Ulasan produk dapat memberi manfaat yang besar bagi konsumen dan produsen. Jumlah ulasan yang sangat banyak mulai dari ratusan sampai ribuan serta opini yang diberikan bisa sangat beragam, membuat proses untuk menganalisa ulasan yang ada menjadi semakin sulit. Untuk menghasilkan informasi dari data opini yang ada, dilakukan pengelolaan data dengan analisis sentimen. Pada umumnya, analisis sentimen dilakukan pada tingkatan dokumen, kalimat, sampai ke tingkat klausa. Pada penelitian ini, akan dilakukan analisis sentimen terhadap ulasan produk berdasarkan pada aspek tertentu dari produk tersebut. Secara garis besar penelitian ini dilakukan dalam empat tahapan. Tahap awal adalah proses preprocessing data dengan cara case folding, tokenization, stop word removal dan stemming. Tahap selanjutnya adalah melakukan seleksi term dengan pendekatan part-of-speech (POS) tagging dan metode Chi Square. Kemudian dilanjutkan dengan klasifikasi aspek dan sentimen dengan metode klasifikasi Naïve Bayes. Setelah proses klasifikasi dilakukan dilakukan evaluasi dan analisis performansi sitem dengan menghitung nilai F1-Measure. Berdasarkan hasil evaluasi, diketahui bahwa sistem mampu melakukan proses analisis sentimen berdasarkan aspek dengan nilai F1-Measure terbaik sebesar 78.12% dengan performa klasifikasi aspek sebesar 85.41% dan klasifikasi sentimen sebesar 62.5%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Preprocessing, POS Tagging, Chi Square, Naïve Bayes, F1-Measure