Corona Virus Desease 2019 merupakan wabah dunia yang pertama kali
dilaporkan di Wuhan pada Desember 2019. Kasus Covid-19 di Indonesia pertama
kali dilaporkan pada 2 Maret 2020. Covid-19 disebabkan oleh oleh infeksi virus
SARS-Cov-2. Saat ini media sosial banyak dimanfaatkan untuk mengetahui opini
masyarakat umum. Umumnya, pada media sosial Twitter, isu yang sedang hangat
dan banyak dibicarakan masyarakat akan menjadi Trending Pembicaraan. Untuk
mengetahui dan menyaring pendapat yang ada di media sosial tersebut apakah
termasuk pendapat positif dan negatif dapat menggunakan Analisis Sentimen.
Pada penelitian ini, akan dilakukan analisis sentiment dengan menggunakan
algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Dataset akan
dilakukan pelabelan dengan menggunakan library VaderSentiment dan Textblob
yang terdapat pada Python. Perbandingan ini menghasilkan bahwa algoritma
SVM dengan pelabelan textblob menghasilkan akurasi 89%. Sedangkan hasil
sentiment menunjukkan bahwa masyarakat cenderung memiliki opini negative.
Oleh karena itu pemodelan untuk sentiment analisis paling baik adalah
menggunakan Support Vector Machine dengan pelabelan Textblob.
Kata kunci — Support Vector Machine, Random Forest, vadersentiment,
textblob, confusion matrix