Clustering: Solusi Jitu untuk Mengelompokkan Data Tanpa Label

Coba bayangkan kamu memiliki berbagai barang yang berbeda, seperti sendok, garpu, piring, dan gelas, semuanya tercampur di satu tempat. Tanpa adanya label atau petunjuk, kamu pasti bisa mengelompokkan barang-barang itu berdasarkan fungsi atau kegunaannya, seperti sendok dan garpu untuk makan, sementara piring dan gelas digunakan untuk menyajikan makanan dan minuman. Meskipun tanpa label yang jelas, kamu bisa dengan mudah membedakan dan mengelompokkan barang-barang tersebut. Setuju, kan? 😀

Nah, konsep ini mirip dengan teknik clustering dalam machine learning! Clustering memungkinkan kita untuk mengelompokkan data besar dan tidak terstruktur tanpa memerlukan label atau kategori yang sudah ada sebelumnya. Model akan mencari dan mengidentifikasi kelompok-kelompok dalam data berdasarkan kesamaan yang ada, seolah memberi kebebasan pada model untuk menemukan pola atau struktur yang tersembunyi tanpa campur tangan manusia.

Teknik ini sangat berguna dalam berbagai bidang, mulai dari segmentasi pelanggan, analisis gambar, hingga pengelompokan topik dalam teks. Lantas, bagaimana sebenarnya proses clustering bekerja dan algoritma apa saja yang sering digunakan? Yuk, kita bahas lebih dalam dalam blog ini. Yuk, terus simak!

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

***Unsupervised Learning*, Apakah Itu?**

Unsupervised learning atau pembelajaran tak terawasi adalah metode dalam machine learning di mana kita melatih model menggunakan data yang belum memiliki label atau hasil yang sudah ditentukan. Jadi, kita tidak memberi tahu model apa yang harus dicari dalam data. Sebaliknya, model mencari pola atau struktur yang tersembunyi dalam data itu sendiri.

Tujuan utama dari unsupervised learning adalah untuk menemukan hubungan atau pola dalam data. Misalnya, kamu punya data tentang mobil, seperti merek, tahun pembuatan, dan jarak tempuh, tapi kita tidak tahu bagaimana cara mengelompokkan mobil-mobil tersebut.

Di sinilah unsupervised learning berperan. Model akan mencoba menemukan kelompok atau kategori dari data tersebut berdasarkan kesamaan fitur, tanpa ada petunjuk eksplisit mengenai apa yang harus dicari.

Salah satu kelebihan dari unsupervised learning adalah kemampuan model untuk bekerja dengan data yang tidak memiliki label atau data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Misalnya, setelah model mengelompokkan mobil-mobil dalam berbagai kategori, kita bisa memperkenalkan data baru tentang mobil yang tidak ada dalam data pelatihan sebelumnya.

Contohnya kita punya dataset seperti berikut.

Anggaplah kita punya model clustering yang akan mengelompokkan mobil berdasarkan merek dan jarak tempuhnya. Hasil pengelompokan mungkin akan terlihat seperti ini:

Kelompok 1: Mobil Toyota dengan jarak tempuh rendah, misalnya mobil ID 1 dan ID 5.
Kelompok 2: Mobil Ford dengan jarak tempuh tinggi, misalnya mobil ID 3 dan ID 6.
Kelompok 3: Mobil BMW dengan jarak tempuh menengah, misalnya mobil ID 4 dan ID 7.

Jika suatu saat ada mobil baru, seperti Toyota tahun 2020 dengan jarak tempuh rendah, model ini akan langsung memasukkannya ke Kelompok 1 karena sesuai dengan karakteristik kelompok tersebut. Artinya, model unsupervised learning ini sangat berguna ketika kita punya data tanpa label atau kategori yang sudah ada.

Dengan model ini, kita bisa mengidentifikasi pola dan kelompok baru dalam data, dan model tersebut bahkan bisa menyesuaikan dengan data baru yang masuk. Jadi, meskipun tidak ada petunjuk sebelumnya tentang cara mengelompokkan, model tetap bisa menemukan cara terbaik untuk mengatur data ke dalam kelompok tertentu.

Nah, setelah memahami konsep unsupervised learning, kita bisa melangkah lebih dalam ke salah satu metode paling populer dalam pendekatan ini, yaitu clustering.

Mari Berkenalan dengan Clustering

Clustering adalah metode yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam grup-grup berdasarkan kemiripan fitur yang dimiliki. Tujuan utama dari clustering adalah untuk menemukan pola atau struktur yang tersembunyi dalam data, tanpa membutuhkan label atau informasi yang sudah ditentukan sebelumnya.

Artinya, clustering menjadi salah satu teknik dalam unsupervised learning, di mana model belajar hanya dari data yang tersedia, tanpa memerlukan label untuk proses pelatihan. Dengan cara ini, clustering memungkinkan kita untuk memahami dan mengelompokkan data yang kompleks dengan lebih mudah.

Lalu, bagaimana tahapan membangun model clustering? Mari kita bahas satu per satu!

Pengumpulan Data

Sebelum mulai melakukan clustering, hal pertama yang harus kamu lakukan adalah memastikan bahwa data yang kamu kumpulkan cukup dan relevan untuk tujuan yang ingin dicapai. Data bisa berasal dari berbagai sumber dan bentuk, misalnya data pelanggan, hasil survei, gambar, atau teks. Yang penting adalah data tersebut mengandung informasi yang berguna dan relevan untuk analisis yang ingin kamu lakukan.

Apa yang perlu dipastikan dalam pengumpulan data? Pertama, relevansi data. Pastikan data yang kamu kumpulkan memiliki atribut yang dapat memberikan wawasan. Misalnya, jika ingin melakukan clustering pada pelanggan, kamu bisa mengumpulkan data seperti usia, lokasi, riwayat pembelian, atau kategori produk yang sering dibeli.

Selanjutnya, jumlah data. Data yang cukup banyak akan memungkinkan model untuk menemukan pola atau struktur yang lebih jelas. Semakin banyak data, semakin baik hasil clustering yang akan kamu dapatkan karena lebih banyak informasi yang bisa dieksplorasi oleh model. Eiitss, tapi bukan berarti kamu bisa menambahkan data apa pun ya, pastikan data yang dimasukkan juga memiliki relevansi seperti point pertama.

Nah, yang perlu kamu ingat adalah data untuk clustering tidak memiliki label atau kategori yang sudah ditentukan. Ini berbeda dengan data untuk klasifikasi yang biasanya sudah diberi label (misalnya, apakah seorang pelanggan membeli produk tertentu atau tidak). Jadi, jika data kamu sudah memiliki label, berarti kamu sedang berada di jalur klasifikasi, bukan clustering. Jangan sampai terbalik, ya!

Lalu, dari mana sumber datanya? Ada dua sumber data yang bisa kamu pertimbangkan saat memulai clustering yaitu Data Primer dan Data Sekunder. Data primer adalah data yang kamu kumpulkan sendiri melalui survei, eksperimen, atau pengamatan langsung. Dengan data primer, kamu memiliki kontrol penuh terhadap informasi yang kamu inginkan sehingga data yang dikumpulkan lebih sesuai dengan kebutuhan analisis yang spesifik.

Di sisi lain, data sekunder adalah data yang sudah tersedia dan bisa kamu peroleh dari berbagai sumber lain. Salah satu cara mudah untuk menemukan data sekunder adalah melalui web data open source seperti Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau Google Dataset Search, di mana kamu dapat menemukan berbagai dataset yang bisa digunakan untuk keperluan analisis, termasuk clustering.

Misalnya, jika tujuan kamu adalah menganalisis segmen pelanggan, kamu akan mengumpulkan data dari database pelanggan, seperti usia, pendapatan, dan riwayat pembelian. Pastikan data yang kamu kumpulkan valid dan cukup, sehingga model dapat mengidentifikasi pola atau struktur yang signifikan dalam proses clustering. Data yang lengkap dan relevan sangat penting untuk menghasilkan pengelompokan yang akurat dan bermanfaat.

Pemilihan Fitur

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah pemilihan fitur, yaitu atribut yang akan digunakan untuk mengelompokkan data. Fitur-fitur ini harus dipilih berdasarkan relevansinya dengan tujuan analisis dan kemampuannya dalam membedakan antar kelompok.

Misalnya, dalam analisis pelanggan, fitur yang relevan bisa berupa usia dan pendapatan. Pemilihan fitur yang tepat sangat penting karena fitur yang tidak relevan atau terlalu banyak dapat mengaburkan hasil clustering dan membuat interpretasi menjadi kurang akurat. Jadi, pastikan kamu memilih fitur yang benar-benar membantu dalam membedakan pola antar kelompok agar hasil clustering lebih jelas dan bermanfaat.

Pada data ini, fitur yang bisa dipertimbangkan untuk clustering adalah Usia dan Pendapatan. Dengan informasi tersebut, kamu bisa mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka. Misalnya mengelompokkan pelanggan yang lebih muda dan memiliki pendapatan lebih rendah, dibandingkan dengan pelanggan yang lebih tua dan berpendapatan lebih tinggi.

Pra-pemrosesan Data

Setelah data dikumpulkan dan fitur yang relevan dipilih, langkah berikutnya adalah pra-pemrosesan data. Di tahap ini, kita perlu memastikan bahwa data yang akan digunakan dalam proses clustering sudah bersih dan berada pada skala yang sama.

Kenapa normalisasi itu penting? Karena fitur-fitur dalam dataset sering kali memiliki skala yang berbeda. Misalnya, usia mungkin memiliki nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan pendapatan, yang angkanya jauh lebih besar. Tanpa normalisasi, fitur dengan nilai lebih besar bisa mendominasi proses clustering, sementara fitur dengan nilai lebih kecil jadi kurang berpengaruh. Selain itu, normalisasi juga akan meringankan komputasi yang dilakukan sehingga dapat diselesaikan dengan lebih cepat.

Normalisasi membantu menyeimbangkan skala setiap fitur sehingga semua fitur dapat berkontribusi secara setara dalam proses clustering. Dengan begitu, hasil clustering akan lebih akurat dan tidak bias terhadap fitur dengan skala yang lebih besar.

Selain normalisasi, tahap pra-pemrosesan juga mencakup pembersihan data, seperti menangani nilai yang hilang, menghapus duplikasi, atau menghapus data yang tidak relevan. Semua ini bertujuan untuk memastikan bahwa data siap digunakan tanpa gangguan yang bisa mempengaruhi kualitas hasil clustering. Setelah data dibersihkan dan dinormalisasi, baru data tersebut siap untuk diproses lebih lanjut dengan algoritma clustering.

Pemilihan Metode Pengukuran Jarak

Selanjutnya adalah pemilihan metode pengukuran jarak. Ini adalah langkah penting dalam analisis clustering karena metode ini akan menentukan seberapa mirip atau jauh objek-objek dalam data satu sama lain.

Metode pengukuran jarak akan mempengaruhi cara data dikelompokkan sehingga hasil clustering bisa sangat berbeda tergantung pada metode yang dipilih. Jika metode pengukuran jarak yang digunakan tidak sesuai dengan karakteristik data, proses clustering bisa menghasilkan grup yang kurang bermakna atau tidak sesuai dengan tujuan analisis.

Misalnya, untuk data numerik, jarak Euclidean sering digunakan karena sifatnya yang mengukur jarak linier antara dua titik dalam ruang fitur. Di sisi lain, untuk data berbentuk teks, cosine similarity lebih sering digunakan karena ia mengukur seberapa mirip dua dokumen berdasarkan konten kata-katanya, bukan jarak fisik antar titik.

Berikut adalah contoh rincian untuk beberapa pasangan.

Lakukan perhitungan serupa untuk pasangan pelanggan lainnya menggunakan data normalisasi yang telah disediakan.

Pemilihan Algoritma Clustering

Next, setelah data sudah dinormalisasi, kita siap memprosesnya menggunakan algoritma. Eits, tapi tunggu dulu! Kamu harus memilih algoritma yang tepat agar hasilnya optimal. Nah, ada beberapa algoritma yang bisa kamu gunakan nih, misalnya:

K-Means Clustering
Algoritma ini cocok untuk data yang sudah jelas bentuk cluster-nya dan biasanya bekerja baik dengan data numerik. K-Means sangat efisien dan mudah diterapkan, namun kamu perlu menentukan jumlah cluster sebelumnya.
Hierarchical Clustering
Jika kamu tidak tahu jumlah cluster yang diinginkan, hierarchical clustering bisa jadi pilihan. Algoritma ini membuat dendrogram yang memungkinkan kamu untuk melihat struktur hubungan antar data. Cocok untuk dataset yang tidak terlalu besar.
DBSCAN
DBSCAN sangat baik untuk data dengan cluster berbentuk tidak teratur atau yang memiliki banyak outlier. Tidak seperti K-Means, DBSCAN tidak memerlukan penentuan jumlah cluster sebelumnya. Namun, parameter seperti jarak dan minPoints harus diatur dengan hati-hati.
Gaussian Mixture Model (GMM)
Jika cluster data kamu berbentuk ellipsoid atau memiliki distribusi probabilistik, GMM bisa menjadi pilihan tepat. Algoritma ini memberikan hasil yang lebih fleksibel dalam hal pemodelan data, namun lebih kompleks dan memerlukan perhitungan yang lebih intensif.
Self-Organizing Maps (SOM)
Algoritma ini sangat cocok untuk data yang memiliki dimensi tinggi. SOM digunakan untuk memetakan data ke dalam peta dua dimensi dengan cara mempelajari hubungan antara data. Cocok untuk visualisasi dan pemetaan data yang lebih kompleks.

Setiap algoritma ini tentunya memiliki kelebihan dan kekurangannya. Jadi penting untuk menyesuaikannya dengan jenis data dan tujuan analisis kamu. Pastikan untuk memilih algoritma yang paling sesuai agar hasil clustering yang kamu dapatkan lebih akurat dan bermanfaat, ya!

Penerapan Algoritma Clustering

Setelah memilih algoritma clustering yang tepat, langkah berikutnya adalah menerapkannya pada data. Pada tahap ini, algoritma yang sudah kamu pilih akan digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan fitur-fitur yang telah ditentukan sebelumnya. Dengan cara ini, kamu bisa melihat pola dalam data dan membaginya menjadi beberapa grup yang memiliki karakteristik serupa.

Misalnya, jika kamu menggunakan K-Means, algoritma ini akan membagi data pelanggan ke dalam jumlah cluster yang sudah kamu tentukan, berdasarkan kemiripan fitur seperti usia, pendapatan, dan riwayat pembelian.

Dalam contoh ini, K-Means berhasil mengelompokkan data pelanggan ke dalam dua cluster berdasarkan usia dan pendapatan. Cluster pertama (Cluster 1) berisi pelanggan yang lebih muda dan memiliki pendapatan lebih tinggi, cenderung membeli barang elektronik. Sementara itu, cluster kedua (Cluster 2) berisi pelanggan yang lebih tua dengan pendapatan lebih rendah, yang lebih sering membeli pakaian.

Dengan hasil clustering ini, kamu bisa mendapatkan wawasan lebih dalam tentang karakteristik pelanggan dan menyesuaikan strategi pemasaran, produk, atau promosi yang lebih relevan untuk masing-masing kelompok.

Evaluasi Hasil Clustering

Evaluasi hasil clustering adalah langkah penting setelah menerapkan algoritma untuk mengelompokkan data. Tujuan dari evaluasi ini adalah untuk menilai seberapa baik data dikelompokkan dan memastikan bahwa cluster yang terbentuk sesuai dengan tujuan analisis. Ada beberapa metrik yang sering digunakan untuk mengevaluasi kualitas cluster, di antaranya silhouette score dan Davies-Bouldin Index.

Silhouette score mengukur seberapa baik setiap data dalam sebuah cluster dibandingkan dengan data dalam cluster lainnya. Nilai silhouette yang mendekati 1 menandakan bahwa data sangat cocok dengan cluster-nya, sedangkan nilai yang mendekati -1 menunjukkan bahwa data lebih cocok berada di cluster lain.

Selain itu, ada juga Davies-Bouldin Index yang digunakan untuk mengukur seberapa terpisah cluster–cluster yang ada. Semakin kecil nilai indeks ini, semakin baik pemisahan antar cluster.

Dari contoh di atas, kita bisa lihat bahwa sebagian besar nilai silhouette score berada di atas 0.6, yang berarti cluster–cluster yang terbentuk sudah cukup baik. Nilai-nilai ini menunjukkan bahwa setiap pelanggan lebih cocok berada dalam cluster-nya sendiri daripada dalam cluster lain.

Melalui evaluasi seperti ini, kita bisa memastikan bahwa hasil clustering yang dihasilkan memang relevan dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut, seperti pengelompokan pelanggan untuk strategi pemasaran.

Interpretasi dan Tindakan

Langkah terakhir dalam proses clustering adalah interpretasi hasil dan tindakan yang harus diambil berdasarkan temuan yang muncul. Setelah data berhasil dikelompokkan, penting untuk menganalisis hasil clustering guna memahami pola atau struktur yang terbentuk dalam data tersebut. Analisis ini akan membantu kita dalam menentukan langkah-langkah berikutnya, seperti pengembangan strategi bisnis, pembuatan laporan, atau penelitian lebih lanjut.

Misalnya, jika hasil clustering mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda, kamu bisa merancang strategi pemasaran yang lebih terarah untuk setiap segmen tersebut. Dengan kata lain, hasil clustering memberikan insight yang berguna dalam pengambilan keputusan yang lebih informatif dan strategis.

Contoh Interpretasi dan Tindakan

Interpretasi Hasil:

Cluster 1: Pelanggan dengan usia lebih muda dan pendapatan menengah, lebih suka membeli produk elektronik.
Cluster 2: Pelanggan dengan usia lebih tua dan pendapatan lebih tinggi, lebih suka membeli pakaian.

Tindakan:

Rancang kampanye pemasaran yang ditargetkan untuk setiap cluster, seperti promosi produk elektronik untuk Cluster 1 dan penawaran eksklusif pakaian untuk Cluster 2.

Dengan melakukan interpretasi yang baik terhadap hasil clustering, kamu dapat merancang strategi yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan bisnis.

Clustering tidak hanya berguna untuk segmentasi pasar dan analisis data, tetapi juga memiliki aplikasi yang lebih luas, seperti dalam deteksi anomali dan pengelompokan dokumen. Dengan memanfaatkan teknik clustering secara efektif, kita dapat mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dalam data yang membantu kita dalam membuat keputusan yang lebih berbasis data, serta mendukung berbagai aplikasi bisnis dan penelitian lainnya.

Penutup

Clustering membuka banyak potensi tersembunyi dalam data, terutama ketika kita tidak punya label atau kategori yang pasti. Dengan teknik ini, kita bisa menemukan pola menarik yang mungkin terlewat, baik itu dalam memahami segmen pelanggan, mengelompokkan dokumen, atau menganalisis tren yang sedang berkembang.

Terbayang, kan, bagaimana clustering ini bisa membantu kita dalam membuat keputusan yang lebih informatif? Jadi, semakin kita memahami data melalui clustering, semakin besar pula kemungkinan kita mengambil langkah strategis berbasis data. Semoga penjelasan ini membantu kamu lebih mengenal kekuatan unsupervised learning dalam menyederhanakan dan memanfaatkan data tanpa label, ya!

Kamu penasaran gimana cara menerapkan algoritma clustering dalam proyekmu? Bingung pilih algoritma terbaik atau gimana cara evaluasinya? Sekarang, kamu bisa langsung enroll kelas Belajar Machine Learning untuk Pemula yang sudah di-update secara super besar-besaran!

Materinya lengkap banget, bahkan codingannya juga ada, lo!

Kelas ini didesain khusus supaya kamu bisa memahami mulai dari nol sampai tahap penerapan machine learning dengan berbagai contoh data dan studi kasus nyata. Setiap langkah dijelaskan detail, jadi kamu bisa benar-benar paham setiap prosesnya.

Yuk, buruan daftar dan kembangkan skill machine learning kamu bareng Dicoding! Kami tunggu kamu di kelas, ya!

See you there!

💙💙💙 from the Dicoding team …