Pengguna internet di Indonesia telah menggunakan layanan e-commerce dalam membeli berbagai produk. Salah satu website yang menyediakan layanan informasi seputar produk kecantikan wanita adalah Female Daily. Pada website tersebut terdapat ulasan dari produk kecantikan. Fitur ulasan merupakan salah satu fitur yang sangat membantu pengguna dalam menentukan produk kecantikan yang akan dibeli. Banyaknya ulasan akan membutuhkan waktu lama untuk membaca, hampir tidak mungkin pengguna akan membaca keseluruhan informasi yang ada. Oleh karena itu diperlukan penelitian untuk mempermudah pengguna dalam mempertimbangkan produk seperti sentimen analisis. Sentimen analisis bertujuan untuk secara otomatis mengelompokkan opini yaitu review pengguna menjadi opini positif, netral dan negatif. Pada penelitian ini, sentimen analisis menggunakan metode Modified Balanced Random Forest(MBRF) dan Chi-square sebagai seleksi fitur. Model terbaik dari penelitian ini menghasilkan nilai rata-rata accuracy 81,75% dan f1-score 71,90%.