Pandemi COVID-19 memiliki dampak yang buruk terhadap ketenagakerjaan di Indonesia. Masalah pengangguran di Indonesia menjadi salah satu perhatian publik dalam dua tahun ini. Pada Agustus 2020, yaitu sebesar 9,8 juta orang dan Agustus 2021, yaitu sebesar 9,1 juta orang. Dengan adanya kondisi tersebut, pemerintah perlu melakukan pembenahan terhadap masalah tingkat pengangguran yang ada saat ini. Melihat kondisi tersebut, pemerintah perlu melakukan perbaikan terkait masalah pengangguran saat ini. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana opini masyarakat mengenai upaya pemerintah dalam mengatasi masalah pengangguran selama pandemi COVID-19 di Indonesia. Analisis sentimen dilakukan terhadap opini masyarakat dengan menggunakan media sosial Twitter sebagai sumber data. Untuk mengukur kinerja model digunakan tiga algoritma yaitu Naïve Bayes, Decision Tree, dan Random Forest. Hasil pada penelitian ini adalah terdapat label positif yang memiliki 1710 sentimen, dan untuk label negatif yang memiliki 1553 sentimen. Untuk algoritma terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah Random Forest, yaitu dengan nilai akurasi sebesar 79%. Penelitian ini juga menghasilkan 15 fitur yang berpengaruh terhadap topik penelitian. Untuk fitur berpengaruh dengan bobot positif tertinggi adalah ‘abai’. Sedangkan untuk fitur berpengaruh dengan bobot negatif tertinggi adalah ‘materai’.