Jumlah Tanggungan Sifat Kunjungan
Tabel 18 Analisis Frekuensi Kunjungan Wisata Goa Pawon Mei 2013
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta
Tolerance VIF Constant
2.560 0.457 5.604 0.000
Biaya Perjalanan X
1
0.000000518 0.000 0.103
0.569 0.573 0.609
1.642 Penghasilan X
2
-0.000000138 0.000 -0.453 -2.082 0.046
0.417 2.398
Pendidikan Terakhir X
3
-0.137 0.050 -0.612 -2.740 0.010
0.396 2.527
Usia X
4
0.010 0.010 0.277
1.044 0.304 0.281
3.564 Waktu Tempuh X
5
-0.043 0.069 -0.131 -0.630 0.533
0.461 2.171
Jumlah Tanggungan X
6
0.226 0.098 0.568
2.313 0.028 0.328
3.051 Jenis Kelamin X
7
0.305 0.176 0.342
1.731 0.093 0.506
1.977 Sifat KunjunganX
8
0.352 0.287 0.278
1.223 0.231 0.381
2.623 R-Sq
38.7
R
2
adj 22.9
Sumber : Hasil Analisis Data Primer 2013
Keterangan :
nyata pada taraf nyata α = 5 Hasil analisis regresi menyatakan bahwa untuk asumsi OLS Ordinary
Least Square,
tidak adanya
pelanggaran uji
multikolineritas dan
heteroskedastisitas pada persamaan regresi ini. Pembuktian tidak adanya multikolinearitas dengan melihat nilai Variance Inflation Factor VIF yang
nilainya kurang dari 10 untuk semua variabel bebas. Pembuktian tidak adanya heteroskedastisitas dapat dilihat lampiran 11 dengan melakukan regresi dari nilai
absolut residual dengan variabel-variabel bebas. Hasil menunjukan nilai Sig pada tabel ANOVA abresid 6.1 lebih besar dari taraf nyata 5 sehingga
disimpulkan tidak adanya heteroskedastisitas dalam model persamaan ini. Model persamaan menyebar normal dengan melakukan uji Kolmogorov Smirnov.
Pembuktian uji normalitas dapat dilihat pada lampiran 10, hasil uji menunjukkan Asymp Sig.2-tailed 19 lebih besar dari taraf nyata 5.
Kecenderungan pengunjung untuk meningkatkan atau menurunkan jumlah kunjungan wisata dilihat dari tanda koefisien setiap variabel yang sesuai
dengan hipotesis penelitian. Berdasarakan Tabel 18 diketahui tiga variabel yang berpengaruh nyata dalam model. Variabel bebas tersebut adalah tingkat
pendidikan, jumlah tanggungan, dan penghasilan responden. Variabel-variabel pada model persamaan regresi dijelaskan sebagai berikut: