PENGGUNAAN PROBABILISTIC LATENT SEMANTIC ANALYSIS (PLSA) PADA PENGELOMPOKAN DATA TEKS

Probabilistic Latent Semantic Analysis ( PLSA ) adalah sebuah algoritma yang diterapkan untuk memperkirakan makna sekumpulan teks menjadi suatu cluster atau kelompok (kategori) tertentu sehingga mempermudah para analis untuk menarik suatu kesimpulan dari pengelompokkan yang terbentuk. Secara umum metode PLSA menggabungkan teori klasik tentang vector space model , Singular Value Decomp osition (SVD) serta model variabel latent, yang diformulasikan kedalam suatu bentuk model peluang dengan tujuan untuk mendapatkan suatu kelompok ( latent ) dari sekumpulan teks ( bag of words ). Aplikasi PLSA ini dapat diterapkan dalam analisis sentiment pada pasar saham, analisis kemiripan dokumen untuk mendeteksi plagiarism, analisis trending topik pada media sosial, analisis pertanyaan terbuka pada penelitian kualitatif serta aplikasi lain yang melibatkan sejumlah teks.