BAB IV HASIL DAN ANALISIS. berada di Kota Batu Malang - Jawa Timur. Tempat wisata ini berada sekitar 20

60 BAB IV HASIL DAN ANALISIS A. Gambaran Umum Objek Penelitian Jatim Park 1 merupakan sebuah tempat rekreasi dan taman belajar yang berada di Kota Batu Malang - Jawa Timur. Tempat wisata ini berada sekitar 20 km dari kota Malang. Objek wisata ini memiliki ± 60 wahana permainan. Jatim Park 1 merupakan objek wisata yang dibangun pada Oktober 2000 oleh pendirinya yaitu Paul Sastro Sandjojo. Jatim Park 1 dibuka untuk umum (soft opening) pada tanggal 9 Desember 2001 dan baru diresmikan kemudian oleh Menristek Hatta Rajasa pada 13 Maret 2002. Untuk selanjutnya pengelolaan Jatim Park 1 dilakukan oleh PT. Bunga Wangsa Sejati. Lokasi Jatim Park 1 terletak di Jl. Kartika 02 Batu dan didirikan di area seluas 11 hektar yang berlokasi dilereng bagian timur Gunung Panderman dengan ketinggian 850 meter diatas permukaan laut. Jatim Park 1 menghadirkan berbagai macam jenis permainanan dan wahana edukasi dengan memadukan tempat rekreasi dengan dunia ilmu pengetahuan dan teknologi. Selain wahana permainan di Jatim Park 1 juga di suguhkan beberapa miniatur peristiwa sejarah dan kebudayaan Indonesia. Di tempat wisata ini, kebudayaan Indonesia di tempatkan di wahana budaya yang di sebut Galeri Etnik Nusantara (GEN). Jatim Park 1 melayani wisatawan setiap hari mulai jam 08.30 sampai jam 16.30, harga tiket masuk ke Jatim Park 1 yaitu Rp.70.000 untuk senin-kamis dan 60

61 Rp.100.000 untuk jum at-minggu dan high season. Pada tahun 2013 Jatim Park 1 dinobatkan sebagai juara 1 kategori wisata buatan bersakala besar tigkat nasional atau Cipta Award oleh Menteri Pariwisata dan Ekonomi Kreatif, Mari Elka Pangestu yang bekerja sama dengan majalah Swa (www.jawatimurpark1.com). a. Waktu dan Tempat Penelitian Proses penelitian ini diawali dengan kegiatan mengidentifikasi permasalahan ditempat yang akan digunakan sebagai lokasi penelitian, perumusan masalah yang teridentifikasi, pengumpulan dasar teori yang memperkuat landasan dalam variabel dan penyusunan metode dalam pengumpulan data. Pada proses ini waktu penelitian dimulai sejak september sampai dengan Maret 2017. Untuk memperoleh data guna penyusunan proposal skripsi ini, penulis memilih tempat penelitian pada Jatim park 1 kota Batu Malang - Jawa Timur. b. Karakteristik Profil Responden Bagian ini akan membahas karakteristik responden. Karakteristik dasar responden yang ditanyakan adalah jenis kelamin, pendidikan formal terakhir, usia, jenis pekerjaan dan pendapatan perbulan pengunjung Jatim Park 1

62 a. Deskriptif Responden Berdasarkan Jenis Kelamin Tabel 4.1 Jenis Kelamin Responden Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Pria 78 38,2 38,2 38,2 Wanita 126 61,8 61,8 100,0 Total 204 100,0 100,0 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan Program SPSS. 23 Berdasarkan pada tabel 4.1, perbandingan antara responden wanita dan pria tidak terlalu jauh. Dari 204 responden sebanyak 78 orang (38,20%) adalah pria dan sebanyak 126 orang (61,80%) adalah wanita. Hasil ini menunjukan bahwa yang lebih banyak berkunjung ke Jatim Park 1 adalah wanita. Hal ini terjadi karena Objek Wisata Jatim Park 1 lebih cocok dinikmati kaum wanita daripada pria karena kecenderungan wanita yang lebih menyukai jenis wisata yang menarik dengan lokasi yang mudah dijangkau. b. Deskripsi Responden Berdasarkan Usia Tabel 4.2 Usia Responden Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid < 20 tahun 50 24,5 24,5 24,5 21-30 tahun 118 57,8 57,8 82,4 31-40 tahun 33 16,2 16,2 98,5 41-50 tahun 3 1,5 1,5 100,0 Total 204 100,0 100,0 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan Program SPSS. 23

63 Tabel 4.2 menunjukan dari responden yang berjumlah 204 orang, usia 20 tahun sebanyak 50 orang (24,5%), usia 21-30 tahun sebanyak 118 orang (57,8%), usia 31-41 tahun sebanyak 33 orang (16,2%), sedangkan usia 41-50 sebanyak 3 orang (1,5%). Dari hasil ini, menunjukkan jumlah responden yang banyak berkunjung ke Jatim Park 1 berusia 21-30 tahun. Hal ini dikarenakan usia 21-30 tahun merupakan mahasiswa maupun karyawan yang hanya memiliki waktu luang lebih sedikit sehingga cenderung menjadikan Jatim Park 1 sebagai salah satu tempat yang menjadi alternative tujuan rekreasi karena objek wisata tersebut mudah dijangkau yang berada di wilayah Malang. c. Deskripsi Responden Berdasarkan Jenis Pekerjaan Tabel 4.3 Jenis Pekerjaan Responden Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Pelajar/Mahasiswa 43 21,1 21,1 21,1 Ibu Rumah Tangga 18 8,8 8,8 29,9 PNS 10 4,9 4,9 34,8 Pegawai Swasta 108 52,9 52,9 87,7 Wirausaha 25 12,3 12,3 100,0 Total 204 100,0 100,0 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan Program SPSS. 23 Berdasarkan tabel 4.3, karakeristik responden berdasarkan jenis pekerjaan dari 204 responden, sebanyak sebanyak 108 orang (52,9%) merupakan pegawai swasta, kemudian disusul oleh responden yang berpropesi sebagai pelajar/mahasiswa sebanyak 43 orang (21,1%), wirausaha sebanyak 25 orang

64 (12,3%), ibu rumah tangga sebanyak 18 orang (8,8%), dan terakhir Pegawai Negeri Sipil (PNS) sebanyak 10 orang (4,9%). Dari data ini menunjukkan bahwa mayoritas pengunjung Jatim Park 1 adalah orang yang berprofesi sebagai pegawai swasta. Hal ini menunjukkan bahwa kecenderungan pegawai swasta yang telah memiliki penghasilan yang cukup akan mengajak keluarga mereka untuk berlibur khususnya ke jatim park karena biaya yang ditawarkan relatif murah. Selain itu kunjungan yang dilakukan oleh pegawai swasta tergolong tinggi karena menjadi salah satu tujuan gathering yang dilakukan perusahaan. d. Deskripsi Responden Berdasarkan Penghasilan Perbulan Tabel 4.4 Penghasilan Perbulan Responden Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid < Rp. 1.000.000,00 20 9,8 9,8 9,8 Rp. 1.000.000,00 Rp 3.000.000,00 Rp. 3.000.000,00 - Rp 5.000.000,00 72 35,3 35,3 45,1 76 37,3 37,3 82,4 > Rp. 5.000.000,00 36 17,6 17,6 100,0 Total 204 100,0 100,0 Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan Program SPSS. 23 Berdasarkan tabel 4.4, karakteristik responden berdasarkan penghasilan perbulan pada 204 responden, sebanyak sebanyak 76 orang (37,3%) berpenghasilan Rp. 3.000.000,00 Rp 5.000.000,00 perbulan. Selanjutnya responden yang memiliki penghasilan Rp. 1.000.000,00 Rp. 3.000.000,00 perbulan sejumlah 72 orang (35,3%). Disusul oleh responden yang memiki

65 penghasilan perbulan sebesar > Rp. 5.000.000,- sebanyak 36 orang (17,6%), lalu yang terakhir oleh responden yang berpenghasilan < Rp. 1.000.000,- perbulan sebanyak 20 orang (9,8%). Dari data ini menunjukkan bahwa responden yang berpenghasilan Rp. 3.000.000,00 Rp 5.000.000,00 perbulan yang lebih banyak berkunjung ke Jatim Park 1. Hal ini terjadi karena penghasilan dalam kategori tersebut tergolong cukup untuk berlibur ke jatim park dan mengajak anggota keluarga. B. Hasil Uji Statistik Deskriptif Variabel a. Analisis Deskriptif Kualitas Pelayanan Hasil uji deskriptif pada variabel Kualitas Pelayanan menunjukkan bahwa indikator 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,9 dan 10 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda, yakni Indikator 1 dengan jumlah setuju sebanyak 82 responden dengan nilai persentase 40,2%. Indikator 2 dengan jumlah setuju sebanyak 90 responden dengan nilai persentase 44,1%. Indikator 3 dengan jumlah setuju sebanyak 89 responden dengan nilai persentase 43,6%. Indikator 4 dengan jumlah setuju sebanyak 87 responden dengan nilai persentase 42,6%. Indikator 5 dengan jumlah setuju sebanyak 92 responden dengan nilai persentase 45,1%. Indikator 6 dengan jumlah setuju sebanyak 84 responden dengan nilai persentase 41,2%. Indikator 7 dengan jumlah setuju sebanyak 90 responden dengan nilai persentase 44,1%. Indikator 9 dengan jumlah setuju sebanyak 83 responden dengan nilai persentase 40,7%. Dan

66 indikator 10 dengan jumlah setuju sebanyak 89 responden dengan persentase 43,6%. Indikator 1 dan 8 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu sangat setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda. Indikator 1 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 87 responden dengan nilai persentase 42,6%. Indikator 8 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 94 responden dengan nilai persentase 46,1%. Hasil pernyataan responden untuk variabel Kualitas Pelayanan dapat dilihat pada tabel 4.5. Tabel 4.5 Kualitas Pelayanan No INDIKATOR STS TS N S SS 1 Bersih 1 5 29 82 87 0,5% 2,5% 14,2% 40,2% 42,6% 2 Aman 1 12 19 90 82 0,5% 5,9% 9,3% 44,1% 40,2% 3 Petugas memiliki standar keamanan 1 9 27 89 78 0,5% 4,4% 13,2% 43,6% 38,2% 4 Petugas handal dan akurat 0 9 28 87 80 5 Kesediaan petugas membantu pengunjung 0,0% 4,4% 13,7% 42,6% 39,2% 1 7 28 92 76 0,5% 3,4% 13,7% 45,1% 37,3% 6 Penyediaan pelayanan yang tepat 0 11 28 84 81 0,0% 5,4% 13,7% 41,2% 39,7% 7 Membuat pengunjung merasa aman 1 9 24 90 80 0,5% 4,4% 11,8% 44,1% 39,2% 8 Petugas besikap sopan 0 10 26 74 94 0,0% 4,9% 12,7% 36,3% 46,1% 9 Mendengar keluhan pengujung 0 10 26 83 85 0,0% 4,9% 12,7% 40,7% 41,7% 10 Memahami keluhan pengunjung 1 9 22 89 83 0,5% 4,4% 10,8% 43,6% 40,7%

67 b. Analisis Deskriptif Pengalaman Pengunjung Hasil uji deskriptif pada variabel Pengalaman Pengunjung menunjukkan bahwa indikator 1,3,4,5,6,7,8 dan 10 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda, yakni Indikator 1 dengan jumlah setuju sebanyak 87 responden dengan nilai persentase 42,6%. Indikator 3 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 73 responden dengan nilai persentase 35,8%. Indikator 4 dengan jumlah setuju sebanyak 85 responden dengan nilai persentase 41,7%. Indikator 5 dengan jumlah setuju sebanyak 94 responden dengan nilai persentase 46,1%. Indikator 6 dengan jumlah setuju sebanyak 83 responden dengan nilai persentase 40,7%. Indikator 7 dengan jumlah setuju sebanyak 89 responden dengan nilai persentase 43,6%. Indikator 8 dengan jumlah setuju sebanyak 94 responden dengan nilai persentase 46,1%. Dan indikator 10 dengan jumlah setuju sebanyak 97 responden dengan nilai persentase 47,5%. Indikator 2 dan 9 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu sangat setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda. Indikator 2 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 90 responden dengan nilai persentase 44,1%. Indikator 9 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 92 responden dengan nilai persentase 45,1%. Hasil pernyataan responden untuk variabel Pengalaman Pengunjung dapat dilihat pada tabel 4.6.

68 Tabel 4.6 Pengalaman Pengunjug No INDIKATOR STS TS N S SS 1 Menarik bagi indra konsumen 0 7 29 87 81 0,0% 3,4% 14,2% 42,6% 39,7% 2 Desain dan tata letak wahana menarik 1 5 35 73 90 0,5% 2,5% 17,2% 35,8% 44,1% 3 Menciptakan perasaan senang 0 9 27 85 83 0,0% 4,4% 13,2% 41,7% 40,7% 4 Merasakan kebanggan terhadap produk 0 10 31 94 69 0,0% 4,9% 15,2% 46,1% 33,8% 5 Menciptakan kratifitas 0 11 29 98 66 0,0% 5,4% 14,2% 48,0% 32,4% 6 Menarik bagi intelektualitas 1 4 33 83 83 0,5% 2,0% 16,2% 40,7% 40,7% 7 Mencerminkan gaya hidup yang dijalani 8 Menciptakan interaksi antar pengunjung 0 9 33 89 73 0,0% 4,4% 16,2% 43,6% 35,8% 1 6 29 94 74 0,5% 2,9% 14,2% 46,1% 36,3% 9 Menjadi bagian dari konteks social 0 9 22 81 92 0,0% 4,4% 10,8% 39,7% 45,1% 10 Tempat untuk berkumpul 1 11 16 97 79 0,5% 5,4% 7,8% 47,5% 38,7% c. Analisis Deskriptif Motivasi Hasil uji deskriptif pada variabel Motivasi menunjukkan bahwa indikator 2 dan 4 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda, yakni Indikator 2 dengan jumlah setuju sebanyak 122 responden dengan nilai persentase 59,8%. Indikator 4 dengan jumlah setuju sebanyak 98 responden dengan nilai persentase 48,0%. Dan indikator 1dan 4 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu sangat setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda. Jumlah sangat setuju pada indikator 1 sebanyak 82 responden dengan nilai persentase 40,2%. Indikator

69 3 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 84 responden dengan nilai persentase 41,2%. Hasil pernyataan responden untuk variabel Motivasi dapat dilihat pada tabel 4.7. Tabel 4.7 Motivasi No INDIKATOR STS TS N S SS 1 Keamanan lokasi wisata 0 7 40 75 82 0,0% 3,4% 19,6% 36,8% 40,2% 2 Variasi hiburan 0 8 37 122 37 0,0% 3,9% 18,1% 59,8% 18,1% 3 Menghilangkan kejenuhan dari rutinitas pekerjaan 1 9 32 78 84 0,5% 4,4% 15,7% 38,2% 41,2% 4 Bersenang-senang 1 10 31 98 64 0,5% 4,9% 15,2% 48,0% 31,4% d. Analisis Deskriptif Perceived Value Hasil uji deskriptif pada variabel Perceived Value menunjukkan bahwa indikator 1, 2 dan 3 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda, yakni Indikator 1 dengan jumlah setuju sebanyak 94 responden dengan nilai persentase 46,1%. Indikator 2 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 83 responden dengan nilai persentase 40,7%. Indikator 3 dengan jumlah setuju sebanyak 86 responden dengan nilai persentase 42,2 %. Dan indikator 3 dan 4 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu sangat setuju dengan jumlah responden dan persentase yang berbeda. Indikator 3 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 82 responden dengan nilai persentase 40,2%. Indikator 4 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 85 responden dengan nilai persentase 41,7%. Hasil

70 pernyataan responden untuk variabel Perceived Value dapat dilihat pada tabel 4.8 berikut : Tabel 4.8 Perceived Value No INDIKATOR STS TS N S SS 1 Biaya yang dikeluarkan relatif rendah 1 11 27 94 71 0,5% 5,4% 13,2% 46,1% 34,8% 2 Apa yang konsumen harapkan sesuai dengan wisata ini 3 Harga yang dikeluarkan sesuai dengan manfaat 4 Semua yang dijanjikan sesuai dengan manfaat yang diberikan pengelola 1 6 38 83 76 0,5% 2,9% 18,6% 40,7% 37,3% 2 7 27 86 82 1,0% 3,4% 13,2% 42,2% 40,2% 0 10 28 81 85 0,0% 4,9% 13,7% 39,7% 41,7% e. Analisis Deskriptif Minat Kunjungan Ulang Hasil uji deskriptif pada variabel Minat Kunjungan Ulang menunjukkan bahwa indikator 1, 2, 3, dan 5 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu setuju dengan jumlah responden dan nilai persentase yang berbeda. Indikator 1 dengan jumlah setuju sebanyak 91 responden dengan nilai persentase 44,6%. Indikator 2 dengan jumlah setuju sebanyak 98 responden dengan nilai persentaser 48,0%. Indikator 3 dengan jumlah setuju sebanyak 94 responden dengan nilai persentase 46,1%. Dan indicator 5 dengan jumlah setuju sebanyak 89 responden dengan nilai persentase 43,6%. Indikator 1, 4 dan 6 memiliki jawaban terbanyak yang sama yaitu sangat setuju dengan jumlah responden dan nilai persentase yang berbeda. Indikator 1 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 83 responden dengan nilai persentase 40,7%. Indikator 4 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 83 responden dengan

71 nilai persentase 40,7%. Indikator 6 dengan jumlah sangat setuju sebanyak 94 responden dengan nilai persentase sebanyak 46,1%. Hasil pernyataan responden untuk variabel Minat Kunjungan Ulang dapat dilihat pada tabel 4.9. Tabel 4.9 Minat Kunjungan Ulang No INDIKATOR STS TS N S SS 1 Pengunjung bersedia melakukan kunjungan kembali 2 Jika memungkinkan akan melakukan kunjungan secara rutin 3 Pengunjung bersedia mengikuti event tertentu yang diadakan 4 Pengunjung bersedia melakukan kunjungan kembali dengan kegiatan berbeda 5 Pengunjung bersedia merasakan wahana baru 6 Wahana baru mampu menarik perhatian pengunjung 0 11 19 91 83 0,0% 5,4% 9,3% 44,6% 40,7% 0 7 32 98 67 0,0% 3,4% 15,7% 48,0% 32,8% 0 17 20 94 73 0,0% 8,3% 9,8% 46,1% 35,8% 3 10 30 78 83 1,5% 4,9% 14,7% 38,2% 40,7% 0 5 30 89 80 0,0% 2,5% 14,7% 43,6% 39,2% 0 6 23 81 94 0,0% 2,9% 11,3% 39,7% 46,1% C. Uji Asumsi dan Kualitas Instrumen penelitian a. Hasil Uji Validitas dan Hasil Uji Reliabilitas Variabel 1. Uji validitas menggunakan model Factor Analysis, yang perlu diperhatikan dalam uji ini adalah nilai Standardize Loading Factor (SLF) pada table Anti Image dan Nilai Extraction pada tabel Communalities. Pertanyaan akan dianggap valid apabila memiliki nilai SLF dan Extraction lebih besar dari 0,50. 2. Uji Reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur yang dapat memberikan hasil yang relatif sama apabila dilakukan pengukuran kembali

72 pada objek yang sama. Reliabilitas dihitung dengan formula variance extract dan contruct reliability dengan rumus : Rumus Contruct Reliability : CR = Rumus Variance Extract : VE = Semakin besar nilai ini, menunjukkan bahwa indikator-indikator penyusunan bagi suatu perubahan laten merupakan indikator-indikator yang handal dalam mengukur pengubah laten tersebut. Nilai kehandalan konstruk yang disarankan adalah lebih besar dari 0,7. Sedangkan ukuran kelayakan variance extract yang disarankan adalah lebih besar dari 0,5. a. Variabel Kualitas pelayanan 1. Uji Validitas Dalam pengujian ini 10 indikator teramati tentang Kualitas Pelayanan yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 87,63, df = 35, P-Value = 0,000000, RMSEA = 0,086

73 Sumber : Hasil Pengolahan data dengan program LISREL 8.80 GAMBAR 4.1 MODEL PENGUKURAN VARIABEL KUALITAS PELAYANAN Pada gambar 4.1 diatas dari 10 indikator teramati yang dimasukan dalam SEM, seluruh indikator teramati mempunyai nilai Standardize Loading Factor 0,50 TABEL 4.10 UJI VALIDITAS VARIABEL KUALITAS PELAYANAN Indikator Standardize Loading Factor Nilai R Kesimpulan (SLF) KP1 0,74 0,5 Valid KP2 0,82 0,5 Valid KP3 0,76 0,5 Valid

74 KP4 0,75 0,5 Valid KP5 0,79 0,5 Valid KP6 0,82 0,5 Valid KP7 0,79 0,5 Valid KP8 0,82 0,5 Valid KP9 0,83 0,5 Valid KP10 0,77 0,5 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan program LISREL 8.80 Dari tabel 4.10 diatas dapat diketahui bahwa uji validitas dengan analisis faktor tidak terdapat indikator yang tidak valid. Semua indikator dalam variabel Kualitas pelayanan mempunyai nilai Standardize Loading Factor >0,05. Sehingga semua indikator dalam variabel Kualitas pelayanan digunakan dalam penelitian ini, yaitu : 1) Bersih (KP1) 2) Aman (KP2) 3) Petugas memiliki standar keamanan (KP3) 4) Petugas handal dan akurat (KP4) 5) Kesediaan petugas membantu pengunjung (KP5) 6) Penyediaan pelayanan yang tepat (KP6) 7) Membuat pengunjung merasa aman (KP7) 8) Petugas besikap sopan (KP8) 9) Mendengar keluhan pengujung (KP9) 10) Memahami keluhan pengunjung (KP10)

75 2. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 (0,74 + 0,82 + 0,76 + 0,75 +0,79+ 0,82 +0,79+0,82+0,83+0,77) 2 = 62,252 Standardized Loading 2 0,74 2 + 0,82 2 + 0,76 2 + 0,75 2 +0,79 2 + 0,82 2 +0,79 2 +0,82 2 +0,83 2 +0,77 2 = 6,23 Measurement Error 0,45 + 0,33 + 0,43 + 0,44 + 0,38 + 0,32 + 0,38 + 0,33+ 0,32 + 0,40 = 3,78 CR = VE = Dari perhitungan diatas terlihat bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki nilai Construct Realibility 0,723 atau CR > 0.70. Dan nilai Variance Extract sebesar 0,912 atau VE > 0.50 sehingga variabel Kualitas Pelayanan dinyatakan reliabel untuk digunakan dalam penelitian.

76 b. Variabel Pengalaman Pengunjung 1. Uji Validitas Dalam pengujian ini 10 indikator teramati tentang Pengalaman Pengunjung yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 62,19, df = 35, P-Value = 0,00312, RMSEA = 0,062 Sumber : Hasil Pengolahan data dengan program LISREL 8.80 GAMBAR 4.2 MODEL PENGUKURAN VARIABEL PENGALAMAN PENGUNJUNG Pada gambar 4.2 diatas dari 10 indikator teramati yang dimasukan dalam SEM, seluruh indikator teramati mempunyai nilai Standardize Loading Factor 0,50

77 TABEL 4.11 UJI VALIDITAS VARIABEL PENGALAMAN PENGUNJUNG Indikator Standardize Loading Factor (SLF) Nilai R Kesimpulan CX1 0,72 0,5 Valid CX2 0,80 0,5 Valid CX3 0,78 0,5 Valid CX4 0,80 0,5 Valid CX5 0,70 0,5 Valid CX6 0,74 0,5 Valid CX7 0,77 0,5 Valid CX8 0,73 0,5 Valid CX9 0,82 0,5 Valid CX10 0,83 0,5 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan program LISREL 8.80 Dari tabel 4.11 diatas dapat diketahui bahwa uji validitas dengan analisis faktor tidak terdapat indikator yang tidak valid. Semua indikator dalam variabel Pengalaman Pengunjung mempunyai nilai Standardize Loading Factor >0,05. Sehingga semua indikator dalam variabel Pengalaman Pengunjung digunakan dalam penelitian ini, yaitu : 1) Menarik bagi indra konsumen (CX1) 2) Desain dan tata letak wahana menarik (CX2) 3) Menciptakan perasaan senang (CX3)

78 4) Merasakan kebanggan terhadap produk (CX4) 5) Menciptakan kratifitas (CX5) 6) Menarik bagi intelektualitas (CX6) 7) Mencerminkan gaya hidup yang dijalani (CX7) 8) Menciptakan interaksi antar pengunjung (CX8) 9) Menjadi bagian dari konteks social (CX9) 10) Tempat untuk berkumpul (CX10) 2. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 = (0,72 + 0,80 + 0,78 + 0,80 + 0,70 + 0,74 + 0,77 + 0,73 + 0,82 + 0,83) 2 = 59,136 Standardized Loading 2 = 0,72 2 + 0,80 2 + 0,78 2 + 0,80 2 + 0,70 2 + 0,74 2 + 0,77 2 + 0,73 2 + 0,82 2 + 0,83 2 = 5,927 Measurement Error = 0,47 + 0,36 + 0,38 + 0,37+ 0,50 + 0,45 + 0,40 + 0,46 + 0,32 + 0,32 = 4,03 CR = 0,936 VE =

79 0,595 Dari perhitungan diatas terlihat bahwa variabel Pengalaman Pengunjung memiliki nilai Construct Realibility 0,936 atau CR > 0.70. Dan nilai Variance Extract sebesar 0,595 atau VE > 0.50 sehingga variabel pengalaman pengunjung dinyatakan reliabel untuk digunakan dalam penelitian. c. Variabel Motivasi 1. Uji Validitas Dalam pengujian ini 4 indikator teramati tentang Motivasi yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 1,24, df = 2, P-Value = 0,53787, RMSEA = 0,000. Sumber : Hasil Pengolahan data dengan program LISREL 8.80 GAMBAR 4.3 MODEL PENGUKURAN VARIABEL MOTIVASI

80 Pada gambar 4.3 diatas dari 4 indikator teramati yang dimasukan dalam SEM, seluruh indikator teramati mempunyai nilai Standardize Loading Factor 0,50 TABEL 4.12 UJI VALIDITAS VARIABEL MOTIVASI Indikator Standardize Loading Factor (SLF) Nilai R Kesimpulan M1 0,77 0,5 Valid M2 0,67 0,5 Valid M3 0,80 0,5 Valid M4 0,75 0,5 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan program LISREL 8.8 Dari tabel 4.12 diatas dapat diketahui bahwa uji validitas dengan analisis faktor tidak terdapat indikator yang tidak valid. Semua indikator dalam variabel Motivasi mempunyai nilai Standardize Loading Factor >0,5. Sehingga semua indikator dalam variabel Motivasi digunakan dalam penelitian ini. yaitu : 1) Keamanan lokasi wisatabagus (M1) 2) Variasi hiburan (M2) 3) Menghilangkan kejenuhan dari rutinitas pekerjaan (M3) 4) Bersenang-senang (M4)

81 2. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 = (0,77 + 0,67 + 0,80 + 0,75) 2 = 8,94 Standardized Loading 2 = 0,77 2 + 0,67 2 + 0,80 2 + 0,75 2 = 2,242 Measurement Error = 0,41 + 0,55 + 0,36 + 0,43 = 1,75 CR = VE = Dari perhitungan diatas terlihat bahwa variabel motivasi memiliki nilai Construct Realibility 1,195 atau CR > 0.70. Dan nilai Variance Extract sebesar 2,60 atau VE > 0.50 sehingga variabel motivasi dinyatakan reliabel untuk digunakan dalam penelitian. d. Variabel Perceived Value 1. Uji Validitas Dalam pengujian ini 4 indikator teramati tentang Perceived Value yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 5,10, df = 2, P-Value = 0,0789, RMSEA = 0,087

82 Sumber : Hasil Pengolahan data dengan program LISREL 8.80 GAMBAR 4.4 MODEL PENGUKURAN VARIABEL PERCEIVED VALUE Pada gambar 4.4 diatas dari 4 indikator teramati yang dimasukan dalam SEM, seluruh indikator teramati mempunyai nilai Standardize Loading Factor 0,50 TABEL 4.13 UJI VALIDITAS VARIABEL PERCEIVED VALUE Indikator Standardize Loading Factor (SLF) Nilai R Kesimpulan PV1 0,82 0,5 Valid PV2 0,72 0,5 Valid PV3 0,70 0,5 Valid PV4 0,80 0,5 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan program LISREL 8.80

83 Dari tabel 4.13 diatas dapat diketahui bahwa uji validitas dengan analisis faktor tidak terdapat indikator yang tidak valid. Semua indikator dalam variabel Perceived Value mempunyai nilai Standardize Loading Factor >0,05. Sehingga semua indikator dalam variabel Perceived Value digunakan dalam penelitian ini, yaitu : 1) Biaya yang dikeluarkan relatif rendah (PV1) 2) Apa yang konsumen harapkan sesuai dengan wisata ini (PV2) 3) Harga yang dikeluarkan sesuai dengan manfaat (PV3) 4) Semua yang dijanjikan sesuai dengan manfaat yang diberikan pengelola (PV4) 2. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 = (0,82 + 0,72 + 0,70 + 0,80) 2 = 9,241 Standardized Loading 2 = 0,82 2 + 0,72 2 + 0,70 2 + 0,80 2 = 2,32 Measurement Error = 0,33 + 0,49 + 0,50 + 0,37 = 1,69 CR = VE =

84 Dari perhitungan diatas terlihat bahwa variabel perceived value memiliki nilai Construct Realibility 0,845 atau CR > 0.70. Dan nilai Variance Extract sebesar 0,733 atau VE > 0.50 sehingga variabel pengalaman pengunjung dinyatakan reliabel untuk digunakan dalam penelitian. e. Variabel Minat Kunjungan Ulang 1. Uji Validitas Dalam pengujian ini 6 indikator teramati tentang Minat Kunjungan Ulang yang telah di uji, dengan mendapatkan hasil Chi-Square = 23,87, df = 9, P-Value = 0,00451, RMSEA = 0,090 Sumber : Hasil Pengolahan data dengan program LISREL 8.80 GAMBAR 4.5 MODEL PENGUKURAN VARIABEL MINAT KUNJUNGAN ULANG

85 Pada gambar 4.5 diatas dari 6 indikator teramati yang dimasukan dalam SEM, seluruh indikator teramati mempunyai nilai Standardize Loading Factor 0,50 TABEL 4.14 UJI VALIDITAS VARIABEL MINAT KUNJUNGAN ULANG Standardize Indikator Loading Factor (SLF) Nilai R Kesimpulan MK1 0,75 0,5 Valid MK2 0,69 0,5 Valid MK3 0,78 0,5 Valid MK4 0,72 0,5 Valid MK5 0,70 0,5 Valid MK6 0,79 0,5 Valid Sumber: Hasil pengolahan dengan program LISREL 8.80 Dari tabel 4.14 diatas, dapat diketahui bahwa uji validitas dengan analisis faktor tidak terdapat indikator yang tidak valid. Semua indikator dalam variabel Minat Kunjungan Ulang mempunyai nilai Standardize Loading Factor >0,05. Sehingga semua indikator dalam variabel Minat Kunjungan Ulang digunakan dalam penelitian ini, yaitu : 1) Pengunjung bersedia melakukankunjungan kembali (MK1) 2) Jika memungkinkan akan melakukan kunjungan secara rutin (MK2) 3) Pengunjung bersedia mengikuti event tertentu yang diadakan (MK3)

86 4) Pengunjung bersedia melakukan kunjungan kembali dengan kegiatan berbeda (MK4) 5) Pengunjung bersedia merasakan wahana baru (MK5) 6) Wahana baru mampu menarik perhatian pengunjung (MK5) 2. Uji Reliabilitas ( Standardized Loading) 2 (0,75 + 0,69 + 0,78 + 0,72 +0,70+ 0,79) 2 = 19,624 Standardized Loading 2 0,75 2 + 0,69 2 + 0,78 2 + 0,72 2 + 0,70 2 + 0,79 2 = 3,278 Measurement Error 0,44 + 0,52 + 0,39 +0,48+0,51+0,38= 2,72 CR = VE = Dari perhitungan diatas terlihat bahwa variabel minat kunjungan ulang memiliki nilai Construct Realibility 0,878 atau CR > 0.70. Dan nilai Variance Extract

87 sebesar 0,788 atau VE > 0.50 sehingga variabel pengalaman pengunjung dinyatakan reliabel untuk digunakan dalam penelitian. D. Pengolahan Data dan Uji Kecocokan Model Pengukuran a. Uji Kecocokan Keseluruhan Model Pengukuran Setelah menemukan model secara keseluruhan, model ini kemudian dianalisis untuk melihat kecocokan dengan data. Setelah itu akan dihitung construct Reability dan Variance Extracted dari masing-masing variable laten, langkah kedua dengan menambahkan model structural asli pada model CFA (Wijayanto, 2008). Model hybrid ini kemudian diestimasi dan dianalisis untuk melihat kecocokan secara keseluruhan dan evaluasi terhadap model strukturalnya (Wijanto, 2008). Pengerjaan SEM (Structural Equation Modeling) pada penelitian ini menggunakan program LISREL 8.80 by Karl G. Jöreskog & Dag Sörbom. Hasil uji kecocokan model pengukuran ditunjukan pada Tabel 4.15 dan gambar model pengukuran dapat dilihat pada Gambar 4.6.

88 Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Program LISREL Gambar 4.6 Hasil Pengukuran Model Konstruk

89 TABEL 4.15 HASIL UJI KECOCOKAN STRUKTURAL MODEL PENELITIAN No. Ukuran GOF Tingkat Target Kecocokan 1 Root Mean Square Error of Appoximation (RMSEA) P (close Fit) RMSEA 0,08 P 0,50 Hasil Estimasi 2 Normed Fit Index(NFI) NFI 0,90 0,97 Tingkat Kecocokan 0,047 Good Fit Good Fit 3 Non-Noormed Fit Index (NNFI) 4 Comparative Fit Index (CFI) NNFI 0,90 0,99 Good Fit CFI 0,90 0,99 Good Fit 5 Incremental Fit Index (IFI) IFI 0,90 0,99 Good Fit 6 Relative Fit Index (RFI) RFI 0,90 0,97 Good Fit 7 Goodnees of Fit Index (GFI) 8 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) GFI 0,90 0,80 AGFI 0,90 0,71 Bad Fit Bad Fit Sumber : Hasil pengolahan data dengan menggunakan program LISREL 8.80 Dengan melihat hasil uji kecocokan model pengukuran keseluruhan model diketahui bahwa (Goodness of fit) menunjukan kecocokan yang baik (good fit). Model pengukuran konstruk variabel penelitian tersebut telah bagus karena telah Good Fit dan mempunyai nilai RMSEA < 0,08 yaitu 0,047 sehingga tidak diperlukan modifikasi model. Sesuai dengan Goodness of fit dikatakan suatu model dapat dinilai fit apabila mempunyai nilai RMSEA 0,08. Dengan demikian, dapat disimpulkan kecocokan keseluruhan model Goodness of fit adalah baik

90 b. Uji Kecocokan Model Struktural (Uji t) Wijanto, (2008) mengatakan bahwa uji kecocokan model struktural terdiri dari uji kecocokan keseluruhan model dan analisis hubungan kausal. Hubungan kausal antar variabel dikatakan signifikan bisa dilihat pada uji kausalitas. Hasil kecocokan keseluruhan model dapat dilihat pada gambar 4.7 dan tabel 4.16

91 Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Program LISREL Gambar 4.7 Model Struktural ( t-values)

92 TABEL 4.16 HASIL UJI KECOCOKAN STRUKTURAL MODEL PENELITIAN No. Ukuran GOF Tingkat Target Kecocokan 1 Root Mean Square Error of Appoximation (RMSEA) P (close Fit) RMSEA 0,08 P 0,50 Hasil Estimasi Tingkat Kecocokan 0,047 Good Fit 2 Normed Fit Index(NFI) NFI 0,90 0,97 Good Fit 3 Non-Noormed Fit Index (NNFI) 4 Comparative Fit Index (CFI) NNFI 0,90 0,99 Good Fit CFI 0,90 0,99 Good Fit 5 Incremental Fit Index (IFI) IFI 0,90 0,99 Good Fit 6 Relative Fit Index (RFI) RFI 0,90 0,97 Good Fit 7 Goodnees of Fit Index (GFI) 8 Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) GFI 0,90 0,82 Marginal Fit AGFI 0,90 0,80 Marginal Fit Sumber : Hasil pengolahan data dengan menggunakan program LISREL 8.80 Dari Tabel 4.13 terlihat bahwa nilai kecocokan model menunjukan nilai bagus karena sebagian besar nilai kecocokan menunjukan good fit. c. Pengujian Hipotesis Penelitian Setelah didapatkan model struktural dengan goodness of fit yang baik, maka langkah berikutnya adalah melakukan uji hipotesis. Pada penelitian ini ada 7 hipotesis seperti yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, dan pengujian dilakukan dengan melihat signifikansi tiap hubungan variabel. Nilai signifikansi (α) yang digunakan sebesar 0,10 atau 10% dengan nilai t sebesar 1,96 (Wijanto, 2008). Hal tersebut mengingat proses pengumpulan data melibatkan

93 responden yang cukup banyak dan beragam. Selain itu pemilihan sampel yang digunakan merupakan convenience sampling yang memiliki resiko error yang tinggi. Nilai hasil estimasi atas hubungan kausal dari model struktual yang diuji dan hasil pengujian hipotesis dengan nilai-t masing-masing hubungan dapat dilihat pada Tabel 4.17 (Keterangan: dikatakan berpengaruh apabila nilai t-values 1,96) sebagai berikut: TABEL 4.17 HASIL PENGUJIAN HIPOTESIS PENELITIAN Hipotesis Structural Path t- values Keterangan Kesimpulan H1 Kualitas Pelayanan Minat Kunjungan Ulang 5,18 Data mendukung hipotesis Kualitas Pelayanan berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang H2 Kualitas Pelayanan Perceived Value 5,44 Data mendukung hipotesis Kualitas Pelayanan berpengaruh signifikan terhadap Perceived Value H3 Pengalaman Pengunjung Perceived Value 3,73 Data mendukung hipotesis Pengalaman Pengunjung berpengaruh signifikan terhadap Perceived Value H4 Motivasi Perceived Value 2,07 Data mendukung hipotesis Motivasi berpengaruh signifikan terhadap Perceived Value

94 H5 H6 Motivasi Minat Kunjungan Ulang Pengalaman Pengunjung Minat Kunjungan Ulang 3,38 3,64 Data mendukung hipotesis Data mendukung hipotesis Motivasi berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang Pengalaaman Pengunjung berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang H7 Perceived Value Minat Kunjungan Ulang 3,24 Data mendukung hipotesis Perceived Value berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang Sumber : Hasil Pengolahan Data Lisrel 8.80 Hasil uji statistik pada model penelitian untuk variabel konstruk Kualitas Pelayanan berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang, hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 5,18. Kualitas Pelayanan berpengaruh signifikan terhadap perceived value hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 5,44. Pengalaman pengunjung berpengaruh signifikan terhadap perceived value hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 3,73. Motivasi berpengaruh signifikan terhadap perceived value hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 2,07. Motivasi berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang, hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 3,38. Pengalaman pengunjung berpengaruh

95 signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang, hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 3,67. Perceived value signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang, hal ini ditunjukan dengan nilai t variabel tersebut yang berada diatas nilai t tabel (1,96) yaitu 3,24. Dengan demikian secara keseluruhan 7 hipotesis di terima. d. Model Struktural (Standardized Solution) Model struktural secara keseluruhan model dapat dilihat dari gambar 4.8 di bawah ini :

96 Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan Program LISRE Gambar 4.8 Model Struktural (Standardized Solution)

97 E. Analisis Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung Dalam penelitian ini, terdapat variabel yang berhubungan secara langsung dan tidak langsung terhadap variabel minat kunjungan ulang, besar pengaruh langsung dan tidak langsung dapat dianalisis sebagai berikut : a) Variabel Kualitas Pelayanan Pada variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh terhadap perceived value dengan nilai 0,50 dan pengaruh kualiatas pelayanan terhadap minat kunjungan kembali dengan nilai sebesar 0,40. Selain itu, jika dilihat pada gambar 4.8, kualitas pelayanan berpengaruh terhadap minat kunjungan ulang melalui perceived value memiliki nilai (0,50 x 0,30) = 0,15. Maka dapat disimpulkan, bahwa hasil kualitas pelayanan yang berpengaruh secara langsung terhadap minat kunjungan ulang lebih besar hasilnya yaitu 0.40, dibandingkan kualitas pelayanan yang berpengaruh terhadap minat kunjungan ulang melalui perceived value sebesar 0,15. Variabel kualitas pelayanan berpengaruh signifikan terhadap minat kunjungan ulang dan melalui variabel perceived value, dengan nilai SLF tertinggi sebesar 0,83 pada indikator ke 2 yaitu aman. b) Variabel Pengalaman Pengunjung Pada variabel pengalaman pengunjung memiliki pengaruh terhadap perceived value dengan nilai 0,30 dan pengaruh pengalaman pengunjung terhadap minat kunjungan ulang dengan nilai sebesar 0,21. Selain itu, jika dilihat pada gambar 4.8 pengalaman pengunjung berpengaruh terhadap minat kunjungan ulang

98 melalui perceived value memiliki nilai (0,30x 0,30) = 0,09. Maka dapat disimpulkan bahwa hasil pengalaman pengunjung yang berpengaruh secara langsung terhadap minat kunjungan ulang lebih besar hasilnya yaitu 0,21, dibandingkan pengalaman pengunjung yang berpengaruh terhadap minat kunjungan ulang melalui perceived value sebesar 0,09. Variabel pengalaman pengunjung berpengaruh signifikan terhadap minat kunjungan ulang dan melalui variabel perceived value, dengan nilai SLF tertinggi sebesar 0,83 pada indikator ke 10 yaitu tempat untuk berkumpul. c) Variabel Motivasi Pada variabel motivasi memiliki pengaruh terhadap perceived value dengan nilai 0,17 dan pengaruh motivasi terhadap minat kunjungan ulang dengan nilai sebesar 0,19. Selain itu, jika dilihat pada gambar 4.8, motivasi berpengaruh terhadap minat kunjungan ulang melalui perceived value memiliki nilai (0,17 x 0,30) = 0,051. Maka dapat disimpulkan, bahwa hasil motivasi yang berpengaruh secara langsung terhadap minat kunjungan ulang lebih besar hasilnya yaitu 0.19, dibandingkan motivasi yang berpengaruh terhadap minat kunjungan ulang melalui perceived value sebesar 0,051. Variabel motivasi berpengaruh signifikan terhadap minat kunjungan ulang dan melalui variabel perceived value, dengan nilai SLF tertinggi sebesar 0,82 pada indikator ke 4 yaitu menghilangkan kejenuhan dari rutinitas pekerjaan.

99 d) Variabel Perceived Value Variabel perceived value berpengaruh secara langsung terhadap minat kunjungan ulang tanpa melalui variabel lain. Variabel perceived value berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang dengan nilai 0,30. Nilai Standardize Loading Factor pada variabel perceived value yang berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang yang terbesar adalah 0,78 pada indikator ke-1 yaitu Biaya yang dikeluarkan relatif rendah. F. Analisis Pengaruh Total Secara Langsung dan Tidak Langsung Untuk variabel kualitas pelayanan memiliki pengaruh total terhadap minat kunjungan ulang, baik secara langsung maupun melalui variabel perceived value adalah sebesar (0,50 x 0,30) + 0,40 = 0,55. Variabel pengalaman pengunjung memiliki pengaruh total terhadap kunjungan kembali, baik secara langsung maupun melalui variabel perceived value adalah sebesar (0,30 x 0,30) + 0,21 = 0,30. Selanjutnya, Variabel motivasi memiliki pengaruh total terhadap kunjungan kembali, baik secara langsung maupun melalui variabel peceived value sebesar (0,17 x 0,30) + 0,19 = 0,241. Maka dengan dari hasil perhitungan tersebut, dapat dinyatakan bahwa variabel kualitas pelayanan memiliki aspek pengaruh yang paling besar terhadap minat kunjungan ulang sebesar 0,55. Secara keseluruhan indikator kualitas pelayanan yang paling dominan memililiki niai Standar Loading Factor sebesar 0,83 yaitu pada indikator aman dan 0,82 yaitu indikator penyedia pelayanan yang tepat, petugas bersikap sopan dan mendengar keluhan pengunjung. Sehingga

100 untuk meningkatkan minat kunjungan ulang wisatawan beberapa indikator tersebut dapat diamati secara intensif untuk mengetahui respon pengunjung agar pengunjung bersedia untuk melakukan kunjungan ulang. Namun dalam hal ini, variabel pengalaman pengunjung dan motivasi juga tetap harus dipertahankan walaupun pengaruh aspek kualitas pelayanan lebih dominan terhadap minat kunjungan ulang pada Jatim Park dalam penelitian. G. Analisis Hasil Penelitian Hasil penelitian ini menyatakan bahwa kualitas pelayanan berpengaruh signifikan terhadap minat kunjungan ulang, kualitas pelayanan berpengaruh signifikan terhadap perceived value. Pengalaman pengunjung berpengaruh signifikan terhadap perceived value. Pengalaman pengunjung berpengaruh signifikan terhadap minat kunjungan ulang, motivasi berpengaruh signifikan terhadap perceived value. Motivasi berpengaruh signifikan terhadap minat kunjungan ulang, dan perceived value berpengaruh signifikan terhadap minat kunjungan ulang. a. Analisis Kualitas Pelayanan Terhadap Minat Kunjungan Ulang Berdasarkan tabel 4.13 dapat disimpulkan bahwa variabel Kualitas Pelayanan berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 5,18 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal ini menyatakan bahwa kualitas pelayanan terhadap para pengunjung jatim park telah sesuai harapan pengunjung sehingga mempengaruhi minat kunjungan ulang.

101 Ekspektasi para pengunjung atas layanan yang mereka terima telah sesuai dengan apa yang diharapkan. b. Analisis Kualitas Pelayanan Terhadap Perceived Value Berdasarkan tabel 4.13 dapat disimpulkan bahwa variabel Kualitas Pelayanan berpengaruh signifikan terhadap perceived value. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 5,44 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal ini menyatakan bahwa semakin baik pelayanan yang diberikan pihak Jatim Park maka nilai yang dirasakan pengunjug juga semakin meningkat. Selain itu pelayanan yang baik mempengatuhi persepsi pengunjung agar melakukan kunjungan ulang. c. Analisis Pengalaman Pengunjung Terhadap Perceived value Berdasarkan tabel 4.13 dapat disimpulkan bahwa variabel pengalaman pengunjung berpengaruh signifikan terhadap Perceived value. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 3,73 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal menyatakan bahwa pihak Jatim Park menawarkan wisata yang berkesan dan pengunjung mendapatkan pengalaman atau pengetahuan yang dihasilkan dari beberapa wahana yang disediakan oleh pihak jatim park sehingga pengalaman tersebut meningkatkan niai yang dipersepsikan pengunjung. d. Analisis Motivasi Terhadap Perceived Value Berdasarkan tabel 4.13 dapat disimpulkan bahwa variabel pengalaman pengunjung berpengaruh signifikan terhadap Perceived value. Nilai t value pada

102 penelitian ini sebesar 2,07 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal menyatakan bahwa pengunjung terdorong untuk berkunjung ke Jatim Park sehingga mempengaruhi nilai yang mereka persepsikan. Semakin pengunjung memiliki motivasi kunjungan yang lebih kuat maka mereka perceived value yang dirasakan semakin tinggi juga. e. Analisis Motivasi Terhadap Minat Kunjungan Ulang Berdasarkan tabel 4.13 dapat disimpulkan bahwa variabel Motivasi berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 3,38 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal ini menyatakan bahwa motivasi para pengunjung terhadap minat kunjungan ulang di Jatim Park memiliki pengaruh. Hal tersebut dikarenakan jatim park menyajikan wahana wahana yang menarik dan jenis wisata yang ditawarkan sesuai dengan yang diharapkan pengunjung sehingga pengunjung terdorong untuk melakukan kunjungan ke Jatim Park untuk menciptakan perasaan senang dan terhibur. f. Analisis Pengalaman Pengunjung Terhadap Minat Kunjungan Ulang Berdasarkan table 4.13 dapat disimpulkan bahwa variabel pengalaman pengunjung berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 3,67 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal ini menyatakan bahwa pengalaman pengunjung memberikan pengaruh terhadap psikologis pengunjung sehingga menciptakan perasaan senang sehingga apabila

103 pengalaman yang dirasakan memberikan pengalaman yang berkesan maka pengunjung tidk akan ragu untuk melakuakn kunjungan. g. Analisis Perceived Value Terhadap Minat Kunjungan Ulang Berdasarkan tabel 4.13 dapat disimpulkan bahwa variabel Perceived Value berpengaruh signifikan terhadap Minat Kunjungan Ulang. Nilai t value pada penelitian ini sebesar 3,24 yang lebih besar dari t tabel yaitu 1,96. Hal ini menyatakan bahwa nilai yang dirasakan pengunjung Jatim Park cukup baik, sehingga berdampak pada minat kunjungan ulang terhadap Jatim Park. kombinasi kualitas, pelayanan, harga dari hiburan yang ditawarkan jatim park sesuai dengan ekspektasi yang diharapkan pengunjung.