Analisis Sentimen dalam Data Big Data (Studi Kasus pada Media Sosial)

Abstract

Analisis sentimen pada Big Data, khususnya pada media sosial, adalah proses untuk menilai opini dan emosi yang terkandung dalam data teks besar dan tidak terstruktur. Dengan berkembangnya teknologi machine learning (ML) dan deep learning (DL), analisis sentimen kini dapat mengklasifikasikan sentimen ke dalam kategori positif, negatif, dan netral dengan lebih akurat. Algoritma seperti Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes, dan neural networks banyak digunakan dalam analisis ini. Namun, perkembangan terbaru menunjukkan penggunaan model deep learning seperti Recurrent Neural Networks (RNN) dan Transformer-based models seperti BERT yang memberikan hasil lebih baik dalam memahami konteks dan nuansa dalam teks. Media sosial memberikan tantangan besar bagi analisis sentimen karena data yang terus berkembang dengan berbagai variasi bahasa dan ekspresi yang digunakan. Aplikasi dari analisis sentimen ini sangat luas, seperti dalam pemasaran untuk memahami persepsi konsumen, politik untuk memantau opini publik, dan kesehatan masyarakat untuk menilai respons terhadap kebijakan kesehatan. Meskipun demikian, tantangan seperti volume data yang sangat besar, ambiguitas dalam teks, dan kebutuhan pemrosesan secara real-time masih menjadi hambatan utama dalam penerapannya.