LKPD Koding dan Kecerdasan Artifisial Kelas 11: Menerapkan Tahapan Prapemrosesan Teks Case Folding dan Pembersihan Teks Berbasis Python

INFORMASI UMUM

TUJUAN PEMBELAJARAN

1. Menerapkan dasar-dasar Natural Language Processing melalui tahapan prapemrosesan teks

PETUNJUK UMUM

• Bacalah instruksi dan skenario masalah pada setiap kegiatan dengan saksama.
• Gunakan perangkat komputer atau lembar kerja yang disediakan untuk menuliskan dan mempraktikkan kode Python prapemrosesan teks.
• Kerjakan Kegiatan 1 secara individu/berpasangan, Kegiatan 2 dalam kelompok kecil, dan selesaikan Kegiatan 3 serta refleksi tepat waktu.

KEGIATAN

Kegiatan 1: Eksplorasi dan Penerapan Case Folding pada Teks Mentah

Estimasi: 25 menit

Alat & Bahan:

• Komputer/laptop dengan Python IDLE atau Jupyter Notebook / Google Colab (opsional lembar kerja cetak)

Petunjuk Pengerjaan:

1. Cermati teks masukan mentah yang mengandung variasi huruf besar dan huruf kecil.
2. Gunakan fungsi bawaan string Python `.lower()` untuk melakukan tahap case folding.
3. Jalankan kode atau telusuri alur eksekusinya, kemudian tuliskan luaran teks hasil prapemrosesan pada ruang yang disediakan.

Pertanyaan:

1. Diberikan variabel Python: `teks_mentah = 'Pelayanan Ramah & Pengiriman Sangat CEPAT!!'`. Tuliskan satu baris perintah kode Python untuk menerapkan case folding pada variabel tersebut, serta tuliskan string hasil luarannya.

2. Lengkapilah tabel analisis case folding berikut untuk 3 kata uji: 'AI', 'NLP', 'Data' ketika fungsi `.lower()` diterapkan pada teks.

Tuliskan jawaban pada kolom isian kode dan tabel 3 baris (Kata Awal, Perintah Python, Hasil Luaran).

Kegiatan 2: Penerapan Pembersihan Teks (Text Cleaning) Berbasis Modul Regex Python

Estimasi: 35 menit

Alat & Bahan:

• Komputer/laptop dengan Python 3
• Teks sampel ulasan media sosial/e-commerce

Petunjuk Pengerjaan:

1. Perhatikan sampel teks ulasan yang memuat angka, simbol/tanda baca, dan spasi ganda.
2. Gunakan modul `re` pada Python dengan fungsi `re.sub()` untuk membersihkan karakter non-alfabet.
3. Terapkan alur pembersihan teks secara bertahap: menghapus tanda baca/angka, lalu menggabungkannya dengan tahap case folding.

Pertanyaan:

1. Diberikan data teks: `ulasan = 'Kualitas TOP BGT #1! Sangat puas, respon 100% cepat.'`. Susunlah kode Python menggunakan pustaka `re` untuk menghapus semua karakter selain huruf alfabet (a-z, A-Z) dan spasi, lalu terapkan case folding.

2. Isilah tabel pelacakan transformasi teks berikut untuk mengamati perubahan data pada setiap tahapan prapemrosesan: Teks Awal -> Setelah Pembersihan Simbol/Angka -> Setelah Case Folding.

Tuliskan kode program utuh pada kotak kode serta lengkapi tabel transformasi teks 3 kolom (Tahap, Pola Regex/Metode, Hasil String).

Kegiatan 3: Penerapan Fungsi Prapemrosesan Teks Utuh pada Kumpulan Data Teks

Estimasi: 30 menit

Alat & Bahan:

• Perangkat komputer/laptop dengan Python IDE
• Koneksi internet (jika memakai Google Colab)

Petunjuk Pengerjaan:

1. Buatlah sebuah fungsi Python bernama `praproses_teks(teks)` yang menggabungkan tahap pembersihan karakter asing dan tahap case folding.
2. Terapkan fungsi tersebut pada sebuah list Python yang berisi 3 kalimat teks mentah.
3. Tampilkan hasil list teks yang telah bersih dan seragam ke layar.
4. Selesaikan kegiatan tepat waktu untuk melanjutkan ke sesi refleksi penutup.

Pertanyaan:

1. Tuliskan implementasi fungsi `praproses_teks(kalimat)` dengan Python dan terapkan pada list data: `dataset = ['Barang BAGUS!!', 'Pengiriman lambat... 3 hari!', 'Recomended Seller @2024']` menggunakan perulangan (looping) atau list comprehension.

Tuliskan kode Python fungsi dan hasil cetak list di lembar kerja yang tersedia.

REFLEKSI

1. Bagaimana tahapan case folding dan pembersihan teks membantu komputer memproses dua kata yang sama tetapi memiliki penulisan huruf besar-kecil atau tanda baca berbeda?

2. Bagian mana dari penulisan kode regex atau fungsi string Python yang menurutmu paling menantang dan bagaimana kamu mengatasinya?

3. Kapan pembersihan angka sebaiknya dipertahankan atau dihapus dalam prapemrosesan teks NLP?