Melalui teknologi, kegiatan sosial yang dahulu memerlukan kontak fisik kini dapat dilakukan jarak jauh melalui media sosial. Media sosial saat ini banyak digunakan untuk menyebarkan berbagai infromasi, baik mengungkapkan opini, perasaan, ataupun pendapat. Twitter memiliki pengguna akif terbanyak di Indonesia. Twitter merupakan salah satu sarana perusahaan untuk berkomunikasi dengan pelanggan. Salah satu perusahaan yang memanfaatkan twitter untuk berkomunikasi ke nasabahnya BNI. BNI memiliki jasa dan produk yang ditawarkan salah satunya yaitu Agen46. Agen46 merupakan mitra BNI dalam menyediakan layanan perbankan kepada masyarakat dalam rangka keuangan inklusif. Selain mitra BNI dalam penyediaan berbagai macam layanan perbankan, BNI Agen46 juga merupakan partner di dalam berbagai program pemerintah, seperti penyaluran bantuan sosial maupun subsidi untuk Keluarga Penerima Manfaat. Terdapat beberapa tweet yang cenderung mengarah ke ulasan yang negative, namun saat ini belum ada analisis sentimen terkait Agen46 berdasarkan data twitter. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa metode klasifikasi yang digunakan untuk sentiment analysis serta mencari topik terkait Agen46. Metode yang digunakan yang digunakan untuk pemodelan klasifikasi yaitu SVM, Naïve Bayes, dan KNN serta metode pemodelan topik yang digunakan yaitu LDA.Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score 91.25% dan akurasi 91.28%. Sedangkan Topik yang dihasilkan yaitu 2 topik kelas Positive (agen dapat memberikan tambahan penghasilan dan agen46 menjadi agen transformasi yang lebih dekat dengan nasabah), 2 topik kelas neutral (penyaluran bansos dapat dilakukan melalui agen46 dan selain melalui kantor cabang, internet banking, sms banking, transaksi juga bisa dilakukan di agen46), dan 6 topik kelas negative (permohonan buka blokir proses lama, belum ada respon saat gagal login, kendala mesin EDC Agen46, agen tidak dapat dihubungi, dan adanya ketidaknyamanan penyaluran bpnt).