Bab 2 Teknik Analisis Teks
Jauh sebelum era ditigal lahir, analisis teks biasanya dilakukan secara manual dengan melibatkan tenaga manusia yang disebut sebagai pengkode (coder). Namun tentu metode tersebut punya sejumlah kelemahan. Kelemahan yang paling utama adalah membutuhkan usaha dan waktu yang besar serta lebih cocok digunakan untuk data teks yang jumlahnya kecil. Di era digital sekarang, analisis teks dilakukan secara otomatis dengan menggunakan sejumlah teknik komputasi yang berkembang sangat cepat. Artinya, ada keserasian antara cepatnya produksi teks dan berkembangnya teknik untuk analisis teks tersebut. Analisis teks para prinsipnya menggunakan sejumlah teknik yang dipakai dalam text mining atau data mining. Enam teknik dasar yang lazim dipakai dalam analisis teks adalah: 1. Information Extraction 2. Information Retrieval 3. Categorization 4. Clustering 5. Visualization 6. Summarization
nalisis teks dapat dibagi ke dalam 4 jenis sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai: 1. Frekuensi kata (word frequency) 2. Perbandingan teks (Comparison between texts) 3. Hubungan kata (Word co-occurrence) 4. Analisis sentimen (Sentiment analysis) 5. Pemodelan topik (Topic modelling) 6. Visualisasi (Visualization)
Referensi - https://rpubs.com/vipero7/introduction-to-text-mining-with-r - https://guides.library.upenn.edu/penntdm/methods - https://bookdown.org/jdholster1/idsr/ - https://www.tidytextmining.com/ - Kasper Welbers, Wouter Van Atteveldt & Kenneth Benoit (2017) Text Analysis in R, Communication Methods and Measures, 11:4, 245-265, DOI: 10.1080/19312458.2017.1387238
All chapters start with a first-level heading followed by your chapter title, like the line above. There should be only one first-level heading (#) per .Rmd file.