Dalam dunia digital yang penuh persaingan, memahami pelanggan adalah kunci kesuksesan bisnis. Namun, bagaimana cara mudah untuk mengetahui apakah mereka puas atau kecewa? Seperti kehadiran kesan atau feedback pelanggan yang kadang berisi respons yang positif namun tak jarang juga berisi ungkapan rasa kesal yang tak berujung. Di sinilah analisis sentimen memainkan peran penting.

Definisi dan Urgensi Analisis Sentimen di Era Digital

Analisis sentimen adalah proses menggunakan teknik pengolahan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi, mengekstraksi, dan mengklasifikasikan opini atau perasaan yang terkandung dalam teks. Tujuannya untuk menentukan sikap atau perasaan yang ditunjukkan oleh publik atau pelanggan terhadap suatu topik, produk, layanan, atau entitas lainnya. Sikap atau perasaan ini bisa berupa sentimen positif, negatif, atau netral.

Pentingnya Analisis Sentimen di Era Digital

• Perkembangan Teknologi dan Media Sosial
  Kini hampir setiap orang memiliki akses ke platform media sosial atau forum daring, tempat mereka berbagi pendapat, pengalaman, dan opini. Sebagian besar interaksi ini terjadi dalam bentuk teks yang bisa dianalisis untuk mengetahui sentimen pengguna. Sehingga bisnis sekarang memiliki kesempatan untuk menggali informasi berharga dari percakapan daring ini, yang memberikan wawasan yang lebih langsung dan tidak terfilter tentang pandangan pelanggan.
• Jumlah Data yang Melimpah
  Setiap detik, ada begitu banyak pesan, komentar, dan ulasan yang diposting secara online. Ini menciptakan tumpukan data besar yang bisa sangat bermanfaat bagi bisnis jika dapat dianalisis dengan benar. Namun, manual untuk memeriksa setiap interaksi ini jelas sangat tidak efisien. Di sinilah teknologi analisis sentimen berperan besar, membantu memproses dan mengkategorikan data dalam skala besar.
• Keputusan Bisnis yang Lebih Tepat
  Dalam dunia bisnis yang kompetitif, keputusan yang berbasis data menjadi semakin penting. Analisis sentimen memungkinkan perusahaan untuk memahami perasaan pelanggan secara lebih akurat dan cepat, serta membantu dalam membuat keputusan yang lebih terarah, baik itu dalam pengembangan produk, layanan pelanggan, atau strategi pemasaran.

Cara Kerja Analisis Sentimen

Analisis sentimen di era digital memiliki cara kerja khusus dalam mengelola data. Terutama ketika berhadapan dengan jumlah data yang sangat besar (Big Data). Berikut ini adalah proses atau cara kerja analisis sentimen dari tahap awal hingga menghasilkan insight penting.

1. Pengumpulan Data

• Sumber Data
  Proses analisis sentimen dimulai dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber yang mengandung opini atau komentar. Sumber utama data ini biasanya mencakup:
  • Media Sosial: Platform seperti Twitter, Facebook, Instagram, atau TikTok sering menjadi tempat orang berbagi pendapat dan perasaan mereka tentang suatu produk atau layanan.
  • Ulasan Pelanggan: Situs web e-commerce atau platform seperti Google Reviews dan TripAdvisor menawarkan banyak ulasan pelanggan yang dapat digunakan untuk analisis.
  • Forum Online dan Blog: Diskusi di forum atau artikel blog juga dapat memberikan wawasan tentang bagaimana produk atau merek diterima oleh publik.
  • Survei dan Feedback: Data yang diperoleh dari survei atau feedback langsung dari pelanggan dapat menjadi sumber informasi yang sangat bernilai.
• Pengumpulan Data Secara Otomatis
  Untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar, biasanya digunakan teknik pemrograman dan perangkat lunak seperti web scraping atau API dari platform media sosial yang memungkinkan pengumpulan data secara otomatis.

2. Proses Pengolahan Data

• Pembersihan Data
  Data yang dikumpulkan sering kali berisi informasi yang tidak relevan atau berisik (misalnya spasi tambahan, kata yang tidak bermakna, atau simbol yang tidak perlu). Oleh karena itu, langkah pertama dalam proses pengolahan data adalah pembersihan data. Ini meliputi menghapus data yang tidak berguna dan menormalkan teks untuk analisis lebih lanjut.
• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
  Salah satu komponen utama dalam analisis sentimen adalah pemrosesan bahasa alami (NLP), yang memungkinkan komputer untuk “memahami” teks manusia. Dengan NLP, komputer dapat mengidentifikasi kata kunci, frase, dan struktur kalimat yang memberikan petunjuk tentang sentimen dalam teks. NLP membantu dalam:
  • Tokenisasi: Memecah teks menjadi kata-kata atau frasa yang lebih kecil untuk dianalisis.
  • Stop Words Removal: Menghapus kata-kata yang tidak mengandung makna penting seperti “dan,” “atau,” “itu,” dan lainnya.
  • Stemming dan Lemmatization: Mengubah kata-kata menjadi bentuk dasarnya (misalnya “berjalan” menjadi “jalan”).
• Analisis Teks
  Setelah data dibersihkan, langkah berikutnya adalah menganalisis teks untuk menilai sentimen yang terkandung di dalamnya. Teknik analisis teks yang digunakan bisa berupa:
  • Pendekatan Berbasis Kamus: Mencocokkan kata-kata dalam teks dengan daftar kata yang sudah ditentukan sebelumnya, yang dikategorikan berdasarkan sentimen (misalnya, “baik,” “positif,” “bagus” untuk positif, dan “buruk,” “jelek,” “negatif” untuk sentimen negatif).
  • Pendekatan Berbasis Pembelajaran Mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model dalam mengidentifikasi pola sentimen dalam teks. Model ini dapat memprediksi apakah teks tersebut positif, negatif, atau netral.

3. Penyaringan dan Pengkategorian Sentimen

• Pengkategorian Sentimen
  Setelah teks dianalisis, tahap selanjutnya adalah pengkategorian sentimen. Sentimen dikategorikan menjadi tiga kelas utama:
  • Positif: Teks yang menunjukkan opini atau perasaan positif terhadap produk, layanan, atau merek.
  • Negatif: Teks yang menunjukkan kritik atau ketidakpuasan.
  • Netral: Teks yang tidak menunjukkan emosi yang jelas atau hanya memberikan informasi tanpa opini yang kuat.
• Analisis Tingkat Lanjut
  Beberapa alat analisis sentimen dapat memberikan hasil yang lebih mendalam, seperti analisis perasaan (misalnya kebahagiaan, kemarahan, atau frustrasi) atau analisis aspek (menilai berbagai fitur produk seperti kualitas, harga, atau layanan pelanggan).

4. Evaluasi dan Interpretasi Hasil

• Visualisasi Hasil
  Hasil dari analisis sentimen biasanya disajikan dalam bentuk laporan atau visualisasi, seperti grafik atau diagram batang yang menunjukkan perbandingan antara jumlah sentimen positif, negatif, dan netral. Hal ini memudahkan bisnis untuk melihat gambaran umum tentang bagaimana merek mereka diterima oleh publik.
• Analisis Tren
  Selain itu, analisis sentimen juga dapat digunakan untuk memantau tren sentimen dari waktu ke waktu. Ini berguna bagi perusahaan untuk mengukur dampak dari kampanye pemasaran, peluncuran produk baru, atau perubahan kebijakan terhadap sentimen publik.
• Tindak Lanjut Berdasarkan Data
  Hasil dari analisis sentimen memungkinkan bisnis untuk mengambil keputusan yang lebih berbasis data. Misalnya, jika sebagian besar sentimen negatif berasal dari masalah tertentu dalam produk, bisnis dapat fokus pada perbaikan masalah tersebut untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.

Keuntungan Menggunakan Analisis Sentimen Secara Umum

Memanfaatkan perkembangan teknologi baru tentu memberikan keuntungan dan keunggulan tersendiri. Begitu juga ketika mulai menggunakan analisis sentimen sebagai salah satu tools dalam mencapai tujuan. Berikut ini adalah sejumlah keuntungan secara umum dari penggunaan analisis sentimen.

• Evaluasi Cepat dan Objektif
  Dengan bantuan teknologi AI, berbagai pihak dapat dengan mudah dan cepat mengevaluasi berbagai aspek yang mereka amati. Kecerdasan buatan dari teknologi ini mampu memberikan penilaian yang objektif sehingga memungkinkan pengambil keputusan untuk segera mencari solusi atau menyusun strategi berdasarkan penilaian tersebut.
• Meningkatkan Kualitas dan Efisiensi
  Analisis sentimen membantu dalam memahami ulasan atau opini yang diungkapkan oleh masyarakat, baik secara langsung maupun tidak langsung. Hal ini memberikan panduan yang jelas untuk meningkatkan layanan, produk, atau bahkan cara komunikasi. Dengan data ini, langkah-langkah untuk meningkatkan efisiensi operasional atau menciptakan hasil yang lebih baik dapat dilakukan secara lebih terarah.
• Riset dan Pengembangan Strategi Baru
  Hasil analisis sentimen yang menyediakan berbagai jenis data dapat digunakan untuk melakukan riset seperti mengidentifikasi tren, preferensi, serta kebutuhan masyarakat. Dengan informasi ini, individu maupun organisasi dapat menciptakan strategi baru yang lebih relevan dan sesuai dengan hasil pembacaan sentimen dan ekspektasi target audiens.
• Meningkatkan Hubungan dengan Audiens
  Dengan memahami apa yang disukai dan tidak disukai oleh audiens melalui analisis sentimen, hubungan dengan pelanggan, masyarakat, atau pengguna layanan dapat ditingkatkan. Tanggapan yang tepat terhadap opini yang muncul dapat memperbaiki hubungan, meningkatkan kepercayaan, dan menciptakan loyalitas di antara audiens.
• Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
  Data yang dihasilkan dari analisis sentimen memberikan wawasan yang mendalam tentang persepsi publik. Hal ini membantu dalam proses pengambilan keputusan yang lebih akurat dan berbasis data. Keputusan yang diambil berdasarkan analisis ini memiliki peluang lebih besar untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Cara Kerja Analisis Sentimen Netray Media Monitoring

Sebagai perusahaan yang berbasis teknologi AI dan Big Data, Netray mengembangkan media monitoring yang mampu membaca sentimen dari sebuah teks digital. Teknologi yang bernama Netray Sentiment Analysis (NSA) tersebut menganalisis opini penulis terhadap topik tertentu dari berita dan media sosial. NSA lantas memberikan sentimen positif, negatif, atau netral.

Kapasitas tersebut berasal dari melatih mesin kecerdasan buatan (AI) dengan sumber data yang sudah dipoles. Hasil dari pembacaan ini lantas diolah lagi oleh tim ahli guna mencapai tingkat konfidensial yang tinggi. NSA akhirnya menjadi salah satu inti dari Netray Media Monitoring bersama dengan fitur-fitur lain seperti NER (named entity recognition).

Keseluruhan fitur tersebut sudah tersedia di Dashboard Netray. User atau pelaku bisnis cukup memasukkan kata kunci dan memilih kanal yang ingin dipantau. Seperti kanal media sosial (X, YouTube, TikTok, Instagram, dan Facebook) atau kanal media massa daring. Pengguna juga bisa memilih kapan periode pemantauan ingin dilakukan. 

Setelah mendapatkan data yang diinginkan dari kanal spesifik, data tersebut akan dibersihkan dari elemen-elemen yang tidak relevan. Selanjutnya masing-masing datum akan diprediksi oleh mesin pintar untuk diberi label sentimen. NSA menggunakan model yang sudah disesuaikan dengan data di masing-masing kanal. Hasilnya akan ditampilkan di dashboard Netray bersama dengan produk analisis lainnya.

Tak perlu bingung jika ingin mencoba sentimen analisis untuk memantau kata kunci yang diinginkan. Pasalnya Netray Media Monitoring sekarang memiliki program uji coba gratis di Netray Trial. Atau pembaca bisa melihat contoh analisis kami di Analisis Netray.

Editor: Ananditya Paradhi