Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## DETEKSI  SPAM  PADA  TRENDING  TOPIK  TWITTER  BERBAHASA INDONESIA  MENGGUNAKAN  ARTIFICIAL  NEURAL  NETWORK  DAN STOCHASTIC GRADIENT DESCENT
Heni Prasetyo 1 , Cahyo Crysdian 2 , Irwan Budi Santoso 3
1,2,3 Magister Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Malang, Indonesia
Email : 1 19841001@student.uin-malang.ac.id , 2 cahyo@ti.uin-malang.ac.id , 3 irwanbudi@ti.uin-malang.ac.id

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 10 November 2023 Direvisi 14 November 2023 Disetujui 14 Desember 2023 Dipublikasi 18 Desember 2023
Dalam beberapa tahun terkahir, perkembangan media sosial sangatlah cepat. media sosial sudah menjadi  bagian  dari  kehidupan.  Salah  satu  media  sosial  yang  populer  adalah  Twitter.  Twitter merupakan media sosial dengan basis micro-blogging yang dapat digunakan untuk membagikan teks, gambar,  dan  video.  Salah  satu  fitur  unggulan  dari  Twitter  adalah  trending  topik,  fitur  tersebut menampilkan  hashtag  atau  kata  yang  sedang  ramai  diperbincangkan.  Bagi  developer,  Twitter membuka  akses  Application  Programming  Interface  (API)  sehingga  informasi  dapat  diakses  lebih mudah  dan  memungkinkan  untuk  membuat  aplikasi  pihak  ketiga.  Hal  tersebut  kemudian  banyak disalahgunakan  untuk  memposting  tweet  spam  dengan  menumpang  hashtag  atau  kata  yang  sedang menjadi trending di fitur trending topik. Dengan banyaknya spam tweet yang terdapat dalam trending topik Twitter menyebabkan informasi yang didapatkan pengguna menjadi tidak relevan. Oleh karena itu  proses  deteksi  tweet  spam  sangat  penting  dilakukan  sehingga  pengguna  bisa  mendapatkan informasi yang relevan terkait dengan topik yang sedang menjadi trending. Dalam penelitian deteksi spam  ini  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Artificial  Neural  Network  dan  metode  Artificial Neural Network dengan optimasi Stochastic Gradient Descent. Hasil penelitian menunjukkan metode Artificial  Neural  Network  memiliki  akurasi  sebesar  85.48%  dan  metode  Artificial  Neural  Network dengan optimasi Stochastic Gradient Descent memiliki akurasi sebesar 88.71%
Katakunci: Deteksi Spam Twitter
Artificial Neural Network Stochastic Gradient Descent

## ABSTRACT
Keyword:
Spam Detection Twitter Artificial Neural Network
Stochastic Gradient Descent
In recent years, the development of social media has been very fast. Social media has become a part of life. One of the popular social media is Twitter. Twitter is a social media based on micro-blogging that  can  be  used  to  share  text,  images  and  videos.  One  of  Twitter's  superior  features  is  trending topics,  this  feature  displays  hashtags  or  words  that  are  currently  being  widely  discussed.  For developers, Twitter opens access to the Application Programming Interface (API) so that information can  be  accessed  more  easily  and  makes  it  possible  to  create  third-party  applications.  This  is  then widely  misused  to  post  spam  tweets  by  using  hashtags  or  words  that  are  currently  trending  in  the trending topic feature. With the large number of spam tweets contained in trending Twitter topics, the information obtained by users becomes irrelevant. Therefore, the process of detecting spam tweets is very important so that users can get relevant information related to topics that are currently trending. In this spam detection research, the methods used are the Artificial Neural Network method and the Artificial  Neural  Network  method  with  Stochastic  Gradient  Descent  optimization.  The  research results show that the Artificial Neural Network method has an accuracy of  85.48% and the Artificial Neural Network method with Stochastic Gradient Descent optimization has an accuracy of 88.71%,
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v15i2.4493 @2023 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  jejaring  sosial  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  sebutan  media  sosial  telah  menjadi  platform  yang  sangat populer dan sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari masyarakat. Twitter merupakan salah satu jejaring sosial berbasis micro-blogging yang populer digunakan. Twitter menyediakan layanan online micro-blogging yang memungkinkan pengguna untuk membagikan konten berupa teks, gambar, dan video. Saat ini, Twitter memiliki 200 juta user dan 400 juta tweet perhari.[1]
Jejaring  sosial  Twitter  memiliki  fitur  trending  topik,  fitur  ini  menampilkan  hashtag  ataupun  kata  yang  sedang  ramai  diperbincangkan. Jejaring  sosial  Twitter  merupakan  salah  satu  jejaring  yang  membuka  API  (Application  Programming  Interface)  untuk  para  developer.  Dengan menggunakan API tersebut seseorang dapat memposting tweet tanpa harus menggunakan aplikasi Twitter dan dengan menggunakan API tersebut seseorang dapat membuat robot untuk memposting tweet secara otomatis.
Hal  tersebut  kemudian  banyak  disalah  gunakan  untuk  memposting  tweet  spam  dengan  menumpang  hashtag  /  kata  yang  sedang  menjadi trending  topik.  Tweet  spam  yang  terdapat  pada  trending  topik  jejaring  sosial  Twitter  sangat  mengganggu  pengguna  karena  menyebabkan informasi  yang didapatkan oleh pengguna tidak relevan dengan topik  yang sedang menjadi trending.  Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  spam.  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  spam  sudah  banyak dikembangkan. Penelitian ini mengunakan metode analisis Artificial Neural Network, Algoritma ini menghasilkan output klasifikasi yang dapat mendeteksi apakah tweet termasuk kedalam kelas spam kelas normal dan bertujuan untuk  mendapatkan metode  yang paling akurat  yang dapat digunakan untuk melakukan deteksi spam.

## 2. Kajian Teori
2.1 Twitter
Twitter  adalah  jejaring  sosial  yang  dimiliki  oleh  Twitter  Inc  yang  dibentuk  pada  tahun  2006.  Twitter  menyediakan  layanan  online  micro- blogging yang memungkinkan pengguna untuk membagikan konten berupa teks, gambar, dan video. Twitter  memiliki unsur yang mirip dengan e-mail,  instant  messanger,  pesan  singkat,  blogging,  RSS,  jejaring  sosial  dan  sebagainya.  Saat  ini,  Twitter  memiliki  200  juta  user  dan  400  juta tweet perhari.[1] Menurut O'Reilly & Milsten Twitter adalah layanan perpesanan yang membagikan berbagai karakteristik alat komunikasi yang sudah  digunakan.  Twitter  memiliki  unsur  yang  mirip  dengan  e-mail,  instant  messanger,  pesan  singkat,  blogging,  RSS,  jejaring  sosial  dan sebagainya. Dengan menggunakan twitter seseorang dapat membagikan postingan berupa tulisan, gambar, maupun video.

## 2.2 Spam
Dalam KBBI definisi spam adalah surat yang dikirim tanpa diminta melalui internet, biasanya berisi iklan. Sedangkan dalam aktifitas online seperti  dalam  jejaring  sosial  Twitter,  spam  memiliki  berbagai  macam  bentuk  seperti  penyebaran  malware,  posting  URL  komersil,  berita  palsu, konten kasar, pembuatan konten dalam jumlah besar, dan mengikuti dan menyebutkan penguna secara acak. Bentuk lain dari spam online adalah meningkatnya  penggunaan  machine  learning  untuk  menghasilkan  ulasan  palsu  pada  produk  dan  layanan  dan  penggunaan  bot  sosial  untuk mempengaruhi pendapat pengguna
2.3 Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (ANN) atau Jaringan Saraf Tiruan adalah algoritma komputasi yang terinspirasi dari struktur dan fungsi jaringan saraf manusia. Algoritma ANN terdiri dari banyak unit pemrosesan sederhana yang disebut dengan neuron atau node. Neuron atau node tersebut saling terhubung melalui koneksi yang memiliki bobot yang dapat diatur selama proses pembelajaran agar jaringan dapat mempelajari pola dari data yang diberikan. Pada umumnya ANN terdiri dari 3 layer, yaitu : input layer, hidden layer dan output layer.[11]

## 3. Metodologi Penelitian
3.1 Desain Penelitian
Desain  penelitian  dari  sistem  deteksi  spam  tweet  berbahasa  Indonesia  dari  fitur  trending  topik  Twitter  ini  adalah  pengumpulan  data,  pre- processing data, feature extraction, dan pengujian.

## Gambar 1. Desain Penelitian
Pengujian  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  skenario,  skenario  pertama  implementasi  metode  ANN  dengan  model  pembelajaran feed  forward  dan  skenario  kedua  implementasi  metode  ANN  dengan  model  pembelajaran  reccurent  dan  penambahan  optimasi  dengan  metode SGD 3.2 Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan dalam proses penelitian ini adalah data tweet yang sedang menjadi trending topik dari jejaring sosial Twitter. Proses pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengcrawling  tweet  dari  jejaring  sosial  Twitter  dengan  menggunakan  Twitter  API. Untuk  bisa  menggunakan  Twitter  API,  user  harus  mendaftar  terlebih  dahulu  sebagai  developer  dan  kemudian  akan  mendapatkan  api  key  dan secret key.
Data tweet  yang telah dikumpulkan kemudian dilabeli secara  manual untuk menentukan tweet  tersebut merupakan spam atau bukan spam. Hal tersebut bertujuan untuk mengklasifikasi tweet dan nantinya akan digunakan sebagai data training.
3.3 Pre-Processing Data
Data  yang akan digunakan dalam penelitian  ini adalah data berbentuk  teks sehingga dibutuhkan pemrosesan data sebelum data digunakan. Pemrosesan data bertujuan untuk menghilangkan noise dan mendapatkan fitur-fitur yang dapat digunakan untuk proses deteksi.
Gambar 2. Alur Pre-Processing Data
Gambar 2 menunjukkan tahapan dalam pre-processing data, tahapan dalam pre-processing data terdiri atas :
 Mengilangkan tanda baca
Tahapan  pertama  dalam  pemrosesan  data  adalah  menghilangkan  tanda  baca,  hal  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan  noise  yang  ada dalam data tweet karena dalam proses NLP tanda baca dianggap tidak memiliki nilai atau makna.
Tabel 1 Menghilangkan tanda baca Input Output Kasus konflik lahan Pulau Rempang makin memanas, Panglima TNI Yudo Margono memerintahkan anggotanya ikut turun.
kasus konflik lahan pulau rempang makin memanas panglima tni yudo margono memerintahkan anggotanya ikut turun
 Tokenisasi
Tokenisasi  adalah  memecah  kalimat  yang  ada  di  dalam  tweet  menjadi  potongan  kata  tunggal  dan  mengubah  semua  huruf  dalam  kata menjadi huruf kecil ( lower case ).
Tabel 2 Tokenisasi Input Output kasus konflik lahan pulau rempang makin memanas panglima tni yudo margono memerintahkan anggotanya ikut turun [kasus,  konflik,  lahan,  pulau,  rempang,  makin,  memanas,
panglima,  tni,  yudo,  margono,  memerintahkan,  anggotanya,
ikut, turun]
 Menghilangkan Stopword Stopword didefinisikan sebagai term atau kata yang tidak berhubungan dengan subjek utama. Pada umumnya stopword merupakan kata penghubung dalam kalimat. Proses penghapusan stopword bertujuan untuk menyederhanakan representasi teks dan meningkatkan fokus pada kata yang lebih informatif.
Tabel 3 Menghilangkan stopword Input Output kasus konflik lahan pulau rempang makin memanas panglima tni yudo margono memerintahkan anggotanya ikut turun kasus konflik lahan pulau rempang makin memanas panglima tni yudo margono memerintahkan anggotanya ikut turun
 Stemming
Stemming adalah proses konversi term / kata kebentuk dasar dengan menghilangkan imbuhan yang terdapat dalam kata. Imbuhan yang dihilangkan dalam proses stemming adalah awalan, sisipan, akhiran, dan kombinasi awalan dan akhiran.
Tabel 4 Stemming Input Output kasus konflik lahan pulau rempang makin memanas panglima tni yudo margono memerintahkan anggota ikut turun kasus konflik lahan pulau rempang makin panas panglima tni yudo margono perintah anggota ikut turun

## 3.4 Feature Extraction
Tahap feature  extraction dalam  pemrosesan  data  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  numerik  dari term /  kata  yang  telah  diproses  pada tahapan  sebelumnya.  Proses feature  extraction dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  TF-IDF.  Metode  TF-IDF  adalah metode  yang  paling  sering  digunakan  dalam  proses feature  extraction .  Menurut  Salton,  metode  TF-IDF  adalah  statistik  numerik  yang merefleksikan pentingnya sebuah kata tunggal dalam dokumen terhadap kumpulan dokumen.

## Gambar 3. Flowchart TF-IDF
Term  Frequency (TF)  merupakan  frekuensi  kemunculan  term  atau  kata  dalam  sebuah  dokumen  dibagi  dengan  total  term  atau  kata  dalam dokumen tersebut.
𝑡𝑓 𝑖𝑗 = 𝑓 𝑑 (𝑖) max 𝑓 𝑑 (𝑗) Sedangkan Inverse Document Frequency (IDF) berfungsi mengurangi bobot suatu term jika kemunculannya banyak tersebar diseluruh dokumen.
IDF dihitung dengan membagi total jumlah dokumen dengan  jumlah dokumen  yang mengandung suatu kata atau term .  Hal tersebut dilakukan untuk memberikan bobot yang lebih tinggi pada kata yang jarang muncul di seluruh kumpulan dokumen.
𝑖𝑑𝑓 (𝑡, 𝐷) = log ( 𝑁 𝑑𝑓 (𝑡) )
3.5 Metode yang Digunakan Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Artificial  Neural  Network .  Algoritma  ini  menghasilkan  output  klasifikasi  yang  dapat mendeteksi apakah tweet termasuk kedalam kelas spam kelas normal. Secara umum arsitektur dari metode ANN terdiri dari 3 layer, yaitu : input layer, hidden layer dan output layer.

## Gambar 4. Arsitektur Metode ANN
Gambar  4  menunjukkan  arsitektur  dari  metode  ANN.  Pembelajaran  pada  metode  ANN  mencakup  dua  tahap  yaitu feed-forward  neural network dan recurrent neural network .
Gambar 5. Model Pembelajaran ANN dengan Feed Forward Feed-forward  neural  networks adalah  pembelajaran  dengan  data  mengalir  dalam  satu  arah  dari  layer  input  ke  hidden  layer  dan  kemudian sampai ke output layer. Artinya tidak ada koneksi antar neuron pada layer yang sama dan tidak ada neuron yang mengirimkan data kembali dari lapisan yang lebih tinggi ke lapisan yang lebih rendah.
Gambar 6. Model Pembelajaran ANN dengan reccurrent dan Optimasi SGD Sedangkan recurrent neural networks adalah pembelajaran dengan data yang tidak selalu mengalir dalam satu arah dari input layer ke hidden layer dan kemudian sampai ke output layer karena data dapat dikembalikan dari lapisan  yang lebih tinggi ke lapisan  yang lebih rendah. Dalam penelitian ini akan dilakukan skenario pengujian dengan menggunakan dua metode pembelajaran yang telah disebutkan diatas. Skenario pertama dilakukan  dengan  menggunakan  metode  pembelajaran  yaitu feed-forward  neural  network dan  skenario  kedua  akan  dilakukan  dengan menggunakan metode pembelajaran recurrent neural network dan optimasi SGD. 3.6 Penerapan Sistem
Penerapan sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Dataset  yang digunakan terdiri dari data training dan data testing.  Proses  training  digunakan  untuk  menghasilkan  model  klasifikasi  tweet  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  mendeteksi  data  testing  atau data tweet baru.

## 4. Hasil Uji Coba Dan Pembahasan
Dataset  yang  digunakan  untuk  melakukan  percobaan  adalah  data  tweet  yang  dicrawl  dengan  menggunakan  Twitter  API  pada  jejaring  Twitter yang sedang trending dengan hashtag Rempang. Dari hasil crawling didapatkan 205 tweet dan hasil dari pelabelan didapatkan tweet normal sebanyak 156 tweet dan tweet spam sebanyak 49 tweet. Proses uji coba dilakukan dengan tahapan sebagai berikut :
1. Pemrosesan Data
Pemrosesan data dimulai dengan membersihkan data yang sudah di crawling. Hasil dari proses crawling dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 7. Hasil Crawling
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data pada tweet pada kolom full_text. Tahapan pemrosesan data dalam penelitian ini adalah menghilangkan tanda baca, tokenisasi, menghilangkan stopword, stemming dan terakhir adalah proses pembobotan.  Menghilangkan stopword  dan  proses  stemming  dilakukan  dengan  menggunakan  library  Sastrawi  dalam  pemrograman  python,  dan  pembobotan  dilakukan dengan menggunakan metode TF-IDF. Setelah data diproses, data kemudian diklasifikasikan kedalam kelas tweet normal atau tweet span.
Gambar 8. Hasil Pemrosesan Data
Berdasarkan  Gambar  8  dapat  dilihat  hasil  pemrosesan  data  pada  kolom  Pre-Processing  dan  hasil  klasifikasi  pada  kolom  Kelas.  Kelas  0 merupakan tweet spam dan kelas 1 merupakan tweet normal.
2. Implementasi Metode
Dalam proses implementasi dataset  yang telah diproses dibagi menjadi dua dengan prosentase 70% data training dan 30% data testing. Dari hasil pembagian data didapatkan 143 data training dan 62 data testing. Setelah data dibagi, proses selanjutnya adalah memasukkan data training kedalam setiap metode.
a. Implementasi metode ANN
Dalam proses implementasi metode ANN, model dibangun dengan dengan jumlah neuron 64 untuk input layer sedangkan untuk hidden layer  menggunakan  32  neuron.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dalam  model  ini  adalah  sigmoid.  Model  dijalankan  dengan  epoch  10  dan batch size 32.
Hasil dari poses training dengan metode ANN ditunjukkan dalam gambar 9.
Gambar 9. Grafik Proses Training Metode ANN dengan Feed Forward b. Implementasi metode ANN dengan optimasi SGD
Dalam  proses  implementasi  metode  ANN  dengan  optimasi  SGD,  model  dibangun  dengan  ketentuan  yang  sama  dengan  metode  ANN diatas.  Perbedaan  dari  implementasi  pertama  dan  kedua  adalah  penggunaan  optimasi  SGD  dalam  proses  kompilasi  metode.  Hal  tersebut bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja  dari  masing  –  masing  metode.  Hasil  dari  poses  training  dengan  metode  ANN  ditunjukkan  dalam gambar 10.
Gambar 10. Grafik Proses Training Metode ANN dengan Reccurent dan Optimasi SGD 3. Hasil Pengujian
Hasil  dari  training  skenario  pertama  dan  skenario  kedua  akan  digunakan  dalam  data  testing  untuk  melihat  akurasi  yang  didapatkan  dari masing – masing metode.
Gambar 9. Confusion Matrix ANN dengan Pembelajaran Feed-Forward
Dari hasil pengujian dengan menggunakan metode ANN didapatkan nilai akurasi sebesar 0.8548 atau 85.48%.
Gambar 10. Confusion Matrix ANN dengan Pembelajaran Reccurent dan Optimasi SGD
Dari hasil pengujian dengan menggunakan metode ANN dengan optimasi SGD didapatkan nilai akurasi sebesar 0.8871 atau 88.71%. Dari hasil pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  ANN  dengan  optimasi  SGD  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi  dibanding  metode  ANN  tanpa optimasi. Hal tersebut berarti, penambahan optimasi SGD dalam metode ANN dapat menambah nilai akurasi dalam proses klasifikasi.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian  yang dilakukan terhadap tweet dengan hashtag Rempang sebanyak 205 tweet dengan menggunakan metode ANN dan metode ANN dengan optimasi SGD didapatkan metode ANN memiliki nilai akurasi 85.48% sedangkan nilai akurasi yang didapatkan dari metode ANN  dengan  optimasi  SGD  adalah  sebesar  88.71%.  Pemrosesan  data  tweet  membutuhkan  upaya  yang  tidak  mudah  dikarenakan  banyaknya penggunaan  bahasa  yang  tidak  baku  dalam  teks  tweet  sehingga  proses  training  data  menjadi  tidak  optimal.  Sebagai  perbaikan  untuk  peneliti selanjutnya  perlu  menggunakan  metode  pemrosesan  data  yang  bisa  mengenali  bahasa  yang  tidak  baku  agar  pemrosesan  data  lebih  optimal  dan menggunakan metode lain sebagai pembanding metode ANN dan metode ANN dengan optimasi SGD.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Himank  Gupta,  Mohd.  Saalim  Jamal,  Sreekanth  Madisetty  and  Maunendra  Sankar  Desarkar.  “A  Framework  for  Real-Time  Spam  Detection  in Twitter”. in Proceedings of the 2018 10th International Conference on Communication Systems & Networks (COMSNETS), pp. 380–383, 2018
[2] K. Jyothsna Reddy, R Sampath Reddy, P Vamsheedhar Reddy. “Detecting Spam  Tweets Using Lightweight Detectors on Real-Time Basis and Update the Models Periodically in Batch Mode”. International Conference on Emerging Trends in Science and Engineering (ICESE). 2019
[3] Isa Inuwa-Dutse, Mark Liptrott, Ioannis Korkontzelos. “Detection of spam-posting accounts on Twitter”. Neurocomputing. 2018
[4] Mengjiao Bao, Jianxin  Li, Jian Zhang,  Hao Peng, Xudong  Liu. “Learning Semantic Coherence  for Machine  Generated Spam  Text Detection”. International Joint Conference on Neural Networks. 2019
[5] Anisha P Rodrigues, Roshan Fernandes, Aakash A, Abhishek B, Adarsh  Shetty, Atul K, Kuruva Lakshmanna, and R. Mahammad Shafi. “Real- Time  Twitter  Spam  Detection  and  Sentiment  Analysis  using  Machine  Learning  and  Deep  Learning  Techniques”.  Hindawi  Computational Intelligence and Neuroscience. 2022
[6] K Subba Reddy, E. Srinivasa Reddy. “Spam Detection in Social Media Networking Sites using Ensemble Methodology with Cross Validation”. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT). 2020
[7] R  Abinaya,  Bertilla  Niveda  E,  P  Naveen.  “Spam  Detection  On  Social  Media  Platforms”.  International  Conference  on  Smart  Structures  and Systems ICSSS. 2020.
[8] Amar Singh, Nidhi Chahal, Simranjit Singh.  “Spam Detection using ANN and ABC Algorithm”. 2021 11th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence 2021). 2021
[9] Kübra  Nur  Güngör,  O.  Ayhan  Erdem,  and  İbrahim  Alper  Doğru.  “  Tweet  and  Account  Based  Spam  Detection  on  Twitter”.  Springer  Nature Switzerland AG. 2020
[10] Mahdi  Washha,  Aziz  Qaroush,  Manel  Mezghani,  Florence  Sedes.  “Unsupervised  collective-based  framework  for  dynamic  retraining  of supervised real-time spam tweets detection model”. Elsevier Volume 135. 2019
[11] S.-C. Wang, “Interdiciplinary Computing in Java Programming”. Kluwer Academic Publisher. 2003
[12] Antonio Montesinos Lopez. Osval , Montesinos Lopez Abelardo ,Jose Crossa. “Multivariate Statistical Machine Learning Methods for Genomic Prediction”. Springer Nature Switzerland AG. 2022
[13] M. Sundermeyer, l. Oparin. “Comparison Of Feedforward and Recurrent Neural Network Language Model”. ICASSP. 2013
[14] S. Shanmuganathan. “Artificial Neural Network Modelling”. Springer International Publishing AG Switzerland. 2016
[15] C. Sammut. “Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining”. Springer Nature. 2017