Analisis sentimen adalah proses pemrosesan data teks untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini atau emosi yang terkandung dalam suatu pernyataan, baik dalam bentuk positif, negatif, maupun netral.Teknik ini merupakan bagian dari bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) dan sering digunakan untuk memahami persepsi publik terhadap produk, layanan, kebijakan, atau tokoh tertentu.

Pengertian Analisis Sentimen

Analisis sentimen, juga dikenal sebagai opinion mining, adalah teknik yang menggunakan NLP, analisis teks, dan linguistik komputasional untuk mengidentifikasi, mengekstrak, dan mengukur informasi subjektif dan keadaan emosional dari teks.Teknik ini sering diterapkan pada materi seperti ulasan pelanggan, tanggapan survei, media sosial, dan bahkan dalam bidang kesehatan.

Cara Kerja Analisis Sentimen

Proses analisis sentimen umumnya melibatkan beberapa tahap:

  1. Prapemrosesan Data: Meliputi tokenisasi, lemmatisasi, dan penghapusan kata-kata umum (stop words) untuk membersihkan data teks.
  2. Ekstraksi Fitur: Menggunakan metode seperti Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) atau word embeddings untuk mengubah teks menjadi representasi numerik.
  3. Klasifikasi Sentimen: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), atau model pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasikan teks ke dalam kategori sentimen.
  4. Evaluasi Model: Mengukur kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

Penerapan Analisis Sentimen

Analisis sentimen memiliki berbagai aplikasi praktis, antara lain:

  • Pemantauan Reputasi Merek: Perusahaan menggunakan analisis sentimen untuk memantau opini publik tentang merek user di media sosial dan platform online lainnya.
  • Peningkatan Layanan Pelanggan: Tim layanan pelanggan dapat menggunakan analisis sentimen untuk memberikan respons yang lebih personal dan sesuai dengan mood interaksi pelanggan.
  • Analisis Ulasan Produk: Analisis sentimen membantu perusahaan memahami bagaimana pelanggan merespons produk user, yang dapat digunakan untuk perbaikan produk dan strategi pemasaran.
  • Evaluasi Kebijakan Publik: Pemerintah dapat menggunakan analisis sentimen untuk memahami reaksi masyarakat terhadap kebijakan tertentu.

Studi Kasus Analisis Sentimen

Beberapa penelitian telah dilakukan untuk menerapkan analisis sentimen dalam berbagai konteks:

  • Ulasan Aplikasi Mobile Banking: Penelitian oleh Ruslim et al. (2019) menggunakan metode SVM dan fitur berbasis leksikon untuk menganalisis ulasan aplikasi mobile banking, mencapai akurasi 84,6%.
  • Kebijakan Kominfo tentang PSE: Meilawati dan Winiarti (2022) menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan Kominfo menggunakan metode Naïve Bayes, menemukan bahwa sebagian besar sentimen bersifat negatif.
  • Evaluasi Layanan Akademik: Hidayat et al. (2023) menerapkan analisis sentimen pada layanan sistem informasi akademik menggunakan algoritma Naïve Bayes, dengan hasil akurasi sebesar 80,06%. Kesimpulan

Analisis sentimen adalah alat yang powerful untuk memahami opini dan emosi yang terkandung dalam teks. Dengan menerapkan teknik ini, organisasi dapat memperoleh wawasan berharga untuk meningkatkan produk, layanan, dan kebijakan user.

 

Daftar Pustaka

  1. Ruslim, K. I., Adikara, P. P., & Indriati, I. (2019). Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Mobile Banking Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3(7), 6694–6702.
  2. Meilawati, N., & Winiarti, S. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kominfo Tentang Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 10(3).
  3. Hidayat, T., Cahyana, R., & Julianto, I. T. (2023). Analisis Sentimen Layanan Sistem Informasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Algoritma, 21(1).
  4. (n.d.). Apa itu Analisis Sentimen? – Penjelasan tentang Analisis Sentimen.