摘要：The aim of this research is to describe how accomodation in Bali looks like and what factors that statistically significant affect accomodation's room occupancy rate which is the indicator of accomodation productivity with logit and probit equations. Those models then compared to know which one is more precise. The result of this research involving 1.785 accomodations in Bali shows that there is a significant difference among accomodations viewed in different angles, like accomodation type, chain status, and location. From ten variables hipothyzed affecting accomodation's room occupancy rate, six of themare statistically significant. Those variables are number of workers, number of beds, chain status, association membership, location, and region. Logit and probit models each has 73,39% and 72,94% accuracy. Because of its higher accuracy, logit model is more precise to predict the tendency of accomodation room occupancy rate.
其他摘要：Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran usaha akomodasi di Bali dan faktor-faktor yang secara statistik signifikan mempenganihi kecendenmgan tingkat hunian kamar, yang merupakan indikator produktivitas usaha akomodasi dengan menggunakan persamaan model regresi logit dan probit. Selanjutnya kedua model tersebut dibandingkan ketepatannya untuk memperoleh model yang lebih baik. Hasil penelitian terhadap 1.785 usaha akomodasi di Bali menunjukkan bahwa terdapat perbedaan karakteristik yang signifikan antar jenis akomodasi yang berbeda ditinjau dari berbagai segi, seperti jenis, status chain, dan letak usaha akomodasi. Dari sepuluh variabel yang dihipotesiskan berpengaruh terhadap tingkat hunian, temyata terdapat enam variabel yang secara statistik berpengaruh secara signifikan, yaitu jumlah tenaga keija, jumlah tempat tidur, status chain perusahaan, keanggotaan asosiasi, lokasi, dan letak kabupaten/kota. Model logit dan probit masing-masing menunjukkan 73,39 persen dan 72,94 persen ketepatan estimasi. Karena tingkat ketepatannya lebih tinggi, model logit lebih tepat digunakan untuk memprediksi kecendmngan tingkat hunian kamar suatu usaha akomodasi di Bali.
