Keunggulan Algoritma Data Science K-Means Clustering

Data science bekerja dengan beragam algoritma untuk menyelesaikan permasalahan. Secara umum algoritma tersebut dibedakan menjadi dua berdasarkan cara kerjanya, yaitu supervised dan unsupervised learning. Garis besar perbedaannya adalah ada atau tidaknya data yang perlu dipelajari oleh algoritma untuk membentuk suatu model. Ini pun tergantung dari ketersediaan data sehingga pemilihan algoritma sangat penting dalam data science.

Algoritma data science yang cukup populer dalam supervised learning terutama untuk permasalahan clustering adalah algoritma K-Means. Apa sebenarnya algoritma tersebut? Apa saja kelebihannya? Nah, bagi kalian yang pemula dan sedang mendalami teori yang berkaitan dengan algoritma, yuk simak pembahasan mudah berikut ini!

1. Sederhana dan Mudah Dipahami

K-Means Clustering merupakan salah satu algoritma data science yang memiliki konsep dasar relatif mudah dimengerti daripada lainnya. Pada dasarnya, algoritma ini bekerja dengan cara mengelompokkan data ke dalam K cluster berdasarkan jarak terdekat dengan pusat cluster yang disebut centroid.

Prosesnya melibatkan iterasi sederhana yang terdiri dari dua tahap. Pertama, menentukan centroid awal secara acak. Kedua, mengelompokkan data ke dalam cluster yang sesuai dengan centroid terdekat dan memperbarui posisi centroid berdasarkan rata-rata titik dalam setiap cluster. Konsep ini membuatnya mudah dipahami oleh pemula di bidang data science.

Selain itu, K-Means juga relatif mudah diimplementasikan ke berbagai bahasa pemrograman seperti Python dengan scikit-learn, R, dan MATLAB. Algoritma ini juga tidak memiliki parameter yang rumit untuk diatur, kecuali jumlah cluster yang diinginkan (K), yang dapat ditentukan berdasarkan pengetahuan domain atau dengan menggunakan metode validasi siluet atau elbow.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Proses Komputasi yang Efisien

K-Means Clustering juga disebut memiliki proses komputasi yang efisien. Langkah-langkahnya terdiri dari dua tahap utama: penempatan titik-titik awal centroid secara acak dan pembaruan centroid berdasarkan rata-rata titik dalam setiap cluster. Kedua tahap ini hanya perlu diulangi hingga kondisi berhenti terpenuhi, seperti konvergensi titik-titik centroid atau jumlah iterasi maksimum.

Algoritma ini memiliki kompleksitas waktu O(n * K * d * I), di mana n adalah jumlah titik data, K adalah jumlah cluster, d adalah dimensi fitur, dan I adalah jumlah iterasi. Meskipun jumlah iterasi (I) bisa bervariasi, biasanya algoritma konvergen dalam jumlah iterasi yang relatif rendah, sehingga tetap efisien, terutama untuk dataset dengan jumlah data (n) yang besar.

Algoritma ini juga membutuhkan sedikit memori untuk menyimpan titik-titik centroid dan label cluster. Selain itu, implementasinya dapat dioptimalkan menggunakan teknik paralelisasi untuk meningkatkan kinerja, terutama pada hardware dengan banyak core atau GPU. Efisiensi komputasi K-Means membuatnya cocok diimplementasikan pada berbagai platform dan skenario, termasuk aplikasi real-time atau big data.

3. Mudah Diterapkan

Algoritma ini telah diimplementasikan dalam berbagai bahasa pemrograman dan library yang tersedia secara luas, seperti Python, R, dan MATLAB. Dengan demikian, praktisi data science dapat dengan mudah menerapkan algoritma dalam proyek tanpa perlu menulis implementasi dari awal. Selain itu, K-Means tidak memiliki banyak parameter yang rumit yang perlu diatur, kecuali jumlah cluster (K) yang diinginkan. Sehingga membuatnya mudah digunakan bahkan bagi pemula yang tidak memiliki banyak pengalaman.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Mudah Diinterpretasikan

Selain mudah dalam implementasi dan pengaturan parameter, K-Means juga mudah dipahami dan diinterpretasikan hasilnya. Hasil clustering dari K-Means adalah kumpulan cluster yang berisi titik-titik data yang memiliki karakteristik serupa. Interpretasi hasilnya juga relatif sederhana. Setiap titik data ditempatkan dalam satu cluster berdasarkan jaraknya ke centroid terdekat. Jadi, dengan ini kalian bisa cepat dan mudah memahami struktur data yang dihasilkan dan mengambil keputusan berdasarkan pemahaman tersebut.

Dalam ilmu data science, permasalahan yang ada tidak hanya berkaitan dengan clustering saja. Tentunya masih banyak lainnya seperti sistem rekomendasi, analisis regresi, analisis prediksi, dan masing-masing permasalahan membutuhkan algoritma yang berbeda pula. Nah bagaimana membedakan algoritma dan fungsinya? 

Kalian tidak perlu khawatir, DQLab hadir untuk membantu kalian agar semakin paham dengan kegunaan setiap algoritma. DQLab memiliki modul pembelajaran yang akan membimbing kalian dari materi dasar hingga penggunaannya di industri yang berbeda. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian dalam mengaplikasikan data science! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya