## Bagaimana Masyarakat Menyikapi Pembelajaran Tatap Muka: Analisis Komentar Masyarakat pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Deep Learning Sekuensial dan LDA
Fawwaz Zaini Ahmad #1 , Muhammad Fauzi Satria Arifandy #2 , Muhammad Rasyad Caesarardhi #3 , Nur Aini Rakhmawati #4 # Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur
1 fawwaz.18052@mhs.its.ac.id
2 arifandy.18052@mhs.its.ac.id
3 caesarardhi.19052@mhs.its.ac.id
4 nur.aini@is.its.ac.id
Abstrak— Saat Pandemi Covid-19 memasuki tahun ke-2, ada beberapa pertanyaan yang mengganjal di antara kita, apakah kita  harus  terus  belajar  online,  atau  berkompromi  dengan Pandemi dan membuka kembali sekolah kita. Saat vaksinasi dimulai  di  seluruh  dunia,  pertanyaan  'apakah  kita  harus segera  membuka  kembali  sekolah  kita?'  menjadi  semakin keras.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis sentiment  sebagian  masyarakat  Indonesia,  dalam  hal  ini pengguna  Youtube,  dalam  hal  pembelajaran  tatap  muka. Data yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  komentar dari  sembilan  video  youtube  yang  berkaitan  dengan pembelajaran  tatap  muka.  Persiapan  data  meliputi upsampling,  casefolding,  cleansing,  labelling,  dan  tokenizing. Algoritma  yang  digunakan  adalah  pemodelan  data  LSTM dengan  pengoptimasi  ADAM  Setelah  pemodelan,  setiap model dievaluasi dan berhasil memperoleh akurasi tertinggi sebesar  78%.  Setelah  dilakukan  permodelan,  model  dengan akurasi  tertinggi  digunakan  untuk  memberi  label  secara otomatis pada komentar yang belum memiliki label. Langkah terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  permodelan topik  terhadap  setiap  sentiment,  guna  mencari  tau  setiap sentiment berkaitan dengan topik apa.

## Kata kunci — LSTM, LDA, Youtube, Analisis Sentimen

## I. P ENDAHULUAN
Pada  31  Desember  2019  dunia  digemparkan  oleh pelaporan pertama kali kasus novel Corona virus atau yang sekarang disebut dengan COVID-19 di Wuhan, China [1]. Berdasarkan  data  dari  WHO  terdapat  14.348.858  kasus terkonfirmasi  di  seluruh  dunia  pada  Juli 2020,  jumlah  ini dapat dipastikan terus bertambah sampai detik ini. Pandemi ini terjadi di seluruh belahan dunia, tak terkecuali Indonesia. Menurut  data  Satgas  COVID-19  di  Indonesia  tercatat terdapat 132.816 kasus sampai pertengahan Agustus 2020.
Pandemi COVID-19 mengubah banyak hal dalam hidup masyarakat  saat  ini.  Perlu  dilakukan  modifikasi  perilaku, supaya  penyebaran  COVID-19  dapat  dibatasi  sehingga sistem  kesehatan  maupun  pendidikan  tidak  terbebani.
Untuk itu, saat ini pemerintah bergerak menuju penerapan Pembelajaran Tatap Muka. pelaksanaan pembelajaran tatap muka  disesuaikan  dengan  level  PPKM  sesuai  Instruksi Menteri  Dalam  Negeri  Nomor  41  Tahun  2021  Tentang Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  Level  3, Level  2,  dan  Level  1,  Serta  Mengoptimalkan  Posko Penanganan  Corona  Virus  Disease  2019  di  Tingkat  Desa dan  Kelurahan  Untuk  Pengendalian  Penyebaran  Corona Virus  Disease  2019  [2].  Kebijakan  Pemerintah  Indonesia ini ditandai dengan usaha untuk mengembalikan aktivitas masyarakat  pada  bidang  pendidikan  menjadi  “normal” kembali  dengan  tetap  meminta  perguruan  tinggi  dan masyarakat untuk memperhatikan protokol kesehatan yang berlaku.
Demi  keberhasilan  kebijakan,  penting  bagi  pemerintah dan  stakeholder  terkait  untuk  dapat  memahami  sikap masyarakat terhadap kebijakan tersebut dan mengembangkan  strategi  komunikasi  yang  efektif  supaya kebijakan  dapat  dipahami  dan  dilaksanakan  oleh masyarakat.  Ini  penting  sekali  terutama  untuk  kebijakan Pembelajaran Tatap Muka, dimana kepatuhan masyarakat merupakan kunci keberhasilannya. Untuk dapat memahami sikap  dan  tingkat  pemahaman  masyarakat  terhadap kebijakan  ini,  terdapat  berbagai  sumber  yang  dapat dipergunakan.  Salah  satu  sumber  yang  penting  saat  ini adalah media sosial Youtube.
Media  sosial,  seperti  Youtube  memiliki  banyak pengguna pada era saat ini. Berdasarkan laporan data dari Hootsuite (We Are Social) pada 2020 Youtube merupakan platform  media  sosial  yang  paling  banyak  dipakai  oleh masyarakat  Indonesia  yakni  88%  dari  jumlah  populasi. Pengguna  media  sosial  terbiasa  untuk  mengutarakan opininya  melalui  komentar  pada  video  Youtube  yang menarik  perhatiannya.  Sentimen  atau  opini  dari  media sosial ini memberikan informasi yang paling up to date dan inklusif,  hal  tersebut  dikarenakan  maraknya  media  sosial yang  memberikan  hambatan  rendah  untuk  memposting
sebuah  pesan  [3].  Komentar-komentar  masyarakat terutama  pada  video  berita  yang  berkaitan  dengan Pembelajaran  Tatap  Muka  adalah  sebuah  bentuk penyaluran  aspirasi  bagi  masyarakat  dan  fungsi  kontrol kepada  pemerintah.  Selain  itu,  opini  masyarakat  ini  juga merupakan  hasil  dari  pemikiran  mereka  yang  melandasi tindakan dalam menjalankan aktivitas sehari-hari.
Jika  pada  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  telah dibahas  mengenai  sentimen  terkait  sekolah  daring  pada Twitter  dan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  kebijakan yang  ditetapkan  pemerintah  terkait  sekolah  daring memiliki beberapa kekurangan. Kekurangan dari kebijakan ini  ialah  workload  yang  cenderung  membuat  siswa  lebih mudah  lelah,  ditambah  dengan  metode  pengajaran  yang belum  efektif  membuat  siswa  memahami  materi  yang diberikan  sekolah  akan  tetapi  untuk  kelebihannya  berupa masyarakat  setuju  atas  kebijakan  yang  diberikan  dan merasakan  dampak  positif  akibat  kebijakan  tersebut  [4]. Maka  pada  penelitian  ini  penulis  akan  berfokus  pada pengembangan  model  dan  pengaplikasiannya  pada  data baru  untuk  analisis  komentar  Youtube  yang  berkaitan dengan  kebijakan  Pembelajaran  Tatap  Muka  yang diterapkan  untuk  dilakukan  analisis  sentimen,  klasifikasi multikelas,  dan  memproses  dengan  metode  Natural Language  Processing  (NLP)  serta  Sequential  Deep Learning.  Komentar  yang  diberikan  masyarakat  ini  dapat diklasifikan  lebih  lanjut,  dilakukan  pengamatan  terhadap sentimen,  dan  dianalisis  dari  segi  kebahasaan  yang digunakan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pada  bagian  ini  akan  dijabarkan  beberapa  penelitian sebelumnya  yang  dijadikan  acuan  dalam  pengerjaan penelitian ini serta berisi dasar teori sebagai penunjang.

## 2.1 Studi Literatur
Peneliti di berbagai belahan dunia telah mencoba untuk memahami berbagai aspek dari pandemi COVID-19. Sejak penyakit COVID-19 diidentifikasi pada akhir 2019, banyak studi  dari  berbagai  macam  bidang  telah  dipublikasikan. Salah satu contohnya adalah penelitian pengolahan bahasa alami  yang  menganalisis  COVID-19  di  media  sosial.  J. Samuel  et  al.  [5]  melakukan  analisis  sentimen  terhadap kebijakan pembukaan kembali Amerika Serikat. Penelitian ini  menggunakan  dataset  dari  twitter  sebanyak  293,597 tweet yang didapat dengan cara crawling.
Selain  itu  Ghasiya  et  al.  [6]  melakukan  permodelan topik  menggunakan  Top2Vec  dan  analisis  sentimen menggunakan algoritma RoBERTa terhadap berita terkait COVID-19 di 4 negara, yakni Britania Raya, India, Jepang, dan  Korea  Selatan.  Pada  penelitian  tersebut  dikumpulkan 102,278  artikel,  setelah  dikumpulkan  artikel  tersebut kemudian  permodelan  topik,  serta  dilakukan  analisis sentimen  terhadap  headline  dari  artikel  tersebut.  Setelah selesai dilakukan permodelan topik dan analisis sentimen, hasil dari dua proses tersebut dilakukan analisis mendalam
guna memahami sifat dalam pembuatan berita dari keempat negara tersebut.
Kemudian  Oktavianto  dan  Persada  [7]  melakukan analisis  sentimen  menggunakan ELK  Stack dan  Python, terhadap  persepsi  publik  terhadap  pembelajaran  daring. Penelitian  ini  menggunakan  133,417  tweet  yang  didapat dengan cara crawling.
Berdasarkan tiga penelitian tersebut, kami mengidentifikasi  adanya  research  gap  dalam  penelitian pengolahan bahasa alami yang berkaitan dengan pandemi COVID-19.  Meskipun  permodelan  topik  sudah  sering dilakukan,  belum  ada  permodelan  topik  yang  spesifik terhadap komentar masyarakat seputar pembelajaran tatap muka  di  Indonesia.  Selain  itu,  belum  ada  juga  penelitian analisis  sentimen  seputar  topik  pembelajaran  tatap  muka pada  media  sosial.  Kedua  hal  tersebut  adalah  topik  yang akan diperdalam pada penelitian ini.

## 2.2 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  salah  satu  cabang  dari Pengolahan  Bahasa  Alami.  Analisis  sentimen  pada komentar  berfokus  pada  analisis  orientasi  sentimen  dari korpus  komentar  tersebut,  yang  menunjukkan  bahwa pengguna mengekspresikan sentimen positif, negatif, atau netral terhadap produk atau peristiwa [8]. Cara yang dapat dilakukan  untuk  menghasilkan  polaritas  sentimen  dapat diraih  dengan  melakukan  klasifikasi  multikelas  yang merupakan  bagian  dari  tugas  sebuah  model  supervised learning  dalam  mengklasifikasikan  sesuatu  menjadi  lebih dari dua jenis kelas [9].

## 2.3 Permodelan Topik
Pemodelan  topik  merupakan  salah  satu  cabang  dalam Pengolahan  Bahasa  Alami  yang  digunakan  untuk menemukan  sebuah  topik  pada  dokumen.  Salah  satu metode  pemodelan  topik  yang  populer  adalah  Latent Dirichlet Allocation LDA. LDA adalah model probabilistik generatif  dari  korpus.  Kata-kata  dengan  probabilitas tertinggi  di  setiap  topik  biasanya  memberikan  gambaran yang  baik  tentang  topik  apa  yang  dapat  dikatakan probabilitas dari LDA [10]. Pada penelitian ini LDA akan diterapkan  untuk  menemukan  topik  dominan  pada komentar media sosial mengenai pembelajaran tatap muka.

## 2.4 Long Short-Term Memory
Long  Short-Term  Memory merupakan  varian  dari Recurrent  Neural  Network (RNN),  yang  diciptakan  oleh Hocreiter  et  al [11] .  pada  tahun  1997  guna  mengatasi kekurangan  yang  dimiliki  RNN  .  LSTM  terdiri  dari  tiga gate yaitu, forget gate , input gate , dan output gate [12].
Gambar. 1 Cara kerja LSTM
Pada  gambar.  1  pada forget  gate 𝑔 𝑓 dihilangkan informasi  dari  kondisi  saat  ini  dengan  mengaplikasikan fungsi  sigmoid  pada  kondisi  langkah  sebelumnya  yang disembunyikan ℎ 𝑡−1 dan  input  saat  ini 𝑋 𝑡 dengan  bobot forget gate 𝑊 𝑓𝑔 dan bias forget gate 𝑏 𝑓𝑔 yang ditunjukkan dalam persamaan di bawah ini.
𝑔 𝑓 = 𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 (𝑊 𝑓𝑔 .  [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑓𝑔 ) (2.1)
Sedangkan input gate 𝑔 𝑖 mengontrol laju informasi baru ke sel memori. Input gate 𝑔 𝑖 bekerja menurut persamaan di bawah ini.
𝑔 𝑖 = 𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 (𝑊 𝑖𝑔 .  [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑖𝑔 ) (2.2)
Kemudian output  gate 𝑔 𝑜 mengontrol  informasi  yang dibutuhkan untuk aktivasi output dari sel memori. Output gate 𝑔 𝑜 bekerja menurut persamaan ini. 𝑔 𝑜 = 𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 (𝑊 𝑜𝑔 .  [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑜𝑔 ) (2.3)
𝑊 𝑖𝑔 dan 𝑊 𝑜𝑔 merupakan  bobot  dari input  gate dan output  gate .  Sedangkan 𝑏 𝑖𝑔 dan 𝑏 𝑜𝑔 meupakan  bias  dari input gate dan output gate . Kemudian setelah melalui gate , pada  persamaan  di  bawah  ini  kondisi  sel  saat  ini 𝑆 𝑡 dari LSTM diperbarui dengan forget gate 𝑔 𝑓 dan input gate 𝑔 𝑖 yang  diaplikasikan  pada  kondisi  sel  sebelumnya 𝑆 𝑡−1 dan fungsi  tanh  dari ℎ 𝑡−1 dan 𝑋 𝑡 . 𝑊 𝑐 dan 𝑏 𝑐 merupakan  bobot dan bias dari kondisi sel saat ini.
𝑆 𝑡 =   𝑔 𝑓 ∗   𝑆 𝑡−1 +   𝑔 𝑖 ∗ tanh (𝑊 𝑐 .  [ℎ 𝑡−1 , 𝑋 𝑡 ] + 𝑏 𝑐 (2.4)
Kondisi  output ℎ 𝑡 dihitung  sebagaimana  persamaan  di bawah ini, dengan output gate 𝑔 𝑜 dan fungsi aktivasi tanh diaplikasikan  pada  kondisi  sel  saat  ini 𝐶 𝑡 yang  kemudian diberikan pada memori sel selanjutnya dan juga pada layer selanjutnya.
ℎ 𝑡 =   𝑔 𝑜 ∗ tanh (𝑆 𝑡 ) (2.5)
Algoritma  ini  dapat  mengekstrak  dan  mengingat  pola data  yang  mendasari  ketergantungan  data  jangka  panjang pada data – data hasil klasifikasi menggunakan alogoritma RNN.  LSTM  sendiri  terdiri  dari  berbagai  bentuk  seperti Traditional  LSTM  (T-LSTM),  Peephole  LSTM,  dan
Convolutional  LSTM  (Conv-LSTM).  Masing  –  masing bentuk memiliki arsitekturnya tersendiri [12].
III. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan data  dari  Youtube,  kemudian  dilakukan  pra-proses  data seperti casefolding,  cleansing, pembuatan  kategori  dan labelling ,  dan tokenizing .  Lalu  dilakukan upsampling , splitting , implementasi word embedding , pembuatan model Sequential  Deep  Learning ,  analisa  evaluasi  performa model,  implementasi  model  pada  data  baru,  dan  evaluasi sentimen serta kebahasaan.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diambil  dari  komentar  Youtube sebanyak sembilan video yang berkaitan dengan kebijakan pembelajaran  tatap  muka.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  bahasa  pemrograman  Python  modifikasi  yang memanfaatkan library Selenium Webdriver dan dilakukan selama dua hari.

## 3.2 Pra-proses Data
Sebelum  dilakukan  training  data  dengan  model  yang akan  dibuat,  data  mentah  yang  didapatkan  dari  scraping akan diproses terlebih dahulu untuk memperoleh hasil yang maksimal  dari training dan test pada  model.  Dalam melakukan  pra-pemrosesan  data  diuraikan  pada  sub  bab berikut.

## 3.2.1 Casefolding
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengubahan  semua huruf  pada  data  yang  diperoleh  menjadi  huruf  kecil. Perubahan  yang  dilakukan hanya  26  huruf  yaitu  dari  a sampai  z,  selain  karakter  tersebut  akan  dihilangkan. Tahap ini dilakukan dengan Python tanpa library apapun.

## 3.2.2 Cleansing
Pada  langkah  ini,  angka,  tanda  baca  atau  simbol, karakter  kosong,  serta  baris  data  yang  terpisah  dengan baris baru atau enter pada satu kolom akan dihilangkan atau dihapus. Karakter khusus harus  dihilangkan untuk menghilangkan perbedaan dalam pemrosesan polarisasi. Langkah  ini  dilakukan  dengan  Python,  khususnya regular expression (regex) saat menghapus angka.

## 3.2.2 Pembuatan Kategori dan Labelling
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  daftar  kategori dan  label  untuk  menganalisis  perilaku  masyarakat  dan kebahasaan.  Nantinya  terdapat  empat  kategori  yang pada label. Label ini akan menjadi acuan untuk labelling pada dataset yang digunakan untuk pelatihan ( training ).

## 3.2.3 Tokenizing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  tokenisasi  yang merupakan proses untuk memisahkan teks menjadi kata, frasa, simbol, atau elemen yang bermakna lainnya yang biasa  disebut  token.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah
untuk  ,mengeksplor  kata-kata  pada  sebuah  kalimat. Dalam penelitian ini, proses tokeniasi dilakukan dengan memisahkan kalimat menjadi kata-kata untuk dilakukan analisa lebih lanjut.

## 3.3 Upsampling
Pada  tahap  ini  dilakukan upsampling dikarenakan dataset  memiliki imbalanced classes . Upsampling dilakukan  dengan  membuat  suatu  fungsi  yang  berulang terus  menerus  sehingga  mengambil  sampel  dengan replacement ,  dari  kelas  minoritas  hingga  kelas  yang ukurannya sama dengan mayoritas.

## 3.4 Splitting
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemisahan  data menjadi dataset training dan dataset test . Dataset training digunakan untuk pelatihan model, sementara dataset test digunakan  untuk  pengujian  model  dan  performa  yang diukur melalui skor evaluasi.

## 3.5 Implementasi Word Embedding
Word  embedding merupakan  jenis  representasi  istilah yang  memungkinkan  kata-kata  menggunakan  makna serupa  mempunyai  representasi  yang  serupa.Seperti contohnya kata ‘tidak dan ‘nggak’ mempunyai arti yang sama.  Implementasi Word  Embedding model  dilakukan dengan tujuan untuk memetakan kata menjadi vektor yang digunakan  untuk  banyak  macam  tugas Natural Languange Processing , dimana dalam penelitian ini yakni untuk  diproses  dalam  arsitektur  LSTM.  Implementasi Word  Embedding dalam  penelitian  ini  memakai library word2vec dan  pembuatan  model  memakai genism menggunakan dataset Wikipedia.

## 3.6 Pembuatan Model Long Term Short Memory (LSTM)
Pada  tahap  ini  dilakukan  training  data  dengan  model Long  Term  Short  Memory (LSTM)  dan  model pembanding Bidirectional Long Short Term Memory (Bi- LSTM)  menggunakan  Python  dengan  library  Keras Tensorflow.

## 3.7 Analisa Evaluasi Performa Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pelatihan  dataset training dengan  model  LSTM  yang  telah  dibuat, kemudian dilakukan prediksi dengan data test yang belum pernah dipelajari oleh model yang telah dibuat. Kemudian dilakukan evaluasi terhadap model LSTM tersebut dengan metriks ROC-AUC, Hamming Loss , dan F1-Score . Nilai pada metriks tersebut berada diantara 0 hingga 1. Jika nilai ROC-AUC dan F1-Score mendekati 1 maka model akan semakin bagus. Sebaliknya jika Hamming Loss mendekati 0 maka model juga dikatakan semakin bagus.

## 3.8 Permodelan Topik
Setelah  dilakukan  evaluasi,  model  yang  memiliki performa paling baik dipilih untuk selanjutnya digunakan untuk  memberi  label  pada  komentar  yang  belum  diberi
label pada tahap 3.2.2. Setelah dilakukan pelabelan secara otomatis,  hasil  pelabelan  ini akan  digabung  dengan  data yang dilabeli secara manual. Setelah penggabungan akan kembali  dipisahkan  berdasarkan  sentimennya,  yang kemudian  masing-masing  sentimen  akan  dilakukan permodelan  topik.  Permodelan  topik  ini bertujuan  untuk mengetahui  topik  apa  yang  dibicarakan  pada  masing- masing sentimen.

## IV. P EMBAHASAN
Data  yang  berhasil  dikumpulkan  dari  youtube  adalah sebanyak  1759 komentar,  data  tersebut  dikumpulkan dari sembilan video youtube yang berkaitan dengan pembelajaran  tatap  muka.  Sebanyak  1759  komentar tersebut,  563  diantaranya  dilakukan  pelabelan  secara manual.  Komentar  yang  sudah  diberi  label  ini  lah  yang akan digunakan untuk permodelan.
TABEL I V IDEO S UMBER K OMENTAR Judul Video Tanggal Rilis Jumlah Komentar yang Diambil Kuliah  Tatap  Muka Dimulai  Juli  2021 (Tribunnews) 10 Maret 2021 39 Sekolah Tatap Muka Dimulai  Juli  2021, Ini Syaratnya (MetroTVnews) 19 Maret 2021 180 Curhat  Anak  SMP Ingin  Sekolah  Tatap Muka: Kangen Upacara  -  Coba- Coba  Tatap  Muka (Part 1)| (Mata Najwa) 2 September 2021 120 Sekolah  di  Jateng Siap  Pembelajaran Tatap Muka (Ganjar Pranowo) 17 Maret 2021 222 Jokowi Targetkan Belajar  Tatap  Muka Juli 2021 (CNN Indonesia) 24 Februari 2021 21 Disebut Melarang Sekolah Tatap Muka, Gubernur Lampung Tantang Nadiem Makarim (Kompas TV) 27 Agustus 2021  308 Sekolah Tatap Muka Diizinkan Mulai 20 November 2020 272
Januari  2021  (CNN Indonesia) Januari 2021, Pemerintah  Izinkan Sekolah Tatap Muka (CNN Indonesia) 21 November 2020 224 Sekolah Tatap Muka jadi Klaster Penyebaran COVID-19, 90 Siswa di Purbalingga Terinfeksi Corona (Kumparan) 22 September 2021 378
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  dan  pelabelan secara  manual,  dilakukan  upsampling.  Upsampling diperlukan  karena  jumlah  sentimen  dari  komentar  yang sudah diberi label tidak seimbang.
TABEL III
U PSAMPLING Sentimen Jumlah  Sebelum Upsampling Jumlah  Setelah Upsampling Positif 210 245 Netral 245 245 Negatif 95 245
Setelah dilakukan penyeimbangan data dengan upsampling  dilanjutkan  dengan  semua  proses  pra- pemrosesan  data  dan  word-embedding  yang  sudah dijelaskan  pada  bab  sebelumnya.  Setelah  selesai dilakukanlah  permodelan  dengan  algoritma  LSTM, permodelan  dilakukan  dua  kali  dengan  parameter  yang berbeda.  Setelah  permodelan  selesai,  meskipun  kedua model  menggunakan  algoritma  dan  pengoptmasi  yang sama,  yakni  LSTM  dan  ADAM,  rupanya  tetap  ada perbedaan antara dua model yang dihasilkan.
TABEL IIIII E VALUASI P ERFORMA M ODEL
NO Learning Rate Batch Size Akurasi  Skor ROC- AUC Hamming Score Hamming Loss 1 0.001 32 80% 81% 74% 14% 2 0.01 64 84% 84% 78% 14%
Perbedaan  yang  sedikit  signifikan  juga  terlihat  dari confusional  matrix  kedua  model  tersebut.  Dimana  model dengan batch  size dan learning  rate lebih  kecil  lebih banyak false neutral, sedangkan model yang lainnya lebih banyak  false  positive.  Bagaimanapun  juga  kedua  model sudah cukup akurat dalam meramalkan yang bersentimen negatif.
Gambar. 2 Confusional Matrix Model 1
Gambar. 3 Confusional Matrix Model 2
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model,  maka  digunakan model dua untuk melabeli secara otomatis komentar yang sudah  dikumpulkan  namun  belum  diberi  label.  Komentar ini  nantinya  akan  digabungkan  dengan  komentar  yang sudah  diberi  label  secara  manual  untuk  dilakukan permodelan topik.
TABEL IVV J UMLAH H ASIL K LASIFIKASI
Label Jumlah Label Manual Positif 210 Netral 245 Negatif 95 Label Otomatis Positif 370 Netral 557 Negatif 271
Setelah  selesai  dilakukan  pelabelan  secara  otomatis dengan model yang sudah  dibuat. Kita telah sampai pada tahap  terakhir  yakni  permodelan  topik.  Permodelan  ini akan dilakukan terpisah untuk setiap sentimen.
Gambar. 4 Hasil Permodelan Topik Sentimen Positif
Gambar. 5 Hasil Permodelan Topik Sentimen Positif
Gambar. 6 Hasil Permodelan Topik Sentimen Positif
Dari hasil permodelan topik diatas  dapat dilihat bahwa setiap  topik  memiliki  kecendungan  terhadap  topik  yang berbeda-beda.  Sentimen  positif  mayoritas  berisi  doa  dan harapan orang-orang yang menyambut pembelajaran tatap muka.  Netral  cenderung  berisi  komentar  membangun. Sedangkan  negatif  berisi  komentar  orang-orang  yang pesimistis terhadap pembelajaran tatap muka.

## V. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan, pertama  parameter  terbaik  untuk  digunakan  dalam melakukan  analisis  sentiment  menggunakan  algoritma LSTM adalah pengoptimasi ADAM, dengan batch size 64, dan  learning  rate  sebesar  0.01.  Ditemukan  juga  bahwa jumlah  epoch  tidak  begitu  berpengaruh,  karena  akurasi sudah konvergen pada kisarah epoch ke 40.
Dari  sisi  kebahasaan,  dapat  kita  lihat  bahwa  sentiment pengguna Youtube sudah mengarah pada netral dan positif, bukan pada sentimen negatif. Hal ini dapat mengindikasikan bahwa masyarakat sudah antusias untuk menghadapi  pembelajaran  tatap  muka.  Adapun  dari  hasil permodelan  topik  dapat  kita  lihat  bahwa  pada  sentimen positif mayoritas berisi doa dan harapan orang-orang yang menyambut  pembelajaran  tatap  muka.  Netral  cenderung berisi  komentar  membangun.  Sedangkan  negatif  berisi komentar orang-orang yang pesimistis terhadap pembelajaran  tatap  muka.  Komentar-komentar  pesimistis ini kebanyakan berasal dari masyarakat yang di daerahnya sudah  pernah  ada  wacana  pembelajaran  tatap  muka  dan tidak  jadi.  Dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat menjadi  referensi  pemerintah  dalam  menyusun  strategi peningkatan  animo  masyarakat  menjelang  pembelajaran tatap muka.

## R EFERENSI
[1] M. Malta, A. W. Rimoin, and S. A. Strathdee, “The coronavirus 2019-nCoV  epidemic:  Is  hindsight  20/20?,”  EClinicalMedicine, vol.  20.  Lancet  Publishing  Group,  Mar.  01,  2020.  doi: 10.1016/j.eclinm.2020.100289.
[2] “penyelenggaraan  pembelajaran  tatap  muka  tahun  akademik 2021/2022  –  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia.”
https://dikti.kemdikbud.go.id/pengumuman/penyelenggaraan- pembelajaran-tatap-muka-tahun-akademik-2021-2022/  (accessed Sep. 23, 2021).
[3] L.  Yue,  W.  Chen,  X.  Li,  W.  Zuo,  and  M.  Yin,  “A  survey  of sentiment  analysis  in  social  media,”  Knowledge  and  Information Systems,  vol.  60,  no.  2,  pp.  617–663,  Aug.  2019,  doi: 10.1007/s10115-018-1236-4.
[4] N.  L.  P.  C.  Savitri,  R.  A.  Rahman,  R.  Venyutzky,  and  N.  A. Rakhmawati,  “Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap  Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 7, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.
[5] J. Samuel et al., “Feeling Positive about Reopening? New Normal Scenarios  from  COVID-19  US  Reopen  Sentiment  Analytics,” IEEE  Access,  vol.  8,  pp.  142173–142190,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3013933.
134 169 149 128 [AAMIIN, SEMOGA, … [AMIN, SEMOGA, … [SEMOGA, KULIAH, … [SEMOGA, TERWUJUD, … 0 50 100 150 200

## Topik Pada Sentimen
Positif 207 192 206 195 [KULIAH] [JAM, … [KLO, MENUNGGU, … [NIH, MAIN, … 180 185 190 195 200 205 210

## Topik Pada Sentimen
Netral 85 87 82 112 [KNPA, TDK, … [BUKTIKAN, PHP, … [DAH, PHP, MULU] [UJUNG, KAGA, … 0 50 100 150

## Topik Pada Sentimen Negatif
[6] P.  Ghasiya  and  K.  Okamura,  “Investigating  COVID-19  News across  Four  Nations:  A  Topic  Modeling  and  Sentiment  Analysis Approach,”  IEEE  Access,  vol.  9,  pp.  36645–36656,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3062875.
[7] Oktavianto and S. F. Persada,
“PersepsiPublikTentangPembelajaran  Daring  di  Indonesia:  Studi Menggunakan  ELK  Stackdan  Python  untuk  Analisis  Sentimen  di Twitter,” JURNAL TEKNIK ITS, vol. 9, no. 2, 2020.
[8] G. Xu, Y. Meng, X. Qiu, Z. Yu, and X. Wu, “Sentiment analysis of comment texts based on BiLSTM,” IEEE Access, vol. 7, no. c, pp. 51522–51532, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2909919.
[9] D. A. Nurdeni, I. Budi, and A. B. Santoso, “Sentiment Analysis on Covid19 Vaccines in Indonesia: From the Perspective of Sinovac and Pfizer,” 3rd 2021 East Indonesia Conference on Computer and Information Technology, EIConCIT 2021, no. April, pp. 122–127, 2021, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431852.
[10] H.  Jelodar  et  al.,  “Latent  Dirichlet  allocation  (LDA)  and  topic modeling: models, applications, a survey,” Multimedia Tools and Applications,  vol.  78,  no.  11,  pp.  15169–15211,  2019,  doi: 10.1007/s11042-018-6894-4.
[11] S.  Hochreiter  and  J.  Schmidhuber,  “Long  Short-Term  Memory,”
Neural  Computation,  vol.  9,  no.  8,  pp.  1735–1780,  1997,  doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.
[12] S.  Muzaffar  and  A.  Afshari,  “Short-term  load  forecasts  using LSTM networks,” Energy Procedia, vol. 158, pp. 2922–2927, 2019, doi: 10.1016/j.egypro.2019.01.952.
[13] Pakfawwaz. (2021). pakfawwaz/Code_EP: Bagaimana Masyarakat Menyikapi  Pembelajaran  Tatap  Muka:  Analisis  Komentar Masyarakat pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Deep  Learning  Sekuensial  dan  LDA  (Publish).  Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5555041