Langkah pertama dalam analisis sentimen adalah pengumpulan data dari berbagai platform media sosial. Data ini dapat berupa tweet, postingan Facebook, komentar di Instagram, atau konten dari forum diskusi. Alat seperti API Twitter dan scraping web sering digunakan untuk mengumpulkan data ini.
Pra-pemrosesan Data
Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah pra-pemrosesan. Ini termasuk penghapusan stop words, stemming, dan tokenisasi. Proses ini bertujuan untuk mempersiapkan data agar siap untuk analisis lebih lanjut.
Analisis Berbasis Kata Kunci
Pedekatan ini melibatkan pengidentifikasian kata kunci atau frasa yang sering muncul dalam konteks positif atau negatif. Misalnya, kata-kata seperti "naik", "tumbuh", dan "kuat" dapat diidentifikasi sebagai sentimen positif, sedangkan "jatuh", "lemah", dan "risiko" dapat diidentifikasi sebagai sentimen negatif.
Pembelajaran Mesin (Machine Learning)
Metode ini menggunakan algoritma untuk melatih model berdasarkan dataset yang sudah dilabeli. Model ini kemudian dapat digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen dari teks baru. Algoritma yang sering digunakan dalam analisis sentimen termasuk Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), dan Random Forest.
Deep Learning
Pendekatan yang lebih canggih ini menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis dan memprediksi sentimen. Model seperti Recurrent Neural Networks (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) sering digunakan untuk menangani data urutan seperti teks dari media sosial.
Penentuan Sentimen
Untuk menentukan sentimen, ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan :
