Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.951 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1063-1074 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TOPIC MODELING IN COVID-19 VACCINATION REFUSAL CASES USING LATENT DIRICHLET ALLOCATION AND LATENT SEMANTIC ANALYSIS
Ulfah Malihatin Sholihah 1 , Yulian Findawati *2 , Uce Indahyanti 3
1,2,3 Informatics Study Program, Faculty of Science and Technology, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
Email: 1 191080200172@umsida.ac.id , 2 yulianfindawati@umsida.ac.id , 3 uceindahyanti@umsida.ac.id
(Article received: March 11, 2023; Revision: March 23, 2023; published: October 15, 2023)

## Abstract
COVID -19 vaccination is a program provided by the Indonesian government to minimize the spread of the virus. The  COVID-19  vaccination  program  in  Indonesia  goes  hand  in  hand  with  issues  that  are  circulating,  causing controversy and rejection of vaccination on social media, especially Twitter. There are many factors that influence vaccine rejection on Twitter, to summarize frequently discussed topics and find out hidden topics, this study uses the Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Latent Semantic Analysis (LSA) methods from 1797 Twitter scrapping data. Both models require a set of words that have been converted into a matrix, so before conducting LDA topic modeling,  the  dataset  will  undergo  a  bag  of  word  (BOW)  calculation.  Meanwhile,  in  LSA  topic  modeling,  the existing  dataset  will  undergo  word  weighting  of  frequently  occurring  words  using  Term  Frequency  -  Inverse Document Frequency (TF-IDF). This study was conducted to find and summarize hidden information in the form of frequently discussed topics, thus understanding public opinions related to the COVID -19 vaccination refusal case. LDA and LSA methods will display topics based on the probability and mathematical calculations of word occurrences in  each topic in  the document. The topics that appear will  be further analyzed through coherence score by applying a limit of 20 topics to display the best value. Further modeling experiments are carried out to display topics through LDA and LSA models, this study takes 6 topics with the highest coherence values including the right of individuals to choose whether to be vaccinated or not (0.484607), the Ribka Tjiptaning controversy (0.473368), rejection of the COVID-19 vaccine by groups represented by public figures (0.463631), punishment for non-compliance in the form of fines (0.324924), and halal certification (0.312521).
Keywords : Covid-19  vaccination  Refusal,  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA),  Latent  Semantic  Analysis  (LSA), Topic Modelling, Twitter.

## PEMODELAN TOPIK PADA KASUS TOLAK VAKSINASI COVID-19 MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION DAN LATENT SEMANTIC ANALYSIS

## Abstrak
Vaksinasi COVID-19 adalah program yang diberikan pemerintah Indonesia dalam upaya meminimalisir terjadinya penularan  virus.  Program  vaksinasi  COVID-19  di  Indonesia  berjalan  beriringan  dengan  isu  –  isu  yang  beredar sehingga menimbulkan kontroversi  dan penolakan vaksinasi  di media sosial terutama Twitter. Terdapat  banyak faktor  yang  mempengaruhi  adanya  tindakan  penolakan  vaksin  di  Twitter,  untuk  meringkas  topik  yang  sering dibahas dan mengetahui topik – topik yang tersembunyi, pada penelitian ini menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation  (LDA) dan Latent  Semantic  Analysis  (LSA) dari  1797  data  hasil scrapping Twitter.  Kedua  model tersebut membutuhkan sekumpulan kata yang telah diubah ke dalam suatu matriks, sehingga sebelum melakukan pemodelan  topik  metode  LDA,  dataset  akan  dilakukan  perhitungan bag  of  word  (BOW). Sedangkan  pada pemodelan topik LSA, dataset yang ada akan dilakukan pembobotan kata – kata yang sering muncul menggunakan Term  Frequency  –  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF) .  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  menemukan  dan meringkas  informasi  tersembunyi  berupa  topik  –  topik  yang  sering  dibahas.  Metode  LDA  dan  LSA  akan menampilkan topik – topik berdasarkan hasil dari perhitungan probabilitas dan matematis kemunculan kata pada setiap topik dalam dokumen. Topik yang muncul akan dianalisa lagi melalui coherence score dengan menerapkan batas topik yang akan ditampilkan sebanyak 20 topik nilai terbaik. Percobaan pemodelan selanjutnya dilakukan untuk menampilkan topik melalui model LDA dan LSA lagi, dan diperkecil menjadi 6 jumlah topik dengan nilai koherensi  tertinggi  diantaranya  adalah  hak  individu  dalam  memilih  untuk  divaksinasi  atau  tidak  (0.484607), kontroversi  Ribka  Tjiptaning  (0.473368),  penolakan  terhadap  vaksin  COVID-19  oleh  kelompok  yang  diwakili
tokoh-tokoh  publik  (0.463631),  hukuman  bagi  ketidakpatuhan  berupa  denda  (0.324924),  dan  sertifikasi  halal (0.312521).
Kata kunci : Latent Dirichlet Allocation (LDA), Latent Semantic Analysis (LSA), Pemodelan Topik, Tolak Vaksin Covid-19, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
COVID-19  adalah  virus  yang  ditemukan  pada tahun  2019  di  China  yang  menyerang  saluran pernapasan[1].  Virus  ini  menimbulkan  pandemi  di seluruh  dunia  karena  proses  penularan  sangat  cepat dan  belum  ada  obat  untuk  mencegah.  Akibatnya semua  kegiatan  harus  diberlakukan  protokol kesehatan, beberapa sektor pekerjaan ikut terdampak, pemutusan  hubungan  kerja  di  sejumlah  tempat dilakukan  secara  besar  –  besaran,  pengalihan pembelajaran  ke  media  dalam  jaringan  (daring), hingga lockdown .
Banyak  penelitian  yang  dilakukan  oleh  badan kesehatan  hampir  di  seluruh  dunia  dalam  upaya menciptakan vaksin COVID-19, sehingga pada tahun 2021  vaksin  tersebut  pertama  kali  ditetapkan pemerintah  sebagai  upaya  untuk  menekan  kenaikan angka  dan  mencegah  mengurangi  penyebaran COVID-19.  Vaksinasi  dilakukan  secara  masal  di berbagai daerah di Indonesia secara bertahap karena pelayanan  kesehatan  seperti  ini  merupakan  bentuk dari  pemenuhan  hak  dan  kewajiban  masyarakat Indonesia.  Terdapat  peraturan  vaksin  COVID  -19 dalam Perpres No. 99 Tahun 2020 tentang Pengadaan Vaksin  dan  Pelaksanaan  Vaksinasi  Dalam  Rangka Penanggulangan  Pandemi  COVID-19,  Keputusan
Menteri - KesehatanNo.HK.01.02./MENKES/12758/2021 tentang  Penetapan  Jenis  Vaksin  untuk  Pelaksanaan Vaksinasi COVID-19, Permenkes No 84 Tahun 2020 tentang  Pelaksanaan  Vaksinasi  Dalam  Rangka Penanggulangan Pandemi COVID19 [2].
Namun, vaksinasi yang diselenggarakan pemerintah  menimbulkan  pro  dan  kontra.  Terdapat isu  –  isu  tentang  vaksin  COVID-19  yang  ramai dibicarakan  melalui  media  sosial  seperti  Twitter sehingga muncul kasus penolakan vaksin COVID-19. Banyak masyarakat menuliskan tanggapan di Twitter dan  menjadi trending  topic di  Indonesia.  Hal  ini ditandai dengan munculnya sebuah hashtag #TolakDiVaksinSinovac  yang  menjadi trending Twitter  pada  tanggal  12  Januari  2021  [3].  Twitter menjadi media sosial paling mudah untuk memaparkan pendapat atau opini –  opini penggunanya,  sehingga  hal  seperti  ini  dapat membantu  dalam  mengambil  suatu  informasi,  data
penelitian,  jajak  pendapat,  analisa  sentimen,  dan kepentingan lainnya.
Pada  penelitian  ini,  pendapat  masyarakat Indonesia  yang  menolak  vaksinasi  COVID-19  di Twitter  akan  dilakukan  klasifikasi  untuk  melihat topik  yang  sering  dibicarakan.  Pengambilan  data untuk diringkas tersebut menggunakan metode Latent Dirichlet  Allocation (LDA)  dan Latent  Semantic Analysis (LSA).  Pendekatan  LDA  menghasilkan kata-kata  yang  sering  muncul  bersamaan  dan  juga mengaturnya  ke  dalam  topik  yang  berbeda.  Untuk menghitung  jumlah  topik  yang  paling  tepat berdasarkan  model coherence-gensim [4] pada  21 batasan  perhitungan  model  topik  dengan  nilai tertinggi  yang  dibentuk  [5]  setelah  melakukan percobaan pemodelan pertama.
Sejumlah  topik  dari  dataset  setelah  melalui preprocessing dan cleaning  data selanjutnya  data akan dilakukan pembentukan matriks dari sekumpulan  korpus  yaitu bag  of  word (BOW) pemilihan fitur ini membuat pemodelan lebih efektif dan relevan.  Hasil dari evaluasi topic coherence akan diproses menggunakan model LDA dan divisualisasikan  topik  terbaik  melalui  modul pyLDAvis.
Untuk  mengetahui  topik  tersembunyi  atau pandangan  lainnya  dan  polaritas  masyarakat Indonesia terhadap isu penolakan vaksinasi COVID- 19, pada kasus ini dapat dilakukan metode pemodelan topik yang berbeda. Hal ini penting agar opini publik terhadap kasus penolakan vaksin dapat dengan cepat dianalisa sehingga dapat di counter oleh pelaku masa depan. Model LSA memberikan cara berbeda dalam tahap pemrosesan  matriks setiap kata dalam korpus. Pada LSA sebelum menguji model tersebut  terdapat proses  perhitungan Document  Term  Matrix (DTM) yang  bisa  diberikan  pembobotan  kata  melalui Term Frequency  -  Inverse  Document  Frequency (TF  - IDF).  Bobot  kata  yang  dihasilkan  akan  dijadikan sebagai  percobaan  pemodelan  topik  pertama  pada metode  LSA  sebelum  evaluasi  model menggunakan coherence score .

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat  beberapa  tahapan  yang  digunakan. Adapun  tahapan  –  tahapan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.951 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1063-1074 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## Gambar  1. Flowchart Penelitian

## 2.1. Pengambilan Dataset
Gambar 1 menunjukkan tahapan pertama yaitu pengambilan  dataset  yang  akan  diolah  merupakan data  hasil scarapping pada  media  sosial  Twitter menggunakan library Python yaitu Tweepy. Dataset yang didapat disimpan ke dalam bentuk berkas yang bereksistensi .csv.

## 2.2. Pra-pemrosesan Teks (Text Peprocessing)
Dataset  terlebih dahulu  dilakukan pembersihan dari  beberapa  prosedur,  pada  Gambar  1  masuk  ke tahap Text Preprocessing . Tahap ini dapat dilakukan untuk  membuat  semua  teks  menjadi  teks  yang berhuruf  kecil  ( lowercase  folding ).  Pada  dasarnya proses tokenizing ialah memisahkan setiap kata yang menyusun suatu dokumen[6]. Menghilangkan karakter  –  karakter  yang  ada  di  dalamnya  seperti emoji, tanda baca, link, tagar, maupun URL melalui tahapan tokenizing . Kemudian, teks yang telah bersih akan  dilakukan  penghapusan  kata  –  kata  yang  tidak memiliki pengaruh atau makna, tahap ini dinamakan stopwords . Stopwords  removal dapat  meningkatkan rasio signal-to-noise dalam teks yang tidak terstruktur dan  dengan  demikian  meningkatkan  signifikasi statistik  dari  istilah  yang  bisa  jadi  penting[7].  Pada dataset,  terdapat  kata  –  kata  berulang  yang  harus dihapuskan  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik  saat melakukan pemodelan ( normalization ) dan menghilangkan kata dengan imbuhan berupa prefiks atau sufiks melalui tahapan stemming .

## 2.3. Pemrosesan Teks (Text Processing)
Gambar  1  menunjukkan  beberapa  tahapan berbeda  setelah text  preprocessing yaitu  melakukan perhitungan kata – kata dari dataset yang telah bersih menjadi  sebuah matriks BOW sebelum dijadikan ke pemodelan  topik  dan  membuat  pembobotan  kata. BOW  mengubah  data  tabular  (korpus)  menjadi document term yang merupakan data numerik. BOW
hanya  menghitung  kata  unik,  jika  terdapat  kata duplikat atau kata yang sama antar topik akan ditulis satu kali saja.
Pada  pemodelan  topik  LSA,  terdapat  korpus berupa  sekumpulan  kata  yang  harus  dirubah  juga menjadi  sebuah  vektor.  TF  –  IDF  merupakan pembobotan kata yang digunakan sebelum melakuklan  pemodelan  topik  LSA.  ersamaan  (1) menjelaskan bahwa TF menghitung jumlah seberapa sering  kemunculan  kata  dalam  sebuah  dokumen dibanding dengan jumlah kata pada dokumen.
𝑡𝑓 𝑡𝑑 = 𝑛 𝑡𝑑 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 (1)
Persamaan  (2)  IDF  menilai  kata  yang relative sering  muncul  dianggap  sebagai  kata  penting  atau bukan  berdasarkan  kemunculan  kata  pada  setiap korpus.  IDF  menghitung  level  korpus  secara keseluruhan bukan perdokumen individual.
𝐼𝐷𝐹 𝑑 = 𝑙𝑜𝑔( 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑑𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑑𝑜𝑐 𝑤𝑖𝑡ℎ 𝑡𝑒𝑟𝑚 𝑡′ ) (2)

## 2.3.1. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  merupakan model  probabilitas  generatif  yang  mengasumsikan bahwa setiap topik adalah campuran dari sekumpulan kata  potensial  atau  biasa  disebut  token,  dan  setiap dokumen (korpus) adalah campuran dari sekumpulan topik  probabilitas  yang  disebut  latent.  Fungsi  dari LDA  bisa  digunakan  untuk  melakukan  klasterisasi, memroses  data  yang  besar  karena  daftar  topik  yang dihasilkan LDA memiliki pembobotan.
Algoritma  LDA  bekerja  dengan  melakukan inisialisasi parameter berupa:
• Jumlah dokumen ( M )
• Jumlah topik ( K ) yang akan ditampilkan
• Jumlah iterasi ( i )
• Jumlah kata dalam dokumen ( N )
• Koefisien LDA ( α, β ).
Gambar  2. Alur Kerja LDA
LDA  melabeli  masing  –  masing  kata  dengan topik  yang  telah  ditentukan  dalam  suatu  dokumen secara  acak  ( random  topic  assignment )  melalui random  distribution .  Pada  proses  iterasi resample each word akan menghasilkan parameter yang dapat menentukan distribusi dari jumlah topik dalam suatu dokumen. Resample dilakukan berdasarkan kelaziman  suatu  kata  dalam  suatu  topik,  dan mengevaluasi  kelaziman  topik  berada  dalam  sebuah dokumen.
Gambar  2  menunjukkan  distribusi  dirichlet  α merupakan  parameter  yang  mengontrol  distribusi topik sebuah dokumen, semakin tinggi nilai alfa maka dinyatakan  bahwa  dokumen  tersebut  memiliki beragam  topik.  Hal  ini  dapat  direpresentasikan melalui  distribusi multinomial (θ),  di  mana  setiap distribusi acak dapat memuat topik (Z) dan kata yang spesifik (W) dalam dokumen sehingga akan diperoleh banyaknya  dokumen  (M)  dan  memuat  beberapa jumlah kata dalam setiap dokumen (N).
Sebaliknya,  jika  nilai  α  terlalu  rendah,  maka tidak ada banyak sebaran topik yang tercampur dalam satu  dokumen  sehingga  tidak  terdistribusi  secara merata.  Distribusi diriclet β  merupakan  parameter yang  mengontrol  persebaran  kata  setiap  topik  (φ). Nilai  β  yang  tinggi  dari  suatu  topik  memuat persebaran  kata  yang  ada  di  topik  lain.  Sedangkan nilai  β  cenderung  rendah  menunjukkan  kata  –  kata dalam  satu  topik  hanya  terdistribusi  pada  topik tertentu (K) sehingga lebih spesifik. Pada model LDA variabel yang diobservasi adalah W.

## 2.3.2. Latent Semantic Analysis (LSA)
LSA  adalah  metode  natural  language  yang menganalisis hubungan antara sekumpulan dokumen, kata  –  kata,  dan  istilah  yang  dikandungnya menggunakan distribusi univariat (dekomposisi nilai tunggal), teknik matematika yang mencari data tidak terstruktur untuk menemukan hubungan tersembunyi antara  istilah  dan  konsep.  Istilah  atau  konsep  kata yang  terkandung  dalam  tulisan  akan  menjadi  acuan pembanding  tanpa  melihat  ciri  kebahasaan  suatu tulisan[8].  Refleksi  LSA  dari  pengetahuan  manusia telah  ditunjukkan  dalam  berbagai  cara  diantaranya skor  tumpang  tindih  dengan  kosakata.  LSA  meniru urutan  kata  manusia  dan  penilaian  kategori, menyimulasikan data priming leksikal.
𝐴 𝑡𝑥𝑑 =   𝑈 𝑡𝑥𝑛 × 𝑆 𝑡𝑥𝑛 ×   𝑉 𝑑𝑥𝑛 𝑇 (3)
Masukan  untuk  metode  ini  adalah  sekumpulan teks  atau  korpus  yang  direpresentasikan  ke  dalam matriks  yang  dianggap  mampu  mengambil  inti  sari dari  suatu  dokumen  setelah  dibandingkan  per-kata uniknya  ( term ).  LSA  dapat  digunakan  untuk memberikan  nilai  padateksi  dengan  mengkonversi teks menjadi matriks - matriks yang diberi nilai pada masing - masing term untuk dicari kesamaan dengan term  referensi [9].  Pada  Persamaan  3  LSA menggunakan Singular Vector Decomposition (SVD) untuk  menghitung  matriks  tersebut,  matriks  dibuat menjadi  3  komponen  yaitu  S,  U,  dan  V  untuk dilakukan dekomposisi sehingga mampu menghasilkan  matriks  yang  baru.  Dokumen  yang direpresentasikan  dalam  matriks  jika  mengandung kata  –  kata  yang  mirip,  maka  vektor  akan menampilkan kata serupa. LSA didasarkan pada term frequency, keunggulannya adalah menghasilkan hasil intuitif [10]. Hal ini diterapkan ke dalam tahapan LSA pada  saat  menghimpun  kata  –  kata  menjadi  sebuah vektor yang direpresentasikan ke dalam TF IDF. Hal ini  melibatkan  pembobotan  kata  dan  pencarian  kata penting berdasarkan nilai relatif kemunculan kata dari setiap dokumen.

## 2.3.3. Coherence Score
Coherence  score  atau  topik  koherensi  adalah ukuran untuk mengevaluasi pemodelan topik. Model yang baik menghasilkan topik dengan nilai koherensi yang tinggi [11], maka langkah pengujian dilakukan dengan iterasi sebanyak topik n dan dimulai dari topik i,  .  Topik  koherensi  menggunakan  statistik  dan probabilitas  yang  diambil  dari  korpus  referensi (kumpulan  teks),  berfokus  pada  konteks  kata,  untuk memberikan skor koherensi pada suatu topik.
Topik koherensi telah diusulkan sebagai metode evaluasi intrinsik untuk pemodelan topik, dinyatakan sebagai rata –  rata atau median dari  word similarity yang  berpasangan  dan  dibentuk  oleh  kata  –  kata paling atas dengan persamaan topik. Semakin tinggi nilai koherensi maka semakin bagus hasil interpretasi pemodelan topik [12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengambilan Dataset
Pengambilan data diambil pada rentang tanggal 7  Januari  2021  sampai  13  Januari  2021  dan memperoleh  1797  data  dari  Twitter.  Pengambilan data  ini  dianalisa  menggunakan library Pandas sebelum disimpan menjadi bentuk csv. Dataset awal seperti  pada  Tabel  1  masih  berupa  data  kotor  yang belum  dilkakukan  pembersihan  isi  –  isi  yang dianggap  tidak  berpengaruh  pada  proses  pemodelan nantinya.
Tabel 1. Dataset Tolak Vaksinasi Covid-19 Date Tweet 2021- 01-13 @Laudate_Dom  @Pipelpawer165  @dayatia  Beliau dan  dr.  Agni  serta  semua  yang  ada  di  HEAL  tidak menolak vaksin Mbak.  Kami tidak menolak apapun anjuran  pemerintah.  Kami  juga  kampanye  3M  kok. Yang kami keitisi adalah hal substansial soal pcr dan metode test lainnya.  Plus edukasi how to... 2021-
01-13
Orang  bule,  vaccine  =  Antichrist  Juga  dianggap sebagai sarana kontrol populasi penduduk di dunia.. Jadi wajar kalau ada yang menolak program vaksinasi dan anti vaksin 😁 https://t.co/GwNvveV9TU 2021- 01-07 Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  akan  memberikan sanksi  berupa  denda  bagi  warga  yang  menolak vaksinasi Covid-19.  #vaksin  https://t.co/ZqPsi4cvxx
2021- 01-08 vaksin  belum  lulus  uji  BP  POM  dan  ternyata  ga semua orang bisa divaksin..anehnya udah tuh vaksin distribusikan  ke  daerah,  dan  menolak  divaksin dikenakan  denda..Gagal  Paham 😲😲🔨🔨🔨 https://t.co/JZL3oYy29f 2021- 01-10 Terus liat video nakes menolak vaksin. Itu pasti video buat seru-seruan kan? Iya kan dok? Sus?

## 3.2. Text Preprocessing
Dataset  tidak  langsung  digunakan  oleh  sistem. Oleh  karena  itu,  beberapa  preprocessing  harus dilakukan  untuk  sedikit  memodifikasi  data  guna meningkatkan kualitas data yang digunakan.

## 3.2.1. Lowercase Folding
Data  awal  masih  berupa  teks  yang  belum dilakukan  pemrosesan  apapun,  sehingga  bentuk  dan strukturnya  masih  original.  Untuk  mengubah  semua huruf pada dokumen atau data tersebut menjadi huruf kecil maka dapat memanfaatkan fungsi Python yaitu str.lower() . Proses ini tidak hanya mengubah menjadi huruf  kecil  semua  akan  tetapi  juga  menghilangkan karakter selain a sampai z atau delimeter. Untuk hasil lowercase folding dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Sebelum dan  Sesudah Lowercase Folding
Sebelum lowercase folding
Sesudah lowercase folding
@Laudate_Dom @Pipelpawer165 @dayatia
Beliau  dan  dr.  Agni  serta semua  yang  ada  di  HEAL tidak  menolak  vaksin  Mbak.
Kami  tidak  menolak  apapun anjuran  pemerintah.  Kami juga  kampanye  3M  kok.
Yang  kami  keitisi  adalah  hal substansial  soal  pcr  dan metode  test  lainnya.    Plus edukasi how to... @laudate_dom @pipelpawer165 @dayatia
beliau  dan  dr.  agni  serta semua yang ada di heal tidak menolak  vaksin  mbak.    kami tidak menolak apapun anjuran pemerintah. kami juga kampanye  3m  kok.    yang kami keitisi adalah hal substansial  soal  pcr  dan metode  test  lainnya.    plus edukasi how to...
Orang bule, vaccine = Antichrist Juga dianggap
sebagai sarana kontrol populasi  penduduk  di  dunia.. Jadi  wajar  kalau  ada  yang menolak  program  vaksinasi dan anti vaksin 😁 https://t.co/GwNvveV9TU
orang bule, vaccine =
antichrist juga dianggap sebagai sarana kontrol populasi  penduduk  di  dunia.. jadi  wajar  kalau  ada  yang menolak  program  vaksinasi dan anti vaksin. 😁 https://t.co/gwnvvev9tu Pemerintah  Provinsi  DKI Jakarta  akan  memberikan sanksi  berupa  denda  bagi warga yang menolak vaksinasi  Covid-19.   #vaksin https://t.co/ZqPsi4cvxx pemerintah provinsi dki jakarta akan memberikan sanksi  berupa  denda  bagi warga yang menolak vaksinasi  covid-19.   #vaksin https://t.co/zqpsi4cvxx
vaksin  belum  lulus  uji  BP POM  dan  ternyata  ga  semua orang  bisa  divaksin..anehnya udah tuh vaksin distribusikan ke  daerah,  dan  menolak divaksin dikenakan denda..Gagal Paham
😲😲🔨🔨🔨 https://t.co/JZL3oYy29f
vaksin belum lulus uji bp pom dan  ternyata  ga  semua  orang bisa  divaksin..anehnya  udah tuh  vaksin  distribusikan  ke daerah, dan menolak divaksin dikenakan denda..gagal paham 😲😲🔨🔨🔨 https://t.co/jzl3oyy29f
Terus liat video nakes menolak  vaksin.  Itu  pasti video  buat  seru-seruan  kan? Iya kan dok? Sus? @ridwanhr  ntar  katanya  bisa dipidanakan  kalau  menolak vaksin

## 3.2.2. Tokenizing
Data hasil case folding selanjutnya akan dipisah menjadi  potongan  –  potongan  karakter  seperti  kata, tanda baca, angka, dan simbol sebagai token. Untuk memisah  kalimat  dalam  sebuah  dokumen  menjadi kata per kata dapat menggunakan kelas word_tokenize() dengan mengimpor modul nltk.tokenize  dan  nltk.probability  terlebih  dahulu. Pada Tabel 3 kalimat tweet yang ada terdapat emoji, link, tagar, URL tidak sempurna, garis spasi, dan tab akan  dihilangkan  juga.  Proses  menghilangkan  tanda baca melalui remove punctuation sehingga data yang ada  hanya  berupa  potangan  –  potongan  kalimat berbentuk kata – kata saja.
Tabel 3. Perbandingan Sebelum dan  Sesudah Tokenizing
Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing @laudate_dom @pipelpawer165 @dayatia beliau  dan  dr.  agni  serta semua yang ada di heal tidak menolak  vaksin  mbak.    kami tidak menolak apapun anjuran pemerintah. kami juga kampanye  3m  kok.    yang kami keitisi adalah hal substansial  soal  pcr  dan metode  test  lainnya.    plus edukasi how to... ['dom',  'beliau',  'dan',  'dr',
'agni',  'serta',  'semua',  'yang', 'ada', 'di', 'heal', 'tidak',
'menolak',  'vaksin',  'mbak', 'kami', 'tidak', 'menolak', 'apapun', 'anjuran', 'pemerintah',  'kami',  'juga', 'kampanye', 'kok', 'yang', 'kami',  'keitisi',  'adalah',  'hal', 'substansial', 'soal', 'pcr', 'dan', 'metode', 'test', 'lainnya', 'plus', 'edukasi', 'how', 'to']
orang bule, vaccine = antichrist juga dianggap sebagai sarana kontrol populasi  penduduk  di  dunia.. jadi  wajar  kalau  ada  yang menolak  program  vaksinasi dan anti vaksin. 😁
https://t.co/gwnvvev9tu ['orang', 'bule', 'vaccine', 'antichrist',  'juga',  'dianggap', 'sebagai',  'sarana',  'kontrol', 'populasi',  'penduduk',  'di', 'dunia',  'jadi',  'wajar',  'kalau', 'ada', 'yang', 'menolak', 'program',  'vaksinasi',  'dan', 'anti', 'vaksin'] pemerintah provinsi dki jakarta  akan  memberikan sanksi  berupa  denda  bagi warga yang menolak vaksinasi  covid-19.   #vaksin https://t.co/zqpsi4cvxx ['pemerintah',  'provinsi',  'dki', 'jakarta', 'akan', 'memberikan', 'sanksi', 'berupa', 'denda', 'bagi', 'warga', 'yang', 'menolak', 'vaksinasi', 'covid']
vaksin belum lulus uji bp pom dan  ternyata  ga  semua  orang bisa  divaksin..anehnya  udah tuh  vaksin  distribusikan  ke daerah, dan menolak divaksin dikenakan denda..gagal paham 😲😲🔨🔨🔨 https://t.co/jzl3oyy29f
['vaksin',  'belum',  'lulus',  'uji', 'bp',  'pom',  'dan',  'ternyata', 'ga',  'semua',  'orang',  'bisa', 'divaksinanehnya', 'udah', 'tuh',  'vaksin',  'distribusikan', 'ke', 'daerah', 'dan', 'menolak', 'divaksin', 'dikenakan', 'dendagagal', 'paham']
@ridwanhr  ntar  katanya  bisa dipidanakan  kalau  menolak vaksin
['terus',  'liat',  'video',  'nakes', 'menolak', 'vaksin', 'itu', 'pasti', 'video', 'buat', 'seruseruan',  'kan',  'iya',  'kan', 'dok', 'sus']

## 3.2.3. Stopwords
Pada text mining , susuan kata pada suatu kalimat dianggap  kurang  bagus  untuk  pemodelan  topik  dan analisa  sentimen  karena  dapat  memengaruhi keakuratan  hasil  analisis.  Oleh  karena  itu,  upaya penghapusan kata – kata yang tidak memiliki makna namun  muncul  dengan  frekuensi  cukup  banyak dilakukan menggunakan nltk.corpus. Contoh stopwords dalam  bahasa  Indonesia  menggunakan modul Sastrawi adalah “dan”, “pada”, “pd”, “begitu”, “gini”, “gitu”, “yang”, “adalah”, “jika”, “maka”, dan lain sebagainya. Perbedaan data sebelumnya dengan data  yang  telah  diproses  ke stopwords dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Sebelum dan  Sesudah Stopwords Sebelum Stopwords Sesudah Stopwords ['dom',  'beliau',  'dan',  'dr',  'agni', 'serta',  'semua',  'yang',  'ada',  'di', 'heal',  'tidak',  'menolak',  'vaksin',
'mbak',  'kami',  'tidak',  'menolak', 'apapun',  'anjuran',  'pemerintah', 'kami',  'juga',  'kampanye',  'kok',
'yang',  'kami',  'keitisi',  'adalah', 'hal',  'substansial',  'soal',  'pcr', 'dan',  'metode',  'test',  'lainnya', 'plus', 'edukasi', 'how', 'to'] ['dom', 'beliau', 'dr', 'agni', 'heal', 'menolak', 'vaksin', 'mbak', 'menolak', 'apapun', 'anjuran', 'pemerintah', 'kampanye', 'keitisi', 'substansial', 'pcr', 'metode', 'test', 'plus',  'edukasi',  'how', 'to'] ['orang', 'bule',
'vaccine',
'antichrist', 'juga', 'dianggap', 'sebagai', 'sarana', 'kontrol',
'populasi', 'penduduk', 'di', 'dunia', 'jadi',  'wajar',  'kalau',  'ada',  'yang', 'menolak',  'program',  'vaksinasi', 'dan', 'anti', 'vaksin'] ['orang',  'bule',  'vaccine', 'antichrist', 'dianggap', 'sarana', 'kontrol', 'populasi', 'penduduk', 'dunia', 'wajar', 'menolak', 'program', 'vaksinasi', 'anti', 'vaksin']
['pemerintah', 'provinsi', 'dki', 'jakarta',  'akan',  'memberikan',
'sanksi',  'berupa',  'denda',  'bagi',
'warga', 'yang', 'menolak', 'vaksinasi', 'covid'] ['pemerintah',  'provinsi', 'dki',  'jakarta',  'sanksi', 'denda', 'warga', 'menolak', 'vaksinasi', 'covid']
['vaksin', 'belum', 'lulus', 'uji', 'bp',
'pom', 'dan', 'ternyata', 'ga', 'semua', 'orang',
'bisa', 'divaksinanehnya',  'udah',  'tuh',
'vaksin', 'distribusikan', 'ke',
'daerah', 'dan', 'menolak', 'divaksin', 'dikenakan', 'dendagagal', 'paham'] ['vaksin', 'lulus', 'uji', 'bp', 'pom', 'orang', 'divaksinanehnya',  'tuh', 'vaksin', 'distribusikan', 'daerah', 'menolak', 'divaksin', 'dikenakan', 'dendagagal', 'paham'] ['terus',  'liat',  'video',  'nakes', 'menolak',  'vaksin',  'itu',  'pasti', 'video',  'buat',  'seruseruan',  'kan', 'iya', 'kan', 'dok', 'sus'] ['ntar', 'dipidanakan', 'menolak', 'vaksin']
Gambar  3. Wordcloud
Hasil  dari  proses  ini  dapat  divisualisasikan melalui wordcloud. Visualisasi
dapat memperlihatkan  kata  –  kata  yang  dicetak  dalam ukuran  besar  dan  kecil  yang  merepresentasikan frekuensi  kemunculan.  Hasil  visulisasi  Gambar  3 menunjukkan kata “menolak” dan “vaksin” tercetak paling  besar,  maka  semakin  sering  kata  tersebut muncul dalam satu dokumen atau data.

## 3.2.4. Text Normalization
Sebelum  melakukan  normalisasi  teks,  data terlebih  dahulu  didefinisikan  dari  tweet_token  yang tersimpan  selama  proses tokenizing sama  dengan tweet_tokens_WSW  agar  mudah  memanggil  fungsi tersebut  ketika melakukan normalisasi  dan diunduh. Selanjutnya,  hasil  unduhan  dibaca  kembali  oleh mesin  dan di inisialisasi. Normalisasi  teks bertujuan untuk  mengurangi  karakter  yang  berulang  sehingga tidak ada duplikat kata seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Sebelum dan  Sesudah Normalization Sebelum Normalization Sesudah Normalization ['dom',  'beliau',  'dr',  'agni',
'heal', 'menolak', 'vaksin', 'mbak',  'menolak',  'apapun', 'anjuran', 'pemerintah', 'kampanye', 'keitisi', 'substansial',  'pcr',  'metode', 'test',  'plus',  'edukasi',  'how', 'to'] ['dom',  'beliau',  'dr',  'agni', 'heal', 'vaksin', 'mbak', 'menolak',  'apapun',  'anjuran', 'pemerintah', 'kampanye', 'keitisi',  'substansial',  'pcr', 'metode', 'test', 'plus', 'edukasi', 'how', 'to'] ['orang', 'bule', 'vaccine', 'antichrist', 'dianggap', 'sarana',  'kontrol',  'populasi', 'penduduk',  'dunia',  'wajar', 'menolak', 'program', 'vaksinasi', 'anti', 'vaksin'] ['orang', 'bule', 'vaccine', 'antichrist', 'dianggap', 'sarana',  'kontrol',  'populasi', 'penduduk',  'dunia',  'wajar', 'menolak', 'program', 'vaksinasi', 'anti', 'vaksin'] ['pemerintah',  'provinsi',  'dki', 'jakarta', 'sanksi', 'denda', 'warga', 'menolak', 'vaksinasi', 'covid'] ['pemerintah',  'provinsi',  'dki', 'jakarta', 'sanksi', 'denda', 'warga', 'menolak', 'vaksinasi', 'covid'] ['vaksin',  'lulus',  'uji',  'bp', 'pom', 'orang', 'divaksinanehnya', 'tuh', 'vaksin', 'distribusikan', 'daerah', 'menolak', 'divaksin', 'dikenakan', 'dendagagal', 'paham'] ['vaksin',  'lulus',  'uji',  'bp', 'pom', 'orang', 'divaksinanehnya', 'tuh', 'distribusikan', 'daerah', 'menolak', 'divaksin', 'dikenakan', 'dendagagal', 'paham'] ['ntar', 'dipidanakan', 'menolak', 'vaksin'] ['ntar', 'dipidanakan', 'menolak', 'vaksin']

## 3.2.5. Stemming
Pada  proses  ini,  data  hasil  normalisasi  berupa pemanggilan fungsi tweet_normalized diolah kembali.  Modul  Python  Sastrawi  dapat  membantu menghilangkan  kata  imbuhan  dan  infleksi  kata  ke bentuk  dasar,  menghilangkan  prefiks  serta  sufiks berdasarkan  bahasa  Indonesia.  Tahap  akhir  dari stemming  adalah  mendefinisikan  tweet_normalized sama  dengan  fungsi  tweet_token_stemmed.  Proses ini  membutuhkan  kamus  bahasa  Indonesia  yaitu Sastrawi.  Untuk  melihat  perbedaann  dari  data  yang belum di stemming dengan yang sudah terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Sebelum dan  Sesudah Stemming Sebelum Stemming Sesudah Stemming ['dom',  'beliau',  'dr',  'agni', 'heal', 'vaksin', 'mbak',
'menolak',  'apapun',  'anjuran',
'pemerintah', 'kampanye', 'keitisi',  'substansial',  'pcr', 'metode', 'test', 'plus',
'edukasi', 'how', 'to']
['dom',  'beliau',  'dr',  'agni', 'heal', 'tolak', 'vaksin', 'mbak', 'tolak', 'apa', 'anjur', 'perintah', 'kampanye', 'keitisi', 'substansial',  'pcr',  'metode', 'test',  'plus',  'edukasi',  'how', 'to'] ['orang', 'bule', 'vaccine',
'antichrist',
'dianggap', 'sarana',  'kontrol',  'populasi', 'penduduk',  'dunia',  'wajar', 'menolak', 'program', 'vaksinasi', 'anti', 'vaksin'] ['orang', 'bule', 'vaccine', 'antichrist',  'anggap',  'sarana', 'kontrol',  'populasi',  'duduk', 'dunia', 'wajar', 'tolak', 'program',  'vaksinasi',  'anti', 'vaksin']
['pemerintah',  'provinsi',  'dki', 'jakarta', 'sanksi', 'denda', 'warga', 'menolak', 'vaksinasi', 'covid']
['perintah',  'provinsi',  'dki', 'jakarta', 'sanksi', 'denda', 'warga',  'tolak',  'vaksinasi', 'covid'] ['vaksin',  'lulus',  'uji',  'bp', 'pom', 'orang', 'divaksinanehnya', 'tuh', 'distribusikan', 'daerah', 'menolak', 'divaksin', 'dikenakan', 'dendagagal', 'paham'] ['vaksin',  'lulus',  'uji',  'bp', 'pom', 'orang', 'divaksinanehnya', 'tuh', 'vaksin',  'distribusi',  'daerah', 'tolak', 'vaksin', 'kena', 'dendagagal', 'paham'] ['ntar', 'dipidanakan', 'menolak', 'vaksin'] ['ntar', 'pidana', 'tolak', 'vaksin']

## 3.3. Pembuatan Bag of Word (BOW)
Langkah selanjutnya setelah text preprocessing selesai  adalah  membuat  dokumen  dari  dataset menjadi sebuah vektor yang dikelompokkan menjadi satu.  Model  Bag  of  Words  mengklasifikasikan  teks dan mengekstrak beberapa fitur dari teks [5]. Metode ini  akan  menghitung  kemunculan  setiap  kata  pada satu  dokumen,  sehingga  didapatkan  BOW  untuk indeks ke 1794 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Frekuensi Kemunculan Kata Kata Frequency kemunculan Perintah 1 Tolak 1 Vaksin 1 Denda 1 Warga 1 Juta 1 Badan 1 Milik 2 Jakarta 1 hahahahaha 1

## 3.3.1. Term Frequency – Inverse document Frequency (TF-IDF)
Pembobotan term atau  kata  perdokumen dimulai dari perhitungan term frequency . Kemunculan  setiap  kata  di  dalam  satu  dokumen  di dataset  ini  dihitung  dan  dinyatakan  dalam  nilai desimal.  Setelah  itu,  pembobotan  dari  IDF menghasilkan nilai  yang sama seperti TF yaitu  nilai desimal.  TF-IDF  sering  digunakan  sebagai  skema pembobotan  untuk  menentukan  pentingnya  sebuah kata  dalam  sebuah  dokumen  atau  korpus.  Semakin tinggi  nilai  TF-IDF,  semakin  penting  kata  tersebut dianggap.
Pada  Tabel  8  kata  "milik"  memiliki  nilai  IDF tertinggi,  yang  menunjukkan  bahwa  kata  tersebut
relatif  jarang  digunakan  dalam  korpus.  Di  sisi  lain, "Badan"  memiliki  nilai  IDF  tertinggi  kedua,  yang menunjukkan  bahwa  kata  tersebut  juga  relatif  tidak umum.
Dalam  hal  nilai  TF,  "milik"  memiliki  nilai tertinggi,  yang  berarti  kata  tersebut  muncul  paling sering  dalam  dokumen.  "hahahahah"  memiliki  nilai IDF terendah, menunjukkan bahwa kata tersebut yang sangat umum dalam korpus.
Tabel 8. Term Frequency dan Invervse Document Frequency Kata TF IDF Perintah 0.09090909090909091 0.20717619356132486 Tolak 0.09090909090909091 0.000813054863081583 Vaksin 0.09090909090909091 0.002565325149954772 Denda 0.09090909090909091 0.24016760207854018 Warga 0.09090909090909091 0.2763205991390956 Juta 0.09090909090909091 0.35057161155065214 Badan 0.09090909090909091 0.5183740379595912 Milik 0.18181818181818182 0.9265415661791252 Jakarta 0.09090909090909091 0.5043603397934769 hahahahah 0.09090909090909091 0.6182478823839649

## 3.4. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Model  LDA  dapat  menentukan  topik  yang diringkas  secara  subjektif,  akan  tetapi  untuk menginterprestasikan  topik  –  topik  yang  diperoleh secara  maksimal,  maka  dilakukan  perhitungan koherensi  sebelum  melakukan  pemodelan  topik. Perhitungan  ini  membutuhkan  sekumpulan  korpus yang telah dibuat, dan dictionary .
Gambar  4. Hubungan Topik dengan Corence Score
Coherence  score dapat  menampilkan  topik dengan  nilai  atau score terbaiknya  dengan menetapkan  batasan  atau  jumlah  maksimal  topik yang  akan  ditampilkan.  Koherensi  dihitung  dengan memberi batasan ( limit ) sebanyak 21 dan dimulai dari 1 topik terbaik yang diinterprestasi, dan diiterasi 1000 kali.  Untuk  memilih  jumlah  topik  yang  optimal, dipilih jumlah topik yang memberikan skor koherensi tertinggi  [13].  Pada  grafik  Gambar  4  menunjukkan nilai  koherensi  pada  model  LDA,  diketahui  topik tertinggi pada kisaran num topics 6 sampai 20. Untuk mempermudah analisa dalam maka dipilih 6 jumlah topik.
Percobaan selanjutnya adalah  pemodelan topik menggunakan 6 jumlah topik yang telah dipilih, dan menentukan jumlah kata per topik untuk ditampilkan
yaitu  10  kata  dengan  iterasi  sebanyak  1000  kali. Kemudian  hasil  yang  didapat  dari  pemodelan  LDA akan  divisualisasikan  ke  dalam  modul  pyLDAvis
sehingga mudah untuk dianalisis topik apa saja yang muncul.
Gambar  5. Visualisasi Hasi LDA
Setiap kata yang memiliki frekuensi kemunculan berdasarkan topik yang dipilih selanjutnya ditampilkan pada pyLDAvis seperti pada contoh  Gambar  5.  Topik  ke  1  memiliki  nilai koherensi  tinggi  ketika  dipilih  akan  menampilkan kata – kata dengan relevan kemunculan paling sering. Topik dengan nilai kata paling tinggi akan diurutkan pada bagan paling atas.
Pemodelan  topik  LDA  memungkinkan  untuk melihat persebaran kata pada setiap topik yang telah ditentukan  sebelum  pemodelan,  yaitu  melalui wordcloud. Pada Gambar 6 hasil analisa untuk Topik 0  dapat  dilihat  memiliki  kata-kata  seperti  "PKI", "DPR",  "FPI",  dan  "rakyat”.  Potensi  topik  yang mungkin  terkait  dengan  kata  -  kata  tersebut  adalah topik  seputar  kebijakan  pemerintah  dan  organisasi politik di Indonesia terkait vaksinasi.
Topik  1  dalam  hasil  LDA  pada  Gambar  6 mempunyai  kata  “ribka”,  “tjiptaning”,  “covid” sehingga  menggambarkan  pembicaraan  tentang kontroversi beberapa waktu lalu yang dilakukan oleh Ribka  Tjipaning. Pada  topik  1  juga  terdapat  potensi pembahasan hukuman pidana yang berlaku.
Distribusi  kata pada topik 2 dapat disimpulkan topik  yang  dibicarakan  seputar  hak  asasi  manusia yang  ada  terkait  beredarnya  anggapan  masyarakat menganggap  vaksin  COVID-19  adalah  pemaksaan. Kata “cina” menyinggung isu yang sempat trend dari dugaan masyarakat bahwa vaksin bagian dari strategi Cina.
Gambar  6. Wordcloud Setiap Topik dari Pemodelan LDA
Topik  3  mempunyai  kata  -  kata  terkait  seperti “covid”,  “masyarakat”,  ”warga”,  “wajib”,  “vaksin”, “hak”, “denda”. Kata-kata menunjukkan perbincangan  terhadap  kepatuhan  aturan  kesehatan yang harus diikuti masyarakat  dalam  vaksinasi  dan hukuman  bagi  ketidakpatuhan  berupa  denda. Sedangkan  pada  topik  4  dari  kata  -  kata  yang mendominasi  adalah  "halal",  "distribusi",  "jamin", dan  "manjur"  membentuk  beberapa  potensi  seperti hal-hal  berbau  kehalalan,  dan  keamanan  vaksin COVID-19.
Distribusi  pada  topik  5  membahas  vaksinasi COVID-19  dan  isu  terkait  di  Indonesia.  Kata  kunci paling  menonjol  dalam  topik  ini  adalah  "penjara". Kemungkinan  topik  ini  membahas  masalah  seperti sanksi  potensial  bagi  mereka  yang  tidak  mematuhi kebijakan vaksinasi.

## 3.5. Latent Semantic Analysis (LSA)
LSA mampu menemukan topik yang tersembunyi pada suatu dataset , sehingga hasil topik yang  dihasilkan  ketika  melakukan  pemodelan  akan berbeda  dengan  pemodelan  topik  metode  LDA. Untuk melakukan pemodelan topik setelah pembobotan  korpus,  LSA  akan  menghitung  nilai koherensi sama seperti LDA.
Semua  term  hasil preprocessing dari  semua pasal  dibentuk  menjadi  sebuah  matriks  (Matrik  M). Baris  merepresentasikan  semua  term  unik  pada semua  pasal  dan  Kolom  merepresentasikan  pasal. Bobot  hasil  pembobotan  TF-IDF  dimasukkan  ke matriks berdasarkan term dan topiknya [14]. Matriks tersebut  akan  didekomposisi  melalui  SVD  sehingga menghasilkan  matriks  U,  S,  dan  V  untuk mengurangkan  dimensinya  sebelum  dicari  nilai koherensi setiap topik.
Gambar  7. Hubungan Topik dengan Coherence Score
Perhitungan coherence  score pada  Gambar  7 melibatkan  maksimal  perhitungan  atau  batas perhitungan,  batas  perhitungan  topik  terbaik  yang akan  diinterprestasi  adalah  20  kali  perhitungan pemodelan topik dan dimulai dari 1. Hasil koherensi menunjukkan  nilai  paling  tertinggi  0.484607  pada jumlah topik ke 2. Sama seperti LDA di atas, jumlah topik  yang  akan  dipilih  agar  memudahkan  analisa adalah  sebanyak  6.  Untuk  melihat  persebaran  topik yang  dihasilkan  pada  model  LSA  berdasarkan  nilai koherensi,  dilakukan  visualisasi  menggunakan bar chart untuk masing – masing topik.
Grafis  dari  topik  0  dijelaskan  pada  Gambar  8, kemungkinan  memuat  alasan-alasan  yang  membuat sebagian  orang  menolak  untuk  divaksinasi  COVID- 19. Secara spesifik topik ini membahas upaya-upaya pemerintah  dalam  meyakinkan  masyarakat  akan keamanan dan manfaat dari vaksinasi COVID-19.
Hasil LSA Gambar 8 menunjukkan Topik ke-1, di  mana  kata  -  kata  tersebut  berkaitan  dengan  topik yang  dapat  disimpulkan  menjadi  isu-isu  terkait kontroversi  Ribka  Tjiptaning,  seputar  vaksinasi COVID-19  di  Indonesia.  Topik  ini  juga  terkait dengan penolakan terhadap vaksin, persepsi masyarakat  dan  anggota  DPR  terhadap  vaksinasi, serta  pandangan  partai  politik  seperti  PDIP  tentang vaksin.
Visualisasi  hasil  LSA  pada  topik  2  Gambar  8 terdiri dari beberapa kemungkinan pembahasan yang berkaitan  dengan  adanya  tindakan  tegas  dari  pihak berwenang  dalam  menangani  situasi  pandemi  yang mungkin tidak disetujui oleh sebagian masyarakat.
Berdasarkan hasil LSA pada Gambar 8, topik 3 didominasi  obrolan  mengenai  penolakan  terhadap vaksin  COVID-19  oleh  sekelompok  orang  atau kelompok tertentu yang diwakili tokoh-tokoh seperti Ribka  Tjiptaning  dan  anggota  DPR  dari  PDIP. Terdapat pula kemungkinan pembahasan tentang hak individu  untuk  menolak  vaksinasi,  meskipun  hal ini bertentangan  dengan  upaya  pemerintah  untuk menangani pandemi COVID-19.
Gambar 8. Visualisasi Topik 1 dari Pemodelan LSA
Distribusi  kata  –  kata  berdasarkan  Gambar  8 untuk topik 4 menyinggung masalah pendapat orang tentang hak asasi manusia dalam situasi pandemi, dan potensi  campur  tangan  partai  politik  seperti  PKI dalam penanganan pandemi.
Tema topik 5 terkait dengan masalah sosial atau politik terkait dengan pengaruh kebijakan pemerintah terhadap  masyarakat,  aksi  tolak  atau  protes  dari kelompok tertentu, atau peran individu tertentu dalam isu-isu sosial dan politik, seperti yang divisualisasikan pada Gambar 8.
Pemodelan  topik  menggunakan  metode  LDA dan  LSA  masing  –  masing  menghasilkan  6  topik utama yang telah divisualisasikan di atas. Setiap topik mengandung kata  –  kata dengan  bobot tertentu, lalu ditampilkan  hanya  10  kata.  Untuk  melihat  bobot setiap kata dalam topik – topik yang dihasilkan oleh kedua  model  tersebut  diuraikan  dalam  Tabel  9  dan Tabel 10.

## Tabel 9. Hasil Pembentukan Model LDA
Topik 0 Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik
4 Topik 5 bu (0.003) ribka (0.012) ham (0.005) hak (0.006) aman (0.006) penjara (0.006) fpi (0.003) tjipanin g (0.011) langgar (0.005) wajib (0.005) halal (0.006) sinovac (0.005) orang (0.003 covid (0.007) paksa (0.003) masyar akat (0.004) alas (0.006) suntik (0.005) rakyat (0.003 orang (0.007) suntik (0.003) warga (0.004) jamin (0.005) rakyat (0.004) anak (0.003 pdip (0.007) kasih (0.002) perinta h (0.004) manjur (0.005) covid (0.004) pki (0.003 indone sia (0.005) infeksi (0.002) terima (0.004) distribu si (0.005) negara (0.004) dpr (0.003) dpr (0.005) kalo (0.002) denda (0.004) perinta h (0.005) orang (0.004) perinta h (0.002) rakyat (0.005) covid (0.002) vaksin (0.004) rakyat (0.004) sanksi (0.003) penjara (0.002) anggot a (0.005) orang (0.002) covid (0.004) orang (0.003) indone sia (0.003) beliau (0.002) pidana (0.005) cina (0.002) sehat (0.004) hak (0.003) masyar akat
(0.003)
Bobot pada setiap kata memiliki pengaruh besar terhadap terbentuknya pembahasan. Contohnya pada bobot  kata  “HAM”  dan  “langgar”  di  Topik  2 pemodelan  LDA  mempunyai  bobot  tinggi  dari  pada kata  –  kata  lainnya.  Sehingga  jika  divisualisasikan melalui wordcloud (Gambar  6)  kedua  kata  tersebut memiliki  ukuran  lebih  besar  juga.  Pengambilan kesimpulan terhadap pembahasan yang ada di dalam topik  2  akan  lebih  dominan  menyinggung  masalah hak  asasi  manusia  dalam  menerima  atau  menolak vaksin, dan sanksi pelanggaran seputar vaksinasi.
Pemodelan  topik  LSA  juga  memilik  bobot setiap katanya. Contoh pada Tabel 10, kata “vaksin” dan “tolak” di Topik 0 bernilai tinggi dari pada kata –
kata lainnya. Pengambilan kesimpulan terhadap topik pembahasan  yang  ada  di  dalam  topik  2  akan  lebih dominan  menyinggung  alasan  –  alasan  menolak divaksin COVID-19.

## Tabel 10. Hasil Pembentukan Model LSA
Topik 0 Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik 4 Topik 5 vaksin (0.801) tolak (0.576) rakyat (0. 854) tolak  (- 0.457) covid (- 0.746) orang (- 0.792) tolak (0.536) vaksin (- 0.507) covid (- 0.214) ribka (0.424) ribka (0.311) perinta h (0.383) covid (0.089) covid (0.295) wakil (0.191) tjiptani ng (0.330) rakyat (- 0.198) masyar akat (0.157) rakyat (0.078) ribka (0.269) orang (- 0.170) covid (0.314) tolak (0.196) ribka  (- 0.106) orang (0.071) tjipani ng (0.212) negara (0.140) vaksin (0.252) tjiptani ng (0.184) tolak (0.105) perinta h (0.057) vaksin asi (0.183) penjara (0.139) pdip (0.204) orang (- 0.156) fpi (0.100) suntik (0.049) pdip (0.174) tolak  (- 0.127) anggot a (0.180) hak  (- 0.122) tjiptani ng (- 0.100) ribka (0.046) rakyat (0.123) paksa (0.103) hak  (- 0.162) pki (0.118) sinovac (0.098) masyar akat (0.045) anggot a (0.120) vaksina si (- 0.084) orang (- 0.142) perinta h (- 0.112) aman (0.087) hak (0.045) dpr (0.114) masyar akat  (- 0.082) dpr (0.141) vaksina si (- 0.094) rakyat (- 0.086)

## 4. DISKUSI
Pemodelan  topik  dari  LDA  dan  LSA  melalui serangkaian  pemrosesan  teks,  menunjukkan  bahwa terdapat  perbedaan  pada  topik  –  topik  yang dihasilkan, nilai koherensi, dan bobot – bobot setiap kata  dalam  satu  topik.  Perbedaan  ini  terjadi  karena LDA  menggunakan  pendekatan  probabilistik  untuk mendapatkan  persebaran  topik  dalam  kumpulan dokumen, sementara LSA menggunakan teknik SVD dan pembobotan kata TF-IDF.
Perbedaan  nilai  koherensi  antara  pemodelan topik  model  LDA  dan  LSA  yang  telah  dijalankan memiliki  selisih.  Nilai  koherensi  yang  tinggi menentukan tingkat koheren dari metode pemodelan topik  yang  digunakan,  sehingga  didapatkan  pada LDA score coherence sebanyak 0.349773 sementara LSA  adalah  0.484607.  Melalui  nilai  koherensi  atau score  coherence yang  lebih  tinggi  dibanding  LDA, LSA  menjadi  pemodelan  terbaik  terhadap  topik  – topik yang telah dihasilkan.
Sementara itu, penelitian serupa berjudul “ Topic modeling  Twitter  data  using  Latent  Dirichlet Allocation  and  Latent  Semantic  Analysis ”  yang dilakukan  oleh  Siti  Qomariyah,  Nur  Iriawan,  dan Kartika  Fithriasari[15]  tahun  2019  telah  mencoba melakukan perbandingan 2 model tersebut berdasarkan  nilai  koherensi  dengan  menerapkan  4 skenario  percobaan.  Hasil  dari  percobaan  tersebut
memaparkan  bahwa  pemodelan  topik  terbaik diberikan  oleh  LDA  dengan  menggunakan  data skenario 2 dan memiliki sebanyak 4 topik[15].
Eksperimen dengan cara membandingkan hasil dari  2  metode  pemodelan  topik  LSA  dan  LDA sebelumnya  pernah  dilakukan  pada  tahun  2019. Trefor  William,  dan  John  Betak[16]  membuat pemodelan  melalui  proses  yang  sama  terhadap dataset railroad accident text . Topik yang diidentifikasi  pada  kedua  model  menampilkan  20 jumlah  topik  dan  diperkecil  lagi  menjadi  10  topik untuk  dianalisis. Tidak semua topik yang dihasilkan oleh LDA dapat muncul pada hasil pemodelan LSA.
Eksistensi  topik  dari  kedua  model  pada eksperimen yang telah dijalankan memiliki kesamaan hasil  dengan  percobaan  yang  dilakukan  oleh  Trefor William,  dan  John  Betak.  Terdapat  beberapa  topik yang  tidak  muncul  di  masing  –  masing  pemodelan, seperti pada LDA topik 2, topik 3, dan topik 4 tidak sama  terdapat  pada  pemodelan  LSA.  Begitu  juga dengan  LSA  untuk  topik  4  tidak  mengalami kemunculan pada LDA.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  eksperimen  pemodelan  ini adalah topik  –  topik yang dihasilkan LDA dan LSA memiliki beberapa perbedaan, baik dari bobot topik, dan nilai koherensi.
Pengaplikasian  pemodelan  melalui  LDA  dan LSA  terhadap  1797  data tweet dengan  bantuan pengambilan  topik  yang  memiliki  skor  terbaik menggunakan coherence  score mengasilkan  model LSA  yang  memiliki  nilai  koherensi  tertinggi dibanding  LDA.  Selain  itu  6  topik  terbaik  yang dihasilkan LDA berkaitan dengan kebijakan pemerintah  mengenai  vaksinasi,  kontroversi  Ribka Tjiptaning,  anggapan  masyarakat  bahwa  vaksinasi COVID-19  adalah  paksaan,  campur  tangan  Cina terhadap vaksin, denda dan hukuman ketidakpatuhan aturan  kesehatan,    dan  sertifikasi  halal  vaksin COVID-19.
Sementara  itu,  pada  pemodelan  LSA  telah memiliki  perbedaan  topik  –  topik  dari  LDA diantaranya  adalah  upaya  pemerintah  meyakinkan masyarakat  tentang  vaksinasi,  persepsi  organisasi politik  seperti  PDIP  dan  PKI  terhadap  vaksin COVID-19, hak individu masyarakat dalam menolak vaksin tersebut, dan efektivitas vaksin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  S.  Aljameel et  al. , “A sentiment analysis approach to predict an individual’s awareness of  the  precautionary  procedures  to  prevent covid-19  outbreaks  in  Saudi  Arabia,” Int.  J.
Environ.  Res.  Public  Health ,  vol.  18,  no.  1, pp. 1–12, 2021, doi: 10.3390/ijerph18010218. [2] P.  A.  Sumitro,  Rasiban,  D.  I.  Mulyana,  and W.  Saputro,  “Analisis  Sentimen  Terhadap
Vaksin  Covid-19  di  Indonesia  pada  Twitter Menggunakan  Metode  Lexicon  Based,” J- ICOM - J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 2,  no.  2,  pp.  50–56,  2021,  doi:  10.33059/j- icom.v2i2.4009.
[3] Q.  A.  Chairunnisa,  Y.  Herdiyeni,  M.  K.  D. Hardhienata,  and  J.  Adisantoso,  “Analisis
Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Program  Vaksinasi  Covid-19  di  Indonesia Menggunakan  Algoritme  Support  Vector Machine,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Agri- Informatika ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  79–89,  2022, doi: 10.29244/jika.9.1.79-89.
[4] J. Xue, J. Chen, C. Chen, C. Zheng, S. Li, and T.  Zhu,  “Public  discourse  and  sentiment during the COVID 19 pandemic: Using latent dirichlet  allocation  for  topic  modeling  on twitter,” PLoS One , vol. 15, no. 9 September,
pp. 1–12, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0239441. [5] F.  F.  Rachman  and  S.  Pramana,  “Analisis Sentimen  Pro  dan  Kontra  Masyarakat Indonesia  tentang  Vaksin  COVID-19  pada Media Sosial Twitter,” Heal. Inf. Manag. J. , vol.  8,  no.  2,  pp.  100–109,  2020,  [Online]. Available: https://inohim.esaunggul.ac.id/index.php/IN O/article/view/223/175
[6] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment Analysis of the Community in the Twitter To the 2020 Election in Pandemic Covid-19 By Method  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[7] S. Sarica and J. Luo, “Stopwords in technical language processing,” PLoS One , vol. 16, no.
8 August, pp. 1–13, 2021, doi:
10.1371/journal.pone.0254937.
[8] A.  Amalia,  D.  Gunawan,  Y.  Fithri,  and  I. Aulia,  “Automated  Bahasa  Indonesia  essay evaluation  with  latent semantic analysis,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1235, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012100.
[9] B.  O.  Karo  Karo,  D.  S.  Naga,  and  V.  C. Mawardi, “Perancangan Aplikasi Pendeteksi Kemiripan  Teks  Dengan  Menggunakan Metode Latent Semantic Analysis,” Comput. J. Comput. Sci. Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24912/computatio.v4i1.7191.
[10] H. J. Kang, C. Kim, and K. Kang, “Analysis of  the  trends  in  biochemical  research  using latent dirichlet allocation (LDA),” Processes , vol.  7,  no.  6,  pp.  1–14,  2019,  doi: 10.3390/PR7060379.
[11] L.  W.  Narendra,  “Topic  Modeling  in Conversational  Dialogs  for  Naming  Intent Labels  Using  LDA,” JTECS    J.  Sist. Telekomun.  Elektron.  Sist.  Kontrol  Power
Sist. dan Komput. , vol. 2, no. 1, p. 65, 2022, doi: 10.32503/jtecs.v2i1.1820.
[12] D.  Ridhwanulah  and  D.  H.  Fudholi, “Pemodelan  Topik  pada  Cuitan  tentang Penyakit Tropis di Indonesia dengan Metode
Latent  Dirichlet  Allocation,” J.  Ilm.  SINUS , vol.  20,  no.  1,  p.  11,  2022,  doi: 10.30646/sinus.v20i1.589.
[13] 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.
[14] A.  H.  Ardiansyah,  K.  P.  Kartika,  and  S.  N. Budiman,  “Penerapan  Latent  Semantic Indexing Pada Sistem Temu Balik Informasi Pada  Undang-Undang  Pemilu  Berdasarkan Kasus,” J. Mnemon. , vol. 4, no. 2, pp. 64–70,
2021.
[15] S. Qomariyah, N. Iriawan, and K. Fithriasari, “Topic  modeling  Twitter  data  using  Latent Dirichlet  Allocation  and  Latent  Semantic Analysis,” AIP  Conf.  Proc. ,  vol.  2194,  no.
December 2019, 2019, doi: 10.1063/1.5139825.
[16] T. Williams and J. Betak, “A Comparison of LSA  and  LDA  for  the  Analysis  of  Railroad Accident  Text,”  vol.  11,  no.  1,  pp.  11–15,
2019, doi: 10.5383/JUSPN.11.01.002.