Pemodelan Topik Pengguna Twitter Mengenai Aplikasi “Ruangguru”

## Topic Modeling for Twitter Users Regarding the "Ruanggguru" Application
Bagus Wicaksono Arianto *) , Gangga Anuraga Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, PGRI Adi Buana Surabaya
* E-mail: baguswa@gmail.com

## ABSTRACT
PT  Ruang  Raya  Indonesia  ("Ruangguru")  is  the  largest  and  most  comprehensive  technology company  in  Indonesia  that  focuses  on  education-based  services.  In  2019  there  were  15  million Ruangguru  users  and  300.00  teachers  who  had  joined  and  were  present  in  32  provinces  in Indonesia. It prepared a number of expansion strategies to become a company valued at more than US $ 1 billion in the next year or two. The purpose of this research is to classify the opinions of Ruangguru users about the services provided so that it can be an evaluation material in improving their services using the latent direchlet allocation method. The data used comes from a collection of  tweets  of  Twitter  users  in  Indonesia  using  the  Twitter  API.  The  Twitter  account  used  in  this study is @ruangguru. The results of the analysis showed that the public perception of Twitter users by using latent dirichlet allocation was formed into 28 topics.
Keywords: latent dirichlet allocation, ruangguru, twitter .

## PENDAHULUAN
Ruangguru  merupakan  aplikasi  digital  asli Indonesia  yang  berbasis  pendidikan.  Berdiri sejak  tahun  2014  hingga  tahun  2019  telah mendapat 15 juta pengguna serta lebih dari 300 ribu  mitra  guru.  Ruangguru  hadir  di  hampir seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Berbagai penghargaan  telah  diraih  seperti  UNICEF Young  Innovation  forum  2015  dan  bubu awards 2016 kategori Indonesia Best education web.    Ruangguru  berkeinginan  untuk  menjadi mitra  bagi  pemerintah  demi  memberikan pendidikan  berkualitas  serta  berkolaborasi dengan  berbagai  pihak  guna  mencapai  tujuan meningkatnya  kualitas  guru,  maka  mutu pendidikan di Indonesia. Ruangguru menyiapkan  sejumlah  strategi  ekspansi  untuk menjadi  unicorn  atau  perusahan  bervaluasi lebih  dari  US$  1  miliar  dalam  setahun-dua tahun  mendatang.  Dengan  semakin  banyak pengguna  serta  mitra  guru  peneliti  ingin mengelompokan  persepsi  pengguna  ruangguru yang  berada  di  media  sosial  twitter  mengenai aplikasi  ruangguru  menggunakan  metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Topic  modeling atau  pemodelan  topik merupakan  metode clustering yang termasuk dalam unsupervised
learning . Dalam unsupervised  learning tidak  ada  label  untuk suatu  objek.  Terdapat  3  tipe clustering yaitu hard  clustering , hierarchical  clustering ,  dan soft/fuzzy clustering . Pemodelan topik termasuk  dalam soft/fuzzy  clustering yang
mana setiap objek dapat dimiliki lebih dari satu cluster dengan  tingkat  tertentu  (Doig,  2015). Terdapat beberapa teknik yang dapat digunakan  untuk  pemodelan  topik,  salah satunya  adalah  model  LDA.  LDA  adalah metode  yang  digunakan  untuk melakukan analisis pada dokumen yang sangat besar. LDA juga  digunakan  untuk  meringkas,  melakukan pengelompokan, menghubungkan maupun memproses data.
Penelitian yang pernah dilakukan mengenai topic  modeling oleh  Utami  (2017)  analisis topik  data  media  sosial  twitter  menggunakan model topik latent dirichlet allocation memperoleh  hasil  bahwa  pemodelan  topik LDA  pada  kelima  lokasi tweet di  Kota  Bogor dan rentang waktu tertentu berhasil membentuk topik  dengan  informasi  atau  deskripsi  topik untuk  setiap  lokasi tweet .  Penelitian  lain  oleh Al-khairi, et al ., (2018) mengenai deteksi topik fashion  pada  twitter  dengan  latent  dirichlet allocation  diperoleh  hasil  jumlah  topik  yang paling  optimal  adalah  20  topik.  Penelitian  lain oleh  Kurniawan  (2018)  mengenai  sistem monitoring  percakapan  pada  toko  online menggunakan  metode  LDA  studi  kasus:  toko online  “berrybenka.com”  diperoleh  hasil jumlah  topik  yang  paling  optimal  adalah  10 topik.
Penelitian ini ingin mengelompokkan tweet masyarakat mengenai layanan ruangguru dengan  LDA.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan sebelumnya  adalah  iterasi  yang  digunakan  dan penentuan kelompok yang optimum
menggunakan topik coherence . Tujuan dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk mengelompokkan  pendapat  para  pengguna ruangguru  mengenai  layanan  yang  diberikan sehingga  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  dalam menigkatan pelayanan yang dimiliki.

## METODE

## Sumber Data
Sumber Data yang digunakan diambil dari kumpulan tweet para  pengguna  Twitter  di  Indonesia  yang menggunakan  Twitter Application  Programming Interface (API).  Akun  Twitter  pada  penelitian  ini adalah @ruangguru.

## Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  terdiri  dari variabel  ( X 1 ) yang dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Variabel Penelitian

## Variabel
Bobot kata kunci dari setiap tweet yang diperoleh dari  hasil term  frequency-inverse  document frequency ( tf-idf).

## Langkah Analisis
Langkah  analisis  digunakan  untuk  mencapai  tujuan adalah sebagai berikut.
1. Tweet diambil menggunakan Twitter API. a. Memasukkan keyword yang  berhubungan dengan @ruangguru
b. Menyimpan  hasil crawling  data dari  kedua akun Twitter.
2. Melakukan text preprocessing yang meliputi :
a. Melakukan cleansing, yakni  menghapus username,  hastag, RT,  baris  kosong, punctuation , spasi berlebih, dan URL, b. Melakukan case  folding, yakni  mengubah semua karakter menjadi huruf kecil,
c. Melakukan stemming ,  yakni  mengubah  kata menjadi kata dasar,
d. Melakukan stopword .
3. Mengubah  data tweet ke  dalam  bentuk frekuensi  kemunculan  kata  menggunakan tf- idf.
4. Melakukan  Pemodelan  topik  menggunakan metode LDA a. Menentukan  jumlah  topik  dan  jumlah iterasi
b. Melakukan  pemodelan  topik  berdasarkan jumlah topik dengan nilai coherence.
5. Menarik kesimpulan dan saran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan  Topik  Menggunakan  algoritma Gibbs Sampling Wordcloud adalah suatu cara untuk mengetahui
berapa  banyak  kemunculan term (kata)  dalam suatu  analisis.  Berikut  merupakan wordcloud dari  analisis  pengguna  twitter  mengenai aplikasi ruangguru.
Gambar 1. Wordcloud Ruangguru
Gambar  1  menunjukan  bahwa  kata  yang sering  muncul  adalah  ruangguru  sebanyak 120 kali. Kata lain yang sering muncul adalah kata bisa,  pakai,  aplikasi,  kode.  Selanjutnya  setelah diketahui  kata  apa  yang  sering  muncul  maka dilakukan  pemilihan  kata  (banyak  kelompok) terbaik  dengan  berbagai  iterasi  menggunakan nilai coherence .
Tabel 2. Hasil Iterasi Iterasi Kelompok optimum Nilai Coherence 100 25 0.463418 200 12 0.466625 300 29 0.497792 400 29 0.48 500 25 0.466592 600 28 0.501014 700 25 0.452176 800 23 0.458464 900 37 0.454964 1000 32 0.461764
Tabel 2 menunjukan bahwa nilai coherence terbaik  dengan  iterasi  600  terbentuk  sebanyak 28  kelompok  dengan  nilai  coherence  sebesar 0,501014.  Setelah  diketahui  banyak  kelompok yang  terbentuk  selajutnya  diketahui  kata  apa saja  yang  terbentuk  kedalam  kelompok tersebut. Berikut merupakan hasil dari LDA.
Gambar 2. Hasil Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Gambar  2  menunjukan  bahwa  hasil topic modeling menggunakan algoritma latent dirichlet  allocation didapatkan  sebanyak  28 topik  yang  terbentuk.  Gambar  2  menunjukan bahwa  beberapa  topik  saling  beririsan  berarti topik-topik  tersebut  memiliki  beberapa  kata yang sama. Topik 5 dan topik 8 yang memiliki kata  yang  sama  seperti  kata  ruangguru  dan bimbel  daring.  Selanjutnya  akan  dibahas  lima topik  terbesar  yang  sudah  terbentuk  dari  hasil analisis pemodelan topik.

## 1. Topik 0 LDA
Hasil  analisis  topik  pemodelan  menggunakan algoritma  LDA  pada  topik  0  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Topik 0 Persentase Kata Peluang Topik 0 8.5 dapat_diskon_beli _pakai 0.026 Terus 0.023 hi_guna_kode_be rikut 0.022 Lagi 0.021 Bersama 0.018 Belajar 0.017 Setelah 0.017 dapat_diskon_ 0.017 Ambassador 0.016 beli_pakai 0.016 Tabel  3  menunjukan  bahwa  topik  0 mewakili  sekitar  8,5  persen  dari  keseluruhan
topik  yang  terbentuk.  Topik  0  terdapat beberapa  kata  seperti  “dapat_diskon”,  “beli pakai”, “belajar”. Kata yang memiliki peluang muncul terbesar pada topik 0 adalah dapat_diskon_beli_pakai  dengan  nilai  sebesar 0.026.  Topik  0  berisi  tentang  informasi mengenai diskon
ruangguru dengan menggunakan kode yang tersedia. Topik 0 juga berisi  tentang  informasi  mengenai  pendapat masyarakat mengenai rekomendasi ambassador baru bagi ruangguru.

## 2. Topik 1 LDA
Hasil  analisis  topik  pemodelan  menggunakan algoritma  LDA  pada  topik  1  ditunjukkan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Topik 1 Persentase Kata Peluang Topik 1 4.8 Baru 0.029 Brand 0.026 Begitu 0.023 Tidak 0.021 Kelas 0.02 Mau 0.02 jadi 0.02 ruang_guru 0.018 zenius 0.017 edc 0.017
Tabel  4  menunjukan  bahwa  topik  1 mewakili  sekitar  4,8  persen  dari  keseluruhan topik  yang  terbentuk.  Kata  “baru”  memiliki
peluang  terbesar  dalam  topik  1  yaitu  sebesar 0.029.  Topik  1  juga  terdapat  beberapa  kata seperti “brand”, “mau”, “ruangguru”.  Topik 1 menunjukan  persepsi  masyarakat  yang  masih bingung  memilih  aplikasi  ruangguru  atau zenius khususnya yang belum pernah menggunakan bimbingan belajar online .

## 3. Topik 2 LDA
Hasil  analisis  topik  pemodelan  menggunakan algoritma  LDA  pada  topik  2  ditunjukkan  pada Tabel 5.
Tabel 5. Topik 2 Persentase Kata Peluang Topik 2 4.6 ayo 0.041 kenapa 0.032 sama 0.018 melalui_dm 0.018 guru 0.017 promo 0.015 banyak 0.015 tv 0.014 harus 0.014 baru 0.014 Tabel  5  menunjukan  bahwa  topik  2 mewakili  sekitar  4,6  persen  dari  keseluruhan topik  yang  terbentuk.  Kata  “ayo”  memiliki peluang  terbesar  dalam  topik  5  yaitu  sebesar 0.041.  Topik  2  juga  terdapat  beberapa  kata seperti  “kenapa”,  “melalui_dm”,  “promo”. Topik  2  menunjukan  promo  ruangguru  di berbagai media massa terutama media televisi.

## 4. Topik 3 LDA
Hasil  analisis  topik  pemodelan  menggunakan algoritma  LDA  pada  topik  3  ditunjukkan  pada Tabel 6.
Tabel 6 . Topik 3 Persentase Kata Peluang Topik 3 4.4 Sangat 0.063 Ya 0.05 Share 0.038 Sbmptn 0.031 Atau 0.03 Quipper 0.028 Tolong 0.025 Saja 0.024 Jadi 0.024 mohon_ maaf 0.022
Tabel  6  menunjukan  topik  3  mewakili sekitar  4,4  persen  dari  keseluruhan  topik  yang
terbentuk.  Topik  ke  4  terdapat  beberapa  kata seperti kata “sangat”, “sbmptn”, “quipper” dan lain-lain.  Topik  3  menunjukan  permintaan masyarakat untuk saling berbagi akun bimbingan belajar daring.

## 5. Topik 4 LDA
Hasil  analisis  topik  pemodelan  menggunakan algoritma  LDA  pada  topik  4  ditunjukkan  pada Tabel 7.
Tabel 7 . Topik 4 Persentase Kata Peluang Topik 4 4.4 Dari 0.037 Coba 0.037 sama 0.031 juga_bisa 0.027 kalau 0.022 tidak 0.021 Bisa 0.019 Edc 0.018 Pendidikan 0.018 Ya 0.017
Tabel  7  menunjukan  bahwa  topik  4 mewakili  sekitar  4,4  persen  dari  keseluruhan topik  yang  terbentuk.  Topik  ke  4  terdapat beberapa kata seperti kata “coba”, “juga_bisa”, “edc”  dan    lain-lain.  Topik  4  merupakan pertanyaan  apakah  bisa  1  akun  digunakan dalam 2 handphone secara bersamaan.

## KESIMPULAN
Metode  pengklasteran  LDA  pada  aplikasi ruangguru mengelompokkan data twitter menjadi  28  buah  topik  dengan  topik  yang sering diperbincangkan adalah diskon ruangguru.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-khairi,  Y  U.  Yudi  W.,  &  Budi  L.  P.  2018. Deteksi  Topik  Fashion  Pada  Twitter Dengan Latent Dirichlet Allocation. Jurnal Aplikasi  dan  Teori  Ilmu  Komputer . 1(1):
1-8. Doig  C.  2015. Introduction  to  topic  modeling in python . http://chdoig.github.io/pytexas2015-topic- modeling [1 November 2019].
Kurniawan,  W.  2018. Sistem  Monitoring Percakapan Pada Toko Online
Menggunakan  Metode  Latent  Dirichlet Allocation  Studi  Kasus:  Toko  Online “BERRYBENKA.COM” [Skripsi].  Sleman:
Universitas Islam Indonesia. Ruangguru. (2017). Ruangguru . https://ruangguru.com/general/about?utm_s ource=bimbelrg&utm_medium=referral&ut m_campaign=footer [25 Oktober 2019] Utami,  KP.  2017. Analisis  Topik  Data  Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Model  Topik Latent Dirichlet Allocation [Skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.