Cara Umum Teknik Analisis Data dalam Text Analysis

Menurut sebuah studi yang dilakukan oleh International Data Group (IDG), data tidak terstruktur tumbuh cukup pesat, yaitu meningkat 62% per tahun. Studi yang sama juga menunjukkan bahwa pada tahun 2022, hampir 93% dari semua data di dunia digital adalah data tidak terstruktur. Statistik ini cukup mengkhawatirkan bagi perusahaan yang banyak bekerja menggunakan data tidak terstruktur. Masalah yang timbul akibat pesatnya perkembangan digital ini menyebabkan adanya kebutuhan tools atau teknologi yang dapat mengolah data tidak terstruktur dengan mudah dan membantu perusahaan atau organisasi untuk menemukan insight di dalamnya. 

Text analysis adalah proses menganalisis potongan data yang tidak terstruktur untuk menemukan informasi dan insight yang sebelumnya belum ditemukan yang dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan dan proses lainnya. Teknik analisis data yang sering dihubungkan dengan text mining ini memiliki berbagai tujuan, antara lain untuk menganalisis sentimen, klasifikasi konten, pencarian semantik, peringkasan konten, pengenalan entitas bernama, dan lainnya. Ada teknik yang perlu dilengkapi dalam membuat text analysis. Pada artikel kali ini DQLab akan menjelaskan urutan teknik yang perlu dilakukan agar text analysis lebih terarah dan output yang dihasilkan tepat sasaran.

1. Information Extraction

Tujuan dari teknik ini adalah untuk merekonstruksi sekumpulan dokumen tekstual yang tidak terstruktur atau semi-terstruktur menjadi database yang terstruktur. Teknik ini adalah langkah pertama dalam proses evaluasi data tidak terstruktur. Information extraction berisi tokenization, identifikasi entitas bernama, frase kunci, dan part-of-speech. Teknik ini menggunakan konsep pencocokan pola untuk mengetahui urutan dalam data dan mengidentifikasi hubungan antara entitas dengan atribut pada data text.

Baca juga : 4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data 2023

2. Categorization

Categorization adalah teknik dalam text analysis yang bertujuan untuk menetapkan satu atau lebih kategori ke dokumen teks yang tidak terstruktur. Teknik ini menggunakan prinsip input-output yang bekerja seperti algoritma supervised learning. Langkah-langkah dalam categorization adalah processing, indexing, dimension reduction, dan classification. Beberapa metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah Nearest Neighbor, Decision Tree, Naïve Bayesian classifier, dan teknik klasifikasi statistik lainnya.

3. Clustering

Clustering bertujuan untuk menyatukan kumpulan dokumen yang memiliki konten serupa. Output dari teknik ini adalah menghasilkan beberapa kelompok dokumen yang dikenal sebagai cluster.Isi dokumen dalam kluster tertentu sangat mirip sedangkan konten dokumen dalam kluster berbeda bahkan tidak mirip. Clustering berbeda dengan classification karena pada clustering tidak ada informasi suatu data harus dikelompokkan berdasarkan apa. Algoritma yang sering digunakan dalam clustering adalah K-Means Clustering.

4. Visualization

Visualization bertujuan untuk menyederhanakan dan meningkatkan penemuan informasi yang berguna dengan isyarat visual. Dengan cara ini, informasi yang hendak disampaikan akan lebih mudah dibaca, khususnya bagi orang-orang non teknis dan stakeholders yang tidak punya banyak waktu untuk membaca ringkasan dalam bentuk teks yang cukup panjang.

Meski demikian, hasil text analysis tetap harus menyertakan ringkasan yang berisi informasi berharga, penting, dan relevan untuk stakeholders. Summary ini berisi preprocessing, processing, dan development. Penjelasan preprocessing berisi cara membangun representasi terstruktur dari teks. Processing berisi cara menerapkan algoritma untuk menghasilkan ringkasan teks, dan tahap development berisi ringkasan informasi yang ingin disampaikan dan dapat disertai dengan suggestions.

Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif

Data yang digunakan dalam text analysis sebagian besar adalah big data yang memerlukan tools analisis powerful karena ukuran dan volume data yang besar, percepatan penambahan yang tinggi, dan sangat bervariasi. Praktisi data yang sedang mengerjakan project text analysis sering kali menggunakan bahasa pemrograman seperti R atau Python karena lebih compatible untuk data berukuran besar.

Yuk berkenalan dengan dua bahasa pemrograman paling populer di kalangan praktisi data bersama modul data science beginner dari DQLab! Modul ini disusun secara sistematis mulai dari beginner hingga advanced sehingga sangat cocok bagi pemula yang belum mahir bahasa pemrograman. Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses  FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’ with R and Python dan mulai perjalanan belajar data science kamu bersama DQLab.

Penulis: Galuh Nurvinda K