Analisis Sentimen Pengguna Layanan Provider Seluler Di Masa Pandemi Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes
- All source code protected by MIT Lisence, not allowed to delete "LICENCE" and must include license in the form of "LICENCE" file and copyright of the redistributed coder from (@rusagaib)
- Seluruh kode program dilindungi dalam Lisensi MIT, tidak diperbolehkan menghapus "LICENCE" dan harus mencantumkan lisensi berupa file "LICENCE" dan hak cipta dari pembuat kode yang didistribusikan ulang dari (@rusagaib)
- https://github.com/rusagaib/flasksentimentpy
- https://opensource.org/licenses/MIT
-
- text-preprocessing pada dataset awal
- membagi dataset awal 8:2 untuk training dan testing
- pembobotan tf-idf & pembuatan kamus data (kamus_data_all, kamus_positif & kamus_negatif)
- klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes menggunakan data testing
- menampilkan akurasi dari confusion matrik & visualisasi dari pengujian data testing
-
cara 1:
python3 -m venv env
-
cara 2:
virtualenv -p python3 env
-
pip install virtualenv
- Linux:
source env/bin/activate
- Windows:
buka cmd drag file .bat pada 'nama_projectnya\env\Scripts\activate.bat' ke dalam cmd, tekan enter.
pip install -r requirements.txt
- setting konfigurasi pada file .env
- import "flasksentimen_db.sql" ke database MySQL
- Windows/Linux run:
python main_app.py
-
Shared Hosting (cpanel based "passenger WSGI"):
- setup aplikasi python dsb pada cpanel
- konfigurasi/import database MySQL example "database/flasksentimen_db.sql"
- wajib jangan lupa setting enviroment variable untuk 'FLASK_ENV' ganti menjadi production
- edit dan sesuaikan file 'config_db.py' comment line ke 2,3 dan 7,8
- edit dan sesuaikan file 'passenger_wsgi.py'
- untuk run program (default) pada 'passenger_wsgi.py':
"from main_app import app as application"
-
Heroku = -
- username = admin
- password = rusagaib
- twitter: @rusagaib
- github: @rusagaib




