## USULAN STRATEGI PENINGKATAN KEPERCAYAAN PELANGGAN DAN KEPUTUSAN BOOKING PELANGGAN HOTEL X

## Jasmine Raisya Salsabila, Agus Achmad Suhendra, Ilma Mufidah
Departemen Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom, Jl. Telekomunikasi, No.1, Terusan Buah Batu, Dayeuhkolot, Bandung, Indonesia 40257
(Received: February 17, 2022/ Accepted: August 2, 2022)

## Abstrak
Hotel  X merupakan salah  satu hotel di Kabupaten Kuningan  Jawa Barat  yang didirikan pada tahun 2005.  Hotel  X  termasuk  dalam  klasifikasi  hotel  bintang  1  yang  berada  di  Kuningan.  Dalam  upaya pemasarannya  Hotel  X  melakukan  digital  marketing  menggunakan  website,  Instagram  dan  bahkan selama  6    bulan  terakhir  bekerja  sama  dengan  virtual  hotel  operator  untuk  meningkatkan  tingkat booking  dari  kamar  hotel.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh  digital  marketing  dan  online  consumer  review  terhadap  kepercayaan  pelanggan  dan keputusan booking dari pelanggan Hotel X dan juga upaya peningkatannya menggunakan marketing mix berdasarkan hasil wawancara. Populasi dalam penelitian kali ini adalah pelanggan yang sudah pernah  melakukan  booking  Hotel  X.  Ukuran  sampel  diambil  sebanyak  104  responden,  dengan menggunakan metode probability sampling khususnya simple random sampling. Teknik analisis yang digunakan  adalah  metode  analisis  SEM  Partial  Least  Square  (SEM-PLS).  Hasil  Penelitian menunjukkan bahwa  hanya online consumer review yang mempengaruhi kepercayaan pelanggan dan keputusan booking. Berdasarkan hasil analisis marketing mix diperlukan adanya peningkatan strategi pada variabel product, price, promotion dan customer relations.
Kata  kunci:  Digital  Marketing;  Online  Consumer  Review;  Kepercayaan  Pelanggan;  Keputusan Booking; Marketing Mix

## Abstract
Hotel X is one of the hotels in Kuningan District, West Java, which was established in 2005. Hotel X includes  in  classification  1  star  hotel  in  Kuningan.  In  its  marketing  efforts,  Hotel  X  doing  digital marketing using the website, Instagram and even for the last 6 months in collaboration with the virtual hotel operator to increase the booking rate from hotel rooms. This study is a study that aims to determine the effect of digital marketing and online consumer reviews on customer trust and booking decisions from Hotel X customers and also efforts to improve them using the marketing mix based on the results of interviews. The population in this study are customers who have booked  Hotel X. The sample size was  taken  as  many  as  104  respondents,  using  the  probability  sampling  method,  especially  simple random sampling. The analytical technique used is the SEM Partial Least Square (SEM-PLS) analysis method.  The  results  show  that  only  online  consumer  reviews  affect  customer  trust  and  booking decisions.  Based  on  the  results  of  the  analysis  of  the  marketing  mix,  it  is  necessary  to  increase  the strategy on the product, price, promotion and customer relations variables.
Keywords:  Digital  Marketing;  Online  Consumer  Review;  Consumer  Trust;  Booking  Decision; Marketing Mix

## 1. Pendahuluan
Hadirnya  internet  berpengaruh  banyak  dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Internet ( Interconnected  Network )  merupakan  sekumpulan jaringan  yang  saling  terhubung  dimana  jaringan tersebut  menyediakan  sambungan  global  informasi (Muslim  &  Dayana, 2016). Jumlah pengguna internet
pada  tahun  2020  telah  mencapai  196,71  juta  jiwa dengan  penetrasi  sebesar  73,7%  dari  total  populasi menurut  Survei  Asosiasi  Pengguna  Jasa  Internet Indonesia  (APJII).  Penggunaan  internet  berubah  dari fungsi  sebagai  alat  untuk  pertukaran  informasi  secara elektronik  menjadi  alat  untuk  aplikasi  strategi  bisnis seperti: pemasaran, penjualan dan pelayanan pelanggan (Yuliana,  2000).  Selain  memudahkan  para  pebisnis, internet  juga  memudahkan  para  konsumen  dalam memenuhi  kebutuhan  secara online mulai  dari pembelian  produk  sehari-hari  bahkan  sampai  produk
*Penulis Korespondensi
E-mail: jasmineraisyass@gmail.com
akomodasi.  Menurut  survei  APJII  presentase  kategori hotel dan penginapan paling sering dibeli sebesar 0,6%, sehingga  terbukti  bahwa booking hotel  secara online sudah mulai dilakukan oleh para pengguna internet.
Dalam  penelitian  (Prasojo,  2020)  menyatakan bahwa  pengguna online  booking untuk  hotel  sudah mencapai  rata-rata  di  atas  65%  yang  tidak  lama  lagi akan berubah menjadi 100%. Hal inilah yang membuat beberapa  tahun  belakangan  ini  bermunculan  bisnis yang  berbasiskan  teknologi  pada  sektor  perhotelan yang  dikenal  dengan virtual  hotel  operator (VHO). VHO  sendiri  adalah  sebuah  operator  hotel  yang menjalin  kerjasama  dengan  berbagai  hotel  kecil,  baik dalam bentuk sistem maupun fasilitas dan mutu untuk penginapan  (Prasojo,  2020). Sehubungan  dengan banyaknya  pengguna  internet  yang  ada  di  Indonesia, maka  VHO  merupakan  salah  satu  alat  yang  dapat membantu  memasarkan  hotel-hotel  kecil  yang  berada di daerah termasuk Hotel X. Selain menggunakan VHO untuk  memasarkan  hotel, digital  marketing lain  pun digunakan  oleh  Hotel  X  seperti  Instagram  dan  juga website . Salah  satu  bentuk  dari digital  marketing yang digunakan oleh sektor perhotelan adalah social media . Secara  keseluruhan, social  media telah  digambarkan sebagai platform yang  signifikan  sebagai  pertukaran informasi dan interaksi antara bisnis dengan konsumen dan  di  antara  pengguna  lainnya,  serta  mediator  yang lebih luas (Xiang dan Gretzel, 2010). Di dalam social media terdapat  konten  dan  informasi  yang  digunakan untuk  memudahkan  pelanggan  dalam  melakukan pencarian informasi yang dapat membangun kepercayaan  pelanggan.  Kepercayaan  pelanggan merupakan  semua  pengetahuan  yang  dimiliki  oleh konsumen  dan  semua  kesimpulan  yang  dibuat konsumen  tentang  objek,  atribut  dan  manfaatnya. Objek  dapat  berupa  produk,  orang,  perusahaan  dan segala sesuatu dimana seseorang memiliki kepercayaan dan sikap (Mowen dan Minor, 2012). Dalam penelitian (Baki,  2020)  hal  yang  menjadi  masalah  utama  dalam membangun  kepercayaan  pelanggan  terhadap  suatu hotel  adalah  keamanan  data  pribadi  mereka  dan transaksi  pembayaran,  kebersihan  dari  hotel  tersebut, pelayanan  dan  reputasi  hotel  tersebut.  Selain  dapat membangun kepercayaan pelanggan, digital marketing juga dapat mempengaruhi keputusan pelanggan. Hal ini didukung  oleh  penelitian  (Varkaris  dan  Neuhofer, 2017)  menyatakan  bahwa social  media memainkan peran  kunci  dalam  pariwisata  dan  perhotelan,
mengubah cara wisatawan dalam mencari, menemukan dan  membuat  informasi  tentang  produk  terkait  dan mengubah  cara  mereka  dalam  membuat  keputusan terkait  hotel  secara online .  Selain digital  marketing , terdapat  beberapa  pertimbangan  lain  untuk  dapat mempengaruhi  kepercayaan  pelanggan  dan  keputusan booking , salah satunya adalah online consumer review (OCR).
Bentuk  upaya online  consumer  review yang digunakan oleh Hotel X adalah fitur review & ratings pada website dan  aplikasi  VHO.  Melalui online consumer  review ,  calon  pelanggan  akan  timbul  rasa percaya,  dari  pendapat-pendapat  yang  disampaikan oleh  pelanggan  yang  sudah  pernah  menginap  di  hotel tersebut hal ini disampaikan oleh (Kardon, 2007) yang menyatakan  bahwa  konsumen  cenderung  lebih mengandalkan peer  review daripada  informasi  yang diberikan oleh entitas bisnis. Online consumer review sangat  berguna  bagi  para  calon  pelanggan  untuk membantu  mereka  memutuskan  melakukan booking hotel  atau  tidak.  Para  calon  pelanggan  bisa  menjadi semakin  yakin  untuk  melakukan booking hotel  atau bahkan menjadi  berubah pikiran dan tidak melakukan booking hotel  karena informasi  pada online consumer review yang diberikan. Hal ini didukung oleh penelitian (Fotis  et  al,  2012)  yang  menyatakan  bahwa  calon pelanggan  dipengaruhi  melalui  media  sosial,  karena konten  dari  wisatawan  lain  dapat  membentuk, memandu  dan  mengarahkan  kembali  keputusan  awal mereka.
Dengan  adanya online  consumer  review dan upaya digital marketing melalui Instagram dan website yang  sudah  diterapkan  oleh  Hotel  X,  maka  tingkat booking kamar  dari  Hotel  X  diharapkan  dapat meningkat.  Namun  berdasarkan  data  tingkat booking dari  Hotel  X  masih  belum  stabil. Gambar  1 menunjukkan data jumlah booking kamar Hotel X pada bulan Januari 2019 sampai Juni 2021.
Berdasarkan Gambar 1 , dapat diketahui bahwa tingkat booking hotel  kamar  di  Hotel  X  masih  belum stabil  terutama  pada  bulan  Maret  2020  terjadi penurunan  tingkat booking karena  terjadi  pandemi Covid-19.  Salah  satu  penyebab  penurunan  tingkat booking kamar Hotel X disebabkan oleh berkurangnya tingkat  kepercayaan  para  pelanggan  terhadap  sektor perhotelan  akibat  pandemi.  Menurut  (Soehardi  dkk, 2020)  penurunan  tingkat booking pada  industri perhotelan  adalah  karena  semakin  meningkatnya penduduk  Indonesia  yang  terinfeksi  Covid-19  dapat
Gambar 1. Tingkat Booking Kamar Hotel X 0 50 100 150 200 250 300 Ja n -1 9 Ap r- 1 9 Ju l- 1 9 O ct-1 9 Ja n -2 0 Ap r- 2 0 Ju l- 2 0 O ct-2 0 Ja n -2 1 Ap r- 2 1
menyebarkan  kepada  turis  lainnya.  Berdasarkan wawancara  dengan  manajer  Hotel  X,  dapat  diketahui bahwa  penyebab  penurunan  tingkat booking ini dikarenakan  ketakutan  masyarakat  terpapar  virus sehingga  jarang  yang  meninggalkan  rumah  dan menginap  di  hotel.  Hal  ini  tidak  hanya  terjadi  pada Hotel X saja tetapi juga dialami oleh seluruh hotel yang berada  di  Indonesia.  Berdasarkan  data  tingkat penghunian kamar (TPK) hotel bintang tahun 2019 dan 2020  Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif Republik Indonesia, tingkat penghunian kamar hotel di Indonesia  pada  Desember  2020  mencapai  rata-rata 40,79% yang turun 18,60% dari TPK Desember 2019, sehingga  hal  ini  yang  menyebabkan  terdapat  indikasi perlu  dilakukan  pemasaran  melalui digital  marketing dan  juga  fitur  OCR  secara  komprehensif  oleh  sektor perhotelan dibandingkan dengan melakukan pemasaran secara offline pada  masa  pandemi  seperti  ini  agar kepercayaan dari pelanggan terhadap hotel-hotel dapat meningkat.  Tetapi  dalam  kasus  Hotel  X, digital marketing dan fitur OCR yang diterapkan masih belum maksimal  karena  tingkat booking kamar  hotel  masih belum  stabil.  Hal  ini  telihat  dari Gambar  1 bahwa setelah  menerapkan digital  marketing melalui  VHO, website dan  juga  Instagram,  tingkat booking kamar hotel  pada  bulan  Januari  2021  meningkat,  tetapi pada bulan selanjutnya terjadi penurunan kembali.
Faktor lain yang menyebabkan peningkatan dan juga  penurunan  jumlah booking kamar  di  Hotel  X antara lain juga karena banyaknya pesaing dari Hotel X di  Kuningan,  Jawa  Barat,  yang  sudah  menggunakan VHO  dan  menerapkan digital  marketing ,  sehingga pelanggan memiliki banyak pilihan untuk menginap di hotel-hotel lainnya. Berdasarkan data yang diambil dari berbagai website dan aplikasi  VHO seperti Reddoorz, OYO,  Airy  pada Gambar  2 ,  dari  semua  hotel  yang berada  di  Kuningan,  Jawa  Barat,  yang  berjumlah  26 hotel,  sekitar  8%  telah  menggunakan virtual  hotel operator ,  kemudian  sekitar  27%  sudah  menerapkan digital marketing dan 46% sudah menggunakan virtual hotel  operator dan  juga digital  marketing .  Hanya sekitar  8%  yang  tidak  menggunakan  keduanya, sehingga dari grafik terlihat bahwa pelanggan memiliki banyak pilihan untuk menginap sehingga menjadi salah satu  penyebab  tingkat booking kamar  Hotel  X  yang masih tidak stabil.
Berdasarkan  permasalahan-permasalahan  yang sudah disebutkan, maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  upaya  apa  yang  perlu  dilakukan  untuk dapat  meningkatkan  kepercayaan  pelanggan  dan keputusan booking pelanggan  Hotel  X  dengan
pengaruh dari  penerapan digital marketing dan online consumer  review ,  mengingat  tingkat booking kamar Hotel  X  yang  masih  belum  stabil  walaupun  sudah menerapkan digital  marketing dan  juga online consumer review pada virtual hotel operator .

## 2. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  kali  ini  adalah  penelitian  yang  termasuk dalam kategori penelitian kuantitatif. Peneliti menggunakan  penelitian  kuantitatif  karena  pada penelitian ini data yang diperoleh dari sampel populasi dianalisis  sesuai  dengan  metode  statistik  penelitian. Penelitian  kuantitatif  adalah  penelitian  yang  datanya dinyatakan  dalam  bentuk  angka  (Sugiyono,  2014). Pada penelitian kali ini populasi yang digunakan adalah seluruh  pelanggan  dari  Hotel  X  yang  melakukan booking kamar  hotel  pada  bulan  Agustus  2020  -  Mei 2021  yang  seluruhnya  berjumlah  1.308  pelanggan. Kemudian  menurut  (Sugiyono,  2012),  sampel  adalah bagian dari jumlah dan juga karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Terdapat dua teknik pengambilan  sampel  yaitu probability  sampling dan non-probability sampling . Penelitian kali ini menggunakan teknik probability sampling , yaitu teknik pengambilan  sampel  yang  memberikan  peluang  yang sama  bagi  setiap  anggota  populasi  untuk  dipilih menjadi  anggota  sampel.  Pada  penelitian  kali  ini peneliti menggunakan metode simple random sampling , kemudian menurut (Sugiyono, 2017) Simple Random Sampling adalah pengambilan anggota sampel dari  populasi  yang  dilakukan  secara  acak  tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. Hal ini  dilakukan  karena  semua  pelanggan  Hotel  X  yang sudah  melakukan booking kamar  baik  secara online atau offline tanpa memperhatikan strata yang ada dapat dijadikan sampel pada penelitian kali ini. Pendapat dari (Hair et al., 2014) mengatakan bahwa sampel minimal dalam analisis SEM adalah 100 sampai 200, sehingga jumlah sampel yang digunakan pada penelitian kali ini adalah  104  sampel.  Jenis  dan  sumber  data  dalam penelitian ini yaitu data primer dan data sekunder. Data primer  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  jawaban  dari kuesioner  yang  diberikan  kepada  responden  dan hasil wawancara  dengan  pihak  manajemen  Hotel  X. Kemudian  data  sekunder  berupa  literatur,  dokumen data-data yang berasal dari Hotel X, Data Survei APJII. Dalam  pengumpulan  data  yang  dilakukan,  pelanggan (responden) diminta untuk memilih salah satu jawaban dari pertanyaan yang sudah disediakan. Hasil isian dari kuesioner  ini  merupakan  data  primer  kualitatif  yang
Gambar 2. Data Penggunaan VHO dan Digital Marketing 8% 27% 46% 19% VHO Digital Marketing Keduanya
Tidak keduanya
memiliki  skor  di  setiap  jawabannya  dan  selanjutnya akan dianalisa secara kuantitatif dengan menggunakan uji  statistik.  Pembobotan  dari  skor  ini  menggunakan skala  likert.  Skala  likert  sendiri  digunakan  untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau kelompok  organisasi  terhadap  kejadian  atau  gejala social  (Sugiyono,  2015).  Operasional  variabel  pada penelitian  ini  yaitu  variabel  independen  (X)  adalah Digital  Marketing dan Online  Consumer  Review dan variabel dependen (Y) adalah Kepercayaan Pelanggan dan  Keputusan Booking yang  nantinya  akan  dibagi menjadi  beberapa  indikator  yang  digunakan  dalam penelitian  kali  ini.  Teknik  pengumpulan  data  yang dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  kuesioner. Penyebaran  kuesioner  dilakukan  dengan  memberikan form survey secara online menggunakan media Google Form  yang  dikirimkan  kepada  pelanggan  Hotel  X melalui social  media WhatsApp  selama  2  bulan. Responden  yang  dituju  dari  penelitian  kali  ini  adalah para  pelanggan  dari  Hotel  X,  baik  yang  melakukan booking kamar  hotel  secara online ataupun  secara offline ,  selama  6  bulan  terakhir.  Teknik  analisis  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  SEM Partial Least Square (PLS) karena didasarkan atas:
1. SEM-PLS  dapat  digunakan  untuk  model  dengan kompleksitas  besar  dengan  banyak  konstruk  dan banyak  indikator  (Hair  dan  Sarstedt,  2017).  Pada penelitian ini memiliki indikator yang relatif besar yaitu 28 indikator.
2. Ukuran sampel dalam penelitian kali ini relatif kecil yaitu  104  sampel,  sehingga  dengan  menggunakan SEM-PLS  umumnya  akan  tetap  mencapai  tingkat kekuatan statistik yang tinggi (J.F.J Hair et al, 2014)
3. SEM-PLS  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan varians  dari  konstruk  target  utama  (J.F.  Hair  et  al 2011)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  identifikasi  responden terdiri dari 4 karakteristik yaitu:
1. Karakteristik berdasarkan jenis kelamin Data  responden  kuesioner  berdasarkan  jenis kelamin dibagi menjadi dua jenis, yaitu perempuan dan laki-laki. Berdasarkan 104 sampel, didapatkan
bahwa responden laki-laki sebanyak 59 responden atau  sebesar  57%  sedangkan  sisanya  adalah responden perempuan sebanyak 45 responden atau sebesar 43%.
2. Karakteristik berdasarkan usia Dari  data  104  responden,  kelompok  usia  yang paling  banyak  melakukan booking di  Hotel  X adalah rentang usia 20-30 tahun yaitu sebanyak 37 orang  atau  sebesar  36%.  Kemudian  disusul  oleh rentang  usia  40-50  tahun  yaitu  sebanyak  27  orang atau sebesar 26%, lalu disusul oleh rentang usia 30- 40 tahun yaitu sebanyak 23 orang atau sebesar 22%.
3. Karakteristik berdasarkan pekerjaan Berdasarkan  sampel  yang  telah  didapatkan, diperoleh  data  berdasarkan  pekerjaan  sebanyak 31% memiliki pekerjaan sebagai karyawan swasta, kemudian  disusul  oleh  pekerjaan  wiraswasta sebanyak  26%  dan  mahasiswa  sebanyak  19%,  ibu rumah  tangga  sebanyak  10%,  PNS  sebanyak  6%, Kepolisian  RI  sebanyak  2%  dan  sisanya  sebanyak 6% memiliki pekerjaan lain yang sudah disebutkan dalam diagram.
4. Karakteristik berdasarkan domisili Dari  sampel  yang  didapatkan,  ternyata  sebagian besar bahkan hampir setengah dari pelanggan Hotel X  berdomisili  dari  Kuningan  yaitu  sebanyak  44 orang atau 42%. Kemudian disusul oleh pelanggan yang berdomisili dari Bandung sebanyak 16 orang atau  15%,  lalu  berdomisili  Jakarta  sebanyak  11 orang  atau  11%,  kemudian  berdomisili  Bogor sebanyak 8 orang atau 8%. Sisanya sebanyak 24% merupakan pelanggan yang berdomisili dari daerah lain.

## Analisis SEM Partial Least Square (SEM-PLS)
Pada model kerangka pemikiran, hipotesis yang telah  dibuat  harus  dianalisis  menggunakan Structural Equation Modelling–Partial Least Square (SEM-PLS). Model  konseptual  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  3 . Menurut  Hair  (2017),  evaluasi  model  dalam  PLS meliputi  dua  tahap  yaitu  evaluasi  pada  model pengukuran  dan  evaluasi  terhadap  model  struktural. Hasil SEM-PLS ditunjukkan pada Gambar 4 .

## Evaluasi Model Pengukuran (Outer Model)
Evaluasi model pengukuran ( outer model ) pada penelitian  kali  ini  menggunakan  pengujian  validitas konvergensi, validitas diskriminan, validitas komposit dan average variance extracted (AVE). Pada evaluasi model pengukuran akan diketahui informasi mengenai validitas  pemilihan  indikator  yang  dapat  menjelaskan masing-masing dari indikator.

## Validitas Konvergen
Tabel  1 menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel laten  dalam  model  penelitian  kali  ini  memiliki  nilai AVE  yang  lebih  besar  dari  0,5  yang  berarti  bahwa seluruh variabel laten dalam penelitian kali ini mampu menjelaskan  lebih  dari  setengah  varian  indikator- indikatornya.  Nilai  AVE  variabel    tertinggi  adalah variabel digital  marketing dan  yang  paling  rendah adalah  variabel  kepercayaan  pelanggan.  Berdasarkan Tabel  1 ,  dapat  diketahui  bahwa  konstruk  pada penelitian  kali  ini  dinyatakan  telah  memenuhi  asumsi validitas konvergen.

## Validitas Diskriminan
Validitas  diskriminan  berhubungan  dengan prinsip  bahwa  pengukur-pengukur  konstruk  yang berbeda  seharusnya  tidak  berkorelasi  tinggi.  Validitas diskriminan  terjadi  jika  dua  instrumen  berbeda mengukur  dua  konstruk  yang  diprediksi  tidak berkorelasi  menghasilkan  skor  yang  memang  tidak berkorelasi. Uji validitas diskriminan dinilai
berdasarkan cross  loading pengukuran  dengan konstruknya (Hartono, 2008).
Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai cross loading menunjukkan  nilai  korelasi  masing-masing  indikator dalam  konstruk  yang  sama  lebih  tinggi  dibandingkan dengan nilai korelasi masing-masing indikator dengan konstruk yang lainnya. Dengan demikian, maka secara keseluruhan  penilaian cross  loading menunjukkan bahwa  validitas  diskriminan  telah  terpenuhi.  Dapat disimpulkan  bahwa  model  memiliki  nilai  validitas diskriminan yang baik.

## Reliabilitas Indikator
Pengujian reliabilitas indikator dilakukan untuk menilai  keandalan  indikator  dalam  menjelaskan  suatu konstruk (Amin dkk, 2020). Menurut Hair et al (2017) penilaian reliabilitas indikator dilihat dari nilai loading pada  setiap  indikator  penelitian.  Indikator  yang memenuhi  kriteria reliable adalah  indikator  yang memiliki nilai loading lebih tinggi dari 0,5.  Dari hasil analisis  SEM-PLS  diketahui  bahwa  seluruh  indikator memiliki nilai loading yang lebih tinggi dari 0,5, maka dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  indikator  dapat dikatakan reliable dan  memenuhi  kriteria  reliabilitas indikator.

## Reliabilitas Konstruk
Dari Tabel  3 dapat  diketahui  bahwa  nilai composite reliability dan cronbach’s alpha dari setiap variable   laten   memiliki  nilai  lebih  tinggi  dari   0,7.
Gambar 4 . Hasil SEM-PLS
Tabel 1. Nilai AVE
Average Variance Extracted Digital Marketing 0,852 Online Consumer Review 0,728 Kepercayaan Pelanggan 0,588 Keputusan Booking 0,702
Dengan  begitu,  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh variabel  laten  dalam  penelitian  kali  ini  memenuhi kriteria reliabilitas konstruk.

## Evaluasi Model Struktur (Inner Model)
Evaluasi Nilai R Square (R 2 ) R Square dapat  menunjukkan  kuat  lemahnya pengaruh  yang  ditimbulkan  oleh  variabel  dependen terhadap  variabel  independen.  R Square juga  dapat menentukan  kuat  lemahnya  suatu  model  penelitian. Menurut  (Lathan  dan  Ghozali,  2012),  besaran  nilai  R Square dibagi  menjadi  3,  yaitu  0,67  =  baik,  0,33  = moderat  dan juga 0,19  = lemah. Berdasarkan Tabel  4 didapatkan  nilai  R Square Keputusan Booking adalah 0,421  yang  berarti  termasuk  dalam  kategori  moderat. Nilai  koefisien  R Square menunjukkan  besar  dari pengaruh  variabel  bebas  (X)  terhadap  variabel  terikat (Y). Kemudian dapat dilihat juga pada Tabel 4 bahwa nilai  R Square Kepercayaan  Pelanggan  adalah  0,494,
lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  R Square dari Keputusan Booking namun tetap berada pada kategori moderat, sehingga dapat disimpulkan bahwa pengaruh dari  variabel  bebas  (X) digital  marketing dan online consumer  review terhadap  variabel  terikat  (Y) kepercayaan  pelanggan  dan  keputusan booking termasuk dalam kategori moderat.

## Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  adalah  metode  untuk menguji suatu hipotesis tentang suatu parameter dalam suatu populasi, dengan menggunakan data yang diukur dalam  suatu  sampel  (Poletiek,  2013).  Pengujian hipotesis  dalam  penelitian  kali  ini  dilakukan  dengan melihat t-statistik. Tabel 5 adalah nilai t-tabel menurut (Abdillah & Hartono, 2015). Kriteria pengujian adalah sebagai berikut:
1. Jika nilai  t-statistik > t-tabel  maka  H0 ditolak dan H1 diterima.
Tabel 2. Nilai Cross Loading
Digital Marketing Kepercayaan Pelanggan Keputusan Booking OCR DM_X11_01 0,924 0,570 0,382 0,693 DM_X12_01 0,933 0,562 0,433 0,670 DM_X12_02 0,910 0,528 0,408 0,705 DM_X12_03 0,932 0,547 0,434 0,689 DM_X13_01 0,927 0,535 0,442 0,700 DM_X14_01 0,916 0,591 0,423 0,676 DM_X14_02 0,916 0,588 0,412 0,661 KB_Y21_01 0,377 0,468 0,602 0,407 KB_Y21_02 0,299 0,370 0,851 0,495 KB_Y21_03 0,284 0,364 0,764 0,379 KB_Y22_01 0,344 0,357 0,839 0,506 KB_Y22_02 0,482 0,483 0,821 0,666 KB_Y23_01 0,388 0,439 0,873 0,548 KB_Y24_01 0,170 0,333 0,556 0,266 KP_Y11_01 0,506 0,820 0,363 0,551 KP_Y11_02 0,498 0,861 0,396 0,524 KP_Y12_01 0,412 0,846 0,434 0,499 KP_Y13_01 0,559 0,877 0,479 0,611 KP_Y13_02 0,499 0,855 0,462 0,551 KP_Y14_01 0,518 0,899 0,498 0,615 KP_Y15_01 0,604 0,812 0,496 0,711 OCR_X21_01 0,446 0,439 0,652 0,708 OCR_X22_01 0,607 0,598 0,516 0,807 OCR_X22_02 0,702 0,616 0,530 0,902 OCR_X23_01 0,604 0,530 0,505 0,882 OCR_X24_01 0,585 0,548 0,498 0,832 OCR_X24_02 0,701 0,655 0,528 0,875 OCR_X25_01 0,683 0,626 0,483 0,843
Tabel 3 . Nilai Cronbach's Alpha dan Composite Reliability Cronbach’s Alpha Composite Reliability Digital Marketing 0,971 0,976 Online Consumer Review 0,938 0,949 Kepercayaan Pelanggan 0,879 0,907 Keputusan Booking 0,928 0,943 Tabel 4 . Nilai R Square R Square (R 2 ) Kesimpulan Kepercayaan Pelanggan 0,494 Moderat Keputusan Booking 0,421 Moderat
2. Jika nilai t-statistik < t-tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Pengujian  hipotesis  untuk  masing-masing  hubungan variabel laten ditunjukkan pada Tabel 6 . a. H1: Digital  Marketing mempengaruhi  secara signifikan terhadap Kepercayaan Pelanggan Dari hasil penelitian pada Tabel 6 , dapat diketahui bahwa  nilai original  sample adalah  sebesar  0,217 yang  berarti  bahwa  hubungan  antara Digital Marketing dengan  Kepercayaan  Pelanggan  adalah positif  dan  memiliki  hubungan  yang  berbanding lurus.  Kemudian  pengaruh  dari Digital  Marketing terhadap  Kepercayaan  Pelanggan  adalah  tidak signifikan karena nilai t-statistik sebesar 1,402 lebih kecil dibandingkan nilai t-tabel sebesar 1,96. Dapat dikatakan bahwa hipotesis H1 dalam penelitian kali ini  yang  menyatakan  bahwa Digital  Marketing mempengaruhi secara signifikan terhadap Kepercayaan Pelanggan ditolak.
b. H2: Digital  Marketing mempengaruhi  secara signifikan terhadap Keputusan Booking Dari hasil penelitian pada Tabel 6 , dapat diketahui bahwa nilai original  sample adalah sebesar  -0,077 yang  berarti  bahwa  hubungan  antara Digital Marketing dengan  Keputusan Booking adalah negatif  dan  memiliki  hubungan  yang  tidak berbanding lurus. Kemudian pengaruh dari Digital Marketing terhadap Kepercayaan Pelanggan adalah tidak signifikan karena nilai t-statistik sebesar 0,382 lebih kecil dibandingkan nilai t-tabel sebesar 1,96. Dapat  dikatakan  bahwa  hipotesis  H2  dalam penelitian kali ini yang menyatakan bahwa Digital Marketing mempengaruhi secara signifikan terhadap Keputusan Booking ditolak.
c. H3: Online  Consumer  Review mempengaruhi secara signifikan terhadap Kepercayaan Pelanggan Dari hasil penelitian pada Tabel 6 , dapat diketahui bahwa  nilai original  sample adalah  sebesar  0,527 yang  berarti  bahwa  hubungan  antara Online Consumer Review dengan Kepercayaan Pelanggan adalah  positif  dan  memiliki  hubungan  yang berbanding  lurus. Kemudian pengaruh dari Online Consumer Review terhadap kepercayaan pelanggan adalah  signifikan  karena  nilai  t-statistik  sebesar 3,561 lebih besar dibandingkan nilai t-tabel sebesar 1,96.  Dapat  dikatakan  bahwa  hipotesis  H3  dalam penelitian kali ini yang menyatakan bahwa Online Consumer Review mempengaruhi secara signifikan terhadap Kepercayaan Pelanggan diterima.
d. H4: Online  Consumer  Review mempengaruhi secara signifikan terhadap Keputusan Booking
Dari hasil penelitian pada Tabel 6 , dapat diketahui bahwa  nilai original  sample adalah  sebesar  0,561 yang  berarti  bahwa  hubungan  antara Online Consumer  Review dengan  Keputusan Booking adalah  positif  dan  memiliki  hubungan  yang berbanding  lurus. Kemudian pengaruh dari Online Consumer  Review terhadap  Keputusan Booking adalah  signifikan  karena  nilai  t-statistik  sebesar 3,509 lebih besar dibandingkan nilai t-tabel sebesar 1,96.  Dapat  dikatakan  bahwa  hipotesis  H4  dalam penelitian kali ini yang menyatakan bahwa Online Consumer Review mempengaruhi secara signifikan terhadap Keputusan Booking diterima.
e. H5: Kepercayaan Pelanggan mempengaruhi secara signifikan terhadap Keputusan Booking
Dari hasil penelitian pada Tabel 6 , dapat diketahui bahwa  nilai original  sample adalah  sebesar  0,189 yang  berarti  bahwa  hubungan  antara  Kepercayaan Pelanggan  dengan  Keputusan Booking adalah positif  dan  memiliki  hubungan  yang  berbanding lurus.  Kemudian  pengaruh  dari Online  Consumer Review terhadap  Keputusan Booking adalah  tidak signifikan karena nilai t-statistik sebesar 0,152 lebih kecil dibandingkan nilai t-tabel sebesar 1,96. Dapat dikatakan bahwa hipotesis H5 dalam penelitian kali ini yang menyatakan bahwa Kepercayaan Pelanggan mempengaruhi secara signifikan terhadap Keputusan Booking ditolak.

## Marketing Mix
Berdasarkan  analisis  SEM-PLS  yang  telah dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  variabel  yang mempengaruhi secara signifikan Kepercayaan Pelanggan  dan  Keputusan Booking adalah Online Consumer  Review ,  sehingga  dilakukan  analisis  dan usulan  strategi marketing  mix untuk  kebijakan  yang dapat  menjadi  masukan  bagi  Hotel  X.  Pada  tahap  ini akan dilakukan wawancara mendalam berupa wawancara semi-terstruktur, dimana menurut Sugiyono  (2012)  dalam  pelaksanaannya  lebih  bebas dibandingkan  wawancara  terstruktur.  Kemudian  hasil dari  wawancara  ini  akan  menjadi  dasar  rancangan marketing mix yang dapat menjadi masukan bagi Hotel X. Marketing mix berdampak baik bagi tingkat online consumer  review ,  karena marketing  mix dapat berpengaruh secara positif dalam memuaskan pelanggan (Surya, 2019). Dimana menurut (Ajao et al, 2012)   ketika   pelanggan   merasa   tidak   puas   maka
Tabel 5 . t- table One Tailed Two Tailed t-tabel 1.64 1.96 Tabel 6 . Pengujian Hipotesis Original Sample Sample Mean Standard Deviation P Values DM → KP 0,217 0,243 0,155 0,161 DM → KB -0,0777 -0,068 0,201 0,703 KP → KB 0,189 0,197 0,132 0,152 OCR → KP 0,527 0,477 0,148 0,000 OCR → KB 0,561 0,541 0,160 0,000
pelanggan  cenderung  tidak  akan  memberikan  review negatif secara langsung kepada perusahaan melainkan akan membagikan pengalaman tersebut melalui online review atau e-WOM kepada pelanggan lain. Begitu pun sebaliknya,  sehingga  untuk  meningkatkan online consumer  review yang  positif,  perlu  dirancang marketing  mix yang  sesuai  untuk  dapat  memuaskan para pelanggan. Selain itu untuk meningkatkan online consumer  review ,  juga  terdapat  tambahan  aspek marketing  mix yaitu  aspek customer  relations yang juga  terdapat  pada  penelitian  (Sigala,  2002). Indepth interview dilakukan  dengan  melakukan  wawancara mendalam  kepada  manajer  Hotel  X  dan  juga  6 pelanggan  yang  dianggap  mewakili  para  responden yang berasal dari Jawa Barat dikarenakan berdasarkan data  responden,  pelanggan  terbanyak  Hotel  X  adalah pelanggan  yang  berdomisili  Jawa  Barat  dan  yang pernah  melakukan booking hotel  setidaknya  6  bulan terakhir. Narasumber dianggap mewakili  para responden  karena  terdiri  dari  pria  dan  wanita  dengan rentang  usia  20-45  tahun  dan  dengan  berbagai  latar belakang pekerjaan.
1. Product
Hotel  X  sudah  cukup  dikenal  oleh  masyarakat terutama masyarakat Kuningan. Hotel X memiliki 4 tipe  kamar  yaitu standard  room , twin  room , superior room , dan deluxe room . Selain itu fasilitas dari  Hotel  X  sendiri  saat  ini  sudah  ada meeting room ,  lahan  parkir  dan  juga  wifi.  Dari  hasil wawancara, Hotel X dalam hal loyalitas pelayanan sudah cukup baik  namun  dalam hal  produk,  Hotel X  masih  kalah  dengan  para  pesaing  yaitu  pada kebersihan  kamar,  furnitur  yang  digunakan,  dan fasilitas-fasilitas yang ditawarkan oleh Hotel X juga masih  sangat  kurang.  Untuk  memperbaiki  produk dari Hotel X, perlu dilakukan hal-hal seperti:
• peningkatan  kebersihan  kamar  terutama  pada kamar  mandi  dengan  menerapkan  SOP  saat melakukan pembersihan kamar
• mengganti  furnitur  yang  digunakan  menjadi lebih baru
• memperbaiki  fasilitas  wifi  dengan  yang  lebih baik
• menambah  fasilitas  yang  dapat  memenuhi keinginan  para  pelanggan  misalnya  dengan menambah  fasilitas co-working  space ,  kolam renang atau health club .
2. Price
Hotel  X  menetapkan  harga  yang  berbeda berdasarkan dengan fasilitas yang ada di dalam tiap tipe  kamar.  Harga  untuk standard  room Rp 150.000, twin room Rp 200.000, superior room Rp 250.000  dan deluxe  room Rp  350.000,  kemudian untuk meeting  room dengan  kapasitas  50  orang sehari  adalah  Rp  750.000.  Dari  hasil  wawancara, para  pelanggan  masih  merasa  bahwa  harga  yang ditawarkan  belum  cukup  sesuai  dengan  fasilitas yang  ditawarkan  dan  juga  dari  hasil  wawancara diketahui bahwa Hotel X tidak pernah memberikan potongan harga pada hari hari atau momen tertentu. Untuk  memperbaiki price dari  Hotel  X  perlu melakukan hal-hal sebagai berikut:
• menetapkan harga yang dapat  bersaing  dengan hotel  bintang  1  lain  yang  berada  di  Kuningan, Jawa Barat
• menyesuaikan  harga  sesuai  dengan  fasilitas yang diberikan oleh Hotel X
• memberikan potongan harga pada even tertentu.
3. Place
Berdasarkan  hasil  wawancara  Hotel  X  sudah termasuk hotel yang berada di tempat yang strategis karena berada di pusat kota dekat dengan alun-alun kota Kuningan. Hotel X juga dekat dengan tempat wisata  lainnya  dan  juga  dekat  dengan  berbagai tempat  makan.  Hal  tersebut  sudah  cukup  menjadi daya tarik bagi pelanggan.
4. Promotion
Hotel X belum cukup dikenal oleh para pelanggan melalui digital  marketing seperti website ataupun Instagram. Dari beberapa orang yang diwawancara kebanyakan mengetahui Hotel X melalui mulut ke mulut  atau  papan  reklame.  Untuk  memperbaiki promotion , maka perlu dilakukan:
• penambahan  papan  reklame  yang  berada  di jalan-jalan besar di Kuningan
• bekerja sama dengan beberapa travel agent yang ada di Kuningan
• perbaikan  Instagram  dari  Hotel  X  berupa penambahan  foto  fasilitas,  kamar  dan  suasana hotel,  informasi  yang  lengkap  dan  sebagainya. Berdasarkan  wawancara,  Instagram  dari  Hotel X masih kurang informatif dan menarik.
5. Customer Relations
Berdasarkan  wawancara  dengan  manajer  Hotel  X, saat  ini  hotel  sudah  menerapkan  fitur review & rating pada website Hotel  X  dan  juga  pada Reddoorz.  Akan  tetapi,  Hotel  X  masih  belum memiliki  layanan online  customer  service ,  belum pernah  membuat  komunitas online untuk  para pelanggan  yang  sudah  menginap  di  Hotel  X  dan juga belum pernah melakukan survei secara online ataupun meminta feedback secara langsung kepada para  pelanggan  yang  sudah  menginap  di  Hotel  X. Untuk memperbaiki aspek customer relations , dari hasil wawancara kepada 6 pelanggan diperlukan:
• mengadakan online customer service Dari Hotel X agar memudahkan pelanggan dalam berinteraksi dengan pihak hotel yang tersedia 24 jam
• untuk  pembuatan  komunitas online para pelanggan yang pernah menginap masih belum diperlukan  karena  para  pelanggan  cenderung melihat ulasan pada Google ataupun fitur review & rating lainnya
• hotel perlu melakukan survei secara online baik melalui  Whatsapp  ataupun e-mail mengenai pengalaman para pelanggan yang telah menginap  dan  untuk  mengetahui  fasilitas  atau layanan  apa  yang  masih  kurang  dan  yang diharapkan  oleh  para  pelanggan  untuk  dapat dilakukan perbaikan oleh pihak hotel
• pihak Hotel X juga perlu melakukan permohonan pengisian feedback berupa review & rating pada website hotel atau VHO kepada setiap pelanggan yang datang menginap.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini memberi bukti empiris mengenai pengaruh digital  marketing dan online  consumer review terhadap kepercayaan pelanggan dan keputusan booking .  Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan yang  telah  diuraikan  pada  bab-bab  sebelumnya  dan melalui  analisis  SEM-PLS  serta  pengujian  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan digital  marketing tidak berpengaruh secara signifikan terhadap kepercayaan pelanggan Hotel X dan digital marketing tidak berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan booking pelanggan  Hotel  X.  Kemudian, online consumer  review berpengaruh  secara  signifikan terhadap kepercayaan pelanggan Hotel X. Dengan kata lain, online consumer review merupakan suatu hal yang penting  dalam  memberikan  rasa  percaya  kepada  para pelanggan hotel.
Online  consumer  review berpengaruh  secara signifikan  terhadap  keputusan booking pelanggan Hotel  X.  Dengan  kata  lain, online  consumer  review merupakan suatu hal yang penting dalam memberikan kontribusi  para  pelanggan  hotel  dalam  melakukan keputusan booking .  Tetapi  kepercayaan  pelanggan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan booking pelanggan  Hotel  X.  Dengan  kata  lain, kepercayaan pelanggan masih belum terlalu memberikan manfaat bagi para pelanggan hotel dalam melakukan keputusan booking hotel.
Upaya yang dapat dilakukan dalam meningkatkan  kepercayaan  pelanggan  dan  keputusan booking dengan  variabel  yang  mempengaruhi  yaitu online  consumer  review adalah  upaya  analisis  dan usulan marketing  mix 4P  + customer  relations berdasarkan indepth interview yang dilakukan kepada manajer  hotel  dan  6  pelanggan  hotel  yang  setidaknya pernah  menginap  dalam  6  bulan  terakhir.  Dari  hasil analisis diketahui bahwa pada aspek product Hotel X, sebaiknya  dilakukan  peningkatan  kebersihan  kamar terutama pada kamar mandi dengan menerapkan SOP saat  melakukan  pembersihan  kamar,  mengganti furnitur  yang  digunakan  menjadi  lebih  baru, memperbaiki  fasilitas  wifi  dan  menambah  fasilitas yang  dapat  memenuhi  keinginan  para  pelanggan misalnya  dengan  menambah  fasilitas co-working space , kolam renang atau health club . Pada aspek price , Hotel X perlu menetapkan harga menyesuaikan dengan fasilitas  yang  diberikan  dan  juga  perlu  menetapkan harga yang bersaing dengan yang lain. Kemudian pada aspek place tidak ditemukan adanya kekurangan karena lokasi  Hotel  X  yang  sudah  berada  di  lokasi  yang strategis.  Untuk  aspek  promotion,  Hotel  X  perlu menambahkan  papan  reklame  yang  berada  di  jalan- jalan  besar  di  Kuningan  dan  bekerja  sama  dengan beberapa travel agent yang ada di Kuningan. Kemudian perlu juga adanya perbaikan untuk Instagram dari Hotel X karena berdasarkan wawancara, Instagram dari Hotel X  masih  kurang  informatif  dan  menarik.  Lalu  untuk tambahan  aspek marketing  mix  customer  relations ,
diperlukan  adanya online  customer  service dari  Hotel X  agar  memudahkan  pelanggan  dalam  berinteraksi dengan pihak hotel yang tersedia 24 jam, tetapi untuk pembuatan  komunitas online para  pelanggan  yang pernah menginap masih belum diperlukan karena para pelanggan cenderung melihat ulasan pada Google atau fitur review & rating lainnya.  Kemudian  hotel  juga perlu  untuk  melakukan  survei  secara online dan permohonan  pengisian feedback kepada  setiap pelanggan yang menginap. Untuk penelitian selanjutnya, dapat melakukan analisis faktor-faktor lain yang berpengaruh terhadap kepercayaan pelanggan dan keputusan booking seperti kualitas pelayanan, kepusan pelanggan,  loyalitas  pelanggan,  kualitas website , demografi dan lain-lain.

## Daftar Pustaka
Abdillah,  W.,  Hartono.  (2015). Partial  Least  Square (PLS). Penerbit Andi. Yogyakarta.
Ajao,  R.,  Ikechukwu,  I.,  &  Olusola,  A.  (2012).  Is customer  satisfaction  an  Indicator  of  customer loyalty? Australian  Journal  of  Business  and Management Research , 2(7), 14–20.
Baki,  R.  (2020).  Analysis  of  Factors  Affecting Customer  Trust  in  Online  Hotel  Booking Website Usage. European Journal  of  Tourism, Hospitality  and  Recreation ,  10(2),  106–117. https://doi.org/10.2478/ejthr-2020-0009
Bhargav,  S.  (2017).  A  Study  on  Marketing  Mix  of Hospitality  Industry. International  Journal  of Management , 7(9), 253–265.
Chatterjee, P. (2013). Online Reviews: Do Consumers Use Them ? Please cite as: Chatterjee , Patrali ( 2001 ), “ Online Reviews – Do Consumers Use Them ?"  ACR  2001  Online  Reviews:  Do Consumers  Use  Them ?  Patrali  Chatterjee Faculty  of  Management  Rutgers  University. December, 1–21.
Danish, R. Q., Hafeez, S., Fawad Ali, H., Shahid, R., & Nadeem, K. (2019). Impact of Online Consumer Reviews on Hotel Booking Intentions: The Case of  Pakistan. European  Scientific  Journal  ESJ , 15(7),144–159. https://doi.org/10.19044/esj.2019.v15n7p144 Fotis,  J.,  Buhalis,  D.,  &  Rossides,  N.  (2012).
Information  and  Communication  Technologies in Tourism 2012. Information and
Communication Technologies in Tourism 2012 , January. https://doi.org/10.1007/978-3-7091- 1142-0
Hair, J. F., Sarstedt, M., Hopkins, L., & Kuppelwieser, V.  G.  (2014).  Partial  least  squares  structural equation  modeling  (PLS-SEM):  An  emerging tool  in  business  research. European  Business Review , 26(2), 106–121.
https://doi.org/10.1108/EBR-10-2013-0128
Halim,  M.  P.  (2015).  Kajian  Indikator  Kepercayaan Konsumen  Akan  Online  Review  Pada  Proses Keputusan  Booking  Hotel  Secara  Online Monica  Purnamasari  Halim  Universitas  Ma Chung  Pendahuluan E-Commerce. Akademika , 13(1), 21–27.
Leninkumar,  V.  (2017).  The  Relationship  between Customer  Satisfaction  and  Customer  Trust  on Customer  Loyalty. International  Journal  of Academic  Research  in  Business  and  Social Sciences , 7(4). https://doi.org/10.6007/ijarbss/v7-i4/2821
Muslim,  B.,  &  Dayana,  L.  (2016).  Sistem  Informasi Peraturan  Daerah  (Perda)  Kota  Pagar  Alam Berbasis Web. Jurnal Ilmiah Betrik , 7(01), 36–
49. https://doi.org/10.36050/betrik.v7i01.11 Prasojo, S. (2020). Analisa Pengaruh Digital Marketing Terhadap  Brand  Advocacy  Dengan  Perceived Service  Quality  Dan  Customer  Engagement Sebagai  Variabel  Intervening. Jurnal  Strategi Pemasaran . http://publication.petra.ac.id/index.php/manaje men-pemasaran/article/view/10360 https://doi.org/10.1108/JHTT-09-2016-0058
Sarstedt,  M.,  Ringle,  C.  M.,  &  Hair,  J.  F.  (2020).
Handbook of Market Research. In Handbook of Market Research (Issue September). https://doi.org/10.1007/978-3-319-05542-8
Siakalli,  M.,  Masouras,  A.,  &  Papademetriou,  C. (2017).  e-Marketing  in  the  Hotel  Industry:
Marketing Mix
Strategies.
123–129. https://doi.org/10.1007/978-3-319-33865-1_15
Sigala,  M.  (2002).  Modelling  E-marketing  strategies:
Internet  p  resence  and  exploitation  of  greek hotels. Journal  of  Travel  and  Tourism Marketing , 11(2–3), 83–103. https://doi.org/10.1300/J073v11n02_05 Surya, A. P. (2019). CUSTOMER LOYALTY FROM PERSPECTIVE  OF  MARKETING  MIX STRATEGY AND CUSTOMER SATISFACTION  A  study  from  Grab  -  Online
Transportation  in  Era  of  Industrial  Revolution 4.0. Mix  Jurnal  Ilmiah  Manajemen ,  9(3),  394. https://doi.org/10.22441/mix.2019.v9i3.001 Varkaris, E., & Neuhofer, B. (2017). The influence of social  media  on the  consumers’  hotel  decision journey. Journal  of  Hospitality  and  Tourism Technology , 8(1), 101–118.
https://doi.org/10.1108/JHTT-09-2016-0058
Xiang, Z., & Gretzel, U. (2010). Role of social media in  online  travel  information  search. Tourism Management , 31(2), 179–188. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2009.02.016