De.u Coffee menerima banyak ulasan pelanggan di platform digital seperti Google Maps. Ulasan ini merupakan sumber informasi yang berharga untuk memahami pengalaman pelanggan, namun analisis secara manual melelahkan dan memakan waktu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem analisis sentimen berbasis web menggunakan metode BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) untuk mengotomatiskan analisis ulasan pelanggan De.u Coffee. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh dengan kombinasi hyperparameter learning rate 2e-05 dan batch size 32 menghasilkan akurasi sebesar 91%, serta weighted average, precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 92%, 91%, dan 91%. Sistem yang dikembangkan juga terbukti fungsional melalui pengujian Black Box dan mendapatkan skor 83,57 pada System Usability Scale (SUS), yang mengindikasikan tingkat penerimaan "Dapat Diterima", kualitas "Grade A", dan kebergunaan "Excellent". Analisis sentimen terhadap ulasan pelanggan menunjukkan mayoritas sentimen positif, yang mencerminkan tingkat kepuasan pelanggan yang tinggi. Namun, adanya ulasan netral, negatif, dan kecewa memberikan masukan berharga bagi De.u Coffee untuk evaluasi dan peningkatan layanan.