Apa itu Clustering? Pengertian, Fungsi, Teknik & Contohnya

Pernah nggak sih, kamu kepikiran gimana caranya mengelompokkan data yang berantakan jadi lebih rapi dan bermakna? Nah, di dunia data science, ada yang namanya clustering. 

Lantas apa itu? Clustering adalah teknik analisis data yang mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik atau fitur untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam dataset.

Clustering berperan dalam menemukan pola-pola tersembunyi di dalam data acak yang tersebar di mana-mana. Clustering itu ibarat detektif yang ngumpulin petunjuk-petunjuk kecil untuk mengungkap misteri besar. 

Penasaran lebih lanjut mengenai Clustering? Apa saja teknik Clustering yang tepat dan sesuai? Bagaimana contoh clustering data? Yuk temukan jawabannya pada artikel ini.

Kamu tertarik mendalami clustering? Join kelas online ini, kamu bisa mempelajari tuntas soal clustering data yang cocok untuk pemula! Tentunya bakal diajarin sama professional dong! Selain itu akan ada simulasi pembuatan project juga, lho! Agar kamu bisa lebih paham dan mempraktekannya secara langsung!

Apa itu Clustering?

Tunggu dulu, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai clustering, sebagai langkah awal, kita harus paham dulu apa yang dimaksud dengan clustering secara lengkap. Penasaran? Yuk simak penjelasannya berikut ini.

Clustering adalah teknik dalam analisis data yang digunakan untuk mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok atau klaster berdasarkan kesamaan karakteristik atau fitur tertentu. 

Bayangkan kamu punya banyak data acak seperti titik-titik di peta, dan clustering akan membantu mengelompokkan titik-titik tersebut ke dalam beberapa area yang lebih kecil, pada setiap area memiliki karakteristik yang mirip. 

Misalnya, dalam dunia pemasaran, clustering bisa digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka, sehingga kita bisa memahami perilaku konsumen dan menyusun strategi yang lebih tepat sasaran. 

Teknik ini sangat berguna karena membantu kita menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data, membuatnya lebih mudah dianalisis dan dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Hal yang Perlu diperhatikan Sebelum Clustering

Sebelum melakukan proses clustering, ada beberapa langkah penting yang harus dilakukan untuk memastikan hasil yang optimal dan akurat. 

Langkah-langkah ini membantu mempersiapkan data dan menentukan pendekatan yang paling sesuai untuk analisis clustering. 

Apa saja syarat clustering data? Yuk simak selengkapnya!

1. Pembersihan Data

Data yang digunakan untuk clustering harus bersih dan bebas dari noise atau anomali yang tidak diinginkan. Ini termasuk menghilangkan duplikasi, menangani data yang hilang (missing values), dan menghapus data yang tidak relevan. 

Pembersihan data adalah langkah penting untuk memastikan bahwa analisis tidak terdistorsi oleh kesalahan atau ketidaksesuaian dalam dataset.

2. Normalisasi Data

Normalisasi atau standarisasi data diperlukan ketika data memiliki skala yang berbeda-beda. Misalnya, fitur dengan skala yang besar dapat mendominasi hasil clustering. 

Normalisasi membantu menyamakan skala data sehingga setiap fitur memiliki pengaruh yang setara dalam proses clustering. Teknik yang umum digunakan termasuk Min Max Scaling atau Z score normalization.

3. Pemilihan Fitur

Memilih fitur yang relevan dan signifikan untuk clustering adalah langkah penting. Fitur yang tidak relevan atau redundant dapat mengaburkan hasil analisis dan membuat model kurang efektif. 

Analisis korelasi atau teknik seleksi fitur lainnya dapat membantu dalam memilih fitur yang benar-benar berkontribusi terhadap struktur yang ingin ditemukan dalam data.

4. Pengurangan Dimensi

Ketika bekerja dengan dataset yang memiliki banyak fitur, pengurangan dimensi dapat membantu dalam mengurangi kompleksitas dan meningkatkan efisiensi clustering. 

Teknik seperti Principal Component Analysis (PCA) dapat digunakan untuk mengurangi jumlah fitur tanpa kehilangan informasi yang signifikan, sehingga mempermudah visualisasi dan interpretasi hasil clustering.

5. Pemilihan Algoritma Clustering

Memilih algoritma clustering yang tepat sangat penting untuk mendapatkan hasil yang akurat. Setiap algoritma memiliki karakteristik dan asumsi yang berbeda. Mengetahui karakteristik data dan tujuan analisis membantu dalam memilih algoritma yang paling sesuai.

Sebelum melakukan clustering, perhatikan syarat-syarat penting yang harus dilakukan. Langkah-langkah ini memastikan bahwa data yang digunakan adalah berkualitas tinggi dan algoritma yang dipilih adalah yang paling cocok untuk karakteristik data tersebut. 

Dengan persiapan yang tepat, proses clustering akan menghasilkan wawasan yang lebih akurat dan berguna, memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Apa saja Fungsi Clustering?

Clustering adalah teknik analisis data yang sangat berguna dalam berbagai bidang. Dengan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan tertentu, clustering membantu kita memahami pola dan struktur yang mungkin tidak terlihat. 

Penasaran mengenai apa saja fungsi penggunaan clustering? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

1. Segmentasi Pelanggan

Clustering memungkinkan perusahaan untuk mengelompokkan pelanggan mereka berdasarkan kebiasaan belanja, preferensi produk, atau perilaku lainnya. 

Dengan mengetahui segmen-segmen ini, perusahaan dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dan personalisasi, meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

2. Pendeteksi Anomali

Dalam bidang keamanan dan keuangan, clustering digunakan untuk mendeteksi aktivitas yang tidak biasa atau mencurigakan. Misalnya, transaksi keuangan yang aneh dapat diidentifikasi sebagai potensi penipuan dengan cara mengelompokkan transaksi normal dan mencari yang berbeda dari kelompok tersebut.

3. Peningkatan Efisiensi Operasional

Di sektor manufaktur, clustering membantu dalam mengoptimalkan proses produksi. Data dari mesin dan proses produksi dapat dikelompokkan untuk menemukan pola yang menunjukkan kapan mesin perlu perawatan atau kapan ada risiko kegagalan, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan preventif.

4. Analisis Tren dan Pola

Dalam penelitian dan analisis pasar, clustering membantu mengidentifikasi tren dan pola dalam data. 

Misalnya, dalam analisis media sosial, clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan topik-topik yang sedang tren sehingga perusahaan dapat lebih responsif terhadap kebutuhan dan preferensi konsumen.

5. Personalisasi Konten

Platform seperti Netflix dan Spotify menggunakan clustering untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan preferensi tontonan atau musik. 

Dengan begitu, mereka dapat merekomendasikan konten yang lebih relevan dan menarik bagi setiap pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Clustering adalah alat yang sangat powerful dalam analisis data, yang membantu kita mengelompokkan informasi untuk menemukan pola tersembunyi, meningkatkan efisiensi, dan membuat keputusan yang lebih baik. 

Baca Juga: Apa itu OLAP? Pengertian, Fungsi, Jenis & Penerapannya

Teknik Clustering dalam Mengelola Data

Clustering adalah teknik analisis data yang mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan tertentu. 

Ada berbagai teknik clustering yang digunakan untuk tujuan yang berbeda, masing-masing dengan pendekatan dan kelebihan uniknya.

Dikutip dari GeeksforGeeks, ada 4 jenis teknik atau metode Clustering yang perlu dipahami berikut ini.

1. Centroid based Clustering (Partitioning methods)

Centroid based Clustering, seperti K-means, adalah teknik yang membagi data ke dalam sejumlah klaster yang telah ditentukan sebelumnya. Setiap klaster diwakili oleh centroid (titik tengah), dan setiap data point dihubungkan dengan centroid terdekat. 

Proses ini diulangi sampai posisi centroid stabil. Teknik ini cocok untuk data yang terdistribusi secara merata dan memerlukan jumlah klaster yang telah diketahui sebelumnya.

2. Density based Clustering (Model-based methods)

Density based Clustering, seperti DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), mengelompokkan data berdasarkan kepadatan area. Klaster terbentuk dari area dengan kepadatan data tinggi yang dipisahkan oleh area dengan kepadatan data rendah. 

Teknik ini mampu menangani klaster berbentuk arbitrer dan mendeteksi outliers (data yang tidak termasuk dalam klaster manapun), cocok untuk data dengan distribusi yang tidak merata.

3. Connectivity based Clustering (Hierarchical clustering)

Connectivity based Clustering, seperti Hierarchical Clustering, mengelompokkan data berdasarkan hubungan atau jarak antar data point. 

Teknik ini membangun hierarki klaster, mulai dari setiap data point sebagai klaster tersendiri dan menggabungkannya secara berulang berdasarkan jarak atau kesamaan sampai semua data menjadi satu klaster besar. Hasilnya dapat direpresentasikan dalam bentuk dendogram (pohon klaster). 

Teknik ini cocok untuk data yang tidak memerlukan jumlah klaster yang telah diketahui sebelumnya dan memberikan fleksibilitas dalam memilih level pengelompokan.

4. Distribution based Clustering

Distribution based Clustering mengasumsikan bahwa data di setiap klaster berasal dari distribusi statistik tertentu, seperti distribusi Gaussian. 

Teknik ini, seperti Gaussian Mixture Models (GMM), memperkirakan parameter distribusi untuk setiap klaster dan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan distribusi. 

Teknik ini cocok untuk data yang dapat diaproksimasi dengan distribusi statistik dan memberikan pendekatan probabilistik untuk penentuan klaster.

Setiap teknik clustering memiliki pendekatan dan kelebihan uniknya yang cocok untuk tipe data dan tujuan analisis yang berbeda.

Memilih teknik clustering yang tepat bergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis yang diinginkan.

Contoh Penerapan Clustering dalam Berbagai Bidang

Penasaran mengenai contoh clustering di berbagai bidang profesional? Nggak usah khawatir, yuk simak beberapa contoh clustering berikut ini.

1. Retail Marketing

Dalam pemasaran ritel, clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola belanja mereka. Misalnya, sebuah toko bisa menggunakan clustering untuk mengidentifikasi kelompok pelanggan yang sering membeli produk tertentu atau yang memiliki preferensi belanja serupa. 

Dengan informasi ini, toko dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif, seperti menawarkan promosi khusus untuk setiap kelompok atau mengirimkan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat mereka. 

2. Streaming Services

Layanan streaming seperti Netflix atau Spotify menggunakan clustering untuk mengelompokkan pengguna berdasarkan kebiasaan menonton atau mendengarkan mereka.

Dengan cara ini, layanan streaming dapat merekomendasikan film, acara TV, atau musik yang mungkin disukai oleh pengguna berdasarkan preferensi kelompok yang serupa. 

3. Ilmu Olahraga

Dalam ilmu olahraga, clustering digunakan untuk mengelompokkan atlet berdasarkan performa atau karakteristik fisik mereka. 

Misalnya, pelatih bisa menggunakan clustering untuk mengidentifikasi kelompok atlet yang memiliki gaya bermain atau kekuatan fisik yang mirip. 

Dengan informasi ini, pelatih dapat merancang program latihan yang disesuaikan untuk setiap kelompok, membantu meningkatkan kinerja tim secara keseluruhan. Clustering juga dapat digunakan untuk menganalisis data pertandingan dan strategi lawan.

4. Email Marketing

Clustering dalam email marketing membantu mengelompokkan penerima email berdasarkan perilaku mereka, seperti frekuensi membuka email, mengklik tautan, atau melakukan pembelian. 

Dengan informasi ini, perusahaan dapat menyusun kampanye email yang lebih personal dan relevan untuk setiap kelompok. 

5. Asuransi Kesehatan

Dalam asuransi kesehatan, clustering digunakan untuk mengelompokkan pemegang polis berdasarkan profil risiko atau penggunaan layanan kesehatan mereka. 

Misalnya, perusahaan asuransi dapat mengelompokkan individu yang sering mengunjungi rumah sakit atau memiliki kondisi kesehatan kronis. 

Dengan informasi ini, perusahaan asuransi dapat menyusun paket premi yang lebih sesuai dengan risiko masing-masing kelompok, atau menawarkan program kesehatan yang ditargetkan untuk mengurangi risiko kesehatan tertentu. 

Clustering adalah teknik yang sangat berguna dan dapat diterapkan dalam berbagai bidang untuk mengidentifikasi pola, melakukan segmentasi, dan mendeteksi anomali. 

Dengan pemanfaatan yang tepat, clustering dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam berbagai aplikasi.

Baca Juga: Apa itu Analisis Statistik? Definisi, Jenis, Metode & Proses

Yuk Gunakan Clustering untuk Analisis Data Perusahaan yang Lebih Detail!

Warga Bimbingan, itulah beberapa pembahasan mengenai clustering, mulai dari pengertian, fungsi, teknik clustering hingga contoh penerapannya.

Dengan artikel ini, kalian bisa lebih memahami clustering dengan baik, dan mungkin mulai berpikir untuk menggunakan analisis clustering dalam pengolahan data perusahaan.

Analisis data yang detail dan mendalam? clustering jawabannya!

Tertarik belajar analisis data perusahaan lebih lanjut? Ingin switch career sebagai Business Intelligence professional?

Yuk ikuti Bootcamp Business Intelligence Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi BI Analytics sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang Business Intelligence sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 700+ hiring partner khusus buat Warga Bimbingan.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

FAQ Clustering

1. Bagaimana cara memilih algoritma clustering yang tepat?

Pemilihan algoritma clustering tergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis. Misalnya, K-means cocok untuk data yang memiliki distribusi yang seragam dan jumlah klaster yang diketahui, sedangkan DBSCAN cocok untuk data dengan distribusi yang tidak beraturan dan adanya noise.

1. Apa perbedaan antara clustering supervised dan unsupervised?

Clustering adalah teknik unsupervised learning, yang berarti tidak memerlukan label atau kategori pada data. Sebaliknya, supervised learning menggunakan data yang sudah diberi label untuk melatih model.

1. Apakah clustering hanya bisa digunakan untuk data numerik?

Tidak, clustering dapat digunakan untuk berbagai jenis data, termasuk data numerik, kategorikal, dan bahkan teks. Namun, jenis algoritma yang digunakan mungkin berbeda tergantung pada tipe data.

1. Apa itu centroid dalam konteks clustering?

Centroid adalah titik tengah dari sebuah klaster yang dihitung sebagai rata-rata dari semua data poin dalam klaster tersebut. Centroid digunakan dalam algoritma seperti K-means untuk menentukan pusat klaster.

1. Bagaimana cara menentukan jumlah klaster yang optimal?

Jumlah klaster yang optimal dapat ditentukan menggunakan metode seperti Elbow Method, Silhouette Score, atau Gap Statistic. Metode-metode ini membantu mengevaluasi kualitas pengelompokan untuk berbagai jumlah klaster dan memilih yang terbaik.

1. Bagaimana cara mengevaluasi hasil clustering?

Hasil clustering dapat dievaluasi menggunakan metrik seperti Silhouette Score, Dunn Index, atau Davies-Bouldin Index. Metrik-metrik ini membantu menilai seberapa baik data telah dikelompokkan dan seberapa jelas pemisahan antar klaster.

1. Apa saja penerapan clustering dalam analisis teks?

Dalam analisis teks, clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan dokumen atau kalimat berdasarkan kesamaan konten, seperti mengidentifikasi topik utama dalam kumpulan artikel atau mengelompokkan ulasan pelanggan berdasarkan sentimen.

Reference:

1. 5 Examples of Cluster Analysis in Real Life - Buka
2. Clustering in Machine Learning - Buka