Analisis Sentimen Publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis di Sosial Media TikTok Menggunakan Support Vector Machine (SVM) - Mughis Fadhil A. Ridwan; Rendi Ruswandi; Abil Pratama Putra; Miftahudin; Muhamad Haidar Dzaky; Asep Mardianto; Ivana Lucia Kharisma (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer, 2026)
Program makan bergizi gratis kini sedang menjadi perbincangan hangat karena mendapatkan anggaran yang besar dengan tujuan untuk menekan angka stunting sehingga memicu dinamika opini masyarakat di tiktok yang kini telah menjadi ruang diskusi publik yang dinamis. Penelitian ini berfokus untuk memetakan secara objektif respons publik mengenai kebijakan program makan bergizi gratis di media sosial tiktok. Metode SVM ini dipilih karena memiliki keunggulan dalam mengklasifikasikan teks berdimensi tinggi dan karena kemampuannya yang bisa memberikan akurasi yang stabil. Dengan tahap awal mengumpulkan data sebanyak 14.930 data mentah dari Oktober – November 2025, melakukan cleaning data, normalisasi teks, dan pembobotan TF-IDF untuk mengubahnya menjadi fitur numerik. Setelah proses pelatihan dengan pembagian data 80:20, model SVM mencapai tingkat akurasi sebesar 79%. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa kata yang sering muncul pada sentimen positif adalah yang terkait dengan rasa syukur, manfaat program, dan dukungannya, sedangkan untuk sentimen negatif terkait dengan pelaksanaan program, pemotongan anggaran dan besarnya biaya. Akurasi sebesar 79% membuktikan metode SVM ini valid sebagai dasar untuk menyediakan data real-time sangat penting untuk pemerintah dalam mengevaluasi dan merespons aspirasi masyarakat secara adaptif.