Penyajian Data - HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.2 Penyajian Data

Data analisis konjoin didapat dari urutan kartu profil dalam kuesioner.

Dalam penelitian ini metode presentasi yang digunakan adalah full profile dengan

44%

teknik penilaian adalah dengan cara memberi rating. Proses analisis konjoin dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:

1. Mendesain Stimuli

Stimuli dalam kuesioner yang telah diisi oleh penilaian dari responden adalah sebanyak 54 stimuli. Jika jumlah stimulus cukup banyak, maka jumlah stimulus tersebut dapat direduksi atau dikurangkan. Pada full-profile approach, jumlah stimulus dapat direduksi dengan menggunakan pendekatan fractional factorial design. Diketahui pembentukan stimulus pada Tabel 3.4 dengan menggunakan pendekatan full-profile approach, yakni sebanyak 54 stimuli.

Dengan menggunakan software SPSS, jumlah stimulus yang semula adalah sebanyak 54, secara otomatis SPSS mereduksi menjadi 9 stimulus. Adapun syntax yang digunakan pada software SPSS adalah seperti berikut ini:

ORTHOPLAN

/FACTORS=CONVENIENCE 'KENYAMANAN' (1 'PEMANDU WISATA TERPERCAYA' 2 'KEAM'+

'ANAN TERJAMIN' 3 'LINGKUNGAN WISATA BERSIH') APPRECIATION 'APRESIASI' (1 ''+

'ATRAKSI MENARIK' 2 'TEMPAT WISATA POPULER') COMFORTABLENESS 'KENYAMANAN' ( 1 'HOTEL NYAMAN' 2 'TOILET NYAMAN' 3 'TRANSPORTASI NYAMAN') ACCEPTABILITY 'PENERIMAAN' (1 'HARGA TUR MURAH' 2 'MAKANAN ENAK' 3 'MAKANAN HALAL') /OUTFILE='D:\SEMINAR_HASIL/ORTHO.SAV'.

Setelah dievaluasi satu persatu dengan menggunakan SPSS For Windows 15.0 maka dihasilkan 9 stimuli, untuk masing-masing kelompok responden yaitu:

stimuli 1, 9, 14, 22, 26, 30, 38, 42, 52 untuk responden pemakai Online Travel Agent dan stimuli 1, 8, 15, 22, 27, 29, 39, 41, 52 untuk responden pemakai Biro Perjalanan Wisata Konvensional.

Tabel 4.1

Desain Stimuli Setelah Disederhanakan untuk Responden Pemakai Jasa/Produk Online Travel Agent

Stimuli Convenience Appreciation Comfortableness Acceptability 1 Pemandu wisata terpercaya Atraksi menarik Hotel nyaman Harga tur murah 9 Pemandu wisata terpercaya Atraksi menarik Transportasi nyaman Makanan enak 14 Pemandu wisata terpercaya Tempat wisata popular Toilet nyaman Makanan halal 22 Keamanan Terjamin Atraksi menarik Toilet nyaman Harga tur murah 26 Keamanan Terjamin Atraksi menarik Transportasi nyaman Makanan halal 30 Keamanan Terjamin Tempat wisata populer Hotel nyaman Makanan enak 38 Lingkungan wisata bersih Atraksi menarik Hotel nyaman Makanan halal 42 Lingkungan wisata bersih Atraksi menarik Toilet nyaman Makanan enak 52 Lingkungan wisata bersih Tempat wisata populer Transportasi nyaman Harga tur murah

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Tabel 4.2

Desain Stimuli Setelah Disederhanakan untuk Responden Pemakai Jasa/Produk Biro Perjalana Wisata

Stimuli Convenience Appreciation Comfortableness Acceptability 1 Pemandu Wisata Terpercaya Atraksi Menarik Hotel Nyaman Harga Tur Murah 8 Pemandu Wisata Terpercaya Atraksi Menarik Transportasi Nyaman Makanan Halal 15 Pemandu Wisata Terpercaya Tempat Wisata Populer Toilet Nyaman Makanan Enak 22 Keamanan Terjamin Atraksi Menarik Toilet Nyaman Harga Tur Murah 27 Keamanan Terjamin Atraksi Menarik Transportasi Nyaman Makanan Enak 29 Keamanan Terjamin Tempat Wisata Populer Hotel Nyaman Makanan Halal 39 Lingkungan Wisata Bersih Atraksi Menarik Hotel Nyaman Makanan Enak 41 Lingkungan Wisata Bersih Atraksi Menarik Toilet Nyaman Makanan Halal 52 Lingkungan Wisata Bersih Tempat Wisata Populer Transportasi Nyaman Harga Tur Murah

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

2. Menghitung Nilai Utilitas dan Nilai Kepentingan Relatif

Untuk menghitung nilai utilitas dan nilai kepentingan relatif atribut dapat menggunakan 2 cara yaitu dengan perhitungan estimasi dan perhitungan aktual.

4.2.1. Menggunakan Perhitungan Estimasi

A. Responden Pengguna Online Travel Agent

Untuk menduga nilai atau rating atribut berdasarkan data responden pengguna online travel agent, maka dilakukan perhitungan dengan menggunakan data salah seorang responden, seperti berikut:

Tabel 4.3

Hasil Penilaian Satu Orang Responden Pengguna Online Travel Agent

Stimuli Convenience Appreciation Comfortableness Acceptability Nilai 1 Pemandu wisata terpercaya Atraksi menarik Hotel nyaman Harga tur murah 4 9 Pemandu wisata terpercaya Atraksi menarik Transportasi nyaman Makanan enak 4 14 Pemandu wisata terpercaya Tempat wisata populer Toilet nyaman Makanan halal 4 22 Keamanan Terjamin Atraksi menarik Toilet nyaman Harga tur murah 3 26 Keamanan Terjamin Atraksi menarik Transportasi nyaman Makanan halal 4 30 Keamanan Terjamin Tempat wisata populer Hotel nyaman Makanan enak 4 38 Lingkungan wisata bersih Atraksi menarik Hotel nyaman Makanan halal 4 42 Lingkungan wisata bersih Atraksi menarik Toilet nyaman Makanan enak 4 52 Lingkungan wisata bersih Tempat wisata populer Transportasi nyaman Harga tur murah 4

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Kemudian lakukan pengkodean dengan variabel dummy yang mewakili setiap level dari masing-masing atribut. Untuk atribut Convenience, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level A1 A2

Pemandu wisata terpercaya 0 0

Kemanan Terjamin 1 0

Lingkungan Wisata Bersih 0 1

Untuk atribut Appreciation, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level B1

Atraksi Menarik 0

Tempat Wisata Populer 1

Untuk atribut Comfortableness, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level C1 C2

Hotel Nyaman 0 0

Toilet Nyaman 1 0

Transportasi Nyaman 0 1

Untuk atribut Acceptability, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level D1 D2

Harga Tur Murah 0 0

Makanan Enak 1 0

Makanan Halal 0 1

Bentuk pertanyaan dalam kuisioner adalah pada tabel 4.2 dan diisi oleh preferensi responden atas setiap stimuli yang ada. Preferensi diperoleh dengan mengurutkan stimuli yang tersedia berdasarkan tingkat kepentingan relatif. Data pada table 4.2 akan dikodekan menjadi variable dummy, sebagaimana dilakukan pada regresi dengan variabel kuantitatif. Maka hasilnya dinyatakan dalam Tabel 4.3 berikut:

Tabel 4.4

Tabel Pengkodean Data Untuk Regresi

No Convenience Appreciation Comfortableness Acceptability Nilai/

Rating

A1 A2 B1 C1 C2 D1 D2

1 0 1 1 0 1 0 0 4

2 0 1 0 0 0 0 1 4

3 1 0 0 0 1 0 1 4

4 1 0 0 1 0 0 0 3

5 1 0 1 0 0 1 0 4

6 0 0 0 0 1 1 0 4

7 0 0 0 0 0 0 0 4

8 0 1 0 1 0 1 1 4

9 0 0 1 1 0 0 0 4

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Pada tabel 4.3 adalah data sudah ditransformasikan. Selanjutnya data yang diperoleh dari hasil kuesioner dianalisis dengan persamaan regresi linier berganda dengan variabel bebas berupa dummy sebanyak 9 buah.

U (X) = b0 + b1A1 + b2A2+ b3B1+ b4C1+ b5C2+ b6D1+ b7D2 (1)

Keterangan :

U(X) : Kegunaan atau utilitas

A1, A2 : Variabel dummy mewakili atribut Convenience B1 : Variabel dummy mewakili atribut Appreciation C1, C2 : Variabel dummy mewakili atribut Comfortableness D1, D2 : Variabel dummy mewakili atribut Acceptability

Berikutnya, data yang telah diperoleh dari hasil kuesioner satu orang responden ini akan dianalisis untuk mendapatkan nilai koefisien b dengan menggunakan software SPSS untuk mensubstitusi persamaan 1.

Tabel 4.5

Nilai Estimasi dengan menggunakan SPSS

Model

Koefisien Non Standarisasi

Koefisien

Terstandarisasi t Sig.

B Std. Error Beta B Std. Error

1 (Constant) 3,800 1,222 3,110 ,198

A1 -,400 1,306 -,200 -,306 ,811

A2 1,200 1,600 ,600 ,750 ,590

B1 -,400 1,306 -,200 -,306 ,811

C1 1,333 1,193 ,667 1,118 ,465

C2 ,667 1,193 ,333 ,559 ,675

D1 ,000 1,033 ,000 ,000 1,000

D2 -,800 1,600 -,400 -,500 ,705

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Unstandardize Coefficients merupakan konstanta regresi yang dinotasikan dengan a, yang mengandung pengertian bila tidak ada perubahan pada variabel X (X =0) maka varibel tidak memiliki penambahan nilai dimana nilainya konstan, yaitu a = 3,800. Standard Error (Constant) merupakan penyimpangan dari konstanta yang ada dalam model persamaan regresi, yaitu sebesar 1,222.

0,333 (C2); 0,000 (D1); -,0400 (D2). t-Constant digunakan untuk mengetahui apakah signifikasi intercept (konstanta regresi). Yang diuji adalah nilai t-stat koefisien regresinya. Setelah nilai koefisien b didapatkan, maka persamaan regresi linier berganda adalah:

U (X) = 3,800 – 0,400A1 + 1200A2 – 0,400B1 + 1,333C1 + 0,667C2 + 0,000D1 – 0,800D2 (2)

Dari persamaan regresi di atas (persamaan 2), maka dapat diinterpretasikan beberapa hal berikut:

1. Konstanta sebesar 3800 menunjukkan bahwa jika tidak ada variable A1, A2, B1, C1, C2, D1, dan D2 atau jika variabel bernilai konstan maka akan menambah nilai utilitas sebesar 3,800

2. Setiap terjadi kenaikan pada variabel A1, akan diikuti dengan penurunan variabel utilitas sebesar 0,400 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

3. Setiap terjadi kenaikan pada variabel A2, akan diikuti dengan kenaikan pada variabel utilitas sebesar 1,200 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

4. Setiap terjadi kenaikan pada variabel B1, akan diikuti dengan penurunan variabel utilitas sebesar 0,400 satuan dan variabel lainnya dianggap

5. Setiap terjadi kenaikan pada variabel C1, akan diikuti dengan kenaikan pada variabel utilitas sebesar 1,333 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

6. Setiap terjadi kenaikan pada variabel C2, akan diikuti dengan kenaikan variabel utilitas sebesar 0,667 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

7. Setiap terjadi kenaikan pada variabel D1, akan diikuti dengan kenaikan pada variabel utilitas sebesar 0,000 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

8. Setiap terjadi kenaikan pada variabel D2, akan diikuti dengan penurunan variabel utilitas sebesar 0,800 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

Setelah nilai estimasi didapatkan, maka yang selanjutnya dilakukan adalah pengujian validitas dan realibilitas dengan mencari nilai korelasi secara two tailed (2-tailed). Two tailed adalah pengujian dua arah yang biasa digunakan dalam penelitian yang tidak mempunyai hipotesis secara jelas. Pengujian ini hanya digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara variable X dan variabel Y.

Tabel 4.6

Pearson Correlation 1 ,981(**)

Sig. (2-tailed) ,000

N 9 9

Pearson Correlation ,981(**) 1

Sig. (2-tailed) ,000

N 9 9

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Hasil penelitian ini dianggap valid karena nilai uji estimasi Pearson pada table 4.5 untuk peringkat Pearson (0,981) lebih besar dari 0,5 dan nilai signifikan yang lebih kecil dari 0,05.

B. Responden Pengguna Biro Perjalanan Wisata Konvensional

Untuk menduga nilai atau rating atribut berdasarkan data responden pengguna biro perjalanan wisata konvensional, maka dilakukan perhitungan dengan menggunakan data salah seorang responden, seperti berikut:

Tabel 4.7

Hasil Penilaian Satu Orang Responden Pengguna BPW Konvensional

Stimuli Convenience Appreciation Comfortableness Acceptability Nilai 1 Pemandu Wisata Terpercaya Atraksi Menarik Hotel Nyaman Harga Tur Murah 5 8 Pemandu Wisata Terpercaya Atraksi Menarik Transportasi Nyaman Makanan Halal 4 15 Pemandu Wisata Terpercaya Tempat Wisata Populer Toilet Nyaman Makanan Enak 4 22 Keamanan Terjamin Atraksi Menarik Toilet Nyaman Harga Tur Murah 4 27 Keamanan Terjamin Atraksi Menarik Transportasi Nyaman Makanan Enak 4 29 Keamanan Terjamin Tempat Wisata Populer Hotel Nyaman Makanan Halal 4 39 Lingkungan Wisata Bersih Atraksi Menarik Hotel Nyaman Makanan Enak 4 41 Lingkungan Wisata Bersih Atraksi Menarik Toilet Nyaman Makanan Halal 4 52 Lingkungan Wisata Bersih Tempat Wisata Populer Transportasi Nyaman Harga Tur Murah 3

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Kemudian lakukan pengkodean dengan variabel dummy yang mewakili setiap level dari masing-masing atribut. Untuk atribut Convenience, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level A1 A2

Pemandu wisata terpercaya 0 0

Kemanan Terjamin 1 0

Lingkungan Wisata Bersih 0 1

Untuk atribut Appreciation, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level B1

Atraksi Menarik 0

Tempat Wisata Populer 1

Untuk atribut Comfortableness, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level C1 C2

Hotel Nyaman 0 0

Toilet Nyaman 1 0

Transportasi Nyaman 0 1

Untuk atribut Acceptability, level dari atribut dikodekan sebagai berikut:

Level D1 D2

Harga Tur Murah 0 0

Makanan Enak 1 0

Makanan Halal 0 1

Tabel 4.8

Tabel Pengkodean Data Regresi Responden Pengguna BPW

No Convenience Appreciation Comfortableness Acceptability Nilai/

Rating

A1 A2 B1 C1 C2 D1 D2

1 0 0 0 0 0 0 0 4

2 0 0 0 0 1 0 0 8

3 0 0 1 1 0 1 1 7

4 1 0 0 1 0 0 0 6

5 1 0 0 0 1 1 0 8

6 1 0 1 0 0 0 1 8

7 0 1 0 0 0 1 0 7

8 0 1 0 1 0 0 1 9

9 0 1 1 0 1 0 0 9

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Data pada table 4.8 di atas sudah ditransformasikan, data yang diperoleh dari hasil kuesioner kemudian dianalisis dengan persamaan regresi linier berganda dengan variabel bebas berupa dummy sebanyak 9 buah.

U (X) = b0 + b1A1 + b2A2+ b3B1+ b4C1+ b5C2+ b6D1+ b7D2 (1) Keterangan :

U(X) : Kegunaan atau utilitas

Tabel 4.9

Nilai Estimasi dengan menggunakan SPSS

Model

Koefisien Non Standarisasi

Koefisien

Terstandarisasi t Sig.

B Std. Error Beta B Std. Error

1 (Constant) 4,600 ,917 5,019 ,125

A1 1,000 ,894 ,316 1,118 ,465

A2 2,000 ,894 ,632 2,236 ,268

B1 -,200 ,980 -,063 -,204 ,872

C1 ,200 ,980 ,063 ,204 ,872

C2 2,800 ,980 ,885 2,858 ,214

D1 ,000 ,775 ,000 ,000 1,000

D2 2,400 1,200 ,759 2,000 ,295

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Unstandardize Coefficients (a) bila tidak ada perubahan pada variabel X (X=0) maka varibel tidak memiliki penambahan nilai dimana nilainya konstan, yaitu a = 4,600. Standard Error (Constant) merupakan penyimpangan dari konstanta yang ada dalam model persamaan regresi, yaitu sebesar 0,917.

Standardized Coefficients (Beta) merupakan koefisien jalur atau koefisien regresi tetapi semua variabel telah ditransformasi terlebih dahulu ke dalam bentuk standardized yaitu sebesar 0,316 (A1); 0,632 (A2); -0,063 (B1); 0,063 (C1); 0,885 (C2); 0,000 (D1); 0,759 (D2). Setelah nilai koefisien b didapatkan, maka persamaan regresi linier berganda adalah:

U (X) = 4,600 + 0,316A1 + 0,632A2 – 0,063B1 + 0,063C1 + 0,885C2 + 0,000D1 + 0,759D2 (2)

Dari persamaan regresi di atas (persamaan 2), maka dapat diinterpretasikan beberapa hal berikut:

1. Konstanta sebesar 4,600 menunjukkan bahwa jika tidak ada variable A1, A2, B1, C1, C2, D1, dan D2 atau jika variabel bernilai konstan maka akan menambah nilai utilitas sebesar 4,600

2. Setiap terjadi kenaikan pada variabel A1, akan diikuti dengan kenaikan variabel utilitas sebesar 0,316 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

3. Setiap terjadi kenaikan pada variabel A2, akan diikuti dengan kenaikan pada variabel utilitas sebesar 0,632 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

4. Setiap terjadi kenaikan pada variabel B1, akan diikuti dengan penurunan variabel utilitas sebesar 0,063 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

5. Setiap terjadi kenaikan pada variabel C1, akan diikuti dengan kenaikan pada variabel utilitas sebesar 0,063 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

6. Setiap terjadi kenaikan pada variabel C2, akan diikuti dengan kenaikan variabel utilitas sebesar 0,885 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

7. Setiap terjadi kenaikan pada variabel D1, akan diikuti dengan kenaikan pada variabel utilitas sebesar 0,000 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

8. Setiap terjadi kenaikan pada variabel D2, akan diikuti dengan kenaikan pada variabel utilitas sebesar 0,759 satuan dan variabel lainnya dianggap konstan

Setelah nilai estimasi didapatkan, maka yang selanjutnya dilakukan adalah pengujian validitas dan realibilitas dengan mencari nilai korelasi secara two tailed (2-tailed). Two tailed adalah pengujian dua arah yang biasa digunakan dalam penelitian yang tidak mempunyai hipotesis secara jelas. Pengujian variable ini hanya digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara X dan variabel Y.

Tabel 4.10

Nilai Estimasi Korelasi Pearson

Uji Korelasi

Nilai Prediksi Pembanding

Nilai Prediksi Non Standarisasi Pearson Correlation 1 ,970(**)

Sig. (2-tailed) ,000

N 9 9

Pearson Correlation ,970(**) 1 Sig. (2-tailed) ,000

N 9 9

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Hasil penelitian ini dianggap valid karena nilai uji estimasi Pearson pada table 4.10 adalah 0,970 atau lebih besar dari 0,5 dengan nilai signifikan yang lebih kecil dari 0,05.

4.2.2. Menggunakan Perhitungan Aktual

A. Responden Pengguna Online Travel Agent

Untuk mengetahui hasil secara keseluruhan, dilakukanlah perhitungan utilitas dan nilai kepentingan atribut dari keseluruhan responden, yang dapat dilihat sebagai berikut :

Tabel 4.11

Nilai Utilitas Seluruh Responden Pengguna OTA

Level Atribut Estimasi

Utilitas Std. Error

Convenience

Pemandu Wisata Terpercaya ,046 ,148

Keamanan Terjamin -,189 ,148

Lingkungan Wisata Bersih ,144 ,148 Appreciation Atraksi Menarik -,098 ,111

Tempat Wisata Populer ,098 ,111

Comfortableness

Hotel Nyaman -,168 ,148

Toilet Nyaman ,067 ,148

Transportasi Nyaman ,101 ,148

Acceptability

Harga Tur Murah ,020 ,148

Makanan Halal ,063 ,148

Makanan Enak -,083 ,148

(Constant) 4,034 ,111

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Untuk atribut Convenience, diketahui nilai utilities estimate Pemandu Wisata Terpercaya adalah 0,046, nilai utilities estimate Keamanan Terjamin adalah -0,189, dan nilai utilities estimate Lingkungan Wisata Bersih adalah 0,144.

Nilai utilities positif menunjukkan bahwa responden menyukai sub atribut atau level yang ditawarkan, sedangkan nilai negatif menyatakan sebaliknya yaitu tidak menyukai sub atribut yang ditawarkan. Karena nilai utilities estimate untuk Lingkungan Wisata yang bersih adalah positif dengan besaran nilai paling besar maka secara keseluruhan responden menyukai tur dengan lingkungan wisata yang bersih.

Untuk atribut Appreciation, diketahui nilai utilities estimate Atraksi Menarik adalah -0,098, dan nilai utilities estimate Tempat Wisata Populer adalah 0,098. Nilai utilities positif menunjukkan bahwa responden menyukai sub atribut atau level yang ditawarkan, sedangkan nilai negatif menyatakan sebaliknya yaitu tidak menyukai sub atribut yang ditawarkan. Karena nilai utilities estimate untuk Tempat Wisata Populer adalah positif walau memiliki besaran nilai yang sama dengan Atraksi Menarik, secara keseluruhan responden cenderung menyukai tur dengan tempat wisata populer dibandingkan dengan atraksi menarik.

Untuk atribut Comfortableness, diketahui nilai utilities estimate Hotel Nyaman adalah -0,168, nilai utilities estimate Toilet Nyaman adalah 0,067, dan nilai utilities estimate Transportasi Nyaman adalah 0,101. Karena nilai utilities estimate untuk Transportasi yang Nyaman adalah positif dengan nilai yang paling besar, maka secara keseluruhan, responden cenderung menyukai tur dengan transportasi yang nyaman.

Pada atribut Acceptability, diketahui nilai utilities estimate Harga Tur Murah adalah 0,020, nilai utilities estimate Makanan Halal adalah 0,063, dan nilai utilities estimate Makanan Enak adalah -0,083. Nilai utilities estimate untuk Makanan Halal adalah positif dengan besaran nilai paling tinggi, maka secara keseluruhan, responden cenderung menyukai tur dengan makanan halal.

Tabel 4.12

Nilai Kepentingan Relatif Seluruh Responden Pengguna OTA

Atribut Persentase Convenience 27,799 Appreciation 18,427 Comfortableness 30,676 Acceptability 23,098 Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Berdasarkan table 4.10 di atas dapat dijelaskan bahwa secara keseluruhan, responden menganggap Comfortableness (30,676) sebagai faktor paling penting dalam menentukan produk wisata yang akan dipakai, lalu Convenience (27,799) di urtan kedua, kemudian Acceptability sebagai faktor ketiga (23,098), dan Appreciation (14,286) sebagai faktor terakhir.

Tabel 4.13

Nilai Korelasi Aktual Seluruh Responden Pengguna OTA

Uji Korelasi Nilai Sig.

Pearson's R ,899 ,000

Kendall's tau ,761 ,002

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Angka predictive accuracy pada table 4.16 untuk peringkat Pearson (0,899) serta Kendall (0,761) memberikan hasil korelasi yang tinggi yaitu lebih besar dari 0.5 dengan tingkat signifikan yang lebih kecil dari 0,05.

B. Responden Pengguna Biro Perjalanan Wisata Konvensional

Hasil perhitungan dari data dari seorang responden pengguna BPW Konvensional secara aktual dengan menggunakan SPSS dapat dilihat sebagai berikut:

Tabel 4.14

Nilai Utilitas Satu Orang Responden Pengguna BPW

Level Atribut Estimasi

Utilitas Std. Error

Convenience

Pemandu Wisata Terpercaya -,333 ,000

Keamanan Terjamin ,000 ,000

Lingkungan Wisata Bersih ,333 ,000 Appreciation Atraksi Menarik ,000 ,000 Tempat Wisata Populer ,000 ,000

Comfortableness

Hotel Nyaman ,000 ,000

Toilet Nyaman -,333 ,000

Transportasi Nyaman ,333 ,000

Acceptability

Harga Tur Murah ,333 ,000

Makanan Enak -,333 ,000

Makanan Halal ,000 ,000

(Constant) 4,000 ,000

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Untuk atribut Convenience, seperti yang ditunjukan dalam table 4.17, nilai utilities estimate Pemandu Wisata Terpercaya adalah -0,333, nilai utilities estimate Keamanan Terjamin adalah 0,000, dan nilai utilities estimate Lingkungan Wisata Bersih adalah 0,333. Nilai utilities positif menunjukkan bahwa responden tersebut menyukai sub-atribut atau level yang ditawarkan, sedangkan nilai negatif menyatakan sebaliknya. Nilai utilities estimate untuk Lingkungan Wisata yang bersih adalah positif dengan besaran nilai yang paling besar diantara yang lain pada Convenience maka diartikan bahwa responden pertama cenderung lebih menyukai tur dengan lingkungan wisata yang bersih.

Untuk atribut Appreciation, diketahui nilai utilities estimate Atraksi Menarik dan Tempat Wisata Populer adalah 0,000. Nilai utilities 0 menunjukakan bahwa responden netral terhadap sub-atribut yang ditawarkan. Ini berarti kedua sub-atribut pada Appreciation tidak begitu mempengaruhi responden dalam memilih paket tur yang ada.

Untuk atribut Comfortableness, diketahui nilai utilities estimate Hotel Nyaman adalah 0,000, nilai utilities estimate Toilet Nyaman adalah -0,333, dan nilai utilities estimate Transportasi Nyaman adalah 0,333. Karena nilai utilities estimate untuk Transportasi Nyaman adalah positif dengan nilai yang paling besaar maka dapat disimpulkan bahwa responden pertama cenderung lebih menyukai tur dengan transportasi yang nyaman.

Pada atribut Acceptability, diketahui nilai utilities estimate Harga Tur Murah adalah 0,333, nilai utilities estimate Makanan Enak adalah -0,333, dan nilai utilities estimate Makanan Halal adalah 0,000. Nilai utilities estimate untuk Harga Tur Murah adalah positif dengan besaran nilai yang paling besar, maka dapat disimpulkan responden pertama cenderung lebih menyukai paket tur dengan harga yang murah.

Tabel 4.15

Nilai Kepentingan Relatif Satu Orang Responden Pengguna BPW

Atribut Persentase

Convenience 33,333

Appreciation ,000

Comfortableness 33,333 Acceptability 33,333 Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Berdasarkan table 4.12 di atas dapat dijelaskan bahwa satu orang responden menganggap Convenience, Comfortableness, dan Acceptability sebagai faktor atau atribut terpenting dengan besar masing-masing adalah 33,333.

Sementara faktor Appreciation tidak memepengaruhinya dalam menentukan tur (0,000).

Tabel 4.16

Nilai Korelasi Aktual Satu Orang Responden Pengguna BPW

Uji Korelasi Nilai Sig.

Pearson's R 1,000 .

Kendall's tau 1,000 ,001 Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Hasil penelitian ini dianggap valid karena valid karena angka predictive accuracy pada table 4.13 untuk peringkat Pearson (1,000) serta Kendall (1,000) memberikan hasil korelasi yang tinggi yaitu lebih besar dari 0.5 dengan tingkat signifikan yang lebih kecil dari 0,05. Hasil ini juga menggambarkan bahwa terdapat hubungan positip yang kuat antara perhitungan estimasi (table 4.10 dan tabel 4.17) dengan perhitungan aktual responden (table 4.19), karena nilai keduanya hampir sama besar.

Kemudian untuk mengetahui hasil secara keseluruhan, dilakukanlah perhitungan utilitas dan nilai kepentingan atribut dari keseluruhan responden, yang dapat dilihat sebagai berikut :

Tabel 4.17

Nilai Utilitas Seluruh Responden Pengguna BPW

Level Atribut Estimasi Utilitas Std. Error

Convenience

Pemandu Wisata Terpercaya -,071 ,007

Keamanan Terjamin ,122 ,007

Lingkungan Wisata Bersih -,051 ,007

Appreciation

Atraksi Menarik -,085 ,005

Tempat Wisata Populer ,085 ,005

Comfortableness

Hotel Nyaman -,055 ,007

Toilet Nyaman ,048 ,007

Transportasi Nyaman ,007 ,007

Acceptability Harga Tur Murah ,291 ,007

Makanan Enak -,112 ,007

Makanan Halal -,178 ,007

(Constant) 4,026 ,005

Untuk atribut Convenience, diketahui nilai utilities estimate Pemandu Wisata Terpercaya adalah -0,071, nilai utilities estimate Keamanan Terjamin adalah 0,122, dan nilai utilities estimate Lingkungan Wisata Bersih adalah -0,051.

Nilai utilities estimate untuk Keamanan Terjamin adalah positif dengan besaran nilai paling besar maka secara keseluruhan responden menyukai tur dengan keamanan yang terjamin.

Untuk atribut Appreciation, diketahui nilai utilities estimate Atraksi Menarik adalah -0,085, dan nilai utilities estimate Tempat Wisata Populer adalah 0,085. Nilai utilities estimate untuk Tempat Wisata Populer adalah positif, maka secara keseluruhan responden cenderung menyukai tur dengan tempat wisata populer dibandingkan dengan atraksi menarik.

Untuk atribut Comfortableness, diketahui nilai utilities estimate Hotel Nyaman adalah -0,055, nilai utilities estimate Toilet Nyaman adalah 0,048, dan nilai utilities estimate Transportasi Nyaman adalah 0,007. Karena nilai utilities estimate untuk Toilet Nyaman adalah positif dengan nilai yang paling besar, maka secara keseluruhan, responden cenderung menyukai tur dengan toilet yang nyaman.

Pada atribut Acceptability, diketahui nilai utilities estimate Harga Tur Murah adalah 0,291, nilai utilities estimate Makanan Halal adalah -0,112, dan nilai utilities estimate Makanan Enak adalah -0,178. Nilai utilities estimate untuk Harga Tur Murah adalah positif dengan besaran nilai paling tinggi, maka secara keseluruhan, responden pengguna BPW cenderung menyukai tur dengan harga

Tabel 4.18

Nilai Kepentingan Relatif Seluruh Responden Penggunan BPW

Atribut Persentase Convenience 28,084 Appreciation 15,929 Comfortableness 23,317 Acceptability 32,670

Sumber: Hasil Penelitian, 2020 (Data diolah)

Berdasarkan table 4.21 di atas dapat dijelaskan bahwa secara keseluruhan, responden menganggap Acceptability (32,670) sebagai faktor paling penting dalam menentukan paket tur wisata yang akan dipilih, lalu Convenience (28,084) di urtan kedua, kemudian Comfortableness sebagai faktor ketiga (23,317), dan Appreciation (15,929) sebagai faktor terakhir.

Tabel 4.19

Nilai Korelasi Aktual Seluruh Responden Pengguna BPW

Uji Korelasi Nilai Sig.

Pearson's R 1,000 ,000

Dalam dokumen PENGEMBANGAN PRODUK BERDASARKAN PREFERENSI KONSUMEN PADA BIRO PERJALANAN WISATA KONVENSIONAL TESIS. Oleh : PUTRI MALUM GODIVA SITUMORANG (Halaman 49-70)