Liberalisme merupakan isu ideologi kontemporer yang cukup berbahaya, ideologi tersebut dapat memberikan stigma hidup dengan prinsip kebebasan yang dapat memisahkan individu dengan agama yang dianut yang menyebabkan sekularisasi. Seiring berkembangnya zaman liberalisme mulai menyebar dan merambah ke segala penjuru arah dengan faktor pendukung yang beragam seperti media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk melatih model agar dapat mengklasifikasi teks yang terdapat pada konten media sosial twitter dan facebook, konten yang bermuatan liberalisme akan digolongkan kedalam tiga label yaitu sekularisme, pluralisme dan LGBTQ sedangkan konten yang tidak mengandung unsur liberalisme akan digolongkan kedalam label negatif. Pada tahap klasifikasi ini peneliti akan menggunakan metode random forest yang merupakan sebuah ensamble learning dan melakukan uji coba dengan k-fold Cross-Validation. Hasil klasifikasi model mendapat tingkat akurasi 0.87 dengan nilai uji coba Cross validation tertinggi mencapai 0.92. Penelitian ini selanjutnya dapat dikembangkan dengan menggunakan metode klasifikasi lainnya.