Internet kini menjadi salah satu media penyebaran berita tercepat dan paling efektif. Sentimen yang terkandung dalam berita-berita tersebut dapat secara sengaja atau tidak sengaja mempengaruhi opini publik, oleh karena itu, pengembangan analisis sentimen untuk berita di situs berita internet diperlukan untuk mengetahui tendensi media massa terhadap suatu isu sosial. Text mining dalam bentuk opinion mining adalah proses analisis opini, sentimen, atau evaluasi publik terhadap suatu entitas. Salah satu hal yang paling banyak memanfaatkan opinion mining adalah untuk menilai popularitas suatu brand. Hasil dari opini tersebut dapat digunakan untuk mengambil keputusan.
Oleh karena permasalahan tersebut, penulis membangun perangkat lunak analisis sentimen dengan menggunakan metode Naive Bayes classifier dan berbasis web untuk antarmuka yang lebih lapang. Bahasa yang digunakan adalah PHP dengan framework CodeIgniter.
Perangkat lunak ini dapat menganalisis sentimen data berita dari database dan dapat menambahkan data latih dari database dan form. Akurasi dapat dilihat melalui persentase presisi dan recall.