Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Bantuan Sosial Berbasis Web Pada Dinas Sosial Provinsi Sumatera Utara Nabila, Siti Fadiyah; Tambak, Tiara Ayu Tiarta; Siahaan, Ahmad Taufik Al Afkari
Socius: Jurnal Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial Vol 2, No 6 (2025): January
Publisher : Penerbit Yayasan Daarul Huda Kruengmane

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5281/zenodo.14628061

Abstract

The Social Service Office of North Sumatra Province is the agency responsible for managing social assistance in the region. In its implementation, the Social Service often faces various challenges, such as inaccuracies in data for assistance recipients, delays in the distribution of assistance, and a lack of transparency in the assistance distribution process. This research uses a systems design approach with qualitative and descriptive research methods. The systems design approach is chosen because this study aims to design a web-based social assistance management information system that can be used by the Social Service Office of North Sumatra Province. The results of the design of the web-based social assistance processing information system for People with Social Welfare Problems (PMKS) at the Office of People's Welfare SETDAPROVSU provide significant benefits, such as increased efficiency in online data processing, improved accessibility, and higher transparency.   
Analisis Sentimen Pengguna X terhadap Kebijakan PPN 12% Menggunakan Naive Bayes Panggabean, Alwi Andika; Kartikasari, Diah Putri; Aulia, Rafif Risdi; Tambak, Tiara Ayu Triarta; Nabila, Siti Fadiyah; Furqan, Mhd
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1002

Abstract

Kebijakan kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dari 11% menjadi 12% yang direncanakan berlaku pada tahun 2025 telah menimbulkan berbagai reaksi publik, terutama di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna media sosial X (sebelumnya Twitter) terhadap kebijakan tersebut menggunakan metode Naive Bayes yang diimplementasikan dalam bahasa pemrograman R. Data diperoleh dari tweet yang relevan dengan topik PPN 12%, kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan dan pelabelan manual. Hasil analisis menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan proporsi 39%, diikuti sentimen netral 32%, dan sentimen positif 29%. Evaluasi performa model Naive Bayes menunjukkan akurasi sebesar 50%, dengan ketepatan klasifikasi tertinggi pada kategori negatif. Analisis lebih lanjut terhadap istilah kunci dan topik diskusi mengungkapkan bahwa kekhawatiran terhadap beban ekonomi dan dampak terhadap UMKM menjadi sumber utama sentimen negatif, sementara sentimen positif dikaitkan dengan harapan terhadap perbaikan layanan publik dan pembangunan. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pembuat kebijakan untuk memahami persepsi publik terhadap kebijakan fiskal secara lebih mendalam dan berbasis data.