Kursus/Jasa Python | Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Algoritma Naive Bayes pada Twitter dengan Python

Berikut adalah silabus “Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Algoritma Naive Bayes pada Twitter dengan Python”:

Sesi 1-5: Pengantar dan Persiapan

1. Sesi 1: Pengantar Analisis Sentimen
   • Definisi analisis sentimen.
   • Aplikasi analisis sentimen di berbagai bidang.
   • Pengenalan metode dan algoritma yang digunakan.
2. Sesi 2: Pengenalan Naive Bayes
   • Konsep dasar Naive Bayes.
   • Teorema Bayes dan asumsi independensi.
   • Kelebihan dan kekurangan Naive Bayes dalam analisis sentimen.
3. Sesi 3: Pengantar Python untuk Pemrosesan Bahasa Alami
   • Pengenalan Python dan library terkait (numpy, pandas, scikit-learn).
   • Instalasi dan setup lingkungan kerja.
4. Sesi 4: Pengenalan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
   • Dasar-dasar NLP.
   • Pengenalan library NLTK dan spaCy.
   • Operasi dasar dalam NLP: tokenisasi, stemming, lemmatization.
5. Sesi 5: Pengantar Twitter API
   • Cara kerja Twitter API.
   • Mendaftarkan aplikasi dan mendapatkan kunci API.
   • Mengambil data dari Twitter menggunakan Tweepy.

Sesi 6-10: Pengumpulan dan Pemrosesan Data

6. Sesi 6: Mengambil Data dari Twitter
   • Menggunakan Tweepy untuk mengambil tweet.
   • Menyimpan data dalam format CSV.
   • Membuat filter pencarian berdasarkan kata kunci.
7. Sesi 7: Eksplorasi Data
   • Eksplorasi data awal (jumlah tweet, pengguna, dan tanggal).
   • Analisis data teks sederhana.
   • Mengatasi masalah missing data dan duplikasi.
8. Sesi 8: Preprocessing Data Teks
   • Pembersihan teks (hapus URL, emoji, dan karakter spesial).
   • Stop words removal, stemming, dan lemmatization.
   • Representasi teks menggunakan bag-of-words dan TF-IDF.
9. Sesi 9: Labeling Data Sentimen
   • Metode labeling: manual dan otomatis.
   • Pengenalan dataset sentimen (misalnya, IMDb atau dataset sentimen lainnya).
   • Menetapkan label positif, negatif, atau netral pada tweet.
10. Sesi 10: Splitting Data
    • Membagi data menjadi training dan testing set.
    • Teknik stratified sampling.
    • Pengenalan konsep cross-validation.

Sesi 11-15: Pembangunan Model

11. Sesi 11: Pengenalan Scikit-Learn
    • Pengenalan Scikit-Learn untuk machine learning.
    • Struktur dasar pipeline di Scikit-Learn.
    • Menggunakan fitur extraction untuk teks.
12. Sesi 12: Membangun Model Naive Bayes
    • Implementasi Multinomial Naive Bayes untuk data teks.
    • Memahami parameter dan hyperparameter dalam Naive Bayes.
    • Latih model pada data training.
13. Sesi 13: Evaluasi Model
    • Menghitung akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
    • Membuat confusion matrix.
    • Visualisasi hasil evaluasi.
14. Sesi 14: Hyperparameter Tuning
    • Teknik hyperparameter tuning (Grid Search, Random Search).
    • Menerapkan Grid Search untuk model Naive Bayes.
    • Evaluasi performa model setelah tuning.
15. Sesi 15: Validasi Model dengan Cross-Validation
    • Implementasi k-fold cross-validation.
    • Analisis hasil cross-validation.
    • Perbandingan performa model dengan berbagai parameter.

Sesi 16-20: Penerapan dan Integrasi

16. Sesi 16: Memprediksi Sentimen pada Data Baru
    • Implementasi model pada data baru.
    • Analisis prediksi dan interpretasi hasil.
    • Menyimpan hasil prediksi ke dalam file.
17. Sesi 17: Integrasi dengan API untuk Analisis Real-Time
    • Membuat stream listener dengan Tweepy.
    • Mengintegrasikan model untuk prediksi real-time.
    • Menampilkan hasil prediksi secara real-time.
18. Sesi 18: Visualisasi Data Sentimen
    • Visualisasi hasil prediksi menggunakan matplotlib dan seaborn.
    • Membuat grafik pie, bar, dan word cloud.
    • Menginterpretasikan hasil visualisasi.
19. Sesi 19: Deployment Model dengan Flask
    • Pengenalan Flask untuk web deployment.
    • Membangun API sederhana untuk prediksi sentimen.
    • Mengintegrasikan model Naive Bayes dengan Flask.
20. Sesi 20: Pengujian API Sentimen
    • Pengujian API menggunakan Postman.
    • Debugging dan penanganan error.
    • Membuat dokumentasi sederhana untuk API.

Sesi 21-25: Optimasi dan Peningkatan Model

21. Sesi 21: Optimasi Model dengan Teknik NLP Lanjutan
    • Penggunaan n-grams untuk model.
    • Menggunakan word embeddings (Word2Vec, GloVe).
    • Analisis perbandingan hasil dengan teknik dasar.
22. Sesi 22: Penanganan Data Imbalance
    • Teknik oversampling dan undersampling.
    • Penggunaan SMOTE untuk penyeimbangan data.
    • Evaluasi performa model setelah penyeimbangan.
23. Sesi 23: Penggunaan Algoritma Tambahan
    • Implementasi algoritma lain (Logistic Regression, SVM).
    • Perbandingan performa dengan Naive Bayes.
    • Menggabungkan beberapa model (ensemble methods).
24. Sesi 24: Peningkatan Performa dengan Feature Engineering
    • Menambahkan fitur tambahan (misalnya, panjang teks, jumlah kata).
    • Implementasi feature selection.
    • Analisis hasil setelah penambahan fitur.
25. Sesi 25: Integrasi dengan Dashboard untuk Visualisasi
    • Membangun dashboard menggunakan Dash atau Streamlit.
    • Menampilkan hasil analisis sentimen secara interaktif.
    • Pengaturan filter dan grafik dinamis pada dashboard.

Sesi 26-30: Studi Kasus dan Penutup

26. Sesi 26: Studi Kasus I – Analisis Sentimen pada Topik Tertentu
    • Pemilihan topik (misalnya, produk, politik, atau acara).
    • Implementasi model pada dataset khusus.
    • Analisis hasil dan interpretasi.
27. Sesi 27: Studi Kasus II – Analisis Sentimen pada Event
    • Mengambil data tweet terkait event tertentu.
    • Implementasi model dan analisis sentimen.
    • Visualisasi perubahan sentimen selama event.
28. Sesi 28: Penulisan Laporan Hasil Analisis
    • Struktur laporan: pendahuluan, metode, hasil, dan diskusi.
    • Menyusun hasil analisis menjadi laporan lengkap.
    • Membuat presentasi hasil analisis.
29. Sesi 29: Presentasi Hasil Analisis
    • Teknik presentasi yang efektif.
    • Menyampaikan hasil analisis dan interpretasi.
    • Diskusi dan tanggapan dari audiens.
30. Sesi 30: Evaluasi dan Penutup
    • Review keseluruhan proses.
    • Diskusi tentang tantangan dan solusi.
    • Evaluasi akhir dan sertifikasi (jika ada).

Semoga silabus ini dapat membantu dalam pengembangan proyek Anda!