Indonesia dalam perkembangannya memiliki tren pertumbuhan pengguna internet dan tren pariwisata yang positif setiap tahunnya. Salah satu bisnis yang berkembang terkait dengan pertumbuhan pengguna internet dan industri pariwisata yaitu Online Travel Agent (OTA). Dua OTA dengan popularitas tertinggi di Indonesia yaitu Traveloka dan Tiket.com. Dalam perkembangannya, OTA dapat diakses melalui Mobile Application yang merupakan platform dengan pengguna terbanyak dibandingkan dengan platform lain. Hal ini membuat Mobile Application menjadi salah satu peran yang sangat penting bagi bisnis OTA. Untuk memaksimalkan peluang layanan aplikasi diperlukan adanya analisis kualitas layanan aplikasi mobile untuk melihat potensi perkembangan aplikasi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan Text Mining yang terdiri dari Sentiment Analysis untuk melihat sentiment pengguna terhadap kualitas layanan aplikasi serta klasifikasi ulasan pengguna kedalam dimensi Mobile App Service Quality (MappSql) dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk selanjutnya dilakukan permodelan topik untuk melihat topik utama yang ada dalam setiap dimensi MappSql. Hasil temuan dalam penelitian ini menunjukan bagaimana kualitas layanan aplikasi dapat digambarkan melalui sentimen ulasan pengguna serta mengetahui kualitas layanan aplikasi apa yang harus ditingkatkan dan diperbaharui oleh pengembang aplikasi. Pentingnya Analisa Text Mining dalam ulasan pelanggan mampu mempermudah pelaku bisnis untuk melihat peluang dengan memanfaatkan Customer Insight yang ada.