## 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.v4i1.1707

## Pembuatan Kata Kunci Otomatis Dalam Artikel Dengan Pemodelan Topik
Lucky Adhikrisna Wirasakti, Rony Permadi, Anggit Dwi Hartanto, Hartatik
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta,Yogyakarta, Indonesia Email: 1 lucky.30@students.amikom.ac.id, 2 rony.permadi@students.amikom.ac.id, 3 anggit@amikom.ac.id,
4 hartatik@amikom.ac.id
*) Email Penulis Korespondensi: rony.permadi@students.amikom.ac.id
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keyword yang cocok untuk digunakan dalam publikasi artikel pada sebuah blog, Model Latent Dirichlet Allocation (LDA), sebuah model probabilitas dimana akan menghasilkan beberapa macam topik yang berbeda. Diawali dengan mengambil data data dari artikel/ blog, kemudian dilakukan pemotongan artikel per bagian dan dilakukan  preprocessing data,  dan  pengubahan  vektor  data  menjadi  corpus  untuk  dimodelkan  dengan  LDA,  selanjutnya  di lakukan  clustering  dengan  K-Means  untuk  mencari  topik  dengan  probabilitas  tertinggi.  Hasil  penelitian  menyebutkan  dari Model  LDA  diperoleh  4  topik  dengan  8  kata  dengan nilai  probabilitas  paling  tinggi  yaitu,  mesin  (0.09375857),  maksimal (0.064600445),  mazda  (0.10009629),  varian  (0.07572112),  cx-8  (0.10170187),  mazda  (0.101048954),  mobil  (0.09820121), dan mazda (0.05679208).
Kata Kunci: Pemodelan Topik, Latent Dirichlet Allocation, K-Means, Artikel, Blogging
Abstract −This study aims to determine the appropriate keywords to be used in the publication of articles on the blog, the Latent Dirichlet Allocation  (LDA)  Model,  an opportunity  model which will  produce  a  variety of  different topics.  Beginning  with taking data from articles / blogs, then cutting articles per section and doing data preprocessing, and changing vector data into corpus to be modeled with LDA, then grouping with K-means to search for topics with higher assistance. The results of quoting from  the  LDA  Model  obtained  4  topics  with  8  words  with  the  highest  probability  value,  mesin  (0.09375857),  maksimal (0.064600445),  mazda  (0.10009629),  varian  (0.07572112),  cx-8  (0.10170187),  mazda  (0.101048954),  mobil  (0.09820121), dan mazda (0.05679208)
Keywords : Topic Modeling, Latent Dirichlet Allocation, K-Means, Articles, Blogging

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  sekarang  sudah  menjadi  hal  yang  sangat  lazim  ketika  seseorang  akan  berbagi  sebuah  informasi  melalui media elektronik, berbagai macam platform dapat digunakan untuk saling bertukar informasi hingga pengetahuan, mulai yang paling dekat dengan manusia yaitu sosial media, hingga portal portal berita atau platform blogging. Sebuah artikel diharapkan untuk disimak oleh banyak pembaca dari berbagai asal, hal ini berkaitan erat dengan bagaimana cara penulis artikel  memilih kata kunci  (keyword) yang tepat  untuk artikel tersebut, oleh karena itu penulis  memberikan  solusi  untuk  pemilihan  kata  kunci  (keyword),  pada  dasarnya  ini  adalah  masalah  Topic Modelling, dimana artikel yang ditulis akan mencari dicari kata paling dominan dari bahasan artikel dan ditambah dengan perhitungan nilai probabilitas juga dapat ditentukan intensitas kata yang paling sering ditulis dalam artikel sehingga  dapat  digunakan  sebagai  keyword  utama.Topic  modelling  dapat  dibuat  cluster  sesuai  dengan  yang  di tabelkan dengan akurasi yang cukup signifikan [1][7][8].
Hasil  pengujian  dokumen  dengan  LDA  Topic  modelling  menghasilkan  ketepatan  sebesar  84.7%  dan pengujian dengan sistem informasi  multimedia menghasilkan ketepatan hingga 90% keatas [2][3]. Penggunaan LDA  Topic  Modelling  yang  dikombinasikan  dengan  XGBoost  berhasil  bekerja  secara  signifikan  lebih  baik daripada  di  Support  Vector  Machine[4].  Latent  Dirichlet  (LDA)  dengan  metode  Bayesian  dengan  estimasi parameter Gibbs Sampling, membuktikan bahwa hasil  diperoleh dari data yang diterbitkan @kompascom dengan nilai probabilitas topik 0.10057.[5].
Penelitian ini berhasil membuktikan bahwa model topik belajar dari pesan gabungan oleh pengguna yang sama  dapat  menyebabkan  kinerja  yang  unggul  dalam  masalah  klasifikasi  dan  topik  fitur  model  yang  dapat meningkatkan  kinerja  secara  umum.[6].  Dengan  menggunakan  topic  modelling  dan  pengclusteran  dengan algoritma  k-means  dapat  diketahui  bahwa  kata  yang  memiliki  probabilitas  tertinggi  terbukti  memiliki  kualitas untuk dapat digunakan sebagai kata kunci (keyword).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Collection
Data  yang  digunakan  berupa  data  berbentuk  teks  yang  diperoleh  dari  artikel  sebuah  situs  website  atau  blog. Pengumpulan  data  yang  kami  gunakan  menggunakan  metode scraping dan copy-paste. Dalam  paper  ini dicontohkan artikel “ Mazda CX-8 Dirilis di Thailand, Mulai 746 Jutaan Rupiah! “  yang memiliki sekitar 330 kata dan 2.163 karakter.

## 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.v4i1.1707
Gambar 1. Diagram Alir Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Preprocessing
Pada tahapan ini kami melakukan pembersihan teks dari kata kata tidak diperlukan, mengubah setiap kata menjadi bentuk yang konsisten, pemotongan kalimat menjadi kata yang kemudian disebut sebagai token yang kemudian dilakukan penyaringan untuk mendapatkan kata penting serta menghilangkan kata tak bermakna, dan mengubah mengilangakan  infleksi  kata  ke  bentuk  dasarnya.  Tahap  terakhir  adalah  mengubah  bentuk  kata  menjadi representasi angka menggunakan bag-of-word vectorization.
Tabel 1. Data Preprocessing Original Setelah beberapa kali kami kabarkan, akhirnya Mazda CX-8 telah resmi diperkenalkan, di Thailand. Case Folding setelah  beberapa  kali  kami  kabarkan  akhirnya  mazda  cx  telah  resmi  diperkenalkan  di thailand Tokenizing ['setelah',  'beberapa',  'kali',  'kami',  'kabarkan',  'akhirnya',  'mazda',  'cx',  'telah',  'resmi', 'diperkenalkan', 'di', 'thailand'] Stopword Removal  ['kali', 'kabarkan', 'mazda', 'cx', 'resmi', 'diperkenalkan', 'thailand'] Stemming ['kali', 'kabar', 'mazda', 'cx', 'resmi', 'kenal', 'thailand'] Vectorization [[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1), (4, 1)]]

## 2.3 Pembentukan Model LDA
Setelah  tahap  pre-processing  data,  data  tersebut  kemudian  direpresentasikan  menjadi  matriks  pasangan  kata dokumen untuk dapat dilakukan pembentukan model Latent Dirichlet Allocation (LDA) yang dibantu algoritma KMeans. Setelah mendapatkan model LDA dari data training maka model tersebut digunakan untuk data testing. Beberapa  section  dari  data  tersebut  kami  bagi  menjadi  4  topik,  dari  4  topik  tersebut  kami  memperoleh  nilai probabilitas dari kata yang sering digunakan di dalam masing-masing topik.
Tabel 2. Nilai probabilitas dari setiap topik topic number: 0 topic number: 1 topic number: 2 topic number: 3 (u'cx-8', 0.10170187) (u'mazda', 0.101048954) (u'versi', 0.07814139)
(u'tawar', 0.078076504)
(u'mobil', 0.09820121) (u'mazda', 0.05679208) (u'tawar', 0.055328712) (u'hadir', 0.05507924) (u'mazda', 0.10009629) (u'varian', 0.07572112) (u'mesin', 0.06374003) (u'cx-8', 0.06360613) (u'mesin', 0.09375857) (u'maksimal', 0.064600445) (u'mazda', 0.037223388)

## 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.v4i1.1707
(u'opsi', 0.054140825) (u'awd', 0.054056413) (u'format', 0.05405217)
(u'thailand', 0.030206867) (u'diesel', 0.030164963) (u'chair', 0.030100225) (u'tarik', 0.055005718) (u'negeri', 0.054918345) (u'sebut', 0.054903585) (u'tumpang', 0.054833185) (u'advanced', 0.05478037) (u'warning', 0.054691207) (u'tara', 0.051485304) (u'baht', 0.051484644) (u'juta', 0.05147797) (u'rupiah', 0.0514739) (u'banderol', 0.039391022) (u'tawar', 0.027426526) (u'cx-8', 0.036652535) (u'tawar', 0.036238898) (u'varian', 0.036167786) (u'bensin', 0.036105964) (u'tumpang', 0.036064968) (u'skema', 0.036047343) (u'nm', 0.036044512)
Sebaran  topik  di  tiap  data  berbeda-beda  sehingga  perlu  dilakukan  estimasi  berapa  topik  yang  mewakili  data tersebut. Kami menggunakan algoritma kmeans untuk melakukan cluster dari data tersebut menjadi 4 cluster dari masing-masing topik dengan nilai probabilitas yang paling tinggi.
Tabel 3. Cluster dengan algoritma k-means cluster 0 words cluster 1 words cluster 2 words cluster 3 words mesin,maksimal mazda,varian cx-8,mazda mobil,mazda

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  data  pre-processing  kemudian  dibuat  bentuk  pemodelan  topik  dengan  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA), pada masing-masing topik yang sudah di hitung nilai probabilitasnya kemudian diinterpretasikan ke dalam bentuk diagram
Gambar 2. Distribusi topik ke 1
Dari grafik  pemodelan topik pertama dapat diketahui bahwa mobil menempati posisi pertama dan memiliki nilai probabilitas tertinggi yaitu dengan nilai 0.098, kemudian di posisi kedua ditempati oleh mazda dengan nilai 0.056. Dari grafik diatas keduanya dapat digunakan untuk mewakili topik pertama.

## 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.v4i1.1707
Dari  grafik  pemodelan topik kedua dapat  diketahui  bahwa mobil  menempati  posisi  pertama dan memiliki nilai probabilitas tertinggi yaitu dengan nilai 0.098, kemudian diposisi kedua ditempati oleh mazda dengan nilai 0.056. Berbeda dengan grafik topik pertama, pada grafik topik kedua nilai probabilitas dari posisi pertama dan kedua jauh lebih tinggi daripada nilai probabilitas pada topik  pertama. Pada grafik topik kedua ini mazda dan varian dapat digunakan untuk mewakili topik kedua.
Gambar 4. Distribusi topik ke 3
Pada grafik pemodelan topik ketiga dapat diketahui bahwa mesin menempati posisi pertama dan memiliki nilai probabilitas tertinggi yaitu dengan nilai  0.093, kemudian di  posisi  kedua ditempati  oleh maksimal dengan nilai 0.064.  Berbeda  dengan  kedua  grafik  topik  sebelumnya,  pada  grafik  topik  kedua  nilai  probabilitas  dari  posisi pertama lebih rendah dari nilai probabilitas kedua topik lainnya dan pada posisi kedua nilai probabilitasnya lebih tinggi dari topik pertama tetapi lebih rendah dari topik kedua. Pada grafik topik ketiga ini mesin dan maksimal dapat digunakan untuk mewakili topik ketiga.
Dari keempat pemodelan topik, kami melakukan cluster pada masing-masing pemodelan topik dengan nilai probabilitas tertinggi untuk menentukan topik apa saja yang akan direkomendasikan dalam pembuatan kata kunci. Dari  hasil  clustering  menunjukkan  4  topik  dengan  8  kata  dengan  nilai  probabilitas  paling  tinggi  yang  dapat digunakan sebagai kata kunci pada artikel  yaitu, mesin, maksimal, mazda, varian, cx-8, mazda, mobil, dan mazda.
Gambar 5. Plot persebaran hasil clustering

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan :
1. Data yang digunakan dalam penelitian berbentuk teks yang diperoleh dari artikel sebuah website atau blog.
2. Data  kemudian  dilakukan  preprocessing  dan  dibagi  menjadi  beberapa  section  sesuai  banyaknya  teks  yang terdapat dalam artikel.
3. Data yang sudah melalui tahap pre-processing kemudian direpresentasikan menjadi 4 topik sekaligus mencari nilai probabilitas pada setiap topik
4. Data tersebut dibuat bentuk pemodelan topik dan diinterpretasikan ke dalam gambar grafik yang berisi nilai probabilitas dari setiap topik.
5. Dari 4 topik tersebut dilakukan clustering menggunakan algoritma k-means untuk mengetahui topik mana yang mempunyai nilai probabilitas terbesar.

## 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.v4i1.1707
6. Hasil  clustering  dari  pemodelan  topik  pada  data  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  kata  kunci  artikel  atau sebagai rekomendasi dalam membuat kata kunci.
Dari data artikel dengan judul “ Mazda CX-8 Dirilis di Thailand, Mulai 746 Jutaan Rupiah! “ kami memperoleh hasil bahwa kata mesin, maksimal, varian, cx-8,, mobil, dan mazda memiliki nilai probabilitas yang tinggi dan dapat digunakan sebagai rekomendasi dalam pembuatan kata kunci.

## REFERENCES
[1]    Y. P. N. S. Chyi-Kwei, "Clustering scientific documents with topic modeling," Springer Link, vol. 100, no. 3, p. 767– 786, September 2014.
[2]    A.  Agustina,  "Analisis  Dan  Visualisasi  Suara  Pelanggan  Pada  Pusat  Layanan  Pelanggan  Dengan  Pemodelan  Topik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA)," ITS, Surabaya, 2017.
[3]    I.  G.  A.  d.  H.  Rosyid,  "Penerapan  Information  Retrieval  Menggunakan  Pemodelan  Topik  Pada,"  in  Jurnal  Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), Banda Aceh, 2019.
[4]    A. D. S. R. W. ,. D. S. A. E. N. E. W. A. M. N. S. "Veronica Ong, "Personality Prediction Based on Twitter Information," in Computer Science and Information Systems (FedCSIS), Prague, Czech Republic, 2017.
[5]    Muh.  Fajriyanto,  "Penerapan  Metode  Bayesian  Dalam  Model  Latent  Dirichlet  Allocation  Di  Media  Sosial,"  2018. [Online]. Available: http://journal.student.uny.ac.id/ojs/index.php/math/article/view/11158/10697. [Accessed November 2019].
[6]    B. D. D. Liangjie Hong, "Empirical Study of Topic Modeling in Twitter," in First Workshop on Social Media Analytics, New York, NY, USA, 2010.
[7]   S. B. T. I. G. N. M. J. Zulhanif, "LOGIK@,"
2017. [Online]. Available: http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/logika/article/view/6474/3963.
[8]   E.  R.  J.  C.  C.  D.  M.  a.  D.  A.  M.  Daniel  Ramage,  "Stanford  University,"  2009.  [Online].  Available: http://nlp.stanford.edu/dramage/papers/tmt-nips09.pdf.