[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 16 Jam 14 Menit 37 Detik 

Cara Implementasi Teknik Analisis Data untuk Text Mining

Belajar Data Science di Rumah 14-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/da13579ecefa22a52549d079a707da0b_x_Thumbnail800.jpg

Memahami cara implementasi teknik analisis data sangat diperlukan dalam memenuhi skillset data science. Dengan menerapkan teknik analisis data maka akan sangat berguna untuk mencapai tujuan penelitian dan lainnya. Tanpa adanya teknik analisis data, data yang akan kita miliki tidak memiliki arti dan manfaat apapun. Analisis data dapat diterapkan untuk berbagai case study salah satunya yang akan kita bahas pada artikel kali ini yaitu bagaimana sih, langkah dan cara implementasi teknik analisis data untuk text mining.


Tapi, sebelum itu DQLab akan membagikan sedikit intro mengenai apa itu text mining. Atau mungkin beberapa dari kalian telah mengetahui apa itu text mining. Yap, text mining adalah suatu kegiatan menambang data, dimana data yang kita ambil berupa text yang bersumber dari dokumen-dokumen yang memiliki goals untuk mencari kata kunci untuk mewakili dari sekumpulan dokumen tersebut sehingga nantinya dapat dilakukan analisa terkait hubungan antara dokumen-dokumen tersebut. 


Jadi, jika kamu memiliki kumpulan data berupa text tapi bingung bagaimana cara implementasinya mengingat untuk mengolah data dengan machine learning saja biasanya dalam bentuk angka-angka. Jawabannya dari permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan teknik analisis data untuk text mining. So, penasaran kan? Yuk, simak artikel ini sampai selesai. Jangan lupa siapkan camilan dan notebook kamu.


1. Tahap Text Preprocessing

Cara pertama implementasi teknik analisis data untuk text mining adalah tahapan text preprocessing. Text preprocessing adalah suatu proses untuk menyeleksi data text agar menjadi lebih terstruktur lagi dengan melalui serangkaian tahapan yang meliputi tahapan case folding, tokenizing, filtering dan stemming. Tapi, sesungguhnya tidak ada aturan pasti tentang setiap tahapan dalam text preprocessing. Semua itu tergantung dengan jenis serta kondisi data yang kita miliki. Text preprocessing merupakan salah satu implementasi dari text mining.


Teknik Analisis Data


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


2. Tahap Text Transformation

Transformasi teks atau pembentukan atribut mengacu pada proses untuk mendapatkan representasi dokumen yang diharapkan. Pendekatan representasi dokumen yang lazim digunakan oleh model “bag of words” dan model ruang vektor (vector space model). Transformasi teks sekaligus juga melakukan pengubahan kata-kata ke bentuk dasarnya dan pengurangan dimensi kata di dalam dokumen. Tindakan ini diwujudkan dengan menerapkan stemming dan menghapus stop words.


3. Tahap Feature Selection

Pemilihan fitur (kata) merupakan tahap lanjut dari pengurangan dimensi pada proses transformasi teks. Walaupun tahap sebelumnya sudah melakukan penghapusan katakata yang tidak deskriptif (stopwords), namun tidak semua kata-kata di dalam dokumen memiliki arti penting. Oleh karena itu, untuk mengurangi dimensi, pemilihan hanya dilakukan terhadap kata-kata yang relevan yang benar-benar merepresentasikan isi dari suatu dokumen. Ide dasar dari pemilihan fitur adalah menghapus kata-kata yang kemunculannya di suatu dokumen terlalu sedikit atau terlalu banyak. Algoritma yang digunakan pada text mining, biasanya tidak hanya melakukan perhitungan pada dokumen saja, tetapi juga pada feature.

Teknik Analisis Data


4. Tahap Pattern Discovery

Merupakan tahap penting untuk menemukan pola atau pengetahuan (knowledge) dari keseluruhan teks. Tindakan yang lazim dilakukan pada tahap ini adalah operasi text mining, dan biasanya menggunakan teknik-teknik data mining. Dalam penemuan pola ini, proses text mining dikombinasikan dengan proses-proses data mining. Masukan awal dari proses text mining adalah suatu data teks dan menghasilkan keluaran berupa pola sebagai hasil interpretasi atau evaluasi. Apabila hasil keluaran dari penemuan pola belum sesuai untuk aplikasi, dilanjutkan evaluasi dengan melakukan iterasi ke satu atau beberapa tahap sebelumnya.


Baca juga : Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif


5. Upgrade Skill Analisis Data di Awal Tahun 2022 Bersama DQLab, Yuk!

Belajar python merupakan langkah awal yang tepat untuk memulai karir sebagai seorang data scientist sehingga skill analisis data dan pengolahan data kamu semakin terasah dengan modul dan materi terupdate yang ditawarkan DQLab. Jika, kebetulan kamu pemula yang ingin belajar seputar dasar statistik dengan pemrograman python atau R tetapi bingung harus mulai belajar dari mana. Sudah coba belajar otodidak, malah overdosis informasi?Jangan khawatir yuk, buruan bergabung bersama DQLab. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 


Teknik Analisis Data


Dengan materi-materi yang ditawarkan lengkap dan sesuai dengan kebutuhan industri, disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan! 



Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!