Saturday, March 30, 2019

Analisis Korelasi Berganda (skripsi dan tesis)



Analisis korelasi berganda merupakan perluasan dari analisis korelasi sederhana. Dalam analisis korelasi berganda bertujuan untuk mengetahui bagaimana derajat hubungan antara beberapa variabel independent (Variabel X1, X2, ……., Xk) dengan variabel dependent (Variabel Y) secara bersama-sama.
Asumsi-asumsi sehubungan dengan analisis regresi berganda tersebut adalah :
1.     Variabel-Variabel independent dan variabel dependent mempunyai hubungan linier
2.     Semua variabel, baik variabel-variabel independent maupun variabel dependent, merupakan variabel-variabel random kontinyu.
3.     Distribusi kondisional nilai masing-masing variabel berdistribusi normal (multivariate normal distribution)
4.     Untuk berbagai kombinasi nilai variabel yang satu dengan yang lain tertentu, varaince dari distribusi kondisional masing-masing variabel adalah homogen (asumsu homoscedasticity berlaku untuk semua variabel)
5.     Untuk masing-masing variabel, nilai observasi yang satu dengan yang lain, tidak berkaitan.

Berdasarkan korelasi berganda, yang diberi notasi RY.12…..n dihitung melalui jalur terjadinya hubungan antara beberapa variabel independent (X1, X2, ……., Xn) dengan satu variabel dependent (Y), yakni yang berupa regresi linier berganda Y’ = a + b1.X1 + b2.X2 + …… + bn.Xn.

ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA (skripsi dan tesis)




Analisis regresi berganda merupakan perluasan dari analisis regresi linier sederhana. Dalam regresi linier sederhana, dibuat analisis hubungan dua variabel (satu variabel independent dengan satu variabel dependent) yang dinyatakan dengan persamaan linier Y’ = a + bX, dengan tujuan membuat prediksi tentang besarnya nilai Y (variabel dependent) berdasarkan nilai X (variabel independent) tertentu.
Prediksi perubahan variabel dependent (Y) akan menjadi lebih baik apabila dimasukkan lebih dari satu variabel independent dalam persamaan liniernya (X1, X2,……..Xn). Hubungan antara lebih dari satu variabel independent dengan satu variabel dependent inilah yang dibicarakan dalam analisis regresi linier berganda. Hubungan antara banyak variabel inilah yang sesungguhnya terjadi dalam dunia nyata, karena sebenarnya kebanyakan hubungan antar variabel dalam ilmu soisal merupakan hubungan statistikal, artinya bahwa perubahan nilai Y tidak mutlak hanya dipengaruhi oleh satu nilai X tertentu tetapi dipengaruhi oleh banyak nilai X.
Model regresi berganda dengan 1 variabel dependent (Y) dengan n variabel independent (X) adalah :
Y’ = a + b1.X1 + b2.X2 + …… + bn.Xn + e
Misalnya untuk n = 2, model regresinya adalah :
Y’ = a + b1.X1 + b2.X2 + e
Dimana :
Y’      =    nilai Y prediksi
X1       =    Variabel bebas 1
X2     =    Variabel bebas 2
b1        =    Koefisien regresi variabel bebas 1, adalah perubahan pada Y untuk setiap perubahan X1 sebesar 1 unit dengan asumsi Xkonstan
b2      =    Koefisien regresi variabel bebas 2, adalah perubahan pada Y untuk setiap perubahan X2 sebesar 1 unit dengan asumsi Xkonstan
e       =    Kesalahan Prediksi (error)

Analisis regresi linier berganda, berdasarkan penelitian sampel dinyatakan dengan persamaan linier :
Y’ = a + b1.X1 + b2.X2 + …… + bn.Xn
Untuk kasus dua variabel independent, persamaan liniernya dinyatakan sebagai :
Y’ = a + b1.X1 + b2.X2

Konsep Pariwisata dan Kepariwisataan (skripsi dan tesis)

 Batasan pariwisata bisa ditinjau dari berbagai sudut pandang dimana belum ada keseragaman sudut pandang. Salah satunya adalah seperti diungkapakan oleh E. Guyer Freuler sebagaimana dikutip oleh Yoeti (1996) yang mengatakan, pariwisata dalam arti modern adalah merupakan fenomena dari jaman sekarang yang didasarkana atas kebutuhan akan kesehatan dan pergantian hawa, penilaian yang sadar dan menumbuhkan cinta terhadap keindahan alam dan pada khususnya disebabkan oleh bertambahnya pegaulan berbagai bangsa dan kelas masyarakat manusia sebagai hasil dari pada perkembangan perniagaan, industri dan perdagangan serta penyempurnaan dari alat-alat pengangkutan. Pengertian lain tentang pariwisata adalah suatu perjalanan yang dilakukan sementera waktu yang diselenggarakan dari suatu tempat ke tempat yang lain, dengan maksud bukan untuk berusaha (business) atau untuk mencari nafkah di tempat yang dikunjungi, tetapi semata-mata untuk menikmati perjalanan tersebut guna pertamasyaan dan rekreasi atau untuk memenuhi keinginan yang beranekaragam (Yoeti, 1994). Menurut Soetomo (1994), yang didasarkan pada ketentuan WATA (World Association of Travel Agent atau Perhimpunan Agen Perjalanan Sedunia), wisata adalah perjalanan keliling selama lebih dari tiga hari, yang diselenggarakan oleh suatu kantor perjalanan di dalam kota dan acaranya antara lain melihat-lihat di berbagai tempat atau kota baik di dalam maupun di luar negeri. Berdasarkan pengertian di atas dapat dikatakan bahwa orang yang melakukan perjalanan akan memerlukan berbagai barang dan jasa sejak mereka pergi dari tempat asalnya ke tempat tujuan wisata dan kembali lagi ke tempat asalnya. Menurut Undang-Undang Nomor 9 Tahun 1990 tentang Kepariwisataan Bab I Pasal 1; dinyatakan bahwa wisata adalah kegiatan perjalanan atau sebagian dari kegiatan tersebut yang dilakukan secara sukarela serta bersifat sementara untuk menikmati obyek dan daya tarik wisata. Jadi pengertian wisata itu mengandung unsur yaitu: (1) kegiatan perjalanan; (2) dilakukan secara sukarela; (3) bersifat sementara; (4) perjalanan itu seluruhnya atau sebagian bertujuan untuk menikmati obyek dan daya tarik wisata. Sedangkan pengertian objek dan daya tarik wisata menurut Undang-undang Nomor 9 Tahun 1990 yaitu yang menjadi sasaran perjalanan wisata yang meliputi: (1) ciptaan Tuhan Yang Maha Esa, yang berwujud keadaan alam serta flora dan fauna, seperti : pemandangan alam, panorama indah, hutan rimba dengan tumbuhan hutan tropis, serta binatang-binatang langka. (2) karya manusia yang berwujud museum, peninggalan purbakala, peninggalan sejarah, seni budaya, wisata agro (pertanian), wisata tirta (air), wisata petualangan, taman rekreasi, dan tempat hiburan; dan (3) sasaran wisata minat khusus, seperti : berburu, mendaki gunung, gua, industri dan kerajinan, tempat perbelanjaan, sungai air deras, tempat-tempat ibadah, tempat-tempat ziarah dan lain-lain. Kemudian pada angka 4 di dalam Undang-undang Nomor 9 Tahun 1990 dijelaskan pula bahwa pariwisata adalah segala sesuatu yang berhubungan dengan wisata, termasuk pengusahaan objek dan daya tarik wisata serta usaha-usaha yang terkait di bidang tersebut. Dengan demikian pariwisata meliputi: (1) semua kegiatan yang berhubungan dengan perjalanan wisata.(2) Pengusahaan objek dan daya tarik wisata, seperti: kawasan wisata, taman rekreasi, kawasan peninggalan sejarah (candi, makam), museum, waduk, pagelaran seni budaya, tata kehidupan masyarakat, dan yang bersifat alamiah: keindahan alam, gunung berapi, danau, pantai dan sebagainya; (3) pengusahaan jasa dan sarana pariwisata, yakni usaha jasa pariwisata (biro perjalanan wisata, agen perjalanan wisata, pramuwisata, konvensi, perjalanan insentif dan pameran, impresariat, konsultan pariwisata, informasi 464 BINUS BUSINESS REVIEW Vol. 3 No. 1 Mei 2012: 461-472 pariwisata), usaha sarana pariwisata yang terdiri dari akomodasi, rumah makan, bar, angkutan wisata dan sebagainya, serta usaha-usaha jasa yang berkaitan dengan penyelenggaraan pariwisata. Sedangkan pengertian Kepariwisataan menurut Undang-undang Nomor 9 Tahun 1990 pada bab I pasal 1, bahwa Kepariwisataan adalah segala sesuatu yang berhubungan dengan penyelenggaraan pariwisata. Artinya semua kegiatan dan urusan yang ada kaitannya dengan perencanaan, pengaturan, pelaksanaan, pengawasan, pariwisata baik yang dilakukan oleh pemerintah, pihak swasta dan masyarakat disebut Kepariwisataan. Pendit (1999) menjelaskan tentang kepariwisataan. Kepariwisataan juga dapat memberikan dorongan langsung terhadap kemajuan kemajuan pembangunan atau perbaikan pelabuhan pelabuhan (laut atau udara), jalan-jalan raya, pengangkutan setempat, program-program kebersihan atau kesehatan, pilot proyek sasana budaya dan kelestarian lingkungan dan sebagainya. Semuanya dapat memberikan keuntungan dan kesenangan baik bagi masyarakat dalam lingkungan daerah wilayah yang bersangkutan maupun bagi wisatawan pengunjung dari luar. Kepariwisataan juga dapat memberikan dorongan dan sumbangan terhadap pelaksanaan pembangunan proyek-proyek berbagai sektor bagi negara-negara yang telah berkembang atau maju ekonominya, di mana pada gilirannya industri pariwisata merupakan suatu kenyataan ditengah-tengah industri lainnya. Munculnya produk barang dan jasa ini disebabkan oleh adanya aktivitas rekreasi yang dilakukan oleh wisatawan yang jauh dari tempat tinggalnya. Dalam hal ini mereka membutuhkan transportasi, akomodasi, cathering, hiburan, dan pelayanan lainnya. Jadi produk indusgtri pariwisata adalah keseluruhan pelayanan yang diterima oleh wisatawan mulai dari tempat tinggalnya (asal wisatawan) sampai daerah tujuan dan kembali lagi ke daerah asalanya. Pariwisata dikatakan sebagai industri karena di dalamnya terdapat berbagai aktivitas yang bisa menghasilkan produk berupa barang dan jasa. Akan tetapi industri pariwisata tidak seperti pengertian industri pada umumnya, sehingga industri pariwisata dikatakan industri tanpa asap.

Analisis Multivariat dengan Menggunakan Metoda Dependensi (skripsi dan tesis)

Analisis multivariate dengan menggunakan metode dependensi bertujuannya untuk mengetahui pengaruh atau meramalkan nilai variable tak bebas berdasarkan lebih dari satu variable bebas yang mempengaruhi. Jika hanya ada satu variable tak bebas, dapat dilakukan dengan menggunakan: 1) Anova (Analysis of variance); 2) Ancova (Analysis of covariance); 3) 3 Regresi berganda; 4) Analisis diskriminan; atau 5) Analisis Konjoin. Jika variable tak bebasnya lebih dari satu, dapat dilakukan dengan menggunakan: 1) Monova (Multy analysis of variance); 2) Moncova (Multy analysis of covariace); atau 3) Korelasi Kanonikal.

 1. Anova (Analysis of variance) 

Bertujuan untuk mengetahui dampak dari beberapa variable bebas yang berskala nominal/ordinal (berupa kelompok) yang disebut perlakuan (treatment) terhadap variable tak bebas yang datanya berskala interval/rasio (kuantitatif). Analisis varians dilakukan berdasarkan nilai atau score yang disesuaikan

 2. Ancova (Analysis of covariance) 

Bertujuan untuk mengetahui perbedaan tentang nilai rata-rata dari variable tak bebas terkait dengan pengaruh dari variable bebas terkontrol. Variabel bebas yang kategori (nonmetrik: nominal dan ordinal) disebut faktor sedangkan variable bebas yang metric (interval atau rasio) disebut kovariat. Penggunaan kovariat untuk menyingkirkan (to remove) variasi yang tidak ada hubungannya (extraneous variation) dengan variable tak bebas oleh karena pengaruh (efek) dari faktor yang dianggap lebih penting. Variasi pada variable takbebas disebabkan oleh adanya kovariat disingkirkan melalui suatu penyesuaian (adjustment) terhadap nilai rata-rata variable tak bebas di dalam setiap kondisi treatment atau perlakuan (kategori/level). Signifikansi efek baik gabungan dari kovariat maupun efek dari setiap kovariat sebagai individu, diuji dengan criteria F yang tepat. Koefisien untuk kovariat memberikan pendalaman (provide insights) tentang efek atau pengaruh yang kovariat digunakan (exert) pada variable tak bebas Y. Analisis kovarian merupakan analisis yang paling tepat untuk faktor / variable bebasnya berbentuk kategori atau data nonmetrik, yaitu data beskala nominal atau ordina.

3.  Regresi berganda 

Adalah metode yang tepat dipergunakan untuk masalah penelitian yang melibatkan satu variable tak bebas Y yang datanya berbentuk skala interval/rasio (kuantitatif) yang mempengaruhi atau terkait dengan lebih dari satu variable bebas X yang skala pengukurannya nominal/ordinal (kualitatif) maupun interval/rasio (kuantitatif). Tujuannya untuk memperkirakan/meramalkan nilai Y, jika semua variable bebas diketahui nilainya. Persamaan regresi linear berganda dibentuk dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (least square method). Selain itu juga untuk mengetahui besarnya pengaruh dari setiap variable bebas yang terdapat dalam persamaan. 

 4. Analisis Diskriminan 

Bertujuan untuk memahami perbedaan kelompok (group differences) dan meramalkan peluang bahwa suatu objek penelitian (pelanggan, karyawan, mahasiswa, barang) akan masuk/menjadi anggota kelompok tertentu berdasarkan pada beberapa variable bebas yang datanya berskala interval/rasio (kuantitatif). Kelompok (group) merupakan variable tak bebas datanya beskala nominal/ordinal. Analisis diskriminan cocok dipergunakan jika variable tak bebasnya berupa kelompok, bisa dikotomus (dua kelompok, misalnya laki-laki dan perempuan) atau multi dikotomus (lebih dari dua kelompok). Peneliti harus mencari fungsi diskriminan yang dapat membedakan objek tertentu masuk kelompok yang mana berdasarkan banyaknya atribut atau variable bebas. Sedangkan yang diramalkan adalah keberadaan suatu objek tertentu temasuk pada kelompok yang mana.

5. Analisis Konjoin 

Memberikan suatu ukuran kuantitatif mengenai kepentingan relative (relative importance) suatu atribut terhadap atribut yang lain dari suatu produk (barang/jasa). Dalam analisis conjoin, pelanggan diminta untuk membuat trade off judgements. Apakah suatu feature yang diinginkan pantas untuk mengorbankan feature lainnya? Kalau harus mengorbankan suatu atribut, atribut mana yang harus dikorbandkan. Jadi pelanggan memberikan informasi yang berguna dan sangat sensitive. 

 6. Monova (Multy analysis of variance)

 Sama dengan Anova, hanya variable tak bebasnya lebih dari satu.

 7. Moncova (Multy analysis of variance) 

Adalah analisis yang mirip dengan Moncova, bedanya terletak pada banyaknya variable tak bebas yang lebih dari satu. 

8. Analisis Kanonikal (Analisis korelasi kanonikal) 

Adalah perluasan dari analisis regresi berganda. Tujuannya untuk ,mengkorelasikan secara simultan (bersama-sama) beberapa variable tak bebas Y dengan beberapa variable bebas X. Jika regresi linear berganda hanya ada satu variable tak bebas Y dengan beberapa variable bebas X, dalam korelasi kanonikal ada beberapa variable tak bebas Y yang akan dikorelasikan dengan variable bebas X. Prinsip dari korelasi kanonikal adalah mengembangkan suatu kombinasi linear dari setiap kelompok variable (baik variable bebas X maupun variable tak bebas Y) sedemikian hingga memaksimumkan korelasi dari dua kelompok variable X dan Y. Dengan kata lain, akan dicari suatu kelompok timbangan (weight) untuk variable tak bebas Y dan variable bebas X yang dapat menghasilkan korelasi sederhana yang maksimum (sekuat mungkin) antara kelompok variable bebas dengan kelompok variable bebas.

Analisis Multivariat dengan Menggunakan Metoda Interdependensi (skripsi dan tesis)

Analisis multivariate dengan menggunakan metode interdipendensi/saling ketergantungan, untuk mencari faktor penyebab timbulnya masalah atau membantu mencari informasi yang diinginkan. Dalam hal ini, peneliti ingin mengetahui sesuatu yang belum tahu yang merupakan masalah. Tujuannya untuk memberikan arti (meaning) kepada sekelompok variable atau mengelompokkan sekumpulan variable menjadi kelompok yang lebih sedikit jumlahnya dan masing-masing kelompok membentuk variable baru yang disebut faktor (mereduksi banyaknya variable). Jadi metode interdependensi dilakukan untuk pengelompokkan atau mereduksi variable yang banyak sekali menjadi variable baru yang lebih sedikit, tetapi tidak mengurangi informasi yang terkandung dalam variable asli. Jika peneliti focus pada variable, maka metode interdependensi yang digunakan adalah analisis faktor, sedangkan jika peneliti focus pada objek, maka metode interdependensi yang digunakan adalah: 1) Analisis klaster; 2) Penskalaan multidimensi; atau 3) Analisis kanonikal.

1. Analisis Faktor
Analisis faktor, adalah analisis untuk menentukan variable baru yang disebut faktor yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan dengan banyaknya variable asli dimana faktor-faktor tersebut tidak berkorelasi satu dengan yang lain (multikolonearitas). Variabel baru tersebut harus memuat sebanyak mungkin informasi yang terkandung dalam variable asli. Dalam proses mereduksi banyaknya variable, informasi yang hilang harus seminimal mungkin. 5 Variabel baru yang disebut faktor, dipergunakan untuk melakukan analisis regresi linear berganda, dengan variable-variabel bebas yang tidak lagi saling multikolinear yang merupakan syarat dari analisis regresi linear berganda. Analisis faktor terdiri dari: 1) Principal-component analysis, dan 2) Common factor analysis. 
2. Analisis Klaster 
Adalah analisis untuk mengelompokkan elemen yang mirip sebagai objek penelitian menjadi kelompok (cluster) yang berbeda dan saling asing (mutually exclusive). Berbeda dengan analisis diskriminan dimana kelompok sudah ditentukan, kemudian suatu fungsi diskriminan dipergunakan untuk menentuakan suatu elemen (objek) harus masuk kelompok yang mana, sebaliknya analisis klaster, kelompok (claster) dibentuk berdasarkan criteria tertentu dengan memperhatikan data yang ada yang ditunjukkan oleh bilai banyak variable.
 3. Analisis Korespondensi
 Digunakan untuk mengakomodasi dua hal, yaitu: a) data non metric (kualitatif, nominal dan ordinal); dan b) hubungan non linear. Dalam analisis korespondensi digunakan suatu table kontingensi, yaitu table silang (crosstab) dari dua variable kategori. Kemudian mengubah data nonmetrik (kualitatif, nominal dan ordinal) menjadi data metric (kuantitatif, interval dan rasio) dan melakukan reduksi dimensional (mirip dengan analisis faktor) dan perceptual mapping (mirip dengan analisis multidimensional).
4. Penskalaan Multidimensi
 Bertujuan untuk membentuk pertimbangan atau penilaian pelanggan mengenai kemiripan (similarity) atau preferensi (perasaan lebih suka) kedalam jarak (distances) yang diwakili dalam ruang multidimensional. Jika objek A dan B dinilai pelanggan sebagai pasangan objek yang paling mirip dibandingkan dengan pasangan lain, teknik penskalaan multidimensional akan memposisikan objek A dan B sedemikian rupa sehingga jarak antar objek dalam ruang multidimensional akan lebih pendek/kecil dibandingkan dengan jarak pasangan objek yang lainnya. 

Teknik Persamaan Struktural (skripsi dan tesis)

Teknik multivariat dependen dan interdependen masih memiliki banyak kelemahan karena belum mampu menjangkau model yang lebih sophisticated (rumit) lagi. Untuk mengatasinya, digunakan teknik Structural Equation Modeling (SEM). Analisis SEM merupakan kombinasi teknik multvariat yang menganalisis hubungan secara simultan antara variabel dependen dengan independen. Menurut Raykov (2000) dalam Kurniawan dan Yamin (2011:2) metode SEM lebih valid, dan digunakan untuk memberikan informasi yang lengkap tentang hubungan antar konstruk dan indikator, serta hubungan antar konstruk yang dihipotesiskan secara simultan. Analisis SEM secara eksplisit menghitung pengukuran error yang terjadi dalam sebuah model. Model SEM merupakan generasi kedua teknik analisis multivariat yang memungkinkan peneliti menguji hubungan yang kompleks baik recurcive maupun non recurcive. Model persamaan struktural atau SEM merupakan gabungan dari analisis faktor dan analisis jalur (path analysis) menjadi metode statistik yang lebih komprehensif (Bagozzi dan Fornel:1982) dalam Ghozali (2008c:3). Menurut Waluyo (2011:1) model-model penelitian dalam ilmu sosial dan manajemen dapat dikatakan rumit (complicated) karena bersifat multidimensional, dan memiliki berbagai pola hubungan kasualitas yang berjenjang. Untuk menganalisis model yang rumit diperlukan alat analisis yang mampu memberikan solusi terbaik, yaitu SEM

Teknik Interdependen (skripsi dan tesis)

. Dalam banyak kasus, peneliti sering mengalami kesulitan dalam menentukan jenis variabel apakah dependen atau independen. Seringkali ditemukan semua variabel adalah independen. Menurut Santoso (2006:6) hubungan antar variabel yang bersifat interdependen ditandai dengan tidak adanya variabel tergantung (dependent) dan bebas (independent). Pada jenis ini, metode multivariate yangdigunakan adalah analisis faktor, analisis cluster, Multi Dimensional Scaling Analysis (MDS) dan analisis categorical. Tujuan utama analisis interdependen adalah menganalisis mengapa dan bagaimana variabel yang ada saling berhubungan. Karena peneliti kesulitan menentukan variabel dependen atau independen, maka metode interdependen ditentukan berdasarkan jenis pengukuran variabel apakah bersifat metric atau non metric