60
Rani Dilla Oktavianty, 2014 Pengaruh Kualitas Produk Wisata Terhadap Kepuasan Wisatawan Yang Berkunjung Di Kawasan
Wisata Gunung Galunggung Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi
’”. Analisis deskriptif ini juga dapat digunakan untuk mencari kuatnya hubungan
antara variabel melalui analisis korelasi, melakukan prediksi variabel dengan analisis regresi, dan membuat perbandingan dengan membandingkan rata
– rata sampel atau populasi yang sudah tanpa diuji signifikansinya.
Pada penelitian ini, analisis data deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan variabel
– variabel penelitian, diantaranya: 1.
Analisis deskriptif tanggapan pengunjung mengenai kualitas produk wisata di Kawasan Wisata Gunung Galunggung yang terdiri dari mutu
DTW, mutu atraksi wisata, mutu sarana penunjang wisata, dan mutu aksesibilitas,
2. Analisis deskriptif tanggapan pengunjung mengenai kepuasan
wisatawan yang terdiri dari ekpektasi dan persepsi di KWGG
3.12 Rancangan analisis data verifikatif
Menurut Hartono 2008, hlm. 93, analisis linier sederhana adalah salah satu analisis peramalan nilai variabel bebas X atau lebih terhadap variabel terikat
Y. Bila skor variabel bebas diketahui maak skor variabel terikatnya dapat diprediksi besarnya. Dalam penelitian ini variabel bebas X yaitu kualitas produk
wisata sedangkan variabel terkait Y yaitu kepuasan wisatawan yang berkunjung.
3.12.1 Metode MSI
Menurut Jonathan Sarwono 2012, hlm. 250, metode suksesif interval merupakan proses mengubah data ordinal menjadi data interval. Kualitatif atau bukan angka
sebenarnya. Data ordinal menggunakan angka sebagai simbol data kualitatif. Dalam contoh dibawah ini, misalnya:
61
Rani Dilla Oktavianty, 2014 Pengaruh Kualitas Produk Wisata Terhadap Kepuasan Wisatawan Yang Berkunjung Di Kawasan
Wisata Gunung Galunggung Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
- Angka 1 mewakili “sangat tidak setuju”
- Angka 2 mewakili “ tidak setuju”
- Angka 3 mewakili “netral”
- Angka 4 mewakili “setuju”
- Angka 5
mewakili “sangat setuju”
Dalam banyak prosedur statistik seperti regresi, korelasi Pearson, uji t dan lain sebagainya mengharuskan data berskala interval. Oleh karena itu, jika kita hanya
mempunyai data berskala ordinal; maka data tersebut harus diubah kedalam bentuk interval untuk memenuhi persyaratan prosedur-prosedur tersebut. Kecuali
jika kita menggunakan prosedur, seperti korelasi Spearman yang mengujinkan data berskala ordinal; maka kita tidak perlu mengubah data yang sudah ada
tersebut. Itulah sebabnya dalam bagian ini penulis memberikan contoh cara mengubah data berskala ordinal menjadi data berskala interval.
Penelitian ini menggunakan skala ordinal seperti yang dijelaskan dalam operasional variabel. Oleh karena itu semua data ordinal yang terkumpul terlebih
dahulu ditransformasi menjadi skala interval dengan cara MSI. Langkah – langkah
untuk melakukan transformasi data tersebut menurut Harun Al-Rasyid 1994: 131 adalah sebagai berikut:
- Menghitung frekuensi f setiap pilihan jawaban berdasarkan hasil
jawaban responden pada setiap pertanyaan -
Berdasarkan frekuensi yang diperoleh untuk setiap pertanyaan dilakuakan perhitungan proporsi
ρ setiap pilihan jawaban dengan cara membagi frekuensi dengan jumlah responden
- Berdasarkan proporsi tersebut dilakukan perhitungan proporsi
kumulatif untuk setiap pilihan pertanyaan -
Menentukan nilai batas Z tabel normal untuk setiap pilihan jawaban pertanyaan
62
Rani Dilla Oktavianty, 2014 Pengaruh Kualitas Produk Wisata Terhadap Kepuasan Wisatawan Yang Berkunjung Di Kawasan
Wisata Gunung Galunggung Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
- Menentukan nilai interval rata
– rata scale value untuk setiap pilihan jawaban melalui persamaan berikut:
Scale Value = Decinty At Lower Limit
– Decinty At Upper Limit Area Below Upper Limit
– Area Below Lower Limit
- Menghitung nilai hasil transformasi setiap pilihan jawaban melalui
rumus persamaan sebagai berikut: Nilai hasil transformasi : score = scale value
minimum
+ 1 Data yang telah terbentuk skala interval kemudian ditentukan persamaan yang
berlaku untuk pasangan variabel tersebut.
3.12.2 Analisis Regresi Linier Sederhana
