Ulasan dari pengguna merupakan salah satu faktor pendukung dalam menentukan sebuah keputusan. Hal ini dapat dilihat dengan banyaknya ulasan positif akan berbanding lurus dengan banyaknya pengguna aplikasi. Penelitian ini melakukan eksperimen dengan melakukan analisis sentiment terhadap pengguna aplikasi Instagram di Google Play Store menggunakan Support Vector Machine.Tujuan penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh parameter C dan gamma pada hasil akurasi analisis sentimen terhadap Instagram di Google Play Store dengan metode Support Vector Machine (SVM) menggunakan kernel Linear, Sigmoid, Polynomial dan RBF. Tahapan pada penelitian ini yaitu crawling data, preprocessing, transformation, modeling, evaluasi dan wordcloud. Banyaknya data pada penelitian ini yaitu 10.000 ulasan. Preprocessing yang dilakukan yaitu filtering, labeling, tokenizing, stopword dan stemming. Pada tahap modeling dilakukan dengan membagi dua bagian yaitu data latih dan data uji, dengan membuat 2 model setelah itu dilakukan pengujian kernel SVM yaitu linier, Polinomial, sigmoid dan RBF dengan parameter C:1 dan gamma 1. Dari hasil pengujian didapatkan nilai akurasi tertinggi berada pada Model 2 dengan kernel RBF dengan nilai 0.745.