Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan kebijakan pemerintah yang dirancang untuk meningkatkan pemenuhan gizi siswa sekolah dasar sekaligus mendukung keluarga dengan keterbatasan ekonomi. Namun, sejak diperkenalkan, program ini memunculkan beragam respons di ruang publik digital, khususnya media sosial, yang mencerminkan perbedaan pandangan masyarakat terhadap pelaksanaannya. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan kecenderungan sentimen publik terhadap Program MBG melalui analisis komentar pengguna Instagram. Data yang digunakan berupa 300 komentar yang dikumpulkan dari unggahan akun Instagram @folkative yang membahas isu tersebut. Seluruh komentar dianalisis menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) dengan tahapan pra-pemrosesan teks, pelabelan sentimen berbasis model IndoBERT, pembobotan fitur menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta proses klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen negatif menjadi kategori yang paling dominan dengan persentase 46,6%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 28,7% dan sentimen netral sebesar 24,7%. Dominasi sentimen negatif menunjukkan bahwa perhatian masyarakat lebih banyak tertuju pada aspek teknis pelaksanaan program, seperti transparansi anggaran dan efektivitas distribusi, dibandingkan tujuan kebijakannya. Model klasifikasi yang dibangun menghasilkan tingkat akurasi sebesar 84%, yang menandakan bahwa algoritma Naive Bayes cukup andal dalam mengklasifikasikan teks pendek dan bersifat informal. Selain itu, visualisasi word cloud pada setiap kategori sentimen membantu mengungkap kata-kata kunci yang merepresentasikan fokus utama perhatian publik. Temuan ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pemerintah dalam mengevaluasi pelaksanaan Program MBG serta menyusun strategi komunikasi kebijakan yang lebih responsif.
Copyrights © 2026