## JURNAL RISET ILMU EKONOMI
www.jrie.feb.unpas.ac.id e-ISSN :

## Faktor-faktor Pemengaruh Kunjungan Wisatawan Dalam Ruang Lingkup
Domestik
Rah Adi Fahmi 1 , Desi Lafani 2
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa 1 , Universitas Pasundan 2
rah.adi@untirta.ac.id 1

## Abstract
In  order  to  complete  this  research,  this  article  is  explained  about  the  amounts  of domestic  tourists  who  is  arrived  into  a  region  and  also  between  any  regions  in Indonesia.  Through  the  time  series  data  method  as  well  as  the  concept  of  error correction  model  (ECM),  even  in  the  short  term,  long  term,  or  equilibrium  at  each timeline, the number of these variables have been tested. Based on the results of short- term tests, lots of information could be categorized as the few factors which is affected the amounts of domestic tourist arrival into a region, such as national income, quality of education, and also the lifestyle. Besides, lots of thing that could be categorized as the few factors which is affected the amounts of domestic tourist arrival between few regions are about the exchange variable and inflation rate. But if we talked about the results of long-term test which still about the amounts of domestic tourists between few regions, the affected factor is only about national income without anything related to other problems such as quality of education or lifestyle as well. As an addition, the analysis of ECT concept also gave some results about an equilibrium per each period of domestic tourist arrival into a region and also between few regions, it was at 1,23% and 0,95%. Furthermore, on the long-term equilibrium, there was no balance at all, both in cases of tourist arrival into a region and between regions.
Keyword : Domestic tourist arrival, error correction model (ECM)

## Abstrak
Sedikit-banyaknya, tulisan ini menjabarkan jumlah kunjungan wisatawan ke dan antar daerah  di  dalam  negeri  beserta  variabel-variabel  sebagai  faktor  pemengaruhnya. Melalui  metode  data  deret  waktu  juga  konsep  error  correction  model  (ECM),  baik dalam jangka pendek, jangka panjang, hingga keseimbangan pada setiap kurun waktu, telah  dilakukan  pengujian  terhadap  sejumlah  variabel  tersebut.  Berdasarkan  hasil pengujian  jangka  pendek,  dapat  diperoleh  beberapa  informasi  terkait  faktor pemengaruh kunjungan wisatawan ke daerah, seperti jumlah pendapatan per kapita,
kualitas pendidikan, serta penempatan gaya hidup. Sedangkan perihal wisatawan antar daerah,  didapat  pula  informasi  yang  menyatakan  bahwa  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  yaitu  variabel  nilai  tukar  dan  tingkat  inflasi.  Selanjutnya  apabila berbicara mengenai hasil pengujian jangka panjang terhadap kunjungan wisatawan antar  daerah,  diperoleh  informasi  bahwa  faktor  pemengaruhnya  hanyalah  variabel pendapatan per kapita saja. Disisi lain, kunjungan wisatawan ke daerah sama sekali tidak mendapat pengaruh signifikan dari pendapatan per kapita, kualitas pendidikan, maupun penempatan  gaya hidup. Selain itu, analisis konsep ECT juga memberikan hasil seputar perolehan keseimbangan pada setiap periode kunjungan wisatawan ke dan antar daerah, yaitu sebesar 1,23% dan 0,95%. Selebihnya, di sisi keseimbangan jangka  panjang,  ternyata  tidak  ditemukan  adanya  keseimbangan,  baik  dalam  hal kunjungan wisatawan ke daerah maupun antar daerah.
Kata Kunci : Kunjungan wisatawan, error correction model (ECM)

## PENDAHULUAN
Sumber penerimaan devisa negara di Indonesia banyak didominasi oleh output yang bersumber dari sektor pariwisata. Terjadinya perubahan tren beserta potensi ekonomi di  seputar  sektor  pariwisata  yang  kian  berkembang  merupakan  alasan  yang melatarbelakanginya, terlebih pula adanya multiplier effect yang diberikan oleh sektor pariwisata itu sendiri yang berperan besar dalam menopang aktivitas perpariwisataan, turut menjadi salah satu penyebabnya (Yudananto, Remi and Muljarijadi, 2012).
Sehingga  tidak  bisa  dipungkiri  bahwa  sektor  pariwisata  sejatinya  memang  dapat senantiasa membangun suatu keterhubungan dalam sistem perekonomian, yang juga akan  berdampak  pada  sektor-sektor  yang  lain,  dimulai  dari tour  guide,  logistic, akomodasi, restoran, kriya, objek  wisata, serta hal-hal lain yang berkorelasi dengan sektor penyediaan pelayanan jasa (Yusendra, 2015; Acevedo-Duque, Vega-Muñoz and Salazar-Sepúlveda,  2020).  Terlebih  pula,  sektor  pariwisata  juga  membutuhkan  hasil tani,  ternak,  ikan,  bahan  dan  alat  bangunan,  serta  sejumlah  sumber  daya  manusia sebagai  tenaga  kerja  terampil  yang  diharapkan  mampu  untuk  turut  serta  dalam membangun maupun mengembangkan aktivitas ekonomi di dalam sektor itu sendiri (Gunawan, Goretti and Endang, 2016).
Berdasarkan  apa  yang  termaktub  dalam  Inpres  No.  16  Tahun  2005,  maka  sudah seharusnya dilakukan berbagai upaya guna meningkatkan perkembangan pada sektor pariwisata,  umumnya  demi  menambah  pemasukan  negara,  khususnya  guna menyejahterakan  masyarakat  di  wilayah  sekitar  objek  wisata  yang  bersangkutan. Meningkatkan minat wisatawan mancanegara untuk berkunjung juga menjadi salah
satu  tujuan  yang  tidak  kalah  penting.  Terbukti  dengan  adanya    peningkatan pemasukan Indonesia (devisa negara) dari sektor pariwisata (Mudrikah et al., 2014). Berikut data-data yang telah dirangkum ke dalam sebuah grafik.
Gambar 1 Devisa Negara dari Sektor Pariwisata (Periode 2009 – 2019)

## Sumber: Kementerian Pariwisata RI
Teori  konsumsi  menyebutkan  bahwa  pada  umumnya  kegiatan  konsumsi  yang dilakukan  oleh  seorang  individu  memang  sulit  dipisahkan  dengan  hal-hal  yang berhubungan dengan kegiatan ekonomi maupun tren sosial yang tengah berkembang di masyarakat. Meskipun di zaman dahulu, kegiatan konsumsi hanya sebatas tentang bagaimana  upaya  untuk  memenuhi  kebutuhan-kebutuhan  dasar  dalam mempertahankan  hidup,  tentu  tidak  lantas  membuatnya  dapat  digeneralisasi  dan dibandingkan  dengan  pola  masyarakat  di  era  modern  seperti  sekarang.  Kegiatan konsumsi terus mengalami perkembangan pesat hingga meluas termasuk dalam hal pemanfaatan daya guna dari suatu komoditas baik barang maupun jasa (Persaulian, 2013).
Hal  tersebut  sesuai  dengan  aapa  yang  pernah  dipaparkan  oleh  Franco  Modigliani dalam teori Life – Cycle (Hipotesis Daur – Hidup). Teori tersebut menjelaskan bahwa secara  sistematis,  pendapatan  memang  mempunyai  ragam  variasi  hampir  pada seluruh  kondisi  kehidupan,  yaitu  ketika  berpenghasilan  sedikit  ataupun  banyak. Pertimbangan utama yang mengakibatkan penghasilan itu dapat senantiasa bervariasi disebabkan  oleh  terdapatnya  ekspektasi  perihal  masa  pensiun  (Deaton,  2005). Sebagian  besar  individu  yang  sudah  purna  tugas,  pasti  ada  kalanya  mengalami penurunan  pada  kondisi  finansial  mereka,  yang  justru  malah  kontradiktif  dengan
0 50000000 100000000 150000000 200000000 250000000 300000000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Tahun Triliun Rp
kebutuhan  pokok  yang  masih  harus  dipenuhi.  Karena  itu,  sering  kali  masyarakat mempersiapkan investasi atau tabungan hari tua sejak jauh-jauh hari.
Stigma tersebut turut mendapat dukungan melalui tersedianya berbagai upaya yang dilakukan oleh masyarakat dalam memenuhi keperluan hidupnya (Taormina and Gao, 2013). Moslow juga pernah mengatakan melalui Teori Motivasi Manusia. Teori tersebut tersusun  dalam  bentuk  hirarki  yang  bersifat  mengikat.  Artinya,  kebutuhan  dengan tingkatan  yang  berada  di  bawah  kebutuhan  primer,  hendaknya  dipenuhi  setelah kebutuhan primer berhasil tercukupi. Maka, dapat dipahami bahwa kondisi sosial di masyarakat  sedikit-banyaknya  memberi  pengaruh  yang  mengakibatkan  tren  dapat dengan mudahnya menimbulkan keinginan yang ingin segara tercapai. Dalam hal ini, lebih tepatnya yaitu terkait keinginan akan kebutuhan rekreasi  (Ismayanti, Djamhur and  Levyda,  2011) .  Sebagaimana  diketahui,  tren  “melancong”  atau  kegiatan leisure memang menjadi salah satu tren yang tengah berkembang di kalangan masyarakat luas.  Karena  alasan  itulah  tulisan  ini  dibuat  guna  memperoleh  informasi  mengenai variabel apa saja yang dapat memberikan pengaruh terhadap kunjungan wisatawan ke maupun antar daerah.

## METODE
Penelitian dilaksanakan berdasarkan alur penelitian kuantitatif dengan menggunakan pendekatan  eksplanatif  kuantitatif  dan  jenis  data  sekunder.  Dimana  penelitian eksplanatif  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  suatu  kejadian  atau  gejala  yang  sudah terjadi, hasil akhir dari penelitian ini yaitu menggambarkan sebab dan akibat.
Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  menggunakan regresi time series data method dengan Error Correction Model (Hendratono and Puspitasari, 2018)  .  Kemudian  model error  correction  ini  menggunakan  model  standar  Engel – Granger, dimana model ini melalui dua tahap pengukuran regresi pengolahan data. Terdapat dua tahap regresi error correction model (ECM), yaitu tahap I: regresi dengan substitusi ect t-1 pada persamaan jangka pendek dan tahap II: regresi persamaan jangka panjang.
Oleh karena itu peneliti menggambarkan abstraksi fokus fenomena-fenomena yang diteliti  kedalam  model  persamaan  fungsi  permintaan  dari  masing-masing  variabel dependennya, yaitu:
𝑸 𝒙 𝒅 = f ( GDPPC, LS, ED, POP, ER, RP, D2009)
(1)
𝑸 𝒙 𝒅 = 𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 GDPPC + 𝜷 𝟐 LS + 𝜷 𝟑 ED + 𝜷 𝟒 POP + 𝜷 𝟓 ER + 𝜷 𝟔 RP + 𝜷 𝟕 D2009 + 𝜺 (2)

## Keterangan:
𝑄 𝑥 𝑑
: jumlah kunjungan wisatawan ke daerah dan antar daerah GDPPC : pendapatan per kapita LS : gaya hidup ED : jumlah pelajar POP : jumlah penduduk ER : merupakan nilai tukar RP : perubahan tingkat inflasi di Indonesia dengan inflasi di dunia
D2009 : variabel dummy cuti bersama, 𝛽 merupakan koefisien.
Kemudian persamaan (2) dapat dimodifikasi dalam bentuk formula linear berganda guna mengidentifikasi dampak dari variabel yang dipertimbangkan dalam permintaan kunjungan  wisatawan  ke  daerah    dan  antar  daerah.  Dalam  mengamati  adanya ketidakseimbangan  yang  terkoreksi  dalam  jangka  pendek,  maka  dilakukan Error Correction Model (ECM) dengan menggunakan persamaan berikut:
a) Tahap  I:  Regresi  persamaan  jangka  pendek  variabel  kunjungan  wisatawan  ke daerah
∆𝑸 𝒌𝒅 (𝒕) 𝒅 = 𝜹 𝟎 + 𝜹 1 ∆𝑮𝑫𝑷𝑷𝑪 + 𝜹 2 ∆𝑳𝑺 + 𝜹 3 ∆𝑬𝑫 + 𝜹 4 ∆𝑷𝑶𝑷 + 𝜹 5 ∆𝑬𝑹 + 𝜹 7 ∆𝑹𝑷 + 𝜹 8 D2009 + 𝜹 9 ∆𝑮𝑫𝑷𝑷𝑪(−𝟏) + 𝜹 10 ∆𝑳𝑺(−𝟏) + 𝜹 11 ∆𝑬𝑫(−𝟏) + 𝜹 12 ∆𝑷𝑶𝑷(−𝟏) + 𝜹 13 ∆𝑬𝑹(−𝟏) + 𝜹 14 ∆𝑹𝑷(−𝟏) + 𝜹 15 𝑬𝑪𝑻 + 𝝁 𝒕 (3)
b) Tahap I : Regresi persamaan jangka pendek variabel kunjungan wisatawan antar daerah
∆𝑸 𝒂𝒅 (𝒕) 𝒅 = 𝝑 𝟎 + 𝝑 1 ∆𝑮𝑫𝑷𝑷𝑪 + 𝝑 2 ∆𝑳𝑺 + 𝝑 𝟑 ∆𝑬𝑫 + 𝝑 4 ∆𝑷𝑶𝑷 + 𝝑 5 ∆𝑬𝑹 + 𝝑 7 ∆𝑹𝑷 + 𝝑 8 D2009  + 𝝑 9 ∆𝑮𝑫𝑷𝑷𝑪(−𝟏) + 𝝑 10 ∆𝑳𝑺(−𝟏) + 𝝑 11 ∆𝑬𝑫(−𝟏) + 𝝑 12 ∆𝑷𝑶𝑷(−𝟏) + 𝝑 13 ∆𝑬𝑹(−𝟏) + 𝝑 14 ∆𝑹𝑷(−𝟏) + 𝝑 15 𝑬𝑪𝑻 + 𝝁 𝒕 (4)
Keterangan:
∆ : denotasi perubahan variabel
𝐸𝐶𝑇 : error correction term
𝛿 : denotasi koefisien kunjungan wisatawan ke daerah
𝜗 : denotasi koefisien kunjungan wisatawan antar daerah.
Selanjutnya,  dalam  melakukan  regresi  persamaan  jangka  panjang  kunjungan wisatawan  ke  daerah  nusantara,  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  ECT  dengan perubahan  variabel  ( ∆) yang  sebelumnya  telah  diperoleh  dalam  persamaan  jangka pendek. Berikut alur rinciannya adalah:
𝜶 𝟎 = 𝜹 0 / 𝜹 15 𝜶 𝟏 = (𝜹 9 + 𝜹 15 )/ 𝜹 15 𝜶 𝟐 = (𝜹 10 + 𝜹 15 )/ 𝜹 15
𝜶 𝟑 = (𝜹 11 + 𝜹 15 )/ 𝜹 15 𝜶 𝟒 = (𝜹 12 + 𝜹 15 )/ 𝜹 15 𝜶 𝟓 = (𝜹 12 + 𝜹 15 )/ 𝜹 15 𝜶 𝟔 = (𝜹 13 + 𝜹 15 )/ 𝜹 15 𝜶 𝟕 = (𝜹 14 + 𝜹 15 )/ 𝜹 15
Kemudian, pada regresi dalam persamaan  jangka panjang kunjungan wisatawan ke daerah,  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  ECT  dengan  perubahan  variabel  ( ∆) yang sebelumnya telah diperoleh dalam persamaan jangka pendek. Berikut alur rinciannya adalah:
𝝏 𝟎 = 𝝑 0 / 𝝑 15 𝝏 𝟏 = (𝝑 9 + 𝝑 15 )/ 𝝑 15 𝝏 𝟐 = (𝝑 10 + 𝝑 15 )/ 𝝑 15 𝝏 𝟑 = (𝝑 11 + 𝝑 15 )/ 𝝑 15 𝝏 𝟒 = (𝝑 12 + 𝝑 15 )/ 𝝑 15 𝝏 𝟓 = (𝝑 12 + 𝝑 15 )/ 𝝑 15 𝝏 𝟔 = (𝝑 13 + 𝝑 15 )/ 𝝑 15 𝝏 𝟕 = (𝝑 14 + 𝝑 15 )/ 𝝑 15
Maka  dari  itu,    persamaan  yang  diperoleh  untuk  regresi  tahap  II,  adalah  sebagai berikut:
a) Tahap  II:  Regresi  persamaan  jangka  panjang  variabel  kunjungan  wisatawan  ke daerah
𝑄 𝑘𝑑 𝑑 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶 + 𝛼 2 𝐿𝑆 + 𝛼 3 𝐸𝐷 + 𝛼 4 𝑃𝑂𝑃 + 𝛼 5 𝐸𝑅 + 𝛼 6 𝛼𝑅𝑃 + 𝛼 7 𝐷2009 + 𝜀 (5) b) Tahap II: Regresi persamaan jangka panjang variabel kunjungan wisatawan antar daerah
𝑄 𝑎𝑑 𝑑 = 𝜕 0 + 𝜕 1 𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶 + 𝜕 2 𝐿𝑆 + 𝜕 3 𝐸𝐷 + 𝜕 4 𝑃𝑂𝑃 + 𝜕 5 𝐸𝑅 + 𝜕 6 𝛼𝑅𝑃 + 𝜕 7 𝐷2009 + 𝜀 (6) Keterangan:
𝑄 𝑘𝑑 𝑑 : jumlah kunjungan wisatawan ke daerah 𝑄 𝑎𝑑 𝑑 : jumlah kunjungan wisatawan antar daerah,
𝛼 0 : intercept jangka panjang untuk kunjungan wisatawan ke daerah 𝜕 0 : intercept jangka panjang untuk kunjungan wisatawan antar daerah Diharapakan  pengaruh  tanda  koefisien 𝛼 dapat  memiliki  dampak  positif  terhadap jumlah kunjungan wisatawan ke daerah dan tanda koefisien 𝜕 memiliki dampak positif terhadap jumlah kunjungan wisatawan antar daerah.

## HASIL
Melalui proses olah data dengan menggunakan metode forward stepwise regression pada  setiap  jumlah  kunjungan  wisatawan  ke  dan  antar  daerah  hingga  akhirnya
memperoleh  hasil,  maka  dapat  diketahui  bahwa  tabel  berikut  ini  merupakan pemaparan model optimum yang dipakai dalam tahapan dari Error Correction Model (ECM).
1. Forward Stepwise Regression Jumlah Kunjungan Wisatawan ke Daerah
Tabel 1. Hasil Regresi ( Fordward Stepwise Regression) Wisatawan Ke Daerah Variabel C GDPPC ED LS ER RP Koefisien -22668,06 -0,000937 0,000206  0,000627 0,731551 -485,0527 Probabilitas 0.7060 0.0577 0.6316 0.0000 0.4900 0.1753

## Sumber: Hasil pengolahan
Hal tersebut memaparkan bahwa nilai probabilitas dari dua variabel yang digunakan, yaitu  <  0,10  ternyata  memang  mampu  memberikan  perngaruh  terhadap  jumlah wisatawan  ke  daerah  melalui  variabel  GDPPC  dan  variabel  LS  secara  signifikan, sedangkan  untuk  variabel  ED,  ER  dan  RP  diketahui  tidak  mempunyai  tingkat signifikansi sebesar < 0,10 sehingga membuatnya tidak dapat memberikan pengaruh terhadap jumlah wisatawan ke daerah.
2. Forward Stepwise Regression Jumlah Kunjungan Wisatawan antar Daerah
Tabel 2. Hasil Regresi ( Forward Stepwise Regression) Wisatawan antar Daerah Variabel C GDPPC ER RP Koefisien 4303930 0.154350 -256.1883 80825.87 Probabilitas 0.0000 0.0000 0.0103 0.0503

## Sumber: Hasil pengolahan
Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa  nilai  probabilitas  sebesar  <  0,10  ternyata memang  mampu  memberikan  pengaruh  terhadap  jumlah  wisatawan  ke  daerah melalui variabel GDPPC, ER dan RP terhadap wisatawan antar daerah secara signifikan, Setelah  melalui  rangkaian  metode forward  stepwise  regression,  peneliti  memakai model  optimum  untuk  melakukan  regresi  data  jangka  pendek  dan  jangka  panjang melalui  model Error  Correction  Model  (ECM)  terhadap  setiap  variabel  jumlah kunjungan  wisatawan  ke  dan  antar  daerah,  dengan  hasil  regresi  pengolahan  data sebagai berikut:
1. Jumlah Kunjungan Wisatawan ke Daerah
- Regresi Jangka Pendek
Tabel 3. Hasil Regresi Jangka Pendek Wisatawan Ke Daerah Variabel Koefisien Probabilitas C -157301,6 0,1326 D (GDPPC) -0,002837 0,0857 D (ED) 0,001611 0,0939 D (LS) 0,000860 0,0260
D (ER) -0,733850 0,4191 D (RP) -304,7293 0,3223 GDPPC (-1) -0,001248 0,1256 ED (-1) 0,001222 0,1191 LS (-1) 0,000114 0,2950 ER (-1) -2,304313 0,1248 RP (-1) -155,9967 0,6181 ECT 1,234372 0,0409

## Sumber: Hasil pengolahan
Berdasarkan  hasil  regresi  jangka  pendek  di  atas,  maka  dapat  diperoleh  persamaan sebagai berikut:
∆𝑙𝑛𝑄 𝑎𝑑 (𝑡) 𝑑 = −127434,5 – 0,002837∆𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶 𝑡 + 0,001611∆𝐸𝐷 𝑡 + 0,000860∆𝐿𝑆 𝑡 −  0,733850∆𝐸𝑅 𝑡 – 304,7293∆𝑅𝑃 𝑡
– 0,001248 𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶(−1) + 0,001222 ED (−1) +  0,000114 LS (−1)
– 2,304313 𝐸𝑅(−1) –
155,9967 𝑅𝑃(−1) + 1,234372𝐸𝐶𝑇
Berdasarkan persamaan tersebut menyatakan bahwa terdapat sejumlah variabel yang berpengaruh signifikan < 0,10 terhadap jumlah kunjungan wisatawan ke daerah yaitu variabel pendapatan per kapita / GDPPC, tingkat pendidikan / ED, serta gaya hidup / LS.
- Jangka Panjang
𝑄𝑎𝑑 =   −157301,6 + 0,99701𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶 + 1,001611𝐸𝐷 + 1,000086𝐿𝑆
Prob.           (0,1256) (0,1191)       (0,2950)
+0,405487𝐸𝑅 − 372,2472𝑅𝑃
(0,1248) (0,6181)
Persamaan  di  atas  mengindikasikan  bahwa  dalam  regresi  jangka  panjang  seluruh variabel  GDPPC,  ED,  LS,  ER,  dan  RP  tidak  berpengaruh  secara  signifikan, walaupun tingkat probabilitas pada level < 0,10.

## 2. Jumlah Kunjungan Wisatawan antar Daerah
- Jangka Pendek
Tabel 4 Hasil Regresi Jangka Pendek Wisatawan Antar Daerah Variabel Koefisien Probabilitas C 119292, 0,0972 D (GDPPC) -0,006579 0,9438 D (ER) -597,0450 0,0019 D (RP) 94160,58 0,0200 GDPPC (-1) 0,021006 0,1032 ER (-1) -115,6632 0,2130 RP (-1) 5928,830 0,8969 ECT 0,950875 0,0368
Dari hasil regresi jangka pendek di atas dapat diperoleh persamaan, sebagai berikut:
∆𝑙𝑛𝑄 𝑎𝑑 (𝑡) 𝑑 = 125454,9  − 0,006579∆𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶 − 597,0450∆𝐸𝑅 + 94160,58∆𝑅𝑃 + 0,021006𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶(−1) −  115,6632𝐸𝑅(−1) +  5928,830𝑅𝑃(−1) + 0,950875𝐸𝐶𝑇 + 𝜇
Berdasarkan persamaan tersebut menyatakan bahwa terdapat pula sejumlah variabel yang  berpengaruh  signifikan  <  0,10  terhadap  jumlah  kunjungan  wisatawan  antar daerah yaitu variabel nilai tukar / ER dan tingkat inflasi / relative price (RP).
- Jangka Panjang
𝑄𝑎𝑑 = 119292, 0 +  0,993081𝐺𝐷𝑃𝑃𝐶 − 626,8901𝐸𝑅 + 99026,19𝑅𝑃 Prob.        (0,1032)             (0,2130)              (0,8969) Persamaan  di  atas  mengindikasikan  bahwa  dalam  metode  jangka  panjang,  secara signifikan, pendapatan per kapita atau variabel GDPPC dengan besaran nilai koefisien 0,993081  serta  nilai  probabilitas  0,1032,  memang  tampak  mampu  memberikan pengaruh terhadap jumlah wisatawan antar daerah. Itu berarti, jika pendapatan per kapita naik sebesar Rp 10 juta, maka jumlah wisatawan antar daerah akan meningkat pula  menjadi  99  orang.  Namun  untuk  variabel  ER  dan  RP  dengan  besaran  nilai probabilitas > 0,10 memberikan asumsi bahwa dalam metode jangka panjang, nilai tukar  dan  tingkat  inflasi  tidak  mampu  memberikan  pengaruh  terhadap  jumlah wisatawan antar daerah.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  regresi  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya,  tahapan  hasil  yang diperoleh dari estimasi Error Correction Model (ECM) dilakukan melalui dua tahapan, yaitu  Tahap  I:  Regresi  Jangka  Pendek  dan  Tahap  II:  Regersi  Jangka  Panjang.  Hasil estimasi yang dimaksud, memberikan sejumlah penjelasan baik mengenai wisatawan ke daerah maupun wisatawan antar daerah, dengan data sebagai berikut:
Tabel 5. Error Correction Model  Jumlah Variabel Jangka Pendek Sign. Jangka Panjang Sign. GDPPC -0,002837 S 0,997701 NS ED 0,001611 S 1,001611 NS LS 0,000860 S 1,000860 NS ER -0,733850 NS 0,405487 NS RP -460,7260 NS -372,2472 NS
Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil  yang  didapat  terkait  faktor-faktor  yang memengaruhi jumlah wisatawan ke daerah dalam jangka pendek adalah variabel LS atau gaya hidup. Variabel tersebut diukur melalui jumlah pengguna internet. Sebab
zaman  sekarang memang menjadikan  manusia dimudahkan  dengan  adanya segala bentuk  kecanggihan  teknologi  sehingga  masyarakat  yang  menggunakan  internet cenderung  mendominasi  ketimbang  segelintir  orang  yang masih  menggunakannya secara minim. Pemanfaatan internet, salah satunya digunakan oleh calon wisatawan guna menemukan sejumlah informasi mengenai tempat-tempat wisata yang ada di daerah, termasuk mencari tempat penginapan, membeli tiket, dan masih banyak lagi. Sehingga  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  istilah  ‘penarik  wisatawan’  m emang  layak disematkan pada peran internet.
Selanjutnya untuk variabel pendapatan per kapita atau GDPPC dalam jangka pendek, berpengaruh negatif terhadap jumlah wisatawan ke daerah. Oleh sebab itu, peneliti berasumsi  bahwa  ketika  pendapatan  per  kapita  dalam  jangka  pendek  meningkat, pendapatan calon wisatawan tersebut tidak hanya digunakan untuk berwisata tetapi terdapat  kemungkinan  untuk  memenuhi  kebutuhan  lainnya.  Seperti  membiayai pendidikan  yang  ditunjukan  berdasarkan  tabel  5  bahwa  pendidikan  dalam  jangka pendek berpengaruh positif terhadap jumlah wisatawan ke daerah. Peneliti berasumsi bahwa dengan jumlah penduduk yang memiliki rata – rata pendidikan yang ditempuh cenderung  semakin  tinggi  akan  memengaruhi  calon  wisatawan  untuk  melakukan kegiatan wisata.
Dari sisi tingkat inflasi (RP) dan nilai tukar  (ER) baik  dalam jangka pendek  maupun dalam jangka panjang tidak memengaruhi jumlah wisatawan ke daerah, berdasarkan hal  tersebut  diasumsikan  bahwa  keputusan  calon  wisatawan  ke  daerah  tidak dilatarbelakangi oleh dinamika tingkat inflasi dan nilai tukar saat ini maupun tingkat inflasi dan nilai tukar dimasa mendatang. Begitu juga dengan variabel pendapatan per kapita, pendidikan, dan gaya hidup menunjukan bahwa pada jangka panjang tidak mempengaruhi  jumlah  wisatawan  ke  daerah.  Peneiliti  berasumsi  bahwa  keputusan seseorang dalam melakukan perjalanan berkaca dari hasil olah data  variabel GDPPC, ED, dan LS saat ini bukan tertuju pada trend atau jangka panjangnya.
Tabel 6. Error Correction Model  Wisatawan Nasional (Outbound)
Variabel Jangka Pendek Sign. Jangka Panjang Sign. GDPPC -0,006579 NS 0,993081 S ER -597,0450 S -626,8901 NS RP 94160,58 S 99026,19 NS
Berdasarkan tabel 6, dalam jangka pendek hasil yang diperoleh dalam menganalisa faktor yang memengaruhi jumlah wisatawan antar daerah yaitu nilai tukar dan tingkat inflasi, dimana nilai tukar disetiap triwulannya sering mengalami depresiasi sehingga menyebabkan  wisatawan  yang  berkunjung  antar  daerah  lebih  memilih  untuk  tidak
berwisata  ke  luar  negeri.  Peneliti  berasumsi  bahwa  ketika  dollar  menguat,  harga komoditas liannya akan turut meningkat dan juga dapat memengaruhi harga minyak dalam negeri. Hal tersebut akan memnyebabkan biaya bahan bakar juga meningkat dan akan mempengaruhi harga tiket pesawat. Apabila harga minyak meningkat maka harga bahan bakar juga akan ikut mengalami kenaikan sehingga dapat menyebabkan mahalnya harga tiket pesawat. Oleh sebab itu,  ketika rupiah terdepresiasi terhadap dollar maka wisatawan akan memilih opsi lain seperti melakukan perjalanan wisata di daerah nusantara saja. Disisi lain, bila tingkat inflasi di Indonesia tinggi maka calon wisatawan    cenderung  memilih  untuk  melakukan  perjalanan  wisata  di  luar  negeri. Mahalnya harga komoditas di dalam negeri akan berpengaruh pada  harga lainnya seperti harga souvenir, akomodasi, bahkan biaya kebutuhan sehari - hari selama dalam melakukan perjalanan.
Pada variabel pendapatan per kapita, dalam jangka pendek tidak berpengaruh pada jumlah wisatawan antar  daerah. Dengan demikian, peneliti berasumsi bahwa ketika pendapatan per kapita meningkat, keputusan melakukan perjalanan wisata  ke luar negeri belum tentu dipilih karena diprediksi bahwa pendapatan per kapita tersebut akan digunakan untuk memenuhi kebutuhan lainnya. Disisi lain, bila kita melihat dalam jangka  panjang,  pendapatan  per  kapita  berpengaruh  pada  jumlah  wisatawan  antar daerah.  Hal  ini  menggambarkan  kondisi  dimana  calon  wisarawan  telah  memenuhi kebutuhannya  dalam  jangka  pendek.  Sehingga  dalam  jangka  panjang,  pendapatan tersebut  bisa  disisihkan  untuk  melakukan  perjalan  ke  luar  negeri.  Kemudian  pada variabel nilai tukar dan tingkat inflasi dalam jangka panjang tidak berpengaruh pada jumlah wisatawan  antar  daerah yang artinya bahwa calon wisatawan antar  daerah nasional melakukan perjalanan berdasarkan pergerakan nilai RP maupun ER saat ini bukan berdasarakan trend jangka panjangnya.

## KESIMPULAN
Mengacu pada hasil penelitian yang telah berhasil didapat melalui penggunaan Error Correction  Model  (ECM),  terdapat  sejumlah  penjelasan  penting  yang  harus  digaris bawahi.  Berdasarkan  analisa  peneliti,  dalam  jangka  pendek  menunjukkan  bahwa setidaknya  terdapat  faktor  yang  memengaruhi  jumlah  wisatawan  ke  daerah  yaitu dengan nilai probabilitas sebesar < 0,10 yang merupakan variabel GDPCC, ED, dan LS. Sedangkan dalam jangka panjang dengan nilai probabilitas sebagaimana disebutkan pada  poin  sebelumnya,  ternyata  tidak  mampu  memberikan  pengaruh  yang  berarti
terhadap jumlah wisatawan ke daerah. Lebih tepatnya, jumlah wisatawan ke daerah tidak  dipengaruhi  oleh  faktor  pendapatan  per  kapita,  kualitas  pendidikan,  dan penempatan gaya hidup.
Disisi lain, Variabel ER dan RP merupakan faktor yang diketahui memang memberikan pengaruh terhadap jumlah wisatawan antar daerah dengan nilai probabilitas sebesar < 0,10 . Menilik  pada masa jangka panjang melalui besaran nilai probabilitas  0,10, jumlah wisatawan antar daerah ternyata  memang mendapat pengaruh dari GDPPC. Sedangkan ER dan RP tidak dapat memengaruhi jumlah wisatawan antar daerah dalam metode tersebut.
Jika  kita  ringkas  seluruhnya  maka  berdasarkan  hasil  ECM  yang  diperoleh,  dapat diketahui  bahwa  baik  faktor  yang  memengaruhi  wisatawan  ke  daerah  maupun wisatawan  antar  daerah  dalam  jangka  pendek  dapat  terjadi  dikarenakan  adanya keseimbangan  yang  berhasil  terkoreksi  pada  setiap  periodenya.  Begitupun  dengan dalam jangka Panjang, diasumsikan bahwa faktor pemengaruh wisatawan ke maupun antar  daerah  sejatinya  memiliki  hubungan  keseimbangan  yang  ternyata  berhasil terkoreksi pada setiap periodenya.

## REFERENSI
Acevedo-Duque,  Á.,  Vega-Muñoz,  A.  and  Salazar- Sepúlveda,  G.  (2020)  ‘Analysis  of ho spitality,  leisure,  and  tourism  studies  in  Chile’, Sustainability  (Switzerland), 12(18), pp. 1 – 20. doi: 10.3390/su12187238.
Deaton, A. (2005) ‘Franco Modigliani and The Life - cycle Theory of Consumption’, BNL Quarterly Review, LVIII(233 – 234), pp. 91 – 107.
G unawan, A. S., Goretti, M. and Endang, W. (2016) ‘Analisis Pengembangan Pariwisata Terhadap  Sosial  Ekonomi  Masyarakat  (  Studi  pada  Wisata  Religi  Gereja Puhsarang Kediri )’, Jurnal Administrasi Bisnis, 32(1), pp. 1 – 8.
Hendratono, T. and Puspitasari, V. A. (2018) ‘An Error Correction Model Analysis of Indonesia’s Tourism and International Trade’, E-Journal of Tourism, 5(2), p. 85. doi: 10.24922/eot.v5i2.42591.
Ismayanti,  I.,  Djamhur,  I.  and  Levyda,  L.  (2011)  ‘Indonesian  Tourists’  Preferences Influence of Conscious and Unconscious Motives’, The Winners, 12(1), p. 11. doi: 10.21512/tw.v12i1.680.
Mudrikah, A. et al. (2014) ‘Kontribusi Sektor Pariwisata Terhadap Gdp Indonesia Tahun 2004 - 2009’, Economics Development Analysis Journal, 3(2), pp. 362 – 371. doi:
10.15294/edaj.v3i2.3844.
Persaulian, B. H. A. A. A. (2013) ‘Jurnal Kajian  Ekonomi, Januari 2013, Vol. I, No. 02
ANALISIS KONSUMSI MASYARAKAT DI INDONESIA Oleh : Baginda Persaulian ∗
, Hasdi Aimon ∗∗ , Ali Anis ∗∗∗ ’, Kajian Ekonomi, I(02), pp. 1 – 23.
Taormina, R. J. and Gao, J. H. (2013) ‘Maslow and the motivation hierarchy: Measuring satisfaction of the needs’, American Journal of Psychology, 126(2), pp. 155 – 177. doi: 10.5406/amerjpsyc.126.2.0155.
Yudananto,  W.,  Remi,  S.  S. and  Muljarijadi,  B.  (2012)  ‘Peranan  Sektor  Pariwisata Terhadap  Perekonomian  Daerah  Di  Indonesia  (Analisis  Interregional  Input- Output)’, Universitas Padjajaran Bandung, pp. 1 – 12.
Yusendra, M. A. E. (2015) ‘ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI’, Jurnal Magister Manajemen, 01(1), pp. 46 – 64.