Hari ke 17: Belajar dari Data: Catatan Reflektif tentang Uji K-Means Menggunakan SPSS

 

 

Beberapa hari ini, aku sedang dalam fase yang cukup intens: mengolah data penelitian. Rasanya seperti membaca ulang cerita panjang yang pernah aku tulis bersama para responden, tapi kali ini dalam bahasa angka.

Salah satu analisis yang aku lakukan adalah uji K-Means Clustering menggunakan SPSS. Teknik ini menarik karena membantuku melihat pola dalam data yang awalnya terlihat biasa saja. Dan di postingan ini, aku ingin berbagi—semacam catatan tutorial yang kuharap bisa bermanfaat untuk pembaca lain, khususnya mahasiswa atau peneliti pemula seperti aku dulu.

Kenapa K-Means?

Saat kamu ingin mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik, tanpa variabel kategori yang sudah ada sebelumnya, maka clustering adalah jawabannya.

K-Means Clustering membantu kita menemukan kelompok (cluster) dalam data yang memiliki kemiripan internal, dan perbedaan antar kelompok yang tinggi.

Di penelitianku, aku menggunakan K-Means untuk mengelompokkan mahasiswa berdasarkan pola belajar dan performa akademik, agar bisa memahami profil pembelajar dengan lebih tajam.

Langkah-langkah Uji K-Means di SPSS

Berikut ini tahapan K-Means Clustering di SPSS yang bisa kamu ikuti, lengkap dengan refleksi singkat dari proses yang aku jalani:

1. Persiapkan Data

Sebelum menjalankan K-Means, pastikan:

• Data sudah bersih (tidak ada missing value).

• Variabel yang digunakan adalah numerik.

• Normalisasi atau standarisasi dilakukan bila variabel memiliki skala yang sangat berbeda.

Refleksi: Aku sempat bingung waktu hasil clustering awal terasa “tidak masuk akal”. Ternyata, karena satu variabel memiliki rentang jauh lebih besar dari yang lain. Jadi aku lakukan transformasi agar proporsional.

2. Masuk ke Menu K-Means

• Buka SPSS

• Klik menu: Analyze > Classify > K-Means Cluster...

3. Pilih Variabel yang Akan Dikelompokkan

• Pindahkan variabel numerik yang akan digunakan ke kolom Variables.

4. Tentukan Jumlah Cluster

• Di kolom Number of Clusters, isi sesuai kebutuhan (misalnya: 2, 3, atau 4).

• Biasanya aku mulai dari 2 atau 3, lalu eksplor hasilnya secara logis.

5. Klik “Options”

• Centang:

  • “Iterate and classify”

  • “Print initial cluster centers”

  • “Print final cluster centers”

  • “ANOVA table”

  • “Classification table”

Klik OK.

6. Interpretasi Output

• Final Cluster Centers → Menunjukkan nilai rata-rata masing-masing variabel di tiap cluster. Ini penting untuk memahami karakteristik tiap kelompok.

• ANOVA Table → Menunjukkan signifikansi perbedaan antar cluster pada tiap variabel.

• Classification Table → Memberi tahu kita berapa banyak kasus dalam tiap cluster.

📌 Refleksi: Bagian ini membuatku merasa seperti detektif. Aku membaca data, menginterpretasi, dan mencoba “menamai” tiap kelompok berdasarkan ciri khasnya. Di sinilah intuisi peneliti bekerja.

 Tips Pribadi dari Pengalaman Pertama Pakai K-Means:

• Cobalah lebih dari satu jumlah cluster. Kadang 3 lebih bermakna daripada 2, atau sebaliknya.

• Visualisasikan hasilnya jika bisa—dengan grafik scatter atau plot lain.

• Jangan lupa diskusikan hasil clustering dengan konteks penelitian. Angka itu harus bermakna.

Akhir Kata: Data Bukan Sekadar Angka

Melakukan uji K-Means ini bukan cuma tentang teknis. Bagiku, ini adalah proses menyelami pola yang tersembunyi. Kadang hasilnya mengejutkan, kadang membingungkan, tapi selalu membuka ruang refleksi baru.

Semoga tutorial sederhana ini bisa membantu teman-teman lain yang sedang bergelut dengan data dan SPSS. Dan semoga aku tetap semangat mendokumentasikan proses ini, karena setiap langkah kecil di analisis ini adalah bagian dari cerita besar penelitian yang sedang aku jalani.