Update app.py

app.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 # Impor library tambahan
 #import matplotlib.pyplot as plt
 #import seaborn as sns
+import plotly.express as px
 from wordcloud import WordCloud
 import nltk
 from nltk.corpus import stopwords
@@ -358,11 +359,11 @@ if results and analisis == True:
             # Menambahkan kolom baru 'color' berdasarkan label
             df_results['color'] = df_results['label'].map(warna_label)
             
-            # Membuat bar chart
-            st.bar_chart(
-                df_results["label"].value_counts(),
-                color=df_results.groupby('label')['color'].first().tolist()
-            )
+            # Membuat bar chart dengan plotly
+            fig = px.bar(df_results, x='label', y='value', color='color')
+            
+            # Menampilkan chart menggunakan Streamlit
+            st.plotly_chart(fig)
     # Menampilkan hasil analisis sentimen dalam kotak yang dapat diperluas
     with st.expander("Hasil Analisis Sentimen"):
         # Tampilkan tabel hasil analisis sentimen