Abstract:Abstract: Many ways taken by the government to realize the human resources of Indonesia with intellectual ability that can compete with the region even with other countries, one of them with a Mathematics Olympiad held both…
oth elementary / MI, SMP / MTs., SMA / SMK / MA even the level of Students . But sometimes those who can enjoy the Olympics are only certain schools. This is due to the lack of socialization conducted by the government regarding such activities as well as the factor of the school itself which still has a sense of inferior to compete with other schools. The purpose of this training activity is to improve the ability of students to solve Mathematics Olympic questions. The implementation of this activity was carried out at SMAN 2 Tanjung Balai, with the method of providing training and training strategies prepared by the writing team. the results of the training, that students are very enthusiastic in discussing Mathematical Olympiad problems with the tricks provided and they can easily answer the questions given without the constraints which means are expected to produce new seeds from the winners of the Mathematics Olympiad.
Keywords: Training, Problem Prediction, Mathematics Olympiad.
Abstrak: Banyak cara yang ditempuh oleh pemerintah untuk mewujudkan sumber daya manusia Indonesia dengan kemampuan intelektual yang dapat bersaing dengan daerah bahkan dengan Negara lain, salah satunya dengan diadakan Olimpiade Matematika baik tingkat SD/MI, SMP/MTs., SMA/SMK/MA bahkan tingkat Mahasiswa. Namun terkadang yang bisa menikmati kegiatan olimpiade tersebut hanyalah sekolah-sekolah tertentu saja. Hal tersebut disebabkan masih kurangmya sosialisasi yang dilakukan pemerintah mengenai kegiatan tersebut serta faktor dari sekolah itu sendiri yang masih memiliki rasa minder untuk bersaing dengan sekolah-sekolah lain. Tujuan dalam kegiatan pelatihan ini adalah untuk meningkatkan kemampuan peserta didik dalam menyelesaikan soal-soal Olimpiade Matematika. Penyelenggaraan kegiatan ini dilaksanakan di SMAN 2 Tanjung Balai, dengan metode memberikan pelatihan dan strategi pelatihan yang sudah disiapkan oleh tim penulis. hasil pelatihan tersebut, bahwa siswa sangat antusias dalam membahas soal-soal Olimpiade Matematika dengan trik yang diberikan dan mereka pun dapat dengan mudah menjawab soal-soal yang diberikan tanpa kendala yang berarti diharapkan mampu menghasilkan bibit-bibit baru dari pemenang Olimpiade Matematika.
Kata Kunci : Pelatihan, Prediksi Soal, Olimpiade Matematika.
Abstract:Abstract: The re-occurrence of the ship accident while sailing in Toba Lake shows that the operational standard procedure (SOP) on safety and security issues, which are then followed by affordable cost aspects, speed and…
timeliness, and convenience aspects have not been implemented effectively and maximally. Therefore the proponent team from the Indonesian Maritime Academy College in Medan proposed community service activities in the form of training and mentoring for target partners to provide scientific education along with the assistance of partner education facilities. The results of this activity are published in scientific journals, electronic mass media. In addition, the activity videos and the improvement of the knowledge and skills of partner HR are outcomes of this activity. The lecture and demonstration methods used in the process provide an understanding of the use of shipping safety equipment. The practice method is directly used to skill in using shipping safety equipment, of course, with the assistance of the proposing team. Observation method is done to observe the ability of partners both during the activity process and afterwards. Observation after the activity is intended to determine the impact of the activities that have been carried out.
Keywords: standard operating procedures, Toba lake, shipping safety equipment
Abstrak: Terjadinya kembali musibah kecelakaan kapal saat berlayar di Danau Toba menunjukkan bahwa standar operasional prosedur (SOP) persoalan keselamatan dan keamanan, yang selanjutnya baru diikuti dengan aspek biaya yang terjangkau, kecepatan dan ketepatan waktu, serta aspek kenyamanan belum dilaksanakan secara efektif dan maksimal. Oleh sebab itu tim pengusul yang berasal dari Perguruan Tinggi Akademi Maritim Indonesia Medan mengusulkan kegiatan pengabdian kepada masyarakat dalam bentuk pelatihan dan pendampingan terhadap mitra sasaran untuk memberikan edukasi ilmiah disertai dengan adanya bantuan sarana edukasi mitra. Hasil dari kegiatan ini dipublikasikan di jurnal ilmiah, media massa elektronik. Selain itu video kegiatan serta peningkatan pengetahuan dan keterampilan SDM mitra merupakan luaran dari kegiatan ini. Metode ceramah dan demonstrasi digunakan dalam proses memberikan pemahaman mengenai penggunaan peralatan keselamatan pelayaran. Metode praktik langsung digunakan untuk keterampilan menggunakan peralatan keselamatan pelayaran tentunya dengan pendampingan tim pengusul. Metode observasi dilakukan untuk mengamati kemampuan mitra baik selama proses kegiatan maupun sesudahnya. Evaluasi sesudah kegiatan ditujukan untuk mengetahui dampak dari kegiatan yang telah dilaksanakan.
Kata kunci: standar operasional prosedur, danau toba, peralatan keselamatan pelayaran
Abstract:Abstract: This community service aims to empower people who are members of the Yasayan Senyum Ibu Indonesia (YSII), so that they dare to appear to do public speaking. Empowerment needs to be done, considering the number…
of Foundation activities that require public speaking skills. The empowerment method used in this service has three stages. The first stage is to introduce and teach participants, how to find material or material to be delivered in public speaking, using the internet. After the material is obtained, they are asked to arrange the sentences that will be delivered in public speaking, then practice them one by one. The second method is to teach and practice the participants to hear a lot while memorizing the words that have been heard, to be memorized and repeated. This method is the basic method of public speaking, which relies a lot on memory, based on what is heard, then memorized. After memorizing, recited in public speaking activities. The third method is one by one the participants learn to recite flat voice intonation, as a basic technique in public speaking. The results of this service are public speaking modules that will be made HKI, popular articles in online media, and scientific articles in public service journals.
Keywords: Public Speaking, Internet, Information Technology
Abstrak: Pengabdian ini bertujuan untuk memberdayakan masyarakat yang tergabung dalam Yasayan Senyum Ibu Indonesia (YSII), agar berani tampil untuk melakukan public speaking. Pemberdayaan ini perlu dilakukan, mengingat banyaknya kegiatan Yayasan yang memerlukan keterampilan public speaking. Metode pemberdayaan yang digunakan dalam pengabdian ini ada tiga tahap. Tahap pertama, adalah mengenalkan dan mengajarkan kepada para peserta, cara mencari bahan atau materi yang akan disampaikan dalam public speaking, dengan menggunakan internet. Setelah bahan di dapatkan, mereka diminta untuk menyusun kalimat yang akan disampaikan di dalam public speaking, kemudian mempraktikannya satu-persatu. Metode kedua adalah mengajarkan dan mempraktikan kepada para peserta untuk banyak mendengar sekaligus menghafalkan kata-kata yang telah didengar, untuk dihapalkan dan diulang kembali. Metode ini adalah metode dasar public speaking, yang banyak mengandalkan daya ingat, berdasarkan dari apa yang didengar, kemudian dihapalkan. Setelah hapal, dilafalkan dalam kegiatan public speaking. Metode ketiga adalah satu persatu peserta belajar melafalkan intonasi suara datar, sebagai teknik dasar dalam public speaking. Hasil dari kegiatan pengabdian ini adalah modul public speaking yang akan dibuat HKI, artikel popular di media online, adan artikel ilmiah di jurnal pengadian masyarakat.
Kata Kunci: Public Speaking, Internet, Teknologi informasi
Abstract:Abstrak: Bentuk aplikasi dari serangkaian teori pendidikan yang telah dipelajari di dalam kampus tentunya akan lebih bermanfaat apabila teori-teori ilmu tersebut kita bagi kepada masyarakat. Kegiatan inilah yang disebut…
dengan pengabdian kita kepada masyarakat. Sebagai seorang akademisi baik dosen dan mahasiswa harus mampu bekerjasama dalam meujudkan Tri Darma perguruan tinggi dimana tempat kita membagi dan menimba ilmu pengetahuan. Pengabdian kepada masyarakat adalah tindakan nyata yang dapat kita lakukan untuk menambah wawasan masyarakat terhadap informasi yang akan kita bagikan, sehingga membawa kontribusi positif dalam masyarakat. Apalagi sekarang lagi hangat-hangatnya memperbincangkan tentang pemilihan kepala daerah, oleh karena itu penyuluhan tentang kepemimpinan dianggap perlu untuk di sosialisasikan kepada masyarakat. Harapan kedepannya adalah masyarakat mampu memilih pemimpin yang dapat menjadi contoh baik dalam setiap tindakan dan perkataannnya. Masyarakat diharapkan lebih hati-hati dalam memilih calon kepala daerah, tidak mudah terpengaruh citra dan kekuasaan yang dapat mendatangkan kerudian dalam masyarakat itu nantinya. Selain itu masyarakat tidak perlu takut terhadap tekanan yang mungkin saja datang untuk memaksa memilih jagoan mereka, masyarakat harus mendapatkan pencerahan tentang bagaimana hukum itu berlaku di kalangan masyarakat. Untuk itu selain membahas masalah kepemimpinan Universitas asahan juga bekerjasama dengan Yayasan Lembaga Bantuan Hukum – Cakrawana Nusantara Indonesia untuk memberi pemahaman kepada masyarakat tentang hukum, apa yang harus dilakukan masyarakat apabila tersangkut permasalahan hukum di lingkungannya, mengetahui hak dan kewajibannya dalam mentaati hukum tersebut. Harapan terbesarnya masyarakat di desa antara tidak tabu lagi terhadap permasalahan hukum, masyarakat desa antara berani untuk menghadapai permasalahan hukum yang mereka hadapi, masyarakat desa antara mampu memilih pemimpin yang tepat untuk memimpin daerah mereka.
Kata kunci: Kepemimpinan, Bantuan Hukum, Masyarakat Marginal
Abstract: The application form of a series of educational theories that have been studied on campus will certainly be more useful if the theories of science are shared for the community. This activity is called our devotion to the community. As an academic both lecturers and students should be able to work together in realizing Tri Darma college where we share and gain knowledge. Community service is a real action that we can do to increase society's insight into the information we will share, thus bringing a positive contribution to society. Especially now more warmly discussed about the election of regional heads, therefore counseling about leadership is considered necessary for the socialization to the community. The future expectation is that people are able to choose leaders who can be good examples in every action and perfomance. The community is expected to be more careful in choosing candidates for regional heads, not easily influenced by the image and power that can bring in the society later. In addition people should not be afraid of the pressures that might come to force their heroes, the public should get an enlightenment about how the law applies to the public. In addition to discussing the issue of leadership, the University of Asahan also cooperates with the Legal Aid Foundation - Cakrawana Nusantara Indonesia to provide an understanding to the public about the law, what should the community do when it comes to legal issues in its environment, knowing its rights and obligations in complying with the law. The greatest hope of the community in the village between no longer taboo on legal issues, the villagers between daring to face the legal problems they face, the villagers between able to choose the right leader to lead their area.
Keywords: Leadership, Legal Aid, Marginal Society
Abstract:Abstract: Manual meeting documentation risks losing important information due to cognitive fatigue. Although automated summarization models have evolved, integrated end-to-end systems for Indonesian spoken language remain…
n highly limited. This study aims to design and evaluate an end-to-end automated meeting summarization architecture that directly integrates Automatic Speech Recognition (ASR) via OpenAI Whisper for transcription and the IndoT5 language model for abstractive summarization. IndoT5 was fine-tuned using a dataset of 486 Indonesian spoken language transcript pairs. Testing was conducted on a CPU infrastructure using MP4, MP3, and WAV formats. Results show the optimal fine-tuning configuration significantly improved accuracy, achieving ROUGE-1 (0.4167), ROUGE-2 (0.1973), and ROUGE-L (0.2701) scores. Computationally, the system achieved a Real-Time Factor below 1, processing data faster than the actual recording duration. Conclusively, integrating Whisper and IndoT5 shows potential in producing coherent meeting summaries with lightweight computational overhead, making it viable for local infrastructure implementation to ensure data privacy.
Keywords: abstractive summarization; ASR; end-to-end pipeline; IndoT5; real-time factor
Abstrak: Dokumentasi rapat manual rentan menghilangkan informasi penting akibat keterbatasan kognitif. Meskipun model peringkas otomatis telah berkembang, implementasi sistem terintegrasi (end-to-end) khusus percakapan lisan berbahasa Indonesia masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengevaluasi arsitektur peringkas rapat otomatis end-to-end yang mengintegrasikan langsung Automatic Speech Recognition (ASR) melalui OpenAI Whisper untuk transkripsi dan model bahasa IndoT5 untuk peringkasan abstraktif. Adaptasi domain dilakukan melalui fine-tuning IndoT5 menggunakan 486 pasang dataset transkrip lisan berbahasa Indonesia. Pengujian pada infrastruktur CPU menggunakan format MP4, MP3, dan WAV. Hasil pengujian menunjukkan konfigurasi fine-tuning optimal berhasil meningkatkan akurasi, dengan skor ROUGE-1 (0,4167), ROUGE-2 (0,1973), dan ROUGE-L (0,2701). Sistem mendemonstrasikan efisiensi komputasi dengan nilai Real-Time Factor di bawah 1, mengindikasikan waktu pemrosesan lebih cepat dari durasi rekaman asli. Kesimpulannya, integrasi Whisper dan IndoT5 menunjukkan potensi dalam menghasilkan ringkasan yang koheren dengan beban komputasi ringan, sehingga layak diimplementasikan pada infrastruktur lokal organisasi untuk menjaga privasi data.
Kata kunci: ASR; end-to-end pipeline; IndoT5; peringkasan abstraktif; real-time factor
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce mobile applications has generated large volumes of user reviews, making manual sentiment analysis increasingly impractical. This study aims to compare the effectiveness of three machine…
achine learning algorithms Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Naive Bayes for automated sentiment classification of Indonesian-language mobile application reviews. A dataset of 3,000 user reviews from the RupaRupa application on the Google Play Store was collected and preprocessed through normalization, tokenization, stopword removal, and stemming. TF-IDF vectorization was applied for feature extraction, while the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was used to address class imbalance across three sentiment categories: positive, negative, and neutral. The results show that SVM achieved the highest accuracy of 90.02%, while Random Forest obtained the best F1-score of 88.08% when sufficient training data were available. Naive Bayes demonstrated relatively stable performance across varying training data sizes. Furthermore, TF-IDF keyword analysis revealed that negative reviews were primarily associated with delivery issues, technical problems, and pricing concerns. These findings demonstrate the effectiveness of machine learning approaches for sentiment classification and provide practical insights for improving mobile application services.
Keywords: sentiment analysis; machine learning; SMOTE; TF-IDF; text classification
Abstrak: Pertumbuhan pesat aplikasi mobile e-commerce telah menghasilkan volume ulasan pengguna yang sangat besar, sehingga analisis sentimen secara manual menjadi semakin tidak praktis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efektivitas tiga algoritma machine learning Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi sentimen otomatis terhadap ulasan aplikasi mobile berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.000 ulasan pengguna aplikasi RupaRupa yang dikumpulkan dari Google Play Store. Data kemudian diproses melalui tahapan preprocessing yang meliputi normalisasi, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), sedangkan ketidakseimbangan kelas ditangani menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) pada tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 90,02%, sementara Random Forest memperoleh nilai F1-score terbaik sebesar 88,08% ketika tersedia data pelatihan yang memadai. Naive Bayes menunjukkan performa yang relatif stabil pada berbagai ukuran data pelatihan. Selain itu, analisis kata kunci berbasis TF-IDF mengungkapkan bahwa ulasan negatif terutama berkaitan dengan masalah pengiriman, kendala teknis aplikasi, dan isu harga. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning efektif untuk klasifikasi sentimen serta memberikan wawasan yang bermanfaat dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi mobile.
Kata Kunci: analisis sentimen; pembelajaran mesin; SMOTE; TF-IDF; klasifikasi teks.
Abstract:Abstract: Automated batik motif classification is challenged by high inter-class similarity and texture complexity. This study proposes a hybrid model integrating MobileNetV2 as a feature extractor and Support Vector Machine…
hine (SVM) as the classifier to optimize accuracy and efficiency. Utilizing a Kaggle dataset of 8,640 images across 20 batik categories, the data was partitioned into 420 training images per class (Dayak: 360) and 15 testing images per class. The results demonstrate superior performance with 96.00% accuracy, exceeding the 90% target. The system showed high computational efficiency with a total execution time of 359.92 seconds and feature extraction taking only 22.63 seconds. This hybrid approach provides an ideal performance balance for resource-constrained mobile applications.
Keywords: batik classification; MobileNetV2; support vector machine; hybrid model; computational efficiency
Abstrak: Klasifikasi motif batik secara otomatis menghadapi tantangan kemiripan visual antar-kelas yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan akurasi dan efisiensi pengenalan batik menggunakan model hibrida MobileNetV2 sebagai pengekstraksi fitur dan Support Vector Machine (SVM) sebagai klasifikator. Menggunakan dataset Kaggle berisi 8.640 citra dari 20 kategori batik, data dibagi menjadi 420 citra latih per kelas (kecuali Batik Dayak 360) dan 15 citra uji per kelas. Hasil eksperimen menunjukkan performa impresif dengan akurasi 96,00%, melampaui target awal 90%. Sistem ini sangat efisien dengan total waktu eksekusi 359,92 detik, di mana ekstraksi fitur hanya membutuhkan 22,63 detik. Kombinasi MobileNetV2 dan SVM memberikan keseimbangan performa ideal untuk implementasi pada perangkat bergerak dengan sumber daya terbatas.
Kata kunci: klasifikasi batik; MobileNetV2; Support Vector Machine; Hybrid Model; efisiensi komputasi
Abstract:Abstract: Libraries function not only as information centers but also as literacy spaces that require an orderly and communicative service environment. One supporting service in fostering such an environment is the delivery…
ery of literacy greetings to visitors. In practice, greetings are commonly delivered manually or through conventional bells, leading to inconsistency and dependence on staff availability. This study was conducted at the Amir Machmud Library, Ministry of Home Affairs, Jakarta, Indonesia, aiming to design and evaluate a Python-based scheduled audio alarm system for automated literacy greetings. An applied experimental method was employed, including system design, Python script development, scheduling configuration using Windows Task Scheduler, and direct system testing on a library computer connected to ceiling speakers. The system requires initial execution via Command Prompt (CMD) when the computer is powered on, after which it operates automatically according to predefined schedules. Testing results demonstrate that the system performs scheduled audio playback accurately and operates stably without further manual intervention. The findings indicate that the proposed system provides a practical and efficient solution to enhance service consistency and support a structured and conducive literacy environment in the library.
Keywords: scheduled audio alarm; library automation; python; literacy greeting.
Abstrak: Perpustakaan tidak hanya berfungsi sebagai pusat informasi, tetapi juga sebagai ruang literasi yang memerlukan suasana layanan yang tertib dan komunikatif. Salah satu bentuk dukungan layanan tersebut adalah penyampaian sapaan literasi kepada pengunjung. Dalam praktiknya, penyampaian sapaan masih dilakukan secara manual atau menggunakan bel konvensional sehingga kurang konsisten dan bergantung pada petugas. Penelitian ini dilaksanakan di Perpustakaan Amir Machmud, Kementerian Dalam Negeri, Jakarta, Indonesia, dengan tujuan merancang dan menguji sistem alarm audio terjadwal berbasis Python sebagai media penyampaian sapaan literasi. Metode yang digunakan adalah metode eksperimental terapan melalui tahapan perancangan sistem, pengembangan skrip Python, konfigurasi penjadwalan menggunakan Windows Task Scheduler, serta pengujian langsung pada komputer perpustakaan yang terhubung dengan speaker plafon. Sistem bekerja dengan mekanisme inisialisasi awal melalui Command Prompt (CMD) saat komputer dinyalakan, kemudian selanjutnya berjalan otomatis sesuai jadwal yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memutar audio secara konsisten dan stabil pada waktu yang telah diatur tanpa intervensi lanjutan dari petugas. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi sederhana dan efisien untuk mendukung terciptanya suasana literasi yang lebih terstruktur dan kondusif di lingkungan perpustakaan.
Kata kunci: alarm audio terjadwal; otomasi perpustakaan; python; sapaan literasi.
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce in Indonesia has increased consumer interactions with digital platforms, particularly Lazada, Tokopedia, and Blibli, resulting in a large volume of customer reviews that reflect consumer…
onsumer experiences and perceptions but have not been optimally utilized in business decision-making. The main issue addressed in this study is how to process customer review data to generate meaningful information regarding consumer opinions. This research aims to apply web scraping techniques to collect customer review data and conduct sentiment analysis to identify trends in consumer opinions across the three e-commerce platforms. The dataset consists of 3,000 customer reviews, with 1,000 reviews collected from each platform, covering aspects such as shopping experience, service quality, delivery process, and customer satisfaction. The research methodology includes data collection through web scraping, text preprocessing for data cleaning and normalization, sentiment analysis using machine learning approaches, and visualization of sentiment results. The findings indicate differences in the distribution of positive, negative, and neutral sentiments across platforms, reflecting variations in consumer experiences and service strategies. These results demonstrate that sentiment analysis based on customer reviews can serve as strategic input to improve service quality, business performance, and marketing strategies in Indonesia’s e-commerce sector.
Keywords: customer reviews; digital services; e-commerce; sentiment analysis; web scarping
Abstrak: Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia meningkatkan interaksi konsumen dengan platform digital, khususnya Lazada, Tokopedia, dan Blibli, yang menghasilkan ulasan pelanggan dalam jumlah besar sebagai cerminan pengalaman dan persepsi konsumen, namun belum dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan bisnis. Permasalahan utama penelitian ini adalah bagaimana mengolah data ulasan tersebut agar dapat memberikan informasi yang bermakna mengenai opini konsumen. Penelitian ini bertujuan menerapkan web scraping untuk mengumpulkan data ulasan pelanggan serta melakukan analisis sentimen guna mengidentifikasi tren opini konsumen pada ketiga platform e-commerce tersebut. Data yang digunakan berjumlah 3.000 ulasan pelanggan, dengan masing-masing platform diwakili oleh 1.000 ulasan yang mencakup pengalaman berbelanja, kualitas layanan, proses pengiriman, dan tingkat kepuasan pelanggan. Metode penelitian meliputi pengambilan data menggunakan web scraping, pra-pemrosesan teks untuk pembersihan dan normalisasi data, analisis sentimen dengan pendekatan pembelajaran mesin, serta visualisasi hasil sentimen. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan distribusi sentimen positif, negatif, dan netral pada setiap platform, yang mencerminkan variasi pengalaman konsumen dan strategi layanan. Temuan ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis ulasan pelanggan dapat menjadi masukan strategis untuk meningkatkan kualitas layanan, kinerja bisnis, dan strategi pemasaran e-commerce di Indonesia.
Kata kunci: customer reviews; digital services;e-commerce;sentiment analysis;web scarping
Abstract:YouTube has become a major platform for public discourse in Indonesia, yet large-scale sentiment analysis of its comments remains challenging due to dynamic content, informal language, and limited labeled data. This study…
y proposes a Selenium–IndoBERT pipeline for sentiment analysis of Indonesian YouTube comments using a pseudo-labeling approach. Data were collected from ten YouTube videos discussing the One Piece flag phenomenon, yielding 10,842 comments after preprocessing. Selenium was employed to extract comments from dynamic pages, while IndoBERT was fine-tuned on a small manually labeled dataset and used to generate pseudo-labels for unlabeled data. Model performance was evaluated using probabilistic metrics, including Coverage, Expected Calibration Error (ECE), and Brier Score. At a confidence threshold of 0.75, 78.5% of comments received pseudo-labels, with an ECE of 0.095 and a Brier Score of 0.174. Manual validation showed substantial agreement with human annotations (Fleiss’ kappa = 0.72). The results indicate that the proposed pipeline enables scalable and reliable sentiment analysis with minimal manual annotation.