Aplikasi Analisis Sentimen

Aplikasi web untuk menganalisis sentimen teks menggunakan algoritma Naive Bayes dan CountVectorizer. Aplikasi ini menggunakan PHP dan Python untuk analisis sentimen bahasa Indonesia.

Fitur

• Preprocessing teks:
  • Konversi emoji ke teks
  • Pembersihan data
  • Penghapusan stopwords
  • Tokenisasi
  • Stemming menggunakan Sastrawi
• Ekstraksi fitur menggunakan CountVectorizer
• Klasifikasi sentimen menggunakan Naive Bayes
• Labeling menggunakan lexicon
• Visualisasi:
  • Diagram batang probabilitas sentimen
  • Word cloud

Persyaratan Sistem

• PHP >= 7.4
• Python >= 3.8
• Composer
• Web server (Apache/Nginx)
• Dependensi Python:
  • numpy >= 1.24.0
  • pandas >= 2.0.0
  • scikit-learn >= 1.3.0
  • matplotlib >= 3.7.0
  • seaborn >= 0.12.0
  • mysql-connector-python >= 8.0.0

Instalasi

1. Clone repositori ini
2. Install dependensi dengan Composer:

   composer install

3. Install dependensi Python:

   pip install -r requirements.txt

4. Pastikan direktori data dan models dapat ditulis oleh web server
5. Buat file konfigurasi database di config.php
6. Import skema database dari database.sql

Penggunaan

1. Buka aplikasi di browser
2. Masukkan teks yang ingin dianalisis
3. Klik tombol "Analisis"
4. Hasil analisis akan ditampilkan dalam bentuk:
   • Label sentimen (positif/negatif)
   • Skor sentimen
   • Diagram probabilitas
   • Word cloud

Struktur Direktori

.
├── assets/           # Asset statis (CSS, JS, gambar)
│   ├── css/
│   └── js/
├── data/            # Data dan resource
│   ├── emoji_convert.json
│   ├── emoticons.json
│   ├── english_id.json
│   ├── lexicon/
│   ├── stopwords_id.txt
│   ├── testing/     # File pengujian (tidak di-upload ke GitHub)
│   └── uploads/
├── database/        # Database schema
│   └── schema.sql
├── includes/        # File konfigurasi dan helper
│   ├── config.php
│   ├── memory_helper.php
│   └── nav_template.php
├── lib/             # Library PHP custom
│   ├── CountVectorizer.php
│   ├── MyTokenCountVectorizer.php
│   ├── NaiveBayes.php
│   ├── Preprocessing.php
│   └── Visualization.php
├── models/          # Model machine learning (file besar tidak di-upload ke GitHub)
├── pages/           # Halaman aplikasi
│   ├── about.php
│   ├── analyze.php
│   ├── dataset.php 
│   ├── download_dataset.php
│   ├── predict.php
│   ├── result.php
│   └── train.php
├── scripts/         # Python scripts
│   ├── predict.py
│   └── train.py
├── index.php        # Halaman utama
└── composer.json

Catatan Penting

Beberapa file tidak disertakan dalam repositori GitHub karena ukurannya yang besar atau karena merupakan file pengujian:

1. File model machine learning di direktori models/:

   • naive_bayes.dat
   • naive_bayes.pkl
   • vectorizer.pkl

2. File pengujian di direktori data/testing/ dan file test di root direktori.

File-file ini akan dibuat secara otomatis saat menjalankan proses training atau dapat diminta secara terpisah jika diperlukan.

Lisensi

MIT License