© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/jnteti.v13i2.9464

## Pemodelan Isu Perubahan Iklim di Indonesia Berdasarkan Headline Media
Anang Kunaefi 1 , Aris Fanani 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya, Surabaya, Jawa Timur 60294, Indonesia
2 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya, Surabaya, Jawa Timur 60294, Indonesia
[Diajukan: 1 November 2023, Direvisi: 19 Januari 2024, Diterima: 25 April 2024] Penulis Korespondensi: Anang Kunaefi (email: akunaefi@uinsa.ac.id)
INTISARI — Perubahan iklim telah menjadi isu global yang memengaruhi semua negara dalam beberapa dekade terakhir. Fenomena  ini  menimbulkan  kekhawatiran  bagi  Indonesia  yang  notabene  adalah  salah  satu  episentrum  perubahan  iklim. Berbagai  penelitian  menunjukkan  bahwa  perubahan  iklim  dapat  merugikan  masyarakat,  seperti  produksi  pertanian  yang tidak stabil, penurunan kesehatan masyarakat, dan pemanasan global. Penelitian ini mencoba memodelkan dan menganalisis topik perubahan iklim yang dibahas di media. Menemukan topik-topik tersembunyi dari teks dapat memberikan petunjuk dan informasi mengenai perbincangan publik seputar perubahan iklim, seperti pemikiran, persepsi, dan kesiapan masyarakat dalam memitigasi kemungkinan dampak buruk perubahan iklim. Untuk mengidentifikasi subjek tersembunyi dari korpus, penelitian ini memodelkan isu perubahan iklim di Indonesia menggunakan algoritma latent Dirichlet allocation (LDA) untuk menganalisis teks dari berita utama media di Indonesia. Sebanyak 7.000 data headline dari lima media daring dikumpulkan sepanjang tahun 2017 hingga 2021 dengan menggunakan teknik web scraping . Dengan ketentuan nilai koherensi tertinggi sebesar 0,560, pendekatan yang diusulkan menghasilkan delapan topik terkait perubahan iklim. Topik-topik tersebut adalah energi  terbarukan,  emisi  karbon,  pengelolaan  lingkungan  hidup,  ekonomi  pembangunan,  kerja  sama  internasional, kebijakan/regulasi,  rehabilitasi,  dan  bencana  alam.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  model  tersebut  cukup  mampu menggambarkan tema pembahasan di masyarakat dan menangkap pemikiran masyarakat serta kesiapan pemerintah dalam bentuk kebijakan dan regulasi untuk menghadapi fenomena perubahan iklim.
KATA KUNCI — Perubahan Iklim, LDA, Analisis Teks, Penambangan Teks, Pemodelan Topik.

## I. LATAR BELAKANG
Perubahan  pola  iklim  yang  disebabkan  oleh  emisi  gas rumah kaca dan aktivitas manusia lainnya yang mengabaikan tatanan  alam  disebut  sebagai  perubahan  iklim.  Perubahan tersebut  menimbulkan  berbagai  fenomena  alam  yang merugikan manusia, antara lain bencana alam dan pemanasan global. Secara umum, telah terjadi peningkatan emisi gas dan suhu sebesar 1 °C–1,5 °C di seluruh dunia. Pada tahun 2018, terdapat 315 kasus bencana alam akibat perubahan iklim yang menimpa  lebih  dari  68,5  juta  orang,  dengan  kerugian  materi mencapai US$31,7 miliar [1]. Selain itu, ketahanan pangan, air, kesehatan, dan ekosistem rentan terhadap perubahan iklim.
Banyak  negara  telah  mengakui  bahwa  perubahan  iklim mempunyai dampak negatif. World Meteorological Organization  (WMO)  dan  Perserikatan  Bangsa-Bangsa mendirikan Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) pada tahun 1988 (IPCC 2013) untuk mendorong semua negara agar  memiliki  pengetahuan  yang  sama  ketika  menetapkan kebijakan  mengenai  perubahan  iklim.  Pembentukan  United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) pada  tahun  1992  merupakan  langkah  yang  paling  penting. Konvensi ini telah disetujui oleh 169 negara di seluruh dunia. Conference  of  the  Parties  (COP)  diadakan  setiap  tahun  oleh perwakilan negara-negara anggota UNFCCC untuk membahas kemajuan dalam perjuangan melawan perubahan iklim. Berlin, Jerman,  menjadi  tuan  rumah  COP  UNFCCC  pertama  pada tahun 1995.
Indonesia, sebagai negara penghasil emisi gas rumah kaca terbesar ketiga di dunia, dipandang sebagai negara yang rentan terhadap perubahan iklim [2]. Berbagai penelitian menunjukkan  bahwa  perubahan  iklim  memberikan  dampak
negatif,  seperti  penurunan  produksi  pertanian  [3],  [4]; kerentanan ketahanan pangan [5]; penggundulan hutan;   dan ancaman terhadap keanekaragaman hayati lingkungan [6].
Oleh  karena  itu,  diperlukan  upaya  yang  sistematis  dari seluruh  pemangku  kepentingan,  terutama  pemerintah,  dalam menghadapi tantangan perubahan iklim. Tingkat perhatian dan kesadaran  para  pemangku  kepentingan  di  Indonesia  terhadap fenomena  perubahan  iklim  dapat  dilihat  dan  dievaluasi  dari pemberitaan di media yang setiap hari menjadi perbincangan di masyarakat.
Penelitian  ini  mencoba  memodelkan  dan  menganalisis topik-topik  perubahan  iklim  yang  dibahas  di  media  untuk menggambarkan  pemikiran  dan  persepsi  publik  dalam menghadapi  ancaman-ancaman  yang  telah  disebutkan sebelumnya.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  berusaha  untuk mengetahui  tantangan  perubahan  iklim  dan  melihat  ada tidaknya upaya antisipasi wacana publik, khususnya dari para pembuat kebijakan di Indonesia.
Penelitian sebelumnya menggunakan pendekatan penambangan  teks  untuk  memodelkan  tema  perubahan  iklim dari  teks  media.  Sebagai  contoh,  sebuah  studi  memodelkan perubahan iklim berdasarkan liputan media berita di India [7], sementara  studi  lain  menganalisis  kebijakan  mengenai perubahan  iklim  menggunakan  algoritma  pemrosesan  bahasa alami  [8].  Namun  dalam  studi  ini,  pendekatan  pemodelan masalah  perubahan  iklim  telah  diusulkan  bersama  dengan pipeline pembelajaran mesin dan hasilnya didiskusikan.
Dalam  penelitian  ini,  set  data  dibangun  dengan  cara scraping teks headline media dari beberapa situs web  media. Set  data  kemudian  dibersihkan,  melalui  prapemrosesan,  dan disimpan  untuk  algoritma clustering .  Selanjutnya,  algoritma latent Dirichlet allocation (LDA) digunakan untuk
menganalisis teks, sehingga diperoleh pengetahuan tersembunyi  dalam  korpus.  Alasan  penggunaan  LDA dibandingkan  algoritma  lain  adalah  kecocokan  LDA  untuk kumpulan  teks  pendek,  seperti  judul headline dan  ulasan pengguna.
Menganalisis  konten  media  dapat  memberikan  petunjuk dan  informasi  mengenai  topik  perubahan  iklim  yang  sedang dibicarakan  di  masyarakat.  Lebih  lanjut,  isu      yang  muncul berdasarkan model penambangan teks ini dapat menggambarkan  kesiapan  Indonesia  dalam  menghadapi tantangan perubahan iklim
Makalah  ini  memberikan  dua  kontribusi.  Pertama, algoritma pemodelan topik diimplementasikan berdasarkan set data headline media  Indonesia.  Kedua,  temuan  diperiksa, dijelaskan, dan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.
Makalah ini tersusun atas: Bagian I menyajikan gambaran umum  penelitian  ini.  Pada  Bagian  II,  metodologi  dijelaskan secara menyeluruh, beserta set data dan desain eksperimennya. Hasil empiris percobaan disajikan pada Bagian III, kemudian pembahasan  hasil  dipaparkan  pada  Bagian  IV.  Bagian  V mencakup rekomendasi untuk penyelidikan lebih lanjut.

## II. METODOLOGY
Dalam  penelitian  ini,  metode  penelitian  yang  diusulkan terdiri  atas  empat  langkah  utama:  a)  pengumpulan  data,  b) prapemrosesan data, c) pemodelan topik, serta d) analisis dan diskusi  topik,  sebagaimana  disajikan  pada  Gambar  1.  Pada subbab berikutnya, setiap langkah dari metode ini dijelaskan.

## A. PENGUMPULAN DATA
Langkah awal dalam alur kerja ini adalah mengumpulkan set data, yaitu berita utama artikel, dari beberapa sumber media nasional.  Agar  lebih  sederhana, headline yang  digunakan adalah headline dari  surat  kabar  daring.  Namun  demikian, untuk menjamin validitas dan integritas data, beberapa kriteria diterapkan. Pertama, media daring yang dipilih harus memiliki versi  cetak  koran,  atau  media  daring  tersebut  harus  sudah dikenal  publik  dan  memiliki  reputasi  yang  diakui  secara nasional. Kedua, media daring yang dipilih harus menyediakan akses ke artikel yang diterbitkan dari tahun 2017 hingga 2021, sesuai  dengan  kerangka  waktu  penelitian  ini.  Berdasarkan kriteria  tersebut,  media  daring  yang  memenuhi  syarat  adalah Kompas,  Detik,  Merdeka,  SindoNews,  dan  AntaraNews, seperti yang tercantum pada Tabel I.
Selanjutnya  digunakan  teknik web scraping ,  yaitu  teknik pencarian  data  pada  situs  web  secara  otomatis  untuk mendapatkan headline pada situs web yang memenuhi kriteria tertentu. Frasa “perubahan iklim” digunakan sebagai kata kunci untuk  memahami  teks headline .  Total  data headline yang dikumpulkan adalah 7.000 headline .

## B. PRAPEMROSESAN DATA
Tahap  ini  terdiri  atas  dua  tahap  pengolahan,  yaitu pembersihan data dan prapemrosesan linguistik yang masing- masing akan dijelaskan sebagai berikut.

## 1)  PEMBERSIHAN DATA
Data yang diperoleh dari prosedur web scraping seringkali mengandung  banyak  derau.  Pasalnya,  data  teks  yang dikumpulkan  berasal  dari  banyak  sumber  yang  formatnya beragam  [9].  Oleh  karena  itu,  pada  tahap  ini  dilakukan pembersihan  data  agar  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk proses  selanjutnya.  Proses  pembersihan  data  terdiri  atas  tiga langkah,  yaitu  menghilangkan  teks  kosong,  menghilangkan karakter simbol, dan standarisasi data.
Dalam hal penghapusan teks kosong, data yang diambil dari web  sering  kali  berisi  teks  kosong  karena  kesalahan  aplikasi atau  masalah  teknis  lainnya.  Jika  hal  itu  terjadi,  rekaman ( record )  yang  berisi  teks  kosong  akan  dihapus  untuk memastikan integritas data.
Dalam  pengumpulan  data  otomatis,  biasanya  teks  berisi karakter simbolis yang tidak memberikan kontribusi terhadap makna  teks.  Beberapa  contoh  simbol  adalah  emotikon,  tanda baca,  atau  simbol  lainnya  yang  disebabkan  oleh  kesalahan penulisan  atau  perbedaan  format  teks.  Simbol  ini  harus dihilangkan  untuk  menghindari  gangguan  pada  proses penambangan  teks.  Sementara  itu,  sisa  teks  disimpan  untuk langkah berikutnya.
Gambar 1. Metodologi penelitian.
T ABEL I S UMBER D ATA M EDIA D ARING Nama Media URL Jumlah Headline Kompas www.kompas.com 290 Detik www.detik.com 109 Merdeka www.merdeka.com 50 SindoNews www.sindonews.com 762 AntaraNews www.antaranews.com 6.000 T ABEL II C ONTOH H ASIL P RAPEMROSESAN D ATA No. Teks Headline Hasil 1. “Tanam Mangrove, Pemerintah Pulihkan Lingkungan Sekitar Pantai” “tanam,” “mangrove,”
“pemerintah,”
“pulihkan,” “lingkungan,” “sekitar,”
“pantai”
2. “BMKG Tingkatkan Akurasi Informasi Cuaca Dengan Metode Baru” “bmkg,” “tingkatkan,” “akurasi,” “informasi,” “cuaca,” “metode,” “baru”
3. “Perubahan Iklim Perbesar
Kerugian Ekonomi Para Petani” “perubahan,” “iklim,” “perbesar,” “kerugian,”
“ekonomi,” “petani”
4. “Relawan Muda Untuk Bumi Yang Sehat Lakukan
Penanaman Ribuan Pohon”
“relawan,” “muda,” “bumi,” “sehat,” “lakukan,” “penanaman,” “ribuan,” “pohon”
Secara  umum,  proses  standarisasi  data  bertujuan  untuk membakukan  format  data  hanya  dengan  menggunakan  satu formulir  untuk  menghindari  ambiguitas  pada  data.  Proses  ini penting karena data teks berasal dari berbagai sumber dengan bentuk yang berbeda-beda. Misalnya, data tanggal pada suatu situs  web  menggunakan  format  tanggal  pendek  (angka), sedangkan pada situs web lain ditulis dalam bentuk teks (huruf).

## 2)  PRAPEMROSESAN LINGUISTIK
Tahap prapemrosesan linguistik bertujuan untuk mempersiapkan  data  sesuai  dengan  kebutuhan  algoritma penambangan  teks.  Terdapat  tiga  tahap  pemrosesan: case folding , tokenisasi, dan penghilangan stop word . Tahap  pertama  adalah case  folding .  Tahap  ini  bertujuan untuk mengubah semua huruf besar dalam teks menjadi huruf kecil.  Algoritma  penambangan  teks  bergantung  pada probabilitas istilah yang bergantung pada frekuensi kemunculan sebuah istilah atau kata. Sebagai contoh, “Aman” akan  diubah  menjadi  “aman”  untuk  menunjukkan  bahwa keduaa istilah ini sama.
Langkah selanjutnya adalah penghilangan stop word . Stop word ,  seperti  kata  penghubung  atau  kata  ganti  objek,  adalah kata-kata  nonspesifik  yang  sering  muncul  dalam  kalimat. Mengingat  sifatnya  yang  tidak  spesifik, stop  word harus dihilangkan karena tidak mengandung makna yang signifikan dalam  proses  penambangan  teks.  Beberapa  contoh  kata  yang dikategorikan  sebagai stop  word adalah  “dan,”  “adalah,”  dan “meskipun.”  Digunakan stop  word bahasa  Indonesia  dengan memanfaatkan pustaka Natural Language Toolkit (NLTK).
Langkah  terakhir  adalah  tokenisasi.  Proses  tokenisasi adalah  proses  mengubah  kalimat  menjadi  token  (yaitu  kata- kata). Langkah ini bertujuan untuk mempersiapkan data untuk algoritma  pemodelan  topik  karena  algoritma  ini  didasarkan pada  daftar  kata  untuk  setiap  dokumen.  Tabel  II  menyajikan beberapa  contoh  transformasi  dari  teks headline asli  menjadi hasil dari langkah-langkah prapemrosesan data.

## C. PEMODELAN TOPIK
Pemodelan  topik  adalah  teknik  yang  menonjol  dalam bidang analisis teks dan pembelajaran mesin yang membantu dalam menemukan struktur tematik yang tersembunyi di dalam kumpulan dokumen. LDA adalah salah satu pendekatan untuk pemodelan topik yang paling sering digunakan [10].
Dasar  dari  LDA  adalah  bahwa  setiap  dokumen  dalam sebuah  korpus  terdiri  dari  berbagai  topik,  dan  setiap  kata ditugaskan  ke  salah  satu  dari  topik-topik  ini.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  sekumpulan  topik  yang mendasari  seluruh  korpus  dan  dokumen  dihasilkan  secara probabilistik berdasarkan topik-topik ini.  Model ini menggunakan distribusi Dirichlet untuk memodelkan distribusi topik dalam dokumen dan distribusi kata dalam topik. Melalui proses generatif, LDA menetapkan topik ke dokumen dan kata ke topik secara berulang hingga menyatu menjadi sekumpulan topik yang koheren dan distribusi katanya yang terkait.
Model LDA telah banyak diaplikasikan dalam analisis teks, termasuk  pengelompokan  dokumen,  dan  pengelompokan ulasan  singkat  [11],  [12].  Keserbagunaannya,  kemampuan interpretasinya, dan kemampuannya untuk menemukan  tema- tema tersembunyi membuatnya menjadi alat yang fundamental bagi  para  peneliti  dan  praktisi  di  bidang-bidang  seperti pengambilan  informasi,  ilmu  sosial,  dan  pemrosesan  bahasa alami. Representasi intuitif topik sebagai distribusi probabilitas atas  kata-kata  telah  membuat  LDA  menjadi  alat  yang  sangat
diperlukan  untuk  memahami  dan  mengekstraksi  informasi yang bermakna dari korpus teks yang besar.
LDA  mengasumsikan  bahwa  terdapat K topik  di  seluruh korpus,  yang  mana K adalah  parameter  yang  ditentukan pengguna.  Setiap  dokumen  dianggap  sebagai  campuran  dari topik-topik K ini,  dan  proporsi  topik-topik  ini  dalam  sebuah dokumen diatur oleh distribusi probabilitas, biasanya distribusi Dirichlet.  Setiap  topik  dijelaskan  dengan  distribusi  kata. Distribusi  ini  mencerminkan  kemungkinan  mengamati  kata tertentu berdasarkan topiknya.
Berdasarkan  model  grafis  LDA  pada  Gambar  2,  saat membuat  korpus,  parameter  Dirichlet  sebelumnya  (  dan ) diambil  sampelnya  satu  kali  pada  tingkat  korpus,  dan parameter θ diambil sampelnya satu kali pada tingkat dokumen untuk  setiap  dokumen.  Misalkan D adalah  jumlah  dokumen dalam korpus, W adalah jumlah kata unik dalam kosa kata, dan N adalah  jumlah  kata  dalam  suatu  dokumen.  Kemudian, θ adalah matriks D×K yang mewakili sebaran topik untuk setiap dokumen. θ dk mewakili probabilitas topik k dalam dokumen d . Parameter ϕ adalah matriks K×W yang mewakili distribusi kata untuk setiap topik, ϕ kw mewakili probabilitas kata w dalam topik k ,  dan z adalah  matriks D×N yang  mewakili  penetapan topik  untuk  setiap  kata  di  setiap  dokumen.  Sementara  itu, z dn mewakili penetapan topik untuk kata ke- n dalam dokumen d , w adalah matriks D×N yang mewakili kata-kata dalam dokumen, dan w dn mewakili kata ke- n dalam dokumen d .

## III. HASIL

## A. ANALISIS DATA EKSPLORASI
Analisis  data  eksplorasi  dilakukan  terhadap  data  untuk mendapatkan  pemahaman  awal  set  data  yang  lebih  baik. Gambar 3 menunjukkan bahwa tahun 2021 memiliki set data terbesar dengan 2.666 record , sedangkan tahun 2017 memiliki set  data  terkecil  dengan  425 record .  Antara  menempati peringkat  teratas  dalam  penyebaran  data,  diikuti  oleh Sindonews,  Kompas,  Merdeka, dan  Detik,  dengan  persentase
Gambar 2. Model grafis LDA.
Gambar 3. Distribusi data berdasarkan frekuensi dan tahun.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 2017 2018 2019 2020 2021 Jum lah Art ikel Tahun
Antara Kompas Merdeka Sindonews Detik
yang sangat kecil dari total penyebaran data.  Kebijakan yang mengatur  jumlah  data  yang  dapat  diakses  di  masing-masing situs  media  berbeda-beda,  hal  ini  menyebabkan  variasi  yang mencolok dalam distribusi data.
Kemudian, word  cloud dihasilkan  dari  data  tersebut, sehingga  didapatkan  kata  yang  paling  sering  muncul  setiap tahunnya. Wordcloud adalah alat analisis yang berguna untuk melihat  kata  yang  sering  muncul  di  set  data.  Semakin  besar tampilan  istilah  dalam word cloud ,  semakin  besar  pula frekuensi kata tersebut dalam set data.
Pada  tahun  2018,  isu  yang  paling  sering  muncul  diwakili oleh kata “pemerintah,” “dunia,” “lingkungan,” dan “negara”. Gambar 4(a) menunjukkan frekuensi liputan media yang sering dilakukan pemerintah mengenai isu-isu lingkungan hidup.
Pada  tahun  2019,  seperti  terlihat  pada  Gambar  4(b),  isu yang ada di media tidak banyak berubah. Kata-kata yang sering muncul adalah “pemerintah,” “lingkungan,” “klhk” (Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan), dan “bmkg” (Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika).  Ilustrasi tersebut  menunjukkan  respons  aktif  pemerintah  terhadap  isu lingkungan  hidup  sehingga  media  mengutipnya.  Kata  kunci “bmkg”  juga  menunjukkan  fenomena  cuaca  yang  menonjol pada tahun tersebut.
Pada tahun 2020, terjadi pandemi COVID-19. Berdasarkan Gambar 4(c), pada tahun ini, istilah-istilah seperti “pemerintah,” “masyarakat,”  “dunia,”  “ekonomi,”  dan  “covid”  sering disebutkan  di  media.  Gambar  tersebut  menunjukkan  bahwa pemberitaan  media  didominasi  oleh  pemberitaan  mengenai pandemi  COVID-19  yang  mencapai  puncaknya  pada  tahun 2020.  Isu  ini  juga  bersinggungan  dengan  masyarakat  yang terkena dampak langsung PHK massal dan kesulitan keuangan lainnya.
Pada  tahun  2021,  sebagaimana  ditunjukkan  Gambar  4(d), pemberitaan media didominasi oleh kata “pemerintah,” “dunia,” “dampak,”  dan  “ekonomi.”  Ilustrasi  ini  menunjukkan  bahwa media  kerap  mengutip  pernyataan  pemerintah  dalam mendorong pemulihan ekonomi sebagai dampak langsung dari pandemi.

## B. IMPLEMENTASI PEMODELAN TOPIK
Pada  tahap  ini,  pemodelan  topik  digunakan  untuk menganalisis  korpus.  Gensim  [13]  dan  pyLDAvis  [14]
digunakan untuk mengimplementasikan algoritma pemodelan topik.  Gensim  adalah  paket  Python  yang  menyertakan algoritma  LDA  dan  menyediakan  implementasi multi-core yang  lebih  nyaman  untuk  meningkatkan  kecepatan.  Paket  ini juga  menyediakan  fasilitas  pemrosesan  teks  yang  lebih bervariasi dibandingkan paket lainnya. PyLDAvis, di sisi lain, adalah  paket  yang  dirancang  untuk  membantu  pengguna menafsirkan  topik  yang  diambil  dari  model  topik  LDA  yang sesuai dan menyajikannya dalam visualisasi berbasis web yang interaktif.
Cara  berinteraksi  dengan  data  berdimensi  tinggi  dengan cara yang  bermakna  dan  dapat dipahami manusia  merupakan tantangan  bagi  banyak  algoritma  pembelajaran  mesin, termasuk  model  LDA.  Banyak  peneliti  menyatakan  bahwa memilih  hiperparameter  secara  heuristik  dan  kemudian menyempurnakannya menggunakan pengujian empiris merupakan strategi yang ideal untuk memecahkan masalah ini. Mengikuti  strategi  ini,  tiga  hiperparameter  dalam  algoritma LDA dipilih untuk pengaturan awal, dan nilainya disesuaikan berdasarkan hasil. Parameter yang disesuaikan adalah sebagai berikut.

## 1)  JUMLAH TOPIK
Jumlah topik sering kali menjadi salah satu hiperparameter terpenting  dalam  pemodelan  topik.  Namun,  menentukan kelompok atau jumlah topik yang ideal sering kali merupakan suatu  tantangan.  Dalam  percobaan  ini,  untuk  menentukan jumlah topik yang optimal, algoritma diiterasi secara berurutan pada rentang nilai (yaitu, n = 2, .., 10) dari jumlah  topik  dan mengevaluasi hasilnya berdasarkan nilai koherensi.
Suatu pernyataan dikatakan koheren jika setiap kata dalam pernyataan  tersebut  saling  mendukung.  Dalam  pemodelan topik,  nilai  koherensi  dapat  diperoleh  dengan  menghitung kemiripan  antar  kata  yang  sering  muncul  pada  topik  yang bersangkutan. Berdasarkan percobaan, jumlah kluster optimal adalah delapan (lihat Gambar 5), menghasilkan nilai koherensi rata-rata  sebesar  0,494  dan  nilai  koherensi  tertinggi  sebesar 0,560 (lihat Tabel III).
2)  HIPERPARAMETER  DAN 
Hiperparameter α menentukan  kepadatan  topik  dokumen, sedangkan hiperparameter β menentukan kepadatan topik kata.
(a) (b) (c) (d) Gambar 4. Word clouds berdasarkan tahun (a) 2018, (b) 2019, (c) 2020, dan (d) 2021.
Dokumen dengan nilai α lebih tinggi berisi lebih banyak topik, sedangkan dokumen dengan nilai α lebih rendah memiliki tema lebih sedikit. Sebaliknya, topik terbentuk dari sejumlah besar kata dalam korpus ketika β tinggi dan dari beberapa kata ketika β rendah.
Dengan  menggunakan  nilai  rentang  pengaturan  (yaitu 0,01...1)  dari  hiperparameter  dan  ,  algoritma  diiterasi dengan peningkatan nilai sebesar 0,01 untuk setiap parameter guna  memperoleh  hasil  optimal  untuk  setiap  hiperparameter. Hasil nilai koherensi perbedaan nilai  dan  ditunjukkan pada Tabel IV. Akan tetapi, tidak semuanya dapat ditampilkan pada tabel karena banyaknya iterasi dan nilai hasil yang dihasilkan. Hanya  sebagian  kecil,  yaitu  hasil  nilai  tertinggi,  yang ditampilkan pada  Tabel  IV karena pertimbangan kepraktisan. Terlihat pada tabel, nilai optimal hiperparameter  adalah 0,91, dan  adalah 0,01. Pengaturan ini digunakan untuk membangun model akhir, dan hasilnya akan dibahas.

## IV. PEMBAHASAN
Berdasarkan  nilai  jumlah  topik,  yaitu  delapan,  hasil  topik dari  model  tersebut  dicantumkan  dalam  subbab  berikut. Kemudian,  interpretasi  topik  berdasarkan  kata-kata  yang muncul di setiap kluster akan dibahas.

## A. INTERPRETASI TOPIK

## 1)  TOPIK 1 (ENERGI TERBARUKAN)
Topik  1  didominasi  oleh  kata-kata  seperti  “energi,” “investasi”  “esdm”  (yaitu  kementerian  yang  membidangi sumber daya mineral dan energi), dan  “terbarukan.” Kategori ini dapat diartikan dengan  topik  energi terbarukan.  Distribusi kata berdasarkan topik dapat dilihat pada Gambar 6(a). Topik energi erat kaitannya dengan isu lingkungan hidup, mengingat sebagian  besar  energi  yang  digunakan  saat  ini  berbasis  fosil. Kelemahan  energi  berbasis  fosil  terletak  pada  keterbatasan ketersediaannya  yang  terus  menipis.  Apalagi  produksi  energi berbasis  fosil  membutuhkan  waktu  puluhan  hingga  ratusan tahun.
Topik energi terbarukan juga berkaitan dengan perubahan iklim.  Meningkatnya  suhu  bumi,  yang  merupakan  fenomena perubahan  iklim  global,  membuat  para  peneliti  untuk mempertimbangkan  penggunaan  energi  berbasis  surya (misalnya  panel  surya).  Hasil  ini  sesuai  dengan  [15]  yang menyatakan  bahwa  pengembangan  energi  terbarukan,  seperti energi  berbasis  surya  dapat  memberikan  dampak  positif terhadap perubahan iklim.

## 2)  TOPIK 2 (EMISI KARBON)
Pada topik ini muncul kata-kata seperti “emisi,” “karbon,” “industri,”  “kurang,”  “konservasi,”  “teknologi,”  “hijau,”  dan beberapa kata lainnya. Dapat diartikan bahwa pada kategori ini, model tersebut mengemukakan topik pengurangan emisi atau pengurangan  gas  karbon,  khususnya  yang  disebabkan  oleh industri.
Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  peningkatan  emisi  gas karbon  yang  berasal  dari  industri  atau  eksploitasi  skala  besar turut menjadi penyebab terjadinya fenomena perubahan iklim. Oleh karena itu, perlu ada aksi masif untuk mengurangi jumlah emisi karbon. Distribusi kata pada kelompok ini dapat dilihat pada Gambar 6(b).
Topik emisi karbon dapat ditangkap dengan algoritma LDA. Algoritma  ini  juga  mengelompokkan  emisi  karbon  dengan kata-kata  seperti  “pengurangan”  dan  “konservasi”  dalam kategori  yang  sama.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  telah  ada upaya  penurunan  emisi  dari  berbagai  pihak,  salah  satunya melalui  konservasi  dan  penggunaan  teknologi  hijau  yang semakin  meluas.  Hasil  ini  selaras  dengan  saran  dalam  [16], bahwa pengurangan emisi secara cepat harus dilakukan untuk memulihkan ekosistem.

## 3)  TOPIK 3 (PENGELOLAAN LINGKUNGAN)
Dalam  kategori  ini,  kata-kata  yang  muncul  dalam  kluster adalah  “lingkungan,”  “tanam,”  “pohon,”  “sampah,”  “walhi” (yaitu  lembaga swadaya masyarakat Indonesia yang berfokus pada isu lingkungan hidup), “mangrove,” dan lain-lain. Dapat diartikan  bahwa  tema  pada  topik  3  adalah  pengelolaan lingkungan  hidup.  Distribusi  kata  pada  topik  3  dapat  dilihat pada Gambar 6(c).
Kata “lingkungan” meraih skor tertinggi pada kategori ini. Algoritma  tersebut  dapat  mengklasifikasikan  aktivitas
T ABEL IV
N ILAI K OHERENSI  DAN  YANG B ERBEDA No. Topik Alpha (  ) Beta (  ) Nilai Koherensi 1. 8 0,01 0,01 0,542 2. 8 0,01 0,3 0,488 3. 8 0,01 0,04 0,449 4. 8 0,01 0,91 0,413 5. 8 0,31 0,01 0,549 6. 8 0,31 0,31 0,490 7. 8 0,31 0,04 0,457 8. 8 0,31 0,91 0,476 9. 8 0,04 0,01 0,549 10. 8 0,04 0,04 0,449 11. 8 0,04 0,31 0,517 12. 8 0,04 0,91 0,452 13. 8 0,91 0,01 0,560 14. 8 0,91 0,31 0,487 15. 8 0,91 0,04 0,436 16 8 0,91 0,91 0,430
Gambar 5. Plot nilai koherensi untuk setiap topik. T ABEL III N ILAI K OHERENSI UNTUK S ETIAP S KENARIO No. # Topik Rerata Nilai Koherensi Nilai Koherensi Tertinggi 1. 2 0,341 0,437 2. 3 0,398 0,450 3. 4 0,404 0,479 4. 5 0,438 0,524 5. 6 0,421 0,541 6. 7 0,447 0,559 7. 8 0,494 0,560 8. 9 0,486 0,556 9. 10 0,413 0,538
pengelolaan  lingkungan  yang  melibatkan  manusia  dan komunitas  ke  dalam  satu  kategori  topik.  Pengelolaan lingkungan hidup erat kaitannya dengan perubahan iklim, yang mana  kegiatan  seperti  penanaman  pohon  dan  mangrove  serta pengelolaan  sampah  dapat  mengurangi  dampak  buruk perubahan  iklim.  Hasil  ini  menguatkan  penelitian-penelitian sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  banyak  kegiatan pengelolaan lingkungan hidup yang dilakukan di negara-negara berkembang  dengan  melibatkan  pemerintah  dan  perusahaan melalui  berbagai  kegiatan  sosial  yang  bertujuan  untuk mengurangi dampak perubahan iklim [17].

## 4)  TOPIK 4 (EKONOMI PEMBANGUNAN)
Dalam kategori ini, kata yang dominan adalah “ekonomi,” “kemenkeu”  (Kementerian  Keuangan),  “menko”  (menteri koordinator), “tumbuh,” “bank”, “imf” (International Monetary Fund), “proyek,” dan lain-lain. Berdasarkan kata-kata tersebut, dapat  diartikan  bahwa  tema  pada  topik  4  adalah  ekonomi
pembangunan.  Sebaran  kata  pada  topik  4  dapat  dilihat  pada Gambar 6(d).
Kategori  ini  mencakup  kegiatan  pembangunan  yang dilakukan  pemerintah  di  tengah  isu  perubahan  iklim.  Kata “ekonomi,”  “bank,”  dan  “kemenkeu”  menunjukkan  dampak ekonomi  dari  perubahan  iklim.  Beberapa  kata  seperti “pemulihan”  dan  “tumbuh”  menunjukkan  upaya  pemulihan perekonomian  masyarakat,  hal  ini  juga  sejalan  dengan penelitian  sebelumnya  mengenai  hubungan  perubahan  iklim dan dampaknya terhadap perekonomian [18].

## 5)  TOPIK 5 (KERJA SAMA INTERNASIONAL)
Beberapa kata yang paling sering muncul dalam kelompok ini adalah “presiden,” “jokowi” (yaitu nama populer Presiden Republik  Indonesia  saat  ini),  “global,”  “konferensi,”  “isu,” “inggris,”  “pertemuan,”  “forum,”  “asean”  (Association  of South  East  Asian  Nation),  “pemanasan,”  “temperatur,”  dan lain-lain.  Berdasarkan  kata-kata  tersebut,  kerja  sama  atau
(a)
(b) (c)
(d) (e) (f) (g) (h)
Gambar 6. Visialisasi LDA untuk setiap topik, (a) topik 1, (b) topik 2, (c) topik 3, (d) topik 4, (e) topik 5, (f) topik 6, (g) topik 7, dan (h) topik 8. Sumbu Y berisi 30 istilah paling relevan untuk setiap topik. Sumbu X menggambarkan jumlah setiap suku.
konferensi  internasional  pemanasan  global  cocok  untuk menjelaskan kategori ini. Detail  distribusi kata pada topik ini dapat dilihat pada Gambar 6(e).
Model dapat menangkap tema kerja sama internasional dari teks,  yang  mana  tema  ini  sangat  relevan  dengan  perubahan iklim.  Semua  negara  terkena  dampak  perubahan  iklim, sehingga  kerja  sama  harus  dilakukan  untuk  menghadapi dampaknya  secara  global.   Hasil  ini  telah  ditunjukkan  dalam [19], yang menyatakan bahwa tujuan pengurangan emisi tidak akan  mungkin  tercapai  tanpa  adanya  kerja  sama  tingkat internasional.

## 6)  TOPIK 6 (KEBIJAKAN/REGULASI)
Beberapa  kata  teratas  yang  muncul  dalam  kategori  ini adalah “kebijakan,” “kerja,” “dpr” (Dewan Perwakilan Rakyat), “pemerintah,”  “perjanjian,”  “nasional,”  dan  lain-lain.  Tema yang relevan untuk kelompok ini adalah kebijakan atau regulasi. Disutribusi kata pada tema ini dapat dilihat pada Gambar 6(f).
Kategori  ini  mencakup  pemberitaan  peraturan  di  tingkat daerah/nasional  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  dan  DPR. Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  telah  ada  upaya  pemerintah untuk  mengatasi  permasalahan  perubahan  iklim  melalui kebijakan dan peraturan untuk mengurangi dampak perubahan iklim.  Hasil  ini  juga  sesuai  dengan  [20]  tentang  hubungan antara perubahan iklim dan pengambilan kebijakan selama 30 tahun terakhir, yang menunjukkan pentingnya kebijakan dalam mengatasi fenomena perubahan iklim.

## 7) TOPIK 7 (REHABILITASI)
Pada kategori ini, beberapa kata yang paling sering muncul antara  lain  “mangrove”,  “solusi,”  “rehabilitasi,”  “restorasi,” dan  “makanan.”  Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  diartikan bahwa tema yang mewakili kategori ini adalah rehabilitasi atau restorasi. Sebaran kata pada tema ini dapat dilihat pada Gambar 6(g).
Kategori  ini  menggambarkan  upaya  pencegahan  dampak perubahan  iklim  melalui  kegiatan  rehabilitasi  dan  restorasi. Algoritma  mengklasifikasikan  upaya  restorasi  ini  sebagai upaya  yang  sangat  terkait  dengan  pelestarian  hutan  bakau. Hasil  ini  cukup  masuk  akal  dan  selaras  dengan  penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa konservasi hutan bakau di  kepulauan  Indonesia  harus  menjadi  prioritas  utama  dalam mitigasi perubahan iklim [21].

## 8)  TOPIK 8 (BENCANA ALAM)
Kata-kata  yang  termasuk  dalam  topik  ini  adalah  “bmkg,” “hujan,”  “cuaca,”  “karhutla”  (merujuk  pada  kebakaran  hutan dan  semak),  “ekstrem,”  “musim,”  “waspada,”  dan  “kering.” Berdasarkan daftar tersebut, dapat diartikan bahwa topik yang mewakili  kategori  ini  adalah  fenomena  alam  atau  bencana. Distribusi kata pada topik 8 dapat dilihat pada Gambar 6(h).
Kategori  bencana  merupakan  aspek  yang  tidak  dapat dipisahkan  dari  fenomena  perubahan  iklim  [22].  Algoritma pemodelan topik dapat menangkap fenomena ini ke dalam satu kategori fenomena alam dan bencana. Fenomena bencana yang paling banyak ditangkap adalah hujan dan kekeringan ekstrem, kebakaran hutan, dan pergantian musim. Kata  “bmkg” sering muncul  dalam  kategori  ini  karena  merupakan  lembaga pemerintah  yang  selalu  memberikan  informasi  kepada masyarakat mengenai bencana dan mitigasinya.

## B. ANALISIS TOPIK
Terdapat  beberapa  temuan  menarik  berdasarkan  hasil pemodelan  topik  pada  subbab  sebelumnya.  Secara  umum, model  tersebut  dapat  menggambarkan  isu-isu  penting  terkait
perubahan iklim seperti energi terbarukan, bencana, kerja sama internasional,  kebijakan,  dan  ekonomi  pembangunan.  Hal  ini menunjukkan bahwa pembahasan isu tersebut di media cukup komprehensif  dalam  membahas  berbagai  aspek  perubahan iklim.
Terdapat dua kategori utama yang dapat dicermati dari hasil tersebut,  yaitu  perubahan  iklim  terkait  fenomena  alam  dan perubahan iklim terkait regulasi atau kebijakan. Pada kategori perubahan  iklim  terkait  fenomena  alam,  model  berhasil menemukan  klaster  emisi  karbon  (topik  2);  dan  fenomena bencana seperti banjir, kekeringan, dan cuaca ekstrem (topik 8). Pada  kategori  iklim  terkait  kebijakan,  model  berhasil menemukan  klaster  topik  seperti  energi  terbarukan  (topik  1), pengelolaan  lingkungan  (topik  3),  ekonomi  pembangunan (topik 4), kerjasama internasional (topik 5), kebijakan (topik 6), dan rehabilitasi (topik 7).
Namun,  terdapat  beberapa  topik  yang  hilang  dari  klaster tersebut, seperti tema perubahan iklim yang berkaitan dengan pertanian  [3],  ketahanan  pangan  [23],  kesehatan  [24],  dan kemiskinan [25]. Ketiadaan topik-topik terakhir juga menjadi keterbatasan  tulisan  ini.  Setidaknya  terdapat  dua  alasan  yang mungkin menyebabkan hasil ini. Pertama, karena  terbatasnya rentang waktu atau set data yang digunakan dalam penelitian ini.  Kedua,  mungkin  karena  sedikitnya  frekuensi headline dengan  tema-tema  di  atas,  menunjukkan  bahwa  tema-tema tersebut kurang mendapat perhatian serius.

## V. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  telah  dilakukan  pemodelan  topik  isu perubahan iklim berdasarkan headline media di Indonesia. Set data  dari  beberapa  media  daring  dikumpulkan  dengan  cara scraping situs web masing-masing media. Proses pembersihan data dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum mengimplementasikan algoritma clustering . Kemudian, algoritma  LDA  diterapkan  pada  set  data  untuk  memodelkan topik.
Berdasarkan hasil, algoritma berhasil mengategorikan topik utama mengenai perubahan iklim. Topik-topik tersebut adalah energi terbarukan, emisi karbon, pengelolaan lingkungan hidup, ekonomi pembangunan, kerja sama internasional, kebijakan/regulasi,  rehabilitasi,  dan  kebencanaan.  Namun, algoritma tersebut gagal mengategorikan aspek penting lainnya seperti  pertanian,  ketahanan  pangan,  kesehatan,  dan kemiskinan.
Untuk penelitian selanjutnya, set data yang lebih besar dan rentang  waktu  yang  lebih  lama  akan  digunakan  agar mendapatkan  hasil  yang  lebih  komprehensif.  Selanjutnya, beberapa  algoritma clustering akan  digunakan  untuk menganalisis  set  data  untuk  membandingkan  algoritma  mana yang memberikan hasil lebih baik dari yang lain.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Anang  Kunaefi  dan  Aris  Fanani; metodologi, Anang Kunaefi dan Aris Fanani; validasi, Anang Kunaefi  dan  Aris  Fanani;  analisis  formal,  Aris  Fanani; investigasi, Anang Kunaefi; sumber daya, Aris Fanani; kurasi data,  Aris  Fanani;  penulisan—penyusunan  draf  asli,  Anang Kunaefi;  penulisan—penelaahan  dan  penyuntingan,  Anang Kunaefi  dan  Aris  Fanani;  visualisasi,  Anang  Kunaefi; pengawasan,  Aris  Fanani;  administrasi  proyek,  Aris  Fanani; akuisisi pendanaan, Aris Fanani.

## REFERENSI
[1] S.  Fawzy,  A.I.  Osman,  J.  Doran,  dan  D.W.  Rooney,  “Strategies  for mitigation of climate change: A review,” Environ. Chem. Lett., vol. 18, no. 6, hal. 2069–2094, Nov. 2020, doi: 10.1007/s10311-020-01059-w.
[2] M.  Measey,  “Indonesia:  A  vulnerable  country  in  the  face  of  climate change,” Glob. Major. E-J. , vol. 1, no. 1, hal. 31–45, Jun. 2010.
[3] N. Herlina dan A. Prasetyorini, “Pengaruh perubahan iklim pada musim tanam dan produktivitas jagung (Zea mays L.) di Kabupaten Malang,” J. Ilmu  Pertan.  Indones., vol.  25,  no.  1,  hal.  118–128,  Jan.  2020,  doi: 10.18343/jipi.25.1.118.
[4] Y. Kinose dkk., “Impact assessment of climate change on the major rice cultivar Ciherang in Indonesia,” J. Agric. Meteorol., vol. 76, no. 1, hal. 19–28, Jan. 2020, doi: 10.2480/agrmet.D-19-00045.
[5] K.A.  Harvian  dan  R.J.  Yuhan,  “Kajian  perubahan  iklim  terhadap ketahanan pangan,” Semin. Nas. Official Statist., 2020, hal. 1052–1061, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.593.
[6] R.  Cahyaningsih  dkk.,  “Climate  change  impact  on  medicinal  plants  in Indonesia,” Glob.  Ecol.  Conserv., vol.  30,  hal.  1–13,  Oct.  2021,  doi: 10.1016/j.gecco.2021.e01752.
[7] T.R. Keller dkk., “News media coverage of climate change in India 1997– 2016:  Using  automated  content  analysis  to  assess  themes  and  topics,” Environ.  Commun., vol.  14,  no.  2,  hal.  219–235,  Feb.  2020,  doi: 10.1080/17524032.2019.1643383.
[8] P.  Swarnakar  dan  A.  Modi,  “NLP  for  climate  policy:  Creating  a knowledge  platform  for  holistic  and  effective  climate  action,”  2021, ArXiv: 2105.05621.
[9] A. Minnich dkk., “ClearView: Data cleaning for online review mining,” 2016 IEEE/ACM Int. Conf. Adv. Soc. Netw. Anal. Min. (ASONAM) , 2016, hal. 555–558, doi: 10.1109/ASONAM.2016.7752290.
[10] D.M.  Blei,  A.Y.  Ng,  dan  M.I.  Jordan,  “Latent  Dirichlet  allocation,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 3, hal. 993–1022, Jan. 2003.
[11] A.  Kunaefi  dan  M.  Aritsugi,  “Characterizing  user  decision  based  on argumentative reviews,” 2020 IEEE/ACM Int. Conf. Big Data Comput. Appl. Technol. (BDCAT) , 2020, hal. 161–170, doi: 10.1109/BDCAT50828.2020.00002.
[12] H. Li, R. Lin, R. Hong, dan Y. Ge, “Generative models for mining latent aspects and their ratings from short reviews,” 2015 IEEE Int. Conf. Data Min. , 2015, hal. 241–250, doi: 10.1109/ICDM.2015.28.
[13] R. Řehůřek dan P. Sojka, “Software framework for topic modelling with large corpora,” Proc. LREC 2010 Workshop New Chall. NLP Framew. ,
2010, hal. 45–50.
[14] C.  Sievert  dan  K.  Shirley,  “LDAvis:  A  method  for  visualizing  and interpreting  topics,” Proc.  Workshop  Interact.  Lang.  Learn.,  Vis. Interfaces , 2014, hal. 63–70, doi: 10.3115/v1/W14-3110.
[15] A.G.  Olabi  dan  M.A.  Abdelkareem,  “Renewable  energy  and  climate change,” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 158, hal. 1–7, Apr. 2022, doi: 10.1016/j.rser.2022.112111.
[16] J.  Hansen  dkk.,  “Assessing  ‘dangerous  climate  change’:  Required reduction of carbon emissions to protect young people, future generations and  nature,” PLoS  ONE ,  vol.  8,  no.  12,  hal.  1–26,  Des.  2013,  doi: 10.1371/journal.pone.0081648.
[17] J.A.P.  de  Oliveira  dan  C.J.C.  Jabbour,  “Environmental  management, climate  change,  CSR,  and  governance  in  clusters  of  small  firms  in developing countries: Toward an integrated analytical framework,” Bus. Soc., vol. 56, no. 1, hal. 130–151, Jan. 2017, doi: 10.1177/0007650315575470.
[18] D.  Castells-Quintana,  M.P.  Lopez-Uribe,  dan  T.K.J.  McDermott, “Adaptation  to  climate  change:  A  review  through  a  development economics  lens,” World  Dev. ,  vol.  104,  hal.  183–196,  Apr.  2018,  doi: 10.1016/j.worlddev.2017.11.016.
[19] M.M. Ferrari and M.S. Pagliari, “No country is an island. International cooperation and climate change,” Banque de France Working Paper, WP #815
[20] J. Gupta, “A history of international climate change policy,” WIREs Clim. Change , vol. 1, no. 5, hal. 636–653, Sep. 2010, doi: 10.1002/wcc.67.
[21] D. Murdiyarso dkk., “The potential of Indonesian mangrove forests for global climate change mitigation,” Nat. Clim. Change , vol. 5, no. 12, hal. 1089–1092, Des. 2015, doi: 10.1038/nclimate2734.
[22] J.  Jetten  dkk.,  “Responding  to  climate  change  disaster,” Eur.  Psychol., vol. 26, no. 3, hal. 161–171, Jul. 2021, doi: 10.1027/1016-9040/a000432.
[23] T. Wheeler dan J. von Braun, “Climate change impacts on global food security,” Sci. ,  vol.  341,  no.  6145,  hal.  508–513,  Agu.  2013,  doi: 10.1126/science.1239402.
[24] World  Health  Organization  (2021)  “COP26  special  report  on  climate change  and  health:  The  health  argument  for  climate  action,”  [Online], https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/346168/978924003672 7-eng.pdf?sequence=1, tanggal akses: 16-Agu-2023.
[25] S. Hallegatte dan J. Rozenberg, “Climate change through a poverty lens,” Nat.  Clim.  Change, vol.  7,  no.  4,  hal.  250–256,  Apr.  2017,  doi: 10.1038/nclimate3253.