The repository administrator has not yet configured an RDF license.
ANALISIS SENTIMEN PROGRAM MBG PRABOWO: PERBANDINGAN KINERJA INDOBERT DAN SVM DIOPTIMALKAN
Program Makanan Bergizi Gratis (MBG) merupakan salah satu kebijakan pemerintah yang mendapat respon beragam dari masyarakat. Pendapat publik mengenai program ini diekspresikan secara luas melalui media sosial X (Twitter) dengan cara yang masif, cepat, dan dinamis. Kondisi ini membuat sulit untuk memahami sentimen publik secara akurat jika dilakukan secara manual. Ketidakmampuan memproses pendapat publik secara efektif dapat menyebabkan kesalahan dalam mengevaluasi tingkat penerimaan publik terhadap kebijakan yang sedang dijalankan. Dampak lebih lanjut dari masalah ini adalah penurunan kualitas pengambilan keputusan strategis oleh pemerintah dan pihak terkait akibat keterbatasan informasi yang akurat dan berbasis data mengenai sentimen publik. Penelitian ini menggunakan pendekatan analisis sentimen berbasis Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing/NLP). Tahapan penelitian meliputi pengumpulan komentar publik dari media sosial X (Twitter), prapemrosesan teks, penandaan sentimen, pembagian data pelatihan dan pengujian, serta pengembangan model klasifikasi sentimen. Dua metode digunakan dan kinerjanya dibandingkan, yaitu model IndoBERT berbasis Transformer yang dioptimalkan melalui proses fine-tuning dan algoritma machine learning klasik Support Vector Machine (SVM) yang dikombinasikan dengan metode TF-IDF dan optimasi Grid Search. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Akurasi dan F1-Score untuk mengukur kemampuan model dalam mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Hasil menunjukkan bahwa model IndoBERT menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan model SVM, dengan nilai Akurasi 93,0% dan Skor F1 90,1%, sementara model SVM memperoleh Akurasi 75,5% dan Skor F1 68,1%. Studi ini menunjukkan keefektifan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya dalam menganalisis sentimen opini publik berbahasa Indonesia. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh pemerintah, analis kebijakan, akademisi, dan peneliti sebagai bahan untuk mengevaluasi persepsi publik terhadap kebijakan dan sebagai referensi untuk penelitian lebih lanjut di bidang analisis sentimen dan NLP.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
ANALISIS SENTIMEN PROGRAM MBG PRABOWO: PERBANDINGAN KINERJA INDOBERT DAN SVM DIOPTIMALKAN (Text)
ANALISIS SENTIMEN PROGRAM MBG PRABOWO: PERBANDINGAN KINERJA INDOBERT DAN SVM DIOPTIMALKAN (Archive)
HTML Summary of #31711 ANALISIS SENTIMEN PROGRAM MBG PRABOWO: PERBANDINGAN KINERJA INDOBERT DAN SVM DIOPTIMALKAN
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum