VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
6.2 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Wisata ke Taman Wisata Alam Grojogan Sewu
Frekuensi kunjungan dalam satu tahun terakhir merupakan dependent variable, sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan untuk berwisata merupakan independent variable. Jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tujuh variabel yang diduga mempengaruhi permintaan berwisata ke Taman Wisata Alam Grojogan Sewu. Variabel bebas tersebut adalah umur responden (X1), pendapatan (X2), jarak ke lokasi wisata (X3), biaya perjalanan (X4), jumlah tanggungan (X5), aksesibilitas menuju lokasi wisata (X6), dan panorama alam di lokasi wisata (X7).
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda dengan bantuan Minitab 14
diperoleh fungsi permintaan ke Taman Wisata Alam Grojogan Sewu. Adapun bentuk dari model persamaan fungsi permintaan tersebut adalah:
Y = 0,95 - 0,00856 X1 + 0,0000003 X2 – 0,006515 X3 – 0,00000188 X4 – 0,18428 X5 + 0,0587 X6 + 0,3083 X7
Keterangan:
Y = Jumlah kunjungan setahun terakhir ke Taman Wisata Alam Grojogan Sewu X1 = Umur (Tahun)
X2 = Pendapatan (Rupiah) X3 = Jarak (Km)
X4 = Biaya perjalanan (Rupiah) X5 = Jumlah tanggungan (orang)
X6 = Dummy Aksesibilitas menuju lokasi ( 1=sangat sulit, 2=sulit, 3=mudah, 4=sangat mudah)
X7 = Dummy daya tarik alam di lokasi wisata ( 1=sangat tidak menarik, 2=tidak menarik, 3=menarik, 4=sangat menarik)
Dalam penelitian ini digunakan taraf uji 10%, karena analisis dilakukan pada bidang sosial ekonomi dengan responden manusia yang memiliki keberagaman karakteristik yang tinggi. Selain itu, penelitian ini terkait dengan wisata yang tentunya tidak dapat dilepaskan dari berbagai persepsi wisatawan. Hasil regresi fungsi permintaan Taman Wisata Alam Grojogan Sewu dapat dilihat pada tabel berikut atau pada Lampiran 1.
Tabel 14. Fungsi Permintaan ke Taman Wisata Alam Grojogan Sewu
Variabel Koefisien SE Koefisien T P VIF
Constant X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 0,9479 -0,00856 0,00000030 -0,006515 -0,00000188 -0,18428 0,0587 0,3083 0,8184 0,01815 0,00000004 0,001734 0,00000066 0,07981 0,1809 0,1629 1,16 -0,47 7,63 -3,67 -2,82 -2,31 0,32 1,89 0,250 0,638 0,000* 0,000* 0,006** 0,023** 0,746 0,062*** 2,6 1,5 1,2 1,5 2,5 1,1 1,1 R-Sq = 46, 9% R-Sq (adj) = 42,9 % DW = 1,89 Keterangan:
Tanda * = menunjukan taraf nyata pada α = 1% Tanda * = menunjukan taraf nyata pada α = 5% Tanda * = menunjukan taraf nyata pada α = 10% Sumber: Data Primer Diolah, 2012
Dari hasil regresi diperoleh R-sq sebesar 46,9%. Hal ini menunjukan sekitar 46,9% keragaman permintaan wisata Taman Wisata Alam Grojogan Sewu dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas yang terdapat dalam model, sedangkan sisanya yaitu sebesar 53,1% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukan ke dalam model.
6.2.1 Pemenuhan Asumsi Regresi Linear Berganda
Model regresi yang diperoleh dengan metode OLS (Ordinary Least Square) diharapkan menjadi model regresi yang menghasilkan pendugaan linear yang tidak bias terbaik (Best Linear Unbiased Estimator/BLUE). Suatu model dikatakan BLUE apabila memenuhi persyaratan normalitas, non multikoleniaritas, homoskedastisitas, dan non autokorelasi (Juanda, 2009). Untuk mengetahui
kebaikan suatu model yang telah dibuat, perlu dilakukan pengujian secara statistik. Berikut adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui kebaikan dari suatu model:
1. Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk mendeteksi distribusi data residual dalam suatu variabel yang akan digunakan dalam penelitian, untuk menguji apakah sisaan menyebar normal dapat dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogrov-Smirnov (Lampiran 2). Berdasarkan hasil uji Kolmogrov-Smirnov diperoleh bahwa nilai Kolmogrov-Smirnov sebesar 0,077 dan P-value uji normal residual sebesar yaitu 0,144. Nilai statistik Kolmogrov-Smirnov yang diperoleh dari pengamatan lebih kecil dari nilai statistik Kolmogrov-Smirnov pada tabel yaitu 0,134. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa distribusi data residual dalam variabel yang digunakan dalam penelitian ini telah menyebar normal.
2. Uji Multikolinearitas
Pengujian masalah multikolinearitas didasarkan pada nilai VIF. Pada Lampiran 1 menunjukan nilai VIF masing-masing variabel bebas memiliki nilai kurang dari sepuluh (VIF < 10). Hal ini mengindikasikan bahwa tidak terjadi masalah multikolinearitas.
3. Uji Autokorelasi
Salah satu asumsi tentang regresi linear berganda yang perlu dipenuhi adalah tidak terjadinya masalah autokorelasi. Untuk memastikan tidak adanya autokorelasi dapat dilakukan melalui uji Durbin Watson (DW) dengan hipotesis bahwa jika nilai DW cukup dekat dengan dua, maka terima H0, dan bila mendekati nol atau empat maka tolak H0 (Gunawan, 1994). Berdasarkan hasil
analisis regresi diperoleh nilai uji Durbin Watson yaitu sebesar 1,88609, nilai ini mendekati angka dua, sehingga dapat disimpulkan bahwa terima H0.
4. Uji Heteroskedastisitas
Untuk mengetahui ada atau tidak masalah heteroskedastisitas dapat diketahui dengan menggunakan Uji Glejser, yaitu dengan melakukan regresi linear nilai absolut residual dengan variabel prediktor. Kriteria pengujian nilai P- value yaitu sebesar 0,108 lebih besar dari nilai signifikansi 0,05. Hal ini menunjukkan sisaannya homogen yang berarti asumsi homoskedastisitas terpenuhi. Hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada Lampiran 3.
5. Uji Statistik t
Berdasarkan Tabel 26, dengan melakukan uji t diketahui terdapat lima variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan dengan taraf nyata kurang dari 10%. Kelima variabel tersebut adalah variabel pendapatan, jarak, biaya perjalanan, jumlah tanggungan, dan panorama alam di lokasi wisata. Berdasarkan hasil analisis uji t, terdapat dua variabel bebas yang ternyata tidak signifikan atau tidak berpengaruh nyata terhadap variabel terikat, variabel tersebut adalah variabel usia dan aksesibilitas. Hal ini dikarenakan nilai P dari variabel tersebut lebih dari taraf nyata 10%, sehingga tidak memenuhi syarat signifikan.
6. Uji Statistik F
Uji keseluruhan pada model regresi dapat diketahui berdasarkan hasil perhitungan dan ditunjukan pada analisis varians (Lampiran 1). Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai P yang lebih kecil dari α. Nilai P dalam uji statistik F menunjukan angka 0,000 yang berarti bahwa semua variabel bebas
dalam model regresi ini secara bersama-sama memiliki pengaruh yang nyata terhadap variabel terikatnya.
6.2.2 Variabel yang Berpengaruh Secara Signifikan terhadap Permintaan Wisata ke Taman Wisata Alam Grojogan Sewu
Berdasarkan hasil uji t diketahui terdapat lima variabel yang berpengaruh nyata terhadap permintaan wisata ke Taman Wisata Alam Grojogan Sewu. Adapun kelima variabel tersebut adalah:
1. Pendapatan
Variabel pendapatan signifikan pada taraf nyata 1% dengan tanda koefisien positif. Hal ini menunjukan setiap kenaikan pendapatan wisatawan Rp 1.000.000,00 per tahun maka akan meningkatkan peluang rata-rata frekuensi kunjungan individu tersebut sebesar tiga kali per tahun, cateris paribus. Hal ini dikarenakan pendapatan merupakan salah satu faktor yang menjadi pertimbangan terhadap kegiatan rekreasi, semakin tinggi pendapatan seseorang maka akan meningkatkan peluang seseorang terhadap frekuensi kunjungannya. Seseorang dengan pendapatan yang lebih tinggi akan lebih sering melakukan kegiatan wisata dibandingkan dengan individu yang berpenghasilan rendah.