ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN PPN 12% BERBASIS SEMI-SUPERVISED CNN - Mochammad Asril Berlian Abdullah; Mashur Razak; Nasrullah Nasrullah (JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) 12% menggunakan pendekatan deep learning berbasis Convolutional Neural Network (CNN) dengan skema semi-supervised learning. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah keterbatasan data berlabel, sehingga digunakan teknik pseudo-labeling untuk memanfaatkan data tidak berlabel. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data dari media sosial, pra-pemrosesan teks, pelabelan awal, serta pelatihan model CNN. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mengklasifikasikan sentimen dengan baik dan menghasilkan distribusi sentimen yang didominasi oleh sentimen negatif. Selain itu, pendekatan semi-supervised learning terbukti meningkatkan performa model melalui pemanfaatan data tidak berlabel.