P-ISSN: 1907-9419 E-ISSN: 2685-9075 Desember 2022
Jurnal Kepariwisataan Indonesia 16 (2) (2022) 163-185

## ANALISIS SEKTOR PARIWISATA PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT DAN DAMPAK MOTOGP MANDALIKA
Tourism Sector Analysis of West Nusa Tenggara and The Impact of MotoGP Mandalika
Taupikurrahman 1 *, Endan Suwandana 2
1 Fungsi Statistik Distribusi Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat Jl. Dr. Sudjono No. 74, Kec. Sekarbela, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat 83116
Indonesia taupik@bps.go.id
2 Badan Pengembangan Sumber Daya Manusia Daerah Provinsi Banten Pemerintah Daerah Provinsi Banten Jl. Raya Lintas Timur KM. 4, Karang Tanjung, Pandeglang, Banten 42251
Indonesia
Diterima: 16 September 2022. Disetujui: 12 November 2022. Dipublikasikan: 28 November 2022

## Abstrak
Industri pariwisata di provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) terus dikembangkan dengan dibangunnya  KEK  (Kawasan  Ekonomi  Khusus)  Mandalika  dan  pelaksanaan event internasional. Event MotoGP  diharapkan  memberi  dampak  ekonomi  terhadap provinsi   NTB  dan  nasional.  Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  peran  industri pariwisata di provinsi NTB, dengan berfokus pada pengaruh pelaksanaan MotoGP tahun 2022 di Mandalika, terhadap perekonomian provinsi NTB dan provinsi lain di Indonesia. Metode penelitian yang  digunakan  dalam penelitian ini  adalah metode Inter  Regional Input Output (IRIO). Salah satu dari beberapa temuan penting penelitian ini adalah peran industri pariwisata di provinsi NTB masih relatif kecil namun termasuk dalam industri kunci dan potensial. Pelaksanaan event MotoGP mampu memberi dampak terbentuknya output sebesar Rp606,92 miliar; nilai tambah sebesar Rp315,94 miliar; upah tenaga kerja sebesar Rp137,67 miliar; dan potensi pajak sebesar Rp14,25 miliar. Dampak spillover terhadap  provinsi  lain  relatif  kecil.  Berdasarkan  dampak  perekonomian  itu, event internasional  perlu  dilakukan  secara  rutin.  Untuk  penelitian  ke  depan,  penambahan beberapa sumber shock pada belanja pemerintah dan investasi menarik untuk diteliti.
Kata Kunci: belanja penonton, IRIO, multiplier effect, ekonomi potensial

## Abstract
The tourism industry in West Nusa Tenggara (NTB) province continues to develop with the construction of the KEK (Special Economic Zone) Mandalika and the performance of international events. The MotoGP event was expected to have an economic impact on NTB province and the nation. This study analyzes the role of tourism industry in NTB province by focusing on the 2022 MotoGP event in Mandalika on the economy of NTB province and other provinces in Indonesia. The research method used in this study was the  Inter-Regional  Input  Output  (IRIO)  method.  One  of  essential  findings  from  this research was the role of the tourism industry in the economy of NTB province, which was  still  relatively  small,  nevertheles,  tourism  was  considered  as  a  key  and  potential industry  in  the  future.  The  MotoGP  event  impacts  on  the  formation  of  an  output  of IDR606,92  billion,  added  values  of  IDR315,94  billion,  labor  wages  of  IDR137,67 billion,  and  potential  taxes  of  IDR14,25  billion.  The  spillover  impact  on  the  other provinces  was  still  relatively  small.  With  that  impact  on  the  economy,  international events  must  be  held  regularly.  For  future  research,  some  sources  of  shocks  to government spending and investment may be interesting to be studied.
Keywords: audience spending, IRIO, multiplier effect, potential economy
© 2022 Direktorat Kajian Strategis

## PENDAHULUAN
Indonesia  kembali  menjadi  tuan  rumah  pelaksanaan  MotoGP  pada  tahun  2022 setelah 25 tahun lalu, tepatnya tanggal 28 September 1997 di Sirkuit Sentul, Bogor, Jawa Barat. Pada tanggal 18–20 Maret 2022, Pertamina Grand Prix of Indonesia dilaksanakan di Kawasan Ekonomi Khusus Mandalika (KEK) di Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat (NTB).  Pelaksanaan event bertaraf  internasional  pertama  di  masa  pandemi  Covid-19 diharapkan  mampu  memberi  dampak  terhadap  perbaikan  kondisi  pariwisata  dan perekonomian.
Pembangunan  KEK  Mandalika  di  provinsi  NTB  dilaksanakan  dengan  dasar Peraturan Pemerintah No. 52 Tahun 2014 tentang Kawasan Ekonomi Khusus Mandalika dengan kegiatan utama pariwisata. Pembangunan ini mendorong pertumbuhan yang lebih cepat,  khususnya  di  Kabupaten  Lombok  Tengah.  Fasilitas  dan  Infrastruktur  pendukung terus dibangun seperti penambahan runway Bandara Internasional Zainudin Abdul Majid, Jalan bypass BIL-Mandalika,  dan  fasilitas  di  dalam  kawasan.  Setelah  mulai  beroperasi Bulan  Oktober  2017, Indonesia  Tourism  Development  Corporation (ITDC)  sebagai BUMN  pengelola  KEK  Mandalika  mendapat  komitmen  pelaksanaan  MotoGP  dan melakukan  pembangunan  sirkuit  dalam  kawasan.  Setelah  tertunda, event MotoGP Mandalika resmi dilaksanakan pada Maret tahun 2022.
Pada  pelaksanaannya, event MotoGP  di  Mandalika  mampu  menghadirkan penonton mencapai 102.801 orang (Prihadi, 2022) . Penonton MotoGP 91,1 %  berasal dari
luar provinsi NTB dan 8,9 % dari dalam provinsi NTB (Annur, 2022). Penonton, khususnya dari luar provinsi NTB, mengeluarkan biaya yang tidak sedikit untuk keperluan selama di Lombok. Hasil Survei Litbang Kompas mencatat, rata-rata pengeluaran penonton selama event MotoGP  mencapai  12  juta  rupiah  per  orang  (Harian  Kompas,  2022).  Biaya  yang dikeluarkan  mulai  dari  pembelian  tiket  MotoGP,  transportasi  udara,  penginapan,  makan minum,  sampai  dengan  membeli souvenir dan  wisata  lokal.  Biaya  yang  dikeluarkan penonton selama kunjungan diharapkan memberi dampak multiplier pada perekonomian provinsi NTB dan provinsi lain yang terkait.
Kondisi  pandemi  Covid-19  mendorong  wisatawan  melakukan  perubahan  pola kunjungan. Andriani et al. (2021) menemukan bahwa rencana untuk melakukan kunjungan wisatawan  tetap  ada  namun  ditunda  karena  Covid-19.  Wisatawan  menghindari  tujuan wisata yang ramai, jauh dari tempat tinggal dan bepergian secara berkelompok. Selain itu, penelitian  tersebut  menyatakan  bahwa  objek  wisata  alam  yang  lebih  privasi  dapat dikembangkan pascapandemi.
Dampak  sektor  pariwisata  dalam  perekonomian  sudah  mulai  banyak  dihitung dengan  berbagai  pendekatan.  Mardianis  dan  Syartika  (2018)  mengevaluasi  kontribusi pariwisata  dalam  penerimaan  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  di  kabupaten  Kerinci. Dengan  menggunakan  metode  analisis Location  Quotient (LQ), Dynamic  Location Quotient (DLQ), dan Indeks Spealisasi, serta analisis Strengths Weaknesses Opportunities Threats (SWOT). Penelitian itu menemukan bahwa sektor pariwisata belum menjadi sektor unggulan  dan  masih  menjadi  penyumbang  PAD  yang  rendah  walaupun  upaya  terus dikembangkan  dengan  berfokus  pada  keunikan  daerah  kabupaten  Kerinci.  Khairunnisa (2020) dengan menggunakan data primer menganalisis manfaat pengembangan pariwisata berkelanjutan  terhadap  ekonomi  di  desa  Pujon  Kidul.  Dampak  yang  dihasilkan  dari kegiatan  pariwisata  itu  adalah  penurunan  jumlah  penduduk  miskin.  Pengembangan pariwisata  juga  dapat  menurunkan  disparitas  penyediaan  lapangan  kerja,  peningkatan pendapatan desa, dan pemeliharaan ketertiban.
Selain  itu,  Khoir  et  al . (2018)  menganalisis  peranan  industri  pariwisata  dalam penerimaan PAD di kabupaten Jember. Ditemukan bahwa peranan pariwisata masih rendah dan  cenderung  turun  karena  meningkatnya  PAD  dari  industri  lain.  Akan  tetapi,  tren menunjukkan  bahwa  besaran  PAD  dari  industri  pariwisata  terus  meningkat.  Maysyaroh dan  Maria  (2022)  menganalisis  peran  PAD  sektor  pariwisata  terhadap  PAD  kabupaten Magelang.  Analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  itu  adalah  regresi  linier  berganda OLS. Hasil penelitian itu menunjukkan bahwa tingkat penghunian kamar, rata-rata lama menginap, dan jumlah tamu secara bersama-sama berpengaruh positif terhadap PAD sektor pariwisata.  Akan  tetapi,  peran  PAD  sektor  pariwisata  masih  sekitar  8,05  persen,  karena hanya ada 11 objek wisata yang dikelola langsung pemerintah.
Kajian secara makroekonomi pun banyak dilakukan untuk melihat dampak sektor pariwisata terhadap kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi. Salah satunya adalah Rewah et  al . (2021)  yang  mengkaji  dampak  sektor  pariwisata  terhadap  kemiskinan  dan perekonomian provinsi Sulawesi Utara. Dengan menggunakan metode analisis jalur, sektor pariwisata  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  perekonomian  namun  tidak  memiliki pengaruh ke penurunan kemiskinan. Penelitian itu menyimpulkan bahwa pengembangan
sektor pariwisata telah mampu meningkatkan perekonomian Sulawesi Utara namun belum mampu mengatasi kemiskinan.
Selain  itu,  Kharisma  (2019)  menganalisis  dampak  sektor  pariwisata  dalam perekonomian dengan studi kasus pada delapan negara anggota ASEAN (Association of Southeast  Asian  Nations) .  Penerimaan  internasional  pariwisata  dan  investasi  di  sektor pariwisata menurutnya mendorong pertumbuhan ekonomi. Modal sektor pariwisata yang tinggi mendorong pertumbuhan ekonomi yang positif. Penelitian lainnya, Prasetyo (2021), melakukan analisis dampak dari investasi dan pengeluaran pemerintah dalam pelaksanaan Asian Games 2018 terhadap perekonomian Indonesia. Pendekatan yang digunakan adalah analisis input output . Hasil yang didapatkan adalah potensi pajak pertambahan nilai sebesar Rp1,61  triliun  sehingga  disimpulkan  bahwa event olahraga  dapat  berdampak  positif terhadap pendapatan pajak dan perekonomian.
Dampak pembangunan KEK Mandalika sudah mulai dikaji dalam konteks sosial ekonomi  namun  masih  terbatas  kajian  kualitatif.  Mahendra  (2020)  meneliti  dampak pembangunan KEK Mandalika terhadap perkembangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM)  di  sekitar  kawasan  dalam  pandangan  ekonomi  Islam.  Hasil  analisis  kualitatif melalui  wawancara  dan  observasi  menunjukkan  bahwa  meskipun  proses  pembangunan kawasan  belum  selesai,  sudah  memberi  dampak  pada  perkembangan  UMKM  di  sekitar kawasan. UMKM di sekitar kawasan memiliki kesadaran untuk menyediakan kebutuhan wisatawan yang tetap memegang nilai ajaran Islam. Ulfah dan Maulana (2021) menelaah manfaat dari pembangunan sirkuit mandalika terhadap UMKM yang ada di sekitar kawasan Mandalika. Dengan menggunakan metode kualitatif, ditemukan bahwa penduduk sekitar kawasan  belum  mampu  mengoptimalkan  potensi  pembangunan  sirkuit.  Pengembangan UMKM  harus  mendapat  dukungan  pemerintah  daerah  sehingga  keterlibatan  masyarakat sekitar kawasan Mandalika optimal.
Pengukuran dampak ekonomi sektor pariwisata, salah satunya, dilakukan melalui pendekatan  model  keseimbangan  umum.  Mun’im  (2022)  memberi  kajian  baru  tentang pengukuran peran pariwisata dalam ekonomi yang lebih baik. Apabila metode sebelumnya menggunakan shock pada  tabel input  output untuk  menghitung  peran  sektor  pariwisata,
Mun’im (2022) menggunakan kerangka Supply and Use Table (SUT) sesuai rekomendasi United Nations World Tourism Organization (UNWTO). Dalam penelitian tersebut didapat secara  langsung  bahwa  sektor  pariwisata  berperan  sekitar  4,5–4,9  %  terhadap  Produk Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia.  Industri  yang  dianggap  berkaitan  langsung  dengan pariwisata  adalah  akomodasi,  penyediaan  makan  minum,  transportasi  (udara,  darat,  dan laut), penyewaan alat transportasi, agen perjalanan, budaya, olahraga dan rekreasi, barang khas pariwisata, dan aktivitas khas pariwisata.
Pemanfaatan Input  Output (IO)  dalam analisis  dampak  sudah banyak  digunakan namun  untuk Inter  Regional  Input  Output (IRIO)  masih  terbatas.  Nussy  et  al.  (2021) menggunakan  analisis input  output dalam  mengkaji  kinerja  ekspor  agroindustri  di  masa pandemi Covid-19. Penurunan ekspor agroindustri akibat Covid-19, menurutnya, memberi dampak negatif pada industri tekstil dan pakaian jadi. Akan tetapi, di sisi lain kegiatan itu memberi dampak positif pada pertanian, peternakan, dan industri makanan. Indryani dan Mun’im (2022) menganalisis provinsi Kalimantan Utara sebagai daerah menyangga calon Ibu Kota Negara (IKN) dengan menggunakan tabel IRIO. Analisis sektoral yang digunakan
dalam penelitian itu menunjukkan bahwa provinsi Kalimantan Utara memiliki keunggulan pada sektor pertambangan dan pertanian. Secara spasial, apabila ada perubahan permintaan akhir  di  provinsi  Kalimantan  Utara,  provinsi  Kalimantan  Timur  menjadi  daerah  paling terdampak.
Penggunaan  IRIO  sebagai  analisis  dampak  ekonomi  masih  terbatas.  Hidayat (2021)  menggunakan  analisis  IRIO  2016  untuk  melihat  dampak  perekonomian  provinsi Banten yang distimulus oleh pembangunan jalan tol Serang–Panimbang. Pembiayaan jalan tol  sebesar  713,8  miliar  rupiah  meningkatkan output sebesar  956,3  miliar  rupiah;  nilai tambah  sebesar  465,5  miliar  rupiah;  dan  upah  tenaga  kerja  sebesar  205,1  miliar  rupiah. Pada  level  nasional,  pembangunan  jalan  tol  Serang–Panimbang  memberi  dampak  yang lebih besar dengan output 1,12 triliun rupiah; nilai tambah 0,56 triliun rupiah; dan upah tenaga  kerja  0,24  triliun  rupiah.  Beroperasinya  jalan  tol  mendatangkan  pendapatan  1,34 triliun rupiah per tahun dan memberikan dampak output 1,92 triliun rupiah; nilai tambah 0,88 triliun rupiah; dan 0,20 triliun rupiah pada ekonomi provinsi Banten.
Beberapa  penelitian  terkait  dampak  pariwisata  dikaitkan  dengan  penerimaan pendapatan daerah, pertumbuhan ekonomi, tenaga kerja, dan kemiskinan dilakukan dengan pendekatan kualitatif dan kuantitatif. Penggunaan model keseimbangan umum, dalam hal ini IRIO, masih belum pernah dilakukan. Analisis IRIO masih banyak membahas sektor unggulan  dan  keterkaitan  antarwilayah.  Analisis  dampak  menggunakan  IRIO  baru ditemukan pada penelitian Hidayat (2021).
Tabel  IRIO  merupakan  pengembangan  dari  Tabel Input  Output (Badan  Pusat Statistik,  2021).  Keunggulan  IRIO  dibandingkan  IO  adalah  adanya  indikator  saling ketergantungan  antarwilayah.  Ketergantungan  ini  mencakup  aktivitas  produksi  dan penggunaan barang dan jasa. Tabel IRIO yang disusun BPS memperlihatkan kondisi 2016 mencakup  52  industri  dan  34  provinsi.  Kerangka  IRIO  memiliki  kesamaan  dengan  IO, yakni  kuadran  I  mencatat  transaksi  antara  (barang  dan  jasa  untuk  produksi),  kuadran  II mencatat permintaan akhir, dan kuadran III mencatat nilai tambah/ inpu t primer.
Analisis sektor pariwisata di provinsi NTB dengan pendekatan IRIO belum pernah dilakukan. Pengembangan KEK Mandalika yang berfokus pada pariwisata perlu didukung analisis  makro  terkait  peran  pariwisata  secara  ekonomi  di  provinsi  NTB.  Terlebih  lagi, analisis  dampak  ekonomi  pelaksanaan  MotoGP  di  Mandalika  tahun  2022  belum  pernah dilakukan.  Diduga  dampak  ekonomi  tidak  hanya  dapat  dirasakan  provinsi  NTB  sebagai lokasi pelaksanaan kegiatan namun juga dirasakan oleh provinsi lain yang terkait. Itulah alasan  mengapa  metode  IRIO  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Penggunaan  IRIO  dalam analisis  dampak  ekonomi  pelaksanaan  MotoGP  memiliki  kelebihan  yaitu  nilai  dampak spillover yang diterima provinsi lain yang terkait tidak terbatas hanya pada provinsi NTB saja.
Penelitian  ini  bertujuan  menganalisis  sektor  pariwisata  di  provinsi  NTB  dan bagaimana  dampak  pelaksanaan event MotoGP  di  Mandalika  terhadap  perekonomian provinsi NTB. Selain itu, penelitian ini dapat menganalisis dampak spillover pelaksanaan event MotoGP terhadap perekonomian provinsi lain. Kajian ini diharapkan dapat menjadi salah satu acuan pemerintah daerah dalam pengembangan pariwisata.

## METODE
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa tabel IRIO Indonesia  tahun  2016  yang  disusun  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Tabel  IRIO  yang digunakan memiliki klasifikasi 52 industri dan 34 provinsi. Tabel IRIO memuat transaksi antarkegiatan ekonomi dan antarwilayah merupakan pengembangan Tabel IO satu wilayah. Tabel IRIO dapat digunakan untuk mengetahui tingkat ketergantungan antarwilayah yang mencakup kegiatan produksi (penyedia barang dan jasa) dan kegiatan penggunaan barang dan jasa (permintaan antara dan permintaan akhir), hubungan perdagangan antarwilayah, konsentrasi industri menurut wilayah, serta peranan dan keterkaitan antarwilayah.
Klasifikasi industri dan pengodean yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada  klasifikasi  pada  Tabel  IRIO  yang  diterbitkan  BPS.  Kode  dan  klasifikasi  yang digunakan  sebagai  berikut:  I-01  (pertanian  tanaman  pangan),  I-02  (pertanian  tanaman hortikultura semusim, hortikultura tahunan, dan lainnya), I-03 (perkebunan semusim dan tahunan),  I-04  (peternakan),  I-05  (jasa  pertanian  dan  perburuan),  I-06  (kehutanan  dan penebangan kayu), I-07 (perikanan), I-08 (pertambangan minyak, gas dan panas bumi), I- 09  (pertambangan  batubara  dan  lignit),  I-10  (pertambangan  bijih  logam),  I-11 (pertambangan dan penggalian lainnya), I-12 (industri batubara dan pengilangan migas), I- 13 (industri makanan dan minuman), I-14 (industri pengolahan tembakau), I-15 (industri tekstil dan pakaian jadi), I-16 (industri kulit, barang dari kulit dan alas kaki),  I-17 (industri kayu, barang dari kayu dan gabus dan barang anyaman dari bambu, rotan dan sejenisnya), I-18 (industri kertas dan barang dari kertas, percetakan dan reproduksi media rekaman), I- 19 (industri kimia, farmasi dan obat tradisional), I-20 (industri karet, barang dari karet dan plastik),  I-21  (industri  barang  galian  bukan  logam),  I-22  (industri  logam  dasar),  I-23 (industri barang dari logam, komputer, barang elektronik, optik dan peralatan listrik), I-24 (industri  mesin  dan  perlengkapan  YTDL),  I-25  (industri  alat  angkutan),  I-26  (industri furnitur),  I-27  (industri  pengolahan  lainnya,  jasa  reparasi  dan  pemasangan  mesin  dan peralatan), I-28 (ketenagalistrikan), I-29 (pengadaan gas dan produksi es), I-30 (pengadaan air,  pengelolaan  sampah,  limbah,  dan  daur  ulang),  I-31  (konstruksi),  I-32  (perdagangan mobil, sepeda motor dan reparasinya), I-33 (perdagangan besar dan eceran, bukan mobil dan sepeda motor), I-34 (angkutan rel), I-35 (angkutan darat), I-36 (angkutan laut), I-37 (angkutan sungai danau dan penyeberangan), I-38 (angkutan udara), I-39 (pergudangan dan jasa penunjang angkutan, pos dan kurir), I-40 (penyediaan akomodasi), I-41 (penyediaan makan minum), I-42 (jasa informasi dan komunikasi), I-43 (jasa perantara keuangan selain bank sentral),  I-44  (asuransi dan  dana  pensiun),  I-45 (jasa keuangan  lainnya),  I-46  (jasa penunjang  keuangan),  I-47  (real  estate),  I-48  (jasa  perusahaan),  I-49  (administrasi pemerintahan,  pertahanan  dan  jaminan  sosial  wajib),  I-50  (jasa  pendidikan),  I-51  (jasa kesehatan dan kegiatan sosial), dan I-52 (jasa lainnya).
Struktur Tabel Inter Regional Input Output (IRIO)
Tabel 1. Tabel Inter Regional Input Output Sederhana
Deskripsi Permintaan Antara Permintaan Akhir Ek sp o r To tal Ou tp u t Region R Region S Region R Region S Industri Industri Komponen Komponen 1 2 3 1 2 1 2 1 2 Input Antara Region R Industri 1 𝑍 11 𝑅𝑅 𝑍 12 𝑅𝑅 𝑍 13 𝑅𝑅 𝑍 11 𝑅𝑆 𝑍 12 𝑅𝑆 𝐹 11 𝑅𝑅 𝐹 12 𝑅𝑅 𝐹 11 𝑅𝑆 𝐹 12 𝑅𝑆 𝐸 1 𝑅 𝑋 1 𝑅 2 𝑍 21 𝑅𝑅 𝑍 22 𝑅𝑅 𝑍 23 𝑅𝑅 𝑍 21 𝑅𝑆 𝑍 22 𝑅𝑆 𝐹 21 𝑅𝑅 𝐹 22 𝑅𝑅 𝐹 21 𝑅𝑆 𝐹 22 𝑅𝑆 𝐸 2 𝑅 𝑋 2 𝑅 3 𝑍 31 𝑅𝑅 𝑍 32 𝑅𝑅 𝑍 33 𝑅𝑅 𝑍 11 𝑅𝑅 𝑍 11 𝑅𝑅 𝐹 31 𝑅𝑅 𝐹 32 𝑅𝑅 𝐹 31 𝑅𝑆 𝐹 32 𝑅𝑆 𝐸 3 𝑅 𝑋 3 𝑅 Region S Industri 1 𝑍 11 𝑆𝑅 𝑍 12 𝑆𝑅 𝑍 13 𝑆𝑅 𝑍 11 𝑆𝑆 𝑍 12 𝑆𝑆 𝐹 11 𝑆𝑅 𝐹 12 𝑆𝑅 𝐹 11 𝑆𝑆 𝐹 12 𝑆𝑆 𝐸 1 𝑆 𝑋 1 𝑆 2 𝑍 21 𝑆𝑅 𝑍 22 𝑆𝑅 𝑍 23 𝑆𝑅 𝑍 21 𝑅𝑅 𝑍 22 𝑅𝑅 𝐹 21 𝑆𝑅 𝐹 22 𝑆𝑅 𝐹 21 𝑆𝑆 𝐹 22 𝑆𝑆 𝐸 2 𝑆 𝑋 2 𝑆 Impor 𝐼 1 𝑅 𝐼 2 𝑅 𝐼 3 𝑅 𝐼 1 𝑆 𝐼 2 𝑆 𝐹 1 𝑅 𝐹 2 𝑅 𝐹 1 𝑆 𝐹 2 𝑆 Input Primer 𝑉 1 𝑅 𝑉 2 𝑅 𝑉 3 𝑅 𝑉 1 𝑆 𝑉 2 𝑆 Total Input 𝑋 1 𝑅 𝑋 2 𝑅 𝑋 3 𝑅 𝑋 1 𝑆 𝑋 2 𝑆
Sumber: BPS, 2021
Berdasarkan  Tabel  1,  menurut  Nazara  (2005)  didapat  matriks  koefisien input primer/teknologi dengan formula sebagai berikut:
𝑎 𝑖𝑗 𝑅𝑅 = 𝑍 𝑖𝑗 𝑅𝑅 𝑋 𝑗 𝑅 dan 𝑎 𝑖𝑗 𝑆𝑆 = 𝑍 𝑖𝑗 𝑆𝑆 𝑋 𝑗 𝑆 … (1)
Di mana keduanya identik dengan koefisien input region itu sendiri. Di samping itu, didapat pula koefisien perdagangan antar region R dan region S, yaitu:
𝑎 𝑖𝑗 𝑆𝑅 = 𝑍 𝑖𝑗 𝑆𝑅 𝑋 𝑗 𝑅 dan 𝑎 𝑖𝑗 𝑅𝑆 = 𝑍 𝑖𝑗 𝑅𝑆 𝑋 𝑗 𝑆 … (2)
Di  mana  keduanya  identik  koefisien  perdagangan  antara  kedua region .  Nazara (2005) menyebutkan seluruh koefisien 𝑎 𝑖𝑗 tersebut apabila dinyatakan dalam matriks, akan menghasilkan matriks koefisien input primer/teknologi sebagai berikut.
𝐴 = [ 𝑎 𝑖𝑗 𝑅𝑅 𝑎 𝑖𝑗 𝑅𝑆 𝑎 𝑖𝑗 𝑆𝑅 𝑎 𝑖𝑗 𝑆𝑆 ] … (3)
Setelah  mendapatkan  matriks  teknologi (A) ,  diperoleh  matriks  regional input output sebagai berikut:
𝑨𝑿  +  𝑭  =  𝑿 (𝑰 − 𝑨) 𝑿  =  𝑭 … (4) 𝑿  = (𝑰 − 𝑨) −𝟏 𝑭 𝑿  = 𝑮𝑭 Keterangan: 𝑰 : matriks identitas 𝐹 : permintaan akhir 𝑋 : jumlah output (𝑰 − 𝑨) : matriks Leontief
(𝑰 − 𝑨) −𝟏 𝒂𝒕𝒂𝒖 𝑮
: matriks kebalikan Leontief terbuka
Matriks G yang merupakan matriks kebalikan Leontief terbuka dapat dinyatakan dalam bentuk matrik sebagai berikut.
𝐺 = [ 𝑔 𝑖𝑗 𝑅𝑅 𝑔 𝑖𝑗 𝑅𝑆 𝑔 𝑖𝑗 𝑆𝑅 𝑔 𝑖𝑗 𝑆𝑆 ] … (5)
Matriks kebalikan Leontief terbuka digunakan sebagai alat analisis ekonomi karena menunjukkan adanya keterkaitan antara tingkat permintaan akhir terhadap produksi.
Analisis Keterkaitan
Analisis  keterkaitan  berdasarkan  konsep  permintaan  antara,  yaitu output suatu industri yang dipergunakan sebagai input bagi industri-industri lainnya. Matriks kebalikan Leontief terbuka dapat diturunkan menjadi keterkaitan ke depan (forward linkage) dan ke belakang (backward  linkage) .  Keterkaitan  ke  depan  menunjukkan  pengaruh  perubahan output suatu  industri  akan  berdampak  pada  perubahan output industri  yang menggunakannya. Keterkaitan ke belakang menunjukkan keterkaitan pengaruh perubahan output suatu  industri  akan  berdampak  pada  perubahan output industri-industri  yang digunakan. Forward  linkage dan backward  linkage dapat  dirumuskan  sebagai  berikut (Sahara, 2017).
𝐹𝐿 𝑖 = ∑ 𝑔 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝐵𝐿 𝑗 = ∑ 𝑔 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 … (6)
Analisis Sektor Kunci
Analisis  sektor  unggulan  dapat  dilakukan  dengan  menghitung  analisis  dampak penyebaran yang terdiri dari Koefisien Penyebaran dan Kepekaan Penyebaran.

## Koefisien Penyebaran
Koefisien ini digunakan untuk mengetahui distribusi manfaat dari pengembangan suatu  industri  terhadap  pengembangan  industri  lainnya  melalui  transaksi  pasar input . Artinya,  koefisien  penyebaran  dapat  menjelaskan  kemampuan  suatu  industri  untuk meningkatkan pertumbuhan produksi dari industri yang ada di hulunya (Sahara, 2017).
𝐶𝑑 𝑗 = 𝑛 ∑ 𝑔 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑔 𝑖𝑗 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 … (7)
Keterangan:
𝐶𝑑 𝑗 > 1 = sektor j mempunyai keterkaitan ke belakang yang tinggi
𝐶𝑑 𝑗 < 1 = sektor j mempunyai keterkaitan ke belakang yang rendah
Kepekaan Penyebaran
𝑆𝑑 𝑖 = 𝑛 ∑ 𝑔 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∑ ∑ 𝑔 𝑖𝑗 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 … (8)
Keterangan:
𝑆𝑑 𝑖 > 1 = sektor j mempunyai keterkaitan ke depan yang tinggi 𝑆𝑑 𝑖 < 1 = sektor j mempunyai keterkaitan ke depan yang rendah
Analisis Pengganda Output, Nilai Tambah, dan Upah
Analisis  pengganda  dampak  permintaan  akhir  digunakan  untuk  melihat  sejauh mana  biaya  yang  dikeluarkan  wisatawan  selama event MotoGP  berdampak  pada perekonomian. Dengan memanfaatkan matriks kebalikan Leontief terbuka dilakukan shock permintaan  akhir  yang  berdampak  pada  perubahan output (Sahara,  2017).  Sesuai  pada rumusan di bawah ini:
𝑿  = (𝑰 − 𝑨) −𝟏 𝑭 … (9) Keterangan: 𝑰 : matriks identitas 𝑭 : permintaan akhir 𝑿 : jumlah output (𝑰 − 𝑨) : matriks Leontief
(𝑰 − 𝑨) −𝟏
: matriks kebalikan Leontief terbuka
Disamping menghasilkan besaran dampak pengganda output , dapat juga dilakukan penghitungan  dampak  pengganda  nilai  tambah,  pengganda  upah,  dan  pengganda  pajak. Dampak  pengganda  nilai  tambah,  upah  tenaga  kerja,  dan  pajak  sesuai  pada  rumusan  di bawah ini (Sahara, 2017).
𝑵𝑻𝑩  = 𝑽𝑿 𝑻𝑲  = 𝑾𝑿 … (10) 𝑻𝑨𝑿  = 𝑻𝑿 Keterangan: 𝑵𝑻𝑩 : jumlah nilai tambah bruto 𝑽 : matriks pengganda nilai tambah bruto 𝑿 : jumlah output 𝑻𝑲 : jumlah upah tenaga kerja 𝑾 : matriks pengganda upah tenaga kerja 𝑻𝑨𝑿 : jumlah potensi pajak 𝑻 : matriks pengganda pajak
Penghitungan  dampak  ekonomi  MotoGP  terhadap  perekonomian  provinsi  NTB dan provinsi-provinsi lainnya dilakukan dengan shock pada permintaan akhir. Dasar shock yang digunakan adalah besaran belanja/biaya yang dikeluarkan penonton MotoGP selama berada di Lombok. Shock diberikan pada industri yang memiliki kaitan langsung dengan kegiatan MotoGP, yaitu I-15 (industri tekstil dan pakaian jadi), I-17 (industri kayu, barang dari kayu dan gabus dan barang anyaman dari bambu, rotan dan sejenisnya), I-18 (industri kertas dan barang dari kertas, percetakan dan reproduksi media rekaman), I-27 (industri pengolahan lainnya, jasa reparasi dan pemasangan mesin dan peralatan), I-33 (perdagangan besar dan eceran, bukan mobil dan sepeda motor), I-35 (angkutan darat), I-37 (angkutan sungai  danau  dan  penyeberangan),  I-38  (angkutan  udara),  I-39  (pergudangan  dan  jasa penunjang angkutan, pos dan kurir), I-40 (penyediaan akomodasi), I-41 (penyediaan makan minum), I-48 (jasa perusahaan), dan I-52 (jasa lainnya).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Perekonomian dan Kondisi Pariwisata NTB
Berdasarkan  Tabel  IRIO  2016,  perekonomian  provinsi  NTB  paling  besar disumbang oleh industri pertambangan bijih logam dengan nilai tambah sebesar Rp16,67 triliun.  Hal  ini tidak terlepas  dari keberadaan tambang  tembaga  dan  emas yang dikelola oleh PT Amman Mineral Nusa Tenggara atau AMNT (sebelumnya PT Newmont). Industri konstruksi memberi sumbangan nilai tambah sebesar Rp11,39 triliun. Selain itu, terdapat industri perdagangan besar dan eceran, bukan mobil dan sepeda motor dengan nilai tambah sebesar  Rp9,34  triliun.  Industri-industri  yang  berkaitan  langsung  dengan  kegiatan pariwisata belum masuk dalam 10 besar industri penyumbang nilai tambah tertinggi.
Gambar 1. Sepuluh Industri dengan Nilai Tambah Provinsi NTB Tahun 2016 (Juta Rupiah) Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Gambaran  perekonomian  provinsi  NTB  yang  juga  penting  untuk  dibahas adalah struktur supply-use perekonomian provinsi NTB. Supply dapat diartikan sebagai ‘darimana saja  pemenuhan  kebutuhan  di  provinsi  NTB’,  baik  untuk  proses  produksi  maupun konsumsi  akhir. Use dapat  diartikan  sebagai  ‘untuk  kebutuhan  apa  saja  digunakan’. Pemenuhan  kebutuhan  provinsi  NTB  paling  tinggi  berasal  dari output domestik  dalam provinsi NTB dengan share sebesar 76,56 persen. Selanjutnya, kebutuhan itu dipenuhi dari impor antarprovinsi sebesar 20,98 persen dan impor luar negeri hanya sebesar 2,46 persen.
Sisi use dapat menampilkan untuk apa saja kebutuhan yang di- supply . Penggunaan paling  tinggi  adalah  permintaan  antara  atau  bahan  baku  dan  penolong  produksi,  yaitu sebesar  32,12  persen.  Selanjutnya,  kebutuhan  digunakan  untuk  konsumsi  rumah  tangga sebesar 26,67 persen. Selain itu, kebutuhan juga digunakan untuk investasi yang tercermin dalam Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB) dengan share sebesar 15,25 persen.
- 5.000.000  10.000.000  15.000.000  20.000.000 Pertambangan dan Penggalian Lainnya Perikanan Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib Real Estate Jasa Pendidikan Pertanian Tanaman Hortikultura Semusim, Hortikultura Tahunan, dan Lainnya Pertanian Tanaman Pangan Perdagangan Besar dan Eceran, Bukan Mobil dan Sepeda Motor Konstruksi Pertambangan Bijih Logam
Gambar 2. Supply dan Use Perekonomian Provinsi NTB Tahun 2016
Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Kondisi  pariwisata  NTB  pada event MotoGP  tercermin  dari  beberapa  data pariwisata provinsi NTB pada bulan Maret 2022, seperti Tingkat Penghunian Kamar (TPK) hotel dan jumlah penumpang pesawat udara. Di samping itu, digambarkan juga dari data persentase penonton MotoGP berdasarkan asal daerah (Annur, 2022) dan data perkiraan rata-rata pengeluaran wisatawan selama MotoGP (Harian Kompas, 2022).
Gambar 3. Tingkat Penghunian Kamar (TPK) Hotel Bintang Tahun 2022 Sumber: BPS Provinsi Nusa Tenggara Barat, 2022
Gambar 3 memperlihatkan perkembangan TPK Hotel Bintang Januari–Mei 2022 di  provinsi  NTB.  Pelaksanaan  MotoGP  pada  bulan  Maret  2022  berdampak  pada peningkatan  TPK  hotel  bintang  di  provinsi  NTB.  TPK  hotel  bintang  pada  bulan  Maret mencapai  38,43  persen.  Salah  satu  penyebab  masih  rendahnya  TPK  pada  momentum MotoGP karena kamar yang tersedia untuk dijual masih rendah. Akibat pandemi Covid-19 sejak Maret 2020, jumlah kamar yang siap dijual dikurangi karena meminimalisasi biaya operasional. Event MotoGP  yang  bersifat incidental belum  cukup  untuk  menarik  hotel menambah  modal  usaha.  Di  samping  itu,  pelaksanaan  MotoGP  hanya  mampu meningkatkan kunjungan sekitar tiga hari sebelum dan sesudah event MotoGP. Pada sisa hari dalam bulan Maret 2022, jumlah TPK kembali ke kondisi biasa.
Output
Domesti k; 76,56 Impor Luar
Negeri; 2,46
Impor Antar Provinsi; 20,98 Supply Perminta an Antara; 32,12 Rumah Tangga; 26,67 LNPRT; 0,60 Pemerint ah; 6,31 PMTB; 15,25 Inventori ; 0,31 Ekspor Luar
Negeri; 8,44 Ekspor Antar Provinsi; 10,30 Use
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 Jan-22 Feb-22 Mar-22
Apr-22 Mei-22
Gambar 4. Jumlah Penumpang Pergi dan Datang di Bandara Internasional Zainudin Abdul Majid (BIZAM),
Lombok Tahun 2022 Sumber: BPS Provinsi Nusa Tenggara Barat, 2022
Gambar  4  menunjukkan  jumlah  penumpang  pergi  dan  datang  pada  Bandara Internasional  Zainudin  Abdul  Majid  (BIZAM),  Lombok.  Pintu  masuk  melalui  udara menjadi  akses  utama  penonton  MotoGP  yang  berasal  dari  luar  Lombok.  Jumlah penumpang pergi dan datang pada bulan Maret 2022 mengalami peningkatan dibandingkan bulan sebelumnya. Bulan Maret 2022 tercatat 88.412 orang pergi dan 102.699 orang datang lewat  BIZAM.  BPS  provinsi  NTB  (2022) mencatat  ada  1.053  pesawat  yang  datang  dan 1.036 pesawat yang pergi.
Gambar 5. Persentase Penonton MotoGP Berdasarkan Provinsi Asal Penonton Sumber: Annur, 2022
Komposisi penonton yang hadir berdasarkan data yang dirilis oleh Annur (2022) didominasi  dari  pulau  Jawa.  Berdasarkan  jumlah  penduduk  dan  kemampuan  finansial, memang wajar pulau Jawa sebagai penyumbang utama asal penonton. Lokasi pelaksanaan MotoGP di Lombok memang membutuhkan biaya yang tidak sedikit. Provinsi Jawa Barat menjadi asal penonton tertinggi yaitu 15,4 persen, Jawa Timur 15,0 persen dan DKI Jakarta 11,9 persen. Provinsi NTB sebagai tempat pelaksanaan kegiatan menyumbang penonton 8,9 persen.
0 40.000 80.000 120.000 Januari Februari Maret April
Mei
Pergi Datang 21,3 3,6 4,8 4,9 5,0 8,9 9,2 11,9 15,0 15,4 0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 Lainnya Kalimantan Timur Banten Bali Sulawesi Selatan NTB Jawa Tengah DKI Jakarta Jawa Timur Jawa Barat
Gambar 6. Persentase Penonton MotoGP Berdasarkan Provinsi Asal Penonton
Sumber: Harian Kompas, 2022
Gambar  6  menunjukkan  rata-rata  pengeluaran  penonton  MotoGP  selama  di Lombok  berdasarkan  peruntukannya.  Pengeluaran  terbesar  penonton  adalah  biaya angkutan udara sekitar Rp3,5 juta. Berdasarkan asal penonton pada Gambar 5, akses utama ke pulau Lombok adalah angkutan udara. Permintaan tiket pesawat yang tinggi mendorong harga  menjadi  lebih  tinggi  sehingga  perlu  menjadi  perhatian  pemerintah.  Biaya  tiket pesawat yang terjangkau mendorong pengeluaran penonton lebih banyak untuk kegiatan selama di Lombok dan lebih bermanfaat untuk pengusaha kecil. Di samping tiket pesawat, tiket masuk juga menjadi pengeluaran terbesar penonton sekitar Rp2,5 juta. Hal ini tidak terlepas  dari event MotoGP  yang  bertaraf  internasional  dengan  biaya  pelaksanaan  yang tinggi dan ditutupi dari harga tiket masuk.
Analisis Keterkaitan Antarsektor di Provinsi Nusa Tenggara Barat Keterkaitan  ke  depan  ( Forward  Linkages )  atau  disingkat  FL  menggambarkan peningkatan output akibat  dari  peningkatan  permintaan  akhir.  Nilai  FL  menunjukkan keterkaitan antarindustri dalam penjualan terhadap total penjualan output yang dihasilkan atau  terhadap  industri  hilir.  Semakin  besar  nilai  FL,  semakin  besar  dampak  terhadap industri  hilirnya.  Salah  satu  industri  yang  terkait  pariwisata  adalah  I-40  (penyediaan akomodasi)  yang  memiliki  nilai  FL  rendah  sehingga  menunjukkan  kemampuan  yang rendah untuk mendorong peningkatan output sektor hilir. Nilai FL 1,14 setiap peningkatan seribu rupiah permintaan akhir pada industri penyediaan akomodasi hanya akan mampu mendorong permintaan output industri hilirnya sebesar 1.140 rupiah.
Keterkaitan ke belakang ( Backward Linkages ) atau disingkat BL menggambarkan peningkatan input akibat peningkatan permintaan akhir. Nilai BL menunjukkan keterkaitan antarindustri dalam pembelian terhadap total pembelian input atau terhadap industri hulu. Semakin  besar  nilai  BL  semakin  besar  dampak  terhadap  industri  hulunya.  Salah  satu industri yang terkait pariwisata adalah I-41 (penyediaan makan minum) memiliki nilai BL 1,61. Artinya, setiap peningkatan seribu rupiah permintaan akhir pada industri penyediaan makan  minum  akan mampu  mendorong  permintaan input pada industri  hulunya  sebesar 1.610 rupiah.
1,5 0,6 0,7 0,7 1 1,5 2,5 3,5 0 0,5 1 1,5
2 2,5 3 3,5 4 Lainnya Wisata Lokal Transportasi Lokal Belanja Souvenir Konsumsi Penginapan Tiket Masuk Tiket Pesawat
Tabel 2. Forward Linkage (FL) dan Backward Linkage (BL) Industri di Provinsi NTB
Industri I-01 I-02 I-03 I-04 I-05 I-06 I-07 I-08  I-09  I-10 I-11 I-12  I-13 FL 2,08 1,33 1,62 1,58 1,09 1,32 1,21 1,00  1,00  1,28 1,45 1,00  1,54 BL 1,15 1,10 1,12 1,33 1,14 1,11 1,27 1,00  1,00  1,23 1,33 1,00  1,84 Industri I-14 I-15 I-16 I-17 I-18 I-19 I-20 I-21  I-22  I-23 I-24 I-25  I-26 FL 1,00 1,07 1,00 1,32 1,08 1,01 1,00 1,20  1,42  1,07 1,00 1,00  1,04 BL 1,53 1,38 1,45 1,38 1,37 1,44 1,19 1,48  1,21  1,33 1,28 1,13  1,40 Industri I-27 I-28 I-29 I-30 I-31 I-32 I-33 I-34  I-35  I-36 I-37 I-38  I-39 FL 1,03 3,93 1,00 1,01 1,88 1,52 2,63 1,00  2,18  1,36 1,14 1,30  1,34 BL 1,50 2,17 2,07 1,27 1,51 1,27 1,29 1,00  1,30  1,42 1,36 1,48  1,43 Industri I-40 I-41 I-42 I-43 I-44 I-45 I-46 I-47  I-48  I-49 I-50 I-51  I-52 FL 1,14 1,27 1,70 1,42 1,04 1,20 1,03 1,81  1,75  1,17 1,05 1,06  1,27 BL 1,46 1,61 1,38 1,15 1,32 1,31 1,32 1,27  1,37  1,42 1,26 1,39  1,45
Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016 (diolah)
Analisis Sektor Kunci di Provinsi Nusa Tenggara Barat Analisis sektor kunci merupakan pengembangan dari analisis keterkaitan sektor. Penggunaan analisis keterkaitan memiliki kelemahan, yakni tidak dapat membandingkan antarindustri  karena  perbedaan  besaran output yang  dihasilkan  (Sahara,  2017).  Analisis sektor kunci memberi pendekatan lebih baik karena sudah dilakukan normalisasi. Analisis sektor kunci dibangun  berdasarkan  koefisien  penyebaran  (Cd) melalui mekanisme  pasar input dan  kepekaan  penyebaran  (Sd)  melalui  mekanisme  pasar output .  Analisis  sektor kunci membagi sektor dalam empat kuadran. Kuadran I apabila nilai Cd dan Sd > 1 (Sektor Kunci); kuadran II apabila nilai Cd > 1 dan Sd < 1 (sektor potensial); kuadran III apabila nilai Cd < 1 dan Sd > 1 (sektor kurang berkembang); dan kuadran IV apabila Cd dan Sd < 1  (sektor  jenuh).  Industri  yang  masuk  dalam  kuadran  1  (sektor  kunci)  di  provinsi  NTB adalah  I-28  (ketenagalistrikan),  I-31  (konstruksi),  I-35  (angkutan  darat),  dan  I-48  (jasa perusahaan). Industri yang berkaitan langsung dengan pariwisata masuk dalam kuadran II (potensial) adalah I-36 (angkutan laut), I-37 (angkutan sungai danau dan penyeberangan), I-38 (angkutan udara), I-39 (pergudangan dan jasa penunjang angkutan, pos dan kurir), I- 40  (penyediaan  akomodasi),  I-41  (penyediaan  makan  minum),  dan    I-52  (jasa  lainnya). Pengembangan industri/sektor terkait pariwisata perlu ditingkatkan karena termasuk dalam sektor kunci dan sektor potensial yang dapat mendorong percepatan pertumbuhan ekonomi provinsi NTB.
Gambar 7. Kuadran Analisis terhadap Sektor Kunci Perekonomian Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016 (diolah)

## Analisis Pengganda Output
Perubahan ekonomi suatu wilayah dapat disebabkan perubahan permintaan akhir di  daerah  tersebut  yang  tercermin  dari  perubahan output (Indryani  &  Mun’im,  2022). Perubahan ekonomi di provinsi NTB yang disebabkan oleh perubahan permintaan akhir di provinsi  tersebut  disajikan  dalam  Gambar  8.  Perubahan  permintaan  akhir  yang  paling berpotensi meningkatkan output provinsi NTB adalah permintaan akhir pada industri I-28 (ketenagalistrikan), I-29 (pengadaan gas dan produksi es), dan I-13 (industri makanan dan minuman)  dari  sisi  nilai  tambah  sebagai  pembentuk  Produk  Domestik  Regional  Bruto. Permintaan akhir pada industri I-47 (real estate), I-29 (pengadaan gas dan produksi es), dan I-06 (kehutanan dan penebangan kayu) paling berpotensi.
Gambar 8. Besaran Koefisien Pengganda Output dan Nilai Tambah Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016 (diolah)
Di  samping  dampak  khusus  terhadap  perekonomian  provinsi  NTB,  penggunaan IRIO  memungkinkan  melihat  dampak output nasional  yang  disebabkan  oleh  perubahan permintaan akhir di provinsi NTB. Gambar 9 menunjukkan dampak pada output dan nilai
K ep ek a a n Pen y eb a ra n Koefisien Penyebaran I-35 I-28 I-31 Kuadran I Kuadran III
0,000 0,500 1,000 1,500 2,000 2,500 I-0 1 I-0 3 I-0 5 I-0 7 I-0 9 I-1 1 I-1 3 I-1 5 I-1 7 I-1 9 I-2 1 I-2 3 I-2 5 I-2 7 I-2 9 I-3 1 I-3 3 I-3 5 I-3 7 I-3 9 I-4 1 I-4 3 I-4 5 I-4 7 I-4 9 I-5 1
Output Prov NTB Nilai Tambah Prov NTB
I-48
tambah  secara  nasional  yang  disebabkan  perubahan  permintaan  akhir  di  provinsi  NTB. Secara nilai, jika dibandingkan dampak pada provinsi NTB dengan dampak pada nasional ternyata tidak berbeda signifikan, karena kapasitas ekonomi provinsi NTB masih rendah di level  nasional.  Dampak output dan  nilai  tambah  masih  didominasi  di  provinsi  NTB, dampak  terhadap  provinsi  lain  relatif  kecil.  Pada  dampak output ,  industri  I-28
(ketenagalistrikan)  akibat  perubahan  permintaan  akhir  di  provinsi  NTB  mencapai  2,174 untuk  provinsi  NTB  dan  2,216  untuk  nasional.  Artinya,  provinsi  lain  hanya  menikmati perubahan output sebesar 2,216 dikurangi 2,174 yaitu 0,042.
Gambar 9. Besaran Koefisien Pengganda Output dan Nilai Tambah Nasional dari Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016 (diolah)

## Analisis Keterkaitan Antarwilayah
Tabel  IRIO  memberi  gambaran  tambahan  terkait  ketergantungan  antarwilayah (Indryani  &  Mun’im,  2022).  Ketergantungan  dapat  dicerminkan  secara  langsung  pada transaksi perdagangan (ekspor impor) baik antarwilayah maupun luar negeri. Di samping itu,  dapat  dicerminkan  juga  pada  dampak output ke  provinsi  lain  sebagai  akibat  dari perubahan permintaan akhir pada suatu provinsi.
Destinasi  ekspor  terbesar  provinsi  NTB  adalah  negara  luar  dengan  nilai  sekitar 45,04  persen.  Hal  ini  tidak  terlepas  dari  keberadaan  PT  AMNT  di  provinsi  NTB  yang bergerak dalam bidang pertambangan tembaga dan emas, yang konsentratnya langsung di ekspor ke beberapa negara. Secara regional/kewilayahan, ada empat provinsi tujuan utama ekspor provinsi NTB, yaitu Jawa Timur (12,18 persen), DKI Jakarta (8,41 persen), Bali (6,98  persen),  dan  Nusa  Tenggara  Timur  (2,37  persen).  Sebanyak  25,01  persen  ekspor provinsi NTB ditujukan ke provinsi lainnya. Produk industri yang paling banyak di ekspor antarwilayah  adalah  hasil  I-01  (pertanian  tanaman  hortikultura  semusim,  hortikultura tahunan, dan lainnya), I-07 (perikanan), dan I-13 (industri makanan dan minuman).
0 0,5 1 1,5 2 2,5 I-0 1 I-0 3 I-0 5 I-0 7 I-0 9 I-1 1 I-1 3 I-1 5 I-1 7 I-1 9 I-2 1 I-2 3 I-2 5 I-2 7 I-2 9 I-3 1 I-3 3 I-3 5 I-3 7 I-3 9 I-4 1 I-4 3 I-4 5 I-4 7 I-4 9 I-5 1 Ouput Nasional Nilai Tambah Nasional
Gambar 10. Destinasi Ekspor Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Dampak perubahan permintaan akhir di provinsi NTB juga berdampak pada output provinsi lain. Gambar 11 memperlihatkan besaran dampak perubahan output provinsi lain akibat perubahan permintaan akhir di  provinsi NTB. Perubahan permintaan akhir paling dirasakan dampaknya oleh provinsi Bali, NTT, dan Jawa Barat. Provinsi lain relatif tidak terdampak  akibat  perubahan  permintaan  akhir  di  provinsi  NTB.  Permintaan  akhir  di provinsi NTB sebesar seribu rupiah akan membentuk output di provinsi Bali sebesar 271 rupiah, di provinsi NTT sebesar 225 rupiah, dan di provinsi Jawa Barat sebesar 133 rupiah.
Gambar 11. Dampak Permintaan Akhir Provinsi NTB terhadap Output Provinsi Lain Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Destinasi  impor  provinsi  NTB  menggambarkan  ketergantungan  provinsi  NTB terhadap  luar  negeri  dan  provinsi  lain  yang  dijelaskan  pada  Gambar  12.  Impor  terbesar provinsi NTB berasal dari provinsi DKI Jakarta dengan share sebesar 27,03 persen, Jawa Timur sebesar 25,18 persen, Jawa Tengah sebesar 16,29 persen, luar negeri 10,49 persen, dan Kalimantan Timur sebesar 5,90 persen. Impor dari provinsi lain sebesar 15,11 persen. Komoditas yang paling banyak diimpor provinsi NTB dari provinsi lain untuk kebutuhan
Luar Negeri 45,04% Jawa Timur 12,18% DKI Jakarta 8,41% Bali 6,98% NTT 2,37% Lainnya 25,01% DESTINASI EKSPOR
produksi  adalah  produksi  di  industri  I-31  (konstruksi),  I-10  (pertambangan  bijih  logam) dan I-35 (angkutan darat). Impor dari luar negeri paling tinggi dalam mendukung produksi adalah  industri  I-31  (konstruksi),  I-10  (pertambangan  bijih  logam)  dan  I-38  (angkutan udara).
Gambar 12. Destinasi Impor Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Gambar  13  menunjukkan  dampak  permintaan  akhir  di  provinsi  lain  terhadap perubahan output provinsi NTB. Terdapat empat provinsi yang memberi multiplier pada perekonomian  NTB  lebih  dari  satu,  yakni  DKI  Jakarta,  Jawa  Timur,  Jawa  Tengah,  dan Kalimantan  Timur.  DKI  Jakarta  memiliki  koefisien  pengganda output sebesar  4,219, artinya  setiap  perubahan  permintaan  akhir  seribu  rupiah  di  provinsi  DKI  akan  memberi dampak  peningkatan output provinsi  NTB  sebesar  4.219  rupiah.  Provinsi  Jawa  Timur memiliki pengganda 3,540; Jawa Tengah 2,447; dan Kalimantan Timur 2,090. Besarnya pengganda output provinsi  lain  terhadap  provinsi  NTB  tidak  lepas  dari  ketergantungan impor provinsi NTB terhadap provinsi lain tersebut. Hal ini sejalan dengan temuan kondisi pengganda output Kalimantan  Utara  yang  bergantung  pada  besaran  impor  sebagaimana dilaporkan Indryani dan Mun’im (2022).
Gambar 13. Dampak permintaan akhir Provinsi Lain terhadap Output Provinsi NTB
Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
31. DKI Jakarta 27,03% 35. Jawa Timur 25,18% 33. Jawa Tengah 16,29% Luar Negeri 10,49% 64. Kalimantan Timur 5,90% Lainnya 15,11% DESTINASI IMPOR
Analisis Dampak Event MotoGP terhadap Perekonomian Provinsi NTB
Pelaksanaan suatu event memberi dampak terhadap perekonomian suatu wilayah. Event MotoGP  yang  dilaksanakan  di  Mandalika  memberi  dampak  langsung  dengan kehadiran  penonton  dari  seluruh  Indonesia.  Kehadiran  penonton  ke  Lombok  akan menghadirkan  pengeluaran  biaya,  mulai  dari  membeli  tiket  nonton  MotoGP,  tiket pesawat/angkutan  lainnya,  penginapan,  makan  minum,  wisata  lainnya  sampai  dengan pembelian souvenir .  Pengeluaran  biaya  secara  langsung  memberi  dampak  pada industri/sektor yang menyediakan keperluan penonton.
Industri/sektor  tidak  berdiri  sendiri  namun  memiliki  ketergantungan  dengan industri  lain.  Penyediaan  makan  minum  membutuhkan  bahan  baku  yang  disiapkan  oleh industri, peternakan, perdagangan, dan lain-lain. Ketergantungan ini membentuk dampak multiplier /pengganda  terhadap  industri/sektor  yang  saling  berhubungan  sehingga pengeluaran biaya penonton memberikan dampak pengganda terhadap produksi/ output di provinsi NTB. Produksi/ output yang dihasilkan memberi nilai tambah untuk provinsi NTB yang  secara  agregat  disebut  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  dan  menjadi penyumbang pertumbuhan ekonomi di provinsi NTB.
Total pengeluaran biaya seluruh penonton memberi dampak pada terbentuk output dan nilai di provinsi NTB secara total sebesar Rp606,92 miliar dan nilai tambah sebesar Rp315,94  miliar.  Gambar  14  menunjukkan  15  industri  yang  memiliki output dan  nilai tambah tertinggi yang disebabkan pengeluaran biaya penonton. Industri I-41 (penyediaan makan  minum)  yang  terdampak  langsung  memiliki output sebesar  Rp114,11  miliar  dan nilai tambah sebesar Rp47,96 miliar. Industri I-52 (jasa lainnya) memiliki output sebesar Rp87,22  miliar  dan  nilai  tambah  sebesar  Rp49,48  miliar.  Industri  I-40  (penyediaan akomodasi)  memiliki output sebesar  Rp75,95  miliar  dan  nilai  tambah  sebesar  Rp45,12 miliar.
Gambar 14. Dampak Pengeluaran Penonton MotoGP terhadap Output dan Nilai Tambah Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Dampak  nilai  tambah  yang  terbentuk  dari  pengeluaran  biaya  penonton  dapat diturunkan  menjadi  upah  yang  diterima  tenaga  kerja.  Secara  total,  upah  yang  diterima tenaga  kerja  di  provinsi  NTB  yang  disebabkan  pengeluaran  biaya  penonton  sebesar Rp137.67  miliar.  Dilihat  dari  15  industri/sektor  yang  menerima share upah  terbesar terdapat  pekerja  industri  I-41  (penyediaan  makan  minum)  dengan  total  upah  sebesar
- 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000 120.000 I-41 I-52 I-40 I-35 I-37 I-38 I-28 I-33 I-15 I-02 I-27 I-01 I-04 I-07 I-13
Dampak Output
Dampak Nilai Tambah
Rp26,34 miliar. Kemudian, pekerja industri I-52 (jasa lainnya) dengan total upah sebesar Rp17,61 miliar. Pekerja industri I-40 (penyediaan akomodasi) menerima total upah sebesar Rp14,68 miliar.
Gambar 15. Dampak Peningkatan Output terhadap Upah Tenaga Kerja Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Pajak sebagai sumber utama pendapatan pemerintah juga menerima dampak dari pengeluaran biaya penonton. Potensi pajak yang terbentuk di provinsi NTB sebagai imbas dari  pengeluaran  biaya  penonton  mencapai  Rp14,25  miliar.  Jika  dirinci  berdasarkan industri/sektor,  Industri  I-40  (penyediaan  akomodasi)  berpotensi  memberi  pendapatan pajak  sebesar  Rp5,12  miliar.  Industri  I-52  (jasa  lainnya)  berpotensi  memberikan pendapatan  pajak  sebesar  Rp4,46  miliar.  Industri  I-41  (penyediaan  makan  minum) berpotensi memberikan pendapatan pajak sebesar Rp3,94 miliar.
Gambar 16. Dampak Peningkatan Output terhadap Potensi Pajak Netto Provinsi NTB Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016
Analisis Dampak Event MotoGP terhadap Provinsi Lain
Penggunaan  Tabel  IRIO  dalam menghitung  dampak pengganda output memiliki kelebihan,  yaitu  dapat  melihat  dampak spillover /limpahan  dari  suatu  provinsi  yang  di- shock pengeluaran  akhir  terhadap  provinsi  lainnya.  Nazara  (2005)  menyebutkan  fakta bahwa  setiap  daerah  tidak  dapat  berdiri  sendiri  dan  memiliki  ketergantungan  terhadap wilayah  lain.  Setiap  wilayah  memiliki  keunggulan  komparatif  dan  kompetitif  yang
- 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 I-41 I-52 I-40 I-33 I-37 I-38 I-35 I-02 I-15 I-01 I-07 I-48 I-27 I-04 I-17 - 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 I-40 I-52 I-41 I-47 I-33 I-31 I-35 I-18 I-38 I-15 I-42 I-27 I-48 I-32 I-13
mendorong  terjadi  transaksi  perdagangan  antarwilayah.  Surplus  suatu  produk  di  satu daerah dijual ke daerah yang masih defisit.
Dalam  memenuhi  bahan  baku  dan  barang  penolong  serta  barang  konsumsi provinsi NTB masih tergantung pada provinsi lain. Hal ini menyebabkan adanya limpahan dampak bagi provinsi asal barang impor provinsi NTB. Ketika pengeluaran biaya penonton memberi  dampak  langsung  dan  tidak  langsung  terhadap  suatu  industri  di  provinsi  NTB namun  pasar input industri  tersebut  tidak  tersedia  di  provinsi  NTB,  akan  dipenuhi  dari provinsi lain. Mekanisme limpahan ini dapat digambarkan dengan analisis Tabel IRIO.
Gambar  17  menampilkan peta  sebaran  dampak  ke  provinsi  lain  yang  dihasilkan dari  pengeluaran  biaya  penonton  MotoGP.  Secara  total  nasional,  pengeluaran  biaya penonton  membentuk output Indonesia  sebesar  Rp747,44  miliar,  dengan  81,2  % output terbentuk  di  provinsi  NTB  sebagai  tempat  pelaksanaan event MotoGP. Output sisanya, sebesar 18,8 %, menyebar ke provinsi lain. Secara spasial, provinsi DKI Jakarta menerima dampak output sebesar  Rp34,78  miliar.  Selanjutnya,  provinsi  Jawa  Tengah  menerima dampak output sebesar Rp31,91 miliar dan provinsi Jawa Timur menerima dampak output sebesar Rp31,34 miliar, selebihnya menyebar ke provinsi-provinsi lainnya di Indonesia.
52. Nusa Tenggara Barat 606.919,40 14. Riau 1.169,18 63. Kalimantan Selatan 270,52 31. DKI Jakarta 34.780,80 34. DI Yogyakarta 732,05 11. Aceh 245,00 33. Jawa Tengah 31.909,31 62. Kalimantan Tengah 729,50 94. Papua 214,03 35. Jawa Timur 31.335,68 15. Jambi 544,17 81. Maluku 200,01 64. Kalimantan Timur 13.206,01 18. Lampung 527,31 74. Sulawesi Tenggara 171,98 51. Bali 5.233,09 82. Maluku Utara 497,51 91. Papua Barat 106,78 32. Jawa Barat 3.941,77 65. Kalimantan Utara 394,90 17. Bengkulu 75,16 16. Sumatera Selatan 3.030,01 13. Sumatera Barat 368,29 19. Kep. Bangka Belitung 74,53 12. Sumatera Utara 3.000,61 21. Kep. Riau 356,01 76. Sulawesi Barat 38,11 36. Banten 2.595,76 61. Kalimantan Barat 333,68 75. Gorontalo 35,39 73. Sulawesi Selatan 2.466,37 71. Sulawesi Utara 309,23 53. Nusa Tenggara Timur 1.321,82 72. Sulawesi Tengah 302,50
Gambar 16. Dampak Pengeluaran Penonton MotoGP terhadap Output per Provinsi Sumber: Tabel IRIO Indonesia, 2016

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang dilakukan dalam penelitian ini, dapat disimpulkan  beberapa  temuan  menarik,  yakni  1)  Peranan  industri  pariwisata  di  provinsi NTB  masih  kecil  namun  tergolong  dalam  industri  kunci  dan  potensial;  2)  Dampak pelaksanaan event MotoGP tahun 2022 untuk provinsi NTB adalah dihasilkannya output sebesar Rp606,92 miliar; nilai tambah sebesar Rp315,94 miliar; upah tenaga kerja sebesar Rp137,67  miliar;  dan  potensi  pajak  sebesar  Rp14,25  miliar;  3)  Dampak spillover pelaksanaan event MotoGP  paling  tinggi  diperoleh  oleh  provinsi  NTB  itu  sendiri, selanjutnya  berturut-turut  oleh  provinsi  DKI  Jakarta,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur. Provinsi-provinsi lain mendapat dampak spillover dengan nilai yang relatif lebih kecil.
Berdasarkan dampak perekonomian itu, event internasional perlu dilakukan secara rutin dan melibatkan masyarakat dan pelaku usaha setempat. Untuk penelitian ke depan, penambahan beberapa sumber shock pada belanja pemerintah dan investasi menarik untuk diteliti.

## DAFTAR PUSTAKA
Andriani, L., Ramelan, M. R., & Fihartini, Y. (2021). Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Perilaku Konsumsi Pariwisata: Studi Empiris Pada Wisatawan Domestik Indonesia. Jurnal Bisnis Dan Manajemen , 17 (3), 116–134. https://doi.org/10.23960/jbm.v17i3.245
Annur,  C.  M.  (2022,  March  11).  Bagaimana  Dampak  MotoGP  Mandalika  bagi  Ekonomi  NTB?.
Katadata . https://katadata.co.id/ariayudhistira/analisisdata/622a23c2ce42f/bagaimana- dampak-motogp-mandalika-bagi-ekonomi-ntb Badan Pusat Statistik. (2021). Tabel Interregional Input-Output Tahun 2016. Badan Pusat Statistik Provinsi NTB. (2022). Berita Resmi Statistik.
https://ntb.bps.go.id/pressrelease.html
Hidayat,  S.  (2021).  Dampak  Pembangunan  Jalan  Tol  Serang-Panimbang  terhadap  Perekonomian Banten dan Nasional (Analisis Interregional Input-Output). Jurnal Bina Bangsa Ekonomika , 14 (2), 393–405. https://doi.org/10.46306/jbbe.v14i2.93
Indryani, E., & Mun’im, A. (2022). Analisis Sektoral dan Spasial Provinsi Kalimantan Utara sebagai Penyangga Ibu Kota Baru: Pendekatan Interregional Input-Output (IRIO). Bappenas Working Papers , 5 (1), 63–78. https://doi.org/10.47266/bwp.v5i1.112 Khairunnisa,  A.  (2020).  Economics  Development  Analysis  Journal  Suistanable  Tourism Development in The Economic Article Info. Economics Development Analysis Journal , 9 (3),
306–317. https://doi.org/10.15294/edaj.v9i3.37519 Kharisma, B. (2019). Dampak Sektor Pariwisata terhadap Pertumbuhan Ekonomi (TLG Hipotesis, Studi  Kasus :  8  Negara  ASEAN). E-Jurnal  dan  Bisnis  Universitas  Udayana , 8 (10),  1193– 1208. https://doi.org/10.24843/EEB.2019.v08.i10.p04
Khoir, F., Ani, H. M., & Hartanto, W. (2018). Kontribusi Sektor Pariwisata  terhadap Pendapatan Asli Daerah Kabupaten Jember Tahun 2011–2017. Jurnal Pendidikan Ekonomi: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, Ilmu Ekonomi Dan Ilmu Sosial , 12 (2), 199-206.
https://doi.org/10.19184/jpe.v12i2.8320
Mahendra,  Y.  I.  (2020).  Dampak  Pembangunan  Kawasan  Ekonomi  Khusus  Mandalika  (KEK) terhadap Pengembangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah di Kuta Lombok Tengah dalam Perspektif Ekonomi Islam Yusril. Jurnal Econetica: Jurnal Ilmu Sosial, Ekonomi, dan Bisnis , 2 (2), 13-21. https://doi.org/10.0602/econetica.v2i2.104 Mardianis, & Syartika, H. (2018). Kontribusi Sektor Pariwisata terhadap Pendapatan Asli Daerah di Kabupaten Kerinci. Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik , 9 (1), 53–65.
https://doi.org/10.22212/jekp.v9i1.972 Maysyaroh,  S.,  &  Maria,  N.  S.  B.  (2022).  Analisis  Sumbangan  Pendapatan  Sektor  Pariwisata
terhadap  Pendapatan  Asli  Daerah  Kabupaten  Magelang. Jurnal  Pariwisata , 9 (1),  79–90. https://doi.org/10.31294/par.v9i1.11280
Mun’im,  A.  (2022).  Penyempurnaan  Pengukuran  Kontribusi  Pariwasata:  Alternatif  Percepatan Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia. Jurnal  Kepariwisataan  Indonesia , 16 (1),  1–14. https://doi.org/10.47608/jki.v16i12022.1-14
Nazara, S. (2005). Analisis Input Output (2nd ed.). Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nussy,  V.  J.  M.,  Sahara,  Azijah,  Z.,  &  Amalia,  S.  (2021).  Covid-19  dan  Kinerja  Ekspor  Sektor Agroindustri Indonesia: Pendekatan Analisis Input-Output. Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Pembangunan , 11 (1), 56–74. https://doi.org/10.29244/jekp.11.1.2022.56-74 Peraturan Pemerintah Nomor 52 Tahun 2014 tentang Kawasan Ekonomi Khusus Mandalika, Pub.
L. No. 52, Lembaran Negara No. 146 (2014). https://jdih.setneg.go.id/viewpdfperaturan/PP%20Nomor%2052%20Tahun%202014.pdf
Prasetyo,  E.,  Ariutama,  I.  G. A.,  &  Saputra,  A.  H.  (2021). The  Impact  of  Asian  Games 2018  on Indonesian  Economy. Economics  Development  Analysis  Journal,  10 (4),  393-402. https://doi.org/10.15294/edaj.v10i4.44666
Prihadi,  D.  A.  (2022,  March  24).  Total  Penonton  di  MotoGP  Mandalika  Capai  102.801  Orang, Sepang  Targetkan  Lebih  Banyak  Lagi. Tribunnews .    https://www.tribunnews.com/motogp- mandalika/2022/03/24/total-penonton-di-motogp-mandalika-capai-102801-orang-sepang- targetkan-lebih-banyak-lagi
Rewah,  D.  N.,  Kumenaung,  A.  G.,  &  Rotinsulu,  D.  C.  (2021).  Analisis  Dampak  Pengembangan Sektor Pariwisata terhadap Perekonomian dan Pengentasan Kemiskinan di Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal  Pembangunan  Ekonomi  dan  Keuangan  Daerah , 22 (1),  100–116. https://doi.org/10.35794/jpekd.34328.22.1.2021
Sahara. (2017). Analisis Input-Output: Perencanaan Sektor Unggulan (A. M. Sari, Ed.; 1st ed.). IPB Press.
Ulfah,  I.  F.,  &  Maulana,  B.  (2021).  Analisis  Dampak  Pembangunan  Sirkuit  Motogp  terhadap UMKM di Sekitar Pantai Kuta Mandalika. Journal of Sharia Economic and Islamic Tourism , 1 (3), 12-19.
Yuniarto,  T  &  Irawan,  K.  I.  (2022,  March  23).  MotoGP  Mandalika  Bangkitkan  Perekonomian. Harian Kompas . https://epaper.kompas.id/pdf/show/20220321