## ANALISIS DATA SEBARAN PENYAKIT MENGGUNAKAN ALGORITMA DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE
1) Teguh Iman Hermanto, 2) Muhamad Agus Sunandar
1,2) Teknik Informatika, STT Wastukancana Purwakarta
1,2) Jl. Cikopak No. 53, Sadang, Purwakarta - Jawa Barat - Indonesia E-mail : teguh@stt-wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  membantu  mengembangkan  teknologi  untuk  meningkatkan  pelayanan  kesehatan  masyarakat  yang lebih  baik,  membutuhkan  suatu  informasi  serta  data  yang  cukup  agar  dapat  dianalisis  lebih  lanjut.  Namun dalam hal melakukan  monitoring  daerah rentan  penyakit masih menggunakan  perhitungan  dengan rata-rata dari  hasil  data  yang  ada  dan  dalam  hal  ini  menghasilkan  output  yang  kurang  maksimal  untuk  melakukan kebijakan-kebijakan  terkait pelayanan  kesehatan.  Masalah  ini  dapat  diatasi  dengan  menerapkan teknik  data mining  dengan  metode  clustering.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  analisis  daerah  rentan penyakit  yang  ada  di  puskesmas  mulyamekar  agar  dapat  membantu  kebijakan  dalam  memberikan penyuluhan  ke  daerah  yang  sesuai.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD).  Metode  pengelompokan  daerah  rentan  penyakit  menggunakan  metode  clustering  dan algoritma  Density  Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise  (DBSCAN)  sebagai  perhitungan clusteringnya  dimana  Clustering  ini  bertujuan  untuk  membagi  daerah  ke  dalam  cluster  berdasarkan  lokasi titik sebaran penyakit. Hasil penelitian yang diperoleh adalah dashboard hasil analisis sebaran data penyakit menggunakan algoritma DBSCAN yang terdiri dari peta sebaran penyakit, hasil cluster penyakit, presentase sebaran  penyakit  per  kecamatan  dan  perbandingan  minimum  point  dan  minimum  epsilon.  Dengan  adanya analisis  ini  dapat  menjadi  acuan  terhadap  kebijakan-kebijakan  yang  akan  diambil  oleh  UPTD  Puskesmas Mulyamekar dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Data Mining, DBSCAN, KDD, Epsilon, Min Point .

## ABSTRACT
In  helping  to  improve  better  public  health  services,  it  requires  sufficient  information  and  data  for  further analysis. However, in terms of monitoring disease-prone areas, it still uses calculations based on the average available  data.  This  problem  can  be  overcome  by  applying  data  mining  techniques  with  the  clustering method.  The  purpose  of  this  study  was  to  analyze  the  disease-prone  areas  in  Mulyamekar  Public  Health Center in order to assist policies in providing education to the appropriate areas. The analysis method used is Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  The  method  of  grouping  disease  susceptible  areas  uses  the clustering  method  and  the  Density  Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise  (DBSCAN) algorithm as a clustering calculation where this clustering aims  to divide the areas into clusters based on the location of the disease distribution points. The results obtained are the dashboard of disease data distribution analysis  results  using  the  DBSCAN  algorithm  which  consists  of  a  map  of  disease  distribution,  results  of disease  clusters,  percentage  of  disease  distribution  per  district  and  comparison  of  minimum  points  and minimum  epsilon.  With  this  analysis,  it  can  become  a  reference  for  the  policies  that  will  be  taken  by  the UPTD Puskesmas Mulyamekar in making decisions .
Keyword: Data Mining, DBSCAN, KDD, Epsilon, Min Poin

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan ilmu pengetahuan dan teknologi  informasi  berkembang  sangat  pesat  di era  globalisasi  ini.  Dan  banyak  memberikan manfaat  dalam  kemajuan  di  berbagai  bidang. Salah satunya dalam bidang kesehatan. Penggunaan teknologi informasi disebuah instansi kesehatan  menjadi  suatu  keharusan  untuk mempermudah  pelayanan  terhadap  masyarakat. Puskesmas Mulyamekar Purwakarta dalam melakukan  perangkingan  masih  menggunakan
rata-rata  dari  hasil  data  yang  ada  dan  dalam  hal ini  menghasilkan  output  yang  kurang  maksimal. Tumpukkan  data  yang  berada  pada  Puskesmas Mulyamekar  sekarang  ini  hanya  memberikan grafik  atau  statistik  jumlah  pasien  yang  berobat dengan penyakit yang diderita.
Penelitian  ini  dibuat  berdasarkan  latar belakang  di  atas,  sehingga  dapat  dirumuskan permasalahanyang terjadi yaitu bagaimana melakukan  analisis  daerah  rentan  penyakit menggunakan  algoritma  Density  Based  Spatial
Clustering of Applications With Noise
(DBSCAN).Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untukmenganalisis daerah rentan penyakit menggunakanalgoritma  Density  Based  Spatial Clustering of Applications With Noise (DBSCAN)  sebagai  alatbantu  untuk  memberikan kebijakan dan memonitoring penyuluhan[1].
Pada  tahun  2015,  Ni  Made  Anindya  Santika Devi  dkk  menghasilkan  sebuah  penelitiandengan judul“Implementasi Metode Clustering DBSCAN pada  Proses  Pengambilan  Keputusan”.Penelitian ini  berfokus  padapengimplementasian  Metode DBSCAN  pada  proses  pengambilankeputusan untuk membantu perusahaanmenentukan
pelanggan  potensialnya[2].  Hasil  uji  coba padapenelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Metode DBSCANtelah berhasil melakukan proses clustering untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan  dalam  penentuanpelanggan  potensial dengan  membentuk  sejumlah cluster . Spatial Data  Clustering merupakan  salah  satu  teknik penting  padadata  mining  yang  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  atau  pengetahuan  pada data spasialdalamjumlah yang besar dari berbagai aplikasi[3].
Pada  tahun  2016,  Muhamad  Tanzil  Furqon menghasilkan  penelitian  dengan  judul“Clustering The  Potential  Risk  Of  Tsunami  Using  Density- Based  Spatial  Clustering  OfApplication  With Noise  (dbscan)”.  Dalam  penelitan  ini  dijelaskan DBSCAN  merupakan  algoritma  yang  masuk dalam  kategori  density-based clustering ,  yaitu proses pembentukan cluster
dilakukan
berdasarkan  tingkat  kedekatan/kerapatan  jarak antar obyek dalam
dataset
tersebut.
Beberapakelebihan yang dimiliki algoritma DBSCAN dibandingkan dengan algoritma clustering yang laindiantaranya adalah kemampuannya  dalam  mendeteksi outlier/noise . Hal  tersebut  dikarenakankonsep density  based yang digunakan, yaitu obyek yang tidak memiliki kedekatan  jarak  denganobyek  yang  lainnya  akan dikenalisebagai outlier .Hasil  penelitian  adalah Algoritma  DBSCAN  dapatdiimplementasikan untukmengelompokkan potensi resiko tsunami ke dalam  81  kelompok  tingkat  potensi  resiko tsunami[4].
Pada tahun 2017, Diah Safitri dkk melakukan sebuah penelitian untuk mengelompokan kabupaten/kota di provinsi jawa tengah berdasarkan produksi padi sawah dan padi ladang. Dalam  penelitian  ini  dijelaskan  bagaimana algoritma  DBSCAN  dapat  mengelompokan  35 kabupaten/kota  di  jawa  tengah  berdasarkan  hasil produksi  padi  sawah  dan  padi  ladang.  Algoritma DBSCAN  digunakan  dengan  minimal points 2 dan  nilai epsilon 0,9.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  terbentuknya  2  kelompok  dengan  1 noise dimana  kelompok  pertama  merupakan cluster dengan hasil produksi yang rendah dan kelompok kedua  merupakan cluster dengan  hasil  produksi tinggi [5].

## 2. Metode Penelitian
Knowledge  Discovery  In  Databases  (KDD) adalah  keseluruhan  proses nontrivial untuk mencaridan mengidentifikasi pola ( pattern ) dalam data,  dimana  pola  yang  ditemukan  bersifat  sah, baru,dapat  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti. KDD  berhubungan  dengan  teknik  integrasi  dan penemuanilmiah, interprestasi dan visualisasi dari pola-pola sejumlah kumpulan data[6].

## Gambar 1. Tahapan Metode KDD

## 2.1. Pengumpulan Data
Sumber  data  utama  yang  digunakan  yaitu laporan  data  bulan  Oktober  2019  sampai  dengan Desember  2019  dan  hanya  diambil  berdasarkan diagnosis  Asma,  Aspa,  Pnumonia,  dan  TBC dengan  736  record.  Data  tersebut  nantinya  akan diproses  untuk  dapat  menentukan  daerah  rentan penyakit  sesuai  dengan  sistem data  mining yang digunakan[7].  Berdasarkan  hasil  pengumpulan data  primer  maka  dilakukan  pemilihan  atribut yang akan diproses. Contoh data awal pasien yang didapatkan dapat dilihat pada tabel 1 Tabel 1. Contoh Data Pasien Tanggal Nama Umur Gender Alamat Kd Diagnosa Keterangan 01-Oct-19 Josina 67 P Purwakarta J45 Asma 01-Oct-19 Gilang M 7 L Babakancikao R05 ISPA 01-Oct-19 Umi T 59 P Babakancikao J06 Pneumonia 01-Oct-19 Tn. Surahman 58 L Purwakarta J13 TBC 01-Oct-19 Enung 49 P Campaka J45 Asma 2.2. Data Selection
Setelah melakukan pengumpulan data dilakukanlah  penyeleksian  atribut  kepada  data awal  yang  didapatkan  yaitu  sebanyak  736 record , penyeleksian  ini  bertujuan  untuk  memilih  dan memilah  atribut  apa  saja  yang  harus  diambil
ataudibuang.  Atribut  pada  data  yang  telah diseleksi  akan  diolah  untuk  melakukan  data mining  dan  atribut  yang  tidak  diperlukan  akan dibuang[8].  Untuk  keseluruhan  data  pasien  dapat dilihat  pada  lampiran  2.  Adapun  2  atribut  yang akan diteliti antara lain :
1. Atribut  Alamat  yaitu atribut  sebagai  pembeda antar alamat lainnya.
2. Atribut  Kode  Diagnosis  yaitu  atribut  yang akan  dijadikan  patokan  sebagai  dasar  untuk menentukan data daerah sebaran penyakit. Contoh  data  pasien  Puskesmas  Mulyamekar yang  sudah  melalui  proses data  selection dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Data Selection Alamat Kode Diagnosis Purwakarta J45 Babakancikao R05 Babakancikao J06 Bungursari J13 Campaka J45

## 2.3. Pre-processing/Cleaning
Data  awal  pasien  mempunyai  data  yang lengkap  ada  juga  yang  tidak  lengkap,  termasuk data yang mempunyai data ganda dan adapun data yang  kosong[9].  Pada  proses data  mining data yang  seperti  itu akan memberi hasil  yang kurang baik  akhirnya.  Maka  dari  itu  diperlukan  langkah preprocessing atau data  cleaning yang  harus dilakukan,  agar  data  pada  pasien  yang  tidak diperlukan  dihilangkan  atau  dihapus[10].  Hasil dari  proses cleaning terkumpul  data  yang  siap ditransformasi sejumlah 626 data bisa dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Hasil proses data cleaning

## 2.4. Transformation
Data  pasien  yang  telah  melalui  proses seleksi dan
preprocessing/cleaning ditransformasikandan  disimpan  ke  dalam  bentuk yang  bisa  diterapkan  pada  sistem  yang  akan dibuat.  Karena akan mencari data sebaran, maka dalam  tahapan  ini  perlu  dilakukan  pengubahan data alamat menjadi bentuk Latitude dan Longitude [11]. Dari data  pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Data Transformation
Latit ude Longtit ude Kode Diagnosis - 6.526918 107.45 5559 J45
- 6.501318 107.42 9142 J06 - 6.486991 107.43 9785 J06 - 6.533399 107.46 5000 J06 - 6.477469 107.51 1784 J45

## 3. Analisa dan Pembahasan
Berdasarkan  tahap  –  tahap  yang  telah dilakukan  dan  dijabarkan  sebelumnya,  tahap selanjutnya  sesuai  dengan  metode  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  adalah  tahap  data mining .  Berikut  adalah  penjelasan  lebih  lanjut mengenai  model data  mining [12].  Teknik data mining yang  dipilih  adalah  metode Clustering dengan  menggunakan  algoritma  Density  Based Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise (DBSCAN). Clustering dan  algortima  DBSCAN sangat  tepat  digunakan  untuk  mencapai  tujuan awal  penelitian  ini  yaitu  menemukan  informasi terhadap  daerah  rentan  penyakit[13].  Dimana pada  tahap  ini  data-data  yang  telah  dikumpulkan dan ditransformasikan mulai dikelompokan menggunakan  algoritma  DBSCAN.  Visualisasi yang  digunakan  dalam  implementasi  proses data mining menggunakan algoritma DBSCAN adalah RStudio. Machinemining yang  digunakan  dalam implementasi  proses data  mining menggunakan algoritma DBSCAN adalah RStudio. Pada proses pengolahan dataset digunakan  beberapa  skenario dengan  menentukan  nilai epsilon dan  nilai minPts [14].  Untuk  skenario  diberikan  nilai epsilon sebesar  0,01,  0,011,  0,012  dan  0,013 dengan minPts 1,  2,  3,  4,  5.  Skenario  dilakukan pada  4  penyakit  yaitu  ISPA,  TBC,  Asma  dan Pneumonia  [15].Hasil cluster penyakit  ISPA dengan  nilai  epsilon  0,012  dan  minPts  5  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 . Hasil Cluster Penyakit ISPA
Pada  hasil cluster penyakit  ISPA    dengan nilai epsilon 0,012  dan minPts 5  dapat  dilihat pada  gambar 3  terbentuk  5 cluster dengan noise 5.  Untuk  mengetahui  jumlah cluster yang terbentuk  berdasarkan  nilai epsilon dan minPts langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  skenario pengujian  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4 .
0 20 40 60 80 100 Data Sebaran Penyakit ASMA ISPA PNUMONIA TBC
Teguh  Iman  Hermanto  Dan  Muhamad  Agus  Sunandar.  Analisis  Data  Sebaran  Penyakit Menggunakan Algoritma Density Based Spatial Clustering of Applications With Noise
Tabel 4 . Skenario Clustering penyakit ISPA No Epsilon minPts Jumlah
Cluster
Jumlah Noise Jumlah Ter cluster 1 0,01 1 12 0 283 2 0,01 2 11 1 282 3 0,01 3 7 9 274 6 0,011 1 8 0 283 7 0,011 2 8 0 283 8 0,011 3 6 4 279 11 0,012 1 4 0 283 12 0,012 2 4 0 283 15 0,012 5 5 5 278 16 0.013 1 2 0 283 17 0.013 2 2 0 283 18 0.013 3 2 0 283
Setelah  dilakukan  skenario  pengujian,  hasil grafik dari analisis cluster penyakit ISPA  dengan nilai epsilon 0.01 sampai 0,13 dan nilai minPts 1 sampai 5 dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 . hasil skenario pengujian cluster penyakit ISPA
Selanjutnya  analisis  dilanjutkan  dengan membentuk cluster penyakit  TBC  dengan  nilai epsilon 0,012  dan minPts 5  dapat  dilihat  pada
gambar 5.
Gambar 5 . Hasil Cluster Penyakit TBC
Pada  hasil cluster penyakit  TBC  dengan nilai epsilon 0,012  dan minPts 5  dapat  dilihat pada  gambar 5  terbentuk  4 cluster dengan noise 14.  Untuk  mengetahui  jumlah cluster yang terbentuk  berdasarkan  nilai epsilon dan minPts langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  skenario pengujian yang dapat dilihat pada tabe
Tabel 5 . Skenario Pengujian Penyakit TBC No Epsilon minPts Jumlah Cluster Jumlah Noise Jumlah Ter cluster 1 0,01 1 21 0 128 2 0,01 2 11 10 118 3 0,01 3 8 16 112 6 0,011 1 15 0 128 7 0,011 2 9 6 122 8 0,011 3 6 12 116 11 0,012 1 9 0 128 12 0,012 2 6 3 125 13 0,012 3 4 7 121 16 0.013 1 6 0 128 17 0.013 2 4 2 126 18 0.013 3 4 2 126
Setelah  dilakukan  skenario  pengujian,  hasil grafik dari analisis cluster penyakit TBC dengan nilai epsilon 0.01 sampai 0,13 dan nilai minPts 1 sampai 5 dapat dilihat pada gambar 6.
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020 Page 104 -  110
Gambar 6 . Hasil Skenario Pengujian Cluster
Penyakit TBC
Selanjutnya  analisis  dilanjutkan  dengan membentuk cluster penyakit  Asma  dengan  nilai epsilon 0,012  dan minPts 5  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7 . Hasil Cluster Penyakit ASMA
Pada  hasil cluster penyakit  Asma  dengan nilai  epsilon  0,012  dan  minPts  5  dapat  dilihat pada  gambar 7  terbentuk  4 cluster dengan noise 8.  Untuk  mengetahui  jumlah cluster yang terbentuk  berdasarkan  nilai epsilon dan minPts langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  skenario pengujian  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  6
Tabel 6. Skenario Clustering Penyakit ASMA No Epsilon minPts Jumlah Cluster Jumlah Noise Jumlah Ter cluster 1 0,01 1 18 0 82 2 0,01 2 8 10 72 3 0,01 3 7 12 70 6 0,011 1 15 0 82 7 0,011 2 7 8 74 8 0,011 3 6 10 72 11 0,012 1 10 0 82 12 0,012 2 3 7 75 13 0,012 3 3 7 75 16 0.013 1 7 0 82 17 0.013 2 3 4 78 18 0.013 3 3 4 78
Setelah  dilakukan  skenario  pengujian,  hasil grafik dari analisis cluster penyakit Asma dengan nilai epsilon 0.01 sampai 0,13 dan nilai minPts 1 sampai 5 dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 . Hasil Skenario Pengujian Cluster Penyakit Asma
Selanjutnya  analisis  dilanjutkan  dengan
membentuk cluster penyakit  Pneumonia  dengan nilai epsilon 0,012  dan minPts 5  dapat  dilihat pada gambar 9.
Gambar 9 . Hasil Cluster Penyakit Pneumonia
Pada  hasil cluster penyakit  Pneumonia dengan  nilai  epsilon  0,012  dan  minPts  5  dapat
dilihat pada gambar 9 terbentuk 3 cluster dengan noise 14. Untuk mengetahui jumlah cluster yang terbentuk berdasarkan nilai epsilon dan
minPts langkah  selanjutnya  adalah  melakukan skenario  pengujian  yang  dapat  dilihat  pada  tabel 7.
Tabel 7 . Skenario Clustering Penyakit Pneumonia No Epsilon minPts Jumlah Cluster Jumlah Noise Jumlah Ter cluster 1 0,01 1 22 0 133 2 0,01 2 10 12 121 3 0,01 3 5 22 111 6 0,011 1 17 0 133 7 0,011 2 9 8 125 8 0,011 3 4 18 115 11 0,012 1 12 0 133 12 0,012 2 6 6 127 13 0,012 3 2 14 119 16 0.013 1 7 0 133 17 0.013 2 4 3 130 18 0.013 3 2 7 126
Setelah  dilakukan  skenario  pengujian,  hasil grafik  dari  analisis cluster penyakit  Pneumonia dengan  nilai epsilon 0.01  sampai  0,13  dan  nilai minPts 1 sampai 5 dapat dilihat pada gambar 10
Gambar 10 . hasil skenario pengujian cluster penyakit Asma

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  pada proses Clustering menggunakan  R  Studio, penantuan  nilai epsilon dan  nilai min  points sangat  mempengaruhi  jumlah  cluster  yang terbentuk.  Untuk  penyakit  ISPA    ada  5 cluster yang  didapatkan dengan  daerah  sebaran  penyakit ISPA  paling tinggi berada pada Cluster 1 dengan daerah  Purwakarta  dan  Babakancikao,  lalu  untuk penyakit  TBC  ada  4 cluster yang  didapatkan dengan  daerah  sebaran  penyakit  TBC  paling tinggi  berada  pada Cluster 4  dengan  daerah Bungursari  dan  Campaka,lalu  untuk  penyakit Asma  ada  4 cluster yang  didapatkan  dengan daerah  sebaran  penyakit  asma  paling  tinggi berada pada Cluster 4 dengan daerah Bungursari dan Campaka, lalu untuk penyakit Pneumonia ada
4 cluster yang  didapatkan  dengan  daerah  sebaran penyakit  Pneumonia  paling  tinggi  berada  pada
Cluster 4  dengan  daerah  Bungursari  dan Campaka.
Untuk  kepentingan  lebih  lanjut  dalam penelitian  ini  maka  ada  beberapa  saran  sebagai berikut :
1. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan  data yang  digunakan  untuk  penelitian  dan  jenis penyakit  yang  diteliti  ditambahkan  agar mendapatkan hasil yang lebih baik.
2. Pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah  area  cakupan  menjadi  beberapa puskesmas  agar daerah sebaran yang dihasilkan semakin luas Penelitian  selanjutnya  juga  bisa  mencoba menggunakan  algoritma  data mining selain algoritma Density  Based  Spatial  Clustering  of Application  with  Noise, sehingga  dapat  dicari algoritma yang paling efisien dan efektif.

## REFERENSI
[1]  J.  Zhang  and  Z.  Shao,  “Research  on  bird habitat  discovery  based  on  DBSCAN algorithm,” Proc.  -  8th  Int.  Conf.  Instrum. Meas.  Comput.  Commun.  Control.  IMCCC 2018 , pp. 746–750, 2018, doi: 10.1109/IMCCC.2018.00161.
[2]  Suyanto, Data mining : untuk klasifikasi dan klasterisasi data . Bandung: Penerbit Informatika, 2017.
[3]  A.  S.  Devi,  I.  K.  G.  D.  Putra,  and  I.  M. Sukarsa,  “Implementasi  Metode  Clustering DBSCAN pada Proses Pengambilan Keputusan,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. ,  vol.  6,  no.  3,  p.  185,  2015,  doi: 10.24843/lkjiti.2015.v06.i03.p05.
[4]  M.  Tanzil  Furqon  and  L.  Muflikhah,

## IJ
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020

## Page 104-110
“Clustering  the  Potential  Risk  of  Tsunami Using  Density-Based  Spatial  Clustering  of Application  With  Noise  (Dbscan),” J. Enviromental Eng. Sustain. Technol. , vol. 3,
no. 1, pp. 1–8, 2016, doi: 10.21776/ub.jeest.2016.003.01.1.
[5]  T.  Wuryandari,  R.  Rahmawati,  K.  Pati,  K. Demak,  and  K.  Brebes,  “Metode  Dbscan Untuk Pengelompokan Kabupaten / Kota Di Provinsi Jawa Tengah,” vol. 5, no. 1, pp. 1– 6, 2017.
[6]  B. E. V. Comendador, L. W. Rabago, and B. T.  Tanguilig,  “An  educational  model  based on  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  to  predict  learner’s  behavior  using classification  techniques,” ICSPCC  2016  - IEEE  Int.  Conf.  Signal  Process.  Commun. Comput.  Conf.  Proc. ,  pp.  1–6,  2016,  doi: 10.1109/ICSPCC.2016.7753623.
[7]  B.  N.  Sari  and  A.  Primajaya,  “Penerapan Clustering  Dbscan  Untuk  Pertanian  Padi  Di Kabupaten  Karawang,” J.  Inform.  dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  28–34,  2019, [Online].
Available:
www.mapcoordinates.net/en.
[8]  C.  R.  M.  Rosa,  M.  T.  A.  Steiner,  and  P.  J. Steiner Neto, “Knowledge discovery in data bases: A case study in a private institution of higher  education,” IEEE  Lat.  Am.  Trans. , vol.  16,  no.  7,  pp.  2027–2032,  2018,  doi: 10.1109/TLA.2018.8447372.
[9]  S.  Pramana,  B.  Yuniarto,  S.  Mariyah,  I. Santoso,  and  NooraeniRani, Data  mining dengan  R  konsep  setara  implementasi . Bogor: IN MEDIA, 2018.
[10]  Y.  Cheng  and  Q.  Liu,  “Process  and Application  of  Data  Mining  in  the University  Library,” 2019  4th  IEEE  Int.
Conf. Big Data Anal. ICBDA 2019 , pp. 123– 127, 2019, doi: 10.1109/ICBDA.2019.8713202.
[11]  J.  Xia,  J.  Li,  P.  Dong,  and  K.  Yang,  “An ArcGIS  add-in  for  spatiotemporal  data mining  in  climate  data,” Earth  Sci. Informatics ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  185–190,
2020, doi: 10.1007/s12145-019-00404-0.
[12]  R.  Beniwal,  V.  Gupta,  M.  Rawat,  and  R. Aggarwal,  “Data  Mining  with  Linked  Data: Past,  Present,  and  Future,” Proc.  2nd  Int. Conf. Comput. Methodol. Commun. ICCMC
2018 , no.  Iccmc, pp.  1031–1035,  2018,  doi:
10.1109/ICCMC.2018.8487861.
[13]  E.  Arriyanti,  I.  Arfyanti,  and  P.  Adytia, “Spatial  coordinate  trial:  Converting  non- spatial  data  dimension  for  DBSCAN,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics ,
pp. 223–228, 2019, doi:
10.23919/EECSI48112.2019.8977130.
[14]  G.  M.  Nandana,  S.  Mala,  and  A.  Rawat, “Hotspot  detection  of  dengue  fever outbreaks  using  DBSCAN  Algorithm,” Proc.  9th  Int.  Conf.  Cloud  Comput.  Data Sci.  Eng.  Conflu.  2019 ,  pp.  158–161,  2019, doi:
10.1109/CONFLUENCE.2019.8776916.
[15]  H.  Yu,  L.  Y.  Chen,  J.  T.  Yao,  and  X.  N. Wang,  “A  three-way  clustering  method based on an improved DBSCAN algorithm,” Phys.  A  Stat.  Mech.  its  Appl. ,  vol.  535,  p.
122289, 2019, doi: 10.1016/j.physa.2019.122289.