Pilar Artikel: K-Means Clustering: Pengertian, Langkah, dan Implementasi
K-Means Clustering adalah salah satu teknik dalam Machine Learning yang digunakan untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan karakteristik tertentu. Pengelompokan ini dilakukan berdasarkan jarak antara titik-titik data yang ada dalam sebuah dataset, sehingga memungkinkan untuk mendapatkan kelompok yang memiliki sifat-sifat yang serupa. Dalam artikel ini, akan dijelaskan tentang pengertian, langkah-langkah, dan implementasi dari K-Means Clustering.
Pengertian K-Means Clustering
K-Means Clustering adalah teknik dalam Machine Learning yang digunakan untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan jarak antara titik-titik data yang ada dalam sebuah dataset. Data yang digunakan dalam K-Means Clustering harus terstruktur dan memiliki sifat-sifat yang dapat diukur secara numeric. Teknik ini menjadi sangat populer karena kemampuannya dalam mengelompokkan data secara cepat dan efisien.
K-Means Clustering bekerja dengan melakukan pengelompokan data ke dalam k kelompok yang berbeda. Penentuan kelompok dilakukan dengan menghitung jarak antara data dengan centroid yang merupakan titik tengah kelompok. Data akan dimasukkan ke dalam kelompok yang memiliki centroid terdekat.
Langkah-langkah K-Means Clustering
Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan K-Means Clustering:
1. Menentukan jumlah kelompok (K) yang diinginkan. Pada umumnya, K ditentukan berdasarkan pengetahuan atas karakteristik data atau berdasarkan percobaan.
2. Menginisialisasi centroid secara acak. Sebagai awal, centroid akan diambil dari titik-titik data yang ada dalam dataset.
3. Memasukkan data ke dalam kelompok yang memiliki centroid terdekat. Data akan dimasukkan ke dalam kelompok yang memiliki jarak minimal dengan centroid.
4. Menghitung centroid baru dari setiap kelompok. Centroid baru dihitung dengan mengambil rata-rata dari setiap data yang ada dalam kelompok.
5. Mengulang langkah 3 dan 4 hingga tidak terjadi perubahan dalam pengelompokan.
Implementasi K-Means Clustering
Setelah memahami langkah-langkah dalam K-Means Clustering, berikut adalah implementasi dari teknik ini:
1. Persiapan data
Sebelum melakukan K-Means Clustering, data harus dipersiapkan terlebih dahulu. Data yang digunakan harus terstruktur dan memiliki sifat-sifat yang dapat diukur secara numerik. Data juga harus divisualisasikan terlebih dahulu untuk mendapatkan gambaran tentang karakteristik data.
2. Menentukan jumlah kelompok
Pada langkah ini, kita harus menentukan jumlah kelompok (K) yang diinginkan berdasarkan karakteristik data. Jumlah kelompok yang dipilih harus optimal dan sesuai dengan karakteristik data.
3. Inisialisasi centroid awal
Centroid awal diambil dari titik-titik data yang ada dalam dataset. Pemilihan titik-titik data tersebut dilakukan secara acak.
4. Pengelompokan data
Data dimasukkan ke dalam kelompok yang memiliki centroid terdekat. Proses ini dilakukan dengan menghitung jarak antara data dengan centroid dan memasukkan data ke dalam kelompok yang memiliki jarak minimal.
5. Menghitung centroid baru
Centroid baru dihitung dengan mengambil rata-rata dari setiap data yang ada dalam kelompok. Centroid baru akan digunakan dalam pengelompokan pada iterasi selanjutnya.
6. Mengulang pengelompokan dan perhitungan centroid
Proses pengelompokan dan perhitungan centroid diulang hingga tidak terjadi perubahan dalam pengelompokan.
FAQ
1. Apa kelebihan dari K-Means Clustering?
K-Means Clustering memiliki kelebihan dalam mengelompokkan data dengan cepat dan efisien. Teknik ini juga mudah dipahami dan dapat diimplementasikan pada kasus-kasus yang berbeda.
2. Apakah K-Means Clustering dapat digunakan untuk data yang tidak terstruktur?
K-Means Clustering hanya dapat digunakan pada data yang terstruktur dan memiliki sifat-sifat yang dapat diukur secara numerik. Jika data tidak terstruktur, maka diperlukan teknik dan algoritma yang berbeda untuk melakukan analisis data.
Video Youtube
Berikut adalah video tutorial tentang perhitungan metode K-Means Clustering dengan Excel.
Perhitungan Metode K-Means Clustering dengan Excel
Video tutorial di bawah ini akan menjelaskan cara melakukan perhitungan K-Means Clustering dengan menggunakan Excel. Video ini dapat membantu untuk memahami konsep dasar dari K-Means Clustering dan bagaimana cara mengimplementasikannya.
Kesimpulan
K-Means Clustering adalah salah satu teknik dalam Machine Learning yang digunakan untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan karakteristik tertentu. Dalam melakukan K-Means Clustering, terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan, seperti menentukan jumlah kelompok, menginisialisasi centroid, memasukkan data ke dalam kelompok, menghitung centroid baru, dan mengulang pengelompokan hingga tidak terjadi perubahan dalam pengelompokan.
Referensi:
https://www.javatpoint.com/k-means-clustering-algorithm-in-machine-learning
https://ichi.pro/id/langkah-demi-langkah-untuk-memahami-k-means-clustering-dan-implementasi-281986004773775
https://medium.com/@vickylvlx/k-means-clustering-83d6ebddfea2
