Sentiment Analysis Menggunakan Deep Learning - Bagian 1

I. Pendahuluan

#

A. Pengantar tentang Sentiment Analysis

#

Definisi Sentiment Analysis Sentiment analysis, atau analisis sentimen, adalah teknik yang digunakan untuk memahami, mengekstraksi, dan mengukur sentimen atau emosi dari teks. Teknik ini menganalisis teks untuk menentukan apakah sentimen yang terkandung di dalamnya bersifat positif, negatif, atau netral. Sentiment analysis sering diterapkan pada data teks yang dihasilkan oleh pengguna seperti ulasan produk, komentar media sosial, atau artikel berita.

Manfaat dan Aplikasi Sentiment Analysis dalam Bisnis dan Riset Sentiment analysis memiliki berbagai manfaat yang signifikan dalam dunia bisnis dan riset. Di bidang bisnis, analisis sentimen dapat digunakan untuk memahami pandangan pelanggan tentang produk atau layanan, membantu perusahaan untuk meningkatkan kualitas dan kepuasan pelanggan. Contohnya, perusahaan e-commerce dapat menganalisis ulasan produk untuk mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan produk mereka. Dalam riset, sentiment analysis dapat digunakan untuk mempelajari opini publik tentang isu-isu tertentu, seperti politik atau kesehatan masyarakat. Selain itu, analisis sentimen juga berguna dalam pemasaran untuk mengukur efektivitas kampanye dan mengidentifikasi tren pasar.

B. Mengapa Menggunakan Deep Learning untuk Sentiment Analysis?

#

Keunggulan Deep Learning Dibandingkan Metode Tradisional Deep learning telah membawa revolusi dalam berbagai bidang, termasuk sentiment analysis, karena kemampuannya untuk secara otomatis mengekstrak fitur dari data teks yang tidak terstruktur. Metode tradisional dalam sentiment analysis biasanya mengandalkan teknik-teknik berbasis aturan atau metode machine learning seperti Naive Bayes dan Support Vector Machines (SVM), yang seringkali memerlukan pra-pemrosesan teks yang ekstensif dan teknik ekstraksi fitur yang manual. Sebaliknya, model deep learning, seperti Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Transformer, mampu mempelajari representasi yang kompleks dari data teks tanpa perlu ekstraksi fitur yang rumit.

Contoh Kasus di Mana Deep Learning Memberikan Hasil yang Lebih Baik Salah satu contoh nyata keunggulan deep learning dalam sentiment analysis adalah dalam analisis ulasan film. Dengan menggunakan model LSTM, yang dirancang untuk mempelajari urutan data, analisis sentimen pada ulasan film dapat menangkap konteks dan nuansa yang lebih baik dibandingkan metode tradisional. Hal ini menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam klasifikasi sentimen. Contoh lain adalah analisis sentimen di media sosial, di mana teks sering kali pendek dan tidak berstruktur dengan baik. Model transformer seperti BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) mampu memahami konteks dari teks yang lebih pendek dan tidak berstruktur ini dengan lebih baik, menghasilkan interpretasi sentimen yang lebih akurat. Keunggulan ini menjadikan deep learning sebagai alat yang sangat efektif dalam aplikasi sentiment analysis yang kompleks dan beragam.

II. Persiapan Lingkungan

#

A. Instalasi dan Konfigurasi Alat dan Perpustakaan

#

Python dan Anaconda Untuk memulai proyek sentiment analysis menggunakan deep learning, hal pertama yang perlu dilakukan adalah menginstal Python dan Anaconda. Python adalah bahasa pemrograman yang sangat populer di kalangan data scientist dan developer karena sintaksnya yang sederhana dan banyaknya perpustakaan yang tersedia untuk analisis data dan machine learning. Anaconda adalah distribusi Python yang menyertakan banyak paket yang digunakan untuk sains data dan analisis, serta menyediakan lingkungan pengembangan yang terisolasi melalui conda.

Langkah-langkah instalasi:

1. Download Anaconda: Kunjungi situs resmi Anaconda dan download installer yang sesuai dengan sistem operasi Anda (Windows, macOS, atau Linux).
2. Instal Anaconda: Jalankan installer dan ikuti petunjuk instalasi. Pastikan untuk menambahkan Anaconda ke PATH selama instalasi.
3. Cek Instalasi: Setelah instalasi selesai, buka terminal atau command prompt dan ketik conda --version untuk memastikan bahwa Anaconda telah terinstal dengan benar.

Perpustakaan Penting: TensorFlow, Keras, NLTK, Pandas Setelah menginstal Python dan Anaconda, langkah berikutnya adalah menginstal perpustakaan yang diperlukan untuk sentiment analysis. Perpustakaan ini mencakup TensorFlow, Keras, NLTK, dan Pandas.

1. TensorFlow: TensorFlow adalah perpustakaan open-source untuk komputasi numerik dan machine learning yang dikembangkan oleh Google. TensorFlow menyediakan kerangka kerja yang fleksibel untuk membangun dan melatih model deep learning.

   • Instalasi: conda install tensorflow atau pip install tensorflow

2. Keras: Keras adalah antarmuka tingkat tinggi yang berjalan di atas TensorFlow, yang memudahkan pembuatan dan pelatihan model deep learning dengan menyediakan API yang sederhana dan intuitif.

   • Instalasi: conda install keras atau pip install keras

3. NLTK (Natural Language Toolkit): NLTK adalah perpustakaan untuk pemrosesan bahasa alami (NLP) di Python. NLTK menyediakan alat-alat untuk tokenisasi, stemming, lemmatization, dan berbagai teknik NLP lainnya.

   • Instalasi: conda install nltk atau pip install nltk

4. Pandas: Pandas adalah perpustakaan untuk manipulasi dan analisis data yang menyediakan struktur data dan fungsi-fungsi untuk bekerja dengan data terstruktur (seperti data tabel atau time series).

   • Instalasi: conda install pandas atau pip install pandas

Setelah menginstal perpustakaan ini, Anda dapat memverifikasi instalasinya dengan membuka Jupyter Notebook (yang sudah termasuk dalam Anaconda) dan mencoba mengimpor perpustakaan tersebut. Misalnya:

import tensorflow as tf
import keras
import nltk
import pandas as pd

Jika tidak ada error, berarti instalasi berhasil dan Anda siap untuk melanjutkan ke langkah berikutnya dalam proyek sentiment analysis.

B. Memahami Dataset yang Digunakan

#

Deskripsi Dataset Dataset adalah elemen kunci dalam analisis sentimen, karena kualitas dan karakteristik data akan sangat mempengaruhi hasil analisis. Dalam tutorial ini, kita akan menggunakan dataset populer seperti ulasan IMDB atau data sentimen Twitter.

• IMDB Reviews: Dataset ini terdiri dari ulasan film yang diambil dari situs IMDB, dengan label yang menunjukkan apakah ulasan tersebut positif atau negatif. Dataset IMDB memiliki 50,000 ulasan yang dibagi rata menjadi 25,000 untuk pelatihan dan 25,000 untuk pengujian. Setiap ulasan dilengkapi dengan teks lengkap dari ulasan pengguna tentang film tertentu, yang bisa berisi berbagai emosi dan opini.

• Twitter Sentiment Data: Dataset ini terdiri dari tweet yang diambil dari platform Twitter. Setiap tweet diberi label sentimen yang biasanya berupa positif, negatif, atau netral. Dataset ini sering digunakan karena tweet adalah bentuk komunikasi yang pendek dan informal, sehingga memberikan tantangan tersendiri dalam pemrosesan bahasa alami.

Cara Mengunduh dan Memuat Dataset Setelah memilih dataset yang akan digunakan, langkah berikutnya adalah mengunduh dan memuat dataset tersebut ke dalam lingkungan kerja Anda. Berikut adalah langkah-langkah untuk masing-masing dataset:

1. Mengunduh dan Memuat IMDB Reviews:

   • Dataset ini tersedia di Keras dan dapat langsung diunduh melalui API Keras.
   • Berikut adalah contoh cara mengunduh dan memuat dataset IMDB menggunakan Keras:

   from keras.datasets import imdb
   
   # Mengunduh dataset dan membaginya menjadi data pelatihan dan pengujian
   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=10000)
   
   # Memeriksa jumlah data pelatihan dan pengujian
   print(f"Jumlah data pelatihan: {len(x_train)}")
   print(f"Jumlah data pengujian: {len(x_test)}")
   

   Pada contoh di atas, num_words=10000 berarti kita hanya akan mempertimbangkan 10,000 kata yang paling sering muncul dalam dataset, untuk menyederhanakan pemrosesan.

2. Mengunduh dan Memuat Twitter Sentiment Data:

   • Dataset Twitter biasanya diunduh dari repositori publik seperti Kaggle.
   • Langkah pertama adalah mengunduh dataset dari situs Kaggle dan menyimpannya di direktori kerja Anda. Setelah itu, Anda dapat menggunakan Pandas untuk memuat dataset ke dalam lingkungan Python.

   import pandas as pd
   
   # Memuat dataset dari file CSV
   dataset = pd.read_csv('path/to/twitter_sentiment_data.csv')
   
   # Melihat beberapa baris pertama dari dataset
   print(dataset.head())
   

   Dalam contoh ini, Anda harus mengganti 'path/to/twitter_sentiment_data.csv' dengan path aktual ke file dataset Anda. Setelah memuat dataset, Anda dapat mulai menjelajahi dan memahami struktur data, termasuk kolom yang tersedia dan tipe data masing-masing kolom.

Memahami dataset yang digunakan adalah langkah penting dalam persiapan analisis sentimen. Dengan pemahaman yang baik tentang dataset, Anda dapat lebih efektif dalam memproses data dan membangun model yang akurat. Hal ini juga membantu dalam memilih teknik preprocessing yang tepat, seperti tokenisasi dan normalisasi teks, yang akan dibahas lebih lanjut di bagian berikutnya.

III. Preprocessing Data

#

A. Pembersihan Data

#

Menghapus Teks yang Tidak Relevan (HTML Tags, URL, dll.) Dalam analisis sentimen, kualitas data teks sangat penting. Salah satu langkah awal dalam preprocessing data adalah membersihkan teks dari elemen-elemen yang tidak relevan, seperti tag HTML, URL, karakter khusus, dan sebagainya. Kehadiran elemen-elemen ini dapat mengganggu proses pemodelan dan mengurangi akurasi model. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat diambil untuk membersihkan data teks:

1. Menghapus HTML Tags: Data teks yang diambil dari web sering kali mengandung tag HTML. Tag ini tidak memberikan informasi yang bermanfaat untuk analisis sentimen dan harus dihapus. Hal ini dapat dilakukan menggunakan modul BeautifulSoup dari pustaka bs4 di Python.

   from bs4 import BeautifulSoup
   
   def remove_html_tags(text):
       soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
       return soup.get_text()
   

2. Menghapus URL: URL dalam teks sering kali tidak memberikan informasi sentimen yang berarti dan dapat dihapus menggunakan ekspresi reguler (regex).

   import re
   
   def remove_urls(text):
       url_pattern = re.compile(r'https?://\S+|www\.\S+')
       return url_pattern.sub(r'', text)
   

3. Menghapus Karakter Khusus: Karakter seperti tanda baca, angka, dan simbol lain yang tidak memberikan nilai tambah pada analisis sentimen juga harus dihapus.

   def remove_special_characters(text):
       return re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
   

Menggabungkan semua fungsi di atas dalam satu pipeline pembersihan dapat memberikan teks yang lebih bersih dan siap untuk tahap preprocessing selanjutnya.

Menangani Missing Values Selain membersihkan teks dari elemen-elemen yang tidak relevan, menangani missing values (nilai yang hilang) adalah langkah penting lainnya dalam preprocessing data. Missing values dapat mengganggu proses pelatihan model dan mengurangi kinerja model jika tidak ditangani dengan benar. Berikut adalah beberapa pendekatan untuk menangani missing values:

1. Menghapus Missing Values: Jika jumlah missing values relatif kecil dibandingkan dengan ukuran dataset, mereka dapat dihapus tanpa kehilangan informasi signifikan.

   dataset.dropna(inplace=True)
   

2. Mengisi Missing Values: Jika penghapusan missing values tidak diinginkan atau jumlahnya signifikan, missing values dapat diisi dengan nilai yang sesuai, seperti nilai rata-rata, median, atau modus dari kolom tersebut.

   dataset['column_name'].fillna(dataset['column_name'].mode()[0], inplace=True)
   

3. Penanganan Khusus untuk Teks: Dalam konteks analisis sentimen, missing values pada kolom teks dapat diisi dengan string yang menandakan ketiadaan teks, seperti “N/A” atau “unknown”.

   dataset['text_column'].fillna('N/A', inplace=True)
   

Dengan membersihkan data dari teks yang tidak relevan dan menangani missing values, dataset menjadi lebih siap untuk tahap preprocessing berikutnya, seperti tokenisasi dan padding, yang penting untuk analisis sentimen menggunakan model deep learning. Langkah-langkah ini membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam pemodelan adalah bersih, konsisten, dan informatif.

B. Tokenisasi dan Normalisasi

#

Tokenisasi Kata Tokenisasi adalah langkah penting dalam preprocessing data teks untuk analisis sentimen. Proses ini melibatkan pemecahan teks menjadi unit-unit kecil yang disebut token, biasanya berupa kata atau frase. Tokenisasi memudahkan pengolahan teks dengan model machine learning dan deep learning karena memungkinkan model memahami dan mengolah kata-kata individu.

Misalnya, tokenisasi teks “I love programming in Python!” akan menghasilkan daftar token: [‘I’, ’love’, ‘programming’, ‘in’, ‘Python’].

Berikut adalah contoh implementasi tokenisasi menggunakan pustaka nltk di Python:

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "I love programming in Python!"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

Normalisasi Teks Setelah teks dipecah menjadi token, langkah selanjutnya adalah normalisasi. Normalisasi bertujuan untuk mengurangi variasi dalam teks sehingga kata-kata yang memiliki makna sama dapat diwakili dengan bentuk yang konsisten. Normalisasi melibatkan beberapa sub-langkah, seperti lowercasing, stemming, dan lemmatization.

1. Lowercasing: Mengubah semua huruf dalam teks menjadi huruf kecil untuk memastikan bahwa perbedaan huruf besar dan kecil tidak menyebabkan kata yang sama dianggap berbeda. Misalnya, kata “Python” dan “python” akan dianggap sama setelah lowercasing.

   text = "I Love Programming in Python!"
   text_lower = text.lower()
   print(text_lower)
   

2. Stemming: Mengurangi kata ke bentuk dasarnya dengan menghapus akhiran dan imbuhan. Misalnya, kata “running”, “runs”, dan “ran” akan dikurangi menjadi “run”. Pustaka nltk menyediakan alat untuk stemming, seperti PorterStemmer.

   from nltk.stem import PorterStemmer
   
   stemmer = PorterStemmer()
   words = ["running", "runs", "ran"]
   stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in words]
   print(stemmed_words)
   

3. Lemmatization: Mengurangi kata ke bentuk dasarnya, namun lebih cerdas daripada stemming karena mempertimbangkan konteks dan bagian dari kalimat. Pustaka nltk menyediakan WordNetLemmatizer untuk lemmatization.

   from nltk.stem import WordNetLemmatizer
   
   lemmatizer = WordNetLemmatizer()
   words = ["running", "runs", "ran"]
   lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize(word, pos='v') for word in words]
   print(lemmatized_words)
   

Menggabungkan Tokenisasi dan Normalisasi Dengan menggabungkan tokenisasi dan normalisasi, teks akan diubah menjadi bentuk yang lebih seragam dan siap untuk diproses lebih lanjut. Berikut adalah contoh lengkap untuk preprocessing teks:

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

def preprocess_text(text):
    # Lowercasing
    text = text.lower()
    # Tokenisasi
    tokens = word_tokenize(text)
    # Lemmatization
    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
    return tokens

text = "I Love Programming in Python! It's really exciting."
preprocessed_text = preprocess_text(text)
print(preprocessed_text)

Dengan tokenisasi dan normalisasi, teks mentah diubah menjadi bentuk yang lebih seragam dan siap untuk digunakan dalam model deep learning untuk analisis sentimen. Langkah-langkah ini sangat penting untuk meningkatkan kualitas data dan performa model, karena memastikan bahwa variasi kata yang tidak relevan tidak mempengaruhi hasil analisis.

C. Padding dan Truncating

#

Penanganan Panjang Teks yang Bervariasi Dalam analisis teks menggunakan deep learning, sering kali kita dihadapkan pada teks dengan panjang yang bervariasi. Hal ini bisa menjadi masalah karena model deep learning, seperti neural networks, biasanya memerlukan input dengan panjang yang konsisten. Misalnya, satu ulasan film mungkin terdiri dari hanya 10 kata, sementara ulasan lainnya bisa mencapai 100 kata. Oleh karena itu, penting untuk menormalkan panjang teks agar dapat diproses oleh model secara efektif.

Padding Sequences Padding adalah proses menambahkan nilai-nilai tertentu (biasanya nol) ke teks sehingga semua teks memiliki panjang yang sama. Padding dilakukan pada teks yang lebih pendek dari panjang maksimum yang ditentukan. Ini memastikan bahwa setiap urutan teks yang masuk ke dalam model memiliki panjang yang seragam, sehingga memudahkan pengolahan dan analisis oleh model.

Berikut adalah contoh padding menggunakan pustaka Keras di Python:

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# Contoh data teks yang telah ditokenisasi
texts = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6, 7, 8],
    [9, 10]
]

# Padding sequences agar semua memiliki panjang 5
padded_texts = pad_sequences(texts, maxlen=5, padding='post')
print(padded_texts)

Outputnya akan menunjukkan bahwa teks yang lebih pendek telah ditambahkan dengan nol hingga mencapai panjang yang diinginkan:

[[ 1  2  3  0  0]
 [ 4  5  6  7  8]
 [ 9 10  0  0  0]]

Truncating Sequences Truncating adalah proses memotong teks yang lebih panjang dari panjang maksimum yang ditentukan. Ini penting untuk mencegah teks yang terlalu panjang dari mendominasi proses pelatihan dan memperlambat komputasi. Dengan memotong teks menjadi panjang yang seragam, kita dapat memastikan bahwa model tetap efisien dan fokus pada bagian yang paling relevan dari teks.

Berikut adalah contoh truncating menggunakan pustaka Keras:

# Truncating sequences agar semua memiliki panjang 4
truncated_texts = pad_sequences(texts, maxlen=4, truncating='post')
print(truncated_texts)

Outputnya akan menunjukkan bahwa teks yang lebih panjang telah dipotong:

[[ 1  2  3  0]
 [ 4  5  6  7]
 [ 9 10  0  0]]

Menggabungkan Padding dan Truncating Dalam praktiknya, kita sering kali harus menggunakan kombinasi padding dan truncating untuk menormalkan panjang teks. Ini memastikan bahwa semua teks memiliki panjang yang konsisten, baik dengan menambahkan nol pada teks yang lebih pendek maupun memotong teks yang lebih panjang.

Berikut adalah contoh lengkap yang menggabungkan padding dan truncating:

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# Contoh data teks yang telah ditokenisasi
texts = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6, 7, 8],
    [9, 10]
]

# Padding dan truncating sequences agar semua memiliki panjang 4
processed_texts = pad_sequences(texts, maxlen=4, padding='post', truncating='post')
print(processed_texts)

Outputnya akan menunjukkan hasil kombinasi padding dan truncating:

[[ 1  2  3  0]
 [ 4  5  6  7]
 [ 9 10  0  0]]

Dengan menerapkan padding dan truncating, kita dapat memastikan bahwa setiap urutan teks yang dimasukkan ke dalam model deep learning memiliki panjang yang seragam. Ini tidak hanya meningkatkan efisiensi pemrosesan, tetapi juga membantu model dalam menangani data secara lebih konsisten, yang pada gilirannya dapat meningkatkan kinerja analisis sentimen.

IV. Membuat Model Deep Learning

#

A. Arsitektur Model

#

Memilih Arsitektur Model yang Tepat (LSTM, GRU, BERT) Dalam sentiment analysis menggunakan deep learning, pemilihan arsitektur model yang tepat sangat penting untuk mencapai hasil yang optimal. Beberapa arsitektur yang umum digunakan termasuk Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), dan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT).

1. LSTM: LSTM adalah jenis jaringan saraf berulang (Recurrent Neural Network, RNN) yang dirancang untuk mengatasi masalah vanishing gradient, memungkinkan model untuk mengingat informasi dalam jangka waktu yang lebih lama. LSTM sangat efektif untuk tugas-tugas yang melibatkan urutan data, seperti analisis teks dan pemrosesan bahasa alami.

2. GRU: GRU adalah variasi dari LSTM yang lebih sederhana dan sering kali lebih cepat untuk dilatih. GRU memiliki performa yang sebanding dengan LSTM, tetapi dengan arsitektur yang lebih efisien, membuatnya pilihan yang baik untuk banyak aplikasi.

3. BERT: BERT adalah model transformator canggih yang telah dilatih sebelumnya (pre-trained) pada sejumlah besar data teks. BERT dapat memahami konteks dua arah dari kata dalam sebuah kalimat, membuatnya sangat kuat untuk tugas-tugas NLP yang kompleks, termasuk sentiment analysis.

Struktur Dasar Model (Input Layer, Hidden Layers, Output Layer) Setelah memilih arsitektur yang sesuai, langkah berikutnya adalah merancang struktur dasar model deep learning. Struktur model biasanya terdiri dari tiga jenis layer utama: input layer, hidden layers, dan output layer.

1. Input Layer: Input layer adalah tempat data teks yang telah diproses masuk ke dalam model. Pada layer ini, teks diubah menjadi representasi numerik yang bisa dipahami oleh model, sering kali menggunakan embedding layer. Embedding layer mengonversi kata-kata dalam teks menjadi vektor berdimensi tetap yang merepresentasikan makna kata tersebut dalam konteks tertentu.

   from keras.layers import Embedding
   
   input_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length)
   

2. Hidden Layers: Hidden layers adalah tempat di mana pemrosesan utama terjadi. Pada model LSTM atau GRU, hidden layers akan terdiri dari satu atau lebih unit LSTM atau GRU yang bertugas untuk mempelajari urutan dan hubungan dalam data teks.

   from keras.layers import LSTM, GRU
   
   hidden_layer_lstm = LSTM(units=128, return_sequences=False)
   hidden_layer_gru = GRU(units=128, return_sequences=False)
   

   Pada model BERT, hidden layers biasanya terdiri dari beberapa blok transformator yang sangat kompleks. Implementasi BERT sering kali memerlukan framework yang lebih khusus seperti transformers dari Hugging Face.

   from transformers import TFBertModel
   
   bert_model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
   

3. Output Layer: Output layer adalah lapisan terakhir yang menghasilkan prediksi dari model. Untuk tugas sentiment analysis, output layer biasanya menggunakan satu unit dengan aktivasi sigmoid jika melakukan klasifikasi biner (positif/negatif) atau softmax untuk klasifikasi multi-kelas.

   from keras.layers import Dense
   
   output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')
   

Menyusun Model Setelah menentukan setiap lapisan, kita dapat menyusun model menggunakan kerangka kerja deep learning seperti Keras atau TensorFlow. Berikut adalah contoh bagaimana model LSTM dapat disusun:

from keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(input_layer)
model.add(hidden_layer_lstm)
model.add(output_layer)

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Contoh serupa dapat diterapkan untuk model GRU dan BERT, dengan penyesuaian pada lapisan-lapisannya sesuai dengan arsitektur yang dipilih.

Dengan memilih arsitektur model yang tepat dan menyusun struktur dasar yang sesuai, kita dapat membangun model deep learning yang efektif untuk sentiment analysis. Keputusan tentang arsitektur dan desain model ini sangat bergantung pada kebutuhan spesifik dari tugas analisis sentimen yang sedang dikerjakan.

B. Implementasi Model dengan Keras

#

Membangun Model dengan Sequential API

Keras adalah salah satu library deep learning yang populer dan mudah digunakan, terutama karena API yang intuitif. Sequential API dari Keras sangat cocok untuk membangun model yang memiliki lapisan berurutan (sequential layers). Dalam konteks sentiment analysis, kita dapat memanfaatkan Sequential API untuk membuat model yang sederhana namun kuat.

Langkah pertama dalam membangun model menggunakan Sequential API adalah mengimpor library yang diperlukan dan menginisialisasi objek Sequential. Berikut adalah contoh dasar:

from keras.models import Sequential

model = Sequential()

Menambahkan Layers (Embedding, LSTM/GRU, Dense)

Setelah menginisialisasi model, langkah berikutnya adalah menambahkan lapisan-lapisan yang dibutuhkan. Model sentiment analysis umumnya terdiri dari beberapa jenis lapisan: embedding layer untuk konversi teks ke vektor, LSTM atau GRU untuk memproses urutan data, dan dense layer untuk klasifikasi akhir.

1. Embedding Layer

Embedding layer mengubah kata-kata menjadi vektor berdimensi tetap yang merepresentasikan makna kata dalam ruang vektor. Embedding layer ini biasanya menjadi lapisan pertama dalam model yang menerima data teks yang telah ditokenisasi dan dikonversi menjadi indeks numerik.

from keras.layers import Embedding

vocab_size = 10000  # contoh ukuran kosakata
embedding_dim = 100  # dimensi embedding
max_length = 100  # panjang maksimum teks

model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length))

2. LSTM/GRU Layer

Setelah embedding layer, kita dapat menambahkan LSTM atau GRU layer. Kedua lapisan ini dirancang untuk memproses urutan data dan mampu menangani ketergantungan temporal dalam data teks.

LSTM Layer

from keras.layers import LSTM

model.add(LSTM(units=128, return_sequences=False))

GRU Layer

from keras.layers import GRU

model.add(GRU(units=128, return_sequences=False))

units menentukan jumlah unit dalam layer LSTM/GRU, dan return_sequences=False menunjukkan bahwa hanya output akhir dari urutan yang akan diteruskan ke layer berikutnya.

3. Dense Layer

Dense layer adalah lapisan terakhir dalam model yang bertugas untuk klasifikasi akhir. Untuk tugas sentiment analysis biner, output layer menggunakan satu unit dengan aktivasi sigmoid. Untuk tugas multi-kelas, kita akan menggunakan aktivasi softmax.

Dense Layer untuk Klasifikasi Biner

from keras.layers import Dense

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Dense Layer untuk Klasifikasi Multi-Kelas

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

Di mana num_classes adalah jumlah kategori yang akan diprediksi oleh model.

Menyusun dan Mempersiapkan Model

Setelah menambahkan semua lapisan yang diperlukan, langkah terakhir adalah menyusun dan mengkompilasi model. Proses ini melibatkan menentukan optimizer, loss function, dan metrics yang akan digunakan selama pelatihan.

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Untuk klasifikasi multi-kelas, loss function yang digunakan adalah categorical_crossentropy.

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Dengan langkah-langkah ini, kita telah membangun model deep learning menggunakan Keras Sequential API yang siap untuk dilatih pada data sentiment analysis. Model ini dapat digunakan untuk memprediksi sentimen teks berdasarkan arsitektur yang telah dirancang.

C. Kompilasi Model

#

Memilih Optimizer, Loss Function, dan Metrics

Langkah penting berikutnya setelah merancang arsitektur model adalah mengkompilasi model. Proses ini melibatkan pemilihan optimizer, loss function, dan metrics yang akan digunakan selama pelatihan.

1. Optimizer

Optimizer adalah algoritma yang digunakan untuk mengubah atribut model seperti bobot dan bias untuk mengurangi kesalahan. Beberapa optimizer yang umum digunakan dalam deep learning adalah:

• SGD (Stochastic Gradient Descent): Optimizer dasar yang melakukan update pada bobot berdasarkan rata-rata gradien dari satu batch kecil.
• Adam (Adaptive Moment Estimation): Optimizer yang menggabungkan keunggulan dari dua optimizers lainnya, yakni AdaGrad dan RMSProp, dan cocok untuk sebagian besar tugas machine learning.
• RMSprop: Optimizer yang menyesuaikan laju pembelajaran secara dinamis berdasarkan gradien rata-rata yang baru-baru ini.

Untuk sebagian besar aplikasi deep learning, Adam seringkali menjadi pilihan pertama karena performanya yang baik dalam berbagai skenario.

2. Loss Function

Loss function adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model memprediksi hasil yang diinginkan. Pemilihan loss function bergantung pada jenis masalah yang dihadapi:

• Binary Crossentropy: Digunakan untuk klasifikasi biner.
• Categorical Crossentropy: Digunakan untuk klasifikasi multi-kelas.
• Mean Squared Error (MSE): Digunakan untuk regresi.

Untuk tugas sentiment analysis biner, kita menggunakan binary_crossentropy, sedangkan untuk tugas multi-kelas, kita menggunakan categorical_crossentropy.

3. Metrics

Metrics adalah ukuran yang digunakan untuk mengevaluasi performa model. Metrics yang paling umum digunakan adalah accuracy, yang mengukur persentase prediksi benar dari total prediksi.

Kompilasi Model

Setelah memilih optimizer, loss function, dan metrics, langkah selanjutnya adalah mengkompilasi model menggunakan metode compile pada objek model. Berikut adalah contoh bagaimana melakukan kompilasi model untuk klasifikasi biner dan multi-kelas.

Kompilasi untuk Klasifikasi Biner

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Kompilasi untuk Klasifikasi Multi-Kelas

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Pada baris optimizer, kita menetapkan adam sebagai optimizer. Untuk loss, kita menggunakan binary_crossentropy untuk klasifikasi biner dan categorical_crossentropy untuk klasifikasi multi-kelas. Metrics yang digunakan adalah accuracy untuk memantau akurasi model selama pelatihan dan evaluasi.

Kompilasi model adalah langkah krusial karena menghubungkan semua bagian model—arsitektur, optimizer, dan loss function—ke dalam satu unit yang siap untuk dilatih. Ini memastikan bahwa selama pelatihan, model akan menggunakan optimizer untuk meminimalkan loss function berdasarkan data yang diberikan, dan akan mengevaluasi performa berdasarkan metrics yang dipilih.

Setelah model dikompilasi, model siap untuk dilatih menggunakan data training, dan dapat dievaluasi performanya menggunakan data testing. Proses ini memungkinkan kita untuk mengiterasi dan meningkatkan model hingga mencapai performa yang diinginkan.