Adanya peristiwa selama tahapan penyelenggaraan pemilu 2024, menimbulkan berbedaan pandangan diantara para Ahli, akan potensi terciptanya persepsi buruk tentang Pemilu 2024. Sehingga dibutuhkan pengukuran perbandingan sentimen untuk menindaklanjuti dan membuktikan pandangan tersebut. Di sisi lain media sosial hadir sebagai tempat yang memungkinkan penggunanya untuk mengeskpresikan opini yang dimiliki, termasuk opini tentang penyelenggaraan Pemilu. Besarnya adopsi media sosial di Indonesia, memungkinkannya digunakan sebagai sumber data dalam pengukuran perbandingan sentimen masyarakat terkait dengan Pemilu 2024. Namun dalam menganalisa data yang berasal dari media sosial membutuhkan sumber daya dan waktu yang tidak sedikit jika dilakukan secara manual, dikarenakan adanya karakterstik high velocity, high volume dan high variety yang dimiliki oleh data yang berasal dari media sosial. Text analytics dengan pendekatan machine learning telah banyak digunakan dan menjadi state-of-the-art cara yang mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian ini mengkomparasikan algoritma deep learning dengan algoritma machine learning tradisional seperti SVM, random forest dan logistic regression, dalam upaya membangun model analisis sentimen yang dapat digunakan untuk mengukur perbandingan sentimen masyarakat terhadap Pemilu 2024. Teknik pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation juga digunakan untuk mengidentifikasi topik pembicaraan yang tersembunyi di dalamnya. Hasil dari penelitian menunjukkan algoritma SVM dengan teknik vektorisasi TF-IDF unigram muncul sebagai algoritma dengan hasil kinerja prediksi terbaik dengan nilai f1-score 0.7890. Selain itu terdapat dinamika pergeseran dominasi sentimen mulai dari masa kampanye, masa tenang dan masa pemungutan sampai dengan masa rekapitulasi suara. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi yang bernilai bagi para pemangku kepentingan seperti: Pengamat politik, Praktisi politik, Pemerintah dan Penyelenggara Pemilu.