Sentimen dari pelanggan merupakan hal yang krusial untuk diperhatikan, karena opini yang mereka sampaikan dapat mempengaruhi persepsi hingga keputusan calon pelanggan lainnya terhadap bisnis, produk maupun layanan Anda.

Dengan banyaknya komentar dan ulasan yang perlu dianalisis, proses manual tentu akan memakan waktu dan tenaga. Hingga hadirlah teknologi sentiment analysis yang hadir untuk membantu bisnis menganalisis komentar serta ulasan pelanggan dengan lebih cepat, serta mengklasifikasikannya ke dalam kategori positif, netral, hingga negatif.

Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari berbagai metode klasifikasi dalam sentiment analysis beserta kelebihan dan kekurangannya. Sehingga Anda dapat menentukan pendekatan yang paling sesuai untuk kebutuhan bisnis.

Metode Klasifikasi Sentiment Analysis

Sentiment analysis merupakan teknologi yang digunakan untuk menganalisis dan mengkategorikan teks kedalam kategori positif, netral, hingga negatif berdasarkan emosi dan tujuan dari teks tersebut.

Hasil yang diberikan oleh sentiment analysis dapat dimanfaatkan oleh bisnis untuk mengukur kepuasan pelanggan, menilai performa produk dan layanan, memantau citra perusahaan, serta mendukung pengambilan keputusan berdasarkan insight yang diberikan.

Umumnya, terdapat beberapa metode yang digunakan dalam sentiment analysis, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya, antara lain:

Metode Lexicon/Rule-Based

Lexicon-based atau yang sering dikenal dengan istilah rule-based merupakan pendekatan yang mengandalkan pencocokan kata berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Sentiment analysis akan menggunakan daftar kata yang telah diklasifikasikan sebagai positif, netral, atau negatif untuk mengidentifikasi sentimen dalam sebuah teks.

Singkatnya, saat teks dianalisis, sistem akan memeriksa apakah kata-kata di dalam teks tersebut terdapat dalam daftar lexicon. Selanjutnya, skor sentimen dihitung berdasarkan jumlah kata positif maupun negatif yang ditemukan dalam teks tersebut.

Kelebihan metode Lexicon/Rule-based sentiment analysis: 

• Tidak memerlukan data latih.
• Mudah dimengerti dan diimplementasikan.
• Cocok untuk kebutuhan analisis sederhana dengan volume data yang tidak banyak.

Kekurangan metode Lexicon/Rule-based sentiment analysis: 

• Tidak mampu memahami konteks, salah tulis, sarkasme, hingga ironi. 
• Bergantung pada daftar kata yang telah dilabel positif, netral, atau negatif. Sehingga perlu pembaruan manual jika muncul kata baru.
• Kurang efektif jika diterapkan dalam data berjumlah besar maupun dengan bahasa yang kompleks.

Metode Machine Learning-Based

Metode sentiment analysis berbasis Machine learning (ML) memanfaatkan algoritma ML untuk mempelajari pola dari data latih yang telah diberi label sentimen. Setelah dilatih, barulah model mampu mengotomatisasi proses analisis teks dan membuat prediksi dari data teks baru

Pendekatan ini lebih fleksibel dibanding metode rule-based, terutama jika dihadapkan pada kompleksitas bahasa dan volume yang lebih besar.

Kelebihan metode Machine learning-based sentiment analysis: 

• Dengan data latih yang relevan, metode ini mampu memahami konteks, ironi, dan sarkasme dibandingkan metode rule-based.
• Lebih efisien dibandingkan analisis manual.
• Proses lebih cepat dan akurat dibanding analisis manual.
• Performa dapat terus berkembang seiring bertambahnya data dan proses latih.

Kekurangan metode Machine learning-based sentiment analysis: 

• Membutuhkan data latih yang berkualitas.
• Memerlukan proses pelatihan, evaluasi, dan pemantauan secara berkelanjutan.
• Implementasi awal memerlukan persiapan lebih matang dibandingkan metode rule-based.

Poin Penting

Pemilihan metode sentiment analysis sebaiknya disesuaikan dengan kebutuhan bisnis, volume data, serta tujuan analisis. Anda dapat memilih metode rule-based untuk solusi awal analisis sederhana dengan data yang tidak begitu banyak. Sementara pendekatan machine learning lebih cocok untuk bisnis yang memiliki data yang besar dan kebutuhan analisis yang lebih kompleks.

Hubungi KLIK Group untuk solusi sentiment analysis yang dirancang sesuai kebutuhan bisnis Anda.

Hubungi Kami