Kitab suci Al-Quran adalah panduan dan pedoman bagi umat muslim. Al-Quran membahas banyak hal di dalamnya seperti arkanul islam, amal, sains, dan lain-lain. Dengan demikian, untuk mempermudah proses pemahaman ayat suci Al-Quran diperlukan klasifikasi topik dari masing-masing ayat. Model yang dibuat dalam penelitian ini adalah model klasifikasi multi-label yang dibangun dengan metode majority voting. Metode ini dipilih karena secara umum memberikan performa model yang lebih baik dibandingkan hanya menggunakan satu model dasar saja. Setelah itu, performa model akan diukur menggunakan dua jenis ukuran yaitu hamming loss dan mikro F1-score. Berdasarkan hasil pengujian dan eksperimen yang dilakukan performa terbaik dari majority voting diraih ketika menggunakan kombinasi model Random Forest, SVM, dan Adaptive Boosting. Kombinasi model tersebut meraih hamming loss sebesar 0.0878 dan mikro F1-Score sebesar 0.5143. Selain itu, metode majority voting dibuktikan dapat meningkatkan performa dibandingkan dengan penggunaan model secara individu.