Seluk Beluk Manfaat Clustering Machine Learning Model

Ada banyak model machine learning yang tentunya bisa digunakan sesuai dengan tujuan analisis kalian. Salah satunya adalah clustering. Secara sederhana, model ML ini bekerja dengan membuat kelompok atau cluster tertentu dari dataset yang tidak berlabel. Dengan ini, maka kalian akan memiliki sejumlah kelompok data yang memiliki kesamaan antar anggota kelompok, dan perbedaan yang menonjol antar kelompok. Yuk, langsung pelajari lebih dalam model ML satu ini!

1. Apa itu Clustering pada Machine Learning Model?

Clustering dalam machine learning adalah teknik unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan set data menjadi beberapa kelompok atau 'cluster' berdasarkan kesamaan fitur atau karakteristik. Tujuan utama dari clustering untuk menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam kumpulan data yang tidak berlabel.

Dalam clustering, data yang serupa akan dikelompokkan bersama sehingga anggota dalam satu kelompok (atau cluster) memiliki lebih banyak kesamaan satu sama lain daripada dengan data di kelompok lain. Cara ini sangat membantu identifikasi hubungan yang belum terlihat dalam data yang besar dan kompleks, seperti pengelompokan pelanggan berdasarkan preferensi belanja, pengelompokan dokumen berdasarkan topik, atau pengelompokan gen berdasarkan pola ekspresi dalam biologi.

Metode clustering ada beragam, masing-masing dengan pendekatan yang berbeda dalam menentukan kesamaan dan cara membentuk kelompok. Beberapa metode clustering yang populer meliputi K-Means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN. Setiap metode memiliki kelebihan dan keterbatasannya, dan pemilihan metode tergantung pada jenis data dan tujuan analisis.

2. Contoh Penggunaan Clustering Model

Sebuah supermarket ingin memahami perilaku belanja pelanggannya untuk meningkatkan strategi pemasaran dan penataan produk. Untuk ini, mereka memutuskan untuk menggunakan model clustering dalam machine learning. 

Supermarket ini telah mengumpulkan data transaksi selama beberapa bulan, yang mencakup informasi seperti jumlah dan jenis produk yang dibeli, waktu pembelian, dan frekuensi kunjungan. Tujuan utamanya untuk mengidentifikasi pola belanja yang berbeda di antara pelanggan dan mengelompokkan mereka ke dalam segmen yang berbeda berdasarkan pola ini.

Pada tahap awal, data tersebut dibersihkan dan diproses untuk dijadikan fitur yang relevan untuk model clustering. Fitur-fitur seperti total pengeluaran, kategori produk yang paling sering dibeli, jam dan hari pembelian, serta frekuensi kunjungan dipilih sebagai variabel utama.

Supermarket ini menggunakan metode K-Means untuk clustering karena sifatnya yang sederhana namun efektif. Setelah menentukan jumlah cluster yang optimal melalui metode Elbow, mereka melatih model K-Means dengan data yang telah diproses. Proses ini menghasilkan beberapa cluster pelanggan, dengan karakteristik belanja yang unik.

Dengan hasil clustering ini, supermarket dapat mengembangkan strategi yang lebih terfokus. Misalnya, satu cluster mungkin berisi 'Pembeli Rutin', yang sering membeli kebutuhan sehari-hari dan makanan segar. Supermarket bisa menargetkan kelompok ini dengan penawaran khusus pada produk-produk segar atau memberikan diskon pada jam-jam tertentu untuk meningkatkan kunjungan.

Cluster lain mungkin 'Pembeli Sporadis', yang datang jarang namun cenderung membeli dalam jumlah besar. Untuk kelompok ini, supermarket bisa menawarkan promosi pada produk non-pangan atau barang pakai lama. Dengan demikian, clustering membantu supermarket dalam mengoptimalkan strategi pemasaran dan penataan produk berdasarkan kebutuhan dan kebiasaan pelanggan yang berbeda.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Kelebihan Clustering ML Model

Dalam banyak kasus, data yang kita hadapi tidak memiliki label atau kategorisasi yang jelas, sehingga mempersulit proses analisis. Clustering dapat mengidentifikasi kelompok atau segmen yang berbeda dalam data tersebut tanpa memerlukan intervensi manusia atau pengetahuan sebelumnya. Ini sangat berguna dalam mengeksplorasi data dan mendapatkan wawasan awal, seperti dalam segmentasi pelanggan, analisis genetik, atau organisasi sumber daya digital.

Kelebihan berikutnya adalah bersifat fleksibel. Berbagai algoritma clustering, seperti K-Means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN, menawarkan pendekatan yang berbeda untuk mengelompokkan data, yang berarti dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik dari setiap kasus penggunaan. Misalnya, beberapa metode lebih baik dalam menangani data dengan bentuk kluster yang tidak biasa atau dengan banyak dimensi.

4. Kekurangan Clustering ML Model

Salah satu kekurangan utama dari model clustering adalah ketidakpastian dan subjektivitas dalam penentuan jumlah cluster yang tepat. Banyak algoritma clustering, seperti K-Means, memerlukan penentuan jumlah cluster sebelumnya, yang seringkali tidak intuitif dan bergantung pada penilaian pengguna atau eksperimen heuristik seperti metode Elbow.

Jika jumlah cluster dipilih secara tidak tepat, hasilnya bisa menyesatkan atau tidak berguna. Misalnya, terlalu banyak cluster dapat menyebabkan overfitting, di mana model menangkap detail yang tidak penting, sedangkan terlalu sedikit cluster dapat mengabaikan subtansi penting dalam data. Selain itu, beberapa algoritma clustering mungkin kesulitan dalam menangani cluster dengan bentuk yang tidak standar atau data dengan banyak dimensi (high-dimensional data), yang dapat menghasilkan pengelompokan yang tidak akurat atau tidak konsisten.

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

Clustering hanya merupakan salah satu contoh model dari machine learning. Masih banyak proses olah data yang bisa kalian lakukan dengan menggunakan machine learning. 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