## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759

## Pemetaan Topik Tugas Akhir Program Studi Ilmu Komputer Menggunakan Algoritma Latent Dirichlet Allocation
Roma Gabe Dalimunthe, Raissa Amanda Putri *
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 romagabedalimunthe@email.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: raissa.ap@uinsu.ac.id Submitted: 08/08/2024; Accepted: 15/08/2024; Published: 16/08/2024
Abstrak −Penelitian  ini  berfokus  pada  pemetaan  topik  tugas  akhir  mahasiswa  dalam  Program  Studi  Ilmu  Komputer  di Universitas Islam Negeri Sumatera Utara (UINSU) dengan menggunakan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA). Latar belakang penelitian ini berangkat dari kebutuhan untuk memahami perkembangan dan tren riset dalam kumpulan tugas akhir yang  diserahkan,  yang  dapat  memberikan  gambaran  tentang  kecenderungan  akademik  dan  area  penelitian  yang  sedang berkembang. Namun, pengelompokan  manual topik-topik ini sering kali  menjadi tantangan karena volume data  yang besar dan  kompleksitas  isi.  Algoritma  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  menawarkan  solusi  dengan  kemampuannya  untuk mengidentifikasi  struktur  topik  tersembunyi  dalam  dokumen  teks  secara  otomatis.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengungkap tema-tema dominan serta pola-pola topik yang muncul dalam kumpulan tugas akhir mahasiswa, sehingga dapat memberikan wawasan lebih mendalam mengenai area fokus penelitian. Metodologi penelitian mencakup pengumpulan data dari berbagai tugas akhir, preprocessing data untuk mengurangi noise dan redundansi, serta penerapan algoritma LDA untuk ekstraksi  topik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  LDA  efektif  dalam  pemetaan  topik  judul  tugas  akhir mahasiswa  di  UINSU.  Dengan  menggunakan  1000  iterasi  proses  LDA  pada  774  judul  tugas  akhir,  ditemukan  bahwa pembagian topik yang paling optimal adalah 7 topik dengan coherence score sebesar 0.4011. Topik-topik ini divisualisasikan melalui  word  cloud  dan  daftar  kata,  yang  memudahkan  pemahaman  dan  interpretasi  tematik.  Kesimpulan  ini  diharapkan dapat memberikan wawasan yang berguna tentang tren riset mahasiswa, memfasilitasi penilaian kualitas dan relevansi topik, serta mendukung pengembangan kurikulum akademik yang lebih baik di institusi pendidikan tinggi.
Kata Kunci: LDA; Pemetaan Topic; Tugas Akhir; Ilmu Komputer; UINSU
Abstract −This research focuses on mapping students' final assignment topics in the Computer Science Study Program at the North Sumatra State Islamic University (UINSU) using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm. The background to this  research  stems  from  the  need  to  understand  research  developments  and  trends  in  the  collection  of  submitted  final assignments, which can provide an overview of academic trends and developing research areas. However, manual clustering of  these  topics  is  often  a  challenge  due  to  the  large  data  volume  and  complexity  of  the  content.  The  Latent  Dirichlet Allocation  (LDA)  algorithm  offers  a  solution  with  its  ability  to  automatically  identify  hidden  topic  structures  in  text documents.  The  aim  of  this  research  is  to  reveal  dominant  themes  and  topic  patterns  that  appear  in  students'  final assignments, so as to provide deeper insight into the research focus area. The research methodology includes collecting data from various final projects, preprocessing the data to reduce noise and redundancy, and applying the LDA algorithm for topic extraction. The research results show that the LDA algorithm is effective in mapping the topics of students' final assignment titles  at  UINSU.  By  using  1000  iterations  of  the  LDA  process  on  774  final  assignment  titles,  it  was  found  that  the  most optimal topic division was 7 topics with a coherence score of 0.4011. These topics are visualized through word clouds and word lists, which facilitate understanding and thematic interpretation. It is hoped that these conclusions will provide useful insights into student research trends, facilitate assessment of the quality and relevance of topics, and support the development of better academic curricula in higher education institutions.
Keywords : LDA; Topic Mapping; Thesis; Computer Science; UINSU

## 1. PENDAHULUAN
Mahasiswa  di  akhir  masa  studinya  diberikan  tanggung  jawab  untuk  melakukan  penelitian  yang  biasa  disebut skripsi.  Skripsi  atau  tugas  akhir  adalah  karya  ilmiah  dari  hasil  penelitian  mahasiswa    program  sarjana  sebagai salah satu  syarat  mendapatkan gelar sarjana [1]. Tugas  akhir adalah salah  satu  syarat  yang  harus  ditempuh oleh mahasiswa disebuah perguruan tinggi untuk dapat menyelesaikan studi menjadi seorang sarjana [2]. Dalam penyusunan  skripsi  dibutuhkan  sumber  yang  banyak.  Dengan  membaca  mereka  dapat  mengetahui  sesuatu  dan menambah  pengetahuan  tentang  apa  yang  akan  mereka  kerjakan  [3].  Biasanya  penelitian  yang  dilakukan berhubungan  dengan  program  studi  yang  diambilnya  dalam  perkuliahan.  Dalam  pengerjaan  tugas  akhir  ini melalui  beberapa  proses  dan  tahapan  yang  harus  dilalui  sebelum  menghasilkan  sebuah  penelitian  yang  dapat dipertanggung  jawabkan.  Ilmu  Komputer  adalah  salah  satu  program  studi  jenjang  strata-1  (S1)  di  UINSU. Berdasarkan data  mahasiswa  masuk dan  mahasiswa keluar setiap 4 tahun pada program studi tersebut terdapat ketidakseimbangan  jumlah,  yang  artinya  banyak  mahasiswa  yang  tidak  menyelesaikan  studinya  dengan  tepat waktu.  Setelah  melakukan  wawancara  dengan  beberapa  mahasiswa  yang  kelulusannya  tidak  tepat  waktu, diperoleh kesimpulan bahwa sebagian besar mahasiswa terkendala pada tugas akhir (skripsi). Salah satu masalah yang paling umum adalah kesulitan untuk menentukan judul atau topik tugas akhir yang ingin dilakukan, terlebih karena semakin banyaknya tugas akhir yang dihasilkan setiap tahun, membuat semakin sulit untuk melacak dan memahami tren penelitian yang berkembang. Hal ini dapat menjadi kendala bagi mahasiswa baru dalam memilih topik penelitian sehingga mengakibatkan timeline pembuatan tugas akhir terganggu.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dibutuhkan topic modeling pada pengambilan judul tugas akhir mahasiswa  program  studi  ilmu  komputer. Topic  modeling yang  dilkukan  diharapkan  dapat  membantu  dalam melakukan  identifikasi  dan  menghasilkan  tema-tema  penting  dalam  koleksi  data  tekstual  judul  tugas  akhir mahasiswa program studi Ilmu Komputer yang tidak terstruktur dan sulit diidentifikasikan oleh manusia secara manual  untuk  mendapatkan  tema  tersembunyi  dan  menemukan  topik  dari  teks  yang  jumlahnya  besar.  Dengan lebih mengenali topik-topik tugas akhir berdasarkan referensi yang ada pada repository, mahasiswa dapat lebih terarah  dalam  menentukan  tema  penelitian  yang  akan  dilakukan  karena  sudah  memiliki  gambaran  referensi. Topik  yang  tepat  akan  memudahkan  mahasiswa  dalam  mengerjakan  tugas  akhir  dan  dengan  pemilihan  topik yang tepat diharapkan dapat membantu mahasiswa dalam menyelesaikan tugas akhir.
Data Mining merupakan sebuah teknologi yang banyak dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi yang penting  dari  sebuah  data warehouse . Text  Mining dapat  di  definisikan  secara  luas  sebagai  proses  intensif pengetahuan  dimana  pengguna  berinteraksi  dengan  kumpulan  dokumen  dari  waktu  ke  waktu  dengan menggunakan seperangkat alat analisis. Penambangan teks berusaha untuk mengekstrak informasi  yang berguna dari sumber data melalui identifikasi dan eksplorasi pola yang menarik [4]. Salah satu penggunaan data mining adalah  pemodelan.  Pemodelan  topik  merupakan  algoritma  untuk  mendapatkan  topik-topik  yang  tidak  terlihat melalui susunan kata di dalam dokumen yang tidak berstruktur. Pemodelan Topik berfokus untuk mendapatkan topik dalam kumpulan data dokumen.
Pemodelan  topik  termasuk  pada  proses  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  menemukan  topik- topik  dalam  kumpulan  dokumen  teks.  Metode  pemodelan  topik  dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam kumpulan  dokumen  teks,  termasuk  kumpulan  dokumen  teks  hasil  penelitian  tugas  akhir.  Langkah  otomatisasi bisa  dilakukan  dengan  pendekatan topic  modeling . Topic  modeling merupakan  suatu  pendekatan  untuk menganalisis  kumpulan dokumen berbentuk teks dan  mengelompok kan  menjadi beberapa topik. Metode  yang digunakan  untuk  melakukan  pendekatan  topic  modeling  bermacam-macam,  yakni Latent  Semantic  Analysis (LSA), Probabilistic Latent Sematic Analysis (pLSA), Latent Dirichlet Allocation (LDA), dan lain-lain [5]. Latent Dirichlet Allocation (LDA) merupakan salah satu teknik yang terdapat dalam metode Pemodelan Topik.  Kemampuan  dasar  dari  LDA  adalah  dimana  sebuah  dokumen  mengandung  bermacam  topik.  LDA merupakan  bentuk  pemodelan  statistik  dari  koleksi  dokumen  untuk  menemukan  intuisi  ini  [6].  Penelitian sebelumnya yang melakukan topic modelling, yakni pada penelitian yang dilakukan oleh A. I. Alfanzar and I. S. Rozas    [7]  yang  membuat  pemodelan  topik  skripsi  pada  suatu  program  studi  menggunakan  teknik Latent Dirichlet  Allocation (LDA)  karena  LDA  dianggap  mampu  meringkas,  mengklusterkan,  menghubungkan,  dan memproses  data  teks  yang  sangat  besar.  Dengan  dilakukan  banyak  percobaan,  hasil  cluster  tersebut  telah diverifikasi oleh pihak stakeholder Program studi Sastra Inggris (UINSA) bahwa kata-kata yang ada pada topik cluster  sesuai  dengan  menurut  konsentrasi  pada  Program  studi  Sastra  Inggris  (UINSA).  Selanjutnya  penelitian yang  dilakukan  oleh  Setijohatmo  [8]    yang  berjudul  Analisis  Metoda  Latent  Dirichlet  Allocation  untuk Klasifikasi Dokumen Laporan Tugas Akhir Berdasarkan Pemodelan Topik, Hasil probabilitas sebuah kata dalam metode  LDA  dipengaruhi  oleh  dua  faktor,  yaitu  jumlah  topik  dan  jumlah  dokumen.  Jumlah  topik  yang  terlalu banyak dapat menyebabkan hasil probabilitas kata menjadi tidak akurat, sedangkan jumlah dokumen yang terlalu sedikit  dapat  menyebabkan  hasil  probabilitas  kata  menjadi  tidak  stabil.  Penelitian  ini  membandingkan  nilai koherensi  dari  4  topik.  Penelitian  yang  akan  dilakukan  akan  membandingkan  nilai  koherensi  dari  10  topik. Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Widodo  [9]  yang  berjudul  Analisis  Tren  Konten  Pada  Vtuber Indonesia  Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation,  Topik  yang  dihasilkan  dari  metode  LDA  tersebut kebanyakan  menyebut  Hololive  karena  vtuber  teratas  tersebut  berasal  dari  agensi  vtuber  asal  Jepang  dengan nama yang sama. Topik dari konten yang  ditayangkan  jika diurut maka pertama topik yang populer mengenai gim  minecraft  dilanjutkan  dengan  reading  donasi.  Penelitian  ini  membandingkan  nilai  koherensi  dari  5  topik. Penelitian yang akan dilakukan akan membandingkan nilai koherensi dari 10 topik. Selanjutnya penelitian dari Gustiara  [10]  yang  berjudul  Implementasi  Latent  Dirichlet  Allocation  Terhadap  Data  Kasus  Tindak  Pidana, kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  Jumlah  kasus  tindak  pidana  di  Pengadilan  Negeri  Yogyakarta  meningkat dari tahun ke  tahun, dengan  klasifikasi perkara tertinggi adalah narkotika, pencurian, dan kesehatan. Hukuman yang  paling  banyak  dijatuhkan  adalah  penjara  kurang  dari  satu  tahun  tanpa  denda.  Pada  penelitian  ini Preprocessing  tidak  menyertakan  tahapan  konversi  slangwords.  Penelitian  yang  akan  dilakukan  menyertakan proses konversi slangwords
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dipaparkan sebelumnya, maka dari itu penelitian ini akan menggunakan  metode  LDA  dalam  pembuatan topic  modelling .  Adapun  judul  penelitian  yang  diangkat  adalah "Pemetaan  Topik  Tugas  Akhir  Menggunakan  Algoritma Latent  Dirichlet  Allocation ".  Penelitian  ini  akan terkhusus  memetakan  topik-topik  tugas  akhir  dari  mahasiswa  jurusan  Ilmu  Komputer  di  Universitas  Islam Negeri Sumatera Utara

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  dengan  kategori  non-implementatif analytic dimana  penggalian informasi diambil dari berbagai jenis kejadian yang kemudian dilakukan identifikasi dari setiap elemen-elemen yang  penting  untuk  selanjutnya  digali  informasinya  lebih  dalam  serta  pengambilan  keputusan  untuk  penelitian lebih lanjut [11]. Implementasi pengelompokan topik judul tugas akhir di Program Studi Ilmu Komputer UINSU dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  cara  kerja text mining menggunakan  algoritma  LDA  ( Latent  Dirichlet Allocation ).
Data  yang  digunakan  untuk  implementasi  pengelompokan  topik  judul  tugas  akhir  bersumber  dari  Prodi Studi  Ilmu  Komputer  di  UINSU.  Data  ini  berisi  informasi  tentang  seluruh  tugas  akhir  sarjana  yang  telah diselesaikan oleh mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer UINSU. Gambar 1 dibawah ini merupakan diagram alur proses penelitian yang akan dilakukan
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a. Perencanaan
Penelitian  yang  akan  dilakukan  berfokus  untuk  menganalisis  topik  tugas  akhir  pada  program  studi  ilmu komputer di UINSU dengan mengumpulkan seluruh judul tugas akhir mahasiswa yang sudah diterima, baik dari mahasiswa yang sudah menyelesaikan perkuliahan maupun yang masih dalam proses penyusunan tugas akhir.  Data  judul  tugas  akhir  diperoleh  secara  langsung  dari  pihak  program  studi  terkait  dan  dikumpulkan dalam file .xlsx untuk kemudian diolah menggunakan bahasa pemrograman python .
b. Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  dengan  teknik  studi  literatur  dilakukan  untuk  mengungkap  berbagai  teori  yang relevan dengan permasalahan yang sedang diteliti sebagai bahan rujukan dalam pembahasan hasil penelitian. Kegiatan  studi  literatur  yang  dilakukan  adalah    dengan  metode  pengumpulan  data  pustaka,  membaca  dan mencatat  serta  mengelolah  bahan  penelitian.  Data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari prodi  Program Studi Ilmu Komputer
c. Analisis Data
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  menganalisis  data  judul  tugas  akhir  mahasiswa  program  studi  Ilmu Komputer  di  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara  sejak  tahun  2019  hingga  2023.  Data  yang  akan dijadikan bahan dalam penelitian ini berjumlah 774 judul tugas akhir, dimana keseluruhan judul tugas akhir ini  ada  judul-judul  tugas  akhir  dari  mahasiswa  ilmu  komputer  di  UINSU  yang  minimal  sudah  melakukan seminar proposal.
d. Pengujian
Pengujian dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang dirancang untuk mengevaluasi efektivitas dan  akurasi  algoritma  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  dalam  pemetaan  topik  tugas  akhir  mahasiswa. Tahapan-tahapan tersebut adalah persiapan data, preprocessing data , penerapan algoritma LDA dan evaluasi hasil pemetaan.
e. Visualisasi
Setelah melakukan pengujian penelitian, hasil dari proses pengujian yang berupa topik-topik tugas akhir akan divisualisasikan dalam bentuk wordcloud .
2.3 Preprocessing Data
Teknik  Setelah  data  dikumpulkan,  yang  merupakan  unstructured  data  (data  tidak  terstruktur),  dataset  tersebut harus  menjalani  proses  text  preprocessing  sebelum  dianalisis  lebih  lanjut.  Proses  ini  bertujuan  untuk membersihkan dan mengatasi data yang berisik agar hasil analisis dapat diperoleh secara optimal  [12]. Tahapan dalam  text  preprocessing  meliputi case  folding,  filtering,  tokenizing,  dan  stopword  removal .  Setelah  data dibersihkan, dilakukan pelabelan manual [13]. Diagram alur text preprocessing dapat dilihat pada Gambar 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Preprocessing Data [14]
Tahap 1: Case folding, tahapan ini akan merubah seluruh huruf kapital pada data menjadi huruf kecil Tahap 2: Filtering , tahapan ini merupakan tahapan penghapusan karakter ataupun kata yang tidak mengandung informasi.  Adapun  karakter  atau  kata  yang  dihapus  adalahseperti  tanda  baca,  emoji,  angka  dan karakter non-huruf lainnya
Tahap 3: Tokenizing , tahapan ini merupakan tahapan pemecahan kalimat menjadi kata per kata. Sentimen utuh akan dipisah kata per kata dan setiap kata dibungkus dengan tanda kutip („”)
Tahap 4:   Konversi slangword , slangword merupakan istilah untuk bahasa gaul yang umum digunakan, seperti singkatan. Pada tahap konversi slangword semua singkatan akan diubah menjadi bentuk awalnya Tahap 5: Stemming, tahap ini merupakan tahap pengubahan seluruh kata menjadi kata dasar. Proses stemming akan menghapus seluruh imbuhan yang ada pada kata.

## 2.4 Vektorisasi TF-IDF
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  pembobotan  kata  TF-IDF  ( Term  Frequency-Inverse  Document Frequency )  untuk  memberikan  nilai  pada  kata-kata  dalam  suatu  dokumen  atau  tweet.  Proses  pra-pemrosesan teks adalah langkah krusial dalam menghasilkan model sentimen yang akurat, karena komentar teks sering kali mengandung berbagai jenis gangguan seperti kata slang, tanda baca, kata tidak baku, singkatan, emotikon, dan sejenisnya. Oleh karena itu,  metode pra-pemrosesan  yang tepat sangat diperlukan. Rumus  untuk algoritma TF- IDF dapat dilihat pada persamaan (1) berikut [15].
( ) (1)
Dengan  keterangan tf merupakan  jumlah  kemunculan  kata, D merupakan  jumlah  data/judul  tugas  akhir yang  dianalisis  dan df merupakan  jumlah  dokumen/data  yang  mengandung  kata  tersebut.  Setelah  memperoleh nilai bobot kata, langkah selanjutnya adalah menormalisasi bobot menggunakan persamaan (2) berikut [16].
(    ) (   ) √∑ (  (   )) (2)

## 2.5 Proses Algoritma Latent Dirichlet Allocation
Pemodelan  topik  adalah  metode  untuk  mengekstrak  dan  merepresentasikan  konteks  dari  kata-kata  dengan menggunakan  teknik  komputasi  statistik  pada  kumpulan  teks  yang  besar.  Tujuan  dari  pemodelan  topik  adalah untuk mengidentifikasi topik-topik serta kata-kata yang terdapat dalam korpus tersebut. Salah satu metode yang dapat  digunakan  dalam  pemodelan  topik  adalah  pengelompokan  berdasarkan  kemiripan  data,  seperti Latent Dirichlet Allocation (LDA).  Teknik  yang digunakan pada algoritma  LDA bernama Collapsed Gibbs Sampling. Teknik ini digunakan mengestimasi probabilitas topik terhadap kata dan dokumen terhadap topik [17].
Nilai koherensi ( coherence score ) dalam konteks Latent Dirichlet Allocation (LDA) adalah ukuran yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas topik yang dihasilkan oleh model. LDA adalah teknik pemodelan topik yang  digunakan  dalam  analisis  teks  untuk  mengidentifikasi  struktur  topik  dalam  kumpulan  dokumen.  Nilai koherensi membantu menilai seberapa baik topik-topik yang dihasilkan oleh model LDA dapat diinterpretasikan secara semantik [18] .
Prinsip dasar LDA adalah setiap dokumen dianggap sebagai kombinasi dari topik-topik tersembunyi yang belum diketahui, di mana setiap topik terdiri dari distribusi kata-kata tertentu [19]. Setelah tahap pra-pemrosesan, hasil  data  digunakan  untuk  membuat  model  topik  dengan  LDA.  Sebelum  proses  pemodelan,  dilakukan pembentukan  dictionary  dan  corpus.  Dictionary  berfungsi  sebagai  data  yang  mengandung  himpunan  kata  unik beserta  nomor  indeksnya,  sedangkan  corpus  adalah  data  berbentuk  bag-of-words  yang  akan  digunakan  dalam model. Proses pemodelan topik dengan LDA melibatkan penentuan jumlah topik sebagai kelompok klaster kata dan jumlah passes yang merupakan jumlah iterasi dalam proses pelatihan model. Validasi hasil pemodelan topik dilakukan dengan menggunakan topic coherence untuk memastikan bahwa model yang terbentuk memiliki nilai probabilitas  tertinggi  pada  dokumen  yang  dihasilkan.  Hasil  dari  pemodelan  topik  LDA  mencerminkan  jumlah topik yang sesuai berdasarkan nilai topic coherence setiap model[20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Pada penelitian ini penulis akan menganalisis data judul tugas akhir mahasiswa program studi Ilmu Komputer di Universitas Islam Negeri Sumatera Utara sejak tahun 2019 hingga 2023. Tahap pertama pada penelitian adalah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
melakukan pengumpulan data. Proses pengumpulan data judul tugas akhir dilakukan dengan cara meminta data yang dibutuhkan secara langsung ke pihak program studi Ilmu Komputer di Universitas Islam Negeri Sumatera Utara. Data yang akan dijadikan bahan dalam penelitian ini berjumlah 774 judul tugas akhir, dimana keseluruhan judul  tugas  akhir  ini  ada  judul-judul  tugas  akhir  dari  mahasiswa  yang  sudah  melakukan  seminar  proposal. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  topik  utama  yang  muncul  dalam  tugas  akhir  dan  memahami distribusi  topik-topik  tersebut  dalam  berbagai  dokumen.  Berikut  adalah  gambaran  dari  data  yang  akan digunakan.
Tabel 1. Representase Data

## 3.2 Preprocessing Data
Setelah  data  judul  tugas  akhir  berhasil  dikumpulkan,  langkah  pertama  adalah  melakukan text  preprocessing . Proses ini penting karena dataset yang digunakan merupakan data tidak terstruktur (unstructured data). Tahapan text preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini meliputi: a. Case Folding , yaitu proses mengubah semua huruf,  baik  yang  menggunakan  huruf  besar  maupun  kecil,  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ).  b. Filtering ,  yaitu tahap  pembersihan  data  dari  tanda  baca,  simbol,  dan  elemen  lain  yang  tidak  diperlukan,  seperti URL .  c. Tokenizing ,  yaitu  proses  membagi  teks  menjadi  kata-kata  terpisah,  contohnya  "saya  pergi  ke  sekolah"  dipecah menjadi  "saya",  "pergi",  "ke",  "sekolah".  d.  Stopword  Removal,  yaitu  tahap  menghapus  kata-kata  sambung seperti  "ke",  "di",  "dan",  "dia",  "kami",  "aku",  "saya".  Tabel  2.  menunjukkan  contoh  sentimen  sebelum  dan setelah dilakukan text preprocessing .
Tabel 2. Preprocessing Data
Nama Judul Penelitian Input Pemanfaatan Smart Trash Can dengan Metode Logika Fuzzy Berbasis Nodemcu Pada Smartphone Output ['manfaat', 'smart', 'trash', 'logika', 'fuzzy', 'bas', 'nodemcu', 'smartphone']

## 3.3 Vektorisasi TF-IDF
Tahap selanjutnya setelah melewati tahapan pelabelan dan pembersihan sentimen adalah tahap pembobotan TF- IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ), dimana pada tahapan ini menggunakan teknik perhitungan
No Nama Judul Penelitian 1 Indri Gusmita Br Rambe Pemanfaatan  Smart  Trash  Can  dengan  Metode  Logika  Fuzzy  Berbasis  Nodemcu Pada Smartphone 2 Irma Yunita Nasution Penerapan  Teknologi  Augmented  Reality  Untuk  Pengenalan  Gerakan  Sholat Berdasarkan  4  Mazhab  Menggunakan  Metode  Markerless  Augmented  Reality Berbasis Android 3 Salmah Simanjuntak Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Kelas  Unggulan  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus  pada  MTS  Negeri  2 Medan) 4 Razzaq H.Nur Wijaya Perbandingan  Algoritma  Dijkstra  dan  Algoritma  Steepest  Ascent  Hill  Climbing dalam  Menentukan  Rute  Terpendek  (Studi  Kasus:  Antar  Lokasi  Objek  Wisata  di Kabupaten Humbang Hasundutan) 5 Lailan Sofinah Harahap KLASIFIKASI  TANAMAN  BUGENVIL  BERDASARKAN  TEKSTUR  DAUN MENGGUNAKAN  GRAY  LEVEL  CO-OCCURRENCE  MATRIX  (GLCM)  DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) 6 Indah Eka Yulia Sari Segmentasi  Citra  Dengan  Menggunakan  Metode  OTSU  pada  Citra  Naskah  Arab (Studi Kasus: Museum Negeri Provinsi Sumatera Utara) 7 Yuli Kartika Siregar Analisis Perbandingan Algoritma Contraharmonic Mean Filter dan Arithmetic Mean Filter untuk reduksi Noise Eksponensial pada Citra Digital 8 Rizky Sundari Tampubolon Implementasi Metode Canny untuk Deteksi Tepi Pola Tulisan Arab pada Nisan Kuno Peninggalan  Sejarah  di  Sumatera  Utara  (Studi  Kasus:  Museum  Negeri  Provinsi Sumatera Utara) 9 Siti Sarah Harahap Alat  Pemandu  Jalan  Untuk  Penyandang  Tunanetra  Menggunakan  Metode  Fuzzy Berbasis Mikrokontroller 10 Lili Suriani Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  pada  Sistem  Persediaan Produk Kosmetik .. .. .. 773 Nurainun Br Nainggolan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penjualan Sembako Di Grosir Yuda 774 Wahyuda Pratama Algoritma Naïve Bayes Classifier Pada Klasifikasi Review Aplikasi X ( Twitter) Di Play Store

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
setiap  pembobotan  kata  ( term )  yang  ada  didalam  data  dokumen  dihitung  dari  setiap  kata  dan  setiap  kata kemudian akan dikalikan idf. Berikut merupakan sampel perhitungan nilai TF dan nilai DF dari 3 buah data.
Tabel 3. Sampel Data
Judul Tugas Akhir
['analisis', 'sentimen', 'opini', 'masyarakat', 'indonesia', 'covid', 'media', 'sosial', 'twitter', 'naive', 'bayes'] [ 'analisis', 'sentimen', 'covid', 'dasar', 'opini', 'masyarakat', 'indonesia', 'media', 'sosial', 'twitter']
['analisis', 'sentimen', 'masyarakat', 'testimoni', 'wiralaba', 'minum', 'naive', 'bayes']
Dengan  menggunakan  persamaan  (1),  maka  akan  diperoleh  nilai  bobot  dari  setiap  kata.  Berikut  adalah contoh perhitungan untuk data pertama
( )         (   )
Dengan  menggunakan cara perhitungan  yang sama,  maka  akan diperoleh nilai dari TF-IDF dari seluruh data seperti pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil vektorisasi TF-IDF Term TF-IDF D1 D2 D3 analisis 1.405 1.405 1.405 sentimen 1.405 1.405 1.405 opini 1.693 1.693 0 masyarakat 1.405 1.405 1.405 indonesia 1.693 1.693 0 covid 1.693 1.693 0 media 1.693 1.693 0 sosial 1.693 1.693 0 twitter 1.693 1.693 0 naive 1.693 0 1.693 bayes 1.693 0 1.693 dasar 0 2.098 0 testimoni 0 0 2.098 wiralaba 0 0 2.098 minum 0 0 2.098
Selanjutnya  nilai  TF-IDF  dinormalisasikan  untuk  menyamakan  interval  dari  setiap  data.  Dengan menggunakan  persamaan  (2),  maka  diperoleh  nilai  akhir  dari  proses  vektorisasi  TF-IDF,  nilai  tersebut selanjutnya  akan  diproses  menggunakan  algoritma Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Berikut  adalah  contoh perhitungan normalisasi untuk data pertama
Term 1 – D1 =
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  maka  diterapkan  perhitungan  seperti  diatas  pada  setiap  data. Berikut adalah hasil normalisasi dari vektorisasi TF-IDF dari keseluruhan data.
Tabel 5. Normalisasi hasil vektorisasi TF-IDF
Term TF-IDF D1 D2 D3 analisis 0.155 0.155 0.155 sentimen 0.155 0.155 0.155 opini 0.187 0.187 0 masyarakat 0.155 0.155 0.155 indonesia 0.187 0.187 0 covid 0.187 0.187 0 media 0.187 0.187 0 sosial 0.187 0.187 0 twitter 0.187 0.187 0 naive 0.187 0 0.187 bayes 0.187 0 0.187 dasar 0 0.232 0 testimoni 0 0 0.232 wiralaba 0 0 0.232

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
Term TF-IDF D1 D2 D3 minum 0 0 0.232

## 3.4 Proses Algoritma Latent Dirichlet Allocation
Untuk menentukan hasil pemodelan, salah satu cara adalah dengan memeriksa visualisasi grafik coherence score. Coherence  score  adalah  ukuran  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  Topic  Modeling,  di  mana  semakin tinggi nilai coherence score, semakin baik model yang dihasilkan. Grafik coherence score biasanya menunjukkan fluktuasi,  dengan  nilai  yang  naik  turun.  Peneliti  akan  membandingkan  beberapa  grafik,  yang  menunjukkan variasi topik mulai dari 2 hingga 9, sebagaimana dapat dilihat pada gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Grafik cohoerence score
Berdasarkan  gambar  3  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. Berdasarkan  grafik  tersebut  maka  peneliti  memutuskan  untuk  menggunakan  topik  sebanyak  7  karna  memiliki nilai koherensi tertinggi, dengan begitu jumlah topik tersebut  yang akan  menjadi acuan  untuk  membuat  model selanjutnya.  Dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  pyhton  dalam  menerapkan  algoritma  LDA  dengan 1000  kali  iterasi  maka  diperoleh coherence  score dari  setiap  jumlah  topik  yagng  diuji.  Tabel  6  berikut menampilkan nilai coherence score yang dihasilkan dari bahasa pemrograman python:
Tabel 6. Preprocessing Data

## 3.5 Visualisasi
Dengan  menggunakan  python,    data  dianalisi  dan  memoeroleh  hasil  bahwa  terdapat  7  topik  penelitian  populer pada  kumpulan  data  judul  mahasiswa  di  program  studi  ilmu  komputer  di  UINSU  yang  diteliti.  Berikut  adalah visualisasi dari hasil pemetaan topik.
a. Topik 1
Berikut  adalah  beberapa  kata  yang  mewakili  topik  1  dari  hasil  penelitian.  Pada  topik  1  yang  ditemukan memiliki 5 kata sebagai kata kunci untuk mewakilkan topik tersebut, yaitu fuzzy, putus, dukung, logika dan tentu.
Jumlah Topik Coherence Score 2 0.324 3 0.3283 4 0.3485 5 0.3408 6 0.3683 7 0.4011 8 0.3813 9 0.3891

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
Selain  perwakilan  kata,  hasil  analisis  LDA  juga  menghasilkan  visualisasi  kata  pada  topik  dalam bentuk wordcloud . Berikut adalah visualiasi kata dalam bentuk wordcloud untuk topik 1.
Gambar 5. Wordcloud topik 1
Berdasarkan  hasil  analisis  LDA  pada  topik  1,  dapat  dilihat  berdasarkan  gambar  4.  dan  gambar  5 terdapat  beberapa  kata  seperti  “fuzzy”,  “putus”,  “dukung”,  “logika”  dan  “tentu”,  dari  beberapa  perwakilan kata  yang  ada  pada wordcloud dapat  disimpulkan  bahwa  topik  1  mengarah  pada  tema  sistem  pendukung keputusan.
b. Topik 2
Berikut adalah beberapa kata yang mewakili topik 2 hasil penelitian. Pada topik 2 yang ditemukan memiliki 5 kata sebagai kata kunci untuk mewakilkan topik tersebut, yaitu mining, studi, jual, prediksi dan ber
Gambar 6. Perwakilan kata pada Topik 2
Selain  perwakilan  kata,  hasil  analisis  LDA  juga  menghasilkan  visualisasi  kata  pada  topik  dalam bentuk wordcloud . Berikut adalah visualiasi kata dalam bentuk wordcloud untuk topik 2.
Gambar 7. Wordcloud topik 2
Berdasarkan  hasil  analisis  LDA  pada  topik  2,  dapat  dilihat  pada  gambar  6.  Dan  gambar  7.  terdapat beberapa  kata  seperti  “ mining ”,  “studi”,  “prediksi”,  “jual”  dan  “prediksi”,  dari  beberapa  perwakilan  kata yang ada pada wordcloud dapat disimpulkan bahwa topik 2 mengarah pada tema data mining seperti prediksi.
c. Topik 3
Berikut adalah beberapa kata yang mewakili topik 3 hasil penelitian. Pada topik 3 yang ditemukan memiliki 5 kata sebagai kata kunci untuk mewakilkan topik tersebut, yaitu aman, file, chiper, kombinasi dan aplikasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
Selain  perwakilan  kata,  hasil  analisis  LDA  juga  menghasilkan  visualisasi  kata  pada  topik  dalam bentuk wordcloud . Berikut adalah visualiasi kata dalam bentuk wordcloud untuk topik 3.
Gambar 9. Wordcloud topik 3
Berdasarkan  hasil  analisis  LDA  pada  topik  3,  berdasarkan  gambar  8.  Dan  gambar  9.  dapat  dilihat bahwa  terdapat  beberapa  kata  seperti  “aman”,  “file”,  “chiper”,  “kombinasi”  dan  “aplikasi”,  dari  beberapa perwakilan kata yang ada pada wordcloud dapat disimpulkan bahwa topik 3 mengarah pada tema keamanan data atau kriptografi.
d. Topik 4
Berikut adalah beberapa kata yang mewakili topik 4 hasil penelitian. Pada topik 4 yang ditemukan memiliki 5 kata sebagai kata kunci untuk mewakilkan topik tersebut, yaitu bayes, sentimen, naive, vector dan support
Gambar 10. Perwakilan kata pada Topik 4
Selain  perwakilan  kata,  hasil  analisis  LDA  juga  menghasilkan  visualisasi  kata  pada  topik  dalam bentuk wordcloud . Berikut adalah visualiasi kata dalam bentuk wordcloud untuk topik 4.
Gambar 11. Wordcloud topik 4
Berdasarkan hasil analisis  LDA pada topik 4, dapat dilihat  pada gambar 10. Dan  gambar 11. bahwa terdapat  beberapa  kata  seperti  “bayes”,  “sentimen”,  “naive”,  “vector”  dan  “support”,  dari  beberapa perwakilan  kata  yang  ada  pada wordcloud dapat  disimpulkan  bahwa  topik  4  mengarah  pada  tema  analisis sentimen.
e. Topik 5
Berikut adalah beberapa kata yang mewakili topik 5 hasil penelitian. Pada topik 5 yang ditemukan memiliki 5 kata sebagai kata kunci untuk mewakilkan topik tersebut, yaitu knearest, klasifikasi, neighbour, dasar dan citra

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
Selain  perwakilan  kata,  hasil  analisis  LDA  juga  menghasilkan  visualisasi  kata  pada  topik  dalam bentuk wordcloud . Berikut adalah visualiasi kata dalam bentuk wordcloud untuk topik 5.
Gambar 13. Wordcloud topik 5
Berdasarkan hasil analisis  LDA pada topik 5, dapat dilihat  pada gambar 12. Dan  gambar 13. bahwa terdapat  beberapa  kata  seperti  “knearest”,  “klasifikasi”,  “neighbour”,  “dasar”  dan  “citra”,  dari  beberapa perwakilan kata yang ada pada wordcloud dapat disimpulkan bahwa topik 5 mengarah pada tema klasifikasi.
f. Topik 6
Berikut adalah beberapa kata yang mewakili topik 6 hasil penelitian. Pada topik 6 yang ditemukan memiliki 5 kata sebagai kata kunci untuk mewakilkan topik tersebut, yaitu pakar, sakit, chaining, forward dan bayes.

## Gambar 14. Perwakilan kata pada Topik 6
Selain  perwakilan  kata,  hasil  analisis  LDA  juga  menghasilkan  visualisasi  kata  pada  topik  dalam bentuk wordcloud . Berikut adalah visualiasi kata dalam bentuk wordcloud untuk topik 6.
Gambar 15. Wordcloud topik 6
Berdasarkan hasil analisis LDA pada topik 6, dapat dilihat  pada gambar 14. Dan 15. Bahwa terdapat beberapa  kata  seperti  “pakar”,  “sakit”,  “chaining”,  “forward”  dan  “bayes”,  dari  beberapa  perwakilan  kata yang ada pada wordcloud dapat disimpulkan bahwa topik 6 mengarah pada tema sistem pakar.
g. Topik 7
Berikut adalah beberapa kata yang mewakili topik 7 hasil penelitian. Pada topik 7 yang ditemukan memiliki 5  kata  sebagai  kata  kunci  untuk  mewakilkan  topik  tersebut,  yaitu  clustering,  kmeans,  kelompok,  ber  dan aplikasi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
Selain  perwakilan  kata,  hasil  analisis  LDA  juga  menghasilkan  visualisasi  kata  pada  topik  dalam bentuk wordcloud . Berikut adalah visualiasi kata dalam bentuk wordcloud untuk topik 7.
Gambar 17. Wordcloud topik 7
Berdasarkan  hasil  analisis  LDA  pada  topik  7,  dapat  dilihat  pada  gambar  16.  Dan  17.  Bahwa  terdapat beberapa  kata  seperti “clustering”,  “kmeans”,  “kelompok”  dan  “aplikasi”, dari beberapa perwakilan kata  yang ada pada wordcloud dapat disimpulkan bahwa topik 7 mengarah pada tema pengelompokan.
Setelah  menetapkan  tema  topik  berdasarkan  kata-kata  yang  terkandung  pada  topik  tersebut,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  dari  774  data  judul  mahasiswa  UINSU  di  program  studi  Ilmu  Komputer  dapat  dipetakan menjadi  7  topik  utama  yaitu  analisis  sentimen,  pengolahan  citra,  klasifikasi,  mikrokontroller,  kriptografi, pengelompokan dan sistem pendukung keputusan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari proses pemetaan topik yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa penggunakan dari algoritma Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  cukup  efektif  dalam  memetakan  topik  dari  judul  tugas  akhir mahasiswa  program  studi  Ilmu  Komputer  di  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara  (UINSU).  Dengan melakukan 1000 iterasi pada algoritma LDA, proses pemetaan yang dilakukan menemukan bahwa jumlah topik yang  paling  optimal  yang  mewakilkan  774  data  judul  tugas  akhir  berjumlah  sebanyak  7  topik,  dengan mendapatkan coherence score sebesar 0.4011. Adapun topik-topik utama pada program studi Ilmu Komputer di UINSU  yang  ditemukan  pada  hasil  penelitian  yang  dilakukan  adalah  mengenai  sistem  pendukung  keputusan, data  mining ,  keamanan  data  atau  kriptografi,  analisis  sentimen atau  text  mining ,  sistem  pakar  dan pengelompokan  atau clustering .  Hasil  topik  divisualisasikan  dalam  bentuk word  cloud serta  daftar  kata  kunci yang utama yang mewakili dari setiap topik yang ada untuk membantu dalam memahami dan menganalisis tema utama dari tugas akhir yang diangkat oleh mahasiswa program studi ilmu komputer di UINSU.

## REFERENCES
[1] D.  A.  C.  Rachman,  R.  Goejantoro,  and  F.  D.  T.  Amijaya,  “Implementasi  Text  Mining  Pengelompokkan  Dokumen Skripsi  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” Eksponensial ,  vol.  11,  no.  2,  p.  167,  2021,  doi: 10.30872/eksponensial.v11i2.660.
[2] Y.  Yulindawati,  S.  Lailiyah,  A.  Yusnita,  and  A.  Hafifah,  “Rekomendasi Pemilihan  Judul  Tugas  Akhir  Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 5, no. 2, pp. 171–175, 2024, doi: 10.24076/joism.2024v5i2.1383.
[3] Y.  Rahmi  and  I.  Marnola,  “Peningkatan  Kemampuan  Membaca  Pemahaman  Siswa  Melalui  Model  Pembelajaran Cooperative  Integrated  Reading  and  Compotion  (Circ),” J.  Basicedu ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  662–672,  2020,  doi: 10.31004/basicedu.v4i3.406.
[4] Y. Findawati and M. Alfan Rosid, BUKU AJAR TEXT MINING . 2020.
[5] M. R. Firdaus, F. M. Rizki, F. M. Gaus, and I. K. Susanto, “Analisis Sentimen Dan Topic Modelling Dalam Aplikasi Ruangguru,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 66, 2020, doi: 10.30645/j-sakti.v4i1.188.
[6] R. Kurniawan, I. Zufria, and R. P. Putra, Penerapan Text Mining Pada Sistem Penyeleksian Judul Skripsi Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  Latent  Dirichlet  Allocation  Di  Program  Studi  Ilmu  Komputer  Uin  Sumatera  Utara  Medan , vol. 4, no. 11. 2022.
[7] A. I. Alfanzar and I. S. Rozas, “Topic Modelling Skripsi Menggunakan Metode Latent,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 7–13, 2020.
[8] U. T. Setijohatmo, S. Rachmat, T. Susilawati, Y. Rahman, and K. Kunci, “Analisis Metoda Latent Dirichlet Allocation untuk  Klasifikasi  Dokumen  Laporan  Tugas  Akhir  Berdasarkan  Pemodelan  Topik,” Pros.  11th  Ind.  Res.  Work.  Natl. Semin. , pp. 402–408, 2020.
[9] Akdeas  Oktanae  Widodo,  F.  Septiadi,  and  Nur  Aini  Rakhmawati,  “Analisis  Tren  Konten  Pada  Vtuber  Indonesia Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Elektron. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  56–63,  2023,  doi: 10.36595/jire.v6i1.718.
[10]  D.  Gustiara,  “Implementasi  Latent  Dirichlet  Allocation  Terhadap  Data  Kasus  Tindak  Pidana,”  2023,  [Online].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 921-932 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5759
Available: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/45167
[11]  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,  [Online].
Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/9454
[12]  A.  R.  Iqbal  and  Y.  Miftahuddin,  “Implementasi  SVM  Untuk  Deteksi  Komentar  Negatif  Berbahasa  Indonesia  di
Twitter,” Fti , vol. X, no. X, 2022, [Online]. Available:
https://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/fti/article/view/966%0Ahttps://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/fti/article/ download/966/942
[13]  A.  H.  Hasugian,  M.  Fakhriza,  and  D.  Zukhoiriyah,  “Analisis  Sentimen  Pada  Review  Pengguna  E-Commerce Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 6, no. 1, p. 98, 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7400.
[14]  N.  A.  Pasaribu  and  Sriani,  “The  Shopee  Application  User  Reviews  Sentiment  Analysis  Employing  Naïve  Bayes Algorithm,” Int. J. Softw. Eng. Comput. Sci. , vol. 3, no. 3, pp. 194–204, 2023, doi: 10.35870/ijsecs.v3i3.1699.
[15]  A. Handayani and I. Zufria, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal  Capres RI 2024 di Twitter Menggunakan Algoritma SVM,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 53–63, 2023, doi: 10.47065/josh.v5i1.4379.
[16]  Sriani, A. H. Lubis, and L. P. A. Lubis, “Sentiment analysis on twitter about the death penalty using the support vector machine  method,” TEKNOSAINS    J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  312–321,  2024,  doi: 10.37373/tekno.v11i2.1096.
[17]  I. F. Akbar, T. G. Laksana, A. B. Arifa, and M. R. Silalahi, “Pengelompokan Teks Berita Utama dengan Metode LDA ( Latent Dirichlet Allocation ) melalui Pemahaman Pemodelan Topik,” pp. 475–484, 2023.
[18]  E.  P.  Putri,  “Implementasi  Latent  Dirichlet  Allocation  (Lda)  Untuk  Pemodelan  Topik  Faktor  Perceraian,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , no. Mi, pp. 5–24, 2020.
[19]  K. F. Nurdin, T. E. Sutanto, and A. Santoso, “Analisa Pemodelan Topik Berita Daring Menggunakan Semi-Supervised dan  Fully  Unsupervised  Latent  Dirichlet  Allocation,” J.  Pendidik.  Tambusai ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  8043–8055,  2023, [Online]. Available: https://www.palupos.com
[20]  P. S. Nautika and W. Yustanti, “Analisis Pinjaman Online Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Latent Direchlet Allocation ( LDA ),” vol. 06, pp. 427–436, 2024.