Ibu Kota Negara merupakan kota utama dari suatu negara yang difungsikan sebagai kantor pusat suatu negara serta sebagai tempat pertemuan dari pimpinan pemerintahan dan ditentukan berdasarkan hukum juga sebagai pusat ekonomi utama dari suatu wilayah serta menjadi titik pusat dari kekuatan politk suatu negara. Text Mining adalah teknologi baru yang digunakan untuk data perusahaan yang selalu bertambah sehingga dapat menganalisis data teks yang tidak terstruktur. Twitter merupakan salah satu dari beberapa media sosial yang populer digunakan di Indonesia. Tweet pada media sosial Twitter dapat digunakan dan diolah menjadi data yang dapat menghasilkan sebuah sentimen. Data yang dikumpulkan berasal dari tweet pada media sosial Twitter, untuk pengumpulan data tweet pada Twitter menggunakan Twitter API (Application Programming Interface). Data tweet yang telah dikumpulkan akan disimpan dalam bentuk berkas dengan tipe CSV (Comma Separated Values). Data yang telah diambil berjumlah 420 data tweet. Tahap selanjutnya yaitu pemberian label secara manual dengan jumlah 420 data tweet dari jumlah keseluruhan data, kemudian melakukan pembagian data training sebesar 70% dan data testing sebesar 30% dari data yang telah diberikan label. Hasil prediksi menggunakan Naive Bayes Classifier pada data testing dengan jumlah 126 data tweet, memiliki 69 data tweet dengan sentimen positif dan 57 data tweet dengan sentimen negatif. Nilai yang telah didapat menyatakan bahwa sentimen positif lebih dominan daripada sentimen negatif. Persentase sentimen positif yaitu sebesar 54,8% dan sentimen negatif yaitu sebesar 45,2%. Hasil yang didapatkan dari pengujian menggunakan confusion matrix, nilai accuracy sebesar 87,3%, precision sebesar 84%, dan recall sebesar 92%.
Kata Kunci : Analisis Sentimen, Pemindahan Ibu Kota, Ibu Kota Negara Indonesia, Naive Bayes Classifier.