4.4 Metode Analisis Data
4.4.1 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Minat Wisata dan
Nilai ekonomi wisata alam Gunung Dempo diestimasi dengan menggunakan metode biaya perjalanan (travel cost method). Menurut Fauzi (2010), nilai ekonomi wisata dapat diperoleh dengan membentuk fungsi permintaan terlebih dahulu. Fungsi permintaan diestimasi dengan pendekatan Individual Travel Cost Method (ITCM). Metode yang digunakan dalam pengolahan data adalah metode regresi linear berganda. Adapun fungsi kunjungan wisata tiap individu per tahun adalah sebagai berikut:
Y = bo + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + b8X8 +e ...(1)
Keterangan:
Y = Jumlah kali kunjungan/tahun ke Gunung Dempo (Kali) X1 = Biaya perjalanan individu ke Gunung Dempo (Rp) X2 = Pendapatan total (Rp)
X4 = Jarak tempuh ke wisata alam Gunung Dempo (Km) X5 = Lama mengetahui objek wisata (Tahun)
X6 = Jumlah tanggungan keluarga (Orang) X7 = Lama pendidikan (Tahun)
X8 = Waktu yang dihabiskan di kawasan wisata (Jam) e = error term
Hipotesis dari model regresi linear berganda jumlah kunjungan wisatawan adalah sebgai berikut:
1. Biaya perjalanan (X1) akan berpengaruh negatif terhadap jumlah kunjungan. Semakin besar biaya perjalanan, maka jumlah kunjungan akan semakin menurun. Hal ini sesuai dengan teori ekonomi yang menyatakan bahwa apabila harga semakin meningkat, maka konsusmen akan mengurangi jumlah barang yang dikonsumsinya.
2. Pendapatan responden (X2) akan berpengaruh positif terhadap jumlah kunjungan. Semakin tinggi tingkat pendapatan seseorang, maka jumlah kunjungan akan semakin meningkat. Seseorang yang berpendapatan lebih tinggi akan lebih sering melakukan kegitan wisata dibandingkan seseorang yang berpendapatan rendah.
3. Usia (X3) akan berpengaruh negatif terhadap jumlah kunjungan, karena wisata di Gunung Dempo merupakan wisata fisik yang biasanya sulit untuk seseorang yang lanjut usia.
4. Jarak tempuh ke wisata alam Gunung Dempo (X4) akan berpengaruh negatif terhadap jumlah kunjungan. Semakin jauh jarak tempat tinggal wisatawan ke lokasi wisata, maka jumlah kunjungan akan semakin menurun. Hal tersebut karena jika seseorang bertempat tinggal jauh dari lokasi wisata, maka ia akan mengeluarkan biaya perjalanan yang lebih besar sehingga wisatawan mengurangi frekuensi kunjungannnya.
5. Lama mengetahui keberadaan wisata alam Gunung Dempo (X5) akan berpengaruh positif terhadap jumlah kunjungan. Semakin lama wisatawan mengetahui keberadaan kawasan wisata, maka jumlah kunjungan akan semakin meningkat.
6. Jumlah tanggungan keluarga (X6) akan berpengaruh negatif terhadap jumlah kunjungan. Semakin besar jumlah tanggungan keluarga, maka jumlah kunjungan akan semakin menurun. Hal ini dikarenakan, jika jumlah tanggungan semakin besar maka wisatawan akan semakin besar dalam mengeluarkan biaya perjalanan.
7. Lama pendidikan (X7) akan berpengaruh positif terhadap jumlah kunjungan. Semakin lama pendidikan wisatawan, maka jumlah kunjungan akan semakin meningkat. Hal ini dikarenakan semakin lama waktu belajar wisatawan sehingga membutuhkan lebih banyak waktu liburan diluar dari rutinitas keseharian.
8. Waktu yang dihabiskan di lokasi wisata (X8) akan berpengaruh positif terhadap jumlah kunjungan. Semakin lama wisatawan menghabiskan waktunya di lokasi wisata, maka jumlah kunjungan di kawasan wisata akan semakin meningkat.
Uji parameter perlu dilakukan dalam analisis regresi linear berganda untuk mengetahui apakah fungsi permintaan tersebut layak atau tidak. Uji parameter tersebut antara lain adalah:
1. Uji R2
Menurut Gujarati (2007), koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur kecocokan dan kesesuaian dari suatu garis regresi. Secara verbal, R2 mengukur bagian atau persentase total variasi Y yang dijelaskan oleh model regresi.
2. Uji Statistik F
Menurut Juanda (2009), uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel- variabel independen yang digunakan dalam model secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen.
3. Uji t
Menurut Juanda (2009), uji t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel- variabel independen yang digunakan satu per satu berpengaruh secara signifikan terhadap besarnya variabel dependen.
4. Uji Normalitas
Menurut Gujarati (2007), uji normalitas digunakan untuk mengetahui data menyebar normal secara statistik. Model regresi linear pada uji normalitas ini harus memenuhi asumsi bahwa faktor kesalahan mempunyai nilai rata- rata sebesar nol dan dinotasikan dengan ei~ N(0, σ2).
5. Uji Heteroskedastisitas
Heterokedastisitas berarti varians variabel tidak sama untuk semua pengamatan. Model persamaan yang diperoleh dari suatu penelitian terkadang mengalami masalah heteroskedastisitas. Konsekuensi dari heteroskedastisitas salah satunya yaitu penduga OLS tidak lagi efisien (Gujarati 2007). Heteroskedastisitas dapat dideteksi dengan melihat pola titik-titik variabel bebas pada grafik regresi, apabila sebaran titik-titik tidak mengumpul pada satu titik maka dapat dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas.
6. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas muncul jika dua atau lebih peubah bebas berkorelasi tinggi antara peubah satu dengan yang lainnya. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas, maka dapat dilihat dari output komputer, dengan melihat nilai Variance Inflation Factor (VIF). Jika VIF lebih besar dari 10 maka dapat dikatakan terdapat multikolinearitas dalam model (Juanda 2009). 7. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi merupakan pengujian terhadap model regresi linear untuk mendeteksi ada atau tidaknya korelasi antar nilai sisaan (error). Cara mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi yaitu dengan pegujian Durbin Watson (DW) (Gujarati 2007).
Menurut Fauzi (2014) biaya perjalanan adalah seluruh biaya yang dikeluarkan pengunjung dalam satu kali perjalanan wisata meliputi biaya transportasi, biaya tiket masuk wisata, pengeluaran ditempat rekreasi (biaya konsumsi, biaya dokumentasi, dan biaya untuk keperluan lainnya). Rumus perhitungan biaya perjalanan, yaitu :
BP = TR + TM + KR + DC + LL...(2) Keterangan:
BP = Biaya perjalanan rata-rata (Rp per orang per hari) TR = Biaya transportasi (Rp per orang per hari)
TM = Biaya tiket masuk (Rp per orang per hari)
KR = Biaya konsumsi selama berwisata (Rp per orang per hari) DC = Biaya dokumentasi (Rp)
LL = Biaya lain-lain (Rp)
Koefisien variabel biaya perjalanan diperoleh dari hasil regresi antara variabel jumlah kali kunjungan ke Gunung Dempo dengan variabel biaya perjalanan. Analisis regresi diformulasikan sebagai berikut :
Y = b0 + b1X1 ...(3)
Keterangan:
Y = Jumlah kali kunjungan ke Gunung Dempo satu tahun terakhir (Kali) X1 = Biaya perjalanan individu (Rp)
Nilai surplus konsumen digunakan untuk mengestimasi nilai ekonomi dari wisata alam Gunung Dempo. Surplus konsumen dapat diukur melalui formula (Fauzi 2010):
SK = N2 ...(4) 2b1
Keterangan:
SK = Surplus konsumen (Rp per orang)
N = Jumlah kunjungan yang dilakukan oleh individu i (Orang) b1 = Koefisien dari variabel biaya perjalanan
Nilai ekonomi wisata alam Gunung Dempo merupakan total surplus konsumen pengunjung dalam suatu periode waktu. Nilai ekonomi wisata alam Gunung Dempo diperoleh dengan menggunakan rumus berikut :
NE = SK x JP ...(5) Keterangan:
NE = Nilai ekonomi kawasan wisata dalam satu tahun (Rp)
SK = Surplus konsumen pengunjung per individu per kunjungan (Rp per orang) JP = Total jumlah pengunjung dalam satu tahun (Orang)