berdasarkan tipe lahan basah yaitu yang ada di kompleks perumahan cemara asri Medan. hal ini sesuai dengan pernyataan Sarwono 2009 bahwa angka yang baik
untuk dijadikan prediktor variabel tergantung dependent variable, angka standard error of estimate harus lebih kecil dari angka standard deviasai
SEESTD.
4.1.4. Analisis uji kelayakan model regresi.
Uji kelayakan model regresi pada penelitian ini dilakukan dengan perhitungan ANOVA dengan ketentuan angaka probabilitas yang baik untuk
digunakan sebagai model regresi ialah harus lebih kecil dari 0,05 atau 5. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan SPSS, maka didapat hasil sebagai
berikut seperti yang tertera pada Tabel 16 dibawah ini. Tabel 18. Uji Kelayakan Model Regresi Dengan Perhitungan ANOVA
ANOVAb Model
Sum of Squares
Df Mean
Square F
Sig. 1
Regression 0,01
2 0,005
16,888 .000a Residual
0,005 18
Total 0,016
20
a.
Prediktor : konstan biaya perjalanan, biaya kesediaan membayarwillingness to pay
b.
Dependent variabel: tingkat kunjungan per 1000 penduduk
Berdasarkan Tabel 18 di atas, maka dapat diketahui bahwa angka F sebesar 16,888 dengan tingkat dignifikansi Sig atau probabilitas sebesar 0,00
atau lebih kecil dari 0,05 Sig0,05. Dengan demikian, model regresi ini layak untuk digunakan dalam memprediksi tingkat kunjungan per 1000 penduduk.
dengan kata lain, variabel biaya perjalanan dan biaya kesediaan membayar secara bersama-sama mempengaruhi jumlah tingkat kunjungan per 1000 penduduk
terhadap kawasan konservasi satwa liar pada ruang terbuka hijau kota medan
Universitas Sumatera Utara
dengan tipe lahan basah yaitu di area konservasi satwa liar pada komples perumahan cemara asri medan.
4.1.5. analisis koefisien regresi
Analisis koefisien regresi dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persamaan regresi baik secara sederhana ataupun berganda, apakah angka konstan
dan uji hipotesis signifikan terhadap koefisien regresi. Berikut adalah Tabel hasil perhitungan Koefisien regresi menggunakan SPSS berdasarkan analisis koefisien
berganda. Tabel 19. Koefisien Regresi Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Std. Error
Beta 1
Constant 0,019
0,006 3,323
0,004 biaya
perjalanan 2,89E-08
0,186 0,977
0,342 biaya wtp
6,2E-07 0,669
3,515 0,002
a.
Prediktor : konstan biaya perjalanan, biaya kesediaan membayarwillingness to pay
Berdasarkan Tabel 19 di atas bahwa, persamaan regresi yang didapat adalah sebagai berikut.
Y = + � + �
Y = 0,019 + 0,00000289x
1+
0,0000062x
2
-------persamaan 2 Dimana:
Y : Tingkat Kunjungan Per 1000 Penduduk
x1 : Biaya Perjalanan
x2 : Biaya WTP Kesediaan Membayar
Nilai konstanta yang didapat dari persamaan regresi tersebut adalah sebesar 0,019. Artinya bahwa jika tidak ada penambahan biaya perjalanan dan
biaya WTP, maka jumlah tingkat kunjungan per 1000 penduduk adalah 0,019
Universitas Sumatera Utara
Sedangkan, untuk koefisien regresi biaya perjalanan x1 sebesar 0,00000289 yang berarti bahwa setiap ada penambahan biaya perjalanan maka jumlah tingkat
kunjungan akan naik sebesar 0,00000289. Demikian juga dengan koefisien regresi biaya WTP, sehingga apabila ada penambahan 1 kali biaya WTP maka
tingkat kunjungan per 1000 penduduk akan terjadi kenaikan sebesar 0,0000062. Untuk mengetahui signifikansi dari koefisien regresi pada persamaan 1 di
atas, maka dilakukan Uji T. Uji T pertama akan digunakan untuk menguji signifikansi konstanta dan variabel biaya perjalanan dan Uji T kedua akan
digunakan untuk mengetahui signifikansi konstanta dan variabel biaya WTP. Hipotesis:
1. H0 = koefisien regresi tidak signifikan
2. H1= koefisien regresi signifikan
Keputusan: 1.
Jika T hitung T tabel, maka H0 diterima 2.
Jika T hitung T tabel, maka H0 ditolak Berdasarkan Tabel 19. koefisien regresi bahwa T hitung variabel biaya
perjalanan adalah 0,977 dan T hitung pada variabel biaya WTP adalah
3,515
. Sedangkan untuk mendapatkan T tabel, digunakan ketentuan yaitu df adalah
jumlah data -2 apabila signifikansi sebesar 0,05 5. Dengan demikian T tabel adalah 21-2=19 adalah sebesar 2,093. Berdasarkan data tersebut bahwa T hitung
pada biaya perjalanan 0,977 T tabel 2,093 maka H0 diterima artinya bahwa koefisien regresi tidak signifikan. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa
pengaruh variabel biaya perjalanan terhadap tingkat kunjungan per 1000 penduduk tidak signifikan pada konservasi satwa liar di ruang terbuka hijau
Universitas Sumatera Utara
dengan tipe lahan basah yaitu konservasi satwa liar di kompleks perumahan cemara asri medan.
Sedangkan T hitung pada variabel biaya WTP 3,515 T tabel 2,093 maka H0 ditolak artinya bahwa koefisien regresi signifikan. Dengan demikian,
dapat disimpulkan bahwa pengaruh variabel biaya kesediaan membayar terhadap tingkat kunjungan per 1000 penduduk signifikan pada konservasi satwa liar di
ruang terbuka hijau pada kompleks perumahan cemara asri medan. Sedangkan apabila dilakukan analisis regresi secara sederhana yaitu
dengan menggunakan satu variabel bebas maka persamaan regresinya adalah sebagai berikut ini.
Tabel 20. Koefisien Regresi Sederhana
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficient Standardized
Coefficients T
Sig. Std. Error
Beta 1
Constant 0,021
0,007 2,826 0,011
Biaya Perjalanan
9,99E-08 0,643
3,66 0,002
2 Constant
0,022 0,005
4,44 Biaya WTP
7,37E-07 0,796
5,732 0
Berdasarkan tabel di atas maka persamaan regresi sederhana untuk masing-masing prediktor yaitu biaya perjalanan dan biaya WTP yang didapat
adalah sebagai berikut. 1.
Persamaan regresi sederhana dengan prediktor biaya perjalanan Y
= + � Y = 0,021+ 0,0000001x
1
-------persamaan 3
Dimana: Y : Tingkat Kunjungan Per 1000 Penduduk
x1 : Biaya Perjalanan
2. Persamaan regresi sederhana dengan prediktor biaya WTP
Universitas Sumatera Utara
Y = + �
Y = 0,022+ 0,0000007x
2
---------persamaan 4 Berdasarkan Tabel 20 di atas, maka dapat disimpulkan bahwa jika
dianalisis secara regresi sedehana maka variabel biaya perjalanan dan biaya WTP sama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kunjungan per 1000
penduduk. Hal ini dikarenakan T hitung variabel biaya perjalanan adalah 3,66 dan T hitung pada variabel biaya WTP adalah 5,372 lebih besar dari T tabel
2,093. Dengan demikian H0 ditolak artinya bahwa koefisien regresi signifikan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa 1 pengaruh variabel biaya perjalanan
terhadap tingkat kunjungan per 1000 penduduk signifikan dan 2 pengaruh variabel biaya WTP terhadap tingkat kunjungan per 1000 penduduk signifikan
pada konservasi satwa liar di ruang terbuka hijau di kota medan yaitu konservasi satwa liar di kompleks perumahan cemara asri medan.
4.2. Konservasi Ex-Situ Rusa di Universitas Sumatera Utara
