KOTA BATU
Retno Palupi, Nindya Sari, Dadang Meru Utomo
Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jalan Mayjen Haryono 167 Malang 65145-Telp (0341)567886
Email : retnopalupi50gmail.com ABSTRAK
Kota Batu merupakan wilayah di Jawa Timur yang memiliki potensi besar dalam pariwisata. Seiring dengan pesatnya pembangunan wisata di Kota Batu dapat memudahkan wisatawan untuk menentukan berbagai macam pilihan daya tarik wisata. Namun hal ini justru mengakibatkan terjadinya ketimpangan jumlah wisatawan, distribusi wisatawan pada DTW buatan cenderung lebih tinggi daripada DTW alam. Besarnya jumlah wisatawan yang berkunjung ke Kota Batu berdampak positif terhadap ekonomi masyarakat sekitar, sehingga adanya ketimpangan distribusi wisatawan akan berdampak terhadap perkembangan wisata itu sendiri dan sektor ekonomi masyarakat sekitar. Tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi distribusi wisatawan pada daya tarik wisata alam dan buatan di Kota Batu dan menentukan rekomendasi arahan pengembangan. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu analisis deskriptif dan analisis regresi linear berganda. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah wisatawan pada DTW alam di Kota Batu, dari 8 variabel terdapat 3 variabel yang mempengaruhi yaitu jumlah jenis promosi, jumlah jenis fasilitas, dan harga tiket masuk, kemudian setelah dibandingkan dengan kondisi eksisting maka disusun rekomendasi pengembangan pada DTW alam yaitu perlu adanya penambahan jumlah jenis fasilitas dan jumlah jenis promosi. Pada DTW buatan dari 8 variabel juga terdapat 2 variabel yang mempengaruhi yaitu jumlah atraksi total dan jumlah jenis fasilitas, setelah dibandingkan dengan kondisi eksisting maka disusun rekomendasi pengembangan pada DTW buatan yaitu penambahan jumlah atraksi total dan jumlah jenis fasilitas pada beberapa DTW yang memiliki jumlah wisatawan rendah.
Kata Kunci:Faktor-Jumlah-Wisatawan, Analisis-Regresi-Linear-Berganda, Kota-Batu
ABSTRACT
Batu City is a region in East Java that has great potential in tourism. Along the rapid development of tourism in the Batu City make easier for tourists to determine the various choices of tourism objects. But this actually causing inequality the number of tourist visits, tourists distribution of artificial tourism more high than natural tourism. The large number of tourists visiting Batu has a positive impact on economic communities, so inequalityof tourist distribution will have an impact on tourism development and the surrounding economic sector. The purpose of this study is identify the factors that influence distribution of number tourists in natural and artificial tourism objects of Batu City and determine the recommendations for the development. The analytical method used in this study is descriptive analysis and multiple linear regression analysis. The results of the analysis show that the number of tourists in the natural tourist object in Batu City, from 8 variables, have 3 variables that influence there are the number of types promotions, the number of types facilities, and the entrance ticket price. Then, after compared with the existing conditions, arranged recommendations for natural tourism development, that they need addition number types of facilities and the number of types of promotions.
In artificial tourism from 8 variables which research there are 2 variables that influence namely number total attraction and number of types facilities. After compared with the existing conditions, arranged recommendations for artificial tourism development, that they need addition number types of facilities and the number total of attraction which had low number of tourist.
Keywords: Tourist-Number-Factors, Multiple-Linear-Regression, Batu-City
PENDAHULUAN
Undang-undang No. 10 Tahun 2009 tentang kepariwisataan menyebutkan definisi pariwisata merupakan berbagai macam kegiatan wisata yang didukung berbagai fasilitas ataupun
layanan yang disediakan oleh pemerintah, pengusaha, pemerintah daerah, dan masyarakat.
Perkembangan sektor pariwisata bersifat multiplier effect atau dapat mempengaruhi perkembangan sektor-sektor lain seperti sektor perekonomian, sosial dan sektor kebudayaan
(Rusu, 2011). Pariwisata di Indonesia dalam beberapa tahun terakhir menjadi salah satu sektor yang mempunyai peranan cukup penting dalam perekonomian dengan pertumbuhan yang pesat (Aliah, 2016).
Kota di Jawa Timur yang memiliki potensi besar dalam pariwisata adalah Kota Batu.
Keindahan unsur wisata alam dan keberagaman wisata buatan merupakan salah satu bentuk keunggulan daya tarik wisata di Kota Batu (Sukmaratri, 2016). Letak geografis Kota Batu juga sangat strategis yaitu pada daerah dataran tinggi dan dikelilingi dengan pegunungan.
Potensi tersebut memungkinkan Kota Batu untuk terus dikembangkan menjadi destinasi wisata yang berkualitas serta bertaraf internasional. Kota Batu juga telah mendukung kegiatan wisata dengan berbagai fasilitas seperti akomodasi berupa penginapan, villa, homestay, hingga hotel berbintang yang dapat dengan mudah ditemukan oleh wisatawan disekitar daya tarik wisata (Abdullah, 2017).
Seiring Pesatnya pembangunan wisata di Kota Batu yang terjadi saat ini seperti penambahan daya tarik wisata baru, penambahan atraksi baru, serta penambahan fasilitas wisata dapat memudahkan wisatawan untuk menentukan berbagai macam pilihan daya tarik wisata. Namun hal ini justru mengakibatkan terjadinya persaingan yang ketat pada tiap daya tarik wisata untuk mendapatkan wisatawan, sehingga terjadi ketimpangan distribusi wisatawan pada beberapa daya tarik wisata, bahkan pada beberapa DTW mengalami penurunan jumlah pengunjung pada beberapa tahun terakhir (Lutfi, 2013).
Jumlah wisatawan pada suatu DTW dianggap sebagai tolok ukur pengembangan industri pariwisata yang memiliki nilai positif (Jani&Donybin, 2017). Berbagai manfaat besarnya jumlah wisatawan yang berkunjung ke Kota Batu seperti penciptaan lapangan kerja, pertumbuhan ekonomi, serta distribusi pendapatan di wilayah sekitar, sehingga adanya ketimpangan serta terjadinya penurunan jumlah wisatawan akan berdampak terhadap perkembangan wisata serta berbagai sektor lainnya.
RIPPDA Kota Batu 2014-2034 menyebutkan rencana peningkatan jumlah wisatawan domestik dan mancanegara sebagai strategi untuk mengembakan kepariwisataaan di Kota Batu. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor-faktor yang
mempengaruhi jumlah/distribusi wisatawan, setelah diketahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan, selanjutnya disusun rekomendasi untuk meningkatkan jumlah wisatawan Kota Batu.
METODE PENELITIAN
Metode penelitian menjelasakan terkait variabel penelitian, lokasi penelitian, metode pegumpulan data, dan metode analisis.
Variabel Penelitian
Variabel Penelitian adalah segala sesuatu yang berbentuk apa saja yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari sehingga diperoleh informasi tentang hal tersebut, kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2008). Variabel penelitian digunakan dengan tujuan agar proses identifikasi dan analisis yang dilakukan dalam studi ini menjadi lebih terfokus dan terarah.
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian
Variabel Sub Variabel Definisi Jumlah
Wisatawan
Y = Jumlah Wisatawan tiap DTW
Besarnya jumlah wisatawan pada tiap Daya Tarik Wisata alam dan buatan.
Promosi X1 = Jumlah Jenis Promosi
Jumlah jenis promosi yang dilakukan oleh
suatu DTW
berdasarkan jenisnya dalam kurun waktu 3 bulan terakhir
Wholesale X2 =
Keteresediaa n wholesale
Ada atau tidaknya potongan harga yang ditawarkan oleh DTW apabila pengunjung melakukan pembelian tiket dengan jumlah besar.
Harga X3 = Harga tiket masuk
Biaya atau sejumlah uang yang ditawarkan oleh pihak daya tarik wisata dan harus dikeluarkan
wisatawan agar dapat masuk ke daya tarik wisata. Harga tiket
masuk dalam
penelitian ini adalah harga tiket masuk per orang pada hari libur.
Atraksi
X4 = Jumlah jenis atraksi
Jumlah dari jenis
atraksi yang
ditawarkan atau keberagaman atraksi X5 = Jumlah
atraksi total
Jumlah keseluruhan
atraksi yang
ditawarkan oleh tiap DTW
Fasilitas X6 = Jumlah Jenis Fasilitas
Pelengkap daya tarik
wisata yang
diperlukan untuk
Variabel Sub Variabel Definisi
memenuhi kebutuhan wisatawan yang sedang menikmati perjalanan, baik berupa fasilitas umum maupun fasilitas wisata yang berada di dalam DTW atau berada disekitar DTW radius 100 meter
Aksesibilitas
X7 = Jarak Dengan Terminal
Jarak suatu DTW dengan terminal terdekat yaitu Terminal Kota Batu.
X8 = Ketersediaan Transportasi Umum
Ada atau tidaknya angkutan umum yang melintasi DTW yang menjadi objek penelitian maksimal 100 meter dari pintu masuk. Berupa angkutan antar kota, dalam kota, maupun antar provinsi yang tergabung dalam trayek.
Lokasi Penelitian
Lokasi yang digunakan dalam penelitian ini hanya dibatasi pada DTW alam dan buatan.
Pemilihan lokasi penelitian berdasarkan pada permasalahan serta tujuan yang dicapai, yaitu mengidentifikasi faktor yang mempengaruhi distribusi wisatawan hanya pada DTW alam dan buatan saja, sehingga lokasi penelitian yang digunakan adalah semua DTW alam dan buatan di Kota Batu dengan jumlah total 26 DTW (11 DTW alam dan 15 DTW buatan) yang tersebar disemua kecamatan diantaranya Keacamatan Batu, Kecamatan Junrejo, dan Kecamatan Bumiaji. Data lokasi penelitian ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Lokasi Penelitian
DTW Alam DTW Buatan
Kusuma Agrowisata Jatim Park 1
Coban Rais Jatim Park 2
Apple Sun Jatim Park 3
Pemandian Air Panas Cangar Museum Angkut Rafting Outbond PaintBall Selecta Sahabat Air Rafting Batu wonderland Petik Apel Makmur Abadi Tirta Nirwana
Coban Putri Ecogreenpark
Coban Talun Kampoeng Kids
Batu Rafting Pasar Parkiran
Paralayang Predator Fun Park
BNS
Muesum Tubuh Alun-alun
Taman Rekreasi Songgoriti
Berikut peta lokasi penelitian pada DTW Kota Batu , ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1. Peta lokasi penelitian.
Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data menggunakan survei primer dan sekunder. Survei primer dalam penelitian ini adalah survei lalu lintas yang masuk menuju tiap daya tarik wisata di Kota Batu baik kendaraan maupun orang dengan berjalan kaki. Data lalu lintas (jumlah kendaraan) kemudian diubah menjadi satuan orang. Survei jumlah lalu lintas dilaksanakan saat weekend, yakni pada hari sabtu-minggu dimulai sejak jam buka hingga jam tutup tiap daya tarik wisata.
Selain survei jumlah kendaraan survei primer yang dilakukan yaitu wawancara terhadap pengelola daya tarik wisata terkait karakteristik daya tarik wisata, serta observasi langsung oleh peneliti.
Survei sekunder dilakukan dengan cara mencari literatur/studi pustaka maupun data- data dari Dinas Pariwisata, Bappeda, Dinas Perhubungan, dan Badan Pusat Statistik Kota Batu.
Metode Analisis
Analisis dalam penelitian ini merupakan analisis regresi linear berganda. Analisis ini digunakan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah wisatawan. Analisis Regresi Linear Berganda adalah analisis regresi yang menjelaskan hubungan antara peubah respon (Variable Dependent) dengan faktor-
faktor yang mempengaruhi lebih dari satu prediktor (Variable Independent). Pada penelitian ini menggunakan Analisis Regresi Berganda Metode Stepwise. Persamaan ini menunjukkan bentuk umum metode analisis regresi linier berganda
Ŷ = a + b1X1+ b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + b8X8
Y = Jumlah Wisatawan (orang) A = Konstanta
X1 = Jumlah Jenis promosi (Jenis) X2 = Ketersediaan Wholesale
X3 = Harga Tiket Masuk (Rupiah/orang) X4 = Jumlah Jenis Atraksi (Jenis)
X5 = Jumlah Atraksi Total (Unit) X6 = Jumlah Jenis Fasilitas (Jenis) X7 = Jarak dengan Terminal (Km) X8 = Ketersediaan Angkutan Umum HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambaran Umum Pariwisata Kota Batu
Saat ini Kota Batu semakin memperkaya kegiatan pariwisata dengan membangun daya tarik baru baik berbasis alam maupun buatan.
Potensi kekayaan alam dan buatan, serta didukung dengan sarana dan prasarana di Kota Batu yang memadai seperti banyaknya opsi DTW, akomodasi yang mudah, dan akses yang baik merupakan aspek yang menjadikan Kota Batu lebih diminati oleh wisatawan. Tahun 2016 jumlah wisatawan baik domestik maupun mancanegara di Kota Batu mencapai 2.916.409 wisatawan, hal ini mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya yaitu pada tahun 2015 yang berjumlah 2.537.350 wisatawan. Namun distribusi wisatawan saat ini lebih dominan pada DTW buatan, hal ini menunjukkan DTW buatan lebih diminati wisatawan dibandingkan DTW alam. Berikut merupakan gambar DTW alam dan buatan di Kota Batu.
(a) (b)
Gambar 2. DTW alam dan buatan.
Keterangan:
(a) DTW alam Coban Talun (b) DTW buatan Selecta
Karakteristik Jumlah Wisatawan
Jumlah wisatawan pada daya tarik wisata di Kota Batu diperoleh dari data jumlah lalu lintas (kendaraan dan orang) yang masuk ke tiap DTW yang telah dikonversi menjadi satuan orang. Berikut merupakan data jumlah wisatawan pada DTW alam dan buatan di Kota Batu ditampilkan pada tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 3. Jumlah Wisatawan DTW Alam
DTW Alam
No. Nama DTW Jumlah Wisatawan
(Orang/hari) 1 Kusuma Agrowisata 2163 orang/hari
2 Coban Rais 2534 orang/hari
3 Apple Sun 364 orang/hari
4 Pemandian Air Panas Cangar 1536 orang/hari 5 Rafting Outbond PaintBall 104 orang/hari 6 Sahabat Air Rafting 46 orang/hari 7 Petik Apel Makmur Abadi 452 orang/hari
8 Coban Putri 846 orang/hari
9 Coban Talun 1427 orang/hari
10 Batu Rafting 38 orang/hari
11 Paralayang 1462 orang/hari
Berdasarkan tabel 3 menunjukkan jumlah wisatawan pada daya tarik wisata alam tertinggi terletak pada Coban Rais yaitu 2.534 orang per hari dan terendah pada Batu Rafting yaitu 38 orang/hari dan rata-rata jumlah pengunjung DTW alam adalah sebesar 997 orang/hari.
Tabel 4. Jumlah Wisatawan DTW Buatan
Nama DTW Jumlah Wisatawan
(Orang/hari)
Jatim Park 1 7269 orang/hari
Jatim Park 2 8040 orang/hari
Jatim Park 3 11204 orang/hari
Museum Angkut 5673 orang/hari
Selecta 5114 orang/hari
Batu wonderland 768 orang/hari
Tirta Nirwana 1684 orang/hari
Ecogreenpark 6351 orang/hari
Kampoeng Kids 1713 orang/hari
Pasar Parkiran 693 orang/hari
Predator Fun Park 3474 orang/hari
BNS 5280 orang/hari
Muesum Tubuh 1680 orang/hari
Alun-alun 4680 orang/hari
Taman Rekreasi Songgoriti 632 orang/hari
Berdasarkan tabel jumlah wisatawan pada DTW buatan, jumlah wisatawan tertinggi pada daya tarik wisata Jatim Park 3 yaitu sebesar 11.204 orang/per hari dan terendah pada Taman Rekreasi Songgoriti dengan jumlah wisatawan sebesar 632/orang per hari, rata-rata jumlah wisatawan yang dihasilkan DTW buatan Kota Batu yaitu 3700 orang/hari, hal ini menunjukkan DTW buatan lebih banyak dikunjungi daripada DTW alam. Total jumlah wisatawan di Kota Batu dalam sehari mencapai 64.023 orang/hari.
Analisis Regresi Linear Berganda Tabel 5. Hasil Regresi DTW alam
Model
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
3 (Constant) -485.081 177.472 -2.733 .029
X1 297.650 47.497 .582 6.267 .000
X6 97.807 23.631 .316 4.139 .004
X3 -.003 .001 -.233 -3.361 .012
Tabel 6. Hasil Regresi DTW buatan
Model
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
3 (Constant) -2220.271 1179.284 -1.883 .084
X5 68.165 21.373 .524 3.189 .008
X6 524.574 183.416 .470 2.860 .014
Uji normalitas
Uji normalitas pada model regresi digunakan untuk menguji apakah nilai residual yang dihasilkan dari regresi terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah yang memiliki nilai residual yang terdistribusi secara nomal.
(a) (b) Gambar 3. Uji normalitas.
Keterangan:
(a) Uji normalitas DTW alam (b) Uji normalitas DTW buatan
Berdasarkan gambar 3, Grafik menunjukkan bahwa sebaran residual data yang digunakan dalam penelitian ini telah terdistribusi secara normal baik data dari DTW alam maupun buatan. Terlihat titik-titik scatterplot berada di sekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah diagonal, sehingga dapat disimpulkan bahwa data dalam penelitian ini terdistribusi secara normal dan layak digunakan untuk analisis regresi.
Uji multikolinearitas
Tujuan dari uji multikoliniaritas adalah untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar variabel bebas. Kolinearitas adalah hubungan yang linear atau hubungan yang kuat
antara satu variabel bebas dengan variabel bebas lainnya di dalam sebuah model regresi.
Berikut merupakan hasil uji multikolinearitas. Tabel 7. Uji Multikolinearitas DTW Alam
Model
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
3 X1 .315 3.178
X6 .467 2.143
X3 .567 1.764
Berdasarkan tabel Uji Multikolinearitas pada DTW alam, pada bagian Collinearity Statistics angka yang ditunjukkan pada VIF semuanya tidak ada yang melebihi 10.
Tabel 8. Uji Multikolinearitas DTW Buatan
Model
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
2 X5 0,241 1,161
X6 0,241 1,161
Berdasarkan Tabel Uji Multikolinearitas pada DTW buatan, pada bagian Collinearity Statistics angka yang ditunjukkan pada VIF semuanya tidak ada yang melebihi 10.
Dapat disimpulkan bahwa data yang digunakan tidak terdapat masalah multkolinearitas atau korelasi antar variabel bebasnya, sehingga data layak untuk digunakan dalam analisis regresi linear berganda.
Uji heterokedastisitas
Uji Heterokedastisitas adalah uji yang menilai ada atau tidaknya kesamaan varian dari residual. Residual dikatakan memiliki kesamaan varian (homogen) apabila ttik-titik residual pada scatterplot menyebar secara acak atau tidak membentuk suatu pola.
(a) (b) Gambar 4. Uji heterokedastisitas.
Keterangan:
(a) Uji heterokedastisitas DTW alam (b) Uji heterokedastisitas DTW buatan
Berdasarkan gambar Scatterplot menunjukkan bahwa sebaran menyebar atau titik tidak membentuk suatu pola/alur tertentu, sehingga dapat disimpulkan dalam penelitian ini tidak terjadi heterokedastisitas atau dengan kata lain terjadi homokedastisitas.
Koefisien determinasi (R2)
Koefisien determinasi nilai yang menjelaskan pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikatnya atau dapat diartikan sebagai proporsi pengaruh seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Berdasarkan hasil analisis diperoleh nilai Adjusted R Square DTW alam 0,973 yang artinya proporsi pengaruh yang diberikan variabel bebas terhadap variabel terikat sebesar 97,3%
sedangkan sisanya sebesar 2,7 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model, sedangkan pada DTW buatan nilai Adjusted R Squarenya 0,926 yang artiya proporsi pengaruh yang diberikan variabel bebas terhadap variabel terikat sebesar 92,6%
sedangkan sisanya sebesar 7,4 % dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model.
Uji simultan (F)
Uji F merupakan uji yang dilakukan untuk mengidentifikasi ada atau tidaknya pengaruh variabel X terhadap variabel Y secara bersama- sama atau serentak (simultan). Kriteria pengujian menyatakan jika nilai Fhitung ≥ Ftabel atau probabilitas <level of significance (a) maka terdapat pengaruh signifikan secara simultan variabel bebas terhadap terhadap jumlah wisatawan. Berdasarkan hasil uji F pada DTW alam menghasilkan nilai Fhitung sebesar 120,571 dengan nilai probabilitas sebesar 0.000 hal ini menunjukkan Fhitung>(Ftabel=8,89) dan probabilitas
<level of significance (a=5%). Hal ini berarti secara simultan atau bersama-sama variabel jumlah jenis promosi, jumlah jenis fasilitas, dan
harga tiket masuk berpengaruh terhadap jumlah wisatawan pada DTW alam di Kota Batu.
Berdasarkan hasil uji F pada DTW Buatan menghasilkan nilai Fhitung sebesar 58,993 dengan nilai probabilitas sebesar 0.000 hal ini menunjukkan Fhitung>(Ftabel=3,79) dan probabilitas
<level of significance (a=5%). Hal ini berarti secara simultan atau bersama-sama variabel jumlah atraksi total dan jumlah jenis fasilitas berpengaruh terhadap jumlah wisatawan pada DTW buatan di Kota Batu.
Uji parsial (T)
Uji T digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel bebas terhadap jumlah wisatawan di Kota Batu secara parsial.
Kriteria pengujian signifikasi atau uji t menyatakan jika nilai thitung ≥ ttabel atau probabilitas <level of significance (a=0,05) maka terdapat pengaruh signifikan variabel bebas terhadap jumlah wisatawan di Kota Batu secara parsial.
Pada DTW alam, variabel jumlah jenis promosi, jumlah jenis fasilitas, dan harga tiket masuk memiliki pengaruh terhadap jumlah wisatawan secara parsial karena memiliki nilai probabilitas < level of significance (a=0,05 dan thitung ≥ ttabel (ttabel =3,182).
Pada DTW buatan, variabel jumlah atraksi total dan jumlah jenis fasilitas, memiliki pengaruh terhadap jumlah wisatawan secara parsial karena memiliki nilai probabilitas < level of significance (a=0,05 dan thitung ≥ ttabel (ttabel
=2,364).
Interpretasi model regresi DTW alam
Berdasarkan hasil analisis, pada DTW alam terdapat 3 variabel yang berpengaruh terhadap jumlah wisatawan. Berikut model persamaan regresi yang terbentuk beserta interpretasinya.
Ŷ = 297,650X1 + 97,807X6 - 0,003X3 - 485,081 Keterangan:
Ŷ = Jumlah Wisatawan (orang/hari) A = -485,081 (Konstanta)
X1 = Jumlah Jenis Promosi X6 = Jumlah Jenis Fasilitas X3 = Harga Tiket Masuk
1. Nilai konstanta pada penelitian ini yaitu - 485,081 hal ini berarti apabila variabel jumlah jenis promosi (X1), harga tiket masuk (X3) dan jumlah jenis fasilitas (X6) bernilai 0, maka jumlah wisatawan adalah sebanyak -485,081 orang.
2. Nilai koefisien variabel jumlah jenis promosi (X1), bernilai positif artinya terjadi pengaruh yang bersifat positif antara jumlah jenis promosi dengan jumlah wisatawan pada daya tarik wisata alam, dapat diinterpretasikan apabila semakin banyak jenis promosi yang dilakukan oleh pihak pengelola daya tarik wisata alam, maka jumlah wisatawan yang berkunjung akan semakin besar. Nilai koefisien sebesar 297,650 artinya apabila pada suatu daya tarik wisata alam di Kota Batu menambah 1 jenis promosi maka akan meningkatkan jumlah wisatawan sebanyak 298 orang/hari. Hal ini menunjukan bahwa jumlah jenis promosi yang dilakukan pada daya tarik wisata alam mempengaruhi jumlah wisatawan yang berkunjung.
3. Nilai koefisien variabel jumlah jenis fasilitas (X6), bernilai positif artinya terjadi pengaruh yang bersifat positif antara jumlah atraksi total dengan jumlah wisatawan pada daya tarik wisata alam, dapat diinterpretasikan apabila semakin banyak atraksi total yang ditawarkan oleh pihak pengelola daya tarik wisata alam, maka jumlah wisatawan yang berkunjung akan semakin besar. Nilai koefisien sebesar 97,807 artinya apabila pada suatu daya tarik wisata alam di Kota Batu menambah 1 unit atraksi maka akan meningkatkan jumlah wisatawan sebanyak 98 orang/hari. Hal ini menunjukan bahwa jumlah atraksi total yang ditawarkan pada daya tarik wisata alam mempengaruhi besarnya jumlah wisatawan.
4. Nilai koefisien variabel harga tiket (X3), bernilai negatif artinya terjadi pengaruh yang bersifat berlawanan antara harga tiket masuk dengan jumlah wisatawan pada daya tarik wisata alam dapat diinterpretasikan apabila semakin besar harga tiket masuk yang ditawarkan oleh pihak pengelola daya tarik wisata alam maka jumlah wisatawan yang berkunjung akan semakin sedikit. Nilai koefisien sebesar 0,003 artinya apabila pada suatu daya tarik wisata alam di Kota Batu menambah harga tiket masuk sebesar Rp.1 maka akan menurunkan jumlah wisatawan sebanyak 0,003 orang/hari. Hal ini menunjukan bahwa harga tiket masuk yang ditawarkan pada daya tarik wisata alam mempengaruhi besarnya jumlah wisatawan, semakin mahal harga yang ditawarkan semakin sedikit jumlah wisatawan yang berkunjung.
Interpretasi model regresi DTW buatan
Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model persamaan regresi yang terbentuk sebagai berikut:
Ŷ = 68,165X5 + 524,574X6 - 2220,27 Dimana :
Ŷ = Jumlah Wisatawan (orang/hari) A = -2220,27 (Konstanta)
X5 = Jumlah Atraksi Total X6 = Jumlah Jenis Fasilitas
1. Nilai konstanta pada penelitian ini yaitu - 2220,27 hal ini berarti apabila variabel jumlah atraksi total dan jumlah jenis fasilitas bernilai 0, maka jumlah wisatawan adalah sebanyak - 2220 orang.
2. Nilai koefisien variabel jumlah atraksi total (X5), bernilai positif artinya terjadi pengaruh yang bersifat searah antara jumlah jenis promosi dengan jumlah wisatawan pada daya tarik wisata buatan, dapat diinterpretasikan apabila semakin banyak jenis promosi yang dilakukan maka jumlah wisatawan yang berkunjung juga akan semakin besar. Nilai koefisien sebesar 68,165 artinya apabila pada suatu daya tarik wisata buatan di Kota Batu menambah 1 unit atraksi maka akan meningkatkan jumlah wisatawan sebanyak 68 orang/hari. Hal ini menunjukan bahwa jumlah atraksi total yang ditawarkan pada daya tarik wisata buatan mempengaruhi besarnya jumlah wisatawan yang berkunjung pada DTW buatan di Kota Batu.
3. Nilai koefisien variabel jumlah jenis fasilitas (X6), bernilai positif artinya terjadi pengaruh yang bersifat searah antara jumlah jenis fasilitas dengan jumlah wisatawan pada daya tarik wisata buatan, dapat diinterpretasikan apabila semakin banyak jenis fasilitas yang ditawarkan maka jumlah wisatawan yang berkunjung akan semakin besar. Nilai koefisien sebesar 524,574 artinya apabila pada suatu daya tarik wisata alam di Kota Batu terdapat penambahan 1 jenis fasilitas dan variabel lain nilainya tetap maka jumlah wisatawan yang berkunjung akan bertambah sebesar 525 wisatawan/hari.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan dan analisis yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa:
1. Berdasarkan model regresi yang dihasilkan faktor-faktor yang mempengaruhi distribusi
wisatawan pada daya tarik wisata alam di Kota Batu yaitu jumlah jenis promosi, jumlah jenis fasilitas, dan harga tiket masuk, sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi distribusi wisatawan pada daya tarik wisata buatan di Kota Batu yaitu jumlah atraksi total dan jumlah jenis fasilitas.
2. Rekomendasi Pengembangan DTW berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi distribusi wisatawan yaitu:
a. Penambahan jenis promosi pada DTW Batu Rafting dan Sahabat Rafting dengan cara melakukan promosi penjualan berupa potongan harga, serta publisitas berupa kerjasama dengan seorang trip vlogger atau influencer.
b. Penambahan fasilitas pada DTW yang memiliki fasilitas sedikit seperti pada Petik Apel Makmur Abadi dan Batu Rafting berupa fasilitas rumah makan dan fasilitas rambu-rambu petunjuk, dll.
c. Penambahan unit atraksi buatan, pada Daya Tarik Wisata Taman Rekreasi Tirta Nirwana. Seperti penambahan wahana air, permainan air, wahana permainan anak, dan spot foto.
d. Penambahan fasilitas keamanan berupa pos satpam, dan penambahan fasilitas kesehatan berupa P3K.
e. Penambahan unit atraksi seperti wahana perosotan dan taman bermain anak pada pada DTW Rekreasi Songgoriti, dan Batu Wonderland.
f. Penambahan Fasilitas seperti fasilitas rekreasi dan toko cinderamata pada DTW Batu Wonderland dan Pasar Parkiran.
DAFTAR PUSATAKA
Abdullah,T. 2017. Penilaian Wisatawan akan Atribut Pariwisata di Kota Batu.Tourism and Hospitallity Essentials (THE) Journal.
VII(2) : 91-96
Alam, R. 2017.The Effect Of Supporting Human Resource Competence and Community Empowerment Towards Tourism Development in South Sulawesi.
International Jurnal Of Economic Research. XVI (2) : 258-270
Aliah, A. 2016. Peran Sektor Pariwisata Dalam Pem.bangunan Perekonomian Di Indonesia: Pendekatan Social Accounting Matrix (Sam). Skripsi. Bogor: Universitas Pertanian Bogor
Jani,S. & Donybin,F. 2017. Analyzing the Effective Factors on the Number of National Tourists and Tourists’ Length of Stay: A Province-wide Study. Journal of Tourism Planning and Development VI(22):7-9 Lutfi, R. 2013. Peran Pariwisata Terhadap
Kesejahteraan Masyarakat di Sektor Lapangan Pekerjaan dan Perekonomian Tahun 2009-2013(Studi Kasus Kota Batu). Universitas Brawijaya. I(2)
RIPPDA Kota Batu 2014-2034
Rusu,S. 2011. Tourism Multiplier Effect. Journal Of Economic and Business Research.
XVII(1) : 70-76
Sugiyono. 2008. Metode Penentuan Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta Sukmaratri, M. 2016. Kajian Faktor Penentu
Daya Saing Kota Batu Sebagai Destinasi Wisata. Jurnal Tekno Global V(1) : 34-39 Undang-Undang No. 10 Tahun 2009 tentang
Kepariwisataan
