## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199

## Analisis Sentimen Wisatawan terhadap Kualitas Layanan Hotel dan Resort di Lombok Menggunakan SERVQUAL dan CRISP-DM
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: 27/02/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Era transformasi digital telah memantik inovasi dalam strategi pemasaran produk dan layanan di berbagai sektor, salah satunya ialah sektor pariwisata. Dalam konteks industri perhotelan, pemasaran produk menggunakan media digital berbasis website memungkinkan  konsumen  sebagai  tamu  hotel  untuk  memberikan  ulasan  terhadap  produk  dan  layanan  yang  diterima.  Website Tripadvisor  menjadi  salah  satu  platform  pemasaran  digital  yang  menyediakan  fitur  ulasan  bagi  pengguna  aplikasi  khususnya konsumen, untuk memberikan penilaian (rating) dan ulasan (review). Penelitian ini bertujuan menganalisis kualitas layanan hotel menggunakan kerangka kerja Service Quality (SERVQUAL) berdasarkan hasil klasifikasi data sentimen tamu hotel menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  Support Vector  Machine  (SVM)  sesuai  dengan  tahapan  Cross-Industry  Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Kerangka kerja CRISP-DM terdiri dari enam tahapan yakni : tahap business understanding, tahap data understanding, tahap data preparation, tahap modeling, tahap evaluation dan taap deployment. Sedangkan, kerangka kerja  SERVQUAL  terdiri  dari  beberapa  dimensi  sebagai  berikut  :  dimensi  reliability;  responsiveness;  assurance;  empathy; tangibles. Data ulasan yang akan diproses ialah data ulasan konsumen The Oberoi Beach Resort Lombok; Seraton Senggigi Beach Resort; Sudamala Resort Sengiggi; Holiday Resort Lombok; Aston Sunset Beach Resort. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma  SVM  memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  NBC,  dimana  nilai  akurasi  berjumlah  98.57%,  nilai  presisi berjumlah 100%, nilai recall berjumlah 97,14%, dan nilai f-measure berjumlah 98,54%. Adapun nilai AUC ialah 100% dan nilai t-Test  berjumlah  98,6%.  Berbeda  halnya  dengan  hasil  evaluasi  kinerja  algoritma  SVM  tanpa  menggunakan  Operator  SMOTE Upsampling, dimana nilai akurasi berjumlah 95.71%, nilai presisi berjumlah 95,71%, nilai recall berjumlah 100%, dan nilai  f- measure berjumlah 97,81%. Selain itu, nilai AUC ialah 91,1% dan nilai t-Test berjumlah 95,7%.
Kata Kunci: Hotel; Resort; SERVQUAL; CRISP-DM; NBC; SVM; Lombok
Abstract − The era of digital transformation has sparked innovations in product and service marketing strategies in various sectors, one of which is the tourism sector. In the hospitality industry context, product marketing using website-based digital media allows consumers as hotel guests to review the products and services received. The Tripadvisor website is a digital marketing platform that provides review features for app users, especially consumers, to give ratings and reviews. This study aims to analyze the quality of  hotel  services  using  the  Service  Quality  (SERVQUAL)  framework  based  on  the  results  of  the  classification  of  hotel  guest sentiment data using the Naïve Bayes Classifier (NBC) and Support Vector Machine (SVM) algorithm by the stages of the Cross- Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). The CRISP-DM framework consists of six stages, namely:  business understanding stage, data understanding stage, data preparation stage, modeling stage, evaluation stage, and deployment stage. The SERVQUAL framework consists of several dimensions: reliability dimension;   responsiveness; assurance;  empathy; tangibles. The review data that will be processed is the consumer review data of The Oberoi Beach Resort Lombok; Sheraton Senggigi Beach Resort; Sudamala Resort Sengiggi; Holiday Resort Lombok; Aston Sunset Beach Resort. The results of this study show that the SVM algorithm performs better than NBC, where the accuracy value is 98.57%, the precision value is 100%, the recall value is 97.14%, and the f-measure value is 98.54%. The AUC value is 100%, and the t-Test value is 98.6%. Unlike the case with the results of SVM's algorithm performance evaluation without using the SMOTE Upgrading Operator, where the accuracy value is 95.71%, the precision value is 95.71%, the recall value is 100%, and the f-measure value is 97.81%. In addition, the AUC value is 91.1%, and the t-Test value is 95.7%.
Keywords : Hotel; Resort; SERVQUAL; CRISP-DM; NBC; SVM; Lombok

## 1. PENDAHULUAN
Transformasi digital di Indonesia telah memantik inovasi bisnis di bidang pemasaran produk dan jasa. Firmansyah et al. menunjukkan bahwa transformasi digital didukung oleh kemampuan literasi digital dapat meningkatkan daya saing, oleh sebab itu kesiapan Sumber Daya Manusia (SDM) berperan penting dalam inovasi bisnis di era digital [1]. Disisi lain,  Purnama  et  al.  menunjukkan  bahwa  keterampilan  baru,  kompetensi  inti,  perilaku  adaptif  dan  inovatif  untuk menemukan dan mempraktikan model bisnis baru menjadi faktor penentu kesuksesan di era industri 4.0 [2]. Adapun, Asrol  et  al.  berpendapat  bahwa  percepatan  transformasi  digital  sangat  penting  dalam  keberlanjutan  bisnis  dan pemulihan Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) [3]. Hal ini menunjukkan bahwa transformasi digital di Indonesia menjadi  salah  satu  kunci  keberhasilan  ekonomi,  meskipun  tantangan  transformasi  digital  ialah  kesiapan  SDM menanggapi  perubahan  model  bisnis  akibat  perkembangan  teknologi  informasi.  Dalam  konteks  penelitian  ini, perkembangan teknologi memengaruhi model bisnis pariwisata khsususnya di bidang pemasaran jasa akomodasi yang beralih dari proses konvensional ke digital berbasis website maupun mobile. Perubahan tersebut membentuk perilaku konsumen  untuk  mengakses  informasi  digital  sebelum  mengambil  keputusan  untuk  menginap  di  hotel  tertentu. Selanjutnya,  konsumen  yang  telah  menggunakan  jasa  akomodasi  dapat  mengulas  produk  dan  layanan  di  website, sehingga  bisa  menjadi  rujukan  konsumen  lainnya  sebelum  menggunakan  produk  dan  layanan  di  hotel  yang  sama.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
Mempertimbangkna  hal  tersebut,  maka  penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  mengelaborasi  kerangka  kerja SERVQUAL dan CRISP-DM dengan memanfaatkan data ulasan konsumen terhadap produk dan layanan di hotel.
Kualitas  layanan  di  industri  perhotelan  berperan  penting  dalam  meningkatkan  kepuasan  tamu  hotel,  serta memengaruhi  keputusan  untuk  menggunakan  kembali  layanan  akomodasi  hotel  di  masa  mendatang.  Ainun  et  al. menunjukkan bahwa indikator kualitas dapat klasifkasikan menjadi lima dimensi sebagai berikut : dimensi tangible , yang berhubungan dengan fasilitas fisik atau peralatan; dimensi reliability, berhubungan dengan kemampuan untuk memberikan layanan secara akurat; dimensi responsiveness, merupakan kesediaan untuk membantu konsumen serta memberikan perhatian yang tepat; dimensi guarantee/assurance, merupakan keterampilan dan pengetahuan karyawan dalam  meyakinkan  konsumen;  dimensi empathy, mencakup  perhatian  karyawan  terhadap  hal-hal  yang  dibutuhkan oleh  konsumen  [4].  Disisi  lain,  Prananda  et  al.  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  SERQUAL  di  industri perhotelan dapat meningkatkan kepuasan dan loyalitas tamu hotel untuk berkunjung kembali [5]. Selain itu, Sibua et al.  menunjukkan  bahwa  SERVQUAL  dapat  dibandingkan  dengan  kerangka  kerja  SWOT  untuk  memberikan rekomendasi program peningkatan kualitas layanan di industri perhotelan [6]. Hal ini menunjukkan bahwa indikator penilaian dalam pendekatan SERVQUAL dapat dibandingkan dengan kerangka kerja lain seperti CRISP-DM untuk mengidentifikasi dan menganalisis model yang relevan dengan konteks dan kondisi eksisting hotel. Dengan demikian, penelitian  ini  akan  menggunakan  indikator  SERVQUAL  di  tahap  pemodelan  metode  CRISP-DM  untuk merekomendasikan  program  peningkatan  kapasitas  Sumber  Daya  Manusia  (SDM),  fasilitas  dan  manajemen  hotel yang tepat guna, sehingga memiliki daya saing tinggi dan berkelanjutan.
Perkembangan  bisnis  di  era  digital  menunjukkan  bahwa  teknologi  menjadi  faktor  penting  dalam mempertahankan dan meningkatkan keuntungan perusahaan. Intensitas penggunaan platform digital sebagai  media komunikasi telah meningkatkan jumlah data digital (teks, audio, gambar, video) yang dapat dimanfaatkan sebagai aset digital  di  era big  data .  Singgalen  berpendapat  bahwa  salah  satu  kerangka  kerja  yang  dapat  digunakan  dalam pendekatan data  mining untuk  optimalisasi  manajemen  organisasi  atau  perusahaan ialah Cross  Industry  Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) [7]–[9]. Fadli et al. menunjukkan bahwa pendekatan CRISP-DM lebih relevan digunakan dalam optimalisasi manajemen organisasi atau perusahaan, karena menghubungkan model algoritma yang digunakan  berdasarkan  karakteristik  data  dan  proses  bisnis  dari  suatu  organisasi  atau  perusahaan  [10].  Selain  itu, Burhanuddin  et  al. berpendapat  bahwa  pendekatan CRISP-DM dapat  digunakan untuk mengidentifikasi, mengolah dan menganalisis data ulasan yang mencerminkan sentimen konsumen terhadap produk dan jasa  menggunakan model yang  relevan  dengan  karakteristik  bisnis  masing-masing  [11].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  CRISP-DM  dapat digunakan sebagai  kerangka kerja dimana sumber data yang digunakan serta karakteristik data ulasan yang diolah akan  disesuaikan  dengan  karakteristik  bisnis  industri  perhotelan.  Dengan  demikian  penelitian  ini  mengelaborasi indikator SERVQUAL dalam kerangka kerja CRISP-DM untuk menghasilkan rekomendasi terkait dengan kualitas layanan di industri perhotelan sebagai pendukung sektor pariwisata Indonesia.
Beberapa  studi  tentang  analisis  sentimen  wisatawan  terhadap  produk  dan  layanan  di  sektor  pariwisata menekankan  pada  evaluasi  performa  algoritma  dalam  klasifikasi  sentimen  menjadi  kelas  negatif  dan  kelas  positif berdasarkan data teks yang diperoleh dari website Tripadvisor [12] maupun media sosial Twitter [13]. Christanto dan Singgalen  menunjukkan  bahwa  pengguna  website  Tripadvisor  merupakan  representasi  dari  wisatawan  yang  telah memiliki  pengalaman  perjalanan  wisata  kemudian  mengulas  pengalaman  pribadi  dan  kolektif  (bersama  teman, pasangan,  dan  keluarga)  ketika  mengonsumsi  produk  dan  layanan  di  suatu  destinasi,  hotel,  maupun  restoran  [14]. Disisi lain, Abadi dan Herwin berpendapat bahwa wisatawan yang memperoleh layanan terbaik cenderung mengulas hal-hal  yang  positif  dalam  pengalaman  menginap,  demikian  juga  sebaliknya,  ketidakpuasan  wisatawan  terhadap layanan  di  hotel  berdampak  pada  tindakan  untuk  memberikan  ulasan  negatif  [15].  Adapun,  Dharmawan  et  al. mengadopsi pendekatan data mining melalui algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk memprediksi kepuasan pengunjung di suatu destinasi wisata [16]. Hal ini menunjukkan bahwa kajian analisis sentimen tidak terbatas pada uraian tentang jumlah data yang telah diklasifikasi berdasarkan sentimen positif dan negatif, melainkan uraian yang menekankan pada aspek manajerial berdasarkan karakteristik bisnis. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini  menggunakan  indikator  SERVQUAL  dan  kerangka  kerja  CRISP-DM  berdasarkan  konteks  bisnis  pariwisata khususnya  industri  perhotelan,  sebagai  penyedia  jasa  akomodasi  bagi  wisatawan.  Dengan  demikian,  pembahasan dapat  dilakukan  secara  komprehensif  dengan  menyeimbangkan  analisis  sesuai  konteks  bisnis  dan  tahapan  dalam proses analisis sentimen.
Perkembangan teknologi digital telah memengaruhi proses bisnis di sektor pariwisata, dimana konsep digital tourism menjadi  populer  di  kalangan  wisatawan  milenial.  Aryawati  berpendapat  bahwa digital  tourism menjadi populer di kalangan wisatawan milenial karena perilaku yang menunjukkan ketertarikan terhadap pengalaman baru, unik,  otentik  dan  personal  [17].  Kurniansah  dan  Purnama  menunjukkan  bahwa  Pemerintah  Indonesia  tengah mengembangkan infrastruktur pariwisata di Nusa Tenggara Barat (NTB) yakni Lombok sebagai salah satu destinasi super prioritas nasional [18]. Selanjutnya, Tumbade et al. menunjukkan bahwa pemerintah tengah mengembangkan infrasturktur teknologi di Lombok berdasarkan konsep smart city [19]. Disisi lain, Haster dan Hartomo menunjukkan bahwa  berdasarkan  tingkat  kematangan smart  city Kabupaten  Lombok  Utara,  terdapat  tiga  aspek  yang  perlu dikembangkan  yakni smart  governance,  smart  living, dan smart  society [20].  Hal  ini  menunjukan  bahwa pengembangan  wilayah  Lombok  berdasarkan  konsep smart  city memungkinkan  inovasi  bisnis  pariwisata  dalam optimalisasi  kualitas  produk  dan  layanan  berbasis  teknologi  informasi.  Ketersediaan  infrasturktur  penunjang  serta kemudahan akses terhadap jaringan komunikasi dan internet, memungkinkan industri perhotelan untuk memanfaatkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
media  pemasaran  digital  berbasis  website  yakni  Tripadvisor  dalam  mempromosikan  produk  dan  layanan  secara virtual.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  menganalisis  sentimen wisatawan  sebagai  tamu  hotel  dan  resort  di  wilayah  Lombok  yang  secara  spesifik  pada The  Oberoi  Beach Resort Lombok, Seraton Senggigi Beach Resort, Sudamala Resort Sengiggi, Holiday Resort Lombok, dan Aston Sunset Beach Resort yang diperoleh dari website Tripadvisor. Dengan demikian, dapat diperoleh gambaran secara komprehensif, sentimen  wisatawan  terhadap  kualitas  layanan  (SERVQUAL)  di  hotel  dan  resort,  maupun  algoritma  yang  tepat digunakan sebagai model untuk pengolahan data teks sesuai kerangka kerja CRISP-DM.
Penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma dalam tahap pemodelan untuk klasifikasi data sebagaimana CRISP-DM. Sukiakhy dan Jummi menunjukkan bahwa algoritma SVM menunjukkan performa  yang  baik  dalam  klasifikasi  data  ulasan  wisatawan  di  media  sosial  ( twitter )  berdasarkan  hasil  evaluasi confusion  matrix pada  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f-measure  [21].  Adapun,  Muthia  menunjukkan  bahwa algoritma  SVM  dapat  dibandingkan  dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classi fier  (NBC)  dalam  mengukur  performa klasifkasi data [22]. Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan sejumlah algoritma  populer yang dapat digunakan sebagai  model  dalam  mengklasifikasi  data  teks,  seperti  halnya  algoritma Decision  Tree (DT)  [23]  ,  algoritma k- Nearest Neighbor (k-NN) [24], dan algoritma k-Means [25]. Hal ini menunjukkan bahwa analisis sentimen merupakan suatu pendekatan yang perlu disesuaikan dengan latarbelakang bisnis, tujuan pengolahan data, karakteristik data, dan algoritma  yang  digunakan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  fokus  menggunakaan  algoritma  SVM  sebagai  model klasifkasi data berdasarkan kerangka kerja CRISP-DM.
Penelitian tentang analisis sentimen wisatawan terhadap kualitas pelayanan hotel di Lombok sangat penting untuk dilakukan. Dengan menganalisis sentimen konsumen, para pengelola hotel dapat mengetahui apa yang dianggap penting oleh pelanggan mereka, dan dengan demikian dapat  meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Selain itu, dengan mengetahui kelemahan dan kekuatan layanan hotel, para pengelola hotel dapat memperbaiki  kekurangan  dan  meningkatkan  kualitas  layanan  yang  mereka  tawarkan.  Hasil  penelitian  ini  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  dan  perencanaan  strategis,  sehingga  dapat  membantu pengelola  hotel  untuk  meningkatkan  daya  saing  mereka  di  pasar.  Selain  itu,  penelitian  ini  dapat  membantu meningkatkan  reputasi  pariwisata  di  Lombok  dan  menghasilkan  pendapatan  yang  lebih  besar  bagi para  pemangku kepentingan di sektor pariwisata.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) and Service Quality (SERVQUAL)
Metode  yang  digunakan  dalam  analisis  sentimen  wisatawan  terhadap  kualitas  layanan  hotel  dan resort  di  Lombok ialah Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  yang  dihubungkan  dengan metode    Service Quality  (SERVQUAL).  Metode  CRISP-DM  meliputi  beberapa  tahapan  sebagai  berikut  :  tahap  memahami  proses bisnis  ( business  understanding ),  tahap  memahami  data  ( data  understanding ),  tahap  menyiapkan  data  ( data preparation ),  tahap  pemodelan  ( modeling ),  tahap  evaluasi  ( evaluation )  dan  tahap  implementasi  ( deployment ). Sementara  itu,  metode  SERVQUAL  menekankan  pada  dimensi  bukti  fisik  ( tangible ),  dimensi  daya  tanggap ( responsiveness ),  dimensi  kehandalan  ( reliability ),  dimensi  jaminan  ( assurance ),  dimensi  empati  ( empathy ). Latarbelakang penggunaan metode CRISP-DM ialah untuk mengidentifikasi sentimen, mengklasifikasi data sentimen, dan  menganalisis  data  sentimen  wisatawan  terhadap  kualitas  produk  dan  layanan  di  hotel.  Sementara  itu,  metode SERQUAL digunakan untuk mengklasifikasi data sentimen serta menganalisis kepuasan pelanggan.
Gambaran tentang implementasi metode CRISP-DM dan SERVQUAL ialah sebagai berikut : tahap business understanding, dilakukan  studi  literatur  tentang  manajemen  pelayanan  hotel,  psikologi  pelayanan,  perilaku wisatawan, dan analisis sentimen tamu hotel untuk memahami segmentasi pasar di industri perhotelan sebagaimana konteks Indonesia; tahap data understanding , dilakukan seleksi dan validasi data teks dalam bentuk ulasan member website  Tripadvisor  berdasarkan  kategori  nama  akun,  penilaian,  judul,  ulasan,  tipe  kunjungan  ( solo,  couple,  with friends, with family, for business ), serta tanggal menginap; tahap data preparation , dilakukan proses seleksi data yang akan dibersihkan ( tokenize, transform cases, filter stopwords, filter tokens by length ); tahap data processing , dilakukan pembagian  data  latih  (20%)  dan  data  uji  (80%),  kemudian  dilakukan  pengujian  algoritma  menggunakan  operator SMOTE Upsampling serta dilakukan perbandingan dengan hasil pengujian algoritma tanpa menggunakan SMOTE Upsampling  untuk  menganalisis  nilai Area  Under  Curve (AUC);    tahap modeling ,  dilakukan  klasifikasi  dataset menggunakan operator cross validation pada algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC), dan Support Vector Machine (SVM) untuk memperoleh gambaran tentang performa algoritma terbaik;  tahap evaluation , dilakukan analisis nilai confusion matrix , Area Under Curve (AUC), dan Receiver Operating Characteristic (ROC), f-measures, and T-Test. Adapun, hasil klasifikasi data berdasarkan ekstrak sentimen yang divisualisasi menggunakan wordcloud/bar-column akan dihubungkan dengan setiap dimensi dalam metode SERVQUAL yakni dimensi  bukti fisik ( tangible ), dimensi daya  tanggap  ( responsiveness ),  dimensi  kehandalan  ( reliability ),  dimensi  jaminan  ( assurance ),  dimensi  empati ( empathy ).  ; tahap deployment, diberikan rekomendasi model dan luaran hasil analisis sentimen berdasarkan CRISP- DM  dan  SERVQUAL  untuk  mengoptimalkan  produk  dan  layanan  hotel  dan  resort  di  Lombok.  Adapun,  alur  dari keseluruhan tahapan dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
Gambar 1. Tahapan Penelitian sesuai CRISP-DM dan SERVQUAL
Gambar  1  merupakan  perpaduan  antara  metode  CRISP-DM  dan  metode  SERVQUAL  dalam  menganalisis analisis sentimen wisatawan terhadap kualitas layanan hotel dan resort menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC), dan algoritma Support Vector Machine (SVM).  Berdasarkan hasil pengumpulan data, terdapat enam hotel dengan kualifikasi hotel berbintang dengan wilayah operasional di Lombok, Indonesia. Adapun, hotel dan resort yang dimaksud dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Data Hotel dan Resort, Jumlah Data dan Sumber Data
Dataset Jumlah Data (Sebelum Filter) Jumlah Data (Setelah Filter) Link Tripadvisor Aston Sunset Beach Resort 1415 1214 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g664666- d6557938-Reviews-Aston_Sunset_Beach_Resort- Gili_Trawangan_Gili_Islands_Pemenang_Lombok_West_Nusa _Tengga.html Holiday Resort Lombok 1076 961 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g2708413- d299126-Reviews-Holiday_Resort_Lombok- Mangsit_Senggigi_Lombok_West_Nusa_Tenggara.html Qunci Villas Hotel 2277 2202 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g2708413- d547418-Reviews-Qunci_Villas_Hotel- Mangsit_Senggigi_Lombok_West_Nusa_Tenggara.html Sheraton Senggigi Beach Resort 1687 1497 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g1592993- d304529-Reviews-Sheraton_Senggigi_Beach_Resort- Senggigi_Lombok_West_Nusa_Tenggara.html Sudamala Beach Resort  1017 987 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g2708413- d4116487-Reviews-Sudamala_Resort_Senggigi- Mangsit_Senggigi_Lombok_West_Nusa_Tenggara.html The Oberoi Beach Resort 682 665 https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g3177245- d302429-Reviews-The_Oberoi_Beach_Resort_Lombok- Tanjung_Lombok_West_Nusa_Tenggara.html
Tabel 1 merupakan data hotel dan resort yang digunakan dalam proses analisis sentimen menggunakan metode CRISP-DM dan  SERVQUAL. Dataset  yang digunakan ialah sebagai  berikut :  1214 data ulasan dari  Aston  Sunset Beach Resort; 961 data ulasan Holiday Resort Lombok; 2202 data ulasan dari Qunci Villas Hotel; 1497 data ulasan dari Sheraton Senggigi Beach Resort; 987 data ulasan dari Sudamala Beach Resort; 665 data ulasan dari The Oberoi Beach  Resort.  Jumlah  keseluruhan  dataset  yang  akan  diproses  ialah  7526  data  ulasan.  Dengan  demikian,  tahapan business understanding dan data understanding fokus pada industri perhotelan berdasarkan 7526 data ulasan terhadap

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
hotel dan resort yang wilayah operasionalnya di Lombok yakni Aston Sunset Beach Resort, Holiday Resort Lombok, Qunci Villas Hotel, Sheraton Senggigi Beach Resort, Sudamala Beach Resort, dan The Oberoi Beach Resort.

## 2.2 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Pada tahap data understanding dan data preparation , proses seleksi diperlukan untuk membersihkan dan merapikan data ulasan yang telah dikumpulkan. Selanjutnya, pembobotan kata diperlukan untuk memperoleh informasi tentang jumlah kata yang paling sering muncul dalam data ulasan. Pembobotan kata merupakan proses pemberian nilai pada setiap kata yang telah melewati tahap Pre-Processing. Penelitian ini menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan persamaan (1) dan (2) berikut :
𝐼𝐷𝐹(𝑤) = log( 𝑁 𝐷𝐹(𝑤) ) (1)
𝑊 𝑖𝑗 =   𝑇𝐹 𝑖𝑗 𝑥  log(𝐷 𝐷𝐹 𝑗 ⁄ ) (2)
Kosasih dan Alberto menunjukkan bahwa roses pembobotan kata dapat dilakukan dengan beberapa tahapan sebagai  berikut  :  pertama,  menghitung  jumlah  Term  Frequency (FT)  tiap  kata,  dimana  kalimat  yang  telah  dipisah menjadi kata akan diberi nilai dan setiap kata yang muncul akan diberi nilai 1; kedua, menghitung jumlah Document Frequency  (DF)  tiap  kata  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  TF  pada  tiap  kata;  ketiga,  menghitung  jumlah  Inverse Document Frequency (IDF) yang ditunjukkan pada persamaan (1);  keempat, menghitung  bobot ( Weight ) pada tiap kata  yang  diperoleh  dari  hasil  perkalian  nilai  TF  dengan  IDF  sebagaimana  persamaan  (2)  [18].  Selanjutnya,  hasil pembobotan  kata  akan  digunakan  sebagai input untuk  algoritma Decision  Tree (DT)  dan Support  Vector  Machine (SVM).

## 2.3 Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE)
Penelitian  ini  menggunakan  operator  SMOTE  Upsampling  di  aplikasi  Rapidminer  untuk  mengatasi  masalah ketidakseimbangan data, terutama pada dataset Gunung Rinjani. Barro et al. berpendapat bahwa 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 [19].  Disisi  lain,  Kurniawati  menekankan  bahwa  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  [20].  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 (3)
Persamaan (3) 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 (4) sebagai berikut.
𝛿(𝑉 1 𝑉 2 ) = ∑ | 𝐶 1𝑖 𝐶 1 − 𝐶 2𝑖 𝐶 2 | 𝐾 𝑛 𝑖=1 (4)
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.  Dengan  operator SMOTE, evaluasi algoritma DT dan SVM akan menunjukkan performa yang lebih optimal.

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier (NBC)  memiliki  keunggulan  tersendiri  dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  probabilitas sederhana dengan menerapkan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang tinggi [26]. Studi ini didasarkan pada jumlah dataset yang digunakan dalam metode dengan kemampuan klasifikasi yang cepat dan akurat. Pengklasifikasi Naive  Bayesian  hanya  membutuhkan  data  pelatihan  dalam  jumlah  yang  relatif  kecil  untuk  menentukan  estimasi parameter  yang  diperlukan  untuk  proses  klasifikasi.  Pada  tahap  klasifikasi,  nilai  kelas  ditentukan  dari  data  yang didasarkan pada suku yang terjadi, dengan menggunakan persamaan berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
𝑃(𝑋 𝑘 |𝑌) = 𝑃(𝑌|𝑋 𝑘 ) ∑ 𝑖𝑃(𝑌|𝑋 𝑖 ) (5)
Dimana, keadaan posterior (Probabilitas 𝑋 𝑘 di dalam Y) dapat dihitung dari keadaan prior (Probabilitas Y di dalam 𝑋 𝑘 ) dibagi dengan jumlah dari semua probabilitas Y di dalam semua 𝑋 𝑖 . Dalam konteks penelitian ini, data teks yang diperoleh dari website Tripadvisor diklasifikasi menggunakan persamaan berikut
P (v1|C=c) = 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡𝑇𝑒𝑟𝑚𝑠(𝑣1,𝑑𝑜𝑐𝑠𝑣(𝑐))
𝐴𝑙𝑙𝑇𝑒𝑟𝑚𝑠(𝑑𝑜𝑐𝑠(𝑐)) (6)
Dimana v1 merupakan salah satu suku kata yang muncul dalam ulasan pengguna website Tripadvisor terhadap kualitas produk dan layanan di Destinasi Wisata Candi Borobudur. Sedangkan, 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡𝑇𝑒𝑟𝑚𝑠(𝑣1, 𝑑𝑜𝑐𝑠𝑣(𝑐)) merujuk pada jumlah kemunculan suatu kata berlabel c (“positif” atau “negatif”). Adapun, 𝐴𝑙𝑙𝑇𝑒𝑟𝑚𝑠(𝑑𝑜𝑐𝑠(𝑐)) merujuk pada jumlah  semua  kata  berlabel  c  yang  ada  pada  dataset.  Untuk  menghindari  adanya  nilai  nol  pada  probabilitas  maka diimplementasikan  laplace  smoothing,  untuk  mengurangi  probabilitas  dari  hasil  yang  terobservasi,  dan  jua meningkatkan probabilitas hasil yang belum terobservasi. Dengan demikian, persamaan yang digunakan ialah sebagai berikut :
P (v1|C=c) = 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡𝑇𝑒𝑟𝑚𝑠(𝑣1,𝑑𝑜𝑐𝑠𝑣(𝑐))+1
𝐴𝑙𝑙𝑇𝑒𝑟𝑚𝑠(𝑑𝑜𝑐𝑠(𝑐))+|V|
(7)
Dimana |V| merujuk pada jumlah semua kata dalam data ulasan yang ada di dataset. Dengan demikian, proses klasifikasi data ulasan akan menunjukkan kata dengan nilai tertinggi sebagai representasi perhatian pengulas terhadap produk dan jasa layanan pariwisata di Destinasi Candi Borobudur melalui website Tripadvisor.

## 2.5 Algoritma Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data menggunakan hyperplane [27]. Karim menjelaskan bahwa konsep SVM menitikberatkan pada risk minimization, yaitu estimasi  fungsi  dengan  cara  meminimalisir  batas  dari generalization  error, sehingga  SVM  mampu  mengatasi overfitting [28] . Adapun, fungsi regresi dari metode SVM adalah sebagai berikut.
𝑓(𝑥) = 𝑤 𝑇 𝜑(𝑥) + 𝑏 (8)
Dimana w merupakan vector pembobot, 𝜑(𝑥) merupakan sebuah fungsi yang memetakan x ke dalam suatu dimensi,  dan  b  merupakan  faktor  bias.  Selanjutnya,  Nida  et  al.,  menunjukkan  bahwa  SVM  mememiliki  kelebihan dalam generalisasi data yang tinggi serta mampu menghasilkan model klasifikasi yang baik meskipun dilatih dengan data  yang  relatif  sedikit.  Meskipun  demikian,  sangat  sulit  diaplikasikan  untuk  himpunan  data  dengan  sampel  dan dimensi  yang  besar  [29].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  SVM  mampu  menghasilkan  performa  yang  baik  meskipun dengan jumlah data yang relatif sedikit. Dengan demikian, perlu dilakukan pengujian algoritma SVM dengan dataset ulasan pengunjung Candi Borobudur.

## 2.6 Evaluasi Klasifikasi (Confusion Matrix)
Pada tahap evaluasi, algoritma NBC dan SVM dievaluasi berdasarkan nilai akurasi, presisi, recall , dan nilai f-measure. Kasanah et al. menunjukkan bahwa Evaluasi klasifikasi didasarkan pada pengujian pada objek yang benar dan objek yang  salah.  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 (9) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖/𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙/𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (11) 𝑓 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2𝑥(𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (12)
Ginantra et  al., berpendapat  bahwa 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 [30]. Dengan demikian, evaluasi performa algoritma terbaik  dapat  direkomendasikan  sebagai  model  yang  relevan  dengan  dataset  untuk  memperoleh  luaran  analisis sentimen yang tergolong fit atau sesuai.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Industri perhotelan berperan penting dalam meningkatkan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia. Faldio et al.  berpendapat  bahwa  hotel  berperan  penting  dalam  mendukung  sektor  pariwisata  dengan  menyediakan  jasa akomodasi bagi wisatawan yang berkunjung di suatu destinasi [31]. Disisi lain, Wijayanto et al. menekankan bahwa opini  tamu  hotel  perlu  dianalisis  berdasarkan  klasifikasi  sentimen  untuk  mengetahui  tingkat  kepuasan  tamu  ketika menginap di hotel [32]. Adapun, Fauzzia et al. berpendapat bahwa ketersediaan fasilitas dan kinerja karyawan hotel menentukan  persepsi  tamu  hotel  terkait  dengan  kepuasan  dan  loyalitas  [33].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  analisis sentimen wisatawan yang menggunakan jasa akomodasi di suatu hotel, penting untuk dianalisis secara komprehensif dengan  mempertimbangkan  kualitas  layanan.  Dengan  demikian,  metode  CRISP-DM  dan  SERVQUAL  menjadi relevan digunakan untuk memperoleh luaran berupa rekomendasi bagi hotel untuk meningkatkan kualitas produk dan layanan.
Implementasi metode CRISP-DM dan SERVQUAL dalam pembahasan penelitian ini mengacu pada 7526 data ulasan  tamu  hotel  dan  resort  yang  wilayah  operasionalnya  di  Lombok  yakni  Aston  Sunset  Beach  Resort,  Holiday Resort Lombok, Qunci Villas Hotel, Sheraton Senggigi Beach Resort, Sudamala Beach Resort, dan The Oberoi Beach Resort. Adapun, penelitian ini mengakumulasi seluruh data ulasan untuk diproses menggunakan algoritma NBC dan SVM, sehingga dapat  diketahui  hubungan antara  ulasan tamu hotel dengan masing-masing  dimensi dalam  metode kualitas layanan yakni dimensi bukti fisik, dimensi kehandalan, dimensi daya tanggap, dimensi jaminan dan dimensi empati. Hal ini menunjukkan bahwa hasil klasifikasi jumlah kata dalam data ulasan tamu hotel berdasarkan dimensi SERVQUAL dapat  digunakan sebagai  dasar pengembangan kualitas produk dan layanan yang berkesan bagi  tamu hotel, serta mampu meningkatkan kepuasan serta loyalitas tamu, sebagaimana tabel berikut.
Tabel 2. Jumlah Kata dalam Data Ulasan Tamu Hotel Berdasarkan Dimensi SERVQUAL SERVQUAL Kata Jumlah Kata dalam Klasifikasi Negatif Jumlah Kata dalam Klasifikasi Positif Bukti Fisik (Tangible) Pool 129 3326 Room 348 3311 Bathroom 57 503 Property 22 366 Facility 10 372 Daya Tanggap (Responsiveness) Service 74 1746 Pleasant 10 194 Offer 11 145 Wait 20 148 Maintained 8 307 Kehandalan (Reliability) Hospitality 1 142 Welcoming 3 138 Management 21 134 Fast 4 116 Provide 2 114 Jaminan (Assurance) Private 13 647 Setting 6 214 Reasonable 3 151 Absolutely 16 284 Professional 1 165 Empati (Empathy) Friendly 30 1574 Kind 12 215 Smile 3 162 Attentive 6 256 Feeling 5 77
Tabel  2  merupakan  hasil  klasifikiasi  kata  yang  paling  sering  muncul  dalam  data  ulasan  tamu  berdasarkan metode SERVQUAL, sebagai berikut : Dimensi bukti fisik ( tangible ), terdapat kata pool, room, bathroom, property, facility yang  menunjukkan  impresif  tamu  hotel  terhadap  ketersediaan  fasilitas  maupun  amenitas  di hotel;  Dimensi daya  tanggap  ( responsiveness ),  terdapat  kata service,  pleasant,  offer,  wait,  maintained, yang  menunjukkan  bahwa karyawan hotel telah memberikan pelayanan meskipun dalam beberapa kasus dinilai belum optimal oleh tamu hotel; Dimensi kehandalan ( reliability ), terdapat kata hospitality, welcoming, management, fast, provide, yang menunjukkan bahwa  karyawan  hotel  telah  mengelola  sistem  pelayanan  hotel  agar  dapat  menjawab  kebutuhan  tamu  hotel  secara efektif dan efisien; Dimensi jaminan ( assurance ), terdapat kata private, setting, reasonable, absolutely, professional, yang menunjukkan sikap professional karyawan dalam memberikan layanan bagi tamu dengan pengaturan terbaik dan masuk  akal;  Dimensi  empati  ( empathy ),  terdapat  kata friendly,  kind,  smile,  attentive,  feeling, yang  menunjukkan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
bahwa karyawan hotel berupaya memberikan layanan dengan empati terhadap tamu hotel sehingga merasa aman dan nyaman selama menginap. Hal ini menunjukkan bahwa Aston Sunset Beach Resort, Holiday Resort Lombok, Qunci Villas Hotel, Sheraton Senggigi Beach Resort, Sudamala Beach Resort, dan The Oberoi Beach Resort telah memiliki manajemen  pelayanan  yang  baik,  namun  perlu  mempertahankan  sistem  layanan  yang  prima  agar  meningkatkan kepuasan dan loyalitas dari tamu hotel.
Klasifikasi data ulasan menjadi sentimen positif dan negatif dilakukan melalui proses ekstrak sentimen dari operator Extract  Sentiment pada  aplikasi  Rapidminer.  Operator Extract  Sentiment memilih  kata  dan  memberikan bobot kata dalam data teks (data ulasan) sehingga dapat diperoleh nilai positif dan negatif dari score. Semakin tinggi nilai atau score dalam klasifikasi negatif ( Negativity ) maka ulasan tersebut akan diidentifikasi sebagai ulasan negatif, demikian halnya apabila nilai atau score dalam klasifikasi positif ( Positivity ) maka ulasan tersebut akan diidentifikasi sebagai  ulasan  positif.  Hasil  dari  ekstrak  sentimen  dapat  dilanjutkan  ke  tahap labeling sehingga  dapat  dikalkulasi menggunakan algoritma NBC dan SVM sebagai model yang digunakan. Adapun, tabel 3 menunjukkan proses ekstrak sentimen untuk klasifikasi ulasan negatif dan positif.
Tabel 3. Proses Ekstrak Sentimen dari Ulasan Wisatawan

## Review
Not too sure about anyone else but after our stay. Not impressed... It was a chore to get a towel by the pool. They were always drying. The staff was rude and unapologetic about any poor situation we found ourselves in and one staff member said "too bad" when the stairwell to a neighboring room smelled like sewage; this stairwell was right outside our room. They unplugged the fridge to plug in the DVD player without telling us so the desserts we brought back were warm and my partner was sick from it. After my partner was sick, I told the hotel manager about our issues with the stay. Novi (manager) then asked to see my partner who was sick to confirm her identity and condition which we felt was invasive and inappropriate. After confirming that my partner was indeed sick from the hotel's poor service, she was a lot more apologetic. We only stayed 3 nights, and every moment we were there something else would go wrong. Even the shower tiles were sharp and uncomfortable to stand on! In the morning I went to check out of the hotel, but the staff forgot my coffee order so I waited 30 minutes for a coffee. During the trip, the pizza we ordered for lunch took over an hour to come out... At 5:00 pm they had run out of beers at the pool bar which was frustrating... The breakfast was terrible. The pancakes were hard around the edges, the fruit wasn’t covered, and swarming with insects... I'm not a winey occupant, very easy going but this really put a downer on my trip to Gili... Hiring a bike was a definite chore due to language barriers and we ended up having to just take a bike so we didn't miss the sunset... For what we paid we should have stayed at Le pirate... Do not stay here... a Horrible experience...
String Scoring
sure (0.33)  impressed (0.54)  rude (-0.51)  poor (-0.54)  bad (-0.64)  like (0.38)  warm (0.23)  sick (-0.59)  sick (-0.59) sick (-0.59)  sick (-0.59)  poor (-0.54)  wrong (-0.54)  uncomfortable (-0.41)  frustrating (-0.49)  terrible (-0.54)  hard (-
0.10)  easy (0.49)  definite (0.28)  miss (-0.15)  horrible (-0.64) Sentiment Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Negatif -1,9 6,3 4,4 285 305

## Review
This is one of the best beach front hotels we have stayed out and for the price and value outstanding...kind of dont wont to write a review so we can keep this place a secret :). We traveled as a couple and their was a few families staying however you would hardly know. With 3 amazing infinity pools and one as an adult only you have plenty to pick from. From the moment you wake up and head for breakfast all you can do is smile and relax. The breakfast are fresh and amazing, l loved the fruit, fresh juice and then being able to pick al carte. If you got up early enough or got lucky you could get a seat right at the edge of the water and if not there is plenty of room in the restaurant with great views of the ocean and surrounding area. The whole place is so well looked after and so clean and tidy, every time we got back to our room after breakfast it was cleaned it was like they know we had popped out. If all you are after is lounging by the pool and eating great food from one of the restaurants or by the pool this place is for you...if you are looking for adventure this place is also for you as easy to hire and get on boats to the islands etc. We booked a day trip to the gillis island via the hotel and it was easy to book and the trip was amazing and great value - we such a great day out on the boat and visiting the gillis islands and the people they used for the tour were great (sorry can’t remember his name). All the 3 restaurants are lovely (only tip if you won’t beach front at night you need to book in advance - sometimes is a little frustrating when it is all booked out as the restaurants are super popular and really good)however there are loads of options so one night we had pizza, the other lovely pasta, then another Spanish tapas and another Indonesian...so don’t stress loads to pick from and really well priced and if you are fussy they will do their best to accommodate you. We were lucky to stay in an individual garden cottage room. lovely room and amazing outdoor shower. Best outdoor shower we have seen. The best thing about this place apart from the amazing staff we just the location...nothing else really around apart from a couple of local restaurants and just pure blue ocean that you could step right out onto and swim/ snorkel. We loved every morning going for a walk along the beach and feeling alive. So if you are looking for lovely accommodation, amazing fresh yummy food, great location, awesome infinity pools x 3 and sometime to relax read a book and also head out on a few day trips then this is the place for you. We are already planning on heading back next year :)
String Scoring
best (0.82)  value (0.36)  outstanding (0.77)  kind (0.62)  amazing (0.72)  smile (0.38)  relax (0.49)  fresh (0.33)  amazing (0.72)  l (0.51)  loved (0.74)  fresh (0.33)  lucky (0.46)  great (0.79)  well (0.28)  clean (0.44)  like (0.38)  great (0.79) adventure (0.33)  easy (0.49)  easy (0.49)  amazing (0.72)  great (0.79)  value (0.36)  great (0.79)  great (0.79)  sorry (- 0.08)  lovely (0.72)  frustrating (-0.49)  super (0.74)  popular (0.46)  good (0.49)  lovely (0.72)  stress (-0.46)  well (0.28)
best (0.82)  lucky (0.46)  lovely (0.72)  amazing (0.72)  best (0.82)  best (0.82)  amazing (0.72)  loved (0.74)  feeling (0.13)
alive (0.41)  lovely (0.72)  amazing (0.72)  fresh (0.33)  yummy (0.62)  great (0.79)  awesome (0.79)  relax (0.49)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
Sentiment Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Positif 27,9 1 28,9 499 551
Tabel  3 merupakan  proses ekstrak sentimen untuk  klasifikasi  data ulasan menjadi kelas  negatif dan positif. Operator  Extract  Sentiment  di  aplikasi  Rapidminer  memberikan  bobot  pada  setiap  kata  yang  mengandung  unsur positif  dan  negatif  kemudian  dikalkulasi  untuk  mendapatkan  nilai score negatif  maupun  positif sehingga  dapat diklasifikasi  menjadi  sentimen  negatif  dan  positif.  Setiap  ulasan  wisatawan  terhadap  kualitas  layanan  di  hotel diklasifikasikan  sebagai  sentimen  negatif  apabila  terdapat  keluhan  terkait  dengan  bukti  fisik,  kehandalan,  daya tanggap,  jaminan  dan  empati.  Demikian  halnya,  ulasan  diklasifikasi  sebagai  positif  apabila  terdapat  apresiasi wiatawan  terkait  dengan  dengan  bukti  fisik,  kehandalan,  daya  tanggap,  jaminan  dan  empati  yang  diperoleh  saat menginap di hotel. Adapun, lima dan sepuluh kata teratas yang diperoleh dari hasil klasifikasi sentimen dapat dilihat pada gambar berikut.
Lima Kata Populer Sepuluh Kata Populer
Gambar 2. Lima dan Sepuluh Kata Populer dari Data Ulasan Wisatawan
Gambar 2 menunjukkan bahwa lima kata populer dalam data ulasan wisatawan terhadap kualitas layanan hotel dan resort di Lombok ialah great, pool, room, beach, dan hotel yang menunjukkan kepuasan terhadap fasilitas ruangan dan  amenitas  hotel,  serta  pemandangan  sekitar.  Selanjutnya,  sepuluh  kata  populer  dalam  data  ulasan  wisatawan terhadap kualitas layanan hotel dan resort di Lombok ialah breakfast, lombok, food, resort, good, great, pool, room, beach, dan hotel yang  dapat  diinterpretasikan  bahwa  produk  berupa  makanan  yang  disajikan  kepada  tamu  hotel mendapatkan  apresiasi  yang  positif.  Hal  ini  menunjukkan  implementasi  pelayanan  prima  di  Aston  Sunset  Beach Resort, Holiday Resort Lombok, Qunci Villas Hotel, Sheraton Senggigi Beach Resort, Sudamala Beach Resort, dan The Oberoi Beach Resort, perlu dipertahankan dan ditingkatkan. Selanjutnya, hasil implementasi metode klasifikasi menggunakan algoritma NBC dapat dilihat pada gambar berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
Gambar  3  merupakan  hasil  evaluasi  kinerja  algoritma  NBC  dengan  menggunakan  Operator  SMOTE Upsampling dimana nilai akurasi berjumlah 97.92%, nilai presisi berjumlah 100%, nilai recall berjumlah 95,83%, dan nilai f-measure berjumlah 97,87%. Selanjutnya nilai true Negatif dan pred. Negatif berjumlah 3142, nilai true Positif dan pred.  Negatif berjumlah  131,  nilai true  Negatif dan pred. Positif berjumlah  0,  dan nilai  true  Positif dan pred. Positif berjumlah 3011. Meskipun demikian, nilai AUC ialah 54,7% dan nilai t-Test berjumlah 97,9%. Berbeda halnya dengan hasil evaluasi kinerja algoritma NBC tanpa menggunakan Operator SMOTE Upsampling, dimana nilai akurasi berjumlah  91.72%,  nilai  presisi  berjumlah  95,79%,  nilai  recall  berjumlah  95,55%,  dan  nilai  f-measure  berjumlah 95,66%. Selanjutnya nilai true Negatif dan pred. Negatif berjumlah 11, nilai true Positif dan pred. Negatif berjumlah 140, nilai true Negatif dan pred. Positif berjumlah 132, dan nilai true Positif dan pred. Positif berjumlah 3002. Selain itu, nilai AUC ialah 50% dan nilai t-Test berjumlah 91,7%. Selain itu, hasil evaluasi perfroma algoritma SVM dengan menggunakan Operator SMOTE Upsampling dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 4. Confusion Matrix algoritma SVM dengan Operator SMOTE
Gambar  4  merupakan  hasil  evaluasi  kinerja  algoritma  SVM  dengan  menggunakan  Operator  SMOTE Upsampling dimana nilai akurasi berjumlah 98.57%, nilai presisi berjumlah 100%, nilai recall berjumlah 97,14%, dan nilai f-measure berjumlah 98,54%. Selanjutnya nilai true Negatif dan pred. Negatif berjumlah 3142, nilai true Positif dan pred. Negatif berjumlah 90, nilai true Negatif dan pred. Positif berjumlah 0, dan nilai true Positif dan pred. Positif berjumlah  3052.  Adapun  nilai  AUC  ialah  100%  dan  nilai  t-Test  berjumlah  98,6%.  Berbeda  halnya  dengan  hasil evaluasi kinerja algoritma SVM tanpa menggunakan Operator SMOTE Upsampling, dimana nilai akurasi berjumlah 95.71%,  nilai  presisi  berjumlah  95,71%,  nilai  recall  berjumlah  100%,  dan  nilai f-measure berjumlah  97,81%. Selanjutnya nilai true Negatif dan pred. Negatif berjumlah 2, nilai true Positif dan pred. Negatif berjumlah 0, nilai true Negatif dan pred. Positif berjumlah 141, dan nilai true Positif dan pred. Positif berjumlah 3142. Selain itu, nilai AUC  ialah  91,1%  dan  nilai  t-Test  berjumlah  95,7%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan NBC, hal tersebut dapat dilihat dari nilai ROC pada gambar berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
Gambar 5. Nilai ROC algoritma NBC dan SVM
Gambar 5 menunjukkan bahwa berdasarkan nilai ROC algoritma SVM memiliki performa yang lebih optimal dibandingkan  dengan  NBC.  Meskipun  demikian,  kedua  algoritma  menunjukkan  performa  yang  baik  apabila menggunakan  operator  SMOTE  sebagai  penyeimbang  data.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  pada  tahap pemodelan, algoritma SVM dapat digunakan sebagai model untuk menganalisis sentimen wisatawan terhadap kualitas layanan di hotel dan resort berdasarkan data teks (ulasan) sesuai pengalaman menggunakan jasa akomodasi di Aston Sunset Beach Resort, Holiday Resort Lombok, Qunci Villas Hotel, Sheraton Senggigi Beach Resort, Sudamala Beach Resort,  dan  The  Oberoi  Beach  Resort.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  algoritma  SVM  dalam  analisis sentimen  wisatawan  terhadap  kualitas  layanan  hotel  dan  resort  berdasarkan  7526  data  ulasan  yang  telah  diproses menggunakan  aplikasi  Rapidminer  menunjukkan  bahwa  sentimen  positif  lebih  dominan  dibandingkan  dengan sentimen negatif. Dengan demikian dapat diketahui bahwa manajemen pelayanan hotel dan resort di Lombok, mampu meningkatkan kunjungan wisatawan mancanegara sekaligus meningkatkan citra pariwisata Lombok dan Indonesia.
Rekomendasi  untuk  mengoptimalkan  manajemen  pelayanan  di  hotel  dan  resort  berdasarkan  studi  kasus penelitian ini ialah sebagai berikut : pertama, sentimen dan ulasan wisatawan perlu diklasifikasi berdasarkan setiap dimensi  dalam  metode  SERVQUAL  yakni  bukti  fisik  ( tangibles ),  daya  tanggap  ( responsiveness ),  kehandalan ( reliability ), jaminan ( assurance ), empati ( empathy ) sehingga dapat dijadikan sebagai rujukan masing-masing bidang atau divisi di hotel atau resort; kedua, hotel dan resort di Lombok perlu memperhatikan ulasan terkait dengan jaminan ( assurance ), empati ( empathy ) dalam layanan yang diberikan; ketiga, optimalisasi manajemen perlu dilakukan secara berkala  untuk  mengidentifikasi,  mengevaluasi,  dan  mengantisipasi  perubahan  preferensi  wisatawan  terkait  dengan jasa  akomodasi.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  metode  CRISP-DM  dan  SERVQUAL  dapat  digunakan untuk  memberikan  rekomendasi  manajemen  layanan  dan  optimalisasi  kualitas  produk  di  industri  perhotelan, menggunakan algoritma SVM.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  SVM  memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  NBC, dimana  nilai  akurasi  berjumlah  98.57%,  nilai  presisi  berjumlah  100%,  nilai  recall  berjumlah  97,14%,  dan  nilai f- measure berjumlah 98,54%. Adapun nilai AUC ialah 100% dan nilai t-Test berjumlah 98,6%. Berbeda halnya dengan hasil  evaluasi  kinerja  algoritma  NBC  tanpa  menggunakan  Operator  SMOTE  Upsampling,  dimana  nilai  akurasi berjumlah  95.71%,  nilai  presisi  berjumlah  95,71%,  nilai  recall  berjumlah  100%,  dan  nilai  f-measure  berjumlah 97,81%.  Selain  itu,  nilai  AUC  ialah  91,1%  dan  nilai  t-Test  berjumlah  95,7%.  Selanjutnya,  berdasarkan  metode SERVQUAL terdapat lima kata populer dalam data ulasan wisatawan terhadap kualitas layanan hotel dan resort di Lombok  ialah great,  pool,  room,  beach, dan hotel yang  menunjukkan  kepuasan  terhadap  fasilitas  ruangan  dan amenitas hotel, serta pemandangan sekitar. Selanjutnya, sepuluh kata populer dalam data ulasan wisatawan terhadap

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
kualitas layanan hotel dan resort di Lombok ialah breakfast, lombok, food, resort, good, great, pool, room, beach, dan hotel yang  dapat  diinterpretasikan  bahwa  produk berupa  makanan  yang  disajikan  kepada  tamu  hotel  mendapatkan apresiasi yang positif. Hal ini menunjukkan implementasi pelayanan prima di Aston Sunset Beach Resort, Holiday Resort Lombok, Qunci Villas Hotel, Sheraton Senggigi Beach Resort, Sudamala Beach Resort, dan The Oberoi Beach Resort, perlu dipertahankan dan ditingkatkan.

## REFERENCES
[1] D. Firmansyah, D. Saepuloh, and Dede, “Daya Saing : Literasi Digital dan Transformasi Digital,” J. Financ. Bus. Digit. , vol. 1, no. 3, pp. 237–250, 2022, doi: 10.55927/jfbd.v1i3.1348.
[2] R. A. Purnama, A. A. Rifai, I. Firmansyah, and R. Rijanto, “Model Kinerja Kewriausahaan di Industri 4. 0 : Kompetensi Inti dan Transformasi Digital,” SEIKO  J. Manag. Bus. , vol. 5, no. 2, pp. 121–137, 2022, doi: 10.37531/sejaman.v5i2.3010.
[3] S. Asrol, R. Lidyah, T. Hartini, and Muhammadinah, “Peran Percepatan Transformasi Digital untuk Keberlanjutan Bisnis dan Pemulihan Ekonomi Pelaku UMKM di Kota Palembang Pascapandemi,” J. Intelekt. Keislaman, Sos. dan Sains , vol. 11, no. 2, pp. 242–246, 2022, doi: 10.19109/intelektualita.v11i2.14685.
[4] N. Ainun, V. Sihombing, and Masrizal, “Application of the Serqual Method to Analyzed the Satisfaction Level of Hotel Services  and  Facilities,” Sink.    J.  dan  Penelit.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  239–245,  2021,  doi: 10.33395/sinkron.v5i2.10862.
[5] Y. Prananda, D. R. Lucitasari, and M. S. A. Khannan, “Penerapan Metode Service Quality (SERVQUAL) Untuk Peningkatan Kualitas Pelayanan Pelanggan,” Opsi , vol. 12, no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.31315/opsi.v12i1.2827.
[6] A. Sibua, A. Umar, W. Sibua, and D. Weka, “Analysis of Service Quality using Service Quality and SWOT Method in Border Area (Case Study : PT. JABABEKA Morotai),” J. Ind. Eng. Manag. , vol. 7, no. 3, pp. 250–260, 2022.
[7] 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.
[8] 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.
[9] Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Performa  Algoritma  NBC  ,  DT  ,  SVM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Candi Borobudur  Berbasis  CRISP-DM,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1634–1646,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2766.
[10]  A. Fadli, M. I. Zulfa, and Y. Ramadhani, “Performance Comparison of Data Mining Classification Algorithms for Early Warning System of Students Graduation Timeliness,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 158–163, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.4.2018.158-163.
[11]  M. A. Burhanuddin, R. Ismail, N. Izzaimah, A. A.-J. Mohammed, and N. Zainol, “Analysis of Mobile Service Providers Performance Using Naive Bayes Data Mining Technique,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 8, no. 6, p. 5153, 2018, doi: 10.11591/ijece.v8i6.pp5153-5161.
[12]  A. Aakash and A. Gupta Aggarwal, “Assessment of Hotel Performance and Guest Satisfaction through eWOM: Big Data for Better Insights,” Int. J. Hosp. Tour. Adm. , vol. 23, no. 2, pp. 317–346, 2022, doi: 10.1080/15256480.2020.1746218.
[13]  A. Firmansyah and Eriswandi, “Analisis Sentimen Terhadap Operator Seluler Telkomsel Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SIGMA – J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 10, no. 4, pp. 108–116, 2020.
[14]  H.  J.  Christanto  and  Y.  A.  Singgalen,  “Sentiment  Analysis  on  Customer  Perception  towards  Products  and  Services  of Restaurant in Labuan Bajo,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 4, no. 3, pp. 511–523, 2022, doi: 10.51519/journalisi.v4i3.276.
[15]  F.  Abadi  and Herwin,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Wisatawan  Berdampak Kepada  Perilaku  Masa Depan Wisatawan Domestik,” Manag. Account. Expo. , vol. 3, no. 2, pp. 134–142, 2020, doi: 10.36441/mae.v3i2.210.
[16]  A. Darmawan, N. Kustian, and W. Rahayu, “Implementasi Data Mining Menggunakan Model SVM untuk Prediksi Kepuasan Pengunjung  Taman  Tabebuya,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.  Teknol. ,  vol.  2,  no.  3,  p.  299,  2018,  doi: 10.30998/string.v2i3.2439.
[17]  N. P. A. Aryawati, “Digital Tourism: Strategi Menarik Wisatawan Milenial Ke NTB,” J. Ilm. Hosp. , vol. 9, no. 1, pp. 87–92, 2020, [Online]. Available: http://stp-mataram.e-journal.id/JHI
[18]  R.  Kurniansah  and  J.  J.  Purnama,  “Komponen-Komponen  Pendukung  Pariwisata Kuta  Lombok  Provinsi Nusa  Tenggara Barat,” J. Hosp. dan Pariwisata , vol. 6, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.30813/jhp.v6i1.2029.
[19]  M. O. Tumbade, K. D. Hartomo, and M. N. N. Sitokdana, “Sistem Informasi Dalam Mendukung Kematangan Planning Smart City E-Government Untuk Peningkatan Kapabilitas Pelayanan Pemerintah Lombok Timur Terhadap Masyarakat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp. 2137–2152, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2225.
[20]  A. P. Haster and K. D. Hartomo, “Analisis Tingkat Kematangan Smart City Kabupaten Lombok Utara Menggunakan COBIT 2019,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1459, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4344.
[21]  K.  M.  Sukiakhy  and  C.  V.  R.  Jummi,  “Klasifikasi  Dan  Visualisasi  Pariwisata  Aceh  Dengan  Menggunakan  Data  Pada Twitter,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 5, no. 2, pp. 148–157, 2020, doi: 10.32767/jusim.v5i02.1062.
[22]  D. A. Muthia, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Text Mining Untuk Analisis Sentimen Pada Review Restoran,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 69–74, 2018.
[23]  M. Kusmira, “Penerapan Data Mining Pengajuan Pembiayaan Perumahan (Consumen Financing) Individual Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 66–71, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i1.126.
[24]  Rousyati, W. Gata, D. Pratmanto, and N. K. Warchani, “Analisis Sentimen Financial Technology Peer to Peer Lending Pada Aplikasi Koinworks,” J. Teknol. Infor , vol. 9, no. 6, pp. 1167–1176, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294409.
[25]  R. W. Astuti, S. Puspitorini, and F. K. Akbar, “Implementasi RapidMiner pada Analisa Ketepatan Bidang Pekerjaan Alumni Prodi Teknik Informatika STMIK Nurdin Hamzah Jambi,” Fortech , vol. 3, no. 2, pp. 58–64, 2019.
[26]  M.  W.  Pertiwi,  M.  F.  Adiwisastra,  and  D.  Supriadi,  “Analisa  Komparasi  Menggunakan  5  Metode  Data  Mining  dalam Klasifikasi Persentase Wanita Sudah menikah di Usia 15-49 yang Memakai Alat KB (Keluarga Berencana),” J. Khatulistiwa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1870 − 1882 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3199
Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 37–42, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i1.5741.
[27]  D. N. Fitriana and Y. Sibaroni, “Sentiment Analysis on KAI Twitter Post Using Multiclass Support Vector Machine (SVM),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 5, pp. 846–853, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i5.2231.
[28]  A. Karim, “Perbandingan Prediksi Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM) dengan Regresi Linear,” J. Sains Mat. dan Stat. , vol. 6, no. 1, pp. 107–112, 2020, doi: 10.24014/jsms.v6i1.9259.
[29]  E.  A.  Nida,  “Analisis  Kinerja  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  Guna  Pengambilan  Keputusan  Beli/Jual  Pada Saham PT Elnusa Tbk. (ELSA),” J. Transform. , vol. 17, no. 2, pp. 160–170, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1649.
[30]  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.
[31]  F. Nalle, R. P. C. Fanggidae, and P. Y. Amtiran, “Analisis Harga Terhadap Tingkat Hunian Hotel dalam Mendukung Industri Pariwisata  di  Kota  Kupang,” GLORY  J.  Ekon.  Ilmu  Sos. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–13,  2022,  [Online].  Available: https://ejurnal.undana.ac.id/index.php/glory/article/view/7664
[32]  S. Wijayanto, D. A. Prabowo, D. Y. Kristiyanto, and M. Y. Fathoni, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek pada Layanan Hotel di Wilayah Kabupaten Banyumas dengan Word2Vec dan Random Forest,” JPIT  J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 1, pp. 1–3, 2023.
[33]  W. Fauzzia, R. Rahmayani, and R. Handayani, “Peranan Standar Operasional Prosedur dalam Meningkatkan Kinerja Cook di Kitchen Department Hotel Harper Purwakarta by Aston,” J. Manaj. Perhotelan Dan Pariwisata , vol. 5, no. 2, pp. 100– 104, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JMPP/article/view/46858