Salah satu jejaring sosial yang populer di Indonesia adalah twitter. Salah satu peristiwa yang menjadi trending topik di twitter pada awal tahun 2020 yaitu RUU Cipta Kerja. Respon masyarakat terhadap RUU Cipta Kerja dapat menjadi data yang berguna bagi pemerintah sebagai evaluasi dari regulasi yang akan diberlakukan di Indonesia. Untuk mengolah respon tersebut digunakan analisis sentimen, yaitu studi komputasi dari opini-opini yang diekspresikan dalam teks. Selanjutnya, data teks perlu dikonversi menggunakan pembobotan TF-IDF, hasil pembobotan kata akan diolah untuk mengklasifikasikan sentimen menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Dari hasil analisis sentimen positive membahas tentang manfaat dibidang perekonomian seperti kemudahan dalam mendirikan usaha serta kemudahan dalam berinvestasi sedangkan sentimen negative membahas tentang penolakan para buruh terhadap RUU Cipta Kerja karena merasa dirugikan yang ditunjukkan dalam bentuk aksi demonstrasi. Dengan menggunakan klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan nilai k=3 dihasilkan akurasi sebesar 0,978 dengan kata lain kemampuan algoritma dalam mengklasifikasi dapat memprediksi sebesar 97,8% secara tepat.
Kata kunci: Analisis Sentimen, K-Nearest Neighbor, RUU Cipta Kerja, TF-IDF, Twitter