## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 853−861 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.5064
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Fenomena Childfree (Kehidupan Tanpa Anak) Pada Twitter Menggunakan Algoritma
Naïve Bayes
Erizal 1 , Firman Noor Hasan 2,*
1 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta
Jl. Tanah Merdeka No.20, RT.11/RW.2, Rambutan, Kec. Ciracas, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Jakarta Jl. Tanah Merdeka No.20, RT.11/RW.2, Rambutan, Kec. Ciracas, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,
Indonesia
Email: 1 erizal@uhamka.ac.id, 2,* firman.noorhasan@uhamka.ac.id Email Penulis Korespondensi: firman.noorhasan@uhamka.ac.id Submitted: 01/04/2024; Accepted: 30/04/2024; Published: 30/04/2024
Abstrak −Childfree merupakan salah satu fenomena yang terjadi tidak hanya di dunia maupun di Indonesia. Banyak stigma negatif  maupun  positif  yang  muncul  terkait  fenomena  untuk  menjalani  kehidupan  tanpa  anak  khususnya  di  perkotaan. Tanggapan  masyarakat  terhadap  fenomena  childfree  khususnya  pada  perkotaan  di  Indonesia  beragam,  dan  lebih  banyak dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor.  Pada  penelitian  ini,  menganalisis  pandangan  netizen  terhadap  fenomena  childfree menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dibantu  dengan  tools  rapidminer  untuk  mengolah  data  teks  yang  dikumpulkan  melalui media social X. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis serta menyajikan data mengenai sentimen masyarakat terhadap fenomena childfree di Indonesia. Hasil dari penelitian  mendapatkan sebanyak 319 yang  merujuk kepada  sentimen negatif, serta hanya sejumlah 181 yang merujuk kepada sentimen positif. Hasil akurasi yang dihasilkan oleh algoritma Naïve Bayes  sebesar  95,02%.  Memperlihatkan  bahwa  fenomena  childfree  dippilih  oleh  sebagian  netizen  khususnya  diperkotaan karena mereka menginginkan  masa muda untuk fokus kepada pendidikan, maupun karir demi membuat hidup mereka lebih mapan.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Childfree; Twitter; Naive Bayes
Abstract −Childfree is a phenomenon that occurs not only in the world but also in Indonesia. There are many negative and positive stigmas that arise regarding the phenomenon of living a life without children, especially in urban areas. The public's response  to  the  childfree  phenomenon,  especially  in  urban  areas  in  Indonesia,  is  varied,  and  is  more  influenced  by  various factors. In this research, we analyzed netizens' views on the childfree phenomenon using the Naïve Bayes method assisted by rapidminer  tools  to  process  text  data  collected  via  social  media  X.  The  aim  of  this  research  is  to  analyze  and  present  data regarding public sentiment towards the childfree phenomenon in Indonesia. The results of the research found that 319 referred to negative sentiment, and only 181 referred to positive sentiment. The accuracy results produced by the Naïve Bayes algorithm were 95.02%. Showing that the childfree phenomenon is chosen by some netizens, especially in urban areas, because they want young people to focus on education and careers in order to make their lives more stable.
Keywords : Sentiment Analysis; ChildFree; Twitter; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi,  terutama  pada  jejaring  sosial,  Indonesia  sedang  disibukkan  dengan fenomena baru yang hadir disela-sela kehidupan masyarakat. Childfree sendiri adalah bentuk pilihan hidup tanpa dikaruniai seorang anak atau dengan kata lain  childfree merupakan pilihan hidup yang secara sukarela memilih untuk  tidak  memiliki  anak  dengan  pertimbangakn  lingkungan  [1].  Fenomena  childfree  yang  datang  dari kebudayaan luar ini perlahan hadir dan berkembang di Indonesia.
Namun,  mengingat  beragamnya  sudut  pandang  masyarakat  dan  banyaknya  perbedaan  lingkungan kehidupan  sosial  masyarakat,  menjadikan  fenomena  ini  masih  banyak  didebatkan  kehadirannya.  Ada  yang menganggap  fenomena  ini cocok untuk diterapkan di Indonesia, dan begitupun sebaliknya,  mengingat  kembali bagaimana  budaya  yang  diterapkan  di  sini.  Beberapa  masyarakat  juga  masih  ada  yang  belum  bisa  menyaring kehadiran  fenomena  ini  dengan  baik.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  adanya  beberapa  masyarakat  yang  sekadar mengikuti fenomena ini dikarenakan sedang menjadi trend [2].
Salah satu media sosial yang menjadi tempat banyak masyarakat untuk berbagi komentar atau memberikan opini mereka adalah Twitter. Tweet yang ditulis oleh masyarakat sangat berguna karena memberikan umpan balik terhadap suatu hal. Selain itu, tweet-tweet tersebut dapat dijadikan dasar dalam memahami sentimen atau persepsi masyarakat terhadap hal yang dibicarakan [3]. Hal ini dikarenakan Twitter memiliki lebih dari 140 juta pengguna aktif yang setiap harinya dapat membagikan lebih dari 400 juta tweet atau opini mereka kepada publik. Tak hanya itu, pengguna Twitter juga dapat membicarakan hal-hal yang sedang tren dan membagikannya untuk mendapatkan umpan balik dari pengguna lainnya [4].
Data-data  tweet  tersebut  akan  diproses  bersama  text  mining  untuk  dilakukan  analisis  terhadapnya.  Text mining  sendiri  bertujuan  untuk  mencari  dan  menemukan  informasi  yang  belum  diketahui  sebelumnya,  namun

## Journal of Information System Research (JOSH)
berpotensi berguna dari data teks tak terstruktur atau semi-struktur [5]. Dari berbagai macam tweet yang terdapat pada Twitter tersebut, tentunya perlu waktu yang lama untuk dilakukan proses analisis.
Dengan ini, beberapa metode dapat digunakan dengan tujuan menyingkat waktu proses analisis sentimen terhadap  data  tweet  tersebut.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  suatu  hal tersebut adalah metode atau algoritma Naïve Bayes [6], [7]. Algoritma Naïve Bayes didasari oleh prinsip Bayes yang  menjelaskan  bahwa  seluruh  kegiatan  memiliki  kontribusi  yang  kepentingannya  sama  atau  memiliki kebebasan  terhadap  pemilihan  class  tertentu.  Algoritma  ini  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  proses  text mining untuk memvisualisasi sentimen masyarakat [8].
Analisis sentimen adalah metode pengidentifikasi sebuah sentimen yang berbentuk data teks dan bagaimana sentimen  tersebut  bisa  dikategorikan  sebagai  sentimen  yang  positif  atau  negatif  [9].  Dengan  kata  lain,  analisis sentimen juga memiliki istilah lain yakni, opinion mining. Opinion mining sendiri merupakan gabungan dari text mining dan natural language processing.
Tujuan dari text mining yaitu sebagai penambah data teks yang asalnya dari file tertentu dan mencari kata- kata  yang  file  tersebut  wakilkan.  Dengan  demikian,  memungkinkan  adanya  analisis  yang  terhubung  antara  file tersebut [10]. Nantinya proses analisis tersebut dilakukan menggunakan tool Rapid Miner menggunakan algoritma Naïve Bayes. Pada penelitian ini, Rapid Miner digunakan sebagai penganalisis data dan juga sebagai mesin data mining [11].
Pada Rapid Miner, dilakukan beberapa tahapan untuk memenuhi penelitian ini. Diawali dengan menarik dan  mengumpulkan  data-data  berbentuk  opini  dari  Twitter.  Setelah  melakukan  tahap  crawling  data  tersebut, dilakukan beberapa tahap lainnya guna membersihkan data-data tersebut agar dapat dianalisis dengan baik. Tahap cleansing  dan  filtering  tersebut  mencakupi  tokenisasi,  case  folding,  stopword  removal.  Setelahnya  dilakukan pelabelan, dan pengklasifikasian [12][13].
Setelah melalui tahap tersebut dilakukan penganalisisan menggunakan Naïve Bayes yang memungkinkan adanya  pengklasifikasian  yang  didasari  oleh  asumsi  di  mana  setiap  prediksi  attributes  mempunyai  hubungan kondisional  yang  mandiri  di  setiap  kelasnya.  Dengan  demikian,  algoritma  ini  adalah  metode  pengklasifikasian yang sangat efektif serta menghasilkan hasil klasifikasi yang baik [14].
Metode ini terbukti efektif dalam melakukan pengklasifikasian serta kinerjanya lebih baik dibandingkan dengan  metode  lainnya.  Naïve  bayes  dinilai  lebih  baik  karena  kecepatan  dan  kesederhanaannya  dalam mengklasifikasi suatu data teks [15]. Keuntungan lainnya yang diberikan oleh algoritma Naïve Bayes yakni tidak diperlukannya data latih dalam jumlah yang begitu banyak, sehingga proses klasifikasi teks yang akan diprediksi dapat  dilakukan  dengan  mudah  dan  cepat.  Untuk  memperhitungkan  klasifikasi  metode  ini  adalah  dengan perhitungan probabilitas [16].
Penelitian  serupa  dilakukan  oleh  Pristiyono  berjudul  “Sentiment  Analysis  of  COVID-19  Vaccine  in Indonesia using Naïve Bayes Algorithm” [17] yang membahas mengenai analisis sentimen terhadap vaksin untuk COVID-19  di  Indonesia  dengan  menjadikan  algoritma  Naïve  Bayes  sebagai  pengklasifikasinya.  Penelitian  ini bertujuan untuk menilai sentimen masyarakat Indonesia melalui analisis jaringan sosial dari vaksin COVID-19 per Januari 2021. Hasil pengukuran sentimen penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat lebih dari 56% tweet negatif, lebih dari 39% tweet positif, dan 1% tweet netral.
Penelitian  selanjutnya  yang  serupa  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Charlyn  Villavicencio  yang berjudul “Twitter Sentiment Analysis towards COVID-19 Vaccines in the Philippines Using Naïve Bayes” [18] yang membahas tentang analisis sentimen dengan algoritma Naïve Bayes mengenai vaksin COVID-19 di Filipina dengan polaritas positif, negatif, dan netral. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 81,77%.
Penelitian lainnya yang juga serupa dilakukan oleh Lopamudra Dey yang berjudul “Sentiment Analysis of Review Datasets using Naïve Bayes and K-NN Classifier” [19] yang membahas mengevaluasi kinerja klasifikasi sentimen  dalam  hal  akurasi,  dan  presisi.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  menganalis  topik  dari  penelitian  itu adalah  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbour.  Hasil  percobaan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  hasil dengan  pendekatan  Naïve  Bayes  lebih  baik  dari  pendekatan  K-NN  dengan  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 80%.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  terdahulu  adalah  pengukuran  sentimen,  yang  di  mana  pada penelitian terdahulu mengukur sentimen positif, negatif, dan netral. Sedangkan penelitian ini hanya mengukur dua jenis  sentimen  saja,  yakni  positif  dan  negatif.  Selain  itu,  terdapat  pula  perbedaan  pada  penggunaan  algoritma pengklasifikasi.  Pada  penelitian  terdahulu,  terdapat  perbandingan  antara  algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbour. Sedangkan penelitian ini hanya menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai penganalisis sentimen.
Pada penelitian ini, data-data yang dikumpulkan berasal dari media Twitter yang berisikan komentar atau opini-opini  masyarakat  mengenai  childfree.  Setelah  itu,  data  yang  telah  dikumpulkan  tersebut  akan  dilakukan proses pembersihan data, lalu setelahnya akan dianalisis dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini  sendiri  memiliki  tujuan,  yakni  mencari  tahu  sentimen  positif  dan  negatif  masyarakat  Indonesia  mengenai fenomena  childfree  menggunakan  tweet  yang  diunggah  melalui  Twitter.  Kemudian  data-data  yang  telah teridentifikasi apakah positif atau negatif akan dilakukan analisis dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes [20]. Penelitian ini fokus kepada opini masyarakat mengenai childfree yang terdapat pada Twitter berjumlah 500 data. Proses penarikan data dan analisis sentimen dilakukan menggunakan Rapid Miner.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 853−861 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.5064

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dari penelitian ini diawali dari tahap   data (crawling) dan dilanjutkan ke tahap analisis dari data yang telah  melalui  tahap-tahap  sebelumnya.  Gambar  1  dibawah  ini  menampilkan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan didalam penelitian
Gambar 1. Diagram alir penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap ini merupakan langkah awal  yakni, tahap pengumpulan data berbentuk opini dari  Twitter  melalui Rapid Miner  menggunakan operator  Search Twitter. Data  yang dikumpulkan  untuk penelitian ini sejumlah 2000 data dengan rentang waktu pengumpulan data adalah pada tanggal 3 s.d. 10 Mei 2023. Gambar 2 menunjukkan operator yang digunakan pada tools Rapid Miner untuk melakukan crawling data.

## Gambar 2. Crawling Data
Pada gambar 2 terdapat proses pengumpulan data melalui  Rapid Miner yang menggunakan dua operator utama yakni, operator Retreive (pengambilan) dan operator Search (Pencarian). Dikarenakan penelitian ini ingin mengumpulkan  data  dari  Twitter,  maka  digunakan  operator  Retreive  koneksi-twitter  untuk  melakukan  koneksi dengan twitter agar dapat mengumpulkan data-data yang ingin digunakan untuk penelitian ini. Sedangkan operator Search Twitter adalah operator yang digunakan untuk mencari tweet-tweet di Twitter mengikuti kata kunci, waktu, dan  lainnya  yang  dimasukkan  ke  dalam  parameter  dari  operator  ini.  Pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan pengumpulan data menggunakan operator Search Twitter dan berdasarkan kata kunci “childfree” yang dimasukkan ke dalam parameter.
Gambar 3. Kata kunci pada operator untuk search twitter

## 2.3 Pre-Processing
Setelah data terkumpul, dilakukan tahap pre-processing yang mencakup cleansing data, tokenizing, dan filtering (stopword  removal).  Tahap  ini  dilakukan  dengan  tujuan  supaya  proses  klasifikasi  atau  analisis  dapat  diproses

## Journal of Information System Research (JOSH)
secara mudah [21]. Di bawah ini merupakan operator yang digunakan untuk melakukan pembersihan data tersebut. Operator ini adalah Replace yang fungsinya adalah untuk membersihkan data-data tersebut dari beberapa simbol, angka, link, dan lain-lain yang tidak terkait. Dalam proses pembersihan data pada penelitian ini, operator Replace digunakan  untuk  menghapus  kata  “RT”,  tautan-tautan,  mention,  simbol  hashtag,  dan  simbol-simbol  lainnya. Gambar 4 berikut menampilkan operator-operator yang terdapat pada tools Rapid Miner yang penelitia gunakan didalam tahapan cleansing data.

## Gambar 4. Cleansing Data
Tahap selanjutnya merupakan tokenizing, case folding, dan filtering stopword. Operator Tokenize yang ada pada  gambar  4  dibawah  ini  merupakan  operator  yang  digunakan  sebagai  pemecah  atau  pemisah  sebuah  teks berbentuk  paragraf,  kalimat,  atau  kata  yang  berimbuhan  menjadi  sebuah  kata  dasar.  Operator  Transform  Case adalah operator untuk mengubah semua huruf pada teks menjadi huruf kecil (lower case) atau huruf besar (upper case) [22]. Sedangkan operator Filtering Stopword adalah operator yang digunakan untuk menghilangkan kata- kata yang terdapat di dalam stopword. Kata-kata yang terkandung dalam stopword tersebut merupakan kata-kata yang tidak memiliki arti atau kontirbusi penting dalam proses penganalisisan. Ketiga operator tersebut dimasukkan ke dalam operator bernama Process Document from Data. Operator ini dirancang untuk menyiapkan data-data teks yang  nantinya  akan  dilakukan  penganalisisan  lebih  lanjut  menggunakan  algoritma  yang  digunakan.  Gambar  5 dibawah  ini  memperlihatkan  operator  pada  tools  Rapid  Miner  yang  digukan  pada  tahapan  pre-processing, khususnya untuk melakukan tokenize, case folding, serta stopword.
Gambar 5. Tokenize, Case folding, Stopword
Setelah melalui tahap pre-processing, dan menghilangkan beberapa data yang memiliki duplikasi, data yang tadinya berjumlah 2000 hanya tersisa menjadi 500 data teks berbentuk opini.

## 2.4 Pelabelan Data
Setelah pre-processing, pembagian data  menjadi 2 bagian,  yakni data training dan data testing akan dilakukan. Setelahnya, data training atau data latih akan melalui tahap labelisasi secara independen, dan nantinya data tersebut digunakan sebagai acuan analisis bagi data testing atau uji yang akan dilakukan langsung di Rapid Miner.

## 2.5 Klasifikasi Data Uji (Naïve Bayes)
Setelah pre-processing, pembagian data  menjadi 2 bagian,  yakni data training dan data testing akan dilakukan. Setelahnya, data training atau data latih akan melalui tahap labelisasi secara independen, dan nantinya data tersebut digunakan sebagai acuan analisis bagi data testing atau uji yang akan dilakukan langsung di Rapid Miner.
Setelah  data  latih  telah  terlabeli  semua,  kemudian  data  tersebut  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk prediksi sentimen dan pengujian terhadap data testing menggunakan algoritma Naïve Bayes di dalam Rapid Miner. Gambar 6 dibawah ini menunjukkan operator yang digunakan untuk melakukan klasifikasi data pada tools Rapid Miner.

## Gambar 6. Klasifikasi Data
Pada gambar 6 terdapat operator Split Data, Naïve Bayes, Apply Model, dan Performance. Operator Split Data digunakan untuk membagi dataset menjadi 2 bagian yakni, data latih dan data uji. Pada penelitian ini saya menggunakan rasio 60:40 dalam pembagian datanya, yakni 60% untuk  data latih dan 40% data uji. Selanjutnya adalah  algoritma  pengklasifikasi  Naïve  Bayes  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  atau  menganalisis

## Journal of Information System Research (JOSH)
sentimen. Lalu, operator Apply Model digunakan sebagai machine learning untuk memprediksi data uji. Operator terakhir, yakni operator Performance yang merupakan operator yang melakukan penilaian terhadap kinerja model machine  learning.  Jadi,  keempat  operator  tersebut  merupakan  operator-operator  yang  digunakan  dalam  proses persiapan data, pengembangan model, penerapan model pada data uji, dan pengevaluasi kinerja model dalam hal menganalisis data. Dari proses klasifikasi data tersebut didapatkan hasil prediksi sentimen terhadap data uji, yang ditunjukkan oleh Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Jumlah Data Jenis Data  Positif  Negatif Data Latih 223 79 Data Uji 100 105 Total 323 184

## 2.4 Evaluasi Hasil Pengujian
Setelah proses pengujian dan prediksi sentimen, dapat dilakukan perhitungan probabilitas. Terdapat 2 perhitungan probabilitas  yakni,  probabilitas  prior  dan  posterior.  Untuk  melakukan  perhitungan  probabilitas  posterior,  harus terlebih dulu dilakukan perhitungan probabilitas prior.
Perhitungan probabilitas prior ini dilakukan dari setiap class yang terdapat di dalam dataset yang digunakan pada penelitian ini. Tujuannya adalah untuk menghindari predisposisi dalam klasifikasi terhadap pengelompokkan class yang umum ditemukan hingga yang jarang muncul. Probabilitas prior akan menghasilkan  class positif dan negatif yang diperoleh dari proses identifikasi mengenai fenomena childfree [23]. Probabilitas Prior Positif
(P(Positif)) = Jumlah Data Positif Total Jumlah Data (1) Probabilitas Prior Negatif (P(Negatif)) = Jumlah Data Negatif Total Jumlah Data (2)
Setelah  menghasilkan  probabilitas  prior,  lalu  dilakukan  perhitungan  probabilitas  posterior.  Perhitungan probabilitas  posterior  ini  bertujuan  untuk  menentukan  class  terhadap  hasil  identifikasi  kasus  baru.  Hal  ini dilakukan jika teridentifikasi adanya kasus baru dalam pengolahan data pada penelitian ini [24]. Probabilitas Posterior Positif
Posterior Pos = Class Positif  × (P(Positif) (3)

## Probabilitas Posterior Negatif
Posterior Neg = Class Negatif  × (P(Negatif) (4)
Selain  probabilitas,  nilai  accuracy,  precission,  dan  recall  juga  kemudian  dilakukan  analisa.  Nilai-nilai tersebut dapat diperhitungkan dengan terlebih dulu memperhitungkan confusion matrix yang tertera pada gambar 7 berikut:

## Gambar 7. Confusion Matrix
Confusion matrix di atas merupakan tabel yang isinya berupa pernyataan dari klasifikasi jumlah data yang benar terprediksi positif atau True Positive (TP), salah terprediksi positif atau False Positive (FP), benar terprediksi negatif  atau  True  Negative  (TN),  dan  salah  terprediksi  negatif  atau  False  Negative  (FN).  Nantinya,  confusion matrix tersebut akan digunakan untuk menghitung nilai accuracy, recall (True Positive Rate), precision (Positive Predictive Value), True Negative Rate, dan Negative Predictive Value.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 853−861 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.5064
Nilai accuracy merupakan persentase dari data uji atau data  testing yang kelasnya berhasil diidentifikasi atau diiklasifikasikan dengan benar oleh sistem berdasarkan kelas aslinya. Rumus perhitungan nilai accuracy dapat dilihat pada persamaan (5) di bawah ini [25]:
𝐀𝐜𝐜𝐮𝐫𝐚𝐜𝐲 = TP+TN
TP+FN+FP+TN
(5)
Nilai  recall  atau  nilai  True  Positive  Rate  yang  memiliki  nama  lain,  yakni  nilai  sensitivity  merupakan persentase dari keberhasilan sistem dalam mengklasifikasi kelas positif sebagai kelas positif. Rumus perhitungan nilai recall (TPR) terdapat pada persamaan (6) sebagai berikut [25]:
𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 (𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐑𝐚𝐭𝐞) = TP TP+FN
(6)
Nilai precision atau nilai Positive Predictive Value merupakan persentase dari data yang terprediksi sebagai kelas positif oleh algoritma pengklasifikasi yang merupakan data positif sebenarnya dari seluruh yang terprediksi sebagai kelas positif. Rumus perhitungan nilai precision (PPV) terdapat pada persamaan (7) sebagai berikut [25]:
𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 (𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐏𝐫𝐞𝐝𝐢𝐜𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐕𝐚𝐥𝐮𝐞) = TP TP+FP
(7)
Nilai  True  Negative  Rate  yang  memiliki  nama  lain,  yakni  nilai  specificity  merupakan  persentase  dari keberhasilan  sistem  dalam  mengklasifikasi  kelas  negatif  sebagai  kelas  negatif.  Rumus  perhitungan  nilai  TNR terdapat pada persamaan (8) sebagai berikut [26].
𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐍𝐞𝐠𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐑𝐚𝐭𝐞 = TN FP+TP
(8)
Nilai NPV atau nilai Negative Predictive Value merupakan persentase dari data yang terprediksi sebagai kelas negatif oleh algoritma pengklasifikasi yang merupakan data negatif sebenarnya dari seluruh yang terprediksi sebagai kelas negatif. Rumus perhitungan nilai NPV atau nilai Negative Predictive Value terdapat pada persamaan (9) sebagai berikut [26]:
𝐍𝐞𝐠𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐏𝐫𝐞𝐝𝐢𝐜𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐕𝐚𝐥𝐮𝐞 = TN
FN+TN
(9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  hasil  dari  penelitian  dan  beberapa  pengujian  dilakukan.  Data-data  yang  telah  teranalisis sentimennya menggunakan algoritma Naïve Bayes, kemudian dilakukan perhitungan probabilitasnya. Perhitungan probabilitas  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  probabilitas  prior  dan  probabilitas  posterior.  Setelah melakukan perhitungan terhadap nilai probabilitas prior dan posterior, dilakukan pula perhitungan terhadap nilai accuracy,  recall  (TPR),  precision  (PPV),  TNR,  dan  NPV  dengan  menjadikan  confusion  matrix  sebagai  acuan dalam melakukan kelima perhitungan setelah perhitungan probabilitas.
Untuk memperhitungkan kedua nilai probabilitas yakni, probabilitas prior dan posterior dibutuhkan kata-kata yang paling sering muncul dari data yang dikumpulkan. Gambar 8 berikut memperlihatkan visualisasi wordcloud dari kata-kata yang paling sering muncul pada data yang telah dikumpulkan pada penelitian ini:
Gambar 8. Wordcloud hasil kata yang sering muncul
Dari wordcloud di atas akan diambil tiga kata yang paling sering muncul sebagai contoh dan acuan dalam perhitungan probabilitas prior dan posterior, yakni  kata  “anak”  yang  muncul  sebanyak  125 kali, “nikah”  yang muncul sebanyak 37, dan “pasangan”  yang  muncul sebanyak 30 kali.  Tabel 1  dibawah ini  menunjukkan  hasil klasifikasi data pada penelitian ini, dari contoh sentimen yang diambil sebagai contoh untuk dilakukan perhitungan terhadap probabilitas prior dan posterior:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 853−861 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.5064
Tabel 1. Hasil Klasifikasi Data
Anak Nikah Pasangan  Label P2 1 0 0 Pos P62 0 0 1 Pos P69 1 0 0 Pos P99 0 1 0 Pos N36 1 0 1 Neg N48 0 1 0 Neg N67 1 0 0 Neg U169 1 0 0 ?

## 3.1 Probabilitas Prior
Berikut  adalah  merupakan  perhitungan  probabilitas  prior  dari  beberapa  data  yang  telah  dilakukan  proses pengklasifikasian:
(𝐏(𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐟))    = Jumlah Data Positif Total Jumlah Data = 4 7 = 0,57 (𝐏(𝐍𝐞𝐠𝐚𝐭𝐢𝐟)) = Jumlah Data Negatif Total Jumlah Data = 3 7 = 0,42
Class Positif (P(U169|Positif)) = P(anak=2|Pos) × P(nikah=1|Pos) × P(pasangan=1|Pos) = 0,5 × 0,25 × 0,25 = 0,03125 Class Negatif (P(U169|Negatif)) = P(anak=2|Neg) × P(nikah=1|Neg) × P(pasangan=1|Neg)
= 0,66 × 0,33 × 0,33 = 0,07187

## 3.2 Probabilitas Posterior
Berikut  adalah  merupakan  perhitungan  probabilitas  posterior  dari  beberapa  data  yang  telah  dilakukan  proses pengklasifikasian:
Posterior Positif = (P(U169|Positif) × (P(Positif)) = 0,03125 × 0,57 = 0,0178125 Posterior Negatif = (P(U169|Negatif) × (P(Negatif)) = 0,07187 × 0,42 = 0,0301854 Setelah melakukan perhitungan nilai probabilitas tersebut, dapat diklasifikasikan bahwa data uji atau data testing ke-169 masuk ke dalam kategori sentimen negatif.  Hal ini dikarenakan nilai probabilitas posterior negatif yang  dihasilkan  lebih  besar  daripada  probabilitas  posterior  positif,  seperti  yang  diperlihatkan  oleh  Gambar  9 dibawah ini.
Gambar 9. Visualisasi Confusion Matrix
Berdasarkan  visualisasi  confusion  matrix  yang  ditunjukkan  oleh  gambar  9,  dilakukan  perhitungan  nilai accuracy,  recall  (TPR),  precision  (PPV),  TNR,  dan  NPV.  Perhitungan  nilai  accuracy  dilakukan  dengan  tujuan untuk menilai sejauh mana algoritma pengklasifikasi Naïve Bayes dapat melakukan prediksi terhadap seluruh data uji  secara  benar.  Selanjutnya,  perhitungan  nilai  recall  atau  True  Positive  Rate  (TPR)  dilakukan  untuk  menilai seberapa jauh algoritma pengklasifikasi Naïve Bayes dapat melakukan deteksi terhadap seluruh sentimen positif dengan benar. Lalu, perhitungan nilai precision atau Positive Predictive Value (PPV) dilakukan untuk mengukur seberapa jauh algoritma pengklasifikasi Naïve Bayes dapat memberikan prediksi positif dengan akurat. Setelah

## Journal of Information System Research (JOSH)
itu, perhitungan nilai True Negative Rate (TNR) digunakan untuk menilai algoritma Naïve Bayes dapat seberapa jauh melakukan pendeteksian seluruh sentimen negatif secara akurat. Terakhir, yakni perhitungan nilai Negative Predictive Value (NPV) yang bertujuan untuk menilai seberapa jauh algoritma pengklasifikasi Naïve Bayes dapat memberikan prediksi negatif dengan akurat. Berikut adalah perhitungan dari nilai-nilai tersebut:
Accuracy
Accuracy = 89+102 89+9+1+102 Accuracy = 0,9502 atau 95,02%
Recall (True Positive Rate)
Recall = 89 89+1 Recall = 0,9889 atau 98,89%
Precision (Positive Predictive Value)
PPV = 89 89+9 PPV = 0,9082 atau 90,82% TNR (True Negative Rate)
TNR = 102 9+102 TNR = 0,9189 atau 91,89% NPV (True Negative Rate)
NPV = 102 102+1 NPV = 0,9903 atau 99,03%
Dari  perhitungan  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes  bekerja  dengan  baik  dalam menganalisis sentimen. Hal ini dibuktikan dengan hasil perhitungan nilai accuracy yang mencapai angka 95,02%, yang berarti algoritma atau model klasifikasi memiliki akurasi tingkat tinggi dalam memprediksi sentimen positif dan  negatif  secara  benar  dan  akurat.  Selain  itu,  hasil  perhitungan  nilai  recall  (TPR)  dan  TNR  yang  hasilnya berturut-turut  adalah  98,89%  dan  91,89%.  Hal  ini  berarti,  nilai  recall  (TPR)  dan  TNR  menjelaskan  bahwa algoritma  atau  model  klasifikasi  mampu  mendeteksi  sentimen  positif  dan  negatif  secara  benar.  Perhitungan selanjutnya adalah perhitungan nilai precision (PPV) dan NPV, yang masing-masing menunjukkan hasil 90,82% dan 99,03%. Dari perhitungan tersebut dapat diketahui bahwa algoritma atau model klasifikasi mengindikasikan tiap sentimen positif dan negatif yang diprediksi adalah benar. Gambar 10 memperlihatkan hasil perhitungan yang dihasilkan oleh tools Rapid Miner.
Gambar 10. Hasil Pehitungan pada RapidMiner

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan pada penelitian tentang analisis sentimen opini masyarakat Indonesia mengenai fenomena childfree yang datanya ditarik dari Twitter sejumlah kurang lebih 2000 data, yang kemudian  data-data  tersebut  melalui  beberapa  tahap  pembersihan  agar  lebih  mudah  dilakukan  analisis,  hingga menyisakan data sejumlah 500 data, dan akhirnya data tersebut dianalisis menggunakan algoritma pengklasifikasi Naïve  Bayes  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini ternilai efektif dalam melakukan penganalisisan atau pengklasifikasian sentimen opini-opini masyarakat mengenai childfree  yang  datanya  dikumpulkan  dari  Twitter.  Hasil  nilai  accuracy  yang  terhitung  dari  pengujian  evaluasi algoritma atau model klasifikasi Naïve Bayes terhadap sentimen masyarakat mengenai childfree mencapai angka 95,02%, hal ini berarti bahwa algoritma pengklasifikasi Naïve Bayes dapat memprediksi sentimen-sentimen atau opini-opini masyarakat mengenai fenomena childfree secara benar dan akurat. Hal ini dikarenakan nilai akurasi yang dihasilkan hampir menyentuh angka sempurna. Selain itu dapat disimpulkan juga bahwa opini masyarakat mengenai fenomena childfree lebih condong ke arah mereka yang menanggapinya secara negatif dibandingkan positif. Hal ini dapat dibuktikan dengan sentimen positif yang berjumlah lebih banyak dari yang negatif dengan jumlah  total  sentimennya  adalah  323  sentimen,  dan  sentimen  negatif  yang  berjumlah  184  sentimen.  Dengan demikian, simpulan mengenai pandangan masyarakat di Indonesia mengenai fenomena childfree masih dominan mengarah  kepada  tanggapan  yang  positif.  Hal  ini  disebabkan  dengan  adanya  pandangan  mengenai  pendekatan terhadap kesejahteraan pribadi dan pemahaman tentang pilihan hidup, di mana beberapa dari mereka menganggap

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 3, April 2024, pp 853−861 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i3.5064
bahwa mereka bisa mendapatkan kesejahteraan pribadi yang lebih dengan memilih untuk childfree. Mereka lebih menginginkan untuk fokus ke kehidupan karir, pendidikan, atau aktivitas lain yang bagi mereka dapat memberikan kebahagiaan serta kesejahteraan yang lebih dalam hidup mereka.

## REFERENCES
[1] E. Nakkerud, “Ideological Dilemmas Actualised by the Idea of Living Environmentally Childfree,”  Hum. Arenas, no. 0123456789, 2021.
[2] D. Siregar, F. Ladayya, N. Z. Albaqi, and B. M. Wardana, “Penerapan Metode Support Vector Machines ( SVM ) dan Metode Naïve Bayes Classifier ( NBC ) dalam Analisis Sentimen Publik terhadap Konsep Child-free di Media Sosial Twitter,” vol. 7, no. 1, pp. 93–104, 2023.
[3] P. W. Ratiasasadara, S. Sudarno, and T. Tarno, “Analisis Sentimen Penerapan Ppkm Pada Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi-Square,” J. Gaussian, vol. 11, no. 4, pp. 580–590, 2023.
[4] G.  A.  A.Jabbar  Alkubaisi,  S.  S.  Kamaruddin,  and  H.  Husni,  “Stock  Market  Classification  Model  Using  Sentiment Analysis on Twitter Based on Hybrid Naive Bayes Classifiers,” Comput. Inf. Sci., vol. 11, no. 1, p. 52, 2018.
[5] F. N. Hasan, F. Sidik, and P. Afikah, “Sentiment Analysis of Community Response on Cooking Oil Price Increase Policy with Naïve Bayes Classifier Algorithm,” J. Linguist. Komputasional, vol. 5, no. 2, pp. 71–76, 2022.
[6] M. Fahmi, A. Puspita, and Y. Yuningsih, “Sentiment Analysis of Online Gojek Transportation Services on Twitter Using the Naïve Bayes Method,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer), vol. 8, no. 2, pp. 84–90, 2023.
[7] H. H. Mubaroroh, H. Yasin, and A. Rusgiyono, “Analisis Sentimen Data Ulasan Aplikasi Ruangguru Pada Situs Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dengan Normalisasi Kata Levenshtein Distance,” J. Gaussian, vol. 11, no. 2, pp. 248–257, 2022.
[8] D. Darwis,  N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma  Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021.
[9] R. Novendri, A. S. Callista, D. N. Pratama, and C. E. Puspita, “Sentiment Analysis of YouTube Movie Trailer Comments Using Naïve Bayes,” Bull. Comput. Sci. Electr. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 26–32, 2020.
[10]  R.  Sari  and  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Pada  Wisata  TMII Berbasis Website,” Indones. J. Softw. Eng., vol. 5, no. 2, pp. 51–60, 2019.
[11]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021.
[12]  F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional, vol. 5, no. 1, p. 34, 2022.
[13]  F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter,”  J. INOVTEK Polbeng, vol. 3, no. 1, pp. 50–59, 2018.
[14]  N. S. Wardani, A. Prahutama, and P. Kartikasari, “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara Dengan Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Model Bernoulli Dan Multinomial,” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 237–246, 2020.
[15]  A.  A.  Farisi,  Y.  Sibaroni,  and  S.  Al  Faraby,  “Sentiment  analysis  on  hotel  reviews  using  Multinomial  Naïve  Bayes classifier,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1192, no. 1, 2019.
[16]  I. R. Afandi, F. N. Hasan, A. A. Rizki, N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Pelayanan Jasa Ekspedisi Anteraja Dengan Metode Naive Bayes,” J. Linguist. Komputasional, vol. 5, no. 2, pp. 63–70, 2022.
[17]  Pristiyono,  M.  Ritonga,  M.  A.  Al  Ihsan,  A.  Anjar,  and  F.  H.  Rambe,  “Sentiment  analysis  of  COVID-19  vaccine  in Indonesia using Naïve Bayes Algorithm,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 1088, no. 1, p. 012045, 2021.
[18]  C. Villavicencio, J. J. Macrohon, X. A. Inbaraj, J. H. Jeng, and J. G. Hsieh, “Twitter sentiment analysis towards covid- 19 vaccines in the Philippines using naïve bayes,” Inf., vol. 12, no. 5, 2021.
[19]  L. Dey, S. Chakraborty, A. Biswas, B. Bose, and S. Tiwari, “Sentiment Analysis of Review Datasets Using Naïve Bayes‘ and K-NN Classifier,” Int. J. Inf. Eng. Electron. Bus., vol. 8, no. 4, pp. 54–62, 2016.
[20]  Z. Bokaee Nezhad and M. A. Deihimi, “Twitter sentiment analysis from Iran about COVID 19 vaccine,” Diabetes Metab. Syndr. Clin. Res. Rev., vol. 16, no. 1, p. 102367, 2022.
[21]  A. Wibowo, F. N. Hasan, R. Nurhayati, and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Keefektifan Pembelajaran Daring Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Asiimetrik J. Ilm. Rekayasa dan Inov., vol. 4, no. 2, pp. 239–248, 2022.
[22]  I. R. Afandi, F. H. Noor, A. A. Rizki, N. Pratiwi, and Z. Halim, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terkait Pelayanan Jasa Ekspedisi Anteraja Dengan Metode Naive Bayes,” Jlk, vol. 5, no. 2, pp. 63–70, 2022.
[23]  Duwi Cahya Putri Buani, “Optimasi Algoritma Naïve Bayes dengan Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Kesuburan (Fertility),” J. Evolusi, vol. 4, no. 01, pp. 55–64, 2016.
[24]  N. Nuraeni, “Penentuan Kelayakan Kredit Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier: Studi Kasus Bank Mayapada Mitra Usaha Cabang PGC,” J. Tek. Komput., vol. 3, no. 1, pp. 9–15, 2017.
[25]  Y. I. Kurniawan and T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Matrik, vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020.
[26]  N. Herlinawati, Y. Yuliani, S. Faizah, W. Gata, and S. Samudi, “Analisis Sentimen Zoom Cloud Meetings di Play Store Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 293, 2020.