Peningkatan jumlah review dari banyak pengalaman membuat wisatawan
sulit untuk membaca semua review untuk mengambil keputusan yang baik untuk
memuaskan diri mereka. Oleh karena itu, pelanggan yang akan membuat
rekomendasi layanan secara langsung dengan menggunakan ekspresi seperti "saya
tidak merekomendasikan" dapat membantu konsumen dalam proses pengambilan
keputusan mereka. Selain itu, pelanggan yang menuliskan pujian berkali-kali juga
dapat membantu wisatawan secara tidak langsung. Review seperti itu
menunjukkan bahwa pelanggan puas sehingga dia akan menyarankan orang lain
untuk mencoba.
Metode text mining diterapkan pada review online yang telah dikumpulkan
dari situs TripAdvisor.com untuk tiga review terbanyak pada hotel yang ada di DI
Yogyakarta saat pengambilan data. Data yang dikumpulkan ini di analisis
sentimennya sehingga dibagi menjadi kelas positif, negatif, dan netral. Setelah itu,
data akan di analisis rekomendasi secara eksplisit dan secara implisit. Kemudian
hasil review yang direkomendasikan akan diproses dengan menggunakan n-gram
untuk melihat kata yang sering keluar yang akan diproses lagi dan menghasilkan
delapan mode layanan tambahan pada hotel yang direkomendasikan.
Hasil dari penelitian ini, diharapkan agar wisatawan atau pengunjung hotel
mendapatkan pelayanan yang baik serta mendapatkan kepuasan dari pelayanan
hotel tersebut dari rekomendasi pelanggan yang pernah menginap di hotel dan
meninggalkan ulasan pada situs TripAdvisor.com.