Software untuk Analisis Sentimen

30 August 2012 at 19:14 | Posted in text processing, twitter | 8 Comments

Melanjutkan posting   http://yudiwbs.wordpress.com/2011/12/26/analisis-twee-analisis-opini-sentimen/  tahun ini  promotor saya, saya dan Lia mengajukan tema analisis sentimen di microblog untuk  hibah penelitian desentralisasi ITB dan diterima. Kesempatan bagus untuk membuat software  untuk basis ekperimen dan  nantinya  bisa digunakan oleh  masyarakat umum.  Kapan lagi buat prototype dibayar  Lagipula  akan bermanfaat  untuk disertasi saya.

Untuk tahap awal ini, software masih berperan sebagai executive information system yang menampilkan beberapa ukuran statistik beserta visualisasinya.  Belum dilakukan  tweet mining  untuk menemukan hal-hal penting yang  tersembunyi (target berikutnya).  Prinsipnya ini masih versi  dasar yang nanti akan dilengkapi sedikit demi sedikit.

Ada tiga  komponen penyusun software ini:  crawler (pengumpul data tweet), pemroses data (preprocessing, klasifikasi, agregasi) dan terakhir visualiasi. Berbeda dengan software  yang saya buat sebelumnya, software ini berbasis desktop (Java-Swing), bukan web atau mobile.  Alasannya, pengembangan aplikasi desktop lebih cepat daripada web dan mobile, terutama untuk user interface yang kompleks (plus saya tidak suka javascript hehe).  Sedangkan kelemahan aplikasi desktop adalah komputer harus terus menerus hidup  saat melakukan crawling dan crawling akan berhenti jika  koneksi internet putus.  Tapi nanti  bisa dibuat hybrid, crawling dilakukan di server dan datanya ‘dilempar’ ke client  untuk kemudian diproses. Sedangkan untuk mobile app, crawling+proses dilakukan di server dan baru setelah itu datanya dilempar ke mobile app secara on demand.

Setelah sebulan  mencoba-coba, mumpung  libur lebaran, akhirnya aplikasinya mulai terbentuk (gambar bawah).  ”Indosat”  dipilih menjadi  keyword.

Warna merah adalah jumlah  tweet negatif, biru positif dan abu-abu adalah selisihnya.  Satuan waktu dapat dipilih mulai jam, hari, bulan dan tahun demikian juga dengan rentang waktu. Gambar diatas untuk satuan “jam” (12 Agt sampai 28 Agt) sedangkan gambar bawah untuk satuan  ”hari” pada rentang yang sama:

Terlihat puncak keluhan terjadi pada tanggal  25 Agustus.  Pengguna dapat melihat lebih detil apa yang terjadi di tanggal 25 tersebut dengan mengklik point pada chart. Setelah klik maka  akan ditampilkan  keywords  dan tweet-nya.  Keywords memang masih belum ideal,  kata  ”demi” dan “tidak”  harusnya bukan keyword walaupun kata “pending”, “jaringan” dan “lambat” sudah tepat dijadikan keyword.

Masih banyak yang dapat ditambahkan:  keyword tracking, kredibilitas informasi, demografi, lokasi, clustering, network analysis,  event detection, visualiasi dsb.   Belum lagi aplikasi untuk mobile-nya. Jadi masih  banyak yang bisa dikerjakan untuk senang-senang

About these ads