Faktor Utama Keberhasilan Sentiment Analysis

Sebagai manusia kita telah terbiasa mengekspresikan apa yang kita pikirkan atau yang kita rasakan, terutama melalui tulisan. Hal inilah yang menjadi alasan kustomer menyampaikan opini mereka saat menilai produk maupun bisnis Anda.

Namun, dengan begitu banyaknya ulasan di sosial media, forum online, hingga blog, tentu tidak mungkin kita membaca semuanya satu per satu. Di sinilah Sentiment Analysis berperan. Dengan bantuannya, Anda dapat mengekstrak opini dari ulasan kustomer guna membantu bisnis memahami bagaimana perasaan pelanggan terhadap produk dan layanan mereka.

Bagaimana sebenarnya Sentiment Analysis bekerja? Pada artikel ini, Anda akan mempelajari bagaimana proses Sentiment Analysis berjalan dan faktor apa saja yang menentukan keberhasilannya.

Apa Itu Sentiment Analysis?

Sentiment Analysis merupakan teknologi yang digunakan untuk membedakan dan mengkategorikan opini dan emosi yang terdapat dalam suatu teks. Biasanya teks tersebut dikategorikan menjadi negatif, netral, dan positif. Data yang digunakan bisa dari berbagai sumber, seperti sosial media, ulasan online, atau feedback pelanggan secara langsung.

Bayangkan berapa banyak waktu dan tenaga yang dibutuhkan jika proses ini dilakukan secara manual. Dengan bantuan Sentiment Analysis, proses pembacaan dan pengenalan emosi dapat dilakukan secara otomatis dan jauh lebih cepat.

Kunci Keberhasilan Sentiment Analysis

Mungkin Anda bertanya-tanya bagaimana cara mengajari komputer untuk mengerti teks dengan bermacam-macam konteks, ekspresi, dan emosi di dalamnya.

Komponen utama untuk mengotomatisasi Sentiment Analysis berada pada tahap pra pemrosesan, yakni persiapan data yang matang dan metode klasifikasi yang tepat.

Persiapan Data

Bahasa merupakan bentuk data yang kompleks dan tidak terstruktur, untuk memahami dan dimanfaatkan oleh sistem, kita perlu merubahnya menjadi format terstruktur agar dapat diklasifikasikan.

Proses ini biasanya mencakup:

• Pembersihan data: menghapus tanda baca, angka, emoji, tautan, atau kata yang tidak relevan.
• Tokenisasi: memecah teks menjadi unit-unit kecil yang terdiri dari kata, biasa disebut token.

Hasil dari tahap ini akan digunakan dalam proses pengklasifikasian sentimen.

Metode Klasifikasi

Jika data sudah siap digunakan, Anda dapat memilih metode klasifikasi untuk menganalisa sentimen, yakni:

1. Rule-Based Sentiment Analysis
   Pendekatan ini menggunakan aturan yang telah ditentukan manusia untuk mengidentifikasi kata positif atau negatif dalam teks.
   
   Dengan daftar kata positif dan negatif, sistem dapat mencarinya kata tersebut dan kemudian menghitung skor sentimen berdasarkan kata positif ataupun negatif yang muncul pada teks.
   
   Metode ini tentu saja mudah dipahami dan diimplementasikan, namun perlu diketahui kalau metode ini kurang fleksibel jika dihadapkan dengan kata kata ambigu, sarkastik, dan memiliki makna ganda.
2. Machine Learning-Based Sentiment Analysis
   Pendekatan ini memanfaatkan model machine learning untuk memahami emosi dalam teks dengan mempelajarinya pada data bervolume besar.
   
   Model seperti Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), atau Neural Network dilatih dengan ribuan contoh teks yang sudah diberi label (positif, negatif, atau netral).
   
   Keunggulannya, metode ini mampu menangkap makna berdasarkan emosi maupun berdasarkan konteks, dan juga bisa mendeteksi makna tersirat yang sulit dipahami oleh rule-based sentiment analysis.

Kesimpulan

Kunci utama keberhasilan Sentiment Analysis terletak pada pra-pemrosesan data yang baik dan pemilihan metode klasifikasi yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.

 Jika bisnis Anda hanya membutuhkan pemantauan dasar dalam membedakan komentar positif dan negatif, maka metode Rule-Based Analysis bisa menjadi pilihan sederhana dan efisien.

Namun, jika Anda ingin memahami emosi yang dirasakan oleh kustomer produk dan bisnis Anda, maka metode Machine Learning-Based Analysis dapat memberi value lebih.

Dengan memahami bagaimana teknologi ini bekerja, Anda dapat memanfaatkan Sentiment Analysis bukan hanya untuk mengetahui opini kustomer, namun Anda dapat mengambil keputusan bisnis berdasarkan feedback langsung dari kustomer Anda.

Ready to Transform? Get AI Advantage Now!

Dengan pengalaman lebih dari 11 tahun menghadirkan Transformasi Digital bertenaga AI, KLIK Group siap menerapkan Sentiment Analysis dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) sesuai kebutuhan bisnis Anda!

Hubungi Kami