Kursus 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

• Sesi 1: Pengantar Analisis Sentimen Definisi analisis sentimen.

• Aplikasi analisis sentimen di berbagai bidang.

• Pengenalan metode dan algoritma yang digunakan.

• Sesi 2: Pengenalan Naive Bayes Konsep dasar Naive Bayes.

• Teorema Bayes dan asumsi independensi.

• Kelebihan dan kekurangan Naive Bayes dalam analisis sentimen.

• Sesi 3: Pengantar Python untuk Pemrosesan Bahasa Alami Pengenalan Python dan library terkait (numpy, pandas, scikit-learn).

• Instalasi dan setup lingkungan kerja.

• Sesi 4: Pengenalan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) Dasar-dasar NLP.

• Pengenalan library NLTK dan spaCy.

• Operasi dasar dalam NLP: tokenisasi, stemming, lemmatization.

• 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

• Sesi 6: Mengambil Data dari Twitter Menggunakan Tweepy untuk mengambil tweet.

• Menyimpan data dalam format CSV.

• Membuat filter pencarian berdasarkan kata kunci.

• Sesi 7: Eksplorasi Data Eksplorasi data awal (jumlah tweet, pengguna, dan tanggal).

• Analisis data teks sederhana.

• Mengatasi masalah missing data dan duplikasi.

• 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.

• Sesi 9: Labeling Data Sentimen Metode labeling: manual dan otomatis.