A Analisis Sentimen Dual-Channel Opini Publik Terhadap Pajak dan MBG Berbasis Indobert

Wahdania Nurarfiani Ashari; Nuraida Latif; Ratnawati; Syahril Amin; Nur Aulia Safitri Ashari

Authors

Wahdania Nurarfiani Ashari Universitas Teknologi Akba Makassar, Indonesia
Nuraida Latif Universitas Teknologi Akba Makassar, Indonesia
Ratnawati Universitas Teknologi Akba Makassar, Indonesia
Syahril Amin Universitas Teknologi Akba Makassar, Indonesia
Nur Aulia Safitri Ashari Universitas Teknologi Akba Makassar, Indonesia

Keywords:

Analisis Sentimen, IndoBERT, LDA, Makan Bergizi Gratis

Abstract

Program Makan Bergizi Gratis (MBG) memicu diskursus fiskal intens di platform X, namun penelitian terdahulu belum memisahkan kritik pendanaan dari aspek urgensi gizi. Penelitian ini mengusulkan model Dual-Channel Tematik yang memadukan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk pemetaan topik dan IndoBERT (fine-tuned) untuk klasifikasi sentimen tiga kelas. Hasil pengujian menunjukkan model IndoBERT dengan class weighting mencapai akurasi 80,23% dan F1-score makro 0,659. Pemodelan LDA berhasil memetakan dua klaster tematik: Pajak/Fiskal (183 komentar) dan Urgensi/Gizi (243 komentar). Sentimen positif lebih dominan pada topik Urgensi/Gizi (77,4%), sedangkan sentimen negatif lebih tinggi pada topik Pajak/Fiskal (13,7%). Meskipun demikian, uji chi-square menunjukkan hubungan antara topik dan sentimen tidak signifikan secara statistik (χ^2=3,531; p=0,171). Penelitian ini memberikan diagnosis komputasi awal yang berkontribusi sebagai dasar perumusan komunikasi kebijakan MBG yang lebih tepat sasaran.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Anggraini, R. D., Ahmad, A., Andini, D. P., & Pinandita, C. P. (2026). Asta Cita Prespective: Village Fund Management For Food Security (Case Study Of Tempeh Tengah Village, Lumajang Regency). AMBER-I: Accounting, Management, Business, and Economic Research International Journal, 1(1), 30–36.

Arabiyatuna Jurnal Bahasa Arab, 10(1), 1–16. https://doi.org/10.29240/jba.v10i1.14436 Kamila, A. T., Pradana, B. A., Sarwanti, R. T., Medistarani, R., & Rozikin, C. (2025). Implementasi Etl Dan Topic Modeling Menggunakan Algoritma Latent Dirichlet Allocation Untuk Identifikasi Topik Kriminal Pada Berita Online. JITET (Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan), 13(3), 1202–1210. https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3S1.8041

Fajrin, A. H., Abidin, Z. N., & Ichsan, A. F. (2026). Dari Kebijakan ke Praktik : Kesiapan Lembaga dan Implementasi Makan Bergizi Gratis. Titian Ilmu: Jurnal Ilmiah Multi Sciences, 18(1), 83–93. https://doi.org/doi.org/10.30599/tj956t19

Fauzianto, R. A., & Supatman. (2023). Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Tech Winter Pada Twitter. Jurnal Syntax Dmiration, 4(9), 1577–1585. https://doi.org/10.46799/jsa.v3i9.909

Gloria, Y., Saputra, D., Nurdiani, S., & Meilinda, E. (2026). Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Aplikasi Roblox Berbahasa Indonesia Menggunakan IndoBERT dengan Augmentasi Data Berbasis LLM. Jurnal Informatika Dan Teknologi Pendidikan, 6(1), 51–64. https://doi.org/10.59395/jitp.v6i1.197

Hakim, G., Fatyanosa, T. N., & Widodo, A. W. (2024). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Kereta Cepat Whoosh pada Platform X menggunakan IndoBERT. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 8(10), 1–10.

Islami, D. F., Zaid, A. H., & Ismail, M. (2026). Development of Sparkol VideoScribe Audiovisual Learning Media with Problem-Based Learning Model for Arabic Vocabulary Mastery.

Koto, F., Rahimi, A., Lau, J. H., & Baldwin, T. (2020). IndoLEM and IndoBERT: A benchmark dataset and pre-trained language model for Indonesian NLP. Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, 757–770. https://doi.org/10.18653/v1/2020.coling-main.66

Kumar, M., Khan, L., & Corresp, H.-T. (2024). Evolving Techniques in Sentiment Analysis : A Comprehensive Review. PeerJ Computer Science, 1–43.

Latif, N., Arifin, R., Ashari, W. N., Sulehu, M., Wisda, & Ashari, N. A. S. (2026). Sistem informasi geografis untuk rekomedasi destinasi wisata di kabupaten enrekang. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 8(1), 48–55. https://doi.org/10.31849/7a429b22

Manoppo, M. R., Kolang, I. C., Fiat, D. N., Mawara, M. C. R., Sumarno, A. D. P., Yusupa, A., & Tarigan, V. (2025). Analisis Sentimen Publik Di Media Sosial Terhadap Kenaikan

Merdiansah, R., & Ridha, A. A. (2024). Analisis Sentimen Pengguna X Indonesia Terkait Kendaraan Listrik Menggunakan IndoBERT. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 7(1), 221–228

Munir, R. A., & Voutama, A. (2025). Analisis Sentimen Cuitan Di Media Sosial X Tentang Program Makan Bergizi Gratis. Jitet (Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan), 13(3), 589–595. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v13i3.6912

Munir, R. A., & Voutama, A. (2025). Analisis sentimen cuitan di media sosial X tentang Program Makan Bergizi Gratis dengan metode NLP. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 13(3), 589–595. https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3.6912

Nurhasananda, A. A., & Akbar, M. (2025). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Undang- Undang Tentara Nasional Indonesia ( UU TNI ) Menggunakan Support Vector Machine. Jurnal Komputer, Informasi Dan Teknologi, 5(1), 1–14.

Ppn 12% Di Indonesia Menggunakan Indobert. Jurnal Kecerdasan Buatan Dan Teknologi Informasi, 4(2), 152–163. https://doi.org/https://doi.org/10.69916/jkbti.v4i2.322

Reskyani, & Ashari, W. N. (2025). Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan (Studi Kasus : Warung Bakso Lezaatoz). Journal of Artificial Intelligence and Digital Business (RIGGS), 4(4), 2444–2450.

Sari, W. Y. (2026). Sentiment analysis of the Free Nutritious Meal or Makan Bergizi Gratis (MBG) program on social media X from the perspective of the political economy of development. Priviet Social Sciences Journal, 6(6). https://doi.org/10.55942/pssj.v6i6.2023

Setiadi, E., & Sulistyo, D. A. (2025). Analisis Sentimen Kebijakan Makan Bergizi Gratis Menggunakan IndoBERT dan Machine Learning. JURNAL FASILKOM, 15(3), 507–513. https://doi.org/doi.org/10.37859/jf.v15i3.10546

Wilie, B., Vincentio, K., Winata, G. I., Cahyawijaya, S., Li, X., Lim, Z. Y., Soleman, S., Mahendra, R., Fung, P., Bahar, S., & Purwarianti, A. (2020). IndoNLU: Benchmark and resources for evaluating Indonesian natural language understanding. Proceedings of the 1st AACL-IJCNLP, 843–857. https://doi.org/10.18653/v1/2020.aacl-main.85

Wulandari, A. S., Musyafa, A., & Wiharjo, S. (2026). Analisis sentimen masyarakat media sosial Twitter terhadap Program Makan Bergizi Gratis menggunakan IndoBERT dan DistilBERT. Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan), 9(3). https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v9i3.904