BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.3. Hasil Analisis Asumsi Regresi Klasik
Agar dapat diperoleh hasil estimasi yang BLUE (Best Linier
Unbiased Estimator) atau perkiraan linier tidak bias yang terbaik maka estimasi tersebut harus memenuhi beberapa asumsi yang berkaitan. Apabila salah satu asumsi tersebut dilanggar, maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE, sehingga pengambilan keputusan melalui uji F dan uji t menjadi bias. Dalam hal ini harus dihindarkan terjadinya kasus-kasus sebagai berikut :
1. Autokorelasi
Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai “korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu (data time series) atau data yang diambil pada waktu tertentu (data cross-sectional)” (Gujarati, 1995:201). Untuk mengujji variabel-variabel yang diteliti apakah terjadi autokorelasi atau tidak dapat digunakan uji Durbin Watson, yaitu dengan cara membandingkan nilai Durbin Watson yang dihitung dengan nilai Durbin Watson (dL dan du) dalam tabel. Distribusi penetuan keputusan dimulai dari 0 (nol) sampai 4 (empat). Kaidah keputusan dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Jika d lebih kecil daripada dL atau lebih besar daripada (4-dL), maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat autokorelasi. 2. Jika d teletak antara dU dan (4-dU), maka hipotesis nol diterima
3. Jika nilai d terletak antara dL dan dU atau antara (4-dL) dan (4-dU) maka uji Durbin-Watson tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti, untuk nilai-nilai ini tidak dapat disimpulkan ada tidaknya autokorelasi di antara faktor-faktor penganggu.
Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi dalam model penelitian maka perlu dilihat nilai DW tabel. Diketahui jumlah variabel bebas adalah 5 (k=5) dan banyaknya data adalah (n=15) sehingga diperoleh nilai DW tabel adalah sebesar dL = 0,562 dan dU = 2,220.
Gambar 8. Kurva Statistik Durbin Watson
Daerah Daerah Daerah Daerah
Kritis Ketidak- Terima Ho Ketidak- Kritis pastian pastian
Tolak Tidak ada Tolak Ho autokorelasi Ho
0 dL= 0,562 dU = 2,220 (4-dU) = 1,780 (4-dL) = 3,438 d 2,086
Berdasarkan hasil analisis, maka dalam model regresi ini tidak terjadi gejala autokorelasi karena nilai DW tes yang diperoleh adalah sebesar 2,086 berada pada daerah antara dL dan dU yang berarti berada dalam daerah ketidakpastian.
2. Multikolinier
Multikolinieritas berarti ada hubungan linier yang “sempurna” atau pasti di antara beberapa atau semua variabel independen dari model regresi.
Dari dugaan adanya multikolinieritas tersebut maka perlu adanya pembuktian secara statistik ada atau tidaknya gejala
multikolinier dengan cara menghitung Variance Inflation Factor
(VIF). VIF menyatakan tingkat “pembengkakan” varians. Apabila VIF lebih besar dari 10, hal ini berarti terdapat multikolinier pada persamaan regresi linier.
Adapun hasil yang diperoleh setelah diadakan pengujian analisis regresi linier berganda diketahui bahwa dari keempat variabel yang dianalisis diperoleh VIF untuk X1 sebesar 4,514; VIF untuk X2
sebesar 8,519; VIF untuk X3 sebesar 2,922, VIF untuk X4 sebesar 1,540 dan VIF untuk X5 sebesar 1,913 yang berarti lebih kecil dari 10
sehingga dalam model regresi ini tidak terjadi multikolinier (Lampiran 2 pada tabel Coefficients).
3. Heterokedastisitas
Pada regresi linier nilai residual tidak boleh ada hubungan dengan variabel bebas (X). Hal ini bisa diidentifikasikan dengan menghitung korelasi rank spearman antara residual dengan seluruh variabel bebas. Pembuktian adanya heterokedastisitas dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Tes Heterokedastisitas dengan Korelasi Rank Spearman Korelasi
Residual Simpangan
Baku
Spearman's rho Residual Simpangan Baku Koefisien Korelasi 1000
Sig. (2-tailed)
N 15
Jumlah Hotel Bintang Lima Koefisien Korelasi -.246
(X1) Sig. (2-tailed) .376
N 15
Jumlah Kamar (X2) Koefisien Korelasi -.231
Sig. (2-tailed) .408
N 15
Tingkat Hunian Kamar(X3) Koefisien Korelasi .027
Sig. (2-tailed) .924 N 15 Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing (X4) Koefisien Korelasi .161 Sig. (2-tailed) .567 N 15
PDRB Sub Sektor Hotel (X5)
Koefisien Korelasi -.029
Sig. (2-tailed) .919
N 15
Berdasarkan tabel diatas, diperoleh tingkat signifikansi koefisien korelasi rank spearman untuk variabel bebas X1 sebesar 0,376; X2 sebesar 0,408; X3 sebesar 0,924; X4 sebesar 0,567 dan X5 sebesar 0,919 terhadap residual lebih besar dari 0,05 (tidak signifikan) sehingga tidak mempunyai korelasi yang berarti antara nilai residual dengan variabel yang menjelaskan. Jadi dapat disimpulkan persamaan tersebut tidak terjadi heterokedastisitas.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan diatas dapat disimpulkan bahwa pada model penelitian ini tidak terjadi pelanggaran asumsi klasik.
4.3.1 Analisis Dan Pengujian Hipotesis
Dalam analisis ini digunakan analisis regresi linier berganda dan untuk mengolah data yang ada diguanakan alat bantu komputer dengan program SPSS (Statistic Program For Social Science) versi 13.0.
Berdasarkan hasil analisis diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut :
Y = 1006,662 - 49,582 X1 + 0,580 X2 - 15,791 X3 + 0,007 X4 + 0,001 X5
Berdasarkan persamaan tersebut di atas, maka dapat dijelaskan melalui penjelasan sebagai berikut:
βo = nilai konstanta sebesar 1006,662 menunjukkan bahwa apabila tidak terdapat faktor Jumlah Hotel Bintang Lima (X1), Jumlah Kamar (X2), Tingkat Hunian Kamar (X3), Tingkat Kunjungan
Wisatawan Asing (X4) dan PDRB Sub Sektor Hotel (X5) maka Penyerapan tenaga kerja naik sebesar 1006,662 orang.
β1 = -49,582. menunjukkan bahwa faktor Jumlah Hotel Bintang
Lima (X1) berpengaruh negatif, dapat diartikan apabila Jumlah Hotel Bintang Lima mengalami kenaikan satu unit maka Penyerapan tenaga kerja akan turun sebesar 49,582 orang.
β2 = 0,580 menunjukkan bahwa faktor Jumlah Kamar (X2)
berpengaruh positif, dapat diartikan apabila Jumlah Kamar mengalami kenaikan satu unit maka Penyerapan tenaga kerja akan mengalami kenaikan sebesar 0,580 orang.
β3 = -15,791 menunjukkan bahwa faktor Tingkat Hunian Kamar
(X3) berpengaruh negatif, dapat di artikan apabila Tingkat Hunian Kamar mengalami kenaikan sebesar satu persen maka Penyerapan tenaga kerja akan mengalami penurunan sebesar 15,791 orang.
β4 = 0,007 menunjukkan bahwa faktor Tingkat Kunjungan
Wisatawan Asing (X4) berpengaruh Positif, dapat di artikan apabila ada kenaikkan Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing sebesar satu orang maka Penyerapan tenaga kerja akan mengalami kenaikkan sebesar 0,007 orang.
Β5 = 0,001 menunjukkan bahwa faktor PDRB Sub Sektor Hotel (X5) berpengaruh positif, dapat di artikan apabila ada kenaikkan PDRB Sub Sektor Hotel sebesar satu juta Rupiah maka
Penyerapan tenaga kerja akan mengalami kenaikan sebesar 1000 orang.
4.3.2. Uji Hipotesis Secara Simultan
Untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel bebas terhadap variabel terikat digunakan uji F dengan langkah – langkah sebagai berikut :
Tabel 5: Analisis Varian (ANOVA)
Sumber Varian
Jumlah Kuadrat Df Kuadrat Tengah F
hitung F tabel Regresi 4903288 5 980657,531 22,973 3,48 Sisa 384181,3 9 42686,809 Total 5287469 14
Sumber: Lampiran 2 dan 4
1. Untuk menguji pengaruh secara simultan (serempak) digunakan uji F dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Ho : 1 = 2 = 3 = 0
Secara keseluruhan variabel bebas tidak ada pengaruh terhadap variabel terikat.
Hi : 12 3 0
Secara keseluruhan variabel bebas ada pengaruh terhadap variabel terikat.
df penyebut = 9 c. F tabel ( = 0,05) = 3,48
d. F hitung = Rata - rata kuadrat regresi
Rata - rata kuadrat sisa 980657,531
= --- = 22,973 42686,809
e). Daerah pengujian
Gambar 8.
Distribusi Kriteria Penerimaan/Penolakan Hipotesis Secara Simultan atau Keseluruhan
22,973 3,48 Daerah Penerimaan H0 Daerah Penolakan H0 tabel
Ho diterima apabila F hitung ≤ 3,48 Ho ditolak apabila F hitung > 3,48
f) . Kesimpulan
Oleh karena F hitung = 22,973 > F tabel = 3,48 maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti bahwa secara keseluruhan
variabel bebas yaitu Jumlah Hotel Bintang Lima (X1), Jumlah Kamar (X2), Tingkat Hunian Kamar (X3), Tingkat Kunjungan
Wisatawan Asing (X4) dan PDRB Sub Sektor Hotel (X5),
berpengaruh secara simultan dan nyata terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y).
Uji Hipotesis Secara Parsial
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh antara variabel
bebas Jumlah Hotel Bintang Lima (X1), Jumlah Kamar (X2), Tingkat
Hunian Kamar (X3), Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing (X4) dan
PDRB Sub Sektor Hotel (X5). Hasil penghitungan tersebut dapat dilihat dalam analisis sebagai berikut :
Tabel 6 : Hasil Analisis Variabel Jumlah Hotel Bintang Lima (X1), Jumlah
Kamar (X2), Tingkat Hunian Kamar (X3), Tingkat Kunjungan
Wisatawan Asing (X4) dan PDRB Sub Sektor Hotel (X5) terhadap Penyerapan tenaga kerja.
Variabel Koefisien Regresi t hitung t tabel r
2 Parsial
Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) -49,582 -0,450 2,262 0,021
Jumlah Kamar (X2) 0,580 2,065 2,262 0,321
Tingkat Hunian Kamar (X3) -15,791 -1,250 2,262 0,148
Tingkat Kunjungan Wisatawan
Asing (X4) 0,007 2,272 2,262 0,364
PDRB Sub Sektor Hotel (X5) 0,001 2,986 2,262 0,497
Variabel terikat : Penyerapan tenaga kerja Konstanta : 1006,662
Koefisien Korelasi ( R ) : 0,963 R2 : 0,927 Sumber: Lampiran 3
Selanjutnya untuk melihat ada tidaknya pengaruh masing-masing variabel terhadap variable terikatnya, dapat dianalisa melalui uji t dengan ketentuan sebagai berikut :
a) Pengaruh secara parsial antara Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
Langkah-langkah pengujian :
i. Ho : 1 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 1 0 (ada pengaruh) ii. = 0,05 dengan df = 9 iii. t hitung = ) (β Se β 1 1 = -0,450
iv. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,262 v. pengujian
Gambar 9
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
2,262 -2,262
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
-0,450
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -0,450 < t-tabel sebesar 2,262 Ho diterima dan Hi ditolak, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) tidak berpengaruh secara nyata dan negatif terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) sebesar 0,664 yang lebih besar dari 0.05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Jumlah Hotel Bintang Lima sebesar 0,021 yang artinya bahwa Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Penyerapan tenaga kerja (Y) sebesar 2,1 %, sedangkan sisanya 98,9 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
b) Pengaruh secara parsial antara Jumlah Kamar (X2) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
Langkah-langkah pengujian :
i. Ho : 1 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 1 0 (ada pengaruh) ii. = 0,05 dengan df = 9 iii. t hitung = ) (β Se β 2 2 = 2,065
iv. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,262 v. pengujian
Gambar 10
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Faktor Jumlah Kamar (X2) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
Daerah Penerimaan Ho
Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho
2,065 2,262 -2,288
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 2,065 < t tabel sebesar 2,262 maka Ho diterima dan Ha di tolak, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Jumlah Kamar (X2) tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y).hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Jumlah Kamar (X2) sebesar 0, 069 yang lebih besar dari 0.05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Jumlah Kamar sebesar 0,321
yang artinya bahwa Jumlah Kamar (X2) secara parsial mampu
menjelaskan variabel terikat Penyerapan tenaga kerja (Y) sebesar 32,1 %, sedangkan sisanya 67,9 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
c) Pengaruh secara parsial antara Tingkat Hunian Kamar (X3) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
Langkah-langkah pengujian :
i. Ho : 1 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 1 0 (ada pengaruh) ii. = 0,05 dengan df = 9 iii. t hitung = ) (β Se β 3 3 = -1,250
iv. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,262
v. pengujian
Gambar 11
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Tingkat Hunian Kamar (X3) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
2,262 -1,250 - 2,262 Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar -1,250 < t tabel sebesar 2,262 maka Ho diterima dan Ha ditolak, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Tingkat Hunian
Kamar (X3) tidak berpengaruh secara nyata negatif terhadap
Penyerapan tenaga kerja (Y).hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari Investasi (X3) sebesar 0,243 yang lebih besar dari 0.05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Tingkat Hunian Kamar
sebesar 0,148 yang artinya Tingkat Hunian Kamar (X3) secara
parsial mampu menjelaskan variabel terikat Penyerapan tenaga kerja (Y) sebesar 14,8 %, sedangkan sisanya 85,2 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
d) Pengaruh secara parsial antara Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing(X4) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
Langkah-langkah pengujian :
vi. Ho : 1 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 1 0 (ada pengaruh) vii. = 0,05 dengan df = 9 viii. t hitung = ) (β Se β 3 3 = 2,272
ix. level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,262 x. pengujian
Gambar 11
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing (X4) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
2,262 2,272 - 2,262 Daerah Penerimaan Ho Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 2,272 >t tabel sebesar 2,262 maka Ho ditolak dan Ha diterima, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing (X4) berpengaruh secara nyata positif terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). hal ini didukung juga dengan nilai
signifikansi dari Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing (X4)
sebesar 0,049 yang lebih kecil dari 0.05.
Nilai r2 parsial untuk variabel Tingkat Kunjungan
Wisatawan Asing sebesar 0,364 yang artinya Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing (X4) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Penyerapan tenaga kerja (Y) sebesar 36,4 %, sedangkan sisanya 63,6 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
e) Pengaruh secara parsial antara PDRB Sub Sektor Hotel (X5) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
Langkah-langkah pengujian :
xi. Ho : 1 = 0 (tidak ada pengaruh) Hi : 1 0 (ada pengaruh) xii. = 0,05 dengan df = 9 xiii. t hitung = ) (β Se β 3 3 = 2,986
xiv.level of significani = 0,05/2 (0,025) berarti t tabel sebesar 2,262
xv.pengujian
Gambar 12
Kurva Distribusi Hasil Analisis secara Parsial PDRB Sub Sektor Hotel (X5) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y)
Sumber : Lampiran 3 2,262 2,986 - 2,262 Daerah Penolakan Ho Daerah Penolakan Ho Daerah Penerimaan Ho
Berdasarkan pehitungan diperoleh t-hitung sebesar 2,986 > t tabel sebesar 2,262 maka Ho ditolak dan Ha diterima, pada level signifikan 5 %, sehingga secara parsial Faktor PDRB Sub Sektor Hotel (X5) berpengaruh secara nyata terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). hal ini didukung juga dengan nilai signifikansi dari PDRB Sub Sektor Hotel (X5) sebesar 0,015 yang lebih kecil dari 0.05.
Nilai r2 parsial untuk variabel PDRB Sub Sektor Hotel sebesar 0,497 yang artinya PDRB Sub Sektor Hotel (X5) secara parsial mampu menjelaskan variabel terikat Penyerapan tenaga kerja (Y) sebesar 49,7 %, sedangkan sisanya 50,3 % tidak mampu dijelaskan oleh variabel tersebut.
Kemudian untuk mengetahui variabel mana yang berpengaruh paling dominan empat variabel bebas terhadap Penyerapan tenaga kerja : Jumlah Hotel Bintang Lima (X1), Jumlah
Kamar (X2), Tingkat Hunian Kamar (X3), Tingkat Kunjungan
Wisatawan Asing (X4) dan PDRB Sub Sektor Hotel (X5) dapat
diketahui dengan melihat koefisien determinasi parsial yang paling besar, dimana dalam perhitungan ditunjukkan oleh variabel PDRB Sub Sektor Hotel dengan koefisien determinasi parsial (r2) sebesar 0,497 atau sebesar 49,7 %.
4.3.3. Pembahasan
Dengan melihat hasil regresi yang didapat maka peneliti dapt mengambil kesimpulan bahwa untuk Penyerapan tenaga kerja :
Jumlah Hotel Bintang Lima tidak berpengaruh secara nyata (tidak signifikan) terhadap Penyerapan tenaga kerja. Hal ini disebabkan karena sekarang ini banyak persaingan khususnya di pelayanan dan fasilitas penginapan baik hotel maupun apertemen sehingga sekarang ini banyak wisatawan yang memiliki pilihan yang sesuai dengan keinginannya sehingga tidak selalu menginginkan menginap di hotel yang berbintang lima.
Jumlah Kamar tidak berpengaruh secara nyata (tidak signifikan) positif terhadap Penyerapan tenaga kerja. Hal ini disebabkan karena sekarang ini banyak tempat penginapan baik hotel maupun persewaan apertemen sehingga wisatawan di manjakan untuk memilih kamar yang sesuai dengan kebutuhan dan fasilitas yang di inginkan.
Tingkat Hunian Kamar tidak berpengaruh secara nyata (tidak signifikan) terhadap Penyerapan tenaga kerja. Hal ini disebabakan karena saat ini banyak persaingan khususnya di pelayanan dan fasilitas Hunian Kamar yang ada dihotel maupun apertemen sehingga sekarang ini banyak wisatawan yang di manjakan untuk memiliki pilihan yang sesuai dengan keinginannya sehingga tidak mesti hunian kamar di hotel bintang lima selalu bagus.
Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing berpengaruh nyata (signifikan) terhadap Penyerapan tenaga kerja. Hal ini disebabkan karena adanya kegiatan promosi dan pelayanan di bidang jasa wisata, selain itu keyamanan akan keamanan di daerah yang dikunjungi oleh wisatawan tersebut sehingga wisatawan mancanegara merasa nyaman dan betah berada di daerah wisata dan akan kembali lagi untuk menikmati wisatanya di lain waktu,sehingga banyak terjadi kesempatan penyerapan tenaga kerja di bidang pariwisata.
Tingkat PDRB Sub Sektor Hotel berpengaruh nyata (signifikan) terhadap Penyerapan tenaga kerja. Hal ini disebabkan karena PDRB mengalami peningkatan akan mempengaruhi tenaga kerja, dengan naiknya produktifitas tenaga kerja maka akan meningkatkan kemampuan daya beli masyarakat sehingga permintaan barang dan jasa akan mengalami kenaikan, hal ini akan mempengaruhi jumlah peningkatan tenaga kerja.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis yang telah diuraikan pada bab IV, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Setelah dilakukan uji statistik untuk mengetahui pengaruh secara simultan antara variabel bebas Jumlah Hotel Bintang Lima (X1), Jumlah Kamar (X2), Tingkat Hunian Kamar (X3), Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing
(X4) dan PDRB Sub Sektor Hotel (X5) terhadap variabel terikatnya
Penyerapan tenaga kerja (Y) diperoleh F hitung = 22,973 > F tabel = 3,48 maka Ho ditolak dan Hi diterima, yang berati bahwa secara keseluruhan faktor-faktor variabel bebas berpengaruh secara simultan dan nyata terhadap Penyerapan tenaga kerja.
2. Pengujian secara parsial atau individu Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Diketahui hasil perhitungan secara parsial diperoleh t hitung = -0,450 < t tabel = 2,262, maka Ho diterima dan Hi ditolak pada level signifikan 5 % sehingga secara parsial Jumlah Hotel Bintang Lima (X1) tidak berpengaruh secara nyata dan negatif terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Hal ini disebabkan karena sekarang ini banyak persaingan khususnya di pelayanan dan fasilitas penginapan baik hotel maupun apertemen sehingga sekarang ini banyak wisatawan yang
memiliki pilihan yang sesuai dengan keinginannya sehingga tidak selalu menginginkan menginap di hotel yang berbintang lima.
3. Pengujian secara parsial atau individu Jumlah Kamar (X2) terhadap
Penyerapan tenaga kerja (Y). Diketahui hasil perhitungan secara parsial diperoleh t hitung = 2,065 < t tabel = 2,262, maka Ho diterima dan Hi ditolak, pada level signifikan 5 % sehingga secara parsial Jumlah Kamar (X2) tidak berpengaruh secara nyata positif terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Hal ini disebabkan karena sekarang ini banyak tempat penginapan baik hotel maupun persewaan apertemen sehingga wisatawan di manjakan untuk memilih kamar yang sesuai dengan kebutuhan dan fasilitas yang di inginkan.
4. Pengujian secara parsial atau individu Tingkat Hunian Kamar (X3) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Diketahui hasil perhitungan secara parsial diperoleh t hitung = -1,250 < t tabel = 2,262, maka Ho diterima dan Hi ditolak pada level signifikan 5 % sehingga secara parsial Tingkat
Hunian Kamar (X3) tidak berpengaruh secara nyata negatif terhadap
Penyerapan tenaga kerja (Y). Hal ini disebabakan karena saat ini banyak persaingan khususnya di pelayanan dan fasilitas Hunian Kamar yang ada dihotel maupun apertemen sehingga sekarang ini banyak wisatawan yang di manjakan untuk memiliki pilihan yang sesuai dengan keinginannya sehingga tidak mesti hunian kamar di hotel bintang lima selalu bagus.
5. Pengujian secara parsial atau individu Tingkat Kunjungan Wisatawan
perhitungan secara parsial diperoleh t hitung = 2,272 > t tabel = 2,262, maka Ho ditolak dan Hi diterima pada level signifikan 5 % sehingga
secara parsial Tingkat Kunjungan Wisatawan Asing (X4) berpengaruh
secara nyata terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Hal ini disebabakan karena adanya kegiatan promosi dan pelayanan di bidang jasa wisata, selain itu keyamanan akan keamanan di daerah yang dikunjungi oleh wisatawan tersebut sehingga wisatawan mancanegara merasa nyaman dan betah berada di daerah wisata dan akan kembali lagi untuk menikmati wisatanya di lain waktu,sehingga banyak terjadi kesempatan penyerapan tenaga kerja di bidang pariwisata.
6. Pengujian secara parsial atau individu Tingkat PDRB Sub Sektor Hotel (X5) terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Diketahui hasil perhitungan secara parsial diperoleh t hitung = 2,986 > t tabel = 2,262, maka Ho ditolak dan Hi diterima pada level signifikan 5 % sehingga secara parsial PDRB Sub Sektor Hotel (X5) berpengaruh secara nyata positif terhadap Penyerapan tenaga kerja (Y). Hal ini disebabakan karena PDRB mengalami peningkatan akan mempengaruhi tenaga kerja, dengan naiknya produktifitas tenaga kerja maka akan meningkatkan kemampuan daya beli masyarakat sehingga permintaan barang dan jasa akan mengalami kenaikan, hal ini akan mempengaruhi jumlah peningkatan tenaga kerja.
Saran
Berdasarkan kesimpulan diatas, maka berikut ini diketahui
beberapa saran sebagai bahan pertimbangan sebagai berikut :
1. Pemerintah membuat kebijakaan ketenagakerjaan mengenai system
kontrak agar tenaga kerja lebih bermotifasi untuk meningkatan produktivitasnya.
2. Pemerintah daerah maupun pemerintah pusat dapat memberikan proses
perizinan agar yang tidak rumit agar lebih banyak lagi Investor maupun pengusaha untuk menanamkan modalnya sehingga banyak tenaga kerja yang terserap.
DAFTAR PUSTAKA
Anonim, 1995, Surabaya Dalam Angka, BPS Propinsi Jawa Timur, Surabaya _______, 1998, Surabaya Dalam Angka, BPS Propinsi Jawa Timur, Surabaya _______, 2000, Pariwisata Jawa Timur Dalam Angka, Dinas Pariwisata Propinsi
Jawa Timur, Surabaya.
_______, 2000, Surabaya Dalam Angka, BPS Propinsi Jawa Timur, Surabaya Awindiani, Yeni, 2003, Pengaruh Segmentasi, Targeting, Dan Positioning
Terhadap Peningkatan Kunjungan Tamu Hotel JW Marriot Surabaya,
Universitas Wijaya Putra, Surabaya.
Djoyohadikusomo, Sumitro, 1997, Pengantar Ilmu Ekonomi, Penerbit PT. Gramedia, Jakarta.
Domodar, Gujarati, 1995, Basic Econometrics, Third collection, Mc Graw Hill, New York.
Dumairy, 1997. Perekonomian Indonesia, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Mankiw, Gregory, N, 2000, Teori Makro Ekonomi, Edisi Keempat, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Partadiredja, Ace. 1985. Pengantar Ekonomika, Penerbit BPFE UGM, Yogyakarta. Pendit, S. Nyoman, 1990,Ilmu Pariwisata, sebuah pengantar perdana, Cetakan
ke-Empat,PT.Pradnya Paramita,Jakarta.
_______________, 2002, Ilmu Pariwisata Sebuah Pengantar Perdana, PT Pradnya Paramita Jakarta.
Sihite, Richard, 2000, Tourism Industry (Kepariwisataan), SIC Surabaya. Simanjuntak, J. Panyaman, 2001, Pengantar Ekonomi Sumber Daya Manusia,
Penerbit LPFE UI, Jakarta.
Soekadijo, 1997, Anatomi Pariwisata, Memahami Pariwisata sebagai Sistem
Spillane James, 1987, Ekonomi Pariwisata Sejarah dan Prospeknya, Kanisius, Yogyakarta.
____________, 1995, Pariwisata Indonesia, Siasat Indonesia dan Kebudayaan, Cetakan satu, Penerbit Kanisius dan Lembaga Studio Realita, Jakarta.
Sudjana, 1992, Teknik analisis regresi dan korelasi, Edisi Pertama, Penerbit Tarsito Bandung.
Sugiyono, 2002 , Metode Penelitian Basis, Penerbit C.V Alfabeta Bandung.
Sukirno, Sadono 1985, Pengantar Teori Ekonomi Indonesia Makro, Penerbit Bina Graha, Jakarta.
Sulastyono, Agus, 1999, Manajemen Penyelenggaraan Hotel, Edisi Pertama, Penerbit Alfabeta Bandung.
Supranto, J., 1989, Metode Peramalan Kuantitatif Untuk Perencanaan, Edisi III, Penerbit PT. Gramedia, Jakarta.
Suroto,1992, Strategi pembangunan dan Perencanaan Kesempatan Kerja, penerbit PT. Gramedia, Jakarta.
Wahab, Salah, 1989, Pemasaran Pariwisata, Frans Gomang, PT. Pradnya Paramita Jakarta.
___________, 1998, Pemasaran Pariwisata, Cetakan ke dua, Penerbit PT. Pradnya Paramita, Jakarta.
Winardi, 1993, Pengantar Ekonomi Pembangunan, Edisi ke tiga, Penerbit Tarsito, Bandung.
Www.Sinarharapan.co.id
Yoeti, Oka. A, 1982, Komersialisasi Seni Budaya Dalam Pariwisata, Cetakan Kesepuluh, Penerbit Angkasa Bandung.
_____________, 1996, Pemasaran Pariwisata Terpadu, Cetakan Pertama, Penerbit Tarsito Bandung.
Jurnal:
Munari, 2001, Beberapa Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Penjualan
Kamar/Hunian Pada Hotel Berbintang 3 Di Jawa Timur, Jurnal Penelitian Ilmu
Ekonomi, Vol 1 No 1 April 2001, Hal 18-23.
Sumarto, 2003, Faktor-Faktor Yang Dipertimbangkan Tamu Menginap Di Hotel
(Studi Kasus Tamu Hotel N©S Surabaya), Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi, Vol 3
No 1 April 2003, Hal 20-27.
Skripsi:
Damayanti, Nita, 2004, Analisis Beberapa Faktor Yang Mempengaruhi
Penyerapan Tenaga Kerja Pada Hotel Berbintang Lima Di Indonesia,
Skripsi FE-UPN “Veteran” Jawa Timur, Surabaya.
Setiawan, Agung, Mochammad, 2002, Analisis Beberapa Faktor Yang
Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja Pada Hotel Berbintang Di Indonesia, Skripsi FE-UPN “Veteran” Jawa Timur, Surabaya.
Setyowati, Shalinda, Citra, 2003, Analisis Beberapa Faktor Yang Mempengaruhi
Penyerapan Tenaga Kerja Pada Hotel Berbintang Di Surabaya, Skripsi
FE-UPN “Veteran” Jawa Timur, Surabaya.