Buku ini sedang dalam tahap tinjauan terbuka. Kami ingin umpan balik Anda untuk membuat buku ini lebih baik bagi. Anda dapat memberikan anotasi pada beberapa teks dengan memilihnya menggunakan kursor dan kemudian klik “Beri Anotasi” pada menu pop-up. Anda juga dapat melihat anotasi orang lain: klik tanda panah di sudut kanan atas halaman

Kata Pengantar




Rekayasa Perangkat Lunak
Fakultas Sains dan Teknologi
Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah
Semarang, Indonesia
.

Last updated on Sunday, April 20, 2025.

Analisis cluster merupakan teknik yang sangat penting dalam bidang data science, karena kemampuannya untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik. Dengan mengelompokkan objek atau data, analisis cluster membantu mengidentifikasi pola yang mungkin tidak terlihat secara langsung dalam data. Hal ini sangat berguna di berbagai bidang, seperti pemasaran, biologi, dan pengenalan pola, di mana pemahaman yang lebih dalam tentang struktur data dapat memberikan wawasan yang berharga (Kaufman and Rousseeuw 1990).

Salah satu manfaat utama dari analisis cluster adalah segmentasi pasar. Dalam dunia bisnis, perusahaan dapat menggunakan teknik ini untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku atau karakteristik tertentu. Dengan memahami segmen-segmen ini, perusahaan dapat merancang strategi pemasaran yang lebih efektif dan personalisasi produk untuk memenuhi kebutuhan spesifik dari setiap kelompok. Selain itu, analisis cluster juga memungkinkan pengelompokan data yang besar menjadi lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan, sehingga memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih baik (Han, Kamber, and Pei 2012).

Dalam konteks machine learning, analisis cluster sering digunakan sebagai metode unsupervised learning. Ini berarti bahwa algoritma clustering dapat menemukan struktur dalam data tanpa memerlukan label atau kategori sebelumnya. Hal ini sangat berguna ketika menghadapi dataset yang tidak terstruktur dan kompleks, di mana tujuan utamanya adalah untuk mengeksplorasi dan mendapatkan wawasan awal tentang data tersebut (Jain 2010).

Secara keseluruhan, analisis cluster tidak hanya membantu dalam pengelompokan data tetapi juga berfungsi sebagai alat eksplorasi yang kuat dalam memahami hubungan dan pola dalam dataset. Dengan demikian, penerapan analisis cluster dapat meningkatkan kualitas analisis data dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data yang lebih baik di berbagai sektor industri .

Ucapan Terimakasih

Saya ingin mengucapkan terima kasih kepada keluarga, teman, dan rekan kerja yang telah mendukung saya dalam menyelesaikan buku ini. Terima kasih atas cinta, dukungan, dan motivasi yang telah Anda berikan


Creative Commons License

This book is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Referensi

Han, Jiawei, Micheline Kamber, and Jian Pei. 2012. “Data Mining Concepts and Techniques, Third Edition.” Waltham, Mass.: Morgan Kaufmann Publishers. 2012.
Jain, Anil K. 2010. “Data Clustering: 50 Years Beyond K-Means.” Pattern Recognition Letters 31 (8): 651–66.
Kaufman, L., and P. J. Rousseeuw. 1990. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. Wiley.