7 Algoritma K-Modes
Algoritma K-Modes merupakan salah satu metode dalam analisis clustering yang dirancang khusus untuk mengelompokkan data kategorik. Berbeda dengan algoritma K-Means yang hanya dapat digunakan untuk data numerik, K-Modes mengatasi keterbatasan ini dengan menggunakan modus sebagai pusat cluster. Hal ini memungkinkan K-Modes untuk menangani data yang memiliki atribut kategorik, seperti jenis kelamin, status perkawinan, atau kategori produk, yang sering dijumpai dalam berbagai aplikasi analisis data (Handayani 2020).
Proses kerja algoritma K-Modes mirip dengan K-Means, di mana algoritma ini juga memerlukan penentuan jumlah cluster (\(k\)) sebelum proses clustering dimulai. K-Modes melakukan inisialisasi centroid dengan memilih modus dari setiap atribut dalam cluster. Selanjutnya, algoritma ini menghitung jarak antara data dan centroid menggunakan metode yang disebut “dissimilarity measure,” yang mengukur seberapa berbeda dua data berdasarkan atribut kategorik (Buulolo 2020).
Salah satu keunggulan K-Modes adalah kemampuannya untuk mengatasi data yang mengandung noise atau outlier. Dalam konteks data kategorik, outlier dapat mempengaruhi hasil clustering secara signifikan. K-Modes menggunakan pendekatan yang lebih robust dengan memfokuskan pada modus, sehingga hasil clustering menjadi lebih stabil dan representatif (Hardandy, Wulan Sari, and Lestari 2017).
Implementasi K-Modes dalam R dapat dilakukan dengan menggunakan paket seperti klaR dan cluster, yang menyediakan fungsi-fungsi yang diperlukan untuk melakukan clustering. Dengan menggunakan dataset yang sesuai, pengguna dapat dengan mudah menerapkan algoritma ini untuk mendapatkan insight yang berharga dari data kategorik yang dimiliki (Arum 2024).
Dalam bab ini, kita akan membahas lebih dalam mengenai langkah-langkah implementasi algoritma K-Modes, termasuk pemilihan jumlah cluster yang optimal, serta analisis hasil clustering yang diperoleh. Dengan pemahaman yang baik tentang algoritma ini, diharapkan pembaca dapat menerapkan K-Modes dalam berbagai konteks analisis data yang relevan.