## TOPIC ANALYSIS VIDEO DEBAT JELANG PEMILU PRESIDEN DAN WAKIL PRESIDEN TAHUN 2024 DENGAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION
Ivana Valentina 1) , Aziz Mu’min 2) , Devion Tanrico 3) , Oscar Karnalim 4)
1,2,3,4 Magister Ilmu Komputer
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi
1,2,3,4 Universitas Kristen Maranatha E-mail : 22790006@maranatha.ac.id 1) , 2279010@maranatha.ac.id 2) , 2279008@maranatha.ac.id 3) , oscar.karnalim@it.maranatha.edu 4)

## Abstract
Several debates were held among presidential and vice presidential candidates to convey their ideas for the 2024 presidential general election (PEMILU). This research analyzes the topics discussed in the debates using Latent Dirichlet Allocation (LDA), K-means Clustering, and word tagging methods for each candidate pair.  The K-Means Clustering method yielded more diverse and evenly distributed topics for each candidate pair, while LDA produced fewer topics but was more effective in identifying topics for candidate A. The K- Means Clustering method yielded more diverse and evenly distributed topics for each candidate pair, while LDA produced fewer topics but was more effective in identifying topics for candidate. These are somewhat consistent with previos works. A. In dataset 1 using the LDA model, candidate pairs A have a probability of 60%, B have a probability of 25%, and C have a probability of 0%. In dataset 2 using the K-Means model, candidate pairs A have a probability of 37.04%, B have a probability of 25%, and C have a probability of 17.24%.  In  dataset  2  using  the  LDA  model,  candidate  pairs  A  have  a  probability  of  100%,  B  have  a probability of 40%, and C have a probability of 0%. In dataset 2 using the K-Means model, candidate pairs A have a probability of 35.71%, B have a probability of 14.29%, and C have a probability of 28.57%.
Keywords - Topic Modeling, Latent Dirichlet Allocation (LDA), K-Means

## Intisari
Beberapa  debat  calon  presiden  dan  wakil  presiden  kerap  dilaksanakan  menjelang  pemilihan  umum presiden (PEMILU) sebagai sarana menyampaikan gagasan-gagasan. Untuk dapat menemukan topik dari gagasan-gagasan yang ada dalam debat bakal calon presiden dan wakil presiden yang ditayangkan dalam video debat, penelitian ini melakukan analisis topik terhadap video debat calon presiden dan wakil presiden dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA), K-means Clustering, dan tagging kata , untuk  masing-masing  pasangan  calon:  A  (Anies-Muhaimin),  B  (Prabowo-Gibran)),  dan  C  (Ganjar- Mahfud).  Hasilnya  dengan  menggunakan  K-Means  Clustering  topik  yang  didapatkan  lebih  banyak, beragam, dan lebih merata topiknya untuk setiap paslon. Sedangkan topik LDA mendapatkan topik lebih sedikit  dan  lebih  berhasil  mendapatkan  topik  untuk  paslon  A.  Berdasarkan  standar  yang  telah  dibuat, efektivitas pencarian topik berbeda-beda keberhasilannya disetiap dataset. Hal ini cukup konsisten dengan penelitian-penelitian terdahulu. Pada dataset 1 dengan model LDA didapati gagasan pasangan calon untuk paslon A 60%, B 25%, dan C 0%. Pada dataset 2 dengan model K-Means didapati gagasan pasangan calon untuk  paslon  A  37.04%,  B  25%,  dan  C  17.24%.  Pada  dataset  2  dengan  model  LDA  didapati  gagasan pasangan calon untuk paslon A 100%, B 40%, dan C 0%. Pada dataset 2 dengan model K-Means didapati gagasan pasangan calon untuk paslon A 35.71%, B 14.29%, dan C 28.57%.
Kata Kunci - Topic Modeling, Latent Dirichlet Allocation (LDA), K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Mendekati Pemilihan Umum Presiden memang banyak  diadakan  debat  bahkan  sebelum pendaftaran  calon  presiden.  Debat-debat  ini dibuat  sebagai  sarana  bakal  calon  presiden (bacapres) dan bakal calon presiden (bacawapres)  untuk  memperkenalkan  gagasan-
gagasan  mereka  kepada  masyarakat.  Gagasan- gagasan  tersebut  yang  sering  disampaikan berkali-kali  dalam  kesempatan  debat  manapun sehingga  masyarakat  dapat  familier  dengan gagasan yang ditawarkan. Selain gagasan sering juga  digunakan  untuk  menjelaskan  strategi bacapres  untuk  menang,  mulai  dari  koalisi hingga memilih bacawapres.
Penelitian terkait pencarian topik sudah banyak dilakukan.  Zulhanif et.  al. [1]  melakukan penelitian  untuk clustering data text dari  1500 tweet di X  (Twitter) dengan  #Bandung. Preprocessing dilakukan  dalam  data  tersebut. Metode LDA dipakai dalam menemukan terms yang paling sering muncul. Hasilnya didapatkan 24 topik. Fuadi et. al. [2] melakukan penelitian automasi penentuan  tren  topik  skripsi  untuk menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat mengatasi  kendala  mahasiswa  yaitu  kesulitan dalam menentukan topik judul skripsi sehingga lama dalam proses pembuatan proposal skripsi. Penelitian  ini  menggunakan  metode  algoritma K-means  clustering .  Aplikasi  yang  dirancang dapat  berjalan  dengan  baik  dengan  tingkat akurasi sebesar 84% dari 70 data uji. Setiawan et. al. [3] melakukan penelitian yang bertujuan untuk  mengatasi  kendala  dalam  mengelola aduan  mahasiswa  di  perguruan  tinggi  dengan menerapkan model Latent Dirichlet Allocation (LDA).  Hasil  penelitian    menunjukkan  bahwa model LDA memiliki kinerja yang baik.
Penelitian  ini  juga  hendak  menemukan  topik. Topik  yang  ingin  dicari  adalah  kata-kata gagasan yang sering dikeluarkan oleh pasangan calon  dalam  menyongsong  Pemilihan  Umum Presiden Tahun 2024. Gagasan yang dimaksud tidak  hanya  dikatakan  langsung  oleh  pasangan calon  tetapi  oleh  perwakilan/juru  bicara  dari pasangan calon.
Dalam mencapai tujuan penelitian, penelitian ini akan menganalisis kemunculan kata yang sering dipergunakan  dalam  debat  pasangan  calon. Kata-kata  yang  sering  muncul  ini  diasumsikan sebagai gagasan dari pasangan calon. Data yang akan  dipergunakan  adalah  data  percakapan debat pasangan calon.
Dalam  mengetahui  spesifik  gagasan  masing- masing  pasangan  calon,  penelitian  ini  akan menganalisis  kata  yang  sering  muncul  dalam debat  pasangan  calon  dengan tagging kata  [4] yang  sering  muncul  tersebut  diucapkan  oleh calon itu sendiri dan perwakilan/juru bicara dari pasangan calon masing-masing.
Pada penelitian ini tidak ada unsur memihak ke pasangan  calon  manapun.  Penelitian  murni untuk menemukan topik yang sering disebutkan setiap  pasangan  calon  di  setiap  kesempatan debat menjelang Pemilu 2024 untuk kepentingan ilmu pengetahuan.
Penelitian  terkait  pencarian  topik  sering dilakukan dalam berbagai kesempatan. Setijohatmo et.  al. [5]  melakukan  penelitian untuk  menemukan  topik  yang  tersembunyi dalam  laporan  tugas  akhir.  Menggunakan metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA). Hasilnya  probabilitas  sebuah  kata  bergantung kepada banyaknya jumlah topik dan dokumen. LDA dapat mengelompokkan dokumen dengan topik tertentu namun tidak berlabel.
LDA juga dipakai Tondang et. al. [6] melakukan analisis  pemodelan  topik  ulasan  pada  aplikasi BNI,  BCA  dan  BRI  menganalisis  hubungan antara  teknologi  dan mobile  banking melalui pengelompokan  ulasan  yang  diterima  oleh aplikasi. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa topic  modelling dengan  LDA  adalah metode  yang  berguna  untuk  mengevaluasi  dan memahami ulasan aplikasi.
Matira et. al. [7] melakukan penelitian dengan metode LDA, yang bertujuan untuk melakukan ekstraksi  topik  dari  data  berita  yang  terus bertambah  di  portal  berita online Detikcom. Dari  penelitian  ini,  ditemukan  bahwa  jumlah topik  yang  terbentuk  sebanyak  3.  Masing- masing  topik  memiliki  karakteristik  tertentu yang mencerminkan pola-pola dalam data berita Detikcom. Coherence  score ,  yang  merupakan metrik  untuk  mengukur  seberapa  baik  topik- topik tersebut terbentuk, diberikan nilai sebesar 0,7586.  Dengan  demikian,  penelitian  ini berhasil mengidentifikasi dan mengelompokkan topik-topik  utama  yang  muncul  dalam  data berita Detikcom
Rusdhi  dan  Sari  [8]  menyebutkan  bahwa algoritma  LDA  adalah  untuk  menemukan representasi yang paling optimal dari document topic  matrix dan topic  word  matrix untuk menemukan  distribusi  dokumen-topik  dan distribusi topik-kata yang paling optimal. LDA merepresentasikan kumpulan dokumen sebagai campuran topik-topik dan topik direpresentasikan  sebagai  campuran  kata  yang tersembunyi dan belum belum diketahui. LDA adalah algoritma untuk topic modeling .
Pada topic  modeling kumpulan  dokumen disebut corpus yang selanjutnya direpresentasikan  sebagai Document  Term Matrix (DTM), DTM berorder M x N. M adalah jumlah dokumen, N adalah total kata unik pada semua  dokumen.  LDA  mendekomposisi  DTM
menjadi  dua  matrik, document  topic  matrix berorde M x K dan topic word matrix K x N. K adalah jumlah topik dalam corpus yang nilainya dimasukkan oleh pengguna.
Hudin et.  al. [9]  melakukan  pengelompokan berdasarkan  tema,  objek,  dan  metode  yang tertulis  dalam  laporan  skripsi.  Dalam pengelompokan  yang  dilakukan,  diekstraksi dokumen  skripsi  dengan text mining lalu dikelompokkan menggunakan K-Means
Clustering .
Siringoringo et. al. [10] melakukan pemodelan topik berita dengan membandingkan dua model yaitu  dengan  menggunakan Latent  Dirichlet Allocation (LDA)  dan K-Means .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  baik  LDA maupun  KMC  mampu  melakukan  pemodelan topik berita dengan baik.
Pada penelitian ini juga digunakan LDA dan K- Means  Clustering sebagai  metode  pencarian topik untuk gagasan yang ada dalam data debat. Tahapan  penelitian  lebih  jelasnya  adalah sebagai berikut:

## 2. METODOLOGI
Bagian ini berisi penjelasan mengenai berbagai tahap  metodologi  dan  pendekatan  yang digunakan  dalam  setiap  tahap.  Penelitian dilakukan  dalam  beberapa  tahap,  mulai  dari tahap Data Acquisition, Preprocessing, Model designing,  Model  Execution ,  dan Result Analysis .  Berikut  penjelasan  dari  tahapan- tahapan dalam penelitian ini :

## 1. Data Acquisition
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan pengambilan transkrip debat dari berbagai video debat di YouTube dari channel yang berbeda-beda. Transkrip dipisahkan dalam baris-baris  kalimat  yang  diucapkan  oleh narasumber. Kemudian baris-baris kalimat dipisahkan  berdasarkan  narasumber  yang menjadi  wakil  dari  tiga  capares-cawapres yaitu  Anies  Rasyid  Baswedan-Muhaimin Iskandar  (label  A),  Prabowo  Subianto- Gibran  Rakabuming  Raka  (label  B),  dan Ganjar Pranowo-Mahfud MD (label C).
2. Preprocessing Data
Selanjutnya  kalimat-kalimat  yang  ada  di dalam baris-baris data dilakukan preprocessing yaitu:
a. Case  folding  untuk  menyeragamkan seluruh  kata  menjadi  huruf  kecil.  Hal ini  dilakukan  agar  sebuah  kata, walaupun terdapat huruf besar dan ada variasi huruf kecil, tetap dianggap kata yang  sama  dan  masuk  hitungan kemunculan kata.
b. Remove Punctuation untuk menghilangkan  tanda  baca  yang  tidak akan dihitung sebagai topik.
c. Tokenizing  untuk  memecah-mecah kata per kata. Hal ini digunakan untuk proses translate dan remove stopwords . d. Translate untuk  mengubah  kata  yang tidak dalam Bahasa Indonesia, sehingga  walaupun  diucapkan  dalam Bahasa Inggris, kemunculan kata dapat dihitung  bersamaan  dengan  kata Bahasa Indonesianya.
e. Remove  Stopwords yaitu  melakukan penghilangan  untuk  kata-kata  yang tidak  memiliki  makna  sehingga  tidak mengganggu perhitungan kata sebagai topik  yang  sering  muncul.  Hal  ini dilakukan  agar  topik  yang  didapatkan benar-benar memiliki makna.
f. Stemming untuk  membuang  imbuhan menjadi kata dasar, sehingga perhitungan  kemunculan  sebuah  kata dapat lebih kolektif dengan dibuangnya imbuhan.
g. Bigram dan Trigram untuk menghasilkan  padanan  dua  kata  dan tiga kata, sehingga didapatkan hitungan  kemunculan  kata  dengan padanan  dua  atau  tiga  kata  yang  bisa jadi memiliki arti berbeda.

## 3. Model Designing
Dalam  menemukan  topik  dari  data  debat yang  ada  maka  akan  dilakukan  pencarian topik  menggunakan Latent  Dirichlet Allocation (LDA) . Sebelum pencarian topik dengan LDA dipersiapkan dulu Dictionary berupa id dari kata juga frekuensi kata itu keluar,  dan  juga Corpus berupa  list dokumen.
Model  LDA  yang  dibuat  untuk  masing- masing dataset yang  mewakili  pasangan calon  dibuat  dengan input  Dictionary dan
Corpus yang  sudah  dibentuk  sebelumnya, juga input banyak  topik  yang  akan  dicari berdasarkan coherence score tertinggi.
Dictionary  di  Model  LDA  memerlukan parameter berupa Maximum  Document Frequency dan Minimum  Document Frequency .  Dua  parameter  ini  akan dieksperimenkan  nilainya  untuk  dilihat nilai yang membuat model lebih maksimal. Nilai  yang  akan  dicoba  untuk Minimum Document Frequency 15 dan 20; Maximum Document Frequency 0.3 dan 0.8.
Dalam menggunakan K-Means Clustering perlu  dibuat  dari text data  menjadi matrix menggunakan  TF-IDF,  Lalu  dilakukan setting dengan 3 cluster dan random state 42.

## 4. Model Execution
Hasil  dari  eksekusi  LDA  adalah  sejumlah topik  dengan term  frequency setiap  kata yang  ada  di  dalam  topik.  Eksekusi  yang sudah  dilakukan  selanjutnya  divisualisasi dengan  menggunakan library pyLDAvis. Pada  visualisasi pyLDAvis terdapat Intertopic  Distance  Map dari  topik-topik yang ada dan bar chart yang menunjukkan term  frequency dari  kata-kata  yang  ada dalam topik.
Hasil  eksekusi  menggunakan K-Means Clustering berupa array berisi topik-topik yang  dibagi  kedalam  3 clustering . Kemudian  divisualisasi  dengan matplotlib untuk dapat melihat scatter plot persebaran topik.
5. Result Analysis Berdasarkan  hasil  pencarian  topik  dan visualisasi  topik  yang  didapat  dilakukan analisis terhadap hasil tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertama-tama dilakukan preprocessing sehingga dari total baris yang ada di raw data masing-masing dataset bertambah  karena adanya preprocessing juga  pembuatan bigram dan trigram . Banyaknya total baris akhir terlihat di Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian data setiap pasangan calon
Dataset Total Baris Dataset A 1076 Dataset B 1934 Dataset C 1412

## 3.1. Metode LDA Eksperimen 1
Seperti  dijelaskan  dalam  metodologi,  metode LDA perlu dibuat Dictionary dan Corpus, dan dibutuhkan  jumlah  topik  yang  akan  diambil. Dalam pembentukan Dictionary sendiri terdapat parameter Minimum  Document  Frequency dan Maximum Document Frequency untuk menentukan minimal kata keluar dalam data dan maksimum  kata  keluar  dalam  data.  Dua parameter ini akan dieksperimen dengan angka Minimum  Document  Frequency 15  dan  20; Maximum  Document  Frequency 0.3  dan  0.8. Hasilnya dapat terlihat di Tabel 2.
Tabel 2. Pembagian data setiap pasangan calon Dataset Min Doc. Freq. Max Doc. Freq. Jumlah Padanan Kata A 15 0.3 12 B 15 0.3 27 C 15 0.3 16 A 15 0.8 12 B 15 0.8 27 C 15 0.8 16 A 20 0.3 5 B 20 0.3 23 C 20 0.3 8 A 20 0.8 5 B 20 0.8 25 C 20 0.8 8
Berdasarkan padanan kata dan jumlah padanan kata  yang  keluar,  maka  topik  yang  terfokus didapatkan ketika Minimum Document Frequency lebih  besar,  sedangkan Maximum Document Frequency tidak memiliki pengaruh signifikan dalam topik yang dihasilkan.
Penggunaan Minimum  Document  Frequency terbaik  di  range  15-20  kali  keluar,  sehingga kata/topik  yang  keluar  benar-benar  kata  yang memang  sering  disebutkan  dan  menjadi  topik. Jika  kurang  dari  15  akan  terlalu  banyak  kata kurang  bermakna  keluar  sebagai  topik. Sedangkan jika lebih dari 20 tidak ada kata yang keluar.
Sedangkan Maximum  Document  Frequency lebih  baik  memiliki  nilai  lebih  tinggi,  pada penelitian ini di angka 0.8 atau minimal di angka 0.5 agar hanya kata-kata bermakna yang keluar sebagai topik. Jika kurang dari 0.5 akan banyak kata  yang  berulang  namun  tidak  memiliki makna, sedangkan jika diatas 0.8 akan banyak kata  yang  berulang  namun  bermakna  tidak keluar sebagai topik.
Tabel  3  berisi  kemunculan  kata-kata  yang merupakan  topik  debat  yang  sering  diucapkan pasangan A, pasangan B, dan pasangan C.

## Tabel 3. Topik masing-masing pasangan
Pasangan Topik A pks, pkb, indonesia, ubah, proses B prabowo, jokowi, perintah,
bicara. partai politik, politik, partai, pilih, ketua, dukung, rakyat, nama, masuk, pimpin, ubah, anis, koalisi, putus, jalan, indonesia, presiden, orang, menang, demokrat, lihat, proses
C ganjar, bicara, politik, jokowi, orang, nama, pilih, prabowo
Jika  dilihat  topik  yang  muncul  dari  seluruh dataset beberapa  topik  yang  sering  muncul adalah terkait nama calon, partai pengusung/koalisi, dan nama Presiden Jokowi. Sedangkan  terkait  gagasan  hanya  dapat  dilihat di dataset  A yang  mewakili  pasangan  calon Anies  Baswedan  dan  Muhaimin  Iskandar.  Hal ini  dapat  terjadi  karena  kebanyakan  data  yang berasal  dari  video  debat  banyak  membahas terkait  koalisi  dan  video  terkait  gagasan  lebih sedikit  dari  video  terkait  koalisi.  Tentu  nama calon akan menjadi kata atau padanan kata yang sering  keluar.  Selain  itu  terkait  Pemilihan Umum  Presiden  tentunya  akan  banyak membahas  terkait  pemerintahan  saat  ini  yang dipimpin oleh Presiden Jokowi.
3.2. Model LDA Eksperimen 2
Berdasarkan eksperimen pertama maka dilakukan
eksperimen lanjutan. Jika
sebelumnya  video  debat  yang  menjadi data source membahas  debat  terkait  Pemilihan Umum Presiden 2024 secara umum, baik koalisi maupun  penyampaian  gagasan.  Eksperimen
berikutnya  dilakukan filtering video  sebagai source data .
Seperti  eksperimen  sebelumnya  dilakukan preprocessing terhadap  data,  dengan  metode- metode preprocessing yang sama. Banyak total baris  untuk  masing-masing dataset yang mewakili  pasangan  calon  berkurang,  terlihat pada Tabel 4.
Pada topic  modeling menggunakan  algoritma LDA akan diset Minimum Document Frequency 15  dan Maximum  Document  Frequency 0.5. Total  kata  yang  didapat  dari  masing-masing dataset dapat dilihat dari Tabel 4.
Tabel 4. Pembagian data dan total padanan kata setiap pasangan calon
Dataset Total Baris Total Padanan Kata Dataset A 770 4 Dataset B 644 5 Dataset C 776 3
Eksperimen  dilanjutkan  dengan  visualisasi dengan library pyLDAvis . Masing-masing topik untuk pasangan A , pasangan B , dan pasangan C dapat dilihat dalam Tabel 5.
Tabel  5.  Topik  masing-masing  pasangan eksperimen ke-2
Pasangan Topik A ubah, bangun, proses, indonesia B rakyat, jokowi, presiden, prabowo, indonesia C orang, ganjar, jokowi
Berdasarkan hasil eksperimen kedua, didapatkan hasil lebih spesifik untuk topik yang dibahas.  Memang  kata  Indonesia  dan  jokowi akan  menjadi  kata  yang  sering  keluar  karena video  debat  sering  menyangkutkan  dengan pemerintah sekarang. Sama seperti eksperimen sebelumnya,  nama  calon  akan  keluar  menjadi topik utama pada masing-masing dataset.
3.3. Metode K-Means Clustering Eksperimen

## 1
Menggunakan  data  seluruh  video  yang jumlahnya  tertera  di  Tabel  2,  dilakukan clustering dengan K-Means .  Jumlah cluster
adalah  3  dengan random  state 42.  Didapatkan topik  untuk  masing-masing  pasangan  A, pasangan B, dan pasangan C seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Topik masing-masing pasangan dengan K-Means Clustering Pasangan Topik A undang, teman, sehat, proses, revisi, demokrat, pontianak,
koalisi, pdip, tolak, ubah, indonesia, proses, bangun, partai, rakyat, anis, presiden, jakarta, pkb, nasdem, pks, bicara, muhaimin, prioritas, basis, nu
B
teman, komitmen, pks, solid, etika, koalisi, hormat, jalan, sayang, prabowo, nama, jokowi, politik, orang, presiden, indonesia, koalisi, rakyat, pimpin, partai, politik, putus, demokrat, ketua, mekanisme, golkar, orang, prabowo, majelis
C jokowi, ganjar, prabowo, lanjut, bicara, bilang, rakyat, partai, mahfud, ubah, orang, muda, bersih, generasi, projo, pilih, head, angka, dukung, kalah, politik, proses, partai, survei, nu, apa, fakta, jalan, opini
3.4. Metode K-Means Clustering Eksperimen
2
Menggunakan data video yang sudah diseleksi, dilakukan clustering dengan K-Means .  Jumlah cluster adalah  3  dengan random  state 42. Didapatkan topik untuk masing-masing pasangan A, pasangan B, dan pasangan C seperti pada Tabel 7.
Menggunakan  metode K-Means  Clustering , baik  dengan  Eksperimen  1  ataupun  dengan Eksperimen 2 didapatkan topik yang tidak jauh berbeda.  Kebanyakan  pasangan  berbicara tentang  ubah,  Presiden  Jokowi,  dan  tentu terdapat nama calon beserta wakilnya.
Tabel 7. Topik masing-masing pasangan dengan
K-Means Clustering Pasangan Topik A bangun, proses, manusia,
kritik, indonesia, bangsa, tingkat, mental, urut, lihat, teman, nama, partai, tugas,
butuh, jakarta, muncul, pupuk, ikut, pks, ubah, undang, indonesia, jokowi, orang, presiden, rakyat, jalan, jakarta, prabowo
B
orang, negara, personal, hadap, kali, tentara, bicara, kadang, prajurit, hidup, politik, ajar, akrab, erektoral, logika, keliling, ubah, kadang, hidup, ketemu, prabowo, jokowi, presiden, pimpin, indonesia, perintah, lanjut, 2024, rakyat, dukung C jokowi, mental, revolusi, kerja, bangun, citra, presiden,
ganjar, simbol, orang, belok,
undang, bagus, juang, luan, cari, diam, ngarang, tarung, bilang, mahfud, nama, rakyat, anak, partai, 212, anis, ubah
Gambar 1 menunjukkan hasil pengelompokkan dengan  menggunakan  standar  yang  telah  kita tentukan  diantaranya  kata  bangun,  bersih, indonesia,  jakarta,  juang,  kerja,  komitmen, lanjut,  mekanisme,  mental,  pimpin,  prioritas, proses,  pupuk,  rakyat,  revisi,  revolusi,  solid, tolak,  tugas,  ubah  dan  undang.  Pada dataset 1 dengan model LDA didapati gagasan pasangan calon untuk paslon A 60%, B 25%, dan C 0%. Pada dataset 1 dengan model K-Means didapati gagasan  pasangan  calon  untuk  paslon  A 37.04%, B 25%, dan C 17.24%. Pada dataset 2 dengan model LDA didapati gagasan pasangan calon untuk paslon A 100%, B 40%, dan C 0%. Pada dataset 2 dengan model K-Means didapati gagasan  pasangan  calon  untuk  paslon  A 35.71%, B 14.29%, dan C 28.57%.
Gambar  1.  Hasil  Pengelompokkan  dengan Standar yang Diterapkan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  ada  sudah  bisa didapatkan  topik  dari  video-video  debat  yang menjadi data untuk penelitian ini. Namun untuk spesifik  kepada  gagasan  pasangan  calon Presiden dan Wakil Presiden belum sepenuhnya dapat  mencapai  tujuan  tersebut.  Untuk parameter  sendiri,  pada  penelitian  pencarian topik dari video debat ini didapatkan topik yang terfokus didapatkan ketika Minimum Document Frequency lebih  besar,  sedangkan Maximum Document Frequency tidak memiliki pengaruh signifikan dalam topik yang dihasilkan.
Menggunakan K-Means  Clustering topik  yang didapatkan lebih banyak dan beragam juga lebih merata  untuk  setiap  paslon.  Sedangkan  topik LDA mendapatkan topik lebih sedikit dan lebih berhasil  mendapatkan  topik  untuk  paslon  A. Baik  dengan  metode  LDA  ataupun K-Means Clustering didapatkan  garis  merah  topik  yang sama.  Sudah  cukup  menggambarkan  hal-hal yang  sering  dibicarakan  pasangan  calon  baik secara langsung ataupun melalui perwakilannya
Penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan dengan  memilih  dataset  yang  lebih  relevan untuk menjadi data untuk penelitian. Sehingga dataset  yang  dihasilkan  juga  lebih  relevan dengan  tujuan  penelitian  dilakukan.  Dataset yang  relevan  akan  membantu  mencapai  tujuan untuk  menemukan  gagasan  pasangan  calon Presiden dan Wakil Presiden dapat tercapai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Zulhanif, Sudartianto, B. Tantular dan I. G. N. M. Jaya, “Aplikasi Latent Dirichlet Allocation (LDA) Pada Clustering Data Teks,” Jurnal Logika, vol. 7, no. 1, pp. 46-51, 2017.
[2]   W.  Fuadi,  A.  Razi  og  D.  Fariadi, «Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,» Serambi Engineering, vol. 7, no. 2, pp. 3072-3077, 2022.
[3]   G. H. Setiawan, I. M. B. Adnyana, I. G. R.  A.  Sugiartha  dan  K.  Budiarta, “Ekstraksi Topik Pada Aduan Mahasiswa Dengan  Pendeketan  Model  Latent Dirichlet  Allocation  (LDA),”  dalam Seminar  Nasional  Penelitian  dan
Pengabdian Kepada Masyarakat
CORISINDO , Bali, 2023.
[4]   H.  V.  Halteren,  J.  Zavrel,  and  W. Daelemans,  W.  “Improving  accuracy  in word  class  tagging  through  the combination of machine learning systems ,” Computational linguistics , vol. 27, no.
2, pp 199-229, 2011.
[5]   U.  T.  Setijohatmo,  S.  Rachmat,  T. Susilawati  dan  Y.  Rahman,  “Analisis Metoda Latent Dirichlet Allocation untuk Klasifikasi  Dokumen  Laporan  Tugas Akhir  Berdasarkan  Pemodelan  Topik,” dalam Prosiding 11th Industrial Research
Workshop and National Seminar
(IRWNS) , Bandung, 2020.
[6]   B.  A.  Tondang,  M.  R.  Fadhil,  M.  N. Perdana,  A.  Fauzi  dan  U.  S.  Janitra, “Analisis  Pemodelan  Topik  Ulasan Aplikasi BNI, BCA, dan BRI Menggunakan Latent Dirichlet Allocation,” INFOTECH: Jurnal
Informatika  &  Teknologi, vol.  4,  no.  1, pp. 114-127, 2023.
[7]   Y.  Matira,  Junaidi  dan  I.  Setiawan, “Pemodelan  Topik  pada  Judul  Berita Online  Detikcom  Menggunakan  Latent Dirichlet Allocation,” ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application, vol. 4, no. 1, pp. 53-63, 2023.
[8]   V.  F.  Rusdhi  dan  I.  Sari,  “Identifikasi Topik Artikel Berita Menggunakan Topic Modelling  dengan  Latent  Dirichlet Allocation,” Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer, vol.  27,  no.  2,  pp.  169-176, 2022.
[9]   M.  S.  Hudin,  M.  A.  Fauzi  dan  S. Adinugroho, “Implementasi Metode Text Mining  dan  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan Dokumen Skripsi (Studi Kasus:  Universitas  Brawijaya),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 11, pp. 5518- 5524, 2018.
[10]   R.  Siringoringo,  J.  Jamaluddin  dan  R. Perangin-Angin,  “Pemodelan  Topik Berita  Menggunakan  Latent  Dirichlet Allocation  dan  K-Means  Clustering,” Jurnal Informatika Kaputama (JIK), vol. 4, no. 2, pp. 216-222, 2020.