Selama pemberlakuan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM) saat pandemi Covid-19, berbagai aktivitas bekerja, belajar, hingga berbelanja lebih banyak dilakukan dengan memanfaatkan teknologi digital dari rumah. Telkomsel Orbit yang merupakan produk layanan internet rumahan hadir untuk mendukung perubahan perilaku pelanggan selama pandemi. Pelanggan Telkomsel Orbit telah meningkat secara eksponensial selama pandemi, akan tetapi pada bulan Oktober 2021 hingga Januari 2022 terjadi penurunan jumlah pertumbuhan pelanggan. Pemasaran di media sosial dengan menggandeng influencer di media sosial dapat dilakukan untuk meningkatkan pertumbuhan pelanggan dan mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mendeteksi influencer di media sosial Twitter dan Instagram dengan menggunakan analisis sentimen dan jejaring sosial untuk produk Telkomsel Orbit. Data yang digunakan merupakan tweet, retweet, postingan, dan komentar yang diunggah pada periode 1 Oktober 2021 hingga 31 Maret 2022 terkait produk Telkomsel Orbit, total sebanyak 6,092 tweet dan 8,095 postingan dikumpulkan. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), dan Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTMRNN) pada proses pembuatan model dalam analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin. Selain itu, penelitian ini menggunakan analisis jejaring sosial untuk menentukan aktor utama yang memiliki pengaruh terbesar dengan mengukur empat nilai sentralitas yaitu degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, dan eigenvector centrality. Hasil penelitian menunjukan algoritma SVM memiliki kinerja terbaik dengan rata-rata nilai akurasi sebesar 83.68% diikuti oleh LSTM-RNN sebesar 82.54% dan NB sebesar 75.35%. Selain itu, akun dengan pengaruh terbesar berdasarkan nilai sentralitasnya pada media sosial Twitter adalah denkmit untuk sentimen positif dan myorbitid untuk sentimen negatif, sedangkan pada media sosial Instagram adalah akun tseljabotabekjabar, witelaceh, telkomsel.halo.bjm, dan telkomsel.bojonegoro untuk sentimen positif dan negatif. Hasil dari penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi organisasi dalam melakukan pemasaran di media sosial untuk membangun merek serta menyebarkan informasi dan promosi secara elektronik untuk meningkatkan niat beli suatu produk. Influencer di media sosial berperan penting sebagai pihak yang menyebarkan informasi dan promosi tersebut di media sosial. Selain itu, penelitian ini juga memberikan kontribusi teoritis dalam analisis sentimen berbasis pembelajaran mesin dan analisis jejaring sosial dalam mendeteksi aktor utama di media sosial.