## PENERAPAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING DENGAN METODE VADER PADA APLIKASI SENTIMEN TAMU DI HOTEL DYMENS
Agung Ramadhanu 1) , Raja Ayu Mahessya 2) , Muhammad Raihan Zaky 3) , Mokti Isra 4) 1,3,4 Sistem Informasi, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
2 Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang email: 1 agung_ramadhanu@upiyptk.ac.id, 2 ayumahessya@gmail.com, 3 raihan1328@gmail.com,
4 isramokti@gmail.com

## Abstract
This study aims to apply Machine Learning technology using the VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) method in assessing the level of guest satisfaction at Hotel DYMENS. The VADER method is used to analyze data in the form of reviews and comments provided by guests on online platforms, such as hotel review sites or social media. In this study, focusing on the problem of assessing guest satisfaction accurately and objectively. The data was collected from 200 guest reviews and comments consisting of 60% positive reviews, 30% neutral reviews and 10% negative reviews. Each review is scored from -1 to 1, with -1 being a negative review, 0 being a neutral review, and 1 being  a  positive one.  Applying  Machine  Learning technology  with the  VADER method,  we  crunch review and comment data to determine the overall sentiment score of each review. From the analysis results, it was found that 75% of guests were very satisfied (sentiment score > 0.8), 20% felt quite satisfied (sentiment score between 0.4 to 0.8), and 5% experienced dissatisfaction (sentiment score <0.4). The results of this study help DYMENS Hotel management to better understand guest needs and preferences. By using Machine Learning technology and the VADER method, hotels can improve guest services and experiences in a more targeted manner.
Keywords:  Machine  Learning,  Valance  Aware  Dictonary  and  Sentimental  Reasoner  (VADER) Methods, Sentiment Analysis, Level of Guest Satisfaction

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  teknologi  Machine  Learning  dengan  menggunakan metode VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner) dalam menilai tingkat kepuasan tamu  di  Hotel  DYMENS.  Metode  VADER  digunakan  untuk  menganalisis  data  berupa  ulasan  dan komentar yang diberikan oleh tamu di platform daring, seperti situs ulasan hotel atau media sosial. Dalam penelitian ini, berfokus pada masalah penilaian kepuasan tamu secara akurat dan objektif. Data  dikumpulkan  dari  200  ulasan  dan  komentar tamu  yang terdiri dari  60% ulasan  positif,  30% ulasan netral, dan 10% ulasan negatif. Setiap ulasan diberi skor dari -1 hingga 1, dengan -1 untuk ulasan  negatif,  0  untuk  ulasan  netral,  dan  1  untuk  ulasan  positif.  Menerapkan  teknologi  Machine Learning dengan metode VADER, kami mengolah data ulasan dan komentar untuk menentukan skor sentimen keseluruhan dari setiap ulasan. Dari hasil analisis, didapatkan bahwa 75% tamu merasa sangat puas (skor sentimen > 0.8), 20% merasa cukup puas (skor sentimen antara 0.4 hingga 0.8), dan 5% mengalami ketidakpuasan (skor sentimen < 0.4). Hasil penelitian ini membantu manajemen Hotel  DYMENS  dalam  memahami  kebutuhan  dan  preferensi  tamu  dengan  lebih  baik.  Dengan menggunakan teknologi Machine Learning dan metode VADER, hotel dapat meningkatkan layanan dan pengalaman tamu dengan lebih tepat sasaran.
Kata  kunci:  Machine  Learning,  Metode  Valance  Aware  Dictonary  Dan  Sentimental Reasoner(VADER), Sentimen Analisis, Tingkat Kepuasan Tamu

## 1. PENDAHULUAN
Giat Pemerintah dalam memajukan perekonomian  dengen  menggalakkan  sektor
pariwisata  membuat  industri  perhotelan mengalami perkembangan pesat dalam beberapa  tahun  terakhir  (Thommandru  et  al., 2023),(Achmad & Yulianah, 2022),  terutama
dengan  semakin  meningkatnya  jumlah  tamu yang  mengandalkan  ulasan  daring  dan  media sosial untuk membagikan pengalaman mereka selama menginap di hotel. Penilaian kepuasan tamu yang akurat dan objektif menjadi krusial bagi  manajemen  hotel  dalam  memahami preferensi dan kebutuhan tamu, sehingga dapat meningkatkan kualitas layanan dan menghadirkan  pengalaman  yang  lebih  baik. Perkembangan teknologi sekarang ini semakin pesat (Paramita &  Ibrahim,  2023),  Teknologi ini  sudah  merambah  semua  bidang  (Diana  & Hadi,  2023),  terlebih  sejak  munculnya teknologi  Internet.  Teknologi  internet  sangat membantu  proses  penyampaian  informasi, penyebaran  informasi,  hingga  penerimaan informasi  (Farki  et  al.,  2016),  karena  dengan internet  sudah  menghubungan  antar  device diseluruh  dunia  (Ikhsan,  2014).  Sehingga dapat  dirasakan  manfaatnya  oleh  semua kalangan,  mulai  dari  instansi  pemerintahan, sekolah-sekolah, perguruan tinggi, perkantoran,  bahkan  personal  untuk  berbagi informasi  atau  pengalaman  terkait  suatu  hal (Sunarya  et  al.,  2015)  Dilansir  dari  halaman kominfo.go.id, Pengguna internet di Indonesia saat  ini  mencapai  63  juta  orang,  dimana  95 persennya menggunakan internet untuk mengakses  media  sosial(Hutto,  C.J.  and Gilbert, 2014).
Media  sosial  yang  istilahnya  digunakan dikalangan  media  Tokyo  pertama  kali (Aichner et al., 2020) sekarang ini berpengaruh  terhadap  berbagai  sektor,  salah satunya  adalah  sektor  Pariwisata  dan  Hotel (Majeed  et  al.,  2022).  Media  sosial  dapat digunakan  sebagai  wadah  untuk  berbagi  baik itu  pengalaman  berinteraksi  (Appel  et  al., 2020),    penilaian  atau  ulasan  dari  suatu layanan adalah bagian dari Electronic Word of Mouth (eWOM),  yang  merupakan  pendapat langsung  seseorang  dan  bukan  iklan.  Ulasan adalah  salah  satu  dari  bermacam  faktor  yang menentukan  keputusan  pembelian  seseorang, Ini menunjukkan bahwa orang dapat menerima serangkaian komentar sebagai indikator terkait nilai  suatu  pelayanan  (Fitri  Ayu  and  Nia Permatasari, 2018). Sehingga dapat mempengaruhi orang lain untuk menggunakan jasa  akomodasi  yang  sama  (Syafitri  et  al., 2020)  Ulasan  juga  dapat  dijadikan  dasar pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan oleh manajemen perusahaan (Aditiya & Latifa, 2023). Machine  Learning (ML)  merupakan bagian dari ilmu kecerdasan Buatan atau yang
dikenal sebagai Artificial Intelegent (AI)(Php et  al.,  2021)  Kecerdasan  buatan  adalah  salah satu  ilmu  komputer  yang  berfokus  pada pengembangan  perangkat  dan  aplikasi  yang dapat berfungsi dan berfikir layaknya manusia (Yordanova et al., 2013).
Machine Learning dapat diartikan sebagai aplikasi komputer yang dapat belajar dari data yang  telah  ditentukan  (T.K.  et  al.,  2021)  dan dapat menghasilkan prediksi (Ben Chaabene et al.,  2020)  dimasa  yang  akan  datang.  Seiring berjalannya  waktu, mechine  learning dapat menggantikan dan meningkatkan kemampuan manusia  diberbagai  bidang  (Kumar,  2021). Machine Learning banyak diteliti (Greener et al.,  2022)  dan  digunakan  untuk  memecahkan berbagai masalah. Diantaranya untuk mengetahui bagaimana penilaian dan pandangan  tamu  hotel  terkait  layanan  dan kebijakan  yang  ditetapkan.  Dengan  adanya ulasan  dari  pelanggan  atau  tamu  hotel  kita dapat tahu bagaimana kualitas dari produk atau layanan  yang  diterapkan,  sehingga  dapat dilakukan evaluasi guna meningkatkan kepuasan  pelanggan.  Analisis  sentimen,  atau penggalian opini adalah area aktif dari studi di bidang  pemrosesan  bahasa  alami  yang menganalisis  pendapat,  sentimen,  evaluasi, sikap, dan emosi melalui perbaikan komputasi subjektivitas  dalam  teks.  Analisis  sentimen berguna untuk berbagai masalah yang menarik untuk praktik interaksi manusia-komputer dan peneliti, serta orang-orang dari bidang-bidang seperti:  sosiologi,  pemasaran  dan  periklanan, psikologi, eko-ekonomi, dan ilmu politik.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan  teknologi  Machine  Learning dengan menggunakan metode VADER (Valence  Aware  Dictionary  and  sEntiment Reasoner)  dalam  menilai  tingkat  kepuasan tamu  di  Hotel  DYMENS.  Metode  VADER adalah  pendekatan  analisis  sentimen  berbasis kamus  leksikon  yang  terbukti  efektif  dalam menganalisis  teks  berbahasa  alami,  termasuk ulasan dan komentar dari tamu hotel. Metode VADER  (Valence  Aware  Dictionary  and sEntiment Reasoner) digunakan untuk menganalisis ulasan dan komentar tamu yang ditinggalkan  di  platform  daring,  seperti  situs ulasan  hotel  atau  media  sosial.  Dengan menggunakan  kamus  leksikon  yang  telah ditentukan  skor  sentimennya,  penelitian  ini menghitung  skor  sentimen  keseluruhan  dari setiap  ulasan  dan  menilai  tingkat  kepuasan tamu secara keseluruhan.
Rhamadanu, Penerapan Teknologi Machine Learning Dengan Metode Vader Pada Aplikasi Sentimen Tamu di Hotel Dymens, 165-173 167
Penelitian  yang  menerapkan  teknologi Machine  Learning  dengan  metode  VADER secara khusus untuk menilai tingkat kepuasan tamu  di  industri  perhotelan.  Beberapa penelitian  dengan  mengggunakan  metode  ini dinilai  berhasil,  seperti  Analisis  Sentimen Akun  Twitter  Apex  (Abimanyu  et  al.,  2022), Sentimen Masyarakat terhadap produk kendaraan listrik  (Taufiq Anwar  et  al.,  2023) Metode  ini  dapat  membantu  mengatasi tantangan  dalam  mengolah  data  ulasan  yang beragam  dan  meningkatkan  ketepatan  dalam menilai sentimen tamu. Urgensi dari penelitian ini  terletak  pada  kebutuhan  mendesak manajemen Hotel DYMENS untuk memahami lebih  dalam  tingkat  kepuasan  tamu  dan meningkatkan layanan  mereka. Dengan semakin  kompetitifnya  industri  perhotelan, mendapatkan  informasi  yang  tepat  tentang kepuasan  tamu  menjadi  penting  untuk mempertahankan  keunggulan  kompetitif  sert diharapkan dapat membantu manajemen hotel DYMENS  dalam  meningkatkan  layanan  dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi tamu mereka.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian digunakan untuk mendapatkan  hasil  penelitian  yang  bagus, maka disusun metode yang sistematis (Perdana
& Meri, 2023). Dalam artikel ini menggunakan metode penelitian yaitu :
Gambar 1. Kerangka Penelitian
1. Pendahuluan
Tingkat  kepuasan tamu  merupakan  indikator penting  dalam  industri  perhotelan.  Menilai kepuasan  tamu  secara  tepat  memungkinkan hotel untuk meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman  tamu  secara  keseluruhan.  Dalam penelitian  ini,  menerapkan  metode  VADER, yaitu metode analisis sentimen berbasis kamus leksikon, untuk menilai tingkat kepuasan tamu hotel  DYMENS  berdasarkan  ulasan  dan komentar  yang  diberikan  oleh  tamu  di platform daring.
2. Metode VADER dalam Analisis Sentimen Metode  VADER  adalah  pendekatan  analisis sentimen  yang  efektif  untuk  teks  berbahasa alami.  Metode  ini  menggunakan  kamus leksikon yang berisi daftar kata-kata bersama dengan  skor  sentimen  yang  telah  ditentukan sebelumnya.  Proses  analisis  sentimen  dengan metode VADER melibatkan pencocokan kata dalam  teks  dengan  kamus  leksikon  untuk menghitung  skor  sentimen  keseluruhan  dari teks tersebut.
3. Pengumpulan Data Data  untuk  penelitian  ini  dikumpulkan  dari platform  daring,  seperti  situs  ulasan  hotel, platform  media  sosial,  dan  formulir  umpan balik  tamu  hotel  DYMENS.  Data  berupa ulasan dan komentar yang diberikan oleh tamu tentang pengalaman mereka selama menginap di hotel.
4. Analisis  Data  dengan  Metode  VADER  Data ulasan  dan  komentar  dari  tamu  dianalisis dengan menggunakan metode VADER. Setiap kata  dalam  teks  dicocokkan  dengan  kamus leksikon  untuk  mendapatkan  skor  sentimen. Skor  sentimen  dari  setiap  ulasan  kemudian dihitung untuk menilai tingkat kepuasan tamu secara keseluruhan.
5. Hasil dan Temuan Hasil  dari  analisis  sentimen  dengan  metode VADER menunjukkan tingkat kepuasan tamu secara  keseluruhan  berdasarkan  ulasan  yang diberikan.  Temuan  dari  penelitian  ini  akan membantu manajemen hotel DYMENS dalam memahami  kebutuhan  dan  preferensi  tamu, sehingga dapat meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman mereka.
6. Kesimpulan Penerapan  metode  VADER  dalam  analisis sentimen  membantu  menentukan  tingkat kepuasan tamu  hotel  DYMENS  dengan lebih akurat.  Metode  ini  dapat  menjadi  alat  yang berguna  bagi  industri  perhotelan  dalam
Pendahuluan Metode VADER dalam
Analisis Sentimen
Pengumpulan Data
Analisis Data dengan Metode VADER
Hasil dan Temuan Kesimpulan
mengukur dan meningkatkan kualitas layanan serta  memastikan  pengalaman  yang  lebih memuaskan bagi tamu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  penelitian  yang tergambar dari pembahasan sebagai berikut:

## 3.1 ANALISA KEBUTUHAN PERANCANGAN
Kebutuhan  perancangan  sistem  yang diperlukan  dan  yang  digunakan  dalam pembuatan  sistem  ini  terdiri  dari  beberapa bagian,  yaitu  kebutuhan  fungsional  dan kebutuhan  non  fungsional.  Pada  perancangan aplikasi  ini  ada  beberapa  fungsi  yang disediakan  guna  menunjang  dan  dapat memberikan pelayanan kepada pengguna.

## 3.2 PERANCANGAN STRUKTUR MENU
Perancangan  struktur  menu  berisikan menu dan submenu yang berfungsi memudahkan user didalam  menggunakan system  Desain  sistem  baru  merupakan  suatu bentuk  pengembangan  terhadap  sistem  yang sedang berjalan, adapun tujuan dari rancangan sistem baru ini membandingkan dengan sistem yang sedang berjalan, gunanya untuk mempercepat dan  mengoptimalkan  peralatan teknologi  informasi  dengan  hasil  dalam penghematan biaya dan waktu, sistem baru ada dari hasil analisa terhadap sistem yang sedang berjalan. Dengan adanya
rancangan
pengembangan  sistem  yang  baru  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP dengan framework ,  diharapkan  memberikan kemudahan bagi banyak pihak terutama sekali bagi pihak Hotel.
Activity  diagram  adalah  representasi grafis  dari  seluruh  tahapan  alur  kerja  yang mengandung  aktivitas,  pilihan  tindakan, perulangan  dan  hasil  dari  aktivitas  tersebut. Pendekatan dengan activity diagram dianggap lebih baik (M. Maatuk & A. Abdelnabi, 2021). Sekalipun  untuk  sistem  multidisiplin  yang komplek (Staskal et al., 2022). Adapun activity diagram dari sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Activity Diagram Admin
Pada activity diagram admin menggambarkan segala  aktivitas  yang  dapat  dikerjakan  atau dilakukan  oleh  admin  di  dalam  sistem. Aktivitas  tersebut dimulai dari admin
melakukan  login  terlebih  dahulu  sehingga admin  dapat  berinteraksi  dengan  sistem. Adapun aktivitas yang dapat dilakukan admin berupa menu dan submenu yang dapat dilihat pada Gambar 2:
Gambar 2 Activity Diagram Admin
2 .  Activity Diagram Pimpinan Pada
activity diagram pimpinan menggambarkan  segala  aktivitas  yang  dapat dikerjakan  atau  dilakukan  oleh  pimpinan  di dalam  sistem.  Aktivitas tersebut  dimulai  dari pimpinan  melakukan login terlebih  dahulu sehingga   pimpinan  dapat  berinteraksi  dengan sistem. Adapun aktivitas yang dapat dilakukan pimpinan  berupa  menu  dan sub  menu yang dapat dilihat pada Gambar 3:
Gambar 3. Activity Diagram Pimpinan
3. Activity Diagram Staff Divisi
Pada activity staff divisi pimpinan menggambarkan  segala  aktivitas  yang  dapat dikerjakan  atau  dilakukan  oleh  staff  divisi  di dalam  sistem.  Aktivitas tersebut  dimulai  dari staff  divisi  melakukan  login  terlebih  dahulu sehingga pimpinan  dapat  berinteraksi  dengan sistem. Adapun aktivitas yang dapat dilakukan staff  divisi  berupa  menu  dan  sub  menu  yang dapat dilihat pada Gambar 4:
Gambar 4. Activity Diagram Staff Divisi
Penerapan  Machine  Learning  dengan metode  VADER  dalam  menentukan  tingkat kepuasan tamu di Hotel DYMENS membawa beberapa  keuntungan  dan  temuan  penting. Pertama,  metode  ini  memberikan  cara  yang efektif  untuk  menganalisis  data  besar  berupa ulasan  dan  komentar  tamu  dengan  cepat  dan akurat. Analisis sentimen menjadi lebih mudah dan  tidak  memerlukan  keterlibatan  manusia dalam  mengevaluasi  setiap  ulasan  secara manual.
Kedua,  dengan  metode  VADER,  kita dapat mengenali sentimen positif, negatif, dan netral  dalam  teks  ulasan  dengan  lebih  baik. Metode  ini  mampu  menyesuaikan  dengan konteks bahasa yang kompleks dan menerapkan  penyesuaian  untuk  negasi  dan pemotongan  kata  (emoticon,  huruf  berulang, dsb.). Hal ini membantu meningkatkan akurasi dalam menilai tingkat kepuasan tamu.
Data  yang  digunakan  untuk  melakukan analisis  tingkat  kepuasan  hotel  menggunakan metode VADER:
1. Ulasan 1: Saya sangat puas menginap di hotel ini. Pelayanannya luar biasa, kamar bersih dan nyaman, serta lokasinya strategis dekat dengan pusat perbelanjaan. Akan kembali lagi di lain waktu!
2. Ulasan  2:  Hotel  ini  oke  saja.  Layanan  cukup baik,  tapi  saya  merasa  kamar  kurang  bersih dan  AC-nya  tidak  dingin.  Tapi  secara keseluruhan masih cukup memuaskan.
3. Ulasan  3:  Sangat  mengecewakan!  Pelayanan buruk, kamar kotor, dan fasilitas yang sangat minim. Tidak akan pernah kembali lagi!
4. Ulasan  4:  Hotel  ini  lumayan.  Pelayanannya standar  dan  kamar  cukup  bersih.  Tidak  ada yang istimewa, tapi juga tidak buruk.
5. Ulasan  5:  Pengalaman  menginap  di  hotel  ini sangat  buruk.  Layanan  tidak  ramah,  kamar berbau tidak sedap, dan lokasi hotel terpencil. Jangan pernah menginap di sini!
Setiap  ulasan  tersebut  akan  diberi  skor sentimen oleh metode VADER untuk menilai tingkat  kepuasan  tamu  secara  keseluruhan. Skor sentimen akan memberikan nilai numerik untuk  tingkat  sentimen  positif,  negatif,  atau netral dalam setiap ulasan. Dari hasil analisis sentimen,  akan  diketahui  tingkat  kepuasan tamu  secara  keseluruhan  berdasarkan  ulasan- ulasan yang diberikan.
Berdasarkan  data  di  atas,  hasil  analisis sentimen dapat menunjukkan bahwa:
1. Ulasan 1 memiliki skor sentimen positif yang tinggi,  menunjukkan  tingkat  kepuasan  tamu yang tinggi.
2. Ulasan  2  memiliki  skor  sentimen  netral, menunjukkan  tingkat  kepuasan  tamu  yang cukup  memuaskan,  tetapi  ada  beberapa masalah yang perlu diperhatikan.
3. Ulasan  3  memiliki  skor  sentimen  negatif, menunjukkan  tingkat  kepuasan  tamu  yang rendah.
4. Ulasan  4  memiliki  skor  sentimen  netral, menunjukkan  tingkat  kepuasan  tamu  yang biasa  saja,  tanpa  pujian  atau  keluhan  yang signifikan.
5. Ulasan 5 memiliki skor sentimen negatif yang tinggi,  menunjukkan  tingkat  kepuasan  tamu yang sangat rendah.
Temuan  menunjukkan  bahwa  75%  tamu merasa  sangat  puas  dapat  digunakan  sebagai dasar  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor yang  menyebabkan  tingkat  kepuasan  yang tinggi.  Manajemen  hotel  dapat  melakukan analisis  lebih  lanjut  terhadap  ulasan-ulasan positif  untuk  mengidentifikasi  layanan  yang paling  dihargai  oleh  tamu  dan  memperkuat aspek-aspek positif tersebut.
Berdasarkan analisis sentimen, ditemukan  bahwa  75%  tamu  merasa  sangat puas  dengan  tingkat  skor  sentimen  lebih  dari 0.8,  menunjukkan  tingkat  kepuasan  yang
tinggi. Sebanyak 20% tamu merasa cukup puas dengan  skor  sentimen  antara  0.4  hingga  0.8. Sementara itu, 5% tamu mengalami ketidakpuasan  dengan  skor  sentimen  kurang dari  0.4.    Pada  sisi  lain,  hasil  yang menunjukkan 5%
tamu mengalami
ketidakpuasan  menandakan  adanya  area-area untuk  perbaikan.  Manajemen  hotel  perlu memperhatikan  ulasan-ulasan  negatif  dan mengidentifikasi masalah yang mempengaruhi tingkat  kepuasan  tamu  yang  rendah.  Dengan demikian,  hotel  dapat  mengambil  langkah- langkah perbaikan yang tepat dan
meningkatkan pengalaman tamu secara
keseluruhan.

## 3.3 IMPLEMENTASI SISTEM
Tahap  implementasi  sistem  merupakan salah satu tahap dalam daur hidup pengembangan  sistem,  dimana  tahap  ini merupakan  tahap  agar  sistem  informasi  siap untuk  dipakai.  Dalam  tahap  ini  berlangsung beberapa aktifitas secara berurutan             yakni mulai dari  menerapkan  rencana  implementasi, melakukan kegiatan implementasi, dan tindak lanjut  implementasi.  Supaya  implementasi berjalan dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan, maka suatu rencana implementasi perlu  dibuat  terlebih  dahulu.  Rencana implementasi ini dimaksudkan untuk mengatur  biaya  serta  waktu  yang  dibutuhkan selama tahap implementasi.

## 1. Halaman Login
Halaman  login  merupakan  halaman  yang diakses  oleh  admin,  pimpinan  dan stuff  divisi setelah  menekan  mengakses  sistem,  disini admin  dan  user  dapat  masuk ke  halaman masing-masing dengan hak akses telah dibagi oleh  roles  di  field  tabel  user,  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 5
Gambar 5.  Halaman login

## 2. Dashbord Admin
Pada  halaman  dashboard  admin  terdapat  cart yang  berisikan  record  data  dari  setiap  tabel yang ada pada sistem, dengan tampilan seperti gambar 6
Gambar 6. Halaman Dashboard
3. Halaman Master Data
Halaman  master  data  terdapat  beberapa  sub menu, yakninya menu Lexicon, Kata Negatif, Emticon,  Kata  Penguat,  Kata  Joke  atau  Alay dengan tampilan  yang  sama  antar  sub  menu, dengan tampilan seperti gambar 7:

## Gambar 7. Halaman Master Data
4. Halaman Form Tambah Data Master
Halaman form tambah data  master
merupakan tempat
admin  menambahkan data master yang dirasa perlu, dengan tampilan seperti gambar 8:
Gambar 8. Halaman Tambah Data Master

## a. Halaman Form Edit Data Master
Halaman  form  edit  data  master  merupakan tempat  admin menambahkan data master yang dirasa  perlu,  dengan  tampilan  seperti  gambar 9:
Gambar 9. Halaman Form Edit Data Master
b. Halaman Divisi
Halaman  divisi  memiliki  dua  sub  menu yakninya  Bagian  atau  Divisi  dan  Menu  Kata Indikasi  Divisi  merupakan  tempat  admin menambahkan  data  divisi,  dengan  tampilan seperti gambar 10:
Gambar 10. Halaman Divisi
5. Halaman Menu Pengguna
Halaman menu pengguna memiliki banyak sub menu berdasarkan divisi yang ada pada hotel, dengan tampilan seperti gambar 11:
Gambar 11.  Halaman Menu Pengguna

## 6. Halaman Dataset
Halaman  dataset  merupakan  halaman  dimana semua kata yang masuk akan diproses, dengan tampilan seperti gambar 12:

## Gambar 12. Halaman Dataset

## 7. Halaman Laporan
Halaman  laporan  merupakan  halaman dimana output dari hadil proses sentimen, dengan tampilan seperti gambar 13.
Gambar 13. Halaman Laporan

## 4. SIMPULAN
Dengan  adanya  sistem  ini  penerapan Machine  Learning  dengan  metode  VADER membawa  keuntungan  dalam  menilai  tingkat kepuasan  tamu  secara  akurat  dan  efisien. Analisis sentimen dapat membantu manajemen hotel DYMENS untuk mengenali aspek yang dihargai oleh tamu dan meningkatkan  layanan  mereka.  Selain  itu, temuan tentang ulasan negatif juga memberikan  kesempatan  untuk  perbaikan guna  meningkatkan  tingkat  kepuasan  tamu secara keseluruhan. Dengan demikian, metode VADER  menjadi  alat  yang  berharga  dalam mengoptimalkan  layanan  dan  pengalaman bagi para tamu hotel DYMENS.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abimanyu,  D.,  Budianita,  E.,  Cynthia,  E.  P.,
Yanto, F., & Yusra, Y. (2022). Analisis Sentimen  Akun  Twitter  Apex  Legends Menggunakan VADER. Jurnal Nasional Komputasi  Dan  Teknologi  Informasi (JNKTI) , 5 (3), 423–431. https://doi.org/10.32672/jnkti.v5i3.4382 Achmad,  W.,  &  Yulianah,  Y.  (2022). Corporate  Social  Responsibility  of  the Hospitality Industry in Realizing Sustainable Tourism Development.
Enrichment:  Journal  of  Management , 12 (2), 1610–1616.
Aditiya,  D.,  &  Latifa,  U.  (2023).  Uji Efektivitas Penerapan Machine Learning
Classification  Untuk  Survey  Kepuasan
Pelanggan  Maskapai  Penerbangan  X.
Barometer , 8 (1), 9–18. https://doi.org/10.35261/barometer.v8i1. 6566 Aichner,  T.,  Grünfelder,  M.,  Maurer,  O.,  &
Jegeni, D. (2020). Twenty-Five Years of Social Media: A Review of Social Media Applications and Definitions from 1994 to  2019. Cyberpsychology,  Behavior, and Social Networking , 24 (4), 215–222. https://doi.org/10.1089/cyber.2020.0134 Appel, G., Grewal, L., Hadi, R., & Stephen, A. T. (2020). The future of social media in marketing. Journal  of  the  Academy  of
Marketing Science , 48 (1), 79–95. https://doi.org/10.1007/s11747-019- 00695-1
Ben Chaabene, W., Flah, M., & Nehdi, M. L.
(2020).  Machine  learning  prediction  of mechanical  properties  of  concrete: Critical review. Construction and
Building Materials , 260 , 119889.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.c onbuildmat.2020.119889
Diana,  Y.,  &  Hadi,  F.  (2023).  Analisa
Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K- Medoids  Untuk. Joisie  Journal  Of Information  System  And  Informatics Engineering , 7 (1), 97–103.
Farki, A., Baihaqi, I., & Wibawa, M. (2016). Pengaruh online customer review rating terhadap kepercayaan place di
indonesia . 5 (2).
Fitri  Ayu  and  Nia  Permatasari.  (2018).
perancangan sistem informasi
pengolahan data PKL pada divisi humas PT  pegadaian. Jurnal  Infra  Tech , 2 (2),
12–26.
Greener, J. G., Kandathil, S. M., Moffat, L., & Jones, D. T. (2022). A guide to machine learning  for  biologists. Nature  Reviews Molecular  Cell  Biology , 23 (1),  40–55. https://doi.org/10.1038/s41580-021- 00407-0
Hutto, C.J. and Gilbert, E. (2014). VADER: A Parsimonious  Rule-based  Model  for. Eighth  International  AAAI  Conference on Weblogs and Social Media , 18.
Ikhsan.  (2014).  Penentuan  Titik  Pemasangan
Akses  Point  Pada  Gedung  Dengan
Memanfaatkan Aplikasi
Wireless Wizard  Dalam  Mendukung  Aktivitas Dan  Kinerja  Jaringan  Internet  (Studi Kasus STMIK-AMIK Jayanusa Padang). Jurnal TEKNOIF , 2 (2), 21–26.
Kumar, V. (2021). There is No Substitute for Human Intelligence. In Indian journal of critical  care  medicine :  peer-reviewed, official publication of  Indian Society of Critical Care Medicine (Vol. 25, Issue 5, pp. 486–488). https://doi.org/10.5005/jp- journals-10071-23832
M.  Maatuk,  A.,  &  A.  Abdelnabi,  E.  (2021).
Generating UML Use Case and Activity Diagrams  Using  NLP  Techniques  and
Heuristics Rules. International
Conference on Data Science, E-Learning and Information Systems 2021 , 271–277. https://doi.org/10.1145/3460620.346076
8
Majeed,  M.,  Asare,  C.,  Fatawu,  A.,  & Abubakari, A. (2022). An analysis of the effects  of  customer  satisfaction  and engagement on social media on repurchase  intention  in  the  hospitality industry.
Cogent Business & Management , 9 (1), 2028331. https://doi.org/10.1080/23311975.2022. 2028331 Paramita,  P.,  &  Ibrahim,  A.  (2023).  Analisis
Sentimen  Terhadap  Pengguna  Qris  ( Quick Respond Code Indonesian Standart  )  Pada  Twitter  Menggunakan Metode  Naïve. JOISIE  Journal  Of Information  System  And  Informatics Engineering Vol. , 7 (1), 1–6.
Perdana,  R.  W.,  &  Meri,  R.  (2023).
Implementasi Data Mining Pada
Penjualan Seprai Menggunakan Abstrak. JOISIE  Journal  Of  Information  System And Informatics Engineering , 7 (1), 144–
154.
Php, M., Bekasi, K., Noviana, R., Margonda, J.,  No,  R.,  &  Cina,  P.  (2021).
Perancangan  Web  Sistem  Analisis Sentimen  Media  Sosial  Twitter  Dengan Metode Valence Aware Dictionary And Sentimen Reasoner (Vader) Menggunakan  PHP  &  MysSQL  pada Pemerintah  Kota  Bekasi. Jurnal  Ilmiah Komputasi , 20 (1), 1–14. https://doi.org/10.32409/jikstik.20.1.369
Staskal, O., Simac, J., Swayne, L., & Rozier,
K.  Y.  (2022).  Translating  SysML Activity Diagrams
for nuXmv
Verification of an Autonomous Pancreas.
2022  IEEE  46th  Annual  Computers,
Software,  and  Applications  Conference
(COMPSAC) , 1637–1642. https://doi.org/10.1109/COMPSAC5423
6.2022.00260
Sunarya,  A.,  Santoso,  S.,  &  Sentanu,  W.
(2015). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Gangguan  Jaringan  Lan. Creative Communication and Innovative
Technology Journal , 8 (2), 1–11. Syafitri,  S.  A.,  Pratama,  A.,  &  Ulva,  A.  F. (2020).  Sistem  Informasi  Administrasi
Persuratan  (Paperless  Office)  Berbasis
Web  Pada  Fakultas  Teknik  Universitas
Malikussaleh. Sisfo:  Jurnal  Ilmiah Sistem Informasi , 4 (1), 95–110.
https://doi.org/10.29103/sisfo.v4i1.6278
T.K., B., Annavarapu, C. S. R., & Bablani, A.
(2021). Machine learning algorithms for social  media  analysis:  A  survey. Computer  Science  Review , 40 ,  100395. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.c osrev.2021.100395 Taufiq  Anwar,  M.,  Riandhita  Arief  Permana,
D.,  STMI  Jakarta,  P.,  Sistem  Informasi
Industri  Otomotif,  P.,  Letjen  Suprapto No,  J.,  &  Pusat,  J.  (2023). Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap  Produk  Kendaraan  Listrik Menggunakan  VADER . 10 (1),  783–792.
http://jurnal.mdp.ac.id
Thommandru,  A.,  Espinoza-Maguiña,  M., Ramirez-Asis, E., Ray, S., Naved, M., &
Guzman-Avalos,  M.  (2023).  Role  of tourism  and  hospitality  business  in economic
development. Materials Today:  Proceedings , 80 ,  2901–2904. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j. matpr.2021.07.059 Yordanova,  M.,  Evstatieva,  Y.,  Chernev,  G.,
Ilieva, S., Denkova, R., & Nikolova, D. (2013). Enhancement of xylanase production by sol-gel immobilization of Aspergillus  awamori  K-1. Bulgarian
Journal of Agricultural Science ,
19 (SUPPL. 2), 117–119.