Apa Itu K Means Clustering? Kelebihan, Proses, & Contoh
Farijihan Putri
•
11 October 2024
•
88
Warga Bimbingan pernah kebingungan menghadapi data yang tersebar acak tanpa pola yang jelas? Nah, inilah saatnya k means clustering masuk sebagai solusi.
Di artikel ini, MinDi mau ngomongin tentang cara cerdas untuk mengelompokkan data yang awalnya berantakan menjadi lebih rapi.
Misalnya, bayangin punya data pelanggan yang banyak banget, tapi kamu butuh tahu siapa yang mirip dengan siapa. Ribet, kan?
Tapi, dengan k means clustering, kamu bisa bagi data tersebut ke dalam kelompok-kelompok yang lebih mudah dipahami.
Yuk, bahas lebih lanjut tentang kelebihan, proses, dan contohnya, biar kamu nggak pusing lagi!
Apa Itu K Means Clustering?
K means clustering adalah algoritma unsupervised machine learning yang berfungsi untuk mengelompokkan data dan mendeteksi pola-pola tertentu.
Prosesnya dimulai dengan memilih sejumlah titik awal (k) secara acak, kemudian menempatkan ulang titik-titik tersebut sampai tercipta pengelompokan data yang paling optimal.
Algoritma ini terus mengulang proses penyesuaian hingga setiap data berada di kelompok yang sesuai.
Nah, perlu Warga Bimbingan pahami kalau algoritma ini banyak digunakan dalam berbagai sektor, seperti segmentasi gambar, analisis pelanggan, riset pasar, dan pengelompokan dokumen.
Pasalnya, k means clustering membantu membuat data menjadi lebih teratur dan mudah untuk dipahami.
Kelebihan K Means Clustering
Mungkin Warga Bimbingan bertanya-tanya, kenapa sih k means clustering sering menjadi andalan dalam analisis data?
Ternyata, ada beberapa kelebihan yang bikin metode ini unggul dibandingkan lainnya. Yuk, simak!
1. Sederhana
K means clustering punya konsep yang simpel, sehingga cocok buat pemula yang baru belajar tentang pengelompokan data. Kamu hanya perlu menentukan jumlah kluster dan biarkan algoritma bekerja.
2. Cepat dalam Memproses Data Besar
Algoritma ini bisa mengelompokkan data dalam waktu yang relatif cepat, bahkan jika dataset-nya besar. Jadi, kamu nggak perlu menunggu lama untuk hasil analisisnya.
3. Fleksibel untuk Berbagai Jenis Data
Kamu bisa menerapkan k means clustering pada data numerik atau data yang lebih kompleks seperti gambar. Dari riset pasar hingga segmentasi pelanggan, semuanya bisa kamu jangkau.
4. Hasil yang Terlihat Jelas
Pengelompokannya mudah kamu visualisasikan, sehingga kamu bisa langsung melihat bagaimana data terbagi dalam berbagai kluster. Hal ini memudahkan kamu dalam menganalisis pola-pola di dalam data.
5. Mampu Menangkap Struktur Data yang Kompleks
K means clustering bisa mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dalam data yang sulit kamu temukan dengan metode lain. Hal ini sangat membantu ketika kamu ingin menemukan insights baru dari data yang berantakan.
Kekurangan K Means Clustering
Sumber: Freepik
Meskipun k means clustering punya banyak kelebihan, tapi metode ini juga nggak lepas dari beberapa kekurangan yang perlu kamu perhatikan.
Supaya Warga Bimbingan nggak terjebak masalah saat menggunakannya, yuk kenali kelemahan-kelemahan ini!
1. Sulit Menentukan Jumlah Kluster yang Tepat
Menentukan jumlah kluster (k) bisa jadi tantangan, apalagi jika data kamu rumit. Kalau salah pilih, hasil pengelompokan bisa jadi nggak akurat.
2. Terjebak di Titik Awal yang Salah
Seperti yang kamu tahu, algoritma ini memulai dengan memilih titik awal secara acak, makanya hasilnya bisa berbeda setiap kali kamu jalankan.
Titik awal yang kurang tepat bisa bikin hasil pengelompokan jadi kurang optimal.
3. Tidak Efektif untuk Bentuk Kluster yang Kompleks
Algoritma ini bekerja dengan baik untuk kluster berbentuk bulat, tapi menjadi kurang akurat jika bentuk klusternya lebih rumit atau tidak teratur. Artinya, data dengan pola yang kompleks mungkin butuh metode lain.
4. Sensitif terhadap Outlier
Data yang jauh dari kelompoknya (outlier) bisa mengganggu hasil pengelompokan k means. Bahkan satu outlier saja bisa menggeser pusat kluster dan membuat hasil jadi kurang representatif.
5. Memerlukan Normalisasi Data
Jika data kamu punya skala yang berbeda-beda, kamu harus melakukan normalisasi terlebih dahulu. Tanpa langkah ini, data dengan nilai yang lebih besar bisa mempengaruhi hasil pengelompokan secara tidak adil.
Baca Juga: 5 Tahap Penerapan Data Mining dengan Metode Clustering
Proses K Means Clustering
Mau tahu gimana cara kerja k means clustering dalam mengelompokkan data? Prosesnya sebenarnya nggak terlalu rumit, tapi butuh ketelitian biar hasilnya maksimal. Yuk, kita lihat langkah-langkahnya!
1. Pilih Jumlah Kluster (k)
Kamu mulai dengan menentukan berapa jumlah kluster yang ingin dibentuk. Nah, ini seperti memutuskan berapa banyak kotak yang akan kamu gunakan untuk mengelompokkan barang-barangmu.
2. Tentukan Titik Pusat Awal secara Acak
Algoritma memilih beberapa titik pusat kluster secara acak dari data. Anggap saja ini seperti menaruh tanda di peta untuk menandai titik awal perjalanan.
3. Hitung Jarak dan Kelompokkan Data
Setiap data kamu hitung jaraknya ke titik pusat terdekat dan kemudian dikelompokkan berdasarkan jarak tersebut. Proses ini mirip seperti mencari tempat terdekat dari rumah kamu untuk nongkrong.
4. Perbarui Titik Pusat Kluster
Setelah data kamu kelompokkan, titik pusat masing-masing kluster dihitung ulang untuk menyesuaikan posisi dengan anggota klusternya.
Proses ini seperti mengatur ulang posisi tanda di peta biar lebih sesuai dengan area yang ingin dilingkupi.
5. Ulangi Hingga Stabil
Langkah-langkah ini diulangi sampai titik pusat kluster berhenti berubah dan pengelompokan sudah stabil. Artinya, kluster sudah menemukan bentuknya dan data kamu sudah terkelompok dengan baik!
Contoh Penerapan K Means Clustering
Sumber: Freepik
Mungkin kamu penasaran, gimana sih k means clustering ini dipakai dalam kehidupan sehari-hari atau dunia kerja? Berikut 4 contoh penerapan yang sering kamu jumpai.
1. Segmentasi Pelanggan dalam Riset Pasar
Perusahaan menggunakan k means clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja, preferensi, dan kebiasaan.
Dengan cara ini, perusahaan bisa menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran untuk setiap kelompok pelanggan.
2. Segmentasi Gambar dalam Komputer Vision
Di dunia computer vision, k means clustering membantu memisahkan objek pada gambar berdasarkan warna atau tekstur.
Nah, ini berguna banget dalam aplikasi seperti pengenalan wajah atau pemrosesan citra medis.
3. Pengelompokan Dokumen dalam Analisis Teks
Algoritma ini digunakan untuk mengelompokkan dokumen yang memiliki kemiripan topik atau konten.
Misalnya, mesin pencari bisa memanfaatkan k means clustering untuk mengelompokkan artikel-artikel berita dengan tema yang mirip.
4. Pengelompokan Zona Iklim dalam Geografi
Peneliti menggunakan k means clustering untuk mengelompokkan daerah berdasarkan karakteristik iklim, seperti suhu rata-rata dan curah hujan. Hasilnya bisa membantu membuat peta zona iklim yang lebih akurat.
Baca Juga: Apa Itu Cluster Sampling? Definisi, Metode, hingga Contoh
Mau Belajar Lebih Lanjut Soal Data?
Setelah mengenal k means clustering dan berbagai penerapannya, kamu pasti sadar kalau dunia data itu luas dan penuh potensi, kan?
Nah, kalau kamu mau menggali lebih dalam dan menguasai teknik-teknik analisis data seperti ini, yuk gabung di Bootcamp Data Science dari dibimbing.id!
Di bootcamp ini, kamu akan belajar langsung dari mentor-mentor berpengalaman dengan silabus terlengkap, lengkap dengan praktek nyata untuk membangun portfolio yang menarik.
Nggak perlu khawatir kalau ada materi yang belum paham, karena kamu bisa gratis mengulang kelas sampai benar-benar paham!
Dengan lebih dari 90% alumni yang berhasil mendapatkan pekerjaan dan 700+ hiring partner siap membantu penyaluran kerja, peluangmu untuk sukses di dunia data semakin besar.
Kalo ada pertanyaan kayak, “Apakah k means clustering ini cocok untuk analisis data besar?” atau “Bagaimana caranya menerapkan metode ini dalam proyek nyata?”, konsultasi gratis di sini.
Dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karier impianmu buat ahli di bidang data!
Referensi
Tags