Abstract:
20206120015 -
Saat ini daya Tarik wisatawan yang ingin berpergian telah mingkat jauh
dibandingkan tahun sebelumnya, hal ini disebabkan karena wabah virus covid-19
telah mereda sehingga wisatawan asing ataupun local bisa bebas berpergian
kemanapun sehingga terjadi peningkatan pada sektor akomodasi (penginapan)
terutama di wilayah Jakarta pusat.
Penginapan menjadi destinasi penting pada saat berlibur ataupun
berpergian jauh, sehingga kita harus memilih dan menempati penginapan yang
nyaman,aman dan bersih untuk sementara waktu pada saat kita berpergian ataupu
berlibur. Penginapan di wilayah Jakarta pusat tersedia berbagai macam pilihan,
mulai dari hotel bintang satu dengan harga yang hemat di kantong sampai ke hotel
Bintang 5 yang memiliki fasilitas mewah namun harganya yang sangat tinggi.
Namun bukan hanya soal harga, tapi bagaimana kita bisa mencari dan
menemukan hotel dengan kesukaan dari diri kita sendiri, apakah hotel itu memiliki
rating yang baik, memiliki kualitas pelayanan yang puas dan apakah hotel tersebut
sesuai dengan sudut pandang kita sehingga pengeluaran yang kita bayarkan untuk
menginap bisa sesuai dengan ekspetasi.
Hotel-hotel di Jakarta, serta di seluruh Indonesia, terus berupaya untuk
secara aktif mempromosikan dan memamerkan fasilitas masing-masing. Upaya
berkelanjutan ini bertujuan untuk menjaga visibilitas di antara konsumen dan
mengumpulkan rekomendasi untuk pilihan akomodasi.
Tujuan utama dari penyelidikan ini adalah untuk memeriksa dampak
Selebriti Endorsers dan Inisiatif Kolaboratif pada peningkatan Pengakuan Merek.
Dalam penelitian ini, Celebrity Endorsers (X1) dianggap sebagai variabel
independen, sedangkan Stay Decision (Y) berfungsi sebagai variabel dependen.
Penelitian ini berfokus pada semua karyawan di hotel Mercure Jakarta Sabang,
yang bermaksud mensurvei 105 orang yang menggunakan teknik pengambilan
sampel non-probabilitas, khususnya menggunakan metode pengambilan sampel
Purposive. Selanjutnya, data yang dikumpulkan akan menjalani analisis melalui
Tes Asumsi Klasik dan Tes Regresi Multi Linier.
