Review produk saat ini menjadi salah satu faktor pendukung konsumen untuk membeli barang yang diinginkan, karena setiap produk yang akan dibeli memiliki kelebihan dan kekurangan maka review ini sangat membantu konsumen untuk menentukan barang mana yang akan dibeli. Banyaknya review produk di aplikasi e-commerce membuat konsumen bingung menentukan barang yang akan dibeli. Sehingga diperlukan sentiment analysis atau opinion mining untuk membantu konsumen untuk meringkas atau menyimpulkan sebuah review dari produk yang akan dibeli. Proses sentiment analysis telah dilakukan pada penelitian terdahulu, namun terdapat beberapa kekurangan seperti jumlah fitur benar yang masih kecil dan belum dapat menangani kata ganti benda yang memiliki makna pada suatu kalimat. Maka pada penelitian tugas akhir ini ditambahkan proses preprocessing untuk menangani jumlah fitur benar yang sedikit dan coreference resolution untuk menanggani masalah kata ganti benda. Assosiation mining digunakan sebagai proses ekstraksi yang dapat menghasilkan fitur-fitur dari proses preprocessing. Setelah mendapatkan fitur-fitur dari ekstraksi, lalu dilakukan proses identifikasi kata opini dengan bantuan opinion lexicon untuk menentukan orientasi pada setiap kata opini. Hasil dari penambahan coreference reolution dapat meningkatan hasil ekstraksi dengan rata-rata selisih pada setiap dataset sebesar 0,85%. Serta dengan penambahan ekstraksi infrequent feature dapat meningkatkan hasil ekstraksi dengan rata-rata selisih 4,78%.
Kata Kunci: Sentimen Analisis, Coreference Resolution, Preprocessing, Assosiation Mining, Opinion Lexicon.