Topic Modelling Aspirasi Masyarakat Menggunakan Metode Bertopic (Studi Kasus : Aspirasi Masyarakat di Dewan Perwakilan Daerah Republik Indonesia)

Abstract

Peningkatan volume aspirasi masyarakat yang disampaikan kepada Dewan Perwakilan Daerah Republik Indonesia (DPD RI) menuntut adanya pendekatan analitis yang lebih sistematis dan berbasis data. Penelitian ini mengaplikasikan metode BERTopic untuk mengidentifikasi topik-topik utama dari data aspirasi masyarakat Daerah Istimewa Yogyakarta yang dihimpun selama Tahun Sidang 2024/2025. Dataset terdiri dari 486 dokumen aspirasi yang seluruhnya valid tanpa nilai kosong. Proses analisis meliputi pra-pemrosesan teks berbahasa Indonesia, pembentukan representasi semantik menggunakan model sentence transformer LazarusNLP/all-indo-e5-small-v4, reduksi dimensi dengan UMAP, klasterisasi berbasis kepadatan menggunakan HDBSCAN, serta ekstraksi kata kunci representatif melalui pendekatan c-TF-IDF yang diperkaya dengan KeyBERTInspired dan Maximal Marginal Relevance (MMR). Hasil pemodelan menghasilkan 15 topik tematik dengan 81 dokumen (16,7%) teridentifikasi sebagai outlier. Evaluasi kuantitatif menunjukkan Silhouette Score sebesar 0,4754 dan Davies-Bouldin Index sebesar 0,7238, yang mengindikasikan struktur klaster dengan kohesi internal yang cukup baik dan separasi antartopik yang memadai. Topik dengan dokumen terbanyak adalah Pendidikan, Perempuan dan Anak (98 dokumen), sementara skor c-TF-IDF tertinggi ditemukan pada topik berkarakter spesifik seperti Aktivitas Lansia (0,9628), Pertanian, Irigasi, Embung, dan Hasil Tani (0,8485), dan Alokasi Anggaran dan Pembangunan Infrastruktur (0,8173). Pemetaan lintas komite DPD RI menunjukkan bahwa Komite III memiliki cakupan aspirasi terluas dengan tujuh topik relevan, sedangkan Komite II menerima sinyal aspirasi terkuat pada sektor pertanian. Penelitian ini membuktikan bahwa BERTopic mampu mengolah data teks aspirasi tidak terstruktur menjadi representasi tematik yang informatif, sehingga berpotensi menjadi instrumen analitik berbasis data dalam mendukung fungsi representasi, legislasi, dan pengawasan DPD RI secara lebih responsif dan akuntabel.