Program Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA) merupakan inisiatif pemerintah Indonesia untuk mengatasi masalah perumahan bagi masyarakat berpenghasilan rendah dan menengah (De, 2024). Namun, pelaksanaan program ini memicu beragam opini di kalangan masyarakat, terutama di platform media sosial. Untuk memahami sentimen publik terhadap TAPERA, diperlukan analisis yang sistematis dengan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dan Machine Learning. Analisis sentimen memungkinkan identifikasi dan pengelompokan opini publik menjadi kategori positif, netral, atau negatif (Ardras & Voutama, 2023). Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM dengan model Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest untuk mengklasifikasikan sentimen publik terhadap program TAPERA secara otomatis.
KEMBALI KE ARTIKEL
