P Pemilihan umum merupakan peristiwa penting dalam kehidupan demokrasi suatu negara di mana masyarakat aktif berpartisipasi dalam diskusi dan penentuan pilihan politik mereka. Di era digital saat ini, media sosial, terutama Twitter, telah menjadi platform utama untuk berbagi pendapat, berita, dan evaluasi terkait kandidat politik. Untuk menganalisis sentimen dan memodelkan topik terhadap berita kandidat dalam konteks pemilihan umum 2024 menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). LDA adalah teknik pemodelan topik yang memungkinkan pengidentifikasian topik utama yang muncul dari kumpulan dokumen yang besar dan kompleks. Pendekatan ini dimulai dengan pengumpulan data berita terkait kandidat dari Twitter, yang kemudian diproses untuk mengekstrak teks dan mengidentifikasi topik utama yang dibahas. Selanjutnya, sentimen dari setiap berita dievaluasi menggunakan teknik analisis sentimen untuk menentukan apakah berita tersebut cenderung positif, negatif, atau netral terhadap kandidat yang bersangkutan. Hasil dari analisis ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang persepsi publik terhadap kandidat-kandidat yang bertarung dalam pemilihan umum 2024. Selain itu, penelitian ini juga dapat mengungkapkan tren atau isu-isu utama yang paling banyak diperbincangkan dalam konteks politik saat ini, serta membedakan antara liputan berita yang mendukung atau kritis terhadap kandidat tertentu. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan wawasan tentang dinamika media sosial dalam politik kontemporer, tetapi juga menawarkan kontribusi terhadap pengembangan metode analisis yang lebih canggih untuk studi masa depan mengenai pengaruh media sosial terhadap proses demokrasi dan opini publik.