TOPIC MODELING PADA PELAYANAN BUS TRANS JATIM MENGGUNAKAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION

Pelayanan transportasi publik yang optimal menjadi kunci dalam meningkatkan kepuasan pengguna. Bus Trans Jatim sebagai salah satu layanan transportasi di Jawa Timur menerima banyak ulasan dari pengguna di media sosial seperti YouTube, Twitter, dan Instagram, yang mencerminkan pengalaman perjalanan mereka. Analisis manual sulit dilakukan karena volume data yang besar. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi topik pembahasan publik mengenai layanan Bus Trans Jatim menggunakan Topic Modeling berbasis Latent Dirichlet Allocation (LDA) sehingga dapat memahami topik layanan yang perlu diperbaiki. Metodologi meliputi pengumpulan 2.992 komentar dari berbagai platform, dilanjutkan preprocessing teks berupa case folding, cleaning, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Model LDA diterapkan untuk mengelompokkan ulasan ke dalam topik dominan. Hasil analisis menunjukkan lima topik utama: harga (lima_ribu, limabelas_ribu, duaribu_limaratus, harga, murah), fasilitas (disabilitas, kursi, aplikasi_ajaib, luxury), pelayanan (layanan, standaroperasionalprosedur, pramugara_ramah), rute (halte_bukitkayuputih, halte_sidayu, terminal_bangkalan, halte_benjeng), dan keamanan (aman,sopir_ugal). Model terbaik diperoleh dengan parameter α 0,3 dan β 0,03, menggunakan 150 iterasi, menghasilkan Coherence Score sebesar 0,6755, yang menunjukkan topik yang jelas, kohesif, dan mudah diinterpretasikan. Berdasarkan hasil pemodelan LDA ini, model mampu mengekstrak struktur kata yang representatif dan relevan untuk memahami pengalaman pengguna serta topik layanan Bus Trans Jatim yang perlu ditingkatkan. Hasil ini dapat menjadi dasar rekomendasi perbaikan layanan oleh pengelola Bus Trans Jatim guna meningkatkan kepuasan pengguna secara keseluruhan.