"Banyak penggunaan bahasa gaul dan double meaning membuat sentiment analysis tools harus lebih akurat dan sistematis, simak disini ulasannya!"

Saat ini, banyak orang mengekspresikan evaluasi mereka tentang isu-isu tertentu melalui media sosial secara bebas, yang membuat sejumlah besar data dihasilkan setiap hari di media sosial. Di Twitter (X), opini publik sangat beragam, sehingga memungkinkan untuk diproses untuk sentiment analysis tools. Namun, banyak orang dengan mudah menggunakan kata-kata gaul / dalam mengekspresikan pendapat mereka di Twitter. Kata-kata gaul dalam teks ini terkadang dapat menyebabkan kesalahan dalam pemrosesan bahasa karena kaburnya "makna sebenarnya." Hanya ada beberapa sentiment analysis tools dapat mengidentifikasi bahasa gaul (slang words) di Indonesia. 

Baca Juga: Pelajari Sentiment Analysis dalam 10 Menit!

Sentiment Analysis Tools: Apa dan Bagaimana Bekerja?

Sebelum masuk ke pengaruhnya, Anda harus tahu terlebih dahulu mengenai sentiment analysis tools. Sentiment Analysis atau analisis sentimen adalah teknik yang digunakan untuk menentukan sentimen atau pendapat dari teks, seperti komentar, ulasan, atau posting media sosial. Sentiment analysis tools adalah perangkat lunak yang menganalisis percakapan teks dan mengevaluasi nada, maksud, dan emosi di balik setiap pesan. Ini adalah teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) yang menentukan apakah sebuah konten positif, negatif, atau netral. Beberapa sentiment analysis tools bahkan dapat memberikan penanda sentimen yang lebih rinci seperti kekecewaan, kegembiraan, atau rasa jijik pada sebuah teks. Sentiment analysis tools memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada bisnis dengan mengidentifikasi polaritas bahasa yang digunakan, nada emosional dari respon konsumen, apakah nadanya mendesak atau tidak, dan apa niat atau tingkat minat konsumen. Namun dalam proses sentiment analysis tools pasti memiliki keterbatasan penerjemahan maksud dari komentar netizen, termasuk dalam bahasa gaul, viral, dan ambigu. Oleh karena itu terdapat beberapa metode yang dapat dilakukan untuk mengantisipasi hal tersebut, salah satunya penggunaan agen sebagai analis ticketing akhir. Bahkan ada terobosan baru untuk sentiment analysis tools seperti Ripple10 dari Ivosights dengan fitur identifikasi bahasa slang Indonesia. 

Apa itu Bahasa Gaul (Slang Words)?

Bahasa gaul, atau yang sering disebut sebagai slang words, merujuk pada istilah atau frasa yang digunakan dalam situasi informal dan tidak resmi. Slang words seringkali berkembang dari budaya populer, subkultur tertentu, atau lingkungan tertentu. Penggunaannya dapat bervariasi dari satu wilayah ke wilayah lainnya, dan dapat berkembang dengan cepat seiring waktu.

Baca Juga: Orang-Orang Sering Bercerita Pengalaman Buruknya? Kenali Dengan Sentiment Analysis Tools!

Pengaruh Bahasa Gaul terhadap Hasil Analisis Sentimen

Penggunaan bahasa gaul dapat memengaruhi hasil sentiment analysis tools dengan beberapa cara.

       1. Kesalahpahaman

Pemahaman yang kurang tepat terhadap konteks bahasa gaul dapat menyebabkan kesalahan dalam klasifikasi sentimen. Misalnya, sebuah kata yang biasanya memiliki makna negatif dalam bahasa formal dapat digunakan secara positif dalam bahasa gaul, dan algoritma sentiment analysis tools mungkin salah menginterpretasikannya.

       2. Bentuk varitif 

Bahasa gaul seringkali menggunakan frasa atau singkatan yang unik, yang mungkin tidak dikenali oleh algoritma sentiment analysis tools. Ini dapat menyebabkan kehilangan informasi atau ketidakmampuan untuk mengklasifikasikan sentimen dengan benar.

       3. Penempatan Yang Acak

Terkadang dalam komentar banyak ditemukan komentar yang berbeda bentuk dengan komentar di atasnya yang terkesan seperti mengecoh padahal mempunyai arti dan maksud yang sama, dan likes-nya pun seimbang, sentiment analysis tools akan menilai dua ticket ini sebagai dua sentiment yang berbeda. Komentar seperti ini ditempatkan oleh netizen secara acak dan tak beraturan. Oleh karena itu diperlukan agen sebagai analis dan sortiran terakhir. 

Baca Juga: Atasi Komentar Negatif Dan Spam Dengan Sentiment Analysis

Metode Antisipasi Bahasa Gaul (Slang Words)

• Pendekatan Berbasis Leksikon

Pendekatan ini menggunakan orientasi semantik kontekstual dari setiap kata dalam teks untuk mengidentifikasi sentimen. Kata-kata dalam teks dibandingkan dengan daftar yang dikelola yang dilabeli dengan orientasi semantiknya. Meskipun metode ini efektif untuk kata-kata standar, metode ini mungkin mengalami kesulitan dengan istilah-istilah gaul yang bukan merupakan bagian dari leksikon.

• Prapemrosesan dengan Kamus Bahasa Gaul

Para peneliti telah mengeksplorasi dampak dari menambahkan kata-kata slang ke tahap preprocessing dalam sentiment analysis tools. Sebagai contoh, dalam sebuah penelitian yang berkaitan dengan diskusi pandemi COVID-19 di Twitter di Indonesia, analisis sentimen dilakukan dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier dengan term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) sebagai ekstraksi fitur. Penelitian ini membandingkan performa antara data yang telah dipreproses dengan kamus kata gaul dan data tanpa kamus kata gaul. Menariknya, sentiment analysis tools pada data yang diproses menggunakan kamus kata gaul menunjukkan akurasi yang lebih baik dibandingkan tanpa kamus kata gaul.

• Pekerjakan Agen

Ketika merancang sistem analisis sentimen yang menangani kata-kata slang, sangat penting untuk memasukkan agen yang bertanggung jawab untuk menyortir dan mengkategorikan ekspresi informal ini. Agen akan bertanggung jawab dalam menganalisis sentimen saat prapemrosesan data teks. Langkah ini mencakup tokenisasi, mengubah huruf kecil, dan menghapus tanda baca. Agen dari sentiment analysis tools juga mengidentifikasi kata-kata gaul di dalam teks. Kata-kata ini biasanya merupakan kata-kata atau ekspresi non-standar yang biasa digunakan dalam komunikasi informal. Agen akan membuat daftar kata-kata gaul yang ditemukan selama prapemrosesan. Tujuan agen adalah untuk menyortir dan mengklasifikasikan istilah-istilah gaul berdasarkan polaritas sentimen mereka (positif, negatif, atau netral).

Sudah Siap Menguasai Pasar? Mulai dengan Ivosights Sekarang!

Ivosights membantu Anda merampingkan urusan analisis konsumen dengan mudah dengan digital listening tools yang super yaitu Ripple10. Sehingga Anda tidak perlu repot-repot mengembangkan atau mengimplementasikan sentiment analysis apa yang cocok untuk brand Anda. Dengan teknologi kami yang didukung oleh slang words identification, Anda dapat memantau percakapan online tentang merek Anda, memahami sentimen pelanggan, mengantisipasi komentar negatif yang muncul, mengurasi bahasa-bahasa slang atau gaul, dan mendeteksi tren pasar yang sedang berkembang. Dapatkan wawasan mendalam tentang kebutuhan dan preferensi pelanggan Anda, dan responsif terhadap perubahan dalam perilaku konsumen. Jadikan Ripple10 dari Ivosights sebagai mitra strategis Anda dalam mengembangkan bisnis dan memenangkan persaingan pasar. Segera bergabung dengan kami dan raih kesempatan untuk menjadi yang terdepan dalam industri Anda!.