Clustering

Clustering Merupakan penge-lompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu. clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui itu. Karena itu clustering sering digolongkan sebagai metode unsupervised learning. Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/cluster. Clustering dapat dilakukan pada data yan memiliki beberapa atribut yang dipetakan sebagai ruang multidimensi. Banyak algoritma clustering memerlukan fungsi jarak untuk mengukur kemiripan antar data, diperlukan juga metode untuk normalisasi bermacam atribut yang dimiliki data. Beberapa kategori algoritma clustering yang banyak dikenal adalah metode partisi dimana pemakai harus menentukan jumlah k partisi yang diinginkan lalu setiap data dites untuk dimasukkan pada salah satu partisi, metode lain yang telah lama dikenal adalah metode hierarki yang terbagi dua lagi : bottom-up yang menggabungkan cluster kecil menjadi cluster lebih besar dan top-down yang memecah cluster besar menjadi cluster yang lebih kecil

Kategori algoritma clustering yang banyak dikenal adalah Hierarchical Clustering. Hierarchical Clustering adalah salah satu algoritma clustering yang dapat digunakan untuk meng-cluster dokumen (document clustering). Dari teknik hierarchical clustering, dapat dihasilkan suatu kumpulan partisi yang berurutan, dimana dalam kumpulan tersebut terdapat:

                        a. Cluster � cluster yang mempunyai poin � poin individu. Cluster � cluster ini berada di level yang paling bawah.

                        b. Sebuah cluster yang didalamnya terdapat poin � poin yang dipunyai semua cluster didalamnya. Single cluster ini berada di level yang paling atas.

Hasil keseluruhan dari algoritma hierarchical clustering secara grafik dapat digambarkan sebagai tree, yang disebut dengan dendogram. Tree ini secara grafik menggambarkan proses penggabungan dari cluster � cluster yang ada, sehingga menghasilkan cluster dengan level yang lebih tinggi

Agglomerative Hierarchical Clustering

                     Metode ini menggunakan strategi disain Bottom-Up yang dimulai dengan meletakkan setiap obyek sebagai sebuah cluster tersendiri (atomic cluster) dan selanjutnya menggabungkan atomic cluster � atomic cluster tersebut menjadi cluster yang lebih besar dan lebih besar lagi sampai akhirnya semua obyek menyatu dalam sebuah cluster atau proses dapat pula berhenti jika telah mencapai batasan kondisi tertentu [6]. Metode Agglomerative Hierarchical Clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah metode AGglomerative NESting (AGNES).