50 SN = S RK x 100
dimana : SN = estimasi persentase subsidi setelah ada kenaikan harga tiket S = pengeluaran rata-rata per tahun yang belum tertutupi
RK = realisasi pengeluaran rata-rata per tahun Skenario kenaikan harga tiket sebanyak X kali lipat harus disesuaikan
dengan karakteristik wisatawan, faktor-faktor yang mempengaruhi kunjungan, dan kesanggupan wisatawan untuk membayar. Ada kemungkinan harga tiket berada di
bawah harga tiket optimum, meskipun harga tiket tersebut sudah dinaikkan. Implikasinya, pemerintah juga tetap harus mensubsidi TMR meskipun tidak
sebanyak subsidi mula-mula atau hanya terjadi pengurangan subsidi dari rata-rata subsidi sebelumnya.
4.3.1 Pengujian Hipotesis
Model akan diuji berdasarkan hipotesis yang diajukan. Pengujian hipotesis berdasarkan statistik bertujuan untuk melihat nyata tidaknya variabel-variabel
bebas yang dipilih terhadap variabel-variabel tak bebas, dapat dilihat pada nilai-P P-value. Berdasarkan nilai-P diketahui sampai berapa persen variabel-variabel
bebas berpengaruh terhadap variabel tak bebas Irianto, 2008. Pengujian model regresi keseluruhan dilakukan dengan terlebih dahulu
membuat tabel sidik ragam untuk menghitung F statistik dan R
2
koefisien determinasi. R
2
dapat menjelaskan kemampuan peubah bebas bersamaan juga menjelaskan varian dari peubah tak bebas, sedangkan F statistik untuk melihat
interval keyakinan kemampuan tersebut. Menurut Juanda 2009, koefisien determinasi dari model adalah rasio dari jumlah kuadrat regresi dan total jumlah
kuadrat, sebagaimana tercantum dalam rumus berikut :
51 R
2
= Jumlah Kuadrat Regresi = JKR Total Jumlah Kuadrat JKT
Nilai F statistik digunakan untuk melihat apakah parameter bebas yang digunakan secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap variabel tak
bebasnya. F statistik adalah rasio dari jumlah kuadrat regresi dibagi dengan jumlah peubah bebas dengan kuadrat sisa dibagi dengan jumlah observasi
dikurangi dengan jumlah peubah bebas dan dikurangi satu, sebagimana tercantum pada rumus berikut :
F = ∑ y
i 2
∑ e
i 2
n-k-1 F statistik digunakan untuk menguji koefisien regresi secara menyeluruh
dengan menggunakan hipotesis sebagai berikut : H
= b
1
= b
2
=......................= b
k
= 0 H
1
= paling sedikit ada satu nilai b
i
yang tidak sama dengan nol Pada model dilakukan uji-F. Adapun uji statistiknya adalah :
Jika F statistik F tabel, maka tolak H Jika F statistik F tabel, maka terima H
Pengujian koefisien regresi secara individual dilakukan untuk membuktikan bahwa koefisien regresi suatu model regresi itu secara statistik
signifikan atau tidak. Pengujian ini menunjukkan apakah peubah-peubah yang digunakan secara satu per satu berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas.
Pengujian koefisien regresi secara individu dilakukan dengan statistik t uji t, dengan terlebih dahulu diajukan hipotesis sebagai berikut :
52 H
= b
i
= 0 H
i
= b
i
0 atau b
i
0 ; i = 1,2,3,...........,k Pengujian dengan perhitungan t statistik sebagai berikut :
Pada model dilakukan uji-t. Adapun uji statistiknya adalah : Jika t statistik t tabel, tolak H
o
Jika t statistik t tabel, terima H
o
Model yang diperoleh diuji apakah sudah termasuk BLUE = Best Linear Unbiased Estimators
atau belum. Model yang termasuk BLUE harus memenuhi asumsi kenormalan, homoskedastisitas, non autokorelasi, dan non
multikoleniaritas. Iriawan dan Astuti 2006 menjelaskan mengenai pemenuhan keempat asumsi tersebut, yaitu sebagai berikut :
Normalitas. Uji ini dilakukan dengan membuat histogram dan scatterplot, apabila
histogram membentuk lonceng dan keberdaan titik-titik pada scatterplot menyebar, serta pada Probability Plot of Residual diketahui nilai statistik
Kolmogorov-Smirnov KS yang diperoleh dari pengamatan kurang dari P-value, maka dapat disimpulkan residual model regresi linear yang dibuat mengikuti
distribusi normal.
Non Multikoleniaritas. Uji ini dapat dilihat dari nilai VIF Varian Inflation
Factor pada masing-masing variabel bebas. Jika nilai VIF kurang dari 10
menunjukkan bahwa persamaan tersebut tidak mengalami multikolinearitas.
53 Sebaliknya jika nilai VIF variabel-variabel bebasnya lebih besar dari 10 maka
persamaan tersebut mengalami multikolinearitas.
Homoskedastisitas. Homoskedastisitas adalah kesamaan varians atau penyebaran
yang sama. Pendektesi kesamaan varians salah satunya dapat dilakukan dengan uji Park. Apabila nilai P hasil uji lebih dari
α 0,20 maka model memenuhi syarat homoskedastisitas. Nilai 0,20 tersebut disesuaikan dengan taraf uji 20 yang
digunakan dalam penelitian ini.
Non Autokorelasi. Uji ini dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya korelasi
antara serangkaian data menurut waktu time series atau menurut ruang cross section
. Pendeteksian autokorelasi dilakukan dengan pengujian Durbin-Watson DW dengan ketentuan sebagai berikut.
1. 1,65 DW 2,35 maka non autokorelasi
2. 1,21 DW 1,65 atau 2,35 DW 2,79, maka tidak dapat disimpulkan
inconclusive, dan 3.
DW 1,21 atau DW 2,79 maka terjadi autokorelasi. Berdasarkan perumusan masalah, tujuan penelitian, dan kerangka
pemikiran yang telah dijelaskan sebelumnya, maka dapat disimpulkan hipotesis pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Biaya perjalanan, jarak tempuh, jumlah tanggungan, umur, dan lamanya
mengetahui TMR berpengaruh negatif terhadap jumlah kunjungan ke TMR. Artinya kenaikan biaya perjalanan, jarak tempuh, jumlah
tanggungan, umur, dan lamanya mengetahui TMR akan menurunkan jumlah kunjungan ke TMR.
54 2.
Tingkat penghasilan, tingkat pendidikan, pekerjaan, waktu luang, lamanya berada di lokasi, dan status pernikahan berpengaruh positif terhadap
jumlah kunjungan ke TMR. Artinya tingkat penghasilan, tingkat pendidikan, pekerjaan, waktu luang, lamanya berada di lokasi, dan status
pernikahan akan meningkatkan jumlah kunjungan ke TMR. 3.
Harga tiket TMR yang berlaku saat ini masih belum optimum dari sisi proporsi penerimaan subsidi dan retribusi. Artinya, harga tiket TMR masih
dapat dinaikkan menuju batas pengelolaan yang mandiri namun tetap terjangkau oleh masyarakat. Harga tiket yang dapat direalisasikan lebih
rendah dari harga tiket optimum.
55
V. GAMBARAN UMUM
