Analisis Metode DBSCAN dalam Mendeteksi Data Outlier
Metode DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) telah terbukti efektif dalam mendeteksi data outlier dalam sebuah dataset. Data outlier, yang merupakan data yang berbeda dari sekelompok data lainnya, dapat menyebabkan bias dalam analisis data jika tidak ditangani dengan baik. Salah satu pendekatan untuk mendeteksi data outlier adalah melalui metode klastering, di mana DBSCAN menjadi salah satu pilihan yang populer. DBSCAN bekerja dengan cara menentukan klaster berdasarkan kepadatan data, menggunakan parameter epsilon (jangkauan) dan MinPts (minimal point untuk membentuk suatu klaster). Dalam sebuah penelitian yang dilakukan untuk menguji beberapa model DBSCAN dengan parameter epsilon dan MinPts yang berbeda, ditemukan bahwa semua model yang diuji menemukan adanya 1 data outlier. Data outlier ini memiliki nilai $x=0,370007$ dan $y=0,410475$, yang diidentifikasi oleh DBSCAN sebagai data yang berbeda dari klaster utama. Selain itu, penelitian ini juga menarik kesimpulan bahwa nilai epsilon memiliki pengaruh terhadap jumlah klaster yang terbentuk. Semakin tinggi nilai epsilon, maka semakin sedikit jumlah klaster yang mungkin terbentuk. Hal ini menunjukkan pentingnya pemilihan parameter yang tepat dalam menggunakan metode DBSCAN untuk mendeteksi data outlier dalam sebuah dataset. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa DBSCAN merupakan salah satu metode yang handal dalam mendeteksi data outlier dan nilainya dapat dipengaruhi oleh parameter-parameter seperti epsilon dan MinPts. Penting bagi para peneliti dan praktisi data mining untuk memahami dan menggunakan metode ini secara efektif guna menghasilkan analisis data yang akurat dan informatif.