[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 15 Jam 41 Menit 39 Detik 

Salah Satu Contoh Teknik Analisis Data dengan Mengenal Text Mining

Belajar Data Science di Rumah 20-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8c0fd17958235943f1141c7cd4276105_x_Thumbnail800.jpg

Seiring berjalannya waktu perkembangan teknologi sangat terlihat dengan jelas. Hal ini ditandai dengan Kemudahan manusia dalam menggunakan website mengakibatkan bertambahnya dokumen teks yang berupa pendapat dan informasi. Dalam waktu yang lama dokumen teks akan bertambah besar. Banyaknya dokumen teks berasal dari berbagai sumber seperti review, opini, berita, paper, buku, perpustakaan digital, pesan e-mail dan halaman web. Teknik yang berkembang untuk penggalian dokumen teks saat ini adalah text mining. Text Mining merupakan suatu proses pengambilan intisari dari dokumen teks sehingga didapatkan hasil yang berguna untuk tujuan tertentu. Sesuai dengan buku The Text Mining Handbook, text mining dapat didefinisikan sebagai suatu proses menggali informasi dimana seorang user berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan tools analisis yang merupakan komponen-komponen dalam data mining yang salah satunya adalah kategorisasi. Perlakuan penambangan data ini bisa didapatkan dari berbagai sumber salah satunya website. Penambangan dokumen teks dari website yang berisi komentar, pendapat, feedback, kritik dan review merupakan hal penting, karena apabila dikelola dengan baik maka dapat memberikan keuntungan berupa informasi yang bermanfaat untuk membantu individu atau organisasi dalam pengambilan sebuah keputusan bagi sebuah bisnis.


Berbicara seputar analisis data text mining, ada beberapa kategori salah satunya adalah analisis sentimen. Analisis sentimen ini yaitu suatu proses memahami, mengekstrak, dan mengolah data tekstual secara otomatis, atau merupakan studi komputasi pendapat, perasaan dan emosi yang dinyatakan dalam bentuk teks. Ada beberapa algoritma atau metode yang digunakan untuk analisis sentimen, antara lain Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) dan clustering K-Means. Text mining telah menjadi lebih praktis bagi para ilmuwan data dan pengguna lain karena pengembangan platform data besar dan algoritma pembelajaran mendalam yang dapat menganalisis kumpulan data yang tidak terstruktur secara besar-besaran. Terlebih pada bidang industri yang berkaitan dengan telekomunikasi maupun hubungannya dengan konsumen, text mining dapat memproses dokumen-dokumen yang berkaitan dengan customer, keluhan pelanggan, serta sumber data berbasis teks lainnya. Kira-kira apa itu text mining dan bagaimana cara kerjanya? Yuk, mari kita cari tahu lebih dalam sahabat data. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai analisis text mining yang merupakan salah satu contoh teknik analisis data dalam dunia data science. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, peneliti maupun data enthusiast. Pasti kalian penasaran kan, pastikan jangan lewatkan artikel berikut ini, dan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. Cara Kerja Analisis Text Mining

Text mining memiliki sifat yang mirip dengan data mining, tetapi dengan fokus pada teks daripada bentuk data yang lebih terstruktur. Namun, salah satu langkah pertama dalam proses penambangan teks adalah mengatur dan menyusun data dengan cara tertentu sehingga dapat menjadi sasaran analisis kualitatif dan kuantitatif. Melakukannya secara khusus melibatkan penggunaan teknologi natural language processing (NLP), yang menerapkan prinsip-prinsip linguistik komputasional untuk menguraikan dan menginterpretasikan set data. Seperti pengkategorian, pengelompokan dan teks penandaan; meringkas set data; menciptakan taksonomi; dan mengekstraksi informasi tentang hal-hal seperti frekuensi kata dan hubungan antar entitas data. Model analitik kemudian dijalankan untuk menghasilkan temuan yang dapat membantu mendorong strategi bisnis dan tindakan operasional.


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Penerapan Text Mining

Analisis sentimen adalah aplikasi text mining yang banyak digunakan yang dapat melacak sentimen pelanggan tentang perusahaan. Juga dikenal sebagai penambangan opini, analisis sentimen menambang teks dari tinjauan online, jejaring sosial, email, interaksi pusat panggilan, dan sumber data lainnya untuk mengidentifikasi untaian umum yang mengarah ke perasaan positif atau negatif dari pihak pelanggan. Perangkat lunak text mining  juga menawarkan kemampuan pengambilan informasi yang mirip dengan apa yang ditawarkan oleh mesin telusur dan platform pencarian perusahaan, tetapi itu biasanya hanya elemen dari aplikasi text mining tingkat tinggi, dan bukan penggunaan itu sendiri. Chatbots menjawab pertanyaan tentang produk dan menangani tugas layanan pelanggan dasar; mereka melakukannya dengan menggunakan teknologi natural language understanding (NLU), sebuah subkategori NLP yang membantu para bots memahami ucapan manusia dan teks tertulis sehingga mereka dapat merespons dengan tepat.


3. Manfaat Penggunaan Analisis Text Mining

Menggunakan penambangan dan analisis teks untuk mendapatkan wawasan tentang sentimen pelanggan dapat membantu perusahaan mendeteksi masalah produk dan bisnis dan kemudian mengatasinya sebelum menjadi masalah besar yang mempengaruhi penjualan. Text mining dalam ulasan dan komunikasi pelanggan juga dapat mengidentifikasi fitur baru yang diinginkan untuk membantu memperkuat penawaran produk. Dalam setiap kasus, teknologi memberikan peluang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan, yang diharapkan akan menghasilkan peningkatan pendapatan dan laba. Text mining juga dapat membantu memprediksi churn pelanggan, memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan untuk menghindari potensi pembelotan ke saingan bisnis sebagai bagian dari pemasaran dan program manajemen hubungan pelanggan.


4. Case Study Analisis Text Mining

Salah satu contoh text mining adalah pada penggunaan email. Email atau Elektronik mail merupakan salah satu fasilitas internet yang murah dan mudah digunakan untuk melakukan transfer informasi atau penyebaran informasi berupa file (mail attachment) antar pengguna internet. Tetapi tidak semua pengguna memanfaatkan email dengan baik dan benar. pengguna yang kurang baik memanfaatkan email untuk menyebarkan informasi yang tidak baik seperti virus dan iklan suatu perusahaan atau mempromosikan produk bisnis tertentu. Email yang seperti itulah yang lebih dikenal dengan email spam. Email spam dikirim ke banyak orang tanpa melakukan ijin terlebih dahulu ke pemilik email yang dituju. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan menghasilkan sebuah perangkat lunak penerapan text mining pada sistem klasifikasi email spam menggunakan metode naive bayes. Pada klasifikasi email dihitung nilai probabilitas berdasarkan kemunculan kata yang terdapat dalam data email. pengujian keakuratan sistem ditampilkan berupa grafik nilai keakuratan, false positif dan false negatif. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aplikasi ini layak dan dapat digunakan dan memiliki nilai keakuratan sistem sebesar 89,6 %.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Asah dan Latih Kemampuan Data Analysis Kamu Bersama DQLab!

Banyaknya data yang harus diolah membuat perusahaan sebaiknya memiliki tim ahli khusus dalam hal pengolahan data untuk dijadikan dasar analisis setiap pengambilan keputusan. Selain itu, keahlian melakukan data analysis akan memberi insight yang membantu perusahaan untuk terus berinovasi. Data analysis juga membantu laju perusahaan lebih terarah dan terukur sehingga memberikan value lebih terhadap konsumen, mengungguli kompetitor yang tidak melakukan data analysis. Dengan memiliki skill ini, seseorang bisa dengan mudah dalam memanfaatkan sekumpulan data untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, seorang praktisi data jika ingin melakukan analisis data tentunya akan menghasilkan insight yang valuable yang bermanfaat bagi pengambilan keputusan suatu bisnis yang diputuskan oleh tim manajemen terkait. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science untuk mengasah kemampuan analisis data kamu secara langsung, caranya gampang banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!