Methodology

Metode Analisis KawalData

Teknologi dan metodologi AI yang digunakan untuk menghasilkan insight akurat dari data media sosial

Step 1
Data Collection

Pengumpulan data dari berbagai sumber media sosial menggunakan APIFY Actors dan API official platform.

Teknik & Algoritma:

  • Web scraping dengan APIFY SDK
  • Official API integration (Twitter, Instagram, Facebook)
  • Real-time streaming untuk data terkini
  • Historical data retrieval untuk analisis trend
Step 2
Data Preprocessing

Pembersihan dan normalisasi data untuk meningkatkan akurasi analisis.

Teknik & Algoritma:

  • Text cleaning: remove URLs, mentions, hashtags
  • Normalisasi slang Indonesia dengan custom dictionary
  • Stemming menggunakan Sastrawi library
  • Stop words removal untuk bahasa Indonesia
  • Duplicate detection dan removal
Step 3
Sentiment Analysis

Klasifikasi sentimen menggunakan model AI yang dilatih khusus untuk bahasa Indonesia.

Teknik & Algoritma:

  • IndoBERT pre-trained model fine-tuning
  • Multi-class classification: positive, negative, neutral
  • Confidence score untuk setiap prediksi
  • Contextual understanding dengan transformer architecture
  • Continuous learning dari feedback user
Step 4
Emotion Detection

Identifikasi emosi spesifik dari teks menggunakan deep learning model.

Teknik & Algoritma:

  • 6 emotion categories: joy, sadness, anger, fear, surprise, disgust
  • Multi-label classification (text bisa punya multiple emotions)
  • LSTM + Attention mechanism untuk context understanding
  • Emoji dan emoticon analysis
  • Intensity scoring (lemah, sedang, kuat)
Step 5
Entity Extraction

Ekstraksi entitas penting seperti nama orang, lokasi, organisasi, dan produk.

Teknik & Algoritma:

  • Named Entity Recognition (NER) dengan IndoBERT
  • Custom entity types: brand, product, location, person, organization
  • Entity linking ke knowledge base
  • Co-occurrence analysis untuk relationship detection
  • Frequency dan importance scoring
Step 6
Trend Analysis

Analisis trend dan pattern dalam data time-series untuk predictive insights.

Teknik & Algoritma:

  • Time-series decomposition: trend, seasonality, residual
  • Topic modeling dengan LDA dan BERTopic
  • Burst detection untuk trending topics
  • Forecast dengan ARIMA dan Prophet
  • Anomaly detection untuk crisis identification
Technology Stack

Machine Learning & AI

  • • IndoBERT (Indonesian BERT)
  • • Transformers (Hugging Face)
  • • TensorFlow & PyTorch
  • • Scikit-learn
  • • NLTK & SpaCy

Data Processing

  • • Python (Pandas, NumPy)
  • • Apache Spark (big data)
  • • Sastrawi (Indonesian stemmer)
  • • APIFY SDK
  • • Redis (caching)

Visualization

  • • D3.js & Chart.js
  • • Plotly
  • • React Visualization Libraries
  • • Custom SVG rendering

Infrastructure

  • • MongoDB (database)
  • • Node.js & Next.js
  • • Docker & Kubernetes
  • • AWS / GCP
Akurasi & Performance
Sentiment Analysis Accuracy92.5%
Emotion Detection Accuracy88.3%
Entity Extraction F1-Score90.1%

* Metrics dievaluasi pada Indonesian social media dataset dengan 100,000+ labeled samples

Ingin Tahu Lebih Detail?

Hubungi tim research kami untuk technical paper dan case studies