58
BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN
3.1
Objek Penelitian Objek penelitian merupakan variabel-variabel yang menjadi perhatian
peneliti. Penelitian ini terdiri dari dua variabel yaitu independent variable/variabel bebas (X) dan dependen variable/variabel terikat (Y). Variabel bebas pada penelitian ini Biaya Promosi Pariwisata (X1) dan Jumlah Wisatawan (X2) dan Rata-rata lama menginap (X3) sedangkan variabel terikat adalah Pendapatan Asli Daerah sektor pariwisata (Y) di Kota Bandung untuk tahun 2001 sampai dengan 2008. Sesuai dengan gambar 3-1, keempat variabel tersebut akan menjadi objek penelitian.
r1
Biaya Promosi Pariwisata (X1)
Jumlah Wisatawan (X2)
Rata-rata Lama Menginap (X3)
R r2
Pendapatan Asli Daerah Sektor Pariwisata (Y)
r3
Gambar 3-1 Paradigma penelitian Dari paradigma penelitian seperti Gambar 3-1, dapat diartikan penelitian ini mencari hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat baik secara parsial maupun secara simultan.
59
Adapun definisi dari masing-masing variabel penelitian, yaitu: 1. Biaya Promosi Pariwisata (X1) Promosi
kepariwisataan
ialah
suatu
upaya
yang
dilakukan
untuk
menyesuaikan produk pariwisata dengan permintaan wisatawan sehingga produk menjadi lebih menarik. Jadi, biaya promosi adalah biaya yang dikeluarkan untuk menyesuaikan produk pariwisata dengan permintaan wisatawan sehingga produk menjadi lebih menarik. 2. Jumlah Wisatawan (X2) Berdasarkan Undang-Undang No. 10 Tahun 2009 tentang kepariwisataan, pengertian wisatawan adalah orang yang melakukan wisata. Jadi, jumlah wisatawan adalah banyaknya wisatawan yang berkunjung ke suatu destinasi pariwisata pada waktu tertentu. 3. Rata-rata Lama Menginap (X3) Untuk menghitung waktu kunjungan wisatawan ke suatu daerah wisata dapat dilihat pada rata-rata lama tamu menginap di suatu daerah wisata. Menurut Departemen Kebudayaan dan Pariwisata (2006), pengertian rata-rata lama tamu menginap adalah banyaknya malam, tempat tidur yang dipakai dibagi dengan banyaknya tamu yang menginap di akomodasi tersebut. 4. Pendapatan Asli Daerah Sektor Pariwisata (Y) Berdasarkan Undang-Undang No. 33 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan antara Pusat dan Daerah, pengertian pendapatan asli daerah adalah “Pendapatan yang diperoleh daerah yang dipungut berdasarkan peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan”. Berdasarkan ketentuan
60
Undang-Undang No. 32 Tahun 2004 tentang Pemerintah Daerah, pendapatan asli daerah bersumber dari: hasil pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan keuangan daerah yang dipisahkan dan lain-lain pendapatan daerah yang sah. Jadi, PAD sektor pariwisata merupakan pendapatan yang berasal dari sektor pariwisata seperti pajak hotel, pajak restoran, pajak hiburan dan retribusi usaha pariwisata. Penelitian ini akan dilaksanakan pada Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung. Adapun alasan pemilihan lokasi penelitian tersebut, disebabkan karena Kota Bandung merupakan ibukota Provinsi yang menjadi pintu gerbang perekonomian Jawa Barat dan pengelolaan pariwisata Kota Bandung berbeda dengan kabupaten/kota lain di Jawa Barat karena Kota Bandung tidak mempunyai objek daya tarik wisata yang dikelola Pemerintah Daerah sendiri.
3.2
Metode Penelitian
3.2.1
Desain Penelitian Metode penelitian pada dasarnya merupakan cara ilmiah untuk
mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu.
Metode penelitian
merupakan cara ilmiah untuk mendapatkan data yang valid dengan tujuan dapat ditemukan, dibuktikan, dan dikembangkan suatu pengetahuan sehingga pada gilirannya dapat digunakan untuk memahami, memecahkan, dan mengantisipasi masalah (Sugiyono, 2006: 4). Ada banyak definisi mengenai desain penelitian, dalam penelitian ini definisi desain penelitian yang digunakan menurut M. Iqbal Hasan (2002: 33)
61
adalah “keseluruhan proses yang diperlukan dalam perencanaan dan pelaksanaan penelitian, sehingga pertanyaan-pertanyaan yang ada dapat dijawab”. Desain dalam penelitian ini termasuk ke dalam desain kausal yang berguna untuk menganalisis hubungan-hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lainnya. Sifat hubungan yang mungkin terjadi di antara variabel-variabel ini berdasarkan M. Iqbal Hasan (2002: 33) dapat dibedakan atas tiga, yaitu: 1. Hubungan simetris terjadi jika kedua variabel saling berfluktuasi secara bersama-sama dan dianggap di antara keduanya tidak terdapat hubungan apaapa 2. Hubungan asimetris terjadi jika variabel bebas mempengaruhi variabel terikatnya. Hubungan ini disebut hubungan kausal 3. Hubungan timbal balik terjadi jika kedua variabel saling mempengaruhi dan saling memperkuat, atau saling memperlemah Berdasarkan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, maka metode yang digunakan adalah metode korelasional. Metode korelasional sebenarnya adalah kelanjutan metode deskriptif. Pada metode korelasional, hubungan antara variabel diteliti dan dijelaskan. Metode korelasi bertujuan untuk meneliti sejauh mana variabel pada satu faktor berkaitan dengan variasi pada faktor lainnya (M. Iqbal Hasan, 2002: 23). Korelasi yang terjadi antara dua variabel atau lebih menurut M. Iqbal Hasan (2002: 23) dapat berupa, hal-hal sebagai berikut: b. Korelasi positif, yaitu korelasi dari dua variabel atau lebih di mana jika variabel yang satu meningkat, maka variabel lainnya cenderung untuk meningkat pula, atau sebaliknya jika variabel yang satu turun, maka variabel lainnya juga akan turun. c. Korelasi negatif, yaitu korelasi dari dua variabel atau lebih di mana jika variabel yang satu meningkat, maka variabel lainnya cenderung untuk menurun, atau sebaliknya. d. Tidak ada korelasi, yaitu kedua variabel atau lebih tidak menunjukkan hubungan antara keduanya
62
e. Korelasi sempurna, yaitu korelasi dari dua variabel atau lebih di mana kenaikan atau penurunan variabel yang satu berbanding seimbang dengan kenaikan atau penurunan variabel lainnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah korelasi parsial dan korelasi berganda (multiple correlation), karena terdapat lebih dari dua variabel yang dihubungkan.
3.2.2
Unit Analisis Suharsimi Arikunto (2006: 143) menyatakan bahwa unit analisis adalah
satuan tertentu yang diperhitungkan sebagai subyek penelitian. Berdasarkan pengertian tersebut, maka unit analisis dalam penelitian ini adalah tahun yaitu data tahunan Laporan Akuntabilitas Kinerja Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung tahun 2001-2008 dan Realisasi APBD Kota Bandung tahun 2001-2008.
3.2.3
Definisi dan Operasionalisasi Variabel Variabel penelitian adalah suatu atribut atau sifat atau nilai dari orang,
obyek atau kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2006: 32). Menurut hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain maka macam variabel dalam penelitian ini terdiri dari (Sugiyono, 2006: 33): 1) Variable Independent, dalam bahasa Indonesia sering disebut variabel bebas. Variabel bebas merupakan variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbul variabel dependen (terikat).
63
2) Variable Dependen, dalam bahasa Indonesia sering disebut sebagai variabel terikat. Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan satu variabel terikat dan tiga variabel bebas, secara operasional sebagai berikut: Tabel 3.1 Operasionalisasi Variabel Variabel Variabel Bebas Biaya Promosi untuk Pariwisata ( X1)
Dimensi
Rata-rata Lama Menginap (X3)
1. Rata-rata lama menginap wisatawan nusantara 2. Rata-rata lama menginap wisatawan mancanegara
Konsep Analitis
Skala Rasio
Biaya promosi Destinasi Realisasi anggaran biaya Pariwisata Kota Bandung promosi untuk Destinasi Pariwisata Kota Bandung 1. Jumlah wisatawan Jumlah Wisatawan (X2) nusantara Jumlah wisatawan yang Rasio 2. Jumlah wisatawan berkunjung ke Kota mancanegara Bandung
Rata-rata lama menginap wisatawan yaitu banyaknya Rasio malam, tempat tidur yang dipakai dibagi dengan banyaknya tamu yang menginap Variabel Terikat Pajak hotel, pajak Realisasi pendapatan asli Rasio (Y) restoran, pajak hiburan daerah sektor pariwisata Pendapatan Asli Daerah dan retribusi usaha Kota Bandung Sektor Pariwisata pariwisata Kota Bandung
3.2.4
Populasi dan Sampel Penelitian
3.2.4.1 Populasi Penelitian Menurut M. Iqbal Hasan (2002: 58) “populasi adalah totalitas dari semua objek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang
64
akan diteliti”. Sedangkan Sugiyono (20076: 72) menyatakan lebih luas dalam bukunya bahwa ”populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya”. Dalam setiap penelitian, populasi yang dipilih erat kaitannya dengan masalah yang akan diteliti. Dalam penelitian ini yang menjadi populasi adalah Laporan Akuntabilitas Kinerja Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung tahun anggaran 2001 sampai dengan tahun 2008. Alasan pengambilan tahun anggaran 2001-2008 menjadi populasi adalah karena pelaksanaan otonomi daerah dimulai dari tahun 2001.
3.2.4.2 Teknik Sampling Menurut Sugiyono (2006: 73), “sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut”. Sedangkan “teknik sampling adalah cara untuk mengambil sampel yang akan digunakan dalam penelitian”. Sehingga dalam penelitian ini teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah teknik sampling jenuh. “Sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sample. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang” (Sugiyono, 2006: 78). Maksud dari pengambilan sampel ini adalah disesuaikan dengan populasi penelitian yaitu Laporan Akuntabilitas Kinerja Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung tahun anggaran 2001 sampai dengan tahun 2008, yang berjumlah 8 tahun.
65
3.2.5
Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
telaah dokumen. Telaah dokumen yaitu untuk mencari data mengenai variabelvariabel berupa catatan-catatan, laporan-laporan, dan dokumen-dokumen yang dimiliki oleh Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung, Dinas Pendapatan Daerah Kota Bandung, dan Biro Pusat Statistik Kota Bandung. Berdasarkan jenisnya, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif yaitu data yang berupa angka-angka. Dan termasuk pada jenis data primer dan sekunder yaitu telaah dokumen berupa pencarian data-data yang mendukung yang diperoleh. Sugiyono (2006:129) menyatakan bahwa data sekunder adalah data yang sumbernya tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya lewat orang lain atau lewat dokumen. Sumber data yang diperoleh dalam penelitian ini terangkum dalam tabel 3.2 berikut: Tabel 3.2 Jenis dan Sumber Data Penelitian KETERANGAN JENIS DATA SUMBER DATA NO 1 Biaya Promosi Pariwisata Data primer Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung 2 Jumlah Wisatawan Data primer Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung dan BPS 3 Rata-rata Lama Menginap Data sekunder Dinas Kebudayaan dan Pariwisata Kota Bandung dan BPS 4 Pendapatan Asli Daerah Data primer Dinas Kebudayaan dan Pariwisata dan Dinas Pendapatan Daerah Kota Bandung
3.2.6
Teknik Analisis Data dan Rancangan Pengujian Hipotesis
3.2.6.1 Teknik Analisis Data Untuk menjawab pertanyaan yang diungkapkan dalam rumusan masalah, maka alat analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
66
statistik. Penggunaan statistik dalam analisis data menurut M. Iqbal Hasan (2002: 98) memiliki beberapa kelebihan, yaitu sebagai berikut: 1) Dengan statistik memungkinkan deskripsi tentang sesuatu secara eksak. Simbol-simbol verbal lebih efisien daripada bahasa verbal. 2) Dengan statistik memungkinkan seseorang untuk bekerja secara eksak dan pasti dalam proses dan cara berpikir. Meskipun tidak mutlak benar, namun dapat menetapkan sampai tingkat mana kesimpulan tersebut benar. 3) Peneliti dapat memberikan rangkuman hasil penelitian dalam bentuk yang lebih berarti dan lebih ringkas, karena memberikan aturan-aturan tertentu. 4) Dapat menarik kesimpulan umum (membentuk konsep-konsep dan genaralisasi). 5) Memungkinkan untuk mengadakan ramalan.
3.2.6.2 Uji Hipotesis Sebelum melakukan pengujian hipotesis terhadap data yang dianalisis, perlu dilakukan pengujian asumsi klasik. Uji asumsi klasik diperlukan untuk memaksimalkan keakuratan dalam hasil pengolahan data. Adapun uji asumsi klasik yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Sebuah model yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Menurut Ghozali (2001: 91) bahwa, “Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel independen = 0”. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk melihat multikolinieritas pada sebuah modal adalah dengan melihat nilai dari nilai tolerance dan nilai variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukan setiap varibel bebas
67
manakah yang dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. Tolerance mengukur variabilitas variabel bebas yang terpilih yang tidak dapat dijelaskan oleh variabel bebas lainnya. “Dan nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi. Nilai cutoff yang umum dipakai adalah nilai tolerance < 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10” (Ghozali, 2001: 91-92). Jika model penelitian mengandung multikolinieritas maka ada dua pilihan yaitu membiarkan model tetap mengandung multikolinieritas dan memperbaiki model agar terbebas dari masalah
multikolinieritas
dengan
menghilangkan
variabel
independen,
transformasi variabel dan penambahan data. 2. Uji Autokorelasi Secara harfiah autokorelasi berarti adanya korelasi antara anggota observasi satu dengan observasi lain yang berlainan waktu (Agus Widarjono, 2005: 177). Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah di dalam model terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Masalah ini timbul karena kesalahan pengganggu tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Hal ini sering ditemukan pada data runtut waktu, karena gangguan pada seorang individu atau kelompok cenderung mempengaruhi gangguan pada individu atau kelompok yang sama pada periode berikutnya. Sebagian besar dari data time series menunjukkan adanya autokorelasi positif daripada autokorelasi negatif. Hal ini terjadi karena
68
data time series sering kali menunjukkan adanya trend yang sama yaitu adanya kesamaan pergerakan naik dan turun. Pada data silang waktu, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi karena gangguan pada observasi yang berbeda berasal dari individu atau kelompok yang berbeda. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Adapun cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi ada atau tidaknya autokorelasi adalah dengan menggunakan Uji Durbin-Watson (DW test). Uji ini menghasilkan nilai DW hitung (d) yang dibandingkan dengan DW tabel (dL dan dU), dengan aturan penyajian sebagai berikut (Agus Widarjono, 2005: 182): 0 < d < dL d L ≤ d ≤ dU dU ≤ d ≤ 4-dU 4-dU ≤ d ≤ 4-dL 4-dL ≤ d ≤ 4
: : : : :
Menolak hipotesis nul, ada autokorelasi positif Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Menerima hipotesis nul, tidak ada autokorelasi positif/negatif Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Menolak hipotesis nul, ada autokorelasi negatif
Apabila dalam penelitian terdapat masalah penelitian, penyembuhan masalah autokorelasi sangat tergantung dari sifat hubungan antara residual atau bentuk struktur autokorelasinya. 3. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah di dalam model terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan tetap, maka disebut homoskedastisitas, dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Sebuah model yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Kebanyakan data silang waktu mengandung situasi heteroskedastisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang, dan besar)
69
sedangkan data runtut waktu jarang mengandung unsur heteroskedastisitas karena ketika menganalisis perilaku data yang sama dari waktu ke waktu fluktuasinya akan relatif stabil. Adapun Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengetahui ada tidaknya gejala heteroskedastisitas adalah dengan melihat pada grafik scatter plot. Adapun dasar analisis yang dapat dilakukan pada grafik scatter plot menurut Ghozali (2001: 105) adalah sebagai berikut: 1. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit) maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. 2. Jika tak ada pola yang jelas dan titik-titik menyebar dibawah dan diatas angka nol pada sumbu Y maka tidak terjadi gejala heteroskedastisitas. Apabila terjadi masalah heteroskedastisitas, penyembuhannya tergantung pada pengetahuan kita tentang varian residual. Jika varian diketahui maka bisa mengatasi dengan metode Weighted Least Squares, apabila kita tidak mengetahui varian residual sehingga perlu dicari pola dari varian residual dan kemudian melakukan tindakan penyembuhan. 4. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam suatu model linier, variabel terikat dan variabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Menurut Ghozali (2001: 110) dalam bukunya mentakan bahwa: Cara untuk melihat normalitas adalah dengan melihat histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal. Namun demikian dengan hanya dengan melihat histogram hal ini dapat menyesatkan khususnya untuk sampel yang kecil jumlahnya. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan plooting data akan
70
dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Uji normalitas secara grafik dapat menyesatkan kalau tidak hati-hati. Oleh sebab itu dianjurkan dilengkapi dengan uji statistik. Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan swekness. 5. Uji Linieritas Uji linieritas menunjukan bahwa untuk persamaan model dalam penelitian, hubungan yang terjadi antara variabel dependen dengan variabel independen harus linier. Analisis ini juga akan menunjukan model estimasi yang digunakan, apakah persamaan kuadrat, kubik, logaritma, atau invers. Adapun cara yang dapat dilakukan dengan menggunakan analisis uji Lagrange Multiplier. Uji Lagrange Multiplier ini merupakan uji alternatif dari Ramsey Test dan dikembangkan oleh Engle tahun 1982. Estimasi dengan uji ini bertujuan untuk mendapatkan nilai c2 hitung atau n x R2. Adapun langkah pengujian dilakukan dengan membandingkan c2 hitung < c2 tabel, maka dapat disimpulkan, model yang benar adalah model linier (Ghozali, 2001: 119). Langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan terhadap hipotesis yang telah dirumuskan untuk mengetahui hubungan antara keempat variabel dalam penelitian ini, yaitu biaya promosi untuk pariwisata, jumlah wisatawan dan rata-rata lama menginap dengan Pendapatan Asli Daerah sektor pariwisata. Adapun hipotesis yang pertama sampai hipotesis ketiga adalah: 1. Terdapat pengaruh secara parsial biaya promosi untuk pariwisata terhadap Pendapatan Asli Daerah sektor pariwisata
71
2. Terdapat pengaruh secara parsial jumlah wisatawan dengan Pendapatan Asli Daerah sektor pariwisata 3. Terdapat pengaruh secara parsial rata-rata lama menginap terhadap Pendapatan Asli Daerah sektor pariwisata Untuk melakukan pengujian terhadap hipotesis pertama sampai hipotesis ketiga tersebut, maka korelasi yang digunakan adalah Korelasi Parsial. Dalam M. Iqbal Hasan (2002: 98), koefisien korelasi adalah indeks atau bilangan yang digunakan untuk mengukur derajat hubungan, meliputi kekuatan hubungan dan bentuk/arah hubungan. Koefisien korelasi parsial, yaitu koefisien korelasi untuk mengukur keeratan hubungan dari dua variabel, sedangkan variabel lainnya dianggap konstan (tidak memberikan pengaruh). Tujuan dilakukannya korelasi parsial atau pengontrolan terhadap variabelvariabel adalah untuk memperoleh korelasi yang sebenarnya, yang murni, yang tidak dikotori oleh variabel-variabel lain yang mungkin saja berpengaruh terhadap kedua variabel yang sedang dikorelasikan itu. Istilah dikotori menunjuk pada pengertian ditiadakan pengaruhnya terhadap variabel-variabel yang sedang dikorelasikan (Murgiyantoro, 2004: 153). Jadi hasil perhitungan korelasi parsial akan menunjukan koefisien korelasi yang lebih murni dan lebih bersih, dari kedua variabel yang dikorelasikan itu, dan karenanya juga lebih dapat dipertanggungjawabkan dari pada koefisien korelasi pada jenjang nihil. “Hal ini juga menunjukan bahwa semakin tinggi jenjangjenjang korelasi yang dilakukan, akan semakin bersih dan murni koefisien korelasi yang dihasilkan (Murgiyantoro, 2004: 153). Adapun langkah-langkah untuk melakukan korelasi parsial, agar memperoleh hubungan yang lebih murni antara dua variabel adalah sebagai berikut:
72
1. Korelasi parsial jenjang nihil: r XiY
i
=
n n n n ∑ X i Y i − ∑ X i ∑ Y i i =1 i =1 i =1 2 n n n 2 n 2 n ∑ X i − ∑ X i n ∑ Y i − ∑ Y i i = 1 i =1 i = 1 i =1
2
(Sudjana, 1997: 244) Ket:
n Xi Yi
: Jumlah sampel : Unsur atau elemen variabel X pada baris ke-i : Unsur atau elemen pada baris ke-j
rXiY i
: Korelasi antara variable X terhadap variable Y
2. Korelasi parsial jenjang pertama:
(Murgiyantoro, 2004:154) Ket:
ry1-2 ry2 r12
: korelasi antar variabel Y (kriterium) dengan variabel X1 (prediktor), dengan di kontrol oleh variabel X2 . : korelasi antar variabel Y dengan variabel X2. : korelasi antar variabel X1 dan X2.
3. Korelasi parsial jenjang kedua:
(Murgiyantoro, 2004: 158) Ket: ry1-12 :korelasi antar variabel Y (kriterium) dengan variabel X1 (prediktor), dengan di kontrol oleh variabel X2 (prediktor) dan X3. ry2-13 :korelasi antar variabel Y (kriterium) dengan variabel X2 (prediktor), dengan di kontrol oleh variabel X1 (prediktor) dan X3. ry3-12 :korelasi antar variabel Y (kriterium) dengan variabel X3 (prediktor), dengan di kontrol oleh variabel X1 (prediktor) dan X2. Untuk kekuatan hubungan, nilai koefisien korelasi berada -1 dan +1. untuk bentuk arah hubungan, nilai koefisien korelasi dinyatakan dalam positif (+) dan negatif (-), atau (-1≤ KK ≤ +1).
73
Hipotesis yang keempat adalah terdapat pengaruh antara Biaya Promosi untuk Pariwisata, Jumlah Wisatawan dan Rata-rata Lama Menginap secara simultan terhadap Pendapatan Asli Daerah Sektor Pariwisata di Kota Bandung. Untuk melakukan pengujian terhadap hipotesis kedua tersebut, maka korelasi yang digunakan adalah korelasi berganda. Korelasi ini digunakan untuk mengetahui adanya hubungan antara semua variabel independen secara bersamasama dengan variabel dependen. Adapun formula dari korelasi berganda dalam penelitian ini yang menggunakan empat variabel adalah sebagai berikut: 1 – R2y.123 = (1 - r2y1)(1 – r2y 2.1)(1 - r2y 3.12) (Sudjana, 1997: 266) Keterangan: Ry.123 = koefisien korelasi linier berganda 4 variabel ry1 = koefisien korelasi variabel Y dan X1 ry 2.1 = koefisien korelasi parsial antara Y dan X2 apabila X1 konstan ry 3.12 = koefisien korelasi antara Y dan X3 apabila X1 dan X2 konstan Untuk mengetahui besarnya sumbangan sebuah variabel atau lebih (variabel bebas, X) terhadap variasi (naik/turunnya) variabel lain (variabel terikat, Y) menggunakan Koefisien Penentu atau koefisien determinasi. Nilai koefisien penentu dalam M. Iqbal Hasan (2002: 113) berada antara 0 sampai 1 (0 < KP < 1), yaitu: 1. Jika nilai koefisien penentu (KP) = 0, berarti tidak ada pengaruh variabel independen (X) terhadap variable dependen (Y). 2.
Jika nilai koefisien penentu (KP) = 1, berarti variasi (naik/turunnya) variabel dependen (Y) adalah 100% dipengaruhi oleh variabel independen (X).
3.
Jika nilai koefisien penentu (KP) berada di antara 0 dan 1 (0 < KP < 1), maka besarnya pengaruh variabel independen terhadap variasi (naik/turunya)
74
variabel dependen adalah sesuai dengan nilai KP itu sendiri, dan selebihnya berasal dari faktor-faktor lain. Koefisien penentu dirumuskan sebagai berikut: KP = (KK)2 × 100 % (M. Iqbal Hasan 2002: 113) Keterangan: KK
= Koefisien Korelasi Untuk menafsirkan angka korelasi dalam Riduwan dan Engkos Achmad
Kuncoro (2007: 62), digunakan kriteria sebagai berikut: 0,80 – 1,000 0,60 – 0,799 0,40 – 0,599 0,20 – 0,399 0,00 – 0,199
3.3.
: Korelasi Sangat Kuat : Korelasi Kuat : Korelasi Cukup Kuat : Korelasi Rendah : Korelasi Sangat Rendah
Jadwal Penelitian Penelitian ini direncanakan akan dilaksanakan selama lebih kurang enam
bulan mulai dari pengajuan usulan penelitian sampai dengan ujian hasil penelitian. Jadwal rencanan penelitian dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 3.3 Jadwal Kegiatan Penelitian No.
Uraian kegiatan 1
1. 2. 3. 4. 5. 6.
Persiapan Usulan Penelitian Seminar Usulan Penelitian Pengumpulan Data Pengolahan dan Analisis Data Penyusunan Laporan Penelitian Sidang Skripsi dan Perbaikan
2
Bulan ke3 4 5
6
