Studi Literatur: Identifikasi Isu Logistik Pemilu 2024 di Indonesia Menggunakan Pendekatan Text Mining dan Topic Modeling Berbasis Latent Dirichlet Allocation (LDA) pada Data Google News - Johanes Mokorimban Pantouw; Irene Realyta Haldy Trosi Tangkawarow (Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado, 2026)
Sektor logistik memainkan peran vital dalam memastikan kelancaran pelaksanaan Pemilu 2024 di Indonesia, khususnya dalam distribusi, penyimpanan, dan keamanan material pemilu. Isu logistik seperti keterlambatan, kerusakan surat suara, dan tantangan distribusi di daerah terpencil seringkali menjadi hambatan utama dalam proses pemilu. Studi ini bertujuan untuk mengidentifikasi isu-isu logistik utama terkait Pemilu 2024 menggunakan pendekatan penambangan teks dengan algoritma pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA). Data dikumpulkan dari artikel berita daring yang membahas logistik pemilu dan diproses melalui beberapa tahap pra-pemrosesan, termasuk pembersihan teks, tokenisasi, penghapusan stopword, dan representasi Bag-of-Words. Model LDA berhasil mengidentifikasi lima topik dominan terkait logistik pemilu, meliputi distribusi material, peran badan penyelenggara pemilu, tantangan implementasi regional, penyimpanan dan keamanan material pemilu, dan isu-isu terkait surat suara yang rusak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambangan teks dan pemodelan topik merupakan alat yang efektif untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data tekstual berskala besar dan dapat mendukung perencanaan dan pengambilan keputusan logistik yang lebih baik untuk pemilu mendatang.