Analisis sentimen menjadi salah satu pendekatan penting dalam memahami tanggapan pengunjung terhadap destinasi wisata secara digital. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan sentimen pengunjung Jember Mini Zoo berdasarkan ulasan Google Maps menggunakan pendekatan semi real-time menggunakan algoritma Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER). Data dikumpulkan melalui API secara langsung, terdiri dari 100 ulasan historis dan 8 ulasan terbaru, yang diproses melalui tahapan preprocessing,hingga klasifikasi sentimen kedalam tiga kategori: positif , negatif dan netral. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi klasifikasi VADER dengan label rating bintang pengguna sebagai ground truth. Pengujian dilakukan sebanyak tiga kali untuk memastikan konsistensi sistem, dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 89% di setiap percobaan. Hasil menunjukkan bahwa metode VADER mampu melakukan klasifikasi sentimen secara efektif, meskipun tidak menggunakan pelatihan model seperti machine learning, pendekatan semi real-time juga terbukti efisien dalam mengambil opini terbaru dari pengunjung tanpa menunggu akumulasi data besar. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengembangan sistem pemantauan opini publik di sektor pariwisata berbasis ulasan digital.