JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4799
IMPLEMENTASI  MAJORITY  VOTE  PADA  METODE NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (STUDI KASUS : KENAIKAN PAJAK HIBURAN)
Bayu Samodera 1 , Kartini 2 , Muhammad Muharrom Al Haromainy 3 1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Kec. Gn. Anyar, Surabaya, Jawa Timur 60294, Telp. (031) 8706369
Received: 9 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords:
Majority Vote , Naive Bayes , Pajak Hiburan,
Support Vector Machine
Corespondent Email: kartini.if@upnjatim.ac.id
Abstrak. Pajak  adalah  kontribusi  wajib  yang  diambil  oleh  pemerintah  dari warga negara atau penduduk yang tinggal di dalam wilayah hukumnya. Salah satu jenis pajak yang menarik perhatian adalah pajak untuk hiburan. Kenaikan tarif  pajak  hiburan  dapat  memiliki  dampak  signifikan  terhadap  industri hiburan  dan  juga  persepsi  masyarakat  terhadap  kebijakan  pemerintah. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  persepsi  masyarakat  terhadap kenaikan pajak hiburan  kedalam kategori positif, netral,  dan negatif dengan menggunakan  data  dari  media  sosial  Twitter.  Penelitian  ini  menggunakan metode  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  dan  menggabungkannya melalui metode Majority Vote. Hasil Skenario pertama dengan menggunakan 90%  data  latih  dan  10%  data  uji,  Naive  Bayes  mencapai  akurasi  71.82%, sementara  SVM  mencapai  78.11%,  dan  Majority  Vote  mendapat  akurasi 80.55%. Lalu pada skenario kedua dengan membagi data menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian, Naive Bayes mencapai akurasi 70.32%, sementara  SVM  mencapai  74.35%,  dan  Majority  Vote  mendapat  akurasi 77.80%. Terakhir skenario ketiga dengan membagi data menjadi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian, Naive Bayes mencapai akurasi 68.16%, sementara  SVM  mencapai  71.18%,  dan  Majority  Vote  mendapat  akurasi 75.50%.  Hasil  sentimen  akhir  dengan  menggunakan  Majority  Vote menunjukkan bahwa mayoritas masyarakat menyikapi kenaikan pajak hiburan sebagai negatif.
Abstract. Tax is a mandatory contribution collected by the government from citizens or residents within its jurisdiction. One type of tax that is of concern is  entertainment  tax.  An  increase  in  entertainment  tax  rates  could  have  a significant impact on the entertainment industry and also public perception of government  policy. This  research aims to  analyze public sentiment  towards the increase in entertainment tax into positive, neutral and negative categories using data from social media Twitter. This research applies the Naive Bayes and  Support  Vector  Machine  methods  both  separately  and  combined  via Majority Vote. Results of the first scenario using 90% training data and 10% test  data,  Naive  Bayes  achieved  71.82%  accuracy,  while  SVM  achieved 78.11%,  and  Majority  Vote  achieved  80.55%  accuracy.  Then  in  the  second scenario using 80% training data and 20% test data, Naive Bayes achieved 70.32% accuracy, while SVM achieved 74.35%, and Majority Vote achieved 77.80% accuracy. Finally, in the third scenario, using 70% training data and 30% test data, Naive Bayes achieved 68.16% accuracy, while SVM achieved 71.18%,  and  Majority  Vote  achieved  75.50%  accuracy.  The  final  sentiment results using Majority Vote show that the majority of people view the increase in entertainment tax as negative.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Pajak  merupakan  salah  satu  sumber pendapatan  utama  negara  selain  dari  sektor migas  dan  nonmigas  [1].  Pajak  berperan sebagai  alat  fiskal  yang  digunakan  oleh pemerintah  untuk  menghimpun  dana  guna pembiayaan  berbagai  program  pembangunan dan kebijakan. Di Indonesia, sistem perpajakan terus  mengalami  penyesuaian  sebagai  respons terhadap  dinamika  ekonomi  dan  kebutuhan keuangan  negara.  memainkan  peran  penting dalam  pembangunan  karena  berfungsi  sebagai sumber keuangan untuk mendanai pengeluaran negara, termasuk biaya pembangunan [2].
Perubahan peraturan pajak di Indonesia sering  kali  dipengaruhi  oleh  kondisi  ekonomi dan  kebutuhan  negara.  Salah  satu  kebijakan yang  menjadi  perhatian  adalah  kenaikan  pajak hiburan,  yang  dikenakan  pada  kegiatan  yang bersifat menghibur seperti tontonan, pertunjukan,  permainan,  atau  acara  yang menarik kerumunan orang [3]. Kenaikan pajak ini  diusulkan  sebagai  sumber  tambahan pendapatan  daerah  dan  sebagai  langkah strategis  untuk  mengatasi  citra  negatif  tempat hiburan.
Untuk memahami sentimen masyarakat terhadap  kenaikan  pajak  hiburan,  analisis  data dari  platform  media  sosial  seperti twitter menjadi  penting. Twitter adalah  platform populer yang digunakan masyarakat untuk mengekspresikan  pandangan  mereka  terhadap kebijakan pemerintah [4].
Penelitian  ini  menerapkan  metode Naive Bayes dan Support Vector Machine , dan dikombinasikan dengan metode Majority Vote , untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap  kenaikan  pajak  hiburan. Naive  Bayes adalah  metode  klasifikasi  yang  sederhana  dan efektif, yang didasarkan pada prinsip probabilitas  [5],  sedangkan Support  Vector Machine menggunakan  konsep  hyperplane untuk  memisahkan  kelas  data  secara  optimal [6]. Kombinasi kedua metode dengan menggunakan Majority Vote diharapkan memberikan hasil klasifikasi yang lebih akurat dan dapat diandalkan [7].
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi  opini  publik mengenai  kenaikan pajak  hiburan  dengan  menggunakan  data  dari platform  twitter  dan  membandingkan  akurasi metode Naive Bayes , Support Vector Machine , dan Majority  Vote dalam  klasifikasi  sentimen,
serta  memahami  dan  menganalisis  sentimen yang  diungkapkan  oleh  masyarakat  di  media sosial twitter terkait  dengan  kenaikan  pajak hiburan di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  menjadi  rujukan  dalam kajian  ini  adalah  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Mochammad  Alfi  Rizky Reynaldhi  dan  Yuliant  Sibaroni  dengan  judul penelitian  “Analisis  Sentimen  Review  Film pada Twitter menggunakan Metode Klasifikasi Hybrid Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Decision Tree”. Pendekatan klasifikasi ini menggabungkan  algoritma Support  Vector Machine, Naïve Bayes, dan Decision Tree untuk mengelola volume data  besar  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Ketiga  metode  ini digabungkan  melalui  teknik ensemble  voting . Evaluasi penelitian menunjukkan bahwa model ini  mencapai  akurasi  sebesar  0.8192  dan  F1- score sebesar 0.78 [8].
Penelitian lainnya dilakukan oleh I Putu
Ananda  Miarta  Utama,  dkk.  Dengan  judul “Multi-Aspect  Sentiment  Analysis  Hotel Review  Using  RF,  SVM,  and  Naïve  Bayes based  Hybrid  Classifier”.  Penelitian  ini mengimplementasikan klasifikasi hybrid dengan  menerapkan  metode Random  Forest, Support  Vector  Machine, dan Naive  Bayes dalam  sebuah Hybrid  Classifier menggunakan teknik ensemble  voting ,  didapatkan  hasil  rata- rata  akurasi  84%. Naïve  Bayes mencapai akurasi  rata-rata  82.4%,  sedangkan Random Forest dan Support  Vector  Machine masing- masing  mencatatkan  akurasi  rata-rata  82.2% dan 81% [9].

## 2.2 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  merupakan  metode untuk  mengolah  teks  guna  memperoleh informasi  mengenai  evaluasi  yang  positif, netral, atau negatif. Teknik ini digunakan oleh pengguna  internet  di  platform  media  sosial untuk  menyampaikan  pendapat  atau  penilaian pribadi terhadap suatu peristiwa atau fenomena [10].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 2.3 Twitter
Twitter adalah  platform  media  sosial dimana  pengguna  dapat  membagikan  pesan pendek yang disebut " tweet ". Saat ini, kemajuan teknologi  di  Indonesia  telah  mempermudah akses  masyarakat  terhadap  layanan  media sosial.  Hal  ini  menjadikan  platform-platform tersebut  lebih  terbuka  dan  mudah  dijangkau oleh pengguna [11]. Twitter memiliki kelebihan sebagai  sarana  untuk  menyebarkan  informasi, memfasilitasi  pembelajaran,  meningkatkan aksesibilitas komunikasi, memotivasi, meningkatkan  keterlibatan,  berperan  sebagai alat  komunikasi,  serta  membangun  komunitas [12]. Twitter sering digunakan sebagai sumber data untuk text mining. Hal ini disebabkan oleh kemampuan twitter untuk melakukan pencarian tidak hanya berdasarkan nama akun, tetapi juga berdasarkan isi teks dalam status.

## 2.4 Naïve Bayes
Naive    Bayes adalah  metode  klasifikasi yang  sederhana  dan  efektif.  Metode  ini menggunakan  teorema  probabilitas  untuk menentukan peluang terbaik, dengan memperkirakan probabilitas masa depan berdasarkan  informasi  yang  telah  tersedia  di masa  lalu  [13].  Klasifikasi Bayes sering diandalkan  karena  dapat  menghasilkan  hasil akurasi yang baik dengan waktu yang bersaing apabila  diberi  dataset  yang  banyak.  Teorema dasar  metode Bayes dapat  dinotasikan  pada persamaan berikut:
P(H|X) = 𝑃(𝑋|𝐻).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (2.1)
Keterangan:
𝑋 : Data fitur yang akan diprediksi kelasnya
𝐻 : Hipotesis data merupakan suatu kelas spesifik.
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 )    : posterior probabilitas 𝑃 ( 𝐻 )       : prior probabilitas 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 )    : Likelihood 𝑃 ( 𝑋 )       : Probabilitas X
Berikut  adalah  persamaan  yang  dapat digunakan  untuk  menghitung prior dalam proses klasifikasi.
P(y=positif) = N𝑝 𝑁 (2.2)
P(y=negatif) = N𝑛 𝑁
Keterangan : 𝑁 p : Jumlah data dalam dataset kelas positif. 𝑁 n : Jumlah data dalam dataset kelas negatif.
N : Total jumlah data dalam dataset. Proses selanjutnya menghitung probabilitas likelihood dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut.
P (x|y = positif/negatif) = 𝑵𝒘𝒐𝒓𝒅 + 𝟏 𝑵𝒕𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒘𝒐𝒓𝒅 + 𝑽 (2.3) Keterangan : Nword : Jumlah kemunculan kata tertentu x dalam kelas y. Ntotal word : jumlah total kata dalam kelas y. V : jumlah total seluruh kata dalam data uji. Proses  terakhir  menghitung  probabilitas posterior
dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut. P(y = c|x) = P(x1|y = c) × P(x2|y = c) × … × P(xn|y = c) × P(y = c) (2.4) Keterangan : P(y = c|x) : Probabilitas posterior dari kelas c setelah mengamati fitur x (kata- kata dalam kalimat uji). P(x1|y = c) : Probabilitas bahwa fitur x1 muncul dalam kelas c (probabilitas likelihood). P(y = c) : Probabilitas prior dari kelas c.
2.5 Support Vector Machine Support  Vector  Machine merupakan sebuah  metode  yang  membandingan  suatu seleksi  parameter  standart  nilai  diskrit  yang disebut  kandidat  set  [14].  Metode  ini  dipilih karena  telah  berhasil  diterapkan  dalam
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
beberapa  penelitian  sebelumnya. Support Vector  Machine menciptakan hyperplane optimal yang memisahkan kedua kategori. Pada penelitian ini, kernel yang dipilih adalah kernel polinomial. Support  Vector  Machine  kernel Polynominal dapat dinotasikan pada persamaan berikut:
K(x i , x j )=(γ (x i , x j ) + r) d (2.5)
Keterangan:
xi, xj : Vektor fitur dari dua sampel data yang ingin dibandingkan. γ : Parameter Kernel . r : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posterior probabilitas) d : derajat dari polinomial.

## 2.6 Ensemble Majority Voting
Metode ensemble merupakan  teknik pembelajaran  yang  menggabungkan  beberapa model  dasar  untuk  menghasilkan  satu  model prediksi  yang  lebih  optimal.  Inti  dari pendekatan ini adalah menggabungkan kekuatan beberapa model untuk meningkatkan akurasi  prediksi  secara  keseluruhan,  dengan tujuan  mendapatkan  satu  model  yang  paling efektif  dalam  memprediksi  hasil  akhir [8]. Ensemble  learning memanfaatkan  kekuatan gabungan dari berbagai model untuk menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan stabil daripada menggunakan metode klasifikasi  tunggal.  Teknik majority  voting adalah  salah  satu  metode ensemble  learning yang  umum  digunakan,  di  mana  keputusan akhir diambil berdasarkan mayoritas suara dari semua model yang terlibat.

## 2.7 Evaluasi Akhir
Evaluasi  performa  model  klasifikasi sentimen  dilakukan  menggunakan Confusion Matrix . Confusion  matrix adalah  tabel  yang menunjukkan  perbandingan  antara  prediksi yang benar dan yang salah yang dihasilkan oleh model  klasifikasi [15]. Confusion  matrix mencakup empat
istilah yang
merepresentasikan hasil proses klasifikasi: True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False Positive  (FP), dan False  Negative  (FN) .  Di bawah ini adalah contoh tabel confusion matrix .

## Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Prediksi
1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN Selanjutnya rumus persamaan confusion  matrix untuk  menghitung accuracy, precision,  recall,  dan  F1-Score adalah  seperti berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 : TP+T𝑁 TP+TN+FP+F𝑁 × 100% Precision : TP TP+FP × 100% Recall : TP TP+FN × 100% F1-Score : 2 ∗ (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) × 100%

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terfokus  pada  studi  kasus tertentu  dan  dilakukan  melalui  beberapa tahapan.  Berikut  adalah  diagram  alur  yang menggambarkan proses perancangan model.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
a. Studi Literatur Studi literatur merupakan langkah penelitian  yang  mencakup  pengumpulan, pemilihan,  analisis,  serta  sintesis  materi- materi literatur yang relevan dengan topik atau permasalahan penelitian yang diteliti.
b. Analisis Kebutuhan Pada bagian ini, akan dibahas dua aspek utama  agar  tujuan  penelitian  ini  dapat tercapai,  yaitu  kebutuhan  data  dan kebutuhan hardware dan software .
c. Perancangan Model Dalam merancang model pembangunan,  berbagai  aspek  harus dipertimbangkan untuk memastikan model yang  dihasilkan  mampu  memberikan klasifikasi yang akurat dan dapat dipercaya.  Beberapa  tahap  yang  ada didalam  perancangan  model  diantaranya pengumpulan data, penyaringan data, pre- processing data,  pelabelan  data,  ekstraksi fitur  TF-IDF,  klasifikasi,  dan  evaluasi hasil.
d. Visualisasi
Visualisasi digunakan untuk memberikan  pemahaman  yang  lebih intuitif terhadap performa model.
Visualisasi dapat dilakukan dengan menggunakan  berbagai  jenis  grafik  dan diagram.  Salah  satu  bentuk  visualisasi yang umum digunakan adalah word cloud .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diambil  dari  media sosial twitter dengan  menggunakan Tweets Harvest. Penelitian ini menggunakan data dari platform  twitter  dengan  melakukan  pencarian menggunakan  kata  kunci  “pajak  hiburan”.
Tweet yang  dikumpulkan  berupa tweet berbahasa Indonesia. Total dari hasil pengumpulan  data  menggunakan  kata  kunci tersebut pada rentang tanggal 1 Januari 2024 – 2 Mei 2024 didapat sebanyak 4021 data tweets. Data  hasil  pengambilan  menggunakan tweets Harvest  kemudian  disimpan  ke  dalam  file dengan  format  CSV.  Berikut  merupakan gambar hasil pengumpulan data dengan Tweets Harvest .
Gambar 2. Hasil Pengumpulan Data

## 4.2   Penyaringan Data
Penyaringan data dilakukan untuk menghapus  data  yang  tidak  relevan  atau  tidak diperlukan dari kumpulan data. Proses penyaringan  data  dilakukan  secara  manual dengan mencari data tweets yang mengandung kata  kunci  “pajak  hiburan”.  Setelah  dilakukan penyaringan  data,  didapat  data  sebanyak  4012 tweets .  Selanjutnya  dilakukan  penghapusan kolom  yang  tidak  dibutuhkan  dan  hanya mengambil kolom tweet .

## Gambar 3. Hasil Penyaringan Data

## 4.3   Pre-Processing Data
Pre-processing bertujuan untuk membersihkan, mengubah, atau mengatur ulang data  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis. Terdapat  beberapa  langkah  yang  dilakukan dalam proses pre-processing , yaitu:
a. Case Folding Case  folding adalah  proses  mengubah semua  huruf  dalam  teks  menjadi  huruf kecil. Proses ini bertujuan untuk memastikan  keseragaman  dalam  analisis teks  dengan  mengabaikan  variasi  huruf besar  dan  kecil.Berikut  adalah  gambar hasil case folding .
Gambar 4. Hasil Case Folding
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
b. Cleansing
Tujuan  dari cleansing adalah  untuk menyederhanakan teks dan menghilangkan elemen yang tidak memberikan  informasi  penting.  Langkah- langkah  dalam  proses  pembersihan  data atau  cleaning  mencakup  beberapa  tahap yang  melibatkan  penanganan  singkatan, penghapusan tanda baca, eliminasi angka, penghapusan URL ,  penghilangan  nama pengguna  atau mention ,  eliminasi  tagar atau hashtag ,  serta  penghapusan  huruf tunggal.  Berikut  adalah  gambar  hasil cleansing .
Gambar 5 . Hasil Cleansing
c. Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  memecah teks menjadi token atau kata-kata individual.  Setiap  kata  atau  frasa  menjadi entitas  terpisah  yang  dapat  diolah  lebih lanjut.  Hasilnya  adalah  daftar  token  yang merepresentasikan  kata-kata  dalam  teks tersebut. Setiap kata diidentifikasi dengan tanda  kutip  dan  dipisahkan  dengan  tanda koma.  Berikut  adalah  gambar  hasil tokenizing .

## Gambar 6. Hasil Tokenizing
d. Normalisasi Proses  normalisasi  mengubah  bahasa tidak  baku  menjadi  baku.  Normalisasi dilakukan  menggunakan  daftar  kata  baku atau kata dasar yang terdapat pada kamus- alay.csv  dari  nasalsabila.  Proses  ini bertujuan  untuk  menggantikan  kata-kata alay  atau  bahasa  gaul  dengan  bentuk formal  atau  standar  dari  kata  tersebut. Berikut adalah gambar hasil normalisasi.
Gambar 7. Hasil Normalisasi
e. Stopword Removal
Tahap ini penting untuk mengeluarkan kata-kata umum yang sering muncul tetapi kurang  memberikan  informasi  penting dalam analisis teks, seperti "yang", "dan", atau  "atau".  Dalam  proses  menggunakan stopwords bahasa  Indonesia  dari library NLTK.  Berikut  adalah  gambar  hasil stopword removal .
Gambar 8. Hasil Stopword Removal
f. Stemming
Tahap  ini  menghapus  akhiran  kata sehingga  kata-kata  dengan  akhiran  yang sama  dianggap  setara.  Contohnya,  kata- kata  seperti  “berlari”,  “berlari-lari”,  dan “berlari-lah” akan diganti menjadi bentuk dasar “lari”. Proses stemming menggunakan metode Nazief and Adriani. Berikut adalah gambar hasil Stemming .
Gambar 9. Hasil Stemming

## 4.4 Pelabelan Data
Proses labelisasi data pada penelitian ini dilakukan menggunakan InSet atau Indonesian Lexicon  of  Sentiment . InSet yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berasal  dari  studi sebelumnya yang dilakukan oleh Fajri Koto dan Gemala  Y. InSet terdiri  dari  3.609  kata  positif dan 6.609 kata negatif. Jika jumlah kata positif
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
lebih  banyak  daripada  kata  negatif,  teks  akan diklasifikasikan  sebagai  "Positif".  Sebaliknya, jika jumlah kata negatif lebih banyak, teks akan diklasifikasikan sebagai "Negatif". Jika keduanya  sama  banyak,  teks  akan  diberi  label "Netral".  Berikut  adalah  gambar  hasil  dari pelabelan data.
Gambar 10. Hasil Pelabelan Data

## 4.5 Ekstrasi Fitur TF-IDF
Ekstrasi  Fitur TF-IDF dilakukan  untuk menilai  pentingnya  bobot  sebuah  kata  dalam sebuah  dokumen  terkait  dengan  kumpulan dokumen  lainnya.  Berikut  adalah  adalah implementasi  proses  dalam  menghitung TF , IDF , dan TF-IDF . a. TF TF  (Term  Frequency) adalah  metode untuk  mengukur  frekuensi  kemunculan suatu kata dalam sebuah dokumen. Berikut adalah  adalah  implementasi  kode  pada proses menghitung TF .
Gambar 11. Source Code Term Frequency
Berikut adalah gambar hasil dari proses menghitung Term Frequency .
Gambar 12. Hasil Term Frequency
b. IDF
IDF  (Inverse  Document  Frequency) mengukur  seberapa  penting  suatu  kata
dengan memperhitungkan seberapa sering kata  muncul  di  seluruh  koleksi  dokumen, bukan  hanya  di  satu  dokumen.  Berikut adalah  adalah  implementasi  kode  pada proses menghitung IDF.
Gambar 13. Source Code Inverse Document Frequency
Berikut adalah gambar hasil dari proses menghitung Inverse Document Frequency.
Gambar 14. Hasil Inverse Document Frequency c. TF-IDF TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) mengukur pentingnya  sebuah  term  dalam  sebuah dokumen  dalam  konteks  keseluruhan koleksi  dokumen.  Berikut  adalah  adalah implementasi kode pada proses menghitung TF-IDF .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Bayu  dkk
Gambar 15. Source Code TF-IDF
Berikut  adalah  gambar  hasil  dari  proses menghitung TF-IDF.
Gambar 16. Hasil TF-IDF

## 4.6 Klasifikasi Naive Bayes
Proses klasifikasi akan dilakukan sebanyak tiga kali menggunakan perbandingan yang  berbeda  antara  data  latih  dan  data  uji. Pertama,  dengan  perbandingan  90%  data  latih dan 10% data uji. Kedua, dengan perbandingan 80% data latih dan 20% data uji. Ketiga, dengan perbandingan 70% data latih dan 30% data uji. Penggunaan  tiga  skenario  berbeda  bertujuan untuk mencari tingkat akurasi tertinggi. Berikut adalah implementasi kode pada proses klasifikasi  menggunakan Multinominal  Naive Bayes .
Gambar 17. Source Code Multinominal Naïve

## Bayes
Hasil dari penerapan kode diatas dengan menggunakan 3 skenario berbeda dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Akurasi Naive Bayes Pembagian Data Accuracy F-1 Score 90% data latih 10% data uji 71.82% 57% 80% data latih 20% data uji 70.32% 54% 70% data latih 30% data uji 68.16% 51% Berdasarkan  hasil  dari  penggunaan ketiga  data train dan test yang  berbeda  pada pengujian Multinominal  Naive  Bayes ,  tingkat akurasi  tertinggi  terjadi  saat  menggunakan pembandingan 90% data latih dan 10% data uji. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dilatih dengan  proporsi  data  train  yang  lebih  besar cenderung memberikan kinerja yang lebih baik saat diuji pada data test yang terpisah.

## 4.7 Klasifikasi Support Vector Machine
Klasifikasi juga akan dilakukan sebanyak tiga  kali  menggunakan  perbandingan  yang berbeda antara data latih dan data uji. Pertama, dengan  perbandingan  90%  data  latih  dan  10% data uji. Kedua, dengan perbandingan 80% data latih  dan  20%  data  uji.  Ketiga,  dengan perbandingan 70% data latih dan 30% data uji. Proses klasifikasi ini menggunakan menggunakan kernel polynomial dengan parameter yaitu 𝛾 = 0,001, 𝜆 = 0,5, 𝐶 =  1, 𝑑 = 2,  iterasi  maksimum  =  10.  Berikut  adalah implementasi  kode  pada  proses  klasifikasi menggunakan Support Vector Machine .
Gambar 18. Source Code SVM Kernel Polynomial
Hasil dari penerapan kode diatas dengan menggunakan 3 skenario berbeda dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Tabel 3. Hasil Akurasi SVM Pembagian Data Accuracy F1 Score 90% data latih 10% data uji 78.11% 72% 80% data latih 20% data uji 74.35% 64% 70% data latih 30% data uji 71.18% 64%
Berdasarkan  hasil  dari  penggunaan ketiga  data train dan test yang  berbeda  pada pengujian Support  Vector  Machine dengan menggunakan kernel  polynomial ,  tingkat akurasi  tertinggi  terjadi  saat  menggunakan pembagian  90%  data  latih  dan  10%  data  uji. Peningkatan  kinerja  pada  data  uji  terpisah cenderung  terjadi  saat  model  dilatih  dengan proporsi data latih yang lebih besar.

## 4.7 Klasifikasi Majority Voting
Setelah  menghitung  kedua  klasifikasi dengan  menggunakan  metode Multinomial Naive  Bayes dan Support  Vector  Machine , langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  hasil akhir  dengan  menggabungkan  kedua  metode melalui  teknik majority  voting .  Dalam  teknik majority voting , label kelas dari sebuah data uji ditentukan berdasarkan label yang paling sering diprediksi  oleh  semua  model  yang  digunakan. Berikut adalah implementasi kode pada proses majority voting.
Gambar 19. Source Code Majority Voting
Hasil dari penerapan kode diatas dengan menggabungkan kedua metode menggunakan 3 skenario  berbeda  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Akurasi Majority Vote Pembagian Data Accuracy F1 Score 90% data latih 10% data uji 80.55% 75% 80% data latih 20% data uji 77.80% 72%
70% data latih 30% data uji 75.50% 64% Langkah selanjutnya adalah menentukan sentimen  akhir.  Berikut  adalah  implementasi kode  untuk  menentukan  sentimen  akhir menggunakan majority voting.

## Gambar 20. Source Code Sentimen Akhir
Proses  ini  menentukan  keputusan  akhir berdasarkan  mayoritas  prediksi  yang  dibuat oleh  setiap  model.  Penentuan  akurasi  dari majority vote dilakukan dengan membandingkan  prediksi  akhir  ( hasil  dari majority  vote )  dengan  label  sebenarnya.  Hasil akhir  sentimen  menggunakan  skenario  1 (90:10) adalah sebagai berikut.
Gambar 21. Hasil Akhir Sentimen

## 4.8 Tabel Perbandingan
Tabel 5 Hasil Akurasi Majority Vote Pembagian Data Tingkat Akurasi Naïve Bayes SVM Majority Voting 90:10 71.82%  78.11% 80.55% 80:20 70.32%  74.35% 77.80% 70:10 68.16%  71.18% 75.50%
Berdasarkan  tabel  diatas,  pada  metode majority  vote menunjukkan  tingkat  akurasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
tertinggi  sebesar  80.55%  ketika  menggunakan 90% data latih dan 10% data uji.
Alasan utama saat menggunakan Majority  Vote bisa  menghasilkan  tingkat akurasi tinggi adalah karena kombinasi dari dua metode analisis yang saling melengkapi. Naïve Bayes , meskipun sederhana dan cepat, cenderung  memiliki  bias  tinggi  jika  ada  fitur yang  saling  bergantung,  sedangkan Support Vector  Machine efektif  dalam  menemukan batas keputusan yang optimal di antara kategori tetapi  bisa  menjadi  rumit  dan  membutuhkan waktu  lebih  lama.  Dengan  menggabungkan keduanya, Majority Vote memanfaatkan kekuatan dari kedua model untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan stabil, terutama ketika  didukung  oleh volume data  latih  yang besar, memungkinkan model untuk belajar dari variasi  data  yang  lebih  luas  dan  menghasilkan keputusan yang lebih generalisasi terhadap data yang belum terlihat.

## 4.9 Visualisasi
Setelah mendapatkan hasil dari
klasifikasi  menggunakan  metode majority voting ,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  model  yang dihasilkan. Evaluasi dilakukan dengan visualisasi  menggunakan word  cloud .  Berikut adalah  kode  untuk  membuat  visualisasi word cloud .

## Gambar 22. Source Code Word Cloud
Berikut adalah gambar hasil
implementasi kode diatas.
Gambar 23. Word Cloud Positif
Gambar 23. Word Cloud Negatif
Gambar 23. Word Cloud Netral

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  studi  menggunakan metode Majority Voting pada Naive Bayes dan Support  Vector  Machine untuk  menganalisis respons  masyarakat  terhadap  kenaikan  pajak hiburan  di Twitter ,  beberapa  temuan  penting dapat disimpulkan sebagai berikut:
1.   Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa tingkat  akurasi  terbesar  dengan  metode Support Vector  Machine , Naive  Bayes , dan Majority  Voting ada  pada  saat pengujian  menggunakan  90%  data  latih dan 10% data uji dengan akurasi Support Vector  Machine sebesar  78.11%  .  Lalu, pada Naive  Bayes akurasi  sebesar 71.81%.  Selanjutnya,  pada  metode
Majority Voting dengan menggabungkan kedua  metode  tingkat  akurasi  sebesar 80.55%.
2. Penggunaan  Metode Majority  Voting yang  menggabungkan Naive  Bayes dan Support  Vector Machine terbukti  efektif dalam mengklasifikasikan sentimen positif,  negatif  dan  negatif  terhadap kenaikan  pajak  hiburan.  Metode  ini menunjukkan tingkat akurasi  yang lebih tinggi dibandingkan penggunaan metode tunggal. 3. Berdasarkan analisis, mayoritas masyarakat menunjukkan sentimen negatif terhadap kenaikan pajak hiburan. Kekhawatiran  utama  berkisar  pada dampak  ekonomi  yang  dirasakan  oleh konsumen akibat kenaikan tarif pajak.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  Saya  mengucapkan  terima  kasih yang  sebesar-besarnya  atas  bimbingan  dan dukungan  yang  diberikan  dalam  penulisan jurnal  ini.  Semua  kontribusi,  baik  langsung maupun  tidak  langsung,  sangat  berarti  dalam proses  penelitian  ini.  Terima  kasih  atas panduan,  saran,  dan  dorongan  yang  telah diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Majid,  H.  S.  Sholikhah,  and  S.  Lintang, “Dampak  Kenaikan  Tarif  Pajak  Pertambahan Nilai  pada  Masyarakat  Indonesia,” J.  Mhs. Akunt.  UNITA ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  92–97,  2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.36563/jamanta_unita.v2i2.70 1.
[2]  E.  Ratnawati  and  Rachmad  Gesah  Mukti Prabowo,  “MEKANISME  PEMUNGUTAN PPN dan PPnBM,” p. 5, 2019.
[3]  Y.  P.  Lumentah,  “Sistem  Pemungutan  Pajak Hiburan,” J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 1, no. 3, pp. 1049–1059, 2013.
[4]  K.  N.  Widyatnyana,  I.  W.  Rasna,  and  I.  B. Putrayasa,  “Analisis  Jenis  dan  Makna Pragmatik  Ujaran  Kebencian  di  dalam  Media Sosial Twitter,” J. Pendidik. dan Pembelajaran Bhs. Indones. , vol. 12, no. 1, pp. 68–78, 2023.
[5]  D. Sepri, P. Algoritma,  N. Bayes,  U. Analisis, K. Penggunaan, and A. Bank, “Media Cetak,” J. Comput. Syst. Informatics (JoSYC , vol. 2, no. 1, pp. 135–139, 2020.
[6]  M.  Nur  Akbar,  N.  A.  S.  Yusuf,  N.  Nasrullah, and M. Mubarak, “Analisis Sentimen Pengguna Indihome  dengan  Metode  Klasifikasi  Support Vector Machine (SVM),” J.  Software,  Hardw. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 13–21, 2022, doi: 10.24252/shift.v2i1.18.
[7]  R. Putra Pradana, D. Arifianto, H. Azizah, and A.  Faruq,  “Sentiment  Analysis  Komentar Youtube  Samsung  S20  Menggunakan  Metode Majority Vote Samsung S20 Youtube Comments Sentiment Analysis Using Majority
Vote Method,” J. Smart  Teknol. , vol.  3, no. 1, pp.  2774–1702,  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST PENERBIT:UNIVERSITASMUHAMMADIY AHJEMBER.
[8]  M. A. R. Reynaldhi and Y. Sibaroni, “Analisis
Sentimen Review Film pada Twitter menggunakan Metode Klasifikasi Hybrid Naïve Bayes dan Decision Tree,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 10127–10137, 2021.
[9]  I.  P.  A.  M.  Utama,  S.  S.  Prasetyowati,  and  Y. Sibaroni,  “Multi-Aspect  Sentiment  Analysis Hotel  Review  Using  RF,  SVM,  and  Naïve
Bayes  based  Hybrid  Classifier,” J.  Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 630, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2959.
[10] F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan  Toko  Online  Jd.Id  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Berbasis Konversi  Ikon  Emosi,” J.  SIMETRIS ,  vol.  10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[11] R.  I.  Agustin,  “Komparasi  Algoritma  Naïve Bayes  Dan  Svm  Untuk  Analisis  Sentimen Twitter Korupsi Bansos Beras Masa Pandemi,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no.
2, pp. 912–918, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4020.
[12] Y.  P.  Dewi,  Y.  Abidin,  and  K.  Kurniawan, “Penggunaan  Twitter  terhadap  Pembelajaran Bahasa  Indonesia,” Riksa  Bhs. ,  vol.  XV,  pp. 307–312, 2021.
[13] A.  D.  Wibisono,  S.  Dadi  Rizkiono,  and  A. Wantoro, “Filtering Spam Email Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” TELEFORTECH    J. Telemat. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, 2020, doi: 10.33365/tft.v1i1.685.
[14] I.  Riadi,  R.  Umar,  and  F.  D.  Aini,  “Analisis Perbandingan  Detection  Traffic  Anomaly Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Support Vector Machine (Svm),” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no.
1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24.
[15] A.  Y.  Alfajr,  K.  Kartini,  and  A.  P.  Sari, “Classification  of  Distracted  Driver  Using Support  Vector  Machine  Based  on  Principal Component  Analysis  Feature  Reduction  and Convolutional  Neural  Network,” J.  Komput. dan Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 237–245, 2023, doi: 10.35508/jicon.v11i2.12658.