Optimalisasi Pemodelan Topik Menggunakan Pachinko Allocation Model (PAM) dalam Sistem Informasi untuk Analisis Data Besar
Kemajuan teknologi telah mengubah cara bisnis beroperasi, terutama dalam hal pemrosesan data dan penemuan pengetahuan (knowledge discovery). Di tengah transformasi digital yang berkembang pesat, terutama di bidang kesehatan, model pemodelan topik seperti Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan Pachinko Allocation Model (PAM) telah menarik perhatian para peneliti. Artikel berjudul Unveiling Insights: A Knowledge Discovery Approach to Comparing Topic Modeling Techniques in Digital Health Research oleh Rohajawati, Rahayu, Misky, Sholehah, Rahim, dan Setyodewi (2024), mengulas secara mendalam perbandingan kedua teknik tersebut dalam konteks kesehatan digital.
Dalam artikel tersebut, LDA dan PAM digunakan untuk menganalisis data kesehatan digital dari 404 dokumen yang dikumpulkan dari jurnal-jurnal online antara tahun 2018 hingga 2022. PAM terbukti lebih unggul dalam hal jumlah token unik dan kecepatan pemrosesan, dengan menghasilkan 87 token unik hanya dalam waktu 0,000118970870 detik. Sebagai perbandingan, LDA hanya mampu menghasilkan 27 token dalam waktu yang jauh lebih lama, yaitu 0,368770837783 detik. Transformasi digital di sektor kesehatan menuntut teknik analisis yang cepat dan efisien. Ini mencerminkan kebutuhan untuk memahami volume data besar yang dihasilkan oleh perangkat kesehatan, telemedicine, dan rekam medis elektronik. Dengan adanya model seperti PAM, peneliti dapat mengidentifikasi topik-topik penting dengan lebih cepat, memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih tepat. Adopsi model yang lebih efisien ini sejalan dengan meningkatnya kebutuhan akan inovasi dalam sistem informasi kesehatan.
***
Penerapan teknik pemodelan topik dalam bidang kesehatan digital memiliki implikasi yang sangat luas, terutama dalam menghadapi volume data yang terus meningkat. Dengan munculnya teknologi seperti perangkat kesehatan wearable, telemedicine, dan catatan kesehatan elektronik, jumlah informasi yang tersedia untuk dianalisis meningkat pesat setiap tahun. Menurut Rohajawati et al. (2024), penelitian ini menggunakan 404 dokumen yang dikumpulkan dari berbagai jurnal antara tahun 2018 hingga 2022, mencerminkan bagaimana kesehatan digital telah berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir. Tahun 2020 menjadi puncak dengan 166 dokumen, mengindikasikan lonjakan signifikan dalam penelitian kesehatan digital yang mungkin didorong oleh pandemi COVID-19.
Perbandingan antara LDA dan PAM dalam penelitian ini mengungkapkan perbedaan yang signifikan dalam efisiensi pemodelan topik. PAM, yang mampu mengidentifikasi 87 token unik dalam waktu 0,000118970870 detik, menunjukkan kecepatan yang luar biasa dibandingkan dengan LDA yang hanya mampu mengidentifikasi 27 token dalam waktu yang jauh lebih lambat, yaitu 0,368770837783 detik. Ini menunjukkan bahwa PAM tidak hanya lebih efisien dalam hal waktu pemrosesan, tetapi juga lebih baik dalam menangkap kompleksitas topik yang lebih beragam, membuatnya menjadi alat yang lebih andal dalam memetakan topik-topik yang muncul dari kumpulan data besar. Namun, meskipun LDA memiliki kekurangan dalam hal kecepatan dan kompleksitas, model ini masih sering digunakan karena kesederhanaannya. LDA bekerja dengan baik dalam situasi di mana jumlah topik yang diperlukan sudah diketahui dan data yang diolah tidak terlalu besar. PAM, di sisi lain, menawarkan pendekatan yang lebih fleksibel dan dapat menangani hubungan topik yang lebih kompleks, seperti yang diperlukan dalam analisis data kesehatan digital.
Dalam konteks platform e-commerce Business-to-Business (B2B), metode pemodelan topik seperti PAM dapat membantu dalam memetakan pola perilaku konsumen, menganalisis tren pasar, dan mengidentifikasi peluang bisnis baru. Data yang besar dan beragam dalam platform e-commerce sering kali memerlukan analisis yang cepat dan akurat untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Dengan performa superior PAM dalam hal waktu pemrosesan dan keakuratan, platform B2B dapat lebih efektif dalam merespons kebutuhan pasar dan memperkuat jaringan bisnis mereka.
***
Penelitian oleh Rohajawati et al. (2024) memberikan kontribusi yang penting dalam memahami perbedaan antara LDA dan PAM sebagai teknik pemodelan topik di bidang kesehatan digital. Hasil penelitian ini menyoroti keunggulan PAM dalam hal kecepatan dan ketepatan dalam mengidentifikasi topik dibandingkan dengan LDA. Dalam konteks dunia yang terus berkembang dengan data besar, kemampuan untuk memproses dan menganalisis data dengan cepat dan efisien sangat penting, terutama di sektor kesehatan dan platform B2B.
Adopsi model seperti PAM tidak hanya relevan di bidang kesehatan, tetapi juga memiliki potensi besar di sektor e-commerce B2B. Dengan data yang terus berkembang pesat, bisnis B2B dapat memanfaatkan PAM untuk memetakan tren pasar dengan lebih akurat, mengoptimalkan penawaran produk, dan menyesuaikan strategi pemasaran. Secara keseluruhan, penelitian ini membuka peluang lebih luas untuk menggunakan teknologi canggih dalam analisis data besar, yang pada akhirnya dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas di berbagai sektor industri.
Sebagai penutup, jelas bahwa inovasi dalam pemodelan topik seperti PAM harus menjadi perhatian utama bagi para pengembang sistem informasi di berbagai sektor. Dengan kemampuannya yang unggul, PAM dapat membantu bisnis dan institusi untuk tetap kompetitif dalam dunia yang semakin digital.
Referensi
