Tranportasi merupakan hal yang penting bagi masyarakat dalam mobilitas sehari-hari. Seperti halnya teknologi yang memiliki peranan penting dan dapat memudahkan kehidupan masyarakat. Pemerintah mulai mengoptimalkan pembangunan sarana transportasi dan memulai inovasi digital. Salah satunya pada moda transportasi laut. Pada 2020 PT. ASDP (Angkutan Sungai, Danau, dan Penyeberangan Indonesia Ferry) meluncurkan aplikasi Ferizy pada Google Playstore. Dalam gagasan inovasi ini sentimen dari masyarakat dapat membantu untuk mengetahui kepuasan, kekurangan, saran, dan kritik. Terkait hal tersebut maka diperlukan analisis sentimen yang berfungsi untuk secara otomatis memahami, mengekstrak data ulasan serta mengolah data tekstual guna mendapatkan sentimen yang terkandung dalam sebuah ulasan. Penelitian ini mengimplementasikan klasifikasi Long Short-Term Memory (LSTM) dan ekstraksi fitur Word2Vec variasi skip-gram dan CBOW pada datset ulasan aplikasi Ferizy. Hasil pengujian dari model menghasilkan nilai akurasi sebesar 88,20% untuk variasi skip-gram dan 74,20% untuk variasi CBOW