Pertumbuhan jaringan sosial yang ada saat ini, membuat konsumenmenggunakan konten dalam media untuk membuat keputusan yang lebihbaik, analisis sentimen review diakui sebagai sumber informasi yangbermanfaat untuk pemantauan dan meningkatkan tingkat kepuasan konsumen. Beberapa konsumen menuangkan opini atau pengalaman merekamelalui media sosial seperti Facebook, Twitter, atau situs media yanglainnya. Saat ini, pendapat khalayak umum telah menjadi salah satu sumberyang begitu penting dalam berbagai review produk di jejaring sosial.Popularitas internet mendorong orang untuk mencari pendapat pengguna dari internet sebelum membeli produk tertentu. Klasifikasi sentimen bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan secara otomatis mengelompokkan review pengguna menjadi opini positif atau negatif.Dari Hasil penelitian analisis sentimen review media massa diperoleh metode forward selection untuk seleksi fitur dan algoritma C4.5 menghasilkan akurasi yang lebih baik, dibandingkan pada penelitian sebelumnya dimana hasil akurasi tertinggi sebesar 80.00%. Pada analisis sentimen review media massa menggunakan C4.5 dengan seleksi fitur forward selection mendapatkan hasil akurasi sebesar 84,00%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penelitian klasifikasi dengan algoritma C4.5 pada analisis sentimen review media massa dapat ditingkatkan akurasinya dengan menggunakan forward selection sebesar 4.00%.