Pandemi COVID-19 begitu berdampak bagi industri perhotelan di Indonesia. Selama masa pemulihan, manajemen hotel perlu beradaptasi terhadap perubahan agar tetap relevan. Manajemen hotel perlu mengetahui posisinya dibandingkan kompetitor dengan benchmarking. Sebagai referensi utama pelanggan, ulasan online dapat dijadikan sumber data benchmarking. Penelitian ini mendemonstrasikan kerangka kerja yang dapat digunakan untuk melakukan benchmarking menggunakan data ulasan online. Kerangka kerja yang diusulkan di penelitian ini terdiri dari proses pengumpulan data ulasan teks, pemrosesan teks yang didalamnya terdapat penerjemahan, ekstraksi istilah aspek dan klasifikasi polaritas dengan Local Context Focus – Bidirectional Encoder Representations from Transformers (LCF-BERT), pembentukan key factor dengan Large Language Model (LLM) InstructGPT, dan benchmarking kualitas layanan berdasarkan nilai magnitudo opini positif setiap key factor dengan output-oriented non-discretionary Data Envelopment Analysis (DEA). Hasil dari penelitian ini berupa ukuran kualitas layanan hotel dalam satuan magnitudo opini positif, target capaian untuk menjadi hotel terbaik, dan hotel benchmark sebagai referensi. Hasil tersebut dapat dimanfaatkan hotel untuk membuat keputusan peningkatan layanan.
