Jurnal Ekombis Review – Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis
Available online at : https://jurnal.unived.ac.id/index.php/er/index DOI: https://doi.org/10.37676/ekombis.v11i2

## Pemanfaatan Online Travel Agency (OTA) di Indonesia
1) Andy Mulyana; 2) Ida Ayu Made Er Meytha Gayatri; 3) Wagini
1) Program Studi Pariwisata, Fakultas Ekonomi, Universitas Terbuka
2) Program Studi Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Dehasen Bengkulu
3) Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi, Universitas Dehasen Bengkulu Email: 1) mulyana@ecampus.ut.ac.id ; 2) meythagayatri@unived.ac.id ; 3) wagini@unived.ac.id
How to Cite :
Mulyana,  A.,  Gayatri,  I.A.M.E.M,  Wagini,  W.  (2023).  Pemanfaatan  Online  Travel  Agency  (OTA)  di Indonesia. EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis , 11 (2).
Doi: https://doi.org/10.37676/ekombis.v11i2

## ARTICLE HISTORY
Received [10 Maret 2023] Revised [12 Juni 2023] Accepted [24 Juli 2023

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  pemanfaatn  online  travel agency  (OTA)  di  Indonesia.  Artikel  ini  berdasarkan  studi  cross-sectional karena populasi target penelitian ini mencakup semua pelanggan Indonesia yang menggunakan OTA untuk pemesanan perjalanan. Pengambilan sampel melalui  convenience  sampling  digunakan  untuk  memilih  sampel  karena pelanggan yang tersebar  di seluruh negeri,  yang membuatnya sangat sulit untuk  berkomunikasi  dengan  masing-masing  pelanggan  secara  individual. metode  penentuan  jumlah  sampel  penelitian  dengan  menggunakan  SEM untuk analisis data adalah jumlah item dalam kuesioner dikalikan 10 kasus. Karena  penelitian  ini  memiliki  empat  variabel  dengan  enam  item  untuk setiap variabel, jumlah sampel maksimum yang harus digunakan adalah 24 x 10 = 240. Oleh karena itu, jumlah sampel 126 akan sesuai untuk penelitian ini.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  kuesioner  secara online.  Analisis  terdiri  dari  analisis  deskriptif  dan  analisis  verifikatif menggunakan  analisis  structural  equation  modeling  (SEM)  menggunakan software  LISREL  Versi  8.70.  Analisis  ini  digunakan  untuk  menghitung Pemanfaatan online travel agency (OTA) di Indonesia.
Hasil hipotesis statistik, Kualitas Layanan berpengaruh positif namun tidak signifikan  terhadap  Kepuasan  Pelanggan.  Citra  merek  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  Kepuasan  Pelanggan.  Kualitas  Layanan berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Loyalitas  Pelanggan.  Citra merek  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Loyalitas  Pelanggan. Kepuasan Pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan.

## ABSTRACT
The purpose of this research is to find out the use of online travel agencies (OTA) in Indonesia. This article is based on a cross-sectional study because the target population  of  this  study  includes  all  Indonesian  customers  who  use  OTAs  for travel bookings. Sampling through convenience sampling was used to select the sample  because  the  customers  are  spread  across  the  country,  which  makes  it very  difficult  to  communicate  with  each  customer  individually.  The  method  for determining the number of research samples using SEM for data analysis is the number of items in the questionnaire multiplied by 10 cases. Since this study has four  variables  with  six  items  for  each  variable,  the  maximum  sample  size  that should  be  used  is  24  x  10  =  240.  Therefore,  a  sample  size  of  126  would  be suitable  for  this  study.  Data  collection  was  carried  out  using  an  online
KEYWORDS Kualitas  layanan,  Citra merek, Kepuasan pelanggan, Loyalitas
This is an open access article under the CC – BY-SA license
questionnaire.  The  analysis  consisted  of  descriptive  analysis  and  verification analysis using structural equation modeling (SEM) analysis using LISREL version 8.70  software.  This  analysis  is  used  to  calculate  the  utilization  of  online  travel agencies (OTA) in Indonesia.
The  results  of  the  statistical  hypothesis,  Service  Quality  has  a  positive  but  not significant  effect  on  Customer  Satisfaction.  Brand  image  has  a  positive  and significant  effect  on  customer  satisfaction.  Service  Quality  has  a  positive  and significant effect on Customer Loyalty. Brand image has a positive and significant effect  on  customer  loyalty.  Customer  satisfaction  has  a  positive  and  significant effect on customer loyalty

## PENDAHULUAN
Sejak  pertengahan  1990-an,  internet  berdampak  besar  pada  bisnis  (Barwise  &  Watkins, 2018; Dlamini & Johnston, 2016; Gangeshwer, 2013; Jones, Borgman, & Ulusoy, 2015). Sejak saat itu, meluasnya penggunaan internet menjadi salah satu sumber utama perkembangan pariwisata. Situs web  2.0  memungkinkan  pengguna  untuk  berinteraksi  dan  berkolaborasi  dalam  dialog  platform media sosial (Facebook, Instagram, dan Twitter) sebagai pembuat konten buatan pengguna dalam komunitas  virtual  (Jones  et  al.,  2015).  Dengan  meningkatnya  jumlah  pengguna  internet  juga memberikan  dampak  positif  bagi  banyak  pemilik  usaha  yang  menjalankan  bisnisnya  dengan menggunakan  fasilitas  internet  (Barwise  &  Watkins,  2018).  Akibatnya,  biro  perjalanan  juga  tidak ketinggalan  dalam  menyediakan  layanan  online  dalam  pembelian  tiket  pesawat  dan  kamar  hotel melalui aplikasi berbasis web dan aplikasi (Kourtesopoulou, Theodorou, Kriemadis, & Papaioannou, 2019; Lee, Jeon, & Kim, 2011; Vladimirov, 2012; Xiang, Magnini, & Fesenmaier, 2015; Ye, Fu, & Law, 2016).
OTA adalah agen perjalanan online yang menyediakan informasi perjalanan serta pilihan untuk pemesanan produk dan layanan (DJ Kim, Kim, & Han, 2007). Situs web OTA (seperti Microsoft Expedia,  Travelocity,  atau  Priceline),  situs  web  mesin  pencari,  dan  situs  web  milik  perusahaan (penerbangan,  hotel,  dll.)  adalah  beberapa  jenis  situs  web  yang  paling  populer  digunakan.  Dalam mendistribusikan kamar hotel, OTA sering menggunakan satu atau lebih model bisnis berikut, baik itu  model  merchant,  model  agensi,  atau  model  buram  (Law,  Chan,  &  Goh,  2007;  Toh,  Raven,  & DeKay,  2011)  .  Di  bawah  model  pedagang,  OTA  membeli  kamar  hotel  dengan  harga  diskon  dan menandainya untuk dijual dengan keuntungan (Sahli, 2010). Dengan demikian, OTA menerima risiko pasokan  yang  tidak  terjual  dan  mendapatkan  keuntungan  saat  kamar  dipesan.  Di  bawah  model agensi,  OTA  mengatur  pemesanan  untuk  inventaris  yang  dimiliki  oleh  hotel  dengan  harga  yang disepakati yang telah tersedia untuk OTA, di mana mereka menerima komisi yang disepakati pada setiap  transaksi  (Sahli,  2010).  Dengan  perubahan  teknologi  pariwisata,  ini  memberi  lebih  banyak pilihan  kepada  pelanggan  dan  telah  menyebabkan  lingkungan  yang  sangat  kompetitif  di  antara penyedia OTA. Sejak itu, setiap OTA berusaha memastikan tingkat kepuasan pelanggan yang tinggi dengan sistem reservasi online (Al-dweeri, Obeidat, Al-dwiry, Alshurideh, & Alhorani, 2017; Kassim & Abdullah, 2010; Kourtesopoulou et al., 2019).
Namun,  OTA  umumnya  ambigu  dan  memiliki  banyak  elemen  yang  tidak  jelas.  Penelitian sebelumnya  menunjukkan  berbagai  atribut  sistem  reservasi  online  yang  dapat  mempengaruhi kepuasan  pelanggan  dan  loyalitas  pelanggan.  Mereka  adalah  kepercayaan  elektronik,  kualitas layanan  elektronik,  sekuritas,  citra  merek,  harga  dll.  (JV  Chen,  Yen,  Pornpriphet,  &  Widjaja,  2015; Hahn, Sparks, Wilkins, & Jin, 2017; King, Schilhavy, Chowa, & Chin, 2016; Octavia & Tamerlane, 2017; Sigala,  2009;  Sobihah,  Mohamad,  Ali,  &  Ismail,  2015).  Meskipun  penggunaan  sistem  reservasi perjalanan  online  oleh  konsumen  elektronik  terus  berkembang,  tidak  ada  kerangka  kerja  atau standar  untuk  OTA  dan  perusahaan  yang  menggunakan  kepuasan  atau  kemudahan  layanan pelanggan  sebagai  satu-satunya  kerangka  kerja  mereka  untuk  evaluasi  situs  web  masih menciptakan tantangan dalam industri perjalanan (Barwise & Watkins, 2018; Komalasari & Budiman, 2018;  Tandon,  Sharma,  &  Aggarwal,  2019).  Oleh  karena  itu,  agen  perjalanan  online  perlu
meningkatkan daya saing mereka lebih jauh dan untuk memastikan kepuasan konsumen yang lebih baik dalam menanggapi permintaan masa depan yang kuat untuk penggunaan Internet.
Banyak peneliti telah meneliti pentingnya kepuasan pelanggan di area layanan yang dapat menyebabkan loyalitas pelanggan (C.-F. Chen & Kao, 2010; Kassim & Abdullah, 2010; Komalasari & Budiman, 2018; Kourtesopoulou et al., 2019; Lam, Tan, & Oh, 2014; Lee et al., 2011; Sabiote, Frías, & Castaneda,  2012).  Kualitas  layanan  elektronik  telah  diidentifikasi  sebagai  salah  satu  atribut  yang dapat mempengaruhi kepuasan pelanggan ketika mereka menggunakan layanan web (Al-dweeri et al., 2017; Fu Tsang, Lai, & Law, 2010; Hahn et al., 2017; SH Kim, Singh, & Yoon, 2012; Oni, Adewoye, & Eweoya,  2016;  Sigala,  2009).  Mereka  mengklaim  bahwa  kualitas  layanan  elektronik  merupakan penentu  kepuasan  pelanggan  dan  mengakui  bahwa  kualitas  layanan  elektronik  yang  tinggi  akan mempengaruhi persepsi nilai pelanggan dan kepuasan menggunakan situs web pihak ketiga. Di sisi lain,  peneliti  lain  menyatakan  bahwa  penyampaian  kualitas  layanan  yang  tinggi  untuk  memenuhi kebutuhan  pelanggan  telah  menjadi  cara  penting  untuk  berhasil  seiring  dengan  tumbuhnya persaingan  dalam  industri  jasa  (Dai,  Haried,  &  Salam,  2011;  Jiang,  Jun,  &  Yang  ,  2016;  Kirillova  & Chan,  2018;  Sheng  &  Liu,  2010).  Demikian  pula,  penelitian  sebelumnya  telah  dengan  jelas menunjukkan  bahwa  situs  web  dengan  layanan  elektronik  berkualitas  tinggi  cenderung  menarik lebih  banyak  browser  dan  pembeli  dibandingkan  dengan  pesaing  berkualitas  rendah  (Octavia  & Tamerlane, 2017; Tandon et al., 2019; Toh et al., 2011 ; Ye et al., 2016). Akibatnya, kualitas layanan telah diakui sebagai inti definitif untuk kesuksesan perusahaan online (Al-dweeri et al., 2017; Hahn et al., 2017; Kim et al., 2012).
Sejak  itu,  kualitas  layanan  elektronik  akhirnya  menjadi  topik  penelitian  penting  karena kualitas memengaruhi tingkat kepuasan, niat perilaku, loyalitas, perilaku dari mulut ke mulut, dan akhirnya, keuntungan e-commerce. Selain kualitas e-service, brand image juga menjadi salah satu faktor  yang  mendorong  kepuasan  pelanggan  dan  loyalitas  pelanggan  di  industri  jasa  (Jalilvand  & Samiei, 2012; Lien, Wen, Huang, & Wu, 2015; Richard & Zhang, 2012) . Perusahaan saat ini khawatir bahwa pelanggan modern memiliki kecenderungan untuk kurang setia pada merek tertentu (Chiang & Jang, 2007; Da Silva & Alwi, 2008; Kwon & Lennon, 2009). Mereka sangat fokus untuk menerima banyak pilihan dalam harga, kualitas produk, dan fitur sehingga mereka menjadi raguragu tentang apa yang harus dipilih. Oleh karena itu, perusahaan harus memastikan bahwa produknya menonjol di  pasar  karena  di  sinilah  citra  merek  masuk.  Citra  merek  ini  membantu  perusahaan  untuk menciptakan tempat yang berbeda untuk merek mereka di benak konsumen, di mana citra merek berada. diyakini memiliki pengaruh besar pada kepuasan konsumen dan loyalitas merek (Chiang & Jang, 2007; Da Silva & Alwi, 2008).
Citra  merek  dan  kepuasan  pelanggan  telah  banyak  dikonfirmasi  sebagai  anteseden  yang berpengaruh  terhadap  loyalitas  pelanggan  (Jamaluddin,  Hanafiah,  &  Zulkifly,  2018;  Jamaluddin  & Riyadi, 2018; Mohammed & Rashid, 2018; Oktavia, Budi, & Febianti, 2018). Sebagian besar peneliti mengidentifikasi  citra  merek  sebagai  faktor  kunci  yang  mempengaruhi  kepuasan  pelanggan menggunakan  belanja  online.  Mereka  juga  mengklaim  bahwa  citra  merek  mungkin  juga  menjadi salah  satu  faktor  yang  akan  berdampak  pada  kepuasan  pelanggan  ketika  diperhitungkan  sebagai faktor  penting  dalam  memberikan  citra  yang  sangat  baik  untuk  sebuah  organisasi.  Lainnya menekankan pentingnya kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan (Da Silva & Alwi, 2008; Kwon &  Lennon,  2009;  Rahi,  Yasin,  &  Alnaser,  2017;  Richard  &  Zhang,  2012).  Demikian  pula,  kepuasan pelanggan  dan  loyalitas  pelanggan  di  industri  perhotelan  merupakan  masalah  kritis  yang  perlu ditangani dalam hal biro perjalanan online (Komalasari & Budiman, 2018; Lee et al., 2011; Serenko & Stach,  2009).  Namun,  masih  terdapat  kekurangan  studi  yang  berfokus  pada  kepuasan  pelanggan dan loyalitas pelanggan dalam hal OTA di Indonesia. 2018; Lee et al., 2011; Serenko & Stach, 2009). Namun,  masih  terdapat  kekurangan  studi  yang  berfokus  pada  kepuasan  pelanggan  dan  loyalitas pelanggan dalam hal OTA di Indonesia.
Ada  beberapa  penelitian  yang  membahas  definisi,  pengukuran,  dan  manajemen  kualitas layanan  elektronik.  Sigala  (2009)  mendefinisikan  kualitas  layanan  elektronik  sebagai  penilaian keseluruhan  pelanggan  perjalanan  online  tentang  keunggulan  dan  kualitas  unggul  penawaran layanan  elektronik  di  pasar  virtual.  Sejak  itu,  banyak  peneliti  mengeksplorasi  dampak  kualitas layanan elektronik, kepuasan pelanggan, dan loyalitas pada pemasaran elektronik (Al-dweeri et al., 2017;  Bernardo,  Marimon,  &  del  Mar  Alonso-Almeida,  2012;  Hahn  et  al.,  2017;  Kim  et  al.,  2012; Oktavia  et  al.,  2018;  Rahi  &  Abd  Ghani,  2018).  Mereka  menunjukkan  bahwa  kualitas  e-service mempengaruhi kepuasan pelanggan dan akhirnya menghasilkan loyalitas pelanggan.
Demikian pula, Al-dweeri et al. (2017) mengklaim bahwa kualitas layanan elektronik yang positif berkontribusi untuk meningkatkan loyalitas pelanggan. Bernardo dkk. (2012) dan Oktavia et al.  (2018)  menunjukkan  bahwa  e-service  quality,  price,  dan  brand  image  berpengaruh  signifikan terhadap loyalitas pelanggan. Para peneliti juga menunjukkan bahwa OTA dapat memenuhi loyalitas pelanggan  jika  mereka  mampu  memberikan  kualitas  layanan  elektronik  yang  positif  di  situs  web atau web berbasis aplikasi mereka (Al dweeri et al., 2017; Chen et al., 2015; Komalasari & Budiman, 2018; Rahi et al., 2017; Sobihah et al., 2015). Berdasarkan argumen di atas, hipotesis dikembangkan: H1: Kualitas layanan elektronik OTA secara positif meningkatkan loyalitas pelanggan.
Citra merek adalah aspek penting dari pemasaran (Da Silva & Alwi, 2008; Kwon & Lennon, 2009; Lahap, Ramli, Said, Radzi, & Zain, 2016; Mohammed & Rashid, 2018). Pentingnya brand image, terlepas dari jenis merek yang bersangkutan baik produk atau jasa, dianggap sebagai cerminan dari kenyataan bahwa konsumen dipimpin oleh persepsi mereka sendiri, sehingga persepsi konsumen dapat  dianggap  sebagai  kenyataan  di  pemasaran.  Citra  merek  sering  dianggap  sebagai  kekuatan pendorong  penting  dari  loyalitas  pelanggan  (Da  Silva  &  Alwi,  2008;  Kwon  &  Lennon,  2009). Organisasi  menyadari  bahwa  dengan  membentuk  citra  merek  yang  kuat,  dapat  menyebabkan loyalitas  pelanggan  serta  meningkatkan  keuntungan  bisnis.  Selain  itu,  merek  yang  istimewa  dan percaya diri secara sosial, serta citra produk, berdampak positif pada niat loyalitas (Rahi et al., 2017; Richard & Zhang, 2012). Secara tidak langsung melalui nilai yang dirasakan dan loyalitas pelanggan (Jiang  et  al.,  2016;  Kassim  &  Abdullah,  2010).  Bahkan  dalam  konteks  OTA,  pengaruh  brand  image terhadap loyalitas pelanggan tetap signifikan. Jika pelanggan menyukai citra situs web OTA, mereka akan mengembangkan tingkat loyalitas tertentu (Kourtesopoulou et al., 2019; Octavia & Tamerlane, 2017; Xiang, Du, Ma, & Fan, 2017). Berdasarkan argumen di atas, hipotesis dikembangkan: H2: Citra merek OTA secara positif meningkatkan loyalitas pelanggan.
Berbagai  peneliti  mengklaim  bahwa  kepuasan  pelanggan  online  adalah  konsekuensi penilaian  evaluatif  pasca  pengeluaran  mengenai  produk  atau  layanan  online  tertentu  (Da  Silva  & Alwi, 2008; Kourtesopoulou et al., 2019; Lam et al., 2014; Oni et al., 2016 ). Setiap organisasi perlu memiliki  kemampuan  untuk  memberikan  kepuasan  pelanggan.  Sesuai  bisnis  online,  ada  banyak penelitian  yang  dilakukan  untuk  memeriksa  atribut  yang  mungkin  dianggap  berharga  oleh wisatawan  terkait  kepuasan  pelanggan  (Al-dweeri  et  al.,  2017;  Sabiote  et  al.,  2012;  Sheng  &  Liu, 2010).  Penelitian  kualitas  layanan  elektronik  sebelumnya  telah  membuktikan  hubungan  positif antara kualitas layanan elektronik dan kepuasan pelanggan (Al-dweeri et al., 2017; Hahn et al., 2017; Oktavia et al., 2018; Oni et al., 2016) . Peningkatan kualitas layanan elektronik akan membuat bisnis elektronik lebih menarik, sekaligus meningkatkan kepuasan dan retensi pelanggan. Demikian pula, peneliti  lain  menunjukkan  bahwa  dimensi  kualitas  layanan  elektronik  dapat  digunakan  untuk menjelaskan tingkat kepuasan pelanggan secara keseluruhan (Bernardo et al., 2012; Fu Tsang et al., 2010). Berdasarkan argumen di atas, hipotesis dikembangkan:
H3: Kualitas layanan elektronik OTA secara positif meningkatkan kepuasan pelanggan Citra merek sangat penting karena berkontribusi pada pengambilan keputusan konsumen apakah  merek  itu  cocok  untuknya  atau  tidak  dan  kemudian  akan  mempengaruhi  kepuasan konsumen  (Chiang  &  Jang,  2007;  Da  Silva  &  Alwi,  2008;  Lahap  et  al.,  2016).  Banyak  peneliti  telah menemukan bahwa ada hubungan positif antara citra merek dan loyalitas pelanggan dalam bisnis online  (Da  Silva  &  Alwi,  2008;  Kwon  &  Lennon,  2009;  Richard  &  Zhang,  2012).  Mereka  mengklaim
citra  merek  memainkan  peran  penting  dalam  memprediksi  kepuasan  pelanggan  saat  membeli kamar  hotel  melalui  website.  Dalam  konteks  bisnis  online,  citra  merek  yang  positif  muncul  untuk merangsang  loyalitas  pelanggan  dan,  loyalitas  pelanggan  memiliki  peran  yang  sangat  baik  dalam membangun  citra  merek  perusahaan  yang  kuat  (Rahi  et  al.,  2017).  Berdasarkan  argumen  di  atas, hipotesis dikembangkan:
H4: Citra merek OTA secara positif meningkatkan kepuasan pelanggan.
Kepuasan  pelanggan  merupakan  pendorong  penting  untuk  memastikan  loyalitas pelanggan  dan  keberhasilan  bisnis  (Komalasari  &  Budiman,  2018).  Banyak  penulis  telah mengusulkan hubungan positif antara kepuasan pelanggan dan niat loyalitas (Al-dweeri et al., 2017; Kassim & Abdullah, 2010; Lee et al., 2011; Sheng & Liu, 2010; Sobihah et al., 2015). Sebagian besar dari mereka menunjukkan bahwa kepuasan pelanggan adalah anteseden loyalitas pelanggan yang paling  banyak  diteliti.  Dalam  konteks  industri  jasa,  kepuasan  pelanggan  telah  berulang  kali  dan secara konsisten diidentifikasi sebagai faktor penting dalam penentuan loyalitas pelanggan (Chen et al.,  2015;  Kwon  &  Lennon,  2009;  Serenko  &  Stach,  2009).  Untuk  mendapatkan  loyalitas  dan mengalahkan pesaing lainnya, penyedia hotel harus mampu mencapai tingkat kepuasan pelanggan yang tinggi atas layanan yang diberikan (Lahap et al., 2016). Hubungan positif yang signifikan antara kepuasan dan loyalitas telah dipelajari secara luas dalam hal bisnis online (Chen et al., 2015; Kassim &  Abdullah,  2010;  Sobihah  et  al.,  2015).  (Abdullah  et  al.,  2016;  Lia  et  al.,  2016;  Rafiq  et  al.,  2013; Bilgihan,  2016;  Sugiargo,  2016).  Mereka  mengklaim  bahwa  kepuasan  pelanggan  merupakan indikator  loyalitas  pelanggan,  dan  dianggap  bahwa  jika  pelanggan  puas,  mereka  akan  setia  pada website belanja online. Berdasarkan argumen di atas, hipotesis dikembangkan: H5: Kepuasan pelanggan OTA secara positif meningkatkan loyalitas pelanggan

## METODE PENELITIAN

## Metode Analisis
Artikel ini berdasarkan studi cross-sectional karena populasi target penelitian ini mencakup semua  pelanggan  Indonesia  yang  menggunakan  OTA  untuk  pemesanan  perjalanan.  Pengambilan sampel  melalui convenience  sampling digunakan  untuk  memilih  sampel  karena  pelanggan  yang tersebar  di  seluruh  negeri,  yang  membuatnya  sangat  sulit  untuk  berkomunikasi  dengan  masing- masing  pelanggan  secara  individual. Convenience  sampling adalah  data  yang  representatif  dari orang-orang  terpilih  sebagai  hasil  dari  kemudahan  mereka  secara  sukarela  atau  memilih  unit berdasarkan ketersediaan atau kemudahan akses menggunakan metode statistik (Kumar, Thalib, & Ramayah, 2013). Item yang digunakan dalam instrumen survei diadaptasi dari peneliti sebelumnya. Item survei diadaptasi dari penelitian sebelumnya (Chiang & Jang, 2007; Hahn et al., 2017; Nusair & Kandampully, 2008; Oni et al., 2016). Pertanyaan akan dimodifikasi agar sesuai dengan konteks OTA di  Indonesia  dan  mencari  perasaan  responden  tentang  kepuasan  pelanggan  secara  keseluruhan dan dimensi loyalitas pelanggan.
Sebelum studi skala besar dilakukan, peneliti telah melakukan pre-testing dan pilot study untuk  menguji  validitas  dan  reliabilitas  kuesioner  yang  akan  dibagikan.  Pre-test  dilakukan  untuk mengidentifikasi  masalah  dalam  bahasa,  nada,  struktur  dan  desain  kuesioner.  Dalam  hal  ukuran sampel,  menurut  Wolf,  Harrington,  Clark,  dan  Miller  (2013),  metode  penentuan  jumlah  sampel penelitian  dengan  menggunakan  SEM  untuk  analisis  data  adalah  jumlah  item  dalam  kuesioner dikalikan  10 kasus. Karena  penelitian ini  memiliki empat variabel dengan  enam  item  untuk  setiap variabel,  jumlah sampel maksimum yang  harus  digunakan  adalah  24  x  10  = 240.  Oleh  karena  itu, jumlah  sampel  126  akan  sesuai  untuk  penelitian  ini.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan kuesioner secara online.
Analisis  terdiri  dari  analisis  deskriptif  dan  analisis  verifikatif  menggunakan  analisis structural  equation  modeling (SEM)  menggunakan software  LISREL  Versi  8.70 .  Analisis  ini  digunakan untuk menghitung Pemanfaatan online travel agency (OTA) di Indonesia.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pembahasan

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji  validitas  dilakukan  dengan  mengkorelasikan  skor  jawaban  setiap  butir  pertanyaan dengan jumlah skor variabel. Teknik korelasi yang digunakan adalah teknik korelasi pearson product moment sesuai  dengan  skala  ukur  data  ordinal.  Angka  yang  dipergunakan  sebagai  pembanding untuk melihat valid atau tidaknya suatu item adalah 0,175 (r tabel untuk sampel 126 berdasarkan tabel r statistik).
Sedangkan  uji  reliabilitas  digunakan  untuk  melihat  stabilitas  atau  konsistensi  hasil pengukuran.  Sebuah  alat  ukur  dikatakan  reliabel  jika  digunakan  secara  berulang-ulang  terhadap satu  objek  menghasilkan  hasil  yang  sama.  Adapun  teknik  reliabilitas  yang  digunakan  adalah reliabilitas konsistensi antar butir penulis menggunakan uji cronbach’s alpha . Berikut adalah hasil uji validitas dan uji reliabilitas pada variabel berdasarkan output IBM SPSS 25.0 yang telah direkapitulasi. Korelasi yang diperoleh dari indikator pada masing-masing variabel tersebut berada di atas angka  0,175  maka  pertanyaan-pertanyaan  tersebut  diputuskan  signifikan  dan  memiliki  validitas yang baik.
Berdasarkan  perhitungan  uji  reliabilitas  yang  telah  penulis  lakukan.  Diperoleh  nilai koefisien reliabilitas pada seluruh variabel memiliki nilai cronbach’s alpha di atas 0,6. Hal ini berarti instrument  memiliki  hasil  yang  reliabel  (konsisten),  sehingga  instrument  atau  angket  ini  dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.

## Hasil Analisis Deskriptif
Gambaran  data  hasil  tanggapan  responden  dapat  digunakan  untuk  memperkaya pembahasan,  melalui  gambaran  data  tanggapan  responden  dapat  diketahui  bagaimana  kondisi setiap indikator variabel yang sedang diteliti. Agar lebih mudah dalam menginterpretasikan variabel yang  sedang  diteliti,  dilakukan  kategorisasi  terhadap  tanggapan  responden  berdasarkan  skor tanggapan responden.
Kategorisasi skor tanggapan responden dilakukan berdasarkan rentang skor maksimum dan skor minimum dibagi jumlah kategori yang diinginkan menggunakan rumus sebagai berikut.
• Nilai Indeks Maksimum   = Skala tertinggi  = 5
• Nilai Indeks Minimum     = Skala terendah = 1
• Jarak Interval = [nilai maksimum - nilai minimum] : 5 = (5 – 1) : 5 = 0,8 Tabel 1 Kriteria Penilaian Berdasarkan Rata-Rata No. Rata-Rata Kriteri Penilaian 1 1.0 – 1.80 Sangat Tidak Baik 2 1.81 – 2.60 Tidak Baik 3 2.61 – 3.40 Cukup 4 3.41 – 4.20 Baik 5 4.21 – 5.00 Sangat baik
Analisis  deskriptif  dilakukan  guna  meperoleh  gambaran  persepsi  responden  mengenai variabel-variabel dalam penelitian. Variabel dalam penelitian ini  yaitu kualitas layanan, citra merek, kepuasan  pelanggan  dan  loyalitas  pelanggan  berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  126    responden yang telah diperoleh pada penelitian ini.

## Hasil Analisis Deskriptif Variabel Kualitas Layanan
Untuk nilai total rata-rata skor variabel kualitas layanan yaitu sebesar 533.33 ± 22.25 dengan rentang  penilaian responden antara 500-550.  Indikator  pernyatana  yang  mendapat skor  terendah yaitu ite m pernyataan KL03 “OTA menjamin keamanan data konsumen” dan item pernyataan yang mendapat skor tertinggi yaitu KL05 “Menu dalam aplikasi layanan OTA mudah digunakan”

## Gambar 1 Garis Kontinum Variabel Kualitas Layanan
Dari  gambar  garis  kontinum  menunjukkan  nilai  rata-rata  Variabel  kualitas  layanan  yang diperoleh  sebesar  4.23.  Dengan  demikian  responden  mempersepsikan  atau  menilai  variabel kualitas layanan berdasarkan garis kontinum berada pada rentang kategori sangat baik (4.21 – 5.00).

## Hasil Analisis Deskriptif Variabel Citra Merek
Untuk penilaian total rata-rata skor variabel citra merek yaitu sebesar 527.00 ± 13.96 dengan rentang  penilaian responden antara 506-544.  Indikator  pernyataan  yang  mendapat skor  terendah yaitu  item  pernya taan  CM02  “Citra  merek memengaruhi  kehidupan  sosial  pengguna”  dan  item pernyataan  yang  mendapat  skor  tertinggi  yaitu  CM01  “Citra  mere k  positif  meningkatkan penggunaan dan pemanfaatan layanan yang diberikan OTA”

## Gambar 2 Garis Kontinum Variabel Citra Merek
Dari gambar garis kontinum menunjukkan nilai rata-rata Variabel citra merek yang diperoleh sebesar  4.18.  Dengan  demikian  responden  mempersepsikan  atau  menilai  Variabel  citra  merek berdasarkan garis kontinum berada pada rentang kategori baik (3.41 – 4.20).

## Hasil Analisis Deskriptif Variabel Kepuasan Pelanggan
Untuk penilaian total rata-rata skor variabel kepuasan pelanggan yaitu sebesar 524.40 ± 6.23 dengan  rentang  penilaian  responden  antara  515-532.  Indikator  pernyataan  yang  mendapat  skor terendah  yaitu  item  pernyataan  KP03 “Saya  merasa  layanan  yang  diberikan  OTA  sesuai  dengan ekspektasi” dan item pernyataan yang  mendapat skor tert inggi yaitu  KP01 “Saya  telah  mengambil keputusan yang tepat dalam menggunakan layanan OTA” .
4.23 4.18 4.16

## Gambar 3 Garis Kontinum Variabel Kepuasan Pelanggan
Dari gambar garis kontinum menunjukkan nilai rata-rata variabel kepuasan pelanggan yang diperoleh  sebesar  4.16.  Dengan  demikian  responden  mempersepsikan  atau  menilai  variabel kepuasan pelanggan berdasarkan garis kontinum berada pada rentang kategori baik (3.41 – 4.20).

## Hasil Analisis Deskriptif Variabel Loyalitas Pelanggan
Untuk penilaian total rata-rata skor variabel loyalitas pelanggan yaitu sebesar 520.80 ± 2.17 dengan  rentang  penilaian responden antara  518  -  524.  Indikator  pernyataan  yang  mendapat skor terendah yaitu item pernyataan LP01 “Saya akan terus memanfaatkan layanan yang diberikan OTA” dan item pernyataan yang mendapat skor tertinggi yaitu LP03 “Saya akan menyatakan berbagai hal positif terkait layanan OTA kepada lingkungan sekitar”.

## Gambar 4 Garis Kontinum Variabel Loyalitas Pelanggan
Dari gambar  garis  kontinum menunjukkan  nilai rata-rata  variabel loyalitas  pelanggan  yang diperoleh  sebesar  4.13.  Dengan  demikian  responden  mempersepsikan  atau  menilai  variabel loyalitas pelanggan berdasarkan garis kontinum berada pada rentang kategori baik (3.41 – 4.20).

## Analisis Verifikatif
Analisis verifikatif bertujuan untuk menguji pengaruh antar variabel laten dalam penelitian ini.  Analisis  menggunakan  metode Structural  Equation  Modeling (SEM).  SEM  membentuk  dua  jenis model,  yaitu  model  pengukuran  dan  model  struktural.  Model  pengukuran  bertujuan  untuk menggambarkan  sebaik  apa  setiap  indikator  dapat  digunakan  sebagai  instrumen  pengukuran variabel  laten  melalui  pengujian  validitas  dan  reliabilitas  indikator  dari  variabel  penelitian.  Model struktural adalah model dimana goodness of fit untuk inner model dapat dibuktikan dengan menguji pengaruh masing-masing exogenous latent variable terhadap endogenous latent variable .

## Pengujian Model Pengukuran
Pengujian  model  pengukuran  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pengujian  satu  tingkat yang  disebut  dengan  pendekatan confirmatory  factor  analysis (CFA)  satu  tingkat.  Tingkat  pertama ( first  order )  menunjukan  hubungan  antara  indikator  dengan  variabel  latennya.  Pengujian  akan dilakukan  dengan  melihat  hasil standardized  loading  factor (SLF)  pada  tabel  output  Lisrel.  Jika terdapat  nilai loading  factor dari  indikator-indikator  yang  memiliki  nilai  kurang  dari  0,5  maka indikator  tersebut  tidak  dapat  menggambarkan  konstruk  dan  tidak  dapat  diikustertakan  dalam perhitungan selanjutnya. Hasil pengujian CFA dimaksud, dijelaskan sebagai berikut:
4.13
Variabel Laten Variabel manifest λ λ 2 e CR VE Kualitas Layanan KL01 0.679 0.461 0.539 0.895 0.588 KL02 0.834 0.696 0.304 KL03 0.682 0.465 0.535 KL04 0.820 0.672 0.328 KL05 0.856 0.733 0.267 KL06 0.709 0.503 0.497 Citra Merek CM01 0.759 0.576 0.424 0.893 0.626 CM02 0.740 0.548 0.452 CM03 0.881 0.776 0.224 CM04 0.834 0.696 0.304 CM05 0.731 0.534 0.466 Ket: λ=nilai faktor loading, e=error, CR=composite reliability, VE=variance extracted Sumber : Output AMOS, Data Primer 2022

## Tabel 3 Model Pengukuran Variabel Endogen
Variabel Laten Variabel manifest λ λ 2 e CR VE Kepuasan Pelanggan KP01 0.850 0.723 0.278 0.946 0.778 KP02 0.894 0.799 0.201 KP03 0.858 0.736 0.264 KP04 0.899 0.808 0.192 KP05 0.908 0.824 0.176 Loyalitas Pelanggan LP01 0.809 0.654 0.346 0.934 0.739 LP02 0.872 0.760 0.240 LP03 0.816 0.666 0.334 LP04 0.857 0.734 0.266 LP05 0.938 0.880 0.120 Ket: λ=nilai faktor loading, e=error, CR=composite reliability, VE=variance extracted Sumber : Output AMOS, Data Primer 2022
Data pada diatas menunjukan bahwa seluruh nilai standardized factor loading ( λ) ≥ 0,50 artinya semua  indikator  dinyatakan  memiliki  validitas  yang  baik.  Demikian  pula  dengan  reliabilitas  model pengukurannya  ditunjukan  dari  nilai  CR  ≥  0,70  dan  VE  ≥  0,50. Seluruh  dimensi  dan  variabel  juga dinyatakan  baik.  Dengan  demikian  disimpulkan  bahwa  seluruh  indikator  dalsm  setiap  variabel eksogen dinyatakan valid dan reliabel untuk mengukur variabel eksogen.

## Pengujian Model Struktural
Berdasarkan  paradigma  penelitian  maka  ada  dua  model  struktural  yang  akan  diuji  dalam penelitian  ini.  Berikut  merupakan  hasil  output  Amos  untuk  melihat  koefisien  jalur  untuk  melihat hubungan  kausal  antara  variabel  eksogen  dan  endogen  dan  uji  nilai  uji  t  untuk  menguji  apakah hipotesis penelitian diterima atau ditolak.

## Gambar 5 Model Struktutal Nilai
Standardize
Hasil pengujian statistik terhadap pengukuran model struktural dalam penelitian ini, maka dihasilkanlah 2 model sub struktur sebagai berikut:
KP = 0,320*KL + 0,606*CM + 0,176 ; R 2 = 0,824 ……………………………….. (1) LP = 0,411*KP + 0,235*KL + 0,385*CM + 0,008 ; R 2 = 0,992 …………………... (2)
Keterangan : KP = Kepuasan Pelanggan KL = Kualitas Layanan CM = Citra Merek
LP = Loyalitas Pelanggan
Pada  persamaan  (1)  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  arah  hubungan  antara  Kualitas Layanan  dan  Citra  Merek  dengan  Kepuasan  Pelanggan  adalah  positif  dengan  koefisien  jalur berturut-turut sebesar 0,320 dan 0,606. Artinya, arah hubungan antara Kualitas Layanan dan Citra Merek  dengan  Kepuasan  Pelanggan  adalah  searah  atau  ketika  Kualitas  Layanan  dan  Citra  Merek meningkat  1  satuan,  maka  akan  menyebabkan  Kepuasan  Pelanggan  meningkat  sebesar  koefisien jalurnya masing-masing. Total pengaruh dari Kualitas Layanan dan Citra Merek terhadap Kepuasan Pelanggan adalah sebesar 0,824 atau 82,4%.
Kemudian  pada  persamaan  (2)  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  arah  hubungan  antara Kualitas Layanan, Citra Merek dan Kepuasan Pelanggan dengan Loyalitas Pelanggan adalah positif dengan koefisien jalur berturut-turut sebesar 0,235; 0.385 dan 0,411. Artinya, arah hubungan antara Kualitas Layanan, Citra Merek dan Kepuasan Pelanggan dengan Loyalitas Pelanggan adalah searah atau ketika Kualitas Layanan, Citra Merek dan Kepuasan Pelanggan meningkat 1 satuan, maka akan menyebabkan  Loyalitas  Pelanggan  meningkat  sebesar  koefisien  jalurnya  masing-masing.  Total pengaruh  dari  Kualitas  Layanan  dan  Citra  Merek  terhadap  Kepuasan  Pelanggan  adalah  sebesar 0,992 atau 99,2%.
Setelah persamaan diperoleh, selanjutnya adalah melakukan uji hipotesis. Namun, sebelum memasuki tahap pengujian model struktural, terlebih dahulu dilakukan uji tingkat kecokokan model
dengan pendekatan goodness of fit index . Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah model yang dibangun berdasarkan teoretis mempunyai kecocokan yang baik dengan data empiris yang dikumpulkan melalui instrumen kuesioner dilapangan. Hasil pengujian tersebut disajikan pada Tabel 4. berikut ini:
Tabel 4 Hasil Pengujian Kecocokan Model GOF Acceptable Match Level Model Index Explanation Chi-square chi- square ≤2df (good fit), 2df < chi - square ≤3df (marginal fit) 231.3<2df (320.0)  Good Fit P-value P ≥ 0.05 0,001 Bad Fit GFI GF I ≥ 0.9 (good fit), 0.8 ≤ GFI ≤ 0.9 (marginal fit) 0,859 Marginal Fit RMR RMR ≤ 0.5 0.025 Good Fit RMSEA 0.05 < RMS EA ≤ 0.08 (good fit), 0.08 < RMSEA ≤1 (marginal fit) 0.053 Good Fit TLI NNFI ≥ 0.9 (good fit), 0.8 ≤ NNFI ≤0.9 (marginal fit) 0.991 Good Fit NFI NFI ≥ 0.9 (good fit), 0.8 ≤ NFI ≤ 0.9 (marginal fit) 0.979 Good Fit AGFI AGF I≥ 0.9 (good fit), 0.8 ≤ AGFI ≤ 0.9 (marginal fit) 0,806 Marginal Fit IFI IFI ≥ 0.9 (good fit), 0.8 ≥ IFI ≤ 0.9 (marginal fit) 0.994 Good Fit CFI CFI ≥ 0.9 (good fit), 0.8 ≤ CFI ≤0.9 (margin al fit) 0.993 Good Fit
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa dari 10 indikator Goodness of fit, terdapat 1 indikator  yang  memiliki  kategori  good  less  atau  bisa  dikatakan  bad  fit.  Sementara  dari  indikator lainnya  memiliki  kategori  marginal  fit  dan  good  fit.  Sehingga  dengan  demikian  maka  model penelitian dilanjutkan dengan pengujian hipotesis penelitian karena tingkat kecocokan antara data penelitian dengan model penelitian sudah baik.

## Pengujian Hipotesis Statistik
1) Kualitas Layanan berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan.
Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut:
H 0 : ρ 1 ≤ 0 Kualitas Layanan tidak berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan H 1 : ρ 1 > 0 Kualitas Layanan berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan Kriteria uji dan kesimpulan:

## Gambar 6 Hipotesis 1
Berdasarkan  Gambar  6 dapat  dilihat  nilai  t-hitung  untuk  variabel  Kualitas  Layanan  sebesar 1,751 dengan arah hubungan yang positif dimana nilai ini lebih kecil dari t-krisis 1,96. Karena nilai t- hitung lebih kecil dibanding t-krisis, maka pada tingkat kekeliruan 5% diputuskan untuk menerima H 0 dan  menolak  H 1 .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Kualitas  Layanan  berpengaruh  positif namun  tidak  signifikan  terhadap  Kepuasan  Pelanggan.  Arah  hubungan  antara  Kualitas  Layanan dengan  Kepuasan  Pelanggan  adalah  positif  yang  mengartikan  bahwa  ketika  ada  peningkatan Kualitas Layanan maka Kepuasan Pelanggan akan meningkat dan sebaliknya, namun dalam hal ini tidak berpengaruh signifikan.

## 2) Citra Merek berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan.
Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut:
H 0 : ρ 2 ≤ 0 Citra me rek tidak berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan H 1 : ρ 2 > 0 Citra merek berpengaruh positif terhadap Kepuasan Pelanggan Kriteria uji dan kesimpulan:
KL KP ρ =-0,320 t-stat=-1,751

## Gambar 7 Hipotesis 2
Berdasarkan  Gambar 7  dapat dilihat nilai  t-hitung  untuk  variabel  Citra  merek  sebesar  3,252 dengan  arah  hubungan  yang  positif  dimana  nilai  ini  lebih  besar  dari  t-krisis  1,96.  Karena  nilai  t- hitung lebih besar dibanding t-krisis, maka pada tingkat kekeliruan 5% diputuskan untuk menerima H 1 dan  menolak  H 0 .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Citra  merek  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Kepuasan  Pelanggan.  Arah  hubungan  antara  Citra  merek  dengan  Kepuasan Pelanggan  adalah  positif  yang  mengartikan  bahwa  ketika  ada  peningkatan  Citra  merek  maka Kepuasan Pelanggan akan meningkat dan sebaliknya.

## 3) Kualitas Layanan berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan.
Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut:
H 0 : ρ 3 ≤ 0 Kualitas Layanan tidak berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan H 1 : ρ 3 > 0 Kualitas Layanan berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan Kriteria uji dan kesimpulan:

## Gambar 8 Hipotesis 3
Berdasarkan  Gambar  8 dapat  dilihat  nilai  t-hitung  untuk  variabel  Kualitas  Layanan  sebesar 2,186 dengan arah hubungan yang positif dimana nilai ini lebih besar dari t-krisis 1,96. Karena nilai t- hitung lebih besar dibanding t-krisis, maka pada tingkat kekeliruan 5% diputuskan untuk menerima H 1 dan menolak H 0 . Sehingga dapat disimpulkan bahwa Kualitas Layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan. Arah hubungan antara Kualitas Layanan dengan Loyalitas Pelanggan adalah positif yang mengartikan bahwa ketika ada peningkatan Kualitas Layanan maka Loyalitas Pelanggan akan meningkat dan sebaliknya.

## 4) Citra merek berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan.
Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut:
H 0 : ρ 4 ≤ 0 Citra merek tidak berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan H 1 : ρ 4 > 0 Citra merek berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan Kriteria uji dan kesimpulan:

## Gambar 9 Hipotesis 4
Berdasarkan  Gambar  9 dapat  dilihat  nilai  t-hitung  untuk  variabel  Citra  merek  sebesar  3,058 dengan  arah  hubungan  yang  positif  dimana  nilai  ini  lebih  besar  dari  t-krisis  1,96.  Karena  nilai  t- hitung lebih besar dibanding t-krisis, maka pada tingkat kekeliruan 5% diputuskan untuk menerima H 1 dan  menolak  H 0 .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Citra  merek  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Loyalitas  Pelanggan.  Arah  hubungan  antara  Citra  merek  dengan  Loyalitas
CM KP ρ =-0,606 t-stat=-3,252 KL LP ρ =-0,235 t-stat=-2,186 CM LP ρ =-0,385 t-stat=-3,058
Pelanggan  adalah  positif  yang  mengartikan  bahwa  ketika  ada  peningkatan  Citra  merek  maka Loyalitas Pelanggan akan meningkat dan sebaliknya.

## 5) Kepuasan Pelanggan berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan.
Hipotesis statistik dirumuskan sebagai berikut:
H 0 : ρ 4 ≤ 0 Kepuasan Pelanggan tidak berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan H 1 : ρ 4 > 0 Kepuasan Pelanggan berpengaruh positif terhadap Loyalitas Pelanggan Kriteria uji dan kesimpulan:

## Gambar 10 Hipotesis 5
Berdasarkan  Gambar  10 dapat  dilihat  nilai  t-hitung  untuk  variabel  Kepuasan  Pelanggan sebesar  4,614  dengan  arah  hubungan  yang  positif  dimana  nilai  ini  lebih  besar  dari  t-krisis  1,96. Karena  nilai  t-hitung  lebih  besar  dibanding  t-krisis,  maka  pada  tingkat  kekeliruan  5%  diputuskan untuk  menerima  H 1 dan  menolak  H 0 .  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Kepuasan  Pelanggan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Loyalitas Pelanggan. Arah hubungan antara Kepuasan Pelanggan  dengan  Loyalitas  Pelanggan  adalah  positif  yang  mengartikan  bahwa  ketika  ada peningkatan Kepuasan Pelanggan maka Loyalitas Pelanggan akan meningkat dan sebaliknya.
Setelah seluruh hipotesis telah dijelaskan maka dapat dibuat tabel rekapitulasi uji hipotesis sebagai berikut.

## Tabel 5 Rekapitulasi Uji Hipotesis
Hipotesis Variabel Koefisien Jalur T Statistik Cut Off Kesimpulan Hipoetsis 1 KL → KP 0.320 1.751 <1.96 Rejected 2 CM → KP 0.606 3.252 >1.96 Accepted 3 KL → LP 0.235 2.186 >1.96 Accepted 4 CM → LP 0.385 3.058 >1.96 Accepted 5 KP → LP 0.411 4.614 >1.96 Accepted

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil penelitian menjelaskan hubungan antara kualitas e-service OTA, kepuasan dan loyalitas pelanggan.  Temuan  dari  penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  pada  kedua aspek  teoretis  yang  menarik  bagi  sudut  pandang  industri  dan  akademis  yang  relevan  dengan pariwisata  dan  biro  perjalanan  online  pada  umumnya.  Dari  segi  perspektif  industri,  penelitian  ini dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif bagi pihak pengelola terhadap isu-isu yang akan mempengaruhi kepuasan pelanggan dan loyalitas pelanggan. Hal ini memungkinkan mereka untuk berada di depan pesaing mereka. Selain itu, penelitian  ini juga membantu organisasi untuk mempertahankan bahkan meningkatkan kualitas layanan online mereka. Hasil melalui kuesioner ini dapat  membantu  OTA  untuk  meningkatkan  kinerjanya  keputusan  operasional.  Pandangan  positif yang  dapat  diterima  dapat  digunakan  untuk  perbaikan  jangka  panjang  untuk  meningkatkan pelanggan lebih lanjut dan mempertahankan tujuan dan keuntungan bisnis perusahaan. Instrumen yang dikembangkan dapat diandalkan dan dapat berfungsi sebagai alat evaluasi penting untuk OTA. Dari  segi  perspektif  akademik,  pengujian  hipotesis  dan  selanjutnya  menghubungkan  temuan dengan  bukti  empiris  yang  diambil  dari  literatur  yang  ada  dari  penelitian  ini  akan  memberikan kontribusi signifikan terhadap penambahan pengetahuan yang ada. Ini akan memberi lebih banyak informasi tentang faktor-faktor yang akan mempengaruhi kepuasan pelanggan dan memungkinkan
KP LP ρ =-0,411 t-stat=-4,614
peneliti  lain  untuk  mempublikasikan  penelitian  selanjutnya.  Penelitian  ini  juga  akan  bermanfaat sebagai  salah  satu  bahan  bacaan  baru  dan  bahan  referensi  yang  dapat  digunakan  peneliti  lain dalam studi mereka di masa depan.

## Saran
Meskipun hasilnya telah memberikan kontribusi lebih lanjut dalam memahami peran kualitas layanan elektronik dan citra merek dalam OTA, ada beberapa keterbatasan yang dihadapi peneliti dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Yang  pertama  dan  paling  penting  adalah  mengenai  jumlah populasi pengguna OTA yang tidak teridentifikasi di Indonesia. Oleh karena itu, peneliti mengalami kesulitan  dalam  menentukan  ukuran  sampel  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini. Peneliti mungkin menggunakan ukuran sampel yang kecil dan tidak cukup untuk penelitian ini. Efek dari ukuran sampel yang kecil, mengurangi tingkat kepercayaan penelitian dan mengurangi ukuran sampel  juga  meningkatkan  margin  of  error.  Dengan  demikian,  penelitian  masa  depan  perlu menggunakan ukuran sampel yang lebih besar yang mencakup berbagai lingkungan demografis.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-dweeri, R. M., Obeidat, Z. M., Al-dwiry, M. A., Alshurideh, M. T., & Alhorani, A. M. (2017). The impact of e-service quality and e-loyalty on online shopping: moderating effect of e-satisfaction and e-trust. International Journal of Marketing Studies, 9 (2), 92-103.
Anderson,  J.  C.,  &  Gerbing,  D.  W.  (1988).  Structural  equation  modeling  in  practice:  A  review  and recommended two-step approach. Psychological Bulletin, 103 (3), 411.
Barwise, P., & Watkins, L. (2018). The evolution of digital dominance : Oxford University Press.
Bernardo,  M.,  Marimon,  F.,  &  del  Mar  Alonso-Almeida,  M.  (2012).  Functional  quality  and  hedonic quality: A study of the dimensions of e-service quality in online travel agencies. Information & Management, 49 (7-8), 342-347.
Chen, C.-F., & Kao, Y.-L. (2010). Relationships between process quality, outcome quality, satisfaction, and  behavioural  intentions  for  online  travel  agencies – evidence  from  Taiwan. The  Service Industries Journal, 30 (12), 2081-2092.
Chen, J. V., Yen, D. C., Pornpriphet, W., & Widjaja, A. E. (2015). E-commerce web site loyalty: A cross cultural comparison. Information Systems Frontiers, 17 (6), 1283-1299.
Chiang,  C.-F.,  &  Jang,  S.  S.  (2007).  The  effects  of  perceived  price  and  brand  image  on  value  and purchase  intention:  Leisure  travelers'  attitudes  toward  online  hotel  booking. Journal  of Hospitality & Leisure Marketing, 15 (3), 49-69.
Da Silva, R. V., & Alwi, S. F. S. (2008). Online corporate brand image, satisfaction and loyalty. Journal of Brand Management, 16 (3), 119-144.
Dai,  H.,  Haried,  P.,  &  Salam,  A.  F.  (2011).  Antecedents  of  online  service  quality,  commitment  and loyalty. Journal of Computer Information Systems, 52 (2), 1-11. Dlamini, N. N., & Johnston, K. (2016). The use, benefits and challenges of using the Internet of Things (IoT) in retail businesses: A literature review. Paper presented at the 2016 International Conference on Advances in Computing and Communication Engineering (ICACCE).
Fu Tsang, N. K., Lai, M. T., & Law, R. (2010). Measuring e-service quality for online travel agencies. Journal of Travel & Tourism Marketing, 27 (3), 306-323.
Gangeshwer, D. (2013). E-commerce or Internet Marketing: A business Review from Indian context. International Journal of u-and e-Service, Science and Technology, 6 (6), 187-194. Hahn, S.-E., Sparks, B., Wilkins, H., & Jin, X. (2017). E-service quality management of a hotel website: A scale and implications for management. Journal of Hospitality Marketing & Management, 26 (7), 694-716.
Hair  Jr,  J.  F.,  Babin,  B.  J.,  &  Krey,  N.  (2017).  Covariance-based  structural  equation  modeling  in  the Journal of Advertising: Review and recommendations. Journal of Advertising, 46 (1), 163-177. Jalilvand,  M.  R.,  &  Samiei,  N.  (2012).  The  effect  of  electronic  word  of  mouth  on  brand  image  and purchase intention. Marketing Intelligence & Planning .
Jamaluddin, M. R., Hanafiah, M. H., & Zulkifly, M. I. (2018). Sensory in Psychology Branding. Journal of ASIAN Behavioural Studies, 3 (9), 123-129.
Jamaluddin,  M.  R.,  &  Riyadi,  A.  (2018). Assessing  Destination  Branding  and  Hotel  Performance  of  the South  East  Asia  Market. Paper  presented  at  the  2nd  International  Conference  on  Tourism, Gastronomy, and Tourist Destination (ICTGTD 2018).
Jiang, L., Jun, M., & Yang, Z. (2016). Customer-perceived value and loyalty: how do key service quality dimensions matter in the context of B2C e-commerce? Service Business, 10 (2), 301-317.
Jones, N., Borgman, R., & Ulusoy, E. (2015). Impact of social media on small  businesses. Journal of Small Business and Enterprise Development .
Kassim, N., & Abdullah, N. A. (2010). The effect of perceived service quality dimensions on customer satisfaction,  trust,  and  loyalty  in  e ‐ commerce  settings. Asia  Pacific  Journal  of  Marketing  and Logistics .
Kim,  D.  J.,  Kim,  W.  G.,  &  Han,  J.  S.  (2007).  A  perceptual  mapping  of  online  travel  agencies  and preference attributes. Tourism Management, 28 (2), 591-603.
Kim, S. H., Singh, A., & Yoon,  S. (2012). Evaluating Applicability  of E-service Quality in Online Hotel Bookings. FIU Hospitality Review, 30 (1).
King, R. C., Schilhavy, R. A., Chowa, C., & Chin, W. W. (2016). Do customers identify with our website? The  effects  of  website  identification  on  repeat  purchase  intention. International  Journal  of Electronic Commerce, 20 (3), 319-354.
Kirillova, K., & Chan, J. (2018). “What is beautiful we book”: hotel visual appeal and expected service quality. International Journal of Contemporary Hospitality Management . Komalasari,  F.  P.,  &  Budiman,  S.  F.  (2018).  Customer  Retention  Strategy  Through  Customer Satisfaction  and  Customer  Loyalty:  The  Study  on  Traveloka  Loyalty  Program. TRJ  (Tourism Research Journal), 2 (1), 69-75.
Kourtesopoulou, A., Theodorou, S.-D., Kriemadis, A., & Papaioannou, A. (2019). The Impact of Online Travel  Agencies  Web  Service  Quality  on  Customer  Satisfaction  and  Purchase  Intentions.  In Smart Tourism as a Driver for Culture and Sustainability (pp. 343-356): Springer. Kumar,  M.,  Talib,  S.  A.,  &  Ramayah,  T.  (2013). Business  research  methods :  Oxford  Fajar/Oxford University Press.
Kwon, W.-S., & Lennon, S. J. (2009). What induces online loyalty? Online versus offline brand images. Journal of Business Research, 62 (5), 557-564.
Lahap, J., Ramli, N. S., Said, N. M., Radzi, S. M., & Zain, R. A. (2016). A study of brand image towards customer’s  satisfaction  in  the  Malaysian  hotel  industry. Procedia-Social  and  Behavioural Sciences, 224 (2016), 149-157.
Lam,  J.  M.,  Tan,  S.  H.,  &  Oh,  Y.  L.  (2014).  Exploring  internet  influence  towards  travel  satisfaction.
Procedia-Social and Behavioural Sciences, 130 , 542-551.
Law, R., Chan, I., & Goh, C. (2007). Where to find the lowest hotel room rates on the internet? The case of Hong Kong. International Journal of Contemporary Hospitality Management . Lee, S., Jeon, S., & Kim, D. (2011). The impact of tour quality and tourist satisfaction on tourist loyalty: The case of Chinese tourists in Korea. Tourism Management, 32 (5), 1115-1124.
Lien,  C.-H., Wen, M.-J., Huang, L.-C., & Wu,  K.-L.  (2015).  Online hotel  booking:  The effects  of  brand image, price, trust and value on purchase intentions. Asia Pacific Management Review, 20 (4), 210-218.
Mohammed,  A.,  &  Rashid,  B.  (2018).  A  conceptual  model  of  corporate  social  responsibility dimensions,  brand  image,  and  customer  satisfaction  in  Malaysian  hotel  industry. Kasetsart Journal of social sciences, 39 (2), 358-364.
Nusair, K. K., & Kandampully, J. (2008). The antecedents of customer satisfaction with online travel services: a conceptual model. European Business Review .
Octavia, D., & Tamerlane, A. (2017). The influence of website quality on online purchase intentions on Agoda. com with e-trust as a mediator. Binus Business Review, 8 (1), 9-14.
Oktavia, R., Budi, A. P., & Febianti, F. (2018). The Influence of Brand Awareness And E-Service Quality On  Consumer  Purchasing  Decisions  In  Booking  Hotel  Rooms  On  Traveloka. Journal  of Business on Hospitality and Tourism, 4 (2), 187-193.
Oni,  A.  A.,  Adewoye,  O.  J.,  &  Eweoya,  I.  O.  (2016).  E- banking  users’  behaviour:  e -service  quality, attitude, and customer satisfaction. International Journal of Bank Marketing .
Rahi,  S.,  &  Abd  Ghani,  M.  (2018).  Investigating  the  role  of  e-service  quality  and  brand  image  in internet banking acceptance context with structural equation modeling (SEM-PLS). Economic and Social Development: Book of Proceedings , 427-442.
Rahi, S., Ghani, M. A., & Ngah, A. H. (2020). Factors propelling the adoption of internet banking: the role  of  e-customer  service,  website  design,  brand  image  and  customer  satisfaction. International Journal of Business Information Systems, 33 (4), 549-569.
Rahi,  S.,  Yasin,  N.  M.,  &  Alnaser,  F.  M.  (2017).  Measuring  the  role  of  website  design,  assurance, customer service and brand image towards customer loyalty and intention to adopt internet banking. The Journal of Internet Banking and Commerce , 1-18.
Richard, J. E., & Zhang, A. (2012). Corporate image, loyalty, and commitment in the consumer travel industry. Journal of Marketing Management, 28 (5-6), 568-593.
Sabiote, C. M., Frías, D. M., & Castañeda, J. A. (2012). E ‐ service Quality as Antecedent to E ‐ satisfaction. Online Information Review 36 (2), 157-174. Sahli, M. (2010). An introduction to revenue management for the hospitality industry: Principles and practices for the real world. In: Springer.
Serenko, A., & Stach, A. (2009). The impact of expectation disconfirmation on customer loyalty and recommendation  behaviour:  Investigating  online  travel  and  tourism  services. Journal  of Information Technology Management, 20 (3), 26-41.
Sheng, T., & Liu, C. (2010). An empirical study on the effect of e-service quality on online customer satisfaction and loyalty. Nankai Business Review International, 1 (3), 273-283.
Sigala,  M.  (2009).  E-service  quality  and  Web  2.0:  expanding  quality  models  to  include  customer participation and inter-customer support. The Service Industries Journal, 29 (10), 1341-1358. Sobihah,  M., Mohamad,  M., Ali, N. A. M., &  Ismail,  W.  Z. W. (2015).  E-commerce service  quality on customer satisfaction, belief and loyalty: a proposal. Mediterranean Journal of Social Sciences, 6 (2), 260-260.
Tandon, A., Sharma, H., & Aggarwal, A. G. (2019). Assessing travel websites based on service quality attributes  under  intuitionistic  environment. International  Journal  of  Knowledge-Based Organisations (IJKBO), 9 (1), 66-75.
Toh,  R.  S.,  Raven,  P.,  &  DeKay,  F.  (2011).  Selling  rooms:  Hotels  vs.  third-party  websites. Cornell Hospitality Quarterly, 52 (2), 181-189.
Vladimirov,  Z.  (2012).  Customer  satisfaction  with  the  Bulgarian  tour  operators  and  tour  agencies' websites. Tourism Management Perspectives, 4 , 176-184.
Wolf,  E.  J.,  Harrington,  K.  M.,  Clark,  S.  L.,  &  Miller,  M.  W.  (2013).  Sample  size  requirements  for structural equation models: An evaluation of power, bias, and solution propriety. Educational and Psychological Measurement, 73 (6), 913-934.
Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2017). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 58 , 51-65.
Xiang,  Z.,  Magnini,  V.  P.,  &  Fesenmaier,  D.  R.  (2015).  Information  technology  and  consumer behaviour in travel and tourism: Insights from travel planning using the internet. Journal of Retailing and Consumer Services, 22 , 244-249.
Ye,  B.  H.,  Fu,  H.,  &  Law,  R.  (2016).  Use  of  impact-range  performance  and  asymmetry  analyses  to improve OTA website quality. Journal of Hospitality and Tourism Management, 26 , 9-17.