6. Evaluasi Penggunaan CVM
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda, diperoleh nilai R
2
sebesar 58,5 untuk responden wisatawan nusantara dan 52,8 untuk responden
wisatawan mancanegara. Menurut Mitchell dan Carson 1989 dalam Hanley dan Spash 1993 penelitian yang berkaitan dengan benda-benda lingkungan dapat
mentolerir nilai R
2
sampai dengan 15, hal ini karena penelitian tentang lingkungan berhubungan dengan perilaku manusia sehingga R
2
tidak harus besar. Oleh karena itu, hasil pelaksanaan CVM dalam penelitian ini masih dapat
diyakini kebenaran dan keandalannya.
6.3 Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Besarnya Nilai WTP Responden
Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi nilai WTP responden wisatawan nusantara dan mancanegara dilakukan dengan menggunakan analisis
regresi berganda. Adapun variabel-variabel bebas yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi nilai WTP responden wisatawan
nusantara dan mancanegara antara lain umur, tingkat pendidikan, pendapatan, jumlah tanggungan, dan frekuensi kunjungan. Analisis faktor-faktor yang
mempengaruhi nilai WTP responden dijelaskan sebagai berikut.
6.3.1 Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Nilai WTP Responden
Wisatawan Nusantara
Berdasarkan hasil pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan Minitab for Windows Relase 14, diperoleh model WTP responden pengunjung
yang dihasilkan adalah sebagai berikut :
WTP = - 8.439 + 249 Umur + 927 Tingkat Pendidikan + 0,000149Pendapatan – 1.001 Jumlah Tanggungan - 735 Frekuensi Kunjungan + ε
i
Hasil output analisis regresi berganda model WTP responden pengunjung disajikan pada Tabel 18 dan Lampiran 10.
Tabel 18. Hasil Regresi Berganda WTP Responden Wisatawan Nusantara
Variabel Koefisien
T P
VIF Constant
-8439 -1,23
0,23 UM Umur
249,1 3,39
0,002 1,4
TP Tingkat Pendidikan 927,4
2,04 0,051
1,6 PD Pendapatan
0,0001491 0,53
0,53 2,7
JT Jumlah Tanggungan -1001,5
-1,5 0,145
1,8 FK Frekuensi Kunjangan
-735,4 -2,11
0,044 1,4
R
2
58,5 R
2
adj 51,1
Sumber: Hasil Analisis Data 2013 Keterangan : Tanda ,, dam menunjukan taraf nyata koefisien regresi masing-masing
variabel berturut- turut pada α : 1, 5, 10.
Berdasarkan hasil analisis regresi berganda diperoleh nilai R
2
adj sebesar 51,1. Nilai tersebut menunjukkan sebesar 51,1 keragaman WTP
responden dapat diterangkan oleh keragaman variabel-variabel penjelas yang terdapat dalam model, dan sisanya 48,9 dijelaskan oleh variabel-variabel lain
yang tidak dimasukkan ke dalam model. Setelah didapatkan model keseluruhan kemudian parameter model
tersebut diuji secara statistika agar model tersebut memenuhi semua asumsi model yaitu BLUE Best Linear Unbiased Estimator. Pelanggaran asumsi yang
biasa terjadi dalam analisis regresi linear berganda adalah multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi. Pemenuhan asumsi dan uji statistik yang
dilakukan antara lain :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan dengan melihat normal probability plot dan histogram Lampiran 11. Titik-titik yang terdapat pada normal probability plot
mengumpul dan terletak pada suatu garis berbentuk linear sehingga dapat disimpulkan bahwa data yang dimiliki telah menyebar normal. Cara lainnya
adalah dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov Lampiran 12. Berdasarkan hasil uji Kolmogorov Smirnov diperoleh nilai p-value lebih besar
dari 0,15 dan nilai Kolmogorov Smirnov sebesar 0,094 lebih kecil dari nilai Kolmogorov Smirnov tabel 0,161, sehingga dapat disimpulkan data yang
dimiliki telah menyebar normal.
2. Uji Autokolerasi
Uji autokolerasi perlu dilakukan untuk mengetahui terjadinya korelasi antar anggota sampel atau data pengamatan. Uji Durbin Watson digunakan untuk
Kategori