E-commerce merupakan kontributor utama ekonomi digital Indonesia, tetapi statistik menunjukkan adanya peningkatan jumlah keluhan dan insiden penipuan terkait ecommerce yang berakibat kepercayaan masyarakat terhadap e-commerce menurun. Salah satu akar permasalahan yang diidentifikasi yaitu maraknya opini negatif publik yang cenderung mendorong pelanggan untuk tidak menggunakan layanan e-commerce. Oleh karena itu, penelitian ini menganilisis sentimen publik dengan tujuan mengetahui model terbaik untuk mengklasifikasikan sentimen, tren sentimen dari waktu ke waktu, topik utama yang melandasi sentimen tersebut, serta rekomendasi berdasarkan analisis. Penelitian ini menggunakan data dari Twitter dengan periode tweet dari Agustus hingga Oktober 2023, berfokus pada tiga e-commerce terbesar di Indonesia. Pada tahap analisis, metode machine learning untuk analisis sentimen dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk pemodelan topik diimplementasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk mengklasifikasikan sentimen adalah Support Vector Machine (SVM) dengan temuan yaitu sentimen netral mendominasi, sentimen negatif stabil dengan beberapa peningkatan, sementara sentimen positif lebih bervariasi, terdapat lonjakan di beberapa titik. Topik utama sentimen positif berkaitan dengan proses belanja menyenangkan, fitur inovatif, event khusus, harga dan penawaran murah, serta dukungan terhadap produk lokal di e-commerce. Sentimen negatif berpusat pada isu ketidaksesuaian barang, pengembalian dana, pengiriman barang, dan layanan pelanggan. Rekomendasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan mencakup memperkuat aspek-aspek yang memicu sentimen positif, serta menangani permasalahan yang memicu sentimen negatif, seperti perbaikan proses pengiriman, dan penguatan langkah-langkah keamanan untuk mengatasi penipuan.