## SPIRIT VOL 16 NO 1 (2024) 170 - 182
e-ISSN 2721-057X p-ISSN 2085-3092

## Pencarian Topik Penelitian Pada Studi Kasus Jurnal JIFTI Menggunakan Teknik Hiearchical Dirichlet Processes
Moch Erreza 1 , Kartini 2 , Agung Mustika Rizki 3 1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur mo.erreza091@gmail.com 1 , kartini.if@upnjatim.ac.id 2 , agung.mustika.if@upnjatim.ac.id 3
Naskah diterima: 24 Pebruari  2024 ; Direvisi : 16 Mei 2024 ; Disetujui : 16 Mei 2024

## Abstrak
Studi ini mengusulkan proses Dirichlet hierarkis (HDP), karena kami melaporkan hasil pengujian pada tiga set  dokumen  yang  menunjukkan  kinerja  HDP  yang  unggul  dan  efisien  dibandingkan  dengan  model sebelumnya. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode HDP. Objek dalam penelitian ini adalah pemodelan topik/ topic modelling pada dokumen Jurnal Teknologi Informasi dan Robotika (JIFTI). Penelitian ini menggunakan data abstrak Jurnal Teknologi Informasi dan Robotika (JIFTI) dari tahun 2019 sampai 2022, yang  diperoleh  dari  https://jifti.upnjatim.ac.id/index.php/jifti/issue/archive.  Hasil  dari  pre-processing kemudian  dihitung  dengan  menggunakan topic  modeling Hierarchical  Dirichlet  Process (HDP)  untuk melihat topic 20 dengan melihat kata yang sering muncul pada data abstrak Jurnal Teknologi Informasi dan Robotika  (JIFTI).  Jumlah  kemunculan  setiap  kata  tersebut  menjadi  ukuran  dalam  metode Hierarchical Dirichlet Process (HDP) untuk dimodelkan Topic modeling abstrak Jurnal Teknologi Informasi dan Robotika (JIFTI)  menggunakan  metode Hierarchical  Dirichlet  Process (HDP)  akan  diketahui  yang  paling  banyak muncul, Temuan utama meliputi sejumlah kata yang sering muncul, seperti “ practicum, test, manage, major, develop, aim, feed, bitching, technology, people, apply, tourism, student, user, feed, learn, digit, laboratory, pusvetma,  product ”.  Dari  20  kata  yang  sering  muncul  dalam  setiap  topik,  dapat  dilihat  bahwa  mayoritas abstrak jurnal JIFTI menyoroti penelitian dalam implementasi.
Kata kunci: Topik Penelitian, HDP dan Text Preprocessing

## Abstract
This  study  proposes  a  hierarchical  Dirichlet  process  (HDP),  as  we  report  test  results  on  three  sets  of documents that demonstrate the superior and efficient performance of HDP compared to previous models. Therefore, this research uses the HDP method. The object of this research is topic modeling/topic modeling in Journal of Information Technology and Robotics (JIFTI) documents. This research uses abstract data from the  Journal  of  Information  Technology  and  Robotics  (JIFTI)  from  2019  to  2022,  obtained  from https://jifti.upnjatim.ac.id/index.php/jifti/issue/archive.  The  results  of  pre-processing  are  then  calculated using  Hierarchical  Dirichlet  Process  (HDP)  topic  modeling  to  view  20  topics  by  looking  at  words  that frequently appear in the Journal of Information Technology and Robotics (JIFTI) abstract data. The number of occurrences of each word is a measure in the Hierarchical Dirichlet Process (HDP) method to be modeled. Journal  of  Information  Technology  and  Robotics  (JIFTI)  abstract modeling  topics  using  the  Hierarchical Dirichlet Process (HDP) method will determine which ones appear the most. The main findings include a number of frequently used words.  Appears, such as "practicum, test, manage, major, develop, aim, feed, grumble, technology, people, apply, tourism, student, user, feed, learn, digit, laboratory, pusvetma, product". From the 20 words that frequently appear in each topic, it can be seen that the majority of JIFTI journal abstracts highlight research in implementation.
Keywords : Topic modeling, HDP dan Text Preprocessing ,
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092

## PENDAHULUAN
Dalam  konteks  pendidikan  tinggi  di Indonesia, karya ilmiah merupakan
persyaratan  yang  harus  dipenuhi  oleh mahasiswa untuk mendapatkan gelar Sarjana Strata-1.  Setiap  perguruan  tinggi  memiliki ketentuan  tersendiri  dalam  penyelesaian tugas akhir, yang dapat berupa skripsi, tesis, jurnal ilmiah, artikel, prototipe, dan berbagai bentuk  lainnya.  Salah  satu  komponen penting  dalam  karya  ilmiah  adalah  abstrak, yang  berfungsi  sebagai  ringkasan  singkat dari  keseluruhan  isi  penelitian.  Abstrak  ini menyajikan  pokok-pokok  penting  dari penelitian  yang  kemudian  akan  dijelaskan secara  lebih  lengkap  dalam  isi  jurnal ilmiah[1].
Berdasarkan  Jurnal  Ilmiah  Teknologi
Informasi  dan  Robotika  yang  selalu
bertambah setiap tahunnya, maka seharusnya terdapat informasi dari kumpulan dokumen jurnal tersebut.
Meskipun  jumlah  dokumen  jurnal  terus meningkat  setiap  tahun,  pada  umumnya, belum  ada  penelitian  lanjutan  yang  dapat memberikan  ringkasan  informasi  yang memadai  dari  dokumen-dokumen  tersebut.
Oleh karena itu, dengan pertambahan jurnal setiap  tahun  dan  pertumbuhan  jumlah dokumen jurnal, penting untuk mengadopsi metode text  mining untuk  mengeksplorasi dan  mengelola  informasi  yang  terdapat dalam kumpulan dokumen jurnal tersebut.
Saat
ini, banyak perusahaan
mengadopsi  sistem  data mining untuk melakukan  segmentasi  pasar.  Data mining merupakan proses eksplorasi dan penemuan pengetahuan  dari  kumpulan  data  yang tersedia.  Proses  ini  melibatkan  penggunaan berbagai  metode  seperti  analisis  statistik, penerapan  konsep  matematika,  kecerdasan buatan,  dan  teknik  pembelajaran  mesin untuk mengambil informasi dan pengetahuan yang bermanfaat dari berbagai kumpulan data besar. Hal ini memungkinkan perusahaan  untuk  mengoptimalkan  strategi pemasaran  dan  mengidentifikasi  peluang bisnis yang berpotensi[2][3][4].
Data mining tidak  hanya  digunakan dalam  analisis  perusahaan,  melainkan  juga dalam  berbagai  bidang  lain.  Contoh aplikasinya  meliputi  telekomunikasi  untuk menganalisis  transaksi,  keuangan  untuk mendeteksi  transaksi  mencurigakan,  dan penjelajahan  internet  untuk  menganalisis perilaku  pelanggan[5][6][7].  Selain  itu, terdapat bidang serupa seperti penambangan teks, yang fokus pada penemuan pola dalam data tekstual besar. Tujuannya adalah untuk menemukan  informasi  yang  berguna  untuk berbagai tujuan[8][9].
Salah  satu  peran  dari  penambangan data  dan  penambangan  teks  adalah pengelompokan ( clustering ). Pengelompokan merupakan  metode  dalam  penambangan data  atau  teks  yang  tidak  memerlukan supervisi.  Metode  ini  tidak  membutuhkan data  latihan  atau  label  target  keluaran. Clustering  terbagi  menjadi  dua  kategori
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
utama: clustering hierarki dan clustering non- hierarki.  Pendekatan  hierarki  melibatkan pengelompokan  dua  atau  lebih  objek  yang memiliki  kesamaan  yang  paling  tinggi terlebih  dahulu.  Langkah  ini  kemudian diulangi  dengan  menambahkan  objek tambahan  ke  dalam  kelompok  tersebut.  Ini menghasilkan  struktur  pohon  hierarki  di mana  hubungan  antara  objek  diwakili sebagai  tingkat  (level)  pada  pohon.  Di  sisi lain,  pengelompokan  non-hierarkis  dimulai dengan  menentukan  jumlah cluster yang diinginkan  terlebih  dahulu,  dan  kemudian objek  dikelompokkan  berdasarkan  kriteria tertentu  tanpa  memperhatikan  struktur hierarki[10][11][12].
Dalam Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika, permasalahan yang
muncul  adalah  belum  adanya  pengetahuan tentang jumlah klaster topik penelitian yang ada.  Penerapan  teknik clustering pada  topik penelitian diperlukan untuk memahami tren topik yang sedang berkembang.
Pengelompokan topik bisa dilakukan secara manual  oleh  siswa,  tetapi  membutuhkan waktu  yang  cukup  lama.  Untuk  mengatasi kendala  tersebut,  penggunaan  komputer dengan  teknik  pemodelan  dapat  menjadi solusi  yang  lebih  efisien.  Secara  umum, terdapat  dua  jenis  penulisan  esai,  salah satunya  terfokus  pada  konteks  teknologi informasi dan robotika[13].
Pemodelan  topik  merupakan  metode pengelompokan  non-hierarki  yang  secara otomatis  mengorganisir  topik  yang  muncul
dari data untuk membentuk kelompok topik terkait.  Pendekatan  ini  bertujuan  untuk mengatasi  tantangan  yang  sering  dihadapi saat  menganalisis  jurnal  ilmiah  di  bidang teknologi  informasi  dan  robotika.  Terdapat berbagai metode pemodelan topik, termasuk Latent Semantic Analysis (LSA), Probabilistic Latent  Semantic  Analysis  (PLSA),  Latent Dirichlet Allocation (LDA), dan Hierarchical Dirichlet  Process  (HDP).  LSA  merupakan teknik  pemrosesan  bahasa  alami  yang bertujuan untuk mengungkap makna dengan menciptakan representasi vektor teks. PLSA, yang  diperkenalkan  oleh  Puzicha  dan Hofmann, adalah pendekatan untuk mengindeks  dokumen  secara  otomatis menggunakan  model  kelas  statistik  laten, dengan  upaya  untuk  meningkatkan  aspek probabilistik  dari  metode  LSA[14].  LDA, yang dikembangkan oleh Blei, Ng, dan Theo, adalah  peningkatan  dari  PLSA  yang menggabungkan elemen pemodelan campuran untuk menangkap interaksi antara kata dan dokumen. HDP, di sisi lain, adalah
model untuk data yang dapat dikelompokkan  di  mana  setiap  item  data dapat termasuk ke dalam beberapa kelompok yang  berbeda,  seperti  yang  terjadi  dalam model topik di mana kata-kata dikelompokkan  ke  dalam  dokumen  yang mungkin  memiliki  topik-topik  yang  saling tumpang tindih[15].
Dalam  penelitian  ini,    memanfaatkan model Bayesian nonparametrik yang dikenal sebagai Hierarchical Dirichlet Process (HDP)
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
untuk  mengelompokkan  masalah  dengan beberapa kumpulan data. HDP
memungkinkan pemodelan setiap kelompok data  sebagai  gabungan  komponen  terbuka yang  secara  otomatis  dihasilkan  dari  model tersebut.  HDP  memiliki  kemampuan  untuk memisahkan komponen di antara kelompok- kelompok tersebut, memungkinkan
penggunaan  pemodelan  ketergantungan
antar  kelompok  secara  efisien.  Hasil
pengujian pada tiga set dokumen
menunjukkan  bahwa  HDP  menunjukkan kinerja  yang  lebih  unggul  dan  efisien dibandingkan  dengan  model  sebelumnya.
Sehingga,  HDP  digunakan  dalam  Jurnal Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan  Robotika (JIFTI) sebagai bagian dari penelitian ini.

## METODE
Desain  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah berisi proses pencarian informasi  yang  berhubungan  dengan pemodelan  topik.  Yakni  meliputi  proses pencarian  abstrak  skripsi  yang  berkaitan dengan topic modeling menggunakan metode
Hierarchical Dirichlet Process (HDP). Pengumpulan  data  yang  melibatkan  proses
pengambilan  data  abstrak  skripsi  dari  situs
web  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan Robotika (JIFTI) ( https://jifti.upnjatim.ac.id/index.php/jifti/ind ex ).
Pengambilan data dilakukan
menggunakan  alat  bantu  dalam  Google Chrome  yang  disebut  sebagai google  colab .
Objek dalam penelitian ini adalah pemodelan topik/ topic  modeling pada  dokumen Jurnal Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan  Robotika (JIFTI) dari  tahun  2019-2022.  Metode Analisis ini melibatkan beberapa tahap, yaitu tahap Preprocessing  data yang  terdiri  dari:
Casefolding,  Remove  Stopword,  Filtering Frequent  Words,  Filtering  Rare  Words, Stemming,  Normalisasi,  Tokenizing,  Simpanan Dataset Bersih, Topic modeling, analisis tren.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pre-Procesing Data

## Penelitian ini memanfaatkan platform
Google  Colab sebagai  alat  untuk  mengatur data. Platform ini secara khusus difungsikan untuk melakukan data mining dan mengelola data  dengan  menggunakan  pendekatan
pemrograman visual. Google Colab
menyajikan  berbagai  widget  yang  dapat digunakan untuk membangun model, dalam rangka  melakukan  proses  pengelolaan  data dan  data mining .  Tahap Pre-processing data terdiri  dari  delapan langkah. Ini  melibatkan casefolding, remove stopwords, filtering frequent words,  filtering  rare  words,  stemming, normalisasi ,  tokenizing, dan  penyimpanan dataset bersih.
a. Casefolding Casefolding merupakan suatu teknik dalam pengolahan teks yang mengharmonisasikan semua karakter menjadi huruf kecil. Pada bagian ini, terdapat beberapa langkah pemrosesan yang
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
dilakukan untuk membersihkan dan mempersiapkan teks agar lebih mudah untuk diolah atau diambil informasinya[1].
Fungsi  preprocess_text  di  atas bertujuan untuk melakukan pra-pemrosesan pada sebuah teks atau kalimat, dan salah satu langkah yang dilakukan adalah casefolding.
Casefolding  merupakan  suatu  teknik  dalam pengolahan  teks  yang  mengharmonisasikan semua  karakter  menjadi  huruf  kecil.  Pada bagian  ini,  terdapat  beberapa  langkah pemrosesan yang dilakukan untuk membersihkan dan mempersiapkan teks agar lebih  mudah  untuk  diolah  atau  diambil informasinya.
Pertama,  kalimat  awal  diubah menjadi  huruf  kecil  menggunakan  fungsi lower(), sehingga tidak ada perbedaan huruf besar  dan  kecil  dalam  analisis  teks.
Selanjutnya,  angka  dihapus  dari  kalimat
menggunakan ekspresi reguler re.sub(r"\d+",  "",  lower_case)  agar  fokus
pada kata-kata dan bukan angka.
Langkah selanjutnya adalah menghapus  tanda  baca  dari  kalimat menggunakan translate dan string.punctuation. Ini membantu
membersihkan  teks  dari  tanda  baca  yang tidak  relevan  dalam  analisis.  Kemudian, spasi  pada  awal  dan  akhir  kalimat dihilangkan  dengan  menggunakan  strip() untuk menghindari adanya spasi yang tidak diinginkan.
Selanjutnya,  URL,  termasuk  yang dimulai dengan "http", "https", atau "www",
dihapus dari kalimat menggunakan ekspresi reguler
re.sub(r"(?:\@|http?\://|https?\://|www) \S+",  "",  hasil).  Ini  penting  untuk menghilangkan  hyperlink  yang  tidak diperlukan.
Beberapa langkah lainnya melibatkan penghapusan karakter HTML,
mempertimbangkan hanya huruf dan angka, mengganti  karakter  baru  dengan  spasi,  dan menghapus  karakter  tunggal  yang  tidak relevan. Semua langkah ini bertujuan untuk membersihkan teks dari elemen-elemen yang tidak dibutuhkan.
Walaupun  terdapat  bagian  yang  di- comment  (tidak  aktif),  seperti  penghapusan emoji, namun pada implementasi ini bagian tersebut di-comment. Jika diperlukan, dapat diaktifkan kembali sesuai kebutuhan.
Secara keseluruhan, fungsi preprocess_text  tersebut  adalah  langkah- langkah  yang  umum  dilakukan  dalam  pra- pemrosesan  teks  untuk  memastikan  teks bersih,  konsisten,  dan  siap  untuk  analisis lebih  lanjut. Output yang  dihasilkan  dari tahapan coding di atas ialah sebagai berikut:
Gambar 1. Tahap Casefolding Sumber: Google colab
b. Remove Stopwords
Penghapusan stopword adalah  proses di  mana  kata-kata  " stopword "  atau  "kata pengisi" dihilangkan dari teks atau dokumen
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
tertentu. Stopword adalah  kata-kata  umum yang  sering  muncul  dalam  bahasa  tertentu dan  biasanya  tidak  memberikan  informasi penting atau kontekstual dalam analisis teks.
Menghapus stopword adalah langkah umum dalam pra-pemrosesan teks dalam
pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  dan pengambilan  informasi.  Hasil  dari Output
tersebut seperti pada Gambar 2:

## Gambar 2. Remove Stopwords
(Sumber: Google colab)
Stopword dalam  bahasa  Inggris  kode ini  bertujuan  untuk  membersihkan  teks  dari stop  words  dalam  bahasa  Inggris,  kemudian hasilnya  akan  disimpan  dalam  kolom  baru "stop" pada DataFrame. Hal ini berguna saat melakukan  pemrosesan  teks  lebih  lanjut seperti  analisis  teks  atau  pemodelan  bahasa alami .
c. Filtering Frequent Words dan Rare Words
Tujuan  utama  dari Filtering  Frequent
Words adalah mengurangi kebisingan dalam teks dan memfokuskan perhatian pada kata- kata  kunci  atau  informasi  yang  lebih bermakna.  Kata-kata  yang  muncul  sangat sering seperti "system," "data," "information,"
"method,"  "research,"  and  "results"  dalam bahasa  Inggris  adalah  contoh  umum  dari kata-kata  frequent  yang  sering  dihapus dalam  proses  ini. Output dari  hasil coding
tersebut seperti pada Gambar 3:
Gambar 3. Filtering Frequent Words (Sumber: Google colab)
Filtering  Frequent  Words membantu meningkatkan relevansi analisis teks dengan menghilangkan  kata-kata  yang  sering  kali tidak memiliki makna yang signifikan dalam konteks  tertentu.  Namun,  seperti  dalam kasus penghapusan stopword, perlu diingat bahwa  tindakan  ini  harus  disesuaikan dengan  tujuan  analisis.  Beberapa  konteks, seperti  pemrosesan  informasi  atau  analisis sentimen,  beberapa  kata-kata  frequent mungkin  memiliki  makna  penting,  dan penghapusan dapat menghilangkan informasi yang diperlukan.
d. Stemming Stemming dilakukan untuk
menggabungkan  kata-kata  yang  memiliki akhiran berbeda tetapi memiliki makna yang sama atau mirip. Ini membantu mengurangi variasi kata dalam teks sehingga analisis teks dapat  lebih  fokus  pada  makna  dasar  kata- kata. Output dari hasil coding tersebut seperti pada Gambar 4:
Gambar 4. Stemming ( Sumber: Google colab)
Stemming umumnya dilakukan dengan  menghilangkan  akhiran  kata  sesuai dengan  aturan-aturan  tertentu.  Proses  ini
tahun abstrak text_clean stop stopfreq stopfreqrare stemmed
0 2019 Bandwidth management is a way to organize comp... bandwidth management is way to organize comput... bandwidth management way organize computer net... bandwidth management way organize computer net... bandwidth management way organize computer net... bandwidth manag way organ comput network bandw... 1 2019 Management Information Systems (MIS) is a grow... management information systems mis is growing ... management information systems mis growing fie... management systems mis growing field science d... management systems mis growing field science d... manag system mi grow field scienc develop fiel... 2 2019 Data mining is a phase of searching for knowle... data mining is phase of searching for knowledg... data mining phase searching knowledge collecti... mining phase searching knowledge collection mi... mining phase searching knowledge collection mi... mine phase search knowledg collect mine also e... 3 2019 The skin is the outermost organ that becomes t... the skin is the outermost organ that becomes t... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becom first protector hum... 4 2019 The writing of this scientific article aims to... the writing of this scientific article aims to... writing scientific article aims explain use fa... writing scientific article aims explain use fa... writing scientific article aims explain use fa... write scientif articl aim explain use face det...
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
tidak  selalu  sempurna, dan  dalam  beberapa kasus, bisa menghasilkan bentuk kata dasar yang  tidak  selalu  valid  atau  bermakna.
Misalnya,  dalam Stemming ,  kata  " running " dapat  diubah  menjadi  " run ,"  tetapi  " run " mungkin  tidak  lagi  memiliki  makna  yang sama  dengan  " running "  dalam  semua konteks.
e. Normalisasi Normalisasi teks melibatkan
serangkaian  langkah  seperti  mengonversi teks ke huruf kecil ( lowercasing ), menghapus tanda baca, menghilangkan karakter khusus, menggabungkan  variasi  ejaan  kata  yang sama,  dan  menghapus  kata-kata  umum
( stopwords ).  Ini  membantu  menciptakan representasi teks yang lebih konsisten untuk analisis lebih lanjut. Output dari hasil coding tersebut seperti pada Gambar 5:

## Gambar 5 Normalisasi
(Sumber: Google colab)
Normalisasi  berperan  penting  dalam pemrosesan  data  dan  analisis,  membantu dalam membuat data atau teks menjadi lebih mudah  dipahami,  dibandingkan,  dan digunakan dalam berbagai konteks.
f. Tokenizing dan Simpan Dataset Bersih
Tujuan  dari  tokenisasi  adalah  untuk memudahkan pemrosesan dan analisis  teks, sehingga  komputer  dapat  memahami  dan
memanipulasi  teks  dengan  lebih  efisien.
Output dari hasil coding tersebut seperti pada Gambar 6:
Gambar 6 Tokenizing
(Sumber: Google colab)
Tokenisasi biasanya melibatkan langkah-langkah  seperti  memisahkan  kata- kata  menggunakan  spasi  atau  tanda  baca sebagai  pemisah.  Namun,  tokenisasi  bisa lebih kompleks dalam beberapa bahasa atau dalam konteks tertentu.
2. Hasil Topic  modeling Hierarchical Dirichlet Process (HDP)
Proses  Topic  modeling  Hierarchical Dirichlet  Process  (HDP)  dimulai  dari  hasil perolehan  Data  Preprocessing  data.  Setelah masuk pada Google colab peneliti membuat coding untuk mencari topic 1-10 terdiri dari kata  apa  saja  dari  masing-masing  topic. Sedangkan  secara  manual  perhitungan  atau rumus HDP adalah sebagi berikut:
𝑃(𝜃) = 𝐷𝑃(𝛼, 𝐻)
di  mana  θ adalah distribusi  topik,  DP(α,H) mengindikasikan  bahwa  θ  adalah  sampel dari DP dengan parameter konsentrasi α dan distribusi  dasar  ( base  distribution )  H.
Implementasi  Python  yang  dijelaskan sebelumnya, untuk memperoleh model HDP menggunakan  pustaka  Gensim,  rumus- rumus  ini  telah  diimplementasikan  secara internal  oleh  pustaka  tersebut.  Oleh  karena
tahun abstrak text_clean stop stopfreq stopfreqrare stemmed normal 0 2019 Bandwidth management is a way to organize comp... bandwidth management is way to organize comput... bandwidth management way organize computer net... bandwidth management way organize computer net... bandwidth management way organize computer net... bandwidth manag way organ comput network bandw... bandwidth manage way organ compute network ban... 1 2019 Management Information Systems (MIS) is a grow... management information systems mis is growing ... management information systems mis growing fie... management systems mis growing field science d... management systems mis growing field science d... manag system mi grow field scienc develop fiel... manage system mi grow field science develop fi...
2 2019 Data mining is a phase of searching for knowle... data mining is phase of searching for knowledg... data mining phase searching knowledge collecti... mining phase searching knowledge collection mi... mining phase searching knowledge collection mi... mine phase search knowledg collect mine also e... mine phase search knowledge collect mine also ... 3 2019 The skin is the outermost organ that becomes t... the skin is the outermost organ that becomes t... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becom first protector hum... skin outermost organ become first protector hu... 4 2019 The writing of this scientific article aims to... the writing of this scientific article aims to... writing scientific article aims explain use fa... writing scientific article aims explain use fa... writing scientific article aims explain use fa... write scientif articl aim explain use face det... write scientific article aim explain use face ... tahun abstrak text_clean stop stopfreq stopfreqrare stemmed lemmatized normal token 0 2019 Bandwidth management is a way to organize comp... bandwidth management is way to organize comput... bandwidth management way organize computer net... bandwidth management way organize computer net... bandwidth management way organize computer net... bandwidth manag way organ comput network bandw... bandwidth management way organize computer net... bandwidth manage way organ compute network ban... [bandwidth, manage, way, organ, compute, netwo... 1 2019 Management Information Systems (MIS) is a grow... management information systems mis is growing ... management information systems mis growing fie... management systems mis growing field science d... management systems mis growing field science d... manag system mi grow field scienc develop fiel... management system mis grow field science devel... manage system mi grow field science develop fi... [manage, system, mi, grow, field, science, dev... 2 2019 Data mining is a phase of searching for knowle... data mining is phase of searching for knowledg... data mining phase searching knowledge collecti... mining phase searching knowledge collection mi... mining phase searching knowledge collection mi... mine phase search knowledg collect mine also e... mine phase search knowledge collection mining ... mine phase search knowledge collect mine also ... [mine, phase, search, knowledge, collect, mine... 3 2019 The skin is the outermost organ that becomes t... the skin is the outermost organ that becomes t... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becomes first protector h... skin outermost organ becom first protector hum... skin outermost organ become first protector hu... skin outermost organ become first protector hu... [skin, outermost, organ, become, first, protec... 4 2019 The writing of this scientific article aims to... the writing of this scientific article aims to... writing scientific article aims explain use fa... writing scientific article aims explain use fa... writing scientific article aims explain use fa... write scientif articl aim explain use face det... write scientific article aim explain use face ... write scientific article aim explain use face ... [write, scientific, article, aim, explain, use...
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
itu,  ketika  memanggil HdpModel ,  Gensim mengelola  seluruh  proses  inferensi  dan pembentukan  model  berdasarkan  rumus- rumus  di  atas.  Hal  ini  memudahkan pengguna  untuk  fokus  pada  penggunaan model  dan  hasilnya  tanpa  perlu  secara
eksplisit menentukan atau mengimplementasikan rumus-rumus tersebut secara manual. Pemodelan tema menggunakan algoritma Latent  Dirichlet  Allocation (LDA) dengan  jumlah  topik  sebanyak  20.  LDA adalah  salah  satu  metode  yang  umum digunakan  dalam  analisis  tema  pada dokumen teks[16] .Langkah pertama adalah menginisialisasi  dan  melatih  model  LDA dengan  menggunakan  dataset  pelatihan (X_train) menggunakan fungsi fit dari objek model LDA.
Setelah melatih model, kita mendapatkan matriks topik-kata (topic_word_matrix), di mana setiap barisnya
mewakili  suatu  topik  dan  setiap  kolomnya mewakili  kata  dalam  kosakata.  Matriks  ini menyimpan probabilitas distribusi kata-kata untuk setiap topik.
Selanjutnya, dilakukan ekstraksi kata- kata  teratas  untuk  setiap  topik,  diurutkan berdasarkan  probabilitasnya  dalam  matriks.
Dengan  mengakses  fitur  nama  dari vektorisasi (vectorizer) yang digunakan pada pemrosesan  teks  sebelumnya,  kita  dapat mengidentifikasi  kata-kata  yang  paling berkontribusi  untuk  setiap  topik.  Hasilnya ditampilkan dengan menggunakan
perulangan, di mana setiap topik diikuti oleh daftar kata-kata teratasnya.
Proses ini membantu menerjemahkan hasil dari model LDA ke dalam bentuk yang dapat  diinterpretasikan.  Setiap  topik  yang dihasilkan oleh model LDA dapat diasosiasikan  dengan sekumpulan  kata-kata tertentu  yang  mencerminkan  tema  atau konsep  tertentu.  Dengan  memahami  kata- kata  kunci  ini,  pengguna  dapat  memahami esensi  dari  masing-masing  topik  dan mengkategorikan dokumen-dokumen dalam dataset  berdasarkan  distribusi  topiknya. Berdasarkan hasil coding diatas peneliti dapat melihat Output topic  yang  muncul, Output yang  dihasilkan  terdiri  dari  sepuluh topic ,
Output dari hasil coding tersebut ialah:

## Gambar 7. Topik HDP
(Sumber: Google colab)
Dokumen yang telah dipetakan dalam 20  topik  ini,  selanjutnya  dapat  ditampilkan model  yang  berisikan  peluang  setiap  kosa kata dalam masing-masing topik. Pembuatan model  ini  bertujuan  untuk  memudahkan pengguna  apabila  ada  data  dokumen  baru yang ingin diketahui akan masuk klaster/topik  mana.  Penulisan  model didasarkan pada, peluang untuk kata dalam setiap  topik.  Berdasarkan  jumlah  topik optimum,  maka  akan  dibentuk  model
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
peluang berjumlah 20 sebagai berikut.
P( 𝜑 1 ) = 0.148*s tudy + 0.066* photograph + … + 0.031* submit P( 𝜑 2 ) = 0.178* internet + 0.084 *increase + … + 0.029* technology P( 𝜑 3 ) = 0.074* apply + 0.073* photograph + … + 0.036* informant P( 𝜑 4 ) = 0. 093* current + 0.070* manage + … + 0.035* study P( 𝜑 5 ) =  0.  083* study + 0.065* current +  …  + 0.035* beef P( 𝜑 6 ) =  0.  080* arum + 0.073* livestock +  …  + 0.038* carp P( 𝜑 7 ) =  0.129* carp + 0.079* manage +  …  + 0.036* internet P( 𝜑 8 ) = 0. 097* cryptocurr + 0.084* order + … + 0.037* study P( 𝜑 9 ) =  0.093* climate + 0.087* today +  …  + 0.037* carp P( 𝜑 10 ) = 0.198*cryptocurr + 0.067* manage + … + 0.035* study P( 𝜑 11 ) = 0.106* amount + 0.082* increase + … + 0.036* current P( 𝜑 12 ) = 0.077* bandwidth + 0.076*banyuwangi + … + 0.039* climate P( 𝜑 13 ) = 0.074* agriculture + 0.064* current + … + 0.040* increase P( 𝜑 14 ) =  0.140*ppm + 0.114* amount +  …  + 0.035* study P( 𝜑 15 ) =  0.097* tourism + 0.087* carp +  …  + 0.034* read P( 𝜑 16 ) = 0.100* photograph + 0.093* learn + … + 0.034* informant P( 𝜑 17 ) = 0.071* orphanage + 0.067* current + … + 0.034* beef P( 𝜑 18 ) = 0.085* tourism + 0.085* technology + … + 0.038* bandwidth P( 𝜑 19 ) =  0.119* livestock + 0.073* carp +  …  + 0.040* order P( 𝜑 20 ) = 0. 124* livestock + 0.073* orphanage + … + 0.035*surabaya Berdasarkan  pada  persamaan  diatas,
maka  dapat  diketahui  peluang  kata  pada setiap  topik,  dimana  dinotasikan  dengan  φ yang  merupakan  distribusi  kata  ke-i  pada topik ke-k. Jumlah topiknya adalah 20 yang merupakan  jumlah  optimum  berdasarkan perhitungan coherence . Dari ke-20 model yang
telah  disajikan,  maka  dapat  diketahui peluang  masing-masing  kata  didalamnya.
Sebagaimana yang telah disebutkan sebelumnya, bahwa tujuan dibuatnya model dalam  metode  ini  untuk  pemetaan  jika digunakan  dokumen  baru.  Jika  ada  suatu dokumen  baru  yang  ingin  diketahui dokumen tersebut masuk dalam topik mana, maka  hal  tersebut  dapat  dihitung.  Langkah yang  dilakukan  yaitu  dengan  menghitung peluang  setiap  kata  didokumen  baru  pada masing-masing topik. Selanjutnya dilakukan penjumlahan  untuk  seluruh  kata  didalam dokumen  tersebut  yang  kemudian  dipilih topik  dengan  42  peluang  terbesar.  Sehinga dokumen  baru  akan  masuk  pada  topik dengan peluang terbesar.
Berdasarkan hasil Hierarchical
Dirichlet  Process (HDP)  peneliti  dapat
mengelompokkan dari masing-masing topik yang  telah  dihasilkan.  Berikut  merupakan wordCloud hasil pengelompokan berdasarkan penilaian peneliti.
Gambar 8. Word Cloud (Sumber: Google colab)
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
Cara  membaca  gambar  di  atas  yaitu dengan  menentukan  kata  yang  paling  besar muncul pada setiap topik itu adalah besaran data  apakah  kata  tersebut  masuk  kedalam kategori Analisa atau Implementasi, sehingga dari  gambar  di  atas  mayoritas  kata  yang sering  muncul  adalah  data  dengan  kategori implementasi  dengan  data  dari  20  topik sebagian  besar  terdapat  14  topik  kedalam kategori  implementasi  dan  sebagian  kecil terdapat  6  topik  masuk  dalam  kategori analisa.

## Gambar 9. Persentase Perbandingan Jenis
Topik
(Sumber: Data Statitistik Manual)
Dari Gambar 9, didapatkan
persentase jenis topik yakni 30 persen dengan kategori  analisa  dan  70  persen  dengan kategori implementasi. Hal ini dapat terbukti bahwa  topik  yang  sering  dibahas  selama empat  tahun  terakhir  menunjukkan  bahwa lebih  condong  penelitian  dengan  kategori implementasi.  Namun  prosentase  yang dihasilkan  sangat  berbeda  jauh.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penelitian  analisa masih  bisa  dijadikan  pertimbangan  karena tingkat prosentasenya masih 30 persen.
Hal ini menunjukkan bahwa penelitian  dengan  kategori  analisa  bisa
dijadikan  saran  untuk  Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi  dan  Robotika  dalam pemerataan  penelitian.  Sehingga  dengan perbedaan hasil yang signifikan perlu adanya pemetaan  yang  dilakukan  oleh  pengelola jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Robotika. Sehingga  dengan  adanya  pemetaan  dengan tujuan pemerataan penelitian dapat
menjadikan  rumah  jurnal  tersebut  dapat  di tingkatkan  dari  kualitas  jurnalnya  seperti peningkatan  dalam  tingaktan  sinta  atau scopus.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  yang  telah  dijelaskan,  peneliti dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan pemodelan topik menggunakan metode Hierarchical
Dirichlet  Process  (HDP)  pada  abstrak Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan Robotika  (JIFTI)  dimulai  dengan  proses pengumpulan data. Sebanyak 42 abstrak jurnal  dikumpulkan  untuk  digunakan dalam  analisis.  Data  ini  kemudian disiapkan  melalui  tahap  pre-processing untuk memfasilitasi proses topic modelling.  Pre-processing  bertujuan untuk membersihkan dan
mempersiapkan  data  agar  lebih  mudah diolah.  Setelah  itu,  data  yang  telah dipersiapkan  diinput  ke  dalam  model topic  modelling  menggunakan  metode HDP. Dalam analisis ini, fokus diberikan pada  identifikasi  20  topik  utama  yang
30% 70%

## Persentase Kategori Topik
Analisa Implementasi
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X
ada  dalam  abstrak-abstrak  tersebut.
Proses  ini  melibatkan  perhitungan kemunculan  kata-kata  dalam  setiap abstrak,  yang  kemudian  digunakan sebagai ukuran dalam model HDP.
2. Hasil  topic  modelling  menggunakan metode HDP pada abstrak Jurnal Ilmiah Teknologi  Informasi  dan  Robotika
(JIFTI),  dapat  dilihat  bahwa  beberapa kata  memiliki  kemunculan  yang  cukup tinggi,  seperti  "practicum,  test,  manage, major,  develop,  aim,  feed,  bitching, technology,  people,  apply,  tourism, student,  user,  feed,  learn,  digit,
laboratory, pusvetma, product". Analisis terhadap  kata-kata  ini mengindikasikan bahwa  mayoritas  topik  dalam  abstrak JIFTI  lebih  berorientasi  pada  penelitian yang  bersifat  implementasi.  Pernyataan ini didasarkan pada kata-kata kunci yang sering  muncul  dalam  setiap  topik  yang dihasilkan  dari  analisis  HDP,  dan menunjukkan  arah  dominan  dari penelitian  yang  dilakukan  dalam  jurnal tersebut.
Saran yang dapat diberikan. Pertama, untuk meningkatkan representasi topik yang dihasilkan  oleh  model,  penting  untuk memperluas  dan  memperkaya  data  yang digunakan  dalam  proses  topic  modelling.
Mempertimbangkan  teknik  pre-processing yang  lebih  canggih  untuk  meningkatkan kualitas data yang digunakan dalam analisis. Selanjutnya,  dalam  pemodelan  topik,  dapat
dipertimbangkan untuk menggunakan metode  lain  selain  HDP,  seperti  Latent
Dirichlet Allocation (LDA), untuk
membandingkan  hasil  dan  memastikan keakuratan dan ketepatan model.
Terakhir,  agar  hasil  topic  modelling dapat  lebih  bermanfaat,  disarankan  untuk melakukan interpretasi lebih lanjut terhadap setiap  topik  yang  dihasilkan,  dengan melibatkan  ahli  domain  terkait  untuk memahami implikasi dan relevansinya dalam konteks  teknologi  informasi  dan  robotika. Dengan  demikian,  proses  topic  modelling dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih dalam  dan  berharga  bagi  para  pembuat keputusan  dalam  bidang  tersebut,  sehingga dalam  proses  kategori  lebih  dipertajam dalam  pemilihan  kategori,  tidak  hanya menggunakan kategori analisa atau implementasi.  Namun  bisa  juga  pemilihan kategorinya  lebih  spesifik  kepada  metode penelitian  yang  digunakan  pada  Jurnal Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan  Robotika (JIFTI).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  R.  Rahim, CARA  PRAKTIS PENULISAN  KARYA  ILMIAH .
Yogyakarta: ZAHIR PUBLISHING,
2022.
[2] A.  V.  D.  Sano,  “Cara  Kerja  Data Mining  -  Seri  Data  Mining  for
Business  Intelligence  (3)  |  BINUS UNIVERSITY MALANG  |  Pilihan
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092

## Universitas  Terbaik  di  Malang.”
Accessed:  Apr.  30,  2024.  [Online].
Available:
https://binus.ac.id/malang/2019/
01/cara-kerja-data-mining-seri-
data-mining-for-business- intelligence-3/
[3] E. Turban, J. E. Aronson, and P. T. Liang, Analisis topik data media sosial twitter  menggunakan  model  topik Latent  Dirichlet  Allocation  keke  putri utami . Connaught circus, 2005.
[4] A.  Rokhim,  Alimin,  and  M.  L.
Hakim, “Sistem Pendukung Keputusan  Calon  Penerima  Dana Bantuan  Siswa  Miskin  (Bsm) Menggunakan Metode Multi-
Objective Optimazion on the Basis
of  Ratio  Analysis,” Spirit ,  vol.  14,
no.  2,  pp.  47 – 52,  2023,  doi:
10.53567/spirit.v14i2.268.
[5] Y. Song and R. Wu, “ The Impact of

## Financial  Enterprises’  Excessive
Financialization  Risk  Assessment for  Risk  Control  based  on  Data
Mining  and  Machine  Learning,”
Comput Econ , vol. 60, pp. 1245 – 1267,
2022.
[6] C.  S.  Hervilanda  and  R.  Somya,
“Perancangan Web

## Usage
Mining   Untuk  Analisis  Pola Pembelian  Pelanggan  di  Online
Shop ,” Salatiga, Sep. 2019.
[7] C. C. Kelly, “DETECTING

## SUPPLIER  PAYMENT  ERRORS AND  FRAUD  USING  A  DATA
WAREHOUSE
AUDIT
APPROACH,” EDPACS ,  vol.  67, no. 3, pp. 1 – 20, 2023.
[8] F.  R.  Putra,  “Data  Mining  dan
Contoh  Implementasi  di  Berbagai Bidang - Kompasiana.com.”
Accessed:  Apr.  30,  2024.  [Online].
Available:
https://www.kompasiana.com/fi gorahput/5c927a740b531c34651a00 62/datamining-dan-contoh-
implementasi-di-berbagai-bidang.
[9] R. Feldman and J. Sanger, The Text
Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing
Unstructured  Data .  Cambridge University Press, 2007.
[10] Y. Agusta, “K -Means – Penerapan,
Permasalahan  dan  Metode  Terkait ,” Jurnal Sistem dan Informatika , vol.
3, pp. 47 – 60, Feb. 2007.
[11]  P.  N.  Tan,  M.  Steinbach,  and  V. Kumar, Introduction to Data Mining .
Boston: Pearson Education, 2006.
[12]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concept and  Techniques , 3rd ed. Amsterdam: Elsevier, 2012.
[13]  M.  Mirnawati  and  F.  Firman,
Jurnal SPIRIT Vol. 16 No. 1 Mei, 2024, hal 170 - 182 P- ISSN : 2085 – 3092
E- ISSN : 2721 – 057X

## “Penerapan  Teknik  Clustering
Dalam Mengembangkan
Kemampuan  Menulis  Karangan
Deskripsi  Siswa  Kelas  IV  MI
Pesanten Datuk Sulaiman Palopo,”
Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran ,
vol. 2, no. 2, pp. 165 – 177, May 2019,
doi: 10.30605/JSGP.2.2.2019.1373.
[14]  Zulhanif,  Sudartianto,  B.  Tantular,
and  I.  G.  N.  M.  Jaya,  “

## APLIKASI   LATENT  DIRICHLET
ALLOCATION (LDA) PADA CLUSTERING DATA
TEKS ,” Jurnal LOGIKA , vol. 7, no.
1, pp. 46 – 51, 2017.
[15]  D. M. Blei, A. Y. Ng, and J. B. Edu,
“Latent Dirichlet Allocation
Michael  I.  Jordan,” Journal  of
Machine  Learning  Research ,  vol.  3,
pp. 993 – 1022, 2003.
[16]  M. E.
Hoediansyah,

## “Pengelompokan  Topik  Skripsi
Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical
Clustering di Program Studi Sistem
Informasi  UPN  Veteran  Jawa
Timur.,”  UPN  Veteran,  Surabaya,
2023.