Aplikasi jamsostek mobile (JMO) merupakan layanan digital dari BPJS ketenagakerjaan yang memudahkan masyarakat dalam mengakses informasi terkait jaminan sosial. Meningkatnya jumlah pengguna menghasilkan banyak ulasan yang menjadi sumber informasi penting untuk mengevaluasi layanan. Namun, sejauh ini, penelitian terkait pemodelan topik terhadap ulasan aplikasi JMO masih sangat terbatas. Pemodelan topik memungkinkan pengelompokkan tema tersembunyi dari kumpulan teks dalam skala besar. Penelitian ini bertujuan dua hal: pertama, menerapkan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk memodelkan topik dalam ulasan aplikasi JMO. Kedua, menganalisis hasil penerapan metode tersebut untuk mengidentifikasi topik topik utama yang sering muncul dalam persepsi pengguna. Data sebanyak 2.000 ulasan dikumpulkan melalui proses scraping, diproses melalui tahapan preprocessing teks, pembobotan TF-IDF, dan pemodelan topik menggunakan pustaka Gensim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga topik dominan dalam ulasan pengguna, yaitu kendala teknis, kesulitan login atau registrasi, serta pengalaman pengguna dalam mengakses fitur aplikasi. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan coherence score, dan hasil terbaik diperoleh sebesar 0.34007. penelitian ini memberikan kontribusi dalam membantu pemerintah dan pengembang dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi JMO Kata kunci: Jamsostek Mobile, pemodelan topik, ulasan pengguna, Latent Dirichlet Allocation, LDA
Ulfatus Sarifah, Moh. Aminollah Hamzah, & Aang Kisnu Dawmawan. (2025). PEMODELAN TOPIK PADA ULASAN APLIKASI JAMSOSTEK MOBILE (JMO) DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE LATENT DIRICHLET ALLOCATION (LDA). Seminar Nasional Humaniora Dan Aplikasi Teknologi Informasi (SEHATI), 11(1), 115–123. Retrieved from https://prosiding.uim.ac.id/index.php/sehati/article/view/852