The development of technology cannot be separated from the news media which is used as a source of public information. Various information contained in news portals both from the region, at home and abroad, as well as various review subjects. News data on online news portals, apart from being a source of information, can also be used as material for analysis and research implementation. Of the various categories discussed in the news portal, there are certain topics, but it is necessary to know a long time to determine which topics are trending in a news portal. This research focuses on the implementation of a news topic system using Latent Dirichlet Allocation. In this study successfully implemented a system where news topics using Latent Dirichlet Allocation resulted in six topics with the highest coherence value of 0.38 and 67% accuracy results the topics generated were relevant to the document.

Perkembangan teknologi tidak lepas dari media berita yang di jadikan sebagai sumber informasi masyarakat. Berbagai informasi terdapat pada portal berita baik dari daerah, dalam dan luar negeri, serta beraneka ragam subjek ulasan. Data berita pada portal berita online selain sebagai sumber informasi juga dapat digunakan sebagai bahan analisis serta implementasi penelitian. Dari berbagai macam kategori berita yang dibahas dalam portal berita memiliki topik-topik tertentu, namun proses identifikasi memerlukan waktu yang lama untuk menentukan topik mana yang menjadi trend dalam suatu portal berita. Penelitian ini berfokus pada implementasi sistem penentuan topik (modelling topic) berita menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation. Dalam penelitian ini telah berhasil menerapkan sistem penentuan topik berita menggunakan Latent Dirichlet Allocation menghasilkan enam topik dengan nilai coherence tertinggi 0.38 dan hasil akurasi 67% topik yang dihasilkan relevan dengan dokumen.