## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991

## Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Pengenalan Pola Aksara Batak Simalungun Menggunakan Kohonen Self Organizing Map
Yuni Franciska Br Tarigan 1* , B. Herawan Hayadi 1 , Asyahri Hadi Nasyuha 2
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Ilmu Komputer Program Magister, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1* yuni.franciska@gmail.com, 2 b.herawan.hayadi@gmail.com, 3 asyahrihadi@gmail.com Submitted: 27/07/2022 ; Accepted: 23/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Aksara Batak Simalungun yang terdapat di Dalam Surat Batak terdiri diri dari beberapa varian bentuk tergantung bahasa dan wilayah, secara garis besar ada lima vairan Surat Batak di Sumatra, yaitu Karo, Toba, Pakpak, Simalungun, Angkola Mandailing.  Aksara  ini  belum  banyak  diketahui  oleh  para datu,  yaitu  orang  yang  dihormati  oleh masyarakat  Batak karena menguasai ilmu sihir, ramal, dan penanggalan sehingga masih sering terjadi kesalahan dalam pengenalan aksara ini, padahal aksara ini dapat ditemui dalam berbagai pustaka, yaitu kitab tradisional masyarakat Batak. Dengan memanfaatkan Jaringan Saraf  Tiruan  dan  menggunakan  metode  Kohonen  Self  Organizing  Map  yang  dapat  diimplementasikan  di  dalam  Aplikasi Pengenalan Huruf Aksara Batak Simalungun sehingga dapat mempermudah Masyarakat dalam mengenal huruf Aksara Batak Simalungun. Hasil penelitian yang menerapkan jaringan saraf tiruan dengan algoritma kohonen self organizing map membuat pengenalan pola huruf Batak Simalungun mudah dikenal  Masyarakat dan juga dapat melestarikan salah satu budaya yakni Aksara  Batak  Simalungun  serta  mempermudah  bagi  user  untuk  mengimplementasikan  kedalam  aplikasi  berbasis  android tersebut.
Kata Kunci: Jaringan Saraf Tiruan; Kohonen Self Organizing Map; Aksara Batak
Abstract −The Simalungun Batak script contained in the Batak Letter consists of several variants of forms depending on the language and region, in general there are five variants of the Batak Letter in Sumatra, namely Karo, Toba, Pakpak, Simalungun, Angkola Mandailing. This script is not widely known by the datu, namely people who are respected by the Batak community for  mastering  magic,  fortune-telling,  and  calendaring so  that  errors  still often  occur  in  the  introduction of  this  script,  even though this script can be found in various libraries, namely the traditional books of the Batak community. By utilizing Artificial Neural Networks and using the Kohonen Self Organizing Map method which can be implemented in the Simalungun Batak Letter Recognition Application so that it can make it easier for the public to recognize the Simalungun Batak script. The results of the study that applied an artificial neural network with the kohonen self-organizing map algorithm made the recognition of the Simalungun Batak letter pattern easy for the public to recognize and could also preserve one of the cultures, namely the Simalungun Batak script and make it easier for users to implement it into the android-based application.
Keywords : Artificial Neural Networks; Kohonen Self Organizing Map; Batak Script

## 1. PENDAHULUAN
Aksara Batak Simalungun ialah aksara tradisional masyarakat Simalungun, dan Batak di Sumatra Utara. Aksara Batak  Simalungun  merupakan  salah  satu  warisan  budaya  Indonesia.  Aksara  Batak  Simalungun  sendiri  mulai banyak dilupakan oleh generasi saat ini[1]. Banyak hal yang menyebabkan aksara Batak Simalungun ini dilupakan diantaranya adalah dengan gencarnya perkembangan teknologi yang menggunakan bahasa asing sehingga aksara Batak  Simalungun  ini  tidak  mungkin  untuk  dipakai  dalam  perkembangan  teknologi  tersebut.  Selain  itu  aksara Batak Simalungun ini tidak digunakan untuk tujuan sehari-hari, kurangnya perhatian dari para ahli untuk membuat sebuah  aplikasi  agar  mempermudah  masyarakat  ataupun  anak  didik  dalam melatih  dan  mengenal  aksara  Batak Simalungun, Sebagai  salah satu  warisan budaya Indonesia. Salah satu  hal  yang dapat  dilakukan adalah dengan mengajarkan kembali aksara Batak Simalungun kepada masyarakat, khususnya kalangan anak muda. Maka dari itu untuk menarik minat generasi muda, dibutuhkan aplikasi  pembelajaran untuk mengenali huruf aksara Batak Simalungun. Untuk itu diperlukan sebuah jaringan saraf tiruan yang dapat membantu untuk mengenali pola tulisan aksara Batak Simalungun. Salah satu metode yang terdapat pada jaringan saraf tiruan untuk mengenali pola tulisan aksara Batak Simalungun dengan menggunakan metode kohonen self organizing map, seperti pada penelitian [2] oleh A. Hidayat and R. N. Shofa, “Self Organizing Maps (SOM) Suatu Metode untuk Pengenalan Aksara Jawa . Pada  penelian  [3]Setia  wardana  yang  menggunakan  pemanfaatan  teknologi  AR  untuk  pengenalan  aksara  Jawa pada anak. Dan pada penelitian [4] Retiana Krisna Wati dan Hafiz Irsyaddalam pengenalan aksara Arab. Metode kohonen atau  dikenal  juga  dengan self  organizing  map merupakan  salah  satu  metode  dari  jaringan saraf  tiruan yang digunakan untuk membagi pola masukan ke dalam beberapa kelompok  ( cluster )[5]. Didalam suatu proses character recognition yang mempunyai basis metode kohonen tidak terdapat hidden layer seperti pada kebanyakan metode character recognition lain yang memungkinkan jalannya proses pengenalan karakter menjadi lebih cepat dibandingkan dengan metode supervised yang memiliki hidden layer [6] , dengan penelitian  ini  pengenalan pola huruf Batak Simalungun mudah dikenal Masyarakat dan juga dapat melestarikan salah satu budaya yakni Aksara Batak Simalungun serta mempermudah bagi user untuk mengimplementasikan kedalam aplikasi berbasis android tersebut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengenalan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  sistem  pemprosesan  informasi  yang  memiliki  karakteristik  serupa  dengan jaringan saraf biologis dan terdidiri dari sejumlah besar elemen pemrosesan sederhana yang disebut neuron unit, sel, atau node[7],[8]. Susunan sel saraf manusia dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 1. Struktur Jaringan Saraf Biologis
Dari gambar 1. dapat dijelaskan ada beberapa bagian yang ada pada sel saraf manusia yaitu:
1. Dendrit. Dendrit bertugas untuk menerima informasi.
2. Badan Sel (soma). Badan sel berfungsi sebagi tempat pengolahan informasi.
3. Akson (neurit). Akson mengirimkan impuls-inpuls ke sel saraf lainnya.
Jaringan saraf disusun dengan asumsi yang sama seperti jaringan saraf biologis:
1. Pengolahan informasi terjadi pada elemen-elemen pemprosesan ( neuron - neuron ). 2. Sinyal antara duah buah neuron diteruskan melalui link-link koneksi.
3. Setiap link koneksi memiliki bobot terasosiasi.
4. Setiap neuron menerapkan sebuah fungsi aktivasi terhadap input jaringan (jumlah input berbobot). Tujuannya adalah untuk menentukan sinyal output . Fungsi aktivasi yang digunakan biasanya fungsi yang nonlinier. Adapun  cara  kerja    yaitu  dengan  menginputkan  informasi  yang  sebelumnya  telah  diketahui  hasil keluarannya. Peinputan informasi ini dilakukan lewat node-node atau unit-unit input . Bobot antar koneksi dalam suatu arsitektur diberi nilai awal dan kemudian  dijalankan. Bobot ini bagi  digunakan untuk belajar dan mengingat suatu  informasi.  Pengaturan  bobot  dilakukan  secara  terus-menerus  dan  dengan  menggunakan  kriteria  tertentu sampai diperoleh keluaran yang diharapkan.
Tabel 1. Perbandingan  terhadap Jaringan Saraf Biologis
Jaringan saraf biologis Node atau unit Badan sel (soma) Input Dendrit Output Akson Bobot Sinapsis
Hal yang ingin dicapai dengan melatih/mengajari  adalah untuk mencapai keseimbangan antara kemampuan memorisasi dan generalisasi. Yang  dimaksud  dengan  kemampuan memorisasi adalah  kemampuan    untuk memanggil  kembali  secara  sempurna  sebuah  pola  yang  telah  dipelajari.  Kemampuan generalisasi adalah kemampuan  untuk menghasilkan respons yang bisa diterima terhadap pola-pola input yang serupa (namun tidak identik)  dengan  pola-pola  yang  sebelumnya  telah  dipelajari.  Hal  ini  sangat  bermanfaat  bila  pada  suatu  saat  ke dalam  itu diinputkan informasi baru yang belum pernah dipelajari, maka  itu masih akan tetap dapat memberikan tanggapan yang baik memberikan keluaran yang paling mendekati

## 2.2 Kohonen Self Oganizing Map
Self-Organizing  Map (SOM)  atau  sering  disebut topology-preseving map pertama  kali  diperkenalkan  oleh Professor Teuvo Kohonen pada tahu 1996[9],[10]. Kohonen atau sering juga disebut Self-Orgazing Map (SOM) merupakan  salah  satu  teknik  Neural  Network  yang  bertujuan  untuk  melakukan  visualisasi  data  dengan  cara mengulangi dimensi data melalui penggunaan self-organizing neural networks sehingga manusia dapat mengerti high-dimensional data yang dipetakan dalam bentuk low-dimensional data. Metode pembelajaran yang digunakan Som adalah tanpa bimbingan dari suatu data input-target atau unservised learning yang mengasumsikan sebuah topologi yang terstuktur menjadikan unit-unit kelas/cluster[11]. Pada algoritma SOM, vector bobot untuk setiap

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
unit cluster berfungsi sebagai contoh dari input pola yang terkait dengan cluster itu. Selama proses self-organizing, cluster satuan  yang  bobotnya  sesuai  dengan  pola vektor input yang  paling  dekat  (biasanya,  kuadrat  dari  jarak Euclidean minimum) dipilih sebagai pemenang. Unit pemenang dan unit tetangganya (dalam pengertian topoligi dari  unit cluster )  terus  memperbaharui  bobot  merek.  Setiap output akan  bereaksi  terhadap  pola input tertentu sehingga  hasil Kohonen SOM  akan  menunjukkan  adanya  kesamaan  ciri  antara  anggoata  dalam cluster sama. Dalam jaringan self organizing  map , neuron target  tidak diletakkan dalam sebuah baris seperti layaknya model JST  yang  lain. Neuron target  diletakkan  dalam  dua  dimensi  yang  bentuk/topologinya  dapat  diatur[12],[13]. Topologi yang berbeda akan menghasilkan neuron sekitar neuron pemenang yang berbeda sehingga bobot yang dihasilkan juga berbeda. Pada SOM, perubahan bobot tidak hanya dilakukan pada bobot garis yang terhubung ke neuron pemenang saja, tetapi juga pada bobot garis pada bobot garis ke neuron - neuron di sekitarnya. Neuron di sekitar neuron pemenang ditentukan berdasarkan jaraknya dari neuron pemenang[14],[15].

## 2.3 Arsitektur Kohonen Self Organizing Map
Arsitektur Kohonen Self Organizing Map merupakan jaringan yang terdiri dari dua lapisan ( layer ), yaitu lapisan input dan lapisan output [16],[17]. Setiap neuron dalam lapisan input terhubung dengan setiap neuron pada lapisan output. Setiap neuron dalam lapisan output merepresentasikan kelas ( cluster) dari input yang di berikan.
Gambar 2. Arsitektur JST Self Organizing Map

## 2.4 Algoritma Kohonen Self Organizing Map
Prinsip  kerja  algoritma  SOM  adalah  pengurangan    node-node  tetangganya  ( neighbor ),  sehingga  pada  akhirnya adalah satu keluaran node yang terpilih ( winner node )[18],[19]. Berikut ini adalah tahapan algoritma dari metode SOM: Langkah 0: Inisialisasi pembobotan w ij dengan nilai random . Menset parameter learning rate (α), pengurangan learning rate (β) dan MaxEpoch . Langkah 1: Apabila kondisi selesai belum terpenuhi, lakukan langkah berikut:
a. Untuk tiap j (j=1,…n), hitung: D(𝑗)   = ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑊 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
b. Cari indexs j yang membuat D(j) bernilai minimum.
c. Lakukan perbaikan nilai w ij dengan nilai tertentu, yaitu:
𝑤𝑖𝑗(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛼 (𝑥 𝑖 − 𝑤 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎))
(2)
d. Update learning rate dari self-organized maps.
e. Cek kondisi stopnya, simpan bobot akhir

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan algoritma metode Kohonen Self Organizing Map untuk pengenalan Pola pada huruf Aksara Batak Simalungun. Berikut adalah langkah-langkahnya:

## 3.1 Proses Pengolahan Citra
Berikut ini adalah contoh huruf konsonan aksara Batak Simalungun yang akan diproses melalui beberapa tahapan pengolahan citra:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
Proses akuisisi  citra merupakan proses untuk  mengambil  data citra digital huruf konsonan aksara Batak Simalungun, setelah mengambil data citra huruf konsonan aksara Batak Simalungun kemudian dilakukan proses Cropping citra, Cropping citra merupakan proses pemotongan  pada koordinat tertentu pada area citra, membuang bagian  area  kosong  yang  tidak  dibutuhkan.  Kemudian  dilakukan  proses  pengskalaan  citra,  pengskalaan  citra berfungsi untuk mengubah ukuran citra menjadi 20 x 20 kotak piksel setelah itu proses mengubah citra gambar menjadi citra biner (Thersold) dengan cara menghitung setiap piksel, jika piksel bernilai lebih kecil dari 127 maka biner bernilai 0 (hitam), jika piksel berinilai lebih besar dari 127 maka biner bernilai 1 (putih). Berikut ini adalah contoh huruf aksara Batak Simalungun yang sudah diubah dalam bentuk 400 bit biner. Huruf ini akan dijadikan sebagai contoh pelatihan dan pengujian menggunakan algoritma Kohonen Self Organizing Map

## Gambar 4. Aksara Batak Simalungun “Ba”
Tabel 2. Bentuk Batak Simalungun dalam biner
Huruf aksara Batak Simalungun Bentuk Biner Matrik 20 x 20 Huruf Aksara Batak Simalungun “Ha 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111100011111111 11111100000000111111 11110000000000011111 11100001111110001111 11100111111111001111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111100001100001111 11111110011110011111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 Huruf Aksara Batak Simalungun “Ba” 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111100000001111111 11111000000000011111 11110001111110011111 11110111111111001111 11100111111111101111 11100111111111101111 11100111100111101111 11110110000011001111 11110000011000001111 11110000111100001111 11111011111111011111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991

## 3.2 Proses Pelatihan Pola
Pada proses pelatihan, setiap pola huruf baru dimasukkan dan dikenalkan ke sistem. Hasil dari proses ini adalah nilai bobot pelatihan yang akan diuji pada proses pengenalan. Nilai bobot ini akan digunakan untuk mengetahui jarak  setiap  pola  huruf  baru  terhadap  setiap  kelompok  yang  ada  sehingga  diketahui  pola  huruf  yang  memiliki kemiripan atau memiliki jarak terkecil terhadap suatu kelompok. Sebagai contoh huruf aksara Batak Simalungun yang akan dilatih ke sistem adalah 4 huruf, yaitu H “Ha” , B “Ba” , P “Pa” G”Ga” A”a” W”Wa” dapat dilihat pada tabel berikut ini
Tabel 3. Huruf aksara Batak Simalungun yang akan dilatih Huruf aksara Batak Simalungun Citra Biner 20 x 20 Huruf Aksara Batak Simalungun “Ha 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111100011111111 11111100000000111111 11110000000000011111 11100001111110001111 11100111111111001111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111100001100001111 11111110011110011111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 Huruf Aksara Batak Simalungun “Ba” 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111100000001111111 11111000000000011111 11110001111110011111 11110111111111001111 11100111111111101111 11100111111111101111 11100111100111101111 11110110000011001111 11110000011000001111 11110000111100001111 11111011111111011111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 Huruf Aksara Batak Simalungun “Pa” 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111000111111 11111111111000001111

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
Huruf aksara Batak Simalungun Citra Biner 20 x 20 11100000000111001111 11110000011111101111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 Huruf Aksara Batak Simalungun “Ga” 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111110000111111111 11110000000000111111 11100000000000001111 11000011111110001111 11001111111111111111 11111111111111111111 11111111111100000111 11111111111100000111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 Huruf Aksara Batak Simalungun “A” 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111000001111 11111111110000001111 11011111100111000111 11001111001111100111 11100000011111111111 11110000111110000111 11111111111100000111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111110000001111111 11111000000000111111 11110000011100011111 11110001111110001111

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
Huruf aksara Batak Simalungun Citra Biner 20 x 20 Huruf Aksara Batak Simalungun “Wa” 11110111111111101111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11110001111110001111 11110000111110001111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111
Berikut adalah proses pelatihan Kohonen Self Organizing Map dari ke empat huruf yang sudah di rubah dalam bentuk biner: a. Inisialisi bobot matriks , alfamaks iterasi/ epoch , pengurangan learning rate setiap kenaikan epoh, jumlah cluster dan nilai input : Alfa (α) = 0,6 MaxEpoh = 10 Pengurangan α = 0,5(α) Bobot matriks/ Weight (w) = 0,5 Jumlah Cluster (j) = 6 b. Menghitung nilai jarak setiap data input terhadap setiap Cluster (j):
c. Perbaharui bobot pada Cluster dengan nilai jarak terkecil: w ij (baru)= w ij (lama)+α(x i -w ij (lama)) keterangan: w ij (baru) : Bobot matriks baru. w ij (lama): Bobot matriks lama. α: Learning rate/ alfa. x i: Nilai setiap vektor input Epoch ke-1
------------------------------------------------------------------------------------------
Data ke-1 Huruf H “ Ha ”
- bobot 1  = (W1,1 – X1)2 + (W12 - X2) 2 + (W13 - X3) 2 +.....+(W1,400 – X400) 2 = (0.50 – 1) 2 + (0.50 – 1) 2 + (0.50 - 1) 2 +.....+(0.50 – 1) 2 = 100.00 - bobot  2 = (W2,1 – X1) 2 + (W22 - X2) 2 + (W23 - X3 )2 + .....+(W2,400 – X400) 2
= (0.50 - 1) 2 + (0.50 - 1 )2 + (0.50 - 1) 2 +.....+(0.50 - 1) 2 = 100.00 -bobot  3 = …………………
Jarak terkecil pada bobot ke-1, perbaharui bobot ke 1 dan tetangganya: w ij (baru) = w ij (lama)+α(x i -w ij (lama)) W1,1 = W11lama+α(X1 - W1,1) =0.50+0.60(1 - 0.50) = 0.80 W1,2 = W1,2lama+α(X2 - W1,2) =0.50+0.60(1 - 0.50) = 0.80 W1,3 = W1,3lama+α(X3 - W1,3) =0.50+0.60(1 - 0.50) = 0.80 ................................................................. W1,400 = W1,400lama+α(X400 - W1,400) =0.50+0.60(1 - 0.50) = 0.80 revisi bobot ke-2 W2,1 = W2lama+α(X1 - W21) =0.50+0.60(1 - 0.50 ) = 0.80 W2,2 = W2,2lama+α(X2 - W22 ) =0.50+0.60(1 - 0.50 ) = 0.80 W2,3 = W2,3lama+α(X3 - W23) =0.50+0.60(1 - 0.50 ) = 0.80 ................................................................. W2,400 = W2,400lama+α(X400 - W2400) =0.50+0.60(1 - 0.50 ) = 0.80 revisi bobot bobot ke-3 …………………

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991

## Data 2 Huruf B “ba”
- bobot 1 = (W1,1 - X1 )2 + (W1,2 - X2) 2 + (W1,3 - X3) 2 + .....+(W1,400 - X400) 2 = (0.80- 1) 2 + (0.80- 1) 2 + (0.80- 1) 2 + .....+( 0.80- 1) 2 = 40.00 - bobot 2 = (W2,1 - X1) 2 + (W2,2 - X2) 2 + (W2,3 - X3) 2 + .....+(W2,400 - X400) 2 = (0.80- 1) 2 + (0.80- 1) 2 + (0.80- 1) 2 + .....+( 0.80- 1) 2 = 40.00 - bobot 3 = ………………………………. Jarak terkecil pada bobot ke-1, revisi/perbaharui bobot ke 1 dan tetangganya: w ij (baru) = w ij (lama)+α(x i -w ij (lama)) revisi bobot ke-1 W1,1 = W1,1lama+α(X1 - W11) =0.80+0.60(1 - 0.80) = 0.92 W1,2 = W1,2lama+α(X2 - W12) =0.80+0.60(1 - 0.80) = 0.92 W1,3 = W1,3lama+α(X3 - W13) =0.80+0.60(1 - 0.80) = 0.92 ................................................................. W1,400 = W1,400lama+α(X400 - W1,400) =0.80+0.60(1 - 0.80) = 0.92 revisi bobot ke-2 W2,1 = W2,1lama+α(X1 - W2,1) =0.80+0.60(1 - 0.80) = 0.92 W2,2 = W2,2lama+α(X2 - W2,2) =0.80+0.60(1 - 0.80) = 0.92 W2,3 = W2,3lama+α(X3 - W2,3) =0.80+0.60(1 - 0.80) = 0.92 ................................................................. W2,400 = W2,400lama+α(X400 - W2400) =0.80+0.60(1 - 0.80)= 0.92 revisi bobot ke-3 ………………………. Data 3 huruf  P “pa” - bobot 1 = (W1,1 - X1) 2 + (W12 - X2) 2 + (W13 - X3) 2 + .....+(W1,400 - X400) 2 = (0.92 - 1 )2 + (0.92 - 1) 2 + (0.92 - 1) 2 + .....+(0.92 - 1 )2 = 46.96 - bobot 2 = (W2,1 - X1) 2 + (W22 - X2 )2 + (W23 - X3) 2 + .....+(W2,400 - X400) 2 = (0.92 - 1 )2 + (0.92 - 1) 2 + (0.92 - 1) 2 + .....+(0.92 - 1 )2 = 46.96 - bobot 3 = ……………………………….
Jarak terkecil pada bobot ke-1, revisi/perbaharui bobot ke 1 dan tetangganya: w ij (baru) = w ij (lama)+α(x i -w ij (lama )) revisi bobot ke-1 W1,1 = W11lama+α(X1 - W11) =0.92+0.60(1 - 0.92) = 0.97 W1,2 = W12lama+α(X2 - W12) =0.92+0.60(1 - 0.92) = 0.97 W1,3 = W13lama+α(X3 - W13) =0.92+0.60(1 - 0.92) = 0.97 -------------------------------------------------- W1,400 = W1400lama+α(X400 - W1400) =0.92+0.60(1 - 0.92 ) = 0.97 revisi bobot ke-2 W2,1 = W2,1lama+α(X1 - W21) =0.92+0.60(1 - 0.92 ) = 0.97 W2,2 = W2,2lama+α(X2 - W22) =0.92+0.60(1 - 0.92) = 0.97 W2,3 = W2,3lama+α(X3 - W23) =0.92+0.60(1 - 0.92) = 0.97 ........................................................ W2,400 = W2,400lama+α(X400 - W2,400 )
=0.92+0.60(1 - 0.92) = 0.97 revisi bobot ke-3 …………………………… Data 4 Huruf  G”ga”

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
- bobot 1 = (W11 - X1) 2 + (W12 - X2) 2 + (W13 - X3) 2 + .....+(W1400 - X400) 2
= (0.97 - 1) 2 + (0.97 - 1) 2 + (0.97 - 1) 2 + .....+(0.97 - 1) 2 = 48.87 - bobot 2 = (W21 - X1) 2 + (W22 - X2) 2 + (W23 - X3 )2 + .....+(W2400 - X400) 2
= (0.97 - 1) 2 + (0.97 - 1) 2 + (0.97 - 1) 2 + .....+(0.97 - 1) 2 = 48.87 - bobot 3 = …………………………….. jarak terkecil pada bobot ke-1, perbaharui bobot ke-1dan tetangganya : revisi bobot ke-1 W1,1 = W11lama+α(X1 - W11) =0.97+0.60(1 - 0.97) = 0.99 W1,2 = W12lama+α(X2 - W12 ) =0.97+0.60(1 - 0.97) = 0.99 W1,3 = W13lama+α(X3 - W13 ) =0.97+0.60(1 - 0.97) = 0.99 ................................................................ W1,400 = W1400lama+α(X400 - W1400 ) =0.97+0.60(1 - 0.97)= 0.99 revisi bobot Cluster ke-2 W2,1 = W2,1lama+α(X1 - W21 ) =0.97+0.60(1 - 0.97 ) = 0.99 W2,2 = W2,2lama+α(X2 - W22 )
=0.97+0.60(1 - 0.97 ) = 0.99 W2,3 = W2,3lama+α(X3 - W23 )
=0.97+0.60(1 - 0.97 ) = 0.99 ................................................................ W2|400 = W2,400lama+α(X400 - W2400 ) =0.97+0.60(1 - 0.97 ) = 0.99 revisi bobot Cluster ke-3 ……………………………. Data ke-1 Huruf A “ a ” - bobot 1  = (W1,1 – X1)2 + (W12 - X2) 2 + (W13 - X3) 2 +.....+(W1,400 – X400) 2 = (0.99– 1) 2 + (0.99– 1) 2 + (0.99- 1) 2 +.....+(0.99– 1) 2 = 42.98 - bobot  2 = (W2,1 – X1) 2 + (W22 - X2) 2 + (W23 - X3 )2 + .....+(W2,400 – X400) 2 = (0.99- 1) 2 + (0.99- 1 )2 + (0.99 - 1) 2 +.....+(0.99- 1) 2 = 42.98 -bobot  3 = …………………………………….
Jarak terkecil pada bobot ke-1, perbaharui bobot ke 1 dan tetangganya: w ij (baru) = w ij (lama)+α(x i -w ij (lama)) W1,1 = W11lama+α(X1 - W1,1) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 W1,2 = W1,2lama+α(X2 - W1,2) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 W1,3 = W1,3lama+α(X3 - W1,3) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 ................................................................. W1,400 = W1,400lama+α(X400 - W1,400) =0.99+0.60(1 -0.99) = 0.99 revisi bobot ke-2 W2,1 = W2lama+α(X1 - W21) =0.99+0.60(1 - 0.99 ) = 0.99 W2,2 = W2,2lama+α(X2 - W22 )
=0.99+0.60(1 - 0.99 ) = 0.99
W2,3 = W2,3lama+α(X3 - W23)
=0.99+0.60(1 - 0.99 ) = 0.99 ................................................................. W2,400 = W2,400lama+α(X400 - W2400) =0.99+0.60(1 - 0.99 ) = 0.99 revisi bobot bobot ke-3 …………………………. Data 4 Huruf  W ”Wa” - bobot 1 = (W11 - X1) 2 + (W12 - X2) 2 + (W13 - X3) 2 + .....+(W1400 - X400) 2
= (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + .....+( 0.99- 1) 2 = 44.98 - bobot 2 = (W21 - X1) 2 + (W22 - X2) 2 + (W23 - X3 )2 + .....+(W2400 - X400) 2
= (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + .....+( 0.99- 1) 2 = 44.98

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
- bobot 3 = (W31 - X1) 2 + (W32 - X2) 2 + (W33 - X3 )2 + .....+(W3,400 - X400) 2
= (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + .....+( 0.99- 1) 2 = 44.98 - bobot 4 = (W41 - X1) 2 + (W42 - X2) 2 + (W43 - X3 )2 + .....+(W4,400  - X400) 2
= (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + .....+( 0.99- 1) 2 = 44.98 - bobot 5 = (W51 - X1) 2 + (W52 - X2) 2 + (W53 - X3 )2 + .....+(W5,400  - X400) 2
= (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + (0.99 - 1) 2 + .....+( 0.99- 1) 2 = 44.98 - bobot 6 = (W61 - X1) 2 + (W62 - X2) 2 + (W63 - X3 )2 + .....+(W6,400  - X400) 2
= (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + (0.99- 1) 2 + .....+( 0.99- 1) 2 = 44.98 jarak terkecil pada bobot ke-1, perbaharui bobot ke-1dan tetangganya : revisi bobot ke-1 W1,1 = W11lama+α(X1 - W11) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 W1,2 = W12lama+α(X2 - W12 ) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 W1,3 = W13lama+α(X3 - W13 ) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 ................................................................ W1,400 = W1400lama+α(X400 - W1400 ) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 revisi bobot Cluster ke-2 W2,1 = W2,1lama+α(X1 - W21 ) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 W2,2 = W2,2lama+α(X2 - W22 ) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 W2,3 = W2,3lama+α(X3 - W23 ) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 ................................................................
W2|400 = W2,400lama+α(X400 - W2400 ) =0.99+0.60(1 - 0.99) = 0.99 revisi bobot Cluster ke-3 …………………………..
Proses pelatihan dilakukan hingga mencapai epoch ke-10. Setelah pelatihan dilakukan sampai epoch ke-10 maka didapat nilai bobot akhir setiap Cluster sebagai berikut : Hasil bobot cluster ke-1
1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    0.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    0.00 0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    0.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
Hasil bobot cluster ke-2
1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00     1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    0.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    0.00    0.00     0.00    0.00 0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00 0.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    0.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00 1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00    1.00
Hasil bobot cluster ke-3
……………………….
Selanjutnya nilai bobot akhir akan digunakan untuk proses pengujian dan pengenalan pola huruf yang telah dilatih. Namun sebelum itu proses selanjutnya adalah mengetahui setiap data pola huruf yang telah dilatih termasuk cluster berapa yaitu dengan cara menghitung jarak setiap cluster terhadap pola huruf yang telah dilatih sebelumnya: Data ke-1: - bobot 1 = (W1,1 - X1) 2 + (W1,2 - X2) 2 + (W1,3 - X3) 2 + .....+(W1,400 - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 41.77 - bobot 2 = (W2,1 - X1 )2 + (W2,2 - X2) 2 + (W2,3 - X3) 2 + .....+(W2,400 - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 43.38 - bobot 3 = (W3,1 - X1) 2 + (W3,2 - X2) 2 + (W3,3 - X3) 2 + .....+(W3,400 - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 43.85 - bobot 4 = (W4,1 - X1) 2 + (W4,2 - X2) 2 + (W4,3 - X3) 2 + .....+(W4,400  - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 43.52 - bobot 5 = (W5,1 - X1) 2 + (W5,2 - X2) 2 + (W5,3 - X3) 2 + .....+(W5,400 - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 42.00 - bobot 6 = (W6,1 - X1) 2 + (W6,2 - X2) 2 + (W6,3 - X3) 2 + .....+(W6,400  - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 44.00
Ternyata data ke-1 lebih dekat/jarak kecil terhadap bobot ke-1 maka data tersebut termasuk dalam cluster pertama.
Data ke-2: - bobot 1 = (W11 - X1 )2 + (W12 - X2 )2 + (W13 - X3) 2 + .....+(W1400 - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 11.56 - bobot 2 = (W21 - X1) 2 + (W22 - X2) 2 + (W23 - X3) 2 + .....+(W2400 - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 10.66 - bobot 3 = (W31 - X1) 2 + (W32 - X2 )2 + (W33 - X3) 2 + .....+(W3,400 - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1 )2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 11.76

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
- bobot 4 = (W41 - X1) 2 + (W42 - X2) 2 + (W43 - X3) 2 + .....+(W4,400  - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 11.49 - bobot 5 = (W51 - X1) 2 + (W52 - X2) 2 + (W53 - X3) 2 + .....+(W5,400  - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 11.96 - bobot 6 = (W61 - X1) 2 + (W62 - X2) 2 + (W63 - X3) 2 + .....+(W6,400  - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 11.74 Ternyata data ke-2 lebih dekat/jarak kecil terhadap bobot ke-2 maka data tersebut termasuk dalam cluster kedua. Data ke-3 ……………………………………..
Ternyata data ke-6 lebih dekat/jarak kecil terhadap bobot ke-6 maka data tersebut termasuk dalam cluster empat. Pengelompokan data huruf dapat dilihat pada tabel 3.5
Tabel 5. Hasil Pengelompokan Data Cluster Aksara Batak Simalungun 1. H ”Ha” 2. B "Ba” 3. P “Pa” 4. G “Ga” 5. A “a” 6. W “Wa”

## 3.3 Implementasi
Dalam  proses  Pengujian cluster yang  dipilih  sebagai  pemenang  adalah cluster yang  mempunyai vector bobot paling cocok dengan pola input (memiliki jarak paling dekat). Pola yang akan diuji adalah pola yang sebelumnya belum dilatih atau belum dikenali
Tabel 6. Pola uji Bentuk Biner Pola Belum Yang di uji Citra Biner 20x20 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111100011111111 11111100000000111111 11110000000000011111 11100001111110001111 11100111111111001111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111100001100001111 11111110011110011111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111 11111111111111111111
Untuk proses pengujian pola huruf baru yang akan dikenali yaitu dengan cara menghitung nilai jarak setiap input terhadap Cluster (j): Input data Huruf baru(x) Jarak pada: - bobot 1   = (W11 - X1) 2 + (W12 - X2) 2 + (W13 - X3) 2 + .....+(W1400 - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 33.48 - bobot 2   = (W21 - X1) 2 + (W22 - X2) 2 + (W23 - X3) 2 + .....+(W2400 - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 35.03 - bobot 3 = (W31 - X1) 2 + (W32 - X2) 2 + (W33 - X3) 2 + .....+(W3,400 - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 35.42 - bobot 4 = (W41 - X1) 2 + (W42 - X2) 2 + (W43 - X3) 2 + .....+(W4,400  - X400) 2 = (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 35.14 - bobot 5 = (W51 - X1) 2 + (W52 - X2) 2 + (W53 - X3) 2 + .....+(W5,400 - X400) 2
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 35.78 - bobot 6 = (W61 - X1) 2 + (W62 - X2) 2 + (W63 - X3) 2 + .....+(W6,400  - X400) 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 392 − 404 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1991
= (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + (1.00 - 1) 2 + .....+(1.00 - 1) 2 = 37.67 Setelah melakukan proses pelatihan data baru, ternyata data tersebut lebih dekat terhadap bobot ke-1 maka data tersebut termasuk cluster pertama, dimana cluster pertama adalah huruf H “Ha”.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian jaringan saraf tiruan dengan algoritma kohonen self organizing map dapat diambil kesimpulan pengenalan  pola  huruf  Batak  Simalungun  menggunakan  metode  Kohonen  dibutuhkan  pengolahan  citra  yang berfungsi  untuk  mengubah  citra  menjadi biner,  dimana biner  ini  yang  akan  di  hitung  menggunakan  algoritma Kohonen Self Organizing Map. Setelah melakukan proses pelatihan data baru, ternyata data tersebut lebih dekat terhadap bobot ke-1 maka data tersebut termasuk cluster pertama, dimana cluster pertama adalah huruf  H “Ha”.

## REFERENCES
[1] M. A. Muchtar et al. , “Digitization of Batak Manuscripts Using Methods Learning Vector Quantization (LVQ),” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 851, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/851/1/012066.
[2] A. Hidayat and R. N. Shofa, “Self Organizing Maps (SOM) Suatu Metode untuk Pengenalan Aksara Jawa,” J. Siliwangi , vol. 2, no. 1, pp. 64–70, 2016.
[3] S. Wardani, “Pemanfaatan Teknologi Augmented Reality ( Ar ),” J. Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 104–111, 2015.
[4] H. I. Wati, Retiana Krisna., “Pengenalan Aksara Arab Menggunakan Metode JST dengan Fitur HOG dan LBP,” Univ. Multi Data Palembang , vol. x, no. x, pp. 1–14, 2021.
[5] N. N. Halim and E. Widodo, “Clustering dampak gempa bumi di indonesia menggunakan kohonen self organizing maps,” Pros. SI MaNIS (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam. , vol. 1, no. 1, pp. 188–194, 2017.
[6] D.  Winalda,  “Pengujian  Dan  Implementasi  Self-Organizing  Map  Pada  Studi  Kasus  Pariwisata  Testing  and Implementation of Self- Organizing Map on Tourism Case Study,” vol. 4, no. 2, pp. 3235–3242, 2017.
[7] T. H. Alexander Ramadhan Suratinoyo, “Penentuan Solusi Satisfiability (SAT) Problem Dengan Metode Kohonen Self- Organizing Map (K- SOM),” jURIKOM , vol. 3, no. 2, pp. 101–120, 2020.
[8] Deni,  D.  M.  Midyanti,  and  R.  Hidayati,  “Penentuan  Pencemaran  Air  Menggunakan  Metode  Self  Organizing Maps(SOM),” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 128–137, 2022.
[9] F. A. Setyanngsih, “Implementasi Metode Kohonen Untuk Prediksi Curah Hujan (Studi Kasus : Kota Pontianak),” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 2, p. 198, 2017, doi: 10.20527/klik.v4i2.105.
[10]  A.  Primawati,  “Penentuan  Cepat  Status  Kelulusan  Matakuliah  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Self Organizing Maps (SOM) Kohonen,” J. Maklumatika , vol. 4, no. 1, pp. 11–18, 2017.
[11]  R. Latifah, R. Efendi, and A. Erlansari, “Self Organizing Map Kohonen,” vol. 8, no. 2, 2020.
[12]  B.  Hardiansyah  and  P.  N.  Primandari,  “Sistem  Pakar  Pengenalan  Ekspresi  Wajah  Manusia  Menggunakan  Metode Kohonen Self Organizing Dan Principal Componen Analysis,” INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 43–54, 2018, doi: 10.31284/j.integer.2018.v3i2.310.
[13]  S. N. Kapita and M. I. Irawan, “Kohonen SOM Neural Network Applications to Classify the Level of Education Quality of Primary School,” Proc. Natl. Semin. Math. Math. Educ. , pp. 997–1008, 2015.
[14]  S. N. Kapita and S. Do Abdullah, “Pengelompokkan Data Mutu Sekolah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Kohonen- SOM,” J. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 56–61, 2020, doi: 10.33387/jiko.
[15]  A. D. Cahyani, B. K. Khotimah, R. T. Rizkillah, P. Studi, T. Informatika, and U. Trunojoyo, “Vol . 7 No . 1  Agustus 2014 ISSN : 1979-8415 PERBANDINGAN METODE SOM ( SELF ORGANIZING MAP ) DENGAN PEMBOBOTAN BERBASIS RBF ( RADIAL BASIS FUNCTION ) Vol . 7 No . 1 Agustus 2014 ISSN : 1979-8415,” vol. 7, no. 1, 2014.
[16]  D. Fitriani, F. Faisol, and T. Yulianto, “Penerapan Metode Kohonen Som Dalam Pengenalan Karakter Seseorang Melalui Bentuk Bibir,” Zeta - Math J. , vol. 3, no. 2, pp. 52–58, 2017, doi: 10.31102/zeta.2017.3.2.52-58.
[17]  Y. Anis and R. R. Isnanto, “Penerapan Metode Self-Organizing Map (SOM) Untuk Visualisasi Data Geospasial Pada Informasi  Sebaran  Data  Pemilih  Tetap  (DPT),” J.  Sist.  Inf.  Bisnis ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  48–57,  2014,  doi: 10.21456/vol4iss1pp48-57.
[18]  T. Khotimah and D. Darsin, “Clustering Perkembangan Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Self Organizing Map,” J. Dialekt. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 23–26, 2020, doi: 10.24176/detika.v1i1.5596.
[19]  D.  S.  dan  R.  F.  Hakim,  “CLUSTERING  INDIKATOR  PEMBANGUNAN  BERKELANJUTAN  DI  INDONESIA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SELF-ORGANIZING  MAPS  (SOMs)  KOHONEN  DessySetiani  dan  RB.Fajriya Hakim,” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. UMS 2015 , vol. ISBN 978.6, pp. 614–628, 2015.