Topic Modeling pada Komunitas Marah Marah di X

Abstract

Media sosial X kini menjadi ruang publik utama bagi penggunanya untuk mengekspresikan emosi, salah satunya melalui "Komunitas MARAH MARAH". Komunitas ini menjadi wadah bagi pengguna untuk menumpahkan kekesalan mereka secara terbuka tanpa batasan yang kaku. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan topik-topik dominan yang menjadi sumber kemarahan dalam komunitas tersebut menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Data penelitian dikumpulkan melalui teknik web scraping dan diproses melalui serangkaian tahapan preprocessing data, termasuk penanganan duplikasi data, tokenizing, hingga stemming. Berdasarkan pengujian model, terbentuk 9 topik optimal dengan nilai coherence score sebesar 0,5086. Hasil analisis menunjukkan bahwa kemarahan pengguna terbagi ke dalam berbagai dimensi, mulai dari masalah hubungan personal dan keluarga, kewaspadaan terhadap modus penipuan, kendala teknis dan layanan publik, hingga kelelahan akibat tekanan kerja, dan gangguan lingkungan tempat tinggal.