Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 28(1): 17-26. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i1.7925
Pardede, Waskita, Analisis Pemodelan Topik… https://doi.org/10.35760/ik.2023.v28i1.7925

## ANALISIS PEMODELAN TOPIK UNTUK ULASAN TENTANG PEDULI LINDUNGI
1 D. L. Crispina Pardede*, 2 Muhammad Andrias Indra Waskita
1,2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 pardede@staff.gunadarma.ac.id, 2 indra007@student.gunadarma.ac.id *) Penulis korespondensi

## Abstrak
Pandemi COVID-19 yang berlangsung sejak awal tahun 2020 membuat berbagai negara menerapkan  kebijakan  protokol  kesehatan  mulai  dari  pencegahan,  isolasi,  hingga  perawatan pasien. Pemerintah Republik Indonesia mengambil langkah pencegahan dengan mengembangkan sebuah aplikasi berbasis mobile dengan nama “PeduliLindungi”. Keberadaan aplikasi tersebut banyak mendapat reaksi dari masyarakat. Berbagai ulasan diunggah melalui berbagai media daring. Penelitian ini melakukan analisis pemodelan topik untuk ulasan-ulasan yang  diunggah  melalui  Google  Play  Store.  Metode  yang  diterapkan  adalah  metode  Latent Dirichlet Allocation (LDA). Pemodelan topik menghasilkan nilai coherence sebesar 0.3963 untuk jumlah topik sebanyak 5.
Kata  Kunci:  Latent  Dirichlet  Allocation,  Natural  Language  Processing,  PeduliLindungi,

## Pemodelan Topik

## Abstract
The COVID-19 pandemic, which has been going on since early 2020, has forced various countries to implement health protocol policies ranging from prevention, isolation to patient care. The  Government  of  the  Republic  of  Indonesia  took  a  preventive  step  by  developing  a  mobile- based application with the name "PeduliLindungi". The existence of this application received a lot of reactions from the public. Various reviews uploaded  through various online media. This study conducts a topic modeling analysis for reviews uploaded through the Google Play Store. The method applied is the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The topic modelling resulted a coherence score of 0.3963 for a total of 5 topics.
Keywords:  Latent  Dirichlet  Allocation,  Natural  Language  Processing,  PeduliLindungi,  Topic Modelling

## PENDAHULUAN
Pada akhir tahun 2019, ditemukan jenis penyakit  baru  yang  disebabkan  oleh  virus corona  yang  kemudian  disebut  dengan COVID-19. Virus ini menyebar dengan cepat dari  satu  kota  di  negara  China  ke  hampir seluruh dunia. Indonesia merupakan salah satu negara yang  terkena  infeksi  penyebaran  virus
corona.  Untuk  mengendalikan  penyebaran virus ini, diperlukan tindakan oleh pemerintah dan  kesadaran  penuh  oleh  masyarakat. Pemerintah,  dalam  hal  ini  Kemenkominfo meresmikan  Aplikasi  PeduliLindungi  pada tahun  2020.  Aplikasi  tersebut  merupakan gagasan  Kominfo,  Gugus  Tugas  Covid-19 yang mengkoordinasikan Kementerian
BUMN, BNPB, Kementerian Kesehatan, TNI,
Polri,  dan  Kementerian  Aparatur  Negara  dan Reformasi  Birokrasi.  Aplikasi  Pedulilindungi dibangun  Pendayagunaan  dalam  rangka pelaksanaan surveilans kesehatan penanganan Corona Virus Disease  2019  (COVID-19)  dan ditetapkan dalam Keputusan Menteri Kominfo Nomor 171 Tahun 2020 [1].
Aplikasi  PeduliLindungi  ditetapkan sebagai yang dipergunakan dalam pelaksanaan surveilans  kesehatan  oleh  Pemerintah  dalam mengangani  penyebaran  COVID-19,  antara lain penelusuran ( tracing ); pelacakan ( tracing ); dan pemberian peringatan ( warning dan fencing ) [2].  Penambahan fitur kemudian dilakukan  berdasarkan  Keputusan  Menteri Kominfo  Nomor  253  Tahun  2020  [3], sehingga  Aplikasi  PeduliLindungi  memiliki fitur  berupa  penelusuran  ( tracing );  pelacakan ( tracking ); pemberian peringatan ( warning dan fencing ); e-sertifikat yang meliputi  hasil  tes  Rapid  Test  dan/atau  Swab Test, Surat Keterangan Sehat, Surat Keterangan Sembuh Covid19, Surat keterangan vaksinasi, Surat Izin
Keluar/Masuk,  Surat  Penugasan  Instansi, dan/atau  sertifikat  kesehatan  lainnya;  Sistem Pemosisi  Global  (GPS);  Catatan  Harian Digital ( digital diary ); dan/atau fitur lain yang ditetapkan  dan/atau  kerja  sama  dengan platform lain.
Total pengguna aplikasi Peduli- Lindungi,  bulan  Juni  2020  tercatat  mencapai 4.025.861  jiwa  [4]. Jumlah  unduhan  aplikasi PeduliLindungi mencapai lebih dari
50.000.000  unduhan  di  Google  Play  Store.
Rating  aplikasi  PeduliLindungi  adalah  4,4 menunjukkan aplikasi termasuk dalam kategori  disukai  oleh  pengguna.  Berbagai ulasan tentang aplikasi PeduliLindungi diberikan  melalui  Google  Play  Store.  Ulasan yang  disampaikan  meliputi  beragam  hal. Adalah  hal  yang  menarik  untuk  mengetahui topik-topik yang disinggung di dalam berbagai ulasan. Topik-topik yang teridentifikasi dapat digunakan  sebagai  masukan,  khususnya  bagi pemerintah,  untuk  mengoptimalisasi  aplikasi PeduliLindungi.  Penelitian  ini  melakukan pemodelan  topik  untuk  mengetahui  topik  apa saja  yang  ada  dalam  berbagai  ulasan  tentang PeduliLindungi  yang  disampaikan  melalui Google Play Store.
Pemodelan  topik  atau Topic  Modeling adalah  satu  metode unsupervised  machine learning untuk  mengorganisasi  teks  [5] .
Algoritma  pemodelan  topik  menyediakan teknik  untuk  mengelompokkan  tema  sebagai topik  [6].  Pemodelan  topik  termasuk  dalam soft/fuzzy  clustering yang  mana  setiap  objek dapat dimiliki lebih dari satu cluster . Terdapat beberapa  teknik  yang  digunakan  untuk pemodelan topik, salah satunya adalah metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  [7][8]. LDA  adalah  metode  pemodelan  topik  yang dapat  mengklasifikasikan  sebuah  teks  dalam suatu  dokumen  yang  sangat  besar  ke  topik tertentu LDA juga digunakan untuk meringkas,  mengelompokkan,  menghubung- kan dan memproses data.
Berbagai penelitian mengenai
pemodelan  dilakukan  menggunakan  LDA.
Nugraha dan Munggaran dalam penelitiannya menggunakan LDA untuk melakukan pemodelan topik terhadap teks berita [9]. LDA juga diterapkan untuk Pemodelan Topik Temu Kembali Informasi dalam Rekomendasi Tugas Akhir  [10],  pemodelan  topik  skripsi  [11], Ekstraksi  Berita  Saham  Online  [12],  dan
Analisis Topik Modelling Terhadap
Penggunaan Sosial Media Twitter oleh Pejabat Negara [13].
Penelitian  ini  melakukan  analisis pemodelan  topik  terhadap  ulasan  para pengguna  aplikasi  PeduliLindungi  yang diambil  melalui  Google  Play  Store.  Metode LDA  diterapkan  untuk  mengelompokkan ulasan yang diberikan oleh pengguna aplikasi PeduliLindungi. Pemodelan topik
mengidentifikasi topik-topik yang pada ulasan mengenai aplikasi Peduli Lindungi

## METODE PENELITIAN
Data berupa ulasan pengguna
PeduliLindungi  diambil  dari  Google  Play Store  menggunakan  sebuah  program  yang disusun  dalam  bahasa  python.  Sebanyak
20.000 ulasan berhasil dikumpulkan menggunakan program tersebut.
Guna  mendapatkan  data  teks  yang terstruktur,  data  yang  terkumpul  diolah  pada tahap  pra-proses  teks  ( text  preprocessing ), yang  meliputi  langkah-langkah case  folding , filtering , tokenizing , normalization , stemming , dan stopword .  Penerapan  metode  LDA dilakukan  kepada  teks  yang  telah  terstruktur,
dilanjutkan  dengan  evaluasi topic  coherence dan visualisasi data (Gambar 1).

## Text Preprocessing
Pada  tahap preprocessing dilakukan proses  pembersihan  data  yang  sebelumnya tidak  terstruktur  menjadi  data  teks  yang terstruktur. Tahap preprocessing [14][15][16] dilakukan  dalam  rangkaian  langkah case folding,  filtering,  tokenizing,  normalization, stemming dan stopwords (Gambar 2) .
1. Case Folding : Pengubahan karakter huruf besar ‘A’ hingga ‘Z’ menjadi karakter ‘a’ hingga  ‘z’.  Karakter-karakter  selain  ‘a’ hingga  ‘z’  seperti  tanda  baca  dan  angka dihilangkan.
2. Filtering :  Penghilangan  baris  baru, angka,  emoji,  tautan,  dan  simbol  seperti (,),$,*,@,?,!,(.) pada setiap data ulasan.
3. Tokenizing :  Pemecahan  kalimat  menjadi kumpulan kata.
4. Normalization :  Normalisasi  kata  agar data  ulasan  lebih  terstruktur,  dan  telah dibuat  kamus  normalisasi  sebanyak  277 kata.
5. Stemming : Penghilangan semua imbuhan yang ada pada kata sehingga menjadi kata dasar.
6. Stopwords :  Penghilangan  kata  yang memiliki  fungsi  tetapi  tidak  memiliki makna/arti,  seperti  kata  sambung,  kata depan,  dan  kata  ganti.  Kamus stopwords yang digunakan merupakan kamus stopword yang berasal dari library NLTK berbahasa Indonesia.
Gambar 1. Tahap Penelitian
Gambar 2. Tahap Preprocessing
Metode Latent Dirichlet Allocation Metode LDA berperan dalam menemukan  topik  yang  ada  di  dalam  sebuah dokumen  dengan  ukuran  yang  sangat  besar. Topik  ditemukan  berdasarkan  frekuensi  kata yang sering muncul.
Urutan  langkah  dalam  melakukan proses LDA: meng- import data set yang telah melalui text  preprocessing. Pengklasifikasian beberapa  kata  yang  mirip  ke  dalam  topik dengan  memanfaatkan  fungsi lda.model dari library gensim .
Penentuan  setiap  kata  yang  masuk  ke dalam topik tertentu, sebut topik k , dilakukan melalui  proses  distribusi  probabilitas  yang
memanfaatkan  Gibbs  Sampling  (1).  Gibbs Sampling  digunakan  untuk  mengestimasi probabilitas  topik  tertentu  (topik k )  terhadap kata dan dokumen terhadap topik k tersebut.
𝑃(𝑧 𝑖 = 𝑗 | 𝑧 −𝑖 , 𝑤 𝑖 , 𝑑 𝑖 , . )∞ 𝐶 𝑤𝑖𝑗 𝑊𝑇 + 𝛽 ∑ 𝐶 𝑤𝑖𝑗 𝑊𝑇 +𝑊 𝛽 𝑊 𝑊=1 𝐶 𝑑𝑖𝑗 𝐷𝑇 + 𝛼 ∑ 𝐶 𝑑𝑖𝑡 𝐷𝑇 +𝑇𝛼 𝑇 𝑡=1
(1)
Dimana i merupakan  kata  dan j merupakan  dokumen; z i adalah  kata  yang diwakili  dengan  variabel z ; z -i adalah  kata selain kata z ; w i adalah jumlah kata; d i adalah kata yang di- assign ke dokumen yang diwakili dengan  variabel d . WT adalah  kata  dalam topik  ; DT adalah  topik  dalam  dokumen; wij adalah jumlah kata di dokumen; wj jumlah kata
di  selain  dokumen; dij adalah  kata  yang  di dokumen d ; dit adalah  topik  tersembunyi dalam  dokumen; dj adalah  dokumen  selain dokumen d . 𝐶 𝑤𝑖𝑗 𝑊𝑇 menunjukkan  berapa  kali w di- assign ke  topik k di  setiap  dokumen, 𝐶 𝑑𝑖𝑗 𝐷𝑇
berapa  kali  topik k tersebut  di- assign ke dokumen d , 𝐶 𝑤𝑗 𝑊𝑇 berapa  kali w di- assign ke topik  selain  topik k di  setiap  dokumen, 𝐶 𝑑𝑗 𝐷𝑇 berapa  kali  topik k di- assign ke  selain d , 𝛼 adalah  parameter dirichlet atas  distribusi dokumen  terhadap  topik,  diambil  dari  50/ T , nilai  tersebut  adalah  nilai  standar  untuk distribusi  dirichlet, 𝛽 adalah  parameter dirichlet atas distribusi topik terhadap kata di semua  dokumen  yaitu  0.001,  nilai  tersebut adalah nilai standar untuk distribusi dirichlet , 𝑊 adalah  jumlah  kata  untuk  setiap  dokumen dan 𝑇 adalah  jumlah  topik  untuk  setiap dokumen.

## Evaluasi Topic Coherence
Topic  coherence merupakan  satu  set dari kata-kata  yang  didapat  pada  topik  model yang  dinilai  sesuai  dengan  tingkat  koherensi atau dalam diinterpretasi oleh manusia dengan tingkat kemudahannya.
Topic  coherence mengukur  nilai  suatu topik  dengan  mengukur  kesamaan  semantik antar  kata  yang  berada  dalam  topik. Pengukuran  ini  dilakukan  untuk  membantu membedakan antara topik yang didapat secara semantic  dengan  topik  yang  memiliki keterkaitan  secara  statistik. Topic  coherence adalah  suatu ukuran  yang  digunakan  untuk mengevaluasi pemodelan topik. Jika
coherence  score pada  suatu  topik  bernilai tinggi,  maka  model  yang  dihasilkan  dapat dianggap baik.
Pada  penelitian  ini, coherence  score digunakan untuk mengevaluasi nilai koherensi jumlah topik sebanyak 1 sampai dengan topik sebanyak 10, kemudian dibandingkan dengan nilai  koherensi  pada  topik  sebanyak  5  yang sudah  dihasilkan  menggunakan coherence score .
Rumus  perhitungan coherence  score dapat dilihat sebagai berikut:
𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑣𝑖, 𝑣𝑗, ∊) = 𝑙𝑜𝑔 𝐷(𝑣𝑖,𝑣𝑗)+ ∊ 𝐷(𝑣𝑗) (2)
Dimana 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒(𝑣𝑖, 𝑣𝑗, ∊) adalah coherence score untuk  kata 𝑣𝑖 𝑑𝑎𝑛 𝑣𝑗 , 𝐷(𝑣𝑖, 𝑣𝑗) adalah jumlah dokumen yang memuat kata 𝑣𝑖 dan 𝑣𝑗 , 𝐷(𝑣𝑗) adalah  jumlah  dokumen  yang  memuat kata 𝑣𝑗 , 𝑣𝑖 adalah frekuensi kata 𝑣𝑖 , 𝑣𝑗 adalah frekuensi  kata 𝑣𝑗 , ∊ adalah  variabel  yang menjamin hasil bernilai positif.

## Visualisasi Data
Visualisasi  data  adalah  hasil  dari analisis  pemodelan  topik  ulasan  pengguna PeduliLindungi  menggunakan library  gensim pada bahasa pemrograman python.
Hasil  visualisasi  data  adalah  berupa
Intertropic Distance
Map. Program mengambil  data  hasil  proses LDA,  kemudian program menggunakan pyLDAvis dan library gensim  yang  ada  pada  kode  program berbahasa python untuk membentuk visualisasi. Proses akhir proses, program akan menghasilkan visualisasi berupa grafik Intertropic Distance Map .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
LDA  memproses  data  teks  dengan mengumpulkan  dokumen  dengan  topik  yang mirip, kemudian diklasifikasikan ke kelompok kata  yang  sering  muncul  dan  menghasilkan topik melalui distribusi probabilitas atas kata- kata tersebut.
Gambar  3  menunjukkan  hasil  dari pembentukan  topik  dengan  10  kata  kunci teratas untuk ditampilkan nilai bobotnya. Hasil output berupa  5  macam  topik  yang  telah selesai  dibentuk,  dengan  setiap  topiknya terdapat  10  kata  kunci  teratas  atau  kata  yang paling sering muncul di setiap topiknya untuk mewakili topik tersebut. Pada topik 1 terdapat 10 macam  perwakilan  kata  kunci,  setiap  kata kunci  memiliki  nilai  bobot  yang  berbeda.
Setiap  topik  (topik  0-4),  mengandung  kata kunci “aplikasi”. Kata kunci “sertifikat” hanya terdapat  pada  topik  2  dan  3.  Hal  ini  berarti bahwa  topik  berbeda  dapat  mengandung  kata kunci  yang  sama,  namun  dengan  nilai  bobot yang berbeda pada setiap topiknya.
Setelah  selesai  membentuk  topik, dilakukan pendistribusian topik ke data ulasan yang  ada.  Pendistribusian  topik  dilakukan untuk mengetahui setiap data ulasan memiliki kecenderungan  untuk  ditempatkan  di  antara topik  0  sampai  dengan  topik  4.  Hasil keluarannya dapat dilihat pada Gambar 4. Dari hasil  pendistribusian  dapat  dilihat  bahwa hasilnya berupa tabel pengklasifikasian setiap data  dokumen  kedalam dominant  topic , keywords pada setiap topik dan juga data teks dari dokumen 0 – 19999.
Gambar 3. Hasil dari Pembuatan Topik
Gambar 4. Hasil dari Pendistribusian
Tabel 1. Coherence Score Jumlah Topik  Coherence Score 1 0.3219 2 0.3481 3 0.3654 4 0.3899 5 0.3963 Rata-rata: 0.3643

## Evaluasi
Evaluasi topic  coherence dilakukan setelah  tahap  pemodelan  topik  menggunakan metode  LDA.  Evaluasi  ini  dilakukan  untuk mengetahui coherence score dari 5 topik yang telah dibentuk melalui pemodelan topik. Pada penelitian  ini,  jumlah  topik  akan  dijadikan sebagai acuan dalam evaluasi. Nilai coherence score ditunjukkan pada Tabel 1. Pada Tabel 1. dapat  dilihat  dengan  bahwa  topik  dengan jumlah  sebanyak  5  menghasilkan coherence score sebesar  0.3963,  dan coherence  score secara  keseluruhan  memiliki  nilai  rata-rata sebesar  0.3643,  maka  dapat  dikatakan  bahwa topik dengan jumlah sebanyak 5 memiliki nilai yang cukup stabil.

## Visualisasi Data
Visualisasi data menampilkan hasil dari
pemodelan topik ulasan pengguna PeduliLindungi. Visualisasi
dihasilkan
menggunakan library gensim pada pemrograman python yang berbentuk Intertopic  Distance  Map .  Bentuk  lingkaran yang  berada  di  bagian  kiri  merupakan distribusi  topik.  Besar  dan  kecilnya  diameter lingkaran menunjukkan persentase pada setiap topik.  Jika  diameter  lingkaran  tersebut  besar, maka  persentase  topik  tersebut  tinggi  dan
berarti  topik  tersebut  sering  diulas.  Jika diameter  lingkaran  tersebut  kecil,  maka persentase  topik  tersebut  rendah  dan  berarti topik  jarang  diulas.  Kualitas  distribusi  topik yang dihasilkan dipengaruhi apabila lingkaran saling tumpang tindih, apabila lingkaran tidak saling tumpang tindih maka hasilnya optimal, sedangkan  apabila  lingkaran  saling  tumpang tindih  dan  berkumpul  di  satu  wilayah  bagan, maka  hasilnya  kurang  optimal.  Posisi lingkaran  yang  terbentuk  memiliki  jarak kedekatan dengan lingkaran lainnya, kedekatan  tersebut  menunjukkan  bahwa distribusi  topik  memiliki  similaritas  yang dekat berdasarkan model yang dibentuk.
Pemodelan  topik  divisualisasikan  pada Gambar  5.  Pada  bagian  kiri  gambar ditampilkan  5  topik  atau Marginal  Topic Distribution berbentuk  lingkaran,  dan  pada bagian kanan ditampilkan 30 kata yang paling sering  muncul  pada  keseluruhan  topik.  Kata ‘vaksin’  merupakan  kata  yang  paling  sering muncul  di  dalam  berbagai  ulasan,  kata ‘sertifikat’  merupakan  kata  terbanyak  ke-dua yang  sering  muncul  di  dalam  ulasan-ulasan, dan  seterusnya.  Terlihat  bahwa  kualitas distribusi  topik  optimal  karena  tidak  tampak lingkaran  yang  tumpang  tindih  dan  lingkaran tidak berkumpul di satu wilayah saja.
Gambar 5. Visualisasi Pemodelan Topik
Gambar 6. Visualisasi Pemodelan Topik 1
Distribusi  topik  1  memiliki  diameter lingkaran  yang  paling  besar  di  antara  semua topik  yang  terlihat.  Hal  tersebut  dikarenakan topik  1  memiliki  persentase  sebesar  32% (Gambar 6) yang didapat dari perhitungan total token  pada  topik  1  sebesar  6400  data  dibagi dengan  total  keseluruhan  data  yaitu  20.000, yang artinya topik 1 paling banyak dibicarakan di antara topik-topik yang lainnya. Lingkaran pada  distribusi  topik  1  juga  tidak  tumpang tindih  dengan  topik  lain  sehingga  hasilnya dapat dikatakan optimal.
Persentase pada topik 2 sebesar 26.9%, yang artinya topik 2 cukup sering dibicarakan di  bandingkan  dengan  topik  3,  4  dan  5. Persentase  pada  topik  3  sebesar  16.1%,  yang artinya  topik  3  jarang  dibicarakan  jika dibandingkan dengan topik 1 dan 2. Persentase
pada topik 4 sebesar 14.1%, yang artinya topik 4  jarang  dibicarakan  di  bandingkan  dengan topik  1,  2  dan  3.  Persentase  pada  topik  5 sebesar  10.9%  yang  artinya  topik  5  sangat jarang  dibicarakan  jika  dibandingkan  dengan keempat topik lainnya.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pemodelan topik pada ulasan pengguna aplikasi PeduliLindungi menggunakan metode Latent
Dirichlet Allocation (LDA)
menghasilkan sebanyak 5 topik. Jumlah topik yang ditentukan telah menghasilkan kumpulan kata yang membentuk topik dengan baik, dan memiliki persentase nya masing-masing.
Nilai coherence  score dengan  topik sebanyak  5  adalah  0,3963  dan  dapat
disimpulkan bahwa topik sebanyak 5 memiliki hasil  yang  cukup  baik.  Informasi  yang dihasilkan  dari  5  topik  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai bahan evaluasi untuk meningkatkan pelayanan aplikasi PeduliLindungi. Persentase pada topik 1  sebesar  32%  dari  total  keseluruhan  data, yang artinya topik 1 paling banyak dibicarakan di antara topik-topik yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Fastyaningsih,  D.  Priyantika,  F.  T.
Widyastuti,  K.Kismartini  dan  A.  R.
Herawati. “Keberhasilan Aplikasi Pedulilindungi  Terhadap  Kebijakan Percepatan Vaksinasi dan Akses Pelayanan Publik di Indonesia,” Jurnal
Manajemen dan Kebijakan Publik, vol.
6, no. 2, pp. 95-109, 2021.
[2] Menteri  Komunikasi  dan  Informatika,
Keputusan  Menteri  Komunikasi  dan
Informatika Republik Indonesia Nomor 171 , 2020.
[3] Menteri  Komunikasi  dan  Informatika,
Keputusan  Menteri  Komunikasi  dan Informatika Republik Indonesia Nomor
253 , 2020. [4] Kominfo, Jumlah Pengguna PeduliLindungi  Tembus  5%  Pengguna Smartphone  Indonesia ,  30  Juni  2020, https://www.kominfo.go.id.
[5] R.  M.  Snyder,  “An  Introduction  to
Topic  Modeling  as  an  Unsupervised Machine  Learning  Way  to  Organize
Text  Information,”  In  Proc.  ASCUE, 2015, pp. 86-96.
[6] P.  Kherwa  dan  P.  Bansal,  “Topic Modeling:  A  Comprehensive  Review,” ICST Transactions on Scalable
Information  Systems ,  vol.  7,  no.  24,
2018.
[7] T.  Hua,  C.-T.  Lu,  J.  Choo,  and  C.  K. Reddy,  “Probabilistic  Topic  Modeling
For Comparative Analysis of Document Collections,” ACM  Transactions  on
Knowledge  Discovery  from  Data ,  vol.
14, no. 2, pp. 1-27, 2020.
[8] D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan, “Latent  Dirichlet  Allocation,” The Journal of Machine Learning Research ,
vol. 3, pp. 993–1022, 2003.
[9] M.  A.  Nugraha,  dan  L.  C.  Mungaran,
“Pemodelan  Topik  Berita  pada  Portal
Berita  Online  Berbahasa  Indonesia Menggunakan Latent Dirichlet Allocation  (LDA),” Jurnal  Ilmiah
Komputasi , vol. 20, no. 2, pp. 173-180,
2021.
[10]   D.  Purwitasari,  A.  Muflichah,  N.  A. Hasanah, dan A. Z. Arifin, “Pemodelan Topik  dengan  LDA  untuk  Temu Kembali Informasi dalam Rekomendasi Tugas  Akhir,”  Jurnal  Rekayasa  Sistem dan Teknologi Informasi (RESTI), vol. 5,  no.  3,  pp.  421–428,  2021.  [Online serial]. Available:
https://doi.org/10.29207/resti.v5i3.3049
. [Accessed March 17, 2022].
[11]   A. I. Alfanzar, Khalid, dan I. S. Rozas,
“Topic Modelling Skripsi Menggunakan  Metode  Latent,” Jurnal
Sistem Informasi (JSiI) , vol. 7, no. 1, pp.
7–13, 2020.
[12]   E.  P.  A.  Akhmad,  dan  C.  L. Prawirosastro, “Pemodelan Topik Menggunakan Latent Dirichlet Allocation  dan  Pachinko  Allocation Model  Untuk  Ekstraksi  Berita  Saham
Online,”  Laporan  Hasil  Penelitian, Surabaya:  KPN,  Universitas  Hang Tuah, 2021.
[13]   Patmawati,  dan  M.  Yusuf.  “Analisis Topik Modelling Terhadap Penggunaan
Sosial  Media  Twitter  oleh  Pejabat
Negara,” Building  of  Informatics,
Technology and Science (BITS) , vol. 3, no. 3, pp. 122–129, 2021.
[14]  S.  M.  Weiss,  N.  Indurkhya,  and  T. Zhang, Fundamentals of Predictive Text Mining , Springer, 2010.
[15]   S.  Vijayarani,  J.  Ilamathi,  and  Nithya,
“Preprocessing  Techniques  for  Text Mining  -  An  Overview,” International Journal  of  Computer  Science  & Communication Networks , vol. 5, no. 1, pp. 7-16, 2015.
[16]   V. Gupta, and G. S. Lehal, “A Survey of Text Mining Techniques and Applications,” Journal  of  Emerging
Technologies  in  Web  Intelligence ,  vol.
1, no. 1, pp.60-76, 2009.