Pengenalan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)

Modul ini membahas konsep Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) sebagai pendekatan fine-grained opinion mining yang menganalisis sentimen berdasarkan aspek atau atribut spesifik dari suatu objek. Tidak seperti analisis sentimen tradisional yang hanya menghasilkan satu label sentimen untuk keseluruhan teks, ABSA memungkinkan identifikasi opini berbeda pada tiap aspek, sehingga memberikan insight yang lebih detail dan kontekstual. Materi mencakup proses utama ABSA, mulai dari ekstraksi aspek dan opini, pengelompokan kategori aspek, hingga penentuan polaritas sentimen per aspek. Melalui contoh kasus di domain e-commerce, pariwisata, media sosial, dan brand monitoring, modul ini menekankan peran ABSA dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data pada berbagai aplikasi NLP modern.

Pengenalan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)

Modul ini membahas konsep Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) sebagai pendekatan fine-grained opinion mining yang menganalisis sentimen berdasarkan aspek atau atribut spesifik dari suatu objek. Tidak seperti analisis sentimen tradisional yang hanya menghasilkan satu label sentimen untuk keseluruhan teks, ABSA memungkinkan identifikasi opini berbeda pada tiap aspek, sehingga memberikan insight yang lebih detail dan kontekstual. Materi mencakup proses utama ABSA, mulai dari ekstraksi aspek dan opini, pengelompokan kategori aspek, hingga penentuan polaritas sentimen per aspek. Melalui contoh kasus di domain e-commerce, pariwisata, media sosial, dan brand monitoring, modul ini menekankan peran ABSA dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data pada berbagai aplikasi NLP modern.

Prinsip Kerja dan Modifikasi ABSA-BERT

Modul ini membahas fondasi kerja Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) melalui dua komponen utama, yaitu Aspect Term Extraction (ATE) untuk mengidentifikasi aspek yang dibicarakan, serta Aspect Sentiment Analysis untuk menentukan polaritas sentimen pada tiap aspek. Materi mendalami konsep aspect, opinion, dan sentiment polarity, serta bagaimana keduanya dipasangkan dalam analisis tingkat aspek. Selain itu, modul ini menjelaskan evolusi pendekatan ABSA mulai dari lexicon-based, machine learning, deep learning, hingga model berbasis Transformer seperti BERT dan variasi ABSA-BERT dengan sliding window, fine-tuning, dan auto-labelling VADER. Di akhir, peserta memahami kelebihan dan tantangan ABSA dalam praktik nyata, serta relevansinya untuk analisis opini yang lebih detail, kontekstual, dan aplikatif pada berbagai domain.

Prinsip Kerja dan Modifikasi ABSA-BERT

Modul ini membahas fondasi kerja Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) melalui dua komponen utama, yaitu Aspect Term Extraction (ATE) untuk mengidentifikasi aspek yang dibicarakan, serta Aspect Sentiment Analysis untuk menentukan polaritas sentimen pada tiap aspek. Materi mendalami konsep aspect, opinion, dan sentiment polarity, serta bagaimana keduanya dipasangkan dalam analisis tingkat aspek. Selain itu, modul ini menjelaskan evolusi pendekatan ABSA mulai dari lexicon-based, machine learning, deep learning, hingga model berbasis Transformer seperti BERT dan variasi ABSA-BERT dengan sliding window, fine-tuning, dan auto-labelling VADER. Di akhir, peserta memahami kelebihan dan tantangan ABSA dalam praktik nyata, serta relevansinya untuk analisis opini yang lebih detail, kontekstual, dan aplikatif pada berbagai domain.

Studi Kasus & Implementasi Python

Modul ini membahas implementasi tahap awal ABSA berbasis BERT melalui pipeline Aspect Term Extraction (ATE). Peserta mempraktikkan alur kerja end-to-end mulai dari persiapan dan normalisasi data (lemmatization, tokenisasi), pemuatan dan pembersihan daftar aspek, BIO tagging untuk pelabelan tingkat token, hingga pembagian dataset train–validation. Modul ini kemudian berlanjut pada fine-tuning model BERT untuk ekstraksi aspek serta evaluasi prediksi, sehingga peserta memahami bagaimana proses deteksi aspek dioperasionalkan sebelum tahap pairing dan sentiment labelling.

Studi Kasus & Implementasi Python

Modul ini membahas implementasi tahap awal ABSA berbasis BERT melalui pipeline Aspect Term Extraction (ATE). Peserta mempraktikkan alur kerja end-to-end mulai dari persiapan dan normalisasi data (lemmatization, tokenisasi), pemuatan dan pembersihan daftar aspek, BIO tagging untuk pelabelan tingkat token, hingga pembagian dataset train–validation. Modul ini kemudian berlanjut pada fine-tuning model BERT untuk ekstraksi aspek serta evaluasi prediksi, sehingga peserta memahami bagaimana proses deteksi aspek dioperasionalkan sebelum tahap pairing dan sentiment labelling.

Submission

Modul ini merupakan rangkuman akhir pembelajaran Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) sekaligus pengantar proyek final berbasis kasus nyata. Peserta mereview kembali konsep inti ABSA, komponen aspect–opinion–sentiment, tahapan ATE dan aspect sentiment analysis, serta evolusi pendekatan mulai dari lexicon-based hingga model berbasis BERT. Pada proyek akhir, peserta menerapkan ABSA-BERT pada dataset ulasan hotel untuk mengekstraksi aspek, membentuk pasangan aspect–opinion, melakukan pelabelan sentimen, melatih model, mengevaluasi performa, dan menarik insight yang relevan bagi analisis pengalaman pelanggan di industri perhotelan.

Submission

Modul ini merupakan rangkuman akhir pembelajaran Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) sekaligus pengantar proyek final berbasis kasus nyata. Peserta mereview kembali konsep inti ABSA, komponen aspect–opinion–sentiment, tahapan ATE dan aspect sentiment analysis, serta evolusi pendekatan mulai dari lexicon-based hingga model berbasis BERT. Pada proyek akhir, peserta menerapkan ABSA-BERT pada dataset ulasan hotel untuk mengekstraksi aspek, membentuk pasangan aspect–opinion, melakukan pelabelan sentimen, melatih model, mengevaluasi performa, dan menarik insight yang relevan bagi analisis pengalaman pelanggan di industri perhotelan.