Analisis sentimen (juga dikenal sebagai penambangan opini atau AI emosi) adalah bidang Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) yang berfokus pada mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi subjektif dari teks atau audio, seperti opini, perasaan, penilaian, dan emosi. Hal ini terutama digunakan untuk mendapatkan wawasan dari kumpulan besar data tidak terstruktur, seperti ulasan pelanggan, postingan media sosial, dan komentar online.
Algoritme analisis sentimen sering kali menggunakan teknik pembelajaran terawasi, yang mana kumpulan data digunakan untuk melatih algoritme dan setelah dilatih, kumpulan data tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi sentimen dari teks. Model biasanya terdiri dari dua bagian: ekstraksi fitur dan klasifikasi sentimen.
Ekstraksi fitur mengekstrak fitur dari teks masukan, seperti tanda baca, penyematan kata dari model yang telah dilatih sebelumnya, tag part-of-speech, dan pemahaman sentimen terhadap kata-kata dalam teks. Fitur-fitur ini kemudian digunakan untuk melatih model pembelajaran terawasi, yang memprediksi sentimen teks. Bagian klasifikasi sentimen dari algoritme menentukan sentimen teks, misalnya positif, negatif, atau netral.
Analisis sentimen memiliki banyak penerapan di bidang pemasaran, layanan pelanggan, dan analisis opini publik. Ini digunakan untuk mengkategorikan umpan balik pelanggan dengan cepat sehingga perusahaan dapat merespons survei kepuasan pelanggan, ulasan pelanggan, dan umpan balik pelanggan lainnya secara efektif. Ini juga digunakan untuk menganalisis tren pasar dan mengidentifikasi preferensi pelanggan.
Secara keseluruhan, analisis sentimen adalah alat penting bagi perusahaan untuk mendapatkan wawasan dari sejumlah besar data teks tidak terstruktur. Dengan menggunakan algoritma analisis sentimen, mereka dapat mengidentifikasi sentimen pelanggan dan memastikan bahwa masukan pelanggan didengar.
