Apa Itu Sentiment Analysis? Ini Cara Kerja, Jenis, dan Perannya

Sentiment Analysis adalah metode yang digunakan untuk memahami kecenderungan opini dalam teks. Seperti apakah respons pelanggan terhadap suatu brand cenderung positif, negatif, atau netral. 

Strategi ini dapat diterapkan pada berbagai sumber data, mulai dari review penggan, komentar di media sosial, hingga brand mention di internet. Penerapannya juga semakin relevan seiring dengan perubahan cara user dalam mencari dan mengevaluasi informasi. 

Menurut survei terhadap 1.030 user AI di Amerika Serikat pada Desember 2025, setidaknya 57% responden menggunakan AI untuk mempersempit pilihan, 53% untuk membandingkan produk, dan 50% untuk membantu keputusan akhir pembelian.

Lalu, bagaimana metode ini bekerja dan apa hubungannya dengan visibilitas brand di era AI? Artikel ini akan mengulasnya secara lengkap, jadi, mari simak pembahasannya hingga akhir!

Apa Itu Analisis Sentimen? 

Secara sederhana, analisis sentimen atau sentiment analysis merupakan proses mengklasifikasikan opini atau respons dalam bentuk teks berdasarkan kecenderungan sikap atau emosi yang disampaikan. Hasil umumnya mencakup sentimen positif, negatif, dan netral.

Lalu, apa itu sentimen? Istilah ini biasanya merujuk pada sikap, opini, atau perasaan yang ditunjukkan seseorang terhadap suatu objek atau topik tertentu. Misalnya, saat pelanggan menulis bahwa kualitas produk baik dan proses pemesanannya mudah. Respons tersebut dapat dikategorikan sebagai sentimen.

Sebaliknya, sentimen negatif adalah respons yang menunjukkan ketidakpuasan terhadap produk, layanan, atau pengalaman tertentu. Dengan mengolah data dalam jumlah besar, sebuah bisnis dapat mengidentifikasi pola opini customer tanpa harus meninjau dan mengelompokkannya satu per satu.

Secara garis besar, proses ini banyak memanfaatkan NLP serta machine learning untuk menganalisis teks dan menentukan kecenderungan sentimennya.

Cara Kerja Analisis Sentimen

Sentiment analysis adalah penerapan NLP dan machine learning yang memungkinkan sistem memproses teks dan mengklasifikasikan sentimen berdasarkan pola bahasa yang ditemukan. Penerapannya sendiri dapat menggunakan pendekatan berbasis aturan, machine learning, ataupun mengombinasikan keduanya. Secara umum, cara kerja sentiment analysis dapat dipahami melalui beberapa tahapan berikut:

1. Mengumpulkan Data

Sistem akan mengambil data teks dari sumber yang relevan, seperti ulasan pelanggan, survei, media sosial, atau percakapan layanan pelanggan.

2. Melakukan Pre-Processing

Data kemudian dibersihkan dan disiapkan sebelum dianalisis. Tahapan ini mencakup tokenization, penghapusan kata yang tidak relevan, dan normalisasi bentuk kata.

3. Menganalisis Pola Bahasa

Sistem kemudian akan mengidentifikasi kata, frasa, dan pola dalam teks untuk menentukan informasi yang berkaitan dengan sentimen.

4. Mengklasifikasi Hasil

Teks kemudian akan dikelompokkan berdasarkan jenis sentimen atau tingkat sentimen tertentu sesuai dengan model yang digunakan.

Kemudian, hasil akhirnya akan berupa klasifikasi sederhana, seperti positif, negatif, dan netral, atau analisis yang lebih spesifik berdasarkan aspek tertentu.

Baca juga: Google AI Search: Dampak dan Strategi Optimasinya

Apa Saja Pendekatan Analisis Sentimen?

Secara umum, terdapat tiga pendekatan utama dalam analisis sentimen, yaitu rule-based, machine learning, serta hybrid. Berikut penjelasan lengkapnya:

• Rule-based: Menggunakan lexicon dan aturan yang telah ditentukan untuk menghubungkan kata atau frasa dengan kategori sentimen tertentu.
• Machine learning: Menggunakan model yang dilatih dengan data untuk mengenali pola bahasa dan melakukan klasifikasi.
• Hybrid: Menggabungkan pendekatan berbasis aturan dan machine learning untuk memanfaatkan kelebihan keduanya.

Selain pendekatan tersebut, analisis sentimen juga dapat dibuat lebih spesifik berdasarkan objek yang ingin dipahami. Berikut penjelasannya:

Analisis Sentimen Berdasarkan Aspek

Aspect-based sentiment analysis atau ABSA digunakan untuk mengetahui sentimen terhadap aspek tertentu dari sebuah produk atau layanan. Misalnya, pelanggan yang memberikan ulasan positif terhadap kualitas sebuah kamera ponsel akan tetapi mengeluhkan daya tahan baterainya.

Pendekatan ini dapat membantu bisnis Anda untuk melihat bagian mana yang mendapatkan respons positif atau negatif, bukan hanya mengetahui sentimen keseluruhan sebuah ulasan.

Mengapa Sebuah Konteks Penting dalam Analisis Sentimen?

Tanpa konteks, sebuah sistem mudah salah baca. Pasalnya, beberapa kata tidak selalu menunjukkan sentimen yang sama. Sarkasme, negasi, serta kalimat yang mengandung lebih dari satu sentimen dapat membuat hasil klasifikasi menjadi kurang tepat. Lalu, apa contoh analisis sentimen?

Contohnya, saat pelanggan menulis, “Pelayanannya cepat, tetapi produknya mengecewakan.” Kalimat tersebut memiliki sentimen berbeda terhadap aspek lainnya, sehingga tidak cukup dianalisis hanya berdasarkan satu kata atau satu kategori saja.

Apa Saja Penerapan Analisis Sentimen?

Sebuah bisnis dapat menggunakan analisis sentimen untuk berbagai kebutuhan, termasuk layanan pelanggan, pemantauan brand, riset pasar, bahkan evaluasi campaign. Berikut beberapa manfaat analisis sentimen yang perlu Anda ketahui:

• Layanan Pelanggan: Chatbot berbasis AI dapat mendeteksi keluhan bernada mendesak secara otomatis, kemudian mengeskalasikannya ke staf sebelum masalah makin membesar.
• Pemantauan Brand: Tim public relations perusahaan dapat memantau lonjakan sentimen negatif di media sosial secara real-time, sehingga krisis reputasi bisa ditangani dalam hitungan jam saja, bukan hari.
• Riset Pasar: Tim produk dapat membandingkan skor sentimen brand sendiri dengan kompetitor pada topik yang sama, misalnya kecepatan transfer dana atau biaya layanan.
• Evaluasi Campaign: Tim marketing bisnis Anda juga dapat mengecek apakah sentimen terhadap iklan yang baru tayang sesuai dengan target, lalu menyesuaikan pesan jika hasilnya meleset dari ekspektasi.

Contoh nyatanya adalah sebuah bank yang mendeteksi lonjakan sentimen negatif terkait fitur mobile banking baru bisa langsung menelusuri ulasan aplikasi untuk mencari akar masalahnya, dibandingkan menunggu keluhan menumpuk di media sosial dan berdampak pada krisis reputasi.

Perbedaan Analisis Sentimen dan Analisis Semantik

Analisis sentimen dan analisis semantik memang sama-sama berkaitan dengan pemrosesan bahasa, akan tetapi keduanya memiliki fokus yang berbeda. Analisis sentimen pasar berfokus pada kecenderungan opini dan emosi, sedangkan analisis semantik berfokus pada makna dan hubungan antarunsur dalam teks. Berikut perbandingannya dalam ringkasan tabel agar lebih mudah dipahami:

Singkatnya, analisis sentimen dan analisis semantik, keduanya memang saling melengkapi. Analisis semantik membantu memahami konteks, sedangkan analisis sentimen memberikan informasi mengenai kecenderungan opini yang muncul.

Hubungan Analisis Sentimen dan NLP

NLP (Natural Language Processing) merupakan model yang membantu komputer untuk memproses dan menganalisis bahasa manusia. Oleh karena itu, NLP menjadi fondasi di balik seluruh proses analisis sentimen. Tanpa NLP, search engine tidak bisa memecah kalimat, mengenali keyword, atau mempelajari pola bahasa manusia dari jutaan baris.

Sementara itu, machine learning dapat digunakan untuk melatih model untuk mengenali pola dari data yang tersedia. Oleh karena itu, NLP dan machine learning berperan sebagai teknologi yang mendukung proses analisis, dan bukan sebagai kategori yang sama dengan analisis sentimen.

Hubungan Analisis Sentimen dengan AEO dan GEO

Analisis sentimen dapat membantu bisnis Anda untuk memahami bagaimana orang membicarakan brand, produk, atau topik tertentu di berbagai kanal digital. Sementara itu, AEO dan GEO berfokus pada bagaimana sebuah informasi tentang brand dapat ditemukan, dipahami, dan digunakan oleh search engine maupun AI.

Dengan kata lain, analisis sentimen bukanlah teknik AEO atau GEO secara langsung. Hasilnya lebih tepat digunakan sebagai input strategis untuk memahami “apa yang dikatakan oleh audiens” sebelum bisnis mengoptimalkan bagaimana AI merepresentasikan brand tersebut.

Namun, sentimen positif saja belum cukup untuk memastikan sebuah brand dapat muncul atau direpresentasikan dengan baik dalam AI answer. 

Hasil analisis tersebut juga perlu dipadukan dengan entity signals, relevansi informasi, citation, topical authority, serta aspek lain yang membantu AI memahami dan menjadikan brand sebagai sumber referensi.

Untuk mengoptimalkan aspek tersebut, cmlabs menyediakan layanan AI Search Optimization (GEO/AEO) yang mencakup optimasi entity signals, relevansi semantik, struktur data, dan topical authority, serta pemantauan AI visibility seperti mentions, citations, sentiment, monitoring strategi SEO untuk LLM dan share of voice. 

Jika Anda ingin menyesuaikan strategi dengan kebutuhan bisnis, jangan ragu untuk menghubungi tim cmlabs untuk konsultasi gratis seputar permasalahan dan peluang bisnis Anda lebih lanjut.

Baca juga: SEO untuk AI: Perspektif Langsung dari Pakar Google