Kebijakan Pemerintah Indonesia untuk penanganan Pandemi Covid-19 di bidang pendidikan menuai banyak pro dan kontra karena berpengaruh pada banyak aspek dari peserta didik hingga orang tua dan guru. Penelitian ini membahas sentimen masyarakat terhadap kebijakan yang diambil pemerintah Indonesia dalam bidang pendidikan. Klasifikasi dilakukan menggunakan Support vector machine menjadi 3 kelas positif, negatif dan netral. Tahap pada penelitian ini yaitu pengambilan data yang diambil dari komentar sosial media Youtube kemudian di sortir menjadi 2019 data, Text Preprocessing, Pembobotan TF-IDF, pembagian data menggunakan train test split dan klasifikasi, pada SVM pemilihan kernel sangat berpengaruh pada jalanya algoritma secara optimal sehingga dilakukan perbandingan akurasi pada kernel yang digunakan. Kernel RBF memiliki akurasi tertinggi sebesar 70.54% sedangkan akurasi terendah Kernel Polynomial sebesar 66.08%. Hasil dari klasifikasi sentimen yang ada menunjukkan sentimen positif dengan rata rata sebesar 48.51%, pada keempat kernel yang dan total 2019 data yang diolah sedangkan sentimen negatif bernilai 36.54?n 14.94% pada sentimen netral
