Source Code
Kursus/Jasa Machine Learning | Penerapan Natural Language Processing untuk Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Python

Berikut Silabus 40 Sesi: Penerapan Natural Language Processing untuk Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Python
Pendahuluan (Sesi 1–5)
- Pengantar NLP dan Analisis Sentimen
- Definisi NLP dan peranannya dalam analisis sentimen
- Studi kasus analisis sentimen media sosial
- Tools yang digunakan: Python, Jupyter Notebook, Pandas, NLTK, TextBlob, Scikit-learn
- Dasar-dasar Python untuk NLP
- Struktur data Python: list, dictionary, string
- Manipulasi data dengan Pandas
- Pengantar penggunaan NumPy
- Memahami Data Media Sosial
- Tipe data pada media sosial (teks, metadata)
- Struktur data dari Twitter, Instagram, dan Facebook
- Dataset populer untuk analisis sentimen
- Pengumpulan Data Media Sosial
- Web scraping dasar menggunakan BeautifulSoup
- Penggunaan API media sosial (Twitter API, Facebook Graph API)
- Etika dan legalitas pengumpulan data
- Pembersihan Data Teks
- Teknik pembersihan data: lowercasing, stopwords removal, stemming, dan lemmatization
- Implementasi pembersihan teks dengan NLTK dan SpaCy
- Studi kasus: Membersihkan data dari tweet mentah
Dasar-dasar NLP (Sesi 6–10)
- Tokenisasi dan Representasi Kata
- Definisi tokenisasi
- Penggunaan tokenizer di NLTK dan SpaCy
- Studi kasus: Tokenisasi data tweet
- Representasi Teks: Bag-of-Words
- Konsep Bag-of-Words (BoW)
- Membuat vektor teks menggunakan BoW dengan Scikit-learn
- Visualisasi hasil representasi teks
- Representasi Teks: TF-IDF
- Konsep TF-IDF
- Implementasi TF-IDF dengan Scikit-learn
- Studi kasus: TF-IDF pada data ulasan media sosial
- Representasi Teks: Word Embeddings
- Konsep Word2Vec, GloVe, dan FastText
- Implementasi embedding dengan Gensim
- Studi kasus: Visualisasi embedding dengan PCA
- Analisis Eksplorasi Data (EDA)
- Analisis distribusi kata dan frekuensi
- Pembuatan word cloud untuk data sentimen
- Identifikasi outlier dalam data teks
Analisis Sentimen Dasar (Sesi 11–15)
- Pengantar Analisis Sentimen
- Definisi dan pendekatan analisis sentimen
- Metode berbasis leksikon vs berbasis machine learning
- Analisis Sentimen Berbasis Leksikon
- Menggunakan TextBlob untuk analisis sentimen
- Studi kasus: Sentimen analisis pada dataset Twitter
- Pengantar Machine Learning untuk Analisis Sentimen
- Konsep supervised learning
- Pembagian data: train-test split
- Studi kasus dengan Scikit-learn
- Model Sentimen dengan Logistic Regression
- Implementasi logistic regression untuk analisis sentimen
- Evaluasi model: Confusion matrix, accuracy, precision, recall
- Model Sentimen dengan Naive Bayes
- Penggunaan Multinomial Naive Bayes untuk analisis sentimen
- Studi kasus: Membandingkan Logistic Regression dan Naive Bayes
Pengembangan Model Machine Learning (Sesi 16–25)
- Feature Engineering untuk Analisis Sentimen
- Pembuatan fitur custom
- Menggunakan n-grams untuk meningkatkan performa model
- Evaluasi dan Optimasi Model
- Evaluasi model dengan cross-validation
- Hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV
- Penerapan SVM untuk Analisis Sentimen
- Implementasi Support Vector Machines (SVM)
- Studi kasus: Perbandingan SVM dengan model lain
- Penerapan Random Forest untuk Analisis Sentimen
- Implementasi Random Forest
- Analisis hasil dan pentingnya fitur
- Studi Kasus: Membandingkan Model ML
- Membandingkan Logistic Regression, Naive Bayes, SVM, dan Random Forest
- Metrik kinerja model: F1-score, ROC-AUC
- Penggunaan Deep Learning untuk Analisis Sentimen
- Pengantar deep learning dan neural networks
- Framework: TensorFlow dan Keras
- Model Sentimen dengan RNN
- Penggunaan RNN untuk analisis sentimen
- Studi kasus: Dataset ulasan produk
- Model Sentimen dengan LSTM
- Implementasi LSTM untuk analisis sentimen
- Evaluasi dan interpretasi model
- Model Sentimen dengan BERT
- Pengantar BERT dan pre-trained models
- Implementasi analisis sentimen dengan Hugging Face Transformers
- Studi Kasus: Menggunakan BERT untuk Dataset Twitter
- Fine-tuning BERT untuk analisis sentimen
- Evaluasi performa model BERT
Implementasi dan Deployment (Sesi 26–40)
- Persiapan Data untuk Deployment
- Membuat pipeline untuk preprocessing dan prediksi
- Studi kasus: Membuat pipeline Scikit-learn
- Membangun API untuk Analisis Sentimen
- Penggunaan Flask untuk membuat API analisis sentimen
- Endpoint untuk menerima data mentah dan mengembalikan hasil prediksi
- Penggunaan Streamlit untuk Aplikasi Sentimen
- Membuat dashboard interaktif dengan Streamlit
- Visualisasi hasil analisis sentimen
- Pengolahan Data Media Sosial Secara Real-Time
- Integrasi API Twitter untuk pengambilan data real-time
- Streaming data untuk analisis sentimen
- Studi Kasus: Real-Time Sentiment Analysis
- Implementasi end-to-end analisis sentimen real-time
- Dashboard untuk memantau hasil secara langsung
- Pengolahan Data Multibahasa
- Tantangan analisis sentimen multibahasa
- Menggunakan model multilingual seperti mBERT
- Evaluasi Model dan Interpretasi Hasil
- Membandingkan performa model
- Analisis error dan langkah perbaikan
- Keamanan dan Optimasi API
- Menangani input yang tidak valid
- Optimasi performa API
- Penerapan Analisis Sentimen untuk Studi Kasus Nyata
- Studi kasus: Analisis sentimen untuk kampanye pemasaran
- Studi kasus: Monitoring persepsi publik terhadap merek
- Deployment Aplikasi di Cloud
- Menggunakan Heroku atau AWS untuk deployment aplikasi
- Deployment aplikasi berbasis Flask atau Streamlit
- Monitoring dan Pemeliharaan Aplikasi
- Menangani error pada aplikasi yang telah dideploy
- Pembaruan model secara berkala
- Penggunaan Analisis Sentimen untuk Visualisasi
- Membuat heatmap dan grafik tren sentimen
- Studi kasus: Tren sentimen pada media sosial selama acara besar
- Konsolidasi Proyek
- Membuat laporan akhir proyek
- Presentasi hasil analisis sentimen
- Diskusi dan Studi Kasus Tambahan
- Pembahasan masalah umum dalam analisis sentimen
- Diskusi dan brainstorming untuk aplikasi lainnya
- Penutupan dan Evaluasi
- Refleksi pembelajaran
- Evaluasi hasil proyek dan saran perbaikan