Sentiment analysis, atau dikenal juga sebagai opinion mining, adalah proses menganalisis teks dalam jumlah besar untuk menentukan emosi atau opini yang terkandung di dalamnya—apakah positif, negatif, atau netral. Sentiment analysis memanfaatkan teknologi Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning (ML) untuk memahami dan menginterpretasikan bahasa manusia secara otomatis. Perusahaan menggunakan analisis ini untuk memahami perasaan pelanggan, meningkatkan pengalaman layanan, dan memperkuat reputasi merek mereka.
Dengan data tekstual yang terus bertambah, baik dari email, media sosial, ulasan online, maupun survei pelanggan, perusahaan menghadapi tantangan besar dalam menganalisis informasi ini secara efektif. Sentiment analysis membantu mereka mengatasi tantangan ini dan menggali wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis.
Mengapa Sentiment Analysis Penting?
Di era digital ini, pelanggan memiliki banyak platform untuk mengekspresikan perasaan mereka terhadap produk atau layanan. Karena itu, perusahaan perlu memantau opini publik secara real-time. Sentiment analysis memungkinkan mereka untuk:
- Mengidentifikasi masalah pelanggan lebih cepat dan mengambil tindakan yang tepat.
- Memahami pola emosi dalam ulasan pelanggan yang dapat membantu mereka mengurangi bias subjektif dan memberikan pandangan yang lebih objektif tentang brand.
- Meningkatkan efisiensi dalam program intelijen bisnis, terutama ketika berhadapan dengan volume besar data tak terstruktur yang berasal dari berbagai platform digital.
Selain itu, perusahaan dapat melakukan monitoring reputasi merek secara real-time. Mereka bisa mendeteksi opini negatif yang berkembang di media sosial dan segera mengambil langkah untuk mengatasinya sebelum menjadi krisis yang lebih besar.
Bagaimana Sentiment Analysis Bekerja?
Sentiment analysis menggunakan NLP dan ML untuk mengklasifikasikan teks berdasarkan emosi yang terkandung di dalamnya. Ada tiga pendekatan utama:
1. Pendekatan Berbasis Aturan
Menggunakan sekumpulan aturan yang telah ditentukan untuk mengklasifikasikan kata-kata tertentu sebagai positif, negatif, atau netral. Misalnya, kata-kata seperti “cepat”, “murah”, atau “efektif” akan dianggap positif, sementara kata seperti “mahal” atau “buruk” dikategorikan sebagai negatif.
2. Pendekatan Berbasis Pembelajaran Mesin (ML)
Menggunakan algoritma untuk melatih perangkat lunak agar mampu mengenali pola dalam teks yang menunjukkan sentimen tertentu. Algoritma ini terus belajar dari data yang diberikan, sehingga hasilnya semakin akurat dari waktu ke waktu.
3. Pendekatan Hybrid
Kombinasi dari pendekatan berbasis aturan dan ML untuk mengoptimalkan akurasi dan kecepatan analisis. Pendekatan ini lebih kompleks tetapi memberikan hasil yang lebih baik.
Baca Juga: Apa itu Machine Learning
Jenis-jenis Sentiment Analysis
Terdapat beberapa jenis sentiment analysis yang biasa digunakan oleh organisasi, antara lain:
1. Fine-grained (Tingkat Emosi Terperinci)
Analisis ini mengelompokkan teks berdasarkan tingkatan emosi dari sangat positif hingga sangat negatif. Ini sering digunakan untuk memberikan penilaian yang lebih terperinci, seperti pada ulasan dengan rating bintang.
2. Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA)
Analisis ini memfokuskan pada aspek-aspek tertentu dari produk atau layanan, seperti harga, kualitas, atau fitur, untuk memahami opini pelanggan terhadap setiap aspek tersebut.
3. Emotional Detection
Analisis ini berusaha memahami keadaan psikologis penulis teks, seperti perasaan marah, senang, frustrasi, atau tenang, dan tidak hanya terbatas pada emosi positif atau negatif.
Penggunaan Sentiment Analysis dalam Bisnis
1. Meningkatkan Layanan Pelanggan
Sentiment analysis membantu tim layanan pelanggan memberikan tanggapan yang lebih personal sesuai dengan suasana hati pelanggan. Chatbot yang didukung oleh AI dapat mendeteksi emosi negatif dan memprioritaskan pelanggan yang memerlukan perhatian segera.
2. Memperkuat Citra Merek
Dengan memantau opini publik di media sosial, perusahaan dapat memahami bagaimana merek mereka dipersepsikan dan segera merespon jika ada keluhan atau kritik.
3. Riset Pasar
Analisis opini dapat digunakan untuk memahami tren pasar, menemukan peluang baru, dan memantau aktivitas kompetitor. Dengan menganalisis opini pelanggan tentang produk kompetitor, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang untuk mengembangkan produk mereka sendiri.
Kesimpulan
Sentiment analysis adalah alat yang sangat penting bagi perusahaan untuk memahami emosi pelanggan, memantau reputasi merek, dan mengoptimalkan layanan mereka. Meskipun masih ada beberapa tantangan dalam penerapannya, teknologi ini terus berkembang dan memberikan manfaat yang signifikan dalam mengelola interaksi pelanggan di era digital.
Source:
Ingin menguasai Sentiment Analysis dan keterampilan Data Science lainnya? Pelajari Machine Learning dengan Python dan ikuti Bootcamp Data Science dari Koding Akademi untuk mendapatkan pengalaman langsung dalam menganalisis data, membuat model prediksi, dan membuka peluang karir yang menjanjikan di bidang data!
Daftar sekarang dan tingkatkan kemampuan Anda!
