ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN PPN 12% PADA MEDIA SOSIAL X DENGAN MODEL HIBRIDA INDOBERT–BILSTM

Kebijakan Pajak Pertambahan Nilai (PPN) sebesar 12% yang mulai berlaku pada Januari 2025 memicu perdebatan luas di media sosial X, sehingga diperlukan model yang mampu menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen publik secara akurat dari data teks bebas berbahasa Indonesia yang berjumlah besar. Penelitian ini mengimplementasi model hibrida IndoBERT-BiLSTM melalui proses fine-tuning untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam tiga kategori, yaitu Negatif, Netral, dan Positif. Dataset terdiri dari 1.913 tweet yang dikumpulkan pada periode Oktober 2024 hingga Maret 2025 menggunakan kata kunci #TolakPPN12Persen, dianotasi oleh tiga anotator dengan nilai Fleiss' Kappa sebesar 0,9001, dan dibagi dengan rasio 80:10:10. Eksperimen dilakukan terhadap 15 konfigurasi dari tiga skenario penanganan ketidakseimbangan kelas, yaitu Baseline, Class Weight, dan Focal Loss, dengan F1-macro sebagai metrik evaluasi utama. Hasil terbaik diperoleh pada skenario Focal Loss konfigurasi K4 dengan Test Accuracy 87,50% dan Test F1-macro 83,63%, mengungguli skenario Baseline (81,48%) dan Class Weight (80,03%). Analisis sentimen menunjukkan dominasi sentimen Negatif sebesar 62,2% sepanjang periode pengamatan dengan puncak penolakan pada Desember 2024, bertepatan dengan pengumuman kepastian implementasi kebijakan. Model terbaik diimplementasikan ke dalam aplikasi web berbasis Streamlit untuk mendukung prediksi sentimen secara praktis dan interaktif.