Las elecciones presidenciales son un evento político importante que a menudo desencadena un intenso debate. Con más de 139 millones de usuarios, YouTube sirve como una plataforma significativa para entender la opinión pública a través del análisis de sentimientos. Este estudio tuvo como objetivo implementar técnicas de aprendizaje profundo para un análisis de sentimientos multi-etiqueta de comentarios en videos de YouTube relacionados con las elecciones presidenciales indonesias de 2024. Ofreciendo una nueva perspectiva en comparación con investigaciones anteriores que emplearon principalmente métodos de clasificación tradicionales, este estudio clasifica los comentarios en ocho etiquetas emocionales: ira, anticipación, disgusto, alegría, miedo, tristeza, sorpresa y confianza. Al centrarse en el espectro emocional, este estudio proporciona una comprensión más matizada del sentimiento público hacia los candidatos presidenciales. Se aplica el método CRISP-DM, que abarca etapas de comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado, evaluación y despliegue, asegurando un enfoque sistemático y completo. Este estudio emplea un conjunto de datos que comprende 32,000 comentarios, obtenidos a través de la API de datos de YouTube, de los canales KPU y Najwa Shihab. El análisis se centra específicamente en los comentarios relacionados con los debates de los candidatos presidenciales. Se evalúan tres modelos de aprendizaje profundo: Red Neuronal Convolucional (CNN), Memoria a Largo Plazo Bidireccional (Bi-LSTM) y un modelo híbrido que combina CNN y Bi-LSTM, utilizando matriz de confusión, Área Bajo la Curva (AUC) y métricas de pérdida de Hamming. Los resultados de la evaluación demuestran que el modelo Bi-LSTM logró la mayor precisión con un valor de AUC de 0.91 y una pérdida de Hamming de 0.08, lo que indica una excelente capacidad para clasificar sentimientos con alta precisión y una baja tasa de error. Este enfoque innovador para el análisis de sentimientos multi-etiqueta en el contexto de las elecciones presidenciales indonesias de 2024 amplía las perspectivas sobre el sentimiento público hacia los candidatos, ofreciendo implicaciones valiosas para las estrategias de campaña política. Además, esta investigación contribuye a los campos del procesamiento del lenguaje natural y la minería de datos al abordar los desafíos asociados con el análisis de sentimientos multi-etiqueta.