Opini atau sentimen yang diberikan oleh masyarakat di media sosial Twitter telah menarik perhatian untuk diteliti. Pada penelitian ini, yang akan dilakukan berkaitan dengan analisis sentimen pada Twitter adalah dengan menggunakan pendekatan target-dependent. Dimana diberikan sebuah data tweet atau opini yang berkaitan dengan 3 kota besar di Indonesia, yaitu Jakarta, Bandung dan Medan, dan akan diklasifikasikan opini tersebut sebagai opini yang bersifat positif, negatif atau netral. Dikarenakan media sosial yang digunakan adalah Twitter, dimana hanya bisa menuliskan opini dalam 140 karakter, mungkin saja ditemukan data tweet atau opini yang bersifat ambigu. Maka dari itu, penelitian ini fokus terhadap analisa sentimen dengan pendekatan target-dependent dengan menggunakan bantuan metode Support Vector Machine (SVM) untuk pengklasifikasiannya. Pendekatan target-dependent sendiri terdiri atas 2 tahap yaitu menentukan hal-hal yang berkaitan dengan topik pembahasan dan mengumpulkan data tweet yang berhubungan dengan topik. Secara garis besar, penelitian ini dilakukan dengan 4 tahap yaitu preprocessing, pengklasifikasian dengan pendekatan target-dependent dan metode SVM dan yang terakhir adalah penentuan klasifikasi opini. Dari hasil penelitian, didapatkan bahwa data yang yang menggunakan pendekatan target-dependent¬ memiliki tingkat opini positif yang lebih banyak dibandingkan dengan data yang menggunakan keyword dalam proses pengumpulan datanya.