Industri kuliner di Indonesia mengalami pertumbuhan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir, khususnya di kalangan generasi muda. Salah satu pelaku industri kuliner yang cukup dikenal adalah Warunk Upnormal, yang memiliki konsep tempat makan modern dan menyasar segmen anak muda. Namun demikian, data dari Google Trends menunjukkan penurunan minat pencarian terhadap Warunk Upnormal sejak akhir tahun 2020 hingga awal tahun 2024. Fenomena ini menimbulkan pertanyaan mengenai persepsi dan kepuasan pelanggan terhadap layanan dan produk yang ditawarkan oleh Warunk Upnormal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pelanggan terhadap Warunk Upnormal berdasarkan ulasan digital, serta mengidentifikasi topik-topik utama yang sering muncul dalam ulasan tersebut. Tujuan dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran yang lebih mendalam mengenai aspek aspek yang memengaruhi kepuasan maupun ketidakpuasan pelanggan, sebagai dasar perbaikan dan pengambilan keputusan manajerial yang lebih tepat. Metode penelitian yang digunakan terdiri dari dua tahap utama, yaitu analisis sentimen dan topic modeling. Data dikumpulkan menggunakan teknik web scraping dari platform Google Maps pada tujuh cabang Warunk Upnormal di Kota Bandung, dengan total 21.917 ulasan berbahasa Indonesia. Analisis sentimen dilakukan menggunakan model IndoBERT-pase-p1 untuk mengklasifikasikan ulasan ke dalam kategori positif dan negatif. Setelah proses klasifikasi, dilakukan analisis topic modeling menggunakan BERTopic untuk menggali topik-topik dominan dalam masing-masing kelompok sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 75,53% ulasan termasuk ke dalam kategori sentimen positif dan 24,47% dalam kategori sentimen negatif. Ulasan positif mencakup kepuasan terhadap kenyamanan tempat, rasa makanan, harga, pelayanan, serta suasana sosial yang mendukung aktivitas bersantai. Sementara itu, ulasan negatif menyoroti beberapa kendala seperti kualitas pelayanan yang kurang konsisten, koneksi Wi-Fi yang tidak stabil, penurunan kualitas makanan, serta masalah kebersihan di beberapa cabang. Model IndoBERT yang digunakan dalam proses klasifikasi menunjukkan performa yang baik dengan akurasi sebesar 94,42%. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan teknologi natural language processing untuk memahami persepsi pelanggan dalam industri kuliner. Temuan dari penelitian ini diharapkan dapat dijadikan bahan evaluasi oleh pihak manajemen Warunk Upnormal untuk meningkatkan kualitas layanan, memperbaiki pengalaman pelanggan, serta menjaga loyalitas konsumen di tengah persaingan industri yang semakin kompetitif. Kata Kunci: analisis sentimen, BERTopic, Indobert, kepuasan pelanggan, Google Maps.