9 Jenis Algoritma Clustering Terbaru 2024, Jarang Diketahui!

Pernah nggak sih kamu berpikir gimana caranya komputer bisa mengelompokkan foto-foto berdasarkan lokasi secara otomatis? Nah, inilah yang disebut dengan algoritma clustering!

Bayangkan kamu punya sekotak permen dengan berbagai warna dan rasa, lalu ingin mengelompokkannya berdasarkan warna. Algoritma clustering ini akan membantumu mengelompokkan permen tersebut.

Algoritma clustering adalah metode yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan tertentu. Dalam pengolahan big data, algoritma clustering berperan penting dalam pengelompokkan data.

Penasaran mengenai algoritma clustering lebih lanjut? Apa saja jenis algoritma clustering terupdate? Bagaimana cara kerjanya? Yuk pelajari lebih lengkap pada artikel ini.

Apa itu Algoritma Clustering

Tunggu dulu, sebelum kita membahas lebih jauh mengenai jenis algoritma clustering, langkah pertama kita harus paham dulu, apa yang dimaksud dengan algoritma clustering secara lengkap, berdasarkan pengertian berikut.

Algoritma clustering adalah metode dalam ilmu data dan machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan sejumlah data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan tertentu. 

Algoritma clustering berfungsi untuk menemukan struktur atau pola dalam data yang tidak memiliki label, sehingga setiap objek dalam satu kelompok lebih mirip satu sama lain dibandingkan dengan objek di kelompok lain. 

Proses algoritma clustering ini sering digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti segmentasi pelanggan, pengenalan pola, analisis citra, dan pengelompokan dokumen. 

Ada beberapa jenis algoritma clustering yang umum digunakan, seperti K-means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN, masing-masing dengan pendekatan dan cara kerja yang berbeda.

Algoritma clustering sangat berguna dalam membantu kita memahami dan menganalisis data secara lebih mendalam, terutama saat kita ingin menemukan pola tersembunyi atau struktur dalam dataset yang besar dan kompleks.

Jenis Algoritma Clustering Terbaru 2024

Ada berbagai jenis algoritma clustering yang umum digunakan dalam pengolahan data hingga machine learning. 

Pada kesempatan kali ini, MinDi akan jelasin tentang jenis algoritma clustering terbaru yang mungkin kalian belum mengetahuinya. Penasaran apa saja? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

1. K-Means Clustering

K-Means clustering adalah salah satu algoritma clustering yang paling populer dan sederhana. Algoritma ini bekerja dengan membagi data ke dalam K kelompok atau kluster berdasarkan kedekatan data terhadap titik pusat (centroid) dari setiap kluster. 

Prosesnya dimulai dengan memilih K centroid awal secara acak, kemudian setiap data diberi label sesuai dengan centroid terdekatnya. Setelah itu, centroid diperbarui dengan menghitung rata-rata posisi dari data dalam setiap kluster. 

Langkah ini diulang sampai centroid tidak berubah lagi atau perubahan menjadi sangat kecil. 

Kelebihan K-Means adalah kecepatan dan kesederhanaannya, namun kekurangannya termasuk kepekaan terhadap pemilihan K awal dan outlier.

2. Mini Batch K-Means Clustering Algorithm

Mini Batch K-Means adalah variasi dari K-Means clustering yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi pada dataset yang sangat besar. 

Alih-alih menggunakan seluruh dataset untuk memperbarui centroid, Mini Batch K-Means hanya menggunakan subset acak (batch) dari data pada setiap iterasi. Hal ini mengurangi beban komputasi dan mempercepat konvergensi, membuatnya lebih cocok untuk big data. 

Meskipun lebih cepat, hasil clustering Mini Batch K-Means mungkin sedikit kurang akurat dibandingkan K-Means standar karena hanya sebagian data yang digunakan dalam pembaruan setiap iterasi.

3. Mean Shift

Mean Shift adalah algoritma clustering yang tidak memerlukan penentuan jumlah kluster (K) di awal. Algoritma ini bekerja dengan menggeser setiap titik data menuju area dengan densitas data yang lebih tinggi. 

Proses ini berlanjut sampai semua titik data berkumpul di mode densitas, yaitu titik dengan densitas tertinggi dalam data. Hasilnya adalah kluster yang terbentuk di sekitar mode-mode ini. 

Mean Shift sangat efektif dalam mengidentifikasi bentuk kluster yang tidak beraturan dan dapat menangani data dengan distribusi yang tidak diketahui sebelumnya, namun dapat menjadi lambat pada dataset yang sangat besar.

4. Divisive Hierarchical Clustering

Divisive Hierarchical Clustering, juga dikenal sebagai top-down approach, adalah algoritma yang memulai dengan menganggap seluruh dataset sebagai satu kluster besar. 

Kluster ini kemudian dipecah menjadi dua kluster yang lebih kecil, berdasarkan beberapa kriteria jarak atau kesamaan. Proses pemecahan ini berlanjut secara rekursif sampai setiap data menjadi klaster tersendiri atau sesuai dengan kriteria yang ditetapkan. 

Algoritma ini dapat menghasilkan dendrogram, yaitu pohon hierarki yang menunjukkan struktur pengelompokan. 

Meskipun divisive clustering dapat memberikan wawasan yang baik tentang struktur data, pendekatan ini bisa menjadi sangat mahal secara komputasi untuk dataset besar.

5. Hierarchical Agglomerative Clustering

Hierarchical Agglomerative Clustering adalah kebalikan dari divisive clustering, yang dikenal sebagai pendekatan bottom-up. Algoritma ini memulai dengan menganggap setiap data sebagai klaster tersendiri. Kemudian, dua kluster yang paling mirip digabungkan menjadi satu kluster yang lebih besar. 

Proses penggabungan ini berlanjut sampai semua data digabungkan ke dalam satu kluster besar atau sampai kriteria tertentu tercapai. 

Hasilnya juga adalah dendrogram yang menunjukkan hierarki pengelompokan. Algoritma ini fleksibel karena tidak memerlukan penentuan jumlah cluster di awal, namun bisa menjadi lambat untuk dataset besar karena banyaknya perhitungan jarak yang dibutuhkan.

6. Gaussian Mixture Model (GMM)

Gaussian Mixture Model (GMM) adalah pendekatan clustering yang menggunakan distribusi Gaussian untuk memodelkan data. GMM menganggap bahwa data terdiri dari beberapa distribusi Gaussian yang berbeda dan menggunakan teknik probabilistik untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok ini. 

Setiap kluster diwakili oleh distribusi Gaussian dengan parameter rata-rata dan kovariansnya. Proses estimasi parameter ini biasanya dilakukan dengan algoritma Expectation-Maximization (EM). 

Kelebihan GMM adalah kemampuannya untuk menangani kluster dengan bentuk elips dan ukuran yang berbeda-beda, serta memberikan probabilitas keanggotaan untuk setiap data, yang memungkinkan analisis yang lebih mendalam. Namun, GMM memerlukan pemilihan jumlah cluster awal dan bisa menjadi lambat pada dataset besar.

7. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

DBSCAN adalah algoritma clustering yang berbasis pada densitas data. Algoritma ini mengelompokkan data berdasarkan kepadatan titik-titik di sekitarnya. 

DBSCAN memerlukan dua parameter: radius pencarian (epsilon) dan jumlah minimum titik (minPts) untuk membentuk kluster. 

Titik yang memiliki setidaknya minPts dalam radius epsilon akan menjadi titik inti dan membentuk kluster. Titik yang berada di dekat titik inti ini juga akan dimasukkan dalam kluster yang sama. 

DBSCAN dapat menangani kluster dengan bentuk yang tidak beraturan dan efektif dalam mendeteksi outlier (noise). Kelemahannya adalah kesulitan dalam memilih parameter yang tepat dan kinerjanya yang bisa menurun pada data dengan kepadatan yang sangat bervariasi.

8. OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure)

OPTICS adalah perpanjangan dari DBSCAN yang mengatasi beberapa keterbatasan dalam memilih parameter epsilon. OPTICS tidak secara eksplisit membentuk kluster, tetapi memberikan urutan data berdasarkan kepadatan, memungkinkan identifikasi kluster dengan berbagai kepadatan. 

Algoritma ini menghasilkan plot "reachability" yang dapat digunakan untuk menentukan struktur kluster. 

OPTICS sangat berguna untuk data dengan variasi kepadatan yang signifikan dan tidak memerlukan pemilihan parameter epsilon yang kaku seperti DBSCAN. Namun, interpretasi hasil OPTICS bisa lebih rumit dan memerlukan analisis visual tambahan.

9. BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)

BIRCH adalah algoritma clustering yang dirancang untuk efisiensi dalam memproses dataset yang sangat besar. Algoritma ini membangun pohon karakteristik (CF Tree) yang secara iteratif mengurangi dan mengelompokkan data. 

BIRCH menggunakan pendekatan hierarkis yang menggabungkan kelebihan clustering berbasis partisi dan berbasis hierarki. CF Tree membantu dalam mengurangi kompleksitas komputasi dan memori dengan meringkas data ke dalam node yang lebih kecil. 

BIRCH sangat cepat dan efisien, serta dapat beradaptasi dengan baik terhadap data yang sangat besar dan disk. Kelemahannya adalah kurang optimal dalam menemukan kluster yang tidak berbentuk bola dan kepekaan terhadap urutan input data.

Jenis algoritma clustering tersebut menawarkan pendekatan yang berbeda untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik tertentu. Pemilihan algoritma clustering yang tepat tergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis yang ingin dicapai.

Baca Juga: Jenis Algoritma Machine Learning Umum: Cocok untuk Pemula!

Contoh Penerapan Algoritma Clustering dalam Berbagai Bidang

Warga Bimbingan penasaran mengenai contoh algoritma clustering dalam berbagai bidang? Yuk langsung saja simak beberapa contoh penerapan algoritma clustering dalam berbagai bidang berikut ini.

1. Marketing (Segmentasi Pelanggan)

Dalam bidang pemasaran, algoritma clustering digunakan untuk segmentasi pelanggan. Dengan algoritma clustering, perusahaan dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan berbagai karakteristik seperti perilaku pembelian, demografi, dan preferensi produk. 

Dengan memahami kelompok-kelompok ini, perusahaan dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif, seperti kampanye iklan yang ditargetkan, penawaran khusus, dan pengembangan produk yang sesuai dengan kebutuhan setiap segmen pelanggan. 

Segmentasi pelanggan yang baik membantu perusahaan meningkatkan kepuasan pelanggan dan mengoptimalkan pendapatan.

2. Kesehatan (Diagnosis dan Pengelompokan Penyakit)

Di bidang kesehatan, algoritma clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan pasien berdasarkan gejala, hasil tes medis, dan riwayat kesehatan. 

Algoritma clustering digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data pasien yang dapat mengarah pada diagnosis penyakit tertentu atau subtipe penyakit. Pengelompokan ini membantu dokter dan peneliti memahami variasi dalam penyakit dan merancang rencana perawatan yang lebih personal dan efektif. 

Selain itu, clustering dapat membantu dalam penemuan penyakit baru dan penelitian epidemiologi dengan mengidentifikasi kelompok pasien yang menunjukkan gejala serupa.

3. Artificial Intelligence (Pengenalan Objek dan Segmentasi Gambar)

Algoritma clustering juga diterapkan dalam kecerdasan buatan untuk pengenalan objek dan segmentasi gambar. 

Algoritma clustering ini digunakan untuk mengelompokkan piksel gambar berdasarkan intensitas dan warna, membantu dalam identifikasi fitur wajah seperti mata, hidung, dan mulut. 

Dalam segmentasi gambar, algoritma ini dapat mengelompokkan bagian-bagian gambar untuk memisahkan objek dari latar belakang. 

Penerapan ini sangat berguna dalam bidang keamanan, analisis citra medis, dan aplikasi penglihatan komputer lainnya, memungkinkan pengenalan pola dan ekstraksi informasi dari gambar secara otomatis.

Penerapan algoritma clustering dalam berbagai bidang menunjukkan fleksibilitas dan kekuatannya dalam mengelompokkan data untuk berbagai tujuan analisis. 

Dengan terus berkembangnya teknologi dan volume data, algoritma clustering akan semakin penting dalam membantu kita memahami dan memanfaatkan data yang kompleks.

Baca Juga: Apa itu Hyperparameter Tuning dalam Machine Learning?

Siap Belajar Algoritma Clustering secara Intensif pada Bootcamp Dibimbing.id?

Warga Bimbingan, itulah beberapa penjelasan mengenai algoritma clustering, mulai dari pengertian, jenis, hingga contoh penerapan algoritma clustering dalam berbagai bidang.

Dengan membaca artikel ini kamu jadi tahu lebih banyak tentang jenis algoritma clustering terbaru dan canggih, yang mungkin belum diketahui banyak orang. 

Tertarik belajar algoritma clustering lebih lanjut? Atau berkeinginan switch career sebagai AI/ML engineer profesional? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning 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 Sobat MinDi.

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

Reference:

1. What is Clustering in Machine Learning: Types and Methods - Buka