PENGEMBANGAN MODEL ANALISA DISKUSI TOPIC PRODUK MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION PADA PLATFORM YOUTUBE

Abstract

Abstract.
The increasing number of people engaging in shopping transactions is driven by the
rapid development of technology and the ongoing COVID-19 pandemic. When purchasing
products, prospective customers typically seek information from various sources, including
YouTube. Content creators often review products, and viewers provide comments regarding
those products. In this study, researchers will employ the Latent Dirichlet Allocation (LDA)
method to expedite the information absorption process regarding these products.
Consequently, prospective customers can more easily identify products to purchase based on
the reviews from content creators and viewers, categorized by identified topics through
clustering. The results of the LDA can also be utilized by the brand owners to assess the level
of acceptance of their products among the public. The final outcome of this research is the
design of an LDA model for customer topics.
Keywords: topic clustering; review; Latent Dirichlet Allocation; Youtube

Abstrak
Meningkatnya jumlah masyarakat yang melakukan transaksi belanja didasari oleh
kemajuan teknologi yang berkembang pesat dan adanya pandemi covid-19 ini. Untuk membeli
produk, biasanya calon konsumen akan mencari informasi dari berbagai sumber, tidak
terkecuali dari Youtube. Content creator biasanya akan mengulas produk, kemudian para
viewer akan memberikan komentar terkait produk tersebut. Disini, peneliti akan menggunakan
metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk mempercepat proses penyerapan informasi
atas produk tersebut. Sehingga calon konsumen lebih mudah mengidentifikasi produk yang
akan dibeli berdasarkan ulasan content creator dan viewer sebelumnya berdasarkan topik
yang teridentifikasi dari klasterisasi. Hasil LDA ini juga dapat digunakan oleh pemilik brand
produk tersebut untuk melihat tingkat acceptance masyarakat terhadap produknya. Hasil akhir
dari penelitian ini adalah perancangan model LDA untuk topik pelanggan.
Kata kunci: topic clustering; review; Latent Dirichlet Allocation; Youtube