Bagaimana menampilkan data teks agar menarik sekaligus mudah dipahami? Tentu akan lebih baik menggunakan grafik dibandingkan dengan bentuk tabel yang berisi angka-angka, bukan? Ada berbagai macam grafik yang bisa digunakan. Untuk data teks, word cloud adalah salah satu pilihan.

Apa itu word cloud ?

Word cloud (disebut juga text cloud atau tag cloud) merupakan salah satu metode untuk menampilkan data teks secara visual. Grafik ini populer dalam text mining karena mudah dipahami. Dengan menggunakan word cloud, gambaran frekuensi kata-kata dapat ditampilkan dalam bentuk yang menarik namun tetap informatif. Semakin sering satu kata digunakan, maka semakin besar pula ukuran kata tersebut ditampilkan dalam word cloud.

Jika ingin mengetahui lebih detail tentang word cloud, artikel ini sayang untuk dilewatkan.

Membuat word cloud dengan R

Word cloud sangat mudah dibuat. Melalui situs seperti Wordle, Tagxedo dan Tag Crowd kita dapat membuat word cloud secara online dengan cepat. Sementara para pengguna R patut mengucapkan terimakasih kepada Ian Fellows yang telah menulis wordcloud, sebuah package untuk membuat word cloud dengan R. Package ini tersedia gratis di repositori CRAN.

Secara garis besar, pembuatan word cloud dengan package wordcloud dapat dikerjakan dalam dua tahap, yaitu persiapan data dan pembuatan word cloud itu sediri.

Persiapan data

Sebagai ilustrasi kita coba buat word cloud dari naskah pidato pertama Presiden RI ke-7 sesaat setelah dilantik. Naskah tersebut didapat dari Tribun News, yang saya salin ke dalam file pidato-presiden.txt ini.
Pertama, kita harus membaca file teks dengan fungsi readLines():

text = readLines("pidato-presiden.txt")

Sekarang kita mempunyai objek text yang merupakan character vector. Selanjutnya, kita modifikasi vektor text tersebut sehingga tiap elemen di dalamnya merupakan kata tunggal.

text = unlist(strsplit(text, "\\W+"))

R bersifat case-sensitive sehingga dalam pemrosesan data teks, akan lebih baik jika kita ubah text menjadi huruf kecil (lower-case) atau huruf besar (upper-case).

text = tolower(text)

Terakhir, hitung frekuensi setiap kata muncul dalam naskah pidato.

text = data.frame(table(text))

Data frame text terdiri dari dua kolom, yaitu text atau daftar kata-kata tunggal serta Freq yang merupakan frekuensinya.

Membuat word cloud

Dalam R, word cloud dapat dibuat menggunakan package wordcloud yang ditulis oleh Ian Fellows. Instal package wordcloud dari repositori CRAN (apabila belum terinstal) lalu load ke dalam R session.

install.packages("wordcloud", dependencies = T)
library(wordcloud)

Ok, everything is ready, and it’s time to generate a wordcloud!. Caranya mudah, cukup jalankan fungsi sederhana berikut

wordcloud(text$text, text$Freq)

dan hasilnya …

Bagaimana, mudah bukan?

Tapi tunggu, dari word cloud di atas kita bisa melihat bahwa kata hubung dan kata bantu seperti “yang”, “dan”, “di”, “dalam”, “untuk” serta kata-kata lain yang tidak memberikan informasi penting justru tampak dominan. Kata-kata inilah yang biasa disebut sebagai stop-words. Dalam pengolahan data teks, kata-kata ini lazimnya diabaikan sehingga grafik yang dihasilkan lebih informatif. Dalam contoh ini, saya akan gunakan daftar stop-word bahasa Indonesia dari ranks.nl yang bisa diunduh di sini. Berikut adalah perintah untuk menghapus stop-words :

stopw = readLines("stopwords-id.txt")
text = text[!is.element(text$text, stopw),]

Setelah stop-words dihapus, jalankan kembali fungsi wordcloud() dan ini kira-kira word cloud yang akan kita peroleh.

Bagaimana, terlihat lebih baik?

Selanjutnya, kita bisa mencoba menambahkan parameter lain dalam fungsi wordcloud() untuk memperbaiki atau mempercantik tampilan. Misalnya,

wordcloud(text$text, text$Freq, random.order=FALSE, rot.per=0.25
   , colors=brewer.pal(8, "Dark2"))

Hasilnya …

Untuk mengetahui parameter apa saja yang bisa digunakan berikut penjelasannya, gunakan perintah ?wordcloud.

Jika kode R di atas digabung, kita hanya memerlukan tidak lebih dari 10 baris perintah untuk membuat wordcloud sederhana.

# Menghitung frequensi per kata
text = readLines("pidato-presiden.txt")
text = unlist(strsplit(text, "\\W+"))
text = tolower(text)
text = data.frame(table(text))

# Menghapus stop-words
stopw = readLines("stopwords-id.txt")
text = text[!is.element(text$text, stopw),]

# Generate word-cloud
wordcloud(text$text, text$Freq, random.order=FALSE, rot.per=0.25, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))

Selamat mencoba :)