Implementasi Topic Modelling dalam Pengelompokan Topik Dokumen  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Implementasi Topic Modelling dalam Pengelompokan Topik Dokumen Knowledge Management Badan Pusat Statistik RI Muhammad Yunus Hendrawan ( 221709869 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Pengelolaan Ringkasan— pengetahuan ( knowledge management ) merupakan aktivitas penting dalam meningkatkan kualitas suatu organisasi. Sebagai salah satu upaya meningkatkan kualitas dan efisiensi proses bisnis kerja , Badan Pusat Statistik ( BPS ) telah turut mengimplementasikannya melalui knowledge management system. Untuk mempermudah pengguna sistem tersebut mengakses dokumen dan pengetahuan , perlu dilakukan pengelompokan terhadap dokumen berdasarkan topik yang implementasi metode dimuat. Penelitian pemodelan topik LSA dan LDA untuk menentukan teknik pengelompokan yang baik. Dari hasil implementasi , diketahui bahwa model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik yaitu 25 kelompok topik dengan coherence score sebesar 0.4803. Model LDA terbaik tersebut kemudian berhasil diimplementasikan dalam bentuk RESTful web service untuk membantu memberikan pelayanan dalam fungsi preprocessing dan rekomendasi topik pada dokumen yang masuk ke dalam Knowledge Management System BPS. ini menerapkan Kata Kunci— KMS , Topic Modelling , LSA , LDA , Mallet I. LATAR BELAKANG Pengetahuan ( knowledge ) merupakan suatu hal yang sangat penting dalam upaya mempercepat perkembangan dan peningkatan kualitas dari suatu organisasi. Pengetahuan dan informasi dari organisasi perlu didokumentasikan dan dikelola melalui penerapan pengelolaan pengetahuan ( knowledge management ) . Melalui penerapan knowledge management yang baik , suatu organisasi dapat berbagi pengetahuan ( knowledge sharing ) yang baik antar individu dalam organisasi , sehingga individu terkait dapat mengambil kebijakan dan mengatasi permasalahan dengan tepat. BPS sebagai organisasi pemerintah yang bertugas untuk menyediakan data statistik , dalam perkembangan proses bisnis yang dilakukannya telah turut serta mengimplementasikan knowledge management. Pengembangan dan implementasi knowledge management merupakan salah satu kegiatan pembangunan pilar bidang pemberdayaan kelembagaan dalam program Statistical Capacity Building- Change and Reform for the Development of Statistic ( STATCAP-CERDAS ) BPS yang bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses bisnis kerja BPS. Upaya BPS dalam menerapkan knowledge management dalam proses bisnisnya dapat dilihat dengan dikembangkannya pengetahuan ( Knowledge Management System / KMS ) sebagai program perubahan reformasi birokrasi BPS di area tata laksana kelembagaan [ 1 ] sehingga pengetahuan dan informasi penting pengelolaan sistem berkaitan dengan pelaksanaan kegiatan di BPS dapat diakses oleh setiap pegawai ataupun pihak yang membutuhkan. Dengan semakin bertambahnya pengetahuan dan informasi yang dikelola oleh Knowledge Management System BPS , proses penelusuran pengetahuan dibutuhkan untuk membantu pegawai dalam mengakses pengetahuan dan informasi yang dibutuhkan. Salah satu cara untuk melakukannya adalah melakukan penelusuran berdasarkan kategori atau kelompok dokumen yang tersedia. Selama ini dokumentasi pengetahuan dan telah dikelompokkan berdasarkan jenisnya , namun pengelompokan tersebut masih bersifat hard clustering , yaitu dokumen hanya dapat dikelompokkan ke dalam satu jenis kelompok tertentu. Selain itu , pengelompokan pengetahuan dan informasi pada KMS BPS masih dilakukan secara manual oleh pengguna dan masih memiliki keterbatasan kategori dalam pengelompokan dokumen. informasi dalam KMS BPS Berdasarkan permasalahan dan peluang untuk melakukan efisiensi tersebut , penelitian ini bersama Fungsi Integrasi Sistem Informasi Statistik BPS sebagai subject matter menawarkan solusi untuk melakukan pengelompokan topik dokumen pengetahuan dan informasi BPS melalui salah satu implementasi teknik text mining , yaitu pemodelan topik ( topic modelling ) . Topic modelling dapat digunakan untuk mengidentifikasi kata-kata dari berbagai dokumen dan menghubungkan dokumen dengan pola yang sama berdasarkan distribusi setiap kata dari dokumen [ 2 ] . Pemanfaatan topic modelling yang termasuk fuzzy clustering dapat digunakan untuk mengetahui kelompok atau topik-topik terkait pada akan Knowledge Management System BPS mempermudah pihak-pihak terkait dalam menggunakan pengetahuan tersebut. yang Terdapat beberapa algoritma metode topic modelling yang populer digunakan dalam bidang analisis teks , diantaranya adalah Latent Semantic Analysis ( LSA ) , Non-Negative Matrix Factorization , Probabilistic Latent Semantic Analysis ( PLSA ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) [ 3 ] . Namun , di dalam penelitian ini akan difokuskan untuk mengimplementasikan dan membandingkan metode Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Kedua metode tersebut dipilih karena paling sering digunakan dalam beberapa penelitian telah merepresentasikan dua kelompok metode pemodelan topik yaitu kelompok non- probabilistik untuk LSA dan kelompok probabilistik untuk LDA. Hasil tersebut akan implementasi kedua metode dievaluasi , sehingga dapat diketahui metode yang lebih baik terdahulu serta 1 / 8 untuk pengelompokan topik dokumen pada Knowledge Management System BPS. Metode terbaik yang terpilih kemudian akan diimplementasikan dalam bentuk fungsi web service untuk memberikan kemudahan akses dan implementasi bagi BPS. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya , maka penelitian ini bertujuan untuk : 1. Mengimplementasikan topic modelling pada dokumen yang terekam dalam Knowledge Management System BPS untuk mengetahui kelompok topik dokumen melalui metode LSA dan LDA. 2. Mengetahui metode pemodelan yang lebih baik antara LSA dan LDA dalam mengelompokkan topik dokumen yang terekam dalam Knowledge Management System BPS. 3. Memberikan rekomendasi kepada BPS terkait metode pemodelan yang baik untuk diimplementasikan pada pengelompokan topik dokumen di dalam knowledge management system. 4. Membangun fungsi dalam web terkait pemodelan topik untuk penggunaan di BPS yang mencakup proses preprocessing dan rekomendasi topik. service III. PENELITIAN TERKAIT Dalam mengerjakan penelitian sebagai tugas akhir ini , terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang dijadikan sebagai referensi dan acuan oleh peneliti. Pulukadang et al. [ 4 ] dalam penelitiannya menyimpulkan bahwa pendekatan clustering dapat digunakan untuk ekstraksi pengetahuan pada pembangunan knowledge management system sehingga dapat membantu proses penelusuran pengetahuan. Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan implementasi topic modelling dapat dilihat pada penelitian Arianto dan Anuraga [ 2 ] , yang melakukan pemodelan topik pengguna twitter mengenai aplikasi “Ruangguru” dan diperoleh hasil bahwa metode pengklasteran dengan LDA mampu mengelompokkan data twitter yang digunakan menjadi 28 buah topik dengan topik diskon sering diperbincangkan. topik yang paling ruangguru menjadi laporan Terdapat pula penelitian oleh Setijohatmo et al. [ 5 ] yang di dalam penelitiannya melakukan analisis metode LDA untuk klasifikasi dokumen tugas akhir berdasarkan pemodelan topik. Dari hasil penelitian tersebut , diketahui bahwa metode LDA mampu untuk mengelompokkan dokumen dengan topik tertentu namun tidak berlabel , meskipun metode tersebut sensitif terhadap komposisi kata. Melalui penelitian yang berkaitan dengan perbandingan teknik pemodelan LDA dan LSA dalam implementasinya pada sistem rekomendasi film yang dilakukan oleh Bergamaschi et al. [ 6 ] , diperoleh hasil bahwa teknik pemodelan LSA lebih unggul dan sesuai dibandingkan LDA dalam memberikan pilihan rekomendasi film yang akan ditonton pengguna. Penelitian terkait juga dilakukan oleh Mohammed dan Al- Augby [ 7 ] yang melakukan studi perbandingan antara teknik pemodelan LDA dan LSA pada buku elektronik ( e-book ) . Berbeda dengan penelitian Bergamaschi et al. , pada penelitian Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Mohammed dan Al-Augby diketahui bahwa jika dilihat berdasarkan coherence score , model LDA lebih baik dibandingkan model LSA dalam mengelompokkan topik-topik yang ada pada buku elektronik. Williams dan Betak [ 8 ] turut melakukan studi perbandingan metode LSA dan LDA terhadap teks terkait kecelakaan di jalan raya , dan didapatkan hasil bahwa penggunaan kedua metode tersebut saling melengkapi karena masing-masing metode menghasilkan beberapa topik yang tidak diidentifikasi oleh metode lain. Penelitian terhadap pengembangan model LDA , yaitu implementasi LDA dengan menggunakan modul MAchine Learning for LanguagE Toolkit ( Mallet ) juga menjadi referensi dalam penelitian ini. Zhou et al. [ 9 ] melalui penelitiannya mendapatkan hasil bahwa pemodelan topik menggunakan LDA dengan Mallet memberikan nilai evaluasi coherence score yang lebih tinggi dibandingkan metode LDA dengan package Gensim standar dalam melakukan pengelompokan topik pada dokumen berupa artikel terkait “multi-tier supply chain in Industry 4.0”. Implementasi pemodelan topik menggunakan LDA dengan Mallet juga dapat dilihat pada penelitian Athira et al. [ 10 ] yang berhasil mengelompokkan 10 topik terkait tren pekerjaan pada sektor informasi berdasarkan teknologi informasi yang tersedia pada “LinkedIn”. Untuk mempermudah penelusuran terhadap rujukan dan acuan pada penelitian ini , maka peneliti memetakan penelitian- penelitian terkait ke dalam sebuah peta literatur seperti yang ditampilkan pada Gambar 1 berikut. Gambar 1. Peta literatur ( literature map ) IV. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini berfokus pada proses implementasi pemodelan topik dengan menggunakan metode Latent Semantic Analysis ( LSA ) dan Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) . Implementasi pemodelan topik dengan metode LSA pada penelitian ini akan menggunakan package Gensim , sedangkan implementasi dengan metode LDA akan menggunakan dua package model , yaitu Gensim dan Mallet. Implementasi pemodelan-pemodelan tersebut akan dilakukan menggunakan bahasa pemrograman python. Hasil dari pemodelan-pemodelan topik yang dihasilkan akan dievaluasi 2 / 8 dalam rangka menentukan metode yang paling baik untuk diterapkan dalam pengelompokan dokumen knowledge management BPS berdasarkan topik. Metode yang terpilih kemudian akan dilakukan pengembangan produk berupa web service untuk fungsi rekomendasi topik dalam rangka memberikan kemudahan akses dan implementasi bagi BPS. fungsi preprocessing data dan B. Sumber dan Metode Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder terbatas berupa seluruh dokumen berbasis teks Bahasa Indonesia sebagai knowledge dan informasi yang tersedia pada Knowledge Management System BPS hingga periode 1 Februari 2021. Data-data tersebut didapat melalui kombinasi permintaan data kepada pihak Fungsi Integrasi Sistem Informasi Statistik BPS sebagai pengelola knowledge management system di BPS RI dan penggunaan metode web scraping untuk mengekstrak data teks dari laman Knowledge turut Management System BPS. Metode web scraping digunakan dalam pengumpulan data ini dikarenakan adanya keterbatasan dari data yang diberikan secara langsung oleh pihak Fungsi Integrasi Sistem Informasi Statistik BPS. Gambar 2. Tampilan struktur data teks knowledge management Keterbatasan yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 2 , yaitu adanya struktur HTML yang berbeda pada kolom description yang berisikan konten utama dari Knowledge Management System BPS. Perbedaan struktur HTML ini menyebabkan konten sulit diekstrak langsung jika diambil dari kolom description itu , penulis menggunakan metode web scraping dengan bantuan package Beautiful Soup pada bahasa pemrograman Python. tersebut. Oleh karena Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Alur pengumpulan data menggunakan metode web scraping yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3. Setelah semua daftar URL dokumen dikumpulkan , daftar tersebut dibuka untuk melakukan ekstraksi terhadap judul dan konten dokumen knowledge management. Seperti terlihat pada Gambar 4 , judul dan konten telah berhasil diekstrak tanpa mengikutsertakan kode HTML seperti Gambar 2. Banyaknya dokumen yang dikumpulkan dan digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 207 dokumen. Gambar 4. Struktur data teks knowledge management hasil web scraping C. Preprocessing Data Tahapan praproses atau preprocessing data merupakan tahapan awal dalam text mining yang bertujuan untuk mengubah teks dari bahasa manusia ke dalam format yang dapat dikelola oleh mesin serta menyusun teks yang tidak terstruktur dan mempertahankan kata kunci yang berguna untuk merepresentasikan topik [ 11 ] . Tahapan preprocessing data penelitian ini seperti yang terlihat pada Gambar 5 meliputi teks menjadi huruf non text normalization ( mengubah kapital / case folding , menghilangkan karakter-karakter khusus dan tanda baca , menghilangkan white space ) , menghapus kata- kata yang sering muncul ( stop words ) , mengubah kata-kata menjadi kata dasar ( stemming ) , dan melakukan tokenisasi transformation ( tokenization ) . Selanjutnya diperlukan untuk mengubah data teks ke format yang sesuai dengan membentuk model bigram dan trigrams untuk mengelompokkan kata yang sering muncul bersamaan kemudian membentuk korpus dan kamus data melalui metode Bag of Words ( BOW ) . tahapan text Gambar 3. Flowchart pengumpulan data dengan web scraping Gambar 5. Diagram alir tahapan preprocessing data 3 / 8 D. Pemodelan Topik Pemodelan topik ( topic modelling ) merupakan salah satu teknik dalam text mining yang dilengkapi dengan sekelompok algoritma yang mengungkap , menemukan , dan menjelaskan struktur tematik dalam kumpulan dokumen [ 11 ] . Dalam konsepnya , pemodelan topik memiliki beberapa entitas yaitu “kata” , “dokumen ( w ) ” yang disusun oleh berbagai kata , dan “korpus ( D ) ” yang merupakan kumpulan dari dokumen. Pemodelan topik menerapkan konsep bahwa setiap dokumen merupakan kumpulan dari suatu set berbagai macam topik , dan setiap topik tersebut adalah distribusi peluang dari berbagai macam kata. Setelah rangkaian proses pemodelan topik dilakukan , model topik yang dihasilkan perlu dievaluasi untuk melihat tingkat efektivitas dalam pengelompokan topik melalui perhitungan coherence score. Coherence score adalah ukuran yang umum digunakan untuk mengevaluasi model topik dengan mengukur derajat skor kemiripan semantik kata-kata dalam suatu topik dan nilai coherence score yang tinggi akan merepresentasikan model topik yang baik [ 7 ] . Dalam menghitung coherence score , terdapat beberapa algoritma umum dan populer digunakan. Namun , penelitian ini akan menggunakan algoritma CV karena berdasarkan penelitian Röder , Both , dan Hinneburg [ 12 ] , diketahui bahwa CV memberikan korelasi terkuat antara nilai evaluasi koherensi dan hasil interpretasi manusia terkait dengan hasil yang dihasilkan. Latent Semantic Analysis ( LSA ) Latent Semantic Analysis ( LSA ) merupakan suatu metode statistik aljabar berdasarkan penerapan Single Value Decomposition ( SVD ) yang menyajikan ruang semantik dokumen [ 3 ] . Dengan menerapkan metode tersebut , LSA mampu melakukan ekstraksi terhadap struktur dan hubungan kata yang tersembunyi pada dokumen melalui representasi vektor teks untuk menghitung kesamaan antara teks dan menemukan kata-kata yang mirip dalam teks. LSA merupakan salah satu metode pemodelan topik non-probabilistik , yang dapat dilakukan melalui algoritma berikut [ 3 ] : 1. Untuk korpus teks dibuat term dengan matriks dokumen A di mana M adalah term atau kata-kata dalam dokumen dan N adalah banyaknya dokumen dalam korpus. 2. Setiap entri diberi bobot dengan fungsi yang mengaitkan pentingnya setiap kata dalam dokumen dan di seluruh korpus. 3. Menerapkan SVD ke matriks A , yang menunjukkan korelasi antar istilah dalam dokumen. SVD menguraikan matriks A menjadi tiga matriks sehingga 𝐴 = 𝑈∑𝑉𝑇 dimana U adalah matriks ortogonal ( 𝑈𝑇𝑈 ) dan V adalah matriks ortogonal ( 𝑉𝑇𝑉 ) dan ∑ adalah matriks diagonal ( ∑= diagonal ( 𝜎1 , 𝜎2 , … , 𝜎𝑘 ) . 4. Matriks A dipotong sebagai Ak , sumbu terpotong adalah aproksimasi k terbaik atau terdekat dengan matriks A yang asli. Implementasi pemodelan topik LSA dalam penelitian ini akan menggunakan modul atau package Gensim yang tersedia dalam bahasa pemrograman python. Gensim merupakan salah Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik satu package pada bahasa python yang berfokus pada penggunaan konsep korpus , vektor , model , dan matriks sehingga dapat melakukan implementasi sederhana untuk tf-idf , LSA dan LDA [ 13 ] . Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) Latent Dirichlet Allocation ( LDA ) merupakan metode pemodelan topik model probabilistic generative yang dirancang untuk mengekstrak topik dari teks [ 11 ] . Konsep dari metode LDA didasari bahwa dokumen direpresentasikan sebagai campuran acak dari topik yang tersembunyi , di mana setiap topik dicirikan oleh satu set kumpulan probabilitas kata yang merepresentasikan kata termasuk dalam suatu topik. LDA mengasumsikan proses generatif berikut untuk setiap dokumen w dalam korpus D [ 11 ] : 1. Pilih 𝑁 ∼ Poisson ( ξ ) . 2. Pilih 𝜃 ∼ Dir ( α ) . 3. Untuk setiap 𝑁 kata 𝑤𝑛 : a. Pilih topik 𝑧𝑛∼ Multinomial ( θ ) . b. Pilih kata 𝑤𝑛 dari 𝑝 ( 𝑤𝑛|𝑧𝑛 , 𝛽 ) , probabilitas multinomial yang dikondisikan pada topik 𝑧𝑛. Implementasi pemodelan topik dengan metode LDA dapat dilakukan melalui pendekatan variational bayes atau pun pendekatan gibbs sampling [ 14 ] . Di dalam penelitian ini , metode LDA akan dilakukan menggunakan dua pendekatan tersebut melalui penggunaan modul Gensim untuk pendekatan variational bayes , sedangkan modul Mallet untuk pendekatan gibbs sampling. Meskipun Mallet dan Gensim merupakan dua modul yang berbeda , implementasi Mallet pada penelitian ini akan yaitu fungsi gensim.models.wrappers.LdaMallet yang disediakan oleh package Gensim. menggunakan penghubung MAchine Learning for LanguagE Toolkit ( Mallet ) merupakan modul atau paket berbasis Java yang dapat digunakan untuk melakukan pemrosesan bahasa , klasifikasi dokumen , pengelompokan , pemodelan topik , ekstraksi informasi , dan aplikasi machine learning lain pada teks [ 15 ] . Modul Mallet yang menerapkan teknik gibbs sampling dapat digunakan untuk mengestimasi model LDA dari korpus data latih dan distribusi topik dari dokumen baru. Penggunaan modul Mallet dikenal dapat memberikan implementasi LDA yang efisien serta dapat memberikan pemisahan topik yang lebih baik [ 16 ] . E. Web Service sebuah jaringan service , Web service merupakan suatu sistem perangkat lunak yang dirancang untuk mendukung kemampuan interaksi mesin ke [ 17 ] . Di mesin melalui dalam terdapat beberapa mengimplementasikan web pendekatan arsitektur teknologi yang dapat digunakan seperti Simple Object Access Protocol ( SOAP ) dan REpresentational State Transfer ( REST ) . Pada penelitian ini , implementasi web service akan dibangun menggunakan arsitektur REST karena berdasarkan penelitian Putra dan Putera [ 18 ] diketahui bahwa implementasi arsitektur REST pada web service berbasis microframework Flask dapat menghasilkan performa yang 4 / 8 lebih bagus dibandingkan dengan SOAP dari sisi request dan respons untuk web services. digabungkan menjadi satu bagian. Tahapan pertama dalam proses preprocessing data meliputi text cleaning yang contoh hasilnya dapat dilihat pada Tabel I berikut : Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik RESTful Web Service RESTful Web Service atau dapat dikenal dengan RESTful API merupakan sebuah web service yang diimplementasikan menggunakan Hypertext Transfer Protocol ( HTTP ) melalui penerapan prinsip-prinsip REST [ 18 ] . Melalui penerapan arsitektur REST , setiap service atau layanan yang dibuat dapat diidentifikasi melalui Uniform Resource Locator ( URL ) . Arsitektur REST melibatkan proses membaca laman web tertentu dan dapat memberikan respons dalam bentuk fail berformat XML ataupun JSON. V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir dalam penelitian ini seperti dapat terlihat pada Gambar 6 terdiri dari enam bagian. Penelitian diawali dengan identifikasi masalah yang dilakukan dengan observasi serta wawancara dengan subject matter penelitian. Setelah masalah teridentifikasi , kemudian dilakukan studi literatur untuk memahami konsep , metode , dan teknologi terkait solusi untuk sebelum akhirnya didapatkan memecahkan permasalahan penelitian. Solusi yang telah dirancang kemudian diimplementasikan dalam rangkaian penelitian sebelum akhirnya didapatkan kesimpulan terkait penelitian yang dilakukan serta saran terhadap pengembangan penelitian selanjutnya. rancangan TABEL I CONTOH DATA SEBELUM DAN SESUDAH TEXT CLEANING Sebelum Text Cleaning Sesudah Text Cleaning Judul : AKSES COOLSIS.BPS.GO.ID [ CAPI ] Konten : mengakses coolsis.bps.go.id jaringan internet harus terhubung melalui VPN BPS. Untuk Judul : akses coolsis bps go id cap Konten : akses coolsis bps go id jaring internet hubung vpn bps Setelah data melalui tahapan text cleaning , kemudian dilakukan konfigurasi data dengan membuat model bigram dan trigrams serta membuat korpus data menggunakan metode Bag of Words. Data yang telah selesai dilakukan preprocessing kemudian dapat digunakan untuk melakukan pemodelan topik baik menggunakan metode LSA maupun LDA. Struktur data korpus yang siap olah dalam pemodelan dapat dilihat pada karakter cetak tebal di dalam Tabel II. TABEL II STRUKTUR KORPUS YANG SIAP DIGUNAKAN [ ( 0 , 2 ) , ( 1 , 3 ) , ( 2 , 1 ) , ( 3 , 2 ) , ( 4 , 2 ) , ( 5 , 1 ) , ( 6 , 1 ) , ( 7 , 1 ) , ( 8 , 1 ) ] [ ( 'akses ' , 2 ) , ( 'bps ' , 3 ) , ( 'cap ' , 1 ) , ( 'coolsis ' , 2 ) , ( 'go_id ' , 2 ) , ( 'hubung ' , 1 ) , ( 'internet ' , 1 ) , ( 'jaring ' , 1 ) , ( 'vpn ' , 1 ) ] B. Pemodelan Topik Menggunakan Metode LSA Implementasi pemodelan topik menggunakan metode LSA dapat dilakukan setelah data selesai melewati tahapan preprocessing. Dalam melakukan implementasi pemodelan topik LSA dengan package Gensim , salah satu parameter yang penting untuk ditentukan adalah banyaknya topik ( k ) . Untuk menentukan parameter tersebut , perlu dilakukan parameter tuning melalui perhitungan coherence score. Gambar 6. Kerangka Pikir Penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Gambar 7. Hasil parameter tuning k-topik LSA A. Hasil Preprocessing Setelah proses pengumpulan data selesai dilakukan , dokumen yang terdiri atas judul dan isi dokumen perlu dilakukan preprocessing. Input berupa teks judul dan konten akan telah dilakukan preprocessing kemudian yang Setelah melakukan parameter tuning , seperti terlihat pada Gambar 7 didapatkan bahwa model dengan 6 topik yang diterapkan dalam LSA menghasilkan coherence score tertinggi yaitu 0,4412. Distribusi lima kata teratas yang menyusun enam 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tidak jauh berbeda dibandingkan model LDA sebelumnya. Namun , distribusi dan pemisahan topik yang dihasilkan jauh lebih baik dengan persebaran lebih beragam meskipun masih ada beberapa topik yang beririsan seperti terlihat pada Gambar 9. Distribusi lima kata teratas dengan frekuensi paling banyak dalam menyusun 25 topik dan interpretasi topik tersebut dapat dilihat pada Tabel IV. topik dan interpretasi mandiri terkait topik tersebut dapat dilihat pada Tabel III. Dapat diketahui bahwa hasil pemodelan LSA ini masih memiliki distribusi kata dalam topik yang saling berkaitan , seperti pada topik 1 dengan topik 3 serta topik 2 dengan topik 5. Topik T1 T2 T3 T4 T5 TABEL III HASIL PEMODELAN TOPIK DENGAN METODE LSA 5 Kata Teratas Terkait dengan pendataan keluarga , isi , anggota , duduk. tinggal keluarga dalam sensus task , keluarga , kerja , klik , tombol , Terkait instruksi untuk Bahasan sp , keluarga , sensus , duduk , anggota properti , analisis , harga , commerce klik , task , action , isi , duduk jual , T6 air , rumah , lantai , tempat , listrik mengoperasikan perangkat Terkait kegiatan sensus penduduk secara umum Kegiatan yang berhubungan dengan penjualan Terkait instruksi untuk mengoperasikan perangkat Terkait rumah dan komponennya C. Pemodelan Topik Menggunakan Metode LDA Gambar 9. Sebaran 25 topik hasil implementasi LDA-Mallet tahap awal Implementasi pemodelan topik menggunakan metode LDA juga dilakukan menggunakan package Gensim pada bahasa pemrograman python. Pada implementasi , didapatkan hasil parameter tuning untuk parameter yang digunakan dalam LDA Gensim dengan alpha=0.9 , beta=0.3 , dan jumlah topik sebanyak 16 menghasilkan coherence score tertinggi yaitu sebesar 0.4825. Parameter tersebut kemudian diimplementasikan dalam model LDA , namun setelah dilakukan visualisasi persebaran topik menggunakan pyLDAvis , topik yang dihasilkan cenderung mengelompok seperti yang terlihat pada Gambar 8. Untuk mendapatkan persebaran yang lebih baik , model LDA ini dikembangkan dengan menerapkan model LDA menggunakan Mallet. Topik T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 Gambar 8. Sebaran 16 topik hasil implementasi LDA dengan Gensim Implementasi metode LDA dengan model Mallet juga dilakukan dengan melakukan parameter tuning untuk mencari parameter banyaknya topik yang optimum berdasarkan coherence score. Model terbaik yang didapatkan adalah sebanyak 25 topik dengan coherence score sebesar 0.4803 , TABEL IV Hasil Pemodelan Topik dengan Metode LDA-Mallet tekan , nama , Top 5 Words task , baik , tombol , tambah isi , kirim , konfirmasi , jumlah , bandara , statistik keluarga , nama , kepala online , kk , isi , nik , lengkap indonesia , anggota , perlu , besar , sebut , duduk , sensus , online , sp , informasi tinggal , alamat , isi , tempat , sama tanggal , mulai , situs , covid , jumlah bps , go_id , akses , dashboard , online klik , grup , kaizala , action , admin T11 wilayah , satu , tingkat , baik , sebut analisis , properti , kondisi , commerce , bulan sp , tugas , pk , koseka , laksana sls , kode , periksa , dokumen , bila cap , ics , update , status , aplikasi dp , entri , entry , urut , nomor T12 T13 T14 T15 T16 Bahasan Terkait instruksi pengerjaan tugas petugas Terkait instruksi dan mekanisme pengiriman tugas Terkait pemanfaatan statistik di Indonesia Terkait entri anggota keluarga dalam sensus penduduk Terkait pengisian identitas dalam Sensus Penduduk Online Terkait dengan Sensus Penduduk Online Terkait pengisian alamat tinggal penduduk Terkait kegiatan dalam situasi covid Terkait aplikasi dan situs online Instruksi terkait penggunaan aplikasi Kaizala Tekait kegiatan yang menggunakan tingkat wilayah Terkait kegiatan yang berhubungan dengan penjualan Terkait pelaksanaan tugas Koseka dalam sensus penduduk Terkait permasalahan pemeriksaan dokumen sls Terkait penggunaan capi dan ics Terkait entri daftar penduduk T17 milik , rumah , air , sewa , sumber Terkait karakteristik tempat tinggal penduduk 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik T18 T19 T20 T21 T22 T23 T24 T25 assign , sampel , bahasa , mungkin , proses klik , browser , tombol , baru , muncul giat , bantu , tetap , apa , terima perlu , beda , rupa , salah , aplikasi kerja , pilih , beri , sesuai , hasil Terkait permasalahan sampel dalam kegiatan lapangan Terkait instruksi menggunakan aplikasi berbasis web Terkait dengan kegiatan secara umum Terkait dengan masalah aplikasi Terkait hasil pekerjaan buka , aplikasi , buat , meeting , minta indonesia , surat , orang , nikah , nomor tugas , sebut , login , mitra , password Terkait instruksi mekanisme meeting online Terkait isian pernikahan dalam kuesioner Instruksi terkait login aplikasi petugas microframework Flask dalam bahasa pemrograman python. Service yang dikembangkan dalam penelitian ini yaitu mencakup proses preprocessing data teks dan rekomendasi topik. Service dalam proses preprocessing dapat menerima input parameter dokumen berupa judul dan konten serta dapat diakses melalui GET request dengan URL. Output yang dihasilkan dari fungsi service ini adalah korpus data teks yang siap digunakan untuk proses lanjutan dalam pengolahan data teks serta status keberhasilan request terhadap fungsi tersebut dalam format fail JSON. Contoh request terhadap fungsi preprocessing parameter yang dimasukkan melalui URL dan output yang dihasilkan dari service preprocessing ini dapat dilihat pada Gambar 10. D. Evaluasi Metode LSA dan LDA Implementasi pemodelan topik dokumen KMS BPS menggunakan metode LSA menghasilkan model terbaik dengan 6 topik dan coherence score sebesar 0.4412. Sedangkan implementasi pemodelan topik menggunakan model LDA , menghasilkan model terbaik dengan model Mallet sebanyak 25 topik dengan coherence score 0.4803 dan kelompok topik yang tersebar dengan lebih baik. Ringkasan terkait hasil pemodelan topik yang telah dilakukan penelitian ini dapat dilihat pada Tabel V. TABEL V RINGKASAN EVALUASI HASIL PEMODELAN TOPIK Variabel Banyaknya Topik LSA 6 LDA-Gensim LDA-Mallet 16 25 Coherence Score 0.4412 0.4825 0.4803 Persebaran Topik Tidak Tersedia Untuk Divisualisasikan Cenderung Mengelompok di 1 Kuadran Topik Lebih Menyebar Jika dilihat berdasarkan nilai coherence score dari ketiga implementasi metode pemodelan topik tersebut , pemodelan dengan menggunakan metode LDA baik LDA dengan Gensim maupun LDA dengan Mallet menghasilkan nilai yang lebih baik dibandingkan metode LSA dalam mengelompokkan dokumen sejenis berdasarkan topik. Pemodelan menggunakan model LDA dengan Mallet juga dapat diinterpretasikan lebih baik melalui visualisasi persebaran topik , sedangkan model LSA tidak dapat dilakukan visualisasi persebaran topik. Model LDA Mallet dengan 25 kelompok topik sebagai model terbaik kemudian digunakan untuk menentukan distribusi topik serta menentukan topik dominan pada setiap dokumen KMS BPS yang dapat digunakan dasar untuk pengelompokan. E. Pengembangan RESTful Web Service Pemodelan Topik dengan Mallet menjadi model Setelah evaluasi model dilakukan , diketahui bahwa metode dan LDA direkomendasikan untuk penerapan pada KMS BPS , kemudian diimplementasikan dalam bentuk fungsi RESTful Web Service. Implementasi dalam fungsi ini dikembangkan menggunakan terbaik Gambar 10. Contoh request dan output dari service text preprocessing serta daftar Pada service fungsi rekomendasi topik juga membutuhkan input parameter dokumen berupa judul dan konten agar dapat dijalankan. Service dari fungsi ini akan memberikan output dalam format JSON berupa status keberhasilan fungsi tersebut dijalankan topik yang direkomendasikan berdasarkan tiga probabilitas kelompok topik tertinggi , dengan rekomendasi topik 1 merupakan topik dominan yang dimuat dalam dokumen knowledge management sebagai input. Output rekomendasi topik ini dapat menjadi dasar pengelompokan dokumen KMS BPS. Contoh terkait request serta tampilan output yang dihasilkan oleh fungsi ini dapat dilihat pada Gambar 11 berikut. Gambar 11. Contoh request dan output dari service rekomendasi topik 7 / 8 Implementasi dari fungsi web service terkait preprocessing data teks dan rekomendasi topik yang dibangun pada penelitian ini telah dapat diakses secara daring. Selain itu , untuk memberikan kemudahan bagi pengguna dalam mengakses web service , penelitian ini telah menyediakan dokumentasi terkait fungsi preprocessing dan fungsi rekomendasi topik yang dibuat tersebut menggunakan menyediakan informasi terkait deskripsi fungsi web service , parameter yang dibutuhkan , hingga tipe data yang digunakan , seperti yang ditampilkan pada Gambar 12. Swagger UI. Dokumentasi Gambar 12. Tampilan dokumentasi fungsi web service dengan Swagger VII. PENUTUP Melalui penelitian ini kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa dokumen pada Knowledge Management System BPS topik. dapat dikelompokkan melalui metode pemodelan Berdasarkan evaluasi terhadap penggunaan metode pemodelan , model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik dengan coherence score sebesar 0.4803 untuk 25 kelompok topik yang tersebar dengan lebih baik. Model ini kemudian dapat direkomendasikan untuk diimplementasikan pada dokumen KMS BPS. Model yang didapat dalam penelitian ini juga telah diimplementasikan dalam bentuk fungsi pada RESTful Web Service menggunakan microframework Flask pada bahasa pemrograman python. Service untuk tahapan preprocessing data teks akan menghasilkan korpus data yang telah siap digunakan untuk pengolahan data teks selanjutnya , sedangkan service untuk fungsi rekomendasi topik akan memberikan rekomendasi kelompok topik yang dimuat oleh dokumen knowledge management sebagai dasar pengelompokan dokumen KMS BPS. Dokumentasi terkait pembangunan web service tersebut juga telah dimuat menggunakan Swagger UI untuk memberikan kemudahan implementasi bagi pengguna. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu : 1. Menggunakan data dokumen pengetahuan dan lebih informasi knowledge management yang banyak dan terkini untuk menangkap informasi kelompok topik yang lebih beragam. 2. Mengembangkan metode atau fungsi yang dapat melakukan pemodelan kembali setiap ada dokumen baru yang dimasukkan ke dalam basis data Knowledge Management System BPS. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] BPS. ( 2018 ) 8 Area Perubahan Reformasi Birokrasi BPS. [ Online ] . Available : https : / / rb.bps.go.id / CIrbbps / index.php / area / areaperubahan [ 2 ] B. W. Arianto and G. Anuraga , “Topic Modeling for Twitter Users Regarding the ‘Ruanggguru’ Application , ” Jurnal ILMU DASAR , vol. 21 , no. 2 , p. 149 , 2020 , doi : 10.19184 / jid.v21i2.17112. [ 3 ] P. Kherwa and P. Bansal , “Topic Modeling : A Comprehensive Review , ” EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems , vol. 7 , no. 24 , pp. 1–16 , 2019 , doi : 10.4108 / eai.13-7-2018.159623. [ 4 ] D. R. Pulukadang , Mustafid , and Farikhin , “Pendekatan Clustering untuk Ekstraksi Pengetahuan pada Pembangunan Sistem Manajemen Pengetahuan , ” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol. 5 , no. 2 , pp. 79–83 , 2015 , doi : 10.21456 / vol5iss2pp79-83. [ 5 ] 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 , ” in Prosiding The 11th Industrial Research Workshop and National Seminar , 2020 , pp. 402– 408. [ 6 ] S. Bergamaschi , L. Po , and S. Sorrentino , “Comparing topic models for a movie recommendation system , ” WEBIST 2014 - Proceedings of the 10th International Conference on Web Information Systems and Technologies , vol. 2 , pp. 172–183 , 2014 , doi : 10.5220 / 0004835601720183. [ 7 ] S. H. Mohammed and S. Al-Augby , “LSA & LDA topic modeling classification : Comparison study on E-books , ” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , vol. 19 , no. 1 , pp. 353–362 , 2020 , doi : 10.11591 / ijeecs.v19.i1.pp353-362. [ 8 ] T. Williams and J. Betak , “A Comparison of LSA and LDA for the Analysis of Railroad Accident Text , ” Procedia Computer Science , vol. 130 , no. January , pp. 98–102 , 2018 , doi : 10.1016 / j.procs.2018.04.017. [ 9 ] R. Zhou , A. Awasthi , and J. Stal-Le Cardinal , “The main trends for multi- tier supply chain in Industry 4.0 based on Natural Language Processing , ” Computers Industry , vol. 125 , p. 103369 , 2021 , doi : 10.1016 / j.compind.2020.103369. in [ 10 ] M. Athira , K. Vhavya , K. Soorya , R. Ajeesh , and V. S. Anoop , “A New Way of Topic Modeling Using MALLET for Current Job Trends , ” in Computer and International Journal of Advanced Research Communication Engineering , vol. 5 , no. 1 , pp. 59–63 , 2016 , doi : 10.17148 / IJARCCE. [ 11 ] D. M. Blei , A. Y. Ng , and M. I. Jordan , “Latent Dirichlet Allocation , ” Journal of Machine Learning Research , vol. 3 , pp. 993–1022 , 2003. [ 12 ] M. Röder , A. Both , and A. Hinneburg , “Exploring the space of topic coherence measures , ” in WSDM 2015 - Proceedings of the 8th ACM International Conference on Web Search and Data Mining , 2015 , pp. 399– 408 , doi : 10.1145 / 2684822.2685324. [ 13 ] I. Akef , J. S. M. Arango , and X. Xu , “Mallet vs GenSim : Topic modeling for 20 news groups report . , ” 2019. doi : 10.13140 / RG.2.2.19179.39205 / 1. [ 14 ] R. Rehurek and P. Sojka , “Software Framework for Topic Modelling with Large Corpora , ” Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks , pp. 45–50 , 2010. [ 15 ] A. K. McCallum. ( 2002 ) Mallet : MAchine Learning for Language Toolkit [ Online ] . Available : http : / / mallet.cs.umass.edu / [ 16 ] S. Prabhakaran. ( 2018 , 3 ) Gensim Topic Modeling - A Guide to Building Available : Best https : / / www.machinelearningplus.com / nlp / topic-modeling-gensim- python / [ Online ] . models LDA [ 17 ] The World Wide Web Consortium ( W3C ) . ( 2004 , 2 ) Web Services Architecture [ Online ] . Available : https : / / www.w3.org / TR / ws-arch / [ 18 ] M. G. L. Putra and M. I. A. Putera , “Analisis Perbandingan Metode Soap Dan Rest Yang Digunakan Pada Framework Flask Untuk Membangun Web Service , ” SCAN - Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 14 , no. 2 , pp. 1–7 , 2019 , doi : 10.33005 / scan.v14i2.1480. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Implementasi Topic Modelling dalam Pengelompokan Topik Dokumen Knowledge Management Badan Pusat Statistik RI Muhammad Yunus Hendrawan ( 221709869 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si. , M.Sc. , Ph.D. Pengelolaan Ringkasan— pengetahuan ( knowledge management ) merupakan aktivitas penting dalam meningkatkan kualitas suatu organisasi. Sebagai salah satu upaya meningkatkan kualitas dan efisiensi proses bisnis kerja , Badan Pusat Statistik ( BPS ) telah turut mengimplementasikannya melalui knowledge management system. Untuk mempermudah pengguna sistem tersebut mengakses dokumen dan pengetahuan , perlu dilakukan pengelompokan terhadap dokumen berdasarkan topik yang implementasi metode dimuat. Penelitian pemodelan topik LSA dan LDA untuk menentukan teknik pengelompokan yang baik. Dari hasil implementasi , diketahui bahwa model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik yaitu 25 kelompok topik dengan coherence score sebesar 0.4803. Model LDA terbaik tersebut kemudian berhasil diimplementasikan dalam bentuk RESTful web service untuk membantu memberikan pelayanan dalam fungsi preprocessing dan rekomendasi topik pada dokumen yang masuk ke dalam Knowledge Management System BPS. ini menerapkan Kata Kunci— KMS , Topic Modelling , LSA , LDA , Mallet
VII. PENUTUP Melalui penelitian ini kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa dokumen pada Knowledge Management System BPS topik. dapat dikelompokkan melalui metode pemodelan Berdasarkan evaluasi terhadap penggunaan metode pemodelan , model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik dengan coherence score sebesar 0.4803 untuk 25 kelompok topik yang tersebar dengan lebih baik. Model ini kemudian dapat direkomendasikan untuk diimplementasikan pada dokumen KMS BPS. Model yang didapat dalam penelitian ini juga telah diimplementasikan dalam bentuk fungsi pada RESTful Web Service menggunakan microframework Flask pada bahasa pemrograman python. Service untuk tahapan preprocessing data teks akan menghasilkan korpus data yang telah siap digunakan untuk pengolahan data teks selanjutnya , sedangkan service untuk fungsi rekomendasi topik akan memberikan rekomendasi kelompok topik yang dimuat oleh dokumen knowledge management sebagai dasar pengelompokan dokumen KMS BPS. Dokumentasi terkait pembangunan web service tersebut juga telah dimuat menggunakan Swagger UI untuk memberikan kemudahan implementasi bagi pengguna. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu : 1. Menggunakan data dokumen pengetahuan dan lebih informasi knowledge management yang banyak dan terkini untuk menangkap informasi kelompok topik yang lebih beragam. 2. Mengembangkan metode atau fungsi yang dapat melakukan pemodelan kembali setiap ada dokumen baru yang dimasukkan ke dalam basis data Knowledge Management System BPS. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
berdasarkan topik yang implementasi metode dimuat. Penelitian pemodelan topik LSA dan LDA untuk menentukan teknik pengelompokan yang baik. Dari hasil implementasi , diketahui bahwa model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik yaitu 25 kelompok topik dengan coherence score sebesar 0.4803. Model LDA terbaik tersebut kemudian berhasil diimplementasikan ini kesimpulan yang dapat diambil adalah bahwa dokumen pada Knowledge Management System BPS topik. dapat dikelompokkan melalui metode pemodelan Berdasarkan evaluasi terhadap penggunaan metode pemodelan , model LDA dengan menggunakan Mallet menghasilkan model terbaik dengan
O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O