Implementasi LDA untuk Pengelompokan Topik Tweet Akun Bot Twitter bertagar #covid-19 - Muhammad Alif Noor Febriansyach; Faza Rashif; Goldio Ihza Perwira Nirvana; Nur Aini Rakhmawati (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Klabat, 2021)
Twitter merupakan media sosial yang sedang mengalami perkembangan yang pesat, karena pengguna dapat berinteraksi satu sama lain menggunakan media komputer atau perangkat mobile. Perubahan tagar trending yang berubah dengan cepat sesuai sesuai dengan intensitas pengguna membicarakan hal tertentu. Sehingga media social twitter ini cocok untuk merumpi membicarakan hal-hal terkini, salah satunya masalah COVID-19. Hal ini tidak menutup kemungkinan ada oknum yang menggunakan predikat ini untuk membuat berita untuk menggiring opini public mengenai COVID-19 mengenai berita baik maupun berita yang tak bersumber yang dapat menyebar dengan cepat. Pada penelitian ini penulis ingin mengetahui macam-macam topik yang dibahas oleh akun bot terhadap penyebaran informasi menggunakan tagar #covid19. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA ). Analisis dilakukan setelah melakukan text mining pada 162 Tweet dari 62 akun bot Twitter. Untuk menentukan jumlah topik yang optimal, yakni dengan melihat nilai perplexity dan topik coherence. Hasil yang didapatkan adalah 5 topik teratas antara lain tentang kondisi dan dampak pandemi saat ini, himbauan untuk menjaga jarak agar Kesehatan tetap terjaga, perkembangan penyebaran COVID 19 yang ada di Indonesia, vaksinasi yang terjadi di beberapa wilayah di Indonesia, dan cara menghadapi COVID-19.Kata kunci—Covid-19, Twitter, Akun Bot, LDA