Hal 1−7 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Trending Topik Twitter dengan Fitur Ekspansi FastText Menggunakan Metode Logistic Regression
Izzan Faikar Ramadhy, Yuliant Sibaroni *
Fakultas Informatika, Informatika, Telkom University, Bandung Jl. Telekomunikasi No. 1, Terusan Buahbatu-Bojongsoang, Bandung, Indonesia Email: 1 izzanfr@student.telkomuniversity.ac.id, 2,* yuliant@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi : izzanfr@student.telkomuniversity.ac.id Submitted 07-02-2022 ; Accepted 14-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Twitter  merupakan  media  sosial  yang  didalamnya  memiliki  informasi  seperti  berita  terkini,  biografi  seseorang,  dan  tweet  dari penggunanya. Twitter memiliki suatu fitur yang dinamakan trending topik yang berfungsi untuk mengetahui informasi topik tertentu yang sedang  populer.  Kenyataannya  seringkali  sulit  untuk  memahami  trending  topik  apa  yang  sedang  terjadi.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pengklasifikasian  trending  topik  kedalam  suatu  kategori  umum.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengklasifikasikan informasi trending topik Twitter dengan membagi beberapa label tren topik dengan menggunakan metode fitur ekspansi FastText.  Fitur ekspansi FastText digunakan untuk mengurangi adanya ketidakcocokan kosakata dalam sebuah tweet. Proses klasifikasi sistem ini akan menggunakan metode Logistic Regression. Didapatkan hasil terbaik pada penelitian ini menggunakan skenario data uji, data latih 90:10 dengan  akurasi 76,39%.  Trending  topik  yang  paling  banyak  diperbincangkan  dari bulan  September  2021  sampai  Oktober  2021  adalah politik dengan presentase 15,83%, diikuti dengan agama 12,64% dan teknologi 10,42%.
Kata Kunci: Twitter ; Trending Topik; FastText; Fitur Ekspansi; Logistic Regression

## Abstract
Twitter is a social media that contains information such as the latest news, a person's biography, and tweets from users. Twitter has  a feature called trending topics that serves to find out information on certain topics that are currently popular. In fact, it is often difficult to understand what trending topics are happening. Therefore, it is necessary to classify trending topics into a general category. This study aims to analyze and classify Twitter topic trending information by dividing several topic trend labels using the FastText expansion feature method. The FastText expansion feature is used to reduce vocabulary mismatches in a tweet. The classification process of this system will use the Logistic Regression method. The best results were obtained in this study using test data scenarios, 90:10 training data with 76.39% accuracy. The most discussed trending topic from September 2021 to October 2021 was politics with a percentage of 15.83%, followed by religion 12.64% and technology 10.42%.
Keywords : Twitter ; Trending Topics; FastText; Expansion Feature; Logistic Regression

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  yang  dengan  cepat  berkembang  membuat  media  sosial  menjadi  konsumsi  sehari-hari  yang  banyak digunakan oleh pengguna internet seperti Facebook , Twitter , Instagram , Line , dan lainnya [1]. Media sosial adalah sarana atau alat interaktif yang memberikan kesempatan kepada orang-orang untuk membuat, berbagi dan menerbitkan informasi, membangun komunitas, dan berkomunikasi di seluruh dunia [2].
Twitter merupakan  media  sosial  yang  memungkinkan  orang  untuk  menjalin  komunikasi  antar  pengguna  dan mendapatkan  informasi  atau  berita  terkini.  Hanya  dengan  membuat  tweet,  pengguna twitter bisa  langsung  membagikan informasi apapun [3]. Twitter memiliki lebih dari 300 juta pengguna aktif dengan total 500 juta tweets per hari. Tweet adalah pesan yang dapat dikirimkan dalam Twitter dengan maksimal 280 karakter yang dapat berisi opini, informasi tentang kejadian terkini  atau  bahkan  emosi  dari  pengguna  itu  sendiri  [4].  Di  dalam Twitter terdapat  fitur  bernama  trending  topik  yang merupakan fitur yang memudahkan pengguna untuk mengetahui informasi topik tertentu yang sedang populer. Namun, topik pendek yang dijadikan trending topik di Twitter terkadang sulit dipahami oleh sebagian pengguna [5]. Penelitian terkait klasifikasi trending topik twitter sudah pernah dilakukan pada beberapa penelitian terdahulu seperti penelitian [6]. dimana masalah yang diangkat adalah membandingkan metode Logistic Regression, Support Vector Machine, dan Naïve Bayes dengan fitur ekspansi word2vec menggunakan 2 korpus yaitu IndoNews dan Google News, didapatkan Logistic  Regression  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  dikarenakan  penggunaan  korpus  Google  News.  Berdasarkan  studi penelitian diatas, masih belum ada yang menggunakan fitur ekspansi FastText dalam membangun sistem analisis trending topik twitter .
Topik judul ini dipilih karena pada penelitian sebelumnya dengan judul Feature expansion using word embedding for tweet topic classification [6], metode Logistic Regression memiliki nilai akurasi yang cukup baik, dan penulis juga ingin meneliti dan melihat bagaimana hasil akurasi dan performansi dari trending topik Twitter dengan menggunakan fitur ekspansi yang berbeda yaitu metode FastText. Analisis trending topik twitter pada penelitian ini bertujuan untuk melihat performansi dari  suatu  trending  topik  menggunakan  fitur  ekspansi  FastText  dan  model  Logistic  Regression,  serta  memahami  jenis informasi atau berita yang sedang popular diperbincangkan pada twitter dengan membagi beberapa kategori label tren topik yang umum. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode FastText yang merupakan metode yang digunakan untuk pembelajaran representasi kata dan klasifikasi kalimat yang efisien [7]. Metode klasifikasi yang digunakan pada analisis ini adalah  Logistic  Regression  yang  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  data  tweet  ke  jenis-jenis trending topik yang ada [8].
Hal 1−7 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Term Frequency Inverse Document Frequency
Tahap fitur ekstraksi term weighting ataupun pembobotan fitur dilakukan dengan tujuan untuk memberikan suatu bobot atau nilai pada term yang terdapat pada teks dari suatu tweet [9]. Bobot yang diberikan terhadap sebuah term bergantung kepada metode pembobotan yang digunakan.
Metode Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  merupakan  metode  yang  sangat  popular  dalam bidang pemrosesan bahasa alami. Metode TF-IDF menentukan frekuensi relatif kata-kata dalam dokumen tertentu melalui proporsi kata yang terbalik di seluruh korpus dokumen [10]. Dalam menentukan nilai, metode ini menggunakan dua elemen yaitu Term Frequency (TF) yang merupakan frekuensi istilah-istilah i dalam dokumen j dan Inverse Document Frequency (IDF) yang merupakan frekuensi dokumen terbalik dari istilah i. TF-IDF memiliki rumus persamaan sebagai berikut [10] :
𝑎 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖𝑗 ×   log( 𝑁 𝑑𝑓 𝑖 )) (1)
Dimana 𝑎 𝑖𝑗 adalah  bobot  term  i  pada  dokumen  j, 𝑁 adalah  banyaknya  dokumen  dalam  koleksi, 𝑡𝑓 𝑖𝑗 adalah  term frekuensi term i pada dokumen j, dan 𝑑𝑓 𝑖 adalah banyaknya dokumen yang mengandung kata ke i.

## 2.2 FastText
FastText  adalah  suatu  library yang  dibuat  oleh  Tim  Riset Facebook untuk  pembelajaran representasi  kata dan  klasifikasi kalimat yang efisien. FastText ini mengubah teks menjadi vektor berkelanjutan yang nantinya dapat digunakan pada tugas terkait bahasa apapun [7]. Similarity pada FastText memiliki rumus persamaan sebagai berikut [11] :
𝑆(𝑇, 𝑄) = ∑ (𝑇𝑖 𝑛 𝑖=1 × 𝑄𝑖) √∑ (𝑇𝑖 2) × ∑ (𝑄𝑖 2) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana 𝑇 𝑖 merupakan term frekuensi atau nilai TF-IDF dari data tweet, dan 𝑄 𝑖 merupakan term frekuensi atau nilai TF-IDF dari data tweet yang memiliki istilah yang serupa.

## 2.3 Logistic Regression
Logistic Regression adalah algoritma klasifikasi machine learning yang digunakan untuk memprediksi probabilitas variabel dependen kategoris. Dalam Logistic Regression, variabel yang terikat adalah variabel biner yang berisi data berkode 1 (Ya) atau  0  (Tidak).  Metode  ini  merupakan  metode  regresi  linier  umum  untuk  mempelajari  pemetaan  dari  sejumlah  variabel numerik ke variabel biner atau probabilistik [12]. Model Logistic Regression merupakan salah satu jenis model klasifikasi. Ide kunci dari model dapat dinyatakan sebagai berikut [13].
𝑓(𝑧) = 1 1+𝑒 −𝑧 (3)
Dimana 𝑓(𝑧) menunjukkan kemungkinan benar atau salahnya tweet memiliki label trending topik tertentu, Untuk parameter 𝑧 dapat didefinisikan sebagai berikut :
𝑧 = 𝐵 +   𝑊 𝑇 𝑋
(4)
Dimana 𝐵 merupakan vektor bias, 𝑋 merupakan vektor fitur, dan 𝑊 𝑇 merupakan vektor bobot. Terdapat beberapa metode optimasi yang dapat digunakan dalam estimasi parameter dalam model Logistic Regression yaitu liblinear, LBFGS, Newton-CG, SAG, dan SAGA. Pada penelitian ini SAG merupakan metode optimasi yang digunakan.

## 2.4 Performance Evaluation
Untuk  mengukur  kemampuan  hasil  klasifikasi  analisis  trending  topik  Twitter,  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dihitung akurasi, dan F1 Score, untuk mempermudah menghitung performansi maka digunakan confusion matrix.

## Tabel 1. Confusion Matrix
Kelas Asli Prediksi Kelas Positive = yes Negative = no Positive = yes TP FP Negative = no FN TN
Dengan True Positive (TP) merupakan suatu prediksi positif yes dan faktanya kelas yang diprediksi yes (hasil yang benar),  True  Negative  (TN)  suatu  prediksi  negative  no  dan  faktanya  kelas  yang  diprediksi  juga  no  (tidak  ada  hasil  yang benar), False Positive (FP) suatu prediksi positive yes tetapi faktanya kelas yang diprediksi no (hasil yang tidak diharapkan), dan False Negative (FN) suatu prediksi negative no tetapi faktanya kelas yang diprediksi yes (hasil yang meleset) [14].
a. Akurasi
Akurasi  merupakan  suatu  parameter  evaluasi  yang  menggambarkan  tentang  seberapa  akurat  model  dalam mengklasifikasikan  sesuatu  dengan  benar,  akurasi  digunakan  untuk  mengevaluasi  banyaknya  label  prediksi  yang  sesuai dengan label aktual. Semakin tinggi nilai akurasi maka semakin baik pula perfomansi klasifikasi yang dihasilkan. Berikut adalah persamaannya [14].
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (5)
Hal 1−7 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
b. F1 Score
F1 Score merupakan suatu parameter evaluasi yang menggambarkan tentang perbandingan rata-rata precision dan recall yang dibobotkan, berikut adalah persamaanya :
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+ 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 1. Sistem analisis trending topik twitter

## 3.1 Crawling Data
Dalam penelitian ini objek data yang akan dikumpulkan dan digunakan adalah data tweet dari Twitter . Data akan di crawling menggunakan bahasa python melalui Application Program Interface (API) dari Twitter . Crawling data tweet dilakukan dari bulan  September  2021  sampai  Oktober  2021.  Data  yang  sudah  berhasil  didapatkan  dan  dikumpulkan  akan  diunduh  dan disimpan dalam format csv. Jenis-jenis dari label data trending topik twitter bisa dilihat pada tabel 1.

## 3.2 Labelling Data
Dalam  Pada  proses  pelabelan,  data  tweet  akan  diberikan  label  atau  pengelompokan berdasarkan  kategori.  Pelabelan  data pada penelitian ini akan menggunakan data tweet yang sudah di unduh pada proses crawling sebelumnya lalu diberikan label sesuai dengan kategori trending topik twitter . Pelabelan data dan penentuan keyword pada penelitian ini dilakukan secara manual oleh 2 orang dengan cara membaca keseluruhan isi tweet pada dataset secara bersamaan. Masing-masing data dari berita  tweet  penelitian  ini  hanya  memiliki  1  label  dari  11  label  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Jenis-jenis  label  dan contoh keyword masing-masing label bisa dilihat pada Tabel 2. Keyword pada tabel 2 merupakan contoh jika terdapat salah satu kata tersebut pada tweet maka nantinya tweet tersebut akan diberi suatu label tertentu. Tabel 3 menunjukkan contoh dari pelabelan data tweet dengan berdasarkan kategori.
Tabel 2. Jenis jenis database
Label Keyword Ekonomi Saham, inflasi, rupiah, #bitcoin, dollar, bank Hiburan #film, IkatanCinta, musik, #GLOBALTV Kesehatan #covid, flu, obat, vaksin, covid19, sehat Olahraga #PersibDay, catur, persija, jogging, Barcelona Pendidikan #SNMPTN2021, sekolah, guru, #SBMPTN2021 Politik Jokowi, demokrasi, pemilu, capres, Teknologi Microsoft, google, laptop, wifi, 5G, facebook Budaya Festival, seni budaya, sejarah, angklung Agama Islam, hindu, Kristen, ormas, buddha, tuhan Hukum KUHP, hukum, pidana, pasal, RUU Motivasi Motivator, kutipan, quotes, motivasi Tabel 3. Contoh pelabelan data Data Tweet Label
'@Askrlfess  Mau  nanyaa,  please  no  salty,  xiaomi  sebagus  itukah  hpnyaa?
Kalo dibandingkan sama samsung yg sama rate harganya, bagus manaa?' Teknologi
'@detikcom  Anis  Baswedan  dan  Ridwan  Kamil  menuju  Capres  dan
Cawapres RI 2024, Penasihat tim sukses Rocky Gerung’ Politik
Hal 1−7 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.3 Preprocessing
Setelah melewati proses data labelling, tahap preprocessing dilakukan untuk mengolah dataset yang belum terstruktur dan belum siap untuk dilakukan klasifikasi menjadi lebih terstruktur dan siap untuk dilakukan klasifikasi. Tahapan preprocessing dalam penelitian ini yaitu case folding , noise removal , tokenizing , stopwords removal , dan stemming .
a. Case Folding : proses mengubah seluruh huruf kapital atau uppercase pada dataset menjadi huruf kecil atau lowercase
b. Noise Removal : proses menghilangkan noise pada dataset seperti hashtag, angka, tanda baca, URL, dan atribut lainnya yang mengandung missing values c. Tokenizing : proses memecah urutan karakter atau kalimat menjadi beberapa bagian kata yang disebut dengan token d. Stopwords  Removal :  proses  menghilangkan  beberapa  kata  yang  tidak  penting  pada  dataset  dengan  menggunakan stopwords
e. Stemming : proses mengubah setiap kata pada dataset menjadi bentuk dasar
Pada  penelitian  ini  kamus  kata  pada  tahap  stemming  penulis  gunakan  dari  penelitian  [15],  dan  kamus  kata  tahap stopwords removal penulis gunakan dari penelitian [16]. Setelah memiliki dasar dari kamus kata tersebut, penulis tambahkan kata-kata baru dalam kamus tersebut dengan membaca keseluruhan data tweet secara manual dan dibuat dalam bentuk csv.

## 3.4 Feature Extraction TF-IDF
Setelah melewati tahap preprocessing , selanjutnya dilakukan tahap fitur ekstraksi terhadap data tweet dengan menggunakan TF-IDF. Contoh perhitungan dari penggunaan TF-IDF terhadap data tweet bisa dilihat pada tabel 4 dan 5 dengan kata kunci yang digunakan adalah “dunia komputer”
Tabel 4. Contoh dokumen TF-IDF
Dokumen Kalimat Dokumen 1 (D1) komputer cipta untuk bantu manusia Dokumen 2 (D2) produk teknologi xiaomi rambah dunia komputer Dokumen 3 (D3) teknologi ponsel samsung canggih Tabel 5. Contoh perhitungan TF-IDF Token Kata Kunci TF df N/df IDF Bobot D1 D2 D3 log( 𝑁 𝑑𝑓 ) D1 D2 D3 komputer 1 1 1 0 2 1,5 0,176 0,176 0,176 0 cipta 0 1 0 0 1 3 0,477 0,477 0 0 bantu 0 1 0 0 1 3 0,477 0,477 0 0 manusia 0 1 0 0 1 3 0,477 0,477 0 0 produk 0 0 1 0 1 3 0,477 0 0,477 0 teknologi 0 0 1 1 2 1,5 0,176 0 0,176 0,176 xiaomi 0 0 1 0 1 3 0,477 0 0,477 0 rambah 0 0 1 0 1 3 0,477 0 0,477 0 dunia 1 0 1 0 1 3 0,477 0 0,477 0 ponsel 0 0 0 1 1 3 0,477 0 0 0,477 samsung 0 0 0 1 1 3 0,477 0 0 0,477 canggih 0 0 0 1 1 3 0,477 0 0 0,477

## 3.5 Feature Expansion FastText
Tahap  ekspansi  fitur  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  word  embedding  yaitu  FastText,  ide utamanya adalah untuk menemukan dan melengkapi vektor representasi kata yang kosong dengan menggunakan similarity words untuk mendapatkan nilai yang maksimal.
FastText ini akan menghasilkan output berupa list dari similarity words , sebagai contoh dapat dilihat pada tabel 6 daftar dari kata yang memiliki similarity dengan kata “sorabi” yang telah diurutkan sesuai dengan top fitur atau rangking dari kata tersebut.
Tabel 6. Contoh similarity words dari kata sorabi Rank-1 Rank-2 Rank-3 Rank-4 Rank-5 surabi srabi Sorabi soerabi sarabi
Setelah  didapatkan similarity  words ,  akan  dilanjutkan  dengan  proses  fitur  ekspansi  terhadap  data  yang  sudah dilakukan fitur ekstraksi sebelumnya. Proses fitur ekspansi ini akan mengganti nilai dari vektor-vektor yang bernilai 0 dengan nilai vektor dari similarity words yang ada pada korpus FastText. Sebagai contoh jika terdapat tweet A yaitu “Cemilan surabi merupakan makanan khas bandung yang banyak digemari” dan terdapat nilai vektor untuk kata “sorabi” adalah 0. Maka akan dicari similarity dari kata “sorabi” pada korpus FastText seperti pada tabel 6. Setelah itu, didapatkan bahwa kata “surabi”
Hal 1−7 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
memiliki similarity dengan rangking tertinggi dari kata “sorabi” dan kata “surabi” juga terdapat pada tweet A, maka nilai vektor dari kata “sorabi” akan dirubah nilainya menjadi nilai vektor dari kata “surabi” yang terdapat pada korpus FastText

## 3.6 Hasil Pengujian
Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahap, yaitu pertama crawling dan pelabelan data pada data twitter yang dilakukan dari bulan September 2021 sampai Oktober 2021. Setelah data berhasil dikumpulkan tahap selanjutnya yaitu preprocessing pada  dataset.  Setelah  melewati  tahap preprocessing selanjutnya  dilakukan  fitur  ekstraksi  dengan  menggunakan Term Frequency  Inverse  Document  Frequency .  Setelah  selesai  fitur  ekstraksi,  selanjutnya  dilakukan  fitur  ekspansi  dengan menggunakan FastText. Setelah melalui tahap fitur ekspansi selanjutnya akan masuk ke tahap splitting dan klasifikasi data menggunakan  metode  Logistic  Regression.  Terdapat  beberapa  skenario  pengujian  yang  dilakukan,  berikut  adalah penjabarannya :
a. Skenario 1 : Pengujian performansi terhadap splitting data menggunakan model Logistic Regression tanpa menggunakan hyperparameter tuning
b. Skenario 2 : Pengujian performansi untuk mencari dan menentukan model baseline terhadap model Logistic Regression dengan menggunakan hyperparameter tuning
c. Skenario  3  :  Pengujian  performansi  fitur  ekspansi  FastText  terhadap  model  baseline  yang  dihasilkan  dari  percobaan skenario 2 menggunakan model Logistic Regression

## 3.6.1 Skenario 1 Pengujian Terhadap Splitting Data menggunakan model Logistic Regression
Pada skenario 1 dilakukan pengujian untuk membandingkan dan menemukan skenario splitting data terbaik terhadap dataset yang digunakan  dengan menggunakan model  Logistic Regression tanpa menggunakan hyperparameter tuning , data yang digunakan  pada  pengujian  ini  menggunakan  7198  data  tweet  yang  sudah  dilakukan preprocessing sebelumnya.  Hasil presentase yang didapat dijelaskan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil pengujian terhadap splitting data Skenario Akurasi (%) F1-Score 90:10 75,97 75,85 80:20 75,69 75,40 70:30 74,77 74,48
Pengujian  dari  seluruh  skenario splitting  data pada  tabel  8  dilakukan  sebanyak  lima  kali  untuk  tiap  skenarionya. Berdasarkan hasil dari pengujian skenario 1, semakin tinggi nilai data latih yang dipakai semakin rendah pula hasil akurasi yang didapatkan. Jumlah skenario splitting data terbaik didapatkan dengan menggunakan skenario 90:10 yaitu 90% dengan total 6478 data untuk data latih dan 10% dengan total 720 data untuk data uji. Skenario tersebut mendapatkan nilai akurasi 75,97% dan F1-Score 75,85%.

## 3.6.2 Skenario 2 Pengujian terhadap model Logistic Regression dengan hyperparameter tuning
Pada  skenario  2  dilakukan  pengujian  terhadap  model Logistic  Regression dengan hyperparameter  tuning yang  bertujuan untuk menentukan model baseline dari penelitian ini. Dilakukan perbandingan antara hasil model terbaik dari skenario 1 dengan model yang sudah dilakukan hyperparameter tuning . Perbandingan Hasil dari pengujian skenario 2 dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 8. Hasil pengujian Logistic Regression dengan hyperparameter tuning Metode Akurasi (%) F1-Score Logistic Regression 75,97 75,85 Logistic Regression + hyperparameter tuning 76,25(+0,28) 76,17(+0,32)
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  skenario  2,  model  yang  dihasilkan  oleh  metode Logistic  Regression dengan hyperparameter tuning memiliki nilai yang lebih besar dari nilai Logistic Regression tanpa menggunakan hyperparameter tuning sehingga model tersebut yang digunakan sebagai baseline . Pengujian kedua menghasilkan model baseline dengan nilai akurasi 76,25% dengan peningkatan sebesar 0,28.

## 3.6.3 Skenario 3 Pengujian Fitur Ekspansi FastText
Pada skenario 3 pengujian dilakukan untuk mencari model terbaik pada metode Logistic Regression dengan hyperparameter tuning dengan fitur ekspansi FastText. Pengujian pada fitur ekspansi dilakukan terhadap top 1, 4, 5, 6, dan 10 yaitu dari feature yang ada pada korpus FastText. Pada Top 1 feature sistem akan mengambil 1 kata yang memiliki nilai similarity words tertinggi terhadap sebuah kata dari korpus FastText, top 4 feature mengambil 4 similarity words tertinggi, top 5 feature mengambil 5 similarity words tertinggi,  top 6 feature mengambil 6 similarity words tertinggi dan top 10 feature mengambil 10 similarity words tertinggi. Korpus FastText yang akan digunakan adalah korpus pre-trained wikipedia bahasa Indonesia yang sudah disediakan pada website resmi FastText [17]. Hasil pengujian dari skenario 3 dengan menggunakan fitur ekspansi FastText dapat dilihat pada tabel 10. Hasil yang didapat menunjukkan sebagian besar model mengalami penurunan, dan 1
Hal 1−7 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
model mengalami kenaikan. Dari data pada tabel 10 maka model terbaik yang didapat adalah model dengan top 1 features yang memiliki nilai akurasi sebesar 76,39% dimana mengalami peningkatan sebesar 0,14% dari nilai model baseline .
Tabel 9. Hasil pengujian fitur ekspansi FastText
features Akurasi (%) Baseline Baseline+ Fitur Ekpansi Top 1 76,25 76,39(+0,14) Top 4 76,25 75,97(-0,28) Top 5 76,25 75,69(-0,56) Top 6 76,25 75,28(-0,97) Top 10 76,25 75,56(-0,69)

## Gambar 2. Grafik hasil pengujian fitur ekspansi FastText

## 3.7 Analisis Hasil Pengujian
Dengan dilakukan beberapa skenario pengujian terhadap penelitian, dapat dilihat bahwa beberapa tahap yang telah dilakukan dalam alur sistem dapat mempengaruhi nilai performansi akurasi dan f1-score . Seperti pengaplikasian proses splitting data dimana semakin kecil rasio perbandingan yang dipakai maka semakin turun hasil akurasi dan f1-score yang didapat. Juga pengaruh  penggunaan hyperparameter  tuning pada  proses  pembuatan  model  Logistic  Regression memiliki  selisih  nilai akurasi 0,28% dan f1-score 0,32%. Lalu pada tahap fitur ekspansi menggunakan FastText menunjukkan bahwa pada top 1 feature terjadi peningkatan nilai akurasi sebesar 0,14% dari baseline , top 4 feature mengalami penurunan akurasi sebesar 0,28%, top  5  feature mengalami  penurunan  akurasi  sebesar  0,56%, top  6  feature mengalami  penurunan  akurasi  sebesar 0,97%, dan top 10 feature mengalami penurunan sebesar 0,69%. Dari hasil akurasi tertinggi skenario menggunakan top 1 feature pada  fitur  ekspansi  FastText  dengan  skenario splitting  data 90:10,  presentase  topik  yang  selalu  dibicarakan  dari pengambilan data bulan September 2021 sampai Oktober 2021 dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil trending topik twitter Label Presentase Ekonomi 4,30% Hiburan 4,03% Kesehatan 5,14% Olahraga 6,25% Pendidikan 4,72% Politik 15,83% Teknologi 10,42% Budaya 4,44% Agama 12,64% Hukum 4,58% Motivasi 4,03%
Tabel 10 merupakan penjabaran dari masing-masing label trending topik yang berhasil diprediksi oleh sistem dari hasil skenario top 1 feature dengan akurasi sebesar 76,39%, persebaran presentase dari masing-masing label ini didapatkan dari penggunaan metode confusion matrix terhadap skenario eksperimen terbaik yaitu top 1 feature. Didapatkan presentase tertinggi  trending  topik twitter pada  bulan  September  2021  sampai  Oktober  2021  yaitu  kategori  politik  dengan  jumlah presentase sebesar 15,83%. Presentase dihitung dari jumlah tweet diprediksi tepat dibagi jumlah seluruh data.
74.6 74.8 75 75.2 75.4 75.6 75.8 76 76.2 76.4 76.6 Top 1 Top 4 Top 5 Top 6 Top 10 Ak u ra si Baseline Baseline + Fitur Ekspansi
Hal 1−7 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  penerapan hyperparameter  tuning pada  model  klasifikasi Logistic  Regression terbukti  dapat meningkatkan nilai  akurasi  sebesar  76,25% (+0,28)  dan F1-Score sebesar 76,17%  (+0,32) dengan  skenario  splitting  data 90:10. Kemudian untuk implementasi fitur ekspansi FastText juga terbukti dapat meningkatkan nilai akurasi pada sistem, hasil  terbaik  didapatkan  dengan top  1  feature menggunakan  klasifikasi Logistic  Regression dengan  nilai  akurasi  sebesar 76,39%.  Berita  atau  trending topik  yang  selalu  dibicarakan  oleh  pengguna twitter terdeteksi  pada  bulan  September  2021 sampai Oktober 2021 adalah politik karena kategori tersebut memiliki presentase paling tinggi sebesar 15,83% diikuti dengan agama 12,64% dan teknologi 10,42%. Saran untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan penelitian menggunakan model klasifikasi yang berbeda dan model fitur ekspansi yang berbeda, serta disarankan untuk menggunakan perangkat yang mumpuni agar proses jalannya sistem yang dibangun lancar dan tidak membutuhkan waktu yang lama.

## REFERENCES
[1] F. Atefeh and W. Khreich, “A survey of techniques for event detection in Twitter,” Comput. Intell. , vol. 31, no. 1, pp. 133–164, 2015, doi: 10.1111/coin.12017.
[2] M. Chelly and H. Mataillet, “Social media and the impact on education: Social media and home education,” 2012 Int.  Conf.  E- Learning E-Technologies Educ. ICEEE 2012 , pp. 236–239, 2012, doi: 10.1109/ICeLeTE.2012.6333388.
[3] A. D. Hartanto, E. Utami, S. Adi, and H. S. Hudnanto, “Job seeker profile classification of twitter data using the naïve bayes classifier algorithm based on the DISC method,” 2019 4th Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. ICITISEE 2019 , pp. 533–536, 2019, doi: 10.1109/ICITISEE48480.2019.9003963.
[4] S. T. Indra, L. Wikarsa, and R. Turang, “Using logistic regression method to classify tweets into the selected topics,” 2016 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Inf. Syst. ICACSIS 2016 , pp. 385–390, 2017, doi: 10.1109/ICACSIS.2016.7872727.
[5] K. Lee, D. Palsetia, R. Narayanan, M. M. A. Patwary, A. Agrawal, and A. Choudhary, “Twitter trending topic classification,” Proc. - IEEE Int. Conf. Data Mining, ICDM , pp. 251–258, 2011, doi: 10.1109/ICDMW.2011.171.
[6] E. B. Setiawan, D. H. Widyantoro, and K. Surendro, “Feature expansion using word embedding for tweet  topic classification,” Proceeding  2016  10th  Int.  Conf.  Telecommun.  Syst.  Serv.  Appl.  TSSA  2016  Spec.  Issue  Radar  Technol. ,  no.  2011,  2017,  doi: 10.1109/TSSA.2016.7871085.
[7] A. Amalia, O. S. Sitompul, E. B. Nababan, and T. Mantoro, “An Efficient Text Classification Using fastText for Bahasa Indonesia Documents  Classification,” 2020  Int.  Conf.  Data  Sci.  Artif.  Intell.  Bus.  Anal.  DATABIA  2020  -  Proc. ,  pp.  69–75,  2020,  doi: 10.1109/DATABIA50434.2020.9190447.
[8] Imamah  and  F.  H.  Rachman,  “Twitter  sentiment  analysis  of  Covid-19  using  term  weighting  TF-IDF  and  logistic  regresion,” Proceeding - 6th Inf. Technol. Int. Semin. ITIS 2020 , pp. 238–242, 2020, doi: 10.1109/ITIS50118.2020.9320958.
[9] M. Lan, S. Sung, H. Low, and C. Tan, “A Comparative Study on Term Weighting Schemes for Text Categorization,” vol. 1, pp. 546–551, 2005.
[10]  B. Trstenjak, S. Mikac, and D. Donko, “KNN with TF-IDF based framework for text categorization,” Procedia Eng. , vol. 69, pp. 1356–1364, 2014, doi: 10.1016/j.proeng.2014.03.129.
[11]  V. R. Prasetyo and E. Winarko, “Rating of Indonesian sinetron based on public opinion in Twitter using Cosine similarity,” Proc. - 2016 2nd Int. Conf. Sci. Technol. ICST 2016 , pp. 200–205, 2017, doi: 10.1109/ICSTC.2016.7877374.
[12]  H. Hasanli and S. Rustamov, “Sentiment Analysis of Azerbaijani twits Using Logistic Regression, Naive Bayes and SVM,” 13th IEEE Int. Conf. Appl. Inf. Commun. Technol. AICT 2019 - Proc. , 2019, doi: 10.1109/AICT47866.2019.8981793.
[13]  Y. Zheng, T. Deng, and Y. Wang, “Autism Classification Based on Logistic Regression Model,” 2021 IEEE 2nd Int. Conf. Big Data, Artif. Intell. Internet Things Eng. ICBAIE 2021 , no. Icbaie, pp. 579–582, 2021, doi: 10.1109/ICBAIE52039.2021.9389914.
[14]  S.  Xu,  “Bayesian  Naïve  Bayes  classifiers  to  text  classification,” J.  Inf.  Sci. ,  vol.  44,  no.  1,  pp.  48–59,  2018,  doi: 10.1177/0165551516677946.
[15]  M. S. Saputri, R. Mahendra, and M. Adriani, “Emotion Classification on Indonesian Twitter Dataset,” Proc. 2018 Int. Conf. Asian Lang. Process. IALP 2018 , pp. 90–95, 2019, doi: 10.1109/IALP.2018.8629262.
[16]  F. Z. Tala, “A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia,” M.Sc. Thesis, Append. D , vol. pp, pp. 39– 46, 2003.
[17]  E. Grave, P. Bojanowski, P. Gupta, A. Joulin, and T. Mikolov, “Learning word vectors for 157 languages,” Lr. 2018 - 11th Int. Conf. Lang. Resour. Eval. , pp. 3483–3487, 2019.