Analisis Sentimen Publik Program Makan Bergizi Gratis (MBG) Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - Muhammad Nabil; Samsudin Samsudin (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan salah satu program pemerintah yang mendapat perhatian luas dari masyarakat dan menimbulkan berbagai tanggapan di media sosial, khususnya Instagram. Banyaknya komentar yang dihasilkan membuat proses analisis opini secara manual menjadi kurang efektif sehingga diperlukan metode otomatis untuk mengidentifikasi sentimen masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis (MBG) menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data penelitian diperoleh melalui proses scraping komentar Instagram menggunakan Apify Store Sebanyak 2.000 komentar berhasil dikumpulkan dan setelah melalui proses pembersihan data diperoleh 383 data yang digunakan dalam proses analisis. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data berupa case folding, cleaning, Tokenizing, Filtering dan stemming, kemudian dilakukan pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF sebelum proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memperoleh nilai akurasi sebesar 93,21%. Model memiliki performa yang sangat baik dalam mengidentifikasi sentimen negatif dengan nilai recall sebesar 1,00 dan F1-score sebesar 0,96. Namun, model masih mengalami keterbatasan dalam mendeteksi sentimen positif dengan nilai recall sebesar 0,26 akibat ketidakseimbangan jumlah data pada masing-masing kelas. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes efektif digunakan untuk analisis sentimen publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis berdasarkan data komentar Instagram.