Statistika Deskriftif Data Penelitian

22 Tabel 5.1. Statistika Deskriptif Usaha Pariwisata Sumber: data diolah 2015 Nilai tengah mean dan simpangan baku stdev merupakan ukuran pemusatan dan penyebaran dari jumlah usaha pariwisata di Provinsi Bali. Sebagian besar keberadaan usaha pariwisata tidak merata di seluruh kabupatenkota, nilai simpangan baku yang sangat besar, lebih besar dari nilai tengah menunjukkan bahwa perbedaan jumlah usaha pariwisata antar satu kabupatenkota dengan kabupaten lainnya sangat besar. Hal ini dimungkinkan karena jarak antar kabupatenkota di Provinsi Bali cukup dekat sehingga banyak usaha pariwisata masih terpusat di sekitar pusat kota provinsi Denpasar, Badung, dan Gianyar. Misalkan wisatawan yang ingin berwisata ke kawasan wisata Bangli, Klungkung, Karangasem, Tabanan, Jembrana, atau Buleleng berangkat dari pusat kota provinsi atau sekitarnya, menggunakan jasa transportasi wisata menuju kawasan wisata tersebut dan setelahnya kembali dan menggunakan jasa akomodasi di pusat kota dan sekitarnya. Untuk melihat adanya ketergantungan antara Daerah KabupatenKota dan jenis usaha pariwisata, dilakukan uji Khi Kuadrat Chi-Square yang disajikan dalam tabel 5.2 Tabel 5.2 Uji Ketergantungan antara Daerah dan Usaha Pariwisata Uji Nilai Statistik Uji Derajat Bebas Nilai Signifikansi Pearson Chi-Square 2267.343 a 64 .000 Likelihood Ratio 1842.185 64 .000 Linear-by-Linear Association 2.006 1 .157 N of Valid Cases 6852 Sumber : data diolah 2015 Uji Khi Kuadrat memperlihatkan bahwa karakteristik usaha pariwisata dan daerah kabupatenkota di provinsi Bali saling bergantung tidak saling bebas. Hal ini Usaha Nilai Total Mean Stdev Skewness Kurtosis Daya Tarik 228 25.33 16.454 1.462 1.845 Kawasan 16 1.78 1.093 -.188 -1.232 Transportasi 139 15.44 33.174 2.778 7.897 Perjalanan 397 44.11 82.590 1.887 2.617 Makanan_Min 2675 297.22 381.100 1.680 2.546 Akomodasi 3039 337.67 323.699 1.024 .182 Mice 9 1.00 2.345 2.617 6.975 Pramuwisata 115 12.78 27.027 2.236 4.723 Wisata Tirta 237 26.33 36.586 1.324 .705 23 berarti pada suatu KabupatenKota berkembang satu atau beberapa jenis usaha pariwisata tidak seluruh jenis usaha pariwisata, atau jenis usaha pariwisata tertentu berkembang hanya di satu atau beberapa KabupatenKota tidak pada seluruh kabupatenkota di Provinsi Bali. Normalitas data untuk daerah kabupatenkota dan jenis usaha pariwisata dapat dilihat pada dua indikator yaitu indeks Skewness kemiringan kurva dan indeks Kurtosis keruncingan kurva seperti tertuang dalam tabel 5.3. Tabel 5.3 Indeks Skewness dan Kurtosis Data Penelitian N Sum Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Std. Error DAERAH 6852 20957 1.110 .030 .082 .059 USAHA 6852 36984 -.619 .030 4.150 .059 Valid N listwise 6852 Sumber: data diolah 2015 Indeks skewness untuk daerah KabupatenKota adalah 1.110:0.030=3, sedangkan untuk jenis usaha pariwisata didapatkan nilai -0.619:0.030= -20.64 Karena kedua indeks tidak berada dalam rentang [-2,00;2.00] maka dapat dikatakan dari sudut kemiringan kurva, data tidak berdistribusi normal. Indeks kurtosis untuk daerah KabupatenKota sebesar 0.082:0.059 = 1.39, sedangkan untuk usaha pariwisata didapatkan nilai 4.150:0.059=70.34. Angka ini menunjukkan, bila pusat perhatian pada daerah KabupatenKota, pada dasarnya data dapat dikatakan berdistribusi normal. Asumsi kenormalan data diperlukan dalam analisis Biplot.

5.2 Klasifikasi KabupatenKota Di Provinsi Bali

Pengelompokan KabupatenKota di Provinsi Bali berdasarkan variable jumlah msing-masing jenis usaha pariwisata yang terdapat di kabupatenkota dengan menggunakan teknik cluster berhierarki jarak kedekatan Euclidean dianalisis pada metode pautan single linkage , complete linkage , average linkage , dan ward . Penetapan cluster yang terbentuk didasarkan pada tingkat similarity 80, dengan pertimbangan nilai tersebut memberikan tingkat kemiripan yang sangat tinggi dalam perkembangan jumlah usaha pariwisata pada kabupatenkota di provinsi Bali. Klasifikasi kabupatenkota di Provinsi Bali dari keempat metode pautan yang digunakan, pada metode single linkage diperoleh empat cluster sedangkan ketiga metode 24 pautan yang lain memberikan enam cluster kabupatenkota. Berikut diuraikan secara terpisah hasil-hasil pengelompokan pada masing-masing metode pautan.

5.2.1 Hasil Pengelompokan Metode

Single Linkage Metode single linkage yang mendasarkan pembentukan matriks jarak baru berdasarkan jarak minimum masing-masing anggota suatu cluster ke cluster lainnya. Hasil analisis cluster teknik hierarkhi dengan metode pautan tunggal single linkage untuk pengelompokan KabupatenKota di Provinsi Bali berdasarkan jenis usaha pariwisata dapat digambarkan dalam Gambar 5.1 dan Gambar 5.2. dan tahapan proses diuraikan pada Tabel 5.4. Gambar 5.1. Dendogram KabupatenKota Provinsi Bali pada Tingkat Similirity Gambar 5.2. Dendogram KabupatenKota Provinsi Bali pada Jarak Euclidean Karangasem Buleleng Bangli Jembrana Klungk ung Tabanan Giany ar Badung Denpasar 27.68 51.79 75.89 100.00 Observations S im ila ri ty Cluster KabupatenKota di Provinsi Bali Karangasem Buleleng Bangli Jembrana Klungkung Tabanan Gianyar Badung Denpasar 5.18 3.45 1.73 0.00 Observations D is ta n c e Cluster KabupatenKota di Provinsi Bali