Perbandingan SVM Dan Naive Bayes Pada Analisis Sentimen MBG Di Platfrom Tiktok Dan Instagram
Comparison of SVM and Naive Bayes in MBG Sentiment Analysis on TikTok and Instagram Platforms
DOI:
https://doi.org/10.33998/jakakom.2026.6.1.2750Kata Kunci:
Analisis Sentimen, Naive Bayes, media sosial, MBG, Machine LearningAbstrak
Perkembangan media sosial yang pesat menjadikan platform seperti TikTok dan Instagram sebagai sarana utama masyarakat dalam menyampaikan opini terhadap berbagai isu publik, termasuk program Makan Bergizi Gratis (MBG). Banyaknya komentar yang muncul menyebabkan analisis opini secara manual menjadi tidak efisien, sehingga diperlukan pendekatan analisis sentimen berbasis machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program MBG serta membandingkan kinerja metode Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes (NB) dalam mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan berupa 6001 komentar masyarakat yang dikumpulkan dari platform TikTok dan Instagram melalui proses web scraping menggunakan Apify dan Python. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks, pembentukan fitur, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan confusion matrix dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian diharapkan dapat menunjukkan perbandingan performa antara metode SVM dan Naive Bayes serta memberikan gambaran umum mengenai kecenderungan opini masyarakat terhadap program MBG di media sosial.
Unduhan
Referensi
G. C. Hermawan And D. F. Suyatno, “Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Layanan Aplikasi Klik Indomaret Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (Eucs) Dan Delone And Mclean,” Progr. Stud. Sist. Inf. Fak. Sains Dan Teknol. Univ. Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Vol. 4, No. 1, Pp. 88–100, 2023,doi: https://doi.org/10.26740/jeisbi.v4i3.54230
N. P. Husain, S. Sukirman, And S. Sajiah, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna TikTok Pada Google Play Store Berbasis Tf-Idf Dan Support Vector Machine,” J. Syst. Comput. Eng., Vol. 5, No. 1, Pp. 91–102, 2024, doi: https://doi.org/10.61628/jsce.v5i1.1105.
N. Muhamad, “Ini Media Sosial Terpopuler Di Dunia Pada Pertengahan 2025.” [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/media-sosial/statistik/6891de083c9b7/indonesia-masuk-20-negara-paling-sering-akses-media-sosial-kuartal-i-2025.
N. Apriliani Et Al., “Analisis Sentimen Review Penggunaan TikTok Melalui Pendekatan Algoritma Naïve Bayes,” Vol. 7, No. 6, Pp. 3725–3731, 2023.
M. A. Rizaty, “Kumpulan Data Seputar TikTok Di Dunia Dan Indonesia Hingga April 2025.” [Online]. Available: https://dataindonesia.id/internet/detail/laporan-kumpulan-data-seputar-tiktok-di-dunia-dan-indonesia-hingga-april-2025.
N. Cahyono, S. Informatika, And U. A. Yogyakarta, “Analisis Sentimen Komentar Instagram Pada Program Kampus,” Vol. 8, No. 2, Pp. 2372–2381, 2024.
M. A. Rizaty, “Negara Pengguna Instagram Terbesar.” [Online]. Available: https://dataindonesia.id/internet/detail/jajaran-negara-pengguna-instagram-terbanyak-pada-oktober-2025-indonesia-keempat.
K. Andreas Et Al., “Tinjauan Kritis Tentang Program Makan Bergizi Gratis Terhadap Produktivitas Belajar Siswa,” Vol. 2, 2025. doi : https://share.google/zrIMkjFxJPZDY2bCO
M. A. Rojabi, Mitra Bgn: Syarat, Cara Daftar Online, Dan Kunci Lolos Verifikasi Program Makan Bergizi Gratis. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2024.j
L. Nursinggah, T. Mufizar, And U. Perjuangan, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi X Terhadap Program Makan Siang Gratis,” Vol. 12, No. 3, 2024.
B. Rahmatullah, S. A. Saputra, P. Budiono, And D. P. Wigandi, “Sentimen Analisis Makan Bergizi Gratis Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Inf. Technol., Vol. 5, No. 1, 2025, doi: https://doi.org/10.46229/jifotech.v5i1.978.
A. Sitanggang, Y. Umaidah, R. I. Adam, U. S. Karawang, And T. Timur, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Makan Siang Gratis Pada Media,” Vol. 12, No. 3, 2024.
N. Putu Alya Noviyanti Et Al., “Penerapan Multinomial Naïve Bayes Dan Chi-Square Pada Analisis Sentimen Makan Bergizi Gratis,” Jnatia, Vol. 3, No. 4, Pp. 785–794, 2025.
M. M. Laia Et Al., “Analisis Sentimen Program Makan Gratis Pada Platform X Algoritma Naïve Bayes Menggunakan,” 2025.
A. Ardiansyah, Suleman, E. A. Pratama, And N. I. Fadlilah, “Analisis Sentimen Pengguna Terhadap Aplikasi Chatgpt Di Google Play Store: Penerapan Algoritma Support Vector Machine,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf., Vol. 11, No. 2, Pp. 247–254, 2024.
Sukri And D. Arisandi, “Jurnal Resti,” Resti, Vol. 1, No. 1, Pp. 19–25, 2020.
A. Pebdika, R. Herdiana, And D. Solihudin, “Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Menentukan Calon Penerima Pip,” Jati (Jurnal Mhs. Tek. Inform., Vol. 7, No. 1, Pp. 452–458, 2023, doi: https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6303.
M. C. Ari Muzakir, S.Kom., M. . Prof.Dr.Kusworo Adi, S.Si., And M. K. Dr.Retno Kusumanigrum, S.Si., Penerapan Konsep Machine Learning & Deep Learning. 2024.
J. Informatika And S. Informasi, “Informasi (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi) Volume 12 No.1 / Mei/ 2020,” Vol. 12, No. 1, Pp. 67–80, 2020.
