Analisis Klasterisasi Kepadatan Penduduk Kabupaten Muara Enim Menggunakan Algoritma DBSCAN

Abstract

Pertumbuhan penduduk yang signifikan di Kabupaten Muara Enim memerlukan analisis mendalam terkait kepadatan penduduk untuk mengelola infrastruktur, pelayanan publik, dan kebijakan pembangunan secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan parameter optimal, menerapkan, dan mengidentifikasi pemetaan dengan menggunakan metode Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) agar menghasilkan clustering yang akurat dan representatif terhadap pola kepadatan penduduk di Kabupaten Muara Enim. Metode DBSCAN diterapkan pada data spasial kepadatan penduduk dari Badan Pusat Statistik Kabupaten Muara Enim tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan parameter optimal yang diperoleh adalah epsilon = 0,23 dan min points = 5 dengan Silhouette Score tertinggi 0,475289 dan Davies-Bouldin Index terendah 0,634530. Clustering membagi kawasan Muara Enim menjadi tiga kategori kepadatan: rendah, sedang, dan noise. Kedekatan dengan ibu kota kabupaten menjadi faktor utama yang mempengaruhi kepadatan penduduk. Evaluasi clustering menggunakan Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan Dunn Index menunjukkan hasil yang cukup baik dengan ruang untuk optimasi lebih lanjut.