3.6 Analisis Data
3.6.2 Analisis terhadap sektor pariwisata
Sektor pariwisata dianalisis dengan penghitungan permintaan rekreasi dan pembuatan kurva permintaan rekreasi. Selain itu analisis terhadap sektor pariwisata diuji menggunakan evaluasi ekonometrika.
3.6.2.1 Kurva permintaan rekreasi
Metode yang digunakan untuk menganalisis permintaan rekreasi adalah
travel cost method atau metode biaya perjalanan. Travel cost method merupakan
metode yang biasa digunakan untuk memperkirakan recreational value atau nilai rekreasi dari suatu lokasi atau obyek. Metode ini merupakan metode pengukuran secara tidak langsung terhadap barang atau jasa yang tidak memiliki nilai pasar atau non market good or service (Sobari dan Anggraini 2008).
Metode biaya perjalanan di dalam penelitian ini menggunakan pengelompokan pendapatan pengunjung berdasarkan pengeluaran individu atau untuk memperkirakan rata–rata kurva permintaan individu terhadap lokasi wisata, dalam pendekatan ini pengunjung dikelompokkan berdasarkan pengeluaran (Grigalunas 1998 diacu dalam Sobari dan Anggraini 2008). Fungsi permintaan dan surplus konsumen atas kunjungan wisata untuk model individual sebagai berikut :
1) Pendugaan fungsi permintaan
= 0 11 22 33 44 55 Keterangan : X1 = Biaya perjalanan X2 = Lama kunjungan X3 = Pendapatan X4 = Persepsi responden
20 2) Transformasi fungsi permintaan di atas ke fungsi permintaan asal
= 11
3) Menduga Konsumen surplus
CS = U – b2
b2 = x Q
4) Menghitung total benefit lokasi wisata
= ×
Keterangan :
NET = total manfaat ekonomi lokasi wisata CS = consumer
TV = total kunjungan per tahun
3.6.2.2 Analisis persepsi dan apresiasi terhadap obyek wisata
Penggunaan analisis persepsi dan apresiasi dilakukan untuk mengukur tingkat keindahan dan kenyamanan obyek wisata.
1) Keindahan alam
Keindahan alam merupakan nilai relatif yang diberikan oleh manusia kepada alam yang memiliki ciri tertentu dan mendatangkan rasa ketertarikan atau kekaguman. Secara kuantitatif dapat dirumuskan :
Keterangan :
= Keindahan alami (%)
= Jumlah responden yang sepakat menyatakan “indah”
= Jumlah seluruh responden Skor dari keindahan
80% : sangat indah 60% - 79% : lebih dari indah 40% - 59% : indah
20% - 39% : kurang indah <20% : tidak indah
21 2) Kenyamanan (Comfortability)
Kenyamanan merupakan nilai yang diberikan oleh manusia terhadap suatu rasa kelapangan, ketentraman dan keamanan. Secara kuantitatif dapat dirumuskan :
Keterangan :
= Kenyamanan alami (%)
= Jumlah responden yang sepakat menyatakan “nyaman” = Jumlah seluruh responden
Skor dari kenyamanan 80% : sangat nyaman 60% - 79% : lebih dari nyaman 40% - 59% : nyaman
20% - 39% : kurang nyaman <20% : tidak nyaman
3.6.2.3 Evaluasi model permintaan pariwisata
Menurut Putri (2008), untuk mengetahui bahwa model yang diduga terpenuhi secara teori dan statistik digunakan evaluasi model dugaan. Kriteria yang digunakan ialah kriteria statistik, kriteria ekonometrika dan kriteria ekonomi.
Kriteria statistik
Menurut Putri (2008), pengujian model regresi secara statistik diawali dengan pembuatan tabel analysis of variance (ANOVA) untuk Fhitung dan R2 (koefisien determinasi). Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengetahui seberapa besar variabel dependen dipengaruhi oleh variabel-variabel independen, sedangkan pengujian korelasi (r) digunakan untuk mengetahui keeratan antar hubungan variabel dependen dan independen
Menurut Putri (2008), pengujian kebenaran hipotesa dilakukan dengan uji t-student dan uji Fisher (F). Uji F dilakukan untuk mengetahui secara serentak variabel independen atau menguji koefisien regresi secara menyeluruh, sedangkan uji t digunakan untuk menguji koefisien regresi parsial secara individu. Uji statistik Fisher (F) dalam penelitian ini mengajukan hipotesa :
22 H0 = b1 = b2 = b3 = b4
H1 = b1≠ 0, b2≠ 0, b3≠ 0, b4 ≠ 0 Keterangan :
H0 = Hipotesis yang akan diuji H1 = Hipotesis alternatif b = Parameter populasi = ( 1) × ( ) Keterangan :
JKR = Jumlah kuadrat regresi JKD = Jumlah kuadrat residual n = Jumlah sampel
k = Jumlah variabel
Kriteria : Jika Fhitung < Ftabel berarti terima H0, artinya biaya perjalanan rata-rata,
pendapatan pertahun dan kualitas persepsi responden tidak
mempengaruhi tingkat kunjungan wisatawan.
Jika Fhitung > Ftabel berarti tolak H0, artinya biaya perjalanan rata-rata, pendapatan pertahun dan kualitas persepsi responden mempengaruhi tingkat kunjungan wisatawan.
Uji statistik t dalam penelitian ini mengajukan hipotesa : H0 : Xi = 0
H0 : Xi ≠ 0
Kriteria : Jika thitung < ttabel berarti terima H0, artinya Xi tidak berpengaruh nyata terhadap Q.
Jika thitung > ttabel berarti tolak H0, artinya Xi berpengaruh nyata terhadap Q.
Kriteria ekonometrika
a) Normalitas
Menurut Putri (2008), cara mendeteksi normalitas adalah dengan melihat grafik normal probability atau histogram, yaitu dengan melihat penyebaran titik pada sumbu diagonal untuk grafik normal probability sedangkan untuk histogram dngan melihat kurva yang berbentuk lonceng. Menurut Santoso
23 (2000), dasar pengambilan keputusan berdasarkan grafik normal probability adalah sebagai berikut :
- Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
- Jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas. b) Homoskedasitas
Menurut Santoso (2000), model regresi linear harus memenuhi homoskedasitas yaitu, varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain harus harus konstan. Jika tidak maka akan terjadi heteroskedasitas. Menurut Putri (2008), model regresi yang baik ialah jika tidak terjadi heteroskedasitas dan untuk mendeteksi hal tersebut digunakan grafik
scatterplot. Grafik scatterplot digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya
pola tertentu dimana sumbu X dan Y yang telah diprediksi dan sumbu Y residual yang telah distudentized, dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut :
- Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk suatu pola tertentu yang teratur, maka telah telah terjadi homoskedasitas.
- Jika tidak ada pola jelas, serta titik menyebar di atas atau di bawah sumbu pada angka nol pada sumbu Y, maka terjadi heteroskedasitas. c) Multikolinearitas
Menurut Santoso (2000) diacu dalam Putri (2008), bahwa antar variabel X tidak boleh terjadi hubungan linear yang sempurna. Cara mendeteksi multikolinearitas adalah sebagai berikut :
- Besaran VIF dan Tolerance. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah memiliki nilai VIF di sekitar angka Tolerance mendekati 1.
- Besaran korelasi antar variabel independen. Pedoman suatu model regresi yang bebas multikolinearitas adalah koefisien korelasi antar variabel independen haruslah lemah (di bawah 0,5).
24 d) Autokorelasi
Menurut Gujarati (1997), autokorelasi dapat didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu atau ruang. Model regresi yang baik seharusnya bebas dari autokorelasi. Cara mendeteksi autokorelasi yaitu dengan uji Durbin-Watson dengan patokan sebagai berikut :
- Angka Durbin-Watson di bawah -2 berarti ada autokorelasi
- Angka Durbin-Watson di antara -2 hingga +2 berarti tidak ada autokorelasi
- Angka Durbin-Watson di atas +2 berarti ada autokorelasi negatif
Kriteria ekonomi
Menurut Putri (2008), kriteria ekonomi diperlukan untuk menunjukkan sejauh mana suatu fungsi atau model layak digunakan, apabila dilihat dari segi ekonomi. Secara apriori teori ekonomi, tanda yang diharapkan dalam penggunaan biaya perjalanan menuju obyek wisata adalah negatif. Tanda negatif menunjukkan bahwa apabila jumlah biaya perjalanan yang dikeluarkan semakin tinggi, maka jumlah kunjungan wisata ke obyek wisata tersebut semakin rendah. Tanda yang diharapkan untuk variabel pendapatan adalah positif. Tanda positif menunjukkan bahwa apabila jumlah pendapatan bertambah, maka jumlah kunjungan wisatawan akan bertambah.
Menurut Putri (2008), untuk tanda yang diharapkan pada variabel kualitas ialah positif. Variabel kualitas bertanda positif menunjukkan bahwa apabila kualitas wisatawan terhadap obye wisata semakin tinggi, maka jumlah kunjungan wisatawan ke obyek wisata tersebut akan semakin tinggi.
3.6.3 Analisis SWOT
Menurut Rangkuti (2001), analisis SWOT ialah alat untuk menyusun suatu strategi dalam mengembangkan suatu kegiatan. Analisis SWOT berdasarkan asumsi bahwa suatu strategi yang efektif memaksimalkan kekuatan dan peluang, serta meminimalkan kelemahan dan ancaman. Analisis SWOT digunakan untuk memperoleh hubungan antara faktor eksternal dengan faktor internal. Dengan
25 analisis ini, kekuatan (strength) dan kelemahan (weakness), yang merupakan faktor internal dapat diidentifikasi, begitu pula peluang (opportunity) dan ancaman (threat), yang merupakan faktor eksternal. Diagram dari analisis SWOT dapat dilihat pada Gambar 8.
Sumber : Rangkuti (2001)
Gambar 8 Diagram analisis SWOT
3.6.3.1 Analisis faktor internal dan eksternal
Analisis faktor internal dapat dilakukan menggunakan matriks IFE, sedangkan analisis faktor eksternal dapat dilakukan dengan menggunakan matriks EFE (Rangkuti 2001). Tahap pertama yang harus dilakukan dalam menyusun matriks IFE dan EFE ialah dengan mendaftarkan semua kekuatan dan kelemahan pada matriks IFE serta semua peluang dan ancaman pada matriks EFE.
3.6.3.2 Penentuan bobot setiap variabel
Menurut Kinnear dan Taylor (1991), penentuan bobot dilakukan dengan jalan mengajukan analisis faktor strategis internal dan eksternal kepada pihak manajemen atau pakar dengan metode Paired Comparison. Menurut Kinnear dan
Peluang Mendukung Strategi Turn Around Mendukung Strategi Agresif Ancaman Kelemahan Kekuatan Mendukung Strategi Diversifikasi Mendukung Strategi Defensif
26 Taylor (1991) diacu dalam Putra (2009) metode Paired Comparison ialah metode yang digunakan untuk memberikan penilaian terhadap bobot setiap faktor penentu eksternal dan internal.
Penentuan bobot setiap variabel digunakan skala 1, 2, 3. Skala yang digunakan untuk pengisian kolom adalah
1 = Jika indikator horizontal kurang penting daripada indikator vertikal. 2 = Jika indikator horizontal sama pentingnya dengan indikator vertikal. 3 = Jika indikator horizontal lebih penting daripada indikator vertikal.
Bentuk penilaian pembobotan faktor strategis eksternal dari obyek wisata dapat dilihat pada Tabel 1, sedangkan bentuk penilaian pembobotan faktor strategis internal dari obyek wisata dapat dilihat pada Tabel 2. Bobot setiap variabel diperoleh dengan menentukan nilai setiap variabel terhadap jumlah keseluruhan variabel menggunakan rumus :
Keterangan :
= bobot variabel ke-i Xi = nilai variabel ke-i n = jumlah variabel
i = 1, 2, 3, ...n
Tabel 1 Penilaian bobot faktor strategis eksternal
Faktor Strategis Eksternal A B C Total
A B C Total
27
Tabel 2 Penilaian bobot faktor strategis internal
Faktor Strategis Internal A B C Total
A B C Total
Sumber : Kinnear dan Taylor (1991)
3.6.3.3 Penentuan peringkat (rating)
Penentuan peringkat atau rating dilakukan oleh pihak - pihak terkait seperti staf Dinas Pariwisata DKI Jakarta serta staf Dinas Kelautan dan Perikanan DKI Jakarta terhadap variabel-variabel dari hasil analisis situasi pariwisata dan perikanan tangkap. Menurut Rangkuti (2001), perhitungan rating untuk masing – masing faktor dilakukan dengan cara memberikan skala 1 (poor) hingga 4 (outstanding) berdasarkan pengaruh faktor – faktor tersebut terhadap kondisi pariwisata dan perikanan tangkap di Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu.
Untuk matriks EFE, skala peringkat yang digunakan yaitu : 1 = rendah, respon kurang
2 = sedang, respon rata-rata 3 = tinggi, respon diatas rata-rata 4 = sangat tinggi, respon superior
Untuk matriks IFE, skala peringkat yang digunakan yaitu : 1 = sangat lemah
2 = lemah 3 = kuat 4 = sangat kuat
Selanjutnya untuk nilai dari pembobotan dikalikan dengan peringkat pada tiap faktor dan semua hasil kali tersebut dijumlahkan secara vertikal untuk memperoleh total skor pembobotan. Hasil pembobotan dan rating akan ditampilkan dalam matriks berdasarkan analisis lingkungan dan situasi obyek wisata dengan bentuk seperti pada Tabel 3 dan 4.
28 Menurut David (2003), jika dilihat dari Tabel 7, total skor pembobotan tertinggi untuk suatu perusahaan ialah 4,0 dan total skor pembobotan terendah ialah 1,0 dengan rata – rata skor 2,5. Total skor 4,0 mengindikasikan bahwa perusahaan mampu merespon peluang dan ancaman dengan baik. Strategi perusahaan yang efektif sangat dibutuhkan untuk mengambil manfaat dari peluang dan meminimalisir ancaman yang ada.
Menurut David (2003), jika dilihat dari Tabel 8, total skor pembobotan berkisar dari yang terendah 1,0 hingga yang tertingggi 4,0 dengan rata – rata skor 2,5. Total skor pembobotan di bawah 2,5 mengindikasikan kondisi internal perusahaan yang lemah. Total skor pembobotan di atas 2,5 mengindikasikan kondisi internal perusahaan yang kuat.
Tabel 3 Matriks external factor evaluation
Faktor Strategis Eksternal Bobot Rating Skor
Peluang : 1. .. Ancaman : 1. .. Total Sumber : David (2003)
Tabel 4 Matriks internal factor evaluation
Faktor Strategis Internal Bobot Rating Skor Kekuatan : 1. .. Kelemahan : 1. .. Total Sumber : David (2003)
29 Keterkaitan faktor eksternal dan internal dapat digambarkan dalam bentuk matriks SWOT seperti tercantum dalam Tabel 5. Matriks SWOT dapat menggambarkan secara jelas bagaimana peluang dan ancaman dapat dihadapi dengan kekuatan dan kelemahan yang dimiliki organisasi berdasarkan perumusan beberapa alternatif strategi. Penentuan peringkat terhadap alternatif strategi pengembangan pariwisata dilakukan berdasarkan nilai–nilai hasil penjumlahan bobot dari masing–masing unsur yang terkait dengan masing–masing strategi.
Tabel 5 Matriks SWOT
IFAS
EFAS
Kekuatan (Strength)
1) Menentukan 5–10 faktor – faktor kekuatan internal
Kelemahan (Weakness) 2) Menentukan 5–10 faktor – faktor kelemahan internal Peluang (Opportunity) 3) Menentukan 5-10 faktor –
faktor peluang eksternal
Strategi SO
Strategi yang menggunakan kekuatan untuk memanfaatkan peluang Strategi WO Strategi yang meminimalkan kelemahan untuk memanfaatkan peluang Ancaman (Threat) 4) Menentukan 5–10 faktor – faktor ancaman eksternal
Strategi ST
Strategi yang menggunakan kekuatan untuk mengatasi ancaman
Strategi WT Strategi yang
meminimalkan kelemahan untuk menghindari ancaman
Sumber : Rangkuti (2001)
Keterangan :
IFAS : Internal Strategic Factors Analysis Summary EFAS : External Strategic Factors Analysis Summary