Ringkasan

Table of Contents

Penggunaan Python dalam Analisis Sentimen - This article is part of a series.

Part 1: Pendahuluan

Part 2: Dasar Analisis Sentimen

Part 3: Persiapan Lingkungan Pengembangan

Part 5: Tahap Preprocessing Data

Part 6: Pendekatan Analisis Sentimen dengan Rule-Based

Part 7: This Article

Part 8: Quiz

Part 9: Tugas Programming

A. Dasar Analisis Sentimen
#

Bagian ini memberikan pemahaman mendalam tentang konsep dasar analisis sentimen, membedah perbedaan antara pendekatan rule-based dan machine learning. Disorot bahwa machine learning, terutama dengan algoritma seperti Naive Bayes dan SVM, memberikan adaptasi yang lebih baik terhadap variasi dan kompleksitas bahasa.

B. Persiapan Lingkungan Pengembangan:
#

Materi ini fokus pada persiapan lingkungan pengembangan, termasuk instalasi Python, library pendukung seperti NLTK dan TextBlob, serta penjelasan singkat tentang fungsionalitas dan kegunaan masing-masing library.

C. Dataset
#

Bagian ini menjelaskan dataset IMDB Movie Reviews dan memberikan pandangan tentang struktur dataset. Data ini digunakan sebagai dasar untuk melatih model analisis sentimen dan menggambarkan beberapa contoh kode untuk memuat dataset, melakukan pre-processing, dan pembagian train-test split.

Pendekatan Analisis Sentimen dengan Rule-based:
#

Penjelasan lengkap tentang pendekatan analisis sentimen menggunakan Python dengan memanfaatkan library TextBlob dan VADER Sentiment Analysis. Kode contoh dan hasil analisis memberikan pemahaman praktis tentang implementasi analisis sentimen.