PEMODELAN KLASIFIKASI PADA INDEKS KETIMPANGAN GENDER (IKG) TAHUN 2020 DENGAN METODE NAÏVE BAYES
Abstract
Indeks Ketimpangan Gender (IKG) merupakan indikator pendukung pembangunan dalam Tujuan Pembangunan Berkelanjutan pada isu gender. Oleh karenanya peneliti tertarik melakukan kajian pemodelan klasifikasi dengan tujuan melakukan prediksi tingkat IKG menurut kabupaten/kota di Indonesia tahun 2020 menggunakan algoritma machine learning. Algoritma yang diterapkan pada data IKG dan indikatornya adalah metode naïve bayes. Adapun indikator penyusun yang digunakan yaitu proporsi persalinan tidak di fasilitas kesehatan, proporsi perempuan berusia 15-49 tahun yang pernah kawin dan saat melahirkan hidup pertama, persentase keterwakilan di parlemen, proporsi penduduk laki-laki dan perempuan dengan pendidikan minimal SMA, dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Analisis dengan metode naive bayes pada empat kategori: rendah, menengah bawah, menengah atas, dan tinggi memberikan hasil klasifikasi yang baik terutama dalam mengklasifikasi kelas positif. Hasil akurasi keseluruhan data training sebesar 82.86 %, sedangkan pada data testing sebesar 83.72 %. Hasil klasifikasi dapat digunakan untuk peramalam IKG dan landasan pengambilan kebijakan dan penyusunan program untuk mengatasi ketimpangan pembangunan berbasis gender di Indonesia.
Copyright (c) 2022 Anne Mudya Yolanda, Arisman Adnan

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
- Menyetujui untuk menerbitkan artikel yang telah dikirimkan ke Jurnal Keluarga Berencana.
- Menyetujui untuk mengalihkan hak cipta (transfer of copryright) artikel ini kepada Jurnal Keluarga Berencana.
- Menyetujui untuk mengganti kerugian dan membebaskan Jurnal Keluarga Berencana dari biaya yang mungkin timbul disebabkan oleh pelanggaran pada artikel tersebut.
- Menjamin bahwa Artikel yang dikirimkan adalah asli. Jika Artikel mengandung bagian teks, gambar, atau data yang merupakan karya orang lain, pastikan sudah mendapatkan hak atau ijin dari pemegang hak cipta (pengarang, penerbit, atau organisasi) atau didalam artikel sudah disebutkan referensinya sesuai format pengutipan data.