Kehadiran ojek daring Ojek Indralaya merupakan solusi transportasi lokal yang keberhasilannya sangat dipengaruhi oleh kepuasan pengguna. Untuk mengekstraksi informasi dari banyaknya ulasan di Google Playstore, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna pada lima aspek utama: harga, keamanan, kenyamanan, fitur aplikasi, dan pelayanan driver. Metode yang digunakan adalah text mining yang mencakup tahapan preprocessing teks dan ekstraksi fitur TF-IDF. Penelitian ini membandingkan kinerja model klasifikasi dari algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa fitur aplikasi adalah aspek yang paling banyak diulas, yaitu sebesar 49,2%. Berdasarkan evaluasi kinerja, algoritma SVM terbukti secara konsisten lebih unggul dibandingkan Naive Bayes pada seluruh aspek. SVM mencatatkan akurasi tertinggi pada aspek harga sebesar 95,65%, sementara Naive Bayes memiliki kelemahan presisi pada aspek keamanan dan pelayanan. Kesimpulannya, SVM adalah algoritma yang paling optimal dan andal untuk menganalisis sentimen dan aspek ulasan aplikasi Ojek Indralaya