XL Axiata merupakan salah satu penyedia layanan terkenal di Indonesia dan memiliki basis pengguna yang luas. Konsumen XL Axiata dapat dengan mudah berkomunikasi dengan XL Axiata melalui media sosial karena lebih menghemat durasi dan energi. Twitter adalah salah satu media sosial yang digunakan oleh XL Axiata untuk berkomunikasi kepada pelanggan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model analisis sentimen terhadap provider XL Axiata dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Data dikumpulkan melalui proses crawling pada twitter memperoleh 1598 data. Data tweet yang diperoleh melalui proses crawling akan menjalani tahapan preprocessing, meliputi case folding, cleaning, normalisasi, tokenisasi, stemming, dan penghapusan stopword. Data hasil labeling akan dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine. Pengujian ini menggunakan rasio data training dan data testing 80:20 dengan menggunakan model SVM yang telah dibuat menggunakan kernel linear, rbf, sigmoid, dan polynomial. Berdasarkan hasil uji coba dengan jenis kernel yang berbeda dapat disimpulkan bahwa kernel linear memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 83.98%. Kernel rbf memiliki nilai akurasi tertinggi kedua yaitu sebesar 80.39%. Kernel sigmoid dan polynomial memiliki nilai akurasi lebih rendah dibandingkan kernel linear dan rbf. Hal ini disebabkan oleh ketidakcocokan dataset yang digunakan pada kernel. Dari hasil tersebut, kernel linear adalah kernel yang memiliki performa terbaik pada dataset yang digunakan pada penelitian ini.