Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Museum Negeri Sumatera Selatan dengan memanfaatkan data ulasan publik dari Google Maps. Metode yang digunakan meliputi Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam kategori sentimen positif dan negatif. Data ulasan yang dikumpulkan kemudian melalui tahap prapemrosesan teks serta pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Model diuji pada beberapa skenario pembagian data, yaitu 80:20, 60:40, dan 50 :50. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine (SVM) memberikan performa terbaik dengan accuracy tertinggi sebesar 85,4% dan F1-score sebesar 90,5% pada skenario 60:40. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine paling efektif dalam mengenali pola sentimen pada ulasan masyarakat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan evaluasi bagi pengelola Museum Negeri Sumatera Selatan dalam upaya meningkatkan kualitas pelayanan dan fasilitas.