PT Traveloka Indonesia adalah salah satu OTA (Online Travel Agent) terbesar se-Asia Tenggara, yang mengedepankan kepuasan pelanggan sebagai keunggulan kompetitif perusahaan. Namun saat ini, terdapat penurunan tingkat kepuasan pelanggan, dan juga terjadinya penurunan jumlah pengguna aktif aplikasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan langkah-langkah seperti melakukan inovasi atau perbaikan fitur agar dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan juga menaikkan kembali jumlah pengguna aktif aplikasi. Pada aplikasi Android Traveloka, jumlah ulasan mencapai 700 ribu dalam kurun waktu 2 tahun terakhir, di mana platform Android merupakan platform yang mempunyai jumlah pengguna aplikasi Traveloka terbesar dibandingkan platform lainnya. Dengan banyaknya jumlah ulasan tersebut, perusahaan masih memilah-milah ulasan negatif dan positif serta mencari topik-topik yang paling sering dibicarakan secara manual, sehingga membutuhkan waktu yang sangat lama dan cenderung tidak akurat. Hal ini menyebabkan keluhan ataupun ulasan tersebut belum secara efektif dijadikan dasar untuk membuat inovasi baru ataupun untuk memperbaiki fitur yang ada, sehingga belum memberikan kontribusi terhadap proses peningkatan kepuasan pelanggan dan peningkatan jumlah pengguna aktif aplikasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan suatu model yang dapat mengategorikan sentimen serta melakukan pengelompokan topik-topik yang sering muncul dari seluruh ulasan pelanggan. Algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), dan Logistic Regression digunakan untuk membuat model yang dapat mengklasifikasi sentimen dari tiap ulasan ke dalam kelas positif ataupun kelas negatif. Selain itu, dilakukan proses pemodelan topik pada tiap kelas tersebut menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma terbaik untuk melakukan klasifikasi adalah SVM, dengan nilai f1-score ratarata 0.98318, dan jumlah topik yang optimal untuk sentimen positif adalah 16 dan jumlah topik yang optimal untuk sentimen negatif adalah 12. Pada kelas sentimen positif, terdapat topik-topik yang menyinggung kelengkapan fitur serta banyaknya diskon dan promo, sedangkan pada kelas sentimen negatif, terdapat topik yang berhubungan dengan fitur refund dan produk pay later. Dengan diimplementasikannya model tersebut, diharapkan PT Traveloka dapat memilah-milah ulasan ke dalam kelas sentimen positif dan negatif dengan cepat dan akurat, serta dapat dengan cepat mengetahui daftar topiktopik yang paling banyak dibicarakan oleh penggunanya.