## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 239−246 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2108
Self Organizing Maps (Kohonen) untuk Cluster Bidang Karya Ilmiah (Skripsi) Mahasiswa Berdasarkan Nilai-Nilai Matakuliah Pendukung Machine Learning
Hery Sunandar, Yasir Hasan *
Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 herysun1975@gmail.com, 2,* yasirhasan.kom@gmail.com Submitted: 14/08/2022 ; Accepted: 24/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak −Waktu penyusunan karya ilmiah dianggap terlalu cepat dan tidak sesuai bagi mahasiswa dikarenakan beberapa hal dalam  ruanglingkup  penyusunannya.  Salah  satu  alasannya  mahasiswa  tersebut  tidak  mampu  menyelesaikan  dan  aspek pendukung  bidang  karya  ilmiah  yang  dikerjakan,  banyak  mahasiswa  yang  topik  karya  ilmiahnya  berada  pada machine learning atau  sejenisnya,  namun  mahasiswa  tersebut  tidak  mampu  menyelesaikan  karya  ilmiahnya  dikarenakan  tidak memahami teoritis dari pengetahuan pendukung dari bidang machine learning . Sehingga dapat membuat mahasiswa tersebut depresi  atau  lebih  beratnya  mengulang  karya  ilmiahnya  semester  selanjutnya.  Ruanglingkup  matakuliah machine  learning adalah  matakuliah  statistik  dan  probabilitas,  matrik  dan  aljabar  linear,  algoritma  dan  pemrograman,  dan  struktur  data. penelitian  ini  dilakukan  untuk  menanggulangi  masalah-masalah  yang  dihadapi  mahasiswa  yaitu  mengetahui  kelompok kesesuaian  bidang  karya  ilmiah  mahasiswa  yang  akan  mereka  kerjakan.  Sehingga  dalam  penyusunannya  mahasiswa  dapat bertanggung  jawab  dalam  sidangnya  dan  lebih  berkualitas.  Pengujian clustering dengan  algoritma self  organizing  maps (SOM) lebih stabil dikarenakan untuk input sesuai data yang dimiliki bukan random, hanya pembobotan saja yang dilakukan secara random namun berdasarkan nilai batas uniform low (mins) dan high (maks).Jumlah cluster yang diinginkan ada  dua yaitu cluster 0 mampu mengerjakan karya ilmiah berbasis machine learning dan cluster 1 sebaliknya. Proses SOM terhadap 40  data  mahasiswa  dengan  target  sebanyak  dua cluster dan  hasilnya cluster 0  =  14  mahasiwa, cluster 1  =  26  mahasiswa. Hasilnya didapatkan dengan menaikan radius = 1, yang mana sebelumnya pencapaian ini tidak berhasil jika radius = 0.
Kata Kunci: Self Organizing Maps; Kohonen Maps; Clustering; Tugas Akhir; Machine Learning
Abstract −The time for the preparation of scientific papers is considered too fast and not suitable for students due to several things in the scope of its preparation. One of the reasons is that the student is unable to complete and the supporting aspects of the field of scientific work being done, many students whose topics of scientific work are in machine learning or the like, but  these  students  are  unable  to  complete  their  scientific  work  because  they  do  not  understand  the  theoretical  supporting knowledge  of  the  machine  learning  field.  So  that  it  can  make  the  student  depressed  or  even  harder  to  repeat  his  scientific work  the  next  semester.  The  scope  of  machine  learning  courses  are  statistics  and  probability,  matrix  and  linear  algebra, algorithms and programming, and data structures. This research was conducted to overcome the problems faced by students, namely  knowing  the  suitability  group  for  the  field  of  student  scientific  work  they  will  be  working  on.  So  that  in  its preparation  students  can  be  responsible  in  their  trial  and  are  of  higher  quality.  The  clustering  test  with  the  self  organizing maps (SOM) algorithm is  more stable because the  input according to the  data owned  is not random, only the  weighting is done  randomly  but  based  on  the  uniform  low  (mins)  and  high  (max)  limit  values.  The  desired  number  of  clusters  is  two namely cluster 0 is able to do scientific work based on machine learning and cluster 1 vice versa. The SOM process for 40 student  data  with  a  target  of  two  clusters  and  the  results  are  cluster  0  =  14  students,  cluster  1  =  26  students.  The  result  is obtained by increasing the radius = 1, which previously this achievement was not successful if radius = 0.
Keywords : Self Organizing Maps; Kohonen Maps; Clustering; Final Project; Machine Learning

## 1.  PENDAHULUAN
Proyek  karya  ilmiah  (skripsi)  kegiatan  akhir  sebagai  penentu  kelulusan  mahasiswa  yang  telah  melaksanakan pendidikan  di  kampusnya.  Periode  pelaksanaan  penyusunan  karya  ilmiah  mahasiswa  dilakukan  selama  satu semester (enam bulan) di tahun ajaran genap[1], [2]. Waktu penyusunan karya ilmiah dianggap terlalu cepat dan tidak  sesuai  bagi  mahasiswa  dikarenakan  beberapa  hal  dalam  ruanglingkup  penyusunannya  [3].  Salah  satu alasannya  mahasiswa  tersebut  tidak  memahami  cara  penyelesaian  dan  aspek  pendukung  bidang  karya  ilmiah yang  dikerjakan,  seperti  banyak  mahasiswa  yang  topik  karya  ilmiahnya  berada  pada machine  learning atau sejenis  bidang  tersebut,  namun  mahasiswa  tersebut  tidak  mampu  menyelesaikan  karya  ilmiahnya  dikarenakan tidak  memahami teoritis dari pengetahuan pendukung dari  bidang machine learning . Sehingga dapat membuat mahasiswa tersebut depresi atau lebih beratnya mengulang karya ilmiahnya semester selanjutnya. Karya ilmiah yang sesuai ruang lingkup matakuliah machine learning adalah matakuliah statistik dan probabilitas, matrik dan aljabar  linear,  struktur data, algoritma dan pemrograman dan  matakuliah pemrograman untuk perancangan dan implementasi  aplikasinya  [4].  Setiap  materi  yang  disuguhkan  memiliki  pemecahan  masalah  yang  terdapat matakuliah  pendukung  tersebut  dalam  mewujudkan  algoritma  yang  digunakan machine  learning baik  dalam supervised learning maupun unsupervised learning [5], [6]. Clustering terdapat  pada  bagian machine  learning yang  dikenal  dengan unsupervised  learning [7][8]. Selain di machine learning , clustering juga dipelajari di data mining , karena data mining dan machine learning sangat  berkaitan  erat  dalam artificial  intelligence (AI)  [9],  [10].  Jadi clustering memiliki  fungsi  sebagai pengelompokkan  dari  data  berdasarkan  sifat  atau  karakteristik  masing-masing.  Hal  ini  disebut  kelompok  data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 239−246 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2108
yang  similar  atau  juga  dismilar  [11],  [12].  Pengurutkan  data  dilakukann  berdasarkan  karakteristi  dengan kemiripan  paling  dekat  dengan  data  lainnya  akan  dikelompokkan  menjadi  satu  klaster.  Demikian  upaya  ini berguna untuk mengarahkan hasil temuan cluster yang sebelumnya tidak diketahui pada data [13], [14]. Clustering bidang  karya  ilmiah  mahasiswa  dilakukan  untuk  menanggulangi  masalah-masalah  yang dihadapi mahasiswa. Cara ini dilakukan untuk mengetahui kelompok kesesuaian bidang karya ilmiah mahasiswa yang  akan  mereka  kerjakan.  Sehingga  dalam  penyusunan  karya  ilmiah  mahasiswa  tersebut  dapat  bertanggung jawab  dalam  sidangnya  dan  karya  ilmiah  mereka  juga  lebih  berkualitas.  Dalam  pengujian  ini  digunakan clustering dengan  algoritma self  organizing  maps (SOM)  /  kohonen  maps  diketahui  SOM  lebih  stabil dikarenakan untuk input sesuai data yang dimiliki bukan random , hanya pembobotan saja yang dilakukan secara random namun  berdasarkan  nilai  batas.  Penelitian clustering dengan  SOM  pernah  dilakukan  Mujiati  Dwi Kartikasari  menerapkan  SOM  dan  Davies-Bouldin  Index  untuk  mengelompokkan  wilayah  Indonesia berdasarkan konsumsi pangan, capaiannya adalah berhasil membentuk 4 cluster optimum dengan masing-masing anggota  pada  cluster  1  sebanyak  22  provinsi,  pada  cluster  2  sebanyak  10  provinsi,  pada  cluster  3  sebanyak  1 provinsi,  dan  pada  cluster  4  sebanyak  1  provinsi  [15].  Asrul  Asahri  Muin  juga  melakukan  penelitian  tentang SOM  yaitu  implementasi  SOM untuk  klasifikasi  penduduk  dalam  menentukan keputusan pembangunan daerah prioritas  miskin  di  Kota  Makassar.  Pokok  pembahasannya  yaitu  informasi  pemetaan  penduduk  miskin berdasarkan  karekteristik  demografi,  pendidikan,  ketenagakerjaan,  perumahan  dan  membantu  pengambilan kebijakan  dalam  pemerataan  program  kemiskinan  sehingga  dapat  melakukan  pembangunan  daerah  secara prioritas  [16],  selain  itu  penelitian  SOM  untuk  pengelompokkan  jurusan  dilakukan  oleh  Rusydi  Umar  dengan capaiannya  yaitu,  hasil  cluster  dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  pada  calon  peserta  didik  yang  memiliki skill dan bakat serta minat yang dimiliki [7] .

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Penelitian  ini dilakukan di  fakultas teknik  informatika  Universitas  Budi Darma dengan  mengumpulkan dataset nilai mahasiswa berdasarkan matakuliah yang digunakan dan melakukan clustering sesuai algoritma SOM. Metode penelitian untuk pengumpulan data dan analisis terdiri dari.
a.  Studi Literatur
Pada tahap ini mencari literatur dengan rincian sebagai berikut :
1. Mencari  referensi  tentang  teori  dan  pengetahuan  yang  membahas  tentang  bidang  karya  ilmiah  (skripsi) dan machine learning .
2. Mencari refrensi mengenai algoritma clustering , Self Organizing Maps , dan dalam ruang lingkup machine learning .
b.  Faktor yang perlu diperhatikan dalam desain sistem antara lain :
1. Dataset nilai-nilai matakuliah pendukung karya ilmiah machine learning
2. Variabel input yang digunakan dalam algoritma SOM.
3. Faktor penentu klaster-klaster / neuron output
Deklarasi  penetapan  hasil  cluster,  variabel  input,  dan  bobot  disesuaikan  dengan  arsitektur  SOM  Kohonen Maps.  Untuk  di  awal  ini  dijelaskan  hasil  cluster  dalam  bentuk  bidang  karya  ilmiah  (skripsi)  yang  akan dikerjakan  mahasiswa.  Berikut  gambaran  alur  penelitian  yang  dilakukan  dalam  cakupan  input,  Proses,  dan output.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 239−246 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2108

## 2.2 Dataset, Variabel Input, Dan Bobot
Gambar 3 Alur penelitian adalah bagian-bagian yang telah di-set dalam penelitian ini. Dimulai dari bagian input yaitu  input dataset , Learning  rate ,  radius,  dan  variabel  lainnya  yang  digunakan  baik  dalam  analisa  dan penerapan selanjutnya. Hal dirincikan sebagai berikut : a. Input Dataset ,  merupakan  vektor  atau  variabel  input  digunakan  tersimpan  dalam dataset adalah  nilai-nilai matakuliah dari setiap mahasiswa sebagai pendukung machine learning yaitu :
1. Matakuliah Algoritma dan Pemrograman (MT1)
2. Matakuliah Statistik dan Probalitas (MT2)
3. Matakuliah Matrik dan Aljabar Linear (MT3)
4. Matakuliah Struktur Data (MT4)
Matakuliah-matakuliah  di  atas  diinisialkan  dengan  MT  dan  nomor  urutan  yaitu  MT1,  MT2,  MT3,  dan MT4.  Nilai-nilai  matakuliah  yang  digunakan  di  atas terwujud  dalam range nilai  seperti  pada  tabel  1  di bawah. Namun secara tepatnya nilai tersebut diubah atau diambil yang terdapat pada kolom bobot, serta diminimalkan  dalam  pembulatan  yaitu,  A  =  4,  B =  3,  C  =  2,  dan  D  =  1.  Untuk E  =  0 tidak  digunakan karena tidak lulus.
Tabel 1. Range nilai akhir setiap matakuliah Nilai Total Nilai Huruf (NH) Bobot Keterangan ≥90 A 4 Lulus ≥ 80 - ≤89 A- 3,75 Lulus ≥ 76 - ≤79 B+ 3,5 Lulus ≥ 70 - ≤75 B 3 Lulus ≥ 67 - ≤69 B- 2,75 Lulus ≥ 65 - ≤66 C+ 2,5 Lulus ≥ 60 - ≤64 C 2 Lulus ≥ 55 - ≤59 C- 1,5 Lulus ≥ 50 - ≤54 D 1 Lulus < 50 E 0 Tidak Lulus b. Variabel Input
1. Menetapkan α(t) sebagai learning rate dan σ2(t) adalah koefisien fungsi aktifasi antara 0 sampai 1.
2. Menetapkan epoch (Ω)  =  0,  yaitu  jumlah  berapa  kali  sebuah  data  dimasukkan  ke  dalam  jaringan  untuk proses latih sebelum ukuran neighbour berkurang pada setiap iterasi.
3. Learning rate (0) = 0.6 akan berubah learning rate dapat mengikuti fungsi geometri  ( 𝑡 +1)=0.5 𝛼 ( 𝑡 ). Hasil proses hanya dua cluster, maka neighboor dari 𝐽 mengubah satu cluster dengan radius ( 𝑅) = 1. 4. Bobot diinisialisasikan dalam bilangan acak dari distribusi seragam ( uniform ).
Fungsi meratakan distribusi sampel dengan batas interval separuh terbuka. Dengan kata lain, untuk semua nilai dalam batas interval yang ditentukan dapat diambil bersamaan dengan variabel rendah dan variabel tinggi. Pembuatan batas interval untuk inisialisasi bobot ini dapat dilakukan dengan tool pengolahan data sains python, bentuk umumnya seperti berikut : w = np.random.uniform(-1,0,1000)
2.3 Clustering Menggunakan Self Organizing Map (Kohonen)
Algoritma SOM terdiri sebagai berikut [17], [18]: a. Inisialisasi vektor input x 1 , x 2 , x 3 , ... x n dengan nilai random 0-1. b. Inisialisasi neuron output sebanyak y 1 , y 2 , ...y n . c. Menentukan weight (bobot) neuron output dengan nilai antara x min dan x max .
d. Mengulangi  langkah  5  sampai  8  hingga  tidak  ada update  weight (bobot)  atau  telah  mencapai  kondisi  stop ( error terkecil).
e. Pemilihan acak salah satu data dari vektor input sebagai data training .
f. Mencari  jarak  terdekat  dari  masing-masing neuron output ke  data  input  menggunakan  rumus euclidian distance . 𝐷 ( 𝑗 )=∑ 𝑖 ( 𝑤𝑖𝑗 − 𝑥𝑖 )2D(j)=∑i(wij−xi)2
(1)
g. Untuk setiap bobot w ij diperbaharui bobot tetangga menggunakan rumus dengan persamaan sebagai berikut 𝑤 𝑖𝑗 ( t+1 )= 𝑤 𝑖𝑗 (t)+α(t)[xi - 𝑤 𝑖𝑗 (t)]
(2)
h. Mengupdate bobot bias ( error ).
i. Simpan bobot yang telah konvergen.
2.4  Hasil Cluster
Target hasil cluster terdiri dari dua bagian yaitu :
a. Cluster  pertama  diinisialkan cluster 0  yang  termasuk  ke  dalam  karya  ilmiah  yang  akan  dikerjakan  dalam konsep machine learning .
b. Cluster  kedua  diinisialkan cluster 1  yang  tidak  termasuk  dari  karya  ilmiah  yang  akan  dikerjakan  dalam konsep machine learning .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 239−246 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2108

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Kegiatan  melakukan pengujian dari objek dataset dan  variabel  input  yang terukur sebagai  data  masukan. Data masukkan  ini  ditargetkan  untuk  menghasil  dua cluster yang  menyatakan  sanggup  atau  tidak  mengkaji  karya ilmiah dalam lingkup machine learning .

## 3.2 Sampel Data
Pengujian  variabel  input  dalam  vektornya  terdiri  dari  40  sampel  data  mahasiswa.  Berikut  adalah  sampel  data yang digunakan.
Tabel 2. Sampel data mahasiswa Universitas Budi Darma No Nama Mahasiswa MT1 MT2 MT3 MT4 1 Alexander P. Manullang 2 4 3 3 2 Annisa Apriliani 3 3 3 3 3 Delima R Tambunan 3 2 2 3 4 Ewit Supriana Purba 2 3 3 4
5 Heber Sinurat 3 3 2 3
6 Jordan Purba 4 4 2 3
7 Kevin Yanto Sarumaha 3 3 2 4
8 Lastiar Pardede 3 2 3 3
9 Reka Wulandari 2 2 2 3
10 Ronal Marco 4 3 4 4 11 Rudianto Nehe 4 4 2 3 12 Sierman Telaumbanua 3 2 2 4
13 Theresia Mardiana Siregar 3 2 3 3 14 Vira Azura 2 2 2 3 15 Diffri Solihin Siregar 4 4 4 4 16 Afflina Simbolon 3 4 3 3 17 Ahmad Ismail 2 3 2 4 18 Aldi Umri Wirya Chandra 3 2 3 3 19 Alvina Novanda 2 3 2 3 20 Amanudin Harahap 4 2 4 4 21 Arif Budiman 2 4 2 4 22 Cici Rahmadani 3 2 2 4 23 Daniel D Saragih 3 2 3 2 24 Elvya Dani Yanty Sitepu 2 2 3 3 25 Fransiscus Situmorang 4 2 4 3 26 Galuh Kesuma Pramesti 4 3 3 4 27 Irsyan Syauqi Siregar 3 2 2 3 28 Lasmi Br Banurea 2 4 2 4
29 Maringan Yoseptian Sitanggang 3 3 2 3 30 Marta Zega 4 2 2 3 31 Mei Putri Siringo-ringo 4 4 4 4
32 Muhammad Salman Alfarizhi 3 4 2 3
33 Noki Cahya Putra Pasaribu 2 3 2 4
34 Nurhasanah 3 2 3 2 35 Rephael Pasaribu 2 2 3 3 36 Rindi Novia 2 2 3 3 37 Robi Permana 4 3 4 2 38 Susi Lampita Sinaga 3 2 2 4 39 Syahbalyan Ari Lubis 3 2 3 3 40 Trilis Wulandari 4 2 3 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 239−246 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2108

## 3.3 Algoritma SOM
Proses SOM sangat sederhana, asalkan  variabel-variabel  yang  berkaitan untuk proses SOM tersebut benar dan jelas. Pada bagian ini untuk proses SOM sendiri dilakukan menggunakan fungsi pemrograman python. Berikut adalah langkah-langkah Algoritma SOM[19]. Langkah 0  Inisialisasi bobot: 𝑤𝑖𝑗 wij set parameter tetangga set learning rate 𝛼 Langkah 1   Ketika kondisi berhenti bernilai false , kerjakan Langkah 2 Langkah 2  Untuk setiap vektor input 𝑥 x, kerjakan Langkah  3-5 Langkah 3  Untuk setiap 𝑗 j hitung 𝐷 ( 𝑗 )=∑ 𝑖 ( 𝑤𝑖𝑗 − 𝑥𝑖 )2D(j)=∑i(wij−xi)2 Langkah 4  Tentukan J J, sedemikian sehingga 𝐷 ( 𝐽 )D(J) minimum Langkah 5  Pada  setiap  unit 𝑗 j  dengan  spesifikasi  tetangga  tertentu  dari 𝐽 J,  `dan  untuk  setiap 𝑖 i  maka 𝑤𝑖𝑗 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 )= 𝑤𝑖𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )+ 𝛼 [ 𝑥𝑖 − 𝑤𝑖𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )]wij(baru)=wij(lama)+α[xi−wij(lama)] Langkah 6  Perbarui learning rate Langkah 7  Kurangi radius ketetanggaan pada waktu-waktu tertentu Langkah 8   Tes kondisi berhenti
Dari  algoritma  di  atas  diwujudkan  dalam  kode  program  python  untuk  setiap  langkah-langkahnya  yang difungsikan sebagai prosedur SOM seperti pada gambar 2 di bawah berikut :
Gambar 2 . Prosedur SOM dalam bentuk kode Python

## 3.4 Pembahasan
Proses  ini  sesuai algoritmanya diawali dari  inisialisasi  bobot secara distribusi random uniform dan diterangkan radius  ketanggaan  ( neighbour )  dilakukan  dengan  menggunakan array linear  dari cluster unit,  posisi  radius berkurang  setiap  setelah  5x epoch dan  kondisi  berhenti  ketika  tidak  ada  perubahan  bobot  yang  terjadi.  Hasil cluster diketahui  untuk  yang  tergabung cluster 0  sebanyak  14  mahasiswa  dan  untuk cluster 1  sebanyak  26 mahasiswa. Maka mahasiswa yang berada pada cluster 0 dianjurkan dan diarahkan untuk berencana/mengangkat topik karya ilmiah berbasis machine learning , sedangkan mahasiswa yang termasuk pada cluster 1 sangat tidak dianjurkan mengangkat topik karya ilmiah berbasis machine learning . Berikut adalah hasil cluster dari SOM.
Tabel 3. Hasil dua cluster SOM No Nama Mahasiswa MT1 MT2 MT3 MT4  Cluster 1 Alexander P. Manullang 2 4 3 3 0 2 Annisa Apriliani 3 3 3 3 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
No Nama Mahasiswa MT1 MT2 MT3 MT4  Cluster 3 Delima R Tambunan 3 2 2 3 1 4 Ewit Supriana Purba 2 3 3 4 1 5 Heber Sinurat 3 3 2 3 1 6 Jordan Purba 4 4 2 3 0 7 Kevin Yanto Sarumaha 3 3 2 4 1 8 Lastiar Pardede 3 2 3 3 1 9 Reka Wulandari 2 2 2 3 1 10 Ronal Marco 4 3 4 4 0 11 Rudianto Nehe 4 4 2 3 0 12 Sierman Telaumbanua 3 2 2 4 1 13 Theresia Mardiana Siregar 3 2 3 3 1 14 Vira Azura 2 2 2 3 1 15 Diffri Solihin Siregar 4 4 4 4 0
16 Afflina Simbolon 3 4 3 3 0
17 Ahmad Ismail 2 3 2 4 1
18 Aldi Umri Wirya Chandra 3 2 3 3 1
19 Alvina Novanda 2 3 2 3 1
20 Amanudin Harahap 4 2 4 4 0
21 Arif Budiman
2 4 2 4 1
22 Cici Rahmadani 3 2 2 4 1
23 Daniel D Saragih 3 2 3 2 1
24 Elvya Dani Yanty Sitepu 2 2 3 3 1
25 Fransiscus Situmorang 4 2 4 3 0
26 Galuh Kesuma Pramesti 4 3 3 4 0
27 Irsyan Syauqi Siregar 3 2 2 3 1
28 Lasmi Br Banurea 2 4 2 4 0
29 Maringan Yoseptian Sitanggang 3 3 2 3 1
30 Marta Zega 4 2 2 3 1
31 Mei Putri Siringo-ringo 4 4 4 4 0 32 Muhammad Salman Alfarizhi 3 4 2 3 0 33 Noki Cahya Putra Pasaribu 2 3 2 4 1 34 Nurhasanah 3 2 3 2 1 35 Rephael Pasaribu 2 2 3 3 1 36 Rindi Novia 2 2 3 3 1 37 Robi Permana 4 3 4 2 0 38 Susi Lampita Sinaga 3 2 2 4 1 39 Syahbalyan Ari Lubis 3 2 3 3 1 40 Trilis Wulandari 4 2 3 2 1
Hasil dalam bentuk visual plot diagram dari cluster data yang diinputkan ditampilkan pada gambar 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 239−246 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2108
Sebaran  data  pada  diagram  di  atas  ditampilkan  arah  sumbu  x  adalah  vektor  sampel  data  sebanyak  40 orang  mahasiswa,  sedangkan  arah  sumbu  y  interval  nilai  dari  setiap  matakuliah  dengan  interval  1  hingga  4, namun karena nilai data terkecil adalah 2, maka dimulai dari 2. Pada gambar terlihat yang terdata pada cluster 0 berwarna hijau terletak pada posisi : y = 2 sebanyak 2 mahasiswa y = 3 sebanyak 3 mahasiswa y = 4 sebanyak 9 mahasiwa

## 3.5 Implementasi
Penerapan aplikasi clustering karya ilmiah mahasiswa berbasis machine learning pada Universitas Budi Darma dapat  lakukan  dengan  sederhana  namun  memberikan  hasil  yang  baik  dan  cepat  untuk  proses clustering .  Pada tampilan aplikasi di gambar 4 dapat dilihat pertama memasukkan data uji yang tersimpan dengan data.csv pada tempat penyimpanan. Selanjutnya  memasukkan  nilai learning  rate dengan 0.6,  memasukkan  jumlah clustering atau neuron  output sebanyak  2  untuk  menghasilkan  cluster  0    dan  1,  dan  selanjutnya  nilai  radius  sebanyak  1. Untuk tampilan hasil pada bagian aplikasi terdapat dua bagian yaitu multiline yang menununjukkan hasil setiap klaster, serta di bagian kanan adalah bentuk visual diagram clustering -nya. Bentuk lain dari output ini yaitu saat tombol proses clustering SOM ditekan akan menampilkan hasil prosesnya dan membuat file hasil akhir tersebut dengan nama “hasil cluster SOM.txt”.
Gambar 4. Implementasi aplikasi cluster SOM

## 4. KESIMPULAN
Clustering karya ilmiah menggunakan Self Organizing Maps (Kohonen) memberikan hasil clustering yang baik jika  nilai  radius  dapat  difungsikan  perubahan  secara  tepat.  Selain  itu  nilai  random  untuk  pembobotan  juga berpengaruh dalam proses iterasi dengan epoch yang berkuran setiap 5 kali epoch . Bobot diinisialisasikan dalam bilangan  acak  dari  distribusi  seragam  ( uniform ).  Fungsi  meratakan  distribusi  sampel  dengan  batas  interval separuh  terbuka.  Dengan  kata  lain,  untuk  semua  nilai  dalam  batas  interval  yang  ditentukan  dapat  diambil bersamaan  dengan  nilai  variabel low (min)  dan  variabel high (maks).  Jumlah  cluster  yang  diinginkan  ada  dua yaitu  cluster  0  mampu  mengerjakan  karya  ilmiah  berbasis  machine  learning  dan  cluster  1  sebaliknya.  Proses SOM  terhadap  40  data  mahasiswa  dengan  target  sebanyak  dua  cluster  dan  hasilnya  cluster  0  =  14  mahasiwa, cluster 1 = 26 mahasiswa. Hasilnya didapatkan dengan menaikan radius = 1, yang mana sebelumnya pencapaian ini tidak berhasil jika radius = 0.

## REFERENCES
[1] A. S.  Khazari, F. Marisa, and  I. D. Wijaya, “Sistem Rekomendasi Penentuan Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Decision Tree,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.26905/jtmi.v3i1.1248.
[2] I.  Wahyudin,  E.  Tita  Tosida,  and  F.  Andria,  “Teori  dan  Panduan  Praktis  Data  Science  dan  Big  Data,” Quality ,  no. March, pp. 1–6, 2020.
[3] A.  R.  Sinaga  and  Y.  Hasan,  “Aplikasi  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dosen  Pembimbing  Skripsi  S1  Teknik Informatika,” Inf. dan Teknol. Ilm. , pp. 182–187, 2015, [Online]. Available:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 239−246 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2108
https://s3.amazonaws.com/academia.edu.documents/40796550/31._Jurnal__ALEX.pdf?response-content- disposition=inline%3B filename%3D31._Jurnal_ALEX.pdf&X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz- Credential=ASIATUSBJ6BAPZF7ABG3%2F20200418%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_r.
[4] R. R. Santoso, R. Megasari, and  Y. A. Hambali, “Implementasi Metode Machine Learning Menggunakan Algoritma Evolving Artificial Neural Network Pada Kasus Prediksi Diagnosis Diabetes,” JATIKOM (Jurnal Apl. dan Teor. Ilmu Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 85–97, 2020.
[5] Fahrizal,  F.  O.  Reynaldi,  and  N.  Hikmah,  “Implementasi  Machine  Learning  pada  Sistem  PETS  Identification Menggunakan Python Berbasis UBuntu,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 86–91, 2020.
[6] F. A. Bachtiar, I. K. Syahputra, and S. A. Wicaksono, “Perbandingan Algoritme Machine Learning untuk Memprediksi Pengambil Matakuliah,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 5, p. 543, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019651755.
[7] R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  R.  R.  Az-Zahra,  “Self  Organizing  Maps(SOM)  untuk  Pengelompokkan  Jurusan  di  SMK,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 131, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.7044.
[8] S. S. Nagari and L. Inayati, “Implementation of Clustering Using K-Means Method To Determine Nutritional Status,” J. Biometrika dan Kependud. , vol. 9, no. 1, p. 62, 2020, doi: 10.20473/jbk.v9i1.2020.62-68.
[9] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[10]  D. Rahmalia and T. Herlambang, “Application Kohonen Network and Fuzzy C Means for Clustering Airports Based on Frequency of Flight,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control , vol. 3, no. 3, pp. 229–236, 2018, doi: 10.22219/kinetik.v3i3.608.
[11]  T. Honkela, “Description of Kohonen ’ s Self-Organizing Map,” pp. 1–7, 2018.
[12]  N. F. Arno and M. Ahsan, “Neural Network,” Power Syst. , vol. 28, pp. 75–159, 2017, doi: 10.1007/978-3-030-64777- 3_4.
[13]  D. Sarkar, R. Bali, and T. Sharma, Practical Machine Learning with Rust . 2020.
[14]  L.  S.  Moonlight,  F.  Faizah,  Y.  Suprapto,  and  N.  Pambudiyatno,  “Comparison  of  Backpropagation  and  Kohonen  Self Organising  Map  (KSOM)  Methods  in  Face  Image  Recognition,” J.  Inf.  Syst.  Eng.  Bus.  Intell. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  149, 2021, doi: 10.20473/jisebi.7.2.149-161.
[15]  M.  D.  Kartikasari,  “Self-Organizing  Map  Menggunakan  Davies-Bouldin  Index  dalam  Pengelompokan  Wilayah Indonesia  Berdasarkan  Konsumsi  Pangan,” Jambura  J.  Math. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  187–196,  2021,  doi: 10.34312/jjom.v3i2.10942.
[16]  A.  A.  Muin,  “IMPLEMENTASI  SELF  ORGANIZING  MAPS  (  SOM  )  KLASIFIKASI  PENDUDUK  UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN PEMBANGUNAN DAERAH PRIORITAS MISKIN ( Studi Kasus Kota Makassar ) Berdasarkan  dirumuskan  ,  apakah  mengklasifikasi  latar  metode  belakang  SOM  berdasar  dapat  dapat  ting,”  pp.  1–8, 2018.
[17]  G.  Munawar,  “Implementasi  Algoritma  Self  Organizing  Map  (SOM)  untuk  Clustering  Mahasiswa  pada  Matakuliah Proyek (Studi Kasus : JTK POLBAN),” Pros. 6th Ind. Res. Work. Natl. Semin. , pp. 66–78, 2015.
[18]  E. B. Perkasa, B. Wijaya, and J. Jamhari, “Pemodelan Jaringan Kohonen Untuk Pengenalan Nama Asteroid Kohonen Network Modeling for Asteroid Name Recognition,” vol. 10, no. 2, pp. 127–138, 2020.
[19]  R. N. R. Wijaya, “Kohonen Self-Organizing Maps,” pp. 3–5, [Online]. Available: https://github.com/RinRoya/Kohonen-Self-Organizing-Maps/.