Vicky Mulatua

Certified Junior Data Analyst

Bekasi, Jawa Barat

Lihat profil

Vicky Mulatua

6 bulan yang lalu

Portfolio: "Sentiment Analysis on Twitter"

Hello, everyone! I'm Vicky Mulatua Pakpahan, but you can call me Vicky.
I'm a Data Enthusiast based in Bekasi, West Java, Indonesia, with a keen interest in data engineering, data analysis, data science, and business analysis.

I'm thrilled to share one of my recent personal data analysis projects, "Sentiment Analysis on Social Media Twitter."

I'm currently available and eager to collaborate. If any of you are interested in working together, please don't hesitate to reach out to me via email at pakpahanvicky@gmail.com or send me a direct message

Do you have any questions?
Please kindly reach me on:
Email:

Linkedin:
mu

Conclusion

© w

1. 2. 3.

Mayoritas tweet yan ra Sentiment commentary tersebut
dilakukan oleh masyarakat © i c t membantu untuk
ndonesia merupakan tweet »

yang mengandung unsur
p (42,30%) dan bentuk sentiment negatif
ibusive (38.37%)

testir if
dampak kebijakan

ain sebaga

“Analisis Cuitan (Tweet) Masyarakat pada Twitter”

Word Cloud

>

Word cloud bertujuan untuk menampilkan kata
kata yang paling sering muncul dalam t at

Semakin banyak kata-kata yang mu
semakin besar pula visualisasi ya ampir

pada word cloud

Pada hasil word cloud ini, dapat terlihat kata

Clustered Bar Chart

By: Vicky Mulatua Pakpahan

Gender

Hate speech related to
gender/sexual orientation

Race

Hate speech related to
race/ethnicity

Other

Hate speech related to
other invective/slander

Hate Speech

Physical

Hate speech related to
physical/disability

Religion

Hate speech related to
religion/creed

Pie Chart Result

HS Speen

Abusive
Tweet mengandung kata kasa
Tweet tidak mengandung ujar

ebencian maupun kata a

Result

Total HS Total Abusive Netral

5518 tweets 5006 tweets 2521 tweets
(42,30%) (38.37%) (19,33%)

Total Abusive & Hate Speech
pada Data

Cok J

Cleansing Data ee sy

Melakukan
melalui kod
import re
def cleansing _kata(text)

text = text.lower()

text = re.sub(r[A0-9a-zA-Z]+, ", text)
text = re.sub(rus; , text)

text = re.sub(rurl’,”’, text)

text = re.sub(rrt’,", text)

text = re.sub(r\n’,*, text)

text = re.sub(r\t, "', text)

text = re.sub(r\s+,", text).strip()
return text

ta (tweet) dengan men, nakan Regex

df(Tweet] = df[ Tweet].apply(cleansing_kata)

prnt(dh

Tweet HS
berusaha melacak perhatia... 1 1
ng t 1

RT USER st ngasih tau elu?

ir, kenapa aku

n\nkU TAU

bong kapir udah kel

Column

Abusive

HS (Hate Speech)

Description

Berisikan seluruh tweet atau
cuitan pada sosal media Twitter

Kategori; apakah tweet termasuk
dalam kata kasar (abusive)

Kategori; apakah tweet termasuk
ujaran kebencian yang terdiri dari
religion, race, physical, gender,
other

Data Type

VARCHAR(255)

True, O = False

= True, O = False

Preparing Dataset, Cleansing, Analyzing, Visualization

Power BI

“Analisis Cuitan (Tweet) Masyarakat pada Twitter”

About Project

>

Objectives

Mengetahui bagaimana commentary statement pada cuitan-cuitan masyarakat
pada Twitter

Sasaran

Deskripsi Data

Cuitan twitter masyarakat (netizen) di Indonesia

Data yang bertipe comma separated v. V) yang berisi belasan ribu postingan
cuitan pada Twitter

Sumber Data

Kaggle = https://www kaggle.com/datasets/ilhamfp31/indonesian-abusive-and-
hate-speech-twitter-text

Tahapan Pengolahan Data

Analisis Data

Data framing, Cleansing, Analyzing, Visualization

Exploratory Data Analysis (EDA)

Visualisasi

Table, Pie Chart, Clustered Bar Chart, Word Cloud

.

#data #dataanalyst #datascience #python #sql #sqlite #powerbi #work #internship #project #portfolio

0 suka · 0 komentar

Portofolio

Suka