Syindikha Putri Inombi, 2 0 2 5. ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA X (TWITTER) TERHADAP KEBIJAKAN TAPERA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS. Skripsi. Gorontalo. Program Studi Statistika. Jurusan Matematika. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Universitas Negeri Gorontalo. Pembimbing : (1) Dewi Rahmawaty Isa, S.Si., M.Pd. (2) Asriadi, S.Pd., M.Si. Program Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA) yang dicanangkan pemerintah telah menimbulkan beragam reaksi dari masyarakat, terutama di media sosial X (Twitter). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna terhadap kebijakan Tapera menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Dataset diperoleh melalui teknik crawling pada media sosial X (Twitter), dengan total 1.790 tweet yang kemudian diproses melalui tahapan preprocessing, termasuk cleaning, case folding, normalization, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Model CNN dan BERT kemudian dilatih dan diuji untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BERT memiliki akurasi lebih tinggi (86%) dibandingkan CNN (85%), dengan nilai recall, precision dan F1-score yang lebih baik. Hasil ini menunjukkan bahwa metode BERT lebih efektif dalam memahami konteks sentimen secara keseluruhan. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Tapera, CNN, BERT, Social Media X (Twitter)