JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 1 Jam 33 Menit 42 Detik

Konsep Model Machine Learning K-Means Clustering

Belajar Data Science di Rumah 20-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-07-2023-09-20-152751_x_Thumbnail800.jpg

Dengan kemampuan untuk mengambil informasi dari data yang kompleks dan menghasilkan insight penting, machine learning menjadi inovasi yang mempermudah kehidupan sehari-hari. Mulai dari pencarian online hingga rekomendasi produk, dan bahkan pengobatan medis. Salah model machine learning yang populer adalah K-Means Clustering.


Metode machine learning satu ini umumnya digunakan untuk mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok yang berbeda berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Lalu bagaimana cara kerja dan penerapan nyatanya?.


Dalam artikel ini, kita akan belajar lebih dalam tentang K-Means Clustering, memahami definisinya, cara kerjanya, dan keunggulannya dalam mengelola data yang kompleks. Yuk segera simak pembahasannya!


1. Model Machine Learning K-Means Clustering

Machine Learning

K-Means Clustering adalah salah satu metode dalam machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan data ke beberapa kelompok berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Tujuan utama dari K-Means untuk membagi data menjadi sejumlah kelompok yang disebut "cluster" sedemikian rupa sehingga data dalam satu kelompok memiliki karakteristik yang mirip satu sama lain. Metode ini sering digunakan dalam analisis data, segmentasi pelanggan, pengelompokkan dokumen, dan berbagai aplikasi lainnya.


Cara kerja K-Means Clustering dimulai dengan memilih sejumlah titik awal yang disebut "centroids" secara acak. Setiap data akan diatributkan ke cluster yang memiliki centroid terdekat berdasarkan jarak Euclidean.


Kemudian, centroid dari setiap cluster akan dihitung ulang sebagai rata-rata dari data-data dalam cluster tersebut. Proses dilakukan berulang-ulang hingga tidak ada perubahan signifikan dalam penempatan data ke dalam cluster atau hingga mencapai jumlah iterasi yang telah ditentukan.


Metode ini dapat bekerja dengan baik dalam mengelompokkan data besar dan memiliki implementasi yang relatif sederhana. Selain itu, K-Means memiliki hasil yang interpretable dan dapat memberikan insight dalam mengidentifikasi pola dalam data.


Namun, sayangnya hasil clustering dipengaruhi oleh pemilihan centroid awal, dan metode ini hanya cocok untuk data dengan bentuk cluster yang cukup sederhana dan terpisah dengan baik. Selain itu, K-Means juga rentan terhadap outliers yang dapat memengaruhi hasil clustering secara signifikan.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Studi Kasus Penerapan K-Means Clustering

Machine Learning

Salah satu contoh penerapan K-Means Clustering adalah dalam industri ritel, khususnya pada analisis perilaku pelanggan. Misalkan sebuah toko retail ingin memahami lebih baik preferensi pelanggan mereka untuk mempersonalisasi strategi pemasaran.


Dalam kasus ini, K-Means Clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa segmen berdasarkan pola pembelian mereka. Data yang digunakan untuk analisis bisa mencakup informasi seperti jumlah pembelian, frekuensi kunjungan toko, kategori produk yang dibeli, dan lain sebagainya.


Pertama, K-Means akan menentukan kelompok-kelompok pelanggan yang memiliki perilaku serupa, seperti pelanggan yang sering membeli produk makanan, pelanggan yang lebih suka produk fashion, atau pelanggan yang hanya berbelanja sesekali.


Setelah itu, toko retail dapat mengidentifikasi preferensi masing-masing kelompok, menyesuaikan strategi pemasaran seperti promosi atau penawaran khusus untuk setiap kelompok, dan mengukur efektivitasnya dalam meningkatkan penjualan. Dengan cara ini, toko dapat mengoptimalkan strategi pemasaran untuk melayani pelanggan dengan lebih baik dan meningkatkan keuntungan.


3. Model Machine Learning Lainnya


Machine Learning

Ada beragam model machine learning selain K-Means Clustering yang digunakan untuk berbagai tugas. Salah satu model yang populer adalah Random Forest. Random Forest adalah algoritma ensemble yang menggabungkan beberapa pohon keputusan (decision trees) untuk meningkatkan akurasi prediksi.


Model ini sering digunakan dalam klasifikasi dan regresi, serta memiliki kemampuan untuk menangani data yang kompleks dan besar. Keunggulan utama Random Forest adalah menghindari overfitting dan memberikan peringkat pentingnya fitur-fitur dalam dataset.


Selanjutnya, ada juga model deep learning seperti Convolutional Neural Networks (CNN) yang sangat efektif dalam tugas pengolahan citra dan video. Model ini bekerja dengan mengenali pola hierarkis dalam data, seperti fitur-fitur visual pada citra. Kemampuan deep learning dalam mengatasi masalah yang sangat kompleks telah membantu adanya inovasi dalam berbagai industri, termasuk otomotif, kesehatan, dan teknologi.


Selain itu, model seperti Support Vector Machines (SVM). SVM adalah algoritma klasifikasi yang sering digunakan dalam pemisahan kelas dalam data yang memiliki dua kelas atau lebih.


Algoritma ini memiliki keunggulan dalam menangani data yang tidak linier, dan dengan menggunakan kernel yang tepat, dapat mengatasi masalah klasifikasi yang lebih kompleks. SVM sering digunakan dalam analisis bioinformatika, pengenalan tulisan tangan, dan pemrosesan teks.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Ternyata pada machine learning ada banyak sekali model dan algoritma yang digunakan. Dimana ya bisa belajar semua materi tersebut? Tenang, DQLab solusinya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.


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 persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner



Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login