## IDENTIFIKASI TOPIK ARTIKEL BERITA MENGGUNAKAN TOPIC MODELLING DENGAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION
1 Vira Faradhiba Rusdhi, 2 Ilmiyati Sari
1, 2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 virafaradhibarusdhi@gmail.com, 2 ilmiyati@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Portal  berita  memberikan  informasi  yang  sangat  beragam,  namun  judul  berita  tidak dapat dijadikan acuan utama dalam penentuan topik suatu berita secara keseluruhan karena judul  berita    bersifat    hipebola  untuk  menarik  pembaca.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini mengusulkan  sistem  identifikasi  topik  artikel  berita  menggunakan  topic  modelling  dengan algoritma  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA).  Tahapan  penelitian  diawali  dengan pengambilan data secara otomatis dari situs web detik.com dan tempo.co dengan proses web scrapping, kemudian dilakukan preprocessing terhadap data. Ada 4 tahap preprocessing yaitu tokenization,  case  folding,  stopword  removal,  dan  stemming.  Tahap  terakhir  adalah  topic modelling  dengan  algoritma  LDA.  Topic  modelling  merupakan  model  statistik  untuk menentukan inti atau topik pada kumpulan dokumen. Identifikasi  topik dengan algoritma LDA didasarkan  pada  probabilitas  kemunculan  kata  dalam  kumpulan  dokumen.  Penelitian  ini menghasilkan  topik  yang  paling  sering  muncul  dalam  portal  berita  kriminal  adalah pembunuhan.
Kata Kunci: Berita, Latent Dirichlet Allocation , Topic Modelling, Preprocessing.

## Abstract
News portals provide very diverse information, but news titles cannot be used as the main reference  in  determining  the  topic  of    article  as a  whole  because  news titles are  hyperbolic  to attract readers.  Therefore,  this study  proposes a  news article  topic  identification  system  using topic modeling with Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm. The research stage begins with automatic  data  retrieval  from  the  detik.com  and  tempo.co  websites  with  web  scrapping,  then preprocessing the data is carried out. There are 4 stages of preprocessing, namely tokenization, case  folding,  stopword  removal,  and  stemming.  The  last  stage  is  topic  modeling  with  LDA algorithm. Topic modeling is a statistical model for determining the core or topics in a document set. Topic identification with the LDA algorithm is based on the probability of occurrence of a word in documents set. This study resulted in the topic that most often appears in news portals is murder.
Keywords:News, Latent Dirichlet Allocation , Topic Modelling, Preprocessing.

## PENDAHULUAN
Saat  ini,  portal  berita  digital  telah menjadi  salah  satu  sumber  berita  terpenting bagi  penguguna  internet  [1].  Hampir  setiap
media nasional maupun internasional memiliki portal berita digital disamping media konvensional  seperti  koran  dan  majalah. Walaupun  pada  awalnya  media online hanya berperan  sebagai  tempat  alternatif  publik
Indonesia untuk menyalurkan opininya khususnya pada era pemerintahan Soeharto [2], namun    portal  berita online memiliki keunggulan  yaitu  lebih  cepat  dan  luas  dalam menyebarkan berita. Pada portal berita terdapat informasi  yang  berasal  dari  daerah,  dalam negeri  dan  juga  luar  negeri  dengan  banyak berbagai jenis topik yang diulas.
Dengan  banyaknya  berita  yang  diulas pada  portal  berita,  diperlukan  suatu  metode untuk  identifikasi  topik  yang  paling  sering muncul  dan  menjadi trend pada  berita  secara otomatis.  Identifikasi  topik  dalam  kumpulan dokumen  dapat  dilakukan  dengan topic modelling . Topic  Modelling adalah  teknik untuk menemukan  pola  kata  dalam  kumpulan dokumen  menggunakan  model  probabilistik hierarkis  [3]. Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  adalah  salah  satu  algortima  yang menonjol  untuk topic  modelling [4].  Setiap kata  pada  algortima  LDA  dianggap  memiliki tingkat kepentingan yang sama [5].
Banyak penelitian yang telah dilakukan mengenai topic  modelling dengan  LDA. Beberapa  penelitian topic  modelling dengan LDA  pada  domain  data  berbeda,  antara  lain Putra  (2017)  melakukan  analisis  topik informasi  publik  media  sosial  di  Surabaya menggunakan  LDA  [6].  Alfanzar,  Khalid  dan Ronzar  (2020)  melakukan topic  modelling skripsi  menggunakan  LDA  [7].  Sotijohatmo dkk  (2020)  melakukan  analisis  LDA  untuk klasifikasi  dokumen  tugas  akhir  berdasarkan pemodelan topik [8]. Chilmi (2021) melakukan identifikasi  topik  pembicaraan  warganet
twitter tentang Omnibus Law dengan LDA [9].
Wang  dkk  [10]  melakukan topic  modelling berdasarkan  ukuran  kesamaan  teks  dengan LDA dan Labeled Latent Dirichlet Allocation (LLDA) untuk dokumen keputusan pengadilan di Cina.
Detik.com dan Tempo.co adalah 2 situs berita  yang  ada  di  Indonesia.    Berdasarkan Alexa rank [11], Detik.com adalah portal berita yang  menempati  peringkat  9  di  Indonesia dengan total pengunjung 217.828 pengunjung/hari, sedangkan tempo.co
menempati  urutan  ke  99  dengan  total pengunjung  31.184  pengunjung/hari  secara rata-rata  dalam  waktu  3  bulan.  Situs  Tempo dipilih  karena  merupakan  media  online pertama  di  Indonesia  dan  Detik.com  adalah media online berupa  portal  berita  pertama  di Indonesia  yang  benar-benar  menjual  konten dan  menerbitkan  informasi  secara update dan real  time [12].    Penelitian  ini  bertujuan melakukan indentifikasi topik berita menggunakan topic  modelling dengan  LDA pada  2  situs  berita  tersebut.  Penelitian  ini menggunakan  visualisasi  hasil  LDA  dengan beberapa jumlah topik dan jumlah iterasi untuk mengetahui  klaster  topik  yang  terbentuk  dan hal  ini  merupakan  pembeda  penelitian  ini dengan penelitian yang telah ada sebelumnya.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  diawali  dengan pengambilan  data  secara  otomatis  dari  situs web  detik.com  dan  tempo.co  dengan  proses
web scrapping kemudian dilakukan
preprocessing data. Ada 4 tahap prepocessing yaitu tokenization , case  folding , stopword removal ,  dan stemming .  Tahap  terakhir penelitian  adalah topic  modelling dengan algoritma  LDA.  Hasil topic  modelling kemudian  divisualisasikan  dan  dianalisis sehingga  diperoleh  kesimpulan  topik  yang paling sering dibahas atau sedang trend . Bagan Alur  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Metode text mining diterapkan dalam penelitian. Berikut penjelasan dari tiap tahapan yang dilakukan:

## A. Pengambilan Data
Data  pada  penelitian  ini  diambil  dari  2 situs  berita  nasional  yaitu  Detik.com  dan Tempo.co.  Penelitian  ini  menggunakan  20 artikel  berita  kriminal  dari  kedua  situs  ini. Pengambilan  data  menggunakan  metode scrapping dengan Beautiful  Soup yang digunakan untuk mengekstrak semua teks dan menyimpannya dalam local database .
Beautiful  Soup adalah library Phyton  untuk menarik  data  dari  berkas  HTML  dan  XML [13]. Setelah corpus atau kumpulan artikel dari hasil scrapping disimpan  dalam database , proses  pembersihan  data  dilakukan  untuk
menghapus HTML  tags , double  quotes , newline , dan multiple space yang biasanya ada pada artikel berita online .

## B. Preprocessing
Tahap preprocessing berguna  sebagai persiapan  data  sebelum  diproses  meng- gunakan  LDA. Preprocessing dilakukan dengan menggunakan aplikasi Jupyter- Notebook. Tahap ini dimulai dengan mengunduh  dan  mengaktifkan  beberapa library yang dibutuhkan. Data pada tahap pre- processing data  mengalami  4  proses,  yaitu tokenization , Case Folding , Stopword Removal dan Stemming/  Lemmatization . Tokenization adalah  proses  untuk  meng- hilangkan  karakter  lain  selain  huruf,  seperti angka  dan  tanda  baca  [14]. Case  Folding dibutuhkan  untuk  mengubah  huruf  kapital sehingga  tidak  ada  huruf  yang  memiliki  2 bentuk  yang  berbeda,  karena  akan  dianggap sebagai  huruf  yang  berbeda  oleh  komputer [15].  Proses Stopword  removal bertujuan untuk  membuang  kata  yang  tidak  bermakna, seperti  “yang”,  “di”,  “ke”,  “dari”,  “adalah”, “dan”,  “atau”  [16]. Stemming adalah  proses untuk  mengubah  kata  berimbuhan  menjadi kata dasarnya [17], misalnya kata pembunuhan menjadi bunuh.

## C. Topic Modelling
Setelah data selesai diproses pada tahap preprocessing ,  langkah  berikutnya  adalah topic modelling . Algortima LDA dipilih untuk topic  modelling pada  penelitian  ini.  Ide mendasar  dari  LDA  adalah kumpulan dokumen direpresentasikan sebagai campuran dari  topik-topik  dan  topik  direpresentasikan sebagai campuran kata yang tersembunyi dan belum  belum  diketahui.  Dalam  bahasa statistika, kumpulan dokumen adalah probability  density  function (pdf)  dari  topik dan  topik  adalah probability  density  function (pdf) dari kata.
Pada topic modelling , kumpulan dokumen  disebut corpus yang  direpre- sentasikan  sebagai Document  Term  Matrix (DTM)  atau  kadang  disebut document  word matrix . Baris DTM merepresentasikan dokumen  sedangkan  kolom  merepresentasi- kan kata, jadi jika suatu penelitian menggunakan  M  buah  dokumen  dan  N  unik kata pada semua dokumen tersebut maka DTM berorde 𝑀 × 𝑁 . Jika dokumen ke-i mengandung  kata  ke-j,  maka  elemen  DTM pada  baris  i  kolom  j  bernilai  1,  namun sebaliknya jika dokumen i tidak mengandung kata  ke-j  maka  elemen  DTM  pada  baris  i kolom  j  adalah  0.    LDA  mendekomposisi DTM  menjadi  dua  matriks  yaitu document topic  matrix dan topic  word  matrix ,  dengan document  topic  matrix berorde 𝑀 × 𝐾 dan topic  word  matrix berorde 𝐾 × 𝑁 , 𝐾 adalah jumlah  topik  dalam corpus yang  nilainya dimasukkan oleh pengguna. Tujuan akhir dari
LDA  adalah  untuk  menemukan  representasi yang  paling  optimal  dari document  topic matrix dan topic  word  matrix untuk menemukan  distribusi  dokumen-topik  dan distribusi topik-kata yang paling optimal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembuatan  sistem  identifikasi  topik artikel berita pada penelitian ini menggunakan perangkat  keras  dengan  spesifikasi  sebagai berikut: processor Intel(R)Core(TM)i7- 8750HCPU@2.20GHz  2.21GHz,  RAM  8GB, dan hard  disk SSD  256GB,  sedangkan perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah Microsoft Windows 10 Pro 64-bit, Text Editor Jupyter Notebook dan Visual Studio, Browser Google  Chrome  dan  Anaconda  Python  3.7. Gambar 2 adalah visualisasi pemodelan topik menggunakan  algortima  LDA  2  topik  dan jumlah  iterasi  500.  Lingkaran  berwarna  biru pada Gambar 2 merepresentasikan topik yang terbentuk  dan  beberapa  kata  yang  ada disebelah  kanan  pada  Gambar  2  adalah  kata- kata  yang  memiliki  probabilitas  tertinggi dalam corpus. Lingkaran biru pada Gambar 2 tidak  beririsan  berarti  kedua  topik  yang terbentuk  saling  lepas  atau  tidak  berkaitan. Pada  algoritma LDA  jumlah  topik  ditentukan oleh  pengguna,  sehingga  dilakukan  beberapa percobaan untuk menetukan jumlah topik yang sesuai.  Tabel  1  adalah  visualisasi  hasil identifikasi  topik  model  dengan  LDA  dari berbagai percobaan dengam jumlah iterasi dan jumlah  topik  yang  beragam.  Percobaan
dilakukan dengan jumlah iterasi 500, 1000 dan 5000,  sedangkan  jumlah  iterasi  yang  diuji cobakan adalah 2, 3, 4, 5, dan 7.  Pada jumlah topik  awal  2,  dapat  dilihat  pada  Tabel  1, terdapat  2  lingkaran  berwarna  biru  yang artinya terbentuk 2 topik sesuai dengan jumlah topik  yang  diinginkan  pengguna.  Dua  topik yang  terbentuk  tidak  beririsan  berarti  kedua topik ini berbeda (tidak mengandung kata yang sama pada 10 kata yang memiliki probabilitas tertinggi) berapapun jumlah iterasinya.
Pada jumlah topik 2, jumlah iterasi tidak mempengaruhi  jarak  antara  kedua  lingkaran tersebut, berbeda halnya dengan jumlah topik 4. Pada jumlah iterasi 500 dan 1000 terdapat 4 lingkaran  biru  yang  saling  lepas,  berarti  ke-4 topik  yang  dihasilkan  dengan  LDA  saling independen  (tidak  memiliki  kata  yang  sama),
sedangkan  pada  jumlah  iterasi  5000  ada  2 lingkaran  yang  beririsan.  Lingkaran  yang beririsan  ini  menandakan  bahwa  ada  topik yang  sebenarnya  tidak  berbeda atau  memiliki kesamaan kata. Dengan perkataan lain, dengan jumlah  topik  awal  yang  diinginkan  pengguna 4, terbentuk 3 klaster topik pada jumlah iterasi 5000. Pada jumlah topik awal yang diberikan 5, untuk jumlah iterasi 500 terbentuk 4 klaster topik  sedangkan  di  iterasi  1000  dan  5000 hanya  terbentuk  3    klaster  topik  Pada  jumlah topik  awal  yang  diberikan  7,  untuk  semua iterasi yang diuji cobakan yaitu 500, 1000 dan 5000, terbentuk 4 topik yang saling bebas. Dari percobaan  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  jika jumlah  topik  diperbesar  maka  klaster  topik yang terbentuk tidak akan lebih dari 4.
Gambar 2. Visualisasi LDA 2 Topik dan Iterasi 500
Tabel 1. Visualisasi Hasil LDA dengan Jumlah Iterasi dan Jumlah Topik Beragam 500 1000 5000
2 3 4 5 7
Tabel 2. Sepuluh Kata dengan Probabilitas Tertinggi pada Setiap Topik
Topik 1  Topik 2  Topik 3 bunuh Bunuh bunuh harry Iran mayat lapor Hukum duga fs rumah rumah medan perintah  periksa rekam duga luka tewas louiker jadi saudi tua hubung pm bekas jakarta habis tangkap  camat
Dari  Tabel  1  disimpulkan  pemodelan dengan  jumlah  topik  2,  3,  4,  5  dan  7  dengan iterasi 500, 1000 dan 5000 mengerucut bahwa jumlah  topik  3  merupakan  pemodelan  topik
yang  paling  sesuai.  Tabel  2  adalah  sepuluh kata  dengan  probabilitas  tertinggi  dari  dalam setiap topik dengan iterasi 5000. Berdasarkan Tabel 2 dapat disimpulkan bahwa topik artikel
Jumlah

## Topik Iterasi
berita kriminal  dari  2  portal  berita  Detik.com dan Tempo.co adalah mengenai pembunuhan, dengan  topik  1,  2,  serta  3  berbeda  kasus, tempat kejadian dan pelaku.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  identifikasi  topik  artikel  berita menggunakan topic  modelling dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) berhasil dibuat dan diperoleh topik dari kumpulan artikel kriminal yang  diambil  dengan scrapping pada  2  situs portal berita, Detik.com dan Tempo.co, adalah Pembunuhan. Tahapan penelitian  dimulai dari pengambilan  data.  Data  penelitian  berupa artikel  berita online berjumlah  20  artikel.
Sebelum  melakukan topic  modelling dengan LDA,  data  terlebih  dahulu  dibersihkan  untuk menghapus HTML  tags , double  quotes , newline ,  dan multiple  space ,  kemudian dilakukan preprocessing data dengan 4 tahap,
yaitu tokenization , Case  Folding , Stopword Removal dan Stemming/  Lemmatization . Jumlah  kemunculan  setiap  kata  tersebut menjadi ukuran dalam LDA untuk dimodelkan.  Dalam  LDA,  jumlah  topik  dan jumlah  iterasi  ditentukan  di  awal.  Percobaan yang  dilakukan  dengan  mengubah  jumlah topik  dan  jumlah  iterasi.  Pada  penelitian  ini dilakukan  percobaan  sebanyak  3  uji  iterasi dengan  iterasi  berbeda  yakni:  500,  1000,  dan 5000.  Sedangkan  terhadap  setiap  uji  iterasi dimasukkan  jumlah  topik  awal  yang  berbeda yaitu:  2,  3,  4,  5,  dan  7.  Hasil  topik  terbaik didapat  pada  jumlah  topik  3.  Hasil  klaster
tersebut  dikarenakan  tidak  adanya  topik  yang beririsan  dengan  3  klaster  tersebut.    Penulis berharap  penelitian  ini  dapat  dikembangkan dengan  menambahkan  jumlah  sumber  artikel dari  situs  berita online lainnya  untuk  melihat variasi  topik  yang  ditemukan  oleh  sistem serta  menambahkan  lebih  banyak  artikel tindakan  kriminal  sehingga  corpus  dan distribusi topik semakin sempurna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jamil, N. B. C. E, I. B. Ishak, F. Sidi, L. S.  Affendy,  A.  Mamat,  “A  Systematic Review  On  The  Profiling  Of  Digital News  Portal  For  Big  Data  Veracity”, Procedia  Computer  Science ,  Vol.  72,
2015, pp. 390-397.
[2] S. Haristya, Hersinta, F. Suwana dan I. Kurniana,  “The  Credibility  Of  News Portal  In  Indonesia:  An  Exploratory Study”, 2012.
[3] R. Alghamdi, dan K. Alfalqi, “A Survey Of  Topic  Modelling  In  Text  Mining”,
International  Journal  of  Advanced Computer  Science  and  Applications , vol. 6 no. 1, 2015, pp. 147-153.
[4] D.  Blei,  “Probabilistic  Topic  Models”, Communications  of  the  ACM ,  Vol  55, No.4, 2012.
[5] F.  Martin,  dan  M.  Johnson,  “More Efficient  Topic  Modelling  Through  A Noun Only Approach”, In Proceedings of  Australasian  Language  Technology Association  Workshop ,  2015,  pp.  111- 115.
[6] K. B. Putra, dan R. P. Kusumawardani,
“Analisis Topik Informasi Publik Media
Sosial  Di  Surabaya  Menggunakan Pemodelan  Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)”, Jurnal Tehnik ITS , Vol. 6, No.
2, 2017.
[7] I. A. Alfanzar, Khalid, dan I. S. Rozas, “Topic modelling skripsi menggunakan metode  Latent  Dirichlet  Allocation”,
Jurnal Sistem Informasi , Vol. 7, No. 1,
2020.
[8] U.T.  Setijohatmo,  S.  Rachmat,  T.
Susilawati,  Y.  Rahman,  “Analisis Metode  Latent  Dirichlet  Allocation Untuk  Klasifikasi  Dokumen  Laporan Tugas  Akhir  Berdasarkan  Pemodelan Topik”,  In Prosiding  11th  Industrial Research  Workshop  and  Natoonal Seminar (IRWNS) , Vol. 11, No. 1, 2020.
[9] M.  L.  C.  Chilmi,  “Latent  Dirichlet Allocation (LDA)  Untuk  Mengetahui
Topik  Pembicaraan  Warganet  Twitter Tentang Omnibus  Law”, skripsi , Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, Jakarta, 2021.
[10]   Y  Wang,  J.,  Ge,  Y.  Zhou,  Y.  Feng,  C. Li, Z. Li, X. Zhou, dan B. Luo, “Topic Model  Based  Text  Similarity  Measure for  Chinese  Judgment  Document”,
ICPCSEE, 2017, pp. 42-54.
[11]  https://ipsaya.com/alexarank.php diakses pada 23 November 2021.
[12]  https:/www.wartaprima.com/sejarah- media-online-di-dunia-dan-di-
indonesia diakses pada 20 November 2021.
[13]https://www.crummy.com/software/Be autifulSoup/bs4/doc/ diakses 7
Desember 2021.
[14]  C. Fiarni, H. Maharani, and R. Pratama,
“Sentiment  Analysis  System  for
Indonesia  Online  Retail  Shop  Review Using Hierarchy Naive Bayes Technique,” in International Conference on Information and Communication Technologies (ICoICT) , 2016, pp. 212–217. [15]  F. C. Permana, Y. Rosmansyah, and A.
S.  Abdullah,  “Naive  Bayes  as  opinion classifier to evaluate students satisfaction  based  on  student  sentiment in Twitter Social Media,” J. Phys. Conf.
Ser. , vol. 893, no. 1, 2017, pp. 0–9.
[16]  J.  J.  Stephen  and  P.  Prabu,  “Detecting the  magnitude  of  depression  in  Twitter users  using  sentiment  analysis,” Int.  J. Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  9,  no.  4,
2019, pp. 3247–3255.
[17]  D.  D.  Albesta,  M.  L.  Jonathan,  M. Jawad, O. Hardiawan, and D.
Suhartono,  “The  impact  of  sentiment analysis  from  user  on  Facebook  to enhanced  the  service  quality,” Int.  J. Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  11,  no.  4,
2021, pp. 3424–3433.