6 CLARA - Clustering Large Applications
Analisis clustering adalah teknik statistik yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek ke dalam kelompok atau kluster berdasarkan kesamaan karakteristik. Tujuan utama dari clustering adalah untuk memaksimalkan kesamaan dalam satu kluster dan meminimalkan kesamaan antar kluster. Dalam konteks data besar, metode clustering tradisional sering kali tidak efisien, sehingga diperlukan algoritma yang lebih canggih seperti CLARA (Clustering Large Applications). CLARA dirancang untuk menangani dataset besar dengan cara yang lebih efisien dibandingkan dengan algoritma clustering lainnya seperti K-Means atau K-Medoids (Kaufman and Rousseeuw 1990).
CLARA mengadopsi pendekatan sampling untuk mengatasi masalah komputasi yang muncul saat bekerja dengan dataset besar. Algoritma ini pertama-tama mengambil sampel dari dataset dan kemudian menerapkan algoritma K-Medoids pada sampel tersebut untuk menemukan medoid. Setelah itu, CLARA menghitung jarak antara setiap objek dalam dataset asli dengan medoid yang ditemukan, dan mengelompokkan objek berdasarkan kedekatannya dengan medoid tersebut. Proses ini diulang beberapa kali untuk meningkatkan akurasi hasil clustering (Kaufman and Rousseeuw 1990).
Salah satu keunggulan utama dari CLARA adalah kemampuannya untuk mengurangi waktu komputasi yang diperlukan untuk clustering dataset besar. Dengan menggunakan teknik sampling, CLARA dapat memberikan hasil yang representatif tanpa harus memproses seluruh dataset secara langsung. Hal ini sangat berguna dalam aplikasi dunia nyata di mana data sering kali sangat besar dan kompleks, seperti dalam analisis data pelanggan, pengolahan citra, dan bioinformatika (Halkidi, Batistakis, and Vazirgiannis 2001).
CLARA telah diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk pemasaran, analisis sosial, dan ilmu kesehatan. Misalnya, dalam pemasaran, CLARA dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka, sehingga perusahaan dapat menyesuaikan strategi pemasaran mereka dengan lebih efektif. Di bidang kesehatan, CLARA dapat membantu dalam pengelompokan pasien berdasarkan gejala atau respons terhadap pengobatan, yang dapat meningkatkan perawatan pasien
Dengan meningkatnya volume data yang dihasilkan setiap hari, metode clustering yang efisien seperti CLARA menjadi semakin penting. Algoritma ini tidak hanya menawarkan solusi untuk masalah komputasi yang dihadapi oleh metode clustering tradisional, tetapi juga memberikan hasil yang dapat diandalkan dalam konteks data besar. Di masa depan, pengembangan lebih lanjut dari algoritma ini dan integrasinya dengan teknik pembelajaran mesin lainnya dapat membuka jalan bagi analisis data yang lebih mendalam dan akurat.