Di era digital, suara konsumen semakin nyaring terdengar di media sosial. Bagaimana mereka bersuara terhadap brand Anda bisa menjadi faktor penentu kesuksesan atau kegagalan bisnis. Konsumen menyampaikan pendapat mereka dalam berbagai bentuk. Mulai dari opini, pujian, hingga keluhan. Dari berbagai tanggapan ini, Anda dapat menganalisis sentimen konsumen untuk memahami persepsi mereka terhadap produk atau brand Anda. Sentimen ini yang selanjutnya disebut dengan sentimen media sosial.
Sentimen media sosial memainkan peran krusial dalam pengelolaan merek, dengan memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana publik melihat kekuatan dan kelemahan brand. Ini memungkinkan perusahaan untuk memantau dan mengelola reputasi secara real-time, mengevaluasi dampak kampanye pemasaran, dan meningkatkan keterlibatan dengan pelanggan. Selain itu, dengan memahami sentimen ini, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang pasar serta ancaman yang mungkin muncul, sehingga lebih siap merumuskan strategi pengembangan yang responsif dan tepat sasaran, sesuai kebutuhan serta preferensi pelanggan.
Apa Itu Sentimen Media Sosial?
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, sentimen merupakan pendapat atau pandangan yang didasarkan pada perasaan yang berlebih-lebihan terhadap sesuatu. Kemudian definisi sentimen media sosial berarti pendapat atau pandangan pengguna media sosial terhadap merek, produk atau topik tertentu. Hal Ini bertujuan untuk memahami sikap umum masyarakat terhadap hal tersebut dan dapat dikategorikan dalam beberapa jenis:
- Sentimen Positif biasanya menunjukkan opini atau komentar yang diekspresikan cenderung bersifat memuji atau menunjukkan kepuasan terhadap topik atau merek
- Sentimen Negatif menunjukkan bahwa opini atau komentar cenderung mengandung kritik, keluhan, atau ketidakpuasan terhadap topik atau merek.
- Sentimen Netral bahwa opini atau komentar tidak menunjukkan perasaan kuat ke arah positif atau negatif, biasanya berupa informasi faktual atau deskripsi tanpa opini emosional.
Alat dan Teknik untuk Menganalisis Sentimen Media Sosial
Untuk menganalisis sentimen media sosial tersebut terdapat beberapa teknik yang sering digunakan untuk mengukur opini, emosi, dan sentimen dalam teks yang diambil dari platform media sosial. Teknik-teknik ini dapat dibagi menjadi beberapa kategori, seperti pendekatan berbasis leksikon, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam. Berikut beberapa diantaranya:
- Pendekatan Berbasis Leksikon (Lexicon-based Approach)
Pendekatan ini menggunakan daftar kata (leksikon) yang sudah diklasifikasikan sebagai positif, negatif, atau netral. Setiap kata memiliki nilai sentimen yang telah ditentukan sebelumnya, dan sentimen media sosial dari sebuah teks dihitung berdasarkan kata-kata yang ada.
Pendekatan ini tidak memerlukan data latih (training data) serta cocok untuk teks yang pendek. Namun pendekatan ini memiliki kekurangan yakni penilaian hanya bisa dilakukan terbatas pada kata-kata yang ada di leksikon serta sulit untuk memahami kalimat yang mengandung ironi atau sarkasme.
- Pendekatan Berbasis Pembelajaran Mesin (Machine Learning Approach)
Pendekatan berbasis pembelajaran mesin (machine learning) untuk analisis sentimen media sosial melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan teks berdasarkan sentimen yang terkandung di dalamnya.
Pendekatan ini sangat fleksibel dan dapat digunakan untuk berbagai tipe data. Selain itu dengan menggunakan teknik ini dapat menangani fitur-fitur kompleks, seperti urutan kata dan konteks.
Teknik berbasis pembelajar mesin tentunya membutuhkan data latih dan label yang cukup banyak untuk mendapatkan model yang akurat. Ditambah lagi waktu komputasi yang lebih tinggi dibandingkan pendekatan berbasis leksikon.
- Pendekatan Berbasis Pembelajaran Mendalam (Deep Learning Approach)
Pendekatan ini menggunakan model neural networks yang lebih kompleks seperti Recurrent Neural Networks (RNN) atau Transformer untuk menangkap konteks urutan dalam teks. Pendekatan ini biasanya lebih efektif dalam menangani bahasa yang kompleks, termasuk sarkasme dan ironi.
Teknik ini dirasa lebih akurat dibandingkan pendekatan lain karena dapat memahami konteks lebih dalam dan menangani bahasa yang kompleks. Namun tentu memerlukan sumber daya komputasi serta dataset yang besar untuk pelatihan.
- Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)
ABSA adalah teknik khusus yang digunakan untuk menganalisis sentimen berdasarkan aspek atau fitur tertentu yang disebutkan dalam teks. Misalnya, dalam ulasan restoran, mungkin ada aspek seperti “makanan”, “layanan”, atau “suasana”, yang masing-masing bisa memiliki sentimen berbeda.
Teknik ini menggunakan pembelajaran mesin atau pendekatan leksikon untuk mengidentifikasi aspek-aspek dalam teks dan menentukan sentimen terkait setiap aspek.
- Hybrid Approach
Pendekatan hibrida menggabungkan teknik berbasis leksikon dan pembelajaran mesin. Misalnya, leksikon bisa digunakan untuk memberikan nilai awal pada teks, yang kemudian disempurnakan oleh model pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi.
Penggabungan beberapa teknik atau pendekatan hibrida sering kali menghasilkan hasil yang lebih baik karena dapat menangkap berbagai aspek dari teks media sosial yang sangat dinamis.
Sedangkan alat yang dapat mempersingkat dan mempermudah dalam menganalisis sentimen media sosial adalah sebagai berikut. Alat-alat tersebut kini sudah tersedia dalam berbagai macam akses, baik yang berbasis open-source maupun komersial. Simak daftarnya di bawah ini:
- VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)
VADER adalah alat berbasis leksikon yang dirancang khusus untuk teks pendek seperti tweet dan komentar. Ini sangat berguna untuk media sosial karena bisa menangani emotikon, singkatan, dan bahasa informal.
- TextBlob
TextBlob adalah pustaka Python sederhana yang digunakan untuk pengolahan bahasa alami. Selain mendeteksi sentimen, TextBlob juga bisa melakukan tugas-tugas lain seperti penguraian kalimat dan penerjemahan teks. TextBlob efektif untuk analisis sentimen media sosial dasar.
- SentiStrength
SentiStrength mengukur kekuatan sentimen positif dan negatif secara terpisah dalam teks. Alat ini sangat populer untuk analisis media sosial, khususnya karena mampu mengenali teks singkat dan informal.
- Google Cloud Natural Language API
Google menyediakan alat berbasis cloud untuk analisis sentimen media sosial, yang dapat digunakan untuk memproses teks dalam berbagai bahasa. Alat ini menganalisis sentimen dalam dokumen, mengidentifikasi entitas, dan melakukan analisis sintaksis.
- MonkeyLearn
MonkeyLearn adalah platform berbasis pembelajaran mesin yang memungkinkan pengguna untuk membangun model analisis teks khusus, termasuk analisis sentimen. Alat ini memiliki antarmuka pengguna yang intuitif dan tidak memerlukan keahlian pemrograman.
- RapidMiner
RapidMiner adalah alat analisis data yang mendukung berbagai teknik pembelajaran mesin. Ini bisa digunakan untuk mengembangkan model prediksi sentimen media sosial yang kompleks dengan antarmuka pengguna berbasis drag-and-drop, sehingga lebih mudah digunakan bagi pemula.
- Hootsuite & Sprout Social
Ini adalah platform manajemen media sosial yang juga menyediakan fitur analisis sentimen. Alat-alat ini membantu perusahaan memantau sentimen publik terhadap merek mereka dan mengukur reaksi audiens terhadap kampanye media sosial.
- Brandwatch
Brandwatch adalah alat analisis sosial yang kuat dan berfokus pada pemantauan merek. Selain analisis sentimen, alat ini juga memungkinkan pengguna untuk menganalisis tren dan mendeteksi percakapan kunci di media sosial.
- IBM Watson Natural Language Understanding
IBM Watson menawarkan layanan analisis sentimen melalui cloud. Watson menggunakan AI untuk memahami teks dan mendeteksi sentimen, emosi, serta topik yang dibicarakan.
Alat-alat ini memberikan berbagai solusi tergantung pada kebutuhan, mulai dari yang sederhana untuk pengguna biasa hingga alat berbasis AI yang kuat untuk perusahaan besar.alat Alat untuk menganalisis sentimen
- Media Monitoring
Perusahaan media monitoring biasanya menyediakan layanan pemantauan dan analisis sosial media. Seperti Netray yang berbasis big data, machine learning, dan Artificial Intelligence (AI) sehingga pengguna untuk mengumpulkan, menganalisis, dan memahami percakapan online yang terjadi di berbagai platform media sosial.
Sebagai salah satu penyedia jasa media monitoring, Netray tak hanya mampu merangkum banyak fungsi yang membantu klien seperti Anda memenuhi kebutuhan analisis media sosial dan Big Data. Netray juga menawarkan jasa lain seperti data crawling dan analysis report yang disesuaikan dengan kepentingan klien. Dan terutama Netray memberi penawaran termurah di pasaran media monitoring dalam negeri.