Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1929 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1093-1101 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## TEXT MINING WITH LATENT DIRICHLET ALLOCATION FOR ANALYZING PUBLIC COMMENTS ON THE M-PASSPORT APPLICATION
Theresia Shinta Hapsari *1 , Yessica Nataliani 2
1,2 Department of Information Systems, Faculty of Information Technology, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia
Email: 1 theresiaash92@gmail.com , 2 yessica.nataliani@uksw.edu
(Article received: March 14, 2024; Revision: March 28, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
The  M-Passport  application  is  a  service  application  developed  by  the  Directorate  General  of  Immigration  of Indonesia  to  assist  the  public  in  applying  for  new  passports  and  replacing  passports  online.  However,  in  its implementation, this application has not been able to give satisfaction to its users. It is proven by the low rating of  the  application  and  the  numerous  negative  comments  on  the  Google  Play  Store.  One  way  to  identify  the application's shortcomings is by analyzing user comments. In analyzing the abundance of comment data, this study utilizes  the  text  mining  method  with  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  topic  modeling.  The  analysis  with  this method aims to find topics frequently discussed in comments so that the government can identify the shortcomings of the M-Passport application. The results of comment analysis with LDA topic modeling produced seven topics, from which three topics with the highest coherence values were selected. These three topics are then interpreted to  obtain  information  about  the  public's  concerns  regarding  the  M-Passport  application.  The  results  of  this interpretation include users frequently failing to log in or register to the M-Passport application, users feeling that  the  M-Passport  application  does  not  assist  them  in  passport  management  due  to  constraints  in  the  online queue feature, and some users still finding it difficult to use the M-Passport application.
Keywords : Comments, Latent Dirichlet Allocation, Text mining, Topic modeling.

## TEXT MINING DENGAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION UNTUK ANALISIS KOMENTAR MASYARAKAT TERHADAP APLIKASI M-PASPOR

## Abstrak
Aplikasi M-Paspor adalah aplikasi layanan yang dikembangkan oleh Direktorat Jenderal Imigrasi Indonesia untuk membantu masyarakat dalam pangajuan permohonan paspor baru dan penggantian paspor secara online. Namun, dalam  pelaksanaannya  aplikasi  ini  belum  dapat  memberikan  kepuasan  bagi  penggunanya.  Hal  ini  dibuktikan dengan rating rendah aplikasi dan banyaknya komentar negatif di Google Play Store. Salah satu cara mengetahui kekurangan aplikasi adalah dengan melakukan analisis komentar penggunanya.  Dalam menganalisis banyaknya data  komentar,  penelitian  ini  memanfaatkan  metode text  mining dengan  pemodelan  topik Latent  Dirichlet Allocation (LDA).  Analisis  dengan  metode  tersebut  bertujuan  untuk  menemukan  topik  yang  sering  menjadi pembahasan dalam komentar sehingga dapat diketahui apa saja yang menjadi kekurangan dari aplikasi M-Paspor. Hasil analisis komentar dengan pemodelan topik LDA menghasilkan tujuh topik, yang mana dari ketujuh topik tersebut dipilih tiga topik yang memiliki nilai koherensi tertinggi. Ketiga topik tersebut kemudian diinterpretasikan sehingga  didapatkan  informasi  mengenai  keresahan  masyarakat  terhadap  aplikasi  M-Paspor.  Hasil  interpretasi tersebut  antara  lain  pengguna  sering  gagal  saat  masuk  atau  mendaftar  ke  aplikasi  M-Paspor,  pengguna  merasa aplikasi M-Paspor tidak membantu mereka dalam hal pengurusan paspor karena adanya kendala pada fitur antrian online, dan sebagian pengguna masih merasa kesulitan dalam menggunakan aplikasi M-Paspor.
Kata kunci : Komentar, Latent Dirichlet Allocation, Pemodelan topic, Text mining.

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya globalisasi
membuat
masyarakat  mulai  mengenal  dan  memanfaatkan internet  untuk  membantu  tugas  maupun  aktivitas sehari-hari.  Berdasarkan  hasil  data  survei  Susnas
2022, pada tahun 2022 sebanyak 66.48 % masyarakat Indonesia sudah  mengakses internet  [1]. Banyaknya pengguna internet ditambah dengan kemajuan bidang informasi  dan  teknologi  menjadi  alasan  munculnya digitalisasi layanan guna meningkatkan efisiensi dan

## 1094
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1093-1101
efektivitas  dari  proses  layanan.  Tren  digitalisasi layanan  juga  dimanfaatkan  pemerintahan  untuk melakukan fungsinya sebagai pelayan publik.
Salah satu instansi pemerintahan yang menerapkan  digitalisasi  layanan  adalah  Direktorat Jenderal Imigrasi Indonesia (Ditjen Imigrasi). Ditjen Imigrasi merupakan unsur pelaksana bidang keimigrasian yang berada di bawah dan bertanggung jawab  kepada  Menteri  Hukum  dan  Hak  Asasi Manusia.  Salah  satu  layanan  yang  didigitalisasi adalah  pengajuan  paspor  melalui  aplikasi mobile yang  bernama  M-Paspor.  M-Paspor  ini  bertujuan supaya  memudahkan  masyarakat  dalam  melakukan pengajuan permohonan paspor baru dan penggantian paspor secara daring melalui smartphone . M-Paspor sendiri sudah tersedia di App Store dan Google Play Store.
Aplikasi yang diluncurkan pada Januari 2022 ini telah  diunduh  lebih  dari  1  juta  kali  di  Google  Play Store  dan  mendapatkan rating 1.5  dari  5  bintang berdasarkan review aplikasi di Google Play Store per tanggal 5 Juni 2023 [2]. Hal ini menandakan bahwa aplikasi  tersebut  belum  mampu  memberikan kepuasan  bagi  pengguna.  Cara  mengetahui  alasan ketidakpuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  adalah dengan melihat komentar yang terdapat pada bagian Rating  and  reviews di  Google  Play  Store.  Namun, banyaknya  data  komentar  yang  berjumlah  ribuan memerlukan waktu lama untuk menganalisa komentar pengguna terhadap aplikasi. Oleh karena itu perlu  dilakukan  analisis  yang  lebih  efisien  dengan cara text  mining . Text  mining merupakan  proses mengambil informasi yang tidak terstruktur dari teks untuk  diaplikasikan  dalam  pekerjaan  terkait data mining dan  analisis  data  [3].  Terdapat  dua  jenis algoritma text mining , yaitu supervised learning dan unsupervised  learning [4]. Supervised  learning digunakan  untuk  mengidentifikasi  kelas  yang  tidak dikenal  dengan  memberi  label  pada  kumpulan  data [5],  sedangkan unsupervised  learning merupakan suatu  algoritma  yang  menggunakan  kumpulan  data input untuk mengidentifikasi pola dalam data tersebut dan  menghasilkan  kelompok  data  yang  memiliki kesamaan [6].
Metode text  mining yang  dapat  dimanfaatkan untuk  menganalisis  komentar  adalah  dengan unsupervised learning menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) [7]. LDA merupakan metode untuk memodelkan  topik,  yang  mana  tidak  membutuhkan training set  maupun  tag  khusus  sehingga  cocok digunakan  untuk  menganalisis  sejumlah  besar dokumen  teks  dalam  waktu  yang  singkat  [8]. Dibandingkan  dengan  algoritma  ekstraksi keyword tradisional, LDA dapat mendeskripsikan isi dokumen lebih  komprehensif  dan  akurat  [9].  Proses  generatif dalam LDA memiliki keunggulan untuk menemukan topik-topik  yang  tersembunyi  dan  memberikan wawasan baru [10].
LDA sendiri  sudah banyak diaplikasikan untuk menentukan  model  topik  pada  banyak  data  teks
maupun  dokumen  [11].  Sebagai  contoh,  penelitian terhadap  persepsi  pengguna  internet  menggunakan metode  LDA  dimanfaatkan  untuk  mengidentifikasi topik  yang  ramai  dibahas  pada  laman  berita detik.com.  Penelitian  tersebut  berhasil  menemukan tiga topik yang ramai dibahas dalam  portal detik.com [12].  Kedua,  riset  yang  telah  dilakukan  untuk mengamati tren ulasan hotel dengan pemodelan topik LDA.  Riset  tersebut  berupaya  untuk  memperoleh ringkasan  komentar  yang  dapat  menjadi  wawasan untuk menjaga dan mengembangkan bisnis perhotelan.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  beberapa kata  yang  paling  sering  muncul  dalam  topik-topik dominan,  seperti  lokasi,  layanan,  hotel,  sarapan, resor,  dan  pantai  [13].  Ketiga,  penelitian  terkait analisis  topik  yang trending dalam  percakapan  di media sosial dengan memanfaatkan LDA. Penelitian tersebut  mempunyai  tujuan  untuk  mengetahui informasi  apa  yang  sedang  dibicarakan  dalam  suatu grup  obrolan.  Penelitian  tersebut  menyimpulkan bahwa LDA dapat digunakan untuk mengidentifikasi topik obrolan dengan optimal, yang mana lebih dari 80% topik yang diperoleh dari sistem sesuai dengan kata-kata yang membentuk topik [14]. Terakhir, LDA juga dimanfaatkan untuk meninjau sejumlah literatur tentang  virus  corona.  Hasil  riset  tersebut  bertujuan untuk  membantu  komunitas  kesehatan  dan  medis dalam  mengekstrak  informasi  yang  berguna  dari sejumlah  literatur  tentang  virus  corona.  Dengan demikian, studi tersebut dapat memberikan wawasan mengenai  memahami  dan  mengatasi  masalah  yang berkaitan  dengan  virus  corona  dalam  konteks kesehatan dan medis [15].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  data dan  menyajikan  hasil  analisis  pemodelan  topik berdasarkan komentar pengguna M-Paspor. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  informasi bagi  Ditjen  Imigrasi  maupun  pengembang  aplikasi untuk  memperbaiki  dan  mengembangkan  fungsi aplikasi M-Paspor agar dapat memberikan kepuasan layanan bagi pengguna.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  lima  tahapan,  yaitu pengumpulan  data  ulasan,  pra  pemrosesan  data, pemodelan  topik,  evaluasi  topik,  dan  visualisasi topik. Adapun tool yang digunakan untuk mengumpulkan  data  hingga  visualisasi  topik  adalah Python.  Berikut  adalah  tahapan  penelitian  yang dijelaskan pada Gambar 1.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  data  primer,  yaitu  data  komentar pengguna M-Paspor pada halaman review di Google Play Store. Teknik yang digunakan untuk mengumpulkan  data  komentar  tersebut  adalah dengan web scraping . Web scraping merupakan cara untuk mengekstraksi data website dengan memanfaatkan software komputer.  Selanjutnya  data website tersebut akan diubah menjadi data terstruktur lalu disimpan menjadi sebuah dataset [16]. Penelitian ini  menggunakan  pemrograman  Python  dengan library BeautifulSoup  untuk  mengekstrak  data  dari web kemudian  mengkonversi  data  tersebut  menjadi dalam bentuk dokumen csv.

## 2.2. Pra Pemrosesan Data
Pra  pemrosesan  merupakan  tahap  awal  dalam text  mining [17].  Pra  pemrosesan  data  meliputi langkah-langkah  seperti  menghilangkan stopwords (kata-kata umum dalam suatu Bahasa), menghilangkan punctuation atau  tanda  baca, memberikan label pada data, dan mentransformasikan singkatan menjadi kata sehingga dapat  dengan  mudah  diinterpretasikan  [18].  Pra pemrosesan data sendiri bertujuan untuk meningkatkan kualitas data yang akan diolah nanti.
Berikut  adalah  tahapan  pra  pemrosesan  data dalam penelitian ini.
a. Casefolding
Casefolding merupakan proses untuk mengubah seluruh karakter huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil  ( lowercase ),  seperti  ”Aplikasi”  menjadi ”aplikasi”, lalu ”Sulit” menjadi ”sulit”. [19].
b. Normalisasi teks
Normalisasi  teks  merupakan  tahapan  untuk mengubah  kata  yang  tidak  baku  menjadi  kata  yang baku  serta  memperbaiki  kesalahan  ejaan  penulisan dengan  memanfaatkan  dataset  kamus  normalisasi berbahasa  Indonesia  [20].  Berikut  adalah  contoh potongan  dataset  kamus  normalisasi  teks  yang terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Kamus Normalisasi Slang -Formal Slang Words Formal Words Context slalu selalu kode OTP sudah benar, tp slalu tidak valid. jgn jangan jgn asal-asal buat aplikasi lemot
lambat aplikasinya lemot
c. Menghapus karakter khusus dan tokenisasi Tahapan  ini  bertujuan  menghapus  karakter khusus karakter non ASCII, double space , new line , tanda  baca  (misalnya  !%$#& ∗ ?,/.;”\)  dan  angka, karena  dinilai  tidak  memberikan  kontribusi  pada analisis  data  [21].  Langkah  selanjutnya  adalah melakukan  tokenisasi,  yaitu  pemisahan  kalimat menjadi  beberapa  bagian  atau  kata  yang  dapat dipahami secara gramatikal [22].
d. Stopwords
Stopwords bertujuan  menghapus  kata-kata umum  meliputi  kata  sambung,  kata  ganti,  dan  kata depan karena tidak  mempunyai  makna untuk  proses analisis  teks.  Tahapan  ini  memanfaatkan library NLTK dengan versi Bahasa Indonesia [23]. e. Stemming Stemming merupakan
proses untuk mengembalikan  kata-kata  menjadi  bentuk  dasarnya dengan  menggunakan library Sastrawi  [24].  Tujuan proses stemming adalah  mengurangi  variasi  kata dalam  dokumen,  sehingga  membantu  analisis  teks menjadi  lebih  mudah.  Sebagai  contoh,  kata ”menggunakan” dan ”gunakan” akan distem menjadi ”guna”.

## 2.3. Pemodelan Topik
LDA  adalah  suatu  pendekatan  generatif  yang digunakan untuk menemukan pola semantik tersembunyi  dalam  kumpulan  dokumen  besar  yang relatif  tidak terstruktur.  Dokumen  teks  mengandung pola semantik tersembunyi yang disebut “topik”, dan setiap  topik  ini  didefinisikan  oleh  distribusi probabilitas  atas  seperangkat  kata  yang  tetap  [25]. Representasi model LDA dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Model Representasi Latent Dirichlet Allocation
Berdasarkan  model  yang  diilustrasikan  pada Gambar  2,  proses  dalam  LDA  dapat  dijelaskan melalui  notasi  berikut.  Pertama, 𝐷 merupakan kumpulan  dokumen, 𝐾 adalah  kumpulan  topik, sementara N merupakan jumlah kata dalam dokumen. Topik-topiknya  adalah 𝛽 1 : 𝐾 ,  yang  mana  setiap 𝛽 𝑘 adalah cara distribusi kata di 𝐾 . Proporsi topik untuk dokumen  ke- 𝑑 adalah 𝜃 𝑑 ,  dimana 𝜃 𝑑,𝑘 adalah seberapa banyak topik 𝐾 muncul dalam dokumen 𝑑 . 𝑍 𝑑,𝑛 adalah  kata  ke- 𝑛 dalam  dokumen 𝑑 .  Kata-kata yang teramati dalam dokumen ke- 𝑑 adalah 𝑊 𝑑 , yang mana 𝑊 𝑑,𝑛 adalah kata ke- 𝑑 dalam 𝑑 . Terakhir, notasi 𝛼 dan 𝜂 adalah parameter Dirichlet [26], [27]. Rumus (1) merupakan rumus dari LDA.
𝑝(𝑤, 𝑧, 𝜃, 𝛽|𝛼, 𝜂) = 𝑝(𝛽|𝜂)𝑝(𝜃|𝛼)𝑝(𝑧|𝜃)𝑝(𝑤|𝛽 𝑘 )(1) Pada  praktiknya,  model  LDA  tidak  dapat menemukan  variabel 𝑧, 𝜃, 𝛽 yang  tersembunyi  dan
1096 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1093-1101
untuk menemukannya dibutuhkan estimasi parameter.  Metode  yang  digunakan  dalam  estimasi parameter adalah Metode Bayesian [28][29].
Penelitian  ini  memanfaatkan  Gensim  sebagai library untuk pemodelan topik karena sifatnya  yang scalable [30]. Library ini  digunakan  untuk melakukan  berbagai  tugas  seperti,  memproses  teks, menghasilkan  model,  dan  mengelola  korpora  teks yang besar secara efisien.

## 2.4. Evaluasi Topik
Tahapan  untuk  mengevaluasi  topik  hasil pemodelan  LDA.  Salah  satu  metrik  yang  umum digunakan  adalah  mengukur  nilai  koherensi  [30]. Pengukuran nilai koherensi dipilih karena pengukuran  koherensi  lebih  fokus  pada  aspek interpretatif  dari  suatu  topik  dan  berkorelasi  positif dengan penilaian manusia terhadap topik dibandingkan  dengan  metrik perplexity .  Penelitian lain juga menyatakan jika pengukuran nilai koherensi mampu  memberikan  ukuran  yang  lebih  baik  untuk menilai kinerja semantik model LDA dan pemilihan topik [25].
Nilai  koherensi  diperoleh  dengan  menghitung kesamaan  antar  topik.  Semakin  kecil  kesamaannya, maka  semakin  baik  topik  yang  terbentuk  dimana topik tersebut memiliki distribusi kata yang berbeda dengan  topik-topik  lainnya.  Apabila  semakin  kecil kesamaannya,  maka  hasil  nilai  koherensinya  akan semakin besar [31].

## 2.5. Visualisasi Topik
Tahapan  untuk  menyajikan  hasil  analisis pemodelan  topik  dengan  menggunakan  visualisasi berupa wordcloud . Wordcloud akan  menampilkan susunan kata kunci dengan ukuran yang berbeda-beda yang mana semakin besar ukuran kata tersebut, maka semakin sering munculnya kata tersebut dalam suatu topik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Jumlah Data Komentar
Hasil proses dari web scraping terhadap ulasan pengguna M-Paspor di Google Play Store berjumlah 10.475  data.  Periode  data  yang  diambil  adalah  data ulasan  pada  30  Desember  2021  –  28  Juni  2023. Namun,  untuk  mengetahui  isi  ulasan  pengguna terhadap  fitur  atau  perbaikan  aplikasi  yang  terbaru, maka data akan dipilah berdasarkan tanggal terakhir aplikasi  diperbarui  yaitu  pada  5  Maret  2023.  Hasil pemilahan  data  tersebut  memiliki  total  sebanyak 2.885 data.

## 3.2. Hasil Pra Pemrosesan Data
Data mentah kemudian diolah melalui tahap pra pemrosesan, contoh data hasil pra pemrosesan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pra Pemrosesan Data
Process Result Raw Data Aplikasi  banyak  lemot  padahal  pakai  wifi.  Isi data  paling  terakhir  harus  isi  nama  pasangan dan  alamat  pasangan.  Padahal  kita  tidak  ada pasangan. Kalau tidak isi tidak bisa click lanjut kelangka selanjutnya. Tolong perbaiki dan kami isi  sembarang  data  jangan  salahkan  kami. Sekarang  mau  isi  tanggal  kedatangan  sama sekali tidak bisa. Sampah tiba2 keluar sendiri.
Casefolding aplikasi  banyak  lemot  padahal  pakai  wifi.  isi data  paling  terakhir  harus  isi  nama  pasangan dan  alamat  pasangan.  padahal  kita  tidak  ada pasangan. kalau tidak isi tidak bisa click lanjut kelangka selanjutnya. tolong perbaiki dan kami isi  sembarang  data  jangan  salahkan  kami. sekarang  mau  isi  tanggal  kedatangan  sama sekali tidak bisa. sampah tiba2 keluar sendiri. Normalisasi
Teks aplikasi  banyak  lambat  padahal  pakai  wifi.  isi data  paling  terakhir  harus  isi  nama  pasangan dan  alamat  pasangan.  padahal  kita  tidak  ada pasangan. kalau tidak isi tidak bisa click lanjut kelangka selanjutnya. tolong perbaiki dan kami isi  sembarang  data  jangan  salahkan  kami. sekarang  mau  isi  tanggal  kedatangan  sama sekali  tidak  bisa.  sampah  tiba-tiba  keluar sendiri. kalau sampai salah gunakan data2 Hapus Karakter Khusus dan Tokenisasi [aplikasi, banyak, lambat, padahal, pakai, wifi, isi,  data,  paling,  terakhir,  harus,  isi,  nama,
pasangan, dan, alamat, pasangan, padahal, kita, tidak,  ada,  pasangan,  kalau,  tidak,  isi,  tidak,
bisa, click, lanjut, kelangka, selanjutnya, tolong, perbaiki,  dan,  kami,  isi,  sembarang,  data, jangan,  salahkan,  kami,  sekarang,  mau,  isi, tanggal,  kedatangan,  sama,  sekali,  tidak,  bisa, sampah, tibatiba, keluar, sendiri]
Stopwords [aplikasi, lambat, pakai, wifi, isi, data, isi, nama, pasangan,  alamat,  pasangan,  pasangan,  isi, click, kelangka, tolong, perbaiki, isi, sembarang,  data,  salahkan,  isi,  tanggal, kedatangan, sampah, tibatiba, salah, data]
Stemming [aplikasi, lambat, pakai, wifi, isi, data, isi, nama, pasang,  alamat,  pasang,  pasang,  isi,  click, langka, tolong, baik, isi, sembarang, data, salah, isi,  tanggal,  datang,  sampah,  tibatiba,  salah, data]
Hasil pra pemrosesan data tersebut adalah data yang  memiliki  keseragaman  karakter  ( lowercase ), penulisan  yang  sesuai  dengan  kaidah  Bahasa Indonesia,  tidak  lagi  memiliki  karakter-karakter khusus, lalu kalimat yang sudah dipecah menjadi per kata,  tidak  mengandung  kata  bersifat  umum,  dan sudah  berubah  menjadi  kata  dasar.  Data  ini  yang selanjutnya  akan  menjadi  kumpulan  dokumen  ( 𝐷 ) dalam pemodelan topik LDA.

## 3.3. Hasil Pemodelan Topik
Pemodelan  topik  LDA  dalam  penelitian  ini menggunakan nilai parameter jumlah  topik ( 𝐾 ) = 2- 11,  lalu hyperparameter dengan  nilai 𝛼 = 0.1 ,  dan nilai 𝜂 = 0.5 .  Paramater 𝛼 berpengaruh  untuk menentukan  seberapa  banyak  topik  yang  akan muncul dalam dokumen. Semakin tinggi nilai α akan menghasilkan  distribusi  topik  yang  lebih  merata. Parameter 𝜂 sendiri mempengaruhi bagaimana model LDA  mendistribusikan  kata  dalam  tiap  topiknya. Parameter  lainnya  yang  digunakan  dalam  model LDA,  antara  lain  chunksize  =  100,  random_state  =
100, minimum_probability = 0.05, evaluation_every = 5. Penentuan nilai 𝐾 untuk model LDA dilakukan dengan memanfaatkan uji skor koherensi. Gambar 3 adalah  potongan script uji  pemodelan  LDA  dengan library gensim.
Gambar 3. Script Python Pemodelan Topik LDA Menggunakan Library Gensim
Adapun  hasil  pengujian  yang  terdapat  di Gambar  3  tersebut  dapat  dilihat  pada  grafik  yang ditampilkan  di  Gambar  4.  Berdasarkan  Gambar  4, jumlah topik yang memiliki nilai koherensi tertinggi terletak pada titik dengan jumlah topik ( 𝐾 ) sebanyak tujuh,  dengan  nilai  koherensi  sebesar  0.475.  Nilai koherensi  yang  tinggi  menandakan  bahwa  model LDA tersebut sudah optimal, sehingga penelitian ini menetapkan 𝐾 =  7  sebagai  jumlah  topik  hasil pemodelan LDA.
Gambar 4. Grafik Skor Koherensi untuk Jumlah Topik
Proses pemodelan topik menghasilkan distribusi topik  per  dokumen.  Berikut  adalah  potongan  hasil distribusi  topik  dari  beberapa  dokumen  yang ditampilkan dalam Tabel 3.
Tabel 3.  Hasil Distribusi Topik per Dokumen untuk Tiga Dokumen Pertama Dokumen Topik Probabilitas 1 6 0.872 2 1 0.182 4 0.568 5 0.190 3 1 0.408 2 0.407 Tabel 3 menampilkan beberapa nilai
probabilitas  suatu  dokumen  berkaitan  dengan  topik tertentu.  Semakin  tinggi  nilai  probabilitasnya, semakin kuat juga hubungan dokumen dengan topik tersebut.  Sebagai  contoh  untuk  Dokumen  2  yang memiliki  nilai  probabilitas  paling  tinggi  dengan Topik 4, dibandingkan dengan Topik 1 dan Topik 5. Nilai  probabilitas  yang  paling  tinggi  menandakan bahwa Topik 4 lebih mendominasi dalam Dokumen 2 dibandingkan  dengan  Topik  1  maupun  Topik  5. Adapun  hasil  distribusi  kata  untuk  tiap  topiknya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Distribusi Kata per Topik
Topik ( K = 7) Words & Score of Importance 1 tanggal (0.054) pilih (0.045) … menu (0.0063) 2 masuk (0.433) coba (0.392) … no (0.0064) 3 imigrasi (0.054) buka (0.049) … daftar (0.0051) 4 jelek (0.032) negara (0.025) … pajak (0.0042) 5 out (0.071) time (0.067) … enak (0.0039) 6 lot (0.094) again (0.017) … du (0.0023) 7 aplikasi (0.187) error (0.054) … indonesia (0.0071)
Tabel  4  menyajikan  hasil  distribusi  kata  per topik yang mempunyai rentang nilai 0 – 1. Nilai-nilai tersebut  menunjukkan  seberapa  besar  peluang munculnya  kata  tersebut  dalam  suatu  topik  [32]. Semakin  tinggi  probabilitasnya,  maka  kata  tersebut dianggap  semakin  penting  atau  relevan  kata-kata tersebut dengan topik.

## 3.4. Evaluasi Topik
Langkah  selanjutnya  adalah  menilai  apakah suatu kelompok topik sudah baik atau belum dengan melakukan perhitungan koherensi terhadap tiap topik. Berikut adalah tabel hasil perhitungan nilai koherensi untuk tiap topiknya.
Tabel 5. Nilai Koherensi untuk Tiap Topik Topik Coherence Score 1 0.495 2 0.694 3 0.616 4 0.401 5 0.422 6 0.484 7 0.520

## 1098 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1093-1101
Berdasarkan  data  pada  Tabel  5  tiga  nilai koherensi  tertinggi  berada  pada  kelompok  topik kedua  dengan  nilai  0.694,  kelompok  topik  ketiga dengan  nilai  0.616,  dan  kelompok  ketujuh  dengan nilai 0.520. Nilai koherensi yang semakin tinggi dapat memudahkan  proses  penginterpretasian  makna berdasarkan kumpulan kata kunci yang menyusunnya [27].

## 3.5. Visualisasi Topik
Tahap  berikutnya  hasil  pemodelan  topik  akan ditampilkan dalam  visualisasi berbentuk wordcloud . Visualisasi  ini  mencakup  20  kata  dominan  untuk setiap  topiknya.  Berikut  adalah  hasil  visualisasi terhadap topik kedua yang dapat dilihat pada Gambar 4,  kemudian  topik  ketiga  yang  ditampilkan  pada Gambar  5,  dan  Gambar  6  yang  menampilkan  topik ketujuh.
Gambar 4. Wordcloud Topik Kedua Gambar 5. Wordcloud Topik Ketiga
Gambar 6. Wordcloud Topik Ketujuh
Kata-kata  yang  muncul  pada  hasil  visualisasi yang terdapat pada Gambar 4, Gambar 5, dan Gambar 6  merupakan  kata-kata  yang  memiliki  probabilitas kemunculan  paling  tinggi  dalam  suatu  topik.  Untuk dapat  memberikan  informasi,  sekumpulan  kata dominan  tersebut  memerlukan  proses  interpretasi makna  oleh  manusia.  Interpretasi  makna  tersebut dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  pemodelan topik dengan data aslinya.
Gambar 7 sampai Gambar 9 menunjukkan hasil daftar  kata  dari  ketiga  topik  yang  diurutkan berdasarkan frekuensi kemunculan kata tersebut.

## Gambar 7. Daftar Kata pada Topik Kedua
Daftar  kata  pada  Gambar  7  meliputi  ”masuk”, ”coba”,  ”daftar”,  ” email ”,  ”aplikasi”,  ”akun”, ”susah”,  ”gagal".  Daftar  kata  tersebut  dapat diinterpretasikan menjadi pengguna masih mengalami  kendala  saat  akan  masuk  ataupun mendaftarkan akun ke aplikasi M-Paspor.

## Gambar 8. Daftar Kata pada Topik Ketiga
Berikutnya pada Gambar 8 yang memuat daftar kata dominan untuk topik ketiga memiliki daftar kata sebagai  berikut  ”imigrasi”,  ”buka”,  ”kantor”, ”buruk”,  ”ribet”,  ”antri”,  ”penuh”,  “paspor”, “langsung”,  “aplikasi”,  “ online ”.  Kumpulan  kata kunci  tersebut  dapat  diartikan  menjadi  keluhan pengguna yang merasa tidak terbantu dengan aplikasi karena  mengalami  kendala  saat  menggunakan  fitur antrian online .

## Gambar 9. Daftar Kata pada Topik Ketujuh
Terakhir topik ketujuh yang ada pada Gambar 9 memiliki  kumpulan  kata  kunci  yang  terdiri  dari
”aplikasi”,  ” error ”,  ”daftar”,  ”sulit”,  ”mudah”, ”pakai”, ”paspor”, ”susah”.  Kata-kata kunci tersebut dapat diinterpretasikan bahwa sebagian orang masih merasa kesulitan menggunakan aplikasi M-Paspor.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan riset terdahulu yang dilakukan oleh Yayang  M.,  Junaidi,  dan  Iman  S.  (2023)  tentang pemodelan  topik  pada  judul  berita online detikcom menggunakan Latent Dirichlet Allocation ”, bertujuan untuk  mengetahui  beberapa  topik  dari  data  berita. Jumlah topik yang dihasilkan adalah tiga dengan nilai koherensi 0.7586 [19].
Riset  selanjutnya  tentang  analisis  pemodelan topik  ulasan  aplikasi  BNI,  BCA,  dan  BRI menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation yang diteliti  oleh  Benny  A.T,  dkk  (2023).  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode  LDA untuk  mengelompokkan  ulasan  menjadi  topik  yang mampu  menggambarkan  pengalaman  pengguna. Pemodelan  topik  tersebut  memberikan  temuan  tiga topik utama untuk masing-masing aplikasi [33].
Penelitian  sebelumnya  hanya  berfokus  dengan penggunaan  uji  nilai  koherensi  untuk  menentukan jumlah topik yang optimal bagi model LDA. Dalam penelitian ini uji nilai koherensi dilakukan sebanyak dua  kali,  yang  pertama  untuk  mencari  jumlah  topik yang dapat memberikan nilai koherensi tertinggi bagi suatu model, dan kedua uji nilai koherensi per topik untuk  menemukan  topik  yang  maknanya  mudah untuk diinterpretasikan manusia. Hasil dari penelitian ini adalah tujuh topik dengan nilai koherensi sebesar 0.475, yang difokuskan lagi menjadi tiga topik utama berdasarkan urutan nilai koherensi yang tertinggi.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  mampu  menghasilkan analisis topik ulasan pengguna terhadap aplikasi M- Paspor  menggunakan  pemodelan  topik  LDA. Terdapat tujuh topik dengan 20 kata kunci pada tiap topiknya  yang  dihasilkan  dalam  proses  pemodelan topik LDA. Dari  ketujuh topik tersebut diambil tiga topik  utama  yang  memiliki  nilai  koherensi  lebih tinggi  dibandingkan  dengan  topik  lainnya.  Topik tersebut  diantaranya  adalah  Topik  2,  Topik  3,  dan Topik  7.  Hasil  interpretasi  dari  ketiga  topik  adalah Topik 2 berisikan informasi mengenai pengguna yang sering mengalami gagal saat mencoba masuk maupun mendaftar  ke  aplikasi,  Topik  3  menghasilkan informasi  keluhan  pengguna  yang  merasa  tidak terbantu  dengan  aplikasi  karena  ada  kendala  saat mendaftar  antrian  online,  dan  Topik  7  berisikan informasi bahwa masih terdapat Sebagian orang yang merasa  kesulitan  menggunakan  layanan  aplikasi  M- Paspor.
Hasil  analisis  tersebut  dapat  menjadi  masukan bagi pihak Ditjen Imigrasi untuk dapat meningkatkan fungsi  aplikasi  M-Paspor  agar  dapat  memberikan kepuasan  layanan  bagi  masyarakat  yang  akan
mengurus paspor. Penelitian ini bisa diperdalam lagi dengan  melakukan  analisis  yang  berfokus  terhadap kritik dari aplikasi M-Paspor agar dapat mengetahui kekurangan aplikasi secara lebih rinci.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik  Republik  Indonesia, Statistik  Telekomunikasi  Indonesia  2022 . Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2023.
[2] Google,  “M-Paspor,”  Google  Play  Store. Accessed: Jun. 28, 2023. [Online]. Available: https://play.google.com/store/apps/details?id =id.go.imigrasi.paspor_online&hl=id
[3] Y. Kalepalli, P. D. P. Teja, S. Tasneem, and S.  Manne,  “Effective  Comparison  of  LDA with  LSA  for  Topic  Modelling,”  in Proceedings of the International Conference on  Intelligent  Computing  and  Control Systems (ICICCS 2020) , 2020.
[4] H.  Hassani,  C.  Beneki,  S.  Unger,  M.  T. Mazinani, and M. R. Yeganegi, “Text Mining in  Big  Data  Analytics,” Big  Data  Cogn. Comput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–34,  2020,  doi: 10.3390/bdcc4010001.
[5] A. Roihan, P. A. Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam Berbagai  Bidang:  Review  paper,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[6] M.  N.  Faiz,  O.  Somantri,  A.  R.  Supriyono, and  A.  W.  Muhammad,  “Impact  of  Feature
Selection  Methods  on  Machine  Learning- based  for  Detecting  DDoS  Attacks : Literature Review,” J. Informatics
Telecommun.  Eng. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  305– 314, 2022, doi: 10.31289/jite.v5i2.6112.
[7] V. Vukanti and A. Jose, “Business Analytics: A  Case-study  Approach  Using  LDA  Topic
Modelling,” in
Proceedings - 5th
International  Conference  on  Computing Methodologies and Communication, ICCMC 2021 ,  IEEE,  2021,  pp.  1818–1823.  doi: 10.1109/ICCMC51019.2021.9418344.
[8] F.  Gurcan,  O.  Ozyurt,  and  N.  E.  Cagiltay, “Investigation of Emerging Trends in the E-
Learning  Field  Using  Latent  Dirichlet Allocation,” Int.  Rev.  Res.  Open  Distance Learn. ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  1–18,  2021,  doi: 10.19173/irrodl.v22i2.5358.
[9] Y. Zhang and L. Zhang, “Movie Recommendation  Algorithm  Based  on Sentiment  Analysis  and  LDA,”  in The  8th International  Conference  Technology  and Quantitative  Management  (ITQM  2020  & 2021) , Elsevier B.V., 2021, pp. 871–878. doi: 10.1016/j.procs.2022.01.109.

## 1100 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1093-1101
[10] J. H. Lee and M. J. Ostwald, “Latent Dirichlet Allocation  (LDA)  Topic  Models  for  Space Syntax Studies on Spatial Experience,” City, Territ. Archit. , vol. 11, no. 3, pp. 1–20, 2024, doi: 10.1186/s40410-023-00223-3.
[11] Y.  Sahria  and  D.  Hatta  Fudholi,  “Analisis Topik  Penelitian  Kesehatan  di  Indonesia Menggunakan Metode Topic Modeling LDA (Latent  Dirichlet  Allocation),” J.  Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 336– 344, 2020.
[12] A.  R.  D.  Astuti  and  N.  Cahyono,  “Analisis Topic Modelling Persepsi Pengguna Internet Menggunakan  Metode  Latent  Dirichlet Allocation,” Indones.  J.  Comput.  Sci. ,  vol. 12,  no.  1,  pp.  326–334,  2023,  doi: 10.33022/ijcs.v12i1.3155.
[13] S. Suparyati, E. Utami, and A. Fathurahman,
“Pengamatan Tren Ulasan Hotel
Menggunakan  Pemodelan  Topik  Berbasis Latent  Dirichlet  Allocation,” J.  Appl. Informatics Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 71–77, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3645.
[14] A.  Syaifuddin,  R.  A.  Harianto,  and  J. Santoso,  “Analisis  Trending  Topik  untuk
Percakapan Media Sosial dengan
Menggunakan  Topic  Modelling  Berbasis
Algoritme  LDA,” INSYST  J.  Intell.  Syst. Comput. , vol. 2, no. 1, pp. 12–19, 2020, doi: https://doi.org/10.52985/insyst.v2i1.150.
[15] X.  Cheng,  Q.  Cao,  and  S.  S.  Liao,  “An Overview  of  Literature  on  COVID-19, MERS  and  SARS:  Using  Text  Mining  and Latent Dirichlet Allocation,” J. Inf. Sci. , vol. 48,  no.  3,  pp.  304–320,  2022,  doi: 10.1177/0165551520954674.
[16] M.  A.  Khder,  “Web  Scraping  or  Web cRawling: State of Art, Techniques,
Approaches  and  Application,” Int.  J.  Adv. Soft Comput. its Appl. , vol. 13, no. 3, pp. 144– 168, 2021, doi: 10.15849/ijasca.211128.11.
[17] L. Hickman, S. Thapa, L. Tay, M. Cao, and P.  Srinivasan,  “Text  Preprocessing  for  Text Mining  in  Organizational  Research:  Review and  Recommendations,” Organ. Res. Methods ,  vol.  25,  no.  1,  pp.  114–146,  Jan. 2022, doi: 10.1177/1094428120971683.
[18] M. Nesca, A. Katz, C. K. Leung, and L. M. Lix,  “A  Scoping  Review  of  Preprocessing Methods  for  Unstructured  Text  Data  to Assess Data Quality,” Int. J. Popul. Data Sci. , vol. 7, no.
1, 2022, doi:
10.23889/ijpds.v6i1.1757.
[19] Y.  Matira,  Junaidi,  and  I.  Setiawan, “Pemodelan Topik pada Judul Berita Online Detikcom  Menggunakan  Latent  Dirichlet Allocation,” Estimasi J. Stat. Its Appl. , vol. 4,
no. 1, pp. 2721–379, 2023, doi:
10.20956/ejsa.vi.24843.
[20] D.  Ferarizki,  M.  Fikry,  F.  Yanto,  and  F. Insani, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter Terhadap Ancaman Resesi Ekonomi
2023  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor,”
Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 1111–1120, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i2.1315.
[21] K.  Bastani,  H.  Namavari,  and  J.  Shaffer,
“Latent Dirichlet Allocation (LDA) for Topic
Modeling of the CFPB Consumer
Complaints,” Expert Syst. Appl. , vol. 127, pp. 256–271, Aug. 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.03.001.
[22] O. Kononova, T. He, H. Huo, A. Trewartha, E. A. Olivetti, and G. Ceder, “Opportunities and Challenges of Text Mining in Materials Research,” iScience , vol. 24, no. 3, 2021, doi: 10.1016/j.isci.2021.102155.
[23] D.  L.  C.  Pardede  and  M.  A.  I.  Waskita, “Analisis  Pemodelan  Topik  untuk  Ulasan Tentang  Peduli  Lindungi,” J.  Ilm.  Inform. Komput. , vol. 28, no. 1, pp. 17–26, 2023, doi:
10.35760/ik.2023.v28i1.7925.
[24] R.  Prabowo,  H.  Sujaini,  and  T.  Rismawan, “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Kasus  COVID-19  di  Indonesia Menggunakan  Metode  Regresi  Logistik Multinomial,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol. 11,  no.  1,  pp.  85–90,  Jan.  2023,  doi: 10.26418/justin.v11i1.57450.
[25] S.  Zhou,  P.  Kan,  Q.  Huang,  and  J. Silbernagel,  “A  Guided  Latent  Dirichlet Allocation Approach to Investigate Real-time Latent  Topics  of  Twitter  Data  During Hurricane Laura,” J. Inf. Sci. , vol. 49, no. 2, pp. 465–479, Apr. 2023, doi:
10.1177/01655515211007724.
[26] D. Maulidiya, “Topic Modelling using Latent Dirichlet Allocation (LDA) to Investigate the Latent  Topics  of  Mathematical  Creative Thinking  Research  in  Indonesia,” J.  Intell.
Comput. Heal. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 34– 35, 2022, doi: 10.26714/jichi.v3i2.11428.
[27] N.  L.  P.  Merawati,  A.  Z.  Amrullah,  and
Ismarmiaty, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan Latent  Dirichlet  Allocation,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol. 5,  no.  1,  pp.  123–131,  Feb.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[28] U. T. Setijohatmo, S. Rachmat, T. Susilawati, and  Y.  Rahman,  “Analisis  Metoda  Latent Dirichlet Allocation untuk Klasifikasi Dokumen Laporan Tugas Akhir Berdasarkan Pemodelan  Topik,”  in Prosiding  The  11th Industrial Research Workshop and National
Seminar , Bandung, 2020, pp. 402–408.
[29] D.  Z.  T.  Kannitha,  M.  Mustafid,  and  P. Kartikasari, “Pemodelan Topik pada Keluhan Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  Latent
Dirichlet  Allocation  dalam  Media  Sosial Twitter,” J. Gaussian , vol. 11, no. 2, pp. 266– 277, 2022,
doi:
10.14710/j.gauss.v11i2.35474.
[30] S.  Bellaouar,  M.  M.  Bellaouar,  and  I.  E. Ghada,  “Topic  modeling:  Comparison  of LSA and LDA on Scientific Publications,” in 2021  4th  International  Conference  on  Data Storage  and  Data  Engineering  (DSDE’21) ,
Association for Computing  Machinery, Feb.
2021, pp. 59–64.
doi: 10.1145/3456146.3456156.
[31] A. Muhaimin et al. , “Social Media Analysis and Topic Modeling: Case Study of Stunting in Indonesia,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 20,  no.  3,  pp.  406–415,  2023,  doi: 10.31515/telematika.v20i3.10797.
[32] N.  A.  Sanjaya,  “lmplementasi  Latent Dirichlet Allocation
(LDA) untuk
Klasterisasi  Cerita  Berbahasa  Bali,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1,
pp.
127–134,
2021, doi: 10.25126/jtiik.202183556.
[33] B. A. Tondang, M. R. Fadhil, M. N. Perdana, A.  Fauzi,  and  U.  S.  Janitra,  “Analisis
Pemodelan  Topik  Ulasan  Aplikasi  BNI, BCA,  dan  BRI  Menggunakan  Latent Dirichlet Allocation,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 114–127, 2023, doi: 10.37373/infotech.v4i1.601.