Perkembangan teknologi digital telah memicu transformasi besar dalam industri perbankan, mendorong bank digital seperti Raya Digital Bank untuk menghadirkan layanan inovatif. Ulasan pengguna di Google Play Store menjadi sumber informasi penting bagi bank digital untuk meningkatkan kualitas layanan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna aplikasi Raya Digital Bank menggunakan metode Word2Vec untuk menghasilkan representasi vektor kata dan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma klasifikasi sentimen. Data ulasan sebanyak 2.173 dikumpulkan menggunakan teknik scraping dan melewati tahapan preprocessing seperti cleansing, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Penelitian ini menguji empat skenario, meliputi pengaruh proporsi data latih, penggunaan stemming, dimensi vektor Word2Vec (100 dan 300), serta berbagai kernel pada SVM (Linear, Polynomial, RBF, dan Sigmoid). Hasil menunjukkan bahwa model dengan proporsi data latih 80%, penggunaan stemming, dimensi vektor 100, dan kernel Linear menghasilkan performa terbaik dengan F1- Score mencapai dan 82%.