Mendeteksi Outlier dengan Metode DBSCAN menggunakan Python

Metode DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) adalah algoritma clustering berbasis kepadatan yang dikembangkan pada tahun 1996. Algoritma ini didesain untuk mendeteksi cluster dengan bentuk yang tidak beraturan dan dapat menangani data yang mengandung outlier. Dalam DBSCAN, titik data yang tidak termasuk dalam cluster akan dianggap sebagai outlier. Titik data yang tidak memenuhi kriteria minimum jumlah titik data dalam jarak `eps` (parameter `min_samples`) akan dianggap sebagai outlier dan diberi label `-1`. DBSCAN memiliki kemampuan yang baik dalam mendeteksi outlier karena algoritma ini tidak sensitif terhadap bentuk cluster dan dapat menangani data yang mengandung noise atau outlier. Selain itu, DBSCAN dapat mendeteksi outlier tanpa perlu menentukan jumlah cluster terlebih dahulu, yang merupakan kelemahan dari algoritma clustering lainnya. Implementasi DBSCAN di Python dapat dilakukan dengan menggunakan library seperti Scikit-learn, Scipy, dan lainnya. Dengan menggunakan library-library tersebut, Anda dapat dengan mudah menerapkan DBSCAN untuk mendeteksi outlier pada data Anda.