5 Algoritma K-Medoids
K-Medoids adalah salah satu metode pengelompokan yang termasuk dalam kategori analisis cluster non-hierarki. Metode ini merupakan varian dari K-Means, yang dirancang untuk mengatasi kelemahan K-Means dalam menghadapi data yang mengandung outlier. Dalam K-Medoids, objek yang mewakili setiap cluster disebut medoid, yang merupakan titik pusat dari cluster tersebut. Berbeda dengan K-Means yang menggunakan rata-rata (centroid) sebagai pusat cluster, K-Medoids lebih robust terhadap outlier karena menggunakan objek yang sebenarnya dari dataset sebagai medoid (Jiawei and Kamber 2006).
Proses kerja K-Medoids dimulai dengan menentukan jumlah cluster (\(k\)) yang diinginkan. Setelah itu, algoritma akan memilih secara acak medoid awal dari dataset. Selanjutnya, setiap objek dalam dataset akan dialokasikan ke cluster terdekat berdasarkan jarak ke medoid. Jarak yang umum digunakan dalam K-Medoids adalah jarak Euclidean. Proses ini diulang hingga tidak ada perubahan dalam pemilihan medoid, yang menunjukkan bahwa algoritma telah konvergen (Setyawati 2017).
Salah satu keunggulan K-Medoids adalah kemampuannya untuk memberikan hasil yang lebih stabil dan representatif ketika data mengandung outlier. Hal ini menjadikan K-Medoids pilihan yang lebih baik dibandingkan K-Means dalam situasi di mana data tidak terdistribusi secara normal atau terdapat nilai ekstrim yang dapat mempengaruhi hasil clustering (Vercellis 2009). Dengan demikian, K-Medoids sangat cocok untuk analisis data yang kompleks dan beragam.
Dalam implementasinya, K-Medoids dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai perangkat lunak statistik, termasuk R. R menyediakan paket-paket yang memudahkan pengguna untuk melakukan analisis clustering, termasuk K-Medoids. Dengan menggunakan fungsi-fungsi yang tersedia, pengguna dapat dengan mudah melakukan standarisasi data, menentukan jumlah cluster optimal, dan memvisualisasikan hasil clustering (Santoso 2012).
Secara keseluruhan, K-Medoids merupakan metode yang efektif untuk analisis cluster, terutama dalam konteks data yang mengandung outlier. Dengan pemahaman yang baik tentang cara kerja dan implementasinya, pengguna dapat memanfaatkan K-Medoids untuk mendapatkan wawasan yang lebih dalam dari data yang dianalisis.