Twitter merupakan salah satu media sosial yang dapat digunakan untuk saling
bertukar pikiran dan memberikan opini. Pengguna twitter dapat menuliskan opini
mereka terhadap isu pemerintahan Presiden Joko Widodo. Data tweet atau opini
masyarakat itulah dapat dilakukan metode analisis sentimen untuk menganalisis
opini masyarakat. Metode Naïve Bayes digunakan untuk melakukan klasifikasi
pada data twitter untuk mengetahui sentimen dan dilakukan pengelompokan
menjadi kelas positif dan kelas negatif. Selanjutnya dilakukan pemodelan topik
dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mengetahui topik
pembahasan pada setiap kelompok sentimen. Pada proses klasifikasi nilai akurasi
tergantung pada tahap preprocessing dan tergantung pada jumlah data. Pada data
train 80% dan data tes 20% diperoleh akurasi 84.58%, recall 85%, precision 85%
dan F1-Score 85%. Pada tahap LDA dilakukan pengujian kinerja dengan perplexity
sehingga diperoleh nilai perplexity sebesar 7,0693, untuk nilai beta sebesar 1, nilai
alpha 10000, jumlah topik 2 dan jumlah iterasi 30 untuk kelompok sentimen positif.
Selanjutnya nilai perplexity sebesar 7,2897 dengan nilai beta1, nilai alpha 1000,
jumlah topik 2 dan jumlah iterasi 60 untuk kelompok sentimen negatif.