Sentiment analysis adalah salah satu jenis NLP atau natural language processing. Analisis ini menggali konteks untuk bisa mengidentifikasi suatu informasi dari materi sumber. Dengan memanfaatkan sentiment analysis, maka AI atau kecerdasan buatan bisa memahami sentiment dari suatu merek, produk, atau bahkan situasi sosial tertentu.

Nah, artikel kali ini akan membahas tentang sentiment analysis mulai dari pengertian, tipe, hingga penerapannya dalam bisnis. Mari simak penjelasannya bersama!

Apa itu sentiment analysis?

Sentiment analysis adalah suatu teknik natural language processing yang digunakan untuk menentukan status suatu data, entah itu mengandung muatan positif, netral, atau justru negatif. Caranya adalah dengan menggali konteks yang masih berhubungan dengan materi sumber.

Misalnya, Anda ingin mengetahui informasi mengenai kapan musim mangga tiba. Sentiment analysis akan mencari tahu faktor-faktor yang mendukung pohon mangga berbuah hingga data mengenai cuaca.

Biasanya, teknik NLP ini diterapkan pada data tekstual untuk membantu perusahaan memantau sentimen atau opini masyarakat terhadap merek dan produk mereka. Inilah yang kemudian menyebabkannya disebut sebagai opinion mining.

Tipe-tipe sentiment analysis

Sentiment analysis ada bermacam-macam jenisnya. Anda bisa memilih tipe yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis, di antaranya:

1. Emotion detection

Analisis ini memungkinkan Anda untuk mendeteksi emosi, bahkan melampaui polaritas data. Untuk bisa melacak emosi, analisis ini memanfaatkan leksikon atau daftar kata yang mencerminkan emosi tertentu. Beberapa terkadang menerapkan algoritma machine learning yang sangat rumit.

2. Graded sentiment

Selanjutnya ada graded sentiment. Apabila Anda sangat mengutamakan presisi polaritas, analisis ini adalah pilihan tepat. Sebab, Anda bisa menyertakan tingkat positif dan negatif yang berbeda. Contoh penerapannya adalah sistem rating dengan bintang. Bintang lima untuk menandakan respons yang sangat positif dan bintang satu untuk respons sangat negatif.

3. Aspect-based

Jika Anda ingin menganalisis respons terhadap aspek tertentu, tipe ini bisa digunakan. Dengan aspect-based, Anda bisa mengetahui mana kalimat atau opini yang menunjukkan respons positif maupun negatif terhadap produk.

4. Multilingual

Terakhir ada multilingual. Jika dibandingkan dengan tiga analisis sebelumnya, inilah jenis yang paling kompleks. Sebab, analisis ini memerlukan banyak tahapan pra-pemrosesan dan tentunya sumber daya. Meski kebanyakan sumber daya telah tersedia di internet, tak jarang Anda masih harus membuat kode untuk bisa menggunakannya.

Mengapa sentiment analysis penting?

Sekarang ini, opini masyarakat semakin variatif. Tempat untuk menyalurkan pendapat pun semakin banyak jenisnya. Sentiment analysis bisa menjadi alat yang efektif untuk memantau dan memahami tiap opini dan sentiment yang ada. Hal ini sangat penting bagi Anda yang bergantung pada opini masyarakat untuk bisa meningkatkan penjualan sekaligus mengembangkan produk.

Katakanlah Anda ingin meluncurkan sebuah produk baru, tapi masih belum yakin dengan respons masyarakat. Dengannya, Anda bisa menganalisis selera masyarakat dari produk yang diluncurkan sebelumnya. Metode ini jauh lebih minim risiko daripada asal melemparkan produk ke pasar.

Penerapan dalam dunia bisnis

Penerapan sentiment analysis saat ini sudah sangat luas. Sudah banyak pemilik bisnis yang menerapkan analisis ini untuk mengembangkan usaha mereka. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya.

1. Market research

Sentiment analysis bisa digunakan untuk menganalisis situasi pasar, entah itu mengetahui selera pasar hingga melacak produk seperti apa yang tidak disukai kebanyakan konsumen. Biasanya, data yang digunakan berasal dari review atau ulasan pelanggan.

2. Customer feedback

Feedback dari konsumen sangat penting bagi kelangsungan suatu usaha. Sebuah usaha yang sukses adalah usaha yang mampu mengolah informasi dari customer feedback sebagai bahan pembelajaran untuk mengembangkan produk. Dengan sentiment analysis, customer feedback yang Anda peroleh akan lebih mudah ditafsirkan posisinya, entah itu positif, netral, atau justru negatif.

3. Brand monitoring

Bagi Anda yang baru merintis usaha, wajib hukumnya untuk terus memantau brand awareness di tengah masyarakat. Sentiment analysis akan membantu Anda lebih mudah menafsirkan bagaimana respons masyarakat terhadap brand.  

4. Social media monitoring

Keberadaan media sosial saat ini sangat sulit untuk dipisahkan dari kehidupan sehari-hari. Bagi pemilik bisnis, media sosial adalah salah satu metode efisien untuk mempromosikan produk. Dengan memanfaatkannya, Anda bisa lebih mudah menafsirkan engagement yang dilakukan konsumen pada akun media sosial perusahaan.

5. Customer service

Customer service adalah garda terdepan pelayanan konsumen. Dengan customer service yang baik, konsumen akan betah berbelanja. Sayangnya, sering kali terjadi kesalahpahaman antara customer service dan pelanggan. Anda bisa menerapkannya untuk meminimalisir hal tersebut. Sebab, teknik ini mampu mendeteksi nuansa dari sentimen yang disampaikan konsumen.

Kesimpulan

Sentiment analysis adalah salah satu jenis natural language processing yang digunakan untuk memperkaya kapabilitas kecerdasan buatan. Penerapan teknik ini sangat luas, bahkan dapat diaplikasikan pada bisnis yang masih baru dirintis.

Tak sabar ingin menerapkan sentiment analysis pada bisnis Anda? Pelajari lebih lanjut bersama Algoritma Data Science School. Di Algoritma Data Science School, Anda bisa memilih kelas dengan jadwal yang fleksibel dan mudah diikuti. Untuk informasi selengkapnya, cek di sini!