<![CDATA[Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA) adalah program pemerintah Indonesia yang bertujuan mengatasi masalah perumahan bagi masyarakat berpenghasilan rendah dan menengah, namun mendapat beragam respons akibat perubahan kebijakan. Tujuan Penelitian ini menganalisis sentimen pengguna media sosial X terhadap kebijakan TAPERA, untuk mengidentifikasi apakah sentimen yang dominan adalah positif, negatif, atau netral. Metode yang dimanfaatkan untuk menganilisis sentimen yaitu Crisp-DM dengan memanfaatkan model Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest yang merupakan algoritma dari Machine Learning. Data dikumpulkan dari Platform Digital X dengan total 2.936 komentar, dan proses pelabelannya divalidasi oleh ahli Ilmu Komunikasi guna memastikan akurasi serta menghindari kesalahan. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix dari Model SVM menunjukkan keunggulan dengan akurasi 88%, dibandingkan dengan Random Forest yang memiliki akurasi 86%. Sedangkan hasil klasifikasi model, masyarakat lebih cenderung memberikan respons negatif terhadap perubahan kebijakan program TAPERA yaitu 1.874 komentar (63,9%). Dominasi sentimen negatif ini mencerminkan ketidakpuasan masyarakat terhadap program TAPERA secara umum. Sentimen positif sejumlah 527 komentar (18%), menunjukkan apresiasi terhadap inisiatif pemerintah masih terbatas. Serta Sentimen netral sejumlah 534 komentar (18,1%), menunjukkan kebutuhan informasi untuk meningkatkan pemahaman masyarakat. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi pendukung rekomendasi untuk perbaikan pengelolaan TAPERA yang lebih baik, terutama dalam aspek layanan, transparansi, dan komunikasi.]]>
