## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 481-489 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Topic Modeling on Online News Media Using Latent Diriclet Allocation (Case Study Somethinc Brand)

## Pemodelan Topik pada Media Berita Online Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (Studi Kasus Merek Somethinc)
Evi Puspita 1* , Diqy Fakhrun Shiddieq 2 , Fikri Fahru Roji 3
1,2,3 Program Studi Bisnis Digital, Fakultas Ekonomi, Universitas Garut, Indonesia
E-Mail: 1 24025120033@fekon.uniga.ac.id,
2 diqy@uniga.ac.id, 3 fikri@uniga.ac.id
Received Nov 21th 2023; Revised Jan 21th 2024; Accepted Feb 19th 2024 Corresponding Author: Evi Puspita

## Abstract
Somethinc is one of the local cosmetic brands in Indonesia that actively  uses media, such as online news, to convey the latest  information  about  the  brand.  Among  the  numerous  online  news  articles  about  the  Somethinc  brand,  often  the discussed  topics  and  trends  often  do  not  comprehensively  depict  information.  To  analyze  the  most  discussed  topics  in online  news  about  the  Somethinc  brands,  researchers  used  the  topic  modeling  method,  namely  Latent  Dirichlet Allocation,  which  is  considered  superior  for  generating  structured  topics.  This  research  utilized  coherence  values  to analyze and evaluate the optimal number of topics, followed by a human judgment approach to interpret the topics. The analysis results were then interactively visualized using pyLDAvis to understand the distribution of words for each topic. Based on the research findings, the optimal number of topics was found to be 6, with a coherence value of 0.404. These six topics were subsequently interpreted based on the human judgment approach, resulting in topics including skincare products  for  acne-prone  skin,  awards  for  best  beauty  brands,  product  collaborations,  skincare  and  beauty  products, product  marketing  campaigns  and  local  brands  with  beauty  care  products.  It  can  be  concluded  that  the  6  topics generated relevant discussions about the Somethinc brand.
Keyword: Latent Dirichlet Allocation, Online News, Media, Topic Modeling

## Abstrak
Somethinc merupakan salah satu merek kosmetik lokal di Indonesia yang aktif memanfaatkan media, seperti berita online untuk menyampaikan informasi terkini seputar merek. Dari banyaknya berita online mengenai merek Somethinc, sering kali topik dan tren yang sedang dibahas tidak menggambarkan informasi secara keseluruhan. Untuk menganalisis topik yang  paling  sering  dibahas  dalam  berita  online  mengenai  merek  Somethinc,  peneliti  menggunakan  metode  topic modeling,  yaitu  Latent  Dirichlet  Allocation,  yang  dinilai  lebih  unggul  dalam  menghasilkan  topik  secara  terstruktur. Penelitian  ini  memanfaatkan  nilai coherence untuk  menganalisis  dan  mengevaluasi  jumlah  topik  terbaik,  selanjutnya pendekatan human  judgement digunakan  untuk  menginterpretasikan  topik.  Hasil  analisis  kemudian  divisualisasikan secara  interaktif  menggunakan  pyLDAvis,  untuk  mengetahui  persebaran  kata  dari  setiap  topik.  Berdasarkan  hasil penelitian,  jumlah  topik  terbaik  terdapat  pada  topik  6  dengan  nilai coherence sebesar  0.404.  Keenam  topik  tersebut diinterpretasikan  berdasarkan  pendekatan human  judgement ,  menghasilkan  topik-topik  meliputi  produk skincare untuk kulit  berjerawat,  penghargaan brand kecantikan  terbaik,  kolaborasi  produk,  produk  perawatan  kulit  dan  kecantikan, kampanye pemasaran  produk,  dan brand lokal dengan produk  perawatan  kecantikan.  Dapat  disimpulkan bahwa  jumlah topik 6 menghasilkan topik-topik yang relevan mengenai merek Somethinc.
Kata Kunci: Berita Online, Latent Dirichlet Allocation, Media, Pemodelan Topik

## 1. PENDAHULUAN
Kosmetik  merupakan  salah  satu  industri  yang  berperan  sebagai  penggerak  utama  perekonomian negara  oleh  Kementerian  Perindustrian  Indonesia  [1].  Sejalan  dengan  pertumbuhan    jumlah  pelaku  usaha industri kosmetik lokal yang meningkat secara signifikan, awalnya berjumlah 819 pada tahun 2021 menjadi 913  atau  sebesar  20,5%    pada  tahun  2022  [2].  Pertumbuhan  industri  kosmetik  juga  didorong  oleh
pertumbuhan  populasi  masyarakat  serta  kesadaran  akan  kesejahteraan  diri  [3].  Meskipun  prospek  bisnis kosmetik  di  Indonesia  dianggap  cukup  besar,  hal  ini  juga  bisa  menjadi  ancaman  berupa  meningkatnya persaingan antara industri kosmetik lokal [4].
Somethinc  merupakan  salah  satu  merek  kosmetik  lokal  yang  didirikan  pada  tahun  2019  oleh  PT. Royal  Pesona  Indonesia.  Adapun  beberapa  penghargaan  yang  berhasil  diraih  oleh  Somethinc  yaitu Best Cushion (Female Daily Beauty Awards 2023), Best Powder (Tokopedia Beauty Awards 2023), Best Facial Wash,  Best  Moisturizer,  Best  Eyebrow dan Best  Eyeliner  Product (BeautyHaul  Awards  2023)  dan Best Moisturizer (Popbela Beauty Awards 2023). Somethinc telah diakui oleh Lembaga Prestasi Indonesia Dunia (LEPRID) pada tahun 2021 sebagai merek  dengan pendaftaran tercepat yakni 1 bulan 8 hari  dan mereknya telah terdaftar di 123 negara. Prestasi ini signifikan bagi Somethinc untuk dijadikan objek penelitian, karena ini adalah merek yang relatif baru didirikan dibandingkan dengan banyak pesaingnya.
Seiring perkembangan teknologi, Somethinc secara aktif memanfaatkan media online sebagai sarana untuk  menyebarkan  informasi  mengenai  produk,  tren  terbaru,  perkembangan  merek,  dan  konten  edukatif seputar  kecantikan.  Saat  ini,  berita online merupakan  salah  satu  media  yang  banyak  dimanfaatkan  oleh masyarakat untuk mengetahui perkembangan informasi terkini  [5], [6].  Hal ini berarti, media berita online sering  digunakan  sebagai  sumber  referensi  utama  bagi  masyarakat  [7].  Perusahaan  kosmetik,  khususnya Somethinc  membutuhkan  peran  dari  berita online ,  untuk  mengetahui  penyampaian  berupa  interpretasi  dari pemberitaan  media  [8]  terhadap  mereknya.  Setiap  portal  berita  memiliki  pendekatan  tersendiri  dalam menyajikan  informasi.  Namun,  dalam  konteks  berita online mengenai  merek  Somethinc,  sering  kali  topik yang  sedang  dibahas  tidak  menggambarkan  informasi  secara  keseluruhan.  Informasi  tersebut  memerlukan analisis  lebih  mendalam.  Di  samping  itu,  media  berita online memiliki  banyak  informasi  sehingga  peneliti membutuhkan metode yang cepat dan efisien untuk menganalisis topik yang paling sering dibahas.
Topic modeling merupakan salah satu teknik unsupervised machine learning untuk menemukan tema tersembunyi  dari  kumpulan  dokumen  teks  besar  guna  mengelompokkan  tema-tema  tersebut  menjadi  satu topik [9], [10].  Pertama kali diperkenalkan oleh David Blei, Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan salah  satu  pemodelan  topik yang  paling  populer,  LDA  digunakan  untuk  menampilkan  sebuah  topik menggunakan  probabilitas  dari  setiap  kata  sehingga  dapat  membantu  menggambarkan  dokumen-dokumen menjadi  lebih  terstruktur  [11].  Penerapan topic  modeling menggunakan  LDA  dianggap  lebih  unggul  dalam menghasilkan topik bermakna logis [12] kemampuan interpretasi, dan performansi prediktif [13].
Penelitian  terkait  LDA  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya  untuk  menganalisis  topik  pandemi Covid-19  di  Indonesia  menggunakan  data  yang  bersumber  dari  Wikipedia  [14].  Penelitian  ini  melakukan klasterisasi  topik  dengan  menghitung  probabilitas  kata  terhadap  topik  dari  setiap  iterasinya.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  jumlah cluster terbaik  terdapat  pada  topik  3  dan  menghasilkan  topik  relevan  dengan kesehatan.  Selanjutnya,  metode  LDA  digunakan  untuk  mengetahui  topik  utama  dari  setiap  cuitan  akun @jokowi  selaku  pejabat  negara  pada  media  sosial  Twitter  [15].  Hasil  analisis  topik  dievaluasi  berdasarkan nilai perplexity dan nilai coherence . Ditemukan bahwa jumlah topik terbaik terdapat pada topik 7. Dalam penelitian lain, dilakukan analisis untuk mengetahui topik yang dominan dibahas melalui tagar covidindonesia pada media sosial Instagram menggunakan metode LDA [16]. Penelitian tersebut melakukan evaluasi  nilai perplexity dan  nilai coherence untuk  menemukan  jumlah  topik  terbaik.  Jumlah  topik  terbaik terdapat pada topik 3 sehingga menghasilkan topik seperti covidindonesia, covid_19, pandemic di Indonesia, dan  pembahasan  mutasi  virus  covid-19.  Penelitian  lainnya  [17]  menggunakan  LDA  untuk  menguji  apakah LDA dapat diterapkan pada tiket dukungan. Analisis menggunakan 5 parameter secara acak yaitu number of topic ,  nilai alpha ,  nilai  beta,  iterasi,  dan random_seed untuk  mendapatkan  nilai coherence tertinggi. Kemudian dievaluasi menggunakan pendekatan penilaian manusia. Dalam penelitian ini, nilai coherence dan pendekatan penilaian manusia berpengaruh dalam menginterpretasikan topik, dengan demikian LDA terbukti dapat diterapkan pada tiket dukungan.
Sebagai  perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya,  penelitian  ini  melakukan  pengambilan  data  pada berita  online  khususnya  berkaitan  dengan  merek  kosmetik  yaitu  Somethinc.  Evaluasi  penelitian  ini menggunakan  nilai coherence dan  pendekatan human  judgement untuk  menganalisis  jumlah  topik  terbaik. Keterbaruan  dari  penelitian  ini,  terletak  pada  hasil  dari  pemodelan  topik  yang  akan  divisualisasikan  secara interaktif  menggunakan  pyLDAvis  untuk  memberikan  kemudahan  mengetahui  distribusi  kata  dari  setiap topik.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  topik  yang  paling  sering  dibahas  dalam  media berita online mengenai merek Somethinc. Penelitian ini memberikan manfaat untuk menggali wawasan lebih mendalam  terkait  merek  kosmetik  khususnya  Somethinc.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai sumber  informasi  bagi  perusahaan  untuk  meningkatkan  kualitasnya  di  masa  mendatang.  Disamping  itu, masyarakat juga mendapatkan informasi yang relevan terkait merek kosmetik tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Tahapan  pertama  yaitu  pengumpulan  data mengenai  merek  Somethinc  pada  media  berita online .  Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahapan  data preprocessing untuk  membersihkan  kata-kata  yang  tidak  diperlukan.  Tahap  selanjutnya  melakukan
pemodelan topik menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Tahap terakhir pembuatan visualisasi dari hasil pemodelan topik menggunakan pyLDAvis.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  media  berita online .  Portal  berita  yang  digunakan  sebagai sumber  pada penelitian  ini  dilihat  berdasarkan reputasi  media  dan  kredibilitas  media  dalam  menyampaikan berita.  Media  berita online yang  penelitian  ini  gunakan  sebagai  sumber  data  diantaranya  yaitu  fimela.com, kompas.com,  kumparan.com,  marketeers.com,  antaranews.co,  detik.com,  dan  tempo.co.  Pengumpulan  data dilakukan dengan menggunakan search engine hacks pada Google. Penelitian ini menggunakan operator site untuk  membatasi  hasil  pencarian  dan  fokus  pada  satu  situs  web  atau  domain  tertentu.  Di  samping  itu, penelitian ini memanfaatkan operator intitle untuk mempersempit hasil pencarian pada halaman web dengan menggunakan  kata  kunci  yang  telah  ditentukan  oleh  penelitian  ini  yaitu  Somethinc.  Penelitian  ini  juga memanfaatkan tools pada search  engine  hacks yaitu  filter  rentang  waktu,  sehingga  berita  mengenai  merek Somethinc menjadi lebih spesifik. Setelah itu, penelitian ini menyeleksi dan menyalin isi berita berupa teks secara manual. Data yang telah dikumpulkan kemudian disimpan ke dalam file dalam format xlsx.

## 2.2. Preprocessing Data
Dalam  penelitian  ini,  penelitian  ini  melakukan preprocessing data  untuk    memahami  dan mengidentifikasi masalah terkait data, sehingga data dapat lebih diandalkan untuk kemudian digunakan [18]. Pada tahapan ini penelitian ini memanfaatkan bahasa pemrograman menggunakan software berbasis Python . Adapun tahapan preprocessing data diantaranya yaitu:
1. Case  folding merupakan  tahap  awal  untuk  mengubah  data  ke  format  standar  dengan  mengkonversi huruf  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ).  Selanjutnya  dilakukan cleaning  data untuk  menghilangkan karakter seperti tanda baca, menghapus data duplikat, dan data yang tidak konsisten.
2. Normalization merupakan  tahapan  untuk  mengubah  kata-kata  yang  tidak  normal  menjadi  sesuai dengan standar.
3. Tokenizing merupakan  tahapan  pemecahan  kata  dari  data  menjadi  bagian-bagian  kecil  yang  disebut token.
4. Filtering digunakan  untuk  menghilangkan  kata-kata  yang  dianggap  tidak  informatif,  proses  ini dilakukan  sesuai  dengan stopword  removal . Stopword  removal mengacu  pada  teks  yang  tidak memiliki kontribusi signifikan terhadap dokumen.
5. Stemming digunakan untuk mengubah kata menjadi kata dasar yang memiliki makna.
2.3. Topic Modeling Menggunakan Latent Dirichlet Allocation
Topic modeling merupakan salah satu teknik unsupervised machine learning untuk menemukan tema tersembunyi  dari  kumpulan  dokumen  teks  besar  guna  mengelompokkan  tema-tema  tersebut  menjadi  satu
topik [9], [10].  Pemodelan topik menganggap bahwa setiap dokumen merupakan kombinasi dari sekumpulan topik dan kata [19]. Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan salah satu metode dari pemodelan topik yang  banyak  digunakan. Latent mengacu  pada  segala  sesuatu  yang  tersembunyi  dalam  data, Dirichlet merujuk  pada  distribusi  probabilitas  yang  menggambarkan  distribusi  topik  dalam  dokumen  dan  kata-kata dalam  topik,  dan Allocation berarti  mengalokasikan  topik  atau  kata-kata  menjadi  lebih  spesifik  ke  dalam dokumen  [7].  LDA digunakan  untuk  menampilkan  sebuah  topik  menggunakan  probabilitas  dari  setiap  kata sehingga  dapat  membantu  menggambarkan  dokumen-dokumen  menjadi  lebih  terstruktur  [11]. Latent Dirichlet  Allocation dianggap  lebih  unggul  dalam  menghasilkan  topik  bermakna  logis  [12],  kemampuan interpretasi, dan performansi prediktif [13].
Pada tahapan ini, penelitian ini menggunakan dua parameter acuan yaitu number of topics dan words of topic, untuk menghasilkan model dengan jumlah topik terbaik. Penelitian ini terlebih dahulu menentukan klaster words of topic atau jumlah kata per topik, yaitu berjumlah 10 topik, memiliki tujuan agar model yang dibangun menghasilkan model yang jelas dan tidak bersinggungan satu sama lain. Kemudian, penelitian ini menganalisis number of topics atau jumlah topik dengan melakukan evaluasi menggunakan nilai coherence , dimana  kumpulan  kata  yang  dihasilkan  oleh  topic  modeling  dinilai  berdasarkan  tingkat  kemudahan pemahaman manusia [20].
Nilai coherence dapat mengukur hubungan antar kata dalam pemodelan topik, evaluasi topik terbaik dinilai  berdasarkan  nilai coherence tertinggi  yang  diperoleh  [7].  Di  samping  itu,  penelitian  ini  juga melakukan  evaluasi  menggunakan  pendekatan human  judgement untuk  menginterpretasikan  distribusi  kata dari hasil pemodelan topik [17]. Dalam konteks penilaian manusia, penelitian ini menggunakan pendekatan intrusi kata untuk mengevaluasi topik yang dinilai memiliki makna sama dan saling berkaitan satu sama lain sehingga  dapat  diidentifikasi  oleh  manusia  [21].  Pendekatan  ini  merujuk  pada  sejauh  mana  topik  yang dihasilkan oleh model dapat direpresentasikan dengan logis atau alami menurut pandangan manusia. Dalam penelitian ini, penelitian ini memanfaatkan library gensim menggunakan software berbasis Python.

## 2.4. Visualisasi Topic Modeling
Hasil  analisis topic  modeling kemudian  divisualisasikan  menggunakan  sistem  visualisasi  interaktif berbasis web yaitu LDAvis untuk membantu memahami makna setiap topik dan hubungan antara topik yang satu  dengan  topik  lainnya  [22].  Penelitian  ini  menggunakan library pyLDAvis  pada software berbasis Python.  Dengan  menggunakan  PyLDAvis,  distribusi  kata  dan  relevansinya  dengan  masing-masing  topik dapat divisualisasikan dengan jelas.  Kemudian, hasil visualisasi LDAvis disajikan dalam format .html yang dapat  memberikan  kemudahan  untuk  mengeksplorasi  hubungan  antara  topik  dan  kata-kata  yang  terbentuk dari topik yang ada.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pengumpulan Data
Penelitian ini mengumpulkan data menggunakan search engine hacks dengan kata kunci Somethinc, misalnya  dengan  menggabungkan  operator  site:detik.com  intitle:somethinc  atau    site:detik.com  somethinc untuk  menampilkan  berita  terkait  merek  Somethinc.  Rentang  waktu yang  penelitian  ini gunakan  mulai  dari bulan Januari 2022 sampai dengan Desember 2023.  Setelah itu, pengambilan data dilakukan secara manual, data  yang  penelitian  ini  ambil  adalah  isi  berita  secara  menyeluruh.,  dengan  mengecualikan  gambar  yang terdapat  dalam  isi  berita.  Data  set  disimpan  pada  file  dalam  format  .xlsx.  Total  data  yang  penelitian  ini peroleh  dari  tujuh  portal  berita  adalah  143  data  berita  mentah.  Selengkapnya  terdapat  dapat  dilihat  dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data Portal Berita Jumlah Fimela 35 Kompas 29 Kumparan 24 Marketeers 19 Antara News 15 Detik 12 Tempo 9 Total 143

## 3.2. Hasil Preprocessing Data
Pada tahapan ini, penelitian ini melakukan preprocessing data terhadap 143 data berita mentah. Untuk melakukan  tahap  preprocessing  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  pada software berbasis Python.  Tahapan  pertama  adalah case  folding, digunakan  untuk  mengkonversi  huruf  kapital  menjadi  huruf kecil . Setelah itu, dilakukan cleaning data untuk menghapus karakter seperti tanda baca, angka, garis miring,
data duplikat dan tidak konsisten. Tahapan kedua yaitu normalization , digunakan untuk mengubah kata yang tidak normal menjadi normal. Tahap selanjutnya adalah tokenizing, digunakan untuk memisahkan kata pada teks.  Tahap  keempat  yaitu Filtering, merupakan  tahap  eliminasi  kata  hasil  token  untuk  mewakili  dokumen sesuai  dengan stopword  removal .  Tahap  terakhir  yaitu stemming digunakan  untuk  mengubah  kata  menjadi makna  dasar.  Setelah  data  bersih,  data  kemudian  disimpan  sebagai  ekstensi  csv.  Adapun  contoh  dari  hasil preprocessing data berita dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Preprocessing Data Proses Hasil Data Collection Untuk  memberikan  kesempatan  pada  semua  orang  memakai  skincare,  Somenthinc 'sedekah' produk beauty dalam event Women's Day Out yang digelar 22-23 Oktober 2022  di  Sleman  City  Hall  (SCH).  Tak  hanya  skincare,  pihaknya  juga  tawarkan makeup dan body care. Case Folding untuk  memberikan  kesempatan  pada  semua  orang  memakai  skincare  somenthinc sedekah produk beauty dalam event women s day out yang digelar oktober di sleman city hall sch tak hanya skincare pihaknya juga tawarkan makeup dan body care Normalization untuk  memberikan  kesempatan  pada  semua  orang  memakai  skincare  somenthinc sedekah produk beauty dalam event women s day out yang digelar oktober di sleman city hall sch tidak hanya skincare pihaknya juga tawarkan makeup dan body care Tokenizing ['untuk',  'memberikan',  'kesempatan',  'pada',  'semua',  'orang',  'memakai',  'skincare', 'somenthinc',  'sedekah',  'produk',  'beauty',  'dalam',  'event',  'women',  's',  'day',  'out', 'yang',  'digelar',  'oktober',  'di',  'sleman',  'city',  'hall',  'sch',  'tidak',  'hanya',  'skincare', 'pihaknya', 'juga', 'tawarkan', 'makeup', 'dan', 'body', 'care'] Filtering ['kesempatan',  'orang',  'memakai',  'skincare',  'somenthinc',  'sedekah',  'produk', 'beauty', 'event', 'women', 's', 'day', 'out', 'digelar', 'oktober', 'sleman', 'city', 'hall', 'sch', 'skincare', 'tawarkan', 'makeup', 'body', 'care'] Stemming ['orang', 'pakai', 'skincare', 'somenthinc', 'sedekah', 'produk', 'beauty', 'event', 'women', 's', 'day', 'out', 'gelar', 'oktober', 'sleman', 'city', 'hall', 'sch', 'skincare', 'tawar', 'makeup', 'body', 'care']
3.3. Hasil Topic Modeling Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Pada  tahapan topic  modeling menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA),  penelitian  ini memanfaatkan library gensim  yang  dirancang  untuk  mengekstraksi  topik  semantik  secara  otomatis  dari dokumen-dokumen  dengan  efisien  menggunakan software berbasis  Python.  Penelitian  ini  terlebih  dahulu menentukan  klaster words  of topic yaitu  mengacu pada  jumlah  kata  yang  akan  digunakan  untuk  menyusun topik.  Jumlah  kata  ditentukan  sebanyak  10  kata,  dengan  tujuan  agar  topik  yang  dihasilkan  tidak bersinggungan  satu  sama  lain.  Selanjutnya  penelitian  ini  melakukan  evaluasi  pemodelan  topik  dengan menentukan  nilai coherence .  Parameter  yang  dijadikan  acuan  dalam  evaluasi  ini  menggunakan number  of topics atau jumlah topik yang diperoleh dalam dokumen. Semakin tinggi nilai coherence , semakin baik juga pemahaman  interpretasi  manusia  [20]  terhadap  topik  tersebut.  Untuk  mendapatkan  topik  dengan  model terbaik,  penelitian  ini  menganalisis  nilai coherence dengan  melakukan running sebanyak  50 passes .  Hasil dari nilai coherence terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Coherence Topik ke- Nilai Coherence 2 0.34956908503951556 3 0.36215427160146607 4 0.38634393053229040 5 0.40395904371265760 6 0.40426053685302965 7 0.38786463817768285 8 0.33894833506918710 9 0.39859344250239990 10 0.48786738941991264
Berdasarkan  informasi  yang  terdapat  pada  Tabel  3,  menunjukkan  bahwa  setiap  topik  memiliki  nilai coherence yang berbeda. Penelitian ini menggunakan jumlah topik = 6 dan jumlah kata = 10. Model topik 6 memiliki nilai coherence sebesar 0.404. Hasil dari pemodelan topik akan direpresentasikan oleh sekumpulan kata yang menggambarkan karakteristik dari masing-masing topik. Kemudian, ditandai dengan label 0, 1, 2, 3,  4,  dan  5 berdasarkan  nilai probabilitas  berupa frekuensi kemunculan  kata  untuk  mewakili  topik  tertentu. Selanjutnya  penelitian  ini  melakukan  evaluasi  menggunakan  pendekatan  penilaian  manusia  untuk
menginterpretasikan  setiap  topik  berdasarkan  kumpulan  kata  yang  sering  muncul  dalam  model  yang  telah dibuat. Tabel 4 menampilkan hasil evaluasi pemodelan topik dengan mempertimbangkan penilaian manusia.
Tabel 4. Hasil Interpretasi Jumlah Topik 6
Topik Probabilitas * Kata Analisis Topik 0 '0.077*"kulit" + 0.032*"wajah" + 0.018*"produk" + 0.017*"somethinc" + 0.017*"skincare" + 0.016*"sunscreen" + 0.015*"kandung" + 0.013*"jerawat" + 0.010*"skin" + 0.010*"bersih" Produk skincare untuk kulit berjerawat 1 '0.036*"produk" + 0.027*"beauty" + 0.021*"best" + 0.017*"cantik" + 0.016*"brand" + 0.014*"makeup" +  0.012*"tokopedia"  +  0.008*"indonesia"  + 0.008*"awards" + 0.007*"awat" Brand kecantikan terbaik di Indonesia  yang meraih penghargaan 2 '0.033*"somethinc" + 0.021*"nct" + 0.020*"dream" +  0.019*"hee"  +  0.019*"so"  +  0.017*"produk"  + 0.016*"han" + 0.016*"konsumen" + 0.012*"kolaborasi" + 0.010*"kulit" Adanya  kolaborasi  berupa  produk  diikuti adanya interaksi dengan konsumen 3 '0.043*"somethinc" + 0.041*"serum" + 0.039*"kulit" + 0.022*"warna" + 0.021*"produk" + 0.009*"indonesia"  +  0.009*"irene"  +  0.008*"lip"  + 0.007*"brand" + 0.007*"hadir" Menghadirkan  produk  perawatan  kulit  dan kecantikan 4 '0.046*"produk" + 0.029*"lokal" + 0.028*"brand" + 0.020*"indonesia" + 0.020*"shopee" + 0.014*"somethinc" + 0.009*"umkm" + 0.009*"kampanye"  +  0.009*"makeup"  +  0.008 *"pasar" Brand  lokal  yang  melakukan  kampanye terkait pemasaran produk 5 '0.043*"somethinc" + 0.025*"produk" + 0.016*"cantik" + 0.016*"brand" + 0.013*"kulit" + 0.010*"lokal" + 0.009*"awat" + 0.008*"indonesia" + 0.008*"skincare" + 0.008*"hadir"
Brand  lokal  yang  hadir  dengan  produk perawatan kulit atau skincare
Melalui proses interpretasi menggunakan pendekatan penilaian manusia seperti terdapat pada Tabel 4 di atas, topik yang paling banyak muncul mengenai merek Somethinc diantaranya meliputi, produk skincare untuk  kulit  berjerawat,  brand  kecantikan  terbaik  di  Indonesia  yang  meraih  penghargaan,  kolaborasi  produk diikuti adanya interaksi dengan konsumen, menghadirkan produk perawatan kulit dan kecantikan, kampanye pemasaran  produk,  dan  brand  lokal  yang  hadir  dengan  produk  perawatan  kulit.  Temuan  tersebut  sejalan dengan  tujuan utama dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui  topik yang paling sering dibahas mengenai merek  kosmetik  Somethinc. Adapun,  untuk  memastikan  validitas  hasil  penelitian,  penelitian  ini  melakukan evaluasi  dengan  fokus  pada nilai coherence tertinggi yaitu  jumlah  topik  10 dengan  nilai coherence sebesar 0.489.  Hasil pemodelan topik dari jumlah topik 10, dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pemodelan Jumlah Topik 10 Topik Probabilitas * Kata 0 '0.027*"makeup"  +  0.020*"warna"  +  0.018*"produk"  +  0.015*"somethinc"  +  0.014*"douyin"  + 0.014*"indonesia" + 0.012*"orang" + 0.011*"glitter" + 0.011*"merch" + 0.010*"ala"' 1 '0.050*"produk"  +  0.023*"kulit"  +  0.015*"lip"  +  0.012*"somethinc"  +  0.012*"body"  +
0.010*"series" + 0.009*"halal" + 0.009*"brand" + 0.008*"cream" + 0.008*"bibir"'
2 '0.035*"langgan"  +  0.028*"produk"  +  0.017*"lazada"  +  0.014*"butuh"  +  0.014*"beauty"  +
0.012*"customer" + 0.011*"laz" + 0.011*"pasar" + 0.009*"belanja" + 0.009*"marketing"'
3 '0.078*"kulit"  +  0.031*"somethinc"  +  0.025*"serum"  +  0.023*"wajah"  +  0.018*"produk"  +
0.018*"kandung" + 0.017*"jerawat" + 0.012*"skincare" + 0.010*"pori" + 0.009*"skin"'
4 '0.055*"warna"  +  0.031*"somethinc"  +  0.025*"kulit"  +  0.023*"makeup"  +  0.019*"produk"  +
0.019*"cushion" + 0.016*"shade" + 0.016*"undertone" + 0.013*"lip" + 0.012*"tampil"'
5 '0.033*"somethinc"  +  0.031*"best"  +  0.022*"beauty"  +  0.021*"cantik"  +  0.019*"tokopedia"  +
0.019*"produk" + 0.013*"awat" + 0.011*"awards" + 0.010*"masyarakat" + 0.010*"menang"'
6 '0.037*"sunscreen" + 0.033*"kulit" + 0.026*"wajah" + 0.017*"skincare" + 0.015*"somethinc" +
0.012*"produk" + 0.009*"dream" + 0.009*"libur" + 0.009*"nct" + 0.009*"skin"'
7 '0.046*"somethinc"  +  0.040*"serum"  +  0.028*"kulit"  +  0.026*"produk"  +  0.015*"brand"  +
0.013*"irene" + 0.012*"indonesia" + 0.011*"lokal" + 0.009*"cantik" + 0.008*"awat"'
8 '0.032*"brand"  +  0.027*"produk"  +  0.024*"tik"  +  0.023*"tok"  +  0.016*"indonesia"  +
0.014*"lokal" + 0.012*"cantik" + 0.010*"somethinc" + 0.010*"jual" + 0.008*"merek"'
9 '0.040*"produk"  +  0.026*"brand"  +  0.026*"somethinc"  +  0.026*"lokal"  +  0.018*"shopee"  + 0.015*"indonesia" + 0.012*"hadir" + 0.011*"cantik" + 0.010*"kolaborasi" + 0.010*"konsumen"'
Tabel  5  merupakan  persebaran  berupa  probabilitas  kata  dari  setiap  topik  untuk  jumlah  topik  10. Kemudian,  penelitian  ini  melakukan  evaluasi  pada  jumlah  topik  10  menggunakan  pendekatan  penilaian manusia. Dapat diinterpretasikan bahwa, topik 0 membahas tentang tren makeup terbaru ala Somethinc, topik 1  membahas  brand  halal  yang  memiliki  produk  dan  perawatan  kulit  dan  tubuh,  topik  3  membahas  produk skincare  yaitu  serum  untuk  kulit  berjerawat,  topik  4  membahas  produk  makeup  Somethinc,  topik  5 membahas penghargaan produk kecantikan, topik 6 membahas produk perawatan kulit yaitu sunscreen , topik 7  membahas  produk  perawatan  kulit  yaitu  serum,  topik  8  membahas  penjualan  produk  pada online marketplace , dan topik 9 membahas tentang kolaborasi produk.
Dari  hasil  interpretasi  yang  telah  dilakukan  oleh  penelitian  ini,  terdapat  satu  topik  yang  tidak  dapat diinterpretasikan,  yaitu  terdapat  pada  topik  2.  Topik  2  memiliki  kumpulan  kata  yang  terdiri  dari  langgan, produk, lazada, butuh, beauty, customer , laz, pasar, belanja, dan marketing .  Ketika dievaluasi menggunakan penilaian manusia, kumpulan kata tersebut tidak dapat diinterpretasikan karena terdapat beberapa kata yang tidak  terkait  dengan  intrusi  kata.  Dalam  kata-kata "customer" ,  "butuh",  "produk",  dan "beauty" dapat diinterpretasikan  bahwa  keempat  kata  tersebut  terkait  konsumen  yang  membutuhkan  produk  kecantikan. Kemudian  pada  kata  seperti  "lazada",  "laz",  dan  "belanja"  kata-kata  tersebut  berkaitan  dengan  online marketplace . Disamping itu kata-kata "marketing" , "pasar", dan "langgan" berkaitan dengan pemasaran. Hal ini  berarti  bahwa  dalam  satu  topik  terdapat  3  interpretasi  yang  berbeda.  Dalam  penilaian  manusia,  kondisi seperti ini dapat dikatakan buruk sehingga tidak dapat diinterpretasikan [17].
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  evaluasi,  kualitas  pembentukan  topik  terbaik  ditentukan  berdasarkan hubungan antara kata-kata sesuai dengan topik menggunakan pendekatan penilaian manusia  [23]. Ini berarti bahwa  hubungan  antar  kata  merupakan  hal  yang  penting.  Tidak  hanya  itu,  meskipun  suatu  topik  memiliki nilai coherence tertinggi, jika model tersebut memiliki satu atau lebih kata yang tidak dapat diinterpretasikan oleh  penilaian  manusia,  maka  model  tersebut  tetap  dianggap  buruk  [21].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa evaluasi menggunakan nilai coherence dengan memperhatikan pendekatan penilaian manusia memiliki peran penting  dalam  menentukan  kualitas  jumlah  topik  terbaik.  Dalam  penelitian  ini  hasil  dengan  jumlah  topik terbaik terdapat pada jumlah topik 6 dan jumlah kata 10 dengan nilai coherence sebesar 0.404. Dapat ditarik kesimpulan  bahwa  jumlah  topik  6  menghasilkan  topik-topik  yang  relevan  dalam  konteks  merek  kosmetik Somethinc.

## 3.4. Hasil Visualisasi Pemodelan Topik
Setelah  melakukan  pemodelan  topik  menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA),  selanjutnya penelitian  ini  melakukan  visualisasi  jumlah  topik  6  dengan  menggunakan  pyLDAvis  untuk  mengetahui distribusi  kata  dari  setiap  topik  yang  dihasilkan.  Gambar  2  di  bawah  ini  menampilkan  visualisasi  dari pemodelan topik.

## Gambar 2. Visualisasi Pemodelan Topik
Berdasarkan  Gambar  2  di  atas,  menunjukan  bahwa  hasil  visualisasi  jumlah  topik  6  terbagi  menjadi dua bagian. Pada bagian kiri terdapat bentuk lingkaran yang digunakan untuk menggambarkan topik dengan menampilkan  hubungan  antara  topik-topik  tersebut.  Besarnya  lingkaran  menunjukkan  bahwa  topik  yang
muncul  secara  berurutan  semakin  berpengaruh  terhadap  dokumen.  Pada  bagian  kanan  terdapat  diagram batang  horizontal.  Diagram  ini  digunakan  untuk  menggambarkan  kata-kata  yang  dominan  dibahas  dalam topik.  Panjang  batang  mewakili  frekuensi  topik  yang  muncul  dari  satu  kata.  Bagian  kiri  dan  kanan  pada visualisasi  tersebut  saling  terhubung  satu  sama  lain,  sederhananya  bagian  kiri  untuk  memilih  sebuah  topik, selanjutnya  akan  ditunjukkan  kata-kata  yang  paling  sering  muncul  oleh  bagian  kanan  untuk menginterpretasikan topik yang dipilih sebelumnya.
Pada bagian kanan visualisasi yaitu bar chart , terdapat 30 kata (terms) penting yang menampilkan persentase kemunculan kata untuk masing-masing topik. Kata-kata yang ditampilkan diantaranya yaitu kulit, serum, brand, lokal, Indonesia, best, awat, wajah, shopee, warna, produk, jual, tokopedia, sunscreen, tok, hee, nct,  tik,  kandung,  so,  han,  cantik,  dream,  jerawat, makeup,  beauty,  brands, umkm,  bisnis,  dan  somethinc. Dapat  disimpulkan  bahwa  berdasarkan  visualisasi  menggunakan  pyLDAvis,  jumlah  topik  6  menghasilkan distribusi kata yang relevan terkait merek Somethinc.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, metode topic modeling menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dapat  dikatakan  efektif  dalam  membentuk  topik-topik  yang  paling  sering  dibahas  pada  media  berita online terkait merek Somethinc. Dalam  penelitian ini, jumlah topik terbaik terdapat pada jumlah kata sebanyak 10 topik dan  jumlah  topik  6 dengan nilai coherence sebesar  0.404.  Hasil  tersebut  ditentukan  berdasarkan  nilai coherence tertinggi  dengan  melakukan  running  sebanyak  50 passes serta  memperhatikan  pendekatan penilaian manusia yang terbukti berpengaruh dalam menginterpretasikan topik. Interpretasi dari setiap topik mengenai  merek  Somethinc  pada  jumlah  topik  ke-6  diantaranya  yaitu,  topik  0  membahas  produk  skincare untuk  kulit  berjerawat,  topik  1  membahas  penghargaan  brand  kecantikan  terbaik,  topik  2  membahas kolaborasi produk, topik 3 membahas tentang hadirnya produk skincare dan kecantikan, topik 4 membahas kampanye  pemasaran  produk,  dan  topik  terakhir  yaitu  5  membahas  brand  lokal  dengan  produk  perawatan kecantikan.  Di  samping  itu,  visualisasi  menggunakan  pyLDAvis  berhasil  memberikan  gambaran  tentang topik paling sering dibahas dengan menunjukkan persebaran kata yang relevan mengenai merek Somethinc.
Temuan  dari  penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh  perusahaan  untuk  mendapatkan  informasi  lebih mendalam  terkait  respon  media  berita  online  mengenai  merek  Somethinc,  sehingga  perusahaan  dapat meningkatkan kualitasnya di masa mendatang. Selain itu, masyarakat juga dapat memperoleh informasi yang relevan mengenai merek Somethinc. Adapun keterbatasan dalam penelitian ini yaitu pengumpulan data berita dilakukan secara manual, sehingga data yang diperoleh menjadi terbatas. Saran untuk penelitian selanjutnya peneliti  dapat  memanfaatkan  teknik scraping menggunakan  perangkat  lunak (software) ataupun  bahasa pemrograman  untuk  mendapatkan  volume  data  yang  lebih  besar.  Evaluasi  pemodelan  topik  menggunakan pendekatan  penilaian  manusia  perlu  dikaji  lebih  mendalam  khusunya  oleh  seorang  ahli  untuk  mendapatkan hasil topic modeling yang lebih akurat.

## REFERENSI
[1] Kementerian Perindustrian Indonesia, “Rencana Induk Pembangunan Industri Nasional 2015 - 2035,” 2015. [Online]. Available: https://kemenperin.go.id/ripin.pdf
[2] Kementerian  Perindustrian  Republik  Indonesia,  “Perkembangan  Industri  Kosmetik  Nasional.” http://ikft.kemenperin.go.id/perkembangan-industri-kosmetik-nasional/ (accessed Nov. 15, 2023).
[3] N. Amberg and C. Fogarassy, “Green consumer behavior in the cosmetics market,” Resources , vol. 8, no. 3, pp. 1–19, 2019, doi: 10.3390/resources8030137.
[4] M.  Ferdinand  and  W.  S.  Ciptono,  “Indonesia’s  Cosmetics  Industry  Attractiveness,  Competitiveness and Critical Success Factor Analysis,” J. Manaj. Teor. dan Terap. | J. Theory Appl. Manag. , vol. 15, no. 2, pp. 209–223, 2022, doi: 10.20473/jmtt.v15i2.37451.
[5] M. Arifiansyah Ayub, “Analisis Topik Ekonomi Dengan Algoritma K-Means Pada Media Online Era Pandemi  Covid-19  Di  Sulawesi  Tenggara,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 133–138, 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i2.3235.
[6] S.  Kurniawan,  W.  Gata,  D.  A.  Puspitawati,  N.  -,  M.  Tabrani,  and  K.  Novel,  “Perbandingan  Metode Klasifikasi  Analisis  Sentimen  Tokoh  Politik  Pada  Komentar  Media  Berita  Online,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 176–183, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.935.
[7] M. D. R Wahyudi,  A. Fatwanto, U. Kiftiyani, and M. Galih Wonoseto, “Topic Modeling of Online Media  News  Titles  during  COVID-19  Emergency  Response  in  Indonesia  Using  the  Latent  Dirichlet Allocation  (LDA)  Algorithm,” Telematika ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  101–111,  2021,  doi: 10.35671/telematika.v14i2.1225.
[8] C. Naury, D. H. Fudholi, and A. F. Hidayatullah, “Topic Modelling pada Sentimen Terhadap Headline Berita  Online  Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  LDA  dan  LSTM,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 24–33, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2556.
[9] P.  Kherwa  and  P.  Bansal,  “Topic  Modeling:  A  Comprehensive  Review,” EAI  Endorsed  Trans. Scalable Inf. Syst. , vol. 7, no. 24, pp. 1–16, 2020, doi: 10.4108/eai.13-7-2018.159623.
[10] A. H. Marani and E. P. S. Baumer, “A Review of Stability in Topic Modeling: Metrics for Assessing and Techniques for Improving Stability,” ACM Comput. Surv. , 2023, doi: 10.1145/3623269.
[11] A.  Farkhod,  A.  Abdusalomov,  F.  Makhmudov,  and  Y.  I.  Cho,  “LDA-Based  Topic  Modeling Sentiment Analysis Using Topic/Document/Sentence (TDS) Model,” Appl.  Sci. ,  vol.  11,  no.  23,  pp. 1–15, 2021, doi: 10.3390/app112311091.
[12] R. Albalawi, T. H. Yeap, and M. Benyoucef, “Using Topic Modeling Methods for Short-Text Data: A Comparative  Analysis,” Front.  Artif.  Intell. ,  vol.  3,  no.  July,  pp.  1–14,  2020,  doi: 10.3389/frai.2020.00042.
[13] A. B. Dieng, F. J. R. Ruiz, and D. M. Blei, “Topic Modeling in Embedding Spaces,” Trans.  Assoc. Comput. Linguist. , vol. 8, pp. 439–453, 2020, doi: 10.1162/tacl_a_00325.
[14] W.  A.  Nawang  Sari  and  H.  Dwi  Purnomo,  “Topic  Modeling  Using  the  Latent  Dirichlet  Allocation Method on Wikipedia Pandemic Covid-19 Data in Indonesia,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 5, pp. 1223– 1230, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.321.
[15] P. Patmawati and M. Yusuf, “Analisis Topik Modelling Terhadap Penggunaan Sosial Media Twitter oleh  Pejabat  Negara,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  122–129,  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i3.1012.
[16] K.  R.  A.  P.  Santoso,  A.  Husna,  N.  W.  Putri,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Analisis  Topik  Tagar Covidindonesia  pada  Instagram  Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation,” JISKA  (Jurnal  Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.1.1-9.
[17] Wiranto  and  M.  R.  Uswatunnisa,  “Topic  Modeling  for  Support  Ticket  using  Latent  Dirichlet Allocation,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 6, pp. 998–1005, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i6.4542.
[18] E. A. Felix and S. P. Lee, “Systematic literature review of preprocessing techniques for imbalanced data,” IET Softw. , vol. 13, no. 6, pp. 479–496, 2019, doi: 10.1049/iet-sen.2018.5193.
[19] A.  M.  Grisales,  S.  Robledo,  and  M.  Zuluaga,  “Topic  Modeling:  Perspectives  From  a  Literature Review,” IEEE Access , vol. 11, no. January, pp. 4066–4078, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3232939.
[20] M.  R.  A.  Fahlevvi,  “Topic  Modeling  on  Online  News  Portal  Using  Latent  Dirichlet  Allocation (LDA),” IJCCS  (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  16,  no.  4,  pp.  335–344,  2022,  doi: 10.22146/ijccs.74383.
[21] J. Chang, J. Boyd-Graber, S. Gerrish, C. Wang, and D. M. Blei, “Reading Tea Leaves: How Humans Interpret Topic Models,” in Advances in Neural Information Processing Systems 22 - Proceedings of the 2009 Conference , 2009, pp. 288–296.
[22] C. Sievert and K. Shirley, “LDAvis: A method for visualizing and interpreting topics,” in Proceedings of  the  Workshop  on  Interactive  Language  Learning,  Visualization,  and  Interfaces ,  2014,  pp.  63–70. doi: 10.3115/v1/w14-3110.
[23] T. L. Griffiths and M. Steyvers, “Finding scientific topics,” in Proceeding of the National Academy of Sciences , 2004, pp. 5228–5235. doi: 10.1073/pnas.0307752101.