## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PELAKSANAAN KURIKULUM MBKM
Nur Amalia 1) , Tati Suprapti 2) , Gifthera Dwilestari 2) 1,2,3) Tenik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No10B-Majasem, Kesambi Karya Mulya, Kota Cirebon, Jawa Barat Indonesia E-mail: 1) na.nuramel28@gmail.com, 2) tatisuprapti112004@gmail.com, 3) ggdwilestari@gmail.com

## ABSTRAK
Kurikulum Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) merupakan suatu kebijakan yang dicetuskan oleh  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan  Indonesia.  Isi  mengenai  kebijakan  tersebut  diantaranya mempermudah perguruan tinggi membuka prodi baru, kemudahan perguruan tinggi negeri memiliki badan hukum, serta hak mahasiswa mendapatkan kebebasan dengan mengambil pembelajaran satu semester diluar program  studi dan dua semester diluar kampus. Adapun program  yang menunjang mahasiswa  belajar  diluar  kampus  ialah  magang,  studi  independen,  wirausaha,  KKN tematik/membangun desa, program  kemanusiaan, pertukaran pelajar, riset, dan asistensi mengajar. Namun,  dalam  pelaksanaan  kurikulum  MBKM  ini  tidak  luput  dari  berbagai  hambatan  baik  dalam segi  pemahaman, kesiapan perguruan tinggi,  maupun mahasiswa itu sendiri. Hal  ini menimbulkan berbagai  opini  masyarakat  baik  yang  bersifat positive maupun negative terhadap  pelaksanaan kurikulum MBKM yang di tuangkan melalui media sosial twitter sehingga perlu adanya analisa untuk mendapatkan  informasi  melalui  tanggapan  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis sentimen  pengguna twitter terhadap  pelaksanaan  kurikulum  MBKM  untuk  mengelompokkan tanggapan yang bersifat positive dan negative dari tulisan menggunakan analisa teks. Metode pada penelitian menerapkan Naïve Bayes dan Decision Tree untuk melihat akurasi dari kedua algoritma tersebut.  Dataset  berupa  tanggapan  pengguna twitter terhadap  pelaksanaan  kurikulum  MBKM, kemudian dilakukan pengelompokkan sentimen pada data tersebut untuk diklasifikasi. Dataset yang digunakan sebanyak 1275 tweet. Hasil dari penelitian ini menunjukan algoritma Naive Bayes cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 81,15%, recall 75,98%, dan precision 91,10%. Sedangkan Decision Tree memiliki nilai akurasi  68,19%, recall 96,33% dan precision sebesar 37,83%.
Kata kunci : analisis sentimen, MBKM, Naive Bayes, Decision Tree, Twitter

## ABSTRACT
The Independent Campus Learning Free Curriculum (MBKM) is a policy initiated by the Minister of Education  and  Culture  of  Indonesia.  The  contents  of  the  policy  include  making  it  easier  for universities to open new study programs, making it easier for state universities to have legal entities, and students' rights to freedom by taking one semester of study outside the study program and two semesters outside the campus. The programs that support students studying outside the campus are apprenticeships,  independent  studies,  entrepreneurship,  thematic  KKN/developing  villages, humanitarian  programs,  student  exchanges,  research,  and  teaching  assistance.  However,  the implementation  of  the  MBKM  curriculum  did  not  escape  various  obstacles,  both  in  terms  of understanding, college readiness, and the students themselves. This has given rise to various public opinions, both positive and negative, regarding the implementation of the MBKM curriculum which is poured on the Twitter social media so that there is a need for analysis to obtain information through
these responses. The purpose of this study was to analyze the sentiments of Twitter users towards the implementation  of  the MBKM curriculum to  classify positive and negative responses from writing using text analysis. The research method applies Naïve Bayes and Decision Tree to see the accuracy of the two algorithms. The dataset is in the form of Twitter user responses to the implementation of the MBKM curriculum, then sentiment grouping is carried out on the data to be classified. The dataset used is 1275 tweets. The results of this study show that the Naive Bayes algorithm is quite good with an accuracy value of 81.15%, 75.98% recall and 91.10% precision. While the Decision Tree has an accuracy value of 68.19%, 96.33% recall and 37.83% precision.
Keywords : Sentiment Analysis, MBKM, Naïve Bayes, Decision Tree, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Kurikulum merupakan pedoman penyelenggaraan pembelajaran disetiap instistusi  pendidikan  khususnya  perguruan tinggi[1].  Baru-baru  ini  Menteri  Pendidikan, Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi  Republik Indonesia  mengeluarkan  gagasan  mengenai Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka  (MBKM) yang didalamnya membahas tentang kemudahan dalam  membuka  prodi  baru,  kemudahan perguran  tinggi  negeri  memperoleh  badan hukum,  dan  kebebasan  mahasiswa  belajar  satu semester  diluar  prodi  dan  dua  semester  belajar diluar kampus [2]. Ada beberapa program yang dapat  menunjang  mahasiswa  belajar  diluar kampus diantaranya magang, studi independen, asistensi  mengajar,  penelitian,  pertukaran pelajar,  wirausaha,  program  kemanusiaan  dan KKN tematik atau membangun desa [3]. Semua aturan mengenai  kebijakan MBKM dituangkan melalui Permendikbud No 3 tahun 2020 tentang standar nasional pendidikan tinggi[2]. Kurikulum  MBKM  merupakan  suatu  konsep baru  dalam  dunia  pendidikan.  Kurangnya pemahaman,  sulitnya  mengkonversi  nilai, kurang siapnya mahasiswa dan berbagai institusi serta permasalahan lainnya merupakan hambatan dalam menghadapi kurikulum ini [4]. Hal ini mengundang berbagai opini masyarakat khususnya mahasiswa Indonesia yang dituangkan  melalui  media  sosial twitter , sehingga perlu dilakukan analisa guna mendapatkan  informasi  mengenai  pelaksanaan kurikum MBKM ini. Twitter mampu menghasilkan  500  juta  tweet  perhari  sehingga memungkinkan pengambilan data untuk menganalisis [5]. Penelitian terdahulu mengenai sentimen  analisis  pengguna twitter terhadap
kebijakan merdeka belajar menggunakan algoritma Naïve  Bayes yang  dilakukan  oleh Prasetyo pada tahun 2021. Dalam penelitiannya menggunakan 180 data tweet berhasil memperoleh akurasi sebesar 80,55%.[6]. Kemudian, penelitian mengenai analisis sentimen  pembelajaran  daring  pada twitter menggunakan  metode Naïve  Bayes ,  KNN  dan Decision  Tree ,  yang  dilakukan  oleh  Wiratama Putra  dan  Triayudi  pada  tahun  2022. Decision Tree merupakan metode klasifikasi dengan nilai akurasi  tertinggi  sebesar  61,92%, Naïve  Bayes sebesar  61,47%,  dan KNN sebesar  55,49%  [7]. Pada penelitian ini, peneliti melakukan analisis sentimen pengguna twitte r terhadap pelaksanaan kurikulum MBKM melalui crawling data twitter dan melakukan klasifikasi dengan menerapkan 2 algoritma yaitu Naïve Bayes dan Decision Tree dengan  menggunakan tools Rapidminer versi 10.0.
Berdasarkan pemaparan permasalahan di atas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui klasifikasi  analisis  sentimen positive dan negative tanggapan  pengguna twitter terhadap pelaksanaan kurikulum MBKM dengan menerapkan  algoritma Naïve  Bayes dan Decision Tree . Hasil akurasi dari masing-masing metode  klasifikasi  ini  akan  dibandingkan sehingga  dapat  mengetahui  metode  klasifikasi yang terbaik.  Rapidminer versi 10.0 digunakan untuk  mengelola  data  penelitian  ini.  Analisis sentimen pada penelitian ini diharapkan mampu memberikan  masukan  kepada  pemerintah mengenai pelaksanaan kurikulum MBKM.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan kuantitatif yang dilakukan terorganisir,
sistematis, dan mengambil faktor apa saja yang berhubungan  dengan  objek  kajian,  fenomena yang diteliti dan kolerasi yang terkait[8]. Metode ini  mencoba  mengimplementasikan  analisis sentimen pengguna twitter terhadap pelaksanaan kurikulum  MBKM  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan Decision  Tree .  Data  yang digunakan  berupa  data public komentar twitter mengenai  pelaksanaan  kurikulum  MBKM melalui  proses crawling yang  dihubungkan langsung  dengan  operator search twitter pada rapidminer versi 10.0
Knowledge  Discovery  In  Database (KDD)  adalah  teknik  proses  analisa  dalam penelitian  ini  yang  didalamnya  terdapat  proses text  mining  karena  menggunakan  teks  sebagai data utamanya seperti gambar 1.
Gambar 1. Proses Analisa KDD

## 2.1.Data Selection
Data  selection adalah  tahapan  pengambilan data  sebelum  menganisis.  Pada  proses  ini pengambilan data diperoleh dari hasil crawling dengan kata kunci “merdeka belajar”, “kampus merdeka”, “kurikulum merdeka” dan “MBKM”. Data yang dihasilkan terkumpul 1275 data tweet dengan durasi waktu tanggal 11 November 2022 sampai 20 Desember 2022.
Berikut  adalah  tahapan  menghubungkan rapidminer dengan twitter :
1. Membuat  koneksi  rapidminer  dengan API twitter .  tipe  yang  dipilih  adalah twitter dan  penamaan  digunakan  untuk mempermudah pencarian yang ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Membuat Koneksi pada
Rapidminer
2. Akses token digunakan untuk menghubungkan twitter dengan rapidminer pada gambar 3.
Gambar 3. Membuat Akses Token
3. Rapidminer berhasil mendapatkan akses token dan  bisa  melakukan  pencarian
tweet pada gambar 4.
Gambar 4. Akses Token Berhasil Diperoleh

## 2.2. Prepocesing
Prepocesing adalah  tahap  pembersihan  dan memperbaiki  data  dari  beberapa  data  yang
kosong,  data duplicated ,  atau  data  yang  tidak baik untuk digunakan. Pada proses ini data yang diperoleh  dibersihkan  dari  URL,  simbol,  nama pengguna, tagar, dengan menggunakan operator repleace  pada Rapidminer .  Atribut  yang digunakan hanya text .

## 2.3.Transformation
Transformation adalah  perubahan  nilai, format  maupun  strukturnya.  Pada  proses  ini terjadi  perubahan  nilai  nominal  menjadi  teks sebelum melakukan proses teks processing .

## 2.4. Data Mining
Data mining adalah proses mencari pola dari kumpulan  data  yang  besar  yang  selanjutnya dapat  mencari  informasi  yang  berharga  dan menarik  dan  sebuah  data.  Pada  tahap  ini menggunakan algoritma klasifikasi Naïve Bayes dan Decision Tree.
1. Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  suatu  algoritma klasifikasi sederhana yang menghitung sekumpulan  probabilitas  dengan  menghitung frekuensi berbagai gabungan nilai dalam dataset tertentu. Naïve  Bayes dapat  diterapkan  pada analisa  sentimen  karena  dari  konsistensi  data dan  perhitungannya  dalam  pendekatan  secara teoritis  bernilai  baik  dan  memiliki  pemrosesan yang cepat dan dapat menghasilkan akurasi yang baik [9].
2. Decision Tree
Decision  Tree merupakan  suatu  algoritma yang  berbentuk  pohon  keputusan  yang  sangat terkenal  dan  kuat  dalam  metode  klasifikasi. Pohon keputusan terdiri dari node dan edge pada strurktur data, dimana node terbagi menjadi tiga yaitu node akar, node cabang/internal, dan node daun [10].
2.1.Evaluation
Pada  tahap  ini  menggunakan confusion matriks untuk  mengukur  kebenaran  dari penerapan  model  yang  diterapkan  dengan tampilan visualisasi yang  dimengerti  baik pengguna maupun pembaca.
Tabel 1. Confusion Matrix
Actual Class Class 1 Class 2 Predicted class Class 1 TP  ( True Positive ) FP  ( False Positive ) Class 2 FN ( False Negative ) TN  ( True Negative )
Berikut  adalah  rumus  mencari  nilai Accuracy pada persamaan (1):
Accuracy : 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (1)
Berikut adalah rumus mencari nilai Recall pada persamaan (2):
Recall : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% (2)
Berikut  adalah  rumus  mencari  nilai Precision pada persamaan (3):
Precision
: 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100% (3)

## 2.2.Knowladge Presentation
Pada tahap ini merupakan hasil pengetahuan pemahaman  berupa  tampilan  grafik  tabel diagram, bagan atau yang lainnya. Konowledge presentation menunjukan  proses  utama  yang dilakukan  pada  aplikasi  rapidminer  yang  dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Model Analisa

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pencarian  data  menggunakan  teknik crawling . Operator search twitter pada rapidminer digunakan dalam pengambilan data. Pada  proses  ini  mencoba  beberapa  penarikan kata  kunci  diantaranya  “kurikulum  merdeka”,
“kampus  merdeka”,  “merdeka  belajar”  dan “MBKM”,  maksimal  pengambilan  data  5000 limit,  data  yang  digunakan  hanya  berbahasa Indonesia  yang  diatur  pada  parameter  operator search twitter pada  gambar  6.  Write  CSV digunakan  untuk  menyimpan  data.  Dari  proses ini diperoleh 1275 data tweet yang ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 6. Proses Crawling Twitter
Gambar 7. Hasil proses crawling
Berikutnya dilakukan pembersihan sebanyak  2  tahap.  Tahap  pertama  dilakukan sebelum  pemberian  label  dan  tahap  kedua dilakukan  pembersihan  setelah  melakukan pelabelan  data.  Gambar  8  merupakan  proses pembersihan  tahap  pertama,  diawali  dengan membaca file yang sudah disimpan sebelumnya. Kemudian pemilihan atribut yang dipilih hanya atribut  teks.  Lalu,  data  yang  sama  akan dihilangkan melalui operator remove duplicated . Data yang digunakan hanya yang memiliki nilai
saja  maka filter  examples digunakan  untuk proses ini, setelah itu disimpan dengan ekstensi csv.
Gambar 8. Proses Cleaning Tahap 1
Setelah pembersihan tahap 1, kemudian melakukan  pelabelan  yang  dibagi  kedalam sentimen negative dan positive yang  dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil Pelabelan
Pada gambar 9  terlihat bahwa masih ada nama  pengguna,  simbol-simbol  dan  data  yang kosong. Maka diperlukan pembersihan kembali pada tahap 2 yang ditunjukkan pada gambar 10.
Remove URL 1 dan 2, digunakan untuk menghilangkan URL yang tertera pada kalimat. Remove @ 1 dan 2, digunakan untuk menghapus nama  pengguna. Remove RT  digunakan  untuk menghilangkan retweet . Remove symbol digunakan untuk menghapus seluruh tanda baca yang  ada  pada  kalimat. Filter  Examples digunakan untuk memilih data yang bernilai saja, dan remove  duplicated digunakan  untuk menghapus kalimat yang sama.
Hasil pembersihan ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil proses cleaning
Teks Hasil Cleaning @collegemenfess 1/10  :(  jadi  korban percobaan MBKM :( jadi korban percobaan MBKM Selanjutnya  melakukan teks  processing
dengan menggunakan operator process document  from  data yang  ditunjukkan  pada gambar  11  yang  bertujuan  untuk  melakukan proses pembobotan kata.
Gambar 11. Process Document from Data.
Case  folding merupakan  perubahan huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil  pada  suatu kalimat yang ditunjukkan gambar 12.
Gambar 12. Hasil case folding
Tokenize digunakan  untuk  memisahkan kata pada kalimat,  gambar 13  adalah hasil dari proses ini.
Gambar 13. Hasil Tokenize
Stopword digunakan  untuk  menghapus kata-kata  yang  tidak  penting  yang  bila  berdiri sendiri  tidak  memiliki  makna  hasilnya  pada gambar 14.
Gambar 14. Hasil Stopword
Filter  by  length digunakan  untuk menentukan  minimal  dan  maksimal  panjang huruf perkata, pada penelitian ini minimal huruf yang  digunakan  sebanyak  4  dan  maksimal  25 kata,  jika  terdapat  kata  yang  kurang  atau  lebih dari  yang sudah ditentukan maka kata itu tidak akan digunakan seperti pada gambar 15.
Stemming digunakan  untuk  merubah kata  yang  berimbuhan  menjadi  kata  dasarnya, hasil proses ini ada pada gambar 16.
Gambar 16. Hasil Stemming
Sebelum  melakukan teks  proccesing pada operator  process  document  from  data , dilakukan perubahan nilai yang semula nomimal menjadi teks. Proses ini menggunakan operator nomimal to teks yang ditunjukkan pada gambar 17.
Gambar 17. Nominal to Text
Data  mining digunakan  untuk  mencari pola dan informasi pada suatu data yang besar. Naïve  Bayes dan Decision  Tree merupakan algoritma yang dipakai pada penelitian ini. Data akan  dibagi  menjadi  data training dan testing secara  otomatis  secara  acak  sebanyak  10 fold validation melalui  operator cross  validation . Gambar  18  merupakan  proses  algoritma Naïve Bayes dan gambar 19 proses algoritma Decision Tree .
Gambar 18. Model Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  proses  data  mining  diatas maka diperoleh evaluasi sebagai berikut:
Gambar 20. Hasil Performance Naive Bayes
Gambar 21. Hasil performance Decision Tree
Tabel 3. Hasil pengujian algoritma
Klasifikasi Accuracy Recall Precision Naïve Bayes 81,15% 75,98% 91,10% Decision Tree 68,19% 96,33% 37,83% Berdasarkan  hasil  pemrosesan Naïve
Bayes pada  gambar  20,  menunjukkan  yang diprediksi negative dan  benar-benar  bernilai negative sebanyak  544  dan  yang  diprediksi Positive dan  benar-benar  bernilai positive sebanyak 696. Pada gambar 21 merupakan hasil dari  proses Decision  Tree dimana  yang diprediksi  negative  dan  benar-benar  bernilai negative sebanyak  753  dan  yang  diprediksi positive dan  benar-benar  bernilai positive sebanyak 289.
Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  2 algoritma  pada  tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa Naïve  Bayes cukup  baik  dibandingkan  dengan Deceision  Tree .  Algoritma Naive  bayes memperoleh  nilai accurasy sebesar  81,15%, recall sebesar  75,98%  dan precision sebesar 91,10%. Sedangkan Decision Tree memperoleh nilai accurasy sebesar  68,19%, recall sebesar 96,33% dan precision sebesar 37,83%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dan Decision  Tree dalam menganalis sentimen pengguna twitter terhadap pelaksanaan kurikulum MBKM diperoleh Naïve Bayes memperoleh  hasil  akurasi  yang  lebih tinggi  dibandingkan  dengan Decision  Tree .
Accurasy yang  diperloleh Naïve  Bayes sebesar 81,15%, recall 75,98%, precision 91,10%. Sedangkan accurasy yang  diperoleh Decision Tree sebesar  68,19%, recall 96,33%  dan precision sebesar  37,83%.  Pada  penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  menggunakan dataset  dan  kosakata  lebih  banyak  lagi,  agar dapat meningkatkan akurasi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Susetyo,  “Permasalahan  Implementasi
Kurikulum  Merdeka  Belajar  Program Studi Pendidikan Bahasa Indonesia FKIP Universitas Bengkulu,” Seminar Nasional Pendidikan dan Sastra , pp. 29– 43, 2020, [Online]. Available:
https://ejournal.unib.ac.id/index.php/sem iba/issue/view/956/Tersediadi:https://ejo urnal.unib.ac.id/index.php/semiba/issue/ view/956/
[2] D. Jenderal, P. Tinggi, K. Pendidikan, and D. Kebudayaan, “Buku Panduan Merdeka Belajar-Kampus Merdeka,” 2020.
[3] R. Puspitasari and R. Nugroho, “Implementasi Kebijakan Merdeka
Belajar,  Kampus  Merdeka  Fisip  Upn Veteran Jawa Timur,” Ilmu Administrasi Negara , vol. 11, no. 2, pp. 276–292, 2021.
[4] A.  Kholik,  H.  Bisri,  Z.  K.  Lathifah,  B. Kartakusumah,  M.  Maufur,  and  T. Prasetyo,  “Impelementasi  Kurikulum Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka
(MBKM)  Berdasarkan  Persepsi  Dosen dan Mahasiswa,” Jurnal Basicedu , vol. 6, no.  1,  pp.  738–748,  Jan.  2022,  doi: 10.31004/basicedu.v6i1.2045.
[5] I. F. Ramadhy and Y. Sibaroni, “Analisis Trending  Topik  Twitter  dengan  Fitur
Ekspansi FastText Menggunakan Metode Logistic Regression,” Jurnal Riset Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  2407–389,
2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3791.
[6] H.  D.  Prasetyo,  T.  Pramiyati,  and  I.  N. Isnainiyah, Sentimen  Analisis  Pengguna
Twitter  Terhadap  Kebijakan  Merdeka
Belajar  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes . 2021. [Online]. Available: https://bit.ly/39CFuOh
[7] T.  Wiratama  Putra  and  A.  Triayudi, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring menggunakan  Metode  Naïve  Bayes, KNN,  dan  Decision  Tree,” Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi) , vol.  6,  no.  1,  p.  2022,  2022,  doi: 10.35870/jti.
[8] S.  Ag.,  M.  Pd.  Iwan  Hermawan, Metodologi Penelitian Pendidikan (Kualitatif, Kuantitatif dan Mixed
Method ) . Hidayatul Quran, 2019. [9] M. M. Saritas and A. Yasar, “International  Journal  of  Intelligent Systems and Applications in Engineering Performance Analysis of ANN and Naive Bayes  Classification  Algorithm  for  Data Classification,” Original Research Paper International  Journal  of  Intelligent Systems and Applications in Engineering IJISAE ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  88–91,  2019, doi: 10.1039/b000000x.
[10]  A. H. Nasrullah, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi  Produk  Laris,”  vol.  7,  no.  2, 2021, [Online]. Available:
http://ejournal.fikom-unasman.ac.id.