Jurnal Natural Vol. 16, No. 1, 2016 ISSN 1141-8513

PENENTUAN KARAARAKTERISTIK PARIWISATA DAN MODEL JUMLAH WISATAWANTAWAN UNTUK KABUPATEN/N/KOTA DI PROVINSI *

Nurhaurhasanah*, Nany Salwa dan Nelva Amelia

Jurusan Matematika Fakultasas MMatematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Univerversitas Syiah Kuala Darussalam **Email: [email protected]

Abstract. Tourism is one of the primary secsectors that is expected to increase the regional governmentnt income. Therefore there is a need to observe the factors that affect thee ssuccessfulness of tourism factors and products offered. Touourism products can be tourist destinations, where the characteristics of thathat particular destination can affect the decisio ns made byy tthe tourist to return the place again. The characteristics of tourism in Aceh can be analyzed by using biplot analysis. Meanwhnwhile, the effects of tourism characteristics on the number of tourists in AAceh from the year 2008 until 2013 is analyzed using panelel data regression analysis that is approached by Fixed Effext Model (FEMM). Based on the biplot graph, the cities that are superiorr in their number of all tourism products are Sabang and Banda Aceh. CitieCities other than these two cities tend to have a lower numberr oof their tourism products. The biplot graphcanexplainthe relationship bebetween the variables of tourism products by 83.8%. Basseded on the model of fixed effect panel data,Aceh tourismproductsthat affeaffect the number of tourists in Aceh is the number of accomommodations, restaurants, and tourist attractions. Fixed effect model explailain correlation between the variables of tourism productstoto the number of tourists in Aceh by 78.8%.

Keyword: tourism in Aceh year 2008-2013,3, bbiplot analysis, regression analysis of panel data, fixed effecfect model

I. PENDAHULUAN wisatawan di Provinsi Aceheh dapat dilakukan dengan analisis statistika terhadap data jumlah wisatawan dan Pariwisata merupakan salah satu sumsumber pendapatan produk pariwisata. Dalam halal inini data jumlah wisatawan negara yang sangat potensial, banyak nenegara berkembang dan produk pariwisata diamatiati pada beberapa periode mulai memberikan perhatian terhadap inindustri pariwisata, waktu untuk 23 kabupaten/kten/kota di Provinsi Aceh, salah satunya Negara . Salahlah satu provinsi di sehingga data berbentuk sebagbagai data panel. Salah satu Indonesia yang mulai ramai dikunjungigi wwisatawan adalah metode untuk melakukan anaanalisa terhadap data panel Provinsi Aceh. Perkembangan pariwisiwisata di Provinsi adalah analisis regresi dataata panel. Terdapat tiga Aceh memiliki arti yang sangat pentingting karena sektor ini pendekatan perhitungan modedel regresi data panel yaitu merupakan sektor andalan yang dihdiharapkan mampu model efek umum (MEU), moodel efek acak (MEA), dan mendukung perkembangan pembangununan daerah Aceh. model efek tetap(MET).. Bentum dan Ennin [1] Untuk itu perlu diperhatikan juga fafaktor-faktor yang menyatakan bahwa apabila kkita meyakini bahwa unit mempengaruhi keberhasilan sektor parparisiwasata seperti cross section yang kita pilih diambil secara acak produk pariwisata. Pitana dan Gayatri (2005) maka MEA harus digunakan.n. Sebaliknya, apabila kita menjelaskan bahwa produk pariwisisata terdiri dari meyakini bahwa unit cross secsection yang kita pilih tidak beberapa unsur antara lain agen perjalajalanan, perusahaan diambil secara acak maka kitata hharus menggunakan MET. transportasi, akomodasi, restoran, objekjek wisata, dan toko Berdasarkan hal tersebut diladilakukan penelitian untuk cinderamata. Keseluruhan produk papariwisata tersebut mengetahui produk pariwiswisata yang berpengaruh dapat menggambarkan karakteristik daeraerah tujuan wisata. terhadap jumlah wisatawan dii PProvinsi Aceh. Karena unit Pada dasarnya keputusan wisatawanan untuk memilih cross section pada penelitian inini tidak dipilih secara acak, daerah tujuan wisata sangat dipdipengaruhi oleh maka analisis data menggunakaakan pendekatan model efek karakteristik daerah tujuan wisata. UnUntuk mengetahui tetap (MET). Asumsi regresii ddata panel yang digunakan pengaruh karakteristik pariwisata teterhadap jumlah adalah koefisien regresi ditenitentukan dengan slope tetap dan intercept berbeda antar indindividu. Untuk mengetahui 43 *Judul ini telah dipresentasikan pada Semininar Nasional: Indonesian Students Conference on Sciencee aand Mathematics (ISCSM) 11- 12 November 2015, Banda Aceh Indonesiaa Penentuan Karakteristik Pariwisata Dan Model Jumlah Wisatawan Untuk Kabupaten/Kota Di Provinsi Aceh (Nurhasanah, Nany Salwa Dan Nelva Amelia)

bagaimana produk pariwisata dapat menggambarkan nilai eigen X’X, yaitu ≥ ≥ ⋯ ≥ dengan karakteristik pariwisata di Provinsi Aceh menggunakan r adalah rank dari X. Unsur–unsur diagonal matriks L analisis biplot. Analisis biplot merupakan teknik peubah disebut nilai singular matriks X dan kolom-kolom ganda yang digunakan untuk memberikan gambaran matriks A adalah vektor eigen dari X’X. Kolom matriks tentang objek, misalnya kedekatan antar objek dan U diperoleh dari = , i = 1,2,….r dengan α gambaran tentang peubah, baik tentang keragamannya maupun korelasinya, serta keterkaitan antara objek-objek adalah kolom matriks A dan λ adalah nilai eigen ke-i. dengan peubah-peubahnya melalui peragaan grafik. Kemudian didefinisikan adalah matriks diagonal Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan berukuran r×r dengan unsur-unsur diagonalnya λ ≥ karakteristik pariwisata kabupaten/kota di Provinsi Aceh λ ≥ ⋯ ≥ λ , definisi ini berlaku pula untuk berdasarkan peubah-peubah produk pariwisata serta menentukan peubah-peubah yang berpengaruh dalam dengan unsur-unsur digonalnya adalah λ ≥ menentukan model jumlah wisatawan untuk kabupaten/kota di Provinsi Aceh. Manfaat dari penelitian λ ≥ ⋯ ≥ λ . ini adalah untuk mengetahui karakteristik pariwisata kabupaten/kota di Provinsi Aceh berdasarkan produk ′ pariwisata yang dimilikinya. Model data panel yang Misalkan = dan = ′ dengan α besarnya dihasilkan dapat digunakan untuk mengestimasi jumlah 0 ≤ α ≤ 1, persamaan (1.2) menjadi: wisatawan untuk setiap kabupaten/kota yang ada di ′ Provinsi Aceh. = = ′ (3)

Dari pendekatan matriks X pada dimensi dua diperoleh Analisis Biplot matriks G dan H sebagai berikut:

Analisis biplot adalah suatu upaya menggambarkan data ℎ ℎ ⎡ ⎤ yang ada pada tabel ringkasan ke dalam grafik ⎡ ⋮ ⋮ ⎤ ⋮ ⋮ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ berdimensi dua. Informasi yang diberikan oleh biplot G = ⎢ ⎥ dan H = ⎢ℎ ℎ ⎥ (4) mencakup objek dan peubah dalam satu gambar. Ada ⎢ ⋮ ⋮ ⎥ ⎢ ⋮ ⋮ ⎥ empat hal penting yang bisa didapatkan pada tampilan ⎣ ⎦ ⎣ℎ ℎ ⎦ biplot: 1. Hubungan antar objek yang diamati. Matriks G adalah titik-titik koordinat dari n objek dan 2. Keragaman peubah. matriks H adalah titik-titik koordinat dari p peubah [3]. 3. Hubungan antar peubah. 4. Hubungan antar objek dan peubah [2]. Data Panel Analisis biplot didasarkan pada penguraian nilai singular atau disebut juga Singular Value Decomposition (SVD). Secara umum terdapat tiga tipe data yang dapat Biplot dapat dibangun dari suatu matriks data dengan dianalisis, yaitu time series, cross section, dan panel. masing-masing kolom mewakili suatu peubah dan Pada data time series nilai dari satu atau lebih peubah masing-masing baris mewakili objek penelitian. diamati selama beberapa periode waktu. Pada data cross section, nilai dari satu atau lebih peubah diamati untuk ⋯ ⎡ ⎤ beberapa objek penelitian pada satu waktu yang sama. ⋯ Pada data panel, unit cross section diamati selama X = ⎢ ⎥ (1) ⎢ ⋯ ⋮ ⋱ ⋮ ⎥ beberapa periode waktu [4]. Apriliawan [5], menjelaskan ⎣ ⋯ ⎦ bahwa bentuk persamaan umum dari analisis regresi data panel adalah sebagai berikut: Pada bagian ini, matriks X adalah matriks yang memuat peubah-peubah yang akan diteliti sebanyak p dan objek =+ + (5) penelitian sebanyak n. Pendekatan langsung untuk mendapatkan nilai singularnya adalah dengan persamaan dimana: sebagai berikut: i = unit cross section (1,2,...,n) t = periode waktu (1,2,...,t) = ′ (2) α = koefisien intercept yang merupakan skalar β = koefisien slope yang merupakan vektor berukuran k dimana X adalah matriks berukuran n×p, U dan A adalah ×1, dimana k menyatakan banyaknya peubah penjelas matriks berukuran n×r dan p×r dengan kolom = peubah respon unit cross section ke-i dan periode ortonormal, L adalah matriks diagonal berukuran r×r waktu ke-t dengan unsur diagonalnya adalah akar dari nilai eigen- 44 Penentuan Karakteristik Pariwisata Dan Model Jumlah Wisatawan Untuk Kabupaten/Kota Di Provinsi Aceh (Nurhasanah, Nany Salwa Dan Nelva Amelia)

= peubah penjelas unit cross section ke-i dan periode = rata-rata nilai peubah respon jika peubah dummy ke- waktu ke-t j bernilai satu dan peubah penjelas bernilai nol. = sisaan unit cross section ke-i dan periode waktu ke- Konstanta α0 menunjukkan peubah dummy ke-j t yang tidak dipakai dalam model [4].

Model Efek Tetap II. METODOLOGI Apriliawan [5] menjelaskan bahwa salah satu cara memperhatikan unit cross section pada model regresi Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data data panel adalah dengan mengasumsikan nilai intercept sekunder yang bersumber dari Dinas Kebudayaan dan dan berbeda-beda untuk setiap unit cross section tetapi Pariwisata Provinsi Aceh terhadap 23 kabupaten/kota di masih mengasumsikan slope koefisien tetap. Model efek Provinsi Aceh. Data yang digunakan merupakan data tetap dapat dinyatakan sebagai berikut: panel dengan periode waktu 6 tahun, yaitu dari tahun 2008 sampai dengan 2013. Adapun peubah respon (Y) =+ + (6) dan peubah penjelas (X) yang digunakan dalam penelitian ini adalah: Greene [6] menjelaskan bahwa misalkan dan adalah T amatan untuk unit waktu ke-i, i adalah sebuah kolom Y = jumlah wisatawan, berukuran T×1 yang berunsur satu, dan adalah vektor X1 = jumlah agen perjalanan, gangguan berukuran T×1, maka: X2 = jumlah akomodasi, X3 = jumlah restoran, = + + (7) X4 = jumlah objek wisata, dan X5 = jumlah toko cinderamata. Persamaan (7) dapat dibentuk menjadi sebagai berikut: Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini i 0 … 0 adalah analisis biplot dan analisis regresi data panel 0 i … 0 dengan pendekatan model efek tetap (MET). Adapun = + + (8) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 0 0 … i a. Analisis Biplot 1. Menentukan nilai rata-rata untuk setiap atau peubah penjelas X dari tahun 2008 sampai dengan 2013 untuk masing-masing = [ d , d , …,d ] + (9) kabupaten/kota di Provinsi Aceh. 2. Melakukan penguraian nilai singular (singular dimana di adalah peubah dummy unit ke-i. Misalkan value decomposition) dengan mencari nilai nT×n matriks D = [d,d,…,d ] maka dengan matriks X’X beserta nilai eigennya untuk menggabungkan semua baris nT akan membentuk memperoleh matriks U, L dan A. persamaan sebagai berikut: 3. Menentukan nilai matriks G dan H. Matriks G merupakan titik koordinat dari 23 = + + (10) kabupaten/kota dan matriks H merupakan titik koordinat dari 5 peubah penjelas. Berdasarkan Model persamaan (11) ini dikenal dengan least squares nilai dari matriks G dan H selanjutnya dummy variables (LSDV), yaitu teknik dengan digunakan untuk membuat grafik biplot. menggunakan penambahan peubah dummy di dalamnya. 4. Menghitung ukuran kebaikan biplot ( ). Model ini juga diduga dengan menggunakan metode 5. Mendeskripsikan karakteristik pariwisata di kuadrat terkecil atau ordinary least squared (OLS) dan Provinsi Aceh berdasarkan grafik biplot yang untuk nilai pengamatan pada koefisien peubah berupa didapat. peubah dummy yang mengizinkan terjadinya perbedaan nilai parameter yang berbeda-beda baik pada unit cross b. Data panel section maupun time series [7]. Model LSDV dengan 1. Menyusun data menjadi bentuk data panel dummy pada intercept berbeda adalah sebagai berikut: dengan menggabungkan data cross section pada data pariwisata kabupaten/kota di =+ + ⋯ + + + (11) Provinsi Aceh dengan data time series periode tahun 2008 sampai dengan 2013. dimana: 2. Melakukan pengujian asumsi regresi data = peubah dummy ke-j (j = 1,2, ...,n) unit cros section panel, yaitu Uji Multikolinearitas, Uji Heteroskedastisitas, dan Uji Nonautokorelasi. ke-i dan unit waktu ke-t, Djit bernilai satu jika j = i dan bernilai nol jika j ≠ i. 45 Penentuan Karakteristik Pariwisata Dan Model Jumlah Wisatawan Untuk Kabupaten/Kota Di Provinsi Aceh (Nurhasanah, Nany Salwa Dan Nelva Amelia)

3. Menentukan model regresi data panel dengan Pasangan titik vektor peubah produk pariwisata disajikan pendekatan model efek tetap yang melibatkan dalam Tabel 2. Titik-titik objek pada grafik biplot yang peubah dummy berdasarkan unit cross section. merupakan 23 kabupaten/kota di Provinsi Aceh disajikan 4. Menginterpretasikan model efek tetap. dalam Tabel 3.

Software yang digunakan sebagai alat bantu pada Tabel 2 Pasangan titik vektor peubah produk pariwisata penelitian ini adalah Macro Biplot Microsoft Excel untuk Peubah F1 F2 analisis biplot dan Eviews 7 untuk analisis regresi data Agen Perjalanan 0,485 -0,322 panel. Akomodasi 0,452 -0,277 Restoran 0,508 0,006 III. HASIL DAN PEMBAHASAN Objek Wisata 0,234 0,893 Toko Cinderamata 0,498 0,151 Analisis Biplot Karakteristik Pariwisata di Provinsi Aceh Tabel 3 Pasangan titik objek kabupaten/kota Data produk pariwisata dianalisa dengan menggunakan Kabupaten/Kota F1 F2 analisis biplot untuk memperoleh gambaran karakteristik Aceh Barat -0,610 0,312 pariwisata di Provinsi Aceh. Untuk melihat karakteristik Aceh Barat Daya -0,633 -0,454 tersebut, data produk pariwisata dari tahun 2008 sampai Aceh Besar -0,753 1,688 dengan 2013 dihitung rata-ratanya untuk masing-masing Aceh Jaya -0,768 0,265 peubah. Nilai rata-rata yang diperoleh kemudian Aceh Selatan 2,253 2,890 dianalisa dengan menggunakan analisis biplot. Grafik Aceh Singkil 0,722 -0,473 biplot didapat berdasarkan penguraian nilai singular Aceh Tamiang (singular value decomposition) matriks X’X yang -1,273 -0,829 menghasilkan nilai eigen (eigen value) untuk membentuk Aceh Tengah 1,416 0,798 matriks U, L dan A’. Nilai eigen yang diperoleh terlihat Aceh Tenggara -1,248 -0,741 pada Tabel 1. Aceh Timur -1,335 0,215 Aceh Utara -0,905 0,101 Tabel 1 Nilai eigen (eigen value) produk pariwisata Bener Meriah -0,272 0,126 F1 F2 F3 F4 F5 Bireuen -0,805 -0,055 Nilai eigen 3,2004 0,9884 0,3759 0,2477 0,1876 Gayo Lues -0,628 -0,090 Keragaman (%) 64 19,8 7,5 5 3,7 Banda Aceh 6,805 -1,280 Komulatif (%) 64 83,8 91,3 96,3 100,000 0,183 -1,294 Berdasarkan Tabel 1, nilai eigen faktor pertama adalah -0,215 -0,799 3.2004 dan nilai eigen faktor kedua adalah 0,9884. Untuk Sabang 1,847 -0,392 menggambarkan kelima peubah produk pariwisata Subulussalam -0,871 -1,511 menggunakan grafik biplot yang memiliki 2 dimensi Nagan Raya -1,606 -0,275 maka perlu dilakukan reduksi dimensi menggunakan Pidie -0,518 0,696 faktor (Fi). Persentase pada faktor (Fi) menunjukkan Pidie Jaya -0,029 1,065 keragaman yang bisa dijelaskan oleh faktor baik F1 Simeulue -0,758 -0,352 maupun F2 yang digunakan untuk mereduksi 5 dimensi peubah produk pariwisata agar dapat dipetakan dalam Selanjutnya diperoleh grafik biplot dengan grafik biplot yang memiliki 2 dimensi. Faktor pertama menggabungkan titik-titik vektor peubah produk dapat menerangkan keragaman data sebesar 64%, pariwisata dan titik-titik ojek kabupaten/kota di Provinsi sedangkan faktor kedua dapat menerangkan keragaman Aceh pada grafik berdimensi dua. Ada empat hal penting data sebersar 19.8%. Dengan keragaman data komulatif yang bisa didapatkan pada grafik biplot: sebesar 83.8%. 1. Hubungan antar objek Grafik biplot menggambarkan bahwa titik-titik objek Pada analisis biplot hanya 2 faktor pertama yang yang berupa kabupaten/kota di Provinsi Aceh digunakan karena grafik biplot menggambarkan data menyebar di semua kuadran. Kedekatan antar objek peubah produk pariwisata dalam grafik berdimensi 2. ditunjukkan oleh Aceh Barat, Aceh Jaya, Aceh Timur, Vektor peubah produk pariwisata yang digambarkan LA’ Aceh Utara, Bener Meriah, Bireuen, Gayo Lues, dalam biplot diperoleh dari penguraian matriks U Simeulue, Nagan Raya, Aceh Barat Daya, Aceh menjadi matriks G dan H, dimana matriks G adalah titik- Tenggara, Aceh Tamiang, Lhokseumawe, Langsa, dan titik koordinat dari objek yang merupakan Subulussalam karena jarak titik objek kabupaten/kota Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh dan matriks H adalah tersebut berdekatan. Hal ini mengindikasikan bahwa titik-titik koodinat dari peubah produk pariwisata. 46 Penentuan Karakteristik Pariwiswisata Dan Model Jumlah Wisatawan Untuk Kabupaten/Kotata Di Provinsi Aceh ((Nurhasanah, Nany Salwa Dan Nelva Amelia)

kabupaten/kota tersebut memilikiliki karakteristik kedua peubah ini mempunyunyai korelasi yang positif pariwisata yanghampirsama. Sedangkngkan Aceh Selatan, yaitu sebesar 0.747. Korelarelasi positif antar peubah Aceh Besar, Aceh Tengah, Pidie Ja Jaya, Pidie, Aceh jumlah toko cinderamatata dan jumlah restoran Singkil, Sabang, dan Banda AAceh merupakan mengindikasikan bahwa dengengan meningkatnya jumlah kabupaten/kota yang posisi titik objeknya tidak toko cinderamata maka akann mmeningkatkan pula jumlah berdekatan dengan titik objekek lain, artinya restoran, begitu pula sebaebaliknya. Peubah jumlah kabupaten/kota tersebut mempunyaii kkarakteristik yang akomodasi dan jumlah agen perjalanan juga berbeda dengan kabupaten/kota lainnynya. mempunyai korelasi positiff sesebesar 0.680 karena kedua peubah ini juga memilikiiliki arah yang sama dan membentuk sudut yangang sempit. Hal ini mengindikasikan bahwa meningkatnya jumlah akomodasi akan meningkakatkan pula jumlah agen perjalanan, begitu pula sebsebaliknya. Sementara itu, peubah jumlah objek wiwisata dan jumlah agen perjalanan merupakan dudua peubah yang tidak berkorelasi karena mempunynyai sudut yang mendekati 90˚.

4. Hubungan antar objek dan pepeubah Berdasarkan grafik biplot(G(Gambar 1)yang dihasilkan dapat dilihat bahwa kabupateaten/kota yang unggul dalam jumlah objek wisatanya adaadalah Aceh Selatan, Aceh Gambar 1 Grafik biplotlot Besar, Pidie Jaya, Pidie,, AAceh Barat, Aceh Jaya, Sabang, dan Banda Aceh.h. Hal ini dapat diketahui 2. Keragaman peubah karena titik objek kabupapaten/kota tersebut berada Berdasarkan grafik biplot dapatt ddiketahui bahwa searah dengan vektor peubah objek wisata. peubah yang mempunyai nilai keragagaman paling besar Kabupaten/kota yang unggggul dalam jumlah toko adalah jumlah objek wisata, karearena peubah ini cinderamatanya adalah Acehceh Selatan, Aceh Tengah, mempunyai vektor yang paling panjanjang yaitu sebesar Pidie Jaya, Aceh Singkil,il, SSabang, dan Banda Aceh. 0.923. Hal ini berarti kabupaten/kotata di Provinsi Aceh Kabupaten/kota yang unggulul dalam jumlah restorannya memiliki rasio jumlah objek wisataisata yang berbeda. adalah Aceh Selatan, Acehh Tengah, Langsa, Sabang, Sedangkan peubah yang memilikii nilai keragaman dan Banda Aceh. Kabupatenten/kota yang unggul dalam paling kecil adalah jumlah restoran kkarena peubah ini jumlah akomodasinya adalaalah Aceh Selatan, Aceh memiliki vektor yang paling pendendek yaitu sebesar Tengah, Aceh Singkil, Lhokskseumawe, Langsa, Sabang, 0.508, tidak jauh berbeda dengan panjanjang vekor peubah danBanda Aceh. Kabupatenten/kota yang unggul dalam jumlah agen perjalanan, jumlah akomomodasi, dan jumlah jumlah agen perjalanannyaya adalah Aceh Singkil, toko cinderamata yang berturut-turuurut sebesar 0.582, Lhokseumawe, Langsa, SubSubulussalam, Sabang, dan 0.530, dan 0.520. Hal ini mengindindikasikan bahwa Banda Aceh. kabupaten/kota di Provinsi Aceh mememiliki rasio jumlah toko cinderamata, jumlah restoranran, jumlah agen Sedangkan kabupaten/kota yanang masih memiliki jumlah perjalanan dan jumlah akomodasi yayang hampir sama. produk pariwisata yang rendadah atau dibawah rata-rata Panjang vektor peubah produk pariwiiwisata dapat dilihat adalah Aceh Barat Daya, Aceheh Tamiang, Aceh Tenggara, pada Tabel 4. Aceh Timur, Aceh Utara, Benener Meriah, Bireuen, Gayo Lues, Nagan Raya, dan Simeuluulue. Hal ini dapat diketahui Tabel 4 Panjang vektor peubah prododuk pariwisata karena titik objek kabupaten/kn/kota tersebut berada pada arah yang berlawanan dari ararah vektor peubah produk pariwisata. Grafik biplot meneenerangkan 83.8% dari total Peubah Panjangng Vektor keragaman data yang sebenarnarnya. Keragaman dimensi 1 Agen Perjalanan 0,5,582 sebesar 64% dan keragamann d dimensi 2 sebesar 19.8%. Akomodasi 0,5,530 Hal ini menunjukkan bahwa nilanilai interpretasi biplot yang Restoran 0,5,508 dihasilkan mampu menerangkagkan dengan baik hubungan Objek Wisata 0,9,923 antar peubah jumlah agen perjarjalanan, jumlah akomodasi, Toko cinderamata 0,5,520 jumlah restoran, jumlah objekjek wisata, dan jumlah toko cinderamata untuk memperoleoleh gambaran karakteristik 3. Hubungan antar peubah pariwisata kabupaten/kota dii PProvinsi Aceh. Selanjutnya Grafik biplot memperlihatkan bahwawa peubah jumlah untuk mengetahui pengaruhuh karakteristik pariwisata toko cinderamata dan jumlah restoratoran memiliki arah terhadap jumlah wisatawann pada kabupaten/kota di yang sama dan membentuk sudut yayang sempit, maka Provinsi Aceh dilakukan anaanalisis regresi data panel 47 Penentuan Karakteristik Pariwisata Dan Model Jumlah Wisatawan Untuk Kabupaten/Kota Di Provinsi Aceh (Nurhasanah, Nany Salwa Dan Nelva Amelia)

dengan pendekatan model efek tetap. Sebelum pada regresi data panel dengan pendekatan OLS jika data menentukan model efek tetap dilakukan uji asumsi yang digunakan besar (N>100). Asumsi normalitas dapat regresi data panel terlebih dahulu. diabaikan karena mengacu pada teorema central limit. Pada penelitian ini uji normalitas tidak dilakukan karena Uji Asumsi Data Panel data yang digunakan besar dengan jumlah N=138, sehingga dapat diasumsikan bahwa galat data telah Uji Multikolinearitas berdistribusi normal. Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya korelasi antar peubah penjelas. Pengujian Model Efek Tetap Jumlah Wisatawan di Provinsi multikolinearites dilakukan dengan hipotesis sebagai Aceh berikut: H0 : Xk = 0 (tidak terdapat multikolinearitas) Pendugaan parameter model efek tetap menggunakan Ha : Xk ≠ 0 (terdapat multikolinearitas) asumsi bahwa model memiliki slope tetap dan intercept Dimana apabila nilai VIF > 10 maka tolak H0 berbeda pada unit cross section. Hasil pendugaan Berdasarkan uji multikolinearitas dengan menghitung koefisien slope dan intercept untuk masing-masing nilai VIF untuk masing-masing peubah pada lampiran 4 kabupaten/kota dapat dituliskan ke dalam Tabel 6 dan maka dapat diketahui bahwa peubah agen perjalanan dan Tabel 7 sebagai berikut: toko cinderamata mempunyai nilai VIF yang lebih besar dari 10 maka dapat disimpulkan tolak H0, yang artinya Tabel 6 Pendugaan koefisien slope pada model efek tetap data mengalami multikolinearitas. Gujarati (2004) Peubah Koefisien menyatakan bahwa salah satu solusi untuk mengatasi Akomodasi 1512.243 adanya multikolinearitas adalah dengan menghilangkan Restoran 227.8830 peubah yang mempunyai kolinear yang kuat dengan Objek Wisata 699.4455 peubah lain. Oleh karena itu untuk menghindari adanya multikolinearitas pada penelitian ini peubah jumlah agen perjalanan dan jumlah toko cinderamata tidak Berdasarkan Tabel 6, nilai koefisien untuk peubah dimasukkan dalam model (Tabel 5). jumlah akomodasi, jumlah restoran, dan jumlah objek wisata berturut-turut adalah 1512.243, 227.8830, dan Tabel 5 Nilai VIF peubah produk pariwisata 699.4455. Dari tabel juga dapat diketahui bahwa nilai koefisien peubah jumlah akomodasi, jumlah restoran, dan Peubah VIF jumlah objek wisata bernilai positif yang menunjukkan Agen Perjalanan 18.86 bahwa ke tiga peubah ini memberikan pengaruh positif Akomodasi 4.83 terhadap jumlah wisatawan di Provinsi Aceh yang berarti Restoran 8.06 setiap kenaikan jumlah akomodasi, jumlah restoran, dan Objek Wisata 8 jumlah objek wisata sebesar satu maka akan menaikkan Toko Cinderamata 10.52 jumlah wisatawan sebesar nilai koefisiennya.

Uji heteroskedastisitas Pengujian parameter secara serentak dilakukan dengan Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk mengetahui hipotesis berikut: apakah terdapat ketidaksamaan varians residual. H0 : 2= 3= 4=0 (secara bersama-sama tidak ada Pengujian secara visual dilakukan dengan melihat grafik pengaruh produk pariwisata terhadap jumlah residual, actual, fitted. Grafik residual tidak membentuk wisatawan). suatu pola tertentu, maka dapat disimpulkan bahwa data H1 : 2≠ 3≠ 4≠0 (paling tidak terdapat satu produk tidak mengalami heteroskedastisitas. pariwisata yang berpengaruh terhadap jumlah wisatawan). Uji Nonautokorelasi Dimana apabila didapat nilai statistik F > Fα dan p-value Pengujian asumsi nonautokorelasi dilakukan dengan uji < α maka tolak H0. Berdasarkan nilai F yang diperoleh Durbin-Watson. Adapun nilai statistik Durbin-Watson yaitu 16.71960 lebih besar dari F0,05 = 2.67 dan p-value = yang diperoleh sebesar 1.787904, sedangkan nilai dari dL 0.0000 lebih kecil dari α = 0.05 maka diputuskan tolak = 1.6778 dan dU = 1.7665. Nilai dL dan dU diperoleh H0, hal ini berarti paling tidak terdapat satu peubah dari tabel Durbin-Watson dengan N=138 dan p=3. produk pariwisata yang berpengaruh terhadap jumlah Karena nilai statistik DW = 1.787904 lebih besar dari wisatawan di Provinsi Aceh. nilai dU = 1.7665 dan lebih kecil 4-dU = 2.2335 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi. Pengujian parameter secara individu dilakukan dengan hipotesis berikut: Uji Normalitas H0 : = 0 (produk pariwisata tidak berpengaruh Menurut Andre, et al (2013) jika asumsi regresi lainnya terhadap jumlah wisatawan). telah terpenuhi maka uji normalitas tidak dibutuhkan 48 Penentuan Karakteristik Pariwisata Dan Model Jumlah Wisatawan Untuk Kabupaten/Kota Di Provinsi Aceh (Nurhasanah, Nany Salwa Dan Nelva Amelia)

H1 : ≠ 0 (produk pariwisata berpengaruh terhadap perhitungan ini juga disimpulkan bahwa peubah jumlah jumlah wisatawan). akomodasi, jumlah restoran, dan jumlah objek wisata Dimana apabila didapat nilai statistik t > t(α/2; N-p) dan p- berpengaruh secara individu terhadap jumlah wisatawan value < α maka tolak H0. di Provinsi Aceh. Nilai koefisien determinasi ( ) yang diperoleh sebesar 0.788675 yang berarti bahwa Tabel .7 Pendugaan koefisien intercept pada model efek tetap persentase pengaruh peubah produk pariwisata terhadap Kabupaten/Kota Koefisien peubah jumlah wisatawan adalah sebesar 78.9%, Aceh Barat 19413,14 sedangkan sisanya sebesar 21.1% dipengaruhi oleh peubah lain yang tidak dimasukkan atau tidak dibahas Aceh Barat Daya 2245,7 pada penelitian ini. Aceh Besar 11419,18 Aceh Jaya -14589,57 Model efek tetap produk pariwisata terhadap jumlah Aceh Selatan 20152,07 wisatawan di Provinsi Aceh adalah sebagai berikut: Aceh Singkil 63605,38 Yi,t = 14954.23 + 4458.91D1 – 12708.53D2 – 3535.05D3 Aceh Tamiang 10858,88 – 29543.80D4 + 5197.84D5 + 48651.15D6 – Aceh Tengah 18013,41 4095.35D7 + 3059.18D8 – 8088.03D9 – Aceh Tenggara 6866,2 13466.53D10 + 589.51D11 – 10712.93D12 – Aceh Timur 1487,7 18782.96D13 – 30055.15D14 + 52713.01D15 – 2783.93D + 11921.58D + 72185.55D – Aceh Utara 15543,74 16 17 18 2881.72D19 + 5394.32D20 + 54260.65D21 + Bener Meriah 4241,3 25933.55D22 – 11197.24D23 + 1512.24X2i,t + Bireuen -3828,73 227.88X3i,t + 699.44X4i,t Gayo Lues -15100,92 dimana: Banda Aceh 67667,24 i = 1,2,...,23 (kabupaten/kota) Langsa 12170,31 t = 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013 (tahun) Lhokseumawe 26875,81 Di = peubah dummy kabupaten/kota Sabang 87139,78 Yit = jumlah wisatawan di Provinsi Aceh pada kabupaten/kota ke-i dan tahun ke-t Subulussalam 12072,51 X2it = jumlah akomodasi di Provinsi Aceh pada Nagan Raya 20348,55 kabupaten/kota ke-i dan tahun ke-t Pidie 69214,88 X3it = jumlah restoran di Provinsi Aceh pada Pidie Jaya 40887,78 kabupaten/kota ke-i dan tahun ke-t Simeulue 3756,99 X4it = jumlah objek wisata di Provinsi Aceh pada kabupaten/kota ke-i dan tahun ke-t Tabel .8 Pengujian parameter secara individu pada model efek tetap KESIMPULAN

Peubah Statistik t p-value Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa Akomodasi 3.611785 0.0005 kabupaten/kota yang unggul dalam jumlah objek Restoran 2.067537 0.0410 wisatanya adalah Aceh Selatan, Aceh Besar, Pidie Jaya, Objek Wisata 2.465503 0.0152 Pidie, Aceh Barat, Aceh Jaya, Sabang, dan Banda Aceh. Kabupaten/kota yang unggul dalam jumlah toko Pengujian parameter secara individu disajikan pada Tabel cinderamatanya adalah Aceh Selatan, Aceh Tengah, .8. Dari Tabel diketahui bahwa peubah jumlah Pidie Jaya, Aceh Singkil, Sabang, dan Banda Aceh. akomodasi, restoran, dan objek wisata memiliki p-value Kabupaten/kota yang unggul dalam jumlah restorannya berturut-turut sebesar 0.0005, 0.0410, dan 0.0152 yang adalah Aceh Selatan, Aceh Tengah, Langsa, Sabang, dan lebih kecil daripada nilai α = 0.05 sehingga dapat Banda Aceh. Kabupaten/kota yang unggul dalam jumlah disimpulkan tolak H0 yang artinya jumlah akomodasi, akomodasinya adalah Aceh Selatan, Aceh Tengah, Aceh jumlah restoran, dan jumlah objek wisata berpengaruh Singkil, Lhokseumawe, Langsa, Sabang, dan Banda terhadap jumlah wisatawan di Provinsi Aceh. Aceh. Kabupaten/kota yang unggul dalam jumlah agen Berdasarkan nilai statistik t dan t(0.025;135) = 1.97769 dapat perjalanannya adalah Aceh Singkil, Lhokseumawe, diketahui bahwa nilai statistik t peubah jumlah Langsa, Subulussalam, Sabang, dan Banda Aceh. akomodasi, jumlah restoran, dan jumlah objek wisata Sedangkan kabupaten/kota lainnya belum unggul dalam memiliki nilai yang lebih besar dari nilai t(0.025;135) maka jumlah produk pariwisata karena cenderung memiliki dapat disimpulkan tolak H0, sehingga dengan jumlah produk pariwisata yang rendah atau di bawah 49 Penentuan Karakteristik Pariwisata Dan Model Jumlah Wisatawan Untuk Kabupaten/Kota Di Provinsi Aceh (Nurhasanah, Nany Salwa Dan Nelva Amelia)

rata-rata. Berdasarkan model efek tetap pariwisata di 3. Jolliffe, I.T. 2002. Principal Component Analysis Provinsi Aceh tahun 2008–2013, produk pariwisata yang 2nd Edition. New York: Springer. mempengaruhi jumlah wisatawan di Provinsi Aceh 4. Gujarati, D.N. dan Porter, D.C. 2009. Basic adalah akomodasi, restoran, dan objek wisata. th Econometrics, 5 Edition. New York: The Kabupaten/kota yang unggul dalam jumlah akomodasi, restoran, dan objek wisatanya merupakan kabupaten/kota McGraw-Hill Companies, Inc. dengan jumlah wisatawan di atas rata-rata atau 5. Apriliawan, D., Tarno, dan Yasin, H. 2013. merupakan kabupaten/kota yang banyak dikunjungi Pemodelan Laju Inflasi di Provinsi Jawa Tengah wisatawan. Menggunakan Regresi Data Panel. Jurnal Gaussian. 2: 301-321. th REFERENSI 6. Greene, W.H. 2012. Econometric Analysis, 7 Edition. New Jersey: Pretince Hall. 1. Bentum, I. dan Ennin. 2014. Modelling 7. Baltagi, B.H. 2008. Econometrics Analysis of Panel International Tourism Demand in Ghana. Global Data, 4th Edition. New York: John Wiley & Sons, Business and Economics Research Journal. 3(12): Inc. 1-22. 8. Andre, H.J., Golsch, K., dan Schmidt, A.W. 2013. 2. Mattjik, A.A. dan Sumertajaya, I.M. 2011. Sidik Applied Panel Data Analysis for Economic and Peubah Ganda dengan Menggunakan SAS. Bogor: Social Surveys. New York: Springer. IPB Press.

50