Kursus/Jasa Rapidminer | Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Text Mining di RapidMiner untuk Memprediksi Kepuasan Pelanggan

Berikut adalah silabus “Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Text Mining di RapidMiner untuk Memprediksi Kepuasan Pelanggan”:

Sesi 1: Pengenalan Text Mining dan Analisis Sentimen

• Pengantar tentang text mining dan analisis sentimen.
• Studi kasus penggunaan text mining di media sosial.
• Pengenalan RapidMiner dan fitur-fitur utamanya.

Sesi 2: Instalasi dan Setup RapidMiner

• Instalasi dan konfigurasi RapidMiner.
• Mengenal antarmuka pengguna RapidMiner.
• Membuat proyek pertama di RapidMiner.

Sesi 3: Pengenalan Data Media Sosial

• Jenis data yang tersedia di media sosial.
• Sumber data (API Twitter, Facebook, Instagram).
• Format data yang umum digunakan untuk text mining.

Sesi 4: Pengumpulan Data dari Media Sosial

• Menggunakan API untuk mengumpulkan data dari Twitter.
• Teknik scraping untuk data dari Instagram dan Facebook.
• Penyimpanan data dalam format CSV atau Excel.

Sesi 5: Preprocessing Data Teks (Bagian 1)

• Teknik preprocessing dasar: Tokenisasi, stop words removal.
• Normalisasi teks: Stemming dan Lemmatization.
• Menggunakan operator preprocessing di RapidMiner.

Sesi 6: Preprocessing Data Teks (Bagian 2)

• Menghilangkan simbol, angka, dan tanda baca.
• Pembersihan data duplikat dan data kosong.
• Mengintegrasikan beberapa teknik preprocessing dalam satu workflow.

Sesi 7: Visualisasi Data Teks

• Membuat word cloud untuk menganalisis frekuensi kata.
• Visualisasi distribusi sentimen.
• Pengenalan operator visualisasi di RapidMiner.

Sesi 8: Pengenalan Teknik Analisis Sentimen

• Teknik-teknik analisis sentimen: Lexicon-based, Machine Learning-based.
• Pengenalan kamus sentimen dan skala sentimen.
• Menentukan strategi analisis sentimen yang sesuai.

Sesi 9: Membuat Model Lexicon-based Sentiment Analysis

• Membuat model analisis sentimen berbasis kamus di RapidMiner.
• Menggunakan kamus sentimen (SentiWordNet, VADER).
• Evaluasi performa model.

Sesi 10: Pengantar Machine Learning untuk Sentimen

• Pengenalan supervised learning untuk analisis sentimen.
• Algoritma yang sering digunakan: Naive Bayes, SVM, Logistic Regression.
• Memilih algoritma yang sesuai untuk prediksi sentimen.

Sesi 11: Feature Engineering untuk Model Machine Learning

• Mengubah teks menjadi fitur numerik: Bag of Words, TF-IDF.
• Membuat vektor fitur menggunakan RapidMiner.
• Menggabungkan fitur-fitur tambahan: n-grams, word embeddings.

Sesi 12: Training dan Evaluasi Model Sentimen

• Membagi dataset: training set dan testing set.
• Training model menggunakan algoritma yang dipilih.
• Evaluasi model dengan metrik: Akurasi, Precision, Recall, F1-Score.

Sesi 13: Optimasi Model Sentimen

• Teknik optimasi model: Cross-validation, Grid search.
• Tuning hyperparameter untuk meningkatkan performa.
• Memilih model terbaik berdasarkan hasil evaluasi.

Sesi 14: Integrasi Model Sentimen ke dalam Workflow

• Membuat workflow end-to-end untuk analisis sentimen.
• Mengintegrasikan preprocessing, training, dan evaluasi dalam satu proses.
• Menyimpan dan memuat model yang sudah dilatih.

Sesi 15: Pengenalan Kepuasan Pelanggan

• Definisi dan indikator kepuasan pelanggan.
• Menghubungkan hasil analisis sentimen dengan kepuasan pelanggan.
• Studi kasus: Penggunaan analisis sentimen untuk memprediksi kepuasan.

Sesi 16: Membangun Model Prediksi Kepuasan Pelanggan

• Menghubungkan hasil sentimen dengan data kepuasan pelanggan.
• Memilih variabel prediktor untuk model kepuasan.
• Membuat model regresi atau klasifikasi untuk prediksi kepuasan.

Sesi 17: Evaluasi Model Prediksi Kepuasan Pelanggan

• Metrik evaluasi model regresi: MSE, RMSE.
• Metrik evaluasi model klasifikasi: Confusion matrix, AUC-ROC.
• Menggunakan metrik yang tepat untuk mengevaluasi model.

Sesi 18: Validasi Model dan Penerapan di Kasus Nyata

• Validasi model menggunakan data dari waktu yang berbeda.
• Menggunakan model untuk memprediksi kepuasan pada data baru.
• Studi kasus: Memprediksi kepuasan dari ulasan pelanggan.

Sesi 19: Pengembangan Dashboard untuk Visualisasi Hasil

• Pengenalan dashboard di RapidMiner.
• Membuat visualisasi interaktif untuk hasil analisis sentimen.
• Menampilkan prediksi kepuasan pelanggan secara real-time.

Sesi 20: Implementasi di Lingkungan Bisnis

• Mengintegrasikan model ke dalam sistem bisnis.
• Membuat laporan dan presentasi hasil analisis.
• Membuat rekomendasi bisnis berdasarkan hasil prediksi.

Sesi 21: Analisis Tren Sentimen dari Waktu ke Waktu

• Analisis tren sentimen dari waktu ke waktu.
• Visualisasi tren untuk berbagai kategori sentimen.
• Menghubungkan tren sentimen dengan kampanye pemasaran.

Sesi 22: Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Sentimen

• Membuat segmentasi pelanggan berdasarkan sentimen.
• Analisis kelompok pelanggan yang puas dan tidak puas.
• Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan.

Sesi 23: Advanced Text Mining Techniques

• Teknik text mining lanjutan: Topic modeling, LDA.
• Mengidentifikasi topik pembicaraan di media sosial.
• Menggabungkan hasil topic modeling dengan analisis sentimen.

Sesi 24: Implementasi NLP di RapidMiner

• Menggunakan operator NLP untuk pemrosesan lanjutan.
• Ekstraksi entitas dan analisis dependensi.
• Mengintegrasikan NLP dengan analisis sentimen.

Sesi 25: Penggunaan Eksternal Tools di RapidMiner

• Menggunakan Python dan R untuk analisis tambahan.
• Integrasi RapidMiner dengan tools NLP eksternal.
• Studi kasus penggunaan kombinasi tools untuk analisis kompleks.

Sesi 26: Pengembangan Aplikasi Sentimen dengan RapidMiner

• Membuat aplikasi sederhana untuk analisis sentimen otomatis.
• Mengintegrasikan workflow RapidMiner dengan REST API.
• Mengotomatisasi proses analisis dengan scripting di RapidMiner.

Sesi 27: Mengintegrasikan Model dengan Platform Media Sosial

• Mengintegrasikan model prediksi dengan platform media sosial.
• Menggunakan data real-time untuk analisis sentimen.
• Studi kasus: Analisis sentimen langsung dari media sosial.

Sesi 28: Studi Kasus – Proyek Akhir (Bagian 1)

• Menentukan proyek akhir: Analisis sentimen untuk brand atau produk tertentu.
• Mengumpulkan dan memproses data untuk proyek akhir.
• Mendesain workflow analisis di RapidMiner.

Sesi 29: Studi Kasus – Proyek Akhir (Bagian 2)

• Membuat model prediksi untuk proyek akhir.
• Evaluasi hasil model dan penyempurnaan.
• Mempersiapkan presentasi hasil proyek.

Sesi 30: Presentasi dan Evaluasi Proyek Akhir

• Presentasi proyek akhir oleh peserta.
• Evaluasi hasil berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
• Diskusi dan umpan balik untuk pengembangan lebih lanjut.

Silabus ini dapat disesuaikan lebih lanjut sesuai kebutuhan dan fokus analisis yang diinginkan.