Pendeteksian topik adalah suatu proses yang digunakan untuk menganalisis kata-kata pada suatu koleksi data tekstual untuk menentukan topik-topik yang ada pada koleksi tersebut, bagaimana hubungan topik-topik tersebut satu sama lainnya, dan bagaimana mereka berubah dari waktu ke waktu. Metod (FCM) merupakan metode yang sering digunakan pada masalah pendeteksian topik. FCM dapat mengelompokkan dataset ke beberapa kelompok dengan baik pada dataset dengan dimensi yang rendah, namun gagal pada dataset yang berdimensi tinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dilakukan reduksi dimensi pada dataset sebelum dilakukan pendeteksian topik. Pada penelitian ini digunakan Convolutional Autoencoder dalam reduksi dimensi pada dataset. Oleh sebab itu, metode yang digunakan pada penelitian ini dalam pendeteksian topik adalah metode Convolutional-based Fuzzy C-Means (CFCM). Data yang digunakan dalam penelitian ini data coherence pada topik antara metode CFCM dengan satu convolutional layer (CFCM-1CL) dan metode CFCM dengan tiga convolutional layer (CFCM-3CL). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai coherence dari metode CFCM-1CL lebih tinggi dibandingkan metode CFCM-3CL.