logo-compas-biru-kecil-v1-156x40
Pengertian Cluster Analysis dalam Bisnis

Pengertian Cluster Analysis dalam Bisnis

Pengertian Cluster Analysis dalam Bisnis

Compas.co.id – Penggunaan cluster analysis pada proses mendapatkan data akurat dalam ekosistem bisnis sangat penting dilakukan. Cluster analysis diterapkan untuk membantu memberi jawaban bisnis seperti segmentasi, perilaku konsumen dalam berbelanja, preferensi konsumen, kebiasaan konsumen dan lain sebagainya.

Berdasarkan Experian, 85% perusahaan meyakini bahwa data merupakan aset perusahaan paling berharga. 

Laporan dari Segment menyatakan perusahaan yang membuat keputusan berdasarkan data (data-driven decision making) mengalami:

  • Peningkatan customer experience sebesar 50%
  • Membuka peluang inovasi bisnis sebesar 44% dan 
  • Peningkatan mendapatkan insights sebelum mengambil keputusan sebesar 45%

Cluster analysis yang dilakukan seorang data scientist dalam proses data mining akan mensupport brand dengan memberikan valuable business insights agar brand dapat bertahan di pasar. Kepentingan lainnya agar brand mendapatkan positioning yang tepat dalam benak konsumen. 

Banner Insight

Artikel ini akan membahas mengenai cluster analysis, tujuan-tujuannya, dan bagaimana proses melakukan cluster analysis dalam bisnis.

Pengertian Cluster Analysis

Cluster analysis adalah salah satu teknik yang dilakukan dalam ilmu data, dimana objek-objek akan dikelompokkan berdasarkan karakteristiknya yang memiliki kemiripan (similarity). Oleh karena itu objek yang berada dalam satu klaster/kelompok akan relatif lebih homogen dibandingkan objek yang ada di dalam klaster lain. 

Teknik cluster analysis memiliki beberapa persyaratan yang harus dipenuhi, yakni:

  1. Karakteristik variabel (objek) yang digunakan sebagai bahan perbandingan harus diidentifikasi terlebih dahulu
  2. Data harus sudah terstandarisasi sebelum dibandingkan dengan data lain
  3. Outlier harus dikeluarkan dalam perbandingan. Outlier adalah data yang memperlihatkan nilai ekstrem.
  4. Variabel yang terlalu mirip harus dihindari agar tidak memalsukan hasil akhir
  5. Nilai-nilai output yang terlalu konstan harus dihindari pula untuk karena dapat mempersulit kegiatan evaluasi selanjutnya.

Dalam riset pasar untuk keperluan bisnis, teknik cluster analysis berperan penting untuk memberikan wawasan pada pelaku bisnis. Wawasan informasi tersebut bisa mengenai identifikasi kelompok-kelompok dalam demografi pelanggan, perilaku pembelian, kesukaan, selera, kekhawatiran, kekecewaaan, dan lain sebagainya. Teknik ini dilakukan untuk membantu brand melihat tren dan validasi hipotesis.

Ciri-ciri klaster yang baik ada dua, yaitu:

  1. Homogenitas, tiap objek dalam satu klaster memiliki tingkat homogenitas yang tinggi
  2. Heterogenitas, tiap klaster memiliki tingkat heterogenitas yang tinggi

Lalu kapan saat yang tepat menggunakan cluster analysis? Ada dua waktu yang tepat untuk melakukan cluster analysis, yakni:

  1. Exploratory Data Analysis (EDA): proses dalam data science dimana menganalisis sekumpulan data untuk meringkas karakteristik utamanya agar pengguna lain dapat memahami dataset yang akan digunakan untuk tahapan selanjutnya
  2. Unlabeled Data: ketika data yang dikumpulkan tidak memiliki label atau keterangan jelas, maka cluster analysis dapat digunakan

Sebelum memasuki proses dan analisis klaster, ada syarat-syarat yang harus terpenuhi lebih dulu. Persyaratan cluster analysis adalah skalabilitas, maksudnya adalah metode ini menangani data dengan jumlah yang sangat besar atau istilahnya big data. Big data tidak hanya berisi ratusan atau ribuan objek tapi bahkan hingga jutaan objek.

Hasil klaster yang baik akan memunculkan tingkat kesamaan yang tinggi dalam satu klaster dan kesamaan yang rendah antar klaster lain. 

Baca Juga: 4 Metode Machine Learning dalam Dunia Bisnis

3 Tujuan Cluster Analysis

3 Tujuan Cluster Analysis

1. Memudahkan identifikasi data

Tujuan dilakukannya cluster analysis adalah memudahkan ilmuwan data dalam pengidentifikasian data-data yang didapatnya ke dalam klaster-klaster yang memiliki kesamaan atau kemiripan karakteristik antar data/objek.

2. Membantu mengolah data mentah

Kemudian tujuan lain dari cluster analysis adalah mengolah data mentah yang didapat dengan cara mengelompokkannya berdasarkan kemiripan karakteristik. Data yang didapatkan pertama kali biasanya tercampur dan tidak identik sehingga menyulitkan proses pengolahan data ke tahapan selanjutnya. 

Banner E-Commerce Report

3. Membantu bisnis membuat segmentasi

Dalam ekosistem bisnis, teknik cluster analysis harus dilakukan untuk mengetahui segmentasi-segmentasi yang ada di pasar. Tidak mungkin sebuah produk yang diluncurkan dapat mengatasi permasalahan semua jenis segmentasi. Klasterisasi ini penting agar brand juga dapat menargetkan produknya ke segmentasi yang tepat sasaran. 

Selain menggunakan teknik cluster analysis, brand juga perlu memiliki analisa data riset seperti Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 ini.

Baca Juga: Mengenal 7 Manfaat Big Data Analytics yang Penting Bagi Perusahaan

Proses Cluster Analysis

Proses Cluster Analysis

1. Menetapkan ukuran jarak antar data

Untuk menentukan jarak antara data, ada tiga metode yang dapat diterapkan yakni:

  1. Ukuran korelasi: ukuran korelasi ini dapat diimplementasikan pada data dengan skala metrik. Namun ukuran korelasi jarang diterapkan dalam prakteknya. Kemiripan antar objek dapat dilihat dari koefisien korelasi antar objek yang diukur dengan beberapa variabel.
  2. Ukuran jarak: ini adalah ukuran yang paling umum digunakan. Perbedaaan antara ukuran jarak dan ukuran korelasi adalah ukuran jarak lebih memiliki kesamaan nilai walaupun polanya berbeda. Sedangkan pada ukuran korelasi memiliki kesamaan pola meskipun bisa saja tidak memiliki kesamaan nilai.

Beberapa tipe metode ukuran jarak antara lain jarak Manhattan, jarak Euclidean, dan jarak Mahalanobis.

  1. Ukuran asosiasi: Untuk ukuran asosiasi ini seringnya digunakan pada data dengan skala non metrik. 

2. Melakukan proses standardisasi data

Setelah menentukan cara mengukur jarak data, langkah selanjutnya adalah memasuki proses standardisasi data. Standardisasi data dilakukan jika memang ada data yang secara signifikan memiliki satuan yang berbeda. 

Caranya dengan mengubah data tersebut ke Z-score. Standardisasi ini akan membuat dua data dengan perbedaan satuan yang lebar menjadi lebih menyempit.

Banner Insight

3. Melakukan proses clustering data

Setelah terstandar, selanjutnya di klastering. Klastering sendiri memiliki dua metode yakni metode hirarki dan non hirarki

4. Interpretasi cluster

Kemudian menginterpretasi klaster dan memberinya nama-nama spesifik yang menggambarkan isi klaster tersebut.

5. Validasi dan profiling cluster

Proses terakhir adalah validasi klaster dengan cara melakukan pengujian terhadap klaster tersebut. Lalu proses profiling untuk menjelaskan tiap klaster berdasarkan profil tertentu.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Kerjasama dengan kami

Kembangkan Bisnis Online Anda dengan Data Market Ter-update dari Compas

Kerjasama dengan kami

Kembangkan Bisnis Online Anda dengan Data Market Ter-update dari Compas

logo-compas-putih-kecil-v1-156x40

Compas hadir dari tim yang sama yang mengembangkan Telunjuk.com, sebuah perusahaan teknologi di Jakarta, Indonesia. Compas berfokus pada business intelligence tools, contohnya Market Insight pasar e-commerce, dan memberikan solusi aktif untuk membawa bisnis Anda semakin berkembang dengan strategi bisnis yang tepat.

Follow Us

Copyright © 2020 Compas.co.id by PT Telunjuk Komputasi Indonesia

Tinggalkan pesan untuk kami

Halo, kami ingin mengenal Anda lebih dalam agar kami bisa memberikan bantuan yang terbaik.