03 Desember 2009

ANALISIS K-MEAN CLUSTER

"Cluster analyse is a technique for grouping individual or object into clusters so that object in same cluster are more like one another than they are like object in other cluster. Specifically the objective is to classify a sample of entities (individual or object) into a small number mutually exclusive groups based on the similarities among the entities. The first is the measurement of some form of similarity or association between the entities to determine how many groups really exsist in the sample. the second step is to profile the person or variable to determine their composition,"(Hair, Anderson, Tatham, Balck,1995).

("Analisis kluster adalah teknik untuk mengelompokkan individu atau objek menjadi beberapa kelompok tertentu dimana setiap objek yang berada dalam kuster yang sama mempunyai kemiripan satu dengan yang lain di bandingkan dengan anggota kluster lain. Secara khusus, tujuan analisis kluster adalah untuk mengklasifikasikan entitas sampel (individu atau objek) menjadi sejumlah kecil kelompok khusus yang di dasarkan pada kemiripan antarentitas. Analisis cluster umumnya menbutuhkan dua tahapan. Pertama, mengukur kemiripan atau asosiasi di antara entitas untuk menentukan berapa banyak kelompok yang akan dipakai pada sampel. Kedua, memprofilkan orang atau variabel untuk menentukan posisinya," (Hair, Anderson, Tatham, Black,1995).

Sumber : Sofyan dan Heri, SPSS Complete, 2009

Pada praktiknya, analisis kluster digunakan untuk segmentasi sejumlah konsumen (responden) ke dalam beberapa kelompok (kluster) berdasarkan kemiripan sejumlah atribut yang didefinisikan .
Ada dua teknik analisis kluster yaitu :
    1. K-Mean Cluster. K-Mean Cluster adalah analisis statistik yang berguna untuk mengelompokan sejumlah objek ke dalam jumlah kelompok yang sudah ditetapkan di mana karakteristik objek hanya dikelompokan berdasarkan variabel tertentu akan tetapi karakteristik latar belakang objek belum diketahui dengan pasti. Analisis ini sangat efektif dan efisien jika digunakan untuk mengelompokkan objek yang berjumlah besar. berdasarkan pengalaman, K-Mean Cluster ini digunakan untuk objek yang berjumlah lebih dari 100.
    2. Hierarchical Cluster. Hierarchical cluster adalah sebuah analisis kluster yang berusaha untuk mengelompokan objek berdasarkan kemiripan yang ada pada objek tersebut di mana objek yang serupa akan dikelompokkan bersama. Tipe analisis kluster ini digunakan bila objek yang akan dikelompokan berjumlah kecil. Biasanya jumlah objek kurang dari 100.
     Dalam prakteknya, langkah analisis dilakukan 2 proses :
    1. Melakukan standarisasi nilai/data yang akan dianalisis (dengan Z score)
    2. Setelah mendapatkan nilai yang distandarisasi, lakukan analisis selanjutnya.
    Selengkapnya download artikel [PDF]