PENINGKATAN AKURASI TOPIC MODELING PADA KINERJA KEPOLISIAN REPUBLIK INDONESIA DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SPELL CHECKER - Isra Andika Bakhri; Rifqi Mulyawan; Nurfajri Asfa; Ema Utami; Agus Fatkhurohman (Universitas Muria Kudus, 2022)
Kinerja polisi republik Indonesia saat ini menjadi soratan terutama munculnya banyak komentar dari netizen terutama di Twitter dengan diramaikannya hashtag #percumalaporpolisi dan #1hari1oknum. Hal ini mesti direspon cepat oleh kepolisian republik indonesia untuk melakukan counter issue dengan pertama-tama menggali topik tersembunyi dari sekian banyak tweet yang beredar salah satu caranya yaitu menerapkan topic modeling pada Twitter. Dalam rangka memetakan issue atau topik yang akan dibenahi menurut padangan publik terlebih dahulu. Salah satu kelemahan penerapan topic modeling ialah adanya typo maupun singkatan disengaja yang dapat menggangu keakuratan model yang akan dibangun. Maka penting diterapkannya peningkatan perbaikan teks tweet yang diakuisisi sebelum dimasukkan ke dalam model. Normalisasi teks dapat dikaloborasikan dengan algoritma spell checker yang dapat membantu menormalkan typo dan singkatan yang disengaja untuk membantu meningkatkan akurasi model. Penerapan algoritma spell cheker terbukti mampu meningkatkan akurasi model yang mengakibatkan topik yang dihasilkan sebelum dan sesudah diterapkan spell checker berbeda, ditandai dengan tidak ditemukannya lagi singkatan atau typo pada term yang diolah oleh LDA.