## PENERAPAN REGRESI GENERALIZED POISSON PADA VALUASI EKONOMI OBJEK AGROWISATA

## Studi Kasus Taman Bunga X di Kabupaten Pandeglang Provinsi Banten
Moch Suryana 1 , Weksi Budiaji 2 , Setiawan Sariyoga 3
1 Mahasiswa Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
2 Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Tirtayasa, Sindangsari, Kecamatan Pabuaran, Kabupaten Serang, Banten 42163 *Penulis korespondensi (Corresponding author)
Weksi Budiaji Jl. Tirtayasa, Sindangsari, Kecamatan Pabuaran, Kabupaten Serang, Banten 42163 e-mail: budiaji@untirta.ac.id

## Abstrak
Valuasi  ekonomi  objek  wisata  sangat  penting  agar  objek  wisata  dapat  dikembangkan  dengan  tepat. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  permintaan  wisata dan menduga nilai ekonomi dari agrowisata. Sampel diambil dari 72 responden pengunjung agrowisata secara  purposif.  Faktor-faktor  yang  diukur  adalah  biaya  perjalanan,  pendapatan,  jarak,  usia,  tingkat pendidikan, dan persepsi pengunjung terhadap objek wisata. Permintaan wisata dari agrowisata yang diukur dengan jumlah kunjungan dimodelkan menggunakan enam regresi Generalized Poisson. Regresi terbaik  dipilih  berdasarkan  kriteria  informasi  Akaike  (AIC).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa permintaan wisata dipengarahui oleh jarak pengunjung dari tempat asal. Koefisien biaya perjalanan pada regresi Generalized Possion digunakan untuk menghitung nilai surplus konsumen yang menghasilkan Rp 284.900, - per kunjungan. Nilai ini jauh lebih besar dibandingkan harga tiket sebesar Rp 7.000, - sehingga  pengunjung  memperoleh  kelebihan  manfaat.  Nilai  ekonomi  objek  agrowisata  adalah  Rp 2.165.240.000,  -  per  tahun  dihitung  dari  Februari  2020  sampai  dengan  Januari  2021  yang mengindikasikan bahwa objek agrowisata sangat penting untuk dijaga.
Kata kunci : Agrowisata, Surplus Konsumen, Nilai Ekonomi, Regresi Generalized Possion

## Abstract
An economic valuation of a tourism object is important to improve the tourism object properly. This study was conducted to identify the factors that influence the number of tourist demand and to estimate the economic value of an Agrotourism. The number of samples was 72 respondents from the agrotourism visitors taken purposively. The factors in this study were travel expenses, income rate, distance, age, education level and perception of the respondents. The tourism demand of the Agrotourism, as measured by the visit frequencies, was modelled via six Generalized Poisson regressions. The best model of the Generalized  Poisson  regression  was  opted  based  the  Akaike  Information  Criteria  (AIC).  The  result showed that the tourism demand was significantly depended on the distance from the origin. The travel expenses coefficient from the Generalized Poisson regression was extracted to compute the consumer surplus of the agrotourism object resulted in Rp 284,900 each visitation. It was higher than the ticket price  as  much  Rp  7,000.  -  such  that  visitors  gained  excess  benefit.  The  economic  value  of  the Agrotourism  was  Rp  2,165,240,000.  -  per  year  calculated  from  February  2020  until  January  2021 indicated that the agrotourism object has to be preserved.
Keywords: Agrotourism, Consumer Surplus, Economic Value, Generalized Poisson Regression

## PENDAHULUAN
Sumberdaya alam tidak hanya menghasilkan  barang,  jasa  juga  dapat dihasilkan.  Pemanfaatan  sumberdaya  alam berupa jasa-jasa lingkungan seperti kenyamanan  dan  keindahan.  Manfaat sumberdaya alam dikenal dengan ecological function value . Manfaat ekologis sering tidak terkuantifikasi saat menghitung market  value maupun  nilai  jasa  daru sumberdaya  alam.  Oleh  karena  itu, pembangunan sumberdaya alam dan lingkungan  yang  berkelanjutan  harus dilakukan  untuk  mencegah  terjadinya kerusakan  (Fauzi,  2010).  Pembangunan pariwisata yang memanfaatkan sumberdaya alam dan lingkungan dapat dilakukan untuk menciptakan  pembangunan  berkelanjutan. Pembangunan  berkelanjutkan  memiliki dampak  dibidang  konservasi  dan  ekonomi (Premono & Kunarso, 2015).
Salah  satu  objek  wisata  yang memanfaatkan  sumberdaya  alam  berbasis pertanian adalah Agrowisata Taman Bunga X  yang  berada  di  Kabupaten  Pandeglang, Provinsi  Banten.  Objek  ini  dibangun  pada tahun  2018  dan  memiliki  luas  wilayah sekitar 10.000 meter persegi (m 2 ).
Penawaran  wisata  objek  ini  adalah pemandangan  alam  dengan  latar  belakang Gunung  Pulosari  dan  Gunung  Karang, berkebun, pemeliharaan tanaman, pendidikan, serta produk pertanian.
Objek  Agrowisata  Taman  Bunga dikunjungi  oleh  wisatawan  yang  berasal dari  dalam  maupun  luar  Kabupaten Pandeglang.  Keunggulannya  karena  akses jalan  yang  baik  dan  tidak  terlalu  jauh  dari pusat kota. Potensi objek wisata yang baru berdiri  ini  perlu  dilihat  nilai  ekonominya karena  wisata  adalah  kegiatan  yang  tidak tercermin  dalam  market  value  atau  harga pasar.  Kegiatan  valuasi  ekonomi  ojek wisata  yaitu  memberikan  nilai  pada  objek wisata  sangat  penting  agar  objek  wisata dapat dikembangkan dengan tepat.
Permasalahan menarik yang ada pada objek  agrowista  adalah  faktor  yang mempengaruhi  kunjungan  wisata  dan  nilai ekonomi  yang  dimiliki  oleh  objek  wisata. Hipotesis penelitian pada objek agrowisata
ini  adalah  biaya  perjalanan,  pendapatan, jarak tempuh dari tempat asal, umur, tingkat pendidikan dan persepsi pengunjung terhadap objek wisata berpengaruh terhadap kunjungan  wisata.  Nilai  ekonomi  objek agrowisata dicari dengan pendekatan biaya perjalanan  untuk  menilai  kelebihan  atau kekurangan manfaat yang diperoleh pengunjung. Artikel  ini  membahas  penggunaan regresi Generalized Poisson pada pengjunjung agrowisata untuk memberikan nilai  ekonomi  pada  objek  wisata.  Regresi Generalized  Poisson  digunakan  karena respon  dari  model  yang  digunakan  berupa jumlah  kunjungan  (bilangan  bulat  positif) atau  data  cacah.  Regresi  Generalized Poisson  dapat  digunakan  misalnya  pada pendugaan  kunjugan  ke  dokter  (Saffari  et al.,  2020;  Adams  et  al.,  2021),  pemodelan faktor-faktor yang berpengaruh (Wulandari & Melaniani, 2015), dan pengukuruan nilai ekonomi  objek  wisata  (Hendarto  et  al., 2019; Mendes & Proenca, 2011).
Pengukuran  nilai  objek  wisata  penting untuk pengembangan  objek  tersebut, sehingga  aplikasi  regresi  Generalized Poisson  untuk  penilaian  ekonomi  juga penting.

## METODE
Penelitian  dilakukan  di  Agrowisata Taman  Bunga  X  yang  berlokasi  di Kabupaten  Pandeglang.  Waktu  Penelitian dilakukan dari bulan Oktober 2020 sampai dengan April 2021.

## Data
Pengambilan sampel dilakukan dengan  teknik accidental sampling  pada pengunjung  dengan  umur  diatas  16  tahun. Jika pengunjung datang
secara berkelompok  (lebih  dari  1  orang),  sampel yang  diambil  hanya  1  orang  saja  karena pengunjung yang datang bersama diasumsikan berasal dari tempat yang sama dan  dengan  biaya  perjalanan  yang  sama. Pengambilan sampel 1 orang dari kelompok pengunjung  dilakukan  secara  purposif. Sampel  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini sebanyak  72  pengunjung.  Responden ditanya tentang frekuensi kunjungan, biaya
perjalanan,  pendapatan,  jarak  tempuh, umur,  tingkat  pendidikan,  dan  persepsi terhadap  objek  wisata.  Persepsi  diukur dengan  7  poin  skala  likert  (Budiaji,  2013) dengan  empat  indikator  yaitu  panorama alam,  akses  jalan,  keadaan  tanaman  serta fasilitas objek wisata.

## Analisis Data
Jumlah permintaan wisata ke Agrowisata Taman Bunga dianalisis dengan regresi  poisson  karena  variable  responnya adalah  jumlah  kunjungan  yang  nilainya berupa  bilangan  bulat  positif  lebih  dari  1. Misal  y  mengindikasikan  variabel  acak jumlah  kunjungan  yang  muncul  pada interval  waktu  tertentu,  y  terdistribusi Poisson  dengan  parameter  µ  >  0  (Rencher & Schaalje, 2008), jika
𝑓(𝑦) = 𝜇 𝑦 𝑒 −𝜇 𝑦! , 𝑦 = 0, 1, 2, … (1)
Rataan  dan  ragam  dari  distribusi Poisson adalah sama (equidispersi), E(y) = V(y) = µ. Nilai harapan pada fungsi invers log link menggunakan µ = exp( x β) dengan x adalah variabel independen dan β adalah koefisien regresi yang diestimasi. Persamaan regresi Poisson adalah
𝜇 = exp  ( 𝛼 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝛽 2 𝑋 2 + 𝛽 3 𝑋 3 + 𝛽 4 𝑋 4 + 𝛽 5 𝑋 5 + 𝛽 6 𝑋 6 ) (2)
dimana : 𝛼 = konstanta 𝑋 1 = biaya perjalanan (Rp ribuan) 𝑋 2 = pendapatan/ uang saku (kategorik) 𝑋 3 = jarak tempuh dari tempat asal (km) 𝑋 4 = usia (tahun) 𝑋 5 = tingkat Pendidikan (kategorik) 𝑋 6 = persepsi pengunjung (skala likert) 𝛽 1 − 𝛽 6 =  koefisien  regresi  untuk faktor 𝑋 1 sampai dengan 𝑋 6 Penanganan  pada  kasus  yang  tidak equidispersi,  parameter  dispersi  dapat dimasukkan  dalam  distribusi  sehingga menjadi  distribusi  Generalized  Poisson yang dinotasikan sebagai berikut
𝑓(𝑦|𝜇, 𝜑) = ( 𝜇 1+𝜑𝜇 ) 𝑦 (1+𝜑𝑦) 𝑦−1 𝑦! 𝑒 − 𝜇(1+𝜑𝑦) 1+𝜑𝑦 , 𝑦 = 0, 1, 2, … (3)
dengan  E(y)  =  µ,  dan  V(y)  = µ(1+φµ) 2 .  φ  adalah  parameter  dispersi (Famoye,  1993).  Saat  φ  sama  dengan  0, artinya  equidispersi,  distribusinya  menjadi distribusi poisson. Jika φ < 0 disebut dengan underdispersi  dengan  nilai  ragam  yang lebih  kecil  dari  rataan,  sebaliknya  φ  >  0 adalah  overdispersi  yang  berarti  ragam lebih  besar  dari  rataaan.  Fungsi  invers  log link  pada  regresi  Generalized  Poisson menjadi µφ = exp( x β).
Model  regresi  divariasikan  dengan memodifikasi  faktor  berkategori  yaitu 𝑋 2 dan 𝑋 5 . Model  terbaik  dipilih dengan nilai kriteria  informasi  Akaike  (AIC)  paling kecil.  Strategi  ini  disebut  dengan  strategi seleksi  variabel  yang  berbeda  dengan strategi  penggabungan  kategori  (Oelker  et al.,  2014).    Variasi  model  yang  digunakan dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Tabel  1 menunjukkan kombinasi penuh dari
pasangan variasi 𝑋 2 dan 𝑋 5 . Variabel 𝑋 2 terdiri atas kategori (1) < 500.000,  (2)  500.000  –  1.000.000,  (3) 1.000.001  –  2.000.000,  (4)  2.000.001  – 3.000.000,  (5)  3.000.001  –  4.000.000,  (6) 4.000.001  –  5.000.000,  (7)  >  5.000.000. Empat  kategori  pendapatan  diperoleh  dari (1)  kategori  1  dan  2,  (2)  kategori  3  dan  4, (3)  kategori  5  dan  6,  (4)  kategori  7, sedangkan tiga kategori pendapatan berasal dari (1) kategori 1, 2, dan 3, (2) kategori 4 dan 5, (3) kategori 6 dan 7.
Variabel 𝑋 5 terdiri  atas  kategori  (1) tidak sekolah, (2) tamat SD, (3) tamat SMP, (4)  tamat  SMA/  SMK,  (5)  tamat  D1/  D2/ D3,  (6)  tamat  S1,  (7)  tamat  S2/  S3.  Tiga kategori  tingkat  pendidikan  diperoleh  dari (1) tidak sekolah, (2) tamat sampai dengan SMA, (3) tamat pendidikan tinggi.
Tabel  1.  Variasi  model  regresi  Poisson dengan  meragamkan  jumlah  kategori  pada variabel X2 dan X5.
Regresi Poisson Jumlah Level Kategorik X 2 X 5 Model 1 7 7 Model 2 4 7 Model 3 3 7 Model 4 7 3 Model 5 4 3 Model 6 3 3
Analisis  data  menggunakan  software R  versi  4.0.3  (R  Core  Team,  2020). Pemilihan software R dibandingkan dengan software  lain  karena  kemudahan  akses (gratis),  dan  kemudahan  reproduksi  ulang (Budiaji,  2019).  Keterjaminan  reproduksi ulang dapat dikerjakan dengan mengunduh material  tambahan  pada  lampiran.  Paket standar dalam software R dapat digunakan untuk memodelkan regresi Poisson.
Regresi Poisson perlu dicek multikolinearitas  dengan  VIF  ( Variance
Inflation Factor ), dan equidispersi (Ruliana et al., 2016). Cek VIF dapat menggunakan paket car (Fox & Weisberg, 2019) dengan nilai VIF lebih dari 10 menunjukkan adanya multikolinearitas,  sedangkan  equidispersi merupakan  salah  satu  asumsi  yang  harus dipenuhi  dalam  model  regresi  Poisson. Equidispersi terjadi ketika nilai mean sama dengan  nilai  ragam  (Utami,  2013).  Jika asumsi equidispersi tidak terpenuhi, regresi
Generalized  Poisson  dapat  diterapkan (Wulandari  &  Melaniani,  2015).  Paket  R yang dapat digunakan adalah paket VGAM (Yee  et  al.,  2015).  Indikasi  equidispersi pada  paket  R  adalah  nilai  rasio  ragam  dan rataan.  Jika  rasio  ragam  dan  rataan  sama dengan  1,  asumsi  equidispersi  terpenuhi. Model  regresi  diuji  parameter  secara simultan dengan analisis deviance, sedangkan  uji  parsial  menggunakan  uji Wald (Zeileis et al., 2008).
Nilai  ekonomi  agrowisata  dihitung dengan metode biaya perjalanan yang akan menghasilkan surplus konsumen. Koefisien β 1 persamaan  log-linear  regresi  poisson digunakan untuk menentuan surplus konsumen.  Surplus  konsumen  dan  nilai ekonomi  per  tahun  objek  agrowisata dihitung dengan persamaan (Fauzi, 2010):
𝐶𝑆 = 1 2𝛽 1 (4)
𝑁𝐸𝑇 = 𝐶𝑆 𝑥 𝑁 (5)

## Tabel 2. Karakteristik responden
Variabel Keterangan Persentase Jenis kelamin Laki-laki 37,5 Perempuan 62,5 Status pernikahan Belum menikah 43,1 Sudah menikah 56,9 Pendapatan < Rp 500.000 – Rp 1.000.000 26,4 Rp 1.000.001 – Rp 3.000.000 41,6 Rp 3.000.001 – Rp 4.000.000 12,5 Rp 4.000.001 – Rp 5.000.000 13,9 > Rp 5.000.000 5,6 Jarak tempuh < 10 km 16,7 10 – 20 km 26,4 21 – 30 km 13,9 31 – 40 km 19,4 41 – 50 km 12,5 > 50 km 11,1 Umur responden < 21 tahun 22,2 21 – 31 tahun 45,8 32 – 41 tahun 18,1 42 – 51 tahun 8,3 > 51 tahun 5,6 Tingkat pendidikan SD 2,8 SMP 9,7 SMA 38,9 Perguruan tinggi 48,6
Sumber: data primer diolah
dimana:
𝐶𝑆 = surplus konsumen (Rp/ kunjungan) 𝛽 1 = koefisien biaya perjalanan 𝑁𝐸𝑇 = nilai ekonomi objek (Rp/ tahun)
𝑁 =  jumlah  pengunjung  dalam  satu tahun terakhir (orang)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik dan perilaku kunjungan responden
Mayoritas  responden  Agrowisata Taman  Bunga  adalah  perempuan  (62,5%) (Tabel  2).  Perbandingan  status  pernikahan responden  adalah  responden  dengan  status sudah menikah sebanyak 56,9%. Mayoritas pendapatan  responden  berada  pada  selang Rp  1.000.000,00  –  Rp  3.000.000,00 (41,6%).  Jarak  asal  responden  sangat bervariasi  dengan  seperempat  responden (26,4%)  memiliki  jarak  10  –  20  km.  Usia
responden  didominasi  anak  muda  dengan porsi 45,8% berada diumur 21 – 31 tahun. Pendidikan  responden  juga  sangat  baik karena  mayoritas responden  (48,6%) mengenyam pendidikan tinggi.
Hasil  kuesioner  menunjukan  bahwa mayoritas  pengunjung  Agrowisata  Taman Bunga ini sudah berkunjung sebanyak 2 kali (37,5%)  (Tabel  3).  Alat  transportasi  yang digunakan  adalah  mayoritas  motor  pribadi (61,1%),  mengeluarkan  biaya  perjalanan antara  <50.000,00  –  100.000,00  (40.3%), serta  memiliki  alasan  berkunjung  karena tempatnya indah (68,1%).

## Persepsi Responden
Persepsi pengunjung adalah pandangan  pengunjung  terhadap  sesuatu yang  ada  di  Agrowisata  Taman  Bunga. Persepsi yang diteliti antara lain akses jalan, keadaan tanaman, fasilitas, panorama alam. Hasil kuesioner menunjukan bahwa mayoritas responden memberikan Tabel 3. Perilaku kunjungan responden Variabel Keterangan Persentase Jumlah kunjungan 2 kali 37,5 3 kali 26,4 4 kali 12,5 > 4 kali 23,6 Jenis kendaraan Motor pribadi 61,1 Mobil pribadi 37,5 Kendaraan umum 1,4 Biaya perjalanan < Rp 100.000 40,3 Rp 100.001 – Rp 200.000 22,2 Rp 200.001 – Rp 300.000 26,4 > Rp 300.000 11,1 Alasan berkunjung Tempat indah 68,1 Lokasi dekat 19,4 Biaya murah 8,3 Tidak ada lokasi sejenis 4,2 Sumber: data primer diolah Tabel 4. Persepsi responden terhadap Agrowisata Taman Bunga (dalam persen) Indikator Sangat Tidak Baik Tidak Baik Kurang Baik Biasa (Netral) Cukup Baik Baik Sangat Baik Akses jalan 0 0 0 3 25 42 30 Keadaan tanaman 0 0 0 3 23 46 28 Fasilitas 0 0 0 0 5 71 24 Panorama alam 0 0 0 1 28 54 17
Sumber: data primer diolah
tanggapan  bahwa  semua  variabel  persepsi adalah baik, yaitu akses jalan sebesar 42%, keadaan  tanaman  sebesar  46%,  fasilitas sebesar 71%, panorama alam sebesar 54%, serta  sisanya  memberikan  pandangan bahwa  seluruh  persepsi  responden  sudah cukup baik dan sangat baik (Tabel 4).

## Model Regresi Poisson
Enam  kombinasi  regresi  Poisson (Tabel  1)  dimodelkan.  Pada  variabel  X 5 dengan  tujuh  kategorik  direduksi  menjadi enam  kategorik  karena  semua  responden yang  tamat  sekolah.  Jumlah  kategorik  tiga juga direduksi menjadi dua kategorik untuk alasan  yang  sama.  Tabel  5  menunjukkan rangkuman  dari  enam  model  regresi  yang diperoleh. Model enam, yaitu model dengan jumlah kategori tiga di variabel X 2 dan dua kategori  di  variabel  X 5 ,  merupakan  model yang  dipilih  karena  memiliki  AIC  yang paling kecil.
Model 6 dipilih dan dimodelkan ulang menggunakan  regresi  Generalized  Poisson karena asumsi equidispersi tidak terpenuhi. Model  regresi  Generalized  Poisson  yang diperoleh  (persamaan  1)  adalah  sebagai berikut:
𝑌 = exp( 2,02 − 0,0018𝑋 1 +
0,118𝑋 2 [2] + 0,182𝑋 2 [3] − 0,014𝑋 3 −
0,003𝑋 4 + 0,135𝑋 5 − 0,012𝑋 6 ). Tabel  6 memperlihatkan nilai estimasi setiap koefisien dengan uji parsialnya.

## Faktor-faktor yang mempengaruhi kunjungan wisata
Faktor  yang  mempengaruhi  jumlah kunjungan  Agrowisata  Taman  Bunga adalah Jarak atau X 3 . Tabel 6 menunjukkan bahwa variabel jarak atau X 3 memiliki nilai koefisien –0,0138. Jarak memiliki hubungan  yang  negatif  dengan  jumlah kunjungan, semakin dekat jarak dari tempat asal maka semakin banyak jumlah kunjungan.  Jika  jarak  berkurang  1  km, jumlah  kunjungan  akan  naik  secara eksponensial  sebesar  exp(0,0138)  atau 1,014  kali  pada  saat  variabel  lain  konstan. Pengaruh  yang  signifikan  antara  jarak terhadap  permintaan  wisata  atau  jumlah kunjungan  ke  Agrowsiata  Taman  Bunga dapat disebabkan karena mayoritas pengunjung  Agrowisata  Taman  Bunga berasal dari Kabupaten Pandeglang,
Kabupaten  Serang  dan  Kabupaten  Lebak atau  Kurniasih  et  al.  (2020)  menyebut

## Tabel 5. Perbandingan model regresi poisson
Regresi Poisson Nilai VIF Maksimal Rasio Ragam dan Rataan AIC Model 1 2,89 0,16 (underdispersi) 259,23 Model 2 2,35 0,16 (underdispersi) 253,99 Model 3 2,16 0,15 (underdispersi) 251,60 Model 4 2,13 0,19 (underdispersi) 253,44 Model 5 2,03 0,20 (underdispersi) 248,68 Model 6 2,04 0,18 (underdispersi) 246,03
Sumber: data primer diolah
Tabel 6. Hasil estimasi koefisien regresi Generalized Poisson
Koefisien Estimasi Standar error Nilai z Nilai p Intercept 2,0246 0,7324 2,764 0,0057** Biaya perjalanan -0,0018 0,0010 -1,718 0,0859 Pendapatan [2] 0,1180 0,1571 0,751 0,4524 Pendapatan [3] 0,1823 0,2087 0,874 0,3823 Jarak -0,0138 0,0056 -2,466 0,0137* Usia -0,0029 0,0078 -0,370 0,7110 Pendidikan [SMA] 0,1355 0,1431 0,947 0,3439 Persepsi -0,0124 0,0317 -0,390 0,6967 Sumber: output R
sebagai  daerah  yang  memiliki  jarak  yang tidak teralu jauh dengan lokasi wisata.
Variabel  yang  tidak  berpengaruh secara signfikan antara lain biaya perjalanan, pendapatan, usia, tingkat pendidikan, dan persepsi responden. Variabel  biaya  perjalanan  dan  pendapatan tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifkan karena  menurut  (Wanti  et  al.,  2014)  biaya perjalanan  menuju  agrowisata  ini  relatif terjangkau  dan  dapat  dibayarkan  oleh seluruh  pengunjung.  Variabel  usia  dan tingkat  pendidikan  tidak  berpengaruh secara  signifikan  disebabkan  objek  wisata yang dapat dinikmati oleh pengunjung dari berbagai  kalangan  umur  (Haban  et  al., 2017),  dan  berbagai  tingkat  pendidikan (Arifa  et  al.,  2019).  Variabel  persepsi responden  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan  dikarenakan  wisatawan  yang berkunjung  hanya  fokus  pada  kegiatan wisata  yang  diberikan  serta  sudah  merasa puas  terhadap  penawaran  wisata  yang diberikan pada taraf harga tiket  yang telah ditentukan pengelola.

## Surplus konsumen dan nilai ekonomi
Perhitungan  surplus  konsumen  dan nilai  ekonomi  dari  Agrowisata  Taman Bunga  dilakukan  dengan  menggunakan pendekatan Travel  Cost  Method .  Surplus konsumen  yang  diterima  oleh  pengunjung Agrowisata  Taman  Bunga  dalam  model regresi Generalized Poisson dapat dihitung dengan  menggunakan  Persamaan  2  yaitu
𝐶𝑆 = 1 2(0,001755) = 284,9 , sehingga surplus konsumen per kunjungan adalah Rp 284.900, -. Besarnya nilai surplus konsumen
mengindikasikan bahwa
pengujung agrowisata mendapatkan
kelebihan  manfaat  dari  harga  tiket  yang telah  ditetapkan  yaitu  Rp  7.000,-.  Nilai ekonomi wisata menggunakan Persamaan 3
yaitu 𝑁𝐸𝑇 = 284,9 𝑥 7600 = 2165240 , sehingga  nilai  ekonomi  agrowisata  per tahun  dari  Februari  2020  -  Januari  2021 adalah Rp 2.165.240.000, - (Tabel 7). Nilai ekonomi  agrowisata  yang  besar  ini menandakan  bahwa  sumberdaya  alam tersebut pelu dipertahankan.

## KESIMPULAN
Regresi  Poisson  dapat  diterapkan pada  jumlah  kunjungan  agrowisata  Taman Bunga.  Kasus  underdispersi  pada  data menyebabkan  pemilihan  regresi  yang digunakan  adalah  regresi  generalized poisson.  Faktor  yang  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  jumlah  kunjungan  ke agrowisata adalah jarak yang menghasilkan kesimpulan  bahwa  semakin  dekat  jarak maka  semakin  banyak  jumlah  kunjungan. Surplus konsumen yang diperoleh agrowisata berdasarkan biaya perjalanannya  yaitu  sebesar  Rp.  284.900,- per  kunjungan  yang  berarti  pengunjung mendapatkan kelebihan manfaat dibandingkan  harga  tiketnya  yaitu  Rp 7.000,-.  Nilai  ekonomi  atau  nilai  manfaat total  yang  diperoleh  agrowisata  Taman Bunga  adalah  Rp.  2.165.240.000,-  per tahun, sehingga agrowisata ini perlu dijaga dan dipertahankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adams, S. O., Obaromi, D. A., & Rauf, R.
I.  (2021).  Modelling  the  Number  of Household  Visit  to  Health  Care
Centres in Some Nigeria Communities  Using  Count  Data Regression Models. J Biostat
Epidemiol , 7(1):36-47 Arifa, E., Abidin, Z., & Marlina, L. (2019). Valuasi  Ekonomi  Kawasan  Wisata Pulau  Pisang  Kabupaten  Pesisir
Tabel 7. Perhitungan surplus konsumen dan nilai ekonomi
Keterangan Satuan Nilai Koefisien biaya perjalanan (a) - -0,001755 Jumlah pengunjung 1 tahun terakhir (b) kali/ tahun 7.600 Surplus konsumen per kunjungan (c) Ribu rupiah 284,9 Nilai ekonomi (e = c x b) Ribu rupiah 2.165.240 Sumber: data primer diolah
Barat. Jurnal  Ilmu  Ilmu  Agribisnis ,
7 (4), 568–574.
Budiaji, W. (2013). Skala Pengukuran dan Jumlah  Respon  Skala  Likert. Jurnal Ilmu Pertanian Dan Perikanan , 2 (2), 127–133. Budiaji, W. (2019). Penerapan Reproducible Research pada RStudio dengan  Bahasa  R  dan  Paket  Knitr. Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu Komputer  Dan  Informatika , 5 (1),  1– 5. Famoye, F. (1993). Restricted Generalized Poisson Regression. Commnunication in Statistics-Theory and Methods , 33: 1135-1154 Fauzi,  A.  (2010).  Ekonomi  Sumber  Daya Alam  dan  Lingkungan:  Teori  dan Aplikasi. Gramedia Pustaka Utama.
Fox,  J.,  &  Weisberg,  S.  (2019). An  R Companion  to  Applied  Regression (Third). Sage.
Haban, Y., Kolengan, R. A. M., & Kawung, G.  M.  V.  (2017).  Analisis  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Jumlah Kunjungan dan Nilai Ekonomi Kebun Raya  Bogor. Jurnal  Pembangunan Ekonomi  Dan  Keuangan  Daerah ,
18 (4), 1–19.
Hendarto, K. A., Hasan, R. A., Yumantoko, Y.,  Nur,  A.,  &  Ariawan,  K.  (2019). The Economic Value of Recreational Benefit of Aik Nyet Nature Tourism, KPHL Rinjani Barat, An Application of  The  Travel  Cost  Method. Jurnal Penelitian  Sosial  Dan  Ekonomi Kehutanan , 16 (1), 43–54.
Kurniasih, I., Nurhayati, A., Dewanti, L. P.,
&  Rizal,  A.  (2020).  Potensi  Wisata Bahari  di  Kabupaten  Pangandaran. Jurnal  Perikanan  Dan  Kelautan ,
10 (1), 8–19.
Mendes, I., & Proenca, I. (2011). Measuring the  Social  Recreation  Per-Day  Net Benefit of the Wildlife Amenities of a National Park: A Count-Data Travel-
Cost Approach. Environmental Management , 48(5):920-32 Oelker, M., Gertheiss, J., & Tutz, G. (2014). Regularization  and  Model  Selection with  Categorical  Predictors  and Effect  Modifiers  in  Generalized
Linear Models. Statistical Modelling , 14 (2), 155–177.
Premono,  B.  T.,  &  Kunarso,  A.  (2015). Valuasi  Ekonomi  Taman  Wisata Punti Ayu Palembang. Jurnal Penelitian  Hutan  Dan  Konservasi Alam , 7 (1), 13–23.
R Core Team. (2020). R: A Language and Environment for Statistical Computing (4.0.3) [Computer software]. R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/ Rencher,  A.  C.,  &  Schaalje,  G.  B.  (2008). Linear  Models  in  Statistics. John Wiley & Sons. New Jersey: US.
Ruliana, R., Hendikawati, P., & Agoestanto,  A.  (2016).  Pemodelan Generalized Poisson Regression (GPR)  untuk  Mengatasi  Pelanggaran Equidispersi  pada  Regresi  Poisson Kasus  Campak  di  Kota  Semarang
Tahun 2013. Journal of Mathematics ,
5 (1), 39–46.
Saffari, S. E., Allen, J. C., Adnan, R., Ong, S.  H.,  Sim,  S.  Z.,  &  Greene,  W. (2019).  Frequency  of  Visiting  a Doctor:  A  right  Truncated  Count Regression Model with Excess Zeros.
Biostat  Biom  Open  Access  J ,    9  (5):
555773
Utami,  T.  W.  (2013).  Analisis  Regresi
Binomial  Negatif  untuk  Mengatasi Overdispersion Regresi Poisson pada Kasus  Demam  Berdarah  Dengue. Jurnal Statistika , 1 (2), 59–65.
Wanti,  L.  W.,  Syaukat,  Y.,  &  Juanda,  B. (2014).  Analisis  Nilai  Ekonomi Wisata  Kebun  Kina  Bukit  Unggul
Kabupaten Bandung. Jurnal Ekonomi Pertanian, Sumberdaya, Dan Lingkungan , 2 , 44–55. Wulandari,  I.  R.,  &  Melaniani,  S.  (2015). Estimasi Parameter Model Generalized Poisson Regression Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur yang Mengalami Overdispersi. Jurnal Biometrika Dan Kependudukan , 4 (2),
143–151.
Yee, T. W., Stoklosa, J., & Huggins, R. M. (2015).  The  VGAM      Package  for Capture-Recapture  Data  Using  the
Conditional  Likelihood. Journal  of Statistical Software , 65 (5), 1–33.
Zeileis,  A.,  Kleiber,  C.,  &  Jackman,  S.
(2008). Regression Models for Count Data  in  R. Journal  of  Statistical Software , 27 (8), 1–25.

## LAMPIRAN
Data yang digunakan dalam artikel ini
telah dideposit dengan DOI: 10.5281/zenodo.5072565. Kode software R untuk  menjamin  reproduksi  ulang  juga dideposit pada DOI:
10.5281/zenodo.5230150.