Apa itu Natural Language Processing (NLP)? Inilah Pengertian, Cara Kerja, Manfaat, dan Contohnya

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Hello guys! Kembali lagi bersama Miniblog dari Inzaghi's Blog! Saat ini Chatbot AI seperti ChatGPT lagi marak, dan mengembangkan Chatbot lainnya yang juga berbasis AI seperti Google Bard, Bing Chat, dan lainnya. Tahukah kamu? Bahwa Chatbot AI tersebut sebenarnya menggunakan Natural Language Processing (NLP) atau Pemrosesan Bahasa Alami, yaitu dari Tata Bahasa yang diubah menjadi Teks, Gambar, bahkan Video. Kali ini kita akan membahas tentang Natural Language Processing (NLP).

Sumber Artikel Materi : Pacmann.io (Blog), Pntu.co.id (Blog), Coursera.org, dan Techtarget.com

A. Pengertian NLP

Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi yang berkaitan dengan kemampuan komputer dalam memahami, menafsirkan, serta memanipulasi bahasa atau perintah manusia.

NLP memadukan berbagai teknologi seperti computational linguistics, statistik, machine learning, serta deep learning.

Teknologi inilah yang membuat komputer mampu mengerti bahasa dalam bentuk teks maupun pesan suara.

Seiring dengan perkembangan yang serba digital, NLP pun kini semakin populer.

Berdasarkan data dari Statista, di tahun 2028 nanti pasar Artificial Intelligence (AI) akan melebihi angka 127 miliar dolar AS.

B. Cara Kerja dan Jenis NLP

Walaupun mampu menyelesaikan tugas dengan cepat, NLP harus melewati beberapa langkah sebelum menghasilkan output yang akurat. Proses kerja NLP dimulai dari tahap pengembangan awal, kemudian melanjutkan dengan perancangan algoritma. Setelah memasuki tahap perancangan algoritma, NLP dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis yang berbeda.

Berikut beberapa cara kerja NLP : 

• Part-of-speech tagging : Melabeli kata-kata sesuai dengan kelompoknya dalam kalimat. Contohnya, kata kerja, kata sifat, dan kata benda.
• Stop word removal : Menghilangkan kata umum dari teks untuk mempertahankan kata-kata unik yang membawa informasi utama dari teks yang sedang dianalisis.
• Lemmatization and stemming : Mereduksi kata-kata menjadi bentuk dasarnya dengan menghapus awalan dan/atau akhiran kata.
• Tokenization : Memecah kata-kata menjadi unit-unit lebih kecil sebelum diproses.

Setelah melewati tahap persiapan di atas, sistem akan mengembangkan algoritma baru.

Sedangkan, Jenis Natural Language Processing merupakan tahapan lanjutan setelah pemrosesan awal data selesai. Secara umum, terdapat 2 jenis NLP, yaitu :

• Rule-based system. Merupakan sebuah aturan linguistik yang dirancang secara teliti. Algoritma ini sudah ada sejak masa pengembangan NLP dan masih dipakai hingga saat ini.
• Machine learning-based system. Merupakan metode statistik dimana komputer akan belajar untuk menyelesaikan tugas berdasarkan pelatihan yang didapatkan. Ini adalah kombinasi deep learning, machine learning, dan neural networks. Algoritma ini dapat mengubah atau melatih aturannya sendiri melalui proses pembelajaran yang berulang.

C. Teknik dan Metode dalam NLP

Analisis sintaksis dan semantik adalah dua teknik utama yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami.

Sintaksis adalah susunan kata dalam sebuah kalimat untuk membuat makna gramatikal. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) menggunakan sintaksis untuk menilai makna dari bahasa berdasarkan aturan gramatikal. Teknik sintaksis meliputi :

• Pemilahan (Parsing)Ini adalah analisis gramatikal dari sebuah kalimat. Contoh: Algoritma pemrosesan bahasa alami diberikan kalimat, "Kucing mengeong." Pemilahan melibatkan memecah kalimat ini menjadi bagian-bagian kata -- misalnya, kucing = kata benda, mengeong = kata kerja. Ini bermanfaat untuk tugas pemrosesan lebih lanjut yang lebih kompleks.
• Segmentasi kata (Word segmentation). Ini adalah tindakan mengambil rangkaian teks dan mendapatkan bentuk kata darinya. Contoh: Seseorang memindai dokumen tulisan tangan ke dalam komputer. Algoritma akan mampu menganalisis halaman tersebut dan mengenali bahwa kata-kata dibagi oleh ruang putih.
• Pemisahan kalimat (Sentence breaking). Ini menempatkan batas-batas kalimat dalam teks yang lebih besar. Contoh: Algoritma pemrosesan bahasa alami diberikan teks, "Kucing mengeong. Saya terbangun." Algoritma dapat mengenali titik yang memisahkan kalimat dengan menggunakan pemisahan kalimat.
• Segmentasi morfologis (Morphological segmentation). Ini memecah kata-kata menjadi bagian-bagian yang lebih kecil yang disebut morfem. Contoh: Kata "tidak dapat diuji" akan dipecah menjadi [[tidak [[uji]able]]ly], di mana algoritma mengenali "tidak," "uji," "able," dan "ly" sebagai morfem. Ini sangat berguna dalam terjemahan mesin dan pengenalan suara.
• Stemming. Ini memecah kata-kata dengan infleksi menjadi bentuk akar. Contoh: Pada kalimat "Kucing mengeong," algoritma dapat mengenali akar kata "mengeong" adalah "meong." Ini akan berguna jika seorang pengguna menganalisis teks untuk semua contoh kata "meong," serta semua konjugasinya. Algoritma dapat melihat bahwa sebenarnya kata-kata tersebut sama meskipun hurufnya berbeda.

Semantik melibatkan penggunaan dan makna di balik kata-kata. Pemrosesan bahasa alami menerapkan algoritma untuk memahami makna dan struktur kalimat. Teknik semantik meliputi :

1. Pemisahan Arti Kata (Word Sense Disambiguation)

Ini mendapatkan makna kata berdasarkan konteks. Contoh: Pertimbangkan kalimat, "Babi ada di dalam kandang." Kata kandang memiliki makna yang berbeda. Sebuah algoritma yang menggunakan metode ini dapat memahami bahwa penggunaan kata "kandang" di sini merujuk pada area yang terpagar, bukan alat tulis.

2. Pengenalan Entitas Bernama (Named Entity Recognition)

Ini menentukan kata-kata yang dapat dikategorikan ke dalam kelompok. Contoh: Algoritma yang menggunakan metode ini dapat menganalisis artikel berita dan mengidentifikasi semua penyebutan perusahaan atau produk tertentu. Dengan menggunakan semantik teks, ia akan mampu membedakan antara entitas yang secara visual sama. Misalnya, pada kalimat, "Anak Daniel McDonald pergi ke McDonald's dan memesan Happy Meal," algoritma dapat mengenali dua contoh "McDonald's" sebagai dua entitas terpisah -- satu restoran dan satu orang.

3. Pembangkitan Bahasa Alami (Natural Language Generation)

Ini menggunakan basis data untuk menentukan semantik di balik kata-kata dan menghasilkan teks baru. Contoh: Algoritma dapat secara otomatis menulis ringkasan temuan dari platform intelijen bisnis, memetakan kata-kata dan frasa-frasa tertentu ke fitur data dalam platform BI. Contoh lain adalah secara otomatis menghasilkan artikel berita atau cuitan berdasarkan tubuh teks tertentu yang digunakan untuk pelatihan.

D. Sejarah Evolusi NLP

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) mengambil sumber dari berbagai disiplin ilmu, termasuk pengembangan ilmu komputer dan linguistik komputasional yang berasal dari pertengahan abad ke-20. Evolusinya mencakup tonggak-tonggak besar berikut :

• Tahun 1950-an. Pemrosesan bahasa alami memiliki akar pada dekade ini, ketika Alan Turing mengembangkan Tes Turing untuk menentukan apakah komputer benar-benar cerdas atau tidak. Tes ini melibatkan interpretasi otomatis dan generasi bahasa alami sebagai kriteria kecerdasan.
• Tahun 1950-an hingga 1990-an. NLP sebagian besar berbasis aturan, menggunakan aturan buatan tangan yang dikembangkan oleh ahli linguistik untuk menentukan bagaimana komputer akan memproses bahasa.
• Tahun 1990-an. Pendekatan atas-ke-bawah, berpusat pada bahasa dalam pemrosesan bahasa alami digantikan dengan pendekatan yang lebih statistik, karena kemajuan dalam komputasi membuat ini menjadi cara yang lebih efisien dalam mengembangkan teknologi NLP. Komputer semakin cepat dan dapat digunakan untuk mengembangkan aturan berdasarkan statistik linguistik tanpa seorang ahli linguistik menciptakan semua aturan. Pemrosesan bahasa alami berbasis data menjadi mainstream selama dekade ini. Pemrosesan bahasa alami bergeser dari pendekatan berbasis ahli linguistik menjadi pendekatan berbasis insinyur, dengan mengambil sumber dari berbagai disiplin ilmu yang lebih luas daripada fokus pada linguistik.
• Tahun 2000-2020-an. Pemrosesan bahasa alami mengalami pertumbuhan yang dramatis dalam popularitas sebagai istilah. Dengan kemajuan dalam daya komputasi, pemrosesan bahasa alami juga mendapatkan banyak aplikasi dunia nyata. Saat ini, pendekatan terhadap NLP melibatkan kombinasi linguistik klasik dan metode statistik.

E. Manfaat NLP

Secara umum, NLP memberikan banyak manfaat seperti :

1. Analisis skala besar secara lebih akurat dan objektif

NLP tidak hanya beroperasi pada sejumlah kecil teks atau suara. Teknologi ini mampu mengatasi skala besar, termasuk menganalisis teks dan suara dalam sistem internal, berbagai jenis dokumen, testimoni daring, surel, media sosial, dan lainnya. Dalam hitungan detik, NLP bisa menganalisis data dalam jumlah besar.

Selain itu, NLP bisa diadaptasi sesuai bahasa dan kriteria yang diinginkan, memastikan hasil analisis yang lebih akurat. NLP juga dapat terus ditingkatkan dan disesuaikan seiring perkembangan bisnis.

2. Penghematan biaya dan waktu produksi

NLP memiliki kemampuan beroperasi selama 24 jam dalam menganalisis data skala besar. Dengan demikian, teknologi ini berpotensi mengurangi kebutuhan tenaga kerja dan mempercepat waktu analisis data.

3. Peningkatan produktivitas pekerja

Ketika NLP mengotomatisasi tugas-tugas analisis data, pekerja dapat beralih ke tugas-tugas lain yang lebih penting. Hasilnya, produktivitas tenaga kerja meningkat.

F. Contoh Terapan NLP

Tanpa kamu sadari, NLP sangat dekat dengan kehidupan kamu. Ini dia beberapa contoh penerapan NLP dalam kehidupan manusia sehari-hari. 

1. NLP dalam Mesin Pencari dan SEO

Dalam bidang Optimisasi Mesin Pencari (SEO), NLP memainkan peran penting dalam memberikan hasil terbaik bagi pengguna. Contohnya, dalam mesin pencari seperti Google, NLP digunakan untuk menampilkan situs web yang mengandung kata-kata atau frasa yang relevan dengan pencarian yang dilakukan oleh pengguna.

2. NLP dalam Chatbot dan Asisten Virtual

Chatbot AI ChatGPT

Asisten virtual seperti Google Assistant, Siri, Alexa, dan Copilot (Sebelumnya, Cortana) bergantung pada pengenalan ucapan untuk mengenali suara pengguna dan memberikan tanggapan yang sesuai. Chatbot, di sisi lain, menggunakan NLP untuk memahami konteks permintaan manusia dan memberikan tanggapan yang lebih baik.

Saat ini, ChatGPT juga merupakan Chatbot yang didukung oleh AI dan Pemrosesan Bahasa Alami yang menghasilkan respons yang sangat mirip manusia. Baru-baru ini, media ini mendominasi berita utama karena kemampuannya dalam menghasilkan respons yang jauh melebihi apa yang sebelumnya dapat dihasilkan secara komersial.

3. NLP dalam Pemrosesan Teks dan Analisis Sentimen

NLP memiliki peran dalam membantu pengguna dalam penulisan teks yang akurat dan bahkan menilai sentimen yang terpancar dari kalimat yang ditulis. Sebagai contoh, saat menggunakan Google Docs, fitur saran kata akan memberikan rekomendasi untuk kata yang lebih tepat. Aplikasi pengecekan tata bahasa seperti Grammarly juga mampu mendeteksi sentimen yang terkandung dalam kata-kata, apakah itu terlihat percaya diri, ragu-ragu, atau penuh semangat.

4. NLP dalam Terjemahan Mesin

Google Translate

Penggunaan mesin penerjemah seperti Google Translate sekarang sangat umum. Kualitas mesin penerjemah semakin meningkat berkat kemajuan NLP. NLP membantu dalam memahami kalimat yang di-input oleh pengguna dan memberikan terjemahan yang sesuai.

Itulah Penjelasan tentang Natural Language Processing (NLP). Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.