ARTEFAK FINAL ANALISIS SENTIMEN S-LEARN
=======================================

1. Model yang digunakan:
   Logistic Regression.

2. Ekstraksi fitur:
   TF-IDF yang sudah di-fit pada data training penelitian.

3. Website TIDAK BOLEH melakukan:
   - model.fit()
   - tfidf.fit()
   - tfidf.fit_transform()

4. Untuk data baru:
   preprocessing_slearn.preprocessing_kalimat_baru(teks)
   -> tfidf.transform()
   -> model.predict()

5. Confidence:
   Gunakan model.predict_proba().

   Probabilitas kelas 0 = Negatif.
   Probabilitas kelas 1 = Positif.

   Confidence adalah probabilitas kelas
   yang dipilih sebagai hasil prediksi.

   Confidence BUKAN akurasi dan bukan
   jaminan bahwa prediksi pasti benar.

6. Untuk analisis CSV:
   Seluruh komentar menggunakan preprocessing
   yang sama, kemudian tfidf.transform(),
   model.predict(), dan model.predict_proba().

7. Jangan melakukan training ulang pada website.

8. Gunakan versi library pada requirements.txt.

9. Siapkan resource NLTK:
   - punkt
   - punkt_tab

10. preprocessing_config.json merupakan
    konfigurasi preprocessing final penelitian.