## Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation
Yayang Matira 1* , Junaidi 2 , Iman Setiawan 3
123 Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Tadulako, Palu, 94118, Indonesia * Corresponding author, email: yayangmatira@gmail.com

## Abstract
Detikcom  is  a  very  popular  news  portal  today.  The  news  on  the  portal  continues  to  grow  time  to  time, causing the existing news data to pile up. As a result, this is necessary to utilize this large amount of data. One of the ways that can be used is to extract topics from news text data through topic modeling using the Latent dirichlet allocation (LDA) method. This method is very popular because it can perform analysis on very  large  documents.  This  research  aims  to  find  certain  patterns  in  a  document  by  generating  several different topics so that it does not specifically divide documents into a particular topic. This research has three topics obtained, with a coherence score is 0,7586. The first topic discusses conflicts and crises within a country, the second topic discusses issues related to humanitarian, and the third topic discusses the issues of corruption committed by state officials.
Keywords: Detikcom, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Topic Modeling, Text Mining, Coherence Score

## Abstrak
Detikcom  merupakan  portal  berita online yang  sangat populer  saat  ini. Berita  pada  portal  tersebut  terus bertambah seiring berjalannya waktu sehingga menyebabkan makin menumpuknya data berita yang ada. Oleh karena itu perlu adanya pemanfaatan data yang berjumlah besar. Salah satu cara yang dapat digunakan adalah  melakukan  ekstraksi  topik  dari data berita  melalui pemodelan  topik  menggunakan  metode latent dirichlet  allocation .  Metode  ini  merupakan  metode  pemodelan  topik  yang  sangat  populer  karena  dapat melakukan analisis pada dokumen yang berukuran sangat besar. Penelitian ini bertujuan menemukan pola tertentu pada sebuah dokumen dengan menghasilkan beberapa macam topik yang berbeda, sehingga tidak secara  spesifik  mengelompokkan  dokumen  ke  dalam  sebuah  topik  tertentu.  Dari  penelitian  diperoleh jumlah topik yang terbentuk sebanyak 3 dengan coherence score sebesar 0,7586. Kesimpulan dari setiap topiknya  yaitu  topik  ke-1  membahas  konflik  dan  krisis  suatu  negara,  topik  ke-2  membahas  isu  yang berkaitan dengan kemanusiaan, dan topik ke-3 membahas isu korupsi yang dilakukan oleh pejabat negara.
Kata Kunci : Detikcom, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Nilai Koheren, Pemodelan Topik, Text Mining

## 1. Pendahuluan
Menurut  Hadi  (2008)  Portal  berita online merupakan  portal  yang  menyediakan informasi up  to  date (setiap  hari)  mengenai  suatu  peristiwa  atau  kejadian  yang menyangkut  kehidupan  kita  sehari-hari  seperti  pendidikan,  olahraga,  teknologi,  politik dan hidup sehat [1]. Suryawati (2011) mengungkapkan berita online memiliki perbedaan
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
yang  cukup  signifikan  dengan  media  cetak  maupun  elektronik  meskipun  mempunyai tujuan  yang  sama  dalam  hal  menyampaikan  berita.  Berita online mempermudah  bagi khalayak untuk mengakses berita [2].
Nugraha  dan  Mungaran  (2021)  mengungkapkan  bahwa  seiring  dengan  banyaknya portal berita online maka semakin banyak pula berita online yang beredar. Berita tersebut terus  bertambah  seiring  dengan  berjalanya  waktu  sehingga  menyebabkan  semakin menumpuknya  data  berita  yang  tersedia.  Data  dengan  jumlah  besar  tersebut  menjadi tantangan tersendiri untuk dapat diolah menjadi bentuk yang lebih bermanfaat. Salah satu bentuk  pemanfaatan  data  berjumlah  besar  tersebut  adalah  dengan  melakukan  ekstraksi topik  dari  data  teks  berita  dengan  pemodelan  topik  agar  data-data  tersebut  dapat dikategorikan berdasarkan topik pembahasan di dalamnya [3].
Menurut  Blei  dkk.  (2003)  pemodelan  topik  atau topic  modelling adalah  sebuah metode  untuk  mengekstrak  dan  merepresentasikan  konteks  yang  digunakan  sebagai sebuah arti kata dengan memanfaatkan komputasi statistik untuk sejumlah korpus yang besar  dari  teks.  Tujuan  pemodelan  topik  yaitu  menemukan  topik  dan  kata-kata  yang terkandung  dalam  korpus  tersebut.  Dalam  melakukan  pemodelan  topik,  dapat diimplementasikan  metode  pengelompokan  berdasarkan  ukuran  kedekatan  (kemiripan) suatu  data,  salah  satunya  dengan  menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA). Metode ini merupakan sebuah metode text mining untuk menemukan pola tertentu pada sebuah dokumen  dengan menghasilkan beberapa macam topik  yang berbeda, sehingga tidak secara spesifik mengelompokkan dokumen [4]. Campbell dkk. (2015) mengatakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  merupakan  metode  pemodelan  topik  yang  paling populer saat ini. LDA muncul sebagai salah satu metode yang dipilih dalam melakukan analisis  pada  dokumen  yang  berukuran  sangat  besar.  LDA  dapat  digunakan  untuk meringkas, melakukan klasterisasi dan menghubungkan maupun memproses  data yang sangat  besar  karena  LDA  menghasilkan  daftar  topik  yang  diberi  bobot  untuk  masing- masing dokumen [5].
Penelitian  mengenai  analisis  topik  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya,  yaitu penelitian yang dilakukan oleh Nugraheni dkk. (2020) menggunakan Metode LDA- Based Topic  modelling dalam  menganalisis review pengunjung  hotel  pada  website  Agoda dengan studi kasus Ibis Bandung Trans Studio. Hasil yang diperoleh secara keseluruhan adalah ungkapan positif terhadap jasa yang ditawarkan oleh Ibis Bandung Trans Studio Hotel  [6].  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Nugraha  dan  Mungaran  (2021)  dalam memodelkan  topik  pada  portal  berita online berbahasa  Indonesia  menggunakan Latent Dirichlet  Allocation (LDA)  dengan  hasil  terbaik  terbentuk  lima  buah  topik  dari  total sebanyak  68.537  artikel  dengan  nilai  koheren  sebesar  0,67  [3].  Berdasarkan  beberapa penelitian  sebelumnya,  maka  pada  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  penerapan metode  analisis  topik  dengan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  dalam  menentukan pemodelan topik pada judul berita online detikcom kanal detikNews.

## 2. Material dan Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data judul berita online detikcom  kanal  detikNews  yang  diperoleh  dari  halaman  website https://news.detik.com periode 16 Desember 2021 hingga 24 Maret 2022. Metode analisis yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah latent  dirichlet  allocation dengan menggunakan software  python 3.10.  Adapun  tahapan  analisis  yang  dilakukan  dalam penelitian adalah sebagai berikut:
1. Pengambilan data judul berita pada portal detikcom kanal detikNews. Pengumpulan data dilakukan melalui metode web scraping.
2. Melakukan input data
3. Melakukan praproses data dengan tujuan menyiapkan data menjadi lebih terstruktur yaitu meliputi case folding, remove punctuation, stopwords, dan tokenizing
4. Membentuk model bi-gram dan tri-gram
5. Melakukan visualisasi data menggunakan word cloud
6. Pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF)  digunakan  untuk  pembobotan  kata  yang  awalnya  data  teks  menjadi  data numerik
7. Penentuan jumlah topik menggunakan topic coherence
8. Melakukan  pemodelan  topik  menggunakan  algoritma latent  dirichlet  allocation (LDA)
9. Melakukan Interpretasi hasil

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1 Praproses Data
Langkah  awal  sebelum  memulai  analisis  yaitu  melakukan  tahap  praproses  data. Tahap  ini  bertujuan  menghilangkan  atau  membersihkan  teks  pada  data  yang  tidak diperlukan. Praproses data umumnya bersifat dinamis dan berbeda-beda pada setiap data. Pada penelitian ini, tahapan praproses data dibagi menjadi 4 tahapan, yaitu case folding , remove punctuation , stopwords dan tokenizing .
Tabel 1. Praproses Data
Tahapan Sebelum Sesudah Case folding Nelayan Ditangkap Saat Akan Jual 22 Kg  Sabu  yang  Ditemukan  Ketika Melaut nelayan  ditangkap  saat akan jual 22 kg sabu yang ditemukan ketika melaut Remove punctuation nelayan ditangkap saat akan jual 22 kg sabu yang ditemukan ketika melaut nelayan  ditangkap  saat akan  jual  kg  sabu  yang ditemukan ketika melaut
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
Stopwords nelayan  ditangkap  saat  akan  jual  kg sabu yang ditemukan ketika melaut nelayan  jual  kg  sabu melaut Tokenizing nelayan jual kg sabu melaut ['nelayan', 'jual', 'kg', 'sabu', 'melaut']
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa praproses data terdiri atas beberapa tahapan, dimulai pada  tahapan case  folding yang  merupakan  tahap  untuk  menyamakan  semua  karakter dengan  cara  mengubah  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil.  Selanjutnya,  tahap remove punctuation yang merupakan tahap untuk menghapus karakter tanda baca seperti angka, tanda tanya, koma, titik dua dan lain sebagainya. Kemudian stopwords yang merupakan tahap untuk menghapus kata yang sering muncul, namun tidak memiliki makna. Tahap ini mengambil daftar stopwords yang disediakan oleh Package Sastrawi di Python dan juga yang disediakan berdasarkan teks yang digunakan. Tahap terakhir yaitu tokenizing adalah tahap untuk memisahkan deretan kata sehingga diperoleh potongan kata atau token yang akan menjadi entitas yang memiliki nilai dalam penyusunan matriks dokumen pada proses selanjutnya.

## 3.2 Bi-gram dan Tri-gram
Pada tahap pembentukan bi-gram dan tri-gram bertujuan untuk mencari suatu makna kata  yang  disusun  oleh  dua  kata  dan  tiga  kata.  Hal  ini  dilakukan  untuk  meminimalisir pemenggalan kata yang dapat menghilangkan makna kata tersebut. Berikut adalah contoh pembentukan bi-gram dan tri-gram .
Tabel 2. Pembentukan Bi-gram dan Tri-gram
Sebelum bi-gram dan tri-gram Sesudah bi-gram Sesudah tri-gram 'ridwan', 'kamil', 'lepas', 'ekspor', 'jengkol', 'desa', ‘ciwidey’, ‘dubai’
‘ridwan kamil’, ‘kamil lepas’, ‘lepas ekspor’, ‘ekspor jengkol’, ‘jengkol desa’, ‘desa ciwidey’, ciwidey dubai’
‘ridwan kamil lepas’, ‘kamil lepas ekspor’, ‘lepas ekspor jengkol’, ‘ekspor jengkol desa’, ‘jengkol desa ciwidey’, ‘desa ciwidey dubai’
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Berdasarkan  hasil  pembentukan bi-gram dan tri-gram pada  Tabel  2  terdapat  kata yang bergandengan dua kata membentuk bi-gram dan bergandengan tiga kata membentuk tri-gram . Jika kemunculan kata hasil proses pembentukan bi-gram dan tri-gram lebih dari 10 maka hasil akan disimpan dan sebaliknya akan dihapus.

## 3.3 Word Cloud
Word cloud adalah salah satu metode text mining dalam menganalisis data berbentuk teks, dimana kata yang memiliki ukuran besar dalam word cloud menandakan bahwa kata tersebut memiliki frekuensi kemunculan yang tinggi dalam data, begitu juga sebaliknya. Berikut contoh hasil word cloud pada judul berita online detikcom.

## Gambar 1. Word cloud
Dari hasil word cloud pada Gambar 1 dapat dilihat beberapa kata dengan frekuensi kemunculan cukup tinggi yang ditandai dengan ukuran kata yang lebih besar dibanding kata lainnya di dalam teks, antara lain Ukraina, Rusia, Jokowi, Banjir dan Gempa, Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK).

## 3.4 Pembobotan TF-IDF
Pembobotan Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah suatu bentuk metode text mining yang digunakan untuk tahapan text transformation dan feature selection. Pada bagian text transformation , data yang awalnya berbentuk teks akan diubah menjadi angka karena proses pemodelan topik membutuhkan data yang berbentuk angka. Sementara  pada  bagian feature  selection ,  akan  dipilih  1000  kata  dengan  nilai  TF-IDF terbesar  untuk  dilanjutkan  pada  tahapan  pemodelan  topik.  Berikut  merupakan  contoh pembobotan TF-IDF.
Tabel 3. Hasil Pembobotan Kata TF-IDF
𝑫 Banjir Bentrokan ⋯ Ukraina ⋯ Walkot ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 12 0 0 0 4,2188 0 0 25 4,7297 0 0 0 0 0 361 0 7,6201 0 0 0 0 731 0 0 0 0 0 6,5214 1500 0 0 0 0 0 0
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
Tabel  3  di  atas  merupakan  contoh  kata  yang  menghasilkan  nilai  TF-IDF  dihitung secara otomatis menggunakan software python. Untuk contoh perhitungan manual TF- IDF terlebih dahulu harus menghitung nilai Term Frequency (TF).
Tabel 4. Sampel Hasil Nilai TF
𝑫 Banjir Bentrokan ⋯ Ukraina ⋯ Walkot ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 12 0 0 0 1 0 0 25 1 0 0 0 0 0 361 0 1 0 0 0 0 731 0 0 0 0 0 1 1500 0 0 0 0 0 0
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Pada  perhitungan  manual,  sebagai contoh  kata  ‘Banjir’  pada  Tabel  4  berada  pada dokumen ke 25. Nilai 0 pada tabel TF berarti bahwa dalam satu dokumen kata yang dicari tidak ada dalam dokumen tersebut, sedangkan nilai 1 pada tabel TF yang berarti bahwa dalam  satu  dokumen  kata  yang  dicari  muncul  satu  kali,  dan  seterusnya.  Selanjutnya menghitung nilai Document Frequency (DF) secara manual yaitu jumlah dokumen pada suatu  term  yang  memunculkan  kata  ‘Banjir’.  Nilai  DF  dari  kata  ‘Banjir’  dari  1500 dokumen muncul sebanyak 36 kali. Kemudian dihitung nilai IDF atau inverse dari DF, term  yang  memiliki  DF  yang  rendah  memiliki  nilai  IDF  yang  tinggi.  Kemudian melakukan perhitungan nilai Inverse Document Frequency (IDF).
𝐼𝐷𝐹 = ln ( 𝐷 𝐷𝐹 𝑗 ) (1)
𝐼𝐷𝐹 =   ln ( 1500 36 ) =  3,7297 (2)
Dengan,
𝐼𝐷𝐹 𝑗 : Inverse document frequency pada term ke 𝑗
𝐷 :  Jumlah semua dokumen yang ada dalam koleksi 𝐷𝐹 𝑗 :  Jumlah dokumen yang mengandung term ( j )
Setelah  mendapatkan  nilai  TF,  DF,  dan  IDF,  selanjutnya  menghitung  nilai pembobotan TF-IDF secara manual, yaitu dengan mengalikan nilai TF dengan nilai IDF.
𝑊 𝑖𝑗 = 𝑇𝐹 𝑖𝑗 𝑥  (ln ( 𝐷 𝐷𝐹 𝑗 ) + 1) (3)
𝑊 𝑖𝑗 = 1 𝑥 (3,7297 + 1) = 4,7297 (4)
Dengan,
i :  Dokumen ke- 𝑑
j :  Kata ke- t dari kata kunci
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
𝑊 𝑖𝑗 :  Bobot term ( j ) terhadap dokumen ( i )
𝑇𝐹 𝑖𝑗 :  Jumlah kemunculan term ( j ) dalam dokumen ( i )
Dari  hasil  pembobotan  di  atas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kata  ‘Banjir’  pada dokumen ke 25 mempunyai pembobotan kata TF-IDF sebesar 4,7297. Dapat diketahui hasil dari pembobotan ( 𝑊 𝑖𝑗 = 4,7297 ) yang telah dilakukan secara manual menunjukan hasil  yang  sama  dengan  hasil  yang  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan software python seperti pada Tabel 3.

## 3.5 Topic Coherence
Topic coherence merupakan tahapan untuk menentukan jumlah model topik dalam topic modelling . Semakin tinggi nilai topic coherence menunjukkan bahwa model yang dihasilkan  akan  semakin  baik.  Selanjutnya  jumlah  topik  dengan  nilai topic  coherence tertinggi akan digunakan sebagai topic modeling. Berikut merupakan hasil grafik pada topic coherence .

## Gambar 2. Topic Coherence
Gambar 2 menunjukkan bahwa puncak grafik topic coherence berada pada number of topics ke-3 atau dengan kata lain jumlah topik terbaik yang terbentuk adalah 3 topik. Guna  memudahkan  untuk  melihat  hasil  visualisasi  dari  Gambar  2,  maka  dapat  dilihat menggunakan nilai coherence score pada Tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Nilai Topic coherence Num of Topics Coherence Score 1 0,7477 2 0.7553 3 0,7586 4 0,7390 6 0,7327 7 0,7445 8 0,7458 9 0,7484
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
Hasil Topic coherence pada Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai dari Topic coherence yang paling tinggi yaitu pada number of topics ke-3 dengan nilai coherence score sebesar 0,7586. Berdasarkan nilai coherence score , maka jumlah topik terbaik yang didapatkan akan dijadikan acuan dalam pembuatan model, sehingga dalam penelitian ini digunakan 3 model topik terbaik.

## 3.6 Latent Dirichlet Allocation (LDA)

## Model LDA Topik Ke-1
Pada topik ke-1 didapatkan model LDA sebagai berikut:
0.014*"rusia" + 0.012*"ukraina" + 0.010*"gempa" + 0.010*"rusia_ukraina" +
0.008*"minyak_goreng" + 0.007*"kebakaran" + 0.007*"polri" + 0.006*"banjir"+ 0.006*"pemerintah" + 0.006*"perang"'
Kemudian  dari  model  tersebut  juga  dapat  ditampilkan  dengan  bentuk word  cloud sebagai berikut:
Gambar 3. Word cloud Topik ke-1
Berdasarkan beberapa data yang diperoleh bahwa pada pemodelan LDA topik ke-1 membahas tentang konflik Rusia dan Ukraina, kelangkaan minyak goreng dan bencana alam. Sehingga dapat disimpulkan bahwa bahasan pada topik ke-1 cenderung membahas isu yang berkaitan dengan konflik dan krisis negara.

## Model LDA Topik Ke-2
Pada topik ke-2 didapatkan model LDA sebagai berikut:
0.011*"ukraina" + 0.009*"kerangkeng_bupati" + 0.008*"satpol_pp" +
0.008*"bupati" + 0.008*"sungai" + 0.008*"gempa_guncang" + 0.008*"anies" +
0.007*"dunia" + 0.007*"gubernur" + 0.007*"banjir"
Kemudian  dari  model  tersebut  juga  dapat  ditampilkan  dengan  bentuk word  cloud sebagai berikut:
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
Gambar 5. Word cloud Topik ke-2
Berdasarkan beberapa data yang diperoleh bahwa pada pemodelan LDA topik ke-2 membahas  tentang  korban  perang  ukraina  dan  kerangkeng  manusia  Bupati  Langkat. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  bahasan  pada  topik  ke-2  cenderung membahas  isu yang berkaitan dengan krisis kemanusiaan.

## Model LDA Topik Ke-3
Pada topik ke-3 didapatkan model LDA sebagai berikut 0.010*"tni" + 0.009*"kpk" + 0.008*"jokowi" + 0.008*"polda" + 0.007*"presiden" + 0.007*"ridwan_kamil" + 0.007*"bupati" + 0.006*"dprd" + 0.006*"banjir" + 0.006*"suap"
Kemudian  dari  model  tersebut  juga  dapat  ditampilkan  dengan  bentuk word  cloud sebagai berikut:
Gambar 6. Word cloud Topik Ke-3
Berdasarkan beberapa data yang diperoleh bahwa pada pemodelan LDA topik ke-3 membahas  tentang  kasus  korupsi  TNI  dan  kasus  suap  anggota  DPRD.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  bahasan  pada  topik  ke-3  cenderung  membahas  isu  yang  berkaitan dengan korupsi oleh pejabat negara.

## 3.7 Perceptual Map
Perceptual map atau peta persepsi adalah hubungan antara objek yang dipersepsikan dan  dinyatakan  sebagai  hubungan  geometris  antara  titik-titik  di  alam  ruang  yang multidimensional koordinat. Setelah diperoleh model Latent dirichlet allocation (LDA) dan word cloud maka model tersebut dapat dilihat dengan visualisasi Perceptual Map dan
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
keterkaitan  antar  kata  yang  dihasilkan.  Didapatkan  hasil  visualisasi  menggunakan perceptual map sebagai berikut:
Gambar 7. Visualisasi Perceptual Map
Berdasarkan  Gambar  7  pada  panel  sisi  kanan  terdapat  30  buah  kata  yang  paling relevan untuk topik tertentu, sedangkan pada panel sisi kiri merupakan pemetaan jarak antar topik menggunakan multidimensional scaling yang terdapat juga cluster topik yang berbentuk lingkaran dengan nomor tertentu pada setiap cluster topik. Selanjutnya dapat dilihat  bahwa  letak  setiap  topik  pada  grafik  memiliki  jarak  yang  saling  berjauhan, sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  setiap  topik  tidak  memiliki  kemiripan  dengan  topik lainnya.

## 4. Kesimpulan
Nilai koheren terbaik yang didapatkan pada model Latent dirichlet allocation (LDA) sebesar  0,7586  dengan  jumlah  topik  terbaik  yaitu  sebanyak  3  topik.  Berdasarkan  hasil analisis  dari  pemodelan  topik  dengan  metode Latent  dirichlet  allocation (LDA)  pada judul  berita online detikcom  diperoleh  3  topik  yaitu,  model  LDA  topik  ke-1  yaitu membahas konflik dan krisis negara, model LDA topik ke-2 yaitu membahas isu yang berkaitan dengan krisis kemanusiaan, model LDA topik ke-3 yaitu membahas isu korupsi oleh pejabat negara. Adapun saran pada penelitian ini adalah diharapkan pada penelitian selanjutnya  menggunakan  tahapan stemming pada  praproses  data  diharapkan menggunakan portal berita online yang lain.

## Daftar Pustaka
[1]   Hadi, A. F., Bagus, D., & Hasan, M. 2017. Text mining pada Media Sosial Twitter Studi  Kasus :  Masa  Tenang  Pilkada  DKI  2017  Putaran  2. Seminar  Nasional Matematika Dan Aplikasinya , 21 Oktober 2017 Surabaya, Universitas Airlangga.
[2]     Suryawati,  I.  2011. Suatu  Pengantar  Teori  dan  Praktek .  Jurnalistik.  Ghalia Indonesia. Bogor.
[3]   Nugraha,  M.  A.,  &  Mungaran,  L.  C.  2021.  Pemodelan  Topik  Berita  pada  Portal Berita Online Berbahasa  Indonesia  Menggunakan Latent  dirichlet  allocation (LDA). Jurnal Ilmiah Komputasi , 20(2).
Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Yayang Matira, Junaidi, Iman Setiawan
[4]     Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. 2003. Latent dirichlet allocation . Journal of Machine Learning Research , 3(4–5), 993–1022. https://doi.org/10.1016/b978-0- 12-411519-4.00006-9
[5]   Campbell,  J.  C.,  Hindle,  A.,  &  Stroulia,  E.  2015. Latent  dirichlet  allocation : extracting topics from software engineering data. The art and science of analyzing software data (pp. 139–159) . Elsevier.
[6]     Nugraheni, N., Yansari, B. A. R., Listyawan, D. N., Putrayasa, G. E., Sidik, M. H., & Maulana, A. I. 2020. Analisis Review Pengunjung Hotel pada Website Agoda Menggunakan  Metode  Lda-Based  Topic  Modeling  (Studi  Kasus:  Ibis  Bandung Trans  Studio  Hotel). JBMI  (Jurnal  Bisnis,  Manajemen,  Dan  Informatika) ,  16(3),
252–257. https://doi.org/10.26487/jbmi.v16i3.8484