Apa itu Analisis Sentimen?
Analisis sentimen, atau disebut juga opinion mining, adalah teknik Natural Language Processing (NLP) untuk menganalisis emosi dari suatu teks.
Analisis sentimen dapat dilakukan dengan mengidentifikasi kata dan frasa positif, negatif, atau netral, serta dengan mencari pola penggunaan kata-kata tersebut.
Tujuan analisis sentimen adalah untuk memahami opini, sikap, atau emosi seseorang yang dicurahkan dalam teks, misalnya ulasan, posting-an media sosial, feedback pelanggan, survei, atau bentuk teks lainnya.
Mengapa Analisis Sentimen Penting?
Melansir dari comminsights.com, berikut ini adalah alasan pentingnya analisis sentimen:
Meningkatkan layanan pelanggan
Analisis sentimen bermanfaat untuk melakukan tracking pendapat dan pemikiran pelanggan tentang suatu merek. Hal ini membantu mengidentifikasi masalah terkait merek dan mendorong perusahaan untuk menemukan solusinya.
Dengan analisis sentimen yang cepat, perusahaan dapat segera mengatasi masalah pelanggan, mengidentifikasi akar permasalahan, dan memberikan penyelesaian yang efektif.
Meningkatkan pengembangan produk
Analisis sentimen dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan terhadap suatu merek karena tim marketing dapat lebih memahami tren saat ini dan preferensi pelanggan. Feedback pelanggan yang diidentifikasi dapat dipakai sebagai pedoman untuk meningkatkan kualitas layanan dan mengurangi churn.
Menemukan strategi marketing baru
Dengan mengumpulkan lebih banyak data melalui analisis sentimen, perusahaan dapat mengembangkan strategi pemasaran yang efektif. Analisis sentimen positif dan negatif pelanggan membantu menyesuaikan campaign pemasaran untuk menargetkan konsumen.
Meningkatkan persepsi media
Analisis sentimen membantu memahami persepsi jurnalis, penulis, analis, dan kontributor terhadap perusahaan. Data ini sangat penting untuk menghindari konotasi negatif atau salah tafsir yang dapat menimbulkan pesan yang kurang baik serta menjalin hubungan yang lebih baik dengan professional media.
Menaikkan pendapatan sales
Analisis sentimen dapat menangkap kesan pelanggan sehingga membantu memberikan langkah untuk meningkatkan penjualan dan profit. Dengan mengatasi sentimen negatif dan mengoptimalkan kualitas produk, perusahaan dapat memperbesar kemungkinan untuk mendapat keuntungan yang lebih tinggi.
Metode Analisis Sentimen
Menurut geeksforgeeks.org, ada beberapa metode untuk analisis sentimen, antara lain:
Pendekatan Berbasis Aturan
Metode ini melibatkan penggunaan leksikon, tokenisasi, dan teknik parsing. Pendekatan ini menghitung jumlah kata positif dan negatif dalam kumpulan data yang diberikan. Jika jumlah kata positif melebihi jumlah kata negatif, maka sentimen dianggap positif, begitu pula sebaliknya.
Pendekatan Machine Learning
Metode ini memanfaatkan teknik pembelajaran mesin. Dalam pendekatan ini, pertama-tama akan dilakukan training dataset, dan kemudian dilakukan analisis prediktif. Kemudian, kata-kata yang diperoleh diekstraksi dari teks menggunakan teknik seperti Naive Bayes, Support Vector Machines, dan model Markov tersembunyi.
Pendekatan Neural Network
Neural network, yang meniru struktur otak manusia, telah mengalami kemajuan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Teknik ini memanfaatkan jaringan syaraf tiruan untuk mengklasifikasikan teks menjadi sentimen positif, negatif, atau netral.
Pendekatan ini menggunakan model seperti recurrent neural network (RNN) dan long short-term memory yang secara khusus dirancang untuk memproses data berurutan seperti teks.
Pendekatan Hybrid
Pendekatan hybrid menggabungkan dua atau lebih metode, seperti pendekatan berbasis aturan dan machine learning. Pendekatan ini bertujuan untuk memanfaatkan kekuatan kedua metode untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam analisis sentimen.
Contoh Analisis Sentimen
Misalnya, sebuah rumah makan mendapatkan ulasan pelanggan, yaitu:
"Makanannya enak, layanannya luar biasa, dan suasananya sempurna. Sangat recommended!"
“Enak banget!”
Pada ulasan tersebut, dapat dilakukan analisis sentimen yang terkait dengan kata-kata yang digunakan.
Dalam contoh tersebut, algoritma analisis sentimen kemungkinan akan mengklasifikasikan ulasannya sebagai positif karena adanya kata-kata positif seperti "enak", "luar biasa", dan "sempurna".
Analisis ini dapat berguna bagi rumah makan tersebut untuk memahami feedback pelanggan dan mengukur kepuasan pelanggan. Dengan data tersebut, pihak rumah makan dapat mengidentifikasi aspek positif dari bisnis mereka dan dapat menyusun strategi pemasaran atau solusi perbaikan.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa perbedaan analisis sentimen vs analisis semantik?
Analisis sentimen berfokus pada identifikasi sentimen atau nada emosional yang diungkapkan dalam sebuah teks. Caranya adalah dengan mengkategorikan teks sebagai positif, negatif, atau netral berdasarkan kata-kata yang digunakan. Tujuannya adalah untuk memahami pendapat subjektif dan sikap individu yang diungkapkan dalam teks.
Sementara itu, analisis semantik lebih mendalam dari sekedar sentimen karena berfokus pada pemahaman makna dan interpretasi teks. Analisis semantik melibatkan analisis konteks, maksud, dan hubungan antara kata atau frasa dalam teks.
Analisis semantik bertujuan untuk menangkap pemahaman yang lebih dalam, seperti konsep dan asosiasinya, untuk mendapatkan informasi yang lebih komprehensif.
