Analisis Sentimen Publik terhadap Program Makan Bergizi Pemerintah (MBG) pada Media Sosial X Menggunakan Metode Support Vector Machine

Abstract

Program Makan Bergizi (MBG) merupakan salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan kualitas gizi masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program MBG di media sosial X guna memberikan gambaran persepsi publik secara kuantitatif. Data yang digunakan terdiri atas 1.938 unggahan publik yang memuat kata kunci terkait MBG. Tahapan analisis meliputi preprocessing teks, yaitu pembersihan data, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Selanjutnya, representasi fitur dilakukan menggunakan metode TF-IDF, sedangkan proses klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengelompokkan data ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi memperoleh tingkat akurasi sebesar 96,69%, yang mengindikasikan performa model sangat baik. Berdasarkan hasil klasifikasi, distribusi sentimen didominasi oleh sentimen negatif, diikuti sentimen netral dan positif, yang menunjukkan bahwa respons masyarakat terhadap program MBG cenderung kritis. Temuan ini mengindikasikan bahwa meskipun program MBG memperoleh perhatian publik yang tinggi, masih terdapat berbagai masukan dan kritik yang dapat dijadikan bahan evaluasi bagi pemerintah dalam meningkatkan efektivitas serta implementasi program.