## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567

## Analisis Clustering Global Living Cost Berdasarkan Socioeconomic Status Menggunakan Algoritma DBSCAN
Siswadi Perdana Putra, Dimas Aryo Anggoro *
Fakultas Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta, Indonesia Email: 1 l200204049@student.ums.ac.id, 2,* dimas.a.anggoro@ums.ac.id Email Penulis Korespondensi: dimas.a.anggoro@ums.ac.id
Abstrak− Perkembangan  perekonomian  dunia  saat  ini  sedang  mengalami  fase  yang  sangat  kompleks  yang  ditandai  dengan perubahan yang sangat berbeda-beda. Perubahan-perubahan ini mempunyai dampak yang signifikan terhadap biaya hidup dan kualitas  hidup  masyarakat  di  berbagai  negara  di  seluruh  dunia.  Faktor  seperti  kebijakan  pemerintah,  ekonomi,  pendapatan, transportasi, bahan bakar berperan penting dalam beragam perubahan perekonomian dunia. Kemudian dilakukan Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  pengelompokan  biaya  hidup  pada  dataset “Global  Living  Cost”  terhadap  socioeconomic  status serta juga mengetahui kinerja algoritma DBSCAN terhadap beberapa jenis dataset “Global Living Cost” yang sudah dilakukan modifikasi  dengan  cara  perturbed  menggunakan  jitter  position,  kombinasi  jitter  position  and  scale,  dan  perturbation  noise kemudian  juga  menggunakan  beberapa  teknik  dimensionality  reduction  seperti  PCA,  UMAP,  t-SNE,  dan  ICA.  Data  yang digunakan  diambil  dari  "Kaggle.com",  kemudian  didapatkan  hasil  similaritas  menggunakan  metode  jaccard  similarity bahwasannya  kombinasi  algoritma  clustering  dan  dimensionality  reduction  untuk  dataset  “Global  Living  Cost”  dari  yang terbaik adalah DBSCAN dan ICA dengan skor similarity tertinggi dari beberapa jenis dataset yaitu 1.0, DBSCAN dan PCA dengan  skor  similarity  tertinggi  yaitu  0.998769735493131,  DBSCAN  dan  t-SNE  dengan  skor  kesamaan  tertinggi  yaitu 0.9995897435897436,  dan  yang  terakhir  yaitu  DBSCAN  dan  UMAP  dengan  skor  kesamaan  tertinggi  yaitu 0.8065233506300964. Kesimpulan  yang didapatkan  yaitu pada algoritma DBSCAN ini  mampu bekerja dengan sangat baik untuk jenis dataset yang berbeda-beda.
Kata Kunci: Clustering; DBSCAN; Ekonomi; SES
Abstract− The development of the world economy is currently undergoing a very complex phase characterised by very different changes. These changes have a significant impact on the cost of living and quality of life of people in various countries around the world. Factors such as government policies, economy, income, transport, fuel play an important role in various changes in the  world  economy.  Then  this  research  aims  to  cluster  the  cost  of  living  on  the  "Global  Living  Cost"  dataset  against socioeconomic status and also determine the performance of the DBSCAN algorithm on several types of "Global Living Cost" datasets  that  have  been  modified  by  perturbing  using  jitter  position,  combination  of  jitter  position  and  scale,  and  noise perturbation then also using several dimensionality reduction techniques such as PCA, UMAP, t-SNE, and ICA. The data used is  taken  from  "Kaggle.  com",  then  obtained  similarity  results  using  the  jaccard  similarity  method  that  the  combination  of clustering and dimensionality reduction algorithms for the "Global Living Cost" dataset from the best is DBSCAN and ICA with the highest similarity score of several types of datasets, namely 1.0, DBSCAN and PCA with the highest similarity score of  0.998769735493131,  DBSCAN  and  t-SNE  with  the  highest  similarity  score  of  0.9995897435897436,  and  the  last  is DBSCAN and UMAP with the highest similarity score of 0.8065233506300964. The conclusion obtained is that the DBSCAN algorithm is able to work very well for different types of datasets.
Keywords : Clustering; DBSCAN; Economy; SES

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era globalisasi dan perkembangan ekonomi yang terjadi pada saat ini, terdapat peningkatan dan penurunan kondisi  ekonomi  di  berbagai  kota  dan  negara  setelah  adanya  dampak  covid-19  dan  konflik  antara  Rusia  dan Ukraina[1]. Dengan dicabutnya status Public Health Emergency of International Concern pada tanggal 5 Mei 2023 telah menjadikan kinerja ekonomi dunia menjadi meningkat[2]. Rantai biaya dan pemasukan juga menjadi lebih baik  setelah  pandemic  covid-19.  Saat  ini  terdapat  28  negara  di  dunia  dengan  penghasilan  rendah,  108  negara penghasilan menengah, dan 81 negara penghasilan tinggi[3]. Dari berbagai faktor yang ada yang mempengaruhi biaya hidup dari suatu masyarakat baik itu faktor utama ataupun faktor pendukung. Kemudian kami mengacu pada faktor ataupun variabel yang ada pada Socio-Economic Status (SES) yaitu seperti pengeluaran, pendapatan, jumlah anggota  keluarga,  sumber  air  minum,  dan  sumber  bahan  bakar.  Socio-Economic  Status  (SES)  itu  sendiri  yaitu sebuah  konstruksi sosial  yang ada di  masyarakat yang  berkarakteristik obyektif  seperti contoh pendapatan atau pendidikan yang dinilai secara subjektif oleh masyarakat untuk menempatkan posisi mereka dalam spektrum sosio dan  ekonomi[4].  Pada  variabel  pengeluaran  dapat  mencakup  beberapa  hal  seperti  pengeluaran  transportasi, makanan dan  minuman, kosmetik, obat-obatan, dan air, sementara  untuk pendapatan diperoleh dari pendapatan kerja  yang  didapatkan  setiap  bulannya.  Kemudian  untuk  sumber  air  minum  bisa  didapatkan  seperti  contoh  air PAM, air minum galon atau isi ulang kemudian untuk bahan bakar bisa berupa kompor listrik, gas elpiji, gas alam, dan kayu.
Kemudian  di  tengah  kompleksitas  dan  permasalahan  ekonomi  yang  ada  baik  yang  berupa  pertumbuhan ekonomi  maupun  penurunan  ekonomi,  berdampak  kepada  masyarakat  baik  secara  langsung  maupun  tidak langsung  yang  pada  akhirnya  akan  mempengaruhi  daya  beli  dan  daya  minat  masyarakat[5][6].  Karena  pada dasarnya biaya hidup merupakan faktor yang penting yang dapat mempengaruhi suatu individu maupun kelompok yang  terdapat  di  masyarakat terhadap  kualitas  hidup  mereka.  Dengan  demikian  kemudian  dilakukan  penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
oleh penulis tentang Analisis Clustering Global Living Cost Berdasarkan Socio-Economic Status (SES) dengan menggunakan algoritma clustering DBSCAN. Algoritma DBCAN adalah salah satu algoritma clustering density- based  berbasis  cluster  yang terkenal kemudian algoritma  clustering  itu sendiri  merupakan sebuah metode yang paling  utama  dan  efisien  untuk  pengelompokan  kepadatan  yang  berbeda  dalam  penambangan  data[7].  Dengan menggunakan algoritma DBSCAN ini dapat berperan atau memungkinkan untuk mengidentifikasi pola (cluster) yang terbentuk ataupun hubungan antar variabel yang dapat memberikan wawasan atau gambaran bagi pengambil keputusan untuk mengelola biaya hidupnya.
Pada penelitian sebelumnya dengan judul “A novel adaptive density-based spatial clustering of application with  noise  on  bird  swarm  optimization  algorithm”[8]  mengatakan  algoritma  DBSCAN  dengan  peningkatan menjadi  BSA-DBSCAN  dapat  melakukan  pengelompokan  kawanan  burung  berdasarkan  interaksi  sosial  atau perilaku  yang  menghasilkan  bahwasannya  ketika  dilakukan  pengujian  baik  dengan  menggunakan  data  sintetis maupun data asli hasilnya yaitu dapat menghasilkan kinerja pengelompokan yang baik, dapat memproses dataset spherical,  dapat  menentukan  secara  adaptif  jumlah  pengelompokan  yang  akurat  dan  secara  efektif  dapat mengidentifikasi noise, dan juga memiliki ketahanan dan efektivitas yang tinggi dibandingkan dengan algoritma yang lainnya. Selain itu pada penelitian lain dengan judul  “A hybrid Algorithm for Forecasting Financial Time Series  Data  Based  on  DBSCAN  and  SVR”[9]  mengatakan  metode  DBSCAN  dengan  sedikit  peningkatan  dan penyesuaian  menjadi OVDBSCAN dapat melakukan pengelompokan set data dengan kepadatan  yang  berbeda, acak, dan nonlinier yang dimana data tersebut adalah data deret waktu atau time series dari sebuah keuangan yang digunakan untuk mengelompokkan seri waktu finansial serta juga memprediksi seri waktu finansial menggunakan SVR.  Kemudian  pada  penelitian  yang  berbeda  dengan  judul  “AMF-IDBSCAN  :  Incremental  Density  Based Clustering  Algorithm Using  Adaptive Median Filtering Technique”[10] mengatakan  metode DBSCAN dengan sedikit peningkatan  menjadi  AMF-IDBSCAN dapat  melakukan pengelompokan data dengan ukuran dan dalam jumlah yang besar dan menghilangkan noise dan outlier, algoritma ini menggunakan pengelompokan kanopi pada kumpulan  data  untuk  mengurangi  volume  data  kemudian  mengelompokkan  titi-titik  data  menggunakan  teknik AMF  yang  menghasilkan  hasil  yang  baik.  Selanjutnya  pada  penelitian  dengan  judul  “ANALISIS  DATA SEBARAN PENYAKIT MENGGUNAKAN ALGORITMA DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE”[11] mengatakan algoritma DBSCAN dapat menghasilkan beberapa cluster dari daerah  yang  yang  memiliki  rentan  penyakit  dan  menghasilkan  peta  sebaran  penyakit,  hasil  cluster  penyakit, persentasi sebaran penyakit, dan perbandingan minimum point dan minimum epsilon, setelah itu pada penelitian lainnya  yang  berjudul  “Implementasi  DBSCAN  dalam  Clustering  Data  Minat  Mahasiswa  Setelah  Pandemi Covid19”[12]  menjelaskan  algoritma  DBSCAN  dapat  melakukan  pengelompokan  untuk  mengetahui  minat mahasiswa dalam metode perkuliahan setelah pandemi dan dari 385 responden didapatkan faktor penentu minat mahasiswa yaitu semester, IPK, dan kelompok ilmu (Eksakta dan Non-Eksakta).
Adapun  perbedaan  utama  penelitian  yang  dilakukan  penulis  dengan  yang  sudah  ada  atau  sebelum- sebelumnya  yaitu  cakupan  variabel  dan  atribut  untuk  melakukan  pengelompokan  berdasarkan  faktor  Socio- Economic  Status  (SES)  kemudian  juga  menggunakan  algoritma  DBSCAN  serta  juga  dataset  yang  digunakan merupakan dataset Global Living Cost. Oleh karena itu, dengan adanya penelitian ini diharapkan dan bertujuan mampu  menghasilkan  sebuah  hasil  seperti  melakukan  pengelompokan  (clustering)  dengan  menggunakan DBSCAN kita akan  mengetahui  bagaimana  karakteristik ekonomi kelompok-kelompok kota yang ada di dunia serta juga dapat memahami, mengetahui tren biaya hidup yang terjadi di setiap kota di berbagai negara di dunia menurut Socio-Economic Status (SES) dan juga mengetahui kinerja dari algoritma DBSCAN itu sendiri.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Pada  dataset  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  didapatkan  dan  diambil  dari  salah  satu  website penyedia  dataset  yaitu  Kaggle.com.  Penulis  mengambil  dataset  dengan  tema  “Global  Living  Cost”  yang didalamnya terdapat 59 variabel atau kolom yang dapat dilakukan analisis untuk mendapatkan sebuah informasi tertentu, variabel-variabel atau kolom-kolom bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Informasi dataset Global Living Cost No  Variabel Detail atau Informasi Satuan Range 1 city Digunakan untuk menampung nama-nama kota - - 2 country Digunakan untuk menampung nama-nama negara - - 3 x1 Menampung informasi makanan di restoran murah USD 56,529 4 x2 Menampung informasi makanan untuk 2 orang di restoran kelas menengah dan tiga hidangan USD 208,1 5 x3 Menampung informasi McMeal di McDonalds atau paket yang setara dengannya USD 20,75 6 x4 Menampung informasi bir domestic (0,5 liter di restoran) USD 14,68 7 x5 Menampung informasi tentang bir impor( botol 0,33 liter di restoran) USD 17,19

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
No  Variabel Detail atau Informasi Satuan Range 8 x6 Menampung informasi tentang cappuccino (regular di restoran) USD 9,78 9 x7 Menampung informasi coke/pepsi (botol 0,33 liter di restoran) USD 7,89 10 x8 Menampung informasi tentang Air (botol 0,33 liter di restoran) USD 6,69 …  … … … … 57 x55 Menampung informasi suku bunga pertahun dalam persen (%) dan dalam jangka waktu 20 tahun Persen (%) 60,73
Gambar 1 . Diagram Alir pemrosesan data
Kemudian untuk tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu pemilihan dataset, data preprocessing, data processing, dan model evaluasi. Tahapan penelitian bisa dilihat pada gambar 1.

## 2.2 Data Preprocessing
Data preprocessing adalah sebuah langkah atau teknik untuk membersihkan, memperbaiki format, dan memfilter, data  sebelum  dilakukan  penambangan  atau  penemuan  pengetahuan  baru  dari  suatu  data  mentah[13][14].  Data cleaning  itu  sendiri  adalah  suatu  proses  pembersihan  data  yang  berfungsi  untuk  menghilangkan  anomali  atau ambiguitas yang terdapat di dalam data agar kumpulan data tersebut dapat merepresentasikan data yang akurat dan unik[15].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk  melakukan preprocessing data yang terdiri dari pemilihan dataset, data cleaning, seleksi fitur, dan normalisasi data. Tahapan dalam preprocessing data dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Diagram Alir preprocessing data
Dalam  gambar  2  adalah  tahapan  yang  dilakukan  dalam  preprocessing  data  dari  mulai  pemilihan  dataset yang  terdapat  di  Kaggle.com,  kemudian  melakukan  data  cleaning  dengan  cara  menghitung  nilai  rata-rata  dari setiap kolom di dataset setelah itu seleksi fitur menggunakan beberapa metode seperti PCA, UMAP, t-SNE, dan ICA, dan tidak lupa melakukan normalisasi data menggunakan z-score (Standard Scaler).

## 2.3 Data Processing
Setelah melakukan preprocessing data kemudian dilakukan data processing untuk menganalisa atau mendapatkan sebuah informasi dari sebuah data. Data processing itu sendiri yaitu proses pengolahan data yang terstruktur atau sudah  direncanakan  untuk  mencapai  sebuah  tujuan  yang  diinginkan[16][17].  Kemudian  pada  penelitian  ini kegiatan  processing  data  menggunakan  sebuah  algoritma  DBSCAN  untuk  mencari  atau  menemukan  suatu informasi yang terdapat di dalam suatu data. DBSCAN sendiri yaitu salah satu algoritma clustering yang paling banyak digunakan untuk kelompok atau jenis data spasial, yang dapat mendeteksi semua jenis cluster serta juga secara  otomatis  mengidentifikasi  titik-titik  kebisingan  (noise)[18].  Algoritma  DBSCAN  ini  menggunakan pendekatan  yaitu  mendeteksi  outlier  yang  dapat mewujudkan  klasifikasi  titik  data  dan  identifikasi  outlier  yang jauh dengan tidak lupa menyesuaikan ambang batas pada parameter[18]. Oleh karena itu algoritma ini memiliki beberapa keunggulan atau keuntungan yaitu mampu mengatasi kumpulan data yang mempunyai kepadatan yang berbeda dan hasil evaluasi yang didapatkan dan dihasilkan dari algoritma ini memiliki keakuratan yang baik[16]. Pada algoritma DBSCAN harus menentukan dua parameter[8][19]:
i. Epsilon: Jari-jari yang berdekatan berada di sekitar titik.
ii. MinPts: Jumlah titik di wilayah yang berdekatan yang terhubung yang mengandung setidaknya satu titik.
Kemudian dari dua parameter diatas, terdapat juga titik-titik sampel yang dibagi menjadi tiga klasifikasi[8] Core point, Border point, dan Outlier.
Selain  itu  juga terdapat  beberapa konsep serta juga  istilah  yang digunakan untuk  menjelaskan algoritma DBSCAN yang dapat didefinisikan sebagai berikut[20]:
Definisi  1 (Tetangga- 𝜀): Tetangga- 𝜀 dari sebuah titik 𝑥 ∈ 𝑋 , adalah sebuah himpunan titik-titik di dalam radius 𝜀 radius  di  sekitar 𝑥 .  Tetangga 𝜀 = {𝑦 ∈ 𝑋|𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘(𝑥, 𝑦)   ≤  𝜀} kita  menotasikan 𝑡𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑥 sebagai tetangga- 𝜀 dari x, dan |𝑡𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑥 | adalah jumlah tetangga- 𝜀 . Definisi 2 (Properti inti): Sebuah pengamatan 𝑥 disebut a:
1) Core point, dinotasikan sebagai 𝑖𝑛𝑡𝑖 𝑥 , jika |𝑡𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑥 |≥ 𝑀𝑖𝑛𝑃𝑡𝑠 .
2) Border point, dinotasikan sebagai 𝑏𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟 𝑥 , jika |𝑡𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑥 |< 𝑀𝑖𝑛𝑃𝑡𝑠 ∧ ∃ 𝑡𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑥 adalah 𝑖𝑛𝑡𝑖 𝑥 .
Pemilihan Dataset Data Preprocessing
Data Processing Model
Evaluasi
Pemilihan Dataset di Kaggle
Data Cleaning Seleksi fitur Melakukan Normalisasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
3) Noise point, dinotasikan sebagai 𝑛𝑜𝑖𝑠𝑒 𝑥 , jika tidak. Definisi  3 (secara  langsung  Densitas-dapat  dijangkau):  Sebuah  titik 𝑥 secara  langsung  dapat  dijangkau dengan kepadatan dari sebuah titik 𝑦 jika: 1) 𝑥 ∈ 𝑡𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑦 2) 𝑦 adalah sebuah titik inti.
Kepadatan yang dapat diakses secara langsung tidak simetris untuk observasi non-inti, dan tidak dijamin simetris untuk observasi inti. Kasus kedua disebabkan oleh hubungan tetangga terdekat yang asimetris, dan kasus pertama disebabkan oleh tidak adanya observasi nontrival yang dapat diakses[21].
Definisi 4 (Keterjangkauan-kepadatan): Sebuah titik 𝑥 secara langsung dapat dijangkau oleh densitas dari titik 𝑦 , jika 𝑥 adalah 𝑖𝑛𝑡𝑖 𝑥 dan jarak (𝑥, 𝑦) < 𝜀 . Definisi 5 (Berhubungan dengan kerapatan): Dua titik 𝑥 dan 𝑦 terhubung dengan densitas, jika terdapat titik t  sedemikian  sehingga  x  dan  y  dapat  dijangkau  oleh  densitas  dari  t.  Cluster  sendiri  yaitu  sebuah  himpunan maksimal dari titik-titik yang terhubung dengan densitas[20].
Definisi  6 (Pengelompokan  atau  cluster)[16]:  Suatu  cluster  C  sehubungan  dengan 𝜀 dan  MinPts  adalah subset yang kosong(non-empty) dari x yang memenuhi kondisi berikut ini:
1) ∀ 𝑥 , 𝑦 :  if 𝑥 ∈ C  dan 𝑥 densitas-dapat  dijangkau  dari 𝑥 sehubungan  dengan 𝜀 dan  MinPts,  maka 𝑦  ∈ 𝐶 (Maksimalitas) 2) ∀ 𝑥 , 𝑦  ∈ 𝐶 ∶ 𝑥 adalah 𝑦 yang berhubungan dengan kepadatan sehubungan dengan 𝜀 dan MinPts (Konektivitas). Algoritma dimulai dengan titik pertama x dalam kumpulan data X, dan menemukan tetangga dalam jarak 𝜀 . Jika jumlah tetangga x lebih dari MinPts x adalah titik inti, maka buatlah klaster baru. 𝑇𝑒𝑡𝑎𝑛𝑔𝑔𝑎 𝑥 dan inti x dimasukkan ke dalam klaster baru ini.  Kemudian, secara iteratif  mengumpulkan tetangga-tetangga yang berada dalam jarak 𝜀 dari titik inti. Proses ini diulang sampai semua titik telah diproses[22].

## Algoritma DBSCAN
Input: Dataset X, radius lingkungan Eps, kepadatan ambang batas MinPts lama Output: Kelas klaster spasial C
1:  Tandai semua objek sebagai belum dikunjungi 2:  Lakukan 3:  Pilih secara acak satu objek yang belum dikunjungi P
4:  Tandai P saat dikunjungi
5: if P radius lingkungan Eps memiliki setidaknya objek MinPts then 6: Buat klaster baru C dan tambahkan P ke C; 7: Biarkan N menjadi himpunan objek di Eps dalam radius lingkungan P 8: for N untuk setiap point p do 9: if p tidak dikunjungi then 10: Tandai P saat dikunjungi 11: if P  memiliki  setidaknya  objek  MinPts  di  Eps then 12: tambahkan mereka ke N; 13: if P  belum  menjadi  anggota  kluster  dimanapun then 14: tambahkan P ke C 15: end if 16: end if 17: end if 18: end for 19: Output C 20: else 21: Tandai P sebagai titik kebisingan 22: end if 23: repeat 24: until 25: tidak ditandai sebagai objek yang belum dikunjungi

## 2.4 Model Evaluasi
Setelah melakukan processing data kemudian dilakukan evaluasi model untuk mengetahui apakah algoritma yang digunakan sudah baik dan sesuai atau masih terdapat kekurangan. Pada penelitian ini untuk melakukan evaluasi model dari algoritma yang digunakan yaitu menggunakan similarity index dengan beberapa metode seperti jaccard similarity. Adapun jaccard similarity sendiri yaitu salah satu metode yang digunakan untuk menghitung kemiripan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
antara dua  dukumen[23][24]. Untuk mengukur kemiripan antar kedua benda atau atribut dengan  menggunakan jaccard diberikan rumus dan definisi sebagai berikut[25]:
𝐽 = 𝐴 11 𝐴 01 +𝐴 10 +𝐴 11 (1)
A11 = jumlah total nilai biner dimana kedua vektor memiliki nilai 1.
A01 = jumlah total nilai biner dimana vektor pertama memiliki nilai 1, vektor lainnya memiliki nilai 0. A10 = jumlah total nilai biner dimana vektor pertama memiliki nilai 0, yang lainnya memiliki nilai 1. A00 = jumlah total nilai biner dimana kedua vektor memiliki nilai 0.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  proses  ini  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengambilan  dataset  yang  terdapat  di  situs  atau  platform Kaggle.com dengan judul datasetnya “Global Living Cost” yang didalamnya  berjumlah 59 kolom atau variabel yang setiap kolom atau variabel tersebut memiliki informasi-informasi tertentu.

## 3.2 Data Preprocessing
Pada tahapan ini dilakukan beberapa langkah atau beberapa tahapan di dalam dataset sebelum dataset digunakan yaitu  proses  data  cleaning,  dimensionality  reduction  (seleksi  fitur),  dan  normalization  (normalisasi).  Berikut tahapan yang dilakukan dalam proses preprocessing pada dataset:
a. Data Cleaning
Pada tahapan data cleaning ini dilakukan pengisian data dengan menggunakan nilai mean(rata-rata) pada setiap kolom yang ada di dalam dataset yang memiliki nilai NaN atau yang masih kosong,
Tabel 2. Hasil Dataset Asli City Country x1 x2 x3
x4 x5 …  x55  data_quality
Peterborough
Australia nan nan nan nan nan …  nan 0 Georgetown Australia nan
nan nan nan nan …  nan 0 Ixtapa Zihuatanejo Mexico 5.19 31.13  12.97 0.99 nan …  nan 0 Iqaluit Canada 29.78  74.61  13.77 6.7 8.93  …  6.53 0 Neiafu Tonga nan 29.53  10.55  10.55 nan …  nan 0 Tabel 3. Hasil Dataset Setelah Cleaning Menggunakan Mean City Country x1 x2 x3 x4 x5 … x55 data_qualit y Peterboroug h Australi a 10.321 6 43.213 6 6.8754 3 3.3767 3 3.9372 9 …  6.5272 1 0 Georgetown Australi a 10.321 6 43.213 6 6.8754 3 3.3767 3 3.9372 9 …  6.5272 1 0 Ixtapa Zihuatanejo Mexico 5.19 31.13 12.97 0.99 3.9372 9 …  6.5272 1 0 Iqaluit Canada 29.78 74.61 13.77 6.7 8.93 … 6.53 0 Neiafu Tonga 10.321 6 29.53 10.55 10.55 3.9372 9 …  6.5272 1 0
Pada tabel 2 merupakan hasil output dari tampilan data asli yang belum dilakukan cleaning data dan bisa dilihat bahwasannya  datasetnya  masih  banyak  mengandung  nilai  NaN,  sedangkan  pada  tabel  3  merupakan  hasil setelah  dilakukan  cleaning  dengan  menghitung  nilai  rata-rata  setiap  kolom  yang  ada  dan  bisa  dilihat  sudah tidak terdapat nilai NaN pada datasetnya.
b. Perturbation Dataset
Pada proses ini dilakukan pembuatan dataset baru dari hasil dataset real yang sudah dilakukan cleaning dengan menambahkan beberapa metode noise seperti jitter position, kombinasi antara jitter position dan scale, dan perturbation noise.
Tabel 4. Hasil Dataset Jitter Position City Cou ntry x1 x2 x3 x4 x5 … x55 data_quality 1168 79 4.800850 22.076716 4.194005 1.873561 3.634810 …  7.895608 1 3867 37 5.662102 40.506409 5.624703 1.191926 4.238752 …  5.091630 1 1958 80 2.468129 22.238859 3.497723 2.091898 3.251870 …  9.055429 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
City Cou ntry x1 x2 x3 x4 x5 … x55 data_quality 2595 140 3.472114 27.467271 3.454479 1.170869 1.872295 …  7.809502 1 3843 167 7.171159 52.750072 6.052675 2.930913 4.475321 …  3.415384 1 Tabel 5. Hasil Dataset Combine Jitter Position and Scale City Cou ntry x1 x2 x3 x4 x5 … x55 data_quality 1168 79 5.125031 22.647223 4.459607 1.730004 3.766365 …  8.231518 1 3867 37 5.763446 39.912026 5.447858 1.148063 4.407793 …  5.205585 1 1958 80 2.482508 22.510596 3.498414 1.956300 3.156911 …  9.472703 1 2595 140 3.430997 28.256627 3.455675 1.237609 1.918403 …  7.578493 1 3843 167 7.288838 54.517827 5.756547 3.003911 4.713212 …  3.385758 1 Tabel 6. Hasil Dataset Perturbation Noise City Country x1 x2 x3 x4 x5 …  x55  data_quality 1168 79 4.90  22.15  4.32  1.84  3.67  …  8.04 1 3867 37 5.60  40.51  6.97  1.74  4.80  …  5.01 1 1958 80 2.73  23.79  3.50  2.02  3.18  …  9.15 1 2595 140 4.29  29.76  3.54  1.49  1.90  …  7.80 1 3843 167 8.25  52.77  7.37  3.57  5.10  …  3.47 1
Pada proses  perturbation  ini pada tabel 4  merupakan hasil dari  melakukan  modifikasi dataset menggunakan jitter position  dengan cara  memasukkan  nilai  jitter position sebesar 0.1, untuk  tabel 5  merupakan  hasil dari perhitungan menggunakan kombinasi jitter position dan scale dengan memasukkan nilai jitter sebesar 0.1 dan nilai skala sebesar 0.05 sedangkan pada tabel 6 merupakan hasil dari perhitungan menggunakan perturbation noise dengan memasukkan nilai minimum 0 dan nilai maksimum 100 serta nilai distribusi rata-ratanya 0 dan nilai deviasi bernilai 1.
c. Dimensionality Reduction
Pada tahapan ini dilakukan pengurangan jumlah dimensi yang terdapat di dalam dataset “Global Living Cost” menggunakan beberapa metode yaitu sebagai berikut:
1. PCA (Principal Component Analysis)
Pada tahapan PCA ini digunakan untuk mengurangi jumlah dimensi dataset menjadi 5,  sedangkan untuk melakukan penentuan nilai optimumnya menggunakan metode elbow. Berikut adalah hasilnya
Gambar 3. Hasil Penentuan Elbow PCA
Tabel 7. Hasil Reduksi PCA
pca1_Nois e_Pert Pca2_Nois e_Pert Pca3_Noi se_Pert Pca4_Nois e_Pert Pca5_Noise _Pert city country -5.53422 -1.16096 -0.434303 -0.332569 -0.103481 1168 79 0.449728 0.0855284 -1.22339 4.25877 2.63265 3867 37 -3.13912 -1.99072 1.88436 0.892725 0.520563 1958 80 -3.27375 -1.32445 -0.224844 0.631241 0.436797 2595 140 4.78531 -1.43628 1.66231 2.78194 4.77127 3843 167
Pada gambar 3 merupakan hasil dari perhitungan elbow pada PCA untuk menentukan jumlah nilai optimum yang digunakan dan hasilnya adalah 5 untuk jumlah optimumnya sedangkan pada tabel 7 merupakan hasil dari penerapan jumlah optimum 5 yang didapatkan ke dalam metode PCA dan digabungkan dengan kolom “city” dan “country”.
2. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)
Pada tahapan  UMAP  ini  di  gunakan  untuk  mengurangi  dimesi  dari  dataset  menjadi  4,  sedangkan  untuk menentukan nilai reduksi menjadi 4 digunakan metode elbow. Berikut adalah hasilnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
Gambar 4. Hasil Penentuan Elbow UMAP
Tabel 8. Hasil Reduksi UMAP
UMAP1 UMAP2 UMAP3 UMAP4 city country 12.8158 -3.00432 3.25019 4.83219 1168 79 8.04686 5.57967 0.00765872 5.36216 3867 37 7.9726 4.6774 4.89225 2.0816 1958 80 11.5744 3.41507 4.11728 7.50421 2595 140 7.43236 5.34209 0.579207 4.25043 3843 167
Pada  gambar  4  merupakan  hasil  dari  perhitungan  elbow  pada  UMAP  untuk  menentukan  jumlah  nilai optimum  yang  digunakan  dalam  perhitungan  UMAP  dan  didapatkan  hasil  adalah  4  untuk  jumlah optimumnya sedangkan pada tabel 8 merupakan hasil dari penerapan jumlah optimum 4 yang didapatkan ke dalam perhitungan UMAP dan digabungkan dengan kolom “city” dan “country”.
3. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
Pada  tahapan  t-SNE  ini  di  gunakan  untuk  mengurangi  dimesi  dari  dataset  menjadi  3,  sedangkan  untuk menentukan nilai reduksi menjadi 3 digunakan silhoutte. Berikut adalah hasilnya.
Gambar 5. Hasil Silhoutte
Tabel 9. Hasil Reduksi t-SNE
t- SNE1_Combine_j itterPositionScale t- SNE2_Combine_jitt erPositionScale t- SNE3_Combine_jit terPositionScale city country -7.06015 7.8316 6.42351 1168 79 0.582589 9.93015 -5.52395 3867 37 4.22208 -5.04276 3.43329 1958 80 4.29824 8.68392 -6.13977 2595 140 -7.06015 7.8316 6.42351 3843 167
Pada  gambar  5  merupakan  hasil  dari  perhitungan  silhoutte  pada  t-SNE  untuk  menentukan  jumlah  nilai optimum  yang  digunakan  dan  hasilnya  adalah  3  untuk  jumlah  optimumnya  sedangkan  pada  tabel  9 merupakan  hasil  dari  penerapan  jumlah  optimum  3  yang  didapatkan  ke  dalam  metode  t-SNE  dan digabungkan dengan kolom “city” dan “country”.
4. ICA (Independent Component Analysis)
Pada  tahapan  ICA  ini  di  gunakan  untuk  mengurangi  dimesi  dari  dataset  menjadi  5,  sedangkan  untuk menentukan nilai reduksi menjadi 5 digunakan elbow. Berikut adalah hasilnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
Gambar 6. Hasil Reduksi ICA
Tabel 10. Hasil Reduksi ICA
ICA1 ICA2 ICA3 ICA4 ICA5 city country -0.97017 -0.0607 -1.48257 0.924169 0.0212365 1168 79 2.46982 2.95158 -0.665319    -0.228264 0.0223285 3867 37 0.196826 -0.226198 0.135359 0.567242 0.0176908 1958 80 0.271066 0.0426954   0.0216428 -0.871964 0.0138006 2595 140 1.19878 4.03533 0.608892    -0.0187549 0.0245729 3843 167
Pada gambar 6 merupakan hasil dari perhitungan elbow pada ICA untuk menentukan jumlah nilai optimum yang digunakan dan hasilnya adalah 5 untuk jumlah optimumnya sedangkan pada tabel 10 merupakan hasil dari penerapan jumlah optimum 5 yang didapatkan ke dalam metode ICA dan digabungkan dengan kolom “city” dan “country”.

## 3.3 Processing
Setelah tahap preprocessing adalah processing, tahap ini adalah tahap dimana dilakukan clustering data dari dataset real sampai dengan dataset yang sudah diberikan noise (jitter position, kombinasi  jitter positionscale, dan noise perturbation) yang sudah dilakukan sebelumnya menggunakan algoritma DBSCAN untuk setiap dataset yang ada baik dataset yang real sampai dengan dataset yang sudah diberikan noise (jitter position, kombinasi jitter position dan scale, dan noise perturbation).

## 3.3.1 Clustering Algoritma DBSCAN dan PCA
Tahapan  ini  adalah  tahap  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dengan  metode  dimensionality reduction yaitu PCA.
(a) dataset real
(b) dataset Noise Perturbation
(c) Dataset Kombinasi Jitter Position Scale
(d) Dataset Jitter Position
Gambar 7. Hasil Cluster DBSCAN dan PCA

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
Pada  hasil  clustering  pada  gambar  7.  adalah  hasil  clustering  algoritma  DBSCAN  dengan  tahapan preprocessing  menggunakan PCA (Principal Component Analysis) dan bisa dilihat pada gambar 7. semua hasil yang didapatkan dari clustering algoritma DBSCAN memiliki kesamaan yaitu memiliki atau menghasilkan jumlah cluster 1 (cluster 0) dan memiliki 1 noise kemudian juga cluster 0 adalah cluster yang paling mendominasi dari hasil tersebut di semua jenis dataset.

## 3.3.2 Clustering Algoritma DBSCAN dan UMAP
Tahapan  ini  adalah  tahap  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dengan  metode  dimensionality reduction yaitu UMAP.
(a) Dataset Real (b) Dataset Jitter Position (c) Dataset Kombinasi Jitter Position dan Scale
(d) Dataset Noise Perturbation
Gambar 8. Hasil Cluster DBSCAN dan UMAP
Pada  hasil  clustering  pada  gambar  8.  adalah  hasil  clustering  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dengan langkah preprocessing menggunakan UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) yang diterapkan ke dalam 4 jenis dataset yang berbeda dan dapat dilihat menghasilkan hasil cluster yang berbeda-beda, akan tetapi terdapat  2 hasil cluster yang hampir  memiliki kesamaan  yaitu pada cluster yang  menggunakan dataset  real  dan cluster pada dataset noise perturbation kemudian juga cluster 0 merupakan cluster yang memiliki dominasi yang kuat.

## 3.3.3 Clustering Algortima DBSCAN dan t-SNE
Tahapan  ini  adalah  tahap  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dengan  metode  dimensionality reduction yaitu t-SNE.
(a) Dataset Real
(b) Dataset Jitter Position
(c) Dataset Kombinasi Jitter Position Scale (d) Dataset Perturbation Noise
Gambar 9. Hasil Cluster DBSCAN dan t-SNE

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
Pada hasil clustering yang didapatkan menggunakan algoritma DBSCAN dan preprocessing menggunakan t-SNE kemudian diterapkan ke dalam 4 jenis dataset yang berbeda menghasilkan hasil cluster yang identik atau memiliki  kemiripan  yang  besar,  bisa  dilihat  dalam  gambar  9.  Setiap  dataset  yang  dilakukan  clustering menghasilkan  cluster  dengan  jumlah  yang  semuanya  hampir  sama  di  semua  jenis  dataset  walaupun  terdapat  1 dataset  yang  memiliki  jumlah  cluster  yang  berbeda,  akan  tetapi  memiliki  kesamaan  yang  besar  yaitu  cluster  0 memiliki dominasi yang kuat atau besar.

## 3.3.4 Clustering Algoritma DBSCAN dan ICA
Tahapan  ini  adalah  tahap  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dengan  metode  dimensionality reduction yaitu ICA.
(a) Dataset Real
(b) Dataset Jitter Position
(c) Dataset Kombinasi Jitter Position Scale (d) Dataset Perturbation Noise
Gambar 10. Hasil Cluster DBSCAN dan ICA
Pada  hasil  clustering  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dengan  preprocessing  menggunakan  ICA (Independent  Component  Analysis)  menghasilkan  jumlah  clustering  yang  sama  akan  tetapi  menghasilkan  jenis atau bentuk cluster yang berbeda-beda pada 4 jenis dataset yang digunakan dan itu bisa dilihat pada gambar 10. Walaupun  memiliki  jenis atau bentuk cluster yang berbeda-beda tetapi dalam  hasil  clustering pada gambar  10. dapat dilihat bahwasannya dalam hasil itu memiliki jumlah cluster yang sama yaitu berjumlah 1 cluster (cluster 0) dan 1 noise kemudian juga cluster 0 memiliki dominasi yang kuat.

## 3.4 Model Evaluasi
Pada tahap setelah melakukan processing adalah tahap evaluasi model dari algoritma DBSCAN yang digunakan dalam  tahap  processing.  Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  hasil  clustering  yang  telah  dilakukan  menggunakan DBSCAN  menggunakan  teknik  evaluasi  kesamaan  atau  similarity  yaitu  menggunakan  jaccard  similarity  untuk mengetahui kesamaan atau similaritas antara cluster pada 4 jenis dataset yang berbeda-beda yang digunakan pada 1 metode pada proses preprocessing dan processing. Hasil evaluasi dari clustering adalah sebagai berikut.
Tabel 11. Hasil Jaccard Similarity Jenis Dataset Hasil Similarity DBSCAN dan PCA DBSCAN dan UMAP DBSCAN dan t-SNE DBSCAN dan ICA Dataset Real dan Jitter Position 0.9971317353 001434 0.4117306299 782766 0.9995897435 897436 1.0 Dataset Real dan Kombinasi Jitter Position Scale 0.9975409836 065574 0.5524765089 982482 0.9764801297 648013 0.9995897435 897436 Dataset Real dan Perturbation Noise 0.9967226546 497338 0.8065233506 300964 0.9983599835 99836 1.0 Dataset Jitter Position dan Kombinasi Jitter Position Scale 0.9987697354 93131 0.2303420421 5574908 0.9768809572 09491 0.9995897435 897436 Dataset Jitter Position dan Perturbation Noise 0.9987697354 93131 0.4150094353 316882 0.9987697354 93131 1.0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
Jenis Dataset Hasil Similarity DBSCAN dan PCA DBSCAN dan UMAP DBSCAN dan t-SNE DBSCAN dan ICA Dataset Kombinasi Jitter Position dan Perturbation Noise 0.9983599835 99836 0.4821347118 747149 0.9756789623 023916 0.9995897435 897436
Pada  hasil  tabel  11  diatas  bisa  dilihat  bahwasannya  terdapat  kesamaan  atau  similaritas  algoritma  dan metode-metode  preprocessing  (tahapan  dimensionality  reduction)  yang  digunakan  walaupun  menggunakan beberapa dataset atau jenis-jenis dataset yang berbeda-beda. Pada tabel 11. bisa dilihat bahwa proses clustering dan  proses  preprocessing  yang  baik  adalah  menggunakan  algoritma  DBSCAN  dengan  proses  preprocessing (tahapan dimensionality reduction) yaitu menggunakan ICA (Independent Component Analysis) pada tahapan ini bisa dikatakan tidak terdapat perbedaan yang cukup signifikan dari berbagai cluster yang dihasilkan dari berbagai dataset dan itu menandakan bahwa algoritma DBSCAN dapat menangkap data (cluster) dengan baik. Kemudian untuk  urutan  hasil  clustering  yang  selanjutnya  yaitu  DBSCAN  dan  PCA  dengan  skor  tertinggi  yaitu 0.998769735493131, DBSCAN dan t-SNE dengan skor tertinggi yaitu 0.9995897435897436, dan yang terakhir adalah DBSCAN dan UMAP dengan skor tertinggi yaitu 0.8065233506300964.

## 4. KESIMPULAN
Clustering  yang dilakukan dengan  menggunakan  algoritma DBSCAN terhadap  beberapa  jenis dataset dan  juga beberapa  jenis  metode  preprocessing  (dimensionality  reduction)  telah  menghasilkan  beberapa  cluster  yang berbeda-beda.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  similaritas  atau  kesamaan  hasil  clustering  dalam  penerapan menggunakan jenis dataset yang berbeda-beda dan dengan metode preprocessing (dimensionality reduction) yang berbeda-beda  algoritma DBSCAN  sebagian  besar hasil  yang didapatkan sangat bagus,  jadi  dapat dinilai  bahwa algoritma  DBSCAN  dapat  bekerja  dengan  baik  dan  dapat  menangkap  cluster  data  dengan  baik  juga.  Dalam penelitian  ini,  clustering  menggunakan  algoritma  DBSCAN  pada  beberapa  jenis  dataset  dan  beberapa  metode preprocessing  (dimensionality  reduction)  menghasilkan  nilai  similaritas  yang  baik  dengan  urutan  similaritas tertinggi yaitu DBSCAN dan ICA dengan skor tertinggi yaitu 1.0, kemudian dibawahnya terdapat DBSCAN dan PCA  dengan  skor  tertinggi  yaitu  0.998769735493131,  DBSCAN  dan  t-SNE  dengan  skor  tertinggi  yaitu 0.9995897435897436,  dan  urutan  terakhir  DBSCAN  dan  UMAP  dengan  skor  tertinggi  yaitu 0.8065233506300964. Meskipun demikian penelitian ini memiliki keterbatasan, salah satunya yaitu terbatasnya jenis  dataset  yang  digunakan  dan  jenis  proses  preprocessing  (dimensionality  reduction)  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Pada penelitian selanjutnya bisa digunakan lebih banyak jenis dataset yang berbeda-beda dan jenis- jenis  dimensionality  reduction  lainnya  agar  memberikan  pemahaman  yang  lebih  luas  dan  lebih  komprehensif terkait kinerja dari algoritma DBSCAN dalam bermacam-macam situasi.

## REFERENCES
[1] World Bank, June 2021 Global Economic Prospects, no. June. 2021. [Online]. Available: https://www.worldbank.org/en/publication/global-economic-prospects
[2] H. Howe, “World Economic Outlook,” Int. Assoc. Energy Econ., pp. 543–558, 2021, doi: 10.4324/9780429268175-39.
[3] T. W. Bank et al., “WORLD DEVELOPMENT REPORT 2024 Economic Growth in Middle-Income Countries,” pp. 1– 6, 2023.
[4] G. Navarro-Carrillo, M. Alonso-Ferres, M. Moya, and I. Valor-Segura, “Socioeconomic Status and Psychological Well- Being: Revisiting the Role of Subjective Socioeconomic Status,” Front. Psychol., vol. 11, no. June, pp. 1–15, 2020, doi: 10.3389/fpsyg.2020.01303.
[5] D. Prayogo and S. Sukim, “Determinan Daya Beli Masyarakat Indonesia Selama Pandemi Covid-19 Tahun 2020,” Semin. Nas. Off. Stat., vol. 2021, no. 1, pp. 631–640, 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2021i1.987.
[6] R. P. P. Nur Rizqi Febriandika Ayu Arlinda, “Proceeding of 3rd International Conference On Islamic Economics, Islamic ISSN : 2798-9739 Finance, & Islamic Law (ICIEIFIL) in conjunction with 3rd International Conference on Islamic and Muhammadiyah Studies (ICIMS) 11-12 January 2023 OBSERVATION OF ISLA,” 2023, vol. 09, no. 8, pp. 316–327.
[7] R.  Anggara  and  A.  Rahman,  “Implementasi  Algoritma  DBSCAN  Dalam  Mengelompokan  Data  Pasien  Terdiagnosa Penyakit Ginjal Kronis(PGK),” J. Algoritm., vol. 3, no. 1, pp. 114–123, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.3593.
[8] L. Wang, H. Wang, X. Han, and W. Zhou, “A novel adaptive density-based spatial clustering of application with noise based  on  bird  swarm  optimization  algorithm,”  Comput.  Commun.,  vol.  174,  pp.  205–214,  2021,  doi: 10.1016/j.comcom.2021.03.021.
[9] M. Huang, Q. Bao, Y.  Zhang, and  W. Feng, “A hybrid algorithm for forecasting financial time series data based on DBSCAN and SVR,” Inf., vol. 10, no. 3, 2019, doi: 10.3390/info10030103.
[10]  A. Chefrour and L. Souici-Meslati, “AMF-IDBSCAN:  Incremental  density based  clustering algorithm using adaptive median filtering technique,” Inform., vol. 43, no. 4, pp. 495–506, 2019, doi: 10.31449/inf.v43i4.2629.
[11]  H. Chen  et al., “Μ 2 -1,2-,” Al  Intaj J.  Ekon.  dan Perbank. Syariah,  vol. 6, no. 2, p. 159, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.umt.ac.id/index.php/nyimak
[12]  A.  Kristianto,  “Implementasi  DBSCAN  dalam  Clustering  Data  Minat  Mahasiswa  Setelah  Pandemi  Covid19,” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 426–431, 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i2.5638.
[13]  A. V. Aurora Ramirez, Nathalie Moreno, “Expert Systems - 2021 - Ram rez - Rule‐based preprocessing for data stream

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7567
mining using complex event processing.pdf.” 2021.
[14]  D. A. Anggoro and N. C. Aziz, “Implementation of K-Nearest Neighbors Algorithm for Predicting Heart Disease Using Python Flask,” Iraqi J. Sci., vol. 62, no. 9, pp. 3196–3219, 2021, doi: 10.24996/ijs.2021.62.9.33.
[15]  F. Ridzuan and W. M. N. Wan Zainon, “A review on data cleansing methods for big data,” Procedia Comput. Sci., vol. 161, pp. 731–738, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.177.
[16]  A. Fahim, “An Extended DBSCAN Clustering Algorithm,” vol. 13, no. 3, pp. 245–258, 2022.
[17]  S. Dwididanti and D. A. Anggoro, “Analisis Perbandingan Algoritma Bisecting K-Means dan Fuzzy C-Means pada Data Pengguna Kartu Kredit,” Emit. J. Tek. Elektro, vol. 22, no. 2, pp. 110–117, 2022, doi: 10.23917/emitor.v22i2.15677.
[18]  E. A. Fadlilah, “Identifikasi Anomali Data Akademik Menggunakan Dbscan Outlier Detection,”  Pros. Sains Nas. dan Teknol., vol. 12, no. 1, p. 336, 2022, doi: 10.36499/psnst.v12i1.7012.
[19]  H. Santoso and A. Musdholifah, “Case Base Reasoning (CBR) and Density Based Spatial Clustering Application with Noise (DBSCAN)-based Indexing in Medical Expert Systems,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 169–178, 2019, doi: 10.23917/khif.v5i2.8323.
[20]  A. Sarma et al., “μDBSCAN: An Exact Scalable DBSCAN Algorithm for Big Data Exploiting Spatial Locality,” in 2019 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER), 2019, pp. 1–11. doi: 10.1109/CLUSTER.2019.8891020.
[21]  A.  Bryant  and  K.  Cios,  “RNN-DBSCAN:  A  Density-Based  Clustering  Algorithm  Using  Reverse  Nearest  Neighbor Density  Estimates,”  IEEE  Trans.  Knowl.  Data  Eng.,  vol.  30,  no.  6,  pp.  1109–1121,  2018,  doi: 10.1109/TKDE.2017.2787640.
[22]  N. Salman, “Density-Based Clustering Analysis,” Insypro Inf. Syst. Process., vol. 8, pp. 1–8, 2023, [Online]. Available: http://journal.uinalauddin.ac.id/index.php/insypro
[23]  U. Hasanah and D. A. Mutiara, “Perbandingan Metode Cosine Similarity dan Jaccard Similarity untuk Penilaian Otomatis Jawaban Pendek,” Sensitif 2019, pp. 1255–1263, 2020.
[24]  M. R. R. Susanto, Husni Thamrin, and Naufal Azmi Verdikha, “Performance of Text Similarity Algorithms for Essay Answer  Scoring  in  Online  Examinations,”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  4,  no.  6,  pp.  1515–1521,  2023,  doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.1025.
[25]  C. Plattel, “Distributed and Incremental Clustering using Shared Nearest Neighbours,” 2014.