## Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 di Indonesia
Anang Pitriyanto 1 , M. Noer Ramadhan 2 , Taufik Al Hakim 3 , Aggry Saputra 4
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi STT Indonesia Tanjungpinang
4 Program Studi Teknik Informatika STT Indonesia Tanjungpinang Jln. Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau Indonesia
1 anang.fitrianto22@gmail.com
2 ramadhanmnoer@gmail.com
3 taufik.villa12@gmail.com
4 aggrysaputra@gmail.com
Intisari— Penyebaran covid-19 ditetapkan sebagai pandemi yang telah menyebar ke seluruh penduduk di dunia dan salah satau yang terkena pandeminya adalah Indonesia. Dalam mengurangi penyebaran covid-19 ini, maka pemerintah mengeluarkan aturan untuk meminimalisir angka positif dari pandemic tersebut. Aturan yang ditetapkankan antara lain adalah pembatasan sosial berskala besar yang dimana dlalam dunia Pendidikan juga menerapkan aturan tersebut. Pada sistem Pendidikan diuat menjadi sistem daring yang tadinya dengan sistem tatap muka. Dengan keluarnya aturan sistem daring ini menimbulkan pro dan kontra dalam menanggapinya. Masyarakat ada yang keberatan dengan mengharuskan adanya koneksi internet untuk menjalani proses pembelajarannya yang mana akan  mengeluarkan  biaya  lebih  untuk  hal  tersebut.  Terkait permasalahan  tersebut,  berita tentang  penerapan  sistem pembelajaran daring  ramai  di  sosial  media  salah  satunya  adalah  youtube.  Pembahasan  tentang  sistem  daring  ini  membuat  masyarakat  beropini dalam kolom komentar yang disediakan oleh media sosial tersebut. Berbagai opini masyarakat yang muncul, sehingga penelitian ini dapat menilai suatu sentiment yang terdapat di media sosial tersebut mengenai sistem pembelajaran daring ini. Penelitian mencoba menggunakan metode naïve bayes dan algoritma deep learning sekuensial LDA yang mana masih dalam tahap suatu percobaan dengan menetapkan hasil secara manual tetapi sesuai prosedur dari masing-masing metode. Didapat dalam metode naïve bayes ditemukan komentar  negatif  sebesar  65,33%  dan  nilai  psositif  sebesar  23,33%  dengan  nilai  akurasi  yang  didapat  sebesar  56,45%.  Sedangkan menggunakan metode algoritma deep learning sekuensial LDA didapat komentar yang positif sebanyak 35, yang negatif 95, dan netral 17 dari 150 data yang diambil dari 5 video yang ada di youtube. Dilihat dari hasil dengan metode yang telah diterapkan yang bernilai besar adalah nilai negatif dari pembahasan tersebut.
. Kata kunci — Covid-19, daring, sentimen, youtube, naive bayes, algoritma deep learning sekuensial LDA.
Abstract— The spread of COVID-19 is designated as a pandemic that has spread to the entire population in the world and one of the affected people is Indonesia. In reducing the spread of COVID-19, the government issued rules to minimize positive numbers from the pandemic. The rules set include large-scale social restrictions which in the world of education also apply these rules. In the education system, it is made into an online system which was previously a face-to-face system. With the issuance of the rules for this online system, there are pros and cons in responding to it. There are people who object to requiring an internet connection to go through the learning process which will cost more for this. Regarding these problems, news about the application of online learning systems is crowded on social  media,  one  of  which  is  YouTube.  The  discussion  about  this  online  system  makes  the  public  have  an  opinion  in  the  comment column provided by the social media. Various public opinions have emerged, so this research can assess a sentiment contained in social media regarding this online learning system. The research tries to use the nave Bayes method and the LDA sequential deep learning algorithm which is still in the experimental stage by setting the results manually but according to the procedures of each method. The nave Bayes method found negative comments of 65.33% and positive values of 23.33% with an accuracy value of 56.45%. Meanwhile, using the LDA sequential deep learning algorithm method, 35 positive comments, 95 negative comments, and 17 neutral comments were obtained from 150 data taken from 5 videos on YouTube. Judging from the results with the method that has been applied, what is of great value is the negative value of the discussion.
Keywords — Covid-19, daring, sentimen, youtube, naive bayes, algoritma deep learning sekuensial LDA.

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit  coronavirus  telah  ditetapkan  World  Health Organization (WHO) sebagai kondisi pandemi dengan tingkat kemampuan  penyebaran  virus  yang  masif  hingga  keseluruh penduduk  dunia  termasuk  Indonesia  [1].  Pandemi  ini  secara langsung  membuat  perubahan  pada  kebiasaan  dikehidupan masyarakat.  Perubahan  tersebut  membawa  masyarakat menerapkan  peraturan  yang  dikeluarkan  pemerinah  pusat
maupun pemerintah daerah. Peraturan tersebut dibuat sebagai upaya  agar  dapat  menghindarkan  akibat  dari  efek  pandemi covid  19  bagi  kesehatan  masyarakat.  Upaya  tersebut  berupa pembatasan sosial yang berlangsung pada kegiatan sehari hari, seperti  mewajibkan  pemakaian  maker  ditempat  umum, mengatur  jarak  antar  sesama  pada  tempat  umum,  dan menggalakan kebersihan ditempat umum.
Akibat luas dan masifnya penyebaran Covid-19 di Indonesia maka  pemerintah  harus  mengambil  kebijakan  untuk
menanggulanginya  [2].  Dalam  sistem  peraturan  demi keselamatan  masyarakat  dari  covid  19  maka  kagiatan  seperti pertemuan yang mengharuskan bertatap muka diubah menjadi sistem  daring.  Tidak  hanya  berdampak  pada  perusahaan meliankan berdampak juga terhadap dunia pendidikan. Dengan diubahnya sistem pembelajaran menjadi daring membuat para siswa  mendapatakan  pembelajran  walaupun  hanya  dirumah. Sistem  daring  ini  masih  baru  bagi  para  siswa  sehingga dibutuhkanya  adaptasi  dalam  sehari  hari.  Pembelajran  daring ini dapat akses dengan aplikasi zoom, google meet, dsb.
Dampak utama pandemi Covid-19 pada bidang pendidikan yakni  proses  belajar  mengajar  tidak  dapat  dilakukan  secara tatap  muka  (luring)  karena  pemerintah  melalui  kementerian pendidikan  memfokuskan  kesehatan  dan  keselamatan  warga [3]. Dalam menjalani sistem pembelajaran yang baru ini, bagi para  siswa  tidak  semuanya  dapat  menangkap  materi pembalajarn yang baik.  Siswa  dengan  kemampuan yang baik belum  tentu  menjadi  yang  terbaik  dalam  menjalani  sisemm daring  yang  telah  dibuat.  Tetapi  jika  diusahakan  pasti  akan mendaptkan  hasil  yang  sesuai  selama  pembelajaran  daring berlangsung.  Faktor  dari  keberhasilan  dan  kegagalan  dalam sistem  daring  cukup  banyak.  Dikhawatirkanya  dari  sistem pembelajaran  daring  ini,  membuat  para  siawa  kurang  aktif dalam proses pembelajaran.
Oleh karena itu banyak tanggapan yang bertebaran di sosial media terkait sistem pembelajaran daring. Tanggapan tersebut beredar  dengan  nilai  yang  positif  dan  negatif  atau  pro  dan kontra.  Media  sosial  yang  dijadikan  tempat  mengeluarkan tanggapan  antara  lain  seperti  twitter,  youtube,  instagram  dsb. Untuk  itu  sudah  ada  beberapa  penganalisis  yang  sudah menganalisis untuk mendpatkan nilai dari tanggapan tersebut. Penganalisis  tersebut  menggunakan  metode  Naïve  Bayes, algoritma Depp Leraning Sekuensial dan LDA.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
2.1 Sentimen
Sentimen adalah pendapat atau pandangan yang didasarkan pada  perasaan  yang  berlebih-lebihan  terhadap  sesuatu (bertentangan dengan pertimbangan pikiran) [4]. Sentiment ini sudah  seiring  kita  lakukan  pada  kegiatan  sehari-hari.  Dengan memberikan  komentar  kepada  orang  lain  atau  pada  suatu tempat,  itu  sudah  dikatakan  sebagai  suatu  sentiment.  Kita sendiri  mempunyai  hak  dalam  memberikan  suatu  sentiment yang berupa nilai positif, nilai negatif, maupun netral. Dengan begitu penerapan sentiment sudah melekat pada seseorang dan tidak bisa dilarang untuk mengemukakan hal tersebut.
2.2 Menganalisis dengan metode Naïve Bayes
Naïve  bayes  yaitu  metode  yang  mempunyai  perhitungan matematik  dasar  yang  sangat  kuat  serta  dalam  efisiensi klasifikasinya  juga  stabil,  namun  kekurangannya  adalah parameter  model  naïve  bayes  perlu  diperkirakan  dan  kurang peka terhadap data yang sudah hilang [5]. Dalam menggunakan metode  ini  cukup  mudah  untuk  diterapkan  padap  penelitian analisis  suatu data. Banyak yang menggunakan metode naïve bayes  karena  dalam  penggunaan  metode  ini  hanya membutuhkan  data  yang  tidak  terlalu  banyak  untuk  mencari
hasil  parameter  dari  penelitian.  Dalam  hal  efesiensi  bagi metode  naïve  bayes  ini  sangat  bagus  dan  cepat  juga  dalam pemrosesannya.  Apabila  terdapat  atribut  yang  tidak  relevan maka bisa diatasi dalam metode ini.
Dalam  Jurnal  yang  dianalisis  terdapat  metode  yang digunakan sebagai acuan dalam menganalisis data antara lain adalah  Naïve  Bayes.  Ada  bebrapa  jurnal  yang  digunakan metode ini, salah satunya yaitu jurnal dengan judul “Analsisis sentimen  pembelajaran  daring  pada  twitter  di  masa  pandemi Covid-19 menggunakan metode Naïve Bayes”. Jurnal tersebut ditulis oleh Samsir, Ambiyar, unung Verawardina, Firman Edi dan  Ronal  watarianthos.    Analisis  tersebut  dilakukan  terhadp bebrapa  aplikasi  sosial  media  salah  satunya  adalah  twitter. Penelitian  ini  mengemukakan  bahwa  pembelajaran  daring memilki 30% sentimen positif, 69% Sentimen negetif dan 1% netral  pada  priode  tersebut.  Dengan  menggunakan  proses analisis  sentimen,  text  mining,  dan  metode  Naïve  Bayes, mendapatkan sebuah hasil dari analisis tersebut.

## A. Pengumpulan Data
Digunakanya data pada penelitian ini diambil dari komentar youtube  bahasa  indonesia  dengan  topik  pembahasan  “belajar daring”, data yang didapatkan dari tahap pengumpulan data ini didapatkan hasil crawling data sebanyak 1.862 data.

## B. Preprocessing
Preprocesssing  yaitu  proses  untuk  memeprsiapakan  data mentah  sebelum  dilakukan  proses  lain.  Pada  tahap preprocessing biasanya data yang tidak sesuai dieliminasi atau dirubah  menjadi  bentuk  data yang  lebih mudah  diproses  oleh sistem. Tahapan proses preprocesing adalah sebagai berikut:

## C. Filtering dan Cleansing
Pada  tahap  preprocessing  dan  cleansing  ini  proses  nya menggunakan  select  atribut  dan  remove  duplicate  untuk mengambl  kata  kata  penting,  proses  ini  membersihkan dokumen  dari  kata  yang  tidk  diperlukan,  dan  membersihkan dari kata double atau duplikat. Proses filtering dan cleansing ini, data yang dihasilkan sebanyak 150 data.
Search Youtube Inp Con Out
Con Exa
Exa
ori Select Comentar Subprocess in in out out Write CSV inp

## Gambar 1.  Filtering dan cleansing
Setelah data hasil Filtering dan Cleansing ditemukan, selanjutnya  yaitu  pelebelan  manual  dari  data  yang  telah didapatkan  dengan  menggunakan  softwere  microsoft  excell. Pada proses ini pelebelan dibagi kedalam tiga kelas yaitu positif, negatif dan netral.
D. Case Folding Pada  proses  case  folding  ini  yaitu  dengan  mengubah  teks yang  awalnya  huruf  besar  menjadi  huruf  kecil  dengan menggunakan metode transform cases.
E. Tokenizing
Proses  tokenizing  yaitu  dengan  menghapus  karakter  yang terdapat  pada  komentar  yang  dapat  berupa  karakter  non alphabet, seperti simbol, spasi dan angka.
F. Stopword
Proses selanjutnya yaitu stopword dengan memproses kata- kata dari sebuah kalimat yang dianggap sering keluar dan tidak penting contohnya yaitu waktu atau penghubung. Pada proses ini kata tersebut akan dihapus.
G. Desain Sitem
Sisetm  yang  berlangsung  saat  ini  pada  analisis  sentimen dapat dilihat dalam flowchart dibawah ini:
H. Perancangan Sistem
Proses  perancangan  sistem  dibuat  sebagai  kebutuhan pembuatan  sistem.  Perancangan  sistem  dibuat  dengan menggunakan pemodelan sistem terstruktur sebagai berikut.
Mulai
Input Komentar
youtube
Preprocessing Output: hasil Analisis Selelsai Algoritma Naïve bayes Gambar 2.  Perancangan sistem
I. Use Case Diagram
Dalam  pembuatan  use  case  diagram  dapat  dilihat  pada gambar  3  yang  mana  sebagai  penjelasan  proses  pada  analisis senntimen.
USer mengambil data memproses data menganalisis data pencarian data melihat hasil analisis Preprocessing Filtering dan Cleansing Case Folding Tokenizing Stopword Desain Sitem Perancangan Sistem Use Case Diagram Hasil Rancangan

## Gambar 3.  Use case diagram
J. Activity Diagram
Dalam  pembuatan  activity  diagram  dapat  dilihat  pada gambar  4  yang  mana  sebagai  penjelasan  proses  pada  analisis senntimen.
Activity Diagram Klasifikasi komentar youtube
sistem user P h as e membuka aplikasi youtube mencari video yang berkaitan dengan pembahasan membuka kolom komentar mengumpulkan data komentar filtering dan cleansing case folding tokenizing stopword desain sistem perancangan sistem use case diagram hasil rancangan Gambar 4.  Activity diagram

## K. Hasil Rancangan
Pada  proses  hasil  dan  rancangan  analisis  ini  diusahakan dapat digunakan pada metode Naïve bayes yang lebih konkrit dan dapat menilai sentimen secara otomatis.
2.3  Menganalisis  dengan  metode  algoritma  Depp  Learning Sekuensial dan LDA.
Deep  Learning  adalah  cabang  ilmu  machine  learning berbasis  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  atau  bisa  dikatakan sebagai  perkembangan  dari  JST  [6].  Metode  ini  termasuk pembarusan  dari  algoritma  neural  network  yang  mana  dapat membangun suatu jaringangan saraf yang terbilang cukup besar dan tentunya lebih kompleks. Dalam beberapa macam metode deep  learning  ada  yang  paling  sering  digunakan  seperti Convolution  Neural  Network  (CNN)  dan  Recurrent  Neural Network (RNN). Untuk penerapannya tanpa disadari kita telah menggunakannya  dalam  kehidupan  sehari-hari  yaitu  sosial media  yang  berupa  Netflix  dan  Youtube.  Selain  media  sosial tersbut kita dapat menemukan penerapan metode tersebut pada aplikasi yang menyedia layanan streaming, yang dimana deep learning ini bekerja sebagai perekomendasian video live stream yang akan kita lihat.
Metode  LDA  merupakan  sebuah  metode  text  mining untuk menemukan pola tertentu pada sebuah dokumen dengan menghasilkan  beberapa  macam  topik  yang  berbeda,  sehingga tidak  secara  spesifik  mengelompokkan  dokumen  kedalam sebuah topik tertentu [7]. Untuk proses pada LDA ini prosesnya bersifat generatif yang mana melalui yang namanya imaginary random process yang mengamsusikan topik yang berasal dari seuah dokumen pada modelnya.
Salah  satu  jurnal  dalam  menganalisis  sentimen masyarakat  ada  yang  menggunakan  metode  algoritma  Depp Learning  Sekuensial  dan  LDA.  Jurnal  tersebut  ditulis  oleh Fawwaz  Zaini  Ahmad,  Muhammad  Fauzi  Satria  Arifandy, Muhammad  Rasyad  Caesarardhi,  Nur  Aini  Rakhmawati. Dalam jurnal tersebut ada beberapa proses yang dilakukan yaitu seperti studi literatur, analisis sentimen, permodelan topik, dan long  shortterm  memory.  Dengan  proses  tersebut  dapat menganalisis  data  yang  berupa  komentar  dari  sosial  media berupa  youtube.  Dalam  mendapatkan  data  dibutuhkannya persiapan  agar  mendapatkan  hasil  data  yang  dimaksud. Persiapan tersebut termasuk upsampling, casefolding, cleansing, labelling, dan tokeniziing.
A. Pengumpulan Data
Proses pengumpullan data pada analisis ini didapatkan dari komentar  youtube  yang  berasal  dari  lima  video  dengan  topik pembahasan “belajar daring”. Data dikumpulkan dengan proses manual dan didapatkan data sebanyak 1.862 data.
B. Pra-Proses Data
Data  yang  diperoleh  dari  proses  sebelumnya  merupakan data  mentah.  Pada  proses  ini  daata  mentah  akan  diproses terlebih  dahulu  agar  didapatkan  data  yang  maksimal  dari training dan tes pada model. Uraian pra-proses data dijelaskan pada sub bab berikut.
C. Casefolding
Dalam langkah casefolding ini terjadi prubahan pada data yang  diperoleh  dengan  menggantikanya  data  menjadi  huruf kecil. Peroses perubahan ini hanya meliputi 26 huruf.

## D. Clensing
Dengan  menggunakan  proses  cleansing,  dihilangkanya angka,  tanda,  tanda  baca  atau  simbol,  karakter  kosong  serta baris  data  yang  berpisah  dengan  baris  baru  atau  enter  yang terdapat pada kolom akan dihapus atau dihilangkan. Karakter khusus  yang  dihilangkan  ini  untuk menghilangkan  perbedaan dalam pemrosesan polarisasi.

## E. Pembutan Kategori dan labeling
Pada  proses  ini  dengan  dilakukanya  pembuatan  daftar kategori  dan  label  yang  bertujuan  menganalisis  prilaku masyarakat dan kebahasaan. Proses pelabelan ini terdapat tiga ketegori yang diperoleh yang nantinya akan  digunaan sebagai acuan labeling pada dataset untuk proses pelatihan (training)
D. Tokenizing
Tahap tokenizing yaitu proses tokenisasi yang dapat berupa proses pemisahan teks menjadi kata, frasa, simbol, atau elemen yang  memiliki  makna  lainya  yang  disebut  token.  Hasil  dari proses  ini  yaitu  untuk  mengeksplor  kata-kata  pada  sebuah kalimat.  Proses tokenisasi dalam penelitian ini data diperoleh dipisahkanya kalimat menjadi kata kata sebagai bahan analisa lebih lanjut.

## E. Upsampling
Dilakukannya  proses  upsampling  dugunakan  untuk mendapatkan  data  untuk  di  proses.  Data  akan  disamakan dengan  data  yang  lainnya  sehingga  data  memiliki  sampel dengan nilai minoritas dan mayoritas yang setara

## F. Splitting
Proses  selanjutnya  yaiutu  dilakukannya  proses  splitting pada data yang sudah dikumpulkan. Data yang melalui proses ini akan dibagi menjadi dataset training dan dataset test. Kedua tipe data tersebut berbeda dalam penggunaannya seperti dataset training  yanbg  akan  digunakan  dalam  pemodelan  sedangkan dataset test sebagai pengujian dalam model dan peforma yang diukur dengan skor evaluasi.

## G. Implementasi Word Embedding
Implementasi  word  embedding  membantu  dalam  hal representasi  istilah  kata-kata  yang  mempunyai  makna  yang serupa.  Sebagai  contohnya  yaitu  kata  ‘tidak’  dengan  kata ‘nggak’,  kedua  kata  tersebut  berbeda  dalam  penulisan  tetapi dalam makna kata tersebut sama. Sehingga data akan menjadi mudah untuk di proses ke tahap tahap selanjutnya
H. Pembuatan Model Long Term Short Memory (LTM)
Dilakukannya training data menggunakan model long term short  memory  (LSTM)  ini  terdapat  pada  tahap  setalah implementasi  word  embedding.  Selain  model  tersebut  ada
model  lainnya  seperti  model  pembanding  Bidirectional  Lng Short Term (Bi-LSTM).
I. Analisa Evaluasi Performa Model Ditahap ini dilakukan sebuah evaluasi dengan model LSTM menggunakan  metrics  ROC-AUC,  Hamming  Loss,  dan  FI- Score.  Pada  metriks  ROC-AUC  dan  FI-Score  apabila mendapatkan nilai yang mendekati 1 berarti model akan bagus, sedangkan  Hamming  Loss  apabila  mendapatkan  nilai  yang mendekati 0 maka semakin bagus
J. Pemodelan Topik
Setelah  tahap  evaluasi  selesai  dilakukan,  diperolehnya model  yang  memilki  performa  paling  baik  yang  selanjutnya digunakan sebagai pemberi label pda komentar yang pada tahap belum  diberi  label.  Setelah  tahap  pelabelan  dilakukan  secara otomatis,  data  akan  digabungkan  dengan  data  yang  dilabeli secara  manual.  Selanjutnyaa  model  yang  telah  digabungkan akan kembali dipisahkan berdasarkan sentimenya, yang tahap selanjutnya  masing  masing  sentimen  akan  dilakukan pemodelan  topik.  Proses  pemodelan  topik  pada  tahap  ini memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  topik  yang  dibiccarakan pada masing masing sentimen nya.
K. Perancangan Sistem
Proses  perancangan  sistem  dibuat  sebagai  kebutuhan pembuatan  sistem.  Perancangan  sistem  dibuat  dengan menggunakan  pemodelan  sistem  terstruktur.  Pemodelan tersebut dapat dilihat pada gambar 5 sebagai berikut.
Mulai Pengumpulan data komentar youtube Pra-proses data Output: hasil Analisis Selelsai algoritma  Depp  Learning Sekuensial dan LDA.
Gambar 5.  Perancangan sistem

## L. Use Case Diagram
Dalam pembuatan use case diagram dapat dilihat pada gambar  6  yang  mana  sebagai  penjelasan  proses  pada  analisis senntimen.
USer mengambil data memproses data menganalisis data pencarian data melihat hasil analisis pra-proses data Casefolding Clensing Pembutan Kategori dan labeling Tokenizing Upsampling Splitting Implementasi Word Embedding Pembuatan Model Long Term Short Memory (LTM) Analisa Evaluasi Performa Model

## Pemodelan Topik
Gambar 6.  Use case diagram algoritma deep learning
M. Activity Diagram
Dalam  pembuatan  activity  diagram  dapat  dilihat  pada gambar  7  yang  mana  sebagai  penjelasan  proses  pada  analisis senntimen.
Activity Diagram Klasifikasi komentar youtube Sistem User P h as e membuka aplikasi youtube mencari video yang berkaitan dengan pembahasan membuka kolom komentar mengumpulkan data komentar casefolding Pembutan Kategori dan labeling tokenizing upsampling splitting Implementasi Word Embedding Pembuatan Model Long Term Short Memory (LTM) Analisa Evaluasi Performa Model Pemodelan Topik Gambar 7.  Activity diagram

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  jurnal  yang  telah  dianalisis  didapatkan  sebuah  hasil yang menunjukkan nilai dari data yang sedang dianalisi. jurnal tersebut menggunakan sebuah metode Naïve Bayes, Algoritma Deep  Learning,  dan  LDA.  Didapatkan  sebuah  hasil  dengan banyak  sampel  data  yang  berbeda  dan  dengan  penggunaan sebuah aplikasi sosial media yang berbeda juga, seperti twitter dan youtube. Penilitian yang dilakukan jurnal dengan  metode Naïve Bayes dilakukan dengan jurnal yang berjudul ‘Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 di Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes” dan dengan judul “Anaiisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes. Kemudian  jurnal  penelitian  selanjutnya  dengan  metode Algoritma Deep Learning Sekuensial dan LDA di kemukakan pada jurnal yang berujudul “Bagaimana Masyarakat Menyikapi Pembelajaran  Tatap  Muka:  Analisis  Komentar  Masyarakat Pada  Media  Sosial  Youtube  Menggunakan  Algoritma  Deep Learning Sekuensial dan LDA”.
Dalam  menentukan  hasil  yang  sampel  datanya  telah disiapkan dengan menggunakan teknik manual yang dilakukan pada  aplikasi  media  sosial  berupa  youtube.  Pada  aplikasi  ini dicari  data  tentang  pembahasan  pembelajaran  daring  dengan mengambil  dari  komentar  video  yang  bersangkutan  dengan pembahasan  pembelajaran  daring.  Data  yang  diambil  dari komentar dipilih secara random dan di filter lagi agar data yang dipilih tidak keluar dari topik pembahasan yang lagi di bahas. Dengan  begitu  sudah  didapatkan  sebuah  data  dengan  menilai sentiment  pada  komentar  yang  telah  dikumpulkan  sebanyak 150 data komentar.
T ABEL I N ILAI A KURASI
True Negatif True Positif Class precission Pred. Negatif 98 7 70% Pred Posistif 10 35 30% Class recall 72% 28%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = { 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 / ( 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 + 𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 )} x 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = (35 / 62) x 100% = 56,45%
Jadi, tingkat akurasi yang didapatkan dari persamaan diatas adalah 56,45%
Pada  analisis  selanjutnya  digunakan  cara  analisis  dengan metode  algoritma  deep  learning  sekuensial  dan  LDA.  Yang mana tahap ini dilakukan pengumpulan data yang diambil dari aplikasi sosial media berupa youtube dengan topik pembahasan pembeljaran daring.  Data  yang  diambil  berupa komentar  dari sebuah  video  yang  membahas  tentang  pembelajaran  daring. Data  yang  dikumpulkan  masih  menggunakan  metode  manual
dan  dilakukan  labelling,  kemudian  didapatkan  sebuah  data yang  telah  dikumpulkan  sebanyak  150  data  komentar.  Video sample  yang  diambil  sebagai  bahan  data  ada  5  video  dengan banyaknya komentar yang bervariasi. Data video yang diambil yaitu
T ABEL III VIDEO SUMBER KOMENTAR Judul Video Tanggal Rilis Jumlah  Komentar yang Diambil Kemendikbud Keluarkan Aturan Bersekolah  di  Masa Pandemi 16 Jun 2020 100 Dua  Prinsip  Kebijakan Pendidikan  di  Masa Pandemi COVID-19 2 Sep 2020 20 Pembelajaran Jarak Jauh Akan Dibuat Permanen, Ini Penjelasan Mendikbud 3 Jul 2020 10 Sistem  Belajar  Daring di Masa Pandemi Corona 14 Jul 2020 10 Pembelajaran Jarak Jauh  Akan  Permanen meski  Pandemi  Covid 19  Sudah  Berakhir,  Ini Kata Mendikbud 4 Jul 2020 10
Selanjutnya, setelah data yang dikumpulkan sudah diproses secara manual dapat dicari nilai sentiment dari suatu komentar tersebut. Data yang berjumlah 150 komentar dari youtube akan bersifat  salah  satu  dari  nilai  positif,  negatif,  maupun  netral. Hasil  analisis  sentiment  ditulis  pada  sebuah  label  hasil  data sebagai berikut.
T ABEL II
J UMLAH HASIL KLASIFIKASI
Label Jumlah Label Manual Positif 35 Netral 17 Negatif 98
Dari  hasil  yang  didapatkan  dengan  metode  ini  bisa  dilihat bahwa komentar negatif adalah komentar yang terbanyak dari jumlah  komentar  positif.  Untuk  komentar  netral  yang didapatkan memiliki sifat membangun, tetapi tidak mendukung sepenuhnya sistem daring tersebut. Sedangkan koemntar positif
berisi  tentang  harapan  dengan  adanya  sistem  daring  ini  bisa membuat covid-19 mereda.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  Teknik  manual  dengan mengikuti alur proses dari meetode naïve bayes dan algoritma deep  learning  sekuensial  LDA.  Analisis  tersebut  mengambil data  dari  media  social  berupa  youtube  dengan  mengambil sampel  komentar  secara  acak  sebanyak  150  komentar.  Pada tahap mengerjakan masih dengan secara manual sehingga dapat diketahui nilai sentimen dari pembahasan dalam sampel video yang diambil. Data menunjukan nilai komentar negatif sebesar 65,33%  dan  komentar  positif  sebesar  23,33%  dengan  presisi sebesar  56,45%.  Penelitian  lebih  lanjut  diharapkan  bias menggunakan  system  naïve  bayes  itu  sendiri  sehingga mendapatkan  nilai  sentiment  secara  lebih  mudah  dan  bias menggunakan jumlah sampel yang lebih besar.
Dari  analisis  dengan  sistem  manual  yang  menggunakan proses dari metode algoritma deep learning sekuensial LDA di kumpulkan  data  yang  bersumber  dari  media  social  berupa youtube dengan sampel 5 video dan mengambil 150 komentar secara acak. Dengan metode tersebut didapat sebuah komentar positif  berjumlah  35,  sedangkan  negatif  berjumlah  98,  lalu komentar  dengan  nilai  netral  ditemukan  sebanyak  17  komen. Dari  hasil  tersebut  masih  menggunakan  sistem  manual  dan kedepannya  diharapkan  dapat  menerapkan  metode  ini  secara keseluruhan dan dengan sampel data yang lebih banyak lagi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  di  berikan  kepada  pihak  anggota kelompok  karena  telah  menyelesaikan  jurnal  ini  dengan semaksimal  mungkin.  Apabila  ada  kesalahan  berarti kemampuan  kami  harus  lebih  ditingkatkan  lagi.  Terimakasih kepada dosen pengampu dengan adanya pembuatan jurnal ini dapat  memberi  gambaran  untuk  jurnal  yang  akan  dibuat kedepannya.

## R EFERENSI
[1] Assidiqi,  M.  H.,  and  Woro  Sumarni.  (2020).  “Pemanfataan  Platform Digital  di  Masa  Pandemi  Covid-19”.  Prosiding  Seminar  Nasional Pascasarjana UNNES. Hal. 298.
[2] Wiryawan,  I.  W.  and  Saraswati  Tabanan.  (2020).  “KEBIJAKAN PEMERINTAH  DALAM  PENANGANAN  PANDEMI  VIRUS CORONA DISEASE 2019 (COVID-19) DI INDONESIA”. Denpasar. Hal. 182.
[3] Adi,  P.  W.,  Trisno  Martono,  and  Sudarno.  (2021).  “PEMICU KEGAGALAN  PADA  PEMBELAJARAN  DI  SEKOLAH  SELAMA PANDEMI DI INDONESIA (SUATU STUDI PUSTAKA).” Research and Development Journal of Education. Vol. 7(2). Hal. 464.
[4] Anonim. 2018. Kamus Besar Bahasa Indonesia. https://kbbi.kemdikbud.go.id/, 24 Maret 2018
[5] Pratiwi,  R.W.  and  Yusuf  S.  N.  (2016).  “Prediksi  Rating  Film Menggunakan Naïve Bayes”. Jurnal Teknik Elektro. Vol. 8(2). Hal. 60
[6] Illahiyah, S. and Agung Nilogiri. (2018). “Implementasi Deep Learning Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Convolution  Neural  Network.”.  Jurnal  Sistem  & Teknologi Informasi Indonesia. Vol. 3(2). Hal. 49.
[7] Putra, I. M. K. B. (2017). “ANALISIS TOPIK INFORMASI PUBLIK MEDIA SOSIAL DI SURABAYA MENGGUNAKAN PEMODELAN
LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA)”. Surabaya. Hal. 2.