Analisis Sentimen Menggunakan Python: Panduan Praktis

Bayangkan Anda menjalankan perusahaan multinasional, dan Anda memiliki jutaan pelanggan.

Anda baru saja meluncurkan sebuah produk, dan Anda ingin melihat pendapat orang tentang produk tersebut. Apa yang akan kamu lakukan?

Anda akan memeriksa ulasan produk Anda, tetapi ketika jumlah ulasan dalam ribuan, itu bisa menjadi sangat sibuk.

Di situlah Anda akan menerapkan analisis sentimen.

Apa itu analisis sentimen & mengapa itu penting? Dan bagaimana itu digunakan? Kami akan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dalam artikel terperinci ini.

Pelajari kursus AI online dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Baca terus untuk mengetahuinya.

Apa itu Analisis Sentimen?

Analisis Sentimen mengacu pada teknik otomatis yang mengekstrak opini dari sepotong teks tertentu yang ditulis dalam bahasa alami.

Dengan kata lain, analisis sentimen mencari tahu apakah bagian tertentu dari teks itu positif, negatif, atau netral.

Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, dan digunakan di banyak industri. Ini adalah salah satu aplikasi NLP yang menarik untuk bisnis.

Misalnya, sebuah tweet mengatakan 'Orang ini adalah sampah' Anda ingin mesin mengetahui bahwa tweet tersebut negatif.

Meskipun Anda dapat dengan cepat mengetahui apakah teks tertentu positif atau tidak dengan membacanya, ketika jumlah konten yang harus dibaca sangat banyak, tugas ini menjadi menantang.

Itu sebabnya analisis sentimen populer.

Baca: Lihat ide proyek pembelajaran mesin menarik lainnya.

Bagaimana cara kerja analisis sentimen?

Bagaimana Anda mengetahui sentimen dari dua kalimat berikut:

• Pohon itu jelek
• Bunga itu harum

Anda akan melakukannya dengan berfokus pada kata kunci: jelek dan bagus. Anda tahu kalimat pertama negatif karena menyebutkan 'jelek.' Hal yang sama berlaku untuk kalimat kedua.

Sebuah mesin juga melakukan analisis sentimen. Anda mengajarinya cara menemukan kata kunci positif dan negatif, dan itu menghilangkan kata-kata lainnya.

Ini mungkin tampak seperti banyak, tetapi setelah Anda membuat model analisis sentimen, itu tidak akan sulit bagi Anda.

Aplikasi Analisis Sentimen

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, analisis sentimen lazim di berbagai industri. Berikut adalah beberapa contoh kegunaannya:

Kampanye Politik

Memahami opini publik sangat penting bagi partai politik. Jika sebuah partai politik tidak tahu apa yang dipikirkan publik tentang topik tertentu, itu bisa berakhir dengan membuat kesalahan besar.

Partai politik harus mewaspadai sentimen umum tentang berbagai topik yang terkait dengan konstituen mereka.

Partai politik dan manajer kampanye menggunakan analisis sentimen untuk mengetahui pendapat masyarakat umum tentang topik tertentu.

Mereka menggunakan analisis sentimen Twitter untuk tujuan ini. Mereka mengambil data dari tweet orang tentang topik tertentu dan menganalisisnya untuk melihat apakah responsnya bagus atau tidak.

Analisis sentimen Twitter dapat membantu partai politik dalam merencanakan kampanye mereka dan juga strategi masa depan. Ini memungkinkan mereka memahami pendapat masyarakat umum secara efisien.

Pengalaman pelanggan

Perusahaan juga menggunakan analisis sentimen untuk memeriksa ulasan pelanggan mereka. Banyak orang yang tidak memberikan review secara langsung dan memposting pendapatnya di media sosial.

Melalui analisis sentimen, perusahaan dapat memeriksa ulasan produk tertentu serta pendapat pelanggan mereka secara online untuk melihat apakah mereka menyukainya atau tidak.

Memberi pelanggan pengalaman hebat sangat penting bagi perusahaan mana pun. Itu sebabnya perusahaan menggunakan strategi yang berbeda untuk melihat bagaimana pelanggan mereka memandang mereka dan apa yang pelanggan pikirkan tentang produk atau layanan mereka.

Setelah mengetahui pendapat pelanggan, organisasi juga dapat mengetahui apakah perlu meningkatkan produknya atau tidak.

Jika suatu produk tidak mendapatkan respons positif, organisasi mungkin berhenti menjualnya atau memperbaikinya. Semua ini mengarah pada peningkatan pengalaman pelanggan.

Analisis Kompetitif

Selain mengetahui perspektif pelanggan terhadap produk dan layanan Anda, Anda juga dapat mengetahui pendapat mereka tentang produk pesaing Anda melalui analisis sentimen.

Ini membantu perusahaan dalam memahami apa yang dilakukan pesaing mereka dengan benar dan di mana pesaing mereka membuat kesalahan. Dengan begitu, mereka bisa menyesuaikan diri.

Misalnya, jika Anda mengetahui bahwa produk tertentu dari pesaing Anda mendapatkan ulasan buruk karena kekurangan tertentu, Anda dapat merilis produk serupa tanpa kekurangan itu.

Analisis sentimen adalah alat yang ampuh dalam hal ini.

Organisasi dari berbagai industri, termasuk otomotif, manufaktur, perhotelan, makanan, dan banyak lainnya, menggunakan (atau dapat menggunakan) teknologi ini untuk tujuan ini.

Bagaimana cara melakukan Analisis Sentimen?

Ada beberapa cara untuk melakukan analisis sentimen berbasis python:

• Menggunakan perpustakaan sumber terbuka
• Menggunakan API

Keduanya memiliki kelebihan masing-masing.

Menggunakan Perpustakaan Sumber Terbuka

Dengan perpustakaan sumber terbuka, Anda memiliki kebebasan untuk menggunakan teknik apa pun yang ingin Anda terapkan. Namun, mereka membutuhkan banyak sumber daya karena Anda mungkin harus menginstal beberapa perangkat keras juga.

Dan mereka bisa menjadi sangat rumit karena Anda akan membutuhkan banyak kode python analisis sentimen. Saat Anda memulai dari awal, Anda juga akan membutuhkan banyak data untuk melatih model Anda.

Anda juga harus sangat bergantung pada pengujian karena Anda mungkin menemukan banyak kesalahan. Ada kurva belajar yang curam dengan perpustakaan sumber terbuka juga.

Menggunakan API

Menggunakan Saas API tampaknya merupakan pilihan yang lebih baik bagi mereka yang tidak memiliki banyak sumber daya (tim ilmuwan data, perangkat keras, dll.). Selain itu, jika Anda belajar tentang pembelajaran mesin dan Python, Anda harus mulai dengan API terlebih dahulu.

Membuat model analisis sentimen dengan Saas API juga sederhana. API ini dibuat untuk menyederhanakan tugas membuat dan mengimplementasikan model analisis sentimen.

Jadi Anda tidak akan menghadapi banyak kesulitan dalam memulai dengan produk ini. Ada banyak API yang dapat Anda gunakan untuk tujuan ini.

Bagaimana cara melakukan Analisis Sentimen dengan API?

Saat Anda menggunakan API analisis sentimen, Anda tidak perlu menulis banyak kode python analisis sentimen. Beberapa API juga memungkinkan Anda melakukan analisis sentimen tanpa kode apa pun.

Berikut adalah langkah-langkah yang harus Anda ikuti dengan sebagian besar API untuk melakukan analisis sentimen:

• Buat sebuah akun
• Instal Python SDK (Pastikan integrasi JSON diaktifkan)
• Tulis satu set kode tertentu (kode berbeda di antara API)
• Salin / tempel teks yang perlu Anda analisis
• Lihat hasilnya

Setiap API memerlukan kumpulan kode python berbeda yang mungkin perlu Anda tulis, jadi Anda harus memeriksa API dan dokumentasinya secara menyeluruh untuk tujuan ini. Anda juga dapat melakukan analisis sentimen Twitter dengan bantuan API.

Bagaimana Membuat Model Analisis Sentimen?

Sekarang Anda tahu cara melakukan analisis sentimen, tetapi bagaimana jika Anda ingin mengotomatiskannya?

Misalkan Anda hanya ingin melakukan analisis sentimen untuk ulasan produk, bukankah lebih efisien untuk mengotomatiskan analisis?

Untuk tujuan ini, Anda perlu membuat model analisis sentimen.

Model analisis sentimen dapat menganalisis teks serupa dan meningkatkan kinerjanya secara teratur. Ini adalah contoh yang bagus dari pembelajaran mesin dalam kehidupan nyata.

Setelah Anda mengajarkan model bagaimana melakukan analisis sentimen dengan benar, Anda tidak perlu berusaha keras di kemudian hari.

Jika Anda menggunakan API, Anda akan mendapatkan beberapa model untuk digunakan. Namun, Anda juga dapat mengembangkan model data sendiri untuk memeriksa jenis kelompok teks tertentu.

Misalnya, jika model analisis sentimen Anda dapat memeriksa ulasan hotel, model tersebut tidak akan dapat menganalisis artikel berita secara efektif.

Siap untuk melakukan beberapa Analisis?

Analisis sentimen adalah salah satu dari banyak cara Anda dapat menggunakan Python dan pembelajaran mesin di dunia data. Dari perusahaan besar hingga hotel kecil, banyak yang sudah menggunakan teknologi canggih ini. Jika belajar tentang Machine learning dan AI membuat Anda bersemangat, lihat kursus sertifikasi Machine learning kami dari IIIT-B dan nikmati lokakarya praktis, studi kasus, proyek, dan lainnya.

Juga, Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang Pembelajaran mesin, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas , Status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.