Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Kondisi Pembangunan Manusia Berbasis Gender Menggunakan Fuzzy C-Means

Pratiwi, Nurrahmawati Yuanita (2024) Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Kondisi Pembangunan Manusia Berbasis Gender Menggunakan Fuzzy C-Means. Diploma thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 2043201005-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 April 2026. Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Kesetaraan gender menjadi salah satu isu global dimana mencapai kesetaraan gender dan memberdayakan perempuan menjadi salah satu tujuan dalam pembangunan berkelanjutan (SDGs). Menurut Badan Pusat Statistik, Indeks Pembangunan Gender Indonesia pada tahun 2022 adalah 91,63. Angka ini menunjukkan bahwa Indonesia masih berada pada kondisi yang diperlukan perbaikan, sehingga perlu adanya penelitian terkait pembangunan manusia berbasis gender di Indonesia yang mampu mempermudah gambaran penyelesaian terkait masalah kesetaraan gender. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik kondisi kesetaraan gender di Indonesia dan mengelompokkan provinsi-provinsi berdasarkan karakteristik kesetaraan gender yang serupa. Dengan demikian, didapatkan hasil karakteristik dari masing-masing kelompok yang terbentuk. Indikator kesetaraan gender yang digunakan berbasis kesehatan, pendidikan, ekonomi, dan politik. Metode pengelompokan yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis cluster. Analisis cluster atau analisis kelompok merupakan teknik analisis data yang bertujuan untuk mengelompokan individu atau objek ke dalam beberapa kelompok yang memiliki sifat berbeda antar kelompok, sehingga individu atau objek yang terletak di dalam satu kelompok akan mempunyai sifat relatif homogen. Data yang sudah diperoleh akan dikelompokkan menggunakan Fuzzy C-Means clustering dan akan dipetakan sesuai kelompok yang terbentuk. Hasil dari analisis cluster digunakan sebagai acuan untuk merancang kebijakan yang lebih efektif dalam mempromosikan kesetaraan gender dan menekan angka ketimpangan gender di Indonesia.
=============================================================================================================================
Gender equality has become a global issue in achieving gender equity and empowering women as one of the goals of sustainable development. (SDGs). According to the Central Statistics Agency, the Gender Development Index of Indonesia in 2022 is 91,63. These figures indicate that Indonesia is still in a situation where improvements are needed, so that gender-based human development research in Indonesia is needed to facilitate the vision of gender equality solutions. The study aims to identify the characteristics of gender equality conditions in Indonesia and group provinces based on similar gender characteristics. Thus, the characteristic results of each group are obtained. Gender equality indicators used are based on health, education, economics, and politics. The grouping method used in this study is cluster analysis. Cluster analysis or group analysis is a data analysis technique that aims to group individuals or objects into several groups that have different properties between groups, so that individuals and objects located within one group will have relatively homogeneous properties. The data obtained will be grouped using Fuzzy C-Means clustering and will be mapped according to the group formed. The results of the cluster analysis are used as a benchmark to design more effective policies in promoting gender equality and suppressing gender disparities in Indonesia.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Cluster, Fuzzy C-Means, Indeks Pembangunan Gender, Kesetaraan Gender, Gender Development Index, Gender Equality
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics Q Science Q Science > QA Mathematics > QA278.55 Cluster analysis Q Science > QA Mathematics > QA39.3 Fuzzy mathematics Q Science > QA Mathematics > QA9.64 Fuzzy logic Q Science > QA Mathematics > QA278 Cluster Analysis. Multivariate analysis. Correspondence analysis (Statistics)
Divisions:	Faculty of Vocational > 49501-Business Statistics
Depositing User:	Nurrahmawati Yuanita Pratiwi
Date Deposited:	10 Feb 2024 20:19
Last Modified:	10 Feb 2024 20:19
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/106765

Actions (login required)

View Item