“Sentiment analysis? Apaan tuh?”
Dalam keseharian, setiap orang memiliki sentimen atau sikap terhadap hal-hal yang dialami.
Mungkin kamu nyaman menonton video mukbang di YouTube, tetapi lebih memilih TikTok kalau ingin mencari video resep masakan. Atau, kamu lebih cocok sama algoritma Reels di Instagram dibandingkan Spotlight di Snapchat. Nah, penilaian atas hal-hal tersebut adalah hal yang wajar dan natural.
Namun, bagi bisnis, sentimen kolektif sangatlah berharga. Itu menandakan bagaimana respons masyarakat atas produk yang dilepas ke pasaran. Oleh karenanya, muncullah sistem sentiment analysis. Kalau kamu makin penasaran, simak artikel ini sampai tuntas, ya!
Apa itu Sentiment Analysis?
Sentiment analysis adalah penggunaan sistem Natural Language Processing, statistik, dan analisis teks untuk mengidentifikasi sentimen dalam teks. Sentimen yang dimaksud nantinya bisa masuk ke kategori positif, negatif, maupun netral.
Akan tetapi, yang perlu diingat, sentiment analysis tidak melulu berkutat pada baik atau buruk suatu produk. Tetapi juga bisa diaplikasikan ke argumen, misalnya apakah seseorang mendukung atau menentang suatu hal, atau apakah pengguna menyukai atau membenci sesuatu.
Dengan kata lain, area sentiment analysis bisa mencakup pengidentifikasian sikap, emosi, dan opini konsumen terhadap produk, merek, atau layanan perusahaan demi kepentingan operasional bisnis. Jadi memang luas ya targetnya.
Analisis sentimen yang bagus akan membuat bisnis mampu memetakan kebutuhan konsumen dengan lebih presisi. Alhasil, tingkat kepuasan mereka terhadap perusahaan pun bisa terjaga.
BACA JUGA: Mau Jadi Data Analyst? Yuk Lihat Tugas dan Skillnya Dulu!
7 Alasan Mengapa Sentiment Analysis Penting
Perjalanan suatu bisnis bisa langgeng jika ia mampu memahami apa yang diinginkan oleh konsumen. Berikut adalah alasan-alasan lain mengapa kamu tidak boleh mengabaikan sentiment analysis.
1. Meningkatkan peluang penjualan
Konsumen yang puas dengan pembeliannya cenderung lebih mau merogoh kocek lebih dalam. Dengan analisis sentimen, kamu bisa dengan mudah mengidentifikasi mana pelanggan yang masuk kategori tersebut.
Hal ini akan membantumu dalam mengidentifikasi mana pelanggan yang puas dan bisa ditarget untuk pembelian selanjutnya. Tentu saja kamu jadi bisa menekan budget promosi karena tidak perlu membidik mereka yang kurang puas.
2. Melatih chatbot
Salah satu poin kelebihan dari sentiment analysis adalah hasilnya bisa dipakai oleh manusia maupun sistem. Jika kamu punya chatbot sendiri, ia dapat diintegrasikan pula. Sentiment analysis akan melatih chatbot agar bisa mengenali dan menanggapi suasana hati pelanggan.
Dari situ, bahkan chatbot nantinya bisa memutuskan apakah percakapan yang terjadi bisa dihandle oleh sistem atau perlu asistensi manusia langsung.
3. Mengidentifikasi pemicu sentimen
Setiap sentimen pasti ada pemicunya, entah disadari atau tidak. Dengan menggunakan analisis sentimen, kamu bisa mengidentifikasi pesan dan percakapan mana yang bertindak sebagai pemicu emosi.
Mungkin kata-kata seperti “mohon menunggu” adalah sumber kekesalan konsumen ketika komplain. Bisa juga, penggunaan emoji dalam percakapan lumayan berpengaruh ke konsumen.
Nah, memahami pesan apa yang memicu sentimen tertentu pada pelanggan akan membantumu untuk memberikan layanan yang lebih baik. Selain itu, ia juga berguna untuk bahan materi marketing yang efektif ke depannya.
4. Analisis krisis secara real-time
Analisis sentimen dapat mengidentifikasi permasalahan krusial secara real-time. Misalnya saja tiba-tiba percakapan tentang brand di media sosial meningkat karena seorang netizen melakukan spill dan jadi viral.
Model sentiment analysis dapat membantu bisnismu agar bisa segera mengidentifikasi situasi semacam ini. Dengan begitu, tim PR pun bisa segera mengambil tindakan yang sesuai.
5. Menyortir data yang bejibun
Apakah perusahaanmu mau dan mampu menyortir ribuan tweet, ulasan netizen, atau survei secara manual? Semakin besar bisnis, biasanya data semacam itu akan semakin menggunung. Mustahil untuk menanganinya secara konvensional.
Analisis sentimen akan membantu bisnis dalam memproses data berukuran besar dan tidak terstruktur itu dengan cara yang efisien dan tentu saja hemat biaya.
6. Pemberian insights instan
Bayangkan tim customer service di perusahaanmu sedang disibukkan dengan keluhan konsumen. Suasana hati pelanggan bisa berubah kapan saja selama interaksi berlangsung. Dari yang awalnya tampak netral, bisa tiba-tiba berubah jadi kesal dan sebaliknya.
Dengan analisis sentimen, agen CS dapat mengidentifikasi suasana hati setiap pelanggan secara real-time sehingga mereka tidak perlu mengeluarkan energi lebih untuk menduga-duga. Analisis ini pun akan sangat membantu menangani konsumen yang sejak awal sudah tampak tidak ramah.
7. Menganalisis kepuasan konsumen secara keseluruhan
Penilaian sentiment analysis umumnya akan diberikan dalam wujud angka yang dapat diukur. Misalnya kepuasan pelanggan rata-rata berada di angka delapan.
Ini akan memudahkanmu untuk melihat kesan dan suasana hati pelanggan ketika mereka berkomunikasi dengan brand secara keseluruhan. Baik sebelum memperoleh respons, ketika ditangani, serta setelah ada resolusi.
Hal semacam ini akan sangat merepotkan kalau dilakukan secara manual. Potensi kesalahan penilaiannya pun bisa sangat besar.
BACA JUGA: Studi Kasus Walmart: Meningkatkan Penjualan dengan Bantuan Big Data
Tipe-Tipe Sentiment Analysis
Sejauh ini kita sudah tahu bahwa analisis sentimen bekerja dengan kategorisasi tertentu. Bisa dengan penandaan positif, negatif, netral. Bisa juga dengan mendeteksi emosi tertentu semisal marah, senang, sedih, kesal, dan sebagainya. Atau pun, yang lebih spesifik misalnya mendesak atau tidak mendesak hingga tertarik atau tidak tertarik.
Sebenarnya, itu bisa dibilang sebagai bagian dari tipe analisis sentimen yang umum ditemui. Berikut ini adalah tipe-tipe lainnya yang populer:
1. Sentiment analysis bertingkat
Standar penilaian yang digunakan memang umumnya berada di rentang positif, netral, negatif. Meski begitu, kamu bisa memperluasnya sehingga tingkatan yang ada semakin spesifik dan tepat sasaran. Contohnya adalah dengan menjadikan urutannya seperti berikut:
- Sangat positif
- Positif
- Netral
- Negatif
- Sangat negatif
Perluasan seperti ini biasa disebut sebagai analisis sentimen bergradasi. Ia dapat digunakan untuk menafsirkan peringkat model bintang dalam ulasan, misalnya kalau sangat baik berarti bintang lima, dan sangat buruk adalah bintang satu.
2. Sentiment analysis pendeteksi emosi
Analisis sentimen tipe ini memungkinkan bisnismu untuk mendeteksi emosi konsumen. Misalnya seperti kebahagiaan, frustrasi, kemarahan, dan kesedihan.
Nah, sistem pendeteksi emosi biasanya sudah memiliki kamus kosakata sendiri yang nantinya dicocokkan oleh kerja algoritmanya. Hasil olah data dari sistem yang kompleks itu nanti akan menghasilkan kesimpulan emosi yang terdeteksi.
Namun, bukan berarti tipe ini tanpa cela. Karena menggunakan kamus kosakata, terkadang sistem yang ada tidak bisa membaca dengan akurat jika konsumen menggunakan kata-kata membingungkan.
3. Sentiment analysis berbasis aspek
Biasanya, saat menganalisis sentimen teks, kamu ingin tahu aspek tertentu yang disebutkan orang dengan cara yang positif, netral, atau negatif.
Di situlah analisis sentimen berbasis aspek dapat membantu. Misalnya ada ulasan berbunyi, “Umur baterai kamera ini terlalu pendek.”
Dengan pengklasifikasi berbasis aspek, kamu akan bisa mengidentifikasi bahwa kalimat tersebut mengungkapkan pendapat negatif tentang produk yang bersangkutan.
4. Sentiment analysis multibahasa
Analisis sentimen multibahasa termasuk yang paling sulit. Mengapa? Karena ini melibatkan banyak preprocessing dan sumber daya yang nantinya bisa sangat kompleks. Kamus kosakatanya pun akan terdiri lebih dari satu set dan algoritma harus tahu mana yang harus dipakai.
Dengan kata lain, jika memutuskan untuk menggunakan tipe ini, pastikan bisnismu mampu membangun algoritmanya dengan baik. Hal ini penting untuk diperhatikan agar nantinya sentiment analysis yang dihasilkan tidak misleading.
Cara Kerja Sentiment Analysis
Algoritma analisis sentimen dilatih untuk mengidentifikasi kata benda, kata kerja, kata sifat, hingga kata keterangan yang digunakan. Sumber analisisnya pun beragam, mulai dari teks, suara, dan indikator emosional lainnya yang bisa menandakan kesan positif atau negatif.
Setelah teks diinput, kemudian deretan kata itu akan diubah menjadi bahasa sistem atau dikenal sebagai tokenisasi. Berikutnya, berdasarkan set kamus kosakata yang dimiliki, token itu akan difilter sedemikian rupa sebelum mulai diklasifikasi. Terakhir, keluarlah sentiment class yang bisa dibaca sebagai insights-nya.
Aplikasi analisis sentimen pelanggan yang canggih akan bisa mengurai sentimen emosional pelanggan layaknya itu dinilai langsung oleh manusia. Jadi jangan heran kalau suatu waktu kamu bercakap-cakap dengan bot e-commerce dan ia bisa dengan tepat merespons keluhanmu. Itu adalah hasil kerja dari sentiment analysis.
Algoritma Sentiment Analysis
Sebagai sistem yang canggih, ada dua tipe algoritma yang biasanya dipakai oleh sentiment analysis.
Basis machine learning (ML)
Algoritma ML yang dipakai di sini kurang lebih sama dengan yang juga dipakai oleh program komputer lainnya. Ia akan memintamu untuk membuat set contoh yang dimasukkan ke klasifikasi-klasifikasi yang diinginkan.
Artinya, kamu harus mengumpulkan set data yang relevan dengan pengkategorian positif, negatif, serta netral. Nantinya, melalui contoh-contoh yang ada, program ini akan melakukan pengayaan dan pengembangan agar “otaknya” semakin kaya. Ia harus terus dilatih tentang pelabelan data agar semakin peka.
Algoritma ini cocok dipakai untuk dokumen-dokumen sentiment analysis yang punya rentang kemungkinan emosional yang tinggi dan cenderung sulit dipahami oleh pemrograman sederhana.
Basis kamus kosakata
Berikutnya adalah yang berbasis dengan kamus kosakata. Seperti namanya, teknik ini menggunakan kamus kata. Setiap kata dijelaskan dengan spektrum emosional dan kekuatan sentimennya.
Kamus ini kemudian mencocokkan kata-kata yang digunakan dengan dokumen yang ada untuk menghitung skor keseluruhan teks. Algoritma leksikal semacam ini dapat mencapai hasil yang hampir sempurna, tetapi tentu mereka memerlukan data kosakata yang kaya. Sedangkan hingga saat ini masih banyak bahasa yang set datanya belum lengkap.
6 Rekomendasi Tools Sentiment Analysis
Sentiment analysis tools merupakan software yang bisa kamu gunakan untuk menganalisis percakapan teks terkait nada bicara, maksud, dan emosi di balik setiap pesan yang diunggah di internet.
Ada banyak tools yang bisa kamu gunakan untuk melakukan sentiment analysis. Berikut adalah yang paling banyak digunakan secara global:
1. Brandwatch
Brandwatch sebenarnya merupakan software analisis sosial yang juga mendukung kemampuan analisis sentimen.
Tool ini akan melacak berbagai platform media sosial, termasuk yang paling spesifik sekalipun seperti Tumblr, VK, dan Goodreads. Jika ada platform yang kamu cari tapi tidak dapat ditemukan di Brandwatch, kamu bisa memintanya untuk ditambahkan secara manual.
Brandwatch menganalisis data yang bisnismu miliki dalam banyak cara yang mencakup analisis sentimen dan analisis pertumbuhan. Insights-nya pun lengkap, misalnya jika ada sentimen negatif, hasilnya dapat dipecah berdasarkan demografis sehingga kamu dapat memahami bagian mana yang paling banyak keluhan.
Software ini juga bisa menunjukkan tren dan mendeteksi pola dalam data. Jika terjadi anomali pada pola datanya, ia akan memberikan notifikasi khusus.
2. Critical Mention
Critical Mention sebenarnya merupakan software monitoring dan analisis media. Di sini kamu bisa menggunakannya untuk melacak, menganalisis, dan membagikan berita yang ada. Fokus utamanya adalah memantau TV, radio, berita daring, podcast, hingga konten berlisensi. Unik, ya?
Inilah yang membedakannya dari tools lain yang umumnya berkutat pada media sosial.
Critical Mention akan membantumu memahami konteks liputan media yang ada dengan sentiment analysis. Analisis ini berlaku baik untuk konten berita baik itu cetak maupun online. Bahkan, kamu dapat menarik metrik seperti pangsa suara, sentimen, maupun nilai publisitas.
3. Hootsuite
Di kalangan pegiat media sosial, nama Hootsuite sudah terlalu seringlah terdengar. Ia merupakan salah satu platform manajemen media sosial terpopuler. Memang, fokus utamanya adalah mengelola aktivitas sosial milik brand. Akan tetapi, ia juga bisa melakukan analisis audiens.
Bahkan, Hootsuite Insights mampu menganalisis platform media sosial untuk mengungkapkan sentimen keseluruhan mengenai brand yang kamu punya sekaligus tren di sekitarnya. Kamu bisa memfilter informasi berdasarkan demografi, lokasi, serta bahasa yang digunakan.
4. Lexalytics
Lexalytics adalah salah satu tools sentiment analysis dengan fitur yang terlengkap. Ia bisa merambah kolom komentar, review, survei, dan dokumen teks lainnya. Apa pun yang kamu cari, dia ada!
Sistemnya akan melakukan identifikasi dengan standar kategori, tema, hingga kemungkinan motif di baliknya. Dengan kata lain, Lexalytics memastikan bahwa ia mampu mendeteksi sentimen setepat dan sedetail mungkin.
Pendekatan multifaktor tersebut juga memungkinkan pengguna untuk memahami konteksnya. Hal ini penting jika bisnis ingin melakukan evaluasi mendalam mengenai keberhasilan maupun kegagalannya.
BACA JUGA: 19+ Marketing Tools Ampuh di Era Digital
5. MonkeyLearn
MonkeyLearn menggunakan algoritma machine learning khusus untuk mendapatkan topik, sentimen, maksud, kata kunci, dan masih banyak lagi. Ia menawarkan model yang dapat kamu gunakan untuk menganalisis teks yang ada.
Model ini dapat digunakan untuk mengkategorikan teks atau mengekstraksi potongan informasi. Nah, analisis sentimen termasuk di salah satu modelnya. Terdapat model sentiment analysis umum yang mengklasifikasikan teks berbahasa Inggris.
MonkeyLearn pun telah menyusun modul sentimen spesifik. Misalnya, modul Sentimen Tweet yang akan mengklasifikasikan kicauan berbahasa Inggris dalam kategori sentimen positif, netral, atau negatifnya. Dengan modul-modul semacam ini, kamu bisa langsung menggunakan tanpa harus membuatnya dari nol.
7. Talkwater
Talkwalker adalah tool penguping di media sosial yang sangat lengkap. Seperti Brandwatch, ia punya jangkauan pendengaran yang tak terbatas. Bahkan, tak hanya di jejaring sosial, kamu pun bisa mengakses sentimen hingga ke situs berita, situs ulasan, blog, forum, dan sebagainya.
Bahkan, software ini mengklaim bahwa mereka adalah salah satu pemilik analisis sentimen terbaik untuk mendeteksi sarkasme. Dalam laporannya, kamu nantinya bisa mengecek tren kepuasan pelanggan, hingga melihat fitur produk mana yang disukai dan yang tidak disukai. Jika kamu ingin memperoleh hasil yang lebih komprehensif, pakailah fitur filter hasil berdasarkan jenis layanan yang disediakan. Komplit!
Siap Belajar Sentiment Analysis Lebih Jauh?
Analisis sentimen punya kaitan erat dengan data persepsi produk/jasa di mata konsumen yang bersuara di media.
Data yang yang jumlahnya bisa sangat banyak itu nantinya akan diproses oleh sistem analisis canggih. Tujuan akhirnya, menghasilkan insights yang bisa jadi modal evaluasi bisnis. Melalui sistem ini, kamu jadi tidak perlu repot-repot melakukan analisis manual satu per satu.
Jika ingin berbagi pengalaman tentang sentiment analysis maupun berdiskusi lebih jauh tentang topik ini, jangan ragu untuk bergabung di channel Discord Bitlabs! Selamat belajar!
