K-Means: Pengertian dan Sejarah

K-Means adalah salah satu algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang paling populer untuk melakukan clustering atau pengelompokan data. Algoritma ini bertujuan untuk membagi sekumpulan data ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan kemiripan karakteristik dari data tersebut. K-Means telah digunakan secara luas dalam berbagai bidang seperti data mining, analisis statistik, dan kecerdasan buatan.

Sejarah K-Means

K-Means pertama kali diperkenalkan pada tahun 1950-an oleh Stuart Lloyd sebagai bagian dari penelitian di Bell Labs, meskipun konsep dasarnya sudah dibahas sebelumnya oleh Hugo Steinhaus pada tahun 1956. Sejak saat itu, algoritma ini telah mengalami berbagai pengembangan dan variasi. K-Means menjadi populer karena kesederhanaan dan efisiensinya dalam mengelompokkan data.

Konsep Dasar

Konsep utama dari K-Means adalah membagi data ke dalam k kelompok berdasarkan jarak Euclidean dari setiap titik data ke pusat cluster (centroid). Proses ini dilakukan secara iteratif hingga posisi centroid tidak lagi berubah secara signifikan. Algoritma ini sangat efisien untuk dataset besar dan sering digunakan sebagai langkah awal dalam analisis data.

Penggunaan dalam Dunia Nyata

K-Means telah digunakan dalam berbagai aplikasi nyata, seperti segmentasi pelanggan di bidang pemasaran, pengenalan pola dalam pengolahan citra, dan analisis genom di bidang bioinformatika. Keunggulan utama K-Means adalah kemampuannya untuk menangani data besar dengan kecepatan tinggi dan hasil yang cukup baik.