IndiHome melalui IndiHome TV mempertahankan posisinya sebagai penyedia saluran televisi terlengkap di Indonesia. Layanan ini juga diperluas ke aplikasi mobile dan situs web. Namun perkembangan pada platform web diketahui sudah lebih cepat dibandingkan platform mobile, padahal terdapat kebutuhan pelanggan untuk peningkatan kenyamanan, kemudahan, dan kelengkapan fitur pada aplikasi mobile. Hasil observasi dan wawancara juga menunjukkan aplikasi mobile IndiHome TV tidak mencapai target rating yang diharapkan yang menjadi indikasi pengguna belum puas dengan aplikasi saat ini. Salah satu akar permasalahan yang diidentifikasi adalah perbaikan aplikasi hanya berasal dari laporan. Sementara laporan tersebut belum sepenuhnya menggambarkan kebutuhan pengguna. Pemanfaatan ulasan pengguna perlu dimaksimalkan sebagai masukan dalam perbaikan aplikasi agar lebih tepat sasaran. Ulasan berpotensi dapat digunakan untuk mengetahui kebutuhan pengguna. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen dan pemodelan topik terhadap ulasan pengguna di Google Play Store dan Apple App Store. Analisis sentimen dilakukan menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machines untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam positif, netral, dan negatif. Sementara pemodelan topik dilakukan menggunakan Latent Dirichlet Allocation terhadap ulasan sentimen positif dan negatif. Hasil eksperimen menunjukkan model Support Vector Machines secara umum mengungguli model Naïve Bayes. Model terbaik yang diperoleh menghasilkan performa accuracy 80,53%, precision 80,47%, recall 73,28%, dan F1-score 75,89%. Model tersebut mampu mengatasi ketidakseimbangan data dan menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik. Hasil klasifikasi sentimen pada keseluruhan data menunjukkan dominasi kelas negatif dan kelas positif dengan 42,30% dan 40,91% dari total ulasan. Sementara pemodelan topik menghasilkan 4 topik pada ulasan positif dan 8 topik pada ulasan negatif. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai acuan perbaikan aplikasi agar perusahaan dapat membuat aplikasi yang sesuai dengan harapan pengguna.