Analisis Sentimen terhadap Zakat di Indonesia

Sentiment Analysis adalah sebuah cabang penelitian pada domain Text Mining yang mulai booming pada awal tahun 2002-an. Risetnya mulai marak semenjak paper dari B.Pang dan L.Lee muncul. Sederhananya, text mining lebih bertujuan untuk mengolah kata, bukan mengolah angka.

Sentiment analysis terdiri dari 3 subproses besar yakni: Subjectivity Classification, Orientation Detection dan Opinion Holder & Target Detection. Hingga saat ini, hampir sebagian besar penelitian di bidang sentiment analysis ditujukan untuk Bahasa Inggris karena memang Tools/Resources untuk bahasa inggris sangat banyak. Beberapa resources yang sering digunakan untuk sentiment analysis adalah SentiWordNet dan WordNet.

SMART Consulting sebagai sebuah lembaga yang fokus dalam riset ekonomi syariah mencoba mengukur tingkat sentimen publik terhadap kondisi zakat di Indonesia. Dipilih 30 dokumen spesifik yang digunakan sebagai sumber data. Tools Semantria digunakan sebagai alat bantu pengolahan.

Hasil analisis sentimen terhadap kondisi zakat di Indonesia memperlihatkan kondisi berikut. Sebanyak 27% menunjukkan sentimen positif. Demikian pula 27% mengarah kepada sentimen negatif. Sisanya sebesar 46% menunjukkan sentimen yang netral.

Rasionalisasi yang memungkinkan adalah, meskipun realisasi himpunan dana zakat baru sekitar 1,3 persen dari potensinya, namun trendnya menunjukkan hal positif. Inovasi yang dilakukan OPZ maupun awareness masyarakat muslim yang kian hari kian paham akan pentingnya zakat jika diberdayakan secara optimal, menjadi berita menggembirakan. Seperti halnya wakaf, zakat juga merupakan instrumen sosial Islam yang akan berperan signifakan di masa mendatang. Insya Allah.