## PEMODELAN DAMPAK PANDEMI COVID-19 TERHADAP PDRB SEKTOR PENYEDIAAN AKOMODASI DAN MAKAN MINUM PROVINSI BALI (IMPLEMENTASI MODEL ARIMA INTERVENSI)
Muhammad Ziyad Ahmad 1 , Erni Tri Astuti 2
1 Politeknik Statistika STIS e-mail: 211810478 1 @stis.ac.id

## Abstrak
Pandemi Covid-19 yang terjadi menyebabkan penurunan perekonomian di Indonesia. Hal ini juga  terjadi  di  Bali  terutama  pada  sektor  penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum  yang merupakan  salah  satu  kontributor  terbesar  dalam  PDRB  Provinsi  Bali.  Oleh  karena  itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui waktu terjadi dan seberapa besar dampak pandemi Covid-19  terhadap  sektor  penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum.  Penelitian  ini menggunakan  metode  analisis  intervensi  dengan  fungsi step .  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  pandemi  Covid-19  memberikan  dampak  negatif  secara  langsung  yang  signifikan terhadap  PDRB  sektor  ini  pada  triwulan  I  2020.  Dampak  negatif  pandemi  Covid-19  yang ditimbulkan hampir mencapai 50 persen. Dampak pandemi Covid-19 terhadap PDRB sektor penyediaan  akomodasi  dan makan minum  permanen hingga  akhir tahun  2021. Penelitian ini diharapkan  dapat  mampu  membantu  pemerintah  dan  pelaku  usaha  sektor  terkait  untuk melakukan tindakan yang diharapkan mampu mengurangi dampak dari pandemi Covid-19.
Kata kunci : Covid-19, analisis intervensi, akomodasi dan makan minum

## Abstract
The Covid-19 pandemic has caused a decline in the economy in Indonesia. This also happened in Bali, especially in the accommodation and food service sector, which is one of the largest contributors to the GRDP of the Province of Bali. Therefore, this study aims to determine when it occurred and how much impact the Covid-19 pandemic had on the accommodation and food service sector. This study uses an intervention analysis method with a step function. The results showed that the Covid-19 pandemic had a significant direct negative impact on the GRDP of this sector in the first quarter of 2020. The negative impact of the Covid-19 pandemic caused almost 50 percent. The impact of the Covid-19 pandemic on the GRDP of the accommodation and food service sector is permanent until the end of 2021. This research is expected to be able to help the government and related sector business actors to take actions that are expected to reduce the impact of the Covid-19 pandemic.
Keywords: Covid-19, intervention analysis, accommodation and food service

## PENDAHULUAN
Severe  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus (SARS‑CoV‑2)  (Gorbalenya et  al.,  2020)  merupakan  virus  yang menyebabkan  kasus  pandemi  penyakit pernafasan  akut  yang  disebut  sebagai Coronavirus  disease 2019  (Covid-19) (Stawicki  et  al.,  2020).  Virus  ini  dapat menular dari manusia ke manusia (Chan et al., 2020). Virus ini pertama kali ditemukan di Wuhan, Tiongkok pada bulan Desember 2019.  World  Health  Organization  (WHO) mendeklarasikan kondisi merebaknya virus SARS-CoV-2  ini  sebagai Public  Health Emergency  of  International  Concern (PHEIC) atau darurat kesehatan masyarakat yang  menjadi  perhatian  Internasional  pada tanggal  30  Januari  2020  (World  Health Organization,  2020a).  WHO  kemudian mendeklarasikan  merebaknya  virus  ini menjadi  pandemi  pada  tanggal  11  Maret 2020 (World Health Organization, 2020b). Di  Indonesia  sendiri,  kasus  Covid-19 pertama  kali  ditemukan  pada  tanggal  2
Maret 2020 (Kompas.com, 2020a). Pemerintah selanjutnya berusaha mengantisipasi penyebaran Covid-19
dengan menerapkan kebijakan Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  melalui pengesahan  Peraturan  Pemerintah  No.  21 Tahun 2020 (Kompas.com, 2020b).
Merebaknya  Covid-19  di  Indonesia lalu diikuti kebijakan pembatasan kegiatan yang  dilakukan  pemerintah  membuat perekonomian
Indonesia
menjadi terdampak.  Menurut  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  pertumbuhan  ekonomi
Indonesia  (y-o-y)  anjlok  pada  triwulan  II tahun  2020  yaitu  sebesar  -5,32  persen. Penurunan pertumbuhan ekonomi Indonesia  terus  berlanjut  pada  triwulan  III tahun  2020  yaitu  sebesar  -3,49  persen sehingga Indonesia resmi memasuki jurang resesi. Penurunan pertumbuhan ekonomi ini dapat dilihat juga berdasarkan sektor-sektor penyusun  produk  domestik  bruto  (PDB). Berdasarkan  lapangan  usahanya,  sebanyak 10  dari  17  mengalami  penurunan  pada triwulan  II  2020  dan  triwulan  III  2020 secara y-o-y (BPS, 2020).
Salah satu sektor yang terkena dampak penurunan  yang  cukup  besar  pada  masa
pandemi adalah sektor penyediaan akomodasi dan makan minum. Berdasarkan data  BPS  sektor  ini  mengalami  penurunan sebesar -21,91 persen pada triwulan II 2020 dan  penurunan  sebesar  -11,81  persen  pada triwulan III 2020 (y-o-y) (BPS, 2020). Hal ini  juga  diperkuat  dengan  hasil  Survei Dampak  Covid-19  terhadap  Pelaku  Usaha yang  dilaksanakan  pada  Juli  2020,  bahwa sektor  penyediaan  akomodasi  dan  makan minum  merupakan  sektor  usaha  paling terdampak  Covid-19  dengan  sebanyak 92,47  persen  pelaku  usaha  sektor  tersebut mengalami penurunan pendapatan.
Provinsi  Bali  merupakan  salah  satu provinsi yang mengandalkan sektor pariwisata.  Provinsi  Bali  merupakan  salah satu  provinsi  yang  mengandalkan  sektor pariwisata.  Menurut  Kepala  Asosiasi Perusahaan  Perjalanan  Wisata  Indonesia (ASITA)  Bali,  80  persen  warga  Bali tergantung kepada sektor Pariwisata (ABC News, 2020). Sebelum terjadinya pandemi Covid-19,  Provinsi  Bali  memberikan kontribusi  sebesar  hampir  40  persen  dari keseluruhan  wisatawan  mancanegara  yang berkunjung ke Indonesia. Jumlah wisatawan  mancanegara  yang  berkunjung ke Bali meningkat  setiap tahunnya dengan kunjungan sekitar 6,3 juta wisatawan pada tahun 2019 (Bappenas, 2021). Namun sejak pandemi  Covid-19  terjadi,  pariwisata  di Bali  mengalami  penurunan.  Penurunan  ini dapat ditunjukkan dari turunnya kunjungan wisatawan ke Bali.
Wisatawan mancanegara yang datang ke Bali sebelum pandemi  Covid-19  terjadi  sebesar  ratusan ribu tiap bulannya. Namun ketika pandemi Covid-19  terjadi,  kunjungan  wisatawan mancanegara  mengalami  penurunan  yang sangat  drastis.  Pada  bulan  April  2020, penurunan wisatawan mancanegara sebesar -99,92  persen  atau  dari  477.969  orang menjadi 106 orang secara y-o-y. Penurunan sangat drastis terus terjadi selama pandemi Covid-19, menyebabkan kunjungan wisatawan ke Bali yang biasanya berkisar di ratusan  ribu  tiap  bulannya  menjadi  hanya puluhan  atau  ratusan  orang  saja  tiap bulannya  (BPS  Provinsi  Bali,  2021a). Penurunan  juga  terjadi  pada  kunjungan wisatawan  domestik.  Sebelum  terjadinya
pandemi  Covid-19  wisatawan  domestik yang  datang  ke  Bali  dapat  mencapai  lebih dari 700 ribu orang. Bahkan ketika musim libur, angka kunjungan wisatawan domestik dapat  mencapai  lebih  dari  1  juta  orang. Namun  ketika  pandemi  Covid-19  terjadi, kunjungan wisatawan domestik mengalami penurunan  dengan  penurunan  yang  cukup besar  terjadi  pada  April  2020  sebesar  -78 persen  atau  dari  795.997  orang  menjadi 175.120 orang (BPS Provinsi Bali, 2021c).
Menurut  Klasifikasi  Leiper  dalam Pitana  dan  Diarta  (2009)  sektor  pariwisata disusun  oleh  beberapa  sektor  termasuk sektor  penyediaan  akomodasi  dan  makan minum.  Berdasarkan  data  BPS  Provinsi Bali,  pada  periode  2010-2021,  sektor penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum menyumbang  sekitar  20  persen  PDRB Provinsi  Bali  (BPS  Provinsi  Bali,  2022). Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sektor penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum merupakan sektor andalan di Provinsi Bali. Namun sejak pandemi Covid-19, sektor ini terus  mengalami  penurunan.  Hal  ini ditunjukkan oleh grafik di bawah ini
Gambar 1. Pertumbuhan PDRB Sektor
Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum
Provinsi Bali Tahun 2020
Gambar 1 menunjukkan bahwa pertumbuhan sektor penyediaan akomodasi dan makan minum di Provinsi Bali menurun sepanjang  tahun  2020  secara  y-o-y. Masalah ini salah satunya disebabkan oleh kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali mulai  turun  drastis  pada  bulan  April  2020 sebesar  -99,92  persen  atau  dari  477.969 orang menjadi 106 orang secara y-o-y (BPS Provinsi  Bali,  2021a)  dan  kunjungan
wisatawan  domestik  ke  Bali  pada  bulan April  2020  turun  sebesar  -78  persen  atau dari 795.997 orang menjadi 175.120 orang (BPS  Provinsi  Bali,  2021c).  Kondisi penurunan  yang  terus  menerus  terjadi membuat suatu penelitian untuk menghitung dampak akibat pandemi Covid-
19 perlu dilakukan. Hal ini agar pemerintah sebagai pengambil kebijakan dapat menentukan  kebijakan  yang  tepat  untuk meminimalisasi  dampak  yang  terjadi. Penelitian  seperti  ini  juga  bermanfaat  bagi pelaku  usaha  agar  dapat  menentukan strategi  yang  tepat  agar  usaha  yang dijalankan dapat terus bertahan.
Penelitian  tentang  dampak  pandemi Covid-19  terhadap  suatu  variabel  tertentu menggunakan  metode  ARIMA  intervensi telah  banyak  dilakukan.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Rianda  (2021)  bertujuan untuk menganalisis dan meramalkan jumlah penumpang  pesawat  melalui  Bandara Soekarno-Hatta  akibat  pandemi  Covid-19. Metode  yang  digunakan  adalah  ARIMA intervensi.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  dampak  penurunan akibat  pandemi  Covid-19  langsung  terjadi secara  signifikan  sebesar  43,48%.  Manoj dan  Philip  (2021)  melakukan  penelitian yang  bertujuan  untuk  mengetahui  dampak pandemi Covid-19 terhadap pasar saham di negara  terpilih  yaitu  India,  Tiongkok, Singapura, dan Amerika Serikat. Data yang digunakan  adalah  data  harga  penutupan saham  negara  tersebut  pada  Maret  2020 sampai  Juli  2020. Metode  yang  digunakan adalah  ARIMA  dengan  analisis  intervensi. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa seluruh indeks saham berjalan pada tren negatif, dan tingkat pemulihannya juga sangat  lambat  bahkan  setelah  mencapai nilai  pengembalian  ( return )  yang  paling kecil. Temuan
tentang dampak menunjukkan  bahwa  India  menerima goncangan ( shock ) negatif tertinggi sementara Tiongkok paling sedikit. Praporm dan  Laipaporn  (2021) melakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui dampak  dari  suatu  insiden  terhadap kedatangan turis asal Malaysia ke Provinsi Songkhla di Thailand. Data yang digunakan merupakan  data  kedatangan  turis  asal
Malaysia ke Provinsi Songkhla di Thailand pada Januari 2004 sampai Desember 2019. Metode  yang  digunakan  adalah  SARIMA dengan analisis intervensi. Model intervensi menunjukkan bahwa empat kejadian, yaitu pemberontakan, kerusuhan politik, bencana alam,  dan  wabah  penyakit  memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah kedatangan.  Sebagian  besar  kejadian intervensi  menurunkan  jumlah  kedatangan secara signifikan dan menurunkan pendapatan  pariwisata  sekitar  370  hingga 1.031  juta  Baht.  Namun,  penelitian  ini secara mengejutkan menemukan bahwa dua insiden  pemberontakan  yang  terjadi  di Narathiwat,  provinsi  tetangga  Songkhla, secara signifikan
menyebabkan peningkatan  sementara  kedatangan  turis Malaysia  ke  Songkhla  dan  menyebabkan peningkatan pendapatan pariwisata Songkhla sekitar 289 juta baht. Choe et al. (2021) melakukuan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui dampak wabah Middle East Respiratory
Syndrome (MERS)  terhadap  turis  yang  masuk  ke Korea Selatan. Data yang digunakan adalah data kedatangan turis  internasional  dengan periode  Januari  2009  hingga  Desember 2015.  Metode  yang  digunakan  adalah ARIMA  dengan  analisis  intervensi  dan metode  lainnya.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  ARIMA  Intervensi adalah  metode  terbaik  dalam  memodelkan data dan dampak wabah MERS terjadi pada Juni hingga September 2015, dampak total dari  wabah  terhadap  kedatangan  turis  ke Korea Selatan diestimasikan sebesar −1.968.765  turis  dengan  kerugian  $3,1 miliar. Ilmiah dan Oktora (2021)
melakukuan  penelitian  yang  bertujuan untuk  mengetahui  dampak  penangkapan bibit lobster dan kebijakan larangan ekspor terhadap  ekspor  lobster  Indonesia.  Data yang  digunakan  merupakan  data  nilai ekspor dengan periode Januari 2012 hingga April 2020. Metode yang digunakan adalah ARIMA  dengan  analisis  intervensi.  Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dua intervensi,  yakni  Peraturan  Menteri  No.1 Tahun
2015
tentang pelarangan penangkapan  bibit  lobster  dan  Peraturan Menteri  No.56  Tahun  2016  tentang
kebijakan  larangan  penangkapan  dan ekspor  benih  lobster  memiliki  dampak signifikan  terhadap  nilai  ekspor  lobster Indonesia  dengan  dampak  yang  terjadi secara permanen.
Berdasarkan latar belakang dan permasalahan  yang  telah  dipaparkan, peneliti  tertarik  untuk  meneliti  dampak pandemi  Covid-19  terhadap  pendapatan sektor  penyediaan  akomodasi  dan  makan minum  Provinsi  Bali.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan pendapatan  sektor  penyediaan  akomodasi dan  makan  minum,  kapan  dan  seberapa lama dampak tersebut terjadi, dan seberapa besar  dampak  yang  ditimbulkan  pandemi Covid-19  terhadap  pendapatan  sektor akomodasi  dan  makan  minum  di  Provinsi Bali.

## METODE PENELITIAN

## 1. Analisis Intervensi
Suatu  data  runtun  waktu  dapat dipengaruhi  oleh  kejadian  atau  kondisi khusus  tertentu  seperti  hari  libur,  aksi mogok kerja, perubahan kebijakan, kebijakan  lingkungan,  dan  kejadian  yang sejenis.  Kejadian  eksternal  ini  disebut dengan intervensi (Box, Reinsel, dan Ljung, 2016:481).  Metode  ini  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Box  dan  Tiao  (1975) (Wei,  2006).  Menurut  Box,  Reinsel,  dan Ljung (2016), kejadian intervensi diasumsikan terjadi pada suatu titik waktu T dari  data  runtun  waktu.  Kepentingan  dari analisis ini adalah untuk mengetahui apakah terdapat  bukti  adanya  efek/perubahan  dari suatu  data  runtun  waktu  dengan  kejadian terkait.  Makridakis,  Wheelwright,  dan Hyndman  (1997:419)  menyatakan  bahwa analisis  intervensi  sangat  berguna  apabila peneliti ingin mengukur dampak persis dari suatu  intervensi  atau  jika  peneliti  ingin meramalkan runtun data yang memungkinkan  untuk  efek  intervensi. Menurut Box, Reinsel, dan Ljung (2016:482),  terdapat  dua  tipe  kejadian intervensi, yaitu:
a) Fungsi step
Fungsi step merupakan  fungsi  yang digunakan untuk merepresentasikan
dampak  dari  sebuah  intervensi  yang diekspektasikan  akan  memiliki  dampak yang  permanen  setelah  waktu T hingga batas  tertentu.  Fungsi step dinyatakan dengan persamaan berikut:
𝑆 𝑡 (𝑇) = { 0         𝑡 < 𝑇 1         𝑡 ≥ 𝑇 (1)
b) Fungsi pulse
Fungsi pulse merupakan  fungsi  yang digunakan untuk merepresentasikan dampak dari sebuah intervensi yang bersifat temporer/sementara  yang  akan  hilang setelah  waktu T .  Fungsi pulse dinyatakan dengan persamaan berikut:
𝑃 𝑡 (𝑇) = { 0         𝑡 ≠ 𝑇 1         𝑡 = 𝑇 (2)
dimana T adalah waktu terjadinya intervensi.  Penggunaan  fungsi step atau pulse dapat  dilihat  dari  plot  residualnya. Apabila plot residual data setelah intervensi melewati  batas  dalam  periode  waktu  yang lama  maka  dapat  digunakan  fungsi step namun apabila hanya dalam periode waktu yang  singkat  maka  dapat  menggunakan fungsi pulse .
Menurut  (Box,  Reinsel,  dan  Ljung, 2016)  dan  (Lee,  Suhartono,  dan  Sanugi, 2010),  secara  umum  persamaan  ARIMA intervensi dapat dituliskan sebagai berikut :
𝑌 𝑡 = 𝜔 𝑠 (𝐵)𝐵 𝑏 𝛿 𝑟 (𝐵) 𝐼 𝑡 + 𝜃(𝐵) 𝜙(𝐵)(1−𝐵) 𝑑 𝜀 𝑡 (3) 𝜔 𝑠 (𝐵) = 𝜔 0 − 𝜔 1 𝐵 − ⋯ − 𝜔 𝑠 𝐵 𝑠 (4) 𝛿 𝑟 (𝐵) = 𝛿 0 − 𝛿 1 𝐵 − ⋯ − 𝛿 𝑟 𝐵 𝑟 (5) dengan:
𝑌 𝑡 : variabel amatan pada waktu ke-t 𝐼 𝑡 : variabel intervensi 𝑏 : waktu terjadi intervensi 𝜔 𝑠 : parameter ordo s 𝛿 𝑟 : parameter ordo r B : backshift operator 𝜃(𝐵)𝜀 𝑡 𝜙(𝐵)(1−𝐵) 𝑑 : model ARIMA tanpa pengaruh intervensi
Ordo  b,  s,  dan  r  ditentukan  dengan melihat  plot  residual  dari  model  ARIMA sebelum  intervensi  terlebih  dahulu.  Lee, Suhartono, dan Sanugi (2010) menyatakan bahwa  ordo  b,  s,  dan  r  bisa  diketahui  dan ditentukan  melalui  grafik  residual  model ARIMA sebelum intervensi dengan batasan ±3 𝜎̂ ,  dimana 𝜎̂ merupakan  Root  Mean Square  Error  (RMSE)  dari  model  ARIMA sebelum adanya efek intervensi. Selain itu,
Panjaitan,  Prahutama,  dan  Sudarno  (2018) juga  menyatakan  bahwa  batasan  sebesar ±2 𝜎̂ dapat pula digunakan untuk menentukan  ordo  b,  s,  dan  r.    Ordo  b diketahui  dari  nilai  residual  pertama  yang melewati batasan RMSE dikarenakan ordo b  merupakan  waktu  pertama  kali  efek intervensi berdampak. Ordo s dapat dilihat dari  berapa  lama  waktu  setelah  b  untuk mencapai  kestabilan  setelah  intervensi. Ordo r bernilai 1 apabila terdapat lag pada plot  residual  dan  bernilai  0  apabila  plot residual  berpola  eksponensial  menurun. Lee,  Suhartono,  dan  Sanugi  (2010) menyatakan  bahwa  penghitungan  dampak dari  intervensi  tidak  bisa  dilakukan  secara langsung  dari  model  intervensi  yang terbentuk.  Hal  ini  dikarenakan  data  masih dalam  bentuk  transformasi.  Penghitungan besar  dari  dampak  intervensi  dapat dilakukan menggunakan angka hasil ramalan  ( forecast )  model  ARIMA  yang telah diperoleh sebelumnya. Setelah angka ramalan diperoleh maka langkah selanjutnya adalah mengurangkan hasil dari ramalan  model  intervensi  dengan  hasil ramalan model sebelum adanya intervensi. Inversi  data  perlu  dilakukan  sebelum menghitung  dampak  apabila  data  yang digunakan  model  merupakan  data  hasil transformasi.

## 2. Cakupan Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  maksud  untuk melakukan analisis intervensi yaitu dampak dari pandemi
Covid-19 terhadap pendapatan  sektor  penyediaan  akomodasi dan  makan  minum  di  Provinsi  Bali menggunakan data runtun waktu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Bali.  Satuan  data  asli adalah juta rupiah. Namun dalam penelitian ini  data  akan  ditampilkan  dalam  satuan triliun  rupiah.  Variabel  yang  digunakan dalam penelitian adalah variabel independen dan variabel dependen. Variabel  dependen  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah PDRB sektor penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum atas dasar harga konstan 2010 Provinsi Bali dengan  periode  triwulan  I  2010  sampai
triwulan  IV  2021.  Total  pengamatan berdasarkan  periode  data  yang  digunakan adalah sebesar 48 series. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  variabel  intervensi. Variabel  intervensi  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah periode triwulan I 2020 di mana Covid 19 pertama kali terdeteksi di Indonesia.
Metode Analisis Metode analisis yang digunakan dalam penelitian  ini  untuk  menjawab  tujuan penelitian  adalah  analisis  deskriptif  dan analisis inferensia. Analisis deskriptif yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah penggambaran data secara umum.
Gambaran  umum  data  dapat  digunakan sebagai  salah  satu  cara  untuk  menjawab tujuan  penelitian  dan  mendukung  analisis inferensia.  Gambaran  umum  data  akan ditampilkan  menggunakan  diagram  garis. Analisis  inferensia  yang  digunakan  adalah ARIMA dengan metode  Box-Jenkins serta analisis intervensi. Analisis intervensi dapat digunakan  untuk  mengetahui  signifikansi (berpengaruh  atau  tidaknya)  pandemi Covid-19 terhadap PDRB sektor penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum di  Provinsi  Bali  dan  bagaimana  serta seberapa  besar  dampak  dari  intervensi terhadap PDRB
sektor penyediaan akomodasi  dan  makan  minum  di  Provinsi Bali.
Tahapan  untuk  melakukan  analisis ARIMA dengan intervensi dalam penelitian ini dilakukan sebagai berikut:
1. Data  dikelompokkan  menjadi  dua
kelompok berdasarkan waktu terjadinya intervensi
2. Data  I  merupakan  data  sebelum terjadinya  intervensi,  yaitu  triwulan  I 2010 hingga triwulan IV 2019 (t = 1, 2,
…, 40) sebanyak 40 series data ( 𝑛 1 = 40)
3. Data  II  merupakan  data  yang  dimulai saat terjadinya intervensi sampai akhir periode  data,  yaitu  triwulan  I  2020 hingga triwulan IV 2021 (t = 41, 42, …, 48) sebanyak 8 series data ( 𝑛 2 = 8) 4. Data  I  digunakan  untuk  pemodelan ARIMA/SARIMA  sebelum  intervensi dengan metode Box-Jenkins
5. Identifikasi,  dan  pemilihan  model ARIMA/SARIMA terbaik menggunakan Akaike Information Criterion (AIC) dan Schwarz Bayesian Criterion (SBC), lalu dilakukan pengujian  diagnostik  ( white  noise dan normalitas residual) model ARIMA/SARIMA 6. Peramalan menggunakan model ARIMA/SARIMA  sebelum  intervensi terpilih  hingga  periode  data  II.  Data ramalan adalah 𝑌̂ 𝑡
7. Penghitungan nilai residual data II ( 𝑌 𝑡 ∗ )
8. Plot residual data II dengan batas ±3𝜎 9. Penentuan  ordo b , s ,  dan r model intervensi  berdasarkan  plot  residual yang telah dibuat
10. Estimasi parameter, pengujian signifikansi  menggunakan  uji  parsial, dan pemilihan model intervensi terbaik menggunakan AIC dan SBC
11. Pengujian  diagnostik  ( white  noise dan normalitas  residual)  terhadap  model intervensi yang terpilih
12. Apabila langkah ke-11 terpenuhi maka model intervensi terbaik telah terbentuk. Namun, apabila langkah ke- 11  belum  terpenuhi  maka  dilakukan pengulangan kembali dari langkah ke- 9

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Gambaran Umum PDRB Sektor Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Provinsi Bali
Gambar 2. PDRB ADHK Sektor Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Provinsi Bali Tahun 2010-2021
Berdasarkan  Gambar  2,  sebelum terjadinya  pandemi  Covid-19,  PDRB
Sektor Penyediaan Akomodasi  dan Makan Minum di Provinsi Bali memiliki tren yang cenderung naik setiap periode waktu. Untuk setiap  tahunnya,  PDRB  mencapai  nilai tertinggi mayoritas terjadi pada triwulan III. Hal  ini  dapat  dipahami  dikarenakan  pada triwulan III terdapat libur akhir semester di sekolah  dan  universitas  yang  biasanya bersamaan  dengan  libur  Idul  Fitri  untuk wisatawan domestik dan libur musim panas wisatawan mancanegara.
Pandemi Covid-19 yang mulai merebak  di  dunia  pada  akhir  tahun  2019 hingga awal tahun 2020 dan mulai masuk ke Indonesia  pada  Maret  2020  membuat PDRB  sektor  ini  mengalami  penurunan yang drastis. Secara q-to-q, PDRB sektor ini mengalami penurunan sebesar -15,25% dari triwulan sebelumnya. Secara  y-o-y, PDRB sektor juga mengalami penurunan sebesar - 9,32%.  Kondisi  PDRB  yang  cenderung menurun  terus  terjadi  hingga  akhir  tahun 2021.

## 2. Pemodelan ARIMA Sebelum Intervensi
Pemodelan ARIMA sebelum intervensi merupakan  pemodelan  menggunakan  data sebelum  terjadinya  intervensi  pandemi Covid-19  yaitu  data  dengan  periode triwulan  I  2010  sampai  triwulan  IV  2019. Model ARIMA sebelum intervensi menggunakan  model  ARIMA  klasik  atau model  yang  biasa  dikenal  dengan  ARIMA Box-Jenkins.  Metode  ini  memiliki  lima tahapan  yakni, identifikasi model, estimasi parameter, pemilihan model terbaik, pemeriksaan  diagnostik,  dan  peramalan. Tahapan  ini  baru  dapat  dilakukan  apabila data  telah  memenuhi  asumsi  stasioneritas dalam ragam dan rata-rata.
Pengecekan  stasioneritas  data  dalam ragam
dilakukan
menggunakan
transformasi  Box-Cox.  Data  dikatakan stasioner dalam ragam apabila nilai 𝜆 = 1 . Berdasarkan plot Box-Cox didapatkan nilai 𝜆 sebesar 0,46. Hal ini menunjukkan bahwa data  belum  stasioner  dalam  ragam  dan memperlukan  transformasi.  Transformasi yang  digunakan  sesuai  dengan  metode transformasi Box-Cox
adalah
1 √𝑌 𝑡
dikarenakan  nilai  lambda  yang  mendekati 0,5.  Berdasarkan  plot  Box-Cox,  diperoleh nilai 𝜆 data hasil transformasi sebesar 0,93. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  hasil transformasi telah memenuhi asumsi stasioneritas karena nilai 𝜆 yang mendekati 1.
Langkah  yang  dilakukan  selanjutnya adalah melakukan pengecekan stasioneritas data dalam rata-rata. Pengecekan stasioneritas  dalam  rata-rata  dilakukan menggunakan uji ADF ( Augmented Dickey- Fuller ).  Data  dikatakan  stasioner  dalam rata-rata  apabila  nilai p-value kurang  dari tingkat  signifikansi  (α)  yang  ditentukan. Hasil  uji  ADF  pada  level  menghasilkan nilai p-value sebesar 0,9863. Nilai tersebut lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi  yang ditentukan  yaitu  0,1  sehingga  dengan tingkat  signifikansi  10%  keputusannya adalah  gagal  tolak  H 0 .  Kesimpulan  yang didapat adalah data memiliki akar unit atau data  belum  stasioner  dalam  rata-rata.  Plot data  menunjukkan  kemungkinan  adanya efek  musiman  dilihat  dari  data  yang mengalami  kenaikan  pada  setiap  triwulan III.  Oleh  karena  itu  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  diferensiasi  musiman dengan ordo 4 (D=4). Hasil uji ADF setelah dilakukan diferensiasi musiman menghasilkan nilai p-value sebesar 0,1993. Nilai  tersebut  lebih  besar  dari  tingkat signifikansi  yang  ditentukan  yaitu  0,1 sehingga  dengan  tingkat  signifikansi  10% keputusannya  adalah  gagal  tolak  H 0 . Kesimpulan  yang  didapat  adalah  data memiliki akar unit atau data belum stasioner dalam  rata-rata.  Langkah  selanjutnya adalah melakukan diferensiasi nonmusiman menggunakan ordo 1 (d=1). Hasil uji ADF setelah dilakukan diferensiasi musiman dan diferensiasi  nonmusiman  menghasilkan nilai p-value sebesar 0,02186. Nilai tersebut lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  yang ditentukan  yaitu  0,1  sehingga  dengan tingkat  signifikansi  10%  keputusannya adalah  tolak  H 0 .  Kesimpulan  yang  didapat adalah  data  tidak  memiliki  akar  unit  atau data stasioner dalam rata-rata.
Tabel  1.   Model  Tentatif  ARIMA  Box-
Jenkins Model ARIMA Estimasi Parameter AI C SB C ARIMA(1,1,1)(1,1, 1) 4 𝜙 1 = −0,1897 𝜃 1 = −0,4606 Φ 1 = 0,3705 Θ 1 = −0,7655 *
- 293 ,79 - 286 ,01 ARIMA(1,1,0)(1,1, 0) 4 𝜙 1 = −0,5412 * Φ 1 = −0,2592 -
294 ,03 - 289 ,36 ARIMA(1,1,1)(0,1, 0) 4 𝜙 1 = −0,1163 𝜃 1 = −0,5571 - 293 ,82 - 289 ,15 ARIMA(0,1,1)(0,1, 1) 4 𝜃 1 = − 0,61133
*
𝛩 1 = −0,4196 * - 296 ,34 - 291 ,67
Keterangan:  “*”  secara  menunjukkan signifikansi pada tingkat 10%
Berdasarkan  plot  ACF  dan  PACF, model  ARIMA  dibentuk.  Tabel    1 menunjukkan
bahwa model SARIMA(0,1,1)(0,1,1) 4 memiliki nilai AIC, SBC dan RMSE yang paling kecil di antara model tentatif lainnya. Selain itu, model ini juga memiliki signifikansi terbaik di antara model  lainnya.  Oleh  karena  itu,  model  ini dipilih menjadi model terbaik.
Tabel    2.  Uji  Diagnostik  Model  ARIMA

## Terpilih
Parameter Uji Ljung-Box Uji Jarque- Bera Esti masi P- value L ag Chi- squa re P- valu e Chi- squa re P- valu e
𝜽 ̂ 𝟏 = - 0,611 33 <0,00 001 6 1,62 98 0,95 04 0,24 23 0,88 59 12 6,36 99 0,89 63 𝚯 ̂ 𝟏 = - 0,419 6 0,084 24 18 10,2
34 0,92 4 24 17,0 52 0,84 64
Tabel    2  menunjukkan  bahwa  hasil pengujian  Ljung-Box  di  seluruh  lag menghasilkan p-value yang lebih besar dari 0,1  (p-value  <  α),  sehingga  dapat
disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi  pada  setiap  lag  residual  dan model ARIMA(0,1,1)(0,1,1)4 telah memenuhi  asumsi  white  noise  pada residual.  Uji  Jarque-Bera  menghasilkan  p- value  yang  lebih  besar  dari  0,1  (p-value  < α),  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa residual  dari  model  ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 4
telah memenuhi asumsi normalitas. Persamaan  model  ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 4 dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑌 𝑡 ∗ = (1+0,61133𝐵) (1+0,4196𝐵 4 ) (1−𝐵)(1−𝐵 4 ) 𝜀 𝑡 (6) dengan 𝑌 𝑡 ∗ = 1 √𝑌 𝑡 .

## 3. Pemodelan ARIMA Intervensi
Pandemi Covid-19
Pembentukan model ARIMA Intervensi dimulai dengan membuat menentukan ordo intervensi. Ordo intervensi (b, s, dan r) dapat diketahui dan diidentifikasi  melalui  plot  residual  yang melewati  batas ±2𝜎 atau ±3𝜎 .  Nilai residual  dapat  diperoleh  melalui  hasil pengurangan nilai data aktual saat intervensi  terjadi  dengan  data  hasil peramalan  menggunakan  model  ARIMA sebelum intervensi.
Gambar 3. Plot residual Plot Residual Intervensi Pandemi Covid-19
Error!  Reference  source  not  found. memperlihatkan  bahwa  residual  pertama kali melewati batas ±3𝜎 tepat  pada waktu T atau pada triwulan I 2020. Hal ini berarti dampak  dari  intervensi  pandemi  Covid-19 terjadi pada periode waktu yang bersamaan dengan  masuknya  pandemi  Covid-19  ke Indonesia.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa ordo b sebagai  waktu  tunda  dapat diperkirakan  bernilai  0.  Setelah  itu,  dapat dilihat bahwa penurunan setelah terjadinya
intervensi  terjadi  pada  T+1.  Hal  ini menunjukkan bahwa ordo s dapat diperkirakan  bernilai  1.  Selanjutnya  dalam plot juga dapat dilihat bahwa residual tidak memiliki pola tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa ordo r dapat diperkirakan  bernilai  0.  Berdasarkan  orde yang  telah  ditentukan,  dibentuk  model intervensi  tentatif  dengan  cara trial  and error (percobaan)  untuk  mendapatkan model ARIMA intervensi terbaik.
Tabel  3. Model ARIMA Intervensi Tentatif
Model ARIMA(0,1,1)(0,1,1)4 Estimasi Parameter AIC SBC b=0, s=1, r=0 𝜃̂ 1 = 0,10637 𝛩̂ 1 = 0,89472 * 𝜔 ̂ 0 = 0,02366 * 𝜔 ̂ 1 = 0,02008 *
- 249,508 -
242,463
b=0, s=2, r=0
𝜃̂ 1 =
0,49788 * 𝛩̂ 1 = 0,99986 * 𝜔 ̂ 0 = 0,03373 * 𝜔 ̂ 2 = 0,03982 * - 268,533 -
261,488 b=0, s=3, r=0 𝜃̂ 1 =
0,79888 * 𝛩̂ 1 = 0,82486 * 𝜔 ̂ 0 = 0,0331 * 𝜔 ̂ 3 = 0,04963 * - 290,204 - 283,159 b=0, s=4, r=0 𝜃̂ 1 = 0,39692 * 𝛩̂ 1 = 0,99983 * 𝜔 ̂ 0 = 0,02600 * 𝜔 ̂ 4 = 0,03664 * - 252,262 - 245,217 Keterangan: “*” menunjukkan signifikansi pada tingkat 10% Tabel 3 menunjukkan bahwa menunjukkan  bahwa  ARIMA  intervensi dengan ordo b bernilai 0, ordo s bernilai 3, dan  ordo r bernilai  0  merupakan  model terbaik. Hal ini ditunjukkan oleh nilai AIC, SBC,  dan  RMSE  yang  dimiliki  model tersebut  merupakan  nilai  yang  terkecil  di
antara  model  tentatif  lainnya.  Selanjutnya akan dilakukan pengujian diagnostik terhadap  model  untuk  mengetahui  apakah model terpilih memenuhi asumsi independensi  dan  normalitas  residual.
Tabel    4.  Uji  Diagnostik  Model  ARIMA

## Intervensi Terpilih
Estimasi Parameter Uji Ljung-Box Uji Jarque- Bera Estim asi P- value La g Chi- Squ are P- valu e Chi- Squ are P- valu e 𝜽 ̂ 𝟏 = 0,798 88 <0,0 001 6 4,73 0,31 65 0,37 29 0,82 99 𝚯 ̂ 𝟏 = 0,824
86 0,000 1 12 5,82 0,83 00
𝝎 ̂ 𝟎 = 0,033 10 <0,0 001 18 7,92 0,95
13
𝝎 ̂ 𝟑 = 0,049 63 <0,0 001 24 8,55 0,99 54
Tabel    4  menunjukkan  bahwa  hasil pengujian  Ljung-Box  di  seluruh lag menghasilkan p-value yang lebih besar dari 0,1  ( p-value <  α),  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat autokorelasi  pada  setiap  lag  residual  dan model  ARIMA  intervensi  terpilih  telah memenuhi  asumsi white  noise pada residual.  Uji  Jarque-Bera  menghasilkan p- value yang  lebih  besar  dari  0,1  ( p-value < α),  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa residual  dari  model  ARIMA  intervensi terpilih telah memenuhi asumsi normalitas. Persamaan  model  ARIMA(0,1,1)(0,1,1) 4 dengan  ordo b sama  dengan  0, s sama dengan  3,  dan r sama  dengan  0  dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑌 𝑡 ∗ = [(0,0331 + 0,04963𝐵 3 )𝐵 0 ]𝑆 𝑡 + (1− 0,79888𝐵) (1− 0,82486𝐵 4 ) (1−𝐵)(1−𝐵 4 ) 𝜀 𝑡 (7)
dengan 𝑆 𝑡 merupakan fungsi intervensi pandemi  Covid-19. 𝑆 𝑡 bernilai  0  untuk periode sebelum pandemi Covid-19
(triwulan I 2010 sampai dengan triwulan IV 2019) dan bernilai 1 untuk triwulan I 2020 hingga akhir periode data.
Parameter 𝜔 𝑏 yang  signifikan  pada model terpilih menunjukkan bahwa pandemi  Covid-19  berdampak  signifikan terhadap PDRB sektor Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum di Provinsi
Bali.  Parameter 𝜔 𝑏 yang  memiliki  ordo  0 (b=0) menunjukkan bahwa dampak pandemi  Covid-19  pertama  kali  dirasakan pada triwulan I 2020 atau periode Januari- Maret  2020.  Penurunan  PDRB  dari  sektor ini  secara  umum  disebabkan  wisatawan mancanegara yang datang ke Bali mengalami  penurunan  yang  drastis  yaitu penurunan  sebesar  -31,91  persen  (m-to-m) dan  -16,81  persen  (y-o-y)  pada  Februari 2020  (BPS  Provinsi  Bali,  2020a)  serta  - 56,89  persen  (m-to-m)  dan  -65,11  persen pada bulan Maret 2020 (BPS Provinsi Bali, 2020b).  Salah  satu  sumber  terbesar penurunan  turis  mancanegara  disebabkan oleh  kebijakan  larangan  masuk  bagi  turis yang berasal dari wilayah Republik Rakyat Tiongkok  (RRT)  daratan  yang  diterapkan pemerintah Indonesia dari wilayah
Tiongkok  mulai  2  Februari  2020  (CNBC Indonesia,  2020).  Hal  ini  tentu  sangat berdampak bagi sektor ini karena wisatawan  mancanegara  yang  berasal  dari Tiongkok  sebelum  pandemi  mencapai  20 persen  dari  total  wisatawan  mancanegara yang  datang  ke  Bali  (BPS  Provinsi  Bali, 2021b).  Selain  itu  masuknya  Covid-19  ke Indonesia pada Maret  2020  (Kompas.com, 2020a) turut menurunkan jumlah wisatawan domestik.  Wisatawan  domestik  turun  pada Maret  2020  turun  sebesar  -21  persen  dari bulan Februari 2020 dan turun sebesar -30,5 persen dari bulan Maret 2019 (BPS Provinsi Bali, 2021c).
Parameter 𝜔 𝑠 memperlihatkan  adanya fluktuasi  (penurunan  atau  peningkatan) pada data periode ke-s setelah periode ke-b. Berdasarkan  Berdasarkan,  dapat  dilihat bahwa  terjadi  peningkatan  PDRB  sektor penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum pada  T+3  yaitu  pada  triwulan  IV  2020. Kenaikan  ini  terjadi  karena  kunjungan wisatawan domestik yang kembali mengalami kenaikan pada periode Oktober- Desember  2020  dibandingkan  triwulan sebelumnya.
Gambar 4. Perbandingan Data Aktual, Data ARIMA Sebelum Intervensi, dan Data ARIMA Intervensi PDRB Sektor Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Provinsi Bali
Gambar 4  menunjukkan  bahwa model
ARIMA intervensi telah mampu menggambarkan data PDRB sektor Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Provinsi  Bali  selama  tahun  2010-2021 dengan baik. Hal ini dapat dilihat dari plot hasil  model  ARIMA  intervensi  yang mendekati data aktual. Pernyataan tersebut juga  diperkuat  dengan  nilai  MAPE  dari model  ARIMA  intervensi  sebesar  2,16 persen.
4. Penghitungan Dampak Intervensi
Pandemi Covid-19
Tabel    5.  Besar  Dampak  Intervensi  Pandemi  Covid-19  terhadap  PDRB  Sektor  Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Provinsi Bali
Waktu Periode ARIMA ARIMA Intervensi Besar Dampak  Persentase (%) T 2020q1 8,451 7,165 -1,286 -15,22 T+1 2020q2 8,680 6,222 -2,458 -28,32 T+2 2020q3 9,151 5,341 -3,810 -41,63 T+3 2020q4 9,022 5,784 -3,238 -35,89 T+4 2021q1 9,029 5,391 -3,638 -40,29
T+5 2021q2 9,282 5,007 -4,275 -46,06 T+6 2021q3 9,804 5,041 -4,763 -48,58 T+7 2021q4 9,661 5,806 -3,855 -39,90 Tabel 5 menunjukkan bahwa pandemi
Covid-19 memiliki dampak negatif terhadap
PDRB sektor Penyediaan
Akomodasi  dan  Makan  Minum  Provinsi Bali. Dampak pertama kali dirasakan pada triwulan  I  2020  dengan  besar  dampak sebesar -15,22 persen atau sebesar Rp1,286 triliun.  Setelah  itu  dampak  yang  terjadi terus mengalami kenaikan. Dampak terbesar terjadi pada triwulan III 2021 yaitu sebesar -48,58 persen atau sebesar Rp4,763 triliun. Hal ini terjadi karena pada bulan Juli 2021, Indonesia mengalami puncak gelombang Covid-19 yang disebabkan oleh varian Delta (Kompas.com, 2021),
wisatawan  domestik  yang  turun  setelah sempat  naik  di  periode  sebelumnya,  dan tidak adanya wisatawan mancanegara yang datang  ke  Bali  (0  kedatangan)  pada  bulan Juli-September  2021  (BPS  Provinsi  Bali, 2021a).

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan mengenai  dampak  pandemi  Covid-19 terhadap PDRB sektor penyediaan akomodasi  dan  makan  minum  di  Provinsi Bali,  diperoleh  bahwa  PDRB  sektor penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum Provinsi  Bali  selama  tahun  2010-2019 secara  umum  mengalami  peningkatan. Namun,  pandemi  Covid-19  yang  terjadi sejak  tahun  2020  mengakibatkan  dampak yang  negatif  terhadap  pendapatan  sektor tersebut.  Dampak  negatif  pandemi  Covid- 19  terhadap  PDRB  sektor  penyediaan akomodasi dan makan minum Provinsi Bali langsung  terjadi  pada  triwulan  I  2020. Dampak ini terjadi secara permanen hingga akhir  periode  data.  Dampak  negatif pandemi  Covid-19  terhadap  PDRB  sektor penyediaan  akomodasi  dan  makan  minum Provinsi  Bali  cukup  signifikan  dengan dampak  terbesar  hampir  mencapai  50 persen. Hasil penelitian juga menunjukkan adanya tindakan yang perlu dilakukan oleh
pihak terkait.
Pemerintah dapat memprioritaskan  normalisasi  pariwisata  di Provinsi  Bali  karena  sektor  penyediaan akomodasi makan minum merupakan salah satu  tulang  punggung  perekonomian  Bali. Pemerintah juga dapat memberikan bantuan untuk  pelaku  usaha  terdampak  untuk mengurangi dampak yang  dirasakan. Pemerintah juga dapat menggunakan model intervensi untuk mengestimasi dampak atas kejadian sejenis di  masa depan. Selain itu, di  masa  depan  diperlukan  adanya  sektor andalan lain  agar perekonomian Bali tidak terlalu bertumpu pada sektor ini saja.

## DAFTAR PUSTAKA
ABC  News.  (2020).  Ekonomi  Bali  yang
Tergantung Pariwisata Terpukul Setelah  Larangan  Turis  Asing  Akibat Virus  Corona.  Diakses  pada  19  Juli 2022 dari https://www.abc.net.au/indonesian/202 0-04-06/pariwisata-bali-melesu-
karena-corona/12124850 Bappenas.  (2021). Peta  Jalan  Ekonomi Kerthi  Bali  Menuju  Bali  Era  Baru: Hijau, Tangguh dan Sejahtera . Jakarta: Badan Perencanaan Pembangunan Nasional.
Box,  G.  E.  P., Jenkins, G.  M.,  Reinsel,  G. C., & Ljung, G. M. (2016). Time Series Analysis  Forecasting  and  Control (Fifth edit). New Jersey: John Wiley & Sons.
BPS. (2020). [Seri 2010] Laju Pertumbuhan PDB  Seri  2010  (Persen),  2020. Retrieved  January  5,  2022,  from Produk  Domestik  Bruto  website: https://www.bps.go.id/indicator/11/10 4/2/-seri-2010-laju-pertumbuhan-pdb- seri-2010.html
BPS Provinsi Bali. (2020a). Perkembangan Pariwisata  Provinsi  Bali  Februari 2020.  Retrieved  June  13,  2022,  from https://bali.bps.go.id/pressrelease/202 0/04/01/717327/perkembangan-
pariwisata-provinsi-bali-februari- 2020.html BPS Provinsi Bali. (2020b). Perkembangan Pariwisata  Provinsi  Bali  Maret  2020. Retrieved  June  13,  2022,  from https://bali.bps.go.id/pressrelease/202 0/05/04/717328/perkembangan- pariwisata-provinsi-bali-maret- 2020.html BPS  Provinsi  Bali.  (2021a).  Banyaknya Wisatawan  Mancanegara  Bulanan  ke Bali  Menurut  Pintu  Masuk  (Orang), 2021.  Retrieved  June  13,  2022,  from https://bali.bps.go.id/indicator/16/106/ 2/banyaknya-wisatawan- mancanegara-bulanan-ke-bali- menurut-pintu-masuk.html
BPS  Provinsi  Bali.  (2021b).  Banyaknya Wisatawan Mancanegara yang Datang Langsung ke Bali Menurut Kebangsaan,  2014-2020.  Retrieved June 13, 2022, from https://bali.bps.go.id/statictable/2018/
02/09/27/banyaknya-wisatawan- mancanegara-ke-bali-menurut- kebangsaan-2014-2020.html BPS  Provinsi  Bali.  (2021c).  Kunjungan Wisatawan  Domestik  ke  Bali  tahun 2004-2021.  Retrieved  June  13,  2022, from https://bali.bps.go.id/statictable/2018/ 02/09/29/kunjungan-wisatawan- domestik-ke-bali-per-bulan-2004- 2018.html BPS  Provinsi  Bali.  (2022).  Distribusi PDRB  Triwulanan  Provinsi  Bali Menurut  Lapangan  Usaha  (Persen). Retrieved  January  5,  2022,  from https://bali.bps.go.id/indicator/52/165/ 3/distribusi-pdrb-triwulanan-provinsi- bali-menurut-lapangan-usaha.html Chloe, Y., Wang, J., & Song, H. J. (2021).
The  impact  of  the  Middle  East Respiratory Syndrome coronavirus on inbound  tourism  in  South  Korea toward sustainable tourism. Journal of Sustainable  Tourism,  29(7),  1117– 1133. https://doi.org/10.1080/09669582.202 0.1797057 CNBC Indonesia. (2020). Turis Dari China
Dilarang  Masuk  dan  Transit  di
Indonesia.  Retrieved  June  13,  2022, from https://www.cnbcindonesia.com/news /20200202161713-4-134587/turis- dari-china-dilarang-masuk-dan- transit-di-indonesia Fuk-Woo  Chan,  J.,  Yuan,  S.,  Kok,  K.-H., Kai-Wang  To,  K.,  Chu,  H.,  Yang,  J., …  Yuen,  K.-Y.  (2020).  A  familial cluster  of  pneumonia  associated  with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of  a  family  cluster. The  Lancet , 395 , 2020.  https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(20)30154-9
Gorbalenya,  A.  E.,  Baker,  S.  C.,  Baric,  R. S.,  de  Groot,  R.  J.,  Drosten,  C., Gulyaeva, A. A., … Viruses, C. S. G. of  the  I.  C.  on  T.  of.  (2020).  The species  Severe  acute  respiratory syndrome-related coronavirus: classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2. Nature  Microbiology ,
5 (4),
536–544. https://doi.org/10.1038/s41564-020- 0695-z
Ilmiah,  R.  D.,  &  Oktora,  S.  I.  (2021).
ARIMA Intervention  Model  for
Measuring  the  Impact  of  the  Lobster Seeds  Fishing  and  Export  Ban  Policy on  the  Indonesian  Lobster  Export. Journal of Physics: Conference Series, 2123(1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2123/1/012011 Kompas.com.  (2020a).  Fakta  Lengkap Kasus  Pertama  Virus  Corona  di Indonesia. Retrieved January 5, 2022, from https://nasional.kompas.com/read/202 0/03/03/06314981/fakta-lengkap- kasus-pertama-virus-corona-di-
indonesia?page=all
Kompas.com.  (2020b).  Pembatasan  Sosial
Berskala  Besar  Berhak  Batasi  Orang Keluar Masuk Suatu Daerah. Retrieved  January  5,  2022,  from https://nasional.kompas.com/read/202 0/04/01/11054771/pembatasan-sosial- berskala-besar-berhak-batasi-orang- keluar-masuk-suatu Kompas.com.  (2021).  [KALEIDOSKOP 2021]  Varian  Delta  yang  Menggila,
Pelajaran  Penting  di  Bulan  Juli. Retrieved  June  17,  2022,  from https://nasional.kompas.com/read/202 1/12/28/09235191/kaleidoskop-2021- varian-delta-yang-menggila- pelajaran-penting-di-bulan- juli?page=all.
Lee,  M.  H.,  Suhartono,  &  Sanugi,  B.
(2010). Multi input intervention model for  analyzing  the  impact  of  the  asian crisis  and  terrorist  attacks  on  tourist arrivals in bali. Applied Mathematical Sciences , 7 (133–136),  6715–6727. https://doi.org/10.12988/ams.2013.31 0598
Makridakis,  S.  G.,  Wheelwright,  S.  C.,  & Hyndman,  R.  J.  (1997). Forecasting: Methods and Applications . New York: Wiley.
Manoj,  J.,  &  Philip,  B.  (2021).  Assessing the Immediate Impact of Covid-19 on the  Stock  Markets  of  Selected
Countries. Empirical Economics
Letters , 20 (2), 1–8.
Pitana,  I.  G.,  &  Diarta,  I.  K.  S.  (2009). Pengantar  Ilmu  Pariwisata  Angkasa (Cet. 1). Yogyakarta: Andi.
Praporm,  C.,  &  Laipaporn,  J.  (2021).  The
Intervention Analysis of the Interrupted  Incidents’  Impacts  on Malaysian Tourist Arrivals to Songkhla Province in Thailand. Journal of Environmental Management and Tourism Vol 12 No 6  (2021),  12(6),  1513–1522.  Diakses pada melalui https://journals.aserspublishing.eu/je mt/article/view/6431 Rianda,  F.  (2021).  Pemodelan  Intervensi Untuk  Menganalisis  dan  Meramalkan Jumlah Penumpang Pesawat di Bandara Soekarno-Hatta Akibat Pandemi Covid-19. Seminar Nasional Official  Statistics , 2021 (1),  283–292.
https://doi.org/10.34123/semnasoffsta t.v2021i1.857
Stawicki,  S.  P.,  Jeanmonod,  R.,  Miller,  A.
C.,  Paladino,  L.,  Gaieski,  D.  F.,
Yaffee, A. Q., … Garg, M. (2020). The 2019-2020 Novel Coronavirus (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus  2)  Pandemic:  A  Joint American College of Academic International Medicine-World
Academic  Council  of  Emergency Medicine  Multidisciplinary  COVID- 19  Working  Group  Consensus  Paper. Journal of Global Infectious Diseases , 12 (2),
47–93. https://doi.org/10.4103/jgid.jgid_86_2 0
Wei,  W.  W.  S.  (2006). Time  Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods (2nd  ed).  Boston:  Pearson Addison Wesley.
World  Health  Organization.  (2020a).
Statement on the second meeting of the International Health Regulations (2005) Emergency Committee regarding  the  outbreak  of  novel coronavirus  (2019-nCoV).  Retrieved January 5, 2022, from
https://www.who.int/news/item/30- 01-2020-statement-on-the-second- meeting-of-the-international-health- regulations-(2005)-emergency- committee-regarding-the-outbreak-of- novel-coronavirus-(2019-ncov) World Health Organization. (2020b). WHO Director-General’s opening remarks at the media briefing on COVID-19 - 11
March  2020.  Retrieved  January  5, 2022,
from https://www.who.int/director- general/speeches/detail/who-director- general-s-opening-remarks-at-the- media-briefing-on-covid-19---11- march-2020