ABSTRAK
Seiring perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, pemenuhankebutuhan informasi dapat diperoleh melalui media sosial, seperti Twitter.Banyaknya pengguna internet telah memicu aliran data yang sangat besar dancepat, sehingga membuat analisis secara manual sulit atau bahkan tidak mungkindilakukan. Metode otomatis diperlukan untuk menganalisis data tersebut yangsalah satunya yaitu dengan topic detection and tracking (TDT). Suatu metodealternatif laindari TDT untuk masalah pendeteksian topik selain latent dirichletallocation (LDA) adalah fuzzy clustering dengan menggunakan algoritma fuzzy Cmeans(FCM). FCM pada pendeteksian topik dapat memenuhi asumsi bahwasuatu dokumen pada Twitter dapat terdiri dari beberapa topik. FCM bekerja cukupbaik di dimensi data yang rendah, akan tetapi gagal dalam dimensi data yangtinggi. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode untuk mereduksi dimensi ruangeigen yang tinggi ke dimensi yang lebih rendah. Salah satu metodenya adalahsingular value decomposition (SVD) dengan menggunakan truncated SVD. Padapenelitian ini, dilakukan prosestruncated SVD kemudian FCM yangdinamakanfuzzy C-means pada ruang eigen (Eigen FCM). Hasil akurasi darimetode ini menunjukkan peningkatan lebih baik dibandingkan FCM dan LDApada pendeteksian topik.

---

ABSTRACT
As the information and communication technology developed, the fulfillment ofinformation can be obtained through social media, like Twitter. The enormousnumber of internet users has triggeredfast and large data flow, thus making theanalysis manually is difficult, or even impossible. The automated methods fordata analysis is needed now, one of which is the topic detection and tracking(TDT). An alternative method other than TDT fortopic detection problemotherthan latent dirichlet allocation (LDA) is a fuzzy clustering algorithms using fuzzyC-means (FCM). FCM in topic detection meet the assumption that a document onTwitter can consists of several topics. FCM works pretty well in low-dimensionaldata, but fail in high-dimensional data. Therefore, we need a method to reduce thedimension of the high-dimensional eigenspaceinto lower dimension. One methodto do that is the singular value decomposition (SVD) using truncated SVD. Thispapercarried out the truncated SVD process then FCM called fuzzy C-means onthe eigenspace (Eigen FCM). The results of the accuracy of this method shows anincrease is better than FCM and LDA on topic detection.