Mengenal Analisis Sentimen: Tipe dan Cara Kerjanya Pada Bisnis

Dengan semakin aktifnya penyampaian opini publik di platform online, analisis sentimen menjadi sangat penting untuk memahami emosi di balik teks digital.

Teknologi kecerdasan buatan ini sangat populer karena membantu perusahaan mengumpulkan pandangan konsumen secara efisien dari berbagai sumber internet.

Dalam penerapannya terdapat beragam tipe analisis sentimen yang dapat digunakan oleh bisnis, berikut ulasan Mekari Qontak selengkapnya.

---

Apa itu Analisis Sentimen?

Analisis sentimen adalah proses menelaah teks digital untuk mengenali dan mengelompokkan opini emosional yang terkandung di dalamnya, apakah berisi sentimen positif, negatif, atau netral.

Hasilnya nanti akan memberikan wawasan tentang kebutuhan pelanggan untuk meningkatkan kepuasan, sehingga memudahkan pengembangan produk yang sesuai.

Saat ini, banyak perusahaan menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk membangun sistem yang mengenali opini dari berbagai sumber teks, seperti media sosial dan situs ulasan.

Baca juga: Rekomendasi NLP Tools Terbaik untuk Perusahaan Indonesia

---

Jenis-jenis Analisis Sentimen

Analisis sentimen dapat dibedakan menjadi beberapa jenis berdasarkan tingkat dan fokusnya untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dari data tekstual.

1. Fine Grained Sentiment Analysis

Jenis analisis sentimen berkulitas tinggi ini adalah yang paling umum digunakan, terutama karena tingginya tingkat polarisasi opini di internet.

Tujuannya adalah mengelompokkan pendapat secara terperinci ke dalam berbagai kategori, mulai dari sangat positif, agak positif, netral, agak negatif, hingga negatif.

2. Intent Sentiment Analysis

Analisis sentimen niat berfokus untuk mengungkap niat atau motivasi yang tersirat di balik suatu teks digital, sesuai dengan namanya.

Contohnya, program ini dapat mengidentifikasi apakah pesan tersebut berupa sebuah pertanyaan, ungkapan pendapat, saran, atau keluhan terkait produk maupun layanan.

3. Aspect Based Sentiment Analysis

Jenis analisis sentimen ini berfokus untuk mengelompokkan opini berdasarkan aspek atau fitur yang jauh lebih spesifik.

Misalnya, analisis ini dapat digunakan untuk mengukur respons konsumen secara detail terhadap layanan pelanggan atau fitur produk terbaru yang baru saja diluncurkan perusahaan.

Baca juga: Social Media Branding: Pengertian, Manfaat, & Tips Penerapannya

---

Cara Kerja Metode Analisis Sentimen

Cara kerja analisis sentimen dimulai dari pengumpulan data, yang kemudian masuk tahap klasifikasi, evaluasi, dan visualisasi hasil. Simak selengkapnya langkah-langkah analisis sentimen berikut.

1. Klasifikasi

Data yang terkumpul dari teks digital akan dipilih yang termasuk dalam opini. Ada tiga program klasifikasi untuk membedakan data yang perlu dianalisis sentimennya, yaitu:

• Machine learning: Teknologi kecerdasan buatan ini memiliki fitur yang mampu mengenali opini seseorang dalam teks. Teknologi ini sangat populer saat ini karena dinilai cukup representatif.
• Lexicon-based: Memberikan skor polaritas dari berbagai kata di internet untuk mengetahui opini seseorang terhadap suatu topik. Program ini tidak perlu pelatihan data, namun tidak semua kata tersedia dalam leksikon.
• Campuran: Program yang memadukan pendekatan machine learning dan lexicon. Oleh karena itu, hasil yang didapatkan lebih akurat.

2. Evaluasi

Tahap ini melibatkan evaluasi terhadap hasil data yang sudah diklasifikasikan sebelumnya, sering kali menggunakan confusion matrix untuk mengukur kinerja.

Confusion matrix menjadi representasi yang membandingkan prediksi model (True Positive, False Positive, False Negative, True Negative) dengan kondisi data yang sebenarnya.

Berdasarkan matriks ini, Anda dapat menghitung metrik seperti accuracy, precision, recall, dan F1-Score, yang pada akhirnya memprediksi kecenderungan sentimen konsumen, baik itu positif maupun negatif.

3. Visualisasi Data

Tahapan akhir dalam proses ini adalah visualisasi data yang telah dianalisis. Hasil analisis sentimen ini dapat disajikan dalam berbagai bentuk visual, termasuk grafik, histogram, matriks, atau format lain yang relevan dengan kebutuhan pengguna.

Penting untuk memastikan visualisasi data tersebut jelas dan informatif agar mudah dipahami, bahkan oleh audiens yang tidak memiliki latar belakang teknis.

Baca juga: Rekomendasi Feedback Management System Terbaik di Indonesia

---

Tantangan dalam Melakukan Analisis Sentimen

Meskipun menggunakan teknologi Natural Language Processing (NLP), analisis sentimen justru memiliki tantangan tersendiri. Berikut beberapa diantaranya:

1. Sarkasme

Sarkasme merupakan istilah yang digunakan untuk menyindir atau menyinggung seseorang. Cukup sulit untuk mesin NLP memahami sentimen dalam kalimat sarkasme.

Contoh kasusnya seorang konsumen berkomentar “Bagus sekali pengirimannya, sehingga saya harus menunggu 1 bulan untuk mendapatkan produknya.” Mesin NLP dapat mendeteksi kalimat tersebut sebagai sentimen positif dari kata “cepat”.

2. Negasi

Negasi juga banyak digunakan untuk menolak sesuatu secara halus. Mereka menggunakan menggunakan kata negatif untuk menyampaikan arti yang berkebalikan dalam kalimat.

Contohnya seorang konsumen menulis ulasan “Saya tidak pernah bilang produk A cocok untuk semua orang.” Namun sistem bisa saja kesulitan dalam memahami pesan kalimat tersebut secara tepat.

3. Multipolaritas

Kalimat yang kompleks dan mengandung lebih dari satu sentimen yang saling bertolak belakang (multipolaritas) dapat membingungkan model machine learning.

Ulasan seperti “Saya terkesan dengan fitur-fitur yang ditawarkan, tapi tidak suka dengan harganya yang mahal” memuat sentimen positif dan negatif sekaligus. Hal ini menjadi tantangan besar bagi mesin untuk menghasilkan interpretasi yang tepat dan tunggal.

Baca juga: Machine Learning 101: Panduan untuk Memahami Mesin Pembelajaran

---

Tingkatkan Efektivitas Penerapan Analisis Sentimen dengan Mekari Qontak!

Mekari Qontak menawarkan Chatbot yang terintegrasi dengan NLP (Natural Language Processing). Integrasi ini membantu bisnis dukungan pelanggan dan prospek dengan interaksi percakapan yang lebih personal dan alami!

Chatbot NLP dapat mengenali kompleksitas bahasa dan konteks dibalik pertanyaan pelanggan dan sentimen yang terkandung dalam pesan. Hal ini membuat NLP mampu memberikan jawaban yang tepat dan relevan secara cepat.

Pelatihan Chatbot AI dengan NLP di Mekari Qontak juga sangat mudah dan intuitif. Tim Anda dapat melatih Chatbot dengan kata kunci dan frasa yang relevan sesuai kebutuhan bisnis Anda. Semakin banyak Chatbot NLP dalam berinteraksi dengan pelanggan, semakin cerdas dan akurat responnya.

Coba gratis chatbot AI terintegrasi NLP selama 14 hari dari Mekari Qontak, atau konsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama tim support Mekari Qontak terlebih dahulu di sini!