Inilah Metode Analisis Sentimen untuk Memahami Opini Pelanggan

Analisis Sentimen atau yang dalam bahasa Inggris disebut dengan sentiment analysis merupakan salah satu cara untuk mengetahui bagaimana emosi pelanggan terhadap produk yang dijual. istilah tersebut dapat diartikan sebagai proses memahami atau mengelompokkan emosi baik yang bersifat positif, negatif maupun netral yang ada dalam tulisan dengan teknik analisis teks.

Metode ini sering diterapkan untuk menganalisis tulisan online agar bisa menentukan nada emosional dari penulisnya dalam hal ini berarti para pelanggan. Dalam istilah lain metode ini sering disebut dengan opinion mining yang bekerja untuk menggali emosi di balik setiap perkataan para pelanggan.

Bisnis secara digital atau online saat ini sangat digandrungi dan salah satu bagian terpenting  ialah mengekspresikan penilaian atau perasaan melalui platform online. Salah satu keunggulan dari adanya metode analisis sentimen ialah mengefisienkan waktu dan juga tenaga. Di dalamnya terdapat tools yang dilengkapi oleh algoritma untuk bisa melakukan analisis data.

Proses analisis data tersebut bisa dilakukan untuk jumlah yang cukup besar. Di dalam prosesnya akan menggabungkan dua teknik yaitu natural language processing atau NLP dan juga teknik machine learning. Perpaduan tersebut bisa menentukan skor sentimen berdasarkan tema, topik dan kategori dalam kalimat atau frasa.

Tipe-Tipe

Pada metode analisis sentimen terdapat empat tipe yang berbeda-beda. Tipe yang pertama ialah Fine-grained sentiment analysis yang memiliki penilaian lebih spesifik dan memungkinkan untuk memiliki range penilaian yang lebar. Tipe ini banyak digunakan pada review e-commerce dengan bentuk 5 bintang.

Tipe yang kedua ialah Emotion detection yang bertujuan untuk mendeteksi emosi dari pelanggannya. Cara pengekspresian emosi orang tentunya akan berbeda-beda sehingga menjadi kesulitan tersendiri pada tipe ini. Ketiga, tipe Aspect-based Sentiment Analysis yang digunakan untuk mengetahui aspek yang mendapat penilaian positif, negatif ataupun netral.

Keempat, tipe Multilingual Sentiment Analysis yaitu tipe analisis sentimen yang bisa dimanfaatkan untuk menganalisis kata-kata dalam berbagai bahasa. Tipe ini termasuk cukup sulit karena Anda harus memiliki daftar kata dari berbagai macam bahasa. Perlu penguasaan secara khusus dan spesifik untuk tipe yang satu ini.

Teknik Dasar

Teknik dasar pada metode analisis sentimen terbagi menjadi dua. Pertama yaitu Rule-based sentiment analysis yang menggunakan kamus kata-kata yang diberi label sentimen tertentu. Setiap skor diberi aturan tertentu untuk menghindari adanya kalimat sarkasme atau yang bermakna ganda.

Teknik dasar yang kedua ialah Machine Learning Based Sentiment Analysis yang berarti proses analisis sentimen dengan menggunakan machine learning. Mesin akan secara otomatis mempelajari cara mendeteksi sentimen tanpa harus memasukkan secara manual. Semakin banyak data yang diolah maka mesin akan semakin mahir mendeteksi sentimen dalam konteks tertentu.

Dari penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa metode analisis sentimen akan sangat berguna bagi para pebisnis terutama yang bergerak dalam platform online. Berbagai penafsiran terhadap ekspresi dan juga teks dari pelanggan bisa diketahui dengan makna sebenarnya untuk dijadikan sebagai rujukan bagi bisnis yang dijalankan.