Berikut adalah untuk topik “Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Algoritma Natural Language Processing (NLP) untuk Prediksi Tren Konsumen”:
Sesi 1: Pengantar Analisis Sentimen dan NLP
- Definisi dan konsep dasar analisis sentimen
- Pengantar Natural Language Processing (NLP)
- Aplikasi analisis sentimen di dunia nyata
Sesi 2: Pengumpulan Data dari Media Sosial
- Sumber data sosial: Twitter, Facebook, Instagram
- Menggunakan API untuk mengumpulkan data (contoh: Twitter API)
- Teknik web scraping untuk media sosial
Sesi 3: Preprocessing Data Teks
- Teknik preprocessing: tokenisasi, stop words, stemming, dan lemmatization
- Menggunakan pustaka Python: NLTK, spaCy, atau TextBlob
- Kasus praktik pada dataset media sosial
Sesi 4: Exploratory Data Analysis (EDA) pada Teks
- Visualisasi teks: Wordclouds, grafik distribusi
- Analisis statistik dasar pada data teks
- Menemukan pola awal dari data sosial
Sesi 5: Pembersihan Data Media Sosial
- Deteksi dan penanganan noise, spam, dan outliers
- Normalisasi teks
- Filtering berdasarkan kata kunci atau topik
Sesi 6: Representasi Teks – Bag of Words (BoW)
- Konsep Bag of Words (BoW)
- Implementasi BoW pada dataset media sosial
- Kekurangan dari pendekatan BoW
Sesi 7: Representasi Teks – TF-IDF
- Konsep Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
- Implementasi TF-IDF pada dataset
- Perbandingan BoW dengan TF-IDF
Sesi 8: Word Embeddings (Word2Vec dan GloVe)
- Pengantar Word2Vec dan GloVe
- Implementasi embedding kata menggunakan pustaka gensim
- Visualisasi hasil embedding
Sesi 9: Model Klasifikasi Sentimen – Pengantar
- Memahami klasifikasi biner dan multi-kelas
- Algoritma yang digunakan dalam analisis sentimen
- Kriteria evaluasi model: akurasi, presisi, recall, F1-score
Sesi 10: Klasifikasi Sentimen Menggunakan Logistic Regression
- Implementasi Logistic Regression untuk analisis sentimen
- Evaluasi model pada dataset media sosial
- Peningkatan performa model
Sesi 11: Klasifikasi Sentimen Menggunakan Naive Bayes
- Pengantar algoritma Naive Bayes
- Implementasi dan evaluasi model Naive Bayes
- Perbandingan performa dengan Logistic Regression
Sesi 12: Klasifikasi Sentimen Menggunakan SVM
- Pengantar Support Vector Machine (SVM)
- Implementasi SVM untuk analisis sentimen
- Evaluasi dan tuning parameter
Sesi 13: Klasifikasi Sentimen Menggunakan Random Forest
- Pengantar Random Forest untuk teks
- Implementasi dan evaluasi model
- Perbandingan performa dengan algoritma lain
Sesi 14: Deep Learning untuk Analisis Sentimen – Pengantar
- Pengantar Neural Networks dan Deep Learning
- Arsitektur dasar neural networks
- Aplikasi awal deep learning dalam analisis sentimen
Sesi 15: LSTM untuk Pemrosesan Teks
- Pengantar Long Short-Term Memory (LSTM)
- Implementasi LSTM untuk analisis sentimen
- Evaluasi model LSTM pada dataset
Sesi 16: CNN untuk Pemrosesan Teks
- Pengantar Convolutional Neural Networks (CNN) untuk teks
- Implementasi CNN untuk analisis sentimen
- Perbandingan CNN dengan LSTM
Sesi 17: Pretrained Models untuk Analisis Sentimen (BERT)
- Pengantar BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- Implementasi model pretrained BERT
- Fine-tuning BERT untuk dataset sentimen
Sesi 18: Evaluasi Model Analisis Sentimen
- Teknik evaluasi model
- Penggunaan confusion matrix, ROC curve, dan AUC
- Analisis kesalahan pada prediksi sentimen
Sesi 19: Optimasi dan Tuning Hyperparameter
- Penggunaan GridSearchCV untuk tuning parameter
- Optimasi hyperparameter pada model machine learning
- Penerapan pada model analisis sentimen
Sesi 20: Handling Imbalanced Data
- Pendekatan untuk menangani data tidak seimbang
- Teknik oversampling, undersampling, dan SMOTE
- Implementasi pada dataset media sosial
Sesi 21: Analisis Sentimen Real-time
- Pengumpulan data sosial secara real-time
- Implementasi analisis sentimen real-time
- Visualisasi dan dashboard analisis sentimen real-time
Sesi 22: Visualisasi Hasil Analisis Sentimen
- Teknik visualisasi hasil analisis sentimen
- Menggunakan pustaka matplotlib dan seaborn
- Visualisasi tren dan pola dari prediksi sentimen
Sesi 23: Penerapan Analisis Sentimen untuk Prediksi Tren
- Menghubungkan analisis sentimen dengan prediksi tren konsumen
- Model prediksi tren menggunakan hasil analisis sentimen
- Implementasi prediksi tren dari data media sosial
Sesi 24: Studi Kasus 1 – Analisis Sentimen Produk E-Commerce
- Pengumpulan data ulasan produk dari media sosial
- Implementasi analisis sentimen
- Evaluasi hasil dan interpretasi tren konsumen
Sesi 25: Studi Kasus 2 – Analisis Sentimen Kampanye Politik
- Pengumpulan data kampanye dari Twitter
- Implementasi analisis sentimen pada opini publik
- Evaluasi dampak sentimen terhadap tren politik
Sesi 26: Implementasi NLP untuk Bahasa Non-Inggris
- Tantangan NLP pada bahasa selain Inggris
- Implementasi analisis sentimen pada bahasa Indonesia
- Penggunaan model multilingual pretrained
Sesi 27: Deploying Model Sentimen ke Production
- Persiapan model untuk deployment
- Menggunakan Flask atau Django untuk deployment model
- Menyiapkan endpoint API untuk analisis sentimen
Sesi 28: Monitoring dan Maintenance Model
- Monitoring performa model di production
- Retraining model dengan data baru
- Teknik pemeliharaan model jangka panjang
Sesi 29: Pengembangan Dashboard Sentimen dengan Plotly dan Dash
- Pengantar visualisasi data dengan Plotly dan Dash
- Membuat dashboard analisis sentimen interaktif
- Integrasi hasil analisis dalam dashboard
Sesi 30: Kesimpulan dan Proyek Akhir
- Review seluruh teknik dan model yang telah dipelajari
- Pengumpulan dan presentasi proyek akhir analisis sentimen
- Diskusi dan pengembangan lebih lanjut
Silabus ini mencakup berbagai aspek mulai dari pengenalan hingga implementasi lanjutan analisis sentimen untuk memprediksi tren konsumen.
