Setelah mengenal definisi analisis sentimen dan manfaatnya bagi sebuah bisnis, kini Netray akan mengenalkan cara kerja analisis sentimen. Namun, sebelum mengetahui cara kerja analisis sentimen milik Netray, berikut metode dan teknik dasar analisis sentimen pada mesin AI secara umum.
Secara umum, analisis sentimen menggunakan beberapa metode. Natural Language Processing (NLP) menjadi salah satu teknik yang digunakan oleh developer untuk mengembangkan hal ini. NLP merupakan salah satu produk machine learning yang diciptakan untuk mempermudah dan membuat komputer menjadi lebih pintar dalam memahami, memproses, dan merespons bahasa manusia.
NLP memiliki berbagai definisi dari berbagai ahli. Dua ahli pencetus NLP, yakni Dr. John Grinder dan Dr. Richard Bandler mendefinisikan sebagai berikut. Menurut Dr. John Grinder, NLP adalah sebuah strategi belajar yang dipercepat (accelerate learning strategy). Strategi yang dipakai dengan memanfaatkan pola-pola yang ada dalam pikiran dan apa yang ada di sekeliling kita.
Sedangkan Dr. Richard Bandler memaknai NLP sebagai sebuah sikap mental dan metodologi yang ada di balik teknik-teknik efektif. Dr. Richard Bandler lebih menitik beratkan pada kata efektif, bagaimana NLP ini bisa digunakan untuk memberikan efektivitas terbaik dalam hidup manusia. Tentu saja tujuan utamanya untuk membantu kehidupan manusia menjadi lebih baik melalui pemodelan otak.
Bagaimana cara kerja analisis sentimen?
Untuk mengidentifikasi sebuah teks bersifat positif, netral, ataupun negatif, analisis sentimen menggunakan dua metode utama, yakni rule-based sentiment analysis dan automated sentiment analysis.
- Rule-based sentiment analysis
Dalam metode ini melibatkan leksikon (daftar kata) dan tokenisasi (pemecahan kata) untuk menghitung jumlah kata positif, neutral, dan negatif. Kekurangan dari metode ini adalah tidak mempertimbangkan kalimat secara keseluruhan (konteks) karena hanya mengandalkan skorsing dari kedua teknik tersebut.
- Automated or Machine Learning Sentiment
Metode pembelajaran mesin (ML) ini dimulai dengan training dataset. ML dilatih untuk membaca algoritma dari pembelajaran tersebut yang kemudian mengklasifikasikan berdasarkan kata dan urutannya. Kemahiran mesin tentang akurasi sentiment didasarkan pada jumlah data yang diolah.
Bagaimana cara kerja analisis sentimen Netrya Media Monitoring?
Salah satu produk Netray menghasilkan teknologi yang bernama Netray Sentiment Analysis (NSA). Sentimen analisis Netray berasal dari metode pembelajaran mesin (ML) yang telah dikembangkan oleh tim developer perusahaan.
Netray melatih mesin dengan mengumpulkan data sebanyak-banyaknya untuk mendapatkan hasil dengan akurasi yang tinggi. Kumpulan data berupa teks digital tersebut akan diklasifikasikan dengan bantuan algoritma ML yang digabungkan dengan lexicon-based. Lalu, mesin akan menunjukkan hasil sentimen yang terbagi dalam 3 kategori, yakni sentimen positif, netral, dan negatif.
Setelah hasil yang diperoleh dapat dipastikan memiliki akurasi yang tinggi, Netray menampilkannya dalam dashboard yang juga telah disiapkan. Keseluruhan fitur tersebut sudah tersedia di Dashboard Netray.
Analisis sentimen merupakan analisis paling utama dari sebuah media monitoring. Mengetahui bagaimana pendapat publik terhadap sesuatu hal membuka banyak opsi tindak lanjut yang bisa dipilih. Apabila pembaca budiman tertarik dengan analisis sentimen, bisa mencoba versi trial dulu atau cek halaman website Netray.
Editor: Ananditya Paradhi