Di era web seperti sekarang, sejumlah informasi kini mengalir melalui jaringan. Karena berbagai konten web meliputi opini subjektif serta informasi yang objektif, sekarang umum bagi orang- orang untuk mengumpulkan informasi tentang produk dan jasa yang mereka ingin beli. Namun karena cukup banyak informasi yang ada dalam bentuk teks tanpa ada skala numerik, sulit untuk mengklasifikasikan evaluasi informasi secara efisien tanpa membaca teks secara lengkap. Salah atu produk nya adalah Bakmi yang sangat amat digemari oleh semua kalangan khusus nya di Bandung. Mie adalah makanan yang dibuat dengan bahan dasar adonan tepung yang dicetak panjang seperti tali yang dulunya dibuat dengan tujuan pengganti makanan pokok orang asia pada saat krisis ekonomi, yaitu nasi. Berbicara mengenai mie, salah satu mie yang dinikmati karena rasanya yang khas, yaitu Bakmi. Analisa sentimen bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan secara otomatis mengelompokkan review pengguna menjadi opini positif dan negative. Penggunaan metode machine learning yang banyak digunakan untuk klasifikasi teks, karena sangat sederhana efisien dan memiliki performa yang baik pada banyak domain. Oleh karena itu dalam penelitian ini digunakan metode machine learning untuk meningkatkan akurasi klasifikasi teks. Penelitian ini menghasilkan klasifikasi teks dalam bentuk positive dan negative dari review restoran.