Vol. 17, No. 1, March 2020, pp. 77~84 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v17i1.21190  77

## Analisis Trend Topik Penelitian Tesis Pada Program Studi Magister Ilmu Komputer
Universitas Budi Luhur Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Luhur Bayuaji 1 , Arief Wahyudi 2
1,2 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Indonesia
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received Nov 29, 2023 Revised Apr 17, 2024 Accepted Apr 29, 2024 Every year, thousands of studies are conducted by researchers  from various institutions and places, focusing on various fields and topics. This  also  applies  to  thesis  research  conducted  by  students  of  the Master  of  Computer  Science  Program  at  the  Faculty  of  Information Technology, Universitas Budi Luhur. Given the significant amount of research  over  time  at  Budi  Luhur  University's  Master  of  Computer Science  Program,  it  has  become  increasingly  difficult  to  effectively understand research trends and focus. The purpose of this study is to identify  trending  thesis  research  topics  in  the  Master  of  Computer Science  Program  at  Universitas  Budi  Luhur.  The  data  used  in  this research includes thesis research titles conducted from 2016 to 2021. The method used in this research is Latent Dirichlet Allocation (LDA). The results of the study produced the best pass value at 28 and the best number  of  topics  was  5  topics.  LDA  modeling  produces  5  research topics that are trending in the period 2016 to 2021, namely sentiment analysis, data analysis, prediction analysis, decision support systems and machine learning.
Keywords: Trend
Tesis
Latent Dirichlet Allocation
Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Arief Wahyudi, Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Jl. Ciledug Raya, Rt.10/Rw 02, Petukangan Utara, Kec. Pesanggrahan, Jakarta Selatan. Email: 2111600249@student.budiluhur.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Data mining atau penambangan data adalah sebuah proses pencarian secara otomotis  informasi yang berguna dari sekumpulan data yang berukuran besar [1]. Tidak semua pekerjaan penemuan informasi dianggap sebagai data mining . Contohnya query atau pencarian informasi di internet dengan mengetikkan kata kunci tertentu di mesin pencari. Text mining adalah proses intensif pengetahuan di mana seperangkat alat analisis digunakan untuk berinteraksi dengan kumpulan dokumen dari waktu ke waktu [2]. Text mining bertujuan untuk mendapatkan  informasi  bermanfaat  dari sumber data melalui pengenalan dan eskplorasi pola  yang  menarik.  Meskipun  memiliki tujuan  yang sama namun  terdapat  perbedaan antara data mining dan text  mining yaitu    pada  bentuk  data  yang  diolah.  Jika  pada data  mining data  yang  akan  diproses merupakan data yang sudah terstruktur sedangkan pada text mining data yang akan dianalisa merupakan data yang tidak terstruktur sehingga harus diubah terlebih dahulu menjadi data terstruktur [3].
Pemodelan topik merupakan metode yang text mining yang cukup efektif untuk menemukan data teks  tersembunyi  dan  menemukan  hubungan  antar  teks  (Jelodar  dkk).  Metode  yang  paling  banyak digunakan dalam pemodelan topik adalah Latent dirichlet Allocation (LDA) [4].
78
Penggunaan LDA dalam pemodelan topik telah dilakukan untuk clustering teks dikombinasikan dengan TFxICF berbasis frasa [5], analisis informasi publik media sosial [6], pemodelan topik jurnal [7], penentuan topik konsultasi pada portal telemedicine [8], analisis topik tagar pada media sosial [9]. Analisis  trend  topik  secara  umum  telah  banyak  dilakukan  terutama  untuk topik-topik  di  media sosial. Namun belum banyak penelitian untuk data yang tidak bersumber dari media sosial, salah satunya yaitu  data  judul  penelitian  tesis.  Analisis  trend  topik  penelitian  dapat  memberikan  manfaat  untuk memetakan  bidang-bidang  penelitian  apa  saja  yang  telah  dilakukan  dan  bidang  apa  saja  yang  masih membutuhkan penelitian lebih lanjut.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis topik-topik yang diangkat menjadi penelitian tesis di Fakultas Ilmu Komputer Uiversitas Budi Luhur selama kurun waktu 2016 sampai dengan 2021. Adapun metode yang akan digunakan yaitu Latent Dirichlet Allocation (LDA).

## 2. METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini  dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
Langkah-langkah  dalam  penelitian  ini  diawali  dengan  pengumpulan  data,  data  preprocessing, visualisasi data, pemodelan menggunakan LDA dan pengujian model LDA.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data. Pengumpulan data  dilakukan  dengan  mengajukan  permohonan  data  kepada  lembaga  yang  berwenang  mengelola pengarsipan  penelitian  tesis  di  lingkungan  Universitas  Budi  Luhur  yaitu  Perpustakaan  Universitas  Budi Luhur. Dari pengajuan tersebut diperoleh data judul dan abstrak tesis mahasiswa Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur pada periode 2016 sampai dengan 2021 sebanyak 237 judul yang kemudian diambil sebanyak 211  judul dikarenakan terdapat  file  yang tidak  lengkap  yaitu data yang hanya  memuat abtsrak saja tanpa judul.
Cuplikan data yang digunakan dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Cuplikan data.

## 3.2 Pre-processing Data
Untuk melakukan analisis trend topik penelitian, data yang telah dikumpulkan tidak dapat lang- sung digunakan dalam pemodelan topik. Data akan melalui tahap preprocessing terlebih dahulu. Adapun langkah-langkah dalam preprocessing data diantaranya: case folding , tokenizing , dan stopword removal .

## A. Case folding
Proses ini akan mengubah teks dengan huruf besar menjadi huruf kecil. Gambar berikut menun- jukkan ilustrasi dari proses case folding .
Gambar 3. Ilustrasi case folding
Pada gambar 3 terlihat teks sebelum case folding masih mengandung huruf besar sedangkan setelah mengalami proses case foldimg, teks menjadi huruf kecil. B. Tokenizing
Pada  proses  ini,  teks  akan  dibagi  kedalam token atau  kata  dengan  menggunakan  spasi  sebagai pemisah sehingga setiap kata dapat berdiri sendiri. Proses tokenizing juga akan menghilangkan tanda baca yang terdapat pada teks. Gambar berikut menunjukkan ilustrasi dari proses tokenizing .
Gambar 4. Ilustrasi proses tokenizing

## C. Stopword Removal
Proses ini akan menghilangkan kata-kata non-topikal yang tidak dianggap penting seperti, “ini”, “adalah”, “atau”, “yang” dan lainnya. Proses stopword removal dilakukan dengan memanfaatkan library
Teks sebelum case folding :
Analisis dan Perancangan Data Warehouse Sebagai Alat Integrasi Data untuk Mendukung Strategi Pengambilan Keputusan: Studi Kasus Pada PT. Herlina Indah (Enesis Group)
Teks setelah case folding : analisis dan perancangan data warehouse sebagai alat integrasi data untuk mendukung strategi pengambilan keputusan: studi kasus pada pt. herlina indah (enesis group)
Teks judul : Analisis dan Perancangan Data Warehouse Sebagai Alat Integrasi Data untuk Mendukung Strategi Pengambilan Keputusan: Studi Kasus Pada PT. Herlina Indah (Enesis Group)
Teks judul setelah tokenizing: {‘analisis’, ‘dan’, ‘perancangan’, ‘data’ ‘ warehouse ’, ‘sebagai’, ‘alat’, ‘integrasi’, ‘data’, ‘untuk’, ‘mendukung’, ‘strategi’, ‘pengambilan’, ‘keputusan’, ‘studi’, ‘kasus’, ‘pada’, ‘pt’, ‘herlina’, ‘indah’, ‘enesis’, ‘group’}
80
stopwords yang sudah tersedia pada modul NLTK Python . Gambar {} menunjukkan ilustrasi proses stop- word removal .
Gambar 5. Ilustrasi proses stopword removal
3.3 Pemodelan Latent Dirichlet Allocation
Gambar berikut menunjukkan alur pemodelan LDA.

## Gambar 6. Alur pemodelan LDA
Pada pemodelan topik LDA, dictionary (kumpulan kata-kata unik) dan corpus (kumpulan doku- men) digunakan secara berhubungan. Dictionary digunakan untuk membangun representasi numerik dari dokumen-dokumen  dalam corpus .  Representasi  inilah  yang  digunakan  untuk  menemukan  topik tersembunyi dari dokumen.
Cuplikan dictionary dari data judul tesis yang telah mengalami preprocessing dapat dilihat pada gambar beikut.
Gambar 7. Cuplikan dictionary
Adapun corpus yang terbentuk dari data judul tesis dapat dilihat pada tabel berikut.
Teks judul hasil tokenizing: {‘analisis’, ‘ dan’ , ‘perancangan’, ‘data’ ‘ warehouse ’, ‘ sebagai’ , ‘alat’, ‘integrasi’, ‘data’,
‘ untuk’ , ‘mendukung’, ‘strategi’, ‘pengambilan’, ‘keputusan’, ‘studi’, ‘ kasus’ , ‘ pada’ , ‘ pt’ , ‘herlina’, ‘indah’, ‘enesis’, ‘group’}
Teks judul setelah stopword removal: ['analisis', 'perancangan', 'data', ' warehouse ', 'alat', 'integrasi', 'data', 'mendukung', 'strategi', 'pengambilan', 'keputusan', 'studi', 'herlina', 'indah', 'enesis', 'group']
Tabel 1. cuplikan Corpus
Tabel 1 memperlihatkan cuplikan corpus yang terbentuk dari data teks judul penelitian tesis. Cor- pus tersebut mengandung pasangan (indeks_kata, frekuensi_kata) unutk setiap dokumen dalam corpus . In- deks_kata merujuk pada kata dan indeks yang terdapat pada dictionary . Pada contoh corpus di atas memiliki pengertian dokumen tersebut memiliki 10 kata berbeda mulai dari kata dengan indeks 1 sampai indeks 9.
(0, 1) = indeks kata 0, frekuensi kemunculan 1
(1, 1) = indeks kata 1, frekuensi kemunculan 1
(2, 1) = indeks kata 2, frekuensi kemunculan 1
Demikian seterusnya untuk corpus lainnya.
Untuk menentukan jumlah iterasi dilakukan dengan melakukan analisis perplexity . Nilai perplexity dihitung berdasarkan probabilitas kemunculan kata-kata dalam data pengujian oleh model yang sudah di- latih. Semakin baik model dapat memprediksi kata-kata dalam data pengujian, semakin rendah nilai per- plexity yang dihasilkan. Perplexity yang lebih rendah menunjukkan kualitas model yang lebih baik. Pada penelitian  ini,  perhitungan  nilai perplexity dilakukan  dengan  memanfaatkan  fungsi  yang  sudah  tersedia pada library python yaitu log_perplexity (). Analisis nilai perplexity dilakukan dengan cara menjalankan perhitungan perplexity dengan nilai parameter jumlah topik yang berbeda-beda yaitu 5, 10, 15 dan 20. Hasil perhitungan tersebut kemudian di catat dan divisualisasikan untuk kemudian di analisis. Jika terjadi penurunan nilai perplexity yang signif- ikan kemudian stabil, hal itu dapat mengindikasikan bahwa model sudah konvergen . Gambar 5 menunjukkan visualisasi hasil perhitungan nilai perplexity .
Gambar 8.  Visualisasi perhitungan nilai perplexity
Pada gambar 5 nilai perplexity cenderung stabil untuk setiap parameter jumlah topik yaitu pada nilai passes 28 oleh karena itu pada penelitian ini nilai iterasi atau passes yang digunakan adalah 28. Parameter lainnya yang menjadi input dalam model LDA adalah jumlah topik. Tidak ada aturan praktis  dalam  menentukan  jumlah  topik  yang  ada  dalam  suatu  koleksi  dokumen.  Salah  satu  pendekatan yang dapat digunakan dalam menentukan jumlah topik adalah skor coherence dengan jumlah topik berbeda. Semakin tinggi nilai skor coherence mengindikasikan akurasi model yang lebih baik. Pada penelitian ini, penghitungan skor coherence dilakukan dengan memanfaatkan fungsi get_coherence () yang terdapat pada modul CoherenceModel . Nilai skor coherence yang dihasilkan kemudian di analisis trend nilainya. Jumlah topik yang dipilih adalah jumlah topik dengan nilai skor coherence tertinggi.
82
Tabel 2 menunjukkan nilai-nilai skor coherence yang dihasilkan.
Tabel 2. Nilai Skor coherence
Selanjutnya akan dilakukan percobaan pemodelan LDA dengan input parameter jumlah passes 28 dan  jumlah  topik  5  sebagai base atau  dasar  penentuan  jumlah  topik.  Pemodelan  topik  dilakukan  untuk jumlah topik plus minus 2 dari base atau dasar sehingga jumlah topik terpilih adalah 3,4,5,6 dan 7. Gambar 9 menunjukkan hasil pemodelan LDA untuk beragam nilai jumlah topik.
Gambar 9. Hasil pemodelan LDA
Selanjutnya dilakukan interpretasi terhadap tiap-tiap topik dan menghasilkan kesimpulan bahwa topik-topik yang dihasilkan pada pemodelan LDA dengan jumlah topik 5 adalah yang paling mudah di- interpretasikan. Hal ini sejalan dengan hasil perhitungan skor coherence yang menunjukkan angka terbaik pada jumlah topik 5.
Tabel berikut menunjukkan topik-topik hasil pemodelan LDA untuk jumlah topik 5.
Tabel 3. hasil pemodelan LDA jumlah topik 5
Pada tabel di atas, kata-kata yang dicetak tebal adalah kata-kata yang berkontribusi pada tiap-tiap topik sehingga dapat dilakukan interpretasi pembahasan dari tiap-tiap topik. Kata-kata yang berkontribusi pada topik 1 adalah naïve_bayes , perbandingan, mahasiswa, sentimen, machine . Kata-kata tersebut mem- berikan gambaran topik 1 adalah tentang analisis sentimen dan machine learning . Kata-kata yang bekontri- busi  pada  topik  2  adalah  mean,  data,  segmentasi, fp_growth ,  penjualan.  Kata-kata tersebut  memberikan gambaran topik 2 adalah tentang analisis data dan machine learning . Kata-kata yang berkontribusi  pada topik 3 adalah technique , pemilihan, term , short . Kata-kata tersebut memberikan gambaran topik 3 adalah tentang analisis teks. Kata-kata yang berkontribusi pada topik 4 adalah keputusan, pendukung, analytical , hierarchy , process , simple_additive , weigthing_saw .  Kata-kata  tersebut  memberikan  gambaran  topik  4 adalah tentang sistem pendukung keputusan. Kata-kata yang berkontribusi pada topik 5 adalah learning , berbasis,  informasi,  jaringan, peramalan, system , recognition , karawang. Kata-kata tersebut memberikan gambaran topik 5 adalah tentang machine learning .
Hasil  pemodelan  LDA  dapat  divisualisasikan  melalui wordcloud .  Gambar  10  menunjukkan wordcloud topik-topik yang muncul dari hasil pemodelan LDA dengan jumlah topik 5.
Gambar 10. wordcloud topik hasil pemodelan LDA
84
Gambar di atas memperlihatkan kata-kata yang berkontribusi pada masing-masing topik, semakin besar ukuran dari teks semakin besar kontribusi kata tersebut pada sebuah topik.

## 4. PENUTUP
Analisis  trend  topik  penelitian  tesis  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  pemodelan  topik menggunakan  metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Data  yang  digunakan  yaitu  data  judul  tesis Program Studi Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur  dengan jumlah data 237 kemudian dipilih yang  sesuai  dan  didapatkan  sejumlah  211.  Data  tersebut  kemudian  dipersiapkan  melalaui  tahap pre- processing untuk mempermudah dalam pemodelan topik yang meliputi proses case folding , tokenizing , dan stopword  removal .  Tahap  selanjutnya  yaitu  perhitungan  nilai perplexity dan  skor coherence kemudian dilakukan pemodelan LDA.
Dari  hasil  pemdodelan  LDA  didapatkan  topik-topik  yang  menjadi  trend  dalam  penelitian  tesis Program Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur pada periode 2016 sampai dengan 2021 yaitu analisis sentimen, machine learning , analisis teks, analisis prediksi dan sistem pendukung keputusan

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.-N. Tan, M. Steinbach, A. Karpatne, dan V. Kumar, Introduction to Data Mining , 2nd ed. United Kingdom : Pearson , 2019.
[2]  O. Y. Findawati, M. M. Muhammad, A. Rosid, S. Kom, dan M. Kom, Buku Ajar Text Mining , vol. cetakan I. Sidoarjo : UMSIDA Press , 2020.
[3]  M. R. Faisal, D. Kartini, A. R. Arrahimi, dan T. H. Saragih, Belajar Data Science: Text Mining Untuk Pemula I , I. Banjarbaru : Scripta Cendekia , 2022.
[4]   D. M. Blei,  A. Y. Ng, dan J. B. Edu, “Latent Dirichlet Allocation,” Journal  of Machine Learning Research ,  vol.  3,  hlm.  993–1022,  2003.  Diakses:  11  Februari  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://dl.acm.org/doi/10.5555/944919.944937
[5]  L.  H.  Suadaa  dan  A.  Purwarianti,  “Combination  of  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  and  Term Frequency-Inverse Cluster Frequency (TFxICF) in Indonesian text clustering with labeling,” dalam 2016 4th  International  Conference on Information  and Communication  Technology, ICoICT 2016 , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Sep 2016. doi: 10.1109/ICoICT.2016.7571885 [6]  I.  M.  K.  B.  Putra  dan  R.  P.  Kusumawardani,  “Analisis  Topik  Informasi  Publik  Media  Sosial  di Surabaya Menggunakan Pemodelan Latent Dirichlet Allocation (LDA),” Jurnal Teknik ITS , vol. 6, no. 2, hlm. 311–316, 2017.
[7]  Y.  Sahria,  N.  Isnaini  Febriarini,  dan  P.  Dwi  Oktavianti,  “Pemodelan  Topik  Penelitian  Bidang Keperawatan Indonesia pada Repository Jurnal Sinta Menggunakan Metode Topic Modelling LDA (Latent Dirichlet Allocation),” dalam Prosiding-Seminar Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , hlm. 90–102, 2020.
[8]  S.  Bahri,  D.  Wintana,  R.  Wajhillah,  dan  S.  Suhada,  “Penerapan  Metode  Topic  Modelling  untuk Penentuan  Topik  Konsultasi  pada  Portal  Telemedicine  Menggunakan  LDA  (Latent  Dirichlet Allocation),” Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol. 09, no. 03, hlm. 402–410, 2022.
[9]  K.  R.  Adjie,  P.  Santoso,  A.  Husna,  N.  W.  Putri,  dan  A.  Rakhmawati,  “Analisis  Topik  Tagar Covidindonesia  pada  Instagram  Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation,” Jurnal  Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 7, no. 1, hlm. 1–9, Jan 2022.