ABSTRAK Nama : Dhanang Hadhi Sasmita Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Aspect Based Sentiment Analysis pada Ulasan Restoran Bahasa Indonesia dengan Metode Unsupervised Sebuah ulasan barang atau jasa merupakan salah satu faktor penting bagi konsumen untuk memutuskan pembelian barang atau jasa tersebut. Seiring dengan akses informasi yang cepat lewat internet saat ini, konsumen dapat dengan mudah memperoleh informasi ulasan sebuah barang atau jasa pada situs ulasan atau web review. Namun, dengan jumlah ulasan yang banyak tersedia membuat konsumen sulit untuk mendapatkan intisari dari ulasan sebuh barang atau jasa. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, saat ini banyak penelitian dilakukan pada topik aspect based sentiment analysis (ABSA). Pada topik tersebut terdapat 2 tugas utama yang perlu dilakukan, yaitu aspect extraction dan aspect’s sentiment orientation classification. Selain itu, kedua tugas tersebut juga dievaluasi secara terpisah. Pada penelitian ini, penulis mencoba melakukan aspect extraction untuk aspek FOOD, PRICE, AMBIENCE, dan SERVICE beserta orientasi sentimenya dari 200 ulasan restoran berbahasa Indonesia. Penulis mengusulkan beberapa metode unsupervised untuk menyelesaikan tugas ini. Untuk menyelesaikan tugas aspect extraction, penulis menggunakan kamus kategori aspek berbagai ukuran yang dibangun menggunakan word embedding. Hasil F1score terbaik yang diperoleh pada tugas tersebut adalah sebesar 88,40%. Kemudian, untuk tugas aspect’s sentiment orientation classification penulis menggunakan kamus kata positif dan negatif yang dikombinasikan dengan beberpa metode lainnya, seperti pointwise mutual information (PMI) dan word similarity. Hasil accuracy terbaik yang diperoleh pada tugas tersebut adalah sebesar 75,76% menggunakan kombinasi kamus ekspansi kata positif dan negatif dan PMI. Kata Kunci: ulasan restoran, ABSA, unsupervised, kamus, word embedding, pointwise mutual information