Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna media sosial X terhadap produk iphone berdasarkan tweet berbahasa Indonesia. Tujuannya untuk mengidentifikasi kecenderungan opini publik, apakah cenderung positif atau negatif. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine, yang dipilih karena performanya yang baik dalam menangani data berdimensi tinggi dan tidak terdistribusi normal. Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan pendekatan Bag-of-Words untuk mengubah teks menjadi representasi numerik. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik precision, recall, F1-score, dan accuracy. Dari enam skenario pengujian, kombinasi TF-IDFVectorization dan kernel RBF menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 73,64%. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan tersebut efektif dalam mengklasifikasikan sentimen publik terhadap produk iphone.