ANALISIS SENTIMEN PUBLIK DI MEDIA SOSIAL TERHADAP KENAIKAN PPN 12% DI INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT - Manoppo, Michael Reynald; Kolang, Indri Claudia; Nur Fiat, Daffa Nur; Mawara, Reza Michelly Cantika; Sumarno, Anggraini Dwi Putri; Yusupa, Ade; Tarigan, Victor (Ninety Media Publisher, 2025)
Penelitian ini menganalisis sentimen publik terkait rencana kenaikan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) 12% di Indonesia menggunakan model transformer berbasis Bahasa Indonesia, IndoBERT. Dengan mengumpulkan 2.581 sampel data dari platform media sosial X, Instagram, dan TikTok, penelitian ini BERTujuan untuk memahami respons publik secara mendalam. Data melalui tahapan pra-pemrosesan, tokenisasi, dan label mapping sebelum dibagi 80/10/10 menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Model IndoBERT dasar yang di-fine-tuned selama tiga epoch menunjukkan kinerja yang signifikan pada set pengujian. Secara kuantitatif, model mencapai accuracy 84,94%, precision 85,60%, recall 84,94%, dan F1-score (weighted) 84,37%. Analisis distribusi sentimen lebih lanjut menunjukkan bahwa sentimen publik yang dominan adalah negatif. Tingginya nilai metrik evaluasi ini menegaskan efektivitas IndoBERT untuk tugas klasifikasi sentimen berbahasa Indonesia pada data media sosial. Kesimpulannya, temuan ini tidak hanya menunjukkan kapabilitas model, tetapi juga memberikan dasar analisis yang kuat mengenai tingkat penerimaan atau penolakan publik terhadap kebijakan kenaikan PPN 12%, menawarkan nilai tambah bagi pemahaman dampak kebijakan publik.