Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.1014 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1157-1164 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF TEXT PROCESSING FOR SENTIMENT ANALYSIS OF TAX PAYMENT INTEREST AFTER THE "RUBICON" PHENOMENON
Ridian Gusdiana 1 , Iqbal Alfian 2 , Christina Juliane *3
1,2,3 Master of Information Systems, STMIK LIKMI Bandung, Indonesia Email: 1 ridiangusdiana@uniga.ac.id , 2 musikiqbal@gmail.com , 3 christina.juliane@likmi.ac.id
(Article received: April 27, 2023; Revision: May 22, 2023; published: October 15, 2023)

## Abstract
In February 2023, an incident occurred involving the child of an official from the Indonesian Directorate General of Taxes who committed violence against a member of the GP Ansor organization. The news spread widely and brought  a  new  issue,  namely  suspicious  reporting  of  the  official's  wealth  with  an  amount  of  up  to  56  billion Indonesian Rupiahs. In order to determine public sentiment towards the "RUBICON" case, which was receiving attention, sentiment analysis of tax payment interest was conducted using text mining techniques. Data processing was done using the R language and RStudio application, taking a dataset of 23,785 tweets from the public about paying  taxes  on  Twitter.  Next,  text  cleaning  was done  to  remove  numbers,  symbols,  and  URLs,  as  well  as  text processing using stemming, tokenizing, stopword removal, and TF-IDF methods. The TF-IDF method shows that the words "rafael" and "case" are the top keywords. This study used a supervised model by comparing SVM, KNN, and  Naive  Bayes  algorithms,  and  evaluation  was  done  using  a  confusion  matrix  with  accuracy  results  in descending  order  of  0.8922,  0.8049,  and  0.7369.  The  conclusion  of  this  study  is  that  the  SVM  algorithm successfully classified sentiment with the highest level of accuracy and obtained the highest negative sentiment of 5,616 sentences.
Keywords : K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Sentiment Analisys,, Support Vector Machine, Tax.

## IMPLEMENTASI TEXT PROCESSING UNTUK ANALISIS SENTIMEN MINAT BAYAR PAJAK SETELAH FENOMENA “RUBICON”

## Abstrak
Bulan  Februari  2023,  terjadi  sebuah  peristiwa  yang  melibatkan  anak  dari  pejabat  Ditjen  Pajak  Indonesia  yang melakukan kekerasan terhadap anak seorang pengurus GP Ansor. Berita ini menyebar luas dan membawa masalah baru,  yaitu  adanya  dugaan  pelaporan  harta  kekayaan  pejabat  yang  mencurigakan  dengan  jumlah  mencapai  56 miliar Rupiah. Dalam rangka untuk mengetahui sentimen masyarakat  terhadap kasus " RUBICON " yang tengah menjadi perhatian, dilakukan analisis sentimen minat bayar pajak menggunakan teknik text mining . Pengolahan data dilakukan menggunakan bahasa R dan aplikasi RStudio dengan mengambil dataset dari komentar masyarakat tentang  bayar  pajak  di  media  sosial Twitter sebanyak  23.785  twit.  Selanjutnya,  dilakukan text  cleaning untuk menghapus angka, simbol, dan alamat URL , serta text processing dengan metode stemming , tokenizing , stopword removal , dan TF-IDF . Metode TF-IDF menunjukkan bahwa kata "rafael" dan "kasus" adalah topik pada kata kunci tertinggi. Penelitian ini menggunakan model supervised dengan membandingkan algoritma SVM, KNN, dan Naïve Bayes. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix dengan hasil akurasi secara berurutan adalah 0.8922, 0.8049 dan 0.7369. Kesimpulan dari penelitian ini  adalah algoritma SVM berhasil mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi tertinggi dan mendapatkan sentimen tertinggi adalah negatif sebesar 5.616 kalimat.
Kata kunci : K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Pajak, Sentimen Analisis, Support Vector Machine.

## 1. PENDAHULUAN
Peristiwa  yang  terjadi  pada  awal  tahun  2023 adalah  tentang  kasus  “ RUBICON ”.  Kasus  yang melibatkan anak Ditjen Pajak Indonesia dan anak dari salah satu pengurus Organisasi GP Ansor. Kasus ini berkembang hingga dugaan pelaporan harta kekayaan mencurigakan. Kondisi itu membuat pertanyaan baru
yaitu  peminatan    bayar  pajak  oleh  masyarakat. Sumber  data  pada  penelitian  diperoleh  dari penambangan  komentar  masyarakat  dengan  kata kunci  “bayar  pajak”.  Penambangan  dilakukan  pada periode  06  Maret  sampai  22  Maret  2023  dan menghasilkan 23.785 data twit.
Sebelumnya  telah  dilakukan  penelitian  tentang text  mining dengan  algoritma KNN [1].  Data didapatkan  dari  aplikasi  Layanan  Aspirasi  dan Pengaduan  Online  Rakyat  (LAPOR)  dengan  jumlah 103  data.  Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma KNN untuk membuat klasifikasi keakuratan laporan. Hasilnya  yang  diperoleh  adalah  pembobotan  TF.RF menggunakan  Naïve  Bayes  terbukti  lebih  baik dengan  tingkat  akurasi  sebesar  98,67%,  Precision 93,81%,  dan  Recall  96,67%.  Berikutnya  penelitian dilakukan  untuk  menganalisis  opini  masyarakat tentang  kinerja  layanan  transportasi  online  dengan menggunakan text mining dan metode SVM [2]. Data yang  digunakan  diperoleh  melalui  penambangan Twitter dengan  kata  kunci  “grab”  dan  “gojek”. Metode  yang  digunakan  adalah  sentiment  analisis untuk  mendapatkan  klasifikasi  data  berdasarkan tanggapan  positif  dan  negatif.  Hasil  dari  penelitian tersebut  mendapatkan  nilai  akurasi  sentiment  objek Grab  sebesar  74,34%  dan  hasil  akurasi  pada  objek Gojek sebesar 68,84%. Penelitian terakhir membahas tentang penerapan text mining pada analisis sentimen pengguna Twitter terhadap marketplace di Indonesia dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine  (SVM) [3].  Data  didapatkan  dari twitter menggunakan  kata  kunci  Tokopedia,  Shoppe  dan Bukalapak. Metode yang digunakan adalah SVM dan mendapatkan  akurasi  nilai  sentiment  positif  sebesar 0,85 serta sentiment negatif 0,86.
Berdasarkan permasalah tersebut, maka penelitian ini menggunakan teknik text mining dalam mengklasifikasikan  sentimen  masyarakat  terhadap minat  bayar  pajak.  Tujuan  penelitian  untuk membandingkan  algoritma KKN , Naïve  Bayes ,  dan SVM untuk mengetahui akurasi terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Prosedur Penelitian
Kegiatan  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah mengumpulkan  data,  kemudian  melakukan  pre- processing.  Selanjutnya,  dilakukan  pembuatan  skor, penandaan  label,  berikutnya  adalah  pembangunan model KNN,  SVM, dan Naïve Bayes .  Terakhir  yaitu evaluasi  model  sentiment  menggunakan  algoritma SVM, KNN dan Naïve Bayes .. Gambar 1 merupakan Flowchart prosedur penelitian.

## 2.2. Pajak
Pajak merupakan suatu kewajiban bagi individu atau organisasi untuk memberikan kontribusi kepada negara sesuai dengan Undang-Undang, tanpa imbalan langsung, dan digunakan untuk memajukan kemakmuran  rakyat  [4].  Beberapa  klasifikasi  pajak termasuk pajak penghasilan, pajak pertambahan nilai (PPN),  pajak  properti  (PBB),  pajak  kendaraan bermotor, dan sebagainya. Pajak penghasilan adalah pajak  yang  dikenakan  pada  penghasilan  seseorang atau badan usaha dalam satu tahun pajak. PPN adalah pajak  yang  dikenakan  pada  penjualan  barang  dan
jasa,  sedangkan  PBB  adalah  pajak  yang  dikenakan pada kepemilikan tanah dan bangunan [5]. Pajak juga dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk  mengendalikan inflasi  dan  defisit  anggaran  negara.  Dalam menjalankan  fungsinya  sebagai  alat  pengendalian inflasi, pajak digunakan sebagai instrumen kebijakan fiskal dengan mengatur jumlah uang yang beredar di masyarakat.
Gambar 1. Prosedur Penelitian

## 2.3. Text Mining
Identifikasi  pola  dari  suatu  masalah  dapat dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya yaitu dengan metode text  mining . Text  mining merupakan proses  eksplorasi  dan  analisis  data  teks  yang  tak terstruktur  dengan  bantuan  perangkat  lunak  yang dapat  mengidentifikasi  konsep,  pola,  topik,  kata kunci,  dan  atribut  lainnya  dalam  data  [6].  Pada penerapannya, Text  Mining merupakan  sebuah metode yang mengolah data dalam bentuk kata-kata untuk  mendapatkan  informasi.  Area  penerapan Text Mining meliputi  Ekstraksi  Informasi  ( Information Extraction ),  Pelacakan  Topik  ( Toping  Tracking ),
Perangkuman
( Summarization ), Kategorisasi ( Categorization ), Penggugusan
( Clustering ), Penautan  Konsep  ( Concept  Lingking ),  Penjawaban Pertanyaan  ( Question  Answering )  [7].  Proses  yang dilakukan pada text mining , yaitu Text Cleaning dan Text Processing .

## 2.4. K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest  Neighbor  (K-NN) adalah  suatu metode  yang  menggunakan  algoritma supervised
dimana hasil dari sampel uji yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari  kategori pada K-NN [8].  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah mengklasifikasi  objek  baru  berdasakan  atribut  dan sampel latih. Pengklasifikasian tidak menggunankan model  apapun  untuk  dicocokkan  dan  hanya berdasarkan  pada  memori.  Diberikan  titik  uji,  akan ditemukan  sejumlah K objek  (titik training )  yang paling dekat dengan titik uji. Klasifikasi menggunakan  voting  terbanyak  diantara  klasifikasi dari K objek.  Algoritma K-NN menggunakan klasifikasi  ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari sampel uji yang baru [9].

## 2.5. Support Vector Machine (SVM)
SVM adalah sistem pembelajaran yang menggunakan  fungsi  linear  pada  ruang  fitur berdimensi tinggi dan dilatih pada parameter dengan algoritma  pembelajaran  berdasarkan  teori  optimasi dan  pembelajaran  statistik  [10].  Metode  SVM mencari  hyperplane  terbaik  untuk  memisahkan  dua kelas dengan maksimalkan jarak antara kelas tersebut pada  ruang  kelas  berdimensi  tinggi.  Hyperplane berfungsi  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  ruang kelas  dengan  dimensi  yang  lebih  tinggi  [11]. SVM menggunakan teknik kernel untuk mengubah data ke dimensi  yang  lebih  tinggi  untuk  memisahkan  data secara  linier.  Beberapa  jenis  kernel  yang  biasa digunakan  antara  lain  kernel  linier,  polinomial,  dan fungsi basis radial [12].

## 2.6. Naïve Bayes
NB adalah suatu algoritma pembelajaran mesin yang mengaplikasikan prinsip teorema Bayes dengan asumsi  yang  sederhana  [13].  Konteks  teori  Bayes, probabilitas yang paling mungkin dari suatu peristiwa dapat dihitung berdasarkan data yang sudah ada. [14].

## 2.7. Confussion Matrix
Confusion  matrix adalah  salah  satu  cara  untuk mengevaluasi  performa  suatu  algoritma  klasifikasi. [15]. Secara umum, confusion matrix membandingkan hasil klasifikasi sistem dengan hasil yang seharusnya dan terdiri  dari  empat istilah: True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive (FP) dan False Negative (FN). True Negative (TN) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data
Dataset  diperoleh  melalui  media  sosial twitter dari  tanggal  06  Maret  –  22  Maret  2023  sebanyak 23.785 tweet dengan dua atribut yaitu, nomor dan text yang ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data No Text 1 RT @sport7trans7: Pelatih bergaji Rp282 miliar per tahun,  tapi  naik  pesawat  kelas  ekenomi.  Coba  jadi pejabat pajak. Eh. ðŸ˜•  https://t.co/z5CB34KtcD
No Text 2 RT@vctrkmng:  Diingetin  batas  akhir  lapor  SPT malah  keinget  soal  betapa  hedonnya  pejabat  pajak. Jadi  memacu  diri  euG  tuk  lebi  giat  agar  bisa  lebih hedon dari mereka ðŸ˜¡
3 RT@TetiDominicus: @PartaiSocmed Lu pade kerja banting tulang dapetnya ga sbrp krn kepotong pajak. Beli rumah kena pajak. Beli tanah mobil dsb2 kena pajak. Trus trnyata uangnya dipake buat beli sendal 12  jt  ama  bocahnya  pejabat.  Uang  lu  itu,  dipake. Pantes klo ga bayar pajak dihukum berat, pejabatnya
BU ginian. - - - - - - 23.785 RT  @baronlukater  Kayaknya  udah  lumrah,  mobil² mewah  gitu  ternyata  nama  di  dokumennya  adalah orang²  yg  jauh  dari  kata  mewah,  kadang  mereka menggunakan  KTP  orang  lain  spt  supir,  OB,  atau ART  buat  membeli  barang  mewah,  untuk menghindari  pajak  progresif  atau  asal  usul  uang untuk beli mobil tsb

## 3.2. Text Cleaning
Selanjutnya dilakukan pembersihan teks dengan cara  menghapus  simbol,  angka,  alamat url, menghapus  baris  kosong  dan  menghapus  data duplikat yang ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Text Cleaning No Sebelum Sesudah 1 RT @sport7trans7: Pelatih bergaji  Rp282 miliar per tahun, tapi naik pesawat  kelas  ekenomi. Coba  jadi  pejabat  pajak. Eh. ðŸ˜• https://t.co/z5CB34KtcD pelatih bergaji rp miliar  per  tahun  tapi naik pesawat kela ekenomi coba jadi pejabat pajak eh 2 RT@vctrkmng:  Diingetin batas  akhir  lapor  SPT malah keinget soal betapa hedonnya  pejabat  pajak. Jadi memacu diri euG tuk lebi  giat  agar  bisa  lebih hedon dari mereka ðŸ˜¡
diingetin  bata  akhir lapor spt malah keinget soal  betapa  hedonnya pejabat pajak jadi memacu  diri  eug  tuk lebi giat agar bisa lebih hedon dari mereka 3 RT@TetiDominicus: @PartaiSocmed  Lu  pade kerja banting tulang
dapetnya  ga  sbrp  krn kepotong pajak. Beli rumah  kena  pajak.  Beli tanah  mobil  dsb2  kena pajak. Trus trnyata uangnya  dipake  buat  beli sendal 12 jt ama bocahnya pejabat.  Uang  lu  itu, dipake.  Pantes  klo  ga bayar pajak dihukum berat, pejabatnya BU ginian. lu  pade  kerja  bant tulang  dapetnya  ga sbrp krn kepotong pajak  beli  rumah  kena pajak  beli  tanah  mobil dsb  kena  pajak  trus trnyata  uangnya  dipak buat beli sendal jt ama bocahnya pejabat uang lu itu dipak pant klo ga bayar  pajak  dihukum berat  pejabatnya  bu ginian - - - - - - - - - 10.873 RT @baronlukater Kayaknya  udah  lumrah, mobil² mewah gitu ternyata
nama di dokumennya adalah
orang²  yg  jauh  dari  kata mewah,  kadang  mereka menggunakan  KTP  orang lain  spt  supir,  OB,  atau
kayaknya udah lumrah mobil mewah gitu ternyata nama di dokumennya adalah orang yg jauh dari kata mewah kadang mereka menggunakan
ktp orang lain spt supir ob atau abuat memb
No Sebelum Sesudah ART buat membeli barang mewah, untuk menghindari pajak progresif  atau  asal  usul uang untuk beli mobil tsb barang  mewah  untuk menghindari pajak progresif atau asal usul uang  untuk  beli  mobil tsb

## 3.3. Text Preprocessing
Tahap  pertama  dalam Text  Preprocessing adalah Stemming ,  yaitu  mengganti  kata-kata  yang berimbuhan menjadi kata dasar. Stemming dilakukan dengan  menggunakan  bahasa  indonesia  yang bersumber  pada  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia. Hasil Stemming ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Text Stemming No Sebelum Sesudah 1 pelatih  bergaji  rp  miliar per tahun tapi naik
pesawat  kela  ekenomi coba jadi pejabat pajak eh
latih  gaji  rp  miliar  per tahun tapi naik pesawat kela ekenomi coba jadi jabat pajak eh
2 diingetin bata akhir lapor spt  malah  keinget  soal betapa  hedonnya  pejabat pajak  jadi  memacu  diri eug tuk lebi giat agar bisa lebih hedon dari mereka diingetin  bata  akhir lapor spt malah keinget soal  betapa  hedonnya jabat  pajak  jadi  pacu diri  eug  tuk  lebi  giat agar  bisa  lebih  hedon dari mereka
3 lu  pade  kerja  bant  tulang dapetnya  ga  sbrp  krn kepotong pajak beli
rumah  kena  pajak  beli
tanah  mobil  dsb  kena pajak trus trnyata
uangnya  dipak  buat  beli sendal  jt  ama  bocahnya pejabat  uang  lu  itu  dipak pant  klo  ga  bayar  pajak dihukum berat pejabatnya bu ginian
lu  pade  kerja  bant tulang dapetnya ga sbrp krn  potong  pajak  beli rumah  kena  pajak  beli tanah  mobil  dsb  kena pajak  trus  trnyata  uang pak  buat  beli  sendal  jt ama bocah jabat uang lu
itu  pak  pant  klo  ga bayar  pajak  hukum berat jabat bu ginian - - - - - - - - - 10.873 kayaknya  udah  lumrah mobil mewah gitu ternyata nama di dokumennya adalah
orang  yg  jauh  dari  kata mewah  kadang  mereka menggunakan  ktp  orang lain  spt  supir  ob  atau abuat memb barang mewah untuk menghindari pajak progresif  atau  asal  usul uang untuk beli mobil tsb
kayak  udah  lumrah mobil mewah gitu nyata nama di dokumen adalah  orang  yg  jauh dari kata mewah kadang  mereka  guna ktp orang lain spt supir ob  atau  abuat  b  barang mewah  untuk  hindar pajak  progresif  atau asal  usul  uang  untuk beli mobil tsb
Proses kedua yaitu Tokenization yang betujuan untuk  memecah  kalimat  hasil Stemming menjadi kata-kata. Tabel 4 menunjukan data hasil tokenisasi.
Tabel 4. Text Tokenization
No Sebelum Sesudah 1 pelatih bergaji rp miliar per tahun tapi naik pesawat  kela  ekenomi  coba  jadi  pejabat pajak eh latih gaji rp miliar per tahun
tapi naik pesawat kela ekenomi coba jadi jabat pajak eh
Proses ketiga yaitu melakukan metode stopword removal untuk  menghilangkan  kata-kata  tidak bermakna.  Kata-kata  dapat  dipilih  berdasarkan kemunculan pada hasil tokenisasi. Terpilih sebanyak 12,912  kata  telah  dihilangkan  dan  ditampilkan  pada Tabel 5.
Tabel 5 Stopword Removal No Sebelum Sesudah 1 latih latih gaji gaji rp rp miliar miliar per tahun tapi naik pesawat pesawat kela
kela ekenomi ekenomi
coba coba
jadi jabat jabat pajak pajak eh eh

## Proses keempat adalah melakukan perhitungan
Document  Frequenciy  (DF),  Term  Frequency  (TF), Inverse  Document  Frequency  (IDF) dan Term Frequency/Inverse  Document  Frequency  (TF/IDF). Tujuan dilakukannya perhitungan tersebut agar dapat melihat frekuensi kata, Tabel 6 hasil proses Frekuensi Kata  dan  Gambar  2  adalah wordclound frekuensi kata.
Tabel 6 Frekuensi Kata no word n 1 pajak 10956 2 pajak 7178 3 bayar 4014 4 pejabat 2964 5 bayar 2771 6 rafael 2484 7 alun 2168
Gambar 2. Frekuensi Kata
Proses  kelima  yaitu  pembobotan  kata-kata menggunakan  metode TF-IDF yang  akan  disajikan pada  Tabel  7.  Lalu,  mencari  frekuensi  keterkaitan yang  ditunjukan  pada  Tabel  8.  selanjutkan  hasil wordcloud ditampilkan pada Gambar 3.
Tabel 7 TF-IDF no word n tf idf Tf_idf 1 pajak 10956 0.05068 0 0 2 pajak 7178 0.0602 0 0 3 bayar 4014 0.018568 0 0 4 pejabat 2964 0.013711 0 0 5 bayar 2771 0.02324 0 0 6 rafael 2484 0.01149 0.133531 0.001534 7 alun 2168 0.010029 0.133531 0.001339 8 rafael 1981 0.059954 0.133531 0.008006 9 alun 1891 0.05723 0.133531 0.007642 10 kasus 1820 0.008419 0.133531 0.001124 Tabel 8 Keterkaitan Kata X word n 1 bayar pajak 3033 2 rafael alun 1706 3 pajak kendara 745 4 jabat pajak 728 5 alun trisambodo 614 6 gawai pajak 382 7 sri mulyani 297 8 pamer harta 259 9 hai kak 255 10 ditjen pajak 252 Gambar 3. Keterkaitan Kata

## 3.4. Text Processing
Selanjutnya  dilakukan text  processing dengan langkah  pertama  yaitu  pembuatan  skor  sentimen. Skor  -4  sampai  -1  adalah  sentimen  negatif,  skor  0 sampai 4 adalah sentimen positif. Tabel 9 adalah hasil perhitungan skor sentimen pada dataset kalimat.
Tabel 9 Text Scoring
No score text 1 0
pelatih bergaji rp miliar per tahun tapi naik pesawat  kela  ekenomi  coba  jadi  pejabat
pajak eh
2
-1
diingetin bata akhir lapor spt malah keinget soal  betapa  hedonnya  pejabat  pajak  jadi memacu  diri  eug  tuk  lebi  giat  agar  bisa lebih hedon dari mereka 3 -4 lu pade kerja bant tulang dapetnya ga sbrp krn kepotong pajak beli rumah kena pajak beli tanah mobil dsb kena pajak trus trnyata uangnya  dipak  buat  beli  sendal  jt  ama bocahnya pejabat uang lu itu dipak pant klo ga  bayar  pajak  dihukum  berat  pejabatnya bu ginian
- - - - - - - - - 10.873 -2 kayaknya  udah  lumrah  mobil  mewah  gitu ternyata nama di dokumennya adalah orang yg  jauh  dari  kata  mewah  kadang  mereka menggunakan  ktp  orang  lain  spt  supir  ob atau  abuat  memb  barang  mewah  untuk menghindari pajak progresif atau asal usul uang untuk beli mobil tsb
Selanjutnya  membuat  label  berdasarkan  hasil skor yang telah dibuat yang ditunjukan oleh Tabel 10 dan ditampilkan barplot pada Gambar 4.
Tabel 10. Pelabelan no klasifikasi score text 1 Positif 0
pelatih bergaji rp miliar per tahun  tapi  naik  pesawat kela  ekenomi  coba  jadi pejabat pajak eh
2 Negatif
-1
diingetin  bata  akhir  lapor spt  malah  keinget  soal betapa  hedonnya  pejabat pajak jadi memacu diri eug tuk lebi giat agar bisa lebih hedon dari mereka
3 Negatif
-4
lu  pade  kerja  bant  tulang dapetnya  ga  sbrp  krn kepotong  pajak  beli  rumah kena pajak beli tanah mobil dsb kena pajak trus trnyata uangnya  dipak  buat  beli sendal  jt  ama  bocahnya pejabat  uang  lu  itu  dipak pant  klo  ga  bayar  pajak dihukum  berat  pejabatnya bu ginian - - - - - - - - - - - - 10.873 Negatif -2 kayaknya udah lumrah mobil  mewah  gitu  ternyata nama di dokumennya adalah  orang  yg  jauh  dari kata mewah kadang mereka menggunakan  ktp  orang lain spt supir ob atau abuat memb barang mewah untuk menghindari pajak progresif  atau  asal  usul uang untuk beli mobil tsb
Gambar 4. Jumlah Kalimat Positif dan Negatif

## 4. PERBANDINGAN ALGORITMA
4.1. Support Vector Machine (SVM)
Pertama  yang  dilakukan  membuat  dataset menjadi  dua  bagian  yaitu  data  latih  dan  uji.  Hasil
pemisahan tersebut  adalah data train  250:10873  dan data uji adalah 1:10873.
Kedua  memilih kernel yang  sesuai  yaitu “ Linear ”.  Ketiga  melakukan  pelatihan  data  dengan kernel yang  telah  dipilih.  Keempat  evaluasi menggunakan  metode confussion  matrix .  Kegiatan tersebut akan ditampilkan pada Tabel 11 dan Gambar 5 untuk evaluasi.
Tabel 11. Bangun Model SVM variable operator function container = create_container(dtMatrix, cf$klasifikasi,  trainSize  = 250:10873, testSize = 1:10873, virgin = FALSE) model = train_model(container,
"SVM",  kernel  =  "linear",
cost = 1) result = classify_model(container, model) result$SVM_LA BEL = factor(result$SVM_LABEL) confussionMatri x = confusionMatrix(cf$klasifika si[1:10873], result[,"SVM_LABEL"])
Gambar 5. Hasil evaluasi Confussion Matrix SVM

## 4.2. K-Nearest Neighbor (KNN)
Pertama  yang  dilakukan  memilih  jumlah tetangga  terdekat.  Kedua  menghitung  jarak  untuk data  baru  dan  kepada  semua  titik  yang  ada  pada dataset.  Ketiga  mengurutkan  langkah  kedua  lalu ambil titik data dengan jarak terkecil dalam jumlah K titik.  Keempat  menghitung  rata-rata  nilai  pada variabel pada tiap titik. Kelimat memasukan rata-rata itu sebagai hasil output.
Proses tersebut membutuhkan waktu yang lama jika jumlah data besar. Tabel  12 adalah kode dalam bahasa R untuk  membangun  algoritma KNN dan Gambar 6 adalah hasil evaluasi.
Tabel 12. Bangun Model KNN
variable operator
function
i = 1 k.optm
= 1 for (i in 1:3) {knn.mod <- knn(train =  dtm.train,  test  =  dtm.test,  cl  = cf.train$klasifikasi,  k=i)  k.optm[i]  <- 100  *  sum(cf.test$klasifikasi  == knn.mod)/NROW(cf.test)k=i cat(k,'=',k.optm[i],'')}
model
= kknn(klasifikasi~.,
data_train1, data_test1, k=20, kernel = "optimal")
perform = confusionMatrix(model$fitted.values, data_test1$klasifikasi) xval = train.kknn(klasifikasi~.,  data_train1, kmax  =  20,  kernel  =  c("optimal", "rectangular", "inv", "gaussian",
"triangular"), scale = T)
Gambar 6. Hasil evaluasi Confussion Matrix KNN

## 4.3. Naïve Bayes
Pertama  yang  dilakukan  membuat  dataset menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan  uji.  Hasil pemisahan tersebut adalah data train 5000:10873 dan data  uji  adalah  1:10873.  Kedua  adalah  menghitung probabilitas  kelas  untuk  setiap  kelas  yang  mungkin dalam  data  pelatihan.  Ketiga  Urutkan  jarak  pada langkah  2  dari  kecil  ke  besar,  lalu  ambil  titik  data dengan  jarak  terkecil  sejumlah  K  titik.  Keempat Menghitung  probabilitas  setiap  fitur  dalam  setiap kelas  dalam  data  pelatihan.  Kelima  Menggunakan probabilitas  yang  dihitung  paling  mungkin  untuk setiap data uji dalam data pengujian.
Kegiatan  tersebut  ditampilkan  pada  Tabel  13 dan Gambar 7 untuk evaluasi.
Tabel 13. Bangun Model Naive Bayes variable operator function df.train = df[5000:10873,] df.test = df[1:10873,] convert_countNB <- function(x) {y <- ifelse(x > 0, 1,0) y <- factor(y, levels=c(0,1), labels=c("No", "Yes"))y} classifier <- naiveBayes(trainNB, df.train$klasifikasi, laplace = 1) pred <- predict(classifier, testNB) NB_table = table("Prediction"= pred,
"Actual" = df.test$klasifikasi)
Perbandingan ketiga algoritma tersebut mendapatkan  masing-masing  nilai  akurasi  yang berbeda, lalu ditampilkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Evaluasi Perbandingan Algoritma Perbandingan SVM KNN Naive Bayes Negative 5564 4212 4112 Positive 5524 3700 3900 Accuracy 0.8922 0.8049 0.7369 Balanced Accuracy 0.8921 0.8054 0.7370

## 5. DISKUSI
Data  yang  dihasilkan  dari  media  sosial twitter berjumlah  23.785 tweet .  Dataset  berbentuk  kalimat opini  masyarakat.  Lalu,  diolah  menggunakan  teknik text  cleaning sehingga jumlah data berubah menjadi 10.873  dikarena  terdapat  duplikasi  data  berjumlah 12,912 tweet . Proses  langkah text  processing dengan  teknik tokenisasi menghasilkan 235.581 kata yang bersumber  pada  kalimat  hasil  proses text  cleaning . Selanjutnya  pada  teknik  stopword  removal  terdapat perubahan  jumlah  kata  menjadi  157.905  dikarena menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  sebanyak 77,676 kata.
Frekuensi  kata  yang  sering  muncul  adalah ”pajak”  dengan  jumlah  10.079  kata  dan  frekuensi keterkaitan  antar  kata    menghasilkan  kata  ”bayar pajak”  menjadi  yang  tertinggi  dengan  jumlah  3.033 kata.
Pembuatan score pada  kalimat  mendapatkan  4 yang  tertinggi  untuk  Klasifikasi  Positif  dan  -4 terendah  untuk  Klasifikasi  Negatif.  Klasifikasi Negatif  mendapatkan  jumlah  5616  kalimat  dan klasifikasi Positif berjumlah 5257 kalimat.
Perbandingan  algoritma  tertinggi  didapatkan pada SVM dengan  akurasi  0.8922,  kemudian KNN mendapatkan  akurasi  0.8094  dan Naive  Bayes menjadi yang terendah dengan akurasi 0.7369.

## 6. ANALISIS HASIL
Fenomena yang terjadi pada nilai akurasi adalah text  mining tidak  selalu  dapat  mendeteksi  sarkasme dengan  akurasi  yang  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan sarkasme  sendiri  dapat  ditampilkan  dalam  berbagai bentuk  dan  dapat  menjadi  sangat  bergantung  pada konteks. Selain itu, sarkasme seringkali disampaikan dengan  menggunakan  konvensi  linguistik  tertentu, seperti  menggunakan  kata-kata  yang  berlawanan dengan  makna  yang  sebenarnya,  atau  dengan menambahkan  intonasi  tertentu  dalam  kalimat  yang disampaikan.
Saran  pada  permasalahan  tersebut,  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  terkait  sarkasme untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  klasifikasi  yang lebih baik dalam text mining . Terdapat 2.861 kalimat yang berisikan sarkastik ditampilkan pada Tabel 15.
Tabel 15. Kalimat Sarkastik
no klasifikasi score text 1 Positif 1 yuk bayar pajak yuk biar pejabat tdk melarat yuk
2 Positif 0 sangat hebat utang menumpuk  rakyat  bayar pajak  uangnya  dimakan pejabat  pajak  dan  gak bayar  pajak  banyak  deh lainnya - - - - - - - - - - - - 2.861 Positif 0
tenang ini hanya perpindahan  uang  dari masyarakat  ke  pejabat daerah lalu ke kang pajak mereka  jg  bagian  dari masyarakat  ingat  dari masyarakat untuk masyarakat tetap semangat  semua  untuk sale memberi

## 7. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan teknik text  mining untuk  membuat  klasifikasi  sentimen  analisis  minat bayar  pajak.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  terdapat lebih banyak kalimat dengan sentimen negatif (5.616 kalimat) daripada positif (5.257 kalimat). Perbandingan algoritma berhasil dilakukan dan SVM memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi  (0.8922),  diikuti oleh KNN (0.8094) serta Naive Bayes (0.7369).
Jumlah  sentimen  negatif  yang  tinggi  terhadap pajak menunjukkan bahwa adanya indikasi ketidakpuasan  atau  ketidakpercayaan  masyarakat terhadap  sistem  perpajakan  dan  pemerintah  yang mengelolanya.  Bedasarkan  hasil  analisis  sentimen yang  telah  dilakukan,  maka  saran  yang  diajukan adalah  pemerintah  perlu  ketegasan  terhadap  kasus dugaan harta tidak wajar pada Ditjen Pajak Indonesia untuk menunjukkan komitmen dalam pemberantasan korupsi dan memperbaiki citra pemerintah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Deolika,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077.
[2] H. Irsyad  and  M.  R. Pribadi,  “Implementasi Text  Mining  Dalam  Pengelompokan  Data Tweet  Pertanian  Indonesia  Dengan  K- Means,” KURAWAL J. Teknol. Inf. dan Ind. , vol.  3,  no.  2,  pp.  164–172,  2020,  [Online]. Available: https://t.co/FXtzMcbdHp
[3] D.  A.  Agustina,  S.  Subanti,  and  E. Zukhronah, “Implementasi Text Mining Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 3, no. 2, p. 109, 2021, doi:
10.13057/ijas.v3i2.44337.
[4] T.  Arimurti et  al. ,  “Pengaruh  Leverage  , Return on Asset ( Roa ) Dan Intensitas Modal Terhadap  Penghindaran  Pajak  Dengan,” J.
KRISNA Kumpul. Ris. Akunt. , vol. 13, no. 2,
2022.
[5] S.  Sanjaya  and  R.  P.  Sipahutar,  “Pengaruh
Current Ratio, Debt to Asset Ratio dan Total Asset  Turnover  terhadap  Return  on  Asset pada Perusahaan Otomotif dan Komponennya yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia,” J. Ris. Akunt. dan Bisnis , vol. 19, no. 2, pp. 136–150, 2019, doi: 10.30596/jrab.v19i2.4599.
[6] I.  M.  D.  Ardiada,  M.  Sudarma,  and  D.
Giriantari,  “Text  Mining  pada  Sosial  Media untuk Mendeteksi Emosi Pengguna Menggunakan  Metode  Support  Vector
Machine  dan  K-Nearest  Neighbour,” Maj.
Ilm. Teknol. Elektro , vol. 18, no. 1, p. 55, May 2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p08.
[7] A.  S.  Sri  Widaningsih,  “Klasifikasi  Jurnal Ilmu  Komputer  Berdasarkan  Pembagian,”
Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun.  2018 (SENTIKA 2018) , vol. 2018, no. Sentika, pp.
320–328, 2018.
[8] F.  Sodik  and  I.  Kharisudin,  “Analisis Sentimen dengan SVM , NAIVE BAYES dan KNN  untuk  Studi  Tanggapan  Masyarakat
Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada
Media Sosial Twitter,” vol. 4, pp. 628–634, 2021.
[9] N. Tri Romadloni, I. Santoso, S. Budilaksono, and M. Ilmu Komputer STMIK
Nusa  Mandiri  Jakarta,  “Perbandingan Metode Naive Bayes, Knn Dan Decision Tree Terhadap Analisis Sentimen Transportasi Krl Commuter Line,” J. IKRA-ITH Inform. , vol.
3, no. 2, 2019.
[10] I. Olive, D. Putra, K. R. Prilianti, P. Lucky, and  T.  Irawan,  “Implementasi  Text  Mining untuk  Analisis Layanan Transportasi  Online dengan Analisis Faktor,” J. SimanteC , vol. 8, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[11] I. Oktanisa and A. A. Supianto, “Perbandingan  Teknik  Klasifikasi  Dalam Data  Mining  Untuk  Bank  a  Comparison  of Classification  Techniques  in  Data  Mining for,” Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5, no. 5, pp. 567–576, 2018, doi: 10.25126/jtiik20185958.
[12] M. A. Ayu, E. Irawan, and T. Mantoro, “Text mining approaches for analyzing an Indonesian tafseer and translation of the Holy Quran,” Indones.  J.  Electr.  Eng.  Comput. Sci. , vol. 25, no. 3, 2022, doi:
10.11591/ijeecs.v25.i3.pp1469-1480.
[13] R.  A.  Wildan,  R.  A.  Rajagede,  and  R.
Rahmadi, “Analisis Sentimen  Politik
Berdasarkan  Big  Data  dari  Media  Sosial Youtube :  Sebuah  Tinjauan  Literatur,”
Automata , vol. 2, 2021.
[14] M. H. Asnawi, I. Firmansyah, R. Novian, and
R.  S.  Pontoh,  “Perbandingan  Algoritma Naïve  Bayes  ,  K-NN  ,  dan  SVM  dalam Pengklasifikasian  Sentimen  Media  Sosial,” 2021.
[15] R.  Pratiwi,  M.  N.  Hayati,  and  S.  Prangga, “Perbandingan  Klasifikasi  Algoritma  C5.0
Dengan  Classification  and  Regression  Tree (Studi  Kasus :  Data  Sosial  Kepala  Keluarga Masyarakat  Desa  Teluk  Baru  Kecamatan Muara Ancalong Tahun 2019),” BAREKENG J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. ,  vol.  14,  no.  2,  pp. 273–284, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss2pp273-284.