Analisis Diskriminan Terhadap Tingkat Ketertarikan
Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers

## Khairul Umam

## DISCRIMINANT ANALYSIS THROUGH FISHER’S METHOD OF THE LEVEL OF INTEREST IN TOURIST ATTRACTIONS IN INDONESIA
Khairul Umam 1
1 Department of mathematic Education, Syiah Kuala University
E-mail: Khumam77@unsyiah.ac.id
Diterima: 12/08/2020; Disetujui: 31/08/2020

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan  100  tempat  wisata  yang  ada  di Indonesia  kedalam  daerah  tempat  wisata  yang  menarik  dan  tidak  menarik  untuk dikunjungi  menggunakan  software  SPSS.  Data  tersebut  dinormalkan  menggunakan fungsi “sqrt” kemudian dianalisis menggunakan diskriminan fishers melalui SPSS. Data yang  menjadi  variabel  dependen  adalah  keadaan  menarik  atau  tidaknya  suatu  tempat wisata  terhadap  variabel-variabel  yang  mempengaruhi.  Hasil  yang  diperoleh  dari analisis ini berupa terdapatnya 50 tempat wisata yang menarik untuk dikunjungi dan 50 tempat  wisata  yang  tidak  menarik  untuk  dikunjungi.  Fungsi  diskriminan  linier  fisher yang terbentuk adalah.
Tempat wisata yang menarik untuk dikunjungi:
Y1  = 0,523X1 +  (-3,610)X2 +  2,176X3  +  5,071X4  +  9,728X5  +  8,865X6 +  (-0,440)X7 + 11,012X8 + 5,596X9 + 3,086X10 + (-0,881)X11 + 2,352X12 + (-1,251)X13 + 3,944X14 + 15,624X15 Dan tempat wisata yang tidak menarik untuk dikunjungi: Y2  = (-0,095)X1  + (-2,552)X2  +  2,081X3 +  3,130X4  +  6.602X5 +  5,330X6  +  (-0,88)X7  + 8,333X8 + 3,276X9 + 3,907X10 + (-0,462)X11 + 2,246X12 + 0,214X13 + 3,842X14 + 9,042X15
Kata Kunci: analisis diskriminan, fisher,tempat wisata.
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 03, No. 02, (Agustus, 2020), pp. 453-464.

## Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers

## ABSTRACT
This study aims to classify 100 tourist attractions in Indonesia into an interesting tourist areas and not interesting to visit using SPSS software. The data is normalized using the "sqrt"  function  and  then  analyzed  using  discriminant  fishers  via  SPSS.  The  data becomes the dependent variable is the state of interest or not a tourist attraction to the variables  that  affect.  The  results  obtained  from  this  analysis  in  the  form  of  50 interesting sights to visit and 50 tourist attractions that are not interesting to visit. The linear discriminant function that formed interesting places to visit is:
Y1  =  0,523X1  +  (-3,610)  X2  +  2,176X3  +  5,071X4  +  9,728X5  +  8,865X6  +  (-0,440)  X7  + 11,012X8  +  5,596X9  +  3,086X10  +  (-0,881)  X11  +  2,352  X12  +  (-1,251)  X13  + 3,944X14 + 15,624X15 And uninteresting attractions to visit is: Y2  = (-0,095) X1 + (-2,552) X2 + 2,081X3 + 3,130X4 + 6.602X5 + 5,330X6 + (- 0.88) X7 + 8.333X8 + 3.276X9 + 3,907X10 + (-0,462) X11 + 2,246X12 + 0,214X13 + 3,842X14 + 9,042X15
Keywords: Discriminant Analysis, Fisher, Places of Interest.
Analisis Diskriminan Terhadap Tingkat Ketertarikan
Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers
Vol. 03, No. 02, (Agustus, 2020), pp. 453-464.
Khairul Umam

## PENDAHULUAN
Analisis Diskriminan adalah teknik multivariat  yang  termasuk  pada Dependence
Method, dengan  ciri  adanya  variabel  dependen dan  independen  (Santoso,  2002).  Dengan demikian, ada variabel yang hasilnya tergantung pada  data  variabel  independen.  Model  Analisis Diskriminan  ditandai  dengan  ciri  khusus  yaitu data  variabel  dependen  yang  harus  berupa  data kategori,  sedangkan  data  independen  justru berupa data non kategori.
Pariwisata  mempunyai  peran  yang  sangat penting dalam pembangunan
Indonesia
khususnya  sebagai  salah  satu  penghasil  devisa negara  (Mamuko,  Lengkong,  &  Pombengi, 2018).  Di  samping  sebagai  mesin  penggerak ekonomi,  pariwisata  adalah  aktivitas  yang menarik untuk mengurangi angka pengangguran (Wispandono,  2011).  Dalam  perekonomian nasional,  pariwisata  merupakan  salah  satu sektor  yang  diharapkan  mampu  memberikan peningkatan  pendapatan  melalui  penerimaan devisa    (Fauzia,  2018).  Pariwisata  merupakan sektor  yang  terus  menerus  dikembangkan pemerintah sebagai pilar pembangunan nasional karena mampu menopang perekonomian
nasional  pada  saat  dunia  sedang  mengalami krisis  (Pajriah,  2018).  Dalam  Undang-Undang nomor  10  tahun  2009  dinyatakan  bahwa pembangunan  kepariwisataan  diperlukan  untuk mendorong  pemerataan  kesempatan  berusaha dan memperoleh manfaat serta mampu
menghadapi  tantangan  perubahan  kehidupan lokal, nasional dan global.
Pengembangan
kepariwisataan juga bertujuan  untuk  memperkenalkan  keindahan alam  dan  kebudayaan  Indonesia.  Ini  berarti, pengembangan  pariwisata  di  Indonesia  tidak terlepas  dari  potensi  yang  dimiliki  Indonesia untuk mendukung pariwisata tersebut. Indonesia memiliki  keragaman  budaya  yang  sangat menarik.  Keragaman  budaya  ini  dilatari  oleh adanya  agama,  adat  istiadat  yang  unik,  dan kesenian  yang  dimiliki  oleh  setiap  suku  yang ada di Indonesia.
Wisatawan umumnya mengunjungi tempat  wisata  untuk  menyegarkan  pikiran ataupun  sekedar  mengisi  waktu  luang.  Mereka menetukan  tempat  wisata  dengan  mendapatkan informasi  dari  berbagai  sumber.  Adakalanya informasi  yang  diperoleh  tidak  sesuai  dengan yang  diharapkan.  Hal  ini  akan  mengakibatkan wisatawan  merasa  kecewa  melihat  tempat wisata  yang  ia  kunjungi.  Berdasarkan  uraian  di atas penulis akan memberikan informasi tentang tempat  wisata  apa  sajakah  yang  tergolong tempat  yang  menarik  atau  tidak  menarik  untuk dikunjungi  di  Indonesia  menggunakan  metode Fishers.
Berdasarkan latar belakang di atas adapun hal  yang  mendasari  penelitian  ini  adalah bagaimana  pengelompokan  tempat  wisata  yang ada  di  Indonesia  berdasarkan  kriteria  menarik atau tidak  menarik  melalui  analisis  diskriminan berbantuan software SPSS?
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 03, No. 02, (Agustus, 2020), pp. 453-464.

## METODE PENELITIAN
1) Syarat-Syarat Menggunakan
Analisis

## Diskriminan
Menurut    Dillon  W.R  &  Goldstein.M,
(1984), syarat-syarat yang harus dipenuhi untuk menggunakan  teknik  analisis  ini  diantaranya ialah :
1. Variabel  tergantung  hanya  satu  dan bersifat non-metrik ,  artinya  data  harus
dikategorikan dan berskala nominal.
2. Variabel bebas terdiri dari dua variabel.
3. Semua kasus harus dependent.
4. Semua variabel predictor sebaiknya
mempunyai  distribusi  normal  multivariat, dan  matrices variance-covariance dalam
kelompok  harus  sama  untuk  semua kelompok.
5. Keanggotaan kelompok diasumsikan eksklusif.

## 2) Analisis Diskriminan Fisher
Metode linear  fisher sebenarnya  berasal
daristatistik klasifikasi linear untuk dua populasi normal.  Penyusunan  fungsi  diskriminan  Fisher dilakukan  dengan  membentuk  kombinasi  linear dari  peubah-peubah  yang  diamati  yang  akan memberikan  nilai  keragaman  sekecil  mungkin bagi  objek-objek  dalam  kelompok  yang  sama dansebesar  mungkin  bagi  objek-objek  antar kelompok.  Selanjutnya  peubah-peubah  yang
signifikan  dipilih  untuk  dimasukkan  ke  dalam penyusunan
model
diskriminan dengan menggunakan  uji  independensi    (Kathleen.  M,
& Carmen. A, 2002)

## 3) Model Diskriminan Linier Fisher
Analisis  ini  didasarkan  atas  fungsi diskriminan yang mempunyai bentuk umum:

## Y_i=β_0+β_1 X_1+β_2 X_2+⋯+β_p X_p+ε_l
Johnson, R, A, and D. W. Wichern dalam Wahyuni  (2011)  menjelaskan  bahwa  analisis diskriminan  Fisher  merupakan  salah  satu metode dalam mendapatkan fungsi diskriminan. Pada  metode  ini  pengamatan  multivariat  X ditransformasikan  kepengamatan  univariat  Y dimana  Y  berasal  dari  populasi  pertama  dan kedua  untuk  dipisahkan  sebanyak  mungkin
untuk pengamatan
lainnya.
Fisher’s
menyarankan untuk mengambil kombinasi linier dari  X  untuk  menghasilkan  Y  yang  merupakan suatu  fungsi  yang  cukup  sederhana  untuk pemasangan dari X.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Data  yang  telah  didapat  oleh  peneliti yang bersumber dari Pusat Pariwisata
Indonesia  merupakan  data  mentah  yang variannya jauh berbeda. Oleh karenanya, data tersebut harus  diubah menjadi normal terlebih dahulu, sehingga  varian dari  masing-
Analisis Diskriminan Terhadap Tingkat Ketertarikan
Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers
Vol. 03, No. 02, (Agustus, 2020), pp. 453-464.
Khairul Umam
masing  variabel  tempat  wisata  di  dalam  data tersebut menjadi homogen.
Berikut  adalah  data  mentah  yang  telah ditabulasikan (lihat Tabel 1).
Analisis Diskriminan Terhadap Tingkat Ketertarikan
Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers

## Khairul Umam
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin, Geuthèë Institute, Banda Aceh. 23111. E - ISSN: 2614-6096. Open access: http://www.journal.geutheeinstitute.com.
Tabel 1. Data Tempat Wisata di Indonesia yang Menarik dan Tidak Menarik untuk Dikunjung
Analisis Diskriminan Terhadap Tingkat Ketertarikan
Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers
Khairul Umam
No Kateg ori Nama Tempat Wisata Wisataw an Lokal Wisataw an Asing Day a Tar ik Akses Jalan Hospitalit y Kebersi han Hot el Restoran Mush ola Kenyamana n Tarif Masuk Luas Daerah (m^2) Iklim Jaringan Komunikasi Marketing 1 1 Masjid Raya Baiturrahman Aceh 1 6 1 3 2 3 0 0 1 3 1 1 1 4 4 2 1 Museum Tsunami Aceh 1 5 7 3 2 3 0 0 0 3 1 1 1 4 4 3 1 Kilo Meter Nol Sabang 2 8 2 3 2 3 0 1 1 2 1 1 1 3 4 4 1 Pulau Weh 2 8 2 2 2 3 1 1 1 3 7 1 1 3 4 5 1 Istana Maimun 1 2 6 3 1 3 0 0 0 3 1 1 2 4 3 6 1 Masjid Raya Medan 1 2 1 3 2 3 0 0 1 3 1 1 2 4 4 7 1 Gunung Sibayak 1 1 2 2 2 2 0 1 1 2 1 1 3 2 3 8 1 Danau Toba 1 3 2 3 1 3 1 1 1 3 7 2 3 3 4 9 1 Pulau Samosir 1 2 2 2 2 2 1 1 1 2 5 1 3 3 4 10 1 Ngarai Sianok 1 1 2 2 2 2 0 1 1 2 3 1 2 4 3 11 1 Tugu Khatulistiwa 1 1 4 3 2 2 0 1 1 2 3 1 1 3 3 12 1 Pulau Bintan 1 1 2 3 1 2 1 1 1 2 5 1 2 3 3 13 1 Taman Nasional Kerinci Seblat 1 1 3 2 2 2 0 1 1 2 7 2 1 3 4 14 1 Candi Muaro Jambi 1 2 4 3 2 2 0 0 0 2 5 1 1 4 3 15 1 Anak Gunung Krakatau 1 2 2 2 1 2 0 1 0 1 4 1 1 2 4 16 1 Taman Nasional Way Kambas 2 3 3 3 1 2 0 1 1 3 7 2 2 3 4 17 1 Pantai Parai Tenggiri 1 1 2 3 2 2 0 1 1 2 4 1 1 3 3 18 1 Kebun Binatang Ragunan 2 3 3 3 1 2 0 1 1 2 7 1 1 4 4 19 1 Taman Mini Indonesia Indah 2 3 3 3 2 2 1 1 1 2 8 1 1 3 4 20 1 Candi Borobudur 5 4 4 3 2 3 0 1 0 3 7 1 1 4 4 21 1 Gunung Bromo 5 4 2 2 2 2 0 1 0 2 6 1 3 3 4 22 1 Kawah Putih 3 2 2 3 1 3 0 1 1 2 7 1 3 3 4 23 1 Taman Nasional Bunaken 5 4 2 2 2 3 0 1 1 3 8 1 2 3 4 24 1 Taman Nasional Komodo 4 3 2 2 2 3 0 1 1 2 7 1 1 3 4 25 1 Tanah Lot 5 4 2 3 2 2 1 1 1 2 7 1 1 4 4 26 1 Candi Prambanan 4 3 4 3 2 2 0 1 0 2 7 1 1 3 4 27 1 Gunung Merapi 3 4 2 2 1 2 0 0 0 2 5 1 1 2 4 28 1 Malioboro 4 5 2 3 2 3 0 1 1 2 6 1 3 3 4 29 1 Kawah Ijen 3 4 2 2 2 3 0 1 0 2 6 1 3 3 4 30 1 Gunung Tangkuban Perahu 2 2 2 3 1 3 0 1 0 2 5 4 3 2 4 31 1 Pulau Derawan 4 1 2 2 2 2 1 1 1 2 5 1 2 3 3 32 1 Kebun Raya Bogor 5 3 3 3 1 2 0 1 1 2 6 1 3 3 4 33 1 Taman Nasional Ujung Kulon 6 2 3 2 2 2 0 1 1 2 7 2 2 3 4 34 1 Gunung Rinjani 5 1 2 2 2 2 0 1 0 2 5 1 3 2 4 35 1 Gili Air 1 1 2 2 2 2 0 1 1 2 5 1 2 3 3 36 1 Masjid Istiqlal Jakarta 8 5 1 3 2 3 0 0 1 3 1 1 1 4 4 37 1 Monumen Nasional 4 1 4 2 1 2 0 1 0 2 1 1 1 3 3 38 1 Taman Nasional Lorentz 3 2 3 2 1 1 0 1 1 1 4 3 1 3 4 39 1 Taman Impian Jaya Ancol 8 4 3 3 2 1 1 1 1 2 8 1 1 3 4 40 1 Taman Nasional Wakatobi 7 4 2 3 2 2 0 1 1 3 7 2 2 3 4 41 1 Benteng Fort Rotterdam 4 1 4 2 2 2 0 1 0 2 6 1 2 3 4 42 1 Taman Safari Indonesia 1 1 3 3 1 2 0 1 1 2 6 1 1 3 3 43 1 Museum Batak 1 1 4 2 2 3 0 0 0 2 3 1 1 3 3 44 1 Pulau Anambas 4 2 2 2 2 2 1 1 1 2 5 1 2 3 3 45 1 Fort Marlborough 4 1 4 2 1 2 0 1 0 2 5 1 1 3 3 46 1 Kepulauan Seribu 4 2 2 2 2 2 1 1 1 2 5 1 1 3 4 47 1 Taman Nasional Tanjung Puting 1 1 3 3 1 2 0 1 1 2 6 1 2 3 3 48 1 Raja Ampat 8 5 2 3 1 3 1 1 1 3 8 5 1 4 4 49 1 Kota Lama Semarang 1 1 4 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 4 3 50 1 Pulau Dewata 6 4 2 3 2 2 1 1 1 2 6 1 1 4 4 51 0 Rumah Aceh Cut Nyak Dhien 1 1 5 2 1 2 0 0 0 2 1 1 1 3 2 52 0 Kapal PLTD Apung 1 3 7 2 1 2 0 0 0 2 1 1 1 3 3 53 0 Pantai Pasar Putih 1 2 2 2 1 1 0 1 1 2 1 1 1 2 2
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 03, No. 02, (Agustus, 2020), pp. 453-464.
Sumber: Survey peneliti dari Pusat Pariwisata dan berbagai Website
54 0 Tapak Tuan 1 1 2 1 1 2 0 0 0 2 1 1 1 1 1 55 0 Gedung London Sumatera 1 1 4 2 1 2 0 0 0 2 3 1 2 3 2 56 0 Green Hill City 1 1 3 2 1 1 0 1 1 2 5 1 2 3 3 57 0 Gunung Sinabung 1 1 2 1 1 2 0 0 0 2 1 1 3 2 3 58 0 Museum Pusaka Nias 1 1 4 2 1 2 0 0 0 2 2 1 2 3 3 59 0 Batu Malin Kundang 1 1 4 2 1 2 0 0 0 2 3 1 1 3 2 60 0 Taman Raya Bung Hatta 1 1 4 2 1 2 0 0 1 2 1 1 1 3 2 61 0 Benteng Fort de Kock 1 1 4 1 1 1 0 1 0 2 3 1 1 2 2 62 0 Istana Bung Hatta 1 1 6 2 1 2 0 0 1 2 1 1 1 3 2 63 0 Jam Gadang 1 1 4 2 1 2 0 0 0 2 1 1 1 3 2 64 0 Rumah Gadang Kampai Nan Panjang 1 1 5 2 2 2 0 0 0 3 3 1 2 3 3 65 0 Pasar Bawah 1 1 2 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 2 1 66 0 Candi Muara Takus 1 1 4 2 1 2 0 0 0 2 4 1 2 3 3 67 0 Istana Siak 1 1 6 2 1 2 0 0 1 3 3 1 2 3 2 68 0 Kepulauan Arwah 1 1 2 2 1 1 1 1 1 2 5 1 2 2 2 69 0 Pulau Penyengat 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 5 1 2 2 3 70 0 Gunung Ranai 1 1 2 1 1 1 0 0 0 2 3 1 1 1 2 71 0 Pantai Trikora 1 1 2 2 1 2 0 1 1 2 5 1 1 2 2 72 0 Danau Kerinci 1 1 2 2 1 1 0 1 1 2 3 1 1 2 2 73 0 Gunung Kerinci 1 1 2 2 1 2 0 0 0 1 4 1 1 2 2 74 0 Sungai Musi 1 1 2 2 1 1 0 0 0 2 3 8 1 2 2 75 0 Gunung Semeru 1 1 2 1 1 2 0 0 0 2 5 1 3 2 3 76 0 Taman Nasional Bromo Tengger Semeru 1 2 3 2 2 2 0 1 1 2 7 1 3 3 2 77 0 Pantai Ora 1 1 2 2 1 1 0 1 1 1 3 1 1 3 2 78 0 Pantai Losari 1 1 2 2 1 1 0 1 1 2 4 1 1 3 2 79 0 Taman Sari Yogyakarta 1 1 3 2 1 1 0 1 0 2 3 1 1 3 2 80 0 Cukang Taneuh 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 8 1 2 3 2 81 0 Gunung Kelimutu 1 1 2 2 2 2 0 1 0 2 5 1 1 2 3 82 0 Pantai Pandawa 1 1 2 2 1 1 0 1 1 2 3 1 1 3 2 83 0 Wisata Bahari Lamongan 1 1 2 3 1 2 1 1 0 2 3 1 1 2 3 84 0 Lawang Sewu 1 1 4 2 1 1 0 0 0 1 3 1 1 3 2 85 0 Rawa Pening 1 1 2 1 1 2 0 1 1 2 4 1 1 2 1 86 0 Jawa Timur Park 1 1 3 2 2 2 0 1 1 2 6 1 3 4 2 87 0 Taman Nasional Baluran 1 1 3 2 1 2 0 1 1 2 5 1 2 3 2 88 0 Sungai Kampar 1 1 2 2 1 1 0 1 0 1 3 6 1 3 2 89 0 Pulau Bangka 1 1 2 1 1 2 0 1 1 2 3 2 2 2 2 90 0 Pulau Karimun 1 1 2 2 1 1 0 1 1 2 3 1 2 3 2 91 0 Gunung Kidul 1 1 2 2 1 2 0 1 0 1 5 1 2 2 3 92 0 Pasar Terapung 1 1 2 2 2 1 0 0 0 1 1 1 1 4 2 93 0 Gili Trawangan 1 1 2 2 1 2 0 1 0 2 4 1 2 3 2 94 0 Taman Nasional Kepulauan Togean 1 1 3 2 1 1 0 1 1 2 5 4 1 2 2 95 0 Pulau Gusung Toraja 1 1 2 2 1 2 0 1 1 2 3 1 1 3 1 96 0 Pulau Tosalama 1 1 2 1 1 2 1 1 1 1 3 1 2 2 2 97 0 Danau Limboto 1 1 2 1 1 1 0 1 0 2 3 1 1 3 2 98 0 Gunung Halmahera 1 1 2 2 1 2 0 1 0 2 5 2 3 3 3 99 0 Danau Sentani 1 1 2 2 1 1 0 1 0 2 3 1 2 3 2 100 0 Pulau Peucang 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 3 1 2 3 2
Analisis Diskriminan Terhadap Tingkat Ketertarikan
Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers

## Khairul Umam
Pada  penelitian  ini,  Peneliti  menormalkan beberapa variabel bencana menggunakan fungsi “sqrt”  dengan  bantuan software SPSS.
Kemudian data yang telah dinormalkan tersebut dianalisis  dengan discriminant  fishers dimana
grouping  variable yang diambil adalah menarik atau  tidaknya  suatu  tempat  wisata  untuk dikunjungi.  Berikut  adalah  deskripsi  data  yang diolah  dengan discriminant  fishers (lihat
Gambar  1)  yang  menunjukkan  pengelompokan tempat wisata:

## Classification Function Coefficients
Kategori Tidak menarik Menarik wisatawan lokal -,095 ,523 wisatawan asing -2,552 -3,610 daya tarik 2,081 2,176 akses jalan 3,130 5,071 hospitality 6,602 9,728 kebersihan 5,330 8,865 hotel -,088 -,440 restoran 8,333 11,012 mushola 3,276 5,596 kenyamanan 3,907 3,086 tarif masuk -,462 -,881 luas daerah 2,246 2,352 iklim ,214 -1,251 jaringan komunikasi 3,842 3,944 marketing 9,042 15,624 (Constant) -35,400 -67,424 Fisher's linear discriminant functions
Berdasarkan  gambar  diatas,  diperoleh  model untuk  pengelompokan  daerah  tempat  wisata yang  menarik  dan  tidak  menarik  untuk dikunjungi yaitu sebagai berikut:

## 1) Tempat  Wisata  yang  Menarik  untuk

## Dikunjungi
0,523X 1 +  (-3,610)X 2 +  2,176X 3 +  5,071X 4 +
9,728X 5 +  8,865X 6 +  (-0,440)X 7 +  11,012X 8 +
5,596X 9 + 3,086X 10 + (-0,881)X 11 + 2,352X 12 +
(-1,251)X 13 + 3,944X 14 + 15,624X 15 = 0
2) Tempat  Wisata  yang  Tidak  Menarik
untuk Dikunjungi
(-0,095)X 1 + (-2,552)X 2 + 2,081X 3 + 3,130X 4 + 6.602X 5 +  5,330X 6 +  (-0,88)X 7 +  8,333X 8 +
3,276X 9 + 3,907X 10 + (-0,462)X 11 + 2,246X 12 +
0,214X 13 + 3,842X 14 + 9,042X 15 = 0
Dimana :
X 1 = wisatawan lokal
X 2 = wisatawan asing
X 3 = daya tarik
X 4 = akses jalan X 5 = hospitality X 6 = kebersihan
X 7 = hotel
X 8 = restoran
X 9 = mushola
X 10 = kenyamanan
X 11 = tarif masuk
X 12 = luas daerah
X 13 = iklim
X 14 = jaringan komunikasi
X 15 = marketing
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 03, No. 02, (Agustus, 2020), pp. 453-464.

## Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers
Sebagai contoh, Sebagai contoh,
misalkan  ada  tempat  wisata  Q1  dengan  nilai wisatawan  lokal  1,  nilai  wisatwan  asing6,  nilai daya  tarik1,  nilai  akses  jalan3,  nilai  hospitality
2, nilai kebersihan3,  nilai  hotel 0, nilai restoran
0  ,  nilai  mushola  1,  nilai  kenyamanan  3,  nilai tarif  masuk 1, nilai  luas daerah 1, nilai  iklim 1, nilai jaringan komunikasi 4, dan nilai marketing
4.  Hal  ini  dapat  disajikan  menjadi ; ; ; ; ;  dan ; ; ; ; ; ; ; dan . Substitusikan ke  fungsi diskriminan  maka
akan diperoleh :
Hasil di atas menunjukkan ,  sehingga  tempat
wisata  Q1  masuk  ke  dalam  kelompok  tempat wisata yang menarik.
SIMPULAN
Mengacu  pada  hasil  penelitian  ini diperoleh beberapa kesimpulan, diantaranya:
1. Indonesia  memiliki  banyak tempat wisata
dengan  perbandingan  tempat  wisata  yang menarik  dan  tidak  menarik  ialah  50:50.
Hal ini ditunjukkan oleh
hasil
perhitungan  penelitian  melalui  fungsi diskriminan  linier  fisher  dengan  bantuan software SPSS (versi 16.0).
2. Fungsi diskriminan Fisher yang dipero leh melalui  software  SPSS  (versi  16.0)
adalah:
Y menarik =  0,523X1  +  (-3,610)X2  +
2,176X3  +  5,071X4  +  9,728X5
+  8,865X6  +  (-0,440)X7  +
11,012X8+5,596X9+  3,086X10 + (-0,881)X11  + 2,352X12 + (- 1,251)X13 + 3,944X14 + 15,624X15 = 0
Y tidak menarik =  (-0,095)X1  +  (-2,552)X2  + 2,081X3  +  3,130X4  +  6.602X5 +  5,330X6  +  (-0,88)X7  + 8,333X8 + 3,276X9 + 3,907X10  +  (-0,462)X11  + 2,246X12 + 0,214X13 +
3,842X14 + 9,042X15 = 0
3. Penelitian  ini  berguna  untuk  menentukan suatu daerah tergolong kedalam
kelompok  mana,  subtitusikan  nilai  setiap variabelnya  kedalam  2  model  diatas. Nilai  yang terbesar dari  kedua persamaan adalah  kelompok  dari  daerah  yang  diuji.
Analisis Diskriminan Terhadap Tingkat Ketertarikan
Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers

## Khairul Umam

## DAFTAR PUSTAKA
Dillon  W.R  &  Goldstein.M,  (1984), Multivariate  Analysis  Method  and  Application, Sons,  New york.
Fauzia,  M.  (2018). Kejar  Pendapatan  Devisa  dari  Pariwisata,  Ini  9  Langkah  Pemerintah. Yogyakarta:  Kompas.com.Johnson,  R,  A,  and  D.  W.  Wichern,  (1988), Applied Multivariate Statistical Analysis , Prentice Hall, Inc, New jersey
Johnson, R, A, and D. W. Wichern, (1988), Applied Multivariate Statistical Analysis , Prentice Hall,
Inc, New jersey
Kathleen. M, & Carmen. A, (2002), SPSS for instutional researchers , Bucknell University.
Kleinbaum,  R,  A,  &  L.L.  Kupper,  (1978),  A pplied  Multivariate  Analysis  and  Other  Multivariate Methods, Ruxbury Press, Massachusects.
Mamuko,  E.  N.,  Lengkong,  F.  D.,  &  Pombengi,  J.  (2018).  Kebijakan  Pemerintah  Daerah  dalam Mengembangkan Obyek Wisata di Kabupaten Sutaro. Jurnal Administrasi Publik .
Pajriah,  S.  (2018).  Peran  Sumber  Daya  Manusia  dalam  Pengembangan  Pariwisata  Budaya  di Kabupaten Ciamis. Jurnal Artefak: History and Education .
Santoso, Singgih. 2002. Buku Latihan SPSS Statistik Multivariat. Jakarta: Elex Media Komputindo.
Umam,  Khairul,  Yuhasriati,  Nadya.  2015. Analisis  Diskriminan  Melalui  Metode  Fisher  Terhadap Kemampuan  Siswa  dalam  Menguasai  Materi  Bangun  Ruang  pada  Kelas  VIII  SMPN  1 Banda Aceh Tahun Pelajaran 2013/2014 . Jurnal Natural, Vol. 15, No. 1
Umam,  K.  (2018).  Analisis  Diskriminan  Melalui  Metode  Fisher  Terhadap  Mahasiswa  Hukum dalam Memilih Profesi. Jurnal Geuthèë .
Wahyuni,  Vera.  2011. Analisis  Diskriminan  Fisher  untuk  Membedakan  Tingkat  Penguasaan
Bahasa  Inggris  Mahasiswa  FMIPA  Unsyiah .  Banda  Aceh:  Universitas  Syiah  Kuala.
Skripsi.
Wispandono, R. M. (2011). Upaya Mengurangi Pengangguran Melalui Peningkatan Wisata Kuliner (Studi Pada Pedagang Kaki Lima di Surabaya). Journal Unipdu .
http://download.portalgaruda.org/article.php?articleANALISIS_PARTISIPASI_MASYARAKAT_

## DALAM_PENGEMBANGAN_DESA_WISATA
http://www.kemenpar.go.id/userfiles/Wisnus%202014.pdf
https://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved= 0ahUKEwiJ1rukpJXYAhWBvY8KHZ_mAfoQFggoMAA&url=http%3A%2F%2Fetd.rep
Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin
Vol. 03, No. 02, (Agustus, 2020), pp. 453-464.

## Tempat Wisata Di Indonesia Menggunakan Metode Fishers
ository.ugm.ac.id%2Fdownloadfile%2F113673%2Fpotongan%2FS1-2017-352318- introduction.pdf&usg=AOvVaw13ltt386EN3MrvYVWtWg8G