Khairul Hudha Nasution
Universitas Negeri Jakarta

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer

SISTEM DETEKSI TOPIK POLITIK PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA LATENT DIRICHLET ALLOCATION Khairul Hudha Nasution; Widodo; Bambang Prasetya Adhi
PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer Vol 5 No 1 (2021): Jurnal PINTER
Publisher : PTIK Fakultas Teknik UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/pinter.5.1.10

Abstract

Tahun 2019 Indonesia melaksanakan tahun politik, banyak terjadi peristiwa politik yang membuat masyarakat Indonesia menyikapi dengan berbagai macam tanggapan dari berbagai banyak tanggapan tersebut beberapa dituliskan dalam media sosial Twitter dan data tersebut dapat diolah untuk menggambarkan bagaimana pendapat masyarakat akan suatu kejadian politik. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan analisis dari implementasi algoritma LDA untuk menentukan topik politik pada Twitter. Metode yang digunakan adalah dengan algoritma LDA yang digunakan untuk menghitung kemungkinan topik yang ada untuk setiap tweet-nya, LDA merupakan model probabilistik yang dapat menggambarkan topik tanpa perlu melakukan proses klasifikasi sebelumnya, sistem akan otomatis mendeteksi topik-topik yang ada. Hasil penelitian dengan pengujian 3 kali dengan jumlah data masing-masing 100, 1000 dan 6000 dengan menggunakan setingan LDA bawaan dari library Genism dan jumlah topik 10 menghasilkan rata-rata nilai kebenaran 90%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa LDA dapat digunakan dan memiliki nilai kebenaran yang tinggi dalam mendeteksi topik politik pada Twitter.