## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3554

## Analisis Sentimen Terhadap Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars Dan Decision Tree
Abdul Rozaq*, Yessi Yunitasari, Kelik Sussolaikah, Eka Resty Novieta Sari, Restyono Ilham Syahputra
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Infomatika, Universitas PGRI Madiun, Madiun, Indonesia Email: 1 rozaq@unipma.ac.id, 2 yessi@unipma.ac.id, 3 kelik@unipma.ac.id, 4 ekaresty@unipma.ac.id, 5 ferozyla123@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rozaq@unipma.ac.id
Abstrak− Perkembangan teknologi yang semakin cepat harus diiringi dengan kemampuan beradaptasi terhadap  perubahan dari manual ke digital termasuk dalam dunia pendidikan. Program kampus merdeka merupakan salah satu ide  yang digagas oleh kemendikbudristek, beberapa program yang ada dalam program merdeka belajar kampus merdeka diantaranya adalah magang industri, proyek independent, pertukaran mahasiswa,  proyek pengabdian kepada masyarakat, program kemanusian dan lain sebagainya. Berbagai program merdeka belajar kampus merdeka mendapatkan respon yang berbeda-beda dari masyarakat yang disampaikan  pada  social  media,  komentar  beragam  berupa  komentar  positive,  negative  maupun  netral.  Adanya  komentar tersebut mampu menjadikan suatu sentimen yang berkembang dikalangan masyarakat awam maupun akademik. Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti melakukan analisis sentimen terhadap pelaksanaan program  mereka belajar kampus merdeka dengan sumber data komentar di twitter. Data yang sudah didapat dari twitter akan dikelompokkan ke dalam kelas positive, negative dan netral menggunakan metode Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars dan Decision Tree sebanyak 475 data yang akan di bagi menjadi 2 data yaitu data training dan data testing. Data testing sebanyak 20% dari total data dan sisa data 80% dari jumlah  data  sebagai  data  training  dengan  hasil  akurasi  sebesar  99,22%  untuk  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors  sebesar 96,90% dan Decision sebesarnya 37,21%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Naïve Bayes; K-NN; Decision Tree
Abstract- The  development  of  technology  are  getting  faster  must  be  accompanied  by  the  ability  to  adapt  to  changes  from manual to digital, in the field of education. The Industrial internships, independent projects, student exchanges, community service projects, humanitarian initiatives, and other programs are part of the Merdeka Belajar  - Kampus Merdeka program, which was launched by the Ministry of Education and Culture. The various of Merdeka Belajar  -Kampus Merdeka program got  a  variety  of  responses  from  the  public,  including  positive,  negative,  and  neutral  remarks  posted  on  social  media.  The existence of these comments is able to create a growing sentiment among the general public and academics. Based on these problems, the researchers used twitter comments as a data source to conduct a sentiment analysis on the implementation of their  Merdeka  Belajar  - Kampus  Merdeka  program. The  data  from Twitter  will  be  categorized into positive, negative,  and neutral classes using the Naïve Bayes method, K-Nearest Neighboars, and Decision Tree. There was a total of 475 data points divided into two groups: training data and testing data. The training data accounts for 80% of the entire data, while the remaining 20% is used for testing, with an accuracy of 99.22% for Naïve Bayes,  96.90% for K-Nearest Neighboars, and 37.21% for Decision.
Keywords : Sentiment Analysis; Naïve Bayes; K-NN; Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  cepat  mampu  memberikan  berbagai  kemudahan  terutama  dalam  dunia pendidikan, tidak terkecuali bagi pendidikan tinggi. Mahasiswa sebagai agen perubahan harus mampu beradaptasi dan  memanfaatkan  teknologi  untuk  terus  mengembangkan  diri.  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan meluncurkan program kampus merdeka dengan harapan mampu memberikan kebebasan kepada mahasiswa dalam belajar berbagai hal diluar prodi mereka, sehingga akan meningkatkan kompetensi  mahasiswa dalam menjawab kebutuhan  di  era  modern  seiring  dengan  perubahan  sosial,  budaya,  dan  teknologi  yang  signifikan.  [1][2][3] Program  merdeka  belajar  kampus  merdeka  merupakan  kebijakan  yang  memberikan  kesempatan  kepada mahasiswa untuk terus mengasah kemampuan sesuai dengan bakat dan minat mahasiswa sehingga mahasiswa siap terjun dalam dunia kerja.
Adapun program merdeka belajar kampus merdeka akan mencapai keberhasilan dalam implementasinya jika perguruan tinggi mampu dan berani  melakukan perubahan pola pikir terhadap kurikulum yang adaptif dan fleksibel. Pencapaian program merdeka belajar kampus merdeka diiringi dengan pro dan kontra yang terjadi pada dunia  akademik.  [4][5]  Tak  jarang,  para  akademisi  maupun  orang  awam  mengkritisi  kebijakan-kebijakan pemerintah melalui media sosial. [6] Media sosial merupakan salah satu  wadah yang menjadi  tempat  inspirasi, berkeluh  kesah,  menyampaikan  pendapat,  mengomentari  produk,  maupun  mengungkapkan  kepuasan  atau kekecewaan terhadap sesuatu hal. Salah satu media sosial yang sering dipergunakan untuk menuangkan gagasan, pikiran, ide maupun ungkapan perasaan terhadap suatu kebijakan pemerintah adalah twitter.[7]
Adanya berbagai opini maupun komentar masyarakat terhadap kebijakan merdeka belajar kampus merdeka pada media sosial khususnya twitter, menjadi suatu sentimen yang terjadi pada masyarakat. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis mendalam mengenai sentimen yang terjadi pada masyarakat terkait kepuasan program merdeka belajar  kampus  merdeka.  Penelitian  [1]  yang  berjudul  Analisis  Sentimen  Kebijakan  Kampus  Merdeka Menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Pembobotan  TF-IDF  Berdasarkan  Komentar  Pada  Youtube  didapatkan  hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3554
bahwa pembobotan TF-IDF mempengaruhi akurasi hasil klasifikasi yang semula 91% menjadi 96% dan metode Naïve Bayes mampu memberikan hasil yang sangat baik.
Penelitian  terdahulu  [8]  yang  berjudul  Sistem  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Produk  Menggunakan Metode Naive Bayes. Data yang ada diklasifikasikan ke dalam 5 (lima) kelas, yaitu sangat negatif, negatif, netral, positif dan sangat  positif. Data tersebut  kemudian dievaluasi  menggunakan pengujian confusion  matrix  dengan parameter akurasi, recall, dan precision. Hasil pengujian menunjukkan pada pengujian 3 kelas (negatif, netral dan positif) hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 77.78%, recall 93.33% dan precision 77.78% dan pada pengujian 5 kelas hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 59.33 %, recall 58.33 % dan precision 59.33 %.
Selanjutnya  penelitian  [9]  tentang  Analisis  Sentimen  Terhadap  Aplikasi  Ruangguru  Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine. Studi ini telah menghasilkan hasil bahwa dari  Random  Forest  model  klasifikasi  97,16%  dengan  menggunakan  Cross  Validation  dan  skor  AUC  0,996. Kemudian  akurasi  dengan  model  dukungan  klasifikasi  Support  Vector  Machine  menghasilkan  tingkat  akurasi 96,01% dengan nilai AUC 0,543 dan akurasi dalam pengujian Naive Bayes model klasifikasi adalah 94,16% dari nilai AUC 0,999. Studi ini menunjukkan bahwa peningkatan akurasi dari studi sebelumnya sebesar 7,16% dengan final Random Forest dipotong sebagai model klasifikasi Hutan Acak dengan performa terbaik.
Penelitian  [10]  berjudul  Analisis  Sentimen  Terhadap  Pelayanan  KRL  Commuterline  Berdasarkan  Data Twitter  Menggunakan  Algortima  Bernoulli  Naive  Bayes.  Analisis  sentimen  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan tweets mengenai pelayanan KRL Commuterline ke dalam sentimen positif dan negatif dengan pendekatan machine  learning menggunakan  algoritma  Bernoulli  Naive  Bayes.  Data  latih  yang  digunakan sebanyak 2.690 data dan data validasi sebanyak 1.626 data tweets. Pada proses pelatihan model diperoleh tingkat akurasi  pelatihan  sebesar  86,36%  dan  tingkat  akurasi  validasi  sebesar  85,73%.  Pengujian  model  dilakukan menggunakan 20 tweets baru dan diperoleh tingkat akurasi sebesar 85%.
Penelitian [11] tentang Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier  Berbasis  Konversi  Ikon  Emosi.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) dengan  pembobotan  tf-idf  disertai  penambahan  fitur  konversi  ikon  emosi  (emoticon)  untuk  mengetahui  kelas sentimen yang ada dari tweet tentang toko JD.id. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes tanpa penambahan  fitur  mampu  mengklasifikasi  sentimen  dengan  nilai  akurasi  sebesar  96,44%,  sementara  jika ditambahkan  fitur  pembobotan  tf-idf  disertai  konversi  ikon  emosi  mampu  meningkatkan  nilai  akurasi  menjadi 98%.
Penelitian [12] tentang Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine Penelitian ini bertujuan menganalisis review pengguna aplikasi Grab pada Google Play Store,  menggunakan  analisis  sentimen.  analisis  review  pengguna  ini  menggunakan  metode  Support  Vector Machine (SVM). Evaluasi yang diusulkan dilakukan pada lebih dari 1.000 review pengguna yang dikumpulkan dari  aplikasi  Grab  Indonesia  di  Google  play  store.  Hasil  dari  analisis  menggunakan  Support  Vector  Machine menghasilkan akurasi 85,54% dan Hasil Review positif yang paling sering diulas adalah ”ovo”, sedangkan review negatif yang paling sering diulas adalah “driver”.
Penelitian  [13]  tentang Analisis Sentimen Gojek Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi  Support Vector Machine (Svm). Tanggapan diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan sentimen negatif menggunakan metode Support Vector Machine dengan evaluasi model validasi silang 10 kali lipat. Kernel yang digunakan adalah kernel linier dan inti RBF. Pelabelan data dapat dilakukan dengan manual dan sentiment mencetak gol.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  kernel  RBF  mendapatkan  akurasi  keseluruhan  dan  akurasi  kappa tertinggi pada pelabelan data manual dan penilaian sentimen. Di manual pelabelan data, akurasi keseluruhan adalah 79,19%  dan  akurasi  kappa  adalah  16,52%.  Ketika  pelabelan  data  dengan  penilaian  sentimen  diperoleh  akurasi keseluruhan 79,19% dan akurasi kappa sebesar 21%. Nilai akurasi keseluruhan dan akurasi kappa yang lebih besar diperoleh, semakin baik kinerja model klasifikasi.
Berdasarkan latar belakang tersebut dan beberapa penelitian terdahulu, maka diharapkan penelitian analisis sentimen kepuasan terhadap implementasi program merdeka belajar kampus merdeka mampu mengelompokkan sentimen yang terjadi pada masyarakat terkait kepuasan implementasi program merdeka belajar kampus merdeka dengan metode yang lebih efektif dan akurat tanpa harus melakukannya secara manual sehingga akan membantu para pemangku kebijakan dalam melakukan evaluasi terhadap program yang telah terealisasi dengan baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan pada analisis sentimen adalah crawling data, preprocessing, ekstraksi fitur, dan klasifikasi.  Data  di  crawling  dari  data  twitter  dari  tanggal  1  oktober  2021  sampai  18  Desember  2021.  Data dicrawling  menggunakan  hastag  #mbkm,  #kampus  merdeka,  dan  #belajar  merdeka.  Setelah  data  selesai dicrawling, Langkah selanjutnya adalah pelabelan data. Data set tweet dilabeli menjadi 3 yaitu positif, negatif, dan netral.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3554
Tahap selanjutnya yaitu tahapan preprocessing. Preprocessing merupakan tahapan dimana kita membersihkan data sebelum data di ekstraksi fiturnya. Preprocessing dapat menghindarkan dari gangguan pada data, data yang kurang sempurna dan data yang tidak konsisten. Preprocessing yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut :
1. Case Folding yaitu proses untuk mengubah huruf menjadi huruf kecil.
2. Tokenisasi yaitu proses untuk membagi teks komentar ke dalam token.
3. Stopword removal yaitu proses untuk menghilangkan kata yang tidak ‘relevan’ pada hasil parsing.

## 2.2 Ekstraksi Fitur
Proses  ekstraksi  fitur  pada  komentar  yaitu  dengan  Term  Frequency  dan  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse Document Frequency). Langkah-langkah dalam tahap ini adalah sebagai berikut:
1. Hitung Term Frequency
Term Frequency yaitu menghitung kemunculan suatu term pada suatu corpus.
2. Hitung TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) Langkah pertama perhitungan TF-IDF adalah menghitung Inverse document frecuency (idf). Setelah idf diketahui, maka langkah berikutnya adalah mencari nilai bobot TF-IDF, dengan cara mengalikan nilai term frequency dengan nilai inverse document frequency untuk masing-masing term.

## 2.3 Klasifikasi Komentar
Klasifikasi  merupakan  proses  mengklasifikasikan  komentar  baru  yang  belum  diketahui  nilai  sentimennya. Tahapan pada proses klasifikasi menggunakan Naive bayes, KNN dan Decision tree.
1. Naïve Bayes
Misalnya  dimasukkan  komentar  baru,  maka  cara untuk  mengklasifikasikan  adalah  dengan  cara  menghitung probabilitas  komentar  tersebut  dalam  kelas  positif  maupun  negatif  dengan  menggunakan  hasil  dari  proses pelatihan. Persamaan Teorema Bayes yang menyatakan bahwa:
P (A|B) = P(B | A) P(A)
P(B) (1)
Keterangan : P(A|B) = Peluang kejadian A jika diketahui B P(B|A) = Peluang kejadian B jika diketahui A P(A)    = Peluang kejadian A P (B)   = Peluang kejadian B
2. KNN
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah sebuah metode klasifikasi terhadap objek berdasarkan dari data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  KNN  termasuk  algoritma  terbimbing (supervised learning) dimana kelas yang paling banyak muncul yang nantinya akan menjadi kelas hasil dari klasifikasi.[14][15].  Kedekatan  didefinisikan  dalam  jarak  metrik,  seperti  jarak  Euclidean.  Jarak  Euclidean dapat dicari dengan menggunakan persamaan 2 seperti dibawah ini:
𝐷𝑥𝑦 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : : jarak kedekatan 𝑥 𝑖 : atribut x untuk i 𝑦 𝑖 : atribut y untuk i n : jumlah atribut
3. Decision tree
Decision  tree  biasanya  digunakan  untuk  kasus-kasus  yang  keluarannya  bernilai  diskrit.  Walaupun  banyak variasi model decision tree dengan tingkat kemampuan dan syarat yang berbeda. Dari ketiga metode klasifikasi ini akan di bandingkan hasil akurasinya.
Evaluasi  Kinerja  Classifier  yang  digunakan  untuk  evaluasi  adalah  confusion  matrix.  Confussion  matrix merupakan salah satu tools penting dalam metode visualisasi yang digunakan pada mesin pada mesin pembelajaran yang biasanya menjadi  dua kategori atau lebih. Tahapan visualisasi  bertujuan untuk mempermudah pembacaan data hasil dari klasifikasi. Seluruh rangkaian tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3554
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  sentimen  terhadap  pelaksanaan  program  merdeka  belajar  kampus  merdeka  bersumber  dari  berbagai komentar  masyarakat  pada  media  sosial  twitter,  dimana  komentar-komentar  tersebut  dikelompokkan  ke  dalam kelas positive, negative dan netral. Proses analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan metode Naive Bayes, K-Nearest Neighboars dan Decision Tree. Ketiga metode tersebut dipilih karena untuk membandingkan akurasi data antara satu metode dengan metode lainnya. Naïve Bayes merupakan algoritma supervised learning serta dapat melakukan prediksi dengan akurat, dan salah satu keunggulan dari metode Naïve Bayes adalah tidak membutuhkan jumlah  data  trining  yang  besar  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian.  [16][17]  Sehingga  proses  klasifikasi  lebih  efektif  dan  efisien.  Sedangkan  metode  K-Nearest Neighbor  proses  implementasi  lebih  mudah  serta percobaan  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  menunjukkan bahwa metode ini mampu memberikan performa yang baik untuk data yang bersifat independen (tidak memiliki ketergantungan  kata).[18]  Pada  Decision  Tree,  output  mudah  dibaca  dan  diinterpretasikan  tanpa  adanya pengetahuan  statistic,  namun  kurang  stabil  karena  adanya  perubahan  data  skala  kecil  akan  menyebabkan perubahan hasil yang cukup signifikan.
Pada  analisis  sentimen  ini,  ketiga  metode  tersebut  diaplikasikan  sehingga  mampu  menjadi  tolak  ukur akurasi terhadap hasil klasifikasi sentimen yang terjadi pada masyarakat terkait implementasi program merdeka belajar  kampus  merdeka.  Data  yang  dipergunakan  untuk  melakukan  proses  analisis  adalah  data  yang  sudah  di crawling  sebelumnya  dari  media  sosial  twitter  dari  tanggal  1  Oktober  2021  sampai  dengan  18  Desember  2021 sebanyak 475 data.  Data tersebut di bagi menjadi 2 data yaitu data training dan data testing. Sebelum dilakukan proses lebih lanjut yang harus dilakukan adalah memberikan pelabelan dan masing-masing data komentar dengan label  positif,  negative  dan  netral.  Setelah  memasuki  proses  preprocessing,  data  dibersihkan  sehingga  tidak dijumpai  lagi  adanya  data-data  yang  tidak  konsisten.  Beberapa  proses  yang  telah  dilalui  yaitu  proses  merubah huruf  besar  menjadi  huruf  kecil,  membagi  sekumpulan  teks  yang  berupa  komentar  ke  dalam  token  dan  juga menghilangkan kata-kata yang tidak relevan dengan yang dibutuhkan. Data-data yang telah sesuai dibagi menjadi dua dimana data training sebanyak 20% dari total data dan sisa data 80% dari jumlah data sebagai data testing.
Data  yang  telah  dipreprocessing  kemudian  dilanjutkan  ke  ekstraksi  fitur.  Proses  Ekstraksi  fitur  dengan menghitung  Term Frequency dan dilanjutkan dengan  menghitung TF-IDF (Term  Frequency-Inverse Document Frequency). Langkah pertama perhitungan TF-IDF adalah menghitung Inverse document frecuency (idf). Setelah idf diketahui, maka langkah berikutnya adalah mencari  nilai  bobot TF-IDF, dengan cara mengalikan nilai  term frequency  dengan  nilai  inverse  document  frequency  untuk  masing-masing  term.  Setelah  proses  ekstraksi  fitur selasai kemudian dilanjutkan proses klasifikasi komentar. Pengklasifikasian komentar mengggunakan 3 metode yaitu  Naïve  bayes,  KNN,  dan  Decission  Tree.  Ketiga  metode  tersebut  akan  dibandingkan  yang  memiliki  hasil akurasi  tertinggi.  Hasil  klasifikasi  komentar  terkait  implementasi  program  merdeka  belajar  kampus  merdeka menunjukkan hasil bahwa akurasi sebesar 99,22% untuk Naive Bayes, K-Nearest Neighbors sebesar 96,90% dan Decision tree sebesarnya 37,21%.
Berdasarkan  hasil  tersebut  diketahui  bahwa  penggunaan  metode  Naive  Bayes  Bayes  dan  K Nearest Neighbors  untuk  proses analisis sentimen mampu mengklasifikasikan komentar dengan baik. Sedangkan untuk
Crawling Evaluasi Visualisasi Prepocessing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3554
metode  Decision  tree  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  rendah  dari  pada  metode  Naive  Bayes  bayes  dan  K Nearest Neighbors Ketika diujikan pada data tweet terkait pelaksanaan program merdeka belajar kampus merdeka.

## 4. KESIMPULAN
Analisis  sentiment  yang  telah  dilakukan terhadap  berbagai  komentar  masyarakat  terkait  implementasi  program merdeka belajar kampus merdeka bersumber dari media social twitter. Data yang sudah didapat dari hasil crawling twitter dikelompokkan ke dalam kelas positive, negative dan netral menggunakan metode Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars dan Decision Tree sebanyak 475 data yag di bagi menjadi 2 data yaitu data training dan data testing. Data training sebanyak 80% dari total data dan sisa data 20% dari jumlah data sebagai data testing dengan hasil akurasi  sebesar  99,22%  untuk  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors  sebesar  96,90%  dan  Decision  sebesarnya 37,21%, sehingga bisa disimpulkan bahwa penggunaan metode Naive Bayes bayes dan K Nearest Neighbors untuk proses analisis sentimen mampu mengklasifikasikan komentar dengan baik. Sedangkan untuk  metode Decision tree memiliki tingkat akurasi yang lebih rendah dari pada metode Naive Bayes bayes dan K Nearest Neighbors ketika diujikan pada data tweet terkait pelaksanaan program merdeka belajar kampus merdeka.

## REFERENCE
[1] D. F. Zhafira, B. Rahayudi, and I. Indriati, “Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2021, doi: 10.25126/justsi.v2i1.24.
[2] M. R. Baharuddin, “Adaptasi Kurikulum Merdeka Belajar Kampus Merdeka (Fokus: Model MBKM Program Studi),” J. Stud.  Guru  dan  Pembelajaran ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  195–205,  2021,  [Online].  Available:  https://www.e- journal.my.id/jsgp/article/view/591.
[3] S. Supatmi, B. Herdiana, J. Utama, M. A. R. Pohan, and T. Rahajoeningroem, “Analisis Hasil Survei SPADA Dikti 2021 dan Dampaknya Terhadap Rekomendasi Kebijakan Implementasi Kampus Merdeka,” Edukatif  J. Ilmu Pendidik. , vol. 4, no. 1, pp. 732–746, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.31004/edukatif.v4i1.1894.
[4] E. Sulistiyani et al. , “Implementasi Merdeka Belajar Kampus Merdeka ( MBKM ) pada Fakultas Kesehatan dan Non Kesehatan,” Edukatif  J. Ilmu Pendidik. , vol. 4, no. 1, pp. 686–698, 2022.
[5] I.  K.  Suastika,  V.  Suwanti,  R.  D.  Ferdiani,  W.  Harianto,  U.  Pgri,  and  K.  Malang,  “EDUKATIF :  JURNAL  ILMU PENDIDIKAN Analisis Kepuasan Stakeholder pada Implementasi Kurikulum MBKM Fakultas Sains dan Teknologi,” vol. 4, no. 2, pp. 1657–1667, 2022.
[6] R. Puspitasari and R. Nugroho, “Implementasi Kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka FISIP UPN Veteran Jawa Timur,” J. Din. Gov. , vol. 11, no. 2, pp. 276–292, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.upnjatim.ac.id/index.php/jdg/article/view/2539.
[7] R. Watrianthos, M. Giatman, W. Simatupang, R. Syafriyeti, and N. K. Daulay, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Analisis Sentimen Pembelajaran Campuran Pada Twitter Data Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 6, no. 1, pp. 166–170, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3383.
[8] B. Gunawan, H. Sasty, P. #2, E. Esyudha, and P. #3, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” vol. 4, no. 2, pp. 17–29, 2018, [Online]. Available: www.femaledaily.com.
[9] E. Fitri, Y. Yuliani, S. Rosyida, and W. Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive  Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector  Machine,” TRANSFORMTIKA ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  71–80,  2020, [Online]. Available: www.nusamandiri.ac.id,.
[10]  M. Saraswati and D. Riminarsih, “Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan Krl Commuterline Berdasarkan Data Twitter Menggunakan  Algortima  Bernoulli  Naive  Bayes,” J.  Ilm.  Inform.  Komput. ,  vol.  25,  no.  3,  pp.  225–238,  2020,  doi: 10.35760/ik.2020.v25i3.3256.
[11]  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, 2019.
[12]  R. Wahyudi et al. , “Analisis Sentimen pada review Aplikasi Grab di Google Play Store Menggunakan Support Vector Machine,” J. Inform. , vol. 8, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji.
[13]  N.  Fitriyah,  B.  Warsito,  D.  Asih,  and  I.  Maruddani,  “Analisis  Sentimen  Gojek  Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  GAUSSIAN ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  376–390,  2020,  [Online].  Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/.
[14]  U.  Erdiansyah,  A.  I.  Lubis,  and  K.  Erwansyah,  “Komparasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Random  Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” vol. 6, pp. 208–214, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
[15]  Y.  Yunita,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Dalam  Prediksi  Mahasiswa  Berhenti  Kuliah,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 866, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3049.
[16]  S. Y. Nursyi’ah, A. Erfina, and C. Warman, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , pp. 117–123, 2021.
[17]  I.  Rukmana, A.  Rasheda,  F.  Fathulhuda,  M.  R.  Cahyadi,  and  F.  Fitriyani,  “Analisis  Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve  Bayes,  Decision  Tree-J48  dan  Lazy-IBK,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  1038,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3055.
[18]  S. Silvilestari, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Kredit Macet Barang Elektronik,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1063, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3100.