UMIUMI

TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi AkuntansiTAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis (MBG) berdasarkan komentar pengguna pada platform TikTok menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui proses scraping terhadap 673 komentar yang berkaitan dengan program MBG. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks yang terdiri dari data cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Data kemudian diberi label sentimen positif, negatif, dan netral menggunakan pendekatan lexicon-based serta direpresentasikan ke dalam bentuk numerik dengan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma SVM untuk mengidentifikasi sentimen publik. Hasil pelabelan menunjukkan dominasi sentimen netral sebanyak 539 komentar, diikuti oleh 90 komentar positif dan 44 komentar negatif. Evaluasi model menunjukkan kinerja yang baik dengan nilai akurasi 82,96%, precision 82,95%, recall 82,96%, dan F1-score 76,47%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM efektif dalam menganalisis sentimen publik di media sosial dan dapat membantu pemerintah memahami persepsi masyarakat terhadap kebijakan public.

Penelitian ini menganalisis sentimen publik terhadap program makan bergizi gratis menggunakan machine learning berbasis Support Vector Machine (SVM) dari 673 komentar yang dikumpulkan dan diproses.Hasil pelabelan menunjukkan dominasi sentimen netral sebesar 539 komentar, sementara 90 komentar bersentimen positif dan 44 komentar bersentimen negatif.Evaluasi model SVM menunjukkan akurasi 82,96%, precision 82,95%, recall 82,96%, dan F1-score 76,47%.Temuan ini menunjukkan bahwa metode machine learning dapat digunakan secara efektif untuk menganalisis persepsi publik terhadap kebijakan sosial di media sosial.Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pemerintah atau pemangku kebijakan untuk memahami respons masyarakat dan meningkatkan strategi komunikasi serta implementasi kebijakan.

Penelitian lanjutan dapat mengembangkan model deep learning untuk meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen di platform media sosial. Selain itu, penelitian dapat memperluas cakupan analisis dengan mempertimbangkan konteks budaya atau regional dalam opini publik. Riset juga bisa fokus pada penggunaan teknik lain seperti NLP untuk memahami lebih dalam dinamika sentimen dan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi persepsi publik terhadap kebijakan pangan. Penelitian ini juga perlu memvalidasi hasil dengan data dari platform lain untuk memastikan generalisasi model. Selain itu, studi dapat mengkaji dampak perubahan regulasi terhadap sentimen publik secara longitudinal. Peneliti juga dapat mengeksplorasi penggunaan data real-time untuk memantau sentimen secara langsung dan menghasilkan rekomendasi kebijakan yang lebih responsif. Terakhir, penelitian dapat mengintegrasikan analisis sentimen dengan sistem informasi pemerintah untuk mempercepat pengambilan keputusan.

  1. PERBANDINGAN KERNEL SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN VAKSINISASI COVID-19... doi.org/10.31598/sintechjournal.v4i2.762PERBANDINGAN KERNEL SUPPORT VECTOR MACHINE SVM DALAM PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN VAKSINISASI COVID 19 doi 10 31598 sintechjournal v4i2 762
  2. Analisis Sentimen Bakal Calon Presiden Indonesia 2024 Dengan Algoritma Naïve Bayes | Jutisi... ojs.stmik-banjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/view/1598Analisis Sentimen Bakal Calon Presiden Indonesia 2024 Dengan Algoritma NayEAve Bayes Jutisi ojs stmik banjarbaru ac index php jutisi article view 1598
  3. Transformasi Komunikasi Masyarakat Modern Melalui Tiktok: Analisis Partisipatif Generasi Z | Bashirah:... waraqat.assunnah.ac.id/index.php/bashirah/article/view/1060Transformasi Komunikasi Masyarakat Modern Melalui Tiktok Analisis Partisipatif Generasi Z Bashirah waraqat assunnah ac index php bashirah article view 1060
  4. PENGARUH MEDIA SOSIAL DALAM MEMBANGUN OPINI PUBLIK | Qaumiyyah: Jurnal Hukum Tata Negara. pengaruh sosial... doi.org/10.24239/qaumiyyah.v1i1.4PENGARUH MEDIA SOSIAL DALAM MEMBANGUN OPINI PUBLIK Qaumiyyah Jurnal Hukum Tata Negara pengaruh sosial doi 10 24239 qaumiyyah v1i1 4
  5. Analisis Sentimen Komentar Publik Terhadap Program Makan Bergizi Gratis (MBG) di Platfrom TikTok Menggunakan... doi.org/10.46880/tamika.Vol6No1.pp57-63Analisis Sentimen Komentar Publik Terhadap Program Makan Bergizi Gratis MBG di Platfrom TikTok Menggunakan doi 10 46880 tamika Vol6No1 pp57 63
Read online
File size499.97 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test