Pengguna internet di Indonesia meningkat dalam beberapa tahun terakhir. Banyak produk operator selular yang memberikan layanan akses internet sesuai dengan pilihan tarif dan keunggulannya masing-masing. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen pada media sosial terhadap beberapa produk layanan data operator untuk melihat tingkat kepuasan masyarakat dalam menggunakan layanan data operator telekomunikasi untuk akses internet di Indonesia.
Pada penelitiaan ini dilakukan analisis sentimen dengan beberapa tahap, yaitu pengumpulan data sentimen dengan menggunakan API (Application Programming Interface) yang sudah tersedia pada Twitter. Selanjutnya dilakukan tahap preprocessing untuk memperoses data awal mentah, kemudian melakukan tahap POS tagging dan melakukan pembobotan kata dengan perhitungan TF-IDF serta melakuakan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC). Penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata tingkat precision 94,5%, Recall 93,3% dan Accuracy 99,09%.
Kata Kunci : Twitter, Analisis sentimen, Preprocessing, POS tagging, TF-IDF, Naive Bayes Classifier