Mohon tunggu...
Budi Bubek
Budi Bubek Mohon Tunggu... Freelancer - Digital Marketing/SEO Specialist
Akun Diblokir

Akun ini diblokir karena melanggar Syarat dan Ketentuan Kompasiana.
Untuk informasi lebih lanjut Anda dapat menghubungi kami melalui fitur bantuan.

Menyukai bisnis digital

Selanjutnya

Tutup

Ruang Kelas

Debby Alita, Pakar Text Mining Beri Pemahaman Tentang Analisis Sentimen

4 Mei 2023   08:20 Diperbarui: 4 Mei 2023   08:27 230
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Tahapan ini merupakan tahapan merubah text yang telah melalui preprocessing data menjadi data numerik agar dapat diklasifikasikan dengan menggunakan metode klasifikasi yang ada pada machine learning.

Klasifikasi

Klasifikasi merupakan tahapan dimana data yang sudah di preprocessing dan di ekstraksi fitur dilakukan perhitungan dengan metode machine learning dengan tujuan untuk membuat suatu model baru yang dihasilkan dari proses klasifikasi.

Pengujian evaluasi

Pengujian evaluasi dilakukan untuk mengetahui performansi dari metode yang digunakan dalam proses text mining. Pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan akan didapatkan hasil persentase dari metode seperti akurasi, recall, precision dan f1 score.

Apa itu Analisis Sentimen?

 Analisis sentimen adalah salah satu teknik text mining yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen atau emosi yang terkandung dalam teks, seperti positif, negatif, atau netral. Sentiment analysis dapat membantu perusahaan dan individu untuk memahami pandangan dan pendapat masyarakat terhadap produk, merek, acara, atau topik tertentu, sehingga dapat memperbaiki strategi pemasaran, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memperkuat reputasi merek.

Analisis sentimen dapat dilakukan dengan berbagai metode, seperti rule-based, machine learning, dan deep learning. Metode rule-based menggunakan aturan linguistik dan leksikal untuk mengidentifikasi sentimen dalam teks, sedangkan metode machine learning dan deep learning memanfaatkan teknik klasifikasi untuk memprediksi sentimen berdasarkan fitur yang diekstraksi dari teks.


Dalam aplikasi praktis, sentiment analysis dapat dilakukan pada berbagai jenis teks, seperti tweet, ulasan produk, artikel berita, dan transkripsi wawancara. Hasil sentiment analysis dapat diwakili dalam bentuk grafik, tabel, atau visualisasi lainnya untuk memudahkan pemahaman dan pengambilan keputusan.

Siapakah Debby Alita?

Debby Alita merupakan dosen muda di Universitas Teknokrat Indonesia yang memiliki penelitian di bidang text mining yaitu dengan topik analisis sentimen dan pendeteksian sarkasme.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ruang Kelas Selengkapnya
Lihat Ruang Kelas Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun