Pemodelan Topik Pada Ulasan Hotel Menggunakan Metode BERTopic Dengan Prosedur c-TF-IDF - Mertayasa, I Komang Tryana; Darmawan, I Dewa Made Bayu Atmaja (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasnya, 2022)
Data ulasan pengguna pada layanan travel guidance  dapat menjadi data tekstual yang berguna bagi pengguna lain. Dengan mengetahui topik apa saja yang dibahas dalam ulasan pengguna di produk hotel, penyedia layanan panduan perjalanan dapat mengelompokkan ulasan tersebut berdasarkan topik yang dibahas. Dalam mengelompokkan data tekstual ke dalam beberapa topik, dapat dilakukan penggunaan metode topic modelling . Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode BERTopic dalam memodelkan topik pada data ulasan pengguna terkait produk hotel pada salah satu layanan travel guide TripAdvisor. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa data ulasan hotel di situs TripAdvisor. Pemodelan topik dengan BERTopic dimulai dengan document embedding , pengurangan dimensi (UMAP), pengelompokan (HDBSCAN), dan c-TF-IDF. Pemodelan topik dengan metode BERTopic menghasilkan 78 topik dengan nilai  topic coherence 0,07287 dan topic diversity  0,496154. Semakin sedikit jumlah topik yang akan dihasilkan, nilai  topic coherence  dan  topic diversity semakin menurun.