Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ASSOCIATION RULE UNTUK MENGHASILKAN KATA POPULER DARI JUDUL BERITA ONLINE

## ASSOCIATION RULES FOR GENERATING POPULAR WORDS FROM NEWS TITLES ON ONLINE NEWS SITES
Muhammad Ihsan Zul 1 , Baitul Atiq 2 , Muhammad Fauzan Delfani 3 1,2,3 Politeknik Caltex Riau ihsan@pcr.ac.id

## ABSTRACT
Online news sites play a vital role in delivering information via digital media. There are numerous online news websites all over the world. This online news portal has generated a large volume of news. These news stories can be used to find significant and popular information. Data mining using frequent itemset mining and the apriori algorithm  can  provide  hot  news  information.  Using  the  apriori  algorithm,  the  reader  can  determine  the relationship  of  each  word.  This  research  uses  frequent  itemset  mining  to  generate  popular  words  from  news headlines. The apriori algorithm is used to process popular word associations, which are then visualized with the JavaScript library. In this research, the minimal support value is more than 13. This value was decided based on the amount of time it took to process data. This study was effective in generating a method for producing popular terms and their interrelationships in the form of an appropriate visualization.
Keywords : popular words, frequent itemset mining, apriori algorithm, news portals

## ABSTRAK
Situs  berita  online  memegang  peranan  penting  dalam  penyebaran  informasi  melalui  platform  digital. Terdapat banyak situs berita online yang tersebar di dunia. Situs berita online ini telah menghasilkan berita dalam jumlah yang sangat besar. Berita-berita ini dapat dimanfaatkan untuk menggali informasi penting dan populer. Penerapan data  mining  melalui  frequent  itemset  mining  dan  algoritma  apriori  dapat  menghasilkan  informasi  berita  yang sedang hangat setiap harinya. Penerapan algoritma apriori memungkinkan pembaca dapat mengetahui keterkaitan setiap  kata.  Penelitian  ini  menerapkan  frequent  itemset  mining  untuk  menghasilkan  kata-kata  populer  yang diambil dari judul berita. Keterkaitan kata populer diolah dengan menggunakan algoritma apriori yang kemudian divisualisasikan  dengan  menggunakan  library  javascript.  Nilai  minimum  support  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah besar dari 13. Nilai ini dipilih berdasarkan waktu komputasi yang digunakan saat pemrosesan data.  Penelitian  ini  berhasil  mengembangkan  suatu  pendekatan  dalam  menghasilkan  kata-kata  populer  dan keterkaitan antar kata tersebut dalam bentuk visualisasi yang menarik.
Kata Kunci : kata-kata populer, frequent itemset mining, algoritma apriori, portal berita

## PENDAHULUAN
Media  elektronik  merupakan  salah satu produk hasil perkembangan teknologi informasi.  Media  Elektronik  berperan penting  dalam  penyampaian  informasi kepada  masyarakat.  Kemudahan  akses informasi melalui perkembangan teknologi telah  mengubah  model  bisnis  informasi yang dilakukan oleh perusahaan- perusahaan  pemilik  media.  Kemudahan tersebut dimanfaatkan dengan mengembangkan  situs  berita  online.  Saat ini  telah  banyak  perusahan  teknologi informasi  yang  menjalankan  bisnisnya dalam  pengembangan  aplikasi  berbasis
web.  Sehingga  bukan  tidak  mungkin  bagi perusahaan  yang  tidak  memiliki  sumber daya dalam mengembangkan website dapat menggunakan  jasa  perusahan-perusahaan tersebut. Bagi perusahaan media besar tentu saja  mereka  memiliki  divisi  khusus  yang menangani bagian tersebut.
Keadaan ini mengakibatkan berkembangnya  situs-situs  berita  online  di Indonesia  bahkan  dunia.  Tentu  saja  tidak semua  situs  berita  online  yang  dapat dipercaya.  Akan  tetapi  di  Indonesia setidaknya  terdapat  beberapa  perusahaan media  online  yang  diakui  kredibilitasnya. Setidaknya  dapat  dijadikan  rujukan  bagi
masyarakat. Perkembangan media tersebut mengakibatkan terjadinya banjir informasi. Keadaan  ini  mengakibatkan  besarnya jumlah  berita  harian  yang  dihasilkan.  Jika dikumpulkan  dalam  waktu  satu  tahun, media  tersebut  telah  memproduksi  data dalam  jumlah  yang  sangat  besar.  Hal  ini merupakan peluang yang dapat dimanfaatkan  untuk  menggali  informasi dari berita-berita tersebut. Pendekatan Data Mining  merupakan  salah  satu  cara  yang tepat  untuk  menggali  informasi  yang dihasilkan oleh situs berita online.
Setiap  berita  memiliki  judul  yang dapat digunakan sebagai sumber data. Judul tersebut dapat dimanfaatkan untuk menggali informasi penting yang dihasilkan  oleh  situs  berita  nasional. Beberapa hal yang dapat digali adalah: (1) kata-kata  terbanyak,  (2)  keterkaitan  antar kata  yang  digunakan  sebagai  judul  berita, dan; (3) kategori berita. Kata-kata populer dapat  dimanfaatkan  untuk  menggali  kata- kata  yang  menjadi  tren  berita  pada  waktu tertentu.  Jika  kata-kata  tersebut  berhasil digali  maka  akan  didapatkan  keterkaitan antar  kata  berdasarkan  durasi  waktu tertentu.
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan adalah Frequent Itemset Mining (FIM)  dan association  rule (Han,  Pei,  & Kamber, 2012). FIM merupakan salah satu teknik  yang  digunakan  untuk  menemukan item  yang  paling  sering  muncul  dalam kelompok  data  nominal  (Borglet,  2012). Teknik ini digunakan untuk dapat digunakan  untuk  menemukan  kata-kata populer  yang  dipublikasikan  oleh  situs berita  online  di  Indonesia.  Pendekatan association  rule merupakan  salah  satu teknik  yang  digunakan  untuk  menggali keterkaitan  antar  item  yang  terdapat  di dalam data set (Han, Pei, & Kamber, 2012). Salah  satu  algoritma  yang  termasuk  ke dalam association  rule adalah  algoritma apriori.
Berdasarkan kajian tersebut, penelitian ini mengajukan teknik
penggalian kata-kata populer dan keterkaitan antar kata-kata tersebut dengan menggunakan  FIM  dan  algoritma  apriori. Data  yang  digunakan  adalah  data  judul berita yang diambil dari delapan situs berita online  yang  kredibel  di  Indonesia.  Hasil penelitian  ini  divisualisasikan  dan  dapat digunakan  untuk  menganalisis  berita berdasarkan  kata-kata  yang  paling  banyak muncul  dan  keterkaitannya  dengan  kata lain.
Penelitian yang berhubungan dengan judul  berita  sudah  banyak  dilakukan. Penelitian-penelitian  tersebut  memiliki fokus yang beragam diantaranya pengkategorian judul berita, pengklusteran judul berita dan penelitian lainnya.
Penelitian  (Okumura  dan  Miura, 2016) mengembangkan model yang digunakan  untuk  memproses  judul  berita berdasarkan isi berita. Model ini dikembangkan dengan mennguakan Latent Semantics  Analysis.  Judul  berita  tidak sepenuhnya diproses secara otomatis, tetapi semiotomatis  dengan  melibatkan  manusia dalam  penentuannya.  Penelitian  (Thu  dan Pa,  2020)  hampir  sama  dengan  penelitian sebelumnya.  Penelitian  ini  menggunakan pendekatan  sequence-to-sequence  one-hot encoding  dan  RNN  dalam  mendapatkan judul berita. Bahasa yang digunakan dalam penelitian ini adalah bahasa Myanmar.
Penelitian  (Abyaad  dkk.,  2020) menggunakan Deep Learning untuk mengkategorikan  judul  berita.  Pendekatan yang  digunakan  adalah  Long-Short  Term Memory  (LSTM).  Pendekatan  ini  diklaim menghasilkan  kategori  berita  dengan akurasi yang tinggi. Penelitian (Azam dkk., 2018) menggunakan ekstraksi ciri dari teks yang  akan  diklasifikasikan.  Penelitian  ini menggunakan algoritma k-nearest- neighbour  dalam  mengklasifikasikan  teks berdasarkan  hasil  ekstraksi  ciri.  Penelitian ini  juga  menggunakan  algoritma  naïve bayes  untuk  mengklasifikasikan  teks. Penelitian  ini  menggunakan  Rapid  Miner dalam  penerapannya.  Penelitian  yang
dilakukan  (Fuad  dan  Syamsuardi,  2019) menggunakan pendekatan natural language processing  dalam  menentukan  trending topik  dari  text  stream  di  dunia  maya. Penelitian ini  menggunakan  berita  sebagai sumber data. Pendekatan clustering digunakan  untuk  menentukan  text  yang menjadi trending topic.
Penelitian
yang diulas pada
paragraph sebelumnya lebih banyak membahas  tentang  penentuan  judul  berita berdasarkan  konten  berita,  penentuan kategori berita dan pengklasifikasian berita dengan  menggunakan  algoritma  k-nn  dan naïve bayes. Penelitian ini berbeda dengan penelitian  yang  dipaparkan.  Penelitian  ini menggunakan  judul  berita  sebagai  sumber data  yang  kemudian  judul  berita  tersebut diolah  untuk  menghasilkan  kata-kata populer  yang  diambil  dari  beragam  situs berita  online  di  Indonesia.  Penelitian  ini menggunakan  metode association  rule dengan  memanfaatkan  frequent  itemset mining dan algoritma apriori

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  melalui beberapa  tahap  yang  meliputi  tahapan- tahapan  pengolahan  kata.  Tahap-tahap tersebut  antara  lain  prepocessing  meliputi case  folding,  tokenization,  stop  words removal, pemrosesan FIM dan penerapatan algoritma apriori. Hasil pengolahan data ini adalah  kata-kata  populer  yang  memiliki keterkaitan dengan kata lainnya. Ketarkaitan data ditampilkan dalam bentuk visualisasi menggunakan javascript.
Rincian  tahapan  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Pengumpulan Data
Data judul berita dikumpulkan dengan merancang  aplikasi  yang  mengambil  data dari  situs  berita online melalui  rss/feed. RSS  merupakan  singkatan  dari Really Simple  Syndication yang  digunakan  untuk memberikan  akses  kepada  pembaca  dan pengembang  aplikasi  pihak  ketiga  untuk mengambil informasi  terkait  halaman  web yang menyediakan layanan tersebut (Song, 2018).  Fasilitas  rss/feed  ini  memberikan akses  bagi  sistem  yang  dikembangkan untuk  mengambil  data  judul  berita  dari media  massa  tersebut  berdasarkan  waktu yang ditentukan. Sistem ini bekerja dengan mengambil  judul  berita  dan  kemudian menyimpan  judul  tersebut  ke  dalam  basis data  yang  disiapkan.  Untuk  menghindari duplikasi data, dilakukan pengecekan judul dari setiap situs berita dengan membandingkan  judul  tersebut  dengan judul-judul  yang  telah  tersimpan  di  dalam basis  data.  Daftar  situs  berita online yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Situs Berita Online dan alamat rss/feed No Nama Situs Berita Feed/RSS URL 1 Detik.com http://rss.detik.com/index.php/det ikcom 2 Antara Nasional http://www.antara.co.id/rss/news. xml 3 Okezone http://sindikasi.okezone.com/inde x.php/ news/RSS2.0 4 Republika http://www.republika.co.id/rss
No Nama Situs Berita Feed/RSS URL 5 Liputan6.co m http://feed.liputan6.com/rss 6 JPNN https://www.jpnn.com/index.php ?mib=rss 7 Suara.com http://www.suara.com/rss 8
Merdeka https://www.merdeka.com/feed/
Semua data judul yang dikumpulkan disimpan  di  dalam  basis  data.  data  yang disimpan  tersebut  antara  lain  nama  situs berita (nama situs berita), tanggal dan jam penerbitan dan judul berita.

## 2. Preprocessing Judul Berita
Keterkaitan antar kata yang didapatkan  dari  judul  berita  dilakukan dengan  melakukan  Preprocessing  data judul berita. Preprocessing yang diterapkan di  dalam  penelitian  ini  adalah  (1) case folding ,  (2) tokenization ,  (3) stop  word removal, dan (4) removal function . Case  folding merupakan  suatu  cara yang  dilakukan  untuk  mengubah  semua data  kalimat  menjadi  huruf  kecil  (Zul, Yulia,  &  Nurmalasari,  2018)  (Chistol  & Danubianu, 2021). Setiap judul berita yang disimpan  diproses  menjadi  huruf  kecil. Menurut  (Chistol  &  Danubianu,  2021) tokenization merupakan  suatu  tahap  yang dilakukan untuk memecah kalimat menjadi kata-kata pembentuk kalimat. Kata tersebut merupakan  bentuk  asli  dari  semua  kata yang  ditulis  di  dalam  judul  berita.  Setelah kalimat diubah menjadi kata per kata, maka dilakukan  proses  penyaringan  kata  ( stop word  removal ).  Tujuan  penyaringan  kata adalah  untuk  membuang  semua  kata  yang tidak  diperlukan.  Daftar  kata  yang  akan dibuang dalam penelitian ini adalah semua kata sambung (konjungsi) Bahasa
Indonesia (Sukarto, 2017).
Tahap  berikutnya  adalah stop  word removal .  Tahap  ini  perlu  dilakukan  untuk efisiensi
pemrosesan pada tahap berikutnya.  Stop  word  removal  digunakan untuk membuang kata-kata yang termasuk dalam daftar kata yang tidak penting dalam penelitian  ini.  Tahapan  ini  akan  membuat efisiensi  pemrosesan  ke  tahap  berikutnya.
Daftar kata yang akan dibuang adalah kata- kata yang tidak mempengaruhi makna dari penelitian (Ladani & Desai, 2020).
Setelah  tahap  stop  word  removal dilakukan, dilanjutkan dengan proses filter tanda  baca  atau  dikenal  dengan  nama removal function . Sehingga kata-kata yang dihasilkan  adalah  kata  terpilih  tanpa tanda baca.  Ilustrasi  pemrosesan  data  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Preprocessing Judul Berita

## 3. Frequent Itemset Mining (FIM)
Pemrosesan  frekuensi  kemunculan kata  bagian  paling  penting  di  dalam penelitian  yang  berhubungan  dengan  text processing (Nasreen dkk., 2014). Frequent itemset mining digunakan untuk menghitung jumlah kemunculan kata yang ditulis  oleh  media online setiap  harinya. Setiap  kata  hasil  preprocessing  akan dihitung  jumlah  kemunculannya  (Shah  & Patel,  2014).  Persamaan  yang  digunakan untuk  mengasilkan  kata-kata  populer berdasarkan frekuensi kemunculannya adalah sebagai berikut.
𝑐𝑜𝑣𝑒𝑟(𝑃) = {𝑖|𝑇 𝑖 𝜖 𝐷  ∧ 𝑃  ⊆ 𝑇 𝑖 }
Frekuensi kemunculan absolut dilakukan dengan persamaan berikut.

## 𝑓𝑟𝑒𝑞(𝑃) = | 𝑐𝑜𝑣𝑒𝑟(𝑃)|
dimana  i  adalah  items  (kata),  P  adalah itemset,  T  adalah  data  dan  D  merupakan dataset.
4. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  merupakan  salah satu algortima yang digolongkan ke dalam metode association rule . Algoritma apriori memiliki peran yang besar dalam menghasilkan  data  yang  frequent  dalam penggunaannya.  Pada  umumnya  Apriori algorithm  digunakan  untuk  keperluan Market  Basket  Analysis (MBA)  (Ünvan, 2021). Tujuannya adalah untuk menganalisis data transaksi yang dilakukan di sebuah took/retail. Akan tetapi algoritma apriori juga dapat dimanfaatkan untuk text mining.  Salah  satunya  adalah  untuk mengolah keterkaitan antar top words yang dihasilkan  dari  judul  berita  media online . Tahapan  Algoritma  apriori  dapat  dilihat pada pseudocode berikut  (Han,  Pei,  & Kamber, 2012).
C k : Candidate itemset of size k L k : frequent itemset of size k L 1 = {frequent items}; for (k = 1; L k != ∅ ; k++) do begin C k+1 = candidates generated from L k ; for  each  transaction  t  in  database  do increment the count of all candidates in C k+1 that are contained in t L k+1 = candidates in C k+1 with min_support end return ∪ k L k ;

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Judul Berita
Penelitian ini berhasil mengumpulkan  sebanyak  5973  data  judul berita  yang  diambil  dalam  selama  13  hari antara  tanggal  19  s.d.  31  Januari  2020. Pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan mengembangkan  sistem  pengumpul  data yang  secara  otomatis  mengambil  data  dari rss  berita  yang  didaftarkan.  Semua  data tersimpan  di  dalam  basis  data  yang dipersiapkan. Jumlah data yang dikumpulkan  menurut  hari  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Selama  pengumpulan  data  terdapat beberapa kendala yang dihadapi, diantaranya  RSS  sumber  yang  tidak  bisa diakses,  galat/error  dari  sisi  sistem
pengumpul  data  dan  kendala  jaringan internet yang tidak stabil. Akan tetapi data tersebut tetap dapat digunakan untuk diolah menggunakan FIM. Jika dilihat dari sumber berita,  JPNN,  Liputan  6,  Merdeka  dan Okezone  merupakan  media  massa  online yang  memproduksi  di  atas  800  data. Sebaran  persentase  jumlah  data  yang dikumpulkan berdasarkan situs berita dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 3. Produksi Berita Setiap Hari

## Gambar 4. Persentasi Produksi Berita Setiap Situs Online

## 2. Pemrosesan dengan FIM
Semua data yang tersimpan di dalam basis  data  diproses  untuk  menghasilkan kata-kata  yang  memiliki  frekuensi  tinggi berdasarkan  nilai  minimum  support  yang ditentukan  pada  saat  pemrosesan  melalui algoritma  FIM.  Semakin  kecil  nilai minimum  support,  semakin  banyak  data yang dihasilkan, dan semakin tinggi waktu komputasi yang dibutuhkan untuk memproses kata.
Sehingga pemrosesan dilakukan berdasarkan  hari  yang  dipilih.  Pemilihan
427 713 982 612 253 563 389 408 456 435 148 351 236 0 200 400 600 800 1000 1200 Ju m la h J u d u l B er ita Tanggal 9% 4% 19% 18% 17% 18% 5% 10% Antara Detik JPNN Liputan 6 Merdeka Okezone
Republika
Suara
hari  ini  juga  sangat  ditentukan  oleh  jam pemrosesan data. Hal ini berbanding lurus dengan  jumlah  data  yang  diproduksi  oleh setiap  media  massa  elektronik  setiap harinya.  Semakin  malam,  maka  akan semakin  banyak  data  yang  akan  diproses dan  akan  semakin  lama  waktu  yang diperlukan  sistem  untuk  memproses  data. Jumlah  data  yang  dihasilkan  berdasarkan jam dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Produksi Berita Berdasarkan Jam
Jika  diperhatikan,  produksi  data berita tertinggi terjadi pada pagi hari antara pukul  06:00  s.d  08:00,  dan  sore  hingga malam  hari  antara  jam  14:00  s.d  19:00. Sehingga pengujian waktu pemrosesan data ini  dilakukan  setelah  jam  19:00.  Karena puncak produksi data pada pagi dan malam hari  dapat  diakomodir  dengan  kondisi tersebut. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Waktu

## Pemrosesan FIM
No Nilai Minimum Support Waktu Pemrosesan FIM (detik) 1 3 5,6 2 5 4,9 3 7 4,75 4 9 4,1 5 11 3,35 6 13 2 7 15 2,1 8 17 1,5 9 19 1,2 10 21 0,86 Berdasarkan data yang disajikan pada tabel  xx,  terlihat  bahwa  pemrosesan  data dapat  dikatakan  baik  jika  nilai minimum support yang digunakan besar dari 13. Hasil pemroses  FIM  adalah  kata  yang  memiliki nilai  di  atas minimum  support yang ditentukan.  Kata-kata  tersebut  akan  tersaji
dalam bentuk top words seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Potongan kata populer hasil FIM
No Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 1 video update corona 4 juni 2 update corona covid-19 4 juni
3 video 7 penumpa ng air asal 4 wni china wabah virus corona 5 jokowi ingin omnibus law ketua 6 terus bertambah korban tewas akibat 7 korban meninggal dunia akibat virus 8 wabah corona bagi pemeri ntah buat 9 anies banjir underpass kemay oran pemprov 10 anies pemprov dki bantu banjir 11 korban meninggal china obat pasien 12 china rumah pasien virus corona 13 cegah virus corona anak anies 14 wabah virus korona tni siap 15 corona 4 juni pasien sembuh 16 update corona 4 juni jumlah … .. .. .. .. .. xxx update corona 4 juni pasien

## 3. Visualisasi Data Algoritma Apriori
Kata-kata populer yang telah diproses dengan  menggunakan  FIM  kemudian divisualisasikan  berdasarkan  keterkaitan antar kata dengan menggunakan algoritma apriori. Visualisasi diproses dengan menggunakan  library  javascript.  Hasil visualisasi  keterakaitan  antar  kata  dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Keterkaitan data setelah penerapan algoritma apriori
Berdasarkan Gambar 6, dapat dilihat bahwa  beberapa  kata  menjadi  pusat keterkaitan  dengan  banyak  kata  lainnya. Selain itu juga terdapat kata yang menjadi penghubung antar kelompok kata.
Algoritma ini berhasil memproses keterkaitan  antar  kata-kata  populer  yang dihasilkan FIM. Library javascript berperan
49 39 56 76 95 132 311 366 222 64 146 170 199193 317 351 265 371 325 244 184 230 197 136 y = 7,5191x + 110,95 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Ju m la h Be ri ta Jam (format) 24
penting  dalam  menampilkan  visualisasi kata-kata popular

## SIMPULAN
Penelitian telah berhasil mengumpulkan data berita dengan menggunakan  rss/feed  dari  situs  berita online  yang  ditargetkan.  Terdapat  5973 judul  berita  yang  dikumpulkam  dalam waktu  13  hari.  Data  tersebut  kemudian diolah  dengan  menggunakan  FIM  untuk mendapatkan kata-kata populer berdasarkan pemberitaan. Kata-kata populer  didapatkan  dengan  menggunakan nilai minimum support yang besar dari 13. Hal  ini  dilakukan  agar  pemrosesan  data dapat dilakukan dengan cepat.
Metode association  rule melalui algoritma apriori berhasil diterapkan untuk menghasilkan  keterkaitan  antar  kata  yang diolah  dari  hasil  FIM.  Library  javascript dimplementasikan  untuk  menghasilkan visualisasi  keterkaitan  antar  data.  Melalui visualisasi ini ditampilkan kata-kata populer yang menjadi pusat dan penghubung antar kelompok kata.
Sehingga  melalui  visualisasi  ini,  dapat ditarik  informasi  secara  mudah  mengenai kata-kata  yang  sedang  tren  yang  dibahas situs  berita  online.  Penelitian  ini  dapat dilanjutkan dengan mengidentifikasi konteks berita berdasarkan keterkaitan kata dan mengklasifikasikan judul berita berdasarkan kategori yang diinginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abyaad,  R.,  Kabir,  M.  R.,  &  Hasan,  S. (2020).  A  Novel  Approach  to
Categorize
News Articles
From   Headlines   and   Short   Text.
2020  IEEE  Region  10  Symposium(
TENSYMP). Dhaka Bangladesh.
Azam,  M.,  Ahmed,  T.,  Sabah,  F.,  & Hussain,  M.  I.  (2018).  Feature Extraction  based  Text  Classification using K-Nearest Neighbour Algorithm. IJCSNS  International
Journal  of  Computer  Science  and Network Security, 18 (12), 95-101. Borglet,  C.  (2012).  Frequent  Itemset Mining. Wires  Data  Mining  and Knowledge  Discovery,  2 (6),  437  - 456.
Chistol,  M.,  &  Danubianu,  M.  (2021).
Survey  of  Text  Mining  Research Methods and Their Innovative Applicability. Journal  of  Danubian Studies  and  Research,  11 (1),  225-
233.
Fuad,  R.  G.,  &  Syamsuardi.  (2019).
Penentuan Trending Topic Berdasarkan Text Stream Menggunakan Suffix Tree Clustering.
Pelambang: Universitas Sriwijaya. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining Concept and Techniques 3rd Edition. Waltham  USA:  Morgan Kaufmann Publishers.
Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2012). Data Mining:  Concepts  and  Techniques. Waltham, USA: Morgan Kaufmann. Ladani,  D.  J.,  &  Desai,  N.  P.  (2020). Stopword Identification and Removal Techniques on TC and IR applications: A Survey. 6th International Conference on Advanced
Computing and Communication  Systems  (ICACCS). Coimbatore, India.
Nasreen, S., Azamb, M. A., Shehzada, K., Naeemc,  U.,  & Ghazanfara ,  M.  A.
(2014).  Frequent  Pattern  Mining Algorithms  for  Finding  Associated Frequent  Patterns  for  Data  Streams: A  Survey. The  5th  International Conference on Emerging Ubiquitous Systems  and  Pervasive  Networks (EUSPN-2014) (pp. 109-116). Elsevier B.V.
Okumura,  N.,  &  Miura,  T.  (2016).
Generating  Headline  Candidates  for News Articles . IEEE 17th
International Conference on
Information  Reuse  and  Integration. Las Vegas USA.
Shah,  A.,  &  Patel,  P.  A.  (2014).  A Collaborative  Approach  of  Frequent
Item Set Mining: A Survey.
International  Journal  of  Computer
Applications , 107 (8), 34-36. Song, J.-W. (2018). Design and Implementation  of  Real-Time  News App  using  RSS  of  the  Internet Newspaper. Journal of Digital
Contents Society, 19 (4), 631-637.
Sukarto,  K.  A.  (2017).  Konjungsi  Bahasa
Indonesia: Suatu Tinjauan.
Pujangga: Jurnal Bahasa dan Sastra,
3 (1), 98-112.
Thu,  Y.,  &  Pa,  W.  P.  (2020).  Myanmar News  Headline  Generation  with Sequence-to-sequence  Model. The
23th  Conference  of  The  Oriental
(COCOSDA). Myanmar: -. Ünvan,  Y.  A.  (2021).  Market  Basket
Analysis  with  Association  rules. Communications  in  Statistics - Theory  and  Methods  ,  50 (7),  1615- 1628.
Zul,  M.  I.,  Yulia,  F.,  &  Nurmalasari,  D. (2018).  Social  Media  Sentiment Analysis  using  K-Means  and  Naïve
Bayes  Algorithm. 2nd  International Conference on Electrical Engineering  and  Informatics  (ICon
EEI). Batam, Indonesia.