Pesatnya pertumbuhan pasar online di Indonesia telah mengubah lanskap bisnis. Tokopedia, salah satu platform E-commerce terkemuka, melayani jutaan pengguna dengan beragam produk. Dalam persaingan E-commerce yang ketat, pemahaman ulasan pelanggan sangat penting. Namun, melakukan analisis ulasan secara manual merupakan tugas yang rumit dan memakan waktu. Analisis sentimen diperlukan untuk memahami preferensi pelanggan, meningkatkan kualitas layanan, dan menjaga daya saing Tokopedia di pasar E-commerce yang kompetitif. Studi ini melakukan perbandingan antara tiga algoritma, Support Vector Machine, Perceptron, dan Multinomial Naïve Bayes untuk mengevaluasi dan menentukan algoritma yang paling efektif dan akurat dalam melakukan analisis sentimen ulasan produk di Tokopedia. Hasil penelitian menggunakan 2000 data ulasan produk Tokopedia menunjukkan Multinomial Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi tertinggi mencapai 84,00% dan presisi 96,00%. Support Vector Machines memiliki tingkat akurasi 80,00% dan nilai presisi sebesar 95,00% . Sementara itu, Perceptron memberikan akurasi 81,00% dan presisi sebesar 95,00%. Evaluasi menggunakan confusion matrix juga mengindikasikan bahwa Multinomial Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih unggul dengan tingkat kebenaran 1011 untuk label sentimen positif dan 860 untuk label sentimen negatif. Penelitian ini memberikan wawasan yang berharga terkait analisis sentimen ulasan produk di Tokopedia, dan hasilnya dapat menjadi acuan untuk penelitian lanjutan yang mengeksplorasi metode analisis sentimen yang lebih inovatif atau penerapan teknologi untuk meningkatkan efisiensi analisis sentimen dalam konteks E-commerce.