4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Profil Responden · 58 Universitas Kristen Petra mengenai...
Transcript of 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Profil Responden · 58 Universitas Kristen Petra mengenai...
57 Universitas Kristen Petra
4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Profil Responden
Kuesioner disebarkan kepada beberapa responden di kota Surabaya mulai
dari tanggal 29 April 2016 hingga 14 Mei 2016 secara online melalui Google
Form. Target awal kuesioner yang ingin disebarkan sejumlah 280 kuesioner,
namun karena penyebaran dilakukan secara online dan tidak dapat dibatasi
pengisiannya, maka kuesioner yang diterima sejumlah 354 kuesioner.
Tabel 4.1 Tingkat Partisipasi Responden
Jumlah Prosentase (%)
Kuesioner yang Diterima 354 100
Kuesioner yang Tidak Bisa Diolah 65 18.36
Kuesioner yang Siap Diolah 289 81.64
Berdasarkan tabel 4.1 di atas diketahui terdapat 354 kuesioner yang
diterima. Dari 354 kuesioner tersebut, terdapat kuesioner yang tidak bisa diolah
dan yang siap diolah. Kuesioner yang tidak bisa diolah sebanyak 65 kuesioner
dengan tingkat prosentase 18.36% dilihat berdasarkan responden yang tidak
pernah membaca E-WOM dan tidak pernah melakukan reservasi hotel secara
online dalam kurun waktu enam bulan terakhir. Sedangkan kuesioner yang siap
diolah sebanyak 289 kuesioner dengan tingkat prosentase 81.64% dilihat
berdasarkan responden yang pernah membaca E-WOM dan pernah melakukan
reservasi hotel secara online dalam kurun waktu enam bulan terakhir.
Profil demografis responden seperti jenis kelamin, usia, pekerjaan, dan
kisaran pendapatan per bulan akan menjelaskan bagaimana proporsi dan
persebaran data dari seluruh responden dan menjelaskan karakteristik dari setiap
responden tersebut. Profil demografis responden ditunjukkan dalam tabel 4.2.
Selain itu, penulis juga memiliki dua butir pertanyaan yang berupa screening
questions, dimana screening questions ini digunakan untuk menyaring responden
yang sesuai dengan kriteria yang ditetapkan oleh penulis. Dua butir pertanyaan
tersebut berkaitan dengan responden yang pernah membaca review atau komentar
58 Universitas Kristen Petra
mengenai suatu hotel pada situs jejaring sosial seperti TripAdvisor, Online Travel
Agent, website hotel, dan lain-lain, serta responden yang pernah melakukan
reservasi hotel secara online dalam kurun waktu enam bulan terakhir. Screening
questions dalam kuesioner dapat dilihat dalam tabel 4.3.
Tabel 4.2 Profil Demografis Responden
No. Atribut Demografis Frekuensi (%)
1. Jenis Kelamin Laki-laki 120 41.52
Perempuan 169 58.48 Total 289 100
2. Usia 21 - 30 tahun 149 51.56 31 - 40 tahun 77 26.64
41 - 50 tahun 60 20.76 51 - 60 tahun 3 1.04
>60 tahun 0 0 Total 289 100
3. Pekerjaan
Mahasiswa 76 26.3 Karyawan 101 34.95
Ibu Rumah Tangga 22 7.61 Wiraswasta 71 24.57 Lain-lain 19 6.57
Total 289 100 4. Kisaran pendapatan per bulan
<2.000.000 75 25.95 2.000.000 - 6.999.999 115 39.79 7.000.000 - 11.999.999 41 14.19
12.000.000 - 16.999.999 22 7.61 >17.000.000 36 12.46
Total 289 100
Berdasarkan tabel 4.2 di atas dapat diketahui bahwa sebagian besar
responden yang berjumlah 120 responden (41.52%) berjenis kelamin laki-laki dan
169 responden (58.48%) berjenis kelamin perempuan. Berdasarkan usia, 149
responden (51.56%) adalah berusia 21-30 tahun. Responden lain berjumlah 77
responden (26.64%) berusia 31-40 tahun, 60 responden (20.76%) berusia 41-50
tahun, dan 3 responden (1.04%) berusia 51-60 tahun. Berdasarkan pekerjaan, 76
responden (26.3%) adalah mahasiswa, 101 responden (34.95%) adalah karyawan,
22 responden (7.61%) adalah ibu rumah tangga, 71 responden (24.57%) adalah
59 Universitas Kristen Petra
wiraswasta, dan 19 responden (6.57%) ada yang bekerja sebagai dokter, guru, dan
Pegawai Negeri Sipil (PNS). Berdasarkan kisaran pendapatan per bulan, 75
responden (25.95%) memiliki pendapatan di bawah 2.000.000, 115 responden
(39.79%) memiliki pendapatan 2.000.000 – 6.999.999, 41 responden (14.19%)
memiliki pendapatan 7.000.000 – 11.999.999, 22 responden (7.61%) memiliki
pendapatan 12.000.000 – 16.999.999, dan 36 responden (12.46%) memiliki
pendapatan di atas 17.000.000.
Tabel 4.3 Screening Questions
No. Atribut Pertanyaan Frekuensi (%)
1. Responden yang membaca review atau komentar mengenai suatu hotel pada situs
jejaring sosial (TripAdvisor, Online Travel Agent, website hotel, dan lain-lain).
Ya, pernah 349 98.59
Tidak pernah 5 1.41 2. Responden yang melakukan reservasi hotel
secara online dalam kurun waktu enam bulan terakhir.
Ya, pernah 294 83.05
Tidak pernah 60 16.95 Total data yang valid 289 81.64
Berdasarkan tabel 4.3 atribut pertanyaan pertama menunjukkan
responden yang pernah membaca review atau komentar mengenai suatu hotel
pada situs jejaring sosial seperti TripAdvisor, Online Travel Agent, website hotel,
dan lain-lain sejumlah 349 responden (98.59%), sedangkan yang tidak pernah
membaca review atau komentar sejumlah 5 responden (1.41%). Selain itu, atribut
pertanyaan kedua menunjukkan responden yang pernah melakukan reservasi hotel
secara online dalam kurun waktu enam bulan terakhir sejumlah 294 responden
(83.05%) dan yang tidak pernah sejumlah 60 responden (16.95%).
4.2. Statistik Deskriptif Kualitas Website, Electronic Word of Mouth,
Persepsi Resiko, Minat Beli secara Online, dan Pembelian Aktual
Statistik deskriptif dalam penelitian ini adalah gambaran keseluruhan
jawaban responden terhadap pertanyaan-pertanyaan dalam kuesioner dari setiap
variabel yang ditunjukkan melalui nilai rata-rata setiap variabel (nilai mean).
60 Universitas Kristen Petra
Penulis menggunakan degree of agreement (tingkat kesetujuan) dengan skor nilai
tertinggi lima yang berarti sangat setuju dan nilai terendah satu yang berarti sangat
tidak setuju. Berdasarkan tingkat kesetujuan tersebut, nilai mean dikelompokkan
dalam interval kelas yang didapatkan dengan rumus sebagai berikut:
Interval Kelas = Nilai Tertinggi – Nilai Terendah
Jumlah Kelas
= 5 – 1
5
= 0.8
Dari nilai interval kelas di atas, penulis mengkategorikan tingkat kesetujuan
sebagai berikut:
1.00 – 1.8 = tingkat kesetujuan sangat rendah
1.81 – 2.6 = tingkat kesetujuan rendah
2.61 – 3.4 = tingkat kesetujuan cukup tinggi
3.41 – 4.2 = tingkat kesetujuan tinggi
4.21 – 5.0 = tingkat kesetujuan sangat tinggi
Khusus untuk variabel persepsi risiko, penulis melakukan konversi tingkat
kesetujuan karena pernyataan-pernyataan indikator persepsi risiko tersebut
berkonotasi negatif. Selain nilai mean, penulis juga mencantumkan nilai standar
deviasi untuk mengetahui variasi jawaban responden. Adapun nilai mean dan
standar deviasi dari setiap variabel adalah sebagai berikut:
Tabel 4.4 Tingkat Kesetujuan Responden terhadap Kualitas Website
No. Indikator Mean Ket. SD
1. Langkah-langkah untuk melakukan reservasi secara online melalui website hotel atau OTA jelas.
4.04 Tinggi 0.792
2. Website hotel atau OTA menyediakan keterangan atau informasi yang jelas.
4.01 Tinggi 0.794
3. Website hotel atau OTA menyediakan informasi kontak hotel yang jelas.
4.09 Tinggi 0.892
4. Website hotel atau OTA menyediakan informasi mengenai fasilitas hotel yang jelas.
4.06 Tinggi 0.826
5. Website hotel atau OTA menyediakan informasi wisata perjalanan lain di luar hotel.
3.82 Tinggi 0.903
6. Website hotel atau OTA memiliki forum komunikasi untuk menindaklanjuti layanan.
3.84 Tinggi 0.908
dilanjutkan
61 Universitas Kristen Petra
Tabel 4.4 Tingkat Kesetujuan Responden terhadap Kualitas Website (lanjutan)
No. Indikator Mean Ket. SD
7. Saya percaya saat menggunakan website hotel atau OTA, informasi pribadi saya tetap tersimpan dengan aman.
3.90 Tinggi 0.857
8. Tampilan website hotel atau OTA memiliki kualitas gambar/foto yang baik (misal: resolusi gambar tidak pecah).
3.98 Tinggi 0.827
9. Tampilan website hotel atau OTA memiliki layout yang menarik.
4.02 Tinggi 0.784
10. Tampilan website hotel atau OTA memiliki font yang jelas terbaca.
4.07 Tinggi 0.789
11. Tampilan website hotel atau OTA memiliki komposisi warna yang baik.
4.04 Tinggi 0.796
12. Tampilan website hotel atau OTA memiliki gaya penulisan yang mudah dipahami.
4.08 Tinggi 0.780
13. Website hotel atau OTA memberikan petunjuk atau navigasi yang jelas.
4.05 Tinggi 0.806
Total 4.00 Tinggi
Berdasarkan tabel 4.4 diatas, indikator terkait kualitas website menunjukkan
bahwa menurut responden kualitas website dianggap baik ketika suatu website
hotel atau OTA dapat menyediakan kontak hotel yang jelas dengan nilai mean
tertinggi yaitu sebesar 4,09. Selain itu, indikator lain dari kualitas website juga
menunjukkan nilai mean yang tinggi. Jadi, hal ini membuktikan bahwa secara
keseluruhan kualitas website dapat diukur menggunakan indikator-indikator pada
tabel 4.4 dan dinilai baik oleh responden.
Tabel 4.5 Tingkat Kesetujuan Responden terhadap E-WOM
No. Indikator Mean Ket. SD
1. Saya mempertimbangkan review/komentar jika terdapat banyak komentar yang ditulis orang lain pada suatu website hotel atau OTA.
4.19 Tinggi 0.764
2.
Saya mempertimbangkan review/komentar jika terdapat komentar positif maupun negatif mengenai hotel yang saya tuju.
4.18 Tinggi 0.783
3.
Saya mempertimbangkan review/komentar jika terdapat kesesuaian antara isi informasi yang disampaikan orang lain dengan hotel, website hotel, atau OTA tertentu.
4.03 Tinggi 0.835
Total 4.13 Tinggi
62 Universitas Kristen Petra
Berdasarkan tabel 4.5, indikator terkait E-WOM menunjukkan bahwa responden
lebih banyak mempertimbangkan E-WOM apabila terdapat banyak komentar
yang ditulis orang lain pada suatu website hotel atau OTA dengan nilai mean
tertinggi yaitu sebesar 4,19. Selain itu, indikator lain dari E-WOM juga
menunjukkan nilai mean yang tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa responden
secara keseluruhan akan mempertimbangkan review atau komentar positif
maupun negatif mengenai hotel yang dituju sebelum melakukan reservasi pada
hotel tersebut secara online.
Tabel 4.6 Tingkat Kesetujuan Responden terhadap Persepsi Risiko
No. Indikator Mean Ket. SD
1. Saya merasa khawatir jika layanan hotel yang saya pesan tidak sesuai harapan.
1.98 Rendah 0.864
2. Saya merasa khawatir jika fasilitas hotel yang saya pesan tidak sesuai dengan yang ditawarkan pada website.
1.99 Rendah 0.894
3. Saya mungkin akan merasa khawatir terhadap keputusan reservasi online yang telah saya buat.
2.19 Rendah 0.935
4. Saya mungkin akan merasa menyesal terhadap keputusan reservasi online yang telah saya buat.
2.25 Rendah 0.986
5. Saya merasa khawatir jika keluarga atau teman saya menolak keputusan reservasi online yang telah saya buat.
2.19 Rendah 0.95
6. Saya merasa khawatir jika mengalami kerugian keuangan (penipuan) akibat dari reservasi online yang saya lakukan.
2.03 Rendah 0.901
Total 2.11 Rendah
Berdasarkan tabel 4.6 di atas, indikator terkait persepsi risiko menunjukkan bahwa
responden akan merasa semakin tidak khawatir apabila layanan hotel yang
dipesan sesuai dengan harapan mereka, dengan nilai mean terendah yaitu sebesar
1,98. Selain itu, indikator lain dari persepsi risiko juga menunjukkan nilai mean
yang rendah. Hal ini membuktikan bahwa responden memiliki tingkat
kekhawatiran dalam reservasi hotel online yang tergolong rendah.
63 Universitas Kristen Petra
Tabel 4.7 Tingkat Kesetujuan Responden terhadap Minat Beli secara Online
No. Indikator Mean Ket. SD
1. Saya menaruh perhatian terhadap hotel tertentu. 4.11 Tinggi 0.809
2. Saya tertarik untuk mengetahui lebih jauh tentang hotel yang saya tuju.
4.27 Sangat Tinggi
0.728
3. Saya berminat untuk melakukan reservasi hotel secara online karena adanya kebutuhan pekerjaan.
4.03 Tinggi 0.812
4. Saya berminat untuk melakukan reservasi hotel secara online karena adanya kebutuhan liburan.
4.20 Tinggi 0.705
Total 4.15 Tinggi
Berdasarkan tabel 4.7 di atas, indikator terkait minat beli secara online
menunjukkan bahwa responden lebih tertarik untuk mengetahui lebih jauh tentang
hotel yang mereka tuju dengan nilai mean tertinggi yaitu sebesar 4,27. Selain itu,
indikator lain dari minat beli secara online juga menunjukkan nilai mean yang
tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa responden memiliki minat beli secara online
yang dalam penelitian ini adalah minat untuk melakukan reservasi hotel secara
online melalui website hotel atau OTA.
Tabel 4.8 Tingkat Kesetujuan Responden terhadap Pembelian Aktual
No. Indikator Mean Ket. SD
1. Setelah saya berminat, saya selalu mengambil keputusan untuk melakukan reservasi hotel secara online.
4.15 Tinggi 0.728
2. Setelah saya berminat, saya selalu mengeluarkan uang untuk membayar reservasi hotel yang sudah saya lakukan secara online.
4.11 Tinggi 0.756
Total 4.13 Tinggi
Berdasarkan tabel 4.8 di atas, indikator pembelian aktual menunjukkan bahwa
setelah responden berminat untuk melakukan reservasi hotel secara online, banyak
di antara mereka yang cenderung selalu mengambil keputusan untuk melakukan
reservasi hotel secara online, dengan nilai mean tertinggi yaitu sebesar 4,15.
Selain itu indikator lain dari pembelian aktual juga menunjukkan nilai mean yang
tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa responden setelah berminat untuk melakukan
reservasi hotel secara online cenderung untuk benar-benar melakukan reservasi
hotel secara online melalui website hotel atau OTA.
64 Universitas Kristen Petra
4.3. Analisa SEM dan Uji Hipotesis
Seperti yang telah dijelaskan pada bab 3, penulis menggunakan metode
Structural Equation Modeling (SEM) untuk membantu penulis dalam proses
analisa data dengan melakukan penyusunan diagram alur menggunakan program
AMOS 22. Setelah melakukan analisa terhadap 289 responden dan melalui tahap
pengolahan data, maka penulis memperoleh estimasi model sebagai berikut:
Gambar 4.1 Output Pengaruh Kualitas Website dan Electronic Word of Mouth
terhadap Reservasi Hotel Online, dengan Persepsi Risiko dan Minat Beli Online
sebagai Variabel Mediator
4.3.1. Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit)
Beberapa pengukuran yang penting dalam mengevaluasi kriteria
goodness of fit beserta dengan nilai batas (cut off value) akan ditunjukkan dalam
tabel 4.9 berikut ini:
65 Universitas Kristen Petra
Tabel 4.9 Uji Kesesuaian Model
Berdasarkan informasi yang tersedia pada tabel 4.9, diketahui indeks kesesuaian
model sebagai berikut:
1. Chi Square (χ2)
Tujuan pengujian chi square (χ2) adalah untuk mengetahui perbedaan yang
signifikan antara matriks kovarian sampel dengan matriks kovarian estimasi.
Berdasarkan tabel 4.9 diperoleh nilai chi square adalah sebesar 552,486 yang
berarti model teoritis yang dikembangkan tidak fit atau tidak cocok dengan
data observasi. Semakin besar jumlah sampel, maka kemungkinan besar nilai
chi square juga akan semakin besar. Nilai probabilitas yang diperoleh
menunjukkan angka 0 atau tidak signifikan. Hal ini berarti tidak ada kesesuaian
antara model teoritis yang dikembangkan dengan data yang diperoleh atau
dapat dikatakan model tidak fit.
2. Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)
Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) merupakan ukuran
model yang mencoba memperbaiki kecenderungan chi square menolak model
dengan jumlah sampel yang besar. Pedoman nilai dari RMSEA adalah ≤ 0,08
yang menunjukkan model yang dikembangkan baik. Hal ini terlihat pada tabel
4.9, terdapat angka RMSEA sebesar 0,046 yang berarti bahwa model fit
dengan data.
3. Goodness of Fit Index (GFI)
Goodness of Fit Index (GFI) digunakan untuk menghitung proporsi tertimbang
dari varians dalam matrik kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks
kovarians populasi yang terestimasikan. Nilai GFI berkisar antara 0 sampai 1,
dengan pedoman bahwa semakin hasil GFI mendekati angka 1, maka akan
semakin baik model yang dikembangkan dalam menjelaskan data yang ada.
Goodness of Fit Cut-off Value Hasil perhitungan Keterangan Chi Square Diharapkan kecil 552.486 Tidak Sesuai Probabilitas ≥0,05 0 Tidak Sesuai
RMSEA ≤0.08 0.046 Sesuai GFI ≥0.9 0.882 Marginal
AGFI ≥0.9 0.86 Marginal
NFI ≥0.9 0.578 Tidak Sesuai
CMIN/DF <5 1.606 Sesuai
66 Universitas Kristen Petra
Berdasarkan tabel 4.9, nilai GFI yang diperoleh adalah sebesar 0,882 dan dapat
dikatakan marginal. Hal ini berarti memenuhi kriteria uji kesesuaian model.
4. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI) merupakan pengembangan dari GFI
yang telah disesuaikan. Nilai yang direkomendasikan sama dengan GFI yaitu
antara 0 sampai 1. Namun yang membedakan dengan GFI adalah dalam hal
pemasukkan degree of freedom dalam pengujian. Pada tabel 4.9 menunjukkan
nilai AGFI sebesar 0,86 dan dapat juga dikatakan marginal. Hal ini berarti
memenuhi kriteria uji kesesuaian model.
5. Normed Fit Index (NFI)
Normed Fit Index (NFI) berguna untuk membandingkan chi square hitung
pada berbagai model. Nilai NFI bervariasi dari 0 yang berarti secara
keseluruhan tidak fit (no fit at all) sampai 1 yang berarti fit secara sempurna
(perfect fit). Nilai NFI yang direkomendasikan adalah ≥ 0,9. Berdasarkan tabel
4.9, nilai NFI yang diperoleh adalah sebesar 0,578 dan berada di bawah 0,9.
Hal ini menunjukkan model tidak sesuai (poor fit).
6. CMIN/DF
CMIN/DF merupakan nilai chi square yang dibagi dengan degree of freedom.
Nilai yang direkomendasikan adalah 5 atau kurang dari 5 karena ukuran ini
dikatakan ukuran yang reasonable. Dalam tabel 4.9 diperoleh nilai CMIN/DF
adalah sebesar 1,606 yang berarti good fit.
4.3.2. Uji Outer Model
Selanjutnya penulis melakukan analisa kecocokan model dengan cara uji
kecocokan model pengukuran untuk outer model. Dalam pengujian outer model
ini penulis melihat hubungan nilai t dan koefisien regresi dari setiap indikator
yang merupakan variabel laten terhadap variabel manifest yang mengukurnya. Uji
pengukuran ini dilakukan dengan cara membandingkan nilai t hitung dan nilai t
tabel dengan tingkat signifikansi 5% dan jumlah sampel yang tak terbatas dengan
nilai 1,97. Apabila nilai t hitung lebih besar dari 1,97 menunjukkan bahwa
hubungan antar variabel signifikan dan memiliki pengaruh yang kuat terhadap
67 Universitas Kristen Petra
variabel lainnya. Berikut merupakan hasil uji kecocokan model pengukuran untuk
outer model dari setiap variabel:
1. Kualitas Website
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya terdapat nilai t tabel sebesar 1,97.
Hal ini berarti setiap indikator dari kualitas website berpengaruh secara
signifikan karena memiliki nilai t hitung lebih besar dari 1,97. Selain itu,
atribut pernyataan responden mengenai website hotel atau OTA yang
memberikan petunjuk atau navigasi yang jelas memiliki nilai β (koefisien
regresi) terbesar yaitu 0,48. Hal ini menunjukkan bahwa indikator tersebut
memiliki pengaruh terkuat dalam merepresentasikan variabel kualitas website.
Tabel 4.10 Nilai t dan Koefisien Regresi Indikator Kualitas Website terhadap
Variabel Laten Kualitas Website
No. Indikator t
hitung
t
tabel Ket.
Nilai
β
1. Langkah-langkah untuk melakukan reservasi
secara online melaui website hotel atau OTA jelas. # 1.97 # 0.328
2. Website hotel atau OTA memiliki keterangan atau
informasi yang jelas 4.080 1.97 Signifikan 0.449
3. Website hotel atau OTA menyediakan informasi
kontak hotel yang jelas. 3.504 1.97 Signifikan 0.324
4. Website hotel atau OTA menyediakan informasi
mengenai fasilitas hotel yang jelas. 3.55 1.97 Signifikan 0.332
5. Website hotel atau OTA menyediakan informasi
wisata perjalanan lain di luar hotel. 3.335 1.97 Signifikan 0.298
6. Website hotel atau OTA memiliki forum
komunikasi untuk menindaklanjuti layanan. 3.681 1.97 Signifikan 0.356
7.
Saya percaya saat menggunakan website hotel atau
OTA, informasi pribadi saya tetap tersimpan
dengan aman.
3.954 1.97 Signifikan 0.416
8.
Tampilan website hotel atau OTA memiliki
kualitas gambar/foto yang baik (misal: resolusi
gambar tidak pecah)
3.9 1.97 Signifikan 0.403
9. Tampilan website hotel atau OTA memiliki layout
yang menarik. 4.01 1.97 Signifikan 0.43
10. Tampilan website hotel atau OTA memiliki font
yang jelas terbaca. 4.129 1.97 Signifikan 0.464
11. Tampilan website hotel atau OTA memiliki
komposisi warna yang baik. 4.042 1.97 Signifikan 0.439
12. Tampilan website hotel atau OTA memiliki gaya
penulisan yang mudah dipahami. 4.033 1.97 Signifikan 0.436
13. Website hotel atau OTA memberikan petunjuk
atau navigasi yang jelas. 4.181 1.97 Signifikan 0.48
68 Universitas Kristen Petra
2. Electronic Word of Mouth (E-WOM)
Setiap indikator dari E-WOM berpengaruh secara signifikan karena memiliki
nilai t hitung lebih besar dari 1,97. Selain itu, atribut pernyataan bahwa
responden mempertimbangkan E-WOM jika terdapat banyak komentar positif
maupun negatif mengenai hotel yang dituju memiliki nilai β (koefisien regresi)
terbesar yaitu 0,798. Hal ini menunjukkan bahwa indikator tersebut memiliki
pengaruh terkuat dalam merepresentasikan variabel E-WOM.
Tabel 4.11 Nilai t dan Koefisien Regresi Indikator E-WOM terhadap Variabel
Laten E-WOM
No. Indikator t
hitung
t
tabel Ket.
Nilai
β
1.
Saya mempertimbangkan review/komentar jika
terdapat banyak komentar yang ditulis orang lain
pada satu website hotel atau OTA.
4.403 1.97 Signifikan 0.429
2.
Saya mempertimbangkan review/komentar jika
terdapat komentar positif maupun negatif
mengenai hotel yang saya tuju.
3.298 1.97 Signifikan 0.798
3.
Saya mempertimbangkan review/komentar jika
terdapat kesesuaian antara isi informasi yang
disampaikan orang lain dengan hotel, website
hotel, atau OTA tertentu.
# 1.97 # 0.406
3. Persepsi Risiko
Setiap indikator dari persepsi risiko berpengaruh secara signifikan karena
memiliki nilai t hitung lebih besar dari 1,97. Selain itu, atribut pernyataan
bahwa responden mungkin akan merasa khawatir terhadap keputusan reservasi
online yang telah dibuat memiliki nilai β (koefisien regresi) terbesar yaitu
0,692. Hal ini menunjukkan bahwa indikator tersebut memiliki pengaruh
terkuat dalam merepresentasikan variabel persepsi risiko.
Tabel 4.12 Nilai t dan Koefisien Regresi Indikator Persepsi Risiko terhadap
Variabel Laten Persepsi Risiko
No. Indikator t
hitung
t
tabel Ket.
Nilai
β
1. Saya merasa khawatir jika layanan hotel yang saya
pesan tidak sesuai harapan. 3.912 1.97 Signifikan 0.412
dilanjutkan
69 Universitas Kristen Petra
Tabel 4.12 Nilai t dan Koefisien Regresi Indikator Persepsi Risiko terhadap
Variabel Laten Persepsi Risiko (lanjutan)
No. Indikator t
hitung
t
tabel Ket.
Nilai
β
2.
Saya merasa khawatir jika fasilitas hotel yang saya
pesan tidak sesuai dengan yang ditawarkan pada
website.
4.322 1.97 Signifikan 0.549
3. Saya mungkin akan merasa khawatir terhadap
keputusan reservasi online yang telah saya buat. 4.541 1.97 Signifikan 0.692
4. Saya mungkin akan merasa menyesal terhadap
keputusan reservasi online yang telah saya buat. 4.47 1.97 Signifikan 0.631
5.
Saya merasa khawatir jika keluarga atau teman
saya menolak keputusan reservasi online yang
telah saya buat.
4.389 1.97 Signifikan 0.582
6.
Saya merasa khawatir jika mengalami kerugian
keuangan (penipuan) akibat dari reservasi online
yang saya lakukan.
# 1.97 # 0.32
4. Minat Beli secara Online
Setiap indikator dari minat beli secara online berpengaruh secara signifikan
karena memiliki nilai t hitung lebih besar dari 1,97. Selain itu, atribut
pernyataan bahwa responden berminat untuk melakukan reservasi hotel secara
online karena adanya kebutuhan pekerjaan memiliki nilai β (koefisien regresi)
terbesar yaitu 0,51. Hal ini menunjukkan bahwa indikator tersebut memiliki
pengaruh terkuat dalam merepresentasikan variabel minat beli secara online.
Tabel 4.13 Nilai t dan Koefisien Regresi Indikator Minat Beli secara Online
terhadap Variabel Laten Minat Beli secara Online
No. Indikator t
hitung
t
tabel Ket.
Nilai
β
1. Saya menaruh perhatian terhadap hotel tertentu. 3.043 1.97 Signifikan 0.5
2. Saya tertarik untuk mengetahui lebih jauh tentang
hotel yang saya tuju. 2.759 1.97 Signifikan 0.348
3. Saya berminat untuk melakukan reservasi hotel
secara online karena adanya kebutuhan pekerjaan. 3.052 1.97 Signifikan 0.51
4. Saya berminat untuk melakukan reservasi hotel
secara online karena adanya kebutuhan liburan. # 1.97 # 0.264
5. Pembelian Aktual
Setiap indikator dari pembelian aktual berpengaruh secara signifikan karena
memiliki nilai t hitung lebih besar dari 1,97. Selain itu, atribut pernyataan
bahwa responden setelah berminat akan selalu mengambil keputusan untuk
70 Universitas Kristen Petra
melakukan reservasi hotel secara online memiliki nilai β (koefisien regresi)
terbesar yaitu 0,594. Hal ini menunjukkan bahwa indikator tersebut memiliki
pengaruh terkuat dalam merepresentasikan variabel pembelian aktual.
Tabel 4.14 Nilai t dan Koefisien Regresi Indikator Pembelian Aktual terhadap
Variabel Laten Pembelian Aktual
No. Indikator t
hitung
t
tabel Ket.
Nilai
β
1.
Setelah saya berminat, saya selalu mengambil
keputusan dalam melakukan reservasi hotel secara
online.
# 1.97 # 0.594
2.
Setelah saya berminat, saya selalu mengeluarkan
uang dalam membayar reservasi hotel yang sudah
saya lakukan secara online.
2.96 1.97 Signifikan 0.404
4.3.3. Uji Inner Model (Uji Hipotesis)
Setelah pengujian outer model, selanjutnya penulis melakukan pengujian
inner model yang bertujuan untuk mendeskripsikan hubungan antar variabel laten
yang diteliti. Analisis model struktural tersebut digunakan juga untuk menguji
hipotesis antar variabel dalam penelitian ini. Berikut adalah hasil hipotesis yang
diuji pada penelitian ini:
1. H1: Kualitas website berpengaruh negatif dan signifikan terhadap persepsi
risiko
Tabel 4.15 Nilai t dan Koefisien Regresi Kualitas Website terhadap Persepsi
Risiko
No. Variabel Laten t
hitung
t
tabel Ket. Nilai β
1. Kualitas Website -2.539 1.97 Tidak
Signifikan -0.287
Tabel 4.15 menunjukkan nilai t hitung dan koefisien regresi dari kualitas website
terhadap persepsi risiko. Hipotesis 1 menduga kualitas website berpengaruh
negatif dan signifikan terhadap persepsi risiko. Hasil pengolahan data
menunjukkan nilai koefisien regresi (β) sebesar -0,287. Nilai negatif pada
koefisien regresi menunjukkan pengaruh berkebalikan dari kualitas website
terhadap persepsi risiko, yang berarti semakin kualitas website dipersepsikan baik
oleh responden, maka semakin rendah risiko yang dipersepsikan oleh responden.
71 Universitas Kristen Petra
Nilai koefisien regresi yang diperoleh adalah sebesar 28,7% yang dapat dikatakan
kecil, dikarenakan 71,3% pengaruh mungkin disebabkan oleh variabel lain. Nilai t
hitung menunjukkan bagaimana signifikansi hubungan sebuah variabel terhadap
variabel lain. Apabila t hitung > t tabel maka dapat dikatakan bahwa hubungan
kedua variabel tersebut signifikan. Dalam hal ini, kualitas website tidak memiliki
hubungan yang signifikan terhadap persepsi risiko, dikarenakan nilai t hitung
yang lebih kecil dibandingkan nilai t tabel. Hasil signifikansi menunjukkan hasil
yang berkebalikan dari dugaan awal, sedangkan nilai koefisien regresi
menunjukkan tanda negatif yang sesuai dengan dugaan awal. Oleh sebab itu,
dapat dinyatakan Hipotesis 1 tidak terbukti karena meskipun kualitas website
memiliki pengaruh yang negatif terhadap persepsi risiko, namun pengaruhnya
tidak signifikan.
2. H2: Kualitas website berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli
secara online.
Tabel 4.16 Nilai t dan Koefisien Regresi Kualitas Website terhadap Minat Beli
secara Online
No. Variabel Laten t
hitung
t
tabel Ket. Nilai β
1. Kualitas Website 2.563 1.97 Signifikan 0.528
Tabel 4.16 menunjukkan nilai t hitung dan koefisien regresi dari kualitas website
terhadap minat beli secara online. Hipotesis 2 menduga kualitas website
berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli secara online. Hasil
pengolahan data menunjukkan nilai koefisien regresi (β) sebesar 0,528. Nilai
positif pada koefisien regresi menunjukkan pengaruh searah dari kualitas website
terhadap minat beli secara online, yang berarti semakin kualitas website
dipersepsikan baik oleh responden, maka semakin tinggi minat beli untuk
melakukan reservasi hotel secara online. Nilai koefisien regresi yang diperoleh
adalah sebesar 52,8% yang dapat dikatakan cukup berpengaruh, dikarenakan nilai
koefisien regresi yang lebih dari 50%. Nilai t hitung menunjukkan bagaimana
signifikansi hubungan sebuah variabel terhadap variabel lain. Dalam hal ini,
kualitas website memiliki hubungan yang signifikan terhadap minat beli secara
72 Universitas Kristen Petra
online, dikarenakan nilai t hitung yang lebih besar dibandingkan nilai t tabel
(2,563 > 1,97). Hasil signifikansi menunjukkan hasil yang sama dengan dugaan
awal, begitu juga dengan nilai koefisien regresi yang menunjukkan hasil positif
yang juga sesuai dengan dugaan awal. Oleh sebab itu, dapat dinyatakan Hipotesis
2 terbukti.
3. H3: E-WOM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap persepsi risiko.
Tabel 4.17 Nilai t dan Koefisien Regresi E-WOM terhadap Persepsi Risiko
No. Variabel Laten t
hitung
t
tabel Ket. Nilai β
1. E-WOM 1.541 1.97 Tidak
Signifikan 0.135
Tabel 4.17 menunjukkan nilai t hitung dan koefisien regresi dari E-WOM
terhadap persepsi risiko. Hipotesis 3 menduga E-WOM berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap persepsi risiko. Hasil pengolahan data menunjukkan nilai
koefisien regresi (β) sebesar 0,135. Nilai positif pada koefisien regresi
menunjukkan pengaruh searah, dimana pengaruh ini tidak sesuai dengan hipotesis
awal. Nilai koefisien regresi yang diperoleh adalah sebesar 13,5% yang dapat
dikatakan kecil, dikarenakan 86,5% pengaruh mungkin disebabkan oleh variabel
lain. Nilai t hitung menunjukkan bagaimana signifikansi hubungan sebuah
variabel terhadap variabel lain. Apabila t hitung > t tabel maka dapat dikatakan
bahwa hubungan kedua variabel tersebut signifikan. Dalam hal ini, E-WOM tidak
memiliki hubungan yang signifikan terhadap persepsi risiko, dikarenakan nilai t
hitung yang lebih kecil dibandingkan nilai t tabel. Kedua hasil signifikansi dan
koefisien regresi menunjukkan hasil yang berkebalikan dari dugaan awal. Oleh
sebab itu, dapat dinyatakan Hipotesis 3 tidak terbukti karena E-WOM memiliki
pengaruh yang positif dan tidak signifikan terhadap persepsi risiko.
4. H4: E-WOM berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli secara
online.
73 Universitas Kristen Petra
Tabel 4.18 Nilai t dan Koefisien Regresi E-WOM terhadap Minat Beli secara
Online
No. Variabel Laten t
hitung
t
tabel Ket. Nilai β
1. E-WOM 1.344 1.97 Tidak
Signifikan 0.14
Tabel 4.18 menunjukkan nilai t hitung dan koefisien regresi dari E-WOM
terhadap minat beli secara online. Hipotesis 4 menduga E-WOM berpengaruh
positif dan signifikan terhadap minat beli secara online. Hasil pengolahan data
menunjukkan nilai koefisien regresi (β) sebesar 0,135. Nilai positif pada koefisien
regresi menunjukkan pengaruh searah dari E-WOM terhadap minat beli secara
online, yang berarti semakin responden memperhatikan dan mempertimbangkan
E-WOM, maka semakin tinggi minat beli responden dalam melakukan reservasi
hotel secara online. Nilai koefisien regresi yang diperoleh adalah sebesar 14%
yang dapat dikatakan kecil, dikarenakan 86% pengaruh mungkin disebabkan oleh
variabel lain. Nilai t hitung menunjukkan bagaimana signifikansi hubungan
sebuah variabel terhadap variabel lain. Dalam hal ini, E-WOM tidak memiliki
hubungan yang signifikan terhadap minat beli secara online, dikarenakan nilai t
hitung yang lebih kecil dibandingkan nilai t tabel. Hasil signifikansi menunjukkan
hasil yang berkebalikan dari dugaan awal, sedangkan nilai koefisien regresi
menunjukkan hasil positif yang sesuai dengan dugaan awal. Oleh sebab itu, dapat
dinyatakan Hipotesis 4 tidak terbukti karena meskipun E-WOM memiliki
pengaruh yang positif terhadap minat beli secara online, namun pengaruhnya tidak
signifikan.
5. H5: Persepsi risiko berpengaruh secara negatif dan signifikan terhadap minat
beli secara online.
Tabel 4.19 Nilai t dan Koefisien Regresi Persepsi Risiko terhadap Minat Beli
secara Online
No. Variabel Laten T
Hitung
t
tabel Ket. Nilai β
1. Persepsi Risiko -0.55 1.97 Tidak
Signifikan -0.055
74 Universitas Kristen Petra
Tabel 4.19 menunjukkan nilai t hitung dan koefisien regresi dari persepsi risiko
terhadap minat beli secara online. Hipotesis 5 menduga persepsi risiko
berpengaruh negatif dan signifikan terhadap minat beli secara online. Hasil
pengolahan data menunjukkan nilai koefisien regresi (β) sebesar -0,055. Nilai
negatif pada koefisien regresi menunjukkan pengaruh berkebalikan dari persepsi
risiko terhadap minat beli secara online, yang berarti semakin besar risiko yang
dipersepsikan oleh responden, maka semakin rendah minat beli responden dalam
melakukan reservasi hotel secara online. Nilai koefisien regresi yang diperoleh
adalah sebesar 5,5% yang dapat dikatakan kecil, dikarenakan 94,5% pengaruh
mungkin disebabkan oleh variabel lain. Nilai t hitung menunjukkan bagaimana
signifikansi hubungan sebuah variabel terhadap variabel lain. Dalam hal ini,
persepsi risiko tidak memiliki hubungan yang signifikan terhadap minat beli
secara online, dikarenakan nilai t hitung yang lebih kecil dibandingkan nilai t
tabel. Hasil signifikansi menunjukkan hasil yang berkebalikan dari dugaan awal,
sedangkan nilai koefisien regresi menunjukkan hasil negatif yang sesuai dengan
dugaan awal. Oleh sebab itu, dapat dinyatakan Hipotesis 5 tidak terbukti karena
meskipun persepsi risiko memiliki pengaruh yang negatif terhadap minat beli
secara online, namun pengaruhnya tidak signifikan.
6. H6: Minat beli secara online berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap
pembelian aktual.
Tabel 4.20 Nilai t dan Koefisien Regresi Minat Beli secara Online terhadap
Pembelian Aktual
No. Variabel Laten t
hitung
t
tabel Ket. Nilai β
1. Minat beli secara online 2.81 1.97 Signifikan 0.624
Tabel 4.20 menunjukkan nilai t hitung dan koefisien regresi dari minat beli secara
online terhadap pembelian aktual. Hipotesis 6 menduga minat beli secara online
berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli secara online. Hasil
pengolahan data menunjukkan nilai koefisien regresi (β) sebesar 0,624. Nilai
positif pada koefisien regresi menunjukkan pengaruh searah dari minat beli secara
online terhadap pembelian aktual, yang berarti semakin tinggi minat responden
75 Universitas Kristen Petra
dalam melakukan reservasi hotel secara online, maka semakin tinggi pula tingkat
pembelian aktual yang dilakukan oleh responden. Nilai koefisien regresi yang
diperoleh adalah sebesar 62,4% yang dapat dikatakan cukup berpengaruh,
dikarenakan nilai koefisien regresi yang lebih dari 50%. Nilai t hitung
menunjukkan bagaimana signifikansi hubungan sebuah variabel terhadap variabel
lain. Dalam hal ini, minat beli secara online memiliki hubungan yang signifikan
terhadap pembelian aktual, dikarenakan nilai t hitung yang lebih besar
dibandingkan nilai t tabel (2,81 > 1,97). Hasil signifikansi menunjukkan hasil
yang sama dengan dugaan awal, begitu juga dengan nilai koefisien regresi yang
menunjukkan hasil positif yang juga sesuai dengan dugaan awal. Oleh sebab itu,
dapat dinyatakan Hipotesis 6 terbukti.
4.3.4. Validasi Silang Model
Validasi silang model ini terlihat dari hasil nilai ECVI (Expected Cross
Validation Index) yang digunakan untuk menilai apakah model yang digunakan
sudah fit dengan data yang ada. Model pada penelitian ini memiliki nilai ECVI
pada default model sebesar 2,349, dimana nilai tersebut lebih kecil dari nilai
saturated model ECVI yaitu sebesar 2,819 dan lebih kecil dari nilai independence
model ECVI sebesar 4,738. Hal ini menunjukkan bahwa model dapat dianggap fit
dengan data yang ada karena nilai default model ECVI yang direkomendasikan
adalah lebih kecil dibandingkan dengan nilai saturated model dan independence
model. Oleh karena itu, model pada penelitian ini juga dapat dipakai untuk
penelitian sejenis di masa mendatang.
4.4. Pembahasan
Dalam penelitian ini, pengumpulan data diperoleh melalui 289 responden
yang merupakan responden yang pernah membaca review atau komentar (E-
WOM) pada suatu situs jejaring sosial dan yang pernah melakukan reservasi hotel
secara online dalam kurun waktu enam bulan terakhir. Kuesioner disebarkan
secara online melalui Google Form. Melalui penyebaran kuesioner ini diperoleh
hasil bahwa sebagian besar responden berjenis kelamin perempuan, berusia 21 -
30 tahun, berprofesi sebagai karyawan, dan memiliki pendapatan yang berkisar
76 Universitas Kristen Petra
antara 2.000.000 – 6.999.999 per bulan. Hampir seluruh responden sudah akrab
dengan proses reservasi yang dilakukan secara online. Hal ini juga menunjukkan
bahwa internet dan reservasi online telah menjadi tren dan bagian yang penting
dari perencanaan perjalanan (Indiani, Rahyuda, Yasa, & Sukaatmadja, 2015).
Pengujian hipotesis dilakukan menggunakan SEM dan terdapat beberapa
uji yang dilakukan untuk menunjukkan apakah model yang dikembangkan dalam
penelitian ini baik dalam menjelaskan data. Salah satu uji yang dilakukan adalah
uji kesesuaian model yang menunjukkan bahwa model yang dikembangkan sudah
fit dengan data yang ada walaupun ada beberapa perhitungan yang menyatakan
sesuai, marginal, dan tidak sesuai. Model juga dapat digunakan untuk menguji
beberapa variabel yang diteliti. Selain itu, terdapat beberapa alat utama yang
mendukung pengujian variabel, seperti chi square (χ2), Root Mean Square Error
of Approximation (RMSEA), Goodness of Fit Index (GFI), Adjusted Goodness of
Fit (AGFI), Normed Fit Index (NFI), serta CMIN/DF. Nilai chi square (χ2) yang
diperoleh tidak sesuai dengan nilai yang diharapkan. Nilai RMSEA digunakan
untuk memperbaiki kecenderungan statistik chi square menolak model dengan
sampel yang besar. Melalui nilai RMSEA ini dapat dikatakan model berada pada
kisaran good fit.
Hipotesis pertama menduga kualitas website berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap persepsi risiko, namun hipotesis ini tidak terbukti dikarenakan
hasil yang berbeda dengan kajian penelitian terdahulu. Indiani, Rahyuda, Yasa, &
Sukaatmadja (2015) dan Kim & Lennon (2013) menyatakan bahwa kualitas
website yang baik akan menurunkan risiko yang dipersepsikan oleh responden.
Hal ini mungkin terjadi karena responden memiliki tingkat kepercayaan yang
berbeda-beda terhadap website hotel atau OTA tertentu. Oleh karena itu, website
hotel atau OTA mungkin akan berhubungan secara tidak langsung apabila ada
variabel perceived trust yang dapat dipertimbangkan sebagai variabel mediator
antara kualitas website dan persepsi risiko.
Selanjutnya, Hipotesis kedua menduga bahwa kualitas website
berpengaruh positif dan signifikan terhadap minat beli secara online. Hipotesis
kedua diterima dikarenakan hasil penelitian senada dengan kajian penelitian
terdahulu oleh Indiani, Rahyuda, Yasa, & Sukaatmadja (2015) dan Kim & Lennon
77 Universitas Kristen Petra
(2013), dimana dinyatakan bahwa kualitas website yang baik akan meningkatkan
pengalaman positif yang kemudian mendorong minat pembelian seseorang secara
online. Pada nilai mean indikator kualitas website menunjukkan kualitas website
dianggap baik ketika suatu website hotel atau OTA dapat menyediakan kontak
hotel yang jelas memiliki nilai mean tertinggi yaitu sebesar 4,09. Hasil ini
menunjukkan suatu website hotel atau OTA dikatakan baik apabila menyediakan
kontak hotel yang jelas dan responden dapat dengan mudah menghubungi pihak
hotel yang dituju. Pada indikator website hotel atau OTA menyediakan informasi
wisata perjalanan lain di luar hotel memiliki nilai mean terendah yaitu sebesar
3,82. Hasil ini juga menunjukkan bahwa informasi wisata perjalanan di luar hotel
masih belum banyak disajikan oleh website hotel atau OTA.
Hipotesis ketiga menduga E-WOM berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap persepsi risiko. Hipotesis ketiga dinyatakan tidak terbukti dikarenakan
hasil tidak sesuai dengan kajian penelitian terdahulu oleh Chan & Ngai (2011)
yang menyatakan bahwa E-WOM berpengaruh besar terhadap persepsi risiko.
Namun, hasil dari penelitian menunjukkan bahwa E-WOM tidak berpengaruh
secara signifikan dan berhubungan secara positif yang tentu saja berkebalikan
terhadap hasil kajian penelitian terdahulu. Hubungan yang positif antara E-WOM
dan persepsi risiko mungkin disebabkan karena persepsi responden terhadap E-
WOM cenderung negatif. Semakin baik E-WOM, maka akan meningkatkan
persepsi risiko responden (dalam hal ini responden akan meragukan E-WOM
yang terlalu baik karena cenderung seperti dibuat-buat).
Hipotesis keempat menduga E-WOM berpengaruh positif dan signifikan
terhadap minat beli secara online. Hipotesis keempat dinyatakan tidak terbukti
karena memiliki hasil yang berbeda dari penelitian sebelumnya oleh Godes &
Mayzlin (2004) dan Lee et al (2011) yang mengatakan bahwa terdapat hubungan
positif dan signifikan antara E-WOM dan minat beli secara online. Hasil
penelitian menyatakan bahwa E-WOM tidak berpengaruh secara signifikan
namun masih memiliki pengaruh positif terhadap minat beli secara online. Hal ini
mungkin saja terjadi dikarenakan masyarakat Indonesia cenderung kurang
mempercayai E-WOM untuk menilai kualitas dari sebuah hotel. Masyarakat
Indonesia cenderung berpikir bahwa E-WOM adalah salah satu teknik atau
78 Universitas Kristen Petra
metode yang digunakan oleh perusahaan atau hotel untuk melakukan promosi
sehingga hotel tersebut tampak bagus dikarenakan oleh review yang ditulis
dengan sengaja (dibuat-buat). Hal ini terbukti dengan adanya beberapa jasa review
yang banyak digunakan oleh website suatu perusahaan atau hotel untuk membuat
situs mereka semakin terkenal, meningkatkan pengunjung pada situs tersebut,
serta meningkatkan penjualan (Hyden, 2015). Pada nilai mean indikator E-WOM
menunjukkan responden mempertimbangkan review atau komentar jika terdapat
banyak komentar yang ditulis orang lain pada suatu website hotel atau OTA memiliki
nilai mean tertinggi yaitu sebesar 4,19. Hasil ini menunjukkan bahwa banyaknya
komentar yang ditulis oleh orang lain pada suatu website hotel atau OTA akan
menjadi hal utama yang dipertimbangkan oleh responden sebelum melakukan
reservasi hotel secara online. Pada indikator responden mempertimbangkan
review atau komentar jika terdapat kesesuaian antara isi informasi yang
disampaikan orang lain dengan hotel, website hotel, atau OTA tertentu memiliki
nilai mean terendah yaitu sebesar 4,03. Hasil ini juga menunjukkan bahwa
kesesuaian isi informasi dari E-WOM dengan keadaan sebenarnya dari hotel,
website hotel, maupun OTA tidak terlalu dipertimbangkan oleh responden
sebelum melakukan reservasi hotel secara online.
Hipotesis kelima menduga persepsi risiko berpengaruh secara negatif dan
signifikan terhadap minat beli secara online. Hipotesis kelima dinyatakan tidak
terbukti dikarenakan berbeda dengan kajian penelitian sebelumnya. Cheng et al
(2012) menyatakan bahwa persepsi konsumen atas risiko akan menurunkan minat
melakukan pembelian secara online, sebaliknya rendahnya persepsi risiko akan
meningkatkan minat beli seseorang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi
risiko tidak berpengaruh secara signifikan, namun masih memiliki pengaruh
negatif terhadap minat beli secara online. Hal ini mungkin dikarenakan ada
variabel lain yang dapat lebih mempengaruhi minat beli secara online seperti
kualitas website. Pada nilai mean indikator persepsi risiko menunjukkan
responden akan merasa semakin tidak khawatir apabila layanan hotel yang
dipesan sesuai dengan harapan memiliki nilai mean terendah yaitu sebesar 1,98.
Hasil ini menunjukkan bahwa hal utama yang dikhawatirkan oleh responden
adalah layanan hotel yang dipesan tidak sesuai harapan atau dengan kata lain
79 Universitas Kristen Petra
responden akan merasa kecewa apabila pada kenyataannya layanan hotel tidak
sesuai dengan harapan mereka. Pada indikator responden mungkin akan merasa
menyesal terhadap keputusan reservasi online yang telah dibuat memiliki nilai mean
tetinggi yaitu sebesar 2,25. Hasil ini juga menunjukkan bahwa kemungkinan
responden untuk merasa menyesal setelah memutuskan untuk melakukan
reservasi online cukup kecil.
Hipotesis keenam menduga minat beli secara online berpengaruh secara
positif dan signifikan terhadap pembelian aktual. Hipotesis keenam terbukti
dikarenakan sesuai dengan kajian penelitian terdahulu oleh Lin (2008) yang
menyatakan bahwa minat beli secara online berpengaruh positif dan signifikan
terhadap pembelian aktual. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi minat
seseorang untuk melakukan reservasi hotel secara online, maka semakin tinggi
tingkat pembelian aktual yang dalam hal ini adalah melakukan reservasi hotel
secara online. Pada nilai mean indikator minat beli secara online menunjukkan
responden tertarik untuk mengetahui lebih jauh tentang hotel yang dituju memiliki
nilai mean tertinggi yaitu sebesar 4,27. Hasil ini menunjukkan bahwa minat untuk
melakukan reservasi hotel secara online dapat dilihat berdasarkan rasa tertarik
untuk mengetahui lebih lanjut mengenai hotel yang ingin dituju. Pada indikator
responden berminat untuk melakukan reservasi hotel secara online karena adanya
kebutuhan pekerjaan memiliki nilai mean terendah yaitu sebesar 4,03. Hasil ini
juga menunjukkan bahwa adanya kebutuhan pekerjaan tidak selalu memunculkan
minat responden untuk melakukan reservasi hotel secara online, namun kebutuhan
pekerjaan mengharuskan mereka untuk reservasi hotel secara online tanpa harus
berminat terlebih dahulu. Pada nilai mean indikator pembelian aktual
menunjukkan setelah responden berminat, maka responden selalu mengambil
keputusan untuk melakukan reservasi hotel secara online memiliki nilai mean
tertinggi yaitu sebesar 4,15. Hasil ini menunjukkan bahwa setelah responden
berminat maka akan selalu mengambil keputusan untuk benar-benar melakukan
reservasi hotel secara online (pembelian aktual). Pada indikator setelah responden
berminat, maka akan selalu mengeluarkan uang untuk membayar reservasi hotel
online yang sudah dilakukan memiliki nilai mean terendah yaitu sebesar 4,11.
Hasil ini juga menunjukkan bahwa setelah responden berminat, responden
80 Universitas Kristen Petra
tersebut belum tentu membayar reservasi hotel online yang telah dilakukan. Hal
ini dapat dikarenakan responden tersebut membatalkan reservasi hotel online yang
telah dibuat.
Dari segi signifikansi tiap hipotesis maupun tiap indikator variabel
menunjukkan hasil yang berbeda-beda. Ada yang menunjukkan pengaruh yang
signifikan dan ada pula yang tidak signifikan antar variabel yang diteliti. Hasil
dari hipotesis akan mendukung fenomena yang terdapat pada latar belakang
penelitian. Dalam penelitian ini, variabel kualitas website dan E-WOM diharapkan
dapat menjadi faktor pembentuk utama dari keputusan reservasi hotel online yang
ingin dilakukan dengan variabel mediator persepsi risiko dan minat beli secara
online. Namun, hasil yang diperoleh adalah kualitas website terbukti tidak
memiliki pengaruh terhadap persepsi risiko namun memiliki pengaruh terhadap
minat beli secara online dalam membentuk keputusan untuk melakukan reservasi
hotel secara online. Sedangkan E-WOM terbukti tidak memiliki pengaruh
terhadap persepsi risiko maupun minat beli secara online dalam membentuk
keputusan untuk melakukan reservasi hotel secara online, sehingga dapat
dikatakan variabel E-WOM tidak dapat dijadikan faktor pembentuk utama dari
keputusan reservasi hotel secara online. Penelitian ini juga ingin membuktikan
pengaruh persepsi risiko terhadap minat beli secara online dan pengaruh minat
beli secara online terhadap pembelian aktual (reservasi hotel secara online). Hasil
yang diperoleh adalah persepsi risiko tidak berpengaruh terhadap minat beli
secara online, tetapi minat beli secara online berpengaruh terhadap pembelian
aktual yang dalam penelitian ini merupakan reservasi hotel secara online. Selain
itu, hasil dari Hipotesis 1, 2, 4, 5, 6 memiliki nilai koefisien regresi yang sesuai
dengan teori kecuali pada Hipotesis 3. Hipotesis 3 menunjukkan hubungan antara
E-WOM dan persepsi risiko yang seharusnya negatif berdasarkan teori, menjadi
positif pada hasil analisa SEM. Hal ini mungkin terjadi karena pada kenyataannya,
respoden memiliki kecenderungan untuk mencurigai E-WOM yang terlalu baik
atau bagus sebagai testimoni yang palsu (dibuat-buat). Oleh sebab itu,
berdasarkan hasil penelitian ini, semakin baik E-WOM, maka semakin tinggi
risiko yang dipersepsikan oleh responden.