Transportasi merupakan sesuatu hal yang sangat dekat dengan masyarakat, transportasi memiliki beberapa jenis yaitu roda dua dan juga roda empat. Salah satunya adalah ojek online, ojek online menjadi salah satu moda transportasi umum yang sangat populer saat ini di Indonesia karena mempermudah mobilitas saat terjadi kemacetan di kota. Layanan utama ojek online adalah mengantar penumpang ke tempat tujuan, tetapi juga melayani antar jemput barang, pemesanan makanan, belanja, tiket, dan sebagainya. Seiring dengan perkembangan pesat jasa layanan ojek online, masyarakat menggunakan media sosial seperti Twitter untuk memberikan pendapat dan opini tentang layanan tersebut. Twitter dapat menjadi sumber data pendapat atau sentimen masyarakat, yang penting untuk menampung setiap opini dan sentimen dari pelanggan dan masyarakat. Data teks dari tweet yang berisi opini dan sentimen dapat dikumpulkan untuk memberikan kesimpulan mengenai penilaian baik dan buruknya jasa dan layanan dari ojek online. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features untuk menganlisis sentimen masyarakat terhadap layanan ojek online. Dataset dikumpulkan melalui media sosial twitter. Data yang sudah didapatkan akan dilakukan tahap preprocessing, TF-IDF, Lexicon Based Features, Union Vector dan Klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine. Berdasarkan hasil analisis didapatkan nilai akurasi sebesar 70%, presisi 70%, dan recall 70%.