## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## ANALISIS TEXT MINING KLASIFIKASI KEGIATAN KELUARGA MENGGUNAKAN ORANGE DENGAN METODE NAÏVE BAYES
Arsya Fathiarahma 1 , Apriade Voutama 2 , Taufik Ridwan 3 , Nono Heryana 4
1,2,3,4 Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Jawa Barat, Karawang, Indonesia 41361 arsya.fathiarahma19005@student.unsika.ac.id , apriade.voutama@staff.unsika.ac.id , taufik.ridwan@cs.unsika.ac.id , nono@unsika.ac.id

## Abstract
The dual roles performed by women often lead to conflict in the family. Disputes can occur due to the lack of family roles in helping balance the work at home and office experienced by career women and mothers. The Naïve Bayes algorithm is used in this study to determine the results of applying the Naïve Bayes algorithm classification based on role, activity, age, and interest in a family. A total of 287 data records generated from the survey were used in this study and a data split of 80:20 for training and testing data using orange data mining tools. The results show that the calculation accuracy with the Naïve Bayes algorithm reaches 93%, with the conclusion that the use of orange data mining tools results in good accuracy.

## Keywords: Conflict, Double role, Naïve bayes, Orange data mining tools, Woman

## Abstrak
Peran  ganda  yang  dilakukan  oleh  wanita  kerap  kali  menimbulkan  konflik  dalam  keluarga.  Konflik  dapat  terjadi  karena kurangnya peran keluarga dalam membantu keseimbangan antara pekerjaan di rumah dan kantor yang dialami oleh para wanita karir sekaligus ibu. Algoritma Naïve Bayes dipergunakan pada penelitian ini dengan tujuan untuk mengetahui hasil penerapan klasifikasi algoritma Naïve Bayes berdasarkan peran, aktivitas, umur dan minat dalam sebuah keluarga. Sejumlah  287 data record yang dihasilkan dari survei dipergunakan dalam penelitian ini dan dilakukan split data 80:20  untuk data training dan data testing dengan menggunakan tools orange data mining. Hasil penelitian menampilkan bahwa akurasi perhitungan dengan algoritma Naïve Bayes mencapai  93% dengan kesimpulan bahwa penggunaan tools orange data mining menghasilkan akurasi yang baik.
Kata kunci: Konflik , Naïve bayes, Peran ganda , Tools orange data mining , Wanita

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  yang  kompleks  dan  variatif  beberapa  tahun belakangan  ini  dihasilkan  dari  perkembangan  sistem informasi[1]. Berbagai peningkatan utilitas sistem informasi disebabkan  karena  adanya  berbagai  metode  yang ditanamkan  pada  sebuah engine .  Salah  satu  pemanfaatan sistem  informasi  yaitu  ditemukannya  informasi  baru  dari sebuah data dengan digunakannya text mining [2]. Terdapat beberapa  penggunaan text  mining ,  salah  satunya  yaitu classifier dengan naïve bayes [3].
Objek  pada  penelitian  ini  yaitu  berawal  dari  perubahan pandangan  masyarakat  akibat tingginya  gaya  hidup,  status sosial, ataupun adanya pergeseran budaya membuat wanita mempunyai  peran  ganda  sebagai  ibu  rumah  tangga sekaligus  wanita  karir[4].  Hal  tersebut  dikuatkan  oleh jumlah  persentase  jumlah  pekerja  perempuan  berdasarkan
status perkawinan, jenis kelamin, dan daerah tempat tinggal yang dipaparkan oleh BPS RI tahun 2018[5].
Tabel 1. Persentase Penduduk Usia 15 tahun ke Atas yang Bekerja
Status Perkawinan
Total Belum Kawin Kawin Cerai Hidup Cerai Mati Perkotaan Perempuan Laki-Laki 19,96 23,04 66,51 73,33 4,39 1,78 9,14 1,85 100,00 100,00 Perdesaan Perempuan Laki-Laki 10,17 19,77 76,04 76,35 3,31 1,65 10,48 2,23 100,00 100,00 Perkotaan +Perdesaan
Status Perkawinan Total Belum Kawin Kawin Cerai Hidup Cerai Mati Perempuan Laki-Laki 15,39 21,52 70,96 74,73 3,89 1,72 9,76 1,03 100,00 100,00
Peran ganda yang dilakukan, akan mempengaruhi kinerja di kantor maupun di rumah yang dapat menimbulkan tekanan pada  wanita  yang  menyebabkan  terjadinya  konflik  atas ketidakseimbangan  antara  pekerjaan  dan  keluarga[6]. Permasalahan  tersebut  juga  dapat  disebabkan  adanya stereotip  yang  dibuat  oleh  masyarakat  terkait  pekerjaan. Stereotip  adalah  menggeneralisasikan  individu  ke  suatu kelompok tertentu dikarenakan sebuah persepsi atau sebuah penilaian[7].
Kualitas Feminine atau  maskulin  harus  dimiliki  oleh seseorang  agar  dianggap  sukses  dalam  melakukan pekerjaan.  Karena  kualitas feminine merupakan  kualitas yang  diasosiasikan  dengan  jenis  kelamin  perempuan, pekerjaan  rumah  seperti  memasak,  mencuci  baju, membersihkan rumah, kerap  kali masyarakat menganggap bahwa  perempuan  lebih  cocok  melakukan  pekerjaan tersebut[8].
Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan diperoleh dari hasil  survei  dengan  pertanyaan  mengenai  minat,  keahlian, peran,  serta  aktivitas  atau  kegiatan  keluarga  oleh  80 keluarga  di  4  wilayah  yang    berbeda.  Perolehan  data didapatkan sebanyak 287 yang akan dibagi menjadi 2, yaitu data  training dan data  testing dalam  proses  pemodelan. Tujuan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menampilkan  hasil  dari penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi pada data yang  didapatkan  dari  hasil  survei  dengan  adanya penggunaan sebuah tools yaitu orange data mining.
Text  mining merupakan  salah  satu  bidang  perluasan  dari data  mining yang  melakukan  proses  pengidentifikasian pola, topik, atau atribut  lainnya  pada data  yang  berbentuk teks semi struktur atau tidak terstruktur dengan mengeksplor dan  melakukan  analisa  yang  menghasilkan  temuan informasi baru[9]. Secara umum, text mining mengacu pada proses ekstrak informasi dari dokumen tidak terstruktur[10]. Pendefinisian text  mining dapat  dijelaskan  dengan  adanya penemuan informasi baru atau tidak diketahui sebelumnya oleh  komputer  dan  informasi  dari  berbagai  sumber  yang berhasil  diekstrak  merupakan  kunci  dari  proses text mining [11].
Salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  terhadap klasifikasi text  mining yaitu Naïve  Bayes  classifier . Teorema bayes ini  merupakan  algoritma  dengan penggunaan  pengalaman  sebelumnya  untuk  memprediksi peluang kedepannya[12]. Naïve Bayes classifier mempunyai ciri utama yaitu independensi. Alasan teorema ini disebut naif adalah karena membuat asumsi kemunculan fitur  tidak  saling  bergantungan[13].  Bahkan  jika  terdapat ciri  yang  bergantung  satu  sama  lain  atau  muncul  atas
keberadaan  ciri  lainnya,  semua  sifat  ini  secara  individual berkontribusi  pada  probabilitas[14].  Secara    singkat, algoritma naïve  bayes classification adalah diprediksinya semua  probabilitas  untuk  pengklasifikasian  sekumpulan data algoritma yang  sering
digunakan karena dapat memungkinkan dapat bekerja lebih dan kompleks dari keadaan nyata [15]
Rumus naïve bayes :
𝑃(𝑌|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝑌)𝑃(𝑌) 𝑃(𝑋)

## Keterangan
𝑋 : Belum diketahui class pada data
𝐴 : Suatu class spesifik pada hipotesis data 𝑋
𝑃(𝑌|𝑋) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi
𝑃(𝑌) : Probabilitas hipotesis
𝑃(𝑋|𝑌) : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis
𝑃(𝑋) : Probabilitas 𝑌
Berdasarkan  penjelasan  tujuan  pada  penelitian  ini, tools yang akan digunakan untuk penerapan metode Naive Bayes dalam  klasifikasi  kegiatan  keluarga  yaitu orange  data mining. Teknologi engine  open  source ini  berguna  dalam menganalisis  dan  menggambarkan  data  eksploratif.  Di dalamnya  terdapat  banyak  pilihan  seperti  pemodelan prediktif, eksperimen, maupun sistem rekomendasi sebagai bahan penelitian  biomedis,  genomilk,  dan atau  pengajaran yang membuat tools ini mempermudah proses analisa data dengan intuitif[16].

## 2. METODE PENELITIAN
Kegiatan  yang  dilakukan  sebelum  penelitian  adalah penyelidikan atau pencarian suatu fakta dengan teliti sesuai metode  tertentu  agar  dapat  menjelaskan  dan  menjawab suatu  permasalahan[17].  Pada  Gambar  1 merupakan tahap metode  penelitian  eksperimen,  serta  metodologi  CRISP- DM yang akan dijelaskan sebagai berikut:

## 2.1. Pemahaman  Bisnis (Business  Understanding)
Pemahaman  bisnis  yang  dimaksudkan  pada  penelitian  ini yaitu  pemahaman  akan  sebab dan  akibat  dari peran  ganda dari  seorang  wanita  yang  menjadi  seorang  ibu,  istri, sekaligus  wanita  karir.  Seperti,  adanya  kesulitan  untuk melakukan  semua  pekerjaannya,  pertikaian  dalam  rumah tangga  hanya  karena  seorang  istri  telat  untuk  melayani suaminya,  ataupun  adanya  ketidakseimbangan  perlakuan antar  anak  satu  dan  lainnya  dalam  memberikan  tanggung jawab  pekerjaan  rumah.  Maka  dari  itu,  strategi awal  yang diterapkan  adalah  melakukan  penelitian  kepada  beberapa keluarga untuk mencari sekiranya apa saja pekerjaan rumah yang  dapat  dibagi  dengan  sama  rata  untuk  mengurangi pekerjaan  dari  seorang  wanita  berperan  ganda  maupun pertikaian antar anak

## 2.2. Pemahaman Data (Data Understanding)
Setelah  melakukan  pemahaman  atas  permasalahan  yang diangkat, selanjutnya melakukan tahapan data understanding . Tahapan ini dilakukan dengan menentukan atribut  apa  saja  yang  akan  dipertanyakan  ke  keluarga- keluarga dan melakukan survei kepada mereka.

## 2.3. Persiapan  Data (Data  Preparation)
Tahap pada data preparation memiliki preprocessing yang akan  dilakukan. Data  cleaning merupakan  salah  satu preprocessing yang dilakukan pada data preparation untuk menghapus missing  value pada  salah  satu  atau  beberapa atribut yang ada. Kegunaan dari menghapus missing value
pada  atribut   ialah agar  data   yang  dihitung   lebih   akurat karena  sudah  tidak  ada missing  value .

## 2.4. Pemodelan (Modeling)
Setelah  data  telah  dipersiapkan,  langkah  selanjutnya  yaitu tahap pemodelan. Model yang digunakan pada penelitian ini yaitu Naïve  Bayes  classifier .  Untuk  melakukan  model tersebut, dilakukannya pembagian data dengan teknik split antara data yang ingin dilatih ( training data ) dan data yang ingin diuji ( testing data ) sejumlah 80:20.

## 2.5. Evaluasi (Evaluation)
Tahap  evaluasi  yang  dimaksud  adalah  melakukan  proses tinjauan dari hasil model yang dilakukan dan perhitungannya  seperti accuracy,  precision,  recall, confusion  matrix, dan  lain sebagainya
2.6. Deployment
Tahap deployment merupakan  tahapan  yang  dilakukannya pembuatan  laporan  hasil  analisis  klasifikasi  menggunakan model yang digunakan.
Pengumpulan data dilakukan dengan metode survei kepada beberapa  keluarga.  Data/atribut  dalam  penelitian  ini diantaranya adalah Peran, Umur, Minat1, Minat2, Keahlian, Keahlian1,  dan  Aktivitas.  Setelah  data  didapatkan  dari survei oleh ± 80 keluarga, dihasilkan 287 data record yang dilakukan  selama  3  hari.  Hasil data  record survei digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Dataset yang Dihasilkan dari Survei
Basis  dari  tahapan  penelitian  ini  adalah  dilakukannya metode  CRISP-DM.  Namun,  sebelum  digunakannya algoritma naïve  bayes ,  perlu  dilakukannya preprocessing seperti Cleaning .  Proses cleaning pada  penelitian  ini digunakan  untuk  menghapus feature  timestamp pada
dataset dan  menghapus  data  yang  terdapat missing  value . Alur  lengkap  dari  tahapan  penelitian  yang  digunakan dijelaskan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Pemodelan
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat beberapa aplikasi text mining yang dapat digunkan untuk  perhitungan  secara  otomatis.  Namun,  penelitian  ini memfokuskan  perhitungan text  mining dengan  metode Naïve  Bayes  classifier menggunakan  aplikasi  atau tools Orange Data Mining . Berikut hasilnya:

## 3.1. Persiapan Dataset
Hasil  survei  yang  sudah  dilakukan  melalaui google  form menghasilkan  287  data  yang  akan  dilakukan  analisa.  Di bawah ini terdapat beberapa tampilan dalam
mempersiapkan dataset .  Gambar  4  adalah widget untuk melakukan import dataset dengan  format  csv,  Gambar    5 tampilan  ketika import file dan  Gambar  6  merupakan tampilan apabila dataset sudah di import
Gambar 4. Widget Import File
Gambar 5. Import File CSV Gambar 6. Tampilan Dataset di Orange

## 3.2. Pemilihan Label
Langkah  yang  dilakukan  setelah import file csv  adalah pemilihan  label  dan  Gambar  7  merupakan  tampilan  dari widget pemilihan kolom yang akan dijadikan label. Dalam penelitian ini, peran merupakan feature yang dipilih untuk dijadikan label, dipaparkan melalui Gambar 8.
Gambar 7. Widget Select Columns Gambar 8 . Pemilihan Label

## 3.3. Preprocessing
Setelah  dilakukannya  pemilihan feature untuk  dijadikan label,  tahap  selanjutnya  ialah  proses preprocessing yaitu cleaning. Gambar  9  merupakan  tampilan  dari widget preprocessing .
Gambar 9. Widget Preprocessing
a) Hapus feature timestamp
Dari  total  9 features pada dataset , feature peran sudah  dipilih  untuk  menjadi  label  dan feature timestamp  dipilih  untuk  dihapus  dalam  penelitian ini. Total features yang  akan  digunakan  sekarang adalah  7  dan  Gambar  10  menjelaskan  mengenai apa  saja  yang  menjadi features dan  yang  akan dihapus
Gambar 10. Tampilan Hapus Timestamp
b) Hapus data yang terdapat missing value
Preprocessing dilanjut  dengan  penghapusan data/ rows yang  terdapat missing value ,  dijelaskan pada Gambar 11. Hasil dari penghapusan missing value digambarkan pada Gambar 12 yaitu terdapat 222  data  yang  akan  di split untuk training dan testing
Gambar 11. Hapus Missing Value
Gambar 12 . Hasil Data yang Sudah Dihapus

## 3.4. Data Sampler
Data  sampler atau  pemilihan  data  ini  ialah  proses pemilihan jumlah data yang akan dilatih ( data training ) dan jumlah data yang akan diuji ( data testing ). Seperti yang  ditulis  sebelumnya,  proporsi  dari data  training dan data testing yaitu 80:20 dengan hasil 178 data yang
akan  di training dan  44  data  yang  akan  di testing . Gambar  13  merupakan  tampilan widget  data  sampler dan  Gambar  14  ialah  tampilan  untuk  pengaturan proporsi dan hasil dari proporsi data training dan data testing.
Gambar 13. Widget Data Sampler
Gambar 14. Proposi Data Train dan Test
3.5. Naïve Bayes
Proporsi  data  sudah  ditentukan  dengan  dilakukannya split data , maka  langkah  selanjutnya  ialah  melakukan pemodelan  dengan Naïve  Bayes .  Gambar  15 merupakan tampilan secara utuh bagaimana pemodelan Naïve Bayes dilakukan pada tools orange data mining
Gambar 15. Pemodelan Naïve Bayes

## 3.6. Hasil
Gambar 17. Hasil Penelitian (b)
Hasil  akurasi  yang  didapatkan  dari  penggunaan tools orange  data  mining menunjukkan  93%  yang  berarti mempunyai  hasil  yang baik.  Selain  akurasi, precision yang  didapatkan  pun  mendapatkan  hasil  yang  baik seperti yang ditampilkan pada Gambar 16 (a) dan (b).

## Gambar 18. Hasil Prediksi
Gambar  17  merupakan  beberapa  hasil  dari  prediksi data  testing yang  digunakan  dalam    penelitian.  Pada tabel  sebelah  kiri  yang  bertuliskan Naïve  Bayes , merupakan  tabel  hasil  prediksi  dari Naïve  Bayes itu sendiri  dan  angka  di  data  tersebut  merupakan  tingkat optimisme.  Lalu  pada  sebelah  kanan  dari  tabel Naïve Bayes merupakan data actual .
Gambar 19. Confussion Matrix
Gambar  18 menampilkan hasil confussion  matrix dari 44 data testing yang digunakan. Klasifiksi yang bernilai valid sejumlah 10 dari 10 dari data anak, 10 dari 11 dari data ayah, dan 19 dari 23 dari data ibu[7].

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang sudah dievaluasi, penelitian  ini  menghasilkan  model  yang  terbilang  baik dengan  hasil  rata-rata  akurasi  (AUC)  yang  didapatkan sejumlah  93%, class  precission “anak”  didapatkan  100%,
class  precission “ayah”  didapatkan  90%  dan class precission “ibu” didapatkan 82%.

## Ucapan Terima Kasih
Puji  syukur  kepada  Tuhan  YME  telah  memberikan kelancaran sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini dan penulis mengucapkan terima kasih  atas keterlibatan dosen maupun teman-teman dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  F.  Andriansyah,  D.  Yusup,  and  A.  Voutama, “Menggunakan  Metode Naïve  Bayes Berbasis Website  Web-Based  Expert  System  of  Covid-19 Early Detection Using Naïve Bayes Method,” J. Inf.
Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  446–455, 2021.
[2] M.  T.  Informatika  and  U.  Amikom,  “Analisis Pembobotan  Kata  pada  Klasifikasi  Text  Mining,” vol. 3, no. 2, pp. 179–184, 2019.
[3] A. V. Sudiantoro et al. , “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan  Text  Mining  Dengan  Algoritma Naive Bayes Classifier,” Din. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 398–401, 2018.
[4] D.  M.  Putri,  M.  T.  Sari,  and  S.  U.  Khumaidatul, “Pengaruh Konflik Peran Ganda Terhadap Fear of Success Pada Wanita Karir yang Telah Menikah di Kota Samarinda,” J. Psikol. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10,
2021. [5] Badan Pusat Statistik dan Kementerian
Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak, “Pr o f i l e r e mp u ON,” Profil Peremp. Indones. ,
2019, [Online]. Available:
https://www.kemenpppa.go.id/lib/uploads/list/b4bd c-profil-perempuan-indonesial-_2019.pdf
[6] L. Cahyadi and D. Prastyani, “Work Life Balance, Stres Kerja Dan Konflik Peran Terhadap Kepuasan Kerja Pada Wanita Pekerja,” J. Ekon.  J. Econ. , vol. 11, no. 2, 2020, doi: 10.47007/jeko.v11i2.3576.
[7] D.  Dianti  and  W.  Cahyati,  “Persepsi  Masyarakat Pada  Program  Studi  Ilmu  Komunikasi,” Buana Komun. (Jurnal Penelit. dan Stud. Ilmu Komunikasi) ,  vol.  2,  no.  2,  p.  116,  2022,  doi: 10.32897/buanakomunikasi.2021.2.2.1134.
[8] R.  Safira,  “Captain  Marvel:  Dominasi  Maskulin Dalam  Kesetaraan  Gender  Perempuan,” Interak. Online , vol. 10, no. 3, pp. 619–631, 2022, [Online]. Available: https://fisip.undip.ac.id/
[9] M.  Prasojo  and  J.  Triwidianti,  “Prediksi  Prestasi Siswa  SMK  Masuk  Pasar  Kerja  Menggunakan Teknik  Data  Mining  (Studi  Kasus  SMKN  1 KotaAgung Timur Tanggamus, Lampung),” Semin. Nas.  Has. Penelit.  dan Pengabdi.  Masy. ,  pp.  134– 150, 2021.
[10] M.  M.  Yin,  M.  R.  Mahmoudi,  and  A. Abbasalizadeh,  “Analysis  of  mystical  concepts  in
Khaghani’s  Divan,” Digit.  Scholarsh.  Humanit. , vol.  35,  no.  2,  pp.  485–491,  2020,  doi:
10.1093/LLC/FQZ015.
[11] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R.  Maulana, “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan Metode Support Vector Machine
Berbasis
SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[12] W. P. Nurmayanti, “Penerapan Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan  Masyarakat  Miskin  di  Desa Lepak,” Geodika  J.  Kaji.  Ilmu  dan  Pendidik. Geogr. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  123–132,  2021,  doi: 10.29408/geodika.v5i1.3430.
[13] F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis  Sentimen Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode Naïve  Bayes Classifier  Berbasis  Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681– 686, 2019.
[14] M. Nizam Fadli, I. Sudahri Damanik, E. Irawan, S. Tunas Bangsa, and S. Utara, “KLIK: Kajian Ilmiah
Informatika  dan  Komputer  Penerapan  Metode Naive Bayes Dalam Menentukan
Tingkat
Kenyamanan Pada Rumah Sakit Terhadap Pasien,”
Media  Online ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  117–122,  2021,
[Online]. Available: https://djournals.com/klik
[15] D. Wilandani and Purwanto, “Penerapan Algoritma Naive  Bayes  dalam  Mengklasifikasikan  Media Sosial untuk Mengamati Trend Kuliner,” vol. 8, no.
1, pp. 31–39, 2022.
[16] S.  I.  Nurhafida  and  F.  Sembiring,  “Analisis  Text Clustering  Masyarakat  di  Twiter  Mengenai Mcdonald’sxbts  Menggunakan  Orange  Data Mining,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 28–35, 2021.
[17] A. Voutama, I. Maulana, and N. Ade, “Interactive M-Learning  Design  Innovation  using  Android- Based Adobe Flash at WFH (Work From Home),”
Sci. J. Informatics , vol. 8, no. 1, pp. 127–136, 2021, doi: 10.15294/sji.v8i1.27880.