ANALISIS STATISTIKA DALAM KLASIFIKASI KABUPATEN KOTA DI PROVINSI BALI MENURUT JENIS USAHA PARIWISATA.

(1)

LAPORAN AKHIR

HIBAH UNGGULAN PROGRAM STUDI

Tahun ke-1 dari rencana 1 tahun

ANALISIS STATISTIKA DALAM KLASIFIKASI KABUPATEN/KOTA

DI PROVINSI BALI MENURUT JENIS USAHA PARIWISATA

I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si., M.Si./0013127101

I Wayan Sumarjaya, S.Si., M.Stats./0021047705

Dibiayai oleh

DIPA BLU Universitas Udayana

sesuai dengan Surat Perjanjian Penugasan Pelaksanaan Penelitian Nomor: 1318/UN14.1.28.1/PP/2015, tanggal 25 Mei 2015

PROGRAM STUDI MATEMATIKA

JURUSAN MAEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS UDAYANA

(2)

1

ANALISIS STATISTIKA DALAM KLASIFIKASI

KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI BALI

MENURUT JENIS USAHA PARIWISATA

BAB 1. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

Keterbatasan waktu dan dana dalam suatu penelitian survei, menyebabkan peneliti mengambil data dari sebagian populasi penelitian yang disebut sampel. Teknik pengambilan sampel yang tepat dalam suatu penelitian sangat menentukan keakuratan hasil penelitian yang diperoleh, karena sampel yang terpilih benar-benar mewakili populasi yang ditetapkan dalam penelitian. Informasi mengenai objek-objek yang merupakan satu kelompok atau objek-objek dari kelompok berbeda sangat membantu dalam teknik pengambilan sampel. Objek-objek dalam satu kelompok memiliki kehomogenan karakteristik yang tinggi, sedang objek-objek antar kelompok berbeda memiliki keheterogenan karakteristik yang tinggi. Apabila dalam suatu penelitian ingin diketahui pengaruh suatu perlakuan (misal suatu kebijakan), maka informasi mengenai kelompok sangat bermanfaat dalam mengontrol keragaman data yang disebabkan karena perbedaan kelompok. Keragaman hasil penelitian yang diperoleh benar-benar merupakan pengaruh dari perlakuan yang diberikan atau kebijakan yang ditetapkan.

Usaha pariwisata yang ada pada tiap kabupaten/kota di Provinsi Bali terus dikembangkan sebagai salah satu sumber pendapatan daerah. Dalam upaya peningkatan dan pengembangan usaha pariwisata di daerah, diperlukan kebijakan-kebijakan yang mungkin berbeda antar kabupaten/kota, sesuai dengan kondisi jenis usaha pariwisata yang ada di kabupaten/kota masing-masing.

Kabupaten/kota dengan kondisi jenis usaha pariwisata yang kesamaannya tinggi (homogen), dalam usaha pengembangan sektor pariwisata dapat diterapkan kebijakan yang sama. Demikian juga, apabila ingin dilakukan suatu penelitian bidang pariwisata lebih lanjut, peneliti cukup memilih satu kabupaten/kota pada setiap kelompok, sehingga beberapa kabupaten/kota yang dipilih dapat mewakili seluruh kabupaten/kota di Provinsi Bali.

(3)

2

yang diadakan pada tanggal 6 Nopember 2014, dengan mengambil tema “Peranan

Matematika dan Statistika dalam Pembangunan Sektor Pariwisata”. Salah satu hasil diskusi dalam seminar tersebut menyatakan bahwa ilmu matematika dan statistika sangat diperlukan dalam penelitian-penelitian sektor pariwisata. Penelitian ini mendukung upaya pemerintah meningkatkan pembangunan sektor pariwisata, khususnya di Bali, karena sektor pariwisata merupakan sumber utama pendapatan daerah.

Undang-undang RI No 10 Tahun 2009 tentang kepariwisataan, pada Bab VI mengatur mengenai usaha pariwisata, dan usaha pariwisata lebih detail diatur dengan Peraturan Menteri Pariwisata dan Ekonomi Kreatif Republik Indonesia. Usaha pariwisata merupakan penghubung yang menjembatani wisatawan dan pelaku pariwisata. Kumpulan usaha pariwisata yang saling terkait dalam rangka menghasilkan barang dan/atau jasa bagi pemenuhan kebutuhan wisatawan dalam penyelenggaraan pariwisata disebut industri pariwisata. Industri pariwisata merupakan salah satu pembangunan kepariwisataan nasional seperti tertuang dalam Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Nasional (RIPPARNAS) Tahun 2010 – 2025 (Peraturan Pemerintah RI Nomor 50 Tahun 2011).

Berdasarkan jenis-jenis usaha pariwisata yang membangun industri pariwisata, ingin diketahui klasifikasi atau pengelompokan kabupaten/kota di Provinsi Bali. Kabupaten/kota mana yang tergabung dalam satu kelompok, dan jenis usaha pariwisata apa yang mencirikan masing-masing kelompok kabupaten/kota tersebut.

(4)

3 1.2. _{Rumusan Masalah}

(5)

4

BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA

Langkah-langkah dalam suatu penelitian yang dikenal dengan metode ilmiah meliputi pembuatan formulasi masalah, pengumpulan data dan fakta, penelusuran teori yang dapat menjelaskan permasalahan, penyusunan hipotesis yang perlu dibuktikan, penyusunan rencana percobaan/survei secara objektif untuk dapat mengevaluasi hipotesis berdasarkan data yang diperoleh dari percobaan/survei tersebut. Metode ilmiah tidak bisa dipisahkan dari analisis statistika, langkah-langkah dalam metode ilmiah merupakan tahapan analisis statistika dalam suatu penelitian hingga memberikan informasi yang bermanfaat untuk menjawab permasalahan atau pengujian hipotesis. Selanjutnya akan diberikan beberapa kajian pustaka yang terkait dengan usaha pariwisata dan analisis statistika.

2.1 Usaha Pariwisata

Undang-undang RI Nomor 10 tahun 2009 tentang kepariwisataan mendifinisikan pariwisata adalah berbagai macam kegiatan wisata dan didukung berbagai fasilitas serta layanan yang disediakan oleh masyarakat, pengusaha, Pemerintah, dan Pemerintah Daerah. Usaha Pariwisata adalah usaha yang menyediakan barang dan/atau jasa bagi pemenuhan kebutuhan wisatawan yang menyelenggarakan pariwisata. Usaha pariwisata meliputi, antara lain: a) daya tarik wisata; b) kawasan pariwisata; c) jasa transportasi wisata; d) jasa perjalanan wisata; e) jasa makanan dan minuman; f) penyediaan akomodasi; g) penyelenggaraan kegiatan hiburan dan rekreasi; h) penyelenggaraan pertemuan, perjalanan insentif, konferensi, dan pameran; i) jasa informasi pariwisata; j) jasa konsultan pariwisata; k) jasa pramuwisata; l) wisata tirta; dan m) spa. Ketentuan-ketentuan terbaru secara rinci mengenai standar-standar usaha pariwisata diatur dalam Peraturan Menteri Pariwisata dan Ekonomi Kreatif, diantaranya Nomor 1 tahun 2014 tentang penyelenggaraan sertifikasi usaha pariwisata, Nomor 4 tahun 2014 tentang standar usaha jasa perjalanan wisata, dan Nomor 9 tahun 2014 tentang standar usaha pondok wisata (www.bpkp.co.id).

(6)

5

Indonesia sebagai Negara tujuan pariwisata berkelas dunia, berdaya saing, berkelanjutan, mampu mendorong pembangunan daerah dan kesejahteraan rakyat. Untuk mewujudkan visi pembangunan kepariwisataan nasional ditempuh melalui 4 (empat) misi pembangunan kepariwisataan nasional meliputi pembangungan :

a. Destinasi Pariwisata yang aman, nyaman, menarik, mudah dicapai, berwawasan lingkungan, meningkatkan pendapatan nasional, daerah dan masyarakat;

b. Pemasaran Pariwisata yang sinergis, unggul, dan bertanggung jawab untuk meningkatkan kunjungan wisatawan nusantara dan mancanegara;

c. Industri Pariwisata yang berdaya saing, kredibel, menggerakkan kemitraan usaha, dan bertanggung jawab terhadap lingkungan alam dan sosial budaya; dan

d. Organisasi Pemerintah, Pemerintah Daerah, swasta dan masyarakat, sumber daya manusia, regulasi, dan mekanisme operasional yang efektif dan efisien dalam rangka mendorong terwujudnya Pembangunan Kepariwisataan yang berkelanjutan.

Tujuan pembangunan kepariwisataan nasional adalah :

a. Meningkatkan kualitas dan kuantitas Destinasi Pariwisata

b. Mengkomunikasikan Destinasi Pariwisata Indonesia dengan menggunakan media pemasaran secara efektif, efisien dan bertanggung jawab;

c. Mewujudkan Industri Pariwisata yang mampu menggerakkan perekonomian nasional; dan

d. Mengembangkan Kelembagaan Kepariwisataan dan tata kelola pariwisata yang mampu mensinergikan Pembangunan Destinasi Pariwisata, Pemasaran Pariwisata, dan Industri Pariwisata secara profesional, efektif dan efisien.

Dalam Peraturan Pemerintah RI Nomor 50 Tahun 2011, yang dimaksud dengan:

1. Kepariwisataan adalah keseluruhan kegiatan yang terkait dengan pariwisata dan bersifat multidimensi serta multidisiplin yang muncul sebagai wujud kebutuhan setiap orang dan negara serta interaksi antara wisatawan dan masyarakat setempat, sesama wisatawan, Pemerintah, Pemerintah Daerah, dan pengusaha.

(7)

6

3. Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Nasional (RIPPARNAS) adalah dokumen perencanan pembangunan kepariwisataan nasional untuk periode 15 (lima belas) tahun terhitung sejak tahun 2010 sampai dengan tahun 2025.

4. Daerah Tujuan Pariwisata (Destinasi Pariwisata) adalah kawasan geografis yang berada dalam satu atau lebih wilayah administratif yang didalamnya terdapat Daya Tarik Wisata, Fasilitas Umum, Fasilitas Pariwisata, aksesibilitas, serta masyarakat yang saling terkait dan melengkapi terwujudnya Kepariwisataan.

5. Kawasan Strategis Pariwisata Nasional yang selanjutnya disingkat KSPN adalah kawasan yang memiliki fungsi utama pariwisata atau memiliki potensi untuk pengembangan pariwisata nasional yang mempunyai pengaruh penting dalam satu atau lebih aspek, seperti pertumbuhan ekonomi, sosial dan budaya, pemberdayaan sumber daya alam, daya dukung lingkungan hidup, serta pertahanan dan keamanan. 6. Daya Tarik Wisata adalah segala sesuatu yang memiliki keunikan, keindahan, dan

nilai yang berupa keanekaragaman kekayaan alam, budaya, dan hasil buatan manusia yang menjadi sasaran atau tujuan kunjungan wisatawan.

7. Aksesibilitas Pariwisata adalah semua jenis sarana dan prasarana transportasi yang mendukung pergerakan wisatawan dari wilayah asal wisatawan ke Destinasi Pariwisata maupun pergerakan di dalam wilayah Destinasi Pariwisata dalam kaitan dengan motivasi kunjungan wisata.

8. Prasarana Umum adalah kelengkapan dasar fisik suatu lingkungan yang pengadaannya memungkinkan suatu lingkungan dapat beroperasi dan berfungsi sebagaimana mestinya.

9. Fasilitas Umum adalah sarana pelayanan dasar fisik suatu lingkungan yang diperuntukkan bagi masyarakat umum melakukan aktifitas kehidupan keseharian. 10.Fasilitas Pariwisata adalah semua jenis sarana yang secara khusus ditujukan untuk

mendukung penciptaan kemudahan, kenyamanan, keselamatan wisatawan dalam melakukan kunjungan ke Destinasi Pariwisata.

11.Pemberdayaan Masyarakat adalah upaya untuk meningkatkan kesadaran, kapasitas, akses, dan peran masyarakat, baik secara individu maupun kelompok, dalam memajukan kualitas hidup, kemandirian, dan kesejahteraan melalui kegiatan Kepariwisataan.

(8)

7

13.Kelembagaan Kepariwisataan adalah kesatuan unsur beserta jaringannya yang dikembangkan secara terorganisasi meliputi Pemerintah, Pemerintah Daerah, swasta dan masyarakat, sumber daya manusia, regulasi dan mekanisme operasional, yang secara berkesinambungan guna menghasilkan perubahan ke arah pencapaian tujuan di bidang Kepariwisataan.

14.Organisasi Kepariwisataan adalah institusi baik di lingkungan Pemerintah maupun swasta yang berhubungan dengan penyelenggaraan kegiatan Kepariwisataan.

2.2 Analisis Biplot

2.2.1 Gambaran Umum Analisis Biplot

Analisis Biplot merupakan suatu metode analisis peubah ganda, penjelasan suatu informasi matriks data berukuran � × � yang disajikan dalam bentuk grafik (Johnson & Wichern, 2007, p. 726). Analisis Biplot memerlukan data dari sejumlah objek dan variabel dengan skala pengukuran interval atau rasio. Informasi dari tampilan Biplot adalah:

a. Kedekatan antar objek, digunakan untuk melihat kemiripan karakteristik antar objek. Dua objek dengan karakteristik sama digambarkan sebagai dua titik dengan posisi berdekatan.

b. Keragaman variabel, digunakan untuk melihat apakah ada variabel dengan keragaman yang hampir sama untuk setiap objek. Variabel yang mempunyai keragaman kecil digambarkan sebagai vektor yang pendek, sedangkan variabel dengan keragaman besar digambarkan sebagai vektor yang panjang.

c. Korelasi antar variabel, untuk mengetahui pengaruh satu variabel terhadap variabel yang lain. Dua variabel yang memiliki nilai korelasi positif akan digambarkan sebagai dua garis dengan arah yang sama atau membentuk sudut yang lancip. Sebaliknya, dua variabel dengan korelasi negatif digambarkan sebagai dua garis dengan arah berlawanan atau membentuk sudut tumpul. Dua variabel tidak berkorelasi digambarkan dalam dua garis berarah dengan sudut hampir mendekati 900_.

(9)

rata-8

rata. Objek yang hampir berada di tengah-tengah berarti objek tersebut memiliki nilai dekat dengan rata-rata.

Perhitungan analisis Biplot didasarkan pada dekomposisi nilai singular (Singular Value Decomposition/SVD) matriks data. Istilah “bi” dalam Biplot menyatakan adanya peragaan bersama antar objek dengan variabel, bukan karena tampilan Biplot yang sering ditampilkan dalam dimensi dua

2.2.2 Dekomposisi Nilai Singular

Dekomposisi Nilai Singular (SVD) merupakan suatu metode yang dipergunakan secara luas untuk menguraikan suatu matriks yang berkaitan dengan nilai singularnya. SVD bertujuan untuk memfaktorkan suatu matriks X berukuran � × � yang merupakan matriks variabel ganda yang terkoreksi terhadap nilai rataannya, dengan � adalah banyaknya objek pengamatan dan � adalah banyak peubah menjadi tiga buah matriks. Salah satu matriks merupakan matriks yang unsure-unsurnya adalah nilai singular dari matriks X.

Suatu matriks X , Jolliffe(2002,p. 90-91) dinyatakan sebagai SVD sebagai berikut :

� = � � �� dengan,

1. Matriks U berukuran � × �, L berukuran � × � , dan A berukuran � × �. U dan L

merupakan matriks dengan kolom ortonormal dengan � = [� � ��], yang berkaitan dengan vektor eigen dari matriks ��dan � = [� � ��] dengan

� =�.�_√�, yaitu matriks yang berkaitan dengan vektor eigen dari ��. Syarat yang

harus dipenuhi oleh kedua matriks tersebut adalah �� = �� = .

2. Matriks L merupakan matriks diagonal dengan unsure diagonal utama adalah akar dari nilai eigen matriks ��.

� = [ √� √� ⋱ √� ]

dengan � adalah nilai eigen matriks ��untuk i=1,2, …, r dan � �

� .

(10)

9

Jolliffe(2002,p.90-94),dimisalkan = �� dan � = � −�� dengan � , maka :

� = � � �� _{= ��}�_� −�_��₌ �

dan unsur baris ke-i dan kolom ke-j dari matriks X dapat dinyatakan sebagai:

= ��_ℎ

Pemilihan nilai � pada = �� dan � = � −�� bersifat sembarang dengan syarat � . Pengambilan dua nilai � berguna dalam interpretasi Biplot.

1. Jika nilai � = 0 diperoleh = �� = �dan � = � −�� = � �� maka

��_{� =} � � �

= ��_� �

= � Sehingga diperoleh:

a. � = � − � dengan � banyak objek pengamatan dan � adalah matriks kovarians variabel ke-i dan variabel ke-j.

b. ‖ ‖ = √� − � dengan � = √ � menggambarkan keragaman variabel ke-i. c. Korelasi antar variabel ke-i dan variabel ke-j dijelaskan oleh cosines sudut antara

dan , missal sudut yang terbentuk adalah , yaitu

c�s � = �

‖ ‖ ‖ ‖= �

√ � √ � = �

d. Jika X berpangkat � maka

[ − ]��− _{[ − ] = � − ( − )}�_{( − )}

Terlihat bahwa jarak mahalanobis sebanding dengan jarak Euclid. Ini menunjukkan bahwa jarak Euclid mampu menggambarkan objek pengamatan seperti data pengamatan yang sesungguhnya.

2. Jika nilai � = 1 diperoleh = �� = ��dan �= � −�� = �� maka

��_{� =} � � �

= ��_� �

= �

(11)

10

2.3 Analisis Gerombol (Cluster Analysis)

Analisis gerombol (Cluster Analysis) merupakan salah satu analisis peubah ganda yang digunakan untuk mengelompokkan objek-objek pengamatan berdasarkan karakteristik peubah-peubah yang diamati.Tujuan utama analisis gerombol adalah mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik, Johnson & Wichern(2007) dan Hair,et al(2007). Objek tersebut akan diklasifikasikan ke dalam satu atau beberapa cluster sehingga objek-objek yang berada dalam satu cluster akan mempunyai kemiripan satu dengan yang lain. Homogenitas (kesamaan) yang tinggi antar anggota dalam cluster (within cluster) dan heterogenitas (perbedaan) yang tinggi antar cluster satu dengan cluster lainnya (between cluster) merupakan dua hal yang harus dimiliki sebuah cluster agar dapat dikatakan cluster tersebut baik, Brown, et al(2012), Izenman(2008), Tabachnik & Fidell(2007).

Tahapan penggerombolan dapat disajikan dalam bentuk diagram pohon (dendogram) yang memungkinkan penelusuran penggerombolan objek-objek yang diamati dengan lebih mudah dan informatif.Hal yang perlu diperhatikan dalam cluster analysis diantaranya:1) himpunan objek yang ingin dicluster, 2) peubah yang diamati (peubah indikator), 3) skala peubah (nominal, ordinal, interval dan rasio), 4) ukuran kemiripan dan ketakmiripan, dan 5) teknik penggerombolan/pengelompokan.

Misalkan r dan s adalah dua objek pada ruang dimensi-p dan drs menunjukkan

ukuran ketakmiripan dua objek tersebut, maka drs memenuhi kondisi sebagai berikut :

1. drs≥ 0 untuk setiap objek r dan s : ukuran tidak pernah negatif

2. drs = 0 jika dan hanya jika r = s: ukuran bernilai nol bila objek r sama dengan objek s

3. drs = dsr : ukuran bersifat simetris

Ukuran ketakmiripan yang sering digunakan adalah jarak Euclidean antara dua objek. Misalkan terdapat n objek dengan p peubah dalam matriks X berukuran n x p maka jarak Euclidean antara objek ke r dan ke-s adalah:

� = [∑ −

�

=

]

Dengan drs menyatakan jarak objek ke-r dan objek ke-s, xrk menyatakan nilai amatan pada

objek ke-r dan peubah ke-k, dan xsk menyatakan nilai amatan pada objek ke-s dan peubah

ke-k. Hasil ukuran jarak ini kemudian disusun ke dalam matriks jarak.

(12)

11

diinginkan belum diketahui. Sedangkan teknik tak berhirarki digunakan bila banyaknya cluster yang diinginkan telah diketahui. Secara umum langkah-langkah yang digunakan pada teknik berhirarki adalah:

1. Mulai dengan n gerombol, di mana tiap cluster hanya mengandung objek tunggal dan sebuah matriks jarak (kemiripan) D=(dik)

2. Cari matriks jarak untuk pasangan cluster paling mirip. Jarak antara cluster r dan s yang paling mirip menjadi drs

3. Gabung cluster r dan s ke dalam cluster baru (rs). Perbarui elemen dalam matriks jarak dengan:(a) hapus baris dan kolom yang menghubungkan cluster r dan s, (b) tambahkan sebuah baris dan kolom yang memberi jarak antara gerombol (rs) dan cluster yang tersisa

4. Ulangi langkah 2 dan 3 sampai n-1 kali sehingga semua objek terbentuk dalam satu cluster. Catat identitas dan level jarak (kemiripan) pada cluster yang digabung.

Metode penggabungan/pautan dalam cluster analysis antara lain single linkage, complete linkage, average linkage, ward, dan centroid. Teknik dasar masing-masing metode pautan secara singkat diuraikan sebagai berikut.

a) Single linkage

Metode pautan ini didasarkan pada jarak minimum yang sering disebut pendekatan tetangga terdekat (nearest-neighbor). Jarak minimum antara cluster dengan cluster lain misalkan cluster dituliskan sebagai:

� = �i�{��, ��}

dengan �_� dan �_� secara berturut-turut adalah jarak dari cluster ke cluster dan dari cluster ke cluster cluster , _� merupakan jarak terdekat antara cluster dan serta cluster dan (Johnson, 2007). Sebagai contoh misalkan dimiliki matriks jarak Euclidean D, dengan elemen-elemen matriks sebagai berikut:

D = � =

[ ]

maka cluster dengan jarak terdekat adalah cluster 3 dan 5 pertama bergabung/terpaut menjadi cluster baru yaitu cluster (35), selanjutnya dilakukan perhitungan matriks jarak baru. Elemen-elemen matriks jarak baru dihitung dengan perhitungan:

(13)

12

� = �i�{� , � } = �i�{ , } = � = �i�{� , � } = �i�{ , } =

sehingga diperoleh matriks baru berikut.

� =

[ ]

Prosedur ini akan dilakukan sampai semua pasangan gerombol dengan jarak minimum diperoleh dan bergabung menjadi satu gerombol. Hasil perhitungan akan digambarkan dalam bentuk dendogram.

b) Complete linkage

Metode complete linkage memiliki kemiripan dengan metode single linkage akan tetapi dalam pembentukan matriks jarak baru didasarkan pada jarak maksimum. Metode ini sering disebut pendekatan tetangga terjauh (furthest-neighbor) atau metode diameter. Jarak maksimum antara dengan kelompok lain yaitu kelompok dituliskan sebagai:

� = �ax{��, ��}

Dari contoh matriks jarak D sebelumnya, setelah terjadi pautan pada jarak terdekat pertama yaitu cluster 3 dan 5, selanjutnya ditentukan matriks jarak baru dengan elemen-elelmen:

� = �ax{� , � } = �ax{ , } = � = �ax{� , � } = �ax{ , } =

� = �ax{� , � } = �ax{ , } =

sehingga diperoleh matriks jarak baru berikut.

� =

[ ]

Prosedur ini akan dilakukan sampai semua pasangan cluster bergabung menjadi satu cluster.

c) Average linkage

(14)

13

terkecil. Jarak rata – rata antara dengan kelompok lain yaitu kelompok dituliskan sebagai:

�

=

∑ ∑ ��

� ��

dengan �_� adalah jarak obyek � (pada cluster dan cluster dengan cluster tersebut membentuk cluster tunggal ), dengan obyek pada cluster , � dan �_� secara berturut–turut merupakan obyek-obyek dalam cluster dan (Johnson, 2007)

Pembentukan matriks jarak baru dari contoh matriks jarak D sebelumnya setelah cluster 3 dan 5 terpaut sebagai berikut:

� = � + � = + =

� =� + � = + = ,

sehingga diperoleh matriks baru berikut.

� = [

, ,

]

Prosedur ini akan dilakukan sampai semua pasangan cluster bergabung menjadi satu. d) Ward

Metode ward adalah metode yang menggabungkan dua cluster dengan banyak pengamatan yang kecil. Jarak antar cluster yang digunakan dalam metode ini adalah jumlah kuadrat antara pasangan cluster tersebut berdasarkan jumlah semua variabel dari masing-masing cluster. Jika merupakan kombinasi kelompok dan kelompok , dengan jumlah jarak cluster dituliskan sebagai:

�� = � − ̅ ′ _{� − ̅}

�� = (� − ̅ )′(� − ̅ )

(15)

14

BAB 3. TUJUAN DAN MANFAAT PENELITIAN

3.1 Tujuan Penelitian

Tujuan jangka panjang yang ingin diperoleh adalah hasil penelitian ini dapat dijadikan rekomendasi dalam menentukan teknik pengambilan sampel yang tepat terhadap kabupaten/kota di Provinsi Bali apabila dilakukan penelitian-penelitian bidang pariwisata lebih lanjut. Hasil penelitian ini juga menunjukkan hubungan kedekatan antar kelompok kabupaten/kota dengan jenis usaha pariwisata pencirinya, dapat dijadikan dasar penetapan kebijakan terhadap usaha pariwisata yang perlu mendapatkan perhatian khusus dari pemerintah daerah jika menginginkan karakteristik usaha pariwisata daerahnya seperti usaha pariwisata daerah acuan/teladan. Penelitian ini juga meningkatkan pengetahuan dan ketrampilan mahasiswa menerapkan analisis statistika dalam merumuskan dan menyelesaiakan permasalahna real di masyarakat, khususnya bidang pariwisata.

Berdasarkan rumusan masalah yang ditetapkan, maka tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah :

a. Mengklasifikasikan kabupaten/kota di Provinsi Bali berdasarkan jenis-jenis usaha pariwisata

b. Mengetahui banyaknya kelompok yang terbentuk dari kabupaten/kota di Provinsi Bali berdasarkan jenis-jenis usaha pariwisata;

c. Mengetahui jenis usaha pariwisata apa yang mencirikan masing-masing kelompok kabupaten/kota di Provinsi Bali

d. Memberi rekomendasi jenis usaha pariwisata apa yang perlu mendapat perhatian serius pada masing-masing kelompok kabupaten/kota.

e. Mengetahui hubungan kedekatan antar kelompok kabupaten/kota berdasarkan jenis usaha pariwisata pencirinya.

3.2 Manfaat Penelitian

(16)

15

Selain informasi di atas, hasil penelitian ini juga dapat dijadikan rekomendasi dalam teknik pengambilan sampel untuk penelitian bidang pariwisata lebih lanjut, yang melibatkan jenis usaha pariwisata di Provinsi Bali. Keterbatasan waktu dan dana dalam penelitian, seringkali membuat peneliti tidak melakukan observasi pada seluruh anggota populasi penelitian, tetapi hanya mengambil sebagian populasi yang disebut sampel. Sampel yang baik adalah sampel yang dapat mewakili populasi yang menjadi pusat perhatian peneliti. Informasi mengenai kelompok-kelompok kabupaten/kota di Provinsi Bali akan membantu dalam menetapkan kabupaten/kota mana saja yang harus dipilih agar dapat mewakili Provinsi Bali secara keseluruhan.

Dengan demikian manfaat penelitian ini antara lain adalah:

1. Mengetahui kabupaten/kota yang memiliki karakteristik jenis usaha pariwisata yang homogen sehingga tergabung menjadi satu kelompok.

2. Dapat dijadikan pedoman dalam penetapan kebijakan yang tepat mengenai jenis usaha pariwisata pada masing-masing kabupaten/kota.

3. Dapat dijadikan rekomendasi dalam penetapan teknik pengambilan sampel yang tepat pada penelitian bidang pariwisata lebih lanjut.

(17)

16

BAB 4. METODE PENELITIAN

4.1. Desain Penelitian

Berawal dari motivasi penelitian, analisis situasi hingga memperoleh rumusan permasalahan dan tujuan yang ingin dicapai, dirancang desain penelitian secara rinci. Disain pengumpulan data, peringkasan data, analisis data, interpretasi hasil analisis, dan merumuskan hasil kesimpulan yang merupakan jawaban dari tujuan penelitian yang ditetapkan. Desain dan tahapan penelitian digambarkan dalam Gambar 4.1

Dalam tahapan pengumpulan data ditetapkan variabel-variabel penelitian yang diamati, mencakup skala pengukuran variabel, instrumen penelitian, dan lokasi pengambilan data. Tahapan pengumpulan data dalam penelitian survei ini membutuhkan kerja keras dan pantang menyerah, karena data yang diperlukan belum tentu tersedia atau sudah terekam secara lengkap dalam satu direktori data. Seperti data mengenai usaha pariwisata, beberapa lokasi sumber data yang perlu ditetapkan diantaranya dinas pariwisata provinsi bali, dan dinas pariwisata daerah kabupaten/kota. Juga perlu dilakukan pengecekan silang antara data yang tercatat di tingkat provinsi dan data di daerah kabupaten/kota. Rancangan penelitian untuk mengetahui pengelompokan kabupaten/kota serta posisi antar kelompok mengikuti bagan alir pada Gambar 4.2.

(18)

17

Gambar 4.2. Rancangan Penelitian

4.2 Populasi Penelitian

Data tentang usaha pariwisata yang terdapat di setiap kabupaten/kota menjadi pusat perhatian dalam penelitian ini, dan berdasarkan data tersebut diadakan pengklasifikasian kabupaten/kota dengan karakteristik yang sangat homogen dalam satu kelompok. Sebaliknya, kabupaten/kota dengan karakteristik yang jauh berbeda akan berada pada kelompok yang berbeda. Populasi yang ditetapkan dalam penelitian ini adalah jenis-jenis usaha pariwisata yang ada pada tiap kabupaten/kota di Provinsi Bali.

(1)

Rumusan Masalah dan Tujuan Penelitian

 Berapa banyak kelompok kabupaten/kota di provinsi bali

 Kabupaten/kota anggota dalam masing-masing kelompok

 Jenis usaha pariwisata yang mencirikan tiap kelompok

(2)

Penetapan Variabel Penelitian

 Jumlah jenis usaha pariwisata pada kabupaten/kota

(3)

Pengumpulan Data

 Data mengenai jumlah tiap usaha pariwisata di kabupaten/kota dicatat dari Dinas Pariwisata Kabupaten/Kota atau Provinsi Bali

(4)

Analisis Data dan Interpretasi

 Analisis Cluster dan Analisis Biplot untuk pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan jenis usaha pariwisata

 Interpretasi hasil analisis

Kelompok Kabupaten/Kota dan

anggotanya, jenis usaha pariwisata

(19)

18

4.3 Variabel dan Instrumen Penelitian

Variabel-variabel yang menjadi objek kajian dalam penelitian ini merupakan kuantitas atau jumlah tiap-tiap jenis usaha pariwisata yang ada pada tiap kabupaten/kota di Provinsi Bali. Usaha pariwisata yang didefinisikan dalam penelitian ini adalah usaha pariwisata yang tertuang dalam PP N0. 10 Tahun 2009, sehingga variabel penelitian ini meliputi :

1. Jumlah daya tarik wisata yang ada di kabupaten/kota 2. Jumlah kawasan wisata yang ada di kabupaten/kota

3. Jumlah usaha jasa transportasi wisata yang ada di kabupaten/kota 4. Jumlah usaha jasa perjalanan wisata yang ada di kabupaten/kota

5. Jumlah usaha jasa makanan dan minuman (Bar – Restoran) di kabupaten/kota 6. Jumlah usaha penyediaan akomodasi yang ada di kabupaten/kota

7. Jumlah usaha penyelenggaraan kegiatan hiburan dan rekreasi di kabupaten/kota 8. Jumlah usaha penyelenggaraan pertemuan, perjalanan insentif, konferensi, dan

pameran yang ada di kabupaten/kota

9. Jumlah usaha jasa informasi pariwisata yang ada di kabupaten/kotaa 10.Jumlah usaha jasa konsultan pariwisata yang ada di kabupaten/kota 11.Jumlah usaha jasa pramuwisata yang ada di kabupaten/kota

12.Jumlah usaha wisata tirta yang ada di kabupaten/kota 13.Jumlah usaha spa yang ada di kabupaten/kota

(20)

19

Tabel 4.1

Hubungan antara variabel-variabel penelitian, instrumen penelitian, teknik validasi instrumen, dan sumber data

Variabel Penelitian Instrumen

Penelitian

Teknik Validasi Instrumen

Sumber Data

(1) (2) (3) (4)

Jumlah daya tarik wisata  Tabulasi data  Expert judgement

 Dinas Pariwisata Daerah/Provinsi

 Studi literature Jumlah kawasan wisata  Tabulasi data  Expert

judgement

 Studi literature Jumlah usaha jasa

transportasi wisata 

Tabulasi data  Expert judgement

perjalanan wisata 

 Studi literature Jumlah usaha jasa makanan

dan minuman (Bar –

Restoran) di kabupaten/kota

 Tabulasi data  Expert judgement

 Studi literature Jumlah usaha penyediaan

akomodasi 

 Studi literature Jumlah usaha

penyelenggaraan kegiatan hiburan dan rekreasi

 Studi literature Jumlah usaha

penyelenggaraan pertemuan, perjalanan insentif,

konferensi, dan pameran

 Studi literature

Jumlah usaha jasa informasi pariwisata 

 Studi literature Jumlah usaha jasa konsultan

pariwisata 

pramuwisata 

 Studi literature Jumlah usaha spa  Tabulasi data  Expert

judgement

(21)

20

4.4 Teknik Analisis Data

Data penelitian yang merupakan jumlah jenis-jenis usaha pariwisata pada tiap kabupaten/kota disajikan secara grafik untuk memberikan informasi secara visual mengenai kondisi dan perbandingan mengenai jumlah usaha-usaha pariwisata yang tersedia di kabupaten/kota. Selanjutnya dilakukan analisis statistika inferensia yaitu analisis Biplot dan analisis Cluster dengan bantuan software statistika (Minitab 17).

(22)

21

BAB 5. HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Statistika Deskriftif Data Penelitian

Data penelitian yang diperoleh dari kantor Dinas Pariwisata Daerah Kabupaten/Kota dan Provinsi Bali direkapitulasi dan diperoleh hasil rekap data dinasi pariwisata daerah kabupaten/kota serta data direktori Provinsi Bali.

Tabulasi data usaha pariwisata di kabupaten/kota provinsi Bali menunjukkan bahwa usaha penyedia akomodasi dan usaha jasa makanan dan minuman adalah jenis usaha pariwisata dengan jumlah unit yang jauh lebih besar dibanding usaha lainnya. Kedua usaha tersebut tersedia dan berkembang pesat di seluruh kabupaten/kota di Provinsi Bali. Modus data penelitian adalah usaha jasa makanan dan minuman (bar & restaurant) di Kabupaten Badung. Jika dilihat berdasarkan jenis usaha pariwisata maka usaha penyedia akomodasi adalah usaha terbanyak di Provinsi Bali. Usaha penyelenggaraan pertemuan, perjalanan insentif, konferensi, dan pameran hanya terdapat di kota Denpasar dan kabupaten Badung dengan jumlah sangat kecil dan merupakan usaha dengan jumlah paling sedikit di Provinsi Bali. Demikian juga usaha jasa pramuwisata hanya tersedia di kota Denpasar, kabupaten Badung, dan kabupaten Gianyar. Di Kabupaten Bangli, jenis usaha pariwisata yang paling besar jumlahnya adalah daya tarik wisata, walaupun bila dilihat dari jenis usaha daya tarik wisata, jumlah usaha daya tarik wisata yang terbesar di Bali terdapat di Kabupaten Gianyar.

Terdapat empat jenis usaha pariwisata (variabel) yang tidak disertakan dalam analisis karena variabel tersebut belum tercatat di seluruh Kabupaten/Kota. Jenis usaha pariwisata tersebut adalah usaha penyelenggaraan kegiatan hiburan dan rekreasi, usaha jasa informaasi pariwisata, usaha jasa konsultan pariwisata, dan usaha spa, sementara hanya tercatat di kabupaten Badung dan kota Denpasar.

(23)

22

Tabel 5.1. Statistika Deskriptif Usaha Pariwisata

Sumber: data diolah (2015)

Nilai tengah (mean) dan simpangan baku (stdev) merupakan ukuran pemusatan dan penyebaran dari jumlah usaha pariwisata di Provinsi Bali. Sebagian besar keberadaan usaha pariwisata tidak merata di seluruh kabupaten/kota, nilai simpangan baku yang sangat besar, lebih besar dari nilai tengah menunjukkan bahwa perbedaan jumlah usaha pariwisata antar satu kabupaten/kota dengan kabupaten lainnya sangat besar. Hal ini dimungkinkan karena jarak antar kabupaten/kota di Provinsi Bali cukup dekat sehingga banyak usaha pariwisata masih terpusat di sekitar pusat kota provinsi (Denpasar, Badung, dan Gianyar). Misalkan wisatawan yang ingin berwisata ke kawasan wisata Bangli, Klungkung, Karangasem, Tabanan, Jembrana, atau Buleleng berangkat dari pusat kota provinsi atau sekitarnya, menggunakan jasa transportasi wisata menuju kawasan wisata tersebut dan setelahnya kembali dan menggunakan jasa akomodasi di pusat kota dan sekitarnya.

Untuk melihat adanya ketergantungan antara Daerah (Kabupaten/Kota) dan jenis usaha pariwisata, dilakukan uji Khi Kuadrat (Chi-Square) yang disajikan dalam tabel 5.2

Tabel 5.2 Uji Ketergantungan antara Daerah dan Usaha Pariwisata

Uji Nilai Statistik Uji Derajat Bebas Nilai Signifikansi Pearson Chi-Square 2267.343a ₆₄ _.000

Likelihood Ratio 1842.185 64 .000 Linear-by-Linear Association 2.006 1 .157 N of Valid Cases 6852

Sumber : data diolah (2015)

Uji Khi Kuadrat memperlihatkan bahwa karakteristik usaha pariwisata dan daerah (kabupaten/kota) di provinsi Bali saling bergantung (tidak saling bebas). Hal ini

Usaha Nilai

(24)

23

berarti pada suatu Kabupaten/Kota berkembang satu atau beberapa jenis usaha pariwisata (tidak seluruh jenis usaha pariwisata), atau jenis usaha pariwisata tertentu berkembang hanya di satu atau beberapa Kabupaten/Kota (tidak pada seluruh kabupaten/kota) di Provinsi Bali.

Normalitas data untuk daerah kabupaten/kota dan jenis usaha pariwisata dapat dilihat pada dua indikator yaitu indeks Skewness (kemiringan kurva) dan indeks Kurtosis (keruncingan kurva) seperti tertuang dalam tabel 5.3.

Tabel 5.3 Indeks Skewness dan Kurtosis Data Penelitian

N Sum Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Std.

Error

Statistic Std. Error DAERAH 6852 20957 1.110 .030 .082 .059 USAHA 6852 36984 -.619 .030 4.150 .059 Valid N

(listwise)

6852

Sumber: data diolah (2015)

Indeks skewness untuk daerah (Kabupaten/Kota) adalah 1.110:0.030=3, sedangkan untuk jenis usaha pariwisata didapatkan nilai -0.619:0.030= -20.64 Karena kedua indeks tidak berada dalam rentang [-2,00;2.00] maka dapat dikatakan dari sudut kemiringan kurva, data tidak berdistribusi normal. Indeks kurtosis untuk daerah (Kabupaten/Kota) sebesar 0.082:0.059 = 1.39, sedangkan untuk usaha pariwisata didapatkan nilai 4.150:0.059=70.34. Angka ini menunjukkan, bila pusat perhatian pada daerah (Kabupaten/Kota), pada dasarnya data dapat dikatakan berdistribusi normal. Asumsi kenormalan data diperlukan dalam analisis Biplot.

5.2 Klasifikasi Kabupaten/Kota Di Provinsi Bali

Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Bali berdasarkan variable jumlah msing-masing jenis usaha pariwisata yang terdapat di kabupaten/kota dengan menggunakan teknik cluster berhierarki jarak kedekatan Euclidean dianalisis pada metode pautan single linkage, complete linkage, average linkage, dan ward. Penetapan cluster yang terbentuk didasarkan pada tingkat similarity 80%, dengan pertimbangan nilai tersebut memberikan tingkat kemiripan yang sangat tinggi dalam perkembangan jumlah usaha pariwisata pada kabupaten/kota di provinsi Bali.

(25)

24

pautan yang lain memberikan enam cluster kabupaten/kota. Berikut diuraikan secara terpisah hasil-hasil pengelompokan pada masing-masing metode pautan.

5.2.1 Hasil Pengelompokan Metode Single Linkage

Metode single linkage yang mendasarkan pembentukan matriks jarak baru berdasarkan jarak minimum masing-masing anggota suatu cluster ke cluster lainnya. Hasil analisis cluster teknik hierarkhi dengan metode pautan tunggal (single linkage) untuk pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Bali berdasarkan jenis usaha pariwisata dapat digambarkan dalam Gambar 5.1 dan Gambar 5.2. dan tahapan proses diuraikan pada Tabel 5.4.

Gambar 5.1. Dendogram Kabupaten/Kota Provinsi Bali pada Tingkat Similirity

Gambar 5.2. Dendogram Kabupaten/Kota Provinsi Bali pada Jarak Euclidean

Karangasem Buleleng Bangli Jembrana Klungk ung Tabanan Giany ar Badung Denpasar 27.68 51.79 75.89 100.00 Observations S im ila ri ty

Cluster Kabupaten/Kota di Provinsi Bali

Karangasem Buleleng Bangli Jembrana Klungkung Tabanan Gianyar Badung Denpasar 5.18 3.45 1.73 0.00 Observations D is ta n c e

(26)

25

Tabel 5.4 Tahapan Pengelompokan Metode Single Linkage

Number of obs. Number of Similarity Distance Clusters New in new Step clusters level level joined cluster cluster 1 8 92.6782 0.52465 4 8 4 2

2 7 86.8664 0.94110 6 7 6 2 3 6 86.8288 0.94379 4 5 4 3

4 5 81.1095 1.35362 4 9 4 4

5 4 80.8987 1.36872 4 6 4 6 6 3 54.0916 3.28961 3 4 3 7

7 2 46.5107 3.83282 2 3 2 8

8 1 27.6823 5.18199 1 2 1 9

Sumber: hasil olahan Minitab 17

Gambar 5.1, Gambar 5.2, dan Tabel 5.4 memperlihatkan proses pengelompokan metode pautan tunggal (single linkage), yaitu Kabupaten Tabanan dan Klungkung memiliki karakteristik usaha pariwisata yang paling dekat sehingga bergabung pertama kali pada tingkat similarity 92,678% dan jarak Euclidean 0,525 dinamakan kelompok (Tabanan-Klungkung). Kabupaten Buleleng dan Karangasem selanjutnya bergabung pada tingkat similarity 86,866% dan jarak Euclidean 0,941 membentuk kelompok (Buleleng-Karangasem). Pada tingkat similarity 86,829% dan jarak Euclidean 0,944 terjadi penggabungan Kabupaten Jembrana dengan kelompok (Tabanan-Klungkung) membentuk kelompok (Jembrana-Tabanan-Klungkung). Selanjutnya Kabupaten Bangli bergabung dengan kelompok(Jembrana-Tabanan-Klungkung) pada similarity 81,110% dan jarak Euclidean 1,354 membentuk kelompok (Jembrana-Tabanan-Klungkung-Bangli). Kelompok kabupaten (Jembrana-Tabanan-Klungkung-Bangli) bergabung dengan kelompok (Buleleng-Karangasem) pada tingkat similarity 80,899% dan jarak Euclidean 1,369 selanjutnya dinamakan kelompok 4. Kabupaten Gianyar bergabung dengan kelompok 4 pada similarity 54,092% dan jarak Euclidean 3,290. Terlihat penurunan tingkat similarity yang sangat tajam sehingga diputuskan tidak dilakukan penggabungan antara Kabupaten Gianyar dengan kelompok 4.

(27)

26

dan Kabupaten Gianyar dengan karakteristiknya masing-masing, sedangkan pada keenam kabupaten lainnya usaha pariwisata belum berkembang secara maksimal, hanya jenis usaha pariwisata tertentu saja yang telah mengalami perkembangan. Misalkan di Bangli usaha daya tarik wisata yang menonjol, dan di Buleleng usaha penyedia akomodasi yang lebih berkembang dibanding usaha lainnya.

Tiga kelompok masing-masing dengan satu anggota yaitu Kota Denpasar, Kabupaten Badung, dan Kabupaten Gianyar tidak dapat ditentukan usaha apa yang bersifat dominan. Pada kelompok 4 yang terdiri dari enam kabupaten lainnya, untuk melihat usaha pariwisata yang bersifat dominan didasarkan pada nilai simpangan baku terbesar dari masing-masing usaha pariwisata pada kelompok tersebut. Nilai simpangan baku terbesar dari usaha pariwisata pada kelompok 4 adalah sebesar 168,4 yaitu usaha penyedia akomodasi sehingga dapat dikatakan bahwa usaha pariwisata yang bersifat dominan pada kelompok 4 adalah usaha penyedia akomodasi.

Kedekatan antar cluster/ kelompok kabupaten/kota yang terbentuk berdasarkan jarak antar kelompok diuraikan dalam tabel 5.5.

Tabel 5.5. Jarak antar kelompok

Kelompok 1 (Denpasar) Kelompok 2 (Badung) Kelompok 3 (Gianyar) Kelompok 4 (6 Kab. lain) Kelompok 1 0 5.18365 7.18214 6.53654 Kelompok 2 5.18365 0 3.84932 4.85737 Kelompok 3 7.18214 3.84932 0 3.23829 Kelompok 4 6.53654 4.85737 3.23829 0 Sumber: data diolah (2015)

Jarak antar kelompok memperlihatkan bahwa kondisi usaha pariwisata kelompok 4 (Jembrana-Tabanan-Buleleng-Bangli-Klungkung-Karangasem) paling dekat dengan Kabupaten Gianyar. Kabupaten Badung juga paling dekat dengan Kabupaten Gianyar. Kota Denpasar paling dekat dengan Kabupaten Badung. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi usaha pariwisata Kota Denpasar berkembang lebih pesat dibanding kabupaten lainnya dilihat dari jaraknya yang paling jauh dari kelompok lainnya, kondisi usaha pariwisata yang paling dekat dengan Kota Denpasar adalah Kabupaten Badung.

5.2.2 Hasil Pengelompokan Metode Complete Linkage, Average Linkage, dan Ward

(28)

27

digambarkan secara ringkas pada Gambar 5.3, Gambar 5.4, dan Gambar 5.5. Nilai-nilai similarity dan jarak Euclideannya diuraikan pada Tabel 5.6, Tabel 5.7, dan Tabel 5.8.

Gambar 5.3. Dendogram Cluster Kabupaten/Kota Metode Complete Linkage Tabel 5.6 Tahapan Pengelompokan Metode Complete Linkage

Number of obs. Number of Similarity Distance Clusters New in new Step clusters level level joined cluster cluster 1 8 92.6782 0.52465 4 8 4 2 2 7 86.8664 0.94110 6 7 6 2

3 6 84.7208 1.09484 4 5 4 3

4 5 67.1190 2.35612 4 9 4 4

5 4 50.4445 3.55095 3 6 3 3 6 3 47.6954 3.74794 3 4 3 7

7 2 27.6823 5.18199 1 2 1 2

8 1 0.0000 7.16559 1 3 1 9

Gambar 5.4. Dendogram Cluster Kabupaten/Kota dengan Metode Average Linkage

Bangli Jembrana Klungkung Tabanan Karangasem Buleleng Gianyar Badung Denpasar 0.00 33.33 66.67 1 00.00 Observations S im il a ri ty

Dendogram Cluster Complete Linkage

Karangasem Buleleng Bangli Jembrana Klungkung Tabanan Gianyar Badung Denpasar 8.81 39.21 69.60 1 00.00 Observations S im il a ri ty

(29)

28

Tabel 5.7 Tahapan Pengelompokan Metode Average Linkage

2 7 86.8664 0.94110 6 7 6 2 3 6 85.7748 1.01932 4 5 4 3

4 5 75.1785 1.77861 4 9 4 4

5 4 66.1832 2.42318 4 6 4 6 6 3 51.1757 3.49855 3 4 3 7

7 2 32.6185 4.82828 2 3 2 8

8 1 8.8138 6.53403 1 2 1 9

Gambar 5.5. Dendogram Cluster Kabupaten/Kota dengan Metode Ward

Tabel 5.8 Tahapan Pengelompokan Metode Ward

2 7 86.8664 0.94110 6 7 6 2 3 6 85.7748 1.01932 4 5 4 3

4 5 75.1785 1.77861 4 9 4 4

5 4 66.1832 2.42318 4 6 4 6 6 3 51.1757 3.49855 3 4 3 7

7 2 32.6185 4.82828 2 3 2 8

8 1 8.8138 6.53403 1 2 1 9

Karangasem Buleleng Bangli Jembrana Klungkung Tabanan Gianyar Badung Denpasar -37.72 8.1 9 54.09 1 00.00 Observations S im il a ri ty

(30)

29

Hasil pengelompokan ketiga metode pautan menghasilkan 6 cluster/kelompok yang sama pada tingkat similarity sekitar 85%. Kelompok 4 pada metode single linkage terbagi menjadi tiga kelompok yaitu kelompok Kabupaten (Buleleng-Karangasem), kelompok Kabupaten (Tabanan-Klungkung-Jembrana), dan Bangli terpisah menjadi kelompok dengan anggota tunggal. Secara rinci dari enam kelompok yang terbentuk, empat kelompok beranggota tunggal yaitu Kota Denpasar, Kabupaten Badung, Kabupaten Gianyar, Kabupaten Bangli, Kelompok 5: Kabupaten (Buleleng-Karangasem), dan Kelompok 6: Kabupaten (Tabanan-Klungkung-Jembrana). Pada metode single linkage, apabila ditetapkan terbentuk enam kelompok kabupaten/kota juga akan menghasilkan pengelompokan yang sama dengan tingkat similarity yang lebih besar yaitu sebesari 86,83%. Sebaliknya, jika pada ketiga metode yang lain ditetapkan banyak kelompok kabupaten kota yang terbentuk adalah 4 kelompok seperti hasil pengelompokan pada metode single linkage, maka akan terbentuk 4 kelompok yang sama namun tingkat similarity yang dihasilkan ketiga metode jauh lebih kecil yaitu: complete linkage sebesar 50,44%, average lingkage sebesar 66,18%, dan metode ward sebesar 66,18%. Hal ini menunjukkan bahwa analisis cluster hierarki untuk klasifikasi kabupaten/kota di provinsi Bali menurut jenis usaha pariwisata yang terbaik diperoleh dengan metode pautan single linkage.

5.3 Klasifikasi Kabupaten/Kota di Provinsi Bali dengan Analisis Biplot

Analisis Biplot merupakan analisis deskriptif multivariate yang menyajikan informasi secara bersama-sama sejumlah obyek pengamatan (baris) dan beberapa variable (kolom) dari suatu matriks data dalam suatu plot pada bidang datar (dimensi dua/ R2). Analisis biplot ini akan representatif apabila keragaman data yang mampu diterangkan oleh kedua komponen utama pertama lebih dari 70%.

Data penelitian yang mencakup 9 objek kabupaten/kota dengan 9 usaha pariwisata sebagai variabel penelitian, keragaman data yang mampu dijelaskan oleh kedua komponen utama pertama sebesar 90,0% sehingga analisis biplot sangat representatif untuk melihat karakteristik usaha pariwisata pada tiap kabupaten/kota di Provinsi Bali.

(31)

[image:31.595.127.476.70.297.2]

30

Gambar 5.6 Posisi Kabupaten/Kota menurut Usaha Pariwisata

[image:31.595.146.494.512.734.2]

Posisi kabupaten Buleleng dan Karangasem sangat dekat, demikian juga posisi kabupaten Tabanan, Klungkung, Jembrana, dan Bali juga berdekatan. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi atau karakteristik usaha pariwisata kabupaten Buleleng sangat dekat dengan Karangasem, demikian pula Tabanan, Klungkung, Jembrana, dan Bangli. Kabupaten Gianyar, Badung, dan kota Denpasar posisinya jauh terpisah dari keenam kabupaten lainnya, menunjukkan karakteristik pariwisata ketiga kabupaten/kota tersebut jauh berbeda dibandingkan keenam kabupaten lainnya. Pengelompokan kabupaten/kota di Provinsi Bali berdasarkan karakteristik usaha pariwisata ditunjukkan Gambar 5.7.

(32)

31

Pengelompokan tersebut sama dengan hasil pengelompokan dengan analisis Cluster metode single linkage. Empat kelompok yang terbentuk yaitu kota Denpasar, kabupaten Gianyar, dan kabupaten Badung merupakan kelompok dengan anggota tunggal dan keenam kabupaten lainnya menjadi satu kelompok (kelompok 4).

[image:32.595.128.476.322.543.2]

Keragaman masing-masing usaha pariwisata dalam analisis biplot dapat dilihat dari panjang vektor variabel yang dibentuk, semakin panjang vektor menunjukkan tingkat keragaman yang semakin besar. Korelasi antar peubah ditunjukkan oleh besar sudut yang dibentuk oleh dua vektor variabel. Suduit lancip menunjukkan korelasi positif, sudut tumpul menyatakan korelasi negatf, sedang sudut siku-siku menunjukkan tidak ada korelasi antar kedua variabel. Besar keragaman dan korelasi usaha pariwisata dipresentasikan dalam Gambar 5.8, nilai keragamannya dilihat dari nilai standar deviasi pada tabel 5.1 sedangkan nilai korelasi antar usaha pariwsata dalam Tabel 5.9.

Gambar 5.8 Hubungan Antar Variabel Usaha Pariwisata

Tabel 5.9 Korelasi antar Usaha Pariwisata

Usaha X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9

X1 1

X2 -0.114 1

X3 -0.284 -0.176 1

X4 -0.153 -0.005 0.929 1

X5 0.277 0.403 0.459 _0.738 1

X6 0.454 0.670 0.119 0.393 _0.865 1

X7 -0.298 -0.146 _0.995 _0.954 0.511 0.152 1

X8 -0.241 -0.074 _0.971 _0.989 0.631 0.271 _0.988 1

X9 -0.365 0.221 _0.835 _0.894 0.627 0.385 _0.871 _0.896 1

Sumber: data diolah(2015)

0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 -0.1 -0.2 -0.3 First Component S e c o n d C o m p o n e n t Wisata Tirta Pramuwisata MICE Akomodasi Makanan_Min Perjalanan Transportasi Kawasan Daya Tarik

[image:32.595.80.528.602.756.2]

(33)

32

Keterangan Variabel (Jenis Usaha Pariwisata):

� : Daya Tarik Wisata

� : Kawasan Pariwisata

� : Jasa Transportasi Wisata

� : Jasa Perjalanan Wisata

� : Jasa Makanan dan Minuman

� : Penyedia Akomodasi

� : Penyelenggara Pertemuan, Perjalanan Insentif, Konferensi, dan Pameran (Mice)

� : Jasa Pramuwisata

� : Wisata Tirta

[image:33.595.137.470.276.497.2]

Untuk mengetahui karakteristik usaha pariwisata yang mencirikan kelompok yang terbentuk dilihat Gambar 5.9 dan Gambar 5.10.

Gambar 5.9 Biplot Kabupaten/Kota dan Usaha Pariwisata

[image:33.595.140.465.544.754.2]

(34)

33

(35)

34

BAB 6. RENCANA TAHAPAN BERIKUTNYA

Informasi mengenai posisi kabupaten/kota dan jenis usaha pariwisata yang mencirikan kabupaten/kota sangat penting dalam menentukan kebijakan atau tindakan yang perlu dilakukan untuk meningkatkan pembangunan pariwisata setempat. Usaha pariwisata apa yang potensial dapat dikembangkan di daerah memerlukan informasi mengenai potensi daerah, jumlah kunjungan wisatawan ke daerah, tujuan wisatawan ke daerah, dan informasi mengenai fakor-faktor apa yang signifikan menentukan keputusan wisatawan untuk berwisata ke daerah bersangkutan.

(36)

35

BAB 7. KESIMPULAN DAN SARAN

7.1 Kesimpulan

Kabupaten/Kota di Provinsi Bali, dengan analisis cluster menurut jenis-jenis usaha pariwisata dapat dikelompokkan dalam 4 kelompok. Kota Denpasar, Kabupaten Badung, dan Kabupaten Gianyar masing-masing merupakan kelompok yang berdiri sendiri, sedangkan kabupaten-kabupaten lainnya yaitu Jembrana, Tabanan, Klungkung, Bangli, Buleleng, dan Karangasem bergabung dalam satu kelompok. Usaha pariwisata yang menjadi karakteristik kota Denpasar adalah usaha jasa perjalanan wisata, jasa transportasi wisata, pramuwisata, MICE, dan wisata tirta. Kabupaten Badung, kondisi usaha pariwisatanya yang paling mendekati kota Denpasar, dicirikan oleh usaha jasa makanan dan minuman, usaha akomodasi dan kawasan pariwisata. Kabupaten Gianyar, posisinya paling dekat dari kelompok 4 (enam kabupaten lain di provinsi Bali) dicirikan oleh usaha daya tarik wisata. Pada kelompok 4 (enam kabupaten lain) tidak ada usaha pariwisata tertentu yang khas menjadi karakteristiknya, namun terlihat usaha daya tarik wisata yang paling dekat posisinya dengan kelompok 4. Artinya rata-rata jumlah daya tarik wisata di keenam kabupaten ini tidak jauh tertinggal dibanding usaha pariwisata lain di kota Denpasar, kabupaten Badung, dan kabupaten Gianyar.

7.2 Saran

(37)

36

DAFTAR PUSTAKA

Brown, B.L., Hendrix, S.B., Hedges, D.W. and Smith, T.B. 2012. Multivariate Analysis for the Biobehavioral and Social Sciences. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. and Black, W.C. 1995. Multivariate Data Analysis with Readings, 4th edition. New Jersey: Prentice-Hall, Inc.

Izenman, A.J. 2008. Modern Multivariate Statistical Techniques: Regression,

Classification, and Manifold Learning. New York: Springer Science+Business Media, LLC.

Johnson, R.A & Wichern, D.W. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall.

Jolliffe, I.T., 2002. Principle Component Analysis, 2nd Edition. New York:Springer-Verlag.

Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 2009 Tentang Kepariwisataan ecotourism.wondpress.com/2011/08/30/pengertian-kepariwisataan-ecotourism/ (on-line). diakses 21 Januari 2015.

Salinan Peraturan Menteri Pariwisata dan Ekonomi Kreatif Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 2014 Tentang Penyelenggaraan Sertifikasi Usaha Pariwisata.

www.bkpd.co.id (on-line) diakses 21 Januari 2015.

Salinan Peraturan Menteri Pariwisata dan Ekonomi Kreatif Republik Indonesia Nomor 4 Tahun 2014 Tentang Standar Usaha Jasa Perjalanan Wisata. www.bkpd.co.id (on-line) diakses 21 Januari 2015.

Salinan Peraturan Menteri Pariwisata dan Ekonomi Kreatif Republik Indonesia Nomor 9 Tahun 2014 Tentang Standar Usaha Pondok Wisata. www.bkpd.co.id (on-line) diakses 21 Januari 2015.

Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No 50 Tahun 2011 Tentang Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Nasional (RIPPARNAS) Tahun 2010 – 2025. www.bkpd.co.id (on-line) diakses 23 Januari 2015.

(38)

ANALISIS STATISTIKA DALAM

KLASIFIKASI

KABUPATEN/KOTA DI

PROVINSI BALI MENURUT

JENIS USAHA PARIWISATA

by I Gusti Ayu Made Srinadi

FILE

TIME SUBMITTED 22-JAN-2016 05:12PM

SUBMISSION ID 622879911

WORD COUNT 8430

CHARACTER COUNT 50986

(39)

(40)

(41)

(42)

(43)

(44)

(45)

(46)

(47)

(48)

(49)

(50)

(51)

(52)

(53)

(54)

(55)

(56)

(57)

(58)

(59)

(60)

(61)

(62)

(63)

(64)

(65)

(66)

(67)

(68)

(69)

(70)

(71)

(72)

(73)

(74)

(75)

16

%

SIMILARITY INDEX

16

%

INTERNET SOURCES

1

%

PUBLICATIONS

11

%

STUDENT PAPERS

1

5

%

2

1

%

3

1

%

4

1

%

5

1

%

6

1

%

7

1

%

8

1

%

9

<

1

%

ANALISIS STATISTIKA DALAM KLASIFIKASI

(76)

10

<

1

%

11

<

1

%

12

<

1

%

13

<

1

%

14

<

1

%

15

<

1

%

16

<

1

%

17

<

1

%

18

<

1

%

19

<

1

%

20

<

1

%

21

<

1

%

22

dmoindonesia.com

Internet Source

repository.unhas.ac.id

Internet Source

sanggau.go.id

Internet Source

Submitted to University of Brighton

Student Paper

Submitted to IAI KAPD Jawa Timur

Student Paper

exponensial.wordpress.com

Internet Source

www.simkum.baliprov.go.id

Internet Source

ebooktake.in

Internet Source

www.damandiri.or.id

Internet Source

denpasar.bpk.go.id

Internet Source

www.e-ijer.com

Internet Source

Submitted to Surabaya University

Student Paper

(77)

<

1

%

23

<

1

%

24

<

1

%

25

<

1

%

26

<

1

%

27

<

1

%

28

<

1

%

29

<

1

%

30

<

1

%

31

<

1

%

32

<

1

%

33

<

1

%

Internet Source

www.hukumproperti.com

Internet Source

bse.sman5malang.sch.id

Internet Source

dl4a.org

Internet Source

Submitted to Sekolah Tinggi Pariwisata

Bandung

Student Paper

(78)

34

<

1

%

35

<

1

%

36

<

1

%

37

<

1

%

EXCLUDE QUOTES OFF

EXCLUDE

BIBLIOGRAPHY OFF

EXCLUDE MATCHES OFF

www.jdih.setjen.kemendagri.go.id

Internet Source

repository.usu.ac.id

Internet Source

hukum.jogjakota.go.id

Internet Source