Sentiment Analysis dengan API Twitter Menggunakan Python

Sentiment analysis atau opinion mining adalah studi komputasional dari opiniopini orang, sentimen dan emosi melalui entitas dan atribut yang dimiliki yang diekspresikan dalam bentuk teks. Analisis sentimen akan mengelompokkan polaritas dari teks yang ada dalam kalimat atau dokumen untuk 2 mengetahui pendapat yang dikemukakan dalam kalimat atau dokumen tersebut apakah bersifat positif, negatif atau netral. 

             Berikut adalah langkah-langkah dalam melakukan sentiment analysis dengan API Twitter menggunakan python.

1.  Instalasi Python dan Pycharm

     Langkah pertama yang dilakukan adalah mendownload dan menginstall kedua aplikasi tersebut. Download pycharm di situs resminya pycharm dan python di situs resminya python. Pycharm digunakan sebagai IDE untuk bahasa pemrograman Python. 

2.  Pendaftaran Aplikasi

           Melakukan pendaftaran aplikasi untuk dapat menggunakan API Twitter. Pendaftaran aplikasi dapat dilakukan di http://apps.twitter.com. Pilih Create New App dan lengkapi form berikut untuk mendapatkan key.

       3. Pembuatan Project

           Buat project baru kemudian import tweepy pada project interpreter. Library tweepy berfungsi agar dapat menggunakan API Twitter pada Python dengan cara pilih File -> Settings -> Project: filetweeter-> Project Interpreter, kemudian klik +. Ketik tweepy pada kolom search lalu install package. Tunggu hingga proses instalasi selesai.

        Setelah tweepy berhasil diimport, buatlah file bernama filetweeter.py. File ini digunakan untuk mengambil data dari twitter. Berikut adalah source code program tersebut. 

  Baris 8-11 didapatkan dari token aplikasi yang didaftarkan sebelumnya. Baris 19 adalah nama file yang digunakan untuk menampung hasil data collecting. Untuk nama file bisa diganti sesuai dengan kebutuhan.  Ganti baris 39 sesuai dengan keyword yang akan dicari. Dalam kasus ini, penulis mencari tweet yang mengandung hashtag atau kata prabowo.
   compile1csv.py digunakan untuk menganalisis tweet berdasarkan hastag yang dibuat. Source codenya sebagai berikut.

4. Pembuatan Daftar Kata Positif dan Negatif

    Selanjutnya buat daftar kata positif bernama positive.txt pada folder filetweeter/source. Berikut adalah contoh data nya.

Buat daftar kata negatif bernama negatif.txt pada folder filetweeter/source. Berikut adalah contoh datanya.

Baris 15 dan 18 pada filetweeter.py berisi file daftar kata positif dan daftar kata negatif.

5. Pengumpulan Data dan Sentiment Analysis

       Jalankan filetweeter.py, jika berhasil maka akan terbuat prabowo.txt yang berisi tweet yang mengandung hastag atau kata prabowo. Lalu stop program jika data yang dikumpulkan cukup banyak. Kemudian jalankan compile1csv.py. Program ini berfungsi untuk mencocokan tweet dengan daftar kata positif dan negatif lalu tweet tersebut diolah sehingga didapat presentase kata positif dan negatif. Hasil dari output tersebut akan diekspor ke format CSV. File yang dihasilkan bernama Hasil_sentiment_analysis.csv pada folder source. Berikut adalah hasil file hasil_sentiment_analysis.csv

     Sumber:
      https://sirojulmiftakh.wordpress.com/2016/12/07/program-sederhana-sentiment-analysis-menggunakan-python-dan-nltk/

Nama Anggota:

Alza Ichsan K. - 50414925

Annisa Larasati A. - 51414380

Deni Mardiana - 52414694

Hasan El Jabir - 54414837

Read More [...]