## PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING KHONEN-SOM DENGAN VALIDASI DAVIES BOULDIN INDEX PADA PENGELOMPOKAN POTENSI UDANG DI INDONESIA
PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING KHONEN-SOM DENGAN VALIDASI DAVIES BOULDIN INDEX PADA PENGELOMPOKAN POTENSI UDANG DI INDONESIA
Syarifuddin Kapita 1 , Abdul Mubarak 2 , Saiful Do. Abdullah 3 , Muhammad Fhadli 3 1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Khairun Ternate Email: syarifuddin.kapita@unkhair.ac.id

## Abstrak
Indonesia  sebagai  negara  maritim  meghasilkan  banyak  komoditas  ekspor dari  bidang  kelautan  yang  salah  satunya  adalah  udang,  dibandingkan  dengan negara  lain  di  kawasan  ASEAN.  Komoditas  udang  merupakan  salah  satu komoditas  unggulan  Indonesia  yang  paling  diminati  karena  memiliki  kandungan gizi yang tinggi, nilai ekonomi tinggi dan mempunyai peluang pasar baik di dalam maupun di luar negeri. Terdapat berbagai jenis udang yang dihasilkan di perairan Indonesia. Udang yang banyak diproduksi untuk diekspor umumnya adalah udang vannamei dan udang windu. Penelitian ini mengklusterkan potensi produksi udang di  Indonesia,  dengan  metode  yang  diterapkan  adalah  metode  Kohonen  SOM tujuannya untuk mengetahui potensi perikanan khususnya komoditas udang yang dibagi  per  provinsi.  Hasil  Penelitian  menunjukan  bahwa  clustering  berada  Pada iterasi ke-13 untuk 2 klaster dengan learning rate 0.773678, Iterasi Ke-11 Untuk 3 klaster  dengan  learning  rate  0.0004394531,  dan  Iterasi  ke-9  untuk  4  klaster dengan learning rate 0.001757813, klaster terbaik yaitu 4 kluster dengan Validasi Davies Bouldin Index terkecil 0.7362143.
Kata  Kunci: Clustering,  Kohonen  SOM,  Davies  Bouldin  Index,  Kelautan, Udang.

## Abstract
Indonesia  as  a  maritime  country  produces  many  export  commodities  from the  marine  sector,  one  of  which  is  shrimp,  compared  to  other  countries  in  the ASEAN region. Shrimp commodity is one of Indonesia's leading commodities and is  most in  demand because it has  high  nutritional  content, high  economic value, and  market  opportunities  both  at  home  and  abroad.  There  are  various  types  of shrimp  produced  in  Indonesian  waters.  Shrimp  that  are  mostly  produced  for
export are vannamei shrimp and tiger prawns. This study clusters the potential for shrimp  production  in  Indonesia,  with  the  method  applied  is  the  Kohonen  SOM method  which  aims  to  determine  the  potential  of  fisheries,  especially  shrimp commodities which are divided by province. The results show that clustering is in the  13th  iteration  for  2  clusters  with  a  learning  rate  of  0.773678,  the  11th iteration for 3 clusters with a learning rate of 0.0004394531, and the 9th iteration for  4  clusters  with  a  learning  rate  of  0.001757813,  the  best  cluster  is  4  clusters with The smallest validation of Davies Bouldin Index is 0.7362143.
Keywords:  Clustering,  Kohonen  SOM,  Davies  Bouldin  Index,  Marine,
Shrimp.

## PENDAHULUAN
Indonesia  dianugrahi  laut  yang begitu  luas  dengan  berbagai  sumber daya ikan didalamya. Indoneisa adalah negara  kepulauan  terbesar  di  dunia karena  memiliki  luas  laut  dan  jumlah pulau yang besar.
Berdasarkan data dari Badan Pusar statistik megenai volume ekspor udang
Indonesia, bahwa dari waktu  ke waktu ekspor udang Indonesia terus mengalami peningkatan secara
singnifikan.  Hal  ini  dapat  dibuktikan dengan data ekspor undan dalam kurun waktu  2010  sampai  2014  yaitu  pada tahun  2012  mencapai  122.898,8  ton, pada  tahun  2013  mencapai  126.986,9 ton dan kmudian pada pada tahun 2014 naik menjadi 148.519,5 ton.
Indonesia  sebagai  negara  maritim meghasilkan  banyak  komoditas  ekspor dari  bidang  kelautan  yang  salah satunya  adalah  udang,  dibandingkan dengan  negara  lain  di kawasan ASEAN,  Indonesia  memiliki  potensi pengembangan  udang  yang  cukup signifikan  dengan  potensi  efektif  untu buddaya  udang  sekitar  773.000  ha,
sehingga  menyebabkan  udang  juga menjadi  komoditas  yang  strategis guna menopang perekonomian nasional  lewat  penciptaan  devisa negara.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari pencapaian  nilai  ekspor  udang nasional  mencapai  US$  1,39  miliar pada tahun 2015 [1].
Meskipun udang dari Indonesia menjadi  salah  satu  produsen  utama di  kawasan  ASEAN,  namun  pada kenyataanya  potensi  setiap  provinsi belum  terjabarkan  secara  rinci, sehingga  perlu  dikaji  lebih  jauh terkait  dengan  produksi  udang setiap  provinsi  di  Indonesia.  Dalam melalukan  proses  pemetaan  potensi udang  di  Indonesia  dibutuhkan metode  atau  cara  yang  dapat memetakan  potensi  setiap  provinsi yaitu  dengan  menerapkan  metode clustering .
Penerapan clustering telah dilakukan  juga  di  berbagai  bidang misalnya  [2]  melakukan  clustering dampak  gempa  bumi  di  Indonesia Menggunakan Kohonen SOM. Sedangkan  dalam  bidang  perikanan
pernah  dilakukan  oleh  [3]  dimana obyek  di  klaster  adalah  berbagai macam  komoditas  ikan  pada  semua provinsi.  Sedangkan  dalam  penelitian ini  akan  dilakukan  klaster  berdasarkan provinsi  di  Indonesia  dengan  potensi komuditas  perikanan  yang  di  klaster adalah  udang  dan  metode  Clustering atau  pengelompokkan  yang  diterapkan adalah  Kohonen  SOM  selanjutnya dilakukan proses  validasi  yaitu davies- bouldin index.

## LANDASAN TEORI
Kohonen  Self  Organizing  Map  (K-

## SOM)
Jaringan  Kohonen  pertama  kali
diperkenalkan oleh Prof. Teuvo
Kohonen  pada  tahun  1982  seorang ilmuan  Finlandia.  Jaringan  Kohonen merupakan  jaringan  syaraf  tiruan  yang sesuai dengan data clustering.  Jaringan K-SOM  terdiri  dari  lapisan  input,  dan lapisan  Output  yang  disebut  dengan lapisan pemenang. [4]
Arsitektur K-SOM terdiri dari satu lapisan  input  dan  satu  lapisan  Output. Setiap unit pada lapisan input dihubungkan  dengan  semua  unit  di lapisan  Output  dengan  suatu  bobot keterhubungan 𝑤 𝑖𝑗 seperti pada
Gambar 2.3 berikut:
Gambar  1.  Struktur  JST  Kohonen- SOM
Berikut  merupakan  Algoritma jaringan  Syaraf  Tiruan  Kohonen
SOM:
1. Inisialilasi awal bobot 𝑤 𝑖𝑗 ,
Learining Rate (α), Radius R.
2. Selagi  kondisi  bernilai  salah lakukan tahap 2 sampai tahp 8.
3. Untuk  setiap  vektor 𝑥 𝑖 lakukan tahap 3 sampai tahap 5
4. Hitung jarak Euclidean
𝐷(𝑗) = ∑(𝑤 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑖
Untuk setiap j = 1,2,3 …, m
5. Jarak 𝐷(𝑗) yang  terdekat  dengan nilai  minimum  dipilih  sebagai jarak pemenang.
6. Hitunglah  semua  nilai 𝑤 𝑖𝑗 yang terbaru dan nilai 𝐷(𝑗) seprti pada
rumus berikut : 𝑤 𝑖𝑗 (𝑛𝑒𝑤) = 𝑤 𝑖𝑗 (𝑜𝑙𝑑) + 𝛼[𝑥 𝑖
− 𝑤 𝑖𝑗 (𝑜𝑙𝑑)] Update nilai Learining Rate 𝛼 (baru)=0,5 𝛼 (lama)
7. Reduksi  radius  dari  fungsi  tetangga pada waktu tertentu (epoch).
8. Tentukan  kondisi  berhenti  dengan melihat  selisih 𝑤 𝑖𝑗 saat  itu  dengan 𝑤 𝑖𝑗 pada iterasi sebelumnya [5].

## Analisis Clustering
Clustring adalah  metode  yang terlibat dengan memisahkan objek dari kumpulan  informasi  menjadi  beberapa tandan homogen. Alasan mendasar dari klaster  adalah  untuk  mengelompokkan berbagai  informasi/objek  ke  dalam Klaster  (grup)  sehingga  setiap  klaster akan memuat informasi sebanyak yang diharapkan.  Clustering  mencoba  untuk menempatkan  objek  yang  sebanding atau  tersebar  kuat  dalam  satu  tandan dan membuat jarak antar tandan cukup jauh.  Ini  menyiratkan  bahwa  artikel dalam  satu  kelompok  pada  dasarnya sama  satu  sama  lain  dan  unik  dalam kaitannya  dengan  objek  dalam  tandan yang berbeda.
Secara umum, teknik pengklastran dapat  dibagi  kedalam  empat  kategiri yaitu metode partitioning yaitu metode pengklasteran melalui pencarian klaster yang  terpisah  secara  langsung  dan merelokasi  titik  data  secara  iterative untuk  memperbaiki  kualitas  klaster dari  solusi  awal.  Metode  hirarkis membentuk  klaster  bertahap  dengan menggambungkan  klaster  yang  kecil menjadi  kluster  yang  sangant  besar. Metode density-based yaitu  metode identifikasi klaster dengan
meghubungkan  daerah-daerah  yang
memiliki  titik  data  yang  lumayan banyak.  Sedangkan  metode grid- based membagi  ruang  data  menjadi sejumlah sel dimana nantiya menjai struktur  grid  yang  cukup  padat untuk membuat suatu klaster [6].

## Validasi Clustering
Validasi  klaster  ialah  prosedur yang  mengevaluasi  hasil  analisis klaster secara kuantitatif dan objektif. Indeks Davies-Bouldin merupakan salah satu metode validasi klaster untuk memaksimalkan  jarak inter- klaster diantara  klaster 𝐶 𝑖 dan 𝐶 𝑗 dan  pada waktu  yang  sama  mencoba  untuk meminimalkan  jarak  antara  titik dalam  sebuah  klaster.  Jarak intra- klaster 𝑆 𝑐 (𝑄 𝑘 ) dalam  klaster 𝑄 𝑘 adalah
𝑆 𝑐 (𝑄 𝑘 ) = ∑ ‖𝑋 𝑖 − 𝐶 𝑘 ‖ 𝑖 𝑁 𝑘 dengan 𝑁 𝑘 adalah  banyaknya  titik yang termasuk dalam klaster 𝑄 𝑘 dan 𝐶 𝑘 adalah centroid dari  klaster 𝑄 𝑘 . Jarak intra- klaster didefinisikan sebagai
𝑑 𝑘𝑙 = ‖𝐶 𝑘 − 𝐶 𝑙 ‖
Dengan 𝐶 𝑘 dan 𝐶 𝑙 adalah centroid klaster 𝑘 dan 𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 l .  dilain
pihak, indeks Davies-Blouldin didefinisikan sebagai 𝐷𝐵(𝑛𝑐)
= 1 𝑛 ∑ 𝑚𝑎𝑥 { (𝑆 𝑐 (𝑄 𝑘 ) + 𝑆 𝑐 (𝑄 𝑙 ) 𝑑 𝑘𝑙 (𝑄 𝑘 , 𝑄 𝑙 ) } 𝑛𝑐 𝑘=1 𝑘≠𝑙
Dengan 𝑛𝑐 adalah  banyaknya klaster,  skema clustering yang  optimal
menurut  Index  Davies-Bouldin  adalah yang
memiliki Davies-Bouldin minimal data [7].

## Udang di Indonesia
Komoditas  udang merupakan salah satu  komoditas  unggulan  Indonesia yang  paling  diminati  karena  memiliki kandungan  gizi  yang  tinggi,  nilai ekonomi tinggi dan mempunyai peluang pasar baik di dalam maupun di luar  negeri.  Terdapat  berbagai  jenis udang  yang  dihasilkan  di  perairan Indonesia. Udang yang banyak
diproduksi  untuk  diekspor  umumnya adalah  udang vannamei dan  udang windu.  Kedua  jenis  udang  tersebut diproduksi  melalui  budidaya  tambak udang yang tersebar di beberapa daerah di  Indonesia  seperti  Jawa  Barat,  Jawa Timur,
Jawa Tengah,
Banten, Lampung,  Kalimantan  Timur,  NTB, Riau,  Aceh  dan  Sulawesi  Selatan. Komoditas  udang  berperan  dalam peningkatan subsektor perikanan, karena  mempunyai  kontribusi  60 persen dari total nilai ekspor subsektor perikanan.  Pemerintah  menempatkan komoditas  udang  sebagai  salah  satu dari enam komoditas primadona ekspor Indonesia  dan  salah  satu  komoditas dalam  revitalisasi  perikanan.  Produksi udang selama tahun 2009-2014
mengalami  peningkatan  dengan  nilai rata-rata  8,42  persen  atau  67.514  ton per  tahun.  Perkembangan  produksi
udang  Indonesia  tahun  2009-2014 dapat  dilihat  pada  tabel  1  berikut: [8].
Tabel  1.  Perkembangan  produksi udang Indonesia tahun 2009-2014 Tahun Produksi udang (Ton) Pertumbuhan 2009 574.931 - 2010 608.298 5,49 2011 661.003 7,97 2012 678.735 2,61 2013 897.298 24,39 2014 912.502 1,67 Rata- rata 67.514 8,42

## METODE PENELITIAN Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitan  ini  berupa data yang didapatkan dari
kementerian kelautan dan perikanan yaitu data produksi dan jenis udang. Data  ini  bersifat  skunder  karena data tersebut tidak diperoleh peneliti secara  langsung.  Ada  3  jenis  udang yang  dipilih  sebagai  kriteria  dalam melakukan  clustering  yaitu  udang windu,  udang  vaname  dan  udang lainnya.

## Implementasi Algoritma Kohonen SOM
Data yang diperoleh dari kementerian kelautan dan perikanan selanjutnya  dinormalisasi  antara  0 sampai 1. Selanjutnya implementasi kedalam  Algoritma  Kohonen  SOM. Dan  implementasi  terakhir  yaitu melakukan  validasi  klaster  untuk menentukan kelompok yang terbaik,
validasi  yang  digunakan  yaitu  davies- bouldin index.

## Alat dan Bahan Penelitian
Alat dan bahan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu: Seperangkat Komputer
2. Progam Pendukung
3. Microsoft Office
4. Hasil Data yang dianalisis
5. Alat Tulis Diagram Alir Diagram alir yang menggambarkan tahap
penelitian sesuai  dengan  uraian  diatas  adalah sebagai berikut:
Gambar 2 Diagram Alir Penelitian

## PERANCANGAN SISTEM Data Set
Data  set  yang  diperoleh  yaitu  data produksi  udang  tahun  2013  dalam jurnal  [9].  Ada  3  jenis  udang  yang dipilih sebagai kriteria dalam melakukan  clustering  yaitu  udang windu, udang vaname  dan udang yang
lain.  Berikut  data  udang  yang disajikan dalam Tabel. 2 Tabel 2. Data udang yang tersebar di masing-masing provinsi

## Proses Clustering
Sesuai  dengan  algoritma  atau langkah-langkah  Kohonen  SOM bahwa  tahap  awal  menentukan inisialisasi  bobot  dan  menentukan normalisasi  data.  Inisialisasi  bobot dan  normalisasi  data  tujuannya untuk  menentukan  jumlah  klaster yang  akan  terbentuk  dari  rumus jarak Euclidean .    Hasil  normalisasi data ditunjukan pada Tabel 3
Tabel 3. Normalisasi Data
Berdasarkan  hasil  normalisasi  data pada  Tabel  3  masing-masing  3  jenis udang sebagai atribut dari 33 Provinsi, kemudian  ditentukan  hasil  klaster . Berikut perhitungan dengan Alogaritma Kohonen-SOM :
Learning  Rate ( 𝛼 )  yaitu  0,9  kemudian tentukan  Jarak Euclidean dengan aturan 𝐷(𝑗) = ∑ (𝑤 𝑖𝑗 − 𝑥 𝑖 ) 2 𝑖 untuk setiap  indeks 𝑖 = 1,2,3, … 𝑛 dan 𝑗 = 1,2, … . 𝑚 atau  dengan  rumus 𝐷(𝑗) = ‖𝑤 − 𝑥‖ 2 sehingga diperoleh :
Pengujian dengan 2 klaster
𝐷(1) = ‖𝑤 1 − 𝑥 1 ‖ 2 = 1.3034 𝐷(2) = ‖𝑤 2 − 𝑥 1 ‖ 2 = 0.1358 Karena  minimum  jarak Euclidean pada  saat 𝑗 = 0.1358 maka  bobot yang  diperbaharui  adalah  bobot pada baris kedua dengan rumus
𝑤 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + 𝛼[𝑥 𝑖 − 𝑤 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎)] Sehingga  bobot  yang  diperbaharui merupaka bobot baru yang digunakan pada Pengujian selanjutnya. Setelah melakukan perubahan bobot langkah berikutnya update Learning Rate ( 𝛼 ).
𝛼(𝑏𝑎𝑟𝑢) = 0,5  × 0.9 = 0.45
Proses iterasi akan berlanjut sampai selisih  bobot  yang  di  peroleh semakin  kecil  atau  bisa  dilihat  dari nilai MSE yang di peroleh.

## Proses Validasi Clustering
Menghitung  Davies-Bouldin  Indeks (DBI)
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑀 ∑ max (𝑅 𝑗,𝑘 𝑚 𝑗=1 )
Hasil Pengujian yang Optimal dari 2 klaster menurut Davies-Bouldin
Indeks sebagai berikut : Tabel 4. Tabel  Davies-Bouldin Indeks Klaster Rasio Maksimum DBI 1 0.7737 0.7737 2 0.7737

## IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Pengujian dengan 2 Klaster
Hasil  pengujian  dengan  iterasi  2 klaster  berhenti  pada  iterasi  ke-13 dengan jarak yang diperoleh data 𝑥 1 𝐷(1) = ‖𝑤 1 − 𝑥 1 ‖ 2 = 1.3034 𝐷(2) = ‖𝑤 2 − 𝑥 1 ‖ 2 = 0.1358
Sampai data 𝑥 33 𝐷(1) = ‖𝑤 1 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.9301 𝐷(2) = ‖𝑤 2 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.0229 Dengan learning rate ( 𝛼 ) = 0.0001098633 dan MSE = 0.0000000003682099 Sedangkan untuk provinsi yang dibagi berdasarkan hasil clustering kohonen  SOM  adalah sebagai berikut :
Klaster  1  :  (Jawa  Tengah,  Jawa  Barat, Jawa Timur, Kalimantan Timur, Sulawesi Selatan) Klaster  2  :  (Aceh,  Sumatra  Utara, Sumatra  Barat,  Riau,  Kepualauan  Riau, Jambi, Sumatra Selatan, Bangka Belitung,  Bengkulu,  Lampung,  D.I. Yogyakarta,  Banten,  DKI  Jakarta,  Bali, NTB, NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi  Utara,  Gorontalo,  Sulawesi Tengah, Sulawesi Barat, Sulawesi Tenggara, Maluku, Maluku Utara,
Papua, Papua Barat)

## Pengujian dengan 3 Klaster
Hasil  pengujian  dengan  iterasi  3 klaster  berhenti  pada  iterasi  ke-11 dengan jarak yang diperoleh data 𝑥 1 𝐷(1) = ‖𝑤 1 − 𝑥 1 ‖ 2 = 1.2764
𝐷(2) = ‖𝑤 2 − 𝑥 1 ‖ 2 = 1.1751
𝐷(3) = ‖𝑤 2 − 𝑥 1 ‖ 2 = 0.8402
Sampiai data 𝑥 2
𝐷(1) = ‖𝑤 1 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.0229 𝐷(2) = ‖𝑤 2 − 𝑥 33 ‖ 2 = 2.0976
𝐷(3) = ‖𝑤 2 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.5674 Dengan learning rate ( 𝛼 ) = 0.0004394531 dan MSE = 0.000000005891777
Sedangkan  untuk  provinsi  yang dibagi  berdasarkan  hasil clustering kohonen  SOM  adalah  sebagai berikut :
Klaster  1  :  (Aceh,  Sumatra  Utara, Sumatra  Barat,  Riau,  Kepulauan Riau,  Jambi,  Sumatra  Selatan, Bangka belitung,
Bengkulu, Lampung,  D.I. Yogyakarta, Banten, DKI  Jakarta,  Bali,  NTB,  NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi Utara, Gorontalo, Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Barat, Sulawesi tenggara, Maluku, Maluku Utara, Papua, Papua Barat) Klaster  2  :  (Jawa  Tengah  dan  Jawa Barat) Klaster 3 : (Jawa Timur, Kalimantan Timur, Sulawesi Selatan)

## Pengujina dengan 4 Klaster
Pengujian  dengan  iterasi  4 klaster  berhenti  pada  iterasi  ke-9 dengan jarak yang diperoleh data 𝑥 1 𝐷(1) = ‖𝑤 1 − 𝑥 1 ‖ 2 = 0.6256 𝐷(2) = ‖𝑤 2 − 𝑥 1 ‖ 2 = 0.0103 𝐷(3) = ‖𝑤 1 − 𝑥 1 ‖ 2 = 0.6256 𝐷(4) = ‖𝑤 2 − 𝑥 1 ‖ 2 = 0.0103
Sampai 𝑥 33 𝐷(1) = ‖𝑤 1 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.6256
𝐷(2) = ‖𝑤 2 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.0103 𝐷(3) = ‖𝑤 1 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.6256 𝐷(4) = ‖𝑤 2 − 𝑥 33 ‖ 2 = 0.0103 Dengan learning rate ( 𝛼 ) = 0.001757813 dan MSE = 0.000000004894108 Sedangkan  untuk  provinsi  yang  dibagi berdasarkan  hasil clustering kohonen SOM adalah sebagai berikut : Klaster 1 : (Aceh, Sumatra Barat, Riau, Kepulauan Riau,  Jambi,  Bangka, Belitung,  Bengkulu,  D.I.  Yogyakarta,
Banten,  DKI  Jakarta,  Bali,  NTT, Kalimantan Timur, Kalimantan
Selatan,  Sulawesi  Utara,  Gorontalo,
West Sulawesi, Maluku Maluku Utara,
Papua, Papua Barat)
Klaster  2  :  (Jawa  Tengah,  Jawa  Barat,
Kalimantan Timur dan Sulawesi
Selatan)
Klaster  3  :  (Sumatra  Utara,  Sulawesi Tengah, dan Sulawesi Tenggara) Klaster 4 : (Sumatra Selatan, Lampung, Jawa  Timur,  NTB,  dan  Kalimantan Barat)
Selanjutnya
melakukan validasi
klaster,  seperti  pada  pengujian  dengan 2 klaster sebelumnya. Berikut tabel 5.1 validasi  2  klaster,  3  klaster  dan  4 klaster.
Tabel 5. Ukuran Huruf Bentuk Klaster DBI DBI Minimum 2 0.773678 0.7362143 3 0.8548749 4 0.7362143 KESIMPULAN Berdasarkan uraian diatas dapat  ditarik  kesimpulan  Dari  hasil penerapan  metode  dan  pengujian sistem  dapat  disimpulkan  bahwa metode  kohonen  SOM  mampu mengelompokkan produksi udang di Indonesia.  Hal  ini  dikarenakan proses literasi tidak memakan waktu lama  baik  dengan  dua  klaster,  3 klaster  maupun  4  kalster.  Pada pembagian  2  klaster  nilai  DBI adalah  0.773678  dengan  learning rate  0.0001098633.  Berbeda  pada sebaran  3  klaster  nilai  DBI  sebesar 0.8548749  dengan  learning  rate 0.0004394531  dan  untuk  4  klaster DBI  sebesar  0.7362143  dengan learning  rate  0.001757813.    Untuk klaster  terbaik  terdapat  pada  4 kluster  dikarenakan  nilai  DBI  lebih kecil  dari  nilai  DBI  2  klaster  dan  3 klaster.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Karuniah Saputri (2017), Peluang  dan  kendala  ekspor udang  Indonesia  ke  pasar jepang . E-jurnal ilmu hubungan internasonal, vol 5,
No. 4, 1179-1194.
[2]  Ninda  Nurul  Halim  dan  Edy
Widodo  (2017), Clustering Dampak  Gempa  Bumi  di Indonesia Menggunakan Khonen Self Organizing Maps .  Proseding  SI  MaNIs, Seminar  Nasionak  Intefritas Matemaatika dan Nilai Islami, Vol.1, No.1, 188-194 [3]  Akbar  Maulana  dkk,  (2021), Penerapan Clustering
Menggunakan Algoritma K- Means Sebagai Analisis Produksi  Komoditas  Perikanan Provinsi  di  Indonesia, E-Jurnal Computer, Teknology and Informations  System  Vol.  01 No. 01, 1-6
[4] Mujiati  Dwi  Kartikasari  (2021),
Self-Organizing Map Menggunakan Davies-Bouldin Index  dalam  Pengelompokan Wilayah  Indonesia  Berdasarkan
Konsumsi  Pangan. Jurnal  OF mathenatics,  Vol  3,  No.2,  187- 196
[5]  Syarifuddun  N.  Kapita  dan  Saiful
Do Abdullah (2019). Pengelompokkan  Data  Mutu Sekolah  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Kohonen-SOM . Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO).  Vol.  3, No.1, 56-61 [6]  Achmad  Bahauddin  dkk  (2021), Analisis  Clustering  di  Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means . Jurnal Manajemen informatika & Sistem Informasi (MSI). Vol. 04 No.1, 1-8
[7]  Santoso, S. (2010). Statistik Multivarian  konsep dan aplikasi dengan  SPSS .  jakarta:  PT  Elex
Media Komputindo.
[8]  Rakhmawan,  H.  2009. Analisis Daya  Saing  Komoditas  Udang Indonesia Di Pasar Internasional .  Skripsi.  Institut
Pertanian Bogor. Bogor.
[9]  Firman Tempola dan Achmad Fuad Assagaf  (2018). Clustering  of
Potency  of  Shrimp  in  Indonesia with  Kmeans  Algorithm  and
Validation Of Davies Bouldin . Internasional Conference  on  Science  and Technology. Vol.1, 730-733