BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN A. Nilai Ekonomi Wisata Hutan Mangrove Pantai Pasir Kadilangu 1. Analisis Tingkat Kunjungan per 1.000 Penduduk Berdasarkan hasil penelitian diketahui jumlah responden yang berkunjung ke Objek Wisata Hutan Mangrove Pantai Pasir Kadilangu bervariasi antara 13 sampai 40 orang dari masing-masing kabupaten/kota. Kemudian dari jumlah tersebut akan diketahui jumlah kunjungan per 1.000 penduduk dari masing-masing kapubaten/kota menurut asal responden. Dari tingkat kunjungan per 1.000 penduduk akan diketahui potensi kunjungan per 1000 penduduk dari masing-masing kabupaten/kota yang ada di Yogyakarta dan sekitarnya. Untuk lebih jelasnya mengenai jumlah
pengunjung
per
1000
penduduk
kabupaten/kota dapat dilihat pada tabel berikut :
dari
masing-masing
Tabel 5.1 Jumlah Responden, Jumlah Penduduk, Biaya Perjalanan Rata-Rata Dan Jumlah Kunjungan Per 1000 Penduduk dari MasingMasing Kabupaten/Kota Kabupaten
Jumlah responden (orang)
Jumlah penduduk (orang)
Jumlah kunjunga/ 1000 penduduk
Kulon Progo Purworejo Yogyakarta Bantul Sleman
40 26 23 18 13
388.869 705.483 388.627 911.503 1.093.110
0,102 0,036 0,059 0,019 0,011
Dari Tabel 5.1 diatas menunjukkan bahwa jumlah pengunjung per 1.000 penduduk terbanyak dari Kabupaten Kulon Progo sebanyak 0,102 orang. Untuk pengujung dari kabupaten Purworejo sebanyak 0,036 orang. Untuk pengunjung dari Kabupaten Yogyakarta sebanyak 0,059 orang. Untuk pengunjung dari Kabupaten Bantul sebanyak 0,019 orang. Untuk pengunjung dari Kabupaten Sleman sebanyak 0,011 orang. 2. Analisis Biaya Perjalanan Pendekatan biaya perjalanan merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk menaksir atau mengestimasi nilai ekonomi jasa rekreasi. Dasar pemilihan metode ini adalah pada kelebihannya memperoleh data yang nyata dari biaya kunjungan yang dilakukan oleh seseorang untuk menikmati jasa rekreasi. Dengan demikian, nilai biaya
perjalanan sebanding dengan apa yang diperoleh pada keadaan pasar sesungguhnya. Biaya perjalanan rata-rata dari masing-masing kabupaten/kota merupakan penjumlahan dari biaya konsumsi, biaya, biaya tiket masuk dan biaya parkir yang dikeluarkan oleh responden dari masing-masing kapupaten/kota. Untuk melihat jelas biaya perjalanan rata-rata masingmasing kabupaten/kota dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 5.2 Rata-Rata Komponen Biaya Perjalanan dari Masing-Masing Kabupaten/Kota (Rupiah) Kabupaten
Biaya transporta si 409.000
Biaya konsumsi
Kulon Progo Yogyakarta 870.000
388.000
Biaya tiket masuk 120.000
Biaya parkir
jumlah
607.000
92.000
64.000
1.633.000
Bantul
410.000
371.000
72.000
39.000
892.000
Sleman
640.000
372.000
52.000
41.000
1.105.000
Purworejo
785.000
422.000
68.000
68.000
1.375.000
60.000
977.000
Dari Tabel 5.2 diatas dapat dilihat bahwa, biaya perjalanan ratarata yang tertinggi yang dikeluarkan oleh responden berasal dari Kabupaten Yogyakarta yaitu sebesar Rp 1.633.000,00 sedangkan biaya
perjalanan rata-rata terendah yang dikeluarkan oleh responden yang berasal dari kabupaten Bantul yaitu sebesar Rp892.000,00. Penaksiran potensi nilai ekonomi wisata hutan mangrove Pantai Pasir kadilangu dengan pendekatan biaya perjalanan per 1.000 penduduk di kabupaten/kota di daerah Kulon Progo dengan menghitung biaya perjalanan rata-rata yang dikeluarkan oleh responden dari masing-masing kabupaten/kota dikali jumlah penduduk. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada formula berikut :
Nilai Total =
Untuk melihat lebih jelas hasil perhitungan nilai ekonomi wisata Hutan Mangrove Pantai Pasir kadilangu dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 5.3 Hasil Perhitungan Nilai Ekonomi Wisata Hutan Mangrove Pantai Pasir Kadilangu Per 1.000 Penduduk Dari Kabupaten/Kota (Rupiah) Kabupaten
Biaya perjalanan rata-rata (Rp)
Kulon Progo
977.000
Jumlah Penduduk (Orang) 388.869
Nilai Total (Rp/tahun/1.000)
Yogyakarta
1.633.000
388.627
634.627.891
Bantul
892.000
911.503
813.060.679
Sleman
1.105.000
1.093.110
Purworejo
1.375.000
705.483
379.925.013
1.207.886.550 970.039.125
Berdasarkan hasil perhitungan Tabel 5.3 maka diketahui nilai ekonomi objek wisata Hutan Mangrove Panta Pasir Kadilangu dengan pendekatan biaya perjalanan dari masing-masing kabupaten/kota per 1.000 penduduk per 5 bulan yang paling besar adalah Kabupaten Sleman sebesar Rp 1.207.886.550. B. Uji Asumsi Klasik Analisis Regresi 1. Uji Normalitas Uji normalitas berguna untuk menentukan data yang telah dikumpulkan terdistribusi normal atau atau diambil dari populasi normal.Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel
dependen,
variabel
independen
atau
keduanya
mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Salah satu cara melihat normalitas adalah secara visual yaitu melalui Normal P-Plot, ketentuannya adalah jika titik-titik masih berada di sekitar garis diagonal maka dapat dikatakan bahwa residual menyebar normal. Dalam hasil regresi bahwa titik-titik tidak berada disekitar atau menyebar dari garis diagonal maka dapat dikatakan bahwa dalam penelitian ini residual tidak menyebar normal.
Gambar 5.6 Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas dapat dilihat dari nilai sig. Jika nilai sig >5% maka dapat disimpulkan bahwa residual menyebar tidak normal. Dari hasil uji normalitas pada tabel 5.6 dketahui bahwa nilai statistik 0,000 atau nilai sig 0,00 atau 20 % < 5%, sehingga dapat disimpulkan residual tidak menyebar normal.
Tabel 5.7 Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov Unstandardized Statistic Df Sig Residual 0,107 120 0,002
Shapiro-Wilk Statistic df Sig 0,978 120 0,048
2. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah adanya hubungan linear antara bebas X dalam model regresi berganda. Pendeteksian multikolinearitas dapat dilihat melalui variance inflation factors (VIF). Kriteria pengujiannya yaitu apabila nilai VIF < 10 maka tidak terdapat multikolinearitas diantara variabel independent, dan sebaliknya apabila nilai VIF > 10 maka terdapat multikolinearitas diantara variabel independen. Tabel 5.8 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel
Kolinearitas Statistik VIF
Konstan Pend Bia Jar Pddk Usi Fac
Pendapatan Biaya Perjalanan Jarak Tempuh Pendidikan Usia Fasilitas
Keterangan :Dependen variabel :jumlah kunjungan
5,653 3,285 2,237 4,900 4,639 1,119
Pada tabel 5.5 nilai VIF menunjukkan bahwa pendapatan, biaya perjalanan, jarak tempuh, waktu tempuh, pendidikan, usia, dan fasilitas < 10. Untuk pendapatan memiliki nilai VIF sebesar 5,653< 10, untuk biaya perjalanan memiliki nilai VIF sebesar 3,285< 10, untuk jarak tempuh memiliki nilai VIF sebesar 2,237< 10, untuk pendidikan memiliki nilai VIF sebesar 4,900< 10, untuk usia memiliki nilai VIF sebesar 4,572< 10, dan untuk fasilitas memiliki nilai sebesar 1,119< 10 maka dapat disimpulkan bahwa model tersebut tidak mengandung multikolineraritas. 3. Uji Heteroskedatisitas Heteroskedastisitas adalah adanya ketidaksamaan varian dari residual untuk pengamatan pada model regresi. Dilakukan uji heterokedastisitas adalah untuk mengetahui adanya penyimpangan dari syarat-syarat asumsi klasik pada model regresi, dimana dalam model regresi harus dipenuhi syarat tidak adanya heterokedastisitas. Hasil regresi dilihat pada gambar dibawah ini menunjukkan hasil uji heterokedastisitas :
Tabel 5.9 Gambar Uji Heteroskedastisitas Model
Unstandardized Coefficients B Std.Error 1 (constant) 0,278 0,367 Pendapatan 3,490 0,000 Biaya perj -0,001 0,002 Jarak tmph 0,003 0,006 Pendidikan -0,013 0,037 Usia 0,000 0,011 Fasilitas 0,164 0,087 a.
Standardized Coefficients Beta 0,067 -0,077 0,085 -0,067 -0.004 0,175
T
Sig.
0,758 0,319 -0,475 0,510 -0,345 -0,020 1,895
0,450 0,751 0,636 0,611 0,731 0,984 0,061
Dependent Variabel : jumlah kunjungan
Dari tabel diatas dapat dilihat nilai sig semua variabel memiliki nilai sig >0,05 sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi masalah heteroskedastisitas. C. Analisis Statistik Jumlah Kunjungan Wisata di Hutan Mangrove Kulon Progo 1.
Uji Pengaruh Simultan (F Test) Uji Pengaruh Simultan (F Test) pada dasarnya apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Uji F pada analisis regresi linear beganda dilakukan dengan cara membandingkan nilai signifikan dengan nilai kritis 0,05 (derajat kepercayaan 95%).
Kriteria pengujiannya adalah sebagai berikut : H0= Semua variabel independent secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah kunjungan wisatawan. Ha= Semua variabel independent secara simultan berpengaruh
signifikan
terhadap jumlah kunjungan wisatawan. Kriteria pengujiannya adalah : signifikansi> 0,05 maka H0 diterima atau variabel independen secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai signifikansi < 0,05 maka H0 diterima atau variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Tabel 5.10 Hasil Uji F Model
Df
1 Regresion Residual Total
6 113 119
Rata-rata Square 16,477 0,616
F
Sig
26.687
0.000a
a. Predictor: (Konstan), Lnpend, Lnbia, jar, wak, pdd, usi, fac b. Variabel dependen : jumlah kunjungan wisata
Berdasarkan hasil regresi penelitian ini, nilai Sig yaitu sebesar 0,000 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang signifikan secara bersama-sama dari variabel pendapatan, biaya
perjalanan, jarak tempuh, pendidikan , usia, dan fasilitas terhadap jumlah kunjungan wisatawan. 2. Uji Parsial (t Test) Untuk pengujian hipotesis masing-masing variabel independen dilakukan dengan menggunakan uji t. uji t
pada dasarnya
menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan alat analisis regresi linear berganda diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel 5.11 Ringkasan Hasil Uji Parsial (Uji t) Variabel Bebas Konstan Pend (Pendapatan) Bia (Biaya Perjalanan) Jrk (Waktu) Pddk (Pendidikan) Usi (Usia) Fas (Fasilitas
Koefisien Unstandardized B 4,459 (0,554) 0,000 (0,000)* 0,009 (0,004)** -0,073 (0,009)*** -0,048 (0,070) 0,027 (0,021) -0,056 (0,164)
Keterangan : Dependen variabel : jumlah kunjungan ; () koefisien Standar Error; ***: Signifikansi pada level 1%; **: Signifikansi pada level 5%; * : Signifikansi pada level 10%.
Berdasarkan hasil regresi diatas maka dapat diketahui bagaimana
pengaruh
variabel
independen
pendapatan,
biaya
perjalanan, jarak, pendidikan, usia, dan fasilitas terhadap variabel dependen jumlah kunjungan wisatawan, adapun penjelasan estimasi tersebut adalah : a.
Koefisien regresi variabel pendapatan responden nilai probabilitasnya berada pada level 10% yang artinya <0,10 maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel pendapatan responden
terhadap
jumlah
kunjungan.
Variabel
pendapatan
mempengaruhi jumlah kunjungan wisata sebesar 0,000 nilai ini positif artinya semakin tinggi pendapatan seseorang maka semakin tinggi jumlah kunjungan. b.
Koefisien regresi variabel biaya perjalanan nilai probabilitasnya berada pada level 5% yang artinya <0,005 maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel biaya perjalanan terhadap
jumlah
kunjungan wisata. Variabel biaya
perjalanan mempengaruhi jumlah kunjungan wisata sebesar 0,009 nilai ini positif artinya semakin tinggi biaya perjalanan maka akan mengurangi jumlah kunjungan wisata. c.
Koefisien
regresi
variabel
jarak
tempuh
responden
nilai
probabilitasnya berada pada level 1% yang artinya <0,01 maka dapat
dikatakan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel pendapatan
responden
terhadap
jumlah
kunjungan.
Variabel
pendapatan mempengaruhi jumlah kunjungan wisata sebesar -0,073 nilai ini negatif artinya semakin dekat jarak tempuh maka semakin tinggi jumlah kunjungan wisata. d.
Koefisien regresi variabel pendidikan nilai probabilitasnya berada pada level > 1%, 5% dan 10% yang artinya > 0,01, 0,05 dan 0,1 maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel pendidikan terhadap jumlah kunjungan wisata.
e.
Koefisien regresi variabel usia responden nilai probabilitasnya berada pada level > 1%, 5% dan 10% yang artinya >0,001, 0,05 dan 0,1 maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel usia responden terhadap jumlah kunjungan wisata.
f.
Koefisien regresi variabel fasilitas nilai probabilitasnya berada pada level > 1%, 5% dan 10% yang artinya > 0,01, 0,05 dan 0,1 maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel fasilitas terhadap jumlah kunjungan wisata.
3. Uji Koefisien Determinasi (R2) Uji Koefisien Determinasi (R2) yang terlihatpada tabel dibawah ini mengidentifikasikan kemampuan persamaan regresi linear berganda untuk menunjukkan tingkat penjelasan model terhadap variabel dependen.Nilai R2 berkisar antara 0-1.Semakin mendekati 1 berarti semakin besar variabel bebas mampu menjelaskan variasi variabel terikat. Berikut ini merupakan hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) : Tabel 5.8 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) Mo del
1
R
0,7 66
R Square
0,586
Adjuste dR Square
Estimasi Std Error
0,564
0,78505
Perubahan Statistik R F Sig F Squar e 0,586 26,687 0,000
Koefisien determinasi (R2) yang terlihat pada tabel 5.8 diatas mengindikasikan kemampuan persamaan regresi linear berganda untuk menunjukkan tingkat penjelasan model terhadap variabel dependen. Besarnya koefisien determinasi (R2) adalah sebesar 0,564 atau 56,4% ini berarti bahwa kemampuan variabel independen dalam hal ini adalah variabel
biaya
perjalanan,
pendapatan, jarak tempuh,
pendidikan, usia, fasilitas secara simultan memiliki pengaruh terhadap
variabel jumlah kunjungan wisata sebesar 56,4%, sedangkkan sisanya yaitu sebesar 43,6% (100% - 56,4%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain diluar penelitian. A.
PEMBAHASAN Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka diketahui nilai ekonomi objek wisata hutan mangrove Kulon Progo berdasarkan biaya perjalanan terbesar dari Kabupaten Sleman sebesar Rp 1.207.886.550. Hasil analisis dari persamaan regresi : Jumkun = 4,459 + 0,000 Pendapatan + 0,009 Biaya – 0,073 Jarak 0,048 Pddkn + 0,027 Usia - 0,056 Fasilitas. Keterangan : jumkun
: Jumlah kunjungan
pendapatan
: Pendapatan individu
Biaya
: Biaya Perjalanan
Jarak
: Jarak Tempuh
Pddkn
: Tingkat Pendidikan
Usia
: Usia responden
Fac
: fasilitas
Dari hasil estimasi dalam model regresi tersebut nilai konstanta sebesar 4,459 Interpretasi hasil penyesuaian variabel jumlah kunjungan wisatawan terhadap variabel-variabel penjelasnya dengan menggunakan model regresi linear akan dijelaskan dibawah ini : 1.
Variabel Pendapatan (X1) Berdasarkan pada hasil olah data diperoleh bahwa pendapatan individu memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu Kulon Progo sebesar 0,000 berarti sesuai dengan hipotesis awal. Artinya
setiap
penambahan
jumlah
pendapatan
1
persen
mengakibatkan kenaikan jumlah kunjungan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir kadilangu sebesar 0,000 persen. Dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi pendapatan seseorang untuk dapat menikmati objek wisata maka akan meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Saputri (2016) yang menyatakan bahwa variabel pendapatan berpengaruh signifikan dan positif.
2.
Biaya Perjalanan (X4) Berdasarkan pada hasil olah data diperoleh bahwa biaya perjalanan responden memiliki pengaruh positif dan dan signifikan terhadap jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu Kulon Progo sebesar 0,009 berarti tidak sesuai dengan hipotesis awal. Artinya setiap penambahan jumlah biaya perjalanan 1 persen mengakibatkan kenaikan jumlah kunjungan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir kadilangu sebesar 0,000 persen. Disimpulkan bahwa semakin tingginya biaya perjalanan tidak mempengaruhi permintaan seseorang untuk dapat menikmati objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu. Hal ini disebabkan karna orang merasa puas dalam menikmati wisata tersebut.
3.
Variabel Jarak Tempuh (X2) Berdasarkan pada hasil olah data diperoleh bahwa jarak tempuh individu memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu Kulon Progo sebesar -0,073 berarti sesuai dengan hipotesis awal. Artinya semakin jauh lokasi objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu maka maka semakin rendah jumlah permintaan keobjek wisata tersebut begitu juga sebaliknya. Karena jarak menentukan tinggi rendahnya jumlah permintaan wisata ke objek
wisata hutan mangrove Pantai Pasir kadilangu, untuk menekan waktu tempuh menuju objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu, maka kemudahan akses dan kualitas jalan menuju ke objek tersebut perlu ditingkatkan. Hal ini sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Rukmana (2016) yang menyatakan bahwa jarak tempuh
responden memiliki pengaruh yang signifikan dan negatif terhadap jumlah kunjungan wisata di Ekowisata Gardu Pandang Ketep.
4.
Variabel Usia (X3) Berdasarkan pada hasil olah data diperoleh bahwa usia individu memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan dengan jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu Kulon Progo. Berdasarkan hasil penelitian tersebut maka hipotesis diterima. Artinya semakin tua usia seseorang maka semakin r tingkat kunjungan wisata ke hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu, dan begitu juga sebaliknya. Karna semakin dewasa usia seseorang maka akan meningkatkan peluang rata-rata frekuensi kunjungan. Hal ini disebabkan karena orang yang lebih dewasa dengan beragam aktifitas membutuhkan waktu untuk berekreasi dan bersantai. Hal ini juga sesuai dengan
penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Susiowati (2009) yang
menyatakan bahwa usia responden memiliki pengaruh yang signifikan dan positif. 5.
Pendidikan (X5) Berdasarkan pada hasil olah data diperoleh bahwa pendidikan responden
memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan dengan
jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu Kulon Progo. Berdasarkan hasil penelitian tersebut maka hipotesis ditolak. Artinya semakin tinggi pendidikan seseorang maka akan mengurangi tingkat jumlah kunjungan wisata. Diperoleh fakta berdasarkan pengunjung yang datang di hutan mangrove Pantai Pasir kadilangu Kulon progo jugamemiliki tingkat pendidikan yang tidak tinggi (kebanyakan mahasiswa/pelajar. Hal ini juga sesuai penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Djijono (2002), yang menyatakan bahwa pendidikan responden memiliki pengaruh yang negatif. 6.
Fasilitas (X6) Berdasarkan pada hasil olah data diperoleh bahwa fasilitas responden
memiliki pengaruh positif dan tidak signifikan dengan
jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata hutan mangrove Pantai Pasir Kadilangu Kulon Progo. Berdasarkan hasil penelitian tersebut maka hipotesis ditolak. Artinya ketersediaan fasilitas dilokasi wisata akan membuat wisatawan merasa nyaman untuk lebih lama lagi dalam
melakukan kunjungan wisata ke hutan mangrove. Karna semakin tinggi pandangan pengunjung terhadap fasilitas-fasilitas yang ada di hutan mangrove juga akan meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan begitu juga sebaliknya. Hal ini juga sesuai dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Sahlan (2008) yang menyatakan bahwa fasilitas memiliki pengaruh negatif dan tidak signifikan Gading.
terhadap jumlah kunjungan
wisata alam Otak Kokok
