Mengenal Apa Itu Analisis Sentimen, Tipe dan Cara Kerjanya

Analisis sentimen adalah — Mengenal Apa Itu Analisis Sentimen, Tipe dan Cara Kerjanya

Saat ini, sebagian besar orang lebih aktif menyampaikan opini mereka melalui platform online seperti media sosial atau artikel berita. Namun cukup sulit untuk mengetahui sentimen dibalik opini tersebut. Oleh karena itu, tools untuk analisis sentimen sangat populer akhir-akhir ini.

Teknologi kecerdasan buatan tersebut berguna untuk mengumpulkan opini dalam teks digital dari berbagai sumber di internet. Hal ini memudahkan perusahaan untuk mendapatkan pandangan konsumen terhadap brand mereka.

Pada artikel ini akan membahas manfaat sentimen analisis bagi bisnis. Yuk, pelajari selengkapnya di bawah ini.

Apa yang Dimaksud Analisis Sentimen?

Analisis sentimen adalah program kecerdasan buatan yang membantu menganalisis opini atau pendapat dari teks digital. Hasil analisis membantu bisnis untuk meningkatkan kualitas dan layanan perusahaan.

Stefan Link menyampaikan bahwa analisis sentimen memberikan Anda pemahaman tentang apa yang pelanggan Anda cari untuk meningkatkan kepuasan mereka. Kemudian, akan lebih mudah untuk mengembangkan produk yang dirancang khusus untuk memenuhi kebutuhan tersebut.

Sementara itu, saat ini sebagian perusahaan melakukan sentiment analysis menggunakan program Natural Language Processing (NLP). Tools NLP membantu mereka membangun sistem yang bisa mengenali opini dalam bentuk teks.

Informasi yang dikumpulkan bisa berasal dari berbagai teks yang dimuat dalam media sosial, blog, situs ulasan dan lainnya.

Apa saja Tipe Analisis Sentiment?

Ada beberapa jenis analisis sentimen berdasarkan tingkatannya seperti berikut:

– Fine Grained Sentiment Analysis (Analisis Sentimen Berkualitas Tinggi)

Jenis analisis sentimen pertama ini paling banyak ditemui. Alasan besarnya karena di internet memiliki tingkat polarisasi pendapat yang tinggi. Fine grained sentiment analysis ini berperan untuk mengelompokkan pendapat tersebut ke dalam beberapa kategori seperti sangat positif, agak positif, netral, agak negatif, dan negatif.

– Intent Sentiment Analysis (Analisis Sentimen Niat)

Sesuai namanya, jenis analisis sentimen ini bertujuan untuk mengetahui niat atau motivasi yang terkandung dalam teks digital. Misalnya pesan tersebut berupa pertanyaan, pendapat, saran atau keluhan terhadap suatu produk atau layanan.

– Aspect Based Sentiment Analysis (Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek)

Terakhir, jenis analisis sentimen yang fokus mengelompokkan opini berdasarkan aspek yang lebih spesifik. Misalnya analisis respon konsumen terhadap layanan atau fitur produk yang baru dikeluarkan suatu perusahaan.

Bagaimana Cara Kerja Analisis Sentimen?

Cara kerja analisis sentimen dimulai dari pengumpulan data. Kemudian masuk tahap klasifikasi, evaluasi, dan visualisasi hasil. Untuk lebih jelasnya, simak 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: berbeda dari sebelumnya, program ini memberikan skor polaritas dari berbagai kata di internet untuk mengetahui opini seseorang terhadap suatu topik. Hebatnya, program ini tidak perlu pelatihan data, tapi sayangnya 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

Tahapan selanjutnya adalah evaluasi hasil data yang lolos proses klasifikasi sebelumnya. Proses evaluasi bisa menggunakan confusion matrix (precision, recall dan F1-Score).

Confusion matrix merepresentasikan prediksi dan kondisi aktual dari data yang dihasilkan oleh algoritma machine learning. Berdasarkan confusion matrix, Anda bisa menentukan accuracy, precision, recall dan specificity dari sebuah data.

Ada empat nilai yang dihasilkan di dalam tabel confusion matrix, di antaranya True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN).

Dari tabel confusion matrix, nantinya akan diprediksi sentimen masyarakat atau konsumen lebih condong ke arah mana positif atau negatif.

3. Visualisasi Data

Tahapan terakhir adalah visualisasi data hasil dari analisis sentimen. Data bisa ditampilkan dalam bentuk grafik, histogram, matriks atau bentuk visual lainnya sesuai dengan kebutuhan.

Catatan pastikan untuk menampilkan visual data analisis yang jelas dan informatif. Dengan begitu, lebih mudah dipahami bahkan oleh awam.

Apa saja Tantangan dalam Analisis Sentimen?

Layaknya metode lainnya, analisis sentimen juga memiliki tantangan tersendiri. Terlebih penggunaan teknologi NLP untuk analisis sentimen tentu tidak bisa sempurna. Mereka bisa salah salah menafsirkan pesan yang tersembunyi dari bahasa manusia berikut:

– 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 bisa saja mendeteksi kalimat tersebut sebagai sentimen positif dari kata “cepat”.

– Negasi

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

Contohnya seorang konsumen menulis review “Saya tidak pernah bilang produk A cocok untuk semua orang.” Mesin sentiments analysis bisa saja kesulitan dalam memahami pesan kalimat tersebut secara tepat.

– Multipolaritas

Kalimat kompleks yang mengandung lebih dari satu sentimen (multipolaritas) juga bisa membingungkan mesin NLP. Misalnya ulasan konsumen berikut “Saya terkesan dengan fitur-fitur yang ditawarkan, tapi tidak suka dengan harganya yang mahal.”

Contoh kalimat tersebut mengandung dua sentimen yang bertolak belakang. Hal ini bisa membuat machine learning sulit untuk menafsirkannya secara tepat.

Bagaimana Cara Mekari Qontak Membantu Analisis Sentimen?

Mekari Qontak menawarkan chatbot yang terintegrasi dengan NLP (Natural Language Processing). Integrasi inj 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 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.

Jadi tunggu apa lagi? Coba Gratis gratis chatbot AI terintegrasi natural language processing selama 14 hari dari Mekari Qontak, atau konsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama tim support Mekari Qontak!