Menurut evaluasi BAWASLU berbagai konten negatif terkait dukung mendukung pasangan calon menyeruak ke berbagai laman media sosial. Tak pelak, terkadang konten tersebut menyerempet ke isu hoaks (kabar bohong) hingga ke isu suku ras agama dan antar golongan (SARA). Salah satu media sosial yang digunakan oleh masyarakat Indonesia adalah Twitter, menurut Kompas.com Jumlah pengguna harian Twitter secara global diklaim meningkat, ini terlihat ada laporan finansial Twitter kuartal ke-3 tahun 2019 pada laporan finansial Twitter kuartal ke-3 tahun 2019, pengguna aktif harian di platform Twitter dicatat meningkat 17 persen, ke angka 145 juta pengguna. Sehingga diperlukan sebuah penelitian analisis sentimen yang dapat menangkap pola persepsi masyarakat di media sosial twitter terhadap pemilu 2019 dan diharapkan penelitian ini dapat membantu pihak-pihak yang berkepentingan untuk meningkatkan Tingkat Partisipasi Pemilih pada 5 tahun kedepan. Metode penelitian ini menggunakan data tweet bahasa indonesia yang diambil dari 16 April 2018-16 April 2019, selanjutnya data di preprocessing, text transformation, stemming bahasa indonesia, penentuan class atribut, load dictonary dan dilakukan klasifikasi Naive Bayes menggunakan Weka. Kesimpulan dari penelitian ini adalah klasifikasi Naive Bayes menemukan bahwa dataset tweet pemilu 2019 memiliki pola persepsi negatif sebesar 52% jauh lebih besar dari persepsi positif yaitu 18% dan Persepsi netral memiliki nilai 31% lebih tinggi dari persepsi positif. Tingkat akurasi klasifikasi Naive Bayes terhadap dataset training bernilai 81% dan dataset testing 76%, rata-rata nilai precision untuk sentimen positif 86,65%, sentimen negatif 77,15%, dan sentimen netral bernilai 80,95% sedangkan rata-rata nilai recall pada sentimen positif 36,8%, sentimen negatif 93,2% dan sentimen netral 86,8%.