ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA MEDIA SOSIAL TERHADAP KEBIJAKAN KENAIKAN PAJAK HIBURAN MENGGUNAKAN METODE SVM (SUPPORT VECTOR MACHINE)

Waldy Romadhona
Auliya Rahman Isnain


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v9i4.5603

Abstract


Pemerintah Indonesia telah memberlakukan kenaikan pajak hiburan sebesar 40-75% atas aktivitas karaoke, diskotek, bar, dan mandi uap atau spa. melalui UU No 1 Tahun 2022 tentang Hubungan Keuangan Antara Pemerintah Pusat dan Pemerintahan Daerah (HKPD). Kebijakan ini menuai beragam sentimen dari masyarakat, baik pro maupun kontra. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis melakukan analisis ini untuk mengetahui sentimen masyarakat pada kebijakan kenaikan pajak hiburan dengan mengggunakan data yang didapatkan dari media sosial twitter. Metode yang dipakai adalah Support Vector Machine (SVM). Kemudian untuk mengukur kinerja klasifikasi SVM menggunakan metode RFE (Recursive Feature Elimination). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode SVM RFE (Recursive Feature Elimination) dengan nilai akurasi mencapai 95%, precision 99%, recall 94%, dan F1-Score 97%. Sedangkan hasil klasifikasi SVM tanpa menggunakan metode RFE dengan akurasi mencapai 93%, precission 85%, recall 94%, F1-Score 88%.

Keywords


Analisis Sentimen; Pajak Hiburan; Recur-sive Feature Elimination; (RFE); Support Vector Machine (SVM)

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


C. Of, E. Tax, R. To, B. City, and R. Original, “Terhadap Pendapatan Asli Daerah Kota Bandung Effectiveness And Contribution Of Entertainment Tax,” vol. 4, no. 1, pp. 26–31, 2024.

A. Handayani and I. Zufria, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Capres RI 2024 di Twitter Menggunakan Algoritma SVM,” J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 1, pp. 53–63, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4379.

S. Styawati, N. Hendrastuty, and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 6, no. 3, pp. 150–155, 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.

A. Agustin, S. Andrean, S. Susanti, R. Rahmiati, and H. Hamdani, “Review Aplikasi Kredivo Menggunakan Analisis Sentimen Dengan Algoritma Support Vector Machine,” Rabit J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 9, no. 1, pp. 39–49, 2023, doi: 10.36341/rabit.v9i1.4107.

E. F. Saraswita, D. P. Rini, and A. Abdiansah, “Analisis Sentimen E-Wallet di Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Recursive Feature Elimination,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1195, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3118.

E. R. Kaburuan and N. R. Setiawan, “Sentimen Analisis Review Aplikasi Digital Korlantas Pada Google Play Store Menggunakan Metode SVM,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 12, no. 1, pp. 105–116, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1614.

A. R. Fitriansyah and Y. Sibaroni, “Analisis Sentimen Terhadap Pembangunan Kereta Cepat Jakarta-Bandung Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode SVM dan GloVe Word Embedding,” e-Proceeding Eng., vol. 10, no. 2, p. 1713, 2023.

B. Laurensz and E. Sediyono, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19 (Analysis of Public Sentiment on Vaccination in Efforts to Overcome the Covid-19 Pandemic),” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 10, no. 2, pp. 118–123, 2021.

M. D. Hendriyanto, A. A. Ridha, and U. Enri, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Mola Pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3708.

P. Fremmuzar and A. Baita, “Uji Kernel SVM dalam Analisis Sentimen Terhadap Layanan Telkomsel di Media Sosial Twitter SVM Kernel Test in Sentiment Analysis of Telkomsel Services on Twitter Social Media,” vol. 12, no. 148, 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i2.9460.

B. Dan, C. Untuk, K. Sms, and R. Sari, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine , Naïve,” vol. 2, no. 2, pp. 7–13, 2017.

P. G. Aryanti and I. Santoso, “Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap Mobil Listrik Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” IKRA-ITH Inform. J. Komput. dan Inform., vol. 7, no. 2, pp. 133–137, 2023, [Online]. Available: https://journals.upi-yai.ac.id/index.php/ikraith-informatika/article/view/2821

S. Ariqoh, M. A. Sunandar, and Y. Muhyidin, “Analisis Sentimen Pada Produk Cushion Di Website Female Daily Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm),” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 137–142, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2345.

Friska Aditia Indriyani, Ahmad Fauzi, and Sutan Faisal, “Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine,” TEKNOSAINS J. Sains, Teknol. dan Inform., vol. 10, no. 2, pp. 176–184, 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i2.419.

D. D. Nada, S. Soehardjoepri, and R. M. Atok, “c,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 11, no. 6, 2023, doi: 10.12962/j23373520.v11i6.96330.

D. Krisnandi, R. N. Ambarwati, A. Y. Asih, and ..., “Analisis Komentar Cyberbullying Terhadap Kata Yang Mengandung Toksisitas Dan Agresi Menggunakan Bag of Words dan TF-IDF Dengan Klasifikasi SVM,” J. Linguist. …, vol. 6, no. 2, pp. 36–41, 2023, [Online]. Available: https://www.inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/85%0Ahttps://www.inacl.id/journal/index.php/jlk/article/download/85/64

A. Dewan, D. Wibiyanto, and A. Wibowo, “Penerapan Algoritma Multiclass Support Vector Machine dan TF-IDF Untuk Klasifikasi Topik Tugas Akhir,” vol. 6, pp. 42–51, 2023.

I. M. Karo Karo, J. A. Karo Karo, Y. Yunianto, H. Hariyanto, M. Falah, and M. Ginting, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Info BMKG di Google Play Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1423–1430, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3943.

P. A. N. Aryanti and I. B. M. Mahendra, “Analisis Sentimen Opini Berbahasa Indonesia Pada Sosial Media Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” J. Elektron. Ilmu Komput. Udayana, vol. 12, no. 1, pp. 2654–5101, 2023.

V. No, O. Hal, A. Devia, and B. Soewito, “Analisis Perbandingan Metode Seleksi Fitur untuk Mendeteksi Anomali pada Dataset CIC-IDS-2018,” vol. 5, no. 4, pp. 572–578, 2023.

T. B. Sasongko, “Komparasi dan Analisis Kinerja Model Algoritma SVM dan PSO-SVM (Studi Kasus Klasifikasi Jalur Minat SMA),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 244–253, 2016, doi: 10.28932/jutisi.v2i2.476.