PERBANDINGAN NAÏVE BAYES DAN SVM PADA SENTIMEN KASUS KERACUNAN MAKAN BERGIZI GRATIS DI PLATFORM X
Abstract
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan program pemerintah untuk pemenuhan gizi masyarakat. Munculnya kasus keracunan makanan dalam pelaksanaannya memicu beragam tanggapan masyarakat di media sosial, khususnya platform X. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami persepsi publik sekaligus mengevaluasi pelaksanaan program. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap kasus keracunan pada Program MBG serta membandingkan performa algoritma Naïve Bayes dan SVM dalam klasifikasi sentimen. Metodologi yang digunakan adalah CRISP-DM, meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Data berupa 1.744 tweet dari platform X pada periode 06 Januari–31 Desember 2025, yang setelah preprocessing menjadi 1.533 tweet. Tahap data preparation mencakup cleaning, case folding, normalisasi, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Pelabelan sentimen menggunakan VADER, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, dan penyeimbangan kelas menggunakan SMOTE pada data latih. Hasil menunjukkan opini masyarakat didominasi sentimen negatif (1.162 negatif, 366 netral, 5 positif), mengindikasikan persepsi publik yang cenderung negatif terhadap Program MBG. SVM menunjukkan performa lebih baik dibandingkan Naïve Bayes. Pada evaluasi internal, SVM dengan SMOTE mencapai akurasi tertinggi (84,42%), sedangkan pada evaluasi eksternal, SVM tanpa SMOTE unggul dengan 80,13%. Berdasarkan temuan ini, pihak terkait disarankan melakukan evaluasi program, meningkatkan pengawasan keamanan pangan, serta memperbaiki sistem distribusi dan transparansi Program MBG.
Downloads
References
A. Kiftiyah, F. A. Palestina, F. U. Abshar, and K. Rofiah, “Program Makan Bergizi Gratis (MBG) dalam Perspektif Keadilan Sosial dan Dinamika Sosial – Politik,” Pancasila: Jurnal Keindonesiaan, vol. 5, no. 1, pp. 101–112, Apr. 2025, doi: 10.52738/pjk.v5i1.726.
A. A. Merlinda and Y. Yusuf, “Analisis Program Makan Gratis Prabowo Subianto Terhadap Strategi Peningkatan Motivasi Belajar Siswa di Sekolah Tinjauan dari Perspektif Sosiologi Pendidikan,” Ranah Research: Journal of Multidiciplinary Research and Development, vol. 2, no. 7, pp. 1364–1373, Jan. 2025, doi: 10.38035/rrj.v7i2.1360.
M. R. Hidayatullah, “Adik Prabowo Ungkap Asal-usul Ide Makan Bergizi Gratis, Tercetus Sejak 2006 ,” Bisnis.com, Oct. 07, 2024.
R. Fauziah, “Analisis Jaringan Komunikasi (Social Network Analysis) Program MBG Indonesia,” Journal of Science and Social Research, vol. 8, no. 3, pp. 3556–3561, Aug. 2025, doi: 10.54314/jssr.v8i3.4007.
M. A. Rojabi, Mitra BGN: Syarat, Cara Daftar Online, dan Kunci Lolos Verifikasi Program Makan Bergizi Gratis. Afdan Rojabi Publisher, 2025. doi: https://books.google.co.id/books?id=cCGKEQAAQBAJ.
M. Rayhan and Zulham, “Implementasi Jaminan Halal pada Program Makan Bergizi Gratis (MBG) di Kecamatan Medan Timur,” AL-SULTHANIYAH, vol. 14, no. 2, pp. 370–380, Aug. 2025, doi: 10.37567/al-sulthaniyah.v14i2.4154.
N. P. Nugroho, “JPPI: Jumlah Korban Keracunan MBG Kembali Naik, Mencapai 13.168 Orang,” Tempo.co, Oct. 20, 2025. Accessed: Oct. 29, 2025. [Online]. Available: https://www.tempo.co/politik/jppi-jumlah-korban-keracunan-mbg-kembali-naik-mencapai-13-168-orang-2081242
Redaksi UMJ, “Kasus Keracunan Massal MBG, Pakar UMJ Soroti Pengawasan Gizi dan Keamanan Pangan,” Universitas MuhammadiyahJakarta-rubrikOpini. Accessed: Oct. 29, 2025. [Online]. Available: https://umj.ac.id/opini-1/kasus-keracunan-massal-mbg-pakar-umj-soroti-pengawasan-gizi-dan-keamanan-pangan/
R. Kurniawan, “Kondisi Korban Keracunan MBG di Cibodas Bandung Barat, Mulai Dipulangkan, Tinggal 10 Orang di Posko,” TribunJabar.id, Oct. 29, 2025. Accessed: Oct. 29, 2025. [Online]. Available: https://jabar.tribunnews.com/metro-bandung/1152833/kondisi-korban-keracunan-mbg-di-cibodas-bandung-barat-mulai-dipulangkan-tinggal-10-orang-di-posko
A. I. K. Pau, “Indonesia Tempati Peringkat Keempat Pengguna X Terbanyak Dunia,” RRI (Radio Republik Indonesia). Accessed: Dec. 11, 2025. [Online]. Available: https://rri.co.id/hiburan/1819337/indonesia-tempati-peringkat-keempat-pengguna-x-terbanyak-dunia
E. R. Lidinillah, T. Rohana, and A. R. Juwita, “Analisis sentimen twitter terhadap steam menggunakan algoritma logistic regression dan support vector machine,” TEKNOSAINS : Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 154–164, Jul. 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i2.440.
R. Noviana and I. Rasal, “Penerapan Algoritma Naive Bayes dan SVM untuk Analisis Sentimen Boy Band BTS pada Media Sosial Twitter,” JTS (Jurnal Teknik dan Science), vol. 2, no. 2, pp. 51–60, Jun. 2023, doi: 10.56127/jts.v2i2.791.
B. K. Widodo, N. H. Matondang, and D. S. Prasvita, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Penggunaan Aplikasi Jobstreet,” Techno.COM, vol. 21, no. 3, pp. 523–533, Aug. 2022, doi: 10.33633/tc.v21i3.6361.
F. Wulandari, E. Haerani, M. Fikry, and E. Budianita, “Analisis Sentimen Larangan Penggunaan Obat Sirup Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 4, no. 1, pp. 88–96, Apr. 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4781.
D. Fernando and R. G. Guntara, “Model Klasifikasi Penyebab Turnover Karyawan Menggunakan Kerangka Kerja CRISP-DM,” J-INTECH (Journal of Information and Technology), vol. 12, no. 2, pp. 383–392, Dec. 2024, doi: 10.32664/j-intech.v12i02.1502.
D. A. Kusuma and A. D. P. Wicaksono, “Analisis Klastering Dampak Lingkungan Berdasarkan Konsumsi Energi Perusahaan Berbasis Industri 4.0 Menggunakan Metode CRISP-DM,” Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 1–6, Dec. 2023, doi: 10.31961/positif.v9i2.2050.
R. Winurputra and D. E. Ratnawati, “Peramalan Penjualan Produk Menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dan Kerangka Kerja CRISP-DM untuk Pengoptimalan Manajemen Persediaan (Studi Kasus: UB Mart),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 12, no. 2, pp. 417–428, Apr. 2025, doi: 10.25126/jtiik.2025129451.
N. N. Sholihah and A. Hermawan, “Implementation of Random Forest and SMOTE Methods for Economic Status Classification in Cirebon City,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 4, no. 6, pp. 1387–1397, Dec. 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.6.1135.
A. F. Riany and G. Testiana, “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal SAINTEKOM, vol. 13, no. 1, pp. 42–54, Mar. 2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.352.
M. K. Darmawan and M. Ziveria, “Analisis Kebutuhan UI/UX Mahasiswa Kalbis Institute pada Studi Kasus Learning Management System (LMS) LEAPS Kalbis Institute,” KALBISIANA : Jurnal Mahasiswa Institut Teknologi dan Bisnis Kalbis, vol. 9, no. 2, pp. 401–413, Jun. 2023, doi: 2998-1676.
N. Firdausy, I. Yuadi, and I. Puspitasari, “Analisis Sentimen Evaluasi Reaksi E-Learning Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Support Vector Machine dan Deep Learning,” Techno.COM, vol. 22, no. 3, pp. 677–689, Aug. 2023, doi: 10.33633/tc.v22i3.8160.
B. A. Maulana, M. J. Fahmi, A. M. Imran, and N. Hidayati, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Pluang Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM),” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 2, pp. 375–384, Feb. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i2.1206.
M. I. Petiwi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 542, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
M. M. Laia, F. N. Hasan, and A. Y. Kuntoro, “Sentimen Program Makan Gratis Pada Platform X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Ilmiah Informatika (JIF), vol. 13, no. 2, pp. 259–264, Sep. 2025, doi: 10.33884/jif.v13i02.10427.
F. Fatkhurrohman, B. I. Nugroho, and N. Fadillah, “Analisis Sentimen Program Makan Bergizi Gratis Pemerintah RI Melalui Twitter Menggunakan Metode SVM,” RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, vol. 4, no. 3, pp. 3906–3917, Aug. 2025, doi: 10.31004/riggs.v4i3.2533.
A. El Alaoui El Fels, L. Mandi, A. Kammoun, N. Ouazzani, O. Monga, and M. L. Hbid, “Artificial Intelligence and Wastewater Treatment: A Global Scientific Perspective through Text Mining,” Water (Switzerland), vol. 15, no. 19, Oct. 2023, doi: 10.3390/w15193487.
T. Jo, Text Mining: Concepts, Implementation, and Big Data Challenge, 2nd ed. Cham: Springer Cham, 2024. doi: 10.1007/978-3-319-91815-0.
C. J. E. Munthe, N. A. Hasibuan, and H. Hutabarat, “Penerapan Algoritma Text Mining Dan TF-RF Dalam Menentukan Promo Produk Pada Marketplace,” RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi, vol. 2, no. 3, pp. 110–115, Jan. 2022, doi: 10.30865/resolusi.v2i3.309.
S. Sukriadi, I. Ismail, and A. M. Andzar, “Penerapan Text Mining Dalam Klasifikasi Judul Skripsi Yang Diusulkan Mahasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI), vol. 6, no. 2, pp. 184–196, Oct. 2023, doi: 10.57093/jisti.v6i2.174.
A. Safira and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 59–70, Jan. 2023, doi: 10.31849/zn.v5i1.12856.
I. P. D. W. Darmawan, G. A. Pradnyana, and I. B. N. Pascima, “Optimasi Parameter Support Vector Machine Dengan Algoritma Genetika Untuk Analisis Sentimen Pada Media Sosial Instagram,” SINTECH JOURNAL (Science and Information Technology), vol. 6, no. 1, pp. 58–67, Apr. 2023, doi: 10.31598/sintechjournal.v6i1.1245.
N. Fitriyah, B. Warsito, and D. A. I. Maruddani, “Analisis Sentimen Gojek pada Media Sosial Twitter dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM),” JURNAL GAUSSIAN, vol. 9, no. 3, pp. 376–390, Aug. 2020, doi: 10.14710/j.gauss.9.3.376-390.
B. Z. Ramadhan, I. Riza, and I. Maulana, “Analisis Sentimen Ulasan Pada Aplikasi E-Commerce Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 6, no. 2, pp. 220–225, Dec. 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i2.4725.
D. Gunawan and V. N. Andika, “Implementasi Teorema Bayes Pada Sistem Informasi Posyandu Dalam Mendeteksi Stunting Pada Balita,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 4, pp. 692–698, Jun. 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6146.
M. Zunaidi, U. F. S. S. Pane, and A. H. Nasyuha, “Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 4, pp. 1302–1308, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3225.
H. Eldo, A. Ayuliana, D. Suryadi, G. Chrisnawati, and L. Judijanto, “Penggunaan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Untuk Deteksi Penipuan pada Transaksi Online,” Jurnal Minfo Polgan, vol. 13, no. 2, pp. 1627–1632, Oct. 2024, doi: 10.33395/jmp.v13i2.14186.
F. Abdusyukur, “Penerapam Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Pencemaran Nama Baik di Media Sosial Twitter,” KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, vol. 12, no. 1, pp. 73–82, Apr. 2023, doi: 10.34010/komputa.v12i1.9418.
F. M. A. Sofyan, N. Sulistiyowati, and A. Voutama, “Analisis Sentimen Terhadap Respon Perubahan Nama Twitter Menjadi ‘X’ Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 5, pp. 10987–10994, Oct. 2024, doi: doi.org/10.36040/jati.v8i5.10720.
L. Qadrini, H. Hikmah, and M. Megasari, “Oversampling, Undersampling, Smote SVM dan Random Forest pada Klasifikasi Penerima Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 4, pp. 386–391, Sep. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2154.
K. Pramayasa, I. M. D. Maysanjaya, and I. G. A. A. D. Indradewi, “Analisis Sentimen Program Mbkm Pada Media Sosial Twitter Menggunakan KNN Dan SMOTE,” Science and Information Technology (SINTECH), vol. 6, no. 2, pp. 89–98, Aug. 2023, doi: 10.31598/sintechjournal.v6i2.1372.
F. Rahmadayanti and V. Yolanda, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Penerimaan Beasiswa di SMA N.01 Tanjung Sakti Pumu,” Jurnal Teknologi Informasi Mura, vol. 16, no. 2, pp. 163–170, Dec. 2024, doi: 10.32767/jti.v16i2.2501.
D. Kurniawan and M. Yasir, “Optimization Sentiment Analysis Using CRISP-DM and Naive Bayes Methods Implemented on Social Media,” Cyberspace: Jurnal Pendidikan Teknologi informasi, vol. 6, no. 2, pp. 74–85, Oct. 2022, doi: 10.22373/cj.v6i2.12793.
A. E. Noviyanti and S. Juanita, “Rekomendasi Paket Pakaian Berdasarkan Pola Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori,” Jurnal SISFOTENIKA, vol. 14, no. 2, pp. 129–139, Jul. 2024, doi: 10.30700/sisfotenika.v14i2.424.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
