Hallo Sahabat CAN Creative! Akhir akhir ini pasti Anda sudah tidak asing dengan yang namanya AI atau Artificial Intelligence. Namun tahukah Anda jika AI terdiri dari beberapa cabang salah satunya ada Machine Learning atau pembelajaran mesin. Machine Learning atau biasa disingkat menjadi Machine Learning dapat diimplementasikan pada banyak bidang, salah satunya adalah untuk menganalisis sentimen pengguna di media sosial. Penasaran bagaimana Machine Learning dapat menganalisis sentimen pengguna di media sosial? Yuk kita bahas lebih detail sekarang!
Pengertian Machine Learning (ML)
Teknologi Machine Learning (ML) adalah sistem yang dirancang untuk belajar secara mandiri tanpa memerlukan instruksi dari pengguna. Pembelajaran mesin ini dibangun berdasarkan berbagai disiplin ilmu, seperti statistik, matematika, dan data mining, sehingga memungkinkan mesin untuk menganalisis data dan belajar tanpa perlu diprogram ulang atau diberikan perintah.
Dalam konteks ini, Machine Learning memiliki kemampuan untuk mengakses data yang tersedia dengan inisiatifnya sendiri. Machine Learning juga dapat mempelajari data yang ada serta data yang diperolehnya, sehingga mampu melaksanakan berbagai tugas tertentu. Ragam tugas yang dapat dilakukan oleh Machine Learning sangat bervariasi, tergantung pada apa yang telah dipelajarinya.
Pengertian Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah suatu metode dalam pengolahan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) yang bertujuan untuk mendeteksi dan mengukur emosi atau sentimen yang terkandung dalam suatu teks, sehingga memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang opini atau sikap penulis terhadap suatu topik. Penerapan analisis sentiment dapat membantu untuk riset pasar, layanan pelanggan, manajemen reputasi, dan analisis umpan balik.
Peran Machine Learning dalam Analisis Sentimen
Machine Learning memiliki beberapa peran terhadap analisis segment, yaitu:
1. Klasifikasi Sentimen
Machine Learning digunakan untuk mengelompokkan teks ke dalam kategori sentimen, yang umumnya terdiri dari kelas positif, negatif, dan netral. Proses ini dimulai dengan pengumpulan data teks, seperti ulasan produk atau komentar di media sosial. Setelah itu, data tersebut diproses dan dibersihkan untuk menghilangkan elemen yang tidak relevan. Algoritma Machine Learning, seperti Naive Bayes atau Support Vector Machine (SVM), kemudian dilatih menggunakan data yang telah diberi label untuk mengenali pola dalam teks. Setelah model dilatih, ia dapat digunakan untuk mengklasifikasikan teks baru secara otomatis, memberikan wawasan tentang bagaimana pelanggan merasa terhadap produk atau layanan tertentu.
2. Analisis Ulasan Produk
Machine Learning membantu perusahaan untuk menganalisis ulasan produk di situs e-commerce, sekaligus untuk memahami apa yang disukai dan tidak disukai oleh pelanggan pada produknya. Proses ini melibatkan pengumpulan ulasan dari pelanggan dan menggunakan algoritma untuk menilai sentimen di balik setiap ulasan. Hasil analisis ini membantu perusahaan mengetahui hal yang membuat pengguna puas dan tidak puas terhadap produk. Berdasarkan informasi ini, perusahaan dapat membuat produk yang jauh lebih baik dari pada sebelumnya. Memperhatikan dan merespons ulasan pengguna, serta melakukan perbaikan pada produk, membuat pengguna merasa bahwa suara mereka didengar dan dihargai. Hal ini dapat meningkatkan rasa loyalitas dan kepuasan pengguna.
3. Menganalisis Sentimen Terhadap Pesaing
Machine Learning memungkinkan perusahaan untuk menganalisis sentimen terhadap pesaing mereka di pasar. Memantau ulasan, komentar, atau postingan media sosial tentang pesaing, perusahaan dapat menggunakan kelemahan tersebut untuk dijadikan market. Misalnya, jika pelanggan sering mengeluhkan layanan pelanggan dari pesaing, perusahaan dapat mempromosikan keunggulan layanan mereka sendiri. Analisis ini juga membantu dalam merancang strategi pemasaran yang lebih kompetitif dan berbasis data.
4. Monitoring Merk
Machine Learning membantu memantau pendapat orang tentang suatu merek di media sosial dan platform online lainnya. Menggunakan alat analisis sentimen memungkinkan perusahaan untuk mendeteksi potensi masalah reputasi pada tahap awal, sehingga dapat diatasi sebelum berkembang menjadi masalah besar. Misalnya, jika ada lonjakan sentimen negatif tentang merek, tim PR dapat segera menanggapi dan mengambil tindakan perbaikan. Selain itu, pemantauan merek juga membantu perusahaan memahami bagaimana merek mereka dilihat oleh publik dan apakah strategi pemasaran mereka berhasil.
5. Analisis Tren
Machine Learning membantu perusahaan memantau bagaimana pendapat publik tentang produk atau layanan perusahaan berubah seiring waktu. Menganalisis tren sentimen memungkinkan perusahaan untuk memahami strategi mana yang efektif dan mana yang tidak, sehingga dapat membuat keputusan yang lebih tepat. Misalnya, jika banyak orang menyukai fitur baru, perusahaan dapat tahu bahwa fitur itu berhasil. Ini juga membantu perusahaan membuat rencana jangka panjang yang lebih baik.
Memanfaatkan Machine Learning dalam analisis sentimen, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih informatif, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mempertahankan reputasi merek mereka. Teknologi ini tidak hanya menghemat waktu dan sumber daya, tetapi juga memberikan wawasan yang mendalam yang sulit diperoleh melalui metode tradisional.
Penasaran dengan perkembangan teknologi lainnya? Tunggu artikel CAN Creative selanjutnya! Jika membutuhkan layanan untuk optimisasi SEO, pembuatan logo, maintenance, membuat website atau aplikasi jangan ragu untuk hubungi CAN Creative!
