NLP Machine Learning untuk Sentiment Analysis
Pernah nggak Sahabat DQ berpikir bagaimana perusahaan besar seperti Twitter atau Netflix mengetahui isi pikiran kita terhadap produk mereka? Ya, jawabannya ada pada teknologi canggih yang disebut Natural Language Processing (NLP) dan Machine Learning! Oleh karenanya, yuk sama-sama, kita pelajari dunia sentiment analysis, cara perusahaan menganalisis pikiran kita melalui teks, dan bagaimana kamu bisa memanfaatkannya, baik untuk karier maupun bisnis!
1. Apa Itu Sentiment Analysis?
Bayangkan kamu baru saja menonton film dan memutuskan untuk meninggalkan ulasan di media sosial. Tanpa kamu sadari, platform tersebut mungkin menggunakan sentiment analysis untuk mengetahui apakah kamu suka, tidak suka, atau netral terhadap film itu. Sentiment analysis adalah proses menganalisis teks untuk memahami emosi atau sentimen dibalik kata-kata yang kita tuliskan.
Sumber: Qualaroo
Ini bukan hanya tentang kata-kata yang digunakan, tetapi bagaimana kata-kata tersebut digunakan dalam konteks. Misalnya, kalimat "Film ini benar-benar menyebalkan" jelas menunjukkan sentimen negatif, sementara "Aku suka film ini!" menunjukkan sentimen positif.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Mengapa Sentiment Analysis Penting?
Di era digital ini, opini publik bisa membuat atau menghancurkan sebuah brand. Sentiment analysis memungkinkan perusahaan untuk:
Mengambil Keputusan Berdasarkan Data: Dengan menganalisis sentimen publik, perusahaan dapat memahami apa yang disukai dan tidak disukai oleh pelanggan mereka, dan membuat keputusan yang lebih baik.
Memperbaiki Hubungan dengan Pelanggan: Melalui analisis sentimen, perusahaan dapat mendeteksi dan menangani keluhan pelanggan lebih cepat, yang dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.
Mengukur Efektivitas Kampanye: Sentiment analysis memungkinkan perusahaan untuk mengevaluasi bagaimana sebuah kampanye marketing diterima oleh publik, sehingga mereka bisa mengoptimalkan strategi mereka di masa depan.
3. Bagaimana NLP dan Machine Learning Membuat Prediksi dan Kenyataan?
Sekarang kita sampai pada bagian yang lebih teknis. NLP dan Machine Learning adalah teknologi yang menjadi otak di balik sentiment analysis.
Natural Language Processing (NLP): NLP adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan memproses bahasa manusia. Dengan menggunakan NLP, mesin dapat membaca teks seperti yang kita lakukan, menganalisis struktur kalimat, dan mengidentifikasi kata-kata kunci yang menunjukkan sentimen.
Sumber: Kili Technology
Machine Learning: Ini adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dalam konteks sentiment analysis, model machine learning dilatih menggunakan data yang berisi contoh-contoh teks dengan label sentimen (positif, negatif, netral). Setelah dilatih, model ini dapat memprediksi sentimen dari teks baru.
Contoh Penggunaan Sentiment Analysis dalam Dunia Nyata
Media Sosial: Platform seperti Twitter menggunakan sentiment analysis untuk memantau bagaimana pengguna berbicara tentang isu-isu tertentu, brand, atau selebritas.
Layanan Pelanggan: Banyak perusahaan menggunakan sentiment analysis untuk menganalisis ulasan dan feedback pelanggan. Hal ini membantu mereka untuk merespons dengan cepat jika ada keluhan dan menjaga reputasi brand mereka.
Politik: Selama pemilu, sentiment analysis sering digunakan untuk memahami opini publik terhadap kandidat dan isu-isu tertentu.
E-commerce: Toko online seperti Amazon menggunakan sentiment analysis untuk memahami ulasan produk dan memberikan rekomendasi kepada pembeli lainnya.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Cara Kerja Sentiment Analysis
Setelah memahami esensi dari sentiment analysis, siapapun yang ingin mendalami bidang machine learning juga harus memahami cara kerja dari sentiment analysis. Berikut beberapa tahap yang dilalui dalam cara kerjanya dari awal sampai akhir:
Pengumpulan Data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data teks yang akan dianalisis. Data ini bisa berupa tweet, review, komentar, atau bahkan artikel berita.
Preprocessing: Data mentah biasanya penuh dengan noise seperti tanda baca, emoticon, atau bahkan typo. Di sini, NLP membersihkan teks dan menyiapkannya untuk analisis lebih lanjut.
Tokenization: Kalimat kemudian dipecah menjadi unit-unit yang lebih kecil, biasanya kata atau frasa. Ini membantu mesin memahami setiap bagian dari teks.
Sumber: Knoldus Blogs
Feature Extraction: Setelah teks dipecah, langkah berikutnya adalah mengekstraksi fitur yang relevan. Ini bisa berupa kata-kata kunci, n-grams, atau bahkan emosi dasar yang terkandung dalam kata.
Modeling: Di sinilah Machine Learning beraksi! Algoritma ML dilatih dengan data yang telah diberi label (misalnya, positif atau negatif) untuk mengenali pola. Setelah model dilatih, ia bisa digunakan untuk memprediksi sentimen dari teks baru.
Analisis dan Visualisasi: Setelah prediksi selesai, hasilnya bisa divisualisasikan. Ini bisa dalam bentuk grafik, bagan, atau bahkan skor sentimen keseluruhan.
Kamu tertarik untuk menguasai Machine Learning dan AI, serta mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk berkarir di bidang ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.
Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari