3.2 Variabel dan Defenisi Operasional Variabel
3.2.1 Variabel Penelitian
Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang, objek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono 2014:38-39). Adapun variabel penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu:
a. Variabel Independen: variabel ini sering disebut sebagai variabel stimulus, prediktor, antecedent. Dalam bahasa indonesia sering disebut sebagai variabel bebas. Variabel bebas adalah merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel dependen (terikat).
b. Variabel Dependen: sering disebut sebagai variabel output, kriteria, konsekuen. Dalam bahasa indonesia sering disebut sebagai variabel terikat. Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas.
Berikut ini bagan kerangka variabel penelitiannya:
Tabel 3.1
Variabel Penelitian
Variabel Dependen (Y) Minat Berkunjung
Minat Transaksional Minat Refrensial Variabel Independen (X)
Media Sosial Instagram Context
Communication
3.2.2 Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional berisikan indikator-indikator dari setiap variabel yang memungkinkan peneliti mengumpulkan data yang relevan untuk variabel tersebut.
Tujuannya untuk memberikan gambaran tentang objek yang akan diteliti agar persepsi terhadap istilah yang digunakan dalam penelitian ini memiliki kesamaan makna dan maksud sehingga tidak memerlukan penafsiran yang berbeda-beda.
Adapun definisi operasional dalam penelitian ini adalah:
1. Media sosial instagram (variabel X) adapun sub variabel yang digunakan yaitu:
a. Context, Cara penyampaian pesan atau informasi dari akun @soalpalu
b. Communication, pemberian respon akun @soalpalu kepada followersnya
c. Collaboration, Kerja sama antara followers dengan akun @soalpalu untuk hal yang baik, efektif, dan efisien
d. Connection, Akun @soalpalu memberikan informasi terbaru terkait tempat kuliner
2. Minat Berkunjung (variabel Y) adapun sub variabel yang digunakan mengacu pada pendapat ferdinand yaitu:
a. Minat Transaksional, keinginan followers dalam minat berkunjung ke tempat kuliner yang di posting akun @soalpalu
b. Minat Refrensial, keinginan followers untuk merekomendasikan ataupun mengajak teman atau keluarga untuk mengunjungi tempat kuliner yang di posting akun @soalpalu.
c. Minat Preferensial, Keinginan followers untuk berkunjung kembali karena adanya daya tarik di tempat kuliner tersebut.
d. Minat Eksplorasi, Keinginan followers dalam mencari tahu lebih banyak tempat kuliner.
3.3 Matriks Penelitian
Tabel 3.2
Matriks Penelitian
Variabel Sub Variabel Item Pertanyaan/Pernyataan Skala
Pengukura n Media Sosial
Instagram Context 1. Caption yang disampaiakan melalui postingan akun
@soalpalu dalam
mempromosikan kuliner sudah sangat jelas
2. Penggunaan Bahasa yang digunakan akun @soalpalu dalam mempromosikan kuliner mudah dimengerti
Likert, 4=Sangat Setuju, 3=Setuju, 2=Tidak Setuju, 1=Sangat Tidak Setuju
Communicatio n
1. Saya mendapatkan feedback berupa jawaban dari
pertanyaan mengenai tempat kuliner dari akun @soalpalu
2. Akun @soalpalu merespon dengan baik pertanyaan followersnya
Likert
Collaboration 1. Akun @soalpalu memiliki interaksi sosial yang baik dan cepat terhadap followers nya
2. Saya berkontribusi dengan memberikan hastag maupun menandai akun Instagram
@soalpalu terkait postingan mengenai tempat kuliner
Likert
informasi yang up to date terkait tempat kuliner
2. Kebutuhan informasi saya mengenai tempat kuliner bergantung pada informasi yang di bagikan akun
@soalpalu Minat
Berkunjung
Minat
Transaksional
1. Setelah melihat postingan kuliner dari akun @soalpalu saya tertarik untuk
mengunjunginya
2. Dalam beberapa hari kedepan saya akan mengunjungi tempat kuliner setelah melihat postingan dari akun
@soalpalu
Likert
Minat
Refrensial 1. Saya ingin
merekomendasikan Akun
@Soalpalu kepada teman atau keluarga sebagai media sosial informasi tentang kuliner 2. Dalam beberapa hari kedepan
saya akan mengajak teman atau keluarga saya untuk mengunjungi tempat kuliner dari postingan akun
@soalpalu
Likert
Minat Preferensial
1. Setelah mengunjungi tempat kuliner dari postingan akun
@soalpalu tersebut saya tertarik untuk
mengunjunginya kembali
Likert
2. Setelah mengunjungi tempat kuliner dari postingan akun
@soalpalu tersebut sangat memuaskan saya sesuai dengan gambar atau video dari postingan akun
@soalpalu Minat
Eksploratif
1. Saya ingin mencari tahu lebih banyak tempat kuliner melalui akun @soalpalu
2. Akun instagram @soalpalu sudah memenuhi dalam memberikan informasi kuliner dibandingkan dengan akun sejenisnya
Likert
3.4 Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini dilakukan di palu tepatnya pada followers atau pengikut akun instagram @soalpalu dengan cara mengirimkan kuesioner melalui fitur direct message dan InstaStory di instagram untuk mengumpulkan data penelitian yang dibutuhkan oleh peneliti.
3.5 Populasi Dan Sampel 3.5.1 Populasi Penelitian
Populasi adalah obyek/subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik
kesimpulannya. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada objek/subjek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu (Sinambela 2014:94).
Sedangkan menurut (Sekaran 2006:121) Populasi Mengacu pada keseluruhan kelompok orang, kejadian, atau hal yang ingin peneliti investigasi.
Oleh karena itu, sebagaimana penjelasan di atas maka yang menjadi populasi dari penelitian ini yaitu Followers atau pengikut pada akun instagram @soalpalu yang berjumlah 325 ribu pada tanggal 25 Maret 2022.
3.5.2 Sampel Penelitian
Sampel menurut Sugiyono (2015:118) adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki populasi tersebut. Bila populasi yang akan diambil oleh penulis adalah populasi dalam jumlah besar dan penulis tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, maka penulis bisa menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut, tetapi sampel yang diambil dari populasi harus bisa mewakili populasi.
Dalam Penelitian ini, teknik pengambilan sampel yang digunakan peneliti adalah teknik Sampel Aksidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang dan di temui itu cocok atau sesuai dengan ketentuan sebagai sumber data (Sinambela 2014:103).
Adapun kriteria responden yang dipandang sebagai orang yang dapat dijadikan sebagai sumber data yang dimaksud adalah sebagai berikut:
1. Followers atau pengikut Akun @soalpalu
2. Followers atau pengikut @soalpalu yang pernah melihat postingan kuliner pada akun instagram @soalpalu
Untuk besaran sampel digunakan rumus slovin dengan perhitungan sebagai berikut (Kriyantono 2007:164) :
n= N 1+N e2
Keterangan:
n = Ukuran sampel
N = Ukuran populasi
e = Kelonggaran / Ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang dapat ditolerir sebanyak 10%
Berdasarkan rumus tersebut diperoleh jumlah sampel sebagai berikut:
n N
1+N e2
=
325.0001+325.000(0,1)2
=
1+325.000(325.0000,01)=
325.000
1+3,250
=
325.0003,251 =99.9=
(dibulatkan menjadi 100)Jadi, jumlah sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah 100 Responden.
3.6 Jenis dan Teknik Pengumpulan Data 3.6.1 Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini dan cara memperolehnya:
1. Data Primer
Data primer adalah data yang dikumpulkan secara langsung dari sumber dan diolah untuk digunakan oleh peneliti sendiri (Ruslan 2004:138). Data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh secara langsung dari responden melalui penyebaran kuesioner.
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung melalui media perantara (dihasilkan oleh pihak lain) atau digunakan oleh lembaga lainnya yang bukan merupakan pengelolahnya, tetapi dapat dimanfaatkan dalam suatu penelitian (Ruslan 2004:138)
3.6.2 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan kuesioner ataupun angket untuk mengumpulkan data primer.
Metode kuesioner ini digunakan dengan seperangkat daftar pertanyaan tentang variabel yang diukur melalui perencanaan yang matang, disusun dan dikemas sedemikian rupa. Sehingga jawaban dari semua pertanyaan tersebut memang benar-benar menggambarkan keadaan variabel sebenarnya yang diteliti (Mustafa 2013:99).
3.7 Teknik Penguji Instrumen 3.7.1 Skala Pengukur
Dalam penelitian ini, penelitian menggunakan skala likert sebagai penilaian.
Skala likert yaitu skala yang digunakan untuk mengukur sikap seseorang tentang sesuatu objek sikap (Kriyantono 2007:134). Indikator-indikator dari variabel sikap terhadap suatu objek merupakan titik tolak dalam membuat pernyataan atau pertanyaan yang harus diisi responden. Setiap Pernyataan atau pertanyaan tersebut dihubungkan dengan jawaban yang berupa dukungan atau pernyataan sikap. Oleh karena itu, peneliti menggunakan skala liker dengan interval 1 – 4 untuk menghindari jawaban ragu-ragu atau netral yang dapat menghilangkan banyak data yang diteliti (Sugiyono, 2014: 93). Adapun penentuan skor dari alternatif jawaban pada kuesioner adalah sebagai berikut:
b. Setuju (S) : Dengan nilai bobot 3 c. Tidak Setuju (TS) : Dengan nilai bobot 2 d. Sangat Tidak Setuju (STS) : Dengan nilai bobot 1 3.7.2 Uji Validitas
Validitas atau kesahihan menunjukan suatu alat ukur dapat mengukur apa yang ingin diukurnya. Dalam uji validitas berdasarkan nilai rtabel dan rhitung, nilai rtabel
dapat dinyatakan sebagai nilai degree of freedom (df), Dimana df = n-2 (n=
jumlah data responden). Nilai rhitung dapat diketahui dari corrected item total correlation (Riyanto dan Hatmawan 2020:64). Untuk pengambilan keputusan pada uji ini adalah sebagai berikut:
a. Apabila rhitung ≥ rtabel dan bernilai positif, maka indikator tersebut dinyatakan valid.
b. Apabila rhitung < rtabel atau nilai negatif, maka indikator tersebut dinyatakan tidak valid.
Hasil akhir nilai N pada penelitian ini berjumlah 100 Responden. Dalam Standar
df rtabel adalah N-2. Dimana 100-2 = 98 sehingga nilai rtabel kelonggaran 10% yaitu
0,1654.
3.7.3 Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah untuk mengetahui sejauh mana hasil pengukuran tetap konsisten, apabila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang
sama dengan menggunakan alat pengukur yang sama. Dalam penelitian ini reliabilitas angket dihitung dengan menggunakan aplikasi SPSS (Statistical Product and Service Solutions). Teknik alpha cronbach digunakan untuk menentukan apakah suatu instrumen penelitian reliabel atau tidak. Kriteria suatu instrumen penelitian dikatakan reliabel dengan menggunakan teknik ini apabila koefisien reliabilitas (r11) > 0,6 (Siregar 2013:57).
3.7.4 Uji Normalitas
Menurut Santoso (2002:54) uji normalitas bertujuan menguji apakah sebuah model regresi variabel dependen, variabel independen atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak . Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati data normal. Deteksi normalitas dilakukan dengan melihat penyebaran data (titik) pada sumbu diagonal grafik. Dasar pengambilan keputusan:
1. Jika data yang menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika data yang menyebar jauh dari diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak asumsi normalitas.
3.8 Analisis Data
3.8.1 Regresi Linear Sederhana
Analisis data ini menggunakan Statistical Product and Service Solutions
bertujuan untuk mengetahui apakah memang ada hubungan atau pengaruh atau tidak antara sebab akibat yang dikemukakan dalam permasalahan. Adapun cara menghitung regresi linear sederhana, yakni sebagai berikut:
Model regresi linear sederhana menurut (Kriyantono 2007:184).
Dimana:
X = variabel bebas
Y = variabel tidak bebas
a = nilai intercept (konstan) atau harga Y bila X = 0
b = koefisien regresi, yaitu angka peningkatan atau penurunan variabel dependen yang didasarkan pada variabel independen. Bila b (+) maka naik, bila b (-) maka terjadi penurunan.
n = jumlah sampel
Y = a + bX
nilai a dihitung dengan rumus:
a=∑Y
(
∑ X2)
−∑ X ∑ XY n∑ X2−(∑ X)2nilai b dihitung dengan rumus:
b=n(∑ XY)−(∑ X)(∑ XY) n ∑ x2−(∑ x)2
Untuk mengetahui kuat lemahnya pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya dapat dibentuk melalui standar kategori guilford pada tabel di bawah ini:
Tabel 3.3
Standar Kategori Guilford Interval Koefisien Kategori
0,00 - 0,199 Sangat Rendah
0,20 - 0,399 Rendah
0,40 - 0,599 Sedang
0,60 - 0,799 Kuat
0,80 - 1,000 Sangat Kuat
(Sumber, Sugiyono,2014:184)
3.8.2 Uji F
Uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen (X) mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen (Y). Untuk mengetahui apakah variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, dilakukan dengan perbandingan antara Fhitung dan Ftabel pada tingkat kepercayaan 90% (α =0,1) dengan pedoman sebagai berikut:
a. Apabila Fhitung > Ftabel dan p < 0,1, maka terbukti semua variabel bebas yang diamati secara bersama-sama (simultan) berpengaruh signifikan terhadap variabel tersebut.
b. Apabila Fhitung < Ftabel dan p > 0,1, maka terbukti semua variabel bebas yang diamati secara bersama-sama (simultan) tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap variabel tersebut.
F hitung ditentukan dengan rumus sebagai berikut (Siregar 2013:311):
F=R2(N−m−1) m(1−R2)
Dimana:
F = Harga F garis regresi
N = Jumlah sampel
m = Jumlah prediktor
R2 = Koefisien korelasi antara kriterium dengan prediktor-prediktor
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian 4.1.1 Profil Singkat @soalpalu
Gambar 4.1 Logo Akun @soalpalu
Akun @soalpalu hadir dalam bentuk akun media sosial untuk menyampaikan informasi atau pesan kepada orang banyak, awal mula @soalpalu di media sosial Instagram pada tahun 2014 dibuat oleh Muhammad Fachry (founder @soalpalu) bertujuan untuk mempromosikan atau membantu UMKM di kota palu, Sulawesi Tengah. Seiring berjalanya waktu Adapun tim yang membantu dalam mengelolah @soalpalu ada 3 orang, masing masing dengan tugasnya yaitu, ada yang untuk konten,iklan dan mencari informasi-informasi yang menarik di kota palu. Akun @soalpalu merupakan salah satu akun media sosial yang terpopuler saat ini. Dapat dilihat dari jumlah followers dan Hashtag,
adapun data followers dan hashtag media sosial Instagram @soalpalu per tanggal 25 maret 2022 dengan jumlah 325 ribu followers dan 874 ribu hashtag. Dan sampai saat ini masih bertambah. Selain akun media sosial Instagram, @soalpalu juga mempunyai akun media sosial seperti Facebook, Twitter, Line, dan pernah dalam bentuk Website.
4.2 Hasil Penelitian
Penelitian ini memiliki dua variabel yaitu variabel independen (X) Media Sosial Instagram yang meliputi: Context, Communication, Collaboration, dan Connection. Sedangkan variabel dependen (Y) dalam penelitian ini adalah Minat Berkunjung meliputi Minat Transaksional, Minat Refrensial, Preferensial, dan Minat Eksploratif. Indikator-indikator tersebut dijabarkan menjadi 16 item pernyataan, masing-masing item pernyataan tersebut diberikan 4 pilihan jawaban yang sesuai, untuk mengetahui kecenderungan jawaban dari responden pada tiap variabel.
4.2.1 Identitas Responden
Adapun distribusi responden berdasarkan jenis kelamin yaitu dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.1 Distribusi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Presentase
Laki-Laki 30 Orang 30%
Perempuan 70 Orang 70%
Total 100 100%
Berdasarkan tabel 4.1 menunjukkan bahwa responden dalam penelitian ini adalah 100 orang dengan jumlah laki-laki 30 orang atau 30% dan didominasi oleh perempuan dengan jumlah 70 orang atau 70%.
Adapun distribusi responden berdasarkan usia yaitu dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.2 Distribusi Responden Berdasarkan Usia
Berdasarkan tabel 4.2 menunjukkan bahwa responden dalam penelitian ini didominasi oleh responden yang rentang usianya 20 tahun hingga 25 tahun yaitu berjumlah 94 orang atau dengan persentase 94%.
4.3 Variabel Penelitian
Variabel penelitian adalah gambaran tanggapan responden atau pendapat atas jawaban responden yang telah menjadi subjek penelitian ini. Jawaban ini berdasarkan pernyataan yang telah terbentuk dari variabel independen (X) yang terdiri dari empat sub variabel, dimana tiap-tiap sub variabel terbentuk dua pernyataan. Begitupun dengan variabel dependen (Y). Adapun responden dalam penelitian ini yaitu followers atau pengikut akun @soalpalu yakni ditetapkan sebanyak 100 responden. Data ini diperoleh dan kemudian diolah dengan
Usia Jumlah Presentase
< 20 4 4%
20-25 94 94%
25> 2 2%
Total 100 100%
menggunakan aplikasi SPSS 25, sehingga diperoleh gambaran secara terperinci yang dapat dilihat pada penjelasan dibawah ini.
4.3.1 Variabel Media Sosial Instagram (X)
A. Context
Berdasarkan hasil pengumpulan data yang diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan pada 100 responden terdapat 2 item pernyataan, maka diperoleh data skor jawaban Context sebagai berikut:
Tabel 4.3 Distribusi Jawaban Context No
. Item Pernyataan Jawaba
n Bobo
t F Sko
r Persentas e
1
Caption yang disampaikan melalui
postingan akun
@soalpalu dalam mempromosikan kuliner sudah sangat
jelas
SS 4 36 144 36%
S 3 63 189 63%
TS 2 1 2 1%
STS 1 0 0 0%
Total 100 335 100%
2
Penggunaan bahasa yang digunakan akun
@soalpalu dalam mempromosikan kuliner mudah
dimengerti
SS 4 48 192 48%
S 3 51 153 51%
TS 2 1 2 1%
STS 1 0 0 0%
Total 100 347 100%
Dari tabel 4.3 hasil distribusi jawaban di atas menggambarkan bahwa untuk Context pada item pernyataan, dengan pilihan jawaban sangat setuju, setuju,
responden maka pilihan jawaban sangat setuju dikalikan dengan nilai 4, pilihan hasil skor jawaban setuju dikalikan dengan nilai 3, pilihan hasil skor jawaban tidak setuju dikalikan dengan nilai 2 dan pilihan hasil skor jawaban sangat tidak setuju dikalikan dengan nilai 1.
Item pernyataan nomor 1, caption yang disampaikan melalui postingan akun @soalpalu dalam mempromosikan kuliner sudah sangat jelas, dari 100 responden 36 responden menyatakan sangat setuju dengan skor 144 atau 36%, 63 responden menyatakan setuju dengan skor 189 atau 63%, 1 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 2 atau 1%, 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 0 atau 0%.
Pada item pernyataan nomor 2, penggunaan bahasa yang digunakan akun
@soalpalu dalam mempromosikan kuliner mudah dimengerti, dari 100 responden 48 responden menyatakan sangat setuju dengan skor 192 atau 48%, 51 responden menyatakan setuju dengan skor 153 atau 51%, 1 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 2 atau 1%, 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 0 atau 0%.
B. Communication
Berdasarkan hasil pengumpulan data yang diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan pada 100 responden terdapat 2 item pernyataan, maka diperoleh data skor jawaban Communication sebagai berikut:
Tabel 4.4 Distribusi Jawaban Communication
No
. Item Pernyataan Jawaba n
Bobo
t F Sko
r
Persentas e
3
Saya mendapatkan feedback berupa
jawaban dari pertanyaan mengenai
tempat kuliner dari akun @soalpalu
SS 4 29 116 29%
S 3 65 195 65%
TS 2 6 12 6%
STS 1 0 0 0%
Total 100 323 100%
4
Akun @soalpalu merespon dengan baik
pertanyaan followersnya
SS 4 19 76 19%
S 3 69 207 69%
TS 2 11 22 11%
STS 1 1 1 1%
Total 100 306 100%
Dari tabel 4.4 hasil distribusi jawaban di atas menggambarkan bahwa untuk Communication pada item pernyataan, dengan pilihan jawaban sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju. Untuk menghasilkan skor jawaban dari responden maka pilihan jawaban sangat setuju dikalikan dengan nilai 4, pilihan hasil skor jawaban setuju dikalikan dengan nilai 3, pilihan hasil skor jawaban tidak setuju dikalikan dengan nilai 2 dan pilihan hasil skor jawaban sangat tidak setuju dikalikan dengan nilai 1.
Item pernyataan nomor 3, saya mendapatkan feedback berupa jawaban dari pertanyaan mengenai tempat kuliner dari akun @soalpalu, dari 100 responden 29 responden menyatakan sangat setuju dengan skor 116 atau 29%, 65 responden menyatakan setuju dengan skor 195 atau 65%, 6 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 12 atau 6%, 0 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 0 atau 0%.
Pada item pernyataan nomor 4, akun @soalpalu merespon dengan baik pertanyaan followersnya, dari 100 responden 19 responden menyatakan sangat
setuju dengan skor 76 atau 19%, 69 responden menyatakan setuju dengan skor 207 atau 69%, 11 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 22 atau 11%, 1 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 1 atau 1%.
C. Collaboration
Berdasarkan hasil pengumpulan data yang diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan pada 100 responden terdapat 2 item pernyataan, maka diperoleh data skor jawaban Collaboration sebagai berikut:
Tabel 4.5 Distribusi Jawaban Collaboration No
. Item Pernyataan Jawaban Bobot F Skor Persentase
5
Akun @soalpalu memiliki interaksi sosial yang baik dan
cepat terhadap followersnya
SS 4 17 68 17%
S 3 66 198 66%
TS 2 16 32 16%
STS 1 1 1 1%
Total 100 299 100%
6
Saya berkontribusi dengan memberikan
hastag maupun menandai akun Instagram @soalpalu
terkait postingan mengenai tempat
kuliner
SS 4 13 52 13%
S 3 42 126 42%
TS 2 38 76 38%
STS 1 7 7 7%
Total 100 261 100%
Dari tabel 4.5 hasil distribusi jawaban di atas menggambarkan bahwa untuk Collaboration pada item pernyataan, dengan pilihan jawaban sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju. Untuk menghasilkan skor jawaban dari responden maka pilihan jawaban sangat setuju dikalikan dengan nilai 4, pilihan
hasil skor jawaban setuju dikalikan dengan nilai 3, pilihan hasil skor jawaban tidak setuju dikalikan dengan nilai 2 dan pilihan hasil skor jawaban sangat tidak setuju dikalikan dengan nilai 1.
Item pernyataan nomor 5, akun @soalpalu memiliki interaksi sosial yang baik dan cepat terhadap followersnya, dari 100 responden 17 responden menyatakan sangat setuju dengan skor 68 atau 17%, 66 responden menyatakan setuju dengan skor 198 atau 66%, 16 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 32 atau 16%, 1 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 1 atau 1%.
Pada item pernyataan nomor 6, saya berkontribusi dengan memberikan hastag maupun menandai akun Instagram @soalpalu terkait postingan mengenai tempat kuliner, dari 100 responden 13 responden menyatakan sangat setuju dengan skor 52 atau 13%, 42 responden menyatakan setuju dengan skor 126 atau 42%, 38 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 76 atau 38%, 7 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 7 atau 7%.
D. Connection
Berdasarkan hasil pengumpulan data yang diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan pada 100 responden terdapat 2 item pernyataan, maka diperoleh data skor jawaban Connection sebagai berikut:
Tabel 4.6 Distribusi Jawaban Connection
No
. Item Pernyataan Jawaba n
Bobo
t F Sko
r
Persentas e
memberikan informasi yang up to
date terkait tempat kuliner
S 3 62 186 62%
TS 2 5 10 5%
STS 1 1 1 1%
Total 10
0 325 100%
8
Kebutuhan informasi saya mengenai tempat kuliner bergantung pada informasi yang
di bagikan akun
@soalpalu
SS 4 16 64 16%
S 3 44 132 44%
TS 2 35 70 35%
STS 1 5 5 5%
Total 10
0 271 100%
Dari tabel 4.6 hasil distribusi jawaban di atas menggambarkan bahwa untuk Connection pada item pernyataan, dengan pilihan jawaban sangat setuju, setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju. Untuk menghasilkan skor jawaban dari responden maka pilihan jawaban sangat setuju dikalikan dengan nilai 4, pilihan hasil skor jawaban setuju dikalikan dengan nilai 3, pilihan hasil skor jawaban tidak setuju dikalikan dengan nilai 2 dan pilihan hasil skor jawaban sangat tidak setuju dikalikan dengan nilai 1.
Item pernyataan nomor 7, akun @soalpalu memberikan informasi yang up to date terkait tempat kuliner, dari 100 responden 32 responden menyatakan sangat setuju dengan skor 128 atau 32%, 62 responden menyatakan setuju dengan skor 186 atau 62%, 5 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 10 atau 5%, 1 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 1 atau 1%.
Pada item pernyataan nomor 8, kebutuhan informasi saya mengenai tempat kuliner bergantung pada informasi yang di bagikan akun @soalpalu, dari 100 responden 16 responden menyatakan sangat setuju dengan skor 64 atau 16%,
44 responden menyatakan setuju dengan skor 132 atau 44%, 35 responden menyatakan tidak setuju dengan skor 70 atau 35%, 5 responden menyatakan sangat tidak setuju dengan skor 5 atau 5%.
4.3.2 Variabel Minat Berkunjug (Y)
Berdasarkan hasil pengumpulan data yang diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan pada 100 responden, maka diperoleh data skor jawaban variabel minat berkunjung (Y) sebagai berikut:
Tabel 4.7 Distribusi Jawaban Variabel Minat Berkunjung (Y)
No
. Item Pernyataan Jawaba n
Bobo
t F Sko
r Persentase
9
Setelah melihat postingan kuliner dari akun
@soalpalu saya tertarik untuk mengunjunginya
SS 4 30 120 30%
S 3 64 192 64%
TS 2 6 12 6%
STS 1 0 0 0%
Total 10
0 324 100%
10
Dalam beberapa hari kedepan saya akan mengunjungi tempat kuliner setelah melihat postingan dari akun @soalpalu
SS 4 13 52 13%
S 3 60 180 60%
TS 2 22 44 22%
STS 1 5 5 5%
Total 10
0 281 100%
11
Saya ingin
merekomendasikan akun @soalpalu kepada teman atau keluarga sebagai media sosial informasi tentang
SS 4 24 96 24%
S 3 64 192 64%
TS 2 11 22 11%
STS 1 1 1 1%