JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 4, Tahun 2022, Halaman 554 - 561 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PEMODELAN TOPIK ULASAN APLIKASI NETFLIX PADA GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION
Gina Rosalinda 1* , Rukun Santoso 2 , Puspita Kartikasari 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail: gina.rosalinda@gmail.com
DOI: 10.14710/j.gauss.11.4.554-561

## Article Info:
Received: 2022-06-08 Accepted: 2022-12-12 Available Online: 2023-02-25

## Keywords:
Topic Modeling; Latent Dirichlet Allocation; Topic Coherence;  Netflix; Google  Play Store.
Abstract: The  vast amount of review data available on the Google Play  Store  can  be  utilized  to  extract  hidden  essential  information. These  reviews  have  an  unstructured  format  that  requiring  particular methods to automatically collect and analyze the  review data. Topic modeling is an extension of text analysis that can find main themes or trends  hidden  in  large  sets  of  unstructured  documents.  This  study applies  topic  modeling  with  the  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA) method  to  Netflix  application  review  data  sourced  from  the  Google Play  Store  web.  The  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  method  is  a generative probabilistic  model  from textual data that can explain the hidden semantic themes in the review document. This research aims to analyze  hidden  topics  that  application  users  discuss.  These  hidden topics contain essential valuable information for Netflix users and the company. Users can use this information to decide before using Netflix services. Meanwhile, Netflix can use this information to improve the quality  of  its  services.  This  research  use  data  from  a  web  scraping Netflix review on the Google Play Store from January 2021–August 2021.  The  results  of  topic  modeling  show  that  of  the  twelve  topics generated, the most discussed topic by users is payment methods.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dan internet yang mendorong adanya transformasi digital telah memberikan alternatif pada cara seseorang menikmati konten hiburan. Salah satunya melalui layanan  berbasis  langganan  atau  biasa  disebut Subscription Video-on-Demand (SVOD). Pengguna harus membayar biaya berlangganan untuk dapat menikmati konten yang tersedia. Konten  tersebut  dapat  diakses  dengan  bebas  kapanpun  dan  di  manapun  selama  pengguna memiliki koneksi internet, tanpa adanya jadwal penyiaran tertentu (Wayne, 2018). Menurut survei  yang  dilakukan  oleh  DailySocial.id,  Netflix  termasuk  salah  satu  aplikasi  layanan Video-on-Demand yang  memiliki  banyak  pengguna  di  Indonesia.  Perangkat  yang  paling sering  digunakan  untuk  mengakses  Netflix  adalah smartphone (Dailysocial.id,  2020). Netflix  merupakan layanan streaming berlangganan  yang  membebaskan  penggunanya menonton film, acara televisi, dokumenter, dan Netflix Original tanpa iklan pada perangkat yang terkoneksi ke internet (Netflix, 2021).
Pengguna aplikasi Netflix dapat memberikan ulasan dan rating publik di Google Play Store. Data ulasan pengguna aplikasi Netflix yang sangat besar dapat dimanfaatkan untuk mengekstraksi tren topik yang ada. Ulasan tersebut memiliki format yang tidak terstruktur sehingga memerlukan metode khusus untuk mengumpulkan dan menganalisis data ulasan agar  didapatkan  informasi  yang  bermanfaat.  Hal  ini  karena  sangat  tidak  memungkinkan untuk mengolahnya dengan proses manual.
Terdapat  banyak  metode  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  topik,  salah  satunya pemodelan  topik  menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA). Latent  Dirichlet Allocation (LDA) merupakan model probabilistik generatif dari kumpulan teks yang disebut
korpus. Metode ini memiliki ide dasar bahwa setiap dokumen mewakili campuran topik yang acak sekaligus tersembunyi dan karakter setiap topiknya ditentukan oleh distribusi kata per topik (Blei et al ., 2003). Beberapa penelitian yang menjadi acuan mengenai LDA untuk mengidentifikasi topik diantaranya yaitu penelitian yang dilakukan oleh Annisa et al . (2019), penelitian  ini  menerapkan  LDA topic modeling pada  1.187  ulasan  pengunjung  hotel  di Mandalika yang terdapat pada Traveloka. Ulasan yang digunakan merupakan ulasan dalam bahasa Indonesia. Penelitian tersebut berhasil mengidentifikasi delapan topik dari kata-kata yang  terdapat  pada  setiap  topik.  Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Agustina  (2017) yang menganalisis  4.400  suara  pelanggan  PT.  Petrokimia  Gresik  pada  aplikasi  Pusat  Layanan Pelanggan.  Analisis  menggunakan  metode Latent  Dirichlet  Allocation .  Hasil  penelitian berhasil  mengidentifikasi  35  topik  yang  dikelompokkan  ke  dalam  tujuh  kategori.  Nilai akurasinya sebesar 83.7% yaitu 190 dokumen dari 227 dokumen. Penelitian ini menganalisis topik-topik terkait layanan aplikasi Netflix yang sedang dibahas oleh pengguna pada Google Play  Store  sehingga  didapatkan  informasi  bermanfaat  berdasarkan  hasil  interpretasi  yang diperoleh .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Text  mining dapat  diartikan  sebagai  proses  mengekstraksi  informasi  bermanfaat  dari kumpulan dokumen dengan cara mengidentifikasi dan mengeksplorasi pola yang menarik menggunakan seperangkat alat analisis. Sumber data text mining merupakan data tekstual yang tidak terstruktur dan tidak berformat (Feldman dan Sanger, 2007). Tahapan text mining umumnya meliputi praproses teks ( text preprocessing) dan seleksi fitur ( feature selection) (Berry  dan  Kogan,  2010;  Feldman  dan  Sanger,  2007). Text  preprocessing merupakan tahapan pertama dari text mining . Tahapan ini meliputi segala proses, aktivitas, serta metode untuk  mempersiapkan  data  sebelum  digunakan  untuk  penemuan  pengetahuan  sistem text mining . Preprocessing data  pada  penelitian  ini  terdiri  atas: case  folding,  remove  number , remove punctuatiom, spelling normalization, tokenizing, stopword removing, dan stemming . Dokumen  teks  tidak  dapat  langsung  diproses  dalam  bentuk  aslinya.  Oleh  karena  itu dokumen perlu direpresentaskan sebagai vektor fitur agar lebih mudah dikelola  (Feldman dan Sanger, 2007). Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan Document Term Matrix (DTM). Setiap baris dalam DTM mewakili dokumen dan setiap kolom dalam DTM mewakili term , sementara nilai entrinya adalah jumlah frekuensi kemunculan term dalam dokumen. Nilai nol menunjukkan bahwa term tersebut tidak muncul di dalam dokumen. Menurut  Blei  (2012) topic  modeling atau  pemodelan  topik  adalah  serangkaian algoritma  yang  memiliki  tujuan  untuk  menemukan  topik-topik  tersembunyi  pada sekumpulan besar dokumen tidak terstruktur. Algoritma pemodelan topik tidak memerlukan pelabelan dokumen sebelumnya karena topik muncul dari hasil analisis teks asli. Pemodelan topik terdiri atas entitas-entitas yaitu (Blei et al ., 2003):
1. Kata merupakan unit dasar dari data diskrit dalam dokumen yang didefinisikan sebagai item dari kumpulan kosakata berindeks {1, ..., V } untuk setiap kata unik pada dokumen.
2. Dokumen  adalah  susunan N kata-kata  yang  dinotasikan  dengan 𝒘  = (𝑤 1 , 𝑤 2 , … , 𝑤 𝑁 ) , dengan w n merupakan kata ke-n dalam suatu barisan kata.
3. Sebuah  korpus  adalah  kumpulan M dokumen  yang  dinotasikan  dengan 𝑫  = (𝒘 𝟏 , 𝒘 𝟐 , … , 𝒘 𝑴 ) .
Sedangkan topik merupakan distribusi kosakata-kosakata yang bersifat tetap. Sederhananya, setiap  dokumen  pada  suatu  korpus  memiliki  proporsi  tersendiri  dari  topik-topik  yang dibicarakan sesuai dengan kata-kata yang terkandung di dalamnya.
Metode pemodelan topik yang paling populer adalah Latent Dirichlet Allocation (LDA). LDA  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  kumpulan
dokumen  teks  dalam  ukuran  yang  sangat  besar.  LDA  dapat  meringkas,  mengklasterisasi, menautkan, dan memproses data yang sangat besar karena LDA menghasilkan daftar topik yang  memiliki  bobot  untuk  setiap  dokumen  (Campbell et  al .,  2014).  Distribusi  Dirichlet digunakan untuk mendapatkan distribusi topik terhadap dokumen. Proses generatif hasil dari Dirichlet kemudian digunakan untuk mengalokasikan kata-kata pada dokumen untuk topik yang berbeda. Objek yang dapat diamati dalam LDA adalah dokumen, sementara distribusi kata terhadap topik, distribusi topik terhadap dokumen, dan penggolongan setiap kata pada topik  tertentu  merupakan  struktur  tersembunyi  ( latent ).  Oleh  karena  itu,  algoritma  ini dinamakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) (Blei, 2012). LDA mengikuti proses generatif berikut untuk setiap dokumen w pada sebuah korpus D yang berisi M dokumen (Campbell et al ., 2014):
1. Untuk setiap topik ke- k , 𝑘 ∈ {1, … , 𝐾}, memilih 𝜑 𝑘 ~𝐷𝑖𝑟(𝛽).
2. Untuk setiap dokumen ke- m , 𝑚 ∈ {1, … , 𝑀}:
a. Memilih 𝜃 𝑚 ~𝐷𝑖𝑟(𝛼).
b. Untuk setiap kata ke- n , 𝑛 ∈ {1, … , 𝑁 𝑚 } dalam dokumen 𝑚 :
i. Memilih topik 𝑧 𝑚,𝑛 ~𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑛𝑜𝑚𝑖𝑎𝑙(𝜃 𝑚 ). ii. Memilih kata 𝑤 𝑚,𝑛 ~𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑛𝑜𝑚𝑖𝑎𝑙(𝜑 𝑧 𝑚,𝑛 ).
Distribusi bersama (posterior) dari semua variabel yang diketahui ( w ) dan tersembunyi (𝑧, 𝜃, 𝜑) diberikan parameter 𝛼 dan 𝛽 seperti pada persamaan (1) (Heinrich, 2005).
𝑃(𝑤, 𝑧, 𝜃, 𝜑|𝛼, 𝛽) = 𝑃(𝜃|𝛼)𝑃(𝑧|𝜃)𝑃(𝜑|𝛽)𝑃(𝑤|𝑧, 𝜑)
(1)
Persamaan  (1)  memperlihatkan  bahwa  terdapat  empat  komponen  pada  ruas  sebelah kanan  persamaan  tersebut.  Pertama,  distribusi  topik  terhadap  dokumen (𝜃) dibangkitkan mengikuti  distribusi  Dirichlet  dengan  parameter 𝛼. Nilai  probabilitasnya  dihitung  dengan rumus pada persamaan (2).
𝑃(𝜃|𝛼) = Γ(∑ 𝛼 𝑘 𝐾 𝑘=1 ) ∏ Γ(𝛼 𝑘 ) 𝐾 𝑘=1 ∏ 𝜃 𝑘 𝛼 𝑘 −1 𝐾 𝑘=1 , 𝛼 𝑘 > 0 (2)
Kedua, distribusi probabilitas suatu kata terhadap dokumen untuk masing-masing topik ( z ) bergantung pada distribusi 𝜃 tersebut di atas. Setiap kata 𝑤 𝑛 dalam dokumen dari N kata diberi  nilai  dari  1,…,K.  Distribusi  peluang  untuk z yang  diamati  dengan 𝜃 yang  diamati mengikuti distribusi Multinomial yang dihitung menggunakan persamaan (3).
𝑃(𝑧|𝜃) = ∏ ∏ 𝜃 𝑚,𝑘 𝑛 𝑚,𝑘 𝐾 𝑘=1 𝑀 𝑚=1
(3)
dengan:
𝜃 𝑚,𝑘 = distribusi topik k terhadap dokumen m 𝑛 𝑚,𝑘 = jumlah kemunculan topik k yang ditentukan berdasarkan kata-kata dalam dokumen m
Ketiga,  distribusi  kata  terhadap  topik (𝜑) juga  dibangkitkan  mengikuti  distribusi Dirichlet dengan parameter 𝛽 . Probabilitas 𝜑 untuk seluruh topik dan seluruh kata dalam kosakata diformulasikan pada persamaan (4).
𝑃(𝜑|𝛽) = ∏ Γ(𝛽 𝑘 ) ∏ Γ(𝛽 𝑘,𝑣 ) 𝑉 𝑣=1 𝐾 𝑘=1 ∏ 𝜑 𝑘,𝑣 𝛽 𝑘,𝑣 −1 𝑉 𝑣=1 (4)
dengan: 𝜑 𝑘,𝑣 = probabilitas term v terhadap topik k dan 𝛽 𝑘 > 0 Terakhir,  distribusi  peluang  kata-kata  ( w )  dalam  korpus  terhadap  topik  tertentu (𝑧) bergantung  pada  distribusi  kata  terhadap  topik (𝜑) .  Distribusi  tersebut  mengikuti distribusi Multinomial yang didapatkan menggunakan persamaan (5).
𝑃(𝑤|𝑧, 𝜑) = ∏ ∏ 𝜑 𝑘,𝑣 𝑛 𝑘,𝑣 𝑉 𝑣=1 𝐾 𝑘=1
(5)
dengan:
𝜑 𝑘,𝑣 = probabilitas term v terhadap topik k
𝑛 𝑘,𝑣 = jumlah kemunculan topik k yang ditentukan berdasarkan term v dalam korpus
Gibbs  Sampling adalah  kasus  khusus  dari Markov-chain  Monte  Carlo (MCMC)  dan sering kali menghasilkan algoritma yang relatif sederhana untuk memperkirakan inferensi dari  model  berdimensi  tinggi  seperti  LDA  (Heinrich,  2005).  Estimasi  parameter  metode LDA pada kenyataannya sangat kompleks sehingga sulit untuk diterapkan secara langsung. Hal ini dikarenakan distribusi posterior dari variabel (𝑧, 𝜃, 𝜑) yang tersembunyi atau tidak diketahui  dan  satu  kata  dapat  mengandung  dua  topik  atau  lebih.  Distibusi  yang  menjadi target untuk diestimasi diformulasikan pada persamaan (6) (Steyvers dan Griffiths, 2006):
𝑃(𝑧 𝑖 = 𝑗|𝑧 −𝑖 , 𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑖 ) ∝ 𝐶 𝑤,𝑗 𝑊𝑇 +𝛽 ∑ 𝐶 𝑤,𝑗 𝑊𝑇 𝑊 𝑤=1 +𝑊𝛽 𝐶 𝑑,𝑗 𝐷𝑇 +𝛼 ∑ 𝐶 𝑑,𝑗 𝐷𝑇 𝑇 𝑡=1 +𝑇𝛼 (6)
Topic coherence mengukur nilai setiap topik dengan cara mengukur tingkat kesamaan semantik antarkata dengan nilai tinggi dalam topik. Pengukuran ini dapat digunakan untuk membedakan  antara  topik  hasil    temuan    inferensi    statistik  dengan  topik  yang  dapat diinterpretasi secara semantik  (Stevens et al ., 2012). Model yang baik akan menghasilkan topik  yang  koheren,  yaitu  topik  dengan  skor  koherensi  yang  tinggi.  Salah  satu  indikator bahwa  topik  yang  dihasilkan  baik  atau  bermakna  adalah  kemudahan  sesorang  dalam memberikan label pendek untuk menggambarkan topik tersebut (Newman et al ., 2010). Jika suatu topik tidak koheren, sangat mungkin terdapat kata-kata dalam topik yang tidak terkait secara semantik dengan kata lain (Mimno et al ., 2011). Nilai koherensi topik dapat dihitung dengan persamaan (7) (Stevens et al ., 2012). 𝑐𝑜ℎ𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑉) =   ∑ 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑣 𝑖 , 𝑣 𝑗 , 𝜖) (𝑣 𝑖 ,𝑣 𝑗 )∈𝑉 (7)
Word  cloud merupakan  metode  visualisasi  untuk  menganalisis  dokumen  teks. Visualisasi dalam ruang dua dimensi dihasilkan dengan memplot kata-kata dengan frekuensi kemunculan  tinggi  pada  suatu  dokumen.  Frekuensi  kemunculan  kata  ditunjukkan  dengan besar  kecilnya  ukuran  huruf  kata  tersebut.  Semakin  besar  frekuensi  kata  tersebut muncul dalam dokumen maka ukuran kata juga semakin besar (Castellà dan Sutton, 2014).

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data teks. Data teks yang digunakan adalah ulasan aplikasi Netflix berbahasa Indonesia dari situs web Google Play Store. Proses pengambilan data menggunakan teknik web scraping dengan alat ekstensi bawaan Google Chrome yaitu Data Miner 5.2.90 . Jumlah ulasan yang diperoleh dari hasil pengambilan data selama rentang waktu Januari 2021–Agustus 2021 sebanyak 3028 ulasan . Variabel dalam penelitian ini meliputi: nama (nama pengguna aplikasi Netflix), tanggal (tanggal pengguna aplikasi dalam membuat ulasan), dan ulasan (isi ulasan pengguna aplikasi Netflix).
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  bantuan  perangkat  lunak Rstudio 1.3.1093  dan  ekstensi Data  Miner  5.2.90 yang  ada  di  Google  Chrome. Tahapan  analisis dalam penelitian ini yaitu:
1. Web  scraping data  ulasan  menggunakan  ekstensi  pada  Google  Chrome  yaitu  Data Miner.
2. Pre-processing data  ( case  folding,  remove  number,  remove  punctuation,  spelling normalization, tokenizing, stopword removing, stemming).
3. Pembentukan Document Term Matrix.
4. Memodelkan  topik  menggunakan Latent Dirichlet  Allocation (LDA)  dengan  insisiasi jumlah topik k dan maksimum iterasi i.
5. Hasil pemodelan berupa kata-kata untuk setiap topik.
6. Visualisasi kata-kata dengan word cloud untuk setiap topik.
7. Evaluasi hasil pemodelan topik dengan menghitung nilai topic coherence.
8. Melakukan interpretasi topik berdasarkan hasil kata-kata pada masing-masing topik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Preprocessing data dilakukan untuk membersihkan data agar dapat diolah untuk tahap selanjutnya.  Tahapan yang  dilakukan  meliputi: case  folding,  remove  number , remove punctuatiom, spelling normalization, tokenizing, stopword removing dan stemming . Setelah melalui tahap text preprocessing , term yang terlalu umum dan terlalu spefisik akan dihapus. Term yang muncul di lebih dari sama dengan 15% dari total dokumen dan term yang muncul pada kurang dari sama dengan lima dokumen akan dihapus. Hal ini dilakukan agar dalam pemodelan  topik  didapatkan  kumpulan istilah  yang  cukup  umum  dan  digunakan  bersama oleh  beberapa  dokumen  untuk  menunjukkan  topik  tersembunyi  tetapi  juga  cukup  unik sehingga tidak dimiliki oleh semua dokumen. Setelah mendapatkan term yang tidak terlalu umum  dan  tidak  terlalu  spesifik  maka  kumpulan term tersebut  direpresentasikan  dalam bentuk Document Term Matrix . Proses ini mengubah data ulasan menjadi bentuk matriks yang isinya merupakan frekuensi kemunculan term pada setiap dokumen.
Jumlah topik paling optimal perlu diestimasi terlebih dahulu agar model yang dihasilkan dapat  mengektraksi  topik  tren  yang  ada  secara  maksimal.  Jika  jumlah  topik  yang  dipilih terlalu  kecil  maka  makna  pada  setiap  topik  akan  terlalu  luas  sehingga  sulit  untuk diinterpretasikan.  Namun,  jika  jumlah  topik  yang  dipilih  terlalu  besar  maka  akan menyebabkan  pengelompokan  data  yang  berlebihan.  Hal  ini  mengakibatkan  topik  yang dihasilakan tidak berguna karena topik terlalu banyak memiliki kesamaan satu sama lain. Nilai rata-rata koherensi topik tertinggi terdapat pada jumlah topik sebanyak dua belas topik dengan  nilai  rata-rata  koherensi  topiknya  sebesar  0,10616.  Oleh  karena  itu,  didapatkan jumlah topik sebanyak dua belas untuk analisis pemodelan topik pada penelitian ini.
Pembentukan  model  pada  penelitian  ini  menggunakan package “textmineR”  pada perangkat  lunak  RStudio.  Estimasi  parameter  menggunakan  algoritma Gibbs  Sampling dengan jumlah topik (k) sebanyak dua belas. Sedangkan default untuk nilai 𝛼 sebesar 0,1 dan 𝛽 sebesar 0,05. Langkah selanjutnya yaitu membangkitkan distribusi probabilitas topik terhadap  setiap  dokumen.  Distribusi  tersebut  mengikuti  distribusi  Dirichlet  dengan parameter 𝛼 sebesar  0,1.  Proses  pembangkitan  secara  keseluruhan  dilakukan  dengan menggunakan bantuan perangkat lunak RStudio dan mengacu pada persamaan (2).
Nilai theta dalam pemodelan topik menggunakan  LDA merupakan sebuah matriks yang elemen-elemennya merupakan nilai probabilitas suatu topik terhadap sebuah dokumen. Hasil  komputasi  dari  probabilitas  topik  terhadap  dokumen  berdasarkan  output netflix_lda$theta .  Setelah  mendapatkan  distribusi  probabilitas  topik  terhadap dokumen, selanjutnya membangkitkan distribusi probabilitas kata-kata terhadap topik yang telah  ditentukan  pada  setiap  dokumen.  Distribusi  dari  kata-kata  terhadap  setiap  topik mengikuti distribusi Dirichlet dengan parameter 𝛽 sebesar 0,05. Proses pembangkitan data dilakukan menggunakan bantuan perangkat lunak RStudio dengan mengacu pada persamaan (4).  Hasil  komputasi  dari  probabilitas  topik  terhadap  dokumen  berdasarkan  output netflix_lda$phi .
Setelah selesai membangkitkan distribusi probabilitas kata terhadap topik, langkah selanjutnya  yaitu  membangkitkan  probabilitas  topik  terhadap  topik-topik  yang  telah ditentukan  pada  setiap  dokumen  berdasarkan  kata  yang  muncul  didalamnya.  Distribusi tersebut  mengikuti  distribusi  Multinomial.  Proses  pembangkitan  secara  keseluruhan mengacu pada persamaan (3).
Langkah  terakhir  adalah  membangkitkan  distribusi  probabilitas  untuk  kata-kata dalam  korpus  terhadap  topik  yang  telah  terpilih.  Distribusi  dari  probabilitas  tersebut mengikuti  ditribusi  Multinomial.  Proses  pembangkitan  dilakukan  dengan  megacu  pada
persamaan  (5).  Proses  pembangkitan  empat  distribusi  di  atas  menghasilkan  ditribusi posterior  bersama  yang  merupakan  model  probabilitas  LDA.  Proses  tersebut  juga menghasilkan probabilitas kata-kata yang muncul sebagai hasil akhir pembentukan model. Total  probabilitas  sebuah  dokumen  berdasarkan  grafik  model  LDA  dapat  dihitung menggunakan persamaan (1). Tabel 1 menyajikan sepuluh kata dengan probabilitas tertinggi untuk setiap topik.
Tabel 1. Sepuluh Kata dengan Probabilitas Tertinggi untuk Setiap Topik Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik 4 Topik 5 Topik 6 gopay kartu buka kartu film daftar mudah kredit handphone kredit bagus suruh metode tolong download debit indonesia masuk ovo metode coba daftar tonton ribet coba orang mohon ribet lengkap langsung langgan pulsa tulis susah tolong download dana langgan tolong masuk banyak lihat tolong tambah hapus orang langgan langgan via debit maaf langsung update buka ribet gopay bantu pilih suka tonton Topik 7 Topik 8 Topik 9 Topik 10 Topik 11 Topik 12 beli kartu masuk download film kasih tonton kredit daftar gratis tonton bintang paket tolong login tonton lengkap bagus langgan debit email mending bagus tolong gratis orang akun sesal ulas film akun pulsa kali kuota suka tonton mahal metode susah duit anime terima harga mudah salah unduh mantap maaf mending gopay sandi orang cari coba premium langgan tidak bisa suruh tayang sayang
Gambar 1 menunjukan bahwa kata yang memiliki probabilitas paling tinggi memiliki font  paling  besar.  Sebagi  contoh,  pada  topik  satu  kata  “gopay”,  “mudah”,  dan  “metode”
Gambar 1. Word Cloud Setiap Topik
merupakan kata dengan font paling besar. Hal ini berarti ketiga kata tersebut merupakan tiga kata yang memiliki probabilitas paling tinggi pada topik satu.
Topik  dengan  nilai  koherensi  paling  tinggi  adalah  topik  delapan  dengan  nilai 0,18715.  Kata-kata  pada  Topik  delapan  memiliki  keterkaitan  yang  lebih  besar  jika dibandingan dengan kata-kata pada topik lainnya. Topik dengan nilai koherensi yang lebih tinggi menunjukkan bahwa topik tersebut lebih mudah diinterpretasikan berdasarkan kata- kata didalamnya.
Tabel  1  menunjukkan  sepuluh  kata  yang  terdapat  dalam  setiap  topik,  dengan banyaknya  topik  adalah  dua  belas.  Kata-kata  tersebut  kemudian  diinterpretasikan  secara manual  menggunakan  intuisi  dan  penilaian  peneliti  menjadi  label  tertentu  yang  mewakili topik  tersebut.  Beberapa  topik  mengandung  kata  yang  sama  karena  metode  LDA memperbolehkan suatu kata masuk dalam beberapa topik. Sebagai contoh, pada topik dua, topik empat, dan topik delapan muncul kata “kartu”, dan “kredit”. Hal ini mengakibatkan ketiga  topik  tersebut memiliki  kemiripan saat  diinterpretasikan. Tabel  2  menyajikan  hasil interpretasi topik.
Tabel 2 . Hasil Ekstraksi Topik Topik ke-  Ektraksi Topik 1 Pembayaran via e-wallet 2 Penambahan metode pembayaran 3 Sulit diinterpretasikan 4 Kartu kredit 5 Film berkualitas 6 Mendaftar dan masuk 7 Pembelian paket langganan 8 Penambahan metode pembayaran 9 Salah sandi 10 Download gratis 11 Koleksi film 12 Rating aplikasi

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  topik  yang  sering  dibahas  pelanggan  Netflix adalah metode pembayaran yang kurang variatif sehingga sulit dijangkau seluruh kalangan. Pembayaran  melalui  kartu  kredit  dirasa  rumit  sehingga  pelanggan  menginginkan  adanya metode pembayaran lain seperti e-wallet dan pulsa. Nilai koherensi setiap topik dieksplorasi dan didapatkan bahwa topik delapan merupakan topik yang paling mudah diinterpretasikan dengan  kemampuan  manusia  dengan  nilai  koherensi  sebesar  0,18715.  Hasil  interpretasi menunjukkan  bahwa  dari  dua  belas  topik  yang  didapatkan,  hanya  satu  topik  yang  sulit diinterpretasikan  yaitu  topik  tiga  dengan  nilai  koherensi  0,04190.  Hal  ini  membuktikan bahwa  semakin  tinggi  nilai  koherensinya  maka  semakin  mudah  topik  tersebut diinterpretasikan.  Selain  itu,  hal  ini  juga  menunjukkan  bahwa  pemodelan  topik menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation berhasil mengungkapkan tren topik yang tersembunyi dalam korpus yang besar.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina,  A.  (2017). Analisis  dan  Visualisasi  Suara  Pelanggan  pada  Pusat  Layanan Pelanggan dengan Pemodelan Topik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) . December.
Annisa,  R.,  Surjandari,  I.,  &  Zulkarnain.  (2019). Opinion  Mining  on  Mandalika  Hotel Reviews Using Latent Dirichlet Allocation . Procedia Computer Science, 161, 739–746.
Berry, M. W. & Kogan, J. (2010). Text Mining Applications and Theory . United Kingdom: WILEY. Blei, D. M. (2012). Probabilistic Topic Models. Communications of the ACM, 55(4), 77–84. Blei,  D.  M.,  Ng,  A.  Y.,  &  Jordan,  M.  I.  (2003). Latent  Dirichlet  Allocation .  Journal  of Machine Learning Research, 3, 993–1022.
Campbell, J. C., Hindle, A., & Stroulia, E. (2014). Latent Dirichlet Allocation: Extracting Topics from Software Engineering Data . The Art and Science of Analyzing Software Data, 139–159.
Castellà,  Q.  &  Sutton,  C.  (2014). Word  Storms:  Multiples  of  Word  Clouds  for  Visual Comparison  of  Documents .  WWW  2014  -  Proceedings  of  the  23rd  International Conference on World Wide Web, 665–675.
Dailysocial.id.  (2020). Menengok  Sederet  Aplikasi  Hiburan  Terpopuler  Selama  Pandemi . Dailysocial.  https://dailysocial.id/post/menengok-sederet-aplikasi-hiburan-terpopuler- selama-pandemi. Diakses: 6 Januari 2021
Feldman,  R.  &  Sanger,  J.  (2007). The  Text  Mining  Handbook:  Advanced  Approaches  in Analyzing Unstructured Data . New York: Cambridge University Press. Heinrich, G. (2005). Parameter Estimation for Text Analysis . Bernoulli, 35, 1–31. Mimno, D., Wallach, H. M., Talley, E., Leenders, M., & McCallum, A. (2011). Optimizing Semantic  Coherence  in  Topic  Models .  EMNLP  2011  -  Conference  on  Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings of The Conference, 2, 262–272. Netflix, A. (2021). Tentang Netflix . https://media.netflix.com/id/about-netflix. Diakses  : 6 Januari 2021
Newman, D., Lau, J. H., Grieser, K., & Baldwin, T. (2010). Automatic Evaluation of Topic Coherence . NAACL  HLT 2010  - Human  Language Technologies: The 2010 Annual Conference  of  The  North  American  Chapter  of  The  Association  for  Computational Linguistics, Proceedings of The Main Conference, June, 100–108.
Stevens,  K.,  Kegelmeyer,  P.,  Andrzejewski,  D.,  &  Buttler,  D.  (2012). Exploring  Topic Coherence Over Many Models and Many Topics . EMNLP-CoNLL 2012 - 2012 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning, Proceedings of the Conference, July, 952–961.
Steyvers, M. & Griffiths, T. (2006). Probalistic Topic Models. Latent Semantic Analysis: A Road To Meaning , 3(3), 993–1022. Wayne,  M.  L.  (2018). Netflix,  Amazon,  and  Branded  Television  Content  in  Subscription Video On-Demand Portals . Media, Culture and Society, 40(5), 725–741.