JURNAL GAUSSIAN, Volume 9, Nomor 2,  Tahun 2020, Halaman 162 -169 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian /
SEGMENTASI  PELANGGAN E-MONEY DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA DBSCAN (DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING APPLICATIONS WITH NOISE) DI PROVINSI DKI JAKARTA
Windy Rohalidyawati 1 , Rita Rahmawati 2 , Mustafid 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : windyrohali@gmail.com

## ABSTRACT
Customer segmentation is one effective way of marketing to determine the most potential target market. Increasing of E-money usage in DKI Jakarta and more banks are providing E-money products. One way to be able to compete in the global market, banks can segment customers. Determining potential customers of E- money users in DKI Jakarta can form segments by applying the DBSCAN (Density Based Spatial Clustering Application  with  Noise)  algorithm.  The  quality  of  segments  was  measured  by  using  the Silhouette Coefficient . In this study, E-money customers were grouped by reason of using the bank used, transaction activities, number of transactions, nominal balance, and frequency of top-up. The results of this study were using the density radius of 2 and  minimum 3  objects that enter the density radius forming 2 segments and 17 noises. The segment quality value of 0.26. The most potential segment was the segment that has an average greater than the average of all data.
Keywords :  Costumer segmentation, E-money , clustering , DBSCAN

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Bank  Indonesia  (BI),  secara  sederhana  uang  elektronik  didefinisikan  sebagai alat  pembayaran  dalam  bentuk  elektronik  di  mana  nilai  uangnya  disimpan  dalam  media elektronik  tertentu.  Produk–produk  uang  elektronik  dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu E- money dan E-wallet.  E-money adalah  uang  elektronik  berbasis  chip  yang  ditanam  pada kartu  atau  media  lainnya  ( chip  based ).  Sedangkan E-wallet adalah  uang  elektronik  yang berbasis server dalam bentuk aplikasi.
Menurut  Bank  Indonesia  (BI),  terdapat  36  penyelenggara  uang  elektronik  dan  11 diantaranya  adalah  penyelenggara E-money. Melihat  banyaknya  penyelenggara E-money, pihak  penyelenggara  harus  menentukan  target  pemasaran  yang  tepat.  Salah  satu  langkah yang  dapat  dilakukan  dalam  menentukan  target  pemasaran  adalah  membuat  segmen- segmen  pasar.  Untuk  memudahkan  segmentasi  pasar  dapat  dilakukan  dengan  analisis cluster atau sering disebut  dengan clustering .
Salah  satu  metode clustering yang  dapat  digunakan  adalah  DBSCAN  ( Density Based  Spatial  Clustering  Applications  with  Noise). Algoritma  DBSCAN  termasuk algoritma  nonparametrik  dalam unsupervised  learning sehingga  tidak  memerlukan  asumsi dalam  pengerjaannya.  Secara  konsep  DBSCAN  dapat  membentuk cluster - cluster yang berbentuk  bebas  dan  acak  (tidak  bulat)  dan  dapat  mempermudah  membentuk cluster jika terdapat noise atau  pencilan  pada cluster - cluster tersebut.  Algoritma  ini  menumbuhkan daerah  yang  memiliki  kerapatan  tinggi  menjadi cluster - cluster menggunakan  dua parameter  yang  harus  ditentukan  dengan  tepat,  parameter  tersebut  adalah  radius ketegangan,  yang  disimbolkan  dengan  ε,  dan  minimum  objek  (minObj)  yang  menjadi  batas kepadatan (density  threshold) untuk  menentukan  suatu region termasuk  padat  atau tidak, yang disimbolkan  MinObj  (Suyanto,  2019).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  DBSCAN (Density  Based Spatial  Clustering  Application  with  Noise) dalam  membentuk  segmen-segmen  dari pelanggan E-money di  provinsi  DKI  Jakarta  untuk  menentukan  pelanggan  potensial  serta
menentukan  kualitas  dari  segmen-segmen  yang  telah  terbentuk  dengan  menggunakan Silhouette Coefficient.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Uang Elektronik
Menurut  Bank  Indonesia  (BI),  secara  sederhana  uang  elektronik  didefinisikan  sebagai alat  pembayaran  dalam  bentuk  elektronik  di  mana  nilai  uangnya  disimpan  dalam  media elektronik  tertentu.  Penggunaan  uang  elektronik  ini  sebagai  alat  pembayaran  yang  inovatif dan  praktis  diharapkan  dapat  membantu  kelancaran  pembayaran  kegiatan  ekonomi  yang bersifat  massal,  cepat  dan  mikro,  sehingga  perkembangannya  dapat  membantu  kelancaran transaksi  di  jalan  tol,  di  bidang  transportasi  seperti  kereta  api  maupun  angkutan  umum lainnya  atau transaksi di minimarket , food court , atau parkir.

## 2.2 Segmentasi Pasar
Segmentasi  pasar  adalah  proses  di  mana  pasar  dibagi  menjadi  para  pelanggan  yang terdiri  atas  orang-orang  dengan  kebutuhan  dan  karakteristik  yang  sama  yang mengarahkan pelanggan  untuk  merespon  tawaran  produk/jasa  dan  program  pemasaran  strategis  tertentu dalam  cara  yang  sama  (Boyd  JR et  al ,  2000).  Keuntungan  dari  segmentasi  pasar  adalah menemukan  pasar  yang  dapat  meningkatkan  keuntungan  perusahaan  dan  mengidentifikasi pelanggan  yang  paling  menguntungkan (Goyat,  2011) . Pelanggan  potensial  adalah pelanggan  yang  mendorong  keuntungan  paling  besar  untuk  perusahaan  (Yankelovich, 2006).

## 2.3 Sampling
Teknik  pengambilan  sampel  (sampling)  adalah  cara  peneliti  mengambil  sampel  atau contoh  yang  representatif  dari  populasi  yang  tersedia.  Cara  pengambilan  sampel  dari populasi  dapat  dilakukan  dengan  memperhatikan  unsur  peluang  atau  tidak.  Jika  dalam proses  mengambil  sampel  memperhatikan  unsur  peluang,  tipe  sampling  disebut  sampling peluang  (probability  sampling)    atau  cara  pengambilan  sampel  secara  acak.  Jika  dalam proses  pengambilan  sampel  tidak  memperhatikan  unsur  peluang,  tipe  sampling  disebut sampling  nonpeluang  (non-probability  sampling   (Sanusi,  2011).

## 2.4 Quota Sampling
Quota  sampling digunakan  untuk  memastikan  bahwa  berbagai subgroup dalam populasi  telah  terwakili  dengan  berbagai  karakteristik  sampel  sampai  batas  tertentu  seperti yang  dikehendaki  oleh  peneliti.  Dalam quota  sampling ,  peneliti  menentukan  target  kuota yang  dikehendaki.  Keunggulan  sampel  kuota  adalah  memungkinkan  pengumpulan  data dengan  cepat  dan  biaya  yang  rendah.  Kelemahan  dari  sampel  kuota  adalah  adanya kemungkinan  bias  karena  responden  dipilih  berdasarkan  prosedur convenience  sampling dan  bukan  berdasarkan  metode  probabilitas  (misalnya  sampel  stratifikasi)  (Kuncoro, 2009).

## 2.5 Data Mining
Data mining sering  juga disebut knowledge discovery in database (KDD) yang artinya adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk  menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam dataset berukuran besar. Keluaran dari data mining ini  dapat  digunakan  untuk  memperbaiki  pengambilan  keputusan  di  masa  depan  (Santosa,
2007). Salah  satu  langkah  dalam data  mining adalah preprocessing  data .  Pada preprocessing  data ,  salah  satu  yang  dapat  dilakukan  adalah  melakukan  normalisasi  data. Nilai-nilai  atribut  data  yang  berbeda-beda  rentangnya  perlu  dinormalisasi  atau distandarisasi  agar  proses data  mining tidak  bias.  Salah  satu  metodenya  yaitu  normalisasi min-maks.
Misalkan A adalah  atribut  bertipe  numerik, min A adalah  nilai  minimum  dalam  atribut A , maks A adalah  nilai  maksimum  dalam  atribut A .  Suatu  nilai x i dapat  dinormalisasi menjadi  nilai  baru 𝑥 𝑖 ′ yang  berada  dalam  rentang  [ minbaru A , maksbaru A ]  dengan  formula (Suyanto,  2019):
𝑥 𝑖 ′ = 𝑥 𝑖 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 𝑚𝑎𝑘𝑠 𝐴 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 (𝑚𝑎𝑘𝑠𝑏𝑎𝑟𝑢 𝐴 − 𝑚𝑖𝑛𝑏𝑎𝑟𝑢 𝐴 )+ 𝑚𝑖𝑛𝑏𝑎𝑟𝑢 𝐴

## 2.6 Analisis Cluster
Analisis Cluster adalah  istilah  yang  diberikan  pada  sebuah  teknik  yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  objek  atau  individu  yang  serupa  dengan  memperhatikan  beberapa kriteria.  Tujuan  utama  analisis cluster adalah  untuk  menggolongkan  individu  atau  objek yang  berhubungan  secara mutually  exclusive ke  dalam  jumlah  yang  lebih  kecil.  Sebuah cluster harus  memiliki  homogenitas  internal  (dalam  satu cluster )  yang  tinggi  dan heterogenitas  eksternal (antar cluster ) yang tinggi  (Kuncoro,  2009).

## 2.7 Jarak Euclidean
Untuk  data  yang  memiliki  atribut  numerik  terdapat  formula  pengukuran  jarak  salah satunya  adalah  Jarak  Euclidean . Jarak  Euclidean  adalah  jarak  antara  dua  objek  data (𝑖, 𝑗) dari n atribut  bernilai  numerik,  yang  dinyatakan  sebagai 𝒊 = 𝑥 𝑖1 ,𝑥 𝑖2 ,… , 𝑥 𝑖𝒏 dan 𝒋 = 𝑥 𝑗1 , 𝑥 𝑗2 , … , 𝑥 𝑗𝒏 pada ruang dimensi n (𝑅 𝑛 ) (Suyanto,  2019):
𝑑(𝑖, 𝑗) = √(𝑥 𝑖1 − 𝑥 𝑗1 ) 2 + (𝑥 𝑖2 − 𝑥 𝑗2 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑖𝑛 − 𝑥 𝑗𝑛 ) 2

## 2.8 DBSCAN
Prinsip-prinsip  dasar dari DBSCAN adalah sebagai berikut  (Silitonga,  2016):
1. Neighborhood yang  terletak  di  dalam  radius 𝜀 disebut  dengan ε-neighborhood dari objek  data.
2. Jika ε-neighborhood dari suatu objek adalah jarak terkecil dalam sebuah cluster , objek tersebut disebut core object .
3. Suatu  objek p adalah density  reachable dari  objek q dengan  respek  ke ε dan  minObj dalam  suatu  set  objek  D  jika  terdapat  suatu  rantai  objek 𝑝 1 , 𝑝 2 , … , 𝑝 𝑛 ,  dengan 𝑝 1 = 𝑞 dan 𝑝 𝑛 = 𝑝 , dengan 𝑝 𝑖+1 density reachable secara langsung dari 𝑝 𝑖 dengan respek ke ε dan minObj,  untuk 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛 , 𝑝 𝑖 anggota D.
4. Suatu  objek p adalah density  connected ke  objek q dengan  respek  ke  ε  dan  minObj dalam  suatu  set  objek  D  jika  terdapat  suatu objek o anggota D dengan ke dua p dan q adalah density reachable dari o dengan respek ke ε dan minObj.

## 2.9 Penentuan Eps (ε) dan MinObj
Untuk  menentukan  ε  dan  MinObj  yang  optimal  dapat  dilakukan  dengan  membuat k - dist  graph dengan  melihat pergeseran nilai ε dari nilai k yang bervariasi. Titik dimana akan terjadi perubahan tajam pada k-dist akan digunakan sebagai ε dan nilai k digunakan sebagai MinObj  (Purwanto, 2012).

## 2.10 Algoritma DBSCAN
Pengelompokan  dengan  menggunakan  DBSCAN  secara  umu  dilakukan  dengan algoritma  sebagai berikut  (Suyanto,  2019):
1. Tandai semua D sebagai “unvisited”
2. Pilih  sebuah objek p kemudian  tandai sebagai “ visited ”
3. Uji  apakah dalam  radius  ε objek  p memiliki  minimal  MinObj  objek  tetangga
4. Jika iya sebuah cluster C akan terbentuk,  tambahkan  objek  p ke C
5. Jadikan  N sebagai objek-objek  dalam  ε-neighborhood  dari p
6. Lakukan secara iteratif kepada object  yang masih bertanda unvisited.
7. Jika  sebuah  objek  dalam  radius  ε  tidak  memiliki  minimal  MinObj  objek  tetangga,  maka ditandai  sebagai noise.

## 2.11 Pengukuran Kualitas Cluster
Kualitas cluster diukur  menggunakan Silhouette  Coefficient .  Nilai 𝑎(𝑖) menyatakan kepadatan cluster yang  mengandung  objek i .  semakin  kecil  nilai 𝑎(𝑖) ,  semakin  padat cluster tersebut.  Sementara  itu,  nilai 𝑏(𝑖) menggambarkan  seberapa  jauh  objek i terpisah dari cluster - cluster lain.  Jadi,  jika 𝑎(𝑖) bernilai  sangat  kecil dan 𝑏(𝑖) bernilai sangat besar, maka Silhouette  Coefficient dari i akan  mendekati  satu.  Sebaliknya,  jika 𝑎(𝑖) bernilai sangat  besar  dan 𝑏(𝑖) bernilai  sangat  kecil,  maka Silhouette  Coefficient dari i akan mendekati  -1.  Jika Silhouette  Coefficient dari i mendekati  1,  maka  hal  ini  berarti cluster yang  berisi  objek i sangat  padat  dan  objek i terpisah  jauh  dari cluster-cluster lain. Sebaliknya,  jika Silhouette  Coefficient dari i mendekati  -1,  maka  hal  ini  berarti cluster yang  berisi  objek i tidak  padat  dan  objek i sangat  dekat  (bahkan  tumpang  tindih)  dengan cluster-cluster lain (Suyanto,  2019).
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥{𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖)}

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Data Penelitian
Pengambilan  sampel  dilakukan  kepada  pelanggan E-money yang  berdomisili  di  5  kota di  Provinsi  DKI Jakarta, yaitu Jakarta Timur, Jakarta Barat, Jakarta Selatan, Jakarta Utara, dan  Jakarta  Pusat.  Responden  pada  penelitian  ini  adalah  penduduk  DKI  Jakarta  dari  5 kelompok  umur  15-19  tahun,  20-24  tahun,  25-29  tahun,  30-34  tahun,  dan  35-39  tahun. Jumlah  sampel yang diambil  sebanyak 180  orang.

## 3.2. Tahapan  Analisis Data
Analisis cluster ini  dilakukan dengan bantuan software Ri386.3.5.2. Tahap–tahap yang dilakukan  dalam segmentasi  pelanggan E-money adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  sampel dengan Quota Sampling:
a. Menentukan  total jumlah  sampel yang akan diambil.
b. Mencari  jumlah  populasi  penduduk  Provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan  umur  dan kota.
c. Menghitung  kuota  sampel  berdasarkan  umur  dari  populasi  penduduk di kota Jakarta Utara, Jakarta Barat, Jakarta Pusat, Jakarta Timur, dan Jakarta Selatan
2. Membuat kuesioner.
3. Melakukan  pengumpulan  data melalui  kuesioner online .
4. Melakukan preprocessing data dengan melakukan normalisasi  min-max.
5. Melakukan  analisis  segementasi  pelanggan E-money dari  data  yang telah  dinormalisasi. Analisis  segmentasi  pelanggan E-money menggunakan  algoritma Density-Based Spatial Clustering Algorithm with Noise (DBSCAN):
a. Menentukan  nilai  parameter MinObj  dan ε berdasarkan k-dist
b. Memilih  titik  p  secara  acak,  berdasarkan  MinObj  dan  ε  yang  telah  dipilih  dengan menghitung  jarak titik  p dengan titik  lainnya  menggunakan  Jarak Euclidean.
c. Ambil  semua  titik  yang  menjadi  tetangga  titik  p  yang  masuk  ke  dalam  radius ε dan memiliki  MinObj  objek  tetangga.
d. Setelah  diketahui  semua  titik  yang  menjadi  tetangga  titik  p,  pilih  jarak  yang  terkecil sebagai core  object .  Apabila  titik  p  merupakan core  object maka cluster mulai terbentuk.
e. Apabila  p  adalah border dan  semua  titik  yang  menjadi  tetangga  titik  p  sudah dikunjungi,  maka proses dilanjutkan  ke titik  yang lain.
f. Melakukan  kembali  langkah  a  sampai  dengan  e  hingga  semua  titik  telah  diproses. Jika terdapat titik  yang bukan termasuk dalam cluster maka disebut dengan noise .
g. Melakukan  pengukuran  kualitas  cluster  menggunakan Silhouette  Coefficient terhadap cluster yang telah dibentuk  dari  algoritma  DBSCAN.
h. Melakukan  interpretasi  hasil  dari  terbentuknya cluster-cluster yang  terbentuk  dari algoritma  DBSCAN.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Penarikan Sampel
Sampel  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah  pengguna E-money yang  merupakan penduduk  DKI  Jakarta  yang  berusia  15-19  tahun,  20-24  tahun,  25-29  tahun,  30-34  tahun, 35-39  tahun  dan   berdomisili di Jakarta Pusat, Jakarta Utara, Jakarta Barat, Jakarta Selatan dan Jakarta Timur.  Sampel diambil  sebanyak 180 orang.

## 4.2 Analisis Deskriptif
Pertama  dilakukan  analisis  deskriptif  untuk  mendapatkan  gambaran  umum  mengenai data penelitian  yang sudah terkumpul.
Tabel 1. Analisis Deskriptif Pelanggan E-money Variabel N Minimum Maksimum Mean StDev Saldo 180 Rp. 2.000 Rp. 850.000 Rp. 113.955 Rp. 125.698 Top-up 180 1 30 3 4 Transaksi 180 0 10 2 1 Alasan 180 1 8 3 2 Kegiatan 180 1 6 3 1

## 4.3 Penentuan Eps (ε) dan MinObj yang Optimal
Pada  DBSCAN  pemilihan  parameter  Eps  (ε)  dan  MinObj  yang  optimal  dipilih berdasarkan  k-dist  graph.  Komputasi  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  k-dist  pada  nilai  k yang  bervariasi.  K-dist  dicari  pada  titik  k=2  dan  k=3.  Dilihat  pada  Gambar  1  dan  Gambar 2,  jika  menggunakan  MinObj=2  maka  ε  yang  optimal  adalah  0,25  sampai  dengan  0,3  dan jika  menggunakan  MinObj=3  maka ε yang optimal  adalah 0,25  sampai dengan 0,3.
Gambar 1. K-dist dengan k=2
Gambar 2. K-dist dengan k=3

## 4.4 Jarak Euclidean
Segmen  pelanggan E-money dibentuk  menggunakan  algoritma  DBSCAN  memerlukan jarak  antar  objek.  Jarak  antar  objek  dihitung  menggunakan  jarak  Euclidean,  hasil perhitungan  jarak antar objek  dapat dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Jarak Euclidean (i,j) d(i,j) (1,1) 0 (1,2) 0,335377 (1,3) 0,527741 … (2,2) 0 (2,3) 0,835263 (2,4) 0,403512 … (179,179) 0 (179,180) 0,825511 (180,180) 0

## 4.5 Pembentukan Segmen
Hasil  pembentukan  segmen  pada  data  pelanggan E-money menggunakan  algoritma DBSCAN di DKI Jakarta dijelaskan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Segmentasi Pelanggan E-money dengan Algoritma DBSCAN MinObj 2 3 Eps 0,25 0,3 0,25 0,3 Banyaknya segmen yang terbentuk 4 1 3 1 Noise 13 8 17 8

## 4.6 Interpretasi Segmen
Berdasarkan  Tabel 4, parameter terbaik untuk membentuk segmen pelanggan E-money di  DKI  Jakarta  adalah  ε=0,3  pada  minObj=2  dan  minObj=3  karena  memiliki  lebih  sedikit noise dan  memiliki Silhouette  Coefficient yang  paling  besar  dibandingkan  parameter lainnya.  Namun,  parameter  tersebut  hanya  menghasilkan  1  segmen  sehingga  tidak  ada segmen  pembanding  untuk  menentukan  segmen  yang  paling  potensial.  Oleh  karena  itu, parameter  yang  digunakan  untuk  membentuk  segmentasi  pelanggan E-money di  Provinsi DKI  Jakarta  adalah  ε=0,25  dan  minObj=3.  Parameter  tersebut  dipilih  karena membentuk 2 segmen sehingga  dapat dilihat  segmen yang paling  potensial.
Tabel 4. Interpretasi Segmen yang Terbentuk MinObj 2 3 Eps ( ε) 0,25 0,3 0,25 0,3 Banyaknya segmen yang terbentuk 4 1 2 1 Noise 13 8 17 8 Rata-rata Silhouette Coefficient 0,15 0,47 0,26 0,47
Setelah  diketahui  jumlah  segmen  yang  terbentuk,  maka  dilakukan  interpretasi  masing- masing  segmen yang dijelaskan  pada Tabel 5
Tabel 5. Perbandingan Rata-rata Segmen 1 dan Segmen 2
Mean Alasan Kegiatan Saldo Top-up Transaksi Seluruh data 3 3 Rp. 113.955 3 2 Segmen 1 2 3 Rp. 87.433 2 2 Segmen 2 1 2 Rp. 500.000 2 4
Dapat  dilihat  pada  Tabel  5  bahwa  pengguna E-money dalam  segmen  2  adalah pelanggan  potensial  karena  memiliki  rata-rata  nominal  saldo  dan  banyaknya  transaksi  lebih besar dari rata-rata seluruh data.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  k-dist graph parameter Eps (ε) dan MinObj yang optimal yang MinObj=2 dan  3,  ε=0,25  dan ε=0,3. Dengan menggunakan  Eps (ε) sebesar 0,25 dan MinObj sebesar 3 menghasilkan  nilai Silhouette  Coefficient sebesar  0,26  dan  17 noise .  Parameter  tersebut membentuk  2  segmen  yaitu  segmen  1  dan  segmen  2. Pengguna E-money dalam segmen 2 adalah  pelanggan  potensial  karena  memiliki  rata-rata  nominal  saldo  dan  banyaknya transaksi lebih  besar dari rata-rata seluruh data.

## DAFTAR PUSTAKA
Boyd  JR,  H.  W.,  Walker, J. O., & Larreche, J. C. (2000). Manajemen Pemasaran Suatu Pendekatan Strategis dengan Orientasi Global. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Goyat,  S.  (2011).  The  basis  of  market  segmentation:  a  critical  review  of  literature. European Journal od Business and Management , 2222-2839. Indonesia,  B. (n.d.). Edukasi Perlindungan Konsumen . Retrieved December 19, 2018, from Bank Indonesia Web Site: https://www.bi.go.id/id/edukasi-perlindungan- konsumen/edukasi/produk-dan-jasa-sp/uang-elektronik/Pages/default.aspx Kuncoro,  M. (2009). Metode Riset untuk Bisnis & Ekonomi. Jakarta: Penerbit Erlangga. Purwanto, Barus, U. Y., Adrianto, B., & Agung, H. (2012). Spatial Hotspots Clustering of Forest and Land Fires using DBSCAN and ST-DBSCAN. Bogor. Santosa,  B.  (2007). Data  Mining  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan  Bisnis. Yogyakarta:  Graha Ilmu.
Sanusi,  A. (2011). Metodologi Penelitian Bisnis. Jakarta: Penerbit Salemba Empat.
Silitonga,  P.  (2016).  ANALISIS  POLA  PENYEBARAN  PENYAKIT  PASIEN PENGGUNA  BADAN  NEGARA  JAMINAN  SOSIAL  (BPJS)  KESEHATAN DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  DBSCAN  CLUSTERING. Jurnal TIMES , 36-39. Suyanto,  D.  (2019). Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data. Bandung: Penerbit Informatika.
Yankelovich,  D. (2006). New Criteria  for Market Segmentation. Harvard Business Review .