Penerapan metode text mining bisa diperlihatkan di berbagai hal. Salah satunya dalam analisis sentimen pada media sosial seperti halnya Twitter atau yang saat ini terkenal dengan sebutan X. Namun sebelum menerapkannya, perlu mengetahui definisinya terlebih dahulu.
Text mining sendiri termasuk salah satu metode populer. Kendati demikian, masih banyak orang yang belum mengenalnya secara lebih mendalam.
Mengenal Metode Text Mining
Text mining merupakan metode untuk melakukan klasifikasi clustering, dokumen dan information expression. Metode ini juga berguna untuk analisis sentimen sampai dengan informasi retrieval.
Di dalam text mining sendiri berisikan variasi data mining untuk menemukan pola menarik dari banyaknya data tekstual. Dengan definisi tersebut, pada kesempatan kali ini kita akan membahas mengenai text mining dalam analisis sentimen Twitter.
Penerapan Text Mining dalam Analisis Sentimen Twitter
Selain memahami pengertian text mining, pahami pula sebenarnya apa itu analisis sentimen. Dalam hal ini, analisis sentimen juga terkenal dengan sebutan opinion mining.
Analisis sentimen tersebut berarti proses memahami, mengekstrak, maupun mengolah data tekstual. Nantinya proses yang berjalan secara otomatis tersebut bisa membantu penggunanya untuk memperoleh informasi sentimen.
Informasi sentimen bisa berupa kalimat opini positif maupun negatif. Dengan melakukan analisis sentimen menggunakan metode text mining, maka bisa menemukan solusi dari suatu permasalahan.
Hal ini juga memberikan manfaat tersendiri ketika menganalisis sentimen pada media sosial seperti halnya Twitter. Sebagaimana yang kita tahu bahwa media sosial tersebut termasuk platform yang banyak penggunanya.
Hal ini karena Twitter memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengaksesnya. Saat melakukan analisis sentimen pada Twitter, maka bisa memahami bagaimana orang lain menggambarkan maupun mengungkapkan persepsi terhadap suatu permasalahan.
Apakah mereka pro atau kontra. Bahkan ada pula pengguna media sosial Twitter yang lebih memilih untuk bersikap netral saat menghadapi suatu permasalahan.
Contoh Analisis Sentimen Twitter dengan Text Mining
Untuk lebih mendalami pengertian maupun penerapannya, jangan sampai lewatkan contoh seputar analisis sentimen Twitter dengan metode text mining. Contohnya seperti halnya analisis sentimen dengan text mining yang membahas mengenai flek paru-paru (TBC) di Twitter.
Dalam menganalisanya, bisa menggunakan beragam tools. Misalnya saja R. Studio dan Python.
Keduanya termasuk bahasa pemrograman yang populer. Namun tentu memiliki perbedaan yang bisa jadi pertimbangan bagi pengguna ketika ingin memanfaatkannya.
Jika pengguna ingin mencermati data science, bisa andalkan Python. Hal ini karena teknologi tersebut user friendly dan mendukung data science dari bahasa multipurpose manapun itu.
Lain halnya dengan pengguna yang ingin melakukan analisis sentimen berupa statistik, bisa menggunakan R. Studio. Bukan tanpa sebab lantaran R. Studio memang bisa memvisualisasikan data dari teks, CSV, maupun Microsoft Excel.
Kembali lagi ke contoh, analisis sentimen dengan metode text mining terhadap penyakit flek paru-paru memiliki respon yang beragam dari pengguna Twitter. Untuk mencermati hasil analisis sentimen pun, bisa menggunakan Naives Bayes.
Dengan algoritma tersebut, jelas bisa mengetahui berapa sentimen positif, negatif maupun netral. Apabila mendapatkan sentimen positif yang lebih banyak, perlu melibatkan ahli kesehatan maupun pemerintah untuk menyadarkan masyarakat betapa pentingnya menjaga kesehatan.
Penerapan metode text mining untuk analisis sentimen media sosial seperti halnya Twitter bisa dicoba. Dari penggunaan metode tersebut, maka bisa mengetahui sentimen dari pengguna Twitter secara mudah dan cepat. Keperluan ini akan terasa merepotkan jika tak menggunakan metode tersebut sebab pasti buang-buang waktu dan tenaga.
