Abstrak —Menemukan  topik  dari  koleksi  dokumen  seperti publikasi ilmiah mempunyai banyak manfaat. Dengan semakin banyaknya  dokumen  teks  yang  dihasilkan  di  web  dan  arsip- arsip digital, Topic Discovery menjadi alat yang sangat penting untuk menelusuri, meringkas, dan mengelompokkan dokumen. Salah  satu  penerapan Association  Rule  Mining adalah digunakan  untuk  menemukan  topik  dalam  suatu  dokumen dengan  cara  mencari  pola  yang  sering  muncul  pada  semua dokumen.  Data  diambil  dari IEEE  Xplore yang  merupakan kumpulan  abstrak  dari  jurnal-jurnal  di International Conference  on  Data  Mining  (ICDM) dan International Conference  on  Data  Engineers  (ICDE) dari  tahun  2009-2018. Masing-masing  abstrak  direpresentasikan  sebagai  transaksi sedangkan  kata keywords yang  terkandung  didalamnya direpresentasikan  sebagai  item.  Kombinasi  antar  kata keywords yang  paling  sering  muncul,  yang  disebut frequent itemset ,  akan  digunakan  sebagai  kandidat  dari  suatu  topik. Algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  membangkitkan itemset adalah algoritma Apriori dan ECLAT . Waktu eksekusi perolehan frequent  itemset dari ECLAT lebih  cepat  dari Apriori . Closed  frequent  itemset juga  mampu  mengurangi frequent  itemset  yang  terbentuk,  sehingga  Topik  yang terbentuk merupakan Topik yang unik.
Kata  Kunci — Apriori  Algorithm,  Association  Rule,  Closed Frequent  Itemset,  Eclat  Algorithm,  Network  Analysis,  Text Mining.

## I. PENDAHULUAN
ANYAKNYA  publikasi  ilmiah  atau  jurnal  dari  tahun ke  tahun  selalu  mengalami  kenaikan.  Jurnal-jurnal tersebut  menjadi  sumber  informasi  yang  berharga  bagi mahasiswa  maupun peneliti  yang akan  membuat penelitian. Akan  tetapi  banyaknya  koleksi-koleksi  jurnal  di  internet menjadikan  tantangan  tersendiri  dalam  pencarian  dokumen. Bagaimana  mencari  dan  menemukan  dokumen  yang  layak untuk  dibaca  adalah  pertanyaan  bagi  setiap  peneliti  yang ingin  mencari  dokumen.  Salah  satu  cara  menemukan dokumen  yang  tepat  yaitu  dengan  mencari  dokumen  yang mempunyai  topik  yang  sama. Topic  Discovery bertujuan untuk  mengekstraksi  pola-pola  yang  bermakna  dari dokumen teks.
Association  Rule dapat  digunakan  untuk  menemukan Topik-topik  yang  bermakna  dalam  suatu  dokumen. Association  rule merupakan  salah  satu  metode  yang bertujuan  mencari  pola  atau pattern pada  ukuran databese berskala  besar. Association  rule identik  dengan Market Basket  Analysis yang  bertujuan  untuk  mencari  item/barang apa  saja  yang  sering  dibeli  bersamaan  dalam  satu  kali transaksi.  Dalam  penerapan Topic  discovery, dokumen direpresentasikan  sebagai  transaksi  sedangkan  kata-kata yang  terkandung  didalamnya  direpresentasikan  sebagai item.  Sehingga  kombinasi  antar  kata  yang  paling  sering
muncul,  yang  disebut frequent  itemset ,  digunakan  sebagai kandidat suatu topik.
Salah satu algoritma pada association rule mining yang berguna  untuk  membangkitkan frequent  itemset adalah algoritma Apriori .  Algoritma Apriori paling  sering digunakan  dan  merupakan  algoritma  paling  awal  [1]. Algoritma  yang  lain  yaitu  algoritma ECLAT merupakan pengembangan  dari apriori yang  menggunakan vertical databese  layout [2] . Dalam  rangka  penentuan  Topik  yang bermakna, frequent  itemset menghasilkan itemset yang terlalu banyak padahal sesungguhnya  memiliki  makna  yang sama  untuk  itu  digunakanlah  pendekatan closed  frequent itemset . Closed  frequent  itemset adalah frequent  itemset , I , dimana tidak terdapat superset I yang memiliki nilai support yang sama dengan I .
Penelitian sebelumnya  mengenai pencarian topik  yang bermakna  pada  suatu  dokumen  pernah  dilakukan  oleh Shubhankar  [3]  yang  menggunakan  pendekatan closed frequent  itemset untuk  mendeteksi  topik. Closed  frequent itemset digunakan  untuk  mengurangi  jumlah frequent itemset yang  dihasilkan  dan  jumlah association  rule yang dibangkitkan. Data yang digunakan pada penelitian tersebut berupa  judul-judul  penelitian  sedangkan  Hurtado,  et  al.  [4] menggunakan judul dan isi abstrak dalam mendeteksi topik. Akan  tetapi  menggunakan all  frequent  itemset dengan algoritma apriori untuk  menentukan  kandidat  topik  yang bermakna.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengambil  data keywords dari  suatu  abstrak.  penerapan Association  Rule dalam pencarian Topik dengan menggunakan dua pendekatan.  Pendekatan  yang  pertama  yaitu Association Rule yang  diterapkan  pada  kata  yang  bertujuan  untuk mendeteksi  Topik,  dan  juga  menggunakan  c losed  frequent itemset untuk mengeliminasi Topik yang mempunyai makna yang  sama.  Pendekatan  yang  kedua  yaitu Association  Rule yang diterapkan pada keywords . Pendekatan kedua bertujuan untuk  menelusuri  keterkaitan  masing-masing keywords dengan keywords yang lain.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Text Preprocessing
Text  preprocessing bertujuan  untuk  mengubah  data textual yang tidak berstruktur ke dalam data yang terstruktur dan  disimpan  dalam  basis  data.  Adapun  tahapan-tahapan praproses data adalah sebagai berikut a. Case Folding dan Remove punctuation Case  folding dilakukan  untuk  mengubah  seluruh  huruf menjadi lowercase.  Remove  punctuation digunakan untuk menghilangkan tanda baca seperti tanda koma (,). b. Removing stopword

## Topic Discovery pada Jurnal-jurnal di IEEE Explore menggunakan Association Rule Mining dengan Pendekatan Closed Frequent Itemset
Reza Mustofa dan Irhamah Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi & Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : irhamah@statistika.its.ac.id
B
Stopword  merupakan  kata  yang  sering  muncul  dalam dokumen  seperti  “between”,  “and”,  “this”,  “on”,  “an”, “a”,  “the”,  dll.  Kata-kata  yang  masuk  dalam  stopword seringkali dianggap tidak memiliki makna, sehingga kata yang  tercantum  dalam  daftar  ini  dibuang  dan  tidak  ikut diproses pada tahap selanjutnya.
c. Lemmatization Lemmatization hampir  sama  seperti stemming ,  yang membedakan  adalah  pada stemming lebih  banyak memotong  akhir  kata,  dan  sering  juga  membuang imbuhan  tetapi  pada lemmatization menghasilkan  kata dasar  dengan  memperhatikan  kamus.  Sebagai  contoh kata  “studies”  pada stemming menghasilkan  output “studi”  sedangkan  pada lemmatization menghasilkan output “study”.
d. Tokenisasi
Tokenisasi  adalah  proses  untuk  membagi  teks  input menjadi  unit-unit  kecil  yang  disebut  token  [5].  Token atau  biasa  disebut  juga  term  bisa  berupa  suatu  kata, angka  atau  tanda  baca.  Pada  penelitian  ini  tanda  baca dihilangkan sehingga tidak dianggap sebagai token.

## B. Association Rule
Association  rule merupakan  salah  satu  metode  yang bertujuan mencari pola yang sering muncul di antara banyak transaksi, dimana setiap transaksi terdiri dari beberapa item.
Misalkan   1 2 , , , n w w w   yang terdiri dari n kata (item) dan databese   1 2 , , , m d d d   terdiri  dari m dokumen (transaksi).  Maka  masing-masing  dokumen  terdiri  dari kumpulan  kata-kata  yang  disebut itemset ,  dinotasikan dengan I ( I   ).  Sedangkan  i temset yang  mempunyai item sebanyak k , disebut k-itemset [6].
Langkah  pertama  pada association  rule adalah menghasilkan semua itemset yang memungkinkan, kemungkinan itemset yang  muncul  pada m-item adalah  2 m . Parameter  yang  digunakan  untuk  membangkitkan  itemset yaitu nilai minimum support . Support merupakan persentase dokumen yang mengandung itemset 1 I dan 2 I , 1 2
1 2 Banyak dokumen yang mengandung kata   dan ( )
Total dokumen I I Support I I  
Karena  besarnya  komputasi  untuk  menghitung frequent itemset ,  yang  membandingkan  setiap  kandidat itemset dengan  setiap  transaksi,  maka  ada  beberapa  pendekatan untuk  mengurangi  komputasi  tersebut,  yaitu  dengan menggunakan algoritma Apriori dan Eclat . 1. Apriori algorithm Algoritma Apriori pertama  kali  diperkenalkan  oleh Agrawal  &  Shrikant  [1]  yang  berguna  untuk  menemukan frequent  itemset pada  sekumpulan  data.  Algoritma  ini merupakan  algoritma  yang  paling  awal  dan  paling  sering digunakan  untuk Association  Rule. Cara  algoritma  ini bekerja  adalah  algoritma  akan  menghasilkan  kandidat  baru dari k-itemset dari frequent  itemset pada  langkah sebelumnya dan menghitung nilai support k-itemset tersebut. Itemset yang  memiliki  nilai  support  di  bawah  dari minimal support akan  dihapus.  Algoritma  berhenti  ketika  tidak  ada lagi frequent  itemset baru  yang  dihasilkan.  Algoritma Apriori menggunakan metode pencarian breadth-first search ( BFS ) dalam membangkitkan kandidat itemset .
2. ECLAT algorithm
Algoritma ECLAT merupakan  pengembangan  dari Apriori .  Algoritma ECLAT menggunakan vertical databese layout , berbeda dengan algoritma apriori yang menggunakan horizontal  databese  layout .  Setiap item dinyatakan  dalam tabel tid-list secara  vertikal  (Gambar  1)  dan  menggunakan titik  potong tid-list antar-item  untuk  menghitung support. Eclat hanya  akan  memeriksa  ( scan )  dataset  sebanyak  satu kali, tidak melakukannya berulang-ulang karena menggunakan vertical  layout ,  sehingga tid-list sudah memberikan  informasi  tentang support  count dari  itemset. Algoritma ECLAT menggunakan  metode  pencarian Depth- First Search (DFS) dalam membangkitkan kandidat itemset .
TID Item 1 A, B, C 2 A, B, D, E 3 D, E, F 4 A, B
5 A,  B,  D,  E,
G A B C D E F G 1 2 4 5 1 2 4 5 1 2 3 5 2 3 5 3 5
Gambar 1. Horizontal vs Vertical databese layout

## C. Closed Frequent Itemset
Closed  frequent  itemset digunakan  untuk  mengurangi jumlah frequent  itemset yang  dihasilkan  dan  jumlah association rule yang dibangkitkan. Closed frequent itemset adalah frequent  itemset , I ,  dimana  tidak  terdapat  superset I yang  memiliki  nilai  support  yang  sama  dengan I .  Pada penelitian  kali  ini,  Topik  didapat  dari  rangkaian  set  kata kunci  yang  sering  muncul  ( frequent  itemset ).  Dalam frequent  itemset seringkali  didapatkan  set  kata  kunci  Topik yang non- closed,  sebagai  contoh association  mining dan association rule mining mungkin memandung makna Topik yang  sama.  Dalam  hal  ini  kita  dapat  menghapus  Topik association  mining dan association  rule  mining merupakan closed  frequent  itemset .  Topik  harus  terdiri  dari  jumlah maksimum  kata  kunci  umum  yang  ada  di  semua  dokumen, sehingga closed  frequent  itemset digunakan  sebagai kandidat  topik.  Sebagai  ilustrasi,  itemset  dengan  garis  oval biru pada Gambar 2 merupakan closed frequent itemset.
A B C D E F G AB AD AE BD BE DE ABD ABE Step 0 Step 1 Step 2 4 4 1 3 3 1 1 4 2 2 2 2 3 2 2 ADE 2 BDE 2 ABDE 2 Step 3 Gambar 2. Closed Frequent itemset.

## D. Analisis Korelasi dan Topic Community
Topik-topik  yang  dihasilkan  dengan association  rule dapat  dihitung  koefisien  korelasi  untuk  menghitung  sejauh mana  hubungan  antara  topik  satu  dengan  topik  lainnya. Salah  satu  metode  untuk  menghitung  korelasi  yang  paling sering  digunakan  yaitu Pearson  correlation [7] . Misalkan
1 11 12 1 , , , k I x x x  dan 2 21 22 2 , , , k I x x x  maka  rumus untuk  menghitung  koefisien  korelasi Pearson antara  Topik I 1 dan I 2 dinyatakan dalam persamaan (2.3)
1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 1 1 ( )( ) ˆ( , )
( ) ( ) k q q q k k q q q q x x x x I I x x x x              (1)
Nilai koefisien korelasi ini digunakan untuk membentuk Network  graph, dengan  masing-masing node merupakan topik  dan edge yang  menghubungkan  dua node merupakan korelasi antar dua topik  yang  signifikan. Untuk mengetahui mana  saja  Topik  yang  mempunyai  hubungan  secara signifikan,  dapat  dilakukan  pengujian  korelasi  dengan hipotesisnya adalah [7]
0 1 : 0 : 0 H H    
Statistik uji yang digunakan adalah
2 2 1 hitung r n t r    . (2)
H 0 ditolak  apabila  nilai  statistik  uji
hitung 2,( 2) n t t    dengan n merupakan banyaknya pengamatan. Setelah semua topik  ( node )  dihubungkan  dengan  masing-masing edge , maka langkah selanjutnya yaitu mencari Community dengan menggunakan algoritma Community detection berbasis CPM ( Clique  Percolation  Method) .  CPM  adalah  metode  untuk menemukan community /  klaster yang  saling overlapping. CPM  pertama-tama  mengidentifikasi  semua clique dengan ukuran k (ditentukan  oleh  user)  dari network .  Dengan menggunakan  definisi clique  adjacency ,  CPM  menganggap dua clique sebagai adjacent jika clique tersebut  berbagi k-1 node . Suatu community didefinisikan sebagai gabungan dari semua k-clique yang  dapat  dicapai  satu  sama  lain  melalui adjacent  k-clique .  Gambar  3  merupakan  contoh  dari  hasil dari  Topic  Community  yang  dilakukan  oleh  Hurtado,  et  al [4].
Gambar 3. Topic Community.

## E. Regresi Time Series
Regresi dalam konteks time series memiliki bentuk yang sama  dengan  regresi  linier  umum.  Dengan  mengasumsikan output  atau  bentuk  dependen X t ,  untuk t =  2009, 2010,…,2018,  yang  dipengaruhi  oleh  kemungkinan  data input  atau  independen,  dimana  input  pertama  diketahui, hubungan ini dapat ditunjukkan  dengan model regresi linier [8].  Jika  data X t memiliki  trend,  model  regresi  dapat  ditulis sebagai berikut [9]:
t t t X a   
dimana,
X t : data pengamatan pada periode t
t  : komponen trend pada periode t a t : komponen error pada periode t

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sebanyak 3.374 asbtrak dari  koleksi International  Conference  on  Data  Mining (ICDM)  [10]  dan International  Conference  on  Data Engineers (ICDE) [11] di IEEE Xplore Digital Library dari tahun 2009 sampai 2018. Dokumen yang digunakan sebagai data  adalah  kata  kunci  atau keywords yang  terdapat  di Abstrak.

## A. Struktur Data
Data yang digunakan pada pencarian topik menggunakan association  rule yaitu  kata  kunci  atau keywords yang terdapat  di  abstrak. Keywords yang  sudah  melalui  tahap preprocessing akan  ditransformasi  ke  dalam  bentuk document term matrix dengan struktur seperti Tabel 1.
Tabel 1.
Document term matrix Dokumen ( d) ke-
Kata ( w ) ke- 1 2 j n 1 11 f 12 f 1 j f 1 n f 2 21 f 22 f 2 j f 2 n f i 1 i f 2 i f ij f in f m 1 m f 2 m f mn f mn f
keterangan :
m = banyaknya dokumen abstrak,
n = banyaknya term/kata pada semua dokumen abstrak,
f ij = 0,  jika kata ke-  tidak muncul pada dokumen ke-
1,  jika kata ke-  muncul pada dokumen ke- j i j i   
Setelah  melalui  tahap  pencarian  topik  menggunakan association  rule maka  Topik-topik  yang  terbentuk  disusun kedalam  matriks  dimana  setiap  Topik  direpresentasikan sebagai vektor dengan dimensinya yaitu frekuensi per tahun, Matriks  tersebut  digunakan  untuk  mencari  korelasi  antar Topik-topik. Struktur dari Topic  per years  matrix diberikan pada Tabel 2
Tabel 2. Topic per year Matrix Topik ( I ) Tahun ke- 2009 2010 q 2018
1 1,2009 x 1,2010 x 1, q x 1,2018 x 2 2,2009 x 2,2010 x 2, q x 2,2018 x p ,2009 p x ,2010 p x , p q x ,2018 p x b ,2009 b x ,2010 b x , b q x ,2018 b x
keterangan : b = banyaknya Topik yang terbentuk
, p q x = frekuensi dokumen yang mempunyai topik ke- p pada tahun ke- q

## B. Langkah Analisis
Langkah analisis  yang dilakukan untuk mencapai  tujuan yang  diharapkan  dalam  penelitian  ini  sesuai  permasalahan yang telah dirumuskan.
(3)
1. Menyiapkan data keywords
2. Pencarian Topik dengan Association
Rule
menggunakan item per-kata
a. Melakukan preprocessing  data ,  dalam  tahap preprocessing  data terdapat  tahap-tahap  yang dilakukan yaitu :
i. Melakukan case folding , yaitu mengubah semua teks dengan huruf kecil,
ii. Menghapus tanda baca koma (,),
iii. Menghapus  kata  yang  mengandung stopwords “and”,
iv. Melakukan lemmatization untuk  mendapatkan kata dasar pada kata benda ( noun ),
v. Melakukan tokenizing untuk memecah keywords menjadi kata per kata,
b. Membentuk document term matrix , yaitu merepresentasikan  masing-masing  kata  ke  dalam bentuk vektor dimana setiap dimensi sesuai dengan term atau  kata  dan  nilainya  merupakan  bilangan biner  yang  menunjukkan  apakah  kata  tersebut muncul atau tidak,
c. Mencari  Topik  dari document  term  matrix menggunakan frequent itemset mining ,
i. Membangkitkan frequent  itemset menggunakan algoritma Apriori dan ECLAT
ii. Membandingkan performa dari algoritma
Apriori dan ECLAT dalam  membangkitkan frequent itemset menggunakan kriteria minimum support 10%,  7,5%,  5%,  2,5%,  1%,  0,75%, 0,5%, 0,25%, dan 0,1%.
iii. Mengevaluasi topik menggunakan closed frequent itemset sehingga topik yang dihasilkan merupakan topik yang unik dan single ,
iv. Membentuk Topic  per  years  Matrix ,  dimana setiap  Topik  direpresentasikan  sebagai  vektor dengan dimensinya yaitu frekuensi per tahun,
d. Membentuk Topic Community Graph
i. Menghitung  korelasi  antar  Topik  dengan menggunakan  data  pada Topic  per  years Matrix .  Topik  direpresenta-sikan  sebagai node dan garis antar node atau edge merupakan nilai korelasi antar Topik,
ii. Menguji  korelasi  antar  Topik,  apabila  nilai p- value > 0,05 maka garis edge akan dihapus,
iii. Membentuk network  graph dengan node dan edge yang didapatkan dari proses sebelumnya,
iv. Menemukan sekumpulan Topik yang membentuk
Community menggunakan algoritma Community  detection berbasis  CPM ( Clique Percolation Method)
3. Pencarian Topik dengan Association
Rule menggunakan item per-keywords
a. Melakukan tokenizing untuk  memecah keywords berdasarkan tanda koma,
b. Membentuk document term matrix
c. Mencari  Topik  dari document  term  matrix menggunakan frequent itemset mining ,
i. Membangkitkan frequent  itemset menggunakan algoritma Apriori dan ECLAT
ii. Membandingkan performa dari algoritma
Apriori dan ECLAT dalam  membangkitkan frequent itemset menggunakan kriteria minimum support 2,5%,  1%,  0,75%,  0,5%,  0,25%,  dan 0,1%.
iii. Mengevaluasi topik menggunakan closed frequent itemset sehingga topik yang dihasilkan merupakan topik yang unik dan single , iv. Membentuk Topic  per  years  Matrix ,  dimana setiap  Topik  direpresentasikan  sebagai  vektor dengan dimensinya yaitu frekuensi per tahun,
4. Menarik  kesimpulan  berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan serta memberikan saran yang bersesuaian.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Association Rule dengan item per-kata Analisis Association  Rule dengan  menggunakan  kata pada keywords sebagai  item  bertujuan untuk mencari  Topik dengan  menggunakan closed  frequent  itemset sebagai kandidat  topik.  Sebagai  contoh  apabila  kata  “ support ”, “ vector”, dan  “ machine” mempunyai  nilai support yang cukup  tinggi  maka  ketiga  tersebut  dapat  diduga  merupakan sebuah  topik  yang  merepresentasikan  metode  SVM  untuk klasifikasi.
1. Preprocessing Data Data keywords yang  terambil kemudian  dilakukan praproses  data  sebelum  analisis association  rule .  Berikut merupakan  contoh  tahap  praproses  data  pada  dokumen abstrak dari salah satu dokumen yang ditunjukan pada Tabel 3 .
Tabel 3. Praproses Data Keywords Upper bound, Partitioning algorithms, Algorithm design and analysis, Estimation, Approximation algorithms, Memory management, Clustering algorithms Remove Punctuation (,) Upper bound Partitioning algorithms Algorithm design and analysis Estimation Approximation algorithms Memory management Clustering algorithms Case Folding upper bound partitioning algorithms algorithm design and analysis estimation approximation algorithms memory management clustering algorithms Remove Stopwords (‘and’) upper bound partitioning algorithms algorithm design analysis estimation approximation algorithms memory management clustering algorithms
Lemmatization upper bound partitioning algorithm algorithm design analysis estimation approximation algorithm memory management clustering algorithm
Setelah dilakukan praproses data maka proses selanjutnya  yaitu  tokenisasi  dan  pembuatan document  term matrix (DTM).  Struktur dari DTM yang terbentuk disajikan pada Tabel 4 berikut ini
Tabel 4.
Document Term Matrix No abstract access wide xml youtube 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 522 0 0 0 0 0
523 1 0 0 0 0
524 0 1 0 0 0 3373 0 0 0 0 0
3374
0 0
0 0 0 Jumlah 6 47 5 67 9
Setelah  proses  pembuatan document  term  matrix , kemudian  dilakukan  visualisasi  word  cloud. Wordcloud
merupakan salah satu metode untuk menampilkan data teks secara visual dengan informasi yang mudah untuk dianalisis yang ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Wordcloud Unigram.
Dari Gambar 4 dapat diketahui bahwa 1-kata yang paling sering  muncul  sebagai keywords adalah data .  Sedangkan apabila  menggunakan Bigram (Gambar  5),  maka  2-kata berurutan  yang  paling  muncul  di keywords adalah data mining .
Gambar 5. Wordcloud Bigram.
Apabila  menggunakan  pemenggalan  3-kata  atau trigram maka 3-kata yang paling sering muncul di keywords adalah algorithm design analysis.
Gambar 6. Wordcloud Trigram.
2. Frequent Itemset
Dalam  membangkitkan Frequent  itemset dilakukan dengan menggunakan 2 algoritma yaitu Apriori dan ECLAT .
Penggunaan
dua algoritma digunakan untuk membandingkan  algoritma  mana  yang  lebih  cepat  dalam
membangkitkan frequent  itemset .  Perbandingan  waktu pembangkitan itemset pada  masing-masing  algoritma  dapat dilihat pada Gambar 7
Dengan minimum  support yang  kecil  maka  waktu  yang dibutuhkan  untuk  membangkitkan frequent  itemset akan lebih  lama,  karena  dengan support yang  kecil  tentu itemset yang  masuk  kriteria  akan  semakin  banyak.  Begitupun sebaliknya  dengan  menggunakan support yang  tinggi  maka waktunya akan semakin cepat karena menghasilkan frequent itemset yang sedikit.
Dari  penggunaan  beberapa  nilai  minimum  support  yang berbeda,  terlihat  bahwa  di  semua  nilai  minimum  support algoritma  ECLAT  mempunyai  waktu  yang  lebih  cepat  bila dibandingkan  dengan  menggunakan  Apriori.  Hal  ini dikarenakan ECLAT menggunakan vertical layout databese sehingga  untuk  menghitung  nilai  support  tidak  perlu melakukan scan databese secara berulang.
10.00% 7.50% 5.00% 2.50% 1.00% 0.75% 0.50% 0.25% 0.10% 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 min_supp ti m e ( m s) Apriori ECLAT method
Gambar 7. Perbandingan algoritma Apriori vs ECLAT.
Frequent  itemset yang  dihasilkan  dengan  algoritma Apriori dan ECLAT ditampilkan  seperti  Tabel  5,  dengan menggunakan minimum  support sebesar  7.5%  maka didapatkanlah 15 frequent itemset
Tabel 5. Top 15 Frequent Itemset data dari jurnal IEEE Xplore No items support count 1 {data,mining} 0.199 671 2 {data,model} 0.167 563 3 {algorithm,analysis} 0.131 443 4 {algorithm,data} 0.123 414 5 {analysis,data} 0.107 362 6 {algorithm,design} 0.105 353 7 {design,analysis} 0.104 352 8 {algorithm,design,analysis} 0.104 351 9 {database,data} 0.102 344 10 {computer,science} 0.093 315 11 {algorithm,clustering} 0.093 314 12 {data,engineering} 0.092 309 13 {computational,modeling} 0.086 290 14 {processing,query} 0.080 269 15 {computer,data} 0.079 265
Dua  kata  yang  paling  muncul  bersamaan  di keywords adalah data dan mining .  Dengan support sebesar  19,9% maka  dapat  diinterpretasikan  bahwa  kedua  kata  digunakan secara  bersaamaan  di keywords di  671  dokumen  dari  3374 dokumen.

## 3. Closed Frequent Itemset
Karena  masih  besarnya  itemset  yang  dihasilkan  dan masih  adanya  itemset  yang  merupakan  subset  itemset  yang lain,  maka  diperlukan  penghapusan  itemset  dengan pendekatan Closed frequent itemset .
Tabel 6. Perbandingan jumlah itemset pada masing-masing kriteria min_support Frequent itemset Closed Frequent Itemset Remove Subset 10,00 % 9 9 6 7,50 % 15 15 12 5,00 % 36 34 22 2,50 % 188 162 85 1,00 % 1100 843 448 0,75 % 1798 1293 629 0,50 % 4019 2613 1204 0,25 % 12227 6952 1466 0,1% 67379 23868 10150
Dari  hasil  Tabel  6, Closed  frequent  itemset dan remove subset mampu  mengurangi  jumlah frequent  itemset yang dihasilkan,  sehingga  dua  pendekatan  tersebut  digunakan sebagai  kandidat  untuk  menentukan  Topik.  Namun  yang digunakan sebagai kriteria dalam  menentukan Topik adalah Closed  frequent  itemset karena  apabila  menggunakan remove  subset maka  akan  terlalu  banyak  itemset  yang dipotong sehingga ada informasi yang ikut hilang.
Dengan  menggunakan closed  frequent  itemset dan minimum  support sebesar  7,5%  didapatkan  itemset  yang sama  dengan frequent  itemset yaitu  sebanyak  15  itemset. Kemudian  dari  15  itemset  tersebut  masing-masing  dihitung frekuensi kemunculannya tiap tahun dari tahun 2009 sampai 2018.  Data  frekuensi  per  tahun  digunakan  untuk  mencari trend pada  10  tahun  terakhir  dan  juga  digunakan  untuk menghitung korelasi yang akan digunakan untuk membentuk network graph .
Dari Tabel 7 dapat dilihat perkembangan masing-masing topik  dari  tahun  2009  sampai  2018,  sebagai  contoh  Topik Data  model dan computational  modeling mengalami kenaikan trend pada 10 tahun terakhir. Sedangkan algorithm clustering dan processing query mengalami penurunan trend sepanjang 10 tahun terakhir.

## 4. Topic Community
Dalam menemukan satu set topik yang berkorelasi tinggi satu  sama  lain  (atau  berkorelasi  terbalik),  maka  digunakan- lah koefisien korelasi  antara dua itemset untuk  membangun grafik. Setiap node dari grafik menunjukkan sebuah itemset , dan garis edge yang menghubungkan dua node menunjukkan korelasi antara dua itemset .
Untuk  melihat  tingkat  korelasi  antar  dua itemset maka dilakukanlah  pengujian  korelasi.  Sehingga  apabila  ada  2 itemset yang  tidak  mempunyai  hubungan  yang  signifikan, maka garis edge antar 2 topik tersebut akan dihapus. Setelah itu,  dengan  menggunakan  algoritma Community  detection berbasis  CPM  ( Clique  Percolation  Method) didapatkanlah grup topik dengan korelasi yang signifikan (Gambar 8).
Dengan  menggunakan minimum  support sebesar  5% yaitu  dengan  34  itemset  maka  terbentuk  3  kelompok  Topik yang  saling overlapping .  Masing-masing  itemset  di  dalam community merupakan  itemset  yang  mempunyai  korelasi yang  signifikan.  Sebagai  contoh  kelompok  yang  berwarna hijau  yaitu  {algorithm,  design,  analysis},  {algorithm, analysis},  {design,  analysis},  dan  {algorithm,  analysis} mempunyai korelasi yang signifikan sehingga keempat topik tersebut membentuk 1 kelompok tersendiri yang merepresentasikan  suatu  Topik  tertentu  yaitu  tentang algorithm  design  &  analysis .  Kelompok  2  yang  bewarna merah  merupakan  topik-topik  tentang Data  mining ,
sedangkan  kelompok  3  yang  berwarna  ungu  merupakan topik-topik tentang Modeling data & feature extraction.
Gambar 8. Topic Community dari 34 Topik.
B. Association Rule dengan item per-keywords
Analisis Association Rule dengan menggunakan keywords sebagai  item  bertujuan  untuk  mencari keywords mana  saja  yang  muncul  bersamaan,  seperti  misal keywords “ Data  mining” akan  muncul  bersamaan  dengan  “ Data models ”.

## 1. Preprocessing Data
Dengan  menggunakan keywords sebagai  item  maka untuk  preprocessing  data  tidak  banyak  yang  dilakukan, hanya melakukan pemisahan masing-masing keywords yang dipisahkan dengan tanda baca koma (,).
Tabel 8.
Document Term Matrix per keywords No Access control Access protocols Yield estimation YouTube 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1094 1 1 0 0 3373 0 0 0 0 3374 0 0 0 0 Jumlah 16 3 1 9
Tabel 7. Perkembangan topik dari tahun 2009-2018 No items line plot 1 {data,mining} 2 {data,model} 3 {algorithm,analysis} 4 {algorithm,data}
5 {analysis,data}
6 {algorithm,design}
7 {design,analysis}
8 {algorithm,design,analysis}
9 {database,data}
10 {computer,science}
11 {algorithm,clustering}
12 {data,engineering}
13 {computational,modeling}
14 {processing,query}
15 {computer,data}
Setelah  itu  data  akan  diubah  ke  dalam document  term matrix . Struktur document term matrix yang terbentuk dapat dilihat pada Tabel 8 Sebelum  dilakukan Association  Rule maka  terlebih dahulu dilihat karakteristik data dari keywords yang diambil. Gambar  9  merupakan  plot  10  besar  frekuensi keywords , dimana keywords yang  paling  sering  muncul  di  9%  dari keseluruhan keywords adalah Data  mining , Data  models, Algorithm  design  and  analysis,  Databese,  Optimization, Clustering  algorithm. Apabila  dibandingkan  dengan  hasil Association  rule dengan  item  per-kata  maka  dari  10 keywords  yang  paling  sering  muncul  tersebut  mampu dideteksi  menggunakan closed  frequent  itemset dengan menggunakan kata sebagai item.
Gambar 9. Frequency keywords.
Adapun  untuk  melihat  perkembangan  masing-masing keywords dari tahun 2009 sampai 2018 dapatn menggunakan  regresi time  series ,  yaitu  dengan  menjadikan tahun  sebagai  variabel  prediktor  dan  frekuensi  kemunculan keywords per tahun sebagai  variabel respon  maka keywords yang  mempunyai trend secara  signifikan  ditampilkan  pada Tabel 9
Tabel 9. Model regresi time series Keywords (X) Model p- value R 2 Data models 18.5 5.23 tahun X tahun    0.001 79.7% Optimization 11.9 3.68 tahun X tahun    0.006 62.6% Clustering algorithms 41.6 1.85 tahun X tahun    0.019 51.7% Computational modeling 6.73 4.01 tahun X tahun    0.001 73.6%
Keywords Clustering  algorithm jika  dilihat  tandanya maka  mengalami trend penurunan  dari  tahun  2009  sampai tahun  2018.  Sedangkan  3 keywords lainnya  mengalami peningkatan  dari  tahun  ke  tahun  antara  tahun  2009  sampai tahun 2018.

## 2. Frequent Itemset
Hampir sama pada Association rule dengan menggunakan  item  per-kata,  pada  item  per- keywords juga menggunakan  dua  algoritma  yang  berbeda  untuk  melihat mana  yang  lebih  cepat  dalam  membangkitkan frequent itemset .  Sehingga  dengan  menggunakan  2  dataset  berbeda dapat ditarik kesimpulan algoritma mana yang lebih cepat.
Dari  penggunaan  beberapa  nilai minimum support yang berbeda, terlihat bahwa algoritma ECLAT lebih cepat dalam membangkitkan frequent  itemset bila dibandingkan Apriori . Untuk  lebih  jelasnya,  perbandingan  algoritma ECLAT dengan Apriori disajikan pada Gambar 10
2.50% 1.00% 0.75% 0.50% 0.25% 0.10% 35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 min_supp ti m e ( m s) Apriori ECLAT method_1
Gambar 10. Perbandingan algoritma Apriori vs ECLAT.
Tabel  10  merupakan 9 frequent  itemset dengan menggunakan minimum  support sebesar  2% . Dua keyword yang paling sering muncul bersamaan adalah Computational modelling dan Data  models .  Dengan  mengambil  salah  satu itemset dari  Tabel  10  yaitu  itemset  {Data  mining,  feature extraction},  maka  dapat  diinterpretasikan  bahwa keywords Data  mining dengan Feature  extraction muncul  bersamaan di 69 dokumen dari 3374 dokumen.
Tabel 10. Top 9 dari Frequent Itemset dengan item per- keywords No items support count 1 {Computational modeling, Data models} 0.030 102 2 {Computer science, Data engineering} 0.030 101 3 {Data models, Predictive models} 0.029 99 4 {Computer science, Data mining} 0.028 96 5 {Clustering algorithms, Data mining} 0.025 83 6 {Data mining,Data models} 0.023 79 7 {Algorithm design and analysis,Data mining} 0.023 77 8 {Data mining,Feature extraction} 0.020 69 9 {Data models,Training} 0.020 68

## 3. Closed Frequent Itemset
Dari  Tabel  11  terlihat  bahwa  untuk  minimum  support lebih dari 0,25% tidak ada perbedaan antara frequent itemset dengan closed frequent itemset . Sehingga dengan menggunakan  1- keywords sebagai  item, closed  frequent itemset tidak perlu digunakan.
Tabel 11. Perbandingan jumlah itemset pada masing-masing kriteria
min_support Frequent itemset Closed Frequent Itemset Remove Subset 2,50 % 4 4 0 1,00 % 55 55 0 0,75 % 109 109 101 0,50 % 304 304 280 0,25 % 1003 1001 876 0,1% 6052 4472 3298
Kemudian  langkah  selanjutnya  sama  seperti  pada Association  rule dengan  item  per-kata  yaitu itemset yang didapatkan  dari closed  frequent  itemset dihitung  frekuensi kemunculan per tahun  yang digunakan untuk mencari trend dari masing-masing keywords .
Jika  dilihat  pada  Tabel  12  maka  salah  satu  topik  yaitu {Computational  modeling,  Data  models},  {Data  models,
Predictive models}, {Data mining, Data models} mengalami kenaikan trend antara tahun 2009 sampai 2018.
Tabel 12. Perkembangan Topik dari tahun 2009-2018 No items line plot 1 {Computational modeling, Data models}
2 {Computer science, Data engineering}
3 {Data models,
Predictive models}
4 {Computer science,
Data mining}
5 {Clustering algorithms, Data mining}
6 {Data mining,Data models}
7 {Algorithm design and analysis,Data mining}
8 {Data mining,Feature extraction}
9 {Data models,Training}

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Beberapa  kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  dengan menggunakan dua dataset yang berbeda yaitu dataset dengan item  per-kata  dan  dataset  dengan  item  per- keywords ,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma ECLAT lebih  cepat  dalam membangkitkan frequent itemset bila dibandingkan algoritma Apriori .  Pada association  rule dengan item per- kata, Itemset yang  paling  tinggi  yaitu  dengan  nilai support sebesar  0,199  adalah data  mining , artinya  bahwa  kata data dan mining muncul bersamaan di keywords di 671 dokumen dari  3374  dokumen.  Dengan  menggunakan community detection maka  kelompok yang  terbentuk  sebanyak  3, dengan node-node didalam community memiliki  korelasi
yang signifikan.  Sedangkan apabila  menggunakan item per- keywords,  Itemset dengan  nilai support terbesar  yaitu dengan  nilai  0,0302  adalah  {Computational  modeling,Data models},  yang  artinya keywords  Computational  modelling dan Data  Models muncul  bersamaan  di  102  dokumen  dari 3374 dokumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Agrawal  and  R.  Srikant,  “Fast  Algorithms  for  Mining Association  Rules  in  Large  Databases,”  in Proceedings  of  the 20th International Conference on Very Large Data Bases , 1994, pp. 487–499.
[2] M.  Zaki  and  et  al,  “New  algorithms  for  fast  discovery  of Association  Rules,”  in In  3rd  International  Conference  on Knowledge and Data Engineering , 1997, pp. 283–286.
[3] K. Shubankar and et al, “A frequent keyword-set based algorithm for  topic  modeling  and  clustering  of  research  papers,”  in 3rd Conference on Data Mining and Optimization (DMO) , 2011, pp. 96–102.
[4] J.  Hurtado  and  et  al,  “Topic  discovery  and  future  trend forecasting for texts,” J. Big Data , vol. 3, 2016.
[5] C. Manning and et al, Introduction to Information Retrieval . New
York: Cambridge University Prees, 2008.
[6] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining  Concepts  and Techniques . USA: Elsevier, 2012.
[7] R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, and K. Ye, Probability &  Statistics  for  Engineers  &  Scientists ,  9th  ed.  USA:  Pearson Education Inc, 2012.
[8] R.  Shumway  and  D.  Stoffer, Time  Series  Analysis  and  Its Application with R . New York: Springer, 2006.
[9] B. Bowerman, R. O’Connell, and A. Koehler, Forecasting, Time Series and Regression in Applied Approach . California: Duxbury
Press, 2005. [10] IEEE, “IEEE International Conference on Data Mining (ICDM),”
2019. [Online].
Available: https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/1000179/all-proceedings. [11] IEEE,  “International  Conference  on  Data  Engineering  (ICDE),”
2019. [Online]. Available:
https://ieeexplore.ieee.org/servlet/opac?punumber=1000178.