JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 2, Tahun 2022, Halaman 266 - 277 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PEMODELAN TOPIK PADA KELUHAN PELANGGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA LATENT DIRICHLET ALLOCATION DALAM MEDIA SOSIAL TWITTER
Diandra Zakeshia Tiara Kannitha 1 , Mustafid 2 , Puspita Kartikasari 3 1, 2, 3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro * Email : dztiarakannitha@gmail.com

## ABSTRACT
Large scale social restrictions (PSBB) is a policy issued by the Government of Indonesia as one of the efforts to reduce the spread of the Covid-19 virus. The impact of the policy is that it requires people to conduct activities online . This makes the internet users in Indonesia in the year 2020 up to 73.7%. Each provider must be able to determine  strategies  in  order  to  maintain  the  quality  of  service  and  customer  loyalty.  Good  reputation  for  the company is also important, so customers want to use internet services through their company. One of them is by listening to the complaints of the customers towards the company. In this research, modeling the topic of customer complaints carried out using the Latent Dirichlet Allocation Algorithm. The Latent Dirichlet Allocation Algorithm was chosen because the method has good performance. The topic modelling process is carried out using the gibbs sampling estimation. The topic that is often complained to First Media is that internet was turns off while working, while for IndiHome is that the internet often turns off and disconnect. Based on the results of the interpretation, 70% for First Media and 81,81% for IndiHome that these topics had been in accordance with what is complained by customers through their tweets. From the topic that have been known, it can be used as an evaluation for their company in order to maintain service quality and customer loyalty.
Keywords : First Media, IndiHome, Topic Modeling, Latent Dirichlet Allocation

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah pengguna internet di Indonesia tahun ini naik menjadi 73,7 persen dari populasi atau  setara  196,7  juta  pengguna  (VOI  Indonesia,  2020).  Hal  ini  tentu  menjadi  peluang  yang sangat baik bagi para Provider Internet atau yang sering disebut juga Internet Service Provider (ISP). Disamping itu, keadaan tersebut juga  menjadi tantangan tersendiri bagi para Provider. Masing-masing  Provider  Internet  yang  ada  di  Indonesia  harus  cermat  dalam  menentukan strategi agar mampu bersaing satu sama lain. Selain itu, mendengar keluhan maupun masukan dari  para  pelanggan  pun  juga  menjadi  hal  yang  sangat  penting  untuk  di  perhatikan  demi mempertahankan loyalitas pelanggan serta reputasi baik terhadap perusahaan.
Salah satu media yang saat ini sering digunakan oleh berbagai perusahaan sebagai sarana dalam melayani pelanggan adalah media sosial. Salah satu media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat Indonesia termasuk saat pandemi sekarang ini adalah Twitter . Indihome dan First  Media  merupakan  contoh  dari  Provider  Internet  yang  aktif  menggunakan  sosial  media Twitter sebagai  kanal  pelayanan  pelanggan  dengan  nama  akun  @IndiHomeCare  dan @FirstMediaCares.  Kedua  Provider  Internet  tersebut  memanfaatkan  media  sosial Twitter sebagai salah satu jembatan untuk para customer dalam menyampaikan keluhannya.
Banyaknya  jumlah  tweet  yang  diunggah  oleh  para  pelanggan  mengenai  keluhan  yang ingin  disampaikan  kepada  perusahaan,  mengakibatkan  perusahaan  tersebut  sulit  dalam memahami topik apa saja yang sering menjadi keluhan dan pembicaraan para pelanggan. Perlu dilakukan  nya  analisis  pemodelan  topik  untuk  mengatasi  hal  tersebut.  Pemodelan  Topik merupakan salah satu bagian dari Text Mining yang digunakan untuk mengidentifikasi topik yang melekat pada sebuah set data, metode yang sangat popular dan sering digunakan adalah Latent Dirichlet Allocation (LDA).
LDA merupakan algoritma dalam text mining yang didasarkan pada model topik statistik Bayesian.Dalam penelitian ini akan dilakukan pemodelan topik menggunakan algoritma Latent Dirichlet  Allocation .  Penelitian  akan  menggunakan tweets dengan  kata  kunci “@IndiHomeCare” dan “@FirstMediaCares” yang akan diolah menggunakan perangkan lunak RStudio1.2.1335 dan Microsoft Excel 2016.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Internet  Service  Provider (ISP)  atau  yang  biasa  disebut  Provider  Internet  merupakan perusahaan kabel atau perusahaan telepon seluler yang menawarkan langganan Internet, selain TV atau layanan komunikasi seluler (Techopedia,2020). Indonesia Digital Home (IndiHome) dan  First Media  merupakan 2 dari sekian Provider Internet yang ada di Indonesia. Indihome merupakan  layanan  dari  PT  Telekomunikasi  Indonesia  yang  diluncurkan  sebagai  pengganti Speedy pada tahun 2015 sebagai salah satu penyelenggara jasa internet di Indonesia. PT First Media Tbk yang sebelumnya bernama PT Broadband Multimedia Tbk merupakan perusahaan publik Indonesia yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. First Media menyediakan jasa layanan internet pita lebar, televisi kabel, dan komunikasi data.
Keluhan pelanggan atau customer complaint merupakan ungkapan emosional pelanggan karena adanya sesuatu yang tidak dapat diterimanya, baik yang berkaitan dengan produk yang ditawarkan  maupun  pelayanan  yang  diterimanya    (Sopiah,  et  al.,  2016).  Keluhan  pelanggan juga  merupakan  indikasi  atau  bahan  evaluasi  untuk  memperbaiki  hal-hal  yang  tidak  sesuai dalam perusahaan. Setiap keluhan yang disampaikan oleh para pelanggan harus diidentifikasi, dengan tujuan untuk mencari jalan keluar atau solusi yang paling tepat sehingga kedua belah pihak (Pelanggan dan Perusahaan) tidak merasa dirugikan.
Twitter  adalah  sebuah  situs  web  yang  dimiliki  dan  dikelola  oleh  Twitter  Inc.,  yang menawarkan  jaringan  sosial  berupa  microblog  sehingga  memungkinkan  pengguna  untuk mengirim dan membaca pesan kepada pengguna lainnya (Twitter, 2020). Crawling merupakan proses pengambilan data dalam jumlah besar dengan cepat ke dalam suatu tempat penyimpanan lokal  dan  mencarinya  berdasarkan  sejumlah  kata  kunci.  Tahapan  untuk crawling  data dari Twitter membutuhkan akun Twitter dan akun pengembang di Twitter.
Text Mining adalah proses penggalian informasi dari sekumpulan dokumen data berupa teks yang mengandung informasi yang tidak terstruktur dengan menggunanakan alat analisis tertentu (Feldman, et al., 2007). Pada dasarnya text mining memiliki konsep pengolahan yang hampir  sama  dengan  data mining, peredaannya  yaitu  terdapat  pada  sumber  data  yang digunakan.  Sumber  data text  mining berupa  teks  tidak  terstruktur  sedangkan  data mining menggunakan data terstruktur. Tahap-tahap text mining adalah sebagai berikut:
a. Text Pre-Processing
Text Preprocessing dapat didefinisikan sebagai  tahap awal dari sistem text mining yang mengubah  format  mentah,  tidak  terstruktur,  dan  memiliki  format  asli  menjadi terstruktur  dan  dapat  diolah  pada tahapan  berikutnya  (Feldman,  et  al.,  2007). Tahap- tahap preprocessing yang dilakukan antara lain:
1. Case  Folding ,  yaitu  mengubah  semua  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil  pada dokumen.
2. Remove URL, yaitu menghapus link URL yang terdapat pada dokumen teks.
3. Unescape HTML, yaitu meghapus f file HTML.
4. Remove Mention , yaitu menghapus rujukan kepada pengguna akun Twitter lain.
5. Remove Number , yaitu menghaous angka.
6. Remove Punctuation, yaitu menghapus tanda baca selain alphabet.
7. Remove Emoticon, yaitu menghapus simbol emoticon.
8. Strip White Space , yaitu menghapus spasi yang berlebih.
9. Normalisasi Kata, yaitu mengubah kata yang tidak baku menjadi kata baku.
b. Feature Selection
Feature  Selection merupakan  tahapan  untuk  mengurangi  dimensi  dari  sebuah  data tekstual  dengan  menghapus  kata-kata  yang  tidak  relevan  sehingga  proses pengelompokkan lebih efektif dan akurat (Feldman, et al., 2007). Proses yang dilakukan pada tahapan ini adalah:
1. Stopwords  Removal, yaitu  proses  yang  berfungsi  untuk  menghilangkan  kata-kata yang  sering  muncul  dalam  suatu  dokumen,  namun  memiliki  arti  yang  tidak deskriptif dan dapat dibuang.
2. Stemming, yaitu proses mengubah berbagai kata berimbuhan menjadi kata dasarnya, Pada penelitian ini digunakan package “katadasaR” yang ditulus ulang oleh Nurandi dalam bahasa R.
3. Tokenizing, yaitu  proses  pemisahan  deretan  kata  di  dalam  kalimat  menjadi potongan-potongan  data  tunggal.  Tokenisasi  juga  membuang  beberapa  karakter tertentu yang dianggap sebagai tanda baca (Susilowati, et al., 2015)
c. Text Representation, yaitu tahapan mengubah data tekstual menjadi representasi yang lebih mudah untuk diproses. Salah satu cara untuk text representation ini adalah dengan menggunakan Document  Term  Matrix .  Dalam  pembentukan  indeks  berdasarkan  data dokumen, setiap kata perlu diberi nilai/bobot Dalam penelitian ini menggunakan metode pembobotan Term-Frequency (TF). Nilai TF didapatkan dengan persmaan berikut:
𝑊 𝑖,𝑗 =   𝑡𝑓 𝑖,𝑗 (1)
dengan:
𝑊 𝑖,𝑗 adalah Pembobotan TF untuk term ke – i pada dokumen ke – j
tf ij adalah Jumlah kemunculan term 𝑡𝑗 dalam dokumen 𝑑 𝑖
Topic  modeling merupakan  sebuah  topik  yang  terdiri  dari  kata-kata  tertentu  yang meyusun  topik  tersebut,  dan  dalam  satu dokumen  memiliki  probabilitas  masing-masing  dari beberapa  topik  yang  dihasilkan.  Sehingga  secara  sederhana topic  modeling dapat  diartikan sebagai algoritma untuk menentukan tema utama dari sebuah kumpulan dokumen yang besar dan  tidak  terstruktur  (Jing,  2014). Topic  modeling digunakan  sebagai  alat text  mining untuk mengklasifikasikan sebuah dokumen berdasarkan hasil kesimpulan topik (Jeong, et al., 2017).
Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  merupakan  model probabilistic  generative untuk sekelompok data diskrit seperti sebuah corpus . . LDA mengidentifikasi informasi berupa topik laten (tersembunyi) yang mempresentasikan sebuah dokumen  sebagai distribusi probabilitas atas beberapa topik, sementara setiap topik dipresentasikan sebagai distribusi probabilitas atas sejumlah kata (Hong, et al., 2010). Terdapat beberapa istilah yang ada didalam LDA (Blei, et al., 2003):
a. Sebuah kata adalah satuan terkecil dalam data diskrit. Kata didefinisikan sebagai suatu item dari kumpulan kosakata dan diberi indeks {1,…, V }.
b. Sebuah dokumen adalah urutan dari N kata yang dinotasikan dengan w = ( w 1 , w 2 ,..., w N ). c. Sebuah corpus adalah kumpulan dari M dokumen yang dinotasikan dengan D = { w 1 , w 2 ,…, w M }.
LDA direpresentasikan sebagai model grafis probabilistik, dimana terdapat tiga tingkatan pada model LDA. Parameter α digunakan dalam menentuan distribusi topik dalam dokumen. Parameter β digunakan  untuk  menentukan  distribusi  kata  pada  topik.  Disitribusi  topik  dari dokumen  ( α )  mengakibatkan  adanya  nilai θ sebagai  kumpulan  campuran  topik.  Variabel θ merupakan  variabel  yang  berada  di  tingkat  dokumen  (M).  Variabel θ mempresentasikan distribusi  topik  untuk  dokumen tersebut. variabel  z  dan  w  adalah  variabel  yang  berada  pada tingkat kata (N). Variabel z mempresentasikan topik dari kata tertentu pada sebuah dokumen, sedangkan  variabel  w  mempresentasikan  kata  yang  berkaitan  dengan  topik  tertentu  yang terdapat dalam dokumen. Adapun, proses generatif dari LDA apabila diberikan D korpus yang terdiri dari dokumen sebanyak M, terdiri atas langkah-langkah berikut (Jelodar, et al., 2017):
a. Untuk setiap dokumen w ( w ∈ {1, … ,M}), pilihlah distribusi topik Multinomial ( θ w ) dari distribusi Dirichlet dengan parameter α
θ w ~ 𝐷𝑖𝑟𝑖𝑐 ℎ 𝑙𝑒𝑡 ( 𝜶 )
b. Untuk  setiap  topik 𝑘 ( 𝑘 ∈ {1,  …  , 𝐾 }),  pilihlah  distribusi  kata Multinomial ( φ 𝑘 ) dari Distribusi Dirichlet dengan parameter β
𝝋 𝑘 ~ 𝐷𝑖𝑟𝑖𝑐 ℎ 𝑙𝑒𝑡 ( 𝜷 )
c. Untuk setiap N kata dalam dokumen w , ( 𝑛 ∈ {1, … , 𝑁 w }) :
- Pilih sebuah topik 𝒛 𝑛 dari θ w atau 𝒛 𝑛 ~  Multinomial ( θ w )
- Pilih sebuah kata 𝒘 𝑛 dari ϕ z,n atau 𝒘 𝑛 ~ Multinomia l ( ϕ z,n )
Pembangkitakn model LDA merupakan model yang secara random dibangkitkan melalui data observasi yang didalamnya terdapat variabel laten. Data observasi dalam model ini adalah kumpulan  dokumen  ( w) dan  variabel  laten  adalah  topik  yang  ditentukan  oleh  kata-kata didalamnya.  Pembangkitan  model  LDA  membentuk  ditribusi  probabilitas  bersama  karena dilakukan melalui pembangkitan data dengan distribusi probabilitas masing-masing parameter. Dari  distribusi  probabilitas  bersama  tersebut  dapat  diestimasi  parameter  untuk  variabel  laten yang dicari. Berikut langkah-langkah pemodelan Latent Dirichlet Allocation :
1. Memasukkan data yang akan diobservasi.  Data observasi yang dibangkitkan dalam model LDA adalah kumpulan dokumen yang berisi kata-kata yang sangat banyak. Didefinisikan corpus D dalam bentuk matriks sebagai berikut:
D = [ {𝑤 1 , … , 𝑤 𝑁1 }             kata − kata pada dokumen ke − 1
⁞
{ internet , mati , jam , malam, ganggu, iya}
]
2. Membangkitkan distribusi probabilitas topik terhadap setiap dokumen. Distribusi tersebut diketahui mempunyai distribusi Dirichlet dengan parameter α dan dapat dinyatakan dengan persamaan:
Bila dituliskan dalam bentuk matriks adalah sebagai berikut
[ 𝜃 11 … 𝜃 1𝐾 ⋮ ⋮ ⋮ 𝜃 𝑀1 … 𝜃 𝑀𝐾 ]
dengan 𝜃 𝑀𝐾 adalah kumpulan campuran topik ke-K pada dokumen ke-M.
3. Membangkitkan distribusi probabilitas kata-kata terhadap topik yang telah ditentukan pada tiap  dokumen.  Distribusi  peluang  bersyarat  untuk 𝜑 juga  mengikuti  distribusi  Dirichlet dengan parameter β.
𝑝(𝜑|𝛽)   =   ∏ Γ(𝛽 𝑘 ) ∏ Γ(𝛽 𝑘,𝑣 ) 𝑉 𝑣=1 𝐾 𝑘=1 ∏ 𝜑 𝑘,𝑣 𝛽 𝑘,𝑣−1 𝑉 𝑣=1 (3)
dengan: 𝜑 k,v adalah probabilitas term v terhadap topik k V adalah banyaknya kata
Bila dituliskan dalam bentuk matriks adalah sebagai berikut:
𝑝(𝜃|α)   = Γ(∑ α k 𝐾 𝑘 =1 ) ∏ Γ( 𝐾 𝑘=1 𝛼 𝑘 ) ∏ 𝜃 𝑘 𝛼 𝑘−1 𝐾 𝑘=1
(2)
[ 𝜑 11 … 𝜑 1𝑣 ⋮ ⋮ ⋮ 𝜑 𝑘1 … 𝜑 𝑘𝑣 ]
4. Membangkitkan distribusi probabilitas topik terhadap topik-topik yang telah ditentukan pada tiap  dokumen  berdasarkan  kata  yang  muncul  didalamnya.  Distribusi  tersebut  mempunyai distribusi Multinomial. Nilai probabilitasnya dapat dihitung dengan persamaan:
𝑝(z|𝜃) = ∏ ∏ 𝜃 𝐰, 𝑘 𝑛 𝐰,𝐤 𝐾 𝑘=1 𝑀 𝒘=1 (4) dengan:
𝑛 𝐰,𝐤 adalah jumlah kemunculan topik k yang ditentukan dari kata-kata dalam dokumen 𝐰 Bila dituliskan dalam bentuk matriks adalah sebagai berikut:
[ 𝑧 11 … 𝑧 1𝑁 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑧 𝑀1 … 𝑧 𝑀𝑁 ]
dengan: 𝑧 𝑀𝑁 adalah topik untuk dokumen ke-M pada kata ke-N, dengan nilai z = {1, …, K}
5. Membangkitkan distribusi probabilitas untuk kata-kata dalam corpus terhadap topik  yang telah  dipilih.  Distribusi  dari  probabilitas  tersebut  mempunyai  distribusi  Multinomial  dan dapat dihitung menggunakan persamaan:
𝑝(𝑤|z, 𝜑)   =   ∏ ∏ 𝜑 𝑘,𝑣 𝑛 𝒌,𝒗 𝑉 𝑣=1 𝐾 𝑘=1 (5)
dengan 𝑛 𝒌,𝒗 adalah jumlah kemunculan topik k yang ditentukan dari kata-kata dalam corpus.
6. Menghitung  distribusi  posterior  bersama  yang  merupakan  model  probabilitas  LDA  dan dapat dihitung dengan persamaan:
p (w,z, θ ,φ | α , β ) = ∏ 𝑝(𝜃|𝛼 𝑀 w=1 ) ∏ 𝑝(𝜑|𝛽 𝐾 𝑘=1 ) ∏ 𝑝(𝑧|𝜃) 𝑝(w| 𝜑, 𝑧) 𝑁 𝑡=1
(6)
Distribusi di atas merupakan model probabilitas Latent Dirichlet Allocation (LDA) dimana harus  dilakukan  estimasi  dari  variabel  laten  didalamnya.  Distribusi  diatas  merupakan gabungan  dari  informasi  prior  dan  informasi  sampel  yang  disebut  distribusi  posterior bersama.
Model LDA dibentuk melalui generative process , dan dalam prakteknya model generatif LDA  tidak  dapat  menemukan  variabel  yang  tersembunyi  (laten)  secara  langsung,sehingga diperlukan estimasi parameter. Estimasi parameter yang digunakan dalam model adalah dengan menggunakan  Metode  Bayesian.  Estimasi  parameter  dalam  model  LDA  dengan  Metode Bayesian dapat dilakukan dengan menggunakan Algoritma Gibbs Sampling. Gibbs Sampling merupakan metode yang digunakan untuk menentukan sebaran terbaik dari LDA (Griffiths, et al., 2004). Rumus dari Gibbs Sampling dapat dinyatakan dengan persamaan berikut (Steyvers, et al., 2006):
P (z i = j | z −i , w i , d i ) ∝ 𝐶 𝑤𝑖𝑗 𝑊𝑇 + 𝛽 ∑ 𝐶 𝑤,𝑗 𝑊𝑇 +𝑊 𝛽 𝑊 𝑤=1
𝐶 𝑑𝑖𝑗 𝐷𝑇 + 𝛼 ∑ 𝐶 𝑑𝑖𝑡 𝐷𝑇 +𝑇𝛼 𝑇 𝑡=1 (7)
dengan:
(z i = j ) adalah penempatan topik untuk kosakata ke-i pada topik ke j z −i adalah penempatan topik untuk semua token kata w i adalah kata yang sedang diobservasi d i adalah dokumen yang sedang diobservasi
𝐶 𝑊𝑇 adalah matriks jumlah kata dalam suatu dokumen 𝐶 𝐷𝑇 adalah matriks jumlah topik dalam suatu dokumen 𝐶 𝑤 , 𝑗 𝑊𝑇 adalah jumlah kemunculan kata w ditempatkan pada topik j 𝐶 𝑑 𝑖 𝑗 𝐷𝑇 adalah  jumlah  kemunculan  topik j ditempatkan  ke  sebuah  token  kata  dalam dokumen d α adalah parameter Dirichlet atas distribusi topik terhadap dokumen β adalah parameter Dirichlet atas distribusi kata terhadap topik W adalah jumlah kosakata T adalah jumlah topik

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  terhadap  Media  Sosial  Twitter  pada  tahun  2021.  Data  yang digunakan pada penelitian ini merupakan data kualitatif yang diperoleh dari Twitter Crawling pada  tanggal  23  April  2021  dengan  kata  kunci  “@IndiHomCare”  dan  “@FirstMediaCares” dalam kategori tweets berbahasa Indonesia sebanyak 5.000 tweets . Data tweets yang diperoleh dihilangkan  data  duplikatnya  hingga  tersisa  4.828 tweets untuk  Indihome  dan  4.973 tweets untuk First Media. Data hasil deteksi duplikat dieliminasi lagi menjadi 555 dan 700 data tweets yang benar-benar merupakan keluhan masyarakat terhadap kedua provider tersebut.
Analisis data pada penelitian ini menggunakan bantuan software RStudio 1.2.1335 dan Microsoft Excel 2016 Langkah-langkah analisis yang dilakukan yakni sebagai berikut:
1. Twitter Crawling.
2. Data  Pre-Processing ( case  folding , remove URL, unescape HTML, remove  mention , remove  number , remove  punctuation , remove  emoticon , strip  white  space ,  dan normalisasi kata).
3. Feature selection ( Stopwords Removal, Stemming , dan Tokenizing ).
4. Pembobotan kata dengan metode TF.
5. Melakukan pemodelan topik menggunakan Algoritma LDA
a. Menentukan jumlah topik.
b. Membangkitkan distribusi probabilitas topik terhadap setiap dokumen.
c. Membangkitkan distribusi probabilitas kata-kata terhadap topik.
d. Membangkitkan  distribusi  probabilitas  topik  terhadap  topik-topik  yang  telah ditentukan pada tiap dokumen.
e. Membangkitkan distribusi probabilitas untuk kata-kata dalam corpus terhadap topik yang telah dipilih.
f. Mendapatkan distribusi posterior bersama yang merupakan model probabilitas LDA.
6. Interpretasi hasil untuk setiap topik pada model LDA.
7. Analisis tren topik untuk keseluruhan dokumen.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekstraksi tweets dilakukan  pada  tanggal  23  April  2021  dengan  kata  kunci “@IndiHomeCare”  dan  @FirstMediaCares”  sebanyak  5.000 tweets .  Data tweets berkurang menjadi 4.828 tweets untuk IndihHome dan  4.973 tweets untuk First Media setelah dihilangkan data duplikatnya dengan kurun waktu enam hari yaitu tanggal 17 hingga 22 April 2021. Data hasil deteksi duplikat dieliminasi lagi menjadi 555 tweets untuk IndiHome dan 700 tweets untuk First  Media  yang  benar-benar  merupakan  data  keluhan  pelanggan  terhadap  kedua  provider tersebut.  Jumlah data tweets tersebut yang digunakan menjadi data yang akan dianalisis. Proses  ini  dilakukan  untuk  mengatasi  kecenderungan  data  yang  tidak  terstruktur. Dilakukan  beberapa  proses  dalam  tahap  ini,  yaitu  mulai  dari Case Folding,  Remove URL, Unescape HTML, R emove mention, Remove number, Remove punctuation, Remove emoticon , Strip  white  spaces, hingga  Normalisasi  kata.  Contoh  data  yang  sudah  melewati  tahap pre- processing diberikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Contoh Hasil Proses Text Preprocessing No. Tweets Tweets Hasil Text Pre-Processing 1 hai internet saya kembali mati mendadak tapi di lihat firstmedia terlihat normal mohon dibantu untuk 2 admin tolong wifi saya error
Feature  Selection terdiri  dari  3  proses  yaitu stopwords  removal,  stemming, dan tokenizing. Pada  proses stopword  removal digunakan  kamus stopword s  Indonesia  ditambah beberapa stopwords secara manual yang kemudian jika dijumlahkan sebanyak 760 kata. Proses stemming menggunakan package katadasaR  pada  Rstudio  untuk  mengubah  kata  imbuhan menjadi kata dasar. Serta proses tokenizing merupakan proses pemisahan deretan kata di dalam kalimat menjadi potongan data tunggal.
Pada tahap  ini, dilakukan perubahan data tweet menjadi matriks yang kemudian setiap kata  dalam  dokumen  tersebut  diberi  bobot.  Pada  penelitian  ini  pembobotan  kata  dihitung menggunakan  metode Term  Frequency (TF).  Berikut  contoh  hasil  pembobotan  kata menggunakan metode TF yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2. Pembobotan Kata dengan TF Tweet admin bayar internet …  kerja mati internet mati luar jadwal 0 0 1 … 0 1 admin iya internet mati 1 0 1 … 0 1
Proses pemodelan topik dengan Algoritma LDA dilakukan dengan bantuan software RStudio 1.2.1335 dengan package ‘ topicmodels’.
Pembentukan model dilakukan dengan estimasi Gibbs sampling. Nilai k dicari melalui loglikelihood distribusi marginal kata dalam dokumen bersyarat topik yaitu loglikelihood π ( w | z ). Dengan rentang topik dari 2 hingga 20, didapat nilai loglikelihood tertinggi ada pada 10 topik. Sedang kan untuk nilai α diambil sebesar 50 𝑘 dan nilai β diambil sebesar 0,1. Proses pemodelan topik dilakukan dengan menggunakan syntax ‘model1 <- LDA(x = dtm.tf, k = kfix$Topik, method = "Gibbs” yang  kemudian menghasilkan model seperti pada tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Pemodelan Topik LDA untuk kata kunci “@FirstMediaCares”
Model LDA Topik 1
0.18*"error" + 0.16*"iya" + 0.09*"banget" + 0.04*" bayar" + 0.03*"wifi" +  0.03*"minggu" + 0.02*"hubung"
Model LDA Topik 2
0.2*"admin" +  0.12*"wifi" + 0.06*"lihat" + 0.04*"mohon" + 0.03*"turun" +0.03*"internet" + 0.02*"halo"
Dengan langkah yang sama dengan kata kunci “@FirstMediaCares”, nilai k yang didapat untuk kata kunci “@IndiHomeCare” adalah sebanyak 11 topik. Untuk nilai α diambil sebesar 50 𝑘 dan  nilai  β  diambil  sebesar  0,1.  Proses  pemodelan  topik  dilakukan  dengan  menggunakan syntax ‘model1  <-  LDA(x  =  dtm.tf,  k  =  kfix$Topik,  method  =  "Gibbs”  yang    kemudian menghasilkan model seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil pemodelan topik LDA untuk kata kunci “@IndiHomeCare”
Model LDA Topik 3 0.2*"internet" + 0.14*"langgan" + 0.1*"nomor" + 0.04*"mati" +
0.04*"iya" + 0.03*"rumah" + 0.02*"selamat"
Model LDA Topik 4
0.12*"melulu" +  0.08*"kemarin" + 0.07*"jaring" + 0.07*"banget" + 0.05”ganggu" + 0.05*"lambat" +  0.05*"putus" Model LDA Topik 5 0.13*"tolong" + 0.1*”pagi" + 0.9*"jam" + 0.06*"bantu" + 0.05*"internet" + 0.03*"sih" +0.03*"pakai" Model LDA Topik 6 0.13*"ganggu" + 0.08* "wifi" + 0.08*"lambat" + 0.06*"media" + 0.05*"first" + 0.04*"baik" +0.04*"tagih" Model LDA Topik 7 0.16*"iya" + 0.11*"internet" + 0.1*"koneksi" + 0.9*"malam" + 0.03*"selamat" + 0.03*"teknisi" + 0.03*"kali" Model LDA Topik 8 0.30*"mati" + 0.05*"daerah"+ 0.05*"nyala" +0.04*"admin"+
0.03*”kerja"+ 0.03*"internet" +0.03*"turun"
Model LDA Topik 9 0.2*"mati" + 0.04*"siang"+ 0.04*"jam" + 0.04*"deh" + 0.04*"firstmedia"+ 0.03*"internet" +0.03*"modem" Model LDA Topik 10 0.18*"internet" + 0.13*"halo"+ 0.08*" tolong" + 0.05*"ganggu" +
0.05*"jaring"+ 0.04*"sinyal" +0.02*"kendala"
Model LDA Topik 11 0.22*"wifi"+0.07”iya"+0.06*"minggu"+0.05*"banget" +0.05*"sinyal"+0.04*"kerja"+0.04*"lihat" Model LDA Topik 1
0.12*"internet" +0.10*"koneksi" + 0.05"turun"
+0.04*"kemarin"+0.04*"jaring"+0.04*"rusak" +0.03*"banget"
Model LDA Topik 2
0.21*"admin" +0.10*"bantu" + 0.10*"mohon" +0.07*"bayar" +  0.03*"siang"+ 0.02*"error" + 0.02*"kali"
JURNAL GAUSSIAN Vol. 11, No. 2, Tahun 2022
Hasil dari analsis model LDA kemudian diinterpretasikan menjadi suatu kalimat. Hasil dari interpretasi penulis untuk semua topik dari model LDA tersebut kemudian dibandingkan dengan tweet yang  terkait  dengan  kedua  kata  kunci  tersebut.  Didapatkan  persentase  sebesar 70% untuk kata kunci “@FirstMediaCares” telah sesuai dengan tweets keluhan para pelanggan. Sedangkan untuk kata kunci “@IndiHomeCare” didapatkan angka sebesar 81,81% telah sesuai dengan tweets keluhan para pelanggan Sisanya tidak dapat diinterpretasikan.
Tren dari data tweets berisi keluhan yang diadukan para pelanggan melalui Twitter dapat dilihat melalui nilai probabilitas topik terhadap seluruh dokumen. Nilai probabilitas tertinggi terdapat pada topik ke -8 untuk kedua kata kunci. Beberapa term atau kata yang terdapat pada topik tersebut untuk kata kunci “@FirstMediaCares” adalah “mati”,“daerah”, “admin”, “kerja”, “internet”  hal  tersebut  dapat  diartikan  bahwa  banyak  pelanggan  First  Media  yang menyampaikan  keluhannya  tentang    internet  yang  mati  ketika  mereka  sedang  bekerja. Sedangkan  untuk  kata  kunci  “@IndiHomeCare”  adalah  “mati“,  “internet”,  “mati,  “halo”, “putus” hal tersebut dapat diartikan bahwa banyak pelanggan IndiHome yang menyampaikan keluhannya tentang internet yang suka putus dan mati.
Model LDA Topik 3 0.19*"iya"+ 0.15*"internet" + 0.11*"jaring" +0.04*"restart"
+ 0.03*"indikator" + 0.03*"melulu” +0.02*"jelek"
Model LDA Topik 4
0.11*"internet"+ 0.1*"admin" + 0.08*"error" +0.05*"pagi"
+0.05*"tagih" + 0.05*"baik" +0.04*"kemarin"
Model LDA Topik 5 0.1*"lambat"+0.09*"internet"+0.04*"akses"
+ 0.04*"banget"+0.04*"kasih"+0.03*"mati"+0.03*”sore"
Model LDA Topik 6
0.15*"tolong"+0.08*"ganggu"+0.07*"mati"+0.06*"los" +0.05*"error"+0.04*"tindak"+0.003*"isolir"
Model LDA Topik 7 0.1*"rusak"+0.1*"internet"+0.09*"jam"+0.07*"rumah" +0.07*"merah"+0.03*"pagi"+ 0.03*"hilang"
Model LDA Topik 8 0.12*"mati"+0.11*"internet"+0.1*"halo"+  0.04*"kedip"+ 0.04*"kemarin"+0.03*"indihome"+0.02*"putus" Model LDA Topik 9 0.17*"mati"+0.07*" modem”+0.06*"lampu"+0.05*"malam"
+ 0.03*"langgan"+0.03*"nyala"+0.03*"teknisi "
Model LDA Topik 10
0.21*"indihome"+0.1*" lambat”+0.05*"kak"+0.05*"bayar" + 0.04*"admin"+0.04*"pakai"+0.02*"loh "

## 5. KESIMPULAN
Latent  Dirichlet  Allocation merupakan  salah  satu  model  yang  dapat  diterapkan  untuk pemodelan topik dan memiliki performa serta hasil yang cukup baik dengan  menggunakan data teks  berupa tweets. ).  Pada  kata  kunci  “@FirstMediaCares”  dengan  menggunakan  nilai loglikelihood , dihasilkan jumlah topik yang optimum yaitu sebanyak 10 topik, sedangkan untuk kata kunci “@IndiHomeCare” sebanyak 11 topik.
Proses Pemodelan topik dilakukan dengan estimasi gibbs sampling, dan berdasarkan hasil analisis  tren  topik,  topik  yang  sering  dikeluhkan  para  pelanggan  kepada  First  Media  adalah internet  yang   mati ketika mereka sedang bekerja, sedangkan untuk IndiHome  yaitu internet yang suka putus dan mati. Berdasarkan hasil interpretasi, didapatkan angka sebesar 70% untuk First Media dan 81,81% untuk IndiHome bahwa topik-topik tersebut telah sesuai dengan apa yang dikeluhkan para pelanggan melalui tweets- tweets nya.

## DAFTAR PUSTAKA
Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. L. (2003). Latent Dirichlet Allocation. (J. Lafferty, Ed.)
Journal of Machine Learning Research 3 , 993-1022.
Destarani, A. R., Slamet , I., & Subanti, S. (2019). Trend Topic Analysis using Latent Dirichlet Allocation (LDA).
Elfira,Tachta.2020. " APJII: Pandemi COVID-19 Buat Pengguna Internet di Indonesia Meningkat Hampir 200 Juta", https://www.kompas.com/skola/read/2021/01/02/191038469/cara-membuat-daftar- pustaka?page=all, diakses pada 30 Maret 2021.
Jelodar,  H.,  &  Wang,  Y.  (2017).  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  and  Topic  modeling: models, applications, a survey
Sopiah, & Sangadji, E. M. (2016). Salesmanship (Kepenjualan). Jakarta: Bumi Aksara.
Qomariyah, S., Iriawan , N., & Fithriasari, K. (2019). Topic modeling Twitter data using Latent
Dirichlet Allocation and Latent Semantic Analysis. AIP Conference Proceeding 2194.