TOURISM INFLUENCE ON THE ECONOMY: ANALYSIS OF THE STUDY OF THE ORIGIN OF FOREIGN TOURIST VISITS
Kdwi Wahyu Ksamawan* 1
1 Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Brawijaya, Indonesia

## ABSTRACT
The influence of foreign tourist arrivals based on the region of origin on economic growth was analyzed in this study, using GDP data as a proxy for economic growth, the number of tourist visits, the Consumer Price Index, and the monthly period of exchange for 2007- 2016. This study uses secondary data with the Error Correction Model (ECM) regression method with short and long-term calculations. The results showed that the variable num- ber of tourist visits had an effect on GDP in the continents of Asia, Europe, Middle-East, and Oceania while in the long run in all continents except America. The exchange rate variable in the short term has a negative effect on GDP in the American Continent and the Middle East, while in the long run, the exchange rate variable has a positive effect on GDP in the Asean continent and Europe. The CPI variable only has a positive effect on GDP in the long run for all continents except America. So that it can be concluded that not all continents have a positive impact on GDP, one of which is the American continent, so in order to optimize and increase economic growth, it should be stressed that the cost of developing the tourism sector in America should be allocated more proportionally or diverted to continents of Asia, ASEAN, Oceania, Europe and the Middle East.of developing the tourism sector in America should be allocated more proportionally or diverted to con- tinents of Asia, ASEAN, Oceania, Europe and the Middle East.
Keywords: Error Correction Model, GDP, Tourism.

## ABSTRAK
Pengaruh kunjungan wisman berdasarkan daerah asal terhadap pertumbuhan ekonomi dianalisis dalam penelitian ini, dengan menggunakan data PDB sebagai proksi pertum- buhan ekonomi, jumlah kunjungan wisman, Indeks Harga Konsumen, dan periode per- tukaran bulanan tahun 2007 -2016. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan metode regresi Error Correction Model (ECM) dengan perhitungan jangka pendek dan jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel jumlah kunjungan wisa- tawan  berpengaruh  terhadap  PDB  di  benua  Asia,  Eropa,  Timur  Tengah,  dan  Oseania sedangkan dalam jangka panjang di semua benua kecuali Amerika. Variabel nilai tukar dalam jangka pendek berpengaruh negatif terhadap GDP di Benua Amerika dan Timur Tengah, sedangkan dalam jangka panjang variabel nilai tukar berpengaruh positif terha- dap GDP di benua Asean dan Eropa. Variabel CPI hanya berpengaruh positif terhadap PDB dalam jangka panjang untuk semua benua kecuali Amerika. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak semua benua berdampak positif terhadap PDB salah satunya benua Amer- ika,  sehingga  untuk  mengoptimalkan  dan  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  perlu ditekankan bahwa biaya pengembangan sektor pariwisata di Amerika harus dialokasikan lebih proporsional atau dialihkan ke benua Asia, ASEAN, Oceania, Eropa dan Timur Ten- gah. Pengembangan sektor pariwisata di Amerika sebaiknya dialokasikan lebih propor- sional atau dialihkan ke benua Asia, ASEAN, Oceania, Eropa dan Timur Tengah.
Kata Kunci: Model Error Correction, PDB, Pariwisata.
JEL: R10; Z3.
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) p-ISSN: 2541-1470; e-ISSN: 2528-1879 DOI: 10.20473/jiet.v4i1.10663 Open access under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
(CC BY-SA)

## RIWAYAT ARTIKEL
Tanggal Masuk: 13 Desember 2018 Tanggal Revisi: 5 April 2019
Tanggal Diterima: 27 Mei 2019 Tersedia Online: 1 Juni 2019
*Korespondensi: Kdwi Wahyu Ksamawan E-mail: ksamawan@gmail.com
Ksamawan, W. H. Tourism Influence on The Economy: Analysis of The Study of The Origin of Foreign Tourist Visits

## Pendahuluan
Pariwisata saat ini telah menjadi tren baru dalam upaya peningkatan Produk Domes - tik Bruto (PDB). Dalam nawacita pemerintahan Presiden Joko Widodo 2014 – 2019, sektor pariwisata  yang  merupakan  kegiatan  industri  jasa  telah  memberikan  kontribusi  dan  peran strategis dalam pembangunan perekonomian nasional, pengembangan wilayah maupun pen - ingkatan kesejahteraan masyarakat. Hal ini menjadi penting karena menurut data sektor pari - wisata di Indonesia tidak mengalami dampak krisis ekonomi global yang terjadi pada tahun 2008 ( Blanke dan Chiesa, 2011 ). Banyak negara berpendapat bahwa pariwisata internasional merupakan salah satu faktor penting dalam ekonomi nasionalnya dan dianggap sebagai invis - ible export yang dapat memperkuat neraca pembayaran 1 . Ditulis pula pada laman sindonews. com bahwa pariwisata menjadi pilar kekuatan ekspor barang dan jasa dikarenakan pariwisata mampu mendorong meningkatkan ekonomi ekspor jasa 2 .
Penelitian  mengenai  hipotesis  pariwisata  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  telah dilakukan di berbagai negara, seperti di Taiwan dalam penelitian oleh Chen dan Chiou-Wei (2009) ditemukan  hasil  bahwa  Tourism  Led  Growth  berlaku  di  negara  Taiwan.  Penelitian yang dilakukan oleh Seghir dkk. (2015) mendapatkan hasil bahwa TLG (Tourism Led Growth) menunjukkan hasil yang positif pada 49 negara, hubungan dua arah antara belanja pariwisata dan pertumbuhan ekonomi juga ditemukan dalam hasil penelitian ini. Penelitian lainnya oleh Shahzad dkk. (2017) pada 10 (sepuluh) negara tertinggi (China, France, Germany, Italy, Mex - ico, Russia, Spain, Turkey, the United Kingdom, and the United States) destinasi pariwisata sebagian besar menunjukkan hasil yang positif antara pariwisata dan pertumbuhan ekonomi.
Berbeda dengan penelitian yang mendukung TLG (Tourism Led Growth), pertumbuhan ekonomi Turki menurut Katircioglu (2009) tidak ditemukan keterkaitanya dengan pariwisata dalam jangka panjang yang mana penelitian ini menolak TLG di Turki karena tidak ditemukan kointegrasinya. India 10 dalam penelitannya di menemukan bahwa hipotesis TLG ditolak da - lam jangka panjang, demikian pula dalam jangka pendek tidak ditemukan hubungan antara tourist arrival dan pertumbuhan ekonomi. Hipotesis TLG juga ditolak di negara Cyprus, Jer - man, dan Yunani ( Antonakakis et al., 2015 ).
Penelitian  ini  menitikberatkan  pada  bagaimana  dampak  kunjungan  wisatawan  ber - dasarkan daerah asalnya terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Kontinen yang mampu memberikan kontribusi lebih besar terhadap pertumbuhan ekonomi daripada kontinen lain - nya perlu untuk diketahui sehingga dapat membantu pembuat kebijakan menghasilkan kebi - jakan yang mampu mengakselerasi peningkatan volume kunjungan turis internasional yang pada akhirnya mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi negara dengan lebih efisien.

## Telaah Literatur

## Konsep Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi dapat dijelaskan secara singkat sebagai proses kenaikan out - put per kapita dalam jangka Panjang, umumnya kenaikan output total Produk Domestik Bruto (PDB) dalam jangka panjang dapat diartikan sebagai pertumbuhan ekonomi tanpa melihat apakan kenaikan itu lebih besar atau lebih kecil daripada laju pertumbuhan penduduk atau diikuti oleh pertumbuhan struktur ekonomi atau tidak 3 , seperti juga yang disampaikan oleh Ma’ruf dan Wihastuti (2008) dimana indikator dalam proses pertumbuhan ekonomi menjadi penting untuk mengetahui keberhasilan pembangunan sebuah negara. Kenaikan pendapatan per kapita penduduk dalam periode waktu tertentu dengan tanpa diikuti kenaikan kemiskinan juga dapat diartikan sebagai pertumbuhan ekonomi Meier (1995) dalam Suparta (2009) . Pen- ingkatan PDB menurut Case dan Fair (2007) dapat berasal dari peningkatan tenaga kerja, pen -
ingkatan modal fisik atau sumber daya manusia, serta 17 peningkatan poduktivitas (jumlah produk yang diproduksi oleh masing masing unit modal atau tenaga kerja) 4 .
Produk Domestik Bruto (PDB) menurut Mankiw (2010) adalah total dari penjumlah - an atas konsumsi (C), investasi (I), pengeluaran pemerintah (G), dan Net Export (NX) dimana Konsumsi (C) didapat dari pengeluaran rumah tangga atas barang dan jasa, Investasi (I) adalah barang yang dipergunakan untuk keperluan masa depan, pengeluaran pemerintah (G) adalah barang dan jasa yang dikonsumsi oleh pemerintah dan Net Export (NX) adalah netto dari ek - spor barang dan jasa dikurangi impor barang dan jasa.
Produk Domestik Bruto dibedakan menjadi 2 (dua) yaitu PDB riil dan PDB nominal. PDB nominal adalah PDB yang diukur atas dasar harga berlaku pada tahun berjalan sedangkan PDB riil adalah PDB yang diukur atas dasar harga berlaku dengan menggunakan acuan tahun dasar ( Mankiw, 2010 ). PDB riil adalah indikator yang lebih tepat digunakan untuk mengukur pertumbuhan ekonomi suatu negara.
Teori pertumbuhan neo klasik yang diungkapkan oleh Robert M Solow dalam ( Mankiw, 2010 ) menjelaskan bahwa faktor-faktor yang mampu memacu pertumbuhan ekonomi adalah peningkatan investasi fisik atau non fisik, kemajuan teknologi (eksogen) yang meningkatkan efisiensi tenaga kerja dan pada akhirnya akan meningkatkan pendapatan per tenaga kerja, serta peningkatan akumulasi modal yang mempercepat pertumbuhan ekonomi yang disebab - kan oleh peningkatan porsi tabungan.
Kecenderungan kenaikan harga-harga perekonomian secara umum dan terus menerus disebut  sebagai  inflasi  ( Boediono, 1980 ).  Sedangkan  Inflasi  adalah  kecenderungan  naiknya harga barang dan jasa pada umumnya yang berlangsung secara terus menerus 5 . Jika inflasi meningkat, maka harga barang dan jasa di dalam negeri mengalami kenaikan. Naiknya harga barang dan jasa tersebut menyebabkan turunnya nilai mata uang. Dengan demikian, inflasi dapat juga diartikan sebagai penurunan nilai mata uang terhadap nilai barang dan jasa secara umum. Perhitungan inflasi di Indonesia dihitung dengan menggunakan IHK Inflasi dan Per - tumbuhan Ekonomi (Indeks Harga Konsumen) dengan melihat perubahannya dari waktu ke waktu baik naik atau turun.
Inflasi dan pertumbuhan ekonomi menurut keynes dalam Lubis (2020) menjelaskan bahwa dalam jangka pendek ketika harga naik maka ouput juga akan naik yang ditunjukkan oleh slope positif kurva agregate supply sedangkan dalam jangka Panjang adalah sebaliknya, yaitu ketika inflasi naik akan menyebabkan turunnya pertumbuhan ekonomi. Sejalan dengan Mohseni dan Jouzaryan (2016) yang menjelaskan bahwa inflasi dan pengangguran memberi - kan dampak negatif terhadap pertumbuhan ekonomi dalam jangka panjang. Beberapa litera - tur lain yang salah satunya dikemukakan oleh Gylfalson dan Herbertsson dalam Mohseni dan Jouzaryan (2016) menunjukkan bahwa inflasi memberikan dampak negatif sebesar 10-20% per tahunnya terhadap pertumbuhan ekonomi. Inflasi menghambat pertumbuhan ekonomi juga disampaikan oleh De Gregorio dalam Baharumshah dkk (2016) dimana akibat inflasi biaya kapital semakin tinggi, pertumbuhan akumulasi kapital menurun serta menurunkan produkti - fias. Model yang dihasilkan dari penelitian Baharumshah dkk (2016) juga sependapat bahwa tingkat inflasi yang tinggi memberikan dampak buruk terhadap pertumbuhan ekonomi, na - mun tingkat inflasi yang rendah akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Berbeda dengan Friedman dalam Lubis (2020) menyatakan bahwa inflasi akan terjadi apabila uang beredar lebih tinggi dari tingkat perumbuhan ekonomi, dan dalam jangka panjang tidak dipengaruhi oleh pertumbuhan ekonomi.

## Nilai Tukar (Kurs) dan Pertumbuhan Ekonomi
Nilai tukar atau biasa disebut kurs menurut Sukirno (2015) adalah sejumlah mata uang domestik yang dibutuhkan untuk memperoleh satu unit mata uang asing. Kurs dalam pertum - 4 Karl E Case and Ray C Fair, Prinsip-PrinsipEkonomi, Kedelapan. (Penerbit Erlangga, 2007)
5 Badan Pusat Statistik, “Inflasi,” last modified 2018, https://www.bps.go.id/subject/3/inflasi.html
Ksamawan, W. H. Tourism Influence on The Economy: Analysis of The Study of The Origin of Foreign Tourist Visits
buhan ekonomi menjadi pengaruh terhadap besaran pertumbuhan ekonomi, hal ini disam - paikan oleh Suselo dkk (2008) . Peningkatan kurs akan mampu meningkatkan daya beli terha - dap barang modal sehingga barang modal tersebut mampu meningkatkan produktivitas dan pada akhirnya akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi dalam hal ini adalah Balassa-Sam - uelson effect. Kurs dalam kaitannya terhadap pariwisata ( Agiomirgianakis dkk, 2018 ) bahwa meningkatnya nilai tukar akan mengurangi jumlah arus kedatangan wisatawan di Turkey.

## Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Sektor Pariwisata
Indonesia pada era kepemimpinan Presiden Joko Widodo tahun 2016 pertumbuhan ekonomi mulai tumbuh sebesar 5.02% dari lima tahun terakhir dimana angka ini lebih besar dari tahun sebelumya sebesar 4.88%. Pertumbuhan ini jika dilihat dari lapangan usahanya didominasi oleh Industri pengolahan dimana Indonesia telah berubah yang semula didomina - si pertanian beralih menjadi industri pengolahan dengan prosentase diatas 20% pada tahun 2013-201635 ( Ayuni dkk., 2017 ). Sektor pariwisata terhadap PDB mampu menyumbang sebe - sar 3.55% pada konsumsi rumah tangga, 0.90% pada konsumsi pemerintah, 3.69% investasi, pada eskpor sebesar 7.44% dan 4.42% impor ( Nesparnas Kemenpar, 2017 ). Transaksi ekonomi yang diakibatkan oleh sektor pariwisata pada tahun 2016 juga mengalami peningkatan se - besar 3.91% dibanding tahun 2015 yang mana disumbang oleh kenaikan belanja wisatawan mancanegara sebesar 4.43%.

## Metode Penelitian
Data
Data yang diginakan dalam penelitian ini adalah data PDB sebagai proxy pertumbuhan ekonomi, data jumlah kunjungan dari masing masing kontinen America, Asia, Asean, Europe, Middle East, Oceania, data IHK dan Kurs semua data dalam periode interval bulanan dari Jan - uari 2007 – Desember 2016, seluruh data ditransformasi ke logaritma natural untuk mengu - rangi variasi data. Data tersebut diambil dari BPS dan Kementerian Pariwisata Indonesia serta Bank Indonesia.38
Data  yang  digunakan  adalah  data  time  series  sehingga  penting  untuk  mengetahui karakteristik data tersebut. Sebelum dilakukan pengolahan data, terlebih dahulu data cek lev - el stasioneritas datanya menggunakan metode uji unit akar Augmented Dickey Fuller (ADF), setelah data diketahui stasioner pada different 1; I(1) maka langkah selanjutnya adalah men - guji kointegrasinya. Uji kointegrasi Engle dkk (1987) mengatakan  bahwa  variabel  terdapat kointegrasi jika residual regresinya stasioner pada tingkat level I (0).
Nilai R2 yang cukup tinggi pada model regresi serta nilai durbin-watson yang cukup rendah  mengindikasikan  bahwa  regresi  tersebut  lancung  ( Granger  dan  Newboldm,  1974 ). Kondisi lain yang perlu diperhatikan adalah adanya kointegrasi yang menjelaskan bahwa ter - dapat hubungan jangka panjang sehingga model yang dipilih dalam penelitian ini adalah regre - si ecm. Model ecm digunakan untuk variabel yang memiliki kointegrasi dan biasanya terdapat pada vairabel exchange rate targeting , economic growth, inflation targeting, dll 6 . Keunggulan dari metode ecm adalah mampu mengkoreksi penyimpangan menuju keseimbangan jangka panjang 7 dan sangat berguna untuk penyelesaian data time series, adapun proses regresi ecm sebagai berikut ( Thomas, 1996 ):
6 Mahyus Ekananda, Analisis Ekonometrika Data Panel: Bagi Penelitian Ekonomi, Manajemen Dan Akuntansi (Jakarta: Mitra Wacana Media, 2015)
7 Walter Enders, Cointegration and ErrorCorrection Models”. Applied Econometrics Time Series, Second Edi. (New York: Wiley, 2004).
Y KX t t 1 = b (1)
dimana 𝐾 dan 𝛽 1 adalah konstanta. 𝛽 1 elastisitas jangka panjang Y terhadap X, dengan meng - gunakan logaritma natural dengan menggunakan notasi huruf kecil ditulis sebagai berikut:
y x
* t t 0 1 b b = + (2)
dimana 𝛽∗ = ln( 𝐾 ). kondisi tersebut 44berhenti jika terjadi ekuilibrium, namun jarang sekali terjadi keseimbangan sehingga dibentuk persamaan berikut:
y x * t t 0 1 b b = + (3)
akibat ketidak seimbangan tersebut membuat econometric diselesaikan secara jangka pendek dengan melibatkan X dan Y pada masa lalu karena Y saat ini dipengaruhi oleh Y masa lalu. ada - pun persamaannya sebagai berikut :
, y b b x b x y 0 1 < < t t t t t 0 1 2 1 1 n f n = + + + + - -
(4)
persamaan (4) diatas menunjukkan bahwa Y membutuhkan waktu untuk penyesuaian terhadap variasi X, ini menunjukkan bahwa Y tidak selalu pada keseimbangan relatif terhadap X, sehingga jika 𝑏 2 = 0 maka persamaan (4) dapat dibuat menjadi model simple partial adjustment , dengan mengurangkan 𝑦𝑡 −1 pada persamaan (4) maka:
( ) y y b b x b x y 1 t t t t t t 1 0 1 2 1 1 n f - = + + - - + - - - (5)
Menambahkan dan mengurangkan b x t 1 1 - pada persamaan (5) maka:
( ) y y b b x b x b x b x y 1 t t t t t t t t 1 0 1 1 1 1 1 2 1 1 n f - = + - + + - - + - - - - - (6)
atau
( ) y b b x b b x y t t t t t 0 1 1 2 1 1 T T n f = + + + - + - - (7)
Dimana 𝜆 = 1 – 𝜇 sehingga dapat dibentuk persamaan:
( ) y b b x y x t t t t t 0 1 1 1 1 T T m b f = + - - + - - (8)
dengan mendefinisikan parameter ( ) b b 1 1 2 b m = + sehingga dapat buat persamaan45:
( ) y b x y x t t t t t 1 1 0 1 1 T T m b b f = - - - + - - (9)
dari persamaan (9) terlihat bahwa ( 𝑦 𝑡 −1 − 𝛽 0 − 𝛽 1 𝑥 𝑡 −1 ) merupakan ECT ( error correction term ) dimana variabel yang digunakan dalam penelitian adalah 𝑉𝐴 , 𝐼𝐻𝐾 , 𝑘𝑢𝑟𝑠 sehingga persamaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
ln ln ln ln Y VA IHK kurs ECT t ASIA t t 0 1 2 3 4 1
T T T T a a a a a f = + + + + + - (10)
ln ln ln ln Y VA IHK kurs ECT t ASEAN t t 0 1 2 3 4 1 T T T T a a a a a f = + + + + + - (11)
ln ln ln ln Y VA IHK kurs ECT t
EUROPE t t 0 1 2 3 4 1 T T T T a a a a a f = + + + + + - (12)
ln ln ln ln Y VA IHK kurs ECT t AMERICA t t 0 1 2 3 4 1 T T T T a a a a a f = + + + + + - (13)
Ksamawan, W. H. Tourism Influence on The Economy: Analysis of The Study of The Origin of Foreign Tourist Visits
ln ln ln ln Y VA IHK kurs ECT t OCENIA t t 0 1 2 3 4 1 T T T T a a a a a f = + + + + + - (14)
dimana pada persamaan (10) – (14) 𝐸𝐶𝑇 𝑡 −1 adalah error term dari persamaan 𝑌 𝑡 −1 = 𝑉𝐴 𝑡 −1 + 𝐼𝐻𝐾 𝑡 −1 + 𝐾𝑢𝑟𝑠 𝑡 −1 + 𝜀 .
Keterangan:
Δ
: First Different
ln : Logaritma Natural
Y : PDB riil VA : Visitor Arrival
IHK : Indeks Harga Konsumen Kurs  : Suku Bunga ECT  : speed of adjustment t : Periode waktu
Uji asusmsi klasik diperlukan46 untuk mengetahui apakah regresi tersebut sudah BLUE (Best Linier Unbiased Estimator) dengan melakukan uji multikolienaritas, Heterokedastisitas, Autokorelasi.Tahap selanjutnya adalah melakukan pengujian jangka Panjang dengan menggu - nakan koefisien variabel ect pada hasil regresi ecm.

## Hasil dan Pembahasan

## Uji Unit Akar dan Kointegrasi
Uji unit akar dilakukan untuk mengetahui tingkat stasioner data. Dari hasil uji meng - gunakan Individual Philips Perron didapatkan hasil pada tabel 1 seluruh data tidak stasioner pada level namun pada different 1 (satu) seluruh data telah stasioner.
Uji kointegrasi digunakan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan jangka Panjang antar variabel, uji kointegrasi engle granger dilakukan untuk mencari adanya kointegrasi den - gan cara melihat apakah residual regresi stasioner pada level. Hasil uji kointegrasi dapat dilihat pada tabel di bawah menujukkan bahwa seluruh variabel baik VA, Kurs dan IHK pada masing masing kontinen (America, Asean, Asia, Europe, Middle east, Oceania) memiliki hubungan jangka Panjang.

## Model ECM
Hasil dari model ecm yang ditunjukkan pada tabel 2 menjelaskan bahwa dalam jangka pendek pada kontinen America ternyata variabel yang berpengaruh terhadap PDB adalah kurs dengan tingkat kepercayaan sebesar 90% dimana variabel kurs berbanding terbalik dengan PDB, ketika kurs naik sebesar 1% akan menurunkan PDB sebesar 0.18%, dan kondisi ini akan disesuaikan oleh koeifisien ect sebesar 23% dalam kurun waktu 3 bulan. Pada kontinen Asean, ternyata model dalam jangka pendek menunjukkan bahwa:

## Tabel 1: Uji unit akar Individual Phillips-Perron Fisher
Variabel Level 1st different Prob. Bandwidth Obs Prob. Bandwidth Obs LN_PDB 10.0 0.7274 10.0 39 0.0000*** 38 LN_IHK 5.0 38 0.1263 2.0 39 0.0001*** LN_KURS 6.0 38 0.8505 1.0 39 0.0027*** LN_AMERICA 13.0 38 0.9289 18.0 39 0.0000*** LN_ASEAN 15.0 38 0.0136 5.0 39 0.0001*** LN_ASIA 4.0 38 0.9566 13.0 39 0.0001*** LN_EUROPE 10.0 38 0.0196 15.0 39 0.0000*** LN_MIDDLE_EAST 16.0 38 0.0874 38.0 39 0.0000*** LN_OCEANIA 11.0 38 0.0483 12.0 39 0.0000*** Sumber data: Data diolah
*p<0,1 **p<0,05 ***p<0,01
Tabel 2: Hasil Regresi ECM Kontinen Variabel C IHK Kurs VA ECT America -0.058389 0.8879 -0.048417 0.4953 -0.184571 0.0670* -0.005224 0.9429 0.238441 0.0698* Asean 1.037134 0.0572* -0.070301 0.2568 0.027382 0.7882 -0.032542 0.2199 0.281815 0.0024*** Asia -0.037514 0.9224 -0.034825 0.5915 -0.124341 0.1686 0.127538 0.0033*** 0.239137 0.0130** Europe 0.332220 0.1302 -0.011437 0.7381 -0.008388 0.8654 0.079970 0.0000*** 0.126173 0.0002*** Middle East 0.037016 0.9103 0.057497 0.3052 -0.127056 0.0872* 0.059309 0.0000*** 0.231131 0.0113** Oceania 0.173736 0.5061 0.015681 0.8022 0.015681 0.8022 0.131054 0.0000*** 0.631582 0.0000*** Sumber: Data Diolah *p<0,1 **p<0,05 ***p<0,01

## Ksamawan, W. H. Tourism Influence on The Economy: Analysis of The Study of The Origin of Foreign Tourist Visits
Model  tersebut  signifikan,  hal  ini  ditunjukkan  oleh  koefisien  ect  sebesar  0.281815 signifikan48 pada tingkat kepercayaan 99%, namun tidak ada variabel yang signifikan stabil pada  model  ini,  sehingga  dapat  diduga  bahwa  variabel  tersebut  akan  signifikan  dan  stabil pada jangka panjang. Nilai koefisien ect 0.281815 bermakna bahwa nilai keseimbangan sebe - sar 28% akan disesuaikan dalam kurun waktu 3 bulan. Pada kontinen Asia, Hasil perhitungan menunjukkan bahwa model tersebut signifikan, hal ini ditunjukkan oleh koefisien ect sebesar 0.239137 signifikan pada tingkat kepercayaan 95%, dan variabel Asia (kunjungan wisatawan mancanegara kontinen Asia) dengan nilai 0.127538 menunjukkan hasil yang signifikan pula pada tingkat kepercayaan 99%. Nilai koefisien ect 0.239137 bermakna bahwa nilai keseim - bangan sebesar 24% akan disesuaikan dalam kurun waktu 3 bulan. Model ECM pada kontin - en Europe variabel yang signifikan terhadap PDB dalam jangka pendek yaitu D(LN_EUROPE) atau dengan kata lain yaitu variabel jumlah kunjungan wisman kontinen europe dengan nilai 0.079970 pada tingkat kepercayaan 99%. Model jangka pendek ini valid dengan adanya koe - fisien ect yang signifikan pada tingkat kepercayaan 99% dengan nilai koefisien 0.126173.
Variabel  jumlah  kunjungan  wisman  akan  mempengaruhi  PDB  sebesar  0.079%  keti - ka variabel tersebut naik sebesar 1%. Pada kontinen Middle East menunjukan bahwa mod - el tersebut siginifikan yang mana hal ini ditunjukkan oleh koefisien ECT_MIDDLE_EAST pada tingkat kepercayaan 95% dengan nilai koefisien 0.231131 yang mana perbedaan sebesar 23% akan dicapai menuju keseimbangannya dalam jangka waktu 3 (tiga) bulan. Variabel yang sig - nifikan dalam model jangka pendek ini adalah variabel Kurs dengan nilai koefisien sebesar -0.127056 pada tingkat kepercayan 90% dimana ketika kurs naik 1% maka akan menuruh - kan PDB sebesar 0.13%. Variabel berikutnya yang signifikan adalah D(LN_MIDDLE_EAST) atau variabel jumlah kunjungan wisatawan kontinen Middle East dengan nilai koefisien sebesar 0.059309 pada tingkat kepercayaan 99%, dimana ketika varibel jumlah kunjungan naik 1% maka akan meningkatkan PDB sebesar 0.06%. Kontinen Oceania pada variabel ECT signifikan pada  tingkat  kepercayaan  99%  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0.631582  yang  mana  hal  ini menunjukkan bahwa perbedaan sebesar 63% akan disesuaikan dalam kurun waktu 3 (tiga) bulan ceteris paribus. Sedangkan variabel lain yang signifikan pada model tersebut adalah LN_OCEANIA dengan nilai koefisien sebesar 0.131054 pada tingkat kepercayaan 99%. Hal ini menunjukkan bahwa variabel LN_OCEANIA atau jumlah kunjungan wisatawan kontinen Oce - ania berpengaruh posifit terhadap PDB, ketika jumlah kunjungan naik sebesar 1% maka akan meningkatkan PDB sebesar 0.13%.

## Uji Asumsi Klasik
Seluruh model ecm tersebut selanjutkan dilakukan uji asusmsi klasik supaya meng - hasilkan regresi yang bersifat BLUE. Adapun hasil uji asumsi klasik sebagai berikut:

## Tabel 3: Hasil Uji Variance Inflation Factors
Variabel
Kontinen Centered VIF D(LN_KU RS) D(LN_I HK) D(LN_ VA) LN_KURS (-1) LN_IHK(-1) LN_VA(-1) ECT Amerika 1.3597 1.2800 1.7302 1.5072 3.1797 3.0456 1.9362 Asean 1.9207 1.4199 1.8555 2.9050 1.5901 5.8991 3.9263 Asia 1.2260 1.3257 1.4209 4.7028 1.5819 4.3025 1.7237 Europe 1.2563 1.2221 1.5227 1.4389 2.3006 2.8777 1.2588 Middle East 1.0779 1.2922 1.8192 1.8073 1.5928 2.6015 1.9577 Oceania 1.2960 1.3353 1.3758 1.6625 1.5230 1.9475 1.2099
Sumber data: Data diolah
Tabel 4: Hasil Uji White Kontinen Obs*R-squared Prob. Chi-Square(7) America 32.81056 0.4765 Asean 33.74779 0.4312 Asia 33.20793 0.5063 Europe 38.46048 0.3157 Middle East 30.15133 0.7012 Oceania 37.34355 0.318 Sumber data: Data Diolah Tabel 5: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test51 Kontinen Prob. Chi-Square America 0.9 Asean 0.8589 Asia 0.7209 Europe 0.065 Middle East 0.4099 Oceania 0.294

## Sumber : Data Diolah
Pada uji multikolinearitas pada tabel tabel 3 terlihat bahwa seluruh model telah be - bas mulkitolinearitas, dimana seluruh variabel nilai Variance Inflation Factor (VIF) < 10. Uji heterokedastisitas menggunakan uji white yang ditampilkan pada tabel 4 seluruh model ecm terbebas dari autokorelasi, hal ini dapat dilihat dari nilai Prob > α; α = 0.05 (5%). Uji autoko - relasi menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test, pada tabel 5 terlihat bahwa seluruh model ecm juga terbebas dari autokorelasi dimana Prob > α ; α = 0.1 (10%).

## Uji jangka Panjang
Model ECM telah menunjukkan bagaimana tingkat kestabilan variabel dalam jangka pendek, dengan adanya model ecm tersebut didapatkan nilai koefisien ECT yang dapat digu - nakan untuk mencari koefisien jangka panjang beserta tingkat signifikansinya. Adapun hasil perhitungan dirangkum pada tabel 6 berikut ini.

## Tabel 6: Hasil Perhitungan Koefisien Jangka Panjang
Kontinen Koefisien Prob Kurs IHK VA Kurs IHK VA Kurs IHK VA Asean 1.0972 0.7505 0.8845 3.4611 2.7373 8.8903 0.0014*** 0.0096*** 0.0000*** America 0.7969 0.2259 0.9781 0.2212 1.4167 1.2405 0.1652 0.8262 0.2228 Asia 0.4800 0.8544 1.5333 0.6541 1.9158 3.5050 0.5172 0.0634* 0.0012*** Europe 0.9335 0.9094 1.6338 1.9602 2.8317 9.7323 0.0578* 0.0075** 0.0000*** Middle East 0.4503 1.2488 1.2566 0.6958 2.8940 3.3137 0.4910 0.0064*** 0.0021*** Oceania 1.0248 1.1152 1.2075 5.2685 6.0533 7.5451 0.0000*** 0.0000*** 0.0000***
Sumber: Data Diolah
* p<0,1 **p<0,05 ***p<0,01
Ksamawan, W. H. Tourism Influence on The Economy: Analysis of The Study of The Origin of Foreign Tourist Visits
Hasil pengolahan data yang ditampilkan pada tabel 652 menunjukkan bahwa pada kontinen Asean dalam jangka panjang variabel yang signifikan adalah Kurs dengan nilai koe - fisien 1.0972 pada tingkat kepercayaan 99%, IHK dengan nilai koefisien 0.7505 pada tingkat kepercayaan 99% dan VA Asean (jumlah kunjungan wisatawan kontinen Asean) dengan nilai koefisien 0.8845 pada tingkat kepercayaan 99% ceteris paribus.  Koefisien tersebut dapat di - interpretasikan yaitu ketika Kurs naik 1% maka PDB akan naik sebesar 1.09%, kemudian ke - tika IHK naik 1% maka PDB akan naik sebesar 0.75% dan ketika VAAsean naik 1% maka akan meningkatkan PDB sebesar 0.88%.
Kontinen America dari hasil perhitungan ternyata tidak satupun variabel berpengaruh dalam jangka panjang, hal ini dapat dilihat dari nilai Prob > α ; α = 5%.
Pada kontinen Asia variabel yang signifikan berpengaruh terhadap PDB dalam jangka panjang adalah variabel IHK dan VA (jumlah kunjungan wisatawan kontinen Asia) dimana nilai Prob IHK 0.0634 < α ; α = 10% dan nilai VAAsia 0.0012 < α ; α = 10% serta dapat diinterpretasi bahwa ketika IHK naik sebesar 1% maka akan mempengaruhi kenaikan PDB sebesar 0.85% dan ketika VAAsia naik 1% maka akan mempengaruhi kenaikan PDB sebesar 1.53%.
Kontinen Europe ternyata dalam jangka panjang seluruh variabelnya berpengaruh ter - hadap PDB pada tingkat kepercayaan 90% hal ini dapat dilihat dari nilai prob Kurs 0.0578 < α ; α = 10%, IHK 0.0075 < α ; α = 10%, dan VAEurope < α ; α = 10% dengan interpretasi koefisi - ennya yaitu ketika kurs naik sebesar 1% maka PBD akan bergerak naik sebesar 0.93 %, untuk variabel IHK akan mempengaruhi kenaikan PDB sebesar 0.90% ketika IHK naik sebesar 1%, dan ketika VAEurope bergerak naik53 sebesar 1% maka akan mempengaruhi kenaikan PDB sebesar 1.96%.
Kontinen Middle East berbeda dari Europe dimana variabel yang tidak signifikan dalam jangka panjang hanya variabel Kurs, sedangkan variabel IHK dan VAMiddle east berpengaruh signifikan terhadap PDB pada tingkat kepercayaan 99%, dengan melihat nilai prob IHK 0.064 < α ; α = 1% dan VAMiddle east 0.0021 < α ; α = 1%. Penjelasan pengaruh koefisien kontinen Middle East terhadap PDB adalah ketika variabel IHK naik sebesar 1% maka akan menaikkan PDB sebesar 1.25% dan ketika variabel VA- Middle east naik sebesar 1% maka akan menye - babkan kenaikan PDB sebesar 1.26%.
Kontinen Ocenaia sama dengan kontinen Europe dimana seluruh variabel signifikan berpengaruh terhadap PDB dengan tingkat kepercayaan sebesar 99% dimana prob varaibel Kurs 0.000 < α ; α =1%, prob variabel IHK 0.000 < α ; α = 1% dan prob variabel VAoceania 0.000 < α; α = 1% dimana variabel Kurs akan mempengaruhi kenaikan PDB sebesar 1.02% ketika variabel Kurs naik sebesar 1%, Variabel PDB akan naik sebesar 1.11% ketika variabel IHK naik sebesar 1% dan variabel VAOceania berpengaruh terdadap kenaikan PDB sebesar 1.20% keti - ka variabel VA- oceania naik sebesar 1%.

## Amerika
Wisatawan kontinen America yang berkunjung setiap tahunnya memang menunjukkan peningkatan yang cukup baik meskipun secara peringkat jumlah kunjungan kontinen Amer - ica masih kalah dengan jumlah kunjungan dari54 kontinen. Hasil pengujian jangka pendek menunjukkan bahwa kontinen Amerika tidak berdampak signifikan terhadap PDB yang artinya tidak memberikan pengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi, dari masing masing variabel hanya variabel kurs yang memberikan dampak negatif terhadap PDB, sedangkan untuk jang - ka panjang seluruh variabel yaitu VA America, Kurs, dan IHK tidak berdampak terhadap PDB. Pengaruh negatif atau bertolak belakang antara PDB dan Kurs juga dikemukanan oleh Bato
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) Vol. 4, No. 1 (2019): 32-46
dkk (2017) serta dalam penelitiannya mengenai pengaruh variabel makro terhadap nilai tukar dan sejalan dengan Razzaque dkk (2017) . Hal ini juga didukung oleh Habib dkk (2017) dima- na Kurs berbanding terbalik dengan PDB. Dalam jangka pendek dan jangka panjang variabel IHK dan VAAmerica ternyata tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap pertumbu - han ekonomi, yang mana Karlina (2017) dan Lubis (2020) dalam temuannya juga menyatakan demikian. Karakter wisatawan amerika yang menyukai spek kebudayaan tradisional, tertarik pemandangan yang indah dan bentuk perkembangan, menyukai hotel mewah dan pelayanan yang baik, mementingkan kebersihan, memilih perjalanan yang singkat dan berpindah-pindah menyebabkan  pariwisata  menjadi  berbiaya  mahal  namun  tidak  berdampak  pada  kenaikan PDB.

## ASEAN
Hasil uji jangka pendek pada kontinen Asean menunjukkan tidak ada variabel yang signifikan namun pada kondisi jangka panjang seluruh variabelnya baik VA Asean, IHK, dan Kurs masing masing memberikan pengaruh terhadap PDB. Variabel VA- asean dalam jangka panjang menunjukkan pengaruh positif yang signifikan terhadap PDB yang mana hal ini juga banyak dikemukakan oleh peneliti peneliti lainnya salah satunya oleh Damayanti dan Kartika (2016) . Pengaruh positif IHK dan Kurs terhadap PDB sebagai variabel kontrol dalam jangka panjang menunjukkan bahwa pariwisata Indonesia sejalan dengan pertumbuhan ekonomi di - mana dalam penelitian oleh Mahmoud (2015) menunjukkan bahwa IHK berpengaruh positif terhadap PDB. Hal ini menguatkan bahwa pariwisata Indonesia yang dinikmati oleh wisatawan Asean dengan jumlah kunjungan paling banyak dari kontinen lainnya memberikan dampak yang positif terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia sehingga penguatan sektor pariwisata untuk meningkatkan daya tarik wisatawan kontinen Asean menjadi sangat penting.

## ASIA
Kunjugan wisatawan Asia dimana culture dan budaya bangsanya mirip dengan kontin - en Asean menunjukkan bahwa dalam jangka pendek variabel VA Asean memberikan pengaruh positif terhadap PDB. dan dalam jangka panjang VA Asean konsisten memberikan pengaruh positif terhadap PBD Bersama dengan variabel IHK. Kenaikan IHK di Indoesia sebagai variabel kontrol dalam pariwisata ternyata dalam jangka panjang mampu memberikan pengaruh posi - tif terhadap pertumbuhan ekonomi, hal ini sejalan dengan penelitian Raza dkk. (2013) yang dilakukan di Pakistan.
Eropa
Fokus pada upaya peningkatan wisatawan dari Europe menjadi penting, karena dari hasil analisis sebelumnya ditemukan bahwa dalam jangka pendek jumlah kunjungan wisa - tawan Europe mampu mempengaruhi PDB secara positif dan terus kosinten signifikan hingga menuju ke jangka panjang. Pada hasil pengujian jangka panjang Variabel Kurs dan IHK juga signifikan berpengaruh terhadap PDB. Hal ini menunjukkan bahwa dengan naiknya kurs maka tarif pariwisata akan menjadi lebih renda dibanding negara lainnya sehingga mampu mening - katkan jumlah kunjungan wisawatan Eruope yang akhirnya juga meningkatnya IHK, dan pada akhirnya akan berdampak pada peningkatan PDB.

## Middle East
Jumlah kunjungan wisatawan dari kontinen Middle East memang masih lebih rendah dibandingkan  dengan  Kontinen  America,  namun  dalam  pengujian  jangka  pendek  ternyata variabel VAmiddle east dan kurs memberikan pengaruh yang signifikan positif terhadap PDB. Dalam jangka Panjang variabel VA Middle east juga konsisten signifikan berpengaruh positif
Ksamawan, W. H. Tourism Influence on The Economy: Analysis of The Study of The Origin of Foreign Tourist Visits
terhadap PDB, hal ini menjelaskan bahwa jumlah kunjungan dari kontinen middle east sangat perlu untuk ditingkatkan baik dalam strategi jangka pendek maupun jangka panjang, sedang - kan variabel IHK yang menunjukkan pengaruh positif terhadap PDB dalam jangka panjang menunjukkan bahwa kenaikan harga pariwisata tidak menyurutkan jumlah wisatawan bahkan mampu meningkatkan PDB.

## Oceania
Hasil pengjujian jangka pendek pada kontinen Oceania menunjukkan bahwa variabel jumlah kunjungan wisatawan VA Oceania berpengaruh positif terhadap PDB, karakter ini mirip dengan kontinen Europe dimana dalam jangka panjangnya seluruh variabel baik Kurs, IHK dan VA Oceania berpengaruh positif  terhadap PDB, jumlah wisatawan oceania sebagai penun - jang peningkatan PDB baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang sangat perlu untuk ditingkatkan dalam rangka upaya untuk meningkatkan PDB dan tidak perlu khawatir dengan kenaikan harga pariwisata karena hasil menunjukkan bahwa pada kontinen Oceania, IHK dan Kurs juga berpengaruh positif terhadap PDB.

## Implikasi Penelitian
Pariwisata sebagai sektor yang diunggulkan dalam menyokong pertumbuhan ekonomi perlu dikerjakan dengan lebih spesifik, mengutamakan arah sasaran promosi yang tepat dan efisien, serta menjaga kestablian ekonomi. variabel Jumlah kunjungan, IHK dan Kurs dalam masing masing kontinen menjelaskan bahwa perlakuan masing masing variabel dalam upaya peningkatan pertumbuhan ekonomi tidak lah sama, bahkan untuk kontinen America ditemu - kan bahwa kurs berbanding terbalik dengan PDB dan dalam jangka panjang tidak satupun variabel yang signifikan mendukung PDB. Sehingga dalam upaya tepat sasaran sebaiknya arah promosi kontinen Amerika sedikit dikurangi dan dialihkan ke kontinen lainnya.
Pada kontinen lainnya menunjukkan kemiripan yaitu variabel yang paling stabil baik jangka pendek dan jangka panjang dalam mendukung pertumbuhan ekonomi adalah varai - bel jumlah kunjungan wisatawan (VA) sehingga penerapan kebijakan seperti bebas VISA pada kontinen kontinen yang variabel VA positif terhadap PDB perlu untuk terus dilaksanakan.
Pemerintah  sebagai  pelaku  kebijakan  moneter  dalam  upaya  untuk  meningkatkan pertumbuhan ekonomi perlu menjaga kestabilan IHK dan Kurs, karena dua variabel tersebut ternyata mendukung pertumbuhan ekonomi baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang meskipun berbeda dari kontinen satu dan kontinen lainnya.

## Simpulan
Sektor pariwisata di Indonesia telah menunjukkan kekuatannya baik dalam kondisi kri - sis sekalipun, dan sektor ekonomi secara nyata telah berkontribusi membantu pertumbuhan ekonomi Indonesia. Walaupun beberapa penelitian lain juga menjelaskan bahwa pariwisata tidak mendukung pertumbuhan ekonomi namun dari penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pariwisata secara nyata memberikan pengaruh positif terhadap PDB baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang, dimana hal ini telah menjawab bagaimana pengaruh kunjungan 68wisatawan mancanegara terhadap pertumbuhan ekonomi In - donesia. Dalam jangka pendek Variabel VA berpengaruh positif terhadap PDB pada kontinen Asia, Europe, Middle East, Oceania dan dalam jangka panjang pada kontin - en Asean, Asia, Europe, Middle East, Oceania. Tidak dapat dipungkiri bahwa semakin banyak jumlah kunjungan akan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi, namun perlu diwaspadai bahwa tidak semua kunjungan wisatawan dari seluruh kontinen yang
memberikan dampak positif, salah satunya kontinen America dimana jumlah kunjun - gannya tidak menunjukkan pengaruh apa apa terhadap PDB.
2. IHK hanya berpengaruh terhadap PDB dalam jangka panjang pada kontinen Asean, Asia dan Oceania. Hal ini menunjukkan bahwa dalam jangka panjang kenaikan harga sektor pariwisata justru meberikan dampak positif terhadap PDB, kenaikan IHK juga harus disertai peningkatan standart internasional pelayanan pariwisata
3. Variabel Kurs dalam jangka pendek berpengaruh negatif terhadap PDB pada kontinen America, sedangkan dalam jangka panjang variabel kurs berpengaruh positif terha - dap PDB pada kontinen Asean, Europe, dan Oceania. Hal ini menunjukkan bahwa da - lam jangka pendek fluktuasi kurs justru menimbulkan penurusan PDB namun dalam jangka panjang kenaikan kurs justru membuat sektor pariwisata bergairah dan mampu meningkatkan PDB Indonesia.

## Saran
Berdasarkan penelitian ini maka untuk terus meningkatkan pertumbuhan ekonomi In - donesia melalui sektor pariwisata maka perlu diperhatikan hal sebagai berikut:69
1. Terus  gencar  dalam  upaya  peningkatan  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara melalui kegiatan promosi dan sebagianya namun dengan alokasi anggaran yang lebih tepat sasaran.
2. Menjaga  tingkat  kestabilan  kurs  sebagai  upaya  menarik  wisatawan  mancanegara berkunjung ke Indonesia.
3. Meningkatkan kualitas  pariwisata  berstandart  internasional  tanpa  ragu,  karena  IHK telah menunjukkan pengaruh positifnya terhadap pertumbuhan ekonomi.
4. Terus membuat penelitian lanjutan sektor pariwisata dengan melihat arus inbound dan outbond dan variabel yang berpengaruh lainnya sehingga didapatkan arus yang positif yang pada akhirnya juga mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

## Daftar Pustaka
Agiomirgianakis, G., Bertsatos, G., & Tsounis, N. (2018). Asymmetric responses in the tour - ism demand function. Journal of Economic Asymmetries , 18 . https://doi.org/10.1016/j. jeca.2018.e00103
Antonakakis, N., Dragouni, M., & Filis, G. (2015). How strong is the linkage between tourism and economic growth in Europe? Economic Modelling , 44 . https://doi.org/10.1016/j. econmod.2014.10.018
Ayuni, Sofaria, Anam, C., Setiyawati, N., Riyadi, Hastuti, A., Larasaty, P., & Pratiwi, A. I. (2017). Laporan Perekonomian Indonesia 2017 .
Baharumshah, A. Z., Slesman, L., & Wohar, M. E. (2016). Inflation, inflation uncertainty, and economic growth in emerging and developing countries: Panel data evidence. Economic Systems , 40 (4). https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2016.02.009
Bato, A. R., Taufiq, M., & Putri, E. R. (2017). Analisis Pengaruh Variabel Makro Ekonomi Terh - adap Nilai Tukar Rupiah Tahun 2006-2015. Laa Maisyir: Jurnal Ekonomi Islam , 4 (2).
Blanke, J., & Chiesa, T. (2011). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2011 Beyond the Downturn . https://rmportal.net/library/content/the-travel-tourism-competitiveness-re - port-2011-beyond-the-downturn/view
Ksamawan, W. H. Tourism Influence on The Economy: Analysis of The Study of The Origin of Foreign Tourist Visits
Boediono. (1980). Seri Sinopsis Pengantar Ilmu Ekonomi No. 2 Ekonomi Makro , Bpfe. vol. 2
Chen, C. F., & Chiou-Wei, S. Z. (2009). Tourism expansion, tourism uncertainty and economic growth: New evidence from Taiwan and Korea. Tourism Management , 30 (6). https:// doi.org/10.1016/j.tourman.2008.12.013
Damayanti, N. L. E., & Kartika, I. N. (2016). Pengaruh Kunjungan Wisatawan Asing dan In - vestasi terhadap Penyerapan Tenaga Kerja serta Pertumbuhan Ekonomi. E-Jurnal EP Unud , 5 (7).
Engle, R. F., Granger, C. W. J., & Grangeri, C. W. J. (1987). Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Source: Econometrica Econometrica , 55 (2).
Granger, C. W. J., & Newboldm, P. (1974). Supurious Regressions in Econometrics. Journal of Econometrics 2 , 111–120. http://www.climateaudit.info/pdf/others/granger.1974.pdf
Habib, M. M., Mileva, E., & Stracca, L. (2017). The real exchange rate and economic growth: Revisiting the case using external instruments. Journal of International Money and Fi- nance , 73 . https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2017.02.014
Karlina, B. (2017). Pengaruh Tingkat Inflasi, Indeks Harga Konsumen Terhadap PDB di Indone - sia Pada Tahun 2011-2015. Jurnal Ekonomika Dan Manajemen , 6 (1).
Katircioglu, S. T. (2009). Revisiting the tourism-led-growth hypothesis for Turkey using the bounds test and Johansen approach for cointegration. Tourism Management , 30 (1). https://doi.org/10.1016/j.tourman.2008.04.004
Lubis, I. F. (2020). Analisis Hubungan Antara Inflasi dan Pertumbuhan Ekonomi: Kasus Indo - nesia. Quantitative Economics Journal , 3 (1). https://doi.org/10.24114/qej.v3i1.17443
Mankiw, N. G. (2010). Macroeconomics (7th Ed) . In Worth Publishers.
Ma’ruf, A., & Wihastuti, L. (2008). Pertumbuhan ekonomi indonesia: determinan dan pros - peknya. Jurnal Ekonomi & Studi Pembangunan , 9 (1), 44–55.
Mahmoud, L. O. M. (2015). Consumer price index and economic growth: A case study of Mauritania 1990 - 2013. Asian Journal of Empirical Research , 5 (2).
Mohseni, M., & Jouzaryan, F. (2016). Examining the Effects of Inflation and Unemployment on Economic Growth in Iran (1996-2012). Procedia Economics and Finance , 36 . https:// doi.org/10.1016/s2212-5671(16)30050-8
Nesparnas Kemenpar. (2017). Neraca Satelit Pariwisata Nasional (Nesparnas). In Annual Fish- eries Statistics 2017 – Import / Eksport Volume 2 .
Raza, S. H., Javed, M. R., & Naqvi, S. M. A. (2013). Economic growth and inflation: A time se - ries analysis of Pakistan. International Journal of Innovative Research and Development , 2 (6), 689–703.
Razzaque, M. A., Bidisha, S. H., & Khondker, B. H. (2017). Exchange Rate and Economic Growth: An Empirical Assessment for Bangladesh. Journal of South Asian Development ,
12 (1). https://doi.org/10.1177/0973174117702712
Seghir, G. M., Mostéfa, B., Abbes, S. M., & Zakarya, G. Y. (2015). Tourism Spending-Economic Growth Causality in 49 Countries: A Dynamic Panel Data Approach. Procedia Economics
and Finance , 23 . https://doi.org/10.1016/s2212-5671(15)00402-5
Shahzad, S. J. H., Shahbaz, M., Ferrer, R., & Kumar, R. R. (2017). Tourism-led growth hypoth - esis in the top ten tourist destinations: New evidence using the quantile-on-quantile approach. Tourism Management , 60 . https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.12.006
Sukirno, S. (2015). Makroekonomi Teori Pengantar Edisi Kedua . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada
Suparta, I. W. (2009). Spillover Effect Perekonomian Provinsi DKI Jakarta dan Sumatera Selatan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Lampung. Jurnal Ekonomi Pembangu- nan: Kajian Masalah Ekonomi Dan Pembangunan , 10 (1). https://doi.org/10.23917/jep. v10i1.807
Suselo, S. L., Sihaloho, H. D., & Tarsidin, T. (2008). Pengaruh Volatilitas Nilai Tukar Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 10 (3). https://doi.org/10.21098/bemp.v10i3.225