ANALISIS KUNJUNGAN ULANG WISATAWAN NUSANTARA DENGAN MODEL KONSTRUK BERHIERARKI

E-Jurnal Matematika Vol. 5 (4), November 2016, pp. 194-200

ISSN: 2303-1751

ANALISIS KUNJUNGAN ULANG WISATAWAN NUSANTARA DENGAN MODEL KONSTRUK BERHIERARKI

Dwi Herayanthi W.^1a§, I Komang Gde Sukarsa^1b§, Tjokorda Bagus Oka^1c, Eka N. Kencana^2d§

¹Jurusan Matematika, Fakultas MIPA – Universitas Udayana ²Konsorsium Riset Pariwisata – Universitas Udayana

^adwiherayanthi@gmail.com; ^bsukarsakomang@yahoo.com; ^ctjokordabagusoka@gmail.com; ^di.putu.enk@gmail.com ^§Corresponding Authors

ABSTRACT

This research is aimed to analyze the effect of domestic tourists’ satisfaction towards their intention to revisit destinations at Badung Regency, Province of Bali by using hierarchical construct modeling. Data from 75 local tourists were collected in July through December 2015 and were used to model this causal relationship. In our model, destination attributes, tourist’s facilities, and destination accessibilities were positioned as the second-order constructs and proposed have effect on tourists’ satisfaction. Futhermore, satisfaction – in turns – is proposed affects tourist intention to revisit. We found destination attributes significantly affect tourist satisfaction with its causal value is 0.410 and this satisfaction significantly affects their intention to revisit tourism destinations at Badung Regency with path value as much as 0.764.

Keywords: hierarchical construct model, intention to revisit, tourist satisfaction

• 1.    PENDAHULUAN

Structural Equation Modeling (SEM) atau pemodelan persamaan struktural adalah teknik statistika peubah ganda yang merupakan teknik kombinasi antara analisis regresi dengan analisis faktor. SEM dikenalkan oleh Joreskog dan Sorbom pada tahun 1973, digunakan untuk memeriksa model yang menjelaskan hubungan variabel laten dengan indikator-indikatornya (reflektif atau formatif) serta hubungan kausal antarvariabel laten pada model. Joreskog pada awalnya hanya mengembangkan teknik SEM berbasis kovarian (covariance-based SEM/CB-SEM), tergolong ke dalam kelompok teknik statistika parametrik yang ketat pada pemenuhan asumsi distribusi galat.

Memperhatikan kekurangan dari CB-SEM yang ketat pada pemenuhan asumsi parametrik, sebagai alternatif dari kondisi tersebut maka muncul SEM berbasis varians atau berbasis komponen (component based SEM/PLS-SEM). Berbeda dengan CB-SEM yang ditujukan untuk mengkonfirmasi teori dan menjelaskan

hubungan antara variabel laten, PLS-SEM lebih bersifat eksploratif. Spesifikasi model dalam PLS-SEM dapat dikategorikan menjadi dua model, yaitu model pengukuran yang menunjukkan hubungan antara indikator dengan variabel laten dan model struktural yang menunjukkan hubungan antar- variabel laten (Hair et al., 2013).

Seringkali teramati situasi permasalahan yang dimodelkan tidak cukup memadai bila hanya menggunakan variabel laten berdimensi tunggal (unidimensional latent variable), yang dicirikan oleh sebuah variabel laten langsung direfleksikan atau diformasikan oleh indikator-indikatornya. Saat variabel laten memiliki tingkat abstraksi yang lebih tinggi – dijelaskan oleh variabel-variabel laten lain – dan bersifat multidimensional, maka SEM yang dikembangkan menggunakan pendekatan konstruk berhierarki (hierarchical constructs model) (Wetzels et al., 2009).

Pada diskursus kepariwisataan, kepuasan dari wisatawan yang berkunjung ke sebuah

destinasi merupakan syarat untuk menjaga keberlanjutan destinasi tersebut. Wisatawan yang merasa puas dengan pengalaman berwisatanya akan memiliki kecendrungan untuk kembali berkunjung (revisit) ke destinasi tersebut. Penelitian yang dilakukan Basiya dan Rozak (2012) yang bertujuan menganalisis faktor-faktor daya tarik objek wisata berdasarkan persepsi wisatawan serta pengaruhnya terhadap tingkat kepuasan dan niat kembali berwisata ke destinasi wisata di Provinsi Jawa Tengah. Kedua peneliti menggunakan analisis jalur pada model regresi berganda menunjukkan wisata alam, buatan, sosial, dan budaya memberikan pengaruh positif terhadap kepuasan wisatawan. Selain itu wisata alam, buatan, sosial, dan budaya terbukti memberikan pengaruh positif terhadap niat berwisata kembali. Menurut Fullerton dan Taylor dalam Dinamika Pariwisata (2012) purchase intention merupakan keinginan yang kuat untuk membeli kembali. Dalam hal ini kunjungan ulang wisatawan disebut behaviora intention to revisit.

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kausal antara kepuasan wisatawan nusantara dengan niat untuk kembali berkunjung ke destinasi wisata di Kabupaten Badung dengan menggunakan SEM dengan konstruk berhierarki. Selain itu, juga ingin diketahui faktor-faktor yang berperan penting dalam menentukan tingkat kepuasan wisatawan nusantara yang berkunjung ke Kabupaten Badung, Provinsi Bali.

• 2.    METODE PENELITIAN

• A.    Populasi dan Teknik Pengambilan Sampel.

Populasi pada penelitian ini adalah seluruh wisatawan nusantara yang mengunjungi destinasi wisata di Kabupaten Badung. Sampel dipilih menggunakan metode purposive sampling, dalam hal ini anggota sampel dipilih sesuai dengan tujuan penelitian (Sugiyono, 2003). Kuesioner sebagai instrumen pengumpul data dirancang. Setelah dievaluasi validitas setiap pernyataan dan reliabilitas masing-masing konstruk, kuesioner

didistribusikan kepada 75 wisatawan nusantara (wisnus) yang terpilih sebagai anggota sampel. Adapun kriteria wisnus yang terpilih adalah: (a) berusia sekurang-kurangnya 18 tahun, (b) telah berwisata di salah satu destinasi wisata di Kabupaten Badung, (c) telah menginap di salah satu akomodasi wisata di Kabupaten Badung sekurang-kurangnya satu malam, dan (d) bersedia berpartisipasi secara sukarela pada penelitian ini. Distribusi kuesioner dilakukan pada bulan Desember – Januari 2016.

• B.    Hipotesis Penelitian

Evaluasi hubungan kausal antarvariabel laten utama pada model struktural berhierarki yang dikembangkan, dilakukan dengan membangun empat hipotesis penelitian sebagai berikut:

H1 : Atraksi wisata di destinasi berpengaruh

terhadap kepuasan wisatawan nusantara;

H2 : Fasilitas wisata di destinasi berpengaruh terhadap kepuasan wisatawan nusantara;

H3 : Aksesibilitas di dalam/menuju destinasi berpengaruh     terhadap     kepuasan

wisatawan nusantara; dan

H4 : Kepuasan wisatawan berpengaruh terhadap niat kembali berkunjung ke destinasi.

• C.    Teknik Analisis Data.

Tahapan penelitian ini mengikuti langkah-langkah berikut:

• 1.    Merancang dilanjutkan dengan menguji kuesioner sebagai instrumen pengumpul data. Item pertanyaan dianggap valid apabila nilai koefisiennya di atas 0.30 (Churchill, 1979) dan variabel laten dianggap memiliki reliabilitas memadai bila nilai koefisien α di atas 0.70 (Nunnaly, 1975), meski pada risetriset eksploratif α di bawah 0.70 tetapi lebih besar dari 0.60 masih bisa diterima (Hair et al., 2013);

• 2.    mengembangkan    model    persamaan

struktural dengan melibatkan variabel laten berhierarki dan sekelompok indikator sesuai dengan teori yang melatarbelakanginya;

• 3.    memeriksa hubungan kausal antara indikator dengan variabel laten yang bersesuaian;

• 4.    memeriksa hubungan kausal antarlaten dan goodness-of-fit (GoF). Meskipun PLS-SEM sebagai teknik non-parametrik dalam menganalisis model persamaan struktural tidak memiliki ukuran kelayakan model (goodness-of-fit/GoF). dari model seperti halnya pada CB-SEM, Tenenhaus et al. (2005) mengusulkan formula yang bisa digunakan untuk memprediksi kualitas model yang dibangun, yaitu:

G^̃oF = √^̅̅̅̅̅̅.^̅̅̅̅           (1)

Pada persamaan (1), ^̅̅̅̅̅̅ dan     adalah

rataan terbobot dengan bobot adalah jumlah indikator dari masing-masing laten endogen pada model. Dengan nilai R² > 0.50 sebagai batas untuk menyatakan variabel laten memiliki validitas konvergensi yang baik (Peng & Lai, 2012) yang menunjukkan indikator-indikator reflektifnya saling berinterelasi satu dengan lainnya (Brown, 2006, p.216); dan

• 5.    menginterpretasikan hasil analisis PLS-SEM serta mengevaluasi hipotesis yang dibangun.

• 3.    HASIL DAN PEMBAHASAN

• A.    Profil Responden Penelitian

Hasil analisis deskriptif pada karakteristik wisnus yang terpilih sebagai sampel penelitian menunjukkan responden berjenis kelamin laki-laki memiliki proporsi 61.3 persen dan dominan berada pada rentang umur 20–25 tahun sebesar 41.3 persen. Tujuan wisnus berkunjung destinasi wisata di Kabupaten Badung didominasi oleh keinginan berlibur dengan proporsi sebesar 72.0 persen, dan hampir setengahnya merencanakan menginap selama 4–6 hari.

• B.    Uji Kelayakan Kuesioner

Kelayakan dari kuesioner pada penelitian ini dilakukan dengan memeriksa nilai koefisien alpha Cronbach dan nilai korelasi antara item yang diperiksa dengan item-item lainnya pada variabel laten yang sama.

Tabel 1. Hasil Uji Kelayakan Kuesioner Penelitian dengan SPSS 20

Variabel Laten	Item	Kore-      Variabel lasi      Laten		Item	Korelasi
Atraksi Alam α = 0.757	X1 Panorama alam	0.626	Fasilitas Penunjang α = 0.670	X20 Fasilitas hiburan malam	0.729
	X2 Udara	0.548		X21 Salon dan spa	0.410
	X3 Hutan	0.588		X22 Fasilitas berbelanja	0.574
	X4 Flora dan fauna	0.479	Informasi α = 0.709	X23 Panduan berwisata	0.550
Atraksi Buatan α = 0.566	X5 Arsitektur	0.320		X24 Akses internet	0.550
	X6 Museum	0.380	Akses Jalan α = 0.541	X25 Kondisi jalan & trotoar	0.249
	X7 Monumen	0.449		X26 Kelancaran lalu lintas	0.327
Atraksi Sosial α = 0.725	X8 Tempat tinggal dan bahasa	0.560		X27 Penggunaan troli barang	0.503
	X9 Gaya hidup	0.579	Parkir dan Terminal α = 0.612	X28 Fasilitas parkir	0.450
	X10 Keramahan dan kesopanan	0.503		X29 Lokasi terminal dekat dengan destinasi tujuan	0.450
Atraksi Budaya α = 0.662	X11 Hiburan	0.399	Tingkat Kepuasan α = 0.809	W1 Senang berkunjung	0.524
	X12 Cerita rakyat/legenda	0.446		W2 Persepsi > ekspektasi	0.613
	X13 Festival budaya dan ritual agama	0.592		W3 Kemenarikan destinasi	0.642
Fasilitas Pokok α = 0.693	X14 Fasilitas akomodasi	0.608		W4 Kebersihan destinasi	0.665
	X15 Biro perjalanan	0.501		W5 Kenyamanan berkunjung	0.603
	X16 Fasilitas kuliner	0.689	Niat untuk Revisit α = 0.894	Y1 Destinasi favorit	0.752
Fasilitas Pelengkap α = 0.565	X17 Fasilitas olahraga	0.476		Y2 Kembali berkunjung	0.745
	X18 Sarana piknik dan perkemahan	0.536		Y3 Niat merekomendasikan destinasi	0.804
	X19 Sarana rekreasi	0.386		Y4 Niat menginformasikan	0.767

Pada Tabel 1 terlihat 3 dari 12 variabel laten pada model memiliki nilai koefisien alpha yang lebih kecil dari nilai batas 0.60, menunjukkan bahwa ketiga variabel laten tersebut tidak reliabel. Variabel laten akses jalan selain memiliki koefisien alpha terkecil juga memiliki indikator reflektif dengan koefisien korelasi di bawah nilai batas 0.3 yaitu item X25 memiliki koefisien korelasi hanya sebesar 0.249, nilai tersebut menunjukkan bahwa item X25 tidak valid. Memerhatikan hal ini, maka X25 dieliminasi dari model, yang menyebabkan nilai koefisien alpha untuk laten akses jalan meningkat menjadi 0.582. Dengan demikian, model operasional penelitian berubah seperti terlihat pada Gambar 1.

PLS-SEM seperti halnya dengan CB-SEM, disusun oleh dua sub-model yaitu outer model dan inner model. Memperhatikan hal ini, maka analisis model persamaan struktural yang dibuat dilakukan dengan memperhatikan hasil analisis pada masing-masing sub-model.

• C.    Hasil Analisis Outer Model

Analisis pada outer model atau juga disebut measurement model dilakukan untuk memeriksa hubungan antara variabel laten dengan indikator-indikatornya. Memperhatikan hal ini, maka pada model SEM berhirarki, analisis ditujukan hanya pada variabel laten orde satu, sebuah variabel laten yang direfleksikan atau diformasikan secara langsung oleh indikator-indikatornya, yang juga disebut manifest variable. Tabel 2 menunjukkan nilai

outer loading dan p-value dari setiap item reflektif pada variabel laten yang bersesuaian.

Mencermati hasil analisis pada outer model penelitian, maka beberapa fakta terkait dengan persepsi wisatawan nusantara terhadap kepuasan dan niat untuk kembali berkunjung ke destinasi dapat dirinci sebagai berikut:

• 1.    Atraksi wisata di Kabupaten Badung yang terefleksikan dalam empat variabel laten orde satu dipersepsikan lebih dominan pada atraksi wisata buatan, disusul oleh atraksi sosial. Indikator yang dipersepsikan paling positif pada atraksi buatan dan atraksi sosial adalah monumen (salah satunya patung Garuda Wisnu Kencana) dan kebiasaan hidup dari penduduk (pedesaan) di Kabupaten Badung;

• 2.    Restoran serta tempat wisata kuliner lainnya, sarana perkemahan, dan wisata malam di Kabupaten Badung merupakan tiga indikator yang dipersepsikan terendah oleh wisatawan nusantara pada variabel-variabel laten fasilitas pokok, pelengkap, dan fasilitas penunjang sebagai refleksi fasilitas wisata;

• 3.    Faktor aksesibilitas wisata di Kabupaten Badung dominan terefleksikan pada laten kemudahan akses informasi. Ketersediaan panduan wisata dalam bentuk peta, brosur, dan sejenisnya dipersepsikan secara positif oleh wisatawan nusantara yang berkunjung;

• 4.    Kepuasan wisatawan nusantara dominan terefleksikan pada kemenarikan destinasi di daerah ini.

  

  Gambar 1. Model Operasional Penelitian

  
  

Tabel 2. Hasil Analisis Outer Model dari Variabel Laten Orde Satu

Variabel Laten	AVE	Σ Item	Item§	Outer Loading	p-Value
Atraksi Alam R2 = 0.646	0.578	4	X3	0.812	0.000
			X4	0.768	0.000
			X1	0.764	0.000
			X2	0.691	0.000
Atraksi Buatan R2 = 0.767	0.541	3	X7	0.767	0.000
			X6	0.739	0.000
			X5	0.699	0.000
Atraksi Sosial R2 = 0.758	0.645	3	X9	0.821	0.000
			X8	0.809	0.000
			X10	0.779	0.000
Atraksi Budaya R2 = 0.707	0.601	3	X13	0.829	0.000
			X11	0.773	0.000
			X12	0.720	0.000
Fasilitas Pokok R2 = 0.803	0.623	3	X15	0.840	0.000
			X14	0.775	0.000
			X16	0.751	0.000
Fasilitas Pelengkap R2 = 0.672	0.533	3	X17	0.824	0.000
			X19	0.764	0.000
			X18	0.376	0.029

Variabel Laten	AVE	Σ Item	Item	Outer Loading	p-Value
Fasilitas Penunjang R2 = 0.679	0.615	3	X21	0.865	0.000
			X22	0.788	0.000
			X20	0.689	0.012
Informasi R2 = 0.583	0.774	2	X23	0.898	0.000
			X24	0.861	0.000
Akses Jalan R2 = 0.601	0.703	2	X27	0.877	0.001
			X26	0.798	0.000
Parkir & Terminal R2 = 0.658	0.720	2	X28	0.901	0.000
			X29	0.793	0.000
Kepuasan Wisatawan R2 = 0.466	0.582	5	W3	0.802	0.000
			W4	0.788	0.000
			W2	0.773	0.000
			W5	0.740	0.000
			W1	0.706	0.000
Niat untuk Revisit R2 = 0.584	0.760	4	Y3	0.900	0.000
			Y1	0.885	0.000
			Y2	0.885	0.000
			Y2	0.847	0.000

Tabel 2 menunjukkan, kecuali pada kepuasan wisatawan, seluruh variabel laten endogen orde satu pada model memiliki nilai 0.5 menunjukkan indikator-indikator reflektifnya saling berinterelasi satu dengan lainnya. Pada laten kepuasan wisatawan,

meskipun nilai R² sedikit lebih kecil dari 0.50, mempertimbangkan seluruh indikator memiliki factor loading yang nyata, maka laten ini juga dikategorikan sebagai laten yang memiliki kualitas pengukuran yang baik. Mempertimbangkan hasil analisis pada model

pengukuran, maka analisis model struktural (inner model) yang menyatakan hubungan kausal antarvariabel laten dapat dilakukan.

• D.    Hasil Analisis Inner Model

Memperhatikan PLS-SEM merupakan teknik statistika peubah ganda non-parametrik, maka pendugaan parameter model dilakukan

melalui teknik bootstrap yang pada program SmartPLS dilakukan dengan mengatur jumlah sub-sample sebesar 500. Gambar 2 menunjukkan koefisien jalur dari masing-masing pengaruh langsung variabel laten eksogen terhadap laten endogen pada inner model.

Gambar 2. Hasil Analisis pada Inner Model

Gambar 2 memperlihatkan variabel laten atraksi wisata sebagai laten multidimensional terefleksikan secara nyata pada keempat variabel laten orde satu yang bersifat unidimensi. Atraksi wisata dominan terefleksikan pada atraksi wisata buatan dengan koefisien jalur sebesar 0.876 dan paling kecil direfleksikan pada atraksi wisata alam dengan koefisien jalur sebesar 0.804.

Pada variabel laten fasilitas wisata, meskipun seluruh variabel laten orde satu direfleksikan secara nyata, terbukti bahwa wisatawan nusantara lebih mengedepankan fasilitas inti wisata sebagai cerminan fasilitas wisata di Kabupaten Badung. Selain itu, pada

laten multidimensi aksesibilitas, kondisi parkir dan terminal yang memudahkan wisatawan beraktivitas dipersepsikan tertinggi dengan koefisien jalur sebesar 0.811.

Meski demikian, dari tiga laten multidimensi ini, hanya variabel laten atraksi wisata yang memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan wisatawan nusantara yang berkunjung dengan nilai koefisien jalur sebesar 0.410. Dua variabel lainnya tidak terbukti berpengaruh signifikan terhadap tingkat kepuasan wisatawan nusantara yang berkunjung ke destinasi wisata di Kabupaten Badung. Pada hubungan kausal antara kepuasan wisatawan terhadap niat kembali berkunjung, terbukti

wisatawan nusantara yang merasa puas dengan kunjungan wisatanya berpengaruh secara positif dan nyata terhadap niat untuk berkunjung kembali dengan nilai koefisien jalur sebesar 0.764.

• E.    Kualitas Model dan Hasil Evaluasi

Hipotesis

Melalui persamaan (1), kualitas model SEM pada penelitian ini diperoleh GoF sebesar 0.641, sebuah ukuran yang cukup baik untuk menilai kualitas model.

Mencermati bahwa model struktural untuk mengevaluasi pengaruh kepuasan wisatawan nusantara terhadap niatnya kembali berkunjung ke destinasi wisata di Kabupaten Badung layak digunakan, maka evaluasi pada hipotesis yang dibangun bisa dilakukan. Terdapat dua hipotesis (H1 dan H4) yang tidak bisa ditolak pada taraf uji 5 persen, dan dua hipotesis yang ditolak (H2 dan H3) pada taraf uji 5 persen. Atraksi wisata terbukti berpengaruh terhadap kepuasan wisatawan nusantara (H1), yang selanjutnya memengaruhi niatnya untuk kembali berkunjung (H4). Fasilitas wisata dan aksesibilitas wisata di Kabupaten Badung tidak terbukti berpengaruh secara nyata pada kepuasan wisatawan nusantara.

Penelitian ini juga mengonfirmasi teori dari Fullerton dan Taylor yang menyebutkan adanya pengaruh positif dari kepuasan wisatawan terdapat niat untuk kembali berkunjung. Hasil penelitian menyimpulkan wisatawan nusantara yang terpuaskan dengan kunjungannya memiliki pengaruh positif dan nyata terhadap niat untuk berkunjung kembali.

• 4.    SIMPULAN DAN REKOMENDASI

Sebagai simpulan dari penelitian ini adalah atraksi wisata di Kabupaten Badung yang terefleksikan ke dalam empat jenis atraksi berpengaruh secara nyata kepada kepuasan wisatawan nusantara yang mengunjungi berbagai destinasi di daerah ini. Fasilitas dan aksesibilitas wisata ternyata tidak memberikan kontribusi signifikan pada penyusunan

kepuasan wisatawan nusantara yang berkunjung.

Disarankan kepada pihak-pihak yang berkepentingan di bidang kepariwisataan di Kabupaten Badung untuk membenahi dan meningkatkan kualitas destinasi wisata wisata di daerah ini, khususnya pada fasilitas wisata dan aksesibilitas menuju dan di dalam destinasi yang belum menunjukkan efek nyata pada kepuasan wisatawan nusantara yang berkunjung.

DAFTAR PUSTAKA

Basiya & Rosak, H.A., 2012. Kualitas Daya

Tarik Wisata, Kepuasan dan Niat Kunjungan     Kembali     Wisatawan

Mancanegara di Jawa Tengah. Dinamika Kepariwisataan, XI(2), pp.1-12.

Brown, T.A.,  2006. Confirmatory Factor

Analysis for Applied Research. New York, USA: The Guilford Press.

Churchill, G.A.,  1979. A Paradigm for

Developing Better Measures of Marketing Constructs. Journal of Marketing Research, 16(1), pp.64-73.

Hair, J.F., Hult, G.T.M., Ringle, C.M. & Sarstedt, M., 2013. A Primer on Partial Least Square Structural Equation Modeling. New York: SAGE.

Nunnaly, J.C., 1975. Psychometric Theory. 25 Years Ago and Now. Educational Researcher, 4(10), pp.7-14;19-21.

Peng, D.X. & Lai, F., 2012. Using partial least squares in operations management research: A practical guideline and summary of past research. Journal of Operation Management, 30, pp.467-80.

Sugiyono, 2003. Metode Penelitian Bisnis. Bandung: Pusat Bahasa Depdikas.

Tenenhaus, M., Vinzi, V.E., Chatelin, Y.-M. & Lauro, C.,  2005. PLS path modeling.

Computational Statistics & Data Analysis, 48, pp.159-205.

Wetzels, M., Odekerken-Schroder, G. & Oppen, C.v., 2009. Using PLS Path Modeling for Assesing Hierarchical Construct Models. MIS Quaterly, 33(1), pp.177-95.

200