Clustering dalam Data Science : Pengertian, Jenis dan Cara Kerjanya

Clustering dalam data science adalah metode yang sangat bermanfaat untuk mengkategorikan data ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan. Analoginya seperti menyortir bola-bola berdasarkan warna dan ukuran mereka ke dalam kelompok yang berbeda. Dengan memanfaatkan teknik Clustering, kita dapat mengidentifikasi pola dan struktur yang tersembunyi dalam data, yang sebelumnya tidak terlihat, serta mempermudah proses analisis data. Sebagai contoh, dengan mengelompokkan data pelanggan berdasarkan preferensi dan perilaku pembelian, kita dapat memperoleh pemahaman yang lebih dalam mengenai profil pelanggan dan merancang strategi pemasaran yang lebih efektif.

Pengertian Clustering

Clustering merupakan suatu teknik dalam Data Mining dan Machine Learning yang melibatkan pengelompokan sejumlah objek agar objek-objek dalam kelompok yang sama (disebut Cluster) memiliki karakteristik yang serupa dibandingkan dengan objek di luar kelompok. Konsep pengelompokan dalam Machine Learning secara sederhana merujuk pada proses mesin belajar yang mengkategorikan data tanpa label kelas (data tidak berlabel).

Jenis-jenis Clustering yang Harus Kamu Ketahui

Berikut ini merupakan jenis-jenis clustering yang wajib kamu tahu, diantaranya adalah sebagai berikut ini:

K-Means Clustering

Dari berbagai jenis Clustering yang ada, K-Means adalah yang paling terkenal. Algoritma ini menggunakan jarak rata-rata dari pusat titik data (centroid) untuk membagi titik-titik data menjadi k Cluster. Keunggulan utama K-Means adalah kesederhanaannya yang membuatnya mudah digunakan dan efisien dalam menemukan Cluster dengan bentuk elips atau bola. Namun, algoritma ini kurang efektif dalam menangani Cluster dengan ukuran atau bentuk yang tidak jelas. Meskipun demikian, K-Means tetap menjadi pilihan utama dalam banyak kasus Clustering karena kepraktisannya.

Partitioning Around Medoids (PAM) Clustering

PAM Clustering adalah varian dari K-Means yang menggunakan medoid (titik data dengan jarak rata-rata terpendek dari setiap titik lain dalam Cluster) sebagai pusat Cluster, bukan centroid. Kelebihannya adalah lebih tahan terhadap outlier dibandingkan K-Means dan mampu menangani data dengan geometri non-linier. Namun, seperti halnya K-Means, PAM juga memerlukan daya komputasi yang besar dan kurang cocok untuk dataset dengan banyak dimensi.

Hierarchical Clustering

Hierarchical Clustering adalah teknik pengelompokan data yang menciptakan struktur hirarkis dalam bentuk diagram, sehingga data yang serupa ditempatkan di dekat satu sama lain, bukan terpisah berdasarkan ukuran kesamaannya. Keuntungan utama dari algoritma ini adalah kemampuannya dalam mengenali grup dengan berbagai ukuran dan bentuk, dan memberikan dendrogram sebagai representasi visual dari pengelompokan. Namun, metode ini memerlukan daya komputasi yang besar untuk data yang besar, dan dapat memberikan hasil yang salah jika terdapat noise atau outlier dalam data.

Cara Kerja Clustering

Algoritma Clustering beroperasi dengan mengelompokkan titik-titik data ke dalam kelompok berdasarkan tingkat kemiripan atau kedekatan, tanpa memiliki pengetahuan sebelumnya tentang karakteristik kelompok tersebut atau dengan kata lain, data belum diberi label. Berikut adalah gambaran yang lebih lengkap tentang langkah-langkah cara kerja Clustering:

Praproses Data

Praproses data merupakan tahap yang dilakukan sebelum memproses data untuk mempersiapkannya dalam proses Clustering. Tahapan ini melibatkan penurunan dimensi data untuk menyederhanakan data yang kompleks, penskalaan atau normalisasi data, penanganan nilai yang hilang, dan proses lainnya.

Menentukan Jumlah Cluster (k)

Menentukan jumlah Cluster atau cara membagi data menjadi kelompok merupakan langkah penting dalam proses Clustering. Salah satu metode umum untuk menentukan jumlah Cluster adalah dengan menggunakan Jumlah kuadrat dalam Cluster (WSS), yang menggambarkan hubungan antara jumlah Cluster dan jarak antar setiap observasi. Semakin kecil jarak antar observasi, semakin baik proses Clustering, namun hal ini juga dapat menghasilkan jumlah Cluster yang banyak dan sulit diinterpretasikan.

Memilih Teknik Clustering

Langkah selanjutnya adalah memilih teknik Clustering yang sesuai dengan jenis data dan permasalahan yang dihadapi. Beberapa teknik populer yang sering digunakan antara lain k-means, Hierarchical Clustering, dan Density-Based Clustering.

Menjalankan Algoritma Clustering

Setelah jumlah Cluster dan teknik Clustering dipilih, algoritma Clustering dijalankan pada data untuk mengelompokkan setiap titik data ke dalam Cluster yang sesuai. Proses ini dilakukan secara iteratif, di mana titik data dialokasikan ke Cluster dan pusat Cluster diperbarui hingga mencapai konvergensi atau kondisi optimal.

Evaluasi Hasil

Hasil dari algoritma Clustering dievaluasi untuk menilai apakah klaster yang dihasilkan memiliki arti yang bermakna dan dapat memberikan wawasan yang berguna bagi pengguna data. Evaluasi ini sering kali melibatkan visualisasi data, seperti plot scatter atau heat map, untuk memudahkan pemahaman dan interpretasi hasil Clustering.

Dengan memahami langkah-langkah dan konsep di balik Clustering dalam analisis data, kita dapat melihat betapa pentingnya pengetahuan dalam ilmu data. Untuk mendalami bidang ini lebih lanjut, bergabunglah dengan Cakrawala University jurusan Data Science! Di sana, Anda akan mendapatkan pengetahuan yang mendalam, keterampilan praktis, dan pengalaman langsung dalam mengolah dan menganalisis data. Jadi, jangan ragu lagi untuk menjelajahi dunia data science dan raih karier yang cerah di masa depan!