## Pengelompokkan Kelas Menggunakan Self Organizing Map Neural Network pada SMK N 1 Depok
Eko Harli #1 , Ahmad Fauzi #2 , Tria Hadi Kusmanto #3
# Fakultas Teknik, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta Jln. Nangka No.58C, Tanjung Barat, Jakarta
1 ekoharli@gmail.com
2 ahmadfauzi.udzi@gmail.com
3 triahadikusmanto@yahoo.com
Abstrak —  Dalam  mengembangkan  kegiatan  belajar  di  sekolah terutama  di  dalam  kelas agar  terciptanya suasana  yang  nyaman sehingga dapat pula memacu perkembangan siswa dalam belajar agar dapat meningkatkan kualiatas pendidikan di Indonesia perlu adanya  suatu  pengaturan  siswa  dalam  sebuah  kelas.  Pada penelitian ini  ANN  digunakan  untuk  membangun  sebuah  model pengelompokkan  siswa  dalam  sebuah  kelas  secara  mudah berdasarkan  nilai  raport  siswa  menggunakan  metode  alogritma Self Organizing Map (SOM).  Berdasarkan  uraian  yang  telah peneliti  paparkan,  maka  dalam  penelitian  ini  peneliti  akan membuat  aplikasi  Pengelompokkan  Kelas  Menggunakan  Self Organizing  Map  Neural  Network  Pada  SMK  Negeri  1  Depok. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  model pengelompokan  kelas  secara  mudah.  Penelitian  ini  melakukan penentuan klasifikasi kelas berdasarkan nomor induk siswa, nilai mata  pelajaran  siswa,  jenis  kelamin  dan  nilai  sikap  siswa menggunakan  algoritma Self Organizing Map .  Data  siswa dimasukan kedalam sistem kemudian dilakukan klasifikasi kelas berdasarkan  nilai-nilai  siswa  yang  baik  dan  kurang  baik menggunakan  SOM,  selanjutnya  pemerataan  hasil  klasifikasi agar setiap kelas mendapatkan hasil yang merata dari nilai siswa tersebut.  Hasil  yang  diperoleh  setelah  dilakukan  klasifikasi menggunakan SOM yaitu pengelompokan siswa yang merata dan dibagi kedalam dua kelas
Kata kunci — Cluster, Self-Organizing Map, Neural Network, Kelas, Kelompok Belajar

## I. P ENDAHULUAN
Pemerintah  Indonesia  terus  berupaya  untuk  meningkatkan mutu  dan  kualitas  pendidikan,  salah  satunya  dengan diterbitkannya  Kurikulum  2013  (K-13)  oleh  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia.  Kedalaman muatan  kurikulum  pada  setiap  satuan  pendidikan  dituangkan dalam  kompetensi  yang  terdiri  atas  standar  kompetensi  (SK) dan  kompetensi  dasar  (KD)  pada  setiap  tingkat  dan/  atau semester,  SK  dan  KD  inilah  yang menjadi  arah  dan landasan untuk mengembangkan materi  pokok,  kegiatan pembelajaran, dan indikator pencapaian kompetensi untuk penilaian [1].
Pengingkatan  perkembangan  kegiatan  pembelajaran  tidak lepas  dari  suasana  sekolah  terutama  kelas  yang  menjadi lingkungan  keseharian  siswa.  Suasana  yang  nyaman  dan kekeluargaan  tanpa  ada  perbedaan  satu  sama  lain  dapat
meningkatkan perkembangan siswa dalam belajar. Karena hal tersebut,  maka  perlu  suatu  bentuk  pengaturan  siswa  dalam sebuah kelas atau kelompok belajar.
Alasan  pengelompokan  peserta  didik  juga  didasarkan  atas realitas  bahwa  peserta  didik  secara  terus-menerus  bertumbuh dan  berkembang.  Pertumbuhan  dan  perkembangan  peserta didik  satu  dengan  yang  lain  berbeda.  Agar  perkembangan peserta didik yang cepat tidak mengganggu peserta didik yang lambat  dan  sebaliknya,  maka  dilakukanlah  pengelompokan peserta didik [2].
Manajemen  kelas  yang  baik  dapat  menciptakan  kondisi pembelajaran  yang menguntungkan,  dan merupakan tindakan koreksi  terhadap  tingkah  laku  menyimpang  yang  dapat mengganggu  kondisi  optimal  dari  proses  pembelajaran  yang sedang berlangsung [3].
Pengelompokan atau grouping adalah pengelompokan peserta  didik  berdasarkan  karakteristik-karakteristiknya  [4]. Karakteristik demikian perlu digolongkan, agar mereka berada dalam kondisi yang sama. Adanya kondisi yang sama ini bisa memudahkan pemberian layanan yang sama. Oleh kerena itu, pengelompokan (grouping) ini lazim dengan istilah pengklasifikasian (clasification) . Pengelompokan siswa diadakan  dengan  maksud  agar  pelaksanaan  kegiatan  proses belajar mengajar di sekolah bisa berjalan lancar, tertib, dan bisa tercapai tujuan-tujuan pendidikan yang telah diprogramkan [5].
Untuk  tujuan  pengelompokkan  siswa  maka  dilakukan identifikasi  siswa  dengan  cara  segmentasi  menggunakan analisis cluster. Ada bermaca-macam metode untuk melakukan analisis  cluster,  mulai  dari  metode  yang  sederhana  hingga metode  yang  kompleks  dengan  menggunakan  kecerdasan tiruan  seperti  jaringan  syaraf  tiruan  (Artificial  Neural Network).
Metode jaringan syaraf tiruan untuk melakukan clustering  adalah  metode  jaringan  syaraf  yang  menggunakan pola unsupervised  learning ,  salah  satunya  yaitu  Kohonen’s Self-Organizing Maps.
Self-Organizing  Maps  (SOM)  telah  banyak  diaplikasikan pada  penelitian  yang  menghasilkan  klasifikasi  dari  sejumlah data.  Dessy  dan  Fajriya  [6]  dalam  penelitiannya  telah mengaplikasikan  algoritma  SOM  untuk  mengklasifikasikan kondisi  indikator  pembangunan  berkelanjutan  di  Indonesia,
hasilnya terdapat 5 cluster dengan karakteristik yang berbeda- beda.  Gregorius,  Liliana,  dan  Steven  [7]  dalam  penelitiannya telah  mengaplikasikan  SOM  untuk  memprediksi  talenta pemain  yang  sesuai  dengan  cluster  tertentu.  Kartika Purwandari, Candra Dewi, Imam Cholissodin [8] menggunakan  SOM  untuk  mengklasifikasikan  citra  daun. Yunus  dan  Rizal  [9]  menerapkan  metode  SOM  untuk visualisasi data geospasial pada informasi sebaran data pemilih. Sedangkan  Mishra  dkk  [10]  menerapkan  SOM  untuk klasifikasi High Dimensional Data Set .
Penelitian  ini  menerapkan  SOM  untuk  mengklasifikasikan siswa kedalam 2 cluster atau lebih secara merata berdasarkan nilai-nilai  parameter  yang  menggambarkan  siswa  tersebut. Hasil dari klasifikasi tersebut akan berguna untuk guru dalam menentukan pengaturan dari sebuah kelas.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Dasar Pengelompokkan Peserta Didik
Dasar-dasar  pengelompokkan  peserta  didik  ada  5  macam yaitu [2]:
1)  Friendship  Grouping: Pengelompokkan  peserta  didik yang didasarkan atas kesukaan memilih teman.
2)  Achievement Grouping: Pengelompokkan yang didasarkan atas prestasi peserta didik.
3)  Aptitude Grouping: Pengelompokkan peserta didik yang didasarkan atas kemampuan dan batas mereka.
4)  Attention dan Interest Gouping: Pengelompokan peserta didik  yang  didasarkan  atas  perhatian  mereka  atau  minat mereka.
5)  Intelegence Grouping: Pengelompokan yang didasarkan atas hasil tes kecerdasan atau intelegensi .

## B. Jenis Pengelompokkan Peserta Didik
Kelompok-kelompok  kecil  pada  masing-masing  kelas demikian  dapat  dibentuk  berdasarkan  karakteristik  individu. Ada beberapa macam kelompok kecil di dalam kelas ini, yaitu [3]:
1)  Interest Grouping: Pengelompokan yang didasarkan atas minat peserta didik .
2)  Special  Need  Grouping: Pengelompokan  berdasarkan kebutuhan-kebutuhan khusus peserta didik.
3)  Team  Grouping: Pengelompokkan  yang  terbentuk karena  dua  atau  lebih  peserta  didik  ingin  bekerja  dan  belajar bersama untuk memecahkan masalah-masalah khusus.
4)  Tutorial  Grouping: Pengelompokan  di  mana  peserta didik  bersama-sama  dengan  guru  merencanakan  kegiatan- kegiatan kelompoknya .
5)  Research  Grouping: Pengelompokan  dimana  dua  atau lebih  peserta  didik  menggarap  suatu  topik  penelitian  untuk dilaporkan di depan kelas.
6)  Full-Class Group : Pengelompokan dimana peserta didik secara bersama-sama mempelajari dan mendapatkan pengalaman dibidang seni.
7)  Combined Class Grouping: Pengelompokan di mana dua atau lebih kelas yang dikumpulkan dalam suatu ruangan untuk bersama-sama  menyaksikan  pemutaran  film,  slide,  TV  dan media audio visual lainnya.

## C. Artificial Neural Network
Pemrosesan informasi yang didesain dengan menirukan cara kerja  otak  manusia  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah merupakan salah satu sistem Artificial Neural Network (ANN) sebagai  cabang  dari  ilmu  kecerdasan  buatan  Artificial Intelligence  (AI).  Alexander dan  Morton dalam  Suyanto  [11] mendefinisikan  ANN  sebagai  prosesor  tersebar  paralel  yang sangat  besar  yang  memiliki  kecendeungan  untuk  menyimpan pengetahuan yang bersifat pengalaman dan membuatnya untuk siap  digunakan.  Pengertian  lain  mendefinisikan  ANN  adalah sistem  pemroses  informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip dengan jaringan syaraf biologi [12].
ANN dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan  syaraf  biologi  dengan  mengasumsikan  pemrosesan informasi  terjadi  pada  banyak  elemen  sederhana  ( neuron ); sinyal dikirimkan diantara neuron-neron melalui penghubung- penghubung;  penghubung  antar  neuron  memiliki  bobot  yang akan  memperkuat  atau  memperlemah  sinyal;  dan  untuk menentukan output setiap neuron menggunakan fungsi aktivasi yang dikenakan pada jumlahan input yang diterima, besarnya output  ini  selanjutnya  dibandingkan  dengan  suatu  batas ambang. Dengan demikian ANN ditentukan oleh tiga hal, yaitu: pola  hubungan  antar  neuron  (disebut  arsitektur  jaringan); metode untuk menentukan bobot penghubung (disebut metode training/ learning /algoritma); dan fungsi aktivasi.

## D. Self-Organizing Map (SOM)
Self-Origanizing  Map  (SOM)  adalah  saah  satu  tool  yang sangant baik dalam penanganan data yang sangat besar (data- mining) [13].
SOM  merupakan  suatu metode  jaringan  syaraf  tiruan  yang diperkenalkan  sekitar  tahun  1980an  oleh  Professor  Teuyo Kohonen.  SOM  merupakan  salah  satu  bentuk  topologi  dari Unsupervised Artificial Neural Network ( Unsupervised ANN ) dimana  dalam  proses  pelatihannya  tidak  memerlukan pengawasan (target output). SOM digunakan untuk mengelompokkan (clustering) data berdasarkan karakteristik / fitur-fitur data [14] [15] [16]. Arsitektur dari SOM dapat dilihat pada Gambar 1 yang diambil dari [7]:
Berikut adalah algoritma SOM [7], [17]: 1. Inisialisasi neuron input : 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 1 .
2. Inisialisasi neuron output (lapisan output )  sebanyak 𝑗 𝑥 1 ∶   𝑦 11 , 𝑦 12 , … , 𝑦 𝑗1
3. Mengisi  bobot  antar neuron input dan output 𝜇 𝑖𝑗𝑙 dengan bilangan random 0 sampai 1.
4. Mengulangi langkah 5 sampai dengan langkah 8 hingga tidak ada  perubahan  pada  bobot map atau  iterasi  telah mencapai iterasi maksimal.

## Gambar 1. Arsitektur SOM
5. Pemilihan salah satu input dari vektor input yang ada.
6. Penghitungan  jarak  antar  vektor  input  terhadap  bobot ( 𝑑 𝑗𝑙 )  dengan  masing–masing neuron output dengan rumus pada persamaan 1.
7. 𝑑 𝑗𝑙 =   ∑ (𝜇 𝑖𝑗𝑙 −  𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2) 8. Dari seluruh bobot ( 𝑑 𝑗𝑙 ) dicari yang paling kecil. Index dari  bobot  ( 𝑑 𝑗𝑙 )  yang  paling  mirip  disebut winning neuron .
9. Untuk setiap bobot 𝜇 𝑖𝑗1 diperbaharui bobot koneksinya dengan  menggunakan  rumus  yang  dapat  dilihat  pada persamaan (3).
10. Simpan bobot yang telah konvergen.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengelompokkan siswa pada penelitian ini berdasarkan pada dasar  pengelompokkan  kelas  achievement  grouping  dan intelegence  grouping,  dimana  jenis  pengelompokkannya adalah Interest Grouping.
Pengelompokkan  beradasarkan  prestasi  siswa  dan  hasi  tes kecerdasan  dapat  memetakan  keadaan  seorang  siswa  untuk masuk  kedalam  kelompok  tertentu.  Selain  itu  faktor  jenis kelamin  juga  menjadi  variabel  tambahan  pada  proses klasifikasi  menggunakan  algoritma  SOM,  dan  nilai  sikap menjadi  penujang  agar  tidak  berkumpulnya  siswa-siswa dengan sikap yang kurang baik dalam satu kelas yang sama.
Nilai-nilai kecerdasan dan prestasi siswa yang diklasifikasikan menjadi 3 cluster yaitu kategori pintar, sedang, cukup. Nilai-nilai tersebut diambil dari nilai raport yang terdiri dari  3  jenis nilai,  yaitu; nilai  wajib-1, nilai  wajib-2,  dan nilai wajib-3.  Setiap  nilai  terdiri  dari  2  nilai  dari  masing-masing semester.
Nilai sikap dalam penelitian ini berdasarkan penilaian guru atau wali kelas yang secara keseharian berada bersama siswa- siswa.
A. Langkah-langkah  penerapan  algoritma  SOM  pada pengelompokkan kelas
1. Input data yang akan menjadi data training pada algoritma SOM.  Penelitian  ini  menggunakan  48  data  nilai  siswa  yan dijadikan  data  training.  Tabel  1  menunjukan  data  yang  akan menjadi data-training
TABEL I
D AFTAR D ATA T RAINING
Wajib-1                    Wajib-2                 Wajib-3            Sikap 76.7170   75.4667   78.283   77.1250   74.6625   74.4313   80.0000 75.8252   74.7000   79.6000   77.4583   75.3500   74.8000   90.0000 79.7390   77.8167   77.5708   79.9167   80.9250   81.9063   95.0000 74.1369   73.6000   73.3875   75.6042   78.0125   78.3438   70.0000 76.5470   77.1000   77.0042   76.9375   81.1625   86.2813   75.0000 76.7435   78.4833   79.5917   78.3333   78.0375   78.8563   80.0000 82.1900   78.2833   78.8708   79.3125   84.2375   83.3688   90.0000 78.5254   76.1500   80.1583   78.9792   81.5875   81.9375   95.0000 76.6082   77.9833   78.2083   77.7708   83.5125   84.8000   70.0000 77.0518   76.8500   77.8083   77.7500   76.2000   77.4750   75.0000 76.1457   77.3000   72.6792   78.4375   74.0125   74.6125   80.0000 82.5020   81.0167   77.8917   81.0833   82.6625   82.6000   90.0000 74.3831   74.5833   74.6292   76.1042   77.8750   75.4250   95.0000 74.4338   75.6000   70.6917   76.7083   77.4625   76.1125   70.0000 75.4745   74.8833   74.8250   79.2500   79.0500   79.1688   75.0000 77.0964   76.8000   75.7458   75.5625   76.2500   76.0500   80.0000 82.7561   78.7833   75.2333   77.5417   69.8500   74.3750   90.000 80.8681   81.4833   78.0333   77.1458   83.3875   82.8500   95.0000 81.4274   82.1500   76.3042   78.2917   85.3375   84.9938   70.0000 79.2916   79.7667   74.4417   80.5417   76.6625   78.4625   75.0000 73.1405   79.9833   68.6333   77.4375   78.8000   79.8438   80.0000 77.9215   76.2333   71.1333   80.0417   81.0750   79.9813   90.0000 74.1977   78.2667   71.0292   78.7083   79.2500   83.3563   95.0000 71.5949   77.7167   72.2833   76.1667   73.8625   75.9750   70.0000 76.8637   78.0833   75.6667   80.6667   81.0125   83.3500   75.0000 75.7078   76.8667   73.6042   75.5625   72.9500   75.9125   80.0000 72.8792   77.0333   71.7500   78.5000   79.8875   79.2875   90.0000 75.4988   74.6833   72.3500   73.2500   76.8250   76.4437   95.0000 76.8411   76.1167   70.2958   76.4792   75.7125   76.2875   70.0000 80.9537   76.7167   69.1000   80.3333   75.7500   79.9813   75.0000 80.0589   78.0333   74.4708   77.8958   77.3875   77.6125   80.0000 76.0988   76.2000   72.3292   76.2708   82.5375   84.5250   90.0000 77.1967   76.9833   74.9875   77.1667   82.6750   82.2188   95.0000 82.2792   79.8333   79.2042   81.5625   84.5125   85.4125   70.0000 74.0320   74.2833   76.8208   74.7500   71.0625   72.6125   75.0000 77.4844   76.9833   75.2375   77.5000   80.2000   82.9000   80.0000 80.5507   79.4333   75.6458   79.5625   79.5000   81.4375   90.0000 78.4047   81.6167   75.5292   79.2083   81.9500   83.7188   95.0000 79.5237   78.1333   69.8208   76.9375   79.3875   81.4063   70.0000 82.2070   81.9833   83.2083   79.4583   77.0500   80.4063   75.0000 74.3034   75.9500   76.2833   78.8750   75.2625   78.0375   80.0000 74.9616   71.0833   70.2542   72.3958   57.4000   57.1187   90.0000 73.8802   73.8833   67.7417   75.6458   72.7750   71.4813   95.0000 71.3499   74.9833   67.9458   74.4792   66.6375   70.2438   70.0000 74.1884   74.0833   73.8708   76.0625   77.2000   77.2375   75.0000 81.7412   77.6167   70.2792   78.3542   79.2000   83.7250   60.0000 77.5868   77.8667   71.4542   77.8125   79.9875   79.5375   50.0000
76.6442   76.6500   71.6583   78.6250   79.8750   81.0313   40.0000
2. Normalisasi data ; Metode normalisasi ini menghasilkan transformasi linier pada data asal. Bila minA dan maxA adalah nilai minimun dan maksimum dari sebuah atribut A, Min - max Normalization memetakan  sebuah  nilai  v  dari  A  menjadi  v’ dalam range nilai minimal dan maksimal yang baru, new _ minA dan new _ maxA [2].

## Hasil dari normalisasi data input dapat dilihat pada tabel II
TABEL II H ASIL N ORMALISASI M IN M AX Wajib-1 Wajib-2 Wajib-3 Sikap Maks 82.75 82.15 83.20 81.56 85.33 86.28 95.00 Min 71.34 71.08 67.74 72.39 57.40 57.11 40.00 3. Membangun Jaringan; Jaringan yang dibangun berdasarkan  dari  hasil  normalisasi  pada  tabel  II.  Dan  dengan nilai:
 KLR (Kohonen Learning Rate) = 0,01;
 CLR (Conscience Learning Rate) = 0,001;
Jaringan  yang  dihasilkan  pada  tahapan  ini  memiliki  bobot awal input dan nilai bias. Untuk nilai bobot awal input didapat hasil yang digambarkan pada gambar 2: Bobot awal input = 77.0530   76.6167   75.4750   76.9792   71.3687   71.7000   67.5000 77.0530   76.6167   75.4750   76.9792   71.3687   71.7000   67.5000
Gambar 2. Diagram Batang Bobot Awal Input
Nilai Bias = 5.4366 5.4366
4. Pelatihan Jaringan, pelatihan jaringan dilakukan dengan parameter sebagai berikut:
 Jumlah epoch = 1000
 Jumlah goal per epoch = 0,0001
Hasil dari pelatihan jaringan tersebut menghasilkan nilai bias dan nilai bobot yang baru.
Nilai Bobot: 77.2732   77.2488   74.7259   77.8520   78.1811   78.6156   88.0230 77.1587   77.1459   73.6517   77.7995   77.8713   79.5687   68.3832
Nilai Bias: 5.2750 5.6083
5. Melihat hasil clustering
Seperti diuraikan di muka bahwa untuk penentuan klasifikasi siswa  didasarkan  pada mean persentase  keselurahan nilai dari
seluruh  anggota cluster . Mean tinggi  menunjukkan  tingkat kecerdasan  siswa  tersebut  baik.  Sebaliknya mean rendah menunjukkan  tingkat  kecerdasan  siswa  tersebut  kurang  baik. Sedangkan mean di  antara  tinggi  dan  rendah  berarti  siswa tersebut masuk dalam kategori sedang.
Hasil dari data training dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram Batang untuk hasil clustering data training

## B. Tampilan Aplikasi
Hasil pada pelatihan algoritma SOM dijadikan sebagai dasar untuk  melakukan  pengecekan  terhadap  data-data  lainnya termasuk kedalam cluster yang mana.
Untuk mempermudah penggunaan, maka diperlukan sebuah aplikasi  yang  user  friendly.  Secara  umum  kegunaan  dari interface  adalah  untuk  berkomunikasi  dengan  user.  Pada aplikasi ini digunakan 2 macam interface yaitu:
1. Interface halaman utama seperti terilhat pada gambar 4 merupakan  tampilan  aplikasi  utama  dari  program pengelompokkan kelas.

## Gambar 4. Interface Halaman Utama
2. Interface halaman pemilihan file data siswa; digunakan untuk memilih file data siswa berformat .xls
Gambar 5. Interface Pemilihan File Siswa

## C. Penggunaan Aplikasi
Proses  Penggunaan  Aplikasi  Pengelompokkan  Kelas Menggunakan Self Organizing Map Neural Network.
1) Jalankan  aplikasi  sehingga  muncul  tampilan  utama (gambar 4).
2) Isikan  banyaknya  kelas  yang  akan  menjadi  target pengelompokkan pada isian jumlah kelas output.
3) Isikan banyaknya siswa yang akan dikelompokkan pada isian Jumlah Siswa.
4) Klik  tombol  pilih  file  siswa  sehingga  tampil  jendela pilih  file  untuk  memasukan  siswa  kedalam  aplikasi (gambar 5).
5) Pilih file excel yang telah menjadi template data siswa, kemudian klik tombol open. Sehingga data akan tampil pada tabel data siswa, lihat gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Tabel Daftar Siswa
6) Kemudian  klik  tombol  proses  data  untuk  melakukan proses  klasifikasi,  tunggu  hingga  proses  selesai.  Hasil dari  proses  klasifikasi  akan  ditampilkan  pada  tabel klasifikasi output. Lihat gambar 7:

## Gambar 7. Hasil Klasifikasi Siswa
Hasil proses klasifikasi dapat di ekspor kedalam format file excel dengan cara memilih tombol ekspor ke excel. File hasil ekspor  akan  berada  dalam  satu  folder  dengan  lokasi  dimana aplikasi tersebut berada, dengan nama file
data<tahunBulanTanggalWaktu>.xlsx contoh : data20160716205252.xlsx

## D. Pengujian
Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan  terhadap  hasil algoritma  dan  terhadap  aplikasi.  Pengujian  dilakukan  secara black box :
1) Pengujian data training
Tabel  III  menunjukan  hasil  pengujian  terhadap  data training:
TABEL III H ASIL P ENGUJIAN D ATA T RAINING No Elemen Pengujian Hasil 1 Anggota  kelompok  setiap  cluster berisi jumlah yang sama OK 2 Setiap  cluster  memiliki jumlah  siswa yang merata dari sisi jenis kelamin OK
2) Pengujian aplikasi
Tabel IV menunjukan hasil pengujian terhadap aplikasi
TABEL IV H ASIL P ENGUJIAN A PLIKASI No Elemen Pengujian Hasil 1 Dapat menginput data siswa berformat  xls  tanpa  memunculkan pesan error OK 2 Dapat menghasilkan jumlah kelas/cluster  sesuai  dengan  inputan parameter OK 3 Dapat menghasilkan file excel (export) hasil daripada pengolahan. OK 4 Anggota  kelompok  setiap  cluster berisi jumlah yang sama OK 5 Setiap  cluster  memiliki jumlah  siswa yang merata dari sisi jenis kelamin OK

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma Self - Organizing Map (SOM)  dapat  melakukan pengklasifikasian  siswa  secara merata  pada  setiap  kelas  yang ditentukan.  Setiap  kelas  memiliki  jumlah  siswa  yang  sama, perbandingan  siswa  pria  dan  wanita  yang  merata  dan  juga tentunya  pengelompokkan  siswa-siswa  dengan  kemampuan yang merata disetiap kelas. Hal ini dapat menjadikan suasana kelas  yang  nyaman.  Hasil  dari  penerimaan  guru  sebagai pengguna  merasa  hasil  yang  didapat  sangat  baik  dan  sesuai dengan penilaian nalar merekas sebagai manusia.

## R EFERENSI
[1] Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Permendikbud) Nomor 32 Tahun 2013.
[2] Soetopo,  H.  1982. Pengantar  Operasional  Administrasi  pendidikan. Malang: IKIP Malang
[3] Ranchman, Maman. 1999. Manajemen Kelas . Semarang: Depdikbud [4] Imron, A. 2012. Manajemen Peserta Didik Berbasis Sekolah . Jakarta:PT
Bumi Aksara
[5] Tim dosen AP. 2001. Manajemen pendidikan. Yogyakarta : UNY Pres [6] Dessy  Setiani dan  RB.Fajriya  Hakim, Clustering  Indikator Pembangunan  Berkelanjutan  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Self-Organizing  Maps  (Soms)  Kohonen .  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika  dan  Pendidikan  Matematika  UMS.  2015.  Hal.  614-628, ISBN: 978.602.361.002.0
[7] G. S. Budhi, Liliana, S. Harryanto, Cluster Analysis Untuk Memprediksi Talenta  Pemain  Basket  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Self Organizing Maps (SOM), Jurnal Informatika Vol. 9, No. 1, MEI 2008: 23 – 32.
[8] Kartika P, Candra D, Imam. Identification Of Patchouli Leaves Quality Using Self Organizing Maps (SOM) Artificial Neural Network, Journal of Environmental Engineering & Sustainable Technology, Vol. 03 No. 01, July 2016, Hal 42-50
[9] Yunus Anis, R.Rizal Isnanto. Penerapan Metode Self-Organizing Map (SOM) Untuk Visualisasi Data Geospasial Pada Informasi Sebaran Data Pemilih Tetap (DPT), Jurnal Sistem Informasi Bisnis, Vol 01, Hal 48- 57.
[10] Mishra,  Madhusmita  dan  H.S  Behera, Kohonen  Self  Organizing  Map with  Modified  K-means  clustering  For  High  Dimensional  Data  Set . International  Journal  of  Applied  Information  System  (UAIS)- ISSN  :2249-0808.  Foundation  of  Computer  Science  FCS,  New  York, USA. Vol.2, No.3. 2012
[11] Suyanto. 2007. Artificial Intelligence; Searching, Reasoning, Planning, and Learning . Bandung: Penerbit Informatika.
[12] Fausett,  L.  1994. Fundamentals  of  Neural  Network;  Architecture, Algorithms and Applications . Prentice Hall.
[13] Juha  Vesanto  dan  Esa  Alhoniemi, Clustering  of  the  Self-Organizing Map , IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL. 11,
NO. 3, Mei 2000.
[14] Han,  Jiawei,  dan  Micheline  Kamber, Data  Mining:  Concepts  and Techniques , Morgan Kaufmann, 2001.
[15] Kainulainen,  Jukka, Clustering  Algorithms:  Basics  and  Visualization ,
Finland: Helsinky University of Technology, 2002.
[16] Setiawan,  Kuswara,  Paradigma  Sistem  Cerdas,  Artificial  Intellegence,
Bayumedia Publishing, 2003.
[17] Kohonen, Teuvo, The Self Organizing Map, IEEE, Sept. 1990. Stiroh, Kevin J.  Playing  for  Keep:  Pay and  Performance in NBA, June 2003, http://www. nba.com, February 2006