Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.321 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1223-1230 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## TOPIC MODELING USING THE LATENT DIRICHLET ALLOCATION METHOD ON WIKIPEDIA PANDEMIC COVID-19 DATA IN INDONESIA
Wilujeng Ayu Nawang Sari *1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2
1,2 Program Suti Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email: 1 672018234@student.uksw.edu , 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu
(Naskah masuk: 10 Mei 2022, Revisi : 29 Juni 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
Wikipedia is a web-based encyclopedia that is used to search for information. In one of the Wikipedia articles, a problem has been found regarding no one has clustered on the topic of the Covid-19 pandemic in Indonesia. The method used for this research is the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The Latent Dirichlet Allocation (LDA) method is the most widely used topic modeling method today. In this study using 6658 words in English that will be used for the dataset. Then every word that appears will be counted using Corpus. This study applies topic modeling using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) model and how to analyze COVID-19 data taken from Wikipedia.  The  LDA  method  will  cluster  by  looking  at  the  number  of  words  that  appear  in  Corpus  and  will determine the number of clusters and the number of topics and determine the iteration. The purpose of this study is to classify the information contained in the Wikipedia Article so that it can be used as an evaluation material in improving  services and handling Wikipedia using  the latent direchlet allocation method. The LDA method  will mark every word contained in  the topic in a semi-random distribution  and will calculate the probability of the topic in the dataset and will calculate the probability of the word on the topic of each iteration. In this study, 5 iteration tests were conducted on topic modeling and a number of different topics. After the experiment is carried out,  the  final  results  obtained  will  be  analyzed  and  get  1  number  of  topics  with  the  best  results  with  the  most discussion topics regarding health.
Keywords : Clustering, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Topic Modelling, Wikipedia.

## PEMODELAN TOPIK MENGGUNAKAN METODE LATENT DIRICHLET ALLOCATION PADA DATA WIKIPEDIA PANDEMIC COVID-19 DI INDONESIA

## Abstrak
Wikipedia merupakan  salah  satu  ensklopedia  berbasis  web  yang  digunakan  untuk  mencari  suatu  informasi. Didalam  salah  satu  artikel Wikipedia telah  ditemukan  permasalahan  mengenai  belum  ada  yang  melakukan clustering pada topik pandemi Covid-19 di Indonesia. Metode yang digunakan untuk penelitian ini menggunakan metode Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA). Metode Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA) merupakan  metode pemodelan topik yang paling banyak digunakan saat ini. Pada penelitian ini menggunakan 6658 kata dalam bahasa inggris  yang  akan  digunakan  untuk  dataset.  Kemudian  setiap  kata  yang  muncul  akan  dihitung  menggunakan Corpus . Penelitian ini menerapkan pemodelan topik menggunakan model Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan cara menganalisis pada data covid-19 yang diambil dari Wikipedia . Metode LDA akan mengklaster dengan melihat jumlah  kata  yang  muncul  pada Corpus dan  akan  menentukkan  jumlah cluster maupun  jumlah  topik  dan menentukkan iterasinya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan informasi yang terdapat pada artikel Wikipedia sehingga  bisa  menjadi  bahan  evaluasi  dalam  perbaikan  perbaikan  pelayanan  dan penanganan Wikipedia menggunakan metode alokasi direchlet laten. Metode LDA akan menandai setiap kata yang terdapat pada  topik  secara  semi  random  distribution  serta  akan  menghitung  probabilitas  topik  pada  dataset  dan  akan menghitung probabilitas kata terhadap topik setiap iterasinya. Pada penelitian ini dilakukan percobaan pemodelan topik sebanyak 5 kali uji iterasi dan jumlah topik yang berbeda-beda. Setelah percobaan tersebut dilakukan maka hasil  akhir  yang  didapat  akan  dianalisis  dan  mendapatkan  1  jumlah  topik  dengan  hasil  terbaik  dengan  topik pembahasan paling banyak mengenai kesehatan.
Kata kunci : Klasterisasi, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Pemodelan Topik, Wikipedia.
1. PENDAHULUAN

## 1224 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1223-1230
Covid-19 merupakan  jenis  virus  terbaru  yang tengah  menyebar  ke  beberapa  negara,  salah  satunya Indonesia.  Virus Covid-19 berawal  dari  Wuhan, China sejak awal bulan Desember 2019. Tanda-tanda yang  alami  pasien Covid-19 meliputi  demam, malaise,  batuk  kering,  dan  dyspnea  yang  mengarah kedalam  gejala  infeksi  virus  pneumonia[1][2]. Dampak  dari  terkena  virus Covid-19 dapat mengalami  kematian.  Jumlah  kasus  yang  terkena Covid-19 di  dunia  hingga  30  Desember  2021 sejumlah  262.000.000  kasus,,  sedangkan  jumlah kasus  yang  meninggal  akibat  terkena Covid-19 di dunia sebanyak 5.210.000.000 kasus. Sementara itu, jumlah  kasus  yang  terkena Covid-19 di  Indonesia hingga  30  Desember  2021  sebanyak  4.260.000.000 kasus,  sedangkan  untuk  jumlah  kasus Covid-19 di Indonesia sebanyak 144.000 kasus. Dampak utama dari Covid-19 adalah kesehatan. Selain  mempengaruhi  dampak  kesehatan, Covid-19 juga dapat mempengaruhi pada kondisi perekonomian,  pendidikan,  hingga  mempengaruhi kehidupan sosial masyarakat  di Indonesia. Covid-19 mengakibatkan  pemerintah  daerah  menerapkan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) yang  menganjurkan  terhadap  pembatasan  aktivitas masyarakat. Berkurangnya berbagai aktivitas tersebut sangat  berdampak  terhadap  kondisi  sosial-ekonomi masyarakat,  khususnya  terhadap  masyarakat  rentan dan  miskin.  Oleh  karena  itu,  pemerintah  daerah membuat  berbagai  kebijakan  untuk  mengatasi penyebaran Covid-19 serta kebijakan-kebijakan yang bersifat  penanganan  dampak  sosial  dan  ekonomi akibat Covid-19 [3].
Informasi  COID-19  dapat  ditemukan  di berbagai  platform  yang  sekarang  aktif,  yang  paling populer  adalah Wikipedia . Wikipedia adalah ensiklopedia populer yang berbasis internet. Wikipedia merupakan salah satu ensiklopedia online paling terkenal. Saat ini, Wikipedia memiliki 15 juta artikel  yang  dapat  digunakan  secara  non-komersial, serta lebih dari  200 bahasa dari  seluruh dunia, yang semuanya  ditulis  oleh  ribuan  pengguna  dan kontributor  anonim. Informasi  ini  khusus  dan  berisi data tekstual.
Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah salah satu  model  yang  paling  banyak  digunakan  saat  ini. Dalam penelitian ini, kami mengumpulkan 6658 kata dari Wikipedia tentang  pandemi Covid-19 di Indonesia dalam bahasa Inggris, yang kami gunakan sebagai  dataset.  Penggunaan  Bahasa  Inggris  dalam pra-pemrosesan data karena tersedianya standar data baru  dalam  Bahasa  Inggris.  Kemudian,  dengan menggunakan Corpus , setiap kata yang masuk akan diterjemahkan.  Metode  LDA  akan  mengklaster dengan melihat jumlah kata yang muncul di Corpus , akan  menentukkan  jumlah  cluster  maupun  jumlah topik dan iterasinya. Metode LDA akan menemukan kata yang ada pada topik secara semi acak distribusi, menghitung  probabilitas  topik  pada  dataset,  dan menghitung  probabilitas  terhadap  topik  setiap
iterasinya.  percobaan  pemodelan  topik  sebanyak  5 kali  uji  iterasi  dan  jumlah  topik  yang  berbeda-beda dilakukan pada penelitian ini. Setelah percobaan yang disebutkan  di  atas  selesai,  data  yang  dikumpulkan akan  dianalisis,  dan  1  jumlah  topik  dengan  hasil terbaik  akan  dipilih  dari  sekian  banyak  topik pembahasan  tentang  kesehatan.  Hasilnya  sesuai dengan poin utama artikel, yaitu tentang kesehatan.
Adapun  tujuan  penelitian  dilakukan  untuk Mengetahui  clusterisasi  dengan  melihat  jumlah  kata yang sering muncul menggunakan corpus .

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 2. Metode Penelitian
Berikut beberapa tahapan yang biasa digunakan dalam penelitian:

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Pada  metode  pengumpulan  data  dilakukan beberapa  proses.  Pada  penelitian  ini  menggunakan data dari  salah satu  artikel  didalam Wikipedia . Pada tahap  ini  dilakukan  proses crawling menggunakan bahasa  pemrograman  python.  Selama  proses crawling data tersebut menggunakan library Wikipedia untuk mengambil data tersebut. Data yang didapat  dari crawling data  tersebut  akan  disimpan kedalam bentuk txt dan diubah kedalam bentuk csv.

## 2.1.1. Wikipedia
Wikipedia merupakan  ensiklopedia  daring berbasis website. Wikipedia bertujuan untuk memberikan wawasan atau ilmu pengetahuan kepada manusia Wikipedia telah  mengalami  kenaikan sebanyak 6 kali lebih banyak di Inggris. Hal ini bisa ditemukan  dalam  beberapa  topik,  seperti  anatomi, biologi,  atau  kedokteran  dan  dikatakan  sebagai informasi yang akurat. Informasi dalam bentuk artikel yang dibuat di Wikipedia ditulis lengkap sesuai jenis artikelnya. Wikipedia merupakan salah satu situs web yang  paling  populer  dan  ensiklopedia  terbesar  di dunia.  Beberapa  alasan  juga  seperti  informasi  yang didapat  dari Wikipedia berupa  plagiarisme  terhadap sumber lain. Sebagai contoh, beberapa profesi seperti, guru  maupun  dosen  tidak  menganjurkan  siswa maupun  mahasiswa  nya  mengutip  sumber  dari Wikipedia [4].
2.1.2. Python
Python merupakan  suatu  bahasa  pemrograman yang  dapat  dipakai  diberbagai  platform  berdasarkan konsep perancangan yang berpusat pada tingkat kode yang  mudah  dipahami.  Python  diklamin  sebagai bahasa  pemrograman  yang  lebih  mudah  dipahami dibandingkan  dengan  bahasa  pemrograman  lainnya dan sebagai bahasa yang mengintegrasikan ketrampilan, kemampuan, dengan syntax yang sangat jelas,  dan  dilengkapi  dengan  fungsi-funsi  pustaka standar  yang  besar  serta  menyeluruh[5].  Python termasuk  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi.  Hal tersebut  dimaksudkan  karena  syntax  pada  python dibuat semirip mungkin dengan bahasa manusia.

## 2.2. Proses Visualisasi Menggunakan Wordcloud
Dataset yang telah dilabel kemudian divisualikan  menggunakan wordcloud pada  masing- masing  dataset  yang  berlabel  positif,  negative  dan netral  seta  dilakukan  visualisasi  secara  keseluruhan data.

## 2.3. Proses Pembuatan Topic modelling
Pada  proses  pembuatan topic  modelling dilakukan  menggunakan Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Pada  proses  ini  dilakukan  beberapa tahapan antara lain untuk mengubah kalimat menjadi kata per kata  dalam  proses  pembuatan  pemodelan  topik. Kemudian, dengan menggunakan prosedur stopword , dapat  mengecualikan  kata-kata  yang  tidak  memiliki informasi  apapun,  serta  data  karakter  dan  baca  dari dataset. Setelah melakukan proses stopword kemudian  melakukan  proses lemmatisasi untuk mengkategorikan  berbagai  jenis  kata.  Penulis melakukan  proses  mengubah  token  data  dokumen menjadi bentuk corpus menggunakan corpus setelah menyelesaikan  langkah  pra-pemrosesan.  Kemudian melakukan  proses  menggunakan  LDA  untuk memperoleh penyebaran kata yang membentuk topik. Setelah  melakukan  proses  LDA  maka  penulis  akan melakukan  analisis  dari  hasil  yang  didapat  dalam proses  LDA.  Setelah  melakukan  analisis  kemudian akan mendapat hasil akhir yang didapat.

## 2.3.1. Topic modelling
Topic modelling merupakkan data teks berdasarkan topik tertentu. Topic modelling termasuk kedalan clustering dengan mengelompokkan dokumen  berdasarkan  kemiripannya[6][7]. Topic modelling memiliki  tujuan  yang  selaras  dengan klasifikasi  tetapi  memakai  prosedur  yang  berbeda. Topic modelling memiliki tujuan yang lebih spesifik, yaitu  :  memperoleh  model  topik  abstrak  pada kumpulan  dokumen,  memberikan  tinjauan  pada dokumen  berdasarkan  topik  tersebut,  dan  memakai tinjauan  pada  dokumen  untuk  mengelompokkan dokumen.  Selain  itu, topic  modelling juga  memili tujuan  lain,  yaitu  untuk  menemukan  topik  dan  kata
yang tersembunyi dalam topik tersubut. konsep dari topic modelling adalah sebuah topik yang terdiri dari beberapa  kata  tertentu  untuk  menyusun  topik  dari dokumen tersebut. Didalam suatu dokumen mempunyai  kemungkinan  memiliki  beberapa  topik dengan peluang masing-masing[8]. Hasil output dari topic  modelling berupa  kumpulan-kumpulan  topik yang  sering  muncul  didalam  dokumen  berdasarkan pola tertentu [9].

## 2.3.2. Dirichlet Allocation (LDA)
Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah suatu metode  untuk  menemukan  tiap-tiap  topik  yang terdapat pada koleksi dokumen beserta perbandingan kemunculan topik tersebut. [9][10].
Gambar 1. Cara kerja LDA
Cara  kerja  LDA  adalah  sebagai  berikut  :  (1) untuk  setiap  dokumen  menginisialisasi  setiap  kata secara  acara  ke  seluruh  topik  dimana  k  merupakan jumlah  topik  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. (2) untuk setiap dokumen d : untuk setiap kata w dalam dokumen, akan dihitung :
• P(topic  t|document  d) :  proporsi  kata  dalam dokumen d yang ditugaskan ke topik t.
• P(word w|topic t) : proporsi tugas ke topik t di semua dokumen dari kata-kata yang berasal dari w.
(3)  menetapkan  kembali  topik  T’  ke  kata  w dengan probabilitas p(t’|d)*p(w|t’) dengan mempertimbangkan  semua  kata  lain  dan  penugasan topiknya.  Dan  terakhir  ulang  kembali  beberapa  kali sampai  kita  dan  penugasan  topiknya.  Dan  terakhir ulang  kembali  beberapa  kali  sampai  kita  mencapai kondisi mapan dimana tugas topik tidak berubah lebih jauh. Proporsi topik untuk setiap dokumen kemudian ditentukan dari penugasan topik ini..

## 2.3.3. Clustering
Clustering adalah suatu proses untuk mengelompokkan  data  kedalam  beberapa  kelompok sesuai  dengan  kemiripan  karakteristik  tiap-tiap  data pada  kelompok-kelompok  yang  sudah  ada[11]. Clustering erupakan  salah  satu  metode  dari  data mining. Clustering merupakan  salah  satu  metode dalam penelitian untuk analisis dan data mining[12][13].  Pada  dasarnya  proses clustering untuk  mengelompokkan  sekumpulan  data  tanpa
atribut  kelas  telah  dideskripsikan  sebelumnya berdasarkan pada konseptual clustering .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengambilan Data
Pengambilan adalah tahap awal dalam penelitian.  Proses  pengambilan  data  dilakukan dengan  cara crawling data  yang  diambil  salah  satu artikel mengenai pandemi Covid-19 di Indonesia dari website Wikipedia dalam  Bahasa  Inggris  dengan menggunakan  library Wikipedia dan  tersimpan kedalam  bentuk  txt.  Jumlah  kata  yang  diperoleh keseluruhan sebanyak 6658 kata. Data yang didapat kemudian  disimpan  untuk  proses  selanjutnya. Kemudian  dilakukan  proses case  folding terlebih dahulu  lalu  dilakukan  proses cleaning pada  dataset tersebut untuk menghilangkan kata-kata dan karakter yang tidak diperlukan. Dataset  yang telah dilakukan pada  tahap  sebelumnya  selesai  kemudian  dilakukan convert pada  dataset  dengan  mengubah  file  txt menjadi csv menggunakan spacy . Setelah melakukan convert pada  dataset  tersebut  kemudian  dilakukan translate  dataset  kembali  dengan  menggunakan textblob .  Setelah  melalui  proses  tersebut  peulis melakukan cleaning ulang  secara  manual  dengan mencari  dan  menghapus  karakater  tidak  diperlukan yang  terdapat  pada  dataset  tersebut.  Penulis melakukan translate ulang dan cleaning manual agar mendapatkan  hasil  data  terbaik.  Apabila  data  yang diperoleh  masih  belum  maka  harus  dilakukan cleaning kembali.  Kemudian  proses  selanjutnya memberikan label  pada dataset  yang belum berlabel dan disimpan kedalam dataset baru.

## 3.2. Tokenizing
Setiap  kata  dalam Tokenizing dipisahkan  oleh karakter  spasi,  sehingga  karakter  spasi  sangat diandalakan dalam proses pemisahan setiap kata pada dokumen[14][15].  Proses  ini  juga  bertujuan  untuk menghilangkan  karakter  yang  tidak  dibutuhkan seperti  menghilangkan  tanda  baca,  mention,  dan url yang  terdapat  pada  teks.  Tabel  1  menunjukkan perbedaan antara sebelum dan sesudah tokenizing.
Tabel 1. Perbedaan sebelum dan sesudah Tokenizing
Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing
covid  pandemic  in  indonesia is  part  of  the  ongoing worldwide pandemic of corona  virus  disease  covid caused by severe acute respiratory  syndrome  corona virus cov it was confirmed to have  spread  to  indonesia  on march after a dance instructor and her mother tested positive for the virus.
['covid', 'pandemic', 'in',
'indonesia', 'is', 'part', 'of', 'the', 'ongoing', 'worldwide', 'pandemic', 'of', 'corona virus', 'disease', 'covid', 'caused', 'by', 'severe',  'acute',  'respiratory', 'syndrome',  'corona  virus',  '', 'cov',  'it',  'was',  'confirmed', 'to',  'have',  'spread',  'to', 'indonesia', 'on', 'march', 'after',  'a',  'dance',  'instructor', 'and',  'her',  'mother',  'tested', 'positive', 'for', 'the', 'virus', '.']
both  were  infected  from  a japanese national.by april the ['both', 'were', 'infected', 'from', 'a', 'japanese',
pandemic  had  spread  to  all provinces in the country. 'national.by', 'april', 'the', 'pandemic', 'had', 'spread', 'to', 'all',  'provinces',  'in',  'the', 'country', '.']
jakarta  west  java  and  central java  are  the  worst  hit provinces together accounting almost  half  of  the  national total cases. ['jakarta',  'west',  'java',  'and', 'central',  'java',  'are',  'the', 'worst', 'hit', 'provinces', 'together', 'accounting', 'almost',  'half',  'of',  'the', 'national', 'total', 'cases', '.'] on july the recoveries exceeded active cases for the first time. ['on',  'july',  'the',  'recoveries', 'exceeded',  'active',  'cases', 'for', 'the', 'first', 'time', '.'] as  of  march  indonesia  has reported  cases  the  second highest  in  southeast  asia behind vietnam. ['as',  'of',  'march',  'indonesia', 'has',  'reported',  'cases',  'the', 'second', 'highest', 'in', 'southeast',  'asia',  'behind', 'vietnam', '.']

## 3.3. Stopword
Setelah  melalui  proses tokenizing selanjutnya terminologi  dokumen  diolah  kedalam  proses stopword .  Proses stopword digunakan  untuk menghapus kata-kata yang tidak memiliki informasi dan  hanya  mengambil  kata-kata  yang  penting  saja. Tahap  awal  dalam  penggunaan stopword yaitu dengan menggunakan library nltk.
Stopword .words('english')  ditambahkan  di  fungsi set()  di  stop  words  untuk  menghilangkan  kata-kata yang  tidak  bermanfaat.  Tabel  2  menunjukkan perbedaan antara sebelum dan sesudah tokenizing .
Tabel 2. Perbedaan Sebelum dan Sesudah Stopword
Sebelum Stopword Sesudah Stopword ['covid', 'pandemic', 'in', 'indonesia', 'is', 'part', 'of', 'the', 'ongoing', 'worldwide', 'pandemic', 'of', 'corona virus', 'disease', 'covid', 'caused', 'by', 'severe',  'acute',  'respiratory', 'syndrome',  'corona  virus',  '', 'cov',  'it',  'was',  'confirmed',
'to',  'have',  'spread',  'to', 'indonesia', 'on', 'march',
'after',  'a',  'dance',  'instructor',
'and',  'her',  'mother',  'tested', 'positive', 'for', 'the', 'virus', '.'] covid  pandemic  indonesia part  on  going  worldwide pandemic corona virus disease  covid  cause  severe acute  respiratory  syndrome corona  virus    cov  confirm spread indonesia march dance instructor mother test positive virus ['both', 'were', 'infected',
'from', 'a', 'japanese', 'national.by', 'april', 'the', 'pandemic', 'had', 'spread', 'to', 'all',  'provinces',  'in',  'the', 'country', '.'] infect  japanese  national  by april pandemic spread provinces country
['jakarta',  'west',  'java',  'and',
'central',  'java',  'are',  'the',
'worst', 'hit', 'provinces', 'together', 'accounting', 'almost',  'half',  'of',  'the',
'national', 'total', 'cases', '.'] jakarta west java central java worst  hit  provinces  together account  almost  half  national total case .
['on',  'july',  'the',  'recoveries', 'exceeded',  'active',  'cases', 'for', 'the', 'first', 'time', '.']
july  recoveries  exceed  active case first time . ['as',  'of',  'march',  'indonesia', 'has',  'reported',  'cases',  'the', 'second', 'highest', 'in', march  indonesia  report  case second highest southeast asia behind vietnam .
'southeast',  'asia',  'behind', 'vietnam', '.']
Pada  akhir  proses stopword pertama,  terdapat banyak  kata  non-informatif,  banyak  kata  bahasa Indonesia,  dan  banyak  tanda  baca  di  dataset.  Untuk menghapus  kata  yang  tidak  informatif  dan menghapus  tanda  baca  serta  mengubah  kata-kata Bahasa  Indonesia  menjadi  Bahasa  Inggris  maka dilakukan  proses cleaning secara  manual  serta menstranslate  ulang  data  tersebut.  Sehingga  hasil yang diperoleh dapat dilihat pada tabel 3.

## 3.4. Lemmatization
Hasil  dari  proses  sebelumnya  dilanjutkan  ke proses  Pre-processing  teks  dimana  mencangkup proses lemmatization . Proses lemmatization merupakan suatu proses pengklasifikasian kata yang berbeda melalui tahap analasis sebagai satu kata yang sama.  Untuk  hasil  dari lemmatization dapat  dilihat dari tabel 4.
Tabel 3. Perbedaan Sebelum dan Sesudah Lemmatization Sebelum Lemmatization Sesudah Lemmatization ['covid', 'pandemic',
'indonesia', 'part', 'on', 'going', 'world',  'wide',  'pandemic', 'corona',  'disease',  'covid', 'case',  'syndrome',  'corona',
'covid',  'confirm',  'spread', 'indonesia',  'march',  'dance', 'instructur',  'mother',  'test', 'positive'] ['covid',  'pandemic',  'part', 'go', 'world', 'wide', 'pandemic', 'corona', 'disease', 'case',  'syndrome',  'covid', 'confirm',  'spread',  'mother', 'test', 'positive'], ['infect',  'japanese',  'national', 'april',  'pandemic',  'spread', 'provincy', 'country'] ['infect',  'japanese',  'national', 'pandemic', 'spread', 'provincy', 'country'],
['jakarta', 'west', 'java',
'central',  'java',  'worst',  'hit', 'provincy',  'gether',  'account',
'almost', 'half', 'national', 'case'] ['central', 'bad', 'hit', 'provincy',  'gether',  'account', 'almost', 'national', 'case'], ['july',  'recovery',  'exceed', 'active',  'case',  'first',  'time'], ['march',  'indonesia',  'report', 'case', 'second', 'high', 'southeast',  'asia',  'behind', 'vietnam'] ['exceed', 'active', 'case', 'first', 'time'], ['death',  'indonesia',  'rank', 'second', 'asia', 'nine', 'world'] ['case', 'second', 'high', 'southeast']

## 3.5. Corpus
Untuk  proses  selanjutnya  yaitu  melakukan perubahan pada token data dokumen menjadi bentuk corpus [16].  Untuk  melihat  hasil  dari corpus dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Perbedaan Sebelum dan Sesudah Stopword .
Sebelum Corpus Sesudah Corpus ['covid',  'pandemic',  'part', 'go', 'world', 'wide', 'pandemic', 'corona', 'disease', 'case',  'syndrome',  'covid',
[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 2), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 2), (8, 1), (9, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1), (13, 1), (14, 1)],
'confirm',  'spread',  'mother', 'test', 'positive'], ['infect',  'japanese',  'national', 'pandemic', 'spread', 'provincy', 'country'], [(7, 1), (10, 1), (15, 1), (16, 1), (17, 1), (18, 1), (19, 1)], ['central', 'bad', 'hit', 'provincy',  'gether',  'account', 'almost', 'national', 'case'], [(0, 1), (18, 1), (19, 1), (20, 1), (21,  1),  (22,  1),  (23,  1),  (24, 1), (25, 1)], ['exceed', 'active', 'case', 'first', 'time'], [(0, 1), (26, 1), (27, 1), (28, 1), (29, 1)], ['case', 'second', 'high', 'southeast'] [(0,  1),  (30,  1),  (31,  1),  (32, 1)],

## 3.6. Proses Topic modelling Menggunakan LDA
Setelah melewati beberapa tahap pre-processing dan  memasukkan  kedalam corpus maka  proses berikutnya yaitu membuat pemodelan topik menggunakan  LDA.  Pada  proses  sebelumnya tepatnya pada bagian corpus telah muncul token yang berasal dari banyaknya kata yang sering muncul dari suatu  dokumen.  Token  tersebut  berefungsi  sebagai banyaknya ukuran dalam LDA agar dapat dilakukan pemodelan. Dalam proses pemodelan LDA dilakukan beberapa kali uji coba, agar dapat menentukan jumlah topik yang sesuai. Pada tahap uji coba ini dilakukan dengan  mengubah  jumlah  topik  dan  jumlah iterasinya.  Untuk  uji  coba  penelitian  ini  dilakukan sebanyak 5 kali uji coba iterasi yang berbeda, diantara : 100,500,1000,1500,2000 dengan jumlah topik yang berbeda, yaitu : 3,4,5,6,7 di setiap uji iterasinya.

## 3.7. Analisis Topik
Kemudian  setelah  mendapatkan  hasil  dari proses  LDA  dilakukan  analisis  untuk  keseluruhan model LDA dari berbagai uji coba jumlah topik dan jumlah  iterasi.  Hasil  dari  iterasi  ke-100  dari  jumlah topik  3  menghasilkan  5  topik  yang  berbeda.  Untuk hasil iterasi ke-500 dari jumlah topik 3 menghasilkan 5  topik  yang  berbeda.  Sebaliknya,  untuk  hasil  ke- 1000 dari total 3 topik digunakan 5 topik yang serupa. Hasil  dari  uji  iterasi  ke-1500  menghasilkan  5  topik yang  berbeda.  Selain  itu,  untuk  hasul  uji  iterasi  ke- 2000  dari  total  3  topik,  ditemukan  5  topik  yang serupa. Terdapat 5 topik yang mirip dan 2 topik yang paling  umum  diantara  hasil  uji  iterasi.  Untuk memastikan  bahwa  topik  yang  bersangkutan memiliki  kesamaan  kelompok,  maka  dilakukan pemodeling  dengan  jumlah  topik  dan  iterasi  yang sama.
Iterasi  ke-100  dengan  jumlah  topik  4 menghasilkan  5  topik  berbeda.  Hasil  iterasi  ke-500 menghasilkan  5  topik  yang  berbeda  dengan  jumlah topik  4.  Hasil  iterasi  1000  menghasilkan  lima  topik yang  berbeda.  Sebaliknya,  hasil  iterasi  ke-1500 menghasilkan 5 topik yang berbeda. Selain itu, hasil iterasi  2000  menghasilkan  lima  topik  yang  berbeda. Sehingga  dari  hasil  uji  iterasi  ke-100,  500,  1000, 1500,  dan  2000  menghasilkan  topik  dengan  total  5
topik. Terdapat 5 topik yang mirip dan 3 topik yang paling  umum  diantara  hasil  uji  iterasi.  Untuk memastikan  bahwa  topik  yang  bersangkutan memiliki  kesamaan  kelompok,  maka  dilakukan pemodeling  dengan  jumlah  topik  dan  iterasi  yang sama.  Uji  iterasi  dilakukan  dengan  cara  yang  sama seperti proses pemodelan sebelumnya. Iterasi ke-100 dengan jumlah topik menghasilkan 5 topik berbeda. Hasil  dari  iterrasi  ke-500  dengan  jumlah  topik  5 menghasilkan 5 topik berbeda. Menghasilkan 5 topik yang  berbeda  untuk  hasil  iterasi  ke-1500  dengan jumlah topik 5. Sebaliknya, hasil iterasi 2000 dengan 5 topik menghasilkan 5 topik yang berbeda. Terdapat 5  topik  yang  mirip  dan  2  topik  yang  paling  umum diantara  hasil  uji  iterasi.  Untuk  memastikan  topik yang  bersangkutan  memiliki  kesamaan  kelompok, maka  dilakukan  pemodeling  menggunakan  jumlah topik  6  yang  sama  dengan  iterasi  yang  sama.  Uji iterrasi  ke-100  menghasilkan  5  topik  yang  berbeda. Hasil dari 500 iterasi dengan 6 topik menghasilkan 5 topik  yang  berbeda.  Hasil  ke-1500  iterasi  dengan jumlah  topik  6  menghasilkan  5  topik  yang  berbeda. Sebaliknya,  hasil  iterasi  2000  dengan  6  topik menghasilkan 5 topik yang serupa. Dan untuk iterasi ke-2500  dengan  6  topik  terdapat  5  topik  yang berbeda.  Terdapat  5  topik  yang  mirip  dan  2  topik yang  paling  umum  diantara  hasil  uji  iterasi.  Untuk memastikan  bahwa  topik  yang  bersangkutan memiliki  kesamaan  kelompok,  maka  dilakukan pemodeling  dengan  jumlah  topik  dan  iterasi  yang sama.
Selain itu, untuk uji iterasi ke-100 dengan total 7 topik, ditemukan 5 topik yang serupa. Hasil dari 500 iterasi  dengan  7  topik  menghasilkan  5  topik  yang berbeda. Hasil ke-1500 iterasi dengan jumlah topik 7 menghasilkan 5 topik yang berbeda. Sebaliknya, hasil iterasi  2000  dengan  7  topik  menghasilkan  5  topik yang serupa. Selain itu, untuk iterasi ke-2500 dengan 7 topik, ditemukan 5 topik yang serupa. Dari hasil uji iterasi yang dilakukan terdapat 5 topik yang berbeda dan terdapat 3 topik yang paling banyak dibahas.
Hasil  yang  akan  disimpulkan  sementara  pada pemodelan dengan jumlah topik 3,4,5,6, dan 7 dengan iterasi  100,500,1000,1500,  dan  2000  menunjukkan bahwa  jumlah  topik  5  merupakan  pemodelan  topik yang  memliki  hasil  efektif.  Ada  dua  topik  dalam proses  sebelumnya  yang  sangat  populer.  Untuk menentukan  apakah  suatu  topik  benar-benar  benar, ada dua topik yang menonjol di antara yang lainnya.
Dari  proses  analisis  seperti  yang  terdapat  pada gambar 2 terdapat 1 topik yang paling banyak muncul yakni  mengenai  kesehatan  yang  didalamnya  banyak membahas  mengenai covid .  Walaupun  terdapat banyak  topik  yang  dibahas  selain  kesehatan,  tetapi topik  yang  paling  banyak  dibahas  mengenai kesehatan  terutama  c ovid .  Hasil  tersebut  sesuai dengan  data  artikel  yang  diambil  penulis  untuk melakukan  penelitian  yakni  mengenai  pandemi Covid-19 di Indonesia

## Gambar 3. Hasil analisis

## 3.8. Pemodelan Topik Menggunakan Wordcloud
Wordcloud merupakan  sebuah  gambar  yang didalamnya  berisi  kumpulan  kata-kata  yang  sering muncul  dalam  sebuah  teks.  Semakin  banyak  kata yang  digunakan,  maka  semakin  besar  ukuran  kata dalam gambar tersebut. Berikut merupakan wordcloud dari analisis website Wikipedia mengenai pandemic Covid-19 in Indonesia secara keseluruhan dan wordcloud yang  bersifat  positif,  negatif  dan netral.
Gambar 3. Wordcloud Wikipedia Pandemic Covid-19 in Indonesia Keseluruhan
Gambar 3 menunjukkan bahwa kata - kata yang sering  pada wordcloud  Wikipedia  Pandemic  Covid- 19  in  Indonesia secara  keseluruhan  adalah Covid, march, indonesia dan case .
Gambar 4. Wordcloud Wikipedia Pandemic Covid-19 in Indonesia Bersifat Positif
Gambar 4 menunjukkan bahwa kata - kata yang sering pada  wordcloud  Wikipedia  Pandemic  Covid- 19 in Indonesia dari label yang bersifat positif adalah indonesia , covid , confirm dan case.
Gambar 5. Wordcloud Wikipedia Pandemic Covid-19 in Indonesia Bersifat Negatif
Gambar 5 menunjukkan bahwa kata - kata yang sering  pada wordcloud  Wikipedia  Pandemic  Covid- 19 in Indonesia dari label yang bersifat negatif adalah Indonesia, travel, country dan university .
Gambar 6. Wordcloud Wikipedia Pandemic Covid-19 in Indonesia Bersifat Netral
Gambar 6 menunjukkan bahwa kata - kata yang sering  pada wordcloud  Wikipedia  Pandemic  Covid- 19 in Indonesia dari label yang bersifat netral adalah indonesia, covid , dan goverment . Jadi  dari keempat gambar wordcloud ,  kata  –  kata  yang  sering  muncul adalah Indonesia.

## 4. DISKUSI
Menurut  penelitian  yang  berjudul Latent Dirichlet Allocation Untuk Pemodelan Topik Abstrak Dokumen  Skripsi,  membahas  mengenai  informasi yang  didapatkan  bahwa  rata-rata  lama  pengerjaan Tugas  Akhir  menurut  data  yang  digunakan  dalam penelitian  tersebut  pada  setiap  tahunnya  semakin kecil atau pada grafik semakin menurun, yang dapat diartikan  bahwa  lama  pengerjaan  Tugas  Akhir  tiap tahun  angkatannya  semakin  baik  dan  data  abstrak skripsi  mahasiswa  Statistika  Universitas  Islam Indonesia angkatan 2011-2015 menggunakan pemodelan  topik  dengan  metode Latent  Dirichlet Allocation menghasilkan  jumlah  topik  sebanyak  3 dengan coherence score sebesar 0.5528 dengan kata yang  saling  berhubungan.  Data  yang  digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari website https://dspace.uii.ac.id/ dan didapatkan dari
perpustakaan  Universitas  Islam  Indonesia.  Adapun hasil dari pengujiannya menggunakan jupyter dengan bahasa pemrograman python[17].
Menurut  penelitian  yang  berjudul  Pemodelan Topik Pengguna  Twitter Mengenai Aplikasi
“Ruangguru”,  membahas  mengenai  klasifikasi pendapat  dari  pengguna  Ruangguru  tentang layanan yang  diberikan  sehingga  dapat  menjadi  bahan evaluasi dalam perbaikan layanan mereka menggunakan  metode Latent  Dirichlet  Allocation . Data  yang  digunakan  berasal  kumpulan  tweet pengguna  twitter  di  Indonesia  yang  menggunakan API  Twitter  yang  menggunakan  kata  kunci @ruangguru.  Hasil  analisi  menunjukkan  bahwa persepsi  masyarakat  terhadap  pengguna  twitter dengan  menggunakan  metode Latent  Dirichlet Allocation dibentuk menjadi  28  topik. Adapun hasil pengujiannya  menggunakan  jupyter  dengan  bahasa pemrograman python [18].
Gambar 7. Perbandingan Dengan Penulis Terdahulu.

## 5. KESIMPULAN
Proses pembuatan pemodelan topik
menggunakan  metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  pada  data  dari  salah  satu  artikel Wikipedia mengenai  pandemi Covid-19 di  Indonesia  diawali dengan  proses crawling data.  Data  yang  didapat berjumlah 6658 kata, data tersebut disimpan kedalam txt  dan  diubah  kedalam  csv.  Data  tersebut  melalui beberapa tahapan sebelum digunakan, yakni di cleaning menggunakan  python,  translate  ulang, cleaning manual,  serta  membuat  label  pada  dataset tersebut. Kemudian data tersebut dipersiapkan untuk proses  pre-processing.  Hasil  yang  didapat  dari  pre- processing  dihitung  menggunakan corpus untuk melihat  jumlah  kemunculan  kata.  Jumlah  kata  yang sering muncul akan digunakan sebagai patokan dalam proses  pemodelan  LDA.  Setelah  mereview  hasil pemodelan topik, melakukan analisis untuk mengetahui  berapa  lazim  kata  yang  ada  pada  setiap topik. Uji dapat dilakukan dengan mengurangi jumlah topik dan iterasi. Percobaan sebanyak 5 kali dengan jumlah iterasi 100.500.1000.1500, dan 2000 dilakukan  pada  penelitian  ini.  Untuk  setiap  uji, gunakan  jumlah  topik  3,4,5,6,  dan  7  untuk  setiap iterasi.  Hasil  cluster  terbaik  dapat  ditemukan  pada topik  3.  Topik  3  membutikan  bahwa  topik  yang paling  dibahas  sesuai  dengan  data  artikel  yang digunakan, yaitu kesehatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Susilo et al. , “Coronavirus Disease 2019: Tinjauan  Literatur  Terkini,” J.  Penyakit Dalam  Indones. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  45,  2020, doi: 10.7454/jpdi.v7i1.415.
[2] B. Wijayanto, Y. I. Kurniawan, T. Cahyono, and  I.  P.  Jati,  “Information  System  for Monitoring Community Participant Program Services  in  the  Covid-19  Pandemic  Era,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 37–44, 2022.
[3] N.  Aeni,  “Pandemi  COVID-19:  Dampak Kesehatan,  Ekonomi,  &  Sosial,” J.  Litbang Media Inf. Penelitian, Pengemb. dan IPTEK , vol.  17,  no.  1,  pp.  17–34,  2021,  doi: 10.33658/jl.v17i1.249.
[4] Ardoni, “Evaluasi Sumber Informasi Digital:
Wikipedia,” Shaut Al-Maktabah J.
Perpustakaan,  Arsip  dan  Dokumentasi ,  vol.
12, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.37108/shaut.v12i1.302.
[5] Fitri,  K.  R.  R,  A.  Rahmansyah,  and  W. Darwin, “Penggunaan Bahasa Pemrograman Python  Sebagai  Pusat  Kendali  Pada  Robot 10-D,” 5th  Indones.  Symp.  Robot.  Syst. Control , pp. 23–26, 2017.
[6] Y. Guo, S. Han, Y. Li, C. Zhang, and Y. Bai, “K-Nearest Neighbor combined with guided filter for hyperspectral image classification,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  129,  pp.  159– 165, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.03.066.
[7] M. L. C. Chilmi, “Latent dirichlet allocation lda  untuk  mengetahui  topik  pembicaraan warganet  twitter  tentang  omnibus  law,” Repository.Uinjkt.Ac.Id , 2021, [Online]. Available: https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/ 123456789/56724%0Ahttps://repository.uinj kt.ac.id/dspace/bitstream/123456789/56724/
1/M. LUVIAN CHISNI CHILMI-FST.pdf
[8] F. Rashif, G. Ihza Perwira Nirvana, M. Alif
Noor, and N. Aini Rakhmawati, “Implementasi  LDA  untuk  Pengelompokan Topik  Cuitan  Akun  Bot  Twitter  bertagar #Covid-19 LDA Implementation for Topic of Bot’s  Tweets  with  #Covid-19  Hashtag,”
Cogito Smart J. | , vol. 7, no. 1, pp. 170–181, 2021.
[9] C.  Naury,  D.  H.  Fudholi,  and  A.  F. Hidayatullah,  “Topic  Modelling  pada
Sentimen  Terhadap  Headline  Berita  Online Berbahasa Indonesia Menggunakan LDA dan LSTM,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 24, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2556.
[10] Y. I. Kurniawan, E. Soviana, and I. Yuliana, “Merging  Pearson  Correlation  and  TAN- ELR algorithm in recommender system,” AIP Conf. Proc. , vol. 1977, no. June 2018, 2018,
doi: 10.1063/1.5042998.
[11] Sugiono,  S.  Nurdiani,  S.  Linawati,  R.  A. Safitri,  and  E.  P.  Saputra,  “Pengelompokan Perilaku  Mahasiswa  Pada  Perkuliahan  E- Learning  dengan  K-Means  Clustering,” J. Kaji. Ilm. , vol. 19, no. 2, pp. 126–133, 2019.
[12] W.  Dhuhita,  “Clustering  Menggunakan Metode  K-Mean  Untuk  Menentukan  Status Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya , vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
[13] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019,  doi:  10.25077/teknosi.v5i1.2019.17- 24.
[14] O. Menggunakan Metode, “Sistem
Monitoring Percakapan Pada Toko,” 2018.
[15] P.  Studi,  T.  Informatika,  F.  Sains,  D.  A.  N. Teknologi,  U.  Islam,  and  N.  Syarif, “Penerapan Tokenisasi Kalimat Dan Metode
Tf ( Term Frequency ) Pada Peringkas Teks
Otomatis Penerapan Tokenisasi Kalimat Dan Metode  Tf  (  Term  Frequency  )  Pada
Peringkas Teks Otomatis,” 2014.
[16] Zulhanif, Sudartianto, B. Tantular, and I. G. N.  M.  Jaya,  “Aplikasi  Latent  Dirichlet Allocation  (  Lda  )  Pada  Clustering  Data Teks,” J. Log. , vol. 7, no. 1, pp. 46–51, 2017.
[17] P. S. Statistika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, P.  Alam,  and  U.  I.  Indonesia,  “Latent Dirichlet Allocation Untuk Pemodelan Tugas Akhir  Latent  Dirichlet  Allocation  Untuk Pemodelan,” 2020.
[18] B.  W.  Arianto  and  G.  Anuraga,  “Topic Modeling  for  Twitter  Users  Regarding  the ‘Ruanggguru’  Application,” J. ILMU DASAR ,  vol.  21,  no.  2,  p.  149,  2020,  doi:
10.19184/jid.v21i2.17112.