Di tengah derasnya arus percakapan digital, memahami emosi publik menjadi kunci dalam menggali wawasan yang bermakna dari data teks. Buku Text Mining: Analisis Sentimen dengan Lexicon menghadirkan panduan komprehensif mengenai teknik analisis sentimen berbasis pendekatan leksikal yang mengandalkan daftar kata berpolarisasi sebagai dasar klasifikasi.
Buku ini diawali dengan pengenalan konsep text mining dan pentingnya pengolahan data teks dalam konteks platform digital. Pembahasan dilanjutkan dengan tahapan text preprocessing—mulai dari tokenisasi, normalisasi, hingga pembersihan data—yang menjadi fondasi utama dalam analisis teks.
Pendekatan Lexicon Based dijelaskan secara sistematis, mulai dari prinsip dasar hingga cara penggunaannya dalam mengklasifikasikan komentar pengguna terhadap suatu layanan digital. Untuk mendukung pemahaman, disajikan juga pengukuran performa menggunakan confusion matrix dan visualisasi data melalui diagram pie, serta pemanfaatan perangkat lunak pendukung.
Melalui contoh penerapan pada komentar pengguna aplikasi Netflix, pembaca diajak menelusuri bagaimana teknik ini digunakan untuk mengidentifikasi sentimen positif, negatif, maupun netral dari opini publik. Flowchart alur sistem dan teknik pencarian serta penyusunan data leksikal turut memperkuat sisi praktis buku ini.
Dengan gaya penulisan yang terstruktur dan mudah dipahami, buku ini cocok untuk mahasiswa, peneliti, serta praktisi yang ingin memahami dan menerapkan analisis sentimen berbasis lexicon secara efektif dalam berbagai konteks media digital.
