PeduliLindungi adalah aplikasi mobile yang diluncurkan oleh Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo), bekerjasama dengan Kementerian Kesehatan (Kemenkes) dan Kementerian Badan Usaha Milik Negara (BUMN) dengan tujuan mengendalikan kasus positif Covid-19 selama pandemi yang berlangsung sejak tahun 2020. Aplikasi PeduliLindungi dibuat untuk membantu penerapan tracing kasus Covid-19 dengan cara melibatkan pengguna aplikasi untuk berpartisispasi aktif membagikan data lokasi sehingga dapat dilakukan pelacakan riwayat kontak dengan pasien positif Covid-19. Opini masyarakat Indonesia terhadap aplikasi PeduliLindungi pun beragam, ada yang bersifat positif, namun ada juga yang bersifat negatif. Opini-opini mengenai aplikasi PeduliLindungi banyak disampaikan melalui media sosial Twitter, yang menjadi aplikasi dengan pengguna harian aktif terbanyak di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia mengenai aplikasi PeduliLindungi dari data Twitter berbahasa Indonesia dan menentukan apakah sentimen masyarakat terhadap aplikasi ini bersifat negatif atau positif. Analisis sentimen dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan empat kernel berbeda. Kernel yang digunakan pada algoritma SVM adalah kernel linier, Radial Basis Function (RBF), sigmoid, dan polinomial. Data yang digunakan untuk analisis sentimen merupakan data Twitter berbahasa Indonesia dengan keyword  “pedulilindungi”. Data berjumlah 2.277 baris yang diperoleh dari media sosial Twitter menggunakan kode akses Twitter API dari periode Oktober 2021 – November 2021. Berdasarkan analisis, didapatkan bahwa klasifikasi sentimen menggunakan algoritma SVM dengan kernel linier menjadi algoritma yang lebih baik digunakan untuk klasifikasi sentimen data Twitter mengenai aplikasi PeduliLindungi dengan nilai accuracy sebesar 81,58%, precision sebesar 82,17%, recall sebesar 95,50%, dan F-1 score sebesar 88,33%.