Self-Organizing Maps (SOM), juga dikenal sebagai Kohonen maps, adalah salah satu algoritma dalam bidang jaringan saraf tiruan yang mampu melakukan pemetaan dan pengelompokan data kompleks dalam ruang multidimensional. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep dasar algoritma SOM dan bagaimana mengimplementasikannya menggunakan perangkat lunak MATLAB.

Konsep Dasar Self-Organizing Maps (SOM)

SOM adalah algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk memetakan data dalam bentuk multidimensional ke dalam struktur grid dua dimensi. Tujuan utama dari SOM adalah menghasilkan representasi visual dari data sehingga pola-pola yang tersembunyi dapat dikenali dengan lebih baik. Proses ini melibatkan iterasi di mana vektor input dipetakan ke unit-unit pada grid berdasarkan kemiripan antara vektor input dan bobot unit.

Prinsip utama SOM meliputi:

• Unit Neuron: Setiap unit di grid SOM memiliki vektor bobot yang merepresentasikan lokasi di dalam ruang data multidimensional.
• Vicinity: Unit-unit pada grid yang dekat secara topologis memiliki pengaruh yang lebih besar pada saat pembelajaran.
• Iterative Learning: Data disajikan secara berulang dan bobot unit-unit di-update berdasarkan kedekatan dengan vektor input.

Konsep Dasar

1. Grid Topologi: Algoritma SOM melibatkan pembentukan grid dua dimensi yang terdiri dari unit-unit neuron. Setiap unit dalam grid mewakili titik dalam ruang data multidimensional.
2. Inisialisasi Bobot: Pada awalnya, bobot (vektor nilai) setiap unit diinisialisasi secara acak atau berdasarkan karakteristik data. Bobot ini merepresentasikan lokasi unit dalam ruang data.
3. Iterasi Pembelajaran: Proses pembelajaran terdiri dari iterasi di mana setiap vektor data dipersembahkan kepada grid SOM. Unit yang memiliki bobot yang paling mirip dengan vektor data dianggap sebagai “pemenang”.
4. Penyesuaian Bobot: Bobot unit pemenang dan unit tetangganya diperbarui berdasarkan vektor data yang dipersembahkan. Tetangga-tetangga yang lebih dekat memiliki dampak yang lebih besar dalam penyesuaian ini.
5. Konvergensi: Selama iterasi, grid SOM cenderung berkonvergensi sehingga unit-unit yang memiliki kemiripan dalam ruang data akan berdekatan satu sama lain di grid.

Manfaat dan Penerapan

Self-Organizing Maps memiliki sejumlah manfaat yang relevan dalam berbagai bidang:

• Analisis Data: SOM memungkinkan visualisasi data yang kompleks sehingga pola-pola yang tersembunyi dan hubungan dalam data dapat diidentifikasi dengan lebih baik.
• Clustering: Algoritma ini dapat digunakan untuk mengelompokkan data serupa dalam kelompok yang lebih besar, membantu dalam pemahaman karakteristik data.
• Analisis Gambar: Dalam pengolahan citra, SOM digunakan untuk segmentasi citra, pengenalan pola, dan peningkatan citra.
• Rekomendasi dan Pengenalan Pola: SOM dapat digunakan dalam sistem rekomendasi dan pengenalan pola dalam data berdimensi tinggi seperti teks atau audio.

Implementasi Algoritma SOM

Berikut adalah langkah-langkah umum dalam implementasi algoritma SOM:

1. Persiapan Data: Siapkan data yang akan dipetakan dalam bentuk numerik.
2. Inisialisasi Bobot: Tentukan ukuran grid SOM dan inisialisasi bobot unit dengan nilai acak.
3. Iterasi Pembelajaran: Lakukan iterasi dengan memilih vektor data secara acak dan mencari unit pemenang serta tetangganya.
4. Penyesuaian Bobot: Update bobot unit pemenang dan tetangganya berdasarkan vektor data.
5. Visualisasi Hasil: Hasil akhir adalah grid SOM yang merepresentasikan pemetaan data.

Self-Organizing Maps adalah algoritma yang kuat dalam memetakan dan mengelompokkan data multidimensional. Dengan memahami konsep dasar dan langkah-langkah implementasinya, kita dapat mengaplikasikan algoritma ini untuk analisis data yang lebih baik, pengenalan pola, dan pemahaman lebih mendalam terhadap data yang kompleks. Dalam era informasi saat ini, kemampuan untuk mengurai dan memahami data memiliki dampak yang signifikan dalam berbagai bidang.

Implementasi SOM Menggunakan MATLAB

Berikut adalah langkah-langkah untuk mengimplementasikan algoritma SOM menggunakan MATLAB:

Langkah 1: Persiapan Data

% Load atau siapkan data yang akan diproses
data = load('data.mat');

Langkah 2: Inisialisasi Bobot

% Menentukan ukuran grid dan inisialisasi bobot secara acak
gridSize = [10 10];
inputSize = size(data, 2);
weights = rand([prod(gridSize), inputSize]);

Langkah 3: Iterasi Pembelajaran

% Definisikan parameter pembelajaran
learningRate = 0.1;
epochs = 100;

for epoch = 1:epochs
    for i = 1:size(data, 1)
        % Hitung jarak antara vektor input dan bobot unit
        distances = sum((weights - data(i, :)).^2, 2);

        % Temukan unit pemenang (unit dengan jarak terkecil)
        [~, winnerIndex] = min(distances);

        % Update bobot unit pemenang dan tetangganya
        for j = 1:numel(weights)
            % Hitung jarak topologis unit ke unit pemenang
            topologicalDistance = abs(winnerIndex - j);

            % Update bobot unit dengan faktor pembelajaran dan jarak topologis
            weights(j, 🙂 = weights(j, 🙂 + learningRate * topologicalDistance * (data(i, 🙂 - weights(j, :));
        end
    end
end

Langkah 4: Visualisasi Hasil

% Mengubah bobot ke dalam grid 2D
map = reshape(weights, [gridSize, inputSize]);

% Menampilkan peta SOM
figure;
for i = 1:prod(gridSize)
    subplot(gridSize(1), gridSize(2), i);
    imshow(map(:,:,i), []);
end

Contoh penerapan algoritma Self-Organizing Maps (SOM) untuk klasifikasi citra ditunjukkan pada video berikut ini: