Topik pembicaraan yang sedang hangat dibicarakan oleh khalayak ramai memiliki informasi yang beragam. Media sosial twitter memiliki suatu sistem yang dapat menentukan topik yang sedang ramai dibahas oleh pengguna yang disebut trending topic. Namun twitter belum dapat mengklasifikasikan topik ke dalam beberapa kategori untuk mendapatkan informasi yang lebih baik, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh seleksi fitur Chi-Square terhadap sistem klasifikasi topik ke dalam beberapa kategori dari data tweet berbahasa Indonesia yang diambil dari twitter. Chi-Square adalah teknik seleksi fitur yang menghitung nilai ketergantungan fitur terhadap suatu kelas. Fitur yang telah terseleksi akan digunakan dalam proses klasifikasi dengan metode Naïve-bayes Multinomial (NBM) yang didesain khusus untuk klasifikasi teks. Pengujian dilakukan dalam beberapa skenario, dan skenario dengan hasil yang terbaik diperoleh dari kombinasi rasio dataset 80 : 20, kombinasi n-gram berupa unigram + bigram + trigram, dan tanpa seleksi fitur dengan nilai akurasi 74,05%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa seleksi fitur Chi-Square tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap proses prediksi trending topic.
Kata kunci : twitter, trending topic, seleksi fitur, chi-square, naïve-bayes multinomial, n-gram.