4. ANALISA DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisa Data
4.1.1 Analisa Statistik Deskriptif
Analisa statistik deskriptif bertujuan untuk menjelaskan karakteristik dan jawaban dari responden terhadappertanyaan – pertanyaan yang adadalam tiap variabel dalam kuesioner. Gambaran karakteristik dan jawaban dari responden dapat dilihat sebagai berikut:
4.1.1.1 Deskripsi Data Karakteristik Responden
Jenis data pada penelitian ini adalah data primer. Total terdapat 160 responden yang mengisi kuesioner yang disebar oleh peneliti pada 15 Mei 2019 – 27 Mei 2019. Responden sudah memenuhi yang sudah ditetapkan, yaitu peminat wisata kuliner yang merencanakan kunjungan kuliner ke Surabaya dalam kurun waktu 3 bulan terakhir, dan yang membaca lalu menjadikan e-WOM sebagai sumber informasi sebanyak 5x dalam kurun waktu 3 bulan. Di bagian ini, peneliti menyajikan deskripsi dari profil responden dalam bentuk tabel frekuensi, dan deskripsi itu meliputi usia, jenis kelamin, profesi, sumber e-WOM terkait kuliner Surabaya yang paling sering dibaca oleh responden, dan aplikasi yang paling sering digunakan sebagai media untuk mencari dan membaca e-WOM terkait kuliner Surabaya.
Jenis Kelamin
Karakteristik responden dalam penelitian ini dilihat berdasarkan jenis kelamin responden. Jenis kelamin responden dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel berikut:
53
Tabel 4.1. Deskripsi Jenis Kelamin Responden Jenis Kelamin Jumlah Responden Persentase
Perempuan 86 53.75%
Laki-laki 74 46.25%
Total 160 100%
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas terlihat bahwa jumlah responden yang berjenis kelamin perempuan lebih banyak dibandingkan responden yang berjenis kelamin laki-laki, di mana responden perempuan berjumlah 86 orang (53.75%), sedangkan responden laki-laki berjumlah 74 orang (46.25%). Hal ini sesuai dengan penelitian Ganesha Acharya (2016) tentang Women’s Empowerment in Hospitality Industry dimana 55% dalam industri pariwisata didominasi oleh wanita mulai dari pekerja dari level karyawan sampai level manager
. Usia responden
Karakteristik responden dalam penelitian ini juga dilihat berdasarkan usia responden. Usia responden dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.2:
Tabel 4.2 Deskripsi Usia Responden
Usia Jumlah Responden Persentase (%)
<20 tahun 32 20%
21-30 tahun 118 73.75%
>30 tahun 10 6.25%
Total 160 100%
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa mayoritas responden berusia21-30 tahun, yakni sebanyak 118 orang (73.75%). Selanjutnya responden berusia <20 tahun sebanyak 32 orang (20%) dan responden yang berusia >30 tahun
sebanyak 10 orang (6.25%). Berdasarkan data Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) jumlah pengguna internet di Indonesia tahun 2017 telah mencapai 143,26 juta jiwa atau setara dengan 54,68% dari total jumlah penduduk Indonesia, dengan komposisi terbesar berdasarkan usia berada pada rentang masyarakat berusia 19 sampai 34 tahun, yakni sebesar 49,52% (Kominfo, 276 Jurnal Manajemen dan Pemasaran Jasa Vol. 11 No. 2 September 2018 2018).
Rentang usia yang dikenal sebagai generasi milenial atau generasi Y merupakan pengguna internet yang paling mendominasi.
Pekerjaan responden
Karakteristik responden dalam penelitian ini juga dapat dilihat berdasarkan pekerjaan responden. Dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.2 berikut ini:
Tabel 4.3 Deskripsi Pekerjaan Responden
Pekerjaan Jumlah Responden Persentase (%)
SWASTA 59 36.875%
WIRASWASTA 15 9.375%
MAHASISWA 84 52.5%
LAIN-LAIN 2 1.25%
Total 160 100
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa sebagian besar pekerjaan responden adalah mahasiswa dengan jumlah 84 orang (52.5%). Pekerjaan terbanyak selanjutnya adalah swasta dengan jumlah 59 orang (36.875%).
Wiraswasta dengan jumlah 15 orang (9.375%) dan lain-lain sebanyak 2 orang (1.25%). Sesuai dengan penelitian Lazarevic (2012) usia 21-30 tahun dinamakan generasi milenial. Generasi milenial lahir antara tahun 1980 sampai 2000 dan mayoritas tumbuh dengan kemajuan teknologi seperti komputer dan internet. Saat ini generasi milenial memasuki usia bekerja dan mahasiswa sehingga sesuai dengan data diatas. Generasi ini juga adalah pengguna aktif media sosial dan perangkat
55
seluler serta aplikasi, yang membuat generasi milenial tetap terhubung dengan rekan maupun keluarga.
Domisili atau tempat tinggal
Karakteristik responden dalam penelitian ini berdasarkan letak domisili atau tempat tinggal responden. Dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.4 berikut ini :
Tabel 4.4 Deskripsi tempat tinggal responden
Tempat tinggal Jumlah Responden Presentase
Surabaya 106 66.25%
Luar Surabaya 54 33.75%
Total 160 100%
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa sebanyak 106 responden berasal dari Surabaya (66.25%) dan sisanya sebanyak 54 orang berasal dari luar kota Surabaya (33.75%). Peneliti tidak menarget orang Surabaya atau orang luar Surabaya, akan tetapi lebih menarget ke peminat kuliner. Walaupun orang Surabaya, jika dia adalah peminat kuliner, maka selain kebutuhan, makan merupakan wisata yang dilakukan walaupun di dalam kota. Dia akan tetap meng- update pengetahuannya terkait kuliner di Surabaya. Dalam penelitian ini, responden yang berasal dari kota luar kota Surabaya berasal dari kota-kota pada tabel 4.4.1 :
Tempat tinggal Jumlah Responden Presentase
Bali 2 3.70%
Banyuwangi 1 1.85%
Bogor 1 1.85%
Jakarta 6 11.11%
Jember 1 1.85%
Makassar 2 3.70%
Malang 8 14.81%
Mojokerto 1 1.85%
Semarang 2 3.70%
Sidoarjo 28 51.89%
Tulungagung 1 1.85%
Yogyakarta 1 1.85%
Total 54 100%
Sumber: Lampiran 2
Penggunaan e-WOM tentang kuliner Surabaya sebagai sumber informasi wisata kuliner yang hendak dikunjungi responden
Karakteristik responden dalam penelitian ini berdasarkan penggunaan e-WOM terkait kuliner Surabaya sebagai sumber informasi dalam memilih destinasi wisata kuliner yang akan dikunjungi dikemudian hari. Dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.5 berikut ini :
Tabel 4.5 Deskripsi Penggunaan e-WOM tentang kuliner Surabaya sebagai sumber informasi wisata kuliner yang hendak dikunjungi responden Penggunaan e-WOM sebagai sumber
informasi wisata kuliner Surabaya Jumlah Responden Presentase
Ya 149 93.125%
Tidak 11 6.875%
Total 160 100%
Sumber: Lampiran 2
57
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa sebanyak 149 responden menjadikan e-WOM terkait kuliner Surabaya sebagai sumber informasi dalam menentukan pilihan destinasi wisata yang hendak dikunjungi (93.125%) dan sisanya sebanyak 11 orang tidak menjadikan e-WOM terkait kuliner Surabaya sebagai sumber informasi dalam memilih destinasi wisata kuliner (6.875%).
Menurut penelitian Trusov, Bucklin, & Pauwells (2009) Electronic Word of Mouth memiliki kemampuan menyediakan informasi lebih besar 30x dibandingkan dengan komunikasi Word of Mouth di dunia offline, karena aksesibilitas yang lebih besar dan jangkauan yang luas, ini disebabkan karena pembaca melihat e-WOM sebagai informasi yang up-to-date dan lebih bisa diandalkan dari informasi yang disediakan oleh perusahaan - perusahaan penyedia jasa/produk. Hal ini sesuai dengan tabel diatas.
Sumber informasi e-WOM terkait kuliner Surabaya yang sering dibaca oleh responden
Karakteristik responden dalam penelitian ini berdasarkan letak domisili atau tempat tinggal responden. Dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.6 berikut ini :
Tabel 4.6 Deskripsi sumber informasi e-WOM terkait kuliner Surabaya yang sering dibaca responden
Sumber informasi Jumlah Responden Persentase
Food blog 3 1.875%
Social Media 157 98.125%
Total 160 100%
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa hanya 3 orang yang menjadikan e-WOM dalam food blog sebagai sumber informasi (1.875%) dan sebanyak 157 orang menggunakan e-WOM yang terdapat pada Social Media sebagai sumber informasi terkait kuliner Surabaya (98.125%). Social Media memiliki peranan yang besar karena saat ini Social Media sudah menjadi bagian dari masyarakat. Social
Media menjadi peran besar bagi masyarakat dalam berkomunikasi, share aktivitas pengguna dan beragam hal lainnya yang mempermudah masyarakat. Sumber informasi yang berasal dari Social Media dapat dilihat dalam tabel 4.7 berikut:
Tabel 4.7 Deskripsi sumber informasi e-WOM terkait kuliner Surabaya yang berasal dari Social Media
Nama Media Sosial Jumlah Responden Persentase
Facebook 18 11.46%
Youtube 60 38.22%
Twitter 5 3.18%
Instagram 72 45.87%
Lainnya 2 1.27%
Total 157 100%
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa penggunaan Social Media Instagram merupakan yang paling banyak dengan jumlah 72 orang (45.87%).
Setelah Instagram, disusul oleh Youtube sebanyak 60 orang (38.22%) lalu Facebook sebanyak 18 orang (11.46%), Twitter sebanyak 5 orang (3.18%) dan lain-lain sebanyak 2 orang (1.27%). Pengguna Instagram setiap bulan bertambah 100 juta pengguna baru terhitung sejak April 2017. Secara keseluruhan jumlah pengguna aktif bulanan Instagram kini sudah mencapai kisaran 800 juta, menurut keterangan Carolyn Everson, Vice President Global Marketing Solutions Facebook selaku perusahaan induk Instagram sehingga Instagram memiliki peranan besar penyebaran e-WOM Social Media. Forrester Research mendukung pernyataan ini dan mengemukakan bahwa akun yang mengunggah konten pada Instagram memiliki tingkat keterlibatan dari penggunanya sampai 4,21% (Forrester, 2014).
Pendapat tersebut menggambarkan bahwa pengguna sosial media Instagramlebih aktif dalam memberikan respon pada konten yang di unggah dari merek yang telah diikutinya.
59
Frekuensi responden membaca e-WOM tentang kuliner Surabaya dalam 3 bulan terakhir
Karakteristik responden berdasarkan frekuensi seringnya membaca e-WOM terkait kuliner Surabaya dalam kurun waktu 3 bulan. Dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.8 berikut ini :
Tabel 4.8 Deskripsi frekuensi membaca e-WOM tentang kuliner Surabaya Frekuensi Jumlah Responden Persentase
<5x dalam 3 bulan terakhir 78 48.75%
>5x dalam 3 bulan terakhir 82 51.25%
Total 160 100%
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa sebanyak 82 responden membaca e-WOM terkait kuliner Surabaya lebih dari 5x dalam kurun waktu 3 bulan terakhir (51.25%) dan sebanyak 78 responden tidak membaca lebih dari 5x dalam kurun waktu 3 bulan terakhir (48.75%). Wilcox,K. & Stephen, A.T (2013) mengemukakan bahwa pendapat dalam e-WOM sangat penting bagi pengguna internet sehingga mempengaruhi jenis informasi yang disajikan di web dan situs sosial. Sehingga lebih banyak orang yang mengikuti dan membaca e-WOM yang mereka ikuti sesuai dengan tabel 4.8
Ketertarikan responden melakukan wisata kuliner setelah membaca e-WOM tentang kuliner Surabaya
Karakteristik responden dalam penelitian ini berdasarkan letak domisili atau tempat tinggal responden. Dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.9 berikut ini :
Tabel 4.9 Deskripsi ketertarikan responden setelah membaca e-WOM tentang kuliner Surabaya
Ketertarikan responden Jumlah Responden Persentase
Tertarik 149 93.125%
Tidak tertarik 11 6.875%
Total 160 100%
Sumber: Lampiran 2
Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa sebanyak 149 responden memiliki ketertarikan melakukan wisata kuliner Surabaya setelah membaca e-WOM terkait wisata kuliner Surabaya (93.125%) dan sebanyak 11 responden tidak tertarik melakukan wisata kuliner meski sudah membaca e-WOM tentang kuliner Surabaya (6.875%). Penelitian yang dilakukan oleh Shih et al., (2013) mengemukakan bahwa e-WOM menawarkan lebih banyak informasi terkait perjalanan kepada wisatawan dan menghasilkan efek persuasif pada keputusan dan perilaku perjalanan wisatawan. Saat ini wisatawan juga semakin memanfaatkan e-WOM untuk mendukung perencanaan perjalanan mereka dan keputusan terkait perjalanan (Tham et al., 2013; Standing et al., 2014; Amaro dan Duarte, 2013). Pernyataan ini sesuai dengan tabel 4.9 diatas.
4.1.1.2 Deskripsi Jawaban Responden
Deskripsi jawaban responden merupakan deskripsi atas hasil perhitungan mean dari jawaban yang diberikan responden untuk setiap indikator dari masing- masing variabel sehingga dapat diketahui rata-rata penilaian responden terhadap jawaban dari tiap variabel yang ditanyakan. Jawaban yang diberikan responden berupa tingkat persetujuan dari 1 (sangat tidak setuju) – 5 (sangat setuju). Peneliti membuat rentang seperti di bawah ini untuk mendeskripsikan jawaban responden.
Dengan hasil interval kelas 0,8, maka dapat disimpulkan kriteria rata-rata jawaban responden adalah sebagai berikut:
61 1,00 - 1,80 = Sangat Tidak Setuju 1,81 - 2,60 = Tidak Setuju
2,61 - 3,40 = Netral 3,41 - 4,20 = Setuju
4,21 - 5,00 = Sangat Setuju
Seperti yang telah dibahas di bab 3 dalam definisi operasional variabel, variabel dalam penelitian ini antara lain Electronic Word of Mouth (X), Destination Image (W), dan Travel Intention(Y), dengan hasil analisa deskriptif sebagai berikut
:
Analisis deskriptif variabel Electronic Word of Mouth
Variabel Electronic Word of Mouth merupakan variabel independen dengan hasil tanggapan responden terhadap masing-masing indikator dari variabel Electronic Word of Mouth yang ditunjukkan pada Tabel 4.9 berikut :
Tabel 4.10 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Electronic Word of Mouth
No Pernyataan Mean Std. Dev Kategori
1.
Konten e-WOM kuliner yang saya baca relevan dengan informasi kuliner Surabaya yang dibutuhkan
3.975 0.670 Setuju
2.
Isi konten dalam e-WOM membantu saya dalam menentukan pilihan kuliner Surabaya
4.200 0.757 Setuju
3.
Variasi objek makanan yang diulas membuat saya semakin tertarik dengan konten electronic word of mouth
4.081 0.750 Setuju
4. Banyaknya e-WOM negatif ataupun
komentar negatif terkait suatu destinasi 4.312 0.760 Sangat Setuju
wisata kuliner membuat saya bisa mengevaluasi dan menilai destinasi wisata kuliner tersebut
5.
Saya memperhatikan konten terbaru terkait wisata kuliner Surabaya yang diunggah oleh akun pengunggah konten kuliner Surabaya
3.900 0.846 Setuju
6.
Informasi yang detail pada e-WOM memberikan gambaran yang jelas dan membantu saya dalam mengantisipasi hal-hal yang tidak diinginkan pada saat saya pergi berwisata
4.119 0.761 Setuju
7.
Banyak e-WOM yang diunggah terkait kuliner akan memenuhi kebutuhan informasi responden
4.062 0.894 Setuju
Rata-Rata Keseluruhan Variabel
Electronic Word of Mouth 4.093 0.776 Setuju Sumber: Lampiran 3
Berdasarkan Tabel 4.10 dapat dilihat bahwa nilai rata – rata variabel Electronic Word of Mouthadalah 4.093 dan nilai tertinggi yaitu sebesar 4.312.
Dengan demikian, dapat dinyatakan bahwa responden menilai sangat setuju pada pernyataan “Banyaknya e-WOM negatif ataupun komentar negatif terkait suatu destinasi wisata kuliner membuat saya bisa mengevaluasi dan menilai destinasi wisata kuliner tersebut”. Bandyopadhyay et al. (2016) menyatakan bahwa review negatif dinilai lebih bermanfaat dan lebih bernilai daripada review positif, karena dengan adanya review negatif, pembaca bisa mengevaluasi dan menilai produk secara rasional dan “adil”. Dalam penelitian ini responden sangat setuju terhadap pernyataan bahwa e-WOM negatif membuat responden mengevaluasi kembali Surabaya sebagai destinasi wisata kuliner dengan adil.
63
Sedangkan nilai rata-rata terendah dengan nilai 3.900 dengan pernyataan
“Saya memperhatikan konten terbaru terkait wisata kuliner Surabaya yang diunggah oleh akun pengunggah konten kuliner Surabaya”. Hal ini dipengaruhi oleh kualitas dari isi konten yang diunggah oleh akun pengunggah dan dari studi lapangan oleh peneliti jika konten tersebut kurang menarik baik dari visual dan dari isi teks maka pembaca tidak terlalu tertarik dengan konten yang diunggah dan hanya melewati konten tersebut. Dalam nilai rata-rata Electronic Word of Mouth ini mayoritas responden setuju dengan pernyataan yang ada dalam tiap indikator.
Analisis deskriptif variabel Destination Image
Variabel Destination Image merupakan variabelintervening dengan hasil tanggapan responden terhadap masing – masing indikator dari variabelDestination Image yang ditunjukkan pada tabel dibawah ini :
Tabel 4.11 Tanggapan Responden Terhadap Variabel Destination Image
No Pernyataan Mean Std. Dev Kategori
8.
Surabaya adalah kota yang dapat dijadikan sebagai destinasi wisata kuliner bagi para wisatawan
4,138 0,810 Setuju
9.
Event – event kuliner di Surabaya membuat saya lebih mengingat wisata kuliner di Surabaya
4,006 0,862 Setuju
10 .
Destinasi wisata kuliner di Surabaya mudah diakses dan memiliki fasilitas (gedung atau bangunan) memadai untuk digunakan sehingga membuat saya lebih nyaman dalam berwisata
3,956 0,769 Setuju
11 .
Suasana destinasi Surabaya yang nyaman
membangkitkan semangat saya 4,025 0,758 Setuju Rata – Rata Keseluruhan Variabel
Destination Image 4,031 0,800 Setuju Sumber: Lampiran 3
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa nilai rata – rata (mean) dari variabel Destination Image adalah 4,031 dengan nilai indikator tertinggi sebesar 4,138 pada pernyataan “Surabaya adalah kota yang dapat dijadikan sebagai destinasi wisata kuliner bagi para wisatawan”. Responden menilai setuju terhadap pernyataan tersebut karena responden melihat adanya kesempatan (Chance/Opportunity) Surabaya menjadi salah satu wisata kuliner di Indonesia dengan mempertimbangkan sumber daya yang dimiliki Surabaya.
Sedangkan nilai indikator terendah adalah 3,956 pada pernyataan “Destinasi wisata kuliner di Surabaya mudah diakses dan memiliki fasilitas (gedung atau bangunan) yang memadai untuk digunakan sehingga membuat saya lebih nyaman dalam berwisata”. Responden merasa Surabaya, terutama secara infrastruktur sudah cukup memadai, tapi mungkin ada di beberapa tempat dimana destinasi wisata kuliner dirasa sulit diakses (terdapat di jalan yang sempit sehingga sulit dijumpai dan diakses terutama menggunakan mobil) dan memiliki gedung yang sebenarnya memadai akan tetapi tidak dapat menampung cukup banyak orang (harus berdesak – desakan), sehingga menyebabkan kebanyakan wisatawan kuliner tidak nyaman.
Analisis deskriptif variabel Travel Intention
Sebagaimana telah dipaparkan oleh peneliti dalam definisi operasional, variabelTravel Intention merupakan variabel terikat dengan hasil tanggapan dari responden terhadap indikator – indikator dari variabel Travel Intention yang ditunjukan pada tabel di berikut :
Tabel 4.12 Tanggapan Responden Terhadap VariabelTravel Intention
No Pernyataan Mean Std. Dev Kategori
12.
Saya tertarik untuk mengunjungi wisata kuliner Surabaya setelah membaca review/e-WOM positif terkait destinasi wisata tersebut
4,375 0,714 Sangat Setuju
65 13.
Saya mau mereferensikan destinasi wisata kuliner tersebut kepada orang lain
4,225 0,798 Sangat setuju
14.
Saya lebih tertarik ke destinasi wisata kuliner yang memiliki ulasan/e-WOM yang baik daripada destinasi wisata kuliner yang memiliki e-WOM biasa saja
4,256 0,853 Sangat setuju
15. Saya mengikuti update e-WOM tentang
wisata kuliner Surabaya 3,856 0,961 Setuju
Rata – Rata Keseluruhan Variabel Travel
Intention 4,178 0,832 Setuju
Sumber: Lampiran 3
Berdasarkan tabel diatas, dapat dilihat bahwa nilai rata – rata (mean) dari variabelTravel Intention adalah 4,178 dengan nilai indikator tertinggi 4,375 yang terdapat pada pernyataan “Saya tertarik untuk mengunjungi wisata kuliner Surabaya setelah membaca review/e-WOM positif terkait destinasi wisata tersebut”.
Responden merasa sangat setuju dikarenakan sebagai sumber informasi e-WOM akan sangat membantu wisatawan dalam menentukan destinasi wisata (mana yan baik dan mana yang tidak), sehingga ketika mereka berwisata, hampir setiap waktu mereka akan membaca e-WOM dan mengunjungi destinasi wisata kuliner yang dinilai baik oleh e-WOM yang terkait.
Nilai rata – rata terendah adalah sebesar 3,856 yang terdapat pada pernyataan “Saya mengikuti update e-WOM tentang wisata kuliner Surabaya”.
Disini bisa kita lihat nilainya masih setuju sehingga memang kebanyakan orang mengikuti update wisata kuliner melalui e-WOM yang beredar melalui sosial media tentunya, karena memang itu sumber informasi mereka. Akan tetapi, seperti yang kita ketahui melalui mini – survey yang diadakan oleh peneliti pada bab 1, terbukti bahwa masih ada orang – orang dengan jumlah yang cukup banyak yang mendapatkan informasi – informasi terkait wisata kuliner Surabaya melalui WOM (Word of Mouth) yang konvensional.
4.2 Analisa Persamaan Model Struktural
Analisa persamaan model Structural Equation Modeling (SEM) yang diterapkan untuk data penelitian ini menggunakan pendekatan regresi Partial Least Square (PLS). Proses dalam analisa model riset menggunakan SEM-PLS melalui dua tahap utama yaitu evaluasi model pengukuran (outer model) dan model struktural (inner model).
4.2.1 Evaluasi Outer Model
Pengujian Outer Model meliputi 3 tahap pengujian yaitu discriminant validity, convergent validity, dan composite reliability.
1) Discriminant Validity
Nilai dariDiscriminant Validity merupakan nilai cross loading factor yang berfungsi untuk mengetahui apakah konstruk memiliki diskriminan yang memadai.
Dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai loading pada konstruk yang dituju harus lebih besar dibandingkan nilai loading dengan konstruk lain. Hasil akhir discriminant validity dari hasil pengolahan data sebagaimana ditunjukkan tabel di bawah berikut:
Tabel 4.13 Cross Loading E-WOM Destination
Image
Travel Intention
X1.1 0,764 0,509 0,485
X1.2 0,738 0,536 0,494
X1.3 0,736 0,496 0,619
X1.4 0,679 0,420 0,457
X1.5 0,693 0,523 0,488
X1.6 0,768 0,507 0,530
X2.1 0,634 0,337 0,466
67
W1.1 0,540 0,793 0,504
W1.2 0,482 0,737 0478
W2.1 0,416 0,723 0,327
X3.1 0,560 0,779 0,551
Y1.1 0,573 0,501 0,820
Y1.2 0,568 0,476 0,811
Y1.3 0,478 0,388 0,670
Y1.4 0,564 0,561 0,788
Sumber: Lampiran 4
Nilai cross loading pada tabel diatas menunjukkan bahwa nilai korelasi indikator terhadap konstruknya lebih besar dibandingkan nilai korelasi antara indikator dengan konstruk lainnya sehingga hasil keseluruhan dari konstruk pembentuk dinyatakan memiliki nilai diskriminan yang baik.
2) Convergent Validity
Convergent validity dari outer model dapat dilihat dari korelasi antara skor indikator dengan skor variabelnya. Indikator dianggap valid jika memiliki nilai outer loading > 0,5. Semakin tinggi nilai faktor loading maka semakin penting peran loading dalam menginterpretasikan matriks faktor (Jogiyanto dan Abdillah, 2009).
Gambar 4.1 Outer Loading Factor Sumber : Olahan Penulis
Berdasarkan hasil model beserta outer loading pada gambar 4.1, dapat dilihat bahwa seluruh indikator memiliki nilai loading factor lebih dari 0,5 sehingga dapat dinyatakan valid. Hasil dari model diatas dapat dijabarkan dalam bentuk tabel seperti :
Tabel 4.14 Outer Loadings
Konstruk Item Outer
Loadings
Electronic Word of
Mouth
X1.1
Konten e-WOM kuliner yang saya baca relevan dengan informasi kuliner Surabaya yang dibutuhkan
0,764
X1.2 Isi konten dalam e-WOM membantu saya
dalam menentukan pilihan kuliner Surabaya 0,738 X1.3
Variasi objek makanan yang diulas membuat saya semakin tertarik dengan konten electronic word of mouth
0,736
69 X1.4
Banyaknya e-WOM negatif ataupun komentar negatif terkait suatu destinasi wisata kuliner membuat saya bisa mengevaluasi dan menilai destinasi wisata kuliner tersebut
0,679
X1.5
Saya memperhatikan konten terbaru terkait wisata kuliner Surabaya yang diunggah oleh akun pengunggah konten kuliner Surabaya
0,693
X1.6
Informasi yang detail pada e-WOM memberikan gambaran yang jelas dan membantu saya dalam mengantisipasi hal- hal yang tidak diinginkan pada saat saya pergi berwisata
0,768
X2.1
Banyak e-WOM yang diunggah terkait kuliner akan memenuhi kebutuhan informasi responden
0,653
Destination Image
W1.1
Surabaya adalah kota yang dapat dijadikan sebagai destinasi wisata kuliner bagi para wisatawan
0,793
W1.2
Event kuliner di Surabaya membuat saya
lebih mengingat wisata kuliner Surabaya 0,737
W2.1
Destinasi wisata kuliner di Surabaya mudah diakses dan memiliki fasilitas (gedung atau bangunan) memadai untuk digunakan sehingga membuat saya lebih nyaman dalam berwisata
0,723
W3.1
Suasana destinasi Surabaya yang nyaman
membangkitkan semangat saya 0,779
Travel Intention
Y1.1
Saya tertarik untuk mengunjungi wisata kuliner Surabaya setelah membaca review atau e-WOM positif terkait destinasi e- WOM tersebut
0,820
Y1.2 Saya mau mereferensikan destinasi wisata
kuliner tersebut kepada orang lain 0,811
Y1.3
Saya lebih tertarik ke destinasi wisata kuliner yang memiliki ulasan atau e-WOM yang baik daripada destinasi wisata kuliner yang ulasannya biasa saja
0,670
Y1.4
Saya akan mengikuti update e-WOM
tentang wisata kuliner Surabaya 0,788 Sumber: Lampiran 4
Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai dari outer loading untuk setiap indikator pada setiap variabel memiliki nilai yang lebih besar dari 0,500 Berdasarkan tabel diatas, dapat diketahui bahwa nilai dari outer loading untuk setiap indikator pada setiap variabel memiliki nilai yang lebih besar dari 0,500 sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator-indikator tersebut valid sebagai alat ukur konstruk dan memenuhi kriteria Convergent Validity.
Cara lain untuk menguji Convregent Validity adalah dengan melihat nilai Average Variance Extracted (AVE). Hasil perhitungan AVE dengan menggunakan aplikasi
perhitungan PLS adalah sebagai berikut :
Tabel 4.15 Average Variance Extracted (AVE)
Average Variance Extracted (AVE)
ELECTRONIC WORD-OF-MOUTH 0,519
DESTINATION IMAGE 0,575
TRAVEL INTENTION 0,600
Sumber: Lampiran 4
71
Dapat dilihat dari tabel diatas bahwa Average Variance Extracted (AVE) dari variable Electronic Word-of-Mouth adalah sebesar 0,519, variable Destination Image sebesar 0,575, dan variable Travel Intention sebesar 0,600. Berdasarkan hasil nilai AVE seluruh variabel penelitian yang menunjukan hasil yang lebih besar dari 0,500, dapat disimpulkan bahwa nilai dari AVE penelitian ini memenuhi convergent validity.
Fornell-Larcker Criterion
Kriteria berikutnya dalam proses mencapai discriminant validity adalah dengan melihat nilai korelasi satu konstruk dengan konstruk lainnya. Nilai acuan masing- masing konstruk merupakan akar kuadrat dari nilai AVE konstruk tersebut.
Discriminant validity dalam pendekatan ini menggunakan kriteria Fornell-Larcker (Fornell dan Larcker, 1981) dimana nilai akar kuadrat AVE suatu konstruk harus lebih besar dari nilai korelasinya dibandingkan dengan konstruk-konstruk lainnya.
Berikut ini merupakan nilai akar AVE dan korelasi antar variabel dengan menggunakan Fornell-Larcker Criterion :
Tabel 4.16 Fornell-Larcker Criterion Destination
Image E-WOM Travel
Intention Destination Image 0,758
E-WOM 0,666 0,720
Travel Intention 0,626 0,706 0,775 Sumber: Lampiran 4
Dapat dilihat dari tabel Fornell-Larcker Criterion diatas bahwa akar kuadrat AVE Destination Image sebesar 0,758. Akar kuadrat AVE e-WOM yang sebesar 0,720 lebih besar daripada nilai korelasinya dengan Destination Image. Demikian juga Akar kuadrat AVE Travel Intention 0.775 lebih besar dari nilai korelasinya dengan Destination Image yang sebesar 0,626 dan juga lebih besar daripada nilai korelasinya dengan e-WOM yang sebesar 0,706. Hal ini ini menunjukkan persyaratan diskriminan validity terpenuhi.
1. Composite Reliability
Uji reliabilitas konstruk dilakukan dengan melihat nilai composite reliability dan nilai Cronbach’s Alpha. Menurut Kuncoro (2001) instrumen dan data yang diperoleh dikatakan reliabel bila nilai Cronbach Alpha > 0.60. Latan dan Ghozali (2011) memaparkan bahwa nilai batas yang diterima dalam composite reliability adalah 0,6, sehingga validitas konvergen konstruk masih mencukupi dan diterima.
Tabel 4.17 Composite Reliability Composite Reliability
Cronbach's Alpha ELECTRONIC WORD-OF-
MOUTH 0,883 0.845
DESTINATION IMAGE 0.844 0.756
TRAVEL INTENTION 0.856 0.776
Sumber: Lampiran 4
Tabel diatas menunjukkan bahwa nilai composite reliability masing-masing variabel penelitian lebih 0,700 sehingga data penelitian memenuhi pengujian composite reliability. Hasil ini menunjukkan bahwa keseluruhan konstruk yang diteliti telah memenuhi kriteria composite reliability, sehingga setiap konstruk mampu diposisikan sebagai variabel penelitian. Tabel 4.16 juga menunjukkan bahwa nilai cronbach alpha seluruh variabel penelitian lebih dari 0,700 sehingga dapat disimpulkan bahwa data penelitian memenuhi kriteria cronbach alpha.
4.2.2 Evaluasi Inner Model 1. R-Square
Dalam menilai model struktural dengan PLS dapat dievaluasi dengan melihat nilai R-Square untuk setiap variabel laten dependen. Nilai R-Square berkisar antara angka 0 hingga 1, dimana semakin tinggi nilai R-Square maka tingkat akurasi prediktif juga semakin tinggi.
73
Tabel 4.18 Nilai R-Square
R Square (R2) R Square Adjusted
DESTINATION IMAGE 0,444 0,441
TRAVEL INTENTION 0,542 0,536
Sumber: lampiran 4
Berdasarkan Tabel 4.17 Variabel Travel Intention dalam model struktural memiliki nilai R-Square (R2) sebesar 0.536 atau sama dengan 53,6% yang mengindikasikan bahwa e-WOM hanya benar – benar mempengaruhi Travel Intention sebesar 53,6%
dan sisanya adalah faktor lain.
2. Q-Square
Model struktural disebut predictive relevance apabila nilai Q-Square (Q2) lebih besar dari angka nol (0) dan berlaku sebaliknya. Kesesuaian model struktural pada penelitian ini dapat dilihat dari perhitungan Q-Square sebagai berikut :
Q2 = 1 – [(1 – R12)x(1 – R22)]
= 1 – [(1 – 0.444)x(1 - 0,542)]
= 1 – [(0.556x0,458)]
= 0.745
Berdasarkan perhitungan diatas, hasil Q2 yang didapat adalah 0.745, hal ini menunjukkan bahwa nilai Q2 diatas nilai nol sehingga model terbukti predictive relevance. Model struktural dalam penelitian ini mampu menjelaskan hubungan antara e-WOM, Destination Image, Travel Intention, dapat disimpulkan bahwa Destination Image memang merupakan variabel Intervening yang membantu variabel independen meningkatkan pengaruhnya ke variabel dependen. Seperti yang bisa dilihat di R-Square bahwa pengaruh e-WOM sendiri terhadap Travel Intention itu hanya 0,536, sedangkan dengan adanya Destination Image, pengaruhnya meningkat jadi 0,745. Dalam hasil penelitian, responden mengatakan bahwa image mereka terhadap kota Surabaya adalah Surabaya bisa dijadikan suatu
destinasi wisata kuliner di Indonesia (pernyataan dengan mean tertinggi), dengan banyaknya responden yang memiliki pandangan seperti itu, maka responden pun mengatakan bahwa mereka menjadi semakin tertarik untuk berwisata kuliner di Surabaya setelah membaca e-WOM. Akan tetapi, sesuai dengan wawancara yang telah peneliti lakukan terhadap 5 orang mahasiswa (3 perantauan, 2 Surabaya), mereka berpendapat bahwa mereka tidak terlalu mengikuti e-WOM yang tersebar di sosial media terkait wisata kuliner dikarenakan dalam benak mereka Surabaya tidak bisa dijadikan suatu destinasi wisata kuliner.
4.2.3 Uji Hipotesis
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi Smart PLS 3.0. maka uji hipotesis dilakukan melalui tahap selanjutnya yaitu melakukan Bootstrapping dan didapat hasil sebagai berikut:
Gambar 4.2 Model Bootstrapping
Untuk menilai tingkat signifikansi dalam pengujian inner structural model, maka dapat dilihat berdasarkan nilai t-hitung dalam path coefficient berikut :
75
Tabel 4.19 Path Coefficient
Path
Coefficient T Statistics P Values Keterangan E-WOM ->
Destination Image 0,666 12,829 0.001 Hipotesis Diterima E-WOM -> Travel
Intention 0,520 6,702 0.000 Hipotesis
Diterima Destination Image ->
Travel Intention 0,280 3,334 0.000 Hipotesis Diterima Sumber: lampiran 4
Uji hipotesis dilakukan dengan cara membandingkan nilai t-tabel dan t- hitung pada tingkat kesalahan (margin of error) sebesar α=5% yaitu 1,96. Penelitan Abdilla, et al (2015) mengatakan bahwa jika nilai t-hitung lebih tinggi dibandingkan nilai t-tabel maka hipotesis diterima. Sebaliknya jika nilai t-hitung lebih rendah dibandingkan nilai t-tabel maka hipotesis ditolak. Berdasarkan Tabel 4.18 diatas dapat dijelaskan hasil uji hipotesis sebagai berikut :
H1 : E-WOM berpengaruh positif dan signifikan terhadap Destination Image kota Surabaya. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang positif signifikan antara variabel E-WOM dengan Destination Image kota Surabaya, dengan nilai t-hitung 12,829, dimana nilai t-hitung lebih besar daripada nilai t-tabel yang adalah sebesar 1,960 sehingga H1 diterima.
H2 : E-WOM berpengaruh positif signifikan terhadap Travel Intention wisatawan kuliner dalam mengunjungi kota Surabaya. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang positif signifikan antara variabel E-WOM terhadap Travel Intention wisatawan kuliner Surabaya, dengan nilai t-hitung 6,702, dimana nilai t-
hitung lebih besar daripada nilai t-tabel 1,960 sehingga H2 diterima.
H3 : Destination Image kota Surabaya berpengaruh positif signifikan terhadap Travel intention wisatawan kuliner dalam mengunjungi kota Surabaya. Hasil
perhitungan menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang positif signifikan antara variabel Destination Image kota Surabaya dengan Travel Intention wisatawan kuliner kota Surabaya, dengan nilai t-hitung 3,334, dimana nilai t-hitung lebih besar daripada nilai t-tabel 1,960 sehingga H3 diterima.
4.3. Pembahasan
4.3.1 Berdasarkan hasil pengujian hipotesis penelitian yang telah dilakukan, diketahui bahwa E-WOM berpengaruh positif dan signifikan terhadap Destination Image dari kota Surabaya sebagai destinasi wisata kuliner, sehingga hipotesis pertama yang berbunyi “E-WOM mempengaruhi Destination Image” dapat diterima. Hasil penelitian sesuai dengan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh Doosti et al. (2016) yang menunjukkan bahwa dengan semakin banyak dan positif E-WOM yang beredar terkait suatu destinasi wisata kuliner, maka Image positif kota Surabaya sebagai destinasi wisata kuliner akan terbentuk. Responden yang awalnya tidak terlalu tahu dan tertarik terkait wisata kuliner di Surabaya, akan tetapi setelah melihat e-WOM yang berkualitas (informasi lengkap, ada gambar, review, dan update) dan positif, informasi – informasi yang diterima oleh responden akan membentuk/menciptakan/meningkatkan suatu keyakinan, gambaran (image) yang positif terkait Surabaya sebagai destinasi wisata kuliner dan pada akhirnya respondenpun semakin tertarik untuk berwisata kuliner di Surabaya. Mean variabel e-WOM dari hasil penelitian menunjukkan pernyataan yang paling tinggi adalah bahwa banyaknya e-WOM yang beredar, terutama yang negatif membuat responden dapat menilai dan mengevaluasi suatu tempat itu baik atau tidak (membantu untuk membentuk gambaran terkait Surabaya sebagai destinasi wisata kuliner), sehingga membantu responden untuk menentukan pilihan destinasi.
4.3.2 Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa E-WOM berpengaruh positif dan signifikan terhadap Travel Intention dengan nilai T statistik sebesar 6,702 yang berarti lebih besar dari t-tabel 1,960 sehingga hipotesa kedua
77
yang berbunyi “E-WOM mempengaruhi Travel Intention” dapat diterima.
Hasil penelitian oleh Park & Lee (2007 membuktikan bahwa e-WOM sangat meningkatkan kepercayaan diri dari wisatawan untuk berwisata ke suatu tempat. Mean tertinggi dari variabel Travel Intention mengatakan bahwa responden tertarik untuk mengunjungi wisata kuliner Surabaya setelah membaca review/e-WOM positif terkait wisata tersebut. Responden menjadi percaya diri dan tertarik untuk mengunjungi wisata kuliner dari Surabaya dikarenakan e-WOM positif yang tersebar. Semakin banyak e- WOM positif yang tersebar maka responden akan semakin tertarik untuk mengunjungi wisata kuliner Surabaya. Hasil penelitian ini juga membuktikan bahwa responden akan lebih tertarik berkunjung ke suatu destinasi yang memiliki ulasan bagus daripada yang ulasannya biasa saja.
4.3.3 Berdasarkan hasil penelitian diatas, dapat diketahui bahwa Destination Image berpengaruh positif dan signifikan terhadap Travel Intention dengan nilai T-statistik sebesar 3,334 yang berarti lebih besar dari nilai T- tabel yang adalah sebesar 1,960, sehingga dapat disimpulkan bahwa hipotesa ketiga yang berbunyi “Destination Image mempengaruhi Travel Intention”
dapat diterima. Hasil dari penelitian oleh Mohsin & Alsawafi (2011) memaparkan bahwa semakin baik image suatu destinasi maka travel intention yang terbangun akan semakin besar. Pada penelitian ini, responden sudah memiliki image baik yang terbentuk dari membaca e-WOM berkualitas dan positif yang tersebar di sosial media, akan sangat termotivasi untuk mengunjungi dan berwisata kuliner di Surabaya. Responden yang sudah memiliki yakin dan percaya bahwa Surabaya merupakan destinasi wisata kuliner yang baik (image) akan melakukan hal yang menurut mereka menguntungkan, yaitu mengunjungi Surabaya dan berwisata kuliner disana.
Dengan adanya image yang baik, responden mampu memilih untuk berwisata kuliner di Surabaya walaupun ada kota – kota lainnya di Indonesia yang merupakan destinasi wisata kuliner
