Sebuah film dapat dikatakan memiliki keberhasilan atau kegagalan bergantung pada ulasan yang didapat. Di masa seperti ini, terdapat peningkatan jumlah penonton pada film yang ditayangkan secara daring dan secara tidak langsung meningkat juga ulasan yang didapat pada sebuah film. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk membangun model analisis sentimen yang baik untuk melakukan klasifikasi ulasan pada film untuk memberikan label positif dan negatif. Metode kelasifikasi yang digunakan ialah Hybrid yang menggabungkan algoritma SVM karena dapat dimanfaatkan untuk high dimensional space, Naïve Bayes yang mampu mengolah data dalam jumlah besar dengan akurasi yang tinggi, dan Decision Tree karena mampu mempertimbangkan seluruh kemungkinan hingga berujung sebuah kesimpulan. Ketiga metode tersebut dikombinasikan menggunakan metode ensemble voting. Berdasarkan hasil evaluasi didapatkan bahwa akurasi yang diperoleh 0.8192 dan F1-score 0.78. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritma klasifikasi Hybrid dapat membantu dalam mengklasifikasikan ulasan film.
Kata kunci : Hybrid, SVM, Naïve Bayes, Decision Tree, Analisis Sentimen, Film