## Penerapan CRISP-DM dalam Klasifikasi Sentimen dan Analisis Perilaku Pembelian Layanan Akomodasi Hotel Berbasis Algoritma Decision Tree (DT)

## Yerik Afrianto Singgalen
Faculty of Business Administration and Communication, Tourism Department, Atma Jaya Catholic University of Indonesia, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 06/12/2023 ; Accepted: 19/12/2023 ; Published: 22/12/2023
Abstrak –Pendekatan  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM)  sangat  relevan  digunakan  dalam mengidentifikasi  tantangan  bisnis  dan  menghasilkan  rekomendasi  berupa  model  yang  tepat  untuk  menghadapi  pelbagai tantangan  bisnis.  Klasifikasi  sentimen  dibutuhkan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  trend  dan  preferensi  konsumen agar dapat merencanakan strategi  mitigasi risiko  yang  berhubungan  dengan  keberlanjutan  usaha.  Penelitian  ini  mengadopsi metode CRISP-DM dalam mengklasifikasi sentimen tamu hotel melalui data ulasan di platform agoda serta menganalisis data sentimen berdasarkan perilaku pembelian produk dan layanan terkait. Adapun, tahapan dalam metode CRISP-DM ialah sebagai berikut : tahap pemahaman konteks bisnis (business understanding); tahap pemahaman karakterisitik data (data understanding); tahap  pemodelan  (modeling);  tahap  evaluasi  (evaluation);  dan  tahap  implementasi  (deployment).  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  sepuluh  kata  yang  menjadi  perhatian  tamu  hotel  serta  didominasi  sentimen  positif,  yaitu shopping, great, stay, staff, clean, location, room, good, mall, hotel. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma DT menunjukkan performa yang baik dengan nilai akurasi 93,91%, nilai presisi 90,98%, dan nilai recall 97, 77%. Selanjutnya, nilai AUC sebesar 0,943 atau 94,3% serta nilai f_measure 94, 18%. Selanjutnya, data hasil analisis sentimen dapat dikembangkan menjadi aplikasi pendukung Customer Relationship Management (CRM) untuk menganalisis data riwayat pembelian tamu yang berhubungan dengan sentimen,  negara asal, tipe tamu, tipe  kamar,  lama  menginap berdasarkan hari, bulan  dan tahun.  Dengan demikian, strategi pemasaran layanan akomodasi hotel dapat dioptimalkan untuk personalisasi serta  meningkatkan  minat serta intensi menginap kembali.
Kata Kunci: CRISP-DM; Klasifikasi; Sentimen; Pemasaran; Akomodasi; CRM
Abstract– The Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) approach is very relevant in identifying business challenges and producing recommendations in the form of appropriate models to face various business challenges. Sentiment classification  is  needed  to  identify  and  analyze  consumer  trends  and  preferences  in  order  to  plan  risk  mitigation  strategies related to business sustainability. This study adopts the CRISP-DM method in classifying hotel guest sentiment through review data on the  Agoda platform and analyzing sentiment data based on the purchase behavior of related products and services. Meanwhile, the stages  in the CRISP-DM  method are as follows: the stage of understanding the business  context (business understanding),  the  stage  of  understanding  data  characteristics  (data  understanding),  the  modeling  stage  (modeling),  the evaluation stage, and the implementation stage (deployment). The results of this study show that ten words are the attention of hotel guests and are dominated by positive sentiment, namely shopping, great, stay staff, clean, location, room, good, mall, and hotel.  The  classification  results  using  the  DT  algorithm  showed  good  performance  with  an  accuracy  value  of  93.91%,  a precision value of 90.98%, and a recall value of 97.77%.   In addition, the AUC value is 0.943 or 94.3%, and the f-measure value is 94.18%. Furthermore, sentiment analysis data can be developed into a  Customer Relationship Management (CRM) supporting application to analyze guest purchase history data related to sentiment, country of origin, guest type, room type, and length of stay by day, month, and year. Thus, the marketing strategy of hotel accommodation services can be optimized for personalization and increase interest and intention of returning stays.
Keywords : CRISP-DM; Classification; Sentiment; Marketing; Accommodation; CRM

## 1. PENDAHULUAN
Pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dapat digunakan dalam mengevaluasi performa lembaga serta menghasilkan rekomendasi untuk mengoptimalkan kinerja sesuai dengan target capaian masing-masing. Pendekatan CRISP-DM dapat digunakan untuk menganalisis dan menentukan customer behavior dalam pembelian produk [1]. Disisi lain, metode CRISP-DM dapat digunakan untuk clustering film populer pada platform Netflix sehingga dapat membantu pengguna menentukan pilihan film yang sesuai dengan preferensi [2]. Adapun,  metode  CRISP-DM  melalui  model  clustering  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  pendapatan  bersih bulanan pekerja informal berdasarkan data Kabupaten/Kota menjadi tiga kelompok kategori yakni rendah, sedang dan  tinggi  [3].  Pendekatan  CRISP-DM  sangat  efektif  digunakan,  mempertimbangkan  alur  dan  proses  yang terstruktur pada setiap tahapan [4]. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan CRISP-DM dapat digunakan sebagai alur  atau  proses  penyelesaian  masalah  internal  organisasi  atau  perusahaan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini menggunakan CRISP-DM dalam mengidentifikasi dan menganalisis perilaku pembelian layanan akomodasi hotel berdasarkan studi kasus informasi produk dan layaann digital Menara Peninsula Hotel pada platform agoda.
Inovasi  bisnis  dan  pemasaran  produk  serta  layanan  di  industri  perhotelan  memantik  perubahan  dalam pengolahan  data  digital  yang  berhubungan  dengan  strategi  pemasaran.  Pendekatan  machine  learning  dapat digunakan untuk memprediksi loyalitas tamu hotel  [5]. Disisi lain, Pendekatan text mining dapat menghasilkan
rekomendasi  terhadap  pihak  manajemen  hotel  terkait  atribut-atribut  yang  menjadi  atensi  tamu  hotel  dalam pengambilan keputusan menginap seperti hotel, service, room, food and beverage, location, security, price/value serta atribut lainnya yang berhubungan dengan preferensi dan kebutuhan tamu [6]. Adapun, kepuasan tamu dapat ditinjau  dari  kualitas  layanan,  oleh  sebab  itu  penyedia  layanan  akomodasi  perlu  memerhatikan  persepsi  risiko terhadap  loyalitas  tamu  agar  dapat  mempertahankan  pelanggan  [7].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  persepsi pelanggan  terhadap  produk  dan  layanan  akomodasi  hotel  dapat  dianalisis  melalui  fitur  ulasan  menggunakan pendekatan  text mining  dan  machine  learning  sehingga dapat  menghasilkan rekomendasi sesuai dengan atribut yang menarik atensi tamu hotel. Dengan demikian, pendekatan CRISP-DM dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah  yang  berhubungan  dengan  kepuasan  dan  loyalitas  tamu  hotel  dengan  merekomendasikan  model  yang berhuubngan dengan Customer Relationship Management (CRM).
Salah satu upaya untuk mempertahankan hubungan pelanggan dengan penyedia layanan akomodasi hotel ialah  mengelola  rencana  strategis  untuk  mengoptimalkan  bidang  Customer  Relationship  Management  (CRM). Faktor-faktor  yang  memengaruhi  perilaku  konsumen  dalam  keputusan  menginap  di  Hotel,  faktor-faktor  yang dimaksud dapat diklasifikasikan berdasarkan budaya, sosial, pribadi dan psikologis [8]. Disisi lain, CRM memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kinerja  pemasaran  hotel,  oleh  sebab  itu  pemanfaatan  media  digital  sebagai sarana untuk berinteraksi dengan pelanggan dapat memberikan pengalaman dan meningkatkan kepuasan hingga loyalitas  [9].  Adapun,  kualitas  layanan,  CRM,  dan  citra  merek  memiliki  pengaruh  terhadap  loyalitas  tamu menginap di hotel [10]. Hal ini menunjukkan bahwa pemanfaatan platform digital sebagai strategi pemasaran dapat memberikan pengalaman konsumen sehingga meningkatkan kepuasan dan loyalitas. Dengan demikian, perilaku pembelian  layanan  akomodasi  hotel  melalui  platform  Agoda  perlu  dikaji  secara  mendalam  untuk menganalisis interaksi antara tamu yang telah mengulas produk dan layanan selama menginap dengan respon dari pihak hotel.
Platform digital yang digunakan sebagai media pemasaran layanan hotel telah banyak dikaji dalam berbagai perspektif  keilmuan.  Wiastuti  dan  Wiliam  menggunakan  data  dari  platform  TripAdvisor  dan  Agoda  untuk mengidentifikasi faktor faktor yang memengaruh kepuasan dan ketidakpuasan pelanggan [11]. Selain itu, strategi komunikasi  pemasaran  layanan  akomodasi  hotel  yang  paling  efektif  ialah  melalui  platform  digital  seperti TripAdvisor, Agoda, Traveloka, serta Booking.com [12]. Adapun, faktor-faktor seperti authenticity, interactivity, involvment  and  costumer  engagement  berperan  penting  dalam  prediksi  loyalitas  konsumen  pada  pemesanan layanan  akomodasi  hotel  melalui  aplikasi  traveloka  [13].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  platform  digital  yang digunakan  sebagai  media  pemasaran  layanan  akomodasi  menyimpan  pelbagai  jenis  data  pembelian,  serta informasi pembeli yang dapat digunakan untuk menganalisis kepuasan dan loyalitas konsumen. Dengan demikian, penelitian  ini  menggunakan  platform  digital  Agoda  sebagai  sumber  data  teks  yang  akan  digunakan  dalam menganalisis  perilaku  pembelian  layanan  akomodasi  hotel,  melalui  studi  kasus  pada  Menara  Peninsula  Hotel Jakarta.
Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan bahwa data teks yang dikumpulkan dari platform digital Agoda dapat  digunakan  dalam  analisis  dan  klasifikasi  sentimen  pelanggan  melalui  pendekatan  data  mining  maupun machine learning. Data ulasan dari TripAdvisor dan Agoda untuk melakukan pemodelan TOPIK menggunakan Latent Dirichlet Allocation (LDA) dan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengidentifikasi topik- topik  yang  berhubungan  dengan  layanan  akomodasi  hotel  serta  menjadi  aspek  penting  yang  memengaruhi kepuasan dan loyalitas tamu [14]. Analisis  sentimen konsumen dapat  menggunakan data dari pelbagai platform digital seperti Agoda, Airyrooms, Oyo, dan Reddoorz melalui metode klasifikasi berbasis algoritma Naïve Bayes Classifier  (NBC)  [15].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perkembangan  riset  terkait  dengan  relasi  antara  penyedia layanan akomodasi  hotel dengan pelanggan  mengalami perubahan dari pendekatan strategi komunikasi  melalui media  konvensional  menjadi  media  digtial.  Dengan  demikian,  penggunaan  data teks  berupa  ulasan  di  pelbagai platform penyedia layanan akomodasi dapat dikelola lebih lanjut menggunakan metode CRISP-DM utnuk analisis perilaku pembelian pelanggan serta implementasi strategi CRM. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini akan menggunakan data teks ulasan tamu yang memiliki pengalaman reservasi di aplikasi Agoda serta memiliki pengalaman menginap di Menara Peninsula Hotel Jakarta.
Penelitian  ini  menawarkan  perspektif  yang  berbeda  dari  beberapa  kajian  tentang  perilaku  pembelian layanan akomodasi hotel sebelumnya. Berdasarkan metode yang digunakan, CRISP-DM menawarkan keunggulan dalam  proses  penyelesaian  masalah  yang  berhubungan  dengan  pemasaran  produk  dan  layanan  akomodasi. Penelitian terdahulu  menunjukkan  bahwa pendekatan CRISPD-M sangat efektif digunakan dalam  menganalisis sentimen  tamu  hotel  dan  restoran  untuk  mengidentifikasi  teks  populer  dalam  ulasan  tamu  tentang  produk  dan layanan  berdasarkan  klasifikasi  kelas  negatif  dan  positif  [16]–[24].  Selanjutnya,  pendekatan  CRISP-DM digunakan  secara  luas  dalam  menganalisis  perilaku  pembelian  produk  dan  layanan  yang  secara  spesifik berhubungan  dengan  pengambilan  keputusan  pembelian  layanan  akomodasi  dan  amenitas  pendukung  aktivitas wisata  [25]–[27].  Secara  konseptual,  kerangka  kerja  CRISP-DM  menjadi  alur  atau  proses  utama  kemudian  di dalam proses tersebut terdapat berbagai model pendukung keputusan yang digunakan untuk prediksi pengambilan keputusan sesuai kriteria dan bobot yang ditentukan [28]–[32]. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan CRISP- DM dapat disesuaikan dengan model atau konsep yang berhubungan dengan upaya untuk menyelesaikan masalah bisnis hingga prediksi perilaku konsumsi berbasis data riwayat pembelian. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini menawarkan gagasan untuk mendiskusikan hasil implementasi CRISP-DM dalam analisis perilaku pembelian layanan akomodasi hotel berdasarkan konsep Customer Relationship Management (CRM).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode CRISP-DM
Penelitian  ini  mengadopsi  pendekatan  CRISP-DM  yang  terdiri  dari  tahapan  berikut  :  pertama,  business understanding; kedua, data understanding; ketiga, modelling; keempat, evaluation; kelima, deployment. Terdapat beberapa  pertimbangan  penggunaan  pendekatan  CRISP-DM  dalam  analisis  perilaku  pembelian  layanan akomodasi sebagai berikut : pertama, proses pengumpulan data dari platform Agoda menyediakan data teks terkait riwayat  pembelian  yang  berhubungan  dengan  identitas  tamu,  asal  negara,  lama  waktu  menginap,  hingga  jenis kamar yang digunakan; kedua, data teks dapat dikumpulkan serta dibersihkan menggunakan instrumen pendukung seperti  webharvy  dan  Rapidminer  untuk  menganalisis  proses  evaluasi  performa  pembelajaran  mesin  (machine learning); ketiga, pada tahap pemodelan dapat dievaluasi model klasifikasi atau algortima dengan tingkat akurasi, presisi,  recall,  serta  Area  Under  Curve  (AUC)  yang  terbaik;  keempat,  evaluasi  hasil  pengolahan  data  dapat menghasilkan rekomendasi produk dan layanan populer berdasarkan perilaku pembelian, serta segmen pasar yang relevan;  kelima,  implementasi  hasil  analisis  perilaku  pembelian  layanan  akomodasi  dapat  menjadi  strategi alternatif  untuk  menyelesaikan  masalah  pemasaran  di  unit  bisnis.  Dengan  demikian,  pendekatan  CRISP-DM sangat relevan digunakan dalam penelitian ini. Adapun, alur atau proses CRISP-DM dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Gambar 1 merupakan proses implementasi pendekatan CRISP-DM dalam klasifikasi sentimen dan analisis perilaku  pembelian  layanan  akomodasi  hotel  berbasis  algoritma  Decision  Tree  (DT).  Pada  tahap  business understanding,  data  terkait  dengan  riwayat  pembelian  layanan  akomodasi  di  aplikasi  Agoda  dikumpulkan menggunakan aplikasi Webharvy dengan konfigurasi data teks yang berhubungan dengan nama akun pengguna, negara asal pengguna, tipe pengunjung atau tamu, tipe kamar yang digunakan, lama menginap berdasarkan jumlah hari, bulan, dan tahun, serta penilaian atau rating. Selanjutnya, data teks berupa judul ulasan, detail ulasan, tanggal ulasan,  respon  pihak  hotel  terhadap  ulasan  konsumen,  dan  tanggal  respon  dikumpulkan  untuk  divisualisasikan menggunakan aplikasi oracle apex. Pada tahap ini, tujuan pengumpulan dan pengolahan data teks berdasdarkan riwayat  pembelian  layanan  akomodasi,  ialah  untuk  menghasilkan  informasi  terkait  preferensi  tamu  terhadap produk dan layanan yang disediakan, memperoleh informasi tentang rata-rata lama menginap tamu berdasarkan hari,  bulan dan tahun. Adapun, respon pihak penyedia  layanan  menanggapi ulasan tamu dapat menjadi  strategi
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7081
untuk menjaga relasi antara penyedia layanan dengan tamu agar dapat meningkatkan angka  menginap kembali. Dengan  demikian,  proses  bisnis  penyedia  layanan  akomodasi  dapat  dikaji  secara  komprehensif  sehingga  dapat dioptimalkan melalui kajian ini. Adapun, instrumen dan aplikasi pendukung yang digunakan dalam implementasi pendekatan CRISP-DM dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Webharvy RapidMiner Harris Hotel and Convention Homepage Dashboard (Oracle Apex)
Gambar 2. Aplikasi Pendukung dalam Implementasi CRISP-DM Pada Tahap Business Understanding
Gambar  2  merupakan  aplikasi  pendukung  yang  digunakan  dalam  proses  pengumpulan,  pengolahan  dan visualisasi  data  hasil  implementasi  pendekatan  CRISP-DM.  Selanjutnya,  pada  tahap  data  understanding  hasil pengumpulan  data  disiapkan  dengan  memanfaatkan  beberapa  operator  dalam  aplikasi  Rapidminer  untuk membersihkan  data  yang  telah  dikumpulkan  dalam  format  .xlsx  maupun  .csv.  Sebelum  diproses  menggunakan aplikasi  Rapidminer,  data  duplikat  telah  dihilangkan  menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel  dengan memanfaatkan tools remove duplicate, selanjutnya data disortir dan diseleksi agar tidak ada data yang kosong (not null). Selanjutnya, hasil pembersihan data di Microsoft Excel dapat dilanjutkan menggunakan aplikasi Rapidminer melalui  beberapa  operator  sebagai  berikut  :  pertama,  operator  tokenize  pertama,  untuk  menghilangkan  simbol (non-letters); kedua, operator tokenize kedua, untuk menghilangkan simbol (regular expression); ketiga, operator transform cases, untuk mengubah teks menjadi  lowercase; keempat, operator filter tokens by length, membatasi jumlah karakter kata (4-25 char); kelima, operator filter stopwords, menghilangkan kata-kata yang tidak memiliki makna dalam analisis sentimen; keenam, operator extract sentiment, untuk memberikan score terhadap setiap kata yang  mengandung  makna  negatif  dan  positif.  Selain  itu,  terdapat  operator  word  to  list  yang  digunakan  untuk menampilkan data dalam bentuk 10 kata populer yang tergolong kelas negatif dan kelas postif. Dengan demikian, tahap data understanding menekankan pemahaman karakteristik data, serta fungsi dari operator yang digunakan untuk  memperdalam  analisis  sentimen  dan  perilaku  pembelian  layanan  akomodasi  hotel.  Berdasarkan  hasil pemahaman  karakteristik  data,  maka  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  data  processing  untuk  pemodelan  berbasis algoritma  Decision  Tree  (DT).  Data  yang  digunakan  adalah  data  sentimen  yang  telah  diekstrak  menggunakan operator extract sentimen dengan pengaturan jumlah data uji sebanyak 70% (402) dan data latih sebanyak 30% (172) dari total data teks yang telah diekstrak sebanyak 574 untuk pemodelan. Meskipun demikian, total data yang telah dikumpulkan berjumlah 20210 ulasan, yang telah dibersihkan dan diseleksi untuk pemodelan data menjadi 574 ulasan.

## 2.2 Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Decision Tree (DT)
Pada tahap pemodelan data, terdapat  574 data ulasan  yang akan digunakan dalam proses pengukuran performa algoritma  Decision  Tree  (DT).  Pada  tahap  pengujian,  operator  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE) digunakan untuk mengatasi permasalahan ketimpangan data sehingga dapat meningkatkan akurasi dari performa algoritma Decision Tree (DT). Apabila kelas sentimen ditentukan berdasarkan rating yang diberikan oleh pengguna  aplikasi,  maka  terdapat  4  data  ulasan  yang  memiliki  nilai  di  bawah  lima  sehingga  diklasifikasikan sebagai  sentimen  negatif,  sedangkan  jumlah  data  ulasan  di  atas  nilai  lima  ialah  570,  sehingga  terjadi ketidakseimbangan  data  ketika  hendak  dilanjutkan  ke  proses  pengukuran  performa  algoritma.  Penggunaan
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7081
operator  extract sentiment  merupakan bagian dari proses  machine  learning  dimana  mesin  secara otomatis akan melakukan proses kalkulasi score pada setiap kata yang mengandung unsur negatif dan positif. Dengan demikian, hasil  kalkulasi  data  menunjukkan  bahwa  operator  extract  sentiment  dapat  mendeteksi  30  data  ulasan  sebagai sentimen  negatif,  dan  515  data  ulasan  sebagai  sentimen  positif.  Dengan  demikian,  hasil  pembelajaran  mesin (machine learning) dapat diukur performanya melalui algoritma DT untuk meninjau nilai akurasi, presisi,  recall, hingga Area Under Curve (AUC), sebelum dijadikan model yang relevan dengan konteks dataset yang digunakan.
Klasifikasi Berdasarkan Rating
Klasifikasi Berbasis Machine Learning
Gambar 3. Perbandingan Hasil Klasifikasi Berdasarkan Rating dan Machine Learning
Gambar 3 merupakan gambaran tentang hasil klasifikasi berdasarkan penilaian pengguna (rating), dan hasil klasifikasi berdasarkan machine learning melalui operator extract sentiment. Setelah hasil scoring maka dilakukan pengujian  performa  algoritma  berdasarkan  pembagian  data  30%  data  latih  dan  70%  data  uji.  Adapun,  untuk operator  SMOTE  digunakan  untuk  mengatasi  persoalan  ketidakseimbangan  data  sebelum  diproses  ke  tahap pengukuran performa algoritma DT. Ketidakseimbangan data akan terjadi apabila jumlah objek di suatu kelas data memiliki  kuantitas  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kelas  lain,  dimana  kelas  data  yang  objeknya  lebih banyak  disebut  kelas  mayor  sedangkan  yang  lain  disebut  minor  [33].  Pengolahan  algoritma  yang  tidak mempertimbangkan ketidakseimbangan data cenderung menitikberatkan kelas mayor dan bukan kelas minor, oleh sebab itu diperlukan teknik SMOTE yang menggunakan metode oversampling untuk memperbanyak pengamatan secara  acak  dengan  menambah  jumlah  data  kelas  minor  (data  buatan)  agar  setara  dengan  kelas  mayor  [34]. Adapun,  data  buatan  atau  sintesis  tersebut  dibuat  berdasarkan  k-tetangga  terdekat  (k-Nearest  Neighbor). Pembangkit data buatan yang berskala numerik diukur jarak kedekatannya dengan jarak euclidean sedangkan data kategorik berdasarkan kelas minor yang peubahnya berskala kategorik, dilakukan dengan rumus Value Difference Metric (VDM) yaitu :
∆(x, y) = w x w y ∑ δ(x i y i ) r N i=1 (1)
Persamaan (1) merupakan proses untuk membangkitkan data numerik. Dimana ∆(x, y) adalah jarak antara amatan x dengan y, sementara w x w y merupakan bobot amatan (dapat diabaikan), N merupakan banyaknya pebuah penjelas, r bernilai 1 (jarak manhattan) atau 2 (jarak euclidean), serta δ(x i y i ) r jarak antar kategori. Adapun, proses pembangkit data buatan (sintesis) untuk data numerik dilakukan dengan menghitung perbedaan antar vektor utama dengan  k-tetangga  terdekatnya,  kalikan  perbedaan  dengan  angka  yang  diacak  diantara  0  dan  1,  kemudian tambahkan perbedaan tersebut ke dalam nilai utama pada vektor utama asal sehingga diperoleh vektor utama yang baru. Selanjutnya, pembangkit data kategorik dapat dilakukan melalui persamaan (2) sebagai berikut.
δ(V 1 V 2 ) = ∑ | C 1i C 1 − C 2i C 2 | K n i=1 (2)
Dimana, δ(V 1 V 2 ) merupakan  jarak antara nilai V 1 dan V 2 sedangkan C 1i merupakan  banyaknya V 1 yang termasuk kelas I, dan C 2i merupakan banyaknya V 2 yang termasuk kelas I. Sementara itu, i merupakan banyaknya kelas, C 1 banyaknya  nilai  1  terjadi, C 2 banyaknya  nilai  2  terjadi,  n  merupakan  banyaknya  kategori,  dan  k merupakan konstansa. Proses pembangkitan data buatan (sintesis) untuk data kategori dilakukan dengan memilih mayoritas antara vektor utama yang dipertimbangkan dengan k-tetangga terdekatnya untuk nilai nominal, jika nilai sama  maka  akan  dipilih  secara  acak.  Selanjutnya,  nilai  tersebut  dijadikan  data  contoh  kelas  buatan  yang  baru. Selanjutnya, dilakukan proses evaluasi menggunakan algoritma DT.
Salah satu keunggulan DT ialah Interative Dychotomizer version (ID3), yaitu model klasifikasi yang berupa pohon  keputusan  secara  top-down  dengan  cara  kerja  mengevaluasi  semua  atribut  menggunakan  suatu  ukuran statistik  berupa  information  gain  untuk  mengukur  efektifitas  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasi  sample  data. Dalam algoritma ini, dibutuhkan nilai  entropy dan gain, dimana entropy  merupakan parameter untuk mengukur jumlah  keberagaman  atau  keberadaan  dalam  sebuah  himpunan  data,  sedangkan  gain  merupakan  perolehan informasi sebagai ukuran efektifitas suatu atribut. Berikut adalah persamaan untuk mendapatkan nilai entropy dan gain.
Entropy (S) = ∑ −p x  log 2 pi n i=1 (3)
Gain (S, A) = S − ∑ |Si| |S| n i=1 x Si (4)
Dimana S merupaan nilai Entropy, pi jumlah yang memiliki nilai positif atau negatif pada kumpulan data untuk sifat tertentu. Disisi lain, Gain (S,A) adalah hasil informasi yang berasal dari luaran data yang dikelompokan sesuai dengan atribut A. Selanjutnya, Si adalah subset dari nilai entropy yang mempunyai nilai i. Adapun, S adlah subset  dari  nilai  Entropy.  Selanjutnya,  validasi  digunakan  untuk  menentukan  jenis  model  yang  terbaik  melalui confusion  matrix  sebagai  informasi  mengenai  hasil  klasifikasi  actual  yang  dapat  diprediksi  oleh  suatu  sistem melalui nilai akurasi, presisi, dan recall, melalui persamaan berikut.
Akurasi = TP+TN TP+FP+TN+FN (5) Presisi/Specificity = TP TP+FP (6) Recall/Sensitivity = TP TP+FN (7) f − measure = 2x(Presisi x recall) presisi+recall (8)
Confusion  matrix  merupakan gambaran akan akurasi, presisi,  recall  dari proses klasifikasi data. Akurasi adalah  ketepatan  sistem  dalam  melakukan  proses  klasifikasi  dengan  benar;  presisi  atau  sensitivity  adalah  rasio jumlah dokumen yang relevan dengan total jumlah dokumen yang ditemukan pada sistem klasifiaksi; recall atau spesificity  adalah  rasio  jumlah  dokumen  yang  ditemukan  kembali  oleh  sistem  klasifikasi  dengan  total  jumlah dokumen yang relevan; f-measure adalah metrik evaluasi yang populer untuk menangani masalah imbalance class dengan  mengombinasi  recall/sensivitas  dan  presisi  sehingga  menghasilkan  metrik  yang  efektif  untuk  mencari kembali  informasi  dalam  himpunan  yang  tidak  seimbang  [35].  Dengan  demikian  dapat  diketahui  bagaimana performa  algoritma  DT  yang  dapat  dijadikan  sebagai  model  klasifikasi  sentimen  sesuai  dengan  dataset  yang digunakan, serta dapat  dihubungkan dengan analisis perilaku pembelian  berdasarkan trend atau popularitas dan pola konsumsi layanan akomodasi hotel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perilaku  pembelian  dapat  dianalisis  secara  komprehensif  untuk  memperoleh  gambaran  tentang  pola  serta trend pasar yang memberikan petunjuk kepada pengelola usaha untuk mengoptimalkan strategi pemasaran. Sarudin dan Ismail  melakukan  tinjauan  terhadap  hasil  ulasan  pengguna  aplikasi  TripAdvisor  untuk  menganalisis  minat pembelian layanan akomodasi hotel [36]. Disisi lain, Sanra menunjukkan bahwa pemenuhan informasi berperan sebagai  mediasi  antara  media  pemasaran  yang  digunakan  terhadap  minat  pembelian  layanan  akomodasi  [37]. Adapun, Hasianah dan Priatma menunjukkan bahwa strategi pemasaran dapat dioptimalkan dengan memanfaatkan data atau informasi terkait dengan produk, harga dan lokasi melalui pelbagai media yang diakses publik [38]. Hal ini  berarti  bahwa  konsumen  membutuhkan  informasi  yang  lengkap  sebelum  mengambil  keputusan  pembelian, sehingga penyedia produk dan layanan yang mampu mengoptimalkan media pemasaran digital dengan informasi yang  jelas  dapat  memantik  minat  atau  intensi  pembelian.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  perilaku pembelian  dapat  dianalisis  berdasarkan  data  riwayat  pembelian  atau  riwayat  konsumsi  produk  melalui  kolom ulasan di pelbagai platform e-commerce. Dalam konteks pembelian layanan akomodasi hotel, pelbagai platform seperti TripAdvisor, booking.com serta Agoda telah menyediakan kolom ulasan sebagai strategi untuk meninjau produk dan layanan yang diterima serta memberikan respon kepada tamu agar dapat meningkatkan citra positif penyedia layanan.
Dalam  konteks  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  berhubungan  dengan  riwayat pembelian layanan akomodasi hotel dengan studi kasus di hotel HARRIS Hotel and Convention Gading Kelapa Gading.  Data  awal  yang  diperoleh  sebelum  proses  pembersihan  data  ialah  sejumlah  2209  data  ulasan  serta informasi lain terkait dengan nama akun pengguna, negara asal pengguna sistem, tipe kamar yang digunakan, lama waktu menginap berdasarkan  jumlah hari, bulan dan tahun. Selanjutnya, terdapat  data berupa penilaian (rating) serta  tanggal  mengulas.  Selain  itu,  terdapat  data  berupa  tanggapan  pihak  hotel  atas  ulasan  konsumen  sebagai bentuk  pengelolaan  relasi  dengan  konsumen  (Customer  Relationship  Management).  Berdasarkan  hasil penggunaan operator exctract sentiment, dapat diketahui bahwa kinerja mesin dalam proses klasifikasi, mengalami perkembangan  pesat  sehingga  dapat  digunakan  dalam  pelbagai  upaya  untuk  analisis  sentimen  konsumen  atau pelanggan hotel terkait produk dan layanan yang spesifik. Pada tabel 1, dapat dilihat proses klasifikasi sentimen positif dan negatif berbasis operator exctract sentiment.
Tabel 1. Proses Klasifikasi Operator Exctract Sentiment di Rapidminer
Klasifikasi Ulasan Score Detail Negatif Usually, no problem when if i were here. But yesterday,  the  Air  Conditioning  (room  626) - 1,71794871794872 no  (-0.31)    problem  (- 0.44)    trouble  (-0.44)
Klasifikasi Ulasan Score Detail was  very trouble .  None  can  handle  this,  to make  us comfort .  Room  Temperature  was always 25-26C, when we need to 20-21C, the staff only  said to  be patient. Until  its 11 pm, they  said  to  move  us  to  another  room.  Very Ugly ,  isn't  it!!  when  we  were  check  on, no body can explain me about this problem . Just be  carefull  and pls the  your  temperature
condition before you enter your room. When its hot, please request another room.
comfort  (0.38)    ugly  (- 0.59)  no (-0.31)  problem (-0.44)  pls (0.08)  please (0.33) Positif Hotel  is well located  as  it  is  attached  to  the Kelapa Gading Mall with shopping,
restaurants, beauty outlets  (nails,  eyelashes) and the movies all right there. Breakfast was varied  and  plentiful.  The  omlets  and fresh fruit were great . The rooms are basic but have all  the  amenities  required  for  a comfortable stay. Bed was really comfortable with good pillows,  shower  was  very good .  Staff  were super  friendly and helpful .  They  seem  to
have  been well trained  in  customer  service. Plan to return when next in Jakarta 6,33333333333333 well (0.28)  beauty (0.72) fresh  (0.33)    great  (0.79) comfortable (0.59) comfortable  (0.59)    good (0.49)  good (0.49)  super (0.74)    friendly  (0.56) helpful (0.46)  well (0.28)
Tabel 1 merupakan proses klasifikasi operator exctract sentiment di Rapidminer diamana kata-kata dalam ulasan  konsumen  akan  diberikan  score,  kemudian  diakumulasi  sehingga  memperolah  total  score  yang diklasifikasikan ke dalam kelas negatif dan kelas positif. Berdasarkan proses klasifikasi operator extract sentiment di Rapidminer terdapat masalah yang perlu diatasi untuk mengoptimalkan proses analisis sentimen, dimana standar atau dokumen berupa kata dan score yang berhubungan dengan unsur sentimen (negatif dan positif) dibutuhkan mendeteksi  setiap  kata  dalam  kalimat  maupun  paragraf.  Selain  itu,  ulasan  dalam  bahasa  Indonesia  yang mengandung  unsur  sindiran  masih  belum  bisa  diproses  secara  optimal  oleh  mesin.  Meskipun  demikian, berdasrakan hasil uji performa algoritma DT dapat diketahui nilai confusion matrix dan AUC sebagaimana tabel 2 berikut.
Tabel 2. Confusion Matrix Algoritma Decision Tree (DT) Tanpa Operator SMOTE Menggunakan Operator SMOTE
PerformanceVector:
accuracy: 94.77% +/- 2.12% (micro average: 94.76%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 3 2 Positif: 18 359
AUC (optimistic): 0.995 +/- 0.012 (micro average: 0.995) (positive class: Positif) AUC: 0.572 +/- 0.123 (micro average: 0.572) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.150 +/- 0.242 (micro average: 0.150) (positive class: Positif) precision: 95.24% +/- 1.64% (micro average: 95.23%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix:
True: Negatif Positif Negatif: 3 2 Positif: 18 359
recall: 99.45% +/- 1.16% (micro average: 99.45%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 3 2 Positif: 18 359
PerformanceVector:
accuracy: 93.91% +/- 2.63% (micro average: 93.91%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 325 8 Positif: 36 353
AUC (optimistic): 0.996 +/- 0.005 (micro average:
0.996) (positive class: Positif)
AUC: 0.943 +/- 0.025 (micro average: 0.943) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.890 +/- 0.048 (micro average: 0.890) (positive class: Positif) precision: 90.98% +/- 4.48% (micro average:
90.75%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 325 8 Positif: 36 353 recall: 97.77% +/- 2.22% (micro average: 97.78%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 325 8 Positif: 36 353
Tanpa Operator SMOTE
Menggunakan Operator SMOTE
f_measure: 97.29% +/- 1.10% (micro average: 97.29%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 3 2 Positif: 18 359 f_measure: 94.18% +/- 2.37% (micro average: 94.13%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 325 8 Positif: 36 353
Tabel 3 merupakan kinerja algoritma DT melalui confusion matrix dan AUC (tanpa operator SMOTE dan menggunakan operator SMOTE) dalam klasifikasi data ulasan berbasis operator  extract sentiment. Berdasarkan performa algoritma DT tanpa operator SMOTE menunjukkan bahwa nilai akurasi 94,77%, nilai presisi 95,24%, dan nilai recall 99, 45%. Selanjutnya, nilai AUC sebesar 0,572 atau 57,2% serta nilai f_measure 97, 29%. Hal ini menunjukkan bahwa meskipun nilai akurasi tinggi, namun AUC masih tergolong rendah sehingga perlu digunakan operator  SMOTE.  Adapun,  performa  algoritma  DT  setelah  menggunakan  SMOTE  menunjukkan  bahwa  nilai akurasi 93,91%, nilai presisi 90,98%, dan nilai recall 97, 77%. Selanjutnya, nilai AUC sebesar 0,943 atau 94,3% serta nilai f_measure 94, 18%. Berdasarkan nilai  confusion matrix algoritma DT setelah menggunakan operator SMOTE  dapat  diketahui  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall  mengalami  penurunan  namun  nilai  AUC  mengalami peningkatan.  Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  pada  tahap  pemodelan,  algoritma  DT  berbasis  operator SMOTE  dapat  meningkatkan  kinerja  algoritma  sehingga  relevan  digunakan  sebagai  model  dalam  analisis sentimen. Selanjutnya, dapat diketahui 10 kata populer yang diklasifikasikan dalam kelas negatif dan positif.
(a)
(b)
Gambar 4. Perbandingan Jumlah Kata dalam Data Ulasan Berdasarkan Kelas Negatif (a) dan Positif (b)
Gambar  4  merupakan  hasil  perbandingan  jumlah  kata  dalam  data  ulasan  berdasarkan  kelas  negatif  dan positif, dapat diketahui bahwa jumlah kelas positif lebih dominan dibandingkan dengan kelas negatif. Meskipun
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7081
demikian, kata yang tergolong kelas negatif perlu diperhatikan dan dievaluasi untuk mengoptimalkan produk dan layanan  akomodasi  hotel.  Berdasarkan  10  kata  populer  yang  paling  sering  muncul  dalam  ulasan  ialah  sebagai berikut : shopping, great, stay, staff, clean, location, room, good, mall, hotel. Hal ini menunjukkan bahwa pihak hotel  perlu  meningkatkan  kinerja  karyawan  sehingga  dapat  memberikan  pelayanan  prima  kepada  tamu, memberikan pengalaman kepada tamu selama menginap di hotel, menjaga kebersihan lingkungan hotel, dan kamar yang  digunakan.  Beberapa  pengunjung  memberikan  ulasan  terkait  dengan  lokasi  hotel  yang  dinilai  strategis, terhubung dengan pusat perbelanjaan sehingga memantik minat dan keputusan tamu untuk menginap.
Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan bahwa promosi, fasilitas, produk dan harga memiliki pengaruh terhadap  minat  dan  keputusan  menginap  tamu.  Apsarini  et  al.  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  yang memengaruhi keputusan menginap tamu  ialah sebagai berikut : harga, promosi, fasilitas, keamanan, lokasi, dan ulasan  tamu  [39].  Selain  itu,  Chairani  dan  Wulansari  menunjukkan  bahwa  brand  image  memiliki  pengaruh terhadap keputusan tamu untuk menginap di  hotel  [40]. Adapun, Silalahi et al.  menunjukkan  bahwa keputusan menginap  tamu  juga  dipengaruhi  oleh  karakteristik  demografi  [41].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  yang berhubungan  dengan  demografi  dan  riwayat  pembelian  layanan  akomodasi  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  produk  dan  layanan  yang  paling  diminati  oleh  tamu.  Dengan  demikian,  maka  hasil  analisis sentimen  dapat  dikembangkan  sebagai  aplikasi  pendukung  untuk  mengoptimalkan  Customer  Relationship Management (CRM), sebagaimana gambar berikut.
Dashboard Length of Stay
Gambar 5. Aplikasi Pendukung Customer Relationship Management (CRM)
Gambar  5  merupakan  pengembangan  aplikasi  pendukung  Customer  Relationship  Management  (CRM) yang  diintegrasikan  dengan  hasil  analisis  sentimen  tamu  berdasarkan  sepuluh  kata  populer.  Dalam  konteks penelitian  ini,  hasil analisis  sentimen  menunjukkan  bahwa terdapat kata-kata yang  menjadi  atensi tamu selama menginap yaitu shopping, great, stay, staff, clean, location, room, good, mall, hotel. Selanjutnya, dapat dianalisis data  riwayat  pembelian  tamu  yang  berhubungan  dengan  sentimen,  negara  asal,  tipe  tamu,  tipe  kamar,  lama menginap  berdasarkan  hari,  bulan  dan  tahun.  Berdasarkan  studi  kasus  penelitian  ini,  dapat  diketahui  sebagai berikut : pertama, penilaian tamu didominasi oleh sentimen positif; kedua, mayoritas tamu berasal dari Indonesia, Singapore  dan  Malaysia;  ketiga,  tipe  tamu  yang  menginap  didominasi  kepentingan  bisnis,  bersama  keluarga, bersama pasangan, dan sendiri; keempat, tipe kamar yang paling banyak digunakan ialah Harris Room; kelima, lama menginap tamu yang teridentifikasi memiliki kuantitas lebih tinggi ialah satu hari; keenam, secara kuantitas bulan menginap tamu yang terindentifikasi ialah pada bulan Desember; ketujuh, berdasarkan tahun pada dataset yang digunakan, dapat diketahui bahwa riwayat pembelian layanan akomodasi hotel tertinggi pada Tahun 2018. Adapun, visualisasi lama menginap berdasarkan bulan dan tahun dapat dilihat pada gambar berikut.
Riwayat Menginap Berdasarkan Bulan
Riwayat Menginap Berdasarkan Tahun
Gambar 6. Data Riwayat Menginap Berdasarkan Bulan dan Tahun
Gambar  6  merupakan  visualisasi  data  riwayat  menginap  berdasarkan  bulan  dan  tahun  pada  aplikasi pendukung  Customer  Relationship  Management  (CRM).  Melalui  pengembangan  aplikasi  tersebut  maka  dapat dianalisis  perilaku  pembelian  layanan  akomodasi  hotel  berdasarkan  season,  sehingga  dapat  disiapkan  strategi
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7081
pelayanan serta strategi pemasaran  yang tepat dengan  memberikan promosi  harga hingga potongan  harga  yang sesuai.  Selanjutnya, untuk menjalin relasi  jangka panjang dengan pelanggan, maka pihak pengelola hotel dapat menanggapi  ulasan  tamu  melalui  pesan  yang  dapat  memberikan  jaminan  (assurance),  atau  meyakinkan  tamu tentang  pelbagai  upaya  penyedia  layanan  dalam  mempertahankan  hingga  meningkatkan  fasilitas  dan  layanan. Adapun, strategi yang ditetapkan dapat menggunakan data demografi pelanggan hingga data riwayat pembelian layanan akomodasi. Beberapa studi terdahulu  menunjukkan  bahwa salah satu strategi untuk  memberikan kesan yang positif pada seluruh tamu hotel ialah dengan memberikan pengalaman personalisasi selama menginap [42], [43].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi  pendukung  Customer  Relationship  Management  (CRM)  sangat bermanfaat digunakan dalam  mengoptimalkan pelayanan tamu  hotel  berdasarkan data riwayat pembelian, serta data  demografi  pelanggan.  Dengan  demikian,  diperlukan  fitur  dan  fungsi  aplikasi  yang  mempermudah  akses terhadap  database,  serta  mempermudah  proses  penelusuran  informasi  berdasarkan  tanggal  ulasan  pengguna sebagaimana gambar berikut.
Search Page Report Page
Gambar 7. Navigation and Report Page
Gambar 7 merupakan Navigation dan Report Page yang dapat digunakan oleh Guest Relationship Officer penyedia  layanan  akomodasi  Hotel  untuk  mengakses  informasi  yang  berhubungan  dengan  ulasan  hingga  data riwayat  pembelian  tamu.  Dengan  demikian,  dapat  dikelola  data  ulasan  berdasarkan  riwayat  pembelian  dengan strategi  komunikasi  pemasaran  yang  tepat  sehingga  memberikan  kesan  personalisasi  bagi  pelanggan,  serta memantik keputusan menginap kembali. Lestari et al. menunjukkan bahwa fasilitas yang digunakan tamu selama menginap menjadi salah satu faktor yang memengaruhi keputusan menginap kembali [44]. Selain itu, Syafri dan Wulandari  berbendapat bahwa perfoma pelayanan hotel  memiliki pengaruh terhadap  intensi  menginap kembali [45]. Adapun, citra merek dan lokasi hotel juga memiliki pengaruh terhadap keputusan menginap kembali  [46]. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  personalisasi  terhadap  pengalaman  menginap  hotel,  perlu  dioptimalkan  dengan pengelolaan strategi komunikasi pemasaran yang tepat. Dengan demikian, maka pendekatan analisis sentimen dan perilaku pembelian layanan akomodasi hotel berdasarkan metode CRISP-DM melalui algoritma Decision Tree, sangat  relevan  digunakan  dalam  upaya  mengoptimalkan  performa  bidang  Customer  Relationship  Management (CRM) di hotel.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  CRISP-DM  melalui  algoritma  Decision  Tree,  sangat  relevan digunakan dalam upaya mengoptimalkan performa bidang Customer Relationship Management (CRM) di hotel. Secara spesifik, hasil klasifikasi sentimen menunjukkan bahwa terdapat sepuluh kata yang menjadi perhatian tamu hotel serta didominasi sentimen positif, yaitu shopping, great, stay, staff, clean, location, room, good, mall, hotel. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma DT menunjukkan performa yang baik dengan nilai akurasi 93,91%, nilai presisi 90,98%, dan nilai recall 97, 77%. Selanjutnya, nilai AUC sebesar 0,943 atau 94,3% serta nilai f_measure 94,  18%.  Selanjutnya,  data  hasil  analisis  sentimen  dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi  pendukung  Customer Relationship  Management  (CRM)  untuk  menganalisis  data  riwayat  pembelian  tamu  yang  berhubungan  dengan sentimen, negara asal, tipe tamu, tipe kamar, lama menginap berdasarkan hari, bulan dan tahun. Dengan demikian, strategi  pemasaran  layanan  akomodasi  hotel  dapat  dioptimalkan  untuk  personalisasi  serta  meningkatkan  minat serta intensi menginap kembali.

## REFERENCES
[1] N. C. Sastya and I. Nugraha, “Penerapan Metode CRISP-DM dalam Menganalisis Data untuk Menentukan Customer Behavior di MeatSolution,” J. Pendidik. dan Apl. Ind., vol. 10, no. 2, pp. 103–115, 2023.
[2] I.  Fitrianti,  A.  Voutama,  and  Y.  Umaidah,  “Clustering  Film  Populer  pada  Aplikasi  Netflix  dengan  Menggunakan Algoritma  K-Means  dan  Metode  CRISP-DM,”  JTSI,  vol.  4,  no.  2,  pp.  301–311,  2023,  [Online].  Available:
https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jtsi/article/view/4929%0Ahttps://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jtsi/article/download/49 29/1546
[3] F. Salsabila, I. Fitrianti, Y. Umaidah, and N. Heryana, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Analisa Pendapatan Bersih Bulanan Pekerja Informal di Provinsi Jawa Barat dengan Algoritma K-Means,” DINAMIK, vol. 28, no. 2, pp. 97–104, 2023.
[4] Y.  Yudiana,  A.  Y.  Agustina,  and  N.  Khofifah,  “Prediksi  Customer  Churn  Menggunakan  Metode  CRISP-DM  Pada Industri Telekomunikasi Sebagai Implementasi Mempertahankan Pelanggan,” IJEB  Indones. J. Islam. Econ. Bus., vol. 8, no. 1, pp. 1–20, 2023, [Online]. Available: http://e-journal.lp2m.uinjambi.ac.id/ojp/index.php/ijoieb
[5] I. Z. P. Hamdan and M. Othman, “Predicting Customer Loyalty Using Machine Learning for Hotel Industry,” J. Soft Comput. Data Min., vol. 3, no. 2, pp. 31–42, 2022.
[6] V.  Jap,  J.  Hartanto,  and  S.  Wijaya,  “Analisis  Kepuasan  Dan  Ketidakpuasan  Tamu  Hotel  Novotel:  Pendekatan  Text Mining  Atas  Ulasan  Daring  Pada  Situs  Web  Tripadvisor,”  J.  Manaj.  Perhotelan,  vol.  9,  no.  2,  pp.  71–80,  2023,  doi: 10.9744/jmp.9.2.71-80.
[7] P. A. D. S. Dieby, “Pengaruh Kualitas Pelayanan, Citra Merek, dan Persepsi Risiko terhadap Loyalitas Melalui Kepuasan Tamu yang Menginap pada Masa Pandemi Covid-19 di Hotel Accor Group Bali,” JIMPS  J. Ilm. Mhs. Pendidik. Sej., vol. 8, no. 4, pp. 5104–5117, 2023.
[8] N. Wulansari, Y. Abrian, and A. Adrian, “Pengaruh Faktor-Faktor Perilaku Konsumen Terhadap Keputusan Menginap,” J. Manaj. Terap. dan Keuang., vol. 10, no. 2, pp. 171–182, 2021.
[9] R.  Setiadi,  “Social  Media  Marketing  and  Customized  Customer  Relationship  Management:  The  Implication  For Marketing  Performance  of  Budget  Hotel  Industry,”  Indones.  J.  Bus.  Entrep.,  vol.  9,  no.  3,  pp.  478–490,  2023,  doi: 10.17358/ijbe.9.3.478.
[10]  N. Yuliasti and V. Cyasmoro, “Pengaruh Kualitas Pelayanan, CRM dan Citra Merek Terhadap Loyalitas Tamu Menginap di Hotel Horison Ultima Bekasi,” eCo-Buss, vol. 6, no. 1, pp. 238–252, 2023.
[11]  R. D.  Wiastuti and N.  H.  Wiliam, “Analisis  Isi  International Luxury  Hotel  di Bandung Berdasarkan TripAdvisor dan Agoda,” J.  Tour. Hosp. Essentials J., vol. 8, no. 2, pp. 111–120, 2018, doi: 10.17509/thej.v8i2.13745.
[12]  Wisyani  and  V.  Okditazeini,  “Strategi  Komunikasi  Pemasaran  Hotel  Emersia  Batusangkar  Dalam  Meningkatkan Pengunjung  Pasca  Pandemi  Covid-19,”  J.  Komun.  dan  Penyiaran,  vol.  3,  no.  1,  pp.  61–77,  2023,  doi: 10.55397/cps.v3i1.38.
[13]  Valdio  and  M.  P.  Berlianto,  “Pengaruh  Authenticity,  Interactivity,  Involvement  dan  Customer  Engagement  Dalam Memprediksi  Customer  Loyalty  Pada  Pemesan  Hotel  Melalui  Traveloka.com,”  in  NCBMA  2023  (Universitas  Peilta Harapan Indonesia), 2023, pp. 158–172.
[14]  Erniyati, P. Harsani, M. Mulyati, and L. D. Fahriza, “Topic Modeling LDA and SVM in Sentiment Analysis of Hotel Reviews,”  Komputasi  J.  Ilm.  Ilmu  Komput.  dan  Mat.,  vol.  20,  no.  2,  pp.  93–100,  2023,  doi: 10.33751/komputasi.v20i2.7604.
[15]  H. Februariyanti, M. Firmansyah, J. S. Wibowo, and M. S. Utomo, “Analisis Sentimen Tanggapan Terhadap Aplikasi Layanan Informasi Penginapan Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” semanTIK, vol. 6, no. 2, pp. 115–124, 2020.
[16]  Y. A. Singgalen, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran STP (Segmenting , Targeting , Positioning) Layanan Akomodasi Hotel , Homestay , dan Resort,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 4, pp. 1980– 1993, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6896.
[17]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  dan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menginap  di  Hotel  Menggunakan  Metode CRISP-DM dan SAW,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1343–1353, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3917.
[18]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Konsumen terhadap Food , Services , and Value di Restoran dan Rumah Makan Populer  Kota  Makassar  Berdasarkan  Rekomendasi  Tripadvisor  Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dan,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1899–1914, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3231.
[19]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan terhadap Kualitas Layanan Hotel dan Resort di Lombok Menggunakan SERVQUAL  dan  CRISP-DM,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1870–1882,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3199.
[20]  Y. A. Singgalen, “Analisis Perilaku Wisatawan Berdasarkan Data Ulasan di Website Tripadvisor Menggunakan CRISP- DM : Wisata Minat Khusus Pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 2, pp. 326–338, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3042.
[21]  Y.  A. Singgalen, “Analisis  Sentimen  Wisatawan terhadap Taman Nasional Bunaken dan Top 10 Hotel Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan Algoritma SVM dan DT berbasis CRISP-DM,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 2, pp. 367–379, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3092.
[22]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Pengunjung  Pulau  Komodo  dan  Pulau  Rinca  di  Website  Tripadvisor  Berbasis CRISP-DM,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 2, pp. 614–625, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2999.
[23]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan Melalui Data Ulasan Candi Borobudur di Tripadvisor Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  p.  1343−1352,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
[24]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Destinasi  Danau  Toba Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier ( NBC ) dan Decision Tree ( DT ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1551–1562, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6461.
[25]  Y.  A.  Singgalen,  “Perbandingan  Metode  ARAS  dan  EDAS  dalam  Menghasilkan  Rekomendasi  Layanan  Akomodasi Hotel,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 5, no. 1, pp. 155–164, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4574.
[26]  Y.  A. Singgalen, “Penerapan Metode  Additive Ratio Assessment ( ARAS )  dan Ranking  of Centroid ( ROC ) dalam Pemilihan Layanan Akomodasi dan Local Cuisine,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 5, no. 1, pp. 51–60, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4569.
[27]  Y. A. Singgalen, “Penerapan Metode Evaluation based on Distance from Average Solution ( EDAS ) dalam Optimalisasi Layanan  dan  Pemasaran  Coffeeshop,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–9,  2023,  doi:
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7081
10.47065/josyc.v5i1.4460.
[28]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Perbandingan  Top  10  Best-Value  dan  Top  10  Traveler-  Ranked  Hotel  Menggunakan MOORA,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 899–911, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4070.
[29]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree  dan  Support  Vector  Machine,”  KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  323–332,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.1153.
[30]  Y. A. Singgalen, “Analisis Model Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting ( SAW ) terhadap Top 10 Traveler Ranked Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 418–426, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1159.
[31]  Y. A. Singgalen, “Analisis Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( MOORA ) Terhadap Data Top 10 Best Value Hotel,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 841–849, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4053.
[32]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Layanan  Akomodasi  di Destinasi Wisata Pulau,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1386–1394, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6530.
[33]  R. A. Barro, I. D. Sulvianti, and M. Afendi, “Penerapan Synthetic Minority Oversampling Technique (Smote) Terhadap Data Tidak Seimbang Pada Pembuatan Model Komposisi Jamu,” Xplore J. Stat., vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2013.
[34]  Y. E. Kurniawati, “Class Imbalanced Learning Menggunakan Algoritma Synthetic Minority Over-sampling Technique – Nominal (SMOTE-N) pada Dataset Tuberculosis Anak,”  J. Buana  Inform., vol. 10, no. 2, pp. 134–143, 2019, doi: 10.24002/jbi.v10i2.2441.
[35]  N. L. W. S. R. Ginantra, C. P. Yanti, G. D. Prasetya, I. B. G. Sarasvandana, and I. K. A. G. Wiguna, “Analisis Sentimen Ulasan Villa di Ubud Menggunakan Metode Naive Bayes, Decision Tree, dan k-NN,” Janapati, vol. 11, no. 3, pp. 205– 216, 2022.
[36]  R.  Sarudin  and  A.  Ismail,  “Tripadvisor.Com  Review  Online  Analysis  On  The  Interest  Of  Buying  Accommodation Services  In  Hotel  Manhattan,”  J.  Hosp.  dan  Pariwisata,  vol.  7,  no.  4,  pp.  33–43,  2021,  [Online].  Available: https://journal.ubm.ac.id/index.php/hospitality-pariwisata
[37]  S.  W.  Zanra,  “Pengaruh  Media  Instagram  Terhadap  Minat  Pembelian  Kamar  Pada  Hotel  Khas  Pekanbaru  dengan Pemenuhan Informasi Sebagai Variabel Mediasi,” J. Manaj. dan Bisnis, vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2023, [Online]. Available: http://journal.stieindragiri.ac.id/index.php/jmbi%0APENGARUH
[38]  N.  Hasanah and A. Priatama, “Strategi Pemasaran Terhadap Minat Beli Perhotelan  Di  Kota Tarakan,”  J. Manaj. dan Bisnis, vol. 4, no. 3, pp. 409–416, 2022.
[39]  G. D. Apsarini and E. Ervina, “Keputusan Wisatawan Backpacker dalam Memilih Hostel di Kota Bandung,” J. Ilm. Univ. Muhammadiyah But., vol. 9, no. 4, pp. 864–874, 2023.
[40]  F.  Chairani  and  N.  Wulansari,  “Pengaruh  Brand  Image  terhadap  Keputusan  Menginap  di  Four  Points  By  Sheraton Batam,” Student Sci. Creat. J., vol. 1, no. 6, pp. 210–2018, 2023.
[41]  G. L. Silalahi, E. Ervina, and R. Taufiq, “Hubungan Karakteristik Tamu dengan Keputusan Tamu Menginap di Virtual Hotel  Operator  di  Kota  Bandung,”  JIIP  -  J.  Ilm.  Ilmu  Pendidik.,  vol.  6,  no.  11,  pp.  9167–9172,  2023,  doi: 10.54371/jiip.v6i11.2937.
[42]  G. Yulanda and E. D. H. Putri, “Strategi Guest Relation Officer Dalam Penanganan Tamu Yang Menunggu Pelayanan Di  Hotel  Santika  Premiere  Yogyakarta,”  J.  Khasanah  Ilmu,  vol.  8,  no.  1,  pp.  20–30,  2017,  [Online].  Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/khasanah/article/view/1413
[43]  F. M. Suarka, P. R. Pertiwi, and  I. B. D. Setiawan, “Upaya Guest Relation Officer dalam Menangani  Keluhan Tamu Peserta MICE di Hotel Kawasan ITDC Nusa Dua Bali,” J. Kepariwisataan dan Hosp., vol. 2, no. 2, pp. 144–156, 2018.
[44]  W. D. Lestari, Ramadania, and E. Listiana, “Pengaruh Pengalaman Pelanggan dan Kondisi Fasilitas Terhadap Kepuasan Pelanggan dan Pengaruhnya Terhadap Niat Menginap Kembali,” J. Bening, vol. 10, no. 2, pp. 74–85, 2023.
[45]  Yolanda Syafri and D. P. Wulandari, “Pengaruh Service Performance terhadap Repurchase Intention di The Axana Hotel Padang,” J. Manaj. Perhotelan dan Pariwisata, vol. 6, no. 2, pp. 662–669, 2023, doi: 10.23887/jmpp.v6i2.67104.
[46]  B. Handrianto, R. A. Vildayanti, Noermijati, S. Aisjah, and A. S. Hussein, “Pengaruh Citra Merek, Persepsi Harga dan Lokasi Terhadap Keputusan Menginap Kembali,” J. Jimek, vol. 6, no. 1, pp. 23–35, 2023.