Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah Text Analytics memperkenalkan teknik-teknik dan metodologi yang digunakan untuk menganalisis dan mengekstrak informasi dari data teks yang tidak terstruktur. Mahasiswa akan mempelajari cara mengolah teks dengan berbagai metode, seperti Natural Language Processing (NLP),Machine Learning, dan Deep Learning, untuk mendapatkan wawasan yang berguna dari data teks yang melimpah, seperti dokumen, artikel, tweet, atau komentar media sosial.

Topik-topik yang dibahas dalam mata kuliah ini meliputi:

• Pengenalan Text Analytics: Definisi, tujuan, dan aplikasi dalam dunia nyata.
• Teknik dasar NLP: Tokenisasi, stemming, lemmatization, dan penghapusan stop words.
• Preprocessing teks: Membersihkan dan menyiapkan data teks untuk analisis lebih lanjut.
• Representasi teks: Penggunaan model seperti Bag of Words, TF-IDF, dan Word Embeddings untuk merepresentasikan data teks dalam format yang dapat diproses.
• Analisis Sentimen: Teknik analisis untuk mengidentifikasi opini atau sentimen dalam teks menggunakan algoritma seperti Naive Bayes dan SVM.
• Pengelompokan Teks (Text Clustering): Mengelompokkan teks berdasarkan kesamaan menggunakan algoritma seperti K-means.
• Pengklasifikasian Teks: Membangun model untuk mengklasifikasikan teks, seperti spam filtering dan klasifikasi berita.
• Named Entity Recognition (NER): Menyaring entitas penting dalam teks, seperti nama orang, organisasi, dan lokasi.
• Analisis Topik dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA): Teknik untuk menemukan topik yang terkandung dalam kumpulan dokumen.
• Visualisasi Data Teks: Menggunakan visualisasi seperti Word Cloud dan pyLDAvis untuk menganalisis hasil analisis teks.
• Deep Learning untuk Text Analytics: Penerapan model deep learning seperti RNN, LSTM, dan Transformer untuk analisis teks lebih lanjut.
• Aplikasi Text Analytics dalam industri: Studi kasus penerapan text analytics dalam berbagai bidang, seperti e-commerce, media sosial, dan kesehatan.
• Etika dalam Text Analytics: Isu-isu terkait dengan privasi, bias data, dan dampak penggunaan teknologi dalam analisis teks.

Melalui mata kuliah ini, mahasiswa diharapkan dapat menguasai teknik-teknik analisis teks yang digunakan untuk memperoleh wawasan dari data teks yang besar dan tidak terstruktur. Mahasiswa juga akan diberi kesempatan untuk menerapkan pengetahuan yang diperoleh dalam proyek akhir yang mencakup analisis teks nyata dari berbagai sumber. Dengan demikian, mereka dapat mempersiapkan diri untuk menerapkan text analytics dalam berbagai industri dan konteks penelitian.