Di era modern ini, banyak orang mengakses media sosial. bagaimana tidak, media sosial sangat mudah diakses di semua lapisan masyarakat. kebanyakan orang menggunakan media sosial untuk sekedar mencari informasi untuk berkomunikasi tanpa ada batasan jarak dan waktu. Instagram merupakan salah satu media sosial dengan pengguna terbanyak diakses oleh masyarakat. Dalam penelitian ini kami mengklasifikasikan 8 kategori yaitu Ekonomi, Kesehatan, Pendidikan, Lingkungan, Infrastruktur, Kewarganegaraan, Sosial, dan Administrasi. Kami telah membuat kamus bahasa media sosial dari 2205 kamus catatan. Kumpulan data media sosial pendapat kami terdiri dari 800 catatan. Kami menggunakan library Selenium untuk menghapus opini netizen media sosial, sedangkan library rvest dan dplyr digunakan untuk menghapus kamus media sosial. Dalam pengolahan data kami menggunakan 2 metode penelitian yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Pengolahan data dilakukan untuk mengetahui setiap komentar memiliki nilai positif, netral, atau negatif. Melalui komentar yang diberikan oleh pengguna, data dapat dianalisis menggunakan Analisis Sentimen. Analisis sentimen adalah proses menganalisis teks digital yang berfungsi untuk mengklasifikasikan kata (netral, positif, negatif). Pada penelitian ini kami merekomendasikan pengolahan data tidak terstruktur pada media sosial menggunakan metode Super Vector Machine (SVM) dibandingkan dengan Random Forest
Kata Kunci: media sosial, analisis sentimen, random forest, support vector machine.