ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK TERHADAP PROGRAM MERDEKA BELAJAR KAMPUS MERDEKA DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES - SUPPORT VECTOR MACHINE (NBSVM)
Sentiment Analysis of Public Opinion on the Merdeka Belajar Kampus Merdeka Program Using the Naive Bayes – Support Vector Machine (NBSVM) Algorithm
Abstrak— Pendidikan memegang peran penting untuk mendorong pengembangan dan penyebaran teknologi secara inklusif. Untuk mendorong hal itu Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi mengeluarkan kebijakan penyelenggaraan program Merdeka Belajar – Kampus Merdeka (MBKM). Permasalahan serta manfaat yang ingin didapatkan melalui program MBKM menimbulkan pro dan kontra dari akademisi maupun khalayak umum. Pro dan kontra tersebut diutarakan oleh publik melalui media sosial Twitter (X) dan membentuk beragam jenis sentimen. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi terhadap opini positif, negatif, dan netral dengan metode Naive Bayes - Support Vector Machine dengan data bersumber dari media sosial Twitter. Kombinasi antara metode Naive Bayes yang sesuai untuk melakukan klasifikasi pada cuplikan singkat dari dokumen dan Support Vector Machine yang cocok untuk teks dalam jumlah relatif banyak diharapkan mampu menunjukkan gambaran umum persepsi publik terhadap pelaksanaan Program Merdeka Belajar - Kampus Merdeka.
Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen yang memanfatkan metode kuantitatif. Dalam penelitian ini, data yang telah melewati tahap prapemrosesan dibagi menjadi data latih dan data uji. Data yang telah melalui proses ekstraksi fitur dirangkai menjadi unigram, bigram, dan trigram yang digunakan untuk melatih Model Naive Bayes - Support Vector Machine. Pengolahan data pada model NBSVM penelitian ini memanfaatkan pemrosesan serial. Pada tahap terakhir dilakukan uji performansi pada model yang telah dilatih.
Uji performansi pada model menunjukkan metode Naive Bayes - Support Vector Machine (NBSVM) dengan memanfaatkan K-fold Cross Validation untuk pembagian data menunjukkan akurasi yang paling optimal dengan nilai fold yaitu 25. Adapun hasil akurasi yang didapatkan sebesar 95%, precision 95%, recall dan f1-score sebesar 94%.
Kata Kunci— n-gram, analisis sentimen, NBSVM, kampus merdeka, kombinasi metode.
Abstract— Education plays a crucial role in promoting the inclusive development and dissemination of technology. To encourage this, the Ministry of Education, Culture, Research, and Technology has implemented the Merdeka Belajar – Kampus Merdeka (MBKM) program. The issues and benefits anticipated from the MBKM program have sparked both support and opposition from academics and the general public. These opinions are expressed by the public through social media platform Twitter (X), resulting in a variety of sentiments. This study classifies positive, negative, and neutral opinions using the Naive Bayes - Support Vector Machine method, with data sourced from Twitter. The combination of Naive Bayes, suitable for classifying short document snippets, and Support Vector Machine, effective for larger text volumes, is expected to provide a general overview of public perception regarding the Merdeka Belajar - Kampus Merdeka Program.
This research is experimental and utilizes a quantitative method. In this study, preprocessed data is divided into training and testing datasets. The data, having undergone feature extraction, is transformed into unigram, bigram, and trigram forms used to train the Naive Bayes - Support Vector Machine model. The data processing in this NBSVM model employs serial processing. In the final stage, the performance of the trained model is evaluated.
The performance test on the model shows that the Naive Bayes - Support Vector Machine (NBSVM) method, using K-fold Cross Validation for data splitting, yields the most optimal accuracy with a fold value of 25. The results obtained include an accuracy of 95%, precision of 95%, and recall and F1-score of 94%.
Keywords— n-gram, sentiment analysis, NBSVM, kampus merdeka, method combination.