**Dari Data Teks Menjadi Sistem Analisis Sentimen yang Dapat Digunakan**

Bagaimana komputer dapat memahami ribuan ulasan pelanggan, mengenali sentimen, dan mengelompokkannya menjadi informasi yang bermanfaat?

Buku **Implementasi Text Mining Menggunakan TF-IDF dan Random Forest** hadir sebagai panduan pembelajaran bagi mahasiswa dan pembaca yang ingin memahami sekaligus mempraktikkan pengolahan data teks menggunakan Python dan metode machine learning.

Tidak hanya membahas konsep, buku ini mengajak pembaca mengikuti proses pengembangan sistem klasifikasi teks secara bertahap, mulai dari menyiapkan dataset, membersihkan teks, melakukan ekstraksi fitur dengan TF-IDF, membangun model Random Forest, hingga mengimplementasikannya dalam aplikasi berbasis web.

**Apa yang dipelajari dalam buku ini?**

- Memahami konsep dasar text mining, data mining, dan Natural Language Processing (NLP).
- Mempersiapkan serta mengolah dataset menggunakan Python dan pustaka pendukung.
- Melakukan preprocessing teks, termasuk tokenisasi, penghapusan stopword, stemming, dan normalisasi kata.
- Mengubah data teks menjadi fitur numerik menggunakan metode TF-IDF.
- Membangun model klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest.
- Menguji dan mengevaluasi model menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score.
- Merancang serta mengembangkan aplikasi klasifikasi teks berbasis web menggunakan Flask, HTML, CSS, dan JavaScript.
- Melaksanakan pengujian aplikasi serta menyusun proyek akhir text mining.

**Belajar Melalui Studi Kasus**

Buku ini menggunakan studi kasus analisis sentimen ulasan produk e-commerce berbahasa Indonesia. Dataset latihan sintetis berisi 1.208 ulasan digunakan untuk mempelajari proses klasifikasi ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral.

Melalui studi kasus yang berkesinambungan, pembaca dapat memahami hubungan antara pengolahan data, pemilihan metode, hasil klasifikasi, dan pengembangan aplikasi.

**Dirancang untuk Pembelajaran Akademik dan Praktik Mandiri**

Materi disusun dalam 12 bab yang dilengkapi capaian pembelajaran, peta konsep, penjelasan materi, contoh kode program, rangkuman, latihan soal, kegiatan praktikum, dan referensi.

Buku ini ditujukan bagi mahasiswa D-III, D-IV, dan S-1 bidang Teknologi Informasi, Informatika, dan Sistem Informasi. Buku ini juga dapat digunakan oleh dosen, peneliti pemula, serta praktisi yang ingin mempelajari klasifikasi data teks secara sistematis.

Dengan dasar pemrograman Python dan statistika, pembaca dapat mengikuti materi tanpa harus memiliki pengalaman sebelumnya dalam machine learning.

**Implementasi Text Mining Menggunakan TF-IDF dan Random Forest** diterbitkan oleh Penerbit INKARA, PT Inovasi Karya Mahendra, sebagai buku ajar yang menghubungkan pemahaman teori, latihan pemrograman, dan pengembangan aplikasi nyata.