Analisis Klasifikasi Data: Pengertian dan Contoh

Pendahuluan

Di era digital ini, jumlah data yang dihasilkan setiap hari oleh berbagai perangkat dan sistem semakin besar dan beragam. Untuk menjadikannya informasi yang bermakna, diperlukan proses pengolahan yang tepat, salah satu tahapan penting adalah klasifikasi data. Klasifikasi data merupakan bagian kritis dalam analisis data dan pembelajaran mesin (machine learning) karena membantu dalam mengelompokkan, memprediksi, dan membuat keputusan berdasarkan kategori yang telah ditentukan. Artikel ini akan membahas pengertian klasifikasi data secara umum, menurut KBBI, serta menurut para ahli. Selain itu, akan dibahas pula proses, jenis-jenis, metode, dan contoh penerapannya dalam konteks nyata sehingga pembaca memperoleh gambaran utuh tentang bagaimana klasifikasi data bekerja dan manfaatnya bagi berbagai bidang.

Definisi Analisis Klasifikasi Data

Definisi Analisis Klasifikasi Data Secara Umum

Secara umum, analisis klasifikasi data adalah proses pengelompokan elemen-data ke dalam kategori atau kelas yang sudah ditentukan berdasarkan karakteristik atau fitur-fitur tertentu. Dalam konteks data mining atau analisis data besar, klasifikasi bertujuan untuk memprediksi kelas atau kategori dari suatu entitas yang belum diketahui kelasnya berdasarkan data pelatihan (training data) yang sudah diberi label. Sebagai contoh, berdasarkan data historis pelanggan, sebuah model klasifikasi dapat memprediksi apakah pelanggan baru akan “bertahan” atau “berhenti”. Dalam konteks analisis, klasifikasi memungkinkan kita memperoleh wawasan dari data dengan cara membagi ke dalam kelompok-kelompok yang lebih bermakna secara operasional.

Definisi Analisis Klasifikasi Data dalam KBBI

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), kata klasifikasi berarti “penyusunan bersistem dalam kelompok atau golongan menurut kaidah atau standar yang ditetapkan; menggolong-golongkan menurut jenis; menyusun ke dalam golongan”. [Lihat sumber Disini - kbbi.web.id] Sementara kata data dalam KBBI adalah “keterangan yang benar dan nyata; bahan nyata yang dapat dijadikan dasar kajian (analisis atau kesimpulan)”. [Lihat sumber Disini - kbbi.web.id] Jadi, bila digabungkan, analisis klasifikasi data dapat dipahami sebagai penyusunan atau pengelompokan data (keterangan/bahan nyata) secara sistematis ke dalam kelompok atau kategori berdasarkan kaidah atau standar tertentu.

Definisi Analisis Klasifikasi Data Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi menurut para ahli yang relevan:

1. Dalam sebuah artikel penelitian disebutkan bahwa “Klasifikasi adalah salah satu metode yang digunakan dalam data mining. Klasifikasi dilakukan dengan memprediksi suatu class yang belum diketahui.” [Lihat sumber Disini - ejournal.upbatam.ac.id]
2. Dalam penelitian oleh Andi Sadri Agung dkk. (2023) disebutkan bahwa “Dalam penelitian ini … klasifikasi dibagi menjadi 5 kategori …” sebagai bagian dari implementasi teknik data mining terhadap klasifikasi data prediksi curah hujan. [Lihat sumber Disini - jurnal.lldikti4.or.id]
3. Dalam kajian “Klasifikasi Data Mining Untuk Seleksi Penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil …” oleh Rado Yendra dkk. (2024) disebutkan bahwa metode klasifikasi (misalnya Naïve Bayes) digunakan untuk memprediksi dan mengelompokkan data ke dalam kelas lulus/tidak-lulus berdasarkan fitur-fitur yang ada. [Lihat sumber Disini - ejournal.uin-suska.ac.id]
4. Dalam literatur statistik dasar disebutkan bahwa data kuantitatif dan kualitatif dapat diklasifikasikan berdasarkan skala, sifat, dan sumbernya, dan bahwa klasifikasi merupakan bagian dari tahapan pengaturan data agar dapat dianalisis dengan tepat. [Lihat sumber Disini - eprints.mercubuana-yogya.ac.id]

Dari definisi-definisi di atas, maka dapat disimpulkan bahwa analisis klasifikasi data adalah proses sistematis pengelompokan data ke dalam kategori yang telah ditetapkan berdasarkan standar/kaidah tertentu, dengan tujuan memprediksi atau mengelola data yang belum dikategorikan agar menghasilkan informasi yang berguna.

Proses dan Komponen Dalam Klasifikasi Data

Untuk memahami bagaimana klasifikasi data dilakukan dalam praktik, ada beberapa tahapan umum dan komponen penting yang perlu diketahui:

Tahapan Umum dalam Proses Klasifikasi

1. Pengumpulan data – Mengumpulkan dataset yang akan dianalisis.
2. Praproses data (pre-processing) – Pembersihan data (menghapus outlier, mengisi missing value), transformasi data (misalnya pengkodean kategori ke angka), normalisasi/skala data jika perlu.
3. Pemilihan fitur (feature selection) – Menentukan variabel atau atribut mana yang relevan dalam membedakan kelas.
4. Pemilihan algoritma/model klasifikasi – Contoh: K‑Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine, jaringan saraf tiruan (neural network) etc. [Lihat sumber Disini - journal3.um.ac.id]
5. Pelatihan model (training) – Model dilatih menggunakan data yang sudah berlabel (training set) agar dapat mengenali pola antara atribut dan kelas.
6. Pengujian model (testing/validation) – Menggunakan data yang belum dilihat oleh model (testing set) untuk mengukur akurasi atau performa klasifikasi. Contoh: penelitian oleh Andi Sadri Agung dkk. memperoleh akurasi sekitar 82,21%. [Lihat sumber Disini - jurnal.lldikti4.or.id]
7. Evaluasi dan interpretasi hasil – Menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, confusion matrix, dan lain-lain untuk mengetahui seberapa baik model bekerja.
8. Penerapan (deployment) – Model yang telah terlatih dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data baru atau dikombinasikan dalam sistem informasi agar menghasilkan keputusan otomatis.

Komponen Penting dalam Klasifikasi Data

• Fitur (atribut): variabel yang digunakan sebagai input ke model klasifikasi.
• Label/kelas (target): kategori atau kelompok yang ingin diprediksi atau ditetapkan.
• Model klasifikasi: mekanisme/algoritma yang mempelajari hubungan antara fitur dan kelas.
• Metode evaluasi: cara untuk menilai performa model.
• Data latih dan data uji: pembagian dataset agar model tidak sekadar “hapal” data latih (overfitting) tapi juga dapat generalisasi ke data baru.

Tantangan Umum

Beberapa tantangan yang sering muncul dalam klasifikasi data antara lain:

• Data tidak seimbang (imbalanced classes), satu kelas jauh lebih banyak atau lebih sedikit dibanding lainnya.
• Fitur yang kurang relevan atau terlalu banyak (dimensionalitas tinggi), dapat menurunkan performa model.
• Noise atau data yang salah/keliru.
• Model overfitting (terlalu cocok ke data latih, kurang cocok ke data baru).
• Pemilihan model yang tepat untuk jenis data dan masalah yang ada.

Jenis-Jenis Klasifikasi Data & Contoh Penerapan

Dalam konteks klasifikasi data, ada beberapa pendekatan atau skema yang umum, serta penerapan nyata di Indonesia. Berikut penjelasan lengkapnya.

Berdasarkan Tujuan

• Klasifikasi biner (binary classification), dua kelas. Contoh: lulus/tidak lulus, sakit/sehat.
• Klasifikasi multi-kelas (multiclass classification), lebih dari dua kelas. Contoh: tingkat curah hujan dengan 5 kategori seperti “tidak hujan”, “hujan ringan”, “hujan sedang”, “hujan lebat”, “hujan sangat lebat” dalam penelitian Andi Sadri Agung dkk. [Lihat sumber Disini - jurnal.lldikti4.or.id]
• Klasifikasi berjenjang atau ordinal (ordinal classification), kelas memiliki tingkatan dan urutan. Contoh: klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan “rendah”, “sedang”, “tinggi”.

Berdasarkan Metode atau Algoritma

Contoh algoritma yang populer:

• Decision Tree (Pohon Keputusan).
• Naïve Bayes.
• K-Nearest Neighbor (KNN).
• Support Vector Machine (SVM).
• Neural Network (Jaringan Saraf).
  Litera­tur menyebutkan bahwa banyak algoritma dapat digunakan dalam klasifikasi seperti Decision Tree, SVM dan KNN. [Lihat sumber Disini - journal3.um.ac.id]

Contoh Penerapan di Indonesia

• Penelitian “Implementasi Teknik Data Mining terhadap Klasifikasi Data Prediksi Curah Hujan BMKG di Sulawesi Selatan” (2023) oleh Andi Sadri Agung dkk. menggunakan KNN dan memperoleh akurasi 82,21%. [Lihat sumber Disini - jurnal.lldikti4.or.id]
• Penelitian “Klasifikasi Data Mining Untuk Seleksi Penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) Tahun 2017 Menggunakan Metode Naïve Bayes” oleh Rado Yendra dkk. (2024) untuk memprediksi kelulusan seleksi berdasarkan fitur-fitur tertentu. [Lihat sumber Disini - ejournal.uin-suska.ac.id]
• Penelitian “Klasifikasi Data Obat menggunakan Algoritma Naïve Bayes di Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Kota Pagar Alam” (2024) oleh Reza Sapitri. [Lihat sumber Disini - jurnal.pustakagalerimandiri.co.id]

Contoh Kasus Sederhana

Misalnya, sebuah toko online ingin mengklasifikasikan pelanggan ke dalam dua kelompok: “berpotensi loyal” dan “berpotensi tidak loyal”. Data yang tersedia meliputi: umur pelanggan, frekuensi transaksi, nilai pembelian rata-rata, lamanya menjadi pelanggan, dan tingkat pengaduan. Langkah-langkahnya:

• Praproses data: bersihkan data yang kosong, normalisasi nilai pembelian.
• Pilih fitur: frekuensi transaksi, nilai pembelian rata-rata, lamanya menjadi pelanggan.
• Tentukan kelas: loyal / tidak loyal (berdasarkan histori sebelumnya).
• Latih model (misalnya dengan Decision Tree).
• Uji model dengan data yang belum dilabel, evaluasi akurasi.
• Terapkan model ke pelanggan baru untuk memprediksi siapa yang berpotensi loyal.

Manfaat Klasifikasi Data

• Membantu pengambilan keputusan berbasis data: misalnya memilih calon pelanggan atau pengguna untuk program promosi.
• Otomatisasi proses kategorisasi besar: misalnya memfilter email spam vs bukan spam.
• Meningkatkan efisiensi operasional: model klasifikasi bisa memproses puluhan ribu entri data dengan cepat.
• Prediksi risiko: misalnya dalam asuransi atau finansial, siapa yang berisiko tinggi gagal bayar.

Kesimpulan

Analisis klasifikasi data merupakan fondasi penting dalam pengolahan data modern. Dengan memahami definisi secara umum, berdasarkan KBBI, serta definisi dari para ahli, kita dapat melihat bahwa klasifikasi adalah proses sistematis untuk mengelompokkan data ke dalam kategori berdasarkan standar yang ditetapkan. Proses klasifikasi melibatkan tahapan seperti pengumpulan data, praproses, pemilihan fitur, pemilihan algoritma, pelatihan, pengujian, dan evaluasi. Beragam metode dan algoritma tersedia untuk diimplementasikan, dan contoh-contoh nyata di Indonesia menunjukkan bahwa klasifikasi data telah diterapkan dalam berbagai domain seperti meteorologi, kepegawaian publik, layanan kesehatan, dan ritel. Bagi organisasi dan peneliti, kemampuan untuk melakukan klasifikasi data dengan baik dapat membuka peluang besar dalam memperoleh insight, membuat prediksi, dan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan berbasis data.