Analisis Sentimen Pengguna YouTube Terhadap Program Makan Bergizi Gratis Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis merupakan inisiatif
pemerintah Indonesia di bawah Kabinet Merah Putih yang
diluncurkan pada Januari 2025 untuk meningkatkan
kesejahteraan masyarakat melalui penyediaan makanan bergizi,
khususnya bagi kelompok rentan. Program ini memicu beragam
opini di media sosial, khususnya di YouTube karena
pelaksanaannya menyangkut banyak pihak dan anggaran negara
yang sangat besar. Sehingga, penting untuk menganalisis
sentimen agar mengetahui penerimaan publik terhadap PMBG.
Penelitian ini menggunakan data komentar sebanyak 2760 data
komentar lima video dari YouTube berita nasional hasil crawling,
kemudian data tersebut diproses melalui tahap preprocessing.
Selanjutnya, data komentar diberi kategori polaritas, yaitu
sentimen positif dan negatif menggunakan bantuan kamus
SenticNet. Setelah itu, dibobot menggunakan TF-IDF, data
dipisahkan ke dalam dua skenario proporsi pelatihan dan
pengujian, yaitu 80:20 dan 90:10. SMOTE digunakan untuk
menyeimbangkan distribusi kelas, lalu data diklasifikasikan
menggunakan Support Vector Machine yang menguji empat tipe
kernel berbeda. Evaluasi model dilakukan melalui pendekatan
confusion matrix untuk memperoleh nilai akurasi, precision,
recall, dan f1-score. Hasil skenario 80:20 menggunakan SMOTE,
didapatkan kernel linear sebesar 86%, dan akurasi tertinggi tanpa
SMOTE didapatkan oleh kernel sigmoid sebesar 86%. Hasil
skenario 90:10 menggunakan SMOTE kernel linear
menunjukkan akurasi terbaik sebesar 89%, dan akurasi tertinggi
91% tanpa SMOTE pada kernel sigmoid.
Kata kunci— analisis sentimen, youtube, makan bergizi gratis,
support vector machine, SVM