## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1189-1198 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Sentiment Analysis of Childfree Campaign on X Social Media Using NBC and SVM Algorithms

## Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Gerakan Childfree di Media Sosial X  Menggunakan Algoritma NBC dan SVM
Moh. Azlan Shah Putra 1 , Inggih Permana 2 , M. Afdal 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
e-mail: 1 11753101087@students.uin-suska.ac.id,
2 inggihpermana@uin-suska.ac.id, 4 mafdal@uin-suska.ac.id
Received Apr 25th 2024; Revised Jun 7th 2024; Accepted Jun 27th 2024 Corresponding Author: Moh. Azlan Shah Putra

## Abstract
Children are one of the common entities in forming a family, but in recent years there has been discussion about childfree. With so many pro-con debates about childfree, it is necessary to analyze sentiment related to this issue. This research aims to analyze public sentiment regarding the childfree movement on social media X using the Naïve Bayes Classifier (NBC) and Support Vector Machine (SVM) algorithms. Sentiment is divided into 3 classes: positive, negative, and neutral. This research collects data by crawling data on social media X with the keyword childfree. The data obtained is raw text data so  that  a  pre-process  stage  is  needed.  The  pre-process  stage  carried  out  is  tokenizing,  case  folding,  stopword  filter, stemming,  TF-IDF,  and  data  balancing.  Based  on  simulation,  the  performance  of  the  NBC  algorithm  is:  accuracy  = 56.36%, precision = 56.41%, and recall = 56.35%, while the performance of the SVM algorithm is: 76.12% accuracy, 76.36% precision, and 76.13% recall. So it can be concluded that SVM has better performance than NBC in sentiment analysis in this study. In this study, it was found that the majority of people on social media X are still against the childfree movement,  but  many  people  are  more  concerned  about  who  is  doing  and  how  to  communicate  their  opinions  about childfree.
Keywords: Childfree, NBC, Sentiment Analysis, Social Media X, SVM

## Abstrak
Anak  merupakan  salah  satu  entitas  yang  umum  dalam  membentuk  sebuah  keluarga,  namun  dalam  beberapa  tahun kebelakang muncul pembahasan mengenai childfree. Dengan banyaknya perdebatan pro-kontra mengenai childfree, perlu dilakukannya sentimen analisis terkait isu ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai gerakan childfree di media sosial X menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM).  Sentimen  dibagi  menjadi  3  kelas  yaitu  positif,  negatif,  dan  netral.  Penelitian  ini  mengumpulkan  data  dengan crawling data pada media sosial X dengan keyword childfree. Data yang diperoleh merupakan data teks mentah sehingga dibutuhkan tahap pra proses. Tahap pra proses yang dilakukan adalah tokenizing, case folding, filter stopword, stemming, TF-IDF, dan data balancing. Berdasarkan simulasi, performa algoritma NBC adalah: akurasi = 56,36%, presisi = 56,41%, dan  recall  =  56,35%,  sedangkan  performa  algoritma  SVM  adalah:  akurasi  76,12%,  presisi  76,36%,  dan  recall  76,13%. Sehingga dapat  disimpulkan bahwa  SVM  memiliki  performa  yang  lebih  baik dari  pada  NBC pada  analisis  sentimen  di penelitian  ini.  Pada  penelitian  ini,  didapatkan  bahwa  mayoritas  masyarakat  pada  media  sosial  X  masih  bersifat  kontra mengenai  gerakan  childfree,  namun  banyak  khalayak  yang  lebih  mempermasalahkan  siapa  yang  melakukan  dan  cara mengkomunikasikan opininya mengenai childfree.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Childfree, Media Sosial X, NBC, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Pernikahan adalah suatu institusi yang berdiri atas dasar cinta kasih, kesetiaan, dan saling percaya antara seorang  pria  dan  seorang  wanita  sesuai  dengan  agama  dan  hukum  yang  berlaku,  serta  bertujuan  memiliki keturunan yang baik dan membentuk keluarga yang sehat, sakinah, mawaddah, dan rahmah [1]. Pengertian perkawinan menurut UU No.1 Tahun 1974 adalah ikatan lahir batin seorang pria dan seorang wanita sebagai
suami istri dengan tujuan membentuk keluarga yang bahagia dan kekal berdasarkan Ketuhanan Yang Maha Esa [2]. Salah satu entitas yang umum dalam membentuk sebuah keluarga ialah anak-anak.
Memiliki anak dalam pernikahan dianggap sebagai suatu bentuk pemenuhan tanggung jawab sosial dan spiritual  bagi  pasangan  suami  istri[3].  Anak-anak  merupakan  anugerah  yang  dititipkan  oleh  Allah  sebagai pemerkaya kehidupan keluarga serta menjadi amal jariyah yang terus berlanjut setelah kepergian orang tua. Melalui kehadiran anak, pasangan suami-istri dapat memperkuat ikatan keluarga, mengembangkan nilai-nilai agama, serta membentuk generasi penerus yang akan membangun masyarakat yang lebih baik [4]. Namun pada pembahasan  sosial  media  belakangan,  muncul  sebuah  gerakan  baru  yang  ramai  diperdebatkan  dalam  ranah pernikahan yaitu Childfree . Childfree adalah istilah yang mulai populer di Indonesia dalam beberapa tahun kebelakang, yang mana childfree merupakan  sebuah  keputusan  atau  pilihan  hidup  yang  dibuat  oleh  suatu  pasangan  untuk  tidak memiliki  anak.  Terdapat  beberapa  alasan  dan  kondisi  yang  menjadi  dasar  gerakan  ini  antara  lain  seperti kebebasan hak, gaya hidup, kesadaran lingkungan untuk masa depan, kendala kesehatan dan kesetaraan gender [5]. Opini tentang childfree masih menjadi pembahasan yang kontroversial dan terkadang menimbulkan reaksi yang  ekstrem  dari  masyarakat  Indonesia.  Selain  itu,  kepala  Badan  Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana Nasional  (BKKBN)  Tahun  2019-2024  ikut  berpendapat  tentang  isu childfree ini,  beliau  menghimbau  bagi calon suami-istri untuk mengikuti kelas pra-nikah di Kantor Urusan Agama (KUA) agar mereka mengetahui konsep ideal pernikahan.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka  dilakukanlah  penelitian  untuk menganalisis sentimen masyarakat tentang gerakan childfree dan diharapkan dapat berperan sebagai referensi dari  fenomena  resesi  anak  dan  juga  analisis  sentimen  pada  media  sosial  X . Sentimen  tersebut  akan  dibagi menjadi komentar positif, negatif, dan netral. Melalui penelitian ini, diharapkan dengan informasi sentimen masyarakat tentang childfree ini dapat membantu pihak KUA dalam melakukan bimbingan perkawinan di kelas pra-nikah  sesuai  dengan  permasalahan  sosial  yang  terjadi  saat  ini.  Sentimen  masyarakat  mengenai  gerakan childfree ini dianalisis melalui media sosial X.
X  (sebelumnya  bernama  Twitter)  telah  menjadi  media  sosial  yang  sangat  populer  untuk mengungkapkan opini terhadap suatu topik yang sedang hangat diperbincangkan, baik itu berupa opini positif maupun  negatif  melalui  komentar  dan  kutipan.  X  memungkinkan  penggunanya  untuk  berinteraksi  dengan orang lain secara mudah dan cepat. Berbeda dengan media sosial lain, pengguna X tetap dapat saling terhubung dan berinteraksi secara bebas tanpa harus berteman  [6]. Dengan banyaknya orang yang berbagi opini di X, media sosial ini dapat dimanfaatkan sebagai sebuah analisis sentimen terhadap isu-isu yang hangat sehingga menjadi sebuah informasi sentimen masyarakat tentang isu tertentu [7].
Analisis sentimen yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)  dan  Support  Vector  Machine (SVM) . NBC  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  umum digunakan  dalam machine  learning untuk  menentukan  probabilitas  kelas  dari  suatu  data  tertentu  [8].  NBC merupakan salah satu algoritma yang sederhana dan mudah untuk diimplementasikan, dan NBC terbukti efektif dalam mengklasifikasikan data dalam berbagai aplikasi, termasuk analisis sentimen dan pengenalan teks [9]. Sedangkan SVM bekerja dengan membangun model yang dapat memisahkan dua kelas data dengan mencari hyperplane terbaik yang memiliki jarak terdekat antara hyperlane dengan data dari masing-masing kelas [10]. SVM memiliki kelebihan dalam menciptakan batas keputusan yang optimal sehingga dapat mengklasifikasikan data yang tidak diketahui dengan akurasi tinggi [11]. Disini penulis tertarik untuk membandingkan Algoritma NBC  yang  sederhana  untuk  melihat  performanya  terhadap  sentimen-sentimen  pada  media  sosial  X  dengan kalimatnya  yang  bersayap,  dibandingkan  dengan  SVM  yang  dapat  membangun  model  untuk  memisahkan kelas-kelas yang berbeda.
Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  pernah  melakukan  analisis  sentimen  menggunakan Algoritma  NBC  dan  SVM,  seperti  penelitian  sentimen  terkait  vaksinasi  [12], pada penelitian  tersebut  NBC memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Kemudian  analisis  sentimen  terkait  pembelajaran  daring  [13],  pada penelitian  ini  menghasilkan  SVM  sebagai  algoritma  terbaik.  Selanjutnya  penelitian  Enda  Esyudha  Pratama [14] membandingkan Algoritma NBC, SVM, dan decision tree terkait pembelajaran daring mahasiswa, pada penelitian ini mendapatkan NBC sebagai akurasi terbaik. Pada penelitian Deni Gunawan dkk [15] menganalisa sentimen calon gubernur 2018-2023 menggunakan NBC dan SVM, pada penelitian ini SVM memiliki akurasi terbaik.  Dikarenakan  selalu  adanya perbedaan  hasil  algoritma  terbaik  antara  NBC  dan  SVM  dalam  analisis sentimen,  maka  penelitian  ini  membandingkan  performa  antara  Algoritma  NBC  dan  SVM  untuk  analisis sentimen  pada  topik  gerakan childfree dengan  menggunakan  parameter grid  search pada  setiap  kernel Algoritma SVM, sehingga didapatkan titik grid search yang optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Alur tahap-tahap penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur tahap penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Dataset  pada  penelitian  ini,  dikumpulkan  dari  komentar-komentar  pengguna  mengenai childfree di media sosial X. Keyword yang digunakan adalah “ childfree” . Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah crawling data. Teknik ini menggunakan bahasa pemrograman Python dengan library pandas . Rentang waktu komentar yang dipilih adalah Februari 2023 hingga Agustus 2023.

## 2.2. Seleksi Data
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pembersihan  komentar-komentar  yang  tidak  diperlukan  pada  penelitian yang dilakukan. Bentuk komentar yang tidak diperlukan adalah:
1. Komentar yang hanya menggunakan keyword childfree tetapi tidak membahas childfree .
2. Komentar yang bukan Bahasa Indonesia.
3. Komentar yang duplikat.
4. Komentar yang bermajas (contoh: emang ada baiknya kalian childfree biar dunia di masa depan damai dan tentram)
Selain itu, hasil dari crawling data menghasilkan beberapa atribut seperti created_at, id_str, full_text, quote_count,  reply_count,  retweet_count,  favorite_count,  language,  user_id_str,  conversation_id_str, username, dan tweet_url . Pada penelitian ini hanya diambil atribut full_text saja.

## 2.3. Pelabelan Data
Dataset  yang  telah  dikumpulkan  melalui  media  sosial  X  merupakan  dataset  yang  belum  berlabel, sehingga perlu dilakukan pelabelan pada dataset agar dapat dipelajari. Pelabelan data dilakukan oleh seorang annotator . Annotator merupakan seseorang yang bertanggungjawab untuk pemberian label (positif, negatif, dan netral) pada masing-masing komentar [16]. Annotator pada penelitian ini adalah seseorang yang memiliki latar belakang pada bidang Pendidikan Bahasa Indonesia.

## 2.4. Praproses Data
Tahapan pra proses dilakukan menggunakan tools Rapidminer versi 9.10. Pada tahap ini dilakukan 6 tahapan, yaitu:
1. Tokenizing, yaitu proses memisahkan teks komentar menjadi perkata berdasarkan penggunaan spasi.
2. Case Folding, yaitu proses mengubah seluruh komentar menjadi huruf kecil.
3. Filter Stopwords, yaitu proses untuk membuang kata-kata dianggap tidak memiliki makna (contoh: ini, itu, mau, yang). Proses ini menggunakan kamus stopword Bahasa Indonesia [17].
4. Stemming, yaitu  proses  mengubah  kata  berimbuhan  yang  ada  menjadi  kata  dasar.  Proses  ini menggunakan  kamus stemming yang  telah  dibuat  oleh  peneliti  dan  terdiri  dari  5.928  kata.  Kamus tersebut dapat dilihat pada link https://bit.ly/4a65Qbq.
5. Term  Frequency  dan  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF),  yaitu  proses  untuk  menentukan keterikatan kata ( term ) terhadap dokumen dengan memberikan nilai pada setiap kata  [18]. Hasil dari proses ini adalah tabel TF-IDF.
6. Data  balancing, yaitu  proses  untuk  menyeimbangkan  jumlah  class  pada  data.  Penelitian  ini menggunakan metode Random Under Sampling (RUS) untuk balancing data. Dengan melakukan RUS, maka dataset dari kelas mayoritas akan berkurang jumlahnya sehingga menjadi seimbang dengan kelas minoritas [19].
Contoh tokenizing, case folding, filter stopword dan stemming dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil praproses data sentimen
Tahapan Hasil Praproses Data Data Awal Childfree tidak ingin punya anak adalah sebuah kekonyolan. Bukankah anak adalah PENERUS
Tahapan Hasil Praproses Data PERJUANGAN kita dan sebab kita mendapatkan pahala jariyah walaupun kita telah mati Tokenize [Childfree] [tidak] [ingin] [pnya] [anak] [adalah] [sebuah] [kekonyolan] [Bukankah] [anak] [adalah] [PENERUS] [PERJUANGAN] [kita] [dan] [sebab] [kita] [mendapatkan] [pahala] [jariyah] [walaupun] [kita] [telah] [mati] Case Folding [childfree] [tidak] [ingin] [punya] [anak] [adalah] [sebuah] [kekonyolan] [bukankah] [anak] [adalah] [penerus] [perjuangan] [kita] [dan] [sebab] [kita] [mendapatkan] [pahala] [jariyah] [walaupun] [kita] [telah] [mati] Filter Stopword [childfree] [anak] [sebuah] [kekonyolan] [sebuah] [anak] [penerus] [perjuangan] [sebab] [pahala] [jariyah] [mati] Stemming [childfree] [anak] [sebuah] [konyol] [sebuah] [anak] [terus] [juang] [sebab] [pahala] [jariyah] [mati] Data Akhir childfree anak sebuah konyol sebuah anak terus juang sebab pahala jariyah mati

## 2.5. Klasifikasi Menggunakan NBC dan SVM
Tahap  ini  dilakukan  dengan  menggunakan tools Rapidminer  versi  9.10.  Pada  algoritma  SVM, parameter-parameter  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Tuning parameter  menggunakan grid  search yang berdasarkan  referensi  dari  penelitian  Nugraha  [20]  dan  kapabilitas  dari tools yang  digunakan  oleh  penulis . Metode  validasi  yang  digunakan  adalah K-Fold  Cross  Validation dengan  nilai  k  =  10.  Performa  model klasifikasi dilihat dari confusion matrix , dan metrik-metrik pengukuran performa seperti akurasi, precision, dan recall (untuk lebih jelasnya lihat Tabel 3).

## Table 2. Parameter Algoritma SVM
No Parameter Nilai 1 Kernel Cost (C) Linear 10 -2 , 10 -1 , 10 0 , 10 1 2 Kernel Polynomial Cost (C) 10 -2 , 10 -1 , 10 0 , 10 1 Gamma (y) 2 -3 , 2 -2 , 2 -1 , 2 0 , 2 1 , 2 2 , 2 3 Degree (d) 1, 2, 3 3 Kernel RBF Cost (C) Gamma (y) 2 -3 , 2 -2 , 2 -1 , 2 0 , 2 1 , 2 2 , 2 3 4 Kernel Sigmoid Cost (C) 10 -2 , 10 -1 , 10 0 , 10 1 Gamma (y) 2 -3 , 2 -2 , 2 -1 , 2 0 , 2 1 , 2 2 , 2 3
Tabel 3. Metrik Pengukuran Performa Metrik Rumus Akurasi 𝑇𝑃+𝑇𝑁𝑡+𝑇𝑁𝑔 𝑇𝑃+𝑇𝑁𝑡+𝑇𝑁𝑔+𝐹𝑃+𝐹𝑁𝑡+𝐹𝑁𝑔 x 100% (1) Presisi 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁𝑡+𝑇𝑁𝑔 x 100% (2) Recall 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁𝑡+𝐹𝑁𝑔 x 100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengumpulan Data dan Seleksi Data
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  dari  media  sosial  X  pada  Februari  2023  hingga  Agustus  2023, didapatkan dataset sebanyak 3.202 komentar tentang childfree . Setelah dilakukan seleksi data tersisa dataset sebanyak 1.217 komentar. Pada tabel TF-IDF terlihat didapat 2.507 kata (Lihat Tabel 4). Jumlah class positif, netral, dan negatif, sebelum dan setelah RUS dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 4. Hasil TF-IDF No 1 2 3 4 5 6 … 2.507 Adab Anak Bebas Bocah Mandul Nikah … Zaman 1 0,129 0,025 0 0,505 0,107 0,167 … 0 2 0 0,036 0,439 0,237 0,138 0,105 … 0,229 … … … … … … … … 1.217 0,602 0,369 0,299 0,669 0,429 0,141 … 0

## Tabel 5. Balancing Data

## 3.2. Klasifikasi Menggunakan Algortima NBC dan SVM
Hasil percobaan-percobaan yang dilakukan sesuai dengan parameter pada Tabel 2 dapat dilihat Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Hasil Percobaan Kernel Polynomial Iterasi Degree Cost Gamma Akurasi Presisi Recall 1 1.0 10 -2 2 -3 0.401 0.231 0.406 2 1.0 10 -2 2 -2 0.399 0.227 0.404 3 1.0 10 -2 2 -1 0.391 0.219 0.396 4 1.0 10 -2 2 0 0.401 0.227 0.406 5 1.0 10 -2 2 1 0.395 0.228 0.400 6 1.0 10 -2 2 2 0.413 0.240 0.418 7 1.0 10 -2 2 3 0.459 0.735 0.462 8 1.0 10 -1 2 -3 0.399 0.227 0.404 9 1.0 10 -1 2 -2 0.400 0.230 0.405 10 1.0 10 -1 2 -1 0.403 0.230 0.408 11 1.0 10 -1 2 0 0.627 0.717 0.629 12 1.0 10 -1 2 1 0.721 0.732 0.721 13 1.0 10 -1 2 2 0.738 0.744 0.738 14 1.0 10 -1 2 3 0.754 0.760 0.754 15 1.0 10 0 2 -3 0.704 0.715 0.705 16 1.0 10 0 2 -2 0.729 0.738 0.729 17 1.0 10 0 2 -1 0.739 0.748 0.739 18 1.0 10 0 2 0 0.737 0.743 0.737 19 1.0 10 0 2 1 0.729 0.733 0.729 20 1.0 10 0 2 2 0.708 0.711 0.709 21 1.0 10 0 2 3 0.698 0.703 0.698 22 1.0 10 1 2 -3 0.737 0.743 0.737 23 1.0 10 1 2 -2 0.723 0.727 0.722 24 1.0 10 1 2 -1 0.716 0.721 0.716 25 1.0 10 1 2 0 0.703 0.708 0.703 26 1.0 10 1 2 1 0.687 0.698 0.687 27 1.0 10 1 2 2 0.709 0.716 0.709 28 1.0 10 1 2 3 0.704 0.711 0.705 29 2.0 10 -2 2 -3 0.377 0.222 0.382 30 2.0 10 -2 2 -2 0.382 0.240 0.387 31 2.0 10 -2 2 -1 0.371 0.213 0.376 32 2.0 10 -2 2 0 0.367 0.223 0.372 33 2.0 10 -2 2 1 0.380 0.226 0.385 34 2.0 10 -2 2 2 0.366 0.194 0.371 35 2.0 10 -2 2 3 0.714 0.728 0.714 36 2.0 10 -1 2 -3 0.375 0.232 0.380 37 2.0 10 -1 2 -2 0.360 0.239 0.365 38 2.0 10 -1 2 -1 0.373 0.216 0.378 39 2.0 10 -1 2 0 0.372 0.232 0.377 40 2.0 10 -1 2 1 0.592 0.714 0.594 41 2.0 10 -1 2 2 0.718 0.723 0.718 42 2.0 10 -1 2 3 0.723 0.729 0.722 43 2.0 10 0 2 -3 0.386 0.232 0.391 44 2.0 10 0 2 -2 0.372 0.197 0.377 45 2.0 10 0 2 -1 0.387 0.487 0.392 46 2.0 10 0 2 0 0.721 0.728 0.721 47 2.0 10 0 2 1 0.721 0.727 0.721 48 2.0 10 0 2 2 0.729 0.734 0.729 49 2.0 10 0 2 3 0.718 0.724 0.718 50 2.0 10 1 2 -3 0.383 0.233 0.388 51 2.0 10 1 2 -2 0.722 0.730 0.722 52 2.0 10 1 2 -1 0.724 0.733 0.724 53 2.0 10 1 2 0 0.719 0.726 0.720 54 2.0 10 1 2 1 0.724 0.737 0.725
Label Sebelum RUS Setelah RUS Negatif 415 398 Netral 398 398 Positif 404 398
Iterasi Degree Cost Gamma Akurasi Presisi Recall 55 2.0 10 1 2 2 0.725 0.729 0.725 56 2.0 10 1 2 3 0.724 0.732 0.724 57 3.0 10 -2 2 -3 0.337 0.210 0.342 58 3.0 10 -2 2 -2 0.332 0.210 0.3375 59 3.0 10 -2 2 -1 0.334 0.210 0.339 60 3.0 10 -2 2 0 0.333 0.177 0.338 61 3.0 10 -2 2 1 0.337 0.244 0.343 62 3.0 10 -2 2 2 0.387 0.695 0.389 63 3.0 10 -2 2 3 0.682 0.688 0.682 64 3.0 10 -1 2 -3 0.335 0.177 0.340 65 3.0 10 -1 2 -2 0.331 0.193 0.336 66 3.0 10 -1 2 -1 0.335 0.210 0.340 67 3.0 10 -1 2 0 0.332 0.210 0.337 68 3.0 10 -1 2 1 0.443 0.705 0.443 69 3.0 10 -1 2 2 0.689 0.691 0.682 70 3.0 10 -1 2 3 0.680 0.685 0.680 71 3.0 10 0 2 -3 0.331 0.210 0.336 72 3.0 10 0 2 -2 0.332 0.210 0.338 73 3.0 10 0 2 -1 0.337 0.244 0.343 74 3.0 10 0 2 0 0.673 0.678 0.673 75 3.0 10 0 2 1 0.679 0.687 0.679 76 3.0 10 0 2 2 0.681 0.686 0.681 77 3.0 10 0 2 3 0.679 0.690 0.679 78 3.0 10 1 2 -3 0.335 0.210 0.340 79 3.0 10 1 2 -2 0.332 0.210 0.338 80 3.0 10 1 2 -1 0.676 0.681 0.676 81 3.0 10 1 2 0 0.687 0.692 0.687 82 3.0 10 1 2 1 0.688 0.694 0.689 83 3.0 10 1 2 2 0.683 0.689 0.683 84 3.0 10 1 2 3 0.672 0.676 0.672 Tabel 7. Hasil Percobaan Kernel Linear, RBF dan Sigmoid
Iterasi Kernel Cost Gamma Akurasi Presisi Recall 1 Linear 10 -2 - 0.394 0.255 0.399 2 RBF 10 -2 2 -3 0.749 0.754 0.749 3 Sigmoid 10 -2 2 -3 0.746 0.751 0.7463 4 RBF 10 -2 2 -2 0.740 0.746 0.740 5 Sigmoid 10 -2 2 -2 0.741 0.749 0.741 6 RBF 10 -2 2 -1 0.739 0.745 0.740 7 Sigmoid 10 -2 2 -1 0.748 0.751 0.748 8 RBF 10 -2 2 0 0.761 0.765 0.761 9 Sigmoid 10 -2 2 0 0.738 0.744 0.738 10 RBF 10 -2 2 1 0.734 0.740 0.733 11 Sigmoid 10 -2 2 1 0.734 0.741 0.734 12 RBF 10 -2 2 2 0.681 0.706 0.682 13 Sigmoid 10 -2 2 2 0.719 0.726 0.719 14 RBF 10 -2 2 3 0.367 0.599 0.367 15 Sigmoid 10 -2 2 3 0.691 0.696 0.691 16 Linear 10 -1 - 0.656 0.721 0.658 17 RBF 10 -1 2 -3 0.732 0.738 0.732 18 Sigmoid 10 -1 2 -3 0.744 0.748 0.744 19 RBF 10 -1 2 -2 0.738 0.744 0.738 20 Sigmoid 10 -1 2 -2 0.747 0.754 0.747 21 RBF 10 -1 2 -1 0.742 0.745 0.742 22 Sigmoid 10 -1 2 -1 0.734 0.740 0.734 23 RBF 10 -1 2 0 0.738 0.745 0.738 24 Sigmoid 10 -1 2 0 0.734 0.740 0.734 25 RBF 10 -1 2 1 0.733 0.736 0.733 26 Sigmoid 10 -1 2 1 0.726 0.736 0.726 27 RBF 10 -1 2 2 0.702 0.724 0.702 28 Sigmoid 10 -1 2 2 0.712 0.719 0.712 29 RBF 10 -1 2 3 0.358 0.647 0.358 30 Sigmoid 10 -1 2 3 0.678 0.685 0.679 31 Linear 10 0 - 0.745 0.750 0.745 32 RBF 10 0 2 -3 0.742 0.746 0.742 33 Sigmoid 10 0 2 -3 0.739 0.743 0.739
Iterasi Kernel Cost Gamma Akurasi Presisi Recall 34 RBF 10 0 2 -2 0.734 0.740 0.734 35 Sigmoid 10 0 2 -2 0.744 0.750 0.744 36 RBF 10 0 2 -1 0.746 0.759 0.746 37 Sigmoid 10 0 2 -1 0.738 0.743 0.738 38 RBF 10 0 2 0 0.753 0.755 0.753 39 Sigmoid 10 0 2 0 0.739 0.743 0.740 40 RBF 10 0 2 1 0.743 0.748 0.743 41 Sigmoid 10 0 2 1 0.713 0.721 0.713 42 RBF 10 0 2 2 0.685 0.713 0.685 43 Sigmoid 10 0 2 2 0.711 0.717 0.711 44 RBF 10 0 2 3 0.354 0.588 0.354 45 Sigmoid 10 0 2 3 0.693 0.699 0.693 46 Linear 10 1 - 0.699 0.706 0.699 47 RBF 10 1 2 -3 0.744 0.749 0.744 48 Sigmoid 10 1 2 -3 0.732 0.738 0.732 49 RBF 10 1 2 -2 0.738 0.744 0.738 50 Sigmoid 10 1 2 -2 0.745 0.751 0.746 51 RBF 10 1 2 -1 0.748 0.751 0.748 52 Sigmoid 10 1 2 -1 0.733 0.736 0.733 53 RBF 10 1 2 0 0.750 0.755 0.750 54 Sigmoid 10 1 2 0 0.746 0.752 0.746 55 RBF 10 1 2 1 0.742 0.746 0.742 56 Sigmoid 10 1 2 1 0.714 0.723 0.714 57 RBF 10 1 2 2 0.685 0.706 0.686 58 Sigmoid 10 1 2 2 0.721 0.728 0.721 59 RBF 10 1 2 3 0.358 0.494 0.358 60 Sigmoid 10 1 2 3 0.681 0.691 0.681
Pada Tabel 7 di atas, didapatkan hasil percobaan Kernel RBF terbaik pada C: 10-2, dan y: 20, dengan akurasi = 76,1%, presisi = 76,5%, recall = 76,1%. Pada Kernel Sigmoid, hasil percobaan  terbaik didapatkan pada C: 10-2, dan y: 2-1, dengan akurasi = 74,8%, presisi = 75,1%, recall = 74,8%. Dan pada Kernel Linear, hasil percobaan terbaik didapatkan pada C: 100 dengan akurasi = 74,5%, presisi = 75,0%, recall = 74,5%. Pada Kernel RBF dan Kernel  Sigmoid, nilai gamma yang besar cenderung mendapatkan hasil yang lebih rendah daripada nilai gamma yang besar dan hal tersebut terlepas dari nilai cost yang kecil ataupun besar. Sedangkan pada Kernel Linear, nilai cost yang kecil cenderung mendapatkan hasil yang lebih rendah.
Tabel  8  merupakan confusion  matrix untuk  hasil  model klasifikasi  dari  Algoritma  NBC.  Pada   tabel tersebut terlihat banyak terjadi salah klasifikasi dalam klasifikasi sentimen. Sehingga menyebabkan performa model klasifikasi yang dihasilkan oleh NBC rendah.
Tabel 8. Confusion Matrix NBC Aktual Netral Negatif Positif Prediksi Netral 165 63 70 Negatif 98 253 73 Positif 135 82 255 Tabel 9. Confusion Matrix SVM Aktual Netral Negatif Positif Prediksi Netral 314 58 65 Negatif 50 298 36 Positif 34 42 297
Tabel 9 merupakan confusion matrix untuk model klasifikasi dari Algoritma SVM (Kernel: RBF, C: 10 −2 , y : 2 0 ). Pada confusion matrix tersebut terlihat bahwa model klasifikasi yang dihasil SVM lebih baik dari model klasifikasi yang yang dihasilkan oleh NBC. Meskipun pada SVM masih terdapat beberapa kesalahan klasifikasi.
Gambar  2  merupakan  perbandingan  performa  model  klasifikasi  algoritma  SVM  dengan  berbagai penggunaan  kernel.  Terlihat  SVM  dengan  Kernel  RBF  memiliki  performa  terbaik,  yaitu  dengan  akurasi  = 76,1%,  presisi  =  76,5%,  recall  =  76,1%.  Keempat  kernel  memiliki  perbedaan  performa  yang  tidak  terlalu signifikan, sehingga disarankan untuk menggunakan kernel yang paling sederhana yaitu Kernel Linear. Kernel
Linear  melakukan  transformasi  data  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi  dengan  cara  yang  paling  sederhana  dan langsung, yaitu dengan tanpa transformasi apapun [21].
Gambar 2. Perbandingan Performa Kernel SVM
Gambar 3. Perbandingan Performa Algoritma
Gambar 3 merupakan perbandingan performa model klasifikasi antar Algoritma NBC dan SVM. Pada gambar tersebut terlihat SVM memiliki performa yang jauh lebih baik dari pada NBC, baik dari segi akurasi, presisi,  ataupun  recall.  Sehingga  disarankan  menggunakan  SVM  dalam  klasifikasi  sentimen  dalam  topik childfree pada sosial media X.
Accuracy Precision recall Kernel Linear 74,50% 75,00% 74,50% Kernel Poly 75,40% 76,00% 75,40% Kernel RBF 76,10% 76,50% 76,10% Kernel Sigmoid 74,80%
75,10% 74,80% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% Kernel Linear Kernel Poly Kernel RBF Kernel Sigmoid
Akurasi Presisi Recall NBC 56,36% 56,41% 56,35% SVM 76,12%
76,36% 76,13% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% 100,00% NBC SVM
Gambar 4. Wordcloud Childfree
Gambar 5. Wordcloud Sentimen Negatif

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  melakukan  sentimen  analisis  pada  media  sosial  X  terkait  childfree menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC).  Berdasarkan pelabelan sentimen yang ada, masih banyak pro dan kontra yang terjadi dalam topik childfree ini, dan masih banyak masyarakat yang memberikan sentimen negatif terkait gerakan childfree ini seperti yang terlihat pada tabel  5.  Namun  secara  keseluruhan,  banyak  masyarakat  di  sosial  media  X  masih  bersifat  kontra  mengenai gerakan childfree ini. Namun banyak juga diantaranya memaklumi, mempertanyakan, dan berdiskusi mengenai tindakan  childfree  yang  dilakukan  dalam  berbagai  situasi  dan  kondisi.  Dan  mayoritas  masyarakat  lebih mempermasalahkan  siapa  dan  bagaimana  cara  menegkomunikasikan  pandangannya  mengenai  childfree  itu sendiri.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  penanganan  pada  data  yang  tidak  seimbang  menggunakan  metode Random  Under  Sampling  (RUS).  Pengklasifikasian  pada  Algoritma  NBC  menghasilkan  akurasi  56,36%, presisi  56,41%,  dan  recall  56,35%.  Sedangkan  pengklasifikasian  pada  algoritma  SVM,  pada  Kernel  RBF menghasilkan akurasi = 76,1%, presisi = 76,5%, recall = 76,1%; pada Kernel Polynomial dengan akurasi = 75,4%, presisi = 76%, recall = 75,4%; pada Kernel Sigmoid dengan akurasi = 74,8%, presisi = 74,8%, recall = 75,1%; dan pada Kernel Linear dengan akurasi = 74,5%, presisi = 75%, recall 74,5%. Dalam penelitian ini, tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  pada  hasil  akurasi  kernel-kernel  SVM.  Oleh  karenanya,  peneliti menyarankan untuk menggunakan Kernel Linear sebagai kernel yang paling sederhana diantara kernel lainnya. Dan  secara  keseluruhan,  Algoritma  SVM  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  klasifikasi sentimen pada topik childfree di media sosial X. Sedangkan Algortima NBC tidak disarankan untuk analisis sentimen  pada  media  sosial  X  dikarenakan  banyaknya  penggunaan  kalimat  yang  bermajas  oleh  user  media sosial X.

## REFERENSI
[1] Q. Shihab, Kisah-Kisah Inspiratif Seputar Pernikahan dan Keluarga . Jakarta: Lentera Hati, 2013.
[2] “Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 1974 Tentang Perkawinan.”
[3] Q. Shihab, Pandangan Hidup Muslim: Dari Masalah Akhirat sampai Ziarah Kubur . Jakarta: Lentera Hati, 2003.
[4] A. Azra, Memahami Keluarga Islami: Tantangan & Harapan . Jakarta: Gema Insani Press, 2011.
[5] Y. D. Damayanti, A. A. Refiana, and M. F. A. Nuary, “Fenomena Childfree di Twitter pada Generasi Millenial,” in Prosiding Konferensi Ilmiah Pendidikan , Kota Pekalongan: FKIP Universitas   Pekalongan,  2022,  pp.  879–882.  Accessed:  Jul.  01,  2024.  [Online].  Available: https://proceeding.unikal.ac.id/index.php/kip
[6] A.  M.  Pravina,  I.  Cholissodin,  and  P.  P.  Adikara,  “Analisis  Sentimen  Tentang  Opini  Maskapai Penerbangan pada Dokumen Twitter Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),” 2019. Accessed: Jul. 01, 2024. [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4793
[7] F. Syadid, “Analisis Sentimen Komentar Netizen Terhadap Calon Presiden Indonesia 2019 dari Twitter Menggunakan  Algoritman  Term  Frequency-Invers  Document  Frequency  dan  Metode  Multi  Layer Perceptron Neural Network,” UIN Syarif Hidayatullah , UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, Jakarta, pp.
1–74, 2019. Accessed: Jul. 01, 2024. [Online]. Available:
http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/48184
[8] A.  Pratama,  D.  M.  Midyanti,  and  S.  Bahri,  “Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier  Dengan  Algoritma Stemming  Nazief  Dan  Adriani  Untuk  Aplikasi  Deteksi  Ujaran  Kebencian  Berbasis  Web,” Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 8, no. 1, pp. 227–236, 2020, doi: https://dx.doi.org/10.26418/coding.v8i1.39457.
[9] A. Mccallum, K. Nigam, and L. H. Ungar, “Efficient Clustering of High-Dimensional Data Sets with Application  to  Reference  Matching,”  in Proceeding  of  the  Sixth  ACM  SIGKDD  International
Gambar 6. Wordcloud Sentimen Netral
Gambar 7. Wordcloud Sentimen Positif
Conference  on  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining ,  Mar.  2000,  pp.  169–178.  doi: http://dx.doi.org/10.1145/347090.347123.
[10] C. J. C. Burges, “A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition,” Data Min Knowl Discov , vol. 2, no. 2, pp. 121–167, Jun. 1998, doi: https://doi.org/10.1023/A:1009715923555.
[11] S.  Bumbungan,  “Penerapan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  dalam  Pemilihan  Parameter  Secara Otomatis  pada  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Politeknik Amamapare  Timika,” Jurnal  Teknik  AMATA ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  81–93,  2023,  doi: https://doi.org/10.55334/jtam.v4i1.77.
[12] B.  Laurensz,  A.  Sentimen,  and  E.  Sediyono,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19 (Analysis of Public Sentiment on Vaccination in Efforts to Overcome the Covid-19 Pandemic),” 2021. doi: https://doi.org/10.22146/jnteti.v10i2.1421.
[13] Ariansyah and M. Kusmira, “Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Support Vector  Machine untuk Memprediksi Pengaruh Pembelajaran Daring Terhadap Motivasi Belajar,” Faktor Exacta , vol. 14, no. 3, pp. 100–107, Oct. 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i3.10325.
[14] E. E. Pratama, “Perbandingan Algoritma untuk Klasifikasi Komentar Mahasiswa pada Pembelajaran Daring,” CYBERNETICS , vol. 6, no. 01, pp. 1–9, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.29406/cbn.v6i01.3988.
[15] D. Gunawan, D. Riana, D. Ardiansyah, F. Akbar, and S. Alfarizi, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes dengan Algoritma Genetika pada Analisis Sentimen Calon Gubernur Jabar 2018-2023,” Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK  BSI ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  121–129,  2020,  doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[16] W. D. Asfi, I. Permana, R. Novita, and A. Marsal, “Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Maxim Pada Instagram Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1134–1143, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6336.
[17] L.  Agusta,  “Perbandingan  Algoritma  Stemming  Porter  dengan  Algoritma  Nazief  &  Adriani  untuk Stemming Dokumen Teks Bahasa Indonesia,” in Konferensi  Nasional  Sistem  dan  Informatika ,  Bali: STMIK  STIKOM  BALI,  Nov.  2009,  pp.  196–201.  Accessed:  Jul.  01,  2024.  [Online].  Available: https://www.academia.edu/download/54053917/perbandingan-algoritma-stemming-porter-dengan- algoritma-nazief-adriani-untuk-stemming-dokumen-teks-bahasa-indonesia.pdf
[18] P. Fremmuzar and A. Baita, “Uji Kernel SVM dalam Analisis Sentimen Terhadap Layanan Telkomsel di Media Sosial Twitter,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol. 12, no. 2, pp. 57–66, Sep. 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i2.9460.
[19] W. I. Sabilla and C. B. Vista, “Implementasi SMOTE dan Under Sampling pada Imbalanced Dataset untuk Prediksi Kebangkrutan Perusahaan,” Jurnal Politeknik Caltex Riau , vol. 7, no. 2, pp. 329–339, 2021, doi: https://dx.doi.org/10.35143/jkt.v7i2.5027.
[20] Y.  Rizki  and  A.  Nugraha,  “Implementasi  Algoritme  Support  Vector  Machine  untuk  Klasifikasi Penyesuaian  Uang  Kuliah  Tunggal  Terdampak  Pandemi  Covid-19  (Studi  Kasus:  Universitas Siliwangi),” Jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama  (JTIK) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  210–218,  2021,  doi: https://doi.org/10.59697/jtik.v5i2.545.
[21] C.  J.  S.-T.  Nello, An  Introduction  to  Support  Vector  Machines  and  Other  Kernel-based  Learning Methods . Cambridge: Cambridge University Press, 2000. doi:
https://doi.org/10.1017/CBO9780511801389.