Pemerintah membuat kebijakan pemindahan ibu kota Indonesia pada 26 Agustus 2019. Hal ini membuat banyak masyarakat beropini akan kebijakan tersebut. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen terhadap opini masyarakat mengenai kebijakan pemindahan ibu kota Indonesia yang diungkapkan melalui media sosial Twitter. Analisis sentimen dalam penelitian ini merupakan proses klasifikasi ke dalam tiga kelas, yaitu sentimen positif, negatif dan netral. Data opini diperoleh dari media sosial Twitter dengan cara scraping tweet yang membahas mengenai pemindahan ibu kota. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi teks untuk analisis sentimen pemindahan ibu kota serta mengetahui pengaruh preprocessing dan feature selection. Ada beberapa tahap untuk melakukan analisis sentimen, diantaranya adalah pengumpulan data, preprocessing, split data menjadi training data dan testing data, feature extraction, feature selection, klasifikasi kemudian evaluasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah klasifikasi menggunakan Support Vector Machine dengan feature selection Information Gain dan chi square. Pengujian menggunakan 3 kernel SVM yaitu linear, polynomial dan radial basis function (RBF). Sistem yang dibangun mampu menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 70.89% pada dataset kasar, 72.01% pada dataset yang hanya telah melalui tahap stemming dari rangkaian preprocessing yang ada, 71.14% pada dataset yang di-preprocessing tanpa stemming dan 71.64% untuk dataset yang telah melalui seluruh tahap preprocessing. Setiap akurasi tertinggi didapatkan dengan SVM-RBF tanpa menerapkan feature selection.