Modul 3 Implementasi dan Perbandingan Metode Clustering (K-Means, K-Median, DBSCAN, Mean Shift, dan Fuzzy C-Means) pada Data Parameter Fungsi Hati Berdasarkan HCV Dataset
Ananta Putri Clara (24031554031), Ayu Anggraini (24031554054)
LOAD LIBRARY DAN DATA
install.packages(c("tidyverse","cluster","factoextra","dbscan","fpc","e1071","meanShiftR"))## Installing packages into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5'
## (as 'lib' is unspecified)Menginstal package yang dibutuhkan dalam analisis.
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.2.1 ✔ readr 2.2.0
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.6.0
## ✔ ggplot2 4.0.2 ✔ tibble 3.3.1
## ✔ lubridate 1.9.5 ✔ tidyr 1.3.2
## ✔ purrr 1.2.1
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorsMemanggil package tidyverse yang digunakan untuk manipulasi dan transformasi data.
library(cluster)Digunakan untuk metode clustering seperti PAM dan evaluasi silhouette.
library(factoextra)## Welcome to factoextra!## Want to learn more? See two factoextra-related books at https://www.datanovia.com/en/product/practical-guide-to-principal-component-methods-in-r/Digunakan untuk visualisasi hasil clustering.
library(dbscan)##
## Attaching package: 'dbscan'## The following object is masked from 'package:stats':
##
## as.dendrogramDigunakan untuk metode clustering DBSCAN.
library(fpc)##
## Attaching package: 'fpc'## The following object is masked from 'package:dbscan':
##
## dbscanMenyediakan fungsi tambahan untuk clustering (meskipun tidak digunakan secara utama).
library(e1071)##
## Attaching package: 'e1071'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## elementDigunakan untuk metode Fuzzy C-Means clustering.
library(meanShiftR)Memanggil package yang digunakan untuk metode Mean Shift.
data <- read.csv("hcvdat0.csv")Kode ini digunakan untuk membaca dataset dalam format CSV ke dalam R dan menyimpannya ke dalam variabel data, sehingga dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
str(data)## 'data.frame': 615 obs. of 14 variables:
## $ X : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Category: chr "0=Blood Donor" "0=Blood Donor" "0=Blood Donor" "0=Blood Donor" ...
## $ Age : int 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 ...
## $ Sex : chr "m" "m" "m" "m" ...
## $ ALB : num 38.5 38.5 46.9 43.2 39.2 41.6 46.3 42.2 50.9 42.4 ...
## $ ALP : num 52.5 70.3 74.7 52 74.1 43.3 41.3 41.9 65.5 86.3 ...
## $ ALT : num 7.7 18 36.2 30.6 32.6 18.5 17.5 35.8 23.2 20.3 ...
## $ AST : num 22.1 24.7 52.6 22.6 24.8 19.7 17.8 31.1 21.2 20 ...
## $ BIL : num 7.5 3.9 6.1 18.9 9.6 12.3 8.5 16.1 6.9 35.2 ...
## $ CHE : num 6.93 11.17 8.84 7.33 9.15 ...
## $ CHOL : num 3.23 4.8 5.2 4.74 4.32 6.05 4.79 4.6 4.1 4.45 ...
## $ CREA : num 106 74 86 80 76 111 70 109 83 81 ...
## $ GGT : num 12.1 15.6 33.2 33.8 29.9 91 16.9 21.5 13.7 15.9 ...
## $ PROT : num 69 76.5 79.3 75.7 68.7 74 74.5 67.1 71.3 69.9 ...Menampilkan struktur dataset (tipe data dan jumlah variabel).
summary(data)## X Category Age Sex
## Min. : 1.0 Length:615 Min. :19.00 Length:615
## 1st Qu.:154.5 Class :character 1st Qu.:39.00 Class :character
## Median :308.0 Mode :character Median :47.00 Mode :character
## Mean :308.0 Mean :47.41
## 3rd Qu.:461.5 3rd Qu.:54.00
## Max. :615.0 Max. :77.00
##
## ALB ALP ALT AST
## Min. :14.90 Min. : 11.30 Min. : 0.90 Min. : 10.60
## 1st Qu.:38.80 1st Qu.: 52.50 1st Qu.: 16.40 1st Qu.: 21.60
## Median :41.95 Median : 66.20 Median : 23.00 Median : 25.90
## Mean :41.62 Mean : 68.28 Mean : 28.45 Mean : 34.79
## 3rd Qu.:45.20 3rd Qu.: 80.10 3rd Qu.: 33.08 3rd Qu.: 32.90
## Max. :82.20 Max. :416.60 Max. :325.30 Max. :324.00
## NA's :1 NA's :18 NA's :1
## BIL CHE CHOL CREA
## Min. : 0.8 Min. : 1.420 Min. :1.430 Min. : 8.00
## 1st Qu.: 5.3 1st Qu.: 6.935 1st Qu.:4.610 1st Qu.: 67.00
## Median : 7.3 Median : 8.260 Median :5.300 Median : 77.00
## Mean : 11.4 Mean : 8.197 Mean :5.368 Mean : 81.29
## 3rd Qu.: 11.2 3rd Qu.: 9.590 3rd Qu.:6.060 3rd Qu.: 88.00
## Max. :254.0 Max. :16.410 Max. :9.670 Max. :1079.10
## NA's :10
## GGT PROT
## Min. : 4.50 Min. :44.80
## 1st Qu.: 15.70 1st Qu.:69.30
## Median : 23.30 Median :72.20
## Mean : 39.53 Mean :72.04
## 3rd Qu.: 40.20 3rd Qu.:75.40
## Max. :650.90 Max. :90.00
## NA's :1Menampilkan ringkasan statistik dari setiap variabel.
PREPROCESSING
data_clean <- data %>%
select_if(is.numeric) %>%
na.omit()Pada tahap ini dilakukan pembersihan data. Fungsi select_if(is.numeric) digunakan untuk memilih hanya variabel numerik karena metode clustering hanya dapat bekerja dengan data numerik. Selanjutnya, na.omit() digunakan untuk menghapus baris yang memiliki nilai kosong agar tidak mengganggu proses analisis.
data_scaled <- scale(data_clean)Data kemudian distandarisasi menggunakan fungsi scale(). Proses ini penting agar setiap variabel memiliki skala yang sama, sehingga tidak ada variabel yang mendominasi hasil clustering.
Statistik Deskriptif
summary(data_clean)## X Age ALB ALP
## Min. : 1.0 Min. :23.00 Min. :14.90 Min. : 11.30
## 1st Qu.:149.0 1st Qu.:39.00 1st Qu.:38.80 1st Qu.: 52.50
## Median :296.0 Median :47.00 Median :41.90 Median : 66.20
## Mean :298.6 Mean :47.42 Mean :41.62 Mean : 68.12
## 3rd Qu.:448.0 3rd Qu.:54.00 3rd Qu.:45.10 3rd Qu.: 79.90
## Max. :613.0 Max. :77.00 Max. :82.20 Max. :416.60
## ALT AST BIL CHE
## Min. : 0.90 Min. : 10.60 Min. : 0.80 Min. : 1.420
## 1st Qu.: 16.40 1st Qu.: 21.50 1st Qu.: 5.20 1st Qu.: 6.930
## Median : 22.70 Median : 25.70 Median : 7.10 Median : 8.260
## Mean : 26.58 Mean : 33.77 Mean : 11.02 Mean : 8.204
## 3rd Qu.: 31.90 3rd Qu.: 31.70 3rd Qu.: 11.00 3rd Qu.: 9.570
## Max. :325.30 Max. :324.00 Max. :209.00 Max. :16.410
## CHOL CREA GGT PROT
## Min. :1.430 Min. : 8.00 Min. : 4.5 Min. :44.80
## 1st Qu.:4.620 1st Qu.: 68.00 1st Qu.: 15.6 1st Qu.:69.30
## Median :5.310 Median : 77.00 Median : 22.8 Median :72.10
## Mean :5.391 Mean : 81.67 Mean : 38.2 Mean :71.89
## 3rd Qu.:6.080 3rd Qu.: 89.00 3rd Qu.: 37.6 3rd Qu.:75.20
## Max. :9.670 Max. :1079.10 Max. :650.9 Max. :86.50Kode ini digunakan untuk melihat kembali ringkasan statistik setelah proses pembersihan data, guna memastikan bahwa data sudah siap untuk dianalisis.
colMeans(data_clean)## X Age ALB ALP ALT AST BIL
## 298.648557 47.417657 41.624278 68.123090 26.575382 33.772835 11.018166
## CHE CHOL CREA GGT PROT
## 8.203633 5.391341 81.669100 38.198472 71.890153Fungsi ini digunakan untuk menghitung nilai rata-rata dari setiap variabel numerik, sehingga dapat memberikan gambaran umum karakteristik data.
##Visualisasi Distribusi (Histogram)
library(tidyr)Package tidyr digunakan untuk melakukan transformasi data, khususnya dalam mengubah format data agar sesuai untuk visualisasi.
data_long <- data_clean %>%
pivot_longer(cols = -c(X), names_to = "Variabel", values_to = "Nilai")Kode ini mengubah data dari format wide ke long. Transformasi ini diperlukan agar setiap variabel dapat divisualisasikan dalam satu grafik menggunakan ggplot.
ggplot(data_long, aes(x = Nilai)) +
geom_histogram(bins = 30, fill = "steelblue", color = "black") +
facet_wrap(~Variabel, scales = "free") +
theme_minimal() +
ggtitle("Distribusi Parameter Fungsi Hati")
Kode ini digunakan untuk membuat histogram dari setiap variabel.
geom_histogram() menampilkan distribusi data, facet_wrap() memisahkan
grafik berdasarkan variabel, theme_minimal() mempercantik tampilan, dan
ggtitle() menambahkan judul grafik.
Boxplot Berdasarkan Kategori
data_box <- data %>%
pivot_longer(cols = c(ALB, ALP, ALT, AST, BIL, CHE, CHOL, CREA, GGT, PROT),
names_to = "Variabel", values_to = "Nilai")
data_box <- na.omit(data_box)Kode ini mengubah beberapa variabel parameter fungsi hati ke dalam format long agar dapat dibandingkan antar kategori.
ggplot(data_box, aes(x = Category, y = Nilai, fill = Category)) +
geom_boxplot() +
facet_wrap(~Variabel, scales = "free") +
ggtitle("Boxplot Parameter Fungsi Hati berdasarkan Kategori Pasien")
Boxplot digunakan untuk melihat distribusi data serta perbedaan antar
kategori pasien. Visualisasi ini membantu mengidentifikasi adanya
perbedaan pola atau outlier pada setiap variabel. ## K-MEANS
set.seed(123)Digunakan untuk menetapkan nilai seed agar hasil clustering yang diperoleh dapat direproduksi dan konsisten setiap kali dijalankan.
kmeans_model <- kmeans(data_scaled, centers = 3, nstart = 25)Kode ini menjalankan algoritma K-Means dengan jumlah cluster sebanyak 3. Parameter nstart = 25 digunakan untuk mencoba beberapa titik awal centroid agar diperoleh hasil clustering yang lebih optimal.
data_clean$kmeans_cluster <- kmeans_model$clusterHasil pengelompokan dari K-Means disimpan ke dalam dataset sebagai variabel baru, sehingga setiap data memiliki label cluster.
sil_kmeans <- silhouette(kmeans_model$cluster, dist(data_scaled))
sil_kmeans_val <- mean(sil_kmeans[,3])Silhouette digunakan untuk mengevaluasi kualitas clustering. Nilai rata-rata silhouette menunjukkan seberapa baik pemisahan antar cluster, di mana semakin tinggi nilainya maka semakin baik hasil clustering.
K-MEDIAN (menggunakan PAM)
kmed_model <- pam(data_scaled, k = 3)Metode PAM (Partitioning Around Medoids) digunakan sebagai alternatif K-Means dengan konsep median. Jumlah cluster ditentukan sebanyak 3.
data_clean$kmed_cluster <- kmed_model$clusteringHasil cluster dari metode PAM disimpan ke dalam dataset.
sil_kmed <- silhouette(kmed_model$clustering, dist(data_scaled))
sil_kmed_val <- mean(sil_kmed[,3])Nilai silhouette dihitung untuk mengevaluasi kualitas hasil clustering dari metode K-Median.
DBSCAN
db_model <- dbscan::dbscan(data_scaled, eps = 1.5, minPts = 5)Melakukan clustering DBSCAN dengan (eps) radius pencarian tetangga dan (minPts)minimum jumlah titik dalam cluster
data_clean$dbscan_cluster <- db_model$clusterHasil clustering disimpan ke dalam dataset. Cluster dengan label 0 menunjukkan data yang dianggap sebagai noise atau outlier.
if(length(unique(db_model$cluster)) > 1){
sil_db <- silhouette(db_model$cluster, dist(data_scaled))
sil_db_val <- mean(sil_db[,3])
} else {
sil_db_val <- NA
}Silhouette hanya dihitung jika jumlah cluster lebih dari satu. Jika tidak, nilainya diisi dengan NA.
MEAN SHIFT
ms_model <- meanShift(data_scaled)Mean Shift digunakan untuk mengelompokkan data tanpa menentukan jumlah cluster di awal, berdasarkan distribusi kepadatan data.
data_clean$ms_cluster <- ms_model$assignmentMenyimpan hasil cluster.
if(length(unique(ms_model$assignment)) > 1){
sil_ms <- silhouette(ms_model$assignment, dist(data_scaled))
sil_ms_val <- mean(sil_ms[,3])
} else {
sil_ms_val <- NA
}Evaluasi silhouette dilakukan jika cluster lebih dari satu.
FUZZY C-MEANS
fcm_model <- cmeans(data_scaled, centers = 3, m = 2)Metode Fuzzy C-Means digunakan untuk clustering dengan konsep keanggotaan ganda, di mana satu data dapat memiliki derajat keanggotaan pada beberapa cluster.
data_clean$fcm_cluster <- fcm_model$clusterLabel cluster utama disimpan dalam dataset.
sil_fcm <- silhouette(fcm_model$cluster, dist(data_scaled))
sil_fcm_val <- mean(sil_fcm[,3])Nilai silhouette dihitung untuk mengevaluasi kualitas clustering.
PERBANDINGAN METODE
results <- data.frame(
Method = c("KMeans","KMedian","DBSCAN","MeanShift","FuzzyCMeans"),
Silhouette = c(
sil_kmeans_val,
sil_kmed_val,
sil_db_val,
sil_ms_val,
sil_fcm_val
)
)
print(results)## Method Silhouette
## 1 KMeans 0.14146759
## 2 KMedian 0.09650719
## 3 DBSCAN 0.20552096
## 4 MeanShift -0.20969039
## 5 FuzzyCMeans 0.13418023Semua nilai silhouette dari masing-masing metode dikumpulkan dalam satu tabel untuk dibandingkan. Metode dengan nilai tertinggi dianggap memiliki performa terbaik.
Menentukan Metode terbaik
best_method <- results$Method[which.max(results$Silhouette)]Kode ini digunakan untuk memilih metode dengan nilai silhouette tertinggi sebagai metode terbaik.
print(paste("Metode terbaik:", best_method))## [1] "Metode terbaik: DBSCAN"Menampilkan metode terbaik berdasarkan hasil perbandingan.
EDA Berdasarkan Metode Terbaik
if(best_method == "KMeans"){
data_clean$cluster <- data_clean$kmeans_cluster
} else if(best_method == "KMedian"){
data_clean$cluster <- data_clean$kmed_cluster
} else if(best_method == "DBSCAN"){
data_clean$cluster <- data_clean$dbscan_cluster
} else if(best_method == "MeanShift"){
data_clean$cluster <- data_clean$ms_cluster
} else if(best_method == "FuzzyCMeans"){
data_clean$cluster <- data_clean$fcm_cluster
}Mmemilih hasil cluster dari metode terbaik dan menyimpannya ke dalam satu variabel cluster agar dapat digunakan pada analisis lanjutan.
data_eda <- data_cleanMembuat salinan data untuk keperluan eksplorasi tanpa mengubah data asli.
if(best_method == "DBSCAN"){
data_eda <- data_clean %>% filter(cluster != 0)
cat("Jumlah data noise:", sum(data_clean$cluster == 0), "\n")
}## Jumlah data noise: 187Jika metode terbaik adalah DBSCAN, maka data noise (cluster 0) dihapus karena tidak termasuk dalam kelompok utama.
aggregate(. ~ cluster, data = data_eda, mean)## cluster X Age ALB ALP ALT AST BIL
## 1 1 271.9154 46.69154 42.02065 66.16095 23.84577 25.00896 7.895025
## CHE CHOL CREA GGT PROT kmeans_cluster kmed_cluster
## 1 8.290498 5.472164 78.34975 24.29378 72.0398 1.554726 2.032338
## dbscan_cluster V16 fcm_cluster
## 1 1 125.9627 1.502488Menghitung rata-rata setiap variabel pada masing-masing cluster untuk mengetahui karakteristik tiap kelompok.
visualisasi
fviz_cluster(list(data = data_scaled, cluster = data_clean$cluster))
Visualisasi digunakan untuk melihat hasil clustering secara grafis,
sehingga pola pemisahan antar cluster dan keberadaan outlier dapat lebih
mudah dipahami.