Analisis sentimen adalah praktik mengukur sikap negatif, netral, atau positif dalam sebuah teks. Menggunakan Natural Language Processing (NLP), data teks online tentang kata kunci tertentu dianalisis berdasarkan intensitas kata negatif atau positif yang dikandungnya.
Hasil analisis sentimen dapat berupa skor rata-rata kepositifan keseluruhan, awan kata dari kata-kata paling populer dalam teks, atau analisis mendetail tentang asosiasi yang dapat disimpulkan dari data.
Bagaimana Cara Kerja Analisis Sentimen?
Analisis sentimen dilakukan menggunakan tools tertentu dan melewati tahapan-tahapan di bawah ini:
Langkah 1): Pengumpulan Data
Analisis sentimen diterapkan pada data teks yang seringkali membutuhkan pembersihan dan pemrosesan yang ketat. Terlepas dari penggunaan API atau web scraping, data teks yang dikumpulkan dari web harus dibersihkan terlebih dahulu dari bagian yang tidak memiliki makna. Setelah itu, teks perlu dipenggal menjadi kata atau kelompok kata yang dapat diberi label positif atau negatif.
Langkah 2): Pilih model yang mau dianalisis
Model berbasis aturan adalah pendekatan paling sederhana untuk analisis sentimen, yaitu pelabelan data, baik secara manual atau menggunakan alat anotasi data. Pelabelan data mengklasifikasikan kata-kata dalam teks yang diekstraksi sebagai negatif atau positif.
Misalnya, ulasan yang mengandung kata-kata “bagus, hebat, luar biasa” akan dilabeli sebagai ulasan positif, sedangkan ulasan yang mengandung kata-kata “jelek, mengerikan, tidak berguna” akan dilabeli sebagai kata-kata negatif.
Ide heuristik ini dapat memberikan ide tingkat tinggi dengan sangat cepat tetapi akan melewatkan komentar yang mengandung kata-kata yang lebih jarang atau makna rumit yang mengandung kata-kata negatif dan positif.
Model Machine Learning memerlukan sedikit upaya manual selama pembuatan model, tetapi akan memberikan hasil yang lebih akurat dan otomatis dari waktu ke waktu. Setelah Anda memiliki data teks dalam jumlah besar untuk dianalisis, Anda akan memisahkan bagian tertentu darinya sebagai set pengujian dan secara manual memberi label pada setiap komentar sebagai positif atau negatif.
Model Machine Learning akan memproses masukan di atas dan membandingkan komentar baru dengan yang sudah ada untuk mengkategorikannya sebagai kata positif atau negatif berdasarkan kesamaan.
Salah satu keuntungan dari model tersebut adalah, karena data pelatihan akan mencakup lebih banyak contoh kata atau frasa kiasan yang lebih jarang, model akan dapat mengenali pola ini dalam data baru dan mengklasifikasikan komentar yang lebih kompleks secara akurat.
Langkah 3): Menganalisis dan mengevaluasi
Model pembelajaran berbasis aturan dan mesin dapat ditingkatkan dari waktu ke waktu. Misalnya, kamus kata negatif dan positif dapat diperbarui sebagai sumber referensi langsung untuk mengklasifikasikan data baru dengan lebih akurat.
Demikian pula, ada beberapa model Machine Learning yang dapat Anda terapkan pada data Anda dan bandingkan satu sama lain untuk menyempurnakan model dari waktu ke waktu.
Kendala dalam Proses Analisis Sentimen
Untuk mendapatkan hasil yang sempurna, pastikan anda mengetahui kendala umum dalam proses analisis sentimen. Dengan mengetahui kendala berikut, anda dapat membuat solusi atasnya.
- Kesan dan Tanda Baca
Bahasa manusia sangat kaya akan ekspresi. Terutama dengan semakin populernya emoji, tanda baca dalam data teks online membawa banyak makna. Demikian pula, emoji tersenyum yang berbeda dapat menyampaikan intensitas perasaan yang berbeda pula.
Solusi untuk ini adalah manfaatkan kamus sumber terbuka yang memungkinkan Anda merekam tanda baca atau emoji dengan cara yang dapat dipahami oleh algoritma pemrosesan bahasa alami.
- Ulasan palsu dan informasi yang salah:
Ulasan produk palsu atau konten yang dibuat oleh bot semakin menjadi perhatian banyak bisnis. Saat Anda bekerja dengan sejumlah besar data teks, mungkin sulit untuk mengidentifikasi konten palsu tersebut dan apakah sejumlah besar data Anda yang pada akhirnya dapat menyimpang dari hasil analisis Anda.
Overfitting
Jebakan umum dari semua algoritma Machine Learning adalah overfitting yang berarti model tertentu akan sangat cocok dengan data pelatihan terkait sehingga menganggap kumpulan data yang ada sebagai contoh paling lengkap dari semua kemungkinan. Akibatnya, tidak bekerja dengan baik dengan kumpulan data baru. Hal ini dapat terjadi karena berbagai alasan, seperti sampel yang terlalu kecil atau variasi yang tinggi dalam data pelatihan.
Solusinya: bandingkan model yang berbeda. Inilah sebabnya mengapa tahap “Analisis dan evaluasi” sangat penting untuk model Machine Learning karena langkah ini dapat membantu mendeteksi overfitting dan menyempurnakan model dengan menggunakan berbagai metode seperti menggunakan validasi silang, augmentasi data, atau mempertahankan beberapa bagian dari data.
Kesimpulan
Analisis sentimen merupakan upaya untuk menganalisis ekspresi pengguna melalui eksplorasi emosi pada sebuah kata atau kelompok kata. Analisis sentimen akan menghasilkan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan khususnya dalam bisnis.