## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.1, Juli 2022, pp. 71~77 e-ISSN: 2548-6861

## Pengamatan Tren Ulasan Hotel Menggunakan Pemodelan Topik Berbasis Latent Dirichlet Allocation
Suparyati 1 *, Emma Utami 2** Agus Fathurahman 3*** * Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta ** Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta *** Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta suparyati@students.amikom.ac.id 1 , ema.u@amikom.ac.id 2 , agusagusfatkhurohman@amikom.ac.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2022-01-01 Revised 2022-05-13 Accepted 2022-05-18 The accuracy in extracting and summarizing thousands of reviews into several topics is  the  key  in  the  implementation  of  data  processing  and  further  information.  The hotel industry is no exception, where a review is an asset which, when processed, can produce information that will later be used for business expansion and business continuity.  This  hotel  review  topic  modeling  research  uses  Latent  Dirichlet Allocation as a means to summarize  the  document.  Latent Dirichlet Allocation is proven to be effective in the processing of summarizing words and many studies have used this method. The purpose of this research is to get a summary of words that make up a topic that represents the whole review which can produce data for hotel management to maintain their existence in the business and expand by considering the results of modeling the topic. The results showed that the words location, service, hotel, breakfast, resort and beach were the terms that most often appeared among the dominant topics.
Keyword:
Latent Dirichlet Allocation, Topic Modeling, Machine Learning.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kesulitan  dalam  pengubahan  data  tidak  terstruktur menjadi  data  terstruktur  merupakan  tantangan  tersendiri dewasa  ini.  Informasi  dalam  bentuk  teks  yang  ada  saat  ini umumnya dalam bentuk teks yangn tidak berlabel yang tidak dapat  kita  atribusikan  secara  ketat  ke  domain  tematik berjumlah  sangat  banyak.  Manajemen  kategorisasi  manual terhadap dokumen teks memerlukan sumber daya keuangan dan  sumber  daya  manusia  yang  besar  sehingga  diperlukan permodelan  topik  untuk  pengklasifikasian  dokumen  teks tersebut.
Penerapkan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan Latent Semantic Index (LSA), yang mampu menangani data diskrit. Selain itu, dilakukan perbandingan untuk menguji divergensi, throughput,  kualitas,  dan  waktu  respons,  karena  keduanya dapat  mengklasifikasikan  data  berdasarkan  konten  dan dengan  memberi  label  pada  masing-masing  kategori. Algoritma dengan divergensi yang lebih baik diimplementasikan  yang  dapat  menangani  persyaratan organisasi  dengan  menghadirkan  area  teratas  yang  perlu ditingkatkan/konsentrasi tergantung pada analitik yang dibuat
oleh  algoritma  pada  data  diskrit  yang  tersedia,  dan  dengan menerapkan  teknik  visualisasi,  hasilnya  akan  ditampilkan secara  merata  dalam  format  grafis  [1].   Studi  perbandingan pada  klasifikasi  dokumen  teks  ilmiah  tidak  terstruktur berdasarkan  teks  lengkap  yang  paling  banyak  diterapkan pendekatan  pemodelan  topik  populer  (LDA,  LSA)  untuk mengelompokkan  kata-kata  menjadi  satu  set  topik  sebagai kata kunci penting untuk klasifikasi [2].
Metode  yang  diusulkan  membantu  dalam  mengonversi data yang tidak dapat dibaca ke format terstruktur yang dapat dibaca  dengan  bantuan  Pembelajaran  mesin  adalah klasifikasi,  dan  pengelompokan  memainkan  peran  penting dalam  mengubah  data  operasional  menjadi  model  data  dan memvisualisasikan  informasi  yang  diproses  ke  pengguna akhir.  Penelitian  ini  bertujuan  mendapatkan  gambaran  dan ringkasan yang berupa kata-kata yang mengarah pada suatu topik  yang  dapat  membantu  memberikan  pertimbangan- pertimbangan  terhadap  pihak  manajemen  hotel  untuk memberikan  suatu  kebijakan  dan  keputusan  dalam  hal memajukan bisnis dan ekspansi usahanya.
Topic  Modeling merupakan  tugas natural  language processing yang  mengekstrak  topik  yang  relevan  dari

## RETRACTED
72
dokumen  tekstual. Topic  modelling yang  juga  teks mining yang  menggunakan  teknik supervised dan unsupervised machine  learning yang  digunakan  dalam  mengidentifikasi pola  dalam  korpus  yang  mengandung  sejumlah  besar  teks yang  struktur  dan  tidak  terstruktur  dengan  cara mengelompokkan  istilah  korpus  ke  dalam  kelompok  istilah sehingga  menghasilkan  topik  menggunakan  pemrosesan kesamaan. Topik modeling sendiri memiliki masalah karena dapat menghasilkan topik yang tidak dapat diandalkan yang dapat  menyesatkan  konsumen  berita,  tetapi  topic  modeling tetap dapat menjadi metode yang ampuh untuk menganalisis dan mengelompokkan artikel secara efisien dalam skala besar oleh organisasi secara internal [3].
Permodelan topik dapat dilakukan dengan beberapa teknik seperti keluhan pelanggan berbasis teks online yang dianalisis dengan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA),  GenSim  LDA, Mallet  LDA  dan  Gibbs Sampling untuk  model  Dirichlet Multinomial  Mixture  (GSDMM)[4].  Algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA) diterapkan untuk mengekstraksi topik-topik penting seperti penjualan dan konsumsi alkohol, tinggal  di  rumah,  penelusuran  statistik  harian,  kebrutalan polisi, teori konspirasi 5G dan vaksin menjadi beberapa topik yang dibahas dan  seputar sikap dan persepsi  yang dibentuk oleh warga [5]. Dalam analisis sentimen dan topic modeling pada  data  Twitter  yang  berisi  “#IndiaFightsCorona”  untuk menganalisis opini publik, LDA berkinerja lebih baik untuk sentimen positif, dan untuk sentimen negatif, LSA berkinerja lebih  baik.  Eksperimen  dilakukan  pada  kumpulan  data berbasis Twitter yang dibuat menggunakan twit dengan kata kunci  sungai  Cauvery,  tagihan  Lokpal  dan  Rahul  Gandhi menggunakan metode permodelan topik LDA, LSI dan NMF yang  mengevaluasi  keakuratan  topik  yang  dibentuk  dengan menggunakan  langkah-langkah confussion ,  kemungkinan log, dan koherensi topik dimana topik terbaik yang terbentuk kemudian  diumpankan  ke  model  regresi  Logistik  dan diketahui model yang dibuat menunjukkan akurasi yang lebih baik dengan LDA [6]. Model LDA menghasilkan ringkasan yang singkat, jelas, dan koheren [7]. LDA ditemukan sebagai metode komputasi yang efisien dan dapat ditafsirkan dalam mengadopsi  bahasa  Inggris  Kumpulan  data  Alkitab  Versi
Internasional Baru yang belum dibuat daripada metode LSA [8]. Dalam sentiment analisis mengenai data twitter tentang kendaraan listrik menunjukan bahwa LDA memberikan yang lebih  baik  wawasan  tentang  topik,  serta  akurasi  yang  lebih baik  daripada  LSA  [9].  Penggunaan  algoritma Latent Semantic Index (LSA) dalam peringkasan dokumen mampu mencapai  skor  lebih  besar  dari  peringkasan  teks menggunakan  pemodelan  topik Latent  Dirichlet  Allocation [10]. Sedangkan dalam pencarian kembali informasi terutama untuk Pengambilan Informasi Ad-hoc seperti mengklasifikasikan dokumen dan memodelkan hubungannya antara  berbagai  topik  menggunakan  LDA.  Studi perbandingan empiris antara dua pendekatan pemodelan topik penting  menggunakan  LSA  dan  LDA  pada  penggunaan korpus  publikasi  ilmiah  telah  dilakukan  untuk  mengetahui bahwa dokumen ilmiah menggunakan kosakata yang sangat khusus  [11].  Penggunaan  secara  bersamaan  teknik Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan Latent Semantic Index (LSA) saling melengkapi dibandingkan dengan penggunaan metode tunggal  [12].  Dari  penelitian-penelitian  yang  telah  ada tersebut diatas maka dalam penelitian ini akan menggunakan metode Latent  Dirichlet  Allocation untuk  memperkuat  atas hasil penelitian-penelitan sebelumnya mengenai penggunaan teknik Latent Dirichlet Allocation dalam permodelan topik.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
A. Pra-pemrosesan Data
Dataset yang  digunakan  adalah  data  ulasan  hotel  pada Tripadvisor data sebanyak 20.491 baris yang terdiri dari dua kolom  yaitu  Review  dan  Rating.  Preprocessing  data  sangat penting  dan  memengaruhi  secara  substansial  hasil percobaan[11]. Preprocessing data  dilakukan  dengan menggunakan lemmatizer dan stopwords dengan menghapus semua kata bahasa Inggris atau kata-kata paling umum dalam bahasa  Inggris  yang  tidak  menambahkan  banyak  arti  pada suatu  kalimat.  Selain  itu  dilakukan  juga  penghapusan  kata- kata yang memiliki panjang kurang dari 3 karakter yang tidak memiliki  arti  penting  dalam  sebuah  kalimat  seperti hm,at,ab,cc,er,ww,zc,nm,dll.
Gambar 1. Hasil pra-pemrosesan data

## RETRACTED
JAIC
73
Gambar  1  menjelaskan  adanya  perbedaan  setelah dilakukan  penghapusan stopwords ,  tanda  baca  serta lemmatisasi dimana dapat dilihat contohnya pada baris ke tiga
kata  “rooms”  berubah  menjadi  “room”.  Setelah  itu  akan disiapkan  korpus  untuk  kebutuhan  analisis  serta  memeriksa 10 entri pertama dari review seperti terlihat di bawah ini.
Gambar 2. Korpus dari ulasan hotel Tripadvisor

## B. Permodelan Topik
Teknik information  retrieval yang  diimplementasikan pada  algoritma Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  untuk memperoleh  informasi  dari  ulasan  hotel  pada  Tripadvisor. Penggunaan algoritma  LDA dapat  menunjukkan bagaimana algoritma tersebut menghasilkan topik atau pengelompokkan kata pada korpus teks secara otomatis.
Ide  awal Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  adalah asumsi  bahwa  dokumen  dianggap  sebagai  kombinasi  dari beberapa  topik,  dimana  karakteristik  suatu  topik  ditentukan oleh  distribusi  kata[1].  Dalam  LDA,  kata  tersebut  disebut sebagai  istilah.  Kumpulan  kata  disebut  dokumen,  dan kumpulan dokumen disebut corpus. Kumpulan semua istilah dalam korpus disebut sebagai kosakata. Generatif dasar LDA mekanismenya  sangat  mirip  dengan  pLSI.  Asumsi  yang digunakan  dalam  LDA  adalah  dokumen  dianggap  sebagai kantong kata-kata. Beberapa langkah yang diperlukan dalam LDA untuk menentukan topik adalah sebagai berikut.
a) Menentukan jumlah topik
b) Memberikan inisialisasi topik acak dalam kata-kata yang merupakan proses generatif untuk setiap dokumen pada korpus
c) Menghitung  nilai  probabilitas  topik  pada  dokumen  dan probabilitas  kata  pada  topik  untuk  melihat  prevalensi topik  pada  dokumen  dan  kemungkinan  kata-kata  pada topik.
d) Memperbarui  topik  pada  setiap  kata  berdasarkan  nilai probabilitas tertinggi.
Model graf probabilistik dari LDA pada langkah kedua dapat dilihat pada gambar 1 sebagai Directed Acyclic Graph (DAG).
Gambar 3. Model grafik probabilistik dari LDA
Berdasarkan  gambar  1,  α  dan  β  merupakan  parameter pada  tingkat  corpus.  θ  adalah  variabel  di  tingkat  dokumen. Sedangkan  z  w  dan  adalah  variabel  dalam  tingkat  kata (istilah).  Variabel  adalah  simbol  objek  yang  dapat  diisi dengan  konten  bergantian  tetapi  hanya  jenis  yang  memiliki distribusi.  Dalam  hal  ini,  isi  z  dan  w  dapat  diubah.  Karena perubahan nilai yang mengikuti distribusi, variabel memiliki parameter tertentu.
Setelah didapatkan korpus dari hasil pre-processing data, kemudian  dilakukan  pembuatan  folder temporary untuk menampung  kamus  data  sementara  dan  korpus.  Kemudian akan dilakukan penghapusan kata-kata yang umum yang ada dalam  korpus  serta  melakukan  tokenisasi.  Langkah selanjutnya  mengekstrak  fitur  dan  menciptakan Document- Term-Matrix (DTM)  yang  mana  didalam Document-Term- Matrix nilainya  adalah  nilai  dari  Term  Frequency-Inverse Document  Frequency  (TF-IDF)  yang  dimanfaatkan  untuk mengetahui  frekuensi  suatu  kata  berapa  kali  muncul  dalam suatu dokumen.
Gambar 4. Hasil Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Pada gambar 4 diatas dapat dilihat bahwa kata-kata yang paling  sering  dan  yang  jarang  muncul  di  ulasan  hotel tripadvisor  berdasarkan  skor Inverse  Document  Frequency dimana semakin kecil nilainya maka kata-kata tersebut adalah yang  paling  banyak  muncul  dalam  ulasan  hotel  tripadvisor dalam semua dokumen. Demikian juga sebaliknya, nilai skor Inverse  Document  Frequency yang  semakin  besar  nilainya

## RETRACTED
74
menunjukkan bahwasanya kata-kata tersebut adalah kata-kata yang  jarang  muncul  dalam  semua  dokumen  ulasan  hotel tripadvisor.
Gambar 5. Contoh hasil Term Frequency-Inverse Document
Frequency (TF-IDF)
Dari  gambar  5  bahwa  berdasarkan  nilai Inverse Document Frequency , 'room' adalah kata yang paling sering muncul sedangkan 'iberostar' adalah kata yang paling kurang kemunculannya  dalam  ulasan  hotel  tripadvisor.    Secara keseluruhan dataframe dari Latent Dirichlet Allocation yang terlihat pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6. Dataframe Latent Dirichlet Allocation
Pada gambar 6 menunjukan hasil permodelan topik yang menampilkan kata-kata pada setiap topik dimana setiap nilai
menunjukkan prosentase kontribusi topik yang sesuai dalam dokumen.
Gambar 7. Nilai koherensi kata pada setiap topik
Pelabelan  pada  topik  merujuk  pada  penyebaran  kata  yang diperoleh  dari  permodelan  topik  dan  dapat  dilihat  bahwa
setiap  topik  dapat  membentuk  suatu  makna  sehingga  bisa disimpulkan persebaran katanya baik. Dapat terlihat dari hasil pelabelan pada topik di bawah ini.
Gambar 8. Hasil pemodelan topik
Pemrosesan dalam LDA
dilakukan dengan mengkonversi  dokumen  ke  dalam  kamus  data  serta mengkonversinya  ke  dalam  corpus  (matriks  dokumen) kemudian akan algoritma LDA digunakan untuk membentuk permodelan  topik.  Parameter  input  yang  digunakan  dalam pemrosesan LDA berupa jumlah topik sebanyak lima buah.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran mengenai kata-kata penting yang ada di korpus sebanyak tiga puluh buah. Visualisasi tersebut dapat terlihat pada gambar 9 tentang visualisasi LDA.

## RETRACTED
JAIC

## Gambar 9. Visualisasi diagram LDA
Menurut  gambar  9,  bagian  panel  sebelah  kanan memvisualisasikan mengenai kata-kata yang dominan dalam topik dataset review tripadvisor dimana dapat dilihat bahwa kata  hotel,  beach,  resort,  location,  pool,  great,  staff,  food, good,  nice,  time,  breakfast,  restaurant  dan  seterusnya merupakan  kata  yang  memiliki  frekuensi  kemunculan  yang tinggi  pada  korpus.  Dengan  demikian  dapat  dilihat  adanya keterkaitan  antara  tiga  puluh  kata  dalam  visualisasi  diatas dengan ulasan hotel tripadvisor.
Pemodelan  topik  yang  telah  dibuat  digambarkan  dalam visualisasi  per  topik  dengan  menggunakan  wordcloud  yang merepresentasikan  hasil  dari  pemodelan  topik  berdasarkan frekuensi  kemunculan  kata.  Wordcloud  bertujuan  untuk mempermudah  analisis  dari  setiap  topik  dengan  cara menyoroti  kata  yang  paling  banyak  kemunculannya  pada masing-masing  topik.  Gambaran  lebih  lanjut  mengenai frekuensi  kemunculan  kata-kata  yang  penting  dalam  ulasan hotel  tripadvisor  dilakukan  menggunakan  wordcloud  yang didasarkan pada pemodelan LDA yang telah dilakukan yang menghasilkan  lima  buah  gambaran  yang  ditunjukkan  oleh gambar 10, 11, 12, 13 dan 14 berikut ini.
Gambar 10. Wordcloud topik pertama
RETRACTED
76
Gambar 11. Wordcloud topik kedua Gambar 12. Wordcloud topik ketiga Gambar 13. Wordcloud topik keempat Gambar 14. Wordcloud topik kelima

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation yang  telah  dilakukan  terhadap  dataset  review  tripadvisor dapat disimpulkan bahwa tren ulasan lebih banyak membahas mengenai location,  service,  hotel,  breakfast,  resort dan beach . Tren ulasan yang didapat tersebut bisa dipergunakan bagi pemangku kepentingan dalam hal ini manajemen hotel untuk  lebih  memaksimalkan  pelayanan  serta  pertimbangan lokasi  pembangunan  hotel  yang  baru  untuk  dapat meningkatkan  performa  dan  keuntungan  finansial  yang memadai.  Pemodelan  topik  yang  dilakukan  adalah unsupervised  learning yang  memerlukan  ketepatan  Analisa dalam  mengartikan  topik  yang  dihasilkan  oleh  model  yang mana terlihat dari beberapa sebaran kata yang kurang sesuai dengan  bahasan  topik.  Kedepannya  untuk  bisa  memberikan nilai  lebih  metode  ini  dapat  dikembangkan  ataupun  di gabungkan menggunakan pemodelan topik yang lain.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Y. Kalepalli, S. Tasneem, P. D. P. Teja, and S. Manne, “Effective Comparison of LDA with LSA for Topic Modelling,” Proc. Int. Conf. Intell. Comput. Control Syst. ICICCS 2020, no. Iciccs, pp. 1245–1250, 2020, doi: 10.1109/ICICCS48265.2020.9120888.
[2] S. H. Mohammed and S. Al-Augby, “LSA & LDA topic modeling classification: Comparison study on E-books,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 19, no. 1, pp. 353–362, 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v19.i1.pp353-362.
[3] J. Blad, K. Svensson, J. Blad, and K. Svensson, “Exploring NMF and LDA Topic Models of Swedish News Articles News Articles,” no. December, 2020.
[4] S. İLHAN OMURCA, E. EKİNCİ, E. YAKUPOĞLU, E. ARSLAN, and B. ÇAPAR, “Automatic Detection of the Topics in Customer Complaints with Artificial Intelligence,” Balk. J. Electr. Comput. Eng., vol. 9, no. 3, pp. 268–277, 2021, doi: 10.17694/bajece.832274.
[5] M. B. Mutanga and A. Abayomi, “Tweeting on COVID-19 pandemic in South Africa: LDA-based topic modelling approach,” African J. Sci. Technol. Innov. Dev., vol. 0, no. 0, pp.
1–10, 2020, doi: 10.1080/20421338.2020.1817262.
[6] P. Tijare and P. J. Rani, “Exploring popular topic models,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1706, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1706/1/012171.
[7] R. Rani and D. K. Lobiyal, “An extractive text summarization approach using tagged-LDA based topic modeling,” Multimed. Tools Appl., vol. 80, no. 3, pp. 3275–3305, 2021, doi: 10.1007/s11042-020-09549-3.
[8] V. K. Garbhapu, “A comparative analysis of Latent Semantic analysis and Latent Dirichlet allocation topic modeling methods using Bible data,” Indian J. Sci. Technol., vol. 13, no. 44, pp. 4474–4482, 2020, doi: 10.17485/ijst/v13i44.1479.
[9] H. P. Suresha and K. Kumar Tiwari, “Topic Modeling and Sentiment Analysis of Electric Vehicles of Twitter Data,” Asian J.
Res. Comput. Sci., no. October, pp. 13–29, 2021, doi: 10.9734/ajrcos/2021/v12i230278.
[10] H. Gupta and M. Patel, “Method of Text Summarization Using Lsa and Sentence Based Topic Modelling with Bert,” Proc. - Int. Conf. Artif. Intell. Smart Syst. ICAIS 2021, pp. 511–517, 2021, doi: 10.1109/ICAIS50930.2021.9395976.
[11] S. Bellaouar, M. M. Bellaouar, and I. E. Ghada, “Topic modeling: Comparison of LSA and LDA on scientific publications,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., pp. 59–64, 2021, doi: 10.1145/3456146.3456156.
[12] T. Williams and J. Betak, “A Comparison of LSA and LDA for the Analysis of Railroad Accident Text,” J. Ubiquitous Syst.
RETRACTED
JAIC
Pervasive Networks, vol. 11, no. 1, pp. 11–15, 2019, doi: 10.5383/juspn.11.01.002.
[13] J. C. Campbell, A. Hindle, and E. Stroulia, “Latent Dirichlet Allocation: Extracting Topics from Software Engineering Data,” Art Sci. Anal. Softw. Data, vol. 3, pp. 139–159, 2015, doi: 10.1016/B978-0-12-411519-4.00006-9.
[14] S. Nikou, H. Bin Selemat, R. C. M. Yussoff, and M. M. Khiabani, “Identifying the impact of hotel image on customer loyalty: a case study from four star hotels in Kuala Lumpur, Malasia,” Int. J. Soc. Sci. Econ. Res., vol. 2, no. 3, pp. 2786–2812, 2017.
[15] G. Tovmasyan, “Evaluating the quality of hotel services based on tourists’ perceptions and expectations: The case study of Armenia,” J. Int. Stud., vol. 13, no. 1, pp. 93–107, 2020, doi:
10.14254/2071-8330.2020/13-1/6.
[16] A. Mandić and L. Petrić, The impacts of location and attributes of protected natural areas on hotel prices : implications for sustainable tourism development, no. 0123456789. Springer Netherlands, 2020.
[17] A. Gelbman and A. Gelbman, “Seaside hotel location and environmental impact : land use dilemmas dilemmas,” J. Tour. Cult. Chang., vol. 0, no. 0, pp. 1–21, 2021, doi:
10.1080/14766825.2021.1961797.

## RETRACTED