## Deteksi Event pada Hashtag Twitter
Menggunakan DF-IDF dan Entropi Wavelet

## Amin Ajaib Maggang
Program Studi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik Universitas Nusa Cendana Email: amin_maggang@staf.undana.ac.id
Info Artikel ABSTRACT Histori Artikel: Diterima Sep 04, 2021 Direvisi Okt 13, 2021 Disetujui okt 29, 2021
This study aimed to detect event from a collection of tweets having similar hashtag. Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  and  Document  Frequency-Inverse  Document Frequency  (DF-IDF)  techniques  were  utilised  in  this  research  to  develop  and analyse the signals. Signals were developed using DF-IDF during a certain period while  DWT  was  applied  to  capture  the  sudden  change  in  the  DF-IDF  signal  and displayed it in the form of entropy. Words that have a sudden change in signal value at the same period of time might represent an event related to the topic of the hashtag. Knowing the words will assist users to discover the event associated to the hashtag. Using  3473  tweets  collected  on  the  RIPLKY  hashtag  with  the  20  most  frequently occurring  words,  the  results  showed  that  DWT  managed  to  capture  the  sudden change in DF-IDF signal related to a spike occured in the wavelet entropy. The spike was shown by three words, namely proud, sophialimx, and goals. We also found that the three words were under the same tweet, and they described an event about the funeral of Singaporean prime minister.
Keywords: event detection, topic identification, tweets, twitter, dwt, entropy

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi event dari kumpulan tweet yang memiliki hashtag  yang  sama.  Teknik  Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  dan  Document Frequency-Inverse Document Frequency (DF-IDF) digunakan dalam penelitian ini untuk mengembangkan dan menganalisis sinyal. Sinyal dibangun menggunakan DF- IDF  selama  periode  tertentu,  sedangkan  DWT  dimanfaatkan  untuk  menangkap perubahan  mendadak  pada  sinyal  DF-IDF  dan  menampilkannya  dalam  bentuk entropi.  Kata-kata  yang  memiliki  perubahan  nilai  sinyal  secara  tiba-tiba  pada periode waktu yang sama dapat mewakili suatu peristiwa yang terkait dengan topik hashtag.  Mengetahui  kata-kata  akan  membantu  pengguna  untuk  menemukan peristiwa yang terkait dengan hashtag. Menggunakan 3473 tweet yang dikumpulkan pada  tagar  RIPLKY  dengan  20  kata  yang  paling  sering  muncul,  hasilnya menunjukkan bahwa DWT berhasil menemukan perubahan cepat pada sinyal df-idf terkait dengan lonjakan yang terjadi pada wavelet entropi. Lonjakan itu ditunjukkan dengan tiga kata, yaitu proud, sophialimx, dan goals. Kami juga menemukan bahwa ketiga  kata  tersebut  berada  pada  tweet  yang  sama,  dan  menggambarkan  sebuah peristiwa tentang pemakaman perdana menteri Singapura.
Kata Kunci:   event detection,topic identification, tweets, twitter, dwt, entropy Penulis Korespondensi:
Amin Ajaib Maggang Program Studi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui - Kupang. Email: amin_maggang@staf.undana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  salah  satu  media  sosial  terpopuler dengan  perkiraan  jumlah  pengguna  aktif  sekitar
330  juta[1],  Twitter  telah  menjadi  objek penelitian  di  bidang  identifikasi  topik  [2]. Identifikasi  event  digunakan  untuk  menentukan kejadian terkait topik yang sedang dibahas dalam aliran  data  Twitter[3,  4].  Deteksi  event  dapat
Jurnal Media Elektro / Vol. X / No. 2
didefinisikan sebagai upaya untuk menemukan peristiwa berdasarkan perubahan volume data teks yang berhubungan dengan suatu topik pada waktu tertentu[5]. Tujuan utama dari pendeteksian event adalah untuk mengenali cerita pertama ( first story ) yang membahas suatu kejadian yang terjadi pada periode waktu dan tempat tertentu [6].
Sebagai kata kunci untuk mewakili topik pembicaraan pada twitter, hashtag (kata yang didahului dengan simbol #) telah banyak digunakan di bidang penelitian deteksi event pada media sosial. Hashtag membantu pengguna untuk dengan mudah mengetahui topik yang sedang viral, tentang apa, dan siapa orang yang pertama kali men-tweet topik tersebut. Namun, peristiwa yang terkait dengan hashtag bisa sulit ditemukan karena tweet dengan hashtag tertentu ditambahkan dengan hashtag lain atau beberapa kata ketika orang melakukan retweet . Oleh karena itu, memiliki algoritma yang dapat dengan cepat mendeteksi peristiwa dari topik yang diwakili oleh hashtag adalah penting.
Meskipun banyak teknik telah digunakan untuk mendeteksi peristiwa dari Twitter, sejauh yang kami ketahui, masih sedikit penelitian yang dilakukan untuk mendeteksi peristiwa atau topik hanya dari satu hashtag,  dengan melihat perubahan secara tiba-tiba dari sinyal kata terhadap suatu periode waktu. Penelitian oleh [7] menerapkan Discrete Fourier Transform (DFT) untuk mendeteksi peristiwa dengan melihat burst dalam domain waktu yang berhubungan dengan naiknya sinyal secara signifikan dalam domain frekuensi. Meskipun demikian, DFT tidak dapat menentukan waktu saat burst terjadi, yang mana sangat penting dalam deteksi peristiwa atau topik. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan transformasi wavelet karena wavelet dapat menentukan waktu ketika terjadi perubahan nilai sinyal yang cepat.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini mengombinasikan DF-IDF dan Discrete Wavelet Transform (DWT) untuk mengetahui perubahan yang terjadi pada sinyal (kata). DF-IDF digunakan untuk membangun sinyal dari kata-kata yang terkandung di dalam tweets pada suatu hashtag. Sedangkan DWT digunakan untuk mendeteksi perubahan sinyal yang terjadi secara tiba-tiba dalam bentuk entropi wavelet.
2.1 H-Measure (Normalisasi Shannon Wavelet Entropy)
H-Measure merupakan normalisasi dari Shannon wavelet entropy (SWE) [8] yang digunakan untuk mengukur  distribusi  energi  sinyal  pada  skala yang  berbeda  (band  Frekuensi).  H-measure didefinisikan sebagai;
max ( ) ( ) SWE S H S SWE =
(1)
Dimana SWE max diperoleh dengan mengaplikasikan distribusi uniform dari energi sinyal pada berbagai skala misalnya
  1 1 1 1 1 1 , ,..... i I I I N N N  + + +   =  
  .
SWE(S) diperoleh dengan menghitung SWE[9] dari sinyal pada distribusi 𝜌 𝑖 .
( ) log i i i SWE S   = −  (2)
Dimana i  menunjukkan distribusi energi sinyal wavelet  pada  setiap  skala  yang  berbeda .Normalisasi  nilai i  ini yang  juga  digunakan pada perhitungan H-Measure.

## 2.2  Konstruksi  Sinyal  DF-IDF  dan  Analisis Wavelet
Sinyal dari setiap kata dibangun dalam dua tahap. Dengan  asumsi  bahwa  T c adalah    waktu sekarang,  tahap  pertama  pembuatan  sinyal  dari kata w pada T c dapat ditulis sebagai berikut:
[ (1), (2),...... ( )]
w w w c S s s s T = (3)
Nilai  dari ( ) w s t pada setiap  sampel t ,  diberikan oleh skor DF-IDF yang didefinisikan oleh:
1 1 ( ) ( ) ( ) log ( ) ( ) Tc w i w Tc w i N i N t S t x N t N i = = =   (4)
𝑁𝑤 ( 𝑡 ) adalah jumlah tweets yang berisikan kata- kata  yang  sering  muncul,  sedangkan 𝑁 ( 𝑡 )  total tweets dalam periode waktu yang sama.
Jurnal Media Elektro / Vol. X / No. 2
Pada  tahap berikutnya, sinyal dikonstruksi menggunakan sliding window ∆ yang mencakup beberapa titik sampel  sinyal tahap pertama. Sinyal tahap kedua berfungsi untuk menangkap setiap perubahan pada tahap pertama. Berikut adalah sinyal tahap kedua.
𝑆 ′ 𝑤 = [ 𝑠 ′ 𝑤 (1), 𝑠 ′ 𝑤 (2), … … , 𝑠 ′ 𝑤 ( 𝑇 ′ 𝑐 )]      (5)
Waktu pada sinyal tahap pertama dan tahap kedua tidak harus dalam satuan yang sama. Nilai 𝑠 ′ 𝑤 ( 𝑡 ′) dapat dihitung dengan menggeser sliding window untuk  mengambil  sebagian  sampel  poin  pada sinyal tahap pertama 𝑠 ′ 𝑤 (( 𝑡 ′ − 2) ∗ ∆ + 1) to 𝑠 𝑤 (( 𝑡 ′ − 1) ∗ ∆)  dan  kemudian  melanjutkannya  pada tahapan  selanjutnya.  Hal  ini  akan  menghasilkan pemecahan  sinyal  pada  window  tersebut  dan dituliskan  sebagai 𝐷 𝑡 ′ −1 .  Selanjutnya  H-Measure dari 𝐷 𝑡 ′ −1 dapat  dihitung  dan  dituliskan  dengan 𝐻 𝑡 ′ −1 .  Setelah  itu  sliding  window  digeser  ke bagian titik sampel berikut 𝑠 𝑤 (( 𝑡 ′ − 1) ∗ ∆) ke 𝑠 𝑤 ( 𝑡 ′
∗ ∆) untuk perhitungan 𝐷 𝑡 ′ dan 𝐻 𝑡 ′.
𝑠 ′ 𝑤 (𝑡 ′ ) = 𝐻 𝑡∗ − 𝐻 𝑡 ′ −1 𝐻 𝑡 ′ −1 𝑖𝑓 ( 𝐻 𝑡∗ > 𝐻 𝑡 ′ −1 ); (6)
0 lainnya
Berikut  adalah  ilustrasi  pembentukan  kedua sinyal entropi.

## Gambar 1 Analogi tahapan Konstruksi Sinyal[4]
Dari  gambar  1  dapat  dianalogikan  bahwa  D 1 merupakan 𝐻 𝑡 ′ −1 dan  D 2 merupakan 𝐻 𝑡 ′.
Sedangkan  D 2’ merupakan  nilai 𝑠 ′ 𝑤 (𝑡 ′ ) pada persamaan(6).

## 2.3. Cross Correlation
Cross  correlation  digunakan  untuk  mengukur kemiripan  antara  dua  sinyal[10].  Jika  kedua sinyal direpresentasikan dengan fungsi x(t) dan y(t), maka  cross  correlation  dapat  dituliskan sebagai.
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data dan prosedur penelitian
Sumber  data  yang  diterapkan  pada  percobaan pertama  ini  dikumpulkan  dengan  langkah- langkah sebagai berikut
1. Tweet  diambil  menggunakan  hashtag
RIPLKY  pada  tanggal  30-31  Maret 2015  menggunakan  NCapture,  yang merupakan  ekstensi  web  browser  dari aplikasi NVivo v.10.
2. Tweet yang dikumpulkan kemudian di- token-kan menjadi kata-kata  dan kemudian digunakan untuk membangun sinyal kata-kata
individual.  Stop  words  dan  kata-kata yang  jarang  dibuang  melalui  proses filter karena tidak memiliki arti khusus dan tidak terkait dengan suatu topik.
3. Setelah  difilter,  hanya  20  kata  yang paling banyak muncul dalam dokumen yang  digunakan  untuk  membangun sinyal.  Jumlah  total  tweet  yang diterapkan dalam percobaan ini adalah 3474 dokumen.

## 3.2. Konstruksi Sinyal
Sinyal df-idf pada  Gambar 1 menampilkan pola sinyal  dari  tiga  kata  yang  memiliki  pola  sinyal yang  sama  selama  24  jam,  yang  diukur menggunakan  cross  correlation.  Sinyal  tersebut dibangun  dengan  menerapkan  persamaan  (4) dalam interval waktu satu menit. Sinyal memiliki 1440 titik sampel karena sinyal diambil selama 24 jam.

## Gambar 2 Nilai DF-IDF (Sinyal Tahap 1)
Untuk mendeteksi perubahan nilai sinyal df-idf setiap jam, maka dua jenis wavelet entropi H t’-1 dan H t* telah  dihitung. H t’-1 berfungsi  untuk mendeteksi  perubahan  df-idf  per  jam  (sliding window ∆ = 60), sedangkan H t* dibangun untuk mendeteksi  perubahan  sinyal  df-idf  setiap  dua jam.
Pola  sinyal  dari  nilai df-idf (sinyal  tahap pertama)  pada  Gambar  2  menunjukkan bagaimana tiga keywords berubah-ubah terhadap waktu secara cepat mulai dari 0 sampai sekitar  20000  sample.  Namun,  hanya  kata,
“proud”  dan  “sophialimx”  yang  hampir  sama pola sinyalnya. Nilai perubahan entropi wavelet pada Gambar 3 diperoleh dengan menggunakan (6).  Terlihat  untuk  sampel  pertama  sampai sampel ke-4 dari ketiga kata (proud, sophialimx, dan  goals)  nilai  H t* > 𝐻 𝑡 ′ −1 .  Angka  H t* yang dibuat  tebal  adalah  angka  yang  nilainya  lebih besar  dari 𝐻 𝑡 ′ −1 .  Angka  yang  dibuat  tebal  ini bersama  pasangan 𝐻 𝑡 ′ −1 dimasukan  pada  (6) untuk  menghasilkan  nilai  perubahan  entropi wavelet yang ditampilkan pada Gambar 3.
Tabel 1 Nilai dua entropi ( 𝐻 𝑡 ′ −1 dan H t* adalah entropi I dan II) Urutan Sampel proud sophialimx goals 𝐻 𝑡 ′ −1 H t* 𝐻 𝑡 ′ −1 H t* 𝐻 𝑡 ′ −1 H t* 1 0.1635 0.1716 0.1621 0.1841 0 0.7013 2 0.2624 0.3329 0.2684 0.343 0 0.7263 3 0.3419 0.5002 0.3419 0.5002 0.7939 0.8051 4 0.7937 0.8204 0.7937 0.8189 0.7495 0.7067 5 0.873 0.7339 0.873 0.7365 0 0 6 0.6118 0.5839 0.6213 0.5904 0.7495 0.7013 7 0.7298 0.7013 0.7298 0.7013 0 0 8 0.8384 0.7772 0.8437 0.7775 0.7495 0.7095 9 0.8274 0.8148 0 0.7013 0 0.7013 10 0.7715 0.7376 0.744 0.7094 0.872 0.8532 11 0.7408 0.7387 0.7495 0.7013 0.7495 0.7094 12 0.8199 0.7586 0 0 0.7517 0.7121
Gambar  3  menunjukan  perubahan  pola  sinyal df-idf secara  cepat  dan  menghasilkan  lonjakan nilai  entropi  wavelet. Seperti  dapat  dilihat bahwa ketiga kata tersebut memiliki pola spike yang  serupa  antara  10.000  hingga  20.000 sampel. Hal ini menunjukkan bahwa ketiga kata tersebut  meningkat  penggunaannya  selama waktu  tersebut.  Dari  sudut  pandang  deteksi event, peningkatan penggunaan kata menunjukkan  bahwa  kemungkinan  besar  ada peristiwa atau topik penting yang telah dibahas pada hashtag. Hasil ini sesuai dengan apa yang dikemukakan  oleh  [4,  5].  Dengan  melakukan pencarian  menggunakan  google  search  engine, didapati bahwa kata “proud”, “sophialimx”, dan “goal”  sebenarnya  berasal  dari  tweets  yang sama.
Gambar 4 Google Search untuk proud, sophialimx, dan goals
Hal  ini  menunjukan  bahwa  implementasi DF-IDF  dan  Entropi  Wavelet  dalam  deteksi event  pada  satu  hashtag  akan  menghasilkan sinyal  dari  kata-kata  yang  berada  pada  tweet yang sama. Dengan demikian pengguna Twitter terbantu  untuk  dengan  mudah  menemukan kejadian  yang  dibahas  dalam  hashtag  tersebut dan  juga  untuk  melacak first  story peristiwa seperti penelitian yang dilakukan oleh [6].
Oleh  karena  itu,  dengan  penggunaan  sinyal entropi wavelet, 1440 jumlah titik sampel dalam sinyal  pertama  hanya  dapat  diwakili  oleh  12 sampel dalam entropi wavelet. Dengan demikian, hanya  sedikit  memori  yang  diperlukan  untuk menyimpan  sampel  sinyal  dan  pada  saat  yang sama,  masih  dapat  mendeteksi  topik  yang ditunjukkan oleh spike dalam periode tertentu.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengimplementasi DWT dan DF-IDF di dalam mendeteksi kejadian dari  sekumpulan  tweets  dengan  tagar  RIPLKY. df-idf  berhasil  membangun  sinyal  dari  20  kata yang dipilih setelah melalui proses filter. Setelah itu wavelet entropy digunakan untuk mendeteksi perubahan  yang  terjadi  secara  cepat  pada  sinyal df-idf.  DWT  berhasil  mendeteksi  perubahan secara cepat pada sinyal df-idf, dengan membuat spike (lonjakan  nilai  yang  tinggi)  pada  nilai entropi  wavelet.  Tiga  kata  yang  memiliki  pola yang  sama  baik  pada  sinyal  df-idf  dan  entropi wavelet adalah kata proud, goal, dan sophialimx.
Jurnal Media Elektro / Vol. X / No. 2
Setelah dilakukan pencarian menggunakan google search engine, didapati bahwa ketiga kata tersebut berasal dari tweets yang sama dan menjelaskan peristiwa pemakaman perdana menteri Singapura. Yang perlu dikembangkan pada penelitian ini adalah pada pencarian deskripsi peristiwa yang masih manual menggunakan google search engine agar bisa dikembangkan melalui coding program yang baik untuk dapat melakukan search secara otomatis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Statista.  (2020,  26  Juni  2020). Number  of
Twitter  users  worldwide  from  2014  to 2020(in millions) . Available: https://www.statista.com/statistics/303681/t witter-users-worldwide/
[2] R.  Kusumawardani  and  M.  Basri,  "Topic Identification  and  Categorization  of  Public Information  in  Community-Based  Social Media,"  in Journal  of  Physics:  Conference
Series , 2017, p. 012075.
[3] M.  Cordeiro,  "Twitter  event  detection: combining  wavelet  analysis  and  topic inference  summarization,"  in Doctoral symposium  on  informatics  engineering ,
2012, pp. 11-16.
[4] J.  Weng  and  B.-S.  Lee,  "Event  detection  in twitter," in Fifth international AAAI conference  on  weblogs  and  social  media ,
2011.
[5] W.  Dou,  X.  Wang,  W.  Ribarsky,  and  M. Zhou, "Event detection in social media data," in IEEE  VisWeek  Workshop  on  Interactive Visual Text Analytics-Task Driven Analytics of Social Media Content , 2012, pp. 971-980.
[6] S.  Petrović,  M.  Osborne,  and  V.  Lavrenko,
"Streaming  first  story  detection  with application  to  twitter,"  in Human  language technologies: The 2010 annual conference of the north american chapter of the association for computational linguistics , 2010, pp. 181- 189.
[7] Q. He, K. Chang, and E.-P. Lim, "Analyzing feature  trajectories  for  event  detection,"  in Proceedings of the 30th annual international ACM  SIGIR  conference  on  Research  and development  in  information  retrieval ,  2007,
pp. 207-214.
[8] O.  A.  Rosso,  S.  Blanco,  J.  Yordanova,  V.
Kolev,  A.  Figliola,  M.  Schürmann ,  et  al. , "Wavelet entropy: a new tool for analysis of short  duration  brain  electrical  signals," Journal  of  neuroscience  methods, vol.  105, pp. 65-75, 2001.
[9] C.  E.  Shannon,  "A  mathematical  theory  of communication," ACM  SIGMOBILE  mobile
computing and communications review, vol. 5, pp. 3-55, 2001.
[10] S.  J.  Orfanidis, Optimum  signal  processing: an  introduction :  Macmillan  publishing company, 1988.