PENGKLASIFIKASIAN KARAKTERISTIK DENGAN METODE K-MEANS CLUSTER ANALYSIS

Abstract

Pengelompokan objek (objek clustering) adalah salah satu proses dari objek mining yang bertujuan untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster objek berdasarkan karakteristiknya. Objek dengan karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan objek dengan karakteristik berbeda dikelompokkan kedalam cluster yang lain. Algoritma K-Means Cluster Analysis termasuk dalam kelompok metode cluster analysis non hirarki, dimana jumlah kelompok yang akan dibentuk sudah terlebih dahulu diketahui atau ditetapkan jumlahnya. Algoritma K-Means Cluster Analysis menggunakan metode perhitungan jarak (distance) untuk mengukur tingkat kedekatan antara objek dengan titik tengah (centroid). Algoritma K-Means tidak terpengaruh terhadap urutan objek yang digunakan, hal ini dibuktikan ketika penulis mencoba menentukan secara acak titik awal pusat cluster dari salah satu objek pada permulaan perhitungan. Jumlah keanggotaan cluster yang dihasilkan berjumlah sama ketika menggunakan objek yang lain sebagai titik awal pusat cluster tersebut. Namun, hal ini hanya berpengaruh pada jumlah iterasi yang dilakukan. Algoritma K-Means Cluster Analysis pada dasarnya dapat diterapkan pada permasalahan dalam memahami perilaku konsumen, mengidentifikasi peluang produk baru dipasaran dan algoritma K-Means ini juga dapat digunakan untuk meringkas objek dari jumlah besar sehingga lebih memudahkan untuk mendiskripsikan sifat-sifat atau karakteristik dari masing-masing kelompok.

Kata Kunci: Clustering, Cluster Analysis, Euclidian distance, K-Means.