Aplikasi Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan MBKM Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Web

Abstract

Merdeka Belajar-Kampus Merdeka (MBKM) merupakan kebijakan baru dari Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi. Salah satu upaya dalam meningkatkan kemampuan seseorang dan menciptakan sumber daya manusia yang unggul. Program ini ditujukan di Tingkat Sekolah Dasar hingga Perguruan Tinggi. Karena itu, perannya disetiap jenjang sangat penting untuk keberhasilan program. Namun, Setiap Kebijakan tidak lepas dari pendapat dan tanggapan publik. Pendapat ini dapat bervariasi mulai dari sangat positif dan sangat negatif. Arah opini terbagi menjadi tiga kategori, yaitu positif, negatif, dan netral. Sehingga Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi analisis sentimen terhadap kebijakan Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) berbasis web dengan metode pengembangan Prototype. Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk klasifikasi teks dan Metode Prototype digunakan untuk membangun sistem. Data yang diambil dari media sosial Twitter (X) dianalisis kemudian menghasilkan sentimen positif, negatif, atau netral dan tingkat akurasi. Aplikasi berhasil mengkategorikan sentimen ke dalam tiga kelas, dengan 500 dataset masing-masing 190 tweet positif, 211 tweet negatif, dan 99 tweet netral, Tingkat Accuracy 61%, F1 Score 57%, Recall 61%, dan Precision 62%. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat membantu dan memudahkan dalam melakukan analisis sentimen, juga memberikan informasi yang berharga bagi pemerintah dan Lembaga Pendidikan dalam mengevaluasi serta meningkatkan pelaksanaan Program MBKM.