2.2 Data Transformation dan Data Discretization
Dalam analisis klaster, pemrosesan data awal sangat penting untuk memastikan bahwa data siap digunakan dalam proses pengelompokan. Dua langkah utama dalam tahap ini adalah data transformation dan data discretization. Data transformation bertujuan untuk mengubah struktur atau distribusi data agar lebih sesuai dengan algoritma klaster, sementara data discretization mengonversi data numerik menjadi kategori untuk analisis yang lebih sederhana dan interpretasi yang lebih mudah. Kedua teknik ini berperan penting dalam meningkatkan kualitas klasterisasi dan menghindari bias akibat skala atau distribusi data yang tidak sesuai.
Data transformation adalah proses mengubah format atau skala data agar lebih sesuai dengan algoritma klasterisasi. Salah satu bentuk transformasi yang umum adalah normalisasi, yaitu proses menyamakan skala variabel sehingga tidak ada satu variabel yang mendominasi perhitungan jarak dalam algoritma berbasis jarak seperti K-Means atau Hierarchical Clustering. Normalisasi dapat dilakukan dengan metode Min-Max Scaling dan Z-score Standardization. Dalam R, normalisasi dapat diterapkan menggunakan fungsi scale() untuk standardisasi atau menggunakan paket seperti caret::preProcess() untuk berbagai metode transformasi.
Selain normalisasi, transformasi logaritmik sering digunakan untuk mengatasi distribusi data yang sangat miring (skewed). Data yang memiliki distribusi skewed dapat memengaruhi hasil klaster karena jarak antarobservasi menjadi tidak proporsional. Dengan menerapkan transformasi logaritmik (log() dalam R) atau transformasi Box-Cox (MASS::boxcox()), distribusi data dapat diperbaiki sehingga algoritma klaster dapat bekerja dengan lebih baik. Teknik ini sangat berguna dalam menangani variabel dengan rentang nilai yang luas atau data yang mengikuti distribusi Pareto.
Bentuk lain dari data transformation adalah one-hot encoding, yang digunakan untuk mengubah variabel kategorikal menjadi bentuk numerik yang dapat digunakan dalam algoritma klasterisasi. Sebagian besar algoritma klaster memerlukan data dalam bentuk numerik, sehingga variabel kategorikal harus dikonversi terlebih dahulu. Dalam R, one-hot encoding dapat dilakukan menggunakan fungsi dummyVars() dari paket caret atau dengan menggunakan model.matrix(). Teknik ini memastikan bahwa informasi dalam variabel kategorikal tetap dapat digunakan dalam analisis klaster.
Sementara itu, data discretization bertujuan untuk mengonversi data numerik menjadi kategori atau interval yang lebih mudah dianalisis. Teknik ini sering digunakan ketika data numerik terlalu rinci atau ketika analisis klaster ingin dilakukan berdasarkan kategori tertentu. Discretization dapat membantu dalam interpretasi hasil klaster dan mengurangi noise dalam data. Salah satu metode yang umum digunakan adalah equal-width binning, di mana rentang nilai dibagi menjadi beberapa interval dengan lebar yang sama menggunakan fungsi cut() dalam R.
Selain equal-width binning, metode equal-frequency binning juga sering digunakan, di mana setiap bin berisi jumlah observasi yang hampir sama. Teknik ini berguna ketika distribusi data tidak merata, sehingga setiap kelompok memiliki jumlah data yang seimbang. Dalam R, equal-frequency binning dapat dilakukan menggunakan quantile() untuk menentukan batas interval berdasarkan persentil data. Dengan metode ini, distribusi kategori yang dihasilkan lebih proporsional dibandingkan dengan equal-width binning.
Pendekatan lain dalam data discretization adalah k-means discretization, yang menggunakan algoritma K-Means untuk menemukan batas interval berdasarkan pola data. Teknik ini lebih adaptif dibandingkan equal-width atau equal-frequency binning karena mempertimbangkan distribusi alami data. Dalam R, metode ini dapat diterapkan dengan menjalankan K-Means (kmeans()) pada satu variabel dan menggunakan hasil klaster sebagai kategori baru. Teknik ini sangat berguna dalam data dengan distribusi kompleks yang tidak dapat ditangani dengan binning sederhana.
Selain metode berbasis interval, decision tree-based discretization juga menjadi alternatif yang efektif. Teknik ini menggunakan algoritma pohon keputusan seperti CART atau C4.5 untuk menentukan batasan kategori berdasarkan aturan pemisahan yang optimal. Dalam R, pendekatan ini dapat dilakukan menggunakan paket rpart untuk membangun pohon keputusan dan kemudian mengekstrak batas kategorinya. Metode ini sering digunakan dalam aplikasi machine learning yang menggabungkan analisis klaster dengan model prediktif.
Dengan menerapkan data transformation dan data discretization, analisis klaster dapat dilakukan dengan lebih optimal, baik dalam aspek perhitungan maupun interpretasi hasil. Data transformation memastikan bahwa skala dan distribusi data tidak menghambat proses klasterisasi, sementara data discretization membantu dalam mengelompokkan data ke dalam kategori yang lebih mudah dianalisis. Oleh karena itu, pemahaman mendalam tentang kedua teknik ini sangat penting bagi siapa saja yang ingin melakukan analisis klaster yang lebih akurat dan interpretable menggunakan R.