Penerapan Data Science Menggunakan Artificial Neural Network (ANN) Metode Self Organizing Mapping (SOM) untuk Klasifikasi Industri
Ismail 1
1) Program Studi Analisis Kimia, Politeknik AKA Bogor Jl. Pangeran Sogiri No.283, Tanah Baru, Bogor Utara, Kota Bogor, Jawa Barat 16154
*) Email: ismail.abusyafiq@gmail.com (Received : 5 Desember 2021; Accepted: 12 Desember 2021; Published: 21 Desember 2021)

## Abstrak
Artificial Neural Network (ANN) sebagai sebuah metode analitik dalam data science memiliki kemampuan pada  bidang    klasifikasi,  asosiasi, self  organizing dan  optimasi.  Dengan  kemampuan  tersebut  ANN  dapat menciptakan  suatu  pola  pengetahuan  melalui  pengaturan  diri  atau  kemampuan  belajar (self-organizing ) bahkan  mampu  memetakan  kumpulan  data  berdasarkan  ciri-ciri  kesamaan  yang  ada  pada  data  tersebut dengan  mekanisme Self  Organizing  Mapping (SOM).  Kemampuan  SOM  dalam  melakukan  pemetaan terhitung cukup valid dan rendah bias, karena mengkalkulasi secara mandiri dan cepat berdasarkan kesamaan ciri  atau  karakter  data  yang  diinput.  Pada  penelitian  ini  SOM  diterapkan  untuk  pemetaan  industi  pada industri  mesin  pertanian  dan  kehutanan.  Mengingat  selama  ini  kekuatan  industri  mesin  pertanian  dan kehutanan  dengan  kode  Kelompok  Lapangan  Usaha  Industri  (KLUI)  2921  belum  dipetakan  dengan sempurna.  Data  industri  yang  menjadi  input  pada  program  terlebih  dahulu  ditransformasi  dengan  aktivasi sigmoid  biner  dan    selanjutnya  dimasukkan  ke  dalam  program  jaringan  competitive  kohonen.  Berdasarkan perhitungan  metode  SOM  dihasilkan  klasifikasi  industri  dengan  jenis  menengah  dan  besar  dengan  capaian epoch 1000.
Kata kunci : Data Science; Artificial Neural Network (ANN); Self Organizing Mapping (SOM); Klasifikasi Industri.

## Abstract
Artificial Neural Network (ANN), as an analytical method in data science, has capabilities in classification, association,  self-organizing  and  optimization.  With  this  capability,  the  ANN  can  create  a  pattern  of knowledge  through  self-regulation  or  self-organizing  ability  and  map  data  sets  based  on  the  similarity characteristics that exist in the data with the Self Organizing Mapping (SOM) mechanism. SOM's ability to perform mapping is considered valid and low bias because it calculates independently and quickly based on the  similarity  of  characteristics  or  characters  of  the  input  data.  This  study  applied  SOM for  industrial mapping  in  the  agricultural  and  forestry  machinery  industry.  Given  that  so  far,  the  strength  of  the agricultural  and  forestry  machinery  industry  with  the  code  Industrial  Business  Field  Group  (KLUI)  2921 has  not  been  mapped  perfectly.  The  industrial  data  input  to  the  program  is  first  transformed  by  binary sigmoid activation and then entered into a Kohonen competitive network program. Based on the calculation of the SOM  method, industrial classifications  are produced with medium and large types with 1000 epoch achievements.
Keywords :  Data  Science;  Artificial  Neural  Network  (ANN);  Self  Organizing  Mapping  (SOM);  Industry classification

## PENDAHULUAN
Warren  McCulloch  dan  Walter  Pitts  telah memperkenalkan  perhitungan  model Artificial Neural Network (ANN) pada pertama kalinya pada tahun  1943.  Ilmu  tentang  ANN  yang  merupakan kategori  ilmu data  science terus  mengalami
perkembangan.  Secara  umum  ANN  mampu mengadopsi  kecerdasan  dari  kemampuan  otak manusia yang dapat memberikan stimulasi, rangsangan,  pemrosesan  stimulus,  dan  pemberian output.  Output  diperoleh  dari  variasi  stimulasi  dan proses  yang  terjadi  di  dalam  otak  manusia.
Kemampuan  manusia  dalam  memproses  informasi merupakan hasi kompleksitas proses di dalam otak. Pola kerja jaringan syaraf pada otak manusia terdiri atas  3  (tiga)  organ  utama  seperti  pada  Gambar  1 yaitu:
1. dendrit ( dendrites ) berfungsi
untuk mengirimkan impuls yang diterima ke badan sel syaraf; 2. akson ( axon ) yang berfungsi untuk mengirimkan  impuls  dari  badan  sel  ke  jaringan lain; dan
3. sinapsis  yang  berfungsi  sebagai  unit  fungsional di antara dua sel syaraf. (Bishop, 2007)

## Gambar 1. Struktur Neuron pada Otak
Menurut  Huang  et  al  (2011)  berdasarkan karakteristik    pola  kerja  jaringan  syaraf  maka pembentukan  karakteristik  dari  ANN  disesuaikan berdasarkan  pola  hubungan  antar  neuron,  metode penentuan  bobot  dari  tiap  koneksi,  dan  fungsi aktivasinya seperti pada Gambar 2. Pada Gambar 2 tersebut menjelaskan struktur ANN secara mendasar, meskipun pada kenyataannya dapat lebih kompleks. Struktur kerja ANN sedikitnya memuat:
1. Input, berfungsi seperti dendrite
2. Output, berfungsi seperti akson
3. Fungsi aktivasi, berfungsi seperti sinapsis

## Gambar 2 Struktur ANN
Algoritma  jaringan  di  ANN  terdiri  atas supervised learning dan unsupervised learning . Ciri algoritma supervised  learning diantaranya  adalah memerlukan  target  output  yang  diharapkan  untuk diketahui  sebelumnya  dalam  proses  pembelajaran, serta  setiap  pola  input  beserta  target  output  yang ditentukan dijadikan pasangan pembelajaran. Algoritma neural  network yang  termasuk  dalam supervised  learning antara  lain hebb,  perceptron dan back  propagation .    Sedangkan  algoritma unsupervised  learning tidak  memerlukan  target output  dan  tidak  dapat  ditentukan  hasilnya  seperti apa  yang  diharapkan  selama  proses  pembelajaran. Tujuan  pembelajaran unsupervised  learning adalah mengelompokkan  unit-unit  yang  hampir  sama
dalam  suatu  area  tertentu.  ANN  termasuk  dalam unsupervised  learning antara  lain: kohonen  self- organizing maps, learning vector quantization, dan counter-propagation (Siang, 2005).
Fungsi  Aktivasi  di  ANN  dapat  berupa fungsi  tangga  biner  yang    mengkonversikan  input dari  suatu  variabel  yang  bernilai  kontinu  ke  suatu ouput  biner  (0  atau  1);  atau  dapat  berupa  fungsi linear  (identitas)  yang  memiliki  nilai  output  sama dengn  nilai  inputnya.  Fungsi  linear  dirumuskan sebagai,    y  =  x;  atau  fungsi  sigmoid  biner  yang mempunyai  nilai  pada range 0  sampai  1;  ataupun fungsi  sigmoid bipolar  yang  mempunyai nilai pada range antara –1 sampai 1. Berdasarkan studi, ANN memiliki kelebihan dan kekurangan sebagai sebuah metode  dalam data  science. Diantara  kelebihannya adalah:
 mampu  mengakuisisi  pengetahuan  walau  tidak ada kepastian;
 mampu  melakukan  generalisasi  dan  ekstraksi dari suatu pola data tertentu;
 ANN dapat menciptakan suatu pola
pengetahuan  melalui  pengaturan  diri  atau kemampuan belajar (self organizing );
 memiliki fault  tolerance ,  gangguan  dapat dianggap sebagai noise saja;
 kemampuan perhitungan secara paralel sehingga proses lebih singkat
Sedangkan kekurangan ANN adalah:
 proses kerja mengikuti prinsip black box;
 kurang  mampu  melakukan  operasi-operasi numerik dengan presisi tinggi;
 kurang  mampu  melakukan  operasi  algoritma aritmatik, operasi logika dan simbolis;
 proses training yang  mungkin  terjadi  dalam waktu  yang  sangat  lama  untuk  jumlah  data yang besar .
ANN  sebagai  sebuah  metode  analitik  dalam data science memiliki kemampuan pada bidang:
-    klasifikasi:  memilih  suatu  input  data  ke  dalam kategori tertentu yang sudah ditetapkan;
-    asosiasi:  menggambarkan  suatu  obyek  secara keseluruhan  hanya  dengan  bagian  dari  obyek lain;
- self organizing : kemampuan  mengolah data-data input tanpa harus mempunyai target; dan
-    optimasi:  menemukan  suatu  jawaban  terbaik sehingga mampu meminimalisasi fungsi biaya.
Berdasarkan  kajian  tentang  ANN,  dengan segala  kelebihannya  sebagai  metode  algoritma dalam data  science ,  maka  dapat  diuji  cobakan aplikasinya  dalam  bidang  pemetaan  industri  pada industri mesin pertanian dan kehutanan. Mengingat selama  ini  kekuatan  industri  mesin  pertanian  dan kehutanan  belum  dipetakan  dengan  sempurna. Industri  mesin pertanian dan  kehutanan  merupakan bagian  dari  industri  permesinan  dan  peralatan dengan  kode  Kelompok  Lapangan  Usaha  Industri (KLUI) 2921.
Pemetaan  ini  berguna  untuk  penentuan kekuatan  industri  mesin  lebih  lanjut  berkaitan dengan  daya  saing  industri  mesin  Indonesia. Dengan  kondisi  tersebut  maka  perlu  dilakukan usaha  pemetaan  industri  khususnya  perusahaan penghasil  mesin  pertanian  dan  kehutanan  dengan mengklasifikasikannya  menurut  skala  industri. Skala  industri  yang  digunakan  adalah  besar, menengah  dan  kecil.  Data  yang  menjadi  acuan adalah berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS).

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  disusun  dengan urutan langkah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan  data  industri  berdasarkan  nilai produksi,  nilai  tambah  dan  jumlah  tenaga  kerja yang  dimiliki  oleh  indsutri  dengan  KLUI  2921 dan menjadikannya sebagai data input;
2. Mentransformasi  data  input  dengan  fungsi aktivasi sigmoid biner
3. Menentukan  tipe  network,  yakni  kohenen  atau jaringan kompetitif berdasarkan metode clustering dengan Neural Network Unsupervised  Learning tipe Self  Organizing Mapping (SOM);
4. Topologi  SOM  dibentuk  mengikuti  pola  pada Gambar 3.
Keterangan: P 1 ,P 2 =  input.  w 11… w 32 =  bobot.  b 1 …b 3 =  bias. Y 1 ..Y 3 = Output Gambar 3. Topologi SOM
5. Self-Organizing  Map ini  termasuk  ke  dalam metode pelatihan tak terbimbing. Dalam metode belajar  tak  terbimbing,  jaringan  syaraf  tidak memiliki suatu target keluaran tertentu. Jaringan syaraf  akan  mengelompokkan  vektor  masukan bersama  tanpa  menggunakan  data  latihan  untuk mencirikan  ke  kelompok  masukan.  Sehingga yang  disediakan  hanyalah  suatu  deret  vektor- vektor  masukan,  tanpa  adanya  vektor-vektor keluaran target.
6. Algoritma SOM disusun sebagai berikut:
a) Inisialisasi vektor bobot, w;
b) Menetapkan topologi parameter tetangga;
c) Menetapkan parameter
kecepatan pembelajaran ( learning rate );
d) Menentukan  bobot  vektor  yang  paling dekat  dengan  vektor  input.  Hal  ini dilakukan  dengan  mencari  bobot  vektor yang  memiliki  jarak  Euclidean  terdekat ( Euclidean distance );
e) Menghitung  bobot  vektor  yang  telah disesuaikan ( adapt the weights ); dan
f) Kecepatan pembelajaran disesuaikan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengumpulan  data  industri  dengan kode  Kelompok  Lapangan  Usaha  Industri  (KLUI) 2921  disajikan  dalam  format  tabel  kapasitas  dan volume industri. Kapasitas industri disusun berdsarkan: nilai produksi, nilai tambah, dan jumlah tenaga  kerja  (naker)  yang  dimiliki  oleh  industri tersebut  sebagaimana  ditunjukkan  pada  pada  Tabel 1.
Tabel 1 Kapasitas Industri KLUI 2921
KLUI Nilai Produksi Nilai Tambah Jumlah Naker 2921 276000 158922 22 2921 384000 337107 21 2921 3087926 1615115 81 2921 0 1707291 37 2921 91235562 14972298 377 2921 179040 120390 20 2921 103889373 19979320 40 2921 13639888 1179138 34 2921 503710 99892 26 2921 425860 196454 24 2921 76448827 12653023 429 2921 169557214 78950352 368 2921 807632 527976 28 2921 2234800 910702 29 2921 81000 169340 36 2921 412500 180220 20 2921 281328 148148 21 2921 720000 193572 30 2921 1346870 485119 57 2921 348500 135424 21 2921 226250 84242 28 Selanjutnya data ditransformasi dengan keluaran  data  mengikuti  pola  sgimoid  biner  dari rentang  0  sampai  1.  Perhitungannya  mengikuti rumus sebagai berikut:
1 . 0 min max min) ( 8 . 0      data data data data si transforma data Data
transformasi disajikan
sebagaimana
ditunjukkan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2 Data Hasil Transformasi Nilai produksi Nilai tambah Jumlah tenaga kerja 0.101302215 0.100757537 0.10391198 0.101811778 0.102565005 0.10195599 0.114569364 0.11552883 0.219315403 0.1 0.116463842 0.133251834 0.53046502 0.251021076 0.798288509 0.100844741 0.100366677 0.1 0.59016787 0.301811176 0.139119804 0.16435533 0.111106378 0.127383863 0.10237659 0.10015875 0.111735941 0.10200928 0.101138253 0.107823961 0.46069867 0.227494875 0.9 0.9 0.9 0.780684597 0.103810546 0.104501137 0.115647922 0.110544169 0.108383424 0.117603912 0.100382172 0.100863215 0.131295844 0.101946246 0.100973579 0.1 0.101327354 0.100648248 0.10195599 0.103397083 0.101109019 0.119559902 0.106354764 0.104066406 0.172371638 0.101644283 0.100519179 0.10195599 0.101067486 0.1 0.115647922 Setelah data ditranformasi selajutnya menentukan  fungsi  transfer.  Fungsi  transfer  yang digunakan  adalah Competitive .  Jaringan  ditetapkan melakukan  iterasi  belajar  sebanyak  1000 epoch . Syntax pemprograman disusun sebagai berikut:
 net=newc([0 1; 0 1; 0 1], 3);
 net.IW {1,1,1}
 net.b{1}
 net=train(net,p);
 b=sim(net,p)
 ac=vec2ind(b)
 net=init(net);
 net.trainParam.epochs=1000;
 net=train(net,p);
 b=sim(net,p)
 ac=vec2ind(b)
Selanjutnya akan diperoleh output program sebagai berikut:
 net=init(net);
 net.trainParam.epochs=1000;
 net=train(net,p);
 TRAINR,  Epoch  0/1000TRAINR,  Epoch
25/1000TRAINR, Epoch 50/1000TRAINR, Epoch 75/1000TRAINR, Epoch 100/1000TRAINR, Epoch 125/1000TRAINR, Epoch 150/000TRAINR, Epoch 175/1000TRAINR, Epoch 200/1000TRAINR, Epoch 225/1000TRAINR, Epoch 250/1000TRAINR, Epoch 275/1000TRAINR, Epoch
300/1000TRAINR, Epoch 325/1000TRAINR, Epoch 350/1000TRAINR, Epoch 375/1000TRAINR, Epoch 400/1000TRAINR, Epoch 425/1000TRAINR, Epoch 450/1000TRAINR, Epoch 475/1000TRAINR, Epoch 500/1000TRAINR, Epoch 525/1000TRAINR, Epoch 550/1000TRAINR, Epoch 575/1000TRAINR, Epoch 600/1000TRAINR, Epoch 625/1000TRAINR, Epoch 650/1000TRAINR, Epoch 675/1000TRAINR, Epoch 700/1000TRAINR, Epoch 725/1000TRAINR, Epoch 750/1000TRAINR, Epoch 775/1000TRAINR, Epoch 800/1000TRAINR, Epoch 825/1000TRAINR, Epoch 850/1000TRAINR, Epoch 875/1000TRAINR, Epoch 900/1000TRAINR, Epoch 925/1000TRAINR, Epoch 950/1000TRAINR, Epoch 975/1000TRAINR, Epoch 1000/1000
 TRAINR, Maximum epoch reached.
 b=sim(net,p)
 b = (3,1)  1   (3,2)    1   (1,3)    1    (3,4) 1   (1,5)        1   (3,6)        1   (1,7)        1 (1,8)        1   (3,9)        1   (3,10)       1 (1,11)       1   (1,12)       1   (3,13)       1 (3,14)       1   (3,15)       1   (3,16)       1 (3,17)       1   (3,18)       1   (1,19)        1 (3,20)       1   (3,21)       1
 ac=vec2ind(b)
 ac =  3    3    1    3    1    3    1    1    3    3 1   1   3   3   3   3    3    3    1   3    3
Hasil  klasifikasi  secara  bagan  dua  dimensi ditunjukkan pada Gambar 4.
Berdasarkan  hasil  output  program  dapat dipetakan  klasifikasi  industri  dengan  KLUI  2921 yang terdiri atas 2 (dua) klasifikasi industri dengan jenis/penggolan  industri  menengah  dan  besar berdsarkan nilai produksi, nilai tambah, dan jumlah tenaga  kerjanya.  Hasil  pemetaan  dan  klasifikasi dapat  dilihat  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Tabel 3.
Gambar 4. Bagan Hasil Klasifikasi
Tabel 3. Hasil Klasifikasi berdasarkan SOM KLUI NP NT JT JK SI 2921 276000 158922 22 3 M 2921 384000 337107 21 3 M 2921 3087926 1615115 81 1 B 2921 0 1707291 37 3 M 2921 91235562 14972298 377 1 B 2921 179040 120390 20 3 M 2921 103889373 19979320 40 1 B 2921 13639888 1179138 34 1 B 2921 503710 99892 26 3 M 2921 425860 196454 24 3 M 2921 76448827 12653023 429 1 B 2921 169557214 78950352 368 1 B 2921 807632 527976 28 3 M 2921 2234800 910702 29 3 M 2921 81000 169340 36 3 M 2921 412500 180220 20 3 M 2921 281328 148148 21 3 M 2921 720000 193572 30 3 M 2921 1346870 485119 57 1 B 2921 348500 135424 21 3 M 2921 226250 84242 28 3
M
Ket: NP: Nilai Produksi NT: Nilai Tambah JT: Jumlah Tenaga kerja JK: Jenis Kelompok SI: Skala Industri M: Menengah B: Besar

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan dan analisis diperoleh  hasil  2  (dua)  buah  kelompok  skala industri yaitu 1 dan 3. Melihat pertimbangan bahwa nilai-nilai  parameter  kelompok  1  mempunyai  nilai transformasi  tinggi  maka  kelompok  1  dapat dinyatakan  sebagai  kelompok  industri  skala  besar. sedangkan  kelompok  3  dapat  dinyatakan  sebagai kelompok industri yang bukan skala besar.
Dengan  pertimbangan  hasil  pada  epoch  100 dan  realitas  bahwa  industri  mesin  pertanian  dan kehutanan  beroperasi  pada  skala  besar  dan menengah  dan  cenderung  jarang  pada  skala  usaha kecil, maka kelompok 3 dinyatakan sebagai industri skala  menengah.  Dari  hasil  analisis  juga  dapat dinyatakan  bahwa  industri  mesin  pertanian  dan kehutunan  tergolong berskala besar atau  menengah dapat diurutkan dari faktor: nilai produksinya, nilai tambah dan jumlah tenaga kerjanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Bishop,  C.  (2007).  Natural  networks  for  pattern recognition (Repr.). Oxford: Oxford University Press. Huang,  G.-B.,  Wang,  D.  H.,  &  Lan,  Y.  (2011). Extreme  learning  machines:  A  survey. International  Journal  of  Machine  Learning and Cybernetics, 2, 107–122. doi:10.1007/513042-011-0019-y.
Siang,  JJ.  (2005).  Jaringan  Syaraf  Tiruan  & Pemrogramannya  Menggunakan  Matlab. Ikrar Mandiriabakti Publisher.