JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 10 Jam 28 Menit 40 Detik

NLTK: Tools Data Science untuk Analisis Sentimen

Belajar Data Science di Rumah 15-Januari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-05-2024-01-13-094348_x_Thumbnail800.jpg

Tools data science memiliki berbagai macam variasi penggunaan sesuai dengan kebutuhan praktisi data dalam keperluan apa pun. Salah satunya dengan menggunakan tools NLTK sebagai alat untuk melakukan analisis sentimen. NLTK (Natural Language Toolkit) merupakan tools yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language).


Melalui NLTK, pengguna dapat mengaplikasikan berbagai fungsi dan algoritma yang mendukung dalam analisis teks, seperti analisis sentimen. Analisis sentimen memiliki peran yang sangat penting dalam ranah data science karena semakin menjamurnya jumlah data teks yang dihasilkan oleh pengguna online dari platform marketplace.


Dengan memantau sentimen online, perusahaan dapat melacak reputasi merek mereka. Analisis sentimen membantu dalam mengidentifikasi potensi masalah atau krisis reputasi sebelumnya, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan pencegahan atau menanggapi cepat terhadap komentar negatif yang diterima. Beberapa kegunaan NLTK dalam ranah data science meliputi tokenisasi, penghapusan stopwords, stemming, dan pembuatan model untuk mengklasifikasikan sentimen.


Nah, pada artikel kali ini, kita akan menjelaskan apa itu NLTK dan beberapa kegunaan di dalamnya. Yuk, kita akan bahas bersama!


1. Apa itu NLTK

Natural Language Toolkit (NLTK) merupakan tools data science yang bersumber dari library Python. Tools ini dirancang khusus untuk mendukung pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing). NLTK menyediakan berbagai tools dan resources untuk membantu praktisi data dalam memahami sekaligus menganalisis bahasa manusia.


Data Science

Sumber Gambar: Slide Team


Tak heran, bila NLTK sering digunakan dalam proyek-proyek NLP, pembelajaran mesin, dan riset di berbagai bidang yang melibatkan pemahaman dan analisis teks. Dengan menyediakan alat-alat ini, NLTK memudahkan para pengembang dan peneliti untuk menjalankan tugas-tugas analisis bahasa alami dengan lebih efisien.


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Keunggulan NLTK dalam Data Science

Dalam konteks data science, penggunaan tools NLTK ini memiliki keunggulan. Pertama, NLTK menyediakan kumpulan alat yang komprehensif untuk pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP), memungkinkan praktisi data untuk melakukan berbagai tugas analisis teks dengan efisien.


Kedua, NLTK memberikan fleksibilitas dalam menerapkan teknik-teknik NLP yang canggih, termasuk tokenisasi, stemming, lemmatization, dan analisis sintaksis. Hal ini memungkinkan para peneliti dan praktisi data untuk menyesuaikan pendekatan mereka sesuai dengan kebutuhan spesifik proyek atau analisis.


3. Tokenisasi dalam NLTK

NLTK juga dipakai dalam proses tokenisasi. Tokenisasi adalah proses memecah sebuah teks menjadi bagian-bagian yang lebih kecil, yang disebut token. Token bisa berupa kata-kata, frasa, atau elemen-elemen lainnya, tergantung pada tujuan analisis atau pemrosesan data. Tujuan utama dari tokenisasi adalah untuk mempermudah pemrosesan dan analisis teks.


Dalam konteks pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP) dan analisis teks, tokenisasi adalah langkah awal yang penting. Misalnya pada tokenisasi kata. Tokenisasi jenis gunanya adalah memecah teks menjadi token berupa kata-kata. Misalnya, kalimat "Saya suka belajar pemrosesan bahasa alami" akan dipecah menjadi token-token: ["Saya", "suka", "belajar", "pemrosesan", "bahasa", "alami"].


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


4. Pentingnya NLTK untuk Keperluan Analisis Sentimen

NLTK dapat digunakan untuk analisis sentimen. Hal ini membantu pemilik perusahaan untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori sentimen tertentu, seperti positif, negatif, atau netral. Seperti yang kita ketahui, keberadaan analisis sentimen sangat penting bagi perusahaan.


Hal ini karena dengan memahami sentimen pelanggan terhadap produk atau layanan, perusahaan dapat melakukan perubahan atau peningkatan yang diperlukan. Analisis sentimen membantu mengidentifikasi fitur yang disukai atau tidak disukai oleh pengguna, mendukung pengembangan produk yang lebih baik.

Data Science

Sumber Gambar: Slide Team


Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:


  • Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  • Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  • Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!


Penulis: Reyvan Maulid





Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login