7 Cara Kerja Text Mining yang Ampuh

Compas.co.id – Dalam ekosistem bisnis, jumlah data yang besar dihasilkan setiap hari di internet, hal itu menciptakan munculnya peluang dan tantangan secara bersamaan. Peluang muncul karena artinya brand dapat memanfaatkan data-data tersebut untuk makin mengenali target konsumennya, mengetahui opini dan perilaku mereka. 

Jika memahami dan memanfaatkannya dengan optimal, maka akan ada banyak sekali business insights yang ditemukan dalam email, review produk, postingan di media sosial, komentar atau feedback dari konsumen, dan sumber lainnya yang berbentuk teks. Di sisi lain, munculnya tantangan seperti bagaimana cara memproses data dengan jumlah data yang begitu besar dan tidak terstruktur.

Itulah kenapa artikel ini mengulas dengan lengkap mengenai text mining sebagai solusi menyelesaikan tantangan di atas. Di sini akan dibahas mengenai pengertian text mining, cara kerja, dan 7 teknik text mining.

Pengertian Text Mining

Text mining adalah proses pengolahan data-data yang berbentuk teks. Oleh sebab text mining adalah penambangan data dari teks, maka bentuknya dipastikan tidak terstruktur. Itulah yang membedakan dengan data mining yang data-datanya lebih terukur dan terstruktur. Dapat juga dikatakan, text mining adalah proses mengubah data tidak terstruktur menjadi data terstruktur agar mudah dianalisis.

Baca Juga: Apa itu Text Mining untuk Data Science Bisnis

Kendati demikian, proses text mining tetap penting untuk mendapatkan informasi karena sebagian besar yang berada di internet bentuknya tidak terstruktur. Supaya dapat diolah dan dianalisis, text mining perlu dilakukan untuk membuat kategorisasi.

Tantangan dalam proses mengambil data dari text mining adalah seringnya muncul data-data yang tidak jelas, tak terstruktur, tidak konsisten, dan kontradiktif. Proses analisanya makin sulit karena adanya ambiguitas yang dihasilkan dari perbedaan sintaks dan semantik. 

Kemudian dalam teks-teks tersebut juga pasti ada banyak bahasa slang, sarkasme, dialek regional atau penggunaan bahasa daerah setempat. Akibatnya algoritma text mining harus dilatih untuk mengurai ambiguitas dan ketidakkonsistenan ketika algoritma tersebut mengkategorikan, menandai, dan meringkas set data teks.

Beberapa tools software yang biasa dilakukan dalam proses text mining antara lain IBM, Oracle, SAS, SAP, dan Tibco. 

Mau membaca data riset pasar untuk memperkuat brand Anda di e-commerce tahun 2023? Sekarang Anda dapat melakukannya dengan memiliki Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

Cara Kerja Text Mining

Proses penerapan metode text mining secara khusus melibatkan penggunaan teknologi NLP atau Natural Language Processing. Teknologi NLP mempraktikkan prinsip-prinsip linguistik komputasional untuk menguraikan dan menginterpretasikan set data. Contohnya seperti pengkategorian, pengelompokkan dan penandaan text, meringkas set data, menciptakan taksonomi dan ekstraksi informasi mengenai hal-hal seperti frekuensi kata, keyword, dan lainnya.

Dalam text mining, ada yang namanya analisa sentimen. Analisa tersebut digunakan untuk mengetahui dan melacak bagaimana sentimen pelanggan terhadap brand bisnis. Analisa sentimen juga dikenal dengan penambangan opini, yakni menambang teks dari tinjauan online, media sosial, email, dan data text lain yang mengarah pada perasaan positif atau negatif pelanggan.

7 Teknik Text Mining dan Contoh Penerapannya

    1. Information Extraction (IE)

Teknik pertama adalah information extraction atau pengambilan informasi dari data. Teknik ini merupakan langkah pertama text mining karena ada penguraian struktur kata yang tidak sesuai, penemuan kata kunci, dan menemukan sentimen yang ada dalam teks.

Baca Juga: 6 Proses Data Mining dalam Bisnis yang Perlu Anda Pahami 

    2. Information Retrieval (IR)

Kemudian yang kedua ada information retrieval atau pencarian informasi yang sesuai. Setelah data-data diidentifikasi makna dan kata kuncinya, maka informasi serupa saling berkaitan bisa ditemukan dengan lebih mudah. 

Contoh di kehidupan sehari-hari adalah ketika mengetik kata kunci di search bar. Google akan menampilkan kata kunci lain yang serupa dengan apa yang diketikkan.

    3. Natural Language Processing (NLP)

Lalu ada penambangan teks yang disebut NLP atau Natural Language Processing. Tugasnya adalah memproses informasi yang diberikan oleh data teks meskipun bentuk datanya tidak terstruktur secara otomatis. Algoritma akan memproses data dengan menganalisis bahasanya.

Mau membaca data riset pasar untuk memperkuat brand Anda di e-commerce tahun 2023? Sekarang Anda dapat melakukannya dengan memiliki Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

    4. Clustering

Clustering adalah mengelompokkan data-data sesuai kategori. Contoh dari clustering ini adalah mengelompokkan kalimat-kalimat yang mengandung makna negatif dalam analisa sentimen. Jadi ada tiga kelompok sentimen, yakni sentimen positif, negatif, dan netral.

    5. Categorization

Lalu ada teknik klasifikasi data. Teknik ini dipakai untuk mengklasifikasikan data yang berbentuk teks agar sesuai dengan kategori data yang telah ditentukan sebelumnya. Ada beberapa metode yang digunakan dalam teknik ini yaitu pengindeksan, pengurangan dimensi, serta klasifikasi otomatis agar mudah mengenali data yang terkategori atau tidak.

    6. Visualization

Kemudian ada teknik visualisasi yang mengubah teks ke dalam bentuk visual. Teks-teks yang sudah diklasifikasi akan diberi warna tertentu sesuai kategorinya.Teknik ini akan mempermudah proses analisis data yang tak terstruktur. 

Baca Juga: Visualisasi Data: 3 Cara Bagaimana Bercerita dengan Data Dapat Membantu Marketing Bisnis Kamu

    7. Text Summarization

Teks merupakan bentuk data yang tidak terstruktur sehingga bentuknya bisa saja berupa satu paragraf panjang atau hanya satu kata. Agar proses mengolah data lebih mudah, maka data yang berisi paragraf-paragraf panjang harus dirangkum terlebih dahulu atau dilakukan text summarization.

Meskipun meringkas teks, tapi tidak boleh meninggalkan atau mengubah makna asli yang ada di dalam teks panjang tersebut.

Mau membaca data riset pasar untuk memperkuat brand Anda di e-commerce tahun 2023? Sekarang Anda dapat melakukannya dengan memiliki Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

Anda juga bisa bertanya di DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas. Compas siap mendampingi Anda menjadi brand pilihan kepercayaan konsumen di e-commerce tahun 2023!