Segmentasi Produk Minuman Tidak Termasuk Produk Susu Berdasarkan Informasi Nilai Gizi menggunakan Metode DBSCAN

Abstract

Diabetes merupakan ancaman kesehatan global dengan prevalensi diproyeksikan mencapai 700 juta pada 2045. Di Indonesia, 19,\.5 juta penduduk terdiagnosis diabetes, dan 28.7% masyarakat mengonsumsi gula, garam, dan lemak (GGL) melebihi batas yang direkomendasikan. MBDK (minuman berpemanis dalam kemasan) yang mengandung GGL meningkat pesat dalam dua dekade terakhir, menjadikan Indonesia negara ketiga dengan konsumsi tertinggi di Asia Tenggara. Untuk mengurangi konsumsi MBDK, diperlukan segmentasi produk sebagai acuan dalam memilih dan mengontrol minuman yang dikonsumsi, mendukung intervensi kesehatan, dan pengendalian konsumsi produk berisiko. Data nilai gizi GGL diambil dari tiga toko dan dianalisis menggunakan metode DBSCAN, yang mampu menangani keragaman data dan mengatasi outlier tanpa membutuhkan jumlah cluster yang ditentukan sebelumnya. Evaluasi clustering menggunakan silhouette coefficient dan dunn index memberikan gambaran kualitas cluster. Hasil menunjukkan bahwa sebagian besar produk memiliki kandungan lemak rendah, namun kadar gula lebih tinggi, mendekati 15 gram. Proses standarisasi data dengan z-score dilakukan untuk mengatasi perbedaan skala variabel. Clustering DBSCAN membagi data menjadi dua cluster utama dan satu cluster noise. Evaluasi clustering menunjukkan performa yang cukup baik dengan silhouette coefficient 0.396 dan dunn index 0.137. Profilisasi cluster menunjukkan bahwa cluster dengan kandungan GGL rendah memiliki risiko diabetes lebih kecil, sedangkan cluster dengan GGL tinggi memiliki kadar gula, garam, dan lemak yang lebih tinggi, serta dilakukan uji t yang terbukti terdapat perbedaan signifikan antar cluster.