ABSTRAK Tesis ini membahas tentang penerapan semantic role labeling untuk kalimat Bahasa Indonesia dengan metode Support Vector Machine / SVM. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kalimat-kalimat yang diambil dari FrameNet yang diterjemahkan dengan bantuan Google Translate. Data training menggunakan 100 kalimat yang diambil dari FrameNet, untuk data testing menggunakan 100 kalimat yang diambil dari FrameNet ditambah dengan 100 kalimat yang dibuat oleh penutur Bahasa Indonesia. Feature-feature yang digunakan dalam penelitian ini adalah headword, POS tag, preposition, predikat, voice, position, frame dan semantic class. Untuk penerapan klasifikasi semantic role labeling dengan metode SVM digunakan tools WEKA. Percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan kombinasi feature yang berbeda. Hasil yang baik dengan precision 61,6% dan recall 66,8% diperoleh dari kombinasi feature headword, POS tag, preposition, position, frame dan semantic class. Kata kunci : semantic role labeling, feature, support vector machine