K-Means Clustering, Salah Satu Contoh Teknik Analisis Data Populer

Teknik analisis data harus benar-benar disesuaikan dengan data yang dimiliki dan permasalahan yang ingin dijawab. Pemilihan teknik analisis yang akan digunakan untuk menganalisis data memang harus dilakukan secara hati-hati.

Hal ini juga disebabkan karena proses analisis data yang merupakan bagian inti dari proses pengubahan data mentah menjadi informasi yang bermanfaat. Sehingga tahapan ini akan sangat berpengaruh pada hasil yang didapatkan.

Banyaknya data yang dihasilkan oleh perkembangan teknologi digital bagaikan angin segar untuk perusahaan. Semakin banyak data, maka kemungkinan untuk mendapatkan jawaban dari permasalahan ada akan semakin besar.

Sayangnya, perkembangan teknologi digital juga membuat jenis data semakin beragam. Hal inilah yang kemudian membuat praktisi data mulai membutuhkan teknologi yang lebih canggih seperti algoritma Machine Learning untuk mengolah datanya.

Salah satu algoritma Machine Learning yang kerap dijadikan teknik analisis data oleh praktisi data adalah K-Means Clustering. Penasaran dengan K-Means Clustering? Yuk, simak pembahasannya!

1. Apa itu K-Means Clustering?

K-Means Clustering merupakan salah satu algoritma Machine Learning khususnya Unsupervised Learning yang populer digunakan. Dalam algoritma ini, kita akan akrab dengan nilai k yang merupakan jumlah cluster yang akan dibentuk. Sebelum mulai menggunakan k-Means, kita harus mendefinisikan nilai k terlebih dahulu.

Pada dasarnya, nilai k ini akan merujuk kepada jumlah centroid (titik pusat dari setiap cluster) yang kita butuhkan di dataset. Gambar di atas merupakan contoh penyebaran data sebelum dan sesudah menggunakan algoritma K-Means dengan nilai k = 3. 

Baca juga: Tutorial 4 Teknik Analisis Data Dasar untuk Pemula Data

2. Proses k-Means Clustering

Untuk melakukan clustering, kita memerlukan beberapa tahapan, diantaranya adalah:

• Penentuan nilai k atau cluster yang akan dibuat

• Inisialisasi nilai centroid secara random

Centroid merupakan nilai pusat (center) dari sebuah cluster. Misalkan kita mengatur k = 3, maka akan terbentuk centroid C1, C2, dan C3 secara random.

• Menetapkan setiap data point ke centroid terdekat

  Tahapan ini akan melakukan perhitungan jarak pada setiap data terhadap centroid yang telah dibuat menggunakan Euclidean distance.

• Menghitung ulang nilai centroid dari cluster yang baru terbentuk.

  Proses ini dilakukan dengan menghitung nilai mean dari setiap data points di dalam cluster tersebut. 

• Melakukan optimasi agar kriteria terpenuhi dengan mengulang step 3 dan 4.

3. Kelebihan dan Kekurangan K-Means Clustering

Hingga saat ini, belum ada metode pengolahan data yang sempurna. Semua metode pasti memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Begitupun untuk K-Means Clustering. Berikut ini adalah kelebihan yang dimiliki oleh K-Means Clustering:

• Terbilang cukup mudah untuk dipahami dan diimplementasikan

• Proses pembelajaran membutuhkan waktu yang relatif cepat

• Sangat umum digunakan sebagai teknik clustering

Selain kelebihan, k-Means Clustering tentunya juga memiliki kekurangan. Beberapa kekurangannya adalah:

• Perlu inisialisasi nilai k menggunakan metode lain untuk mendapatkan nilai k yang optimal

• Apabila hasil nilai random untuk centroid kurang baik, maka hasil clustering yang didapatkan menjadi tidak optimal

• Cukup sulit jika digunakan untuk mencari jarak dari data yang berdimensi banyak

4. Penerapan K-Means Clustering

Salah satu contoh penerapan k-Means Clustering adalah pada Segmentasi Pelanggan. Setiap usaha perlu untuk melakukan segmentasi pelanggan agar bisa mengenal pelanggannya dengan baik dan bisa memberikan pelayanan yang tepat sesuai dengan karakteristik pelanggannya.

Dalam segmentasi pelanggan, kita akan membagi seluruh pelanggan dalam beberapa kelompok. Dengan memanfaatkan k-Means Clustering, proses segmentasi pelanggan akan menjadi lebih mudah. 

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

Gimana? Seru kan belajar contoh teknik analisis data? Kamu bisa mempelajari teknik analisis data lainnya di DQLab, loh. Nah, DQLab sendiri merupakan lembaga kursus khusus untuk bidang Data Science yang dilakukan secara online.

Ada banyak modul yang ditulis dalam bahasa yang ringan dan menarik dengan menggunakan bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Selain modul premium, kamu juga bisa menikmati free modul, loh. Yuk, tunggu apalagi, buruan daftar di DQLab dan nikmati semua modul yang ada!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri