Penggunaan sarana transportasi umum seperti MRT, LRT, dan Transjakarta oleh
masyarakat ibu kota menjadi salah satu alternatif dalam mengurangi kemacetan. Namun,
layanan yang diberikan oleh penyedia layanan transportasi MRT, LRT dan Transjakarta
bervariasi, seperti tanggapan positif dan negatif. Efektifitas sarana transportasi umum dapat
dilihat melalui opini publik. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen tweet
positif dan negatif yang bersumber dari data Twitter menggunakan algoritma Support Vector
Machine (SVM). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine
mampu mengklasifikasikan teks sentimen positif dan negatif dengan hasil akurasi sebesar
91,89% dengan sentimen positif 79,2% dan sentimen negatif 20,8%.