Pemilihan presiden 2024 di Indonesia menuai antusiasme yang luar biasa di media social, khususnya platform X. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terkait Pilpres 2024 dengan memanfaatkan metode BERT dan CNN. Analisis sentimen di era digital adalah kunci untuk memahami pandangan sosial yang berbeda di masyarakat. Penggunaan BERT yang terbukti efektif dalam memahami konteks Bahasa alami dan CNN yang awalnya digunakan untuk analisis citra akan membantu memahami sentimen public di X menjelang Pilpres 2024. Hal ini diharapkan dapat mengarah pada pemahaman yang lebih komprehensif mengenai hal tersebut. Merujuk pada penelitian-penelitian sebelumnya yang menggunakan Teknik seperti Naïve bayes, CNN, dan BERT, penelitian ini mengekspolrasi keunggulan BERT dan CNN dalam meningkatkan akurasi analisis sentimen X terkait isu politik, khususnya menjelang Pilpres 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BERT memberikan performa terbaik dengan akurasi rata-rata 90.02%, sedangkan CNN mencapai 88.19%. Bahwa prediksi dengan sentimen menggunakan BERT terhadap tiga kandidat capres menunjukkan Prabowo Subianto memperoleh prediksi dukungan tertinggi sebesar 43,82%, diikuti oleh Ganjar Pranowo dengan 33,83%, dan Anies Baswedan dengan 22,35%. Perbandingan hasil prediksi dengan hasil pemilu riil menunjukkan bahwa Prabowo Subianto diprediksi mendapatkan 43,82% suara sementara hasil pemilu riil mencapai 58,58% dengan perbedaan 14,76%; Ganjar Pranowo diprediksi mendapatkan 33,83% suara sedangkan hasil pemilu riil adalah 16,47% dengan perbedaan 17,36%; dan Anies Baswedan diprediksi memperoleh 22,35% suara dengan hasil riil sebesar 24,95%, selisih 2,60%. Penelitian ini menunjukkan bahwa model BERT efektif dalam memberikan gambaran yang akurat terhadap hasil pemilu presiden Indonesia 2024