Pengukuran Topik pada LinkedIn Telkom University dengan Metode Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) - Firmansyah, Nanda; Richasdy, Donni; Sa’adah, Siti (eProceedings of Engineering, 2023)
Abstrak- Saat ini, media sosial sangat diharapkan manusia untuk mencari atau memberi info. LinkedIn merupakan salah satu media sosial yang digunakan untuk saling bertukar informasi secara terbuka. LinkedIn adalah suatu wadah media sosial yang menampung identitas asal pengguna tersebut, sehingga orang yg membutuhkan info tadi dapat mencari ataupun mengunjungi akun profil yg diperlukan sesuai dengan informasinya. Universitas Telkom menggunakan media sosial LinkedIn untuk memberitahu apa saja berita yg terdapat di Universitas Telkom. Terdapat banyak informasi serta topik yang dibahas pada profil LinkedIn Universitas Telkom. Dipenelitian ini dilakukan pengukuran topik pada LinkedIn Universitas Telkom menggunakan metode Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA). Pengukuran topik ini dilakukan supaya mengetahui efektifitas pengukuran topik di LinkedIn Universitas Telkom dan dengan adanya PLSA pula diketahui apa saja topik yg dibahas pada profil LinkedIn Universitas Telkom. Kemudian dilakukan juga pengukuran perbandingan pengukuran dengan adanya stemming dan stopword. Dari analisis yg dilakukan semakin banyak topik yang diterapkan semakin bagus nilai dari perhitungan log-likehood yg didapat. Dan dari pengukuran yang dilakukan, adanya penerapan stopword dan stemming adalah kondisi terbaik daripada tidak adanya stemming ataupun stopword.Kata kunci- pengukuran topik, universitas telkom, linkedin, probabilistic latent semantic.