Dalam bidang data mining dan machine learning, dua konsep yang sering digunakan untuk menganalisis data adalah clustering dan klasifikasi. Keduanya sama-sama digunakan untuk mengelompokkan data, namun memiliki tujuan, pendekatan, dan metode yang berbeda. Pemahaman terhadap perbedaan keduanya sangat penting agar analisis data dilakukan dengan metode yang tepat sesuai dengan kebutuhan.

 

Pengertian Klasifikasi

Klasifikasi adalah proses pengelompokan data berdasarkan label atau kategori yang sudah diketahui sebelumnya (supervised learning). Artinya, model dibangun menggunakan data latih (training data) yang sudah memiliki label kelas, kemudian digunakan untuk memprediksi label data baru.

Contohnya, dalam sistem deteksi email spam, data latih berisi email yang telah ditandai sebagai spam atau non-spam. Algoritma seperti Decision Tree, Random Forest, atau Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mempelajari pola dari data tersebut. Setelah model dilatih, sistem dapat memprediksi apakah email baru termasuk spam atau tidak.

Menurut Zhang et al. (2021), klasifikasi berfokus pada prediksi kategori dan pembelajaran pola eksplisit, sehingga hasilnya dapat diukur menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall.

 

Pengertian Clustering

Berbeda dari klasifikasi, clustering adalah metode unsupervised learning, di mana data tidak memiliki label kelas sebelumnya. Tujuannya adalah untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik atau jarak antar data.

Sebagai contoh, dalam pemasaran, perusahaan dapat menggunakan teknik clustering untuk membagi pelanggan menjadi beberapa segmen berdasarkan perilaku belanja, tanpa mengetahui kategori sebelumnya. Algoritma populer untuk clustering antara lain K-Means, DBSCAN, dan Hierarchical Clustering.

Menurut Xu & Wunsch (2022), clustering berfungsi untuk menemukan struktur alami dalam data dan mendeteksi pola tersembunyi, bukan untuk memprediksi label tertentu.

Perbedaan Utama antara Clustering dan Klasifikasi

Aspek	Klasifikasi	Clustering
Jenis Pembelajaran	Supervised Learning	Unsupervised Learning
Label Data	Diperlukan (data sudah memiliki kelas)	Tidak diperlukan
Tujuan	Memprediksi kelas data baru	Menemukan kelompok alami dalam data
Contoh Algoritma	Decision Tree, Naïve Bayes, SVM	K-Means, DBSCAN, Hierarchical
Evaluasi	Menggunakan akurasi, precision, recall	Menggunakan silhouette score, Davies-Bouldin index
Contoh Kasus	Deteksi penyakit berdasarkan gejala	Pengelompokan pasien berdasarkan pola gejala

 

Contoh Aplikasi Nyata

1. Klasifikasi:
   • Sistem deteksi penipuan kartu kredit berdasarkan riwayat transaksi.
   • Identifikasi gambar hewan berdasarkan data pelatihan berlabel.
2. Clustering:
   • Segmentasi pelanggan e-commerce berdasarkan perilaku pembelian.
   • Analisis sentimen media sosial untuk menemukan kelompok opini serupa.

 

Tantangan dan Perkembangan Terkini

Perkembangan terbaru dalam 5 tahun terakhir menunjukkan munculnya pendekatan semi-supervised dan self-supervised learning yang menggabungkan prinsip clustering dan klasifikasi. Menurut Wang et al. (2023), pendekatan ini digunakan ketika label data terbatas, sehingga model belajar dari data berlabel sekaligus tidak berlabel.

Selain itu, algoritma berbasis deep learning, seperti Deep Embedded Clustering (DEC) dan Graph Neural Networks (GNN), telah berhasil meningkatkan akurasi dan interpretabilitas dalam kedua jenis analisis tersebut (Chen et al., 2024).

Secara ringkas, klasifikasi digunakan ketika kategori data telah diketahui, sedangkan clustering digunakan untuk menemukan pola atau kelompok tanpa label. Klasifikasi fokus pada prediksi label, sementara clustering fokus pada penemuan struktur data. Keduanya memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan berbasis data modern, dan sering digunakan secara komplementer dalam sistem analitik cerdas.

 

 

Daftar Pustaka

1. Zhang, Y., Liu, J., & Wang, S. (2021). A Review of Classification Techniques in Machine Learning. IEEE Access, 9, 123456–123470.
2. Xu, R., & Wunsch, D. (2022). Recent Advances in Clustering Algorithms for Data Mining Applications. Information Sciences, 585, 304–322.
3. Wang, T., Chen, H., & Li, Y. (2023). Semi-Supervised Learning: Bridging the Gap between Clustering and Classification. Expert Systems with Applications, 219, 119655.
4. Chen, Z., Liu, Q., & Zhao, J. (2024). Deep Embedded Clustering and Its Applications in Intelligent Systems. Pattern Recognition Letters, 173, 90–102.
5. Rahman, M., & Prasetyo, A. (2020). Penerapan Klasifikasi dan Clustering untuk Analisis Data Mahasiswa Menggunakan Machine Learning. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 7(3), 289–298.