Kursus Skripsi Tesis Disertasi Data Science ~ Implementasi Deep Learning untuk Deteksi Emosi dari Teks Menggunakan BERT dan Python

Berikut adalah silabus lengkap 20 sesi (masing-masing 1,5 jam) untuk topik:

“Implementasi Deep Learning untuk Deteksi Emosi dari Teks Menggunakan BERT dan Python”

Silabus ini cocok untuk tingkat skripsi/tesis dan dapat diterapkan pada pelatihan, kuliah, atau studi independen.

🧠 Tujuan Umum:

• Memahami teori dasar deteksi emosi dalam teks (Emotion Detection in NLP).

• Menguasai implementasi model BERT menggunakan Python dan Hugging Face.

• Melatih dan mengevaluasi model BERT untuk klasifikasi emosi teks.

• Membangun aplikasi sederhana berbasis model yang dilatih.

📘 Silabus 20 Sesi @1,5 Jam

🔹 Bagian 1: Dasar-dasar NLP dan Deteksi Emosi

Sesi 1: Pengenalan NLP dan Deteksi Emosi

• Konsep dasar Natural Language Processing

• Definisi dan tantangan Emotion Detection

• Studi kasus dan aplikasi nyata

Sesi 2: Bahasa dan Emosi dalam Teks

• Representasi emosi: Ekman, Plutchik, dan lainnya

• Label emosi umum: joy, anger, sadness, fear, surprise, disgust

• Dataset umum: GoEmotions, Emotion Dataset, Tweet Emotion

Sesi 3: Pengenalan Python untuk NLP

• Tokenisasi, stemming, lemmatization (NLTK & spaCy)

• Preprocessing dasar: case folding, stopwords removal

• Studi kasus kecil preprocessing data emosi

Sesi 4: Text Vectorization

• Bag-of-Words dan TF-IDF

• Word2Vec dan GloVe (teori dan praktik)

• Kelebihan dan kekurangan metode klasik

🔹 Bagian 2: Teori dan Implementasi BERT

Sesi 5: Pengenalan BERT dan Transformer

• Apa itu Transformer?

• Konsep Self-Attention

• Arsitektur dasar BERT

Sesi 6: BERT untuk NLP Tasks

• Pre-trained model dan fine-tuning

• Perbedaan BERT base, distilBERT, dan lainnya

• Perbandingan vs model klasik

Sesi 7: Instalasi dan Setup Hugging Face

• Instalasi transformers, datasets, dan tokenizers

• Struktur pipeline Hugging Face

• Uji coba klasifikasi teks dasar

Sesi 8: Tokenisasi dan Encoding dengan BERT

• Tokenizer BERT dan input format

• Padding, attention mask, segment id

• Implementasi pipeline tokenisasi

🔹 Bagian 3: Eksperimen dan Pelatihan Model

Sesi 9: Eksplorasi Dataset Emosi

• Download dataset GoEmotions atau Tweet Emotion

• Analisis distribusi label dan preprocessing

• Menyiapkan dataset untuk BERT

Sesi 10: Fine-tuning BERT untuk Klasifikasi Emosi

• Menggunakan Trainer dari Hugging Face

• Hyperparameter: batch size, learning rate, epochs

• Evaluasi awal akurasi dan loss

Sesi 11: Evaluasi Model

• Confusion Matrix dan Classification Report

• F1-score per label emosi

• Visualisasi hasil prediksi

Sesi 12: Validasi dan Tuning

• Cross-validation (manual split)

• Teknik overfitting dan underfitting

• Early stopping, dropout, dan augmentasi teks

🔹 Bagian 4: Pengembangan Aplikasi

Sesi 13: Integrasi Model ke Script Python

• Menyimpan dan memuat model

• Inference untuk teks baru

• Buat fungsi predict_emotion(text)

Sesi 14: Penerapan Model pada Data Dunia Nyata

• Analisis emosi pada tweet viral

• Visualisasi tren emosi

• Studi kasus sosial media

Sesi 15: Pembuatan API dengan Flask

• Membuat endpoint deteksi emosi

• Testing dengan Postman atau curl

• Deployment lokal

Sesi 16: Pembuatan Antarmuka Sederhana (Streamlit)

• Dasar-dasar Streamlit

• Input teks dan output emosi real-time

• Tambahan chart/visualisasi

🔹 Bagian 5: Advanced & Finalisasi

Sesi 17: Multi-label Classification dengan BERT

• Deteksi lebih dari satu emosi per teks

• Ubah loss function dan output layer

• Dataset multi-label (GoEmotions full)

Sesi 18: Interpretasi Model (Explainable AI)

• Pengantar Explainability: SHAP & LIME

• Menjelaskan prediksi model emosi

• Studi kasus teks yang ambigu

Sesi 19: Evaluasi Akhir dan Benchmark

• Bandingkan dengan model baseline

• Analisis kekuatan dan kelemahan model

• Ide pengembangan lanjutan

Sesi 20: Presentasi Proyek dan Dokumentasi

• Presentasi hasil proyek deteksi emosi

• Dokumentasi kode dan laporan akhir

• Tips publikasi di GitHub atau portofolio