VII. PERAMALAN TINGKAT KUNJUNGAN
8.1. Analisis Faktor-Faktor Pengunjung
Analisis faktor digunakan untuk mereduksi sejumlah variabel yang akan membentuk sejumlah faktor yang lebih sedikit dari pada variabel yang sebelumnya. Dalam analisis ini, dilakukan pengolahan terhadap 12 variabel, yaitu umur, jenis kelamin, status perkawinan, tingkat pendidikan, pekerjaan, pendapatan, motivasi, biaya rekreasi, daya tarik, aksesibilitask, etersediaan fasilitas, dan informasi
KMO and Bartlett’s Tes, terlihat angka K-M-O Measure of Sampling Adequacy (MSA) adalah 0,632. Nilai MSA yang lebih besar dari 0,5 menunjukan bahwa proses pengambilan sampel cukup memadai dalam penggunaan anlisis faktor. Angka MSA pada penelitian ini lebih besar dari 0,5 sehingga kumpulan variabel tersebut dapat diproses lebih lanjut.
Dari hasil pengujian seluruh variabel, terdapat 7 variabel dengan nilai MSA-nya diatas 0,5, sedangkan 5 variabel yaitu jenis kelamin, motivasi, aksesibilitas, daya tarik, dan fasilitas memiliki nilai MSA dibawah 0,5. sehingga hanya tujuh variabel yang dapat diproses lebih lanjut.
Hasil analisis ini diketahui besar pengaruh masing-masing variabel terhadap kunjungan ke Little Farmers yang dapat dilihat pada nilai comunality. Nilai comunality masing-masing variabel dapat dilihat pada Tabel 26.
Tabel 26. Nilai Communality Masing-masing Variabel
Variabel Initial Communality
Umur 1.000 0,783 Status Perkawinan 1.000 0,794 Pendidikan 1.000 0,699 Pekerjaan 1.000 0,620 Pendapatan 1.000 0,748 Biaya Rekreasi 1.000 0,676 Informasi 1.000 0,614
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Berikut ini diuraikan variabel-variabel tersebut yang diurutkan dari variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap kunjungan ke Little Farmers. a. Status Perkawinan
Status perkawianan ikut menentukan keputusan dan pilihan berkunjung seseorang ke suatu objek wisata. Variabel ini memiliki nilai communality 0,794 dalam mempengaruhi kunjungan ke Little Farmers. Sebagian besar responden memiliki status sudah menikah (68 persen), mereka berkunjung bersama keluarga dengan alasan Little Farmers cocok sebagai tempat rekreasi keluarga. Sedangkan 32 persen memiliki status belum menikah, status ini memberikan kepada mereka kebebasan dalam melakukan perjalanan karena belum terikat oleh norma-neorma perkawianan. Status perkawinan pengunjung dapat dilihat seperti pada Tabel 7.
Melihat kenyataan tersebut, bahwa pengunjung Little Farmers semakin banyak dikunjungi oleh rombongan keluarga, sehingga Little Farmers perlu menambah berbagai paket keluarga yang ditawarkan Little Farmers. Selain hal tersebut fasiltas tempat istirahat (saung) perlu ditambahkan mengingat bahwa
kunjungan dengan keluarga semakin banyak dan untuk mengantisipasi pada saat terjadi kecenderungan peningkatan kunjungan sehingga pengunjung tidak harus menunggu untuk mendapatkan tempat istirahat (saung) setelah melakukan kunjungan berkebun dan fasilitas lainnya seperti toilet dan mushola sehingga sering terjadi keluhan.
b. Umur
Umur dengan nilai communality 0,783 merupakan variabel yang paling dominan berpengaruh terhadap kunjungan ke Little Farmers, karena memiliki nilai communality yang paling besar. Dalam sebaran pengunjung yang ditemui sebagian besar berkisar 15-30 tahun (63 persen). Hal ini menunjukan pengunjung usia muda lebih termotivasi untuk berkunjung ke Little Farmers, karena memiliki kekuatan fisik yang baik. Namun hal itu tidak menutup kemungkinan pengunjung dengan usia yang lebih tua untuk berminat berkunjung, dengan tujuan untuk jalan- jalan dan berkumpul bersama anak dan cucu. Perlu diperhatikan juga bahwa Little Farmers juga ramai dikunjungi oleh anak-anak maupun remaja dibawah umur lima belas tahun, yang tidak dijadikan responden dalam penelitian ini. Pada umumnya mereka datang bersama keluarga, teman, rekan kerja atau dari rombongan sekolah. Sebaran responden menurut umur dapat dilihat seperti pada Tabel 5.
c. Pendapatan
Pendapatan memiliki pengaruh terhadap kunjungan ke Little Farmers
dengan nilai communality 0,748. dari penelitian diperoleh bahwa sebagian pengunjung memiliki pendapatan anatara Rp. 1.500.001 – 2.000.000. hal ini berhubungan dengan pekerjaan yang mereka miliki. Semakin tinggi pekerjaannya
maka semakin besar pendapatnnya. Dilhat dari rata-rata pendapatan, Pihak Little Farmers perlu mengkaji lebih dalam penentuan harga paket yang ditawarkan, dikhawatirkan harga paket yang ditawarkan Little Farmers terlalu mahal.
d. Pendidikan
Variabel memiliki nilai communality 0,699 dalam mempengaruhi kunjungan ke Little Farmers. Semakin tinggi pendidikan seseorang, yang berarti informasi yang dimilikinya semakin banyak akan mempengaruhinya dalam mengambil keputusan untuk memilih tempat objek wista. sebagian besar pengunjung memiliki tingkat pendidikan Perguruan Tinggi atau Akademi (63 persen). Sebaran pengunjung menurut tingkat pendidikan dapat dilihat seperti pada Tabel 8.
Pemasangan nametag (papan nama) pada setiap jenis tanaman sayuran, hortikultura, jenis tanaman hias, dan pada setiap jenis peternakan perlu dipertahankan, sehingga salah satu tujuan Little Farmers untuk menambah dan memperluas pengetahuan pengunjungnya dapat dicapai. Selain hal tersebut Little Farmers perlu meningkatan kaulitas pemandu (instruktur) dalam penyampaian materi atau penjelasan materi di lapangan.
e. Biaya Rekreasi
Biaya rekreasi memiliki nilai communality 0,676 yang mempengaruhi kunjungan ke Little Farmers. Berdasarkan sebaran responden, biaya rekreasi pengunjung per orang yang dominan dikeluarkan adalah antara Rp. 25.001- 50.000 (53 persen), diikuti oleh biaya rekreasi antara Rp. 50.001 – 100.000 (16 persen). Hal ini sesuai dengan tempat tinggal pengunjung, yaitu dari Bandung, Cimahi, Padalarang dan Purwakarta yang mepunyai jarak tidak jauh dari lokasi
Little Farmers sehingga tidak membutuhkan biaya transportasi yang cukup besar. Terdapat 8 persen pengunjung dengan biaya rekreasi lebih dari Rp. 150.001 karena mereka berasal dari Jakarta, Tangerang, Bogor dan Banjarmasin. Biaya rekreasi pengunjung dapat dilihat seperti pada Tabel 18.
Secara umum semakin jauh tempat tinggal, maka biaya yang dikeluarkan semakin besar, sehingga semakin sedikit yang berkunjung. Untuk meningkatkan minat berkunjung mereka, maka Little Farmers perli melakukan peningkatan kualitas objek, seperti peningkatan daya tarik, ketersediaan sarana dan prasarana, serta keamanan. Seseorang akan bersedia mengeluarkan biaya untuk produk/jasa. Jika produk/jasa yang diberikan dapat memuaskan kebutuhannya, dan memiliki kemampuan ekonomi untuk mendapatkannya.
f. Pekerjaan
Pekerjaan merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kunjungan ke Little Farmers dengan nilia communality 0,620. pekerjaan dapat menggambarkan tingkat pendapatan dan waktu luang pengunjung. Sebagian besar pengunjung Little Farmers memiliki pekerjaan yang sangat beragam, yang terdiri dari Pegawai Swasta (33 persen), Pegawai Negeri/BUMN (23 persen), Pengusaha (13 persen), Pelajar/Mahasiswa (8 persen). Pekerjaan pengunjung dapat dilihat seperti pada Tabel 9.
g. Informasi
Variabel yang terakhir berpengaruh terhadap kunjungan ke Little Farmers adalah informasi. Hal ini dapat dilihat dari nilai communality yang dimilikinya, yaitu 0,614 yang merupakan nilai yang paling kecil dibanding variabel lainnya. Sebagian besar pengunjug yang ditemui (84 persen) mengatakan
telah mendapatkan informasi mengenai Little Farmers sebelum berkunjung untuk pertama kali, yang pada umumnya memperoleh informasi dari teman atau keluarga terdapat sebanyak 73 persen, sedangkan 11 persen mendapat informasi dari Membaca Artikel (Brosur, Majalah, Koran, TV atau Radio). Sebaran pengunjung menurut sumber informasi mengenai Little Farmers dapat dilihat seperti pada Tabel 19.
Melihat kenyataan terssebut, Little Farmers perlu meningkatkan pemberian informasi kepada masyarakat melalui media masa, papan iklan, dan spanduk, sehingga lebih dikenal oleh masyarakat. Salah satu cara agar pemberian informasi melalui media masa agar mendapat perhadatian besar dari masyarakat adalah dengan memberikan iiklan atau tayangan singkat di televisi atau media cetak mengenai Little Farmers pada waktu sebelum liburan.
Berdasarkan hasil pengolahan analisis faktor pada Tabel 26, dapat disimpulkan bahwa dari tujuh variabel yang dianalisis dapat diekstraksi menjadi tiga faktor utama. Salah satu kriteria yang digunakan untuk menentukan jumlah faktor yang terbentuk adalah menggunakan kriteria Eigenvalue. Dalam pendekatan ini, hanya faktor dengan nilai Eigenvalue yang lebih besar dari 1,0 yang digunakan. Eigenvalue menunjukan sejumlah variansi lebih dari 1,0. Faktor yang mempunyai variansi kurang dari 1,0 tidak lebih baik dari variabel tunggal, karena berdasarkan standarisasi, setiap variabel mempunyai variansi 1,0. Berikutnya dalam analisis faktor dihitung total varian yang dapat dijelaskan oleh komponen yang dihasilkan. Terlihat bahwa nilai total varian ketiga faktor akan dapat menjelaskan 70,482 persen variabilitas dari tujuh variabell. Hasil analisis pembentukan faktor dapat dilihat seperti pada Tabel 27.
Tabel 27. Hasil Analisis Pembentukan Faktor
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Loadings
Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of Variance Cumulative % 1 2,076 29,659 29,659 2,076 29,659 29,659 2 1,788 25,548 55,207 1,788 25,548 55,207 3 1,069 15,275 70,482 1,069 15,275 70,482 4 0,753 10,760 81,242 5 0,502 7,176 88,418 6 0,452 6,450 94,868 7 0,359 5,132 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Interpretasi faktor didasari oleh variabel-variabel dengan loading
tertinggi pada faktor tersebut. Untuk mempermudah melakukan interpretasi, maka perlu dilakukan proses rotasi agar semakin jelas perbedaan setiap variabel akan dimasukan dalam faktor yang mana. Proses rotasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah rotasi varimax. Component matrix hasil proses rotasi dapat dilihat pada Tabel 28.
Tabel 28. Component Matrix Hasil Proses Rotasi
Component Variabel 1 2 3 Umur -0.248 0.843 0.107 Status perkawinan 0.077 0.878 0.128 Pendidikan 0.811 -0.138 0.152 Pekerjaan -0.057 0.091 0.780 Pendapatan 0.756 0.419 0.016 Biaya rekreasi 0.749 0.295 0.168 Informasi -0.076 -0.097 -0.774
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 4 iterations.
8.1.1. Faktor Pertama
Variabel-variabel yang menyusun faktor pertama adalah pendidikan, pendapatan dan biaya rekreasi.. Ketiga variabel tersebut mampu menerangkan keragaman data sebesar 29,659 persen. Hal ini menunjukan bahwa 29,659 persen pengunjung dalam melakukan kunjangan ke Little Farmers mempertimbangkan variabel pada faktor pertama ini.
Tabel 29. Faktor Pertama (I) Komponen Utama
Deskripsi variabel Loading
Pendidikan 0.811
Pendapatan 0.756
Biaya Rekreasi 0.749
Nilai loading tertinggi terdapat pada variabel pendidikan yaitu sebesar 0,811, varibael pendapatan 0,756 dan variabel 0,749. Korelasi ketiga variabel tersebut memiliki hubungan yang positif yang menunjukkan bahwa semakin tingginya nilai yang diberikan kepada satu variabel maka semakin tinggi juga nilai variabel yang lainnya. Artinya, semakin tinggi pendidikan maka semakin tinggi pendapatan dan semakin tinggi biaya rekreasi yang disediakan pengunjung untuk rekreasi.
8.1.2. Faktor Kedua
Variabel-variabel yang menyusun faktor pertama adalah status perkawianan dan umur, kedua variabel tersebut berpengaruh terhadap kunjungan ke Little Farmers Kedua variabel tersebut mampu menerangkan keragaman data sebesar 25,548 persen artinya, 25,548 persen pengunjung yang berkunjung ke
Tabel 30. Faktor Kedua (II) Komponen Utama
Deskripsi variabel Loading
Status Perkawinan 0,878
Umur 0.843
Nilai loading tertinggi dari kedua variabel ini terdapat pada variabel status perkawinan sebesar 0.878 dan umur sebesar 0.843. kedua variabel tersebut saling berkolerasi positif terhadap kunjungan Little Farmers , artinya semakin beranjak umur seseorang (15-30 tahun), maka ia memiliki status perkawinan (sudah berkeluarga). Responden yang banyak berkunjung adalah responden yang sudah berkeluarga dan berumur sekitar 15-30 tahun.
8.1.3. Faktor Ketiga
Faktor ketiga tersusun atas dua variabel, yaitu variabel pekerjaan dan informasi. Faktor kedua ini mampu menerangkan keragaman data sebesar 15,275 persen. Artinya 15,275 persen bahwa variabel pendidikan dan variabel informasi berpengaruh terhadap tingkat pengunjung Little Farmers dalam melakukan kunjungan.
Tabel 31. Faktor Ketiga (III) Komponen Utama
Deskripsi variabel Loading
Pekerjaan 0.780
Informasi -0.774
Berdasarkan nilai loading pada Tabel 30 bahwa nilai variabel pekerjaan lebih besar dibandingkan variabel informasi. Kedua variabel ini memiliki korelasi yang negatif artinya, semakin seseorang yang sudah memiliki status pekerjaan,
maka informasi semakin tidak sangat berpengaruh. Sehingga orang-orang yang sudah bekerja cenderung menjadikan informasi sebagai faktor yang lemah dalam mempengaruhi kunjungan, karena diduga informasi sudah mereka dapat dari rekan-rekan kerja.