Pemerintah membentuk BPJS Kesehatan pada tahun 2014. BPJS Kesehatan berfungsi untuk menyelenggarakan program jaminan kesehatan dengan tujuan menjamin peserta mendapatkan manfaat pemeliharaan dan perlindungan kesehatan. Seiring berjalannya waktu, pemerintah beberapa kali melakukan perubahan iuran BPJS Kesehatan. Kenaikan iuran BPJS Kesehatan tentunya menimbulkan berbagai reaksi dari masyarakat Indonesia baik dari pihak pro maupun pihak kontra. Berbagai opini diutarakan oleh masyarakat ke berbagai media sosial, salah satunya media sosial Twitter. Tujuan penelitian ini yaitu mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap kenaikan iuran BPJS Kesehatan menggunakan data media sosial Twitter. Data yang digunakan berupa komentar yang mengandung kata “BPJS naik” dan “kenaikan BPJS”. Data yang terambil berjumlah 1.870 data dengan periode pengambilan pada 1 Januari 2021 – 31 Juli 2021. Opini masyarakat dikelompokkan ke dalam sentimen positif dan negatif kemudian dianalisis menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbor serta menggunakan  metode 10-Folds Cross Validation dengan perbandingan data uji dan data latih 70:30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine dengan kernel linear memberikan nilai metrik evaluasi terbaik dengan nilai akurasi 77,90%, presisi 79,28%, recall 73,43%, dan F1-score 76,24?n berhasil mengklasifikasikan data sentimen positif sebesar 238 dari 290 dan data sentimen negatif sebesar 199 dari 271.