Jefina Tri Kumalasari Email: jefina.jtk@bsi.ac.id

## Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes, Union dan Synthetic Minority Over Sampling Technique (SMOTE)
Jefina Tri Kumalasari 1 , Agustiena Merdekawati 2 1 Universitas Bina Sarana Informatika, jefina.jtk@bsi.ac.id, Jakarta, Indonesia
2 Universitas Bina Sarana Informatika, agustiena.atd@bsi.ac.id, Jakarta, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 20, 2022 : November 11, 2022 : Juni 1, 2023 Program  Kampus  Merdeka  bertujuan  menyiapkan mahasiswa  menghadapi  tantangan  perubahan  sosial,  dan kemajuan teknologi yang semakin cepat. Kampus Merdeka memberikan  peluang  mahasiswa  untuk  mengambil  materi program atau jurusan lain atau yang sama pada kampus yang lain sehingga diharapkan dapat menghasilkan lulusan yang dapat  menghadapi  dinamika  masyarakat  pada  lingkungan usaha dan industri. Twitter salah satu media yang digemari digunakan sebagai media bersosialisasi, bertukar informasi dan  berpendapat  sehingga  sesuai  sebagai  sumber  analisa sentiment.  Mengumpulkan,  mengenali,  mengekstrak  opini dalam  bentuk  teks  sehingga  dapat  digunakan  sebagai informasi  yang  bermanfaat.  Algoritma  klasifikasi  Naïve Bayes memprediksi apakah suatu opini bernilai positif atau negative.  Menganalisa  data  dengan  jumlah  besar membutuhkan  operator  Union.  Variable  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  hasil  tweet  dengan  kata  kunci kampus  merdeka  dan  hasil  sentiment  sebagai  label.  Data yang  diambil  berjumlah  680,  sedangkan  data  yang  tidak diberi label berjumlah 430 yang merupakan data raw yang berasal  dari  media  social  Twitter  berisi  ungkapan, pertanyaan,  pengalaman  pengguna.  Berdasarkan  hasil analisa akumulasi sentiment menghasilkan nilai positif 86% dibandingkan  yang  memberikan  nilai  negative  14%. Sehingga  dapat  disimpulan  Program  Merdeka  Belajar memberikan  opini  baik.  Selain  itu  untuk  mengoptimalkan data  yang  tidak  seimbang  digunakan  Synthetic  Minority Oversampling Technique (SMOTE) menghasilkan keakuratan data sebesar 99.21% sedangkan tanpa SMOTE keakuratan data hanya 77.60%. Sehingga dapat disimpulan
Program Merdeka Belajar memberikan opini baik.
Kata Kunci :
Analisa Sentimen Kampus merdeka Naïve bayes UNION SMOTE

## Abstract
The  Merdeka  Campus  Program  aims  to  prepare  students  to  face  the  challenges  of  social development and increasingly rapid technological advances. With the program, it is expected to be
able to answer the challenges of higher education to produce graduates who are in accordance with the demands of the business and industrial world, as well as the dynamics of  the society of the business and industrial world. Twitter is one of the media used  for socializing, and exchanging information and opinions so it is suitable as a source of sentiment analysis. Collect, identify, and extract opinions in the form of the text so that they can be used as useful information. The Naïve Bayes classification algorithm predicts whether an opinion is positive or negative. Analyzing large amounts of data requires the Union operator. The variables used in this study are the results of tweets with the keyword independent campus and sentiment results as labels. The data taken was 680, while the data that was not labeled was 430 which was raw data originating from social media Twitter  containing  expressions,  questions,  and  user  experiences. Based  on  the  accumulated sentiment analysis results produces a positive value of 86% compared to a negative value of 14%. So it can be concluded that the Independent Learning Program gives a good opinion. In addition to optimizing unbalanced data, the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) is used, resulting in 99.21% data accuracy, while without SMOTE the data accuracy is only 77.60%. So it can be concluded that the Independent Learning Program gives a good opinion .
1. Pendahuluan
Pemuda sebagai pundak
dalam pembangunan  Indonesia  yang  berkelanjutan dituntut  untuk  lebih  kreatif  dan  berinovasi. Kompetensi  mahasiswa  perlu  dipersiapkan seiring  dengan  kebutuhan  zaman  saat  ini. Dalam  melawan  perubahan  budaya  kerja, kemajuan  teknologi  dan  sosial,  mahasiswa memerlukan sistem yang mendukung sehingga dapat mengikuti perubahan di dunia industri  yang  kian  cepat.  Menciptakan kualitas  sumber  daya  manusia,  perguruan tinggi perlu
mempersiapkan,
mengimplementasikan  kurikulum  baru  dan beragam.
Meningkatkan kemampuan agar sesuai bakat dan minat dilakukan secara komprehensif salah satunya dengan melakukan  magang  di  perusahaan  sebagai dasar  pelatihan  kerja.  Harapan  didapat generasi  terbaik  Indonesia  bukan  hanya impian.  Magang  di  berbagai  perusahaan diberbagai  bidang,  pertukaran  mahasiswa dalam  negeri,  program  wirausaha  merdeka, dan lain sebagainya menjadi program Kampus Merdeka.  Hal  ini  sesuai  dengan  kebijakkan Kemendikbudristek Republik Indonesia (Kementerian  Pendidikan  Kebudayaan  Riset dan Teknologi Republik Indonesia).
Untuk mempersiapkan keturunan terbaik  anak  Indonesia  diperlukan  program persiapan  karir  pemuda  secara  menyeluruh
yang  merupakan  unsur  dari  kebijakan Merdeka  Belajar  oleh  Kemendikbudristek Republik  Indonesia.  Untuk  mempersiapkan karir  dimasa  depan  dengan  memberikan kesempatan kepada mahasiswa dan mahasiswi  untuk  meningkatkan  keahlian sesuai talenta dan kegemarannya dengan cara ikut  serta  ke  dalam  lingkungan  kerja.  Oleh karena  itu  harapannya,  dalam  setiap  proses pembelajaran, suatu perguruan tinggi mampu mengembangkan inovasi-inovasi, yakni pembelajaran   yang berpusat pada mahasiswa agar tercapainya lulusan yang berkualitas dan siap menghadapi    perubahan zaman (Siregar et al., 2020).
Selasa (1/6/2021), dalam akun instagram  Direktorat  Jenderal  Pendidikan Tinggi  (Ditjen  Dikti)  Kemendikbud  Ristek, Nadiem  menjelaskan  bahwa  "Penerapan Kampus  Merdeka  untuk  memastikan  semua lulusan  dapat  berkarir  sesuai  dengan  minat dan  dengan  adanya  kampus  merdeka mahasiswa  dibekali  disiplin  ilmu  guna menghadapi  tantangan  industri  kerja".
Program  Kampus  Merdeka  memberikan kewenangan kepada mahasiswa untuk belajar tiga  semester  di  luar  kurikulumnya,  saat  3 semester  itu,  mahasiswa  selama  2  semester melaksanakan  pembelajaran  luar  kampus yang mana nanti akan setara dengan 40 SKS didalam kelas dengan mengikuti silabus yang sama  pada  Perguruan  Tinggi  yang  berbeda.
Dengan membuka peluang kepada mahasiswa untuk  mengikuti  Kampus  Merdeka,  maka akan memperluas dan meningkatkan wawasan dan  kompetensi  mereka  di  lingkungan  kerja sesuai dengan minat, bakat dan cita-citanya.
Menko  PMK  (Menteri  Koordinator Pembangunan  Manusia  dan  Kebudayaan) Muhadjir Effendy memberikan penghargaan kepada  Mendikbud  atas  buah  pikiran “Merdeka  Belajar“,  dengan strategi  ini pendidik  menjadi  lebih  fokus  di  setiap pembelajaran siswa dan siswa pun bisa lebih banyak belajar ” saat  siaran  pers kemdikbud
2019. Kita harus bersikap terbuka dan yakin saat menghadapi segala macam transformasi ini”.
Proses pembelajaran berkualitas bermakna  harus  dapat  digunakan  dalam menghadapi  era  distruptif.  Dalam  meraih prestasi mahasiswa dan dosen dengan kampus merdeka  memberikan  kebebasan  sistem Pendidikan (Prahani et al., 2020) Kurikulum di Indonesia saat ini dianggap terlalu bersifat teoritis  dan  kurangnya  kegiatan  praktek praktek.  Secara  konseptual  kebijakkan MBKM  sangat  relevan  dengan  dunia  kerja menjadikan mahasiswa sebagai pusat belajar di era revolusi industry 4.0. (Muslikh, 2020)
Dengan  adanya  kebijakan  MBKM  ini kampus  melakukan  revitalisasi  kurikulum, sehingga  tercipta  pembelajaran  yang  sesuai otonom dan terwujudnya kultur belajar yang inovatif  bebas,  dan  sesui  dengan  kebutuhan siswa.  Terciptanya  pembelajaran  sesuai dengan  kurikulum  ini  memiliki  tantangan (Hudjimartsu et al., 2021) diantaranya:
1. Pembelajaran  menggunakan  system LMS  (Learning  Manajemen  Sistem) untuk  menunjang  kegiatan  luring maupun  daring  menggunakan  server perguruan  tinggi  untuk  segala  bentuk kegiatan yang mengakibatkan permasalahan baru.
2. MoU  kerjasama  dengan  perusahaan memungkinkan terjadi hambatan karena dikhawatirkan akan mengganggu proses produksi. (Muslikh, 2020)
Kampus merdeka memiliki program unggulan dimana  salah  satunya  magang  bersertifikat, dimana mahasiswa berpeluang besar diterima sebagai karyawan di tempat ia magang selain mendapat pengetahuan nyata dunia kerja. Saat ini program ini memberikan 2780 posisi untuk ditempati.  Program  Wirausaha  Merdeka diselenggarakan 17 Perguruan Tinggi Negeri dan swasta dengan kuota 750 setiap kampus dimana  memberi  pendampingan Business coach. Program ini  memberikan kesempatan mahasiswa  mendalami  studi  yang  diambil, sebagai wadah persiapan terjun di masyarakat. Berdasarkan  data  dari  dari  website  resmi kemdikbud:
1.  725.000 lebih   mahasiswa  sudah  terdaftar dan memiliki akun Kampus Merdeka.
2. 14.000 lebih Sekolah dari seluruh Indonesia telah menerima bantuan pengajaran
3. 3.000 lebih organisasi dan perusahaan telah mendaftarakan diri sebagai mitra
4.  1.300  lebih  perguruan  tinggi  telah berpartisipasi diberbagai program Kampus Merdeka
Hal  ini  menunjukkan minat  dari stackholder pada program yang sedang berjalan.
Analisis  Sentiment  termasuk  dalam text  analytics dimana  tujuannya  untuk memperoleh  opini  dari  pengguna  yang terdapat  pada  suatu platform. Data  yang digunakan didapat dari berbagai sumber dari internet,  media  sosial  salah  satunya.  Sosial media  biasa  digunakan  untuk  berbaur mengumpulkan teman, bertukar informasi dan data dengan memanfaatkan web (Pasek et al., 2022)  Teknik  yang  digunakan  adalah web scraping . Web scraping yaitusuatu cara yang dapat dipergunakan untuk menghasilkan atau menyalin suatu big data dari dunia maya lalu dilakukan  penyimpanan  ke  dalam  file  lokal komputer  atau  kedalam  format  tabel ( spreadsheet )  ((Rizaldi  et  al.,  2017a).
Sehingga  dapat  dilakukan  pengolahan  untuk mendapatkan informasi.
Analisis  Sentimen  menjadi  salah  satu bidang  dari Natural  Language  Processing
atau  biasa  disingkat  dengan  NLP.  NLP dipakai  untuk  membangun  suatu  sistem dengan  mengidentifikasikan  dan  menyalin opini dalam bentuk teks. NLP dan teks mining merupakan elemen dari Artificial Intelligence atau  biasa  dikenal  dengan  AI  memugkinkan mengubah  isi    konten  yang  berbentuk  teks menjadi  sebuah data  kuantitatif  secara tepat, sehingga dapat digunakan sebagai pengambilan  keputusan  atau  kebijakan. Analisis  sentiment  pada  media  sosial  terdiri dari  kumpulan  data  berupa  tulisan  atau  text yang  merepresentasikan  banyak  hal  seperti emosi, opini, bahkan diskusi mengenai suatu topik  hasil  analisis  sehingga  nantinya  dapat memberikan insight bagi organisasi.
Di  era  globalisasi  informasi  cepat berkembang  sampai  pada  masyarakat  umum dengan  memanfaatkan  berbagai  macam aplikasi.  Twitter  sebagai  salah  satu  jejaring media  sosial  yang  populer  di  Indonesia. Menurut  Statista  per  Januari  2022  pengguna aplikasi  ini  sebanyak  18,45  juta  dan  dilihat berdasarkan  peringkat  dunia,  Indonesia berada  pada  peringkat  ke  5.  Opini  melalui media  sosial  salah  satunya  berasal  dari Twitter.  Twitter  dipandang  kaya  akan informasi  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai sumber data dalam mengambil keputusan atau kebijakan. Twitter banyak dimanfaatkan oleh politikus, intrepreanur dalam  negeri  dan mancanegara untuk mempromosikan produk, kebijakan politik bahkan berinteraksi dengan warga  dan  pejabat  lainnya.  Sebagian  besar pemimpin  dunia  dan  pejabat  saat  ini  telah memiliki  akun  Twitter  resmi.  Analisa sentimen  menghasilkan  parameter  yang bermanfaat untuk berbagai tujuan yang dapat jumpai  pada  ulasan, feedback ataupun sanggahan (Andreyestha & Azizah, 2022).
Twitter  merupakan  sumber  informasi yang  dapat  digunakan  dalam  proses pengambilan keputusan dan analisa pandangan  (sentimen)  (Andreyestha  & Azizah,2020)). Twitter digunakan tidak hanya mengevaluasi  strategi-strategi  pemerintah namun  melalui  twitter  dapat  mencurahkan
keluhkesah  atau  mencurahkan  pengalaman pada  suatu  produk  atau  jasa.  Salah  satunya pada  strategi  Kampus  Merdeka.  Sejak diluncurkannya  kampus  merdeka  terdapat lebih dari 500 tweet dengan keyword Kampus Merdeka,  berisi  review  maupun  pertanyaan mengenai  pendaftaran  maupun  pengalaman belajar.
Naive Bayes sebagai salah satu algoritma banyak  dipakai  dalam  metode  klasifikasi memiliki kenerja yang baik dan mudah dalam penerapannya (Fitriyani. Wahono R. S, 2015). Naïve  Bayes  buakanlah  metode  yang  baru digunakan untuk memprediksi segala kemungkinan  yang  tejadi  pada  suatu  kasus. Naïve  Bayes  merupakan  salah  metode klasifikasi data   mining yang popular ((Fahdia et  al.,  2020).  Algoritma  ini  memanfaatkan teori  probabilitas,  naive  bayes  merupakan bagian  dari supervised  learning ,  dimana menjadi  salah  satu  algoritma  yang  paling cepat  dalam  mengolah  beberapa  fitur  atau kelas.  Pengklasifikasian  pada  naïve  bayes, memiliki ketidak bergantungan ( independence ) antara nilai atribut pada kelas dengan  nilai  atribut  lainnya,  disebut  dengan class-conditional  independence oleh  karena itu  proses  pengolahannya  dapat  lakukan dengan cara lebih sederhana sehingga disebut “naif (naïve) (Han, 2012).
UNION  Merupakan  operator  yang digunakan  untuk  menggabungkan  input example sets sedemikan rupa sehingga semua atribut  adalah  bagian  dari  keseluruhan example sets.
Pada  data  mining  dapat  digunakan  data latih yang memiliki atribut sentimen dan data uji  yang  tidak  terdapat  atribut  sentimen. Dengan  menggunakan  operator  union  data latih dan data uji digabungkan kemudian data menghilangkan  data  yang  berbeda.  Dengan menggunakan metode ini memiliki
keunggulan  pada  analisa  yang  memiliki banyak data. Synthetic Minority Oversampling
Technique (SMOTE)  merupakan  metode oversampling dimana  berfungsi  untuk
memecahkan permasalahan ketidak seimbangan  pada  kelas.  Pertama  dilakukan pendekatan mengklasifikasian
dari sekelompok  data  yang  tidak  setimbang. Dimana  kategori  klasifikasi  tidak  disajikan secara  seimbang.  Kedua,  algoritma  yang terdapat pada SMOTE akan mengurangi nilai selisih  antara  vektor  dari  fitur  pada  kelas minoritas dan nilai nearest neighbor dari kelas minoritas  lalu  dikalikan  dengan  nilai  acak antara  0  sampai  1.  Kemudian,  menambakan hasil  perhitungan  dengan  vektor  fiturnya maka  didapatkan  hasil  nilai  vektor  yang baru(Jishan et al., 2015).
(Xnew  =  Xi  +   (Xi ̂  −  Xi)  ×  δ) (2)
Keterangan :
𝑋𝑖 = vektor dari fitur pada kelas minoritas 𝑋𝑖 ̂ = k-nearest neighbors untuk 𝑋𝑖 𝛿 = angka acak antara 0 sampai 1
Algoritma  Naïve  Bayes digunakan  dalam mendukung penelitian ini dengan menggunakan  metode  klasifikasi.  Pada analisa,  dilakukan  dengan  mencocokan beberapa kombinasi algoritma yang akan diuji pada twitter dengan menggunakan kata kunci Kampus Merdeka. Besarnya data merupakan salah  satu  tantangan  pada  analisa  sentiment, sehingga memerlukan algoritma Union untuk mengoptimalkan hasil dan Synthetic Minority over Sampling
Technique sebagai
penyeimbang  dan  mengetahui  keakuratan data.  Data  dikelola  dengan  menggunakan aplikasi Rapidminer.

## 1.1 Penelitian Terkait
Banyak  penelitian  tentang  analisis  sentimen dengan  menggunakan  metode crawling dengan pengumpulan data pada media sosial maupun aplikasi yang terdapat dimana dapat digunakan  sebagai  review  atau  ulasan  dan pengambilan keputusan bagi masyarakat atau produk yang diulas.
Penelitian  dilakukan  oleh(A.  Andreyestha & Azizah, 2022) dimana meneliti kicauan twitter pada  salah  satu  marketplace  Tokopedia. Bukan  hanya  ulasan  produk,  komplain pelanggan,  tetapi  juga  pengalaman  dan kepuasan  dalam  menggunakan  marketplace tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dan  Random  Forest untuk  memberikan  hasil  klasifikasi  yang diharapkan,  analisis  akan  dilakukan  dengan membandingkan beberapa kombinasi algoritma yang akan diuji pada kicauan twitter mengenai  tokopedia,  dengan  menggunakan kombinasi  Synthetic  Minority  Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengoptimalkan data  yang  tidak  seimbang.  Sehingga menghasilkan  pengujian  kicauan  twiiter tokopedia  SMOTE  dapat  meningkatkan akurasi  algoritma  Naive  Bayes  menjadi 86,93% meningkat 3,4%.
Pada  penelitian  (Fitriyani.  Wahono  R.  S, 2015).  membahas  tentang  pengujian  cacat software dengan menggunakan metode Naive Bayes  untuk  prediksi  cacat  software  yaitu menentukan  software  mana  yang  masuk kategori  cacat  dan  tidak  cacat.  Data  yang digunakan  merupakan  dataset  publik  yang berasal dari NASA MDP.  Untuk menangani ketidakseimbangan  kelas  dalam  dataset NASA MDP menggunakan metode ensemble (bagging),  bagging  salah  satu  bagian  dari metode  ensemble  untuk  memperbaiki ketidakseimbangan  kelas.  Sedangkan  untuk menangani  data  yang  berdimensi  tinggi  atau fitur-fitur  yang  tidak  memiliki  kontribusi dengan  menggunakan  seleksi  fitur  greedy forward selection. Hasil dalam penelitian ini didapatkan  t  dari  rata  rata  peringkat  bahwa naïve bayes dengan greedy forward selection dan  bagging  merupakan  model  yang  terbaik dalam prediksi cacat software.
(Ni’ma Kholila, 2021) menganalisa sentimen program  merdeka  belajar  pada  Kampus Merdeka dengan menggunakan data Twitter. Metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine
diterapkan  untuk  memprediksi  sentimen positif  dan  negatif  dari  cuitan  di  twitter. Menggunakan  Python  Library  digunakan untuk menghitung nilai precision, recall, dan F-measure untuk masing-masing kelas (kelas positif  maupun  kelas  negatif).  Precision bernilai  tinggi  menunjukkan  kecilnya  nilai False  Positive  (ter  prediksi  positive, sebenarnya negative). Nilai recall yang tinggi menunjukkan  kecilnya  nilai  False  Negative (ter  prediksi  negative,  sebenarnya  positive). Nilai F-measure yang baik akan mengindikasikan  bahwa  model  klasifikasi sentimen  mempunyai  precision  dan  recall yang baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai  akurasi  untuk  masing-masing  kelas dilihat dari nilai F-measure.

## 2. Metode Penelitian
Guna  mendukung  penulisan  maka diperlukan
kerangka penelitian yang merupakan  tahapan  dari  proses  penelitian. Tahapan  penelitian  yang  sesuai  dengan penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Uraian kerangka penelitian sebagai berikut: a. Data understanding
Pengumpulan  data  menggunakan  proses crawling data  menggunakan  api  Twitter dimana data berupa data text, tweet yang diambil  menggunakan  keyword  “kampus merdeka”. Scraping data dilakukan dengan menarik  tweet  pada  bulan  Januari  2022 sampai  dengan  Agustus  2022.  Dimana jumlah data ada 680, sedangkan data yang tidak  diberi  label  berjumlah  430  yang merupakan data raw yang berisi ungkapan, pertanyaan,  pengalaman.  Kemudian  data disimpan  di  file  lokal  sehingga  dapat dilakukan proses analisa dengan menggunakan  aplikasi  Rapidminer  yaitu preprocessing .

## Gambar 2. Proses Pengumpulan Data
Setelah  pengumpulan  data  dilakukan menggunakan Search  twitter kemudian menggunakan select atribut untuk
menampilkan atribut yang diinginkan atau yang diperlukan saja. Berikut contoh data tweet:
Gambar 3. Contoh Data Tweet
b. Data Preprocessing
Pada  tahapan preprocessing mencakup beberapa  kegiatan  pembersihkan  data hingga  diharapkan  memiliki  hasil  data yang akurat kemudian diproses ke langkah
berikutnya.  Tahapan  pra  proses  data meliputi meliputi cleaning.
1. Replace ,  dapat  digunakan  berkali-kali secara manual agar mendapatkan hasil yang  baik.  Proses replace berguna untuk  mengekstrak  informasi  dengan menghapus kata-kata dan simbol yang tidak  berguna  dengan  menggunakan regular  expression atau  biasa  disebut regress RT @*. ,http.*.

## Gambar 4. Proses Pembersihan
2. Trim digunakan  untuk  menghilangkan tanda spasi yang tidak diperlukan.
3. Operator Remove
Duplicates
digunakan  sebagai  penghilangkan duplikasi data misal hasil dari retweet.

## Gambar 5. Pemrosesan Dokumen
Langkah  awal  pemrosesan  data  dengan mengubah atribut nominal menjadi atribut text.  Setiap  nilai  nominalnya  hanya digunakan sebagai nilai string dari atribut baru.  Process  documents  memiliki beberapa subproses di dalamnya, yaitu:
b. Tokenize Suatu  metode  untuk  membagi  teks menjadi bagian yang lebih kecil (kata, kalimat,  bigrams)  (Rizaldi  et  al.,
2017b).  Memisahkan  satu  kalimat menjadi  beberapa  kata  sehingga  kata satu  kata  memiliki  atribut  sendiri. Menghasilkan data TF-IDF yaitu teknik untuk  menghitung  suatu  kata  muncul dalam satu dokumen.
c. Transform  Cases  digunakan  untuk menyamakan  tipe  teks  menjadi  huruf kecil semua atau besar semua.
d. Filter Stopwords Dictionary, berfungai menghapus  kata-kata  yang  tidak penting,  karena  data  yang  diambil menggunakan  Bahasa  Indonesia  maka menggunakan dictionary .  Dimana  list kata diambil dari Kaggle.com berbahasa Indonesia
e. Filter  Tokens  by  Length  untuk memfilter  kata-kata  yang  jumlah karakternya  terlalu  sedikit  atau  terlalu banyak dimana secara default minimal karakter 4 dan maksimal karakter 25.

## Gambar 6. Preprocessing Data
Setelah  membentuk  model  seperti  diatas pada Rapidminer ,  maka  akan  muncul kalimat yang baku dan lebih sederhana.
c. Klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  Algoritma Union.
Setelah  preprocessing  selesai  mulailah pengolahan  data.  Dimana  sumber  data awal berjumlah 655 data setelah dilakukan pembersihan menggunakan operator Remove  Duplicate  membuang  kata-kata yang  berulang  dan  menghapus  kata-kata yang  tidak  mengandung  sentiment  maka dilakukan  pelabelan  secara  manual. Berikut  data  yang  diproses  selanjutnya. Setelah data dibersihkan menghasilkan:
Gambar 9. Pembersihan Data
Berdasarkan gambar 9. menghasikan data positif  sebanyak  372  dan  negatif  58 sisanya yaitu 195 data belum diberi label. Karena  data  yang  banyak  maka  tidak mungkin  melakukan  memberikan  labelan secara  manual  secara  keseluruhan.  Oleh karena  itu  diperlukan  proses  selanjutnya yaitu  pengolahan  data  dengan  operator Union dan Naïve Bayes. Pada  proses  ini  dengan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  yang  digunakan sebagai  mechine  learning.  Dengan algoritma  ini  akan  mempelajari  pola  data dari  kata-kata  yang  ada  sehingga  akan menghasilkan  data  model  klasifikasi sehingga dapat dipakai Analisa sentiment dari  tweet  yang  belum  memiliki  nilai sentiment. Pada proses ini model dan data disimpan untuk proses selanjutnya.
Gambar 10. Proses Algoritma Union
Gambar 11. Model dan Data Latih Klasifikasi
Berdasarkan model diatas, akan
didapatkan  prediksi  positif  atau  negative dari  algoritma  Naïve  Bayes  dan penggabungan data Union
d. Pengolahan Data SMOTE Perbandingan antara sentiment positif dan negative yang terlalu jauh akan menimbulkan imbalance class . Fenomena imbalance  class  akan  menyebabkan penurunan  kinerja  klasifikasi.  Untuk mengatasi  permasalahan  imbalance  class,
salah satu metode yang digunakan adalah sampling (Sutoyo et al., 2020). Salah satu teknik  over-sampling  yang    dapat digunakan    adalah Syntetic    Minority
Over-sampling Technique (SMOTE) .Dengan menggukan menggunakan Synthetic  Minority Over Sampling Technique (SMOTE)  penulis  gunakan untuk mengetahui optimasi dan keakuratan data.  Data  sentiment  yang  sebelumnya masih kosong digantikan dengan data yang sudah diproses di proses union.

## Gambar 14. Proses SMOTE dan Validasi
Operator  validasi  tersebut  memiliki subproses  untuk  mendapatkan  hasil  nilai evaluasi.  Sub  proses  pada  operator cross validation dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 15. Subproses dalam Cross Validation
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Preprocessing Berikut merupakan contoh hasil pemprosesan dokumen Tabel 1 Hasil pemrosesan dokumen Data Awal Data hasil pemrosesan Yh ak ikut magang kampus merdeka dpt
uang saku kerja berangkat suka-suka tapinya tau diri si
Magang kampus merdeka uang saku kerja berangkat suka suka tapinya
Kalau anak pns gak bisa dapet keringanan ukt setauku tapi misal beasiswa bisaa bener program kampus merdeka dapet uang saku bantuan ukt Semangat nderr???? Anak dapet keringanan setauku beasiswa bisaa bener program kampus merdeka dapet uang
saku bantuan semangat Kangen ga kalian sama masa masa belajar itu Btw skrg KMMI ko gaada lagi ya hmm kasian adek tingkat mau nyoba malah gaada Kangen belajar skrg kmmi gaada kasian adek tingkat nyoba gaada Dokumen yang diperluin buat kampus merdeka apa aja sih soalnya blm input dokumen dan lagi nungguin surat rekomendasinya jadi makanya blm bisa liat halaman Dokumen diperluin kampus merdeka input dokumen nungguin surat rekomendasinya liat halaman
Untuk  mengetahui  data  apa  yang  sering muncul  dapat  diketahui  dengan  proses WordList to data . Sehinga menghasilkan kata- kata penting yaitu merdeka, program, kampus dan magang dan mahasiswa.
Gambar 7. List Kata Penting
Dengan menggunakan operator Worldcloud menampilkan atau
memvisualisasikan  kata  yang  sering muncul, seperti dibawah ini:
Gambar 8. Hasil dari Worldcloud
Berdasarkan gambar diatas, kata yang sering muncul pada data twitter yaitu program kampus merdeka, setelah itu kampus merdeka lalu magang kampus merdeka.
3.2. Hasil  Pengolahan  Naïve  Bayes  dan
UNION Filter Example berguna untuk
mengambil  data  yang  belum  memiliki nilai  sentiment.  Data  yang  belum memiliki sentiment disebut data uji akan digabungkan atributnya dengan data latih dengan  menggunakan  algoritma  Union sehingga mempunyai irisan data. Setelah data  digabung  dengan  menggunakan operator  union  maka  data  sample  akan bertambah  begitu juga  atributnya.  Filter Example  membuang  data  latih  yang berbeda  hal  ini  menyebabkan  beberapa kolom kosong atau disebut missing value sehingga  perlu Replace Missing  Value . Proses ini menghasilkan:
Tabel 2. Hasil Operasi Union Row No. Senti men Predi ction text confirm 12  ? negatif produk kampus merdeka merdeka memaki kasar kotor memfitnah 0 13  ? negatif produk kampus merdeka merdeka memaki berkata kasar memfitnah 0
14  ? positif akibat kampus merdeka 0 15  ? positif kampus merdeka membuatkumorning person jompo 0 16  ? positif mahasiswa petukaran pelajar kampus merdeka 1 Pada  gambar  terlihat  kolom  sentiment yang  kosong,  kolom  prediksi  yang merupakan  hasil  dari  proses  prediksi algoritma Naïve Bayes dan penggabungan  data  Union  dan  kolom text yang berisi kalimat yang diprediksi. 3.3. Hasil Pengolahan Metode SMOTE
Tingkat akurasi menggunakan confussion matrix setelah dilakukan pengolahan  menggunakan  naïve  bayes  dan union  tanpa  menggunakan  metode  SMOTE, yaitu sebesar 77,60%.
Tabel 3. Hasil Akurasi Data confussion matrix
accuracy: 77.58% +/-7.95% (micro average:77.60%) true positif true negatif class precision pred.positif 405 43 90.40% pred.negatif 84 35 29.41% class recall 82.82% 44.87%
Berdasarkan gambar diatas, terdapat 489 data,  dimana  405  data  memberikan  hasil prediksi positif yang  sesuai  (benar)  dengan positif ,  kemungkinan  43 positif ternyata negatif , kemungkinan 84 data negatif ternyata positif ,  dan  kemungkinan  35  data negatif sesuai  dengan negatif .  Dengan  persentase kemungkinan  yang  positif  sebesar  90,40% dan  persentase  kemungkinan  yang  negatif sebesar 29,41%. Persentase class recall pada yang  positif  sebesar  82,82%  dan  persentase class  recall yang  benar  negatif  sebesar 44,87%.
Dari  proses  pengolahan  menggunakan metode  SMOTE,  menghasilkan  informasi keakurasian data sebagai berikut:
Tabel 4. Perhitungan akurasi menggunakan
SMOTE
accuracy: 91.21% +/-2.71% (micro average:91.21%) true positif true negatif class precision pred.positif 403 0 100.00% pred.negatif 86 489 85.04% class recall 82.41 % 100.00 %
Berdasarkan  gambar  diatas,  diketahui dari 489 data didapat  kemungkinan dari  403 data positif sesuai real dengan positif , 0 positif ternyata negatif , kemungkinan 86 data negatif ternyata positif ,  dan  kemungkinan  489  data negatif sesuai  dengan negatif .  Dengan persentase kemungkinan yang positif sebesar 100%  dan  persentase  kemungkinan  yang negatif  sebesar  85,04%.  Persentase class recall pada yang positif sebesar 82,41% dan persentase class  recall yang  benar  negatif sebesar 100%.
Hasil  dari  proses  analisa  sentiment Kampus  Merdeka  yang  telah  dilakukan menghasilkan keakuratan menggunakan operator  SMOTE  91,21%.  Sehingga  selisih tanpa  menggunakan  SMOTE  cukup  besar yaitu 13.61%.
Gambar 16. Presentasi Hasil Analisa Sentimen
Besarnya  minat  yang  besar  pada  Kampus Merdeka  dapat  dilihat  dari  akumulasi sentiment  yang  bernilai  positif  dan  negative
menghasilkan  86%  bernilai  positif  dan  14% bernilai  negative.  Berdasarkan  sumber  data 680 sentimen. Hal ini sesuai dengan analisis static  deskriptif  yang  dilakukan  oleh(Suyoto Ario.Ugung  Dwi  et  al,  n.d.)  dimana peningkatan softskill mahasiswa  peserta Kampus Merdeka sangat tinggi yaitu 4,48 dari skala  likert  lima  tingkat.  Rata-rata  minat mahasiswa mengikuti Kampus Merdeka juga sangat  tinggi  yaitu  4,37  dengan  skala  likert lima tingkat.
Program  MBKM  memberikan  banyak keuntungan  bagi  mahasiswa  agar  dapat mendalami  ilmu  yang  diminati  sebagai persiapan  terjun  di  dunia  kerja.  Program  ini sangat  baik  namun  tidak  luput  dari kekurangan seperti Sistem informasi akademik belum siap, SDM sebagai eksekutor program  ini  belum  cukup  kuat.  Namun kebijakkan Kampus Merdeka sangat bermanfaat  bagi  mahasiswa  dan  dosen sehingga partisipasi akan meningkat demikian juga tingkat kepuasan ungkap Rektor Ukrida Wani Devita Gunardi, 2021.

## 4. Simpulan
Program  Kampus  Merdeka  memberikan pengalaman  positif  bagi  mahasiswa  untuk belajar  dengan  memberikan  keluasan  ilmu pengetahuan  dan  pengalaman  pada  dunia kerja  sehingga  banyak  diminati  mahasiswa. Berdasarkan  hasil  pengkajian  sebelumnya, dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  sentimen menggunakan algoritma Union memudahkan proses pengolahan data yang berjumlah besar. Menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dapat memprediksi suatu  sentiment  bernilai  positif atau  negative.  Berdasarkan  hasil  analisa akumulasi  sentiment  menghasilkan  nilai positif  lebih  besar  yaitu  86%  dibandingkan yang  memberikan  nilai  negative  yaitu  14%. Berdasarkan data Program Kampus Merdeka memiliki opini yang baik. Tingkat keakurasian data  tanpa menggunakan algoritma  SMOTE  yaitu  77.16%,  dengan
mengintegrasikan  SMOTE  dan  algoritma Naïve Bayes dari kicauan dengan kata kunci Kampus  Merdeka  menghasilkan  tingkat keakurasian  meningkat  sebesar  91.21%. Sehingga  teknik  Smote  dapat  miningkatkan keakurasian.
Kebijakkan  publik  lainnya  mungkin  dapat dilakukan  Analisa  sentiment  sehingga dimanfaatkan  sebagai  bahan  penilaian maupun evaluasi. Penggunaan teknik klasifikasi  lain  masih  sangat  mungkin  untuk digunakan.  Guna  memperoleh  nilai  akurasi yang lebih baik, penelitian selanjutnya dapat menggunakan lebih banyak data set. Sumber data dapat diambil dari media social yang lain.

## 5. Referensi
Andreyestha,  A.,  &  Azizah,  Q.  N.  (2022). Analisa  Sentimen  Kicauan  Twitter Tokopedia  Dengan  Optimalisasi  Data
Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma  Smote. Infotek :  Jurnal
Informatika  Dan  Teknologi , 5 (1),  108 – 116. Https://Doi.Org/10.29408/Jit.V5i1.4581 Andreyestha,  Q.  N.  A.  (N.D.). Analisa Sentimen  Kicauan  Twitter  Tokopedia
Dengan  Optimalisasi  Data  Tidak
Seimbang
Menggunakanalgoritma
Smote .
Fahdia, M. R., Asnonik, N., & Putri, S. A. P. (2020).  Implementasi  Metode  Naive Bayes  Pada  Analisa  Penerimaan  Kartu Jakarta  Pintar  Di  Smk  Al  Kautsar Jakarta. Inti Nusa Mandiri , 14 (2), 231 – 236.
Https://Doi.Org/10.33480/Inti.V14i2.17 79
Fitriyani.  Wahono  R.  S.  (2015).  Romi  Id- Integrasi-Bagging-Dan-Greedy- Forward. Integrasi Bagging Dan Greedy Forward Selection Pada Prediksi Cacat Software  Dengan  Menggunakan  Naïve Bayes , 1 (2).
Han, J. Dan M. Kamber. 2012. Data Mining Concepts  And  Techniques  Third
Edition. San Francisco: Morgan Kaufmann.
Hudjimartsu,  S.  A.,  Prayudyanto,  M.  N., Permana, S., & Heryansyah, A. (2021). Peluang  Dan  Tantangan  Implementasi Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka (Mbkm) Di Fakultas Teknik Dan Sains Uika Bogor. Educate : Jurnal Teknologi
Pendidikan , 7 (1), 58. Https://Doi.Org/10.32832/Educate.V7i1
.6245
Jishan,  S.  T.,  Rashu,  R.  I.,  Haque,  N.,  & Rahman,  R.  M.  (2015).  Improving Accuracy  Of  Students’  Final  Grade Prediction Model Using Optimal Equal Width Binning And Synthetic Minority
Over-Sampling  Technique. Decision Analytics , 2 (1). Https://Doi.Org/10.1186/S40165-014-
0010-2
Muslikh.  (2020).  Landasan-Filosofis-Dan-
Analisis-Terhadap  Kebijakan  Mbkm.
Jurnal Syntax Transformation , 1 (3), 40 –
46.
Ni’ma  Kholila.  (2021).  Merdeka  Belajar
Twitter. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , 15 (2), 252 – 261. Https://Doi.Org/10.35457/Antivirus.V1
5i2.1866
Pasek, P., Mahawardana, O., Sasmita, G. A.,
Agus, P., & Pratama, E. (2022). Analisis Sentimen  Berdasarkan  Opini  Dari Media Sosial Twitter Terhadap “Figure Pemimpin”  Menggunakan  Python.  In Jitter-Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan Komputer (Vol. 3, Issue 1).
Pustakalewi.Com  (2022,  31  December). Rektor  Ukrida:  Kebijakan  Merdeka Belajar  Kampus  Merdeka  Bermanfaat Bagi  Dosen  Dan  Mahasiswa.  Rektor
Ukrida:  Kebijakan  Merdeka  Belajar Kampus  Merdeka  Bermanfaat  Bagi Dosen  Dan  Mahasiswa  -  Pustakalewi News Prahani, B. K., Deta, U. A., Yasir, M., Astutik, S.,  Pandiangan,  P.,  Mahtari,  S.,  & Mubarok,  H.  (2020).  The  Concept  Of
“Kampus  Merdeka”  In  Accordance With Freire’s Critical Pedagogy. Studies In Philosophy Of Science And Education (Sipose) , 1 (1),  21 – 37.  Http://Scie- Journal.Com/Index.Php/Sipose Rizaldi,  T.,  Teknologi,  J.,  Politeknik,  I., Jember,  N.,  &  Arief,  H.  (2017a).
Perbandingan  Metode  Web  Scraping
Menggunakan  Css  Selector  Dan  Xpath Selector. 43 Teknika , 6 (1).
Http://Blog.Detik.Com/
Rizaldi,  T.,  Teknologi,  J.,  Politeknik,  I., Jember,  N.,  &  Arief,  H.  (2017b).
Perbandingan  Metode  Web  Scraping
Menggunakan  Css  Selector  Dan  Xpath Selector.
43 Teknika , 6 (1).
Https://Doi.Org/10.34148/Teknika.V6i 1.56 Siregar,  N.,  Sahirah,  R.,  &  Harahap,  A.  A. (2020).  Konsep  Kampus  Merdeka Belajar Di Era Revolusi. Fitrah: Journal Of  Islamic  Education , 1 (1),  141 – 157. Http://Jurnal.Staisumatera- Medan.Ac.Id/Index.Php/Fitrah Sutoyo,  E.,  Asri  Fadlurrahman,  M.,
Telekomunikasi  Jl  Terusan  Buah  Batu, J.,  Dayeuhkolot,  K.,  Bandung,  K.,  & Barat,  J.  (2020).  Jepin  (Jurnal  Edukasi Dan  Penelitian  Informatika)  Penerapan Smote  Untuk  Mengatasi  Imbalance Class  Dalam  Klasifikasi  Television Advertisement  Performance  Rating
Menggunakan Artificial Neural Network. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika , 6 (3), 379 – 385. Suyoto  Ario.Ugung  Dwi  Et  Al.  (N.D.). Analisis  Persepsi  Minat  Mahasiswa Berpartisipasi  Dalam  Program  Mbkm Dalam  Meningkatkan  Softskill  Lulusan (Vol. 21). Online.