Topic modelling dokumen skripsi menggunakan metode latent semantic analysis

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Hakim, Rifqi (2020) Topic modelling dokumen skripsi menggunakan metode latent semantic analysis. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Rifqi Hakim_H06216022.pdf
Download (4MB)

Abstract

Skripsi merupakan penelitian akhir bagi mahasiswa untuk memperoleh gelar sarjana strata-1. Dengan semakin bertambahnya dokumen skripsi, maka akan terbentuk suatu informasi yang dapat diambil dari kumpulan dokumen tersebut. Pada penelitian ini dilakukan penggalian informasi berupa pemodelan topik dan analisis tren topik dari dokumen teks abstrak skripsi Program Studi Sastra Ingris UINSA tahun 2014 sampai 2019. Dari 720 dataset abstraks skripsi dilakukan pemodelan topik dengan metode Latent Semantic Analysis yang meliputi preprocessing data teks (case folding, tokenizing, stemming, dan filtering), pembobotan term feature selection, dan perhitungan Singular Value Decomposition. Dari pemodelan topik dengan metode LSA dihasilkan 37 topik yang terbagi menjadi dua jenis topik yakni 20 topik linguistik dan 17 topik literatur. Kemudian dengan melakukan analisis penentuan topik disetiap dataset abstrak, diperoleh 7 tren topik untuk masing-masing jenis penelitian. Penelitian didominasi oleh penelitian linguistik tindak tutur yang termasuk dalam bidang sosiolinguistik. Berdasarkan jumlah jenis penelitian yang terbentuk dibandingkan dengan data real jenis penelitian Program Studi Sastra Inggris Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, menghasilkan penelitian linguistik memiliki rata-rata presisi 80 persen dan recall 90 persen, sedangkan jumlah penelitian literatur memiliki ratarata presisi 74 persen dan recall 57 persen, serta untuk tingkat akurasi dari analisis jenis penelitian memiliki rata-rata 79 persen.