## COMPARISON OF TRANSPORTATION TICKET USER EXPERIENCE ON ONLINE TRAVEL AGENT APPLICATION
Gardiany Marissa Rizqi 1* , Arianis Chan 2 , Tetty Herawaty 3
1,2,3 Ilmu Administrasi Bisnis, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Padjadjaran E-mail : gardiany18001@mail.unpad.ac.id 1 , arianis.chan@unpad.ac.id 2 , tetty@unpad.ac.id 3

## ABSTRACT
This study examines the user experience of users of online travel agent A and online travel agent B. The population in this study are customers who use the second online travel agent, namely online travel agent A and online travel agent B, who have ordered transportation tickets at least twice. User experience is measured through the sub-variables happiness, engagement, adoption and retention, task  success,  page  views,  uptime,  latency,  seven  days  active  users,  earnings.  The  research  was conducted by taking a sample of 100 online travel agent A and online travel agent B users with a population  of  up  to.  The  method  in  this  research  is  a  comparative  descriptive  analysis  with  a quantitative approach. The object of surrogate research is user experience. The data analysis used is the Wilcoxon test, the analysis is used to see how the differences between online travel agent A and online travel agent B are through user experience. The results show that there are differences in the experience of transportation ticket users on mobile apps online travel agent A and online travel agent B, this is because respondents have a higher assessment of the experience of online travel agent A. So  the  conclusion  that  can  be  drawn  in  this  is  that  there  are  differences  in  research  on  User Experience of transportation tickets on mobile apps users online travel agent A and online travel agent B.
Keywords: user experience, online travel agent, ticket transportation, mobile apps
PERBANDINGAN USER EXPERIENCE TIKET TRANSPORTASI PADA APLIKASI AGEN PERJALANAN ONLINE

## ABSTRAK
Penelitian ini mengkaji tentang user experience pengguna tiket transportasi pada mobile apps online travel  agent A  dan online  travel  agent B.  Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  pelanggan  yang menggunakan kedua online travel agent yaitu online travel agent A dan online travel agent B yang telah  memesan  tiket  transportasi  minimal  dua  kali.  Pengalaman  pengguna  diukur  melalui  sub- variabel happiness, engagement, adoption and retention, task success, page views, uptime, latency, seven  days  active  users,  earnings. Penelitian  dilakukan  dengan  mengambil  100  sampel  pengguna online travel agent A dan online travel agent B dengan populasi tak hingga. Metode yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  deskriptif  komparatif  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Objek penelitian  pengganti  adalah  pengalaman  pengguna.  Analisis  data  yang  digunakan  adalah uji Wilcoxon , analisis tersebut digunakan untuk melihat bagaimana perbedaan antara online travel agent A dan online travel agent B melalui user experience . Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan pengalaman pengguna tiket transportasi pada mobile apps online travel agent A dan online travel  agent B,  hal  tersebut  dikarenakan  responden  memiliki  penilaian  lebih  tinggi  terhadap user experience online  travel  agent A.  Sehingga  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam  penelitian  ini adalah terdapat perbedaan user experience tiket transportasi pada pengguna mobile apps online travel agent A dan online travel agent B.
Kata kunci: user experience, online travel agent, tiket transportasi, mobile apps
220            Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan Vol.7, No.3, Desember 2022, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v7i3.37815, hal.219-228

## PENDAHULUAN
Sektor pariwisata merupakan penyumbang Produk Domestik Bruto (PDB) dan devisa,  juga  penyerap  tenaga  kerja  terbesar, dengan  mudah  dan  cepat. Hal  tersebut  ditandai dengan  devisa  pariwisata  yang  mencapai  13,5 miliar dolar AS per tahun pada tahun 2016 dan terus meningkat hingga 2018 menjadi 20 miliar dolar  AS  per  tahun.  Bahkan  diperkirakan  pada 2019  sektor  pariwisata  mampu  memanfaatkan produk domestik bruto sebesar 15% atau Rp. 280 triliun  untuk  devisa  negara,  serta  menyerap  13 juta  tenaga  kerja  pada  2019  dan  terus menciptakan pusat-pusat pertumbuhan ekonomi yang  tersebar  di  seluruh  Indonesia  (Cahyu, 2018).
Agen  perjalanan  sangat  dibutuhkan untuk  mendukung  sektor  pariwisata  dengan menyediakan sarana transportasi saat bepergian atau berlibur. Saat ini terdapat kurang lebih 7000 agen  perjalanan  atau  bisnis  agen  perjalanan  di Indonesia (Anwar, 2020). Persaingan antar agen perjalanan ini semakin ketat karena menawarkan berbagai macam paket wisata dengan harga yang bervariasi sesuai dengan objek wisata yang akan dikunjungi,  baik  wisata  dalam  negeri  maupun wisata luar negeri.
Pesatnya perkembangan teknologi membuat agen perjalanan memunculkan inovasi untuk  sebagian  besar  bisnis  mereka,  termasuk membuat  agen  perjalanan online (Tiznado- Aitken  et al.,  2020), agen  perjalanan online ini beroperasi  pada platform aplikasi  berbasis ponsel,  menurut  Pressman  dan  Bruce  (2014) aplikasi  seluler  telah  dirancang  khusus  untuk platform seluler  (misalnya  iOS,  Android,  atau Windows Mobile). Seiring dengan perkembangan teknologi, banyak brand perusahaan travel memilih untuk menggunakan aplikasi (Pressman & Bruce R. Maxim, 2014)
Pengalaman pengguna dalam menggunakan suatu aplikasi sangat penting bagi perusahaan  (Piyush  Jain,  2020),  karena  hal  ini dapat dijadikan masukan bagi perusahaan untuk mengembangkan  fitur  dan  layanan  dalam aplikasi,  misalnya  pada  aplikasi  berbasis  agen perjalanan  (Agag  &  El-Masry,  2016). Online Travel Agent merupakan bisnis pemesanan tiket melalui mobile (Talwar et al., 2020) yang dapat dengan  mudah  ditemukan, online  travel
menyediakan  berbagai  layanan  dan  fitur  untuk memberikan  kemudahan  kepada  konsumennya, salah  satunya  adalah  layanan  pemesanan  tiket antar  kota  dan  antar  kota.  luar  negeri  melalui moda  transportasi  darat,  laut,  dan  udara (Gössling et al., 2020).
Gambar 1. Most Popular Online Travel Agencies Among Consumers in Indonesia as of November 2020
Sumber: Statista Research Departement , diolah (2021).
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dilihat bahwa saat ini sudah banyak online travel agent di  Indonesia, online  travel  agent yang  sudah tidak asing lagi adalah online travel agent A dan Online  Travel  Agent  B,  seperti  pada  gambar  1 kedudukan  online  travel  agent  A  lebih  unggul dibandingkan  dengan Online Travel  Agent  B dengan posisi kesatu oleh online travel agent A dan  kedua  oleh Online Travel  Agent  B, perusahaan  berbasis  pemesanan  tiket online ini terbukti  sangat  mengubah  masyarakat  umum karena  banyak  yang  menggunakan  aplikasi untuk memesan tiket melalui aplikasi seluler saat pulang atau berlibur (Zhou, 2020).
Persaingan antara online travel agent A dan online  travel  agent B  juga  semakin  tinggi karena keduanya melakukan pertumbuhan yang sangat cepat untuk aplikasi terbarukan. Pasalnya, online  travel  agent A  kini  sudah diunduh  lebih  dari  10  juta  pengguna  di Playstore ,  belum  ditambah  unduhan  dari Appstore .  Begitu  pula  dengan online  travel agent  B yang  sudah  diunduh  lebih  dari  10  juta pengguna  di Playstore dan  belum  ditambah install Appstore , rating kedua  aplikasi  di Playstore menunjukkan nilai yang cukup tinggi, online travel agent A dengan rating 4,8 bintang,
Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan            221 Vol.7, No.3, Desember 2022, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v7i3.37815, hal.219-228
sedangkan online  travel  agent B  dengan peringkat  atau  4,7  bintang  di playstore belum ditambahkan ke AppStore .
Kedua  aplikasi  terus  menciptakan layanan  dan  fitur  baru.  Seperti online  travel agent A  yang  menambahkan  layanan  selain booking tiket  transportasi  yaitu  sewa  mobil, antar jemput  bandara,  kereta bandara, JR Pass , mobil,  hotel,  pesawat  dan  hotel, last  minute hotel,  villa,  dan  apartemen,  beli  sekarang menginap  nanti, xperience , eats ,  keuangan, bayar  nanti,  voucher  hadiah,  tagihan,  dan  isi ulang, kartu Mandiri, kartu bayar nanti, panduan perjalanan,  internet  luar  negeri,  asuransi Traveloka  (2021).  Sedangkan online  travel agent B  menyediakan  layanan  selain  booking tiket  transportasi  yaitu  rental  mobil, airport transfer , event, pay later, to do, free protection , hotel, rumah Tiket.com (2021).
Gambar 2. Ulasan online travel agent A dan online travel agent B
Sumber: Playstore aplikasi online travel agent A dan online travel agent B, 2021
Berdasarkan  Gambar  2,  menunjukan terdapat perbedaan antara online travel agent A dan online  travel  agent B  yaitu  dari  sisi happiness atau persepsi kemudahan penggunaan yang  diberikan  oleh  masing-masing  aplikasi kepada konsumen, sehingga memiliki perbedaan pengalaman yang dirasakan oleh pengguna dari masing-masing aplikasi tersebut.
Gambar 3. Ulasan dari Aplikasi online travel agent A dan online travel agent B
Sumber: Playstore aplikasi online travel agent A dan online travel agent B,2021
Berdasarkan  Gambar  3,  dapat  dilihat bahwa  terdapat  perbedaan  di  sisi task  success atau  efektivitas  dan  tingkat  kesalahan  yang terjadi  dalam  menggunakan  masing-masing aplikasi  tersebut,sehingga  terdapat  perbedaan pengalaman dari masing-masing pengguna yang menggunakan  aplikasi  tersebut,  baik  itu online travel agent A  dan online travel agent B.
Gambar 4. Ulasan dari Aplikasi online travel agent A dan online travel agent B.
Sumber: Playstore aplikasi online travel agent A dan online travel agent B
Berdasarkan  Gambar  4,  menunjukan bahwa  terdapat  perbedaan  dalam  segi Page Views atau  tampilan  halaman  dari  masing- masing  aplikasi  tersebut,  para  pelanggan  dari kedua  aplikasi  tersebut  merasakan  hal  yang berbeda dari segi tampilan pada masing-masing pengguna  dari  masing-masing  aplikasi  tersebut memiliki  perasaan  atau  pengalaman  yang berbeda ketika menggunakan aplikasi tersebut.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  untuk mengetahui dan memahami bagaimana perbandingan  pengalaman  pengguna  tiket transportasi pada aplikasi online travel agent A dan online travel agent B.

## TINJAUAN PUSTAKA
Teori User Experience
Menurut  (Rodden,  Hutchinson,  &  Fu, 2010) dalam (Chan, Maharani, & Tresna, 2017) yang  menyatakan  bahwa  “ User  experience  is regarded as a comprehensive concept describing  the  subjective  experience  resulting from  the  interaction  with  technology.  Although the concept of UX is still rather young, there are a few common key assumptions that are widely accepted: UX is generally agreed to depend on the  person  (ie.,  subjective)  and  contextual factors like physical, social, and cultural aspects in  the  situation  of  use,  and  to  be  dynamic  and temporally evolving over the instances of use” . Penelitian ini berpedoman pada pengukuran pengalaman pengguna yang dikemukakan oleh (Rodden, Hutchinson, & Fu, 2010)  menyarankan  alat  aspek  pengalaman pengguna.  Dalam  penelitian  ini,  pengumpulan data  menggunakan framework HEART dan PULSE untuk  mendapatkan  informasi  tentang pengguna.
Pengukuran user experience dalam penelitian ini mengacu pada penelitian tentang faktor HEART dan PULSE yang  dijelaskan  menurut  dengan menggunakan  10  (sepuluh)  dimensi  yang  telah disebutkan, yang memiliki dimensi berikut yaitu Heart Metric :
1. Happiness , menggambarkan beberapa aspek pengalaman  pengguna,  seperti  kepuasan, daya  tarik  visual,  kemungkinan  untuk merekomendasikan, dan persepsi kemudahan penggunaan.
2. Happiness , menggambarkan beberapa aspek pengalaman  pengguna,  seperti  kepuasan, daya  tarik  visual,  kemungkinan  untuk merekomendasikan, dan persepsi kemudahan penggunaan. Metrik Pulse :
1. Page  Views ,  untuk  mengevaluasi  dampak dari perubahan antarmuka pengguna, mengklik sekitar untuk mencari cara keluar.
2. Uptime , up  time memberikan  persentase waktu  infrastruktur server berjalan  dan menyajikan  konten  dan  produk  yang mengalami banyak gangguan;
3. Latency ,memberikan  indikasi  yang  tepat tentang kinerja infrastruktur situs Anda dan upaya pengembangan perangkat lunak Anda secara keseluruhan pada kecepatan eksekusi.
4. Seven  day  Active  Users ,  mengatakan kemampuan  situs  atau  produk  Anda  untuk memotivasi  orang  untuk  kembali  beberapa kali dalam 7 hari.
5. Earnings ,  akhirnya,  memberikan  indikasi yang baik apakah produk tersebut berfungsi –  atau  tidak”  (Rodden,  Hutchinson,  &  Fu,
2010).
Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Obinna  et  al.,  2017)  Hasil  penelitian  ini mengungkapkan bahwa berdasarkan pengalaman  pengguna,  masyarakat  Austin Texas  di  Amerika  Serikat  menyukai  teknologi otomatis yang dapat mengubah kondisi ruangan sesuai  dengan  perubahan iklim  (Obinna, Joore, a, & Reinders, 2017).
Selain  itu,  menurut  penelitian  yang dilakukan oleh Konduri (2017), ia mengumpulkan  data  yang  dikumpulkan  dan dievaluasi secara statistik. Temuan penelitian ini mengungkapkan bahwa ada perbedaan pengalaman  pengguna  dalam  menggunakan e- TB ,  dan  Ukraina  memiliki  skor  rata-rata tertinggi.
Menurut  Tuchen  et  al.  (2020),  bahwa penggunaan user  experience sangat  efektif sebagai  dasar  perencanaan  strategis  untuk membekali  bandara  dengan  pengetahuan  untuk mengelola operasional sehari-hari akibat pandemi covid-19. Selain itu, dengan menggunakan  pengalaman  pengguna  bandara, mereka dapat merencanakan situasi masa depan
Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan            223 Vol.7, No.3, Desember 2022, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v7i3.37815, hal.219-228
untuk mengurangi dampak skenario yang terjadi di masa depan (Tuchen et al., 2020).
Berdasarkan  informasi  tersebut,  untuk dapat  menguji  fenomena  yang  ada.  Secara sistematis penulis menggambarkan
perbandingan  antara  kedua  objek  penelitian
yaitu  pengalaman  yang  dirasakan  pengguna pada aplikasi mobile online travel agent A dan online  travel  agent B,  beserta  dimensi  yang dimiliki  dari  variabel  berdasarkan  teori  yang digunakan penulis, sebagai berikut ini:
Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Sumber: Data Penelitian, diolah (2021)
Keterangan : : Tidak diteliti
Berdasarkan  kerangka  pemikiran  yang  telah dipaparkan, maka hipotesis penelitian ini adalah terdapat  perbedaan user  experience pada pengguna mobile apps online travel agent A dan online travel agent B.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode kuantitatif dengan analisis deskriptif komparatif. Populasi dalam penelitian ini tergolong populasi tak  hingga.  Peneliti  memperoleh  sampel sebanyak  100  orang  dengan  menggunakan teknik purposive sampling ,  karena  tidak  semua populasi  diberikan  kriteria  yang  sama.  Kriteria sampel  pada  penelitian  ini  yaitu  harus menggunakan dan memesan tiket transportasi di online travel agent A dan online travel agent B masing-masing minimal 2 kali.
Pengujian instrument pada penelitian ini
menggunakan  uji  validitas,  uji  reliabilitas,  dan uji  normalitas.  Uji  validitas  digunakan  untuk mengetahui  tingkat  keandalan  alat  ukur  yang digunakan  peneliti,  uji  reliabilitas  digunakan untuk  mengetahui  konsistensi  alat  ukur  yang digunakan  peneliti.  Sedangkan  uji  normalitas digunakan untuk mengetahui analisis data yang akan  digunakan.  Pada  penelitian  ini  uji normalitas  dilakukan  dengan  menggunakan Shapiro  Wilk  Test karena  sampel  kurang  dari 200  dan  hasil  menunjukkan  bahwa  data  tidak berdistribusi normal maka untuk membandingkan  pengalaman  pengguna  tiket transportasi pada aplikasi online travel agent A dan online travel agent B peneliti menggunakan uji Wilcoxon, dengan kriteria uji :
1. Ho ditolak jika   Z hitung ≥   Z tabel atau -Z hitung ≤   -Z tabel
2. Ho diterima jika  -Z tabel <  Z hitung <  Z tabel
Secara  statistik  dalam  pengambilan keputusan penerimaan atau penolakan hipotesis dapat ditulis sebagai berikut:
1. H 0 : μ 1 = μ 2 → Tidak terdapat perbedaan user experience antara online travel agent A dan online travel agent B 2. H 1 :  μ 1 ≠  μ 2 →  Terdapat  perbedaan user experience antara online travel agent A dan online travel agent B.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  adalah  rekapitulasi  hasil penelitian yang dilakukan oleh peneliti mengenai user  experience antara online  travel agent A dan online travel agent B. Rekapitulasi skor  terhadap  9  dimensi dari  variabel user experience yaitu happiness, engagement, adoption  and  retention,  task  success,  page views,  uptime,  latency,  seven  day  active  users dan earnings dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rekapitulasi Skor Variabel User Experience No. Dimensi Skor Jumlah Item % OTA (A)  OTA (B) OTA (A)  OTA (B) 1 Happiness 2006 1974 5 80,2% 79,0% 2 Engagement 1928 1815 5 77,1% 72,6% 3 Adoption and Retention 977 933 3 65,1% 62,2% 4 Task Success 2036 2001 5 81,4% 80,0% 5 Page views 1657 1615 4 82,9% 80,8% 6 Uptime 811 799 2 81,1% 79,9% 7 Latency 1264 1245 3 84,3% 83,0% 8 Seven day Active users 378 364 1 75,6% 72,8% 9 Earnings 2055 2040 5 82,2% 81,6% Total 13112 12786 33 79,5% 77,5% Sumber : Data Penelitian, diolah (2021) Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa untuk  variabel user  experience aplikasi online travel  agent A diketahui  bahwa  penilaian responden berada dalam kategori tinggi dengan skor  aktual  13112.  Persentase  yang  diperoleh adalah 13112/ (5x33x100) x 100% = 13112/16500  x  100%  =  79,5%.  Sedangkan online  travel  agent B  untuk  variabel user experience diketahui bahwa penilaian responden berada dalam kategori tinggi dengan skor aktual 12786. Persentase yang diperoleh adalah 12786/ (5x33x100)  x  100%  =  12786/16500  x  100%  = 77,5%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  responden menilai mobile apps online travel agent A lebih positif  dibandingkan  penilaian  variabel user experience pada mobile apps online travel agent B,  berdasarkan  wawancara  tidak  terstruktur dengan  responden,  hal  tersebut  dikarenakan promo yang ada pada online travel agent A ada di setiap bulannya, tidak pernah mengalami error ketika digunakan, tampilannya yang ramah bagi pengguna,  tidak  pernah  membuat  penggunanya menunggu, dan memiliki banyak manfaat ketika
digunakan  dengan  keberagaman  fitur  yang  ada pada online travel agent A.
Pengujian Hipotesis

## Tabel 2. Hasil Uji Normalitas Data

## Tests of Normality
Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Online travel agent A .961 100 .005 Online travel agent B .981 100 .172
Sumber: Data Penelitian, diolah (2021)
Berdasarkan  Tabel  2  uji  Shapiro-Wilk, dapat  dilihat  bahwa  dengan  membandingkan nilai  signifikansi  dengan  alfa  pada  0,05.  Nilai signifikansi Shapiro-Wilk yaitu 0,005 < 0,05 dan 0,172  >  0,05  maka  data online  travel  agent A tidak berdistribusi normal dan data online travel agent B berdistribusi normal. Dengan demikian, karena salah satu data tidak berdistribusi normal, maka  uji  statistik  yang  akan  digunakan  adalah
Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan            225 Vol.7, No.3, Desember 2022, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v7i3.37815, hal.219-228
statistik nonparametrik yaitu uji Wilcoxon .

## Tabel 3. Uji Beda Wilcoxon
Descriptive Statistics N Mean Std. Deviation Min Max Online travel agent A 100  131.120 15.46013 68.00 163.00 Online travel agent B 100  127.860 15.05614 87.00 162.00 N Mean Rank Sum of Ranks Online travel agent A – Online
travel agent B Positive Ranks 54 a 43.2 2333 Negative Ranks 28 b 38.21 1070 Ties 18 c
Total 100
a. Online travel agent A > Online travel agent B b. Online travel agent A < Online travel agent B c. Online travel agent A = Online travel agent B
Test Statistics a Online travel agent A – Online travel agent B
Z -2.922 b Asymp. Sig. (2- tailed) 0.003
a. Wilcoxon Signed Ranks Test
b. Based on positive ranks.
Sumber: Data Penelitian, diolah (2021)
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan Wilcoxon  Signed  Rank  Test pada  Tabel  3, maka  nilai  Z hitung yang  didapat  sebesar  -2,922 dengan  p- value (Asymp.  Sig  2  tailed)  sebesar 0,003.  Nilai  Z tabel sebesar  -1,96  sehingga diperoleh bahwa nilai -Z hitung < -Z tabel atau -2,922 <  -1,96  atau  nilai  Sig.  (0,003)  <  0,05  sehingga keputusan  hipotesis  adalah  menolak  H 0 atau menerima  H 1 atau  yang  berarti  terdapat perbedaan user  experience antara online  travel agent A dan online travel agent B.
Tabel  3 descriptive  statistics menunjukkan nilai  mean,  standard  deviasi,  minimum  dan maksimum dari masing-masing penilaian aplikasi online travel agent A dan online travel agent B.  Tampak  bahwa  Mean  atau  rata-rata nilai online travel agent A 131,12 di mana lebih besar daripada nilai online travel agent B yaitu 127,86.  Besarnya  perbedaan  ini  secara  statistik
signifikan berdasarkan hasil uji Wilcoxon Signed Rank Test karena nilai Sig. (0,003) < 0,05.
Berdasarkan  metode  perhitungan  yang dilakukan  di  dalam  rumus Wilcoxon  Signed Rank  Test ,  nilai-nilai  yang  didapat  adalah  nilai mean  rank dan sum  of  ranks dari  kelompok negatif  ranks,  positive ranks dan ties . Negative ranks artinya  nilai  persepsi  mengenai  aplikasi online  travel  agent A  lebih  rendah  dari  nilai aplikasi online travel agent B. Berdasarkan hasil analisis,  terdapat  28  responden  yang  menilai aplikasi online travel agent A lebih rendah dari nilai online travel agent B. Positive ranks artinya nilai  persepsi  mengenai  aplikasi online  travel agent A  lebih  tinggi  dari  nilai  aplikasi online travel  agent B.  Berdasarkan  hasil  analisis, terdapat  54  responden  yang  menilai  aplikasi online  travel  agent A  lebih  tinggi  dari  nilai aplikasi online travel agent B. Ties artinya nilai persepsi mengenai aplikasi online travel agent A sama dengan nilai aplikasi online travel agent B. Berdasarkan hasil analisis, terdapat 18 responden  yang  menilai  aplikasi online  travel agent A sama dengan nilai aplikasi online travel agent B .
Pembahasan Dimensi Happiness Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa online  travel  agent A  memiliki  skor  tertinggi pada dimensi kebahagiaan online travel agent A mendapat  skor  tahun  2006,  terbukti  bahwa pelanggan sangat puas dengan promo dan konten yang  disediakan  oleh online  travel  agent A, selain itu online travel agent A juga memberikan informasi  yang  tepat  dan  mudah  dioperasikan. Online travel agent A juga memberikan promo setiap  bulannya  dengan  informasi  yang  mudah dipahami  oleh  pelanggan,  sehingga  pelanggan merasa puas dengan layanan online travel agent A. Dapat disimpulkan bahwa online travel agent A  lebih  baik  daripada online  travel  agent B karena  terkadang  tidak  menawarkan  promo  di setiap  bulannya.  Penelitian  ini  sejalan  dengan Venkatesh et al, (2012) dalam Shao et al. (2020) mengatakan  bahwa  pengalaman  pengguna memiliki proses salah satunya adalah emosional, dalam situasi ini konsumen memiliki emosi dan senang ketika aplikasi seluler dapat menyelesaikan mereka juga bermasalah dengan
226            Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan Vol.7, No.3, Desember 2022, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v7i3.37815, hal.219-228
memberikan beberapa promo kepada pelanggan. Dimensi Engagement Berdasarkan dimensi engagement , online  travel  agent A  memperoleh  skor  total 1928, hal ini dibuktikan dengan pelanggan yang selalu  menggunakan  aplikasi  dan  menjadikan aplikasi  sebagai  favorit  dan  pelanggan  selalu mendapatkan  informasi  produk  melalui  email. Penelitian  ini  sejalan  dengan  (Biduski  et  al., 2020)  bahwa  pengalaman  pengguna  adalah tentang  interaksi  antara  produk  dan  pengguna. Maka online travel agent A berusaha untuk lebih sering berinteraksi dengan konsumen dibandingkan online  travel  agent B  untuk mengirimkan  informasi  ke  email  pelanggan, juga pelanggan ingin merekomendasikan aplikasi kepada orang lain.
Dimensi Adoption and Retention Berdasarkan dimensi adopsi dan retensi, online  travel  agent A  memperoleh  skor  total 977,  hal  ini  terbukti  bahwa pelanggan  online travel  agent A  mendapatkan  informasi  yang berbeda  ketika  menjadi  pelanggan  baru  dan pelanggan lama dengan membedakan pelanggan berdasarkan  misi  yang  telah  dicapai  oleh pelanggan,  berapa  banyak  misi  yang  dicapai akan mendapatkan manfaat yang berbeda-beda. Penelitian  ini  sejalan  dengan  (Biduski  et  al., 2020)  bahwa  mengedepankan  pengalaman pengguna  yang  baik  dapat membuat  pelanggan tertarik  untuk  selalu  menggunakan  aplikasi. Dalam  situasi  ini online  travel  agent A  dapat mendorong pelanggan untuk selalu menggunakan  aplikasi  mereka  lebih  baik daripada online travel agent B.
Dimensi Task Success Berdasarkan  dimensi task  success , online  travel  agent A  memperoleh  skor  total 2036, terbukti dalam aplikasi online travel agent A,  pelanggan  mudah  mencari  informasi  dan memilih  layanan  terkait  transportasi,  serta tingkat  kesalahan  yang  jarang  terjadi,  karena online travel agent A selalu mencari solusi untuk aplikasinya  secepat  mungkin  dari online  travel agent B. Penelitian ini sejalan dengan (Yu et al., 2020)  yang  mengatakan  bahwa  pengalaman pengguna memiliki multizona untuk menanggapi  pelanggan  berapa  lama  produk dapat menangani harapan pelanggan dan berapa lama pelanggan sabar dan memberikan toleransi
pada aplikasi seluler. Dimensi Page Views Berdasarkan dimensi page view , online travel agent A memperoleh skor 1657, terbukti pelanggan merasa mudah menggunakan tombol- tombol  pada  aplikasi  dan  fitur-fiturnya  mudah dipahami dan digunakan serta kombinasi warna yang membuat pelanggan nyaman, dan tampilan saat membuka online travel agent A terdaftar di layar  dengan  setiap  fitur  dan  item  yang tercantum  di  layar  selain online  travel  agent B mereka  harus  menggulir  dan  mencari  fitur- fiturnya.  Penelitian ini sejalan  dengan  (Garrett, 2011)  yang  menyebutkan  tentang  desain  visual pada  aplikasi mobile dimana  terdapat  ilustrasi, tombol,  teks,  dan  fitur  untuk  membuat pelanggan  merasa  mudah  untuk  menggunakan aplikasi.
Dimensi Uptime Berdasarkan  dimensi uptime,  online travel  agent A  memperoleh  skor  total  811,  hal ini  dibuktikan  dengan  pelanggan  merasa aplikasinya mudah diandalkan serta langkah dan prosesnya tidak sulit artinya online travel agent B  sedikit  lebih  sulit  dari online  travel  agent A Penelitian  ini  senada  dengan  (Garrett,  2011) bahwa  pada  bidang  struktur  terdapat  sesuatu yang  membuat  informasi  mudah  dipelajari  dan langkah  demi  langkah  dapat  memudahkan konsumen untuk menggunakannya.
Dimensi Latency Berdasarkan dimensi latency , skor yang diperoleh online travel agent A adalah 1264, hal tersebut  terbukti  pelanggan  tidak  pernah menunggu  lama  untuk  order  dan  konfirmasi pembayaran, Penelitian ini sejalan dengan (Yu et al., 2020) bahwa response time berdampak pada user  experience .  Ketika  aplikasi  seluler membuat pengguna menunggu, pengguna lebih cenderung meninggalkan aplikasi dan beralih ke alternatif  yang  lebih  cepat.  Dalam  situasi  ini online  travel  agent A  lebih  cepat  dari online travel agent B.
Dimensi Seven day Active Users Berdasarkan  dimensi seven  days  active users , online  travel  agent A  mendapatkan  skor 378, terbukti bahwa pelanggan selalu mengunjungi online  travel  agent A  daripada aplikasi online  travel  agent B  ketika  mereka akan  bepergian  setidaknya  dua  kali  seminggu.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  (Biduski  et  al., 2020)  bahwa  pengalaman  pengguna  produk berkaitan  dengan  kebutuhan  konsumen  dalam masa  interaksi.  Berdasarkan  hasil  pelanggan menggunakan online  travel  agent A  daripada online travel agent B.
Dimensi Earnings Berdasarkan  dimensi earnings , online travel  agent A  juga  mendapatkan  skor  2055, terbukti  bahwa online travel  agent A  membuat pelanggan  lebih  hemat  waktu  dan  biaya  saat memesan tiket transportasi di aplikasi dibandingkan online travel  agent B.  Selain  itu, pelanggan  juga  mendapatkan  keuntungan  lebih dalam menggunakan aplikasi (King, 2014).
Penelitian ini sejalan dengan (Wesolko, 2016)  bahwa  pengalaman  pengguna  harus bermanfaat  yang  berarti  memberikan  manfaat dan  menentukan  solusi  yang  bermanfaat. Kondisi user  experience pada  aplikasi online travel  agent A  dinilai  sangat  baik,  ditunjukan dengan sangat tingginya nilai responden seluruh sub  variabel user  experience .  Adapun  yang menjadi kekuatan terbesar dalam hal menciptakan user  experience ini  dari  segi latency. Hal  ini  membuktikan  bahwa online travel  agent A  telah  memberikan  pengalaman yang baik kepada penggunanya.
Kondisi user experience pada aplikasi online travel  agent B  dinilai  baik,  ditunjukan  dengan tingginya  nilai  responden  seluruh  sub  variabel user experience, meskipun nilai user experience online travel agent A lebih tinggi. Namun online travel  agent B telah  memberikan  pengalaman yang baik bagi penggunanya.

## SIMPULAN
Berdasarkan perbandingan nilai user experience diantaranya happiness, engagement, adoption  and  retention,  task  success,  page views, uptime, latency, seven days active users, dan earning didapatkan  bahwa  nilai  rata-rata mobile  apps online  travel  agent A  lebih  tinggi dibandingkan  nilai  rata-rata  pada online  travel agent B. Hal ini membuktikan bahwa responden menilai pengalaman pengguna tiket transportasi online travel agent A lebih positif dibandingkan dengan  penilaian  pengalaman  pengguna  tiket transportasi  pada mobile  apps  online  travel agent B.

## DAFTAR PUSTAKA
Agag,  G.,  &  El-Masry,  A.  A.  (2016).
Understanding  Consumer  Intention  To Participate  In  Online  Travel  Community And  Effects  On  Consumer  Intention  To Purchase  Travel  Online  And  Wom:  An
Integration Of Innovation Diffusion Theory  And  Tam  With  Trust. Computers In Human Behavior , 60 , 97–111. Https://Doi.Org/10.1016/J.Chb.2016.02.0
38
Biduski,  D.,  Bellei,  E.  A., Rodriguez, J.  P. M.,
Zaina,  L.  A.  M.,  &  De  Marchi,  A.  C.  B.
(2020). Assessing Long-Term User Experience On A Mobile Health Application Through An In-App Embedded Conversation-Based Questionnaire. Computers  In  Human Behavior , 104 . Https://Doi.Org/10.1016/J.Chb.2019.1061 69 Cahyu. (2018, September 24). Industri Pariwisata  Indonesia  Kian  Meningkat Pesat . Liputan6.Com.
Chan, A., Maharani, M., Pratami, D., & Tresna,
W. (2017). Comparison Of User Experience  On  Go-Jek  And  Grab  Mobile Apps (Study On Pt. Go-Jek And Pt. Grab Indonesia  Consumer  In  Dki  Jakarta).  In Jurnal Adbispreneur (Vol. 2, Issue 2). Dane  Wesolko.  (2016,  June  15). Peter Morville’s  User  Experience  Honeycomb . Medium.Com. David Lee King. (2014). Designing_The_Digital_Experience_How _To_Use_Experi. Researchgate , 3–4. Https://Doi.Org/10.29173/Jchla/Jabsc.V31
i2.27032
Garrett, J. James. (2011). The Elements Of User Experience :  User-Centered  Design  For The Web And Beyond . New Riders.
Gössling,  S.,  Scott,  D.,  &  Hall,  C.  M.  (2020).
Pandemics, Tourism And  Global Change: A Rapid Assessment Of Covid-19. Journal
Of Sustainable Tourism , 1–20. Https://Doi.Org/10.1080/09669582.2020.1 758708
Hart, J., & Sutcliffe, A. (2019). Is It All About The  Apps  Or  The  Device?:  User Experience  And  Technology  Acceptance
228            Ad Bis preneur : Jurnal Pemikiran dan Penelitian Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan Vol.7, No.3, Desember 2022, DOI : https://doi.org/10.24198/adbispreneur.v7i3.37815, hal.219-228
Among  Ipad  Users. International  Journal Of Human Computer Studies , 130 , 93–112.
Https://Doi.Org/10.1016/J.Ijhcs.2019.05.0
02 Jennifer  Derome.  (2015,  August  13). What  Is User Experience? Usertesting.Com.
Konduri,  N.,  Bastos,  L.  G.  V.,  Sawyer,  K.,  & Reciolino,  L.  F.  A.  (2017).  User Experience  Analysis  Of  An  Ehealth System  For  Tube  rculosis  In  Resource- Constrained  Settings:  A  Nine-Country Comparison. International  Journal  Of Medical Informatics , 102 , 118–129. Https://Doi.Org/10.1016/J.Ijmedinf.2017. 03.017 Muhammad  Choirul  Anwar.  (2020,  August  7). 50% Travel Agent Sudah Siap-Siap Gulung Tikar, Kok Bisa? Cnbcindonesia.Com. Obinna, U., Joore, P., A, L. W., & Reinders, A.
(2017).  Comparison  Of  Two  Residential Smart Grid Pilots In The Netherlands And
In  The  Usa,  Focusing  On  Energy Performance  And  User  Experiences.
Elsevier , 264-275.
Piyush Jain. (2020, May 12). Importance Of Ux Design In Modern Business . The Europian Business Review.
Pressman,  R.  S.,  &  Maxim,  B.  R.  (N.D.).
Software Engineering .
Rodden,  K.,  Hutchinson,  H.,  &  Fu,  X.(2010) Measuring  The  User  Experience  On  A Large  Scale:  User-Centered  Metrics  For Web Applications .
Shao,  Z.,  Zhang,  L.,  Chen,  K.,  &  Zhang,  C.
(2020).  Examining  User  Satisfaction  And Stickiness  In  Social  Networking  Sites From  A  Technology  Affordance  Lens: Uncovering  The  Moderating  Effect  Of User  Experience. Industrial  Management And  Data  Systems , 120 (7),  1331–1360. Https://Doi.Org/10.1108/Imds-11-2019- 0614
Talwar, S., Dhir, A., Kaur, P., & Mäntymäki, M.
(2020).  Why  Do  People  Purchase  From
Online  Travel  Agencies  (Otas)?  A Consumption Values Perspective. International  Journal  Of  Hospitality Management , 88 .
Https://Doi.Org/10.1016/J.Ijhm.2020.102
534
Online Travel Agent B. (2021, March 2). Fitur Baru  Untuk  Liburan  Lebih  Aman! Online
Travel Agent B.
Tiznado-Aitken,  I., Lucas, K., Muñoz, J. C., & Hurtubia, R. (2020). Understanding Accessibility  Through  Public  Transport
Users’  Experiences:  A  Mixed  Methods
Approach. Journal Of Transport Geography , 88 . Https://Doi.Org/10.1016/J.Jtrangeo.2020. 102857
Online Travel Agent A. (2021, March 2).
Produk Tambahan Online Travel Agent A .
Online Travel Agent A.Com.
Tuchen,  S.,  Arora,  M.,  &  Blessing,  L.  (2020).
Airport User Experience Unpacked:
Conceptualizing  Its  Potential  In  The  Face
Of  Covid-19. Journal  Of  Air  Transport Management , 89 . Https://Doi.Org/10.1016/J.Jairtraman.202
0.101919
Yu, M., Zhou, R., Cai, Z., Tan, C. W., & Wang, H.  (2020).  Unravelling  The  Relationship Between  Response  Time  And  User Experience In Mobile Applications. Internet  Research , 30 (5),  1353–1382. Https://Doi.Org/10.1108/Intr-05-2019- 0223
Zhou, T. (2020). The Effect Of Flow Experience On  Users’  Social  Commerce  Intention.
Kybernetes , 49 (10), 2349–2363. Https://Doi.Org/10.1108/K-03-2019-0198