## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina

## PENDEKATAN MODEL GRAVITASI UNTUK MENGESTIMASI PERMINTAAN PARIWISATA DI INDONESIA
Sarwoko 1 , Rini Raharti 2 , Ridwan 3 , Diyana Agustina 4 1,2,3,4 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Janabadra
Korespondensi Penulis: riniraharti@janabadra.ac.id

## Abstract
Tourism is one of the main drivers of Indonesia’s economy. It included the five biggest foreign earning  contributors  of  the  country’s  income  receipt  in  the  past.  From  this  perspective,  this study  tries  to analyse  the determinants influencing international  tourism  demand  in Indonesia using the gravity model. In this study, to estimate tourism demand in the form of tourist arrival or  tourist  expenditure  based  on  key  economic  factors  as  real  Gross  Domestic  Product  (GDP) per capita both from tourist origin country and tourist destination country, relatively living cost country,  real  exchange  rate  and  distant  (mile)  between  tourist  origin  country  and  tourist destination country. For the empirical analysis a panel dataset of the ten biggest mayor tourist origin countries Australia, Malaysia, Singapore, Jepang, India, Korea Selatan, China, Amerika, Inggris and Taiwan is used over the periode 2000-2018. With the panel data estimation shows that  the  majority  of  the  determinants  have  statistically  significant  in  the  two  specifications  of tourism demand.
Keywords : tourism, destination, GDP, gravity model, panel data.

## Abstrak
Pariwisata  adalah  salah  satu  faktor  pendorong  utama  perekonomian  Indonesia.  Hal  tersebut termasuk dalam lima terbesar penyumbang devisa bagi penerimaan pendapatan negara ini. Dari perspektif itu, penelitian ini mencoba menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan pariwisata  secara  internasional  di  Indonesia  dengan  menggunakan  model  gravity.  Dalam  studi ini, untuk mengestimasi permintaan pariwisata dalam bentuk kedatangan wisatawan asing atau pengeluaran  wisatawan  asing  berdasarkan  faktor  ekonomi  utama  dalam  bentuk  Produk Domestik Bruto (PDB) per kapita baik dari negara asal wisatawan maupun negara tujuan wisata, biaya  hidup  relatif,  nilai  tukar  riil,  dan  jarak  (mil)  antara  negara  asal  wisatawan  dan  negara tujuan  wisata.  Untuk  analisis  empiris  menggunakan  data  panel  dari  sepuluh  negara  terbesar yakni negara asal wisatawan Australia, Malaysia, Singapura, Jepang, India, Korea Selatan, Cina, Amerika,  Inggris,  dan  Taiwan  selama  periode  2000-2018.  Dengan  estimasi  data  panel menunjukkan  bahwa  mayoritas  faktor-faktor  penentu  secara  statistik  signifikan  dalam  dua persamaan permintaan pariwisata.
Kata Kunci : pariwisata, destinasi, PDB, model gravity, data panel

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina

## PENDAHULUAN
Pariwisata  adalah  salah  satu  sektor  yang  paling  cepat  berkembang  di  dunia.  Arus pariwisata global dan penerimaan pariwisata menunjukkan peningkatan yang stabil dalam beberapa tahun terakhir. Pariwisata dapat mendorong pertumbuhan ekonomi, menciptakan pekerjaan  dan  kesempatan-  kesempatan  bisnis,  menolong  jutaan  orang  untuk  melepaskan diri  dari  kemiskinan  dan  mampu  memperbaiki  rumah  tangga  mereka.  Pariwisata  juga merupakan salah satu dari sektor-sektor sosial-ekonomi yang sangat pegas terhadap situasi krisis  dan  lebih  lanjut  mampu  memainkan  peran  sebagai  katalisator  lingkungan, perlindungan  budaya  serta  memperkuat  perdamaian  dan  rekonsiliasi  dunia  (UNWTO, 2017)
Pada  tahun  1994, World  Tourism  dan  Travel  Council (WTTC)  mengembangkan sebuah  sistem  yang  disebut Tourism  Satellite  Accounting (TSA),  yang  tujuannya  adalah menentukan  dan  memeriksa  kembali  pengaruh  pariwisata  terhadap  perekonomian  secara umum.  Menurut  hasil  penelitian  WTTC  meliputi  185  negara  dan  25  wilayah, mengungkapkan bahwa pada tahun 2018 kontribusi sektor pariwisata menyumbang sebesar US$  8,8  Trillion  atau  10,40%  GDP  global  dan  menciptakan  kesempatan  kerja  sebanyak 319  juta  tenaga  kerja  atau  10%  dari  total  employment  global  termasuk  menciptakan kesempatan kerja baru sebesar 20% dari total keempatan kerja baru global. Perbandingan pengeluaran  untuk  sektor  ini  jauh  lebih  besar  daripada  pengeluaran  untuk  bisnis,  yaitu 78,5% dengan 21,5%. Ekspor barang dari sektor ini sebesar 6,5 % dari ekspor global dan 27,2  %  dari  total  ekspor  jasa  global  (WTTC,  2019).  Secara  spasial,  Mishra,  Rout  dan Mohapatra  (2017)  menunjukkan  bahwa  hubungan    pariwisata  dan  pertumbuhan  ekonomi menyangkut  satu  cara  interaksi  dari  pariwisata  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  India. Sementara,  Wang,  Zhang  dan  Li  (2012)  menunjukkan  bahwa  hubungan  pariwisata  dan pertumbuhan  ekonomi  menyangkut  dua  cara  interaksi  dari  pariwisata  terhadap pertumbuhan ekonomi dan dari pertumbuhan ekonomi terhadap pariwisata di China.
Ivanov  dan  Webster  (2011)  menunjukkan  bahwa  sumbangan  pariwisata  terhadap pendapatan  nasional  dalam  perekonomian  global  adalah  signifikan.  Sadiku  dan  Sadiku (2017) menemukan bahwa 6 negara di wilayah Balkan Barat tidak ada pertentangan antara pariwisata  dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Fateh  Habibi  (2018)  melakukan  penelitian  di Iran menemukan bahwa dengan penggunakan model GMM, pariwisata berpengaruh positif

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Belloumi  (2010)  menemukan  bahwa  di  negara  Tunisia dengan  menggunakan  data  panel  dan  dengan  model  pertumbuhan  Solow,  terdapat hubungan positif jangka panjang antara pariwisata dengan pertumbuhan ekonomi. Kreshan (2010)  menemukan  kesimpulan  yang  sama  untuk  kasus  Jordan.  Seetanah  (2011) menentukan  bahwa  industri  pariwisata  secara  signifikan  memiliki  kontribusi  terhadap pertumbuhan ekonomi.
Khusus  di  Indonesia,  sejak  tahun  2000  sub  sektor  pariwisata  telah  memberikan sumbangan  yang  tidak  kecil  pada  perekonomian  nasional.  Penerimaan  devisa  maupun jumlah  wisatawan  mancanegara    mengalami  kenaikkan  sejak  tahun  2000  sampai  2018. Menurut  laporan  BPS  untuk  kurun  waktu  14  tahun  pertama  (2000-2014),  rata-rata kenaikan  devisa  adalah  6,66%,  sementara  pertumbuhan  wisatawan  mancanegara  adalah 6,50% per tahun. Devisa tertinggi diperoleh pada tahun 2008, yakni sebesar US$ 7.347,60 juta dengan jumlah wisatawan mancanegara sebanyak 6.234.497 orang. Jika dibandingkan dari tahun sebelumnya, tahun 2007 penerimaan devisa mengalami kenaikan 37% (dari US$ 5.345,98  juta  US),  sementara  untuk  jumlah  wisatawan  asing  tumbuh  hanya  13%  (dari 5.505.759  orang).  Laporan  yang  sama  untuk  kurun  waktu  2015-2018,  kenaikan  tertinggi baik untuk penerimaan devisa maupun jumlah wisatawan mancanegara terjadi pada tahun 2018, yakni diperoleh penerimaan devisa sebesar US$ 19,29 milyar dan jumlah wisatawan mancanegara sebanyak 15.810.305 orang. Jika dibandingkan dari tahun sebelumnya, tahun 2017 penerimaan devisa mengalami kenaikan sebesar US $ 4,05 milyar (26%) dari jumlah devisa  sebesar  US  $  15,24  milyar.  Sementara  untuk  jumlah  wisatawan  mancanegara tumbuh  sebesar  1.770.506  orang  (12,61%),  dari  14.039.799  orang  pada  tahun  2017 menjadi 15.810.305 orang pada tahun 2018.
Dari  sisi  perekonomian,  posisi  sektor  pariwisata  cukup  penting,  karena  akan menambah produk nasional bruto, mengurangi deficit neraca pembayaran dan memperluas lapangan  kerja  bagi  rakyat  Indonesia.  Namun  demikian,  walaupun  sektor  ini  dianggap penting,  perhatian  terhadap  sektor  ini  belum  optimal.  Oleh  karena  alasan  inilah,  penulis tertarik  untuk  meneliti  tentang  permintaan  pariwisata  ke  Indonesia  dengan  Pendekatan Model  Gravitasi  untuk  mengestimasi  Permintaan  Pariwisata  Indonesia  Tahun  2000-2018. Penelitian  ini bertujuan mengestimasi permintaan pariwisata  Indonesia dari sepuluh  besar negara  asal  wisatawan  dengan  menggunakan  variabel-variabel Gross  Domestic  Product

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
per kapita baik negara asal wisatawan maupun Gross Domestic Product per kapita negara tujuan  wisatawan,  Indonesia;  Biaya  hidup  relatif  antara  negara  asal  wisatawan  dengan negara tujuan wisatawan,  Indonesia;  Nilai tukar rupiah riil  dengan mata uang negara asal wisatawan; Jarak dalam mil antara negara asal wisatawan dengan negara tujuan wisatawan, Indonesia.  Hal  baru  yang  ditawarkan  dari  penelitian  ini  adalah  penggunaan  variabel pengeluaran  wisatawan  per  kunjungan  per  tahun  sebagai  variabel  dependen. Sepengetahuan  penulis,  masih  sangat  jarang  penggunaan  variabel  ini  dalam  penelitian- penelitian pariwisata di Indonesia.
Ahli-ahli  ekonomi  telah  lama  mencoba  memahami  perilaku  konsumen  untuk wisatawan  internasional  melalui  model-model  permintaan.  Misalnya,  Beimel  (2009) menganalisis permintaan wisatawan Caribia; Irisi Kacapi, (2012) menganalisis permintaan wisata  Albania;  Eddy  Tukamushaba  (2013)  menganalisis  permintaan  pariwisata  China. Persamaan  gravitasi  untuk  aliran  perdagangan  adalah  salah  satu  model  empiris  paling sukses  dalam  ekonomi  dan  telah  lama  memainkan  peran  sentral  dalam  literatur perdagangan  (Anderson,  2011;  Narayan  and  Nguyen,  2016;  Shahriar  Saleh  et  all.,  2019; Kishore  G  Kulkarni  dan  Kevin  Stay,  2016;  Maria  Santana  Gallego,  dan  Jorge  V.  Pérez Rodrígue,  2019).  Model-model  ini  digunakan  untuk  meneliti  aliran-aliran  (barang-barang dan  jasa-jasa)  bilateral  antarnegara.  Model  ini  didefinisi  sebagai  proporsional  langsung gross  national  product  (GNP)  antarnegara  dan  proposional  terbalik  jarak  antarnegara (Giambona et al., 2018, p. 2). Model-model semacam itu pada umumnya telah digunakan sebagai  formulasi  yang  populer  untuk  menjelaskan  perdagangan  internasional,  dan  untuk memodelkan  aliran  wisatawan  bilateral  digunakan  cara  yang  sama  dengan  pemodelan aliran-aliran  perdagangan.  Model-model  gravitasi  seperti  itu  juga  telah  digunakan  pada permintaan  pariwisata  (Fatih  Kaplan  dan  Ali  Riza  Aktas  (2016);  Morley  et  al.,  2014; Zhang et al., 2017; Porto et al., 2018).
Makalah  ini  disusun  sebagai  berikut:  Pertama,  abstrak  berisi  tentang  aspek-aspek utama  penelitian  antara  lain  alasan  atau  pentingnya  penelitian,  tujuan  penelitian,  hasil penelitian  dalam  garis  besar;  2.  tentang  aspek  landasan  teori  dan  temuan-temuan  empiris sebelumnya;  3.  tentang  metodologi  penelitian  meliputi  variabel-variabel  penelitian,  jenis data  dan  sumber  data  serta  model  estimasi  penelitian;  4  hasil  dan  pembahasan  meliputi

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
analisis  dekriptif  dan  inferensi  dari  masing-masing  variabel  dependent;  dan  terakhir,  5. yaitu tentang kesimpulan dan saran.

## TINJAUAN LITERATUR

## Teori Gravitasi
Newton  pertama  kali  mengundangkan  hukum  gravitasi,  “ Law  of  Universal Gravitation ”,  pada  tahun  1687  yang  menggambarkan  sebagai  hasil  dari  kekuatan  gaya tarik-menarik  antara  dua  buah  objek.  Kekuatan  gaya  tarik  menarik  ini  secara  positif tergantung  kepada  jumlah  massa  yang  dihasilkan  oleh  dua  objek  tersebut  dan  secara negative tergantung kepada jarak antara kedua objek itu. Hubungan secara gravitasional ini dipinjam  oleh  Jan  Tinbergen  untuk  menjelaskan  aliran  perdagangan  internasional  pada tahun 1962. Persamaan Tinbergen menjelaskan “aliran” antaranegara i dan negara j (eskpor masing-masing  dalam  nilai  moneter)  sebagai  variable  dependen  merupakan  fungsi  positif dari ukuran-ukuran relative ekonomi (GDP) masing-masing negara i dan j, dibagi dengan jarak  antara  negara  i  dan  negara  j  (bisanya  digunakan  ukuran  km  antara  ibukota  masing- masing  negara)  dan  kemudian  dikalikan  dengan  sebuah  konstanta  (yang  diukur  dengan kesulitan  atau  kemudahan  transaksi  antara  dua  negara  tersebut).  Hubungan  ini  dipakai tidak  hanya  pada  ekonomi  perdagangan,  akan  tetapi  juga  dipakai  untuk  mendiskripsikan macam-macam  aliran  yang  berbeda,  seperti  perjalanan,  migrasi,  wisata,  dan  pengapalan barang-barang  yang  jumlahnya  sedikit  (Keum,  2008).  Model-model  gravitasi  seperti  itu juga telah digunakan pada permintaan pariwisata (Khadaroo and Seetanah, 2008; Morley et al., 2014; Kaplan and Aktas, 2016; Zhang et al., 2017; Porto et al., 2018).
Untuk  mengukur  permintaan  wisatawan  Internasional  digunakan  berbagai indikator: Pertama, arus jumlah kedatangan wisatawan mancanagera dari suatu negara i ke sebuah  negara j (lihat  Giovani  Andres  Camacho  Murillo,  2018;  Charles  Manera  dan Elisabeth Valley, 2018; Biljana Petrevska, 2014). Sementara itu, Leitao (2010) mengukur permintaan pariwisata menggunakan jumlah wisatawan mancanegara yang tinggal di hotel di sebuah negara  yang sedang dikunjungi. Kedua, untuk mengukur permintaan pariwisata Internasional  digunakan  ukuran jumlah hari wisatawan mancanegara bermalam  di  sebuah negara  (lihat  Jennifer  Luty,  2018;  Zdravko  Šergo,  2014).  Ketiga,  untuk  memproxy permintaan  pariwisata  Internasional  digunakan  jumlah  total  pengularan  konsumsi  oleh

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
wisatawan  mancanegara  selama  tinggal  di  sebuah  negara(lihat  Statistic  and  Tourism Satellite  Account  Programme,  2018;  Ying  Wang  dan  Michel  Davidson,  2010;  OECD, 2020). Sementara itu,  Prounca dan Soukiazis (2005) mengestimasi permintaan wisatawan Portugal  sebagai  bagian  belanja  atau  pengeluaran  masing-masing  negara  asal  wisatawan terhadap total pengeluaran wisatawan di negara tujuan (Portugal).
Seharusnya,  seorang  peneliti  dalam  mengukur  permintaan  pariwisata  internasional menggunakan tiga pendekatan yang telah disebutkan di atas. Bagaimanapun, kenyataannya hal  ini  nampaknya  tidak  mungkin  dilakukan  karena  kompleksitas  menyangkut  kontruksi data  pada  sebuah  variabel  semacam  itu.  Bahkan,  lebih  dari  itu  data  tentang  pengeluaran wisatawan  jarang  tersedia.  Song  dan  Li  (2010)  menggunakan  model  ekonometrika  dan peramalan  untuk  membandingkan  antara  arus  kunjungan  wisatawan  dan  pengeluaran wisatawan dari tiga negara, yaitu Australia, Inggris dan Amerika berwisata ke Hongkong. Penggunaan  antara  kedua  ukuran  variabel  tersebut  tergantung  dari  apakah  tujuan pengambil keputusan untuk memaksimumkan arus kunjungan wisatawan atau pengeluaran wisatawan.

## Penelitian-Penelitian Empiris
Penelitian-penelitian  empiris  yang  lebih  awal  tentang  permintaan  pariwisata internasional  menekankan  kepada  pentingnya  kekuatan  daya  beli  pengunjung  untuk permintaan  jasa  pariwisata  internasional  (lihat  Salman  Khalik  dan  Ghazi  Shukur,  2015; Alexander  Culiuc,  2014).  Sementara,  hasil-hasil  penelitian  yang  lebih  akhir  menemukan pendapatan  sebagai  faktor  kuat  yang  menjelaskan  fungsi  permintaan  pariwsata internasional  (Lukas  Malec  dan  Josef  Abrham,  2016;  Ding  Du  dan  Alan  Lew,  2016; Leitao,  2010).  Semakin  tinggi  pendapatan,  semakin  tinggi  permintaan  jasa  pariwisata internasional. Menurut Grace Peng, Stepen F. Witt dan Haiyan  Song (2014); Garin-Munoz (2007), Proenca dan Soukiazis (2005), pariwisata merupakan barang yang mewah ( luxury ) karena  pengeluaran  konsumsi  untuk  pariwisata  secara  proporsional  naik  lebih  besar daripada kenaikkan pendapatan riil atau dengan kata lain  memiliki elastisitas pendapatan lebih dari satu. Namun, sebaliknya, menurut Helena Nemec Rudez (2018); Phakdisot and Kim  (2007)  dan  Habibi  et  al,  (2009)  menemukan  elastisitas  pendapatan  bagi  wisatawan yang  bepergian  ke  Laos  dan  Malaysia  bersifat  inelastis  dan  oleh  karenanya  tidak

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
menggambarkan kebutuhan yang mewah bagi para wisatawan. Hal ini menyarankan bahwa elastisitas  pendapatan  pada  permintaan  pariwisata  internasional  merupakan  khas  negara tujuan pariwisata dan tidak dapat dibuat generalisasi kesimpulan.
Selain  pendapatan,  harga-harga  merupakan  faktor  lain  yang  dominan mempengaruhi  permintaan  pariwisata  internasional  (lihat  Inci  Oya  Coskun  dan  Mustafa Kirca,  2017;  Salman  Khalik  dan  Ghazi  Shukur,  2015).  Indeks  Harga  Konsumen  atau Consumer  Price  Index (CPI)  secara  luas  digunakan  sebagai  indikator  biaya  hidup wisatawan  liburan  di  tempat  tujuan  (Raja  Vinesh  Sannassee,  Sawkut  Rojid  dan  Boopen Seetanah,  2015).  Kebanyakan  studi  empiris  menggunakan  rasio  CPI  negara  tujuan  dan negara asal wisatawan yang disesuaikan dengan nilai tukar mata uang ke dua negara untuk mengukur  harga  relatif  antar  negara-negara  patner  wisata  (lihat  Boopen  Seetanah,  2015, Garin-Munoz,  dan  Martin,  2007;  ).  Lebih  dari  itu,    Rayindra  Citra  Utami  dan  Djoni Hartono, Agni  Alam  Awirya, (2019) dan  Gormus  and Gocer, (2010), menggunakan rasio CPI  negara  tujuan  dengan  alternatif  negara-negara  pesaing  tujuan  wisata  untuk memperoleh efek-efek subtitusi harga.
Sementara  itu    jarak  kilometer  antar  negara  biasanya  digunakan  sebagai  ganti ( proxy )  biaya  transportasi  (Ali  Ahmed,  2013 ; Gormus  and  Gocer,  2010).  Saray  dan Karagoz (2010) juga berupaya mengidentifikasi faktor-faktor penentu arus wisatawan arus asing  masuk  ke  Turki  berdasarkan  model  gravitasi  panel  untuk  periode  1992-2007. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  ukuran  ekonomi,  populasi  dan  jarak  tampaknya  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  arus  masuk  wisatawan  ke  Turki.  Dalam  studi  di Malaysia  Hanafiah et  al . (2010)  memperkirakan  persamaan  permintaan  arus  wisatawan yang  masuk  ke  Malaysia  menggunakan  data  untuk  periode  1997-2008. Studi  itu menemukan bahwa perdagangan bilateral, populasi, pendapatan, harga pariwisata dan jarak geografis  antara  Malaysia  dan  negara-negara  Asia  adalah  faktor-faktor  penentu  utama pariwisata  di  Malaysia.  Deluna  dan  Jeon  (2014)  menyelidiki  faktor-faktor  penentu permintaan  pariwisata  internasional  untuk  Filipina,  dengan  menggunakan  model  gravitasi yang ditransformasi dalam bentuk log ganda (double log) yang diperluas. Estimasi empiris menemukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  permintaan  pariwisata  Filipina. Faktor- faktor  ini  adalah  pendapatan,  ukuran  pasar,  jarak,  harga  relatif,  biaya  hidup  dan  harga barang  dan  jasa  di  Filipina  dan  pariwisata  terkait  tujuan  lainnya  seperti  Malaysia,

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Indonesia  dan  Thailand.  Culiuc  (2014)  memperkirakan  pengaruh  faktor-faktor  penentu makroekonomi  terhadap  penawaran  dan  permintaan  dari  sisi  pariwisata.  Penelitian  ini menerapkan  model  gravitasi  dengan  menggunakan  serangkaian  data  besar  terdiri  dari seluruh aliran-aliran pariwisata bilateral yang membentang lebih dari satu dekade.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model gravitasi  itu menjelaskan aliran-aliran pariwisata lebih baik daripada aliran-aliran barang-barang perdagangan dengan spesifikasi yang  serupa.  Elastisitas  pariwisata  terhadap  PDB  negara  asal  (pengimpor)  lebih  rendah daripada  barang-barang  perdagangan. Aliran-aliran  pariwisata  merespons  dengan  kuat terhadap  perubahan-perubahan  nilai  tukar  riil  negara  tujuan,  keduanya  baik  untuk  arus kedatangan wisatawan maupun lamanya tinggal wisatawan. Di tingkat ekonomi Yordania, El-nader et  al .  (2010)  memperkirakan  faktor-faktor  penentu  aliran  ekspor  pariwisata Yordania  menggunakan  data  sebanyak  14  negara  selama  periode  1976-2004. Studi  ini menyimpulkan  bahwa  ada  dampak  positif  dari  ukuran  negara  pengimpor  yang  diukur dengan PDB dan populasi pada ekspor pariwisata Yordania, dan ada dampak negatif dari jarak,  nilai  tukar,  dan  politik  dan  ketidakstabilan  ekonomi  pada  ekspor  pariwisata Yordania.
Carey Goh (2012) dan Jonathan Aylen dkk., (2014) menyelidiki efek faktor-faktor cuaca  dan  iklim  terhadap  permintaaan  wisatawan  mancanegara  dan  menemukan  bahwa faktor-faktor  cuaca  dan  iklim  berpengaruh  signifikan  terhadap  permintaan  pariwisata internasional.  Sementara,  Saloomeh  Tabari  dkk.,  (2013)  menekankan  pentingnya  faktor ketidakstabilan  politik  dan  kekerasan  terhadap  permintaan  pariwisata  internasional. Infrastruktur  negara  tujuan  wisatawan  dan  faktor-faktor  lain  yang  berhubungan  dengan komunikasi  dan  transportasi,  yang  membuat  kehidupan  sehari-hari  dari  para  wisatawan lebih  nyaman,  boleh  jadi  merupakan  faktor  penjelas  lain  terhadap  permintaan  pariwisata internasional  (lihat  Khadaroo  dan  Seetanah,  2008;  Pulina  dan  Biagi,  2010).  Dan  yang terakhir,  faktor-faktor  lain  yang  secara  negatif  mempengaruhi  permintaan  pariwisata internasional  adalah perang, bencana-bencana alam,  penyakit-penyakit menular dan krisis keuangan  global  secara  subtansial  akan  berpengaruh  terhadap  permintaan  pariwisata internasional.

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina

## METODE PENELITIAN

## Variabel-Variabel Penelitian
Secara  total,  penulis  menggunakan  tuju  variable  yang  terdiri  dari  dua  variabel dependen,  dan  lima  variabel  independen.  Dua  variabel  dependen  sebagai  indikator permintaan pariwisata adalah Arus kunjungan wisatawan mancanegara dari  sepuluh besar negara  asal  wisatawan  ke  Indonesia  dan  rata-rata  pengeluaran  konsumsi  wisatawan mancanagera  per  orang  per  kunjungan  dari  sepuluh  besar  negara  asal  wisatawan  di Indonesia.  Lima  variabel  independen  adalah  GDP  riil  per  kapita  negara  asal  wisatawan, GDP  riil  per  kapita  negara  tujuan  wisatawan  diukur  dengan  harga  konstan  tahun  2010; Biaya  hidup  (harga)  relatif  antara  negara  asal  wisatawan  dengan  negara  Indonesia,  nilai tukar  mata  uang  negara  asal  wisatawan  dengan  rupiah;  jarak  fisik  dalam mile antara Indonesia dan negara-negara asal wisatawan.

## Data dan Sumber Data
Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  sekunder, data  pool yaitu  kombinasi  data runtut waktu dan seksi silang ( cross section ) meliputi sepuluh besar negara asal wisatawan mancanegara  yang  relatif  tetap  antara  tahun  2000-2018,  yaitu  Australia,  Malasia, Singapore,  Jepang,  Korea  Selatan,  India,  USA,  Inggris,  China  dan  Taiwan.  Dua  macam data untuk variabel arus kunjungan wisatawan mancanagera dari sepuluh besar negara asal wisatawan dan rata-rata pengeluaran konsumsi per orang per kunjungan dari sepuluh besar negara  asal  wisatawan  diambil  dari  laporan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2018  dan 2019.    Produk  Domestik  Bruto  ( Gross  Domestic  Product )  riil  per  kapita  negara  asal wisatawan dan negara tujuan wisman;  rasio biaya hidup yang dihitung dengan rasio indeks harga konsumen antara negara asal wisatawan dengan indeks harga konsumen dari negara tujuan  wisatawan  (Indonesia);  nilai  tukar  riil  rupiah  terhadap  mata  uang  negara  asal wisatawan  mancanegara  dan  jarak  fisik  antara  negara  asal  wisatawan  dengan  Indonesia diperoleh dari laporan Worldbank tahun 2019. Khusus untuk data negara Taiwan diambil dari  International  Monetary  Fund  (IMF), International  Financial  Statistics  (IFS) tahun 2019  dan  Laporan  Badan  Pusat  Statistik  Taiwan  (Taiwan  Bearau Statistics  Center)  tahun 2019.  Jarak  fisik  geografis  Indonesia  dengan  negara-negara  asal  wisatawan  mancanegara diukur  dari  ibukota  negara  Indonesia  dengan  ibukota-ibukota  negara  asal  wisatawan

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
manacanegara dengan great cyrcle distances yang dapat diakses dari http//www.cepii.fr/anglaisgnraph/bdd/distances.htm.

## Model Gravitasi
Prinsip  dasar  dari  model  gravititasi  dalam  perdagangan  internasional  meminjam  teori gravitasi dalam fisika yang dikenal dengan hukum gravitasi Newton. Newton mengajukan “Hukum Gravitasi Universal” dengan formula sebagai berikut:
m i m j F ij = G ――― D ij
Dimana:
F ij = kekuatan gaya Tarik menarik, the attractive force
m i m j = besarnya massa dari dua objek, m i dan m j d ij = jarak antara dua objek dari i ke j atau sebaliknya
G    =   adalah konstanta gravitasi yang besarnya tergantung unit-unit pengukuran
Sebuah arus digambarkan sebagai hasil dari kekuatan gaya tarik-menarik antara dua buah  objek.  Kekuatan  gaya  tarik  menarik  ini  secara  positif  tergantung  kepada  jumlah massa yang dihasilkan oleh dua objek tersebut dan secara negatif tergantung kepada jarak antara  kedua  objek  itu.    Dalam  kontek  aliran  perdagangan  internasional,  kedua  objek  itu adalah  ekspor  dan  impor  oleh  negara-negara.  “Massa”  dari  negara-negara  adalah  ukuran ekonomi  mereka  masing-masing  yang  dianggap  dapat  menghasilkan  aliran-aliran  potensi perdagangan internasional. Pada umumnya, yang diaggap sebagai ukuran ekonomi adalah populasi dan atau Gross Domestic Product (baik  total ataupun per kapita), semakin besar ukuran ekonomi negara-negara patner dagang, semakin besar pula arus ekspor-impor dari negara-negara itu.
Namun demikian, jarak menjadi hambatan perdagangan internasional. Perkembangan diskusi selanjutnya tentang jarak sebagai kekuatan negatif dari perdagangan internasional tidak terbatas dalam pengertian geografis, tetapi meliputi hal-hal tentang: (1). Diskriminasi integrasi perdagangan, (2). Jarak geografis, (3). Daya gabung secara historis dan  politis,  (4).  Kesamaan  atau  ketidaksamaan  budaya,  (5)  Struktur  ekonomi  yang tumpang-tindih.  Pertama, integrasi  perdagangan (trade  integration).  Masuknya  negara

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
dalam sebuah blok perdagangan dapat mengurangi hambatan-hambatan perdagangan antar negera-negara  dalam  blok  perdagangan  itu,  misalnya  dengan  adanya  penghapusan  atau penurunan  tarif.  Kedua,  daya  gabung  secara  historis  dan  politis  ( historical  and political affinity )  tidak  dapat  diabaikan  dalam  sebuah  studi  perdagangan  internasional.  Alasan- alasan nyata hubungan secara histories dapat menguntungkan atau merugikan perdagangan internasional.
Demikian  juga  hubungan  pertemanan  secara  politik  dapat  menguntungkan perdagangan  internasional  antar  negara  yang  terlibat  melalui  kebijakan-kebijakan pengaturan  perdagangan  yang  diinginkan  bersama.  Ketiga,  jarak  geografis dan  biaya transport  akan  mempengaruhi  intensitas  perdagangan  antara  negara-negara  yang  ingin melakukan  kerjasama  di  bidang  perdagangan  antar  negara-negara  tersebut.  Dalam penelitian  ini  hanya  digunakan  jarak  geografis  antara  Indonesia  dengan  negara  asal wisatawan,  yaitu  jarak  phiksik  antara  ibukota  negara  yang  bersangkutan.  Keempat, pertalian budaya dan bahasa dapat  memberikan  fasilitas terhadap efisiensi  dan efektivitas transaksi dalam sebuah lingkungan yang tidak pasti. Keterkaitan etnis tertentu sering dapat memainkan peran penting dalam bisnis internasional. Kelima, struktur ekonomi, pola dan intensitas  perdagangan  internasional  ditentukan  oleh  kesamaan-kesamaan  di  tingkat perkembangan  dan  juga  oleh  konvergensi  pola  konsumsi  domestik.  Apabila  komposisi komoditas  yang  diperdagangkan  semakin  sama,  semakin  besar  volume  perdagangan bilateral.
Model gravitasi dianggap lebih unggul karena memiliki dasar teori yang benar dan memiliki kredibilitas yang lebih besar daripada model-model yang lain. Secara konsensus, model  gravitasi  merupakan  metode  estimasi  ekonometrika  yang  tepat  (Saleh  Shahriar,  at al.,  2019).  Menggunakan  pendekatan  induksi  dalam  merumuskan  spesifikasi  persamaan gravitasi  digunakan  variabel-variabel  intensitas  arus  kunjungan  wisatawan  mancanegara atau  pengeluaran  wisatawan  per  orang  per  kunjungan  sebagai  variabel  dependen;  untuk variabel-variabel  independen  adalah Gross  Domestic  Product (GDP)  riil  per  kapita  dari sepuluh besar negara asal wisatawan mancanegara, Gross Domestic Product (GDP) riil per kapita negara tujuan wisatawan mancanegara (Indonesia), untuk variabel-variabel resisten digunakan  biaya  hidup  relatif  antara  negara  asal  wisatawan  dengan  biaya  hidup  di Indonesia,  nilai  tukar  riil  antara  mata  uang  negara-negara  asal  wisatawan  dengan  rupiah

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Indonesia dan jarak fisik geografis antara negara-negara asal wisatawan dengan Indonesia. Dengan demikian, persamaan gravitasi adalah sebagai berikut:
LogAK = β 0 + β 1 log y a + β 2 log y t + β 3 Rihk + β 4 log RER + β 5 log (Dist)
LogPK = β 0 + β 1 log y a + β 2 log y t + β 3 Rihk ++ β 4 log RER+ β 5 log (Dist)
Dimana:
AK =  Arus kunjungan wisatawan mancanegara dari sepuluh besar negara asal wisman ke Indonesia
PK      =  Rata-rata pengeluaran wisatawan mancanagera (konsumen) per kunjungan y a = Produk domestic bruto riil per kapita dari sepuluh besar negara asal wisman y t = Produk domestic bruto riil per kapita dari sepuluh besar negara tujuan wisman, dalam konsteks ini negara Indonesia.
Rihk ia =   Rasio  indeks  harga  konsumen  dari  negara  asal  wisatawan  dengan  indeks  harga konsumen Indonesia
RER ia =  real  exchange  rate  atau  nilai  tukar  riil  rupiah  terhadap  mata  uang  negara  asal wisatawan
Dist    =  jarak (mile) antara Indonesia dengan negara-negara asal wisatawan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  sesi  analisis  dan  pembahasan  ini  akan  terlebih  dahulu  dimulai  dengan analisis  deskriptif  tentang  arus  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Indonesia  dan pengeluaran  konsumsi  per  kunjungan  sebagai  indikator  permintaan  pariwisata.  Baru kemudian  analisis  dan  inferensi  tentang  arus  kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke Indonesia dan pengeluaran konsumsi per kunjungan.

## Analisis Deskriptif Perkembangan Arus Wisatawan Mancanegara
Berikut ini disajikan perkembangan arus wisatawan dari sepuluh negara asal wisatawan ke Indonesia dari tahun 2000-2018.

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina

## Gambar 1.  Arus Kunjungan Wisatawan Mancanegara dari sepuluh besar negara asal wisatawan ke Indonesia Tahun 2000-2018
Pada gambar 1 tersebut terlihat bahwa perkembangan arus wisatawan mancanegara yang paling tinggi adalah China, diikuti oleh Australia dan Malaysia. Apabila melihat rata- rata  arus  kunjungan  selama  sepuluh  tahun  terakhir  Singapura  menduduki  urutan  pertama dengan  wisatawan  sebanyak  1.361.541  orang  rata-rata  per  tahun.  Kemudian  diikuti  oleh Malaysia  dengan  wisatawan  sebanyak  1.001.589  orang  rata-rata  per  tahun  dan  berturut- turut  diikuti  oleh  Australia,  Cina  dan  Jepang  masing-masing  sebanyak   707.105  rata-rata per  tahun,   634.741  orang  rata-rata  per  tahun  dan  534.851  orang  rata-rata  per  tahun. Kedatangan  wisatawan  yang  paling  sering  (stabil)  datang  ke  Indonesia  berasal  dari Singapura,  Jepang  dan  Korea  selatan  dengan  koefisien  variasi  masing-masing  adalah 13,95%,  16,47%  dan  21,37%.  Sementara  itu,  jika  permintaan  pariwisata  menggunakan pengeluaran konsumsi per orang per kunjungan diskripsinya adalah sebagai berikut:

## Gambar 2.  Pengeluaran wisatawan per kunjungan dari sepuluh besar negara asal wisatawan ke Indonesia Tahun 2000-2016

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Dari  Gambar  2  dapat  diketahui  bahwa  apabila  indikator  permintaan  pariwisata Indonesia  menggunakan  ukuran  pengeluaran  konsumsi  per  orang  per  kunjungan,  maka pangsa pasar utama wisatawan mancanagera selama tuju belas tahun terakhir berasal  dari Amerika dengan rata-rata pengeluaran konsumsi per orang per kunjungan selama 10 tahun sebesar  $ 1.469.002,  diikuti  oleh  negara-negara  Australia,  Inggris  dan  Jepang  dengan masing-masing  rata-rata  pengeluaran  konsumsi  per  orang  per  kunjungan  senilai $   1393.378,   $ 1378.742    dan  $  1019.537 . Wisatawan  yang  paling  suka  belanja  adalah wisatawan yang berasal dari Amerika, diikuti oleh wisatawan-wisatawan yang berasal dari Jepang,  Taiwan  dan  Inggris    dengan  koefisien  variasi  masing-masing    adalah  9,5%, 11,82%,  12,97%  dan  13,94%.  Berdasarkan p value,  distribusi  pengeluaran  konsumsi wisatawan  dari  masing-masing  negara  yang  diinvestigasi  adalah  berdistribusi  normal, karena nilai p value berada jauh di atas 5%.
Analisis Inferensi Permintaan Pariwisata: Arus Kunjungan Wisatawan Mancanegara
Untuk mengestimasi permintaan pariwisata ke Indonesia dari sepuluh besar negara asal  wisatawan  mancanegara  digunakan  teknik  regresi  data  panel.  Dalam  data  panel, memilih teknik ekonometrika yang benar merupakan hal yang penting untuk mendapatkan estimasi-etimasi  koefisien  yang  efisien  dan  konsisten.  Sejumlah  uji-uji  diagnostik digunakan  untuk  mengevaluasi  metode  estimasi  yang  terbaik  dan  untuk  mendapatkan hasil-hasil  estimasi  yang  paling  dapat  diterima  dan  sesuai  dengan  aturan.  Apabila  efek- efek spesifik  dari  semua negara adalah konstan  dan sama diantara negara-negara itu dan tidak  ada  efek-efek  spesifik  dari  unsur  waktu,  maka  metode  estimasi  OLS  adalah konsisten.
Bagaimanapun,  data  panel  memperhitungkan  efek-efek  negara  (individual),  efek- efek unsur waktu atau keduanya dan efek-efek ini boleh jadi merupakan efek tetap ( fixed effect )  atau  efek  acak  ( random  effect ).  Dalam  banyak  penelitian,  efek  tetap  ( fixed  effect ) atau  efek  acak  ( random  effect )  lebih  banyak  digunakan  daripada common  effect ,  karena pada model common effect mengabaikan perbedaan-perbedaan yang berasal dari individu maupun perbedaan-perbedaan  yang berasal dari unsur waktu.

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina

## Uji Inferensi untuk Arus Kunjungan Wisatawan

## Pemilihan Model Regresi Panel
Berdasarkan  uji  Chow  pada  level  sigifikan  5%,  baik  statitik  F h (28.871801)  >  F t (1,88) dan statistik χ 2 h (168.245685) > χ 2 t (1,15), Menolak hipotesis nul yang menyatakan bahwa  parameter  intersep  masing-masing  individu  adalah  sama.  Hal  tersebut  berarti parameter  intersep  masing-masing  individu  adalah  tidak  sama,  ada  perbedaan  intersep antar individu. Dengan demikian,  model yang cocok adalah Fixed Effect Model .
Berdasarkan uji Hausman pada level sigifikan 5%,  statistik χ 2 h (181.398105) > χ 2 t
(1,15),  menolak  hipotesis  nul    yang  menyatakan  bahwa  efek  random  masing-masing individu  adalah  sama.  Ada  kesimpulan  bahwa  efek  random  masing-masing  individu adalah tidak sama. Ada perbedaan efek random  antar individu.  Dengan demikian,  model yang  cocok  adalah Fixed  Effect  Model .  Dengan  demikian,    model  yang  cocok  adalah Fixed Effect Model . Berdasarkan uji Chow dan uji Hausman ini, model Fixed Effect lebih unggul daripada Model Common Effect dan Model Random Effect , karena Ho ditolak pada level signifikan 5%.

## Uji Asumsi Klasik
Oleh  karena  hasil  pemilihan  model  adalah  model fixed  effect ,  maka  estimasi persamaan regresi tidak menggunakan OLS, sehingga tidak perlu menguji Heteroskedastisitas  dan  Autokorelasi,  namun  demikian,  uji  normalitas  dan  uji multikolinieritas  tetap  dilakukan.  Berdasarkan  nilai  statistik  Jarque-Bera  23,22668. Walaupun  hasil  uji  normalitas  menunjukkan  Ho  ditolak,  dengan  kata  lain  distribusi variabel disturbance  (error) adalah  tidak  normal  tidaklah  menjadi  masalah,  karena  alat untuk  menjalankan  estimasi  regresi  tidak  menggunakan  metode  OLS,  sehingga  di  luar asumsi-asumsi linier (asumi klasik). Berdasarkan tabel matriks korelasi, tidak ada korelasi yang  tinggi  (>0,80)  antar  variabel-variabel  bebas,  sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  ada multikolinieritas antar variabel bebas yang diteliti. Berikut di bawah ini disajikan tabel 1 hasil  estimasi  persamaan  regresi  permintaan  pariwisata  Indonesia  dengan  menggunakan model fixed effect .

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina

## Tabel 1
Hasil Estimasi Arus Kunjungan Wisatawan - Fixed Effect Variabel Koefisien t - statistik   Probabilitas C 340.0443 4.535012 0.0000 LGDPCPS 2.755548 12.69643 0.0000 LGDPIND 0.088227 0.309338 0.7575 LREXCHE 0.479872 1.911992 0.0577 LRIHKI_A -0.143789 -3.370471 0.0009 LDIST3 -96.50933 -4.600762 0.0000
Sumber: data diolah, 2020

## Uji Signifikansi Parameter
Berdasarkan  uji  t,  dari  lima  variabel  independen  hanya  ada  satu  variabel independen  yang  tidak  signifikan,  empat  variabel  lainnya  signifikan  karena p value  di bawah  5%    dan  tanda  koeffisien-koefiien  parameter  sesuai  dengan  arah  teori  ekonomi. Empat  variabel  yang  signifikan  berpengaruh  terhadap  arus  kunjungan  wisatawan  adalah GDP per kapita negara asal wisatawan, Nilai tukar rupiah terhadap mata uang negara asal wisatawan, Biaya hidup relatif dan Jarak antar negara asal wisatawan dengan Indonesia.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ada  kecendurungan  semakin  besar  pendapatan  per kapita  dari  sepuluh  besar  negara  asal  wisatawan,  akan  semakin  banyak  wisatawan  dari negara-negara  tersebut  datang  ke  Indonesia;  Depresiasi  nilai  rupiah  terhadap  mata  uang sepuluh  besar negara  asal  wisatawan menguntungkan bagi  wisatawan dari negara-negara tersebut, karena dari sisi mata uang mereka, barang-barang dan jasa di Indonesia menjadi lebih murah, dampaknya nilai tukar ini mendorong  wisatawan untuk datang ke Indonesia;
Biaya hidup di Indonesia nampaknya menjadi penghambat kedatangan wisatawan dari  sepuluh  besar  negara  asal  wisatawan.  Hal  ini  disebabkan  karena  inflasi  Indonesia relatif  lebih  besar  daripada  sepuluh  negara  asal  wisatawan;  demikian  juga,  Jarak  antara sepuluh  besar  negara  asal  wisatawan  menjadi  penghambat  wisatawan  untuk  datang  ke Indonesia.  Semakin  jauh  dari  Indonesia  semakin  sedikit  wisatawan  datang  ke  Indonesia. Sementara pendapatan per kapita  Indonesia tidak berpengaruh terhadap kedatangan arus wisatawan dari sepuluh besar negara asal wisatawan. Pendapatan per kapita negara tujuan

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
wisatawan  yang  rendah  menggambarkan  infrastruktur  domestik  untuk  para  wisatawan mancanegara  kurang  memadai.  Namun,  hal  ini  bukan  menjadi  pertimbangan  keputusan bagi wisatawan untuk datang ke Indonesia.
Berdasarkan  uji  F,  ditunjukkan  bahwa  koefisien  sebesar  78.35064  lebih  besar daripada  F tabel ,  yaitu  sebesar  2,37.  Dengan  demikian  hasil  uji  F  adalah  signifikan. Kesimpulannya  adalah  baik  secara  individu  maupun  secara  serentak,  variabel-variabel independen yang diteliti berpengaruh kuat dan signifikan terhadap variabel dependen.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Sebesar 87,41% variasi arus kunjungan wisman di Indonesia dijelaskan oleh variasi atau perubahan-perubahan variabel-variabel GDP per kapita negara asal wisman, GDP per kapita  Indonesia,  biaya  hidup  di  Indonsia,  Nilai  tukar  rupiah  terhadap  mata  uang  negara asal  wisman    dan  jarak  antara  negara  Indonesia  dengan  negara-negara  asal  wisman. Sementara  sebesar  12,59%    variasi  arus  kunjungan  wisman  di  Indonesia  dijelaskan  oleh variasi atau perubahan-perubahan variabel-variabel lain di luar variabel yang diteliti.

## Interpretasi Parameter
Dari  lima  variabel  independen  yang  diteliti,  satu  variabel,  yaitu  variabel  GDP  per kapita  negara  asal  wisatawan  bersifat  elastis,  sementara  variabel-variabel  independen lainnya bersifat inelasti. Koefisien GDP per capita negara asal wisatawan, β 1 =  2,755548 mengandung arti  bahwa  setiap 1% perubahan pendapatan nasional negara asal  wisatawan akan  mengakibatkan  kenaiikan  arus  kunjungan  wisatawan  ke  Indonesia  sebesar  2,75%; Koefisien  GDP  per  capita  negara  tujuan  wisatawan,  Indonesia,  β 2 =  0,088227 mengandung  arti  bahwa  setiap  kenaikan  pendapatan  nasional  Indonesia  sebesar  1%  akan berakibat  perubahan  kenaikan  arus  kunjungan  wisatawan  ke  Indonesia  sebesar  8,8%. Koefisien  nilai  tukar,  β 3 =  0,479872,  mengandung  arti  bahwa  setiap  kenaikan  nilai  tukar rupiah (merosot) terhadap mata uang negara asal wisatawan sebesar 1%,  akan berdampak kepada kenaikan arus kunjungan wisatawan sebesar 0,48%.
Selanjutnya, biaya hidup relatif berlawanan arah terhadap arus kunjungan wisatawan dengan  nilai  β 4 =  -  0,143789  ,  semakin  mahal  biaya  hidup  di  Indonesia  sebesar  1%  akan menurunkan  arus  kunjungan  wisatawan  dari  negara  asal  wisatawan  sebesar  0,14%.

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Terakhir  jarak  berlawanan  arah  terhadap  arus  kunjungan  wisatawan,  semakin  jauh  jarak negara  asal  wisatawan  dari  Indonesia  semakin  sedikit  arus  kunjungan  wisatawan  dari negara asal wisatawan itu.

## Analisis Inferensi untuk Pengeluaran Wisatawan

## Pemilihan Model Regresi Panel
Berdasarkan  uji  Chow  pada  level  sigifikan  5%,  baik  statitik  F h (21,99670)  >  F t (1,88) dan statistik χ 2 h (136.146843) > χ 2 t (1,15), Menolak hipotesis nul yang menyatakan bahwa  parameter  intersep  masing-masing  individu  adalah  sama.  Hal  tersebut  berarti parameter  intersep  masing-masing  individu  adalah  tidak  sama,  ada  perbedaan  intersep antar individu. Dengan demikian,  model yang cocok adalah Fixed Effect Model .
Berdasarkan uji Hausman pada level sigifikan 5%,  statistik χ 2 h (7.224147) > χ 2 t
(0,771),  menolak  hipotesis  nul    yang  menyatakan  bahwa  efek  random  masing-masing individu  adalah  sama.  Ada  kesimpulan  bahwa  efek  random  masing-masing  individu adalah tidak sama. Ada perbedaan efek random  antar individu.  Dengan demikian, model yang cocok adalah Fixed Effect Model . Berdasarkan uji Chow dan uji Hausman ini, model Fixed  Effect lebih  unggul  daripada  Model Common  Effect dan  Model Random  Effect , karena Ho ditolak pada level signifikan 5%.

## Uji Asumsi Klasik
Oleh  karena  hasil  pemilihan  model  adalah  model fixed  effect ,  maka  estimasi persamaan regresi tidak menggunakan OLS, sehingga tidak perlu menguji Heteroskedastisitas  dan  Autokorelasi,  namun  demikian,  uji  normalitas  dan  uji multikolinieritas  tetap  dilakukan.  Berdasarkan  nilai  statistik  Jarque-Bera  13,27693. Walaupun  hasil  uji  normalitas  menunjukkan  Ho  ditolak,  dengan  kata  lain  distribusi variabel disturbance  (error) adalah  tidak  normal  tidaklah  menjadi  masalah,  karena  alat untuk  menjalankan  estimasi  regresi  tidak  menggunakan  metode  OLS,  sehingga  di  luar asumsi-asumsi linier(asumi klasik). Berdasarkan tabel matriks korelasi, tidak ada korelasi yang  tinggi  (>0,80)  antar  variabel-variabel  bebas,  sehingga  dapat  disimpulkan  tidak  ada multikolinieritas antar variabel bebas yang diteliti. Berikut di bawah ini disajikan Tabel 2

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
hasil  estimasi  persamaan  regresi  permintaan  pariwisata  Indonesia  dengan  menggunakan model fixed effect .
Tabel 2
Hasil Estimasi Permintaan Pariwisata-Pengeluaran Wisatawan Model Fixed Effect Variabel Koefisien t-tatistik Probabilitas C -0.639177 -0.020706 0.9835 LGDP CPS -0.235236 -2.844849 0.0051 LGDP IND 0.364920 3.451995 0.0007 LREXCHE 0.273043 3.022689 0.0030 LRIHKI_A -0.063205 -4.159593 0.0001 LDIST2 0.710400 0.082298 0.9345
Sumber: data diolah, 2020

## Uji Signifikansi Parameter
Dari  lima  variabel  independen  yang  diteliti,  terdapat  4  variabel  yang  signifikan berpengaruh terhadap pengeluaran konsumsi wisatawan, yakni GDP per kapita negara asal wisatawan dengan tanda negatif. Gross Domestic Product per kapita Indonesia dan Nilai tukar rupiah terhadap mata uang negara asal wisatawan dengan tanda positif, Biaya Hidup Relatif dengan tanda negatif, masing-masing dengan taraf level signifikan 5% . Pada level signifikan  itu,  Jarak  antar  negara  asal  wisatawan  dengan  Indonesia  tidak  berpengaruh terhadap  variabel  dependen  itu,  tetapi  dengan  level  signifikan  10%,  jarak  berpengaruh terhadap pengeluaran wisatawan.
Ada    kecendurungan  ke  depan  semakin  besar  GDP  per  kapita  negara  asal wisatawan  akan  semakin  berkurang  pengeluaran  pengeluaran    wisatawan  dari  sepuluh besar  negara  asal  ke  Indonesia.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  besar  pendapatan mereka, mereka akan memiliki  piilihan negara lain  sebagai  tujuan wisata;  semakin besar GDP  per  kapita  Indonesia    semakin  besar  pengeluaran  per  kunjungan  wisatawan  dari sepuluh  besar  negara  asal  ke  Indonesia. Gross  Domestic  Product pada  hakekatnya menggambarkan jumlah barang dan jasa yang dihasilkan oleh sebuah bangsa dalam waktu satu  tahun.  Dengan  demikian,  semakin  banyak  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  oleh Indonesia semakin banyak pilihan barang dan jasa yang bisa dinikmati oleh wisatawan.
Depresiasi  nilai  rupiah  terhadap  mata  uang  sepuluh  besar  negara  asal  wisatawan menguntungkan  bagi  wisatawan  dari  negara-negara  tersebut,  karena  dari  sisi  mata  uang

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
mereka, barang-barang dan jasa di Indonesia menjadi lebih murah, dampaknya nilai tukar ini  mendorong    wisatawan  untuk  datang  ke  Indonesia;    Biaya  hidup  di  Indonesia nampaknya  menjadi  penghambat  kedatangan  wisatawan  dari  sepuluh  besar  negara  asal wisatawan.  Hal  ini  disebabkan  karena  inflasi  Indonesia  relatif  lebih  besar  daripada sepuluh negara asal wisatawan;  Jarak antara sepuluh besar negara asal wisatawan bukan menjadi pertimbngan pengeluaran wisatawan untuk belanja di Indonesia
Berdasarkan  uji  F,  ditunjukkan  bahwa  koefisien  sebesar  18.98364  lebih  besar daripada  F tabel ,  yaitu  sebesar  2,37.  Dengan  demikian  hasil  uji  F  adalah  signifikan. Kesimpulannya  adalah  tiga  variabel  independen  secara  individu  dan  semua  variabel independen secara serentak berpengaruh kuat dan signifikan terhadap variabel dependen.

## Koefisien Determinasi
Sebesar  39,23%  variasi  Pengeluaran  konsumsi  wisatawan  di  Indonesia  dijelaskan oleh  variasi  atau  perubahan-perubahan  variabel-variabel  GDP  per  kapita  negara  asal wisman,  GDP  per  kapita  Indonesia,  Biaya  hidup  di  Indonsia,  Nilai  tukar  rupiah  terhadap mata  uang  negara  asal  wisman    dan  jarak  antara  negara  Indonesia  dengan  negara-negara asal  wisman.  Sementara  sebesar  60,77%  variasi  pengeluaran  konsumsi  wisatawan  di Indonesia  dijelaskan  oleh  variasi  atau  perubahan  variabel-variabel  lain  di  luar  variabel yang diteliti.

## Interpretasi Parameter
Dari  lima  variabel  independen  yang  diteliti,  satu  variabel  tidak  signifikan,  yaitu jarak  antara  negara  asal  wisatawan  dengan  Indonesia,  4  variabel  yang  lain  mempunyai pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pengeluaran  wisatawan  dengan  perubahan  yang sifatnya inelastis. Koefisien GDP per kapita negara asal wisatawan β 1 = -0.235236. Hal ini menunjukkan  bahwa  apabila  GDP  naik  dengan  1%  dampaknya  akan  menurunkan pengeluaran  wisatawan  sebesar  23,52%;  Koefisien  GDP  per  capita  Indonesia,  β 2 = 0.364920  mengandung  arti  bahwa  setiap  1%  perubahan  pendapatan  per  kapita  nasional akan  mengakibatkan  kenaikan  Pengeluaran  konsumsi  wisatawan  di  Indonesia  sebesar 0,36%; Koefisien Nilai tukar rupiah, β 3 =0.273043 mengandung arti bahwa apabila Rupiah merosot nilainya 1% dampaknya  akan menambah pengeluaran wisatawan sebesar 0,27%;

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Koefisien Biaya hidup relatif, β 3 = -0.063205 mengandung arti bahwa semakin mahal biaya hidup di  Indonesia sebesar 1% akan menurunkan pengeluaran wisatawan dari negara asal wisatawan sebesar 0,063%.

## KESIMPULAN
1. Apabila  ukuran  permintaan  pariwisata  menggunakan  arus  kedatangan  wisatawan ( tourist  arrival ),  maka  pangsa  pasar  utama  wisatawan  mancanagera  selama  sembilan belas tahun terakhir berasal dari Singapore diikuti oleh Malaysia, Australia, Cina dan Jepang. Kedatangan wisatawan yang paling sering (stabil) datang ke Indonesia berasal dari  Singapore,  Jepang  dan  Korea  Selatan.  Hasil  uji  parameter  baik  secara  individuil mapun serentak untuk  semua variabel  yang diteliti adalah signifikan dengan rata-rata memiliki elastisitas yang bersifat inelastis.
2. Apabila  ukuran  permintaan  pariwisata  menggunakan  pengeluaran  konsumsi  per kunjungan  oleh wisatawan, maka pangsa pasar utama wisatawan mancanagera selama tujuh belas tahun terakhir berasal  dari Amerika, diikuti oleh negara-negara Australia, Inggris dan Jepang. Sedangkan wisatawan yang paling suka belanja adalah wisatawan yang  berasal  dari  Amerika,  diikuti  oleh  wisatawan-wisatawan  yang  berasal  dari Jepang,  Taiwan  dan  Inggris.  Hasil  uji  parameter  secara  individual  ada  4  variabel independen  yang secara  statistik signifikan terhadap pengeluaran wisatawan. Namun, secara  simultan  atau  serentak  untuk  semua  variabel  yang  diteliti  adalah  signifikan dengan rata-rata memiliki elastisitas yang bersifat inelastis.

## SARAN DAN IMPLIKASI PENELITIAN
Variabel-variabel  eksternal,  seperti    pendapatan  per  kapita  negara  asal  wisatawan, nilai tukar dan harga-harga barang dan jasa dari negara-negara asal wisatawan merupakan variabel-variabel yang tidak dapat dikendalikan oleh pemangku kepentingan dalam negeri Indonesia.  Kebijakan-kebijakan  domestik  yang  perlu  ditingkatkan  dari  hasil  penelitian adalah meningkatkan lapangan kerja untuk meningkatkan pendapatan per kapita nasional, karena  ternyata  pendapatan  per  kapita  nasional  berpengaruh  terhadap  permintaan pariwisata Indonesia. Selanjutnya, adalah mengendalikan inflasi tercermin dari rasio biaya hidup  yang semakin besar antara biaya hidup  nasional dengan biaya hidup negara-negara

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
asal  wisatawan.  Harga-harga  barang  dan  jasa  nasional  menjadi  penghambat  dari permintaan pariwisata  Indonesia. Mungkin masih banyak kebijakan-kebijakan lain di luar variabel-variabel  penelitian,  seperti  kebijkan  bebas  devisa  bagi  negara-negara  lain  yang belum  melakukan  kerjasama  pariwisata  dengan  negara  kita.    Bahkan,  kebijakan  bebas devisa disamping menarik para wisatawan juga akan mendorong warga negara asing untuk berinvestasi  di  Indonesia.  Namun  demikian,  kebijakan  ini  sering  tidak  efektip  karena masalah  administrasi  untuk  mengurus  bebas  devisa  antar  negara  tidak  sama.  Selanjutnya, perlu  promosi  pariwisata  ke  luar  negeri  yang  lebih  optimal  daripada  waktu-waktu sebelumnya.  Meningkatkan  kapasitas  penawaran  pariwisata  dengan  cara  mempermudah pinjaman atau kredit bagi pelaku-pelaku usaha-usaha pelayanan pariwisata. Meningkatkan kualitas sumber daya manusia bidang pariwisata, dan sebagainya.
Untuk penelitian di masa depan, itu didorong untuk mengeksplorasi faktor - faktor variabel  makro  lainnya  yang  berkontribusi  kedatangan  turis  internasional  seperti keterbukaan  perdagangan  Indonesia,  infrastruktur,  lama  tinggal,  transportasi  dan akomodasi. Semakin  tinggi  persentase  total  wisatawan  internasional  sangat  penting  untuk perbaikan  keseluruhan  ekonomi,  kondisi  ekonomi  makro,  lapangan  kerja  dan  penurunan kemiskinan pedesaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, Younis Ali, (2013). Analytical Review of Tourism Demand Studies from 1960 to 2014.International Journal  of  Science  and  Research  (IJSR)  ISSN  (Online):
2319-7064 Index Copernicus Value (2013): 6.14 | Impact Factor (2013): 4.438
Anderson,  James  E.  (2011).  THE  GRAVITY  MODEL.NATIONAL  BUREAU  OF ECONOMIC RESEARCH 1050 Massachusetts Avenue Cambridge, MA 02138.
Aylen,  Jonathan  et  al.,  (2014).The  impact  of  weather  and  climate  on  tourist  demand:  the case of Chester Zoo, Climatic Change 127(2):183-197 · October.
Beimel,  Simon.  2009.  Consumer Behavior in  a  Tourism Demand Model o the Caribbian. University of North Carolina Wilmington, USA.
Belloumi,  Mounir  (2010) . The  relationship  between  tourism  receipts,  real  effective exchange rate and economic growth in Tunisia.

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Badan Pusat Statistik. (2018). Wisatawan Mancanegara yang Datang ke Indonesia Menurut Kebangsaan, 2000-2017. Jakarta-Indonesia.
Badan Pusat Statistik. (2018). Wisatawan Mancanegara yang Datang ke Indonesia Menurut Kebangsaan, 2017-2019. Jakarta-Indonesia.
Badan  Pusat  Statistik.  (2019).  Rata-Rata  Pengeluaran  Wisatawan  Mancanegara  per Kunjungan Menurut Negara Temapat Tinggal, 2000-2016. Jakarta-Indonesia.
Bergstrand,  J.  (1985)  –  “The  Gravity  Equation  in  International  Trade:  Some Microeconomic  Foundation  and  Empirical  Evidence”,  Review  of  Economics  and Statistics, Vol. 67, No. 3 (Aug., 1985), pp.474-481.
Coskun  Inci  Oya  dan  Mustafa  Kirca,(2017).  Determinants  of  tourism  demand:  How  do price   and Income   variables  affect  Turkish  otbound  travelers?  Conference Paper.
Culiuc, Alexander (2014). Determinants of International Tourism. IMF Working Paper.
Deluna,  Roperto  Jr.dan  Narae  Jeon,  (2014).  Determinants  of  International  Tourism Demand for  the  Philippines:  An  Augmented  Gravity  Model  Approach,
MPRA Paper No. 55294, posted 14. April 2014 15:51 UTC.
Du, Ding dan Alan  Lew, 2016. Toursm  and Economic Growth. Travel  Research Journal, December 2016.
El-nader,  H.,  Al-raimony,  A.  and  Irshaidat  A.  (2010),  "An  Empirical  Study  of  the Determinants of Tourism Exports Flow: Using Gravity Model, the Case of Jordan (1976-2005), Abhath Al-Yarmouk, 26(4).
Gallego, Santana Maria & Jorge V. Pérez-Rodríguez, 2019. "International trade, exchange rate regimes, and financial crises," The North American Journal of Economics and Finance, Elsevier, vol. 47(C), pages 85-95.
Giambona, F., Dreassi, E. and Magrini, A. (2018), “Tourism attractiveness in Italy: some empirical  evidence  comparing  origin-destination  flows”,  paper  presented  at  the 49th Scientific Meeting of the Italian
Statistical Society, 20-22 June, Palermo, available
at:
https://meetings3.sis-statistica.org/index.
php/sis2018/49th (accessed 10 March 2019 )
Goh,  Carey  (2012).Exploring  impact  of  climate  on  tourism  demand,  Annals  of  Tourism Research 39(4) :1859–1883 October.
Gormus and Gocer, 2010. The socio-economic determinant of tourism demand in Turkey:
A panel data approach.

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Hanafiah, Mohd Hafiz at al., (2010). Bilateral Trade and Tourism Demand.World Applied Sciences Journal, Vol. 10, January.
Habibi,  F.,  at  all,  (2009).  “Dynamic  Model  for  International  Tourism  Demand  for Malaysia: Panel  Data  Evidence.”  International  Research  Journal  of  Finance and Economics,
33:207-17.
Habibie, F., dan Mehran Rahmati, (2018). Contribution of tourism to economic growth in Iran's Provinces: GDM approach, Future Business Journal, Vol. 4.
Ivanov, Stanislav dan Craig Webster. (2011).Tourism's Contribution to Economic Growth:
A Global Analysis for the First Decade of the Millenium, Tourism Economisc 19(3), Nov.
IMF (2019), International Financial Statistic. Publication Services, https://data.imf.org/?sk=4c514d48-b6ba-49ed-8ab9-52b0c1a0179b
Khalik  A.  Salman  dan  Ghazi  Shukur,  (2015).  Purchasing  Power  Parity  Theory Determinants-A Swedish Destination Study of International Tourists: A Count Data Approach, American International Journal of Social Science, ISSN 2325-4149, Vol. 4, no 2, p. 294-316, article id AIJSS
Kaplan,  Fatih  dan  Ali  Riza  Aktas  (2016).The  Turkey  Tourism  Demand:  A  Gravity Model.The Empirical
Economics Letters 15(3):265-272 · March.
Keum,  Keyong  (2008).Tourism  flows  and  trade  theory:  A  panel  data  analysis  with  the gravity model, The Annals of Regional Science 44(3):541-557  June.
Khadaroo, J. and Seetanah, B. (2008), “The role of transport infrastructure in international tourism  development:  a  gravity  model  approach”,  Tourism  Management,  Vol.  29 No. 5,  pp. 831-840.
Kasapi,  Irisi;  Macit  Coc.2012.Changing  Tourism  Consumer  Behavior:  The  Impact Tourism demand in   Albania.Creative and Knowledge Sociaty,Versita.
Kreishan,  Fuad  (2010).  Tourism  and  economic  growth:  The  case  of  Jordan.European Journal of Social Sciences 15(2):63-68 · August.
Kulkarni,  Kishore  G  dan  Kevin  Stay,(2016).The  Gravity  Model  of  International  Trade,  a Case   Study:  TheUnited  Kingdom  and  her  Trading  Partners.  Amity  Business Review.

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Leitao,  (2010).  Does  Trade  Help  to  Explain  Tourism  Demand?  The  Case  of  Portugal. https://www.researchgate.net/publication/42586833
Luty, Jennifer (2018).  Leading European city tourism destinations in  2018, by number of bednights, Travel,Tourism & Hospitality
Manera,  Carles  and  Elisabeth  Valle  (2018).  Tourist  Intensity  in  the  World,  1995–2015: Two   Measurement  Proposals.  Facultad  de  Economía,  Edificio  Jovellanos, Universitat De Les Illes Balears, 07122-Palma de Mallorca, Spain;
Malec,  Lukas  dan  Josef  Abrham.  2016.  Determinants  of  tourism  indusrty  in  selected European  countries:    smooth  partial  least  squares  approach. Economic  Research- Ekonomska Istrazivanja , vol. 29.
Murillo,  Giovanni  Andrés  Camacho  (2018).  Methods  and  measurement  techniques  in tourism. Reseña. Turismo y Sociedad, XXIV, pp. 211-216.
Mishra, P K, Himanshu B. Rout, Smita S. Mohapatra, (2011). Causality between Tourism and Economic  Growth:  Empirical  Evidence  from  India. European  Journal  of Social Sciences Volume 18, Number 4
Morley, Clive at all.,(2014).Gravity models for tourism demand: theory and use, Annals of Tourism Research journal homepage: www.elsevier.com/locate/atoures.
Munov, Garin (2007). German Demand for Tourism in Spain. Tourism Management . Vol. 28,1, pp. 12-22 Perganon Publisher.
Narayan,  Seema  dan  Tri  Tung  Nguyen  (2016).Does  the  trade  gravity  model  depend  on trading partners?  Some  evidence  from  Vietnam  and  her  54  trading partners,   International  Review  of  Economics  &  Finance,  Elsevier,  vol.  41(C), pages 220-237.
OECD,  2020.  Tourism  Trends  and  Policies.  https://www.oecd-ilibrary.org/urban-rural- andregional-development/oecd-tourism-trends-and-policies-
2020/summary/turkish_01e36a98-tr
Prounca dan Soukiazis (2005). Demand for Tourism in Portugal: A Panel Data Approach. Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra Av. Dias da Silva, 165-3004- 512 COIMBRA –  PORTUGAL  e-mail:  ceuneurop@fe.uc.pt  website: www4.fe.uc.pt/ceue
Phakdisoth,  L.,  Kim,  D.  2007. The  Determinants  of  Inbound  Tourism  in  L aos,  ASEAN Economic Bulletin, 24-2: 225-237.

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Petrevska,  Biljana  (20140).  Determinants  of  tourism  contribution  to  national economy.CEA Journal of Economics, ISSN 1857-5269, UDK 33, Volume 9, Issue 1, Skopje, June, International Journal.
Porto, N., Garbero, N. and Espinola, N. (2018), “Spatial distribution of touristic flows in a gravity model in South america”, Journal of Tourism Analysis, Vol. 25 No. 1, pp. 39-53
Peng,  Grace,  Stepen  F.  Witt  dan  Haiyan  Song,  2014.  A  Meta-Analysis  of  International Tourism Demand Elasticity. Travel Research Journal, April.
Pulina and Biagi (2010). The evolution of tourism demand and supply:  A regional policy study. International Journal of Tourism Policy 3(3):237 - 256 · January 2010
Rudez,  Helena  Nemec,  (2018).  The  Relationship  between  Income  and  Tourism  Demand: Old Finding and   New Research. Academica Turistica, Year 11, No.1, Juni 2018.
Sadiku, Murat dan Luljeta Sadiku (2017). The Impact of Tourism on Economic Growth in the Western Balkan
Countries: An Empirical Analysis. https://www.researchgate.net/publication/318480182.
Shahriar,  Saleh  et  all.,  (2019).The  Gravity  Model  of  Trade:  A  Theoretical  Perspective. Review of Innovation and Competitiveness, Vol. 5.
Sannassee,  Raja  Vinesh,  Sawkut  Rojid  dan  Boopen  Seetanah,  (2015).The  impact  of relative prices on tourism demand for Mauritius: An empirical analysis. Development Southern Africa 32(3) · March 2015.
Saray,  Mehmet  Ozan  dan  Kadir  Karagöz,  (2010).  Determinants  of  Tourist  Inflows  in Turkey: Evidence  from  panel  Gravity  Model.  International  Journal
Management Economics and Business, Vol 6, December.
Statistic  and  Tourism  Satellite  Account  Programme  (2010).  Measuring  and  The  Use  of Household Income/Expenditure Surveys, the Methodological background, July.
Šergo, Zdravko (2014). The Determinants of Length of Stay and Arrival of Tourists in The Croatia: A Panel Approach, Conference Paper, May .
Seetanah, Boopen , (2011). Assessing the dynamic economic impact of tourism for island economie.Annals of Tourism Research 38(1):291-308 · January 2011.
________ , (2015).The impact relative price on tourism demand for Mauritus: An emprical anlysis. Development Southern Africa: Vol.32.No. 3.
Song,  Haiyan  and  Gang  Li  (2010).  Tourism  demand  modelling  and  forecasting:  how should demand be measured? Tourism Economics, 2010, 16 (1), 63–81

## Pendekatan Model Gravitasi ...

## Sarwoko, Rini Raharti, Ridwan, Diyana Agustina
Tukamushaba,  Eddy  (2013).Modeling  and  Forecasting  Inbound  Tourism  for  Long-Haul, Market of Beijing. Journal of China Tourim Research.
Tabari,  Saloomeh  et  al.,  (2013).  The  impact  of  political  instability  on  tourism:  Case  of Thailand, Worldwide  Hospitality and Tourism Themes 5 (1) · January 2013.
Tinbergen,  J.  (1962),  Shaping  the  World  Economy:  Suggestions  for  an  International Economic Policy, Twentieth Century Fund, New York, NY.
Utami,  Rayindra  Citra,  Djoni  Hartono,  Agni  Alam  Awirya,  (2019).  Analysis  of  the Competitiveness  of  Indonesia  Tourism  Price  Compared  to  Competitors  (Demand Elasticity Approach). Jurnal Ekonomi Pembangunan, ISSN 1411608.
Wang,  Ying  dan  Michel  Davidson,  (2010).  A  Review  Micro-analysis  of  Toutist- Expenditure, Current Issues in Tourism, November.
Wang,  L.,  H.  Zhang  ve  W.  Li  (2012).  “Analysis  of  causality  between  tourism  and economic  growth  based  on  computational  econometrics.”  Journal  of  Computers, 7(9): 2152-2159
World  Tourism  Organization  (UNWTO),  (2017,  2018,  2019).  News  from  the  Wolrld Tourism Organization. Retrieved from http://www.world-tourism.
World Travel & Tourism Council’s (WTTC), 2019. The Economic Impact of Global Tarvel and Tourism
World  Travel  &  Tourism  Council’s  (WTTC),  2018.  Statistic  and  Tourism  Satellite
Account Programme. Wolrld Bank (28/10/019). World Development Indicators.
https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.KD
Zang,  Yingsha  at  all.,  (2017).The  Impacts  of  Cultural  Values  on  Bilateral  International Tourist Flows: A Panel Data Gravity Model,Current Issues in Tourism.