Pesatnya Perkembangan Industri video game pada beberapa tahun terakhir membuat banyak kemunculan studio pengembang video game baru.Untuk membuat sebuah video game yang menarik dan dapat dinikmati oleh banyak pemain, para studio pengembang baru harus memberikan hal yang inovatif tanpa mengabaikan masukan – masukan serta keinginan para pemain. Dikarenakan pemain suatu video game sangat lah banyak maka ulasan video game yang di terima pengembang juga sangat banyak sehingga tidak memungkinkan untuk dibaca satu persatu. Maka dari itu dalam penelitian kali ini Peneliti akan mencoba membantu para studio pengembang video game untuk mendapatkan masukan serta kritik dan saran pemain untuk video game yang telah mereka buat berdasarkan ulasan video game yang berjumlah sangat banyak menggunakan metode pemodelan topik untuk mendapat gambaran besar tentang apa saja yang dikeluhkan pemain dalam game tersebut. Metode pemodelan topik yang akan digunakan kali ini adalah BERTopic, yang merupakan metode pemodelan topik berbasis sentence embedding dengan arsitektur neural network sehinngga metode ini dapat mengelompokkan kata sesuai konteksnya dalam suatu kalimat. Metode BERTopic juga dilengkapi dengan fitur Guided Topic Modelling yaitu metode pemodelan topik dengan menentukan topik-topik yang ingin difokuskan diawal proses. Dengan data ulasan yang ada metode BERTopic mampu mengekstrak topik-topik yang ada dengan baik, hal ini ditandai dengan hasil evaluasi coherence score yang cukup baik. Topik yang dihasilkan juga relevan dan dapat dengan mudah dinterpretasi.
Kata Kunci : Pemodelan Topik, Video Game, Ulasan, BERT, BERTopic, Guided Topic Modelling