5 Tahap Penerapan Data Mining dengan Metode Clustering

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

29 February 2024

•

582

Penerapan data mining dengan metode clustering adalah salah satu solusi untuk memahami informasi dari kumpulan data besar. Dengan penerapan tersebut, data scientist bisa mengidentifikasi pola serupa dan mengelompokkannya berdasarkan persamaan karakter.

Oleh sebab itu, pemahaman tentang penerapan data mining dengan metode clustering adalah hal penting untuk mengolah data besar. Untuk mempelajarinya, baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud Clustering dalam Data Mining?

Clustering dalam konteks data mining adalah sebuah teknik analitik untuk mengelompokkan set data menjadi beberapa klaster berdasarkan karakteristik serupa. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data dalam satu klaster memiliki tingkat kesamaan tinggi.

Clustering dalam data mining adalah metode pembelajaran tanpa pengawasan. Artinya, prosesnya tidak memerlukan data latih yang telah diberi label untuk mengelompokkan data.

Sebaliknya, clustering dalam data mining mampu identifikasi pola dan kesamaan secara otomatis. Selain itu, clustering juga digunakan untuk beberapa hal yakni:

Menemukan struktur tersembunyi dalam data.
Mengidentifikasi kelompok-kelompok dengan karakteristik serupa.
Membantu dalam analisis data secara mendalam dengan mengelompokkan objek yang mirip.

Lebih lanjut, metode ini diaplikasikan dalam berbagai bidang, seperti:

Pemasaran: Segmentasi pasar.
Biologi: Untuk mengelompokkan gen atau spesies berdasarkan fungsi atau evolusi.
Rekomendasi Sistem: Untuk mengelompokkan pengguna atau item yang serupa.

Macam-Macam Metode Clustering

Sebelum kita pelajari tahapan penerapan data mining dengan metode clustering, mari simak macam-macamnya dulu. Berikut adalah beberapa metode clustering yang populer digunakan:

K-Means Clustering: Metode ini membagi data menjadi K klaster dimana setiap titik data dikelompokkan dengan klaster terdekat. Ini dilakukan berdasarkan mean dari titik-titik data dalam klaster tersebut.
Hierarchical Clustering: Membuat klaster dalam bentuk struktur pohon atau hierarki. Metode ini dapat divisualisasikan menggunakan dendrogram.
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Metode ini mengelompokkan titik-titik data berdasarkan area kepadatan tinggi. Ini mampu menemukan klaster dengan bentuk apapun dan menangani pencilan.
Mean Shift Clustering: Berbasis pada pencarian density gradient untuk menemukan klaster. Metode ini tidak memerlukan jumlah klaster sebagai input.

Baca Juga: 5 Peran Utama Data Mining dalam Dunia Data Science

5 Tahap Penerapan Data Mining dengan Metode Clustering

Penerapan data mining dengan metode clustering melibatkan serangkaian langkah yang terstruktur. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa analisis data dilakukan secara efektif dan efisien.

Berikut adalah lima tahap utama dalam proses penerapan data mining dengan metode clustering:

1. Pemahaman dan Persiapan Data

Tahapan pertama dalam penerapan data mining dengan metode clustering adalah pemahaman dan persiapan data. Berikut adalah langkah-langkahnya:

Pemahaman Bisnis: Mengidentifikasi tujuan bisnis dan menentukan bagaimana clustering dapat membantu mencapainya.
Pengumpulan Data: Mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber.
Eksplorasi Data: Melakukan analisis eksploratif untuk memahami distribusi, pola, dan karakteristik data.
Pembersihan Data: Membersihkan data dari noise, outliers, dan nilai yang hilang untuk meningkatkan kualitas clustering.

2. Seleksi dan Transformasi Fitur

Tahapan kedua dalam penerapan data mining dengan metode clustering adalah seleksi dan transformasi fitur. Berikut penjelasannya:

Seleksi Fitur: Memilih subset fitur yang paling relevan untuk clustering berdasarkan pemahaman domain dan analisis statistik.
Transformasi Fitur: Menerapkan normalisasi atau standarisasi untuk mengubah skala fitur sehingga satu fitur tidak mendominasi yang lain.

3. Pemilihan Metode Clustering

Tahapan berikutnya dalam penerapan data mining dengan metode clustering adalah pemilihan metode. Berikut adalah langkah-langkahnya:

Evaluasi Metode: Meninjau berbagai algoritma clustering (seperti K-Means, Hierarchical, DBSCAN, dan lain-lain). Tujuannya untuk menentukan metode terbaik yang sesuai dengan karakteristik data dan tujuan analisis.
Pemilihan Model: Memilih model clustering berdasarkan evaluasi . Ini termasuk pertimbangan terhadap kompleksitas data dan kebutuhan komputasi.

4. Implementasi dan Pengujian Clustering

Tahapan selanjutnya dalam penerapan data mining dengan metode clustering adalah implementasi dan pengujian. Langkah-langkah implementasi dan pengujian meliputi:

Konfigurasi Model: Menetapkan parameter untuk algoritma clustering (misalnya, jumlah klaster untuk K-Means).
Pelatihan Model: Menerapkan algoritma clustering pada data set.
Evaluasi Model: Menggunakan metrik seperti Silhouette Coefficient atau Davies–Bouldin Index untuk menilai kualitas klaster yang dihasilkan.

5. Interpretasi dan Penerapan Hasil

Tahapan terakhir dalam penerapan data mining dengan metode clustering adalah interpretasi dan penerapan hasil. Berikut langkah-langkahnya:

Analisis Klaster: Mengevaluasi klaster yang dihasilkan untuk memahami karakteristik dan pola dalam data.
Visualisasi: Menggunakan teknik visualisasi seperti scatter plot, dendrogram, atau heat maps untuk menampilkan klaster dan membantu interpretasi.
Penerapan: Menggunakan insight dari hasil clustering untuk pengambilan keputusan, strategi bisnis, atau aplikasi selanjutnya. Misalnya, segmentasi pasar, deteksi anomali, atau sistem rekomendasi.

Contoh Kasus Clustering Data Mining

Contoh kasus clustering data mining seringkali mencakup berbagai industri dan fungsi bisnis. Sebab, metode ini mampu membantu organisasi untuk mengungkap pola dan segmentasi yang tidak jelas dari kumpulan data besar.

Berikut adalah contoh yang bisa ilustrasikan penerapan data mining dengan metode clustering di praktik nyatanya:

1. Segmentasi Pelanggan dalam Pemasaran

Organisasi dapat menggunakan clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian, preferensi, dan karakteristik demografis.

Misalnya, sebuah perusahaan ritel dapat menganalisis data transaksi pelanggan. Tujuannya untuk mengidentifikasi segmen pelanggan dengan kebiasaan belanja serupa.

Dengan informasi itu, perusahaan dapat menargetkan kampanye pemasaran yang lebih personalisasi. Mereka juga bisa mengembangkan penawaran produk yang disesuaikan, atau mengoptimalkan layanan pelanggan untuk setiap segmen.

Baca Juga: 14 Tools Data Science Buat Kamu yang Mau Jadi Profesional

2. Deteksi dan Pencegahan Penipuan

Dalam sektor keuangan, clustering dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola transaksi yang tidak biasa dan mungkin mengindikasikan penipuan. Hal ini dilakukan dengan mengelompokkan transaksi berdasarkan kesamaan dalam jumlah, lokasi, dan waktu.

Dengan begitu, institusi keuangan dapat mendeteksi kelompok transaksi yang mencurigakan. Lalu, mereka bisa mengambil tindakan pencegahan untuk mengurangi risiko penipuan.

3. Analisis Genetika dan Biomedis

Dalam bidang biologi dan kedokteran, clustering digunakan untuk mengelompokkan data genetik atau protein berdasarkan kesamaan fungsi atau pola ekspresi. Ini membantu peneliti dalam mengidentifikasi kelompok gen yang mungkin berkontribusi terhadap penyakit.

Selain itu, clustering bisa digunakan untuk merespons pengobatan dengan cara yang serupa.

Contohnya termasuk pengelompokan pasien berdasarkan profil ekspresi gen mereka. Tujuannya untuk mengembangkan terapi yang ditargetkan atau memahami mekanisme penyakit.

Itulah pembahasan lengkap mengenai penerapan data mining dengan metode clustering. Hal ini memungkinkan organisasi dan peneliti untuk menemukan insight yang tidak terlihat jelas di data besar.

Berbicara tentang data, apakah kamu ingin berkarir di industri data science? Jika iya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id.

Lewat program ini, kamu bisa belajar semua hal tentang data science. Mulai dari teori, tools, scope of work, hingga real-case project! Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi!

Bukan cuma itu, kamu yang beralih karir dan mulai dari nol juga bisa ikuti program ini. Sebab, pembelajarannya didasari dengan silabus beginner-friendly.

So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan mulai karirmu di data science bareng Dibimbing.id!