PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL PADA KEPUASAN WISATAWAN CINA BERKUNJUNG DI INDONESIA
1Adib Ulun Nuha, 2Bambang W. Otok, 3Jerry Dwi T. P. Jurusan Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 1[email protected], 2[email protected]
, [email protected] Abstrak
Cina adalah penyumbang wisatawan terbesar di antara 10 negara utama pangsa pasar pariwisata Indonesia. Namun sebenarnya Indonesia bukanlah tujuan wisata utama bagi wisatawan Cina. Untuk meningkatkan keefektivan promosi pariwisata Indonesia bagi wisatawan Cina, dilakukan pengukuran pengaruh empat bauran promosi yaitu periklanan, penjualan pribadi, promosi penjualan, dan hubungan masyarakat terhadap pengambilan keputusan wisatawan serta terhadap kepuasan wisatawan. Metode yang akan digunakan yaitu Pemodelan Persamaan Struktural, yaitu suatu metode untuk mengetahui pengaruh antar variabel secara serentak. Dari hasil analisis didapatkan bahwa bauran promosi yang mempunyai pengaruh positif, terbesar, dan paling signifikan terhadap pengambilan keputusan wisatawan adalah periklanan, yakni sebesar 0,75. sedangkan pengambilan keputusan juga berpengaruh sebesar 0,75 terhadap kepuasan wisatawan.
Kata Kunci: Pemodelan Persamaan Struktural, Bauran Promosi, Pengambilan Keputusan, Kepuasan
1. Pendahuluan
Dalam dasawarsa ini, Cina diperkirakan akan menjadi ekonomi pariwisata terbesar kedua dunia. Hal tersebut tertuang dalam analisis pasar pariwisata luar negeri oleh Depbudpar (2007). Namun hingga saat ini, Indonesia belum menjadi tujuan wisata utama bagi wisatawan asal Cina. Di lingkup ASEAN, destinasi yang populer di Cina adalah Filipina, Singapura, Thailand dan Malaysia (COTTM, 2007). Bagi pasar Cina, Indonesia telah memiliki potensi sebagai destinasi yang disenangi. Di samping itu, akses untuk me-nuju Indonesia juga sudah semakin baik, dari sisi politik dan keamanan pun sudah tidak ada hambatan bagi wisatawan asal Cina untuk berkunjung ke Indonesia. Dengan demikian faktor promosi seringkali dianggap sebagai faktor yang mempengaruhi keputusan wisa-tawan asal Cina untuk berkunjung ke Indonesia, dibandingkan dengan ke negara-negara lain khususnya di ASEAN. Berdasarkan penelitian Masruroh (2009), keempat elemen ba-uran promosi yaitu periklanan, penjualan pribadi, promosi penjualan, dan hubungan ma-syarakat mempunyai pengaruh signifikan terhadap pengambilan keputusan wisatawan asal Cina berkunjung ke Indonesia.
Penelitian ini bertujuan mengkaji pola hubungan dari faktor-faktor yang memngaruhi pengambilan keputusan wisatawan asal Cina berkunjung ke Indonesia, serta pe-ngaruh pengambilan keputusan tersebut terhadap kepuasan wisatawan. Metode yang digu-nakan adalah metode Structural Equation Modeling (SEM) dimana variabel-variabel yang diteliti digunakan untuk mendefinisikan sebuah faktor yang tidak dapat diukur secara lang-sung (Ferdinand, 2002). Metode ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi signifikansi variabel-variabel indikator terhadap variabel laten. Hasil yang didapat diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan, masukan, dan referensi dalam menentukan kebijakan dan strategi promosi pariwisata Indonesia. Penelitian dibatasi pada wisatawan asal Cina yang
datang ke Indonesia untuk keperluan berlibur/tamasya melalui Bandara Internasional Soe-karno-Hatta Jakarta dan Bandara Internasional Ngurah Rai Denpasar.
2. Tinjauan Pustaka Konsep Dasar SEM
SEM (Structural Equation Modeling) adalah teknik analisis multivariat yang me-mungkinkan peneliti untuk menguji hubungan antara variabel yang kompleks untuk mem-peroleh gambaran menyeluruh mengenai keseluruhan model. SEM dapat menguji secara bersama-sama model struktural dan model measurement (Bollen, 1989). Karena SEM dianggap sebagai suatu alat statistik yang sangat berguna bagi para peneliti pada seluruh bidang ilmu sosial (ekonomi, sosiologi, antropologi, psikologi, dsb), SEM telah menjadi suatu ”keharusan” untuk penelitian non eksperimental, di mana metode untuk pengujian teori belum dikembangkan secara menyeluruh (Ghozali dan Fuad, 2005).
Analisis Faktor Konfirmatori
Analisis faktor konfirmatori (Confirmatory Factor Analysis / CFA) merupakan ana-lisis multivariat yang digunakan untuk menguji sebuah konsep yang dibangun dengan menggunakan beberapa indikator terukur (Tabachnick dan Fidell, 1996 dalam Ferdinand, 2002). Persamaan umum dari CFA adalah:
X = Λx ξ + δ (1)
dengan X adalah matriks variabel indikator, Λx adalah matriks lambda (loadingfactor), ξ adalah matriks variabel laten, dan δ error pengukuran.
Keandalan variabel laten dapat diketahui dari nilai cons-truct reliability (ρc) dengan rumus berikut:
∑
∑ ∑ (2)
dengan adalah construct reliability, λ adalah loading factor variabel indikator, θ adalah
error variance variabel indikator, dan p adalah banyaknya indikator variabel laten. Varia-bel laten andal jika nilai constructreliability ( ) lebih dari 0,6 (Ghozali dan Fuad, 2005). Persamaan Model Struktural
Model struktural merupakan hubungan antara variabel laten dengan variabel laten lainnya. Model umum persamaan struktural pada persamaan (3) berikut (Johnson dan Winchern, 2001).
η(mx1) = B(mxm)η(mx1) + Γ(mxn) ξ(nx1) + ζ(nx1) (3)
η adalah variabel laten endogen, B adalah koefisien pengaruh variabel laten endogen, Γ
adalah koefisien pengaruh variabel laten eksogen ξ adalah variabel laten eksogen, ζ adalah error model, m adalah banyaknya variabel laten endogen, dan n adalah banyaknya variabel laten eksogen.
Estimasi Parameter
Estimasi paramater model pengukuran dilakukan dengan membandingkan matriks varian kovarian model pengukuran dengan matriks varian kovarian data observasi.
λ λ λ λ
,
, (4)
Sedangkan estimasi parameter model struktural dengan menggunakan persamaan
Maximum Likelihood sebagai berikut:
, Σ Θ |Σ θ | | | Σ θ (5)
dengan
Σ θ ΛY 1 B ΓΦΓ ψ 1 B ΛY θ ΛY 1 B ΓΦΛX
ΛXΦΓ 1 B ΛY ΛXΦΛX θ (6)
Wisatawan
Pengertian wisatawan menurut United Nation World Tourism Organization
(UNWTO, 2008) adalah orang yang melakukan perjalanan dan tinggal di luar lingkungan-nya sehari-hari untuk tidak lebih dari setahun untuk tujuan berlibur, bisnis dan tujuan-tuju-an lain ytujuan-tuju-ang tidak berhubungtujuan-tuju-an dengtujuan-tuju-an pekerjatujuan-tuju-an atau aktivitas ytujuan-tuju-ang mendattujuan-tuju-angktujuan-tuju-an upah dari tempat yang dikunjungi.
Promosi dan Bauran Promosi
Menurut Lamb dkk (2001), promosi adalah komunikasi dari para penjual yang menginformasikan, membujuk, dan mengingatkan para calon pembeli suatu produk dalam rangka mempengaruhi pendapat mereka atau memperoleh suatu respon. Kebijakan promosi dapat dilakukan dalam berbagai bentuk. Bentuk-bentuk promosi inilah yang disebut seba-gai bauran promosi. Menurut Jerome McCarthy (dalam Tjiptono, 2004), bauran promosi merupakan seperangkat alat yang dapat digunakan pemasar untuk membentuk karakteristik barang/jasa yang ditawarkan kepada pelanggan. Bauran promosi tradisional meliputi ber-bagai metode untuk mengkomunikasikan manfaat jasa kepada potensial dan aktual. Meto-de-metode tersebut terdiri atas periklanan, promosi penjualan, penjualan perseorangan dan hubungan masyarakat.
Pengambilan Keputusan Wisatawan
Keempat bauran promosi di atas dianggap sebagai hal-hal yang mempengaruhi keputusan wisatawan untuk melakukan kunjungan. Dampak kumulatif dari kesemuanya itu merupakan masukan yang mungkin mempengaruhi apa yang dibeli konsumen dan bagai-mana mereka menggunakan apa yang mereka beli (Schiffman, 2007).
Kepuasan Konsumen
Kepuasan konsumen merupakan perilaku pasca pembelian. Jika konsumen puas, dia mungkin mengulang pembelian dan merekomendasikan kepada orang lain. Percobaan merupakan tahap penyelidikan pada perilaku pembelian, yakni konsumen menilai produk melalui pemakaian langsung (Schiffman, 2007).
3. Metodologi Penelitian
Sumber data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari pe-nelitian sebelumnya oleh Masruroh (2009). Data tersebut berasal dari survey yang telah
dilakukan pada bulan Januari 2009 kepada 103 wisatawan asal Cina di bandara interna-sional Soekarno-Hatta Jakarta (34 responden) dan bandara internainterna-sional Ngurah Rai Denpasar (69 responden).
Peneltian ini menggunakan 6 buah variabel laten, terdiri dari 4 variabel eksogen dan 2 variabel endogen. Variabel eksogen terdiri dari Advertisement (AD), Personal Sell-ing (PS), Sales Promotion (SP), dan Public Relation (PR). Sedangkan variabel endogennya adalah Decision Taking (DT) dan Satisfaction (SF). Gambar 1 adalah diagram jalur pene-litiannya.
Gambar 1 Diagram Jalur (Path Diagram) Penelitian
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Analisis deskriptif untuk mengetahui karakteristik jawaban responden
2. Pengujian asumsi, meliputi distribusi normal multivariat dan non multikolinearitas 3. Pengujian unidimensionalitas setiap variabel laten dengan Analisis Faktor
Konfir-matori (CFA).
4. Analisis SEM, yang meliputi:
- Konstruksi diagram path berdasarkan konsep dan teori - Estimasi parameter serta identifikasi model
- Evaluasi goodness of fit model berdasarkan kriteria kebaikan model - Modifikasi model jika model tidak sesuai
5. Analisis pengaruh langsung, tidak langsung, dan pengaruh total 4. Analisis dan Pembahasan
Statistika Deskriptif
Berdasarkan survey yang telah dilakukan terhadap 103 wisatawan Cina, lebih dari setengahnya menyatakan setuju bahwa Indonesia mempunyai keunggulan destinasi wisata dibandingkan negara lain. Sepuluh persen lainnya bahkan menyatakan sangat setuju de-ngan pernyataan ini, sementara itu 31% menyatakan tidak setuju dan hanya 7 responden yang menjawab sangat tidak setuju.
Sedangkan untuk pertanyaan tingkat kepuasan wisatawan, sebagian besar respon-den menyatakan puas setelah berwisata ke Indonesia, 26% responrespon-den bahkan menjawab dengan tingkat kepuasan yang lebih tinggi lagi, dan hanya 10 reponden yang menyatakan tidak puas. Lebih jelasnya mengenai keunggulan pariwisata Indonesia dan kepuasan wisa-tawan Cina dapat dilihai pada Gambar 2.
AD (ξ1) PS (ξ2) SP (ξ3) PR (ξ4) DT (η1) SF (η1) γ2 γ1 γ3 γ4 β1
Gam tensi y pat dia wan a jukkan tinggi wan a merasa tetap s but. Pengu mal m distrib laten m ten su asums aritas t mbar 2 Pendap Gambar 2 yang tinggi t analisis lebih asing lebih b n bahwa seb terhadap w asal Cina. N a tidak puas saja perlu di ujian Asums Asumsi ya multivariat da busi normal m mencapai 50 Var AD PS SP PR DT SF Terlihat pa udah di atas si distribusi n tinggi jika n V A P S P D S t se 5 Apak ke pat Responden sebelah kiri terhadap dun h lanjut, mak banyak lagi. betulnya pari isatawan asi amun perlu setelah berk iperbaiki dan si ang harus di an tidak terj multivariat j 0% atau lebih T riabel Prese 0,543 0,504 0,582 0,514 0,553 0,640 ada Tabel 1 50% sehing normal mult nilai |XTX| m Variabel |X AD 2 PS 8 SP 4 PR 2 DT 3 SF 34 tdk setuju 31% tuju 2% kah Indonesia eunggulan de n Terhadap Keu i menunjukk nia pariwisa ka akan men Sedangkan iwisata Indo ing yang be diperhatikan kunjung ke I n ditelusuri a ipenuhi sebe adi multikol jika jumlah d h (Johnson d Tabel 1 Uji dist
entase d2< χ2 3689 4854 2524 4563 3398 0777 bahwa juml gga dapat di tivariat. Sem mendekati nol Tabel 2 U XTX| 80416,3 93954,8 12249,1 98733,2 .13245x1011 47534 sgt tdk setuju 7% sgt setuju 10% a memiliki estinasi? unggulan Dest kan bahwa I ata. Jika keu njadi peluan pie chart se onesia mamp erkunjung, at n juga baga Indonesia. M
apa saja yan
elum analisis linearitas ya dj2 (jarak ma dan Wichern tribusi normal 2 tabel Kesimp berdistr berdistr berdistr berdistr berdistr berdistr ah nilai d2 y isimpulkan s mentara itu, l. Uji multikolinea Kesimpul Tidak terj Tidak terj Tidak terj Tidak terj Tidak terj Tidak terj inasi Indonesia ndonesia seb nggulan des ng bagus unt ebelah kanan pu memberik tau seti-dakn aimana bisa Meskipun han ng menyebab s SEM adal ang terlalu ti ahalanobis) y n, 2001). multivariat pulan ribusi normal ribusi normal ribusi normal ribusi normal ribusi normal ribusi normal yang < χ2tabel semua variab data dikatak aritas lan jadi multikoli jadi multikoli jadi multikoli jadi multikoli jadi multikoli jadi multikoli puas 64% Apakah and berkunjung a dan Kepuasan benarnya m stinasi yang tuk mendatan n pada Gam kan kepuasa nya dalam h ada 10 pers nya sebagian bkan ketidak ah data berd inggi. Data yang < χ2tabe l multivariat l multivariat l multivariat l multivariat l multivariat l multivariat l untuk semu bel laten tel kan memilik inearitas inearitas inearitas inearitas inearitas inearitas tdk puas 10% da puas setela g ke Indonesia n Wisatawan empunyai p dimaksud d ngkan wisat mbar 2 menun an yang cuku hal ini wisat sen responde n kecil, hal i kpuasan ters distribusi no dianggap be el tiap variab ua variabel l lah memenu ki multikolin sgt puas 26% ah a? o- da- ta- n-up ta-en ini se- or- er-bel la-uhi
ne-Pada Tabel 2 terlihat bahwa nilai |XTX| pada setiap variabel laten sudah cukup ting-gi sehingga bisa dikatakan tidak terjadi kasus multikolinearitas. Karena data telah meme-nuhi asumsi distribusi normal multivariat dan non multikolinearitas, maka dapat dilanjut-kan kepada analisis selanjutnya.
Analisis Faktor Konfirmatori
Sebelum melakukan analisis SEM, keenam variabel laten yang digunakan dalam penelitian ini terlebih dahulu akan dianalisis unidimensionalitasnya. Analisis ini bertujuan untuk kontribusi (validitas) tiap-tiap indikator terhadap variabel laten, serta untuk menge-tahui reliabilitas variabel laten. Untuk mengemenge-tahui unidimensionalitas variabel, dilakukan
Confirmatory Factor Analysis (CFA) terhadap masing-masing variabel laten. Validitas indikator tiap variabel laten ditunjukkan dengan nilai t-value tiap-tiap indikator yang se-lengkapnya pada Tabel 3.
Tabel 3 Validitas Indikator-indikator Variabel Laten
AD PS SP PR Indikator t-value Indikator t-value Indikator t-value Indikator t-value
AD1 9,20 PS1 6,39 SP1 10,08 PR1 11,95
AD2 10,99 PS2 9,17 SP2 12,50 PR2 11,94
AD3 10,92 PS3 14,24 SP3 9,36 PR3 9,21
DT DT (lanjutan) SF
Indikator t-value Indikator t-value Indikator t-value
DT1 7,64 DT4 6,66 SF1 9,67
DT2 7,61 DT5 8,70 SF2 11,51
DT3 9,20 DT6 7,77 SF3 10,45
DT7 7,37
Dengan taraf signifikansi α=5%, maka didapatkan nilai ttabel sebesar 1,96. Nilai-nilai t-value semua indikator pada Tabel 3 bernilai >|1,96| yang artinya hubungan antara indikator terhadap masing-masing variabel latennya telah signifikan, sehingga dapat dika-takan semua indikator valid.
Selanjutnya akan dicari reliabilitas tiap-tiap variabel laten untuk mengetahui apa-kah variabel laten sudah andal. Selain itu juga akan dilakukan uji kebaikan model ( good-ness of fit) terhadap variabel laten yang mempunyai derajat bebas (df) positif. Nilai relia-bilitas konstrak dan uji kebaikan model dengan menggunakan kriteria chi-square, P-value, dan RMSEA disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Nilai Contruct Reliability dan Pengujian Goodness of Fit
Variabel Laten df Construct Reliability Chi-square P-value RMSEA
AD 0 0,8962 - - - PS*) 1 0,8259 3,89 0,048 0,17 SP 0 0,9020 - - - PR 0 0,9090 - - - DT**) 14 0,8808 11,16 0,43 0,017 SF 0 0,9024 - - -
*)Setelah solusi Heywood Case **)Setelah modifikasi
Berdasarkan nilai construct reliability pada Tabel 4, keenam variabel laten dapat dikatakan sudah reliabel. Menurut Ghozali dan Fuad (2005), Variabel laten andal jika nilai
constructreliability lebih dari 0,6. Sementara itu, variabel PS dapat dikatakan memliki fit
yang baik karena nilai chi-squarenya sangat kecil, sedangkan variabel DT juga sudah me-menuhi kriteria fit yang baik karena memiliki nilai RMSEA<0,08.
Persamaan Model Struktural
Analisis persamaan model struktural yaitu mengkaji hubungan antar variabel laten dengan melibatkan semua indikator yang direncanakan dikarenakan pada pengujian CFA tidak terdapat indikator yang tidak signifikan. Adapun hipotesis yang diajukan adalah seba-gai berikut:
H1: Advertisement (AD) mempengaruhi Decision Taking (DT) H2: Personal Selling (PS) mempengaruhi Decision Taking (DT) H3: Sales Promotion (SP) mempengaruhi Decision Taking (DT) H4: Public Relation (PR) mempengaruhi Decision Taking (DT) H5: Decision Taking (DT) mempengaruhi Satisfaction (SF)
Selanjutnya untuk mengetahui hubungan antar variabel laten dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Diagram path std. estimates model struktural (setelah modifikasi)
Model struktural pada Gambar 3 mempunyai nilai RMSEA 0,098. Menurut MacCallum dkk (1996 dalam Ghozali dan Fuad, 2005), nilai RMSEA yang berada di anta-ra 0,08 sampai 0,1 menyatakan bahwa model memiliki fit yang cukup sehingga model ma-sih dapat diterima. Menurut Brown (1993, dalam Ghozali dan Fuad, 2005), RMSEA meru-pakan kriteria kebaikan model yang paling informatif. Nilai-nilai hubungan dan signifi-kansi hubungan antar variabel dapat diringkas pada Tabel 5.
Tabel 5Nilai estimasi dan signifikansi hubungan antar variabel laten
Hubungan Estimasi Parameter t-value Keterangan AD → DT 0,75 2,71 Signifikan PS → DT -0,47 -1,46 Tidak signifikan SP → DT 0,32 1,43 Tidak signifikan PR→ DT 0,25 1,02 Tidak signifikan DT → SF 0,75 6,32 Signifikan
Berdasarkan nilai estimasi pada Tabel 5, hubungan antara AD dan DT serta antara DT dan SF signifikan masing-masing sama besar yaitu 0,75. Hal ini membuktikan bahwa periklanan mempunyai pengaruh signifikan terhadap pengambilan keputusan wisatawan, dan pengambilan keputusan wisatawan juga mempunyai pengaruh signifikan terhadap
ke-puasan wisatawan. Sementara itu bauran promosi lain yaitu penjualan pribadi, promosi penjualan, dan hubungan masyarakat terbukti tidak signifikan terhadap pengambilan keputusan wisatawan.
Analisis Pengaruh
Analisis SEM juga dapat digunakan untuk mengkaji pengaruh antar variabel, baik itu pengaruh langsung, tidak langsung, maupun pengaruh total. Tabel 6 akan menjelaskan pengaruh antar variabel.
Tabel 6 Analisis Pengaruh Antar Variabel
Pengaruh antar variabel
Pengaruh langsung
Pengaruh tidak lang-sung, melalui DT Pengaruh Total AD → DT 0,75 - 0,75 PS → DT -0,47 - -0,47 SP → DT 0,32 - 0,32 PR→ DT 0,25 - 0,25 DT → SF 0,75 - 0,75 AD → SF - 0,56 0,56 PS → SF - -0,35 -0,35 SP → SF - 0,24 0,24 PR→ SF - 0,18 0,18
Dari analisis pengaruh di atas, dapat dijelaskan pengaruh masing-masing variabel terhadap variabel lainnya. Periklanan mempunyai pengaruh sebesar 0,75 terhadap peng-ambilan keputusan wisatawan, demikian pula pengpeng-ambilan keputusan wisatawan juga mempunyai pengaruh sebesar 0,75 terhadap kepuasan wisatawan. Sementara itu periklanan mempunyai pengaruh tidak langsung sebesar 0,56 terhadap kepuasan wisatawan. Hal yang sama juga berlaku pada pengaruh variabel lain dengan melihat nilai pengaruh pada Tabel 6. Hasil analisis pengaruh dapat juga dituliskan ke dalam persamaan berikut:
Decision Taking = 0,75 Advertisement – 0,47 Personal Selling + 0,32 Sales Promotion + 0,25 Public Relation
Satisfaction = 0,75 Decision Taking
Satisfaction = 0,56 Advertisement – 0,35 Personal Selling + 0,24 Sales Promotion + 0,18
Public Relation
5. Kesimpulan dan Saran
Dari analisis dan pembahasan sebelumnya, dapat ditarik kesimpulan bahwa Dari keempat bauran promosi yang dilakukan dengan tujuan menarik wisatawan asal Cina untuk berkunjung ke Indonesia, promosi berjenis Advertisement (periklanan) mempunyai pengaruh positif, terbesar, dan paling signifikan terhadap pengambilan keputusan wi-satawan dibandingkan jenis (bauran) promosi lain yaitu sebesar 75%. Sedangkan tiga jenis promosi lain memberikan pengaruh yang relatif lebih kecil dan tidak signifikan terhadap pengambilan keputusan wisatawan. Selain itu, pengambilan keputusan (Decision Taking) wisatawan berpengaruh signifikan dan positif sebesar 75% terhadap kepuasan wisatawan. Sedangkan jenis promosi yang memberikan pengaruh tidak langsung terhadap kepuasan wisatawan paling signifikan adalah periklanan, yaitu sebesar 56%. Sedangkan jenis promo-si lain cenderung memberikan pengaruh tak langsung yang tidak promo-signifikan terhadap kepu-asan wisatawan.
Saran yang direkomendasikan untuk penelitian berikutnya adalah sebaiknya dilaku-kan pengambilan sampel yang relevan dan dengan jumlah yang lebih besar, serta pema-tangan konsep dan teori pemasaran yang lebih update sehingga diharapkan dapat mem-berikan hasil model yang lebih fit. Sebaiknya juga dilakukan penelitian serupa terhadap wisatawan-wisatawan dari negara lain, atau dilakukan di destinasi yang lain selain Jakarta dan Bali, sehingga hasil penelitian dapat lebih digeneralisir dan mempunyai cakupan yang lebih luas.
Daftar Pustaka
Bollen, K. A. 1989. Structural Equation with Latent Variables. New York: Wiley. COTTM [Cina Outbound Travel & Trade Monitor]. 2007. ASEAN Destination Ranking.
<http://www.cottm.com/pages/industry_news>. Online: 12-12-2009.
Depbudpar [Departemen Kebudayaan dan Pariwisata]. 2007. Analisis Pasar Pariwisata Luar Negeri: Pasar Cina. Jakarta: Depbudpar.
Ferdinand, A. 2002. Structural Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen. Badan Penerbit UNDIP. Semarang.
Ghozali, I dan Fuad. 2005. Structural Equation Modelling, Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Program Lisrel 8.54. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Johnson, R. A. dan Wichern D. W. 2001. Applied Multivariate Analysis, Fifth Edition. New Jersey: Prentice Hall Inc.
Kottler, P. 2000. Marketing Management, The Millennium Edition. New Jersey: Prenctice Hall International Edition.
Lamb, Charles W., Joseph F, Hair, Mc. Daniel C. 2001. Pemasaran. (terjemah David Octarevia). Jakarta: Salemba Empat,
Masruroh. 2009. Pengaruh Periklanan, Penjualan Pribadi, Promosi Penjualan, dan Hubungan Masyarakat Terhadap Keputusan Wisatawan Asal Cina Berkunjung ke Indonesia. Tesis. Jakarta: Universitas Indonesia.
Pratiwi, N dan Wahyuddin, M. 2007. Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Tingkat Hunian Hotel di Kota Surakarta. Jurnal Daya Saing 2007. Vol.3 No.2.
Schiffman, L. 2007. Perilaku Konsumen: edisi ketujuh. Jakarta: Index. Tjiptono, F. 2004. Pemasaran Jasa. Malang: Bayu Media.
UNWTO [United Nation World Tourism Organization]. 2008. Committed to Tourism, Travel and the Milennium Development Goals.
