Seleksi fitur merupakan sebuah tahapan penting dalam proses klasifikasi, karena fitur yang terseleksi sangat mempengaruhi tingkat akurasi dari klasifikasi. Pada dataset yang memiliki banyak fitur membutuhkan proses untuk mereduksi fitur sebanyak mungkin. Pada makalah ini diusulkan sebuah metode seleksi fitur menggunakan Ensemble Random Forest dan Neural Network. Dataset yang telah terbagi menjadi dua kelompok data, secara parallel akan dilakukan seleksi fitur menggunakan Neural Network, dan Ensemble Random Forest yang dilanjutkan Neural Network. Fitur hasil keluaran dari proses paralel tersebut, dilakukan pemilihan fitur menggunakan metode Voting-by-Majority. Percobaan seleksi fitur dengan menggunakan datataset iris, lung cancer, dan semeion handwritten digit. Dari hasil uji coba pada dataset iris dengan seleksi fitur, didapatkan akurasi 94,4%. Hasil uji coba menunjukkan metode seleksi fitur yang diusulkan dapat memperoleh hasil baik pada dataset yang memiliki tingkat variasi data yang tinggi, dan berlaku kebalikanny
