Untitled

Abstract

Kemajuan digital telah mengubah perilaku pencarian informasi, khususnya dalam hal kesehatan bagi masyarakat. Fitur "Tanya Dokter" pada website Alodokter memudahkan koneksi dengan pakar medis untuk bertanya seputar kesehatan. Pertanyaan-pertanyaan yang diajukan cenderung mencerminkan tren kesehatan yang berkembang dan kesalahpahaman masyarakat mengenai masalah kesehatan. Analisis data secara manual dalam fitur “Tanya Dokter” terbukti merupakan hal yang menantang, sehingga mendorong penggunaan pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA). Penelitian ini mengkategorikan topik Alodokter, mengungkap masalah kesehatan umum. Model optimal mengungkapkan 8 cluster dengan distribusi topik yang beragam. Metrik validasi menggunakan coherence score dengan nilai tertinggi 0,258481 menegaskan kemanjuran model. Hasil optimal berasal dari kombinasi parameter seperti 8 topik, alpha 0,02, dan beta 0,02. Studi ini dapat menawarkan Alodokter dan penyedia layanan kesehatan perspektif yang terinformasi mengenai pendekatan yang dapat diakses untuk mengkategorikan pertanyaan kesehatan secara efektif menggunakan Topic Modeling Latent Dirichlet Allocation.