## 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.v5i1.2556

## Topic Modelling pada Sentimen Terhadap Headline Berita Online Berbahasa Indonesia Menggunakan LDA dan LSTM
Chairullah Naury, Dhomas Hatta Fudholi * , Ahmad Fathan Hidayatullah
Fakultas Teknologi Industri, Magister Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 16917204@students.uii.ac.id, 2 hatta.fudholi@uii.ac.id, 3 fathan@uii.ac.id Email Penulis Korespondensi: hatta.fudholi@uii.ac.id
Abstrak− Media  massa online adalah  sumber  informasi  tercepat  dan up-to-date .  Sebuah  model  yang  dapat  memberikan pemetaan  akan  membantu  dalam  memilah  informasi  dengan  lebih  tepat.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menerapkan topic modelling terhadap hasil sentiment analysis pada headline berita online berbahasa Indonesia. Sumber data pada penelitian ini diperoleh dari media massa online berbahasa Indonesia. Data yang terkumpul dianalisis sentimennya dengan menggunakan metode Long Short-term Memory (LSTM), sehingga diperoleh tajuk-tajuk berita dengan sentimen positif, negatif, dan netral. Klasifikasi  yang  diperoleh  dari  hasil  proses  sentimen  analisis  tersebut  dilanjutkan  dengan  proses  pemodelan  topik menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan divisualisasikan dalam bentuk wordcloud dan intertopic distance map (pyLDAVis) untuk mengetahui keterkaitan satu topik dengan topik lainnya. Proses analisis sentimen menghasilkan model dengan  tingkat  akurasi  71.13%  dan  proses  pemodelan  topik  berhasil  menyajikan  topik-topik  yang  mudah  dinterpretasikan sehingga dapat diketahui kesimpulan tentang suatu isu.
Kata  Kunci: Analisis  Sentimen;  Long  Short-Term  Memory;  Headline  Berita  Online;  Pemodelan  Topik,  Latent  Dirichlet Allocation.
Abstract− The online mass media is the source of the fastest and up-to-date information. A model that can provide mapping will help in sorting out information more precisely. In this study, the authors applied topic modeling to the results of sentiment analysis  on  online  news  headlines  in  Indonesian.  Sources  of  data  in  this  study  were  obtained  from  online  mass  media  in Indonesian. The data collected were analyzed for sentiment using the Long Short-term Memory (LSTM) method, in order to obtain  news  headlines  with  positive,  negative,  and  neutral  sentiments.  The  classification  obtained  from  the  results  of  the sentiment analysis process is continued with the topic modeling process using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method and visualized in the form of wordcloud and intertopic distance map (pyLDAVis) to determine the relationship between one topic and another. The result of sentiment analysis is a model with 71.13% of accuracy level and the results of topic modeling are in the form of some topics that are easy to interpret.
Keywords :  Sentiment  Analysis;  Long  Short-Term  Memory;  Online  News  Headline;  Topic  Modelling;  Latent  Dirichlet Allocation

## 1. PENDAHULUAN
Headline atau tajuk berita adalah kalimat pendek atau frasa yang ditempatkan secara mencolok pada sebuah berita dengan menggunakan huruf yang menonjol [1]. Headline news atau berita utama adalah berita yang disepakati oleh  dewan  redaksi  dan  paling  layak  untuk  ditampilkan  di  halaman  depan  surat  kabar  dan  menggunakan  judul yang dicetak dengan huruf lebih besar dari berita lainnya dan menarik mengundang rasa penasaran para pembaca [2]. Pesan pertama yang dibaca oleh pembaca berita adalah judul berita sebelum membaca keseluruhan informasi yang disajikan dalam sebuah berita. Ringkasan informasi pada sebuah berita pada umumnya terangkum di bagian judul berita. Struktur kalimat dalam judul berita dibuat efisien dengan penekanan pada unsur siapa dan apa yang dilakukan.  Kata  kerja,  kata  benda,  kata  sifat,  dan  kata  keterangan  dipilih  yang  singkat  dan  tajam  untuk menyampaikan pesan kepada pembaca [3].
Penelitian ini membahas tentang topic modelling pada hasil sentiment analysis terhadap headline atau tajuk berita yang dipublikasikan di media berita online berbahasa Indonesia. Topic modelling adalah salah satu teknik di  dalam Natural  Language  Processing (NLP)  untuk  menganalisis  teks  [4]  yang  berupa  algoritma  untuk mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dari serangkaian kata dengan menggunakan teknik pendistribusian kata- kata  di  dalam  sekumpulan  dokumen.  Output  dari topic  modelling berupa  sekumpulan  topik  yang  terdiri  dari beberapa  gugus  kata  yang  muncul  bersamaan  di  dalam  dokumen  berdasarkan  pola  tertentu  [5].  Metode topic modelling banyak ragamnya, yaitu Latent Semantic Allocation (LSA) [6], Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)  [7],  dan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  [8].    Setiap  model  memiliki  beberapa  tahapan,  dan  setiap tahapan  akan  berpengaruh  terhadap  hasil  yang  diharapkan  [9].  Penulis  di  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Latent Dirichlet  Allocation (LDA) untuk pemrosesan pemodelan topik terhadap hasil analisis sentimen tajuk  berita  online  berbahasa  Indonesia. Sentiment  analysis juga  merupakan  salah  satu  teknik  di  dalam  NLP. Sentiment analysis dapat dilakukan dengan menggunakan dua pendekatan, yaitu Machine Learning Approach dan Lexicon-based  Approach [10].  Pendekatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  pendekatan Machine Learning , yaitu menggunakan metode Recurrent Neural Network . Recurrent  Neural  Network (RNN) adalah salah satu  dari metode Neural  Network yang digunakan untuk menyelesaikan  persoalan  terkait  dengan  NLP.  Metode  RNN  menggunakan  perhitungan  bobot  secara  berulang, sehingga  nilai  akurasi  yang  diperoleh  lebih  lebih  baik  dari  jaringan  saraf  tiruan  sederhana  [11].  Metode  RNN dipakai  dengan  tujuan  agar  mesin  mampu  memahami  bahasa  manusia  termasuk  cara  berkomunikasi,

## 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.v5i1.2556
mendengarkan, mengenali percakapan, dan memahami tata bahasa tertentu  [12].  Jenis RNN yang digunakan di dalam penelitian ini adalah Long Short Term Memory (LSTM). LSTM terbukti dapat menutupi kekurangan dari RNN  terkait  ketidakmampuannya  di  dalam  menyimpan  memori  agar  dapat  diseleksi  dan  dan  menambah mekanisme attention agar setiap kata sesuai dengan konteksnya [11].
Berawal dari posisi berita yang merupakan salah satu bentuk informasi yang banyak dicari oleh masyarakat [13]   dan  mulai  dipublikasikan secara online dalam  bentuk website atau portal berita [14], penulis mengangkat domain ini ke dalam penelitian yang dilakukan. Secara umum media massa memiliki banyak fungsi, yaitu: (1) penyebaran  informasi,  (2)  penyampaian  interpretasi  atau  opini  terhadap  suatu  informasi,  (3)  pembentukan kesepakatan,  (4)  korelasi/penghubung  antar  kelompok  masyarakat,  (5)  transmisi  warisan  budaya,  (6) mengekspresikan  nilai-nilai  budaya  untuk  melestarikan  identitas  masyarakat  [15].  Terlebih  lagi,  penulis melakukan literature review terhadap beberapa artikel ilmiah yang berkaitan dengan pemodelan topik dan analisis sentimen untuk menunjukkan manfaat dari impelementasi kedua metode tersebut. Pemodelan topik menggunakan metode LDA untuk mengetahui persepsi masyarakat terhadap kebijakan yang digulirkan oleh pembuat kebijakan diteliti  di  [16].  Pada  penelitian  lain,  bagaimana  melakukan  prediksi  harga  saham  di  pasar  modal  dengan memanfaatkan data harga saham dan sentimen berita di media massa menggunakan metode LSTM [17] juga telah dilakukan dan berhasil memberikan hasil yang memuaskan.
Berpijak  pada  hasil literature  review dan  gap  dari  penelitian  sebelumnya,  penulis  melakukan  penelitian yang bertujuan untuk menghasilkan model yang dapat menganalisis topik berdasarkan hasil sentimen analisis pada headline berita online berbahasa Indonesia. Topik-topik yang dihasilkan akan dikelompokkan berdasarkan topik- topik  berita  bersentimen  positif,  netral,  dan  negatif.  Kontribusi  penelitian  ini  adalah  memperkaya  literatur penelitian di  bidang topic modelling  based sentiment  analysis . Kontribusi  lainnya adalah agar masyarakat  dan pemangku  kebijakan  dapat  memperoleh insight bermanfaat  dari  topik-topik  yang  dibicarakan  di  media  massa terkait dengan suatu isu berita. Insight yang diperoleh diharapkan dapat menjadi masukan bagi masyarakat maupun para pemangku kebijakan di dalam pembuatan kebijakan terkait penanganan suatu isu berita.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan-tahapan  yang  dilaksanakan  pada  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Tahap  pertama  adalah pengumpulan  data,  tahap  kedua  pembuatan  model  sentimen  analisis,  tahap  ketiga  proses  analisis  sentimen menggunakan  metode  LSTM,  tahap  keempat  proses  pemodelan  topik  menggunakan  metode  LDA,  dan  tahap kelima adalah pembuatan visualisasi menggunakan wordcloud dan pyLDAVis.

## 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.v5i1.2556

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini memerlukan data tajuk berita dari media massa online . Untuk memperoleh data yang berupa tajuk berita online berbahasa Indonesia, penulis menggunakan cara scrapping pada situs-situs berita online . Situs berita online berita  berbahasa  Indonesia  yang  penulis  gunakan  sebagai  sumber  data  adalah  antaranews.com, cnnindonesia.com,  detik.com,  jpnn.com,  kompas.com,  liputan6.com,  merdeka.com,  okezone.com,  rmol.id, sindonews.com, suara.com, dan tempo.co. Situs-situs berita online tersebut dipilih karena situs tersebut dikelola oleh perusahaan yang benar-benar bergerak di bidang jurnalistik.
Studi kasus pada penelitian ini menggunakan data hasil dari query data tajuk berita yang mengandung term “ coronavirus disease 2019” atau “Covid-19”. Coronavirus disease 2019 adalah penyakit yang disebabkan virus corona  yang  pertama  kali  menjangkiti  warga  Wuhan  di  Tiongkok  pada  akhir  tahun  2019  yang  lalu  dan menyebabkan  pandemi  (wabah  mendunia)  serta  menjadi  masalah  utama  kesehatan  masyarakat  dunia  [18]. Coronavirus ini dapat menginfeksi masyarakat dari berbagai tingkatan usia. Kelompok masyarakat yang paling beresiko  terhadap dampak infeksi Covid-19 ini adalah kelompok usia tua (usia 60 tahun keatas) dan kelompok masyarakat yang memiliki riwayat penyakit kronis seperti diabetes, gangguan jantung, paru-paru, dan kanker [19].
Data yang diperoleh dari hasil proses scrapping situs berita online penulis bagi menjadi dua bagian. Dataset bagian pertama penulis gunakan sebagai sample dataset atau data latih untuk pembuatan model sentiment analysis , dan bagian kedua adalah data yang selalu mengalir dan terus menerus tersimpan ke dalam dataset yang berisi data headline berita  terkini.  Dataset  bagian  kedua  inilah  yang  nantinya  akan  digunakan  di  dalam  proses  analisis sentimen, pemodelan topik dan visualisasi. Dataset bagian pertama hasil dari scrapping situs berita online masih berupa unlabeled dataset , yaitu dataset  yang belum  memiliki label positif, negatif, dan netral. Proses pelabelan sample dataset ini dilakukan secara manual sehingga hasil akhirnya berupa sample dataset berlabel positif, negatif, dan netral.

## 2.2 Pembuatan Model Analisis Sentimen
Tahapan  kedua  yang  dilakukan  adalah  pembuatan  model  analisis  sentimen.  Proses  pembuatan  model  pada penelitian ini memerlukan pre-trained global vector for word representation berbahasa Indonesia yang penulis peroleh  dari fasttext yang  memuat  2.000.000 term dengan  dimensi  sebanyak  50  dimensi.  Pembuatan  model dilakukan dengan  melatih dataset melalui  beberapa skenario hyperparameters tuning. Hyperparameters tuning adalah proses pemilihan dan pengoptimalan berbagai hyperparameter di dalam jaringan syaraf tiruan, termasuk LSTM.  Pemilihan  kombinasi  beberapa hyperparameter dapat  menghasilkan  model  dengan  performa  yang berbeda-beda.  Proses pembuatan model ini dilakukan dengan menyesuaikan berbagai  parameter seperti jumlah layer , recurrent units , input size , batch size , epoch , maupun dropout [20].
Tabel 1 menunjukkan skenario pelatihan dataset. Terdapat 14 skenario eksperimen yang memadupadankan berbagai hyperparameter seperti jumlah lapisan LSTM, jumlah recurrent units , jumlah dropout , banyaknya batch size , dan maksimal epoch . Hasil pelatihan dataset yang dilakukan dalam beberapa eksperimen tersebut selanjutnya dievaluasi untuk diketahui tingkat akurasi modelnya. Model dengan tingkat akurasi yang tinggi disimpan sebagai model yang akan digunakan untuk proses analisis sentimen berikutnya.
Tabel 1. Skenario Hyperparameters Tuning Eksperimen Jumlah LSTM Layer Recurrent Units Dropouts Batch Size Max Epoch #1 1 128 - 64 16 #2 1 128 - 64 32 #3 1 128 - 128 16 #4 1 128 - 128 32 #5 2 32;16 0.2 64 16 #6 2 32;16 0.2 64 32 #7 2 32;16 0.2 128 16 #8 2 32;16 0.2 128 32 #9 2 64;16 0.2 64 16 #10 2 256;16 0.2 64 16 #11 3 32;16;8 0.5 64 16 #12 3 32;16;8 0.5 64 32 #13 3 32;16;8 0.5 128 16 #14 3 32;16;8 0.5 128 32
2.3 Proses Analisis Sentimen
Pada tahapan ini, penulis melakukan proses analisis sentimen terhadap unlabeled dataset. Dataset tajuk berita ini belum memiliki label positif, negatif, maupun netral. Unlabeled dataset diperoleh dari hasil scrapping situs-situs berita online .  Proses  analisis  sentimen  pada  tahap  ini  menggunakan  model  yang  sudah  tersimpan  sebelumnya,

## 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.v5i1.2556
sehingga diperoleh dataset baru yang sudah memiliki label positif, negatif, dan netral. Dataset yang sudah berlabel ini selanjutnya akan dipakai untuk proses pemodelan topik.

## 2.4 Proses Pemodelan Topik
Pemodelan Topik dilakukan dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Proses pemodelan topik dilakukan untuk masing-masing dataset berlabel positif, dataset berlabel negatif, dan dataset berlabel netral. Sehingga diperoleh topik-topik apa saja yang dibicarakan media massa online terkait suatu isu berita, baik itu topik yang berasal dari tajuk berita dengan sentimen positif, negatif, dan netral.

## 2.5 Visualisasi
Topik-topik yang diperoleh dari hasil pemodelan topik selanjutnya divisualisasikan dalam bentuk wordcloud [21] agar  lebih  mudah  untuk  melihat insight topik  pembicaraan  media  massa online .  Selain wordcloud ,  visualisasi lainnya adalah diagram intertopic distance map [22] untuk melihat jarak dan irisan keterkaitan antar topik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini menjelaskan hasil dari penelitian yang dilakukan. Hasil yang didapatkan dielaborasikan sesuai dengan tahapan penelitian yang dilakukan.

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Untuk pengumpulan data, penulis menggunakan teknik scrapping situs-situs berita online . Penulis menggunakan kode program dalam bahasa python untuk mendapatkan tajuk berita dengan menggunakan library BeautifulSoup. Library tersebut  mempermudah proses parsing elemen-elemen  html  seperti tag div, h1, dan h2 yang umumnya digunakan sebagai tag judul berita pada sebuah website.
Data  tajuk  berita  yang  berhasil  di- scrapping selanjutnya  disimpan  ke  dalam  database  mysql.  Database mysql dipilih  untuk  mempermudah query pada  saat  pencarian keyword tertentu  untuk  dianalisis  sentimennya. Semua data tajuk berita yang tersimpan di database belum memiliki label sentimen positif, negatif, maupun netral. Untuk keperluan membuat sample dataset , maka dipilih  2500 record secara acak dan disimpan ke  dalam tabel unlabeled _ sample_dataset. Query SQL yang digunakan untuk memilih 2500 record secara acak sebagai berikut: INSERT INTO “unlabeled_sample_dataset” SELECT * FROM `headlines` ORDER BY RAND() LIMIT 2500; Hasil dari query SQL tersebut adalah sebuah tabel bernama “ unlabeled_sample_dataset ” yang berisi 2500 record headline berita yang diambil secara acak dari tabel “ headlines ”. Proses selanjutnya adalah melakukan pelabelan dataset secara manual. Tabel “ Unlabeled _ sample_dataset” yang belum memiliki label diekspor ke dalam format file CSV dan dibuka menggunakan software spreadsheet , kemudian  ditentukan  label  dari  masing-masing  tajuk  berita,  sehingga  setiap headline berita  akhirnya  memiliki label  negatif,  netral,  atau  positif.  Nama  file  “ Unlabeled_sample_dataset.csv ”  selanjutnya  di- rename menjadi “ sample_dataset.csv ” dan file ini akan menjadi dataset untuk proses pembuatan model analisis sentimen.

## 3.2 Hasil Pembuatan Model Analisis Sentimen
Sample dataset yang diperoleh dari proses pengumpulan data kemudian melalui proses preprocessing text sebelum digunakan di dalam pembuatan model. Langkah-langkah Preprocessing text yang dilakukan adalah 1) membuang stopwords ;  2)  membuang  karakter  non-ascii,  url,  kata  sambung,  dan  angka-angka;  3)  membuang  kalimat  yang hanya terdiri dari satu kata.
Penulis melakukan 14 eksperimen untuk pembuatan model analisis sentimen. Setiap eksperimen bertujuan untuk  menguji  tingkat  akurasi  model  dengan  menyesuaikan  beberapa  parameter  model,  seperti  jumlah layer , recurrent  units tiap layer , dropout tiap layer , batch  size ,  dan epoch .  Eksperimen  dilakukan  dengan  menjalani langkah-langkah utama berikut: pembuatan model LSTM, melakukan training pada model, dan mencari tingkat akurasi.
Arsitektur model LSTM dibangun pertama kali dengan susunan seperti pada Gambar 2. Setelah pembuatan model LSTM, langkah berikutnya adalah melakukan training datase t pada model LSTM yang sudah didefinisikan sebelumnya. Proses training dataset ini dilakukan dalam beberapa epoch sesuai skenario hyperparameters tuning .

## 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.v5i1.2556
Selesai proses training dataset pada model LSTM, langkah selanjutnya adalah mencari nilai tingkat akurasi model, baik training accuracy maupun testing accuracy .
Gambar 3. Grafik Training and Validation Accuracy Gambar 4. Grafik Training and Validation Loss
Gambar 3 dan gambar 4 menunjukkan hasil dari proses training dataset . Hasil dari beberapa eksperimen sesuai skenario hyperparameters tuning terhadap model LSTM ditunjukkan pada Tabel 2. Dengan memperhatikan hasil test  accuracy ,  penulis  memilih  model  eksperimen  #10  sebagai  model  yang  akan  digunakan  untuk  proses analisis sentimen.

## Tabel 2. Hasil Hyperparameters Tuning
Eksp# #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10 #11 #12 #13 #14 Acc (%) 66.35 67.30 67.69 69.41 68.64 68.64 66.35 67.30 70.36 71.13 64.82 65.97 63.48 65.77

## 3.3 Hasil Analisis Sentimen
Proses analisis sentimen pada tahap ini menggunakan model yang tersimpan sebelumnya dan dataset tajuk berita terkini yang belum memiliki label positif, negatif, dan netral. Proses analisis sentimen ini ditunjukkan pada gambar 5. Hasil proses analisis sentimen tajuk berita online disimpan ke database menjadi dataset untuk proses pemodelan topik dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation .
Gambar 5. Proses analisis sentimen tajuk berita online

## 3.4 Hasil Pemodelan Topik
Penulis  melakukan  pemodelan  topik  terhadap dataset hasil  analisis  sentimen  pada  proses  sebelumnya.  Penulis menggunakan rentang tanggal 05 April 2020 hingga tanggal 12 April 2020 dari dataset untuk dibuat pemodelan topiknya. Hasil ekstraksi topik direpresentasikan pada Tabel 3 untuk pemodelan topik terhadap tajuk berita yang bersentimen positif, Tabel 4 untuk pemodelan topik terhadap tajuk berita bersentimen negatif, dan Tabel 5 untuk pemodelan topik terhadap tajuk berita bersentimen netral.
Tabel 3. Hasil Ekstraksi Topik Tajuk Berita Bersentimen Positif
Topic ID Word Distribution Topic: 0 virus, sembuh, pasien_positif, dinyatakan_sembuh, tenaga_medis, meninggal, pasien, sembuh_meninggal, rapid_test, bertambah. Topic: 1 update, rumah_sakit, jakarta, meninggal, sembuh, tes, lawan, warga, indonesia, cegah. Topic: 2 pandemi, orang, pasien_positif, bertambah, virus, wabah, pasien, sembuh, indonesia, sumut. Topic: 3 dunia, pasien, darurat, juta, perangi, bantu, sembuh, bertambah, tenaga_medis, total. Topic: 4 pasien_positif, virus, indonesia, pasien, april, wabah, rapid_test, orang, ahli, cegah. Topic: 5 pdp, meninggal, imbas, update, pasien_positif, karantina, rs, kota, dunia, pasien. Tabel 4. Hasil Ekstraksi Topik Tajuk Berita Bersentimen Negatif
Topic ID Word Distribution Topic: 0 virus, meninggal_dunia, kematian, terdampak, masyarakat, dki, darurat, psbb, meninggal, akibat. Topic: 1 virus, wabah, pemerintah, warga, akibat, indonesia, ribu, polisi, pasien, jokowi. Topic: 2 orang, korban, meninggal, sembuh, jenazah, pasien, as, virus, china, wabah.

## 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.v5i1.2556
Topic ID Word Distribution Topic: 3 lawan, pandemi, orang, imbas, pemerintah, virus, tutup, rs, lockdown, perusahaan. Topic: 4 pandemi, data, virus, pm_inggris, pasien, warga, dunia, karyawan, akibat, pemda. Topic: 5 positif, tenaga_medis, virus, dokter, pemerintah, cegah, warga, penanganan, penyebaran, malaysia Tabel 5. Hasil Ekstraksi Topik Tajuk Berita Bersentimen Netral
Topic ID Word Distribution Topic: 0 pasien, as, cegah_penyebaran, dampak, virus, akibat, video, jakarta, menag, orang Topic: 1 wabah, virus, jokowi, rumah_sakit, imbas, tangani, sembuh, sembuh_meninggal, anggaran, china. Topic: 2
pandemi, meninggal, sembuh, indonesia, orang, pasien, virus, april, update, positif.
Topic: 3 pandemi, positif, kota, virus, sembuh, rumah, ribu, daftar, indonesia, april. Topic: 4
positif, gugus_tugas, pasien, bantuan, warga, terdampak, virus, online, sembuh, menteri.
Topic: 5 pemerintah, pandemi, meninggal_dunia, tenaga_medis, pasien, anak, dunia, cerita, nasib, darurat.

## 3.5 Hasil Visualisasi
Hasil ekstraksi topik-topik dari proses pemodelan topik selanjutnya akan divisualisasikan dalam bentuk wordcloud dan intertopic  distance  map .  Visualisasi Wordcloud digunakan  untuk  mempermudah  memperoleh insight dari topik-topik  yang  dihasilkan,  dan intertopic  distance  map digunakan  untuk  mengetahui  jarak  antar  topik  dan keterkaitan satu topik dengan topik lainnya. Insight yang diperoleh dari hasil visualisasi ditunjukkan pada tabel 6.

## 3.5.1 Visualisasi topik pada hasil analisis sentimen positif
Visualisasi  pemodelan  topik  pada  hasil  analisis  sentimen  tajuk  berita  berlabel  positif  untuk  rentang  tanggal  05 April  2020  hingga  12  April  2020  berupa wordcloud dan intertopic  distance  map .  Visualisasi wordcloud untuk topik tajuk berita bersentimen positif disajikan pada gambar  6, gambar 7, gambar 8, gambar 9, gambar 10, dan gambar 11. Sedangkan visualisasi intertopic distance map disajikan pada gambar 12.
Gambar 6. Wordcloud topik #0
Gambar 7. Wordcloud topik #1
Gambar 8. Wordcloud topik #2
Gambar 9. Wordcloud topik #3 Gambar 10. Wordcloud topik #4
Gambar 11. Wordcloud topik #5

## 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.v5i1.2556
Gambar 12. Intertopic Distance Map
3.5.2 Visualisasi Topik Pada Hasil Analisis Sentimen Negatif
Visualisasi  pemodelan topik pada hasil analisis sentimen  tajuk berita berlabel  negatif  untuk  rentang tanggal  05 April  2020  hingga  12  April  2020  berupa wordcloud dan intertopic  distance  map .  Visualisasi wordcloud untuk topik tajuk berita bersentimen negatif disajikan pada gambar 13, gambar 14, gambar 15, gambar 16, gambar 17, dan gambar 18. Sedangkan visualisasi intertopic distance map disajikan pada gambar 19.
Gambar 13. Wordcloud topik #0
Gambar 14. Wordcloud topik #1
Gambar 15. Wordcloud topik #2 Gambar 16. Wordcloud topik #3 Gambar 17. Wordcloud topik #4
Gambar 18. Wordcloud topik #5

## 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.v5i1.2556
Gambar 19. Intertopic Distance Map
3.5.3 Visualisasi topik pada hasil analisis sentimen netral
Visualisasi pemodelan topik pada hasil analisis sentimen tajuk berita berlabel netral untuk rentang tanggal 05 April 2020  hingga  12  April  2020  berupa wordcloud dan intertopic  distance  map .  Visualisasi wordcloud untuk  topik tajuk  berita  bersentimen  netral  disajikan  pada  gambar  20,  gambar  21,  gambar  22,  gambar  23,  gambar  24,  dan gambar 25. Sedangkan visualisasi intertopic distance map disajikan pada gambar 26.
Gambar 20. Wordcloud topik #0
Gambar 21. Wordcloud topik #1
Gambar 22. Wordcloud topik #2 Gambar 23. Wordcloud topik #3 Gambar 24. Wordcloud topik #4
Gambar 25. Wordcloud topik #5

## 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.v5i1.2556
Gambar 26. Intertopic Distance Map
Insight yang  dapat  diperoleh  dari  visualisasi wordcloud topik headline bersentimen  positif,  negatif,  dan netral  ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Insight Hasil Ekstraksi Topik Topic ID Insight Sentimen Positif Insight Sentimen Negatif Insight Sentimen Netral Topic 0 Berita kesembuhan pasien covid Berita tentang kematian dampak dari virus Berita pencegahan penyebaran virus. Topic 1 Berita update data pasien sembuh dan meninggal Berita tentang penanganan masalah pekerja yang kena PHK dampak wabah virus. Berita penanganan wabah virus. Topic 2 Berita dampak pandemi dalam lingkup Indonesia. Berita pasien meninggal akibat virus. Berita update data pasien meninggal dan sembuh bulan April. Topic 3 Berita kondisi darurat dalam lingkup dunia. Berita tentang lockdown imbas pandemic. Berita tentang kota-kota di Indonesia yang terkena pandemi virus. Topic 4 Berita rapid test dan pencegahan menyebarnya virus di Indonesia. Berita tentang karyawan dirumahkan akibat pandemi. Berita upaya gugus tugas di dalam mencegah dampak virus. Topic 5 Berita pasien positif, PDP, dan meninggal di beberapa kota di dunia. Berita tentang pemerintah, dokter, dan tenaga medis cegah penyebaran virus. Berita pemerintah hadapi pandemi

## 4. KESIMPULAN
Analisis sentimen yang dilaksanakan pada penelitian ini menggunakan metode Long Short-term Memory (LSTM) dengan memanfaatkan pre-trained global vector for word representation berbahasa Indonesia yang diperoleh dari fasttext menghasilkan  model  dengan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  71.13%  dan  nilai  akurasi  terendah  sebesar 63.48%.  Pada  setiap  eksperimen hyperparameters  tuning ,  proses  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  berbeda- beda  sesuai  dengan  parameter-parameter  yang  dipasang,  yaitu  jumlah  lapisan  LSTM,  jumlah recurrent  units , dropouts , ukuran batch , dan maksimum epoch . Pemodelan topik pada penelitian ini menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) dapat menghasilkan topik-topik yang dibicarakan oleh media online , baik itu topik- topik yang bersentimen positif, negatif, maupun netral. Topik-topik yang diperoleh dari pemodelan topik terhadap hasil analisis sentimen pada tajuk berita online berbahasa Indonesia ini dapat diinterpretasikan dengan baik. Dari hasil visualisasi yang disajikan dapat diperoleh topik-topik yang memiliki insight dari suatu isu berita.

## REFERENCES
[1] Badan  Pengembangan  Bahasa  dan  Perbukuan,  “Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia,” Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan , 2016. https://kbbi.kemdikbud.go.id/.
[2] M. Wandik, A. M.Golung, and H.Mulyono, “Proses Penentuan Headline Surat Kabar (Studi Pada Surat Kabar Harian Manado Post),” E-Journal Acta Diurna , vol. VI, no. 2, 2017.
[3] M. Winiharti, “Analisis Diksi Pada Judul Berita Utama Surat Kabar yang Memberitakan Rapat Pansus DPR RI untuk Kasus Bank Century,” J. Penelit. Hum. , vol. 12, no. 1, pp. 19–31, 2011.

## 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.v5i1.2556
[4] C. C. Aggarwal and C. X. Zhai, Mining text data , vol. 9781461432. 2013.
[5] C. Jacobi, W. Van Atteveldt, and K. Welbers, “Quantitative analysis of large amounts of journalistic texts using topic modelling,” Digit. Journal. , vol. 4, no. 1, pp. 89–106, 2016, doi: 10.1080/21670811.2015.1093271.
[6] S. Bergamaschi and L. Po, “Comparing LDA and LSA topic models for content-based movie recommendation systems,” Lect. Notes Bus. Inf. Process. , vol. 226, pp. 247–263, 2015, doi: 10.1007/978-3-319-27030-2_16.
[7] Y. Lu, Q. Mei, and C. X. Zhai, “Investigating task performance of probabilistic topic models: An empirical study of PLSA and LDA,” Inf. Retr. Boston. , vol. 14, no. 2, pp. 178–203, 2011, doi: 10.1007/s10791-010-9141-9.
[8] D. M. Blei, B. B. Edu, A. Y. Ng, A. S. Edu, M. I. Jordan, and J. B. Edu, “Latent Dirichlet Allocation,” CrossRef List. Deleted DOIs , vol. 1, pp. 993–1022, 2003, doi: 10.1162/jmlr.2003.3.4-5.993.
[9] L. Hagen, “Content analysis of e-petitions with topic modeling: How to train and evaluate LDA models?,” Inf. Process. Manag. , vol. 54, no. 6, pp. 1292–1307, 2018, doi: 10.1016/j.ipm.2018.05.006.
[10]  W. Medhat, A. Hassan, and H. Korashy, “Sentiment analysis algorithms and applications: A survey,” Ain Shams Eng. J. , vol. 5, no. 4, pp. 1093–1113, 2014, doi: 10.1016/j.asej.2014.04.011.
[11]  K. Ivanedra and M. Mustikasari, “Implementasi Metode Recurrent Neural Network Pada Text Summarization Dengan Teknik  Abstraktif  the  Implementation  of  Text  Summarization  With  Abstractive  Techniques  Using  Recurrent  Neural Network Method,” vol. 6, no. 4, pp. 377–382, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201961067.
[12]  R. Primartha, Belajar Machine Learning Teori dan Praktik . Bandung: Penerbit INFORMATIKA, 2018.
[13]  B.  K.  Wangsa,  D.  Utomo,  and  S.  Nugroho,  “Sistem  Peringkas  Berita  Otomatis  berbasis  Text  Mining  menggunakan Generalized Vector Space Model: Studi Kasus Berita diambil dari Media Massa Online,” Techne J. Ilm. Elektrotek. , vol. 13, pp. 231–241, 2014.
[14]  M. R. Pratiwi, “Peran ICT bagi Organisasi Media Massa dan Budaya Masyarakat,” Komunikator , vol. 6, no. 5, p. 21, 2014, [Online]. Available: http://journal.umy.ac.id/index.php/jkm/article/view/212/174.
[15]  Y. Yuniati, “Pengaruh Berita di Surat Kabar terhadap Persepsi Mahasiswa tentang Politik,” vol. 3, no. 1. pp. 1–17, 2002.
[16]  F. de Oliveira Capela and J. E. Ramirez-Marquez, “Detecting urban identity perception via newspaper topic modeling,” Cities , vol. 93, no. May, pp. 72–83, 2019, doi: 10.1016/j.cities.2019.04.009.
[17]  X. Li, P. Wu, and W. Wang, “Incorporating stock prices and news sentiments for stock market prediction: A case of Hong Kong,” Inf. Process. Manag. , vol. 57, no. 5, p. 102212, 2020, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102212.
[18]  C. C. Lai, T. P. Shih, W. C. Ko, H. J. Tang, and P. R. Hsueh, “Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS- CoV-2) and coronavirus disease-2019 (COVID-19): The epidemic and the challenges,” Int. J. Antimicrob. Agents , vol. 55, no. 3, p. 105924, 2020, doi: 10.1016/j.ijantimicag.2020.105924.
[19]  WHO,  “Coronavirus  disease  2019,” World  Heal.  Organ. ,  vol.  2019,  no.  March,  p.  2633,  2020,  doi: 10.1001/jama.2020.2633.
[20]  N. Reimers and I. Gurevych, “Optimal Hyperparameters for Deep LSTM-Networks for Sequence Labeling Tasks,” 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1707.06799.
[21]  A.  F.  Hidayatullah,  A.  M.  Hakim,  S.  Cahyaningtyas,  and  W.  P.  Aulia,  “TOPIC  MODELING  DATA  TWITTER TERHADAP  CALON  PRESIDEN  REPUBLIK  INDONESIA  2019  MENGGUNAKAN  METODE  LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA).”
[22]  A. F. Hidayatullah, E. C. Pembrani, W. Kurniawan, G. Akbar, and R. Pranata, “Twitter Topic Modeling on Football News,” 2018 3rd Int. Conf. Comput. Commun. Syst. ICCCS 2018 , pp. 94–98, 2018, doi: 10.1109/CCOMS.2018.8463231.