## Analisis Metode DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) dalam Mendeteksi Data Outlier
Dedy Armiady
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Almuslim, Bireuen, Indonesia Email: dedy.armiady@gmail.com Email Koresponding: dedy.armiady@gmail.com Submitted 05-11-2022 ; Accepted 30-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Data outlier merupakan sebuah data berbeda dari sekelompok data yang ada dalam sebuah dataset. Data outlier akan berdampak kepada pembiasan  hasil  analisis  data,  apabila  tidak  ditangani  secara  baik.  Berbagai  pendekatan  dapat  dilakukan  untuk  melakukan  deteksi terhadap  data  outlier,  salah  satunya  yaitu  melalui  metode  klastering  (pengelompokan  data).  DBSCAN  (Density-Based  Spatial Clustering of Application with Noise) merupakan salah satu metode klastering yang mampu menemukan data outlier dalam kumpulan data.  DBSCAN  bekerja  dengan  cara  menentukan  klaster  berdasarkan  kepadatan  data,  dengan  menggunakan  parameter  epsilon (jangkauan)  dan  MinPts  (minimal  point  untuk  membentuk  suatu klaster).  Adapun  penelitian  ini bertujuan untuk  menguji  beberapa model  DBSCAN  yang  memiliki parameter  epsilon dan  MinPts  yang berbeda.  Adapun  model yang  digunakan  terdiri dari  3  model, dengan  rincian:  Model  1  (eps=0,2,  MinPts=5),  Model  2  (eps=0,3,  MinPts=5)  dan  Model  3  (eps=0,4,  MinPts=5).  Dataset  yang digunakan  merupakan dataset yang digenerate melalui fitur paint data pada tool Orange Data Mining, dengan 2 variabel (x dan y), dengan jumlah record sebanyak 1051 baris data.  Adapun hasil yang didaptkan yaitu semua model yang diuji didapati bahwa ada 1 point data yang dianggap sebagai outlier, yaitu data bernilai x=0,370007 dan y=0,410475. Disamping itu, dari penelitian yang dilakukan ini juga dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai epsilon berpengaruh terhadap jumlah klaster yang terbentuk. Semakin tinggi nilai epsilo, maka semakin kecil jumlah klaster yang mungkin terbentuk.
Kata Kunci: Data Outlier; DBSCAN; Data Mining; Epsilon; Klastering; MinPts.

## Abstract
Data outlier is data that is different from a group of data in a dataset. Data outlier will have an impact on the refraction of data analysis results, if not handled properly. Various approaches can be taken to detect data outlier, one of which is through the clustering method (grouping data). DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) is a clustering method that is able to find data outlier in a data set. DBSCAN works by determining clusters based on data density, using the parameters epsilon (range) and MinPts (minimum points to form a cluster). This study aims to test several DBSCAN models that have different epsilon and MinPts parameters. The model used consists of 3 models, with details: Model 1 (eps=0,2, MinPts=5), Model 2 (eps=0,3, MinPts=5) and Model 3 (eps=0,4, MinPts =5). The dataset used is a dataset generated through the paint data feature on the Orange Data Mining tool, with 2 variables (x and y), with a total of 1051 data lines of records. The results obtained are that all the tested models found that there is 1 data point that is  considered  an  outlier,  namely  the  data  is  worth  x  =  0.370007  and  y  =  0.410475.  In  addition,  from  this  research,  it  can  also  be concluded that the epsilon value affects the number of clusters formed. The higher the epsilo value, the smaller the number of clusters that may be formed.
Keywords : Data Outlier; DBSCAN; Data Mining; Epsilon; Clustering; MinPts.

## 1. PENDAHULUAN
Data outlier merupakan suatu observasi yang memiliki nilai ekstrim dibandingkan sebagian besar nilai lain dalam suatu dataset [1]–[3] . Maksud dari nilai ekstrim adalah sebuah data memiliki nilai yang jauh berbeda dari kumpulan data yang ada. Misalnya data suhu udara pada jaringan Internet of Things yang dikumpulkan oleh sensor temperatur yang biasanya memiliki rentang 16°c hingga 45°c, ternyata didapatkan satu record data dari sensor tersebut ada yang bernilai 95°c, maka data tersebut dianggap tidak masuk akal dan dianggap sebagai data outlier [4], [5]. Data outlier memiliki dampak yang buruk terhadap hasil dari analisis data. Misalnya dalam penelitian dan pengolahan data penelitian, adanya data outlier akan  menyebabkan  bias  pada  hasil  penelitian  yang  dilakukan  [6].  Oleh  karena  itu,  data  outlier  harus  mendapatkan penanganan khusus, misalnya dilakukan transformasi terhadap data outlier tersebut dengan menurunkan value nya agar tidak terlalu jauh dengan kumpulan data yang ada, atau menghilangkan record tersebut apabila value nya terlalu jauh dari sebagian besar observasi yang ada [7]–[9] .
Beberapa  metode  deteksi  outlier  telah  diusulkan,  seperti  dengan  menggunakan  regression  model,  histograms, kernel function, Local Outlier Factor (LOF) dan lain sebagainya [10]. Salah satu metode lain untuk mendeteksi outlier yang dapat digunakan yaitu dengan melalui pendekatan berbasis clustering [11]–[14] . Dalam penelitian ini digunakan metode  DBSCAN  (Density-Based  Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise).  Metode  DBSCAN  merupakan  salah satu metode pengelompokan data dan termasuk dalam algoritma unsupervised learning [15]. Pada metode DBSCAN, data dikelompokan  dengan  menerapkan  konsep  kepadatan  data  (density).  Pengelompokan  data  pada  metode  DBSCAN dilakukan dengan menggunakan parameter epsilon (jarak antar point) dan MinPts (minimal point untuk membentuk suatu klaster).  Langkah  awal  metode  DBSCAN  adalah  mengambil  random  point  untuk  dijadikan  sebagai  centroid  (pusat klaster) sementara, kemudian dihitung jarak ke titik terdekat dengan euclidean distance sesuai dengan parameter epsilon yang ditentukan [16]. Jika point-point yang ada di dekat pusat klaster sementara dapat dijangkau berdasarkan nilai epsilon, maka point tersebut dianggap sebagai anggota klaster sementara tersebut [17]. Dan apabila data lainnya yang ada disekitar
klaster tersebut terjangkau oleh epsilon, dan klaster sementara tersebut memiliki jumlah point minimal sesuai dengan nilai MinPts yang ditentukan, maka satu klaster baru terbentuk dengan anggota yang terdiri dari point-point yang terjangkau oleh  epsilon  yang  ditentukan.  Langkah  selanjutnya  adalah  mengulang  langkah-langkah  tersebut  hingga  semua  data dikelompokkan ke dalam klaster masing-masing. Adapun data yang tidak terjangkau oleh nilai epsilon dan tidak masuk dalam klaster manapun, serta tidak bisa dimasukkan ke dalam klaster baru karena tidak mencapai minimal point (MinPts) maka ditetapkan sebagai data outlier [18].
Dalam penelitian ini, akan dilakukan analisis terhadap metode DBSCAN dalam mendeteksi data outlier. Penelitian ini menggunakan dataset yang di generate dengan menggunakan tools Orange Data Mining. Dataset berupa data acak yang  terdiri  dari  dua  variabel,  dengan  tujuan  untuk  memudahkan  dalam  melakukan  visualisasi  data.  Penelitian  ini menggunakan 3 model DBSCAN dengan nilai parameter epsilon dan MinPts yang berbeda untuk melihat perbedaan hasil klaster data serta melihat pola deteksi outlier yang didapatkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan yang dilalui untuk melakukan penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Studi Pustaka
Pada  tahapan  ini,  penulis  melakukan  studi  pustaka  untuk  mencari  informasi  ilmiah  terkait  data  outlier  melalui berbagai sumber, baik buku, jurnal ilmiah, publikasi hasil konferensi dan sumber-sumber bacaan lainnya. Pada tahapan ini, informasi terkait pendekatan-pendekatan yang digunakan untuk mendeteksi data outlier juga dikumpulkan.
b. Identifikasi Masalah dan Penentuan Fokus Penelitian
Pada tahap ini, penulis melakukan identifikasi masalah untuk mengetahu permasalahan apa saja yang ada terkait dengan data outlier. Pada tahap ini dilakukan analisis dan pemetaan terhadap masalah yang ditimbulkan dengan adanya outlier.  Pada  tahap  ini  juga  ditentukan fokus  penelitian,  dimana  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  terhadap beberapa model DBSCAN sesuai dengan parameter input epsilon dan MinPts untuk menemukan pola klaster dan temuan terhadap data outlier.

## c. Pengumpulan Data
Adapun  terkait  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  digenerate  dengan menggunakan  tool  Orange  Data  Mining  melalui fitur  Paint  Data.  Data yang  digenerate yaitu  data  dengan  total  record sebanyak 1050 record dengan 2 variabel x dan y, dimana tujuannya yaitu agar mudah dalam melakukan visualisasi data. Adapun visualisasi data hasil generate dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 1. Dataset yang digunakan
Grafik tersebut merupakan dataset yang divisualisasikan dala bentuk scatter plot, dimana data yang digenerate secara visual membentuk beberapa klaster.
d. Analisis Model DBSCAN
Pada tahap ini, dilakukan eksperimen dengan menguji pengelompokan dataset, dimana pada tahap ini dibangun 3 model DBSCAN dengan nilai parameter input epsilon dan MinPts berbeda. Adapun rincian parameter untuk tiap model dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Rincian parameter untuk tiap model
Model DBSCAN Nilai Epsilon Nilai MinPts Model 1 0,2 5 Model 2 0,3 5 Model 3 0,4 5

## 2.2 Metode DBSCAN
DBSCAN  (Density-Based  Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise)  merupakan  algoritma  klastering  berbasis kepadatan [19]. DBSCAN menggunakan konsep density-connected, dimana klaster dibentuk berdasarkan kepadatan data yang  saling  terhubung  dengan  menggunakan  paramter  epsilon  dan  MinPts  [20].  Namun  kelebihan  metode  ini dibandingkan metode lain seperti K-Means adalah kemampuannya dalam mendeteksi data outlier [21], [22]. Data yang terjangkau oleh epsilon dan memenuhi syarat minimal point untuk sebuah klaster, maka data-data tersebut dimasukkan kedalam  klaster  tersebut.  Namun  data  yang  tidak  terjangkau,  ataupun  tingkat  kepadatan  datanya  tidak  sesuai  dengan paramter MinPts, maka akan dianggap sebagai data outlier.  Pada metode DBSCAN terdapat beberapa  definisi sebagai berikut:
a. Epsilon-Neighborhood dari satu titik
𝑁 𝐸𝑝𝑠(𝑝) = {𝑞 𝜖 𝐷 | 𝑑𝑖𝑠𝑡(𝑝. 𝑞) < 𝑒𝑝𝑠}
(1)
Suatu data yang masuk ke dalam suatu klaster, harus mempunyai minimal satu data lain yang terletak lebih dekat ke data tersebut, berdasarkan nilai epsilon [18]
b. Directly Density-Reachable
𝑝  ∈ 𝑁 𝑅𝑝𝑠(𝑄)
(2)
Border point masih dianggap sebagai anggota suatu klaster jika border pint memiliki epsilon neighborhood dari sebuah q (core point) [18]. Adapun ilstrasinya dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 2. Border Point dan Core Point
Supaya q point menjadi core point, point tersebut harus memiliki MinPts (minimal point untu membentuk klaster). Adapun kondisinya ditunjukkan melalui persamaan berikut:
||𝑁 𝐸𝑝𝑠(𝑄) || ≥ 𝑀𝑖𝑛𝑃𝑡𝑠
(3)
c. Density-Reachable
Suatu  data  harus  bersifat  density-reachable  dari  suatu  data  q,  berdasarkan  paramater  epsilon  dan  MinPts  [18]. Adapun ilustrasinya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Density-Reachable
Jika suatu rantai data p1, p2,....,pn, p1=q dan pn=p, dimana pi+1 merupakan density reachable langsung dari pi.
d. Density-Connected
Apanila  dua  border-point  akan  dimasukkan  ke  dalam  suatu  klaster,  namun  dua  border-point  tersebut  tidak membagi core-point spesifik, maka titik tersebut tidak dianggap density-reachable antar satu dengan lainnya [18]. Adapun gambarannya dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Density-Connected
Kondisi seperti ini harus ada core-point q yang menjadi density reachable dari kedua border-point tersebut. Sebuah titik  p  merupakan  density  connected  ke  titik  q,  sesuai  dengan  parameter  epsilon  dan  MinPts  jika  terdapat  satu  titik  o dimana p dan q merupakan density reachable dari o sesuai dengan parameter epsilon dan MinPts.
e. Klaster
Point  q  merupakan  bagian  dari  klaster,  apabila  satu  titik  merupakan  anggota  klaster  C  dan  point  q  merupakan density reachable dari point p berdasarkan epsilon dan MinPts yang ditentukan [18].
f. Noise
Merupakan  data  yang  tidak  masuk  dalam  klaster  manapun,  atau  data  yang  tidak  memenuhi  syarat  untuk dimasukkan ke dalam sebuah kalster sesuai dengan paramter epsilon dan MinPts [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tahapan  yang  telah  dijelaskan  pada  bagian  sebelumnya,  hasil  yang  didapatkan  yaitu adanya  dataset  yang  di  generate  dengan  tool  Orange  Data  Mining.  Adapun  analisis  datanya  juga  menggunakan  tool Orange Data Mining, dimana hasil yang didapatkan berikutnya berupa 3 model DBSCAN dengan paramter yang berbeda seperti yang telah disebutkan pada bagian sebelumnya. Kemudia pengujian tiap model dengan menggunakan dataset yang ada dilakukan sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:

## 3.1.1 Hasil Klaster dengan Model 1
Model  pertama  menggunakan  nilai  epsilon  =  0,2  dan  MinPts  =  5  dengan  menggunakan  jarak  euclidean,  maka didapatkan hasil klaster seperti pada gambar berikut:

## Gambar 5. Hasil Klaster Model 1
Pada gambar hasil klaster model 1, dapat dilihat bahwa model 1 DBSCAN dengan epsilon = 0,2 dan MinPts = 5 membentuk total 11 klaster (C1-C11) yang ditandai dengan warna data point yang berbeda. Adapun pada hasil klaster tersebut, klaster 7 (C7) hanya memiliki 5 point sebagai anggota klasternya, hal ini dikarenakan MinPts = 5, sehingga 5 point tersebut yang density-reaachable dapat dianggap sebagai salah satu klaster. Namun berbeda jika MinPts  =  6,  maka  semua  anggota  klaster  C7  akan  dianggap  sebagai  outlier.  Disamping  itu  juga  ada  point  yang berwarna grey yang dianggap sebagai outlier dikarenakan jaraknya yang jauh dari kumpulan data lainnya seperti pada gambar berikut:
Gambar 6. Data Outlier
Pada gambar tersebut satu point yang berwarna grey dianggap sebagai data outlier, hal ini dikarenakan data tersebut tidak terjangkau oleh core point atau border point yang ada berdasarkan nilai epsilon = 0,2. Adapun pada klaster C9 yang berwarna biru tua dapat diperhatikan bahwa ada sekitar 9 data menjadi satu klaster, dikarenakan MinPts  =  5  memenuhi  kualifikasi  untuk  data-data  tersebut  sehingga  DBSCAN  melakukan  assign  data  tersebut sebagai klaster C8. Namun apabila parameter MinPts dirubah menjadi 4, maka yang terjadi adalah jumlah klaster menjadi semakin banyak.

## 3.1.2 Hasil Klaster dengan Model 2
Adapun pada model 2 menggunakan nilai parameter epsilon = 0,3 serta MinPts = 5, dimana didapatkan hasil klaster yang dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 7. Hasil Klaster Model 2
Pada  gambar  tersebut  dapat  dilihat  hasilnya  yaitu  dengan  menggunakan  model  2  DBSCAN  dengan  paramter epsilon = 0,3 dan MinPts = 5, maka klaster yang dibentuk sejumlah 8 klaster (C1-C8). Pada hasil klaster tersebut juga terdapat data outlier yang sama dengan hasil pada klaster sebelumnya dengan model DBSCAN 1. Namun perbedaannya dengan hasil sebelumnya terletak pada klaster C2, dimana kelompok data C2 pada model 1 berubah menjadi kelompok klaster C1 pada hasil klaster 2. Hal ini disebabkan oleh pengaruh nilai epsilon yang semakin besar, sehingga border pint yang ada pada C1 ikut menjangkau point yang ada pada klaster C2, sehingga semua data pada klaster C2 sekarang menjadi anggota dari klaster C1. Perbedaan lain juga terletak pada klaster C7, C8 dan C10, dimana pada model 1 data-data tersebut di assign menjadi 3 klaster (C7, C8 dan C10), namun pada model 2 data-data tersebut diassign menjadi 1 klaster, yaitu klaster C6.

## 3.1.3 Hasil Klaster dengan Model 3
Adapun  model  3  DBSCAN  menggunakan  nilai  parameter  epsilon  =  0,4  serta  MinPts  =  5,  dimana  hasil  klaster  untuk model ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 8. Hasil Klaster Model 3
Pada gambar tersebut dapat dilihat hasil klaster dengan nilai epsilon = 0,4 dan MinPts = 5, dimana pada model ini menghasilkan 6 klaster (C1-C6). Adapun perbedaan hasil pada model 3 ini dengan model 2 yaitu pada jumlah klasternya, dimana semakin besar nilai epsilon yang diberikan maka semakin kecil jumlah klaster yang mungkin terbentuk. Perbedaan yang paling signifikan adalah pada klaster  C4, dimana pada hasil model 2 terbentuk 3 klaster (C4, C6 dan C8), namun pada model 3 semua data tersebut dianggap sebagai anggota klaster yang sama yaitu klaster C4. Hal ini dikarenakan nilai epsilon  yang  semakin  besar  berpengaruh  kepada  density-reachable  yang  semakin  luas,  sehingga  secara  langsung berpengaruh kepada pengurangan jumlah klaster yang terbentuk.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan pengujian model daripada DBSCAN dengan parameter epsilon dan MinPts yang berbeda, maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  DBSCAN  dapat  dipakai  untuk  mendeteksi  data  outlier  dikarenakan  konsep density-reachable yang digunakan dapat mengelompokkan suatu data sebagai data outlier berdasarkan jarak dengan point- point lainnya. Adapun data yang dianggap sebagai data outlier dalam dataset yang digunakan ini berjumlah 1 data dengan nilai variable x=0,370007 dan y=0,410475, dimana data tersebut ditandai dengan warna grey pada scatter plot, dimana data  tersebut  terdeteksi  sebagai  outlier  pada  semua  model  DBSCAN  yang  diuji.  Kesimpulan  lainnya  yaitu,  terdapat perbedaan  hasil  klaster  antara  model  DBSCAN  yang  digunakan,  yaitu  pada  jumlah  klaster  yang  semakin  berkurang, berdasarkan  nilai  epsilonnya.  Dengan  kata  lain,  semakin  bertambah  nilai  epsilon,  maka  kemungkinan  berkurangnya jumlah  klaster  semakin  besar.  Hal  ini  dikarenakan  jangkauan  dari  core point  atau border  point  ke point-point  lainnya dalam dataset menjadi lebih besar. Namun berdasarkan pengamatan penulis pada grafik hasil klaster, metode DBSCAN masih dinilai kurang optimal dalam menentukan klaster, dikarenakan ada klaster yang titik awalnya dengan titik akhirnya dianggap terlalu jauh jaraknya, hanya dikarenakan border point yang menjangkau point-point lain yang ada disekitarnya. Sehingga berdasarkan hal tersebut, penulis menyarankan untuk penelitian berikutnya perlu dikembangkan metode yang memberikan nilai epsilon dinamis sesuai dengan klaster yang akan dibentuk.

## REFERENCES
[1] L. Sun, K. Zhou, X. Zhang, and S. Yang, “Outlier Data Treatment Methods Toward Smart Grid Applications,” IEEE Access, vol. 6, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2852759.
[2] O. Alghushairy, R. Alsini, T. Soule, and X. Ma, “A review of local outlier factor  algorithms for outlier detection in big data streams,” Big Data and Cognitive Computing, vol. 5, no. 1. 2021. doi: 10.3390/bdcc5010001.
[3] L. Lyutikova and E. Shmatova, “Using a logical derivative to analyze data outlier,” in Procedia Computer Science, 2020, vol. 169. doi: 10.1016/j.procs.2020.02.187.
[4] H. Ghallab, H. Fahmy, and M. Nasr, “Detection outliers on internet of things using big data technology,” Egyptian Informatics Journal, vol. 21, no. 3, 2020, doi: 10.1016/j.eij.2019.12.001.
[5] R. Zhu et al., “KNN-Based Approximate Outlier Detection Algorithm over IoT Streaming Data,” IEEE Access, vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2977114.
[6] T. Schamberger, F. Schuberth, J. Henseler, and T. K. Dijkstra, “Robust partial least squares path modeling,” Behaviormetrika, vol. 47, no. 1, 2020, doi: 10.1007/s41237-019-00088-2.
[7] J. Frost, “Guidelines for Removing and Handling Outliers in Data,” Statistics by Jim, 2018.
[8] T. v. Pollet and L. van der Meij, “To Remove or not to Remove: the Impact of Outlier  Handling on Significance Testing in Testosterone Data,” Adaptive Human Behavior and Physiology, vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.1007/s40750-016-0050-z.
[9] H. Torkey, E. Ibrahim, E. E. D. Hemdan, A. El-Sayed, and M. A. Shouman, “Diabetes classification application with efficient missing and outliers data handling algorithms,” Complex and Intelligent Systems, vol. 8, no. 1, 2022, doi: 10.1007/s40747-021- 00349-2.
[10]  J. Zhang, “Advancements of Outlier Detection: A Survey,” ICST Transactions on Scalable Information Systems, vol. 13, no. 1, 2013, doi: 10.4108/trans.sis.2013.01-03.e2.
[11]  R. J. G. B. Campello, D. Moulavi, A. Zimek, and J. Sander, “Hierarchical density estimates for data clustering, visualization, and outlier detection,” ACM Trans Knowl Discov Data, vol. 10, no. 1, 2015, doi: 10.1145/2733381.
[12]  D. Phamtoan, K. Nguyenhuu, and T. Vovan, “Fuzzy clustering algorithm for outlier-interval data based on the robust exponent distance,” Applied Intelligence, vol. 52, no. 6, 2022, doi: 10.1007/s10489-021-02773-w.
[13]  H. Tong and C. Tortora, “Model-based clustering and outlier detection with missing data,” Adv Data Anal Classif, vol. 16, no. 1, 2022, doi: 10.1007/s11634-021-00476-1.
[14]  M.  J.  Bah,  H.  Wang,  L.  H.  Zhao,  J.  Zhang,  and  J.  Xiao,  “EMM-CLODS:  An  Effective  Microcluster  and  Minimal  Pruning CLustering-Based Technique for Detecting Outliers in Data Streams,” Complexity, vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/9178461.
[15]  M. Ester, H.-P. Kriegel, J. Sander, and X. Xu, “A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise,” in Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1996.
[16]  M. Ramadhani and D. Fitrianah, “Implementation of data mining analysis to determine the tuna fishing zone using DBSCAN algorithm,” Int J Mach Learn Comput, vol. 9, no. 5, 2019, doi: 10.18178/ijmlc.2019.9.5.862.
[17]  H. T. Lee, J. S. Lee, H. Yang, and I. S. Cho, “An AIS data-driven approach to analyze the pattern of ship trajectories in ports using the DBSCAN algorithm,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 11, no. 2, 2021, doi: 10.3390/app11020799.
[18]  F. Huang et al., “Research on the parallelization of the DBSCAN clustering algorithm for spatial data mining based on the Spark platform,” Remote Sens (Basel), vol. 9, no. 12, 2017, doi: 10.3390/rs9121301.
[19]  M. M. Putri, C. Dewi, E. Permata Siam, G. Asri Wijayanti, N. Aulia, and R. Nooraeni, “Comparison of DBSCAN and K-Means Clustering for Grouping the Village Status in Central Java 2020,” Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi, vol. 17, no. 3, 2021.
[20]  A. Kristianto, “Analisa Performa K-Means dan DBSCAN dalam Clustering Minat Penggunaan Transportasi Umum,” Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 14, no. 2, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.551.
[21]  M. Verma, M. Srivastava, N. Chack, A. K. Diswar, and N. Gupta, “A Comparative Study of Various Clustering Algorithms in Data Mining,” International Journal of Engineering Research and Applications www.ijera.com, vol. 2, no. 3, 2012.
[22]  T. H. F. Khan, N. N. Alleema, N. Yadav, S. Mishra, and A. Shahi, “Text document clustering using K-means and dbscan by using machine learning,” Int J Eng Adv Technol, vol. 9, no. 1, 2019, doi: 10.35940/ijeat.A2040.109119.