I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   201 7 ,   p p .   3 3 0 ~ 3 3 6   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 1 . p p 3 3 0 - 3 3 6           330       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Sensing  Trending  To pics in Tw itt er  f o r  G reater   J a k a rta   Area       Ang g a   P ra t a m a   Sito rus ,  H endri   M urf i ,  Siti  Nurro h m a h,   Af if   Ak ba r   De p a rte m e n t  o f   M a th e m a ti c s ,   Un iv e rsit as   In d o n e sia ,  De p o k   1 6 4 2 4   -   In d o n e sia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   1 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Oct   2 1 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Dec   5 ,   2 0 1 6       In f o rm a ti o n   a n d   c o m m u n ica ti o n   tec h n o l o g y   g ro w s   so   f a st   n o w a d a y s,  e sp e c iall y   re late d   to   th e   in ter n e t .   Tw it ter  is  o n e   o f   in tern e t  a p p li c a ti o n s  t h a t  p ro d u c e   a   larg e   a m o u n t  o f   tex tu a l  d a ta  c a ll e d   tw e e ts.   T h e   t w e e ts  m a y   re p re se n t  re a l - w o rld   situ a ti o n   d is c u ss e d   in   a   c o m m u n it y .   T h e re f o re ,   Tw it te r   c a n   b e   a n   i m p o rtan t  m e d ia  f o r  u rb a n   m o n it o rin g .   T h e   a b il it y   to   m o n it o r  th e   situ a ti o n s  m a y   g u id e   lo c a l  g o v e rn m e n t  to   re sp o n d   q u ick ly   o r  m a k e   p u b li c   p o li c y .   T o p ic  d e tec ti o n   is  a n   im p o rtan t  a u to m a ti c   to o l  to   u n d e rsta n d   th e   tw e e ts ,   f o r  e x a m p le,  u sin g   n o n - n e g a ti v e   m a tri x   f a c to riza ti o n .   I n   t h is  p a p e r,   w e   c o n d u c ted   a   st u d y   to   im p le m e n t  T w it ter  a s  a   m e d ia  f o r   th e   u rb a n   m o n it o rin g   in   Ja k a rta  a n d   it s  su rro u n d in g   a re a s   c a ll e d   Gr e a ter   J a k a rta .   F irstl y ,   we   a n a l y z e   th e   a c c u ra c y   o f   th e   d e tec ted   t o p ics   i n   ter m   o f   th e ir   in terp re tab il it y   le v e l .  Ne x t,   w e   v isu a li z e   th e   tren d   o f   th e   to p ics   to   id e n ti f y   p o p u lar  t o p ics   e a sily .   Ou r  sim u la ti o n s   sh o w   th a t   th e   t o p ic  d e tec ti o n   m e th o d s   c a n   e x trac t  to p ics   in   a   c e rtain   lev e l  o f   a c c u ra c y   a n d   d ra w   th e   tren d s  su c h   th a t   th e   to p ic m o n it o r in g   c a n   b e   c o n d u c ted   e a sily .   K ey w o r d :   C o h er en ce   NM F   T o p ic  d etec tio n   T o p ic  s en s i n g   T w it ter   Co p y rig h t  ©   2 0 1 7   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   An g g a  P r ata m a  Si to r u s ,     Dep ar te m en t o f   Ma th e m atic s ,   Un i v er s it as   I n d o n esia,   Dep o k   1 6 4 2 4   -   I n d o n esia,   E m ail:  ap s ito r u s @ s ci. u i.a c. id       1.   I NT RO D UCT I O N   Dev elo p m e n t  o f   I n ter n et  tec h n o lo g y   h a s   m ad e  th e  s p r ea d   o f   i n f o r m atio n   h as   in cr ea s ed   s i g n i f ica n tl y .   On e  o f   th e  I n ter n et  ap p licatio n s   t h at  s u p p o r t  th e  s p r ea d   o f   s u ch   i n f o r m atio n   i s   s o cial  m ed ia  [1 ] ,   [ 2] .   I n   s o cial  m ed ia,   u s er s   n o t  o n l y   as  co n s u m er s   o f   i n f o r m atio n ,   b u t  t h e y   ca n   ac t  as  p r o d u ce r   o f   in f o r m atio n   al s o .   On e  o f   th e  p o p u lar   s o cial  m ed ia  f o r   th e  s p r ea d   o f   in f o r m atio n   is   T w it ter .   T w itter   f ac i litates   u s er s   to   s en d   an d   r ea d   tex t - b ased   in f o r m a tio n   k n o w n   as  tw ee t s .   A lo n g   w i th   ac tiv e  u s er s   p r o d u cin g   t w ee t s ,   th e n   T w itter   ca n   b e  a   s en s o r   o f   r ea l - w o r ld   ev e n t s   [ 3 ] .   An o th er   s i m i lar   u s e   o f   T w i tter   is   as  a  s en s o r   o f   s itu at io n s   in   a n   u r b an   ar ea .   T h e  ab ilit y   to   m o n i to r   th e  s it u atio n s   m a y   d ir ec t  t h e  lo ca l   g o v er n m e n t  to   r esp o n d   q u ick l y   o r   m a k e  p u b lic  p o licy .   T h er ef o r e,   T w i tter   is   a  p o ten tial  m ed ia  f o r   an   u r b an   m o n ito r i n g   to   s u p p o r t a   s m ar t  cit y   [ 4 ].     To p ic  d etec tio n   is   th e  p r o ce s s   o f   d eter m i n i n g   th e  to p ics  o f   a  s et  o f   tex t u al  d ata  [ 5 ] .   T h is   p r o ce s s   is   o n e  i m p o r ta n t  s tep   to   u n d er s ta n d in g   t h e  t w ee ts   w h ich   ar e  te x tu a l  d ata.   T o p ic  d etec tio n   ca n   b e  d o n e  m a n u all y   b y   r ea d in g   t h e  co n te n ts   o f   t wee ts .   Ho w e v er ,   th e  m a n u al  wa y   is   n o t  f ea s ib le  f o r   lar g e  d at a  o r   a  f ast  r esp o n s e   ti m e.   T h er ef o r e,   w e  n ee d   a u t o m a tic  to p ic  d etec tio n   m e t h o d s   to   m ee t  t h o s e  r eq u ir e m e n t s .   On e   o f   au to m atic   to p ic  d etec tio n   m eth o d s   w id el y   u s ed   is   non - n eg a tive  ma tr ix   fa cto r iz a tio n   ( NM F)  [ 6 ].   B ased   o n   Se m io ca s t ’ s   r ep o r t,  J ak ar ta  is   th e  m o s t  ac ti v e  cit y   in   p r o d u cin g   t w ee t s 1 .  Hen ce ,   T w itter   m a y   b e  a n   i m p o r tan t  m ed ia  f o r   u r b an   m o n ito r i n g   i n   J ak ar t a  ar ea .   I n   th is   p ap er ,   w e  co n d u cted   a  s tu d y   o f   t h e  ap p licatio n   o f   T w itter   a s   a  m ed ia  f o r   t h e  u r b a n   m o n ito r i n g   in   J ak ar ta  a n d   its   s u r r o u n d in g   r e g io n s   ca lled   Grea ter  Ja ka r ta .   Firstl y ,   w e  an al y ze   t h e  ac cu r ac y   o f   th e  g en er ated   to p ics  in   ter m   o f   t h eir   in ter p r etab ilit y   lev el.   P o in t w is e  m u t u al  in f o r m atio n   ( P MI )   is   a  q u an t itati v e   m ea s u r e  to   ca lcu late  t h e  i n ter p r etab ilit y   lev el  [ 7 ] .                                                                 1   h tt p :/ /se m io c a st.co m /en /p u b l ica ti o n s/2 0 1 2 _ 0 7 _ 3 0 _ T w it ter_ re a c h e s _ h a lf _ a _ b il li o n _ a c c o u n ts_ 1 4 0 m _ in _ t h e _ US   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   2 0 1 7   :  3 3 0   –   336   331   B y   u s i n g   th is   m ea s u r e,   w e  s el ec t  th e  o p ti m al  n u m b er   o f   to p ics  g e n er ated   f o r   a  p er io d .   Ne x t,  w e  v i s u a li ze   th e   f r eq u en c y   o f   g e n er ated   to p ics   in   ti m e  s er ie s   to   s h o w   th e  tr en d   o f   t h e  to p ics.  T h is   v i s u al izatio n   h e lp s   u s   to   id en ti f y   p o p u lar   to p ics o r   ex tr ao r d in ar y   to p ics i f   t h e y   e x is t.   T h e  o u tlin e  o f   th is   p ap er   is   a s   f o llo w s :  I n   Sec tio n   2 ,  w e  d is cu s s   t h e  r esear c h   m e th o d   u s ed   in   th is   s tu d y .   Sectio n   3   d escr ib es  s o m e  r e s u lt s   f r o m   o u r   s i m u l atio n s .   Fi n all y ,   a  g e n er al  co n clu s io n   ab o u t  t h e   s i m u lat io n s   is   p r esen ted   i n   Se ctio n   4 .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h e  f ir s t   s tep   i n   s en s i n g   tr en d in g   to p ics  i n   T w it ter   is   co ll ec tin g   d ata  b y   ac q u i s itio n   t wee t s   f r o m   T w it ter .   T h e  a cq u is it io n   p r o ce s s   u s e s   T w itte r   A P I   b y   s tr ea m i n g   all   t w ee t s   p o s ted   i n   a   p er io d .   I n   th i s   p ap er ,   w e   f o cu s ed   o n   t w ee ts   f r o m   J ak ar t a,   B o g o r ,   Dep o k ,   T an g er an g ,   B ek asi  t h at   co m m o n l y   k n o w n   as  Gr ea ter   J ak ar ta.   T w it ter   f ac ilit a tes  t h e  t w ee t  ac q u is itio n   to   a  s p ec if ic  lo ca tio n   b ased   o n   g eo g r ap h ic  co o r d in ates  o f   th e  lo ca tio n .   T h ese  co o r d in ates  co n s i s ted   o f   t w o   p o in t s   th at  r ep r esen t  t h e  r ec tan g u lar   s h ap e  o f   th e  c o v er ag e  ar ea .   E ac h   p o in t  r ep r esen ts   t h e  t w o   co m p o n en ts ,   n a m e l y   lo n g itu d e   an d   la titu d e .   Fo r   th e  Gr ea ter   J a k ar ta  ar ea ,   th e  f ir s t   p o in t  h as  lat itu d e   6 °1 ' 4 1 . 9 2 " S   an d   lo n g itu d e   1 0 6 °2 0 ' 1 9 . 3 4 "E ,   w h ile  t h e  s ec o n d   p o in t  h as  lati tu d e   6 °4 1 ' 4 2 . 5 0 " S   an d   L o n g it u d e   0 7 °1 9 ' 4 . 9 3 " E .   T h e  t w o   p o in ts   a r e  s h o w n   as t w o   y ello w   m ar k s   in   Fi g u r e  1 .           Fig u r e  1 .  L atit u d e  an d   L o n g it u d e  o f   th e  Gr ea ter   J ak ar ta  ar ea       Af ter   co llectin g   th e  t w ee t s ,   th e  n ex t  p r o ce s s   is   p r ep ar in g   th e m   b y   d o in g   f ea tu r e  ex tr a ctio n .   T h e  f ea t u r e  ex tr ac tio n   p r o ce s s   c o n s is ts   o f   p r ep r o ce s s in g ,   to k en iz in g ,   w o r d   f ilter i n g ,   a n d   w ei g h t in g .   T h e  p r ep r o ce s s in g   i s   ch a n g in g   t h e  tex t   o n   ev er y   t w ee t   i n to   lo w er ca s e  a n d   d eleti n g   e v er y   l in k   u s er n a m e.   T h e  to k en izi n g   p r o ce s s   is   s ep ar atin g   w o r d s   in   t w ee t s   an d   s av e  t h e m   i n to   a  w o r d   d ictio n ar y .   T h e   w o r d   d ictio n ar y   th at  o b tain ed   f r o m   t h e  p r ev io u s   p r o ce s s   w ill  b e  f i lter ed   b y   s to p w o r d s   to   g et  th e  m o s t  p o ten tial  w o r d s   th at   co n tr ib u te  to   th e  m ea n in g   o f   to p ics .   E ac h   t w ee t  is   r ep r esen ted   as  a  v ec to r   w h o s e  f ea tu r e s   ar e  w o r d s   in   t h e   d ictio n ar y .   T h e  w ei g h t s   o f   th e  v ec to r   ar e   term  f r eq u en cy   in ve r s e  d o cu men t  fr eq u en cy   ( t f - id f )   [ 6 ] .   Tf - id f   is   d ef in ed   b y         (   )                   w h er e      (   )   r ep r esen t s   w ei g h t  o f   w o r d       o n   d o cu m en t     ,          r ep r ese n t  f r eq u e n c y   o f   w o r d       o n   d o c u m e n t     ,  an d           r ep r esen t  th e  n u m b er   o f   d o cu m en t s   t h at  co n tai n   w o r d     .   T h e  o u tp u t  o f   th e  f ea t u r e  ex tr ac tio n   p r o ce s s   is   a  w o r d   b y   t w ee t  m atr ix       w h o s e  co lu m n s   ar e  t w ee t s .      No n - n e g ati v e  m atr ix   f ac to r iza tio n   ( NM F)  i s   an   au to m atic  t o p ic  d etec tio n   m et h o d   to   ex tr ac ts   to p ics   f r o m   t h e  w o r d   b y   t w ee t   m atr ix   A .   Gi v en   th e   m a tr ix   A ,  N MF  m e th o d   is   a  m atr i x   f ac to r izatio n   m e th o d   t h at   f ac to r izes t h e  m atr i x   A   in to   t wo   n o n - n e g ati v e  m atr ice s ,   i.e .   a  m  x  k   m a tr ix   W   a n d   a  k  x  n   m a tr ix   H ,   s u ch   t h at,                                Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S en s in g   Tr en d in g   To p ics in   Tw itter   fo r   Grea ter Ja ka r ta   A r e a   ( A n g g a   P r a ta m a   S ito r u s )   332   w h er e      r ep r esen ts   t h e  n u m b er   o f   w o r d s   o r   th e  d i m e n s io n   o f   th e  t w ee ts ,   a n d       r ep r esen ts   t h e   n u m b er   o f   t h e   t w ee t s ,   an d       is   t h e  n u m b er   o f   to p ics.  A cc o r d in g   to   th is   f o r m u latio n ,   th e   co lu m n s   o f   W   r ep r ese n t  to p ics   ex is t in g   in   t w ee ts .   I n   o th er   wo r d s ,   a  to p ic  is   a  v e cto r   o f   w o r d s .   Ho w e v er ,   it  u s u all y   u s e s   o n l y   to p   f r eq u e n t   w o r d s   to   d escr ib e  a  to p ic ,   i.e .   to p   ten   f r eq u en t  w o r d s .   W h ile   th e  r o w s   o f   H   r ep r esen t  t h e  a s s o ciatio n   b et w ee n   to p ics  an d   t w ee t s .   I f   w e  o r d er   th e  t w ee ts   b y   ti m e  t h en   w e  ca n   d escr ib e  th e  tr en d   o f   ea ch   to p ic  u s in g   ea ch   r o w   o f   H .       T h e  co m m o n   m et h o d   to   s o lv e  NM F   p r o b lem   is   iter ati v e  m et h o d s   b y   m i n i m izi n g   th e  d if f er en ce s   b et w ee n       an d      .   T h e  NM F  p r o b le m   i s   f o r m u lized   i n   f o r m   o f   bound - co n s tr a in ed   o p timiz a tio n   p r o b lem   as   f o llo w :                 (       )       ‖         ‖                                                           w h er e  ‖   ‖     is   Fro b en iu s   No r m .   Alth o u g h   th e  f u n ctio n   f  ( W , H )   is   co n v e x   o n   th e  W   o r   H ,   h o w e v er ,   it  is   n o t   co n v e x   o n   t h e  W   an d   H .   T h u s ,   th e   r ea lis tic   s o l u tio n   o f   NM F  p r o b lem   i s   a  lo ca l  m in i m u m   [ 9 ] .   T h er e  ar e  s o m e   p r o p o s ed   m et h o d s   to   s o lv e  th e  NM F  p r o b lem ,   th at  is ,   p r o je cted   g r a d ien t  d escen t   [ 10 ] ,   mu ltip lica tive  u p d a te   r u le   [ 11 ] ,   an d   a lter n a tin g   n o n - n eg a tive  lea s t  s q u a r e   ( A NL S ) .   Fro m   co n v er g e n ce   p o in t  o f   v ie w ,   A N L S  g iv e s   b etter   co n v er g e n ce   co n d itio n .   T h e  m et h o d   g u ar an tee s   t h at  th e  s o lu tio n s   a l w a y s   co n v er g e  to   th e   s tatio n ar y   p o in ts   [ 9 ] .   I n   th is   m et h o d ,   t w o   n o n - n e g ati v e  leas t  s q u ar e  ( N L S)  p r o b le m s   ar e  s o l v ed   in   alt er n atin g   p r o ce s s   as   s h o w n   i n   A l g o r it h m   1 .   T h er ef o r e,   th e  m ain   p r o b lem   o f   th e   A N L S  m et h o d   is   h o w   to   s o lv e  th e  N L S  p r o b le m .   T h er e  ar e  s o m e  m et h o d s   to   s o lv e  t h e  N L S  p r o b le m ,   i.e .   p r o jecte d   g r a d ien t  d escen t   [1 2 ] ,   a ctive - s et   [1 3 ] ,   an d   b lo ck   p r in cip a l  p ivo tin g   [1 4 ] .   I n   o u r   s i m u latio n ,   w e  s o l v e   th e  NL S  p r o b le m   u s i n g   t h e   p r o j ec te d   g r ad ien t  d escen t  m e th o d .   P r o j ec ted   g r ad ien t  d escen t  al g o r it h m   p r o j e cts  a  n e g ati v e  v al u e  i n to   its   n ea r est  n o n - n eg at iv e   v alu e,   t h at  is ,   0 .   Mo r e o v er ,   w e  in itialize  W   u s in g   s i n g u lar   v alu e  d ec o m p o s i tio n   b ased   in it ializatio n   [ 1 5 ] .   W e  u s e  s c ikit - lea r n ,   a  P y t h o n - b ase d   lib r ar y ,   to   i m p le m en t t h e  m e th o d s   [ 1 6 ] .       A l g o r i t h m   1 .   A l t e r n a t i n g   n o n - n e g a t i v e   l e a st   sq u a r e   a l g o r i t h m   1 .   i n p u t :   A ;   O u t p u t :   W ,   H   2 .   i   =   0   3 .   i n i si a l i sas i               4 .   w h i l e   st o p p i n g _ c r i t e r i a   =   f a l se   5 .   i   =   i   +   1   6 .       (   )            (       (       ) )   7 .       (   )          (       (   ) )   8 .   e n d   w h i l e     B ef o r e  ex ec u ti n g   an   NM F  al g o r ith m ,   w e  m u s t  s et  t h e  v al u e  o f   t h e  p ar a m eter   k .   T h e  p ar a m eter   k   r ep r esen ts   th e  n u m b er   o f   to p ics  to   b e  ex tr ac ted .   Ho w   to   f i n d   th e  o p tim a l  n u m b er   o f   to p ics  is   th e  p r o b le m   i n   mo d el  s elec tio n   o f   to p ic  d etec tio n   u s i n g   NM F.   Fo r   th is   ta s k ,   w e   ca lcu late  t h e  ac c u r ac ies  o f   to p ics  f o r   s o m e   n u m b er s ,   i.e .   1 0 ,   2 0 ,   …,   1 0 0 .   T h e  n u m b er   t h at  g i v e s   th e  b es t a cc u r ac y   is   c h o s e n   as t h e  o p ti m al  n u m b er .   Af ter   ex tr ac tin g   to p ics,  w e  c alcu late  t h e  a v er ag e  ac c u r ac y   o f   t h e  to p ics  u s i n g   p o in tw is e  mu tu a l   in fo r ma tio n   ( P MI )   [ 7 ] .     P MI   s h o w s   t h e  co h er en ce   v al u es   b et w ee n   w o r d s   in   a  to p ic  to   s h o w   th e   to p ic’ s   le v el   o f   in ter p r etab ilit y .   L et    - th   to p ic  o f   th e  m atr i x   W   co n s is t s   o f       w o r d s ,   th a t  is   (                          )   ,   P MI   s co r e  o f   th e  t - t h   to p ic  is           (   )       ∑ ∑       (             )   (      )   (      )                         w h er e    (             )   is   t h e  j o in t p r o b ab ilit y   o f   w o r d s          an d          o r          co m e s   u p   to g eth er   w it h   w o r d       ,    (      )   an d       (      )   ar e  th e  in d i v id u al  p r o b ab ilit y   o f   w o r d          an d        .   T h e  h ig h er   th e  P MI   s co r e  o n   a  to p ic  m ea n s   m o r e  co h er en t   w o r d s   o n   t h e   to p ic.   I n   o th er   w o r d s ,   t h e  i n ter p r etatio n   o f   th e   to p ic  is   ea s ier .   W e  n ee d   a  r eferen ce   co r p u s   to   ca lcu la te  th o s e  p r o b ab ilit ies.  I n   o u r   s i m u la tio n ,   w e  u s e  t w o   r ef er e n ce   co r p u s es,  th a t  is ,   WikiId   w h ich   is   I n d o n e s ia n   W ik ip ed ia   d u m p   f r o m   J an u ar y   2 0 1 6   an d   B erit a   w h ic h   i s   a   co llectio n   o f   I n d o n esia n   n e w s .   W e  u s e  a n   o p en - s o u r ce   to o lk it to   ca lcu la te   th e  P MI   s co r es 2 .                                                                   2   h tt p s:// g it h u b . c o m /j h lau /t o p ic_ i n terp re tab il it y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   2 0 1 7   :  3 3 0   –   336   333   3.   RE SU L T S AN D  AN AL Y SI S   Fo r   th e  s i m u la tio n s ,   w e  u s e  t wo   ty p es  o f   d ata  b ased   o n   a  p er i o d .   T h e  f ir s t  d ata  is   d ail y   d ata  co llected   o n   Ma r ch   1 2 ,   2016   an d   Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6 .   T h e  s ec o n d   o n e  i s   m o n th l y   d ata  co llec ted   in   Ma r ch   2 0 1 6   an d   A p r il   2 0 1 6 .   T h e  n u m b er   o f   t w ee t s   is   ap p r o x i m atel y   3 3400 0   tw e ets   p er   m o n th   a n d   1 6000   t w ee ts   p er   d ay .   A f ter   p r ep r o ce s s in g   s tep ,   th e  n u m b er   o f   w o r d s   i s   ap p r o x i m ate l y   9 5 0 0   w o r d s   p er   m o n t h   a n d   8 5 0 0   w o r d s   p er   d a y .  Th e  d etail  s tatis tics   o f   th e  d ata   is   g i v en   i n   Fi g u r e  2 .             Fig u r e  2 .   T h e  St atis tics   o f   Da ta       T o   f in d   t h e  ac c u r ac y   o f   e x tr a cted   to p ics  f o r   a  p er io d ,   w e   s i m u late  t h e  ac c u r ac ies   f o r   s o m e  n u m b er s   o f   to p ics,  i.e .   1 0 ,   2 0 ,   …,   1 0 0 .   T h e  b est  ac cu r ac y   of   t h e s e  n u m b er s   o f   t h e  to p ic   r ep r esen ts   t h e  ac cu r ac y   o f   t h e   p er io d .   Fig u r e  3   an d   Fig u r e   4   s h o w   t h e  ac cu r ac y   o f   e x tr ac ted   to p ics  in   Ma r ch   2 0 1 6   an d   A p r il   2 0 1 6 ,   r esp ec tiv el y .   Fro m   b o t h   f ig u r e s ,   w e  s ee   th at   th e   r ef er e n ce   co r p u s   W ik iI d   al w a y s   g i v e  h i g h er   P MI   s co r es  th a n   th e  r e f er en ce   co r p u s   B er ita  f o r   all  n u m b er s   o f   t h e  to p ic .   O n e  r ea s o n   f o r   th e s e  r es u lt s   i s   t h at  t h e   d o cu m e n t s   o f   W ik iI d   ar e   lo n g er   t h an   o n es   o f   B er ita.   T h er ef o r e,   th e   p r o b ab ilit y   t h at   t w o   w o r d s   e x is t  i n   a  s i m ilar   d o cu m e n t   o f   W ik iI d   is   h ig h er   th a n   th e  p r o b ab ilit y   o f   t h e  w o r d s   in   a  s i m ilar   d o cu m e n t  o f   B er ita.   Fro m   Fi g u r e  3 ,   w e  ca n   s ee   th at  th e  h ig h er   ac cu r ac y   i s   ac h iev ed   w h e n   w e  ex tr ac t  ten   to p ics  f r o m   t w ee t s   in   Ma r ch   2 0 1 6 .   I t  m ea n s   th at   th e  o p ti m a l  n u m b er   o f   to p ics  f o r   th at  p er io d   is   te n   w it h   a  P MI   s co r e  o f   0 . 4 3 .   W e  ca n   also   s ee   f r o m   Fig u r e  4   th at  t h e  h i g h er   P MI   s co r e  i s   0 . 5 1   in   A p r il   2 0 1 6 .   T h is   h i g h er   s co r e  is   ac h iev ed   w h e n   w e   ex tr ac t  te n   to p ics   f r o m   t w ee ts   i n   t h at  p er io d .   T h is   o p ti m al  n u m b er   o f   to p ics  is   s i m ilar   to   th e  o n e  e x tr ac ted   f r o m   th e  p r ev io u s   m o n t h .   He n ce ,   ten   is   t h e  f ir s t   ca n d id ate  o f   t h e  n u m b er   o f   to p ics  w h e n   w e  e x tr ac t  to p ics  f o r   n e x t  m o n th s ,  esp ec iall y ,   w h en   w e  n ee d   a  f a s t r esp o n d   ti m e  i n   to p ic  d etec tio n   f o r   th e  m o n t h l y   t w ee t s .   Nex t,  w e   co n d u ct   s i m ilar   s i m u latio n s   f o r   d ail y   d ata,   i.e .   Ma r ch   1 2 ,   2016   an d   Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6 .    Fig u r e  5   an d   Fig u r e  6   v is u ali ze   th e  ac cu r ac y   o f   ex tr ac ted   to p ics  o n  Ma r ch   12 ,  2 0 1 6   an d   Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6 ,   r esp ec tiv el y .   Fro m   b o th   f i g u r e s ,   w e  s ee   t h at  t h e  r e f er en ce   co r p u s   W ik iI d   s t ill   g iv e   h i g h er   P MI   s co r es  th a n   t h e  r ef er en ce   co r p u s   B er ita  f o r   all  n u m b er s   o f   t h e   to p ic .   Fro m   Fig u r e  5 ,   w e  ca n   s ee   th at  t h e  h ig h er   ac cu r ac y   i s   ac h iev ed   w h en   w e  ex tr ac t  f o r t y   to p ics  f r o m   t w ee t s   o n   Ma r ch   12 ,   2 0 1 6 .   T h ese  ex tr ac ted   to p ics  h av e  a  P MI   s co r e  o f   0 . 3 0 .   W e  ca n   also   s ee   f r o m   Fi g u r e  5   th at  t h e  h ig h er   P MI   s co r e  is   0 . 3 0   o n  Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6 .   T h is   h ig h er   P MI   s co r e  is   ac h ie v ed   w h e n   w e  e x tr ac t  f o r t y   t o p ics f r o m   t w ee ts   in   t h at  p er io d .   T h is   o p ti m al   n u m b er   o f   to p ics  is   s i m ilar   to   th e   o n e  e x t r ac ted   f r o m   t h e   p r ev io u s   d a y .  T h er ef o r e ,  f o r ty   ca n   b e   t h e  f ir s t  ca n d id ate  o f   t h e   o p tim a l  n u m b er   of   d ail y   to p ics   if   w e  do   n o t  w a n t  to   p er f o r m   m o d el  s elec tio n   i n   to p ic  d etec tio n   f o r   th e  d ail y   t w ee t s .   Af ter   esti m ati n g   th e  ac cu r ac y   o f   th e  g en er ated   to p ic s ,   th e  n ex t  s tep   is   to   v is u al ize  th e  tr en d   o f   th e   to p ic s .   T h is   v is u aliza tio n   ca n   u s e  t h e   to p ic  b y   t w ee t   m a tr i x   H  w h ich   r ep r ese n ts   t h e  d eg r ee   o f   ass o ciat io n   b et w ee n   t o p ics   an d   t w ee t s .  If   w e  a s s u m e  th at  t w ee t s   h a v e   b ee n   s o r ted   b y   ti m e,   th e n   w e  c an   d r a w   t h e  tr e n d   o f   a  to p ic  b ased   o n   t h e  a s s o ciati o n   v a lu e s   b et w ee n   t h e  to p ic  a n d   ea ch   t w ee t .   T h e  h i g h er   th e   ass o ciatio n   v al u es ,   th en   t h e  h ig h er   th e  p o p u lar it y   o f   th e  to p ic.   Vis u aliza tio n   o f   th o s e  tr en d s   allo w s   u s   to   m o n ito r   to p ics  f o r   a  ce r tain   p er io d .   M a rc h Ap ri l 1 2 -M a r 1 3 -M a r Wo rd s 9 5 0 3 9 5 2 9 8 3 1 1 8 5 8 2 Twe e t s 3 3 4 1 7 3 3 3 3 8 8 1 1 5 5 5 2 1 6 3 8 8 0 50 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 3 0 0 3 5 0 4 0 0 Th o u san d s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S en s in g   Tr en d in g   To p ics in   Tw itter   fo r   Grea ter Ja ka r ta   A r e a   ( A n g g a   P r a ta m a   S ito r u s )   334       Fig u r e  3 .   T h e   A cc u r ac y   o f   T o p ics E x tr ac ted   in   Ma r ch   2016           Fig u r e  4 .   T h e  Ac cu r ac y   o f   T o p ics E x tr ac ted   in   A p r il   2016           Fig u r e  5 .  T h e  A cc u r ac y   o f   T o p ics   E x tr ac ted   o n   Ma r ch   12 ,   2 0 1 6           Fig u r e  6 .  T h e  ac cu r ac y   o f   to p i cs   ex tr ac ted   o n   Ma r ch   13 ,   2 0 1 6   0. 00 0. 10 0. 20 0. 30 0. 40 0. 50 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 P M I   T h e   n u m be r   of   topi c s   W iki I d B e r it a 0. 00 0. 10 0. 20 0. 30 0. 40 0. 50 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 P M I   T h e   n u m be r   of   topi c s   W iki I d B e r it a 0 . 0 0 0 . 1 0 0 . 2 0 0 . 3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 P M I   T h e   n u m be r   of   topi c s   W iki I d B e r it a 0. 00 0. 10 0. 20 0. 30 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 P M I   T h e   n u m be r   of   topi c s   W iki I d B e r it a Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E   Vo l.  7 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   2 0 1 7   :  3 3 0   –   336   335   Fig u r e  7   d r aw s   th e  tr en d s   o f   4 0   to p ics  ex tr ac ted   o n   Ma r ch   1 2 ,   2 0 1 6 .   Fro m   Fig u r e  7   w e  c an   s ee   th e   p o p u lar   to p ics  an d   th eir   p o p u lar it y   ch a n g es  o v er   t h e  p er io d .   Du e  to   its   p o p u lar it y   i n   m a n y   ap p licatio n s ,   w e   also   v is u alize   t h e  tr en d s   o f   1 0 0   to p ics  ex tr ac ted   in   th e  s a m e  p er io d   in   Fig u r e  8 .   Fro m   Fig u r e  8 ,   w e  ca n   id en ti f y   p o p u lar   to p ics  ea s i l y   b ec au s e  th e  to p ics  b ec o m e  m o r e  s p ec i f ic  s o   th at  ea ch   t wee t  is   ass o ciate d   to   m o r e  r elev a n t  to p ics.  Fo r   ex a m p le,   th er e  is   a  to p ic  p r esen ted   b y   g r ee n   c u r v e  s u d d en l y   i n cr ea s e  at  a  ce r tain   p er io d .   T h e  in cr ea s in g   c u r v e  i m p lies   t h at  th e  to p ic  is   s u b m i t ted   in te n s iv e l y   i n   th at  ti m e  b u t  n o t  in   o th er   ti m e.   Ho w e v er ,   th e  r is i n g   to p ics  ar e  n o t  al w a y s   to   b e  i m p o r tan t  to p ics,  i.e .   s p am   t w ee ts .   He n c e,   w e  n ee d   f u r t h er   an al y s is   to   k n o w   w h at   th e   to p ics  ar e  ab o u t .   Mo r eo v er ,   t h e  i n ter p r etab ilit y   s co r e  o f   1 0 0   to p ics  is   s m aller   t h a n   o n e  o f   4 0   to p ics  as  s h o w n   i n   Fig u r e  5 .   A   p o s s ib le  ca u s e  o f   th is   r es u lt   i s   th at  t h e  u n p o p u l ar   to p ics  h av e  lo w   P MI   s co r es.  T h er ef o r e,   if   w e  co n s id er   o n l y   t h e  tr en d s   o f   p o p u lar   to p ics,   th e n   w e  m a y   e x tr ac t  1 0 0   to p ics  to   m o n ito r   t h e m   ea s il y .               Fig u r e  7 .   T r en d s   o f   4 0   to p ics  ex tr ac ted   o n     Ma r ch   1 2 ,   2 0 1 6     Fig u r e  8 .   T r en d s   o f   1 0 0   to p ics   ex tr ac ted   o n     Ma r ch   1 2 ,   2 0 1 6       W e  co n d u ct  s i m ilar   s i m u lat io n s   f o r   t w ee ts   co llected   o n   Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6 .   Fig u r e  9   s h o w s   th e  tr en d s   o f   4 0   to p ics  ex tr ac ted   o n   Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6 ,   w h ile  Fi g u r e  10   g iv e s   th e  tr e n d s   o f   1 0 0   to p ics  ex tr ac ted   o n   a   s i m ilar   d ate.   Si m ilar   to   t h e  p r ev io u s   d a y ,   w e  ca n   id e n ti f y   p o p u lar   to p ics  m o r e  ea s il y   i n   1 0 0   to p ics  th an   i n   4 0   to p ics.  T h er e  is   also   a  to p ic  t h at  s u d d en l y   i n cr ea s es  at  a  ce r tain   p er io d .   T h e  to p ic  h as  a  s i m ilar   tr en d   to   th e   to p ic  f r o m   t h e  p r ev io u s   d a y .   Af ter   f u r t h er   a n al y s is ,   w e  r ea li ze   th at  t h e  to p ic  i s   an   ad v er tis e m en t.  T h ese  r es u lt s   s u p p o r t o u r   ea r lier   s u g g est io n   th at  w e  m a y   e x tr ac t 1 0 0   to p ics  to   m o n ito r   th e  m o s t  f r eq u en t t o p ics ea s il y .             Fig u r e  9 .   T r en d s   o f   4 0   to p ics  ex tr ac ted   o n     Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6     Fig u r e  10 .   T r en d s   o f   1 0 0   to p ic s   ex tr ac ted   o n     Ma r ch   1 3 ,   2 0 1 6       4.   CO NCLU SI O N   T o p ic  d etec tio n ,   s u ch   as  n o n - n eg at iv e  m atr ix   f ac to r izatio n ,   ca n   r ea lize  T w itter   as  a  m ed ia   f o r   u r b an   m o n ito r i n g   i n   Gr ea ter   J ak ar ta  ar ea .   Usi n g   i n ter p r etab ilit y   o r   co h er en ce   s co r es,  w e  s h o w  th at  th e  e x tr ac ted   to p ics  h av e  s i m ilar   s co r es  to   t h e  p r ev io u s   s i m u l atio n s   f o r   o th er   tex t u al  d ata.   Mo r eo v er ,   th e  r ef er en ce   co r p u s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708     S en s in g   Tr en d in g   To p ics in   Tw itter   fo r   Grea ter Ja ka r ta   A r e a   ( A n g g a   P r a ta m a   S ito r u s )   336   W ik iI d   g iv e s   h i g h er   s co r es  th an   th e  r ef er e n ce   co r p u s   B er ita  f o r   ev er y   s i m u latio n .   T h er ef o r e,   W ik iI d   m a y   b e   th e  f ir s t  ca n d id ate  in   ca lcu la ti n g   t h e  co h er en ce   s co r es  in   I n d o n esian .   I n   th e  v is u aliza t io n   o f   tr en d s ,   w e  ca n   id en ti f y   p o p u lar   to p ics  m o r e  ea s il y   i n   1 0 0   to p ics  th an   in   th e  o p ti m al  n u m b er   o f   to p ics.   T h er ef o r e,   if   w e   co n s id er   o n l y   t h e  tr en d s   o f   p o p u lar   to p ics ,   th en   w e  m a y   e x tr ac t 1 0 0   to p ics  to   m o n ito r   th e m   ea s il y .       RE F E R E NC E S   [1 ]   S .   G o y a l,   " F a c e b o o k ,   Tw it ter,  G o o g le+ :  S o c ial  N e t w o rk in g " ,   I n ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  S o c i a l  Ne two rk in g   a n d   Vi rtu a l   Co mm i n it ies ,   v o l.   1 ,   n o .   1 ,   2 0 1 2 .   [2 ]   H.  Ba g h e ri,   " Big   Da t a :  Ch a ll e n g e s,  Op p o rt u n i ti e s  a n d   Cl o u d   Ba se d   S o l u ti o n s " ,   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l   a n d   C o m p u ter   E n g i n e e rin g ,   v o l.   5 ,   n o .   2 ,   p p .   3 4 0 - 3 4 3 ,   2 0 1 5 .   [3 ]   L . A .   A iello ,   e t  a l.   " S e n sin g   T re n d in g   T o p ic  in   T w it ter " ,   IEE E  T ra n sa c ti o n   o n   M u lt ime d i a ,  v o l .   15 ,   n o .   6 ,   p p .   1 2 6 8 - 1 2 8 0 ,   2 0 1 3 .   [4 ]   D.  Qu e rc ia ,   " T a l k   o f  th e   Cit y :  Ou r  Tw e e ts,   Ou r  Co m m u n it y   H a p p in e ss " ,   Pro c e e d in g s  o f  th e   S i x th   In ter n a t io n a l   AA AI  Co n fer e n c e   o n   W e b lo g s   a n d   S o c ia l   M e d ia ,   p p .   9 6 5 - 9 6 8 ,   2 0 1 2   [5 ]   J.  A ll a n ,   T o p ic De tec ti o n   a n d   T r a c k in g :  Eve n t - b a se d   I n f o rm a ti o n   Or g a n iz a ti o n .   N o rw e ll ,   USA ,   2 0 0 2 .   [6 ]   D.D.  L e e   a n d   H.S .   S e u n g ,   " L e a rn in g   th e   p a rts  o f   o b jec t  b y   n o n n e g a ti v e   m a tri x   f a c to riza ti o n " ,   Na tu r e ,  v o l.   402 ,   p p .   788 - 7 9 1 ,   1 9 9 9 .   [7 ]   J.H.  L a u ,   e t  a l,   " M a c h in e   Re a d in g   T e a   L e a v e s:  A u to m a ti c a ll y   Ev a lu a ti n g   T o p ic  Co h e re n c e   a n d   T o p ic  M o d e l   Qu a li ty " ,   1 4 th   Co n fer e n c e s  o f  th e   Eu ro p e a n   Ch a p ter   o f  th e   Asso c i a ti o n   f o r  Co mp u t a ti o n a l  L i n g u isti c ,   p p .   5 3 0 - 5 3 9 ,  2 0 1 4 .   [8 ]   R. B.   Ya tes   a n d   B. R .   Ne to ,   " M o d e rn   In f o rm a ti o n   Re tri e v a l " ,   Ad d iso n   W e sle y   L o n g m a n ,   1 9 9 9   [9 ]   M . W .   Be rr y ,   e t  a l . ,   " A l g o rit h m s  a n d   a p p li c a ti o n s  f o r  a p p ro x im a te  n o n n e g a ti v e   m a tri x   fa c to riza ti o n " ,   Co mp u t a ti o n a l  S ta t isti c   &   Da ta   A n a lys is .  v o l .   52 ,   p p .   1 5 5 - 1 7 3 ,  2 0 0 7 .   [1 0 ]   P.  P a a tero   a n d   U.  T a p p e r,   " P o sit iv e   m a tri x   fa c to riza ti o n :  A   n o n - n e g a ti v e   f a c to r  m o d e l  w it h   o p ti m a l  u ti li z a ti o n   o f   e rro r  e stim a te s o f   d a ta v a lu e s " ,   E n v iro n me trics ,   v o l.   5 ,   p p .   1 1 1 – 126 ,  1 9 9 4 .   [1 1 ]   D.D.  L e e   a n d   H.S .   S e u n g .   A lg o rit h m s  f o r  n o n - n e g a ti v e   m a tri x   f a c to riza ti o n .   In   Ad v a n c e s  in   Ne u r a l  In fo rm a t io n   Pro c e ss in g   S y ste m .   2 0 0 1 ;   5 5 6 – 562 .   [1 2 ]   C.   J.  L in ,   " P r o jec ted   G ra d ien t  M e th o d s   f o r  No n - n e g a ti v e   M a tri x   F a c to riza ti o n " ,   J o u rn a l  Ne u r a l  C o mp u t a ti o n ,   v o l .   19 ,   n o .   10 ,   p p .   2 7 5 6 - 2 7 7 9 ,  2 0 0 7 .   [1 3 ]   H.  Kim   a n d   H.   P a rk ,   " No n n e g a ti v e   m a tri x   f a c to riza ti o n   b a se d   o n   a lt e rn a ti n g   n o n n e g a ti v it y   c o n stra in e d   lea st sq u a re s  a n d   a c ti v e   se t  m e th o d " ,   S I AM   J o u rn a l  o n   M a trix A n a lys is  a n d   Ap p l ica ti o n s ,   v o l.   30 ,   n o .   2 ,   p p .   7 1 3 – 7 3 0 ,  2 0 0 8   [1 4 ]   J.  Kim   a n d   H.   P a rk ,   " F a st  n o n n e g a ti v e   m a tri x   fa c to riza ti o n :  a n   a c ti v e - s e t - li k e   m e th o d   a n d   c o m p a riso n s " ,   S IAM   J o u rn a l  o n   S c ien ti fi c   C o mp u ti n g ,   v o l.   33 ,   n o .   6 ,   p p .   3 2 6 1 - 3 2 8 1 ,  2 0 1 1 .   [1 5 ]   C.   Bo u tsid is   a n d   E.   G a ll o p o u l o s ,   " S V D  b a se d   in it ializa ti o n :  a   h e a d   sta rt  f o r  n o n n e g a ti v e   m a tri x   fa c to riza ti o n " ,   Pa tt e rn   Rec o g n it io n ,   v o l .   41 ,   n o .   4 ,   p p .   1 3 5 0 - 1 3 6 2 ,  2 0 0 8   [1 6 ]   P e d re g o sa ,   e t  a l .,  " S c ik it - lea rn :  M a c h in e   L e a rn in g   in   P y th o n " ,   J o u rn a l   o f  M a c h i n e   L e a r n in g   Res e a rc h ,   v o l .   12 ,   p p .   2 8 2 5 - 2 8 3 0 ,  2 0 1 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.