## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 3, Tahun 2023, pp. 815-822 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i3.68492

## Topic  Modelling  Latent
Dirichlet  Allocation untuk  Klasifikasi Komentar pada Layanan Streaming Platform
Noorhanida Royani 1* , Catur Edi Widodo 2 , Budi Warsito 3
1 Sistem Informasi, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia

## A B S T R A K
Seiring dengan berkembangnya teknologi, memunculkan banyak platform online untuk streaming film. Streaming platform banyak digunakan masyarakat seperti netflix,  disney+,  hbo  go,  we  tv,  vidio.  Banyaknya  perbandingan  antar  streaming platform  menjadi  perbincangan  dimedia  sosial  yaitu  twitter.  Opini  yang disampaikan pengguna streaming platform berisi komentar positif dan komentar negatif  yang  mempengaruhi  pengguna  lainnya  yang  ingin  menonton  film. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengkaji  perbandingan  antara  komentar  positif dan  komentar  negatif  pengguna  streaming  platform  pada  media  sosial  Twitter. Metode Latent dirichlet allocation dapat digunakan sebagai topic modelling dan Support Vector Machine untuk klasifikasi. Pada tahapan pengambilan data dengan menggunakan  tools  framework  scrapy  dengan  python,  data  diambil  sebanyak 5.000  dan  dilakukan  preprocessing  text.  Metode  LDA  dapat  mempresentasikan topik dan dokumen serta klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) mendapatkan  hasil  komentar  positif  lebih  banyak  dari  pada  komentar  negatif. Hasil evaluasi preforma didapatkan nilai akurasi 0,88, recall 0,88, F1score 0,87, precision 0,88. Topic Modelling Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk Klasifikasi Komentar  pada  Layanan  Streaming  Platform  dengan  menggunakan  5,000  data diambil dari sosial media yaitu twitter yang terbagi menjadi komentar positif dan komentar negatif. Hasil ini dipengaruhi dari jumlah komentar positif yang lebih dominan  dari  pada  komentar  negatif.  Implikasi  dari  penelitian  ini  adalah pentingnya  memperhatikan  keseimbangan  data  dalam  melakukan  klasifikasi komentar  pada  platform  streaming  agar  hasil  prediksi  klasifikasi  dapat  lebih akurat.

## A B S T R A C T
Along with the development of technology, gave rise to many online platforms for streaming movies. Streaming platforms are widely used by people such as Netflix, Disney+, HBO Go, We TV, Vidio. The number of comparisons between streaming platforms has become a conversation on social media, namely Twitter. Opinions submitted by streaming platform users contain  positive  comments  and  negative  comments  that  affect other  users  who  want  to watch  movies.  This  study was conducted to examine the comparison between positive comments and negative comments of streaming platform users on social media Twitter. The Latent dirichlet allocation method can be used as topic modelling and Support Vector Machine for classification. At the stage of data retrieval using scrapy framework tools in python, 5,000 data were taken and text preprocessing was carried out. The LDA method can present topics and documents and classifications using the Support Vector  Machine  (SVM)  get  more  positive  comments  than  negative  comments.  The  results  of  the  preforma  evaluation obtained an accuracy value of 0.88, recall 0.88, F1score 0.87, precision 0.88. Topic Modelling Latent Dirichlet Allocation (LDA)  for  Comment  Classification  on  Streaming  Platform  Services  using  5,000  data  taken  from  social  media,  namely Twitter, which is divided into positive comments and negative comments. This result is influenced by the number of positive comments which are more dominant than negative comments. The implication of this study is the importance of paying attention to data balance in classifying comments on streaming platforms so that the results of classification predictions can be more accurate.

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  di  Indonesia,  banyak  bermunculan  platform  untuk  streaming  film. Fenomena media streaming mengindikasikan bahwa situasi terkini secara teknologi menyebabkan proses komukasi bermedia dapat berlangsung secara meluas (Anggraeni, 2019; Imron, 2018) . Saat ini streaming banyak  diminati  oleh  masyarakat  dari  berbagai  kalangan.  Streaming  merupakan  teknologi  yang menampilkan video atau audio dalam bentuk terkompresi melalui internet yang ditampilkan secara terus- menerus. Streaming platform yang banyak digunakan oleh masyarakat yaitu netflix, disney+, hbo go, we tv, video.  Banyaknya  platform  tersebut  mempengaruhi  masyarakat  untuk  memilih  platform  streming  yang akan digunakan. Perkembangan teknologi sosial media yaitu twitter sebagai media untuk mewadahi opini

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received April 28, 2023 Accepted October 11, 2023 Available online October 25, 2023

## Kata Kunci:
Latent Dirichlet Allocation , Klasifikasi Komentar, Streaming Platform
Keywords: Latent Dirichlet Allocation, Comment Classification, Streaming Platform
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
masyarakat terhadap suatu film (Gifari et al., 2022; Ramadhan & Ramadhan, 2022) .
Selama  ini  permasalahan  streaming  banyak  menimbulkan  opini  di  masyarakat.  Banyaknya perbandingan  antar  streaming  platform  menjadi  perbincangan  hangat  di  media  sosial.  Streaming  film membuat  persoalan  yang  sensitive  di  era  digital  sekarang  menjadi  semakin  kompleks (Anshari,  2019; Wibowo,  2018) .  Opini  publik  merupakan  kumpulan  pendapat  individu  terhadap  masalah  tertentu  yang mempengaruhi suatu kelompok atau masyarakat (Kurnia & Mella, 2018; Minerva et al., 2020) . Opini yang disampaikan pengguna streaming platform sangat mempengaruhi pengguna lainnya yang ingin menonton film.  Penyampaian  opini  menjadi  informasi  positif  dan  negatif  yang  diterima  masyarakat  sehingga menyebar  luas  dimedia  sosial  yaitu  twitter.  Twitter  salah  satu  sosial  media  paling  populer  yang  dapat dijadikan sumber data untuk teks analisis (Ferdiana et al., 2019; Putranti & Winarko, 2014) . Penyampaian opini  dari  segi  komentar  positif  dan  negatif  menimbulkan  permasalahan  dan  dapat  mempengaruhi pengguna yang ini menonton film melalui streming platform.
Analisis sentimen sebagai teknik mengetahui, mengekstrak, dan menjalankan informasi tekstual secara otomatis untuk memperoleh keterangan sentimental dalam mengungkapkan tanggapan (Gifari et al., 2022; Ramadhan & Ramadhan, 2022) . Text mining bertujuan menemukan pola unik dalam dokumen teks berjumlah besar. Probabilistic topik modeling merupakan serangkaian algoritma yang menemukan topik utama dari himpunan dokumen besar yang tidak terstruktur (Hua et al., 2020; Vulić et al., 2015) . Latent dirichlet  allocation  (LDA)  yang  mempresentasikan  topik  dengan  probabilitas  kata,  Latent  Dirichlet Allocation dikenal dengan kemampuan dan stabilitas yang baik dalam menangani data skala besar karena memberikan parameter sebagai variabel acak (Annisa & Surjandari, 2019; I. R. Putri & Kusumaningrum, 2017) .  Untuk  klasifikasi  menggunakan  support  vector  machine  menemukan  fungsi  optimum  untuk  di pergunakan dalam memisah antar kelas atau dua kelas data yang beda serta membangun model yang baik untuk  data.  Sehingga  svm  memiliki  kemampuan  generalisasi  tinggi  dan  klasifikasi  akurasi  lebih  stabil (Hermanto et al., 2020; Indrayuni, 2019) .
Penggunaan  Latent  Dirichlet  Allocation  dalam  klasifikasi  komentar  dapat  membantu meningkatkan efektivitas dalam mengelompokkan komentar ke dalam kategori atau topik yang sesuai. Ini dapat membuatnya lebih mudah untuk memahami apa yang dibicarakan oleh pengguna dalam komentar mereka (Bustami & Noviaristanti, 2022; Santoso et al., 2022) . Latent Dirichlet Allocation dapat membantu dalam identifikasi komentar spam atau yang tidak relevan dengan topik diskusi. Dengan demikian, ini dapat membantu  dalam  membersihkan  komentar  yang  tidak  diinginkan  dari  platform  streaming.  Dengan klasifikasi komentar yang lebih baik, pengguna dapat dengan mudah menavigasi dan menemukan konten atau komentar yang paling relevan dengan minat mereka. Ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan (Roiqoh et al., 2023; Widodo, A. O. et al., 2023) . Selain  klasifikasi  topik, Latent  Dirichlet  Allocation juga  dapat  digunakan  untuk  menganalisis komentar yang sentimen, seperti apakah komentar tersebut positif, negatif, atau netral. Ini dapat membantu platform streaming dalam memahami reaksi pengguna terhadap konten atau acara tertentu. Berdasarkan klasifikasi  komentar,  platform  streaming  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  lebih  personal  kepada pengguna berdasarkan minat dan preferensi mereka, yang dapat meningkatkan retensi pengguna (Bustami &  Noviaristanti,  2022;  Shidqi  &  Febrianta,  2023) .  Analisis  topik  komentar  dapat  memberikan  wawasan berharga kepada penyedia layanan streaming tentang apa yang paling diminati oleh pengguna mereka dan area mana yang mungkin perlu ditingkatkan.
Pada tahun 2020, tentang Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine dengan menggunakan komentar positif dan negatif pada trailer film dan hasil penelitian tersebut memberikan  gambaran  informasi  umum  kepada  calon  penonton  tentang  film  yang  akan  ditonton.  Dari metode  tersebut  memberikan  kinerja  yang  baik  dalam  melakukan  analisis  komentar  positif  dan  negatif untuk semua genre film dari video trailer film Indonesia (Khomsah, 2021; Royyan & Setiawan, 2022) . Pada tahun  2021,  tentang  Topic  modeling  using  latent  dirichlet  allocation  on  twitter  data  with  Indonesia keyword dengan menggunakan analisis berita yang diambil dari twitter secara otomatis dan hasil penelitian tersebut  dapat  mengklasifikasi  teks  berdasarkan  topik  yang  digunakan  untuk  meringkas, mengelompokkan, dan menghubungkan atau mengolah data yang besar  serta menghasilkan daftar topik yang berbobot pada setiap dokumen. Metode tersebut dapat menganalisis dokumen yang sangat besar dan LDA ini dapat memastikan bahwa model topik yang dihasilkan pada dokumen sudah benar, baik berupa topik maupun kata-kata dalam topik (Musliadi et al., 2022; Negara & Triadi, 2021) . Pada  penelitian  ini  dapat  dilakukan  analisis  sentimen  untuk  memberikan  wawasan  tentang pandangan opini dan ungkapan perasaan dari pengguna layanan platform streaming. Dengan menggunakan opini negatif dan positif di ambil dari setiap platform streaming yaitu netflix, disney+, hbo go, we tv, video dan menggunakan metode LDA untuk mempresentasikan topik yang berisikan perwakilan kata. Kata yang didapat dari topik dapat memberikan hasil dan gambaran bahwa ada  topik tertentu yang paling banyak dibahas oleh pengguna. Klasifikasi pada penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah komentar positif
atau negatif yang paling banyak dibahas dari data twitter yang didapatkan. Tujuan penelitian ini bahwa opini dari segi komentar positif dan negatif dapat dijadikan analisis sentimen untuk mengungkapkan dan memberi informasi dari tanggapan pengguna terhadap platform streaming.

## 2. METODE
Analisis  data  menggunakan  beberapa  tahapan  seperti  pengumpilan  data,  preprocessing  text, pembobotan kata, topic modelling latent dirichlet allocation dan klasifikasi Suport Vector Machine (SVM). Proses  ini  menggunakan  bahasa  pemprograman  phyton.  Pada  tahap  preprocessing  text  dengan menggunakan punctuation removal untuk menghilangkan komponen tidak relevan yang tidak berisikan informasi.  Contohnya  pada  tanda  (“”,  “?”,  “}”,  “()”)  dan  white  space  lebih,  proses  kedua  menggunakan lowercasing  untuk  mengubah  huruf  kapital  menjadi  menjadi  huruf  kecil,  proses  ketiga  tokenizing  yaitu pemotongan  sebuah  kalimat  menjadi  bagian-bagian,  proses  keempat  stemming  mengubah  kata  yang mempunyai  imbuhan  jadi  sebuah  kata  dasar,  proses  kelima  stopword  removal  menghapus  suatu  kata kurang penting dan tidak memiliki informasi yang dibutuhkan (Hafidz & Liliana, 2021; Kusairi & Agustian, 2022) . Hasil preprocessing text ditampilkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Preprocessing Text
Tahapan Preprocessing Text Teks Kalimat Awal Nonton  film  bareng  Teman2  dan  anak  dirumah,  Banyak  pilihan  Film yang bisa ditonton … #online #rekomendasi judul Terbaru Punctuational Removal Nonton film bareng Teman dan anak dirumah Banyak pilihan Film yang bisa ditonton online rekomendasi judul Terbaru Lowercasing nonton film bareng teman dan anak dirumah banyak pilihan film yang bisa ditonton online rekomendasi judul terbaru Tokenizing [‘nonton’,  ‘film’,  ‘bareng’,  ‘teman’,  ‘dan’,  ‘anak’,  ‘dirumah’,  ‘banyak’, ‘pilihan’,  ‘film’,  ‘yang’,  ‘bisa’,  ‘ditonton’,  ‘online’,  ‘rekomendasi’,  ‘judul’, ‘terbaru’] Stemming [‘nonton’, ‘film’, ‘bareng’, ‘teman’, ‘dan’, ‘anak’, ‘rumah’, ‘banyak’,  ‘pilih’, ‘film’, ‘yang’, ‘bisa’, ‘tonton’, ‘online’, ‘rekomendasi’, ‘judul’, ‘baru’] Stopword Removal [‘nonton’, ‘film’, ‘teman’, ‘anak’, ‘rumah’, ‘banyak’,  ‘pilih’, ‘film’,  ‘online’,
‘rekomendasi’, ‘judul’, ‘baru’]
Dalam  proses  pembobotan  kata  menggunakan  library  Scikit-learn  atau  SK-Learn,  modul  yang digunakan  adalah  countvectorize  Scikit-learn  untuk  melakukan  konversi  pada  kumpulan  dokumen  teks menjadi vector jumlah kata atau token, sederhananya berfungsi mengubah teks menjadi matriks. Adapun modul lain yang digunakan yaitu tfidf transformer yang berfungsi untuk mengubah kumpulan dokumen, cara  kerja  dari  modul  ini  adalah  dengan  menghitung  jumlah  kata  secara  sistematis  menggunakan countvectorizer dan menghitung nilai inverse document frequency serta menghitung skor totalnya. Hasil pembobotan kata ditampilkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Pembobotan Kata
No. Kata Pembobotan Kata 1 Seru 0,1231 2 Momen 0,1906 3 Cerita 0,1341 4 Semua 0,173 5 Film 0,1801 6 Drama 0,115 7 Bagus 0,1843 8 Wajib 0,1335
Untuk melakukan topic modeling, data dirubah dalam bentuk dictionary dan corpus.  Dictionary merupakan format data yang mengandung himpunan perwakilan kata yang diberi indeks sehingga dapat memudahkan dalam menampilkan kata yang termasuk dalam model. Corpus merupakan format data yang berbentuk dokumen term matrix yang digunakan dalam melakukan pembentukan model nantinya. Kamus dan corpus adalah dua input untuk topik modelling LDA yang dibuat menggunakan modul gensim corpora.
Untuk menentukan  jumlah  topik atau  num  topics dengan menggunakan modul gensim coherencemodel dapat  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik  coherence  score.  Coherence  score  adalah  ukuran  untuk menentukan jumlah topik dengan nilai tertinggi yang akan diambil. Parameter yang digunakan dalam topik modelling ini yaitu corpus, dictionary, jumlah topik atau num topics, iterasi.
Untuk support vector machine (SVM), pembobotan kata dan label menjadi input pada klasifikasi. Data  di  klasifikasikan  menjadi  positif  dan  negatif  menggunakan  support  vector  machine  (SVM).  Dalam pembuatan support vector machine terdapat beberapa library  yang digunakan yaitu sklearn svm  untuk melatih data. Pada klasifikasi, data di lakukan pelabelan positif dengan nilai 1 dan pelabelan negatif dengan nilai -1. Pengujian performa dapat dilakukan dengan menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi performa dengan hasil akurasi, precision, recall dan f-1 score berdasarkan dataset yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Topic modelling latent dirichlet alloaction menghasillkan nilai coherence tertinggi. Adapun hasil dari nilai coherence pada Gambar 1 .

## Gambar 1. Hasil Coherence Score
Pada grafik nilai coherence, dapat dilihat bahwa nilai grafik tertinggi pada topik ke 9 dengan nilai 0,3573 , sehingga pada penulisan ini digunakan 9 topik pada nilai coherence. Nilai coherence tertinggi dapat dijadikan acuan dalam topic modelling ini. Topic modelling dapat menemukan nilai kata terhadap topik dan topik terhadap dokumen. Adapun hasil dari topik terhadap kata pada Tabel 3 .
Tabel 3. Hasil Topik terhadap Kata
Jumlah Topik Hasil Kata terhadap Topik Topik 1 netflix  0,0178  +  disney  0,0149  +  indo  0,0115  +  video  0,0083  +  viral  0,0083  +  link 0,0074 + little 0,0066 + film 0,0057 +series 0,0051 Topik 2 disney 0,0183 + hbo 0,0151 + go 0,0147 + film 0,0144 + netflix 0,0130 + vidio 0,0128 + series 0,0060 + seru 0,0055 + skandal 0,0051 Topik 3 disney 0,0276 + tv 0,0155 + hotstar 0,0108 + netflix 0,0106 + video 0,0103 + vidio 0,0100 + banget 0,0079 + film 0,0064 + indihome 0,0062 Topik 4 video 0,0217 + netflix 0,0172 + banget 0,0141 + film 0,0090 + main 0,0083 + random 0,0078 + disney 0,0075 + series 0,0070+ nomor 0,0058 Topik 5 bagus 0,0089 + disney 0,0055 + member 0,0053 + hbo 0,0051 + he 0,0049 + model 0,0045 + seru 0,0037 + favorit 0,0036 + banget 0,0032 Topik 6 netflix 0,0182 + kak 0,0074  +  youtube 0,0072 + full 0,0061, sayap 0,0054 + film 0,0048 + disney 0,0047 + tv 0,0047 + bio 0,0046 Topik 7 nonton 0,0637 + game 0,0291 + vidio 0,0269 + netflix 0,0177 + film 0,0096 + piala 0,0075, hbo 0,0071 + dunia 0,0064 + asik 0,0128 Topik 8 netflix 0,0119 + hbo 0,0108 + keren 0,0095  + disney  0,0092,  banget 0,0089, sinyal 0,0070, buruk 0,0063, susah 0,0061 + bayar 0,0087 Topik 9 disney 0,0306 + netflix 0,0143 + black 0,0132 + panther 0,0103 + film 0,0084 + video
0,0064 + bioskop 0,0057 + illegal 0,0055 + gratis 0,0095
Pada  hasil Tabel  3 ,  dapat  diketahui  label  aspek  setiap  topik  seperti  pada  topik  1  label  aspek tertinggi yaitu netflix 0,0178, pada topik 2 yaitu disney 0,0183, pada topik 3 yaitu disney 0,0276, pada topik 4 yaitu video 0,0217, pada topik 5 bagus 0,0089, pada topik 6 netflix 0,0637, pada topik 7 nonton 0,0637, pada topik 8 netflix 0,0119, pada topik 9 disney 0,0306. Nilai tertinggi pada setiap kata terhadap topik dapat mewakili  label  aspek  bahwa  kata  tersebut  menjadi  pembahasan  yang  dominan.  Topic  modelling  latent
dirichlet alloaction (LDA) menghasilkan nilai topik terhadap dokumen. Nilai topik terhadap dokumen dapat menentukan aspek yang mewakili sebuah komentar pengguna platform streaming. Adapun hasil dari topik terhadap dokumen pada Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil Topik terhadap Dokumen Kalimat Topik 1  Topik 2  Topik 3  Topik 4  Topik 5 Nonton sampai final series terakhir 0,0124 0,0124 0,901 0,0124 0,0124 Umroh nonton film seru kayaknya 0,016 0,016 0,016 0,8722 0,016 Nonton film detektif sampai nangis 0,0159 0,0159 0,0159 0,0159 0,8727 Takut telat nonton live 0,0222 0,0222 0,0222 0,8221 0,0222 Seru banget nonton walaupun ilegal 0,014 0,0139 0,014 0,014 0,014
Pada proses klasifikasi svm di bagi dua klasifikasi sentimen yaitu positif dan negatif. Ketentuan dari bobot score, apabila kata >0 maka klasifikasi kelas positif dan apabila <0 maka klasifikasi kelas negatif. Data pada klasifikasi ini dibagi menjadi data uji dan data latih bahwa ketentuan jumlah data latih 70 dan data uji 30. Adapun hasil klasifikasi pada Tabel 5 .
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Support Vector Machine (SVM) Kalimat Klasifikasi Sentimen Prediksi Klasifikasi Sentimen Nonton sampai final series terakhir 1 Positif Umroh nonton film seru kayaknya 1 Positif Nonton film detektif sampai nangis 1 Negatif Takut telat nonton live -1 Negatif Seru banget nonton walaupun ilegal 1 Positif
Pada Tabel  5 terdapat  beberapa  perbedaan  pada  klasifikasi  sentimen  dan  prediksi  klasifikasi sentimen. Pada kalimat ”nonton film detektif sampai nangis” bahwa kata ”nangis” mendapatkan klasifikasi sentimen  positif  dan  pada  hasil  prediksi  klasifikasi  sentimen  menjadi  negatif,  karna  kata  ”nangis” terpred iksi  sebagai  kata  negatif.  Pada  kalimat  ”umrok  nonton  film  seru  kayaknya”  bahwa  kata  ”seru” mendapatkan sentimen positif sehingga hasil prediksi klasifikasi sentimen menjadi positif.

## Pembahasan
Topic Modelling dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation adalah teknik yang kuat untuk mengklasifikasikan komentar pada layanan streaming platform. Latent Dirichlet Allocation adalah model probabilistik yang digunakan untuk mengidentifikasi topik-topik yang tersembunyi dalam koleksi teks. Dalam konteks ini, topik-topik ini dapat mewakili jenis komentar yang berbeda atau topik-topik yang dibahas  oleh  pengguna  dalam  komentar  mereka.  Langkah-langkah  umum  untuk  mengimplementasikan Latent  Dirichlet  Allocation dalam  klasifikasi  komentar  pada  layanan  streaming  platform  yakni  dalam beberapa langkah. Pertama, yang bersangkutan perlu mengumpulkan sebanyak mungkin data komentar dari  layanan  streaming  platform.  Data  ini  harus  mencakup  teks  komentar  beserta  metadata  tambahan seperti waktu posting, nama pengguna, dll. Proses teks komentar untuk membersihkannya dari karakter khusus,  tanda  baca,  dan  kata-kata  yang  tidak  relevan.  Pengguna  juga  perlu  melakuakan  tokenisasi (mengubah  teks  menjadi  kata-kata  individual)  dan  mengonversi  teks  menjadi  bentuk  yang  seragam (Firdaus et al., 2020;  Nurmawati & Amanda, 2023) .  Kemudian, langkah  selanjutnya adalah  membangun model  Latent  Dirichlet  Allocation  menggunakan  toolkit  atau  pustaka  seperti  Gensim  atau  Scikit-Learn. Penyusun  perlu  menentukan  jumlah  topik  yang  diinginkan  sebelumnya  atau  menggunakan  teknik penentuan  jumlah  topik  otomatis  seperti  Coherence  Score  atau  Perplexity.  Langkah  selanjutnya  yakni melatih Model Latent Dirichlet Allocation. Komentar yang telah dibersihkan untuk melatih model Latent Dirichlet Allocation. Model ini akan menemukan pola topik dalam komentar (Jia, 2019; Xu et al., 2022) . Setelah  melatih  model,  penyusun  dapat  menggunakannya  untuk  mengidentifikasi  topik  dalam komentar  baru.  Ini  akan  membantu  mengklasifikasikan  komentar  ke  dalam  berbagai  topik.  Kemudian, berdasarkan  topik  yang  diidentifikasi  oleh  model Latent  Dirichlet  Allocation ,  penyusun  dapat mengklasifikasikan komentar ke dalam kategori-kategori yang sesuai (Sutherland et al., 2020; Zou et al., 2022) . Misalnya, jika model Latent Dirichlet Allocation mengidentifikasi bahwa suatu komentar berbicara tentang "musik" atau "kualitas streaming," dapat mengkategorikannya sesuai. Dalam langkah ini penting untuk mengevaluasi kinerja model Anda menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Penyusun juga dapat menggunakan teknik cross-validation untuk mengukur keandalan model. Jika model Latent Dirichlet Allocation tidak memberikan hasil yang memuaskan, dan dapat mencoba mengoptimasi
jumlah topik atau melakukan preprocessing yang lebih canggih (Min et al., 2020; Xue et al., 2020) . Terakhir, penyusun dapat mengintegrasikan model klasifikasi ini ke dalam layanan streaming platform Anda untuk mengelompokkan dan menampilkan komentar sesuai dengan topik-topik yang diidentifikasi (Manullang et al., 2023;  A. J. Putri et al., 2022) . Penerapan Latent Dirichlet Allocation dalam klasifikasi komentar pada layanan streaming platform dapat membantu meningkatkan pengalaman pengguna dengan mengorganisir dan  mengkategorikan  komentar  secara  otomatis,  sehingga  memudahkan  pengguna  untuk  menemukan informasi  yang  mereka  cari  atau  berinteraksi  dengan  komentar  lain  yang  relevan (Farsiah  et  al.,  2022; Singgalen, 2021) .
Tahapan dalam analisis ini dimulai dari pengambilan data dengan framework scrapy menggunakan bahasa pemprograman phyton sebanyak 5.000 data dan dilanjutkan proses preprocessing text yang terdiri dari tahapan punctuatuional removal, lowercasing, tokenizing, stemming, stopword removal, pembobotan kata  dan  topic  modelling  latent  dirichlet  allocation  dan  klasifikasi  support  vector  machine.  Pada  topic modelling latent dirichlet allocation ditentukan nilai coherence, kata terhadap topik dan topik terhadap dokumen menggunakan library gensim dengan menetapkan nilai dari parameter seperti jumlah topik dan iterasi. Untuk klasifikasi menggunakan support vectore machine bahwa data sangat mempengaruhi hasil klasifikasi karna apabila dalam data dominan positif dari pada negatif maka hasil prediksi positif akan lebih banyak dari pada negatif dan klasifikasi mempengaruhi jika ada judul film atau nama seorang aktor maka akan terprediksi positif pada label prediksi klasifikasi sentimen. Pada penelitian ini didapatkan bahwa opini dari segi komentar positif lebih dominan dari pada komentar negatif. Pada tahap evaluasi menggunakan mengevaluasi performa dengan hasil akurasi, precision, recall dan f-1 score. Adapun dari hasil data, dapat dipaparkan bahwa akurasi sebesar 88%, precision 88%, recall 88%, dan F1 Score 87%.
Penggunaan  Latent  Dirichlet  Allocation  dalam  klasifikasi  komentar  dapat  membantu meningkatkan efektivitas dalam mengelompokkan komentar ke dalam kategori atau topik yang sesuai. Ini dapat membuatnya lebih mudah untuk memahami apa yang dibicarakan oleh pengguna dalam komentar mereka. Latent Dirichlet Allocation dapat  membantu  dalam identifikasi komentar  spam atau  yang tidak relevan  dengan  topik  diskusi (Çallı  &  Çallı,  2023;  Santoso  et  al.,  2022) .  Dengan  demikian,  ini  dapat membantu  dalam  membersihkan  komentar  yang  tidak  diinginkan  dari  platform  streaming.  Dengan klasifikasi komentar yang lebih baik, pengguna dapat dengan mudah menavigasi dan menemukan konten atau komentar yang paling relevan dengan minat mereka. Ini dapat meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
Selain  klasifikasi  topik, Latent  Dirichlet  Allocation juga  dapat  digunakan  untuk  menganalisis komentar yang sentimen, seperti apakah komentar tersebut positif, negatif, atau netral (Roiqoh et al., 2023; Widodo, A. O. et al., 2023) .  Ini dapat membantu platform streaming  dalam memahami reaksi pengguna terhadap  konten  atau  acara  tertentu.  Berdasarkan  klasifikasi  komentar,  platform  streaming  dapat memberikan  rekomendasi  yang  lebih  personal  kepada  pengguna  berdasarkan  minat  dan  preferensi mereka, yang dapat meningkatkan retensi pengguna. Analisis topik komentar dapat memberikan wawasan berharga kepada penyedia layanan streaming tentang apa yang paling diminati oleh pengguna mereka dan area mana yang mungkin perlu ditingkatkan.

## 4. SIMPULAN
Topic  Modelling  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  untuk  Klasifikasi  Komentar  pada  Layanan Streaming Platform dengan menggunakan 5.000 data diambil dari sosial media yaitu twitter yang terbagi menjadi komentar positif dan komentar negatif. Hasil ini dipengaruhi dari jumlah komentar positif yang lebih dominan dari pada komentar negatif. Oleh karena itu, perlunya data yang seimbang dalam melakukan klasifikasi  komentar  platform  streaming  agar  pada  saat  klasifikasi  dapat  memberikan  hasil  prediksi klasifikasi yang baik.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, S. (2019). Pengaruh Pengetahuan Tentang Dampak Gadget Pada Kesehatan Terhadap Perilaku Penggunaan Gadget Pada Siswa SDN Kebun Bunga 6 Banjarmasin. Faletehan Health Journal , 6 (2), 64 – 68. https://doi.org/10.33746/fhj.v6i2.68.
Annisa,  R.,  &  Surjandari,  I.  (2019).  Opinion  Mining  on  Mandalika  Hotel  Reviews  Using  Latent  Dirichlet Allocation.
Procedia Computer Science , 161 , 739 – 746. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.178. Anshari, I. N. (2019). Sirkulasi Film dan Program Televisi di Era Digital: Studi Kasus Praktik Download dan Streaming melalui Situs Bajakan. Komuniti: Jurnal Komunikasi Dan Teknologi Informasi , 10 (2), 88 – 102. https://doi.org/10.23917/komuniti.v10i2.7125.
Bustami,  D.  K.,  &  Noviaristanti,  S.  (2022).  Service  Quality  Analysis  of  Tokopedia  Application  Using  Text Mining  Method. International  Journal  of  Management,  Finance  and  Accounting , 3 (1),  1 – 21. https://doi.org/10.33093/ijomfa.2022.3.1.1. Çallı, L., & Çallı, F. (2023). Understanding airline passengers during covid -19 outbreak to improve service quality:  topic  modeling  approach  to  complaints  with  latent  dirichlet  allocation  algorithm.
Transportation Research Record , 2677 (4), 656 – 673. https://doi.org/10.1177/03611981221112096. Farsiah, L., Misbullah, A., & Husaini, H. (2022). Analisis Sentimen Menggunakan Arsitektur Long Short-Term Memory  (Lstm)  Terhadap  Fenomena  Citayam  Fashion  Week. Cyberspace:  Jurnal  Pendidikan Teknologi Informasi , 6 (2), 86 – 94. https://doi.org/10.22373/cj.v6i2.14687. Ferdiana, R., Jatmiko, F., Purwanti, D. D., Ayu, A. S. T., & Dicka, W. F. (2019). Dataset Indonesia untuk Analisis Sentimen. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  Dan  Teknologi  Informasi  (JNTETI) , 8 (4),  334 – 339. https://journal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/view/2558.
Firdaus, M. R., Rizki, F. M., Gaus, F. M., & Susanto, I. K. (2020). Analisis sentimen dan topic modelling dalam aplikasi  ruangguru. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  Dan  Informatika) , 4 (1),  66 – 76. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v4i1.188.
Gifari,  O.  I.,  Adha,  M.,  Hendrawan,  I.  R.,  &  Durrand,  F.  F.  S.  (2022).  Analisis  Sentimen  Review  Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine. Journal of Information Technology , 2 (1), 36 – 40. https://doi.org/10.46229/jifotech.v2i1.330.
Hafidz,  N.,  &  Liliana,  D.  Y.  (2021).  Klasifikasi  Sentimen  pada  Twitter  Terhadap  WHO  Terkait  Covid-19 Menggunakan SVM, N-Gram, PSO. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (2), 213 – 219. https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.2960.
Hermanto, H., Mustopa, A., & Kuntoro, A. Y. (2020). Algoritma klasifikasi naive bayes dan support vector machine  dalam  layanan  komplain  mahasiswa. JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi Komputer) , 5 (2), 211 – 220. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1181. Hua, T., Lu, C. T., Choo, J., & Reddy, C. K. (2020). Probabilistic topic modeling for comparative analysis of document collections. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) , 14 (2), 1 – 27. https://doi.org/10.1145/3369873.
Imron,  R.  (2018).  Hubungan  Penggunaan  Gadget  dengan  Perkembangan  Sosial  dan  Emosional  Anak Prasekolah di Kabupaten Lampung Selatan. Jurnal Ilmiah Keperawatan Sai Betik , 13 (2), 148 – 154. https://doi.org/10.26630/jkep.v13i2.922.
Indrayuni,  E.  (2019).  Klasifikasi  Text  Mining  Review  Produk  Kosmetik  Untuk  Teks  Bahasa  Indonesia Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. Jurnal  Khatulistiwa  Informatika , 7 (1),  29 – 36. https://doi.org/10.31294/jki.v7i1.5740.g3245.
Jia, S. (2019). Toward a better fitness club: Evidence from exerciser online rating and review using latent Dirichlet allocation and support vector machine. International Journal of Market Research , 61 (1), 64 – 76. https://doi.org/10.1177/1470785318770571.
Khomsah,  S.  (2021).  Sentiment  Analysis  On  YouTube  Comments  Using  Word2Vec  and  Random  Forest.
Telematika: Jurnal Informatika
Dan Teknologi
Informasi , 18 (1), 61 – 72. https://doi.org/10.31315/telematika.v18i1.4493.g3346.
Kurnia, P., & Mella, N. F. (2018). Opini Audit Going Concern: Kajian Berdasarkan Kualitas Audit, Kondisi Keuangan, Audit Tenure, Ukuran Perusahaan, Pertumbuhan Perusahaan dan Opini Audit Tahun Sebelumnya  pada  Perusahaan  yang  Mengalami  Financial  Distress  pada  Perusahaan  Manufaktur (Studi pa.
Jurnal Riset Akuntansi Dan Keuangan , 6 (1), 105 – 122. https://doi.org/10.17509/jrak.v6i1.8937.
Kusairi, M. M., & Agustian, S. (2022). SVM Method with FastText Representation Feature for Classification of Twitter Sentiments Regarding the Covid-19 Vaccination Program. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 13 (2), 140 – 150. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v13i2.11531. Manullang, O., Prianto, C., & Harani, N. H. (2023). Analisis Sentimen Untuk Memprediksi Hasil Calon Pemilu Presiden Menggunakan Lexicon Based dan Random Forest. Jurnal Ilmiah Dan Informatika , 11 (2), 159 – 169. https://doi.org/10.33884/jif.v11i02.7987.
Min, K. B., Song, S. H., & Min, J. Y. (2020). Topic modeling of social networking service data on occupational accidents in Korea: latent dirichlet allocation analysis. Journal of Medical Internet Research , 22 (8),
1 – 12. https://doi.org/10.2196/19222. Minerva, L., Sumeisey, V. S., Stefani, S., Wijaya, S., & Lim, C. A. (2020). Pengaruh Kualitas Audit, Debt Ratio, Ukuran Perusahaan dan Audit Lag terhadap Opini Audit Going Concern. Owner: Riset Dan Jurnal Akuntansi , 4 (1), 254 – 266. https://doi.org/10.33395/owner.v4i1.180.
Musliadi, K. H., Zainuddin, H., & Wabula, Y. (2022). Twitter Social Media Conversion Topic Trending Analysis Using  Latent  Dirichlet  Allocation  Algorithm. Journal  of  Applied  Engineering  and  Technological
Science (JAETS) , 4 (1), 390 – 399. https://doi.org/10.37385/jaets.v4i1.1143.
Negara, E. S., & Triadi, D. (2021). Topic modeling using latent dirichlet allocation (LDA) on twitter data with Indonesia  keyword. Bulletin  of  Social  Informatics  Theory  and  Application , 5 (2),  124 – 132. https://doi.org/10.31763/businta.v5i2.455.
Nurmawati, E.,  & Amanda,  A. (2023). Analisis Sentimen dan  Pemodelan Topik Pada Tweet Terkait Data Badan  Pusat  Statistik. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Informatika  (Simika) , 6 (2),  165 – 176. https://doi.org/10.47080/simika.v6i2.2789. Putranti, N. D., & Winarko, E. (2014). Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum  Entropy  dan  Support  Vector  Machine. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics Systems) , 8 (1), 91 – 100. https://doi.org/10.22146/ijccs.3499. Putri, A. J., Syafira, A. S., Purbaya, M. E., & Purnomo, D. (2022). Analisis Sentimen E-Commerce Lazada pada Jejaring Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Jurnal TRINISTIK: Jurnal Teknik Industri, Bisnis Digital, Dan
Teknik
Logistik , 1 (1), 16 – 21. https://doi.org/10.20895/trinistik.v1i1.447. Putri, I. R., & Kusumaningrum, R. (2017). Latent Dirichlet Allocation (LDA) for Sentiment Analysis Toward Tourism  Review  in  Indonesia. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 801 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/801/1/012073.
Ramadhan, N. G., & Ramadhan, T. I. (2022). Analysis Sentiment Based on IMDB Aspects from Movie Reviews using  SVM. Sinkron:  Jurnal  Dan  Penelitian  Teknik  Informatika , 7 (1),  39 – 45. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i1.11204.
Roiqoh, S., Zaman, B., & Kartono, K. (2023). Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Aplikasi Mobile JKN dengan Lexicon Based dan NaÃ¯ve Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma , 7 (3), 1582 – 1592. https://doi.org/10.30865/mib.v7i3.6194.
Royyan, A. R., & Setiawan, E. B. (2022). Feature Expansion Word2Vec for Sentiment Analysis of Public Policy in  Twitter. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi) , 6 (1),  78 – 84. https://doi.org/10.29207/resti.v6i1.3525.
Santoso, K. R. A. P., Husna, A., Putri, N. W., & Rakhmawati, N. A. (2022). Analisis Topik Tagar Covidindonesia pada  Instagram  Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation. JISKA  (Jurnal  Informatika  Sunan Kalijaga) , 7 (1), 1 – 9. https://doi.org/10.14421/jiska.2022.7.1.1-9.
Shidqi,  F.,  &  Febrianta,  M.  Y.  (2023).  Analisis  Kualitas  Layanan  Internet  Service  Provider  Menggunakan Metode Analisis Sentimen Dan Topic Modelling. SEIKO : Journal of Management & Business , 6 (2), 439 – 450. https://doi.org/10.37531/sejaman.v6i2.5305. Singgalen, Y. A. (2021). Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik dalam Optimalisasi Pemasaran Destinasi Pariwisata Prioritas di Indonesia. Journal of Information Systems and Informatics , 3 (3), 459 – 470.
https://doi.org/10.51519/journalisi.v3i3.171.
Sutherland, I., Sim, Y., Lee, S. K., Byun, J., & Kiatkawsin, K. (2020). Topic Modeling of Online Accommodation
Reviews via Latent Dirichlet Allocation. Sustainability , 12 (5), 1821. https://doi.org/10.3390/su12051821.
Vulić, I., De Smet, W., Tang, J., & Moens, M. F. (2015). Probabilistic topic modeling in multilingual settings:
An overview of its methodology and applications. Information Processing & Management , 55 (4), 77 – 84. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2014.08.003.
Wibowo, T. O. (2018). Fenomena website streaming film di era media baru: Godaan, perselisihan, dan kritik. Jurnal Kajian Komunikasi , 6 (2), 191 – 203. https://doi.org/10.24198/jkk.v6i2.15623.
Widodo,  A.  O.,  Septiadi,  F.,  &  Rakhmawati,  N.  A.  (2023).  Analisis  Tren  Konten  Pada  Vtuber  Indonesia Menggunakan Latent Dirichlet Allocation. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Elektronik , 6 (1), 56 – 63. https://doi.org/10.36595/jire.v6i1.718.
Xu, H., Zhang, M., Zeng, J., Hao, H., Lin, H. C. K., & Xiao, M. (2022). Use of Latent Dirichlet Allocation and Structural Equation Modeling in Determining the Factors for Continuance Intention of Knowledge Payment Platform. Sustainability (Switzerland) , 14 (15), 8992.
https://doi.org/10.3390/su14158992.
Xue, J., Chen, J., Chen, C., Zheng, C., Li, S., & Zhu, T. (2020). Public discourse and sentiment during the COVID 19  pandemic:  Using  latent  dirichlet  allocation  for  topic  modeling  on  twitter. PLoS  ONE , 15 (9 September), 1 – 12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0239441.
Zou, Y., Luh, D. B., & Lu, S. (2022). Public perceptions of digital fashion: An analysis of sentiment and Latent Dirichlet  Allocation  topic  modeling. Frontiers  in  Psychology , 13 (December),  1 – 21. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.986838.