APLIKASI TOPIC MODELING PADA PEMBERITAAN PORTAL BERITA ONLINE SELAMA MASA PSBB PERTAMA

Abstract

Salah satu respon pemerintah dalam menanggapi semakin meningkatnya penyebaran pandemi Covid-19 dengan mengeluarkan kebijakan Pembatasan Sosial Bersekala Besar (PSBB). Kebijakan ini diberlakukan sejak 10 s.d. 23 April 2020. Tulisan ini mencoba mengungkap pemberitaan beberapa media masa online selama pemberlakuan kebijakan tersebut. Metode analisis dalam tulisan ini mengunakan pendekatan text mining dengan mengaplikasikan teknik LDA dalam topic modeling. Dari 20 jumlah topik yang ditetapkan sebelumnya kemudian dilakukan evaluasi dengan menggunakan nilai koherensi dan prevalensi masing-masing topik tersebut. Selain tiu juga dilakukan pengelompokan topik yang memungkinkan dengan menggunakan teknik dendrogram. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa selama pemberlakuan kebijakan PSBB pemberitaan 9 media online nasional dapat dikelompokkan kedalam 4 kelompok besar pemberitaan: perkembangan kasus Covid-19, penanganan dampak pademi, seputar Ramadhan dan kegiatan belajar di rumah, serta berita lain-lain diantaranya seputar: PSBB, kriminal, hiburan, dan politik.