Project Overview
Di era digital saat ini, analisis sentimen menjadi salah satu teknik penting dalam memahami opini publik, tren media sosial, dan pola perilaku pengguna. Buku "Text Mining: Analisis Sentimen Dengan Naïve Bayes" menghadirkan panduan komprehensif mengenai teknik text mining yang dikombinasikan dengan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen suatu teks.
Dimulai dengan konsep dasar data mining dan text mining, buku ini mengupas metode text preprocessing, seperti tokenisasi dan normalisasi data, hingga teknik pembobotan term yang membantu dalam representasi teks. Pembahasan kemudian berlanjut ke konsep mendalam tentang Naïve Bayes, termasuk penerapannya dalam berbagai studi kasus serta pandangan para ahli mengenai efektivitas algoritma ini.
Untuk meningkatkan akurasi model, buku ini juga menjelaskan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) yang digunakan untuk menangani ketidakseimbangan data, serta bagaimana confusion matrix membantu dalam mengevaluasi performa model klasifikasi. Selain itu, disajikan flowchart sebagai alat bantu visual dalam perancangan solusi berbasis data.
Tidak hanya teori, buku ini juga memberikan simulasi perancangan sistem dan implementasi Naïve Bayes dengan studi kasus nyata. Terakhir, pembahasan mengenai akurasi model klasifikasi dengan metode SMOTE memberikan wawasan lebih dalam terkait peningkatan performa sistem.
Dengan struktur yang sistematis dan bahasa yang mudah dipahami, buku ini cocok untuk mahasiswa, peneliti, serta praktisi data yang ingin memahami dan menerapkan analisis sentimen berbasis Naïve Bayes secara efektif.
