Debby Alita, Pakar Text Mining Beri Pemahaman Tentang Analisis Sentimen

Apa Sih pentingnya text mining?

Text mining sangat penting untuk perusahaan dan tokoh public serta individu terkait untuk penilaian evaluasi terhadap produk, branding diri sendiri dan pemberitaan. Sebelum lebih dalam lagi perlu kita ketahui apa itu pengertian dari text mining.

Text mining merupakan bagian dari bidang ilmu data science yang digunakan untuk proses pengolahan data berupa teks yang dimulai dari proses crawling data di internet melalui website, media sosial dan lainnya kemudian data tersebut diolah dan dijadikan suatu informasi terbaru untuk kepentingan individu.

Tahapan yang dilakukan dalam proses analisis sentimen yaitu:

• Crawling text
• Preprocessing
• Ekstraksi fitur
• Klasifikasi
• Pengujian evaluasi

Kita bahas satu2 yuk...

Crawling text

Crawling text merupakan proses pengambilan data yang akan diolah menjadi suatu informasi, crawling text dapat dilakukan dimana saja dan kapan saja dengan jumlah yang sangat banyak. Crawling text yang sering dilakukan oleh penelitian adalah mengambil data di media sosial dimana akan banyak masyarakat yang melontarkan pendapat mereka mengenai produk-produk yang mereka sukai dan tidak sukai. Seperti di twitter, Instagram, facebook dan lain sebagainya.

Preprocessing

Preprocessing merupakan tahapan yang dilakukan setelah dilakukan crawling data. Data yang sudah didapatkan kemudian di preprocessing dengan tujuan untuk membersihkan data agar machine learning dapat membaca data dengan baik seperti membuang tanda tag atau pagar serta kata-kata yang dianggap tidak memiliki arti.

Ekstraksi Fitur

Tahapan ini merupakan tahapan merubah text yang telah melalui preprocessing data menjadi data numerik agar dapat diklasifikasikan dengan menggunakan metode klasifikasi yang ada pada machine learning.

Klasifikasi

Klasifikasi merupakan tahapan dimana data yang sudah di preprocessing dan di ekstraksi fitur dilakukan perhitungan dengan metode machine learning dengan tujuan untuk membuat suatu model baru yang dihasilkan dari proses klasifikasi.

Pengujian evaluasi

Pengujian evaluasi dilakukan untuk mengetahui performansi dari metode yang digunakan dalam proses text mining. Pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan akan didapatkan hasil persentase dari metode seperti akurasi, recall, precision dan f1 score.

Apa itu Analisis Sentimen?

 Analisis sentimen adalah salah satu teknik text mining yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen atau emosi yang terkandung dalam teks, seperti positif, negatif, atau netral. Sentiment analysis dapat membantu perusahaan dan individu untuk memahami pandangan dan pendapat masyarakat terhadap produk, merek, acara, atau topik tertentu, sehingga dapat memperbaiki strategi pemasaran, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan memperkuat reputasi merek.

Analisis sentimen dapat dilakukan dengan berbagai metode, seperti rule-based, machine learning, dan deep learning. Metode rule-based menggunakan aturan linguistik dan leksikal untuk mengidentifikasi sentimen dalam teks, sedangkan metode machine learning dan deep learning memanfaatkan teknik klasifikasi untuk memprediksi sentimen berdasarkan fitur yang diekstraksi dari teks.

Dalam aplikasi praktis, sentiment analysis dapat dilakukan pada berbagai jenis teks, seperti tweet, ulasan produk, artikel berita, dan transkripsi wawancara. Hasil sentiment analysis dapat diwakili dalam bentuk grafik, tabel, atau visualisasi lainnya untuk memudahkan pemahaman dan pengambilan keputusan.

Siapakah Debby Alita?

Debby Alita merupakan dosen muda di Universitas Teknokrat Indonesia yang memiliki penelitian di bidang text mining yaitu dengan topik analisis sentimen dan pendeteksian sarkasme.