Oleh: Styawati, S.T., M.Cs., Pakar Text Mining tim kelompok Keilmuan Data Science Universitas Teknokrat Indonesia
Preprocessing data teks adalah proses awal yang penting dalam pengolahan teks yang bertujuan untuk membersihkan data teks dari noise dan menjadikannya lebih siap untuk diolah lebih lanjut.
Pendekatan preprocessing yang baik dapat menghasilkan output yang baik pula pada proses berikutnya, seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, atau pemodelan topik.
Salah satu alasan mengapa preprocessing data teks sangat penting adalah karena data teks sering kali tidak terstruktur dan mengandung banyak noise. Apalagi jika data teks ditambang dari media sosial. Data teks dapat berisi karakteristik yang berbeda seperti emoji, tanda baca, kata-kata yang tidak baku, dan lain sebagainya. Noise ini dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis teks dan mempengaruhi kualitas output akhir.
Preprocessing juga membantu dalam memperkecil dimensi data dan membuang informasi yang tidak relevan, sehingga menghasilkan output akhir yang akurat.
Selain itu, preprocessing data teks juga dapat membantu dalam meningkatkan akurasi dan efektivitas dalam melakukan analisis teks. Misalnya pada analisis sentimen, preprocessing data teks dapat membantu untuk mengidentifikasi kata-kata kunci dan pola-pola yang dapat mengungkapkan perasaan atau emosi dari suatu teks.
Preprocessing data teks juga dapat membantu dalam mempersiapkan data untuk digunakan dalam model-model NLP (Natural Language Processing) yang kompleks. Sebagai contoh, model pemodelan topik seperti Latent Dirichlet Allocation (LDA) memerlukan data teks yang bersih dan terstruktur untuk menghasilkan topik-topik yang relevan dari dokumen-dokumen teks.
Proses preprocessing data teks terdiri dari beberapa tahapan, seperti penghilangan noise, normalisasi teks, tokenisasi, penghapusan stopword, stemming atau lemmatisasi, dan lain sebagainya. Setiap tahapan memiliki perannya masing-masing dalam membersihkan dan mempersiapkan data teks untuk proses lebih lanjut.
Namun, perlu diingat bahwa preprocessing data teks tidak selalu diperlukan atau tidak selalu memberikan hasil yang lebih baik. Untuk mengetahui teknik preprocessing apa yang dibutuhkan pada data yang akan diproses perlu dilakukan pengkajian pada penelitian terdahulu atau melakukan eksperimen secara mandiri.
Kesimpulannya, preprocessing data teks adalah proses yang sangat penting dalam pengolahan teks. Dengan melakukan preprocessing yang baik, maka dapat meningkatkan kualitas output pada proses berikutnya, meningkatkan akurasi dan efektivitas dalam analisis teks, dan mempersiapkan data untuk digunakan dalam model-model NLP yang kompleks. Namun, perlu juga diingat bahwa preprocessing data teks tidak selalu diperlukan dalam setiap kasus (Teknokrat).
