Sabrah Ailiyya, Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Ulasan Aplikasi Tokopedia Menggunakan Support Vector Machine, di bawah bimbingan Dr. Taufik Edy Sutanto, MScTechdanDr. Nina Fitriyati, M.Kom.Pada tahun 2018, sebanyak 171,17 juta penduduk Indonesia merupakan pengguna internet dengan kegiatan yang digemarinya salah satunya adalah melakukan jual dan belanja online.Hal tersebut menjadikan banyaknya bermunculan perusahaan dibidang e-commerce di Indonesia.Maka dari itu perlubagi pihak perusahaanuntuk mengetahui tentang apa yang menjadi kelebihan serta kekurangan menurut pengguna agar dapat dijadikan sebagai acuan dalam melakukan evaluasi untuk terus meningkatkan kualitas. Karenanya peneliti mengusulkan penelitian Aspect-Based Sentiment Analysis, yaitu mengekstrak sentimen dan aspek dari ulasan aplikasi tersebut. Data yang digunakan adalah ulasan pengguna Tokopedia berdsarkan situsGoogle Play Store. Pada penelitian ini dilakukan dua kali klasifikasi, yaitu kalsifikasisentimen dan aspek menggunakan Support Vector Machine.Aspek yang digunakan adalah layanan, sistem dan kebermanfaatan. Pemilihan parameter terbaik menggunakan Grid SearchCVdengan hasil yaitu kernel linear dengan c=1 untuk model klasifikasi sentimen dan aspek. Hasil klasifikasi sentimen dan aspek berturut-turut menunjukkan akurasi sebesar 69,6% dan 74,2%.Dari penelitian ini diperoleh bahwa aspek yang harus diperbaiki oleh Tokopedia adalah layanan.Kata Kunci:Aspect-Based Sentiment Analysis, Support Vector Machine, Grid SearchCross Validation.