Media sosial merupakan salah satu media untuk menyampaikan opini tentang politik, salah satunya tentang presiden. Opini atau pandangan masyarakat dapat berupa opini positif dan negatif. Menurut KBBI karakter merupakan kata sifat, dengan demikian opini yang menjadi fokus utama adalah opini yang memiliki jenis kata sifat. Kita dapat meneliti sentimen yang terdapat pada Twitter berupa tweet yang menandai presiden untuk mendapatkan karakter. Inti dari penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk mengklasifikasikan tweet dan POS tagging untuk mengetahui jenis kata dari setiap tweet positif. Dari pengujian yang telah dilakukan menghasilkan pre-processing seperti casefolding, tokenizing, penghapusan kata yang tidak memiliki makna, simbol atau tanda baca. Untuk meningkatkan akurasi NBC digunakan metode N-gram yang bertujuan menggabungkan kata negasi dan kata selanjutnya untuk menghindari perubahan makna dari kata tersebut. Hasil pengujian klasifikasi dengan menggunakan metode cross-validation menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 80,29% dan POS tagging menghasilkan akurasi sebesar 73,3% dalam menentukan karakter presiden. pengujian di atas menunjukkan bahwa identifikasi karakter melalui analisis sentimen menggunakan NBC dan POS tagging dapat digunakan untuk mendapatkan karakter presiden. Hasil akhir penelitian ini berupa daftar kata berjenis kata sifat yang telah diurutkan berdasarkan polaritas kemunculannya yang telah divalidasi oleh ahli Bahasa.