Jurnal Manajemen Bisnis dan Keuangan e-ISSN: 2716-3695 p-ISSN: 2775-1465 Vol. 4, No. 2, Oktober 2023, Hal. 253-263 DOI: https://doi.org/10.51805/jmbk.v4i2.143
Pengaruh Ulasan OTA terhadap Service Quality , Customer Satisfaction , Customer Engagement , dan Brand Loyalty
Aura Nur Syifa Salsabila 1 (aurasalbila@telkomuniversity.ac.id)
Heppy Millayani 2 (heppymill@telkomuniversity.ac.id)*
1,2 Telkom University, Bandung, Jawa Barat, Indonesia 40257
*Penulis Korespondensi
Artikel Masuk: 13 Juli 2023 Artikel Diterima: 31 Juli 2023

## Abstract
Apart from being a place to buy transportation tickets or reservations, OTAs are also used by potential customers as a place to obtain information, whether related to price, location, or the personal opinions of previous customers. This form of opinion does not only contain positive information, but also negative information which can ultimately have an influence on customer satisfaction and loyalty. This research aims to find out how the online travel agent review feature influences hotels in the City of Bandung using  quantitative  survey  and  causal  methods  which  will  be  filled  in  by  400 respondents  by  determining  the  number  of  respondents  using  a  simple  random sampling technique which will later be tested using the PLS-SEM technique using software assistance. SmartPLS version 4.0. The results showed that the OTA review feature had an effect on service quality, customer satisfaction, customer engagement and customer loyalty.
Keywords: customer satisfaction; customer engagement; brand loyalty JEL Classification: M10; M15; M19

## Abstrak
Selain sebagai tempat untuk membeli tiket transportasi atau reservasi, OTA juga  dimafaatkan  oleh  calon  pelanggan  sebagai  wadah  untuk  memperoleh informasi,  baik  terkait  harga,  lokasi,  atau  opini  pribadi  pelanggan sebelumnya.  Bentuk  dari  opini  tersebut  tidak  hanya  berisi  informasi  yang positif,  tetapi  juga  negatif  yang  akhirnya  dapat  menimbulkan  pengaruh terhadap kepuasan hingga loyalitas pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh fitur ulasan agen travel online pada hotel di Kota Bandung menggunakan metode kuantitatif survei dan kausal yang akan diisi oleh 400 responden dengan penentuan jumlah responden menggunakan teknik simple random sampling yang nantinya akan diuji menggunakan teknik
PLS-SEM  menggunakan  bantuan software SmartPLS  versi  4.0.  Dari  uji  yang dilakukan  diperoleh  hasil  bahwa  fitur  ulasan  OTA  berpengaruh  terhadap service quality , customer satisfaction , customer engagement , dan customer loyalty . Kata Kunci: kepuasan pelanggan; keterlibatan pelanggan; loyalitas merek Klasifikasi JEL: M10; M15; M19

## PENDAHULUAN
Maraknya  pengguna smartphone serta  internet  tentunya  disebabkan  oleh manfaat  yang  ditawarkan  untuk  mempermudah  aktivitas  sehari-hari.  Salah  satu sektor  yang  cukup  merasakan  besar  manfaat  dengan  hadirnya  teknologi  adalah sektor  pariwisata.  Wisatawan  tidak  perlu  datang  langsung  ke  agen  perjalanan untuk membeli tiket bus, pesawat, ataupun transportasi lainnya. Cukup mengakses aplikasi Online Travel Agent (OTA) maka para wisatawan sudah bisa dengan mudah merencanakan  perjalanan  mereka  wisata  ke  tempat  yang  diinginkan.  Didukung data yang diperoleh dari statista.com melalui survei yang dilakukan di Indonesia per  Desember  2022,  ditemukan  bahwa  pada  liburan  akhir  tahun  mayoritas responden  lebih  memilih  melakukan  pemesanan  transportasi  melalui  platform online seperti aplikasi travel dan situs resmi layanan transportasi (Nurhayati-Wolff, 2023).
Selain karena praktis, OTA juga memiliki fitur ulasan yang merupakan suatu wadah berisikan informasi dalam bentuk komentar positif, netral, dan negatif yang membahas evaluasi tentang produk atau jasa suatu perusahaan. Online review dapat memengaruhi  keputusan  calon  pelanggan  melalui  ulasan  atau  komentar  yang diberikan  oleh  pelanggan  sebelumnya  (Florence  et  al.,  2019).  Perilaku  tersebut membuat hampir semua perusahaan hotel dan pariwisata mengembangkan situs web mereka dan bekerja sama dengan OTA sebagai strategi pemasaran sekaligus sebagai  acuan  untuk  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  yang  kemudian memengaruhi loyalitas tamu hotel (Vo et al., 2022).
Terdapat tiga faktor yang terdapat dalam online review , yaitu online feedback tamu hotel, respon manajemen, dan keputusan pembelian . Feedback merupakan inti dari sebuah hotel yang menggambarkan kepuasan tamu karena setiap feedback yang positif melibatkan faktor utama evaluasi kualitas layanan yang menarik pelanggan agar  bersedia  membayar  lebih  untuk  memperoleh  layanan.  Sebaliknya,  setiap komentar  negatif  yang  disebabkan  oleh  pengalaman  yang  tidak  menyenangkan dapat merusak reputasi kualitas layanan hotel dan niat beli pelanggan (Mauri & Minazzi,  2013).  Respon  manajemen  sangat  diperlukan  ketika  pelanggan memberikan  komentar  negatif,  contohnya  seperti  memberikan tanggapan  dalam bentuk  permintaan  maaf.  Hal  tersebut  dinilai  penting  karena  apabila  tidak ditanggapi, komentar tersebut berpotensi menciptakan citra negatif di mata calon pelanggan (Sparks et al., 2016).
Kualitas  layanan  adalah  model  konseptual  untuk  menilai  layanan berdasarkan persepsi kinerja (Alamsyah & Rachmadiansyah, 2018). Terdapat lima dimensi  kualitas  pelayanan  umum,  yaitu reliability , tangibles , assurance , responsiveness , dan empathy (Sari et al., 2018). Dalam industri jasa pariwisata dan perhotelan,  kualitas  layanan  merupakan  nilai  inti  untuk  mengevaluasi  apakah kinerja memenuhi harapan pelanggan. Persepsi dimensi kualitas membentuk dasar persepsi  kualitas  keseluruhan  seseorang  dan  memprediksi  perilaku  yang diinginkan seseorang (Vo et al., 2022). Jika kualitas layanan memenuhi kepuasan maka  pelanggan  bersedia  merekomendasikan  hotel  kepada  orang  lain  sehingga memperkuat loyalitas merek (So et al., 2016). Tingginya kepuasan yang dirasakan oleh  pelanggan  pada  akhirnya  dapat  menciptakan  ikatan  emosional  terhadap
merek tertentu yang membantu perusahaan memenangkan persaingan (Candiwan & Wibisono, 2021).
Penelitian terdahulu mengemukakan bahwa online review , baik melalui OTA atau sosial media, berpengaruh terhadap kualitas layanan ( service quality ), kepuasan pelanggan ( customer satisfaction ), keterlibatan pelanggan ( customer engagement ), dan loyalitas merek ( brand loyalty ) (Vo et al., 2022). Namun, penelitian tersebut hanya berfokus terhadap hotel berbintang empat dan lima di negara Vietnam. Oleh karena itu,  penulis  tertarik  melakukan  penelitian,  tidak  hanya  sebatas  hotel  berbintang empat  dan  lima,  tetapi  seluruh  kelas  hotel  di  Kota  Bandung  dan  berfokus  pada online review pada OTA untuk mengetahui apakah penelitian memiliki hasil yang sama,  yaitu  berpengaruh  terhadap  kualitas  layanan,  kepuasan  pelanggan, keterlibatan pelanggan, dan loyalitas merek hotel.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah jenis penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode penelitian survei dengan teknik simple random sampling . Tujuannya adalah untuk menyaring  responden  yang  dipilih,  yaitu  responden  berusia  minimal  16  tahun, memiliki pengalaman menggunakan serta mengunjungi halaman fitur OTA, dan pernah menginap di salah satu hotel di Kota Bandung sebanyak lebih dari satu kali. Pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan link atau  tautan  kuesioner  yang disebarkan melalui sosial media, seperti WhatsApp, Instagram, dan Twitter.
Data  akan  diuji  menggunakan  pemodelan  SEM-PLS  yang  terdiri  dari outer model , inner model , dan Goodness of fit (GoF) dengan menggunakan bantuan software SmartPLS  versi  4.0.  Pada  pengujian  hipotesis,  penelitian  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  dengan  nilai  kriteria p-value dan t-statistics .  Gambar  di bawah  ini  merupakan  kerangka  pemikiran  yang  direplikasi  dari  penelitian sebelumnya dengan total tujuh hipotesis
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tabel  1,  dari  hasil  pengisian  kuesioner  yang  dilakukan  oleh  400 responden dengan karakteristik, seperti nama, jenis kelamin, penggunaan internet harian, penggunaan OTA, rentang usia, penghasilan bulanan, pendidikan terakhir,
pekerjaan, dan pengalaman kerja, diperoleh rangkuman setiap karakteristik yang didominasi oleh 57% atau 228 responden berjenis kelamin laki-laki, 47.5% atau 190 responden menggunakan internet harian selama 2 – 4 jam, 75% atau 300 responden pernah menggunakan OTA sebanyak 1-3 kali, 61% atau 244 responden berumur 26- 25 tahun, 59.5% atau 238 responden berpenghasilan bulanan sebesar > 2,000,000 Rupiah, 54% atau 216 responden adalah sarjana, 41.5% atau 166 responden sebagai profesi staf kantor, dan 37.3% atau 149 responden berpengalaman kerja selama 5-10 tahun.
Tabel 1. Karakteristik Responden Profil Responden Frekuensi Persentasi Jenis kelamin Laki-laki 288 57% Perempuan 172 43% Penggunaan internet harian < 2 jam 25 5.3% 2-4 jam 190 47.5% > 4 jam 185 46.3% Penggunaan online travel agent (OTA) Tidak pernah 0 0% 1-3 kali 300 75% > 3 kali 100 25% Rentang usia 16-25 tahun 85 21,3% 26-25 tahun 244 61% 36-45 tahun 71 17,8% Penghasilan bulanan < 500,000 5 1.3% 500,000-1,000,000 108 27% 1,000,000-1,500,000 23 5.8% 1,500,000-2,000,000 26 6.5% > 2,000,000 238 59.5% Pendidikan terakhir SMK/SMK 180 45% Sarjana 216 54% Pascasarjana 4 1% Jenis pekerjaan Pengusaha 82 20.5% Freelancer 33 8.2% Dosen manajemen perhotelan dan pariwisata 3 0.8% Staf kantor 166 41.5% Staf hotel/wisma 89 22.3% Mahasiswa 22 5.5% Lainnya 3 1.2% Pengalaman kerja < 1 tahun 66 16.5% 1-3 tahun 75 18.8% 3-5 tahun 149 37.3% 5-10 tahun 45 11.3% > 10 tahun 65 16.2%
Catatan: data bersumber dari hasil survey penulis.

## Uji Model Pengukuran ( Outer Model )
Tabel  2  menyajikan  data  hasil  pengujian  model  pengukuran  ( outer  model ), meliputi uji validitas konvergen, uji reliabilitas, dan uji validitas diskriminan. Dari pengujian yang dilakukan, dilihat dari seluruh nilai loading factor yang melampaui angka  0.7  dan  AVE  melampaui  angka  0.5  sehingga  ditarik  kesimpulan  bahwa validitas  konvergen  terpenuhi.  Pada  uji  reliabilitas,  ditemukan  hasil  semua konstruk  pada  penelitian  dianggap  memiliki  reliabilitas  yang  baik  karena  nilai Cronbach's alpha dan Composite Realibility (CR) melampaui kriteria, yaitu melampaui angka 0.6 (Ghozali, 2021).
Tabel 2. Hasil Uji Outer Model
Variabel dan Indikator Outer Loading Cronbach’s Alpha CR AVE Online Feedback 0.837 0.846 0.672 Online review pada online travel agent dapat dipercaya (OF1) 0.838 Pengalaman yang tidak menyenangkan dari pelanggan dapat berdampak terhadap reputasi hotel (OF2) 0.818 Komentar  negatif  menjadi  pelampiasan  bagi  pelanggan setelah  mengalami  pengalaman  yang  tidak  menyenangkan (OF3) 0.852
Harga  yang  tertera  pada  aplikasi online  travel  agent terlalu mahal  karena  pemesanan  berdasarkan  peringkat  dan  skor yang diberikan oleh mantan pelanggan (OF4) 0.767 Response Management 0.842 0.842 0.760 Manajemen hotel sering menanggapi komentar online tamu (RM1) 0.851 Manajemen hotel segera menanggapi komentar online tamu (RM2) 0.906 Tanggapan  manajemen  hotel  adalah  komunikasi  yang  jelas dan efektif untuk melibatkan pelanggan (RM3) 0.857 Customer Decision 0.873 0.880 0.723 Pelanggan memutuskan untuk melakukan pemesanan kamar setelah melihat ulasan positif tamu lain (CD1) 0.796 Daftar peringkat online lebih bermanfaat dan kredibel ketika dipublikasikan  oleh  komunitas  perjalanan  online  ternama (CD2) 0.877 Niat  pemesanan  menjadi  lebih  tinggi  jika  daftar  tersebut dipublikasikan  pada  komunitas  perjalanan  online  terkenal (CD3) 0.887 Valensi  ulasan  online  secara  signifikan  memengaruhi  niat pemesanan hotel (CD4) 0.838 Service Quality 0.865 0.866 0.787 Evaluasi  kualitas  layanan  tetap  menjadi  faktor  kunci  yang merangsang ulasan pelanggan menjadi positif (SQ1) 0.891 Pelanggan  dapat  menggunakan  bintang  hotel  sebagai  alat untuk  memilih  pendirian  hotel  dan  harga  yang  bersedia mereka bayar (SQ2) 0.889
Peninjau  individu  memainkan  peran  penting  dalam  aspek layanan yang lebih subjektif , seperti nilai, kualitas tidur, dan layanan (SQ3) 0.882 Customer Satisfaction 0.828 0.828 0.744 Saya puas dengan ulasan online tamu (CS1) 0.837 Saya terus mengandalkan ulasan online untuk memutuskan memesan hotel (CS2) 0.837 Saya  senang  dengan  tanggapan  manajemen  hotel  terhadap komentar online tamu (CS3) 0.879 Customer Engegement 0.783 0.788 0.606 Saya akan memberi ulasan yang negatif tentang hotel kepada orang lain apabila merasa tidak puas dengan kualitas layanan (CE1) 0.770 Saya  akan  membuat  ulasan  online  positif  jika  saya  puas dengan  kualitas  layanan  di  hotel  akan  meminta pengembalian  uang  jika  saya  tidak  puas  dengan  kualitas layanan di hotel (CE2) 0.824 Saya akan membeli layanan berdasarkan umpan balik online yang diberikan oleh pelanggan sebelumnya (CE3) 0.791 Saya  akan  beralih  ke  pesaing  hotel  jika  saya  menurut  saya harga yang dibayar tidak sesuai dengan yang diperoleh (CE4) 0.726 Brand Loyalty 0.706 0.703 0.630 Saya  bersedia  membayar  lebih  untuk  pemesanan  di  hotel berdasarkan peringkat bintang yang diberikan oleh mantan pelanggan (BL1) 0.819 Saya  bersedia  membayar  lebih  untuk  pemesanan  di  hotel berdasarkan  skor  yang  diberikan  oleh  mantan  pelanggan (BL2) 0.821 Saya akan melakukan pemesanan dengan harga yang sudah ditetapkan di masa mendatang (BL3) 0.738
Catatan: data bersumber dari hasil survey penulis.
Hasil uji validitas diskriminan dijelaskan pada tabel 3 menunjukkan bahwa setiap indikator memiliki nilai loading yang lebih besar jika dibandingkan dengan dari  nilai  laten  variabel  lainnya  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  validitas diskriminan dinilai baik dan terpenuhi (Ghozali, 2021).
Tabel 3. Hasil Cross Loading Indikator Brand Loyalty Customer Decisions Customer Engangement Behaviour Customer Satisfaction Management Response Brand Loyalty Service Quality BL1 0.819 0.467 0.469 0.457 0.378 0.451 0.416 BL2 0.821 0.396 0.413 0.432 0.384 0.410 0.396 BL3 0.738 0.516 0.507 0.493 0.380 0.470 0.438 CD1 0.491 0.786 0.495 0.569 0.607 0.509 0.566 CD2 0.538 0.877 0.558 0.706 0.446 0.641 0.606 CD3 0.509 0.887 0.612 0.691 0.505 0.691 0.645 CD4 0.466 0.838 0.707 0.700 0.618 0.658 0.742 CE1 0.396 0.532 0.770 0.651 0.594 0.627 0.541 CE2 0.483 0.674 0.824 0.658 0.642 0.667 0.656 CE3 0.454 0.492 0.791 0.509 0.576 0.450 0.514 CE4 0.507 0.482 0.726 0.442 0.468 0.382 0.506 CS1 0.564 0.713 0.629 0.837 0.729 0.679 0.703 CS2 0.488 0.708 0.648 0.872 0.560 0.712 0.697 CS3 0.462 0.616 0.615 0.879 0.608 0.728 0.671 MR1 0.407 0.533 0.670 0.659 0.851 0.695 0.617 MR2 0.400 0.524 0.657 0.613 0.906 0.490 0.630 MR3 0.450 0.622 0.599 0.646 0.857 0.504 0.644 OF1 0.483 0.612 0.574 0.676 0.634 0.838 0.665 OF2 0.515 0.646 0.536 0.672 0.435 0.818 0.565 OF3 0.440 0.615 0.585 0.682 0.479 0.852 0.608 OF4 0.410 0.508 0.576 0.656 0.558 0.767 0.501 SQ1 0.469 0.703 0.635 0.666 0.630 0.648 0.891 SQ2 0.467 0.649 0.658 0.771 0.676 0.638 0.889 SQ3 0.473 0.672 0.612 0.691 0.617 0.627 0.882
Uji Model Struktural ( Inner Model )
Menurut Ghozali & Latan (2015) berdasarkan kriteria nilai 0.75, 0.50, dan 0.25 yang artinya variabel laten endogen adalah kuat, moderat, dan lemah. Ditemukan hasil pengujian inner model yang disajikan pada tabel 4, data menunjukkan bahwa nilai  dari R-square untuk  variabel service  quality , customer  service , customer engagement , dan brand  loyalty berturut-turut  menunjukkan  bahwa  variabel  laten endogen pada model masuk pada kriteria moderat, moderat, moderat, dan lemah.
Tabel 4. Hasil Inner Model Variabel R-square Service Quality 0.691 Customer Satisfaction 0.641 Customer Engagement Behavior 0.583 Brand Loyalty 0.384 Catatan: data bersumber dari olahan pribadi penulis.

## Uji Goodness of Fit (GoF)
Menurut Ghozali (2021) ukuran fit dalam literatur SEM yang diusulkan yaitu Normal Fit Index atau NFI dengan kriteria nilai antara 0 hingga 1. Model fit dapat diuji dengan tujuan mengetahui apakah model yang digunakan sudah cocok atau
belum dengan data. Apabila hasil uji menunjukkan nilai yang mendekati angka 1 maka model dianggap memiliki kecocokan yang tinggi (Ghozali & Latan, 2015).
Setelah  dilakukan  uji,  diperoleh  hasil  yaitu  sebesar  0.63  sehingga  dapat disimpulkan model yang digunakan peneliti telah memiliki kecocokan yang baik.

## Uji Hipotesis
Tabel  5  menunjukan  hasil  pengujian  hipotesis  menggunakan boostraping untuk mendapatkan nilai path coefficient serta melihat t – Statistic dan nilai p-values untuk menentukan apakah hipotesis ditolak atau diterima. Dari data yang diolah diperoleh hasil bahwa seluruh hipotesis yaitu seluruh hipotesis diterima karena t- statistic memiliki nilai lebih besar dari 1.65 dan p-value lebih kecil dari 0.05 dengan tingkat signifikasi 95% (Ghozali, 2021).
Tabel 5. Hasil Uji Hipotesis Hipotesis t-statistics  Path Coefficient  p-value Online feedback → service quality 4.901 0221 0.000 Management response → service quality 8.563 0.337 0.000 Customer decision → service quality 8.583 0.380 0.000 Service quality → customer satisfaction 29.290 0.801 0.000 Service quality → customer engagement 6.769 0.368 0.000 Customer satisfaction → customer engagement 7.860 0.440 0.000 Customer engagement → brand loyalty 13.948 0590 0.000 Catatan: data bersumber dari olahan pribadi penulis.

## SIMPULAN
Dari  pengujian  yang  dilakukan  diperoleh  hasil  bahwa  fitur  ulasan Online Travel  Agent (OTA)  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap service quality , customer satisfaction , customer engagement , dan brand loyalty di Kota Bandung. Selain  kontribusinya  terhadap  literatur  pemasaran,  hasil  penelitian  ini  juga menawarkan  implikasi  manajerial  bagi  pemangku  kepentingan  pariwisata  yang relevan.  Misalnya,  adanya  ulasan  online  memberikan  pengaruh  terhadap service quality hotel di Kota Bandung karena ulasan yang diterima hotel pada fitur ulasan OTA  merupakan  hasil  dari  kualitas  layanan  yang  diterima  pelanggan.  Apabila terdapat ulasan dari pelanggan terutama ulasan yang bernilai negatif, perlu bagi manajemen hotel di Kota Bandung untuk lekas memberi tanggapan sehingga citra dari hotel dapat terus terjaga.
Kemudian, sebuah keharusan bagi hotel untuk menjaga kualitas layanannya karena  apabila  ekspektasi  pelanggan  terpenuhi,  baik  dari  segi  pelayanan  atau fasilitas, maka loyalitas dapat tercipta sehingga pelanggan tak ragu untuk membeli kembali layanan, memberikan ulasan positif berisi pujian, atau merekomendasikan hotel kepada orang lain sehingga dapat terciptanya loyalitas tamu hotel. Selain itu, loyalitas  penting  untuk  mengurangi  biaya  produksi  dan  memasarkan  produk, meningkatkan  margin  keuntungan  yang  dapat  diperkuat,  tidak  hanya  melalui pengalaman konsumsi layanan tetapi juga melalui keterlibatan pelanggan di luar pertemuan layanan, terutama dalam masyarakat yang semakin berjejaring di mana pelanggan  dapat  berinteraksi  dengan  orang  lain  melalui  jejaring  sosial.  Guna
meningkatkan validitas model, penelitian selanjutnya dapat menguji model pada sektor  pariwisata  lain  seperti  lokasi  destinasi,  restoran  atau  rumah  makan,  atau tempat  perbelanjaan.  Kemudian,  penelitian  di  masa  depan  dapat  menambah variabel  lain,  seperti  perilaku  pelanggan  guna  mengetahui  bagaimana  variabel kemungkinan dapat memengaruhi fitur ulasan dari online travel agent .

## DAFTAR PUSTAKA
Alamsyah, A., & Rachmadiansyah, I. (2018). Mapping online transportation service quality  and  multiclass  classification  problem  solving  priorities. Journal  of Physics:  Conference  Series , 971 (1),  12021.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/971/1/012021
Candiwan, C., & Wibisono, C. (2021). Analysis of the influence of website quality to customer ’ s loyalty on e-commerce. International Journal of Electronic Commerce Studies , 12 (1), 83 – 102. https://doi.org/10.7903/IJECS.1892
Florence,  F.,  Ferlita,  A.,  &  Harianto,  A.  (2019).  PENGARUH  ONLINE  REVIEW TERHADAP PURCHASE INTENTION DI HOTEL BUDGET PADA ONLINE TRAVEL AGENT (OTA). Jurnal Hospitality Dan Manajemen Jasa , 7 (2).
Ghozali, I. (2021). Structural Equation Modeling Dengan Metode Alternatif Partial Least Squares (PLS) (5th ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Ghozali,  I.,  &  Latan,  H.  (2015). Partial  least  squares  konsep,  teknik  dan  aplikasi menggunakan program smartpls 3.0 untuk penelitian empiris (B. P. U. Diponegoro (ed.)).
Mauri,  A.  G.,  &  Minazzi,  R.  (2013).  Web  reviews  influence  on  expectations  and purchasing  intentions  of  hotel  potential  customers. International  Journal  of Hospitality Management , 34 , 99 – 107. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2013.02.012
Nurhayati-Wolff,  H.  (2023). Most  preferred  benefits  from  online  services  in  travel planning
in Indonesia as of November 2022 . https://www.statista.com/statistics/1369732/indonesia-online-service- benefits-for-travel-planning/
Sari,  P.  K.,  Alamsyah,  A.,  &  Wibowo,  S.  (2018).  Measuring  e-Commerce  service quality  from  online  customer  review  using  sentiment  analysis. Journal  of Physics:  Conference  Series , 971 ,  12053.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/971/1/012053
So,  K.  K.  F.,  King,  C.,  Sparks,  B.  A.,  &  Wang,  Y.  (2016).  The  role  of  customer engagement in building consumer loyalty to tourism brands. Journal of Travel Research , 55 (1), 64 – 78. https://doi.org/10.1177/0047287514541008 Sparks, B. A., So, K. K. F., & Bradley, G. L. (2016). Responding to negative online reviews:  The  effects  of  hotel  responses  on  customer inferences  of  trust  and concern. Tourism Management , 53 , 74 – 85. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.09.011
Vo, N. T., Hung, V. V., Tuckova, Z., Pham, N. T., & Nguyen, L. H. L. (2022). Guest online review: an extraordinary focus on hotel users ’ satisfaction, engagement, and loyalty. Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism , 23 (4), 913 –
944. https://doi.org/10.1080/1528008X.2021.1920550