Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma term frequency-invers document frequency dan metode multi layer perceptron untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif pada tweet calon presiden indonesia 2019. Ada beberapa tahap untuk melakukan analisis sentimen, diantaranya adalah tahap pengumpulan data, preprocesing data, penghitungan bobot term menggunakan term frequency-invers document frequency, dan klasifikasi menggunakan multi layer perceptron. Menggunakan 3 skenario dalam percobaan klasifikasi, yaitu skenario 1 menggunakan jumlah data latih sebanyak 700 data, skenario 2 menggunakan jumlah data latih sebanyak 800 data, dan skenario 3 menggunakan jumlah data latih sebanyak 900 data. Hasil dari penelitian ini bahwa term frequency-invers document frequency dan metode multi layer perceptron dapat diimplementasikan untuk analisis sentimen dan didapatkan nilai akurasi tertinggi pada skenario 3 mencapai 88%.
Kata Kunci : Klasifikasi, Multi layer Perceptron, TF-IDF, Sentimen Analisis