PT. Indosat Tbk adalah salah satu perusahaan yang berkembang pada industri telekomunikasi. Namun, PT. Indosat Tbk memiliki permasalahan mengenai customer satisfaction yang cenderung menurun dari tahun ke tahun. Data media sosial, terutama twitter, menawarkan data mengenai opini publik yang sangat padat. Namun data twitter yang masih bersifat unstructured diperlukan proses lebih lanjut untuk dapat menemukan dimensi-dimensi beserta sentimen masyarakat terhadap dimensi tersebut. Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan Generative Statistical modelnya memungkinkan suatu set data pengamatan dapat dijelaskan oleh kelompok yang tidak teramati. Penelitian ini menentukan 30 kelompok kata representatif dari hasil LDA. Hasilnya terdapat 18 dimensi yang paling banyak dibicarakan mengenai Indosat pada linimasa twitter. Dimensidimensi tersebut mewakili 14 dimensi yang sudah ditemukan pada penelitian-penelitian sebelumnya mengenai kepuasan pelanggan pada layanan telekomunikasi, bahkan dengan LDA mendapatkan dimensi lebih detail dan lebih real time. Masing-masing dokumen dalam dimensi tersebut diberi label sentimennya, dan ditentukan akurasinya menggunakan supervised classification, hasilnya adalah 72% akurasi dengan model Naive Bayes Classification. Mengabaikan sentimen netral, sentimen negatif Indosat masih lebih tinggi daripada sentimen positifnya, yaitu dengan 16% sentimen negatif. Persentase negatif tersebut masih didominasi dengan dimensi berkaitan dengan layanan Indosat. Sementara dominasi sentimen positif ada pada dimensi yang berhubungan dengan ketersediaan layanan untuk pengguna.