Apa Itu Sentiment Analysis

Apa Itu Sentiment Analysis – Ulasan konsumen yang masuk melalui pesan sosial media atau kolom komentar tentunya akan menjadi kepuasaan sendiri bagi pelaku usaha, apalagi jika produk yang anda jual menjadi bahan perbincangan di semua platform.

Namun, pujian yang hadir juga tidak cukup, terkadang ada beberapa postingan sosial media yang tidak mencantumkan nama anda, namun menjelaskan kekurangan dan kelebihan produk dan layanan anda, hingga akhirnya diperbincangkan di platform social media lain.

Pada saat inilah, metode pengumpulan data mengenai kepuasaan konsumen melalui sentiment analysis dilakukan.

Sentiment analysis merupakan proses untuk mendeteksi sentimen yang negatif atau positif di sebuah postingan sosial media berupa tulisan. 

Kegiatan ini biasa dilakukan oleh sebuah bisnis untuk mendeteksi sentimen di data sosial media untuk mengukur brand reputation atau memahami keluhan dan keinginan konsumen.

Dengan berbagai data yang dikumpulkan, pelaku usaha juga bisa membuat strategi yang dapat membantu peningkatan pelayanan konsumen ke depannya, sehingga memberikan pengalaman terbaik yang membuat mereka terus kembali membeli produk anda.

Tipe-tipe Sentiment Analysis

Analisis sentimen memfokuskan pada tiga emosi yang berbeda, seperti positif, negatif, dan netral, atau mendeteksi emosi dan perasaan khusus, seperti marah, senang, atau sedih. 

Namun, sebelum anda mengartikan bagaimana konsumen anda memberikan timbal balik pada produk yang anda jual, maka anda bisa memulai dengan membagikan sentimen tersebut ke beberapa kategori khusus dengan tipe yang sesuai.

Berikut macam-macam sentiment analysis berdasarkan beberapa level emosi dan perasaan khusus.

Graded

Apabila polaritas emosi di sentiment analysis penting bagi anda, maka anda bisa memperluas kategori dengan memasukkannya ke level yang berbeda emosi positif dan negatif,. Beberapa level perasaannya adalah :

• Sangat positif
• Positif
• Netral
• Negatif
• Sangat negatif.

Beberapa opsi jawaban tersebut tentunya pernah anda temukan saat mengisi angkat kepuasaan konsumen yang biasanya dibagikan oleh sales di pusat perbelanjaan dan keramaian.

Tidak hanya itu, anda bisa menemukannya saat memberikan ulasan tempat di aplikasi google maps atau berbagai website marketplace lainnya, dengan memberikan rating dari bitang satu hingga lima.

Berbagai perbedaan kepuasaan tersebut, biasanya disebut dengan analisa sentimen bergradasi, serta bisa memberikan tanda bintang lima dalam suatu ulasan. misalnya :

• Sangat positif : bintang 5
• Sangat Negatif : bintang 1

Semakin sedikit jumlah bintang yang di dapatkan di level tertentu, maka akan memberitahu anda kepuasaan konsumen, yang bisa menjadi evaluasi dengan membaca ulasan yang biasanya ada di kolom komentar.

Deteksi Emosi 

Sentiment analysis berupa deteksi emosi akan membantu anda dalam mendeteksi emosi yang lebih detail, seperti senang, fruustasi, depresi, marah, serta sedih.

Beberapa deteksi emosi sendiri menggunakan sistem lexicon, yang menggunakan kata-kata sebagai deteksi emosi atau penggunaan algoritma mesin.

Sayangnya, kerugiaan dari menggunakan deteksi emosi sebagai sentiment analysis adalah beberapa orang mungkin menggunakan kata-kata yang tidak pantas atau sopan, sehingga kurang enak dibaca oleh orang lain.

Saat menemukan berbagai deskripsi tersebut, maka anda bisa menghapusnya agar tidak terbaca oleh orang lain, atau melaporkannya ke developter terbaik agar akun tersebut tidak bisa lagi berkomentar.

Aspect-Based Sentiment Analysis

Biasanya saat anda melakukan sentiment analysis pada sebuah respon konsumen berupa tulisan yang masuk ke dalam kolom ulasan,  maka anda juga ingin mengetahui aspek khusus atau orang-orang yang memberikan respon dengan cara yang negatif atau positif.

Salah satunya jika anda akan memeriksa ulasan mengenai kualitas produk anda di kolom komentar, maka anda mungkin akan menemui seseorang yang memberikan komentar seperti “kapasitas memori penyimpanan terlalu rendah, sehingga saya tidak bisa menyimpan terlalu banyak data”

Sehingga untuk memudahkan jalan tersebut, maka anda bisa menggunakan aspect bases sentiment analysis untuk menentukan bahwa kalimat yang digunakan mengomentari kapasitas memori yang terlalu pendek.

Multilingual Sentiment Analysis

Luasnya pasar konsumen yang dimiliki seorang pelaku usaha, tidak jarang membuat anda menemukan ulasan menggunakan bahasa yang berbeda, sehingga membantu anda kesulitan dalam memahami masalah yang dihadapi.

Pada proses pengolahan multilungual sentiment analysis ini anda akan membutuhkan mesin penerjemah yang mengalihbahasa menggunakan algoritma khusus dengan kode tertentu.

Alternatifnya, anda bisa mendeteksi sebuah bahasa di tulisan secara otomatis dengan klasifikasi bahasa, kemudian biasakan sentiment analysis tersbeut untuk mengklasifikasikan teks ke dalam bahasa pilihan anda.

Salah satunya contoh yang bisa ditemukan adalah saat anda memasuki halaman Google Playstore, dimana anda akan menemukan ulasan dari berbagai bahasa yang berisi komplain atau ulasan baik.

Dalam menentukan ulasan yang sesuai, maka mereka mungkin saja menemukan multilingual sentiment analysis yang mengelompokkan bahasa ke tempat-tempat tertentu.

Source : https://socialmediamarketer.id/