Studi Literatur Penerapan Topic Modeling Menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dalam Analisis Dokumen dan Laporan Publik - Citra Grace Kalangie; Irene R. H. T. Tangkawarow (Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2026)
Perkembangan teknologi informasi menyebabkan peningkatan signifikan jumlah dokumen teks tidak terstruktur, khususnya dalam bentuk laporan dan dokumen publik. Kondisi ini menimbulkan tantangan dalam proses analisis manual yang tidak lagi efisien dari sisi waktu dan sumber daya. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah topic modeling berbasis text mining, dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) sebagai metode yang paling populer. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara sistematis penerapan metode LDA dalam analisis dokumen dan laporan publik berdasarkan studi-studi terdahulu. Metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur dengan menelaah artikel ilmiah dari jurnal nasional dan internasional yang relevan. Hasil kajian menunjukkan bahwa LDA efektif dalam mengidentifikasi topik laten pada data teks tidak terstruktur di berbagai konteks, termasuk media sosial, dokumen akademik, dan laporan institusional. Namun demikian, keterbatasan masih ditemukan pada aspek interpretasi topik dan penentuan jumlah topik yang optimal. Studi ini diharapkan dapat menjadi rujukan konseptual bagi penelitian lanjutan, khususnya dalam pemanfaatan LDA untuk analisis dokumen resmi pemerintahan.