Persaingan pasar yang ketat membuat pengelola aplikasi XYZ harus dapat menghadirkan keunggulan dari produknya. Untuk itu, pengelola XYZ melakukan analisis terhadap ulasan yang diberikan oleh penggunanya. Namun, pengelola aplikasi XYZ mengalami kesulitan dalam melakukan analisis ulasan karena menggunakan cara yang manual dan tidak efisien. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui sentimen dari aspek-aspek mobile service quality (M-S-QUAL) dan topik-topik yang sering dibicarakan oleh pengguna aplikasi XYZ pada review Google Playstore. Data ulasan yang digunakan merupakan ulasan dari bulan Januari 2023 hingga Agustus 2024, data ini berjumlah 13,364 data. Terdapat 5,000 data yang dianotasi. Data tersebut kemudian dibersihkan dan digunakan untuk melakukan analisis sentimen berbasis aspek (ABSA) dan pemodelan topik. Hasil penelitian menunjukkan dari sembilan aspek M-S-QUAL, terdapat tiga aspek yang dieliminasi karena kekurangan data, dan terdapat empat aspek yang dieliminasi karena model machine learning yang dilatih memiliki performa yang kurang baik dengan F1-score dibawah 0.7. Model yang layak digunakan untuk scoring hanya ada pada aspek billing dan system availability yaitu model XGBoost dengan teknik oversampling synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) untuk kedua aspek. Performa dari model-model ini adalah 0.758 pada aspek billing, dan 0.802 pada aspek system availability. Dari 4,006 ulasan relevan pada aspek billing, 6.44% adalah sentimen positif, 90.81% adalah sentimen negatif, dan 2.75% adalah sentimen netral. Dari 2,410 ulasan relevan pada aspek system availability, 7.88% memiliki sentimen positif, 86.76% memiliki sentimen negatif, dan 5.35% memiliki sentimen netral. Hasil ini menunjukkan bahwa sentimen dominan pada ulasan yang relevan dengan aspek billing dan system availability adalah sentimen negatif. Pemodelan topik dilakukan untuk masing-masing sentimen positif dan negatif pada aspek billing dan system availability. Pemodelan topik aspek billing menghasilkan 3 topik untuk sentimen positif, 3 topik untuk sentimen negatif. Pemodelan topik aspek system availability menghasilkan 2 topik untuk sentimen positif, dan 2 topik untuk sentimen negatif. Topik-topik ini yang dapat dijadikan poin perbaikan dan peningkatan aplikasi XYZ.