School of Information Systems

Analisis Sentimen dan Jenisnya

24 Nov 2023

Seiring dengan perkembangan teknologi dan internet, memudahkan orang untuk mengungkapkan opini dan pendapatnya. Opini dan pendapat ini bisa berupa unggahan di sosial media,  penilaian atau ulasan produk, artikel berita, atau bahkan transkrip wawancara. Dari opini dan pendapat tersebut, terkandung banyak informasi berharga tentang emosi dan pandangan manusia. Salah satu cara yang digunakan untuk melihat hal tersebut adalah sentimen analisis.

Analisis sentimen atau sentiment analysis adalah salah satu proses komputasi dengan menganalisis teks digital yang digunakan untuk menentukan apakah kata-kata atau kalimat yang disampaikan memiliki makna atau emosional pesan. Sentimen analisis akan memahami dan mengelompokkan emosi dalam kategori positif, negatif, dan netral. Dalam analisis sentimen, mencakup langkah-langkah mulai dari pemrosesan teks hingga pengklasifikasian sentimen. Sistem analisis sentimen menggabungkan natural language processing (NLP) dan teknik machine learning.

Sumber: https://www.expressanalytics.com/blog/social-media-sentiment-analys

Analisis sentimen dapat digunakan untuk social media monitoring, brand monitoring, customer feedback, customer service, dan market research. Fungsi tersebut dapat berguna bagi marketing, sales hingga branding untuk memantau apa yang orang perbincangkan tentang produk dan brand mereka. Selain itu, juga dapat digunakan untuk mendapatkan masukan dan juga riset pasar untuk pengembangan produk dan brand.

Ada beberapa tipe sentiment analisis

  1. Fine-graded sentiment analysis

Fine-grained sentiment analysis adalah tipe ini biasanya digunakan untuk mengukur opini, contohnya penilaian produk di e-commerce. Penilaian mulai dari bintang satu yang menyatakan nilai sangat negatif sampai bintang lima yang menyatakan nilai sangat positif.

  1. Emotion detection analysis

Emotion detection analysis adalah analisis untuk mendeteksi perasaan misalnya kesedihan, kemarahan, frustasi, dan kebahagiaan dengan cara mencocokkan teks dengan daftar kata yang sebelumnya sudah ditandai dengan salah satu emosi tersebut. Misalnya, kata “parah” dapat bermakna negatif, tetapi jika seseorang mengatakan “Parah, minuman ini enak banget” maka maknanya menjadi positif.

  1. Fine-grained analysis

Fine-grained analysis adalah tipe analisis dengan memecah kalimat menjadi beberapa bagian penyusunnya kemudian dari bagian tersebut akan dianalisis lebih rinci. Hasil analisis dapat digunakan untuk perbandingan atau komparatif. Misalnya “Produk A lebih baik daripada Produk B” dan dapat menilai sentiment pada subjek tertentu mulai dari “sangat negatif” sampai “sangat positif”.

  1. Aspect-based sentiment analysis

Aspect-based sentiment analysis mirip dengan fined-graded analysis karena menggunakan masukan untuk mencari sentiment negatif atau positif. Misalnya, ketika pelanggan chat dengan chatbot “Saya gagal mengirimkan pesan”. Chatbot akan mengenali bahwa pelanggan tersebut membutuhkan bantuan dan meneruskan percakapan tersebut untuk mendapatkan bantuan dari operator manusia.

  1. Intent analysis

Intent analysis dapat menentukan apakah suatu pernyataan adalah pertanyaan, keluhan, saran, pendapat, berita, dll. Contohnya Gmail akan dapat mengelompokkan pesan sebagai “Social”, “Promotions”, “Updates”, dan “Forums”.

  1. Multilingual sentiment analysis

Multilingual sentiment analysis dapat dimanfaatkan untuk menganalisis kata-kata dalam berbagai bahasa. Hanya saja, tipe analisis ini cukup sulit karena harus memiliki daftar kata-kata dari bermacam-macam bahasa.

 

Sumber:

 

 

Yulia Kurniawati