Covid-19 menjadi trending topik perbincangan dalam media sosial saat ini. salah satu topik trending topik di media sosial pada tahun 2021 ditengah masa pandemi covid 19 yang berkaitan dengan destinasi pariwisata yang akan dibuka kembali di tengah kenaikan kasus harian covid 19 di sejumlah daerah Indonesia khususnya. Penerapan kebijakan pemerintah pembukaan destinasi wisata tersebut menuai berbagai argumentasi atau opini dikalangan publik. khususnya pengguna media sosial dengan memberikan argumentasi atau tweet terkait opini melalui media sosial seperti instagram, twitter, dan facebook. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen masyarakat Indonesia khususnya pengguna media sosial tersebut tentang kebijakan pemerintah terkait pembukaan pariwisata di tengah masa pandemi covid-19 dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan KNearest Neighbor (KNN) serta mengetahui perbandingan peforma kedua algoritma tersebut.Dalam penelitian ini dataset yang digunakan diambil melalui berbagai media platform media social dengan proses crawling data. Dataset yang digunakan berupa file sql. jumlah dataset yang digunakan untuk memproses pengolahan data pada aplikasi analisis sentimen masyarakat tentang opini pembukaan pariwisata di tengah masa pandemi covid 19 pada twitter sebanyak 570 tweet menggunakan 12 hashtag yaitu #DesaBisa, #desawisata, #DiIndonesiaAja, #EraNewNormal dan #LabuanBajo #MulaiDariDesa #PPKMDiPerpanjang #SobatParekraf #TempatWisata #WisataBali #WisataBanyuwangi #WisataJogja. Dalam penelitian yang dilakukan, implementasi hasil dari penerapan algoritma Naive Bayes dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada analisis sentimen pembukaan destinasi pariwisata di masa pandemi covid-19 berhasil dilakukan dengan menghasilkan nilai tingkat akurasi Naive Bayes tertinggi sebesar 75,53%, precision positif tertinggi yaitu 71%, precision negatif tertinggi yaitu 25%, recall positif tertinggi yaitu 99% dan recall negatif tertinggi yaitu 14%. Sedangkan untuk algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) didapatkan nilai tingkat akurasi tertinggi sebesar 48,66%, precision positif tertinggi yaitu 69%, precision negatif tertinggi yaitu 14%, recall positif tertinggi yaitu 69% dan recall negatif tertinggi yaitu 28%. Tingkat akurasi dalam perbandingan kedua algoritma tersebut menunjukan bahwa algoritma Naive Bayes memiliki peforma terbaik dengan tingkat akurasi dibandingkan dengan algoritma K-Nearest Neighbor dalam menganalisa sentimen masyarakat pengguna media sosial tentang pembukaan pariwisata di masa pandemi covid-19.