Kursus/Jasa Web Scraping | “Pengembangan Sistem Web Scraping untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Produk E-Commerce”

Beribut Silabus: Pengembangan Sistem Web Scraping untuk Analisis Sentimen pada Ulasan Produk E-Commerce

Durasi: 40 sesi
Tujuan: Peserta akan mempelajari teknik web scraping, pengolahan data, analisis sentimen, dan implementasi sistem untuk menganalisis ulasan produk pada platform e-commerce.

---

Bagian 1: Dasar-Dasar Web Scraping (Sesi 1–10)

Sesi 1: Pengenalan Web Scraping

• Apa itu web scraping?
• Etika dan legalitas web scraping.
• Studi kasus: Mengapa web scraping penting di e-commerce.

Sesi 2: Instalasi dan Persiapan Lingkungan

• Instalasi Python dan library pendukung (BeautifulSoup, Scrapy, Selenium).
• Pengenalan IDE (Jupyter Notebook, VS Code).

Sesi 3: Struktur HTML dan XPath

• Memahami elemen HTML (tags, attributes, ID, classes).
• Penggunaan XPath untuk navigasi data.

Sesi 4: Web Scraping dengan BeautifulSoup

• Mengambil dan memproses data menggunakan BeautifulSoup.
• Studi kasus: Scraping nama produk dan harga.

Sesi 5: Scraping Data Dinamis dengan Selenium

• Menggunakan Selenium untuk scraping situs dinamis.
• Automasi browser dengan Python.

Sesi 6: Scraping Tabel dan Data Berhalaman

• Teknik scraping data dalam format tabel.
• Scraping data dari situs dengan paginasi.

Sesi 7: Pengolahan dan Penyimpanan Data

• Membersihkan data hasil scraping.
• Menyimpan data dalam format CSV, JSON, dan database.

Sesi 8: Scraping Gambar dan Multimedia

• Mengunduh dan menyimpan gambar.
• Studi kasus: Scraping ulasan dengan foto produk.

Sesi 9: Automasi Scraping dengan Scrapy

• Pengenalan framework Scrapy.
• Membuat project Scrapy untuk scraping ulasan produk.

Sesi 10: Penanganan Masalah Web Scraping

• Teknik menghindari blokir (user-agent, proxies).
• Handling captcha.

---

Bagian 2: Pengolahan Data dan Analisis Sentimen (Sesi 11–20)

Sesi 11: Pengenalan Analisis Sentimen

• Apa itu analisis sentimen?
• Studi kasus analisis sentimen pada ulasan e-commerce.

Sesi 12: Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

• Pengenalan library NLP (NLTK, spaCy).
• Tokenisasi dan stemming.

Sesi 13: Pembersihan Data Teks

• Menghapus stopwords, angka, dan karakter khusus.
• Normalisasi teks.

Sesi 14: Ekstraksi Fitur dari Teks

• Representasi teks: Bag-of-Words dan TF-IDF.
• Studi kasus: Menyiapkan data ulasan untuk model.

Sesi 15: Model Analisis Sentimen Berbasis Lexicon

• Teknik analisis sentimen menggunakan SentiWordNet.
• Implementasi pada ulasan produk.

Sesi 16: Model Machine Learning untuk Analisis Sentimen

• Pengenalan algoritma (Naive Bayes, SVM, Logistic Regression).
• Studi kasus: Melatih model analisis sentimen.

Sesi 17: Evaluasi Model Analisis Sentimen

• Metode evaluasi: Precision, Recall, F1-score.
• Membuat laporan kinerja model.

Sesi 18: Sentimen Positif, Negatif, dan Netral

• Menentukan polaritas sentimen.
• Visualisasi hasil analisis.

Sesi 19: Penggunaan Pre-trained Model

• Pengenalan pre-trained model seperti BERT.
• Implementasi dengan library Hugging Face.

Sesi 20: Optimasi dan Penyempurnaan Model

• Tuning hyperparameter.
• Penggunaan data tambahan untuk pelatihan.

---

Bagian 3: Pengembangan Sistem Web Scraping (Sesi 21–30)

Sesi 21: Perancangan Sistem End-to-End

• Merancang alur kerja scraping hingga analisis sentimen.
• Tools yang diperlukan (Flask, Pandas, Matplotlib).

Sesi 22: Membangun API Scraping

• Membuat API untuk scraping data ulasan.
• Menyediakan endpoint untuk input dan output.

Sesi 23: Integrasi Sistem dengan Database

• Menyimpan data hasil scraping ke database.
• Menggunakan SQLite atau MongoDB.

Sesi 24: Dashboard Visualisasi

• Membuat dashboard untuk menampilkan hasil analisis.
• Library visualisasi: Matplotlib dan Plotly.

Sesi 25: Studi Kasus Scraping di Marketplace

• Scraping ulasan dari platform seperti Amazon, Tokopedia, atau Shopee.
• Pengolahan data spesifik platform.

Sesi 26: Pengelolaan Data Besar

• Teknik menangani data besar hasil scraping.
• Penggunaan cloud storage.

Sesi 27: Pembuatan Sistem Notifikasi

• Mengirim notifikasi analisis via email.
• Integrasi dengan layanan seperti SMTP.

Sesi 28: Testing dan Debugging Sistem

• Teknik uji coba sistem scraping dan analisis.
• Debugging dan penanganan error.

Sesi 29: Deployment Sistem

• Deploy sistem ke server (Heroku, AWS, atau lokal).
• Optimasi untuk performa.

Sesi 30: Studi Kasus Proyek Akhir

• Membuat proyek akhir sistem scraping dan analisis sentimen.
• Presentasi dan dokumentasi.

---

Bagian 4: Studi Lanjutan dan Optimalisasi (Sesi 31–40)

Sesi 31: Penerapan Web Scraping Berkelanjutan

• Membuat scraping scheduler menggunakan cron jobs.

Sesi 32: Integrasi Cloud Computing

• Menggunakan layanan cloud seperti Google Cloud atau AWS.

Sesi 33: Penanganan Data Real-Time

• Scraping data secara live dari website.

Sesi 34: Sentimen Multi-Bahasa

• Analisis sentimen pada ulasan dalam berbagai bahasa.

Sesi 35: Security pada Sistem Scraping

• Mencegah kebocoran data sensitif.
• Keamanan API scraping.

Sesi 36: Pemanfaatan Data Scraping untuk Rekomendasi

• Menggunakan data ulasan untuk sistem rekomendasi.

Sesi 37: Evaluasi Akhir Sistem

• Uji coba sistem secara keseluruhan.
• Evaluasi kinerja scraping dan analisis.

Sesi 38: Dokumentasi Sistem

• Menulis dokumentasi teknis dan pengguna.

Sesi 39: Presentasi Sistem

• Menyusun laporan dan presentasi proyek.

Sesi 40: Diskusi dan Prospek Pengembangan

• Diskusi hasil sistem.
• Pengembangan lebih lanjut.