Twitter merupakan salah satu media sosial yang popular di Indonesia. Kita dengan bebas berbagi dan menuliskan ide, suatu informasi atau sebuah gagasan kedalam kolom yang tersedia (twit). Kemudahan ini membuat pengguna twitter memiliki potensi dan prilaku yang berbeda-beda. Sesuai dengan pengalaman terhadap dirinya sendiri atau terhadap lingkungannya. Oleh karena itu perlu adanya klasifikasi pengguna twitter tersebut untuk menentukan dan mendapatkan kompetensi apakah twit tersebut kredibel dan sesuai dengan keadaan pengguna twitter tersebut. Penggunaan metode Support Vector Machine dengan optimasi sequensial training pada klasifikasi kompetensi data twit twitter, dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kredibilitas pengguna twitter. Berdasarkan prinsip kerja pada metode tersebut yaitu menentukan sebuah garis lurus atau hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah kelas data. Maka hasil yang didapat dalam penelitian ini berupa akurasi klasifikasi pada 5 kategori dalam 5 skenario pembagian data training dan data testing yang berbeda, serta klasifikasi kompetensi pada setiap akun yang diuji.