1. SENTIMENTANALYSIS
WITHPYTHON
Raditia Vindua, S.Si., M.Kom.

2. TOPIC
Pengertian Apa itu Analisis Sentimen?
Latar belakang Mengapa Analisis Sentimen itu penting?
Penerapan Analisis Sentimen dapat di terapkan di bidang mana saja?
TEXTMINING Bagaimana peran text mining dalam Analisis sentimen?
MachineLEARNING Pengolahan Text Mining menggunakan Machine-Learning
STUDI KASUS Analisis Sentimen menggunakan Python

3. Pengertian
01
Apa itu Analisis Sentimen?

4. Analisissentimenadalah…
Sebuah teknik yang digunakan untuk menentukan suatu
opini terhadap suatu masalah atau peristiwa dengan cara
mengidentifikasi bagaimana sebuah sentimen diekspresikan
menggunakan teks dan bagaimana sentimen tersebut bisa
dikategorikan sebagai sentimen positif maupun sentimen
negatif.

5. Analisis sentimen adalah bidang ilmu yang
menganalisis opini orang-orang, sentimen, evaluasi,
dan emosi terhadap produk, layanan, individu,
organisasi, masalah, topik, peristiwa tertentu
Sentimen Analisis adalah pengolahan kata
untuk melacak mood masyarakat tentang
produk atau topik tertentu
(G.Vinodhini, M.Chandrasekaran, 2012)
(Bhatia, 2018)

6. Latarbelakang
Mengapa Analisis Sentimen itu penting?
02

7. Kebutuhananalisissentimen
Meningkatnya penggunaan social media di
masyarakat, berdampak pada bertambahnya
peran berbagi infromasi di ruang public, yang
selanjutnya menyebabkan berkembangnya
opini publik.
Kemudian hal tersebut dimanfaatkan
menggunakan metode tertentu untuk tujuan
pengawasan terhadap suatu objek.

8. penerapan
03
Analisis Sentimen dapat di terapkan di bidang
mana saja?

9. penerapan
Digunakan untuk menganalisis
situasi pasar, entah itu mengetahui
selera pasar hingga melacak
produk seperti apa yang tidak
disukai kebanyakan konsumen.
MARKET RESEARCH
Sentiment analysis akan
membantu dalam menafsirkan
bagaimana respons masyarakat
terhadap brand menjadi lebih
mudah.
BRANDMONITORING
Dengan memanfaatkan analisis
sentimen, dapat lebih mudah
menafsirkan engagement yang
dilakukan konsumen pada akun
media sosial perusahaan.
SOCIALMEDIA MONITORING
Dengan analisis sentimen,
customer feedback yang diperoleh
akan lebih mudah ditafsirkan
posisinya, entah itu positif, netral,
atau justru negatif.
CUSTOMER FEEDBACK

10. Textmining
04
Bagaimana peran text mining dalam Analisis
sentimen?

11. Sesuai dengan buku The Text Mining Handbook,
text mining dapat didefinisikan sebagai suatu
proses menggali informasi dimana seorang user
berinteraksi dengan sekumpulan dokumen
menggunakan tools analisis yang merupakan
komponen-komponen dalam data mining yang
salah satunya adalah kategorisasi. Perlakuan
penambangan data ini bisa didapatkan dari
berbagai sumber salah satunya website.

12. Pengertiantextmining
Text Mining merupakan suatu proses pengambilan intisari dari dokumen
teks sehingga didapatkan hasil yang berguna untuk tujuan tertentu.

13. (Bridge, 2011)
• Komputational
• Visualisasi
statistika
• Machine Learning
Artificial
Intelligence
• Basis Data
Basisdata
Text mining mengacu pada pencarian informasi, pertambangan data,
mesin- learning, statistik, dan komputasi linguistic terhadap informasi
yang disimpan sebagai teks
• Asosiasi
• Sekuensial
Pattern
reconization

14. INdEPTH Proses text mining
Data preparation input proses output
Autentifikasi
berdasarkan Token akun
Twitter
Data
Ekstrak
berdasarkan filter
Data Text Preprocessing
Algoritma Machine
Learning
End
Sentimen
Positif
Sentimen
Negatif
Visualisasi sentimen
analisisdalam Bentukgrafik

15. Machinelearning
05
Pengolahan Text Mining
menggunakan Machine-Learning

16. Machinelearning
Machine learning merupakan cabang
dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu
komputer yang berfokus pada
penggunaan data dan algoritma untuk
meniru cara manusia belajar dan
secara bertahap dapat meningkatkan
akurasinya.

17. Penerapan ML dapat dengan mudah kamu
temukan dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya
saat kamu menggunakan fitur face unlock
untuk membuka perangkat smartphone kamu,
atau saat kamu menjelajah di internet atau
media sosial kamu akan sering disuguhkan
dengan beberapa iklan. Iklan-iklan yang
dimunculkan juga merupakan hasil pengolahan
ML yang akan memberikan iklan sesuai dengan
pribadi kamu.
Contoh machinelearning

18. SECTORnEWS
Manusia memberi seperangkat contoh hasil yang benar, komputer
menggunakan contoh tersebut untuk menemukan hasil bagi data
masukan lain
Manusia tidak campur tangan memberikan jawaban yang benar,
komputer dibiarkan menemukan sendiri pola dalam data
masukan
Unsupervisedlearning
Carakerja machinelearning
Mesin mencoba langkah-langkah dan mendapat umpan balik
positif atau negatif pada setiap langkah tersebut
Reinforced learning
supervised learning

19. AnalisisSentimen
menggunakan
Python

20. Python mudah dipelajari dan menyenangkan untuk diprogram
serta memiliki karakteristik sintaks yang tidak terlalu rumit.
Kode Python sederhana, pendek, mudah dibaca, intuitif, dan
kuat, dan karenanya itu efektif untuk memperkenalkan
komputasi dan pemecahan masalah untuk pemula. Sehingga
Python menjadi salah satu bahasa pemrograman tingkat tinggi
yang mudah untuk digunakan
(Wibowo, 2020)
python
python
Python merupakan salah satu dari bahasa pemrograman yang sering
digunakan oleh programmer atau pembuat program dalam membuat
program mereka.

21. Langkah-langkah
proses pengambilan data dari media sosial kemudian di kumpulkan
menjadi satu untuk di evakuasi dan di bentuk agar menjadi sebuah
penelitian.
—pengumpulandata
suatu tahapan yang bertujuan untuk memudahkan dalam
proses pengolahan data untuk diolah pada tahapan
selanjutnya.
—preprocessing
analisis sentimen dilakukan untuk mengetahui arah
polaritas kalimat opini, sehingga dapat ditemukan
anggota penyusun dari kelompok kalimat positif, netral
maupun negatif.
—analisissentimen
01
02
03

22. UPCOMINGEVENTS
Pengumpulandata
Untuk dapat mengambil data dari twitter, terlebih dahulu
mendaftar di twitter Developer, dilakukan pengisian semua
form yang ditampilkan. Setelah selesai proses mendaftar
akan diberikan consumer key, consumer secret, acces token
dan acces token secret yang digunakan untuk mengakses
data pada twitter.
Mendaftar untuk mendapatkan APITwitter
1
Ada library penting untuk crawling data yaitu
Tweepy
Meng-install library atau dependencies
yangdibutuhkan
2
Membuat kode program dengan bahasa
pemrograman python dengan tools Jupyter Lab
Membuat codeprogram
3
crawling

23. UPCOMINGEVENTSpreprocessing
berguna sebagai pembersih kata-kata yang
diharapkan untuk mengurangi noise seperti html,
koneksi, hashtag, username, dan konten. Selain kata-
kata yang tidak boleh diabaikan pada tahap ini, pada
proses ini juga menghilangkan tanda centang seperti
titik (.), koma (,) dan juga tanda aksen lainnya.
cleaning
1
2 tahap mencari root (dasar) kata dari tiap
kata hasil eliminasi stopword dengan
menghapus kata imbuhan di depan maupun
imbuhan di belakang kata.
stemming
preprocessing

24. UPCOMINGEVENTS
Analisissentimen
Polarity digunakan untuk melihat seberapa positif
atau negatif sebuah teks. semakin tinggi polarity, itu
menandakan feel/emotion yang semakin positif juga
dari sebuah tweet .
polarity
1
2 subjectivity untuk melihat value dari tweet
itu adalah opini atau faktual. Semakin tinggi
subjectivity berarti tweet tersebut dapat
dikatakan sebagai opini.
subjectivity
Analisissentimen

25. Contoh
mendapatkanapi
keydaritwitter

26. Contoh
mendapatkanapi
keydaritwitter

27. CREDITS: This presentation template was created by
Slidesgo, and includes icons by Flaticon and
infographics & images by Freepik
addyouremail@freepik.com
+91 620 421 838
yourwebsite.com
Please keep this slide for attribution
thanks!
Doyouhaveanyquestions?