Berikut adalah silabus “Strategi Web Scraping dengan R Studio untuk Analisis Sentimen Ulasan Produk di Platform E-Commerce”:
Sesi 1-5: Pengenalan Web Scraping dan R Studio
- Sesi 1: Pengenalan Web Scraping: Konsep, Tujuan, dan Manfaat
- Apa itu web scraping?
- Regulasi dan etika web scraping
- Penggunaan web scraping dalam analisis bisnis dan penelitian
- Sesi 2: Dasar-dasar R Studio
- Pengenalan R dan R Studio
- Instalasi dan pengaturan lingkungan kerja
- Navigasi antarmuka R Studio
- Sesi 3: Pengenalan Dataframe di R
- Struktur data di R
- Manipulasi dataframe
- Membaca data dari berbagai sumber (CSV, JSON)
- Sesi 4: Pengantar Web Scraping dengan R
- Library yang digunakan:
rvest
,httr
,xml2
- Teknik dasar web scraping di R
- Library yang digunakan:
- Sesi 5: Studi Kasus: Memahami Struktur HTML Situs Web
- Elemen-elemen dasar HTML
- Mengidentifikasi elemen yang ingin diambil dari situs ulasan produk
Sesi 6-10: Web Scraping Lanjutan dengan R
- Sesi 6: Navigasi dan Pengambilan Data dari Situs E-Commerce
- Mengambil data produk dan ulasan pengguna
- Teknik scraping halaman yang terstruktur
- Sesi 7: Scraping Data Dinamis Menggunakan JavaScript dan R
- Mengambil data dari situs berbasis JavaScript
- Menggunakan
RSelenium
untuk scraping situs yang dinamis
- Sesi 8: Mengelola Pagination dalam Web Scraping
- Mengambil data dari beberapa halaman
- Teknik scraping untuk website dengan pagination
- Sesi 9: Scraping Data dari API E-Commerce
- Pengenalan API
- Memanggil API dengan
httr
untuk mengambil data ulasan produk
- Sesi 10: Scraping Data Gambar dan Meta Data
- Mengambil URL gambar produk
- Mengambil meta data seperti rating, tanggal, dan kata kunci
Sesi 11-15: Pembersihan dan Pra-Pemrosesan Data
- Sesi 11: Pengenalan Pra-Pemrosesan Data
- Pentingnya pembersihan data
- Teknik dasar pembersihan data di R
- Sesi 12: Mengatasi Data yang Hilang dan Duplikasi
- Menangani missing data
- Menghapus atau menggabungkan data yang duplikat
- Sesi 13: Normalisasi dan Transformasi Data
- Mengubah teks menjadi format yang lebih mudah diolah
- Tokenization dan stemming dalam analisis teks
- Sesi 14: Pembuatan Tabel Data untuk Analisis Sentimen
- Menyusun data ulasan produk yang siap dianalisis
- Menyiapkan variabel untuk analisis
- Sesi 15: Studi Kasus: Pembersihan Data Ulasan Produk E-Commerce
- Praktik langsung membersihkan dataset ulasan produk
Sesi 16-20: Pengenalan Analisis Sentimen
- Sesi 16: Dasar-dasar Analisis Sentimen
- Apa itu analisis sentimen?
- Pengenalan terhadap pendekatan lexicon-based dan machine learning
- Sesi 17: Teknik Lexicon-Based Sentiment Analysis di R
- Penggunaan
syuzhet
,textdata
, dantidytext
untuk analisis sentimen - Menghitung sentimen positif, negatif, dan netral
- Penggunaan
- Sesi 18: Visualisasi Sentimen dengan Wordcloud dan Histogram
- Membuat wordcloud dari kata-kata dalam ulasan produk
- Menganalisis distribusi sentimen menggunakan histogram
- Sesi 19: Analisis Sentimen Menggunakan Pendekatan Machine Learning
- Pengenalan model machine learning untuk analisis sentimen
- Menggunakan
caret
untuk memodelkan sentimen
- Sesi 20: Studi Kasus: Analisis Sentimen Produk Populer di E-Commerce
- Analisis sentimen produk spesifik berdasarkan dataset yang sudah di-scrape
Sesi 21-25: Pengembangan Model Analisis Sentimen
- Sesi 21: Membangun Model Sentimen dengan Naive Bayes
- Implementasi Naive Bayes untuk analisis sentimen
- Evaluasi model dengan metrik akurasi dan confusion matrix
- Sesi 22: Pembangunan Model Sentimen dengan SVM (Support Vector Machine)
- Penerapan algoritma SVM pada data ulasan produk
- Perbandingan hasil antara Naive Bayes dan SVM
- Sesi 23: Implementasi Deep Learning untuk Analisis Sentimen
- Pengenalan deep learning dalam analisis teks
- Implementasi neural networks di R
- Sesi 24: Optimasi Model Analisis Sentimen
- Teknik optimasi model: cross-validation, hyperparameter tuning
- Evaluasi hasil model yang dioptimalkan
- Sesi 25: Studi Kasus: Membangun Pipeline Analisis Sentimen dari Web Scraping
- Praktik lengkap membangun pipeline web scraping hingga analisis sentimen
Sesi 26-30: Penelitian, Pengujian, dan Pelaporan Hasil
- Sesi 26: Menangani Volume Data Besar dalam Web Scraping
- Optimasi proses scraping untuk data yang besar
- Mengatasi keterbatasan memori dan waktu eksekusi
- Sesi 27: Pengujian Model Analisis Sentimen terhadap Produk Baru
- Mengaplikasikan model pada dataset ulasan produk terbaru
- Menilai performa model di data real-time
- Sesi 28: Pembuatan Laporan dan Interpretasi Hasil Analisis
- Penyusunan laporan hasil analisis sentimen
- Interpretasi hasil yang sesuai dengan kebutuhan bisnis
- Sesi 29: Visualisasi Hasil Analisis Sentimen
- Membuat visualisasi berbasis R untuk laporan akhir
- Dashboard untuk presentasi hasil analisis sentimen
- Sesi 30: Diskusi dan Evaluasi Akhir
- Diskusi akhir tentang hasil analisis sentimen
- Evaluasi seluruh proses scraping, pembersihan, hingga analisis