ANALISIS PENGARUH CITRA DESTINASI DAN MOTIF BERWISATA TERHADAP TINGKAT KEPUASAN WISATAWAN LANJUT USIA

Transkripsi

1 E-Jurnal Matematka Vol. 6 (), Me 017, pp ISSN: ANALISIS PENGARUH CITRA DESTINASI DAN MOTIF BERWISATA TERHADAP TINGKAT KEPUASAN WISATAWAN LANJUT USIA I Made Danny Dananjaya 1, I Putu Eka N. Kencana, I Komang Gde Sukarsa 3 1 Jurusan Matematka, Fakultas MIPA,Unverstas Udayana [Emal: dannydananjaya@gmal.com] Jurusan Matematka, Fakultas MIPA,Unverstas Udayana [Emal:.putu.enk@gmal.com] 3 Jurusan Matematka, Fakultas MIPA,Unverstas Udayana [Emal: sukarsakomang@yahoo.com] Correspondng Author ABSTRACT The purpose of ths research s to know the nfluence of the mage of the destnaton towards nternal motvaton and external motvaton, nternal motvaton and external motvaton aganst travelers, the nfluence of taourst motvaton towards the stratfcaton of toursts holdayng n the vllage of Sanur. The populaton n ths research s the elderly toursts on vacaton to the vllage of Sanur wth sample as much 100 sample and sample technque used s Accdentalsamplng technques. Ths research method usng Partal Least Square wth 3 varables second order n the varable mage of tourst destnaton, motvaton, satfcaton of toursts and 6 frst orde varable the explan the motvaton varable satsfacton of toursts and travelers.the results of the research show that the mage of destnatons lkely to affect external motvaton path coeffcent wth a value amountng to on the tourst motvaton more domnant external motvaton that affect the value of the coeffcent of Whle the motvatons of tourst proved to nfluence that satsfacton of travelers wth coeffcents of Keyword: Partal Least Square(PLS); the mage of tourst destnaton, motvaton, satsfacton of toursts 1. PENDAHULUAN Bal merupakan salah satu daerah d Indonesa yang memlk dayak tark tersendr. Hal n dsebabkan karena alam Bal yang sangat ndah, masyarakat yang ramah dan pesatnya perkembangan berbaga sektor setap tahunnya. Adapun sektor parwsata menjad sektor yang palng berkembang dan menjad tujuan terfavort wsatawan yang berkunjung ke Bal. Tdak heran jka Bal termasuk daerah yang palng populer d duna Dlhat dar wsatawan yang datang ke Bal, wsatawan usa lanjut (senor market) merupakan kelompok yang sangat pentng karena besarnya pasar dan potensalnya untuk berkembang. Hal n karena pasar wsatawan usa lanjut memlk tunjangan penghaslan dar pensunan sehngga bsa menyebabkan kelompok usa n memlk daya bel yang tngg dan memlk waktu yang lama untuk berwsata. Untuk dapat menangkap peluang pasar wsatawan usa lanjut, faktor-faktor yang memengaruh motvas berwsata, ctra destnas dan kepuasan wsatawan merupakan ndkator yang sangat pentng. Pengukuran terhadap faktor-faktor tersebut tdak bsa dlakukan secara langsung, melankan harus dukur melalu ndkator-ndkator yang dapat menjelaskannya. Motvas berwsata terbag atas motvas nternal yang dwakl 4 ndkator dan motvas eksternal yang dwakl 6 ndkator, ctra destnas yang dwakl 9 ndkator dan kepuasan yang terbag atas atraks dan lan-lan yang terbag atas 7 ndkator. Adapun peneltan n dlakukan d Desa Sanur, Bal dengan menggunakan metode Partal Least Square (PLS). Partal Least Square (PLS) merupakn pendekatan metode Structural Equaton Modelng (SEM) berbass varans atau component based SEM yang basa dgunakan sebaga alternatf dar SEM berbass 131

2 Dananjaya, I M.D., I P.E.N. Kencana, I K.G. Sukarsa Analss Pengaruh Ctra Destnas dan Motf Berwsata kovaran (Har, et al., 010). Component Based SEM serng dsebut dengan soft modelng, soft mempunya art tdak mendasarkan pada asums skala pengukuran, dstrbus data dan jumlah sampel. Metode n dgunakan untuk mengetahu bagamana hubungan antara pengaruh motvas terhadap kepuasan wsatawan, hubungan antara pengaruh ctra destnas terhadap motvas nternal serta motvas eksternal dan hubungan antara pengaruh motvas nternal dan motvas eksternal terhadap motvas wsatawan d Desa Sanur, Bal. Peneltan sebelumnya yang berjudul perseps wsatawan usa lanjut terhadap fasltas akomodas dan aktftas parwsata bernuansa sen budaya d Desa Sanur yang d lakukan oleh Indrawat yang bertujuan untuk mengdentfkas wsatawan usa lanjut dan mendeskrpskan persepsnya terhadap fasltas akomodas dan aktvtas wsata dtnjau dar aspek sen dan budaya. Hasl dar peneltannya adalah wsatawan usa lanjut cendrung memlk perseps postf terhadap fasltas akomodas yang dsedakan oleh hotel-hotel d Desa Sanur sebesar 89% dan ssanya 11% memlk perseps negatf. Aktftas wsatawan yang datang ke Desa Sanur lebh menyuka menghadr acara budaya, lathan fsk, menjalan hob dan bersenang-senang. Ada juga peneltan yang berjudul perseps wsatawan senor terhadap pemlhan aktvtas wsata pada sebuah destnas yang dlakukan oleh I Gust Bagus Ra Utama. Hasl peneltan n adalah wsatawan usa lanjut lebh banyak mempunya waktu luang untuk melakukan aktvtas lesure d sektar rumahnya dan mereka basanya melakukan aktvtas yang berhubungan dengan passve lesure. Structural Equaton Modelng (SEM) adalah metode analss multvarat yang dgunakan untuk mengetahu keterkatan hubungan antara varabel terukur (ndkator) dan varabel yang tdak dapat dukur secara langsung (varabel laten). Analss SEM merupakan analss multvarat yang bersfat kompleks, karena melbatkan sejumlah varabel ndependen dan dependen yang salng berhubungan membentuk sebuah model. SEM dapat dkategorkan menjad model yatu model struktural dan model pengukuran. Model struktural yatu model yang menggambarkan hubungan-hubungan yang ada dantara varabel-varabel laten. Sedangkan model pengukuran adalah model yang menggambarkan hubungan antara varabel laten dengan varabel-varabel teramat (ndkator). Untuk dapat menggunakan SEM berbass varan sepert SEM PLS n memlk asums yatu ukuran sampel yang dgunakan relatf kecl, data tdak harus menyebar normal dan pada model pengukurannya dapat bersfat reflektf dan formatf (Har, et al., 013). Uj kecocokan model (Goodness of ft) dapat dlakukan dengan tga tahap yatu pada model pengukuran, model struktural, dan model keseluruhan (overall model). Pertama untuk model pengukuran (Outer Model) melput: (1) Convergent valdty yatu korelas antara skor ndkator refleksf dengan skor varabel latennya. Untuk hal n loadng 0,5 sampa 0,6 danggap cukup, pada jumlah ndkator per konstruk tdak besar, berksar antara 3 sampa 7 ndkator (Jaya & Sumertajaya, 008); () Dscrmnant valdty yatu membandngkan nla square root of average extracted (AVE) setap konstruk dengan korelas antar konstruk lannya dalam model, jka AVE konstruk lebh besar dar korelas dengan seluruh konstruk lannya maka dkatakan memlk dscrmnant valdty yang bak. Drekomendaskan nla pengukuran harus lebh besar dar 0,50 (Jaya & Sumertajaya, 008). AVE var( ) (1) (3) Composte relablty ( c ). Kelompok ndkator yang mengukur sebuah varabel memlk relabltas kompost yang bak jka memlk composte relablty 0,6 (Jaya & Sumertajaya, 008). c ( ( ) ) var( ) () 13

3 E-Jurnal Matematka Vol. 6 (), Me 017, pp ISSN: Selanjutnya dalam nner model, Goodness of Ft Model dukur menggunakan R-square, skala pengukuran nla R-square > 0.5 danggap cukup. Menurut Tenenhaus uj kecocokan model secara keseluruhan dengan melhat nla GoF, yang merupakan akar dar rata-rata geometrk AVE dkalkan dengan R-square. (3) Besaran GoF memlk nla dengan rentang, nla GoF semakn mendekat 1 berart model semakn bak. Nla GoF 0.1, danggap cukup, GoF 0.5 danggap sedang, dan GoF besar 0.36 (Wetzels et al., 009). Nla GoF menyatakan valdtas model PLS secara keseluruhan.. METODE PENELITIAN Peneltan n dlaksanakan d sektaran Desa Sanur kecamatan Denpasar tmur Kota Denpasar, yang membutuhkan waktu peneltan n dlaksanakan pada bulan Aprl sampa Agustus 016. Pengumpulan data dlakukan dengan menggunakan kusoner yang dsebarkan kepada 100 wsatawan mancanegara berumur 55 tahun atau lebh yang sedang melakukan lburan d Desa Sanur. Data yang dperoleh d analss menggunakan metode SEM dengan bantuan softwaresmart PLS. Adapun langkah-langkah analss data sebaga berkut: (1) Merancang model struktural (Inner Model); () Merancang model pengukuran (Outer Model); (3) Mengkonstruks dagram jalur; (4) Mengkonvers dagram jalur kedalam sstem persamaan; (5) Mengestmas parameter; (6) Goodness of Ft; (7) Pengujan Hpotess dan Interpretas model (Tenenhaus, et al., 005). Gambar 1. Model Persamaan Struktural yang akan Danalss 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan hasl peneltan menunjukkan sebagaan besar responden menyatakan tujuan utama datang ke Panta Sanur adalah untuk bersanta dan menkmat suasana panta. Hal n sesua dengan temuan rset dar I Gust Bagus Ra Utama yang menyatakan motvas utama wsatawan lanjut usa berkunjung ke Sanur untuk berlbur dan sebagan besar wsatawan 133

4 Dananjaya, I M.D., I P.E.N. Kencana, I K.G. Sukarsa Analss Pengaruh Ctra Destnas dan Motf Berwsata yang datang ke Sanur kebanyakan dar negara Australa. Dar data d atas kebanyakan wsatawan lanjut usa yang datang berkunjung ke Sanur sebagan besar wsatawan yang berjens kelamn lak-lak dengan presentase 57% dengan ksaran umur 5-60 tahun dan kebanyakan pensunan. Wsatawan yang berkunjung ke Sanur merupakan wsatawan yang telah melakukan kunjungan sebanyak 5 kal atau lebh dan mereka cenderung memlh hotel sebaga tempat buat mengnap. Selanjutnya dengan menggunakan perangkat lunak SmartPLS 3 dperoleh penduga-penduga untuk masng-masng jalur sebaga berkut: Gambar. Model Persamaan Struktural yang Danalss dengan Penduga dar Masng-Masng Jalur Gambar menunjukkan besar pengaruh ndkator terhadap varabel laten dan pengaruh antar varabel laten. Sgnfkan dan tdak sgnfkannya suatu besaran pengaruh dapat dlhat dar nla t-statstk yang dbandngkan terhadap t-tabel, dengan sampel 100 dan alpha 0.05 yatu t-tabel=1,96. Apabla t-statstk < t- tabel maka pengaruh yang dberkan tdak sgnfkan. R menunjukkan besar keragaman yang djelaskan oleh setap varabel laten eksogen terhadap varabel laten endogennya. Tabel. Nla Path Coeffcents pada Hubungan antara Frst Order Latent dengan Second Order Latent Second Order Latent Frst Order Latent Orgnal Sample Standard Error T Statstc Motvas wsatawan Motvas nternal (s) Motvas eksternal (s) Kepuasan Wsatawan Atraks (s) Aksessbltas (s) Fasltas pendukung (s) Amentas (s) Sumber: Data Prmer (016), dolah *s = sgnfkan; ts= tdak sgnfkan Melhat nla-nla pada tabel, dapat dlhat bahwa koefsen hubungan antara second order latent motvas wsatawan dengan frst order latent motvas nternal adalah sgnfkan (t- 134

5 E-Jurnal Matematka Vol. 6 (), Me 017, pp ISSN: statstk > 1.96) dengan besar pengaruh reflektf Berart keragaman yang djelaskan oleh varabel motvas nternal terhadap motvas wsatawan sudah cukup bak. Kemudan hubungan antara frst order latent motvas eksternal dengan second oder latent motvas wsatawan dkatakan sgnfkan dengan besar pengaruh formatf sebesar dan keragaman yang djelaskan oleh varabel motvas eksternal terhadap varabel motvas wsatawan sudah bak. Dlhat pada second order latent kepuasan wsatawan, koefsen hubungan antara second order latent kepuasan wsatawan dengan varabel frst order latent atraks sgnfkan (tstatstk > 1.96) dengan nla t-statstk sebesar dan nla pengaruh reflektf sebesar Kemudan hubungan antara second order latent kepuasan wsatawan dengan frst order latent aksessbltas memlk nla pengaruh reflektf sebesar Pengaruh tersebut juga sgnfkan, dengan nla t-statstk sebesar Sedangkan hubungan antara second order latent kepuasan wsatawan dengan frst order latent amenty memlk nla pengaruh reflektf sebesar 0.7 dengan nla t-statstk sebesar yang mengakbatkan pengaruh tersebut sgnfkan. Beda halnya dengan varabel atraks, aksessbltas dan amentas, hubungan antara varabel kepuasan wsatawan dengan varabel fasltas pendukung memlk nla pengaruh reflektf yang terkecl yatu 0.64 dengan nla t-statstk sebesar dan dkatakan bepengaruh sgnfkan. Hal tersebut menunjukkan bahwa keragaman yang dreflekskan oleh varabel atraks, aksessbltas, fasltas pendukung dan amentas terhadap varabel kepuasan wsatawan sudah bak. Tabel 3. Nla Path Coeffcents pada Hubungan antar Frst Order Latent Latent Varable Jumlah Item (AVE) Composte Relablt R Aksessbltas Amentas Atraks Ctra Destnas Fasltas Pendukung Kepuasan Wsatawan Motvas Internal o.109 Motvas Eksternal Motvas Wsatawan Sumber: Data Prmer (016), dolah *s = sgnfkan; ts= tdak sgnfkan Hasl pada tabel 3 menyatakan bahwa hubungan kausal yang terjad antara varabel ctra destnas dengan motvas nternal, varabel ctra destnas dengan motvas eksternal, dan varabel motvas wsatawan dengan kepuasan wsatawan yang memlk nla koefsen jalur yatu masngmasng sebesar 0.576, 0.939, dan 0.40, namun varabel ctra destnas yang lebh berpengaruh terhadap motvas eksternal wsatawan. Ketga hubungan kausal tersebut memlk nla yang sgnfkan pada taraf uj 5% (t-statstk > 1.96). Tabel 4. Nla AVE, dan Composte Relablty. Hubungan Kausal Orgnal Sampel Standard Error T Statstc ctra destnas -> motvas nternal (s) ctra destnas -> motvas eksternal (s) motvas wsatawan -> kepuasan (s) Sumber: Data Prmer (016), dolah 135

6 Dananjaya, I M.D., I P.E.N. Kencana, I K.G. Sukarsa Analss Pengaruh Ctra Destnas dan Motf Berwsata Memperhatkan tabel 4 dapat dlhat bahwa nla dar akar Average Varance Extracted ( ) > 0.5, dan nla Composte Relablty 0.7. Dar kedua hal tersebut dapat dtunjukkan bahwa model pengukuran yang dhaslkan dalam peneltan n bak dan dapat dpercaya. Uj kecocokan model secara keseluruhan dlhat dengan nla GoF. Dalam model kepuasan wsatwan nla GoF = Hal n berart nla observas yang dhaslkan oleh model dan juga estmas parameter memlk relevans predks lumayan bak. 4. KESIMPULAN DAN SARAN Hasl peneltan n menunjukkan hubungan antara varabel ctra destnas terhadap motvas eksternal dengan nla koefsen jalur sebesar dengan nla p-value menyatakan bahwa hubungan antara varabel ctra destnas dengan motvas eksternal sgnfkan pada taraf uj 5%. Hal n munjukkan bahwa ctra destnas berpengaruh terhadap motvas eksternal. Hubungan antara varabel motvas ekternal terhadap motvas berwsata dengan nla koefsen jalur sebesar dengan nla p- value menyatakan bahwa hubungan antara varabel ctra destnas dengan motvas eksternal sgnfkan pada taraf uj 5%. Hal n menunjukkan bahwa motvas wsatawan cenderung dpengaruh oleh motvas eksternal dbandngkan motvas nternal. Sedangkan hubungan motvas wsatawan terhadap kepuasan wsatawan memlk koefsen jalur sebesar 0.40 dengan p-value menyatakan hubungan kedua varabel sgnfkan pada taraf uj 5%. Hal n menyatakan bahwa motvas wsatawan sangat mempengaruh kepuasan wsatawan. Adapun saran pada peneltan n adalah ndkator-ndkator yang dgunakan untuk menjelaskan varabel laten d dalam model belum dapat secara optmal menjelaskan pengaruh varabel latennya, sehngga dharapkan untuk peneltan selanjutnya perlu mengkaj secara teorts ndkator-ndkator lan yang lebh sesua. DAFTAR PUSTAKA Har, J. F., Black, W. C., Babn, B. J., & Anderson, R. E. (010). Multvarate Data Analyss (Seventd Edton). New Jersey: Pearson Prentce Hall. Har, J. F., M. Hult, G. T., Rngle, C. M., & Sarstedt, M. (013). A Prmer On Partal Least Squares Structural Equaton Modelng (PLS-SEM). Los Angeles: SAGE Publcatons, Inc. Tenenhaus, M., Vnz, V. E., Chateln, Y.-M., & Lauro, C. (005). PLS Path Modelng. Computatonal Statstcs & Data Analyss, 48, Jaya, I. G., & Sumertajaya, I. M. (008). Pemodelan Persamaan Struktural Dengan Partal Least Square. Semnas Matematka dan Penddkan Matematka, 1,