## A NALISIS S ENTIMEN MENGGUNAKAN M ETODE N AÏVE B AYES

## TERHADAP C HILDFREE
Amellia Veronica Agustin 1 , Fitria Nur Sa’adah 2 ,Yuyun Umaidah 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang e-mail: 1 2010631250004@student.unsika.ac.id, 2 2010631250083@student.unsika.ac.id,
3 yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id

## A BSTRAK
Childfree merujuk pada individu atau pasangan yang secara sukarela memutuskan untuk tidak memiliki  keturunan.  Fenomena Childfree semakin  menarik  perhatian  masyarakat  modern  dan mempengaruhi keputusan hidup banyak individu. Data yang digunakan diperoleh dengan melakukan crawling data  pada sosial media twitter .  Dalam analisis  sentimen ini, metode  yang  digunakan  naïve bayes,  data  akan  diflasifikasikan  menjadi  dua  hasil,  yaitu  sentimen  negatif  dan  positif.  Langkah selanjutnya  melibatkan  penilaian  data  dengan  mengaplikasikan  pengujian  menggunakan  confusion matrix  untuk  mengukur  tingkat  akurasi, recall ,  dan precision .  Hasil  pengujian  dengan Rapidminer menunjukan tingkat akurasi naive bayes yang tinggi sebesar 96%, untuk sentimen positif menghasilkan nilai precision 84,13%, dan nilai recall 100%. Sedangkan untuk sentimen negatif menunjukkan nilai precision 94,92%, dan recall 100%. Hasil klasifikasi tersebut menghasilkan 254 tweet negatif, dan 74 tweet positif. Analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes dapat memberikan wawasan yang berharga tentang pandangan dan sentimen masyarakat terhadap Childfree . Hasil penelitian ini penting untuk  memahami  dan  menghargai  keragaman  pandangan  terkait  topik  ini.  Hasil  penelitian  ini  dapat memiliki  dampak  positif  pada  proses  pengambilan  keputusan.  dalam  konteks  sosial,  budaya,  dan kebijakan yang berkaitan dengan keputusan Childfree . K ATA K UNCI : Childfree, Naïve Bayes, Twitter, Rapidminer.

## 1. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  telah  memberikan  pengaruh  signifikan  dalam  dunia komunikasi dan informasi. Saat ini, platform media sosial seperti Twitter, Instagram, dan Facebook menjadi pilihan bagi publik sebagai tempat untuk menyampaikan pendapat, termasuk mengenai topik yang sensitif seperti keputusan hidup childfree . Baru-baru ini childfree menjadi populer di kalangan masyarakat umum setelah Gita Savitri Devi (@gitasav) mengemukakan opininya mengenai dirinya dan suaminya memilih untuk tidak ingin mempunyai keturunan. Pernyataan itu menyebabkan munculnya berbagai komentar online dan membuat orang-orang yang hidup tanpa anak mulai berani berpendapat. Hal tersebut menyebabkan pro-kontra di media sosial mengenai kebebasan untuk memilih childfree . Ada  beberapa  alasan  yang  mendasari    mengapa  seseorang  memutuskan  untuk  tidak  memiliki  anak dalam kehidupannya, diantaranya seperti khawatir tentang perkembangan anak, masalah lingkungan, masalah ekonomi, ataupun masalah pribadi [1]
Dikutip  dari  [2]  berdasarkan  penelitian Childlessness  in  the  United  States menyatakan  untuk memilih childfree mengalami kenaikan sebesar 20% pada tahun 2000-an. Peningkatan tersebut terutama disebabkan oleh masalah keluarga dan pertimbangan terkait tanggung jawab mengasuh anak di masa depan.  Faktor-faktor ini  semakin  diperkuat oleh  adanya  kesulitan ekonomi  dan hambatan  psikologis yang  mempengaruhi  kehidupan  keluarga.  Menurut  para  psikolog  dan  dokter  di  Amerika  Serikat, keputusan  pasangan  suami  istri  untuk  tidak  memiliki  anak  dipengaruhi  oleh  alasan  yang  bersifat subyektif dari diri mereka sendiri.
Dalam penelitian ini, menitik beratkan pada penerapan metode Naïve Bayes dalam melakukan analisis  sentimen  terhadap  pandangan  dan  opini  yang  terkait  dengan  gaya  hidup  childfree.  Metode Naïve  Bayes  merupakan  suatu  pendekatan  klasifikasi  yang  berdasarkan  probabilitas,  di  mana sekelompok  probabilitas  dihitung  dengan  mengakumulasi  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  dataset yang diberikan [3]. Naïve Bayes merupakan sebuah algoritma klasifikasi yang banyak digunakan dalam analisis sentimen.
Analisis sentimen merupakan bagian dari klasifikasi teks yang tergolong dalam ranah komputasi linguistik, pengolahan bahasa alami, dan penambangan teks.  Mempunyai tujuan untuk mengevaluasi
sentimen,  ulasan,  pendapat,  sikap,  penilaian,  dan  emosi  yang  dinyatakan  oleh  penulis  atau  pembaca terkait dengan suatu topik, produk, organisasi, layanan, individu, atau kegiatan tertentu [4].
Penerapan  metode Naïve  Bayes sudah  diterapkan  pada  penelitian  sebelumnya,  seperti  yang dilakukan oleh Arsi  [5] melakukan klasifikasi sentimen dari twitter menggunakan metode Naïve Bayes mengenai pemindahan ibu kota. Hasil dari analisa dari penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,33%, precision sebesar 0,87 dan recall 0,99. Lalu pada penelitian yang dilakukan oleh [6] terhadap tweet mention dari jasa ojek online pada platform twitter, yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 80% dari  800  data.  [4]  melakuakn  penelitian  mengenai  analisis  sentiment  data  twitter  tentang  masalah obesitas di Indonesia yang meghasilkan sentiment positif lebih besar yaitu 22.246 (51,2%) tweet dan sentimen negative nya sebanyak 12.015 (27,7%) tweet, lalu sentimen netral berjumlah 9.174 (21,1%) dari 43.435 tweet. Dengan nilai akurasi sebesar 94%.
Berdasarkan  informasi  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  tujuan  dari  penelitian  ini mengelompokkan atau mengklasifikasikan komentar, atau  pendapat yang terkait dengan childfree di bagi menjadi dua kategori utama yaitu sentiment positif dan sentiment negatif. Dengan menggunakan dataset  yang  dikumpulkan  dari  platform  media  sosial  yaitu  twitter  yang  mencakup  berbagai  macam opini  tentang childfree .  Harapannya,  hasil  penelitian  ini  dapat  meningkatkan  pemahaman  terhadap pandangan masyarakat terhadap fenomena childfree. Selain itu, untuk menilai performa metode Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen pada dataset yang digunakan.

## 2. TINJAUAN P USTAKA

## 2.1 Childfree
"Childfree adalah pilihan hidup yang diambil oleh pasangan untuk tidak mempunyai keturunan. Ini tidak hanya berkaitan dengan tidak memiliki anak biologis, tetapi juga mencakup ketidak inginan untuk memiliki anak angkat. Dalam arti yang lebih jelas, childfree menggambarkan keadaan di mana seseorang dan pasangannya secara aktif memilih untuk hidup tanpa anak, baik itu anak biologis maupun anak  angkat,  dan  mereka  merasa  bebas  dari  tanggung  jawab  dan  kewajiban  yang  terkait  dengan membesarkan anak [1]
Childfree  bukanlah  keadaan  yang  sama  dengan  infertilitas  atau  ketidak  mampuan  untuk mempunyai  anak.  Orang-orang  yang  memilih  untuk  childfree  dapat  memiliki  kemampuan  biologis untuk memiliki  anak,  tetapi  mereka  secara sadar  memilih  untuk tidak melakukannya.  Keputusan  ini didasarkan  pada  preferensi  dan  nilai-nilai  individu  yang  mengarahkan  mereka  untuk  menjalani kehidupan  tanpa  tanggung  jawab  dan  kewajiban  orang  tua.Pilihan  childfree  dapat  berlaku  untuk individu tunggal atau pasangan, dan hal ini tidak harus menjadi keputusan permanen. Beberapa orang mungkin memilih untuk menjadi childfree pada suatu periode dalam hidup mereka, sementara yang lain mungkin mempertimbangkan atau mengubah keputusan mereka di kemudian hari.
Menurut [7] Pasangan yang memilih jalur childfree merasakan dampak positifnya. Baru-baru ini, ada banyak orang tua yang menghadapi kesulitan dalam mendidik anak-anak mereka, yang berujung pada  keterlibatan  anak-anak  dalam  perilaku  bebas  seperti  narkoba,  putus  sekolah,  kehamilan  di  luar nikah, perilaku nakal, dan lain sebagainya. Karenanya, bagi pasangan yang belum siap secara mental dan finansial untuk memberikan pendidikan, perawatan, dan pengasuhan kepada anak, memilih gaya hidup childfree dianggap sebagai opsi yang cocok. Namun, perlu diingat bahwa keputusan childfree juga  dapat  membawa  dampak  negatif  dengan  memutuskan  rantai  keturunan,  yang  berarti  tidak  ada generasi berikutnya yang dapat menjaga keberlanjutan populasi manusia di masa mendatang.

## 2.2 Analisis Sentimen
Menurut [8]Analisis sentimen, yang sering juga disebut sebagai opinion mining, merupakan salah satu disiplin ilmu yang mempelajari dan menganalisis tentang pendapat, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap,  dan  emosi  masyarakat  umum  terhadap berbagai  entitas seperti individu, layanan,  produk,  isu, peristiwa, atau organisasi. Tugas utama dalam analisis sentimen adalah mengkategorikan teks dalam suatu kalimat atau dokumen, dan kemudian menilai apakah pendapat yang terdapat dalam kalimat atau dokumen tersebut bersifat positif atau negatif. Analisis sentimen juga dapat mengidentifikasi perasaan emosional seperti kesedihan, kebahagiaan, atau kemarahan. Dengan menggunakan analisis sentimen, dapat mengetahui opini publk tentang produk, merek, atau orang tertentu dan menentukan apakah opini tersebut cenderung lebih condong ke positif atau negatif.
Analisis  sentimen  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  konteks,  termasuk  analisis  opini  produk, pengawasan media sosial, pemantauan reputasi merek, pemahaman umpan balik pelanggan, dan analisis sentimen  politik.  Dengan  menggunakan  teknik  analisis  sentimen,  organisasi  dan  individu  dapat memperoleh  wawasan  berharga  tentang  bagaimana  publik  merespons  dan  merasakan  suatu  entitas, sehingga dapat dimanfaatkan dalam pengambilan keputusan terkait perbaikan produk atau layanan, atau manajemen reputasi.

## 2.3 Twitter
Twitter  diperkenalkan  sebagai  platform  mikroblogging  pada  bulan  Maret  2006,  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengirimkan  pembaruan  status  dengan  batasan  140  karakter  yang dikenal sebagai 'tweet'. Sejak peluncurannya, Twitter berhasil membangun komunitas pengguna yang besar, dan hingga Juni 2011, jumlah pengguna telah mencapai lebih dari 300 juta. Skala besar pengguna ini memiliki dampak yang signifikan pada masyarakat, terutama dalam hal menyampaikan penilaian melalui pendapat atau komentar terkait peristiwa yang telah terjadi atau sedang berlangsung. [9]
Twitter  menjadi  populer  sebagai  platform  berita  dan  jejaring  sosial,  di  mana  pengguna  dapat mengikuti  akun  resmi  media,  tokoh  terkenal,  perusahaan,  organisasi,  dan  individu  lainnya  untuk mendapatkan informasi terkini dan berpartisipasi dalam percakapan publik. Twitter juga telah menjadi tempat bagi kampanye pemasaran, aktivisme, dan diskusi umum mengenai berbagai topik, termasuk politik, olahraga, hiburan, dan isu-isu sosial.
Twitter  juga  menawarkan  API  (Application  Programming  Interface)  yang  memungkinkan pengembang dan peneliti untuk mengakses data Twitter dan melakukan analisis lebih lanjut, termasuk analisis sentimen, tren topik, dan jaringan sosial.

## 2.4 Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan suatu teknik data mining yang simpel digunakan dan memiliki proses pemrosesan yang efisien. Metode ini dapat diterapkan dengan struktur yang sederhana namun efektif. Pendekatan  klasifikasi  Naive  Bayes  adalah  suatu  metode  statistik  untuk  mengelompokkan  data, memungkinkan prediksi probabilitas keanggotaan dalam suatu kelas tertentu. Klasifikasi ini bergantung pada teorema Bayes dan memiliki kemampuan klasifikasi sebanding dengan decision tree dan neural network. Keunggulan metode ini terlihat dari tingkat akurasi dan kecepatannya yang tinggi, terutama ketika diaplikasikan pada database dengan dataset yang besar. [10] Berikut ini persamaan yang umum dari Naïve Bayes.
𝑃(𝐴|𝑋) = 𝑝(𝑋|𝐴). 𝑃(𝐴) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
X = Sampel data yang mempunyai class atau label yang tidak diketahui. A = Hipotesis kalau X merupakan data class atau label. P(A) = Probability dari hipotesis A. P(X) = Peluang yang asalnya dari data sampel yang diamati (probability A). P(X|A) = Probability X berdasar kondisi hipotesis A. P(A|X) = Probability hipotesis A berdasarkan pada kondisi X.

## 2.5 RapidMiner
RapidMiner merupakan  perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang  menyediakan  solusi  untuk melakukan analisis pada data mining, text mining, dan analisis prediksi. Dengan menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediktif, RapidMiner bertujuan memberikan pemahaman kepada pengguna agar mereka  dapat  membuat  keputusan  optimal.  Perangkat  lunak  ini  dapat  diunduh  melalui  situs  web resminya, RapidMiner , yang sebelumnya dikenal sebagai YALE ( Yet Another Learning Environment ). Awalnya dikembangkan pada tahun 2001. [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan penelitian analisis sentimen terhadap childfree dengan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes .
Pengumpulan Data : Tweet Childfree Preprocessing Select Attributes Replace (menghapus karakter) Trim Filter Example Remove Duplicates Data Latih Data Uji Klasifikasi data latih menggunakan Naïve Bayas Klasifikasi data uji

## Hasil Klasifikasi Sentimen (Positif/Negatif)
Gambar 1. Tahapan Penelitian Menggunakan  Klasifikasi Naïve Bayes

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  dari  twitter  dengan  menggunakan  kata  kunci childfree yang  berada  di  Indonesia.  Data  tersebut  dikumpulkan  dari  www.twitter.com  dan  dibantu  dengan framework rapidminer.
3.2 Preprosessing Pada tahapan preprosessing yaitu proses menyiapkan data yang akan diolah lebih lanjut, tujuan yaitu  untuk  memastikan  kebersihan  data  dan  mengurangi  gangguan,  dilakukan  proses  data preprocessing agar data menjadi lebih bersih [12]. Proses data preprocessing memiliki peran penting dalam analisis sentimen terhadap data yang diperoleh dari media sosial. Beberapa tahapan dalam data preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi:
a. Select Attribut
Operator Select Attributes dalam RapidMiner berfungsi untuk memilih atribut tertentu dari suatu dataset dan menghapus atribut yang tidak relevan. Operator ini menawarkan berbagai jenis filter yang memudahkan  dalam  pemilihan  atribut,  seperti  pemilihan  langsung,  pemilihan  dengan  menggunakan regular expression, atau pemilihan hanya atribut yang tidak memiliki nilai yang hilang (missing value). b. Replace (Menghapus karakter pada tweet) Operator Replace pada RapidMiner digunakan untuk menghilangkan simbol dan karakter yang biasanya  ditemukan  dalam  teks  di  platform  Twitter, seperti  retweet,  @username,  #hastag,  link  serta karakter khusus lainnya yang tidak relevan dan tidak diperlukan dalam analisis.
c. Trim Operator Trim dalam RapidMiner digunakan untuk menghilangkan spasi kosong yang terdapat di awal dan akhir nilai pada atribut nominal tertentu. Dengan menggunakan operator ini, dapat dibuat atribut  baru  yang  telah  di-trim.  Operator  ini  memiliki  manfaat  dalam  membersihkan  data  dari  spasi kosong yang tidak diinginkan pada nilai atribut nominal.
d. Filter Example
Operator Filter  Example dalam RapidMiner digunakan  untuk  untuk  melakukan  penghapusan atau pemfilteran baris atau contoh tertentu yang tidak diinginkan dari dataset. Tujuan dari penggunaan fitur ini adalah untuk mengurangi jumlah contoh atau baris dalam dataset, menghilangkan data yang
tidak  relevan  atau  duplikat,  serta  meningkatkan  kualitas  dataset  sebelum  melanjutkan  proses selanjutnya.
e. Remove Duplicates
Operator Remove Duplicates pada RapidMiner digunakan untuk menghapus baris duplikat dari sebuah dataset. Operator ini berguna untuk membersihkan data dari baris duplikat yang tidak digunakan dan memastikan bahwa setiap baris dalam dataset unik.

## 3.3 Pelabelan Data
Proses pelabelan data memiliki tujuan untuk mengategorikan data ke dalam beberapa  kategori sentimen. Dalam penelitian ini, kategori sentimen dibagi menjadi dua kelompok, yaitu sentimen positif dan negatif [3].  Tahap selanjutnya melibatkan pemisahan data menjadi data latih dan data uji sesuai dengan rasio yang telah ditetapkan sebelumnya. Data latih digunakan untuk melatih model Naïve Bayes , sedangkan data uji digunakan untuk menguji seberapa akurat model yang telah dilatih.

## 3.4 Proses Klasifikasi
Setelah melakukan pelabelan sentimen pada data latih, dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF).  Metode  TF-IDF  digunakan  untuk menghitung bobot atau nilai penting dari setiap kata yang terdapat dalam tweet pada data latih. Bobot tersebut kemudian digunakan sebagai input dalam model Naïve Bayes . Selanjutnya, model Naïve Bayes yang telah dilatih dengan  data  latih  akan  diuji menggunakan data uji uji dengan metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall , dan F1-score . Evaluasi tersebut bertujuan  untuk  mengevaluasi  performa  model  dan  menentukan  apakah  model  tersebut  cukup  baik untuk digunakan dalam analisis sentimen terhadap data tweet tentang childfree .

## 3.5 Hasil Klasifikasi Sentimen
Setelah  proses  klasifikasi  sentimen  dilakukan,  hasilnya  adalah  prediksi  sentimen  untuk  setiap data yang diuji. Hasil klasifikasi sentimen menunjukkan klasifikasi atau label sentimen yang diberikan oleh model terhadap setiap data uji. Misalnya, hasil klasifikasi sentimen dapat mencakup klasifikasi sebagai sentimen positif atau negative .

## 4. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil dan pembahasan berfungsi untuk memberikan gambaran lengkap tentang apa yang telah ditemukan  dalam  penelitian  dan  bagaimana  hal  itu  berkaitan  dengan  pertanyaan  penelitian  yang diajukan.  Bagian  ini  penting  karena  membantu  pembaca  memahami  kontribusi  penelitian  terhadap bidang ilmu yang relevan dan menyajikan kesimpulan yang didukung oleh data. Dalam penelitian ini, kami akan menyajikan hasil dan pembahasan secara rinci mengenai penggunaan metode klasifikasi teks menggunakan Algoritma Naive Bayes [13].

## 4.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ini  menggunakan  kata  kuci  ‘ Childfree ’  pada  tweet  menggunakan  bahasa Indonesia. Proses pengambilan data dilakukan secara manual dengan menggunakan akses token dari Twitter API, dan alat yang digunakan adalah Rapidminer untuk mendapatkan informasi dan data yang diinginkan. Jumlah data yang digunakan untuk penelitian ini sebanyak 325 data, kemudian data tersebut dikelompokan  menjadi  2  yaitu,  bila  tweet  berisi  penolakan  atau  tidak  mendukung  adanya childfree maka data tersebut masuk kedalam sentiment positif dan bila tweet berisi dukungan atau setuju dengan adanya childfree maka masuk kedalam sentimen negatif .
Gambar 2 Proses Crawling Data Menggunaka tool Rapidminer
Pada  gambar  2  memperlihatkan  langkah-langkah  dalam  mengambil  data  menggunakan  Rapid Miner. Beberapa elemen operator yang difungsikan meliputi " search Twitter " untuk terhubung dengan
Twitter  dan  menggunakan  kode  akses  token  yang  diperoleh  dari  Twitter  API.  Operator  selanjutnya adalah  " select  attributes "  seperti  yang  ditampilkan  pada  gambar    2,  yang  dimanfaatkan  untuk menentukan atribut yang relevan, seperti teks.  Kemudian operator tambahan yang digunakan adalah " write  excel "  untuk  menyimpan  file  data  dalam  bentuk  format Excel .  Hasil  pengambilan  data menggunakan  Rapidminer  ditampilkan  dalam  Tabel  1  dengan  atribut-atribut  seperti  nama  pengguna dan teks.
No Teks
1 @najjaevm hadehh, kayaknya aku mau childfree deh nanti kalau ada niatan nikah wkwkwkw
2 semakin mantab mengikuti jejak mba gitasav untuk childfree  https://t.co/VtK02OUcxP
3 gw pernah kepikiran childfree sih tapi abis itu ngga lagi,,,
4 knp sih 2023 msh pada mau pny anak lu ga liat ini depok udah sesempit margonda childfree kek elah
5 untungnya ga childfree @najamila
Tabel 1 Data Crawling

## 4.2 Preprosessing
Kemudian  langkah  selanjutnya  yaitu  tahap preprosessing, Preprocessing  dilaksanakan  untuk mengatasi  ketidaksempurnaan  data,  gangguan  data,  dan  ketidak-konsistenan  data.  Hal  ini  bertujuan untuk memperbaiki kualitas data sebelum dilakukan analisis lebih lanjut [14].

## Gambar 3 Tahap Preprosessing
Pada Gambar 3 diatas ini merupakan tahan preprocessing ini diantaranya yaitu Select Attributes , menghapus URL, @username, #hastag, link serta karakter khusus lainnya yang tidak relevan dan tidak diperlukan dalam analisis, membersihkan data dari spasi kosong yang tidak diinginkan pada nilai atribut nominal, Filter  Examples yaitu  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  relevan  atau  duplikat  serta Remove Duplicates menghapus baris duplikat dari sebuah dataset.

## 4.3 Pelabelan Data
Dalam proses ini pelabelan data diberi label secara manual. Setelah melalui tahap preprocessing data  dan  penempatan  sentimen  secara  manual,  hasil  yang  di  dapat  ditampilkan  pada  Tabel  2. Selanjutnya yaitu melibatkan  Pengelompokan data menjadi data pelatihan dan data pengujian sesuai dengan rasio yang sudah ditetapkan, data yang sudah dilabeli secara manual termasuk kedalam data latih.
No Teks Sentimen 1 Kalo aku jawabnya, Enggak sayang, soalnya aku penganut childfree Negatif 2 Dulu kepikiran childfree tapi setelah liat lucunya sutan langsung kepikiran mau bgt punya anak cewe udh gitu gue kayak ada magnet sama anak kecil Positif 3 Semoga ketemu laki² yg menjunjung childfree Negatif 4 Makanya lebih baik childfree aja daripada anak yg dijadikan objek pelampiasan Negatif 5 Ihk takut banget ada childfree Positif Tabel 2 Pelabelan Data
Proses  pelabelan  data  yaitu  dilakukan  untuk  menentukan tweet tersebut  termasuk  ke  dalam sentimen positif yang  tidak  mendukung  atau  menolak  adanya childfree di  Indonesia  seperti  ingin menikah  dan  memiliki  keturunan.  Sedangkan  sentiment negative berisi  dukungan  terhadap childfree dan memutuskan tidak ingin memiliki anak.

## 4.4 Proses Klasifikasi
Pada  tahapan  ini,  data  yang  sudah  diproses  akan  dimanfaatkan  untuk  membangun  konstruksi model  klasifikasi  yang  dapat  memprediksi  sentimen  dari  teks  yang  sudah  dilabelkan,  sebagaimana ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Pada  bagian  ini  tahapan  penelitian  menggunakan  metode  Naïve  Bayes untuk membangun model klasifikasi dalam analisis sentimen ini. Kemudian, data yang telah diproses dan  sudah  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  sejumlah  250  data, sementara data uji sebanyak 75 data. Data ini digunakan dalam pengujian keakuratan model klasifikasi yang telah dikonstruksi.
Gambar 4 Model Klasifikasi
Pada  gambar  diatas  langkah  yang  dilakukan  pertama  adalah input  read data  yang  sudah dilabelkan dan dibersihkan sebelumnya, langkah kedua yaitu filter examples digunakan untuk memilih data latih yang sudah dilabeli dengan sentiment yang nantinya akan diproses, langkah ketiga dilakukan TF-IDF  yaitu  digunakan  untuk  pengukuran  bobot  kata  yang  digunakan  dalam  pemprosesan  bahasa alami dan informasi pada teks. Langkah selanjutnya yaitu menyambungkan operator Naïve Bayes untuk pembuatan model, yang nantinya akan dimasukan kedalam dua operator store yang digunakan untuk menyimpan model dan data latih.

## Gambar 5 Evaluasi Perfoma Model
Di lihat pada Gambar 5 diatas ini merupakan proses evaluasi dilakukan untuk menentukan sejauh mana kemampuan model klasifikasi atau regresi dalam melakukan prediksi secara akurat dan reliabel. Pada gambar diatas, terlihat bahwa terdapat filter yang digunakan untuk memilih data uji yang belum memiliki sentimen yang terisi. Setelah itu, dilakukan proses yang serupa seperti sebelumnya. Setelah itu, model yang telah dibuat diterapkan pada data uji.

## Gambar 6 Hasil Prediksi Pelabelan
Setelah  melakukan  evaluasi  kinerja  model,  ditemukan  hasil  yang  direpresentasikan  dalam Gambar 6. Pada tabel tersebut, setiap data sentimen yang sebelumnya tidak terisi, secara otomatis diisi dengan menggunakan pembelajaran dari data latih yang digunakan untuk membangun model.

## 4.5 Hasil Klasifikasi Sentimen
Setelah  melakukan  pemprosesan  evaluasi  perfoma  model  dan  mendapatkan  data  dari  hasil prediksi pelabelan tersebut, maka diperoleh hasil yang tercatat dalam Tabel 3.
True Negafit  True Positif Pred. Negatif 187 0 Pre. Positif 10 53

## Tabel 3 Confusion Matrix
Setelah  didapatkan  hasil  dari  prediksi  pelabelan  maka  perhitungan  yang  dilakukan,  diperoleh temuan  bahwa  dari  data  yang  dikumpulkan  secara  manual  maupun  dari  data  yang  dihasilkan  oleh sistem, ditemukan bahwa 77,44% pengguna Twitter mendukung adanya childfree , sedangkan 22,55% pengguna Twitter tidak mendukungnya adanya childfree . Dalam penelitian ini, dilakukan pengukuran hasil  menggunakan  confusion  matrix  dari  328  data  tweet  pada  data  uji.  Sistem  berhasil mengklasifikasikan 254 tweet sebagai sentimen negatif dan 74 tweet sebagai sentimen positif. Dalam rincian data tersebut, terdapat 187 tweet dengan sentimen negatif yang diprediksi dengan benar oleh sistem,  sedangkan  10  tweet  diprediksi  dengan  salah.  Untuk  sentimen  positif,  sebanyak  53  tweet diprediksi  dengan  benar  oleh  sistem,  dan  tidak  ditemukan  adanya  prediksi  yang  salah.  Dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  dalam  teknik  pemodelan  klasifikasi,  penelitian  ini  memiliki  dua jenis  klasifikasi,  yaitu  sentimen  positif  dan  negatif.  Dari  hasil  pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa tingkat akurasi algoritma Naïve Bayes mencapai 96%. Selain itu, ditemukan hasil dari sentimen positif dengan tingkat presisi sebesar 84,13% dan recall 100%. Sedangkan untuk sentimen negatif, diketahui tingkat presisinya mencapai 94,92% dan recall 100%.
Selanjutnya dilakukan  pengelompokkan  data  untuk mencari  frekuensi  kata  yang  paling sering muncul. Frekuensi kata ini akan direpresentasikan dalam bentuk wordcloud positif dan negatif seperti yang ditampilkan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Wordcloud Positif
Dari gambar 7 di atas, terlihat bahwa wordcloud menampilkan kata "Anak" dan "Mau" dengan ukuran  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  kata  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kata-kata "Anak"  dan  "Mau"  adalah  kata  yang  jumlahnya  paling  banyak  dituliskan  dalam  tweet  yang berhubungan  dengan  pengguna Twitter yang  tidak  mendukung  keberadaan  anak  dan  memilih  untuk memiliki anak.

## Gambar 8 Wordcloud Negatif
Dari gambar 8 di atas, terlihat bahwa wordcloud menampilkan kata " Childfree " dan "Penganut" dengan ukuran yang lebih besar dibandingkan dengan kata lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa kata- kata  " Childfree "  dan  "Penganut"  adalah  kata  jumlahnya  paling  banyak  dtuliskan  dalam  tweet  yang berhubungan  dengan  pengguna Twitter yang  mendukung  keberadaan childfree dan  memilih  tidak memiliki anak.

## 5. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, terdapat beberapa kesimpulan yang dapat diambil. Beberapa kesimpulan tersebut meliputi:
a. Analisis  sentimen  mendapatkan  hasil  yang  memuaskan  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes terhadap topik Childfree. Metode ini mencapai tingkat akurasi sebesar 96%, menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan sentimen dengan akurat.
b. Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa  mayoritas  pengguna  Twitter  mendukung  adanya Childfree .  Dari  total  328  data  tweet  yang  dianalisis,  77.44%  pengguna  Twitter  menyatakan mendukung adanya childfree, sementara 22,55% tidak mendukungnya childfree.
c. Untuk  sentimen  positif  terkait  Childfree,  metode  Naïve  Bayes  memiliki  tingkat  presisi  sebesar 84,13% dan recall 100%.  Ini mencerminkan kemampuan metode untuk mengenali dengan akurat sentimen positif, meskipun recall mencapai 100% menandakan bahwa tidak ada kasus positif yang terlewatkan.
d. Dalam hal sentimen negatif terkait Childfree, metode Naïve Bayes memiliki tingkat presisi sebesar 94,92% dan recall 100%. Ini menunjukkan kemampuan metode dalam mengklasifikasikan sentimen negatif dengan baik, dengan jumlah false positive yang rendah.
Dengan demikian, hasil analisis sentimen terhadap topik Childfree menggunakan metode Naïve Bayes menunjukkan  hasil  yang  memuaskan  dan  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  tentang pandangan pengguna Twitter terhadap konsep tersebut.

## 6. S ARAN
Agar  mencapai  hasil  yang  optimal,  disarankan  untuk  meningkatkan  analisis  dengan menggunakan  data  yang  lebih  baik  atau  lebih  terstruktur.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan memperhatikan tahapan preprocessing yang lebih terperinci. Selain itu, memperluas jumlah data yang digunakan atau dengan penggabungan metode lain juga dapat meningkatkan akurasi hasil analisis.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  S.  Ajeng  Wijayanti  and  N.  Neneng,  “Analisis  Fenomena  Childfree  di  Indonesia,” Bandung Conference  Series:  Islamic  Family  Law ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  64–70,  2022,  doi: 10.29313/bcsifl.v2i2.2684.
[2]  H. Tiara, “Konstruksi Masyarakat Tentang Hidup Tanpa Anak Setelah Menikah,” Jurnal Analisa Sosiologi , vol. 11, no. 1, pp. 126–136, 2022, doi: 10.20961/jas.v11i1.56920.
[3]  W. Bimananda, R. Insan, D. Karina, N. Rani, S. Theresa, and D. Yosherina, “Analisis Text Mining dari Cuitan Twitter Mengenai Infrastruktur di Indonesia dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” Eigen Mathematics Journal , vol. 2, no. 2, pp. 92–101, 2019, doi: 10.29303/emj.v1i2.36.
[4]  F.  Fridom  Mailo et  al. ,  “Analisis  Sentimen  Data  Twitter  Menggunakan  Metode  Text  Mining Tentang Masalah Obesitas di Indonesia,” 2021.
[5]  P. Arsi, B. A. Kusuma, and A. Nurhakim, “Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Berbasis  Naive Bayes Classifier,” JURNAL INFORMATIKA UPGRIS , 2021.
[6]  D. Garbian Nugroho, Y. Herry Chrisnanto, A. Wahana Jurusan Informatika, and F. Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Jenderal Achmad Yani Jalan Terusan Jenderal Sudirman, ANALISIS  SENTIMEN  PADA  JASA  OJEK  ONLINE  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE BAYES .
[7]  M. Rindu Fajar Islamy, K. Siti Komariah, D. Mayadiana Suwarma, and A. Hafidzani Nur Fitria, “Fenomena Childfree di Era Modern: Studi Fenomenologis Generasi Z serta Pandangan Islam terhadap  Childfree  di  Indonesia,” Sosial  Budaya ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  81–89,  2022,  [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.24014/sb.v19i2.16602
[8]  A. G. DARUSSALAM, “Analisis Sentimen Menggunakan Text Mining Dengan Metode Naïve Bayes Dan Regresi Logistik,” vol. 4, no. 1, pp. 1–23, 2021.
[9]  M. M. Mala Olhang, S. Achmadi, and F. X. A. Wibisono, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap  Covid-19  Di  Indonesia  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  (Nbc),” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  214–221,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i2.2695.
[10]  E. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” Jurnal Transformatika , vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
[11]  W. Khofifah, D. N. Rahayu, and A. M. Yusuf, “Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes Untuk  Melihat  Review  Masyarakat  Terhadap  Tempat  Wisata  Pantai  Di  Kabupaten  Karawang Pada  Ulasan  Google  Maps,” Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 16, no. 4, pp. 28–38, 2022, doi: 10.35969/interkom.v16i4.192.
[12]  A. Sentimen, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Perpanjangan PPKM Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor”.
[13]  N.  Ruhyana,  “ANALISIS  SENTIMEN  TERHADAP  PENERAPAN  SISTEM  PLAT  NOMOR GANJIL/GENAP  PADA  TWITTER  DENGAN  METODE  KLASIFIKASI  NAIVE  BAYES.” [Online]. Available: www.situs.com
[14]  I.Hemalatha  Dr.  G.  P  Saradhi  Varma   Dr.  A.Govardhan,  “Preprocessing  the  Informal  Text  for efficient Sentiment Analysis,” 2012, [Online]. Available: www.Ecstasy.com