Perkembangan teknologi yang semakin cepat harus diiringi dengan kemampuan beradaptasi terhadap perubahan dari manual ke digital termasuk dalam dunia pendidikan. Program kampus merdeka merupakan salah satu ide yang digagas oleh kemendikbudristek, beberapa program yang ada dalam program merdeka belajar kampus merdeka diantaranya adalah magang industri, proyek independent, pertukaran mahasiswa, proyek pengabdian kepada masyarakat, program kemanusian dan lain sebagainya. Berbagai program merdeka belajar kampus merdeka mendapatkan respon yang berbeda-beda dari masyarakat yang disampaikan pada social media, komentar beragam berupa komentar positive, negative maupun netral. Adanya komentar tersebut mampu menjadikan suatu sentimen yang berkembang dikalangan masyarakat awam maupun akademik. Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti melakukan analisis sentimen terhadap pelaksanaan program mereka belajar kampus merdeka dengan sumber data komentar di twitter. Data yang sudah didapat dari twitter akan dikelompokkan ke dalam kelas positive, negative dan netral menggunakan metode Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars dan Decision Tree sebanyak 475 data yang akan di bagi menjadi 2 data yaitu data training dan data testing. Data testing sebanyak 20% dari total data dan sisa data 80% dari jumlah data sebagai data training dengan hasil akurasi sebesar 99,22% untuk Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors sebesar 96,90% dan Decision sebesarnya 37,21%.