## Memvisualisasikan Twit Kesehatan Berdasarkan Wilayah dan Timestamp
Bonpagna Kann 1 , Sihem Amer-Yahia 2 , Michael Ortega 3 , Jean-Louis Pépin 4 , Sébastien Bailly 5
Intisari—Media  sosial  telah  menjadi  salah  satu  sumber  data utama  pada  studi  sosial,  terutama  melalui  ekspresi  pengguna seperti momen-momen penting dalam kehidupan sehari-hari atau perasaan dan persepsi pengguna terhadap topik diskusi tertentu. Dalam  dunia  kesehatan,  media  sosial  dapat  digunakan  untuk mempelajari  wacana  orang  tentang  berbagai  macam  penyakit serta  untuk  memperoleh  wawasan  tentang  dampak  penyakit- penyakit  teresebut  terhadap  kualitas  hidup  pasien.  Saat  ini, ketertarikan  terhadap  penerapan  algoritme  machine  learning untuk  meningkatkan  prediksi  penyakit  melalui  data  yang diperoleh  dari  media  sosial  pengguna  sudah  makin  tinggi. Pada penelitian ini, hampir 800 juta post diambil dari Twitter melalui prapemrosesan dan dengan menjalankan time-aware ailment topic aspect  model  (T-ATAM).  Dengan  langkah-langkah  tersebut, diharapkan  penyakit,  gejala,  dan  pengobatan  dua  penyakit kronis,  yaitu  sleep  apnea  dan  penyakit  hati  kronis,  dapat diprediksi. Penelitian dilakukan terhadap twit berbahasa Inggris pada tahun 2018. Twit yang digunakan sebagai data penelitian ini sebagian besar berasal dari negara-negara di Eropa dan Amerika Serikat. Data  yang diperoleh kemudian  diolah menggunakan T- ATAM  berdasarkan  wilayah,  timestamp,  dan  pengobatan, yaitu continuous  positive  airway  pressure (CPAP),  untuk  melihat perbedaan sebaran teratas penyakit, gejala, serta pengobatan di berbagai  wilayah; timestamp; dan  sebelum,  selama,  serta  setelah CPAP  diperkenalkan.  Berbagai  visualisasi  statistik  ditampilkan pada  penelitian  ini,  yang  meliputi  peta  dunia,  word  cloud,  dan histogram.  Visualisasi-visualisasi  tersebut  dibuat  berdasarkan sekitar  331.000  twit  terkait  penyakit  hati  serta  satu  juta  twit terkait sleep apnea. Hasil penelitian menunjukkan bahwa depresi dan  konsumsi  alkohol  adalah  gejala  utama  penyakit  hati. Sementara  itu,  kurangnya  tidur  malam  dan  terlalu  banyak bekerja dianggap sebagai faktor utama penyebab sleep apnea.
Kata  Kunci—Media  Sosial,  Pemodelan  Topik,  Visualisasi,  Data Kesehatan, Analisis Data.

## I. P ENDAHULUAN
Media sosial memegang peranan penting dalam memberikan informasi  mengenai  kehidupan  sehari-hari  masyarakat pengguna  internet  melalui  analisis post dalam  skala  besar sehingga  dapat  mewakili  aktivitas  dan  persepsi  pengguna terhadap  berbagai  macam  topik.  Banyak  penelitian  tentang media  sosial  yang  telah  dilakukan  serta  memiliki  berbagai tujuan, termasuk mengeksplorasi tren dan membahas peristiwa
global, seperti perspektif politik [1]-[3], berita sehari-hari [4], [5], dan bencana alam [6], [7]. Twitter, yang merupakan salah satu  contoh  media  sosial  yang  menarik  dengan  jutaan  twit dikirimkan oleh pengguna setiap harinya, telah menjadi sumber data penting untuk mendeteksi dan memprediksi transisi [8], [9] dalam  dunia  kesehatan  [10],  [11].  Sebagian  besar  penelitian meneliti  twit  untuk  mengkaji  berbagai  macam  penyakit, termasuk kanker [12], [13] dan penyakit menular [7], [14].
Satu post di  Twitter  mungkin  terlihat  kurang  bermanfaat, tetapi  kombinasi  dari  semua post dapat  diproses  sehingga diperoleh pengetahuan yang berharga serta wawasan yang tak ternilai.  Misalnya,  pengguna  Twitter  dapat  mengekspresikan keadaan  mereka  dengan  membuat  twit  seperti  “Saya  masuk angin hari ini” atau “Punggung saya sakit. Apa yang harus saya lakukan?”.  Informasi  ini  mungkin  kurang  menarik  karena merupakan hal yang lumrah, tetapi gabungan post-post tersebut dapat  memberikan  informasi  statistik  penting  dan  membantu memantau  gejala  penyakit  berdasarkan  ruang  dan  waktu. Praktik ini telah diterapkan di Inggris [15], [16], dan Amerika Serikat [17], [18]. Mempelajari gejala penyakit melalui kiriman twit  dapat  membantu  mengukur  faktor  risiko  penyakit  dan mempromosikan kampanye kesehatan di berbagai wilayah dan pada periode yang berbeda. Selain itu, mempelajari pengobatan penyakit  yang  disebutkan  dalam  twit  dapat  membantu mengukur efektivitas pengobatan yang diberikan, yaitu ontinuous positive airway pressure (CPAP) menyebabkan berubahnya wacana dalam twit.
Penelitian  tentang  penggunaan  media  sosial  untuk memahami perspektif orang terhadap kondisi penyakit mereka dan  mendeteksi  topik  diskusi  serta  gejala  penyakit  telah dilakukan.  Akan  tetapi,  penelitian  dan  visualisasi  twit berdasarkan  wilayah  dan timestamp belum  pernah  dilakukan sebelumnya,  khususnya  terkait sleep  apnea dan  penyakit hati kronis.  Penelitian  ini  menerapkan  model  yang  telah dikembangkan,  yaitu time-aware  ailment  topic  aspect  model (T-ATAM)  [8],  untuk  memprediksi  penyakit,  gejala,  dan pengobatan sleep  apnea dan  penyakit  hati  kronis  berdasarkan ruang dan waktu.

## II. M ETODOLOGI

## A. Dataset
Sebuah subset Twit  tahun  2018  diekstraksi  menggunakan Twitter API. Penelitian ini berfokus pada twit yang berasal dari negara berbahasa Inggris dengan mayoritas merupakan negara- negara di benua Amerika dan Eropa. Konten yang dikumpulkan termasuk timestamp dan  atribut  geografis  twit.  Selain itu, dataset informasi kesehatan tentang penyakit hati dan sleep apnea ,  termasuk  di  dalamnya  penyakit,  gejala,  dan pengobatannya,  diekstraksi  dari  situs  kesehatan  dengan
1,2,3 CNRS,  Univ.  Grenoble  Alpes,  Bâtiment  IMAG,  700  Av. Centrale,  38401,  Saint-Martin-d'Hères,  Grenoble,  France  (email: 1 bonpagnakann@gmail.com, 2 sihem.Amer-Yahia@univ-grenoble-
3 alpes.fr, michael.ortega@imag.fr)
4,5 INSERM,  Univ.  Grenoble  Alpes,  Av.  des  Maquis  du Grésivaudan,  38700,  La  Tronche,  Grenoble,  France  (email:
4 jpepin@chu-grenoble.fr, 5 sbailly@chu-grenoble.fr)
[Diterima: 9 Januari 2022, Revisi: 19 September 2022]
mengombinasikan metode manual dan otomatis menggunakan Beautiful  Soup,  yang  merupakan  paket  untuk scraping situs dan parsing dokumen  HTML  dan  XML  di  Python.  Tabel  I menunjukkan  sejumlah  penyakit,  gejala,  dan  pengobatan penyakit  hati  kronis  dan sleep  apnea pada dataset kata  kunci. Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari sumber yang  dapat  diakses  publik,  yaitu  Twitter  API.  Twit  dan  data pengguna  dari  basis  data  dianonimkan  untuk  melindungi privasi pengguna.

## B. Prapemrosesan Data
Prapemrosesan  dilakukan  terhadap  twit  yang  telah dikumpulkan, dengan  langkah  sebagaimana  ditunjukkan pada Gbr. 1. Twit mentah diekstraksi beserta atribut tempat, timestamp , dan teksnya sebelum diproses pada langkah selanjutnya  untuk  menghapus  URL, retweet , hashtag ,  dan nama  pengguna.  Twit  bersih  kemudian  disaring  berdasarkan kata  kunci  penyakit  hati  kronis  dan sleep  apnea ,  termasuk penyakit, gejala, dan pengobatannya, untuk memastikan bahwa twit-twit  tersebut  secara  khusus  berkaitan  dengan  kedua penyakit  yang  diteliti.  Selain  itu,  daftar stopword juga digunakan untuk menyaring kata-kata yang tidak perlu (seperti subjek,  preposisi,  artikel,  atau  kata  umum)  dari  data  twit. Berkas twit yang telah disaring kemudian digabungkan dengan berkas  yang  bersih  dan  tidak  terkait  dengan  kesehatan  untuk kemudian diubah ke dalam format LIBSVM. Dengan bantuan Octave,  twit  yang  terkait  dan  yang  tidak  terkait  dengan kesehatan  diklasifikasi  menggunakan  MATLAB. Keluaran akhir dari prapemrosesan adalah berkas label yang terprediksi. Berkas tersebut dan berkas twit digunakan untuk menghasilkan
berkas  kesehatan  akhir  yang  kemudian  dijadikan masukan model T-ATAM untuk penyakit hati dan sleep apnea .
C. Pemrosesan Data pada T-ATAM
1) Tinjauan Time-Aware  Ailment  Topic  Aspect  Model  (T- ATAM): Pada penelitian ini, model time-aware yang diusulkan sebelumnya, yaitu T-ATAM [8], digunakan untuk memprediksi  twit  terkait  kesehatan  dengan  menggunakan variabel  yang  diambil  dari  distribusi  multinomial  korpus. Proses  dimulai  dengan  menyajikan  data  pemetaan  twit  ke dokumen dengan timestamp dan atribut geografis yang berbeda. Berdasarkan dataset ,  himpunan post 𝒫 = { ρ 1 ,  ρ 2 ,...,  ρ n } dianggap  sebagai post yang  memiliki  pengertian  sebagai  unit pembaruan  aktivitas  pengguna  di  media  sosial,  salah  satunya Twitter.  Terdapat  beberapa  atribut  pada  sebuah post, di antaranya  identitas  tempat, timestamp ,  dan  konten post . Selanjutnya, 𝒢 = { 𝔤 1 , 𝔤 2 ,..., 𝔤 n } merupakan  atribut  geografis setiap post. 𝒫 𝑔 merupakan  sekelompok post yang  berasal  dari wilayah 𝔤 ∈ 𝒢 . Variabel 𝒯 = { 𝑡 1 , 𝑡 2 , ..., 𝑡 𝑛 } menyatakan atribut temporal  untuk  membagi post untuk  menjalankan  T-ATAM dan  memperoleh  hasil  berdasarkan  bulan. 𝒫 𝑔 𝑡 merujuk  pada kumpulan post di 𝒫 yang berasal dari wilayah 𝔤 pada periode 𝑡 . Terakhir, 𝒟 =  { 𝒟 𝑔 𝑡 1 , 𝒟 𝑔 𝑡 2 ,  ..., 𝒟 𝑔 𝑡 𝑛 } digunakan  untuk mendefinisikan  kumpulan  dokumen  yang  mewakili  agregrat twit  dari  wilayah 𝔤 untuk timestamp 𝑡 𝑖 yang  berbeda.  Setiap variabel dijelaskan sebagai berikut.
𝒫 : post 𝒢 :  wilayah 𝒯 : timestamp 𝒫 𝑔 𝑡 : post di wilayah 𝔤 pada timestamp 𝑡 𝒟 𝑔 𝑡 :  dokumen yang memetakan post ρ ∈ 𝒫 𝑔 𝑡 ke dokumen.
T-ATAM  adalah  model time-aware yang timestamp t setiap post -nya diperlakukan  sebagai  variabel  acak  [4]. Kata demi kata terkait kesehatan yang disaring berdasarkan penyakit unik,  termasuk  kanker  hati, central  sleep  apnea ,  atau  sirosis, dibangkitkan  terlebih  dahulu  dalam  dokumen  sebelum dokumen  twit  dibuat.  Kata-kata  tersebut  dapat  menunjukkan gejala  maupun  pengobatan  suatu  penyakit;  misalnya  sakit punggung  merupakan  gejala  dari  kanker  hati,  sedangkan operasi adalah pengobatannya. Selama proses berlangsung, dua variabel acak, yaitu ℓ dan x , digunakan untuk mengidentifikasi jenis setiap kata, termasuk kata umum atau kata latar belakang. Selanjutnya,  kata  dapat  ditarik  dari  distribusi  kosakata  yang umum  ke  seluruh  korpus  atau  yang  dihasilkan  dari  topik distribusi 𝓏 . Ketika kata tersebut memiliki keterkaitan dengan kesehatan (kasus ℓ = 1; 𝓍 = 1 ), variabel acak 𝓎 diizinkan untuk menentukan  klasifikasi  kata  tersebut,  termasuk aspect- neutral (kasus 𝓎 =  0),  gejala  (kasus 𝓎 =  1),  atau  pengobatan (kasus 𝓎 =  2). Akhirnya,  kata-kata  disimpulkan  berdasarkan penyakit yang terkait dengan dokumen. Namun, terlihat bahwa pada  T-ATAM, timestamp setiap  dokumen  dihasilkan berdasarkan penyakit yang terkait dengan twit dari basis data. Timestamp merupakan  variabel  acak  yang  diamati,  sehingga perlu diperoleh hasil satu distribusi waktu per penyakit { 𝜓 , 𝒶 ∈ A} untuk mendapatkan timestamp twit tertentu. Selanjutnya,
Gbr. 1 Diagram Pemrosesan Data.
T ABEL I J UMLAH P ENYAKIT , G EJALA , DAN P ENGOBATAN
PADA D ATASET K ATA K UNCI Jenis Penyakit Penyakit Gejala Pengobatan Penyakit hati kronis 61 169 220 Sleep apnea 15 175 117
timestamp berdasarkan distribusi multinomial dengan parameter 𝜓 𝒶 , yang  diperoleh  dari  distribusi  Dirichlet  dan ditentukan oleh vektor khusus untuk setiap penyakit, dihasilkan berdasarkan penyakit 𝒶 yang  terkait dengan  dokumen. Proses dari model diilustrasikan pada Gbr. 2.
2) Pemrosesan Data pada T-ATAM Berdasarkan Wilayah:
Bagian  ini  membahas  tentang  prediksi  penyakit,  gejala,  dan pengobatan  di  setiap  wilayah dataset twit.  Pertama,  twit ρ dikelompokkan  dan  dibagi  berdasarkan  wilayah 𝔤 sebelum setiap  data  dimasukkan  ke  T-ATAM  untuk  memperoleh sebaran  vektor  penyakit  di  setiap  wilayah.  Dalam  hal  ini, penyakit  teratas  di  setiap  wilayah  dengan  sebaran  tertinggi dipilih beserta informasi lainnya, seperti gejala dan pengobatan. Proses ini disajikan pada Gbr. 3.
3) Pemrosesan Data pada T-ATAM Berdasarkan Timestamp: Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengamatan  terhadap perubahan penyakit, gejala, dan pengobatan pada periode yang berbeda, yaitu periode Januari hingga Desember 2018. Twit ρ dikelompokkan  dan  dipisahkan  berdasarkan timestamp t .  T- ATAM  dijalankan  untuk  memperoleh  data  penyakit,  gejala, dan  pengobatan  yang  terjadi  pada  setiap  bulan.  Ringkasan proses ini ditampilkan pada Gbr. 4.
4) Pemrosesan Data pada T-ATAM Berdasarkan Penanganan: Salah satu aspek penting dalam menganalisis twit terkait  kesehatan  adalah  kemampuan  untuk  menjawab
pertanyaan  terkait  kondisi  sebelum  dan  sesudah  perawatan yang  diberikan.  Misalnya,  kondisi  pasien  setelah  menerima pengobatan  CPAP.  CPAP  adalah  mode  ventilasi  pernapasan yang  digunakan  untuk  mengobati sleep  apnea .  Dalam penelitian ini, hasil perubahan penyakit, gejala, dan pengobatan diamati  sejak  sebelum  dan  sesudah  CPAP  diperkenalkan. Untuk  menjawab  pertanyaan  tersebut, dataset dibagi  menjadi tiga kategori utama untuk setiap wilayah, yaitu PRE (sebelum CPAP  disebutkan  dalam  twit),  DURING  (tiga  bulan  setelah CPAP pertama kali disebutkan), dan LONG-TERM (selambat- lambatnya tiga bulan setelah CPAP pertama kali disebutkan). Selanjutnya,  T-ATAM  diterapkan  untuk  memperoleh  set-set sebagaimana ditunjukkan pada Gbr. 5.

## D. Visualisasi Data
Setelah T-ATAM dijalankan, data keluaran divisualisasikan dengan cara yang berbeda-beda. Gbr. 6 menggambarkan proses visualisasi  twit  terkait  kesehatan. Data  keluaran  yang dihasilkan  oleh  model  digunakan  untuk  membuat  visualisasi. Setelah  data  disaring,  berkas  keluaran  diproses  menurut wilayah  dan timestamp yang  berbeda.  D3.js  dapat dimanfaatkan  untuk  berbagai  tujuan,  termasuk  menampilkan informasi penyakit di setiap wilayah pada peta, word cloud , dan histogram.  Agar  diperoleh  data  masukan  yang  tepat  untuk pengimplementasian  visualisasi, form dibuat  pada front end untuk memastikan bahwa visualisasi bekerja sesuai permintaan dan menjadi lebih interaktif. Pembatasan dibagi menjadi spasial, temporal,  sebelum/sesudah  pengobatan,  dan  jenis  penyakit yang diminta. Berbagai jenis tampilan dijelaskan di bawah ini.
1) Visualisasi Data pada Peta: Data keluaran dari T-ATAM menurut  wilayah,  termasuk  penyakit  teratas  dengan  sebaran, gejala, dan pengobatanya, ditampilkan pada peta.
2) Word  Cloud: Data  keluaran  berdasarkan  wilayah, timestamp ,  dan  sebelum/sesudah  pengobatan  dapat  dipilih untuk menghasilkan word cloud .
Gbr. 2 Time-aware ailment topic aspect model (T-ATAM).
Gbr. 3 Pemrosesan data pada T-ATAM berdasarkan wilayah.
Gbr. 4 Pemrosesan data pada T-ATAM berdasarkan timestamp.
Gbr. 5 Pemrosesan data pada T-ATAM berdasarkan pengobatan.
Gbr. 6 Proses visualisasi twit terkait kesehatan.
3) Histogram: Data  keluaran  berdasarkan  granularitas spasial  dan  temporal  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan histogram pada pemilihan pengguna, termasuk penyakit, gejala, dan pengobatan.

## III. H ASIL
Twit terkait penyakit hati kronis dan sleep apnea diperoleh setelah dilakukan prapemrosesan data twit. Berdasarkan jumlah twit pada setiap langkah yang ditunjukkan pada Tabel II, 800 juta twit berhasil terkumpul, dengan sekitar 331.000 twit terkait penyakit hati dan satu juta twit terkait sleep apnea . Selanjutnya, 13  macam  penyakit  terkait  penyakit  hati  dan  delapan  macam terkait sleep apnea diperoleh dari hasil menjalankan T-ATAM. Macam-macam penyakit tersebut ditunjukkan pada Tabel III.
Pada sleep  apnea ,  penelitian  berfokus  pada  penggunaan istilah-istilah kunci. Diketahui bahwa pengguna memiliki cara yang berbeda-beda untuk mengekspresikan kata “snoring” dan “CPAP”  dalam  twit;  jumlah  penyebutan  kata-kata  tersebut tidak  terlalu  tinggi  karena  dalam  kehidupan  sehari-hari pengguna  dimungkinkan  menggunakan  kata  lain  yang  lebih sederhana.  Berdasarkan dataset ,  kata  “snoring”  muncul  di 1.084  twit  di  395  wilayah,  sedangkan  “CPAP”  muncul  di  55 twit  dan  di  41  wilayah.  Kajian  dampak  CPAP  terhadap  twit pengguna  juga  dilakukan  untuk  mengetahui  perubahan penyakit, gejala, dan pengobatan sleep apnea di masing-masing wilayah.  Istilah-istilah  yang  memiliki  arti  yang  mirip  dengan “snoring”  adalah  “snore”,  “snores”,  “snored”,  “snoring”, “wheeze”,  “wheezing”,  dan  “wheeze”.  Di  sisi  lain,  kata-kata yang memiliki arti yang sama dengan “CPAP” dan terapinya adalah  “mask”,  “masks”,  “positive  airway  pressure  (PAP)”, “Philips”, “compliance”, “humidifier”, dan “therapy”.

## A. Tampilan Data pada Peta
1) Tampilan  Data  Berdasarkan  Bulan: Data  keluaran perubahan sleep apnea diamati selama berbulan-bulan. Gbr. 7 menyajikan perubahan penyakit sleep apnea di California pada bulan  Januari  dan  Juli.  Berdasarkan  gambar  tersebut,  terlihat jelas bahwa bronkitis kronis menjadi topik pembicaraan paling populer di  Twitter  pada bulan Januari. Sementara  itu, diskusi beralih ke mixed sleep apnea enam bulan kemudian.
2) Tampilan  Data  Berdasarkan  Musim: Studi  data berdasarkan  musim  yang  berbeda,  termasuk  musim  semi, musim  panas,  musim  gugur,  dan  musim  dingin,  dilakukan untuk meningkatkan pengamatan perubahan penyakit berdasarkan timestamp .  Data  masukan  telah  dipisahkan berdasarkan  bulan,  tetapi  data  dikelompokkan  berdasarkan musim  dengan  menggunakan  bulan  berlangsungnya  musim sebelum  dimasukkan  ke  T-ATAM  untuk  menghasil- kan keluaran .
Pada  Gbr.  8,  terlihat  bahwa  untuk sleep  apnea di  Nevada, chronic  obstructive  pulmonary  diseas e  (COPD)  banyak disebutkan  oleh  pengguna  dalam  twit  pada  musim  dingin. Sebaliknya, central sleep apnea lebih sering disebutkan selama musim  panas,  dengan  banyak  gejala  serangan  jantung  dan
(a) (b)
Gbr.  7  Visualisasi  data  pada  peta  untuk sleep  apnea berdasarkan  bulan,  (a) Januari dan (b) Juli.
T ABEL II J UMLAH T WIT PADA S ETIAP L ANGKAH P RAPEMROSESAN
Langkah Prapemrosesan Jumlah Twit Penyakit Hati Sleep Apnea Data twit yang diperoleh 797.703.079 797.703.079 Data twit bersih 374.709.349 374.709.349 Data twit yang disaring berdasarkan dataset kata kunci 3.474.225 7.545.953 Data twit terkait penyakit ( support-vector machine classifier ) 331.479 1.063.445
T ABEL III P ENYAKIT T ERKAIT P ENYAKIT H ATI K RONIS DAN S LEEP A PNEA Sleep Apnea Penyakit Hati Kronis 1. Bronkitis kronis
2. COPD
3. Mixed sleep apnea
4. Obstructive sleep apnea
5. Positional sleep apnea
6. Non-Cheyne-Stokes
breathing central sleep apnea (CSA)
7. CSA
8. Emfisema
1. Alcoholic liver disease (ALD)
2. Hepatitis B
3. Batu Empedu
4. Kanker hati
5. Hemokromatosis
6. Kolangitis sklerosis primer
7. Ensefalopati Hepatik
8. Sirosis
9. Karsinoma hepatoseluler
10. Metastatic liver cancer
11. Hipertensi portal
12. Acute alcoholic hepatitis
13. Nonalcoholic fatty liver
masalah  pernapasan.  Terkait  penyakit  hati,  lebih  banyak pengguna  membuat  twit  tentang  hepatitis  B  selama  musim dingin  di  California.  Sebagai  perbandingan,  lebih  banyak pengguna membicarakan tentang alcoholic liver disease (ALD) selama musim panas 2018. Kebanyakan orang membicarakan tentang  konsumsi  alkohol  di  musim  dingin,  sehingga  hasil  di musim  panas  dapat  merupakan  konsekuensi  dari  gejala  yang disebutkan di musim sebelumnya.

## B. Tampilan pada Word Clouds dan Histograms
1) Tampilan  Data  Berdasarkan  Bulan: Menjalankan T- ATAM  berdasarkan  bulan  sangat  penting  dilakukan  karena dapat  memberikan  informasi  yang  signifikan  mengenai perubahan  penyakit,  baik  penyakit  hati  kronis  maupun sleep apnea pada bulan yang berbeda. Misalnya, pada Gbr. 9, sleep apnea , obstructive  sleep  apnea , mixed  sleep  apnea ,  dan emfisema adalah penyakit yang paling sering dibahas di Twitter pada bulan Januari. Sementara itu, positional sleep apnea dan central sleep apnea menunjukkan peningkatan yang signifikan enam  bulan  kemudian.  Selain  itu,  kelelahan,  kurang  tidur malam, dan serangan jantung tetap menjadi gejala utama sleep apnea di  bulan  Januari  dan  Juli,  dengan  mendengkur  lebih umum terjadi pada bulan Januari. Pembedahan, tidur di rumah, diet  yang  tepat,  dan  berhenti  merokok  tetap  menjadi  solusi
utama  yang  disarankan  pada  media  sosial,  sementara  CPAP lebih sering disebutkan di bulan Januari daripada di bulan Juli.
2) Tampilan  Data  Berdasarkan  Musim: Selain  melalui word  cloud ,  hasil  pengamatan  juga  divisualisasikan  melalui histogram  untuk  menyajikan  data  keluaran  kuantitatif  yang lebih  spesifik.  Berdasarkan  Gbr.  10,  ALD,  hepatitis  B,  dan nonalcoholic  fatty  liver adalah  penyakit  yang  paling  umum didiskusikan  dalam  percakapan  di  media  sosial,  dengan  lebih dari  9%  pada  musim  semi,  sedangkan nonalcoholic  fatty liver menggeser ALD di musim dingin.
Gbr. 11 menunjukkan bahwa konsumsi alkohol adalah gejala penyakit hati kronis yang paling banyak disebutkan di Twitter, kemudian diikuti oleh demam dan depresi. Tiga gejala teratas tersebut memiliki kombinasi hampir 40% dari total persentase semua  gejala.  Selanjutnya, sleep  apnea , obstructive  sleep apnea , mixed  sleep  apnea ,  dan positional  sleep  apnea merupakan diskusi yang paling populer di media sosial selama musim  semi.  Di  sisi  lain,  terjadi  peningkatan  yang  signifikan terhadap jumlah penyebutan bronkitis kronis di musim dingin.
Selain serangan jantung, kurang tidur malam, dan kelelahan, yang merupakan gejala paling umum di kedua musim, terlihat pula bahwa mendengkur dan masalah pernapasan atau masalah tenggorokan  lebih  banyak  didiskusikan  pada  musim  dingin. Sementara  itu,  sebagaimana  dapat  disimpulkan  dari  Gbr.  12,
(a) (b) Gbr. 9 Word cloud untuk sleep apnea berdasarkan bulan, (a) Januari dan (b) Juli. Gbr. 10 Histogram penyakit hati kronis pada musim semi. (a) (b) Gbr. 8 Visualisasi data pada peta untuk sleep apnea berdasarkan musim, (a) musim panas, (b) musim dingin.
depresi dan jatuh tampaknya lebih banyak disebutkan pada twit pada musim panas.
3) Tampilan  Data  Sebelum/Setelah  CPAP: Terdapat beberapa perubahan penyakit dengan gejala dan pengobatannya di  setiap  periode.  Gbr.  13  sampai  Gbr.  15  menunjukkan perubahan  penyakit  di  Tacoma.  Perubahan  tersebut  meliputi bronkitis  kronis  pada  PRE  dan  DURING  dengan  gejala mengantuk,  obat-obatan,  gangguan  hidung,  dan  gangguan tenggorokan,  menjadi  emfisema  pada  LONG-TERM  dengan
gejala meliputi kelelahan, serangan jantung, dan mengantuk di pagi hari. Pada saat yang sama, tidak ditemukan gejala tentang masalah pernapasan, seperti masalah tenggorokan atau hidung. Oleh karena itu, perubahan sebaran penyakit di setiap wilayah setelah  CPAP  disebutkan  dalam  twit  menarik  untuk  diamati karena  dapat  menunjukkan  efektivitas  pengobatan  dan perkembangan penyakit setelah satu pengobatan diperkenalkan.

## IV. D ISKUSI DAN B ATASAN
Media  sosial  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis  gejala penyakit karena pengguna dapat menggambarkan kondisi yang dialami dengan  kata-kata sendiri.  Namun, penting  juga untuk menjadi pertimbangan bahwa informasi di media sosial berasal dari  lima  perspektif  yang  berbeda  dan  latar  belakang  yang terbatas. Oleh karena itu, kebenaran informasi yang dibagikan di media sosial tidak dapat dipastikan karena informasi tersebut singkat, tidak terverifikasi, dan tidak terstruktur.
Meskipun  cakupan  geografis  terbatas  karena  penetrasi internet  yang  rendah  di  beberapa  wilayah,  media  sosial memungkinkan  pengguna  untuk  berbagi  dan  mengumpulkan informasi  dengan  lebih  nyaman.  Berdasarkan  kumpulan  twit, terlihat  bahwa  lebih  banyak  orang  berbagi  informasi  tentang sleep  apnea daripada  penyakit  hati.  Penelitian  sebelumnya menyebutkan bahwa pada tahap awal, orang dengan penyakit hati  tidak  merasakan  keluhan  apapun.  Oleh  karenanya, penderita  mungkin  tidak  menyadari  adanya  gejala  atau  tanda penyakit  [19].  Selain  itu, sleep  apnea adalah  penyakit  yang lebih  umum  terjadi  dan  secara  langsung  memengaruhi kehidupan  sehari-hari.  Misalnya,  ketika  merasa  mengantuk atau lelah, pengguna internet mungkin membuat post di media
Gbr. 14 Data displays during CPAP. Gbr. 15 Tampilan data setelah CPAP. Gbr. 11 Histogram gejala penyakit hati kronis pada musim dingin. Gbr. 12 Histogram gejala sleep apnea pada musim dingin.
Gbr. 13 Tampilan data sebelum CPAP.
sosial untuk sekadar berbagi informasi tentang kondisi ataupun mengundang pengguna media sosial lainnya untuk mendiskusikan  masalah  yang  dialami.  Selain  itu,  meskipun konsumsi  alkohol  adalah  penyebab  penyakit  hati  yang  paling umum,  depresi  adalah  masalah  yang  lebih  sering  dibahas, sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gbr.  12.  Dapat  disimpulkan bahwa depresi merupakan akar dari permasalahan lain, seperti konsumsi  alkohol,  demam,  dan  kehilangan  berat  badan,  yang juga  turut  berkontribusi  terhadap  penyakit  hati.  Lebih  lanjut, penelitian menunjukkan bahwa kurang tidur malam secara aktif dibahas  di  media  sosial  sebagai  salah  satu gejala  utama sleep apnea yang  mengarah  ke  komplikasi  lain,  termasuk  serangan jantung  dan  kantuk  di  pagi  hari.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya  dengan  subjek  mahasiswa,  mahasiswa  memiliki durasi tidur paling pendek, bahkan pola tidur yang tidak teratur, dibandingkan dengan orang dewasa lainnya [20].

## V. K ESIMPULAN
Menggunakan  T-ATAM  untuk  memprediksi  penyakit, gejala, dan pengobatan dari twit dapat memberikan informasi bermanfaat tentang penyakit hati dan sleep apnea berdasarkan wilayah  dan timestamp ,  sehingga  perubahan  dapat  diamati  di area dan periode tertentu. Selain itu, T-ATAM juga digunakan untuk menguji pengaruh beberapa pengobatan dan perkembangan  penyakit.  Data  dapat  disaring  dan  dianalisis menurut  periode  sebelum/sesudah  penggunaan  pengobatan tersebut.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  informasi  ini  dapat digunakan  untuk  lebih  memahami  persepsi  dan  pengalaman orang  terhadap  penyakit  dan  pengobatannya.  Meskipun terdapat  keterbatasan,  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi  titik awal  yang  bermanfaat  bagi  penelitian  selanjutnya,  sehingga teknologi di bidang kesehatan dapat lebih dikembangkan.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam penelitian ini.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,  Bonpagna  Kann  dan  Sihem  Amer-Yahia; metode,  Bonpagna  Kann  dan  Sihem  Amer-Yahia;  perangkat lunak,  Bonpagna  Kann  dan  Michael  Ortega;  validasi, Bonpagna  Kann,  Sihem  Amer-Yahia,  dan  Jean-Louis  Pépin; analisis formal, Bonpagna Kann; investigasi, Bonpagna Kann dan Sihem Amer-Yahia; sumber daya, Bonpagna Kann, Sihem Amer-Yahia,  Jean-Louis  Pépin,  dan  Sébastien  Bailly;  kurasi data,  Bonpagna  Kann;  penulisan—penyusunan  draf  asli, Bonpagna  Kann;  penulisan—peninjauan  dan  penyuntingan, Bonpagna Kann dan Sihem Amer-Yahia; visualisasi, Bonpagna Kann; pengawasan, Sihem Amer-Yahia, Jean-Louis Pépin, dan Sébastien Bailly; administrasi proyek,  Jean-Louis Pépin, dan Sébastien  Bailly;  akuisisi  pendanaan,    Jean-Louis  Pépin,  dan Sébastien Bailly.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didukung  oleh  Proyek  CDP  LIFE  dengan kerjasama antara Laboratoire d'Informatique de Grenoble dan Rumah Sakit CHU Grenoble.
R EFERENSI
[1] S. Dorle dan N. Pise, “Political Sentiment Analysis through Social Media,” 2018 Second Int. Confer. Comput. Methodol., Commun. (ICCMC), 2018, hal. 869–873.
[2] C. Udanor, S. Aneke,  dan  B.O. Ogbuokiri,  “Determining  Social  Media Impact on  The Politics  of Developing Countries Using Social Network Analytics,” Program , Vol. 50, No. 4, hal. 481–507, Sep. 2016.
[3] G.  Wolfsfeld,  E.  Segev,  dan  T.  Sheafer,  “Social  Media  and  the  Arab Spring,” Int. J. Press/Politics , Vol. 18, No. 2, hal. 115–137, Jan. 2013.
[4] N.  Hoog  dan  P.  Verboon,  “Is  the  News  Making  Us  Unhappy?  The Influence of Daily News Exposure on Emotional States,” Brit. J. Psychol. , Vol. 111, No. 2, hal. 157–173, Mei 2020.
[5] S.  Petrović,  M.  Osborne,  dan  V.  Lavrenko,  “Streaming  First  Story Detection with Application to Twitter: Human Language Technologies,” 2010 Annu. Confer. North Amer. Chapter, Assoc. Comput. Linguist. , 2020, hal. 181–189.
[6] T.  Sakaki,  M.  Okazaki,  dan  Y.  Matsuo,  “Earthquake  Shakes  Twitter Users,” Proc. 19th Int. Confer. World Wide Web (WWW ’10) , 2010, hal. 851–860.
[7] S.K.T. Bhavaraju, C. Beyney, dan C. Nicholson, “Quantitative Analysis of  Social  Media  Sensitivity  to  Natural  Disasters,” Int.  J.  Disaster  Risk Reduct. , Vol. 39, hal. 1–10, Okt. 2019.
[8] S. Sidana, dkk, “Health Monitoring on Social Media over Time,” Proc. 39th Int. ACM SIGIR Conf. Res., Develop. Inf. Retr. , 2016, hal. 1–6.
[9] S.  Shrivastava  dan  P.S.  Nair,  “Mood  Prediction  on  Tweets  Using Classification  Algorithm,” Int.  J.  Sci.,  Res.  (IJSR) ,  Vol.  4,  No.  11,  hal. 295–299, Nov. 2015.
[10] N.S.  Cook,  dkk.,  “Patients’  Perspectives  on  COPD:  Findings  from  a Social Media Listening Study,” ERJ Open Res. , Vol. 5, No. 1, hal. 1–10, Feb. 2019.
[11] S.  Gohil,  S.  Vuik,  dan  A.  Darzi,  “Sentiment  Analysis  of  Health  Care Tweets:  Review  of  the  Methods  Used,” JMIR  Public  Health,  Surveill. , Vol. 4, No. 2, hal. 1–10, Apr. 2018.
[12] M.P. Hamm, dkk., “Social Media Use Among Patients and Caregivers: A Scoping Review,” BMJ Open , Vol. 3, No. 5, hal. 1–9, Mei 2013.
[13] D. Murthy dan M. Eldredge, “Who Tweets About Cancer? An Analysis of Cancer-Related Tweets in the USA,” Digit. Health , Vol. 2, hal. 1–16, Jul. 2016.
[14] Y.T. Yang, M. Horneffer, dan N. DiLisio, “Mining Social Media and Web Searches for Disease Detection,” J. Pub. Health Res. , Vol. 2, No. 1, hal. 17–21, Mei 2013.
[15] V. Lampos dan N. Cristianini, “Tracking the Flu Pandemic by Monitoring the Social Web,” 2010 2nd Int. Workshop Cogn. Inf. Process. , 2010, hal. 411–416.
[16] E.M.  Glowacki,  A.J.  Lazard,  dan  G.B.  Wilcox,  “E-Cigarette  Topics Shared  by  Medical  Professionals:  A  Comparison  of  Tweets  from  the United States and United Kingdom,” Cyberpsychol., Behav., Soc. Netw. , Vol. 20, No. 2, hal. 133–137, Feb. 2017.
[17] A.  Culotta,  “Towards  Detecting  Influenza  Epidemics  by  Analyzing Twitter Messages,” Proc. First Workshop Soc. Media Anal. (SOMA ’10) , 2010, hal. 115–122.
[18] P.M. Polgreen, Y. Chen, D.M. Pennock, dan F.D. Nelson, “Using Internet Searches for Influenza Surveillance,” Clin. Infect. Dis., Vol. 47, No. 11, hal. 1443–1448, Des. 2008.
[19] E.A. Tsochatzis, J. Bosch, dan A.K. Burroughs, “Liver Cirrhosis,” Lancet , Vol. 383, No. 9930, hal. 1749–1761, Mei 2014.
[20] A. Schlarb, A. Friedrich, dan M. Claßen, “Sleep Problems in University Students  –  An  Intervention,” Neuropsychiatr.  Dis.  Treat. ,  Vol.  13,  hal. 1989–2001, Jul. 2017.