Skripsi/Tugas Akhir

Analisa Persepsi Kenaikan PPN dengan Metode Weighted Inverse Document Frequency pada Media Sosial Twitter

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
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.
Kata Kunci: WI-DF, PPN, Twitter

ABSTRACT
Starting April 1, 2022, the Government has officially increased the value-added tax (VAT) rate from 10% to 11%. This decision is in accordance with Law Number 7 of 2021 concerning Harmonization of Tax Regulations. In this study, the method used was Weighted Inverse Document Frequency. WI-DF is a method used in calculating the weight of a word that appears in a document. There are 92 pieces of data obtained from the Twitter API that are manually classified first in an application, then broken down into a word that produces a weight in each word. The results of research processed in Ms.Excel using training data obtained in the application resulted in negative sentiment 0.657828875 and positive sentiment 0.491983076. Based on the analysis of the classification results that have been carried out, it can be concluded that the perception analysis of VAT increase uses the Weighted Inverse Document Frequency method on social media twitter tested in MS. Excel generates negative sentiment tends to be greater than positive sentiment.
Keywords: WI-DF, PPN, Twitter

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-47 ARD a - 0449TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xi + 43 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-47

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Cetakan Februari 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Twitter
Weighted Inverse Document Frequency

Lampiran File