Analisis sentimen kebijakan Tabungan Perumahan Rakyat menggunakan model Support Vector Machine dan Multinomial Naive Bayes - Rani Angellica; Teguh Indra Bayu (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana, 2026)
TAPERA (Tabungan Perumahan Rakyat) adalah program pemerintah yang diimplementasikan pada 20 Mei 2024, berdasarkan Undang-Undang No. 24 Tahun 2020 dan Peraturan Pemerintah No. 21 Tahun 2024. Sejak diluncurkan, program ini memicu perdebatan terkait manfaat, implikasi keuangan, serta kerugiannya bagi masyarakat. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap TAPERA menggunakan dua algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes. Dataset sebanyak 3.168 komentar dikumpulkan dari platform YouTube dan diberi label secara otomatis menggunakan kamus pendekatan berbasis Inset Lexicon untuk mengklasifikasi sentimen positif, netral, dan negatif. Data dibagi menjadi 80% data latih (training) dan 20% data uji (testing). Kinerja model dievaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan bahwa SVM mencapai akurasi yang lebih tinggi, sebesar 88,93%, dibandingkan dengan Naïve Bayes yang memperoleh 65,39%. Dari hasil analisis sentimen didapatkan bahwa sentimen negatif mendominasi opini publik, diikuti oleh sentimen netral yang cukup signifikan. Hasil penelitian ini menyoroti kekhawatiran masyarakat terhadap TAPERA serta menunjukkan efektivitas SVM dalam analisis sentimen.