## Analisis Kepuasan dan Loyalitas Pengunjung Terhadap Pelayanan di Kawasan Wisata Goa Selomangleng Kota Kediri dengan Pendekatan Structural Equation Modeling
Yollafie Asmara dan Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : yollafie12@mhs.statistika.its.ac.id dan vita_ratna@statistika.its.ac.id
Abstrak —Kawasan Wisata Goa Selomangleng merupakan salah satu obyek wisata di Kota Kediri. Jumlah pengunjung pada tahun 2014 mencapai 105.262 pengunjung,  sedangkan  tahun  2015  jumahnya  menurun drastis  sebesar  75.765  pengunjung.  Ber-dasarkan  hal tersebut  diperlukan  sebuah  penelitian  untuk  meng-analisis tingkat  kepuasan  dan  loyalitas  pengunjung  Kawasan Wisata Goa Selomangleng. Data yang digunakan merupakan  data  primer  yang  dianalisis  menggunakan metode Importance  Performance  Analysis (IPA), Structural Equation  Modeling (SEM),  dan Net  Promoter  Score (NPS). Terdapat  33  indikator  yang  terdiri  dari  25  indikator variabel kualitas pelayanan, 3 indikator variabel kepuasan, dan  5  indikator  variabel  loyalitas.  Hasil  IPA  menyatakan, indikator  yang  perlu  diperbaiki  adalah  kinerja  petugas dalam memberikan rasa nyaman dan pelayanan yang baik, kebersihan  fasilitas  umum  serta  kebersihan  lingkungan. Sedangkan  analisis  SEM  menghasilkan  bahwa  terdapat pengaruh  langsung  antara  variabel  kualitas  pelayanan terhadap  kepuasan  pengunjung,  kualitas  pelayanan terhadap  loyalitas  pengunjung  dan  variabel  kepuasan dengan loyalitas pengunjung. Selain itu, terdapat pengaruh tak langsung antara  kualitas pelayanan ter-hadap loyalitas dan  hubungan  kualitas  pelayanan  terhadap  loyalitas melalui  variabel  kepuasan.  Tingkat  loyalitas  pengunjung tergolong sangat rendah yaitu sebesar -13%. Artinya, besar kemungkinan  pengunjung  akan  berpindah  ke  tempat wisata lain.
Kata Kunci — Importance Performance Analysis,
Kepuasan,  Kualitas  Pelayanan,  Loyalitas, Net  Promoter Score, Structural Equation Modeling .

## I. PENDAHULUAN
ota Kediri merupakan salah satu Pemerintahan Kota yang  ada  di  provinsi  Jawa  Timur.  Kota  Kediri memiliki  potensi  obyek-obyek  pariwisata  baik  wisata sejarah,  alam,  industri  maupun  olahraga.  Salah  satu obyek  wisata  sejarah  dan  alam  yang  potensial  adalah situs sejarah Goa Selomangleng. Pemerintah Kota Kediri berusaha  mengembangkan  potensi  wisata  serta  menarik minat pengunjung dengan membangun Museum Airlangga dan Wisata Air Goa Selomangleng [1]. Selama didirikan  sejak  tahun  1992,  Kawasan  Wisata  Goa Selomangleng  mengalami  kondisi  jumlah  pengunjung yang  fluktuatif.  Pada  tahun  2014  jumlah  pengunjung mencapai  105.262  pengunjung,  sedangkan  pada  tahun 2015  jumahnya  menurun  drastis  yaitu  sebesar  75.765 pengunjung.
Dinas  Pariwisata  Goa  Selomangleng  pada  tahun  2013 juga telah melakukan penelitian mengenai Kajian Indeks Kepuasan  Masyarakat  menggunakan  metode  IPA  dan menghitung  Indeks  Kepuasan  Masyarakat  (IKM). Diperoleh  IKM  sebesar  59,58  yang  berarti  pengunjung menilai  kinerja  pengelola  Kawasan  Wisata  Goa Selomangleng  masih  kurang  memuaskan.  Sedangkan hasil  analisis  menggunakan  metode  IPA  menghasilkan atribut  yang  harus  mendapatkan  prioritas  penanganan utama  adalah  atribut  pegawai  berseragam  rapi, ketersediaan  wahana  bermain  yang  menarik,  kebersihan kawasan terjamin, ketersediaan fasilitas kesehatan (kotak P3K),  kebersihan  toilet,  mushola  yang  bersih  dan nyaman serta keberadaan pusat informasi [2].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  diperlukan  adanya suatu penelitian untuk menganalisis tingkat kepuasan dan loyalitas  pengunjung  terhadap  Kawasan  Wisata  Goa Selomangleng.  Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan survei  kepuasan  dan  loyalitas  pengunjung  Kawasan Wisata  Goa  Selomangleng.  Hasil  survei  tersebut selanjutnya  dianalisis  dengan  mengguna-kan  metode SEM,  IPA  dan  NPS.  Penelitian  ini  menggunakan  dua metode  yang  berbeda  dari  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Dinas  Kebudayaan,  Pariwisata,  Pemuda, dan Olah Raga Kota Kediri sebelumnya.
Tujuan  dilakukannya  penelitan  ini  adalah  mengetahui karakteristik pengunjung Kawasan Wisata Goa Selomangleng,  mengetahui  indikator  mana  yang  yang dianggap  penting  dan  perlu  diperbaiki,  mengetahui pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan, pengaruh kualitas pelayanan terhadap loyalitas, pengaruh kepuasan  terhadap  loyalitas,  serta  me-ngetahui  tingkat loyalitas  pengunjung  terhadap  Kawasan  Wisata  Goa Selomangleng.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Importance Performance Analysis
IPA  adalah  salah  satu  teknik  analisa  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor  kinerja  penting apa  yang  harus  ditunjukkan  oleh  suatu  organisasi  untuk memenuhi  kepuasan  pelanggan.  Analisis  ini  digunakan untuk  membandingkan  penilaian  konsumen  terhadap tingkat kepentingan ( Importance ) dengan kinerja kualitas pelayanan ( Performance ) [3].
Hasil  penilaian  dari  pengunjung  kemudian  dirata-rata dan digambarkan dalam Importance-Performance Matrix
K
(diagram  kartesius)  dimana  sumbu  absis  (X)  merupakan tingkat kinerja dan sumbu ordinat (Y) merupakan tingkat kepentingan.  Gam-baran  kuadran  yang  dibentuk  oleh Importance-Performance Matrix disajikan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Matriks Importance-Performance
Keterangan mengenai masing-masing kuadran dijelaskan sebagai berikut [4].
1. Kuadran  1  ( Low  Priority ),  menunjukkan  tingkat kepenting-an  konsumen  dan  tingkat  kinerja  dimensi layanan  rendah,  sehingga  atribut  atau  dimensi layanan  yang  berada  dalam  kuadran  ini  mendapat prioritas rendah untuk diperbaiki.
2. Kuadran 2 ( Concentrate Here ), menunjukkan tingkat ke-pentingan konsumen terhadap atribut atau dimensi layanan  yang  tinggi,  namun  tingkat  kinerjanya rendah.  Dengan  demikian  atribut  dalam  kuadran  ini perlu  segera  diperbaiki  agar  dapat  meningkatkan kepuasan pengunjung.
3. Kuadran  3  ( KeepUp  The  Good  Work ),  menunjukkan tingkat  kepentingan  yang  tinggi  begitu  pula  dengan tingkat  kinerjanya.  Dengan  demikian  atribut  atau dimensi  layanan  yang  ada    harus  dipertahankan kinerjanya.
4. Kuadran  4  ( Possible  Overkill ),  menunjukkan  tingkat kepentingan  konsumen  terhadap  dimensi  layanan yang  rendah  namun  tingkat  kinerjanya  tinggi.  Hal tersebut terjadi karena layanan yang diberikan terlalu berlebihan sehingga pihak pengelola harus mengurangi/menghemat  sumber  daya  untuk  dimensi layanan dalam kuadran ini.

## Uji Asumsi Normalitas Multivariat dan Outlier
Salah  satu  metode  pengujian  normalitas  multivariat yang  dapat  digunakan  adalah  metode square  distance. Untuk  men-dapatkan  nilai square  distance digunakan persamaan (1).
𝑑 𝑗 2 =   (𝑥 𝑗 − 𝑥̅) ′ 𝑆 −1 (𝑥 𝑗 − 𝑥̅) , j = 1,2,..., n (1)
Dimana 𝑆 −1 merupakan invers matriks kovarian dan x 1 ,  x 2 ,  ...,  x n merupakan  vektor  sampel  yang  digunakan dalam penelitian. Selanjutnya, square distance diplotkan untuk mengetahui pola data yang disebut plot chi-square . Berikut adalah langkah-langkah untuk meyusun plot chi- square .
1. Mengurutkan  nilai square  distance dari  yang terkecil hingga terbesar (𝑑 (1) 2 , 𝑑 (2) 2 , … , 𝑑 (𝑛) 2 ) .
2. Membuat plot dari (𝑞 𝑐,𝑝 ( 𝑗−0,5 𝑛 ) , 𝑑 𝑗 2 ) dimana 𝑞 𝑐,𝑝 ( 𝑗−0,5 𝑛 ) = 𝜒 𝑝
2 ( 𝑛−𝑗+0,5 𝑛 )
Hipotesis dalam pengujian ini adalah sebagai berikut. H 0 : Data berdistribusi normal multivariat H 1 : Data tidak berdistribusi normal multivariat Statistik uji yang digunakan adalah sebagai berikut.
𝑟 𝑄 = ∑ (𝑥 (𝑗) −𝑥̅)(𝑞 (𝑗) −𝑞̅) 𝑛 𝑗=1 √∑ (𝑥 (𝑗) −𝑥̅) 2 𝑛 𝑗=1 √∑ (𝑞 (𝑗) −𝑞̅) 2 𝑛 𝑗=1 , 𝑗 =  1,2, . . . , 𝑛 (2)
dengan r Q = koefisien korelasi dari Q-Q plot 𝑥 (𝑗) = 𝑑 𝑗 2
q =  nilai  kuantil  normal  standart,  tingkat  probabilitas (𝑗−0,5)
𝑛 Daerah kritis: Tolak  H 0 dengan  taraf  α  jika  r Q ≤  nilai  r tabel yang diperoleh dari Q-Q plot koefisien korelasi [5].
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi outlier secara multivariat adalah leverage point ( h i ). Nilai leverage untuk data ke-i adalah sebagai berikut.
ℎ 𝑖𝑖 = (𝐻) 𝑖𝑖 (3)
Nilai leverage diperoleh dari nilai diagonal dari matrik 𝐻  = 𝑋(𝑋 ′ 𝑋) −1 𝑋′ .  Sebuah  observasi  dideteksi outlier jika  nilai leverage lebih  besar  daripada  2p/n,  dimana  p adalah  banyak-nya  variabel  independen,  n  adalah banyaknya observasi [6].

## Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Metode  yang  digunakan  untuk  menguji  seberapa  baik variabel  yang  diukur  dapat  mewakili construct yang terbentuk  sebelumnya  adalah Confirmatory  Factor Analysis (CFA).  CFA juga digunakan untuk  mengetahui signifikansi dari estimasi koefisien serta menguji apakah pertanyaan  dalam  kuesioner  sudah  representatif  ( valid ) dan akurat atau konsisten ( reliable ).
Sebuah  indikator  dikatakan  signifikan  jika  nilai loading  faktor signifikan  atau p-value <0,05.  Variabel indikator  dikatakan  valid  bila loading  factor ≥0,5  dan idealnya bernilai ≥ 0,7. Reliabilitas dapat diukur dengan pengujian Construct  reliability (CR)  yang  dihitung dengan persamaan 4.
𝐶𝑅 = (∑ 𝐿 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 (∑ 𝐿 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 + (∑ 𝑒 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) , 𝑖  =  1, 2, . . . , 𝑛 (4)
dengan 𝐿 𝑖 = loading faktor 𝑒 𝑖 = 1- 𝜆̂ 𝑖 merupakan varians error indikator.
Ukuran  ini  dapat  diterima  keandalannya  apabila construct reliability (CR) ≥0,70 [7].

## Structural Equation Modeling (SEM)
SEM  adalah  salah  teknik  analisis  multivariat  yang diguna-kan untuk menguji teori yang ada mengenai relasi antara  sejumlah  variabel  secara  simultan.  Sekumpulan relasi  yang  dimaksud  adalah  hubungan  antara  satu  atau beberapa variabel independen dengan satu atau beberapa variabel dependen [8].
Terdapat  dua  jenis  variabel  yang  digunakan  dalam analisis  SEM  yaitu  variabel  laten  dan  variabel  manifest (indikator).  Variabel  Laten  merupakan  variabel  yang bersifat unobserved dan  hanya  dapat  didekati  melalui variabel-variabel terukur atau teramati. Variabel Manifest  (indikator),  merupakan  suatu  variabel  yang dapat  diamati  dan  diukur  secara  langsung.  Model pengukuran  untuk  indikator  eksogen  dan  endogen  di- sajikan dalam persamaan (5) dan persamaan (6) [8].
𝒙  =   𝜦 𝑿 𝜉 + 𝛿 (5)
dan
𝒚  =   𝜦 𝒀 η + 𝜀 (6)
dengan
𝒙 = vektor indikator eksogen 𝜦 𝑿 (lambda-x) =  matriks  lambda  dari  konstruk eksogen ξ  (xi) = variabel laten (konstruk) eksogen 𝒚 = vektor indikator endogen 𝜦 𝒀 (lambda-y) =  matriks  lambda  dari  konstruk endogen η  (eta)
= variabel laten (konstruk) endogen. Model struktural dalam analisis SEM secara umum disajikan dalam persamaan (7) [9].
η = 𝚪 ξ + 𝐁 η + ζ (7)
dengan η (eta) = variabel laten (konstruk) endogen 𝚪 (gamma) =  matriks  relasi  dari  konstruk-konstruk eksogen ξ  (xi) = variabel laten (konstruk) eksogen 𝐁 (beta) =  matriks  relasi  dari  konstruk-konstruk endogen ζ (zeta) =  faktor  unik  atau  kesalahan  (error) struktural.
Hipotesis  yang  digunakan  untuk  melakukan pengujian model struktural adalah sebagai berikut.
H 0 : γ = 0 atau β = 0 H 1 : γ ≠ 0 atau β ≠ 0 Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  nilai Critical Ratio (C.R). Tolak H 0 nilai C.R > t tabel [8].

## Net Promoter Score
Metode  NPS  adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengukur  dan  mengontrol  tingkat  kepuasan  pelanggan dengan  skala  nilai  0-10  dalam  kuisioner.  Berdasar-kan penilaian NPS jenis pelanggan dibagi menjadi tiga, yaitu [10].
1. Promoters, pelanggan  ini  antusias  terhadap  produk yang
ditawarkan dan juga berkenan merekomendasikan  produk  tersebut  pada  orang  lain. Promoter merupakan  pelanggan  yang  memilih  nilai 9-10.
2. Passives, jenis pelanggan yang merasa puas terhadap produk  namun  tidak  berkenan  merekomendasikan  ke orang  lain  dan  berpotensi  pindah  ke  produk  lain. Passive merupakan  pelanggan  yang  memilih  nilai  7 atau 8 3. Detractors, pelanggan  memiliki  pengalaman  kurang baik  terhadap  suatu  produk  dan  sangat  berpotensi untuk  memberikan  rekomendasi  negatif  mengenai produk  ter-sebut.  Pelanggan  jenis  ini  akan  memilih nilai 0-6.
Setelah  data  responden  dikumpulkan,  dihitung  berapa NPS  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan (8).
NPS = % Promoters - % Detractors (8)
NPS  yang  diperoleh  kemudian  dibandingkan  dengan NPS industri lain yang sejenis.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan data primer. Data sekunder yang digunakan merupakan  data  jumlah  pengunjung  Kawasan  Wisata Goa Selomangleng pada tahun 2015 yang diperoleh dari Dinas  Kebudayaan,  Pariwisata,  Pemuda,  dan  Olahraga Kota  Kediri.  Sedangkan  data  primer  yang  digunakan
merupakan  data  hasil  survey  kepuasan  dan  loyalitas pengunjung terhadap pelayanan di Kawasan Wisata Goa Selomangleng.  Sampel  yang  diambil  sebanyak  165 responden dengan metode sampling sistematik.

## Variabel Penelitian
Terdapat  tiga  variabel  laten  yang  digunakan  yang terdiri  dari  33  indikator.  Variabel  laten  beserta  variabel indikator yang digunakan disajikan dalam Tabel 1.
T ABEL 1. V ARIABEL P ENELITIAN Variabel Laten
Variabel Indikator Dimensi Kualitas Pelayanan Keamanan tempat parkir Assurance (Jaminan) (X 1 ) Keamanan pengunjung
Profesionalitas petugas Petugas memberikan informasi Petugas ramah dan sopan
Petugas memberik rasa nyaman
Empathy (Empati)
(X 2 ) Petugas memberi layanan adil Petugas memperhatikan kebutuhan Petugas memberi layanan cepat Responsiveness
(Ketanggapan) (X 3 )
Petugas membantu kesulitan pengunjung Petugas menanggapi permintaan pengunjung
Harga tiket murah Reliability (Keandalan) (X 4 )
Waktu buka-tutup sesuai
Petugas melayani dengan baik Petugas memberikan layanan sesuai dengan tugas dan jabatan Akses jalan yang mudah Tangible (Wujud Fisik) (X 5 ) Lapangan parkir luas
Pusat informasi yang lengkap
Panggung hiburan menarik Kantin/ tempat makan nyaman Kebersihan area terjaga
Wahana bermain menarik Fasilitas PK memadai Seragam petugas rapi Kepuasan Pengunjung senang berwisata di Kawasan Wisata Goa Selomangleng (Y 1 ) Kawasan Wisata Goa Selomangleng telah memenuhi harapan pengunjung (Y 2 ) Pengunjung merasa puas berwisata di Kawasan Wisata Goa Selomangleng ( Y3 )
Loyalitas
Pengunjung memberi komentar positif (Y 4 ) Pengunjung memberi rekomendasi pada orang lain (Y 5 ) Kemungkinan besar pengunjung akan berwisata kembali (Y 6 ) Kawasan Wisata Goa Selomangleng merupakan pilihan pertama untuk berwisata (Y 7 )
Pengunjung percaya Kawasan Wisata Goa Selomangleng merupakan tujuan wisata terbaik (Y 8 )

## Langkah Penelitian
Langkah  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan karakteristik pengunjung.
2. Melakukan Importance-Performance Analysis
3. Melakukan analisis Structural Equation Modeling dengan tahap-tahap berikut.
a. Pemeriksaan  asumsi  normal  multivariat  dan outlier .
b. Merancang model pengukuran (CFA).
c. Melakukan pengujian model pengukuran.
d. Mengembangkan  model  struktural  berdasarkan teori  atau  hipotesisi  yang  telah  didefinisikan sebelumnya.
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
H 1 :  Terdapat  pengaruh  kualitas  layanan  Kawasan Wisata  Goa  Selomangleng  terhadap  kepuasan pengunjung
H 2 :  Terdapat  pengaruh  kualitas  layanan  Kawasan Wisata  Goa  Selomangleng  terhadap  loyalitas pengunjung
H 3 :  Terdapat  pengaruh  kepuasan  pengunjung Kawasan  Wisata  Goa  Selomangleng  terhadap loyalitas
e. Membuat diagram jalur sesuai kerangka konsep.
f. Mengkonversi  diagram  jalur  ke  persamaan struktural.
g. Mengidentifikasi  model  untuk  memeriksa  apakah model dalam keadaan over identified atau tidak.
h. Mengevaluasi  kesesuaian  model  ( Goodness  of Fit ).
i. Melakukan modifikasi model jika model belum fit. j. Menginterpretasikan  model  SEM  yang  telah terbentuk
4. Melakukan analisis Net Promotor Score .
5. Menarik kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Statistika Deskriptif
Data yang dianalisis menggunakan metode statistika  deskriptif  adalah  karakteristik  demografi  yang meliputi  jenis  kelamin,  usia,  pendidikan  terakhir, pekerjaan,  daerah  asal,  dan  suku  bangsa.  Karakteristik perilaku  pengunjung  yaitu  sumber  informasi  mengenai Kawasan Wisata Goa Selomangleng.
Gambar 2. Persentase Jumlah Pengunjung Kawasan Wisata Goa Selomangleng Menurut Karakteristik Demografi dan Perilaku serta Kepuasan Pengunjung Secara Keseluruhan
Gambar  2(a)  merupakan pie  chart jenis  kelamin responden Kawasan Wisata Goa Selomangleng. Sebanyak 57 responden (35%) berjenis kelamin laki-laki dan  sebanyak  108  responden  (65%)  berjenis  kelamin perempuan.  Gambar  2(b)  merupakan pie  chart usia responden  yang  didominasi  dengan  pengunjung  dalam rentang  usia  21-30  tahun  yaitu  sebanyak  57  responden (35%).  Gambar  2(c)  merupakan pie  chart pendidi-kan terakhir  responden  dimana  persentase  terbesar  adalah responden  yang  memiliki  pendidikan  terakhir  SMA (Sekolah  Menengah  Atas)  sebanyak  75  orang  (45%). Gambar  2(d)  merupakan pie  chart pekerjaan  responden yang  didominasi  dengan  pengunjung  yang  merupakan pelajar  yaitu  sebesar  33%  (55  orang).  Gambar  2(e) merupakan pie  chart suku  bangsa  responden  yang sebagian  besar  bersuku  bangsa  Jawa  dengan  persentase 95%  (157  orang).  Gambar  2(f)  merupakan pie  chart daerah asal/tempat tinggal responden. Sebesar 79% (131 orang)  merupakan  pengunjung  yang  berasal  dari  Kota Kediri.
Gambar 2(g) merupakan pie chart kepuasan responden secara  keseluruhan.  Sebagian  besar  responden  merasa cukup  puas  terhadap  pelayanan  yang  telah  diberikan yaitu  sebesar  60%  (99  orang).  Gambar  2(h)  merupakan pie  chart sumber  informasi  mengenai  Kawasan  Wisata Goa Selomangleng yang diperoleh pengunjung. Sebagian besar  responden  mendapatkan  informasi  dari  anggota keluarga yaitu sebesar 63% (104 orang).

## Importance Performance Analysis
Metode  IPA  digunakan  untuk  mengetahui  indikator yang  dianggap  penting  bagi  pengunjung  dan  perlu diperbaiki  oleh  pengelola  Kawasan  Wisata  Goa Selomangleng.  Hasil  dari  IPA  untuk  dimensi  kualitas pelayanan disajikan dalam Gambar 3.
Gambar 3. Importance Performance Analysis Variabel Kualitas Pelayanan
Berdasarkan  IPA  dalam  Gambar  3,  diperoleh  bahwa tiga  dimensi  masuk  dalam  kuadran  I  yaitu  dimensi empathy,  responsiveness ,  dan tangible. Hal  tersebut berarti  bahwa  ketiga  dimensi  tersebut  memiliki  tingkat kepentingan dan kinerja yang rendah, sehingga memiliki prioritas  yang  rendah  untuk  diperbaiki.  Sedangkan  dua dimensi  lainnya  yaitu  dimensi assurance dan reliability masuk  dalam  kuadran  III.  Hal  ter-sebut  berarti  bahwa dimensi  pelayanan  dalam  kuadran  ini  memiliki  tingkat kepentingan  dan  kinerja  yang  tinggi  sehingga  dimensi yang ada harus dipertahankan kinerjanya.
Hasil  IPA  untuk  masing-masing  dimensi  diperoleh bahwa  indikator  yang  perlu  diperbaiki  dalam  dimensi empathy adalah  indikator  petugas  memberikan  rasa nyaman.  Dalam  dimensi reliability yaitu  indikator pelayanan  petugas  yang  baik  sedangkan  dalam  dimensi
tangible adalah  indikator  kebersihan  lingkungan  dan kebersihan fasilitas umum.

## Uji Asumsi Normlitas Multivariat dan Outlier
Salah  satu  asumsi  yang  harus  dipenuhi  sebelum melaku-kan  analisis  menggunakan  metode  SEM salah satunya  adalah  data  yang  digunakan  harus  berdistribusi normal multivariat. Pengujian dilakukan dengan menggunakan plot 𝜒 2 dan koefisien korelasi (r Q ).
Gambar 4. Plot 𝜒 2 Uji Asumsi Normal Multivariat
Gambar  4  menunjukkan  plot 𝜒 2 antara  kuantil distribusi Chi-Square dengan nilai square distance (dj 2 ). Dapat dilihat pola persebaran data berdistribusi disekitar garis  linear.  Hasil  deteksi  proporsi square  distance sebesar 0,539.
T ABEL 2. N ILAI K ORELAI U JI A SUMSI N ORMALITAS M ULTIVARIAT Nilai Korelasi Nilai Tabel Korelasi Keputusan 0,993 0,9918 Gagal Tolak H 0
Dari  Tabel  2  diperoleh  nilai  korelasi  sebesar  0,993  > nilai  korelasi  tabel  r (0,05;165) =0,987.  Sehingga  diambil keputusan  untuk  gagal  tolak  H 0 (Data  berdistribusi normal multivariat).
Pemeriksaan  terhadap outlier dilakukan  terutama ketika asumsi normal multivariat tidak terpenuhi. Namun untuk men-dapatkan  hasil estimasi  dan model yang baik perlu  dilakukan  deteksi outlier walupun  data  telah memenuhi  asumsi  normal  multivariat.  Dengan  nilai Cutoff =2p/n=  (2x13)/165=0,157  diperoleh  10  observasi yang terdeteksi sebagai outlier . Untuk memperoleh hasil estimasi  dan  model  yang  baik  maka  observasi  yang terdeteksi  sebagai outlier tersebut  dihapuskan  kemudian dilanjutkan untuk analisis selanjutnya.

## Confirmatory Factor Analysis
CFA digunakan  untuk  mengetahui  apakah  masing- masing variabel indikator sudah benar-benar representatif ( valid )  dan  akurat/konsisten  ( reliable )  dalam  menyusun variabel laten. Hasil analisis CFA disajikan dalam Tabel 3.
T ABEL 3. H ASIL U JI V ALIDITAS DAN R ELIABILITAS V ARIABEL K UALITAS P ELAYANAN , L OYALITAS DAN K EPUASAN
Berdasarkan Tabel 3 diperoleh bahwa semua indikator telah valid. Hal tersebut ditunjukkan dengan nilai loading factor masing-masing  indikator  telah  bernilai  lebih  dari 0,7  yang  berarti  bahwa  indikator  yang  ada  telah signifikan  atau  representatif  sebagai  pengukur  variabel laten.
Sedangkan  pengujian  reliabilitas  juga  menunjukkan bahwa  semua  indikator  telah  reliabel,  hal  tersebut ditunjukkan dengan nilai CR ( Construct Reliability ) yang lebih  besar  dari  0,7.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa indikator-indikator  untuk  masing-masing  variabel  laten secara  bersama-sama  mengukur  variabel  laten  yang sama.

## Structural Equation Modeling
Setelah  dilakukan  CFA  untuk  menguji  validitas  serta reliabilitas,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisi model  struktural  untuk  mengetahui  hubungan  antar variabel  laten.  Model  struktural  yang  di-kembangkan berdasarkan  hipotesis  yang  digunakan  disajikan  dalam Gambar 5.
Gambar 5. Model Struktural Variabel Kualitas Pelayanan, Variabel Kepuasan dan Variabel Loyalitas
Berdasarkan  model  struktural  yang  telah  dibentuk diperoleh  bahwa  model  dalam  keadaan over  identified dengan  db=65.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  uji kebaikan  model  ( goodness  of  fit )  untuk  mengetahui apakah model yang telah terbentuk telah sesuai dan dapat digunakan dalam analisis selanjutnya. Hasil uji kebaikan model disajikan dalam Tabel 4.
T ABEL 4 . H ASIL U JI K EBAIKAN M ODEL S TRUKTURAL Goodness of Fit Index Cut Off Value Hasil Perhitungan Kesimpulan 𝜒 2 Statistics Diharapkan kecil 145,257 Model diterima GFI ≥0,90 0,870 Model cukup diterima RMSEA ≤0,08 0,095 Model cukup diterima NFI ≥0,90 0,917 Model diterima TLI ≥0,90 0,935 Model diterima CFI ≥0,90 0,949 Model diterima RFI ≥0,90 0,894 Model cukup diterima AGFI ≥0,90 0,806 Model cukup diterima PNFI Diharapkan kecil 0,717 Model tidak diterima
Dapat  diketahui  dari  Tabel  4  bahwa  model  sudah cukup  baik  karena  beberapa  kriteria  kebaikan  model telah  dipenuhi.  Dari  sembilan  kriteria  kebaikan  model yang  digunakan,  empat  kriteria  diantaranya  menyatakan bahwa model dapat diterima.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  parameter  model untuk  mengetahui  pengaruh  langsung  dan  pengaruh  tak langsung  antar  variabel  laten.  Hubungan  antar  variabel
60 50 40 30 20 10 100 80 60 40 20 0 Inv cdf chisq dj ( 2) Variabel
Laten Indikator Loading Factor P-value CR Ket. Kualitas Pelayanan X 1 0,736 <0,000
0,908
Valid dan Reliabel X 2 0,748 <0,000 X 3 0,878 <0,000 X 4 0,902 <0,000 X 5 0,799 <0,000 Loyalitas Y 1 0,905 <0,000 0,882
Valid dan Reliabel Y 2 0,852 <0,000 Y 3 0,773 <0,000 Kepuasan
Y 4 0,754 <0,000
0,918 Valid
dan Reliabel Y 5 0,837 <0,000 Y 6 0,831 <0,000 Y 7 0,891 <0,000 Y 8 0,837 <0,000
laten dan hasil estimasi ( loading factor ) disajikan dalam Tabel 5.
T ABEL 5. H ASIL E STIMASI ( L OADING F ACTOR ) M ODEL S TRUKTURAL Pengaruh Hubungan Estimasi S.E. C.R Direct Kepuasan ← Kualitas Pelayanan 0,751 0,084 8,130 Loyalitas  ← Kualitas Pelayanan 0,329 0,131 3,504 Loyalitas  ← Kepuasan 0,600 0,108 5,793 Indirect K.Pelayanan→Kepuasan →Loyalitas 0,451 0,071 6,352 Total K.Pelayanan → Loyalitas 0,780 0,050 15,600
Jika  digunakan  taraf  signifikansi α =  5%  maka diperoleh  nilai  t tabel =  t (0,05;165) =  1,97.  Karena  nilai Critical  Ratio (C.R)  untuk  masing-masing  hubungan antar variabel laten yang terbentuk bernilai lebih dari t tabel maka diambil keputusan untuk Tolak H 0 . Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  berdasar-kan  analisis  mengenai hubungan  variabel  laten  yang  telah  di-lakukan  diatas menghasilkan  bahwa  terdapat  pengaruh  langsung  antara kualitas pelayanan terhadap kepuasan, kualitas pelayanan terhadap  loyalitas  dan  kepuasan  terhadap  loyalitas. Sedangkan  hasil  analisis  hubungan  tidak  langsung kualitas  pelayan  terhadap  loyalitas  melalui  kepuasan pengunjung  juga  menghasilkan  adanya  pengaruh  tak langsung.

## Net Promoter Score
Analisis  NPS  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat loyalitas  pengunjung  terhadap  Kawasan  Wisata  Goa Selomangleng. Adapun hasil klasifikasi jenis pengunjung untuk analisis NPS disajikan dalam Tabel 6.
T ABEL 6. H ASIL A NALSIS N ET P ROMOTER S CORE (NPS) Jenis Pengunjung Jumlah Responden Persentase (%) Detractor 48 29% Passive 91 55% Promoter 26 16% Total 165 100%
Hasil klasifikasi pengunjung dalam Tabel 6 menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  responden  adalah tipe  pengunjung passive yaitu  sebesar  55%  (91 responden).  Pengunjung  tipe passive merupakan  jenis pengunjung yang merasa puas ter-hadap pelayanan yang diberikan namun tidak berkenan untuk merekomendasikan  kepada  orang  lain  dan  berpotensi untuk  berpindah  ke  tempat  wisata  lain  yang  dirasa  lebih baik.
Sebanyak  29%  (48  orang)  responden  merupakan  tipe dectractor. Pengunjung ini memiliki pengalaman kurang baik  terhadap  pelayanan  yang  diberikan  dan  berpotensi memberikan  rekomendasi  negatif  pada  orang  lain. Sedangkan sebesar 16% (26 orang) responden merupakan  tipe promoter yang antusias  terhadap pelayanan dan cenderung memberikan rekomendasi.
Dengan  menggunakan  persamaan  (8)  diperoleh  NPS sebesar -13%. Nilai tersebut sangat rendah dibandingkan dengan  tempat  wisata  lainnya.  Sebagai  contoh  Wisata Bahari  Lamongan  (WBL)  memiliki  NPS  sebesar  8% [11].  Dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  secara  umum tingkat  loyalitas  pengunjung  Kawasan  Wisata  Goa Selomangleng sangat rendah dan besar kemungkinan jika
pelayanan  dan  fasilitas  yang  diberikan  tidak  segera diperbaiki maka akan banyak pengunjung yang beralih ke tempat wisata lain.

## V. KESIMPULAN/RINGKASAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  berdasarkan  hasil  analisis yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa  karakteristik demografi pengunjung Kawasan Wisata Goa Selomangleng  sebagian  besar  merupakan  pengunjung yang  berjenis  kelamin  perempuan(65%),  berusia  21-30 tahun(35%),  memiliki  pen-didikan  terakhir  SMA(45%), mayoritas merupakan pelajar (33%), merupakan penduduk  asli  Kota  Kediri  (79%)  dan  bersuku  bangsa Jawa  (95%).  Sedangkan  analisis  karakteristik  perilaku pengunjung menghasilkan bahwa mayoritas pengun-jung telah  mengunjungi  Kawasan  Wisata  Goa  Selomangleng sebanyak lebih dari tiga kali dan mendapatkan informasi dari  anggota  keluarga.  Terdapat  empat  indikator  yang perlu  di-perbaiki,  diantaranya  indikator  petugas  dalam memberikan rasa nyaman, pelayanan petugas  yang baik, kebersihan  ling-kungan  serta  kebersihan  fasilitas  umum. Terdapat  pengaruh  secara  langsung  antara  variabel kualitas  pelayanan  terhadap  kepuasan  pengunjung, kualitas  pelayanan  terhadap  loyalitas  pengunjung  dan kepuasan  terhadap  loyalitas  pengunjung.  Tingkat loyalitas pengunjung Kawasan Wisata Goa Selomangleng tergolong sangat rendah sebesar -13%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anonim.  (2014).  Situs  Resmi  Pemerintah  Kota  Kediri<URL: http://www.kediririkota.go.id/>.
[2] Anonim.  (2013).  Kajian  indeks  kepuasan  masyarakat  terhadap kawasan  wisata  goa  selomangleng  Kota  Kediri.  Kediri:  Dinas Kebudayaan, Pariwisata, Pemuda dan Olah Raga.
[3] Prastiwi,  E.H.,  (20).  Importance-performance  untuk  mengukur kualitas layanan jasa. Jurnal Ekonomi,5,45-49.
[4] Oh,  Haemon.  (2001).  Revisiting  Importance-Performance Analysis. Journal of Tourism Management, 22 , 617-627.
[5] Johnson,  R.  A.  &  Wichern,  D.  W.  (2007).  Applied  multivariate statistical  analysis  (6 th Ed.)  United  States  of  America:  Pearson Prentice Hall.
[6] Kannan,  K.  S.  &  Manoj,  K.  (2015).  Outlier  detection  in multivariate  data. Jurnal  of  applied  mathematical  siences,  9, 2317-2324.
[7] Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate  data  analysis.  (7 th Ed).  Upper  sadle  River,  New Jersey: Pearson Education International.
[8] Dachlan,  Usman.  (2014).  Panduan  lengkap  structural  equation modeling. Semarang: Lentera Ilmu.
[9] Sharma, S. (1996). Applied multivariate techniques. United States of America: John Wiley & Sons, Inc
[10] Keiningham,  T.  L.,  Cooil,  B.,  Andreassen,  T.  W.,  &  Aksoy,  L. (2007).  A  longitudinal  examination  of  net  promoter  and  firm revenue growth. Journal of Marketing, 71, 39-51.
[11] Arifani,  I.  (2015).  Pendekatan  experimental  marketing  terhadap kepuasan  dan  loyalitas  pengunjung  Wisata  Bahari  Lamongan menggunakan  analisis  multivariat.  Tugas  akhir  program  sarjana tidak  dipublikasikan,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, Surabaya.