Twitter merupakan salah satu contoh media sosial yang digunakan masyarakat untuk saling berinteraksi satu sama lain. Twitter juga memberikan layanan kepada penggunanya untuk membaca dan mengirim tweets yang telah dibagikan, sehingga masyarakat lebih memilih mengungkapkan opininya melalui media sosial daripada menyampaikannya secara langsung. Opini masyarakat yang diberikan pada media sosial twitter berupa sebuah persepsi, baik itu kalimat positif, negatif maupun netral. Banyaknya opini masyarakat dapat dimanfaatkan sebagai bahan penelitian untuk mendapatkan informasi. Untuk pemanfaatan informasi membutuhkan teknik analisis yang tepat agar informasi yang dihasilkan mampu membantu banyak pihak dalam mengambil sebuah keputusan. Penggunaan teknik dalam mengolah data dapat diselesaikan dengan teknik analisa sentimen. Oleh sebab itu, pada penilitian ini mencoba melakukan analisa sentimen pada Beauty E-Commerce untuk melihat persepsi masyarakat terhadap pelayanan belanja online, pada media sosial Twitter menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif dan netral. Metode Naïve Bayes Classifier dapat berfungsi sebagai penentu keseluruhan dari hasil pengambilan data tweet di Twitter (crawling) terhadap topik yang diinginkan, pada penelitian ini topik data yang digunakan yaitu dari Beuaty E-Commerce pada sosial media Sociolla, Sephora, Watsons Id digunakan sebagai pengklasifikasian hasil keseluruhan terhadap tiga kategori yaitu positif, negatif dan netral. Sehingga metode Naïve Bayes Classifier (NBC) ini sangat sesuai untuk memberikan hasil yang akurat terhadap analisis sentimen. Pada penelitian ini didapatkan hasil nilai akurasi sebesar 86.03%.
Kata kunci : Beauty E-Commerce, Media Sosial, Twitter, Sociolla, Sephora dan Watsons ID.