Jenis Kelamin Frekuensi Presentase Pria 88 44% Wanita % Total %

(1)

Analisis dan Pembahasan Profil Responden

Profil responden yang diteliti adalah wisatawan yang telah berkunjung ke Saloka dengan karakteristik telah berumur 17 tahun keatas karena dianggap dapat memertanggungjawabkan pilihannya. Yang berikutnya adalah telah menggunakan instagram setidaknya 3 bulan terakhir sebelum mengisi kuesioner.

Pengumpulan sampel dilakukan dengan cara peneliti datang langsung ke Saloka dan kuesioner diberikan ke pengunjung yang akan pulang, karena dianggap sudah berkunjung. Untuk meningkatkan ketertarikan mengisi kuesioner, penulis menyiapkan sejumlah dompet kecil sebagai souvenir. Untuk menyaring responden agar sesuai kriteria, peneliti menanyakan kepada calon responden beberapa pertanyaan secara lisan mengenai instagram dan penggunaannya supaya data yang diterima sesuai. Setelah kuesioner disebar kepada 200 responden dan dilakukan idenfikasi jenis kelamin. Dari 200 responden didominasi oleh wanita dengan 112 orang atau 56% dan pria sebanyak 88 orang atau 44%. Profil responden berdasarkan jenis kelamin dapat dilihat pada tabel I.1. Profil responden yang ditampilkan hanyalah jenis kelamin karena pihak perusahaan tidak memperkenankan menggali informasi lebih dalam lagi.

Tabel 1 Profil Responden

Sumber: Data Penelitian Bulan Oktober 2019 yang telah diolah Pengujian Instrumen

Dalam pengujian ini penulis menggunakan SPSS Statistic 24 pada hasil pengumpulan data dari kuesioner yang telah didapat.

Jenis Kelamin Frekuensi Presentase

Pria 88 44%

Wanita 112 56%

Total 200 100%

(2)

Uji Validitas

Tabel 2

Hasil Uji Validitas Variabel Atribut Produk Wisata

Pernyataan R hitung R tabel Keterangan

1 0,671 0,1381 Valid

2 0,653 0,1381 Valid

3 0,608 0,1381 Valid

4 0,627 0,1381 Valid

5 0,630 0,1381 Valid

6 0,655 0,1381 Valid

7 0,557 0,1381 Valid

8 0,664 0,1381 Valid

9 0,691 0,1381 Valid

Sumber: Data Penelitian Bulan Oktober 2019 yang telah diolah

Tabel 3

Hasil Uji Validitas Variabel Variabel EWOM

1 0,776 0,1381 Valid

2 0,800 0,1381 Valid

3 0,847 0,1381 Valid

4 0,824 0,1381 Valid

Sumber: Data Penelitian Bulan Oktober 2019 yang telah diolah Tabel 4

Hasil Uji Validitas Variabel Keputusan Berkunjung

1 0,667 0,1381 Valid

2 0,727 0,1381 Valid

(3)

3 0,653 0,1381 Valid

4 0,760 0,1381 Valid

5 0,707 0,1381 Valid

Menurut Ghozali (2011) uji validitas digunakan untuk mengukur sah atau valid tidaknya sebuah kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid apabila pernyataan kuesioner mampu untuk mengungkapkan sesuatu yang akan diukur oleh kuesioner yang menggunakan Pearson Correlation, yaitu dengan menghitung korelasi antara nilai yang diperoleh dari pernyataan kuesioner. Dihitung menggunakan program SPSS dengan menggunakan teknik Pearson Corelation. Penelitian ini menggunakan α=5% dan menggunakan 200 kuesioner yang telah diisi oleh responden. Dari Tabel 1, 2, dan 3 dapat dilihat bahwa r hitung tidak ada yang lebih kecil daripada r tabel. Maka dapat disimpulkan bahwa setiap pernyataan yang terdapat dalam kuesioner adalah valid.

Uji Reliabilitas

Tabel 5 Hasil Uji Reliabilitas

Variabel Cronbach’s Alpha Keterangan

Atribut Produk Wisata 0,810 Reliabel

EWOM 0,828 Reliabel

Keputusan Berkunjung 0,745 Reliabel

Ghozali (2009) menyatakan bahwa reliabilitas adalah alat untuk mengukur suatu kuesioner yang merupakan indikator dari peubah atau konstruk. Menurut Wiratna Sujarweni (2014) Cronbach’s Alpha harus lebih dari 0.6. Hasil uji tersebut menunjukkan bahwa semua variabel memiliki Cronbach’s Alpha lebih dari 0.6 sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel yang digunakan reliabel digunakan sebagai alat ukur.

Uji Asumsi Klasik

(4)

Uji Normalitas

Gambar 1

Sumber: Data penelitian Bulan Oktober 2019 yang telah diolah

Uji normalitas digunakan untuk melihat apakah penelitian yang dilakukan sudah terdistribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas menggunakan metode probability plot.

Apabila titik-titik mengikuti garis diagonal maka data terdistribusi normal. Menurut Imam Ghozali (2011:161) model regresi dikatakan berdistribusi normal apabila data ploting (titik-titik) yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal. Berdasarkan data yang diperoleh melalui pengolahan spss pada gambar 1, data yang telah diperoleh memiliki pola titik-titik yang mengikuti garis diagonal, maka dapat diasumsikan data yang diperoleh berdistribusi normal.

Uji Multikoleniaritas

Tabel 6

Hasil Uji Multikolinearitas Collinearity Statistics

Tolerance

VIF

TOTAL X1 0,707 1,415

TOTAL X2 0,707 1,415

(5)

Uji multikoleniaritas digunakan untuk melihat apakah diantara variabel bebas dalam penelitian memliki masalah multikorelasi atau gejala multikorelasi. Cara yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan melihat nilai VIF di dalam proses perhitungan menggunakan SPSS.

Menurut Imam Ghozali (2011:107-108) tidak terjadi multikolinearitas jika nilai Tolerance > 0.100 dan VIF < 10.00.

Dari hasil pengujian menggunakan spss pada tabel 6, dapat dilihat bahwa nilai VIF yang diperoleh tidak lebih dari 10 atau sama dengan 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada gejala multikolinearitas atau gejala multikolinearitas.

Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas digunakan untuk mengetahui varian dari residual tidak sama untuk semua observasi. Scatter plot digunakan untuk menguji apakah terjadi gejala heterokedastisitas atau tidak. Menurut Imam Ghozali (2011:139) tidak terjadi heteroskedastisitas, jika tidak ada pola yang jelas pada gambar scatterplots, serta titik-titik menyebar di atas dan dibwah angka 0 pada sumbu Y.

Gambar 2

Hasil Uji Heterokedastisitas

(6)

Dari gambar 2 dapat dilihat bahwa titik-titik tersebar dan tidak berpola, maka dapat disimpulkan bahwa data yang diperoleh tidak ada gejala heterokedastisitas.

Regresi Linear Berganda

Tabel 7

Hasil Analisa Regresi Linear Berganda Coefficients^a

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig

B Std. Error Beta

1 (Constant) 7,876 1,350 5,833 ,000

TOTAL_X1 ,201 ,042 ,315 4,773 ,000

TOTAL_X2 ,359 ,059 ,400 6,067 ,000

Perhitungan regresi linear berganda dari data yang diperoleh mengenai atribut produk wisata, EWOM di jejaring sosial instagram, dan keputusan berkunjung menggunakan spss diperoleh data:

Dari hasil analisa di Tabel 6 diperoleh persamaan regresi sebagai berikut:

Y = 7,876 + 0,201 X1 + 0,359 X2

Dimana:

Y = Keputusan Berkunjung X1 = Atribut Produk Wisata

X2 = EWOM di Jejaring Sosial Instagram

(7)

Uji F

Tabel 8 Hasil Uji F ANOVA

Model Sum of

Squares

Df Mean

Square

F Sig.

1 Regresion 533,513 2 266,756 64,350 0,000

Residual 816,642 197 4,145

Total 1350,155 199

Tabel 9 Model Summary

Model Summary

Mode 1 R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate

Durbin- Watson

1 0,629 0,395 0,389 2,03602 1,911

Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh dari variabel variabel bebas yaitu Atribut Produk Wisata dan EWOM di Jejaring Sosial Instagram pada variabel terikat Keputusan Berkunjung.

Hasil yang diperoleh sebagai berikut :

Dari hasil perhitungan dengan menggunakan SPSS diperoleh R square sebesar 0.395 yang berarti variabel EWOM di jejaring sosial instagram (X1) dan atribut produk wisata (X2) secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap keputusan berkunjung (Y1) sebesar 38,9% dan 61,1%

lainnya dipengaruhi oleh variabel lain, misalya seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Yusuf (2014) yaitu branding, dan penelitian yang dilakukan oleh Rofiq (2018) variabel kualitas produk, harga, dan lokasi berpengaruh terhadap keputusan pembelian.

(8)

Berdasar perhitungan yang telah dilakukan, didapat F hitung sebesar 64,350 lebih besar daripada Ftabel yaitu 3,04 (64,350 > 3,04), maka dapat disimpulkan bahwa H1 diterima yaitu atribut produk wisata dan EWOM di jejaring sosial instagram bersama-sama berpengaruh terhadap keputusan berkunjung.

Uji t

Tabel 10 Hasil Uji T

Model

Unstandarized

Coefficients Std.

Error

Standardized Coefficients

Beta t Sig.

B

1

(Constant) 7,876 1,350 5,833 ,000

TOTAL_X1 ,201 ,042 ,315 4,773 ,000

TOTAL_X2 ,359 ,059 ,400 6,067 ,000

Uji t digunakan untuk melihat apakah variabel bebas (X1) atribut produk wisata dan (X2) EWOM di jejaring sosial instagram secara parsial berpengaruh terhadap variabel terikat (Y1) keputusan berkunjung. Dari hasil perhitungan diperoleh t hitung atribut produk wisata lebih besar 4,773 dari t tabel 1,65263 dan nilai sig. uji t pada atribut produk wisata 0.000 < 0,05. Maka H0 ditolak yang artinya (X1) atribut produk wisata secara parsial berpengaruh terhadap keputusan berkunjung.

Dari hasil perhitungan diperoleh t hitung EWOM di jejaring sosial instagram lebih besar 6,067 dari t tabel 1,65263 dan nilai sig. uji t pada atribut produk wisata 0.000 < 0,05. Maka H0 ditolak yang artinya (X2) EWOM di jejaring sosial instagram berpengaruh terhadap keputusan berkunjung.

(9)

Pembahasan

H1: Atribut produk wisata berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan berkunjung

Hasil penelitian yang telah dilakukan, menunjukkan bahwa atribut produk wisata berpengaruh positif terhadap keputusan berkunjung, didukung oleh hasil perhitungan dengan menggunakan spss yaitu 4,773 > 1,65263 serta nilai sig 0,000 < 0,05 menunjukkan bahwa atribut produk wisata memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keputusan berkunjung, hasil tersebut diharapkan untuk atribut produk wisata dapat menarik konsumen untuk berkunjung ke Saloka.

Variabel atribut produk wisata berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan berkunjung, sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Hapsari (2014) yang menunjukkan adanya pengaruh positif signifikan atribut produk wisata terhadap keputusan berkunjung, juga dapat disimpulkan bahwa atribut produk wisata dapat menarik pengunjung.

H2: EWOM di jejaring sosial instagram berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan berkunjung

Setelah dilakukan perhitungan yang telah dilakukan dengan spss, diperoleh hasil bahwa variabel EWOM di jejaring sosial instagram berpengaruh positif dengan nilai 6,067 > 1,65263 dengan sig 0,000 < 0,05. Dengan hasil tersebut menunjukkan bahwa EWOM di jejaring sosial instagram berpengaruh positif signifikan terhadap keputusan berkunjung. Hasil tersebut diharapkan dapat menarik wisatawan dengan postingan yang menarik di instagram. Variabel EWOM di jejaring sosial instagram berpengaruh positif terhadap keputusan berkunjung, sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Suwarduki (2016) yang menunjukkan hasil positif siginifikan EWOM terhadap keputusan berkunjung. Hal ini juga dapat diartikan bahwa EWOM di jejaring sosial instagram dapat menarik pengunjung.