menggunakan pendekatan gabungan lexicon based dan supervised learning untuk melakukan analisis klasifikasi keluhan masyarakat pada sosial media Twitter. Data yang digunakan merupakan twit masyarakat pada Twitter yang ditujukan kepada dua penyedia jasa layanan transportasi online terbesar di Indonesia yaitu Gojek dan Grab. Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi dengan lexicon based untuk mengetahui apakah twit termasuk sentimen positif , negatif atau netral. Twit bersentimen negatif akan diklasifikasikan ke dalam enam kategori , yaitu tangibles , responsiveness , reliability , assurance , empathy dan lainnya dengan menggunakan SVM dan Naïve Bayes Classifier untuk menghitung tingkat akurasinya. Klasifikasi keluhan menggunakan SVM dan Naïve Bayes Classifier ditujukan untuk membandingkan kedua metode tersebut. Hasilnya secara keseluruhan metode klasifikasi dengan SVM memberikan nilai akurasi yang lebih baik daripada metode Naïve Bayes Classifier , yakni sebesar 68,05 % . Kata Kunci— Klasifikasi , Support Vector Machine , Naive Bayes Classifier , Keluhan , Lexicon Based Perkembangan [SEP] A. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian di atas , berikut adalah kesimpulan yang diperoleh : 1. Klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Grab dan Gojek dengan Support Vector Machine memberikan nilai rata-rata akursi berturut-turut sebesar 66,64 % dan 68,05 % . Klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Grab dan Gojek dengan Naïve Bayes Classifier memberikan nilai rata-rata akursi berturut-turut sebesar 58,21 % dan 61,67 % . 2. Untuk metode SVM dan Naïve Bayes Classifier , klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Gojek memberikan nilai akurasi yang lebih baik daripada klasifikasi data twit keluhan terhadap pelayanan Grab. Secara keseluruhan , metode SVM memberikan nilai akurasi yang paling tinggi , yaitu sebesar 68,05 %