## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917

## Analisis Sentimen dan Sistem Pendukung Keputusan Menginap di Hotel Menggunakan Metode CRISP-DM dan SAW

## Yerik Afrianto Singgalen
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta
Jl. Jend. Sudirman No.51, RT.004/RW.4, Karet Semanggi, Kecamatan Setiabudi, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
Email: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Submitted: 22/07/2023; Accepted: 30/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak −Penelitian  yang  menggabungkan  pendekatan  analisis  sentimen  dengan  sistem  pendukung  keputusan  di  industri perhotelan,  masih  sangat  terbatas.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  sentimen  tamu  hotel  berdasarkan  kriteria  location, cleanliness, service, value menggunakan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) untuk identifikasi lima  dan  sepuluh  kata  populer  berdasarkan  data  sentimen  serta  model  klasifikasi  sentimen  dengan  performa  terbaik. Selanjutnya, hasil identifikasi lima dan sepuluh kata populer berdasarkan data sentimen terkait rating location, cleanliness, service, value diproses menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Performa algoritma SVM yang menggunakan operator SMOTE memiliki nilai akurasi (99,74%), nilai presisi (100%), nilai recall  (99,48%),  nilai  f-measure  (99,74%),  dan  AUC  (100%).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi  sentimen menggunakan algoritma SVM dengan operator SMOTE dapat digunakan sebagai model klasifikasi data sentimen dengan data latih 30% dan data uji 70%. Adapun model ini relevan digunakan sebagai model untuk proses klasifikasi 1680 data ulasan yang diperoleh  dari  website  Tripadvisor  pada  Hotel  Grand  Zuri  Malioboro  Yogyakarta,  Hotel  Tentrem  Yogyakarta,  Grand Ambarukmo Hotel, El Royale Yogyakarta Malioboro, dan Ceria Hotel @alun-alun Yogyakarta. Secara spesifik, aspek-aspek yang menjadi perhatian tamu berhubungan dengan staff, breakfast, room, service. Disisi lain, hasil implementasi metode SAW menunjukkan  bahwa  Hotel  Grand  Zuri  Malioboro  Yogyakarta  menempati  urutan  pertama  dengan  total  nilai  0,907663917. Selanjutnya,  Ceria  Hotel  @alun  alun  Yogyakarta  menempati  urutan kedua  dengan  total nilai  0,897193878.  Adapun,  Hotel Tentrem Yogyakarta menempati urutan ketiga dengan total nilai 0,861265289. Hal ini menunjukkan bahwa tamu hotel yang menilai kriteria location, cleanliness, service, value dengan memberikan bobot nilai sebagaimana rating di website Tripadvisor, serta memberikan bobot kepentingan dengan nilai serupa, dimana location (0,20), cleanliness (0,25), service (0,30), value (0,25) maka alternatif dengan bobot tertinggi ialah Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; Sistem Pendukung Keputusan; CRISP-DM; SAW; Hotel; Yogyakarta
Abstract −Research combining sentiment analysis approaches with decision support systems in the hospitality industry is still very limited. This study aims to analyze hotel guest sentiment based on location, cleanliness, service, and value criteria using Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) to identify five and ten famous words based on sentiment data and the sentiment classification model with the best performance. Furthermore, the results of identifying five and ten famous words based  on  sentiment data  related to location,  cleanliness,  service,  and  value  ratings  were  processed using  the  Simple Additive Weighting (SAW) method. The results of this study show that the performance of SVM algorithms using SMOTE operators  has  accuracy  values  (99.74%),  precision  values  (100%),  recall values  (99.48%),  f-measure values  (99.74%),  and AUC (100%). This shows that sentiment classification results using the SVM algorithm with SMOTE operators can be used as a sentiment data classification model with 30% training and 70% test data. This model is relevant to be used as a model for the classification process of 1680 review data obtained from the Tripadvisor website at Grand Zuri Malioboro Hotel Yogyakarta, Tentrem  Hotel  Yogyakarta,  Grand  Ambarukmo  Hotel,  El  Royale  Yogyakarta  Malioboro,  and  Ceria  Hotel  @alun  alun Yogyakarta. Specifically, aspects that concern guests relate to staff, breakfast, room, and service. In addition, the results of the implementation  of  the  SAW  method  show  that  Grand  Zuri  Malioboro  Hotel  Yogyakarta  ranks  first  with  a  total  value  of 0.907663917. Otherwise, Ceria Hotel @alun Yogyakarta Square ranks second with a total value of 0.897193878. Meanwhile, Hotel Tentrem Yogyakarta ranks third with a total value of 0.861265289. This shows that hotel guests who assess the criteria of location, cleanliness, service, and value by giving value weights as rated on the Tripadvisor website and provide importance weights with similar values, where location (0.20), cleanliness (0.25), service (0.30), value (0.25) then the alternative with the highest weight is Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta.
Keywords : Sentiment Analysis; Decision Support System; CRISP-DM; SAW; Hotel; Yogyakarta

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata Indonesia mengalami perkembangan seiring  dengan optimalnya bisnis penyedia layanan akomodasi. Wisatawan yang berkunjung ke suatu destinasi wisata dan menggunakan layanan akomodasi dapat meningkatkan pendapatan  usaha  yang  berkorelasi  dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Meskipun  demikian,  wisatwan  sebagai pelanggan  atau  tamu  hoel  memiliki  idealisme  atau  nilai-nilai  individu  yang  memengaruhi  proses  pengambilan keputusan  dalam  hal  pemilihan  layanan  akomodasi.  Ritonga  et  al.  mengemukakan  bahwa  faktor-faktor  yang memengaruhi keputusan menginap tamu hotel ialah religiusitas, harga layanan, dan lokasi hotel [1]. Lebih jauh, Andhika  dan  Mifdlol  menekankan  bahwa  dalam  konteks  Indonesia,  penyedia  layanan  akomodasi  yang menerapkan  prinsip  syariah  memantik  minat  tamu  hotel  untuk  menginap  di  hotel  tersebut  [2].  Disisi  lain, Marwanin et al. menunjukkan bahwa pada masa pandemic Covid-19, keputusan menginap tamu hotel dipengaruhi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
oleh  penerapan  CHSE  (Cleanliness,  Health,  Safety,  and  Environment  Sustainability)  [3].  Adapun,  Purty  et  al. menunjukkan bahwa ketertarikan dan keputusan menginap tamu hotel juga dipengaruhi oleh strategi pemasaran penyedia  layanan  akomodasi  [4].  Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  dapat  diketahui  bahwa  faktor-faktor  yang memengaruhi  keputusan  menginap  tamu  hotel  bersifat  kontekstual,  sebagaimana  konteks  pandemic  Covid-19 hingga popularitas prinsip syariah dalam pengelolaan dan pemasaran layanan akomodasi. Hal ini berarti bahwa kajian tentang keputusan menginap di hotel tidak dapat digeneralisir melainkan perlu dianalisis secara kontekstual dan komprehensif, berdasarkan perspektif pengelola maupun perspektif tamu hotel. Berdasarkan hasil penelusuran ilmiah, belum ditemukan kajian yang secara spesifik membahas tentang analisis sentimen dan sistem pendukung keputusan  menggunakan  metode  Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM)  dan  Simple Additive  Weighting  (SAW)  berdasarkan  data  hotel  dari  Tripadvisor  yang  diseleksi  berdasarkan  perankingan wisatawan  (traveler  ranked,  best  value,  dan  distance  to  city  center)  serta  perbandingan  hasil  perankingan berdasarkan  location,  cleanliness,  services,  dan  value.  Penelitian  ini  merupakan  pengembangan  dari  hasil penelitian  terdahulu  yang  lebih  menekankan  pada  metode,  algoritma,  serta  bobot  kriteria  dan  alternatif  dalam sistem pendukung keputusan [5]–[11]. Mempertimbangkan hal tersebut maka penelitian ini menawarkan gagasan untuk megelaborasi model klasifikasi sentimen CRISP-DM dengan sistem pendukung keputusan SAW.
Perkembangan kajian tentang keputusan menginap tamu di hotel menunjukkan bahwa keputusan menginap tamu  hotel  dapat  ditinjau  dari  berbagai  perspektif  pemasaran.  Wiliam  et  al.  menunjukkan  bahwa  faktor  harga, kualitas pelayanan dan promosi dapat memengaruhi keputusan menginap tamu [12]. Sementara itu, Widayati et al.  menunjukkan  bahwa  green  marketing,  brand  image,  dan  service  quality  juga  memiliki  pengaruh  terhadap keputusan  menginap  di  hotel  [13].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perspektif  pemasaran  menekankan  pada optimalisasi  manajemen  pelayanan  serta  strategi  promosi  untuk  menarik  dan  meyakinkan  tamu  agar  dapat menginap di hotel tersebut. Disisi lain, Hamdani menegaskan bahwa media yang digunakan sebagai alat pemasaran juga berperan penting dalam menarik perhatian konsumen sebelum mengambil keputusan untuk menginap di hotel [14]. Lebih jauh, Danurdara dan Witarsana menunjukkan bahwa salah satu platform yang digunakan sebagai media pemasaran  untuk  menarik  tamu  hotel  ialah  Tripadvisor  [15].  Hal  ini  berarti  bahwa  media  pemasaran  yang digunakan juga berperan penting dalam menarik konsumen, selanjutnya informasi yang tersedia di media tersebut menjadi faktor penentu keputusan menginap di hotel. Mempertimbangkan hal tersebut maka website Tripadvisor dapat digunakan sebagai sumber data untuk menganalisis sentimen dan sistem pendukung keputusan menginap di hotel.
Persepsi  tamu  hotel  terhadap  kualitas  pelayanan  dapat  klasifikasikan  berdasarkan  location,  cleanliness, service  dan  value.  Berdasarkan  proses  bisnis  website  Tripadvisor,  penilaian  tamu  terhadap  hotel  dapat  dinilai berdasarkan lokasi, kebersihan, layanan dan nilai yang terejawantahkan dalam bentuk data teks pada kolom ulasan serta penilaian tamu (rating). Wijaya dan Herwindiati menunjukkan penilaian tamu dalam bentuk data teks diolah menggunakan  pendekatan  data  mining  untuk  mengolah  data  teks  dan  menganalisis  data  tersebut  berdasarkan sentimen positif maupun negatif [16]. Disisi lain, Thomas dan Rumaisa menggunakan algoritma Support Vector Machine dalam menganalisis sentimen tamu hotel berdasarkan data ulasan di  website Tripadvisor  [17]. Hal ini menunjukkan bahwa analisis sentimen tamu hotel perlu dilakukan untuk mendapatkan gambaran tentang persepsi tamu  terhadap  produk  dan  layanan  yang  diperoleh  selama  menginap  di  hotel.  Mempertimbangkan hal  tersebut maka  penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  menggunakan  metode  CRISP-DM  menggunakan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengolah data ulasan tamu hotel di website Tripadvisor terkait produk dan layanan yang diperoleh selama menginap. Dengan demikian, informasi terkait dengan pengalaman menginap dan persepsi  terhadap  produk  dan  layanan  hotel  dapat  dianalisis  lebih  lanjut  menggunakan  sistem  pendukung keputusan berbasis metode SAW.
Perilaku konsumen bisnis akomodasi sebelum melakukan reservasi di suatu hotel melakukan penelusuran informasi  terkait  dengan  property  amenities,  room  feature,  dan  room  type.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa ketersediaan informasi di media pemasaran digital menjadi pertimbangan penting bagi tamu sebelum mengambil keputusan untuk menggunakan layanan akomodasi. Wee dan Liow menunjukkan bahwa property amenities hotel berperan  penting  dalam  memenuhi  kebutuhan  tamu  hotel  terkait  dengan  aktivitas  tertentu  [18].  Selanjutnya, Adisaputra  dan  Elisa  mengemukakan  bahwa  room  feature  dan  room  type  yang  dimiliki  hotel  menjadi pertimbangan  yang  penting  sebelum  pengambilan  keputusan  menginap  [19].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa perspektif  tamu  dalam  pengambilan  keputusan  menginap  di  hotel  tidak  terlepas  dari  tipe  kamar,  dan  amenitas hotel.  Disisi  lain,  Apriani  dan  Nainggolan  menunjukkan  bahwa  persepsi  terhadap  harga  kamar  dan  kualitas pelayanan hotel juga menjadi faktor penting dalam pengambilan keputusan menginap [20]. Dengan demikian dapat diketahui bahwa harga kamar, property amenities, room feature, room type, dan rating kualitas pelayanan menjadi kriteria yang menentukan keputusan menginap. Mempertimbangkan perkembangan kajian tentang faktor-faktor yang  memengaruhi  keputusan  menginap  di  hotel  maka  penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  menerapkan metode SAW menggunakan kriteria harga kamar, property amenities, room feature, room type dan rating kualitas pelayanan dalam menganalisis keputusan menginap tamu di hotel.
Penelitian ini memiliki peluang kontribusi secara teoretis melalui analisis sentimen dan sistem pendukung keputusan  berdasarkan  metode  CRISP-DM  dan  SAW.  Berdasarkan  hasil  penelusuran  ilmiah  dapat  diketahui bahwa  perkembangan  kajian  analisis  sentimen  di  bidang  pariwisata  masih  terfokus  pada  evaluasi  model  yakni algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  data  sentimen.  Sedangkan,  hasil  evaluasi  performa  algoritma  dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
klasifikasi  data  sentimen  perlu  dilanjutkan  ke  tahapan  lebih  lanjut  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan untuk  menganalisis  secara  komprehensif  kriteria  yang  memengaruhi  keputusan  menginap  tamu.  Adapun, penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW  dengan  pertimbangan  kemudahan  implementasi  dan  interpretasi, fleksibilitas penentuan bobot, dan kebutuhan data yang rendah. Kebaharuan dalam penelitian ini  dapat  ditinjau dari kombinasi kedua metode yakni CRISP-DM dan SAW untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan dengan konteks  industri  perhotelan  berdasarkan  wilayah  administratif.  Dengan  demikian,  luaran  penelitian  ini  dapat bekontribusi  secara  empiris  dan  teoretis  bagi  perkembangan  kajian  kepariwisataan  dan  sistem  informasi  di Indonesia.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) terdiri beberapa tahapan sebagai berikut: tahapan business understanding; tahapan data understanding; tahap data preparation; tahap data processing; tahap modeling; tahap evaluation; dan tahap deployment. Adapun visualisasi alur metode CRISP-DM dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Metode CRISP-DM
Gambar 1 merupakan visualisasi alur dari setiap tahapan dalam metode CRISP-DM yang dapat dijelaskan sebagai  berikut  :  tahap  business  understanding,  merupakan  proses  memahami  karakteristik  bisnis  yang  akan dianalisis  secara  mendalam.  Dalam  penelitian  ini,  industri  perhotelan  menjadi  fokus  utama  dalam pembahasan penelitian  ini.  Sementara  itu,  website  Tripadvisor  menjadi  salah  satu  platform  yang  digunakan  untuk  proses penambangan data teks (text mining). Industri  hotel di  Yogyakarta menggunakan platform Tripadvisor sebagai media komunikasi pemasaran yang memungkinkan setiap tamu hotel untuk memberikan ulasan terkait pengalaman menginap  serta  memberikan  penilaian  berdasarkan  tingkat  kepuasan.  Tripadvisor  memfasilitasi  empat  fitur penilaian  yakni  location,  cleanliness,  services,  dan  value.  Berdasarkan  kriteria  tersebut,  tamu  hotel  dapat menarasikan  pengalaman  menginap  di  hotel  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  setiap  ulasan  tamu  hotel  di website  Tripadvisor  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  sentimen  negatif  dan  positif,  serta  dianalisis  secara komprehensif  aspek-aspek  yang  menarik  perhatian  tamu  atau  menjadi  perhatian  utama  ketika  menginap. Mempertimbangkan hal tersebut, maka hasil analisis sentimen dapat dijadikan sebagai rekomendasi bagi penyedia layanan meningkatkan performa sehingga memenuhi ekspektasi tamu serta relevan dengan kebutuhan tamu hotel.
Pada  tahap  data  understanding,  proses  penambangan  data  dilakukan  menggunakan  aplikasi  webharvy dengan pengaturan data sebagai berikut : nama akun; penilaian; tanggal menginap; tipe kunjungan; judul ulasan; dan ulasan. Tipe data yang dikumpulkan ialah data teks tanpa gambar, sedangkan rating berdasarkan simbol bullet satu  sampai  lima  dikonversi  menjadi  angka  dengan  klasifikasi  angka  10-20  (negative),  30  (neutral),  40-50 (positive).  Dalam  proses  data  understanding,  data  sentimen  dan  ulasan  akan  dianalisis  menggunakan  aplikasi rapidminer sehingga data sentimen akan diatur sebagai label dengan tipe data binominal. Sementara data ulasan diatur  sebagai  atribute  dengan  tipe  data  polynominal.  Adapun,  jumlah  data  yang  dikumpulkan  dan dibersihkan (remove data duplicate dan neutral data ) dari masing-masing hotel ialah sebagai berikut : Grand Zuri Malioboro Yogyakarta  (314);  Hotel  Tentrem  Yogyakarta  (1168);  Grand  Ambarukmo  Hotel  (159);  El  Royale  Yogyakarta Malioboro (32); Cerita Hotel @alun-alun Yogyakarta (21). Data teks yang paling banyak dikumpulkan ialah data Hotel  Tentrem  Yogyakarta,  namun  tujuan  utama  dari  proses  analisis  sentimen  dalam  penelitian  ini  ialah mendapatkan data berasis kata kunci (keyword) terkait location, cleanliness, services, dan value hotel yang relevan dengan  kebutuhan  tamu  serta  menjadi  faktor  kunci  kepuasan  tamu.  Data  tersebut  akan  divisualisasikan  dalam bentuk  wordcloud  (top  5  words).  Sementara  itu,  algoritma  dengan  performa  terbaik  akan  direkomendasikan sebagai  model  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data  teks  serupa.  Adapun,  gambaran  tentang  proses penambangan  teks  dan  klasifikasi  data  menggunakan  aplikasi  Webharvy  dan  Rapidminer  dapat  dilihat  pada gambar berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
Gambar 2. Text Mining dan Data Classification menggunakan Webharvy dan Rapidminer
Gambar  2  merupakan  proses  penambangan  data  teks  dari  website  Tripadvisor  menggunakan  aplikasi Webharvy, dan proses klasifikasi data menggunakan aplikasi Rapidminer. Pada tahap data preparation, setiap data ulasan dari  masing-masing  hotel, akan disatukan  menggunakan operator union  dan dibersihkan terlebih dahulu menggunakan operator process document from data untuk dilakukan proses tokenize (non-letters), proses tokenize (regular  expression),  proses  transforms  cases  (lowercase),  proses  filter  tokens  (by  length),  dan  proses  filter stopwords  (English  dictionary).  Selanjutnya,  data  ulasan  yang  telah  dibersihkan,  proses  ekstrak  data  ulasan dilakukan untuk menghitung score yang menentukan hasil klasifikasi (negatif maupun positif). Selanjutnya, data akan dibagi berdasarkan data latih (training data) sebanyak 30% dan data uji (testing data) sebanyak 70%. Setelah proses pembagian data latih dan data uji, maka proses pemodelan dapat dilakukan.
Pada tahap modeling, algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi ialah sebagai berikut : algoritma Decision Tree (DT), Naïve Bayes Classifier (NBC), k-Neareset Neighbour (k-NN), dan Support Vector Machine (SVM).  Proses  pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  penggunaan  operator  Syntethic  Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk mengatasi ketidakseimbangan data berdasarkan label sentimen negatif dan positif. Adapun, pada tahap evaluasi  dapat  diketahui nilai  confusion  matrix (accuracy, precision, recall), f- measure, Area Under Curve (AUC) dan Receiver Operator Characteristic (ROC) dari masing-masing algoritma yang digunakan. Selanjutnya pada tahap deployment, dapat diketahui distribusi sentimen negatif dan positif, serta aspek-aspek  yang  menarik  perhatian  serta  berkesan  terhadap  tamu  hotel  ketika  menginap  di  Hotel  Grand  Zuri Malioboro Yogyakarta, Hotel Tentrem Yogyakarta, Grand Ambarukmo Hotel, El Royale Yogyakarta Malioboro, dan Ceria Hotel @alun-alun Yogyakarta. Dengan demikian, hasil analisis sentimen tamu hotel perlu diproses ke tahap lebih lanjut yakni proses pengambilan keputusan berdasarkan karakteristik location, cleanliness,  services, dan value menggunakan teknik Simple Additive Weighting (SAW).

## 2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  salah  satu  teknik  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK).  Beberapa  studi  terdahulu  menunjukkan  bahwa  SAW  dapat  digunakan  untuk  memilih  alternatif  terbaik dengan  memberikan  nilai  relatif  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan  [21],  [22].  Penelitian  ini  menggunakan metode  SAW  untuk  melanjutkan  hasil  analisis  sentimen  tamu  hotel  dengan  menetapkan  kriteria  location, cleanliness, services, dan value dalam proses pengambilan keputusan menginap. Adapun, alur dari proses SAW dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 3. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Gambar  3  merupakan  alur  dari  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  terdiri  dari  beberapa tahapan  sebagai  berikut  :  pertama,  tahap  menentukan  kriteria;  kedua, tahap  menentukan  bobot  dan nilai  relatif setiap  kriteria;  ketiga,  tahap  pembuatan  matriks  keputusan  dan  normalisasi;  keempat,  tahap  perankingan berdasarkan nilai terbesar. Pada tahap menentukan kriteria, penilaian tamu terhadap location, cleanliness, services,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
dan  value  dikembangkan  sebagai  kriteria.  Selanjutnya,  pada  tahap  menentukan  bobot  dan  nilai  realtif  setiap kriteria,  dilakukan  penyesuaian  konteks  pembahasan  dimana  penelitian  ini  fokus  pada  analisis  sentimen  dan keputusan menginap yang dipengaruhi oleh pelayanan (services) sehingga diberikan bobot 0,30. Sementara itu, lokasi  hotel  (location)  diberikan  bobot  0,20  dengan  pertimbangan  bahwa  lokasi  dapat  menyesuaikan  aktivitas, kepentingan, dan kebutuhan tamu. Selanjutnya, kriteria cleanliness dan value berikan bobot masing-masing 0,25 dengan pertimbangan bahwa kebersihan dan kelaikan harga kamar juga menentukan kenyamanan dan keamanan saat menginap di hotel.
Selanjutnya, pada tahap pembuatan matriks keputusan dan normalisasi, hasil pembobotan dan pemberian nilai  relatif  pada  masing-masing  kriteria  dan  alternatif  dilanjutkan  ke  tahap  pembuatan  matriks  keputusan  dan normalisasi, dimana persamaan yang digunakan dapat dilihat pada persamaan (1) dan persamaan (2) berikut ini :
R ij = { x ij Max ij }  jika j (benefit) (1)
R ij = { Min ij x ij }  jika j (cost) (2)
Dimana :
R ij
= Rating kinerja yang ternormalisasi
Max ij = Nilai Maksimum dari setiap baris dan kolom Min ij = Nilai Minimum dari setiap baris dan kolom x ij = Baris dari kolom matriks Dengan R ij adalah rating kinerja yang ternormalisasi dari altrenatif A i pada atribut C j ; i = 1, 2..,n dan j = 1, 2..,n maka nilai preferensi untuk setiap alternatif ( V i ) dihitung menggunakan persamaan (3) berikut :
V i = ∑ W J r ij n i=0 (3)
Dimana : V i
= Nilai akhir dari alternatif
W J = Bobot yang telah ditentukan r ij = normalisasi matriks
Pada tahap perankingan berdasarkan nilai terbesar, setiap alternatif akan diurut berdasarkan nilai terbesar, dimana nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i menjadi alternatif yang terpilih atau perlu diprioritaskan.  Dengan  demikian,  dapat  diketahui  bahwa  keputusan  menginap  tamu  hotel  berdasarkan  merujuk pada nilai preferensi terbesar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Faktor-faktor yang memengaruhi keputusan menginap tamu di hotel sangat beragam. Amalia et al. menunjukkan bahwa konsumen dalam hal ini tamu hotel mempertimbangkan kategorisasi hotel berdasarkan bintang, sebelum mengambil keputusan untuk menginap [23]. Disisi lain, Pasaribu mengemukakan bahwa selain klasifikasi hotel berbintang, metode sistem pendukung keputusan yang digunakan juga disesuaikan dengan konteks penelitian dan topik  pembahasan  [24].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  serta  kriteria  dalam  sistem  pendukung  keputusan bersifat  kontekstual  sehingga  tidak  dapat  digeneralisasikan.  Penelitian  ini  mengelaborasi  pendekatan  analisis sentimen dengan sistem pendukung keputusan melalui metode CRISP-DM dan SAW. Data yang dihasilkan dari proses CRISP-DM dapat divisualisasikan dalam bentuk wordcloud berdasarkan lima hingga sepuluh kata populer, aspek-aspek yang menarik perhatian tamu. Selanjutnya, melalui metode CRISP-DM dapat diketahui model yang relevan digunakan dalam menganalisis sentimen tamu hotel berdasarkan data teks yang diperoleh dari platform Tripadvisor. Adapun, hasil identifikasi dan analisis sentimen dapat dilanjutkan ke proses pengambilan keputusan menggunakan  metode  SAW  dimana  kriteria  location,  cleanliness,  services  dan  value  dapat  dinormalisasi  dan dihitung nilai preferensi untuk mendapatkan rekomendasi hotel yang sesuai dengan preferensi tamu.

## 3.1 Penerapan Metode CRISP-DM dalam Analisis Sentimen Tamu Hotel
Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model analisis sentimen dan sistem pendukung keputusan menginap tamu  hotel,  sehingga  data  teks  yang  diperoleh  dari  platform  Tripadvisor  dalam  bentuk  ulasan  konsumen, diklasifikasi dan diakumulasi melalui operator Union dalam aplikasi Rapidminer sebelum dibersihkan (data pre- processing) dan diekstrak (extract sentiment). Terdapat 1680 data teks yang berhasil diekstrak sehingga diperoleh data yang spesifik (string scoring, sentiment, score, negativity, positivity, undercovered tokens, dan tokens). Proses ekstrak  sentimen  diperlukan  untuk  mendapatkan  nilai  (score)  berdasarkan  string  yang  diklasifikasi  sebagai sentimen negatif (-) dan positif (+). Meskipun operator extract sentiment telah tersedia dan dapat digunakan dalam aplikasi Rapidminer, beberapa ulasan (kata dalam kalimat) juga bervariasi dari bahasa yang digunakan. Oleh sebab itu,  perlu  diperiksa  secara  manual  score  masing-masing  kata  (token)  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  yang tepat. Apabila terdapat token yang belum diberikan nilai, maka penilaian dapat dilakukan secara manual dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
melakukan  proses  input  data  numerik  sebagai  score  token  tersebut.  Dalam  konteks  bahasa  Indonesia,  belum tersedia  standarisasi  score  kata  berdasarkan  makna  atau  arti  kata  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  ekstrak sentimen. Hal tersebut disebabkan oleh pemilihan diksi atau penggunaan kata dalam kalimat yang sifatnya umum hingga kontekstual.
Beberapa pengulas menarasikan ekspresi, pengalaman dan kesan menginap  sesuai pola komunikasi yang dipengaruhi oleh kebiasaan dan kebudayaan masyarakat suku, hingga komunitas tertentu. Lebih jauh, penggunaan kata dalam kalimat dapat mengandung unsur sarkas, ironi, serta bermakna ganda. Hal ini menjadi kendala dalam proses ekstrak sentimen berdasarkan score kata dengan bahasa Indonesia. Mempertimbangkan hal tersebut maka, salah satu solusi yang dapat digunakan ialah dengan menerjemahkan data teks (ulasan) menjadi bahasa inggris. atau  secara  selektif  mengumpulkan  data  ulasan  tamu  berdasarkan  bahasa  inggris  (scraping).  Dengan  demikian, penggunaan operator extract sentiment melalui aplikasi Rapidminer menjadi lebih optimal. Adapun, hasil proses ekstrak teks dan klasifikasi sentimen dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 1. Proses Ekstrak Sentimen Negatif dan Positif

## Ekstrak Sentimen Negatif
I and my Bestfriend was deciding to do a Java island tour to celebrating my birthday instead to go to Europe. We had our gears and all the consideration that Indonesia is a tropical country. Which means the weather might change often. We went to Yogyakarta as our 4th cities on Java island which makes us so excited to see the amazing one of  the  7  wonders  in  the  world  in  Indonesia 🇮🇩 .  Short  story,  we  staying  in  El  Royale  Hotel.  The  check-in  was perfectly fine and on time, we arrived around 7 pm and can't wait to explore the city and foods. 4 nights which cost you around 2 million rupiahs (local currency) which I believe was not cheap for the local itself consider that it 4 stars hotel. Sadly we did not have enough time to enjoy our privilege in the hotel such as their cool swimming pool (but its ok, we love the city). The cloud changes darker and it is our time to find have a rest, in the middle of our conversation about how Magnificient the city is ”the fight started”. I killed almost more than 5 mosquitos in just 5 minutes. We have thought maybe only and because of the mosquito come in along with us from outside so we considered that as (not a biggie). The second day, getting worst! Only our room has no access to the internet connection even the tv we're shutdown from the channel. Glad the IT team fixed that for us (so it's fine). The same night ”second round”, another 3 kills of mosquito! This time I called the front office to help us to deal with it. We went out and enjoy our day, but once we come back nothing seems done. We take a rest for a little nap and once I woke up, there are 4 mosquito bites on my body surface. It's got me so mad and decided to purchase a mosquito cream. Almost 25 countries I have been around and staying always in 4-5 stars hotel, and this is the first time in my life ”purchased a mosquito cream”. Worst! 3rd night, I spot my body had the same bites and it's pissed me off, I leave a message to El Royale Hotel Instagram about my concern and finally, they said:” we will do a treatment room”. The GM sent us an apology letter along with a black forest cake (we did not eat it because we are super upset). And we decided to check out early. I cannot stand to live or sleep in such an uncalm environment. Even they want to give us calendars as an apology goody before we leave. (nice attempt but they failed in our eyes). A mosquito inside a hotel room is considered a hygienic of the hotel itself. The hotel has failed to  deal  with  my issues even after I showed them the bites spots. They should have an insect device for this to kill the mosquito, or if they don't have, they should just change our room! Many things can be prevented but unfortunately, the manager and team were not sensitive enough due to guest satisfaction. My Bestfriend was so pissed and even I, worst than him. If you guys want to stay nearby the Malioboro area, this hotel is good enough for it but be ready for ”an expensive fight”.
String Scoring
celebrating (0.69)  excited (0.36)  amazing (0.72)  perfectly (0.82)  fine (0.21)  sadly (-0.46)  enjoy (0.56)  privilege (0.38)  cool (0.33)  ok (0.31)  love (0.82)  fight (-0.41)  killed (-0.90)  worst (-0.79)  no (-0.31)  glad (0.51)  fine (0.21)  kills (-0.64)  help (0.44)  enjoy (0.56)  mad (-0.56)  worst (-0.79)  pissed (-0.82)  leave (-0.05)  apology (0.05)  super (0.74)  upset (-0.41)  want (0.08)  apology (0.05)  leave (-0.05)  nice (0.46)  failed (-0.59)  failed (- 0.59)  kill (-0.95)  prevented (0.03)  unfortunately (-0.36)  satisfaction (0.49)  pissed (-0.82)  worst (-0.79)  want (0.08)  good (0.49)  ready (0.38) Sentimen Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Negatif -0,5 10,3 9,8 608 650

## Ekstrak Sentimen Positif
Hotel itself is clean and well maintained. The reason I gave only 4 stars is that the mattress is surprisingly hard and uncomfortable for a hotel of this standard. Breakfast selection is ok. Signage for westerners or vegetarians non existent so it could be improved. The staff is very kind and attentive. We were especially impressed with the guest relations manager Rony. We travel all over the world and usually stay in Marriott branded hotels and his level of guest service was definitely Ritz Carlton worthy! He was always present in the lobby, kind and eager to assist with anything we asked him.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
clean (0.44)  well (0.28)  surprisingly (0.31)  hard (-0.10)  uncomfortable (-0.41)  ok (0.31)  improved (0.54) kind (0.62)  impressed (0.54)  definitely (0.44)  worthy (0.49)  lobby (0.03)  kind (0.62)  eager (0.38)
Sentimen Score Negativity Positivity Uncovered Tokens Tokens Positif 4,5 0,5 100 100 114
Tabel 1 merupakan proses ekstrak sentimen untuk mengetahui string scoring, sentiment, score, negativity, positivity, undercovered tokens, dan tokens. Proses ekstrak sentimen dalam metode CRISP-DM dilakukan setelah tahap pemahaman konteks bisnis (business understanding), pemahaman data (data understanding) dan persiapan data (data prepraration). Hasil ekstrak sentimen dapat divisualisasikan dalam bentuk wordcloud untuk lima dan sepuluh kata populer yang menarik perhatian tamu, dan paling sering ditemukan dalam data ulasan tamu. Dengan demikian, dapat diketahui aspek penting yang berhubungan dengan location, cleanliness, services, dan value untuk konteks lima hotel teratas rekomendasi  Tripadvisor di Yogyakarta berdasarkan Traveler Ranked. Adapun, lima dan sepuluh kata populer tersebut dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Lima dan Sepuluh Kata Populer dalam Ulasan Tamu Hotel di Yogyakarta berdasarkan Traveler Ranked di Platform Tripadvisor
Gambar  4  merupakan  visualisasi  lima  dan  sepuluh  kata  populer  berdasarkan  ulasan  tamu  Hotel  di  Kota Yogyakarta  yang  disaring  berdasarkan  Traveler  Ranked  pada  website  Tripadvisor.  Secara  spesifik,  hasil identifikasi jumlah kata yang divisualisasikan dalam bentuk wordcloud lima kata populer ialah sebagai berikut : staff (813); breakfast (983); good (1127); room (1627); hotel (2975). Selanjutnya, hasil identifikasi jumlah kata yang divisualisasikan dalam bentuk wordcloud sepuluh kata populer ialah sebagai berikut : great (688); nice (695); food (714); service (718); stay (801); staff (813); breakfast (983); good (1127); room (1627); hotel (2975). Hal ini menunjukkan bahwa aspek-aspek yang menjadi perhatian tamu di Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta, Hotel Tentrem Yogyakarta, Grand Ambarukmo Hotel, El Royale Yogyakarta Malioboro, dan Ceria Hotel @alun-alun Yogyakarta ialah staff, breakfast, room, service. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa pelayanan prima yang dimediasi oleh karyawan di masing-masing hotel perlu ditingkatkan dan dipertahankan sehingga memberikan rasa aman dan nyaman bagi tamu hotel. Adapun, kondisi ruangan yang sesuai kebutuhan dan ekspektasi tamu, serta menu  sarapan  yang  disediakan  bagi  para  tamu  menjadi  bagian  penting  dalam  meningkatkan  kepuasan  tamu, memantik keputusan menginap bagi calon tamu, hingga meningkatkan angka berkunjung kembali bagi para tamu yang pernah menggunakan layanan di hotel tersebut.
Setelah proses ekstrak sentimen serta visualisasi lima dan sepuluh kata populer, hasil ekstrak sentimen dapat diproses dengan membagi data latih dan data uji untuk mengevaluasi peforma dari algoritma Decision Tree (DT), k-Nearest Neighbour (k-NN), Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Proses evaluasi  performa  algoritma  dianalisis  berdasarkan  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  f-measure,  Area  Under  Curve (AUC)  dan  Receiver  Operator  Characteristic  (ROC).  Adapun,  operator  Synthetic  Minority  Oversampling Technique (SMOTE) digunakan untuk mengatasi persoalan ketidakseimbangan data berdasarkan label dan atribut. Adapun pembagian data untuk pengujian ialah 30% data latih dan 70% data uji dari total 1680 data ulasan yang diperoleh  dari  website  Tripadvisor  pada  Hotel  Grand  Zuri  Malioboro  Yogyakarta,  Hotel  Tentrem  Yogyakarta, Grand  Ambarukmo  Hotel,  El  Royale  Yogyakarta  Malioboro,  dan  Ceria  Hotel  @alun-alun  Yogyakarta. Berdasarkan  hasil  evaluasi,  dapat  diketahui  bahwa  performa  algoritma  SVM  menggunakan  operator  SMOTE menunjukkan nilai  akurasi  (99,74%), nilai  presisi  (100%), nilai  recall (99,48%), nilai f-measure (99,74%), dan AUC (100%), sebagaimana table berikut.
Tabel 2. Performa Algoritma SVM (dengan dan tanpa Operator SMOTE)
SVM Tanpa SMOTE
SVM dengan SMOTE
PerformanceVector: accuracy: 97.11% +/- 0.44% (micro average: 97.11%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 34 1142 PerformanceVector: accuracy: 99.74% +/- 0.23% (micro average: 99.74%) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 1142 6 Positif: 0 1136

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
SVM Tanpa SMOTE
SVM dengan SMOTE
AUC (optimistic): 0.891 +/- 0.115 (micro average: 0.891) (positive class: Positif) AUC: 0.891 +/- 0.115 (micro average: 0.891) (positive class: Positif) AUC (pessimistic): 0.891 +/- 0.115 (micro average: 0.891) (positive class: Positif) precision: 97.11% +/- 0.44% (micro average: 97.11%)
(positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 34 1142 recall: 100.00% +/- 0.00% (micro average: 100.00%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 34 1142 f_measure: 98.53% +/- 0.23% (micro average: 98.53%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 0 0 Positif: 34 1142
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: 1142 6 Positif: 0 1136 recall: 99.48% +/- 0.45% (micro average: 99.47%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 1142 6 Positif: 0 1136 f_measure: 99.74% +/- 0.23% (micro average: 99.74%) (positive class: Positif) ConfusionMatrix: True: Negatif Positif Negatif: 1142 6 Positif: 0 1136
Tabel 2 merupakan perbandingan performa algoritma SVM yang menggunakan operator SMOTE dan tanpa menggunakan  operator  SMOTE.  Berdasarkan  nilai  confusion  matrix.  Algoritma  SVM  tanpa  menggunakan operator  SMOTE  memiliki  nilai  akurasi  (97,11%),  nilai  presisi  (97,11%),  nilai  recall  (100%),  nilai  f-measure (98,53%),  dan  AUC  (89,1%).  Adapun,  algoritma  SVM  yang  menggunakan  operator  SMOTE  memiliki  nilai akurasi (99,74%), nilai presisi (100%), nilai recall (99,48%), nilai f-measure (99,74%), dan AUC (100%). Hal ini menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi  sentimen  menggunakan  algoritma  SVM  dengan  operator  SMOTE  dapat digunakan sebagai  model klasifikasi data sentimen dengan data latih 30% dan data uji 70%. Adapun model ini relevan digunakan sebagai model untuk proses klasfikasi 1680 data ulasan yang diperoleh dari website Tripadvisor pada Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta, Hotel Tentrem Yogyakarta, Grand Ambarukmo Hotel, El Royale Yogyakarta Malioboro, dan Ceria Hotel @alun-alun Yogyakarta.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  peforma  algoritma  DT  dapat  diketahui  bahwa  tanpa  menggunakan  SMOTE, nilai confusion matrix menunjukkan akurasi (97,11%), presisi (97,84%), recall (99,21%), f-measure (98,52%), dan AUC  (62,5%).  Adapun,  hasil  evaluasi  peforma  algoritma  DT  menggunakan  SMOTE,  dapat  diketahui  nilai confusion matrix sebagai berikut : akurasi (98,29%); presisi (98,10%); recall (98,51%); f-measure (98,30%); dan AUC (98,1%).  Selanjutnya,  hasil evaluasi  peforma algoritma k-NN tanpa menggunakan SMOTE menunjukkan nilai confusion matrix sebagai berikut : akurasi (97,02%), presisi (97,11%), recall (99,91%), f-measure (98,49%), dan AUC (59%). Adapun, hasil evaluasi peforma algoritma k-NN menggunakan SMOTE, dapat diketahui nilai confusion matrix sebaga berikut : akurasi (50,22%); presisi (100%); recall (0,44%); f-measure (0,87%); dan AUC (52,7%).  Lebih  jauh,  hasil  evaluasi  peforma  algoritma  NBC  tanpa  menggunakan  SMOTE  menunjukkan  nilai confusion matrix sebagai berikut : akurasi (96,94%), presisi (97,10%), recall (99,82%), f-measure (98,44%), dan AUC  (100%).  Adapun,  hasil  evaluasi  peforma  algoritma  NBC  menggunakan  SMOTE,  dapat  diketahui  nilai confusion  matrix  sebaga  berikut  :  akurasi  (99,78%);  presisi  (100%);  recall  (99,56%);  f-measure  (99,78%);  dan AUC (50%). Hal ini menunjukkan bahwa algoritma DT menggunakan operator SMOTE memiliki performa yang baik.  Sama  halnya  dengan  algoritma  NBC  tanpa  menggunakan  operator  SMOTE.  Meskipun  demikian,  jika dibandingkan  dengan  algoritma  SVM,  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  f-measure,  AUC,  dan  ROC  menunjukkan perfroma yang lebih baik sebagaimana gambar berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
Gambar  5  merupakan  visualisasi  grafik  ROC  hasil  klasifikasi  algoritma  DT,  k-NN,  SVM,  dan  NBC. Berdasarkan grafik ROC dapat diketahui bahwa kurva ROC yang berada di dekat sudut kiri atas (0,1) menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang sangat baik dalam membedakan kelas positif dan negatif. Sedangkan kurva ROC berbentuk garis lurus mendekati garis diagonal dari kiri bawah ke kanan atas, menandakan model memiliki kinerja  acak.  Berdasarkan  grafik  ROC  dapat  diketahui  bahwa  semakin  luas  area  di  bawah  kurva  semakin  baik kinerja  model  dalam  membedakan  kelas  positif  dan  kelas  negatif.  Dengan  demikian  penelitian  ini merekomendasikan algoritma SVM dengan operator SMOTE sebagai model klasifikasi dengan performa terbaik sebagaimana dataset penelitian ini.
Hasil implementasi metode CRISP-DM menghasilkan rekomendasi pengembangan produk dan layanan di hotel  berdasarkan data ulasan. Secara spesifik, rekomendasi  tersebut  berhubungan dengan location, cleanliness, services, dan value pada Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta, Hotel Tentrem Yogyakarta, Grand Ambarukmo Hotel, El Royale Yogyakarta Malioboro, dan Ceria Hotel @alun-alun Yogyakarta. Berdasarkan hasil identifikasi lima dan sepuluh kata populer dapat diketahui bahwa tamu hotel lebih menekankan pada pelayanan prima yang berhubungan  dengan  produk  dan  layanan,  dalam  hal  ini  staff,  breakfast,  room,  service.  Selanjutnya,  model klasifikasi  yang  direkomendasikan  ialah  SVM  dengan  operator  SMOTE  yang  relevan  dengan  konteks  dataset penelitian ini. Adapun, metode CRISP-DM memiliki keterbatasan yakni tidak mengolah data dan informasi hingga merekomendasikan  hotel  dengan  nilai  preferensi  tertinggi.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  suatu  pendekatan  sistem pendukung keputusan dengan kriteria dengan location, cleanliness, services, dan value.

## 3.2 Penerapan Metode SAW dalam Analisis Pengambilan Keputusan Menginap di Hotel
Penelitian ini menawarkan metode SAW untuk mengoleh data yang diperoleh dari platform Tripadvisor. Penilaian tamu hotel terhadap kriteria location, cleanliness, services, dan value diakumulasi dari jumlah ulasan dan rating pengguna sistem.  Meskipun  demikian, jumlah data ulasan masing-masing  hotel berbeda-beda, demikian halnya pengulas dengan latarbelakang (solo, family, business, couple) memiliki preferensi dan ekspektasi yang berbeda. Adapun,  trend  berdasarkan  tanggal  berkunjung  atau  menginap  tamu  perlu  dianalisis  secara  parsial  untuk menganalisis hubungan seasonal event dengan motivasi berkunjung atau faktor pendukung keputusan menginap tamu  di  hotel.  Dalam  implementasi  metode  SAW,  penilaian  terhadap location,  cleanliness,  services,  dan  value disesuaikan  dengan  rating,  sedangkan  lima  hotel  teratas  diseleksi  berdasarkan  traveler  ranked  pada  website Tripadvisor sehingga diperoleh data sebagaimana tabel berikut.
Tabel 3. Kriteria dan Alternatif dalam Metode SAW Kriteria dan Alternatif Location (K1)  Cleanliness (K2)  Services (K3)  Value (K4) Grand Zuri Malioboro Yogyakarta 4,6 4,0 4,2 4,1 Hotel Tentrem Yogyakarta 4,3 4,7 4,6 4,5 Grand Ambarukmo Hotel 4,8 4,7 4,9 4,8 El Hotel Royale Yogyakarta Malioboro 4,9 4,0 4,9 4,9 Ceria Hotel @alun alun Yogyakarta 4,9 3,0 4,8 4,9 Kategori Benefit Benefit Benefit Cost
Tabel 3 merupakan kriteria dan alternatif dalam metode SAW dalam pengambilan keputusan menginap di hotel.  Bobot nilai masing masing kriteria yang ditetapkan ialah location (0,20), cleanliness (0,25), service (0,30), value (0,25). Adapun, klasifikasi kriteria berdasarkan benefit dan cost ialah sebagai berikut :  location (benefit), cleanliness (benefit), service (benefit), value (cost). Berdasarkan hasil identifikasi penilaian pada masing-masing hotel dapat diketahui bahwa rating masing-masing hotel berdasarkan kriteria location, cleanliness, services, dan value  dinormalisasi  menggunakan  persamaan  (1)  apabila  kriteria  tersebut  diklasifikasikan  sebagai  benefit sedangkan persamaan (2) untuk kriteria dengan klasfikasi cost. Selanjutnya, nilai preferensi dihitung menggunakan persamaan (3) lalu diurutkan berdasarkan bobot nilai yang terbesar, sebagaimana tabel berikut.
Tabel 4. Nilai Preferensi dan Perankingan Hotel Nilai Preferensi V Hasil Ranking Grand Zuri Malioboro Yogyakarta 0,1877551 0,21276596 0,25714286  0,25 0,907663917 1 Hotel Tentrem Yogyakarta 0,2 0,15957447 0,27391304  0,22777778 0,861265289 3 Grand Ambarukmo Hotel 0,17916667 0,15957447 0,25714286  0,21354167 0,809425659 5 El Hotel Royale Yogyakarta Malioboro 0,1755102 0,1875 0,25714286  0,20918367 0,829336735 4 Ceria Hotel @alun alun Yogyakarta 0,1755102 0,25 0,2625 0,20918367 0,897193878 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
Tabel  4 merupakan hasil perhitungan nilai preferensi  berdasarkan kriteria serta total nilai  preferensi  dan hasil perankingan, dimana Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta menempati urutan pertama dengan total nilai 0,907663917.  Selanjutnya,  Ceria  Hotel  @alun  alun  Yogyakarta  menempati  urutan  kedua  dengan  total  nilai 0,897193878. Adapun, Hotel Tentrem Yogyakarta menempati urutan ketiga dengan total nilai 0,861265289. Hal ini menunjukkan bahwa tamu hotel yang menilai kriteria location, cleanliness, service, value dengan memberikan bobot  nilai sebagaimana rating di  website Tripadvisor, serta memberikan bobot  kepentingan dengan prosentase yang sama, dimana location (0,20), cleanliness (0,25), service (0,30), value (0,25) maka alternatif dengan bobot tertinggi  ialah  Hotel  Grand  Zuri  Malioboro  Yogyakarta.  Meskipun  demikian,  rekomendasi  hotel  akan  berbeda apabila  tamu  hotel  menggunakan  kriteria  yang  berbeda,  nilai  alternatif  dan  kriteria  berbeda,  serta  bobot  derjat kepentingan yang berbeda.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa performa algoritma SVM yang menggunakan operator SMOTE memiliki nilai akurasi (99,74%), nilai presisi (100%), nilai recall (99,48%), nilai f-measure (99,74%), dan AUC (100%). Hal  ini menunjukkan bahwa hasil klasifikasi  sentimen menggunakan algoritma SVM dengan operator SMOTE dapat digunakan sebagai model klasifikasi data sentimen dengan data latih 30% dan data uji 70%. Adapun model ini  relevan  digunakan  sebagai  model  untuk  proses  klasfikasi  1680  data  ulasan  yang  diperoleh  dari  website Tripadvisor pada Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta, Hotel Tentrem Yogyakarta, Grand Ambarukmo Hotel, El  Royale  Yogyakarta  Malioboro,  dan  Ceria  Hotel  @alun-alun  Yogyakarta.  Secara  spesifik,  hasil  identifikasi jumlah kata yang divisualisasikan dalam bentuk wordcloud lima kata populer ialah sebagai berikut : staff (813); breakfast  (983);  good  (1127);  room  (1627);  hotel  (2975).  Selanjutnya,  hasil  identifikasi  jumlah  kata  yang divisualisasikan dalam bentuk wordcloud sepuluh kata populer ialah sebagai berikut : great (688); nice (695); food (714);  service  (718);  stay  (801);  staff  (813);  breakfast  (983);  good  (1127);  room  (1627);  hotel  (2975).  Hal  ini menunjukkan bahwa aspek-aspek yang menjadi perhatian tamu di Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta, Hotel Tentrem Yogyakarta, Grand Ambarukmo Hotel, El Royale Yogyakarta Malioboro, dan Ceria Hotel @alun-alun Yogyakarta ialah staff, breakfast, room, service. Dengan demikian, dapat diketahui bahwa pelayanan prima yang dimediasi oleh karyawan di masing-masing hotel perlu ditingkatkan dan dipertahankan sehingga memberikan rasa aman dan nyaman bagi tamu hotel. Adapun, kondisi ruangan yang sesuai kebutuhan dan ekspektasi tamu, serta menu  sarapan  yang  disediakan  bagi  para  tamu  menjadi  bagian  penting  dalam  meningkatkan  kepuasan  tamu, memantik keputusan menginap bagi calon tamu, hingga meningkatkan angka berkunjung kembali bagi para tamu yang pernah menggunakan layanan di hotel tersebut. Disisi lain, hasil implementasi metode SAW menunjukkan bahwa  Hotel  Grand  Zuri  Malioboro  Yogyakarta  menempati  urutan  pertama  dengan  total  nilai  0,907663917. Selanjutnya,  Ceria  Hotel  @alun  alun  Yogyakarta  menempati  urutan  kedua  dengan  total  nilai  0,897193878. Adapun,  Hotel  Tentrem  Yogyakarta  menempati  urutan  ketiga  dengan  total  nilai  0,861265289.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tamu  hotel  yang  menilai  kriteria  location,  cleanliness,  service,  value  dengan memberikan bobot  nilai sebagaimana rating di  website Tripadvisor, serta memberikan bobot  kepentingan dengan prosentase yang sama, dimana location (0,20), cleanliness (0,25), service (0,30), value (0,25) maka alternatif dengan bobot tertinggi ialah Hotel Grand Zuri Malioboro Yogyakarta.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LPPM),  Universitas  Katolik Indonesia Atma Jaya, Fakultas Ilmu Administrasi  Bisnis dan Ilmu Komunikasi (FIABIKOM), Fakultas Teknik (FT),  Program  Studi  Pariwisata,  Program  Studi  Sistem  Informasi.  Terima  kasih  kepada  seluruh  pihak  yang mendukung penelitian ini, hingga proses publikasi ilmiah.

## REFERENCES
[1] N.  W.  Ritonga,  S.  Sudiarti,  and  Atika,  “Pengaruh  Religiusitas,  Harga  dan  Lokasi  Terhadap  Keputusan  Konsumen Menginap di Wisma Syariah Aceh House,” J. Ilm. Multi Disiplin Indones., vol. 2, no. 7, pp. 1–10, 2023.
[2] A. N. Andika and A. Mifdlol, “Pengaruh Penerapan Prinsip Syariah , Kualitas Produk dan Kualitas Pelayanan terhadap Keputusan Konsumen Menginap dengan Minat Sebagai Variabel Intervening ( Studi Kasus Pada Konsumen Menginap Di Hotel Ibrahim Syariah Kota Semarang ),” MABNY  J. Sharia Manag. Bus., vol. 3, no. 1, pp. 18–21, 2023.
[3] I.  S.  Marwani,  H.  Darmawan,  and  E.  R. U.  Kalsum,  “Influence  Implementation  of  CHSE  ,  Prices  and  Facilities  for Decisions to Stay During the COVID -19 Pandemic at Non-Star Resort Hotels,” NHI Int. Hosp. J., vol. 1, no. 1, pp. 39– 53, 2023.
[4] K.  A.  Purty,  H.  Indriastuti,  and  D.  Lestari,  “Pengaruh  Strategi  Pemasaran  Syariah  terhadap  Keputusan  Menginap konsumen pada Penginapan Belatuk Guest House Syariah Samarinda,” JESM  J. Ekon. Syariah Mulawarman, vol. 2, no. 1, pp. 11–18, 2023.
[5] 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.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1343 − 1353 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3917
[6] 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.
[7] Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Konsumen terhadap Food , Services , and Value di Restoran dan Rumah Makan Populer  Kota  Makassar  Berdasarkan  Rekomendasi  Tripadvisor  Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dan,”  Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1899–1914, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3231.
[8] Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen  Pengunjung  Pulau  Komodo  dan  Pulau  Rinca  di  Website  Tripadvisor  Berbasis CRISP-DM,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 2, pp. 614–625, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2999.
[9] Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Wisatawan Melalui Data Ulasan Candi Borobudur di Tripadvisor Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  p.  1343−1352,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
[10]  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.
[11]  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.
[12]  D. William, F. K. Marpaung, J. Yuniar, and C. Leslie, “Decision To Stay In Hotels In Medan City Pengaruh Harga , Kualitas Pelayanan Dan Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Konsumen Untuk Menginap Di Hotel Kota Medan,” Manag. Stud. Entrep. J., vol. 4, no. 1, pp. 303–308, 2023.
[13]  C.  C.  Widayati,  Islahulben, E.  Ernawati,  and D.  R.  Rahadi,  “Pengaruhi  Green  Marketing,  Brand  Image,  dan Service Quality terhadap Keputusan Menginap di Greenhost Boutique Prawirotaman Yogyakarta,” J. Ekon. Manaj., vol. 7, no. 2, pp. 127–138, 2021.
[14]  A. R. T. Hamdani, “Pengaruh Produk dan Media Sosial Terhadap Keputusan Menginap Pada Hotel Syariah di Bandung, Jawa Barat,” J. Res. Bus. Tour., vol. 2, no. 2, pp. 95–108, 2022, doi: 10.37535/104002220222.
[15]  A. B. Danurdara and I. G. A. G. Witarsana, “Pengaruh Tripadvisor Electronic Word Of Mouth Terhadap Online Booking Decision Tamu Domestik Di Bali,” J. Kepariwisataan Destin. Hosp. dan Perjalanan, vol. 6, no. 2, pp. 203–218, 2022, doi: 10.34013/jk.v6i2.414.
[16]  W. Wijaya, D. E. Herwindiati, and N. J. Perdana, “Penerapan Metode Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pada  Ulasan  Pelanggan  Hotel  di  Tripadvisor,”  J.  Ilmu  Komput.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  10,  no.  2,  pp.  1–6,  2022,  doi: 10.24076/joism.2021v3i2.558.
[17]  V. W. D. Thomas and F. Rumaisa, “Analisis Sentimen Ulasan Hotel Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machine dan TF-IDF,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 3, pp. 1767–1774, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4218.
[18]  T. Wee and M. Liow, “Short-term rental versus small hotel industry amid COVID-19 pandemic: What drives millennials’ accommodation choices?,” J. Glob. Hosp. Tour., vol. 1, no. 1, pp. 69–84, 2022, doi: 10.5038/2771-5957.1.1.1004.
[19]  W. Adisaputra and E. Elisa, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Hotel di Kota Tanjungpinang dan Pulau Bintan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. Comasie, vol. 4, no. 1, pp. 87–96, 2021.
[20]  P.  Apriani  and  B.  M.  Nainggolan,  “Pengaruh  Kualitas Pelayanan,  Persepsi  Harga  Dan  Promosi Terhadap Keputusan Menginap Di Morrissey Hotel Jakarta,” SIBATIK J. J. Ilm. Bid. Sos. Ekon. Budaya, Teknol. dan Pendidik., vol. 1, no. 11, pp. 2445–2456, 2022, doi: 10.54443/sibatik.v1i11.370.
[21]  H. Lumentut, W. Nurmansyah, and S. Rumagit, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Duta Pariwisata Kabupaten Jayawijaya dengan Metode SAW,” J. Sist. Inf., vol. 14, no. 1, pp. 2520–2532, 2022.
[22]  A. Hermawan and Evan, “Hotel Recommendation System Using SAW (Simple Additive Weighting) And TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) Method,” Bit-Tech, vol. 1, no. 3, pp. 131–145, 2019, doi: 10.32877/bt.v1i3.71.
[23]  E.  L.  Amalia,  E.  N.  Hamdana,  and  A.  M.  Hutami,  “Implementasi  Metode  Ahp  Dan  Promethee  Pada  Spk  Pemilihan Hotel,” J. Inform. Polinema, vol. 6, no. 1, pp. 49–54, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i1.325.
[24]  Y. S. Pasaribu, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Bintang Lima Terbaik Di Kota Medan Menggunakan Metode Promethee,” J. Pelita Inform., vol. 7, no. 3, pp. 395–403, 2019.