## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127

## Analisis Topic-Modelling Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) Pada Ulasan Sosial Media Youtube
Vika Alpiana 1,* , Abu Salam 1 , Farrikh Alzami 2 , Ifan Rizqa 1 , Diana Aqmala 3
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia
3 Fakultas Ekonomi & Bisnis, Program Studi Manajemen, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* 111202012725@mhs.dinus.ac.id, 2 abu.salam@dsn.dinus.ac.id, 3 alzami@dsn.dinus.ac.id,
4 rizqa.ifan@dsn.dinus.ac.id, 5 diana.aqmala@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 111202012725@mhs.dinus.ac.id
Abstrak- Penelitian  ini  mengeksplorasi  peran  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  dalam  ekonomi  Indonesia, fokusnya  pada  tantangan  penjualan  dan  pemasaran  di  era  media  sosial,  terutama  YouTube.  Dengan  jutaan  individu menggunakan platform ini untuk berbagi pandangan produk, ulasan, dan pengalaman, UMKM perlu mendapatkan umpan balik yang relevan. Studi ini menerapkan text mining, khususnya metode analisis topic modeling dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA), untuk menganalisis komentar pengguna pada video UMKM, dengan penekanan pada Lumpia Gang Lombok Semarang di YouTube. Melalui penerapan LDA, identifikasi sepuluh topik utama dilakukan, dengan nilai koherensi tertinggi mencapai 0.414027. Visualisasi intertopic distance map memberikan pemahaman tentang hubungan antar topik dan kata-kata dominan. Analisis  komentar  memberikan  wawasan  berharga  terkait  preferensi  dan  persepsi  pengguna  terhadap  produk,  mendukung UMKM dalam memahami kepuasan pelanggan dan meningkatkan value pada UMKM tersebut. Temuan ini juga menegaskan efektivitas  YouTube  sebagai  sumber  data  yang  relevan  untuk  memahami  preferensi  masyarakat  terhadap  produk  UMKM. Penelitian  ini  merinci  metode  pengolahan  teks,  termasuk  pengambilan,  pembersihan,  tokenisasi,  normalisasi,  penghapusan stopwords, dan stemming. Dengan pendekatan ini, penelitian tidak hanya memberikan wawasan analisis topik dalam konteks media sosial, tetapi juga memberikan kontribusi berharga untuk pengembangan dan pemasaran UMKM melalui pemahaman yang lebih baik terhadap data sosial media, khususnya di platform YouTube.
Kata kunci : Umkm; Analisis Topic Modelling; Latent Dirichlet Allocation (LDA); YouTube; Preferensi Pengguna
Abstract− This research  explores the role of Micro, Small,  and Medium  Enterprises (MSMEs) in the  Indonesian  economy, focusing on sales and marketing challenges in the era of social media, especially YouTube. With millions of individuals using this platform to share product insights, reviews, and experiences, MSMEs need to receive relevant feedback. This study applies text mining, particularly the topic modeling analysis method with Latent Dirichlet Allocation (LDA), to analyze user comments on MSME videos, with an emphasis on Lumpia Gang Lombok Semarang on YouTube. Through the application of LDA, the identification of ten main topics is conducted, with the highest coherence value reaching 0.414027. The visualization of the intertopic distance map provides an understanding of the relationships between topics and dominant words. Comment analysis provides valuable insights into user preferences and perceptions of products, supporting MSMEs in understanding customer satisfaction and enhancing value for those enterprises. These findings also affirm the effectiveness of YouTube as a relevant data source for understanding public preferences for MSME products. This research details text processing methods, including extraction, cleaning, tokenization, normalization, removal of stopwords, and stemming. With this approach, the  research not only  provides  insights  into  topic  analysis  in  the  context  of  social  media  but  also  makes  a  valuable  contribution  to  the development  and  marketing  of  MSMEs  through  a  better  understanding  of  social  media  data,  especially  on  the  YouTube platform.
Keywords : MSMEs; Topic Modeling Analysis; Latent Dirichlet Allocation (LDA); YouTube; User Preferences

## 1. PENDAHULUAN
UMKM  atau  usaha  mikro  kecil  menengah  merupakan  sektor  penting  dalam  perekonomian  Indonesia  karena berkontribusi terhadap pembangunan nasional dan menciptakan lapangan kerja [1]. Jumlah Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Indonesia saat ini mencapai 64,2 juta, dan kontribusinya terhadap Produk Domestik Bruto  (PDB)  mencapai  60,6%  [2].  Meskipun  memiliki  peran  krusial  dalam  perekonomian,  UMKM  sering menghadapi sejumlah tantangan terutama terkait dengan aspek penjualan seperti kurangnya pengetahuan tentang pemasaran produk melalui branding dan penggunaan teknologi [3].
Dalam  era digital  yang sedang  berkembang pesat dan tren  media sosial  yang semakin  meluas, tingginya minat  masyarakat terhadap  youtube telah  menjadikan  platform  media  sosial  ini  semakin  digunakan  secara  luas oleh  berbagai  segmen  masyarakat  [4].  YouTube  menduduki  peringkat  pertama  sebagai  platform  media  sosial paling  populer  di  Indonesia  dan  menghasilkan  volume  data  yang  besar  dalam  bentuk  komentar [5]. Perubahan terjadi  pada  lingkungan  bisnis  dan  konsumen  sejak  media  sosial  youtube  menjadi  tempat  berbagi  ulasan  dan tanggapan  dari  pelanggan.  Jutaan  individu  aktif  memanfaatkan  platform  media  sosial  youtube  untuk  berbagi pandangan, opini,  dan  pengalaman  mereka  terkait  produk,  layanan,  dan  merek  tertentu.  Ulasan  ini  tidak  hanya menjadi  sumber  informasi  berharga  secara  kuantitatif  dan  kualitatif  bagi  bisnis,  tetapi  juga  memperlihatkan dampak signifikan  media sosial pada dinamika  interaksi antara pelanggan dan Perusahaan [6] .  Oleh karena  itu, UMKM memerlukan umpan balik mengenai produk mereka untuk memahami topik yang sedang dibahas, maka diperlukan penerapan text mining. Dengan mengetahui topik ini, produsen dapat meningkatkan value pada UMKM tersebut.  Oleh  karena  itu,  YouTube  menjadi  pilihan  yang  efisien  untuk  pengambilan  data  komentar.  Dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
menganalisis  komentar-komentar  ini,  UMKM  dapat  memahami  kepuasan  pelanggan,  mengidentifikasi  area perbaikan,  dan  menyesuaikan  penawaran  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  dengan  lebih  baik.  Salah  satu video  yang  diunggah  oleh  pengguna  ke  dalam  platform  YouTube  ialah  lumpia  gang  Lombok  semarang  yang merupakan salah satu UMKM yang ada di Jawa Tengah.
Penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  metode  analisis  topic  modelling  terhadap  komentar  di  media sosial  youtube.  Definisi  dari  pemodelan  topik  adalah  suatu  model  generatif  dokumen  yang  menerapkan  suatu prosedur probabilistik untuk menghasilkan dokumen, di mana hasil dari pemodelan topik adalah kelompok kata yang membentuk cluster dan topik berdasarkan distribusi probabilitas kata dalam suatu kumpulan dokumen [7]. Penelitian ini menggunakan teknik pengolahan teks dan menggunakan pemodelan topik dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) [8].  Dengan menggunakan LDA pada komentar dan ulasan dari media sosial Youtube, peneliti dapat  mengungkap  tema  dan  subjek  mendasar  yang  dibahas  oleh  pengguna  [9].  metode  ini  berguna  untuk mengidentifikasi  hubungan  tersembunyi  di  antara  dokumen  teks  dan  mengungkap  topik  yang  ada  di  dalamnya [10].
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh K. Amaradiena dan T. Widarmanti [11], dengan judul “LDA- Topic  Modeling:  Menggunakan  Ulasan  Pengguna  Untuk  Meningkatkan  User  Experience  (Studi  pada PeduliLindungi)”  ditemukan  bahwa  penggunaan  LDA-Topic  Modeling  untuk  menganalisis  ulasan  pengguna terhadap aplikasi Peduli Lindungi menghasilkan 9 topik dengan nilai coherence 0,4381, dengan topik yang paling umum  terkait  dengan  penggunaan  aplikasi.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mengidentifikasi  4  metrik  UX: kebahagiaan, keterlibatan, retensi, dan keberhasilan tugas. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga terkait persepsi  pengguna  dan  pengalaman  mereka  dengan  aplikasi  PeduliLindungi,  serta  menunjukkan  pentingnya pengembangan dan perbaikan  berkelanjutan untuk  memastikan  fungsionalitas optimal dan kepuasan pengguna. Dengan  demikian,  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  LDA  adalah  alat  yang  efektif  untuk  analisis  topik  dalam konteks  ulasan  pengguna,  dengan  nilai  koherensi  yang  tinggi  sehingga  model  yang  dihasilkan  dapat diinterpretasikan dengan baik oleh manusia.
Penelitian yang dilakukan oleh Ni Luh Putu Merawati Putu, Ahmad Zuli Amrullah, dan Ismarmiaty [12], dengan  judul    “Analisis  Sentimen  dan  Pemodelan  Topik  Pariwisata  Lombok  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation” fokus pada identifikasi topik yang paling umum dibahas oleh wisatawan dalam ulasan mereka, seperti keindahan alam, akomodasi, dan kuliner. Dapat disimpulkan bahwa hasil penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi yang berharga bagi pengambil keputusan, termasuk pemerintah daerah, pelaku wisata, dan stakeholder, dalam upaya pengembangan dan pengelolaan pariwisata di Lombok. Tabel 5  dalam  jurnal  tersebut  menunjukkan  nilai  koherensi  untuk  berbagai  topik  dalam  kategori  positif  dan  negatif. Sebagai contoh, nilai koherensi tertinggi untuk kategori positif dicapai oleh kelompok ke-8 dengan skor 0,613, sementara  untuk  kategori  negatif  dicapai  oleh  kelompok  ke-12  dengan  skor  0,528.  Semakin  tinggi  tingkat koherensi dalam suatu topik, semakin mudah untuk menginterpretasikan topik tersebut berdasarkan sekumpulan kata yang membentuknya. Oleh karena itu, nilai koherensi ini memberikan gambaran tentang tingkat kemudahan interpretasi semantik suatu topik.
Penelitian  yang  dilaksanakan  oleh  Diandra  Zakeshia  Tiara  Kannitha,  Mustafid  Mustafid,  dan  Puspita Kartikasari  [13],  dengan  judul  "Pemodelan  Topik  Pada  Keluhan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  Latent Dirichlet Allocation Dalam Media Sosial Twitter" mengindikasikan bahwa keluhan pelanggan terhadap layanan internet  dari  First  Media  dan  IndiHome  berfokus  pada  masalah  seperti  masalah  internet  yang  mati,  putus,  dan lambat. Algoritma Latent Dirichlet Allocation dipilih untuk penelitian ini karena kinerjanya yang terbukti baik. Berdasarkan hasil interpretasi, terungkap bahwa 70% untuk First Media dan 81,81% untuk IndiHome dari topik ini  sesuai  dengan  keluhan  pelanggan  yang  diungkapkan  melalui  tweet  mereka.  Informasi  dari  topik  yang  telah diidentifikasi dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi bagi perusahaan guna menjaga kualitas layanan dan kesetiaan pelanggan.
Penelitian yang dilakukan Musliadi K H, Hazriani Zainuddin, dan Yuyun [14], dengan judul “Twitter Social Media  Conversion  Topic  Trending  Analysis  Using  Latent  Dirichlet  Allocation  Algorithm”  mengeksplorasi penggunaan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk memodelkan dan memvisualisasikan topik yang dibicarakan di  media sosial oleh komunitas Makassar di Twitter. Studi  ini  menemukan  bahwa topik kedelapan adalah kata yang paling sering digunakan dalam percakapan, sedangkan topik ke-7 dan ke-6 muncul sebagai inti percakapan  berdasarkan  penyebaran  kata-kata  dengan  frekuensi  istilah  tertinggi.  kapitalisasi  dan  visualisasi menggunakan  metode  LDA  menghasilkan  kata-kata  dengan  tren  tertinggi  dan  topik  dengan  frekuensi  istilah tertinggi.
Penelitian yang dilakukan Muhammad Habibi, Adri Priadana, Andika Bayu Saputra, dan Puji Winar Cahyo [15], dengan judul “Topic Modelling of Germas Related Content on Instagram Using Latent Dirichlet Allocation (LDA)”  bertujuan  untuk  memodelkan  topik  pada  caption  Instagram  terkait  Gerakan  Masyarakat  Hidup  Sehat (GERMAS) dengan  menggunakan teknik Latent Dirichlet Allocation (LDA). Studi  ini  menggunakan koherensi topik untuk mengevaluasi jumlah topik yang paling sesuai, sehingga menghasilkan delapan segmen topik Analisis isi pada setiap segmen topik menunjukkan bahwa topik terkait GERMAS yang paling dominan adalah pola makan gaya hidup sehat.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode  analisis pemodelan  topik,  terutama  dengan  menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA),  pada  komentar-komentar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
yang ada di platform media sosial YouTube. Saat ini, belum ada penelitian yang menggunakan data dari YouTube untuk  melakukan  pemodelan  topik  terkait  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  (UMKM),  khususnya  dalam  konteks Lumpia Gang Lombok Semarang. Oleh karena itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih  mendalam  tentang  persepsi  pelanggan  terhadap  UMKM  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang,  serta berkontribusi pada pengembangan metode analisis topik dalam konteks media sosial.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahap-tahapan  penelitian  telah  disusun  sesuai  dengan  petunjuk  pada  gambar  1.  Berikut  adalah  penjelasan mengenai serangkaian langkah penelitian yang dijalankan guna mencapai tujuan penelitian tersebut. Metodologi penelitian  kami  melibatkan  beberapa  tahapan:  pertama,  kami  mengumpulkan  data  komentar  dari  YouTube. Kemudian, kami  melakukan pembersihan data, tokenisasi, normalisasi, stopword, stemming, dan tahap terakhir melibatkan pemodelan topik menggunakan LDA, diikuti oleh proses Analisis Data. Oleh karena itu, pada gambar 1 adalah gambar yang menunjukan tahapan-tahapan penelitian yang akan dilakukan untuk melaksanakan proses penelitian ini.
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian

## 2.2  Pengambilan Data
Tahap  awal  dalam  melakukan  topic  modelling  adalah  pengumpulan  data.  Sumber  data  yang  dianalisis  dalam penelitian ini berasal langsung dari tiga akun YouTube dengan menggunakan kata kunci "Lumpia Gang Lombok Semarang". Proses pengambilan data dilakukan menggunakan Octoparse 8, dengan dukungan Google Colab, dan menggunakan bahasa pemrograman Python.

## 2.3 Pembersihan Data (preprocessing)
Preprocessing bertujuan mengubah data dari text yang semula tidak terstruktur menjadi data yang tersusun secara terstruktur.  Proses  ini  dimaksudkan  untuk  menghilangkan  gangguan,  menyempurnakan  bentuk  teks,  dan mengurangi jumlah kata [13]. Selain itu, karena data yang diproses berasal dari ulasan media sosial, maka perlu penanganan khusus seperti menghapus URL dan alamat email, menghapus emoticon, menghapus media gambar, video dan menghapus bilangan angka. Preprocessing memiliki dampak yang signifikan terhadap hasil analisis dan akurasi keakuratan dalam text mining [14]. Berikut merupakan contoh hasil dari pembersihan data ditunjukan pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Hasil Pembersihan Data Text Hasil Pembersihan Text Jadi LuMpia atau LuNpia?? 😂😂 jadi lumpia atau lunpia HALAL ya Koh?? halal ya koh Koko Koko yang suka pedas 👍👍 koko koko yang suka pedas
uh dapurnya udah bagus ya kaya standar rest  uh dapurnya udah bagus ya kaya standar resto HM yamy 🤤🤤🤤🤤 hm yamy

## 2.4 Tokenisasi
Tokenisasi adalah proses memisahkan teks menjadi kata-kata Tunggal [15]. proses ini menggunakan pemrosesan teks menggunakan library Natural Language Toolkit (NLTK) dalam konteks tokenisasi kata. Berikut merupakan contoh hasil dari tokenisasi ditunjukan pada tabel 2 dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
Tabel 2. Hasil Tokenisasi
Processed Text Tokens jadi lumpia atau lunpia [jadi, lumpia, atau, lunpia] halal ya koh [halal, ya, koh] koko koko yang suka pedas [koko, koko, yang, suka, pedas]
isi lunpianya mantab ukuranya gede  [isi, lunpianya, mantab, ukuranya, gede]

## 2.5 Normalisasi
Normalisasi adalah suatu proses di mana kata-kata yang tidak umum atau abnormal diubah menjadi bentuk kata yang normal atau standar [16]. Proses ini menggunakan kamus perbaikan kata untuk mendapatkan data yang lebih baik  dan  secara  konsisten  meningkatkan  kinerja  system.  Berikut  merupakan  contoh  hasil  dari  normalisasi ditunjukan pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Hasil Normalisasi Processed Text Hasil Normalisasi HALAL ya Koh?? halal iya koh Isi Rebung , yg maling joss isi rebung maling bagus
Padahal digulung asal2an koq bisa rapi ya...
gulung asal2an koq rapi iya
2.6 Stopword
Stopword adalah langkah untuk menghapus kata-kata yang kurang bermakna atau merupakan kata sambung [17]. Dalam proses ini menggunakan daftar stopwords bahasa Indonesia dari library Natural Language Toolkit (NLTK) untuk  menghapus  kata-kata  tersebut.  Berikut  merupakan  contoh  hasil  dari  stopword  ditunjukan  pada  tabel  4 dibawah ini:
Tabel 4. Hasil Stopword Processed Text Hasil Stopword Mantaapppp cuyyyyy...... mantap cuy
asli sih lumpia makanan favorit bgt, tapi yang di goreng  asli sih lumpia makan favorit banget goreng Ada harga ada kualitas harga kualitas

## 2.7 Stemming
Pada proses ini bertujuan untuk menghilangkan kata yang berimbuhan sehingga menjadi kata dasar [15] . Dengan tujuan mengurangi gangguan dan jumlah dimensi pada data [18] . Dalam tahap ini, pemanfaatan library Sastrawi untuk melakukan proses stemming telah terbukti efektif dalam mengatasi permasalahan over-stemming dan under- stemming,  sekaligus  meningkatkan  efisiensi  waktu  pemrosesan [19] . Berikut  merupakan  contoh  hasil  dari stemming  ditunjukan pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Stemming
Processed Text Stemming
Lumpia basah the best, makan 1 meti nagih heheheee  lumpia basah the best makan meti nagih hehehe Tapi resiko bau rebung.. resiko bau rebung Bikin ngiler aja koh...
ngiler koh

## 2.8 Pemodelan Topik menggunakan LDA
Dalam fase penelitian ini, dilakukan pemodelan topik dengan menggunakan metode LDA. Pemodelan topik dapat diartikan sebagai suatu algoritma yang digunakan untuk menemukan tema utama dari sekelompok dokumen yang besar dan tidak terorganisir [15]. Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah salah satu metode pembelajaran tanpa pengawasan probabilitas yang paling stabil dalam menemukan struktur pola yang tersembunyi [18].
Setiap topik pada giliranya terdiri dari distribusi  kata-kata yang  mewakili topik tersebut. Pendekatan  ini mengasumsikan  bahwa  dokumen-dokumen  dalam  koleksi  bersifat  probabilistik,  dimana  setiap  kata  dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
dokumen dapat dijelaskan oleh salah satu dari topik yang ada [12]. Proses ini dapat dianalogikan sebagai sebuah model probabilistic, seperti yang diilustrasikan dalam gambar diatas. Berdasarkan ilustrasi pada gambar 2 maka LDA dapat digambarkan khusus penggunaan notasi- notasi matematika yang dapat dilihat pada persamaan berikut
𝒑(𝜷 𝟏:𝑲 ′ 𝜽 𝟏:𝑫 ′ 𝒁 𝟏:𝑫 ′ 𝑾 𝟏:𝑫 ) =   ∏ 𝒑(𝜷 𝒊 ) ∏ 𝒑(𝜽 𝒅 ) 𝑫 𝒅=𝒊 𝒌 𝒊=𝟏 (1) ∏ 𝒑 𝑵 𝒏−𝟏 (𝒁 𝒅,𝒏 |𝜽 𝒅 )𝒑(𝑾 𝒅,𝒏 |𝜷 𝟏:𝒌 ′ 𝒁 𝒅,𝒏 ) (2)
D  adalah  himpunan  dokumen,  K  adalah  himpunan  topik,  N  adalah  jumlah  kata  dalam  dokumen  diberi indeks (N_d), W_(d,n) adalah kata ke-n dalam dokumen d, Z_(d,n) adalah topik ke-n dalam dokumen d, θ_d adalah distribusi  topik  dalam  dokumen  d,  β_k  adalah  distribusi  kata  dalam  topik  k  pada  kosakata  ,  serta  α,ɳ  adalah parameter dirchlect [12].

## 2.9 Analisis Data
Dalam langkah ini, analisis kualitatif dilakukan dengan memperhatikan istilah-istilah yang muncul setelah topik dikelompokkan.  Informasi  yang  terkandung  dalam  pengelompokan  topik  tersebut  dianalisis  dengan  tujuan memahami makna yang terkait dengan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengumpulan data mengenai Lumpia Gang Lombok Semarang melibatkan tiga sumber utama dari saluran YouTube yang membahas masakan tersebut. Pertama-tama, "Goyang Laper" memberikan kontribusi sebanyak 86 komentar  yang  menjadi  objek  analisis.  Sumber  kedua  berasal  dari  saluran  "Kubiler,"  yang  menyediakan  data sebanyak  235  komentar  untuk  dianalisis.  Selanjutnya,  "Anak  Kuliner"  menjadi  sumber  ketiga  dengan menyumbangkan 203 data komentar. Dengan  menggabungkan ketiga  sumber  ini, diperoleh total 524 komentar yang akan menjadi dasar untuk analisis lebih lanjut. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan Octoparse  8,  memastikan  keakuratan  dan  konsistensi  informasi  yang  diperoleh  dari  ketiga  saluran  YouTube. Setelah berhasil mengumpulkan data, dilakukan tahapan preprocessing untuk membersihkan data dari noise atau gangguan  yang  mungkin  muncul  selama  proses  pengumpulan.  Preprocessing  adalah  langkah  penting  untuk memastikan  data  yang  digunakan  dalam  analisis  memiliki  kualitas  yang  baik  dan  dapat  diandalkan. Sebagai langkah  selanjutnya,  nilai  koherensi  diaplikasikan  sebagai  metrik  untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  keakuratan topik  dari  dokumen  yang  terkumpul  [20].  Tingkat  koherensi  yang  tinggi  memberikan  indikasi  bahwa  hasil interpretasi dalam pemodelan topik lebih baik [21]. Berdasarkan gambar 4 yang terlampir di bawah, dapat diamati bahwa setiap topik yang dihasilkan menunjukkan perbedaan dalam nilai koherensi.

## Gambar 3. Grafik Garis Nilai Koherensi
Dalam data yang terdokumentasi dalam tabel di bawah, dapat diperhatikan bahwa nilai koherensi tertinggi terdeteksi pada topik ke-10, dengan nilai mencapai 0.414027. Angka ini mengindikasikan bahwa dari keseluruhan sepuluh topik yang dihasilkan, topik ke-10 menunjukkan tingkat konsistensi dan keterkaitan yang paling optimal dengan konten dokumen yang sedang dianalisis. Dengan mengeksplorasi nilai koherensi pada setiap topik, dapat ditemukan perincian  lebih  lanjut mengenai  sejauh mana  interpretasi dan keakuratan pemodelan topik pada data komentar yang telah dikumpulkan. Informasi lebih lanjut terkait nilai koherensi untuk setiap topik dapat diakses dan dieksplorasi secara lebih mendalam melalui tabel 6 yang disajikan di bawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
Tabel 6. Hasil Nilai Koherensi Pada Setiap Topik
Topik Nilai Koherensi 1 0.276591 2 0.320587 3 0.377822 4 0.385708 5 0.383615 6 0.397127 7 0.398551 8 0.399841 9 0.405358 10 0.414027
Setelah  memperoleh  nilai  koherensi  untuk  setiap  topik,  hasilnya  disajikan  dalam  bentuk  visualisasi intertopic distance map, yang dapat dilihat pada gambar 5. Visualisasi ini memberikan informasi terkait dengan topik-topik  yang  ada  dan  kata-kata  yang  paling  mendominasi  masing-masing  topik.  Peta  jarak  antartopik  ini membantu dalam memahami hubungan dan struktur antar topik, serta mengidentifikasi kata-kata kunci yang secara signifikan berkontribusi pada setiap topik dalam pemodelan topik menggunakan LDA.

## Gambar 3. Visualisasi Intertopic Distance Map
Ilustrasi di atas memberikan gambaran tentang 30 dominan yang muncul dalam korpus, dengan pembagian menjadi dua bagian, yaitu panel kiri dan panel kanan. Pada panel kiri, terdapat representasi jarak antar topik yang mengindikasikan bahwa Topik 3 dan Topik 5 saling berdekatan, menunjukkan adanya kesamaan dan kedekatan dalam pembahasan kedua topik tersebut. Sementara pada Topik 10, 2, 7, dan 6, terlihat kesamaan dan keterkaitan antar  keempat  topik  tersebut.  Adapun  untuk  Topik  1,  4,  8,  dan  9,  jaraknya  jauh  dari  topik-topik  lainnya, menandakan bahwa topik-topik tersebut tidak memiliki kedekatan dan kesamaan. Di sisi lain, pada panel kanan, perhatian difokuskan pada kata-kata yang dominan dan sering  muncul dalam korpus, seperti  "lumpia," "bang," "Semarang," "makan," "gang_lombok," "enak," dan sebagainya. Keberadaan kata-kata ini menyoroti aspek-aspek yang paling sering diakses atau diangkat dalam konteks korpus, memberikan pandangan lebih mendalam terhadap inti dari informasi yang terkandung di dalamnya. Penafsiran makna dari suatu topik dilihat dari berdasarkan 30 kata yang paling dominan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil 30 Kata Dominan Index Kata Hasil 0 Lumpia Lumpia  mendapat  perhatian  khusus  dalam  ulasan  di  media  sosial  YouTube, menjadi  fokus  utama  dalam  menilai  kualitas,  rasa,  dan  presentasi  kuliner  dari UMKM yang diulas.. 1 Bang "Panggilan  akrab  'Bang'  digunakan  secara  informal  di  beberapa  daerah  di Indonesia  dan  dapat  menciptakan  hubungan  personal  antara  reviewer  dan pemilik  UMKM  dalam  review  YouTube,  menunjukkan  kedekatan  dan keakraban."

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
Index Kata Hasil 2 Semarang Lokasi  Lumpia  Gang  Lombok  dapat  diidentifikasi  di  Semarang  berdasarkan letak geografisnya. 3 Makan Dalam  konteks  review,  kata  "Makan"  menyoroti  pengalaman  konsumen  serta aspek rasa dan kualitas hidangan dari UMKM. 4 Nya Dalam review, kata ini dapat menunjukkan hubungan antara subjek dan objek, seperti "rasa lumpianya" atau "harga makanannya". 5 Gang_Lombok "Gang Lombok" dalam review dapat  menjadi  faktor penilaian  lokasi UMKM, memberikan  informasi  tambahan  tentang  tempat  atau  kawasan  usaha  tersebut kepada penontonton yang lain. 6 Enak "Enak" mengindikasikan kesan positif terhadap rasa makanan, digunakan dalam review  YouTube  untuk  merekomendasikan  makanan  tertentu  kepada  pnonton yang lain. 7 Ribu "Ribu"  merujuk  pada  satuan  angka  ribu  dan  dalam  konteks  review  YouTube, kata  ini  menyoroti  informasi  harga  produk  atau  makanan,  memberikan pandangan mengenai kisaran harga yang diantisipasi kepada penonton. 8 Ko "Ko"  bisa  digunakan  sebagai  panggilan  mirip  "Bang"  dalam  konteks  review, untuk menciptakan hubungan personal dan keakraban.
9 Lunpia "Lunpia"  berasal  dari  dialek  bahasa  Cina  Hokkian  "run  bing"  dan  bersinergi dengan  bahasa  Jawa  "lum  ping"  (kulit),  menjadi  "lumpia".  Ini  memberikan konteks  sejarah  dan  asal-usul  kata,  menambah  dimensi  keberagaman  budaya dalam review. 10 Rebung Merujuk pada bahan makanan sebagai isian dalam lumpia. 11 Banget Dalam  review,  digunakan  untuk  menyoroti  aspek  positif  atau  negatif  dari pengalaman makan di Lumpia Gang Lombok Semarang. 12 Harga "Harga" merujuk pada nilai moneter terkait lumpia atau makanan. Dalam review YouTube,  ini  memberikan  informasi  kisaran  harga  untuk  membantu  pemirsa dalam membuat keputusan pembelian. 13 Mahal Mengindikasikan sesuatu yang mahal, terutama dalam konteks makanan seperti lumpia.  Poin  ini  kritikal  dalam  review,  memberikan  pandangan  apakah  harga lumpia  sebanding  dengan  kualitas  dan  pengalaman  yang  ditawarkan  oleh UMKM. 14 Bawang "Bawang"  merujuk  pada  daun  bawang  yang  digunakan  sebagai  lalapan pelengkap makan lumpia. 15 Bau Digunakan untuk menggambarkan aroma Lumpia Gang Lombok Semarang. 16 Moga Merujuk pada harapan atau doa yang menciptakan atmosfer positif dalam review YouTube,  mengekspresikan  optimisme  bahwa  UMKM  yang  diulas  akan berhasil dan disukai oleh konsumen. 17 Lombok Dalam  review,  ini  merujuk  pada  lokasi  bisnis  UMKM  yang  berada  di  Gang Lombok Semarang. 18 Gang Merujuk pada lokasi bisnis UMKM yang berada di Gang Lombok Semarang. 19 Ayo Merupakan  singkatan  dari  "ayok,"  ajakan  untuk  mencoba  lumpia  di  Gang Lombok, Semarang. 20 Halal Merujuk pada status halal makanan yang diulas, aspek penting bagi konsumen Muslim. 21 Mbak_lien Merujuk pada identitas pemilik UMKM di lokasi lain. 22 Rumah Dalam review, merujuk pada kenyamanan tempat UMKM yang diulas. 23 Mantap Untuk  menyampaikan  kepuasan  atau  persetujuan  terhadap  Lumpia  Gang Lombok Semarang. 24 Khas Merujuk pada elemen unik dari Lumpia Gang Lombok  yang  membedakannya dari lumpia lainnya. 25 Wa Wa  adalah  singkatan  dari  whatshApp  yang  sering  digunakan  untuk berkomunikasi  atau  berinteraksidengan  pemilik  umkm.  Dalam  review  ini merujuk pada cara pembeli berkomunikasi atau berinteraksi dengan pihak umkm 26 Time Hal ini berkaitan dengan waktu operasional dari lumpia gang lombok semarang 27 Daun Merujuk ke bahan yang digunakan atau rasa spesifik dalam lumpia gang lombok semarang yang sedang direview 28 Yu Merupakan  singkatan  dari  kata  “yuk”  atau  ajakan  untuk  bergabung  atau mencoba lumpia gang lombok semarang 29 koko “Koko”  adalah  sebutan  untuk  kakak  laki-laki  dalam  keluarga  Tionghoa- Indonesia.  Dalam  konteks  review,  ini  bisa  digunakan  untuk  menciptakan hubungan personal dan keakraban dengan pemilik umkm ataupun konten kreator

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
Melalui  analisis  ini,  dapat  terlihat  bahwa  kata-kata  dominan  memberikan  wawasan  tambahan  untuk memahami berbagai aspek yang dianalisis. Dalam pemodelan topik menggunakan LDA, setiap kata diberikan nilai bobot  yang  mencerminkan  tingkat  kontribusinya  terhadap  suatu  topik  tertentu.  Proses  ini  melibatkan  analisis statistik  terhadap  kumpulan  dokumen  atau  teks  untuk  menentukan  pola  kemunculan  kata-kata  tertentu  dalam konteks  tertentu.  Bobot  ini  memberikan  indikasi  seberapa  penting  atau  signifikan  suatu  kata  dalam merepresentasikan esensi dari suatu topik  Bobot tiap kata dapat dilihat pada Tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Hasil Nilai Bobot Tiap Kata
Topic Words
0 0.030*"semarang" + 0.028*"bang" + 0.025*"lumpia" + 0.020*"iya" + 0.016*"bawang" + 0.015*"ribu"
+ 0.009*"merah" + 0.009*"daun" + 0.009*"koko" + 0.009*"makan"
1 0.028*"moga"  +  0.022*"lumpia"  +  0.018*"ko"  +  0.012*"iya"  +  0.012*"bau"  +  0.010*"rebung"  + 0.010*"mantap" + 0.007*"ngiler" + 0.007*"umur" + 0.007*"jual"
2 0.051*"lumpia"  +  0.028*"semarang"  +  0.019*"gang_lombok"  +  0.017*"makan"  +  0.015*"bang"  + 0.011*"iya" + 0.011*"banget" + 0.010*"gang" + 0.010*"kota" + 0.009*"etnis"
3 0.038*"bang" + 0.032*"enak" + 0.025*"makan" + 0.017*"iya" + 0.016*"banget" + 0.014*"mahal" + 0.012*"lumpia" + 0.011*"ramadan" + 0.011*"ko" + 0.011*"sih"
4 0.029*"lumpia"  +  0.018*"mbak_lien"  +  0.016*"bang"  +  0.016*"ayo"  +  0.015*"rebung"  + 0.015*"mahal" + 0.014*"ribu" + 0.014*"ko" + 0.013*"lunpia" + 0.013*"harga"
5 0.021*"bang"  +  0.018*"iya"  +  0.016*"enak"  +  0.015*"khas"  +  0.014*"lumpia"  +  0.014*"nya"  + 0.012*"bawang" + 0.012*"semarang" + 0.008*"yu" + 0.008*"jawa"
6 0.039*"gang_lombok"  +  0.026*"ribu"  +  0.026*"semarang"  +  0.024*"lunpia"  +  0.022*"nya"  + 0.021*"enak" + 0.018*"lumpia" + 0.017*"lombok" + 0.017*"harga" + 0.014*"halal"
7 0.028*"lumpia" + 0.021*"makan" + 0.020*"nya" + 0.017*"wa" + 0.017*"banget" + 0.017*"bawang" + 0.014*"koh" + 0.012*"enak" + 0.011*"air" + 0.010*"semarang"
8 0.020*"mahal" + 0.017*"bau" + 0.015*"rebung" + 0.015*"beli" + 0.013*"lumpia" + 0.013*"harga" + 0.013*"ngiler" + 0.011*"beda" + 0.010*"ko" + 0.010*"time"
9 0.049*"lumpia" + 0.043*"bang" + 0.023*"makan" + 0.020*"ayo" + 0.017*"semarang" + 0.016*"nya" + 0.015*"iya" + 0.012*"rumah" + 0.011*"rebung" + 0.008*"suka"
Setelah  menyelesaikan  proses  pemodelan  topik  menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  pada media sosial YouTube, hasil topik dan penjelasannya dapat dilihat pada Tabel 9 di bawah ini.
Tabel 9. Hasil Analisis 10 Topik Index Topik Hasil 0 Bahan baku Hal ini berkaitan dengan  Kualitas rasa produk atau pengalaman makan konsumen sangat terkait dengan jenis dan mutu bahan baku yang digunakan. 1 Cita rasa Cita  rasa  memiliki  peran  yang  sangat  penting  dalam  dunia  kuliner,  sehingga kemajuan lumpia Gang Lombok Semarang dapat dicapai dengan baik apabila cita rasanya memuaskan. 2 Lokasi
Lokasi geografis Lumpia Gang Lombok Semarang memainkan peran penting dalam daya  tarik  dan  keterjangkauan  bagi  konsumen.  Keistimewaan  lokasinya  menjadi faktor  utama  yang  membuat  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang  menjadi  destinasi kuliner yang menarik.
3 Ramadhan
Keterkaitan  lumpia gang  lombok semarang dengan bulan Ramadhan  mencangkup bagaiman lumpia ini menjadi pilihan makanan yang popular selama bulan puasa dan bagaimana lumpia gang lombok ini bisa menyesuaiakan dengan suasana puasa. 4 Rekomendasi tempat lain Penonton memberikan rekomendasi tempat lain yang sebanding atau bahkan lebih baik. Hal ini dapat memberikan perspektif tambahan tentang sejauh  mana Lumpia Gang Lombok Semarang bersaing dengan tempat makan serupa. 5 Ciri Khas Elemen khusus atau ciri khas dari Lumpia Gang Lombok Semarang bisa melibatkan metode  penyajian  yang  unik  atau  penambahan  bahan  tertentu  yang  membuatnya berbeda dari jenis lumpia lainnya. 6 Kehalalan Aspek  kehalalan  produk  yang  dijual  di  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang  dapat berpengaruh  pada  minat  konsumen,  terutama  bagi  mereka  yang  memperhatikan aspek keagamaan dalam pemilihan makanan. 7 Pengalaman makan Pengalaman  makan  di  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang  dapat  membantu mengidentifikasi  elemen-elemen  tertentu,  seperti  pelayanan,  kebersihan,  atau kecepatan pelayanan. Pengaruhnya dapat terlihat dalam citra dan reputasi Lumpia Gang Lombok Semarang di mata konsumen. 8
Harga
Harga dapat memberikan wawasan tentang bagaimana konsumen menilai hubungan yang  erat  antara  kualitas  dan  harga  di  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang.  Hal  ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
Index Topik Hasil dapat terlihat dalam daya tarik Lumpia Gang Lombok Semarang terhadap segmen pasar  tertentu,  serta  sejauh  mana  harga  memainkan  peran  dalam  keputusan konsumen untuk mengunjungi tempat tersebut. 9 Ajakan
Ajakan atau rekomendasi dari para pengguna YouTube untuk mencoba Lumpia Gang Lombok Semarang dapat meningkatkan potensi pertumbuhan jumlah pengunjung atau pelanggan baru.
Dalam analisis ulasan media sosial YouTube mengenai Lumpia Gang Lombok Semarang, terdapat korelasi yang signifikan antara kata-kata dominan dan topik yang telah dianalisis menggunakan LDA. Poin utama, seperti "Lumpia"  dan  "Rebung,"  erat  terkait  dengan  topik  bahan  baku  (Topik  1),  menunjukkan  bahwa  konsumen memberikan perhatian khusus pada jenis dan mutu bahan baku dalam menilai rasa produk. Selain itu, kata "Enak" terhubung  dengan  topik  cita  rasa  (Topik  2),  mengindikasikan  kepuasan  konsumen  terhadap  pengalaman  rasa lumpia tersebut. Lokasi Lumpia Gang Lombok Semarang, terutama dengan kata-kata seperti "Gang Lombok" dan "Semarang," berkorelasi dengan topik lokasi (Topik 3), menunjukkan bahwa lokasi usaha memainkan peran kunci dalam penilaian dan daya tarik konsumen. Korelasi lain terlihat dalam kata "Ramadhan," yang terhubung dengan topik  keterkaitan  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang  dengan  bulan  puasa  (Topik  4),  mencerminkan  popularitas lumpia  sebagai  pilihan  makanan  selama  bulan  Ramadhan.  Rekomendasi  tempat  lain  (Topik  5)  juga  muncul, menunjukkan bahwa penonton memberikan perbandingan antara Lumpia Gang Lombok Semarang dengan tempat makan  serupa.  Selain  itu,  kata  "Ciri  Khas"  berkorelasi  dengan  topik  ciri  khas  (Topik  6),  menunjukkan  bahwa konsumen  mungkin  menyoroti  keunikan  atau  elemen  khusus  dari  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang.  Aspek kehalalan  (Topik  7)  tercermin  melalui  kata  "Halal,"  dan  pengalaman  makan  (Topik  8)  dibahas  dengan  kata "Pengalaman makan" dan "Mantap," menunjukkan bahwa konsumen memberikan umpan balik terkait pelayanan dan kualitas. Harga (Topik 9) juga menjadi sorotan, dengan kata "Harga" memberikan wawasan tentang bagaimana konsumen menilai hubungan antara kualitas dan harga. Terakhir, kata "Ajakan" dan "Yu" berkorelasi dengan topik ajakan (Topik 10), menunjukkan bahwa rekomendasi dan ajakan dari pengguna YouTube dapat mempengaruhi potensi  pertumbuhan  jumlah  pengunjung  atau  pelanggan  baru  bagi  Lumpia  Gang  Lombok  Semarang.  Dengan demikian,  melalui  analisis  ini,  dapat  dipahami  bahwa  kata-kata  dominan  memberikan  kontribusi  penting  untuk memahami  berbagai aspek dalam ulasan dan  menciptakan gambaran  yang  lebih  lengkap  mengenai  pengalaman konsumen terhadap Lumpia Gang Lombok Semarang. Dengan memperhatikan aspek-aspek ini dalam pemodelan topik, melalui media sosial YouTube kita dapat lebih mendalam memahami berbagai dimensi yang mempengaruhi opini dan pandangan konsumen terhadap UMKM, memberikan wawasan yang berharga bagi pemilik usaha dan pemirsa yang berpotensi menjadi konsumen. Sehingga, dalam konteks media sosial YouTube sebagai kanal review untuk UMKM, penelitian ini dapat menjadi pertimbangan yang berharga.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dalam Pemodelan Topik dapat berhasil diterapkan pada ulasan media sosial YouTube. Dengan total 524 komentar yang berhasil dikumpulkan, keberhasilan proses pengumpulan data melalui Octoparse 8 menjadi  nyata. Tingginya  nilai koherensi, terutama dengan mencapai puncak tertinggi sebesar 0,414027, angka ini mengindikasikan bahwa dari keseluruhan sepuluh topik yang dihasilkan, topik ke-10 menunjukkan tingkat konsistensi dan keterkaitan yang paling optimal dengan konten dokumen yang sedang dianalisis. Hal ini menandakan keakuratan dan tingkat interpretabilitas yang baik dalam pemodelan topik menggunakan LDA. Visualisasi intertopic distance map, yang dihasilkan dari pemodelan topik, memberikan gambaran yang jelas tentang kedekatan atau jarak antar topik yang muncul. Dengan kata lain, hasil penelitian  ini tidak hanya  memberikan kesuksesan dalam analisis topik, tetapi  juga  memberikan wawasan tentang  seberapa  terkait  atau  berbedanya  topik-topik  yang  diidentifikasi  dalam  ulasan  YouTube.  Dari  hasil pemodelan tersebut, dapat disimpulkan bahwa kanal YouTube dapat dijadikan sumber data yang berharga untuk menilai keinginan  masyarakat terhadap suatu produk. Implikasinya, UMKM dapat memanfaatkan hasil analisis ini  untuk  memahami  lebih  baik  kebutuhan  dan  keinginan  pelanggan,  serta  merancang  strategi  pemasaran  yang lebih  efektif.  Dengan  memahami  pola  pikir  konsumen  melalui  platform  YouTube,  UMKM  dapat  mengambil keputusan yang lebih cerdas dalam meningkatkan keberhasilan pemasaran produk mereka, termasuk penyesuaian produk,  penargetan  pelanggan,  dan  pengembangan  strategi  pemasaran  yang  lebih  efisien.  Secara  keseluruhan, penelitian  ini  tidak  hanya  berhasil  dalam  menerapkan  metode  analisis  topik  pada  data  YouTube,  tetapi  juga memberikan kontribusi signifikan dalam memberikan wawasan yang mendalam dan praktis bagi UMKM untuk mengoptimalkan strategi pemasaran mereka.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  dengan  tulus  berterima  kasih  kepada  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi, Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan, Riset, dan Teknologi, Republik Indonesia yang telah mendanai   sebagian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7127
proyek   ini   melalui   Program Kedaireka. Karya ini juga didukung oleh Universitas Dian  Nuswantoro   (UDINUS) melalui   Center of  Excellence  in Science and Technology, UDINUS dan  Asosiasi Pengusaha Oleh-Oleh Jawa Tengah Makanan dan Minuman.   dengan   hibah   dokumen   kontrak:Implementasi Supply Chain Management System  Pada  Umkm  Sektor  Oleh-Oleh  Makanan  Dan  Minuman,  Studi  Kasus  Di  Jawa  Tengah  No  : 4501/F.9.02/UDN- 01/IV/2023

## REFERENCES
[1]  M. Sinurat, R. N. Ilham, and W. Cahyadi, “Strategic for Increasing Economic Value Added in the MSME Sector in the North  Sumatra  Region  with  the  Acceleration  Board  Method  and  Initial  Public  Offering,”  in  Proceedings  of  the International  Conference  on  Strategic  Issues  of  Economics,  Business  and,  Education  (ICoSIEBE  2020),  2021.  doi: 10.2991/aebmr.k.210220.019.
[2]  Raden Ariansyah Kamil, “Research on MSMEs in Indonesia : Bibliometric Analysis,” Int J Sci Res Sci Technol, pp. 171– 178, Sep. 2022, doi: 10.32628/IJSRST229527.
[3]  Agni  Arifah  et  al.,  “Strengthening  Business  Management  and  Simple  Accounting  Understanding  for  the  Rengginang Simanalagi UMKM in Jambuluwuk Village, Ciawi District,” Jurnal Pengabdian Masyarakat Formosa, vol. 1, no. 5, pp. 557–566, Dec. 2022, doi: 10.55927/jpmf.v1i5.2158.
[4]  S. Tinggi, I. Dakwah, and K. Islam, “KOMUNIKASI DAKWAH MELALUI MEDIA PEMBELAJARAN YOUTUBE Helnafri Ankesa,” TABAYYUN: Jurnal Komunikasi dan Penyiaran Islam, vol. 3, no. 2, p. 10, 2022, [Online]. Available: https://ejournal-stidkibogor.ac.id/index.php/tabayyun
[5]  R. Kurniawan, F. Lestari, A. S. Batubara, M. Z. A. Nazri, K. Rajab, and R. Munir, “Indonesian Lexicon-Based Sentiment Analysis of Online Religious Lectures Review,” in 2021 International Congress of Advanced Technology and Engineering (ICOTEN), IEEE, Jul. 2021, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICOTEN52080.2021.9493530.
[6]  A. Adak, B. Pradhan, N. Shukla, and A. Alamri, “Unboxing Deep Learning Model of Food Delivery Service Reviews Using  Explainable  Artificial  Intelligence  (XAI)  Technique,”  Foods,  vol.  11,  no.  14,  p.  2019,  Jul.  2022,  doi: 10.3390/foods11142019.
[7]  I.  K.  Susanto,  “Analisis  Sentimen  dan  Topic  Modelling  Pada  Pembelajaran  Online  di  Indonesia  Melalui  Twitter,” JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science),  vol.  6,  no.  2,  p.  85,  May  2021,  doi: 10.31328/jointecs.v6i2.2350.
[8]  Della  Maulidiya,  “Topic  Modelling  using  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  to  Investigate  the  Latent  Topics  of Mathematical Creative Thinking Research in Indonesia,” J. Intell. Comput. Health Inform., vol. 3, no. 2, pp. 34–35, 2022, doi: 10.26714/jichi.v3i2.11428.
[9]  A.  Andy  and  U.  Andy,  “Understanding  Communication  in  an  Online  Cancer  Forum:  Content  Analysis  Study,”  JMIR Cancer, vol. 7, no. 3, p. e29555, Sep. 2021, doi: 10.2196/29555.
[10] M. Rüdiger, D. Antons, A. M. Joshi, and T.-O. Salge, “Topic modeling revisited:  New evidence on algorithm performance and quality metrics,” PLoS One, vol. 17, no. 4, p. e0266325, Apr. 2022, doi: 10.1371/journal.pone.0266325.
[11] K. Amaradiena and T. Widarmanti, “SEIKO : Journal of Management & Business LDA-Topic Modeling: Menggunakan Ulasan Pengguna Untuk Meningkatkan User Experience (Studi pada PeduliLindungi),” SEIKO : Journal of Management & Business, vol. 6, no. 1, pp. 943–953, 2023, doi: 10.37531/sejaman.v6i1.3802.
[12] N. L. P. M. Putu, Ahmad Zuli Amrullah, and Ismarmiaty, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 123–131, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[13] D.  Z.  T.  Kannitha,  M.  Mustafid,  and  P.  Kartikasari,  “PEMODELAN  TOPIK  PADA  KELUHAN  PELANGGAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  LATENT  DIRICHLET  ALLOCATION  DALAM  MEDIA  SOSIAL  TWITTER,” Jurnal  Gaussian, vol. 11, no. 2, pp. 266–277, Aug. 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i2.35474.
[14] M. K H, H. Zainuddin, and Y. Wabula, “Twitter Social Media Conversion Topic Trending Analysis Using Latent Dirichlet Allocation Algorithm,” Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), vol. 4, no. 1, pp. 390–399, Dec. 2022, doi: 10.37385/jaets.v4i1.1143.
[15] M. Habibi, A. Priadana,  A. B. Saputra, and P. W. Cahyo, “Topic Modelling of Germas Related Content on  Instagram Using Latent Dirichlet Allocation (LDA),” in Proceedings of the International Conference on Health and Medical Sciences (AHMS 2020), Paris, France: Atlantis Press, 2021. doi: 10.2991/ahsr.k.210127.060.
[16] A. R. Lubis, S. Prayudani, M. Lubis, and O. Nugroho, “Sentiment  Analysis  on Online Learning During the  Covid-19 Pandemic  Based  on  Opinions  on  Twitter  using  KNN  Method,”  in  2022  1st  International  Conference  on  Information System & Information Technology (ICISIT), IEEE, Jul. 2022, pp. 106–111. doi: 10.1109/ICISIT54091.2022.9872926.
[17] M. S. Alrajak,  I.  Ernawati,  I.  N. Fakultas, and  I.  Komputer,  ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN PT PLN DI JAKARTA PADA TWITTER DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN). 2020.
[18] W.  Wiranto  and  Mila  Rosyida  Uswatunnisa,  “Topic  Modeling  for  Support  Ticket  using  Latent  Dirichlet  Allocation,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  6,  no.  6,  pp.  998–1005,  Dec.  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i6.4542.
[19] A. D. Cahyani and T. Mardiana, “SENTIMENT ANALYSIS OF DIGITAL WALLET SERVICE USERS USING NAÏVE BAYES CLASSIFIER AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION,” Jurnal Riset Informatika, vol. 2, no. 4, pp. 241– 250, Sep. 2020, doi: 10.34288/jri.v2i4.160.
[20] I. Uglanova and E. Gius, “The Order of Things. A Study on Topic Modelling of Literary Texts,” 2020. [Online]. Available: http://ceur-ws.org
[21] S. Mifrah, “Topic Modeling Coherence: A Comparative Study between LDA and NMF Models using COVID’19 Corpus,” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, vol. 9, no. 4, pp. 5756–5761, Aug. 2020, doi: 10.30534/ijatcse/2020/231942020.