Apa Itu Sentiment Analysis dan Bagaimana Penerapannya dalam Dunia Bisnis?

Mengenal apa itu sentiment analysis beserta contoh penerapannya dalam bisnis. Dapatkah digunakan untuk meriset pasar?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Sentiment analysis, atau kadang disebut opinion mining, adalah salah satu teknik NLP (natural language processing). NLP sendiri merupakan sub-bidang yang menggabungkan linguistik, ilmu komputer, dan kecerdasan buatan (AI) untuk kemudian mempelajari interaksi antara komputer dan bahasa manusia, khususnya bagaimana memprogram komputer untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data dari bahasa alami.

Sentiment analysis sering diterapkan pada data tekstual untuk membantu bisnis dalam memantau sentimen atau pandangan konsumen terhadap merek dan produk mereka (biasanya melalui feedback yang diberikan konsumen). Dari situ, bisnis bisa lebih memahami kebutuhan pelanggan. Untuk lebih memahami bagaimana penerapan sentiment analysis dalam bisnis, mari simak penjelasan berikut.

Apa Itu Sentiment Analysis?

Sentiment analysis adalah teknik menggali konteks teks dengan mengidentifikasi dan mengekstrak informasi subjektif yang tercantum dalam materi sumber. Teknik ini banyak digunakan oleh bisnis dalam memahami sentimen sosial terhadap merek, produk, maupun layanan mereka. Materi sumbernya bisa berasal dari feedback pelanggan, misalnya yang tercantum di media sosial.

Namun, sentiment analysis terhadap media sosial sering kali masih berada di tahap dasar dan hanya menghasilkan metrik berbasis perhitungan. Jika diibaratkan, ini bagai membuka sampul buku baru, tapi tidak membaca isinya. Dengan kata lain, Anda sudah menggenggam wawasan bernilai tinggi, namun belum mengeksplorasinya lebih jauh.

Di sinilah kemudian sentiment analysis dengan machine learning dapat membantu. Berbekal kemampuan algoritma, maka materi sumber pun bisa dianalisis lebih dalam.

Tipe-tipe Sentiment Analysis

Sentiment analysis pada umumnya fokus pada polaritas teks (konteks bernuansa positif, netral, maupun negatif). Namun, perkembangannya membuat analisis ini juga dapat digunakan untuk menganalisis perasaan atau emosi tertentu, urgensi, dan bahkan yang terbaru, minat. Semuanya tergantung pada bagaimana Anda ingin menafsirkan feedback dan kueri pelanggan. Berikut beberapa jenis sentiment analysis yang umum digunakan:

- Graded

Tipe analisis ini digunakan untuk mencari polaritas yang presisi. Ini akan memperluas sentimen positif dan negatif dengan menghadirkan tingkatan yang berbeda, menjadi sangat positif, positif, netral, negatif, dan sangat negatif. Biasanya digunakan pada feedback dengan rating 1-5.

- Emotion detection

Emotion detection memungkinkan Anda melampaui polaritas untuk mendeteksi emosi, seperti kebahagiaan, kemarahan, dan kesedihan. Kebanyakan sistem pendeteksi emosi menggunakan leksikon (daftar kata dan konotasi emosinya).

Salah satunya adalah tiap orang punya banyak sekali cara untuk mengekspresikan emosi. Misalnya, ada yang menggunakan kata “gila” untuk menilai suatu hal yang buruk. Namun, kata “gila” juga bisa digunakan untuk mendeskripsikan suatu hal yang sangat bagus.

- Aspect-based

Ketika menganalisis aspek sentimen pada sebuah teks, Anda mungkin ingin mengetahui suatu aspek yang disebutkan konsumen, apakah termasuk dalam kategori positif, negatif, atau justru netral. Katakanlah Anda ingin menganalisis suatu review yang menyebutkan bahwa “kain baju menerawang”. Analisis aspect-based akan membantu sistem mengetahui review tersebut mengungkapkan pendapat negatif mengenai kualitas kain baju.

Mengapa Sentiment Analysis Penting?

Saat ini, manusia mengekspresikan pikiran dan perasaan mereka lebih terbuka daripada sebelumnya. Dengan sentiment analysis, maka ekspresi tersebut pun bisa segera dianalisis dan dicari tahu maknanya.

Menganalisis feedback pelanggan, seperti review dalam percakapan media sosial, memungkinkan perusahaan mempelajari hal-hal yang membuat pelanggan puas atau kecewa, sehingga mereka bisa menyesuaikan kembali produk dan layanan.

Contohnya, menerapkan sentiment analysis untuk menganalisis review bisnis Anda di Google. Meski data berskala besar, analisis ini dapat memberikan hasil dengan cepat. Anda pun bisa segera menemukan alasan mengapa pelanggan merasa senang atau tidak senang.

Penerapan Sentiment Analysis dalam Dunia Bisnis

Lalu, seperti apakah penerapan sentiment analysis dalam dunia bisnis? Penerapan teknik analisis ini sangatlah luas, namun berikut adalah beberapa contoh aplikasi yang umum:

- Market research

Sentiment analysis dapat membantu perusahaan mengidentifikasi tren yang muncul, menganalisis pesaing, dan menyelidiki kemungkinan pasar baru.

- Customer feedback

Dengan sentiment analysis, Anda dapat mengidentifikasi perasaan konsumen mengenai fitur dan manfaat produk melalui feedback yang mereka berikan. Ini dapat membantu mengungkap area perbaikan yang mungkin belum Anda sadari.

- Brand monitoring

Teknik analisis ini juga dapat membantu perusahaan memantau respons konsumen. Mereka dapat menganalisis komunitas, forum, dan platform media sosial untuk mengawasi reputasi merek.

- Social media monitoring

Media sosial adalah cara yang ampuh untuk menjangkau pelanggan baru dan terlibat dengan pelanggan yang sudah ada. Analisis terhadap sentimen konsumen di media sosial akan membantu Anda untuk lebih memahami keinginan pelanggan.

- Customer service

Sentiment analysis yang dikombinasikan dengan text analysis adalah alat yang tepat untuk menganalisis konteks pada percakapan di area customer service. Algoritma machine learning secara otomatis dapat memberi peringkat percakapan berdasarkan urgensinya.

Kesimpulan

Secara garis besar, sentiment analysis merupakan salah satu teknik analisis NLP yang menggali konteks pada materi sumber. Selain analisis terhadap sentimen, masih ada beberapa teknik lain untuk mengkaji NLP seperti stemming dan lemmatization.

Ingin mempelajari lebih jauh mengenai NLP? Algoritma Data Science menawarkan kelas dengan materi seputar machine learning yang bisa Anda ikuti. Tersedia kelas individual maupun pelatihan untuk perusahaan. Informasi mengenai pendaftaran, silakan klik di sini!

Referensi:

  • Towards Data Science – Sentiment Analysis: Concept, Analysis and Applications (diakses 4 Agustus 2022)
  • MonkeyLearn – Sentiment Analysis: A Definitive Guide (diakses 4 Agustus 2022)
  • Thematic – Sentiment Analysis: Comprehensive Beginners Guide (diakses 4 Agustus 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop