PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL PADA KEPUASAN WISATAWAN ASAL CHINA BERKUNJUNG DI INDONESIA Oleh: Ol h Adib Ulun Nuha (1306100063) D Dosen P bi bi Pembimbing: Dr. Bambang Widjanarko Otok, S.Si, M.Si/ JJerry D ij P Si M Si Dwii T Trijoyo P., SS.Si, M.Si
2
Pendahuluan: Latar Belakang • China akan menjadi ekonomi pariwisata terbesar kedua dalam dasawarsa ini (WTTC) 40.0 35 0 35.0
32 1 32.1
35.6
2006
2007
28.9
30.0 25.0
20.2
20 0 20.0 15.0
34.5
16 6 16.6 12.1
10.0 50 5.0 0.0 2001
2002
2003
2004
2005
(Euromonitor, 2007) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
3
Pendahuluan: Latar Belakang • Indonesia belum menjadi tujuan wisata utama bagi wisatawan China 1,303,000
Philippines Singapore
1,036,957
Thailand
949,117
Malaysia Indonesia
439,294
147,249
(COTTM, 2007) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Pendahuluan: Latar Belakang • • • • •
4
Indonesia memiliki potensi daya tarik Akses menuju Indonesia semakin baik Politik dan keamanan cukup kondusif Promosi merupakan faktor penting Bauran promosi mempunyai y pengaruh g signifikan g terhadap pengambilan keputusan wisatawan China j ke Indonesia (Masruroh, 2009) berkunjung
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Pendahuluan: Permasalahan • Bagaimana pengaruh bauran promosi terhadap pengambilan keputusan wisatawan • Bagaimana B g i pengaruh g h pengambilan g bil keputusan k t wisatawan terhadap kepuasan wisatawan
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
5
Pendahuluan: Tujuan • Mengkaji pengaruh bauran promosi terhadap pengambilan keputusan wisatawan • Mengetahui M g t h i pengaruh g h pengambilan g bil keputusan k t wisatawan terhadap kepuasan wisatawan
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
6
Pendahuluan: Manfaat • Masukan dan referensi bagi Departemen Kebudayaan dan Pariwisata • Referensi R f i penelitian liti lebih l bih lanjut l j t
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
7
Pendahuluan: Batasan
8
• Hanya membahas indikator-indikator indikator indikator dari faktorfaktor faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan dan kepuasan wisatawan • Subyek: Wisatawan asal China di Jakarta dan Denpasar • Wisatawan yang berkunjung ke Indonesia dalam rangka berlibur
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Tinjauan Statistik: Konsep Dasar SEM SEM (Structural Equation Modeling): • menguji hubungan antara variabel yang kompleks • menguji secara bersama-sama model struktural dan model measurement (Bollen, 1989) Persamaan model struktural η(mx1) = B(mxm) η(mx1) + Γ(mxn) ξ(nx1) + ζ(nx1) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
9
Tinjauan Statistik: CFA
10
Confirmatory Factor Analysis CFA adalah analisis multivariat yang digunakan untuk menguji g ji sebuah b h konsep k yangg dibangun dib g dengan d g menggunakan beberapa indikator terukur. (Tabachnik dan Fidell, 1996)
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Tinjauan Statistik: CFA Model : xi = λi ξ + δi, untuk i = 1 1, 2 2, ... p dalam bentuk matriks: X = Λx ξ + δ Ujij Unidimensionalitas H 0 : λi = 0 H 1 : λi ≠ 0 Tolak H0 jika t-value > t(α,df) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
11
Tinjauan Statistik: CFA Construct Reliability : p
ρc =
( ∑ λi ) 2 i =1
p
p
i =1
i =1
[( ∑ λi ) 2 + ( ∑ θ i )]
• Variabel laten andal jika nilai construct reliability (ρc) > 0,6 (Ghozali dan Fuad, 2005) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
12
Tinjauan Statistik: Identifikasi Model df = ½ (p+q) (p+q+1) – t df = degree of freedom p = banyaknya variabel endogen q = banyaknya variabel eksogen t = banyaknya y y parameter yang y g diestimasi df < 0 → under identified df = 0 → just identified df > 0 → over identified 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
13
Tinjauan Statistik: Model Struktural Kriteria kesesuaian model Nilai yang Goodness of Fit Index diharapkan χ2 – Chi Square Diharapkan kecil RMSEA ≤ 0,08 0 08 GFI ≥ 0,9 AGFI ≥ 0,9 09 CFI ≥ 0,9 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
14
Tinjauan Non Statistik Wisatawan (UNWTO, 2008) :
“Orang yang melakukan perjalanan dan tinggal di luar lingkungannya sehari-hari untuk tidak lebih dari setahun untuk tujuan berlibur, bisnis dan tujuan-tujuan lain yang tidak berhubungan dengan pekerjaan atau aktivitas yang mendatangkan upah dari tempat yang dikunjungi.” 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
15
Tinjauan Non Statistik Promosi (Lamb et al, 2001) :
“Komunikasi dari para penjual yang menginformasikan, membujuk, dan mengingatkan para calon pembeli suatu produk dalam rangka mempengaruhi pendapat mereka atau memperoleh suatu respon dan mencapai tujuan program penjualan.” 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
16
Tinjauan Non Statistik Bauran promosi (Kottler dan Amstrong Amstrong, 2000) : - Periklanan - Penjualan pribadi - Promosi penjualan j - Hubungan masyarakat
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
17
Tinjauan Non Statistik
18
Pengambilan keputusan: “Dampak Dampak kumulatif dari kesemuanya itu merupakan masukan yang mungkin mempengaruhi p yyangg dibeli konsumen dan bagaimana g mereka apa menggunakan apa yang mereka beli.” (Schiffman, 2007) Perilaku pasca pembelian: - evaluasi setelah membeli. “Jika konsumen puas, dia mungkin mengulang pembelian dan merekomendasikan kepada orang lain.” (Schiffman, 2007) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Metodologi: Sumber Data Sumber data: - Data D t sekunder k d hasil h il penelitian liti Masruroh M h (2009). - Survey terhadap wisatawan asal China di Jakarta dan Bali (Januari 2009)
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
19
Metodologi: Variabel Penelitian Variabel Laten Eksogen: Ad ti Advertisement t (AD) Indikator: - Iklan di TV (AD1) - Iklan di majalah/koran (AD2) - Iklan di brosur/pamflet (AD3) Personal Selling (PS) Indikator: - Presentasi (PS1) - Pertemuan (PS2) - Daya Tarik (PS3) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
20
Metodologi: Variabel Penelitian Variabel Laten Eksogen: S l PPromotion Sales ti (SP) Indikator: - Paket Harga/diskon (SP1) - Insentif (SP2) - Paket Gabungan (SP3) Public Relation (PR) Indikator: - Partisipasi Event (PR1) - Acara Kebudayaan (PR2) - Akses Informasi (PR3) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
21
Metodologi: Variabel Penelitian Variabel Laten Endogen: D i i TTaking Decision ki g (DT) Indikator: - Tingkat Pengenalan Masalah (DT1) - Kesesuaian dengan Harapan (DT2) - Kelengkapan Informasi (DT3) - Pengaruh Promosi (DT4) - Banyaknya Pilihan (DT5) - Keunggulan Produk (DT6) - Tingkat Dorongan Pembelian (DT7) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
22
Metodologi: Variabel Penelitian Variabel Laten Endogen: S ti f ti (SF) Satisfaction Indikator: - Tingkat Kepuasan (SF1) - Rekomendasi (SF2) - Keinginan Pembelian Ulang (SF3)
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
23
Metodologi: Langkah-langkah Penelitian mulai
diagram path identifikasi model goodness of fit
data
deskriptif Ya
analisis SEM
modifikasi
Kesimpulan 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
24
Uji validitas & reliabilitas
Apakah valid & reliabel? Tidak hapus indikator/ outlier Selesai
25
Metodologi: Model Konseptual PS
AD γ2 γ1
DT
SP 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
γ3
SF
β1
γ4
PR
26
Analisis dan Pembahasan Keunggulan Destinasi Indonesia tdk setuju 31%
sgt tdk setuju sgt 7% setuju 10% setuju 52%
Kepuasan Wisatawan sgt puas 26%
puas 64%
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
tdk puas 10%
27
Analisis dan Pembahasan Confirmatory Factor Analysis Hubungan
AD Estimasi
t-value
AD1→AD AD2→AD AD3→AD
0,47 0 47 0,51 0,60
9,20 9 20 10,99 10,92
Hubungan
SP Estimasi
tt-value value
SP1→SP SP2→SP SP3→SP
0,54 , 0,71 0,61
10,08 12,50 , 9,36
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Hubungan
PS Estimasi
t-value
PS1→PS PS2→PS PS3→PS
0,40 0 40 0,67 0,59
6,39 6 39 9,17 14,24
Hubungan
PR Estimasi
tt-value value
PR1→PR PR2→PR PR3→PR
0,66 0,64 , 0,57
11,95 11,94 , 9,21
28
Analisis dan Pembahasan Confirmatory Factor Analysis DT Hubungan Estimasi t-value DT1→DT DT2→DT DT3→DT DT4→DT DT5→DT DT6 DT DT6→DT DT7→DT
0,50 0 50 0,45 0,59 0,39 0,48 0 44 0,44 0,40
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
7,64 7 64 7,61 9,20 6,66 8,70 7 77 7,77 7,37
Hubungan
SF Estimasi
SF1→SF SF2→SF SF3→SF
0,47 0 47 0,62 0,55
t-value 9,67 9 67 11,51 10,45
Semua indikator valid
Analisis dan Pembahasan
29
Reliability VVariabel i b l Laten AD
Construct C t t Reliability 0 8962 0,8962
PS*)
0,8259
SP
0,9020
PR
0,9090
DT**)
0,8808
SF
0,9024 ,
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Semua variabel reliabel
Analisis dan Pembahasan
30
Persamaan Model Struktural Hipotesis yang diajukan: H1: Advertisement (AD) mempengaruhi Decision Taking (DT) H2: Personal Selling (PS) mempengaruhi Decision Taking (DT) H3: Sales Promotion (SP) mempengaruhi Decision Taking (DT) H4: Public Relation (PR) mempengaruhi Decision Taking (DT) H5: Decision Taking (DT) mempengaruhi mem enga hi Satisfaction (SF) 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
31
Analisis dan Pembahasan Persamaan Model Struktural
AD PS
0 75 0,75 -0,47 0,32
SP 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
DT 0,25
PR
0,75
SF RMSEA = 0,098 ( t l h modifikasi) (setelah difik i)
Analisis dan Pembahasan Persamaan Model Struktural Hubungan
Estimasi Parameter
t-value Keterangan
AD → DT PS → DT SP → DT PR→ DT DT → SF
0,75 -0,47 , 0,32 0,25 0,75
2,71 -1,46 , 1,43 1,02 6,32
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Signifikan Tidak signifikan g Tidak signifikan Tidak signifikan Signifikan
32
Analisis dan Pembahasan
33
Analisis Pengaruh Pengaruh antar variabel] AD → DT PS → DT SP → DT PR→ DT DT → SF AD → SF PS → SF SP → SF PR→ SF
Pengaruh langsung Pengaruh tidak langsung, melalui DT Pengaruh Total 0,75 0,75 -0,47 -0,47 0,32 0,32 0,25 0,25 0,75 0,75 0,56 0,56 -0,35 0,35 -0,35 0,35 0,24 0,24 0,18 0,18
Decision Taking = 0.75 Advertisement - 0.47 Personal Selling + 0.32 Sales Promotion + 0.25 Public Relation Satisfaction = 0.75 Decision Taking Satisfaction = 0.56 Advertisement - 0.35 Personal Selling + 0.24 Sales Promotion + 0.18 Public Relation 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Kesimpulan dan Saran
34
Kesimpulan: • Advertisement Ad ti t (Periklanan) (P ikl ) berpengaruh b g h langsung l g g 75% terhadap Decision Taking (Pengambilan K t Keputusan Wi t Wisatawan) ) dan d berpengaruh b g h tidak tid k langsung 56% terhadap Satisfaction (Kepuasan Wisata an) Wisatawan) • Decision Taking berpengaruh 75% terhadap
Satisfaction
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Kesimpulan dan Saran
35
Saran: • Periklanan P ikl h harus di k i lk bauran dimaksimalkan, b promosii lainnya harus diperbaiki sistemnya • Penelitian selanjutnya: sampel lebih relevan, jumlah lebih banyak, konsep dan teori yang lebih update • Penelitian terhadap wisatawan dari negara lain dan destinasi wisata lain
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Daftar pustaka
36
Bollen, K. A. 1989. Structural Equation with Latent Variables. New York: Wiley. COTTM [China Outbound Travel & Trade Monitor]. 2007. ASEAN Destination Ranking.
. tt / /i d t > Online: O li 12-12-2009. 12 12 2009 Depbudpar [Departemen Kebudayaan dan Pariwisata]. 2007. Analisis Pasar Pariwisata Luar Negeri: Pasar China. Jakarta: Depbudpar. Ferdinand, A. 2002. Structural Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen. Badan Penerbit UNDIP. Semarang. Fikar, O. Y. 2005. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keinginan Konsumen untuk Melakukan Pembelian Berulang Produk Jasa dengan Menggunakan Structural Equation Modelling (Studi Kasus PT. Merpati Nusantara Airlines). Skripsi. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Ghozali, I dan Fuad. 2005. Structural Equation Modelling, Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Program Lisrel 8.54. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hair, Anderson, Tatham, and Black. 2005. Multivariate Data Analysis, Sixth Edition. New Jersey: Prentice Hall. Upper Saddle River. Schiffman, L. 2007. Perilaku Konsumen: edisi ketujuh. Jakarta: Index. 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Daftar pustaka
37
Johnson, R. A. dan Wichern D. W. 2001. Applied Multivariate Analysis, Fifth Edition. New Jersey: Prentice Hall Inc. Kottler, P. 2000. Marketing Management, The Millennium Edition. New Jersey: Prenctice Hall International Edition. Lamb, Charles W., Joseph F, Hair, Mc. Daniel C. 2001. Pemasaran. (terjemah David Octarevia). Jakarta: Salemba Empat, Mahoney, E.M. dan Warnell, G. 1987. Tourism Marketing, Tourism Educational Materials. Michigan: State University. Masruroh. 2009. Pengaruh Periklanan, Penjualan Pribadi, Promosi Penjualan, dan Hubungan Masyarakat Terhadap Keputusan Wisatawan Asal China Berkunjung ke Indonesia. Thesis. Jakarta: Universitas Indonesia. Pratiwi, N dan Wahyuddin, M. 2007. Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Tingkat Hunian Hotel di Kota Surakarta. Jurnal Daya Saing 2007. Vol.3 No.2. Tjiptono, jp , F. 2004. Pemasaran Jasa. Malang: g Bayu y Media. UNWTO [United Nation World Tourism Organization]. 2008. Committed to Tourism, Travel and the Milennium Development Goals. 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
[email protected]
39
Tambahan Pengujian Asumsi Variabel
Presentase d2 < χ2tabel
Kesimpulan
AD
0,543689
berdistribusi multinormal
PS
0,504854
berdistribusi multinormal
SP
0,582524 ,
berdistribusi multinormal
PR
0,514563
berdistribusi multinormal
DT
0,553398
berdistribusi multinormal
SF
0 640777 0,640777
berdistribusi multinormal
Variabel AD PS SP PR DT SF 1306 100 063 ‐ June 11, 2010
|XTX| 280416,3 893954,8 412249,1 298733,2 3,13245x1011 347534
Kesimpulan Tidak terjadi multikolinearitas Tidak terjadi multikolinearitas Tidak terjadi multikolinearitas Tidak terjadi multikolinearitas Tidak terjadi multikolinearitas Tidak terjadi multikolinearitas
Tambahan Heywood Case
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
40
41
Tambahan Modifikasi Model
RMSEA = 0,16
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
RMSEA = 0,017
42
Tambahan Modifikasi Model
RMSEA = 0,11
RMSEA = 0,098
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
Tambahan
1306 100 063 ‐ June 11, 2010
43
