Klasifikasi dalam Data Science: Pengertian, Contoh, dan Perbandingan dengan Clustering

Klasifikasi adalah salah satu teknik penting dalam dunia data science dan machine learning. Istilah ini seringkali muncul bersamaan dengan konsep lain seperti clustering, estimasi, dan pengelompokan. Untuk memahami klasifikasi secara menyeluruh, penting untuk meninjau bagaimana konsep ini bekerja, perbedaannya dengan teknik lainnya, serta aplikasinya dalam berbagai dataset.

Perbedaan Clustering vs Classification dalam Data Science

Dalam data science, baik klasifikasi maupun clustering digunakan untuk memahami dan memproses data. Namun, keduanya memiliki pendekatan yang berbeda:

Klasifikasi:

• Termasuk dalam supervised learning.
• Dataset memiliki label atau target class.
• Model memprediksi kelas data baru dengan menggunakan data berlabel.

Clustering:

• Termasuk dalam unsupervised learning.
• Dataset tidak memiliki label.
• Model mencoba menemukan struktur atau kelompok alami dalam data.

Contoh sederhana:

• Clustering: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian tanpa label.

Apa Itu Clustering?

Clustering adalah proses unsupervised learning yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok (cluster) berdasarkan kemiripan antar data.

Tujuan clustering:

• menemukan struktur atau pola dalam data tanpa label.
• Mengidentifikasi segmen dalam data besar yang belum diketahui sebelumnya.

Macam-Macam Metode Clustering:

Beberapa metode yang populer digunakan:

• K-Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• DBSCAN (Clustering Spatial Applications with Noise Based on Density)
• Gaussian Mixture Models (GMM)

Metode yang dipilih biasanya bergantung pada karakteristik dataset dan tujuan analisis.

Apa Itu Classification?

Classification adalah proses supervised learning di mana sistem belajar dari data yang sudah diberi label untuk memprediksi label dari data baru.

Klasifikasi adalah:

• pemetaan data ke label atau kategori tertentu..
• Model dilatih menggunakan data berlabel seperti “lulus” atau “tidak lulus”, “positif” atau “negatif”.

Metode populer dalam klasifikasi:

• Logistic Regression
• Decision Tree
• Random Forest
• Support Vector Machine (SVM)
• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Naïve Bayes

Memahami Klasifikasi

Klasifikasi sering digunakan dalam berbagai bidang:

• Medis: Memprediksi penyakit berdasarkan gejala.
• Keuangan: Mendeteksi transaksi penipuan.
• Pemasaran: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan loyalitas.

Perbedaan Estimasi dan Klasifikasi:

• Klasifikasi: Memprediksi kelas atau kategori, seperti tipe rumah.

Klasifikasi vs Pengelompokan:

• Klasifikasi membutuhkan label.
• Pengelompokan (clustering) tidak membutuhkan label.

Berikut Contoh Clustering:

Beberapa contoh clustering dalam dunia nyata:

• Segmentasi pasar: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja.
• Rekomendasi produk: Mengelompokkan pengguna berdasarkan preferensi.

Contoh dataset yang bisa digunakan:

• Dataset pembelian pelanggan di toko retail.
• Dataset perilaku pengguna aplikasi.

Memahami Clustering

Clustering berfokus pada menemukan keteraturan atau kelompok dalam data.

Keunggulan Clustering:

• Berguna untuk eksplorasi data awal.
• Tidak memerlukan label.
• Dapat mengungkap pola tersembunyi.

Namun, clustering memiliki tantangan:

• Sulit menentukan jumlah optimal dari cluster.
• Interpretasi cluster tidak selalu jelas.

Berikut Contoh Klasifikasi:

Beberapa contoh klasifikasi dataset:

• Iris Dataset: Mengklasifikasikan jenis bunga berdasarkan panjang dan lebar kelopak dan daun.
• Dataset MNIST berfungsi untuk memprediksi angka tulisan tangan dari 0 hingga 9.
• Titanic Dataset: Memprediksi apakah penumpang selamat berdasarkan usia, jenis kelamin, dan kelas tiket.

Proses klasifikasi biasanya meliputi:

• Pembersihan data.
• Pemilihan fitur.
• Pelatihan model.
• Akurasi model dinilai dengan menggunakan metrik seperti ketepatan, recall, dan skor F1.

Perbandingan Antara Klasifikasi dan Clustering

Aspek	Klasifikasi	Clustering
Tipe Pembelajaran	Supervised Learning	Unsupervised Learning
Label pada Data	Ada (berlabel)	Tidak ada (tidak berlabel)
Contoh Algoritma	Logistic Regression, SVM	K-Means, DBSCAN
Hasil	Kategori spesifik	Kelompok atau cluster

Pengelompokan vs Klasifikasi:

• Pengelompokan cocok untuk eksplorasi dan analisis awal.
• Klasifikasi cocok untuk prediksi berdasarkan pengetahuan sebelumnya.

Kesimpulan

Dalam dunia data science, klasifikasi dan clustering adalah dua pendekatan penting untuk menganalisis data. Keduanya memiliki keunggulan dan tantangan masing-masing.

Ringkasan:

• Klasifikasi adalah proses supervised learning dengan data berlabel.
• Proses belajar tanpa pengawasan untuk menemukan pola dalam data tanpa label dikenal sebagai clustering.
• Keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam pendekatan, tujuan, dan metode yang digunakan.

Mengapa penting memahami perbedaan klasifikasi dan clustering?

Karena dengan pemahaman yang baik, kita bisa memilih metode yang tepat untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi dalam analisis data.

---

Referensi:

• Tan, P.-N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2019). Introduction to Data Mining (2nd ed.). Pearson.
• Aggarwal, C. C. (2014). Data Classification: Algorithms and Applications. Chapman & Hall/CRC.

Penulis : Indah Ayu Putri Purnama