Analisis Sentimen

Platform Analisis Sentimen menyediakan berbagai proyek analisis sentimen dengan topik-topik yang sedang viral untuk mendukung tugas akhir, tesis, publikasi jurnal, dan penelitian ilmiah serta praktisi data

Kumpulan Kode Program Pelajari Lebih Lanjut
0+
Klien aktif
0%
Akurasi model
Slide 1
Slide 2
Slide 3
Slide 4
Slide 5
Slide 6
1 / 6
Project

Project Analisis Sentimen

Paket Lengkap 300++ Kode Program Analisis Sentimen Machine Learning & Deep Learning Popular

Paket Lengkap 300++ Kode Program Analisis Sentimen Machine Learning & Deep Learning

Paket Lengkap Kode Program Analisis Sentimen Machine Learning & Deep Learning siap pakai untuk mahasiswa, peneliti, dosen, dan content creator. Berisi lebih dari 300 kode program real project, scraping data media sosial, preprocessing lengkap, labelling data otomatis, berbagai algoritma Machine Learning & Deep Learning, video tutorial step-by-step, flowchart penelitian, kerangka pikir, serta 300+ referensi judul penelitian. Cocok untuk skripsi, tesi...

Detail Beli Sekarang
Kamus Kata Tidak Baku Beserta Kode Program Implementasi untuk Preprocessing Data Teks

Kamus Kata Tidak Baku Beserta Kode Program Implementasi untuk Preprocessing Data Teks

Kamus Kata Tidak Baku Beserta Kode Program Implementasi untuk Preprocessing Data Teks Dalam paket ini, Anda akan memperoleh kamus kata tidak baku beserta kode program siap pakai untuk proses text preprocessing dan scraping data komentar YouTube.

Detail Beli Sekarang
Analisis Sentimen Komentar Youtube Tentang Sarwendah Menjelaskan Versinya dan Pihak Ruben Jelaskan Semuanya di Kanal Youtube Deny Sumargo dengan Menggunakan Algoritma SVM-TF-IDF

Analisis Sentimen Komentar Youtube Tentang Sarwendah Menjelaskan Versinya dan Pihak Ruben Jelaskan Semuanya di Kanal Youtube Deny Sumargo dengan Menggunakan Algoritma SVM-TF-IDF

Dapatkan kode program lengkap untuk melakukan Analisis Sentimen Komentar YouTube menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan TF-IDF dengan akurasi tinggi serta siap digunakan untuk penelitian, skripsi, tesis, maupun kebutuhan bisnis.

Detail Beli Sekarang
Analisis Sentimen 16.000 Data Komentar Youtube Demo 25 Agustus 2025 di Gedung DPR Algoritma SVM (Support Vector Machine), KNN (K-Nearest Neighbor), Naive Bayes, Random Forest, Decision Tree, Neural Network

Analisis Sentimen 16.000 Data Komentar Youtube Demo 25 Agustus 2025 di Gedung DPR Algoritma SVM (Support Vector Machine), KNN (K-Nearest Neighbor), Naive Bayes, Random Forest, Decision Tree, Neural Network

Penelitian memanfaatkan berbagai algoritma Machine Learning, yaitu Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, Random Forest, Decision Tree, dan Neural Network untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam kategori sentimen positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian bertujuan membandingkan performa masing-masing algoritma dalam mengidentifikasi opini publik terhadap isu demonstrasi secara akurat berdasarkan metrik evaluasi...

Detail Beli Sekarang
Klasifikasi Sentimen Komentar YouTube Mengenai Dinamika Hubungan Polri dan Kejaksaan Menggunakan Decision Tree

Klasifikasi Sentimen Komentar YouTube Mengenai Dinamika Hubungan Polri dan Kejaksaan Menggunakan Decision Tree

Analisis sentimen 8.440 komentar YouTube mengenai dinamika hubungan Polri dan Kejaksaan menggunakan algoritma Decision Tree. Dengan pembobotan TF-IDF, model mencapai akurasi 84,42% dan menunjukkan dominasi sentimen negatif dari opini publik

Detail Beli Sekarang
Analisis Sentimen Komentar Masyarakat terhadap Kata dan Kalimat Kontroversial Pidato Prabowo Menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes dan Optimasi Hyperparameter GridSearchCV

Analisis Sentimen Komentar Masyarakat terhadap Kata dan Kalimat Kontroversial Pidato Prabowo Menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes dan Optimasi Hyperparameter GridSearchCV

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kata dan kalimat kontroversial dalam pidato Prabowo melalui komentar publik di media sosial. Analisis dilakukan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dengan optimasi parameter melalui GridSearchCV untuk meningkatkan performa klasifikasi sentimen menjadi kategori positif, negatif, dan netral

Detail Beli Sekarang
Analisis Persepsi Publik melalui Sentimen Komentar YouTube terhadap Pidato Prabowo "Gaji Guru Tidak Ada Uang" dengan Metode TF-IDF dan Multinomial Naive Bayes

Analisis Persepsi Publik melalui Sentimen Komentar YouTube terhadap Pidato Prabowo "Gaji Guru Tidak Ada Uang" dengan Metode TF-IDF dan Multinomial Naive Bayes

Analisis ini bertujuan untuk mengetahui persepsi publik terhadap pidato Prabowo berjudul “Gaji Guru Tidak Ada Uang” melalui analisis sentimen komentar YouTube. Penelitian dilakukan dengan tahapan preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF, serta klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes untuk mengidentifikasi kecenderungan opini masyarakat menjadi sentimen positif, negatif, atau netral

Detail Beli Sekarang
Analisis Sentimen Komentar YouTube terhadap Keputusan Hakim Nadiem Makarim Divonis 10 Tahun Penjara Menggunakan Algoritma XGBoost

Analisis Sentimen Komentar YouTube terhadap Keputusan Hakim Nadiem Makarim Divonis 10 Tahun Penjara Menggunakan Algoritma XGBoost

Analisis sentimen komentar YouTube secara otomatis menggunakan algoritma XGBoost dengan akurasi 72,76%. Source code ini dirancang untuk kebutuhan skripsi, penelitian akademik, tugas akhir, maupun proyek data science dengan alur lengkap mulai dari pengambilan data hingga visualisasi hasil penelitian

Detail Beli Sekarang
Analisis Sentimen Komentar YouTube Denny Sumargo tentang Purbaya Menjawab Soal APBN Defisit, Kebijakan MBG, dan KOPDes Meresahkan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Kernel Linear

Analisis Sentimen Komentar YouTube Denny Sumargo tentang Purbaya Menjawab Soal APBN Defisit, Kebijakan MBG, dan KOPDes Meresahkan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Kernel Linear

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar pengguna YouTube pada video Denny Sumargo bertajuk “Purbaya Menjawab Soal APBN Defisit, Kebijakan MBG, dan KOPDes Meresahkan” menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) Kernel Linear. Analisis dilakukan melalui tahapan pengumpulan data komentar, preprocessing teks, ekstraksi fitur, klasifikasi sentimen, serta evaluasi model untuk mengidentifikasi kecenderungan opini masyarakat ter...

Detail Beli Sekarang
Tentang
7000+ Project
Tentang Kami

Tentang

Analisis Sentimen hadir sejak tahun 2023 dengan tujuan membantu UMKM dalam mengolah dan menganalisis hasil ulasan produk maupun perusahaan. Selain itu, kami juga mendukung dosen dalam penelitian jurnal, proyek khusus untuk kenaikan jabatan akademik, serta berbagai kebutuhan penelitian lainnya. Kami turut mendampingi mahasiswa dalam penyelesaian tugas akhir, memberikan layanan konsultasi, serta menjadi mentor untuk penyusunan skripsi, tesis mahasiswa magister, dan berbagai proyek penelitian. Hingga saat ini, SentimenAI telah mengerjakan lebih dari 7.000 proyek analisis sentimen dengan berbagai studi kasus serta penerapan metode berbasis machine learning dan deep learning

FAQ

Pertanyaan yang
sering diajukan

Apa itu analisis sentimen?
Analisis sentimen adalah proses mengidentifikasi, mengelompokkan, dan menganalisis opini atau emosi dalam suatu teks menjadi kategori seperti positif, negatif, atau netral menggunakan teknik pengolahan bahasa alami (NLP) dan machine learning
Apa manfaat analisis sentimen?
Analisis sentimen membantu memahami opini publik, mengevaluasi kepuasan pelanggan, memantau reputasi merek, mendukung pengambilan keputusan, dan mengidentifikasi tren dari data teks
Data apa saja yang dapat digunakan untuk analisis sentimen?
Analisis sentimen dapat menggunakan data dari media sosial, komentar YouTube, ulasan Google Maps, ulasan Play Store, Twitter/X, Facebook, Instagram, TikTok, forum diskusi, maupun hasil survei
Bagaimana proses analisis sentimen dilakukan?
Prosesnya meliputi pengumpulan data, text preprocessing, pelabelan data, ekstraksi fitur, pelatihan model, evaluasi model, visualisasi hasil, dan interpretasi penelitian
Apa itu text preprocessing?
Text preprocessing adalah tahap pembersihan dan normalisasi data teks, seperti cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, stemming, dan normalisasi kata agar data siap diproses oleh model
Metode apa saja yang sering digunakan dalam analisis sentimen?
Metode yang umum digunakan meliputi Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN), CNN, RNN, LSTM, Bi-LSTM, dan IndoBERT
Apa perbedaan Machine Learning dan Deep Learning dalam analisis sentimen?
Machine Learning biasanya menggunakan fitur seperti TF-IDF atau Bag of Words, sedangkan Deep Learning mampu mempelajari representasi teks secara otomatis menggunakan jaringan saraf sehingga sering memberikan performa yang lebih baik pada data yang kompleks
Bagaimana cara mengukur performa model analisis sentimen?
Performa model biasanya diukur menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix, serta kurva ROC-AUC untuk mengetahui kualitas prediksi model
Apakah kode program dapat digunakan untuk berbagai topik penelitian?
Ya, kode program analisis sentimen dapat diterapkan pada berbagai topik seperti politik, ekonomi, pendidikan, kesehatan, teknologi, produk, layanan, hiburan, maupun isu sosial dengan menyesuaikan dataset yang digunakan
Apakah pemula dapat menggunakan kode program analisis sentimen?
Ya, selama memahami dasar Python dan Google Colab atau Jupyter Notebook, pemula dapat menjalankan, mempelajari, dan mengembangkan kode program analisis sentimen dengan mengikuti dokumentasi atau panduan yang tersedia
Testimoni
★ ★ ★ ★ ★

Platform ini mengubah cara kami memahami pelanggan. Dalam 2 bulan, kami berhasil meningkatkan kepuasan pelanggan sebesar 35% berkat insight dari analisis sentimen.

B
Budi Santoso
Pengguna Terverifikasi
★ ★ ★ ★ ★

Sangat mudah digunakan. Tim kami yang tidak berlatar belakang teknis pun bisa mengoperasikan dashboard-nya dengan cepat. Highly recommended!

S
Sari Dewi
Pengguna Terverifikasi
★ ★ ★ ★ ★

Akurasi analisisnya sangat baik untuk teks bahasa Indonesia. Jauh lebih akurat dibanding tools lain yang pernah kami coba sebelumnya.

A
Ahmad Fauzi
Pengguna Terverifikasi
★ ★ ★ ★ ★

Fitur monitoring real-time sangat membantu kami merespons isu pelanggan lebih cepat. Customer service kami naik level berkat tool ini.

R
Rina Maharani
Pengguna Terverifikasi
★ ★ ★ ★ ★

Nilai terbaik untuk harganya. Paket Professional sudah mencakup semua yang kami butuhkan. Tim support-nya juga responsif dan sangat membantu.

D
Dimas Prayoga
Pengguna Terverifikasi
Kontak
Alamat
Jalan Gatot Kaca, No.08, Candi Sambisari, Kalasan, Sleman, Yogyakarta
Ikuti kami