Efektivitas Metode Gap Statistic dan X-Means dalam Menentukan Jumlah Cluster Optimal pada K-Means Clustering

Abstract

Penentuan jumlah cluster optimal merupakan langkah penting dalam analisis data menggunakan algoritma K-Means Clustering. Dua metode yang umum digunakan untuk tujuan ini adalah Gap Statistic dan X-Means. Penelitian ini bertujuan untuk mengeval_uasi efektivitas kedua metode dalam menentukan jumlah cluster optimal, serta menganalisis kinerja K-Means berdasarkan hasil tersebut. Studi ini menggunakan dataset Iris dan Wine untuk menguji akurasi serta efisiensi waktu kedua metode. Pada dataset Iris, Gap Statistic mengidentifikasi jumlah cluster optimal sebesar 3, sesuai dengan label asli, dengan nilai Silhouette Score 0,67 dan Davies-Bouldin Index 0,38. Sebaliknya, X-Means menghasilkan 4 cluster dengan Silhouette Score 0,64 dan Davies-Bouldin Index 0,42. Pada dataset Wine, Gap Statistic menentukan 3 cluster dengan Silhouette Score 0,56 dan Davies-Bouldin Index 0,45, sementara X-Means menghasilkan 5 cluster dengan Silhouette Score 0,52 dan Davies-Bouldin Index 0,51. Selain itu, waktu komputasi menunjukkan bahwa Gap Statistic membutuhkan waktu lebih lama dibandingkan X-Means karena proses simulasi data acak untuk setiap nilai K. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gap Statistic lebih akurat dalam menentukan jumlah cluster optimal yang sesuai dengan label asli, namun membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama. Di sisi lain, X-Means lebih efisien secara waktu, meskipun memiliki kinerja clustering yang sedikit lebih rendah pada beberapa metrik eval_uasi. Studi ini memberikan wawasan bagi praktisi dalam memilih metode yang sesuai untuk kebutuhan spesifik dalam aplikasi clustering.