Analisis Clustering Time Series untuk Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia Jenis Kelamin Perempuan - Dwi Agustin Nuriani Sirodj; I Made Sumertajaya; Anang Kurnia (Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Islam Bandung, 2023)
ABSTRAK Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mencerminkan bagaimana kualitas dari pembangunan suatu wilayah tertentu. Selain adanya ketimpangan nilai IPM antar wilayah provinsi di Indonesia, jika dilihat dari sudut pandang gender, maka kesenjangan IPM laki-laki dan perempuan pun tidak bisa dihindari. Peningkatan pertumbuhan pembangunan di setiap wilayah tentu harus mendorong peningkatan kesetaraan gender pula, dalam hal ini kesenjangan pembangunan antara laki-laki dan perempuan harus mampu diminimalisir sehingga penting untuk melihat bagaimana kondisi IPM perempuan perwilayah provinsi di Indonesia agar dapat dilakukan langkah-langkah intervensi untuk meminimalisir isu ketimpangan yang harapannya dapat mendorong indeks pembangunan di wilayah tersebut. Metode analisis yang digunakan untuk mengelompokkan daerah berdasarkan nilai IPM perempuan adalah Clustering time series. Hasil analisis memperlihatkan metode clustering time series dengan menggunakan jarak dynamic time-warping (DTW) menghasilkan dua kelompok yaitu kelompok 1 (daerah dengan IPM perempuan rendah): daerah Papua dan kelompok 2 (daerah dengan IPM perempuan tinggi): daerah lain selain Papua. Pengelompokan yang dibentuk menghasilkan nilai koefisien Silhouette sebesar 0,74. Nilai tersebut menandakan bahwa kelompok yang dibentuk berada dalam kategori kuat dalam artian bahwa dua kelompok tersebut mempunyai karakteristik yang jelas berbeda sehingga metode pengelompokan dengan jarak DTW dapat digunakan dalam pengelompokan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan nilai IPM Perempuan. ABSTRACT The Human Development Index (HDI) reflects the quality of development in a particular region. In addition to the inequality of HDI values between provinces in Indonesia, when viewed from a gender perspective, the gap between the HDI of men and women is inevitable. Increased development growth in each region must certainly encourage an increase in gender equality as well; in this case, the development gap between men and women must be able to be minimized, so it is important to see how the condition of the women's HDI per region in Indonesia so that intervention steps can be taken to minimize the issue of inequality. The analysis method used in this paper is Time Series Clustering. The analysis results show that the time series clustering method using dynamic time-warping (DTW) distance produces two groups: group 1 (regions with low female HDI): Papua region and group (2 regions with high female HDI): all provinces except Papua. The grouping formed produced a Silhouette coefficient value of 0.74. This value indicates that the groups formed are in a strong category, so the clustering method with DTW distance can be used in grouping provinces in Indonesia based on the value of Women's HDI.