Analisis Sentimen Kebijakan Makan Bergizi Gratis di Media Sosial Menggunakan Natural Language Processing Berbasis Python TextBlob di Indonesia - Arif, Muhammad Wildan; Kustiyono, Kustiyono (CV Infinite Corporation, 2025)
Program Makan Bergizi Gratis yang dicanangkan oleh pemerintah telah menjadi topik perbincangan di media sosial, khususnya X (Twitter). Penelitian ini secara tujuan untuk melakukan penganalisisan sentimen publik terhadap program tersebut mempergunakan TextBlob, sebuah metode Natural Language Processing (NLP) berbasis leksikon. Data dikumpulkan dari X (Twitter) dalam rentang waktu 14 Januari 2025 hingga 25 Februari 2025, dengan total 657 tweet yang diperoleh. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan teks (normalisasi, penghapusan URL, username, dan karakter non-ASCII), perhitungan polarity sentimen menggunakan TextBlob, serta visualisasi data dengan pie chart dan word cloud. Hasil penelitian memberi petunjuk bahwa sentimen negatif mendominasi dengan 71,8%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 18,6% dan sentimen netral sebesar 9,6%. Lalu, untuk visualisasi dari keseluruhan pendapat yang dipunyai orang-orang kaitannya dengan Program Makan Bergizi Gratis bisa dilakukan pembentukan mempergunakan Word Cloud sehingga hanya akan muncul kata-kata bersifat penting yang punya hubungan dengan Program Makan Bergizi Gratis.