ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA CORETAX DI APLIKASI TIKTOK MENGGUNAKAN METODE INDOBERT

Sistem Coretax merupakan sistem administrasi perpajakan baru yang diluncurkan oleh Direktorat Jenderal Pajak (DJP) dan menuai beragam respons dari masyarakat, khususnya di platform media sosial TikTok. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kecenderungan sentimen masyarakat terhadap implementasi sistem Coretax berdasarkan komentar pengguna TikTok menggunakan model IndoBERT. Data dikumpulkan melalui proses crawling dan melewati tahapan preprocessing meliputi cleaning, case folding, dan normalisasi. Pelabelan data dilakukan oleh dua anotator dengan hasil uji Cohen's Kappa sebesar κ = 0,9889 yang menunjukkan tingkat reliabilitas sangat tinggi. Model IndoBERT-base-p2 dilatih menggunakan teknik fine-tuning dengan penerapan class weight untuk menangani ketidakseimbangan kelas. Dari 5.518 komentar berlabel, sebanyak 78,3% bersentimen negatif dan 21,7% bersentimen positif. Model terbaik dengan konfigurasi Learning Rate = 3e-05, Batch Size = 16, Epoch = 7, dan Dropout = 0,1 berhasil mencapai akurasi sebesar 96,92%, F1-score macro average 95,43%, dan recall kelas positif 92,00%. Hasil penelitian membuktikan bahwa IndoBERT dengan penerapan class weight merupakan pendekatan yang efektif untuk analisis sentimen opini publik terhadap layanan digital pemerintah berbasis data media sosial.