Analisis Sentimen Publik Pada Platform X Terhadap Kebijakan Makan Bergizi Gratis Menggunakan Fine-Tuning Indobert Dan Fasttext - Intan Nurzari; R. Joko Musridho; David Ibnu Harris; Regina Sesilia; M. Abdi Ahzani; M. Hasbullah; Irfan Alfalah; Arjunaidi Arjunaidi (Universitas Pahlawan Tuanku Tabusai, 2026)
Penelitian ini menganalisis sentimen publik pada platform media sosial X terhadap kebijakan Makan Bergizi Gratis menggunakan pendekatan klasifikasi hibrida yang menggabungkan FastText dan IndoBERT. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami respons masyarakat terhadap program yang memiliki alokasi anggaran besar serta menghadapi berbagai tantangan implementasi. Data penelitian diperoleh dari 761 cuitan yang dikumpulkan selama periode April–Juni 2026 menggunakan Tweet Harvest. Setelah proses pembersihan data dan penghapusan duplikat, diperoleh 512 cuitan yang kemudian diberi label secara manual ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif. Dataset dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%) dengan teknik stratifikasi. Penelitian membandingkan model IndoBERT murni dengan model hibrida FastText–IndoBERT. Hasil menunjukkan bahwa model usulan memperoleh akurasi 88% dan F1-score terbobot 0,88, lebih tinggi dibandingkan model dasar yang mencapai akurasi 84% dan F1-score 0,84. Peningkatan kinerja terutama terlihat pada kelas sentimen minoritas. Analisis sentimen menunjukkan bahwa opini negatif mendominasi pembahasan publik terkait kebijakan ini, yang umumnya berkaitan dengan kekhawatiran terhadap penggunaan anggaran dan pelaksanaan program.