Home » Business and Marketing » Sentiment Analysis: Panduan Lengkap

Sentiment Analysis: Panduan Lengkap

Business and Marketing

Apakah Anda pernah mendengar tentang sentiment analysis? Mungkin belum banyak yang mengenal tentang sentiment analysis atau analisis sentimen. Padahal jika Anda menjalankan bisnis lalu juga memanfaatkan internet sebagai media promosi, sentiment analysis menjadi hal penting. Bahkan mungkin saja Anda sudah pernah menjalankan metode ini tapi secara manual sehingga tidak tahu bahwa ada sentiment analysis yang memanfaatkan teknologi komputer dan sistem optimal.

Ya, benar sekali. Sentiment analysis adalah proses untuk memahami dan mengelompokkan emosi, dari negatif, positif, hingga netral yang terdapat di dalam tulisan menggunakan teknik analisis teks. Dari penjelasan ini saja Anda sudah bisa membayangkan apa tugas dari hal ini. Namun tentu saja tidak semudah itu.

Ada berbagai hal yang bisa dilihat dalam sentiment analysis. Apalagi hal ini berhubungan langsung dengan teknologi analisis yang membutuhkan pengerjaan lebih dalam dan dibantu tenaga profesional. Tidak mungkin Anda menjalankan sentiment analysis tanpa adanya bantuan yang jelas.

Ada berbagai hal menarik yang bisa dilihat dari sentiment analysis. Dari definisi, cara kerja, elemen-elemen di dalamnya, hingga tantangan yang bisa dirasakan ketika menjalankan sistem ini. Bahkan tidak semua bisnis juga bisa memanfaatkan sentiment analysis kalau dari skala bisnis saja belum sesuai.

Penasaran bagaimana sentiment analysis bekerja? Anda sudah berada di dalam artikel yang tepat. ToffeeDev telah merangkum artikel panduan tentang hal ini secara lebih lengkap hanya untuk Anda. Simak informasi selengkapnya di bawah ini sekarang juga!

Mengenal Sentiment Analysis

Setiap bisnis pasti ingin mendapatkan banyak pelanggan. Bahkan tidak hanya bertahan di angka yang sama. Kalau perlu, setiap bulannya ada pembeli baru dan pelanggan baru.

Anda harus bisa membedakan apa itu pembeli dan pelanggan. Pembeli adalah orang yang baru pertama membeli produk bisnis Anda. Sebaliknya, pelanggan adalah orang yang sudah membeli produk Anda berkali-kali. Jika keduanya bertumbuh secara bersamaan, maka sudah pasti bisnis Anda bisa berkembang dengan maksimal.

Nah, banyak orang yang memang tidak langsung percaya dengan suatu produk bisnis. Perkembangan zaman membuat mereka mencoba mencari review produk itu melalui internet. Anda bisa mencari berbagai review produk dengan mudah di internet. Bahkan hanya dalam hitungan detik saja.

Ketika orang menulis review suatu produk di internet, tentunya mereka menggunakan kata-kata. Pada masanya, hanya orang saja yang bisa merasakan emosi dari suatu kata-kata dalam internet, khususnya perihal review produk. Namun kali ini sudah tidak begitu lagi.

Saat ini mesin sudah bisa bekerja untuk melihat emosi dari suatu teks. Apakah emosinya negatif, positif, atau netral, semuanya bisa dianalisis dan dibaca dengan baik oleh mesin. Itulah yang menjadi inti utama dalam sentiment analysis.

Setiap kata yang dituliskan oleh pembeli di dalam review produk sudah pasti memiliki makna dan emosi tersirat. Proses sentiment analysis ini penting untuk mengetahui apakah emosi pelanggan terhadap produk Anda memang bernada positif, negatif, atau malah netral.

Ketika Anda bisa mengetahui mana tersebut, apa langkah yang bisa dilakukan? Tentu saja ada beberapa langkah lanjutan. Jika review yang diberikan positif, berarti harus dipertahankan. Sebaliknya, jika review yang diberikan negatif, itu artinya harus ada yang ditingkatkan. Kalau netral, cobalah mencari peluang baru demi kemajuan bisnis Anda.

Banyak bisnis yang sering merasa takut untuk melihat pendapat dan pengalaman pembeli terhadap produk mereka. Bisnis itu malah takut karena bisa saja review yang diberikan malah negatif dan membuat mereka merasa down. Padahal respon yang diberikan malah seharusnya lebih bagus.

Benar sekali, ketika memang review yang diberikan ternyata negatif, Anda bisa mengetahui sisi mana yang harus diperbaiki. Dengan review yang diberikan, maka bisa saja ada sisi-sisi dalam bisnis yang tidak pernah Anda lihat sebelumnya. Dari sana Anda bisa mengetahui kekurangan apa yang dimiliki oleh bisnis Anda.

Apapun pendapat pelanggan tentang bisnis Anda, itu semua demi kemajuan juga. Anda bisa mengetahui apa saja yang kurang, sekaligus memahami keunggulan bisnis tersebut.

Untuk membaca opini pelanggan dengan baik, Anda sebenarnya membutuhkan teknik sentiment analysis. Seperti yang sudah dijelaskan di atas, sentiment analysis adalah proses untuk memahami dan mengelompokkan emosi, dari negatif, positif, hingga netral yang terdapat di dalam tulisan menggunakan teknik analisis teks.

Selain itu, pengertian lain dari analisis sentimen adalah proses untuk menganalisis tulisan online agar bisa menentukan nada emosional dari penulisnya. Sebenarnya analisis sentimen juga sering disebut sebagai opinion mining. Dari namanya saja sudah terlihat bahwa teknik ini berguna untuk menggali emosi yang ada di balik kata-kata para pelanggan di internet.

Analisis Sentimen Sudah Menjadi Hal Lumrah

Apakah Anda sadar bahwa sebenarnya telah menjadi bagian dari analisis sentimen? Jika Anda sering belanja melalui platform online seperti marketplace dan e-commerce, serta sering mengisi review atas pembelian produk itu, maka Anda sudah ikut ambil bagian dalam analisis sentimen.

Termasuk ketika menulis review di media sosial juga, seperti Twitter, Facebook, Instagram, dan lainnya. Kondisi ini membuat analisis sentimen sering dilakukan di dalam masing-masing platform tersebut.

Jadi jangan aneh jika hasil review Anda sangat berpengaruh terhadap citra produk tersebut di dalam mereka berbisnis. Itulah mengapa jangan pernah melakukan review secara sembarangan. Sebaiknya pikirkan terlebih dulu apa yang ingin Anda tulis di platform tersebut. Tetap berikan review secara fair karena bisa memberikan pengaruh buruk juga jika melakukannya secara asal-asalan.

Untuk menjalankan analisis sentimen sendiri tidaklah mudah. Bayangkan saja, Anda harus mengumpulkan dan membaca barisan review itu sendirian. Pasti menyulitkan mudah? Nah untungnya sekarang sudah ada berbagai tools yang bisa membantu Anda dalam menganalisis data tersebut dengan jumlah besar.

Salah satu keunggulan dari analisis sentimen memang mampu menghemat waktu dan tenaga. Semuanya bisa dijalankan dengan bantuan beberapa tools yang sudah lebih mudah didapatkan pada saat ini melalui internet. Tapi perlu diingat bahwa setiap tools itu sudah pasti harus bayar. Jadi Anda tidak bisa memanfaatkan analisis sentimen secara gratis ketika menggunakan tools. Namun manfaat yang bisa didapatkan pun juga besar. Jadi tidak perlu khawatir.

Sistem analisis sentimen sendiri menggabungkan teknik machine learning dan Natural Language Processing (NLP). Dengan dua teknik tersebut, maka Anda mulai bisa menentukan skor sentimen sesuai tema, topik, hingga kategori dalam sebuah kalimat review produk.

Sistem kerja analisis sentimen memang berhubungan erat dengan dunia programming dan komputer. Tidak semua orang bisa menjalankannya dengan mudah. Selain harus membutuhkan dukungan tools yang sesuai, Anda harus melihat apakah memang bisnis Anda membutuhkan dukungan teknik ini.

Tidak semua bisnis membutuhkan analisis sentimen. Khususnya bisnis yang masih cenderung baru merintis. Namun jika bisnis tersebut sudah besar dan hitungannya telah mencapai puluhan hingga ratusan ribu pelanggan setiap waktunya, maka analisis sentimen adalah langkah tepat untuk melihat review oleh masyarakat di luar sana.

Itulah mengapa Anda harus memikirkan matang-matang, apakah bisnis Anda membutuhkan analisis sentimen atau tidak. Namun jika memang membutuhkannya, sebenarnya apa saja keunggulan dari analisis sentimen? Pasti banyak yang penasaran karena masih ada beberapa keunggulan dari teknik ini, bukan sekadar hanya melihat review produk semata lalu dikelompokkan saja.

Mengapa Analisis Sentimen itu Penting?

Anda sudah mengenal definisi dari analisis sentimen. Selain itu juga ternyata Anda sudah menjadi bagian dari teknik ini sendiri ketika sering memberikan review terhadap sebuah produk dari suatu bisnis. Sekarang waktunya melihat alasan mengapa analisis sentimen itu penting.

Pada dasarnya, analisis sentimen itu sangatlah penting karena memberikan peluang besar bagi bisnis untuk memahami sentimen pelanggan terhadap produk mereka. Mereka tidak perlu lagi bersusah payah mencari dan membaca pembahasan dari pelanggan tentang produk yang dijual karena semuanya telah dikumpulkan melalui analisis sentimen ini.

Secara otomatis, teknik ini mampu menyortir sentimen atau komentar di balik sebuah percakapan media sosial hingga review. Dari sana, bisnis bisa melihat apa saja langkah yang bisa mereka lakukan dalam mengembangkan bisnis lebih baik lagi. Dari perihal produk hingga layanan. Dengan begitu, sentimen masyarakat atau pelanggan terhadap produk bisnis mereka menjadi lebih baik pada waktu mendatang.

Dalam suatu penelitian dijelaskan bahwa telah diperkirakan ada 90% data di dalam dunia yang tidak terstruktur, termasuk di dalam internet. Jadi sudah jelas bahwa banyak data yang tidak terorganisir dengan baik. Padahal volume besar data bisnis yang tidak terstruktur sudah pasti menjadi sebuah masalah tersendiri.

Beberapa data tersebut mencakup email, chat, percakapan di media sosial, survei, artikel, dokumen, dan lainnya. Sudah pasti semua data tersebut dapat muncul kapan saja. Ketika Anda sedang membaca artikel ini pun, bisa dibayangkan ada berapa email atau percakapan di media sosial yang terjadi. Sudah pasti sangat sulit untuk menganalisis itu semua. Namun berkat analisis sentimen ini, maka Anda bisa mendapatkan data yang dibutuhkan untuk membuat keputusan bisnis lebih tepat dan baik.

Ada berbagai alasan mengapa analisis sentimen itu penting untuk dilakukan, seperti:

1. Menyortir data sesuai skala

Coba bayangkan, apakah Anda memiliki waktu untuk menyortir ribuan review, percakapan pelanggan, hingga survei secara manual? Pasti sulit, bukan? Terlalu banyak data yang harus diurus secara manual. Dengan analisis sentimen, maka Anda bisa terbantu dari sisi proses data dalam jumlah besar dengan cara efisien serta efektif, sekaligus hemat biaya juga.

2. Analisis real time

Mendapatkan data sebanyak mungkin menjadi satu hal yang bisa dipastikan dari analisis sentimen. Namun bagaimana dengan data real time? Apakah termasuk real time? Untungnya, analisis sentimen bisa memberikan data kepada Anda secara real time. Hal ini sangat membantu jika ada isu-isu negatif yang mencuat di media sosial. Tentu saja Anda harus segera mengambil tindakan berdasarkan data analisis sentimen yang terhitung real time.

3. Kriteria yang konsisten

Memberikan kriteria yang tepat terhadap suatu sentimen bukanlah yang mudah. Jika diserahkan kepada manusia, ada data yang mengatakan bahwa hanya 60% hingga 65% yang mampu menentukan sentimen teks secara tepat. Sisanya malah tidak tepat.

Memberikan kriteria terhadap suatu sentimen memang sangat subjektif ketika diserahkan ke manusia. Mereka bisa terpengaruh oleh pengalaman, pemikiran, dan keyakinan pribadi. Namun ketika menggunakan analisis sentimen yang tepat dan terpusat, perusahaan bisa langsung melihat seluruh data dengan akurasi kriteria konsisten. Tentunya bisnis sangat terbantu dalam meningkatkan akurasi dan mendapatkan informasi sentimen para pelanggan dengan lebih baik.

Jadi sudah jelas bahwa ada tiga alasan mendasar mengapa analisis sentimen itu penting. Dimulai dari menyortir data sesuai sesuai skala, analisis yang real time, hingga kriteria yang terus konsisten. Apakah Anda mudah tertarik menggunakan analisis sentimen bagi bisnis? Ketahui informasi selengkapnya lagi.

Cara Analisis Sentimen Bekerja

Kini waktunya Anda memahami bagaimana cara analisis sentimen bekerja. Analisis sentimen bekerja dengan teknik Natural Language Processing (NLP) dan algoritma machine learning. Dengan dukungan dua teknik itu, maka secara otomatis bisa terlihat bagaimana nada emosional di dalam sebuah tulisan di internet.

Sebenarnya ada beberapa algoritma yang dapat digunakan dalam analisis sentimen. Semuanya tergantung dari seberapa banyak data yang perlu Anda analisis. Selain itu juga tergantung dari seberapa akurat hasil yang Anda butuhkan. Memang pada akhirnya semua tergantung dari kebutuhan bisnis Anda sendiri.

Algoritma analisis sentimen terbagi ke dalam tiga kategori, yaitu:

Rule-based: sistem ini secara otomatis melakukan analisis sentimen sesuai dengan aturan yang dibuat secara manual.
Automatic: sesuai namanya, sistem ini bekerja secara otomatis mengandalkan teknik pembelajaran mesin yang telah mempelajari data sebelumnya.
Hybrid: sistem hybrid menggabungkan pendekatan rule-based dan automatic.

Mari kita bahas ketiga kategori itu lebih dalam.

1. Rule-based

Dari ketiga kategori ini, sistem rule-based memang menggunakan aturan yang sudah dibuat terlebih dulu oleh manusia. Hal ini akan membantu mereka dalam mengidentifikasi subjektivitas, polaritas, dan subjek opini dengan lebih optimal lagi.

Ada beberapa teknik NLP yang digunakan dalam rule-based, yakni:

Stemming, tokenization, part-of-speech tagging, dan parsing.
Lexicons yaitu daftar kata dan ekspresi.

Secara garis besar, cara kerja dari rule-based adalah:

Mendefinisikan dua daftar dari berbagai kata yang terpolarisasi. Maksudnya seperti kata-kata yang bernada negatif dan positif.
Menghitung jumlah kata positif dan negatif yang muncul di dalam sebuah percakapan atau teks tertentu.
Ketika penghitungan jumlah kemunculan kata positif lebih besar dari kata negatif, maka hasil analisis sentimen adalah positif. Sebaliknya, jika kata negatif lebih besar, maka hasil analisis sentimen menjadi negatif. Kalau ternyata hasilnya kemunculan antara negatif dan positif terhitung sama, maka analisis sentimen berada di posisi netral.

Rule-based sering dibilang sebagai aturan yang naif. Alasan mengapa ada anggapan ini adalah tidak adanya penghitungan tentang bagaimana kata-kata itu digabungkan. Jadi hanya mengambil per kata saja.

Walaupun sudah ditambahkan teknik yang lebih canggih untuk mendukung ekspresi dan kosakata baru, tetap saja akan sangat kompleks untuk menambahkan setting baru itu. Akhirnya keseluruhan sistem menjadi terlalu kompleks. Kondisi ini membuat Anda memerlukan pengecekan secara mendalam dari sistem rule-based.

2. Automatic

Jika Anda memilih sistem automatic, maka sudah pasti bertentangan dengan rule-based. Sistem versi ini sama sekali tidak bergantung dengan aturan yang dibuat secara manual, namun dengan teknik pembelajaran mesin.

Cara sistem automatic ini bekerja dibagi dalam dua bagian, yaitu proses training and prediction serta feature extraction from text.

Dalam proses training and prediction, model akan belajar untuk mengasosiasikan teks ke kategori yang sesuai berdasarkan sampel uji yang telah digunakan ketika proses latihan. Kategori itu tentunya ada tiga, yaitu positif, negatif, dan netral. Ketika dimasukkan ke dalam algoritma machine learning, maka bisa memberikan hasil akhir sesuai prediksi.

Proses feature extraction from text akan mengubah ekstraksi teks atau vektorisasi teks. Sistem ini telah diterapkan berdasarkan penyisipan kata. Ketika ada kata-kata dengan makna serupa dan memiliki representasi serupa, maka hasilnya dapat meningkatkan kinerja dalam menentukan kategori analisis sentimen tersebut.

3. Hybrid

Sistem hybrid menggabungkan sistem rule-based dan automatic. Ketika keduanya digabungkan menjadi satu sistem tersendiri, apa yang akan terjadi? Banyak yang berpikir kalau segi pengerjaan menjadi lebih sulit. Tentu saja itu menjadi salah satu kekurangannya. Walaupun begitu, semuanya tergantung bagaimana menjalankan analisis sentimen ini sendiri.

Namun dibalik kekurangannya, sistem ini menawarkan kelebihan besar. Bahkan menjadi lebih menarik untuk dijalankan, yaitu memberikan hasil lebih akurat. Tentu saja kelebihan ini dapat terlihat secara jelas karena ada dua sistem yang digabungkan menjadi satu. Hasil analisis sentimen pun menjadi lebih akurat dan membuat Anda lebih bisa mendapatkan data yang berharga untuk melakukan strategi bisnis selanjutnya.

Tipe-tipe Analisis Sentimen

Anda pasti sudah tahu bahwa analisis sentimen berfokus pada polaritas dari percakapan atau review produk di dalam internet. Polaritas ini mencakup positif, negatif, dan netral. Tetapi tidak hanya itu saja. Bisa juga popularitas analisis sentimen berfokus ke perasaan atau emosi seperti marah, senang, sedih, dan lainnya. Kemudian juga ke urgensi seperti mendesak atau tidak mendesak, serta niat seperti tertarik atau tidak tidak tertarik.

Jadi analisis sentimen memang tidak hanya berada di poin positif, negatif, dan netral saja. Masih saja ada emosi-emosi lain yang dimasukkan di dalamnya. Hal ini membuat hasil analisis bisa menjadi lebih mendalam dan menarik untuk ditelusuri sebagai salah satu dasar dalam mengambil keputusan atau strategi bisnis.

Apapun hasil polaritas yang didapatkan, semuanya bergantung pada bagaimana Anda ingin menafsirkan hasilnya. Anda dapat menentukan dan menyesuaikan kategori tersebut sesuai kebutuhan analisis sentimen bisnis.

Ada beberapa tipe analisis sentimen yang terhitung paling populer dan bisa menjadi dasar Anda dalam menjalankan sistem ini. Apa saja tipe-tipenya?

1. Fine-grained Sentiment Analysis

Fine-grained Sentiment Analysis adalah prinsip polaritas yang penting dalam bisnis. Dengan tipe ini, maka Anda dapat mempertimbangkan untuk memperluas kategori polaritas dalam beberapa poin, yaitu:

Sangat positif
Positif
Netral
Negatif
Sangat negatif

Selain lima poin di atas, masih ada beberapa penaksiran peringkat bintang dalam ulasan, yaitu sangat positif = 5 bintang atau sangat negatif = 1 bintang. Mungkin Anda sudah sering melihat bagaimana kategori polaritas itu digunakan dalam review produk di internet. Salah satunya adalah review hotel dan e-commerce.

2. Emotion Detection

Selanjutnya ada tipe analisis sentimen bernama Emotion Detection. Jenis analisis ini memiliki tujuan untuk mendeteksi emosi, seperti bahagian, kemarahan, frustrasi, kesedihan, kecewa, dan lainnya.

Banyak sistem emotion detection yang menggunakan lexicons, yaitu daftar kata dan emosi yang disampaikan, atau algoritma pembelajaran mesin yang kompleks.

Salah satu kelemahan yang bisa dirasakan ketika menggunakan lexicons adalah orang bisa mengekspresikan emosi dengan cara berbeda. Semuanya tergantung dari kata-kata yang digunakan. Ada beberapa kata yang biasanya mengekspresikan kemarahan, seperti membunuh atau buruk. Selain itu bisa juga menggunakan kata-kata yang mengungkapkan kebahagiaan, seperti keren atau bagus.

Itulah mengapa dalam emotion detection perlu sekali mengenal berbagai kata sesuai ekspresi emosi manusia agar hasil akhirnya menjadi lebih akurat.

3. Aspect-based Sentiment Analysis

Ketika sedang menganalisis sentimen teks, Anda pasti ingin memahami aspek atau fitur tertentu yang disebutkan orang dengan cara positif, negatif, atau netral. Dalam tipe ini, kata-kata yang dianalisis jauh lebih panjang. Contohnya, seperti kalimat “saya suka dengan kualitas suara speaker ini”. Dari kalimat itu, maka bisa langsung dilakukan analisis untuk mengungkapkan pendapat positif tentang suara speaker dari produk itu.

Itulah mengapa Aspect-based Sentiment Analysis harus lebih mendalam karena yang dianalisis bisa langsung satu kalimat, bukan satu kata saja. Dengan begitu hasil yang diberikan menjadi lebih beragam.

4. Multilingual sentiment analysis

Multilingual Sentiment Analysis adalah tipe analisis sentimen yang cukup sulit. Mengapa bisa begitu? Alasan utamanya adalah banyak sekali preprocessing dan sumber daya yang dilibatkan. Ada sumber gaya yang berasal dari internet, seperti lexicons sentimen, tapi ada juga yang perlu dibuat kodenya ketik digunakan, contohnya corpora yang sudah diterjemahkan atau algoritma noise detection.

Sebenarnya Anda juga bisa mendeteksi bahasa dalam teks secara otomatis menggunakan beberapa tools yang memang telah memiliki fitur itu. Kemudian bisa langsung melatih model analisis sentimen khusus untuk mengklasifikan teks dalam bahasa pilihan Anda.

Jadi total ada empat tipe dari analisis sentimen, yaitu Fine-grained Sentiment Analysis, Emotion Detection, Aspect-based Sentiment Analysis, dan Multilingual Sentiment Analysis. Dari keempat tipe analisis sentimen ini, mana yang kira-kira paling cocok untuk Anda?

Memilih tipe analisis sentimen untuk digunakan dalam bisnis memang tidak boleh sembarangan. Contohnya seperti Fine-grained Sentiment Analysis yang memang lebih cocok untuk bisnis e-commerce. Sedangkan Emotion Detection bisa langsung melihat ekspresi emosi berbeda-beda dari sebuah kalimat.

Kemudian Aspect-based Sentiment Analysis memberikan hasil berdasarkan apa yang disukai dan tidak disukai dalam komentar itu. Terakhir, Multilingual Sentiment Analysis harus memiliki daftar berbagai macam bahasa dan wajib di-update secara berkala agar semakin banyak kosakatanya.

Setelah mengenal tipe-tipe analisis sentimen yang telah dijelaskan di atas, Anda harus memahami bagaimana menggunakan analisis ini. Banyak yang belum tahu bagaimana menggunakan analisis ini dalam berbagai metode atau kasus.

Penggunaan Sentiment Analysis

Total ada lima penggunaan analisis sentimen yang bisa Anda manfaatkan secara mendalam demi mendapatkan pengembangan bisnis lebih baik lagi. Apa saja cara penggunaannya? Anda bisa mengetahuinya melalui penjelasan ini.

1. Social Media Monitoring

Siapa yang senang bermain media sosial? Bisa dipastikan semua orang senang bermain media sosial. Apapun itu platformnya. Dari Twitter, Instagram, Facebook, hingga TikTok. Namun media sosial tidak hanya fokus untuk senang-senang saja. Anda bisa memanfaatkan media sosial dalam bisnis.

Ada berbagai aktivitas marketing, sales, dan branding yang dapat dilakukan di dalam media sosial. Bahkan Anda bisa mendapatkan pendapat publik serta pelanggan dengan lebih mudah di media sosial. Hanya dengan mencari nama produk atau bisnis Anda di media sosial, maka bisa muncul berbagai penjelasan atau cerita tentang produk tersebut.

Itulah mengapa penting sekali untuk mengetahui sentimen apa yang dibicarakan publik terhadap bisnis Anda. Anda bisa melihat apakah mayoritas pelanggan lebih memberikan pendapat positif, negatif, atau netral.

Apalagi masyarakat juga lebih mudah mengakses media sosial. Ketika mereka sedang membutuhkan pendapat atau review tentang suatu produk sebelum membelinya, maka masyarakat langsung membuka media sosial dan mencarinya di sana. Jadi jangan sampai lupa untuk melakukan analisis sentimen di dalam media sosial agar Anda bisa melihat apa saja komentar pelanggan tentang produk bisnis. Jika sampai melewatkan media sosial, itu merupakan hal yang buruk sekali karena Anda melewatkan kesempatan emas dalam menjalankan analisis sentimen.

Baca Juga: Mengenal Social Media Monitoring

2. Brand Monitoring

Selanjutnya ada brand monitoring. Hal ini merupakan bagian yang lebih luas daripada social media monitoring. Mengapa bisa begitu?

Soalnya, brand monitoring dilakukan memang untuk mengetahui sentimen dari opini publik di dalam media sosial dan platform lainnya. Dengan hal ini, maka kamu bisa melihat pandangan orang tentang produk dan bisnis Anda secara lebih dalam.

Brand monitoring jauh lebih penting untuk dilakukan bisnis. Bahkan dari segi namanya saja sudah terlihat betapa berharganya langkah ini untuk brand. Kalau tidak melakukan brand monitoring, Anda bisa melewatkan banyak hal penting tentang opini publik yang sebenarnya bagus untuk meningkatkan kualitas bisnis dan layanan.

3. Customer Feedback

Apa itu customer feedback? Ketika social media monitoring dan brand monitoring fokus untuk melihat sentimen publik secara luas, ternyata berbanding terbalik dengan customer feedback.

Tujuan utama dari customer feedback adalah mengumpulkan pendapat dari pelanggan. Anda bisa mengumpulkan pendapat dari pelanggan dengan metode survei hingga wawancara. Hasil survei itu dikumpulkan dan dianalisis dengan teknik analisis sentimen.

Customer feedback banyak digunakan dalam menyerap pendapat pelanggan. Biasanya sangat berguna dalam tahapan product development. Feedback ini sendiri perlu didapatkan agar Anda mengetahui bagaimana produk dan bisnis yang dijalankan. Apakah sudah sesuai atau belum. Kalau ternyata hasilnya malah kurang bagus, maka bisa langsung dilakukan perbaikan di berbagai sisi.

4. Customer Service

Apakah Anda sudah menggunakan jasa customer service dalam bisnis? Tidak dapat dimungkiri bahwa masih belum banyak yang menggunakan customer service. Mereka hanya menggunakan form feedback saja. Padahal menggunakan customer service cukup penting karena dapat menilai apakah pelanggan memiliki sentimen positif, negatif, atau netral ketika mereka menghubungi Anda.

Kalau memang bisnis Anda sudah menggunakan customer service, berarti itu menjadi pertanda bagus. Sebaliknya, jika belum menggunakan customer service, sebaiknya gunakan jasa ini karena bisa lebih mudah menjaring pendapat pelanggan dengan lebih tepat untuk segera melakukan analisis sentimen.

5. Market Research

Terakhir ada market research atau riset pasar. Di dalam bisnis, riset pasar tidak kalah pentingnya. Anda bisa memanfaatkan riset pasar yang digabungkan dengan analisis sentimen untuk menilai apa yang sedang disukai dan tidak disukai oleh pasar.

Dari hasil analisis tersebut, Anda bisa mengambil keputusan dalam bisnis. Khususnya memanfaatkan hal-hal yang memang sedang naik daun atau disukai oleh pelanggan.

Di antara social media monitoring, brand monitoring, customer feedback, customer service, dan market research, semuanya memegang peranan penting dalam usaha analisis sentimen. Bisa dibilang, Anda sebaiknya melakukan seluruhnya agar mendapatkan hasil analisis lebih bagus lagi.

Tantangan dalam Analisis Sentimen

Analisis sentimen menjadi suatu hal yang cukup menyulitkan. Anda harus mengolah data dari bahasa alami dengan komputer untuk mendapatkan hasil sentimen secara akurat. Banyak data scientist yang memang mampu melakukan pengklasifikasi sentimen dengan akurat. Namun ada berbagai tantangan di dalam proses pengerjaannya.

Ada berbagai tantangan dalam analisis sentimen. Masing-masing tantangan ini bisa ditemukan dan muncul dengan cepat dan tanpa ada peringatan terlebih dulu. Daripada Anda kebingungan ketika masalah ini datang, sebaiknya ketahui sekarang juga agar dapat menyiapkan diri sebelum melakukan analisis sentimen.

1. Subjektivitas dan Nada

Ada dua jenis teks, yaitu subjektif dan objektif. Subjektif mengandung sentimen yang gamblang dan terlihat jelas, sedangkan objektif mengandung sentimen yang tidak terlihat jelas atau samar. Jadi jika Anda menemukan kalimat “baju ini bagus” dan “baju ini warna kuning”, maka sentimen positif itu ada di dalam kalimat pertama. Untuk kalimat kedua lebih memberikan sentimen netral.

Untuk melihat mana yang positif, negatif, dan netral, semuanya tergantung kata sifat atau kata kerja di dalamnya. Dari sana maka bisa terlihat bagaimana sentimen yang ada terbentuk.

2. Konteks dan Polaritas

“Perhatikan konteksnya!” Kalimat itu mungkin sering Anda dengar. Sebenarnya ucapan ini memang benar. Dalam beberapa hal, harus memperhatikan konteks pembicaraan dan kalimatnya apa. Semua ucapan pasti diucapkan dalam suatu konteks.

Menganalisis sentimen tanpa konteks menjadi lebih sulit. Salah satu masalahnya adalah mesin tidak bisa memahami konteks jika tidak disebutkan secara eksplisit. Jika menggunakan kata “jelek” atau “buruk”, maka sudah jelas bahwa itu merupakan sentimen negatif. Namun bagaimana jika menggunakan kata “sudah habis”. Apakah itu negatif, positif, atau netral? Itulah yang tidak bisa dilihat sistem komputer dengan baik.

Pra dan pasca processing memang diperlukan jika Anda ingin memperhitungkan sebagian konteks dari teks tersebut. Namun bagaimana melakukan pra dan pasca processing untuk menangkap konteks yang memang sulit bisa memberikan Anda hasil lebih tepat lagi.

3. Ironi dan Sarkasme

Masyarakat sering mengeluarkan pendapat dan opini dengan berbagai nada dan maksud. Termasuk ironi dan sarkasme. Ketika ingin mengekspresikan sentimen negatif, maka mereka lebih senang menggunakan rangkaian kalimat yang mengandung ironi dan sarkasme. Sudah pasti menjadi lebih sulit dideteksi oleh komputer tanpa memiliki pemahaman seluruh konteks sesuai situasi dan kondisinya.

Sentimen yang terhitung rancu memang bukan menjadi hal aneh dalam membaca opini pelanggan. Bahkan komentar-komentar itu pun masih terlihat rancu ketika dibaca manusia, apalagi kalau dibaca komputer. Dengan kondisi ini, apa yang kira-kira perlu Anda lakukan? Akhirnya menyerahkan semuanya ke komputer menjadi lebih bagus mengingat banyaknya opini dan komentar yang harus dikumpulkan.

4. Perbandingan

Bagaimana melakukan perbandingan dalam analisis sentimen adalah sebuah tantangan. Biasanya ada komentar atau opini yang memang memberikan perbandingan. Contohnya seperti “produk ini lebih baik digunakan daripada Anda tidak membelinya sama sekali”.

Perbandingan ini mungkin akan sulit dibaca oleh komputer untuk proses analisis sentimen. Apakah termasuk positif, negatif, atau netral. Konteks inilah yang menjadi perbedaan. Sekarang, kalau ditanya, menurut Anda, kalimat “produk ini lebih baik digunakan daripada Anda tidak membelinya sama sekali” memiliki sentimen negatif, positif, atau netral?

Baca Juga: Memahami Apa Itu Marketing Mix

5. Emoji

Penggunaan emoji sudah tidak asing lagi di dalam berkomunikasi, termasuk memberikan opini dan komentar. Saat memasukkan emoji senyum, apakah berarti orang itu bahagia? Mungkin banyak yang berpikir begitu. Namun ketika memerhatikan konteks, belum tentu bahagia juga walaupun memasukkan emoji senyum. Bisa saja itu adalah sarkasme. Cukup sulit tapi menarik, bukan?

6. Mendefinisikan Netral

Apa yang dimaksud dengan mendefinisikan netral? Ini merupakan salah satu tantangan yang cukup pelik di dalam melakukan analisis sentimen. Seperti yang biasa terjadi di dalam masalah klasifikasi, mendefinisikan apa itu netral, positif, dan negatif bukanlah perkara mudah. Tapi netral pun juga susah. Kenapa netral susah?

Saat Anda membaca sebuah kalimat, maka ada beberapa opsi apakah kalimat itu netral atau malah positif dan negatif. Sangat penting untuk melihat model analisis sentimen di dalam persoalan ini. Data itu memerlukan kriteria kategori atau klasifikasi konsisten agar bisa mendapatkan hasil akhir yang tepat.

Beberapa cara untuk melihat teks yang netral adalah:

Jika ada teks objektif yang tidak mengandung sentimen eksplisit, Anda bisa memasukkan teks tersebut ke dalam kategori netral.
Jika Anda memproses data sebelumnya untuk menyaring informasi yang tidak relevan, Anda dapat memasukkannya sebagai teks netral. Lakukan hal ini jika Anda tahu bagaimana kondisi ini dapat memengaruhi kinerja secara keseluruhan. Ketika ingin mendapatkan hasil yang jelas, malah akhirnya menjadi bermasalah dan hasil analisisnya tidak jelas atau lebih buruk.
Jika Anda melihat ada teks opini atau pendapat yang berisi sebuah keinginan, seperti “produk ini diharapkan memiliki ukuran yang menjadi lebih besar lagi”, maka itu termasuk ke dalam teks netral.

7. Human Annotator Accuracy

Analisis sentimen adalah tugas yang sulit untuk dijalankan, bahkan bagi manusia sekalipun. Rata-rata, ketika manusia ikut andil dalam melakukan pengambilan keputusan analisis sentimen, maka cukup jarang untuk mendapatkan hasil yang sama. Malah lebih sering berbeda karena memiliki pemahaman yang berbeda pula. Itulah mengapa penggunaan komputer untuk hal ini harus dimaksimalkan. Alasannya karena analisis sentimen bukan pekerjaan yang mudah dan bisa dilakukan manusia dengan baik.

Ketika analisis sentimen berjalan dengan baik, maka hasil yang diberikan bisa berdampak positif. Hasil yang diberikan pun juga cukup akurat, hingga 80%. Jadi sebagian besar data tersebut sudah sangat bagus untuk dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan.

Jika Anda memang baru melakukan analisis sentimen, maka perlahan-lahan akan terlihat peningkatan dalam arti positif. Dengan analisis sentimen yang tepat, akhirnya Anda bisa mendapatkan kumpulan data yang bermanfaat.

Jadi itulah penjelasan tentang sentiment analysis. Seluruh panduan yang kami berikan bisa menjadi dasar utama bagi Anda untuk mulai memanfaatkan teknologi ini. Memang, menjalankan sentiment analysis perlu dukungan mesin atau tools yang mumpuni dan berkualitas. Tapi ketika usaha Anda membuahkan hasil, maka keuntungan besar bisa dipetik dari sana. Kita tidak berbicara mengenai keuntungan dari segi uang, melainkan keuntungan untuk mengembangkan bisnis dengan barisan strategi berbasis data.

Tidak hanya dengan sentiment analysis saja, Anda juga bisa mencapai target bisnis dengan digital marketing yang tepat. Itulah mengapa ToffeeDev hadir bagi Anda. Kami menyediakan layanan untuk bisnis dengan strategi SEO hingga Ads yang bisa membantu meningkatkan keuntungan bisnis Anda.

Seluruh upaya ini sangat penting untuk membantu perusahaan mencapai target bisnis. Namun jangan sampai menjalankan digital marketing tanpa metode yang berjalan efisien dan efektif. Anda tetap harus menjalankan strategi ini dengan baik melalui dukungan dari ToffeeDev.

ToffeeDev memberikan solusi bisnis tepat sesuai kebutuhan Anda melalui strategi. Dukungan dari seluruh tim ToffeeDev yang memiliki pengalaman dalam digital marketing untuk berbagai jenis klien siap memberikan solusi tepat. Bisnis Anda dapat merasakan manfaatnya secara nyata dengan dukungan dari ToffeeDev. Klik di sini untuk melakukan konsultasi bisnis bersama ToffeeDev sekarang juga!

Share this post :