Pemodelan Topik Ulasan Pengguna Honkai Star Rail Menggunakan Bertopic Berbasis Indobert - Rafi Albar Kurniawan; Purwantoro Purwantoro; Iqbal Maulana (Ilmu Bersama Center, 2026)
Ulasan pengguna pada Google Play Store merepresentasikan opini, pengalaman, serta ekspektasi pengguna terhadap suatu aplikasi dalam bentuk teks tidak terstruktur. Karakteristik ulasan yang cenderung singkat, informal, serta mengandung istilah komunitas dan ekspresi emosional menyebabkan pendekatan pemodelan topik tradisional kurang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis topik-topik utama pada ulasan pengguna game Honkai Star Rail menggunakan pendekatan BERTopic yang dikombinasikan dengan embedding IndoBERT. Data penelitian diperoleh melalui web scraping terhadap 25.413 ulasan pengguna dan diproses menjadi 18.377 ulasan bersih melalui tahapan prapemrosesan teks. Representasi dokumen dilakukan menggunakan embedding IndoBERT, diikuti reduksi dimensi dengan UMAP dan pengelompokan menggunakan HDBSCAN. Hasil pemodelan menghasilkan 38 topik utama dengan nilai koherensi C_V sebesar 0,665 yang menunjukkan konsistensi semantik yang baik. Evaluasi kualitatif melalui representasi c-TF-IDF serta evaluasi stabilitas berbasis subsampling dan Jaccard similarity menunjukkan bahwa struktur topik bersifat stabil dan interpretatif. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi IndoBERT dan BERTopic efektif untuk pemodelan topik ulasan game berbahasa Indonesia.