JURNAL SISFOTENIKA Vol. 10 No. 2, Juli 2020 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v10i2.512

## Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid

## Kohonen Network Modeling for Asteroid Name Recognition
Eza Budi Perkasa* 1 , Benny Wijaya 2 , Jerry Jamhari 3 1,2 Dosen dan 3 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Atma Luhur, Jl. Jend. Sudirman, Selindung, Pangkalpinang Telp. (0717) 433506
e-mail: * 1 ezabudiperkasa@atmaluhur.ac.id, 2 benny.wijaya@atmaluhur.ac.id,
3 1711510011@mahasiswa.atmaluhur.ac.id

## Abstrak
Sebagian  kecil  asteroid  sudah  memiliki  nama  permanennya  masing-masing.  Akan tetapi, pelacakan nama asteroid yang sudah digunakan sebelumnya merupakan pekerjaan yang tidak  praktis  karena  terdapat  ribuan  nama  yang  harus  ditelusuri  satu  persatu.  Penelitian  ini bermaksud  untuk  meminimalisir  beban penelusuran banyak  data  nama asteroid  menggunakan jaringan  Kohonen.  Dengan  menggunakan  jaringan  Kohonen,  cukup  dilakukan  pelatihan terhadap  data  sampel  yang  diberikan  yang  jumlahnya  jauh  lebih  sedikit  dibandingkan  data sesungguhnya. Hasil dari pelatihan ini selanjutnya digunakan untuk mendapatkan jumlah nama asteroid  yang  berhasil  dikenali  oleh  jaringan  Kohonen.  Hasil  tersebut  juga  dapat  digunakan untuk  pengusul  nama  asteroid  baru  sehingga  nama  yang  diusulkan  dapat  ditentukan  status penerimaannya.  Berdasarkan  hasil  pelatihan  terhadap  data  sampel,  didapat  hasil  pelatihan yang  semakin  membaik  seiring  meningkatnya  tingkat learning  rate .  Kendati  demikian,  ketika diuji  dengan  data  sesungguhnya,  diperoleh  hasil  keseluruhan  yang  belum  memuaskan  karena tingkat pengenalannya hanya sebesar 49,78%. Dari hasil pengujian juga didapat bahwa tidak ada  hubungan  linear  antara  tingkat learning  rate dan  jumlah  nama  yang  berhasil  dikenali. Penelitian  selanjutnya  yang  dapat  dilakukan  adalah  penyertaan  data  latih  non-asteroid, pengubahan parameter jaringan Kohonen, atau penggunaan metode pengenalan lainnya. Kata kunci— Jaringan Kohonen, pengenalan string, pengenalan nama, asteroid

## Abstract
A small number of asteroids  have already had their own permanent names. However, tracking the names of asteroids that have been used before is an impractical work because there are thousands of names that must be traced one by one. This  research intends to minimize the search burden of many asteroid name data using the Kohonen network. By using the Kohonen network,  it  is  sufficient  to  do  training  on  the  sample  data  provided  which  is  far  less  than  the actual data. The result of this training is then used to obtain the number of asteroid names that are  successfully  identified  by  the  Kohonen  network.  The  result  can  also  be  used  to  propose  a new  asteroid  name  so  that  thestatus  of  acceptance  of  the  proposed  name  can  be  determined. Based on the results of the training on the sample data, the training result  is getting better as the learning rate increases. However, when tested with real data, the overall result  that is not satisfactory is obtained because the level of recognition is only 49.78%. From the test result, it is  also  found  that  there  is  no  linear  relationship  between  the  level  of  learning  rate  and  the number  of  names  that  were  successfully  identified.  Further  research  that  can  be  done  are  the
Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid ...
inclusion of non-asteroid training data, changing Kohonen network parameters, or using other recognition methods.
Keywords— Kohonen network, string recognition, name recognition, asteroid 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini, komputer sudah tidak bisa terlepas dari kehidupan karena komputer sudah menjadi  barang  kebutuhan.  Saat  ini,  hampir  semua  orang  memiliki  komputer.  Penggunaannya pun bermacam-macam,  mulai  dari  sekedar  mesin  hitung  biasa  hingga  sebagai  alat  komunikasi layaknya  telepon  genggam.  Komputer  pun  mampu  mempermudah  pekerjaan  manusia  karena komputer sekarang sudah dilengkapi dengan kecerdasan yang ditanamkan di dalamnya [1].
Salah  satu  dari  kecerdasan  komputer  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah kemampuannya  dalam  mengelompokkan  data.  Pengelompokan  data  dapat  dilakukan menggunakan  suatu  model  bernama  jaringan  Kohonen.  Model  tersebut  merupakan  salah  satu jenis  dari  jaringan  syaraf  tiruan  yang  adaptif  [1,2].  Data  yang  dimaksud  pada  penelitian  ini adalah nama-nama asteroid.
Asteroid  merupakan  sekumpulan  benda  langit  yang  berjumlah  cukup  banyak.  Dari sekian  banyak  jumlah  tersebut,  sebagian  kecil  bahkan  sudah  memiliki  nama  permanennya masing-masing.  Pemberian  nama  permanen  bagi  sebuah  asteroid  tidaklah  semudah  yang dibayangkan.  Nama  tersebut  harus  memiliki  arti  dan  belum  pernah  diajukan  sebelumnya. Pelacakan  nama  yang  sudah  digunakan  sebelumnya  merupakan  pekerjaan  yang  tidak  praktis karena terdapat ribuan nama unik yang harus ditelusuri satu persatu. Berdasarkan data statistik yang  diperoleh  dari  [3]  hingga  Januari  2019,  terdapat  21.787  asteroid  yang  telah  diberi  nama permanen. Statistik keseluruhan asteroid tersebut berdasarkan huruf awal namanya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Statistik Nama Asteroid Berdasarkan Huruf Awal
Huruf Awal  Jumlah Nama    Huruf Awal  Jumlah Nama A 1.519 N 645 B 1.403 O 446 C 1.207 P 1.081 D 1.015 Q 47 E 625 R 942 F 553 S 2.028 G 875 T 1.085 H 1.038 U 175 I 398 V 597 J 869 W 497 K 1.359 X 43 L 999 Y 338 M 1.747 Z 256
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang membahas mengenai pemanfaatan jaringan Kohonen. Penelitian [4] dan [5] memanfaatkan jaringan Kohonen neuro-fuzzy untuk klusterisasi stream data.  Jaringan  Kohonen  dan Support  Vector  Machine dapat  juga  digunakan  untuk pendeteksian  intrusi  [6].  Selain  itu,  pengenalan  citra  dapat  memanfaatkan  jaringan  Kohonen [7,8,9].  Penelitian  [10]  menunjukkan  bahwa  jaringan  Kohonen Self  Organizing  Maps dapat digunakan  untuk  klusterisasi  dampak  gempa  bumi.  Adapun  penelitian  [11]  menggunakan jaringan  Kohonen  dalam  pengolahan  suara.  Untuk  mempercepat  pemrosesan  hasil  klasifikasi, jaringan  Kohonen  dapat  dikombinasikan  dengan  metode resilent  backpropagation seperti ditunjukkan oleh [12]. Penelitian [13] memodifikasi jaringan Kohonen untuk menyeleksi pusat
awal pada algoritma  Gustafson-Kessel dalam penentuan nilai kredit. Pendeteksian wajah dapat menggunakan  jaringan  Kohonen  seperti  terlihat  pada  [14].  Jaringan  Kohonen  juga  dapat digunakan untuk menganalisis data seperti ditunjukkan pada [15].
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menawarkan  pemodelan  jaringan  Kohonen  untuk mengklasifikasikan apakah nama yang dimasukkan dapat digunakan atau tidak. Model tersebut memiliki  keunggulan,  yaitu  hanya  membutuhkan  sedikit  data  sampel  untuk  memperhitungkan kelayakan  nama  yang  diajukan  seperti  dicontohkan  pada  [1]  dan  [2].  Data  sampel  tersebut digunakan  sebagai  data  latih  yang  hasilnya  digunakan  untuk  merumuskan  metode  pengenalan nama. Oleh karena itu, jaringan tersebut tidak membutuhkan data yang banyak. Pengusul nama hanya  memasukkan  nama  yang  diinginkan  dan  selanjutnya  komputer  akan  memperhitungkan keputusan penerimaan nama berdasarkan data yang telah dilatih sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  dapat  dibuat  menjadi  sebuah  diagram  alur  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Pengumpulan Data Perancangan Model Pengujian - Observasi - Studi Pustaka - Normalisasi Data - Pembentukan Vektor Masukan Data Latih - Penentuan Bobot Awal - Penentuan Parameter Pelatihan - Pelatihan Data Sampel - Pengujian Terhadap Data Uji - Pengujian Terhadap Data Keseluruhan
Gambar 1. Alur Penelitian
Adapun arsitektur jaringan Kohonen yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 y 1 y 2 w 11 w 12 w 13 w 14 w 15 w 16 w 17 w 18 w 28 w 27 w 26 w 25 w 24 w 23 w 22 w 21
Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid ...
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Kohonen yang Digunakan

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  kali  ini,  akan  dimodelkan  suatu  jaringan  Kohonen  untuk  mengenal nama-nama asteroid. Hanya asteroid yang memiliki nama permanen yang dimasukkan ke dalam daftar pengenalan. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut.
1. Observasi:    Mengunduh  data  nama-nama  asteroid  serta  melakukan  normalisasi  data tersebut.
2. Studi pustaka:  Mencari referensi untuk membentuk model jaringan.

## 2.2 Perancangan Model

## 2.2.1 Normalisasi Data
Seperti  diuraikan  pada  Subbab 2.1,  setelah  data  nama-nama  asteroid  diunduh,  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  data.  Normalisasi  dilakukan  dengan  tahap-tahap berikut.
1. Menghapus karakter-karakter khusus pada nama, termasuk spasi dan tanda baca.
2. Mengganti  setiap  karakter  yang  memiliki  diakritik  dengan  karakter  tanpa  diakritik (misalnya È diganti dengan E).
3. Mengubah kapitalisasi. Hal ini dilakukan untuk menyeragamkan penulisan karena terdapat asteroid  yang  diberi  nama  dari  singkatan/akronim  yang  biasanya  ditulis  dengan all  caps (misalnya  IAU)  dan  juga  nama-nama  lainnya  yang  tidak  ditulis  dengan  huruf  kapital seluruhnya. Pada penelitian ini, kapitalisasi yang dipilih adalah all caps . Sebagai contoh, untuk asteroid bernama Al-Fārābī, terdapat karakter khusus - (strip) yang dapat dihilangkan menjadi AlFārābī. Kemudian, terdapat tiga karakter yang memiliki diakritik berupa overline / bar yang dapat diganti dengan karakter polos yang setara menjadi AlFarabi. Terakhir, nama tersebut dikapitalisasi menjadi ALFARABI.

## 2.2.2 Pembentukan Vektor Masukan Data Latih
Setiap  nama  yang  telah  dinormalisasi  akan  dipecah  menjadi  beberapa  blok  dengan setiap  blok  berisi  substring  dengan  panjang  sebanyak-banyaknya  dua  karakter.  Panjang  dua karakter  merupakan  panjang  minimum  untuk  mencegah  kemungkinan  terjadinya  seluruh  data pasti diterima untuk data sembarang. Frekuensi kemunculan substring dapat ditentukan dengan menghitung  setiap  kombinasi  substring  untuk  setiap  nama.  Hasil  dari  penghitungan  frekuensi kemunculan substring dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Frekuensi Kemunculan Substring Pada Nama Asteroid
Huruf Kedua ε A B C D E F G H I J K L
H u ru f P er ta m a A 1.698 76 177  259  293  150 60 195 114 252  54  336  714 B 22 486 54 5 6 720 1 3 23 263 6 5 100 C 59 518 1 84 6 204 3 5 1.249  167 3 243  127 D 261 645 32 11 43 624 7 24 28 318  17 14 37 E 904 143 116  152  219  158 65 129 73 245  39  135  824 F 60 142 4 3 1 190  108 1 4 109 4 2 57 G 310 462 7 15 18 447 4 49 109 205 9 11 105 H 272 882 18 14 10 649 2 8 9 620 7 26 85 I 959 663 68 378  163  337 52 186 51 29 86  226  378 J 56 308 4 3 11 202 1 1 3 180 0 11 2 K 297 891 11 7 4 458 2 2 123 486 4 26 109 L 368 789 67 48 184  876 52 41 37 820 8 49 753 M 137 1.511  105  130 14 468 9 6 18 744  10 14 17 N 1.365 833 100  200  505  725 41 580 79 713  73  201 70 O 677 37 100  111  123 66 84 68 99 52 30  155  362 P 37 456 5 3 1 377 16 0 145 216 0 8 81 Q 1 1 0 0 0 0 0 0 0 25 0 0 0 R 789 967 124  122  232  653 27 234 57 904  11  166  131 S 910 784 40 400 15 565 24 17 798 386 6 259  103 T 408 735 17 36 10 626 8 10 414 371  19 30 38 U 240 83 88 135 92 130 28 80 29 73 26  116  205 V 271 440 0 2 1 314 0 4 0 494 2 10 29 W 31 390 4 2 1 219 2 1 35 238 0 13 25 X 53 25 2 1 2 14 2 0 2 49 1 0 4 Y 441 430 22 40 29 94 20 17 26 51 16 27 86 Z 128 174 9 6 20 126 0 5 125 98 0 9 7
Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid ...

## Tabel 2 (Sambungan)
Huruf Kedua M N O P Q R S T U V W X Y Z
H u ru f P er ta m a A 452  1.944 96 131 9 972 523  372  241  150  101  26  155  70 B 11 3 371 5 0 400 33 4 197 2 5 0 39 3 C 4 5 413 2 16 98 19 35 79 2 0 0 27 26 D 37 17 388 7 1 185 51 30 131 9 30 1 53 24 E 197 965 53 110 2 1.541  503  375  106  235  109  57  203  59 F 8 4 97 2 0 236 9 16 90 2 0 0 3 0 G 17 70 270 8 2 241 36 14 225 2 14 3 33 7 H 61 174 450 3 0 82 36 32 260 8 32 0 58 0 I 250  1.163  158 78 7 246 535  347 68 100 40 20 60 90 J 5 11 357 1 0 1 8 5 136 3 0 0 6 2 K 24 30 554 6 0 130 51 12 287 9 21 1 97 1 L 90 23 426 53 3 27
113  107  214 58 16 0 143  32 M 100 19 506 89 1 24 72 8 202 4 10 0 52 8 N 68 361 490 32 9 78
377  341  101 20 53 11  128  92 O 199 824 121  107 0 494 361  249  216  349  107  13 56 42 P 4 5 241 98 0 144 30 21 72 0 0 0 21 1 Q 0 0 1 0 0 0 0 0 95 1 1 0 0 0 R 136 209 873 41 8 246 232  409  288 44 24 6 188  30 S 84 46 395  116  10 29 297  756  299
38 44 0 52 40 T 33 22 617 10 0 259 262  328  127 16 18 0 62 76 U 141 300 27 43 3 343 331  151 4 20 13 24 40 30 V 0 9 144 1 0 19 52 1 9 1 0 0 28 1 W 5 19 86 0 0 17 33 2 30 0 0 0 11 1 X 0 1 8 3 0 1 2 4 20 2 3 0 1 0 Y 48 76 184 19 0 37 80 40 167 10 23 2 4 3 Z 14 13 56 1 1 9 15 8 92 7 12 0 12 37
Pada Tabel 2, jika tertulis huruf kedua sama dengan ε, maka hal tersebut berarti blok substring bersangkutan hanya memiliki panjang satu karakter.  Jika frekuensi kemunculan suatu substring adalah f i , maka nilai anggota vektor tersebut, x i , adalah
579 . 97 i i f x = (1)
Konstanta 97.579 diperoleh dari jumlah seluruh nilai frekuensi substring pada Tabel 2. Sebagai contoh, untuk asteroid bernama Al-Fārābī sebelumnya, proses penghitungan vektor masukannya adalah sebagai berikut.
1. Panjang nama (setelah dinormalisasi) adalah delapan karakter, sehingga terdapat empat blok substring:  AL, FA, RA, BI.
2. Berdasarkan Tabel 2 dan Persamaan (1), diperoleh:
a. Untuk blok pertama (AL), 00732 , 0 579 . 97 714 714 1 1 = = → = x f
b. Untuk blok kedua (FA),
00146 , 0 579 . 97 142 142 2 2 = = → = x f
c. Untuk blok ketiga (RA),
00991 , 0 579 . 97 967 967 3 3 = = → = x f

## Eza Budi Perkasa, Benny Wijaya, Jerry Jamhari
d. Untuk blok keempat (BI),
00270 , 0 579 . 97 263 263 4 4 = = → = x f
e. Untuk blok kelima hingga kedelapan (tidak digunakan), 00000 , 0 579 . 97 0 0 8 , 7 , 6 , 5 8 , 7 , 6 , 5 = = → = x f 3. Dari tahap 2, diperoleh vektor masukan

 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00270 , 0 00991 , 0 00146 , 0 00732 , 0
Vektor  masukan  berisi  delapan  elemen  karena  berdasarkan  ketentuan  dari  [16],  nama  asteroid maksimal  terdiri  dari  16  karakter  sehingga  terdapat  maksimum  delapan  blok  substring.  Data latih  yang  akan  dikluster  diambil  dari  15  data  nama  asteroid  yang  pertama  kali  tertulis  untuk setiap panjang nama setelah data dinormalisasi dan diurutkan secara ascending . Data latih dan vektor masukannya masing-masing dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Data Latih Nama (Normal) Vektor Masukan AAKASHSHAH 0,00078 0,00913 0,00818 0,00818 0,00117 0,00000 0,00000 0,00000 AAKRITIJAIN 0,00078 0,00133 0,00356 0,00088 0,00258 0,01399 0,00000 0,00000 AAKSHI 0,00078 0,00052 0,00635 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 AALAMIHARANDI 0,00078 0,00809 0,00762 0,00904 0,00991 0,00518 0,00983 0,00000 AARONBURROWS 0,00078 0,00895 0,00102 0,00352 0,00895 0,00034 0,00000 0,00000 AARONSON 0,00078 0,00895 0,00386 0,00844 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 AARSETH 0,00078 0,00238 0,00384 0,00279 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 AARYN 0,00078 0,00193 0,01399 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 AAS 0,00078 0,00933 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 AASE 0,00078 0,00579 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 AAVASAKSA 0,00078 0,00451 0,00803 0,00052 0,01740 0,00000 0,00000 0,00000 ADRIANAGUTIERREZ 0,00300 0,00926 0,01992 0,00200 0,00155 0,00345 0,00252 0,00060 AGNESEDIBOEMIA 0,00200 0,00743 0,00579 0,00326 0,00380 0,00202 0,00679 0,00000 ALESSIAPOSSENTI 0,00732 0,00515 0,00396 0,00134 0,00370 0,00579 0,00349 0,00983 IO 0,00162 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000
Secara  matematis,  vektor  masukan  tersebut  dapat  direpresentasikan  dengan  matriks X yang elemen-elemennya diambil dari Tabel 3 atau dapat dituliskan
                       
                        = 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00162 , 0 00983 , 0 00349 , 0 00579 , 0 00370 , 0 00134 , 0 00396 , 0 00515 , 0 00732 , 0 00000 , 0 00679 , 0 00202 , 0 00380 , 0 00326 , 0 00579 , 0 00743 , 0 00200 , 0 00060 , 0 00252 , 0 00345 , 0 00115 , 0 00200 , 0 01992 , 0 00926 , 0 00300 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 01740 , 0 00052 , 0 00803 , 0 00451 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00579 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00933 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 01399 , 0 00193 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00279 , 0 00384 , 0 00238 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00844 , 0 00386 , 0 00895 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00034 , 0 00895 , 0 00352 , 0 00102 , 0 00895 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00983 , 0 00518 , 0 00991 , 0 00904 , 0 00762 , 0 00809 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00635 , 0 00052 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 01399 , 0 00258 , 0 00088 , 0 00356 , 0 00133 , 0 00078 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00000 , 0 00117 , 0 00818 , 0 00818 , 0 00913 , 0 00078 , 0 X
Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid ...

## 2.2.3 Penentuan Bobot Awal
Bobot  awal  ditentukan  dengan  membagi  nilai  yang  tercantum  pada  Tabel  2  dengan jumlah keseluruhannya, yaitu 97.579. Hasil pembagian untuk setiap  frekuensi kemudian dirata- rata  Dari  hasil  perhitungan  tersebut,  didapat  nilai  bobot  awal,  yaitu  0,00142.  Karena  hanya terdapat  dua  kemungkinan  keluaran  (diterima  atau  ditolak)  dan  maksimum  delapan  blok substring,  maka  matriks  bobot  awal W yang  dibentuk  adalah  matriks  berukuran  2  ×  8  yang elemen-elemennya  adalah  nilai  bobot  awal  yang  sudah  dihitung  sebelumnya  atau  dapat dituliskan
      =
00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 00142 , 0 W
2.2.4 Learning Rate Awal, Perubahan Learning Rate , dan Jumlah Epoch Maksimum
Penelitian  ini  akan  melihat  pengaruh  pengubahan  nilai learning  rate awal  terhadap jumlah  nama  asteroid  yang  berhasil  dikenali.  Nilai learning  rate awal  ditetapkan  pada range [0,1; 1] dengan  perubahan  sebesar  0,1 pada  setiap  percobaan.  Setiap  kenaikan epoch , learning rate dimodifikasi  sebesar  setengahnya.  Karena  terdapat  21.787  asteroid,  maka  jumlah epoch
maksimum ditetapkan sebesar 150 787 . 21  epoch .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pelatihan Data Sampel
Pelatihan data  sampel menghasilkan perubahan nilai pada matriks bobot. Nilai matriks bobot  akhir  setelah  dilakukan pelatihan  tersebut dapat  dilihat  pada Tabel  4.  Nilai-nilai  matriks tersebut berbeda-beda sesuai dengan learning rate yang telah ditetapkan.

## Tabel 4 Matriks Bobot Akhir Pelatihan
Learning Rate Matriks Bobot Akhir Pelatihan, W akhir 0,1      
0,00063 0,00116 0,00175 0,00146 0,00276 0,00230 0,00419 0,00391 0,00066 0,00218 0,00148 0,00439 0,00330 0,00720 0,00627 0,00153 0,2   
  
0,00023 0,00028 0,00227 0,00136 0,00446 0,00329 0,00701 0,00637 0,00012 0,00250 0,00143 0,00530 0,00333 0,00858 0,00673 0,00132 0,3   
  
0,00017 0,00014 0,00201 0,00101 0,00455 0,00305 0,00583 0,00675 0,00007 0,00188 0,00105 0,00410 0,00301 0,00715 0,00656 0,00118 0,4   
  
0,00014 0,00008 0,00233 0,00121 0,00492 0,00283 0,00741 0,00634 0,00008 0,00225 0,00135 0,00484 0,00290 0,00839 0,00597 0,00126 0,5      
0,00016 0,00007 0,00230 0,00113 0,00380 0,00311 0,00632 0,00721 0,00006 0,00174 0,00099 0,00374 0,00287 0,00684 0,00646 0,00116 0,6      
0,00017 0,00051 0,00205
0,00115 0,00448 0,00285 0,00577 0,00681 0,00007 0,00175 0,00098 0,00380 0,00289 0,00687 0,00644 0,00116 0,7      
0,00015 0,00053 0,00233 0,00143 0,00377 0,00297 0,00800 0,00624 0,00010 0,00221 0,00125 0,00462 0,00316 0,00856 0,00601 0,00127 0,8      
0,00014 0,00016 0,00224 0,00255 0,00363 0,00262 0,00940 0,00499 0,00009 0,00232 0,00252 0,00421 0,00276 0,00906 0,00515 0,00128 0,9      
0,00045 0,00054 0,00227
0,00311 0,00296 0,00185 0,01878 0,00876 0,00097 0,00169 0,00205 0,00345 0,00249 0,00601 0,00571 0,00173 1    
 
0,00051 0,00060 0,00252
0,00345 0,00155 0,00200 0,01992 0,00926 0,00097 0,00169 0,00205 0,00345 0,00249 0,00601 0,00571 0,00173
Pelatihan data tersebut juga menghasilkan jumlah data yang berhasil dikenal. Hasil pengenalan dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Pada  tabel  tersebut,  nilai  yang  tercantum  adalah  kelas pengenalannya. Kelas 1 berarti data tersebut dikenal (diterima) dan kelas 2 berarti data tersebut tidak dikenal (ditolak).
Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid ...

## Tabel 5 Hasil Pengenalan Data Sampel
Nama Asteroid Learning Rate 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7  0,8  0,9 1 AAKASHSHAH 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 AAKRITIJAIN 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 AAKSHI 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 AALAMIHARANDI 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 AARONBURROWS 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 AARONSON 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 AARSETH 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 AARYN 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 AAS 2 2 2 2 2 1 2 2 1 1 AASE 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 AAVASAKSA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ADRIANAGUTIERREZ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 AGNESEDIBOEMIA 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ALESSIAPOSSENTI 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 IO 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 Jumlah Kenal 8 8 9 10 10 11 9 9 15 15 % Kenal 53,33  53,33  60  66,67  66,67  73,33  60 60  100  100
Dari Tabel 5, dapat dilihat bahwa  semakin tinggi nilai learning rate , jumlah data  sampel  yang berhasil  dikenal  cenderung  meningkat  (kecuali  pada learning  rate 0,6  dan  0,7).  Hasil pengenalan  data  sampel  ini  selanjutnya  digunakan  untuk  menguji  penegenalan  terhadap  data asteroid sesungguhnya yang berjumlah sebanyak 21.787 buah.

## 3.2 Hasil Percobaan Terhadap Data Keseluruhan
Hasil  percobaan  pengenalan  terhadap  keseluruhan  nama  asteroid  berdasarkan  hasil pelatihan sebelumnya dapat dirangkum seperti terlihat pada Tabel 6.

## Tabel 6 Rangkuman Hasil Pengenalan Nama Asteroid Keseluruhan
Learning Rate Jumlah Kenal Nama % 0,1 8.765 40,23 0,2 7.032 32,28 0,3 8.379 38,46 0,4 8.196 37,62 0,5 9.212 42,28 0,6 8.701 39,94 0,7 8.350 38,33 0,8 9.256 42,48 0,9 20.146  92,47 1 20.417  93,71 Rerata 10.845  49,78

## Eza Budi Perkasa, Benny Wijaya, Jerry Jamhari
Gambar 1 Grafik Rangkuman Hasil Pengenalan Nama Asteroid Keseluruhan
Dari  Tabel  6,  dapat  dilihat  bahwa  jaringan  Kohonen  yang  dimodelkan  masih  memiliki kekurangan  karena  secara  keseluruhan,  jaringan  tersebut  hanya  mampu  mengenal  daftar  nama yang  diberikan  sebesar  49,78%  saja.  Akan  tetapi,  pada  tingkat learning  rate yang  tinggi, jaringan  tersebut  dapat  mengenal  daftar  nama  dengan  sangat  baik.  Dari  tabel  dan  grafik  pada Gambar  1  juga  dapat  dilihat  bahwa  di  antara learning  rate dan  jumlah  nama  yang  berhasil dikenali  tidak  memiliki  hubungan  linear. Learning  rate yang  lebih  tinggi  belum  tentu menghasilkan tingkat pengenalan yang lebih baik dan sebaliknya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penelitian  ini  memiliki kesimpulan sebagai berikut ini.
a. Secara  keseluruhan,  jaringan  Kohonen  yang  dimodelkan  belum  mampu  mengenal  daftar nama asteroid dengan baik (persentase pengenalan nama:  49,78%).
b. Tidak  terdapat  hubungan  linear  antara  tingkat learning  rate dengan  jumlah  nama  yang berhasil dikenali oleh jaringan Kohonen yang dimodelkan.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  masih  jauh  dari  sempurna  dan  dapat  dikembangkan  lagi  lebih  lanjut. Adapun  pengembangan-pengembangan  yang  dapat  dilakukan  di  penelitian  selanjutnya  adalah sebagai berikut.
a. Mengubah  parameter-parameter  pada  jaringan  Kohonen  untuk  mendapatkan  hasil pengenalan yang lebih baik.
b. Menambah  atau  mengubah  data  latih  dan  melibatkan  data  latih  non-asteroid  serta membandingkan hasil pengenalannya.
c. Menggunakan metode pengenalan lainnya untuk dapat dibandingkan hasilnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  S.,  2003, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya) ,  Graha Ilmu,Yogyakarta.
[2] Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  dan  Suhartono,  V.,  2011, Kecerdasan  Buatan ,  ANDI, Yogyakarta.
Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid ...
[3] Minor Planet Center, 2018, Minor Planet Names: Alphabetical List, https://minorplanetcenter.net/iau/lists/MPNames.html , diakses tgl 28 Januari 2019.
[4] Hu,  Z.,  Bodyanskiy,  Y.V.,  Tyshchenko,  O.K.,  and  Boiko,  O.O.,  2017,  A  Neuro-Fuzzy Kohonen Network for Data Stream Possibilistic Clustering and Its Online Self-Learning Procedure, Applied Soft Computing Journal , vol 68, hal 710-718.
[5] Hu,  Z.,  Bodyanskiy,  Y.V.,  Tyshchenko,  O.K.,  and  Boiko,  O.O.,  2016,  An  Ensemble  of Adaptive  Neuro-Fuzzy  Kohonen  Networks  for  Online  Data  Stream  Fuzzy  Clustering, International Journal of Modern Education and Computer Science , no 5, vol 8, hal 12-18.
[6] Shuai,  C.,  Yang,  H.,  and  Gong,  Z.,  2018,  Research  on  Intrusion  Detection  Based  on Kohonen  Network  and  Support  Vector  Machine, AIP  Conference  Proceedings ,  Busan, April 14-15.
[7] Azmi,  Z.,  Taufik,  F.,  dan  Susilo,  B.,  2018,  Implementasi  Jaringan  Kohonen  Dalam Pengenalan Citra Huruf Aksara Jawa, Jurnal SAINTIKOM, no 2, vol 17, hal 214-217.
[8] Michael,  A.,  2016.  Pengenalan  Plat  Kendaraan  Berbasis  Android  Menggunakan  Viola Jones dan Kohonen Neural Network . Jurnal Ilmiah ILKOM , no 2, vol 8, hal 95-102.
[9] Mohammed,  A.A.,  2018,  Hybrid  Watermark  System  for  Color  Images  based  on  DCT, DWT and Kohonen Network, Diyala Journal For Pure Sciences , no 1, vol 15, hal 74-84.
[10]  Halim,  N.N.  dan  Widodo,  E.,  2017, Clustering Dampak  Gempa  Bumi  di  Indonesia Menggunakan Kohonen Self Organizing Maps , Prosiding SI MaNIs , Malang, 31 Juli.
[11]   Li, Y., Cheng, G., Chen, X., and Liu, C., 2019, Coal-rock interface recognition based on permutation entropy of LMD and supervised Kohonen neural network, Current Science , no 1, vol 116, hal 96-103.
[12]   Tambunan,  M.R.L.,  2018,  Kombinasi  Algoritma  Kohonen  Sebagai Clustering dan Metode Resilent  Backpropagation Untuk  Mempercepat  Hasil Clasification , Tesis , Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Univ. Sumatera Utara, Medan.
[13]   Sameer,  F.  and  Abu  Bakar,  M.R.,  2017,  Modified  Kohonen  Network  Algorithm  for Selection  of  the  Initial  Centers  of  Gustafon-Kessel  Algorithm  in  Credit  Scoring, Pertanika Journal Science & Technology , no 1, vol 25, hal 77-90.
[14]   Siregar,  S.D.,  Lestari,  Ernala,  I.,  Simarmata,  D.P.,  dan  Nainggolan,  A.S.,  2019, Pencocokan  Foto  Berdasarkan  Wajah  Dengan  Menggunakan  Metode  Kohonen,  Journal Of Informatic Pelita Nusantara, no 1, vol 4, hal 1-7.
[15]   Krulický, T., 2018, Using Kohonen networks in the analysis of transport companies in the Czech Republic, SHS Web of Conferences , Beijing, November 8-9.
[16]  Minor Planet Center, 2014, How Are Minor Planets Named?, https://minorplanetcenter.net/iau/info/HowNamed.html , diakses tgl 28 Januari 2019.