Analisis Sentimen Publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis (MBG) di Platform X Menggunakan Algoritma INDOBERTweet

Hizkia Imanuel, Vivo (2026) Analisis Sentimen Publik terhadap Program Makan Bergizi Gratis (MBG) di Platform X Menggunakan Algoritma INDOBERTweet. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (9MB)
	PDF BAB_I.pdf Download (212kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (442kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (758kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (216kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (220kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (298kB)

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan salah satu kebijakan prioritas pemerintah Indonesia yang memicu beragam respons masyarakat di media sosial, khususnya platform X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap program tersebut dengan menerapkan model IndoBERTweet, sebuah varian BERT yang dioptimalkan untuk teks Twitter berbahasa Indonesia. Data penelitian dikumpulkan melalui teknik crawling, menghasilkan 10.498 tweet. Yang dibagi menjadi training (70%), validation (15%), dan testing (15%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi strategi pseudo-labeling dengan prapemrosesan lengkap memberikan performa model terbaik pada konfigurasi learning rate 2 × 10-5, menghasilkan nilai Accuracy 97,67%,Precision 97,76%, Recall 97,67%, dan F1-Score 97,70%. Distribusi sentimen dalam dataset pseudo- labeling menunjukkan sentimen positif sebesar 48,14%, sentimen netral sebesar 32,74%, dan sentimen negatif sebesar 19,12%. Temuan ini mengindikasikan bahwa pseudo-labeling sebagai strategi peningkatan data berlabel secara signifikan meningkatkan performa model IndoBERTweet, dan model terbukti efektif dalam mengklasifikasikan sentimen pada teks informal berbahasa Indonesia dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Hizkia Imanuel, Vivo (00000060115)
Contributors:	Endariahna Surbakti, Eunike
Keywords:	Analisis Sentimen, IndoBERTweet, Program MBG, Pseudo-labeling, Media Sosial X.
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	29 Jan 2026 08:02
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/44384

Actions (login required)

View Item