Analisis Sentimen Publik Terhadap Implementasi Kurikulum Merdeka: Pendekatan Algoritma Random Forest dan Support Vector Machine - Yoga Abira , Senna; Ni'mah, Rifdatun; Putri Permata , Regita (eProceedings of Engineering, 2025)
Abstrak—Krisis pendidikan di Indonesia mendorong pemerintah menerapkan Kurikulum Merdeka sebagai strategi peningkatan mutu pembelajaran. Namun, respons publik terhadap implementasinya masih menuai pro dan kontra, terutama di media sosial. Penelitian ini menganalisis sentimen publik terhadap Kurikulum Merdeka menggunakan 10.066 data dari platform X yang dikumpulkan selama satu tahun (Oktober 2023–Oktober 2024). Data dianalisis menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest (RF), melalui tahapan pelabelan manual, praproses teks, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, serta penambahan data sintetis ke kelas minoritas menggunakan metode SMOTE. Model dievaluasi dalam tiga tahap hyperparameter tuning. Hasil menunjukkan bahwa model SVM memberikan performa terbaik dengan akurasi 72,42% dan F1-score makro 69,67%, dibandingkan RF yang mencapai akurasi 68,49% dan F1-score makro 66,25%. Sentimen netral dan negatif lebih mendominasi opini publik, sementara sentimen positif relatif rendah. Penambahan data sintetis terbukti meningkatkan kemampuan model dalam mengenali kelas minoritas. Penelitian ini memberikan gambaran empiris mengenai persepsi publik terhadap kebijakan pendidikan, sekaligus menunjukkan potensi analisis sentimen berbasis media sosial sebagai alat evaluasi kebijakan secara real-time. Kata kunci—analisis sentimen, kurikulum merdeka, media sosial, random forest, support vector machine, X