Analisis Trend Terhadap Isu Gerakan Mahasiswa di Surabaya Menggunakan Metode Topic Modelling dengan Latent Dirichlet Allocation - Arya Adi Pratama Putra; M Khusnu Milad; Yusuf Amrozi; Ahmad Kemal al-Izzi; Moch. Ramzy Rifaldi (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2024)
Abstrak - Mahasiswa memegang peranan penting dalam membangun dan membentuk masa depan bangsa. Mahasiswa kerap terlibat dalam berbagai gerakan untuk menyuarakan aspirasi dan membawa perubahan dalam masyarakat. Gerakan-gerakan tersebut merupakan ekspresi kepedulian mahasiswa terhadap berbagai isu penting dalam masyarakat dan menjadi sarana untuk memengaruhi perubahan positif dalam skala yang lebih besar. Oleh karena itu, penting untuk melakukan analisis mendalam terhadap gerakan mahasiswa yang sedang berlangsung maupun yang telah berlalu. Penelitian ini berfokus pada analisis gerakan mahasiswa di Kota Surabaya. Penelitian ini menggunakan metode Topic Modelling dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dengan menggunakan data yang dikumpulkan dari X (Twitter) selama 5 tahun terakhir. Proses LDA menghasilkan 3 topik setiap tahunnya, tetapi pada tahun 2023, hanya 2 topik yang teridentifikasi karena satu topik yang dihasilkan tidak relevan dengan studi kasus. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan lebih lanjut untuk membuat keputusan yang lebih baik dalam menanggapi dan menangani berbagai isu yang muncul dalam gerakan mahasiswa.Kata kunci: Gerakan Mahasiswa, Surabaya, Topic Modelling, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Decision-Making Abstract - Students play a crucial role in building and shaping the future of the nation. They often engage in movements to voice their aspirations and bring about change within society. These movements are expressions of students' concern for important issues in society and serve as a means to influence positive changes on a larger scale. Therefore, it’ is essential to conduct in-depth analysis of ongoing or past student movements. This research focuses on analyzing student movements in the city of Surabaya. The study utilizes the Topic Modelling method with Latent Dirichlet Allocation (LDA) using data collected from X (Twitter) over the past 5 years. The LDA process yields 3 topics each year, but in 2023, only 2 topics were identified as one topic generated was not relevant to the case study. The results of this research can be farther utilized to make better decisions in responding to and addressing the emerging issues within student movements.Keywords:Students movements, Surabaya, Topic Modelling, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Decision-Making