Pengaruh Media Sosial terhadap Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z dalam Memilih Destinasi Wisata di Jabodetabek
Sisilia Alvionita* 1 , Eveline Gaby Sutanto 2 , Natasha Dyah Ayuningtyas 3 , Nyoman Krisna Wati 4 , Made Handijaya Dewantara 5
Hospitality Business Universitas Prasetiya Mulya, Indonesia 1,2,3,4,5 Email: made.handijaya@pmbs.ac.id

## Abstract
This study aims to determine the differences in social electronic word-of-mouth and travel motivation for Generation Z who are living in the Jabodetabek area. This research was conducted because it had never been done by previous researchers. The data collection used is by using a survey through Google Forms and literature studies from various journals. This study uses a quantitative approach by analyzing data through the IBM SPSS system. The results showed that there was a positive and significant relationship that the efficacy of generation Z travel decisions in choosing tourist destinations in the Jabodetabek area was influenced by the existence of the social electronic word of mouth and travel motivation. However, the differences in social electronic word-of-mouth and travel motivation among Generation Z who live in the Jabodetabek area are not homogeneous. Therefore, the calculation of the efficacy of their travel decisions also cannot be equated. The goals and motivations for the journey of Generation Z who live in Jakarta are not necessarily the same as Generation Z who live in other regions.
Keywords :  social electronic word of mouth, travel motivation, travel decision efficacy,  generation Z.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  perbedaan  social  electronic  word-of-mouth  dan  motivasi perjalanan Generasi Z yang berdomisili di wilayah Jabodetabek. Pengumpulan data yang digunakan adalah dengan menggunakan survei melalui Google Forms dan studi literatur dari berbagai jurnal. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan menganalisa data melalui sistem IBM SPSS. Hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan yang positif dan signifikan bahwa efikasi keputusan perjalanan generasi Z dalam memilih destinasi wisata di wilayah Jabodetabek dipengaruhi oleh adanya social electronic word of mouth dan travel motivation. Namun, perbedaan dalam social electronic word-of-mouth dan motivasi perjalanan di antara Generasi Z yang berdomisili di wilayah Jabodetabek tidak homogen. Oleh karena itu, perhitungan  efikasi  keputusan  perjalanan  mereka  juga  tidak  dapat  disamakan.  Tujuan  dan  motivasi perjalanan Generasi Z yang berdomisili di Jakarta belum tentu sama dengan Generasi Z yang berdomisili di wilayah lainnya.
Kata  Kunci :    social  electronic  word  of  mouth;  travel  motivation;  efikasi  keputusan  perjalanan; generasi Z.

## A. PENDAHULUAN
Menurut  Syukur  Kholil  (2011),  dengan  kemajuan  teknologi  di  Indonesia  saat  ini  banyak memberikan  dampak  yang  cukup  besar  untuk  kehidupan  masyarakat  yang  modern.  Dengan perkembangan  teknologi  yang  semakin  meluas,  membuat  orang-orang  semakin  mudah  dalam mempromosikan destinasi wisata yang baru. Adanya media sosial sangat membawa dampak yang besar kepada  industri  pariwisata  Indonesia.  Media  sosial  sebagai  salah  satu  media  yang  banyak  dijadikan sebagai tempat untuk mempromosikan barang/jasa, serta digunakan juga untuk mempromosikan tempat wisata. Hal itu membuat para traveler dengan sangat mudah mengakses lokasi wisata, mengetahui fasilitas yang disediakan, serta experience yang akan dirasakan jika berkunjung ke destinasi tersebut.
Di  Indonesia  sendiri,  pengguna  media  sosial  aktif  mencapai  150  juta  orang  dan  sebesar  97% pengguna media sosial adalah Generasi Z dan Milenial (Google Trend Indonesia, 2020). Selain itu, dikutip dari laman resmi We Are Social , per Januari 2020 di seluruh dunia terdapat 3,8 miliar pengguna media sosial. Angka penggunanya cukup meningkat hingga 9% atau 321 juta pengguna baru sejak tahun lalu (Okezone, 2020).
Generasi Z adalah orang yang lahir pada tahun 1993 sampai dengan tahun 2005 (Taylor & Keeter, 2010). Sebagian besar Generasi Z telah fasih dalam menggunakan media sosial. Hal ini didukung dengan data  We  Are  Social  Hootsuite  pada  bulan  Januari  2020  di  Indonesia,  di  mana  Generasi  Z  merupakan pengguna  media  sosial  yang  menduduki  peringkat  tiga  besar  diantara  usia  lainnya.  Oleh  karena  itu, Generasi Z dikenal sebagai pecandu yang naif, yang selalu ingin terhubung dengan digital (Koulopoulos dan Keldsen, 2014). Hal ini disebabkan karena mereka adalah generasi pertama yang memiliki akses ke teknologi  komunikasi  digital  dengan  skala  besar,  baik  dalam  bentuk  ponsel,  Wi-Fi,  serta  permainan komputer berinteraksi (Bassiouni dan Hackley, 2014). Mereka pun menganggap ponsel pintar adalah bagian penting dalam kehidupan mereka (Ozkan dan Solmaz, 2014). Selain itu, banyak Generasi Z yang tidak  terlalu  mendapatkan  perhatian,  banyak  generasi  ini  yang  tumbuh  dengan  orang  tua  tunggal, sehingga  mereka  hidup  dengan  mandiri  (Koulopoulos  dan  Keldsen,  2014).  Dengan  banyaknya penggunaan  media  sosial  di  Indonesia,  membuat  orang-orang  mudah  mengetahui  segala  informasi seputar tempat baru, budaya baru, serta aktivitas yang dilakukan masyarakat lokal. Sehingga untuk di Indonesia  khususnya,  sangat  berpeluang  untuk  menjadikan  media  sosial  sebagai  tempat  untuk melakukan pemasaran destinasi dan budaya Indonesia di ranah nasional dan global.
Ada survei yang menyatakan bahwa sebanyak 87% wisatawan menggunakan internet dan media sosial  untuk  merencanakan  perjalanan  wisata.  Selain  itu,  40%  wisatawan  mengunjungi  situs  jejaring sosial dalam memilih destinasi wisata yang berdasarkan rekomendasi dari pengguna media sosial lainnya (Fitriani,  2017).  Dalam  hal  ini,  dengan  didukung  data  Badan  Pusat  Statistik  mengenai  banyaknya wisatawan lokal maupun mancanegara yang berkunjung ke Indonesia dan juga Jakarta (Data Badan Pusat Statistik, 2015), maka penulis ingin mengetahui bagaimana hubungan media sosial bagi Generasi Z dalam memilih Indonesia dan wilayah Jabodetabek sebagai destinasi untuk berwisata.
Hingga saat ini, sudah banyak peneliti atau riset yang telah melakukan penelitian mengenai niat, minat, motivasi, dan perilaku Generasi X, Y, dan Z terhadap bidang pariwisata di Indonesia, namun hingga kini belum ada yang membahas mengenai pengaruh media sosial terhadap efikasi keputusan perjalanan Generasi Z mengenai kepercayaan individu akan menentukan destinasi wisata, khususnya di Indonesia. Pada dasarnya, internet telah mengubah cara manusia dalam mencari data (Abid, 2017). Dan berbagai informasi mengenai destinasi wisata di Indonesia telah ada di berbagai situs maupun aplikasi, sehingga akan sangat mudah dalam mencari berbagai informasi mengenai pariwisata Indonesia. Informasi yang tersedia pun sudah sangat jelas, yang dapat dilihat melalui berbagai situs, seperti indonesia.travel dan jakarta-tourism.go.id. Warga Negara Indonesia atau warga negara asing pun dapat mengakses informasi- informasi tersebut dengan mudah. Hal ini disebabkan karena media sosial dioptimalkan sebagai wadah promosi interaktif dalam bidang pariwisata (Fitriani, 2017).
Oleh karena itu, penulis akan mengevaluasi faktor-faktor penentu Generasi Z di Indonesia dalam membentuk  kepercayaan  kemampuan  menentukan  destinasi  wisata  Indonesia,  khususnya  wilayah Jabodetabek. Hal ini disebabkan karena masih sedikit atau belum ada penelitian yang mengkaji variabel social  electronic  word-of-mouth (e-WOM)  dan travel  motivation ,  serta  efikasi  keputusan  perjalanan Generasi Z.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  (1)  Untuk  mengetahui  hubungan  yang  signifikan  antara social electronic word-of-mouth dan pengaruh media sosial pada efikasi keputusan perjalanan Generasi Z dalam memilih  suatu  destinasi  wisata  di  Jabodetabek,  dan  (2)  Untuk  mengetahui  hubungan  yang  signifikan
antara travel motivation dan pengaruh media sosial pada efikasi keputusan perjalanan Generasi Z dalam memilih suatu destinasi wisata di Jabodetabek.

## 1. Electronic word-of-mouth (e-WOM)
Media sosial menjadi teknologi atau aplikasi dalam mengembangkan dan memelihara situs jejaring sosial, dengan cara posting informasi multimedia (seperti teks, gambar, audio, video), layanan berbasis teknologi, serta permainan (Albarran, 2013, hal. 2).  Selain itu, ada pendapat lain berdasarkan UCL Press, bahwa  saat  ini  media  sosial  merupakan  tempat  untuk  bersosialisasi  bagi  semua  orang,  bukan  hanya sebuah alat komunikasi. Tempat bersosialisasi melalui online mengenai suatu produk atau jasa sering kali disebut sebagai Electronic word-of-mouth (e-WOM). E-WOM merupakan sumber informasi penting ketika customer berbelanja produk maupun layanan di internet (Yan, Q., Wu, S., Zhou, Y., dan Zhang, L., 2018). Cheung  dan  Thadani  (2012)  menemukan  sebanyak  91%  pengguna  berkata  bahwa  berkenan  untuk memberikan ulasan online , blogs, dan bentuk lain dari User-generated Content (UGC) sebelum melakukan pembelian  suatu  produk  atau  layanan,  sementara  46%  pengguna  berkata  bahwa  konten  ini mempengaruhi efikasi keputusan perjalanan. Dengan pesat, ulasan online terdiri dari berbagai macam wujud  dan  bentuk. Reviews dapat  disediakan  secara  lokal  (pada  individual  produk,  website,  atau platform), didistribusikan (pada halaman Facebook perusahaan), atau layanan perbandingan (platform yang secara eksklusif menyajikan penilaian konsumen secara keseluruhan atas barang dan jasa, seperti TripAdvisor atau Yelp) (Pettersen, 2017).

## 2. Generasi Z
Generasi  Z  merupakan  generasi  yang  lahir  pada  tahun  1993  hingga  2005  (Koulopoulos  & Keldsen, 2014). Generasi ini terlahir di saat kondisi ekonomi yang tidak pasti yang membuat banyak orang menjual rumah dan aset lainnya (Monster Worldwide, 2016). Generasi ini juga dikenal sebagai digitally naif dan hyper  connected  junkies .  Generasi  Z  menjadi  generasi  pertama  yang  mengakses  teknologi komunikasi  dan  informasi  digital  dalam  bentuk  handphone,  wifi,  dan  interaksi  di  komputer game . Generasi Z tidak pernah membayangkan dunia jika dunia tanpa internet. Generasi Z meluangkan waktu mereka rata-rata 6,5 jam setiap harinya di depan alat-alat elektronik (handphone, tv, laptop, dll). Mereka juga  menulis  dan  mendapat  balasan  text  sebanyak  109,5  text  dalam  satu  hari.  Dan  mereka  memilih smartphone sebagai benda yang terpenting dalam hidup mereka.
Meskipun Generasi Z banyak menghabiskan waktu mereka di depan alat-alat elektronik, mereka tidak  selalu  anti  sosial.  Jika  dibandingkan  dengan  Generasi  Y  yang  lebih  sering  berkomunikasi menggunakan teks, Generasi Z lebih maju dengan memanfaatkan teknologi yang memungkinkan untuk melakukan social  interchange ,  seperti  skype,  facetime,  bahkan  melalui  video  game.  Generasi  Z  lebih menyukai face to face interaction terutama melalui alat-alat komunikasi masa kini.

## 3. Motivasi Perjalanan (Travel Motivation)
Motivasi  adalah  keinginan  atau willingness seseorang  untuk  sesuatu.  Menurut  Reeve  (2015), motivasi  merupakan  proses  internal  yang  dijadikan  dorongan  atau  kebutuhan  yang  menginginkan perubahan, baik dalam diri maupun untuk lingkungan. Motivasi menjadikan orang terdorong dan terarah untuk keterlibatannya dengan lingkungan dengan cara yang adaptif, terbuka, dan pemecahan masalah. Motivasi merupakan faktor penting bagi wisatawan di Indonesia memutuskan apa yang harus dikunjungi. Calon  wisatawan  akan  terlibat  kemungkinan  tujuan,  di  mana  ini  persepsi  dihasilkan  oleh  preferensi individu, pengalaman sebelumnya, dan informasi diperoleh.
Beberapa faktor dalam berwisata, wisatawan memilih untuk mendapatkan pengalaman yang baru sehingga memiliki kecenderungan untuk traveling mencari pengalaman yang menyenangkan. Selain itu,
berorientasi terhadap bucket list dan suka mencari lokasi melalui jalur yang terpencil/biasa dilalui oleh penduduk lokal (Expedia, 2017). Pengalaman merupakan hal yang umum yang dikalangan demografi wisatawan, khususnya generasi milenial. Namun untuk pengalaman yang dimaksud bukan hanya sekedar pengalaman. Adventure merupakan  motivasi  utama  untuk traveling dengan  30%  mengatakan  bahwa adventure merupakan hal yang wajib dilakukan.

## 4. Efikasi Keputusan Perjalanan
Menurut  George  R.  Terry  (2006),  pengambilan  keputusan  merupakan  salah  satu  pemilihan alternatif tertentu dari dua atau lebih alternatif yang ada. Sementara James A. F. Stoner berkata bahwa pengambilan  keputusan  adalah  proses  dalam  memilih  suatu  tindakan  untuk  menyelesaikan permasalahan. Untuk mempermudah pengambilan keputusan menggunakan pemikiran multikriteria.
Menurut  Kotler  dan  Keller  (2012),  pengambilan  keputusan  berkunjung  berdasarkan  atas pemilihan produk, pemilihan suatu brand, pemilihan saluran pembelian dan kunjungan, pemilihan waktu kunjungan, serta jumlah kunjungan. Sebelum datang ke suatu destinasi wisata, mayoritas orang terutama Generasi  Z  menentukan  kemana  akan  pergi  ke  suatu  destinasi  wisata  dengan  mengambil  keputusan sendiri maupun bersama orang lain seperti dengan teman atau keluarga. Faktor-faktor yang diutamakan oleh  Generasi  Z  dalam  memilih  destinasi  wisata  yang  akan  didatangi  adalah  karena  mereka  mencari informasi melalui media sosial.

## 5. Social Electronic Word-of-Mouth (e-WOM)
Generasi  Z  percaya  bahwa  mereka  paham  mengenai  teknologi  karena  mereka  tidak  pernah mengenal dunia tanpa smartphone dan media sosial (Zorn, 2017). Generasi Z adalah sebuah tantangan, karena perilaku mereka yang berbeda dibandingkan generasi sebelumnya yang menyebabkan perubahan perilaku konsumen. Generasi Z memiliki harapan tinggi, tidak setia pada brand dan lebih peduli dengan pengalaman (Schlossberg. 2016). Dengan demikian, Generasi Z sudah cakap dengan media sosial yang dapat  mengambil keputusan dan  memberikan pendapat mereka melalui electronic word-of-mouth (e- WOM), baik secara positif maupun negatif (Qurniawati, Rina Sari dan Nurohman, Yulfan Arif, 2018).
Internet sendiri dapat menciptakan paradigma baru dalam komunikasi word of mouth dan menjadi awal munculnya istilah dari electronic word-of-mouth (e-WOM)(Qurniawati, Rina Sari dan Nurohman, Yulfan Arif, 2018). Pertumbuhan dan popularitas media sosial telah memperluas opsi konsumen untuk mengetahui informasi produk, menawarkan rekomendasi terkait konsumsi konsumen sendiri dengan terlibat dalam eWOM. Ulasan online dapat membuat pengambilan keputusan lebih mudah bagi konsumen dengan mengurangi beban kognitif (Kudeshia, C. dan Umar, A., 2017) mengingat kepopularitasan sosial eWOM telah menjadi brand communication strategies sehingga dampak pada pengambilan keputusan konsumen tidak dapat diabaikan.
Zhu  dan  Lai  (2009)  mempelajari  bagaimana  informasi online mempengaruhi  pilihan  destinasi pariwisata. Mereka menemukan bahwa volume ulasan online dan blog turis berkorelasi secara signifikan dengan populasi penerimaan wisatawan yang sebenarnya. Berdasarkan penjelasan diatas, maka hipotesis yang terbentuk adalah:
H1: Terdapat hubungan yang signifikan antara social electronic word-of-mouth dan efikasi keputusan perjalanan Generasi Z.

## 6. Travel Motivation
Travel motivation merupakan kekuatan yang berasal dari dalam diri seseorang yang mendorong dan  membangkitkan  minat  seseorang  dalam  memilih  tujuan  tertentu  dengan  tujuan  mendapatkan manfaat dan kepuasan yang diinginkan (Pyo et al., 1989; Yoon and Uysal, 2005). Motivasi juga dapat
diartikan sebagai faktor socio psychological yang mendorong seseorang ke destinasi baru dan melakukan beberapa aktivitas di dalamnya (Iso Ahola, 1982).
Beard dan Ragheb (1983) mengembangkan variabel motivasi leisure berdasarkan cara kerja sistem Maslow  (1970).  Teori  motivasi leisure terdiri  dari  empat motif  travel ,  yang  menentukan  kepuasan pengunjung saat ikut serta dalam kegiatan rekreasi. Faktor travel yang diidentifikasi adalah: “Intelektual”, yang  mencakup  seperti  belajar  dan  mengeksplorasi;  “Sosial”.  mencakup  keinginan  untuk mengembangkan  persahabatan  dan penghargaan  orang  lain;  “ Competence  mastery ”,  mencakup  hal mengenai kesehatan dan kebugaran, serta; “ Stimulus avoidance ” yang meliputi keinginan seseorang untuk beristirahat atau bersantai dari rutinitas kegiatan sehari-hari. Penelitian ini menggunakan teori Beard dan Ragheb untuk tujuan menilai motivasi wisatawan saat melakukan travel. Teori Beard dan Ragheb untuk tujuan menilai motivasi wisatawan saat melakukan travel. Teori Beard dan Ragheb dipilih karena sejak didirikan pada tahun 1983, banyak peneliti (Mohsin et al., 2017; Albayrak dan Caber, 2018; Jia et al, 2018) telah menggunakan dan mengesahkannya.
Beberapa  peneliti  telah  melakukan review terhadap  motivasi traveling memiliki  hubungan terhadap faktor-faktor demografis. Temuan penelitian ini mengungkapkan bahwa wisatawan termotivasi untuk melakukan perjalanan ke taman nasional karena kebutuhan akan alam, kegiatan, pelarian, atraksi, fotografi, keluarga, dan sosialisasi. Lebih lanjut ditunjukkan bahwa faktor sosiodemografi dan motivasi mempengaruhi keputusan pengeluaran pengunjung. Berdasarkan penjelasan di atas, maka hipotesis yang terbentuk adalah:
H2: Terdapat hubungan yang signifikan antara travel motivation dengan efikasi keputusan perjalanan Generasi Z.

## B. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  untuk  memenuhi  tujuan  penelitian  yang ditentukan. Penelitian kuantitatif ini bertujuan untuk mencari keterkaitan antara setiap variabel yang nantinya  dapat  dijadikan  sebuah  kesimpulan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  subjek penelitian yaitu generasi Z yang berusia 17 hingga 27 tahun yang tersebar di wilayah Jabodetabek. Adapun objek penelitian pada penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh media sosial terhadap efikasi keputusan perjalanan Generasi Z dalam memilih destinasi wisata di wilayah Jabodetabek.
Instrumen penelitian yang  digunakan adalah online kuesioner yang dibagi menjadi dua bagian utama.  Bagian  pertama  membahas  secara  umum  informasi  tentang  responden.  Informasi  demografis seperti usia, jenis kelamin, pekerjaan, jenis sosial media yang sering digunakan, waktu penggunaan sosial media  dalam  sehari,  dan  lain-lain.  Bagian  ini  terdiri  dari  delapan  pertanyaan.  Bagian  kedua  terdiri informasi  yang  berkaitan  dengan electronic  word-of-mouth dan travel  motivation. Responden  diminta untuk  membuat  peringkat  daftar  pernyataan electronic  word-of-mouth dan travel  motivation sesuai dengan tingkat kepentingannya, menunjukkan apakah pernyataan tersebut menggambarkan apa yang mereka alami saat melakukan traveling pada skala Likert dari 1 (Sangat tidak setuju) sampai 5 (Sangat setuju). Adapun variabel dalam kuesioner serta sumber jurnalnya yaitu ditampilkan pada tabel 1.
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  literatur  dan menyebarkan online kuesioner. Adapun studi literatur dilakukan melalui pencarian data melalui jurnal, majalah, artikel, beserta tesis yang terkait dengan penggunaan media sosial, sifat dan perilaku Generasi Z, serta destinasi wisata yang terdapat di Jabodetabek. Kemudian penyebaran online kuesioner ini akan dilakukan melalui aplikasi Line, WhatsApp, Instagram (story dan direct message) serta Twitter dengan kriteria  responden  adalah  memiliki  rentang  usia  dari  17  hingga  27  tahun,  berdomisili  di  wilayah Jabodetabek, dan pernah melakukan traveling di wilayah Jabodetabek.
Tabel 1. Variabel dan Sumber Jurnal Rujukan Variable Sumber Jurnal Rujukan Social electronic word of mouth Zorn, R. L. (2017); Schlossberg, M. (2016); Rina Sari Qurniawati1, Yulfan Arif Nurohman. (2018); Kudeshia, C., & Kumar, A. (2017); Cheung, C. M. K., and D. R. Thadani (2012); Zhu, M. dan Lai, S. (2009). Travel motivation Pyo et al., 1989; Yoon and Uysal, 2005; Yoo, Yoon, and Eerang. (2018); Cavagnaro and Staffieri. (2015); Briliana
(2019); Kara and Mkwizu. (2020)
Dalam  melakukan  analisis  data,  peneliti  menggunakan  tools  SPSS  yang  mencakup  uji  Validitas Pearson, uji Uji Reliabilitas Cronbach Alpha, uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov, uji Korelasi Pearson, uji multikolinearitas, uji Autokorelasi Durbin-Watson, dan uji T-test. Dalam menguji validitas data, penulis menggunakan Uji Validitas Pearson  yang dasar pengambilan keputusan dalam pengujian ini adalah jika nilai r hitung lebih besar dari nilai r tabel dan nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0.05, maka item atau data tersebut dinyatakan valid serta hasil nilai r juga harus positif. Dalam menguji reliabilitas, penulis menggunakan  Uji  Reliabilitas  Cronbach’s Alpha.  Dasar  pengambilan  keputusan  dalam  uji  reliabilitas Cronbach’s  Alpha  adalah  jika  nilai  Cronbach  Alpha  lebih  besar  dari  0.6,  maka  kuesioner  atau  angket tersebut  dinyatakan reliable atau  konsisten.  Dalam  menguji  normalitas,  penulis  menggunakan  Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov yang bertujuan untuk mengetahui apakah nilai residual berdistribusi normal  atau  tidak.  Model  yang  baik  adalah  jika  data  memiliki  nilai  yang  berdistribusi  normal.  Pada pengujian  korelasi,  penulis  menggunakan  Uji  Korelasi  Pearson  untuk  mengetahui  tingkat  keeratan hubungan antar variabel yang dinyatakan dengan koefisien korelasi (r). Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0.05, maka terdapat korelasi antar variabel. Penulis juga menguji ada tidaknya multikolinearitas dalam data. Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model  regresi  ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel  bebas  atau  tidak.  Model  regresi  yang  baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebasnya. Dasar pengambilan keputusan dalam uji multikolinearitas adalah berdasarkan nilai Tolerance dan nilai VIF. Apabila nilai Tolerance lebih besar dari 0.10, dan nilai VIF lebih kecil dari 10.00 maka dinyatakan tidak terjadi multikolinieritas. Dalam menguji autokorelasi, penulis menggunakan Uji Autokorelasi Durbin-Watson yang dasar pengambilan keputusan dalam  uji  ini,  jika  nilai  Durbin-Watson  berada  diantara  nilai  dU  dan  (4-dU),  maka  tidak  terdapat autokorelasi. Penulis juga melakukan uji T yang dasar pengambilan keputusan dalam uji t ini adalah jika nilai  signifikansi  (Sig.)  lebih  kecil  dari  0.05,  maka  hipotesis  diterima.  Hipotesis  diterima  mengartikan bahwa variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

## C. HASIL DAN ANALISIS

## 1. Demografis Responden
Usia Tabel 2. Usia Usia Valid Frequency
Percent Valid Percent Cumulative Percent 17 6 1.8 1.8 1.8 18 21 6.4 6.4 8.2 19 118 35.9 35.9 44.1 20 106 32.2 32.2 76.1 21 29 8.8 8.8 85.1 22 13 4.0 4.0 89.1 23 8 2.4 2.4 91.5 24 9 2.7 2.7 94.2 25 7 2.1 2.1 96.4 26 7 2.1 2.1 98.5 27 5 1.5 1.5 100.0 Total 329 100.0 100.0
Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan data yang penulis kumpulkan, ada 118 responden yang merupakan tren usia pertama terbanyak, yaitu usia 19 tahun yang merepresentasikan 35.9%. Tren kedua terbanyak adalah responden dengan usia 20 tahun yang merepresentasikan 32.2%, dengan jumlah 106 orang. Tren ketiga terbanyak adalah responden dengan usia 21 tahun, sebanyak 29 orang, yang merepresentasikan 8.8%. Tren usia selanjutnya diikuti dengan urutan usia 18 tahun, 22 tahun, 24 tahun, 23 tahun, 25 dan 26 tahun, 17 tahun, serta 27 tahun.

## Domisili/Tempat Tinggal

## Tabel 3 Domisili Tempat Tinggal
Domisili Tempat Tinggal Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Bekasi 34 10.3 10.3 10.3 Bogor 68 20.7 20.7 31 Depok 24 7.3 7.3 38.3 Tangerang 138 41.9 41.9 80.2 Jakarta 65 19.8 19.8 100 Total 329 100.0 100.0
Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan total responden sebanyak 329, didapatkan data bahwa domisili responden paling banyak berasal dari Jakarta yaitu sebesar 41.9% dan domisili responden paling sedikit berasal dari Depok yaitu sebesar 7.3%.

## Lama penggunaan media sosial per hari

## Tabel 4. Lama Penggunaan Media Sosial Per Hari
Lama Penggunaan Media Sosial Per Hari
Valid Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent < 2 jam 14 4.3 4.3 4.3 > 6 jam 101 30.7 30.7 35.0 2-4 jam 75 22.8 22.8 57.8 4-6 jam 139 42.2 42.2 100.0 Total 329 100.0 100.0
Sumber: IBM SPSS Statistics
Dari    tabel  4,  dapat  dikatakan  bahwa  sebesar  42.2%  responden  menghabiskan  waktu menggunakan  sosial  media  setiap  harinya  yaitu  sebanyak  4-6  jam,  dan  sebesar  4.3%  responden menggunakan sosial media sebanyak <2 jam per hari.

## 2. Validity Test

## Social Electronic Word of Mouth

## Tabel 5 Validity Test Social Electronic Word of Mouth
Correlation Social E- WOM 1 Social E-WOM 2 Social E- WOM 3 Social E- WOM 4 Social E- WOM 5 Social E- WOM 6 Social E- WOM 7 Social E- WOM 8 Social E- WOM 9 Social E- WOM 10 Sum Social E-WOM Social E- WOM 1 Pearson Correlation 1 .107 .507 .453 .374 .222 .314 .286 -.274 .217 .621 Sig. (2-tailed) .052 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM 2 Pearson Correlation .107 1 .101 .259 .095 .274 .211 .217 -.066 .069 .454 Sig. (2-tailed) .052 .067 .000 .086 .000 .000 .000 .2360 .2120 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM 3 Pearson Correlation .507 .101 1 .513 .273 .262 .199 .224 -.260 .173 .566 Sig. (2-tailed) .000 .067 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .002 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM 4 Pearson Correlation .453 .259 .513 1 .249 .337 .362 .416 -.404 .251 .624 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM 5 Pearson Correlation .374 .095 .273 .249 1 .493 .331 .169 -.119 .293 .654 Sig. (2-tailed) .000 .086 .000 .000 .000 .000 .002 .031 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM 6 Pearson Correlation .222 .274 .262 .337 .493 1 .406 .322 -.254 .197 .628 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329
Social E- WOM 7 Pearson Correlation .314 .211 .199 .362 .331 .406 1 .386 -.304 .165 .575 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .003 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM1 Pearson Correlation .286 .217 .224 .416 .169 .322 .386 1 -.468 .082 .451 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .002 .000 .000 .000 .000 .139 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM1 Pearson Correlation -.274 -.066 -.260 -.404 -.119 -.254 -.304 -.468 1 .038 .094 Sig. (2-tailed) .000 236.000 0.000 0.000 0.031 0 0.000 0.000 498.000 0.089 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Social E- WOM 10 Pearson Correlation .217 .069 .173 .251 .293 .197 .165 .082 .038 1 .514 Sig. (2-tailed) .000 .212 .002 .000 .000 .000 .003 .139 .498 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Sum Social E- WOM Pearson Correlation .621 .454 .566 .624 .654 .628 .575 .451 -.094 .514 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 0.089 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329
Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan hasil analisis data menggunakan Pearson, dapat diketahui bahwa WOM 9 tidak valid, karena nilai r hitung lebih kecil dari nilai r tabel, dan nilai signifikansi (Sig.) lebih besar dari 0.05. Selain itu, hasil nilai r negatif, sehingga tidak valid. Namun, item lainnya dapat dinyatakan valid, karena nilai r hitung (positif) lebih besar dari nilai r tabel, dan nilai signifikansi (Sig.) lebih kecil dari 0.05.

## Travel Motivation

## Tabel 6 Validity Test Travel Motivation
Correlation Travel Motivatio n 1 Travel Motivatio n 2 Travel Motivatio n 3 Travel Motivatio n 4 Travel Motivatio n 5 Travel Motivatio n 6 Travel Motivatio n 7 Travel Motivatio n 8 Travel Motivation Pearson Correlation 1 .380 .434 .293 .207 .325 .277 .237 .655
1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Travel Motivation 2 Pearson Correlation .380 1 .378 .323 .223 .182 .245 .291 .651 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .001 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Travel Motivation 3 Pearson Correlation .434 .378 1 .302 .221 .351 .185 .206 .652 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .001 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Travel Motivation 4 Pearson Correlation .293 .323 .302 1 .047 .217 .203 .113 .541 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .398 .000 .000 .040 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Travel Motivation 5 Pearson Correlation .207 .223 .221 .047 1 .151 .200 .137 .505 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .006 .000 .013 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Travel Motivation 6 Pearson Correlation .325 .182 .351 .217 .151 1 .149 .103 .523 Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .006 .007 .061 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Travel Motivation 7 Pearson Correlation .277 .245 .185 .203 .200 .149 1 .336 .571 Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .000 .000 .007 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Travel Motivation 8 Pearson Correlation .237 .291 .206 .113 .137 .103 336 1 .530 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .040 .013 .061 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Sum Travel Motivation Pearson Correlation .655 .651 .652 .541 .505 .523 .571 .530 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329
Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan  hasil  analisis  data,  dapat  diketahui  data  ini  valid,  karena  seluruh item  ‘Travel Motivation’ memiliki nilai r hitung lebih besar dibandingkan r tabel, dan nilai signifikansi (Sig.) juga lebih kecil dari 0.05.

## Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z
Tabel 7 Validity Test Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z Correlations
Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 1 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 2 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 3 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 4 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 5 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 6 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 7 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 8 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 9 Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z 10 Sum Efikas i Keput usan Perjal anan Gener asi Z Efikasi Keputu- san Perjala- nan Generasi Z 1 Pears on Correl ation 1 .596 .498 .394 .299 .357 .193 .210 .398 .115 .587 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .037 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 2 Pears on Correl ation .596 1 .471 .434 .366 .333 .195 .213 .430 .132 .606 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .037 .017 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 3 Pears on Correl ation .498 .471 1 .368 .319 .308 .180 .245 .343 .062 .558 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .001 .000 .000 .259 .000 N 329 329 329 329 329 329 329
329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 4 Pears on Correl ation .394 .434 .368 1 .661 .373 .317 .403 .361 .204 .698 Sig. (2- .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
tailed)
N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 5 Pears on Correl ation .299 .366 .319 .661 1 .442 .406 .444 .349 .213 .705 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 6 Pears on Correl ation .357 .333 .308 .373 .442 1 .541 .557 .308 .362 .753 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 7 Pears on Correl ation .193 .195 .180 .317 .406 .541 1 .704 .220 .209 .677 Sig. (2- tailed) .000 .000 .001 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 8 Pears on Correl ation .210 .213 .245 ..403 .444 .577 .704 1 .245 .226 .677 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329
329 329 329 329 Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 9 Pears on Correl ation .390 .430 .343 .361 .349 .308 .220 .245 1 .123 .559 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329
329 329 329 329
Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z 10 Pears on Correl ation .115 .132 .062 .204 .213 .362 .209 .226 .123 1 .456 Sig. (2- tailed) .037 .017 .259 .000 .000 .000 .000 .000 .026 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 Sum Efikasi Keputusa n Perjalana n Generasi Z Pears on Correl ation .587 .606 .558 .698 .705 .753 .677 .716 .559 .546 1 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329 329

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan hasil analisis data, dapat diketahui bahwa data ini valid, karena seluruh item ‘Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z’ memiliki nilai r hitung lebih besar daripada r tabel, dan nilai signifikansi (Sig.) juga lebih kecil dari 0.05.

## 3. Reliability Test

## Social Electronic Word of Mouth
Tabel 8 Reliability Test Social Electronic Word-of-Mouth

## Reliability Statistics
Cronbach’s Alpha N of items .765 9
Sumber: IBM SPSS Statistics
Setelah melakukan uji validitas, diketahui bahwa item WOM 9 tidak valid, sehingga penulis tidak menggunakannya  saat  menguji  reliabilitas.  Berdasarkan  hasil  analisis  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa seluruh  item  tersebut reliable , karena  nilai  Cronbach’s  Alpha  lebih  besar  dari  0.6,  yaitu  dengan  nilai keseluruhan sebesar 0.765.

## Travel Motivation
Tabel 9 Reliability Test Travel Motivation

## Reliability Statistics
Cronbach’s Alpha N of items .707 8
Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan hasil analisa di atas, dapat diketahui bahwa seluruh item tersebut reliable , karena nilai Cronbach’s Alpha lebih besar dari 0.6, yaitu dengan nilai keseluruhan sebesar 0.707.

## Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z
Tabel 10 Reliability Test Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z

## Reliability Statistics
Cronbach’s Alpha N of items .827 10
Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan hasil analisa di atas, dapat diketahui bahwa seluruh item tersebut reliable , karena nilai Cronbach’s Alpha lebih besar dari 0.6, yaitu dengan nilai Cronbach’s Alpha keseluruhan sebesar 0.827.

## 4. Normality Test

## Tabel 11 Normality Test

## One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N 329 Normal Parameters Mean .0000000 Std. Deviation 4.93057587 Most Extreme Differences Absolute 0.044 Positive 0.029 Negative -.044 Test Statistics .044 Assymp. Sig. (2-tailed) .200 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Uji  normalitas  dengan  Kolmogorov-Smirnov  pada  tabel  diatas,  menunjukkan  bahwa  nilai signifikansi bernilai 0.200, di mana 0.200 lebih besar dari 0.05, maka data atau hasil kuesioner ini dapat dikatakan distribusi normal (normal).

## 5. Hypothesis Testing

## Hipotesis 1
H1: Terdapat hubungan yang signifikan antara social electronic word-of-mouth dan Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z.

## Tabel 12 ANOVA Test Hypothesis 1

## ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2683.287 1 2683.287 95.877 .000 Residual 9151.692 327 27.987 Total 11834.979 328
a. Dependent Variable: Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z
b. Predictors: (Constant), Sum Social E-WOM
Sumber: IBM SPSS Statistics
Dari tabel diatas, diketahui bahwa nilai F hitung sebesar 95.877, dikarenakan nilai F hitung 95.877 > nilai F tabel 2.996, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis diterima atau dengan kata lain variabel ‘Social Electronic Word -of- Mouth’ berpengaruh terhadap variabel ‘Efikasi Keputusan Perjalanan Gen erasi Z’.
Tabel 13 Nilai Signifikansi Hypothesis 1

## Correlations
Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z Sum Travel Motivation Pearson Correlation Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z 1.000 .476 Sum Travel Motivation .476 1.000 Sig. (1-tailed)  Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z . .000 Sum Travel Motivation .000 . N Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z 329 329 Sum Travel Motivation 329 329

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Pada tabel diatas, nilai signifikansi untuk variabel Social Electronic Word of Mouth dan Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z adalah 0.000 < 0.05, sehingga kedua variabel
memiliki hubungan atau berkorelasi.
Variabel Social  Electronic  Word  of  Mouth terhadap  Efikasi  Keputusan  Perjalanan  Generasi  Z memiliki pearson correlation sebesar 0.476, sehingga memiliki bentuk hubungan positif dengan derajat korelasi sedang. Semakin tinggi Social Electronic Word-of-Mouth maka semakin tinggi efikasi keputusan perjalanan generasi Z atau semakin rendah Social Electronic Word-of-Mouth maka semakin rendah efikasi keputusan perjalanan generasi Z.

## Tabel 14. Model Summary Hypothesis 1

## Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .476 .227 .224 5.290 1.790
a. Predictors: (Constant), Sum Social E-WOM
b. Dependent Variable: Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan tabel ‘Model Summary’, dapat diketahui bahwa pengaruh yang diberikan variabel independen terhadap variabel dependen sebesar 22.7%. Sedangkan, berdasarkan nilai Durbin-Watson, dapat diketahui bahwa data ini terdapat autokorelasi, karena nilai Durbin-Watson data ini lebih kecil dari nilai dU [1.7990], yaitu 1.790.

## Tabel 15 Model Regresi
Hypothesis 1

## Coefficients
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) 13.341 2.613 5.106 .000 Sum Social E-WOM .664 .068 .476 9.792 .000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Dalam model regresi, nilai tolerance pada variabel Electronic Word of Mouth adalah 1.00. Maka dari itu, data ini dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas, karena nilainya lebih besar dibandingkan 0.10, yaitu 1.00 > 0.10.
Sama halnya dengan nilai tolerance, nilai VIF model regresi pada variabel Electronic Word-of-Mouth juga memiliki nilai sebesar 1.00, maka dapat dinyatakan bahwa data ini tidak terjadi multikolinearitas, karena bernilai 1.00 < 10.00.
Selain itu, dengan uji t, kesimpulan yang dapat ditarik adalah sebagai berikut. Hipotesis pertama mempunyai  nilai  signifikansi  sebesar  0.000.  Artinya,  hipotesis  ini  diterima,  dan  adanya  hubungan signifikan antara Social Electronic Word-of-Mouth dan efikasi keputusan perjalanan generasi Z.

## Hipotesis 2
H2: Terdapat hubungan yang signifikan antara travel motivation dan Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z.
Tabel 16 ANOVA Test Hypothesis 2 ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2687.668 1 2687.668 96.079 .000 Residual 9147.310 327 27.973 Total 11834.979 328
c. Dependent Variable: Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z
d. Predictors: (Constant), Sum Travel Motivation

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Dari tabel diatas, diketahui bahwa nilai F hitung sebesar 96.079, dikarenakan nilai F hitung 96.079 > nilai F tabel 2.996, maka dapat disimpulkan bahwa variabel ‘Travel Motivation’ berpengaruh terhadap variabel ‘Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z’ atau dengan kata lain hipotesis tersebut diterima.
Tabel 17 Nilai Signifikansi Hypothesis 2

## Correlations
Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z Sum Travel Motivation Pearson Correlation Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z 1.000 .477 Sum Travel Motivation .477 1.000 Sig. (1-tailed)  Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z . .000 Sum Travel Motivation .000 . N Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z 329 329 Sum Travel Motivation 329 329
Sumber: IBM SPSS Statistics
Variabel Travel Motivation terhadap Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z memiliki pearson correlation sebesar 0.477, sehingga memiliki bentuk hubungan positif dengan derajat korelasi sedang. Semakin tinggi Travel Motivation maka akan semakin tinggi efikasi keputusan perjalanan generasi Z, atau semakin rendah Travel Motivation maka akan semakin rendah pula efikasi keputusan perjalanan generasi Z.

## Tabel 18 Model Summary Hypothesis 2

## Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .477 .227 .225 5.289 1.854
c. Predictors: (Constant), Sum Travel Motivation
d. Dependent Variable: Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan tabel ‘Model Summary’, variabel independen memberikan pengaruh secara parsial maupun  simultan  sebesar  22.7%  terhadap  variabel  dependen.  Sedangkan,  berdasarkan  nilai  Durbin- Watson, dapat diketahui bahwa data ini tidak terdapat autokorelasi, karena nilainya terletak diantara dU [1.7990] dan (4-dU) [2.201], yaitu 1.854.

## Tabel 19 Model Regresi
Hypothesis 2

## Coefficients
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF 1 (Constant) 16.130 2.328 6.929 0.000 Sum Travel Motivation .687 .070 .477 9.802 0.000 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Sum Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z

## Sumber: IBM SPSS Statistics
Berdasarkan tabel ‘Coefficients’, data ini memiliki nilai Tolerance dan nilai VIF sebesar 1.000, maka kesimpulannya adalah data ini tidak ada gejala multikolinearitas.
Selain  itu, melalui uji t, kesimpulan yang dapat ditarik  adalah sebagai berikut.  Hipotesis kedua menunjukkan bahwa hubungan antara Travel Motivation dan efikasi keputusan perjalanan generasi Z mempunyai nilai signifikansi sebesar 0.000. Artinya, hipotesis diterima.
Dari  kedua  hasil  uji  hipotesis,  penulis  mendapatkan  ‘theoretical  framework’  penelitian  sebagai berikut.
Uji Regresi Berganda (Multiple Regression) Tabel 1.19 Multiple Regression Test
Berdasarkan tabel di atas, nilai signifikansi (Sig.) dalam uji F menunjukkan bahwa variabel ‘Sum Social  e- WOM’  dan  ‘Sum  Travel  Motivation’  secara  bersama -sama/simultan  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel ‘Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z’ dengan nilai signifikansi sebesar 0.000. Selain itu, diketahui juga bahwa nilai F hitung bernilai 78.928, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis diterima dengan pernyataan F hitung 78.928 > F tabel 2.996. Artinya, variabel ‘Sum Social e - WOM’ dan ‘Sum Travel Motivation’ secara simultan berpengaruh terhadap variabel ‘Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z’.
Tabel output ‘Model Summary Hipotesis 1’ menunjukkan bahwa nilai R Square adalah 0.326 atau sebesar  32.6%.  Artinya,  variabel  ‘Sum  Social  e - WOM’  dan  ‘Sum  Travel  Motivation’  secara  simultan berpengaruh terhadap variabel ‘Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z’ sebesar 32.6%.
Selain itu, tabel output ‘Coefficients’ menunjukkan bahwa nilai t hitung variabel ‘Sum Social e - WOM’ adalah 6.926. Maka kesimpulannya adalah hipotesis pertama diterima dengan kenyataan bahwa nilai t hitung 6.926 > nilai t tabel 1.960. Artinya, Social e-WOM memiliki pengaruh terhadap Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z. Sedangkan, nilai t hitung variabel ‘Sum Travel Motivation’ adalah 6.939. Maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis kedua juga diterima dengan nilai t hitung 6.939 > nilai t tabel 1.960. Dengan kata lain, Travel Motivation memiliki pengaruh terhadap Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z.

## 6. Path Analysis

## Direct Effect
Peneliti juga melakukan analisis pengaruh Social e-WOM dan Travel Motivation terhadap Efikasi Keputusan  Perjalanan  Generasi  Z  dalam  penelitian  ini.  Di  mana Social  e-WOM dan  Travel  Motivation berperan  sebagai independent  variable, sedangkan  Efikasi  Keputusan  Perjalanan  Generasi  Z  sebagai dependent variable . Dari hasil penyebaran kuesioner dan analisis data kuesioner melalui SPSS - khususnya uji hipotesis - didapatkan hasil sebagai berikut.
Dari hasil analisis tersebut, maka terbentuk kesimpulan bahwa variabel Social e-WOM dan Travel Motivation sama-sama  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0.000.  Dalam  hal  ini,  terdapat  teori  bahwa hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat dapat diterima apabila nilai signifikansinya lebih kecil dari 0.05. Oleh karena itu, kesimpulan yang dapat ditarik, yaitu adanya hubungan atau pengaruh antara Social e-WOM dengan Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z, dan variabel Travel Motivation memiliki hubungan atau pengaruh terhadap Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z di Jabodetabek.

## D. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  di  atas,  perbedaan  dalam social  electronic  word-of-mouth dan  motivasi perjalanan di antara Generasi Z yang berdomisili di wilayah Jabodetabek tidak homogen. Oleh karena itu, perhitungan  efikasi  keputusan  perjalanan  mereka  juga  tidak  dapat  disamakan.  Tujuan  dan  motivasi perjalanan Generasi Z yang berdomisili di Jakarta belum tentu sama dengan Generasi Z yang berdomisili di Bogor, Depok, Tangerang, ataupun Bekasi.
Para  Generasi  Z  percaya  bahwa online  review di  media  sosial  memberikan  fakta,  kemudian menggunakan online review tersebut sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan dalam berwisata. Mereka juga sering membaca ataupun membagikan pengalaman berwisata dalam media sosial yang  sering  digunakan.  Selain  itu,  motivasi  berwisata  seperti  mengeksplorasi  dunia,  mempererat hubungan pertemanan dan penghargaan terhadap orang lain, meningkatkan kesehatan dan kebugaran, serta  keinginan  untuk  memiliki  waktu  istirahat  dan  bersantai  dari  rutinitas  sehari-hari,  dapat mempengaruhi Generasi Z dalam memperkuat efikasi keputusan berwisatanya, terutama dalam memilih destinasi wisata.
Peneliti berharap agar penelitian yang telah dibuat ini mampu memberikan sumbangsih untuk pendidikan  serta  berguna  bagi  para  pelaku  industri  dalam  bidang hospitality .  Dengan  mengetahui data/informasi  terkait  efikasi  keputusan  perjalanan  generasi  Z,  pelaku  industri  harus  dapat/mampu meningkatkan strategi pemasaran, khususnya dalam menyampaikan benefit atau experience apa yang akan didapatkan pengunjung saat mengunjungi destinasi wisata tersebut. Dalam hal ini, manajer destinasi di wilayah Jabodetabek juga harus dapat memperkuat citra destinasi dan menjaga ulasan pengunjung di media sosial, serta mempromosikan destinasi tersebut sebagai tujuan untuk mendapatkan pengalaman, belajar mengenai hal baru, memperbaiki kemampuan ( skill ) diri, serta mengembangkan kebugaran fisik. Selain itu, pelaku industri juga harus dapat/mampu menggunakan media sosial sebagai tools yang efektif
dalam membangun awareness dan engagement pengunjung, mengingat penggunaan media sosial untuk generasi Z di Jabodetabek mencapai 4 hingga 6 jam sehari.
Penelitian  ini  mencatat  beberapa  keterbatasan  yang  mungkin  dapat  digunakan  sebagai  bahan pembelajaran untuk penelitian selanjutnya. Pertama, pengumpulan data ini dilaksanakan ketika masa PSBB dan periode ujian akhir semester, di mana para Generasi Z sedang fokus pada pengerjaan tugas kuliah, tugas akhir semester, serta struggle pada pekerjaan masing-masing. Oleh karena itu, ada baiknya jika pengumpulan data diambil ketika subjek penelitian (dalam penelitian ini, Generasi Z) sedang dalam masa  liburan  atau  saat  waktu  kosong.  Kedua,  penelitian  ini  hanya  terbatas  kepada  Generasi  Z  yang berdomisili di wilayah Jabodetabek dan pernah berwisata ke wilayah Jabodetabek. Sedangkan, berwisata ke  luar  pulau  dan  luar  negeri  lebih  menarik  bagi  sebagian  besar  Generasi  Z  yang  berdomisili  di Jabodetabek. Oleh karena itu, untuk penelitian selanjutnya, sebaiknya dapat memilih subjek penelitian yang lebih relevan dan tepat. Ketiga, dalam penelitian hanya berfokus terhadap pengujian dua variabel independen yaitu Social e-WOM dan Travel Motivation terhadap Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z. Sedangkan masih ada berbagai macam faktor lainnya ( indirect effect ) yang berperan dalam penentuan Efikasi Keputusan Perjalanan Generasi Z.

## Daftar Referensi
Journal Article Abid,  N.  (2017). Peluang  dan  Tantangan  Pelayanan  Perpustakaan  Berbasis  Media  Sosial  : Perspektif Pustakawan Stain Kudus , (ed 5.), pp. 47 – 68.
Bassiouni, D. H., & Hackley, C. (2014). Generation Z children’s adaptation to digital consumer culture: A critical literature review. Journal of Customer Behaviour, 13 (2), pp 113 – 133. Beard, J. and Ragheb, M. (1983). Measuring leisure motivation. Journal of Leisure Research , Vol. 15, pp. 219-228.
Briliana, Vita. (2019). What do Millennials see in Indonesia? An analysis of Generation Y travel intentions through Social Media. African Journal of Hospitality, Tourism and Leisure , GCBSS Special Edition.
Cavagn aro, Elena and Staffieri, S. (2015). A Study of Students’ Travellers Values and Needs in Order to Establish Futures Patterns and Insights. JOURNAL OF TOURISM FUTURES VOL. 1 NO. 2 2015, pp. 94-107, Emerald Group Publishing Limited, ISSN 2055-5911 Cheung,  C.  M.  K.,  and  D.  R.  Thadani.  (2012). The  impact  of  electronic  word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model. Decision Support Systems 54: pp. 461 – 70.
Fitriani,  Y.  (2017). Analisis  Pemanfaatan  Berbagai  Media  Sosial  sebagai  Sarana  Penyebaran Informasi bagi Masyarakat. Diakses dari
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/paradigma/article/view/2120/1708 Fukami, N., Yamada, K., & Uchiyama, Y. (2014). Capturing the Dynamics and Changes of Global Megacities From a Living Environment Point of View . The Report on Global City History. The  Megacities  Project.  Research  Institute  for  Humanity  (RIHN).  Diakses  dari https://repository.kulib.kyoto-
u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/210474/1/jsd.v8n1p108.pdf
George,  R.  Terry.  (2006).  EWOM:  the  impact  of  customer-to-customer  online  know-how exchange on customer value and loyalty. Journal of BusinessResearch , Vol. 59 No. 4, pp. 449-56.
Iso  Ahola,  S.  (1982).  Toward  a  Social  Psychology  Theory  of  Tourism  Motivation. Annals  of Tourism Research , Vol. 12, pp. 256-262. Kara,  N.S,  and  Kezia  Herman  Mkwizu.  (2020). Demographic  factors  and  travel  motivation among leisure tourists in Tanzania . International Hospitality Review Emerald Publishing Limited.
Kudeshia, C., & Kumar, A. (2017). Social eWOM: does it affect the brand attitude and purchase intention of brands? Management Research Review, 40 (3), 310 – 330. Kozak, M. (2002). Comparative analysis of tourist motivations by nationality and destinations.
Tourism Management , Vol. 23 No. 3, pp. 221-232.
Mohsin, A., Lengler, J. and Chaiya, P. (2017). Does travel interest mediate between motives and intention to travel? A case of young Asian travelers. Journal of Hospitality and Tourism Management , Vol. 31, pp. 36-44.
Pettersen, L. (2017). Rating mechanisms among participants in sharing economy platforms . First Monday22. doi:10.5210/fm.v22i12.7908.
Pyo, S., B. Mihalik, and M. Uysal. (1989). Attraction Attributes and Motivations: A Canonical Correlation An&&. Annals of Tourism Research, 16, pp. 277-282.
Rina Sari Qurniawati1, Yulfan Arif Nurohman. (2018). eWOM Pada Generasi Z Di Social Media. Jurnal Ekonomi Manajemen Sumber Daya Vol. 20, No. 2. Saayman, M. and Saayman, A. (2009). Why travel motivational and socio-demographics matter in managing a national park , Koedoe, Vol. 51 No. 1, pp. 1-9. Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Bandung: Alfabeta Taylor, P.,
&  Keeter,  S.  (2010).  Millennials:  A  portrait  of  generation  next. Washington,  DC:  Pew Research Center . Retrieved from 6 Maret 2020,
http://www.pewsocialtrends.org/les/2010/10/millennials-condent-connected-open- to-chan ge.pdf.
Yan,  Q.,  Wu,  S.,  Zhou,  Y.,  &  Zhang,  L.  (2018).  How  differences  in  eWOM  platforms  impact consumers’ perceptions and decision -making. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce , 28(4), pp. 315 – 333. Yoo, Chang-Keun, Donghwan Yoon and Eerang Park. Tourist motivation: an integral approach to destination choices , (2018). pp. 169-185. Yoon,  Yooshik  &  Uysal,  Muzaffer.  (2005). An  Examination  of  the  Effects  of  Motivation  and Satisfaction on Destination Loyalty: A Structural Model. Tourism Management . 26. 45-56. 10.1016/j.tourman.2003.08.016.
Zhu,  M.  and  Lai,  S.  (2009). Paper  presented  at  the  International  Conference  on  Electronic Commerce  and  Business  Intelligence  (ECBI) ,  Beijing,  6-7  June,  available  at: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber¼05189500.  Retrieved  from  8 April 2020.
Zorn, R. L. (2017). Coming in 2017: A New Generation of Graduate Students--The Z Generation . College & University, 92(1), 61-63.

## Book
Albarran,  A.  B.  (2013). The  Social  Media  Industries .  Diakses  pada  2  April  2020,  dari (https://books.google.co.id/books?id=lX50qh2WRKoC&pg=PA2&lpg=PA2&dq=the+tec hnologies+or+applications+that+people+use+in+developing+and+maintaining+their+s oc
ial+networking+sites.+This+involves+the+posting+of+multimedia+information+(e.g.,+t e xt,+images,+audio,+video),+location- based+services+(e.g.,+Foursquare),+gaming+(e.g.+ Farmville,+Mafia+Wars)]&source=bl&ots=7RJ9BVayT5&sig=ACfU3U2qLi_mYXq2C 9TwIej0mpXIl5Wpbw&hl=en&sa=X&ved=2ahUKEwiJpfCM8MnoAhXEXisKHZGgC PwQ6AEwAHoECAwQKA#v=onepage&q=the  technologies  or  applications  that  people use in developing and maintaining their social networking sites. This involves the posting of multimedia information (e.g., text, images, audio, video), location-based services (e.g., Foursquare), gaming (e.g. Farmville, Mafia Wars)]&f=false).
Hunsinger, J., & Senft, T. M. (2014). The Social Media Handbook . Diakses pada 2 April 2020, dari https://books.google.co.id/books?id=nXHhAQAAQBAJ&pg=PA1&lpg=PA1&dq=netwo rked+information+services+designed+to+support+in- depth+social+interaction,+community+formation,+collaborative+opportunities+and+co llaborative+work&source=bl&ots=B
JGIBC4qs_&sig=ACfU3U0lrN81F-Mgmfwpo-
1YS7r6jCA54A&hl=en&sa=X&ved=2ah UKEwiVyeGW68noAhUF8HMBHR-
wAmoQ6AEwAHoECAsQKA#v=onepage&q=net worked information services designed to support  in-depth  social  interaction,  community  formation,  collaborative  opportunities and collaborative work&f=false.
Kuncoro,  Mudrajad.  2009. Metode Riset  Untuk Bisnis & Ekonomi . Penerbit Erlangga.  Jakarta. Kotler,  dan  Keller.  (2012). Manajemen  Pemasaran .  Edisi  12.  Jakarta:  Erlangga Koulopoulos, T., & Keldsen, D. (2014). The Six Forces Shaping the Future of Business: The Gen Z Effect . New York and Oxon: Bibli-omotion Inc. Kholil, S., (Ed), (2011). Teori Komunikasi Massa. Bandung: Cipta Pustaka Media.
Internet Source
Jumlah Penduduk Provinsi DKI Jakarta Menurut Kelompok Umur dan Jenis Kelamin, (2018).
Diakses pada 3 April 2020, dari
https://jakarta.bps.go.id/dynamictable/2019/09/16/58/jumlah-penduduk-provinsi- dki-jaka rta-menurut-kelompok-umur-dan-jenis-kelamin-2018-.html.
Okezone  techno,  2020.  Pengguna  Media  Sosial  di  Dunia  Capai  3,8  Miliar  Retrieved  from https://techno.okezone.com/read/2020/02/20/207/2171425/pengguna-media-sosial- di-du nia-capai-3-8-miliar.
Reeve,  J.  (2015). Understanding  motivation  and  emotion (6th  ed.).  Hoboken,  NJ:  Wiley. Retrieved  from  https://kumparan.com/kumparanfood/7-destinasi-kuliner-legendaris- di-pasar-lama-tange rang-1544605535174937979. Retrieved from 3 April 2020.
Schlossberg, M. (2016). Teen Generation Z is being called ‘millennials on steroids,’ and that could be  terrifying  for  retailers .  Retrieved  from  9  Juli,  2016,  Business  Insider  UK: http://uk.businessinsider.com/millennials-vs-gen-z-2016-2