## PEMODELAN KLASIFIKASI PADA INDEKS KETIMPANGAN GENDER (IKG) TAHUN 2020 DENGAN METODE NAÏVE BAYES
Anne Mudya Yolanda 1 , Arisman Adnan 2 , Azra Aulia Dwiputri 3
Program Studi Statistika Universitas Riau Kampus Bina Widya Km 12.5 Simpang Baru, Pekanbaru, Riau 28293
e-mail: annemudyayolanda@lecturer.unri.ac.id 1 , arismanadnan@lecturer.unri.ac.id 2 , azra.aulia2964@student.unri.ac.id 3

## ABSTRAK
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.
Kata kunci : Naïve Bayes, klasifikasi, akurasi, IKG

## ABSTRACT
The  Gender  Inequality  Index  (GII)  is  a  gender-related  indicator  used  to  support  development  in  the Sustainable Development Goals. As a result, researchers want to use machine learning algorithms to perform a  classification  modeling  to  classify  GII  by  district/city  in  Indonesia.  The  Naive  Bayes  algorithm  is  used  to analyze GII and associated indicators, namely The percentage of women aged less than 20 years at the time of their first live birth, the proportion of women aged 15-49 years who were ever married and had their first live  birth,  the  percentage  of  men  and  women  with  minimum  high  school  education,  and  the  labor  force participation rate. The Naïve Bayes method, which has four categories: low, lower-middle, upper-middle, and high,  produces  good  classification  results,  particularly  for  positive  predictive  value.  The  training  data's overall accuracy is 82.86 %, while the accuracy of the testing data is 83.72 %. The classification results can be  used  to  forecast  the  GII  and  reference  policy-making  and  programming  to  handle  gender  inequality  in Indonesia.
Keywords : Naïve Bayes, Classification, Accuracy, GII

## PENDAHULUAN
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) nasional  tahun  2020  mencapai  71.94,  naik 0.03  persen  dibandingkan  tahun  2019  (Badan Pusat  Statistik,  2021b).  Grafik  pergerakan IPM  Indonesia  yang  hanya  bergerak  naik sedikit  terutama  disebabkan  oleh  adanya Pandemi  Covid-19.  Hal  ini  terjadi  karena adanya perubahan aktivitas masyarakat akibat larangan kegiatan untuk menghentikan penyebaran  virus  yang  berdampak  secara global.
Pelaksanaan  pendidikan  berubah  menjadi pembelajaran  jarak  jauh,  pelayanan  kesehatan berupa  konsultasi  dilaksanakan  secara  virtual, dan  pembatasan  kegiatan  lainnya  untuk menghindari terjadinya kerumunan merupakan beberapa  kegiatan  yang  berubah  selama  masa pandemi  yang  berujung  pada  melambatnya pembangunan  dan  ekonomi  global  (Badan Pusat Statistik, 2021b). Selain faktor pandemi, tentunya ada banyak faktor lain yang menjadi latar  belakang  raihan  IPM  Indonesia.  IPM merupakan  salah  satu  indikator  penting sebagai  alat  ukur  keberhasilan  pembangunan kualitas  hidup  manusia,  baik  secara  nasional maupun  pada  tingkat  wilayah  (provinsi  dan kabupaten/kota).
Peningkatan  IPM  mempengaruhi  Indeks Pembangunan Gender  (IPG) yang merupakan rasio  atau  perbandingan  IPM  perempuan terhadap IPM laki-laki (Badan Pusat Statistik, 2022).  Pada  tahun  2020,  IPG  nasional  berada pada angka 91.06, turun sebesar 0.01 poin dari tahun  2019  sebesar  91.07  (Badan  Pusat Statistik,  2021a).  Adanya  penurunan  ini dikarenakan  percepatan  pembangunan  laki- laki  yang  lebih  cepat  daripada  petempuan, yaitu  saat  ini  IPG  laki-laki  berada  pada kategori  tinggi,  sedangkan  perempuan  masih tergolong  kategori  rendah  (Kementerian Pemberdayaan  Perempuan  dan  Perlindungan Anak (Kemen PPPA), 2021).
Pergerakan  IPG  diikuti  pula  dengan perkembangan  Indeks  Pemberdayaan  Gender (IDG).  IDG  merupakan  alat  ukur  pada  sektor politik  dengan  adanya  perempuan  dalam parlemen,  sektor  perempuan  sebagai  pembuat keputusan  dari  sudut  pandang  kedudukan  dan
jabatan sebagai tenaga profesional, dan sektor ekonomi dari sisi sumbangan pendapatan yang dihasilkan perempuan. Tidak seperti IPG yang sudah  mencapai  angka  90  persen  dalam  skala nasional,  IDG  Indonesia  tahun  2020  adalah 75.57 (Badan Pusat Statistik, 2021c). Kondisi ini menjadikan persoalan gender sebagai fokus pemerintah untuk segera diselesaikan. Urgensi menyelesaikan  problematik  gender  dan pembangunan  manusia  diperkuat  dengan masuknya  isu  kesetaraan  gender  sebagai Tujuan Pembangunan
Berkelanjutan ( Sustainable Development Goals /SDGs). Pada level  nasional,  kesetaraan  gender  dijadikan tujuan  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  Nasional  (RPJMN)  2015-2019 yang  lalu,  RPJM  2020-2024  yang  mengikuti SDGs sebagai agenda pembangunan
Indonesia,  dan  masuk  dalam  Rencana Strategis Kementerian Pemberdayaan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak/Kemen PPPA (Kementerian Pemberdayaan
Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  (Kemen PPPA), 2020).
Selain  IPG  dan  IDG,  isu  gender  dapat digambarkan  oleh  Indeks  Ketimpangan Gender.  Indeks  Ketimpangan  Gender  ini merupakan  ukuran  ketimpangan  gender  yang mengukur  seberapa  jauh  ketidakoptimalan pembangunan  manusia  yang  disebabkan  oleh ketimpangan  gender  dilihat  dari  tiga  aspek pembangunan  manusia,  yaitu  kesehatan reproduksi,  pemberdayaan,  dan  partisipasi ekonomi  (Badan  Pusat  Statistik,  2021d). Idealnya,  baik  laki-laki  maupun  perempuan mendapatkan  kesempatan  yang  sama  untuk berperan  dan  ikut  serta  dalam  pembangunan dan  mendapatkan  hak  yang  sama  dalam memperoleh manfaat dari pembangunan.
United  Nations  Development  Programme (UNDP) mencatat perkembangan IKG menurun  dari  tahun  ke  tahun  sampai  tahun 2018. IKG Indonesia pada tahun 2000 sebesar 0.563,  0.508  pada  tahun  2010,  dan  menjadi 0.474  pada  tahun  2018.  Pada  tahun  2019, UNDP  mencatat  terjadi  kenaikan  IKG  di Indonesia sebesar 0.006 menjadi 0.48 (United Nations  Development  Programme  (UNDP), 2020a).
IKG  nasional  masih  lebih  tinggi  daripada rata-rata  IKG  dunia  dan  wilayah  Asia  Timur dan  Pasifik  dengan  IKG  rata-rata  sebesar 0.324  pada  tahun  2019.  Menurut  catatan UNDP,  pada  kawasan  Asia  Tenggara, Singapura merupakan negara dengan percepatan  paling  baik  (0.065),  diikuti Malaysia  (0.253),  dan  Brunei  Darussalam (0.255).  Indonesia  berada  pada  peringkat  ke- 121  dari  162  negara  dalam  ketimpangan gender  dengan  rata-rata  pada  tingkat  dunia sebesar 0.436 (Badan Pusat Statistik, 2021d)
Statistik Ketimpangan
Gender mengindikasikan pembangunan dari kaca mata gender  di  Indonesia  masih  belum  optimal dibanding  negara-negara  lainnya.  Pemangku kebijakan  di  Indonesia  perlu  mengambil berbagai langkah untuk mengejar ketertinggalan dengan meningkatkan kekuatan pada  bidang  kesehatan,  pemberdayaan,  dan ketenagakerjaan. Upaya tersebut juga diperlukan  untuk  meningkatkan  peringkat Indonesia  yang  saat  ini  berada  pada  urutan 121  dari  162  negara  dalam  hal  Ketimpangan gender (Badan Pusat Statistik, 2021d).
Pada  rilis  terakhir  di  2019,  Badan  Pusat Statistik (BPS) mengumumkan publikasi IKG tahun 2019 sebesar 0.421 dan 0.4 untuk tahun 2020  (Badan  Pusat  Statistik,  2020,  2021d). Angka ini berbeda dengan IKG yang dihitung oleh  UNDP,  karena  terdapat  perbedaan indikator  yang  digunakan  dalam  proses penghitungan.  IKG  yang  dihasilkan  BPS nilainya  lebih  rendah  dari  pada  IKG  UNDP, tetapi keduanya menunjukkan pola perubahan yang serupa dari waktu ke waktu, yaitu adanya pola penurunan IKG di Indonesia.
Semakin menurunnya
Indeks
Ketimpangan  Gender  di  Indonesia  dari  tahun ke  tahun  memberikan  harapan  besar  untuk masa depan pembangunan di Indonesia. Untuk memperkirakan tingkat IKG setiap kabupaten/kota  di  Indonesia  pada  tahun  ke depan,  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan pemodelan klasifikasi. Model klasifikasi yang diperoleh dapat digunakan untuk melihat label kategori IKG suatu wilayah untuk mempermudah  dalam  mengambil  keputusan mengenai tingkat IKG di masa depan.
Pemodelan  klasifikasi  dengan  berbagai algoritma machine  learning sudah  cukup banyak digunakan untuk data-data
kependudukan  dan  keluarga  berencana  pada berbagai penelitian, diantaranya untuk klasifikasi dan pengelompokan Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  (Goldameir, Yolanda,  Adnan,  &  Febrianti,  2021; Wicaksono  &  Yolanda,  2021)  dan  Fasilitas Kesehatan  Keluarga  Berencana  (Yolanda  & Yunitaningtyas,  2021).  Pada  penelitian  ini, pemodelan klasifikasi dibuat dengan menerapkan metode machine learning dengan algoritma Naïve Bayes.
Algoritma  Naïve  Bayes  sebagai  alat klasifikasi  sudah  cukup  sering  digunakan dalam  berbagai  kajian  dan  memberikan  hasil akurasi  yang  baik.  Pada  berbagai  penelitian, Naïve  Bayes  telah  terbukti  menjadi  metode yang  mudah  ditelaah  dan  efisien  untuk klasifikasi.  Naïve  Bayes  memberikan  hasil yang  kompetitif  dilihat  dari  akurasi  dan sparity ,  dan  lama  proses  membangun  model ( running times) pada amatan yang seimbang/ balanced data (Blanquero, Carrizosa, Ramírez-cobo, & Sillero-Denamiel,
2021).
Pengklasifikasi Naïve Bayes juga memberikan  kinerja  yang  baik  dalam menduga  Indeks  Harga  Produsen  (IHP)  yang dipublikasikan  BPS  secara  triwulan,  yaitu adanya    peningkatan  IHP  untuk  triwulan  III dengan  nilai  maksimum  antara  0,961  –  0,980 berdasarkan  data  triwulan  I  dan  II  (Pertiwi  et al.,  2022).  Pada  penelitian  lain,  Naïve  Bayes mencapai  akurasi  sebesar  94,31%, recall sebesar 94,33 %, presisi 9 sebesar 4,11%, dan rata-rata  skor  F1  sebesar  0,93  dan  menjadi algoritma  dengan  hasil  terbaik  di  antara algoritma  lain  yang  dijalankan  dalam melakukan  klasifikasi  gambar  yang  berisi tawaran promosi (Hubert, Phoenix, Sudaryono, & Suhartono, 2021).
Penerapan  metode  klasifikasi  berbasis machine  learning dengan  algoritma  Naïve Bayes diharapkan dapat memprediksi kategori dengan  akurasi  yang  tinggi.  Adapun  tujuan dari  penelitian  ini  adalah  melakukan pemodelan
klasifikasi
pada Indeks
Ketimpangan  Gender  (IKG)  tahun  2020 dengan  metode  Naïve  Bayes.  Hasil  yang diperoleh  nantinya  dapat  dimanfaatkan sebagai  acuan  atau  rekomendasi  dalam membuat  kebijakan/program  untuk  mengatasi ketimpangan gender di Indonesia.

## METODE PENELITIAN Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang didasarkan  pada  teorema  Bayes  serta  asumsi independensi  antara  fitur  dari  kumpulan  data (Chatzidimitriou, Diamantopoulos, Papamichail, & Symeonidis, 2018). Algoritma ini berbasis supervised machine learning yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah klasifikasi  dengan  pendekatan  probabilistik. Naïve  Bayes  memiliki  asumsi  independensi fitur  (Blanquero  et  al.,  2021),  yaitu  variabel- variabel  prediktor  pada  data  pemodelan  tidak saling  berhubungan  (independen),  yang artinya  hasil  dari  pemodelan  diperoleh  dari sekumpulan  variabel  bebas  yang  tidak  ada hubungannya  satu  sama  lain.  Walaupun keindependenan  antar  variabel  ini  sebenarnya jarang terjadi, hasil dari metode ini sebenarnya cukup  baik  dan  telah  dibuktikan  dengan berbagai penelitian terdahulu.
Metode pengklasifikasian dengan probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan oleh  Thomas  Bayes  ini  memiliki  kemampuan memprediksi  peluang  kejadian  di  masa  depan berdasarkan  kejadian  di  masa  lalu  dikenal sebagai  teorema  Bayes,  sedangkan  Naïve mengasumsikan bahwa setiap variabel bersifat independen.  Naïve  Bayes  secara  komputasi efisien dan mampu menangani data berdimensi  tinggi.  Pemodelan  klasifikasi dengan  algoritma  ini  dapat  menangani variabel  kategoris  dengan  banyak  level  dan lebih  tahan  terhadap overfitting daripada algoritma decision  trees ,  terutama  dengan adanya  teknik smoothing (EMC  Education Services, 2015).
Pada  penelitian  ini,  komputasi  Naïve Bayes  dijalankan  dengan  bantuan  Program  R (The  R  Core  Team,  2021).  Setelah  data disiapkan maka selanjutnya, data tersebut akan di  implementasikan  dengan  formula  Naïve
Bayes.  Data  yang  ada  terlebih  dahulu  akan dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data training dan testing. Algoritma Naïve Bayes dibangun pada data training kemudian  dilakukan  evaluasi hasilnya . Model  yang  diperoleh  diterapkan pada  data testing. Hal  ini  dilakukan  sebagai evaluasi  dan  validasi  dari  model  yang  ditelah dibangun.  Setelahnya,  model  siap  diterapkan pada  amatan  baru  yang  belum  diketahui labelnya  dan  dicek  kembali  kebaikan modelnya untuk validasi .
Pemodelan  klasifikasi  diharapkan  dapat melakukan  klasifikasi  untuk  seluruh  amatan dengan  tepat.  Namun,  dalam  salah  prediksi dalam  pemodelan  tentunya  harus  selalu diperhitungkan. Oleh karenanya, setiap model perlu  diukur  kinerjanya  melalui confusion matrix .  Matriks  ini  menyajikan  rincian  dari klasifikasi termasuk sensitivitas dan spesifisitas  yang  digunakan  sebagai  ukuran statistik dari klasifikasi, kedua sensitivitas dan spesifisitas  berguna  untuk  mengukur  model yang  paling  baik  dan  efisien.  Sensitivitas mengukur  proporsi true  positive yang diidentifikasikan  dengan  benar,  spesifisitas mengukur  proporsi true  negative yang diidentifikasikan  dengan  benar.  Kesalahan dalam  menentukan false  positive adalah kesalahan  tipe  1,  yaitu  ketika  amatan dikategorikan benar, padahal sebenarnya salah klasifikasi. Pada false negative atau kesalahan tipe  2  untuk  amatan  yang  diklasifikasikan benar, tetapi pada keadaan sebenarnya amatan tersebut salah.

## Indeks Ketimpangan Gender
UNICEF  menjelaskan  kesetaraan  gender sebagai  suatu  keadaan  perempuan  dan  laki- laki  memiliki  kondisi,  perlakukan  dan kesempatan  yang  sama  dalam  mewujudkan segala  potensi  yang  dimiliki,  serta  memiliki persamaan hak untuk terlibat dalam pembangunan  dalam  berbagai  sektor,  baik ekonomi,  sosial,  budaya,  dan  politik  (Badan Pusat  Statistik,  2019).  Kesenjangan  antara laki-laki  dan  perempuan  dapat  dilihat  dari Indeks  Ketimpangan  Gender  (IKG).  Dikuti Dari  UNDP,  IKG  merupakan  ukuran gabungan yang mencerminkan ketidaksetaraan dalam pencapaian antara perempuan dan laki-
laki dalam tiga dimensi: kesehatan reproduksi, pemberdayaan, dan pasar tenaga kerja (United Nations  Development  Programme  (UNDP), 2020a).
Berikut  ini  adalah  indikator  IKG  menurut UNDP:
1. Kematian  Ibu  ( Maternal  Mortality  Rate ) sebagai  indikator  faktor  risiko  kematian ibu melahirkan untuk dimensi kesehatan;
2. Tingkat  Fertilitas  Remaja  ( Adolescence Birth  Rate )  sebagai  indikator  fertilitas remaja untuk dimensi kesehatan;
3. Persentase penduduk berusia 25 tahun ke atas yang berijazah terakhir minimal SMP sebagai  indikator  pendidikan  untuk dimensi pemberdayaan;
4. Pembagian kursi parlemen antara perempuan  dan  laki-laki  untuk  dimensi pemberdayaan
5. Tingkat partisipasi angkatan kerja perempuan dan laki-laki sebagai indikator pasar  tenaga  kerja  (United  Nations Development Programme (UNDP), 2020b). Merujuk pada pengembangan pengukuran ketimpangan gender melalui Gender
Inequality  Index  (GII)  yang  disusun  oleh UNDP,  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada tahun  2018  melakukan  pembahasan  awal mengenai  indikator  dan  metodologi  untuk menghitung  Indeks  Ketimpangan  Gender (IKG) di setiap kabupaten/kota di Indonesia.
Indikator-indikator  yang  digunakan  untuk mengukur IKG menurut BPS antara lain:
1. Proporsi  persalinan  tidak  di  fasilitas kesehatan  sebagai  indikator  faktor  risiko kematian ibu untuk dimensi kesehatan;
2. Proporsi wanita berusia 15-49 tahun yang pernah  kawin  dan  saat  melahirkan  hidup pertama  berusia  kurang  dari  20  tahun sebagai  indikator  fertilitas  remaja  untuk dimensi kesehatan;
3. Persentase  laki-laki  dan  perempuan  di parlemen  sebagai  indikator  parlemen untuk dimensi pemberdayaan;
4. Persentase  penduduk  laki-laki  dan perempuan  dengan  pendidikan  minimal
SMA sebagai indikator pendidikan untuk dimensi pemberdayaan;
5. Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK)  sebagai  indikator  pasar  kerja untuk  dimensi  pasar  tenaga  kerja  (Badan Pusat Statistik, 2021d) .

## Data dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian merupakan  data  sekunder  bersumber  dari publikasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  yang berjudul “Kajian Penghitungan Indeks Ketimpangan  Gender  2021”  yang  dirilis  pada tanggal 13 Desember tahun 2021. Data terdiri atas 514 kabupaten/kota di Indonesia dengan 5 variabel  indikator  IKG  dan  indikator penyusunnya, yaitu sebagai berikut:
1. Proporsi  persalinan  tidak  di  fasilitas kesehatan (persalinan tidak di faskes);
2. Proporsi wanita berusia 15-49 tahun yang pernah  kawin  dan  saat  melahirkan  hidup pertama  berusia  kurang  dari  20  tahun (ULP);
3. Persentase  laki-laki  dan  perempuan  di parlemen (keterwakilan di parlemen);
4. Persentase  penduduk  laki-laki  dan perempuan  dengan  pendidikan  minimal SMA (Pendidikan minimal SMA);
5. Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK)
BPS  membagi  IKG  terbagi  atas  empat kelas, yaitu kategori kelas, sebagai berikut:
1. rendah (kurang dari 0,399)
2. menengah bawah (rentang 0,400-0,449)
3. menengah atas (rentang 0,450-0,499)
4. tinggi  (lebih  dari  atau  sama  dengan 0,500).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  yang  digunakan  sebagai  bahan untuk  menjalankan  algoritma  klasifikasi  pada data  IKG  adalah  lima  indikator  yang digunakan  untuk  menghitung  IKG  setiap wilayah    di  Indonesia.  Ringkasan  dari  setiap indikator  penyusun  IKG  disajikan  pada  tabel 1.
Tabel 1. Ringkasan Indikator Pendukung IKG Tahun 2020 Statistik IKG Persalinan tidak di faskes ULP Keterwakilan di parlemen Pendidikan minimal SMA TPAK L P L P L P Mean 0.399 0.181 0.27  84.89  15.11  42.60 36.98  82.63  55.47 Standard Error 0.007 0.009 0.00 0.39 0.39 0.57 0.57 0.25 0.44 Median 0.426 0.115 0.28  86.00  14.00  39.90 35.28  83.23  54.56 Simpangan Baku 0.168 0.195 0.09 8.82 8.82  12.93 12.88 5.69  10.00 Jangkauan 0.825 0.960 0.48  48.57  48.57  58.86 62.69  67.19  65.88 Minimum 0.020 0.001 0.03  51.43 0.00  18.74 11.36  29.01  31.36 Maksimum 0.845 0.961 0.51  100.0  48.57  77.60 74.05  96.20  97.24 Sumber : hasil analisis deskriptif
Berdasarkan tabel 1 diketahui bahwa rata- rata  (mean)  IKG  dari  kabupaten/kota  di Indonesia  sebesar  0.399  dengan  median sebesar 0.426. Angka ini menunjukkan bahwa median  dari  IKG  lebih  tinggi  daripada  IKG nasional  yaitu  0.40  pada  tahun  2020, sedangkan  berdasarkan  rata-rata  (mean) nilainya  sama  dengan  IKG  nasional  (0.399 ≈ 0.4). Simpangan baku dari IKG sebesar 0.168, artinya  terdapat  cukup  banyak  data  yang nilainya cukup jauh dari rata-rata IKG dengan IKG  terendah  sebesar  0.02  (Kabupaten Sleman)  dan  tertinggi  mencapai  0.845 (Kabupaten Kepulauan Sula).
Tingkat  persalinan  tidak  di  fasilitas kesehatan  terendah  tahun  2020  sebesar  0.001 terdapat  pada  45  kabupaten/kota,  sedangkan yang tertinggi adalah kabupaten Paniai sebesar 0.961.  Jangkauan  atau  rentang  antara  nilai terendah dan tertinggi pada variabel ini sangat jauh (0.960), artinya masih terdapat kesenjangan  tingkat  persalinan  tidak  di fasilitas  kesehatan  yang  merupakan  indikator faktor risiko kematian ibu di Indonesia.
Pada  proporsi  wanita  berusia  15-49  tahun yang pernah kawin dan saat melahirkan hidup pertama  berusia  kurang  dari  20  tahun  (ULP) tahun  2020  diperoleh  nilai  tengah  berupa mean  sebesar  0.27  dan  median  sebesar  0.28. Wilayah  dengan  ULP  terendah  adalah Kabupaten  Mamberamo  Tengah  (0.034) diikuti  oleh  Kabupaten  Lanny  Jaya  (0.036). Wilayah  dengan  proporsi  tertinggi  adalah Kabupaten Murung Raya sebesar 0.51.
Pada  variabel  keterwakilan  di  parlemen, persentase  laki-laki  yang  duduk  di  parlemen tahun  2020  lebih  tinggi  daripada  perempuan. Berdasarkan  data  yang  dihimpun  diketahui bahwa  terdapat  21  kabupaten/kota  dengan seluruh anggota parlemennya berjenis kelamin laki-laki.  Keterwakilan  wanita  paling  tinggi diraih  oleh  Kabupaten  Minahasa  sebesar 48.57.
Persentase  penduduk  dengan  pendidikan minimal  SMA  (pendidikan  minimal  SMA) tahun  2020  juga  didominasi  oleh  laki-laki. Kabupaten  Wonosobo  merupakan  wilayah dengan  persentase  laki-laki  dengan  minimal pendidikan  SMA  paling  rendah  dibandingkan kabupaten/kota  lainnya  di  Indonesia  (18.74), sedangkan  untuk  persentase  terendah  wanita terjadi  di  Kabupaten  Yahukimo  (11.36). wilayah  dengan  persentase  tertinggi  di Indonesia  adalah  Kota  Pekanbaru  (74.05) untuk wanita dan Kota Kendari (77.60) untuk laki-laki.
Serupa  dengan  keterwakilan  di  parlemen dan  pendidikan  minimal  SMA,  Tingkat Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  laki-laki tahun  2020  juga  lebih  tinggi  daripada perempuan.  TPAK  laki-laki  terendah  yaitu  di Kabupaten Lanny Jaya (29.01) untuk laki-laki dan  Kabupaten  Rokan  Hilir  untuk  perempuan (31.36). Kabupaten Pegunungan Arfak tercatat sebagai  kabupaten  dengan  TPAK  laki-laki tertinggi,  sedangkan  untuk  perempuan  yaitu Kabupaten Nduga.
Pada penelitian ini algoritma Naïve Bayes digunakan  untuk  pemodelan  klasifikasi  pada
multi  kelas.  Multi  kelas  terdiri  atas  empat label  untuk  wilayah  dengan  IKG  kategori rendah, menengah bawah, menengah atas, dan tinggi. IKG dengan menggunakan empat kelas tersebar  sebanyak  228  wilayah  pada  kategori rendah,  63  wilayah  berada  dalam  kategori menengah  bawah,  75  wilayah  pada  kategori menengah atas, dan 148 wilayah pada kategori tinggi.  Sebelumnya  memulai  proses  analisis, data  yang  ada  dibagi  menjadi  dua,  dengan proporsi  75%  menjadi  data training yang digunakan  untuk  melakukan  pemodelan dan 25%  sebagai  data testing untuk  melakukan pengujian dan prediksi model yang diperoleh.
Hasil  evaluasi  model  dengan  algoritma Naïve  Bayes  pada  data  training  untuk  IKG dengan  empat  kategori  memberikan  akurasi keseluruhan  ( overall  accuracy) sebesar 82.86%.  Pada  algoritma  yang  diterapkan untuk  empat  kelas  diketahui  bahwa  IKG kategori rendah memberikan balanced accuracy paling  baik  dibandingkan  kelas lainnya, sebesar 93.46%.  Hasil akurasi paling rendah  terjadi  saat  model  melakukan klasifikasi  pada  IKG  kategori  menengah  atas dengan balanced  accuracy hanya  78.28%. Adapun  ukuran  keakuratan  lainnya  untuk validasi  model  disajikan  pada  tabel  2.
Tabel 2. Evaluasi Model Data Training dengan Empat Kelas Ukuran Keakuratan Kelas Rendah Menengah Bawah Menengah Atas Tinggi Sensitivitas 91.07 % 68.75  % 62.07 % 87.39 % Spesifisitas 95.85 % 93.47  % 94.50 % 93.80 % Balanced Accuracy 93.46 % 81.11  % 78.28  % 90.59 % Pos Pred Value 94.44 % 60.00 % 66.67 % 85.09 % Neg Pred Value 93.27 % 95.45 % 93.35 % 94.83 % Sumber : hasil analisis
Algoritma  Naïve  Bayes  yang  dijalankan memiliki  nilai  sensitivitas  yang  lebih  rendah pada  saat  melakukan  klasifikasi  IKG  untuk kategori  menengah  bawah,  menengah  atas, dan  tinggi.  Hal  ini  sejalan  dengan positive predictive value yang lebih kecil dari pada Net Pred  Value pada  saat  model  memprediksi klasifikasi untuk menengah bawah, menengah atas,  dan  tinggi. Positive  predictive  value menggambarkan tingkat positif yang diperoleh di  antara  total  positif  yang  diprediksi  atau jumlah  item  yang  diidentifikasi  dengan  benar sebagai  positif  dari  total  amatan  yang diidentifikasi sebagai positif (Wang & Zheng, 2013).  Atau  dapat  pula  diartikan  sebagai probabilitas  bahwa  amatan  yang  diprediksi
sebagai  kategori  positif,  pada  keadaan sebenarnya benar bernilai positif.
Pada  data  dalam  penelitian  ini,  hanya positive predictive value (94.44%) untuk IKG kategori  rendah  yang  nilainya  lebih  besar daripada ukuran keakuratan data (93.27 %).
Berdasarkan  ukuran  keakuratan  yang ditampilkan pada tabel 2 dimiliki cukup bukti untuk  menyatakan  bahwa  Algoritma  Naïve Bayes cukup baik dalam melakukan klasifikasi  data  IKG  menurut  kabupaten/kota di  Indonesia  tahun  2020.  Oleh  karenanya, proses  analisis  dilanjutkan  pada  tahapan validasi menggunakan data testing. Confusion matrix hasil  prediksi  menggunakan  data testing dengan  empat  kelas  divisualisasikan pada tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Prediksi dengan Empat Kelas Prediksi Kelas Rendah Menengah Bawah Menengah Atas Tinggi Rendah 46 0 0 1 Menengah Bawah 5 11 2 0 Menengah Atas 1 3 10 2 Tinggi 2 1 4 41
Sumber : hasil analisis
Matriks  yang  ditampilkan  pada  tabel  3 menunjukkan  bahwa  performa  Naïve  Bayes pada data dengan empat kategori memberikan hasil  klasifikasi  IKG  yang  relatif  bagus.  Pada saat  memprediksi  IKG  kelas  rendah  terjadi delapan  kesalahan,  IKG  menengah  bawah
sebanyak  empat  kesalahan,  IKG  menengah atas  ada  enam  kesalahan,  dan  tiga  kesalahan prediksi  pada  IKG  kategori  tinggi.  Akurasi keseluruhan dari prediksi yang dilakukan pada data  testing  dengan  empat  kelas  ini  mencapai angka 83.72%. Tabel 4. Evaluasi Model Data Testing dengan Empat Kelas Ukuran Keakuratan Kelas Rendah Menengah Bawah Menengah Atas Tinggi Sensitivitas 85.19 % 73.33 % 62.50 % 93.18 % Spesifisitas 98.67 % 93.86 % 94.69 % 91.76 % Balanced Accuracy 91.93 % 83.60 % 78.60 % 92.47 % Pos Pred Value 97.87 % 61.11 % 62.50 % 85.42 % Neg Pred Value 90.24 % 96.40 % 94.69 % 96.30 % Sumber : hasil analisis
Balanced  accuracy terbaik  sebagaimana ditampilkan  pada  Tabel  4  terletak  pada  IKG dengan  kategori  tinggi  (92.47%),  diikuti  oleh IKG  kategori  rendah  (91.93%),  kelas menengah  bawah  (83.6%),  dan  kelas menengah  atas  (78.6%).  Sensitivitas  yang diperoleh  masih  relatif  kecil,  terutama  saat prediksi  IKG  pada  kelas  menengah  atas (62.50%)  dan  menengah  bawah  (73.33%). Nilai prediksinya relatif kecil untuk memprediksi kelas positif, terutama pada IKG kategori menengah bawah dan menengah atas dengan negative  predictive  value masing- masing  sebesar  61.11  dan  62.50  %.  Hal  ini bisa  jadi  dikarenakan  hampir  terjadinya ketidakseimbangan  sebaran  kategori  pada kelas ( imbalanced
class )
sehingga menyebabkan  hasil  akurasi  cenderung  lebih baik salah satu kelas saja.
Pada  kasus  ini  diketahui  bahwa  proporsi wilayah  dengan  IKG  kategori  tinggi  lebih banyak daripada wilayah dengan IKG kategori lainnya.  Saat  proses  pembagian  data  secara acak  menjadi  data training dan testing, ada kemungkinan  terjadi  proporsi  salah  satu kategori  lebih  banyak  pada  saat  pemisahan data.  Kondisi  ini  juga  berakibat  pada terjadinya overfitting. Masalah  ini  dapat diatasi  dengan  menambahkan  penanganan kasus  kelas  tidak  seimbang  pada  data  untuk penelitian lanjutan.
Penelitian  ini  berhasil  menerapkan algoritma machine  learning dalam  klasifikasi
dalam kasus IKG yang dapat digunakan dalam melakukan  simulasi  IKG  setiap  wilayah sebelum  dilakukan  perhitungan  yang  lebih mendalam.  Namun,  penelitian  ini  terbatas pada indikator penyusun IKG yang dikeluarkan  oleh  BPS.  Pada  penelitian selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan indikator IKG menurut UNDP sehingga dapat dilakukan  perbandingan  yang  lebih  baik dengan nilai IKG/GII negara-negara lain. Pada tingkat wilayah atau lingkup yang lebih kecil, algoritma ini dapat pula dipakai untuk melihat kategori IKG suatu wilayah berdasarkan bulan jika dimiliki data-data pendukungnya.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa pemodelan  klasifikasi  dengan  Algoritma Naïve  Bayes  memberikan  hasil  yang  sangat baik  dalam  melakukan  klasifikasi  data  IKG menurut  kabupaten/kota  di  Indonesia  tahun 2020. Hasil akurasi klasifikasi IKG pada data training akurasi keseluruhan (overall accuracy) sebesar 82.86 %, sedangkan akurasi dari  prediksi  data  testing  sebesar  83.72  %. Hasil penelitian ini dapat diimplikasikan untuk memprediksi  IKG  suatu  wilayah  berdasarkan variabel  pendukungnya  dan  menjadi  acuan dalam  menyusun  kebijakan/program  untuk mengatasi ketimpangan pembangunan berbasis  gender  di  Indonesia.  Pada  penelitian selanjutnya direkomendasikan untuk
menambahkan penanganan data tidak seimbang untuk menghindari terjadi kesalahan klasifikasi  dan  meningkatkan  akurasi  hasil prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Penghitungan Indeks  Ketimpangan  Gender  2018 (Kajian  Lanjutan  2) .  Jakarta:  Badan Pusat Statistik Republik Indonesia.
Badan  Pusat  Statistik.  (2020). Kajian Penghitungan Indeks Ketimpangan Gender .  Jakarta:  Badan  Pusat  Statistik Republik Indonesia.
Badan  Pusat  Statistik.  (2021a). Indeks Pembangunan Gender (IPG) 2019-2020 . Jakarta. Retrieved from https://www.bps.go.id/indicator/40/463/1 /indeks-pembangunan-gender-ipg-.html Badan  Pusat  Statistik.  (2021b). Indeks Pembangunan  Manusia  2020 .  Jakarta: Badan Pusat Statistik Republik Indonesia. Badan  Pusat  Statistik.  (2021c). Indeks Pemberdayaan  Gender  (IDG)  2019- 2020 . Jakarta. Retrieved from https://www.bps.go.id/indicator/40/468/1 /indeks-pemberdayaan-gender-idg-.html Badan  Pusat  Statistik.  (2021d). Kajian Penghitungan Indeks Ketimpangan
Gender  2021 .  (Direktorat  Analisis  dan Pengembangan  Statistik  BPS,  Ed.). Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022).  Indeks Pembangunan  Gender  (IPG).  Retrieved June 6, 2022, from https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/i ndikator/14
Blanquero,  R.,  Carrizosa,  E.,  Ramírez-cobo, P.,  &  Sillero-Denamiel,  M.  R.  (2021).
Variable  selection  for  Naïve  Bayes classification. Computers and Operations Research , 135 (105456).
https://doi.org/10.1016/j.cor.2021.10545
6
Chatzidimitriou,  K.,  Diamantopoulos,  T., Papamichail,  M.,  &  Symeonidis,  A. (2018). Practical  Machine  Learning  in R . Canada: Lean Publishing.
EMC  Education  Services.  (2015). Data Science  and  Big  Data  Analytics: Discovering,  Analyzing,  Visualizing  and Presenting  Data .  Indianapolis,  Indiana: John Wiley & Sons, Inc.
Goldameir, N. E., Yolanda, A. M., Adnan, A.,
&  Febrianti,  L.  (2021).  Classification  of the  Human  Development  Index  in Indonesia Using the Bootstrap
Aggregating  Method. Sinkron :  Jurnal Dan Penelitian Teknik Informatika , 6 (1), 100–106. https://doi.org/10.33395/sinkron.v6i1.11 173 e-ISSN
Hubert,  Phoenix,  P.,  Sudaryono,  R.,  & Suhartono,  D.  (2021).  Classifying
Promotion Images Using Optical
Character  Recognition  and  Naïve  Bayes Classifier. Procedia  Computer  Science , 179 (2020), 498–506. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.0
33
Kementerian  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan  Anak  (Kemen  PPPA). (2020). Pembangunan Manusia Berbasis Gender . Jakarta: Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak (Kemen PPPA).
Kementerian  Pemberdayaan  Perempuan  dan Perlindungan  Anak  (Kemen  PPPA). (2021). Pembangunan Manusia Berbasis
Gender  2021 .  Jakarta:  Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak (Kemen PPPA).
Pertiwi,  M.  W.,  Kusmira,  M.,  Reskiani, Simpony,  B.  K.,  Apriyani,  Y.,  Iskandar, I.  D.,  …  Amirulloh,  I.  (2022).  Model Klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi Indeks  Harga  Produsen. SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi , 11 (1), 171–178. https://doi.org/https://doi.org/10.32520/st msi.v11i1.1669
The  R  Core  Team.  (2021).  R :  A  Language and Environment for Statistical Computing.  R  Foundation  for  Statistical Computing. Retrieved from https://cran.r-project.org/doc/manuals/r- devel/fullrefman.pdf
United  Nations  Development  Programme (UNDP).  (2020a). Gender  Inequality Index (GII) . Retrieved from
https://hdr.undp.org/en/indicators/68606
United  Nations  Development  Programme (UNDP).  (2020b). Technical  notes:
Calculating  the  human  development indices—graphical  presentation  Human .
Retrieved
from https://hdr.undp.org/sites/default/files/hd
r2020_technical_notes.pdf
Wang,  H.,  &  Zheng,  H.  (2013).  Positive Predictive  Value.  In Dubitzky  W., Wolkenhauer  O.,  Cho  KH.,  Yokota  H. (eds)  Encyclopedia  of  Systems  Biology.
New York (US): Springer.
https://doi.org/https://doi.org/10.1007/97
8-1-4419-9863-
Wicaksono,  A.  S.,  &  Yolanda,  A.  M.  (2021).
Pengelompokkan  Kabupaten  /  Kota  di Provinsi Nusa Tenggara Timur Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan  Manusia  Menggunakan K-Medoids  Clustering. JSTAR:  Jurnal Statistika Terapan , 1 (1), 79–90.
https://doi.org/10.5300/jstar.v1i1.7
Yolanda, A. M., & Yunitaningtyas, K. (2021). Segmentasi Provinsi Berdasarkan Sarana dan  Perlengkapan  Fasilitas  Kesehatan Keluarga Berencana Tahun 2021. Jurnal Keluarga  Berencana , 6 (01),  20–30. https://doi.org/https://doi.org/10.37306/k kb.v6i1