Di era pasca Covid-19 pemanfaatan platform X telah meningkat pesat dan memainkan peran penting sebagai sumber opini publik. Media sosial memungkinkan individu untuk menyatakan pendapat mereka tentang peristiwa terkini. Respons positif terhadap demokrasi dan kebebasan berekspresi telah terlihat dalam penggunaan platform ini. Banyak individu menggunakan Twitter untuk menyampaikan sudut pandang dan komentar, Termasuk dalam konteks politik khususnya pada masa menjelang Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden Indonesia 2024. Penelitian ini menekankan tantangan dalam menganalisis sentimen dalam tweet berbahasa Indonesia dan menyoroti penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk analisis sentimen. Penelitian ini menggunakan teknik web scraping untuk mengumpulkan data dari platform media sosial dan menerapkan metode preprocessing untuk membersihkan dan mengatur data. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode TF-IDF dan kombinasi Unigram, Bigram, dan Trigram (UniBiTri). Pendekatan Auto Labelling digunakan dengan algoritma VADER dan TextBlob, diikuti oleh klasifikasi SVM dengan mempertimbangkan rasio data latih dan data uji serta pengujian dengan berbagai kernel. Evaluasi dilakukan melalui confusion matrix dan laporan klasifikasi untuk menilai kinerja model. Temuan menunjukkan bahwa kinerja Auto Labelling TextBlob melampaui VADER, mencapai akurasi maksimum 99,33%, Precision 99,35%, dan recall 99,33%.