EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348

## Analisis Ulasan Pembelian Produk Beras di Marketplace Shopee dengan Menggunakan Topic Modelling
Dedy Sugiarto, Reyhan Dwi Putra, Wahyu Hidayat, Ema Utami, Ainul Yaqin Program Studi PJJ S2 Teknik Informatika Universitas Amikom Jogykartaa Jogyakarta, Indonesia dedy_sugiarto@students.amikom.ac.id, reyhan.p@students.amikom.ac.id, 20.55.1384_wahyuhidayat@students.amikom.ac.id, ema.u@amikom.ac.id, ainulyaqin@amikom.ac.id
Abstract- This research is motivated by the motivation to capture customer experience in purchasing rice products in the Shopee marketplace. The method used is Latent Dirichlet Allocation and analyzed based on several rating categories, namely low rating (negative sentiment), medium rating (neutral sentiment) and high rating (positive sentiment). The results of this study indicate that customer reviews of purchasing rice products in the shopee marketplace have a dominant positive sentiment, followed by negative and neutral sentiment. Negative sentiment consists of the words with the most frequency namely “quality”, “delivery”, “price” as well as negative words such as ticks and leaks. Positive sentiment consists of the words that appear the most, namely “price”, “buy”, “quality”, “send”, “good”. The selection results based on the coherence value ar e visualized with a total of 3 topics, namely those related to the topics of rice quality and price, taste and quality, price and delivery.

## Keywords: Product Review,  Rice, Shopee, Sentiment, Topic Modelling
Abstrak- Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  keinginan  untuk  menangkap  pengalaman  pelanggan  dalam  melakukan  pembelian produk  beras  pada  marketplace  Shopee.  Metode  yang  digunakan  adalah  Latent  Dirichlet  Allocation  dan dianalisis  berdasarkan beberapa kategori rating yaitu rating rendah (sentiment negatif), rating sedang (sentiment netral) dan rating tinggi (sentiment positif). Hasil penelitian ini menujukkan bahwa ulasan pelanggan pada pembelian produk beras di marketplace shopee memiliki dominansi pada sentiment positif disusul oleh sentiment negative dan netral. Sentimen negative berisi dengan kata dengan frekuensi terbesar yaitu “kualitas”, “kirim”, “harga” dan juga kata negatif seperti kutu dan lubang. Sentimen positif terdiri atas kata  yang mu ncul paling banyak yaitu “beras”, “rasa”, “kirim”, “bagus” dan “baik”.   Hasil pemilihan berdasarkan nilai koherensi divisualisasi dengan jumlah topik sebanyak 3 yaitu terkait dengan topik kualitas beras dan harga, rasa dan kualitas serta harga dan pengiriman.
Kata Kunci: Beras, Pemodelan Topik,  Sentiment, Shopee, Ulasan Produk

## 1. Pendahuluan
Saat  ini  perkembangan  bisnis  tidak  lagi  bisa dipisahkan adanya inovasi di bidang teknologi informasi. Salah satu inovasinya adalah teknologi internet . Teknologi internet  telah  memungkinkan  peningkatan  transaksi perdagangan sccara online [1]. Terlebih lagi saat ini dunia masih belum sepenuhnya terbebas dari pandemi Covid- 19 yang berakibat pada penurunan mobilitas manusia dan mengalihkan  transaksi  jual  beli  melalui e-commerce [2]. Keputusan terhadap pilihan produk yang akan dibeli atau dipesan dalam sistem e-commerce semakin dipengaruhi oleh umpan  balik  pelanggan  seperti  dalam  kasus  pemesanan hotel  [3]  maupun  belanja  produk  secara  umum  [4]. Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  keinginan  untuk menangkap  pengalaman  pelanggan  dalam  melakukan
pembelian produk beras pada marketplace Shopee. Pilihan terhadap produk beras dikarenakan secara umum produk pertanian  memiliki  sifat  mudah  rusak  dan  tidak  tahan lama  [5]  sehingga  menarik  untuk  dapat  diketahui bagaimana  ulasan  dari  para  pelanggan  tersebut  serta tingkat  kepuasan  selama  pembelian  dan  topik  yang dibicarakan. Keluaran yang diharapkan dapat bermanfaat bagi  para  pelanggan  yang  akan  membeli  produk  beras secara  online  serta  pelaku  bisnis  perberasan. Topic Modelling adalah  salah  satu  teknik  analisis  teks  untuk menemukan  gagasan  atau  topik  yang  terjadi  dalam kumpulan dokumen dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah  salah  satu  model  yang  dapat  digunakan  [6],[7]. Beberapa penelitian telah melakukan analisis topik pada

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348
data  ulasan  pelanggan  ketika  berbelanja  melalui marketplace dengan cara membaginya berdasarkan ulasan dengan  sentimen  bernada  positif,  netral  dan  negative [8],[9],[10].  Namun  demikian  ketiga  penelitian  tersebut mengambil  obyek  kasus  yang  bukan  produk  pertanian.
Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis  ulasan  produk  pembelian  beras  di Marketplace Shopee dengan menggunakan teknik LDA dan membagi analisis berdasarkan tiga sentiment yaitu positif, negative dan netral.

## 2. Metodologi

## A. Data
Data  penelitian  didapatkan  melalui web  scraping dari situs  belanja  di marketplace shopee  menggunakan library selenium pada  bahasa  pemrograman  python.  Kata  kunci yang digunakan adalah kata “beras” dengan  jumlah yang didapatkan  sebanyak  3531  ulasan.  Setelah  dilakukan pembersihan  ulasan  yang  bersifat  duplikat  maka  tersisa sebanyak 464. Data terdiri atas  empat 4 kolom yaitu url, title,  comment dan  rating.  Contoh  ulasan  produk  dapat dilihat dilihat pada Tabel 1 dimana hanya ditampilkan dua kolom terakhir. Khusus pada kolom terakhir, data yang
akan diambil adalah adalah nilai angka dari ratingnya saja yang berkisar dari angka 1 sampai dengan 5.

## B. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Data  hasil scrapping perlu  dilakukan  pembersihan  data melalui  tahapan preprocessing .  Langkah  pertama  adalah membuang  ulasan  yang  duplikat,  kemudian  menghapus kolom url ,  menghapus  tanda  baca,  mengubah  ke  huruf kecil,  tokenisasi, stemming sastrawi  serta  menghilangkan kata yang tidak penting ( stopword ).
Tabel 1. Sampel ulasan produk Index Comment Rating 0 Terimakasih atas paket produknya sudah sampai dengan baik dan benar 5 Bintang (44) 1 Bubble wrapnya tebel banget, beli ini untuk kebutuhan jual nasi goreng 5 Bintang (9) 2 mau beli yg 500gr buat coba2 dulu, tapi dikirim yg 1kg.. jadinya mau ga mau harus dibayar daripada ribet dikembalikan.. kurang cocok buat mpasi, kurang wangi dari yg sebelumnya dibeli 3 Bintang (4) 3 Rasa: blm tau Harga: oke Kualitas: oke Baru mau nyoba makan beras hitam ini semoga enak dan bisa order lagi. Trimakasih 5 Bintang (2,6RB) 4 Rasa: blm dicoba Harga: agak sedikit mahal Kualitas: blm dicoba Packing rapih dan pengiriman lumayan cepat...produk blm dicoba jadi blm tau rasa dan kualitas nya 4 Bintang (174) 5 Pengiriman sih cepat tapi beras nya kurang bagus ya, sama dengan harga yg 19ribu. Kurang suka..... 3 Bintang (17)
Analisis  eksploratori  dilakukan  menampilkan  diagram lingkaran  yang  menunjukkan  persentase  rating  dari  1 hingga  5  serta  dengan  cara  membuat word  cloud yang menampilkan visualisasi kata dengan ukuran yang sesuai dengan frekuensi penggunaan kata. Analisis word cloud ini juga dibagi berdasarkan nilai rating dibagi menjadi 3 yaitu yang memiliki rating rendah atau sentiment negatif (1 atau 2),  rating  sedang  atau  sentiment  netral  (3),  dan  rating tinggi atau sentiment positif (4 dan 5). Dalam persiapan analisis LDA dilakukan pembentukan dictionary dan corpus yang    mengkonversi  dokumen  ke  dalam  format bag-of- words menggunakan  paket  gensim.  Setelah corpus dan dictionary terbentuk  maka  digunakan  untuk  membuat model  LDA  yang  terdiri  atas  4  model  yaitu lda_model_general (seluruh sentiment), lda_model_bottomTwo (sentiment negative), lda_model_3 (sentiment netral), dan lda_model_topTwo  (sentiment  positif) .  Visualisasi  model menggunakan multidimensional scaling dari pyLDAvis.gensim_models library.
C. Metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) LDA adalah bagian dari pemodelan probabilistik dimana variabel  yang  diamati  adalah  kata-kata  yang  terkandung dalam  dokumen  serta  variabel  tersembunyi  adalah struktur topik. Masalah komputasi untuk menyimpulkan
struktur topik tersembunyi dari dokumen adalah masalah menghitung  distribusi posterior ,  yaitu  distribusi  bersyarat dari variabel tersembunyi yang diberikan dokumen [11]. Formula yang digunakan dalam LDA dapat dilihat pada persamaan (1) dimana 𝛽 𝑘 melambangkan distribusi topik k sepanjang kamus kata ( vocabulary ), 𝜃 𝑑,𝑘 melambangkan proporsi topik k pada dokumen d , 𝑍 𝑑,𝑛 adalah penugasan topik untuk kata ke- n pada dokumen d, 𝑊 𝑑,𝑛 adalah kata ke- n pada dokumen d .
𝑝(𝛽 1:𝐾 , 𝜃 1:𝐷 , 𝑍 1:𝐷 , 𝑊 1:𝐷 ) = ∏ 𝑝(𝛽 𝑖 ) 𝐾 𝑖=1 ∏ 𝑝(𝜃 𝑑 ) 𝐷 𝑑=1 [∏ 𝑝(𝑍 𝑑,𝑛 |𝜃 𝑑 )𝑝(𝑊 𝑑,𝑛 |𝛽 1:𝐾 , 𝑍 𝑑,𝑛 ) 𝑁 𝑛=1 ]

## ………………………………   (1)
Koherensi  topik  adalah  metrik  yang  menilai  kesamaan semantik  antara  istilah  dan  skor  yang  tinggi  di  dalam sebuah  topik  [12]  dengan  formula  seperti  dapat  dilihat pada persamaan (2). Metrik ini membantu membedakan masalah yang dapat dilihat secara semantik dan masalah yang bersifat inferensi statistik. Jika pernyataan atau fakta tersebut  saling  mendukung,  maka  dikatakan  koheren. Produk yang koheren dapat menjangkau dalam konteks yang mencakup semua atau hampir semua fakta.
𝐶(𝑡; 𝑉 (𝑡) ) = ∑ ∑ 𝑙𝑜𝑔 𝐷(𝑣𝑚 (𝑡) ,𝑣𝑙 (𝑡) )+1 𝐷(𝑣 𝑙 (𝑡) ) 𝑚−1 𝑙=1 𝑀 𝑚=2
…………(2)
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348
. D(v) adalah frekuensi dokumen dari tipe kata v (yaitu, jumlah dokumen dengan setidaknya satu token tipe v ) dan D(v, v’) adalah frekuensi dokumen bersama dengan tipe kata v dan v ’ (yaitu, jumlah dokumen yang berisi satu atau lebih  token  tipe v dan  setidaknya  satu  token  tipe v’ ). 𝑉 (𝑡) = (𝑉 1 (𝑡) , … , 𝑉 𝑀 (𝑡) ) adalah  daftar  M  kata-kata  yang paling memungkinkan ada dalam topik t . Nilai koherensi yang tertinggi akan dijadikan rujukan pembagian jumlah topik terbaik[13].
Mulai Scrapping data ulasan pembelian beras Selesai Preprocessing Data Ulasan Persiapan untuk analisis LDA Analisis & Visualisasi Analisis Data Eksploratori & Wordcloud Pelatihan model LDA Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan hasil pembersihan data duplikat dan pre- processing didapatkan ulasan sebanyak  464 ulasan dengan sampel hasil seperti dapat dilihat pada Gambar 2. Terlihat bahwa seluruh teks dalam dokumen sudah dalam bentuk huruf  kecil,  kemudian  beberapa  kata  yang  yang  tidak penting  seperti  kata  “dan”.  “atas”,  “sudah”  pada dokumen pertama sudah dihilangkan melalui fungsi remove stopword yang  dibangun.  Terlihat  pula  pada  dokumen ulasan  produk  ke- 2  pada  Gambar  3  kata  “kebutuhan” terubah menjadi “butuh” serta pada ulangan produk ke -6
kata  “pengiriman”  sudah  berubah  menjadi  “kirim” menggunakan proses stemming dari sastrawi.
Analisis  eksploratori  menampilkan  diagram  lingkaran untuk seluruh ulasan maupun kategri sentiment. Ulasan memiliki rating bintang 1 sebanyak 39, rating 2 sebanyak 36, bintang 3 sebanyak 72, bintang 4 sebanyak 141, dan bintang 5 sebanyak 176 ulasan seperti dapat dilihat pada Gambar  2.  Terlihat  bahwa  ulasan  didominasi  oleh sentiment  positif,  diikuti  oleh  sentiment  negatif  dan terkecil adalah sentiment netral.
Gambar 2. Diagram lingkaran rating ulasan
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348
Gambar 3. Tangkapan layar perbandingan data awal dan hasil pemrosesan awal.
Gambar  4  menampilkan word  cloud untuk  seluruh sentiment.  Terdapat  kata  “ beras ”, “rasa”, “kirim”, “ bagus ”,  “baik” yang  memiliki  ukuran  font  lebih  besar dan menandakan frekuensi kemunculan yang lebih tinggi dibandingkan  kata  lainnya  serta  bernada  positif  yang memang  mendominasi  kategori  sentiment..    Kemudian word  cloud dibagi  berdasarkan  kategori  sentiment.  Pada rating 1 dan 2 (negatif)  seperti terlihat pada Gambar 5, kata  kunci  yang  terbanyak  adalah “beras”,  “kirim”,
“kualitas”, “harga” , “produk”. “rasa” masih mendominasi.    Terdapat  pula kata  “kutu”  yang  juga muncul dalam word cloud dimana menunjukkan bahwa kata  itu  berasosiasi  dengan  kualitas  produk  beras  yang buruk  dan  pelanggan  memberikan  sentiment  negatif. Kata  “baik”  dan  “bagus”  sudah  tidak  lagi  terlihat, sebaliknya  muncul  kata  “kualitas”secara  dominan  yang artinya pelanggan mempersoalkan kualitas dari beras yang dibeli.
Gambar 4 . Wordcloud kata kunci beras untuk seluruh kategori sentimen
Gambar 5 . Wordcloud kata dalam rating 1 & 2
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348
Pada  gambar  6  menunjukkan  hasil  wordcloud  yang dipersempit  menjadi  rating  3  dan  menunjukkan  kata terbanyak  yang  didapatkan  dari  data  yaitu  diantaranya “kualitas”,  “beras”,  “harga”,  “kirim”,  “bagus”  dan “cepat”. Pada visualisais ini juga masih muncul kata y ang berasosiasi  negtif  yaitu  kata  “kecewa” dan  “kutu”. Gambar  7  menunjukkan  kata-kata  yang  paling  banyak dibicarakan dalam rating 4 dan 5 (positif). Kata-kata yang muncul  paling  banyak  adalah “ beras ”,  “ rasa ”,  “kirim”, “bagus” dan “baik”.
.
Gambar 6. Wordcloud kata dalam rating 3
Gambar 7 . Wordcloud kata dalam rating 4&5
Setelah  dilakukan  pembagian  Wordcloud  berdasarkan rating, data scraping dilatih dengan menggunakan LDA menggunakan library Gensim.  Jumlah  topik  didasarkan pada nilai skor koherensi tertinggi dengan grafik seperti
dapat dilihat pada Gambar 8. Terlihat bahwa untuk dapat seluruh  kategori  sentiment  dapat  diketahui  bahwa koherensi tertinggi terdapat pada jumlah topik sebesar 3.
Gambar 8 . Grafik skor koherensi untuk seluruh kategori sentiment
Persamaan  matematis  hasil  dari  model  LDA  yang menampilkan  koefisien  atau  bobot  pada  setiap  topik dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Angka  yang  tertera  pada keluaran  program  adalah  nilai  probabilitas  dari  kata tersebut  termasuk  pada  topik  yang  bersangkutan.
Semakin tinggi nilai probabilitasnya, maka semakin tinggi juga  keterkaitan  kata  tersebut  dengan  topik  yang bersangkutan,  begitu  juga  sebaliknya.  Hal  ini  dapat mempengaruhi  dalam  pembuatan  judul  topik  untuk pengelompokkan kalimat ulasan. Jika dari sebuah kalimat
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348
ulasan  terdapat  banyak  kata  yang  terdapat  pada  suatu topik,  maka  asosiasi  kalimat  ulasan  terhadap  topik tersebut akan lebih tinggi dibandingkan topik yang lain. Berdasarkan susunan kata tersebut dapat diketahui bahwa topik pertama terkait dengan produk beras itu sendiri dari sisi  kualitas,  topik  kedua  terkait  aspek  rasa  dan  topik
ketiga terkait harga. Kemudian visualisasi multidimensional scaling dari  LDA  untuk  seluruh  kategori  dilihat  pada Gambar 10 dimana gambar lingkaran merah yang dipilih akan menampilkan susunan kata kunci yang berkontribusi pada  penyusunan  topik  dengan  kata  paling  dominan adalah “rasa”.
Tabel 2 . Hasil pembentukan model LDA untuk seluruh kategori sentiment Topik Kata 0 0.059*"beras" + 0.027*"harga" + 0.022*"kualitas" + 0.019*"rasa" + 0.016*"bagus" + 0.014*"kirim" +
0.012*"kasih" + 0.012*"merah" + 0.011*"terima" + 0.010*"beli"
1 0.043*"rasa" + 0.043*"kualitas" + 0.038*"harga" + 0.026*"kirim" + 0.021*"cepat" + 0.019*"baik" + 0.018*"enak" + 0.018*"beras" + 0.018*"bagus" + 0.017*"ok"
2 0.041*"harga" + 0.039*"kualitas" + 0.031*"kirim" + 0.027*"rasa" + 0.025*"baik" + 0.021*"produk" + 0.019*"sesuai" + 0.018*"cepat" + 0.016*"terima" + 0.013*"kasih"
Analisis  jumlah  topik  kemudian  diperdalam  untuk kategori sentiment yang memang menjadi prioritas untuk perbaikan.  Gambar  9  memperlihatkan  grafik  koherensi dari  sentiment  negative  dimana  nilai  tertinggi  terdapat pada jumlah topik sebanyak 13. Namun dalam penelitian
ini  dipilih  maksimum  lokal  sebanyak  3  topik  dimana grafik menaik kemudian menurun pada 4 topik pertama. Hasil pembentukan model LDA pada kategori sentiment negative dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil pembentukan model LDA untuk kategori sentiment negatif Topik Kata 0 0.024*"beras" + 0.024*"kirim" + 0.019*"barang" + 0.017*"harga" + 0.016*"kualitas" + 0.015*"merah"
+ 0.015*"jual" + 0.013*"rasa" + 0.010*"kasih" + 0.008*"beli"
1 0.038*"beras"  +  0.032*"kualitas"  +  0.024*"harga"  +  0.021*"kirim"  +  0.019*"beli"  +  0.018*"rasa"  + 0.017*"produk" + 0.013*"kutu" + 0.012*"jual" + 0.011*"ga"
2 0.026*"kirim" + 0.016*"jual" + 0.014*"baik" + 0.013*"kecewa" + 0.012*"lubang" + 0.011*"beras" + 0.011*"kualitas" + 0.009*"tdk" + 0.009*"rasa" + 0.009*"harga"
Tabel 3 memperlihatkan 3 topik dengan kata kunci yang paling  berkontribusi  untuk  sentiment  negative  dimana topik pertama dan kedua sama-sama didominasi oleh kata “beras” namun disusul oleh kata kunci yang berbeda yaitu “kirim”  pada  topik  pertama  dan  kualit as  pada  topik
“kedua”.  Kualitas  ini  juga  terkait  dengan  kata  “kutu”. Sedangkan  topik  ketiga  didominasi  oleh  kata  “kirim” dengan probabilitas paling tinggi dan kata “harga” dengan probabilitas paling kecil dan 10 kata kunci teratas.
Gambar 9 . Grafik skor koherensi untuk kategori sentiment negative
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348
Gambar 10. Visualisasi LDA untuk seluruh kategori sentiment

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian ini menujukkan bahwa ulasan pelanggan pada  pembelian  produk  beras  di marketplace shopee memiliki  dominansi  pada  sentiment  positif  disusul  oleh sentiment negatif dan netral dengan jumlah relative sama. Terdapat  beberapa  kata  yang  muncul  pada  sentimen negatif  pada word  cloud yang  menunjukkan  aspek  yang dikeluhkan  yaitu “kualitas”,  “kirim”,  “harga”  dan  juga
kata negatif seperti kutu, lubang dan kecewa. Sedangkan sentimen  positif  terdiri  atas  kata    yang  muncul  paling banyak  yaitu  “ beras ”,  “ rasa ”,  “kirim”,  “bagus” dan “baik”. Hasil  pemilihan  jumlah  topik  untuk  seluruh kategori  sentiment  divisualisasi  dengan  jumlah  topik sebanyak  3  yaitu  kualitas  beras  dan  harga  ,  rasa  dan kualitas  serta harga dan pengiriman.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  A. S. Nisafani, A. Wibisono, and M. H. T. Revaldo, “Analyzing  the  Effectiveness  of  Public  e - Marketplaces  for  Selling  Apparel  Products  in Indonesia,” Procedia Comput. Sci. , vol. 124, no. April 2019, pp. 274 – 279, 2017,
doi:
10.1016/j.procs.2017.12.156.
[2]  N. A. Rakhmawati, A. E. Permana, A. M. Reyhan, and  H.  Rafli,  “Analisa  Transaksi  Belanja  Online Pada Masa Pandemi Covid- 19,” J. Teknoinfo , vol. 15, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.33365/jti.v15i1.868.
[3]  S.  Molinillo,  J.  L.  Ximénez-de-Sandoval,  A. Fernández-Morales, and A. Coca- Stefaniak, “Hotel Assessment  through  Social  Media:  The  case  of TripAdvisor,” Tour. Manag. Stud. , vol. 12, no. 1, pp. 15 – 24, 2016, doi: 10.18089/tms.2016.12102.
[4] G.  Gesitera,  “Pengaruh  Online  Customer  Review terhadap Purchase Intention  dengan Trust sebagai Intervening pada Toko Online Bukalapak di Kota Padang,” vol. 9, no. 2, pp. 173– 194, 2020.
[5]  Arifin Rente, Pengantar agroindustri , no. August. 2018.
[6]  B.  Liu, Sentiment  Analysis  and  Opinion  Mining ,  no. May. 2012.
[7]  D.  Blei,  L.  Car in,  and  D.  Dunson,  “Probabilistic topic models,” IEEE Signal Process. Mag. , vol. 27, no. 6, pp. 55 – 65, 2010, doi: 10.1109/MSP.2010.938079.
[8] Y. Putranto, A. Djuraidah, and B. Sartono, “Topic Modelling  and  Hotel  Rating  Prediction  based  on Customer Review in Indonesia Topic modelling and hotel rating prediction based on customer review in Indonesia,” no. January, 2021, doi: 10.1504/IJMDM.2021.10036033.
[9] K. Dheanis, A. Salsabila, and N. Trianasari, “Jurnal Teknologi  dan  Manajemen  Informatika  Analisis Persepsi  Produk  Kosmetik  Menggunakan  Metode Sentiment  Analysis  Dan  Topic  Modeling  (  Studi Kasus : Laneige Water Sleeping Mask ),” vol. 7, no. 1, pp. 1 – 9, 2021.
[10] M. Y. Febrianta and S. Widiyanesti, “ Analisis Ulasan Indie Video Game Lokal Pada Steam Menggunakan Sentiment Analysis Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan Lda-Based Topic Modeling Review Analysis  Of  Local  Indie  Video  Games  On  Steam Using  Sentiment  Analysis  With  Naïve  Bayes Classifier ,” in e-Proceeding of Management , 2021, vol. 8,
EXPLORE : ISSN: 2087-2062, Online ISSN: 2686-181X / DOI: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i2.2348
no. 4, pp. 3102 – 3109.
[11]  Z. Liu, Y. Lin, and M. Sun, Representation Learning for Natural Language Processing . 2020.
[12]  D.  Mimno,  H.  M.  Wallach,  E.  Talley,  and  M. Leenders,  “Optimizing  Semantic  Coherence  in Topic Models,” in Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing , 2011, no. 2, pp. 262 – 272.
[13]  T.  K.  Kurniasari,  W.  Maharani,  and  J.  H.  Husen, “Analisi s  Media  Sosial  Twitter  untuk  Mengetahui Pengguna  Berpengaruh  pada  Portal  Berita  di Indonesia  dengan  Metode  TSIM  (  Topic-based Social Influence Measurment ) Pendahuluan,” vol.
7, no. 3, pp. 10043 – 10060, 2020.