Analisis Sentimen Publik Terhadap Kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) Sebesar 12% Menggunakan Naïve Bayes Classifier
DOI:
https://doi.org/10.30865/json.v7i2.9151Keywords:
Sentimen; Pajak; Naïve Bayes; Medsos; TF-IDF.Abstract
Perkembangan teknologi digital membuka peluang yang semakin luas bagi masyarakat untuk menyampaikan pendapat secara bebas melalui berbagai platform media sosial. Salah satu isu yang banyak menarik perhatian publik adalah kebijakan pemerintah terkait kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) menjadi 12%. Ragam opini yang muncul dari masyarakat dapat dimanfaatkan sebagai bahan pertimbangan dalam proses evaluasi maupun pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik terhadap kebijakan kenaikan PPN dengan memanfaatkan algoritma Naïve Bayes Classifier. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data dari media sosial, pra-pemrosesan teks seperti case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming serta pengubahan data teks ke bentuk numerik menggunakan metode TF-IDF. Dari total 600 data yang berhasil dihimpun dari media social X, dengan 80% digunakan sebagai data pelatihan dan 20% data sebagai data pengujian. Hasil penelitian menunjukkan adanya 51 tweet yang bernada positif, 352 bernada netral, dan 197 bernada negatif. Model Naïve Bayes menghasilkan performa klasifikasi yang cukup baik dengan akurasi 81,36%, presisi rata-rata 88%, recall 79%, dan F1-Score 82%. Temuan ini membuktikan bahwa Naïve Bayes merupakan algoritma yang efektif dan layak diandalkan untuk mengklasifikasikan opini publik secara cepat dan sistematis. Dengan demikian, model ini berpotensi menjadi alat pendukung dalam menganalisis persepsi masyarakat terhadap kebijakan pemerintah secara berbasis data.
References
N. K. Firda Diana Kartika Rani, Wasesa Rengga Mukti, Atipa Muji, “Peran Media Online Dalam Sebuah Komunikasi,” Merdeka Indones. J. Int., vol. 4, no. 1, pp. 67–74, 2024, [Online]. Available: https://merdekaindonesia.com/index.php/MerdekaIndonesiaJournalInternati/article/view/121/62
A. A. R. Rahma, H. Ardianti, and K. Firman, “PERAN MEDIA SOSIAL DALAM DINAMIKA SOSIAL MASYARAKAT KONTEMPORER Ayu,” J. Komun. Digit. dan Penyiaran Islam, vol. 4, no. 1, pp. 9–15, 2024.
A. R. Aisya, T. H. N. Purwati, and S. A. Kusrin, “Kajian Hukum Atas Subjek Dan Objek Pajak Penghasilan DalamPrespektif Keadilan Dan Kepatuhan Wajib Pajak,” J. Huk., vol. 6, no. 2, pp. 148–160, 2025.
W. Agun, L. Datrini, and A. Amlayasa, “Kepatuhan Wajib Pajak Dalam Memenuhi Kewajiban,” Wicaksana, JurnalLingkungan Pembang., vol. 6, no. 1, p. 9, 2022.
L. L. Latifah and S. Rosyadi, “Analisis Kebijakan Fiskal Pasca Pandemi Covid-19 Studi Kasus Indonesia,” El-Mal J. Kaji. Ekon. Bisnis Islam, vol. 5, no. 3, pp. 1787–1801, 2024, doi: 10.47467/elmal.v5i3.799.
P. A. Ramadhani et al., “Jurnal Administrasi Karya Dharma Volume 4 Nomor 2 ( 2025 ) September 2025 Analisis Dampak Kebijakan Kenaikan Tarif Pajak Pertambahan Nilai ( PPN ) Menggunakan Pendekatan Inkremental PENDAHULUAN Negara yang menempati peringkat keempat di dunia dengan popul,” J. Adm. Karya Dharma, vol. 4, no. September, pp. 12–26, 2025.
T. Y. Pahtoni and H. Jati, “Analisis Sentimen Data X Terkait Chatgpt Menggunakan Orange Data Mining,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 329–336, 2024, doi: 10.25126/jtiik.20241127276.
R. Mursyid and A. D. Indriyanti, “Perbandingan Akurasi Metode Analisis Sentimen Untuk Evaluasi Opini Pengguna Pada Platform Media Sosial (Studi Kasus: X),” J. Informatics Comput. Sci., vol. 6, no. 02, pp. 371–383, 2024, doi: 10.26740/jinacs.v6n02.p371-383.
W. Alfiyani, D. Abdul Fatah, and F. Irhamni, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen Pada Media Sosial X Terhadap Performa Tim Nasional Sepak Bola Indonesia Di Era Kepemimpinan Shin Tae-Yong,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 9, no. 3, pp. 3969–3977, 2025, doi: 10.36040/jati.v9i3.13451.
A. W. V. Hutabarat, N. L. S. S. Adnyani, and K. Suryadi, “Analisis Sentimen Data Ulasan Pengguna MyPertamina di X dengan Metode Text Mining,” J. Rekayasa Sist. Ind., vol. 13, no. 1, pp. 145–154, 2024, doi: 10.26593/jrsi.v13i1.6958.145-154.
N. Raisa and N. Riza, “Sentimen Analisis Terhadap Opini Masyarakat Mengenai Drama Korea Pada X Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 1312–1320, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6765.
B. Irawan, A. Bahtiar, N. Bayes, G. P. Store, and N. Bayes, “Penerapan Metode Naive Bayes Pada Analisis Sentimen Aplikasi,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 759–766, 2024.
Sriani, Suhardi, and La Saufa Yardha, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Mobile JknMenggunakan Algoritma Naive BayesClassifier Dan C4.5,” J. Sci. Soc. Res., vol. 4307, no. 2, pp. 555–563, 2024, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
S. Safaatulloh, R. Hariyanto, and M. Udin, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Kerusakan Perangkat Edc Yang Ada Di Spbu,” J. Mnemon., vol. 7, no. 2, pp. 207–212, 2024, doi: 10.36040/mnemonic.v7i2.10687.
F. Matheos Sarimole and Kudrat, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Satu Sehat Pada X Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 3, pp. 1–8, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.2702
N. Riyanah and Fatmawati, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Surat Keterangan Tidak Mampu (Implementation of Algorithms Naïve Bayes for Classification Recipients Help Letter Description Not Able),” J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 2, no. 4, pp. 206–213, 2021.
N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and A. R. Kurnia, “Implementasi Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Ulasan Shopee pada Google Play Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.
A. N. Rohim and A. R. Pratama, “Analisis Sentimen Publik di Media Sosial Instagram atas Kinerja Presiden Joko Widodo,” 2022.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).
