## PEMODELAN PERSEPSI PEMBELAJARAN ONLINE MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION
Jerhi Wahyu Fernanda 1
1 Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Kediri Email : fernanda.jerhi@iainkediri.ac.id

## ABSTRAK
Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  merupakan  metode  untuk  pemodelan  topik  adalah yang didasarkan kepada konsep probabilitas untuk mencari kemiripan suatu dokumen dan mengelompokkan dokumen-dokumen menjadi beberapa topik atau kelompok.   Metode ini masuk dalam unsupervised learning karena tidak ada label atau target pada data yang dianalisis. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan persepsi tentang pembelajaran online ke dalam beberapa topik menggunakan metode LDA. Data penelitian ini adalah data  primer  yang  dikumpulkan  melalui  formulir  online.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  pemodelan  LDA  menggunakan  6  topik  memiliki coherence  score paling  besar. Hasil  visualisasi  data  text  menggunakan  wordcloud  didapatkan  kata  tidak  memiliki frekuensi  kemunculan  terbesar.  Penentuan  jumlah  topik  yang  optimal  berdasarkan coherence score , didapatkan pemodelan LDA dengan 6 topik adalah yang paling optimal. secara garis besar terdapat beberapa kata yang saling beririsan dengan topik yang lain. Hasil pemodelan memberikan gambaran bahwa persepsi/pandangan mahasiswa terdapat pembelajaran online terkait pemahaman materi yang diberikan dosen, sinyal atau jaringan internet,  kuota,  dan  tugas.  Pada  kata-kata  terkait  pemahaman  materi,  mahasiswa memberikan pandangan bahwa mereka tidak dapat memahami dengan baik materi yang diberikan oleh dosen.
Kata kunci : Latent Dirichlet Allocation (LDA), unsupervised learning , pembelajaran online

## PENDAHULUAN
Pembelajaran secara online merupakan solusi dalam dalam melakukan pembelajaran di masa pandemi Covid-19 .  Meskipun  saat  ini sudah dilaksanakan Pembelajaran Tatap Muka (PTM) secara terbatas,
pembelajaran secara online tetap dilakukan  untuk  institusi  pendidikan supaya  pembelajaran  tetap  berjalan dengan baik. Platform Learning
Management  System (LMS)  seperti seperti google  classroom , schoology , kahoot , maupun elearning yang disediakan institusi pendidikan merupakan  aplikasi  yang  mendukung
pembelajaran secara online atau daring. Dalam  pelaksanaan  pembelaja-ran secara online ,  pasti  akan  ditemui beberapa kendala. Jaringan internet dan gawai, pengelolaan pembelajaran, penilaian,  dan  pengawasan  merupakan kendala yang dihadapi dalam pembelajarn tersebut [1]. Adanya
kendala-kendala tersebut, memaksa
institusi  pendidikan  harus  melakukan evaluasi  terhadap  pembelajaran online yang  telah  dilakukan.  Salah  satu evaluasi  yang  dapat  dilakukan  dengan menganalisis  tingkat  penerimaan  siswa maupun mahasiswa terhadap penggunaaan teknologi  yang digunakan dalam  pembelajaran  secara  online.
Hidayah  2021  melakukan  penelitian tentang Penerimaan Aplikasi Pembelajaran  Online  Menggunakan Technology  Acceptance  Model  3  Dan Partial Least Square Structural Equation  Model. Kesimpulan  yang didapatkan  dari  penelitian  tersebut adalah  variabel Perceived  Ease  of  Use
berpengaruh
signifikan terhadap Perceived  Usefulness dan Behavioral Intention  to  Use .  Variabel  P erceived Usefulness memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap terhadap Behavioral Intention  to  Use dan Behavioral Intention to Use berpengaruh signifikan terhadap Actual System Use .
Evaluasi  dari  pembelajaran  online juga dapat dilakukan dengan melakukan analisis  terhadap  persepsi  peserta  didik terhadap  kendala  yang  dihadapi  ketika pembelajaran online .  Analisis  ini  akan memberikan gambaran tentang kendala, keunggulan,  bahkan  saran  dari  sistem tersebut.  Analisis  terhadap  persepsi  ini menggunakan  metode Latent  Dirichlet Allocation (LDA).
LDA  merupakan  metode  untuk pemodelan topik adalah yang didasarkan kepada  konsep probabilitas untuk mencari  kemiripan  suatu  dokumen  dan mengelompokkan dokumen-dokumen menjadi  beberapa  topik  atau  kelompok [2]. Metode ini masuk dalam
unsupervised  learning karena  tidak  ada label  atau  target  pada  data  yang dianalisis.
LDA  juga  telah  digunakan  dalam pemodelan  topik  oleh  peneliti-peneliti lain.  LDA  digunakan  untuk  pemodelan Topik  Pengguna  Twitter  Mengenai
Aplikasi “Ruangguru”. Penelitian
tersebut  memberikan  hasil  model  LDA mengelompokkan twett dalam  aplikasi ruang  guru  kedalam    28    buah    topik
dengan topik yang sering diperbincangkan adalah diskon ruangguru  [3].  LDA  juga  digunakan dalam analisis Sentimen dan Pemodelan Topik  dalam  Optimalisasi  Pemasaran Destinasi Pariwisata Prioritas di Indonesia  [4].  Berdasarkan  uraian  di atas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan persepsi tentang
pembelajaran online ke dalam beberapa topik menggunakan metode LDA.

## METODELOGI PENELITIAN Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan data primer yang  dikumpulkan  peneliti  melalui survei  menggunakan  formulir  online. Responden  adalah  mahasiswa  dari  satu Fakultas  pendidikan  di  salah  satu Perguruan Tinggi Negeri di Kota Kediri dengan  total  581.  Variabel  dalam penelitian ini adalah persepsi mahasiswa terhadap pembelajaran online.

## Metode Analisis
Analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  software  R  dan  terdiri dari  3  tahap.  Tahapan  tersebut  adalah sebagai berikut.
1. Preprocessing data.  Pada  tahap  ini dilakukan  pemrosesan  terhadap  data text yang didapatkan sebelum dilakukan  pemodelan  menggunakan LDA.  Preprocessing  data  sangat bermanfaat  untuk  mengolah  data awal  yang  masih  tidak  terstruktur dengan  berbagai  macam  bentuk  dan komponen  ( unstructured )  menjadi sebuah  data    yang  terstruktut sehingga dapat dilakukan pemodelan menggunakan  metode  LDA  [5]. Preprocessing dalam  penelitian  ini meliputi  7  tahap  dengan  langkah- langkah sebagai berikut.
a. Mengubah  semua  huruf  menjadi huruf kecil
b. Menghilangkan  angka,  maupun tanda baca
c. Menghilangkan stopword
d. Menghapus spasi berlebihan
e. Mengubah kata menjadi  kata dasar ( stemming )
f. Membuat corpus
g. Membuat Dokumen  Term  Matrix (DTM).
2.  Visualisasi  data.  Visualisasi  data menggunakan wordcloud dan barplot . Visualisasi ini akan bermanfaat untuk memberikan  gambaran  tentang  kata- kata yang memiliki frekuensi kemunculan paling besar.
3.  Pemodelan  topik  menggunakan  metode LDA.  Pemodelan  LDA  merupakan metode  statistika  yang  menerapkan dasar-dasar  dalam  pencarian  topik dalam kumpulan dokumen-dokumen.
LDA dapat mengatasi permasalahan
overfitting pada Probabilistic  Latent Semantic Analysis (PLSA).
Visualisasi model LDA disajikan pada gambar 1 [6].
Gambar 1 plate notation LDA
Penjelasan symbol-simbol pada gambar di atas adalah sebagai berikut.
𝛼 =  parameter  dirichlet  untuk  proporsi topik per dokumen 𝜃 𝑑 = Distribusi topik dokumen 𝑍 𝑑,𝑛 = Penetapan  topik  kata  ke  n  dalam dokumen d 𝑊 𝑑,𝑛 = Kata yang diamati dari kata ke n dalam dokumen d 𝜂 adalah dirichlet parameter atas
distribusi kata terhadap topik βk = Distribusi kata pada topik K K = Kumpulan topik N = Kumpulan kata dalam dokumen D = Kumpulan dokumen dalam korpus Algoritma  yang  digunakan  dalam pemodelan  LDA  adalah  sebagai  berikut [7].
a. Lakukan  proses  pemberian  label  topik setiap  kata  (1  sampai  i)  pada  setiap dokumen  1  sampai  j  mengikuti  pola distribusi multinomial (Dirichlet distribution).  Sebagai  ilustrasi  misal dokumen 1 terdiri dari 25 persent topik 1, 25 persen topik 2, dan 50% topik 3.
b. Secara  probabilitas,  untuk  setiap  kata (i),  ada  1  sampai  (i)  kata  untuk  suatu topik (k), sebagai ilustrasi kata tersebut memiliki  rata-rata  probabilitas  sebesar 0,25 untuk suatu topik secara statistik
c. Untuk setiap kata (i) dalam dokumen (j) dan topik (k), hitung proporsi kata-kata dalam dokumen yang dimasukkan pada topik  tersebut.  probabilitas  topik  (k) dengan dokumen dilambangkan dengan (j), p (k│j), dan proporsi kata (i) dalam topik (k) dari semua dokumen
(probabilitas  kata  (i)  dengan  topik  (k)
dinotasikan dengan p (i│k).
d. Lakukan  proses  resampling  dengan memberi topik baru pada kata berdasarkan  hasil  perkalian p  (k│j)
dengan p (i│k).
e. Lakukan proses pemberian topik baru ke kata sampai iterasi yang telah ditentukan,  sampai  pada  kondisi  tidak ada  perubahan  topik  pada  kata  ( steady state ).
Pada pemodelan LDA, harus dilakukan pemilihan topik yang optimal yang dapat merepresentasikan data yang ada.  Penentuan  topik  yang  optimal, ditinjau dari nilai coherence score setiap topik.  Topik  yang  memiliki coherence score tertinggi,  merupakan  topik  yang
optimal  dalam  pemodelan  LDA  [8]. yang  optimal.  Pada  penelitian  ini, dilakukan  perhitungan coherence  score dengan
menggunakan topik.
Berdasarkan    20  topik  tersebut, dilakukan  perhitungan coherence  score untuk  menentukan  jumlah  topik  yang optimal.
4.  Interpretasi  hasil  analisis  pemodelan LDA.  Pada  tahap  ini,  dilakukan interpretasi  terhadap  setiap  topik  yang didapatkan  dari  pemodelan  dengan LDA.  Interpretasi  hasil  juga  dilakukan secara  keseluruhan  untuk  mendapatkan
topik yang akan dapat merepresentasikan
kendala atau
permasalahan dalam pembelajaran online.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  text  pada  penelitian  ini diawali  dengan  membuat  visualisai  dari persespi/pandangan  mahasiswa  terhadap pembelajaran online yang telah dilakukan. Visualisasi  data  menggunakan wordcloud dengan  hasil  disajikan  pada  gambar  di bawah ini.
Gambar 2. Wordcloud persepsi
Gambar  2  memberikan  informasi tentang  50  kata  yang  memiliki  frekuensi kemunculan  paling  besar.  Kata  “tidak” merupakan  kata  yang  memiliki  frekuensi paling besar. Berdasarkan gambar tersebut juga  dapat  dilihat  bahwa  kata-kata  lain yang memiliki frekuensi kemunculan lebih besar dibandingkan dengan kata-kata yang
lainnya adalah materi, kurang, sinyal.
Gambar 3. Barplot kata dengan frekuensi
terbesar Barplot merupakan alternative penyajian  data  text  selain  menggunakan wordcloud. Gambar  2  merupakan barplot yang juga memberikan informasi kata-kata yang  memiliki  frekuensi  kemunculan paling  besar  dan  disajikan  dalam  bentuk diagram  batang  yang  telah  diurukan  dari yang  terbesar  sampai  yang  memiliki frekuensi paling kecil. Gambar 3 merupakan barplot dari
persepsi/pandangan  dari  mahasiswa,  dan dapat dilihat kata-kata seperi tidak, materi, dosen,  tugas  merupakan  kata  unik  yang terkait dengan pembelajaran secara online.
Gambar 4. Plot coherence score setiap  topik
Analisis selanjutnya adalah pemodelan data menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA).  Pada  pemodelan  LDA, penentuan banyak topik dilakukan menggunakan  kompoenen  penting  dalam proses analisis. Penentuan topik yang akan digunakan dalam pemodelan LDA, didasarkan pada coherence score .
Tahap  awal  pemodelan  topik  dengan LDA, adalah dengan melakukan pemodelan menggunakan 20 topik. Coherence  score setiap  topik  disajikan pada  gambar  4.  Berdasarkan  gambar  4, diketahui  bahwa  banyak  topik  yang memiliki coherence  score paling  besar adalah pada nilai 6.
Berdasakan hasil tersebut, maka pemodelan LDA dilakukan dengan menggunakan
6 topik digunakan. Penelitian  lain  juga  menjelaskan  bahwa topik yang memiliki nilai coherence score akan memiliki peluang paling besar untuk muncul dalam suatu kasus yang teliti [9].
Gambar 5. Kata-kata yang paling umum di setiap topik
Hasil  pemodelan  LDA  menggunakan  6 topik  disajikan  pada  gambar  5.  Gambar tersebut  memberikan  informasi  tentang kata-kata  yang  umum  atau  terkait  dengan topik tertentu. Pada topik 1 ini, kata “jaring” memiliki  kata  asli  “jaringan”.  Perubahan tersebut  dikarenakan  proses steaming . Penelitian  lain  juga  memberikan  informasi bahwa  pada  proses steaming juga ditemukan  kata  yang  tidak  dapat  dirubah kedalam  kata  dasarnya  ( steaming )  [10].
Topik 1 ini dapat mewaliki bahwa kendala yang dihadapi mahasiswa dalam perkuliahan  online  adalah  terkait  jaringan internet  yang  tidak  optimal  atau  kurang bagus.  Selain  itu  terdapat  kata  kuota  yang merepresentasikan bahwa dalam pembelajaran  online,  yang  menggunakan beberapa  platform,  akan  boros  di  kuota internet.  Selain  itu  kata  kuota  juga  dapat
merepresentasikan  bantuan  kuota  dari pemerintah. Pada topik 1 juga terdapat kata dosen. Kata ini terkait dengan materi yang diberikan oleh dosen.
Pada  topik  2,  terdapat  kata  materi, paham,  beri,  juga,  dan  dosen.  Topik  2  ini merepresentasikan  suatu  masalah  yaitu tentang  pemahaman  materi  yang  diberikan oleh dosen. Pada topik 2 juga muncul kata tugas.  Kata  ini  merepresentasikan  bahwa pemberian  tugas  sangat  banyak  dan  tidak disertai  dengan  penjelasan.  Topik  3  terdiri dair  beberapa  kata  seperti  tidak,  materi, paham, kuliah, dan banyak. Hasil topik 3 ini juga mempertegas dari topik 2, mahasiswa tidak  dapat  memahami  materi  yang diberikan. Hasil ini juga mempertegas hasil pada topik 2. Pada topik 3 ini juga terdapat kata  kuliah  dan  banyak.  Dua  kata  ini merepresentasikan bahwa selama
pembelajaran online kuliah menjadi sangat banyak.
Topik 4 memiliki terdiri dari kata tidak, materi, kurang, dosen, dan tugas. Pada topik ini  dapat  diihat  bahwa  materi  yang diberikan oleh dosen kurang dapat diterima dengan  baik  oleh  mahasiswa.  Kata  tugas juga  muncul  lagi  pada  topik  4.  Topik  5 terdiri dari kata-kata yang dimana kata-kata tersebut  sudah  muncuk  di  topik  yang  lain seperti kurang, tugas, lebih. Pada topik 5 ini terdapat  kata  sinyal.  Kata  sinyal  ini memberikan gambaran bahwa dalam pembelajaran online, mahasiswa terkendala dengan sinyal internet. Kondisi ini dimungkinkan terkait dengan lokasi geografi tempat tinggal mahasiswa tersebut. Topik  6  juga  terdiri  dari  kata-kata  yang beririsan dengan topik yang lain. Pada topik 6 terdapat kata kuota dimana. Kata ini juga muncul  pada  topik  1  dan  kondisi  yang terkait  dengan  kuota  adalah  platform  yang digunakan untuk pembelajaran online boros kuota, dan terkait dengan bantuan kuota dari pemerintah.
Berdasarkan  hasil  pemodelan  LDA dengan 6 topik, secara garis besar terdapat beberapa kata yang saling beririsan dengan topik yang lain. Hasil pemodelan memberikan
gambaran
bahwa persepsi/pandangan  mahasiswa  terdapat pembelajaran  online  terkait  pemahaman materi  yang  diberikan  dosen,  sinyal  atau jaringan  internet,  kuota,  dan  tugas.  Pada kata-kata terkait pemahaman materi, mahasiswa  memberikan  pandangan  bahwa mereka tidak dapat memahami dengan baik materi yang diberikan oleh dosen. Hasil ini didukung  oleh wordcloud pada  gambar  1 yang  memberikan  informasi  bahwa  kata yang memiliki frekuensi kemunculan paling besar adalah kata tidak

## KESIMPULAN
Hasil pemodelan LDA, terdapat 6 topik yang dibentuk berdasarkan coherence score. Hasil  analisis  terhadap  6  topik  tersebut, terdapat  kata-kata  yang  saling  beririsan dengan  topik  lain.  Berdasarkan  pemodelan menggunakan  LDA,  terdapat  beberapa
persepsi/pandangan  terhadap  pembelajaran online yang telah ilakukan seperti mahasiswa  tidak  dapat  memahami  dengan baik  materi  yang  diberikan  oleh  dosen, jaringan internet yang tidak baik yang dapat menggangu  proses  pembelajaran  online, kuota internet yang dimiliki mahasiwa cepat habis karena penggunakan beberapa platform LMS,  terkait tugas yang diberikan kadang tanpa disertai penjelasan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. A.

## Rigianti, “Kendala
Pembelajaran  Daring  Guru  Sekolah Dasar Di Kabupaten Banjarnegara,”
Elem. Sch. , vol. 7, no. Juli, pp. 297– 302, 2020.
[2] T. Kwartler, Text mining in practice with R , vol. 90, no. 13. 2017.
[3] B.  W.  Arianto  and  G.  Anuraga, “Topic  Modeling  for  Twitter  Users Regarding the
‘Ruanggguru’
Application,” J. ILMU DASAR , vol. 21,  no.  2,  p.  149,  2020,  doi: 10.19184/jid.v21i2.17112.
[4] Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi  Pemasaran  Destinasi Pariwisata Prioritas di Indonesia,” J. Inf.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  1, pp. 459–470, 2021, [Online]. Available: http://journal- isi.org/index.php/isi/article/view/17 1.
[5] H.  Jaka,  “Preprocessing  Text  untuk Meminimalisir  Kata  yang  Tidak Berarti  dalam  Proses  Text  Mining,” Inform.  UPGRIS ,  vol.  1,  pp.  1–9, 2015.
[6] D.  Blei,  L.  Carin,  and  D.  Dunson, “Probabilistic  topic  models,” IEEE
Signal Process. Mag. , vol. 27, no. 6, pp. 55–65, 2010, doi: 10.1109/MSP.2010.938079.
[7] R. Bali, D. Sarkar, B. Lantz, and C. Lesmeister, R:  Unleash  Machine Learning Techniques . 2016.
[8] F. Alattar and K. Shaalan, “Emerging Research Topic Detection  Using  Filtered-LDA,” AI ,
vol. 2, no. 4, pp. 578–599, 2021, doi: 10.3390/ai2040035.
[9] Y.  Sahria  and  D.  H.  Fudholi, “Analisis Topik Penelitian Kesehatan di Indonesia Menggunakan Metode Topic Modeling  LDA,” J.  Rekayasa  Sist.
dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.
336–344, 2020.
[10]  A. Syaifuddin, R. A. Harianto, and J. Santoso,  “Analisis  Trending  Topik
untuk  Percakapan  Media  Sosial dengan Menggunakan Topic Modelling Berbasis Algoritme LDA,” J.  Intell.  Syst.  Comput. ,  vol. 2,  no.  1,  pp.  12–19,  2021,  doi:
10.52985/insyst.v2i1.150.