Abstrak : Program Merdeka Belajar - Kampus Merdeka sebagai salah satu kebijakan publik oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi, tidak lepas dari opini publik. Arah opini terbagi dalam tiga kategori, opini positif, opini negatif, dan opini netral. Publik menyampaikan opini melalui berbagai platform media sosial. Sebagai salah satu media sosial yang sederhana, Twitter justru memiliki pengaruh terhadap proses pembentukan dan pengarahan opini publik. Memanfaatkan data tweet dengan keyword Merdeka Belajar - Kampus Merdeka antara Agustus 2020 sampai dengan Febuari 2021, analisis sentimen dilakukan untuk mengenali opini publik terhadap Program Merdeka Belajar - Kampus Merdeka. Melalui penelitian ini diharapkan opini, faktor opini, hingga permasalahan yang mungkin timbul dari penerapan kebijakan Merdeka Belajar  – Kampus  Merdeka  dapat  dikenali  sedini  mungkin.  Support  Vector  Machine  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  arah sentimen seseorang terhadap Program Merdeka Belajar – Kampus Merdeka, baik sentimen positif maupun sentimen negatif. Support Vector Machine dipilih karena mampu memberikan solusi yang konstan dengan performa yang baik. Nilai precision yang tinggi menunjukkan kecilnya nilai False Positive (terprediksi positive, sebenarnya negative). Hasilnya nilai recall yang tinggi  menunjukkan  kecilnya  nilai  False  Negative  (terprediksi  negative,  sebenarnya  positive).  Nilai  F-measure  yang  baik mengindikasikan  bahwa  model  klasifikasi  sentimen  mempunyai  precision  dan  recall  yang  baik.  Secara  umum  dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi untuk masing-masing kelas dilihat dari nilai F-measure, kelas positif sebesar 94.8% dan kelas negatif sebesar 95%.

## Kata Kunci—Analisis Sentimen, Merdeka Belajar - Kampus Merdeka, Support Vector Machine, Twitter
Abstract : Merdeka Belajar - Kampus Merdeka Program as one of the public policies by the Ministry of Education, Culture, Research,  and  Technology,  cannot  be  separated  from  public  opinion.  Opinions  are  divided  into  three  categories,  positive opinions, negative opinions, and neutral opinions. The public expresses opinions through various social media platforms. As a simple social media, Twitter actually has an influence on the process of forming and directing public opinion. Tweet data with the keyword Merdeka Belajar - Kampus Merdeka between August 2020 and February 2021, is used to conduct sentiment analysis  to  identify  the  direction  of  public  opinion  towards  Merdeka  Belajar  -  Kampus  Merdeka  Program.  Through  this research, hoped that opinions, opinion factors, and problems that might happen from the implementation of Merdeka Belajar - Kampus Merdeka Program can be identified as soon as possible. The Support Vector Machine is used to classify the direction of a person's sentiment towards Merdeka Belajar  - Kampus Merdeka Program, both positive and negative sentiments. The Support Vector Machine was chosen because it is able to provide a constant solution with a good performance. The final, a high precision value indicates a small False Positive value (predicted positive, actually negative). A high recall value indicates a  small  False  Negative  value  (predicted  negative,  actually  positive).  A  good  F-measure  value  indicates  that  the  sentiment classification model has good precision and recall. In general, it can be concluded that the accuracy value for each class is seen from the F-measure value, the positive class is 94.8% and the negative class is 95%.
Keywords— Sentiment Analysis, Merdeka Belajar - Kampus Merdeka, Support Vector Machine, Twitter

## I. P ENDAHULUAN
EMENTERIAN Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi meluncurkan kebijakan Merdeka Belajar.  Merdeka  Belajar  ditujukan  bagi  pendidikan  tinggi  dengan  tajuk  Kampus  Merdeka. Melalui kebijakan Kampus Merdeka, Nadiem berharap Perguruan Tinggi terdorong untuk lebih adaptif,  inovatif,  dan  menghilangkan  paradigma  bahwa  pendidikan  hanya  tanggung  jawab  satuan pendidikan  [1].  Setiap  kebijakan  publik  tidak  lepas  dari  opini  publik.  Arah  opini  terbagi  menjadi  tiga kategori, opini positif, opini negatif, dan opini netral [2]. Demikian penerapan kebijakan Merdeka Belajar

## Ni’ma Kholila
1)
1) Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Blitar
e-mail: lilaae9@gmail.com 1)

## A NALISIS S ENTIMEN T ERHADAP P ROGRAM M ERDEKA B ELAJAR – K AMPUS M ERDEKA P ADA T WITTER M ENGGUNAKAN S UPPORT V ECTOR

## M ACHINE (SVM)
K
– Kampus Merdeka tidak lepas dari opini pro, opini kontra, dan opini netral. Sebagai salah satu media sosial  yang sederhana, twitter justru memiliki pengaruh  yang tinggi terhadap proses pembentukan dan pengarahan opini publik. Twitter dianggap sebagai tempat yang relatif ideal untuk menyampaikan opini karena  banyak  orang  berpengaruh  di  dunia  menggunakan twitter .  Bahkan  pemimpin  negara  hingga pemimpin keagamaan memiliki akun resmi twitter [3].
Analisis  sentimen  diantaranya  digunakan  terhadap  kebijakan  penggunaan  transportasi  umum  darat dalam  kota.  Selain  untuk  mengetahui  opini  publik  terhadap  pelayanan  transportasi  umum,  analisis sentimen juga digunakan untuk mengetahui faktor opini yang sering muncul. Selanjutnya analisis opini dapat digunakan untuk proses evaluasi penggunaan transportasi umum darat dalam kota [4].
Ada pun analisis sentimen terkait kenaikan tarif BPJS Kesehatan. Sebagai salah satu Badan Usaha Milik Negara dengan jumlah pengguna  yang besar, tentu diperlukan layanan umpan balik untuk mengetahui respon atau opini pengguna terhadap layanan BPJS [5]. Dengan mengenali arah opini publik terhadap suatu kebijakan sekaligus mengetahui faktor opininya, diharapkan permasalahan yang mungkin timbul dari kebijakan publik dapat dikenali sedini mungkin. Melalui penelitian ini diharapkan opini, faktor opini, hingga  permasalahan  yang  mungkin  timbul  dari  penerapan  kebijakan  Merdeka  Belajar  –  Kampus Merdeka dapat dikenali sedini mungkin. Meskipun tergolong relatif baru, Support Vector Machine (SVM) merupakan teknik klasifikasi  yang populer, selalu mencapai solusi  yang konstan untuk setiap running, dan  yang  tidak  kalah  penting  performa  yang  baik  selalu  ditampilkan  SVM  dalam  melakukan  proses klasifikasi [6]. Sehingga untuk proses analisis sentimen terhadap program Merdeka Belajar  – Kampus Merdeka, peneliti menggunakan SVM untuk melakukan klasifikasi sentimen.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Merdeka Belajar – Kampus Merdeka
Merdeka Belajar – Kampus Merdeka merupakan salah satu kebijakan baru yang dicetuskan oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan, Nadiem Makariem. Salah satu program dari kebijakan Merdeka Belajar – Kampus Merdeka adalah Hak Belajar Tiga Semester di Luar Program Studi. Program tersebut merupakan amanah  dari  berbagai  regulasi/landasan  hukum  pendidikan  tinggi  dalam  rangka  peningkatan  mutu pembelajaran dan lulusan pendidikan tinggi [7].
Kebijakan  Merdeka  Belajar  -  Kampus  Merdeka  diharapkan  dapat  menjadi  jawaban  atas  tuntutan tersebut.  Kampus  Merdeka  merupakan  wujud  pembelajaran  di  perguruan  tinggi  yang  otonom  dan fleksibel sehingga tercipta kultur belajar yang inovatif, tidak mengekang, dan sesuai dengan kebutuhan mahasiswa [8].
Pihak-pihak  yang  terkait  dalam  kebijakan  ini  antara  lain  Perguruan  Tinggi,Fakultas,  Program  Studi, Mahasiswa, dan Mitra.  Bentuk  kegiatan pembelajaran sesuai  dengan Permendikbud No 3 Tahun 2020 Pasal 15 ayat 1 dapat dilakukan di dalam Program Studi dan di luar Program Studi meliputi pertukarang pelajar,  magang/praktik  kerja,  asistensi  mangajar  di  satuan  pendidikan,  penelitian/riset,  proyek kemanusiaan,  kegiatan  wirausaha,  studi/proyek  independen,  dan  membangun  desa/kuliah  kerja  nyata tematik [7].

## B. Analisis Sentimen
Analisis  Sentimen  ( sentiment  analysis )  atau  dikenal  sebagai opinion  mining adalah  studi  komputasi mengenai  sikap,  emosi,  pendapat,  dan  penilaian  dari  sekumpulan  teks  yang  berfokus  pada  ekstraksi, identifikasi,  atau  penemuan  karakteristik  sentimen  menggunakan  pendekatan Natural  Language Processing (NLP), statistik, maupun machine learning . Analisis sentimen dapat dilakukan dalam tiga pendekatan:
1. Rule-based , menggunakan aturan yang dibuat oleh manusia untuk membantu proses identifikasi subjektivitas, polaritas, atau subjek opini.
2. Automatic ,  tidak  bergantung  pada  aturan  yang  dibuat  secara  manual,  melainkan  menggunakan teknik machine  learning yang  dimodelkan  sebagai  masalah  klasifikasi  (positif,  negatif,  atau netral).
3. Hybrid , menggabungkan elemen rule-based dan automatic dalam satu sistem.
Gambar 1.  Analisis  sentimen dengan teknik machine learning
Gambar 1 menunjukkan proses analisis sentimen dengan pendekatan automatic dengan teknik machine learning [9]:
1. Training , dimulai dengan model mempelajari hubungan antara input berupa teks dengan output berbentuk tag yang sesuai berdasarkan sampel pengujian yang digunakan untuk training . Feature extractor mengirim input teks ke dalam feature vector . Pasangan feature vector dan tag (positif, negatif,  atau  netral)  diproses  menggunakan machine  learning  algorithm untuk  menghasilkan model.
2. Prediction, dimulai dengan feature extractor yang digunakan untuk  mengubah input teks  yang tidak terlihat menjadi feature vector . Feature vector ini kemudian dimasukkan ke dalam model untuk menghasilkan output berupa prediksi tag (positif, negatif, atau netral).
3. Feature Extraction, dilakukan dengan pendekatan bag-of-words atau bag-of-ngrams . Dapat pula diterapkan  berdasarkan word  embeddings ( word  vectors ).  Pendekatan  lain  yang  bisa  dilakukan adalah dengan TF-IDF ( term frequency – inverse document frequency ).
4. Classification Steps, melibatkan penggunaan model statistik yang umum digunakan seperti Naïve Bayes, Linear Regression, Support Vector Machines, atau Neural Networks.
C. Term Frequency – Inverse Document Frequency (Tf-idf)
Tf-idf merupakan  salah  satu  implementasi feature  extraction untuk  mengekstrak  kata  dalam  suatu kalimat  dan  dokumen  [10]. Tf-idf merupakan  skema  pembobotan  kata  dalam  suatu  kalimat. Tf-idf digunakan  untuk  menggantikan  nilai  kemunculan  kata  dalam  kalimat.  Tujuannya  untuk  mencegah kemungkinan munculnya kata berulang dan justru mengurangi nilai informatif dari suatu kalimat. Tf-idf menghitung berapa kali sebuah kata muncul dalam teks ( term fequency ) dan membandingkannya dengan seberapa umum kata tersebut muncul di seluruh dokumen ( inverse document frequency ). Nilai tf-idf dapat dihitung menggunakan persamaan (1):
𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝑑, 𝐷) = 𝑡𝑓(𝑡, 𝑑) ⋅ 𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷)
(1)
Di mana t adalah term atau kata, d adalah kalimat, dan D adalah kumpulan kalimat atau dokumen. Semakin tinggi nilai tf-idf , maka semakin relevan kata tersebut terhadap suatu dokumen. Misal, pada kasus analisis sentimen, kata “baik” memiliki nilai tf-idf yang tinggi untuk dokumen berlabel positive ,
maka  kata  “baik”  dianggap  paling  relevan  dan  dapat  digunakan  sebagai  kata  kunci  dalam  dokumen berlabel positive .  Demikian  halnya  untuk  kata  “kecewa”  yang  memiliki  nilai tf-idf yang  tinggi  untuk dokumen berlabel negative , maka kata “kecewa” dianggap paling relevan dan dapat digunakan sebagai kata kunci dalam dokumen berlabel negative [10].

## D. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan teknik machine learning yang relatif baru untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi. SVM masuk dalam kategori supervised learning yang  proses  klasifikasinya  menggunakan  fungsi-fungsi  linear  [6].  SVM  bekerja  pada  set  obyek  yang linearly separable .  SVM  bekerja  dengan  mencari  dan  menentukan  nilai hyperplane (fungsi  pemisah kelas) terbaik. Nilai hyperplane terbaik adalah nilai yang terletak di tengah-tengah antara dua set obyek dari  dua  kelas.  Mencari hyperplane terbaik  berbanding  lurus  dengan  memaksimalkan margin . Margin adalah jarak tegak lurus antara hyperplane dengan obyek terdekat sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 2:
Gambar 2. Support Vector Machine
Sebagai salah satu fungsi linear [6], bentuk SVM secara umum dinyatakan dalam persamaan (2):
𝑓(𝑥) = 𝑤 𝑇 𝑥 + 𝑏 (2)
Di mana x adalah vektor input, w adalah parameter bobot, dan b adalah bias. Fungsi linear dengan nilai 0 disebut sebagai decision boundary . Fungsi linear dengan nilai +1 disebut sebagai hyperplane positive dan fungsi  linear  dengan    nilai  -1  disebut  sebagai hyperplane  negative .  Berdasarkan  fungsi  hyperplane tersebut, margin dapat dihitung menggunakan persamaan (3):
𝑚𝑎𝑟𝑔𝑖𝑛 = 1 2 ∗ 2 ‖𝑤‖ = 1 ‖𝑤‖ (3)
Guna  memaksimalkan  nilai margin ,  dapat  dilakukan  dengan  meminimalkan  pembaginya  yaitu ||w|| , sehingga bentuk optimasi margin sebagaimana dinyatakan dalam persamaan (4):
𝑎𝑟𝑔𝑚𝑖𝑛 𝑤,𝑏 1 2 ‖𝑤‖ 2 (4)

## E. F-measure
F-measure pada  prinsipnya  digunakan  pada retrieval  system untuk  mengukur  klasifikasi  pencarian dokumen serta performa query klasifikasi. Sebelumnya, F-measure hanya difokuskan pada perhitungan nilai. Namun seiring perkembangannya F-measure lebih menekankan pada kinerja precision dan recall [6] . F-measure dinyatakan dalam persamaan (5):
𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(5)
Precision dinyatakan dalam persamaan (6): 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (6)
Recall dinyatakan dalam persamaan (7): 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (7)
True Positive jika output kelas positif diprediksi sebagai kelas positif. False Positive jika output kelas negatif diprediksi sebagai kelas positif. False Negative jika output kelas positif diprediksi sebagai kelas negatif [6].

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data tweet yang  diambil  menggunakan keyword “merdeka  belajar”,  “kampus  merdeka”,  “merdeka  belajar  kampus  merdeka”,  “mbkm”,  dan  “program mbkm”. Scrapping  data dilakukan  dengan  mengambil  data tweet antara  bulan  Agustus  2020  sampai dengan Februai 2021. Penelitian ini hanya menggunakan data tweet berbahasa Indonesia. Scrapping data dilakukan  pada https://twitter.com/ menggunakan wrapper melalui Puppeteer  library dan test request yang dikirim melalui Postman.

## B. Data Preprocessing
Tahap preprocessing dilakukan  setelah  tahap  pengumpulan  data  melalui  proses scrapping . Data preprocessing meliputi cleaning dan labeling.  Cleaning untuk  menghilangkan tweet berita, tweet pengumuman, tweet pertanyaan, dan tweet mengandung link . Labeling untuk memberikan label pos untuk sentimen bernilai positif dan label neg untuk sentimen bernilai negatif.

## C. Analisis Sentimen
Analisis sentimen dilakukan berdasarkan tahapan-tahapan sesuai Gambar 1, yaitu training, prediction , feature extraction , dan classification . Dalam penelitian ini, tahap classification menggunakan algoritma support vector machine . Prinsip kerja support vector machine yang akan digunakan pada penelitian ini mengacu  pada  Gambar  2.  Analisis  sentimen  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman python . Adapaun tools yang digunakan untuk analisis sentimen adalah python3 , jupyter notebook , dan scikit-learn library (beserta dependency library ).

## D. Pengujian
Akurasi  hasil  analisis  sentimen  dinilai  menggunakan F-measure . F-measure menekankan  penilaian akurasi pada nilai precision dan nilai recall . Nilai F-measure , nilai precision , dan nilai recall masing- masing dihitung menggunakan persamaan (5), persamaan (6), dan persamaan (7).

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Paparan Data
Data tweet yang  diambil  menggunakan keyword “merdeka  belajar”,  “kampus  merdeka”,  “merdeka belajar kampus merdeka”, “mbkm”, dan “program mbkm” antara  bulan  Agustus  2020  sampai  dengan Februari 2021. Data yang diperoleh sebanyak 4149 tweet . Data tersebut merupakan raw data termasuk di dalamnya tweet berita, tweet pengumuman, tweet pertanyaan,  dan tweet mengandung link. Gambar  3 merupakan contoh data tweet yang diperoleh pada tahap pengumpulan data:
Gambar 3. Contoh data tweet

## B. Data Preprocessing
Data  preprocessing  terhadap  data tweet meliputi cleaning dan labeling .  Proses cleaning dengan menghapus tweet berita, tweet pengumuman, tweet pertanyaan, dan tweet mengandung link menyisakan data  siap  pakai  sebanyak  1431 tweet . Labeling atau  pemberian label dilakukan  secara  manual  oleh peneliti.  Diantara  data  tersebut,  711  tweet  merupakan tweet dengan  label positive dan  720 tweet merupakan tweet dengan  label negative .  Gambar  4  merupakan  hasil  data preprocessing yang  siap digunakan untuk kebutuhan analisis sentimen:
Gambar 4. Data tweet hasil preprocessing

## C. Analisis Sentimen
Pada  tahap  analisis  sentimen,  terdapat  beberapa library  python yang  digunakan.  Gambar  5 menunjukkan library python yang digunakan pada penelitian ini:
Library pandas digunakan untuk mengambil data train yang berasal dari file berekstensi .csv. Library numpy.random digunakan untuk mengacak data test yang akan digunakan. Library sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer  digunakan  untuk  tahap  feature  extraction. Library  time digunakan  untuk  menghitung  lama  waktu  tahap  training  dan  lama  waktu  tahap testing.  Library sklearn.svm.SVC digunakan untuk tahap classification menggunakan Support Vector Machine . Gambar 6 menunjukkan potongan kode yang menggunakan library pandas (pd) untuk membaca data untuk selanjutnya dijadikan sebagai data train dan data test . Pengacakan data test dilakukan oleh library numpy (np).
Gambar 6. Potongan kode read data
Gambar 7. Potongan kode feature extraction
Gambar 7 menunjukkan potongan kode yang menggunakan library TfidfVectorizer untuk merubah data train dan data test dalam bentuk matrix tf-idf . Bentuk transformasi disimpan dalan variabel train_vectors untuk data  train dan  variabel test_vectors untuk data  test . Library  TfidfVectorizer menggunakan parameter.  Parameter min_df menunjukkan  nilai  ambang  bawah  ( cut-off ) df .  Parameter max_df menunjukkan  nilai  ambang  batas  ( threshold ) df .  Parameter sublinear_tf menunjukkan  bahwa tf  scling diaplikasikan secara sublinear . Parameter use_idf menunjukkan bahwa akan dilakukan pembobotan ulang terhadap idf .
Gambar 8. Potongan kode classification menggunakan SVM
Gambar  8  menunjukkan  potongan  kode  yang  menggunakan library SVM  untuk  melakukan  tahap classification .  Pada  baris  pertama  ditunjukkan  bahwa classification menggunakan  SVM  menerapkan linear kernel untuk proses classification . Proses classification dilakukan pada train_vectors (hasil feature extraction )  terhadap  label  pada  masing-masing  dataset.  Proses  prediction  dilakukan  berdasarkan  hasil proses classification terhadap  test_vectors  (hasil feature  extraction ).  Variabel  time_linear_train digunakan untuk menghitung lama waktu tahap training . Variabel time_linear_predict diguankan untuk menghitung lama waktu tahap testing . Selanjutnya hasil perhitungan waktu ditampilkan bersama dengan classification report .

## Gambar 9. Potongan kode prediksi sentimen
Gambar 9 menunjukkan potongan kode bagaimana proses prediksi terhadap suatu sentimen. Kalimat yang disimpan pada variabel review akan ditransformasikan menggunakan library TfidfVectorizer untuk selanjutnya disimpan sebagai variabel review_vector. Variabel review_vector yang selanjutnya dilakukan prediksi menggunakan library SVM. Hasil prediksi sentimen berupa label pos untuk sentimen positif dan label neg untuk sentimen negatif.

## D. Pengujian
Pada tahap pengujian
library python
yang digunakan adalah library sklearn.metrics.classification_report. Library tersebut  digunakan  untuk  menghitung  nilai precision , recall ,  dan F-measure untuk  masing-masing  kelas  (kelas  positif  maupun  kelas  negatif).  Gambar  10 menunjukkan potongan kode tahap pengujian:

## Gambar 10. Potongan kode classification report
Selain  menunjukkan  hasil  pengujian  terhadap  kelas  positif  dan  kelas  negatif,  Gambar  10  juga menunjukkan waktu  yang diperlukan untuk  proses training (training time) dan waktu  yang diperlukan untuk proses prediction ( prediction time ). Tabel 1 menunjukkan lama waktu yang diperlukan untuk proses training dan proses prediction :
Tabel 1. Waktu proses Proses Training Prediction Time (s) 0.132716 0.005528
Secara lebih ringkas, Tabel 2 menujukkan nilai precision, recall, dan F-measure untuk masing-masing kelas:
Tabel 2. Hasil pengujian Uji Kelas Positif Kelas Negatif Precision 0.948 0.95 Recall 0.948 0.95
Uji Kelas Positif Kelas Negatif F-measure 0.948 0.95
Nilai precision yang tinggi menunjukkan kecilnya nilai False Positive (terprediksi positive , sebenarnya negative ).  Nilai  recall  yang  tinggi  menunjukkan  kecilnya  nilai False Negative (terprediksi negative , sebenarnya positive ).  Nilai F-measure yang  baik  mengindikasikan  bahwa  model  klasifikasi  sentimen mempunyai precision dan recall yang baik.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  sentimen  menggunakan  Support Vector  Machine  dapat  diterapkan  untuk  memprediksi  arah  sentimen  seseorang  terhadap  Program Merdeka  Belajar  –  Kampus  Merdeka,  baik  sentimen  positif  maupun  sentimen  negatif.  Nilai precision yang tinggi menunjukkan kecilnya nilai False Positive (terprediksi positive , sebenarnya negative ). Nilai recall yang tinggi menunjukkan kecilnya nilai False Negative (terprediksi negative , sebenarnya positive ). Nilai F-measure yang baik mengindikasikan bahwa model klasifikasi sentimen mempunyai precision dan recall yang baik. Secara umum dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi untuk masing-masing kelas dilihat dari nilai F-measure , kelas positif sebesar 94.8% dan kelas negatif sebesar 95%.
Pengembangan  penelitian  yang  mungkin  dikerjakan  adalah  dengan  melakukan  analisis  sentimen terhadap  kebijakan  publik  yang  lain  untuk  selanjutnya  dimanfaatkan  sebagai  bahan  penilaian  dan evaluasi. Penggunaan teknik klasifikasi lain masih sangat mungkin untuk digunakan. Guna memperoleh nilai akurasi yang lebih baik, penelitian selanjutnya dapat menggunakan lebih banyak dataset .

## D AFTAR P USTAKA
[1] Prodjo, W.A. (2020, Januari 25). 4 Alasan Nadiem Makarim Mengeluarkan kebijakan k ampus
Merdeka. Kompas Online . [Online]. Tersedia:
https://edukasi.kompas.com/read/2020/01/25/20283891/4-alasan-nadiem-makarim- mengeluarkan-kebijakan-kampus-merdeka.
[2] Irawan, P. (2017). Analisis Opini Publik tentang Kualitas Pelayanan Publik Pemerintah Kota Palembang  dalam  Rubrik  “Lapor  Mang  Sripo”  pada  Surat  Kabar  Sriwijaya  Post.  [Online]. Tersedia:
http://eprints.radenfatah.ac.id/869/1/PURNAMA%20IRAWAN%2012530064%20JURNALIS TIK.pdf.
[3] Zaenudin,  A.  (2018,  Maret  21).  Bagaimana  Twitter  Mempengaruhi  Opini  Publik  dan  Preferensi Politik. Tirto-id .  [Online].  Tersedia:  https://tirto.id/bagaimana-twitter-memengaruhi-opini-publik- dan-preferensi-politik-cGre.
[4] Novantirani,  A.,  Sabariah,  M.K.,  Effendy,  V.,  “Analisis  Sentimen  pada  Twitter  untuk Mengenai  Penggunaan  Transportasi  Umum  Dalam  Kota  dengan  Metode  Support  Vector Machine,” dalam e-Proceeding of Engineering : Vol.2, No.1 April 2015, hal. 1177.
[5] Dharmapatni, P.M.N., & Merawati, N.L.P. (September, 2020). Penerapan Algoritma Support Vector  Machine  Dalam  Sentimen  Analisis  Terkait  Kenaikan  Tarif  BPJS  Kesehatan.  Jurnal BITe. [Online]. Vol 2 No 2. Tersedia:
https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/bite/article/view/904.
[6] Santosa, B. & Umam, A. (2018). Data Mining dan Big Data Analytics . Bantul, Yogyakarta: Penebar Media Pustaka.
[7] DIKTI.  (2020).  Buku  Panduan  Merdeka  Belajar  –  Kampus  Merdeka.  Jakarta:  Direktorat  Jendral Pendidikan Tinggi Kemdikbud RI.
[8] Aditya, D.B. (2021, Oktober 30). Tantangan dan Harapan FIB dalam Mendukung Merdeka Belajar Kampus  Merdeka.  Unair  News.  [Online].  Tersedia:  http://news.unair.ac.id/2021/10/30/tantangan- dan-harapan-fib-dalam-mendukung-merdeka-belajar-kampus-merdeka/
[9] MonkeyLearn.  (n.d.)  Understanding  TF-ID:  A  Simple  Introduction.  [Online].  Tersedia: https://monkeylearn.com/blog/what-is-tf-idf.
[10] MonkeyLearn.  (n.d.)  Sentiment  Analysis:  the  Definitive  Guide.  [Online].  Tersedia: https://monkeylearn.com/sentiment-analysis.