Teknologi saat ini berjembang pesat ke arah digital. Kemajuan teknologi, komputer, dan telekomunikasi telah mendukung perkembangan teknologi internet. Bukalapak menempati urutan ketiga dalam top 10 e-commerce Indonesia yang dikeluarkan oleh Iprice Insight. Dengan adanya pemeringkatan tersebut, pihak Bukalapak dapat meningkatkan kualitas dan kuantitas layanannya dengan cara mengetahui hasil customer review sehingga nantinya layanan yang diberikan kepada customer akan semakin baik dan dapat meningkatkan pemeringkatan. Review dari customer Bukalapak terlalu banyak sehingga sulit dan membutuhkan waktu yang lama dalam mengklasifikasi dan menganalisis customer review jika dilakukan dengan cara manual. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode yang dapat mengklasifikasikan customer review. Metode yang digunakan untuk mengkasifikasikan review adalah Support Vector Machine. Review tersebut nantinya akan diklasifikasi menjadi dua jenis yaitu positive review dan negative review.Tahapan untuk melakukan klasifikasi pada penelitian ini adalah preprocessing data, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, analisis SVM, dan evaluasi.Terdapat 3 skenario yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu perbandingan training testing 60:40, 70:30, dan 80:20. Hasil klasifikasi dengan SVM dan fungsi kernel linier pada data training menunjukkan bahwa ketiga rasio mempunyai akurasi di atas 80%, yaitu sebesar 89,12% untuk rasio 60:40, 89,05% untuk rasio 70:30, 89,07% untuk rasio 80:20. Dari ketiga rasio tersebut, model terbaik yang dibentuk oleh SVM adalah rasio 60:40. Evaluasi dari model terbaik dari SVM didapatkan akurasi sebesar 85%, Recall sebesar 79%, Precision 89%, dan F1-Score sebesar 84%. Hasil dari K-Fold Cross Validation dengan 10 Fold menunjukkan hasil yang tidak jauh berbeda dari evaluasi yaitu rata-rata sebesar 84%. Hasil klasifikasi kategori positif dapat dijadikan acuan untuk mempertahankan kualitas layanan dan hasil klasifikasi negatif dapat digunakan sebagai bahan evaluasi dalam meningkatkan layanan di Bukalapak
Kata kunci: Customer review, Klasifikasi, SVM, Kernel linear