Pemodelan Topik pada Analisis Sentimen terhadap Pendidikan Literasi Numerasi di Indonesia Menggunakan Latent Dirichlet Allocation - Husnul Khotimah, Tiara; Nilam Novita Sari; Khaola Rachma Adzima; Leny Dhianti Haeruman (JURNAL RISET PEMBELAJARAN MATEMATIKA SEKOLAH, 2025)
Keterampilan literasi numerasi merepresentasikan salah satu tolak ukur vital dalam mengevaluasi standar pendidikan. Namun demikian, pencapaian literasi numerasi Indonesia masih berada pada level yang kurang memuaskan. Studi ini dirancang untuk mengkaji sentiment dan mengidentifikasi tema-tema pokok dalam persepsi publik terkait literasi numerasi berdasarkan informasi dari platform media sosial Twitter/X. Riset ini menerapkan metode kuantitatif dengan Teknik analisis sentiment dan model topik Latent Dirichlet Allocation (LDA). Data diperoleh berdasarkan unggahan Twitter/X selama periode 1 Januari hingga 31 Desember 2024. Sebanyak 691 data dikumpulkan menggunakan kata kunci terkait literasi numerasi, kemudian diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif, dilanjutkan dengan visualisasi Wordcloud, serta ekstraksi topik dengan LDA. Hasil analisis menunjukan bahwa sentimen positif lebih dominan dibandingkan dengan sentimen negatif. Sentimen negatif umumnya membahas keterbatasan pendidikan, tantangan digitalisasi pembelajaran, dan rendahnya kemampuan dasar siswa seperti membaca, menulis, dan keterampilan berhitung. Sebaliknya, sentimen positif banyak membahas mengenai apresiasi terhadap program pemerintah, pelatihan guru, serta strategi dinas pendidikan dalam peningkatan literasi numerasi. Temuan ini mengindikasikan bahwa kombinasi analisis sentimen dan LDA terbukti efektif untuk menilai persepsi masyarakat dan dapat menjadi alternatif evaluasi kebijakan pendidikan khususnya terkait literasi numerasi.