Hai Sobat semua, kali ini saya akan berbagi informasi mengenai bagaimana cara menganalisis komentar twitter menggunakan bahasa pemrograman Python. Analisis ini termasuk dalam kategori Sentimen Analisis, apakah itu Sentimen Analisis?
Sentimen Analisis adalah proses
memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan
informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini. Dengan cara melihat suatu komentar terhadap suatu topik tertentu. Sehingga kita tau kesimpulan dari topik tersebut atas tanggapan orang apakah bernilai Positif, Negatif atau Netral.
Proses kali ini untuk mengambil data dari twitter kita menggunakan API untuk menghubungkan datanya. Tapi saya tidak menjelaskan bagaimana cara mengambil API dari twitter. Saya akan menjelaskan bagaimana proses dan source code untuk mengolah data dari twiiter tersebut.
Untuk mendapatkan API Twiter, kalian dapat mengunjungi: https://developer.twitter.com/apps
Berikut adalah Source Code untuk proses Sentimen Analisis:
1.
#untuk mengimport library yang telah terinstall sebelumnya
2.
import tweepy
3.
from textblob import TextBlob
4.
#untuk menampilkan suatu grafik 2D seperti grafik batang
5.
import matplotlib.pyplot as plt
6.
#digunakan untuk menggambarkan plot baris
7.
8.
#mempersentasikan dengan jumlah yang ingin dianalisis dengan membuat fungsi percentage dengan parameter part dan whole
9.
def percentage(part, whole):
10.
return 100 *float(part)/float(whole)
11.
# Variable autheticate ini yang digunakan untuk mengakses API dari twitter
12.
customer_key = (Masukan Kode API)
13.
customer_secret = (Masukan Kode API)
14.
15.
access_token = (Masukan Kode API)
16.
access_token_secret = (Masukan Kode API)
17.
#auth digunakan untuk inisialisasi agar dapat mengakses API yang telah kita buat
18.
auth = tweepy.OAuthHandler(customer_key, customer_secret)
19.
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
20.
api = tweepy.API(auth)
21.
22.
#SearchTerm(input) digunakan untuk memasukan kata yang akan dianalisis
23.
searchTerm = input("Enter keyword/hastag=")
24.
#memasukkan berapa jumlah data yang akan kita analisis
25.
noOfSearchTerms =int(input("Enter how many tweets to analyze="))
26.
tweets = tweepy.Cursor(api.search, q=searchTerm, lang="id").items(noOfSearchTerms)
27.
28.
#memberikan nilai analisis awal dengan nilai = 0
29.
positive = 0
30.
negative = 0
31.
neutral = 0
32.
polarity = 0
33.
# Melakukan Sentimen Analisis dari data yang diperoleh
34.
for tweet in tweets:
35.
print(tweet.text)
36.
analysis = TextBlob(tweet.text)
37.
polarity += analysis.sentiment.polarity
38.
39.
#untuk mementukan analisys yang sudah didapat sebelumnya
40.
if (analysis.sentiment.polarity == 0):
41.
neutral += 1
42.
43.
elif (analysis.sentiment.polarity < 0.00):
44.
negative += 1
45.
46.
elif (analysis.sentiment.polarity > 0.00):
47.
positive += 1
48.
positive = percentage(positive, noOfSearchTerms)
49.
negative = percentage(negative, noOfSearchTerms)
50.
neutral = percentage(neutral, noOfSearchTerms)
51.
positive = format(positive,'.2f')
52.
negative = format(negative,'.2f')
53.
neutral = format(neutral, '.2f')
54.
55.
56.
#menampilakn hasil analisa
57.
print("How people are reacting on "+searchTerm + "by analyzing" + str(noOfSearchTerms) + "tweets.")
58.
if (polarity == 0):
59.
print("neutral")
60.
elif (polarity < 0.00):
61.
print("negative")
62.
elif (polarity > 0.00):
63.
print("positive")
64.
65.
plt.show()
Tidak ada komentar:
Posting Komentar