Perpustakaan Digital ITB

Perkembangan platform digital menghasilkan data teks dalam jumlah besar yang dapat dimanfaatkan untuk memahami persepsi pengguna, tren, dan risiko reputasi. Analisis sentimen memungkinkan pengolahan data tersebut secara otomatis. Namun, model yang telah dioperasionalkan berpotensi mengalami penurunan kinerja akibat perubahan karakteristik data dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, penerapan Machine Learning Operations (MLOps) diperlukan untuk mendukung pengembangan, pemantauan, dan pemeliharaan model secara terkontrol. Namun, literatur MLOps umumnya menjelaskan aktivitas pada tingkat sistem machine learning secara umum, sementara penjelasan operasional mengenai penerapannya masih tersebar di berbagai sumber. Tugas akhir ini bertujuan menganalisis penerapan aktivitas MLOps, mulai dari inisiasi proyek, rekayasa data, eksperimen, hingga operasionalisasi sistem. Analisis dilakukan melalui sintesis literatur MLOps, machine learning engineering, analisis sentimen, dan literatur lainnya yang relevan untuk merumuskan langkah penerapan, keputusan beserta pertimbangannya, dan artefak yang dihasilkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar prinsip MLOps bersifat umum, sedangkan karakteristik data teks, formulasi tugas analisis sentimen, dan kebutuhan sistem memengaruhi keputusan pada aktivitas tertentu. Hasil tersebut diintegrasikan menjadi panduan yang memuat lima variabel pada setiap aktivitas, yaitu prasyarat, langkah penerapan, artefak yang dihasilkan, pelaku, dan contoh tools. Panduan diimplementasikan pada studi kasus pengembangan sistem analisis sentimen berbasis aspek terhadap ulasan aplikasi berita digital milik perusahaan XYZ. Implementasi menunjukkan bahwa panduan dapat digunakan untuk menentukan keputusan dan menghubungkan artefak sejak identifikasi kebutuhan bisnis hingga pemantauan dan pembaruan model. Pengujian sistem memverifikasi ii keberjalanan kapabilitas teknis yang dirancang sesuai dengan skenario pengujian. Analisis komparatif terhadap kerangka acuan MLOps menunjukkan bahwa kontribusi utama panduan terletak pada kejelasan langkah penerapan dan pertimbangan pengambilan keputusan. Evaluasi melalui wawancara dengan dua praktisi MLOps juga menunjukkan bahwa panduan dinilai sesuai dengan praktik yang umum diterapkan, mudah dipahami, serta dapat digunakan jika dibutuhkan pengembangan sistem sejenis.