Case Study: Analisis Sentimen dengan SMOTE SVM (Python)

Analisis sentimen telah menjadi alat yang membantu untuk memahami emosi sosial terhadap suatu topik, merek, produk, maupun layanan tertentu. Mengklasifikasikan sebuah teks memiliki sentimen positif, negatif, maupun netral memang dapat dilakukan oleh manusia. Namun, bagaimana jika ada lebih dari 1.000 data yang perlu diklasifikasikan? Tentu akan memakan waktu yang sangat lama.

Untuk mengatasi keterbatasan waktu dan tenaga yang dimiliki manusia, analisis sentimen secara otomatis dimanfaatkan. Sebagai contoh, untuk menganalisis ulasan pengguna suatu produk atau layanan, opini dalam sebuah survei, maupun dalam sebuah percakapan di media sosial. Analisis sentimen menjadi semakin populer seiring dengan berkembangnya Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, dan Natural Language Processing.

Pada post kali ini, saya akan coba membahas bagaimana cara melakukan analisis sentimen dengan menggunakan SMOTE SVM menggunakan Python.