Penelitian ini bertujuan melakukan implementasi Support Vector Machine dan Word Embedding dalam kasus sentiment analysis tentang tanggapan masyarakat tentang pemberian vaksin sinovac yangg diunggah di Twitter dan 3 class:positif, negative dan netral. Metode yang dipilih adalah metode klasifikasi Support Vector Machine. Sebelum melakukan klasifikasi, praprocessing pada penelitian ini meliputi tokenizasi, normalisasi, menghilangkan emoticon, Convert Negasi, Stemming, Stopword Removal serta Word embedding. Dataset yang digunakan berjumlah 30000 record. Program dirancang menggunakan Bahasa pemrograman python dengan beberapa library seperti keras, tensorflow dan pandas, nltk, Sckitlearn. Akurasi yang didapatkan pada pelatihan menggunakan Support Vector Machine sebesar 85%. Hasil pengujian adalah penelitian ini mampu melakukan sentiment analysis dengan kesalahan sebesar 15%.
Kata kunci : Word embedding, Support Vector Machine, Sentiment Analysis