Tri Arif Wiharso, M.Pd Dosen Pembimbing 1 Iik Muhamad Malik Matin, M.T Dosen Pembimbing 1 Muhamad Ridwan Dosen Pembimbing 1

Wabah virus korona yang biasa disebut dengan COVID -19 ditetapkan secara resmi sebagai pandemi global oleh World Health Organization (WHO) pada tanggal 11 Maret 2020. Informasi yang sedang menjadi perbincangan utama akhirakhir ini berasal dari masyarakat dunia yang sedang di gemparkan dengan adanya pandemi covid-19 Varian baru yaitu Omicron. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Na?ve Bayes dan Support vector machine dalam menganalisa label sentimen positif, negatif dan netral pada opini masyarakat tentang covid-19 varian baru yaitu omicron di Twitter. Jumlah dataset setelah prepocessing sebanyak 3.830 data. Data hampir seimbang dengan label sentimen positif berbahasa indonesia sebanyak 1543 dan sentimen positif berbahasa inggris sebanyak 50 dan label sentimen negatif berbahasa indonesia sebanyak 1398 dan sentimen negatif berbahasa inggris sebanyak 175 dan untuk data sentiment netral sebanyak 475 berbahasa Indonesia dan sentimen netral berbahasa inggris sebanyak 189data.Evaluasi model menggunakan confusion matrix diperoleh nilai akurasi dan nilai dari algoritma Na?ve Bayes menggunakan data latih = 80% dan data uji = 20% menghasilkan nilai akurasi = 70%, untuk metode Support vector machine sebesar 74% jadi lebih baik untuk menggunakan metode Support vector machine Karena nilai akurasinya lebih tinggi dan cukup baik.