Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Analisis Sentimen Kurikulum Merdeka Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes Dan Support Vector Machine
Eka Sabna 1 , Anita Febriani 2 , Rika Melyanti 3
1 Universitas Hang Tuah, es3jelita@yahoo.com, Jalan Mustafa Sari No.5, Pekanbaru, Indonesia
2 Universitas Hang Tuah, anitafebriani@htp.ac.id, Jalan Mustafa Sari No.5, Pekanbaru, Indonesia
3 Universitas Hang Tuah, camelya2105@gmail.com, Jalan Mustafa Sari No.5, Pekanbaru, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Apr 10, 2024 : May 20, 2024 : May 30, 2024 Media  sosial  adalah  sebuah  media  yang  digunakan  untuk bersosialisasi  dan  bertukar  informasi  oleh  para  pengguna dengan menggunakan internet. Terkait Pendidikan masyarakat  memberikan  pendapat  dan  membicarakan Program  Kurikulum  Merdeka,  terdapat  pro  dan  kontra tentang  Program  ini.  Penelitian  ini  bertujuan  membangun model  analisis  sentiment  terhadap  Program  Kurikulum Merdeka  berdasarkan  opini  masyarakat.  Informasi  opini masyarakat  diperoleh  dari  salah  satu  media  sosial  yaitu twitter  yang  terdiri  dari  399  data.  Penelitian  ini mengggunakan  2  (dua)  algoritma  yaitu Naïve  Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian didapatkan opini  masyarakat  dengan  Kategori  Positif  sebanyak  319 (79,9%)  orang  dan  Kategori  Negatif  sebanyak  80  (20,1%). Nilai akurasi  Algoritma Naïve Bayes sebesar 71,68% dengan Presisi 82,80% dan Recall 81,50%.  Hasil akurasi Algoritma SVM 79,95% dengan Presisi 79,95% dan Recall 100%. Dari hasil akurasi dapat dinyatakan bahwa Model SVM lebih baik dibandingkan dengan Naïve Bayes .
Kata Kunci :
Naïve Bayes; Support Vector Machine; Analisis Sentimen; Twitter; Kurikulum Merdeka.

## Abstract
Social  media  is  a  medium  used  to  socialize  and  exchange  information  by  users  using  the internet.  Regarding  education,  the  public  gives  opinions  and  discusses  the  Independent Curriculum Program, there are pros and cons about this program. This research aims to build a sentiment  analysis  model  for  the  Independent  Curriculum  Program  based  on  public  opinion. Public  opinion  information  was  obtained  from  one  of  the  social  media,  namely  Twitter, which consists  of  399  data.  This  research  uses  2  (two)  algorithms,  namely  Naïve  Bayes  and  Support Vector Machine (SVM). The research results showed that there were 319 (79.9%) people in the Positive Category and 80 (20.1%) people in the Negative Category. The accuracy value of the Naïve  Bayes  Algorithm  is  71.68%  with  Precision  82.80%  and  Recall  81.50%.    The  accuracy results  of  the  SVM  Algorithm  are  79.95%  with  Precision  79.95%  and  Recall  100%.  From  the accuracy results, it can be stated that the SVM model is better than Naïve Bayes.

## 1. Pendahuluan
Berbagai penelitian nasional dan internasional  menunjukkan  bahwa  Indonesia telah  lama  berada  dalam  krisis  pembelajaran ( Anggraini,  D.  L.,  Yulianti,  M.,  Nurfaizah,
S., & Pandiangan, A. P. B.,2022) . Studi-studi tersebut  menunjukkan  bahwa  banyak  anak Indonesia  yang  tidak  mampu  memahami bacaan  sederhana  atau  menerapkan  konsep dasar matematika ( Tjalla, A.,2010), ( Widyaningrum,  A.  C.,  &  Suparni,  S.,2023). Hasilnya juga menunjukkan perbedaan pendidikan  yang  signifikan  antar  daerah  dan kelompok  sosial  di  Indonesia.  Materi pelajaran ditentukan oleh kurikulum ( Sabarudin, S.,2018) . Untuk itu Kementerian
Pendidikan dan Kebudayaan telah
mengembangkan  kurikulum    sebagai  bagian penting dalam upaya pemulihan pembelajaran  dari  krisis  yang  kita  alami selama bertahun-tahun ( Beranda | Kurikulum Merdeka , n.d.).
Setelah  kemerdekaan  pada  Tahun  1945 kurikulum mengalami beberapa kali perubahan  (Yuliyanti,  Y.,  Damayanti,  E.,  & Nulhakim,  L.,2022) . Salah  satu  perubahan terbaru adalah Kurikulum Merdeka (Maulida, U.,2022).  Konsep  baru  ini  menawarkan kebebasan  kepada  siswa  untuk  menentukan jalan  belajarnya  sendiri  (Muhammad,  F.,  & Fauziati,  E.,2023). Kurikulum  merdeka berkontribusi untuk menciptakan
pembelajaran  yang  inklusif    artinya  satuan pendidikan  mampu  menyelenggarakan  iklim pembelajaran yang menerima dan menghargai  perbedaan,  baik  perbedaan sosial,  budaya,  agama,  dan  suku  bangsa ( Pandiangan,  A.  P.  B.,  Rahayu,  R.  N.,  &
Reynaldy,  A.  Z.  K.,2024) .  Pembelajaran yang  menerima  bagaimanapun  fisik,  agama, dan  identitas  para  peserta  didiknya.  Pasca diumumkannya kebijakan Kurikulum Prototipe (Kurikulum 2022) oleh
Kemendikbud banyak pendapat dari masyarakat ada yang setuju dan tidak setuju. Setiap kebijakan pasti mempunyai
permasalahan  berbeda-beda  yang  timbul akibat  implementasi  kebijakan.  Kebijakan Kurikulum  Merdeka  mendapatkan  opini  Pro dan  Kontra  dari  masyarakat  (Rusmiati  et  al., 2023).
Media  sosial  telah  menjadi  sarana komunikasi  baru  bagi  masyarakat  (Siregar, 2022).  Media  sosial  telah  menjadi  layanan public untuk  mengirim dan  menerima berita, opini  dan  komentar  tentang  suatu  topik ( Nuryawan et al.,2023) . Twitter adalah salah satu  platform  media  sosial  yang  memiliki banyak  pengguna  di  dunia  ( Hadna  et  al., 2016) .  Twitter  memungkinkan  siapa  pun, baik orang biasa hingga kepala negara untuk “berkicau”  di  dalamnya  (Meilivia,  2022)  .
Kurikulum  merdeka  menjadi  salah  satu  isu yang  saat  ini  ramai  dibicarakan  di  media sosial,  termasuk  pada  twitter  ( Ardhianto,
I.,2016) .  Adanya  berbagai  pendapat  dan perbincangan  masyarakat  terhadap  kebijakan Kurikulum  Merdeka  menjadi  suatu  sentimen sehingga  perlu  dilakukan  analisis  mengenai sentimen masyarakat terkait program Kurikulum Merdeka ( Septiana, A., Dwilestari, G., & Bahtiar, A.,2024) .
Untuk  menghasilkan  informasi  dari  data opini  yang  ada,  dilakukan  pengolahan  data dengan  analisis  sentimen  yaitu  dengan memisahkan opini ke dalam kelas bersentimen positif atau negatif. Sebelumnya telah  dilakukan  penelitian  analisis  sentimen terhadap  Twitter  dengan  berbagai  metode seperti Naïve  Bayes,  Neural  Network ataupun Support Vector Machine .  Penelitian terdahulu  terkait  analisis  sentimen  dilakukan oleh  Dwi  (2021)  menggunakan Naïve  Bayes Classifier (NBC)  dalam  melakukan  analisis sentiment  berbasis  text.  Hasil  pengujian mendapatkan nilai akurasi 82% , presisi 93% dan  recall  52%  (Normawati  &  Prayogi, 2021).  Jefina  (2023)  melakukan  Analisis Sentimen  menggunakan  Naïve  Bayes  dan untuk  menentukan  Akurasi  menggunakan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE).  Hasil  akurasi  dengan  SMOTE adalah  99,21%  dan  tanpa  SMOTE  akurasi
data hanya sebesar 77,60% (Homepage et al., 2023)  .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alif Maualana  (2023)  menggunakan  Metode Word  Embedding dan Long  Short  Term Memory  Networks (LSTM)  menganalisis sentimen  dengan  tiga  kelas  yaitu  Negatif, Netral  dan  Positif.  Hasil  analisis  sentimen diperoleh  nilai  akurasi  81%  dan  Presisi  80% (Maulana  et  al.,  2023).  Berikut  penelitian yang  dilakukan  oleh  Muhammad  (2024) menggunakan  metode Convolutional  Neural Network .  Penelitian  ini  menggunakan  data dari Twitter dan menghasilkan Nilai Akurasi 60% (Muhammad, 2024).
Berdasarkan  beberapa  penelitian  yang ada,  belum  dilakukan  analisis  sentiment Kurikulum Merdeka dengan 2 (dua)
Algoritma  yaitu Naïve  Bayes dan Support Vector  Machine .  Berdasarkan  uraian  diatas, maka rumusan penelitian ini adalah
Bagaimana analisis sentimen terkait program kurikulum merdeka pada media sosial twitter menggunakan  2  (dua)  Algoritma  yaitu Algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector Machine (SVM). Data pada  algoritma  ini dibagi  menjadi  2  bagian,  yaitu data  training dan  data  testing . Data  training (data  latih) akan  digunakan  untuk  melatih  algoritma dalam mencari model yang sesuai, sedangkan data  testing (data  uji)  akan  digunakan  untuk menguji  dan  mengetahui  performa  model yang didapatkan pada tahapan testing . Kedua model  dari  Algoritma  akan  diuji  tingkat akurasinya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  melihat opini masyarakat dengan data yang diperoleh dari  media Twitter menggunakan Algoritma Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machines (SVM).  Algoritma  Naïve  Bayes dan SVM merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk Prediksi sehingga dari dataset dapat dilakukan prediksi pendapat masyarakat. Hal ini  diharapkan  dapat  menjadi  masukan penilaian  terkait  Kurikulum  Merdeka  agar implementasi  dan  kebijakan  Kurikulum Merdeka menjadi lebih baik .

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini di lakukan dengan tahapan- tahapan  yang  rinciannya  dapat  dilihat  pada Gambar  1  yaitu  Alur  proses  penelitian.  Alur proses  penelitian  ini  merupakan  tahapan penelitian  dari  awal  hingga  akhir.  Tahapan ini terdiri dari 4 langkah  yaitu pengumpulan data, preprocessing ,  klasifikasi  dan  evaluasi.
Gambar 1 memperlihatkan ke 4 langkah alur proses penelitian tersebut.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian
Alur  proses  penelitian  pada  Gambar  1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data yang  tersedia  di  platform  Twitter. Informasi ini dari twitter pada  Bulan Mei 2023 (Crowling Data). Query Tweet yang di  gunakan  adalah  opini    Masyarakat tentang Kurikulum Merdeka.
2. Preprocessing Preprocessing merupakan  tahapan  proses awal  terhadap  text  untuk  mempersiapkan teks  menjadi  data  yang  akan  diolah selanjutnya. Preprocessing adalah  proses pengurangan  database  teks  atau  dokumen dengan  menghilangkan    kata  (teks)  yang tidak  diperlukan  atau  tidak  bermakna. Fase preprocessing terdiri  dari Case Folding, Tokenizing, Filtering dan Stemming (Rifaldi et al., 2023). Selanjutnya
dilakukan Pemrosesan ekstraksi  fitur    komentar  berdasarkan
Term  Frekuensi  dan TF-IDF  (Term
Frekuensi-Inverse  Document  Frekuensi).
Langkah-langkah dalam fase ini adalah:
a. Menghitung Frekuensi Term Frekuensi Term menghitung kemunculan  suatu  term  dalam  suatu korpus. b. Menghitung TF-IDF (Term Frekuensi
- Inverse Document Frekuensi)
Langkah  pertama  dalam  menghitung
TF-IDF  adalah  menghitung  invers dokumen  frekuensi  (idf).  Setelah diketahui  IDF  ,  langkah  selanjutnya adalah  menentukan  nilai  bobot  TF- IDF  dengan  cara  mengalikan  nilai frekuensi  term    dengan  nilai  invers frekuensi dokumen setiap term
(Rozaq et al., 2022). 3. Klasifikasi Proses untuk mengkategorikan komentar, pada tahap ini dilakukan Text Labeling  yang  terbagi  menjadi  2  yaitu
Positip  (P)  dan  Negatif  (N).    Proses klasifikasi menggunakan algoritma
Naive Bayes dan SVM.
a. Naïve Bayes adalah pengklasifikasian statistic  yang  dapat  digunakan  untuk
memprediksi probabilistic keanggotaan  suatu  class.  Perhitungan pendekatan  algoritma Naïve  Bayes
menggunakan persamaan berikut (Rahayu et al., 2022) (Han, 2011) :
) ( / ) ( ) | ( ) ( ) ( ) | ( ) | ( X X X X X P H P H P P H P H P H P   
Gambar 2. Persamaan Naïve Bayes
Gambar  2  merupakan  formulasi Algoritma Naïve Bayes , dimana:
- X  adalah  data  sample  yang  belum diketahui kelasnya
- H  adalah  dugaan  bahwa  X  adalah anggota C
- Klasifikasi ditentukan oleh P(H|X) , (posteriori probability) , probabilitas bahwa dugaan terhadap data sample
X
- P(H) adalah prior probability
- Probabilitas  dari  sample  data  yang diamati - P(X|H)  (likelyhood),  probabilitas dari sample X dengan memperhatikan dugaan. b.  SVM
Konsep Support  Vector  Machine
(SVM)  dapat  dijelaskan  sebagai usaha  mencari hyperplane terbaik yang  berfungsi  sebagai  pemisah  dua class  pada input  space.  Hyperplane pemisah  terbaik  antara  kedua  class dapat  ditemukan  dengan  mengukur margin hyperplane dan  mencari  titk maksimalnya.  Margin  adalah  jarak antara hyperplane tersebut  dengan data  terdekat  dari  masing-masing class.  Subset  data  training  set yang paling  dekat  ini  disebut support vector.

## Gambar 3. Hyperplane
Pada  gambar  3  menunjukkan hyperplane yang terbaik yaitu yang terletak tepat pada tengah-tengah  kedua  class.  Upaya  untuk mencari  lokasi hyperplane optimal  ini merupakan  inti  dari  proses  pembelajaran pada SVM (Rozaq et al., 2022).
4. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur keakuratan  hasil.  Tahap  ini  adalah  tahap pengujian dengan menggunakan confusion  matrix (Matrik  Konfusi) . Bentuk  Confusion  Matrix  dari  dua  kelas dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Bentuk Confusion Matrix Confusion Matrix Actual True False Predicted True TP FP False TN FN
Berdasarkan  matriks  konfusi  dapat ditentukan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall (Laila  Qadrini  et  al.,  2021). Formulasi  nilai  Akurasi  (Persamaan  1), Presisi  (Persamaan  2)  dan Recall (Persamaan  3)  dapat  ditunjukkan  pada persamaan  berikut  (Laila  Qadrini  et  al., 2021) :
Akurasi = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)   (1)
Presisi = (TP ) / (TP + FP)                         (2)
Recall = (TP) / (TP + FN) (3)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Crowling Data
Data  yang  digunakan  yaitu  data  yang tersedia  untuk  umum  di  platform  Twitter. Pengumpulan data diperoleh pada bulan Mei 2023 dengan jumlah data sebanyak 399 data
Gambar 4. Data Twitter
Gambar 4 diatas adalah data mentah (row data) yang diperoleh dari twitter. Sebelum ke tahap preprocessing, data yang diperoleh dari Twitter  dilakukan  pelabelan.  Label  terdiri
dari  dua    kategori  yaitu  jenis  tweet    positif dan  negatif  terkait  sentimen  terhadap kurikulum merdeka.

## 3.2 Preprocessing
Selanjutnya dilakukan tahap
Preprocessing dimana sekumpulan data text yang  berurutan  harus  dipecah  menjadi elemen  yang  lebih  bermakna.  Tahap  ini dilakukan oleh sistem dengan perintah Filter Examples.
Gambar 5. Tahap Preprocessing
Gambar 5 adalah proses Filter terdiri dari  proses Tokenize dan Transform Cases .  Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  data yang telah diberikan Label dan selesai tahap preprocessing.
Gambar 6. Data Hasil Preprocessing
Gambar 6 diatas hasil tahapan preprocessing yaitu setelah dilakukan Tokenize dan Transform  Cases. Tokenisasi ( Tokenize ) adalah proses  memisahkan  kata-
kata  dalam  setiap  kalimat dan memperoleh hasil  akhir  berupa  sekumpulan  token  dalam kalimat. Transform  Cases  adalah  langkah yang digunakan untuk mengubah semua teks yang  diindeks  sebelumnya  menjadi  huruf kecil (lowercase) (Rifaldi et al., 2023).

## 3.3 Klasifikasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  mengim- plementasikan    Algoritma  Naïve  Bayes  dan SVM.  Di  tahap  ini  sekaligus  dilakukan pengujian  performansi    model.  Proses  dari tahap ini dapat dilihat pada Gambar 7 untuk Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Gambar  8 untuk Algoritma SVM.

## Gambar 7. Algoritma Naïve Bayes

## Gambar 8. Algoritma SVM
Rincian  tahapan  proses  pada  gambar  7 dan gamabr 8  adalah:
a. Read Excel:  melakukan import data.
b. Set  Role:  memberikan  label  data  yang akan di proses.
c. Nominal  to  Text:  merubah  data  menjadi text.
d. Process  Document  from  Data:  untuk memproses data Text yaitu Tokenize dan
Transform Cases . Tokenization berfungsi untuk  mengubah  kalimat  menjadi  kata
per kata. Transform Cases yaitu mengubah  Huruf  Capital  menjadi  huruf tidak  Capital  (di  samakan  huruf  Alfabet nya).

## Gambar 9. Preprocess Data
Gambar 9 adalah tahapan preproses data yaitu  tahap Tokenize dan Transform Cases .  Gambar  10  merupakan  nilai  dari TF-IDF.  TF-IDF  terdiri  terdiri  dari  dua bagian  yaitu  TF  ( Term  Frequency )  dan IDF ( Inverse Document Frequency ). TF
adalah  jumlah  kemunculan  kata  dalam dokumen.  Sedangkan  DF  adalah  banyak dokumen yang  mangandung  query  atau
kata .

## Gambar 10.  Nilai TF-IDF
Pada  Gambar  11  diperlihatkan  hasil opini  masyarakat  tentang  Kurikulum Merdeka  dari  399  tweet  dimana  jumlah Kategori  Positif  sebanyak  319  (79,9%) dan  Kategori  Negatif  sebanyak  80 (20,1%).
Gambar 11.  Persentanse Opini Masyarakat
e. Algoritma Naïve Bayes dan Performance Vector
Nilai  Akurasi  Algoritma Naïve  Bayes adalah  71,68%    Presisi  sebesar    82,80% dan Recall sebesar  81,50%.  Perolehan nilai ini dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes
f. Algoritma SVM dan Performance

## Vector
Nilai  Akurasi  dari  Algoritma  SVM adalah 79,95%.   Presisi sebesar  79,95% dan Recall sebesar 100%. Perolehan nilai ini dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Confusion Matrix Algoritma SVM
3.4 Evaluasi Selanjutnya mengevaluasi dengan menggunakan metode fungsi cross-validation,
fungsi  ini  menghasilkan    Tabel Confusion Matrix .  Pada  bagian  ini    dilakukan  untuk mengukur akurasi, presisi dan recall. Berikut hasil  dari  evaluasi  dari  Algoritma  SVM  dan Naïve Bayes. Nilai  Akurasi Algoritma Naïve Bayes  adalah  71,68% yang  memiliki  arti
bahwa kemampuan model dalam mengklasifikasi  data  dengan  Algoritma Naïve  Bayes  dengan  benar  sebesar    71,68%. Nilai    Akurasi  Algoritma  SVM adalah 79,95% yang memiliki arti bahwa kemampuan  model  dalam  mengklasifikasi data  dengan  Algoritma  SVM  dengan  benar sebesar    79,95%  .  Dari  hasil  akurasi  kedua Algoritma  ini  maka  disimpulkan  bahwa algoritma Support  Vektor  Machine memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes .
Rangku man  hasil  evaluasi  dapat  dilihat pada tabel  1 berikut:
Tabel 1. Hasil evaluasi menggunakan cross-validation Algoritma Akurasi (persen) Precision Recall Support Vektor Machine 79,95% 79,95% 100% Naïve Bayes 71,68% 82,80% 81,50%
Hasil  akurasi Naive  Bayes lebih  rendah dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  SVM  hal ini  dapat  di  jelaskan  bahwa Naïve  Bayes menggunakan perhitungan probabilitas bersyarat  . Naïve  Bayes berasumsi  bahwa fitur-fiturnya  independen  satu  sama  lain namun asumsi ini tidak selalu berlaku. Untuk beberapa  kumpulan  data Naïve  Bayes dapat mengalahkan
pengklasifikasi lain
menggunakan  pemilihan  fitur.  Algoritma SVM  mampu  menggeneralisasi  dengan  baik dalam  ruang  berdimensi  tinggi  seperti  yang berhubungan  dengan  teks.  SVM  adalah model  biner  dalam  konsepsinya,  namun dapat  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan beberapa  kelas  dengan  hasil  yang  sangat baik.

## 4 Simpulan
Hasil pengujian menunjukan analisis Sentimen  menggunakan  data  text  sebanyak 399 menghasilkan Kategori Positif sebanyak 319 (79,9%)  dan Kategori Negatif sebanyak
80  (20,1%).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pandangan  masyarakat  tentang  Kurikulum Merdeka  lebih  tinggi  ke  arah  kategori positif. Dengan hasil ini dapat menjadi dasar atau  acuan  oleh  pihak  terkait  dalam membuat  keputusan  terkait  Kurikulum Merdeka.    Tahap Prepocessing menentukan dalam  mendapatkan  hasil  yang  akurat. Semakin  baik  hasil  dari  tahapan  ini  akan berpengaruh terhadap keakuratan prediksinya.  Nilai  akurasi  dengan  metode SVM  sebesar  79.95%  dan  metode  Naïve Bayes  memiliki  akurasi  sebesar  71,68%. Dari  hasil  ini  dapat  dinyatakan  bahwa analisis  sentimen  menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM) lebih  baik dibandingkan dengan Naïve Bayes . Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  SVM dapat  diterapkan  untuk  prediksi  yang kemudian  digunakan  dalam  pengambilan keputusan.
Penelitian  ini  masih  banyak  kekurangan sehingga dapat dikembangkan pada penelitian  selanjutnya.  Adapun  saran  untuk penelitian  selanjutnya  adalah  pembuatan sistem  berbasis  web  untuk  implementasi Algoritma Naïve  Bayes dan  SVM.  Implikasi dari  penelitian  ini  adalah  melalui  model prediksi  ini  dapat  digunakan  oleh  pihak terkait  sebagai model yang digunakan dalam pengambilan  keputusan  terkait  Kurikulum Merdeka.

## 4 Referensi
Anggraini, D. L., Yulianti, M., Nurfaizah, S.,
&  Pandiangan,  A.  P.  B.  (2022).  Peran Guru  Dalam  Mengembangan  Kurikulum Merdeka. Jurnal  Ilmu  Pendidikan  Dan
Sosial , 1 (3), 290-298.
Ardhianto, I. (2016). Kontra Publik
Keagamaan  Dalam  Media  Baru:  Islam, Kebudayaan  Populer,  Dan  Media  Sosial Pada Gerakan# Indonesiatanpajil. Antropologi Indonesia , 37 (2), 83.
Beranda  |  Kurikulum  Merdeka .  (N.D.).
Retrieved May 12, 2023, From Https://Kurikulum.Kemdikbud.Go.Id/Kur ikulum-Merdeka/
Hadna,  N.  M.  S.,  Santosa,  P. I.,  &  Winarno,
W.  W.  (2016).  Studi  Literatur  Tentang Perbandingan  Metode  Untuk  Proses Analisis Sentimen Di Twitter. Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Komun , 2016 , 57-64. Han,  J.  (2011). Han  And  Kamber:  Data
Mining---Concepts  And  Techniques,  2nd Ed., Morgan Kaufmann, 2006 . Https://Hanj.Cs.Illinois.Edu/Bk3/Bk3_Sli desindex.Htm
Homepage,  J.,  Kumalasari,  J.  T.,  &
Merdekawati, A. (2023). Analisis Sentimen  Terhadap  Program  Kampus Merdeka  Pada  Twitter  Menggunakan Metode Naïve Bayes, Union Dan Synthetic Minority Over Sampling Technique  (Smote). Satin  -  Sains  Dan Teknologi Informasi , 9 (1), 01–12. Https://Doi.Org/10.33372/Stn.V9i1.894
Laila  Qadrini,  O.,  Seppewali,  A.,  Aina,  A.,
Studi Statistika, P., Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, F., & Sulawesi Barat, U.  (2021).  Decision  Tree  Dan  Adaboost Pada Klasifikasi Penerima Program Bantuan Sosial. Jurnal Inovasi Penelitian ,
2 (7),
1959–1966. Https://Doi.Org/10.47492/Jip.V2i7.1046
Maulana,  A.  R.,  Wijoyo,  S.  H.,  &  Mursityo,
Y. T. (2023). Analisis Sentimen Kebijakan Penerapan Kurikulum Merdeka Sekolah  Dasar  Dan  Sekolah  Menengah Pada  Media  Sosial  Twitter  Dengan Menggunakan  Metode  Word  Embedding Dan Long Short Term Memory Networks (Lstm). Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan
Ilmu Komputer , 10 (3), 523–530.
Https://Doi.Org/10.25126/Jtiik.20231036 977. Maulida,  U.  (2022).  Pengembangan  Modul Ajar Berbasis Kurikulum Merdeka. Tarbawi , 5 (2), 130-138.
Meilivia,  S.  (2022,  February). Ini  Alasan Kamu  Harus  Menggunakan  Twitter  Di Tahun 2022! - Socialights .
Https://Journal.Socialights.Id/Apa-Itu-
Twitter/.
Muhammad,  F.,  &  Fauziati,  E.  (2023). Merdeka Belajar Dalam Perspektif Eksistensialisme  Jean  Paul  Sartre. Jurnal Pendidikan , 32 (1), 11-18.
Muhammad,  F.  (2024,  May). View  Of Analisis  Sentimen  Kurikulum  Merdeka Dengan Penerapan Convolutional Neural Network .
Https://Jacis.Pubmedia.Id/Index.Php/Jacis
/Article/View/68/53
Normawati,  D.,  &  Prayogi,  S.  A.  (2021).
Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan
Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis  Teks  Pada  Twitter. J-Sakti (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 5 (2), 697–711. Https://Doi.Org/10.30645/J-

## Sakti.V5i2.369
Nuryawan,  A.  T.  O.,  Hasbullah,  M.,  Rizal,
M., Rajab, M. F., & Agustina, N. (2023).
Algoritma  Decision  Tree  Untuk  Analisis Sentimen  Public  Terhadap  Marketplace Di  Indonesia. Naratif:  Jurnal  Nasional Riset, Aplikasi Dan Teknik Informatika , 5 (1), 18-25.
Pandiangan,  A.  P.  B.,  Rahayu,  R.  N.,  & Reynaldy,  A.  Z.  K.  (2024).  Penerapan Projek  Penguatan  Profil  Pelajar  Pancasila
(P5)  Tentang  Kearifan  Lokal  Pada Kurikulum  Merdeka  Di  Min  1  Kutai Timur. Indonesian Journal Of Elementary
Education And Teaching Innovation , 3 (1), 28-39.
Rahayu,  I.  P.,  Fauzi,  A.,  &  Indra,  J.  (2022).
Analisis  Sentimen  Terhadap  Program Kampus  Merdeka  Menggunakan  Naive Bayes  Dan  Support  Vector  Machine. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika
(Json) , 4 (2), 296–301. Https://Doi.Org/10.30865/Json.V4i2.5381
Rifaldi,  D.,  Fadlil,  A.,  &  Herman.  (2023).
Teknik  Preprocessing  Pada  Text  Mining Menggunakan  Data  Tweet  “Mental Health.” Decode:  Jurnal  Pendidikan Teknologi  Informasi , 3 (2),  161–171.
Https://Doi.Org/10.51454/Decode.V3i2.1 31
Rozaq,  A.,  Yunitasari,  Y.,  Sussolaikah,  K.,
Resty,  E.,  Sari,  N.,  &  Syahputra,  R.  I. (2022).  Analisis  Sentimen  Terhadap
Implementasi  Program  Merdeka  Belajar
Kampus  Merdeka  Menggunakan  Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars Dan Decision  Tree. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 6 (2), 746–750. Https://Doi.Org/10.30865/Mib.V6i2.3554
Rusmiati, M. N., Ashifa, R., & Herlambang,
Y.  T.  (2023).  Analisis  Problematika Implementasi  Kurikulum  Merdeka  Di Sekolah    Dasar. Naturalistic:  Jurnal Kajian  Dan  Penelitian  Pendidikan  Dan
Pembelajaran , 7 (2), 1490–1499. Https://Doi.Org/10.35568/Naturalistic.V7 i2.2203.
Sabarudin,  S.  (2018).  Materi  Pembelajaran Dalam  Kurikulum  2013. Jurnal  An-Nur:
Kajian Ilmu-Ilmu Pendidikan Dan
Keislaman , 4 (01), 1-18.
Septiana,  A.,  Dwilestari,  G.,  &  Bahtiar,  A. (2024).  Perbandingan  Metode  Klasifikasi Dengan  Menerapkan  Adaboost  Dalam Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  X
Terhadap Penerapan Kurikulum Merdeka. Jati  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika) , 8 (1), 323-330.
Siregar,  H.  (2022).  Analisis  Pemanfaatan Media  Sosial  Sebagai  Sarana  Sosialisasi Pancasila. Pancasila: Jurnal Keindonesiaan , 1 , 71-82.
Tjalla,  A.  (2010).  Potret  Mutu  Pendidikan Indonesia  Ditinjau  Dari  Hasil-Hasil  Studi Internasional.
Widyaningrum,  A. C., & Suparni, S. (2023).
Inovasi Pembelajaran Matematika
Dengan  Model  Discovery  Learning  Pada Kurikulum  Merdeka. Sepren , 4 (02),  186- 193.
Yuliyanti,  Y.,  Damayanti,  E.,  &  Nulhakim, L.  (2022).  Perkembangan  Kurikulum
Sekolah Dasar Di Indonesia Dan Perbedaan Dengan Kurikulum Di Beberapa  Negara. Lingua  Rima:  Jurnal
Pendidikan Bahasa Dan Sastra Indonesia , 11 (3), 95-106.