Clustering adalah suatu metode sistematis untuk melakukan pengelompokan data. Hal ini nantinya akan berpengaruh pada ketepatan pengelompokan data minimum. Tapi sayangnya metode praktis ini masih awam didengar oleh orang banyak.
Tentu saja akan lebih mudah menggunakan metode clustering bila terlebih dulu mengenal pengertian, jenis, manfaat hingga cara kerjanya. Aplikasi penggunaan metode sortir data ini juga bisa dilakukan dalam berbagai bidang nantinya, terutama di bidang industri/bisnis.
Pengertian dan Manfaat Clustering
Clustering adalah pengelompokan data dengan cara memisahkan data per unsur identik. Dalam dunia IT metode klasifikasi ini dilakukan untuk pengelompokan data tertentu dalam jumlah banyak. Beragam jenis data bisa diolah menggunakan metode ini dengan hasil yang cukup detail identik.
Tentu saja metode clustering dengan implementasi algoritma tertentu memiliki manfaat yang cukup banyak. Di antaranya yang paling menonjol yakni secara praktis memisahkan dan mengelompokkan data dengan unsur identik tertentu. Cara sederhana ini bisa meningkatkan efisiensi pemisahan data.
Clustering pada awalnya dilakukan hanya pada dunia digital IT. Namun seiring berkembangnya era, kini metode clustering dikolaborasikan pada ranah lain untuk mencari spesifikasi data tertentu seperti halnya ranah bisnis digital. Tidak hanya itu manfaat clustering lain yang bisa didapatkan yakni:
- Menganalisis segmentasi pasar melalui data secara digital.
- Mengidentifikasi objek tertentu seperti image processing atau computer vision.
- Mengklasifikasi data tertentu untuk mendapatkan unsur data paling spesifik.
- Mendapatkan efisiensi waktu dan tenaga dalam hal pengelompokan dan identifikasi data.
Manfaat clustering data lainnya bisa didapatkan kemudian setelah Anda menggunakannya. Bisa jadi Anda menemukan manfaat lain yang sejalan dengan ranah yang ditekuni. Tidak menutup kemungkinan ranah di luar IT dan bisnis bisa menggunakan metode yang sama.
Jenis-Jenis Clustering Adalah
Seperti yang sudah diketahui clustering adalah metode pengelompokan data yang cukup fleksibel digunakan di berbagai ranah. Sedikitnya terdapat 4 jenis clustering yang banyak digunakan. Berikut penjabaran singkatnya.
1. Centeroid-Based Clustering
Metode Centertoid Based merupakan salah satu metode clustering yang banyak digunakan. Di dalamnya data dikelompokan ke dalam non-hierarchical clusters yang merupakan tipe cluster efisien juga sensitif pada outlier.
Tipe ini juga masuk dalam algoritma iteratif dimana biasanya tiap cluster dibentuk terlebih dulu dari jarak paling dekat dengan centroid (pusat cluster). Pengelompokan data seidentik mungkin akan muncul setelahnya. Karenanya jenis clustering satu ini jadi metode yang cukup populer.
2. Density-Based Clustering
Metode ini bekerja dengan menghubungkan satu kumpulan data identik dengan data identik lainnya. Biasanya metode ini digunakan untuk pengelompokan data yang cukup beragam dengan nilai dimensi yang tinggi.
Nantinya cluster akan dibentuk lewat sumber masing-masing data identik. Data yang mengalami kepadatan identik dengan jumlah tertentu bisa disebut sebagai suatu kelompok. Sebaliknya bila data identik punya jumlah kecil akan disebut dengan outlier atau noise.
3. Distribution-Based Clustering
Mengelompokkan atau pembuatan asumsi data dilakukan lewat metode distribusi. Karenanya metode satu ini disebut dengan Distribution Based. Diharapkan dengan penambahan jarak dari pusat cluster nantinya kemungkinan banyaknya data semi identik bisa berkurang.
Clustering binary data ini bisa digunakan dalam pengelompokan data besar maupun kecil. Hasil yang lumayan padat dengan tingkat identik yang cukup tinggi membuat metode ini juga banyak digunakan.
4. Hierarchical Clustering
Disebut juga Connectivity Based Cluster, penggunaannya hampir mirip dengan Centroid Based Cluster. Sederhananya metode ini mengidentifikasi data berdasar jarak terdekat dengan syarat keidentikan tertentu.
Selanjutnya metode bekerja dengan sistem dasar bahwa data yang terdekat punya ciri identik dibanding dengan data yang jauh. Dendogram jadi base yang digunakan untuk merepresentasikan pengelompokan data.
Cara Kerja dan Contoh Penggunaan Metodenya
Walaupun punya jenis yang cukup beragam ternyata penggunaan metode ini cukup sederhana. Ditambah lagi nantinya ada proses evaluasi guna meninjau ketepatan data yang dihasilkan dari metode pengelompokan.
Sebelumnya pengguna metode harus paham dengan persiapan dan penggunaan K-Means Algorithm. Algoritma tersebut jadi algoritma yang paling sering digunakan untuk selanjutnya menerapkan metode clustering.
Cara kerja clustering terbilang sederhana karena penentuan manual berupa batasan, kelompok identik atau data point dilakukan secara manual. Selanjutnya algoritma akan bekerja untuk penyusutan data identik.
Semakin minim variasi yang dimiliki suatu kelompok maka semakin identik data pointnya. Sistem ini akan bekerja dengan baik dalam clustering dokumen data, image compression, market segmentation, dan image segmentation. Singkatnya algoritma clustering bekerja sebagai berikut:
- Penentuan definit atau nilai K- cluster secara acak
- Pembentukan data point (keidentikan) pada setiap kelompok cluster
- Penentuan centroid dengan sistem acak data set
- Pengulangan sistem hingga terbentuk kelompok data identik tanpa perubahan centroid
Setelah mendapatkan hasil akhir biasanya dilakukan evaluasi lewat 1 dari 2 metode evaluasi yang paling banyak digunakan.
1. Elbow Method
Metode evaluasi yang digunakan untuk memberikan ilustrasi terkait jumlah K-cluster berdasar pada SSE (jumlah jarak kuadrat) antara point data dan centroid cluster. Nantinya analisis dapat berupa garis siku yang menunjukkan jumlah cluster.
2. Silhouette Method
Perbedaan dengan metode Elbow terletak pada langkah pengerjaannya saja. Komputerisasi pada nilai silhouette dari setiap data diukur untuk mendapat angka kemiripan. Nilainya berkisar antara -1 hingga +1. Semakin tinggi nilai maka data bisa dikatakan semakin identik.
Suatu perusahaan pengolahan data ingin melakukan pengelompokan data menggunakan metode clustering. Langkah pertama yang bisa dilakukan yakni membuat batasan target pengelompokan. Bisa juga pengelola data telah membuat algoritma tertentu sesuai standar perusahaan.
Selanjutnya pengelola data melakukan penentuan definit secara acak lewat K-cluster tertentu. Dilanjutkan dengan pengelompokan data sesuai poin identik pada setiap cluster. Dilanjutkan dengan penentuan centroid dengan sistem acak hingga tidak ada lagi pengalihan centroid pada data identik.
Pengulangan sistem terus dilakukan untuk mendapatkan klasifikasi data paling identik per kelompok clusternya. Semakin tinggi nilai keidentikannya maka akan semakin spesifik pengelompokan datanya dengan centroid yang tidak berubah.
Selanjutnya dilakukan evaluasi menggunakan (contoh) metode Silhouette untuk menjabarkan angka atau nilai kemiripan pada setiap cluster. Setiap cluster dengan nilai tinggi bisa dinyatakan sebagai cluster data yang identik.
--------------
Seperti yang sudah disinggung clustering adalah metode pengelompokan data yang punya banyak manfaat. Setiap jenis metode di dalamnya punya keunggulan sendiri dan bisa disesuaikan dengan ranah atau jenis data yang sedang dipegang.
0 komentar
Post a Comment