Pemutusan Hubungan Kerja (PHK) secara besar-besaran berdampak sangat signifikan terhadap masyarakat dan perekonomian. PHK massal telah menyebabkan peningkatan jumlah pengangguran. Banyak orang yang kehilangan pekerjaan tanpa sumber pendapatan yang stabil berjuang untuk mendapatkan pekerjaan baru. Ini memperburuk situasi pasar tenaga kerja dan meningkatkan jumlah pengangguran. PHK massal juga dapat mengurangi kegiatan ekonomi dan konsumsi. Analisis sentimen yang dilakukan, bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat mengenai fenomena PHK massal yang banyak terjadi saat ini di Indonesia berdasarkan kategori positif dan negatif. Pada penelitian ini, metode klasifikasi yang digunakan adalah metode SVM yang merupakan salah satu metode pembelajaran terawasi dalam pembelajaran mesin dan juga menggunakan Naïve Bayes sebagai metode pembanding. Setelah klasifikasi, tahap selanjutnya adalah proses pengujian dengan menggunakan metode K-Fold Cross Validation. Dari berbagai sentimen yang diperoleh dari data Twitter, dapat disimpulkan terdapat sekitar 108 sentimen positif dan 333 sentimen negatif terkait PHK Massal, sedangkan hasil yang diperoleh dari hasil pengujian menggunakan metode SVM menunjukkan akurasi mencapai 84% sedangkan jika menggunakan metode Naïve Bayes menunjukkan akurasi hingga 74,1%.