Pemodelan Topik Menggunakan BERTopic Pada Nama Produk Template Desain di Peterdraw Studio - Alvero Gaviota; Farida Ardiani (Universitas Negeri Medan, 2026)
Industri kreatif digital mengalami pertumbuhan yang pesat seiring meningkatnya permintaan terhadap produk desain di berbagai marketplace daring. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola tematik dari kumpulan nama produk template desain guna memahami kecenderungan pasar dan tren desain yang diminati. Penelitian ini menggunakan Peterdraw Studio sebagai Studi Kasus, yakni studio desain yang aktif menjual berbagai produk template di beberapa marketplace digital. Metode yang digunakan adalah BERTopic, yang mengombinasikan embedding transformer BERT untuk representasi semantik, reduksi dimensi menggunakan Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP), pengelompokan menggunakan Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (HDBSCAN), serta ekstraksi kata kunci topik melalui class-based TF-IDF dan KeyBERT. Data penelitian diperoleh dari empat marketplace digital, yaitu Creative Market, Framer, Envato Market, dan Envato Elements dengan total 3.217 entri nama produk. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa setiap marketplace memiliki topik dominan yang berbeda, mencerminkan variasi kebutuhan pengguna seperti tema branding, presentation, dan UI/UX design. Evaluasi model menghasilkan nilai topic coherence tertinggi sebesar 0.86 dan topic diversity tertinggi sebesar 0.98, menandakan bahwa BERTopic mampu mengidentifikasi topik yang kohesif, beragam, serta relevan untuk menganalisis tren desain pada Peterdraw Studio.