Analisis sentimen mengenai kebijakan makan bergizi gratis menggunakan metode Support Vector Machine

ABSTRAK:

Salah satu kebijakan baru yang saat ini diterapkan pada sistem pendidikan Indonesia yang bertujuan untuk memperbaiki gizi dan meningkatkan kualitas sistem pendidikan Indonesia adalah Makan Bergizi Gratis. Konsep utama kebijakan makan bergizi gratis adalah pemberian makan siang dan susu gratis kepada sekolah, pesantren, serta pemberian gizi kepada balita dan ibu hamil. Pada penerapan kebijakan tersebut menimbulkan sentimen publik baik yang netral, bersikap mendukung bahkan tidak mendukung. Sehingga perlu dilakukan analisis sentimen untuk mengetahui perspektif publik terhadap kebijakan Makan Bergizi Gratis. Pada penelitian ini menggunakan algoritma SVM dengan pembobotan TF-IDF. Data sentimen yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari postingan di Instagram yang membahas tentang makan bergizi gratis pada postingan tahun 2024 dan 2025. Skenario pengujian akan dilakukan dengan 3 dataset berbeda yaitu dataset 2024, 2025, dan gabungan keduanya, serta menggunakan 2 rasio data latih dan data uji yang berbeda dan 2 kernel yang berbeda yaitu Linear dan Polynomial. Hasil klasifikasi pada dataset 2024 (536 data) adalah yang terburuk dengan akurasi rata-rata 70 %, dan yang terbaik dataset 2025 dengan rata-rata akurasi 78%. Sedangkan untuk perbandingan kernel hasil klasifikasi pada kernel Polynomial mendapatkan hasil yang terbaik dari hampir semua variasi dataset dan variasi rasio data latih dan uji. Sedangkan untuk perbandingan rasio data uji dan data latih hasil klasifikasi pada rasio 80 : 20 unggul pada semua skenario pengujian pada rasio 70: 30.

ABSTRACT:

One of the new policies currently being implemented in the Indonesianeducation system that aims to improve nutrition and improve the quality of the Indonesianeducation system is Free Nutritious Meals. The main concept of the free nutritious mealpolicy is the provision of free lunch and milk to schools, Islamic boarding schools, andthe provision of nutrition to toddlers and pregnant women. The implementation of thispolicy has raised public sentiment, both neutral, supportive and even non-supportive.Therefore, it is necessary to conduct a sentiment analysis to determine the publicperspective on the Free Nutritious Meal policy. This study uses the Support VectorMachine algorithm with TF-IDF weighting. The sentiment data used in this study wasobtained from Instagram posts discussing free nutritious meals in posts in 2024 and 2025.The test scenario will be carried out with 3 different datasets, namely the 2024, 2025, anda combination of both datasets, and using 2 different ratios of training and test data and 2different kernels, namely Linear and Polynomial. The classification results on the 2024dataset (536 data) are the worst with an average accuracy of 70%, after that the combineddataset with an average of 76%, and the best is the 2025 dataset with an average accuracyof 78%. Meanwhile, for the comparison of kernels, the classification results on thePolynomial kernel are superior to almost all datasets and variations in the ratio of trainingand test data. Meanwhile, for the comparison of the ratio of test data and training data, theclassification results at a ratio of 80: 20 are superior in all test scenarios at a ratio of 70:30

مستخلص البحث:

م جودة وتعزيز التغذية تحسين إلى تهدف والتي اسادوايسي التعليم اظقم في حقلييق المطبقة الجديدة السيقسقت إحدىتوفير في المجقاية المغذية الوجبة لسيقسة الرئيسي المفهوم ويتمثل .المجقاية المغذية الوجبة هي اسادوايسي التعليموالنسقء الصغقر للطفقل التغذية توفير عن ي ًل ف اسسلمية، الداخلية والمدارس للمدارس ي مجقاق والحليب الغداء وجبةمن لذلك .مؤيدة غير حتى أو مؤيدة أو محقيدة الجمهور مشقعر تكون أن في السيقسة هذه تنفيذ تسبب واد .الحواملهذا ويستخدم .المجقاية الغذائية الوجبقت سيقسة حول الجمهور اظر وجهة لمعرفة المشقعر تحليل إجراء ًروري الترجيح مع المتجهقت دعم آلة خوارزمية البحث TF-IDF. هذا في المستخدمة المشقعر بيقاقت على الحصول يتم.2025و 2024 عقمي منشورات في المجقاية المغذية الوجبقت تنقاش التي إاستجرام على المنشورات من البحث2025و 2024 بيقاقت مجموعقت وهي مختلفة، بيقاقت مجموعقت 3 بقستخدام الختبقر سينقريو إجراء سيتمواواتين الختبقر وبيقاقت التدريب بيقاقت من مختلفتين اسبتين بقستخدام وكذلك المدمجة، البيقاقت ومجموعقتهي (بيقاقت 536) 2024 بيقاقت مجموعة على التصنيف اتقئج .الحدود ومتعددة الخطية النواة وهمق مختلفتين،2025 بيقاقت مجموعة ًل وأف ،%76 داة بمتوسط المدمجة البيقاقت مجموعة ثم ،%70 داة بمتوسط السوأجميع على متفواة فهي الحدود متعددة النواة على النواة تصنيف اتقئج لمققراة بقلنسبة أمق .%78 داة بمتوسطد الختبقر بيقاقت اسبة لمققراة بقلنسبة أمق .والختبقر التدريب بيقاقت اسبة في والختلفقت تقريبيق البيقاقت مجموعق