Perkembangan teknologi yang semakin pesat akan mempengaruhi banyak hal, termasuk penggunaan internet. Menurut Badan Pusat Statistika terjadi peningkatan penggunaan internet sebesar 32,50 persen dalam rentang tahun 2018
sampai 2022. Dengan peningkatan tersebut akan berpengaruh pada perusahaan telekomunikasi di indonesia, salah satunya indosat ooredoo hutchison. Indosat ooredoo hutchison memiliki sebuah layanan digital seperti aplikasi selfservice yang
bernama myIM3 dengan tujuan memberikan informasi dan pelayanan kepada pengguna melalui fitur-fitur yang disediakan. Dengan banyaknya pengguna, aplikasi ini menerima berbagai ulasan positif dan negatif di google play. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terkait layanan aplikasi myIM3 menggunakan beberapa model klasifikasi, meliputi Naïve Bayes Classifier, Extreme Gradient Boosting, Logistic Regression, Support Vector Machine, Random Forest, Decision Tree. Data diperoleh dengan teknik scrapping menggunakan instant data scraper yang menghasilkan 1680 data, dengan tahapan mulai dari pengumpulan data, data preprocessing, transformation, split data dengan ratio 80:20, classification modeling, evaluation model, dan result analytics. Terdapat ketidakseimbangan data yang akan diatasi menggunakan Smote. Hasil penelitian menunjukkan model Extreme Gradient Boosting dengan Smote memiliki performa terbaik dengan nilai accuracy 94%, precision 94%, recall 94% dan f1- score 93%.

Kata Kunci : myIM3, Analisis Sentimen, Model Klasifikasi, Google Play, Instant Data Scraper.