Studi Literatur : Analisis Topik Otomatis Isu Pemilu Indonesia Menggunakan Algoritma LDA dan NMF - Gracia I. Ratumbuysang; Irene R. H. T. Tangkawarow (Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2026)
Pemilihan umum (Pemilu) di Indonesia merupakan peristiwa politik berskala nasional yang memunculkan diskursus publik dalam jumlah besar, khususnya melalui media daring dan media sosial. Informasi yang beredar mencakup isu kebijakan, figur kandidat, penyelenggaraan pemilu, serta opini masyarakat. Volume data teks yang besar menyebabkan analisis manual menjadi tidak efisien, sehingga diperlukan pendekatan analisis topik otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan membandingkan algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan Non-negative Matrix Factorization (NMF) dalam mengekstraksi topik-topik utama pada data teks Pemilu Indonesia. Dataset yang digunakan berupa berita online dan unggahan media sosial terkait Pemilu Presiden dan Legislatif Indonesia. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan teks berbahasa Indonesia, pemodelan topik, serta evaluasi koherensi topik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LDA mampu merepresentasikan distribusi topik antar dokumen secara probabilistik, sedangkan NMF menghasilkan topik yang lebih spesifik dan mudah diinterpretasikan. Temuan ini menunjukkan bahwa kedua algoritma saling melengkapi dalam analisis wacana politik Pemilu Indonesia.