Mengenal Macam Analisis Bisnis dengan Sentiment Analysis

Kalian pernah tidak sahabat data melihat maupun mengamati komentar di media sosial. Entah itu komentar yang kurang mengenakkan, terkesan frontal atau bahkan kata-kata yang sweet dan membuat mood jadi good dan ceria kembali. Setiap kata maupun kalimat yang dilontarkan oleh netizen di sosial media mengandung arti dan makna sesuai dengan topik bahasan yang dibahas. Demikian pula, suasana hati kita juga ikut terbawa dengan jari-jemari yang ikut berkomentar terkait persepsi apa yang muncul dari pembahasan yang kita komentari. Komentarkomentar yang disampaikan pada media sosial dapat dianalisis, namun apabila di analisa satu persatu maka akan membutuhkan waktu yang banyak. Oleh karenanya, dikembangkan berbagai macam metode maupun teknik yang kemudian digunakan untuk mengkategorikan komentar tersebut, yang biasanya dikenal dengan istilah sentiment analysis. Proses analisis ini biasanya digunakan oleh brand-brand yang menganalisis dari segi testimoni pelanggan terhadap suatu produk. Persepsi ini digolongkan atas positif, negatif atau netral. Dengan penggunaan analisis sentimen, dapat menjadi dasar pengambilan keputusan untuk keberlanjutan brand.

Sentiment analysis memiliki perspektif dan pandangan yang berbeda-beda. Menurut T Luo, sentiment analysis digolongkan menjadi fakta (objective) dan pendapat (subjective). Fakta menggambarkan pernyataan objektif terkait suatu entitas ataupun atributnya. Sedangkan pendapat menyatakan sentimen, emosi, pendapat ataupun perasaaan terhadap suatu entitas ataupun atributnya. Ada juga yang menggolongkan sentiment analysis dititikberatkan pada tiap kalimat yang diutarakan user (sentence level). Analisis sentimen sering dilakukan pada data tekstual untuk membantu bisnis memantau sentimen merek dan produk dalam umpan balik pelanggan, dan memahami kebutuhan pelanggan. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai analisis sentimen atau sentiment analysis. Artikel ini tentunya menjawab rasa penasaran kamu khususnya analisis data yang digunakan dalam industri. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!

1.Mengenal Lebih Dalam Sentiment Analysis 

Dilansir dari MonkeyLearn, analisis sentimen adalah proses mendeteksi sentimen positif atau negatif dalam teks. Hal ini sering digunakan oleh bisnis untuk mendeteksi sentimen dalam data sosial, mengukur reputasi merek, dan memahami pelanggan. Karena pelanggan mengekspresikan pikiran dan perasaan mereka lebih terbuka daripada sebelumnya, analisis sentimen menjadi alat penting untuk memantau dan memahami sentimen itu. Menganalisis umpan balik pelanggan secara otomatis, seperti opini dalam tanggapan survei dan percakapan media sosial, memungkinkan mereka untuk mempelajari apa yang membuat pelanggan senang atau frustrasi, sehingga mereka dapat menyesuaikan produk dan layanan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan mereka. Misalnya saja, dengan menggunakan analisis sentimen untuk secara otomatis menganalisis 4.000+ ulasan tentang produk Anda dapat membantu Anda mengetahui apakah pelanggan senang dengan paket harga dan layanan pelanggan Anda.

Analisis sentimen sangat penting karena membantu bisnis dengan cepat dan memahami keseluruhan opini pelanggan mereka. Secara otomatis, analisis ini dapat mengurutkan sentimen di balik ulasan, percakapan media sosial, dan lainnya, Dengan demikian, penggunaan analisis ini dapat membuat keputusan yang lebih cepat dan akurat. Diperkirakan 90% dari data yang akan dianalisis masih terdapat data yang tidak terstruktur, dengan kata lain tidak terorganisir. Data bisnis yang tidak terstruktur dalam jumlah besar diproduksi dan didapatkan setiap hari baik berupa email, testimoni, obrolan, percakapan media sosial, survei, artikel, dokumen, dll. Tetapi sulit untuk menganalisis sentimen secara tepat waktu dan efisien.

Baca juga : Data Analisis : 2 Jenis Metode yang Penting Untuk Kamu Tahu dalam Analisis Data

2.Jenis Sentiment Analysis

Model analisis sentimen berfokus pada polaritas (positif, negatif, netral) tetapi juga pada perasaan dan emosi (marah, senang, sedih, dll), urgensi (mendesak, tidak mendesak) dan bahkan niat (tertarik vs tidak tertarik). Analisis ini tentunya bergantung pada bagaimana anda ingin menafsirkan umpan balik dan pertanyaan pelanggan, sehingga anda dapat menentukan dan menyesuaikan kategori anda untuk memenuhi kebutuhan analisis sentimen Anda. Berikut ini adalah beberapa jenis analisis sentimen yang paling populer

Fine-Grained Sentiment Analysis

Analisis sentimen jenis ini digunakan untuk mempertimbangkan persepsi pelanggan terkait feedback suatu produk. Biasanya analisis ini disediakan 5 skala sebagai pengukurannya dimulai dari sangat positif hingga sangat negatif. Sangat positif diwakili bintang 5 dan sangat negatif diwakili bintang 1.

Emotion Detection

Jenis analisis sentimen ini bertujuan untuk mendeteksi emosi, seperti kebahagiaan, frustrasi, kemarahan, kesedihan, dan sebagainya. Banyak sistem deteksi emosi menggunakan leksikon (yaitu daftar kata dan emosi yang mereka sampaikan) atau algoritma pembelajaran mesin yang kompleks.  Salah satu kelemahan penggunaan leksikon adalah orang mengekspresikan emosi dengan cara yang berbeda. Beberapa kata yang biasanya mengekspresikan kemarahan, seperti buruk misalnya produk Anda sangat buruk atau mungkin juga mengungkapkan kebahagiaan.

Aspect-Based Sentiment Analysis

Biasanya, saat menganalisis sentimen teks, misalnya ulasan produk, Anda ingin mengetahui aspek atau fitur tertentu yang disebutkan orang secara positif, netral, atau negatif. Di situlah analisis sentimen berbasis aspek dapat membantu, misalnya dalam teks ini: "Masa pakai baterai kamera ini terlalu pendek", pengklasifikasi berbasis aspek akan dapat menentukan bahwa kalimat tersebut mengungkapkan pendapat negatif tentang masa pakai baterai fitur .

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

3.Penerapan Sentiment Analysis dalam Dunia Industri

Beberapa penerapan analisis sentimen banyak digunakan dalam dunia industri. Misalnya dalam social media monitoring. Analisis sentimen digunakan dalam pemantauan media sosial, memungkinkan bisnis untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana perasaan pelanggan tentang topik tertentu, dan mendeteksi masalah mendesak secara real time sebelum mereka lepas kendali. Contoh pada tanggal 9 April 2017, United Airlines secara paksa mengeluarkan seorang penumpang dari penerbangan yang dipesan berlebih. Insiden mimpi buruk itu difilmkan oleh penumpang lain di smartphone mereka dan segera diposting. Salah satu video, yang diposting ke Facebook, telah dibagikan lebih dari 87.000 kali dan dilihat 6,8 juta kali pada pukul 6 sore pada hari Senin, hanya 24 jam kemudian

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

   
   

   Penulis : Reyvan Maulid

   Editor : Annissa Widya Davita