"Kombinasi dari machine learning dan NLP memungkinkan sentiment analysis mampu memberikan wawasan yang mendalam dan akurat tentang opini publik"

Memasuki era digitalisasi, memahami sentimen publik yang tersebar di berbagai media merupakan sebuah kunci penting bagi keberhasilan bisnis. Sentiment analysis hadir sebagai teknik yang mampu mengurai opini dan emosi yang tersembunyi di balik jutaan data teks yang tersebar di internet. Nah, pada artikel ini kita akan membahas secara lengkap mengenai teknik sentiment analysis untuk  menghasilkan data survei yang komprehensif. Sehingga, dengan keakuratannya, Anda akan mendapatkan wawasan berharga tentang bagaimana sentimen publik dapat mempengaruhi keputusan dan strategi bisnis Anda.

Pengertian Sentiment Analysis

Yuk, kita mulai dari pengertian sentiment analysis. Jadi, sentiment analysis ialah sebuah proses mengidentifikasi, mengekstrak, serta mengklasifikasikan opini atau emosi  di dalam suatu teks. Analisis teks yang dilakukan oleh sentiment analysis ini bertujuan untuk menentukan apakah suatu pernyataan atau ulasan bersifat positif, negatif, atau netral. Sehingga, dengan kemampuannya ini, sentiment analysis sering digunakan untuk berbagai bidang, seperti pemasaran, layanan pelanggan, dan analisis media sosial, demi mendapatkan pemahaman mengenai pandangan atau reaksi pengguna terhadap suatu produk, layanan, atau peristiwa. Dengan demikian, sentiment analysis dapat membantu bisnis untuk mengambil keputusan yang lebih baik berdasarkan opini publik dan tren yang berkembang di masyarakat. 

Sentiment Analysis Technique vs Survei Konvensional

Kenapa sentiment analysis technique dapat memberikan hasil survei yang lebih komprehensif dijamin dengan teknik survei konvensional? Sebab, sentiment analysis pada dasarnya menggunakan teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis data dalam jumlah besar dari media sosial, ulasan pelanggan, atau forum diskusi secara otomatis dan real-time. Mungkin sebagian dari Anda masih kurang yakin dengan kemampuan dari sentiment analysis ini. Maka dari itu, pada sub bab ini kita akan mengulas secara lengkap mengenai perbedaan dari teknik sentiment analysis dan teknik survei konvensional. Yuk, disimak!

• Sentiment Analysis

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, bahwa teknik sentiment analysis ini ialah sebuah proses mengidentifikasi, mengekstrak, serta mengklasifikasikan opini atau emosi  di dalam suatu teks yang dibantu dengan teknologi mutakhir seperti AI dan NLP. Sehingga, tidak perlu diragukan lagi validitas datanya. Nah, mari kita kupas mengapa teknik sentiment analysis ini mampu menghasilkan hasil survei yang jauh lebih komprehensif dibanding dengan survei konvensional: 

1. Sumber Data. Sentiment analysis mengandalkan berbagai sumber data mulai dari media sosial, seperti X, Facebook, Instagram, TikTok, dll. Selain media sosial, sentiment analysis juga mengandalkan data feedback dari situs web, forum diskusi, berita online, hingga blog. Sehingga, sentiment analysis mampu mengidentifikasi hasil data yang jauh lebih beragam dan tentunya komprehensif. 
2. Metode. Nah, seperti yang sudah dibahas sebelumnya, sentiment analysis mengandalkan metode atau teknik seperti AI dan NLP ini untuk mengotomatiskan seluruh proses analisisnya. Sehingga, sentiment analysis mampu mengidentifikasi sentimen yang bersifat positif, negatif, atau netral.
3. Kecepatan. Kecepatan dari sentiment analysis tidak perlu Anda ragukan lagi~ Sebab, bersama sentiment analysis hasil data dapat diperoleh dalam hitungan menit atau jam tergantung seberapa besar jumlah data yang dianalisis. 
4. Biaya. Biaya yang dikeluarkan oleh perusahaan pun terbilang cukup terjangkau dan rendah. Sebab, jika menggunakan survei konvensional Anda masih harus mengeluarkan biaya untuk pengumpulan data dan wawancara. Padahal hanya dengan mengandalkan teknik sentiment analysis, Anda bisa melakukan survei data dengan skala yang jauh lebih besar dan tentunya biaya yang dikeluarkan lebih rendah.
5. Wawasan. Melalui kemampuannya yang mengandalkan beragam sumber dan skalabilitas data yang jauh lebih besar, sudah pasti wawasan sentiment analysis jauh lebih dalam. Dengan sentiment analysis, Anda bisa mengidentifikasi tren dan pola sentimen yang sulit. Bahkan, sentiment analysis dengan mudah akan memberikan data yang aktual dan komprehensif. 

• Survei Konvensional

Nah, mari kita simak seberapa efektif teknik survei secara konvensional ini. Sebelum itu, ada baiknya untuk memahami pengertiannya. Jadi, survei konvensional adalah survei yang dilakukan dengan metode tradisional atau tanpa bantuan teknologi digital secara signifikan. Teknik ini biasanya melibatkan wawancara langsung, kuesioner cetak, atau pengumpulan data melalui telepon. Melihat dari pengertiannya saja, sudah bisa Anda bayangkan berapa banyak biaya yang Anda harus keluarkan. Lengkapnya mari simak di bawah ini: 

1. Sumber Data. Karena survei konvensional disebut sebagai proses survei yang dilakukan tanpa bantuan teknologi digital, maka survei konvensional tidak akan mengandalkan data dari berbagai media, seperti media sosial, situs web, blog, dan lainnya. Melainkan, survei konvensional mengandalkan data yang berasal dari hasil responden, wawancara, telepon atau kuesioner. 
2. Metode. Dapat Anda lihat dengan jelas, bahwa survei konvensional tidak seperti sentiment analysis yang memanfaatkan bantuan AI atau NLP. Survei konvensional menggunakan metode pengumpulan data secara manual melalui wawancara atau kuesioner, analisis statistik sederhana, atau hasil responden. 
3. Kecepatan. Melihat dari sumber data dan metode yang digunakan survei konvensional, sudah pasti kecepatannya jauh di bawah sentiment analysis. Survei konvensional tergolong lebih lambat, atau membutuhkan waktu yang lebih banyak untuk pengumpulan dan analisis data. Dengan survei konvensional, Anda bisa menghabiskan waktu hingga berminggu-minggu atau bahkan bulan. 
4. Biaya. Biayanya pun tergolong lebih tinggi, terutama ketika Anda membutuhkan survei dalam jumlah besar. Mengapa bisa tinggi? Sebab, Anda perlu mengeluarkan biaya untuk wawancara, pencetakan kuesioner, hingga analisis data. Tidak seperti sentiment analysis yang hanya mengandalkan teknologi dan bisa segera diproses melalui wallboard yang memadai. 
5. Wawasan. Karena hasil data tergantung seberapa banyak responden yang masuk, maka wawasan yang mampu survei konvensional berikan pun sangat terbatas. Ini mengkhawatirkan bisa mempersulit Anda ketika ingin mengidentifikasi tren dan pola sentimen secara kompleks. 

Baca Juga: AI Sentiment Analysis, Kunci Pemerintah Dengar Suara Rakyat 

Teknologi di Balik Sentiment Analysis untuk Survei

Dengan demikian, hasil sentiment analysis  menawarkan keunggulan signifikan dalam hal kecepatan, biaya, dan wawasan yang diperoleh. Nah, karena sebelumnya kita sudah sempat menyinggung sedikit seputar AI dan NLP sebagai teknologi di balik sentiment analysis, maka dari itu pada sub bab ini kita akan membahas lebih dalam dan lengkap lagi mengenai teknologi di balik sentiment analysis ini. Yuk, disimak: 

• Machine Learning

Machine learning sebagai salah satu teknologi di balik kemampuan sentiment analysis yang mampu menghasilkan hasil survei yang lebih komprehensif dari survei konvensional. Machine learning ini ialah merupakan cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Yang mana, machine learning pada sentiment analysis ini dirancang  untuk melatih model agar dapat mengidentifikasi pola-pola sentimen dalam teks. Semua ini tentunya dibantu dengan algoritma SVM, AI, dan deep learning guna mengklasifikasikan teks ke dalam kategori sentimen (positif, negatif, netral).

• Natural Language Processing

Selain machine learning, ada natural language processing (NLP) sebagai bidang ilmu komputer yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Peran NLP pada sentiment analysis dirancang untuk  memproses dan menganalisis teks sebelum sentimennya diidentifikasi. Mulai dari tokenisasi, stemming, analisis sintaksis, hingga analisis semantik. 

• Sentiment Analysis Berbasis Emoji dan Hashtag

Walaupun pada dasarnya sentiment analysis hanya mengidentifikasi pola sentimen yang terkandung di dalam teks, nyatanya sentiment analysis mampu mempertimbangkan dua elemen emoji dan hashtag, ini. Dengan mudah sentiment analysis akan mengidentifikasi makna emosional dari emoji dan menggunakannya untuk meningkatkan akurasi analisis dan membantu memahami konteks dan sentimen dari percakapan online melalui hashtag. 

Ripple10: Sentiment Analysis Paling Powerful di 2025!

Dengan demikian, kombinasi dari machine learning, NLP, dan sentiment analysis berbasis emoji dan hashtag memungkinkan teknik ini memberikan wawasan yang mendalam dan akurat tentang opini publik.  Anda tidak perlu khawatir lagi jika membutuhkan jutaan data atau ribuan data, karena dengan teknologi di atas Anda dapat memahaminya dengan lebih efektif. Jika Anda tertarik dengan sentiment analysis dan sedang mencari penyedia teknik ini yang paling powerful di 2025, jawabannya adalah Ripple10 dari Ivosights. Sebab, Ripple10 dikenal sebagai platform canggih yang mampu mengolah data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat, memungkinkan bisnis untuk mendapatkan wawasan mendalam mengenai persepsi pelanggan. Sehingga, Ripple10 menjadi pilihan terbaik bagi bisnis yang ingin memahami pelanggan secara lebih mendalam dan meningkatkan strategi pemasaran mereka di tahun 2025. Tunggu apa lagi, segera dapatkan Ripple10 hanya di Ivosights!