ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR TIKTOK DAN FORECASTING KEBERLANJUTAN PROGRAM MAKAN BERGIZI GRATIS PEMERINTAH DALAM PERSPEKTIF PUBLIC RELATIONS MENGGUNAKAN MODEL HYBRID - Nirma Ayu Suryaningtyas; Selvalentina Rista Anggita; Devita Rizqi Maulida; Dwi Novaria Misidawati (Jurnal Media Akademik (JMA), 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis Pemerintah melalui komentar TikTok serta memprediksi keberlanjutannya menggunakan model hybrid yang menggabungkan IndoBERTa dan Random Forest. Sebanyak 1.975 komentar dikumpulkan melalui proses scraping dan diolah menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP), meliputi pembersihan teks, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Klasifikasi sentimen dilakukan dengan IndoBERTa, sedangkan peramalan tren dilakukan menggunakan Random Forest berbasis TF-IDF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi percakapan publik, terutama terkait kesiapan implementasi, efektivitas, dan keberlanjutan program. Model menghasilkan akurasi 81,77% dengan performa kuat pada sentimen negatif, namun performa untuk sentimen positif masih rendah karena ketidakseimbangan data. Hasil forecasting 30 hari menunjukkan bahwa komentar tidak mendukung diprediksi tetap stabil dan lebih tinggi dibandingkan komentar mendukung, yang muncul secara fluktuatif. Temuan ini menegaskan pentingnya peningkatan strategi komunikasi publik, transparansi kebijakan, dan perbaikan pelaksanaan program guna meningkatkan kepercayaan masyarakat serta mendukung keberlanjutan program.