{"title":"Klasifikasi Indeks Pembangunan Gender Di Indonesia Tahun 2020 Menggunakan Supervised Machine Learning Algorithms","authors":"Artanti Indrasetianingsih, Fenny Fitriani, Prasdianitaningtiyas Junita Kusuma","doi":"10.12962/j27213862.v4i2.10940","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"⎯ Indeks Pembangunan Gender (IPG) merupakan indikator yang digunakan untuk menggambarkan kesenjangan pencapaian pembangunan manusia antara laki-laki dan perempuan. Capaian IPG Indonesia pada tahun 2020 sebesar 91,06. IPG dapat diklasifikasikan menjadi 2 kategori, yaitu kategori rendah jika nilai IPG kurang dari 90 dan kategori tinggi jika nilai IPG lebih besar sama dengan 90. Berdasarkan sebaran kabupaten/kota, pada tahun 2020 terdapat 280 dari 514 kabupaten/kota yang mencapai angka IPG di atas 90. Hal ini menunjukkan bahwa capaian IPG di Indonesia belum merata. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan dan membandingkan hasil ketepatan klasifikasi tentang IPG di Indonesia tahun 2020 dengan menggunakan algoritma supervised machine learning yaitu Regresi Logistik Biner dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian diperoleh bahwa","PeriodicalId":31274,"journal":{"name":"Inferensi Jurnal Penelitian Sosial Keagamaan","volume":"33 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Inferensi Jurnal Penelitian Sosial Keagamaan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.12962/j27213862.v4i2.10940","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Klasifikasi Indeks Pembangunan Gender Di Indonesia Tahun 2020 Menggunakan Supervised Machine Learning Algorithms
⎯ Indeks Pembangunan Gender (IPG) merupakan indikator yang digunakan untuk menggambarkan kesenjangan pencapaian pembangunan manusia antara laki-laki dan perempuan. Capaian IPG Indonesia pada tahun 2020 sebesar 91,06. IPG dapat diklasifikasikan menjadi 2 kategori, yaitu kategori rendah jika nilai IPG kurang dari 90 dan kategori tinggi jika nilai IPG lebih besar sama dengan 90. Berdasarkan sebaran kabupaten/kota, pada tahun 2020 terdapat 280 dari 514 kabupaten/kota yang mencapai angka IPG di atas 90. Hal ini menunjukkan bahwa capaian IPG di Indonesia belum merata. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan dan membandingkan hasil ketepatan klasifikasi tentang IPG di Indonesia tahun 2020 dengan menggunakan algoritma supervised machine learning yaitu Regresi Logistik Biner dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian diperoleh bahwa