Sentiment Analisis Facebook Tentang Sara

Alya D 50414915

Ghifary Arhabizhafran Y 54414518

M Akbar 57414064

Zahra F 5C414621

Langkah-langkah:

Install Python. In case Python yang kami gunakan yaitu Python 2.7

Setelah installan selesai kemudian mengatur Path pada Python dengan cara sebagai berikut:

buka Control Panel -> System and Security -> System -> Advanced system settings. Lalu akan muncul jendela System Properties, pilih Environment Variables.

Akan muncul jendela baru, lalu pada System variables, klik Path lalu klik tombol Edit.

Klik tombol New untuk menambahkan path baru dengan direktori C:\Python27.

Kemudian men-install module-module yang dibutuhkan. 

Disini module yang. kami gunakan yaitu: 

• facebook-sdk 
• numpy
• pandas
• textblob.

Facebook-sdk merupakan library yang dirancang untuk mendukung Facebook Graph API dan Official Facebook JavaScript SDK, yang merupakan cara kanonik untuk menerapkan otentikasi Facebook.

Graph API adalah API yang digunakan untuk mendapatkan data dari facebook maupun sebaliknya digunakan untuk menuliskan data ke dalam facebook. Untuk informasi lebih tentang Graph API bisa dilihat disini https://developers.facebook.com/docs/graph-api/overview

Textblob merupakan salah satu tools atau lebihtepatnya library untuk pemprosesan dibidang"Natural Language Processing (NLP)" menggunakanbahasa python. Melalui textblob, kita dapatmelakukan berbagai proses terhadap data teks mulaidari yang sederhana seperti tokenisasi (pemotongankata) sampai analisa sentiment. sayangnya textblob

NumPy merupakan package/library untuk komputasi ilmiah (scientific computing) untuk pemrograman python. Kegunaan NumPy diantaranya adalah:

• Membangun data array multidimensi (N-dimensional) yang powerful.
• Alat untuk mengintegrasikan kode C/C++ dan Fortran.
• Berkemampuan dalam menangani masalah komputasi aljabar linier, transformasi fourier dan bilangan acak

Pandas adalah sebuah open source, library berlisensi yang menyediakan struktur data berkinerja tinggi dan mudah digunakan serta alat analisis data untuk bahasa pemrograman Python dengan berbagai macam database.

lalu kita membuka editor python nya dengan cara open 

Output yang dihasilkan akan diubah dari JSON (JavaScript Object Notation menjadi CSV (Comma Separated Value) dengan menampilkan data seperti di bawah ini.

Output yang dihasilkan ribuan query namun yang kita tampilkan sebagain contoh hanya 15.