algoritma divisive hierarchical clustering

Belajar Algoritma Divisive Hierarchical Clustering

Clustering adalah salah satu teknik yang digunakan dalam analisis data untuk mengelompokkan objek-objek yang serupa berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Algoritma Divisive Hierarchical Clustering merupakan salah satu pendekatan dalam metode clustering yang menerapkan pemisahan objek-objek secara hierarkis.

Dalam artikel ini, kita akan belajar mengenai pengertian, cara kerja, kelebihan, kekurangan, contoh penerapan, serta langkah-langkah praktis dalam mengimplementasikan algoritma ini. Yuk simak!

Pengertian algoritma Divisive Hierarchical Clustering

Algoritma divisive hierarchical clustering adalah metode pengelompokan yang dimulai dengan satu cluster besar yang terdiri dari semua objek data. Kemudian, secara iteratif, algoritma ini membagi cluster tersebut menjadi subcluster-subcluster yang lebih kecil hingga tercapai kondisi berhenti yang ditentukan. Algoritma ini mencoba untuk meminimalkan variabilitas antara kelompok dan memaksimalkan pemisahan antara kelompok.

Konsep Algoritma Divisive Hierarchical Clustering

Algoritma divisive hierarchical clustering bekerja dengan cara yang berlawanan dengan algoritma agglomerative hierarchical clustering. Pada awalnya, semua objek dalam data dianggap sebagai satu kelompok utama. Selanjutnya, algoritma ini membagi kelompok utama menjadi subkelompok yang lebih kecil berdasarkan perbedaan di antara objek-objeknya. Proses ini dilanjutkan hingga setiap objek menjadi kelompoknya sendiri.

Langkah-langkah dalam algoritma ini meliputi:

  1. Inisialisasi: Setiap objek dianggap sebagai satu kelompok.
  2. Menghitung matriks jarak: Jarak antara setiap pasang objek dihitung dan dicatat dalam matriks jarak.
  3. Memilih pasangan objek dengan jarak terbesar: Pasangan objek yang memiliki jarak terbesar dipilih untuk dibagi menjadi dua kelompok.
  4. Membagi kelompok: Pasangan objek yang dipilih dibagi menjadi dua kelompok baru.
  5. Mengupdate matriks jarak: Matriks jarak diperbarui untuk mencerminkan pembagian baru.
  6. Mengulangi langkah 3 hingga 5: Proses pembagian kelompok diulangi hingga setiap objek menjadi kelompoknya sendiri.
Baca juga :   Metode Electre: Pengertian, Cara Kerja Dan Contoh Soal

Penerapan Algoritma Divisive Hierarchical Clustering

Untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang penggunaan algoritma ini, mari lihat contoh penerapannya dalam sebuah studi kasus. Anggaplah kita memiliki kumpulan data pelanggan yang berisi informasi tentang pembelian mereka selama beberapa tahun terakhir.

Dengan menggunakan algoritma ini, kita dapat membagi pelanggan menjadi kelompok-kelompok yang saling terkait secara hierarkis berdasarkan pola pembelian mereka. Setelah membagi data menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil, kita dapat melakukan interpretasi terhadap setiap kelompok untuk mengidentifikasi kebiasaan pembelian yang mungkin, preferensi produk atau segmen pasar potensial.

Hal ini dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan strategis, seperti mengarahkan upaya pemasaran ke segmen tertentu atau menyusun penawaran yang disesuaikan untuk kelompok pelanggan yang berbeda.

Keuntungan dan Kekurangan Algoritma Divisive Hierarchical Clustering

Keuntungan Algoritma Divisive Hierarchical Clustering

  1. Struktur Hirarki yang Terperinci: Salah satu keuntungan utama adalah kemampuannya untuk menghasilkan struktur hierarki yang terperinci dari kelompok-kelompok data. Ini dapat membantu dalam pemahaman yang lebih mendalam tentang tingkat kesamaan dan perbedaan antar kelompok.
  2. Interpretabilitas: Hasil dari algoritma ini sering direpresentasikan dalam bentuk dendrogram yang mudah diinterpretasikan. Ini memungkinkan analis untuk secara visual memahami struktur klaster dan hierarki data.
  3. Pemisahan yang Kuat: Algoritma Divisive cenderung menghasilkan pemisahan yang kuat antar kelompok, terutama jika kelompok-kelompok tersebut memiliki perbedaan yang signifikan. Ini dapat berguna dalam situasi di mana perbedaan antar kelompok sangat penting.

Kekurangan Algoritma Divisive Hierarchical Clustering

  1. Komputasi yang Mahal: Algoritma ini memiliki kompleksitas komputasi yang tinggi, terutama pada dataset yang besar. Proses pemisahan data menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil secara rekursif membutuhkan banyak sumber daya komputasi.
  2. Pemilihan Kriteria Pemisahan: Algoritma ini memerlukan pemilihan kriteria atau metrik yang tepat untuk memutuskan bagaimana data akan dipisahkan. Pemilihan yang tidak tepat dapat menghasilkan hierarki yang tidak informatif.
  3. Kesulitan Interpretasi: Dendrogram yang dihasilkan oleh algoritma ini dapat menjadi sangat rumit dan sulit diinterpretasikan dalam kasus hierarki yang besar atau kompleks. Hal ini dapat menghambat pemahaman yang tepat tentang struktur data.
  4. Ketergantungan pada Pemilihan Awal: Hasil dari algoritma ini dapat sangat dipengaruhi oleh pemilihan awal kelompok besar. Jika pemilihan awal tidak tepat, hasilnya mungkin tidak sesuai dengan struktur sebenarnya dalam data.
  5. Waktu Eksekusi yang Lama: Pada dataset yang besar atau dengan banyak atribut, algoritma Divisive Hierarchical Clustering dapat memakan waktu yang lama untuk dieksekusi dan ini dapat menjadi hambatan dalam analisis data yang real-time atau interaktif.
Baca juga :   Gateway Adalah : Pengertian, Cara Kerja dan Fungsinya

Contoh penerapan Algoritma Divisive Hierarchical Clustering

Algoritma ini dapat diterapkan dalam berbagai bidang dan industri. Sebagai contoh, dalam industri e-commerce, algoritma ini dapat digunakan untuk menganalisis data pelanggan. Dengan melakukan clustering terhadap data pelanggan, perusahaan dapat mengidentifikasi kelompok-kelompok pelanggan yang memiliki preferensi atau perilaku konsumen yang serupa.

Selain itu, juga dapat digunakan untuk segmentasi pasar berdasarkan perilaku konsumen. Dengan memahami pola-pola perilaku konsumen, perusahaan dapat mengarahkan strategi pemasaran mereka secara lebih efektif dan efisien.

Dalam bidang medis, digunakan untuk mengidentifikasi jenis-jenis penyakit berdasarkan gejala yang ditunjukkan oleh pasien. Dengan melakukan clustering terhadap data gejala pasien, dokter dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antara gejala-gejala tersebut dan jenis penyakit yang mungkin terjadi.

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Algoritma divisive hierarchical clustering adalah metode clustering yang berguna dalam membagi data menjadi kelompok-kelompok yang saling terkait secara hierarkis. Dalam algoritma ini, data awal dianggap sebagai satu kelompok utama, yang kemudian dibagi menjadi subkelompok yang lebih kecil berdasarkan perbedaan di antara objek-objeknya.

Keuntungan penggunaan algoritma ini termasuk kemampuan untuk menggambarkan struktur hierarkis dalam data dan fleksibilitas dalam menentukan jumlah kelompok awal. Namun, algoritma ini juga memiliki kekurangan, seperti sensitif terhadap noise dalam data dan waktu komputasi yang tinggi.

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya.