<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="162075">
 <titleInfo>
  <title>PEMETAAN INDIKATOR PEMBERDAYAAN PEREMPUAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN PCA BIPLOT DAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>ALDA QATHRUNNADA</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA Statistika</publisher>
   <dateIssued>2025</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Pemberdayaan perempuan merupakan isu penting dalam pembangunan berkelanjutan, sebagaimana tercantum dalam Tujuan Pembangunan Berkelanjutan Sustainable Development Goals (SDGs) ke-5. Di Indonesia, meskipun capaian indeks pemberdayaan terus meningkat, ketimpangan antar provinsi masih terlihat. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan indikator pemberdayaan perempuan, menganalisis keterkaitannya dengan setiap provinsi, serta mengelompokkan provinsi berdasarkan kesamaan karakteristik. Analisis dilakukan menggunakan Principal Component Analysis (PCA) Biplot untuk mengidentifikasi keterkaitan antar variabel dan provinsi secara visual, serta Agglomerative Hierarchical Clustering untuk membentuk Cluster provinsi berdasarkan kemiripan karakteristik. Hasil analisis PCA Biplot menunjukkan adanya kelompok provinsi dengan karakteristik indikator serupa, korelasi antar variabel seperti hubungan positif antara tingkat partitipasi angkatan kerja (TPAK) dan sumbangan pendapatan perempuan, serta hubungan negatif antara partisipasi pendidikan dengan kelahiran dini. Indikator TPAK memiliki keragaman tertinggi, menunjukkan variabel tersebut dengan kontribusi tertinggi pada pemberdayaan perempuan. Pada agglomerative hierarchical clustering menunjukkan average linkage sebagai metode terbaik dengan 3 cluster optimal. Pada gabungan dari kedua visualisasi menunjukkan cluster 1 yang tidak menonjol dengan karakteristik tertentu, cluster 2 dengan karakteristik kesehatan reproduksi rendah, dan cluster 3 dengan karakteristik partisipasi ekonomi yang tinggi.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>162075</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2025-07-16 09:50:56</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2025-07-16 15:32:29</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>