## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896

## Penerapan Metode CRISP-DM untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) Layanan Akomodasi Hotel, Homestay, dan Resort

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Abstrak− Tantangan  dalam  mempertahankan  keberlanjutan  bisnis  layanan  akomodasi  hotel,  homestay  dan  resort  ialah penggunaan teknologi dan metode pemasaran yang efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Cross Indsutry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM)  dalam  mengoptimalkan  strategi  pemasaran  STP  (Segmenting, Targeting, Positioning) layanan akomodasi hotel, homestay, dan resort. Penelitian ini menggunakan studi kasus dilakukan pada layanan akomodasi hotel, homestay, dan resort berdasarkan konteks wilayah operasional bisnis penyedia layanan akomodasi di  Kabupaten  Toraja  Utara,  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  TF-IDF  dan  ekstrak sentimen dapat dimanfaatkan untuk proses segmenting dan targeting. Berdasarkan hasil TF-IDF diketahui bahwa penekanan utama tamu hotel, homestay, atau resort (Toraja Herigate, Toraja Misiliana, Rosaliana Homestay, Hotel Pison, dan Luta Resort Toraja) dengan wilayah operasional bisnis di kecamatan Rantepao, Kabupaten Toraja Utara, Provinsi Sulawesi Selatan, ialah sebagai berikut : staff (97), rantepao (98), clean (108), breakfast (139), nice (147), rooms (165), toraja (177), good (189), room (268), hotel (331). Sementara itu, hasil pemodelan menggunakan algoritma SVM dengan operator SMOTE dapat digunakan dalam strategi positioning, untuk meningkatkan daya saing layanan akomodasi berdasarkan wilayah operasional bisnis. Secara spesifik, performa algoritma SVM menggunakan operator SMOTE menghasilkan nilai akurasi sebesar 97,64%, nilai presisi sebesar 100%, nilai recall sebesar 95,37%, nilai f-measure sebesar 97,56%, nilai AUC sebesar  100%). Apabila dibandingkan dengan algoritma  DT,  maka performa algoritma SVM  yang  menggunakan operator SMOTE  memiliki performa  yang  lebih baik  dalam  klasifikasi  data  ulasan.  Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  metode  CRISP-DM  dapat  digunakan  untuk mengoptimalkan pemasaran layanan akomodasi hotel, homestay, dan resort.
Kata Kunci: CRISP-DM; Strategi Pemasaran; Layanan Akomodasi; Segmenting; Targeting, Positioning
Abstract− The challenge in maintaining the business continuity of hotel, homestay, and resort accommodation services is the use of technology and marketing methods that are effective and efficient. This study aims to apply the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) method to optimize hotel, homestay, and resort marketing strategies. This research uses case studies on hotel, homestay, and resort accommodation services based on the context of the  service provider's business operational area in North Toraja Regency, South Sulawesi Province. The results of this study show that TF-IDF results and sentiment extracts can be utilized for segmenting and targeting processes. Based on the results of TF-IDF, it is known that the main emphasis of hotel, homestay, or resort guests (Toraja Herigate, Toraja Misiliana, Rosaliana Homestay, Hotel Pison, and Luta Resort Toraja) with business operational areas in Rantepao sub-district, North Toraja Regency, South Sulawesi Province, is as follows: staff (97), Rantepao (98), clean (108), breakfast (139), nice (147), rooms (165), toraja (177), good (189),  room (268), hotel (331). In addition, modeling results using the SVM algorithm with SMOTE operators can be used in positioning strategies to  improve the  competitiveness of accommodation services based  on business operational areas. Specifically, the performance of the SVM algorithm  using SMOTE operators resulted  in an accuracy  value of 97.64%, a precision  value of 100%, a recall value of 95.37%, an f-measure value of 97.56%, an AUC value of 100%). Compared to the DT algorithm, the performance of SVM algorithms using SMOTE operators has better performance in the classification of review data. Thus, the CRISP-DM method is able to optimize the marketing strategy of hotels, homestays, and resorts.
Keywords : CRISP-DM; Marketing Strategy; Accommodation Services; Segmenting; Targeting; Positioning

## 1. PENDAHULUAN
Kepariwisataan  bersifat  holistik  sehingga  perlu  dikaji  secara  kontekstual  berdasarkan  sub-sektor,  salah  satunya ialah  industri  perhotelan  yang  menyediakan  layanan  akomodasi  bagi  wisatawan  di  berbagai  destinasi  wisata unggulan. Disisi lain, keberlanjutan bisnis akomodasi ditentukan oleh kinerja usaha dan produk atau layanan yang mencapai  target  penjualan.  Adapun,  strategi  pemasaran  menjadi  penentu  keberhasilan  bisnis  dalam  mencapai target penjualan. Zulhiyah et al. menunjukkan bahwa strategi pemasaran yang tepat dapat meningkatkan penjualan [1]. Disisi  lain,  Dewi dan Fransiska  menegaskan bahwa pemasaran dapat menjadi  faktor penentu keberlanjutan unit bisnis [2]. Hal ini menunjukkan bahwa pemasaran produk dan layanan perlu dilakukan berdasarkan data yang akurat  dan  analisis  yang  komprehensif  agar  tidak  menyebabkan  kerugian  bisnis.  Adapun,  dalam  konteks pemasaran  pariwisata,  Budiarta  et  al.  menunjukkan  bahwa  pemasaran  yang  efektif  tidak  hanya  meningkatkan pendapatan  dan  mendukung  keberlanjutan  operasional  usaha,  melainkan  membentuk  citra  positif  produk  dan layanan yang ditawarkan kepada wisatawan [3]. Dengan demikian, kajian tentang strategi pemasaran pada sub- sektor pariwisata perlu dilakukan untuk menghasilkan luaran yang bermanfaat bagi keberlanjutan usaha.
Dalam  strategi  pemasaran,  proses  segmentasi  pasar  pariwisata  menjadi  bagian  penting  dalam  strategi pemasaran layanan akomodasi di Indonesia. Mokodongan melakukan segmentasi pasar industri perhotelan untuk menetapkan  strategi  pemasaran  [4].  Arimbawa  et  al.  menunjukkan  bahwa  segmentasi  pasar  memudahkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
pengelola hotel dalam menetapkan target pasar sasaran dalam stategi pemasaran layanan [5]. Disisi lain, Sutikno et  al.  menunjukkan  bahwa  segmentasi  pasar  dapat  dilakukan  menggunakan  algoritma  k-means  menjadi  tiga kategori  yaitu  environmental  loyalist,  environmental  apathetic,  environmental  enthusiastic  [6].  Adapun, Adiningsih dan Hidayati menunjukkan bahwa segmentasi pasar berperan penting dalam targeting dan positioning [7]. Hal ini menunjukkan bahwa  hasil segmentasi pasar dapat digunakan untuk mewujudkan pemasaran produk dan  layanan  yang  efektif  dan  efisien.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk mengimplementasikan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  dalam  klasifikasi  ulasan  tamu  hotel  untuk kepentingan segmentasi pasar dan strategi pemasaran layanan akomodasi.
Perkembangan  kajian  tentang  implementasi  strategi  pemasaran  perlu  disesuaikan  dengan  konteks  usaha atau  produk  dan  layanan  yang  dijual.  Dalam  konteks  kepariwisataan,  produk  dan  layanan  difokuskan  pada pengalaman wisatawan [8]. Disisi lain, penerapan strategi pemasaran produk dan layanan pariwisataan ditentukan oleh kemampuan atau kapasitas sumber daya masing-masing unit usaha. Meskipun demikian, proses segmentasi, targeting, dan positioning  berperan penting dalam  memantik kunjungan wisatawan.  Wardani et al. mengadopsi metode clustering k-means, db scanner, dan hierarchical untuk analisis segmentasi pasar [9]. Sedangkan,  Widana et  al.  menunjukkan  bahwa  strategi  pemasaran  STP  (Segmenting,  Targeting,  Positioning)  dapat    meningkatkan performa serta meningkatkan kepuasan pelanggan [10]. Hal ini menunjukkan bahwa proses segmentasi, penetapan target  dan  menentukan  posisi  yang  tepat  menjadi  faktor  penentu  keberhasilan  dalam  meningkatkan  volume penjualan. Adapun, Annaastasia et al. menunjukkan bahwa penerapan strategi pemasaran SPT dapat mengadopsi algoritma  k-means  untuk  pengelompokan  pasar  yakni  kelompok  penunjang  utama  pasar,  sentral  pasar,  dan kelompok penunjang pasar tambahan [11]. Dengan demikian, proses implementasi strategi pemasaran produk dan layanan pariwisata menjadi optimal.
Implementasi  strategi  pemasaran  STP  (Segmenting, Targeting,  Positioning)  dapat  meningkatkan  kinerja usaha  dan  kinerja  produk  usaha  [12].  Komang  et  al.  menunjukkan  bahwa  penerapan  strategi  pemasaran  STP mempermudah proses pengenalan  merk dan  produk kepada  target pasar dengan  mempertimbangkan  demografi dan geografi [13]. Dalam konteks Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM), proses segmenting, targeting, dan positioning  dapat  meningkatkan  kinerja  usaha  sehingga  mencapai  target  penjualan  [14].  Hal  ini  menunjukkan bahwa efektifitas strategi pemasaran STP dapat dikaji secar konteksual berdasarkan ketersediaan sumber daya dan kapabiltitas  unit  bisnis,  hingga  faktor-faktor  yang  memengaruhi  merk  dan  jenis  produk  seperti  aspek  geografi, demografi  dan  psikografi.  Selanjutnya,  Nadirah  dan  Ayuningtyas  menunjukkan  bahwa  strategi  pemasaran  STP (Segmenting, Targeting, Positioning) dapat dielaborasi dengan pendekatan bauran pemasaran 4 P (Product, Price, Place, dan Promotion) [15]. Disisi lain, Prasetia menegaskan bahwa strategi pemasaran (Segmenting, Targeting, Positioning) dan bauran pemasaran 7P (Product, Price, Place, Promotion, People, Process, dan Physical Evidence) dapat memengaruhi keputusan konsumen dalam pembelian produk atau layanan [16]. Hal ini menunjukkan bahwa strategi  pemasaran  dan  bauran  pemasaran  berperan  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan  pembelian hingga kepuasan terhadap produk paska pembelian.
Dalam  konteks  Indonesia,  Cyndi  dan  Sukana  menunjukkan  bahwa  hotel  sebagai  penyedia  layanan akomodasi  mengimplementasikan  strategi  pemasaran  STP  (Segmenting,  Targeting,  Positioning)  selama  masa pandemi  Covid-19  untuk  mempertahankan  pendapatan  sebagai  pendukung  operasional  bisnis [17].  Disisi  lain, Astriawan  et  al.  menunjukkan  bahwa  selama  pandemi  Covid-19,  hotel  sebagai  penyedia  layanan  akomodasi mengubah  segmen  pasar  sasaran  seiring  dengan  peningkatan  jumlah  hunian  [18].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa hotel sebagai penyedia layanan mempertimbangkan jumlah kamar, jumlah hunian, dan jumlah kunjungan sebagai bagian dari penetapan strategi pemasaran STP untuk  mencapai target  penjualan setiap bulannya. Budiarta et  al. menunjukkan  bahwa  selama  pandemic  Covid-19,  hotel  sebagai  penyedia  layanan  akomodasi  juga mengimplementasikan komunikasi pemasaran yang mengacu pada strategi bauran pemasaran 4P dan 5S (senyum, salam, sapa, secure, dan sopan), mempertahankan kerjasama atau kolaborasi dengan pemerintah dan pihak swasta (travel agent)  serta menerapkan protocol kesehatan  [19]. Adapun, Mahsar  menegaskan bahwa paska Covid-19, hotel  sebagai  penyedia  layanan  akomodasi  memperkuat  pemosisian  (positioning)  dengan  mempertimbangkan kondisi eksisitng operasional bisnis dari kompetitor, hingga re-branding sebagai bentuk penyesuaian di era new- normal [20]. Hal ini menunjukkan bahwa hotel sebagai penyedia layanan akomodasi membutuhkan pendekatan yang efektif dan efisien dalam menerapkan strategi pemasaran STP di era new-normal paska Covid-19.
Pemodelan  dalam  strategi  pemasaran  berperan  penting  dalam  mempertahankan  keberlangsungan  bisnis melalui strategi yang tepat dalam menghadapi berbagai tantangan ekonomi. Maskanah et al. menunjukkan bahwa segmentasi pasar dalam strategi pemasaran dapat dioptimalkan menggunakan metode CRISP-DM  (Cross industry Standard Process for Data Mining) untuk menyelesaikan masalah utama, serta mengadopsi model RFM (Recency, Frequency, dan Monetary) melalui algoritma k-Means untuk pengelompokkan dan pengukuran nilai profitabilitas pelanggan  [21].  Disisi  lain,  Adiana  et  al.  juga  menggunakan  model  RFM  dan  teknik  clustering  untuk mengklasifikasikan pelanggan  menjadi tiga kelompok yakni  typical customer, superstar customer, dan  dormant customer [22]. Adapun, Putra et al. menggunakan metode CRISP-DM dan decision tree CART untuk segmentasi pasar  [23].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  CRISP-DM  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang dihadapi unit bisnis, selanjutnya RFM dan algoritma  clustering  maupun pohon keputusan (decision tree CART) dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses segmenting. Meskipun demikian, terdapat strategi pemasaran STP tidak hanya menekankan pada segmenting, melainkan juga targeting dan positioning yang menguatkan daya saing

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
melalui optimalisasi kinerja usaha dan produk yang dihasilkan. Mempertimbangkan hal tersebut, diperlukan kajian yang  mengimplementasikan  metode  CRISP-DM  dengan  model  yang  mengoptimalkan  seluruh  proses  STP (Segmenting, Targeting, Positioning).
Pengembangan  dari  hasil  analisis  sentimen  tamu  hotel  menggunakan  metode  CRISP-DM  serta  hasil implementasi model pendukung keputusan (Decision Support) untuk kepentingan pemasaran produk dan layanan akomodasi  hotel  [24]–[35].  Kebaharuan  yang  ditawarkan  dalam  penelitian  ini  ialah  optimalisasi  proses  STP (Segmenting, Targeting, Positioning) melalui metode CRISP-DM. Adapun, karakteristik bisnis dalam pembahasan penelitian ini fokus pada bisnis penyedia layanan akomodasi (hotel, resort, homestay) sebagai sektor pendukung pariwisata.  Secara  kontesktual,  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  studi  kasus  berdasarkan  wilayah operasional  bisnis penyedia layanan akomodasi di Kabupaten Toraja Utara, Provinsi Sulawesi Selatan.  Adapun, sumber  data  yang  digunakan  ialah  platform  Tripadivsor  dengan  pertimbangan  bahwa  validasi  keabsahan  data, pengelola website memiliki Standard Operational Procedure (SOP) dan Informed Consent (IC) terhadap pengguna sistem terkait ketentuan data dan informasi yang berhubungan dengan pengguna sistem serta ulasan produk dan layanan  akomodasi.  Selain  itu,  fitur  dan  fungsi  sistem,  pengguna  sistem  dapat  melakukan  reservasi  serta mengakses informasi yang berhubungan dengan penilaian pengunjung sebelumnya, tipe pengunjung, dan tanggal kunjungan. Mempertimbangkan hal tersebut maka data teks yang dapat digunakan untuk kepentingan STP ialah data pengulas (trip type : with friends, with family, as a couple, solo, on business) dan data hunian (date of stay : month  and  year)  untuk  segmenting  dan  targeting.  Sementara  itu,  proses  positioning  dapat  dianalisis  setelah deskripsi ulasan pengunjung divisualisasikan dalam bentuk top 10 populer words dan diklasifikasi menggunakan algoritma atau model dengan performa terbaik (confusion matrix : accuracy, precision, recall).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode CRISP-DM (Cross industry Standard Process for Data Mining) yang terdiri dari enam tahapan sebagai berikut : pemahaman bisnis (business understanding); pemahaman data  (data  understanding);  persiapan  data  (data  preparation);  pemodelan  (modeling);  evaluasi  (evaluation); implementasi (deployment). Selanjutnya, data yang digunakan dalam proses implementasi strategi pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) ialah data tamu sebagai pengulas produk dan layanan hotel (trip type : with friends, with family, as a couple, solo, on business), serta data riwayat hunian berdasarkan bulan dan tahun (date of stay : month and year). Secara spesifik, data teks (judul dan detail ulasan) yang telah diklasifikasi berdasarkan sentimen  negatif  dan  positif  menggunakan  algoritma  dengan  performa  terbaik,  dapat  digunakan  sebagai  model dalam pemrosesan data ulasan tamu secara berkala untuk kepentingan positioning. Berdasarkan hasil pengumpulan data ulasan hotel, homestay dan resort (Toraja Herigate, Toraja Misiliana, Rosaliana Homestay, Hotel Pison, dan Luta  Resort  Toraja)  dari  dari  website  Tripadvisor,  terdapat  440  data  teks  yang  akan  dilanjutkan  ke  tahap pemodelan. Adapun, kriteria data teks yang digunakan ialah ulasan wisatawan mancanegara yang menggunakan bahasa inggris, untuk mengoptimalkan proses segmenting, targeting, dan positioning. Berikut ini adalah visualisasi dari proses implementasi metode CRISP-DM dan strategi pemasaran STP layanan akomodasi hotel, homestay dan resort.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
Gambar 1 merupakan alur dari proses implementasi metode CRISP-DM yang terdiri dari beberapa tahapan penting  sebagai  berikut  :  pertama,  tahap  pemahaman  bisnis  (business  understanding)  merupakan  proses  untuk memahami  masalah  bisnis  yang  ingin  diselesaikan  melalui  strategi  pemasaran  STP  berbasis  klasifikasi  data sentimen dan pengujian algoritma sebagai model dengan performa terbaik; kedua, tahap pemahaman data (data understanding)  yaitu  proses  pengumpulan  dan  eksplorasi  data  yang  berhubungan  dengan  proses  penyelesaian masalah  dalam  penerapan  strategi  pemasaran  STP.  Dalam  konteks  pengumpulan  data,  aplikasi  webharvy digunakan  sebagai  tools  untuk  scraping  data tamu  sebagai  pengulas  produk  dan  layanan  hotel  (trip type  :  with friends, with family, as a couple, solo, on business), serta data riwayat hunian berdasarkan bulan dan tahun (date of stay :  month and  year);  ketiga,  persiapan data (data preparation)  yakni proses  membersihkan dan  merapikan data, termasuk mengatasi data duplikat sebelum dilanjutkan ke proses pemodelan. Dalam konteks persiapan data, proses TF-IDF dan ekstrak sentimen dilakukan  untuk dilanjutkan tahap pemodelan; keempat, tahap pemodelan (modeling) merupakan proses memilih algoritma yang tepat dengan performa terbaik yang dapat dilihat dari nilai confusion matrix (accuracy, precision, recall). Adapun, algoritma yang diuji dalam penelitian ini ialah algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM); kelima, tahap evaluasi (evaluation) yaitu proses tinjauan hasil  pengukuran  kinerja  model  berdasarkan  akurasi,  presisi,  recall,  f-measure,  Area  Under  Curve  (AUC)  dan Receiver Operator Characteristic (ROC); keenam, tahap  implementasi (deployment) yakni proses integrasi hasil pemodelan dan klasifikasi data teks ke dalam strategi pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) untuk layanan  akomodasi  hotel,  homestay,  dan  resort  sebagaimana  studi  kasus  di  Kecamatan  Rantepao,  Kabupaten Toraja Utara, Provinsi Sulawesi Selatan, Indonesia.
Penggunaan Aplikasi Webharvy
Proses Data Mining
Hasil Scraping Data
Gambar 2. Proses Penambangan Data Teks Menggunakan Webharvy
Gambar  2  merupakan  tools  yang  digunakan  dalam  proses  penambangan  data  (data  mining)  hotel berdasarkan  data  teks  nama  akun,  penilaian,  judul  ulasan,  ulasan,  tanggal  menginap,  dan  tipe  kunjungan. Berdasarkan tahap pemahaman bisnis (business understanding), konteks pembahasan fokus pada bisnis penyedia layanan akomodasi (hotel, homestay, dan resort). Selanjutnya, tahap pemahaman data (data understanding), tidak seluruh informasi terkait dengan harga kamar, property amenities, room feature, dan room type digunakan dalam proses segmenting, targeting dan positioning. Oleh sebab itu, riwayat konsumsi produk dan layanan akomodasi oleh  pelanggan  yang  memberikan  ulasan  di  kolom  reviews,  akan  diakomodir  untuk  mengukur  profitabilitas pelanggan  dan  keberlanjutan  bisnis  akomodasi.  Pada  tahap  persiapan  data  (data  preparation),  seluruh  data teks disiapkan  dengan  cara  dibersihkan  dari  symbol  atau  menghilangkan  data  duplikat.  Selain  itu,  penelitian  ini mengadopsi Term-Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk menghitung  frekuensi  kemunculan data  dalam  dokumen  dan  mengalikannya  dengan  inverse  dari  frekuensi  kemunculan  data,  tujuannya  untuk mengidentifikasi kata kunci penting dalam dokumen. Berikut ini persaman dari proses TF-IDF Term Frequency (TF):
TF(d, t) = (jumlah kemunculan term t dalam dokumen d) / (jumlah kata dalam dokumen d) (1) Inverse Document Frequency (IDF): IDF(t) = log10(N / df(t)) (2) Term Frequency- Inverse Document Frequency ( TF-IDF): TF-IDF(d, t) = TF(d, t) * IDF(t) (3) Keterangan: TF(d, t) : skor term frequency untuk term t dalam dokumen d. IDF(t) : skor inverse document frequency untuk term t. N : jumlah total dokumen dalam koleksi. df(t) : jumlah dokumen dalam koleksi yang mengandung term t. TF-IDF(d, t) : skor TF-IDF untuk term t dalam dokumen d. Jumlah kemunculan term t dalam dokumen d : jumlah kali term t muncul dalam dokumen d. Jumlah kata dalam dokumen d : total kata dalam dokumen d.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
Dalam  persamaan  yang  disebutkan,  penggunaan  Term  Frequency  (TF)  mengindikasikan  frekuensi kemunculan  suatu  kata  dalam  sebuah  dokumen,  sementara  Inverse  Document  Frequency  (IDF)  mencerminkan pentingnya  kata  tersebut  dalam  konteks  seluruh  koleksi  dokumen.  Gabungan  antara  keduanya,  yang  dikenal sebagai TF-IDF, memberikan nilai bobot kepada kata-kata dalam dokumen. Hal ini memungkinkan identifikasi kata-kata kunci yang memiliki relevansi dan signifikansi tinggi dalam proses analisis dokumen serta pemrosesan informasi.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  teknik  TF-IDF  diimplementasikan  melalui  aplikasi  Rapidminer sebagaimana gambar berikut.
Gambar 3. Implementasi TF-IDF menggunakan Rapidminer
Gambar  3  merupakan  proses  implementasi  persiapan  data  (data  preparation)  menggunakan  aplikasi Rapidminer  dimana  terdapat  beberapa  operator  untuk  menyiapkan  data  sebagai  berikut  :  operator  process documents from data yang didalamnya terdapat operator seperti tokenize, transform cases, filter tokens by length, dan filter stopwords berdasarkan konfigurasi sebagai berikut : pertama, tokenize 1 (non-letters), tokenize 2 (regular expression  [-!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]);  kedua,  transform  cases  (lower  case);  ketiga,  filter  tokens  by length  (min  char  =4  &  max  chars=25);  keempat,  filter  stopwords  (dictionary  english).  Berdasarkan  hasil implementasi TF-IDF dapat diketahui bahwa terdapat 10 kata populer yang terindentifikasi dari dokumen ulasan tamu hotel, homestay dan resort (Toraja Herigate, Toraja Misiliana, Rosaliana Homestay, Hotel Pison, dan Luta Resort  Toraja)  dengan  wilayah  operasional  bisnis  di  kecamatan  Rantepao,  Kabupaten  Toraja  Utara,  Provinsi Sulawesi Selatan. Adapun, visualisasi hasil TF-IDF dapat dilihat pada gambar 3 berikut.
Gambar 4. Visualisasi 10 Kata Populer Berdasarkan Hasil TF-IDF
Gambar  4  merupakan  visualisasi  10  kata  populer  berdasarkan  hasil  TF-IDF  menggunakan  aplikasi Rapidminer  yang  menunjukkan  bahwa  penekanan  utama  tamu  hotel,  homestay,  atau  resort  (Toraja  Herigate, Toraja Misiliana, Rosaliana Homestay, Hotel Pison, dan Luta Resort Toraja) dengan wilayah operasional bisnis di kecamatan  Rantepao,  Kabupaten  Toraja  Utara,  Provinsi  Sulawesi  Selatan,  ialah  sebagai  berikut  :  staff  (97), rantepao (98), clean (108), breakfast (139), nice (147), rooms (165), toraja (177), good (189), room (268), hotel (331).  Berdasarkan  jumlah  kata  yang  paling  sering  muncul  dalam  ulasan  tamu  dapat  diketahui  preferensi  dan kebutuhan  akan  produk  dan  layanan  akomodasi  hotel,  homestay,  dan  resort.  Selanjutnya,  digunakan  operator ekstrak sentimen untuk menghitung jumlah score data ulasan yang akan dikategorikan sebagai sentimen negatif dan positif, sebagaimana tabel berikut.
Tabel 1. Hasil Ekstrak Sentimen Menggunakan Aplikasi Rapidminer
Klasifikasi Ulasan Jumlah Score Detail Negatif I  would  not  be  writing  these  comments  if  this hotel was not classified as 4 star. This used to be a Novotel hotel which was abandoned by them a long  time  ago  and  is  nowadays  maintained  by whoever takes care of it with whatever they have available. Food is disgusting and the cleanliness of the rooms  is appalling; we had to  call one of the managers to ask her to get the room cleaned - 0,794871794871795 abandoned (-0.51) care (0.56) disgusting (-0.62) appalling (-0.38)  low (-0.28)    nice  (0.46) ready  (0.38)    help (0.44)    difficult  (-
0.38)  kindness (0.51)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
Klasifikasi Ulasan Jumlah Score Detail for us. There were stains on the pillows and bed when we arrived, spiders all over the place, dust everywhere  which  proves  that  the  hotel  is maintained  at  very  low  cost.  As  usual  in
Indonesia  and  especially  in  the  Toraja  area, people are always nice and ready to help and this was  the  case  in  this  hotel,  even  though  most of them do not speak a word of english which makes it even  more difficult but at least their kindness was  the  positive  point  about  the  place  but unfortunately this was the only one. There is no internet in the rooms either and the only available spot is in the lobby but don't expect miracles, you will be lucky if you can connect !So, if you can avoid it, don't go there and prefer staying with the toraja  people  who  can  rent  you  rooms  that  will bring you value for money.
As  I  wrote  in  the  title  of  this  review,  run  away from  this  place,  you  don't  want  to  stay  there  at any cost! positive (0.67) unfortunately  (-0.36) no  (-0.31)    lobby (0.03)    lucky  (0.46) avoid  (-0.31)    value (0.36)  want (0.08) Positif I have been told so. The best hotel in Tana Toraja. Well,  Room  was  large,  clean,  outdated  but  ok. Breakfast  correct,  coffee  very  good  so  were finger  bananas  and  other  fruits.  Staff  speaks  a little English but they try to be helpfull. 2,33333333333333 best  (0.82)    well (0.28)    clean  (0.44) ok (0.31)  good (0.49)
Tabel 1 merupakan hasil ekstrak sentimen menggunakan aplikasi Rapidminer, dimana setiap ulasan akan diklasifikasikan berdasarkan sentimen negatif dan positif sesuai total score. Berdasarkan hasil perhitungan score, dapat diidentifikasi 57 ulasan  yang dideteksi sebagai kelas negatif dan 382 ulasan  yang dideteksi  sebagai kelas positif. Sebagai upaya untuk mengatasi ketidakseimbangan data, maka operator Synthetic Minority Over-sampling Technique  (SMOTE)  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut.  Teknik  ini  secara  khusus  digunakan  untuk mengatasi  permasalahan  ketidakseimbangan  di  mana  kelas  minoritas  dalam  dataset  memiliki  representasi  yang terlalu rendah, yang dapat mengakibatkan performa model yang bias terhadap kelas mayoritas. SMOTE bekerja dengan  menghasilkan  sampel-sampel  sintetis  yang  serupa  dengan  data  kelas  minoritas  dengan  menggunakan interpolasi  antara  data  yang  ada.  Dengan  cara  ini,  operator  SMOTE  dapat  memperluas  jumlah  sampel  kelas minoritas  sehingga  seimbang  dengan  kelas  mayoritas,  sehingga  meningkatkan  kemampuan  model  untuk mengenali  dan  mengklasifikasikan  dengan  baik  kedua  kelas.  Penggunaan  SMOTE,  yang  telah  terbukti  efektif dalam  berbagai  kasus,  membantu  dalam  meningkatkan  akurasi  dan  keandalan  model  serta  mengurangi  risiko overfitting terhadap kelas mayoritas, sehingga membuat analisis data yang lebih objektif dan menghasilkan hasil yang lebih representatif. Berdasarkan hal tersebut maka dapat direkomendasikan optimalisasi pelayanan prima dan komunikasi pemasaran berdasarkan teknik Segmenting, Targeting, dan Positioning sesuai dengan metode CRISP- DM. Selanjutnya, proses pemodelan menggunakan aplikasi Rapidminer dapat dilihat pada gambar berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
Gambar 5 merupakan seluruh rangkaian atau proses pemodelan data menggunakan  aplikasi Rapidminer, dimana terdapat empat algoritma yang digunakan untuk mengukur perfroma dalam klasifikasi data sentimen yakni algoritma Decision Tree (DT), k Nearest Neighbour (k-NN), Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil pengujian tahap awal, performa algoritma terbaik yang dapat dilihat dari nilai confusion  matrix  (accuracy,  precision,  recall),  f-measure,  Area  Under  Curve  (AUC)  dan  Receiver  Operator Characteristic (ROC) dapat diketahui bahwa algoritma Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM) dapat direkomendasikan sebagai model klasifikasi data teks berdasarkan data ulasan yang diproses.
Algoritma DT digunakan untuk memodelkan masalah klasifikasi dan regresi dengan mengurai data menjadi sejumlah keputusan dan kondisi berbasis pada fitur-fitur yang ada. Pada tahap konstruksi, algoritma Decision Tree memilih  atribut  terbaik  sebagai  node  pemisah  pada  setiap  tingkat  pohon  keputusan  dengan  tujuan mengklasifikasikan  data  dengan  cara  yang  paling  informatif    [36].  Selanjutnya,  implementasi  ini  melibatkan penggunaan kriteria pemilihan  yang sesuai, seperti Gini Index atau Entropy, untuk mengukur kemurnian setiap node dan memastikan bahwa cabang-cabang pohon menghasilkan partisi yang optimal. Proses ini berulang hingga mencapai pohon keputusan yang memenuhi kriteria berhenti yang ditentukan, seperti kedalaman maksimum atau tingkat  kemurnian  minimum.  Hasil  akhirnya  adalah  model  Decision  Tree  yang  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan atau memprediksi data baru berdasarkan aturan yang didefinisikan dalam pohon keputusan. Implementasi  yang  tepat  dari  algoritma  Decision  Tree  memerlukan  penyesuaian  parameter  dan  validasi  model yang  cermat  untuk  mencapai  hasil  yang  baik  dalam  berbagai  aplikasi  analisis  data,  termasuk  di  antaranya pengambilan  keputusan  bisnis,  pengenalan  pola,  dan  pemodelan  prediksi.  Berikut  adalah  persamaan  untuk mendapatkan nilai entropy dan gain.
Entropy (S) = ∑ −p x  log 2 pi n i=1 (4)
Gain (S, A) = S − ∑ |Si| |S| n i=1 x Si (5)
Dimana S merupaan nilai Entropy, pi jumlah yang memiliki nilai positif atau negatif pada kumpulan data untuk sifat tertentu. Disisi lain, Gain (S,A) adalah hasil informasi yang berasal dari luaran data yang dikelompokan sesuai dengan atribut A. Selanjutnya, Si adalah subset dari nilai entropy yang mempunyai nilai i. Adapun, S adalah subset dari nilai Entropy. Berdasarkan hasil implementasi algoritma DT dapat diperoleh hasil sebagai berikut.
Tabel 2. Performa Algoritma DT Menggunakan SMOTE dan Tanpa Menggunakan SMOTE
DT Menggunakan SMOTE DT Tanpa Menggunakan SMOTE
PerformanceVector: accuracy: 91.93% +/- 5.92% (micro average:
91.89%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 131 7 Positif: 17 141
AUC (optimistic): 0.981 +/- 0.025 (micro average: 0.981) (positive class: Positif)
AUC: 0.915 +/- 0.061 (micro average: 0.915) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.849 +/- 0.104 (micro average: 0.849) (positive class: Positif) precision: 89.83% +/- 7.53% (micro average: 89.24%) (positive class: Positif)
ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 131 7 Positif: 17 141
recall: 95.32% +/- 5.39% (micro average: 95.27%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 131 7 Positif: 17 141 f_measure: 92.35% +/- 5.46% (micro average: 92.16%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 131 7
PerformanceVector: accuracy: 86.67% +/- 7.37% (micro average: 86.71%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 8 6 Positif: 17 142 AUC (optimistic): 0.973 +/- 0.047 (micro average: 0.973) (positive class: Positif)
AUC: 0.647 +/- 0.191 (micro average: 0.647) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.320 +/- 0.371 (micro average: 0.320) (positive class: Positif) precision: 89.64% +/- 5.91% (micro average:
89.31%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 8 6 Positif: 17 142 recall: 96.00% +/- 6.44% (micro average: 95.95%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 8 6 Positif: 17 142 f_measure: 92.50% +/- 4.16% (micro average: 92.51%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 8 6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
DT Menggunakan SMOTE DT Tanpa Menggunakan SMOTE Positif: 17 141 Positif:  17 142
Tabel 2 menunjukkan bahwa performa algoritma DT menggunakan operator SMOTE menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,93%, nilai presisi sebesar 89,83%, nilai recall sebesar 95,32%, nilai f-measure sebesar 92,35%, nilai  AUC  sebesar  0.915  (91,5%).  Berbeda  halnya  dengan  hasil  pengujian  algoritma  DT  tanpa  menggunakan operator SMOTE yang menunjukkan nilai akurasi sebesar 86,67%, nilai presisi sebesar 89,64%, nilai recall sebesar 96%, nilai f-measure sebesar 92, 50%, nilai AUC sebesar 0.647 (64,7%). Hal ini menunjukkan bahwa performa algoritma  DT  menggunakan  operator  SMOTE  lebih  baik  dibandingkan  dengan  tanpa  menggunakan  operator SMOTE. Dengan demikian, algoritma DT dapat direkomendasikan sebagai model yang baik dalam klasifikasi data ulasan.
Selain  algoritma  DT,  performa  algoritma  SVM  juga  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik.  Secara  umum, algoritma  SVM  mencari  hyperplane  tersebut  dengan  memaksimalkan  margin  atau  jarak  antara  hyperplane  dan titik-titik  data  terdekat  dari  setiap  kelas  [37].  SVM  juga  memperkenankan  penggunaan  kernel  functions  yang memungkinkan pemodelan data dalam dimensi yang lebih tinggi, yang dapat meningkatkan performa algoritma dalam  kasus  data  yang  tidak  linier.  Proses  implementasi  SVM  melibatkan  pemilihan  kernel  yang  sesuai, pengaturan parameter, dan validasi model untuk mencapai performa yang optimal. Dalam praktiknya, SVM telah terbukti  efektif  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  klasifikasi  citra,  analisis  teks,  dan  prediksi,  di  mana kemampuannya  untuk  mengatasi  masalah  pemisahan  data  yang  kompleks  dan  nonlinier  sangat  dihargai  [38]. Adapun, fungsi regresi dari metode SVM adalah sebagai berikut.
f(x) = w T φ(x) + b (6)
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 [39]. Hal ini menunjukkan bahwa SVM mampu menghasilkan performa yang baik meskipun dengan jumlah data yang relatif sedikit sebagaimana tabel berikut.
Tabel 3. Performa Algoritma SVM Menggunakan SMOTE dan Tanpa Menggunakan SMOTE
SVM Menggunakan SMOTE SVM Tanpa Menggunakan SMOTE
PerformanceVector:
accuracy: 97.64% +/- 2.75% (micro average: 97.64%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 148 7 Positif: 0 141
AUC (optimistic): 1.000 +/- 0.000 (micro average: 1.000) (positive class: Positif) AUC: 1.000 +/- 0.000 (micro average: 1.000) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 1.000 +/- 0.000 (micro average: 1.000) (positive class: Positif) precision: 100.00% +/- 0.00% (micro average: 100.00%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix:
True: Negatif Positif Negatif: 148 7 Positif: 0 141
recall: 95.37% +/- 5.37% (micro average: 95.27%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 148 7 Positif: 0 141
f_measure: 97.56% +/- 2.86% (micro average:
97.58%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 148 7 Positif: 0 141
PerformanceVector:
accuracy: 85.56% +/- 2.99% (micro average: 85.55%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 25 148 AUC (optimistic): 0.944 +/- 0.095 (micro average: 0.944) (positive class: Positif)
AUC: 0.944 +/- 0.095 (micro average: 0.944) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.944 +/- 0.095 (micro average: 0.944) (positive class: Positif) precision: 85.56% +/- 2.99% (micro average:
85.55%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 25 148 recall: 100.00% +/- 0.00% (micro average: 100.00%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 25 148 f_measure: 92.19% +/- 1.74% (micro average: 92.21%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 25 148

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
Tabel 3 menunjukkan bahwa performa algoritma SVM menggunakan operator SMOTE menghasilkan nilai akurasi sebesar 97,64%, nilai presisi sebesar 100%, nilai recall sebesar 95,37%, nilai f-measure sebesar 97,56%, nilai AUC sebesar  100%). Berbeda halnya dengan hasil pengujian algoritma SVM tanpa menggunakan operator SMOTE yang menunjukkan nilai akurasi sebesar 85,56%, nilai presisi sebesar 85,56%, nilai recall sebesar 100%, nilai  f-measure  sebesar  92,  19%,  nilai  AUC  sebesar  0.944  (94,4%).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  performa algoritma  SVM  menggunakan  operator  SMOTE  lebih  baik  dibandingkan  dengan  performa  SVM  tanpa menggunakan  operator  SMOTE.  Apabila  dibandingkan  dengan  algoritma  DT,  maka  performa  algoritma  SVM yang menggunakan operator SMOTE memiliki performa yang lebih baik dalam klasifikasi data ulasan. Dengan demikian dapat diketahui bahwa algoritma SVM direkomendasikan sebagai model terbaik dalam klasifikasi data ulasan berdasarkan kelas sentimen positif dan negatif tamu hotel yang akan digunakan dalam strategi pemasaran STP (Segmenting, Targeting, dan Positioning).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemanfaatan teknologi informasi dalam konteks optimalisasi strategi pemasaran STP (Segmenting, Targeting, dan Positioning)  untuk  bisnis  layanan  akomodasi  seperti  hotel,  homestay,  dan  resort  dapat  mendukung  ketahanan operasional  bisnis  di  era  digital.  Nastiti  et  al.  menunjukkan  bahwa  melalui  teknologi  informasi,  perusahaan- perusahaan  dalam  sektor  akomodasi  dapat  mengumpulkan  data  konsumen  secara  detail  dan  memanfaatkannya untuk mengidentifikasi segmen pasar yang lebih tepat sasaran [40]. Selain itu, Klarita dan Kaunang berpendapat bahwa teknologi informasi dapat mengoptimalkan strategi pemasaran sehingga menjadi lebih personal dan terukur, serta  mengizinkan  penyelarasan  pesan  pemasaran  dengan  preferensi  konsumen  dan  peningkatan  layanan pelanggan [41]. Disisi lain, Teguh dan Ciawati menunjukkan bahwa platform online dan media sosial menjadi alat yang  efektif  dalam  mencapai  target  pasar  yang  sesuai  dengan  karakteristik  dan  kebutuhan  individu,  sementara algoritma dan analisis data memungkinkan perusahaan untuk memposisikan merek mereka dengan lebih efisien dan relevan dalam persaingan yang ketat [42]. Dengan demikian, penggunaan teknologi informasi dalam strategi pemasaran  STP  bagi  bisnis  layanan  akomodasi  membuka  peluang  untuk  meningkatkan  daya  saing,  efisiensi operasional, dan kepuasan pelanggan.
Penerapan teknik data-mining dalam strategi pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) untuk bisnis  layanan  akomodasi,  seperti  hotel,  homestay,  dan  resort,  menjadi  populer  di  Indonesia,  khususnya  di  era transformasi digital, big data, atau machine learning, dan Artificial Intelligent (AI). Al-fahmi et al. menunjukkan bahwa teknik data-mining memungkinkan perusahaan-pusat akomodasi untuk secara cermat mengidentifikasi dan memahami preferensi, perilaku, serta karakteristik unik konsumen, yang dapat digunakan sebagai landasan untuk segmentasi pasar yang lebih akurat [43]. Disisi lain, Awalina dan Rahayu menunjukkan bahwa melalui teknik data mining,  pengelola  bisnis  dapat  mengarahkan  upaya  pemasaran  secara  efisien  dengan  mengidentifikasi  segmen pasar  yang  paling  potensial,  dan  memberikan  penawaran  produk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  preferensi konsumen [44]. Selanjutnya, Syafrinal et al. menunjukkan bahwa manfaat dari teknik data mining ialah pemilik usaha untuk memposisikan merek dan produk mereka dengan lebih efektif dalam persaingan yang ketat dengan mengeksploitasi wawasan  yang diperoleh dari  analisis data teks  [45]. Hal  ini  menunjukkan bahwa penggunaan teknik data-mining dalam strategi pemasaran STP bagi bisnis layanan akomodasi berfungsi  dapat meningkatkan efisiensi pemasaran, responsif terhadap perubahan pasar, serta daya saing perusahaan di era digital.
Proses  segmenting  dalam pemasaran bertujuan untuk mengidentifikasi dan  memahami  secara  mendalam karakteristik dan preferensi konsumen. Iswara et al. menegaskan bahwa segmenting melibatkan pemisahan pasar yang luas menjadi segmen-segmen yang lebih kecil dan lebih terfokus, yang sering kali didasarkan pada variabel- variabel seperti demografi, perilaku, psikografi, dan geografi [46]. Disisi lain, Nadiarini et al. menunjukkan bahwa proses  segmenting  memungkinkan  perusahaan  untuk  mengeksplorasi  perbedaan-perbedaan  signifikan  di  antara kelompok-kelompok konsumen, sehingga memungkinkan mereka untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih spesifik dan relevan.  Adapun,  Joung dan Sulistiadi  menunjukkan bahwa  melalui pemahaman  yang lebih dalam tentang karakteristik tiap segmen, perusahaan dapat mengadaptasi penawaran layanan mereka, pesan pemasaran, dan strategi harga agar lebih sesuai dengan kebutuhan serta preferensi masing-masing segmen pasar, yang pada gilirannya dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi upaya pemasaran serta memberikan keunggulan kompetitif dalam  industri  layanan akomodasi  yang  beragam  dan kompetitif  [47].  Dengan  demikian dapat  diketahui  bahwa proses segmenting  menekankan pada pengelompokan pasar berdasarkan preferensi dan kebutuhan akan produk maupun layanan.
Proses targeting dalam pemasaran menekankan pada pemilihan segmen pasar potensial dan relevan. Hakim et  al.  menunjukkan  bahwa  pada  proses  targeting,  perusahaan  mengevaluasi  segmen-segmen  yang  telah diidentifikasi pada tahap segmenting dan menentukan segmen mana yang paling sesuai dengan kapabilitas mereka, visi  merek, dan tujuan bisnis  [48].  Disisi  lain,  Romadhon et al.  menekankan bahwa proses targeting  mencakup proses  pemilihan segmen  yang  menawarkan potensi  profitabilitas tinggi, sejalan dengan nilai-nilai  merek, serta kemampuan perusahaan dalam memenuhi kebutuhan segmen dengan layanan yang unggul [49]. Adapun, Rizky dan  Supriyoso  menekankan  bahwa  proses  targeting  juga  mencakup  penentuan  strategi  pemasaran  yang  akan digunakan  untuk  mencapai  segmen  tersebut,  termasuk  pemilihan  saluran  komunikasi  yang  paling  efektif  dan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
relevan  [50].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  melalui  proses  targeting  yang  bijak,  unit  usaha  atau  bisnis  dapat mengalokasikan sumber daya mereka secara efisien, mempermudah proses konversi pelanggan potensial menjadi pelanggan sejati, dan memperkuat hubungan jangka panjang dengan segmen pasar yang tepat sasaran.
Proses positioning dalam pemasaran bertujuan untuk membedakan dan memposisikan merek atau layanan perusahaan dengan cara yang unik dan relevan di mata konsumen dalam segmen tertentu. Yunsepa dan Saputra menunjukkan bahwa pada tahap positioning, unit bisnis atau usaha berupaya menciptakan citra dan persepsi yang positif mengenai produk dan layanan yang disediakan, sehingga memberikan  penekanan pada atribut, nilai, dan manfaat yang membedakan mereka dari pesaing bisnis [51]. Disisi lain, Aini dan Maika menegaskan bahwa proses positioning bermanfaat bagi suatu unit usaha atau bisnis untuk membangun identitas yang kuat dan konsisten, serta memahami  bagaimana  bisnis tersebut  ingin dilihat oleh konsumen  [52]. Adapun, Rafiuddin  berargumen bahwa dengan  mencapai  positioning  yang  efektif,  unit  usaha  atau  bisnis  dapat  memaksimalkan  daya  tarik  produk  dan layanan,  menarik  pelanggan  yang  sesuai  dengan  citra  yang  diciptakan,  serta  memungkinkan  pengembangan strategi pemasaran yang lebih fokus pada komunikasi pesan sebagaimana positioning yang telah ditentukan [53]. Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  positioning  dapat  mempertahankan  dan  meningkatkan  pangsa  pasar, serta  membangun  hubungan  jangka  panjang  yang  kuat  antara  perusahaan  dengan  konsumen.  Berdasarkan penelitian ini, hasil implementasi metode CRISP-DM dapat digunakan untuk optimalisasi strategi pemasaran STP sebagaimana gambar berikut.
Gambar 6. Hasil TF-IDF 10 Kata Populer dari Data Ulasan
Gambar 6 merupakan hasil TF-IDF yang divisualisasikan dalam bentuk 10 kata populer berdasarkan kelas negatif dan positif dari data ulasan tamu hotel, homestay, dan resort (Toraja Herigate, Toraja Misiliana, Rosaliana Homestay,  Hotel  Pison,  dan  Luta  Resort  Toraja)  dengan  wilayah  operasional  bisnis  di  kecamatan  Rantepao, Kabupaten  Toraja  Utara,  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Pengelola  bisnis  hotel,  homestay  dan  resort  dapat memanfaatkan hasil klasifikasi data teks kelas negatif untuk mengoptimalkan layanan yang berhubungan dengan keramahan karyawan ketika memberikan layanan, kebersihan ruangan dan kamar yang digunakan oleh tamu, serta makanan yang memenuhi ekspektasi tamu ketika menggunakan layanan akomodasi hotel, homestay atau resort. Selanjutnya,  10  kata  populer  yang  tergolong  kelas  positif  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  meningkatkan kinerja usaha atau pelayanan dalam upaya meningkatkan citra positif hotel dengan meningkatkan kepuasan tamu. Selain  itu, terdapat  beberapa  yang  berhubungan  dengan  tipe  kunjungan,  penilaian  dan  waktu  berkunjung  dapat digunakan dalam proses segmenting, sebagaimana gambar berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
Gambar 7. Proses Segmenting Layanan Akomodasi Hotel, Homestay dan Resort
Gambar  7  merupakan  visualisasi  data  tamu  sebagai  pengulas  produk  dan  layanan  hotel,  homestay,  dan resort  yang  diklasifikasiakn  berdasarkan  trip  type  :  with  friends,  with  family,  as  a  couple,  solo,  on  business. Selanjutnya,  data  penilaian  terhadap  produk  dan  layanan  hotel  (excellent,  verry  good,  average,  poor).  Adapun, data riwayat hunian berdasarkan bulan dan tahun (date of stay : month and year) divisualisasikan untuk mengetahui jumlah penggunaan layanan akomodasi berdasarkan waktu. Dalam konteks segmenting, masing-masing penyedia layanan  akomodasi  dapat  melihat  informasi  pengulas  berdasarkan,  serta  menentukan  segmen  pasar  potensial berdasarkan tipe pengunjung. Selanjutnya, proses targeting dapat dilakukan berdasarkan pola yang telah dipetakan masing-masing pengelola bisnis layanan akomodasi, sebagaimana gambar berikut.
Gambar 8. Proses Targeting Layanan Akomodasi Hotel, Homestay dan Resort
Gambar  8  merupakan  visualisasi  data  yang  berhubungan  dengan  penilaian,  tipe  pengunjung,  dan  waktu menginap. Berdasarkan visualisasi data ini dapat diketahui waktu berkunjung (bulan dan tahun) berdasarkan trend atau  pola  setiap  tahun.  Dengan  demikian,  penyedia  layanan  akomodoasi  dapat  menyiapkan  hal-hal  yang berhubungan  dengan  property  amenities,  room  feature,  dan  room  type  sesuai  dengan  kebutuhan  pasar  yang ditargetkan. Selanjutnya, tipe pengunjung dengan ptofitabilitas tinggi dapat dilihat dari riwayat kunjungan pada data  timeseries  (bulan  atau  tahun).  Apabila  data  menunjukkan  bahwa  tipe  pengunjung  yang  paling  sering menggunakan  layanan  akomodasi  hotel,  homestay,  atau  resort  ialah  tipe  pengunjung  yang  datang  bersama keluarga,  pasangan,  dan  teman  maka  perlu  disesuaikan  dengan  ketersediaan  jumlah  ruangan  atau  kapasitas ruangan. Dengan demikian, bisnis akomodasi dijalankan berdasarkan data yang diperoleh dari perilaku konsumsi tamu  hotel. Selanjutnya, untuk meningkatkan daya saing sebagai  bentuk  positioning  yang  efektif,  hasil  ekstrak sentimen dapat dijadikan acuan untuk optimalisasi pelayanan  internal  hotel, homestay atau resort, sebagaimana gambar berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
Gambar 9 merupakan  visualisasi hasil ekstrak data dan klasifikasi sentimen menggunakan algoritma DT dan SVM dengan pembagian data latih 30% dan data uji 70%. Secara keseluruhan, jumlah data yang diklasifikasi sebagai  kelas  positif  lebih  dominan  dibandingkan  dengan  kelas  negatif.  Selanjutnya,  visualisasi  sepuluh  kata populer  berdasarkan  kelas  negatif  dan  kelas  positif  perlu  diidentifikasi  dan  dianalisis  dalam  perspektif  strategi positioning layanan akomdoasi. Apabila kata populer yang paling sering muncul dalam kelas negatif ialah staff dan  room,  berarti  pelayanan  karyawan  perlu  ditingkatkan  agar  tamu  merasa  nyaman  dan  kondisi  ruangan  atau amenitas  perlu  diperbaharui  sehingga  tamu  merasa  aman  selama  menginap.  Apabila  kata  populer  yang  paling sering muncul dalam kelas positif ialah merk atau nama hotel, dan makanan yang disediakan, maka hal tersebut berarti  citra  positif  atau  brand  penyedia  layanan  akomodasi  sangat  berkesan  bagi  setiap  tamu  yang  pernah menginap.  Oleh  sebab  itu,  masing-masing  hotel,  homestay,  atau  resort  perlu  mengoptimalkan  pelayanan  dan proses bisnisnya agar dapat memenuhi kebutuhan dan preferensi tamu dari waktu ke waktu.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa analisis  sentimen  melalui  metode CRISP-DM dapat  dikembangkan untuk mengoptimalkan  strategi  pemasaran  produk  dan  layanan  akomodasi  hotel,  homestay,  dan  resort  berdasarkan konteks  wilayah operasional  bisnis penyedia  layanan akomodasi di  Kabupaten Toraja Utara, Provinsi Sulawesi Selatan. Temuan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa hasil TF-IDF dan ekstrak sentimen dalam visualisasi sepuluh kata populer dalam kelas positif dan negatif dapat dimanfaatkan untuk proses segmenting dan targeting. Sementara itu, hasil pemodelan menggunakan algoritma SVM dengan operator SMOTE dalam bentuk klasifikas i sentimen  berdasarkan kelas positif dan negatif dapat  digunakan dalam strategi  positioning  untuk  meningkatkan daya  saing  layanan  akomodasi.  Meskipun  demikian,  terdapat  beberapa  tantangan  dalam  optimalisasi  strategi pemasaran  STP  (Segmenting,  Targeting,  Positioning)  yakni  minimnya  informasi  terkait  dengan  produk  dan layanan hotel, serta perubahan prefernsi tamu terhadap produk dan layanan akomodasi. Oleh sebab itu, penelitian ini merekomendasikan agar dapat dianalisis berdasarkan bauran pemasaran 9P (product, price, place, promotion, people, process, physical evidence, performance, and partnership). Dengan demikian, konteks pemasaran dapat dikaji  secara  kontekstual  untuk  mengoptimalkan  metode  CRISP-DM  dalam  konteks  pemasaran  produk  dan layanan di sektor pariwisata.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LPPM),  Program Studi  Pariwisata,  Program  Studi  Sistem  Informasi,  Fakultas  Ilmu  Administrasi  Bisnis  dan  Ilmu  Komunikasi, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, atas dukungan dalam penelitian hingga publikasi hasil penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Zulhiyah,  I.  M.  P.  Suryantara,  L.  A.  Rahmat,  and  S.  J.  Putra,  “Strategi  Pemasaran  Kelompok  Bukit  Tuan  dalam Meningkatkan Penjualan Produk Gula Aren di Desa Kekait Kecamatan Gunungsari,” J. Ilm. Hosp., vol. 11, no. 2, pp. 1247–1260, 2022.
[2] R. P. Dewi and Fransiska, “Strategi Pemasaran Untuk Meningkatkan Penjualan di Restoran Zushioda Cirebon,” J. Inov. Penelit., vol. 4, no. 3, pp. 781–792, 2023.
[3] I. P. Budiarta, A. A. P. Swabawa, I. K. Suja, S. Mulyadi, and I. W. B. Arjana, “Strategi Pemasaran Pariwisata Terpadu : Meningkatkan Brand Image Pulau Semau, Nusa Tenggara Timur Melalui Festival Li Ngae,” J. Ilm. Hosp., vol. 12, no. 1, pp. 187–196, 2023.
[4] A. Mokodongan, “Segmentasi Pasar di Hotel Grand Q Gorontalo,” Aksara J. Ilmu Pendidik. Nonform., vol. 5, no. 3, pp. 171–178, 2019, doi: 10.37905/aksara.5.3.171-178.2019.
[5] I. G. S. Arimbawa, I. B. K. Astina, and I. G. N. Widyatmaja, “Strategi pemasaran dalam meningkatkan penjualan hunian kamar  di  Devin  Sky  Hotel  Seminyak,”  J.  Kepariwisataan  dan  Hosp.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  67–81,  2020,  doi: 10.24843/jkh.2020.v04.i01.p06.
[6] M. C. Sutikno and M. Kristanti, “Market Segmentation of Surabaya Society Who Had Stayed At Green Hotel,” J. Hosp. dan Manaj. Jasa, vol.
6, no. 2, pp. 540–551, 2019, [Online]. Available: http://publication.petra.ac.id/index.php/manajemen-perhotelan/article/view/7533
[7] L. S. Adiningsih and N. I. Hidayati, “Analisis Segmentasi Targeting Positioning (STP) Pada UMKM Keripik Talas Cap Imas Food di Ngembal Pasuruan,” J. Ekon. Manaj. dan Akunt., vol. 2, no. 5, pp. 530–540, 2023.
[8] I.  N.  J.  Ariana  and  I.  B.  K.  Astina,  “Strategi  Pemasaran  Desa  Wisata  Bongan  Sebagai  Pariwisata  Kerakyatan Berkelanjutan Di Kabupaten Tabanan,” J. Kepariwisataan dan Hosp., vol. 7, no. 1, pp. 167–176, 2023.
[9] S. D. K. Wardani, A. S. Ariyanto, M. Umroh, and D. Rolliawati, “Perbandingan Hasil Metode Clustering K-Means, Db Scanner & Hierarchical Untuk Analisa Segmentasi Pasar,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 7, no. 2, pp. 191– 201, 2023, doi: 10.26798/jiko.v7i2.796.
[10]  B. Widanta, I. A. Murti, and M. Fadhilah, “Strategi Pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) untuk Produk BPR Syariah Mitra Harmoni Yogyakarta,” Inovasi, vol. 10, no. 1, pp. 156–162, 2023, doi: 10.32493/inovasi.v10i1.p156- 162.29239.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
[11]  N. Annaastasia, S. M. Patiung, A. Mansyur, F. R. Istinandar, and R. D. Siang, “Segmentasi Pasar Terhadap Komoditi Perikanan Menggunakan k-Means,” J. Bisnis Perikan. FPIK UHO, vol. 6, no. 2, pp. 69–76, 2022.
[12]  F. Handayani, J. Kadang, and I. Syrifuddin, “Penerapan Strategi Pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) pada Usaha Toreko,” Empiricism J., vol. 4, no. 1, pp. 208–212, 2023, doi: 10.36312/ej.v4i1.1170.
[13]  K. Setiawan, K. P. W. Laksmi, I. G. N. O. Ariwangsa, and N. W. Lasmi, “Penerapan Strategi Pemasaran STP Pada PT. Guestpro,” BERNAS J. Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 3, no. 4, pp. 777–781, 2022, doi: 10.31949/jb.v3i4.3278.
[14]  F.  W.  Nurcahyanti  and  S.  M.  Faizah,  “Pengaruh  Strategi  Pemasaran  untuk  Meningkatkan  Penjualan  Produk  UMKM Studi terhadap Toko Imamgift.Art,” J. Ekon. dan Bisnis, vol. 11, no. 2, pp. 302–315, 2022.
[15]  N. E. F. Nadirah and D. Ayuningtyas, “Analisis STP (Segmenting, Targeting, Positioning) dan 4P (Product, Price, Place, Promotion) Instalasi Rawat Inap di RS Trimitra Cibinong Tahun 2023,” Syntax Lit.  J. Ilm. Indones., vol. 7, no. 10, pp. 31–41, 2023, doi: 10.36418/syntax-literate.v7i10.13188.
[16]  A.  D.  Prasetia,  “Pengaruh  Strategi  Pemasaran  Dan  Bauran  Pemasaran  Terhadap  Keputusan  Bersekolah  di  SMK Kesehatan Bakti Indonesia Medika Tulungagung,” J. Pendidik. Ekon., vol. 7, no. 2, pp. 8–12, 2022, [Online]. Available: http://www.jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jupeko/article/view/3334
[17]  C. Cindy and M. Sukana, “Strategi Pemasaran Hotel dalam Masa Pandemi COVID-19 di Kawasan Sanur,” J. Destin. Pariwisata, vol. 10, no. 2, pp. 214–222, 2022, doi: 10.24843/jdepar.2022.v10.i02.p07.
[18]  A. Astriawan, E. Supriyadi, I. W. Nuada, and D. E. Pratama, “Analisis Strategi Alternatif Pemasaran Hotel Villa Ombak dalam Situasi Covid-19,” J. Responsible Tour., vol. 2, no. 2, pp. 207–212, 2022.
[19]  I. P. Budiarta, Solihin,  I. W. B.  Arjana, and  I.  K. Suja, “Strategi  Komunikasi Pemasaran  Aston Hotel  Kupang dalam Meningkatkan Minat Pengunjung di Masa Pandemi Covid-19,” J. Hosp., vol. 10, no. 2, pp. 162–168, 2021.
[20]  L. Mahsar, “Strategi Pemasaran Hotel dan Homestay pada Masa Transisi Covid-19 di KEK-Mandalika Lombok,” J. Ilm. Hosp., vol. 10, no. 1, pp. 129–138, 2021.
[21]  I. Maskanah, A. Primajaya, and A. Rizal, “Segmentasi Pelanggan Toko Purnama dengan Algoritma K-Means dan Model RFM untuk Perancangan Strategi Pemasaran,” J. INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 5, no. 2, pp. 218–228, 2020, doi: 10.35314/isi.v5i2.1443.
[22]  B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model Dan Teknik Clustering,” J. Terap. Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.
[23]  L. G. R. Putra, Mayadi, and I. N. D. Setiaji, “Klasifikasi Jenis Client Menggunakan Algoritma Decision Tree Cart,” JSI J. Sist. Inf., vol. 14, no. 2, pp. 2842–2855, 2022, doi: 10.30812/jsi.v14i2.18826.
[24]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  dalam  Klasifikasi  Data  Ulasan  Pengunjung  Destinasi  Danau  Toba Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier ( NBC ) dan Decision Tree ( DT ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1551–1562, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6461.
[25]  Y.  A.  Singgalen,  “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.
[26]  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.
[27]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Perbandingan  Top  10  Best-Value  dan  Top  10  Traveler-  Ranked  Hotel  Menggunakan MOORA,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 899–911, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4070.
[28]  Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  dan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menginap  di  Hotel  Menggunakan  Metode CRISP-DM dan SAW,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 4, pp. 1343–1353, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3917.
[29]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Top 10 Traveler Ranked Hotel di Kota Makassar Menggunakan Algoritma Decision Tree  dan  Support  Vector  Machine,”  KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  323–332,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.1153.
[30]  Y.  A.  Singgalen,  “Penerapan  Metode  TOPSIS  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Layanan  Akomodasi  di Destinasi Wisata Pulau,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1386–1394, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6530.
[31]  Y. A. Singgalen, “Analisis Model Pendukung Keputusan Simple Additive Weighting ( SAW ) terhadap Top 10 Traveler Ranked Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 418–426, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1159.
[32]  Y. A. Singgalen, “Analisis Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( MOORA ) Terhadap Data Top 10 Best Value Hotel,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 841–849, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4053.
[33]  Y. A. Singgalen, “Analisis Perilaku Wisatawan Berdasarkan Data Ulasan di Website Tripadvisor Menggunakan CRISP- DM : Wisata Minat Khusus Pendakian Gunung Rinjani dan Gunung Bromo,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 2, pp. 326–338, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3042.
[34]  Y.  A. Singgalen, “Analisis  Sentimen  Wisatawan terhadap Taman Nasional Bunaken dan Top 10 Hotel Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan Algoritma SVM dan DT berbasis CRISP-DM,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 2, pp. 367–379, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3092.
[35]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan terhadap Kualitas Layanan Hotel dan Resort di Lombok Menggunakan SERVQUAL  dan  CRISP-DM,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1870–1882,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3199.
[36]  M.  F.  Asshiddiqi  and  K.  M.  Lhaksmana,  “Perbandingan  Metode  Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine  untuk Analisis Sentimen pada Instagram Mengenai Kinerja PSSI,” in  e-Proceeding of Engineering, 2020, vol. 7, no. 3, pp. 9936–9948.
[37]  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.
[38]  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.
[39]  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:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6896
10.26623/transformatika.v17i2.1649.
[40]  P. Nastiti, A. Kesuma, M. A. Johannes, and C. Immanuel, “Perencanaan Strategi Sistem Informasi untuk Mendukung Proses Bisnis Hotel XYZ,” Teknika, vol. 10, no. 2, pp. 104–113, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i2.356.
[41]  R. I. Klarita and F. J. Kaunang, “Analisis Target Pemasaran Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: Hotel Sutan Raja Soreang),” TeIKa, vol. 10, no. 2, pp. 107–115, 2020, doi: 10.36342/teika.v10i2.2380.
[42]  M. Teguh and S. T. Ciawati, “Perancangan Strategi Digital Marketing Communication Bagi Industri Perhotelan Dalam Menjawab  Tantangan  Era  Posmodern,”  Bricol.    J.  Magister  Ilmu  Komun.,  vol.  6,  no.  1,  pp.  51–64,  2020,  doi: 10.30813/bricolage.v6i01.2067.
[43]  B.  M.  Al-Fahmi,  E.  Rahmawati,  and  T.  Sagirani,  “Penerapan  K-Means  Clustering  Pada  Pariwisata  Kabupaten Bojonegoro Untuk Mendukung Keputusan Strategi Pemasaran,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 141–149, 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.141-149.
[44]  E.  F.  L.  Awalina  and  W.  I.  Rahayu,  “Optimalisasi  Strategi  Pemasaran  dengan  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Penerapan K-Means Clustering pada Transaksi Online Retail,” J. Teknol. dan Inf., vol. 13, no. 2, pp. 122–137, 2023, doi: 10.34010/jati.v13i2.10090.
[45]  I. Syafrinal and E. L. Febrianti, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan (Studi Kasus: Zahra Mart),” J. Digit, vol. 13, no. 1, pp. 31–40, 2023, doi: 10.51920/jd.v13i1.320.
[46]  N. C. Iswara, Budiarto, and A. Suprihanti, “AnaIisis Pengaruh Segmenting Targeting Positioning Terhadap Minat BeIi UIang Konsumen Produk Teh Tambi di Wonosobo, Jawa Tengah,” Grisociabus  J. Agric. Soc. Bus., vol. 2, no. 1, pp. 33–39, 2023.
[47]  O. W. Joung and W. Sulistiadi, “Efektivitas Strategi Segmenting, Targeting, Positioning terhadap Pelayanan Kesehatan : Literature Review,” Media Publ. Promosi Kesehat. Indones., vol. 6, no. 6, pp. 1074–1083, 2023.
[48]  A. Hakim, Rahmatia, and L. O. Hamida, “Pengaruh Bauran Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Sepeda Motor Pada PT. Honda Nusantara Sakti Cabang Mandonga Kendari,” IJMA  Indones. J. Manag. Account., vol. 4, no. 2, pp. 198–207, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJMA/article/view/3609
[49]  P. N. Romadhon, A. W. Rizqi, and Hidayat, “Analisis Pasar Segmentation, Targeting, Positioning, dan Marketing Mix 4P  Minuman  Kopi  UD.  XYZ,”  J.  Tek.  Ind.,  vol.  9,  no.  1,  pp.  80–85,  2023,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/jti/article/view/22034%0Ahttp://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/jti/article/download/22034/8881
[50]  M. Rizky and P. Supriyoso, “Tinjauan Strategi Segmenting Targeting dan Positioning dari PT Trakindo Utama dalam Memasarkan Produknya,” J. Pendidik. Tambusai, vol. 7, no. 1, pp. 2024–2035, 2023.
[51]  Y.  Yunsepa  and  J.  Saputra,  “The  Influence  Of  Segmenting,  Targeting  And  Positioning  Marketing  Models  On  The Marketing Strategy Of Mentari Coffee MSMEs In Baturaja,” Manag. Stud. Entrep. J., vol. 4, no. 1, pp. 436–445, 2023, [Online]. Available: http://journal.yrpipku.com/index.php/msej
[52]  I. M. N. Aini and M. R. Maika, “Strategi Pemasaran dalam Meningkatkan Jumlah Nasabah Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) Lantabur Tebuireng Sidoarjo,” Syarikat J. Rumpun Ekon. Syariah, vol. 5, no. 2, pp. 128–142, 2022, doi: 10.25299/syarikat.2022.vol5(2).10348.
[53]  R. Akil, “Strategi Komunikasi Pemasaran Industri Penerbit Buku Lokal di Era Digital (Analisis STP : Segmentasi, Target dan Positioning),” Komunika  J. Ilmu Komun., vol. 9, no. 2, pp. 70–79, 2022, doi: 10.22236/komunika.v9i2.9117.