ABSTRAK 
Seni rupa merupakan hasil interpretasi dan tanggapan pengalaman manusia dalam bentuk visual dan rabaan. Penilain dalam karya seni dapat diberikan dalam bentuk kritik. Dewasa ini, masyarakat dapat mengemukakan penilaian mengenai suatu karya seni tanpa harus mempertimbangkan apakah penilaian yang dibuat tepat atau tidak. Kritik seni yang dikemukakan dapat dianalisis menggunakan text mining. Text mining memiliki beberapa metode salah satunya adalah klasifikasi. Naïve Bayes Classifier dipilih sebagai metode klasifikasi pada penelitian ini, karena memiliki kelebihan yaitu sederhana, cepat, dan memiliki akurasi yang tinggi. Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, maka dilakukan proses feature selection menggunakan DocumentFrequency Thresholding dan juga pembobotan dengan Term Frequency – Document Frequency (TFIDF). Kritik seni akan diklasifikasikan dalam dua kategori yaitu positif dan negatif. Dataset yang digunakan berjumlah 60 kritik yang terdiri dari 42 kritik positif dan 18 kritik negatif.  Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi tertinggi yaitu 81,67% dengan nilai presisi sebesar 89,74% dan nilai recall sebesar 83,33%. Pembangkitan rating implisit dapat dilakukan dengan menggunakan sentiment analysis kritik seni yang dikemukakan oleh masyarakat. Rating implisit menunjukkan seberapa menarik suatu karya seni rupa di kalangan masyarakat.