Pengelompokan Negara Mitra Dagang Strategis Indonesia Berdasarkan Perkembangan Ekspor Non-Migas Menurut Negara Tujuan Menggunakan Algoritma K-Medois dan Algoritma DBCSAN - Nensy Enlanda Putri Pratama; Lintang Yuniar Banowosari (CV. ULIL ALBAB CORP, 2026)
Berdasarkan data ekspor non-migas tahun 2019-2023, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan karakteristik pengelompokan negara mitra dagang strategis Indonesia. Metode clustering menggunakan perbandingan algoritma K-Medoids dan DBSCAN. Data sekunder diambil dari situs web Kementerian Perdagangan Republik Indonesia, yang berfokus pada atribut negara tujuan, tahun, dan nilai ekspor. Algoritma K-Medoids menggunakan metode partisi dengan medoid sebagai pusat cluster, sedangkan DBSCAN berbasis kepadatan mendeteksi cluster dan outlier. Hasil divalidasi dengan metode elbow untuk menentukan nilai cluster optimal dan Silhouette Coefficient untuk mengukur kinerja kedua metode, dan menghasilkan 2 cluster untuk Algoritma K-Medoids, sedangkan Algoritma DBSCAN menghasilkan 9 cluster dan 1 cluster dengan label