Analisis sentimen atau opinion mining merupakan analisis yang bertujuan untuk melihat sentimen masyarakat atau kelompok mengenai entitas tertentu. Sentimen yang diekspresikan masyarakat bisa dalam bentuk positif, negatif dan netral. Salah satu media yang bisa diberikan opini oleh masyarakat adalah pada aplikasi e-commerce yaitu aplikasi shopee, shopee memiliki fitur komentar atau penilaian terhadap peroduk yang telah dibeli. Toko yang dijadikan sampel penelitian ialah toko online shop amreta, berdasarkan hasil identifikasi permasalahan didapatkan bahwa faktanya banyak komentar yang tidak sesuai dengan bintang yang diberikan sehingga dapat dikatakan bahwa rating tersebut belum bisa mewakili bahwa kinerja toko sudah baik atau belum. Oleh karena itu untuk meningkatkn profit kerja toko, pihak amreta masih perlu melakukan evaluasi toko. Dalam melakukan evaluasi, pihak toko membutuhkan pengklasifikasian terhadap komentar positif, negatif ataupun netral. Analisis sentimen pelanggan terhadap penilaian produk pada toko online shop amreta menggunakan metode naive bayes classification. Penggunaan data uji pada penelitian ini didapat dari sentiment konsumen online shop amreta sebanyak 2014 data, kemudian data diolah melalui proses cleaning data menghasilkan data bersih sebesar 1899 data. Selanjutnya proses preprocessing data yang terbagi menjadi 3 tahap yaitu Tokenize Data, Transform case dan Stopword removal. Setelah itu analisis data tahap pelabelan otomatis menggunakan Text Vectorize dari proses tersebut didapatkan pembagian data menjadi 3 kelompok data 71% atau 1343 data positif, 3% atau 52 data negatif dan 26% atau 504 data netral. selanjutnya diolah dengan menggunakan tools rapidminer sedangkan untuk operator dalam bentuk algoritma menggunakan model sentiment Naïve Bayes Classification melalui perhitungan otomatis. Hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa data uji yang didapat memiliki tingkat Akurasi sebesar 97.16% dengan menggunakan model Naive Bayes Classification.