Sentiment Analysis dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI -Part II

Author: · Published: November 24, 2025 · Category: Pemrograman .NET, Pemrograman C#, Pemrograman Mobile 

Junindar

Setelah berhasil membangun aplikasi sentiment analysis dengan OpenAI untuk menganalisis satu kalimat, kita akan mengembangkan aplikasi ini agar bisa menangani lebih dari satu kalimat atau bahkan file besar, seperti Excel atau CSV, untuk analisis dalam jumlah banyak (bulk analysis). Hal pertama yang perlu kita lakukan adalah memungkinkan aplikasi menerima input teks dalam bentuk yang lebih fleksibel, seperti beberapa kalimat sekaligus. Pengguna bisa memasukkan beberapa kalimat dalam satu kali input, misalnya dengan memisahkan kalimat-kalimat tersebut menggunakan tanda titik atau koma. Setelah teks tersebut dimasukkan, kita bisa memecahnya menjadi kalimat-kalimat terpisah dan mengirimkan setiap kalimat ke API OpenAI untuk dianalisis. Dengan cara ini, setiap kalimat mendapatkan analisis sentimen tersendiri.
Selain itu, kita bisa menambahkan fitur untuk mengunggah file seperti CSV atau Excel, yang berisi banyak teks untuk dianalisis sekaligus. Ini sangat berguna bagi pengguna yang ingin menganalisis data dalam jumlah besar tanpa harus mengetikkan setiap kalimat secara manual. Untuk mengimplementasikan ini, kita perlu menambahkan fungsi upload file pada antarmuka pengguna (UI) aplikasi. Setelah file diunggah, aplikasi akan membaca teks dari file tersebut misalnya, membaca setiap baris atau kolom yang berisi teks dan mengirimkan data tersebut ke OpenAI untuk dianalisis. Setiap entri dalam file akan diproses satu per satu, dan hasil analisis sentimen akan dikembalikan dalam format yang mudah dipahami, seperti tabel atau file baru yang sudah dilengkapi dengan hasil sentimen.
Untuk memproses data dalam jumlah banyak tanpa membebani server atau API OpenAI, kita bisa menggunakan teknik batch processing atau asinkron. Alih-alih mengirimkan permintaan satu per satu, kita bisa mengelompokkan beberapa kalimat atau baris menjadi satu batch dan mengirimkannya sekaligus. Dengan cara ini, kita dapat mengurangi waktu tunggu dan membuat proses lebih efisien, apalagi jika pengguna mengunggah file dengan ribuan baris teks. Setelah proses selesai, aplikasi bisa menampilkan hasil analisis dalam bentuk yang jelas, misalnya dengan menampilkan daftar kalimat bersama sentimen yang terdeteksi, atau memberikan pengguna opsi untuk mengunduh file hasil analisis.
Di sisi antarmuka, kita perlu menyesuaikan desain aplikasi agar lebih user-friendly. Selain tombol “Analyze” untuk menganalisis teks yang dimasukkan langsung, kita bisa menambahkan tombol “Upload File” untuk pengguna yang ingin menganalisis file CSV atau Excel. Hasil analisis juga bisa ditampilkan dalam format yang mudah dibaca, baik itu berupa tabel interaktif atau file yang bisa diunduh kembali dengan hasil yang sudah diperbarui. Dengan cara ini, aplikasi sentiment analysis yang awalnya hanya untuk satu kalimat kini bisa menangani analisis data dalam jumlah besar secara efisien dan mudah diakses oleh pengguna.

Related Articles

  1. Sentiment Analysis dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI
  2. Sentiment Analysis dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI -Part III
  3. Membangun ChatBot dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI (Part II – Chat History)
  4. Membangun ChatBot dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI – (Part III – Multi Session)
  5. Membangun ChatBot dengan Blazor Hybrid dan Azure Open AI
  6. Cara Menggunakan 4shared Desktop
  7. Remote Desktop dengan TeamViewer
  8. UPLOAD,SHARE DAN MENDAPATKAN LINK FILE PADA AKUN DROPBOX
  9. Penerjemah Bahasa Menggunakan PHP
  10. MUDAH MELAKUKAN INSTALASI DROPBOX PADA PC
  11. Step by Step Menjadi Programmer Handal Dengan VB.NET (2)
  12. Telegram Bot Framework dan Azure Open AI
  13. Tips Menyimpan File dengan Nama Kita
  14. Authentication and Authorization pada Blazor Hybrid
  15. Mengenal Chat GPT: Era Baru Transformasi dengan Kecerdasan Buatan
  16. Membuat File Help dengan Sangat Mudah
  17. Praktis Dengan TeamViewer
  18. Mengenal Fitur Password Recovery di Aplikasi Web yang Dihasilkan PHPMaker
  19. Mengenal 4shared
  20. Monitoring Jaringan Komputer Menggunakan Network Protocol Analyzer