Gubernur Jakarta selalu menjadi sorotan publik, banyak sekali opini di media sosial yang membahas tentang gubernur DKI Jakarta. Opini di media sosial penting untuk diketahui popularitasnya, opini digunakan untuk membantu melihat kecenderungan terhadap suatu hal. Opini yang disampaikan dijadikan sumber untuk menilai sentimen terhadap gubernur DKI Jakarta. Analisis sentimen dilakukan untuk mengklasifikasi opini terhadap gubernur DKI Jakarta. Data diperoleh dari twitter tentang opini masyarakat terhadap Gubernur DKI Jakarta, metode yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan menggunakan pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), berdasarkan hasil eksperimen didapatkan akurasi sebesar 81,85% dengan jumlah tetangga terbaik adalah 7 dan menggunakan skenario trigram