Klasifikasi Stance dan Pemodelan Topik Komentar YouTube Terhadap Narasi Risiko Penyakit Menular di Indonesia - Yudha Dwika Sandya; Indra Budi (Riviera Publishing, 2026)
asca berakhirnya status darurat kesehatan global COVID-19, komunikasi risiko tetap penting karena potensi kemunculan varian baru dan penyakit menular lain masih terus terjadi. Namun efektivitas komunikasi risiko menghadapi tantangan akibat kelelahan pandemi dan infodemi, sehingga diperlukan pemetaan sikap yang terukur untuk penyesuaian strategi komunikasi di masa pasca pandemi. Penelitian ini memetakan respons publik terhadap narasi risiko penyakit menular COVID-19 dan human metapneumovirus (HMPV) pada komentar YouTube melalui stance detection dan pemodelan topik LDA. Data dikumpulkan dari komentar video bertopik COVID-19/HMPV pada kanal media resmi. Dataset berisi 19.172 komentar dan 9.586 sampel (50%) dianotasi. Penelitian menerapkan klasifikasi dua tahap, yaitu klasifikasi relevansi, diikuti klasifikasi stance pada komentar relevan. Eksperimen membandingkan IndoBERT dan IndoBERTweet dengan Stratified 5-Fold Cross Validation pada skenario tanpa oversampling dan Random Oversampling (ROS). Hasil menunjukkan IndoBERTweet memberikan performa terbaik dengan skor F1-macro 0.8541 pada klasifikasi relevansi dan 0.8474 pada klasifikasi stance. Hasil LDA menunjukkan bahwa respons masyarakat pada COVID-19 dan HMPV memperlihatkan pola serupa yang didominasi penolakan. Studi ini menunjukkan analisis stance dan pemodelan topik dengan LDA pada komentar YouTube dapat mendukung formulasi strategi komunikasi risiko, serta mengindikasikan IndoBERTweet cenderung sesuai dengan karakteristik teks komentar YouTube yang cenderung informal dan bervariasi.