Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan kebijakan pemerintah Indonesia untuk menanggulangi stunting melalui penyediaan asupan gizi. Sebagai kebijakan nasional, program ini memunculkan beragam respons publik yang
banyak disampaikan melalui media sosial. Penelitian ini bertujuan menganalisis perubahan sentimen publik terhadap Program MBG sebelum dan setelah implementasi berdasarkan data dari media sosial X dan TikTok, serta mengevaluasi
kinerja metode Support Vector Machine (SVM). Data diperoleh melalui proses
scraping menggunakan tagar #MakanSiangGratis, #MakanBergiziGratis, dan
#MBG dengan total 4.000 data sebelum dan setelah implementasi pada masing
masing platform. Tahapan penelitian meliputi pelabelan sentimen, preprocessing
teks, pembobotan TF-IDF, serta klasifikasi sentimen menggunakan algoritma SVM
dengan evaluasi K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan adanya
perbedaan pola sentimen publik sebelum dan setelah implementasi Program MBG.
Pada Platform X, sentimen negatif meningkat setelah implementasi, sedangkan
sentimen positif menurun. Sementara itu, pada Platform TikTok, sentimen positif
tetap mendominasi meskipun sentimen netral dan negatif mengalami peningkatan.
Algoritma SVM menunjukkan kinerja yang baik dan stabil dengan tingkat akurasi
yang tinggi. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menambah wawasan dan
referensi akademik terkait analisis sentimen kebijakan publik di media sosial.