## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833

## Implementasi Text Mining Dalam Penentuan Kinerja Layanan Antara Grab dan Gojek Berdasarkan Opini Masyarakat Menggunakan LDA
Tiwi Syafira * , Ilka Zufria
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan Jl. William Iskandar Ps. V, Medan Estate, Kec. Percut Sei Tuan, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* tiwisyapira549@gmail.com, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: tiwisyapira549@gmail.com Submitted: 15/01/2024; Accepted: 29/01/2024; Published: 31/01/2024
Abstrak −Transportasi  umum  saat  ini  berbasis  aplikasi  dan  internet,  sehingga  disebut  transportasi  online.  Grab  dan  Gojek adalah  dua  penyedia  jasa  transportasi  online  yang  ingin  memberikan  pelayanan  terbaik.  Pengguna  memberikan  tanggapan, pengalaman, kritik, dan saran melalui Twitter.Pada penelitian ini akan menggunakan algoritma LDA untuk memetakan topik yang  sering  dibicarakan  para  pengguna  mengenai  Gojek  dan  Grab.  Laten  Dirichlet  Allocation  (LDA)  adalah  algoritma pembelajaran  tanpa  pengawasan  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  topik  dalam  kumpulan  dokumen  teks.  LDA mengasumsikan  bahwa  setiap  dokumen  terdiri  dari  campuran  beberapa  topik,  dan  bahwa  setiap  topik  terdiri  dari  distribusi probabilitas  atas  kata-kata.  LDA  bekerja  dengan  memodelkan  proses  generatif  dari  dokumen.  Proses  ini  dimulai  dengan memilih  topik  untuk  dokumen,  lalu  memilih  kata-kata  dari  topik  tersebut.  Probabilitas  memilih  topik  dan  kata  tertentu ditentukan  oleh  parameter  yang  dipelajari  dari  data.  Data  diperoleh  melalui  Twitter  dengan  kata  kunci  “#grabid”  dan “#gojekindonesia”.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  hasil  pemetaan  topik  terbaik  pada  objek  Gojek  adalah  2  topik,  yaitu promosi dan orderan. Sedangkan untuk objek Grab terbagi menjadi 4 topik, yaitu komunikasi, transaksi, orderan dan orderan.
Kata Kunci: Topik; Gojek; Grab; LDA; Layanan
Abstract −Public transportation is currently based on applications and the internet, so it is called online transportation. Grab and  Gojek  are  two  online  transportation  service  providers  who  want  to  provide  the  best  service.  Users  provide  responses, experiences, criticism and suggestions via Twitter. This research will use the LDA algorithm to map topics that users frequently discuss regarding Gojek and Grab. Latent  Dirichlet Allocation (LDA)  is an unsupervised  learning algorithm  used to detect topics in a collection of text documents. LDA assumes that each document consists of a mixture of several topics, and that each topic  consists of a probability distribution  over  words. LDA  works by  modeling the generative process of documents. This process begins by selecting a topic for the document, then selecting words from that topic. The probability of selecting certain topics and words is determined by parameters learned from the data. Data was obtained via Twitter with the keywords "#grabid" and "#gojekindonesia". From the research results, it was found that the best topic mapping results for Gojek objects were 2 topics, namely promotions and orders. Meanwhile, Grab objects are divided into 4 topics, namely communication, transactions, orders and orders
Keywords : Topic; Gojek; Grab; LDA; Service

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi online saat ini  memiliki peranan sangat penting didalam kehidupan masyarakat sebagai sarana untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lain tempat ke tempat lain. Seiring dengan perkembangan teknologi saat ini memberikan  kontribusi  terhadap  kinerjasistem  dalam  semua  aspek  termasuk  dalam  aspek  transportasi[1]. Transformasi  transportasi  umum  ini  membuka  peluang  bagi  pelaku  usaha  untuk  membuka  usaha  transportasi online.  Adapun  startup  pertama  kali  yang  hadir  di  Indonesia  adalah  Gojek  dan  diikuti  startup  GrabBike  empat bulan setelahnya[2]. Ojek online saat ini menjadi tren transportasi publik terkini di kalangan masyarakat karena kemudahan dalam menggunakan jasa transportasi ini melalui perangkat aplikasi tanpa harus secara konvensional datang ke tempat konvensional untuk menggunakan layanan transportasi ini. Ada beberapa aplikasi transportasi online yang hadir di kota medan seperti Grab dan Gojek. Ojek online yang merupakan pelindungan keselamatan bagi penggunaan sepeda motor yang digunakan untuk kepentingan masyarakat dengan sebuah aplikasi[3]. Kedua transportasi  online  ini  sama-sama  identik  dengan  warna  hijau.  Meskipun  layanan  transportasi online mendapat respon positif namun terdapat masalah yang dihadapi yaitu banyaknya konsumen yang kecewa dan merasa tidak puas dengan pelayanan yang diberikan.
Hadirnya transportasi online merupakan fenomena yang cukup menyita perhatian, fenomena ojek online ini sangat digemari dikalangan  masyarakat sebab  karakteristik  yaitu efiseien dalam  hal waktu, cara pemesanan yang  mudah,  mampu  melayani  pada  saat  kita  perlukan.  Transportasi  saat  ini  sangat  menguntungkan,  begitu cepatnya pertumbuhan para pelaku bisnis transportasi online atau sejenis seperti grab dan gojek. Grab dan gojek saat  ini  masih  yang  paling  menonjol  didalam  persaingan  pasar.  Gojek  bisa  dikatakan  yang  pertama  hadir  di Indonesia dengan layanan yang semakin berkembang seiring dengan kebutuhan para konsumen[4].
Sistem  transportasi  online  telah  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  selama  beberapa  tahun  terakhir,  di antaranya adalah Grab dan Gojek. Lalu muncul pertanyaan terkait perbandingan cara kerja grab dan gojek yang mana lebih bagus, pada dasarnya keduanya transportasi online ini, selain memiliki pengguna yang banyak, juga mempunyai keunggulan  masing-masing. Popularitas keduanya  bahkan bisa  membuat mereka bertahan ditengah persaingan  yang  semakin  ketat[5].  Ada  beberapa  perbedaan  yang  bisa  dijadikan  pertimbangan  ketika  harus

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833
memilih antara kedua platform transportasi online, hal ini didasari pada selera kebutuhan masing-masing orang. Ada beberapa bahan perbandingan antara grab dan gojek mulai dari sistem aplikasi, layanan yang ditawarkan, tarif perjalanan,  kemudahan  pembayaran,  diskon  dan  promo.  Beberapa  pengguna  memberikan  tanggapan  tentang layanan  yang  diberikan,  pengalaman,  kritik  maupun  saran  melalui  sosial  media    salah  satunya  adalah  Twitter. Apabila seketika kualitas  layanan dinilai  buruk, maka dapat  menimbulkan perasaan dan tanggapan  negatif dari pelanggannya.  Bahkan  ketika  di  biarkan  tidak  terselesaikan,  dapat  mengakibatkan  penurunan  kepercayaan, ketidakpuasan konsumen [6].
Seiring  berjalannya  waktu,  grab  dan  gojek  semakin  diminati  masyarakat  apalagi  dengan  bantuan smartphone. Setiap pelanggan memiliki tingkat kepuasan berbeda terhadap layanan yang diberikan oleh grab dan gojek, sehingga selalu ada pro dan kontra berupa saran dan keluhan[7]. Pemrosesan terhadap saran dan keluhan kini dapat disampaikan secara real time melalui media sosial twitter, sehingga aplikasi tersebut dapat mengetahui tanggapan  secara  cepat  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap  pelayanan  yang  diberikan.  Namun  mengingat banyaknya jumlah pelanggan, tidak sedikit pula saran maupun keluhan yang ditujukan ke media sosial twitter yang diterima per hari[8]. Dilihat dari permasalahan yang ada, maka diperlukan sebuah solusi berupa analisis terhadap saran  maupun  keluhan  yang  diterima  oleh  perusahaan  gojek  maupun  grab  dari  pelanggan  yang  mengirimkan melalui twitter sehingga dapat diketahui informasi sentimen pelanggan terhadap pelayanan yang telah diberikan secara  cepat.  Adapun  salah  satu  cara  terbaik  untuk  meningkatkan  layanan  adalah  dengan  melakukan  analisis sentimen  untuk  mengetahui  topik  yang  sering  dibicarakan.  Oleh  karena  itu  data  yang  akan  digunakan  berupa sentimen di peroleh melalui proses crawling dengan menggunakan fasilitas Twitter API miring (italic)[9].
Analisis sentimen dan opinion mining adalah bidang studi yang menganalisis pendapat seseorang, sentimen seseorang,  evaluasi  seseorang,  sikap  seseorang  dan  emosi  sesorang  ke  dalam  bahasa  tertulis.Ada  beberapa penelitian terdahulu tentang analisis sentimen  mengenai Gojek  maupun Grab diantaranya. Hasil penelitian dari Immanuel O.D.P, et al. mengenai Implementasi Text Mining Untuk Analisis Opini Masyarakat Terhadap Kinerja Layanan  Transportasi  Online  Dengan  Analisis  Faktor  menghasilkan  bahwa  Aplikasi  yang  dibuat  dapat  meng umpul kan data terbaru secara real time. Algoritma Naïve Bayes Classifier pada aplikasi ini menghasilkan akurasi pada  objek  Grab  74,34%,  pada  objek  Gojek  68,84%  dan  akurasi  rata  -  rata  dari  kedua  objek  tersebut  sebesar 71,59%[10].  Kemudian  hasil  penelitian  lainnya  dari  Ilham  Aminudin  &  Dyah  Anggraini  mengenai  Analisis Peringkat  Top  Brand  ojek  online  Menggunakan  Jejaring  Sosial  Percakapan  Twitter  menghasilkan  kesimpulan bahwa  Setelah  dilakukan  perbandingan  di  dapat  peringkat  berdasarkan  properti  jaringan,  yaitu  grab  unggul  4 properti sedangkan gojek hanya unggul 1 properti jaringan.Strategi keduanya sama ingin mempertahankan atau meningkatkan peringkatnya berdasarkan properti jaringan yaitu mereka harus membuat konten yang menarik agar dapat menarik perhatian pengguna sehingga otomatis akan menyebabkan banyak interaksi di dalamnya[11]. Ada juga  hasil  penelitian  dari  Alvian  A.N.,  et  al.  mengenai  Klasifikasi  Tweets  Masyarakat  yang  Membicarakan Layanan GoFood dan GoRide pada Gojek Dimedia Sosial Twitter Selama Masa Kenormalan Baru (New Normal) dengan Metode Naïve Bayes Classifier menyimpulkan bahwa Dari hasil penelitian metode Naïve Bayes Classifier sudah  tepat  dan  sesuai  digunakan  untuk  proses  pengelompokkan  data  tweets  masyarakat  yang  membicarakan layanan  GoFood  dan  GoRide  pada  Gojek  dengan  perolehan  data  dari  proses  crawling  dari  twitter[12].  Hasil penelitian  dari  Ni  Luh  Putu,  Merawati,  et  al.  mengenai  Analisis  Sentimen  dan  Pemodelan  Topik  Pariwisata Lombok  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Latent  Dirichlet  Allocation  menyimpulkan  bahwa Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  diperoleh  9.496  tweet  dengan  pembagian  8.996  tweet  sehingga  dapat disimpulkan bahwa lebih banyak wisatawan memberikan respon positif dari pada negatif terhadap pariwisatawan lombok[13]. Kemudian terdapat juga hasil penelitian dari M. Luvian mengenai Latent dirichlet allocation lda untuk mengetahui topik pembicaraan warganet twitter tentang omnibus law. Dari penelitian ini diperoleh jumlah topik sebanyak 5 dengan coherence score sebesar 0.5644. Kesimpulan dari setiap topiknya yaitu topik ke-1 mengenai penolakan UU Omnibus Law Cipta Kerja oleh sejumlah lapisan masarkat dan kepala daerah. Topik ke-2 mengenai kekhawatiran masyarakat terhadap penyebaran virus Corona yang disebabkan oleh pelanggaran kebijakan PSBB yang dilakukan oleh demonstran dalam unjuk rasa omnibus law. Topik ke-3 mengenai dampak UU omnibus law cipta kerja terhadap kawasan hutan dan lingkungan. Topik ke-4 mengenai keistimewaan yang didapat warga asing karena  omnibus  law.  Topik  ke-5  kerusuhan  yang  terjadi  pada  saat  demo  tolak  omnibus  law  di  berbagai wilayah[14].
Dalam penelitian ini akan dilakukan penerapan Text Mining untuk menganalisis sumber data opini  yang cukup banyak di media sosial Twitter. Twitter adalah media sosial gratis dan terpopuler serta menyediakan layanan jaringan yang memungkinkan pengguna untuk berbagi pendapat melalui pesan singkat atau sering dikenal dengan tweet[15].  Analisis  sentimen  adalah  salah  satu  bagian  ilmiah  dalam  mengklasifikasikan  teks  dan mengklasifikasikan  teks  berdasarkan  pendapat  dalam  teks.  Analisis  sentimen  adalah  suatu  proses  dalam mendeteksi polaritas suatu teks secara kontekstual, ini menentukan suatu teks yang memiliki makna positif, negatif atau netral[16]. Analisis menggunakan LDA pada penelitian ini melalui beberapa tahapan diantaranya, crawling data,  preprocessing,  stemming,  tokenization,  stopword  removal,  clasification,  visualisasi  dan  evaluasi. Berdasarkan penelitian diatas, peneliti menggunakan LDA untuk mendeteksi topik – topik yang ada pada koleksi dokumen  beserta  proporsi  kemunculan  topik.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  senantiasa  bisa  menjadi masukan terhadap pihak objek penelitian yaitu Gojek dan Grab untuk daapat meningkatkan layanan nya masing- masing.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 TahapanPenelitian
Penelitian berupa kumpulan fakta yang diperoleh dari suatu objek penelitian. Dalam hal ini objek penelitian adalah data  tweet  yang  berkaitan  dengan  aplikasi  transportasi  online  yang  menggunakan  hashtag  #grabid  dan #gojekindonesia. Dalam  melakukan penelitian  ini  diperlukan perencanaan agar proses penelitian dapat berjalan sesuai dengan harapan. Gambar 1. dibawah ini merupakan diagram alur proses penelitian yang akan dilakukan.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
Pada  gambar  1.  Terdapat  beberapa  tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan,  diantaranya  adalah  tahapan pengumpulan data, preprocessing data, vektorisasi, splitting data, pemodelan klasifikasi dan evaluasi.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan    crawling  API  Twitter  dengan  menggunakan  library pada bahasa pemrograman Python. Data yang di crawl adalah tweet pengguna sejak Juli 2023yang menyertakan hashtag #grabid dan #gojekindonesia. Dataset hasil crawling disimpan dalam dalam format .csv untuk dilakukan proses selanjutnya.

## 2.3 Prepocessing Data
Setelah  proses  pengumpulan  data  dikarenakan  dataset  tersebut  termasuk  dalam  unstructured  data  (data  tidak terstruktur).  Sebelum  dilakukan  analisis  lebih  lanjut,  terlebih  dahulu  dataset  melalui  proses  text  preprocessing untuk  menghilangkan  serta  mengatasi  noisy  data  agar  hasil  perhitungan  optimal.  Adapun  alur  proses  text preprocessing  antara  lain,  case  folding,  filtering,  tokenizing,  dan  stopword  removal.  Setelah  data  bersih  maka dilakukan proses pelabelan secara manual.Berikut ini adalah diagram alur text preprocessing yang ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Preprocessing Data

## 2.4 Vektorisasi TF-IDF
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  pembobotan  kata  atau  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse  Document Frequency)  yang  berguna  untuk  melakukan  pembobotan  sebagai  cara  untuk  memberi  nilai  pada  kata  (term) berdasarkan  suatu  dokumen/tweet.  Tahapan  pra-pemrosesan  teks  (textpreprocessing)  merupakan    salah  satu tahapan  penting  untuk  mendapatkan  model  sentimen  yang  akurat  karena  teks  komentar  biasanya  mengandung banya  noise  seperti  slang  word,  tanda  baca, kata  tidak  baku,  singkatan,  emoticon,  dan  sejenisnya sehingga

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833
diperlukan  metode prapemrosesan yang tepat[17]. Adapun rumus algoritma TF-IDF seperti pada persamaan (1) sebagai berikut:
w ij =   tf ij x log ( D+1 df i +1 ) + 1 (1)
Pada  persamaan  diatas w ij merupaan  bobot  kata  t  terhadap  dokumen  yang  ada, tf ij adaalah  jumlah kemunculan kata t i , D adala jumlah dokumen dan df ij adalah jumlah kemunculan kata pada D j

## 2.5 Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Pemodelan    topik    atau  topic    modellingadalah    sebuah  metode    untuk    mengekstrak    dan    merepresentasikan konteks    yang    digunakan    sebagai  sebuah  arti  kata  dengan  memanfaatkan  komputasi  statistik  untuk  sejumlah korpus yang besar  dari  teks.  Tujuan  pemodelan  topik  yaitu  menemukan  topik  dan  kata-kata  yang terkandung dalam  korpus   tersebut.   Dalam   melakukan  pemodelan   topik,dapat diimplementasikan metode pengelompokan berdasarkan  ukuran  kedekatan  (kemiripan) suatu  data,  salah  satunya  dengan   menggunakan LDA.  Prinsip LDA mengklasifikasikan dokumen sesuai topik terkait. Prinsip algoritma LDA bahwa setiap kata memiliki makna semantik.  LDA  adalah  model  probabilistik  generatif  dan  algoritma  unsupervised  learning  dimana    dokumen direpresentasikan  sebagai  campuran  acak topik-topik.[18].  Setelah  melakukan tahap pra-processing, hasilnya digunakan untuk membuat pemodelan topik denagan LDA. Sebelum pemodelan topik, terlebih dahulu dilakukan pembentukan dictionary dan corpus. Dictionary  merupakan  format data yang  mengandung himpunan kata unik dengan nomor indeks masing-masing corpus merupakan format data berbentuk bag-of-word reference yang akan digunakan untuk pembentukan model[19]. Proses pemodelan topik LDA dilakukan dengan menentukan jumlah topik  yang  menjadi  kelompok  klasterisasi  kata  dan  penentuan  jumlah  passes  dalam  topic  modeling  yang merupakan  jumlah  iterasi  proses  pembelajaran  dari  training  model.  Validasi  pemodelan  topic  dengan  topic coherence  bertujuan  untuk  memastikan  model  yang  dibentuk  dari  proses  topik  modeling  pada  dokumen  yang dihasilkan  memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi.  Hasil  pemodelan  topik  LDA  dengan  jumlah  topik  yang  sesuai berdasarkan nilai topic coherence tiap model[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Persiapan Data
Pada penelitian ini penulis akan menganalisis data sentimen terhadap layanan aplikasi Gojek dan Grab pada tahun 2023.  Tahap  pertama  pada  penelitian  adalah  melakukan  pengumpulan  data.  Proses  pengumpulan  data  opini masyarakat  mengenai  layanan  aplikasi  Gojek  dan  Grab  pada  tahun  2023  dilakukan  pada  media  sosial  twitter dengan menggunakan library python sebagai scrapper data.
Proses  scrapping  data  dilakukan  dengan  kata  kunci  nama  kedua  perusahaan  besar  tersebut,  yaitu #gojekindonesia dan #grabid. Data yang diambil merupakan tweet pada bulan Juli tahun 2023. Hasil dari proses scrapping akan diubah ke dalam ekstensi .csv untuk kemudian diolah menggunakan bahasa pemrograman python. Jumlah data yang diperoleh dari hasil scrapping adalah 1208 data. Dimana 608 data berasal dari kata kunci aplikasi Gojek yaitu #gojekindonesia dan 600 data berasal dari kata kunci aplikasi Grab yaitu #grabid.
a. Persebaran data ulasan pada aplikasi Gojek
Pada aplikasi gojek diambil sebanyak 608 data. Keseluruhan data dikelompokkan secara manual kategori dari setiap sentimen sehingga diperoleh jumlah sentimen negatif pada data yang digunakan adalah sebanyak 537 dan  sentimen  positif  berjumlah  71  sentimen.  Gambar  3  merupakan  grafik  kategori  sentimen  dari  aplikasi Gojek.
Gambar 3. Hasil splitting ulasan negatif dan positif pada Gojek
b. Persebaran data ulasan pada aplikasi Grab
Pada aplikasi Grab diambil sebanyak 600 data. Keseluruhan data dikelompokkan secara manual kategori dari setiap sentimen sehingga diperoleh jumlah sentimen negatif pada data yang digunakan adalah sebanyak 509 dan sentimen positif berjumlah 91 sentimen. Dibawah ini merupakan gambar 4 grafik kategori sentimen dari aplikasi Grab.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833
Gambar 4. Hasil splitting ulasan negatif dan positif pada Grab
Hasil  pemetaan  topik  menggunakan  algoritma  Latent  Dirichlet  Allocation  akan  dikelompokkan  ke  dalam beberapa kelas. Berdasarkan referensi yang diperoleh, dirangkum 4 buah topik yang umum dibahas mengenai Gojek dan Grab. Adapun topik yang dimaksud tersaji pada tabel 1.
Tabel 1. Kategori topik Topik Kata Kunci Promo Voucher, kode, promo Transaksi Bayar, pakai, transfer Orderan Order, cancel, pickup, pesan Komunikasi Cek, dm, min, halo, balas

## 3.2 Text prepocessing
Setelah proses pengumpulan data Twitter selesai, terlebih dahulu dilakukan text preprocessing. Hal ini dilakukan dikarenakan  dataset  yang  digunakan  termasuk  dalam  data  unstructured  data  (data  tidak  terstruktur).  Adapun beberapa tahap text preprocessing yang dilakukan pada penelitian kali ini sebagai berikut : a. Case  Folding  adalah  tahap  pengubahan  semua  huruf  campuran  baik  itu  uppercase,  atau  lowercase, menjadi lowercase (huruf kecil) semua.
b. Filtering adalah tahap pembersihan data dari tanda baca, simbol  atau  elemen  yang tidak dibutuhkan seperti URL.
c. Tokenizing  adalah  tahap  pemecahan  teks  menjadi  kata-kata,  seperti  “saya  pergi  ke  sekolah”  menjadi “saya”,”pergi”,”ke”,”sekolah”.
d. Stopword  Removal  adalah  tahap  penghapusan  kata  sambung  seperti  “ke”  ,”di”  ,“dan”  ,  “dia”,  ”kami”, ”aku”,”saya”.
Gambar 2. merupakan contoh sentimen sebelum dilakukan text-preprocessing dan setelah pre-processing.
Tabel 2. HasilText Preprocessing
Sentimen Input Lah mau promo gofood tp cm buat paylater doang yg gede, kembalikan yg buat gopay juga dong elah. @gojekindonesia Output ['promo', 'gofood', 'paylater', 'doang', 'gede', 'kembali', 'gopay', 'elah']

## 3.3 Vektorisasi TF-IDF
Manfaat dari proses vektorisasi adalah untuk memberi nilai pada kata dalam suatu dokumen atau tweet agar dapat diolah dan dicari polanya ketika masuk dalam tahap klasifikasi. Proses vektorisasi dengan menggunakan algoritma perhitungan  pembobotan  kata  atau TF-IDF  yaitu  dengan  menganalisis  sampel  data  tweet  kemudian  melakukan perhitungan berdasarkan rumus (1). Berikut ini merupakan hasil perhitungan TF-IDF terhadap 3 sampel data tweet yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Contoh : Data Latih : D1 = ['pilih', 'ojol', 'baik'] D2 = ['driver', 'bijak', 'terus', 'suka', 'penumpang'] D3 = ['jalan', 'terus'] D4 = ['bodoh', 'tolak', 'orang', 'langgar', 'selalu', 'rekam'] D5 = ['rating', 'salah', 'rekam', 'pasang', 'ojol', 'salah', 'indonesia'] Contoh hasil Vektorisasi:
Tabel 3. Hasil Vektorisasi Term TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 pilih 2.099 0 0 0 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833
Term TF-IDF D1 D2 D3 D4 D5 ojol 1.693 0 0 0 1.693 baik 2.099 0 0 0 0 driver 0 2.099 0 0 0 bijak 0 2.099 0 0 0 terus 0 1.693  1.693 0 0 suka 0 2.099 0 0 0 penumpang 0 2.099 0 0 0 driver 0 0 2.099 0 0 bodoh 0 0 0 2.099 0 tolak 0 0 0 2.099 0 orang 0 0 0 2.099 0 langgar 0 0 0 2.099 0 selalu 0 0 0 2.099 0 rekam 0 0 0 2.099 0 rating 0 0 0 0 2.099 rekam 0 0 0 0 2.099 pasang 0 0 0 0 2.099 salah 0 0 0 0 4.198 indonesia 0 0 0 0 2.099

## 3.4 Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Dalam menentukan hasil pemodelan dapat dilakukan dengan melihat pada visualisasi dari grafik coherencescore. Coherence score merupakan suatu ukuran yang akan digunakan untuk mengevaluasi Topic Modeling, dimana jika coherencescore  topik  yang tinggi  maka  model  yang dihasilkan tersebut  yang  baik. Grafik dari coherence  score yang dihasilkan terdapat naik dan turun, peneliti akan menunjukkan beberapa perbandingan dalam grafiknya yaitu dimana topik dimulai dari 2-9 yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Grafik coherence untuk objek Gojek
Gambar 6. Grafik coherence untuk objek Grab
Berdasarkan  Gambar  5.  dan  Gambar  6.  diatas  didapatkan  informasi  bahwa  pada  grafik  coherence  score diatas memiliki pola yang berulang dan semakin banyak limit topiknya maka semakin tinggi nilai coherence yang dihasilkan.  Kemudian  dari  perbandingan  grafik  tersebut  maka  peneliti  memutuskan  untuk  menggunakan  topik sebanyak 2 untuk studi kausus Gojek dan topik sebanyak 5 untuk studi kasus Grab yang memiliki nilai coherence

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833
terbesar yaitu sebesar 0.561480 dan 0.310411, dengan begitu jumlah topik tersebut yang akan menjadi acuan untuk membuat model selanjutnya. Bini merupakan tabel coherence score yang dihasilkan:
Tabel 4 . Tabel coherence Gojek JumlahTopik Nilaicoherence 2 0.561480 3 0.469883 4 0.430672 5 0.441090 6 0.383735 7 0.409289 8 0.416514 9 0.420244 Tabel 5. Tabel coherence Grab JumlahTopik Nilaicoherence 2 0.215775 3 0.270331 4 0.338756 5 0.272194 6 0.274700 7 0.268537 8 0.317535 9 0.307898
3.5 .Hasil PemetaanTopik
3.5.1 Untuk studi kasus Gojek
1. Topik 1
Pada topik 1 untuk aplikasi gojek, didapatkan model LDA sebagai berikut.

## Gambar 7. Model LDA Gojek Topik 1
Berdasarkan model LDA yang diperoleh untuk topik ke-1 pada studi kasus Gojek pada gambar diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pada model LDA topik ke-1 yang banyak muncul dan berkaitan satu sama lain yaitu mengenai promosi . Kemudian dari model tersebut juga dapat ditampilkan dengan bentuk wordcloud sebagai berikut.
Gambar 8. Wordcloud topik 1 Gojek
2. Topik 2 Pada topik 2 untuk aplikasi gojek, didapatkan model LDA sebagai berikut
Berdasarkan model LDA yang diperoleh untuk topik ke-2 pada studi kasus Gojek pada gambar diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pada model LDA topik ke-2 yang banyak muncul dan berkaitan satu sama lain yaitu

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833
mengenai orderan . Kemudian dari model tersebut juga dapat ditampilkan dengan bentuk wordcloud sebagai berikut
Gambar 10. Wordcloud topik 2 Gojek

## 3.5.2 Untuk studi kasus Grab
1. Topik 1
Pada topik 1 untuk aplikasi Grab, didapatkan model LDA sebagai berikut.

## Gambar 11 Model LDA Grab Topik 1
Berdasarkan  model LDA  yang diperoleh untuk topik ke-1 pada studi kasus Grab pada gambar diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pada model LDA topik ke-1 yang banyak muncul dan berkaitan satu sama lain yaitu mengenai komunikasi .  Kemudian  dari  model  tersebut  juga  dapat  ditampilkan  dengan  bentuk  wordcloud sebagai berikut
Gambar 12. Wordcloud topik 1 Grab
2. Topik 2 Pada topik 2 untuk aplikasi Grab, didapatkan model LDA sebagai berikut.

## Gambar 13. Model LDA Grab Topik 2
Berdasarkan  model LDA  yang diperoleh  untuk topik ke-2 pada studi kasus Grab pada gambar diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pada model LDA topik ke-2 yang banyak muncul dan berkaitan satu sama lain yaitu mengenai transaksi . Kemudian dari model tersebut juga dapat ditampilkan dengan bentuk wordcloud sebagai berikut

## Journal of Information System Research (JOSH)
3. Topik 3 Pada topik 3 untuk aplikasi Grab, didapatkan model LDA sebagai berikut
Gambar 15. Model LDA Grab Topik 3
Berdasarkan  model LDA  yang diperoleh untuk topik ke-3 pada studi kasus Grab pada  gambar diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pada model LDA topik ke-3 yang banyak muncul dan berkaitan satu sama lain yaitu mengenai orderan . Kemudian dari model tersebut juga dapat ditampilkan dengan bentuk wordcloud sebagai berikut
Gambar 16. Wordcloud topik 3 Grab
4. Topik 4 Pada topik 4 untuk aplikasi Grab, didapatkan model LDA sebagai berikut.
Gambar 17. Model LDA Grab Topik 4
Berdasarkan  model LDA  yang diperoleh untuk topik ke-4 pada studi kasus Grab pada gambar diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pada model LDA topik ke-4 yang banyak muncul dan berkaitan satu sama lain yaitu mengenai orderan . Kemudian dari model tersebut juga dapat ditampilkan dengan bentuk wordcloud sebagai berikut
Gambar 18. Wordcloud topik 4 Grab

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pemodelan topik dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) pada data ulasan pengguna aplikasi  Gojek dan Grab pada tahun 2023, diperoleh bahwa aplikasi Grab  memiliki cakupan  layanan yang lebih luas dibandingkan aplikasi Gojek. Hal ini ditunjukkan dengan adanya empat topik utama pada aplikasi Grab,  yaitu  komunikasi,  transaksi,  orderan,  dan  orderan.  Sedangkan  aplikasi  Gojek  hanya  memiliki  dua  topik utama, yaitu promosi dan orderan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Saya  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kepada  semua  pihak  yang  telah  memberikan dukungan dalam penelitian ini. Terimakasih kepada keluarga saya atas dukungan moral dan doa-doanya yang tak ternilai.  Terima  kasih  kepada  dosen  pembimbing  yang  telah  memberikan  bimbingan  dan  arahan,  nasihat,  dan waktunya selama proses penelitian ini. Saya juga ingin mengucapkan terima kasih kepada teman-teman sejawat

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 666−675 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4833
yang  telah  berbagi  pengetahuan  dan  pengalaman  mereka,  serta  semua  pihak  yang  telah  memberikan  akses  dan bantuan dalam pengumpulan data. Penelitian ini tidak mungkin terlaksana tanpa dukungan dari semua pihak ini. Semoga hasil penelitian ini dapat bermanfaat bagi semua. Sekali lagi, terima kasih banyak atas segala dukungan yang telah diberikan.

## REFERENCES
[1] E. Hernawan and Andy, “Analisis Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Pelanggan Gojek Dan Grab Online Di Jakarta,” J. Ekon. Dan Bisnis - Vol. 17. No. 1, vol. 17, no. 1, pp. 1–13, 2019.
[2] W. San Taslim, “Analisis preferensi konsumen terhadap jasa angkutan online di Pontianak (Studi kasus: Gojek vs Grab),” Obis, vol. 3, no. 1, pp. 13–18, 2020.
[3] A. Alfonsius, “Pelayanan Transportasi Online Di Era New Normal,” J. Account. Manag. Innov., vol. 4, no. 2, pp. 91– 100, 2020.
[4] J. Wahani, J. D. D. M. Poluan, and J. Grace, “J . Wahani ., J . D . D . Massie ., J . G . Poluan DI KOTA MANADO ANALYSIS OF SERVICE QUALITY COMPARISON BETWEEN GO-JEK AND GRAB IN MANADO CITY Oleh : Jurnal  EMBA  Vol  .  9  No  .  3  Juli  2021  ,  Hal  .  1762-  1774  J  .  Wahani  .,  J  .  D  .  D  .  Massie  .,  J  .  G  .  Polu,”  Anal. PERBANDINGAN KUALITAS PELAYANAN ANTARA GO-JEK DAN GRAB DI KOTA Manad., vol. 9, no. 3, pp. 1762–1774, 2021.
[5] Y.  Astutik  and  W.  Suharso,  “Evaluasi  Kualitas  Layanan  Aplikasi  Go-Jek  Dan  Grab  Dengan  Metode  Ahp,”  Univ. Muhammadiyah Jember, 2019.
[6] I. Setyawan, “Kualitas Layanan Last-Mile Delivery : Studi Komparasi Dua Layanan Pesan-Antar Makanan,” Kualitas Layanan Last-Mile Deliv.  Stud. Komparasi Dua Layanan Pesan-Antar Makanan, vol. 22, no. 3, pp. 2050–2060, 2022, doi: 10.33087/jiubj.v22i3.2692.
[7] R. Septiani and N. Nurhadi, “Peran Mediasi Kepuasan Pelanggan Pada Pengaruh E-Service Quality, Persepsi Harga, Dan Promosi  Penjualan  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan,”  J.  Fokus  Manaj.  Bisnis,  vol.  10,  no.  2,  p.  249,  2020,  doi: 10.12928/fokus.v10i2.2886.
[8] Diana  Khuntari,  “Analisis  Pengalaman  Pengguna  Aplikasi  Gojek  dan  Grab  dengan  Pendekatan  User  Experience Questionnaire,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. April, pp. 275–286, 2022.
[9] J. Waworundeng, G. Sandag, S. V. Ngeloh, and A. Lalong, “Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan terhadap Layanan Grab dan Gojek  di Masa Pandemi Covid-19 Analysis of Customer Satisfaction Levels  with Grab and Gojek Services during the Covid-19 Pandemic,” Cogito Smart J., vol. 8, no. 1, pp. 111–121, 2022.
[10]  K.  R.  Prilianti,  “Implementation  of  Text  Mining  for  Online  Transportation  Service  Analysis  with  Factor  Analysis,” Simantec, vol. 8, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[11]  I. Aminudin and D. Anggraini, “Analisis Peringkat Top Brand Ojek Online Menggunakan Jejaring Sosial Percakapan Twitter,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 24, no. 2, pp. 88–104, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i2.2365.
[12]  A. A. Nabhan, B. Rahayudi, and D. E. Ratnawati, “Klasifikasi Tweets Masyarakat yang Membicarakan Layanan GoFood dan GoRide pada GoJek Dimedia Sosial Twitter Selama Masa Kenormalan Baru ( New Normal ) dengan Metode Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 7, pp. 3018–3025, 2021.
[13]  R. Sistem et al., “JURNAL RESTI Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok,” vol. 1, no. 10, pp. 123– 131, 2021.
[14]  M.  Luvian  chisni  chilmi,  “Latent  dirichlet  allocation  (LDA)  untuk  mengetahui  topik  pembicaraan  warganet  twitter tentang omnibus law,” Univ. Islam Negeri Syarif Hidayatullah, pp. 1–131, 2021.
[15]  S. Styawati, N. Hendrastuty, and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Kartu Prakerja Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine,”  J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 6, no. 3, pp. 150–155, 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i3.2870.
[16]  I. Noor Kabiru and P. Kencana Sari, “Analisa Konten Media Sosial E-Commerce Pada Instagram Menggunakan Metode Sentimen Analysis Dan Lda-Based Topic Modeling (Studi Kasus: Shopee Indonesia) Analysis of Content Social Media E-Commerce in Instagram Using Sentiment Analysis and Lda Based Topic M,” e-Proceeding Manag., vol. 6, no. 1, p. 12, 2019.
[17]  B. B. Baskoro, I. Susanto, and S. Khomsah, “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel di Purwokerto Menggunakan Metode Random Forest dan TF-IDF (Studi Kasus: Ulasan Pelanggan Pada Situs TRIPADVISOR),” INISTA (Journal Informatics Inf. Syst. Softw. Eng. Appl., vol. 3, no. 2, pp. 21–29, 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3.
[18]  N.  Novarian,  S.  Khomsah,  and  A.  B.  Arifa,  “Topic  Modeling  Tugas  Akhir  Mahasiswa  Fakultas  Informatika  Institut Teknologi Telkom Purwokerto Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation Nathanael,” LEDGER J. Inform. Inf. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 1–14, 2023.
[19]  Y.  Matira,  “Pemodelan  Topik  pada  Judul  Berita  Online  Detikcom  Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation,”  Univ. Gadjah Mada, vol. 4, no. 1, pp. 53–63, 2023, doi: 10.20956/ejsa.vi.24843.
[20]  S. Yoga, F. Nurul Isnaini, and O. Pamulatsih Dwi, “Pemodelan Topik Penelitian Bidang Keperawatan Indonesia pada Repository  Jurnal  Sinta  Menggunakan  Metode  Topic  Modelling  LDA  (Latent  Dirichlet  Allocation),”  Semin.  Nas. Teknol. Inf. Ilmu Komput., vol. 1, pp. 90–102, 2020.