Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 14, No. 2, Januari 2024, pp. 80-149 P-ISSN: 2089 – 0256, e-ISSN: 2598 – 3016
PEMODELAN TOPIK CHATGPT PADA ULASAN TWITTER MENGGUNAKAN METODE LATENT DIRICHLET ALLOCATION
Ricky Putra Sardika 1 , Cerwyn Asyraq 2 , Muhammad Rizky Pribadi 3 , Wijang Widhiarso 4
1,2,3,4 Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Multi Data Palembang rickyputrasardika_2226250129p@mhs.mdp.ac.id

## Abstrak
Maraknya tren penggunaan Artificial Intellience (AI) di era teknologi saat ini. Salah satu contoh nya yakni chatbot yang bernama chatgpt. Telah banyak topik obrolan atau pertanyaan yang telah dilontarkan melalui chatgpt ini dari berbagai kalangan seperti orang biasa, pelajar, guru atau dosen, hingga tenaga peneliti. Hal tersebut dapat dideteksi untuk mengetahui tren topik hangat yang paling dominan dibicarakan di twitter. Namun dengan ratusan metadata tersebut akan sulit dicari dan dibaca. Oleh karena itu dibutuhkan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk menyelesaikan masalah tersebut. LDA mampu melakukan analisis tentang tren topik hangat yang sedang dibahas di twitter mengenai chatgpt. Dari 202304 ulasan twitter mengenai chatgpt, didapat sejumlah 30 kata tren secara keseluruhan hasil dari topic modelling yang dilakukan dengan masing – masing 10 topik berdasarkan yang sudah dimodelkan.
Kata Kunci: Artificial Intellience, Chatgpt, Topic Modelling, LDA, Twitter

## Abstract
The trend of using Artificial Intelligence (AI) in the current technological era. One example is a chatbot called chatgpt. There have been many chat topics or questions that have been raised through this chatgpt from various groups such as ordinary people, students, teachers or lecturers, to research staff. This can be detected to find out the trend of hot topics that are most dominantly discussed on Twitter. However, with hundreds of metadata it will be difficult to find and read. Therefore a Latent Dirichlet Allocation (LDA) method is needed to solve this problem. LDA is able to analyze trending hot topics being discussed on Twitter regarding chatgpt. From202304 Twitter reviews regarding chatgpt, obtained a total of 30 trend words as a result of the overall topic modeling carried out with each of the 10 topics based on what has been modelled.
Keywords: Artificial Intelligence, Chatgpt, Topic Modelling, LDA, Twitter
Ricky Putra Sardika, Cerwyn Asyraq, Muhammad Rizky Pribadi, Wijang Widhiarso p-ISNN 2089-0265
e-ISSN 2598-3016

## 1. Pendahuluan
Artificial Intellience atau biasa kita kenal dengan sebutan kecerdasan buatan ini telah melebur tidak dapat dipisahkan dari kehidupan manusia era modern. Sekarang beragam aplikasi berbasis kecerdasan buatan telah digunakan pada bidang manajemen, bisnis, kesehatan, dan terkhusus di sektor teknologi informasi (Raya & Tengah, 2023). Chatgpt salah satu contoh yang sedang tren saat ini. Chatgpt adalah sebuah chatbot AI yang diproduksi oleh OpenAI, merupakan sebuah organisasi nirlabaa yang berdiri pada tahun 2015 silam (Taecharungroj, 2023).
Chatbot adalah program ,;; yang dibuat untuk ;;; tujuan penggunaan otomatis pada kegiatan percakapan yang dilakukan oleh teknologi komputer terhadap manusia. Penerapan kecerdasan buatan di teknologi chatbot direncanakan untuk membuat program layanan obrolan yang tidak hanya mampu memahami maknanya dari kalimat yang diucapkan oleh seseorang pengguna, tetapi dapat menyediakan jawaban yang relevan dalam jangka waktu singkat (Dewonoto Laut Santoso et al., 2021). Dan, telah banyak topik pertanyaan atau bahasan yang telah dilontarkan melalui chatgpt chatbot ini dari berbagai kalangan pengguna seperti orang biasa, pelajar, guru atau dosen, hingga tenaga peneliti. Namun untuk melihat hal tersebut secara manual, pastinya akan menghabiskan banyak waktu, tenaga hingga memerlukan usaha yang besar. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode ;; untuk mengotomisasikan arah analisis tren ;; topik yang telah dilontarkan oleh pengguna tweets twitter tentang chatgpt ini.
Oleh sebab itu, diperlukan suatu metode untuk melacak otomatisasi tersebut dalam membaca arah tren topik ulasan tweets menggunakan pendekatan topic modelling . Topic Modelling adalah sebuah pendekatan untuk menganalisis kumpulan dokumen teks dan akan mengelompokkan berdasarkan beberapa topik. Metode ;; yang dipakai penulis dalam karya ilmiah ini yakni dengan ;; topic modelling Latent ’ Dirichlet ’ Allocation (LDA) (Yoga et al., 2020). LDA merupakan metode topic modelling yang berfungsi dalam mengidentifikasi pola dalam teks agar dapat
menghasilkan suatu topik (Sahria & Hatta Fudholi, 2017).
Tentunya, Latent Dirichlet Allocation (LDA) sendiri sangat populer dalam ruang lingkup topic modelling. Dan telah banyak dikembangkan oleh author untuk kemajuan dalam menganalisis data dokumen ataupun teks hingga menjadi sebuah tren topik.
Seperti penelitian sebelumnya yang membahas tentang bahasa pemrograman paling populer dalam generate kode di chatgpt yang dimana data tersebut diambil dari twitter dan reddit sehingga mendapatkan hasil tentang bahasa pemrograman tertinggi berdasarkan ulasan dari kedua sumber (Feng et al., n.d.). Terdapat penelitian tentang sentimen analisis mengenai reaksi tweets di twitter yang bertujuan untuk mendapatkan hasil topik yang bisa dilakukan oleh chatgpt menggunakan metode LDA (Taecharungroj, 2023). Penelitian selanjutnya mengenai identifikasi kata translate yang tidak sesuai menggunakan metode Latent Dirichlet
Allocation (Vulić et al., 2011). Berdasarkan penelitian sebelumnya yang telah dibahas tentang topic modelling , penulis akan menggunakan metode LDA dengan berfokus pada topic modelling dalam ulasan tweets pada twitter mengenai topik tren yang selama ini dibahas. Setelah data berhasil dikumpulkan, lalu akan
diproses menggunakan build model LDA, dan hasil dari tujuan penelitian penulis membahas tentang top topik yang tren dikalangan chatgpt sehingga memudahkan user atau pengguna dalam lebih bijak menggunakan chatgpt tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Untuk penelitian ini, penulis membagi proses menjadi beberapa tahap yakni : a. Studi Literatur
Cara yang dipakai dalam mengumpulkan informasi pada tahap ini yaitu dengan melalui referensi penelitian terdahulu di perpustakaan, internet dan jurnal.
b. Pengumpulan Data Pengumpulan data yang dilakukan penulis diambil dari tweets atau ulasan twitter mengenai topik chatgpt yang telah tersedia di situs kaggle.com dataset.
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer
Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Ricky Putra Sardika, Cerwyn Asyraq, Muhammad Rizky Pribadi, Wijang Widhiarso p-ISNN 2089-0265
e-ISSN 2598-3016
c. Preprocessing Tahap preprocessing ini berfungsi agar semua ulasan yang ada menjadi tersusun secara sistematis dan bersih. Tahap – tahap tersebut terdiri dari upload data atau
file CSV yang telah berhasil di scrapping sebelumnya. Lalu langkah kedua melakukan data cleaning
untuk menghilangkan link, emoticon, stopword , dan tanda baca yang tidak diperlukan.
Kemudian langkah terakhir
yaitu
melakukan explore supaya data hasil cleaning sebelumnya terverifikasi kelayakannya untuk dimodelkan menggunakan LDA dan ditampilkan melalui wordcloud dan pyLDAvis agar lebih mudah dimengerti saat dilihat. Penulis menggunakan bantuan software Anaconda3 Jupyter Notebook dalam melakukan proses tersebut. d. Pemodelan LDA Sumber ide dari pemodelan topic
modelling yaitu tentang sebuah topik yang disusun dari dokumen atau kata – kata tertentu. Pemodelan LDA dalam kasus penelitian penulis ini yakni untuk mengedukasi pengguna chatgpt agar lebih bijak dalam menggunakan chatbot tersebut.

## Gambar 1. Sistematis Alur Kerja LDA
Cara kerja LDA model tersebut yakni dengan cara mengasumsikan topik yang telah dispesifikasikan lalu menetapkan jumlah topik yang diinginkan terlebih dahulu. Seperti studi kasus diatas yakni:
1. Memiliki 3 topik (yang digambarkan dengan grafik disebelah kanan).
2. Untuk kata yang terletak di dalam dokumen:
a) Dipilih secara acak topik dan menyesuaikan warna dari setiap pasangan grafik (pada gambar
lingkaran dan grafik).
b) Total jumlah warna lingkaran yang telah ditentukan sebelumnya akan menyesuaikan dengan kata yang ada sesuai jumlah kosakata di dalam dokumen.
LDA divisualisasikan dengan ;; model grafis @ menggunakan @ plate notation seperti berikut:
Gambar 2. LDA Plate Notation
Dimana: ● N = Kumpulan kata ● W = Kata ● K = Kumpulan topik ● Z = Topik index assigment ● M = Kumpulan dokumen ● θ = Dokumen
● β = Dirichlet @ parameter $ atas $ distribusi kata % terhadap & topik ● φ = Distribusi kata terhadap topik corpus ● α = Dirichlet # parameter atas distribusi topik terhadap dokumen.
LDA memiliki rumus sebagai ,; berikut: p(w,z,ϑ,φ|α,β) = p(φ|β)p(ϑ|α)p(z|ϑ)p(w|φk) Saat implementasi LDA tidak dapat diterapkan, karena variabel Z, θ, dan φ tidak dapat ditemukan atau tersembunyi lalu untuk menemukan asosiasi antara z dan w itu sulit, karena sebuah kata dapat memiliki arti 2 topik atau lebih (Setijohatmo et al., 2020). e. Analisis dan Evaluasi Di tahap ini, hasil pengelompokan topik perlu diperhatikan term-frequence dan analisis kualitatif nya. Dari pengelompokkan data yang telah dibuat, kemudian dianalisa untuk memberi data yang bermanfaat dan seimbang.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer
Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Ricky Putra Sardika, Cerwyn Asyraq, Muhammad Rizky Pribadi, Wijang Widhiarso p-ISNN 2089-0265 e-ISSN 2598-3016 Tahap mengumpulkan data dalam penelitian ini yakni dengan mengambil dataset chatgpt terlebih dahulu melalui https://www.kaggle.com/datasets/ . Kemudian mengunduh file csv yang telah di scrapping tersebut. Dataset itu memiliki 202304 ulasan tweets mengenai chatgpt dan ada 14 nama atribut atau field didalamnya. Namun penulis hanya membutuhkan 1 kolom yang bernama ‘tweets’ saja sebagai langkah awal dalam proses topik modelling ini. Lalu sisa kolom atau atribut akan dihilangkan didalam tahap preprocessing data.
3.2 Preprocessing Data Tahap preprocessing bertujuan agar
dapat merapikan, menstrukturkan, dan memastikan data siap dianalisis menggunakan LDA (Prasetiyanto & Hartanto, 2022). Preprocessing akan
membersihkan data guna menghindari data tidak sempurna, data tidak konsisten dan bermasalah nya data (Yoga et al., 2020), dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Oleh karena itu, preprocessing akan menghilangkan links (‘http’), menghapus emoticon , melakukan stopword , menghilangkan kalimat @ yang tersusun kurang dari sama # dengan ! tiga, dan menghilangkan tanda baca. Berikut script preprocessing dalam cleaning data dapat dilihat pada gambar 3 berikut:
Gambar 3. Remove Column
Gambar diatas merupakan perintah untuk menghilangkan kolom yang merupakan salah satu proses dalam cleaning data. Kolom yang penulis akan hilangkan yakni ‘ID’, ’Date’, ’Username’,
’ReplyCount’,
‘RetweetCount’, ‘LikeCount’, ‘QuoteCount’, ‘OnlyDate’, ‘OnlyHour’, ‘OnlyMin’, ‘Processed_tweet’, ‘Sentiment_label’, ‘ Sentiment_score’ dan hanya menyisakan kolom ‘tweets’ yang akan digunakan sebagai bahan topik modelling nantinya.
Setelah hanya kolom tweets yang tersisa, kemudian penulis menghilangkan kata yang
mengandung ‘chatgpt’ didalam dataset nya. Karena kata tersebut sudah pasti akan sering muncul dan mempengaruhi nilai koherensi untuk topik modelling nya. Setelah itu menghilangkan tanda baca dan emoticon. Berikut script serta output yang dihasilkan pada gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4. Remove Emoticon dan Punctuation
Setelah data telah di preprocessing dan menjadi clean, maka dilakukan tahap selanjutnya yaitu stopword. Stopword adalah proses menghilangkan kata – kata ,; umum yang memiliki fungsi ’’ tapi tidak ,, memiliki arti. Berikut script pada gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5. Stopword
Dalam tahap ini, ditetapkan bahwa stopword akan mendeteksi teks dalam bahasa ‘ english ’, karena penulis menggunakan dataset tersebut.
3.3 Pemodelan LDA
Tahap topik modelling LDA di penelitian ini menggunakan library yang disediakan python yakni mengunduh pip install LDA . Setelah install library, dilanjutkan dengan build model LDA nya seperti gambar 6
berikut.
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Ricky Putra Sardika, Cerwyn Asyraq, Muhammad Rizky Pribadi, Wijang Widhiarso
Gambar 6. Build Model LDA
Kemudian mencari nilai koherensi setiap topik kata yang telah di modelling.
Gambar 7. Nilai Koherensi Tiap Topik Modelling
Adapun tampilan grafik dari tiap nilai koherensi per topik nya.

## Gambar 8. Grafik Nilai Koherensi
Gambar 9. Hasil Model Topik

## 3.4 Visualisasi Pemodelan Topik LDA
Setelah berhasil melakukan proses build model LDA dan mendapatkan hasil model topik beserta nilai koherensi dari masing – masing topik, kemudian akan dilakukan visualisasi data menggunakan pyLDAvis. pyLDAvis dirancang agar bisa mempermudah pengguna menafsirkan atau menterjemahkan
topik modelling yang sesuai dengan kumpulan informasi atau data teks yang telah dicari. Packages ini bisa mengekstraksi informasi dari model LDA topik kedalam tampilan visual berbasis web interaktif (Luvian chisni chilmi, 2021).
Gambar 10. Visualisasi Topik Dengan pyLDAvis
Pada gambar 10 merupakan tampilan visual dengan ,. bentuk ,’; pyLDAvis yang bisa menentukan visual dari setiap topik ,. serta kata ,. yang ,; paling ’ sering muncul ;; dalam tweets tentang chatgpt. Ada sekitar 30 kata penting yang dominan tersusun didalam corpus. Kemudian di sebelah kiri merupakan simbol lingkaran ( circle) mewakili setiap topik. Alhasil ada 10 pembagian topik modelling dari penggunaan dataset chatgpt tersebut.
Jika salah satu simbol lingkaran topik tersebut dipilih (contoh: topik 2), maka disebelah kanan akan menampilkan semua isi kata yang mengandung topik tersebut.

## Gambar 11. Visualisasi Model Topik 2
Selanjutnya penulis akan menampilkan visualisasi wordcloud . Semakin besar visual kata maka segitu sering kata tersebut muncul. Dengan wordcloud akan semakin mudah dalam memahami pemodelan topik yang telah dihasilkan. Terdapat 10 visualisasi wordcloud berdasarkan topik yang telah
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer
Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Ricky Putra Sardika, Cerwyn Asyraq, Muhammad Rizky Pribadi, Wijang Widhiarso p-ISNN 2089-0265
e-ISSN 2598-3016
terbentuk. Namun penulis akan menampilkan visualisasi wordcloud model topik 2 saja untuk menyesuaikan contoh sampel pada gambar 11.
Gambar 12. Visualisasi Wordcloud Model Topik 2
3.5 Analisis dan Evaluasi
Menurut hasil yang didapat dari implementasi topic modelling LDA, untuk ketentuan frekuensi secara keseluruhan terdapat 30 topik kata penting yang muncul di corpus yakni ‘chat’, ‘gpt’, ‘ai’, ‘ask’, ‘write’, ‘job’, ‘work’, ‘code’, ‘technology’, ‘model’, ‘question’, ‘answer’, ‘bing’, ‘chatbot’, ‘new’, ‘content’, ‘next’, ‘text’, ‘business’, ‘get’, ‘tech’, ‘day’, ‘article’, ‘power’, ‘free’, ‘people’, ‘human’, ‘know’, ‘api’, ‘create’.
Lalu untuk top kata dominan yang sering muncul berdasarkan pemilihan setiap topik nya dari topik 1 hingga topik 10 dapat dilihat pada gambar 9 yakni ‘business’, ‘work’, ‘ai’, ‘api’, ‘ai’, ‘code’, ‘bing’, ‘ai’, ‘ask’, ‘chat’.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil penelitian “Pemodelan Topik Chatgpt Pada Ulasan Twitter Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation (LDA)” yang ,; telah dikerjakan maka ,. bisa .,, kita simpulkan ., bahwa metode LDA ini sangat efektif digunakan dalam menyelesaikan studi kasus yang berkaitan dengan metadata berupa teks yang sangat banyak. LDA ini dapat meringkas atau membuat model topik sehingga method ini akan menghasilkan pengelompokkan kata yang sering muncul atau dominan dan membentuk suatu topic modelling tertentu.

## Daftar Pustaka
Dewonoto Laut Santoso, P., Riski, I., Kholik, N., Raffi Akbar, M., & Saifudin, A.
(2021). Penerapan Artificial Intelligence
dalam Aplikasi Chatbot sebagai Media Informasi dan Pembelajaran mengenai Kebudayaan Bangsa. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 6 (3), 579–589. http://openjournal.unpam.ac.id/index.ph p/informatika579 Feng, Y., Vanam, S., Cherukupally, M., Zheng, W., Qiu, M., & Chen, H. (n.d.). Investigating Code Generation Performance of ChatGPT with Crowdsourcing Social Data . 1–10. Luvian chisni chilmi, M. (2021). Latent dirichlet allocation (LDA) untuk mengetahui topik pembicaraan warganet twitter tentang omnibus law. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah , 1–131. Prasetiyanto, A. E., & Hartanto, A. D. (2022). Analisis Review Siswa Selama Pembelajaran pada Masa Pandemi Menggunakan Metode Topic Modelling
LDA . 1 , 241–246. Raya, U. P., & Tengah, K. (2023). ChatGPT : Keuntungan , Risiko , Dan Penggunaan Bijak Dalam Era Kecerdasan Buatan . 2 (1). Sahria, Y., & Hatta Fudholi, D. (2017).
Analisis Topik Penelitian Kesehatan di Indonesia Menggunakan Metode Topic Modeling LDA (Latent Dirichlet Allocation). Masa Berlaku Mulai , 1 (3),
336–344.
Setijohatmo, U. T., Rachmat, S., Susilawati, T., Rahman, Y., & Kunci, K. (2020). Analisis Metoda Latent Dirichlet Allocation untuk Klasifikasi Dokumen Laporan Tugas Akhir Berdasarkan
Pemodelan Topik. Prosiding The 11th Industrial Research Workshop and
National Seminar , 402–408.
Taecharungroj, V. (2023). “What Can ChatGPT Do?” Analyzing Early Reactions to the Innovative AI Chatbot on Twitter. Big Data and Cognitive Computing , 7 (1), 35. https://doi.org/10.3390/bdcc7010035 Vulić, I., De Smet, W., & Moens, M. F. (2011). Identifying word translations from comparable corpora using latent topic models. ACL-HLT 2011 - Proceedings of the 49th Annual Meeting
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer
Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149
Ricky Putra Sardika, Cerwyn Asyraq, Muhammad Rizky Pribadi, Wijang Widhiarso
p-ISNN 2089-0265 e-ISSN 2598-3016 of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies , 2 , 479–484. Yoga, S., Nurul Isnaini, F., & Pamulatsih
Dwi, O. (2020). Pemodelan Topik Penelitian Bidang Keperawatan Indonesia pada Repository Jurnal Sinta Menggunakan Metode Topic Modelling
LDA (Latent Dirichlet Allocation). Seminar Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer , 1 , 90–102.
Just IT : Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 14, No. 2, Januari 2024: 80-149