Saat ini sudah banyak situs-situs e-commerce yang ada di Indonesia. Selain itu, tidak sedikit masyarakat yang memberikan tanggapan atau ulasan tentang e-commerce tersebut kedalam media sosial. Salah satunya adalah dalam media sosial Twitter. Untuk mengetahui tanggapan sentimen masyarakat tentang e-commerce tersebut, diperlukan suatu analisis sentimen yang dapat mengukur sentimen masyarakat terhadap e-commerce tersebut. Dalam penelitian ini penulis melakukan analisis sentimen terhadap e-commerce dalam media sosial Twitter. Tanggapan dari masyarakat tersebut diklasifikasikan menjadi kelas positif, negatif, atau netral. Sistem yang dibangun menggunakan fitur pembobotan TF-IDF, seleksi fitur Information gain dan metode klasifikasi maximum entropy. Hasil pengujian yang terbaik dari seluruh skenario adalah dengan menggunakan pembobotan TF-IDF, penggunaan unigram dan seleksi fitur information gain dengan menggunakan data uji 10% menghasilkan nilai akurasi sebesar sebesar 73,15% dan F-1 Score sebesar 74,00%. Untuk masing-masing e-commerce, Lazada memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan e-commerce lainnya. Lazada memiliki tingkat akurasi sebesar 84,77% dan F-1 Score sebesar 76,16%.