7 Teknik Text Mining dan Pengaplikasiannya dalam Data Science

Dalam data mining, terdapat text mining untuk mengolah dan memproses data kalimat dan huruf. Seperti apa?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Pengolahan data selama ini kerap kali dihubungkan dengan angka. Sifat dari pengolahan tersebut adalah kuantitatif. Di sisi lain, dalam sebuah data yang besar, biasanya tidak hanya terdiri dari angka, melainkan juga teks dan huruf yang bersifat kualitatif. Inilah yang dikenal dengan text mining untuk diolah lebih lanjut. Lantas, apa itu text mining, jenis, dan pengaplikasiannya? Simak ulasannya berikut!

Apa Itu Text Mining?

Text mining secara sederhana dapat diartikan sebagai proses penggalian, penambangan, dan pengolahan data dalam bentuk teks. Text mining juga merupakan bagian dari data mining yang sudah terstruktur dan terukur. Fokus penambangan datanya hanyalah berupa teks saja.

Fungsi text mining tidak lain untuk mengkategorikan data penting yang perlu diolah. Biasanya, text mining sering digunakan untuk menganalisis postingan berupa kalimat atau teks pendek di media sosial seperti Twitter.

Teknik Text Mining

Setelah Anda mengetahui tentang apa itu text mining, penting juga untuk mengenali berbagai jenisnya. Dalam praktiknya, ada sekitar tujuh jenis text mining yang sering digunakan untuk proses penggalian data dan penggunaannya. Berikut di antaranya:

1. Information Extraction (IE)

Information extraction (IE) menjadi teknik text mining pertama. Pada dasarnya, teknik ini merupakan pengambilan data yang sudah ada. Data tersebut biasanya masih berbentuk struktur kata yang masih belum sesuai. Oleh karena itulah membutuhkan proses yang cukup lama.

Sebab, seorang data scientist maupun data analyst harus mengidentifikasi nama dan segmentasinya. Proses diawali dengan mencari frasa kunci yang penting, lalu dilanjutkan dengan menentukan sentimen dalam sebuah teks yang dianalisis dari data yang ada.

2. Information Retrieval (IR)

Teknik berikutnya disebut dengan information retrieval (IR), yang relatif lebih mudah daripada IE. Pada IR, pencarian informasi hanya dipilah berdasarkan yang sesuai saja. Dengan kata lain, ketika data selesai diidentifikasi dari segi kata kunci maupun maknanya, informasi yang serupa dan berkaitan dapat ditemukan.

Lebih mudahnya, untuk memahami teknik IR, Anda bisa melihat pada kolom pencarian yang ada di Google. Secara otomatis, mesin nantinya menampilkan beragam jenis dan hasil serupa dengan yang diketik oleh pengguna berdasarkan kata kunci utama.

3. Natural Language Processing

Ketiga ada teknik yang dinamakan natural language processing. Jika melihat dari istilahnya, teknik ini berfokus pada pemrosesan data yang dilakukan otomatis berdasarkan informasi berupa teks.

Data yang diproses tersebut mencakup data tidak terstruktur dari susunan dan kaidahnya. Di sinilah tugas dari komputer maupun mesin pencari untuk memproses data teks. Caranya adalah dengan menganalisis bahasa yang digunakan dalam teks.

4. Clustering

Pada nomor empat ada teknik clustering, yakni pengelompokan data teks berdasarkan kategorinya. Pengelompokan ini terkadang dibagi dalam tiga jenis kategori sentimen teks dan kalimat.

Salah satu contohnya adalah pengelompokan kalimat dengan analisis sentimen di sebuah thread Twitter. Dengan begitu, nantinya akan muncul analisis apakah teks akan bersentimen negatif, bersifat netral, atau cenderung ke arah sentimen positif.

5. Categorization

Teknik text mining kelima disebut dengan categorization. Sebenarnya, teknik ini hampir mirip dengan clustering, yakni pengelompokan data sesuai dengan kategorinya. Kemudian, data teks ini akan diklasifikasi berdasarkan bentuk teks.

Categorization juga menerapkan beberapa metode, salah satu yang sering digunakan adalah pengindeksan teks. Lalu, dilanjutkan dengan pengurangan dimensi. Tahap akhirnya adalah klasifikasi secara otomatis. Tujuan klasifikasi otomatis ini adalah mengenali data terkategori dan tidak terkategori.

6. Visualization

Text mining juga memiliki teknik visualisasi data atau visualization. Sama halnya seperti data mining, proses ini dapat dibentuk menjadi sebuah visual yang mudah dipahami oleh siapa saja. Pada tahapan ini, teks yang sudah diklasifikasi dan dipilah akan diberikan warna khusus berdasarkan kategori. Tujuannya adalah memudahkan dalam proses analisis, terutama untuk data tidak terstruktur agar menjadi lebih rapi.

7. Text Summarization

Terakhir ialah text summarization untuk merangkum teks panjang menjadi lebih singkat. Hal ini karena teks merupakan data yang tidak terstruktur. Ada data teks yang begitu panjang, tapi ada pula hanya menggunakan satu kata.

Meski begitu, dalam proses merangkum teks ini, ada hal yang perlu diperhatikan. Anda tidak diperbolehkan mengubah makna asli dari teks yang berbentuk panjang tadi agar pembacaan data menjadi tidak rancu.

Pengaplikasian text mining

Penerapan text mining saat ini memang cukup banyak digunakan dalam berbagai industri, apalagi di era digital seperti sekarang yang begitu mengedepankan data. Biasanya, text mining digunakan oleh divisi customer service yang memiliki hubungan langsung ke pelanggan atau konsumen.

Divisi ini pula yang harus memahami cara merespons konsumen, baik melalui panggilan telepon, review, chat, dan lainnya. Divisi customer service harus bisa menggunakan teknologi maupun tools untuk memberikan respons tersebut secara otomatis. Ini bisa dilakukan dengan cara mengidentifikasi masukan dan pertanyaan serta mempersiapkan jawaban yang tepat. Dari situlah, pelayanan jadi lebih cepat.

Kesimpulan

Dari ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa text mining merupakan proses penggalian data yang tidak terstruktur, mulai dari identifikasi, pemaknaan, hingga diolah menjadi data yang mudah dibaca. Di sini, penting bagi seorang data scientist untuk lebih memahami proses text mining. Bagi Anda yang ingin tahu lebih jauh bagaimana cara mengolah data mining tersebut, bisa mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Informasi lebih lanjut, silakan klik di sini!

Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop