Sentiment Analysis: Manfaat, Tipe, Contoh, & Cara Kerja

Sentiment analysis adalah teknik keren buat ngerti perasaan orang lewat data! Warga Bimbingan, kamu pasti penasaran kan gimana caranya komputer bisa tahu apakah sebuah tulisan itu bahagia, sedih, atau marah?

Di artikel ini, kamu bakal belajar manfaat sentiment analysis, tipe-tipe yang sering dipakai, contoh nyata di kehidupan sehari-hari, dan pastinya cara kerjanya yang bikin kamu makin semangat terjun ke dunia Data Science. Yuk, simak sampai selesai!

Baca Juga: Rekomendasi 7 Bootcamp Data Science Terbaik untuk Pemula

Apa Itu Sentiment Analysis?

Sentiment analysis adalah proses menganalisis teks digital untuk mengetahui emosi, opini, atau sentimen seseorang terhadap suatu hal. Biasanya, dikategorikan sebagai positif, negatif, atau netral.

Teknik ini sering dipakai buat memahami reaksi orang di media sosial, review produk, atau feedback pelanggan. 

Dengan bantuan machine learning dan natural language processing (NLP), komputer bisa membaca perasaan di balik tulisan, meskipun nggak ada emoji atau tanda jelas. Cocok banget nih buat kamu yang pengen tahu cara kerja analisis data dalam konteks yang lebih manusiawi.

Baca Juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Science Terbaik

Mengapa Sentiment Analysis Penting?

Sentiment analysis adalah tools penting banget di era digital sekarang, apalagi buat kamu yang pengen kerja di dunia data atau marketing. Yuk, cari tahu sekarang!

1. Memahami Opini Publik

Pertama, sentiment analysis bantu bisnis buat baca isi hati publik soal produk atau layanan mereka. Jadi, brand bisa tahu nih apakah mereka lagi disayang, dicuekin, atau malah dibenci sama audiensnya.

2. Meningkatkan Pengalaman Pelanggan

Selanjutnya, lewat analisis ini, perusahaan bisa nemuin titik-titik yang bikin pelanggan kesal atau kecewa. Dengan begitu, mereka bisa segera perbaiki dan bikin pengalaman pelanggan menjadi lebih oke.

3. Mengoptimalkan Produk/Layanan

Selain itu, data dari sentiment analysis juga bisa dipakai buat evaluasi fitur. Apakah perlu ditambahin, dikurangin, atau justru dirombak total. Semuanya bisa lebih tepat sasaran.

4. Mendeteksi Potensi Krisis

Nggak kalah penting, analisis sentimen juga bisa menjadi radar awal. Kalau ada tanda-tanda sentimen negatif meningkat, bisnis bisa langsung ambil tindakan sebelum menjadi krisis besar.

5. Mengukur Efektivitas Kampanye Pemasaran

Buat kamu yang suka dunia marketing, sentiment analysis juga bisa bantu nilai apakah campaign yang dibuat udah ngena atau belum. Nah, kemudian strategi bisa disesuaikan biar hasilnya lebih maksimal.

6. Memantau Reputasi Merek

Reputasi itu segalanya, kan? Nah, dengan rutin cek sentimen, bisnis bisa tahu persepsi orang terhadap brand mereka dan cari cara buat terus ningkatin citra positif.

7. Membuat Keputusan yang Lebih Tepat

Akhirnya, semua insight dari analisis ini bisa bantu pengambilan keputusan yang lebih akurat. Jadi, gak asal tebak-tebakan lagi, tapi based on data yang real dan relevan.

Tipe-Tipe Sentiment Analysis

Sumber: Freepik

Ternyata, sentiment analysis punya beberapa tipe yang bisa disesuaikan dengan kebutuhan analisis datamu. Pokoknya, gak cuma soal positif atau negatif doang, lho. Berikut penjelasannya, ya!

1. Fine-Grained Sentiment Analysis

Pertama, ada fine-grained sentiment analysis yang paling sering dipakai. Jenis ini fokusnya lebih detail, karena nggak cuma bilang "positif" atau "negatif" aja. Tapi, opini dibagi jadi beberapa level kayak sangat positif, agak positif, netral, agak negatif, sampai negatif banget.

2. Intent Sentiment Analysis

Lanjut, ada juga intent sentiment analysis yang fungsinya buat ngerti maksud atau niat di balik pesan seseorang. Nah, disinilah pentingnya memahami bahwa sentiment analysis adalah bukan cuma soal emosi, tapi juga konteks.

Misalnya, dia lagi ngeluh, kasih saran, tanya sesuatu, atau justru ngasih pujian. Semuanya bisa kamu petakan lewat tipe ini.

3. Aspect-Based Sentiment Analysis

Terakhir, ada aspect-based sentiment analysis yang cocok buat kamu yang pengen lebih detail lagi. Misalnya, kamu pengen tahu bagian mana dari produkmu yang disukai atau dibenci, kayak “layar oke tapi baterainya payah.”

Tipe ini bikin kamu bisa nyambungin sentimen dengan aspek-aspek spesifik dari produk atau layanan. Jadi, analisisnya makin tajam.

Baca Juga: 5 Contoh Portofolio Data Science Terbaik & Cara Membuat

Contoh Penggunaan Sentiment Analysis

Sentiment analysis nggak cuma dipakai perusahaan besar aja, tapi juga makin luas penggunaannya di berbagai bidang. Nah, berikut ini 5 contoh nyatanya yang bisa bikin kamu makin kebayang gimana serunya analisis sentimen dipakai di dunia nyata.

1. Monitoring Media Sosial

Brand bisa pakai sentiment analysis buat mantau reaksi netizen di Twitter, Instagram, atau TikTok. Misalnya, setelah launching produk baru, mereka bisa tahu apakah responnya lebih banyak positif atau malah banyak yang kecewa. Jadi, mereka bisa cepat ambil keputusan buat strategi selanjutnya.

2. Analisis Review Produk

Platform e-commerce seperti Tokopedia atau Shopee bisa pakai analisis ini buat mengelompokkan review pelanggan secara otomatis.

Misalnya, banyak yang kasih bintang lima tapi isinya ngeluh soal pengiriman. Nah, itu bisa langsung dideteksi. Ini bikin proses evaluasi lebih efisien tanpa harus baca satu-satu.

3. Feedback Pelanggan di Customer Service

Perusahaan sering banget dapet email, chat, atau form feedback dari pelanggan. Dengan sentiment analysis, mereka bisa tahu mana yang isi pesannya marah, mana yang netral, dan mana yang bahagia. Dari situ, prioritas penanganan bisa disusun lebih cepat dan tepat.

4. Dunia Politik & Kampanye

Dalam konteks pemilu atau debat politik, sentiment analysis dipakai buat mengukur opini publik terhadap kandidat atau isu tertentu.

Misalnya, setelah debat capres, tim kampanye bisa lihat apakah sentimen masyarakat cenderung positif atau negatif. Ini bisa bantu strategi komunikasi kedepannya.

5. Industri Film & Hiburan

Rumah produksi atau layanan streaming bisa analisis komentar penonton setelah rilis film atau series. Dengan begitu, mereka bisa tahu apa yang disukai atau dikritik, dari alur cerita sampai akting. Insight ini penting banget buat perencanaan proyek selanjutnya.

Bagaimana Cara Kerja Sentiment Analysis?

Cara kerja sentiment analysis dimulai dari mengumpulkan data teks, misalnya dari media sosial, review, atau feedback pelanggan.

Setelah itu, teks akan dibersihkan dulu lewat proses preprocessing seperti menghapus simbol, stopwords, atau kata-kata nggak penting. Lalu, teks yang udah rapi dianalisis menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP) dan machine learning untuk mengenali emosi atau opini di dalamnya. 

Beberapa model bahkan bisa mendeteksi sentimen yang lebih kompleks seperti sarkasme atau niat tersembunyi. Hasil akhirnya, Warga Bimbingan bisa dapet insight soal bagaimana orang ngerespon suatu hal tanpa harus baca satu-satu.

Baca Juga: 12 Pertanyaan Interview Data Science yang Sering Ditanyakan

Mau Belajar Sentiment Analysis dari Nol?

Sentiment analysis adalah skill penting di era data digital yang makin berkembang, dan kamu bisa mulai kuasai dari nol lewat Bootcamp Data Science & Data Analyst dibimbing.id!

Kamu bakal belajar langsung bareng mentor berpengalaman, silabusnya lengkap banget, full praktek buat bangun portofolio, dan bisa mengulang kelas gratis tanpa biaya tambahan. Gak cuma itu, 96% alumni udah terbukti sukses kerja di bidang data dan kami juga punya lebih dari 840+ hiring partner buat bantu penyaluran kerja. 

Kamu punya pertanyaan kayak “Kalau aku gak punya background IT, bisa ikut gak?” atau “Nanti diajarin cara apply kerja juga gak sih?”, Kamu bisa konsultasi gratis di sini! Yuk, gabung sekarang dan mulai langkah karier barumu bareng dibimbing.id yang siap #BimbingSampeJadi.

Referensi

1. What is sentiment analysis? [Buka]
2. Why is Sentiment Analysis Important? [Buka]