INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 8846-8854 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Perbandingan Algoritma DBSCAN dan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Data Gangguan PT. PLN UID Kalselteng
Tri Amri Wijaya 1 ✉ , Ema Utami 2 , Hanif Al Fatta 3
Universitas Amikom Yogyakarta
Email: triamri@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Perusahaan Listrik Negara (PLN) merupakan salah satu perusahaan Badan Usaha Milik Negara, Dalam pendistribusian  listrik  sering  terjadi  gangguan  yang  menyebabkan  pasoka  listrik  sering  terdampak diantranya terjadi pemadaman, Bentuk pencegahan gangguan dilakukan dengan cara pengelompokan titik-titik gangguan yang sering terjadi, Untuk mengatasi permasalahan Terdapat berbagai metode yang dapat  digunakan  dalam  pengelompokan  data,  diantaranya  :  DBSCAN  dan  K-Means.  Tujuan  dari penelitian ini untuk melakukan pengelompokan data gangguan menggunakan metode DBSCAN dan K- Means.  Percobaan  dilakukan  menggunakan  dataset  sebanyak  2000  data  yang  terdiri  dari  2  atribut: lattitude dan longtitude. Berdasarkan penelitian ini, Setelah melalui beberapa percobaan diperoleh hasil bahwa K-Means lebih unggul daripada DBSCAN dalam mengelompokkan data gangguan. Algoritma K- Means memiliki nilai SI terbaik sebesar 0,581 yang terletak pada percobaan dengan nilai k = 6.
Kata Kunci: PLN, Clustering, DBSCAN, K-Means, Silhouette Index

## Abstract
The  State  Electricity  Company  (PLN)  is  one  of  the  state-owned  companies.  In  the  distribution  of electricity,  disturbances  often  occur  which  cause  the  electricity  supply  to  be  frequently  affected, including blackouts. The form of preventing disturbances is done by grouping disturbance points that frequently occur. To overcome the problems there are various methods that can be used in grouping data, including: DBSCAN and K-Means. The aim of this research is to group disturbance data using the DBSCAN  and  K-Means  methods.  The  experiment  was  carried  out  using  a  dataset  of  2000  data consisting of 2 attributes: latitude and longtitude. Based on this research, after several experiments the results were obtained that K-Means was superior to DBSCAN in classifying disturbance data. The K- Means algorithm has the best SI value of 0.581 which is located in experiments with a value of k = 6. Keywords: PLN, Clustering, DBSCAN, K-Means, Silhouette Index

## PENDAHULUAN
PLN  (Perusahaan  Listrik  Negara)  merupakan  salah  satu  perusahaan  BUMN  (badan usaha  milik  negara).  Dalam  pendistribusian  listrik  sering  terjadi  gangguan  yang menyebabkan pasoka listrik sering terdampak diantaranya terjadi pemadaman. Gangguan yang terjadi dikarenakan faktor internal dan eksternal yang menyebabkan berkurangnya pasokan.  Salah  satu  bentuk  pencegahan  gangguan  dengan  melakukan  pemantauan terhadap titik-titik gangguan yang dapat digunakan sebagai indikasi terjadinya gangguan,
Dengan karektritik gangguan pengelompokan data gangguan merupakan salah satu solusi  untuk  mengetahui  lokasi  gangguan  yang  sering  terdampak.  Terdapat  berbagai metode yang dapat digunakan dalam pengelompokan data, diantaranya: DBSCAN dan K- Means. Belum diketahuinya kinerja kedua  metode ini, sehingga perlu pemahaman yang baik ketika akan menggunakannya.
Clustering  adalah  suatu  teknik  dalam  data  mining  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan data- data (objek) ke dalam beberapa cluster atau kelompok sehingga objek yang serupa disatukan kedalam cluster yang sama, dan yang berbeda harus menjadi bagian  dari  cluster  yang  berbeda.  Berdasarkan  perspektif  optimasi,  tujuan  utama  dari clustering  untuk  memaksimalkan  homogenitas  (internal)  dalam  sebuah  cluster  dan heterogenitas (eksternal) di antara cluster yang berbeda.
Pada  penelitian  Kamila,  Khairunnisa,  dan  Mustakim  (2019)  menerapkan  metode clustering  mengenai  perbandingan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk pengelompokkan data transaksi bongkar muat di Provinsi Riau yang pada kesimpulannya tidak  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang  signifikan  terkait  pengelompokkan  data. Kemudian  penelitian  oleh  Mustakim  dkk.  (2021)  kombinasi  algoritma  DBSCAN  dan  K-
Medoids untuk mengklasterisasi opini public mengenai bencana alam di Indonesia. Pada penelitian ini algoritma DBSCAN memiliki validitas cluster dengan nilai Silhoutte Index (SI) tertinggi yaitu 0,9140 dalam waktu eksekusi rata-rata 83,40 detik. Sementara algoritma K- Medoids memiliki nilai SI hanya 0,2258 dengan waktu eksekusi rata- rata 849,93 detik. Hasil dari  penelitian  ini  frekuensi  gempa  mendominasi  kategori  positif,  kata  bencana mendominasi negatif, dan kata banjir mendominasi kategori netral.
DBSCAN  mampu  menciptakan  beberapa  cluster  yang  berbentuk  bebas  serta  acak (tidak  bulat)  dan  dapat  menciptakan  cluster  dengan  lebih  mudah  jika  terdapat  noise terhadap beberapa cluster tersebut. Algoritma DBSCAN dapat menemukan setiap cluster dengan bentuk apapun serta efektif mengidentifikasi titik-titik noise yang ada. Sedangkan K-Means merupakan salah satu algoritma yang mudah digunakan dalam untuk melakukan klasterisasi data dalam jumlah besar dan data outlier  dengan sangat cepat berdasarkan tingkat kemiripan dan ketidakmiripan objek.
Berdasarkan  uraian  di  atas  dan  di  dukung  beberapa  penelitian  sebelumnya,  maka pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan algoritma DBSCAN dan K-Means untuk klasterisasi  data  gangguan  dengan  mempertimbangkan  nilai  validitas  cluster  terbaik sebagai penentu keakuratan algoritma yang digunakan.

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini akan digunakan proses pengambilan data, pre-processing data, dan metode clustering yang meliputi K-Means dan DBSCAN.

## Pengambilan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh dari PT. PLN UID Kalselteng. Data yang digunakan merupakan data titik gangguan yang terdapat pada wilayah PT. PLN UID Kalselteng pada tahun 2020 – 2022. Data tersebut berisikan 2000 data dan 2 variabel latitude dan longitude sebagai titik gangguan.

## Pre-Processing Data
Dalam analisis ini, terdapat dua tahapan pre-processing data yang digunakan. Pre- processing data tersebut meliputi cleaning data dan standarisasi data
a. Cleaning  data  dilakukan  dengan  melengkapi  data  dan  menghapus  data  kosong ataupun data yang tidak digunakan.
b. Standarisasi  data  dilakukan  untuk  menyamakan  data  yang  tidak  sesuai  dan  untuk menyamakan variabel agar memiliki distribusi yang serupa.
Clustering
1. DBSCAN.  Density-Based  Spatial  Clustering  Algorithm  with  Noise  (DBSCAN)  adalah algoritma  untuk  clustering  data  berdasarkan  kepadatan.  Konsep  kepadatan  yang dimaksud dalam DBSCAN adalah jumlah minimal data dalam radius Eps, data tersebut termasuk dalam kategori kepadatan yang diinginkan.
Terdapat dua parameter penting untuk clustering dengan menggunakan algoritma DBSCAN, yakni:
a. Epsilon (Eps) merupakan jarak maksimal antara dua titik yang diizinkan dalam satu cluster.
b. Minimum Points (MinPts) adalah jumlah minimal titik sehingga dapat dikatakan sebuah cluster.
Terdapat tiga jenis tipe titik dalam proses clustering dengan menggunakan algoritma DBSCAN, yakni:
a. Core point adalah titik yang berada dalam satu cluster dan memiliki titik tetangga sedikitnya sebanyak MinPts.
b. Border  point  adalah  titik  yang  berada  dalam  suatu  cluster  namun  jumlah  titik tetangganya kurang dari MinPts.
c. Noise point adalah titik yang tidak termasuk anggota cluster manapun.
2. K-Means. K-Means merupakan algoritma clustering yang mengarah pada pembagian n objek pengamatan ke  dalam k kelompok (cluster)  dan setiap objek pengamatan dimiliki oleh suatu kelompok dengan rata-rata (mean) terdekat. Prinsip  utama dari teknik ini adalah menyusun k buah mean dari sekumpulan data. Pada algoritma K- Means, dibutuhkan jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid dengan menggunakan jarak Euclid. Jarak Euclid merupakan jarak yang umumnya digunakan pada clustering. Menurut Ediyanti, dkk. jarak Euclid didefinisikan dengan
dimana
( 𝑥 , 𝑦 ) : jarak Euclid data x dan y
𝑥 𝑖 : objek x ke i
𝑦 𝑖 : data y ke i
𝑛 : banyaknya objek
Jarak terpendek antara centroid dengan objek menentukan titik cluster antar-objek. Adapun centroid didefinisikan dengan
Dimana
𝑣 : centroid data
𝑥 𝑖 : objek x ke i
𝑛 : banyaknya objek anggota cluster.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian membahas mengenai proses analisis dengan menggunakan algoritma DBSCAN dan K-Means. Lalu membandingkan antara kedua metode tersebut mana yang lebih effisien secara keseluruhan dengan beberapa perhitungan dengan parameter masing- masing di setiap metodenya.

## Pengumpulan dan Preprocessing Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari PT. PLN UID Kalselteng. Data yang diambil merupakan data titik gangguan pada wilayah Kalimantan  Selatan  dan  Kalimantan  Tengah  dari  tahun  2020  sampai  dengan  2022  yang terdapat  2000  titik  gangguan  yang  dimana  titik  gangguan  tersebut  digunakan  sebagai parameter    perbandingan  pengelompokan  pada  dua  metode  yang  di  gunakan  yaitu algoritma  DBSCAN  dan  K-Means.  Setelah  data  sudah  terkumpul,  langkah  selanjutnya adalah melakukan preprocessing data. Dalam tahap preprocessing data ini akan dilakukan data  cleaning,  seleksi  data,  dan  standarisasi  data  yang  dimana  data-data  yang  tidak  di inginkan akan dihilangkan sehingga akan menampilkan data yang valid dengan variable lattitude dan longtitude. Sehingga akan tampil data seperti Tabel 1.
Tabel 1. Data Titik Gangguan hasil cleaning

## Clustering dengan Algoritma DBSCAN
Pada Proses klasterisasi menggunakan algoritma DBSCAN menggunakan parameter percobaan cluster sebanyak 10 kali dimana setiap percobaan menggunakan nilai epsilon (Eps) dan MinPoints (MinPts) yang berbeda. Nilai Eps yang digunakan pada penelitian ini yaitu  pada  rentang  0,1  hingga  0,2,  sementara  nilai  MinPts  3,  selanjutnya  dilakukan  uji menggunakan  parameter  tersebut,  setelah  itu  untuk  validitas  cluster  menggunakan Silhouette  Index  (SI).  Nilai  SI  ini  di  dapat  berdasarkan  hasil  klasterisasi  dari  hasil  hitung menggunakan DBSCAN dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Grafik Nilai SI hasil klasterisasi DBSCAN
Dapat dilihat hasil nilai SI bahwa nilai SI terbaik pada hasil dari klasterisasi tersebut, pada algoritma DBSCAN terletak pada Eps 0,18. Dengan nilai  SI yang diperoleh  sebesar 0,250 dari nilai Eps yang lain sehingga nilai tersebut dinyatakan sebagai nilai paling baik diantara Eps lainnya.

## Klasterisasi dengan Algoritma K-Means
Pada  proses  klasterisasi  selanjutnya  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan melakukan  percobaan  cluster  2  sampai  dengan  10,  Setelah  nilai  klasterisasi  didapat kemudian  dilakukan  validitas  menggunakan  Silhouette  Index  (SI).  Nilai  SI  ini  di  dapat berdasarkan  hasil  klasterisasi  dari  hasil  hitung  berdasarkan  hasil  klasterisasi  data menggunakan algoritma K-Means dapat dilihat Gambar 2 berikut.
0,000 0,050 0,100 0,150 0,200 0,250 0,1 0,11 0,12 0,13 0,14 0,15 0,16 0,17 0,18 0,19 0,2 Score 0,01 -0,0 -0,0 -0,0 0,02 0,21 0,22 0,23 0,25 0,14 -0,0 0,013 -0,019-0,019-0,018 0,023 0,212 0,2290,236 0,250 0,144 -0,072 SI Eps Nilai SI DBSCAN MinPts =3
Gambar 2. Grafik nilai SI hasil klasterisasi K-Means
Dapat dilihat hasil nilai SI bahwa nilai SI terbaik pada hasil dari klasterisasi tersebut, pada algoritma K-Means terletak pada cluster 6. Dengan nilai SI diperoleh sebesar 0,581 dari nilai cluster lainnya.

## Perbandingan Algoritma DBSCAN dan K-Means
Setelah kita peroleh hasil perhitungan setiap algoritma DBSCAN dan K-Means, maka akan kita bandingkan nilai terbaik pada 2 metode tersebut perbandingan dilihat dari nilai Silhouette Index (SI) yang di peroleh pada 2 metode tersebut. Lalu di bandingkan antara 2 nilai SI terbaik dalam bentuk Grafik nilai SI tertinggi pada setiap algoritma dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Grafik perbandingan nilai SI DBSCAN dan K-Means
Hasil  Pengujian  cluster  pada  algoritma  DBSCAN  dan  K-Means  menggunakan  nilai Silhouette  Index  (SI).  klasterisasi  pada  algoritma  DBSCAN  yang  memiliki  nilai  SI  sebesar
2 3 4 5 6 7 8 9 10 Score 1,000 0,999 0,576 0,576 0,581 0,511 0,467 0,518 0,457 1,000 0,999 0,576 0,576 0,581 0,511 0,467 0,518 0,457 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 Nilai SI K-Means 0,25 0,581 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 Nilai Si Tertinggi DBSCAN Nilai SI Terbaik K-Means Perbandingan nilai SI DBSCAN dan
K-Means
0.250 dengan nilai Eps 0,18. Sementara itu hasil dari klasterisasi menggunakan algoritma K- Means, nilai SI terbaik diperoleh pada percobaan k=6 dengan nilai sebesar 0,581. Maka jika di bandingan kedua metode tersebut pada penelitian ini, algoritma K-Means memiliki nilai validitas cluster yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma DBSCAN dengan selisih yang cukup signifikan yaitu sekitar 0,331.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  pada  2 algoritma  DBSCAN  dan  K-Means,  pengolahan  data  menggunakan  algoritma  DBSCAN diperoleh cluster terbaik pada parameter Eps 0,18 dan MinPts 3 dengan nilai Silhouette Index  (SI)  sebesar  0.250,  sementara  itu  pada  algoritma  K-Means  diperoleh  pada percobaan cluster k = 6 dengan nilai Silhoutte Index sebesar 0,581. Sehingga hasil dari klasterisasi  tersebut  sudah  tervalidasi  menggunakan  Silhouette  Index  (SI).  Berdasarkan hasil pengujian tersebut pada algoritma DBSCAN dan K-Means, maka dapat di simpulkan bahwa hasil dari penelitian ini K-Means lebih effisien dari pada DBSCAN dengan nilai SI terbaik yaitu 0,581 dengan nilai k = 6.

## DAFTAR PUSTAKA
A. C. Benabdellah, A. Benghabrit, and I. Bouhaddou, “A survey of clustering algorithms for an  industrial  context,”  Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  148,  pp.  291– 302,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.01.022.
I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandi ngan Algoritma K-Means dan K- Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf.,  vol.  5,  no.  1,  p.  119,  2019,  doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
Mustakim, M. Z. Fauzi, Mustafa, A. Abdullah, and Roha yati, “Clustering of Public Opinion on  Natural  Disasters  in  Indonesia  Using  DBSCAN  and  K- Medoids  Algorithms,”  J.
Phys.  Conf.  Ser.,  vol.  1783,  no.  1,  p.  012016,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1783/1/012016.
W. Jing, C. Zhao, and C. Jiang, “Animprovement metho d of DBSCAN algorithm on cloud computing,”  Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  147,  pp.  596– 604,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2019.01.208.
B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis Clustering Menggunakan Metode K -Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalay an Fadhila,” J. Media Infotama, vol.
11, no. 2, pp. 110-118. ISSN: 1858 – 2680, 2015.
B. S. Ashari, S. C. Otniel, and R. Rianto, “Perbandingan Kinerja K -Means dengan DBSCAN
untuk Metode Clustering data Penjualan Online Retail,” J. Siliwangi Seri Sains dan Teknol., vol. 5, no. 2, pp. 64 – 67, 2019.
Ediyanti, M. N. Mara, and N. Satyahadewi, Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis, Buletin Ilmiah Mat. Stat. Dan Terapannya, vol. 2 no. 2, p 133-136. 2013.