Cara Implementasi Teknik Analisis Data untuk Data Teks

Memahami cara implementasi teknik analisis data sangat diperlukan dalam memenuhi skillset data science. Dengan menerapkan teknik analisis data maka akan sangat berguna untuk mencapai tujuan penelitian dan lainnya. Akan tetapi, analisis data erat hubungannya dengan pengolahan data angka atau numerik yang sifatnya kuantitatif.

Lantas, bagaimana jika data yang kamu miliki lebih bersifat kualitatif seperti data teks? Bagaimana cara mengolah data teks menggunakan teknik analisis data yang cenderung lebih familiar digunakan untuk mengolah data-data yang sifatnya kuantitatif?

Kamu bisa gunakan teknik text mining untuk mengolah data teks menjadi sebuah insight yang bisa digunakan sebagai pendukung keputusan bisnis dan hal lain yang bermanfaat. Tapi, sebelum itu DQLab akan membagikan sedikit intro mengenai apa itu text mining. Atau mungkin beberapa dari kalian telah mengetahui apa itu text mining.

Yap, text mining adalah suatu kegiatan menambang data, dimana data yang kita ambil berupa text yang bersumber dari dokumen-dokumen yang memiliki goals untuk mencari kata kunci untuk mewakili dari sekumpulan dokumen tersebut sehingga nantinya dapat dilakukan analisa terkait hubungan antara dokumen-dokumen tersebut. Untuk lebih lanjut,  Yuk! simak artikel ini sampai selesai. 

1. Text Preprocessing

Cara pertama implementasi teknik analisis data untuk text mining adalah tahapan text preprocessing. Text preprocessing adalah suatu proses untuk menyeleksi data text agar menjadi lebih terstruktur lagi dengan melalui serangkaian tahapan yang meliputi tahapan case folding, tokenizing, filtering dan stemming.

Tapi, sesungguhnya tidak ada aturan pasti tentang setiap tahapan dalam text preprocessing. Semua itu tergantung dengan jenis serta kondisi data yang kita miliki. Text preprocessing merupakan salah satu implementasi dari text mining.

• Case Folding

• Tokenizing 

• Stemming

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Text Transformation

Transformasi teks atau pembentukan atribut mengacu pada proses untuk mendapatkan representasi dokumen yang diharapkan. Pendekatan representasi dokumen yang lazim digunakan oleh model “bag of words” dan model ruang vektor (vector space model).

Transformasi teks sekaligus juga melakukan pengubahan kata-kata ke bentuk dasarnya dan pengurangan dimensi kata di dalam dokumen. Tindakan ini diwujudkan dengan menerapkan stemming dan menghapus stop words.

3. Feature Selection

Pemilihan fitur (kata) merupakan tahap lanjut dari pengurangan dimensi pada proses transformasi teks. Walaupun tahap sebelumnya sudah melakukan penghapusan katakata yang tidak deskriptif (stopwords), namun tidak semua kata-kata di dalam dokumen memiliki arti penting.

Oleh karena itu, untuk mengurangi dimensi, pemilihan hanya dilakukan terhadap kata-kata yang relevan yang benar-benar merepresentasikan isi dari suatu dokumen. Ide dasar dari pemilihan fitur adalah menghapus kata-kata yang kemunculannya di suatu dokumen terlalu sedikit atau terlalu banyak.

Algoritma yang digunakan pada text mining, biasanya tidak hanya melakukan perhitungan pada dokumen saja, tetapi juga pada feature.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

4. Pattern Discovery

Merupakan tahap penting untuk menemukan pola atau pengetahuan (knowledge) dari keseluruhan teks. Tindakan yang lazim dilakukan pada tahap ini adalah operasi text mining, dan biasanya menggunakan teknik-teknik data mining. Dalam penemuan pola ini, proses text mining dikombinasikan dengan proses-proses data mining.

Masukan awal dari proses text mining adalah suatu data teks dan menghasilkan keluaran berupa pola sebagai hasil interpretasi atau evaluasi. Apabila hasil keluaran dari penemuan pola belum sesuai untuk aplikasi, dilanjutkan evaluasi dengan melakukan iterasi ke satu atau beberapa tahap sebelumnya.

Gabung dengan DQLab adalah solusi buat kamu yang ingin self learning tapi takut overdosis informasi. Kamu tidak akan bingung dengan urusan waktu, karena dengan kursus data science online waktu belajar kamu bisa lebih fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. 

Kamu bisa belajar materi dasar hingga kompleks meskipun kamu ngga punya basic IT, lho. Disini kamu akan belajar skill data analyst mulai dari tools-tools pengolahan data dasar hingga advanced seperti python, sql, R, bahkan excel juga ada, lho. 

Dengan bermodalkan koneksi internet kamu bisa belajar secara fleksibel dan dapat diakses dimanapun dan kapanpun. Materinya pun disusun oleh mentor-mentor yang kompeten di bidangnya dari perusahaan unicorn dan startup. 

Jadi, jangan khawatir, kamu bisa mulai kursus data science online bersama DQLab! Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!