Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 337-343 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## Penerapan Machine Learning Untuk Menentukan Tingkat Kepuasan Tamu Hotel Dymens Menggunakan Metode Vader
Angung Rahmadhanu 3 , Muhammad Raihan Zaky 2 , Mokti Isra 3 , Neni Sri Wahyuni Nengsih 4 , Sularno 5 , Muhammad Razi A 6
1234 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang
5 Sistem Informasi, Universitas Dharma AndalasPadang
6 Universitas Jambi
1 agung_ramadhanu@upiyptk.ac.id , 2 Raihan1328@gmail.com , 3 IsraMokti@gmail.com , nenisriwahyuni_nengsi@upiyptk.ac.id ,
Submitted: 12-06-2023, Reviewed: 24-06-2023, Accepted 13-07-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.866

## Abstract
In Indonesia there are several social media that provide reviews and experiences related to an inn,  including Tripadvisor.com, Traveloka, Tiket.com, and many more. Over time, machine learning can replace and improve human abilities in various fields, Machine  Learning  has  been  extensively  researched  and  used  to  solve  various  problems.  Among  them  is  to  find  out  how  the assessment and views of hotel guests regarding the services and policies set. With reviews from customers or hotel guests, we can find out how the quality of the product or service is implemented, so that an evaluation can be carried out to increase customer satisfaction. Sentiment analysis, or opinion evaluation is an active area of study in the field of natural language processing that analyzes  opinions,  sentiments,  evaluations,  attitudes,  and  emotions  through  improving  the  processing  of  subjectivity  in  texts. Sentiment analysis is useful for a wide variety of issues of interest to human-computer interaction practices and researchers, as well as people from fields such as: sociology, marketing and advertising, psychology, eco-economics, and political science. The process of sentiment analysis is often done to find out positive, neutral or negative opinion from the public regarding a certain matter. The Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) method is a sentiment analysis method that can identify a person's emotions based on words. So that the VADER Method can be used to identify hotel guest reviews and hotel management can make decisions based on the results of these assessments or reviews Keywords: Machine Learning (ML), Valance Aware Dictonary and Sentimental Reasoner (VADER) Methods

## Abstrak
Di Indonesia terdapat beberapa media sosial yang menyediakan ulasan dan pengalaman terkait suatu akomodasi, diantaranya adalah Tripadvisor.com, Traveloka, Tiket.com, dan masih banyak lagi. Seiring berjalannya waktu, mechine learning dapat menggantikan dan meningkatkan kemampuan manusia diberbagai bidang , Machine Learning banyak diteliti 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.Proses  analisis  sentimen  sering dilakukan  untuk  mengetahui  opini  positif, netral atau negatif dari masyarakat terkait suatu hal tertentu. Metode Valence Aware Dictionary Dan Sentiment Reasoner (VADER) merupakan suatu metode analisa sentimen yang dapat mengidentifikasi emosi seseorang berdasarkan kata-kata. Sehingga Metode VADER ini dapat digunakan dalam mengidentifikasi ulasan tamu hotel dan pihak manajemen hotel dapat menentukan keputusan berdasarkan hasil penilaian atau ulasan tersebut Kata Kunci: Machine Learning (ML), Metode Valance Aware Dictonary Dan Sentimental Reasoner(VADER)
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi sekarang ini semakin pesat, terlebih sejak munculnya teknologi Internet. Teknologi internet sangat membantu proses
penyampaian informasi, penyebaran informasi, hingga penerimaan  informasi[1].  Sehingga  dapat  dirasakan manfaatnya oleh semua kalangan, mulai dari instansi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 337-343 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
pemerintahan,  sekolah-sekolah,  perguruan  tinggi, perkantoran, bahkan personal untuk berbagi informasi atau  pengalaman  terkait  suatu  hal[2].  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[3].
Media  sosial  sekarang  ini  berpengaruh  terhadap berbagai sektor, salah satunya adalah sektor Pariwisata dan  Hotel[4].  Media  sosial  dapat  digunakan  sebagai wadah  untuk  berbagi  baik  itu  pengalaman,  penilaian atau  ulasan  dari  suatu  layanan[5].  Ulasan  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[6].  Sehingga  dapat  mempengaruhi orang  lain  untuk  menggunakan  jasa  akomodasi  yang sama[7].  Ulasan  juga  dapat  dijadikan  dasar pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  oleh manajemen  perusahaan[8]. Machine  Learning (ML) merupakan  bagian  dari  ilmu  kecerdasan  Buatan  atau yang  dikenal  sebagai Artificial  Intelegent (AI)[9]. Kecerdasan  buatan  adalah  salah  satu  ilmu  komputer yang  berfokus  pada  pengembangan  perangkat  dan aplikasi  yang  dapat  berfungsi  dan  berfikir  layaknya manusia[10]. Machine  Learning dapat  diartikan sebagai aplikasi komputer yang dapat belajar dari data yang  telah  ditentukan  dan  dapat  menghasilkan prediksi  dimasa  yang  akan  dating[11].  Seiring berjalannya waktu, mechine learning dapat menggantikan dan meningkatkan kemampuan manusia  diberbagai  bidang[12]. Machine  Learning banyak  diteliti  dan  digunakan  untuk  memecahkan berbagai masalah[13]. 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  [14].  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[15].

## METODE PENELITIAN
Untuk  memperoleh  data  dalam  penyusunan  praktek kerja  lapangan  ini,      penulis  menggunakan  metode penelitian yaitu :
1.Penelitan Lapangan ( Field Research )
Penelitian  lapangan  yaitu  penelitian  yang dilakukan  langsung  pada  objek  penelitian  untuk mendapatkan data primer dengan teknik pengumpulan data sebagai berikut: a.  Wawancara ( Interview )
Wawancara  langsung  dilakukan  dengan manager Hotel DYMENS.
b. Pengamatan (Observasi)
Yaitu  melakukan  pengamatan  langsung  ke Hotel DYMENS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN 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[16].  Pada  perancangan aplikasi ini ada beberapa fungsi yang disediakan guna menunjang dan dapat memberikan pelayanan kepada pengguna[17].

## Perancangan Strktur Menu
Perancangan  struktur  menu  berisikan  menu  dan submenu  yang  berfungsi  memudahkan user didalam menggunakan system[18].
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.[19]
Dengan adanya rancangan pengembangan sistem yang baru dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel,  diharapkan  memberikan kemudahan  bagi  banyak  pihak  terutama  sekali  bagi pihak Hotel[20].
a.Sequence Diagram
Sequence  diagram yang  terjadi  pada  pada  sistem machine learning untuk menentukan tingkat kepuasan tamu Hotel DYMENS dapat dilihat sebagai berikut:
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 337-343 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
1) Sequence Diagram Login Sequence  diagram  login pada  admin,  pimpinan maupun staff divisi menggambarkan urutan event dan waktu  saat  admin  melakukan login ke  sistem,  yang digambarkan seperti Gambar 1.1[21]
Gambar 1.1 Sequence Diagram Login
2) Sequence Diagram Master Data Sequence  diagram master  data,  pimpinan  maupun staff divisi  menggambarkan  urutan event dan  waktu saat  admin  melakukan  proses  data  master  yang  ada pada  sistem,  yang  digambarkan  seperti  Gambar 1.2[22]

## Gambar 1.2 Sequence Digram Master Data
3)Sequence  diagram divisi,  menggambarkan  urutan event dan  waktu  saat  admin  melakukan  proses mengolah  data  divisi  yang  ada  pada  sistem,  yang digambarkan seperti Gambar1.3
Gambar 1.3 Sequence Diagram Divisi
4) Sequence Diagram Pengguna Sequence diagram pengguna, menggambarkan urutan event dan  waktu  saat  admin  melakukan  proses
mengolah data pengguna yang ada pada sistem, yang digambarkan seperti Gambar 1.4

## Gambar 1.4  Sequence Diagram pengguna
5) Sequence  diagram dataset,  menggambarkan urutan event dan  waktu  saat  admin  melakukan proses  mengolah  data  yang  telah  diinputkan
Pengguna yang ada pada sistem, yang digambarkan seperti Gambar 1.4

## Gambar 1.5 Sequence Diagram Dataset

## 6) Sequence Diagram Cetak Laporan
Sequence  diagram cetak  laporan,  menggambarkan urutan event dan waktu saat admin melakukan proses mencetak  laporan  yang  ada  pada  sistem,  yang digambarkan seperti Gambar 1.6
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 337-343 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
Gambar 1.6 Sequence Diagram Cetak Laporan
7) Sequence Diagram Logout Sequence  diagram logout,  menggambarkan  urutan event dan waktu saat admin, pimpinan, dan staff divisi melakukan  proses  logout  atau  proses  keluar  dari sistem, yang digambarkan seperti gambar 1.7
Gambar Logout 1.7
a. Activity Diagram
Activity  diagram  adalah  representasi  grafis  dari seluruh tahapan alur kerja yang mengandung aktivitas, pilihan  tindakan,  perulangan  dan  hasil  dari  aktivitas tersebut.  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
Gambar 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

## Gambar 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
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 337-343 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238 P-ISSN : 2964-2132
Gambar Activity Diagram Staff Divisi

## b. 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.
c. 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 4.3.1
Gambar  Halaman login

## d. Dashbord Admin
Pada  halaman  dashboard  admin  terdapat  cart  yang berisikan record data dari setiap tabel  yang ada pada
sistem,  dengam  tampilan  seperti  gambar  4.3.2
Gambar Halaman Dashboard
e. 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
Gambar  Halaman Master Data f. Halaman Form Tambah Data Master
Halaman form tambah  data  master  merupakan tempat  admin menambahkan data master yang dirasa perlu, dengan tampilan seperti gambar
Gambar  Halaman Tambah Data Master g. Halaman Form Edit Data Master
Halaman  form  edit  data  master  merupakan  tempat admin  menambahkan data  master  yang  dirasa  perlu, dengan tampilan seperti gambar
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 337-343 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238

## Gambar Halaman Form Edit Data Master
h. 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
Gambar  Halaman Divisi
i. Halaman Menu Pengguna Halaman menu pengguna memiliki banyak sub menu berdasarkan  divisi  yang  ada  pada  hotel,  dengan tampilan seperti gambar
Gambar  Halaman Menu Pengguna j. Halaman Dataset
Halaman  dataset  merupakan  halaman  dimana  semua kata  yang  masuk  akan diproses,  dengan  tampilan seperti gambar

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

## Gambar Halaman Laporan

## KESIMPULAN
Dengan  adanya  sistem  ini  diarapkan  memudahkan pihak  hotel  dalam       menerjemahkan  emosi  atau  kata- kata  dari  pengunjung  hotel.  Dengan  aplikasi  ini diharapkan  menjadi  bahan  evaluasi  bagi  pihak  hotel untuk  memperbaiki  pelayanan  mereka.  Dan  dengan aplikasi  ini  memudahkan  pihak  hotel  dalam mendapatkan laporan  yang  kiranya  berguna  untuk kepentingan kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad Farki, Imam Baihaqi, dan Berto Mulia Wibawa. (2016).
Pengaruh  Online  Customer  Review  dan  Rating  Terhadap
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 337-343 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
E-ISSN : 2655-8238
Kepercayaan dan Minat Pembelian pada Online Marketplace di Indonesia. Jumal  Teknis  lnstitut  Teknologi  Surabaya ,  5  (2): 2301-9271
[2]  Sunarya, A., Santoso, S., & Sentanu, W. (2015). Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa Gangguan  Jaringan  Lan. CCIT  Journal , 8(2), 1–11.
[3] Goldberg,  D.E.,  Holland,  J.H.  Genetic  Algorithms  and Machine  Learning. Machine Learning  3, 95–99  (1988). https://doi.org/10.1023/A:1022602019183
[4] Nayak, A., & Dutta, K. (2017). Impacts of machine learning and  artificial  intelligence  on  mankind.  2017  International Conference on Intelligent Computing and Control (I2C2), 1– 3. https://doi.org/10.1109/I2C2.2017.83219 08 [5]    Hutto, C., & Gilbert, E. (2014, May). Vader: A parsimonious rule-based model for sentiment analysis of social media text.
In Proceedings of the international AAAI conference on web and social media (Vol. 8, No. 1, pp. 216-225).
[6]    Adiyanto, R. (n.d.). Mengenal Web Dinamis dan Statis Serta Perbedaanya Pendahuluan .
[7] Destiningrum,  M.,  &  Adrian,  Q.  J.  (2017). SISTEM INFORMASI  PENJADWALAN DOKTER  BERBASSIS  WEB DENGAN MENGGUNAKAN FRAMEWORK
CODEIGNITER ( STUDI KASUS : RUMAH SAKIT YUKUM MEDICAL CENTRE) . 11 (2), 30–37.
[9] Effendi, & Rina Noviana. (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). https://doi.org/10.32409/jikstik.20.1.369 [10]    Farmasi,  P.  S.  (2016). Sistem  Informasi  Pengolahan  Data Penanggulangan  Bencana  (BPBD)  Kabupaten  Padang Pariaman . 4 (4).
[11]      Fitri  Ayu  and  Nia  Permatasari.  (2018).  perancangan  sistem informasi  pengolahan  data PKL  pada  divisi  humas  PT pegadaian. Jurnal Infra Tech , 2 (2), 12–26.
[12]  Hasbiyalloh, M., & Jakaria, D. A. (2018). Aplikasi Penjualan Barang Perlengkapan Hand Phone di Zildan Cell Singaparna Kabupaten Tasikmalaya. Jumantaka , 1 (1), 61–70.
[13]  Putra, P., Toresa, D., Fadrial, Y., Sari, P., Muzawi, R., Sularno, S.,  &  Sahrun,  N.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penerima  BLT  Menggunakan  Metode  SAW.
Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis,  4(2),  285- 293. https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i1.457