"Sentiment analysis membantu mengetahui setiap respon atau masukan pelanggan terhadap brand Anda."

Kemajuan dunia bisnis dalam memberikan layanan kenyamanan dan kepuasan kepada pelanggan semakin meningkat dengan adanya dorongan inovasi baru di era digital ini. Banyak bermunculan platform-platform digital yang menawarkan berbagai macam fitur pendukung untuk memudahkan berbisnis.

Salah satu fitur dari banyaknya fitur yang telah dikembangkan, yaitu fitur yang memiliki proses sentiment analysis. Melalui proses sentiment analysis Anda dapat mengetahui setiap respon yang pelanggan Anda berikan terhadap brand Anda.

Respon-respon tersebut akan menghasilkan data berupa informasi yang menjelaskan opini atau maksud pelanggan mengenai produk, merek, atau topik lainnya. Layaknya proses pada umumnya, sentiment analysis juga memiliki proses atau sistem kerja tersendiri dalam mengambil data.

Lalu, bagaimana sistem kerja sentiment analysis dalam mengambil data?

Sistem kerja sentiment analysis dalam mengambil data dibagi menjadi tiga langkah. Dilansir dari ekrut.com, langkah-langkah tersebut meliputi klasifikasi, evaluasi, dan visualisasi hasil. Berikut penjabaran dari langkah-langkah proses sentiment analysis dalam mengambil data.

#1 Klasifikasi

Proses klasifikasi ini dibutuhkan oleh mesin untuk mengklasifikasikan data yang dinilai sebagai opini dari sebuah teks. Ada tiga klasifikasi dalam metode sentiment analysis yang dapat dilakukan, yakni:

• Machine Learning: Fitur-fitur di dalamnya dapat mengenali sentimen (sudut pandang seseorang) dalam sebuah teks. Metode machine learning kini semakin bertambah populer karena dapat dinilai representatif.
• Lexicon-based: Menggunakan berbagai kata yang dinilai dengan skor polaritas untuk mengetahui tanggapan pelanggan mengenai suatu topik. Keunggulannya adalah tidak memerlukan data pelatihan, namun kelemahannya adalah banyak kata yang belum termuat dalam leksikon.
• Campuran: Menggabungkan metode machine learning dan leksikon. Meskpiun jarang digunakan, metode ini biasanya memberikan hasil yang lebih menjanjikan.

#2 Evaluasi

Setelah data terklasifikasi, langkah selanjutnya adalah menggunakan metrik evaluasi seperti precision, recall, f-score, dan accuracy. Proses ini juga melibatkan pengukuran rata-rata seperti makro, mikro, dan skor F1 tertimbang untuk menangani data yang masuk ke dalam dua klasifikasi atau lebih. Metrik yang digunakan didasarkan pada keseimbangan klasifikasi set data. Secara umum, skemanya adalah sebagai berikut.

• Tinjauan set data
• Pre-processing
• Tokenizer
• Penghapusan stopwords
• Transformasi
• Klasifikasi
• Evaluasi

#3 Visualisasi Hasil

Langkah terakhir adalah visualisasi data. Visualisasi data dilakukan menggunakan bagan sesuai kebutuhan perusahaan atau siapa saja yang memanfaatkan data-data ini. Sebagian besar orang biasanya menggunakan teknik yang sudah dikenal, seperti grafik, histogram, atau matriks. Namun, hasil akhir dari proses sentiment analysis bisa sangat bervariasi. Data yang ada dapat muncul disertai domain lain yang terlibat karena itulah, teknik visualisasi data berupa wordcloud, peta interaktif, dan gaya sparkline juga cukup efektif untuk menampilkan hasil analisis.

Melalui sistem kerja yang teratur seperti di atas maka proses sentiment analysis dapat berjalan dengan lancar. Proses ini sangat penting untuk berbisnis sehingga banyak perusahaan yang menggunakannya untuk menyusun strategi pemasaran.

Salah satu platform digital, Ripple10 menyediakan fitur Sentiment & Digital Health Index yang menawarkan proses sentiment analysis untuk memantau setiap sentimen pelanggan yang ada di media sosial serta mencegah munculnya komentar buruk yang dapat merugikan citra brand Anda. Jika Anda merasa tertarik dengan Ripple10, silakan klik link ini.