Perbedaan Clustering vs Classification dalam Data Science

Perbedaan Clustering vs Classification dalam Data Science - Mungkin sebagian dari kalian pernah mendengar istilah clustering dan classification, tetapi masih bingung apa bedanya. Wajar kok, karena dua istilah ini sering muncul di bidang data science dan kadang terlihat mirip. Tapi tenang saja, setelah memahami dasar-dasarnya, kalian akan lebih mengerti kapan sebaiknya menggunakan masing-masing metode ini.

Apa Itu Clustering?

Clustering merupakan salah satu metode yang banyak dipakai dalam analisis data. Sederhananya, clustering adalah proses mengelompokkan data tanpa adanya label tertentu. Bayangkan, kalian sebagai kepala sekolah yang ingin mengelompokkan murid berdasarkan faktor nilai rapor, jarak rumah, dan penghasilan orang tua. Dari faktor-faktor ini, kita bisa membuat kelompok-kelompok tanpa harus menentukan sebelumnya siapa masuk kelas A, B, atau C.

Misalnya, kita punya data berikut:

Nilai Rapor	Jarak Rumah-Sekolah	Penghasilan Orang Tua
85	2.3	3000000
80	3.0	2900000
75	2.0	3500000

Lewat metode clustering, data di atas bisa dikelompokkan menggunakan algoritma tertentu, misalnya https://sis.binus.ac.id/2022/01/31/clustering-algoritma-k-means/. Algoritma ini akan mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster berdasarkan kemiripan antar-data.

Baca Juga: 3 Rekomendasi AI Terbaik untuk Coding agar Pemrograman Lebih Mudah

Jenis Algoritma Clustering yang Populer

1. K-Means
   Algoritma ini membagi data ke dalam beberapa klaster berdasarkan titik pusat dari setiap klaster. Contohnya, jika kita ingin membagi murid ke dalam tiga klaster, algoritma ini akan mencoba mencari titik pusat dari setiap kelompok dan mengelompokkan murid yang paling dekat ke titik tersebut.

2. DBSCAN
   Berbeda dari K-Means yang membutuhkan jumlah klaster yang pasti, DBSCAN bisa mengidentifikasi klaster berdasarkan kepadatan data. DBSCAN cocok digunakan untuk data dengan bentuk dan ukuran klaster yang tidak beraturan.

Clustering sebagai Unsupervised Learning

Penting untuk memahami bahwa clustering masuk ke dalam kategori unsupervised learning. Artinya, kita tidak memiliki label atau kategori pasti sebelumnya; kita hanya punya data dan ingin menemukan pola atau kelompok di dalamnya. Jika diingat kembali contoh kepala sekolah tadi, kita tidak tahu kelas mana yang pas untuk setiap murid. Clustering membantu kita membuat label-label tersebut.

Apa Itu Classification?

Berbeda dengan clustering, classification adalah proses di mana data sudah memiliki label atau kategori tertentu, dan kita ingin memprediksi kategori dari data baru berdasarkan pola yang sudah ada. Misalkan, kamu seorang dokter jantung yang memiliki data riwayat pasien dengan label apakah pasien memiliki penyakit jantung atau tidak. Kamu ingin menggunakan data ini untuk memprediksi apakah pasien baru akan memiliki kondisi serupa.

Contoh tabel riwayat pasien:

Umur	Gender	Tekanan Darah	Penyakit Jantung
65	M	120	YES
70	F	145	NO

Jenis Algoritma Classification yang Populer

1. Naive Bayes
   Algoritma ini menggunakan pendekatan probabilitas untuk memprediksi kategori berdasarkan data yang ada.

2. K-Nearest Neighbor (KNN)
   KNN membandingkan data baru dengan beberapa data terdekat di dalam dataset dan mengklasifikasikannya berdasarkan mayoritas label di sekitar data baru tersebut.

3. Random Forest
   Algoritma ini membuat kumpulan pohon keputusan (decision tree) untuk membuat prediksi yang lebih akurat.

Classification sebagai Supervised Learning

Berbeda dengan clustering, classification termasuk dalam kategori supervised learning. Karena sudah ada label atau kategori yang digunakan untuk melatih model, data baru bisa diklasifikasikan sesuai pola yang ditemukan dari data lama. Misalnya, jika kamu punya dataset dengan label "YES" dan "NO" pada kolom penyakit jantung, model classification bisa mempelajari pola dari data ini untuk membuat prediksi pada data pasien baru.

Perbedaan Clustering vs Classification dalam Satu Tabel

Kriteria	Clustering	Classification
Label pada Data	Tidak ada	Ada
Tipe Pembelajaran	Unsupervised Learning	Supervised Learning
Tujuan	Mengelompokkan data serupa	Memprediksi label data baru
Contoh Algoritma	K-Means, DBSCAN	Naive Bayes, KNN, Random Forest
Kasus Penggunaan	Pengelompokan pelanggan	Diagnosa penyakit

Kasus Penggunaan Clustering vs Classification

1. Clustering dalam Marketing
   Misalkan, kalian ingin mengelompokkan pelanggan berdasarkan preferensi produk mereka tanpa mengetahui kategori spesifik. Dengan clustering, kalian bisa membuat kelompok pelanggan yang memiliki pola belanja serupa untuk menyusun strategi marketing yang lebih tepat.

2. Classification dalam Medis
   Di dunia medis, classification sering digunakan untuk mendiagnosa penyakit. Berdasarkan riwayat data pasien, model classification bisa membantu memprediksi penyakit yang mungkin dialami pasien baru.

Kapan Menggunakan Clustering vs Classification?

Clustering cocok untuk data yang belum memiliki label. Jika kalian punya dataset yang berisi informasi tetapi tidak ada kategori tertentu, clustering adalah solusi untuk menemukan pola dalam data tersebut. Sebaliknya, classification lebih tepat digunakan saat sudah ada label pada data, seperti dalam kasus prediksi penyakit, pengkategorian email spam, atau prediksi kelulusan siswa.

Baca Juga: Tips Praktis Kolaborasi di Repository GitHub dengan Tim Anda

Tantangan dalam Clustering vs Classification

Kedua metode ini memiliki tantangannya masing-masing:

• Tantangan dalam Clustering
  Menentukan jumlah klaster yang tepat bisa jadi sulit. Algoritma K-Means, misalnya, membutuhkan jumlah klaster yang pasti, yang tidak selalu mudah ditentukan. Di sisi lain, algoritma seperti DBSCAN bisa menjadi rumit saat berhadapan dengan data yang memiliki noise atau outlier.

• Tantangan dalam Classification
  Salah memilih algoritma bisa mengakibatkan hasil prediksi yang tidak akurat. Selain itu, data yang tidak seimbang (imbalanced data) juga bisa menjadi masalah. Misalnya, dalam kasus data medis di mana ada lebih banyak pasien sehat dibanding yang sakit, model bisa cenderung memprediksi pasien sehat dengan akurasi tinggi tetapi gagal mendeteksi pasien yang sakit.

Kesimpulan

Jadi, apa yang bisa kita simpulkan dari pembahasan di atas?

1. Clustering merupakan metode unsupervised learning, cocok untuk data tanpa label, sedangkan classification adalah metode supervised learning yang memerlukan label untuk membuat prediksi.
2. Clustering membantu mengelompokkan data berdasarkan kesamaan antar-atribut, sedangkan classification lebih berfokus untuk memprediksi label atau kategori dari data baru.
3. Clustering membuat kelompok tanpa label; classification membuat prediksi label.

Kedua metode ini sangat penting dalam data science. Memahami clustering vs classification akan membantu kalian memilih pendekatan yang paling sesuai dalam berbagai kasus data science, dari pemasaran hingga diagnosis medis.

Dengan memahami perbedaan clustering vs classification, kalian bisa menggunakan pendekatan yang tepat dalam analisis data, membuat prediksi, dan menyusun strategi yang lebih efektif dalam pekerjaan data science.