Abstrak —Radio  Suara  Surabaya  sebagai  salah  satu  radio  di Kota  Surabaya  merupakan  radio  yang  menerapkan  format "radio News "  dan  informasi,  dimana  informasi  yang  sering  di sampaikan  antara  lain  kondisi  lalu  lintas,  keamanan,  dan seputar Kota Surabaya. Radio Suara Surabaya mengembangkan siaran interaktif berbasis jurnalistik masyarakat,  dimana  agasan  ini  melibatkan  partisipasi  warga dalam melaporkan peristiwa kepada penyiar radio yang sedang bertugas.  Laporan  masyarakat  yang  masuk  kemudian disebarluaskan kembali baik oleh penyiar melalui siaran radio maupun  oleh gatekeeper melalui  media  social  yang  dimiliki Radio  Suara  Surabaya,  baik twitter dan Facebook untuk memberikan  informasi  kepada  masyarakat.  Tingginya  jumlah laporan  perhari  yang  masuk  melalui  media  social  dan beragamnya topik dari laporan tersebut menimbulkan kesulitan dalam  mengidentifikasi  suatu  topik  dari  kumpulan  laporan media social masyarakat dan menghabiskan banyak waktu jika dilakukan  secara  manual  oleh  manusia.  Padahal,  kumpulan laporan  tersebut  merupakan  sumber  data  yang  sangat berpotensi  untuk  memberikan  informasi  apa  yang  terjadi  di Kota  Surabaya.  Dengan  kondisi  demikian,  dibutuhkan  suatu pemodelan topik yang mampu secara otomatis mengklasifikasikan  pesan  media  social  ke  dalam  topik-topik yang muncul dari hasil pemodelan. Pemodelan topik dilakukan dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) , sebuah metode text  mining  untuk  menemukan  pola  tertentu  pada  sebuah dokumen  dengan  menghasilkan  beberapa  macam  topik  yang berbeda.  Eksperimen  pemodelan topic dengan  metode LDA menyimpulkan bahwa jumlah topik yang terdapat dalam pesan media  social  adalah  4  topik.  Hasil  eksperimen  ini  telah  diuji secara mesin dengan nilai perplexity terbaik sebesar 213.41 dan diuji kemudahannya untuk diinterpretasi oleh manusia melalui uji koherensi topik yang terdiri dari word intrusion task dan topic intrusion task . Kesimpulan dari uji koherensi topik menyatakan bahwa  model  yang  dihasilkan  dengan  metode LDA pada  studi kasus ini dapat diinterpretasi manusia dengan baik.
Kata Kunci —Radio Suara Surabaya, pesan media sosial, Latent Dirichlet  Allocation  (LDA) ,  uji  koherensi  topik, word  intrusion task , topic intrusion task.

## I. PENDAHULUAN
OTA Surabaya merupakan ibu kota Provinsi Jawa Timur Indonesia, sekaligus menjadi kota metropolitan terbesar di provinsi tersebut. Surabaya sebagai kota terbesar kedua di Indonesia  setelah  Jakarta  juga  merupakan  pusat  bisnis, perdagangan,  industri,  dan  pendidikan  di  Jawa  Timur  serta wilayah  Indonesia lainnya di bagian timur. Secara geografis, Kota  Surabaya  terletak  di  07°  15’  50”  Lintang  Selatan  dan 112° 45’ 03” Bujur Timur, atau di tepi pantai utara Pulau Jawa dan  berhadapan  dengan  Selat  Madura  serta  Laut  Jawa.
Surabaya  memiliki  luas  sekitar  333,063  km²  dengan penduduknya berjumlah 2.909.257 jiwa (2015) [1].
Salah  satu  keunikan  Kota  Surabaya  adalah  adanya  Radio Suara  Surabaya  FM  (SSFM)  yang  memiliki  slogan News , Interaktif  dan  Solutif,  sehingga  dalam  operasionalnya,  tidak menyiarkan musik dan hiburan seperti radio lainnya, namun SSFM  ini  berhasil  menjadi  penghubung  masyarakat  yang memonitor  kondisi  keseharian  warga  Kota  Surabaya  dan sekitarnya. SSFM mampu meningkatkan partisipasi pendengarnya sebagai “reporter jalanan” dalam bentuk siaran interaktif dengan penyiar dan gatekeeper . Konsistensi SSFM sebagai radio berita interaktif telah mampu menjadi lembaga yang mewadahi interaksi sosial sehari-hari dalam masyarakat [2].
Tidak hanya melalui radio, Radio Suara Surabaya FM juga mengikuti  perkembangan  jaman  di  masyarakat  dengan merambah  media  sosial.  Akun  e100ss  adalah  akun Twitter dan Facebook resmi  Radio  Suara  Surabaya  yang dimanfaatkan  sebagai  salah  satu  saluran  media  komunikasi untuk berbagi berita secara real-time dengan pendengar untuk mendukung siaran Suara Surabaya FM (SSFM) [3].
Jumlah informasi publik media sosial yang di- post melalui media sosial resmi Radio Suara Surabaya FM sangat tinggi, hal ini ditunjukkan dengan jumlah rata-rata tweet dalam sehari dari  akun  @e100ss  sejumlah  192,2,  sementara  jumlah post dalam  sehari  dari  akun  E100  sejumlah  126,18 post ,  yang mana  kedua  data  tersebut  belum  termasuk  pesan  dari pendengar atau pengguna yang ditujukan kepada media sosial resmi  Radio Suara  Surabaya  FM. Dengan jumlah post yang tinggi,  terdapat  pula  hal  lain  yang  perlu  disoroti,  yaitu  pola pesan  yang  tidak  sesuai  dengan  ejaan  yang  disempurnakan dan  topik  yang  beragam  dan  sangat  cepat  berubah  dari  satu waktu ke waktu, sehingga untuk mengidentifikasi suatu topik dari kumpulan tweet tersebut sangat sulit dan menghabiskan banyak  waktu  jika  dilakukan  secara  manual  oleh  manusia. Padahal,  kumpulan post tersebut  merupakan  sumber  data yang sangat berpotensi untuk memberikan informasi apa yang terjadi di Kota Surabaya.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  akan menawarkan solusi dalam melakukan analisis topic modelling terhadap pesan media sosial yang disampaikan melalui akun e100ss. Analisis topic modelling digunakan untuk mengetahui topik-topik  apa  saja  yang  sering  muncul,  sehingga memudahkan  dalam  mengetahui  apa  yang  sedang  terjadi  di kota  Surabaya.  Penelitian  ini  menggunakan  pembelajaran machine learning dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) [4].  Metode LDA merupakan  sebuah  metode text mining untuk menemukan pola tertentu pada sebuah dokumen dengan  menghasilkan  beberapa  macam  topik  yang  berbeda, sehingga  tidak  secara  spesifik  mengelompokkan  dokumen

## Analisis Topik Informasi Publik Media Sosial di Surabaya Menggunakan Pemodelan Latent Dirichlet Allocation (LDA)
I Made Kusnanta Bramantya Putra dan Renny Pradina Kusumawardani Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : renny.pradina@gmail.com
K
kedalam  sebuah  topik  tertentu  [4].  Topik  yang  muncul  dari pengolahan  data  tersebut  selanjutnya  akan  dilakukan  uji koherensi topik, yaitu uji keterkaitan dari uraian probabilitas kata-kata  yang  ditemukan  satu  sama  lain  dalam  menyusun suatu topik [5].
Hasil  dari  analisis topic  modelling menggunakan LDA diharapkan  dapat  membantu  dalam  memahami  apa  yang sedang terjadi di Surabaya secara lebih ringkas.

## II. DASAR TEORI
A. Topic modelling
Konsep topic  modelling menurut  Blei  terdiri  dari  entitas- entitas  yaitu  “kata”,  “dokumen”,  dan  “ corpora ”.  “Kata” dianggap sebagai unit dasar dari data diskrit dalam dokumen, didefinisikan sebagai item dari kosa kata yang diberi indeks untuk  setiap  kata  unik  pada  dokumen.  “Dokumen”  adalah susunan  N  kata-kata.  Sebuah corpus adalah  kumpulan  M dokumen dan corpora merupakan bentuk jamak dari corpus . Sementara  “ topic ”  adalah  distribusi  dari  beberapa  kosakata yang bersifat tetap. Secara sederhana, setiap dokumen dalam corpus mengandung proporsi tersendiri dari topik-topik yang dibahas sesuai kata-kata yang terkandung di dalamnya [4].
Ide  dasar  dari topic  modeling adalah  bahwa  sebuah  topik terdiri dari kata-kata tertentu yang menyusun topik tersebut, dan dalam satu dokumen memiliki kemungkinan terdiri dari beberapa  topik  dengan  probabilitas  masing-masing.  Namun secara  pemahaman  manusia,  dokumen-dokumen  merupakan objek  yang  dapat  diamati,  sedangkan  topik,  distribusi  topik per-dokumen, dan penggolongan setiap kata pada topik per- dokumen  merupakan  struktur  tersembunyi,  maka  dari  itu topic modelling bertujuan untuk menemukan topik dan kata- kata  yang  terdapat  pada  topik  tersebut  [6].  Konsep topic modelling menurut Blei, ditunjukkan pada Gambar 1
Gambar 1. Latent Dirichlet Allocation (LDA) menurut Blei
B. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan metode topik modelling dan topik analisis yang paling populer saat ini. LDA muncul  sebagai  salah  satu  metode  yang  dipilih  dalam melakukan  analisis  pada  dokumen  yang  berukuran  sangat besar. LDA dapat  digunakan  untuk  meringkas,  melakukan klasterisasi,  menghubungkan  maupun  memproses  data  yang sangat  besar  karena LDA menghasilkan  daftar  topik  yang diberi  bobot  untuk  masing-masing  dokumen  [7].  Adapun distribusi yang digunakan untuk mendapatkan distribusi topik per-dokumen  disebut  distribusi  Dirichlet,  kemudian  dalam proses  generatif  untuk LDA ,  hasil  dari  Dirichlet  digunakan untuk  mengalokasikan  kata-kata  pada  dokumen  untuk  topik yang  berbeda.  Dalam LDA ,  dokumen-dokumen  merupakan objek  yang  dapat  diamati,  sedangkan  topik,  distribusi  topik
per-dokumen,  penggolongan  setiap  kata  pada  topik  per- dokumen  merupakan  struktur  tersembunyi,  maka  dari  itu, Algoritma  ini  dinamakan Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA) [6].
Menurut Blei (2003), LDA merupakan model probabilistik generatif dari kumpulan tulisan yang disebut corpus . Ide dasar yang  diusulkan  metode LDA adalah  setiap  dokumen direpresentasikan  sebagai  campuran  acak  atas  topik  yang tersembunyi, yang mana setiap topik memiliki karakter yang ditentukan  berdasarkan  distribusi  kata-kata  yang  terdapat  di dalamnya  [4].  Blei  merepresentasikan  metode LDA sebagai model probabilistic secara visual seperti pada Gambar 2 .
Gambar 2. Visualisasi Topic modelling dengan Metode LDA [8]
Sesuai  visualisasi  model  di  atas,  terdapat  tiga  tingkatan pada LDA Modeling. Parameter α dan β merupakan parameter distribusi  topik  yang  berada  pada  tingkatan corpus ,  yaitu kumpulan  dari  M  dokumen.  Parameter  α  digunakan  dalam menentukan distribusi topik dalam dokumen, semakin besar nilai  alpha  dalam  suatu  dokumen,  menandakan  campuran topik  yang  dibahas  dalam  dokumen  semakin  banyak. Parameter  β  digunakan  untuk  menentukan  distribusi  kata dalam topik. Semakin tinggi nilai beta, maka semakin banyak kata-kata yang ada di dalam topik, sedangkan semakin kecil nilai beta, maka semakin sedikit kata-kata yang ada di dalam topik  sehingga  topik  tersebut  mengandung  kata-kata  yang lebih  spesifik.  Variabel  θ m adalah  variabel  yang  berada  di tingkat  dokumen  (M).  Variabel  θ  merepresentasikan distribusi topik untuk dokumen tertentu. Semakin tinggi nilai θ, maka semakin banyak topik yang ada di dalam dokumen, sedangkan  semakin  kecil  nilai  θ,  maka  dapat  dikatakan dokumen  tersebut  semakin  spesifik  pada  topik  tertentu. Variabel Z n dan W n adalah variabel tingkat kata (N). Variabel Z dan merepresentasikan topik dari kata tertentu pada sebuah dokumen sdangkan variabel W merepresentasikan kata yang berkaitan dengan topik tertentu yang terdapat dalam dokumen [4].
Secara  umum, LDA bekerja  dengan  masukan  dokumen- dokumen  individual  dan  beberapa  parameter,  untuk menghasilkan  luaran  berupa  model  yang  terdiri  dari  bobot yang dapat dinormalisasi sesuai probabilitas. Probabilitas ini mengacu  pada  dua  jenis,  yaitu  jenis  (a)  probabilitas  bahwa suatu  dokumen  spesifik  tertentu  menghasilkan  topik  yang spesifik pula dan jenis (b) probabilitas bahwa topik spesifik tertentu  menghasilkan  kata-kata  spesifik  dari  sebuah kumpulan  kosakata.  Probabilitas  jenis  (a),  dokumen  yang sudah diberi label dengan daftar topik seringkali dilanjutkan hingga menghasilkan probabilitas jenis (b), yang menghasilkan kata-kata spesifik tertentu [7].
LDA dapat  digunakan  dalam  bidang  analisis  trend  pada media social [8], melakukan identifikasi tema pada 421 artikel ilmiah  pada Organizational  Research  Methods [9], mendeteksi  topik  untuk  pelacakan  konten  percakapan  [10] dan  telah  terbukti  mampu  berkerja  dengan  baik  untuk dokumen panjang seperti artikel Wikipedia maupun dokumen pendek seperti tweet [11]

## C. Radio Suara Surabaya
Radio Suara Surabaya Suara Surabaya FM (SSFM) adalah sebuah  stasiun  radio  di  Kota  Surabaya.  Berpusat  di  jalan Wonokitri  Besar  40,  SSFM  mengudara  pertama  kali  pada tanggal  11  Juni  1983.  Radio  ini  mengklaim  sebagai  radio pertama di Indonesia yang menerapkan format "radio News " dan  informasi,  dimana  informasi  yang  sering  di  sampaikan antara  lain  kondisi  lalu  lintas,  keamanan,  dan  seputar  Kota Surabaya [12].
Pada  tahun  1994,  Radio  SS  mengembangkan  siaran interaktif  berbasis  jurnalistik  masyarakat.  Gagasan  ini melibatkan  partisipasi  warga  dalam  melaporkan  peristiwa kepada  penyiar  radio  yang  sedang  bertugas  [13].  Partisipasi yang  melibatkan  warga  ini  diawali  berdasarkan  inisiatif masyarakat sendiri, yang melaporkan kondisi lalu lintas dan cuaca  yang  ditanggapi  positif  oleh  SSFM  dengan menyebarkan laporan tersebut sehingga pendengar merasakan langsung  manfaatnya.  Menariknya  SS  tidak  pernah mengadakan training atau menentukan format tertentu untuk pelaporan  yang  dilakukan  masyarakat.  SS  memiliki  penyiar radio dan gatekeeper yang memiliki peran untuk menyeleksi atau  menyunting  informasi  yang  disampaikan  oleh masyarakat melalui media sosial [14].
Akun Twitter @e100ss  dan  akun Facebook E100  adalah akun media sosial resmi Radio Suara Surabaya sebagai salah satu saluran media komunikasi yang mendukung siaran Suara Surabaya  FM  (SSFM).  Akun  @e100ss  dikembangkan  Tim On Air Suara Surabaya pada September 2012. Nama @e100ss dipilih  dengan  tujuan  agar  mudah  diingat,  e  menandakan electronic , 100 adalah Frekuensi Suara Surabaya FM dan ss merupakan singkatan dari Suara Surabaya. Sesuai visi SSFM yg  mengikuti  perkembangan  teknologi,  Suara  Surabaya  FM memanfaatkan  media  sosial  @e100ss  dan  E100  sebagai media  komunikasi  resmi  dengan  pendengar  untuk  berbagi berita secara real-time [3].

## III. METODOLOGI
Langkah-langkah  pengerjaan  studi  dari  awal  hingga  akhir ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Metodologi Penelitian

## IV. HASIL DAN ANALISIS
Dalam melakukan topic modelling dengan Latent Dirichlet Allocation  (LDA) ,  tahap-tahap  yang  dilakukan  adalah preprocessing data, analisis jumlah iterasi dan analisis jumlah topik

## A. Preprocessing Data
Pra-proses  data  mencakup  beberapa  langkah  utama pengerjaan yakni membersihkan data dan stopword removal. Pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan penulisan huruf  besar  menjadi  huruf  kecil,  menghilangkan  adanya karakter  yang  tidak  diperlukan,  menghapus  kata  dengan jumlah huruf kurang dari 2 dan menghapus token yang hanya terdiri dari angka.
Pendefinisian stopword mengacu  pada  susunan stopword yang telah disusun oleh penelitian Fadillah Z Talla [15] yang dilengkapi dengan pendefinisian kata tugas berdasarkan buku karangan Masnur Muslich [16] dan Abdul Muslich [17], kata tugas dipilih menjadi stopword karena merupakan kata yang sering  digunakan  namun  tidak  memiliki  nilai  informasi. Selain  itu,  terdapat  tambahan  kata-kata  yang  menjadi  kode format dari Radio Suara Surabaya FM. Kemudian hasil dari kedua  tahap  ini,  data  diterjemahkan  untuk  menjadi corpus serta  disimpan  untuk  penggunaan  pemrosesan  data selanjutnya.

## B. Analisis Jumlah Iterasi
Dalam  melakukan  penentuan  jumlah  iterasi  ( passes ), metode  yang  digunakan  adalah  dengan  melakukan  analisis nilai perplexity .  Analisis  nilai perplexity dilakukan  dengan cara  menjalankan  pemodelan  terhadap  topik  dengan setidaknya  tiga  parameter  topik  yang  berbeda  dengan  nilai passes mula-mula  30.  Dalam  kasus  ini,  parameter  jumlah topik  yang  dipilih  adalah  5,  10,  15  dan  20.  Hasil  nilai perplexity yang  muncul  dari  masing-masing  parameter jumlah topik ini kemudian dicatat kemudian divisualisasikan pada Gambar 4
Gambar  4.  Visualisasi  hasil  eksperimen  untuk  penentuan  jumlah  iterasi dengan analisis perplexity
Berdasarkan visualisasi Gambar 4 , dapat dilihat bahwa nilai perplexity sudah  mencapai  kondisi  cenderung  stabil  pada passes ke  10  untuk  keseluruhan  parameter  jumlah  topik, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  iterasi  yang  digunakan adalah 10.

## C. Analisis Jumlah Topik
Dalam  melakukan  eksperimen  untuk  penentuan  jumlah topik  dengan  analisis perplexity ,  eksperimen  dibedakan menjadi eksperimen pemodelan topik dengan stem dan tanpa stem  untuk  mengetahui  pengaruh  stem  dalam  pemodelan topik.  Hasil  eksperimen  analisis  nilai perplexity untuk penentuan jumlah topik dengan stemming dapat dilihat pada Gambar 5 , dan tanpa stemming pada Gambar 6
Gambar  5.  Visualisasi  hasil  eksperimen  untuk  penentuan  jumlah  topik dengan analisis perplexity untuk model dengan stem
Gambar  6.    Visualisasi  hasil  eksperimen  untuk  penentuan  jumlah  topik dengan analisis perplexity untuk model tanpa stem
Berdasarkan Gambar  5 ,  nilai perplexity terendah  untuk eksperimen topic modeling dengan stem terdapat pada jumlah topik 4 yaitu 213.41, sementara berdasarkan Gambar 6 untuk
eksperimen  topik  modeling  tanpa  stem  nilai perplexity terendah terdapat pada jumlah topik 4 yaitu 277.92. Tren nilai perplexity meningkat  untuk  jumlah  topik  yang  semakin tinggi,  sehingga  4  topik  merupakan  jumlah  topik  terbaik berdasarkan analisis perplexity .

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan dari proses pengerjaan studi yang telah dilakukan antara lain:
1. Dalam melakukan topic modelling dengan metode LDA untuk menganalisis topik-topik apa yang sedang dibahas pada  media  sosial  informasi  publik  di  Surabaya,  tahap tahap yang dilakukan adalah mengidentifikasi masalah, melakukan  studi  literature,  mempersiapkan  data, melakukan  pra-proses  data,  membentuk  model  topik, serta melakukan validasi model topik
2. Telah  dilakukan  berbagai  eksperimen  dalam  proses topic modelling dengan metode LDA . Eksperimen yang terkait  jumlah passes menghasilkan  10 passes sebagai jumlah passes terbaik berdasarkan nilai perplexity yang telah  stabil  pada  iterasi  ke  10  untuk  setiap  distribusi topik yang terpilih secara acak.
3. Eksperimen  yang  terkait  dengan  jumlah  topik  dalam model  dibagi  menjadi  dua  eksperimen,  yaitu topic modelling dengan stem dan topic modelling tanpa stem. Topic modelling dengan stem menghasilkan kesimpulan bahwa  4  topik  merupakan  jumlah  topik  terbaik berdasarkan  nilai perplexity terendah  yaitu  213.41 dengan standar deviasi 2.54. Topic modelling tanpa stem juga  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  4  topik merupakan  jumlah  topik  terbaik  berdasarkan  nilai perplexity terendah yaitu 277.92 dengan standar deviasi 3.67.  Berdasarkan  hasil  eksperimen  ini,  telah  dapat dihasilkan  beberapa  kesimpulan.  Kesimpulan  pertama, bahwa  4  topik  merupakan  jumlah  topik  terbaik  dalam membentuk  topik  model  berdasarkan  analisis  nilai perplexity dan dapat dikatakan cukup stabil berdasarkan nilai  standar  deviasinya.  Kesimpulan  kedua,  proses stemming dalam kasus ini memberikan pengaruh positif terhadap pembentukan model yang ditunjukkan dengan penurunan nilai perplexity sebesar 64.51.
4. Eksperimen terkait klasifikasi dokumen ke dalam topik telah dilakukan baik untuk model dengan stem, maupun model  tanpa  stem.  Hasil  eksperimen  klasifikasi dokumen  menunjukkan  hasil  yang  meyakinkan  yang ditunjukkan  dengan  distribusi  probabilitas  dokumen terhadap  topik  untuk  model  dengan  atau  tanpa  stem secara mayoritas berada pada rentang 0.5 hingga 0.99.

## VI. SARAN
Dari  pengerjaan  studi  ini,  terdapat  beberapa  saran  untuk pengembangan penelitian ke depan.
1. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber dari  status Facebook fanpage  dan twitter yang menggunakan  kebahasaan  berita  media  sosial.  Pada pengembangannya, dapat diujicobakan dataset dari akun media social lain yang terpercaya ataupun dataset yang diambil  dari  komentar  pada  status Facebook fanpage yang cenderung lebih banyak menggunakan karakteristik bahasa informal sehari-hari.
0 100 200 300 400 500 600 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Passes 23 2, 71 218 ,70 213 ,4 1
219 ,6 0 23 5, 74 243 ,76 24 7, 82 24 9, 96 25 0, 93 25 7, 26 26 2, 22 26 8, 03 272 ,6 1 279,4 0
28 5, 63 29 1,3 4 29 6, 05 30 2, 85 30 6, 01

## 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 4 1 8 2 2 2 6 3 0 3 4 3 8 4 2 4 6 5 0 JUMLAH TOPIK
30 7, 20 28 7, 44 277 ,9 2 28 8, 16 30 9, 13 32 1,3 7
33 0, 46 33 0, 58 33 6, 14 33 9, 94 35 1,5 0
35 5, 47 36 2, 10 36 7, 82 374 ,9 4 38 2, 80 38 9, 47 39 9, 22 40 1,9 7

## 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 4 1 8 2 2 2 6 3 0 3 4 3 8 4 2 4 6 5 0
JUMLAH TOPIK
2. Dari  hasil  pemodelan  topik,  terdapat  kata-kata  yang tergolong  sebagai  nama  lokasi  dalam  topik,  sehingga untuk memperoleh hasil yang lebih optimal, diperlukan suatu  pendeteksian  nama  lokasi  sebagai  penyaringan data  sebelum  dilakukan  pemodelan,  demikian  pula untuk merk dagang dan sebagainya. Terdapat pula kata- kata  yang  berupa  singkatan  yang  memiliki  arti  sama namun dalam pemodelan topik menjadi dua entitas yang berbeda,  seperti  jln  dengan  jalan  dan  yg  dengan  yang. Untuk  itu  diperlukan  suatu  normalisasi  sebelum dilakukan pemodelan topik

## LAMPIRAN
Tabel 1. Hasil Pembentukan Model LDA dengan Stemming topik #0: topik #1: topik #2: topik #3: 0.021*surabaya 0.017*hujan 0.035*info 0.073*arah 0.010*kawan 0.016*surabaya 0.023*celaka 0.069*padat 0.008*indonesia 0.015*pagi 0.019*lokasi 0.044*macet 0.007*suara 0.014*kawan 0.015*motor 0.030*jalur 0.006*selamat 0.014*jalan 0.015*truk 0.027*tol 0.005*news 0.011*jl 0.015*foto 0.024*imbas 0.005*anak 0.011*banjir 0.015*kendara 0.021*via 0.005*wib 0.010*selamat 0.014*via 0.020*foto 0.005*foto 0.010*kawasan 0.014*mobil 0.017*truk 0.005*orang 0.009*air 0.013*tugas 0.016*waru 0.004*radio 0.009*cuaca 0.013*lapor 0.012*lintas 0.004*ibadah 0.008*wib 0.012*korban 0.012*simpang 0.004*ciri 0.007*kota 0.012*libat 0.012*surabaya 0.004*hilang 0.006*deras 0.010*jalan 0.012*jalan 0.004*kumandang 0.006*daerah 0.010*bakar 0.012*lajur 0.004*adzan 0.006*gubernur 0.010*update 0.010*mogok 0.004*tunai 0.005*hati 0.010*sepeda 0.010*waspada 0.004*jatim 0.005*listrik 0.009*data 0.010*arus 0.003*tiket 0.005*kerja 0.009*kronologi 0.009*raya 0.003*rumah 0.005*suhu 0.008*dengar 0.009*sidoarjo Tabel 2.
Hasil Pembentukan Model LDA tanpa Stemming
topik #0: topik #1: topik #2: topik #3: 0.014*surabaya 0.030*info 0.070*padat 0.021*surabaya 0.008*indonesia 0.024*truk 0.068*arah 0.015*kawan 0.007*orang 0.021*kecelakaan 0.043*macet 0.014*hujan 0.006*suara 0.019*via 0.030*jalur 0.014*wib 0.006*news 0.018*foto 0.025*imbas 0.012*pagi 0.006*anak 0.017*lokasi 0.024*tol 0.011*selamat 0.006*foto 0.013*mobil 0.017*via 0.008*banjir 0.005*rumah 0.013*motor 0.017*surabaya 0.008*cuaca 0.005*kawan 0.013*jalan 0.016*foto 0.007*kawasan 0.004*ciri 0.013*petugas 0.015*waru 0.007*radio 0.003*jatim 0.011*update 0.012*simpang 0.007*jl
0.003*warga 0.010*km 0.011*jalan 0.007*tiket 0.003*presiden 0.009*korban 0.011*mogok 0.006*air 0.003*keluarga 0.009*melaporkan 0.009*raya 0.006*pkl 0.003*pk 0.009*kendaraan 0.009*truk 0.006*kota 0.003*tim 0.009*sepeda 0.009*kawan 0.006*rp 0.003*jawa 0.008*tol 0.009*arus 0.005*jalan 0.003*gk 0.008*arah 0.009*volume 0.005*deras 0.002*reporter 0.008*melibatkan 0.008*sidoarjo 0.005*wilayah 0.002*kepala 0.008*sidoarjo 0.008*exit 0.005*pk

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  K.  Surabaya,  “Situs  Web  Resmi  Kota  Surabaya,”  2016. [Online]. Available: http://sparkling.surabaya.go.id/.
[2] D. I. P. Hadi, “Penyiaran Interaktif dan Kepentingan Publik,” 2014.
[3] R.  S.  Surabaya,  “Suara  Surabaya  Official  Website,”  2016. [Online]. Available: http://www.suarasurabaya.net/.
[4] D.  M.  Blei, Latent  Dirichlet  Allocation .  Machine  Learning Research 3, 2003.
[5] J.  H.  L.  K.  G.  T.  B.  D.  Newman,  “Automatic  Evaluation  of Topic Coherence,” in Proceedings of the 49th Annual Meeting of  the  Association  for  Computational  Linguistics:  Human Language Technologies (ACL HLT 2011) , 2010, pp. 100–108.
[6] D. M. Blei, “Probabilistic Topic Model,” vol. 55, 2012.
[7] A. H. and a. E. S. J. C. Campbell, “Latent Dirichlet Allocation: Extracting Topics,” 2014.
[8] N.  C.  T.  B.  J.  H.  Lau,  “On-line  Trend  Analysis  with  Topic Models:  #twitter  trends  detection  topic  model  online,”  in
Proceedings  of  COLING  2012:  Technical  Papers ,  2012,  pp. 1519–1534.
[9] A.  Gaur,  “Topic  Models  As  A  Novel  Approach  To  Identify Themes In Content Analysis: The Example Of Organizational
Research Methods,” 2015.
[10] Y.-S. T. and C.-H. L. J.-F. Yeh, “Topic detection and tracking for conversational content by using conceptual dynamic latent Dirichlet Allocation,” 2016.
[11] H. Z. Z. Tong, “A Text Mining Research Based On LDA Topic Modelling,” Jodrey  Sch.  Comput.  Sci.  Acadia  Univ. ,  vol.  10, pp. 201–210, 2016.
[12] H. T. Jukangko, “Peran Radio Suara Surabaya Sebagai Media Pendidikan  untuk  Tertib  Berlalu  Lintas  bagi  Warga  Kota Surabaya,” vol. 3, no. 1, 2013.
[13] I.  P.  Hadi,  “Khalayak  Maya  Dalam  Media  Online,” J.  Ilm. SCRIPTURA , vol. 1, 2007.
[14] F. L. D. Yoanita, “Akurasi dalam Jurnalisma Warga pada Radio Suara Surabaya,” J. SCRIPTURA , vol. 4, pp. 47–53, 2014.
[15] F.  Z.  Tala,  “A  Study  of  Stemming  Effects  on  Information Retrieval  in  Bahasa  Indonesia,” Inst.  Logic,  Lang.  Comput. Univ. van Amsterdam, Netherlands , 2003.
[16] M.  Muslich, Garis-garis  Besar  Tata  Bahasa  Baku  Bahasa Indonesia . Bandung: Refika Aditama, 2010.
[17] A.  Chaer, Tata  Bahasa  Praktis  Bahasa  Indonesia .  Jakarta: Barata Karya Aksara, 2008.