## khazanah
informatika

## Self Organizing Maps (SOM) untuk Pengelompokan Jurusan di SMK
Rusydi Umar * , Abdul Fadlil, Rifqi Rahmatika Az Zahra Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
* rusydi_umar@rocketmail.com
Abstrak- Permasalahan pemilihan jurusan yang tepat banyak dirasakan oleh siswa yang baru lulus sekolah SMP. Salah satu penyebab permasalahan tersebut adalah kebanyakan calon siswa merasa tidak mempunyai bakat dan tidak menguasai dalam beberapa materi pelajaran. Setiap orang pasti mempunyai bakat, seperti halnya orang pintar dan kurang pintar pasti mempunyai bakat juga. Bakat dan minat yang dimiliki sangat diperlukan seseorang dalam proses belajar. Seseorang harus mampu menentukan bidang yang diminati untuk dapat mengembangkan potensi yang dimilikinya. Langkah yang tepat untuk mempermudah siswa memilih jurusan adalah dengan metode clustering . Clustering merupakan pembelajaran yang tidak terbimbing atau juga disebut dengan unsupervised learning . Pengelompokan dilakukan berdasarkan rekap data kuisioner yang telah dibagikan kepada calon siswa. Self  Organizing Map (SOM) merupakan metode untuk membagi pola masukan ke dalam beberapa kelompok cluster . Penelitian ini dilakukan untuk melakukan klastering/pengelompokan jurusan sekolah terhadap siswa yang mengalami kebingunan untuk memutuskan. Pengelompokan didasarkan pada skill , bakat, dan minat masing-masing siswa. Pengelompokan pada penelitian ini bermanfaat bagi siswa-siswi yang mengalami kesulitan untuk memutuskan jurusan sekolah yang dituju. Hasil dari perhitungan tersebut berupa cluster. Hasil pengelompokan dapat digunakan sebagai rekomendasi pada calon siswa sesuai dengan skill , bakat, dan minat yang dimiliki.
Kata kunci: Clustering, Jaringan Syaraf  Tiruan, Self  Organizing Map.

## 1. Pendahuluan
Permasalahan pemilihan jurusan yang tepat banyak dirasakan oleh siswa yang baru lulus sekolah SMP. Pengambilan keputusan dengan memilih jurusan yang sesuai akan berdampak pada kehidupan ke depan [1]. Salah satu peyebab permasalahan memilih jurusan adalah banyaknya calon siswa merasa tidak mempunyai bakat, tidak pintar dalam beberapa materi pelajaran. Setiap orang pasti mempunyai bakat. Bakat dan minat mempermudah seseorang dalam proses belajar. Orang pintar dan kurang pintar pasti mempunyai bakat. Permasalahan yang dihadapi calon siswa adalah belum menemukan bakat yang dimiliki. Pengelompokan perlu dilakukan agar dapat membantu calon siswa yang akan memilih jurusan. Pengelompokan data berdasarkan kemiripan/ ketidakmiripan tanpa ada cluster yang diketahui disebut dengan pembelajaran tidak terbimbing atau unsupervised learning. Menurut struktur, clustering dibagi menjadi dua, berbasis hierarki satu data tunggal bisa dianggap sebuah cluster dan berbasis partisi yang membagi set data ke dalam sebuah cluster yang tidak tupang tindih , contohnya K-Means, DBSCAN, Self  Organiziing Map [2] . Syaripudin [3] melakukan penelitian tentang studi komparatif penerapan Metode Hierarchical , K-Means, dan Self  Organizing Maps (SOM) clustering pada basis data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma SOM menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam mengklasifikasikan objek ke dalam kelompok pencocokan. Pengelompokan hierarki dan SOM
menunjukkan hasil yang baik saat menggunakan kumpulan data kecil dibandingkan dengan menggunakan algoritma k-means. Penelitian tentang penerapan metode Self  Organizing Map (SOM) untuk visualisasi data geospasial pada sistem informasi sebaran Data Pemilih Tetap (DPT) menggunakan Matlab 7.01, ArcGIS 9.0, berbasis dekstop dilakukan oleh Yunus Anis dan R.Rizal Isnantob [4]., Aplikasi yang dibuat dapat menyelesaikan pengambilan keputusan terkait visualisasi data DPT dengan berbagai pertimbangan menyangkut jumlah pemilih, jumlah TPS dan beberapa pertimbangan lainnya dengan menggunkan metode SOM. Meylindra Arini dan Rully A [5] melakukan penelitian tentang karakteristik pelanggan telepon kabel dengan SOM & K-MEANS u ntuk  klasifikasi  pelanggan Perusahaan Telekomunikasi menggunkan tool Matlab, SOM & K-MEANS , berbasis Dekstop . Penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode SOM dan K-means , dengan melakukannya terhadap data call detail record . Azzahra [6] melakukan penelitian tentang metode Fuzzy C-Means untuk pengelompokan calon siswa SMK Muhammadiyah 3 Yogyakarta. Data yang dikelompokkan pada penelitian ini berdasarkan 3 kelompok. Data tersebut dapat membantu calon siswa dalam memilih jurusan sesuai dengan cluster yang dipilih. Metode SOM adalah metode visualisasi data melalui penggunaan Self  Organizing Map Neural Networks. SOM memerlukan penentuan laju pembelajaran, fungsi pembelajaran, jumlah iterasi yang diinginkan dalam
proses pengelompokannya. Untuk memberikan hasil pengelompokan, metode Self  Organizing Map tidak memerlukan fungsi objektif seperti K-Means dan Fuzzy CMeans pada kondisi yang telah mencapai iterasi yang optimal, SOM akan terus berjalan sampai target iterasi yang ditentukan terpenuhi. Pengelompokan dengan metode SOM berdasarkan skill , bakat, dan minat calon siswa. Bedasarkan penelitian yang dahulu, penulis menggunakan metode SOM untuk menyelesaikan permasalahan penentuan jurusan bagi calon siswa baru. Pengelompokan ini dapat digunakan untuk mengetahui kelompok-kelompok calon siswa berpotensi dan akhirnya dapat diarahkan untuk mengambil jurusan berdasarkan potensi yang telah dimiliki.

## 2.  Dasar Teori
Teuvo Kohonen pada tahun 1990-an memperkenalkan Algoritma Self  Organizing Map (SOM) sebagai metode Jaringan Syaraf Tiruan. SOM merupakan salah satu Unsupervised  Artificial  Neural  Network ( Unsupervised ANN) di mana dalam proses pelatihan tidak memerlukan pengawasan.  Pengelompokan  data  sesuai  fitur-fitur  dari vektor input data input [7]. Pada jaringan SOM masing- masing neuron akan dibentuk berdasarkan nilai tertentu dalam suatu cluster . Pada proses cluster yang berjalan bobot vector paling cocok dengan pola masukan akan terpilih sebagai pemenang [4].
Berikut adalah langkah-langkah algoritma SOM [8]: 1)  Inisialisasi bobot input dan output 𝑤 𝑖𝑗 dengan nilai random 0-1, -  Menetapkan parameter learning rate ( ƞ ), -  Memilih salah satu input dari vektor input yang ada, 2)  Selama syarat kondisi berhenti bernilai false , kerjakan langkah 2-8
3)  Menghitung jarak ( 𝑑𝑗 ) antar vektor input dan output dengan rumus: D j w x i ij i ( ) ( ) = − ∑ 2 4)  Mencari nilai terkecil dari seluruh bobot ( 𝑑𝑗 ). Index dari bobot ( 𝑑𝑗 ) yang paling mirip disebut winning neuron , 5)  Memperbarui setiap bobot µ𝑖𝑗 dengan menggunakan rumus:
6) Memperbarui learning rate ( α),  dimana  0<α(t)<1 perbarui dengan rumus:
7)  Mengulangi langkah 6 sampai dengan langkah 7 hingga mencapai iterasi atau epoch maksimal. Kondisi pemberhentian 𝑤 𝑖𝑗 apabila 𝑤 𝑖𝑗 hanya berubah sedikit saja, berarti iterasi sudah mencapai konvergensi sehingga dapat dihentikan.

## 3. Metode
a.  Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini menyajikan hasil survei berupa kuisioner data penelitian. Responden dari kuisioner penelitian ini adalah oleh calon siswa yang akan masuk SMK. Penentuan responden secara random . Data yang digunakan berjumlah 9 data. Data sekunder penelitian diambil dari beberapa sumber yaitu: internet, buku, artikel, dll. Selanjutnya data dijadikan input algoritma SOM pada penelitian ini. Proses pengelompokan menggunakan metode SOM menggunakan simulasi di MS.Exel.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tabel 1. Kriteria Variabel/Kriteria Keterangan X 1 Skill X 2 Bakat X 3 Minat Tabel 2. Cluster Cluster Keterangan TAV/ P1 Teknik Audio Video TKJ/P2 Teknik Komputer Jaringan
TBSM/P3
Teknik Bisnis Sepeda Motor
Gambar 2. Proses Self Organizing Map
b.  Tahap Penelitian Tahap penelitian dimulai dengan menentukan identifikasi  masalah,  penentuan  variabel/kriteria, perhitungan SOM dengan Ms.Exel. Tahapan-tahapan yang dilakukan merupakan tahapan yang urut dari awal hingga akhir terdapat pada gambar 1.
Pada tahap identifikasi masalah, masalah yang terjadi di masyarakat menjadi latar belakang adanya perhitungan tersebut. Penentuan variabel/kriteria pada tahap ini, variabel inputan dari data yang ada merupakan hal yang harus diketahui lebih jelas sebelum proses pengelompokan dilakukan. Di tahap perhitungan data inputan yang telah ditentukan akan diproses sehingga mendapatkan hasil berupa data cluster sesuai cluster yang ada dan iterasi yang telah ditentukan.
Tabel 3. Uji validitas kriteria skill NAMA KRITERIA 1 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 rxy 0,78 0,47 0,71 0,75 0,69 0,76 0,88 0,88 0,40 t-hitung 2,20 1,33 2,02 2,11 1,95 2,16 2,50 2,50 1,13 t-tabel 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 signifikasi validitas valid valid valid Valid valid valid valid valid valid Tabel 4. Uji validitas kriteria bakat NAMA KRITERIA 2 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 rxy 0,53 0,38 0,72 0,49 0,59 0,80 0,70 0,72 0,59 t-hitung 1,49 1,07 2,04 1,37 1,67 2,25 1,98 2,05 1,67 t-tabel 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 signifikasi validitas valid valid valid valid valid valid valid valid valid Tabel 5. Uji validitas kriteria minat NAMA KRITERIA 3 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 rxy 0,33 0,67 0,40 0,61 0,32 0,59 0,53 0,59 0,90 t-hitung 0,94 1,90 1,13 1,71 0,90 1,67 1,49 1,66 2,54 t-tabel 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,6 3 0,63 0,63 0,63 signifikasi validitas valid valid valid Valid valid valid valid valid valid Table 6. Nilai alpha cronbach’s Kriteria Alpha Cronbach’s Keterangan Skill 0.61 Reliabel Bakat 0.78 Reliabel Minat 0.65 Reliabel Tabel 7. Tabel hasil kuisioner Data Parameter Skill Bakat Minat 1 42 40 39
2 41 35 29
3 54 26 30
4 37 39 37
5 34 30 32
6 54 25 26
7 35 32 35
8 32 59 22 9 27 59 23 c.  Menentukan Kriteria
Hasil penelitian yang diharapkan adalah pengelompokan jurusan menggunakan metode Self Organizing Map (SOM). Berdasarkan 3 jenis kriteria utama yaitu kemampuan skill , bakat, dan minat yang dipakai, dapat dilihat pada Tabel 1. Tiga variabel yang ada X 1 merupakan skill yang dimiliki calon siswa, X 2 merupakan bakat, dan X 3 yang merupakan minat yang dimiliki. Kemudian ada beberapa cluster yang diinginkan yaitu pada Tabel 2.
Tiga cluster yang ada, yaitu: TAV adalah Teknik Audio Video, TKJ adalah Teknik Komputer Jaringan, dan TBSM adalah Teknik Bisinis Sepeda Motor.
d.  Proses Self  Organizing Map Gambar 2, merupakan data yang telah dimasukkan kemudian diproses. Proses yang ada pada program merupakan implementasi dari metode Self  organizing Map (SOM) dengan mengelompokan data/klastering.
Tabel 8. Data yang sudah dinormalisasi Data Parameter P1 P2 P3 1 0.625 0.563 0.531 2 0.594 0.406 0.219 3 1.000 0.125 0.250 4 0.499 0.531 0.469 5 0.375 0.250 0.313 6 1.000 0.094 0.125 7 0.406 0.313 0.406 8 0.313 1.156 0.000 9 0.156 1.156 0.091 Tabel 9. Tabel jarak Iterasi 1( data 1) D (Jarak Neuron) D1 D2 D3 0.311 0.214 0.102 0.751 0.142 0.11 1.418 0.190 0.231 0.334 0.371 0.056 0.785 0.371 0.096 1.641 0.248 0.430 0.606 0.418 0.005 0.821 1.449 0.848 0.145 1.677 0.883

## 4.  Hasil dan Pembahasan
Perhitungan Self  Organizing Map ( SOM) yang dilakukan pada Ms.Exel 2016 telah dilakukan. Hasil dari perhitungan tersebut ditampilkan pada Tabel 4-6.

## a.  Hasil Uji Validitas dan Rehabilitas
1) Uji Validitas Uji validitas dilakukan untuk memastikan seberapa baik suatu instrumen untuk mengukur konsep yang seharusnya diukur. Penelitian dikatakan valid apabila adanya kesamaan antara data yang telah terkumpul dengan data yang diteliti [9]. Rumus yang digunakan adalah Product Moment dari Karl Pearson, persamaan 1.
(1)
a.  Kriteria Skill
Validitas merupakan ketepatan alat ukur untuk yang dilakukan untuk mendapatkan data. Suatu kriteria dikatakan valid apabila kriteria tersebut mampu mencapai pengukuran yang amat tepat. Suatu kriteria dikatakan valid apabila p value ≤ tarif  signifikasi (α) 0,05. Hasil validasi terdapat pada Tabel 3.
b.  Kriteria Bakat Hasil dari uji validitas kriteria bakat dapat dilihat pada Tabel 4. Berdasarkan Tabel 4, korelasi butir instrumen valid jika nilai korelasinya lebih besar dari t-tabel. Dari tabel di atas didapat rxy pada
B1 1,49 lebih besar dr t-tabel 0,63 maka dapat dikatakan instrumen valid.
c.  Kriteria Minat Hasil uji validitas kriteria minat disajikan pada tabel 5. Berdasarkan Tabel 5, diperoleh hasil rxy =0.33. Jika t-hitung >t tabel dengan nilai 0,63 maka dapat disimpulkan bahwa kualitas variabel minat merupakan konstruksi ( construct ) yang valid untuk variabel pengelompokan jurusan.
2) Rehabilitas Rehabilitas berhubungan dengan hasil ketetapan pengukuran. Kuisioner dapat dikatakan reabel apabila memberikan data relatif  (sama) pada saat dilakukan pengukuran kembali. Uji reabilitas dilakukan dengan rumus croncbach, persamaan 2.
(2)
Hasil uji reabilitas dapat diketahui dengan nilai alpha cronbach’s disajikan dalam Tabel 6. Hasil uji reabilitas menunjukkan skill dengan nilai 0,61, bakat dengan nilai 0,78 dan minat dengan nilai 0,65. Karena nilai aplha cronbach’s masing masing kriteria memiliki nilai yang >0.
b.  Data Kuisioner Berdasarkan form kuisioner yang telah dibagikan kepada calon siswa, dapat diperoleh skor dari masing- masing kriteria calon siswa. Hasilnya terdapat pada tabel 7.
Tabel 10.  Tabel update bobot Iterasi 1 (data 1-9) Data Update bobot 1 0.390 0.934 0.875 0.940 0.553 0.193 0.715 0.473 0.521 2 0.390 0.934 0.875 0.940 0.553 0.193 0.642 0.433 0.340 3 0.390 0.934 0.875 0.976 0.296 0.227 0.642 0.433 0.340 4 0.390 0.934 0.875 0.976 0.296 0.227 0.538 0.492 0.417 5 0.390 0.934 0.875 0.976 0.296 0.227 0.440 0.347 0.355 6 0.390 0.934 0.875 0.990 0.175 0.166 0.440 0.347 0.355 7 0.390 0.934 0.875 0.990 0.175 0.166 0.420 0.326 0.385 8 0.344 1.067 0.350 0.990 0.175 0.166 0.420 0.326 0.385 9 0.231 1.121 0.159 0.990 0.175 0.166 0.420 0.326 0.385 Data skill , bakat, dan minat yang disajikan merupakan penjumlahan skor dari masing–masing kriteria pada tiap- tiap data. Kriteria skor yang dipakai untuk masing masing data calon siswa. seperti di bawah ini:
5  = Sangat Tidak Mampu
4  = Tidak Mampu 3  = Cukup Mampu
2  =  Mampu
1  =  Sangat Mampu

## c.  Perhitungan SOM
Dari 9 data hasil kuisioner akan dilakukan clustering . Untuk mempermudah proses perhitungan dilakukan normalisasi. Data yang telah dinormalisasi dapat dilihat dalam Tabel 8.
- Jumlah data (n) = 9 - Jumlah variabel input (m) =3
- Jumlah cluster yang diinginkan (k) =3 - Learning rate (α) = 0.6
1.  Inisialisasi bobot Inisialisasi bobot, dengan ukuran matrik dimensi 3x3 secara acak digunakan bobot awal sebagai berikut: Bobot_Input W:
2.  Menghitung jarak ( 𝑑𝑗 ) antar vektor input dan output dengan neuron output dengan rumus:
D j w x i ij i ( ) ( ) = − ∑ 2 (3)
Perhitungan jarak, Tabel 9, berhasil menghitung jarak terkecil, yaitu jarak terkecil adalah neuron ke-1, maka neuron 1 diperbarui bobotnya.
3.  Memperbarui setiap bobot µ 𝑖𝑗 dengan menggunakan rumus:
Wij (baru)=Wij (lama)+α(Xi-Wij(lama ) (4)
Bobot diperbarui berdasarkan jarak terkecil dari perhitungan jarak pada Tabel 9. Dari perhitungan bobot di atas didapatkan bobot baru setelah diperbarui, Tabel 10.
Setelah bobot baru diperbarui, kemudian lanjutkan langkah yang sama untuk semua data yang ada, dan lanjutnya iterasi sampai epoch maksimal. Selisih antara 𝑤 𝑖𝑗 saat itu dengan 𝑤 𝑖𝑗 pada iterasi sebelumnya merupakan kodisi penghentian iterasi. Hasil iterasi terakhir dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Tabel perbaikan bobot neuron di iterasi terakhir Data Update Bobot 1 0.226 1.139 0.105 0.995 0.140 0.171 0.477 0.392 0.404 2 0.226 1.139 0.105 0.995 0.140 0.171 0.494 0.394 0.377 3 0.226 1.139 0.105 0.996 0.138 0.183 0.494 0.394 0.377 4 0.226 1.139 0.105 0.996 0.138 0.183 0.495 0.415 0.390 5 0.226 1.139 0.105 0.996 0.138 0.183 0.477 0.390 0.379 6 0.226 1.139 0.105 0.997 0.131 0.174 0.477 0.390 0.379 7 0.226 1.139 0.105 0.997 0.131 0.174 0.466 0.378 0.383 8 0.239 1.141 0.089 0.997 0.131 0.174 0.466 0.378 0.383 9 0.226 1.143 0.090 0.997 0.131 0.174 0.466 0.378 0.383
Gambar 3. Ekstraksi ciri pada 3 Cluster Tabel 12. Tabel hasil setelah epoch iterasi terakhir
Data Parameter P1 P2 P3 Cluster 1 0.625 0.563 0.531 3 2 0.594 0.406 0.219 3 3 1.000 0.125 0.250 2 4 0.499 0.531 0.469 3 5 0.375 0.250 0.313 3 6 1.000 0.094 0.125 2 7 0.406 0.313 0.406 3 8 0.313 1.156 0.000 1 9 0.156 1.156 0.091 1
Perbaikan bobot dalam Tabel 11 merupakan bobot neuron di iterasi terakhir. Hasil iterasi pada bobot map tidak terjadi perubahan atau epoch maksimal, dengan demikian iterasi sudah sesuai dengan target konvergensi sehingga dapat dihentikan.
c.  Ektraksi Ciri Pada ekstraksi ciri dengan 3 cluster hasil terbaik ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3 menunjukkan ekstraksi ciri pada TAV yaitu 2 titik diatas berwarna merah yang merupakan data yang mendekati cluster 1, kemudian TKJ 2 titk di bawah kiri berwarna merah yang merupakan data yang mendekati cluster 2, dan TBSM 5 titik berwarna merah yang masing- masing merupakan ekstraksi ciri dari 3 cluster . Pengelompokan ini terdapat tiga kelas yaitu c1,c2,c3, sehingga clustering ini menggunakan ukuran cluster sebanyak tiga. Banyaknya anggota masing-masing cluster dengan ukuran cluster 3 disajikan pada Tabel 12. Pada dasarnya pengelompokan jurusan dapat dikelompokkan setelah ada data. Clustering dilakukan untuk membantu menyederhanakan penentuan/pengelompokan data calon siswa sesuai dengan skill , bakat, minat calon siswa. Hasil dari pengelompokan dapat membantu kebingungan calon siswa karna merasa tidak mempunyai bakat dan tidak pintar dalam beberapa materi pelajaran.

## 5. Kesimpulan
Dapat diambil kesimpulan bahwa pengelompokan menggunakan Self  Organizing Map (SOM) dapat membantu calon siswa mengambil keputusan bedasarkan perhitungan skill , bakat, serta minat yang dimiliki siswa. Pengelompokan perlu dilakukan agar dapat membantu menentukan jurusan pada SMK yang diminati. Hasil dari perhitungan berupa cluster atau hasil pengelompokan sebagai rekomendasi pada calon siswa yang sesuai dengan kemapuan skill , bakat, dan minat yang dimiliki. Nilai terkecil dari 3 cluster yang dihitung akan masuk sesuai jurusan yang sudah ditentukan, berdasarkan hasil penelitian yang sudah dicapai pada hasil epoch iterasi terakhir. Untuk penelitian
selanjutnya dapat dilakukan perbandingan dengan metode lain.

## 6. Daftar Pustaka
[1] P. D. Ariani, E. M. Kusuma, D. K. Basuki, K. P. Keputih, and S., “ Sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan di SMK menggunakan Neuro Fuzzy” , http://digilib.its.ac.id/public/ITS- Undergraduate-14627 -paperpdf.pdf [2] E. Prasetyo, “ Data Mining, Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab ”,: Andi Offset, Yogyakarta, 2014. [3] U. Syaripudin, I. Badruzaman, E. Yani, and M.
Ramdhani, “ Studi komparatif  penerapan Metode Hierarchical, K-Means dan Self  Organizing Maps (SOM) clustering pada basis data ”, Jurnal ISTEK.
Vol. VII, No. 1, pp. 132–149, 2013. [4] 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. 01, pp. 48–57, 2014.
[5]  A. Meylindra, dan A. Rully, “ K-Means Untuk Klasifikasi  Pelanggan  Perusahaan ,” Prosiding
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, ITS Surabaya, September, 2014. [6] R. R. Az-Zahra, R. Umar, and A. Fadlil, “ Fuzzy C-Means Method For Clustering The New Student Candidate At SMK Muhammadiyah 3 Yogyakarta ,” Kinetik , vol. 3, no. 4, 2018. [7] S. L. Shieh and I. E. Liao, “ A new approach for data clustering and visualization using self-organizing maps ,” Expert Syst. Appl. , vol. 39, no. 15, pp. 11924– 11933, 2012. [8] S. J. Jek, Jaringan Saraf  Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[9] Sugiyono, “ Metode Penelitian Kuantitatif  Kualitatif  “,
Alfabeta, Bandung, 2011.