<![CDATA[Studi ini bertujuan mengevaluasi persepsi masyarakat terhadap Program Makan Bergizi Gratis (MBG), salah satu kebijakan prioritas pemerintah Indonesia yang dirancang untuk memperbaiki status gizi kelompok rentan, terutama anak usia sekolah, ibu hamil, dan ibu menyusui. Dalam era tata kelola berbasis digital, analisis opini publik melalui media sosial menjadi komponen penting untuk menilai penerimaan dan efektivitas suatu kebijakan publik. Platform Twitter (X), yang memiliki tingkat penggunaan tinggi di Indonesia, menyediakan sumber data yang kaya untuk menggambarkan respons dan pandangan masyarakat secara real time. Penelitian ini menerapkan pendekatan text mining dengan memanfaatkan algoritma Naive Bayes Classifier guna mengelompokkan sentimen masyarakat secara otomatis dari data unggahan Twitter. Sebanyak 1.380 tweet yang berkaitan dengan program MBG dihimpun selama periode Desember 2025 hingga Januari 2026. Tahapan penelitian mencakup proses pengambilan data, prapemrosesan teks yang meliputi normalisasi huruf, pembersihan teks, tokenisasi, serta penghapusan kata umum, kemudian pelabelan sentimen berbasis leksikon, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, dan proses klasifikasi menggunakan Naive Bayes dengan skema validasi silang lima lipatan. Hasil analisis memperlihatkan dominasi sentimen positif masyarakat terhadap program MBG, yaitu sebesar 97,75%, sementara sentimen netral mencapai 1,96% dan sentimen negatif sebesar 0,29%. Model yang dibangun menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan tingkat akurasi 97,83%, presisi 95,70%, recall 97,83%, dan nilai F1-score 96,75%. Kata-kata yang paling sering muncul seperti “bergizi”, “gratis”, “program”, “anak”, dan “sehat” mencerminkan respons publik yang sangat mendukung. Temuan ini memberikan kontribusi empiris yang relevan bagi evaluasi kebijakan publik berbasis data serta menjadi landasan untuk penyempurnaan implementasi program di masa mendatang]]>
Copyrights © 2025
