Abstrak – Pandemic Covid-19 di Indonesia tahun 2020
berimbas pada Pemutusan Hubungan Kerja (PHK), hal ini
mendapatkan opini masyarakat yang beragam di dalam media
sosial. Pada saat tingkat kemiskinan tinggi dan pengangguran
meningkat setiap tahun menjadi faktor ketidak setujuan
masyarakat terhadap Pemutusan Hubungan Kerja (PHK). Perlu
Pengklasifikasian opini masyarakat ke dalam opini negatif atau
opini positif pada persoalan ini. Tujuan dari penelitian ini ialah
menganalisa sentimen terhadap PHK untuk menentukan opini
negatif atau positif menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan
penambahan seleksi fitur. Tahapan penelitian terdiri dari
pengumpulan data, preprocessing text, seleksi fitur dan penerapan
Algoritma. Proses pengujian pada penelitian ini menggunakan
aplikasi Rapidminer. Hasil pengujian pada penelitian ini dengan
Algoritma Naïve Bayes nilai accuracy sebesar 93,57% dan untuk
penambahan dengan seleksi fitur Naïve Bayes + PSO nilai
accuracy sebesar 93,71%. Nilai accuracy terbaik dalam sentiment
analysis PHK pada pandemic covid-19 ialah dengan penambahan
seleksi fitur PSO pada Algoritma Naïve Bayes yaitu lebih baik
0,14%.