Sentiment Analysis Facebook dengan Python

Cara Sentiment Analysis Facebook dengan Python

hai guys.. pada kesempatan kali ini kami akan mempelajari bagaimana cara melakukan Sentiment Analysis pada Facebook dengan menggunakan Python. Sebelumnya,Apa itu  Sentiment Analysis ?

Sentiment Analysis adalah pengolahan kata untuk melacak mood masyarakat tentang produk atau topik tertentu. Analisis Sentimen disebut opinion mining (G.Vinodhini, M. Chandrasekaran 2012).  pada pengertian lain Sentimen analisis adalah riset komputasional dari opini sentiment dan emosi yang diekspresikan secara tekstual.

Sentiment analysis dilakukan untuk mengetahui, melacak opini dan ekspresi masyarakat terkait konten porno grafi yang ada pada facebook. kami telah menentukan sebuah akun facebook yang memposting konten yang berbau pornografi dan memilih postingan mana yang memiliki banyak komentar. nantinya komentar dari postingan tersebut akan di analisi. 

Pertama install dahulu Pythonnya. Kami menggunakan Python versi 3.6. Python dapat didownload pada link berikut ini:

>>> Ptyhon Download

Setelah menginstall Ptyhonya, buka CMD  lalu install wordcloud yang digunakan untuk menampilkan hasil kata-kata sentiment analysis dengan menekankan pada kata-kata mana yang sering banyak digunakan. ketikan 

"pip install wordcloud"

Setelah python siap, tahap selanjutnya adalah mempersiapkan Facebook APInya. Pertama melakukan registrasi pada website facebook for developer kemudian buat project baru dan login dengan  akun facebook pribadi. Gunakan fitur API graf untuk dapat mengekses informasi-informasi yang terdapat pada Facebook.

kemudian tekan tombol Graft API exproler. kami memilih project yang telah dibuat tadi agar saya dapat mendapatkan informasi peribadi terkait aku saya kita diperlukan. namun jika tidak kita dapat pula menggunakan grap API explorer. seperti gambar diatas

kemudian tekan tombol dapatkan token untuk mendapatkan code token yang kita butuhkan untuk menghubungkan program dengan Facebook API. kemudian pilih jenis informasi apa yang dapat diakses.

Kemudian tekan tombol dapatkan token akses. maka kita akan mendapatkan tokennya. token akses tersebut hanya berlaku selama 2 jam saja. setelah dua jam kita harus meminta token baru.  

Tahap selanjutnya adalah membuat script python untuk proses pengambilan data dan menampilkannya.  pertama kita import  dahulu liblari yang kita butuhkan.

Selanjutnya buat variabel yang akan menyimpan nilai graf version, token , id user dan id postingan dari user tersebut. 

Kemudian masukan kodingan berikut ini untuk  melakukan proses pengambilan data dari graft API tersebut. 

Setelah lihat bahwa data yang diambil adalah bagian komentar dari postinga tersebut. nantinya setiap komentar tersebut akan tersimpan pada variabel comments yang bertipe array. data yang disimpan pada variabel tersebut akan di save kedalam sebuah file yang bertipe txt. berikut adalah source code yang digunakan:

Selanjutnya file comments.txt yang telah dibuat tadi akan di buka dan dilakukan generate oleh wordcloud untuk ditampilkan.  word cloud akan menampilkan kata - kata yang sering di gunakan dengan ukuran besar dan warna yang berbeda beda. berikut adalah source code untuk mengambil data dan  melakukan generate wordcloud.

Terlihat kami menampilkan hasil generate wordcloud dengan dua cara pertama tanpa mengatur ukuran text yang akan di generate yang kedua dengan mengaturnya. setelah script dibuat maka save dengan nama yang diinginkan. kami memberikan nama scraping.py.  Untuk menjalankan script tersebut buka cmd dimana file tersebut berapa kemudian ketikan

"py scraping.py"

berikut proses saat running berlangsung

berikut adalah hasil koment yang didapat:

>>> comments.txt

Berikut adalah hasil generate wordcloudnya:

tampa ukuran maksimal

maksimal panjang text 40

Thanks to :

- Krisna Arief Budiman

- M.Wildan A

- Burhanuddin R.M

- Ikhsan Fauzan A

(4IA10)