Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model evaluasi berbasis data dalam menganalisis kualitas aplikasi pembelajaran musik digital dari perspektif pengguna. Empat pendekatan utama digunakan: analisis sentimen berbasis aspek (Aspect-Based Sentiment Analysis/ABSA), prediksi putus belajar (churn prediction), segmentasi perilaku pengguna, serta perumusan rekomendasi pengembangan fitur aplikasi. Data yang digunakan meliputi ulasan pengguna dari delapan aplikasi serta log interaksi 1.000 pengguna selama 30 hari. Model ABSA dibangun menggunakan algoritma pembelajaran mesin terawasi seperti Ridge Classifier, Logistic Regression, dan Gradient Boosting, dengan hasil evaluasi yang menunjukkan akurasi tinggi (≥91%) dan F1-score yang kuat. Model ini mampu mengidentifikasi sentimen positif dan negatif terhadap aspek-aspek spesifik seperti lagu, harga, tutorial, login, dan teknis. Untuk prediksi churn, algoritma Gradient Boosting menunjukkan performa terbaik dengan recall 0,99 dan ROC AUC sebesar 0,92. Segmentasi pengguna dilakukan dengan metode K-Means, menghasilkan enam klaster perilaku yang dapat digunakan untuk strategi personalisasi dan retensi. Seluruh temuan analitik tersebut diintegrasikan ke dalam rekomendasi pengembangan aplikasi yang lebih adaptif dan efektif. Strategi intervensi yang diterapkan berdasarkan hasil model berhasil menurunkan churn hingga 35,8% dan meningkatkan pendapatan bulanan sebesar 96%. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan aplikasi pembelajaran musik digital melalui pendekatan evaluasi yang komprehensif, terukur, dan responsif terhadap kebutuhan pengguna.