Rabu, 18 Juni 2025

ICRD 2025 Bahas Urgensi Analisis Sentimen di Era Digital



Dalam sebuah presentasi yang memukau di ajang International Conference on Rural Development (ICRD) 2025 yang diselenggarakan oleh Universitas Muhammadiyah Jember pada Rabu (18/6/2025), Dr. Bagus Setya Rintyarna, S.T., M.Kom., menyoroti peran krusial analisis sentimen dalam memahami dinamika pasar digital yang terus berkembang.

Dalam sesi presentasinya, Dr. Bagus memulai dengan data yang menggambarkan lanskap belanja online global yang masif, di mana lebih dari 4,33 miliar pengguna internet aktif menjadi motor penggerak triliunan transaksi. Fenomena ini, menurutnya, secara langsung meningkatkan nilai penting ulasan produk/konsumen, yang tak hanya menjadi cerminan kepuasan pengguna tetapi juga panduan vital bagi calon pembeli dan strategi produsen.

"Ulasan produk/konsumen adalah laporan atau komentar di mana pengguna memberikan opini, umpan balik tentang produk, atau membandingkan produk dengan berbagai produk serupa di pasar," Paparnya.

Ia kemudian secara gamblang memperkenalkan konsep Analisis Sentimen, mendefinisikannya sebagai bidang studi yang fokus pada pengenalan dan interpretasi opini, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap, serta emosi manusia yang terkandung dalam teks.

Dr. Bagus menekankan bahwa analisis sentimen adalah kunci untuk mengidentifikasi apakah suatu teks mengandung nuansa positif, negatif, atau netral.

Melanjutkan pemaparannya, Dr. Bagus merinci dua pendekatan utama dalam implementasi analisis sentimen: Lexicon Based dan Machine Learning Based.

Pendekatan Lexicon Based memanfaatkan kamus sentimen yang telah dikurasi, di mana setiap kata diasosiasikan dengan polaritas sentimen tertentu. "Jika kita memiliki kamus yang menyatakan 'cinta' itu positif dan 'benci' itu negatif, kita bisa dengan cepat menentukan sentimen sebuah kalimat," ungkapnya.

Sementara itu, pendekatan Machine Learning Based melibatkan sistem yang belajar dari data yang ada untuk memprediksi sentimen pada data baru. Proses ini mencakup ekstraksi fitur, penerapan algoritma machine learning, dan pembentukan model prediktif yang dapat bekerja secara unsupervised maupun supervised.

Presentasi Dr. Bagus Setya Rintyarna ini tidak hanya memperkaya keilmuan dalam bidang kecerdasan buatan dan pengolahan bahasa alami, tetapi juga memberikan perspektif praktis mengenai bagaimana teknologi dapat dimanfaatkan untuk memahami sentimen publik.

Tags :

bm
Created by: News Unmuh Jember

Humas Unmuh Jember Jaya Jaya Jaya!

Posting Komentar

Connect