S Salah satu platform media sosial yang sangat umum digunakan oleh berbagaikalangan masyarakat Indonesia adalah Twitter. Twitter sangat umum digunakanoleh berbagai kalangan masyarakat untuk berkomunikasi, mencari berita daninformasi, serta sebagai wadah opini mengenai suatu hal. Pemerintahmembutuhkan masukan atau feedback terkait aplikasi PeduliLindungi dimanamasukan tersebut akan berguna untuk meningkatkan layanan. Penelitian analisissentimen ini bertujuan untuk melakukan identifikasi opini masyarakat di Twitterterhadap aplikasi PeduliLindungi. Tahapan analisis sentiment dilakukan dengancara scraping data, preprocessing, klasifikasi dengan VADER dan visualisasi hasilklasifikasi. Berbagai opini masyarakat mengenai aplikasi PeduliLindungidiklasifikasikan menjadi 2 yaitu positif dan negative. Metode VADER atau ValenceAware Dictionary for Sentiment Reasoning menyesuaikan setiap kata pada sebuahopini dengan kamus yang memiliki tingkat sensitivitas polarity yang sudahditentukan, sehingga proses klasifikasi terhadap berbagai opini yang sudahdikumpulkan dapat memperoleh tingkat keakuratan yang tinggi. Hasil klasifikasitersebut akan memungkinkan instansi terkait untuk meningkatkan pelayanan sertakualitas dari aplikasi tersebut sesuai dengan hasil klasifikasi. Hasil pelabelandengan VADER menghasilkan sentiment negative sebesar 54% (7200 data) dandiikuti oleh sentiment positif sebesar 46% (6217 data).