ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PROGRAM MAKAN BERGIZI GRATIS MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Abstrak

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan salah program pemerintah yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas gizi peserta didik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan respons masyarakat, khususnya peserta didik di lingkungan sekolah, terhadap pelaksanaan Program MBG ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas 1.102 data latih yang diperoleh dari dataset publik pada platform Hugging Face, serta 420 data uji yang dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner kepada peserta didik. Tahapan penelitian meliputi praproses teks, pembobotan kata menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), dan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma SVM. Hasil pengujian terhadap 221 data validasi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi sebesar 76,92%. Hasil klasifikasi terhadap 420 data uji menunjukkan bahwa sentimen negatif merupakan kategori yang paling dominan, dengan persentase sebesar 36,90%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 35,24% dan sentimen netral sebesar 27,86%. Sistem analisis sentimen ini dikembangkan berbasis web menggunakan framework Streamlit, yang mencakup keseluruhan proses pengolahan data, mulai dari praproses teks, ekstraksi fitur, klasifikasi, hingga penyajian hasil dalam bentuk tabel, diagram, dan word cloud.