## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012

## Analisis Topik Modelling Terhadap Penggunaan Sosial Media Twitter oleh Pejabat Negara
Patmawati * , Muhammad Yusuf
Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* patmawati@students.amikom.ac.id, 2 yusuf.1175@students.amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: patmawati@students.amikom.ac.id Submitted: 05/12/2021 ; Accepted: 25/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Social  media  mengalami  perkembangan  pesat  hingga  saat  ini.  Social  media  banyak  memberikan  kemudahan  bagi manusia  untuk  dapat  terhubung  satu  sama  lain.  Salah  satu  social  media  yang  banyak  digunakan  adalah  Twitter.  Kemudahan penggunaan membuat social media ini banyak digunakan dikalangan masyarakat, termasuk kalangan para pejabat negara. Kalangan pejabat  negara  menggunakan  twitter  untuk  meyampaikan  kebijakan,  pendapat  serta  melakukan  interaksi  dengan  masyarakat. Dengan melakukan analisis topik terhadap tweets yang dibagikan oleh pejabat negara, kita dapat mengetahui topik relevan yang dibahas oleh pejabat negara tersebut. Kita dapat mengetahui fokus perhatian dari para pejabat negara melalui modelling topik. Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan salah satu metode permodelan topik yang menemukan pola tertentu pada dokumen dan menghasilkan beberapa macam topik yang berbeda. Tweet dari akun @jokowi di kumpulkan menggunakan teknik scrapping. Hasil  tweet  collection  tersebut  kemudian  dipreprocessing  untuk  selanjutnya  dianalisis  menggunakan  metode Latent  Dirichlet Allocation (LDA). Hasil dari model analisis di evaluasi menggunakan perhitungan perplexity serta coherence score. Evaluasi model menghasilkan  nilai  perplexity  sebesar -8.069  dan  coherence  score  sebesar  0.375  untuk  jumlah  topik  sebanyak  7.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa model yang digunakan baik untuk menganalisis dan mencari topik dalam tweets para pejabat negara.
Kata Kunci: Topik Modelling; Latent Dirichlet Allocation (LDA); Perplexity; C oherence Score
Abstract −Social media is experiencing rapid development until now. Social media makes it easy for humans to be able to connect with one another. One of the social media that is widely used is Twitter. The ease of use makes social media widely used among the  public,  including  state  officials.  State  officials  use  Twitter  to  convey  policies,  opinions  and  interact  with  the  public.  By conducting a topic analysis of tweets shared by state officials, we can find out the relevant topics discussed by state officials. We can find out the focus of attention of state officials through topic modeling. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is a topic modeling method  that  finds  certain  patterns  in  documents  and  produces  several  different  topics.  Tweets  from  the  @jokowi  account  are collected using a scrapping technique. The results of the tweet collection are then preprocessed for further analysis using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The results of the analysis model are evaluated using perplexity calculations and coherence scores. The evaluation of the model resulted in a perplexity value of -8.069 and a coherence score of 0.375 for a total of 7. This shows that the model used is good for analyzing and finding topics in tweets of state officials.
Keywords : Modelling Topic; Latent Dirichlet Allocation (LDA); Perplexity; C oherence Score

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan sosial media semakin pesat hingga saat ini. Hal tersebut dikarenakan social media dapat memberikan kesempatan kepada masyarakat untuk terhubung kedunia online dalam bentuk politik, personal ataupun kegiatan bisni. Berbagai macam sosial media dapat digunakan oleh masyarakat untuk berkomunikasi ataupun menyampaikan aspirasi dan opini. Salah satu media sosial yang banyak digunakan yaitu Twitter. Penggunaan twitter di Indonesia mengalami peningkatan dari tahun 2020. Seperti yang dilansir pada situs katadaata.co.id, pengguna twitter di Indonesia pada Juli 2021 sebanyak 15.7 juta.
Twitter  memiliki  kemampuan  koneksi  yang luas sehingga  platform  ini  banyak  dimanfaatkan  oleh beberapa kalangan, diantaranya kalangan pejabat negara. Hampir banyak pejabat negara yang memiliki akun twitter. Tujuan umum dari adanya akun tersebut adalah sebagai media untuk mempromosikan kebijakan politik, pendapat politik serta dapat berinteraksi dengan masyarakat. Masyarakat dapat memberikan pendapat atau komentar yang dikeluarkan oleh pejabat  negara  melalui  twitter.  Dan  sebaliknya,  para  pejabat  negara  pun  dapat  memberikan  tanggapan  dari pembacanya  dengan  cepat  [1].  Biasanya  tweet  yang  dibagikan  oleh  para  pejabat  negara  adalah  informasi  terkait keadaan  daerah  yang  dipimpin.  Dapat  juga  berisikan  upaya-upaya  yang  telah  dilakukan  oleh  para  pejabat  negara selama menjabat. Edukasi, sosialisasi serta publikasi kegiatan pun dapat diinformasikan melalui twitter. Setiap tweets yang dibagikan oleh para pejabat negara, tentunya memiliki topik-topik tertentu. Untuk itu diperlukan suatu metode yang dapat membantu masyarakat dalam memahami topik dari setiap tweet yang dibagikan oleh para pejabat.
Permodelan Topik merupakan salah satu metode analisis topik terhadap tweet-tweet yang dibagikan ataupun dokumen lainnya. Tujuannya yaitu untuk memperoleh sebuah topik utama dari  sebuah tweets. Dengan begitu, kita dapat mengetahui gambaran umum terhadap isi dari topik utama. Metode yang dapat digunakan untuk permodelan topik ada banyak, diantaranya yaitu Latent Dirichlet Allocation (LDA).
Metode  LDA  adalah  sebuah  metode  text  mining  dalam  menemukan  suatu  pola  tertentu  pada  dokumen  dengan menghasilkan  beberapa  macam  topik  yang  berbeda,  sehingga  tidak  secara  spesifik  mengelompokkan  dokumen kedalam  sebuah  topik  tertentu  [2].  Metode  latent  dirichlet  allocation  (LDA)  memiliki  performa  yang  unggul  bila dibandingkan dengan metode pemodelan topik yang lain serta dapat diimplementasikan untuk mengidentifikasi topik dalam jurnal ilmiah, klasifikasi, dan pengelompokan [3].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012
Penelitian  terkait  topik  modelling  menggunakan  metode  LDA  ( Latent  Dircehlet  Allocation )  telah  banyak dilakukan oleh peneliti-peneliti sebelumnya. Berikut beberapa penelitian yang dapat dijadikan acuan dalam penelitian ini, diantarnya penelitian yang berjudul “ Latent Direchlet Allocation (LDA) Untuk mengetahui Topik Pembicaraan Warganet  Tentang  Omnibus  Law ”.  Dalam  penelitian  tersebut  ditemukan  jumlah  topik  sebanyak  5  dengan  nilai koherensi sebesar 0.5644 [4].
Penelitian lainya berjudul “ Permodelan topik Pengguna Twitter Mengenai Aplikasi Ruang Guru ”. Penelitian ini  melakukan  proses  klasifikasi  terhadap  pendapat  para  pengguna  terkait  layanan  ruangguru.  Hasil  penelitian membentuk 28 topik dengan menggunakan metode Latent Direchlet Allocation [5]. Penelitian dengan judul Clustering  topik pada data sentimen BPJS Kesehatan  menggunakan  metode Latent Dirichlet  Allocation .  Hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  jumlah  topik  sebanyak  2  dengan  nilai  perplexity  sebesar 6.0907,  nilai  alpha  sebesar  0.01  dan  nilai  beta  sebesar  0.1  untuk  sentimen  positif.  Untuk  sentimen  negatif,  nilai perplexity  6.7364, nilai  alpha sebesar 0.001 dan nilai  beta sebesar 0.1. Sedangkan untuk sentimen netral  diperoleh nilai perplexity 6.2094, nilai alpha sebesar 0.001 dan nilai beta sebesar 1. Perplexity merupakan pengukuran untuk mengevaluasi kinerja model LDA atau ketepatan informasi dari proses permodelan topik pada dokumen [6].
Penelitian terkait lainnya dengan judul A Text Mining Research Based on LDA Topic Modelling . Penelitian ini menggunakan metode LDA untuk mencari topik modelling terhadap dua tipe dokumen, yaitu Wikipedia dan Tweet dari Twitter. Secara keseluruhan, penelitian ini menjelaskan secara umum tentang proses text mining menggunakan metode LDA, pre-processing data, memodelkan algoritma serta evaluasi model [7].
Selanjutnya peneltian berjudul Analisis Topik Penelitian Kesehatan di Indonesia Menggunakan Metode Topic Modelling  LDA  (Latent  Direchlet  Allocation) .  Penelitian  ini  melakukan  identifikasi  topik  terhadap  judul  -  judul penelitian  pada  bidang  kesehatan  di  Indoensia.  Judul-judul  tersebut  diambil  dari  jurnal  SINTA.  Evaluasi  model dilakukan  dengan  melihat  nilai  kohesi  yang  dihasilkan  untuk  setiap  topik.  Hasil  pengujian  menyimpulkan  bahwa metode LDA sangat baik dilakukan untuk analisis topik terhadap penelitian – penelitian bidang kesehatan [8].
Berdasarkan pemaparan beberapa penelitian diatas, maka peneliti melakukan analisis topik terhadap tweet yang dibagikan oleh pejabat negara. Metode analisis topik yang dibangun adalah LDA ( Laten Directhlet Allocation) dengan evaluasi  metode  menggunakan  perhitungan  nilai  perplexity  serta  coherence  untuk  mencari  keterkaitan  dari  uraian probabilitas  kata-kata  yang  ditemukan  dalam  penyusunan  suatu  topik  [9].  Hasil  dari  analisis  topik  modelling  ini, diharapkan dapat memudahkan masyarakat dalam memahami isi tweet yang dibagikan oleh para pejabat. Sehingga masyarakat dapat mengetahui kinerja serta fokus perhatian dari para pejabat negara.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat  dilihat pada Gambar 2.1 Tahapan Metode penelitian, sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  dimulai  dari  studi literatur.  Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  literatur  review  terhadap jurnal-jurnal atau pun pustaka-pustaka yang relevan dengan judul penelitian. Studi literatur dilakukan untuk mencari bahan acuan dalam pembuatan serta pendukung untuk melakukan penelitian ini. Selanjutnya dilakukan pengumpulan data untuk  bahan proses topik modelling. Setelah data dikumpulkan, dilanjutkan degan tahap pre processing, yaitu pembersihan  data.  Data  yang  telah  bersih  kemudian  di  analisis  menggunakan  metode  LDA.  Berikutnya,  tahapan evaluasi dimana model yang digunakan diuji untuk mengetahui keakurasian model. Dan terakhir tahapan pengambilan kesimpulan terkait hasil penelitian.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan teknik scrapping tweets pada salah satu akun twitter pejabat negara. Untuk akun pejabat  negara yang digunakan adalah Presiden Republik Indonesia, Ir. H. Joko Widodo, dengan username twitter @jokowi. Teknik scrapping dilakukan dengan menggunakan library tweepy serta API twitter. Hasil scrapping tweets disimpan dalam bentuk file CSV ( Comma Separated Value ).

## 2.3 Preprocessing Data
Setelah melakukan pengumpulan data, langkah selanjutnya yaitu preprocessing data. Tujuannya yaitu menghilangkan atau memperbaiki beberapa character untuk  keperluan proses analisis topik. Tahapan preprocessing penting dalam menyusun teks yang tidak terstruktur serta mejaga keyword yang dapat berguna untuk mewakili topik [10]. Tahapan preprocessing diantaranya yaitu:
a) Casefolding , mengubah seluruh characte pada tweets menjadi huruf kecil.
b) Removal  Punctuation, menghapus  character,  URL,  mention,  hastag,  angka,  spasi  ganda,  serta tanda  baca  yang tidak digunakan dalam proses analisis topik.
c) Tokenizing, memanggal kalimat tweet menjadi bagian-bagian atau kata – kata yang lebih kecil
d) Normalisasi, memperbaiki kata yang disingkat.
e) Stopword, melakukan penghapus kata yang tidak mengandung makna arti lebih
f) Stemming, menghapus suffiks dalam suatu kata.

## 2.3 Membangun Model LDA
Setelah melewati preprocessing data, selanjutnya data dianalisis menggunakan model LDA. LDA merupakan salah satu metode machine learning termasuk unsupervised learning yang digunakan dalam pengelompokkan data kedalam kelas, meringkas serta melakukan proses data yang ukurannya besar [11]. Biasanya digunakan untuk untuk mengenali struktur dari topik laten pada sebuah dokument tekstual [7]. Ataupun juga dapat digunakan dalam untuk retrieval field information, permodelan dokumen dan juga klasifikasi.
LDA menganggap setiap dokumen dalam corpus adalah topik laten yang bercampur secara acak. Dan setiap topik laten merupakan character atau kata yang didistribusikan dan mewakili keseluruhan kata dalam dokumen. Topik laten  dapat  dihasilkan  dari  kumpulan  kata  pada  dokumen  dengan  nilai  proporsi  yang  berbeda  [12].  Data  yang  ada terlebih  dahulu  dibuat  menjadi  corpus  atau Dictionary dengan  memanfaatkan  modul  library Gensim pada  Python, yaitu gensim.corpora. Dictionary  dibuat  untuk  melatih  model  LDA  serta  mempercepat  proses  pemprosesan  data. Selanjutnya kata-kata dalam dictionary tersebut dipresentasikan dalam bentuk matriks atau disebut dengan istilah bag of  words.  Bag  of  words melakukan  perhitungan  jumlah  kemunculan  setiap  kata  pada  dictionary.  Nilai  jumlah kemunculan tersebut yang dijadikan untuk pemprosesan topik modelling. Bag of word dapat mempresentasikan setiap dokumen melalui pengabaian urutan kata-kata dalam dokumen dan struktur sintaksis dari dokumen serta kalimat [13].
Kemudian membangun model LDA dengan menggunakan modul gensim.model dengan pemanggilan fungsi yaitu LdaModel .  Hasil output dari  model dianalisis dan kemudian divisualisasikan secara interaktif melalui library PyLDAvis  python.  PyLDAvis dirancang  untuk  membantu  peneliti  dalam  menafsirkan  topik  dari  model  topik  yang sesuai dengan kumpulan teks data [4]. Melalui pyLDAvis, persebaran kata serta relevansinya untuk tiap topik dapat terlihat.  Hasil  visualisasi  permodelannya  ditampilkan  dalam  dashboard  berbasis  web  interaktif  yang  dapat  mudah dipahami oleh penggunanya.

## 2.4 Evaluasi Model
Hasil dari model yang dibuat kemudian di evaluasi dengan melakukan perhitungan nilai perplexity serta coherence. Evaluasi dilakukan untuk mengetahui keakuratan dari validasi topik. Perplexity adalah ukuran kinerja dari permodelan bahasa  berdasarkan  probabilitas  rata-rata  yang  telah  dikembangkan.  Dapat  pula  digunakan  dalam membandingkan berbagai macam permodelan bahasa, hanya saja diperlukan teks yang serupa sebagai teks data testing. Perplexity juga merupakan sebuah metric yang digunakan untuk menguji ketepatan suatu informasi darai sebuah dokumen terhadap topik  yang  dihasilkan.  Dan  Perhitungannya  dapat  dilakukan  dengan  menentukan  kemungkinan  dari  log  teks  suatu dokumen yang tidak terlihat [14]. Nilai perplexity yang lebih rendah memiliki arti bahwa kemampuan generalisasi yang lebih baik dalam artian, model yang digunakan semakin baik. Berikut adalah perhitungan perplexity [15]:
per( 𝐷 𝑡𝑒𝑠𝑡 )=exp { − ∑ log 𝑝(𝑊 𝑑 ) 𝑑 ∑ 𝑁 𝑑 𝑑 } (1)
Keterangan: 𝑝(𝑊 𝑑 ) : peluang dari jumlah kata 𝑁 𝑑 : Total jumlah kata dalam suatu dokumen ke-d
Cara lain untuk mencari jumlah topik terbaik yaitu dengan menggunakan coherence score.  Coherence Score atau disebut dengan Topic Score merupakan bentuk evaluasi topik yang lebih mudah dalam interpretasi oleh manusia. Coherence Score digunakan untuk mengukur nilai suatu topik dengan melalui pengukuran tingkat kesamaan semantik dalam kata-kata yang terdapat pada topik [16].  Nilai topik coherence yang tinggi mengindikasikan bahwa model yang digunakan adalah baik [17].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Data Collection
Proses pegambalian data  twitter  melalui teknik scrapping  dengan memanfaatkan API  keyTwitter. Data tweet  yang digunakan  diambil  dari  akun  twitter  @jokowi  pada  periode  21  Juni  2021  hingga  25  Desember  2021.  Data  yang didapatkan terdiri dari data tanggal dan data tweet. Total tweet yang berhasil didapatkan sebanyak 500 tweets. Data tersebut  kemudian dipreprocessing  dengan beberapa tahapan preprocessing, hingga menghasilkan data  bersih  yang siap untuk di analisis. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Tweets Tanggal Text 2021-12-25 01:02:17+00:00 pandemi bekap hidup  saudara saudara umat kristiani  natal batas harap kurang gembira ceria raya orang sayang 2021-12-24 06:20:37+00:00 resmi  gedung  kantor  dewan  masjid  indonesia  jakaa  harap  dmi  semangat  jadi ibadah  pusat  didik  dakwah  musyawarah  bangun  satu  sea  tingkat  sejahtera masyarakat
2021-12-23 05:11:59+00:00
kerja gotong royong upaya putus rantai sebar virus covid jaga lonjak libur 2021-12-23 05:11:58+00:00 pek  indonesia  suntik  juta  dosis  vaksin  masyarakat  target  anak  usia  vaksinasi capai hasil gotong royong 2021-12-22 07:09:53+00:00 nu  milik  potensi  rangka  perata  ekonomi  umat  kuat  anak  muda  santri  kualitas kompetensi rajut lokomotif tarik gerbong sejahtera 2021-12-22 07:09:51+00:00 buka  muktamar  nahdlatul  ulama  lampung  siang  terima  kasih  nu  awal  jalan perintah senantiasa depan bangsa toleransi majemuk pancasila uud sea nkri
Hal pertama yang dilakukan adalah mengubah data tweet diatas kedalam bentuk dictionary serta bag of words . Hasil  pengubahan  kedalam  Dictionary  terdapat  3056  kata-kata  unique.  Selanjutnya  bag  of  word  melakukan pengindeksan setiap kata serta menghitung  kemunculan atau probabilitas berdasarkan unique kata yang ditentukan pada proses dictionary. Setelah itu dilanjutkan dengan permodelan Latent Direchlet Allocation (LDA).

## 3.2 Hasil Permodelan Topik
Parameter yang dijadikan acuan untuk menghasilkan model topik yang terbaik yaitu number of topics dan words in topic. Number of topic adalah jumlah topik yang diperoleh dalam satu dokumen, sedangkan words in topic merupakan jumlah kata yang menyusun topik. Dalam penelitian ini digunakan Number of topic = 7 dan word of topic = 10. Output dari  permodelan  topik  menghasilkan  nilai  probabilitas  dari  beberapa  kata.  Probabilitas  merupakan  frekuensi kemunculan  kata  pada  dokumen.  Pemilihan  kata  diambil  sebanyak  jumlah  kata  ( word  of  topic )  yang  memiliki probabilitas tertinggi. Berikut keluaran topik yang dihasilkan dari permodelan topik
Tabel 2 . Output Permodelan Topik Topik Probabilitas * Kata 0 '0.015*"vaksinasi" + 0.013*"covid" + 0.012*"jawa" + 0.010*"masyarakat" + ' '0.010*"daerah" + 0.009*"timur" + 0.009*"pagi" + 0.008*"pemerintah" + ' '0.007*"kegiatan" + 0.007*"meninjau" 1 '0.028*"indonesia" + 0.015*"selamat" + 0.012*"tokyo" + 0.011*"medali" + ' '0.009*"negara" + 0.008*"atlet" + 0.007*"paralimpiad" + 0.005*"air" + ' '0.005*"meraih" + 0.005*"masyarakat"' 2 '0.009*"masyarakat" + 0.009*"ha" + 0.008*"kab" + 0.008*"jalan" + ' '0.007*"nasion" + 0.006*"dibangun" + 0.006*"bendungan" + 0.006*"indonesia" + ' '0.006*"pemerintah" + 0.006*"rp"' 3 '0.009*"covid" + 0.007*"pasar" + 0.006*"jakaa" + 0.006*"negeri" + ' '0.005*"pedagang" + 0.005*"kaki" + 0.005*"pandemi" + 0.005*"warung" + ' '0.004*"bantuan" + 0.004*"siang" 4 '0.019*"indonesia" + 0.018*"vaksinasi" + 0.017*"covid" + 0.015*"vaksin" + ' '0.010*"juta" + 0.010*"dosi" + 0.010*"kesehatan" + 0.010*"pemerintah" + ' '0.008*"pandemi" + 0.007*"masyarakat" 5 '0.010*"pandemi" + 0.006*"indonesia" + 0.006*"dunia" + 0.005*"rumah" + ' '0.005*"negara" + 0.005*"kesehatan" + 0.005*"ekonomi" + 0.005*"bendungan" + ' '0.004*"ktt" + 0.004*"covid" 6 '0.009*"pagi" + 0.007*"jakaa" + 0.007*"covid" + 0.006*"indonesia" + ' '0.005*"tanah" + 0.005*"rumah" + 0.005*"masyarakat" + 0.004*"meninjau" + '
'0.004*"meresmikan" + 0.004*"vaksinasi"

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012
Dari  hasil  permodelan  topik  diatas,  peneliti  melakukan  analisis  untuk  menyusun  topik  berdasarkan  nilai probabilitas  kata  yang  muncul  dari  model  yang  telah  dibuat.  Berikut  adalah  hasil  analisis  peneliti  dari  tabel  hasil permodelan topik diatas.
Tabel 3. Hasil Analisis dari Output Permodelan Topic Topic Hasil Analisis Topic 0 Peninjuan vaksinasi covid pada masyarakat di jawa Topic 1 Ucapan selamat pada altet indonesia peraih medali pada olimpiade tokyo Topic 2 Pembangunan jalan dan bendungan oleh pemerintah untuk masyarakat Topic 3 Pedagang di pasar butuh bantuan saat pandemi Topic 4 Penambahan dosis vaksin untuk vaksinasi demi kesehatan Topic 5 Kesehatan dan ekonomi indonesia pada saat pandemi covid Topic 6 Meninjau dan meresmikan program vaksinasi di masyrakat

## 3.3 Visualisasi Permodelan Topik
Output dari permodelan topik dapat divisualisasikan menggunakan library pyLDAvis dan hasilnya dapat dilihat pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Visualisasi Permodelan Topik
Pada  gambar  diatas,  terdapat  bentuk  lingkaran  yang  menggambarkan  topik.  Semakin  besar  bentuk  lingkarannya menandakan bahwa topik tersebut sangat berpengaruh atau sering muncul di dokumen. Sedangkan kata-kata yang ada di  panel  kanan  merupakan  kata  –  kata  dominan  yang  dibahas  dalam  topik.  Terdiri  dari  30  terms  atau  kata  dan menampilkan persentase dari kata tokens untuk setiap topik. Kata – kata tersebut terdiri dari vaksin, tokyo,  vaksinasi, medali, dosis, jawa, covid, atlet, indonesia, selamat, paralimpiad, ha, timur, jalan, jakaa, daerah, bendungan, pagi, pandemi, sinovac, meninjau, pasar, pangan, meraih, olimpiad, perunggu, merdeka, juta, kalimantan, nasion. Apabila kata-kata pada panel disamping dipilih, maka bentuk lingkaran mengalimi perubahan bentuk. Semakin besar bentuk lingkaran, menunjukkan kata tersebut muncul dominan pada topik tersebut.

## 3.4 Evaluasi Permodelan Topik
Tahapan ini dilakukan untuk memastikan bahwa model yang dibentuk untuk topik modelling dokumen menghasilkan nilai probabilitas yang tertinggi. Evaluasi dilakukan melalui dua metode yaitu dengan metode Perplexity dan dengan metode Score  Topic  Cohorence. Parameter  yang  mejadi  acuan  dalam  evaluasi  model  yaitu  jumlah  topik.  Berikut adalah tabel nilai perplexity dan coherence score yang diperoleh dalam penelitian ini:
Tabel 4. Nilai Evaluasi Perplexity dan Nilai Coherence Score
Jumlah Topik Nilai Perplexity Coherence Score 7 -8.06899991721538 0.3745496387523902 6 -8.025974717151541 0.40277582878256496 5 -7.976868943664449 0.33135125281623257 4 -7.913609516505872 0.2794537291050216 3 -7.840355512228399 0.29673333225230447 2 -7.772051970871911 0.30861439227062853

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012
Tabel diatas yang terdiri dari jumlah topik, nilai perplexity dan coherence score dapat divisiualisasikan dengan menggunakan grafik seperti yang dilihat pada grafik berikut ini:

## Gambar 3. Grafik Nilai Coherence Score
Dari gambar grafik diatas diperoleh nilai coherence score tertinggi berada pada jumlah topic sebanyak 6, dan paling  rendah  pada jumlah  topik  sebanyak  4.  Dari  grafik  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa, banyak  jumlah topik yang digunakan dalam model berpengaruh terhadap nilai coherence score.

## Gambar 4. Grafik Nilai Perplexity
Dari  grafik  diatas  dapat  disimpulkan  semakin  kecil  jumlah  topik,  maka  semakin  besar  nilai  perplexity. Diperoleh nilai perplexity terbaik berada pada jumlah topik sebanyak 7, dikarenakan semakin kecil nilai perplexity, maka semakin baik performa dari model yang dibuat. Visualisasi perbandingan nilai perplexity terhadap coherence score dapat dilihat pada grafik berikut ini.
Gambar 5. Grafik Perbandingan Nilai Coherence Score dan Perplexity Score
Grafik diatas merupakan visualisasi keterkaitan antara nilai perplexity dan coherences score berdasarkan data tabel 4 diatas.

## 3.5 Pengelompokkan Tweets
Berikut  adalah  pengelompokkan  beberapa  dokumen  atau  tweets  dari  data  yang  telah  dipreprocessing,  dengan menggunakan  model  LDA yang dibentuk diatas. Dokumen atau tweets yang digunakan sebanyak 6 dokumen atau tweets. Dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 5 berikut

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012
Tabel 5. Klasifikasi Dokument atau Tweet
Document/Tweet Topik Topic Cohorence Score pandemi bekap hidup saudara saudara umat kristiani natal batas harap kurang gembira ceria raya orang sayang 4 0.949495 resmi gedung kantor dewan masjid indonesia jakaa harap dmi semangat jadi ibadah pusat didik dakwah musyawarah bangun satu sea tingkat sejahtera masyarakat 3 0.49379382 kerja gotong royong upaya putus rantai sebar virus covid jaga lonjak libur 0 0.011009037 pek indonesia suntik juta dosis vaksin masyarakat target anak usia vaksinasi capai hasil gotong royong 4 0.9463689 nu milik potensi rangka perata ekonomi umat kuat anak muda santri kualitas kompetensi rajut lokomotif tarik gerbong sejahtera 1 0.9547293 buka muktamar nahdlatul ulama lampung siang terima kasih nu awal jalan perintah senantiasa depan bangsa toleransi majemuk pancasila uud sea nkri 0 0.9609101

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  LDA  dapat merepresentasikan topik topik yang ada di dalam dokumen tweets.   Sehingga metode LDA  dapat digunakan untuk mencari atau menemukan topik yang ada pada tweet para pejabat negara. Dengan jumlah topik yang dipilih sebanyak 7  dalam penelitian ini, diperoleh nilai  perplexity sebesar -8.068 dan nilai  Coherence Score sebesar 0.374.  Namun, nilai  coherence  score  tertinggi  berada  pada jumlah  topik  sebanyak  6.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  pemilihan jumlah  topik  menjadi  parameter  dalam  mencari  nilai  coherence  yang  terbaik. Penentuan  jumlah  topik  yang  sesuai akan menghasilkan nilai coherence scor yang valid dan optimal sehingga dapat diinterpretasikan. Dari hasil topik yang diperoleh dalam penelitian ini, dapat kita mengambil kesimpulan bahwa tweets yang dibagikan oleh Presiden RI Ir. Jokowi menggambarkan fokus perhatian presiden saat ini adalah kasus covid  – 19 serta vaksinasi pada masyarakat Indonesia. Sebagai saran, perlu dilakukan analisis topik dengan menggunakan metode yang berbeda. Tujuannya, yaitu sebagai  perbandingan  dalam  mencari  model  terbaik  untuk  menganalisis  topik  dari  tweet  yang  dibagikan  oleh  para pejabat negara.

## REFERENCES
[1] S. R. I. Rezeki, “Penggunaan Sosial Media Twitter dalam Komunikasi Organisasi (Studi Kasus Pemerintah Provinsi Dki Jakarta Dalam Penanganan Covid-19),” J. Islam. Law Stud. , vol. 04, no. 02, pp. 63–78, 2020.
[2] J. C. Campbell, A. Hindle, and E. Stroulia, “Latent Dirichlet Allocation: Extracting Topics from Software Engineering Data,” Art Sci. Anal. Softw. Data , vol. 3, pp. 139–159, 2015, doi: 10.1016/B978-0-12-411519-4.00006-9.
[3] P. Zambrano et al. , “Technical mapping of the grooming anatomy using machine learning paradigms: An information security approach,” IEEE Access , vol. 7, pp. 142129–142146, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2942805.
[4] M. L. C. Chilmi, “Latent dirichlet allocation lda untuk mengetahui topik pembicaraan warganet twitter tentang omnibus law,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2021, [Online]. Available:
https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/56724%0Ahttps://repository.uinjkt.ac.id/dspace/bitstream/1234567 89/56724/1/M. LUVIAN CHISNI CHILMI-FST.pdf.
[5] 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.
[6] S.  A.  Putri,  P.  D.  Kusuma,  C.  Setianingsih,  and  U.  Telkom,  “Clustering  Topik  Pada  Data  Sentimen  Bpjs  Kesehatan Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation Topic Clustering On Sentiment Data Of Bpjs Kesehatan,” vol. 8, no. 5, pp. 6097–6105, 2021.
[7] Z.  Tong  and  H.  Zhang,  “A  Text  Mining  Research  Based  on  LDA  Topic  Modelling,”  pp.  201–210,  2016,  doi: 10.5121/csit.2016.60616.
[8] 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.
[9] D. Newman, J. H. Lau, K. Grieser, and T. Baldwin, “Automatic evaluation of topic coherence,” NAACL HLT 2010 - Hum. Lang. Technol. 2010 Annu. Conf. North Am. Chapter Assoc. Comput. Linguist. Proc. Main Conf. , no. June, pp. 100–108, 2010.
[10]  T. Gonçalves and P. Quaresma, “Evaluating preprocessing techniques in a text classification problem,” Unisinos , pp. 841– 850, 2005, [Online]. Available: http://www.research.att.com/.
[11]  F. Rashif, G. Ihza Perwira Nirvana, M. Alif Noor, and N. Aini Rakhmawati, “Implementasi LDA untuk Pengelompokan Topik  Cuitan  Akun  Bot  Twitter  bertagar  #Covid-19  LDA  Implementation  for  Topic  of  Bot’s  Tweets  with  #Covid-19 Hashtag,” Cogito Smart J. | , vol. 7, no. 1, pp. 170–181, 2021.
[12]  S. H. Mohammed and S. Al-Augby, “LSA & LDA topic modeling classification: Comparison study on E-books,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 19, no. 1, pp. 353–362, 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v19.i1.pp353-362.
[13]  A. I. Alfanzar and I. S. Rozas, “Topic Modelling Skripsi Menggunakan Metode Latent,” vol. 7, no. 1, pp. 7–13, 2020.
[14]  A. F. Hidayatullah and M. R. Ma’Arif, “Road traffic topic modeling on Twitter using latent dirichlet allocation,” Proc. - 2017 Int.  Conf.  Sustain.  Inf.  Eng.  Technol.  SIET  2017 ,  vol.  2018-Janua,  no.  August,  pp.  47–52,  2018,  doi: 10.1109/SIET.2017.8304107.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 122 − 129 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1012
[15]  T. Santika, Evaluasi Perplexity Untuk Pemodelan Topik  Diskusi Agama Islam Di Media Sosial Twitter Indonesia Tahun 2006-2018 Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Program Studi Matematika Uin Syarif Hidayatullah Jakarta . 2019.
[16]  H. S. Koh and M. Fienup, “Topic modeling as a tool for analyzing library chat transcripts,” Inf. Technol. Libr. , vol. 40, no. 3, 2021, doi: 10.6017/ital.v40i3.13333.
[17]  D. Mimno, H. M. Wallach, E. Talley, M. Leenders, and A. McCallum, “Optimizing semantic coherence in topic models,” EMNLP 2011 - Conf. Empir. Methods Nat. Lang. Process. Proc. Conf. , no. 2, pp. 262–272, 2011.