini dapat dikarenakan metode clustering yang digunakan dapat mengenali perbedaan atribut untuk menghitung suatu  jarak.  Dari  perhitungan jarak Ecludian dan identifikasi  cluster mengunakan  Self-Organizing  Map  (SOM) diperoleh  informasi  jumlah  data  dan  nilai  data  input  yang  masuk  pada  masing-masing cluster .  Maka  hasil  dari clustering diatas  akan  diterapkan  dalam  pemilihan  warna clustering untuk  perbedaan  dari  setiap cluster pada kecamatan yang clustering nya sama dan akan diterapkan dalam proses pemetaan.
Pemilihan warna merupakan elemen yang paling dominan dan juga aspek yang paling relatif penting dalam proses clustering pada pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba agar di setiap cluster memiliki perbadaan dari nilai hasil clustering dalam pemilihan warna. Untuk melakukan pemilihan warna cluster yaitu sesuai  dengan tingkat persentasenya pada metode Self-Organizing Maps dan untuk visualisasi warna tampilan peta  sebagaimana  pada tabel  8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Eucledian Distance Cluster kecamatan warna Keterangan 1. Ketambe, Deleng Pokhkisen, Tanoh Alas, Leuser, Lawe Sumur 0 % 2. Babul Rahmah, Babul Makmur, Semadam, Bukit Tusam, Darul Hasanah 0.010027 - 0.035011% 3. Lawe Alas, Lawe Sigala-Gala, Bambel 0.064512 - 0.095906% 4. Babussalam, Lawe Bulan, Badar 0.312775 - 0.653005%
Tabel 8. menunjukkan pemilihan warna dari hasil proses klasterisasi. Warna Hijau, Biru Muda, Kuning dan Merah merupakan warna untuk menentukan interval cluster 1 diberi warna Hijau untuk interval jumlah cluster 0 (tidak ada) cluster 2 diberi warna Biru muda untuk interval jumlah cluster 0.010027 - 0.035011 (kecil) cluster 3 diberi  warna  kuning  untuk  interval  jumlah cluster 0.064512  -  0.095906  (sedang) cluster 4  diberi  warna  merah untuk interval jumlah cluster 0.312775 - 0.653005 (besar). Dari proses hasil nilai clustering diatas dan pemilihan warna berdasarkan nilai data hasil clustering akan diterapkan dalam pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba mengunakan software ArcGIS 10.1

## 4. IMPLEMENTASI
Kecamatan Eucledian Distance Cluster Lawe Alas 0.064512 3 Babul Rahmah 0.010027 2 Lawe Sigala-Gala 0.095906 3 Babul Makmur 0.035011 2 Semadam 0.011002 2 Bambel 0.072965 3 Bukit Tusam 0.025125 2 Babussalam 0.560376 4 Lawe Bulan 0.312775 4 Badar 0.653005 4 Darul Hasanah 0.016191 2 Ketambe 0 1 Deleng pokhkisen 0 1 Tanoh alas 0 1 leuser 0 1 Lawe sumur 0 1
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Muhammad Waly Alkhalidi , Copyright © 2020, BITS | Page 8 Submitted: 14/04/2020 ; Revised: 07/06/2020 ; Accepted: 09/06/2020 ; Published : 30/06/2020
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  implementasi  metode Self-Organizing  Maps terhadap  pemetaan  wilayah mengunakan software ArcGIS , sesuai lanjutan dari analisis dan metode akan melakukan proses pemetaan wilayah penyalahgunaan  narkoba.  Hasil  dari  analisis  dan  penerapan  metode  akan  dibuat  ke  dalam  bentuk  peta  dengan menggunakan software ArcGIS .

## 4.1 Kebutuhan Sistem
Perangkat lunak ArcGIS akan bekerja dengan performance stabil apabila spesifikasi perangkat keras ( Hardware ) komputer PC telah sesuai dengan yang direkomendasikan, yaitu : 1. Menggunakan processor minimal generasi core i3 atau sekelasnya.
2. Membutuhkan kapasitas RAM ( Random Acces Memory ) minimal sebesar 2 Gigabyte .
3. Harddisk: 500 GB (apabila memiliki budget lebih, bisa dibuat dua harddisk fisik menggunakan SSD dan HDD konvensional, SSD difungsikan hanya untuk sistem operasi saja, dan dokumen disimpan dalam HDD)
4. Terintegrasi oleh Video Grafik Adapter (VGA) minimal sebesar 128 Megabyte .
5. Membutuhkan piranti untuk memasukan data seperti keyboard, mouse, scanner.
ArcGis  Deskstop memiliki  beberapa  fitur  yang  digunakan  oleh  penulis  sebagai    pembuatan  peta  pada wilayah penyalahgunaan narkoba diantaranya adalah :
1. ArcMap , yaitu aplikasi utama yang digunakan dalam pengelolahan data GIS. ArcMap memiliki kemampuan untuk visualisasi, editing , pembuatan peta tematik, pengelolaan dari data tabular (Exceel), memilih (Query), menggunakan fitur geoprocessing untuk menganalisa dan customize data ataupun melakukan output berupa tampilan peta. Operator juga dapat mengolah data sesuai dengan keinginannya.
2. ArcCatalog ,  yaitu  merupakan  aplikasi  yang  memiliki  fitur  untuk  membuat  data  vector  dan mengelompokkannya   sesuai  dengan  fungsi  yang  diinginkan.  Dengan  kemampuan tools untuk  menjelajah informasi ( browsing ), mengatur data ( organizing ), membagi data ( distribution ) dan mendokumentasikan data spasial maupun data – data berkaitan dengan informasi geografis.
Gambar 1. ArcMap 10.1
Pada  halaman  ini  menampilkan  peta  wilayah  Kabupaten  Aceh  Tenggara  yang  mengunakan  fitur  dari software ArcGIS 10.1 yaitu ArcMap dapat dilihat pada Gambar 2. Peta Kabupaten Aceh Tenggara serta tampilan pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba mengunakan metode Self-Organizing Map .
Gambar 2. Peta Kabupaten Aceh Tenggara
Volume 2, No 1, June 2020 Page 1-9 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Adapun  hasil  akhir  pembentukan cluster mengunakan  metode self-organizing  maps (SOM)    dapat representasikan dalam bentuk peta seperti yang terdapat pada gambar 5.3 peta wilayah penyalahgunaan narkoba Kabupaten Aceh Tenggara mengunakan metode Self – Organizing Maps (SOM)
Gambar 3. peta wilayah penyalahgunaan narkoba Tahun 2017
Dari gambar diatas dapat dilihat keterangan pada peta wilayah penyalahgunaan narkoba sebagai berikut : Cluster 1 interval jumlah cluster 0 (tidak ada). Cluster 2 interval jumlah cluster 0.010027 - 0.035011 (kecil). Cluster 3 interval jumlah cluster 0.064512 - 0.095906  (sedang). Cluster 4 interval jumlah cluster 0.312775 - 0.653005 (besar).

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  informasi  geografis pemetaan  wilayah  penyalahgunaan  narkoba  mengunakan  metode Self-Organizing  Maps dapat  menampilkan clustering  dan  visualisasi  pemetaan  wilayah  penyalahgunaan  narkoba.  Adapun  didapatkan  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Sistem clustering dengan algoritma Self Organizing Maps (SOM)  dapat digunakan untuk pemetaan wilayah penyalahgunaan narkoba yang dikelompokkan dalam cluster-cluster tertentu.
2. Hasil akhir  metode Self Organizing Maps mempunyai clustering warna yang berbeda dari hasil perhitungan metode Self Organizing Maps dan hasil  clustering mengunakan metode Self Organizing Maps (SOM ) terbagi dengan 4 cluster secara baik.
3. Hasil  akhir  penerapan software  Arcgis dalam  pembuatan  peta  wilayah  penyalahgunaan  narkoba  terdigitasi secara baik dengan mengunakan metode Self-Organizing Maps

## REFERENCES
[1] Hartono Jogiyanto, Sistem Informasi, PT. Wahana Komputer, Semarang, 1999
[2] Irwansyah, Edi, Sistem Infomasi Geografis : Prinsip Dasar Dan Pengembangan  Aplikasi, Yogyakarta: Digibooks, 2013
[3] Prahasta, Eddy, Konsep-konsep Dasar Sistem Informasi Geografis, Informatika, Bandung, 2002
[4] K.Wardiyatmoko, Geografi, Ttp. Erlangga. 2014
[5] Alifia, U, Apa Itu Narkotika dan Napza. PT Bengawan Ilmu, Semarang, 2008
[6] Badan Pusat Statistik, (2017, agustus.16).  aceh tenggara dalam angka 2017 [online]. Available: https://acehtenggarakab.bps.go.id/
[7] Wiji  Lestari,  “Sistem  Clustering  Kecerdasan  Majemuk  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Self  Organizing  Maps  (som)”,  Jurnal Sainstech Politeknik Indonusa Surakarta, Vol. 1, Nomor 1,  Juni Tahun 2014