Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisa Persepsi Kenaikan Ppn Dengan Metode Weighted Inverse Document Frequency Pada Media Sosial Twiter Aan Ardiansyah; Muhammad Fiqri Haekal A.B; Dr. Y. Johny W. Soetikno, S.E., M.M.; Yesaya Tommy Paulus, S.Kom., M.T., Ph.D.
Dipanegara Komputer Teknologi Informatika Vol 16 No 1 (2023): Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI)
Publisher : Dipanegara Komputer Teknologi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mulai Tanggal 1 April 2022 Pemerintah resmi menaikkan tarif pajak pertambahan nilai (PPN) dari 10% menjadi 11%. Keputusan ini sesuai dengan Undang-Undang Nomor 7 Tahun 2021 tentang Harmonisasi Peraturan Perpajakan. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah Weighted Inverse Document Frequency. WI-DF merupakan metode yang digunakan dalam menghitung bobot sebuah kata yang muncul dalam dokumen. Ada 92 data yang didapatkan dari API Twitter yang terklasifikasi manual terlebih dahulu di sebuah aplikasi , lalu dipecah menjadi sebuah kata yang menghasilkan bobot dalam setiap kata. Hasil penelitian yang diolah di Ms.Excel menggunakan data latih yang diperoleh di aplikasi menghasilkan sentimen negatif 0,657828875 dan sentimen positif 0,491983076 . Berdasarkan analisa pada hasil klasifikasi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa Analisa persepsi kenaikan PPN menggunakan metode Weighted Inverse Document Frequency pada sosial media twitter yang diuji dalam MS.Excel menghasilkan sentimen negatif cenderung lebih besar dari pada sentimen positif.