Akses Selamanya
Masuk /
Daftar
Source code E-Commerce Review Scraping & Sentiment Analysis (Naive Bayes vs RNN) ini dirancang khusus untuk mahasiswa yang sedang menyusun skripsi, tugas akhir, atau ingin memperkuat portfolio Data Science dan Natural Language Processing (NLP). Kamu tidak hanya mendapatkan model jadi, tetapi alur penelitian yang lengkap dan sistematis — mulai dari scraping data review produk dari Tokopedia, proses data cleaning, preprocessing (stopword removal, tokenizing, stemming), hingga implementasi dua pendekatan populer: Machine Learning klasik (Naive Bayes) dan Deep Learning (RNN).
Source code ini fleksibel dan mudah dikembangkan sesuai kebutuhan penelitianmu. Kamu bisa mengganti kategori produk, menyesuaikan jumlah data latih dan data uji, serta mengatur jumlah epoch atau parameter pada model RNN untuk melakukan eksperimen performa. Sangat cocok untuk kamu yang ingin memahami perbandingan pendekatan tradisional vs deep learning dalam analisis sentimen secara praktis dan terstruktur.
Di akhir proses, kamu akan mendapatkan perbandingan hasil evaluasi berupa confusion matrix dan metrik akurasi dari kedua algoritma, sehingga bisa menganalisis model mana yang paling optimal untuk dataset yang digunakan. Bukan sekadar coding, tetapi pengalaman riset end-to-end yang bisa langsung kamu gunakan sebagai bahan skripsi, jurnal, atau portfolio profesional di bidang Data Science.
.webp)
