Perbandingan metode Clustering DBSCAN dan K-Means untuk analisis pola penyebaran tempat wisata di Malang Raya

ABSTRAK

Wilayah metropolitan Malang Raya populer akan destinasi wisatanya. Pemanfaatan data dilapangan dan juga melakukan pengolahan data seperti data mining dapat membantu memberikan sebuah informasi yang berguna. Oleh karena itu, dilakukanlah pengelompokan data tempat wisata dengan menggunakan metode DBSCAN dengan tujuan mengetahui hasil pola clustering dari data tempat wisata di Malang Raya. Data yang digunakan berupa data longitude dan latitude dari setiap lokasi tempat wisata yang berjumlah 175 titik yang tersebar di Malang Raya yang kemudian di transformasi ke bentuk koordinat UTM sebelum dilakukan proses pengklasteran. Nilai parameter yang digunakan pada algoritma DBSCAN yakni ε=5000 dan MinPts = 3. Dari hasil penerapan metode DBSCAN dengan menggunakan parameter yang telah ditentukan, diperoleh hasil pengelompokan cluster yang berjumlah 12 cluster dan jumlah noise sebanyak 15 titik. Hasil dari penerapan metode DBSCAN pada data tersebut dilakukan perbandingan dengan metode K-Means menggunakan data yang sama dan diperoleh beberapa perbedaan dari hasil kedua metode tersebut. Dalam konsep mengembangkan wisata syariah di Malang Raya, beberapa destinasi wisata di Malang Raya sudah memenuhi kriteria tersebut, namun masih perlu dilakukan survey lebih lanjut untuk mengecek kevalid-annya. Terpenuhinya kriteria tersebut tentunya dapat menjadi potensi untuk mengembangkan pariwisata syariah di Malang Raya.

ABSTRACT

The Malang Raya metropolitan area is popular for its tourist destinations. Utilizing data in the field and also doing data processing such as data mining can help provide useful information. Therefore, clustering of tourist attractions data using the DBSCAN method was carried out with the aim of knowing the results of clustering patterns from tourist attractions data in Malang Raya. The data used is in the form of longitude and latitude data from each tourist spot location totaling 175 points spread across Malang Raya which are then transformed into UTM coordinates before the clustering process is carried out. The parameter values used in the DBSCAN algorithm are ε = 5000 and MinPts = 3. From the results of the application of the DBSCAN method using predetermined parameters, the cluster clustering results were obtained which amounted to 12 clusters and the amount of noise was 15 points. The results of the application of the DBSCAN method on the data were compared with the K-Means method using the same data and obtained some differences from the results of the two methods. In the concept of developing sharia tourism in Malang Raya, several tourist destinations in Malang Raya have met these criteria, but further surveys still need to be done to check their validity. The fulfillment of these criteria can certainly be a potential to develop sharia tourism in Malang Raya.

مستخلص البحث

تشتهر منطقة مالانج الكبرى الحضرية بوجهاتها السياحية. يمكن أن يساعد استخدام البيانات في الميدان وكذلك معالجة البيانات مثل استخراج البيانات في توفير معلومات مفيدة. لذلك، تم تجميع بيانات المناطق السياحية باستخدام طريقة DBSCAN بهدف معرفة نتائج أنماط التجميع من بيانات المناطق السياحية في مالانج رايا. البيانات المستخدمة في شكل بيانات خط الطول والعرض من كل موقع بقعة سياحية يبلغ مجموعها 175 نقطة منتشرة حول مالانج رايا والتي يتم تحويلها بعد ذلك إلى إحداثيات نظام اسقاط مركاتور المستعرض العالمي (UTM) قبل تنفيذ عملية التجميع. قيم المعلمات المستخدمة في خوارزمية DBSCAN هي ε = 5000 و MinPts = 3. من نتائج تطبيق طريقة DBSCAN باستخدام بارامترات محددة مسبقًا، تم الحصول على نتائج تجميع المجموعات التي بلغت 12 مجموعة وكانت كمية الضوضاء 15 نقطة. تمت مقارنة نتائج تطبيق طريقة DBSCAN على البيانات مع طريقة K-Means باستخدام نفس البيانات وحصلت على بعض الاختلافات عن نتائج الطريقتين. في مفهوم تطوير السياحة الشرعية في مالانج رايا، استوفي العديد من الوجهات السياحية في مالانج رايا هذه المعايير، ولكن لا يزال يتعين إجراء المزيد من الدراسات الاستقصائية للتحقق من صحتها. يمكن أن يكون استيفاء هذه المعايير بالتأكيد إمكانية لتطوير السياحة الشرعية في مالانج رايا.