- Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer memahami dan merespons bahasa manusia secara alami.
- Terdapat dua pendekatan utama dalam NLP yakni rules-based system dan machine learning-based system.
- Proses kerja NLP mencakup beberapa tahap penting seperti Part-of-speech Tagging, Stop Word Removal, Lematisasi dan Stemming, hingga Tokenisasi
- Implementasi NLP dapat ditemukan dalam berbagai produk digital seperti chatbot, media sosial, aplikasi ojek online, hingga sistem manajemen rumah sakit.
Kemajuan teknologi yang pesat kini memungkinkan manusia untuk berinteraksi dengan komputer melalui Natural Language Processing (NLP).
Teknologi ini didukung oleh program kecerdasan buatan (AI) yang esensial, memungkinkannya memahami dan merespons bahasa manusia secara alami dan akurat. Hal tersebut menjadikannya pilihan utama banyak perusahaan.
Simak ulasan lengkap Mekari Qontak di bawah ini untuk mengetahui apa itu Natural Language Processing (NLP), jenis, cara kerja, hingga contoh implementasinya.
Apa itu Natural Language Processing?
Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi kecerdasan buatan yang berdaya guna untuk menafsirkan, memanipulasi, dan memahami bahasa alami manusia, baik lisan maupun tulisan.
Untuk menjalankan fungsinya, teknologi ini mengintegrasikan linguistik komputasi, pembelajaran mesin, dan model pembelajaran mendalam guna memproses masukan bahasa manusia dari berbagai saluran komunikasi, mulai dari teks, suara, hingga data media sosial.
NLP memainkan peran krusial dalam dunia bisnis karena kemampuannya melakukan analisis sentimen dan merespons komunikasi secara real-time.
Baca juga: Conversational AI: Definisi, Manfaat, Jenis dan ContohnyaManfaat Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) menawarkan manfaat transformatif, khususnya dalam mengolah volume data berbasis teks yang besar dan tidak terstruktur. Berikut beberapa manfaat utamanya.
- Peningkatan akurasi dan wawasan data: NLP membantu mengurangi risiko kesalahan dalam menafsirkan data, sehingga menghasilkan analisis yang jauh lebih akurat.
- Kecepatan pemrosesan data: Teknologi ini memiliki kemampuan untuk meneliti dan memproses ratusan hingga ribuan dokumen data secara simultan dalam periode waktu yang sangat singkat.
- Efisiensi biaya operasional: NLP berkontribusi signifikan dalam mengurangi biaya yang dikeluarkan untuk proses analisis karena adanya sistem otomatisasi.
- Pemahaman sentimen pelanggan: NLP unggul dalam menganalisis ratusan ulasan pelanggan secara online, memberikan pemahaman yang mendalam mengenai sentimen dan opini pasar secara keseluruhan.
- Peningkatan kepuasan pelanggan: Teknologi ini mampu menyortir dan mengelompokkan komplain pelanggan berdasarkan topik atau tingkat urgensi sehingga perusahaan memberikan solusi dengan cepat dan efektif.
Baca juga: Cara Meningkatkan Kepuasan dan Produktivitas Agen CS dengan AIJenis-Jenis Natural Language Processing
Terdapat dua pendekatan utama yang digunakan dalam implementasi Natural Language Processing (NLP) untuk memproses bahasa manusia. Kedua sistem ini memiliki cara kerja yang berbeda dalam menafsirkan dan menganalisis data bahasa.
1. Sistem Berbasis Aturan (Rules-Based System)
Sistem berbasis aturan adalah algoritma tradisional yang telah digunakan sejak fase awal pengembangan NLP dan masih relevan hingga kini.
Pendekatan ini bekerja dengan mengandalkan serangkaian aturan linguistik yang telah dirancang secara teliti dan eksplisit oleh para ahli. Keefektifannya sangat bergantung pada kelengkapan dan kecermatan aturan yang ditetapkan untuk menganalisis struktur dan makna bahasa.
2. Sistem Berbasis Pembelajaran Mesin (Machine Learning-Based System)
Sistem machine learning memanfaatkan metode statistik dan model deep learning untuk memproses NLP. Teknologi ini mampu menjalankan tugas pemrosesan bahasa secara otomatis berdasarkan pola yang dipelajari dari data pelatihan yang telah diberikan sebelumnya.
Kemudian seiring bertambahnya data yang diproses, algoritma dalam sistem ini akan terus menyesuaikan diri dan meningkatkan akurasinya.
Baca juga: AI Agent: Fungsi, Karakteristik, dan Cara Kerjanya untuk Optimalkan Operasional BisnisCara Kerja Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) bekerja secara semi-otomatis karena pengguna perlu menginisiasi dengan mengajarkan mesin cara menafsirkan data bahasa dengan tepat.
Kemudian mesin akan mengembangkan algoritma khusus untuk memahami kata-kata. Setelah algoritma dasar terbentuk, NLP menerapkan berbagai teknik pemrosesan seperti:
1. Pelabelan Bagian Ucapan (Part-of-speech Tagging)
Teknik ini melibatkan pemrosesan kata-kata dengan mengidentifikasi dan melabelinya sesuai dengan kategori linguistiknya.
Setiap kata akan dikelompokkan berdasarkan fungsinya dalam kalimat, seperti kata kerja, kata sifat, atau kata benda. Pelabelan ini krusial untuk menganalisis struktur tata bahasa dan makna keseluruhan kalimat.
2. Penghapusan Kata Penghenti (Stop Word Removal)
Proses ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi analisis dengan menghilangkan kata-kata yang sangat umum dan minim informasi penting.
Setelah kata-kata umum (seperti “dan”, “yang”, “di”) dihapus, sistem dapat fokus pada kata-kata unik yang membawa makna substansial. Hal ini membantu memastikan bahwa analisis utama terfokus pada konten yang paling relevan.
3. Lematisasi dan Stemming
Kedua proses ini bertujuan untuk menyederhanakan kata-kata ke bentuk dasarnya. Stemming dan Lematisasi bekerja dengan menghapus berbagai imbuhan, baik di awal maupun di akhir kata.
Tujuannya adalah untuk mendapatkan akar kata yang tunggal sehingga variasi kata yang berbeda dapat diolah sebagai satu entitas makna.
4. Tokenisasi (Tokenization)
Tokenisasi adalah langkah awal dalam pemrosesan data, di mana teks dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil yang disebut token.
Unit-unit dapat berupa kata, frasa, atau simbol individual. Pemecahan ini penting agar teks dapat diproses dan dianalisis secara sistematis oleh algoritma.
Setelah algoritma terbentuk, mesin akan melaksanakan tugas sesuai dengan perintah yang diberikan, misalnya merespons perintah dalam bentuk teks atau suara.
Baca juga: Workflow Automation: Cara Kerja, Jenis, dan Contoh Penerapannya di Berbagai IndustriContoh Implementasi Natural Language Processing
Berikut adalah contoh-contoh produk yang menggunakan teknologi natural language processing sebagai komponen pendukung, diantaranya.
1. Asisten Virtual Chatbot
Chatbot adalah teknologi yang memberikan respons otomatis secara instan terhadap pesan yang diterima.
Dengan adanya NLP, respons yang dihasilkan menjadi lebih personal dan tidak sekadar template, serta mampu memahami pesan yang menggunakan bahasa alami manusia sehari-hari. Kemampuan ini sangat signifikan dalam meningkatkan keseluruhan pengalaman dan kepuasan pelanggan.
Baca juga: Apa Itu Customer Experience? Strategi dan Cara Mengukurnya dalam Bisnis2. Media Sosial
Platform media sosial populer seperti Instagram, TikTok, dan Facebook juga memanfaatkan teknologi NLP di balik layarnya.
Dalam konteks bisnis, NLP menganalisis bahasa yang digunakan dalam postingan, ulasan, atau tanggapan pengguna.
Wawasan yang didapat membantu bisnis memahami perilaku dan emosi audiens terhadap produk atau kampanye, memfasilitasi pengambilan keputusan dalam desain produk dan strategi pemasaran.
3. Aplikasi Ojek Online
Aplikasi layanan transportasi online (seperti Gojek atau Grab) mengandalkan NLP untuk memberikan kemudahan pada penggunanya.
NLP berperan penting dalam mengidentifikasi dan menemukan nama lokasi, bahkan ketika dimasukkan menggunakan bahasa yang lebih informal atau familiar oleh pengguna.
Selain itu, NLP juga dapat memberikan informasi kontekstual yang lebih rinci mengenai lokasi spesifik, seperti titik lobi atau area parkir.
4. Manajemen Rumah Sakit
Rumah sakit sering kali menghadapi tantangan dalam mengelola volume tinggi dokumen pasien, seperti identitas dan riwayat kesehatan.
Banyak fasilitas kesehatan kini mengadopsi aplikasi berbasis NLP untuk mengarsipkan semua dokumen penting ke dalam sistem terpadu.
Hal ini bertujuan mempercepat dan mempermudah tim medis dalam mengakses data pasien tanpa perlu melalui proses pencarian manual yang memakan waktu.
Baca juga: 19 Aplikasi Chatbot AI Software Terbaik untuk Berbagai Kebutuhan BisnisKembangkan Natural Language Processing Melalui Chatbot AI Mekari Qontak!
Peran natural language processing (NLP) di dunia digital sangat penting, terutama untuk memahami kebutuhan pelanggan bisnis, contoh nyatanya adalah NLP pada Chatbot.
Mekari Qontak menyediakan Chatbot yang terintegrasi NLP yang akan membantu bisnis untuk membangun hubungan dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Chatbot AI Mekari Qontak di dukung oleh berbagai fitur unggulan untuk berinteraksi secara alami dengan pelanggan secara instan.
Dukungan Mekari Qontak telah teruji pada lebih dari 3500 perusahaan ternama di Indonesia. Software ini juga telah tersertifikasi ISO 27001 untuk memastikan keamanan informasi data pelanggan.
Coba gratis chatbot AI terintegrasi natural language processing dari Mekari Qontak, atau konsultasikan kebutuhan bisnis Anda bersama para ahli di sini!
Pertanyaan yang Sering Diajukan Tentang Natural Language Processing (FAQ)
Apa tantangan utama yang sering dihadapi perusahaan saat mengimplementasikan teknologi NLP?
Apa tantangan utama yang sering dihadapi perusahaan saat mengimplementasikan teknologi NLP?
Tantangan utama penerapan NLP terletak pada kompleksitas bahasa manusia yang penuh konteks, ambiguitas, dan nuansa budaya. Selain itu, kualitas data pelatihan yang tidak konsisten atau bias juga dapat menurunkan akurasi hasil analisis. Implementasi awalnya sering membutuhkan investasi besar dalam infrastruktur dan tenaga ahli AI.
Faktor apa saja yang menentukan keberhasilan penerapan NLP dalam sistem bisnis?
Faktor apa saja yang menentukan keberhasilan penerapan NLP dalam sistem bisnis?
Keberhasilan penerapan NLP sangat bergantung pada tiga hal yakni kualitas dan volume data yang digunakan untuk melatih sistem, pemilihan algoritma yang tepat sesuai kebutuhan bisnis, serta integrasi yang mulus dengan sistem operasional perusahaan. Dukungan manajemen dan evaluasi berkala juga penting untuk menjaga efektivitasnya.
Bagaimana fungsi teknologi NLP di mesin pencari seperti Google?
Bagaimana fungsi teknologi NLP di mesin pencari seperti Google?
Teknologi Natural Language Processing (NLP) di mesin pencari Google berfungsi untuk memahami maksud sebenarnya dari kata-kata yang diketik pengguna, bukan sekadar mencocokkan kata kunci. NLP membantu Google menafsirkan konteks, sinonim, dan struktur kalimat sehingga hasil pencarian menjadi lebih relevan dan sesuai kebutuhan. Selain itu, teknologi ini juga memungkinkan Google memberikan jawaban langsung di hasil pencarian serta memahami perintah dalam pencarian suara dengan lebih alami.
