Deteksi Topik Fashion Pada Twitter Dengan Latent Dirichlet Allocation - Yupa Umigi Al-khairi; Yudi Wibisono; Budi Laksono Putro (JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer, 2018)
Bagi orang-orang yang bergerak di bidang fashion mengetahui tren fashion adalah hal yang penting. Salah satu cara untuk mengetahui tren adalah dengan mendeteksi topik mengenai fashion yang dibicarakan di media sosial. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Latent Dirichlet Allocation untuk mendeteksi topik fashion di Twitter. Tweet yang didapat, diklasifikasi dengan metode Naive Bayes lalu dibersihkan dengan cara menghapus URL, simbol, angka dan merubah setiap kata menjadi huruf kecil. Tweet lalu dibentuk menjadi kumpulan kata dan dikelompokan dengan algoritma Latent Dirichlet Allocation. Berdasarkan hasil eksperimen, konfigurasi paramater 20 topik dengan 1000 iterasi memperoleh skor UMass terbaik dengan nilai -56.342, dan konfigurasi parameter 50 topik dengan 1000 iterasi memperoleh skor PMI terbaik dengan nilai 6.272.