Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Affifah Mutiara Pertiwi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Studi Komparasi Metode Klasik dan IndoBERT untuk Analisis Sentimen Berbasis Aspek Pelaku Program MBG di Platform X Alqis Rausanfita; Affifah Mutiara Pertiwi; Vessa Rizky Oktavia
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol. 12 No. 2 (2026): Volume 12 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) memunculkan beragam respons publik, khususnya terkait kredibilitas dan kinerja pelaku pelaksanaannya. Media sosial X menjadi ruang bagi masyarakat untuk menyampaikan dukungan, kritik, maupun pandangan terhadap pelaksanaan program secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sentimen publik terhadap aspek pelaku Program MBG serta membandingkan kinerja metode klasifikasi klasik dengan model berbasis Transformer. Data diperoleh melalui scraping platform X menggunakan kata kunci “MBG” dan “Makan Bergizi Gratis” pada periode Januari 2025 hingga April 2026. Sebanyak 795 tweet dikumpulkan dan diperoleh 789 data setelah penghapusan duplikasi, kemudian diklasifikasikan menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Metode yang dibandingkan meliputi Naive Bayes, SVM, KNN, Random Forest, dan IndoBERT, dengan Random Oversampling untuk menyeimbangkan data. IndoBERT memberikan kinerja terbaik dengan akurasi 83,54%, presisi 80,43%, recall 78,41%, dan F1-score 79,28%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa representasi bahasa berbasis konteks melalui IndoBERT mampu meningkatkan kinerja klasifikasi sentimen dibandingkan metode klasik. Penelitian ini memberikan gambaran empiris respons publik terhadap aspek pelaku Program MBG serta kontribusi metodologis dengan perbandingan lima pendekatan klasifikasi.
Co-Authors Alqis Rausanfita Vessa Rizky Oktavia