Bagaimana Masyarakat Menyikapi Pembelajaran Tatap Muka: Analisis Komentar Masyarakat pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Deep Learning Sekuensial dan LDA - Fawwaz Zaini Ahmad; Muhammad Fauzi Satria Arifandy; Muhammad Rasyad Caesarardhi; Nur Aini Rakhmawati (Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL), 2021)
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.