Sentimen analisis, juga dikenal sebagai opinion mining atau emotion AI, adalah teknik yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (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

Tipe Sentimen Analisis

  1. Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek (Aspect-Based Sentiment Analysis): Fokus pada aspek tertentu dari produk atau layanan. Misalnya, ulasan tentang smartphone mungkin mencakup aspek seperti baterai, kamera, dan perform.
  2. Analisis Sentimen Bergradasi (Fine-Grained Sentiment Analysis): Mengelompokkan teks ke dalam berbagai tingkat emosi, seperti sangat positif, positif, netral, negatif, dan sangat negatif
  3. Deteksi Emosi (Emotion Detection): Mengidentifikasi emosi spesifik dalam teks, seperti kebahagiaan, kemarahan, kesedihan, dan kejutan

Penerapan Sentimen Analisis

  1. Pemantauan Reputasi Merek: Perusahaan menggunakan sentimen analisis untuk memantau opini publik tentang merek mereka di media sosial dan platform online lainnya. Ini membantu mereka merespons dengan cepat terhadap krisis dan menjaga reputasi merek
  2. Peningkatan Layanan Pelanggan: Tim layanan pelanggan dapat menggunakan sentimen analisis untuk memberikan respons yang lebih personal dan sesuai dengan mood interaksi pelanggan
  3. Analisis Ulasan Produk: Sentimen analisis membantu perusahaan memahami bagaimana pelanggan merespons produk mereka, yang dapat digunakan untuk perbaikan produk dan strategi pemasaran

Cara Kerja Sentimen Analisis

Sentimen analisis menggunakan dua pendekatan utama: berbasis aturan dan pembelajaran mesin (machine learning). Pendekatan berbasis aturan mengklasifikasikan teks berdasarkan kata kunci tertentu, sementara pendekatan pembelajaran mesin menggunakan algoritma untuk melatih perangkat lunak dalam mengenali emosi dalam teks.

Analisis sentimen adalah proses yang berusaha mengidentifikasi dan mengkategorikan emosi atau sentimen yang diekspresikan dalam teks tertulis. Untuk melakukan tugas ini, data teks mentah harus melalui beberapa langkah, termasuk prapemrosesan data, ekstraksi fitur, dan klasifikasi. Preprocessing data adalah langkah penting dalam proses analisis sentimen, karena membantu menstandarisasi data teks dan menghilangkan elemen yang tidak relevan atau berisik. Langkah ini dapat mencakup teknik-teknik seperti stemming, lemmatization, dan penghapusan stop words dan karakter khusus. Data teks yang telah dibersihkan kemudian diubah menjadi fitur atau embedding, yang dimasukkan ke dalam pengklasifikasi untuk prediksi sentimen.

Pengklasifikasi yang digunakan dalam analisis sentimen dapat diklasifikasikan secara luas ke dalam tiga kategori: pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan pembelajaran ensemble. Pengklasifikasi pembelajaran mesin, seperti regresi logistik, naive Bayes, dan support vector machine, menggunakan model matematika untuk memprediksi sentimen. Pengklasifikasi pembelajaran mendalam, seperti jaringan saraf tiruan dan model memori jangka pendek (LSTM), memanfaatkan jaringan saraf tiruan untuk membuat prediksi sentimen. Metode pembelajaran ensemble menggabungkan beberapa pengklasifikasi untuk mencapai kinerja analisis sentimen yang lebih baik.

Referensi:

  1. Tan, K. L., Lee, C. P., & Lim, K. M. (2023). A Survey of Sentiment Analysis: Approaches, Datasets, and Future Research. Applied Sciences, 13(7), 4550. https://doi.org/10.3390/app13074550
  2. https://www.ibm.com/topics/sentiment-analysis
  3. https://itbox.id/blog/apa-itu-sentiment-analysis/