P-ISSN: 1907-9419 E-ISSN: 2685-9075 Juni 2023
Jurnal Kepariwisataan Indonesia 17 (1) (2023) 64-84

## MENGURAI PENGALAMAN POSITIF TAMU SAAT MENGINAP DI SHERATON SENGGIGI BEACH RESORT: BUKTI DARI ULASAN TRIPADVISOR
Unravelling Positive Experiences of Guests Staying at Sheraton Senggigi Beach Resort: Evidence from TripAdvisor
Ahmat Setiawan 1 , Febrian Humaidi Sukmana 2 *
1,2 Program Studi Administrasi Bisnis, Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Nahdlatul Wathan Mataram Jalan Kaktus No. 1-3, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat 83126 Indonesia febrian.h.sukmana@gmail.com
Diterima: 29 Juli 2022. Disetujui: 07 Oktober 2022. Dipublikasikan: 12 Juni 2023

## Abstrak
Ulasan pelanggan di internet berperan penting dalam menghasilkan opini dalam bentuk electronic Word-of-Mouth (eWOM); ulasan ini berfungsi sebagai alat komunikasi online yang  secara  signifikan  mempengaruhi  persepsi  calon  pengguna.  Tujuan  penelitian  ini adalah  memahami  opini  yang  sering  muncul  dalam review aktual  pelanggan  yang memberikan  penilaian excellent dan very  good .  Dengan  menggunakan  teknik penambangan data web otomatis, penelitian ini mengumpulkan 1.515 data ulasan online dari situs web Tripadvisor. Selanjutnya, kami menggunakan perangkat lunak JMP Pro 14  untuk  mengurai  dan  memvisualisasikan  data  penelitian  pada  tahap  analisis.  Data menunjukkan  bahwa  kepuasan  pelanggan  yang  paling  utama  terletak  pada  pelayanan nonfisik yaitu pelayanan staf, yang sebagian besar review mengungkapkan makna sangat puas dengan pelayanan yang diberikan oleh staf. Pada aspek atribut fisik terdapat catatan penting yaitu aspek room , untuk menyebut keluhan kamar tidur dan kamar mandi yang sudah cukup tua dan kotor sehingga memerlukan pembaharuan. Sedangkan untuk atribut fisik lain seperti pool , breakfast , beach dan restaurant dapat dikatakan puas karena telah memenuhi harapan pelanggan.
Kata Kunci: kepuasan pelanggan, tripadvisor, ulasan hotel online , ulasan positif

## Abstract
Customer  reviews  on  the  internet  play  an  essential  role  in  generating  opinions  in electronic Word-of-Mouth (eWOM); This review serves as an online communication tool
that significantly influences the perception of the following potential user. The purpose of this study is to understand the opinions that often appear in actual customer reviews that give an Excellent and Very Good rating. This study collected 1.515 online review data from the Tripadvisor website using automated web data mining techniques. Next, we used the JMP Pro 14 software to parse and visualize the research data at the analysis stage. The data shows that the most critical customer satisfaction lies in non-physical services, namely "staff" services, where most of the reviews express the meaning of being very satisfied with the services provided by the staff. Meanwhile, in the aspect of physical attributes, there is an important note, namely the "room" aspect, where this term is used to  refer  to  complaints  of  bedrooms  and  bathrooms  that  are  old  and  dirty  enough  to require renewal. Physical attributes, such as pool, breakfast, beach, and restaurant, are satisfactory because they can meet customer expectations.
Keywords: customer satisfaction, online hotel reviews, positive reviews, tripadvisor
©2023 Direktorat Kajian Strategis

## PENDAHULUAN
Pencarian informasi pada masa teknologi belum semaju saat ini, sangatlah terbatas. Dalam konteks perjalanan wisata dan perhotelan, di masa lalu, mayoritas informasi berasal dari  perusahaan  atau  agen  perjalanan  wisata  serta  pelanggan  yang  telah  memanfaatkan layanan tersebut, atau biasa disebut Word-of-Mouth (WOM) (Barreda & Bilgihan, 2013). Akan tetapi, seiring perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK), berbagi informasi  menjadi  sangat  mudah  karena  internet  menyediakan  berbagai  metode  untuk mendapatkan informasi tentang produk maupun layanan yang dibutuhkan dan diinginkan (Nilashi et al., 2018). Saat ini, informasi yang diperoleh melalui internet dan opini orang lain  (baik  dikenal  maupun  tidak  dikenal)  disebut  sebagai electronic  Word-of-Mouth (eWOM), yang merupakan perluasan dari konsep WOM konvensional (C. C. Lee & Hu, 2004; Lu & Stepchenkova, 2015). EWOM merupakan pendapat atau komentar yang dibuat oleh  pelanggan  masa  lalu  mengenai  suatu  produk  atau  layanan  (Kietzmann  &  Canhoto, 2013), dalam bentuk konten tekstual, visual, dan video melalui platform di internet (Balbi et al., 2018; Banerjee & Chua, 2016).
Bentuk yang paling umum dari eWOM adalah ulasan online (Bilgihan et al., 2018). Para  pengguna  produk  atau  layanan  dapat  membagikan  pengalaman  mereka  setelah menggunakan produk atau layanan melalui platform di internet. Ulasan ini biasanya berisi tentang kesan selama menggunakan produk atau layanan tertentu di suatu tempat. Dengan demikian,  ulasan  ini  sering  ditemukan  sebagai  kumpulan  kata-kata  positif  dan  negatif sehingga menghasilkan ulasan yang dapat dipahami  (Li et al., 2013). Ulasan online dari berbagai platform sering  dijadikan  sebagai  sumber  informasi  untuk  menentukan  tingkat kepuasan penggunaan produk atau layanan. Pengguna sebelumnya (pelanggan aktual) yang memberi ulasan positif dapat dikatakan puas dengan apa yang mereka terima atau rasakan sebagai  akibat  dari  suatu  produk  atau  layanan  yang  memenuhi  harapan  mereka,  bahkan melampaui  apa  yang  seharusnya  mereka  terima  (Li  et  al.,  2013;  Xu,  2018;  Zhou  et  al.,
2014).  Ulasan  yang  dibuat  oleh  pelanggan  seringkali  berkaitan  dengan  berbagai  aspek, seperti kualitas produk dan kualitas layanan (Sánchez-Hernández et al., 2010).
Pada  banyak  kasus,  calon  konsumen  menganggap  ada  kesenjangan  antara informasi  yang  disediakan  oleh  pelaku  bisnis/perusahaan  dengan  informasi  yang bersumber  dari  pelanggan  aktual/pengguna  sebelumnya.  Ulasan  yang  dibagikan  oleh pengguna  sebelumnya  dianggap  oleh  calon  pengguna  selanjutnya  lebih  mencerminkan keadaan sesungguhnya dan dapat lebih dipercaya (Gunasekar & Sudhakar, 2019; Xiang & Gretzel,  2010),  jika  dibandingkan  dengan  informasi  yang  disediakan  oleh  penyedia layanan/perusahaan (Zheng et al., 2009). Pendapat serupa juga dikemukakan oleh Lu dan Stepchenkova  (2012),  alasan  calon  konsumen  percaya  bahwa  ulasan online dapat membantu  mereka  dalam  mengurangi  risiko  pengambilan  keputusan  didorong  oleh anggapan  bahwa  pengguna  sebelumnya  tidak  berpihak  pada  perusahaan  dalam memberikan ulasan.
Di  sisi lain,  ketika membuat  pilihan  pembelian,  calon  konsumen sering  mencari pandangan  dari  konsumen  lain  yang  serupa  dengan  mereka.  Misalnya,  memiliki  latar belakang budaya yang sama, daya beli, dan preferensi yang serupa. EWOM mengacu pada jenis umpan balik yang bersumber dari pelanggan aktual. Ada sejumlah besar penelitian yang menunjukkan bahwa eWOM dalam bentuk ulasan, komentar, dan peringkat, memiliki kemampuan untuk mempengaruhi dan meyakinkan calon konsumen (Barreda & Bilgihan, 2013). Ghosh (2018) dan Hu dan Chen (2016) mencatat temuan yang senada, ulasan yang dibuat oleh pelanggan aktual memiliki pengaruh pada keputusan membeli calon pengguna berikutnya.  Racherla  et  al.  (2013)  bahkan  berpendapat,  kebanyakan  konsumen  saat  ini menggunakan dan mempercayai ulasan online lebih dari bentuk informasi lainnya.
Salah  satu  situs web paling  populer  yang  memberikan  informasi  tentang pengalaman perjalanan dalam bentuk ulasan online ialah www.tripadvisor.com (Barreda & Bilgihan,  2013).  Jika  dilihat  dari  sisi  manfaat,  penting  untuk  dicatat,  ulasan  yang  telah dibagikan  oleh  pengguna  sebelumnya  tidak  hanya  berguna  untuk  para  calon  pelanggan potensial lainnya tetapi juga bagi manajemen hotel/ resort untuk menilai kualitas layanan yang mereka berikan kepada pelanggan (Ihwandi & Sukmana, 2022; Jeong & Jeon, 2008; Xu,  2019).  Misalnya,  ulasan  bersifat  negatif  yang  diberikan  oleh  pelanggan  aktual memungkinkan  pihak  pengelola  untuk  mengidentifikasi  kekurangan,  kelemahan,  dan kesalahan  layanan  yang  telah  diberikan  (Ihwandi  &  Sukmana,  2022).  Selain  itu,  ulasan pelanggan  dapat  membantu  hotel  untuk  menunjukkan  area  bermasalah  dari  manajemen hotel  yang  mungkin  memerlukan  perhatian  dan  perbaikan  yang  cermat  (Berezina  et  al., 2016).  Begitu  juga  sebaliknya,  pada  ulasan  yang  bersifat  positif,  pengelola  dapat menggunakan  informasi  tersebut  untuk  merancang  strategi  yang  relevan  dalam  menarik pelanggan baru (Berezina et al., 2016).
Dalam  konteks  ulasan  untuk  hotel,  Wilkins  et  al.  (2007)  mencatat,  pelanggan seringkali memperhatikan berbagai aspek penilaian, antara lain lokasi yang strategis, fitur, dan  atribut  dari  hotel  sampai  layanan  dari  para  staf.  Ditambahkan  oleh  Poston  (2008), berbagai aspek tersebut akan menghasilkan penilaian pribadi yang bersifat subjektif dan digunakan sebagai bahan pertimbangan utama dari pelanggan untuk memberikan peringkat (bintang) sesuai pengalaman yang didapatkan.
Melihat pentingnya ulasan online di industri perhotelan dan pariwisata, berbagai studi analisis ulasan online dalam berbagai konteks telah dilakukan. Misalnya, penelitian yang  dilakukan  oleh  Kwok  dan  Xie  (2016)  dengan  menggunakan  teknik text-mining , dengan meneliti 982 komentar pada laman situs Facebook untuk menyelidiki komunikasi bisnis pada pelanggan melalui media sosial. Studi yang sama juga dilakukan Kuhzady dan Ghasemi (2019) dengan menggunakan teknik text-mining pada ulasan di Tripadvisor, yakni destinasi tujuan dievaluasi berdasarkan pendapat wisatawan tentang lokasi, kualitas kamar, staf,  dan  restoran.  Faktor-faktor  tersebut  menentukan  kepuasan  atau  ketidakpuasan pelanggan. Penelitian J. Lee et al. (2022) yang berfokus pada analisis sentimen dari konten ulasan online mengarah pada penyelidikan aspek detail dari kualitas ulasan. Filieri (2015) mengidentifikasi ulasan yang berkaitan dengan peringkat, panjang ulasan, pemahaman, dan apa yang dirasakan oleh pelanggan. Penelitian lainnya yang dilakukan Xiang et al. (2015) menyoroti pentingnya ulasan online untuk perusahan guna memahami apa saja kepuasan yang akan berdampak pada kinerja keuangan perusahaan.
Penelitian tentang kepuasan pelanggan aktual yang bersumber dari ulasan online masih  dalam  tahap  eksplorasi  awal  (Li  et  al.,  2013).  Menariknya,  meskipun  banyak penelitian telah dilakukan untuk meneliti faktor-faktor kepuasan pelanggan perhotelan di berbagai  negara,  berdasarkan  penelusuran  kami,  penelitian  kepuasan  pelanggan  yang menggunakan ulasan online sebagai unit analisis dalam konteks hotel/ resort di Indonesia masih  relatif  terbatas.  Atas  dasar  kesenjangan  tersebut,  salah  satu  tujuan  penelitian  ini adalah  menunjukkan  bahwa  ulasan online yang  dibuat  oleh  pelanggan  dapat  digunakan secara  sistematis  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  kepuasan pelanggan aktual di sektor perhotelan.
Kami menyelidiki 1.515 ulasan online (ulasan positif – Excellent dan Very Good ) di salah satu resort ternama yang terletak di pulau Lombok, Provinsi Nusa Tenggara Barat, Indonesia, untuk menemukan variabel utama kepuasan pelanggan yang paling penting saat menilai  pengalaman  menginap  di resort tersebut.  Sebelum  masuk  pada  analisis  utama (kata/istilah  dan  frasa  yang  paling  sering  muncul  dalam  ulasan),  penelitian  ini  memberi gambaran tentang distribusi frekuensi, tabulasi, dan visualisasi dari berbagai elemen data yang kami himpun. Informasi yang dimaksud adalah peringkat yang diberikan pengulas, jumlah kontribusi pengulas, jumlah kata yang digunakan dalam ulasan, waktu menginap, sebaran jumlah kontribusi dan peringkat berdasarkan negara pengulas, dan perbandingan antara jumlah kontribusi dengan peringkat yang diberikan pengulas.
Artikel  ini  disajikan  mengikuti  alur  sebagai  berikut:  Setelah  memberi  gambaran ringkas  tentang  latar  belakang  penelitian  yang  tersaji  pada  bagian  pendahuluan,  kami mendiskusikan  prosedur  penelitian  pada  bagian  metode.  Bagian  hasil  dan  pembahasan menjelaskan temuan empiris dari analisis data yang kami lakukan. Pada bagian akhir, kami menyajikan kesimpulan dan ditutup dengan menguraikan keterbatasan penelitian dan arah penelitian masa depan.

## METODE

## Sumber Data
Ulasan online merupakan hasil evaluasi dari penggunaan produk atau layanan yang dibagikan  konsumen  melalui  internet  (eWOM),  dimana  pelanggan  mengungkapkan pemikiran mereka terhadap produk atau jasa setelah menggunakannya (Balbi et al., 2018; Banerjee  &  Chua,  2016).  Dalam  konteks  hotel,  ulasan online memainkan  peran  dalam pengambilan  keputusan  calon  konsumen/pelanggan  berikutnya  (Bilgihan  et  al.,  2018) karena  sebagian  besar  calon  pelanggan  mencari  informasi  dari  pelanggan  yang  telah menggunakan layanan tersebut dan lebih percaya ulasan mereka  (Racherla et al., 2013). Langkah  ini  diambil  untuk  mencegah  kesalahan  yang  sama  yang  dilakukan  pelanggan sebelumnya  (Zhang  et  al.,  2010).  Singkatnya,  calon  konsumen  menggunakan  informasi dari  pengguna  sebelumnya  untuk  memperkecil  risiko  kesalahan  mereka  dalam pengambilan keputusan.
Tripadvisor merupakan salah satu penyedia layanan online yang banyak digunakan oleh pengguna aktual untuk berbagi pengalaman mereka selama menginap di hotel dalam bentuk ulasan tekstual berdasarkan pengalaman yang telah dirasakan (Belarmino & Koh, 2018; Filieri, 2015; Xu, 2018). Ulasan yang dibuat pengguna dikumpulkan melalui situs web ulasan  konsumen  paling  populer  untuk  akomodasi  wisata,  yaitu  Tripadvisor. Tripadvisor  merupakan  salah  satu  situs  pencarian  perjalanan  terbesar  di  dunia  yang menawarkan  lebih  dari  934  juta  opini  yang  mencakup  hampir  8  juta  akomodasi  hotel, maskapai penerbangan, kapal pesiar, dan restoran di seluruh dunia (Tripadvisor.com, n.d.).
Dalam penelitian ini, ulasan hotel yang di analisis adalah ulasan untuk Sheraton Senggigi  Beach  Resort  (selanjutnya  disebut  SSBR),  yakni  salah  satu  cabang  hotel  yang dimiliki oleh Marriott International Inc. Resort ini merupakan salah satu resort semimewah berbintang  lima  yang  ada  di  pulau  Lombok,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat,  Indonesia. Kami memilih SSBR untuk studi kasus karena merupakan salah satu tujuan populer untuk wisatawan yang merencanakan liburan, baik wisatawan domestik maupun mancanegara. Selain  itu,  saat  kami  melakukan  penelusuran  pada  situs  Tripadvisor  menggunakan  kata kunci “ Senggigi Resorts ” dan menggunakan kriteria “ Best Value of Senggigi Resorts ”, dari
10 resorts teratas  versi  Tripadvisor,  SBBR  merupakan  salah  satu resort yang  memiliki ulasan  terbanyak,  yaitu  2.363  ulasan.  Menariknya,  meskipun  memiliki  sejarah  panjang dalam  industri  perhotelan  dan  menjadi  penerima  ulasan  terbanyak  ke  dua setelah  Qunci Villas Hotel (#1 Best Value of 10 Senggigi Resorts ), SBBR menempati posisi ke enam (#6) untuk kriteria Best Value of Senggigi Resorts . Tentu hal ini menjadi pertanyaan besar untuk manajemen SSBR. Atas dasar informasi awal ini kami tertarik melakukan studi pada SSBR. Penting juga untuk dicatat, dataset yang kami gunakan dikumpulkan hanya dari Tripadvisor dan  menggunakan  SSBR  sebagai  studi  kasus.  Dengan  demikian,  hasilnya  tidak  dapat digeneralisasi untuk objek sejenis.
Selanjutnya,  untuk  prosedur  pengumpulan  data,  pembersihan  data,  dan  tahap analisis  akhir,  kami  mengadopsi  prosedur  yang  digunakan  oleh  Ihwandi  dan  Sukmana (2022).  Prosedur  pengumpulan  data  berpotensi  menjadi  bias  karena  data  dikumpulkan hanya dari platform ulasan online . Profil demografis dan karakteristik pengulas (misalnya jenis kelamin, usia, pekerjaan, penghasilan dan lainnya) tidak dapat diidentifikasi kecuali
informasi yang secara sukarela dicantumkan sendiri oleh pengulas dalam format baku yang telah  tersedia  di  Tripadvisor  (meliputi  nama  pengulas,  tanggal  ulasan,  asal  pengulas, jumlah kontribusi dan beberapa informasi lainnya).
Penelitian  ini  tidak  mempertimbangkan  perbedaan  dalam  konteks  profil demografis  dan  karakteristik  individual  pengulas.  Penggunaan  analisis  konten  yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  memiliki  potensi  bias  karena  beberapa  pengulas menggunakan narasi yang lebih panjang dan komprehensif dari pengulas yang lain. Karena didasarkan pada analisis praktis tertentu, peneliti mengesampingkan kekhawatiran atas bias tersebut.  Pendekatan  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  dapat  memberi  lebih  banyak wawasan  tentang  opini  subjektif  dari  pengalaman  aktual  yang  dirasakan  oleh  tamu  saat menginap di SSBR. Dengan kata lain, informasi rinci tentang opini subjektif yang ditulis oleh tamu dapat dieksplorasi secara efektif menggunakan analisis konten. Teknik analisis ini  diusulkan  untuk  menilai  kepuasan  tamu  dan  mengidentifikasi  kekurangan  untuk perbaikan SSBR di masa mendatang. Penjelasan lebih lanjut tersaji pada bagian berikut.

## Prosedur Pengumpulan dan Pembersihan Data
Pengumpulan data menggunakan bantuan aplikasi pengikis data web otomatis guna mempercepat  dan mempermudah  dalam menghimpun  data  ulasan. Instant  Data Scraper mengekstrak data dari halaman web dan mengekspornya sebagai file XLSX atau CSV. Alat ini  tidak  memerlukan  pembuatan  skrip  khusus  untuk  menarik  data  dari  situs  web  yang dituju,  melainkan  menggunakan  analisis  AI  Heuristik  dari  struktur  HTML  dan  secara otomatis mendeteksi data untuk ekstraksi. Jenis teknologi pengikisan ini jauh lebih nyaman karena tidak memerlukan perpustakaan besar skrip pengikisan yang dibuat oleh pengguna. Artinya,  pengguna  tidak  perlu  memiliki  keterampilan  pengodean,  json,  atau  xml  untuk mendapatkan data yang dibutuhkan.
Secara teknis, sebelum melakukan analisis data, kami melakukan pencarian data ulasan pada situs Tripadvisor dengan objek penelitian SSBR, yakni hanya menggunakan peringkat/bintang Very  Good dan Excellent ,  dan  membatasi  data  yang  dihimpun  hanya ulasan yang menggunakan Bahasa Inggris. Selanjutnya, dilakukan scraping data dari web Tripadvisor dengan menggunakan alat bantu Instant Data Scraper dengan hasil ekstraksi dalam  bentuk  format  XLSX.  Setelah  di  ekstraksi,  dilakukan  pengolahan  dan  pengodean data secara manual di Microsoft Excel. Hasil dari ekstraksi sebelumnya tidak sepenuhnya dapat  dijadikan  informasi yang  dapat  dipahami  dan  dianalisis  sehingga  perlu  pemilahan dan  pengodean secara manual  agar  dapat  diproses  pada  tahapan  selanjutnya.  Mengingat informasi (data) yang dihasilkan melalui Instant Data Scraper cukup banyak, dilakukan pengodean ulang untuk memilah variabel penting yang akan dianalisis lebih lanjut. Setelah pekerjaan  tersebut  dilakukan,  data  yang  dihasilkan  dan  akan  dianalisis  meliputi peringkat/bintang,  negara  pengulas,  kontribusi  pengulas,  judul  ulasan,  isi  ulasan  dan jumlah kata ulasan (khusus untuk jumlah kata ulasan merupakan penghitungan ulang dari jumlah kata yang digunakan pada masing-masing ulasan menggunakan fungsi di Microsoft Excel).
Tahap Analisis Data
Setelah pemilihan dan pengodean ulang, selanjutnya dilakukan tahap akhir, yaitu pengolahan dan analisis dengan menggunakan JMP Pro 14. Kami menggunakan beberapa menu  yang  ada  di  JMP  Pro  14  untuk  menghasilkan  informasi  terkait  distribusi  variabel pangkat/bintang,  kontribusi  pengulas,  jumlah  kata  ulasan,  dan  waktu  menginap  dengan menggunakan analyze distribution . Proses dilanjutkan dengan tahapan menghitung sebaran jumlah  kontribusi  dan  peringkat/bintang  berdasarkan  negara  pengulas  dengan menggunakan analyze  tabulate .  Pada  tahapan  ini  kami  hanya  menampilkan  6  negara pengulas paling  tinggi  dari  sekian banyak  negara  yang  memberikan  ulasan  untuk  SSBR melalui situs Tripadvisor.
Tahapan  selanjutnya  melakukan  perbandingan  antara  jumlah  kontribusi  dengan peringkat/bintang  menggunakan  menu graph  builder ,  dan  tahapan  paling  akhir  adalah menghitung  kata/istilah  ( term )  dan  frasa  ( phrase )  dengan  menggunakan  fungsi text explorer untuk mengidentifikasi jumlah dari term dan phrase yang sering muncul. Prosedur ini  diterapkan  pada  variabel  judul  ulasan  dan  isi  ulasan.  Dengan  memanfaatkan  fungsi dalam  menu text  explorer ,  visualisasi word  cloud sengaja  dimunculkan  agar  mudah mengetahui term yang  paling  sering  digunakan  oleh  pengulas.  Selain  itu, phrase yang paling sering muncul dalam ulasan juga dimanfaatkan untuk analisis lebih lanjut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ulasan online merupakan ulasan  yang  diberikan oleh  pengguna  layanan  melalui platform di  internet  tentang  pengalaman  dan  pendapat  mereka  dari  sebuah  produk  atau layanan setelah digunakan. Ulasan tersebut dikategorikan menjadi lima bintang/peringkat, yaitu terrible,  poor,  average,  very  good dan excellent .  Lima  bintang/peringkat  ulasan tersebut digolongkan lagi menjadi dua bagian ulasan, yaitu ulasan yang bersifat negatif dan positif. Yang termasuk dalam ulasan negatif adalah terrible, poor dan average , sedangkan yang bersifat positif adalah very good dan excellent .
Jumlah total ulasan yang tercatat di Tripadvisor saat data dikumpulkan sebanyak 2.363  untuk  semua  bahasa  dan  semua  peringkat  (data  dihimpun  pada  Juli  2021).  Akan tetapi karena kriteria data yang kami gunakan adalah ulasan yang bersifat positif, yaitu very good dan excellent serta menggunakan Bahasa Inggris saja, diperoleh 1.515 ulasan dengan rincian sebagai berikut.
Berdasarkan  Gambar  1a,  dari  1.515  ulasan,  42%  (642)  pengulas  memberikan peringkat very good dan 58% (873) pengulas menyatakan excellent . Selanjutnya, sebaran kontribusi pengulas telah dikategorikan menjadi 7 kelompok kontribusi (lihat Gambar 1b). Pengulas yang memiliki jumlah kontribusi sebagaimana tercatat di situs Tripadvisor dari kontribusi 1 sampai 25 berjumlah 42% (638 pengulas). Kontribusi pengulas sebanyak 26 - 50 berjumlah 18% (638 pengulas). Pengulas yang memiliki kontribusi sebanyak 51 - 75 dengan jumlah 10% (158 pengulas). Kontribusi pengulas sebanyak 76 - 100 ulasan dengan jumlah 6% (95 pengulas). Pengulas yang berkontribusi sebanyak 101 - 500 berjumlah 20% (304 pengulas). Terakhir, jumlah kontribusi terkecil ada pada kontribusi pengulas sebanyak 501 - 1000 dengan jumlah 2% (24 pengulas), dan kontribusi di atas 1000 dengan jumlah 2% (25 pengulas).
Jumlah kata yang digunakan pengulas, berkisar antara 20 sampai 165 kata (lihat Gambar 1c). Jumlah kata yang paling banyak digunakan dalam ulasan secara berturut-turut adalah 145 kata, diikuti 150 kata, selanjutnya 140 kata, 155 kata, dan 135 kata. Kata yang digunakan oleh pengulas dengan jumlah 20 sampai dengan 130 digambarkan pada grafik relatif merata. Jadi, dapat ditarik kesimpulan bahwa jumlah kata tertinggi yang digunakan oleh  pengulas  berkisar  135  sampai  dengan  155  kata,  dan  puncaknya  berada  pada penggunaan 145 kata dalam satu ulasan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 1 . Distribusi Frekuensi Berdasarkan (a) Peringkat/Bintang, (b) Kontribusi Pengulas, (c) Jumlah Kata Ulasan, dan (d) Waktu Menginap Sumber: Data diolah, 2021
Data  menunjukkan,  jumlah  wisatawan  yang  menginap  dan  mengulas  dari  awal terdaftar  di  Tripadvisor  dengan  rincian  sebagai  berikut  (lihat  Gambar  1d).  Pada  awal semester tahun 2005 sampai di semester kedua tahun 2006 jumlah pengulas tidak terlalu besar.  Pada  tahun  2007  di  semester  pertama  dan  kedua  ada  peningkatan  tetapi  tidak bertahan  pada  tahun  2008.  Diawal  semester  2009  ada  peningkatan  sampai  di  semester pertama di tahun 2010 dengan penurunan di semester kedua 2010.
Kami  berasumsi,  rendahnya  jumlah  ulasan  dikarenakan  situs  perjalanan online belum begitu populer di kalangan wisatawan. Berbeda dengan 2011 dan seterusnya, ulasan yang dibuat  pelanggan  terus meningkat,  sebagaimana diuraikan berikut ini.  Peningkatan yang  cukup  besar  terjadi  di  semester  pertama  2011  hingga  mencapai  puncak  terbanyak jumlah tamu yang menginap (menurut ulasan yang dibuat oleh pelanggan) di SSBR terjadi pada semester pertama 2014. Akan tetapi, penurunan yang signifikan terjadi di semester kedua sampai di awal semester 2016 dengan peningkatan di semester kedua dan semester pertama  2017.  Penurunan  kembali  terjadi  di  semester  kedua  2018.  Salah  satu  penyebab penurunan yang sangat besar pada semester kedua 2018 adalah bencana alam gempa bumi yang menimpa pulau Lombok dan sekitarnya (Maryanti et al., 2021).
Selanjutnya, terjadi peningkatan cukup besar di awal semester 2019, namun diikuti sedikit  penurunan  di  semester  kedua,  lalu  secara  drastis  menurun  secara  konsisten  di semester  pertama  2020  sampai  saat  ini.  Sebagaimana  diketahui  bersama,  penurunan  ini disebabkan oleh merebaknya pandemi Covid-19 di seluruh dunia.
Tabel  1. Sebaran  Jumlah  Kontribusi  dan  Peringkat/Bintang  berdasarkan  Negara  Pengulas  (Enam  Negara teratas) Kontribusi Pengulas Peringkat (Bintang) Australia Indonesia United Kingdom Singapore United States Malaysia 1-25 Very Good 53 31 27 18 12 9 Excellent 129 40 32 23 14 15 26-50 Very Good 28 20 14 7 7 6 Excellent 45 20 29 8 13 4 51-75 Very Good 23 11 9 9 3 5 Excellent 25 6 11 3 4 4 76-100 Very Good 11 6 6 4 3 3 Excellent 8 8 13 4 6 2 101-500 Very Good 36 25 8 12 8 11 Excellent 46 23 8 10 7 7 501-1.000 Very Good 1 3 2 2 0 0 Excellent 1 1 0 1 0 1 >1.000 Very Good 4 1 1 2 0 1 Excellent 5 2 1 1 0 1 Total 415 197 161 104 77 69 Sumber: Data diolah, 2021
Berdasarkan  Tabel  1,  jumlah  kontribusi  dan  pemberian  peringkat  dari  6  negara teratas,  dengan  pengulas  terbanyak  dari  berasal  dari  Australia,  Indonesia,  Britania  Raya ( United Kingdom ), Singapura ( Singapore ), Amerika Serikat ( United States ), dan Malaysia. Para pengulas lebih banyak memberi ulasan excellent sesuai dengan Gambar 1a.
Distribusi  frekuensi  peringkat/bintang  yang  menunjukkan  jumlah  pengulas excellent lebih  banyak  daripada very  good .  Jumlah  kontribusi  terbanyak  pada  1  -  25, bersesuaian  dengan  data  yang  tersaji  pada  Gambar  1b.  Secara  garis  besar,  frekuensi kontribusi pengulas terbanyak pada 1 - 25 diikuti dengan jumlah pengulas 101 - 500 ulasan, 26  -  50  ulasan,  51  -  75  ulasan,  76  -  100  ulasan,  >1000  ulasan,  dan  terakhir  501  -  1000 ulasan.
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan  khusus  dalam  penilaian  dari masing-masing negara. Ini membuktikan bahwa penilaian berdasarkan pola geografis atau budaya seperti yang ditunjukkan oleh beberapa studi tidak berpengaruh, tetapi penilaian
dari individu pengulas terbentuk berdasarkan pengalaman yang dirasakan (Au et al., 2014; Fernandes & Fernandes, 2018).
Kami  juga  melakukan  perbandingan  antara  jumlah  kontribusi  dengan peringkat/bintang seperti tersaji dalam Gambar 2. Sebaran jumlah kontribusi pengulas pada peringkat/bintang very  good cenderung  menumpuk  di  bawah  350  dan  menyusut  ke  atas sehingga bayangan jumlah kontribusi cenderung menciptakan kubah yang sangat luas di bawah 300. Berbeda dengan peringkat/bintang excellent, bayangan jumlah kontribusi tidak begitu  luas  dan  cenderung  membentuk  kubah  oval  yang  terus  mengerucut  ke  atas,  ini menunjukkan bahwa pengulas dengan jumlah kontribusi yang semakin tinggi cenderung memberi  peringkat  baik  pada  objek  yang  diulas.  Artinya,  semakin  berpengalaman seseorang  dalam  memberikan  ulasan  maka  mereka  cenderung  akan  memberikan  ulasan positif dan lebih sering dijumpai memberikan peringkat yang lebih tinggi.
Gambar 2. Perbandingan antara Jumlah Kontribusi dengan Peringkat/Bintang
Sumber: Data diolah, 2021
Gambar 3. Total Jumlah Ulasan yang ditanggapi dan tidak ditanggapi Sumber: Data diolah, 2021
Total jumlah ulasan yang ditanggapi dan total ulasan yang tidak ditanggapi (lihat Gambar  3)  oleh  manajemen  SSBR  (dari  total  1.515  ulasan)  adalah  1.371  ulasan  atau sebesar  90%  mendapat  tanggapan  dari  pihak  manajemen  (umumnya  tanggapan mengatasnamakan manager resort ). Yang tidak ditanggapi berjumlah 10% (144 ulasan).
Berdasarkan  jumlah  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  manajemen  SSBR  sangat  tanggap dalam membalas ulasan dari para tamu. Hal ini sangat baik dalam menjaga reputasi dan hubungan  jangka  panjang  antara  penyedia  layanan  dengan  pelanggannya  (Sukmana  & Maryanti, 2019; Xu, 2019). Hal yang sama juga diungkapkan oleh Berezina et al. (2016) dan Gunasekar dan Sudhakar (2019), manajemen hotel perlu memahami ulasan para tamu mereka guna membuat reputasi hotel yang lebih baik.
Berdasarkan informasi yang terdapat pada Gambar 4, jumlah term dan phrase yang sering  muncul  atau  sering digunakan  dalam judul ulasan berjumlah  718 term dari  1.515 ulasan. Term pertama yang paling sering muncul pada judul ulasan yaitu hotel dengan 282 penyebutan  atau  penggunaan  kata  dalam  semua  judul  ulasan,  diikuti  kata great dengan jumlah 279 penggunaan kata dalam ulasan, selanjutnya kata stay dengan 168 penggunaan kata,  dan term lainya.  Penggunaan term ini  juga  dapat  dilihat  pada word  cloud (lihat Gambar 5), kata yang paling besar menunjukkan kata yang paling banyak digunakan atau sering muncul.
Penggunaan term ini  selalu  berhubungan  dengan phrase yang  sering  muncul misalkan kata great akan bersamaan dengan phrase great location/great hotel/great place dan phrase lainnya sebagai contoh judul ulasan sebagai berikut ini.
Great location lovely people and relaxing stay (131)
Penggunaan term great bersamaan dengan phrase great location. ini menunjukkan, penggunaan phrase akan  diikuti  oleh term yang  sama,  tak jarang  juga penggunaan term dalam satu judul ulasan lebih dari satu term seperti diperlihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Jumlah Term dan Phrase yang paling sering muncul dalam Judul Ulasan Sumber: Data diolah, 2021
Selanjutnya, kami menguraikan term dan phrase yang paling sering muncul dan digunakan  oleh  pengulas  dalam  isi  ulasan  (lihat  Gambar  6)  diikuti  contoh  kalimat  yang
digunakan pengulas dalam ulasan asli mereka. Kami menggunakan nomor di dalam kurung ( ) untuk merujuk pada nomor urut pengulas pada dataset yang kami gunakan.
Isi  ulasan  dijabarkan  berdasarkan  peringkat  masing-masing  ( very  good dan excellent ).  Guna  mempermudah  analisis,  kami  mengelompokkan item-item tersebut menjadi dua bagian, yaitu layanan fisik dan layanan nonfisik. Term yang termasuk dalam layanan fisik ini antara lain room, pool, bar dan sebagainya. Yang termasuk dalam layanan nonfisik adalah staff friendly, friendly and helpful , dan yang sejenis.
Gambar 5. Word Cloud untuk Judul Ulasan Sumber: Data diolah, 2021
Pada bintang/peringkat very good jumlah term ( number of term ) sebanyak 3.653 dari 642 ulasan ( number of case ) dengan term lebih banyak mengarah pada atribut fisik hotel, seperti room, pool, restaurant , dan sebagainya lebih sering muncul (lihat Gambar 6a). Word cloud menunjukkan kata yang paling banyak muncul adalah room , merupakan salah satu aspek utama yang paling sering dinilai oleh wisatawan, seperti kamar yang agak tua  dan  usang .  Sebagai  contoh,  kami  memberikan  kutipan  ulasan  tamu  asal  Singapura (968) sebagai berikut.
... the room and meeting rooms were a bit aged...
Dalam ulasannya, pelanggan ini mengatakan, semua pelayanan dari SBBR sangat baik  dan  penataan  lingkungan resort sangat  indah  sehingga  tamu  sangat  suka  bahkan merekomendasikan kepada calon pelanggan lain sebagai tempat yang tepat untuk bersantai. Akan tetapi, satu aspek yang menjadi perhatiannya ialah aspek bangunan (kamar dan ruang meeting )  yang  terlihat  sedikit  tua.  Keluhan  ini  perlu  mendapat  perhatian  lebih  dari manajemen hotel karena layanan utama mereka adalah kamar tempat para pelanggan lebih banyak menghabiskan waktu mereka (Xu & Li, 2016).
Pelanggan  lebih  cenderung  meninggalkan  ulasan  negatif  tentang room .  Ini  juga didukung  dengan  beberapa  ulasan  lain  yang  mengatakan,  kamar  dan  kamar  mandi  agak usang  dengan  ubin  yang  agak  kuning  (tidak  bersih)  bahkan  ada  ubin  yang  terlepas.  Ini menjadi catatan para pelanggan untuk manajemen hotel. Selebihnya, mereka sangat puas, seperti ditunjukkan pada ulasan berikut.
... however the tiles are not really clean and due to it being on ground floor... (613)
... great if somewhat old with a few missing tiles etc but it’s maturity... (902)
Temuan  yang  sama  juga  diungkapkan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Banerjee  dan  Chua  (2016),  yakni  para  pelancong  sering  mengeluh  tentang  kamar  dan kamar mandi. Untuk atribut lain seperti term pool, food, restaurant , dan sebagainya, para pelanggan mengatakan puas, terutama pada layanan yang diberikan oleh para staff seperti pada ulasan yang diberikan oleh pelanggan asal Kanada (790).
... the staff are very friendly, its morning breakfast is good and I enjoyed my stay very much. The only short fall is the beach in front of the hotel...
(a) Very good
Gambar 6. Term dan Phrase yang paling sering muncul dalam Isi Ulasan berdasarkan peringkat Very Good dan Excellent
Sumber: Data diolah, 2021
Pada  bintang/peringkat excellent jumlah term ( number  of  term )  sebanyak  3.983 dari 873 ulasan ( number of case ) dengan term dan phrase yang tidak terlalu jauh berbeda dengan  peringkat very good yang  mengarah  kepada  kepuasan  terhadap  atribut  fisik  dan layanan.  Bedanya  adalah  ada  tambahan  atribut  eksternal  yang  membuat  mereka memberikan  peringkat excellent .  Kata room baik  di  peringkat excellent dan very  good muncul  bersamaan,  namun  dapat  memiliki  arti  yang  berbeda,  dengan  contoh  sebagai berikut.
... even the rooms quite old but still in good maintenance... (192)
Tamu  domestik  ini  mengatakan,  kamar  yang  ditempati  cukup  tua  tetapi  tidak terlalu  berpengaruh  dalam  penilaiannya:  karena  disamarkan  oleh  alasan  kebersihan, kenyamanan, dan keluasan kamar hotel. Ini sesuai dengan temuan penelitian sebelumnya bahwa para pelanggan puas terhadap kebersihan kamar walaupun kamar terlihat agak tua (Fernandes & Fernandes, 2018; Ramanathan & Ramanathan, 2011).
Term selanjutnya  yaitu pool .  Jika  merujuk  pada phrase yang  ada,  kata pool beberapa kali muncul diikuti oleh kata lain seperti great, love, beach , dan bar . Kata pool banyak disebut oleh para tamu, terutama berkaitan dengan area kolam yang luas dan dekat pantai  dengan  pemandangan  laut  yang  indah.  Salah  satu  pengulas  asal United  Kingdom mengatakan hal berikut dalam ulasannya.

## (b) Excellent
... the hotel is spacious and well laid out will a large pool which leads to the beach.  We enjoyed just relaxing by the pool and beach... (45)
Ini  menunjukkan  bahwa  pengulas  puas  dengan  penataan  area  kolam  yang  dekat pantai.  Selain itu,  kolam ini  memiliki  bar  sebagaimana  ditunjukkan  dengan phrase pool bar dengan 45 kali muncul dalam beberapa ulasan. Ini dibuktikan dengan ulasan tamu asal United Kingdom berikut.
... the pool is great (a wide choice of games and a fun slide), the beach is beautiful, there are 3 happy hours... and service of all the staff is wonderful... (161).
Term selanjutnya breakfast . Kata ini selalu berhubungan dengan kata restaurant dan food yang mengindikasikan, ulasan tersebut merujuk pada penilaian aspek makanan dan  tempat  makan.  Hampir  semua  tamu  puas  saat  menyebut breakfast dalam  ulasan mereka. Pengulas menjelaskan, sarapan prasmanan membuat mereka terkesan dan memuji makanan  yang  sangat  lezat,  bahkan  ada  yang  mengatakan  air  mancur  coklat  ( phrase: chocolate  fondue  fountain )  ini  muncul  sebanyak  39  kali  di  beberapa  ulasan  dan  paling banyak  muncul  pada  tahun  2019.  Berikut  contoh  ulasan  yang  dibuat  oleh  tamu  SSBR terkait breakfast .
... what a sensational experience breakfast was. Amazing selection of food to choose from. The omelette station was great and we couldn't believe the chocolate fountain...(171)
... the breakfast buffet was excellent with a huge choice... (178)
Berdasarkan  ulasan  di  atas  dapat  dilihat  kepuasan  dari  pengulas  terletak  pada penataan makanan dan rasa dari makanan yang disajikan untuk mereka.
Kategori layanan nonfisik mengarah pada term staff dengan 806 kali kemunculan. Di tabel phrase , term ini sering diikuti oleh term lainnya seperti friendly staff, helpful staff, dan great staff . Menariknya, pada peringkat excellent , sebagian tamu yang menginap lebih dari  3  malam  sangat  akrab  dengan staff dan  para  tamu  tersebut  masih  mengingat  nama mereka, sebagaimana tampak pada beberapa kutipan ulasan berikut.
... the staff were very friendly and helpful, especially Hartono the amazing piano player and Dwi in the restaurant... (86)
... all staff are excellent, friendly and smiling but special mention must go to - Hartono 'the piano maestro', Muharis, Agus, Udin, Ayu (x2), Anik and Mansur... (83)
Beberapa  ulasan  juga  ditemukan  ungkapan  para  tamu  yang  mengatakan  mereka (staf) sangat profesional dan seperti lulusan universitas yang paham betul tentang layanan yang  mereka  berikan  dan  sangat  paham  situasi  dengan  penanganan  yang  sangat  baik. Sebagai salah satu contoh, saat terjadi situasi darurat pada tahun 2018 (gempa bumi dengan kekuatan 7 SR dengan status waspada tsunami) para staf sangat sigap untuk memastikan semua tamu hotel dalam keadaan aman dan membawa semua tamu hotel ke atas bukit. Ini dapat dilihat pada beberapa ulasan yang menceritakan kejadian tersebut.
...  the  Sheraton  staff  and  management  knew  the  earthquake  and  tsunami  protocol.  They evacuated the whole hotel in speedy and calm manner, put all of us safe up the hill, provided us water while waiting for the tsunami warning withdrawal... (95)
... the staff at Sheraton hotel demonstrated the highest standard of professionalism and guest service.  They  went  above  and  beyond  their  responsibilities  to  make  sure  guest’s  safety  and comfort... (100)
Pengulas memuji kesigapan staf dan manajemen hotel yang sangat baik dalam fase tanggap darurat untuk mengevakuasi para tamu bahkan tidak ada kepanikan dalam proses evakuasi.  Pengulas  berpendapat,  staf  dan  manajemen  hotel  sangat  memprioritaskan keselamatan para tamu selama proses evakuasi, mulai dari hotel sampai menggiring mereka ke atas bukit dan membawakan logistik, seperti minuman, makanan, dan selimut untuk para tamu.    Setelah  ada  penarikan  peringatan  tsunami,  mereka  bahkan  masih  memberikan layanan  terbaik  di  tempat  evakuasi  dengan  menyiapkan  segala  keperluan  tamu,  seperti tempat tidur, selimut, menyiapkan sup dan teh hangat agar tamu mereka tidak kedinginan. Faktanya, pengulas memuji kesigapan dan profesionalisme staf sehingga mampu memberi layanan  terbaik  walaupun  dalam  keadaan  darurat  dengan  menjalankan  prosedur  sesuai standar. Ini sesuai dengan temuan Gu dan Ryan (2008) yang menyatakan staf merupakan salah  satu  faktor  kepuasan  dari  pelayanan.  Kinerja  staf  dan  praktik  tanggung  jawab terhadap perusahaan menjadi kepuasan utama dari pelanggan.
Kepuasan pelanggan merupakan sikap yang berkembang sebagai konsekuensi dari penilaian produk  atau  layanan  karena  pelanggan membandingkan harapan  pra-konsumsi mereka dengan pengalaman pascakonsumsi mereka dengan produk atau layanan (Oliver, 1980). Hal ini sesuai dengan apa yang dikemukakan oleh Li et al. (2013) dalam konteks pelayanan  hotel  bahwa  kepuasan  pelanggan  diartikan  sebagai  respons  emosional  yang dihasilkan oleh pelanggan setelah menerima layanan secara keseluruhan.  Ketika harapan pelanggan atas suatu layanan dapat terpenuhi atau sesuai dengan yang dijanjikan penyedia layanan, pelanggan biasanya akan merasa puas, demikian sebaliknya.
Kepuasan pelanggan seringkali dikaitkan dengan kualitas layanan.  Dortyol et al. (2014) mendefinisikan kualitas layanan sebagai tingkat layanan yang disampaikan kepada pelanggan  dan  dipersepsikan  (dinilai)  oleh  pelanggan  tersebut.  Kualitas  layanan  yang dirasakan merupakan bagian dari konsep kepuasan pelanggan yang lebih luas dan perilaku pelanggan  yang  menggabungkan  niat  loyalitas  dan  komunikasi  (Prasad  et  al.,  2014; Prentice, 2013; Sukmana, 2018; Sukmana & Maryanti, 2019). Selama mereka menginap, para  tamu  hotel  menilai  tingkat  layanan  yang  mereka  dapatkan  dari  hotel  berdasarkan berbagai faktor dan atribut (Wilkins et al., 2007).
Beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa  kepuasan  pelanggan  dipengaruhi  oleh aspek layanan berwujud dan tidak berwujud dari kualitas layanan (Prentice, 2013; Torres &  Kline,  2013).  Unsur  layanan  tidak  berwujud  berhubungan  dengan  pelayanan  seperti jaminan, layanan pelanggan, dan empati dari staf. Unsur layanan berwujud berhubungan dengan fasilitas fisik hotel seperti kolam renang, spa, tempat parkir, halaman, kamar, dan kebersihan  kamar  (Ramanathan  &  Ramanathan,  2011).  Beberapa  peneliti  berpendapat bahwa  kegagalan  layanan  dapat  berdampak  serius  pada  persepsi  kualitas  layanan  dan
kepuasan pelanggan di masa depan (Berezina et al., 2012; Han & Back, 2007; Prentice, 2013; Sukmana, 2018).
Faktor eksternal yang mempengaruhi para pengulas untuk memberikan peringkat excellent ,  salah  satunya  adalah beach ( phrase: private  beach,  beach  area ).  Wisatawan menganggap area pantai di sekitar hotel tersebut merupakan private area karena mereka dapat menikmati area pantai dengan tenang dan nyaman, tidak ada orang lain selain tamu hotel  yang  dapat  mengakses  lokasi  ini,  seperti  yang  dikatakan  oleh  wisatawan  asal Australia dan wisatawan Indonesia dalam ulasannya.
... the hotel has a private beach... (3)
... the pool are gorgeous, very large and literally a stone throw away from your "Private" Beach. Since the property ends to a cliff, no other people (other than the hotel guest) are milling around at the beach (Not like other hotel in the area where you share the beach with other)... (52)
Faktor  lainnya  yang  mempengaruhi  pengulas  untuk  memberikan excellent ialah tempat wisata yang menarik seperti air terjun, pegunungan, tiga gili (Gili Meno, Gili Air dan  Gili  Trawangan),  dan  penduduk  sekitar  yang  ramah,  serta  kultur  budaya  dari masyarakat yang ada di sekitar Senggigi. Ini ditunjukkan oleh beberapa ulasan (107, 203, 271), salah satunya sebagai berikut.
... not far from the harbour to get to the Gilli islands ... to do the Rinjani trekking or visit the beautiful Rinjani waterfalls...

## KESIMPULAN
Kepuasan  pelanggan  merupakan  tujuan  utama  dari  sebuah  layanan.  Kepuasan tersebut tidak dapat diukur oleh penyedia layanan itu sendiri, tetapi hanya akan diketahui dari penerima layanan setelah dikonsumsi. Penyampaian kepuasan atau ketidakpuasan kini sangat  mudah  dilakukan  karena  tidak  harus  menyampaikannya  langsung  di  tempat (hotel/ resort )  sebagaimana  yang  terjadi  pada  masa  lalu,  tetapi  pelanggan  dapat menyampaikannya  melalui  ulasan  mereka  secara online melalui  situs  penyedia  layanan perjalanan tentang apa saja yang menjadi faktor kepuasan dan keluhan mereka.
Pada artikel ini, kami mengurai kepuasan yang dilaporkan sendiri oleh pelanggan melalui pemeriksaan ulasan yang diberi peringkat very good dan excellent . Analisis kami menunjukkan,  pada  peringkat very  good pengulas  hanya  mempermasalahkan  aspek bangunan yang agak tua, kamar, dan kamar mandi yang sedikit usang dan bahkan ada ubin yang  terlepas.  Aspek  dominan  yang  disoroti  oleh  pengulas  yang  memberikan  peringkat very  good lebih  banyak  mengarah  pada  beberapa  aspek,  seperti  kolam,  restoran,  dan layanan  dari  para  staf.  Pada  peringkat excellent, para  pengulas  tidak  terlalu mempermasalahkan kamar dan bangunan yang agak tua, karena tertutupi dengan kepuasan mereka terhadap kebersihan dan kenyamanan dari hotel. Ini juga didukung oleh atribut atau fasilitas yang memuaskan, seperti kolam, bar, dan spa. Kami menyimpulkan bahwa faktor utama yang membuat para pengulas memberikan peringkat excellent adalah layanan dari para staf yang melampaui ekspektasi mereka. Selain itu, kepuasan tersebut juga didukung
dengan faktor eksternal hotel, seperti area pantai yang bersih dan tidak ramai, masyarakat yang ramah dengan keunikan kultur budayanya, dan tempat wisata yang beragam di pulau Lombok.
Penelitian  ini  bukan  tanpa  keterbatasan.  Meskipun  demikian,  kami  berharap penelitian  ini  dapat  mendorong  peneliti  di  masa  depan  untuk  memperluas  penelitian selanjutnya. Pada bagian ini kami mengakui beberapa keterbatasan dalam penelitian kami. Pertama, kami hanya menggunakan ulasan yang bersifat positif ( very good dan excellent ) sehingga  membatasi  kami  dalam  melihat  opini  pelanggan  SSBR  pada  semua  peringkat ( average, poor dan terrible ). Kedua, kami hanya menggunakan ulasan berbahasa Inggris. Ini dapat mengurangi jumlah data ulasan yang akan dianalisis lebih lanjut karena beberapa tamu  mengulas  menggunakan  bahasa  asal  negaranya.  Ketiga,  kami  hanya  menganalisis beberapa informasi yang tersaji pada situs Tripadvisor sedangkan beberapa aspek lainnya (seperti  kategori  perjalanan: families,  couples,  solo,  business, dan friends )  sengaja  kami abaikan dengan alasan keterbatasan waktu, tenaga, dan anggaran. Kami juga menyarankan kepada  peneliti  di  masa  depan  untuk  menggunakan  semua  peringkat  ( terrible,  poor, average,  very  good dan excellent )  dan  menggunakan  semua  bahasa  dalam  ulasan  guna mengetahui  atribut  fisik  atau  layanan  apa  saja  yang  mempengaruhi  kepuasan  dan ketidakpuasan  dari  tamu  hotel.  Selain  itu,  penelitian  selanjutnya  juga  dapat mengelompokkan  pengulas  berdasarkan  kategori  perjalanan  mereka  ( families,  couples, solo,  business, dan friends )  agar  didapatkan  informasi  yang  lebih  spesifik  pada  masing- masing  kategori.  Terakhir,  kami  menyarankan  peneliti  di  masa  mendatang  untuk menggunakan situs perjalanan lain untuk memperbesar data yang akan dianalisis, misalnya ulasan yang bersumber dari Traveloka, Agoda, Booking.com , dan situs sejenis.

## DAFTAR PUSTAKA
Au, N., Buhalis, D., & Law, R. (2014). Online Complaining Behavior in Mainland China Hotels: The Perception of Chinese and Non-Chinese Customers. International Journal of Hospitality and Tourism Administration , 15 (3), 248–274. https://doi.org/10.1080/15256480.2014.925722 Balbi, S., Misuraca, M., & Scepi, G. (2018). Combining Different Evaluation Systems on Social Media  for  Measuring  User  Satisfaction. Information  Processing  and  Management , 54 (4),
674–685. https://doi.org/10.1016/J.IPM.2018.04.009
Banerjee, S., & Chua, A. Y. K. (2016). In Search of Patterns Among Travellers’ Hotel Ratings in TripAdvisor. Tourism Management , 53 , 125–131. https://doi.org/10.1016/J.TOURMAN.2015.09.020
Barreda, A., & Bilgihan, A. (2013). An Analysis of User-Generated Content for Hotel Experiences.
Journal of Hospitality and Tourism Technology , 4 (3), 263–280.
https://doi.org/10.1108/JHTT-01-2013-0001
Belarmino, A. M., & Koh, Y. (2018). How E-WOM Motivations Vary by Hotel Review Website. International  Journal  of  Contemporary  Hospitality  Management , 30 (8),  2730–2751. https://doi.org/10.1108/IJCHM-02-2017-0055
Berezina,  K.,  Bilgihan,  A.,  Cobanoglu,  C.,  &  Okumus,  F.  (2016).  Understanding  Satisfied  and Dissatisfied Hotel Customers: Text Mining of Online Hotel Reviews. Journal of Hospitality Marketing and Management , 25 (1), 1–24. https://doi.org/10.1080/19368623.2015.983631 Berezina,  K.,  Cobanoglu,  C., Miller,  B.  L.,  &  Kwansa,  F.  A.  (2012).  The  Impact  of Information Security Breach on Hotel Guest Perception of Service Quality, Satisfaction, Revisit Intentions
and Word-Of-Mouth. International Journal of Contemporary Hospitality Management , 24 (7),
991–1010. https://doi.org/10.1108/09596111211258883
Bilgihan,  A.,  Seo,  S.,  &  Choi,  J.  (2018).  Identifying  Restaurant  Satisfiers  and  Dissatisfiers:
Suggestions from Online Reviews. Journal of Hospitality Marketing and Management , 27 (5),
601–625. https://doi.org/10.1080/19368623.2018.1396275
Dortyol,  I.  T.,  Varinli,  I.,  &  Kitapci,  O.  (2014).  How  do  International  Tourists  Perceive  Hotel Quality?: An Exploratory Study of Service Quality in Antalya Tourism Region. International Journal of Contemporary Hospitality Management , 26 (3), 470–495.
https://doi.org/10.1108/IJCHM-11-2012-0211
Fernandes, T., & Fernandes, F. (2018). Sharing Dissatisfaction Online: Analyzing the Nature and Predictors  of  Hotel  Guests  Negative  Reviews. Journal  of  Hospitality  Marketing  and Management , 27 (2), 127–150. https://doi.org/10.1080/19368623.2017.1337540
Filieri, R. (2015). What Makes Online Reviews Helpful? A Diagnosticity-Adoption Framework to Explain Informational and Normative Influences in e-WOM. Journal of Business Research ,
68 (6), 1261–1270. https://doi.org/10.1016/J.JBUSRES.2014.11.006 Ghosh,  T.  (2018).  Predicting  Hotel  Book  Intention:  The  Influential  Role  of  Helpfulness  and
Advocacy of Online Reviews. Journal of Hospitality Marketing and Management , 27 (3), 299– 322. https://doi.org/10.1080/19368623.2017.1364198
Gu,  H.,  &  Ryan,  C.  (2008).  Chinese  clientele  at  Chinese  hotels—Preferences  and  satisfaction.
International Journal of Hospitality Management, 27(3) , Article 3.
https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2007.10.005
Gunasekar, S., & Sudhakar, S. (2019). How User-Generated Judgments of Hotel Attributes Indicate Guest  Satisfaction. Journal  of  Global  Scholars  of  Marketing  Science , 29 (2),  180–195. https://doi.org/10.1080/21639159.2019.1577155
Han, H., & Back, K.-J. (2007). Investigating the Effects of Consumption Emotions on Customer Satisfaction and Repeat Visit Intentions in the Lodging Industry. Journal of Hospitality and Leisure Marketing , 15 (3), 5–30. https://doi.org/10.1300/J150V15N03_02 Hu,  Y.-H.,  &  Chen,  K.  (2016).  Predicting  Hotel  Review  Helpfulness:  The  Impact  of  Review Visibility, and Interaction Between Hotel Stars and Review Ratings. International Journal of Information Management , 36 (6), 929–944. https://doi.org/10.1016/J.IJINFOMGT.2016.06.003
Ihwandi,  &  Sukmana,  F.  H.  (2022).  Hotel  Tua  dan  Ulasan  Online  Negatif:  Apa  Yang  Dikatakan
Pelanggan? Jurnal Master Pariwisata (JUMPA) , 9 (1), 354–381.
https://doi.org/10.24843/JUMPA.2022.V09.I01.P16
Jeong,  M.,  &  Jeon,  M.  M.  (2008).  Customer  Reviews  of  Hotel  Experiences  through  Consumer Generated Media (CGM). Journal of Hospitality and Leisure Marketing , 17 (1–2), 121–138. https://doi.org/10.1080/10507050801978265
Kietzmann, J., & Canhoto, A. (2013). Bittersweet! Understanding and Managing Electronic Word of Mouth. Journal of Public Affairs , 13 (2), 146–159. https://doi.org/10.1002/PA.1470 Kuhzady,  S.,  &  Ghasemi,  V.  (2019).  Factors  Influencing  Customers’  Satisfaction  and Dissatisfaction  with  Hotels:  A  Text-Mining  Approach. Tourism  Analysis , 24 (1),  69–79. https://doi.org/10.3727/108354219X15458295631972
Kwok, L., & Xie, K. L. (2016). Factors Contributing to the Helpfulness of Online Hotel Reviews: Does  Manager  Response  Play  a  Role? International  Journal  of  Contemporary  Hospitality Management , 28 (10), 2156–2177. https://doi.org/10.1108/IJCHM-03-2015-0107 Lee, C. C., & Hu, C. (2004). Analyzing Hotel Customers’ E-Complaints from an Internet Complaint Forum. Journal of Travel and Tourism Marketing , 17 (2–3), 167–181.
https://doi.org/10.1300/J073V17N02_13
Lee,  J.,  Benjamin,  S., &  Childs,  M.  (2022).  Unpacking  the  Emotions  behind  TripAdvisor  Travel Reviews: The Case Study of Gatlinburg, Tennessee. International Journal of Hospitality and Tourism Administration , 23 (2), 347–364. https://doi.org/10.1080/15256480.2020.1746219
Li, H., Ye, Q., & Law, R. (2013). Determinants of Customer Satisfaction in the Hotel Industry: An Application  of  Online  Review  Analysis. Asia  Pacific  Journal  of  Tourism  Research , 18 (7),
784–802. https://doi.org/10.1080/10941665.2012.708351
Lu,  W.,  &  Stepchenkova,  S.  (2012).  Ecotourism  Experiences  Reported  Online:  Classification  of Satisfaction Attributes. Tourism Management , 33 (3), 702–712.
https://doi.org/10.1016/J.TOURMAN.2011.08.003
Lu, W., & Stepchenkova, S. (2015). User-Generated Content as a Research Mode in Tourism and Hospitality Applications: Topics, Methods, and Software. Journal of Hospitality Marketing and Management , 24 (2), 119–154. https://doi.org/10.1080/19368623.2014.907758 Maryanti, S., Netrawati, I. G. A. O., Suastina, I. G. P. B., Sukmana, F. H., & Martini, D. (2021).
Post-Disaster Mitigation and Recovery in Tourism Destinations: Learning from The Lombok Earthquake. International  Journal  of  Scientific  Research  in  Science  and  Technology , 8 (2), 571–584. https://doi.org/10.32628/ijsrst218297 Nilashi,  M.,  Ibrahim,  O.,  Yadegaridehkordi,  E.,  Samad,  S.,  Akbari,  E.,  &  Alizadeh,  A.  (2018). Travelers  Decision  Making  Using  Online  Review  in  Social  Network  Sites:  A  Case  on
TripAdvisor. Journal of Computational Science , 28 , 168–179.
https://doi.org/10.1016/J.JOCS.2018.09.006
Oliver,  R.  L.  (1980).  A  Cognitive  Model  of  the  Antecedents  and  Consequences  of  Satisfaction
Decisions. Journal of Marketing Research , 17 (4), 460–469. https://doi.org/10.2307/3150499 Poston, R. S. (2008). Using and Fixing Biased Rating Schemes. Communications of the ACM , 51 (9), 105–109. https://doi.org/10.1145/1378727.1389969
Prasad, K., Wirtz, P. W., & Yu, L. (2014). Measuring Hotel Guest Satisfaction by Using an Online Quality Management System. Journal of Hospitality Marketing and Management , 23 (4), 445– 463. https://doi.org/10.1080/19368623.2013.805313
Prentice,  C.  (2013).  Service Quality  Perceptions  and  Customer  Loyalty  in  Casinos. International Journal of Contemporary Hospitality Management , 25 (1), 49–64. https://doi.org/10.1108/09596111311290219 Racherla, P., Connolly, D. J., & Christodoulidou, N. (2013). What Determines Consumers’ Ratings of  Service  Providers?  An  Exploratory  Study  of  Online  Traveler  Reviews. Journal  of Hospitality Marketing and Management , 22 (2), 135–161.
https://doi.org/10.1080/19368623.2011.645187
Ramanathan, U., & Ramanathan, R. (2011). Guests’ Perceptions on Factors Influencing Customer Loyalty:  An  Analysis  for  UK  Hotels. International  Journal  of  Contemporary  Hospitality Management , 23 (1), 7–25. https://doi.org/10.1108/09596111111101643 Sánchez-Hernández,  R.  M.,  Martínez-Tur,  V.,  Peiró,  J.  M.,  &  Moliner,  C.  (2010).  Linking Functional and Relational Service Quality to Customer Satisfaction and Loyalty: Differences between Men and Women. Psychological Reports , 106 (2), 598–610. https://doi.org/10.2466/PR0.106.2.598-610 Sukmana, F. H. (2018). Pengaruh Persepsi Risiko, Variasi, Kualitas dan Harga Produk Terhadap Sikap Konsumen. Valid: Jurnal Ilmiah , 15 (1), 11–20.
http://journal.stieamm.ac.id/index.php/valid/article/view/46
Sukmana,  F.  H.,  &  Maryanti,  S.  (2019).  Telaah  Konseptual  Relationship  Marketing  dan Perkembangannya. Distribusi:  Journal  of  Management  and  Business , 7 (1),  47–62. https://doi.org/10.29303/DISTRIBUSI.V7I1.56
Torres, E. N., & Kline, S. (2013). From Customer Satisfaction to Customer Delight: Creating a New Standard of Service for the Hotel Industry. International Journal of Contemporary Hospitality Management , 25 (5), 642–659. https://doi.org/10.1108/IJCHM-DEC-2011-0228 Tripadvisor.com. (n.d.). US Press Center | About Tripadvisor . MediaRoom. Retrieved September 1,
2021, from https://tripadvisor.mediaroom.com/US-about-us
Wilkins,  H.,  Merrilees,  B.,  &  Herington,  C.  (2007).  Towards  an  Understanding  of  Total  Service Quality  in  Hotels. International  Journal  of  Hospitality  Management , 26 (4),  840–853. https://doi.org/10.1016/J.IJHM.2006.07.006
Xiang, Z., & Gretzel, U. (2010). Role of Social Media in Online Travel Information Search. Tourism Management , 31 (2), 179–188. https://doi.org/10.1016/J.TOURMAN.2009.02.016 Xiang, Z., Schwartz, Z., Gerdes Jr., J. H., & Uysal, M. (2015). What can Big Data and Text Analytics Tell Us About Hotel Guest Experience and Satisfaction? International Journal of Hospitality Management , 44 , 120–130. https://doi.org/10.1016/J.IJHM.2014.10.013
Xu, X. (2018). Does Traveler Satisfaction Differ in Various Travel Group Compositions?: Evidence from  Online  Reviews. International  Journal  of  Contemporary  Hospitality  Management , 30 (3), 1663–1685. https://doi.org/10.1108/IJCHM-03-2017-0171
Xu, X. (2019). Examining the Relevance of Online Customer Textual Reviews on Hotels’ Product and  Service  Attributes. Journal  of  Hospitality  and  Tourism  Research , 43 (1),  141–163. https://doi.org/10.1177/1096348018764573
Xu, X., & Li, Y. (2016). The antecedents of customer satisfaction and dissatisfaction toward various types of hotels: A text mining approach. International Journal of Hospitality Management,
55 , 57–69. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2016.03.003
Zhang,  Z.,  Ye,  Q.,  Law,  R.,  &  Li,  Y.  (2010).  The  Impact  of  e-Word-of-Mouth  on  the  Online Popularity  of  Restaurants:  A  Comparison  of  Consumer  Reviews  and  Editor  Reviews.
International Journal of Hospitality Management , 29 (4), 694–700.
https://doi.org/10.1016/J.IJHM.2010.02.002
Zheng, T., Youn, H., & Kincaid, C. S. (2009). An Analysis of Customers’ E-Complaints for Luxury Resort  Properties. Journal  of  Hospitality  Marketing  and  Management , 18 (7),  718–729. https://doi.org/10.1080/19368620903170240
Zhou,  L.,  Ye,  S.,  Pearce,  P.  L.,  &  Wu,  M.-Y.  (2014).  Refreshing  Hotel  Satisfaction  Studies  by Reconfiguring Customer Review Data. International Journal of Hospitality Management , 38 , 1–10. https://doi.org/10.1016/J.IJHM.2013.12.004