Sepak bola adalah salah satu olahraga paling popular di seluruh dunia. Di Indonesia, Persija Jakarta adalah salah satu klub sepakbola terbesar di Indonesia dengan basis supporter/fans yang besar dan loyalitas. Sepak bola modern telah melewati fase perubahan segnifikan dalam hal komunikasi dan keterlibatan penggemar. Dalam penilitian ini analisis sentimen diterapkan untuk menganalisis sentimen dari respon pengguna media sosial twitter tentang kebijakan tersebut untuk dilakukan pengklasifikasian komentar yang didapatkan, apakah komentar tersebut bersifat positf, negatif dan netral.
Proses awal penelitian ini melakukan pengambilan data tweet di media sosial twitter(X) dengan kata kunci ‘Persija tothenextlevel’. Selanjutanya data tersebut dilakukan proses text preprocessing, dan pembobotan kata TFIDF (term frequency Inverse Document Frequency). Penelitian ini menggunakan metode naïve bayes classifer dalam melakukan klasifikasi data dari media sosial twitter yang terbagi menjadi tiga sentimen, yaitu positif, negative, dan netral.
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan bahwa hasil dari model naïve bayes clasiffer didapatkan sentimen positif memiliki nilai presentase tertinggi sebesar 87,2%, pada sentimen negative sebesar 7,2%, dan sentimen netral sebesar 5,6%. Kemudian dilakukan split validation data dengan perbandingan data latih dan data uji sebesar 80:20 yang diambil secara acak. Sehingga didapatkan nilai performa dari model naïve bayes clasiffer dengan klasifikasi BAIK dengan Tingkat akurasi sebesar 82%, precission 79%, recall sebesar 83%, dan f1 score sebesar 77%.