Kebijakan pemerintah terhadap suatu permasalahan dapat menimbulkan pro dan kontra, termasuk penerapan work from home selama pada masa pandemi COVID-19 di Indonesia. Banyak sekali pengguna sosial media menyampaikan pendapat melalui media sosial, salah satunya adalah Twitter. Oleh karena itu, penelitian ini berisi tentang analisis sentimen publik terhadap kebijakan work from home menggunakan berbagai metode preprocessing dengan optimasi Support Vector Machine dengan randomized search. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa penggunaan metode perluasan akronim, penerjemahan kata slang, dan penerjemahan emoji dalam tahap preprocessing dapat meningkatkan nilai F1 Score. Hasil terbaik yang diperoleh sebesar 83,362%. Hasil dari Metode preprocessing digunakan untuk memprediksi data yang belum berlabel. Hasil prediksi menunjukkan bahwa 62,35% tweets bersentimen positif, sebaliknya 37,65% tweets bersentimen negatif. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sebagian besar warganet mendukung kebijakan work from home.