QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 174

## PENGARUH PENGEMBANGAN BANDARA SILANGIT DAN PARIWISATA DALAM MENINGKATKAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI SUMATERA UTARA

## Tetty Tiurma Uli Sipahutar
Fakultas Ekonomi Universitas Prima Indonesia Email: ratuhapis.tetty@gmail.com Ahmad Rizki Harahap Fakultas Pertanian Universitas Medan Area Email: ahmadrizkiharahap@gmail.com

## Abstract
Silangit Airport is an air transportation infrastructure located in Silangit, North Tapanuli, North Sumatra Province. The government has set Lake Toba as a tourism destination the main attraction for local and foreign tourists. With the continued development of regional tourism,  the  number  of  passengers  and  the  number  of  tourists  to  SIlangit  Airport  will continue to increase and affect the regional economic growth which will have an impact on the figure of the North Sumatra Province GRDP. Therefore, the government has begun a big  plan  to  advance  Indonesian  tourism  starting  from  the  construction  of  facilities  and infrastructure  in  each  tourist  area.  Lake  Toba,  located  in  Toba  Samosir  Regency,  North Sumatra,  is  the  largest  lake  in  Indonesia,  which  is  expected  to  bring  more  visits  from various  regions,  both  domestic  and  foreign.  The  aim  of  the  study  was  to  identify  and analyze  the  problems  of  developing  Silangit  airport  to  support  the  acceleration  of development  in  tourism.  The  results  are  recommendations  for  developing  the  Silangit airport  area,  including  increasing  accessibility  and  transportation  connectivity  from  /  to tourist  locations  throughout  the  region  of  Lake  Toba  tourism  object  by  building Kualanamu-Parapat toll roads, Silangit-Parapat and feeder roads as well as adequate and then traffic smooth, safe, safe.
_______________________________ Keywords :Airlines, Passengers, Travelers, Unemployment, GDP

## PENDAHULUAN
engembangan  Bandara  Silangit  sebagai  bagian  dari  sistem transportasi  udara  sebagaimana  dicanangkan  pemerintah  dengan menganggarkan  dana  sebesar  Rp  21  Triliun  untuk  membangun infrastruktur  dalam  mendukung  pertumbuhan  ekonomi  dan pariwisata kawasan Danau Toba di tahun 2019. Bandara Silangit dibangun pada  masa  penjajahan  Jepang.  Pembangunan  kembali bandara  ini  mulai P
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 175
dilakukan  sejak  tahun  1995.  Lalu,  pada  14  Desember  2012,  pemerintah melalui Kementerian Perhubungan secara resmi menyerahkan operasional pengelolaan  Bandara  Silangit kepada  PT  Angkasa  Pura  II  (Persero)  yang tadinya  merupakan  bandara  untuk  penerbangan  perintis  bersubsidi berubah  status  menjadi  bandara  internasional  dengan selling  point keindahaan  wisata  kawasan  Danau  Toba.  Kehadiran  bandara  Silangit memberikan  dampak  positif  bagi  sektor  pariwisata  dan  perekonomian masyarakat  sekitar  dengan  cara  semakin  menarik  minat  wisatawan domestik  hingga  mancanegara  untuk  berkunjung  ke  Danau  Toba mengingat pemerintah telah mencanangkan Danau Toba sebagai salah satu dari  10  tujuan  wisata  prioritas  atau  sebagai  “10  Bali  Baru”  dengan  target kunjungan  wisatawan  mancanegara  ke  Sumatera  Utara  diproyeksikan mencapai  sejuta  orang  pada  2019.  Sehingga  pemerintah  melakukan pengembangan  Bandara  Silangit,  Tapanuli  Utara,  Sumatera  Utara,  senilai Rp  369  Milliar  yang  akan  tuntas  pada  September  2017  didukung pembukaan  rute  baru  diperkirakan  pergerakan  penumpang  dapat mencapai 300.000 hingga 500.000 penumpang.
Bandara  Silangit  disiapkan  menjadi  Bandara  Internasional  sebagai  salah satu  perintis/pionir  penerapan  konsep  bandara  pintar (smart  airport) dengan  berbagai  fasilitas  dengan  fitur  teknologi  digital  yang  dapat digunakan  sejak  28  Oktober  2017  bersamaan  dengan  penerbangan  rute perdana  Singapura‑Silangit  akan  dilayani  sebanyak  tiga  kali  dalam  satu pekan dengan pesawat Bombardier CRJ 1000 berkapasitas 96 penumpang, dan  gerbang  bagi  wisatawan  lokal  maupun  asing  untuk  berkunjung  dan melestarikan  budaya  adat  Batak  dan  Danau  Toba,  membangun  kampung halaman dan gerbang menuju kemakmuran dan kesejahteraan masyarakat setempat  dengan  mengembangkan  sumber  daya  manusia  yang  baik.  Hal tersebut  dapat  dilihat  melalui  adanya  training  kepada  para  karyawan untuk dapat memahami lini kerjanya, dan masuknya tenaga kerja baru di bandara dapat mambantu lini kerja yang kosong, selain itu adanya bandara baru  maka  berpeluang  untuk  masuknya  berbagai  masakapai  lain  yang lebih besar (Karel, 2014).
Menurut  Sukirno  (2011:120)  pertumbuhan  ekonomi  diartikan  sebagai perkembangan  kegiatan  dalam  perekonomian  yang  menyebabkan  barang dan jasa yang diproduksi dalam masyarakat bertambah dan kemakmuran masyarakat  meningkat.  Indikator  mengukur  pertumbuhan  ekonomi  di
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 176
suatu  daerah  berupa  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  yang merupakan sasaran utama bagi proses pembangunan suatu daerah. Model pertumbuhan  ekonomi  neo  klasik  yang  dikembangkan  oleh  Solow  (1970) dan Swan (1956), menggunakan unsur pertumbuhan penduduk, akumulasi kapital, tenaga kerja, kemajuan teknologi dan besarnya output yang saling berinteraksi.  Dalam  bentuknya  yang  lebih  formal,  model  pertumbuhan Neo Klasik Solow memakai fungsi agregat standar (Todaro, 2010):
……………….……………..(1)
dimana: Y = Produk Domestik Bruto K = stok modal fisik dan modal manusia L = tenaga kerja non terampil
A  = konstanta yang merefleksikan tingkatan tekonologi dasar eµt = melambangkan tingkat kemajuan teknologi a =  melambangkan  elastisitas  output  terhadap  model,  yaitu  persentase kenaikan
Selain  pengembangan  bandara  Silangit,  perlu  juga  pembenahan  dan pembangunan  sejumlah  aksebilitas  yang  memudahkan  serta  mendukung pintu  kedatangan  wisatawan  bervariasi  menuju  kawasan  wisata  Danau Toba, seperti jalan tol yang akan direncanakan jalur tol dari Kualanamu ke Tebing Tinggi, menuju Siantar, hingga Parapat; kunjungan wisatawan yang menggunakan kapal cruise dan kapal pesiar dari pelabuhan Kuala Tanjung, di  pantai  Timur  Sumatera  Utara;  pembukaan  jalur  kereta  api  yang  baru dan  pemanfaatan  jalur  yang  sudah  ada,  seperti  jalur  kereta  api  Medan‑ Pematang  Siantar,  akan  ditingkatkan  dengan  penambahan  rangkaian kereta  baru  kelas  eksekutif;  menyediakan  transportasi  bus  Damri  gratis bagi  penumpang  pesawat  rute  Pangururan‑Bandara  Silangit.  Disamping pengembangan  dan  pembangunan  aksebilitas,  melalui  pembenahan  dan pembangunan Bandara Silangit Siborong‑borong Tapanuli Utara yang kini telah menjadi bandara internasional dan juga pembenahan bandara Sibisa Ajibata, Kabupaten Toba Samosir.
Pemakaian fasilitas transportasi angkutan udara mempunyai dampak pada pertumbuhan pariwisata. Fasilitas bandara yang tersedia cukup aman dan terjangkau semakin mendapat tempat pengunjung untuk berkunjung. Hal ini  dapat  memicu  pertumbuhan  ekonomi  dengan  adanya  peningkatan
jumlah wisatawan dan pengembangan bandara semakin bertambah jumlah penumpang  maskapai.  Aksesibilitas  m angkutan  pariwisata.  Untuk  mengakses  lokasi  yang  merupakan  tujuan utama,  maka  wisatawan  akan  menggunakan  moda  transportasi. (Tambunan, 2009)
Jumlah  lalu  lintas  udara  sebagai  faktor  penting  dalam  meningkatkan jumlah  penumpang  adalah  variabel  yang  sama  yang  digunakan  oleh (Leurent,  2011)  yang  menjelaskan  frekuensi  layanan  yang  mempengaruhi jumlah penumpang yang diangkut di setiap stasiun, menunjukkan jumlah frekuensi  yang  menunjukkan  daya  dukung  selain  jumlah  kursi  yang tersedia  dalam  sistem  angkutan  massal.Peran  infrastruktur  tidak  hanya berpengaruh  pada  pengembangan  wilayah  saja,  tetapi  juga  pada  bidang kepariwisataan.  Infrastruktur  berperan  sangat  penting  dalam  mendorong kualitas wisata itu sendiri, serta pada lingkungan sekit Lebih  lanjut,  dengan  kebijakan  pembangunan  yang  digalakkan  oleh pemerintah  dalam  kurun  waktu  dua  tahun  terakhir  dengan  membuka akses  terhadap  pembentukan  10  destinasi  wisata  baru  sangat  menarik untuk  dikaji.  Konektivitas  sebagai  isu  p membutuhkan  perangkat  pendukung  berupa  pelabuhan,  bandara, pembuatan  jalur  dan  jadwal  pelayaran  kapal  dan  lain pembangunan  infrastruktur  pendukung  adalah  sebuah  kemajuan  yang tidak bisa dipungkiri. (Mentari, 2016)
Sumber : Kurs Tengah Bank Indonesia
Gambar 1.1 Perkembangan Jumlah Maskapai, Jumlah Penumpang, Jumlah
Wisatawan di Bandara Silangit Tahun 2013 2013 2014 609 6.264 259299 J_MASKAPAI QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 177
jumlah wisatawan dan pengembangan bandara semakin bertambah jumlah penumpang  maskapai.  Aksesibilitas  merupakan  fungsi  utama  dasar angkutan  pariwisata.  Untuk  mengakses  lokasi  yang  merupakan  tujuan utama,  maka  wisatawan  akan  menggunakan  moda  transportasi.
Jumlah  lalu  lintas  udara  sebagai  faktor  penting  dalam  meningkatkan adalah  variabel  yang  sama  yang  digunakan  oleh (Leurent,  2011)  yang  menjelaskan  frekuensi  layanan  yang  mempengaruhi jumlah penumpang yang diangkut di setiap stasiun, menunjukkan jumlah frekuensi  yang  menunjukkan  daya  dukung  selain  jumlah  kursi  yang dalam  sistem  angkutan  massal.Peran  infrastruktur  tidak  hanya berpengaruh  pada  pengembangan  wilayah  saja,  tetapi  juga  pada  bidang kepariwisataan.  Infrastruktur  berperan  sangat  penting  dalam  mendorong kualitas wisata itu sendiri, serta pada lingkungan sekitarnya (Afandi, 2010). Lebih  lanjut,  dengan  kebijakan  pembangunan  yang  digalakkan  oleh pemerintah  dalam  kurun  waktu  dua  tahun  terakhir  dengan  membuka akses  terhadap  pembentukan  10  destinasi  wisata  baru  sangat  menarik untuk  dikaji.  Konektivitas  sebagai  isu  penting  dalam  pariwisata  maka membutuhkan  perangkat  pendukung  berupa  pelabuhan,  bandara, pembuatan  jalur  dan  jadwal  pelayaran  kapal  dan  lain‑lain  serta pembangunan  infrastruktur  pendukung  adalah  sebuah  kemajuan  yang tidak bisa dipungkiri. (Mentari, 2016).
Perkembangan Jumlah Maskapai, Jumlah Penumpang, Jumlah
Wisatawan di Bandara Silangit Tahun 2013‑2017 2015 2016 2017 641 480 1,371 1,906 6.264 11.658 8.927 80.715 144.444 259299 270837 229288 233643 270792
J_PENUMPANG J_WISATAWAN
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 178
Perkembangan  penumpang  dan  pesawat  udara  pada  Bandara  Silangit setiap tahunnya mengalami peningkatan baik, sejak bandara ini diperluas dan  ditingkatkan  kapasitasnya  ditambah  lagi  dengan  promosi  gencar, jumlah  penumpang  di  Bandara  Silangit  ini  meningkat  lebih  14  kali  lipat atau  1.400%.  Sejumlah  maskapai  yang  sudah  melayani  penerbangan  di Silangit  adalah  Garuda  Indonesia,  Sriwijaya  Air,  Wings  Air  dan rencananya  awal  Desember  2017  Batik  Air.  Hal  tersebut  didukung sejumlah faktor seperti pembukaan rute baru oleh maskapai penerbangan Lion  Air  dan  Citilink  yang  akan  diumumkan  dalam  waktu  dekat. Penerbangan  akan  dilangsungkan  empat  kali  dalam  seminggu,  rute penerbangan  ini  dapat  menarik  wisatawan  mancanegara  (wisman)  dari Thailand, Cina, India, dan sekitarnya. Keterisian penumpang penerbangan Malindo Air dan Air Asia dari Malaysia ke Bandara Internasional Silangit punya  perkembangan  signifikan.  Hal  itu  membuat  seluruh  pelaku pariwisata  di  Danau  Toba  harus  bisa  mempersiapkan  sambutan  yang sangat  cocok  untuk  wisatawan  dari  negeri  jiran  tersebut.  Dengan  rute Kualanamu Sumatera Utara dan Hang Nadim Batam, sekarang sudah ada Wings  dan  Susi  Air.  Jadi  di  bandara  ini  ATR  dan  Bombardier  sudah  bisa beroperasi di bandara. (PT Angkasa Pura II, 2017)
Hasil  penelitian  terdahulu  oleh  beberapa  peneliti  yang  memiliki  ruang lingkup kajian memiliki kemiripan yang diantaranya, adalah:
1. Penelitian  yang  sama  dilakukan  oleh  Bojanic  dan  Lo  (2016), menemukan bahwa
pariwisata sangat
berpengaruh pada pertumbuhan  ekonomi  di  sebagian  besar  negara‑negara  terutama negara  yang  terdiri  dari  pulau‑pulau.  Negara  kepulauan  memiliki lebih  banyak  obyek  wisata  sehingga  pendapatan  dari  pajak  dan retribusi  yang  diperoleh  melalui  obyek  wisata  tersebut  mampu mendongkrak pertumbuhan ekonomi daerah.
2. Hasil  studi  selanjutnya  dikemukakan  oleh  Jalil  (2013)  di  Pakistan, menunjukkan bahwa jumlah wisatawan mancanegara atau wisatawan internasional  berpengaruh  positif  pada  pertumbuhan  ekonomi  di Pakistan.
3. Penelitian  Padmasani  (2014).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa dari  tahun  ‑  ke  tahun  sektor  pariwisata  berkembang  pesat,  hal  ini  di tandai  oleh  peningkatan  kunjungan  wisatawan  asing  maupun  lokal
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 179
yang berkunjung ke Sulawesi selatan serta kontribusi sektor pariwisata terhadap  pendapatan  daerah  (PDRB).  Perkembangan  sektor  ini  juga berdampak pada penyerapan tenaga kerja di Sulawesi Selatan namun belum berdampak pada perkembangan ekonomi kreatif.
4. Kurniawan  (2015)  melakukan  penelitian  berjudul,  “Dampak  Sosial
Ekonomi Pembangunan Pariwisata Umbul Sidomukti
KecamatanBandungan  Kabupaten  Semarang”.  Hasil  penelitian menunjukkan  peluang  usaha  di  sekitar  objek  pariwisata  Umbul Sidomukti  termasuk  dalam  kategori  tinggi.  Masyarakat  sekitar memanfaatkan  situasi  ini  untuk  berdagang,  jasa  tour  leader  hingga menjadi  karyawan  objek  pariwisata  Umbul  Sidomukti.Peningkatan pengunjung pasca renovasi. Objek Pariwisata Umbul Sidomukti benar‑ benar  mampu  meningkatkan  pengunjung  dan  mempengaruhi peningkatan  pendapatan.  Pembangunan  Umbul  Sidomukti  berhasil menyerap  banyak  tenaga  kerja  mengingat  banyak  wahana  baru  yang disediakan,  pembangunan  Objek  Wisata  Umbul  Sidomukti  benar‑ benar  mampu  menyerap  tenaga  kerja  yang  cukup  banyak.  Tidak hanya  tenaga  kerja  di  sektor  pariwisata  saja  yang  terserap,  kenaikan omset  penjualan  yang  dialami  para  pedagang  disekitar  Umbul Sidomukti  juga  memaksa  para  pedagang  untuk  menambah karyawannya,  lambat  laun  jumlah  pengangguran  di  sekitar  Objek WisataUmbul  Sidomukti  mulai  menurun.  Penurunan  jumlah pengangguran  dan  peningkatan  pendapatan  masyarakat  ternyata berdampak  positif  pada  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat  sekitar. Walaupun demikian aroma persaingan usaha antar sesama pedagang makin terasa.
5. Hasan (2013), Economic Impact Of An Increase In The Foreign Tourism Receipts:  A  SAM‑Based  Income  Multiplier  Analysis  For  Turkey. Menganalisis  dampak  peningkatan  permintaan  pariwisata  terhadap sektor  pariwisata,  industri  lainnya,  penyerapan  tenaga  kerja,  dan pendapatan.

## METODE PENELITIAN
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif Error  Correction  Model  (ECM) . Error  Correction  Model adalah  suatu  bentuk model  yang  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  jangka  pendek  dan
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 180
jangka  panjang  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat.  Pada  penelitian ini, dalam menganalisis data menggunakan software Microsoft Excel 2007 dan  kemudian  diolah  menggunakan  E‑Views  9.0.  Variabel  independen yang  mempengaruhi  variabel  dependen  dinyatakan  dalam  fungsi  sebagai berikut:
= ( , , ) ………………………...(2)
Kemudian  fungsi  tersebut  ditransformasikan  kedalam  model  persamaan linear  berganda (multiple  regression) dengan  spesifikasi  model  seperti dibawah  ini,  sehingga  model  itu  berubah  menjadi  bentuk  linier,  seperti dibawah ini:
( ) = + log( ) + log( ) + log( ) + log( ) +
…………………………………………….(3)
Dengan penjelasan sebagai berikut:
:  PDRB : Jumlah Maskapai
: Jumlah Penumpang
: Jumlah Wisatawan
: Pengangguran Terbuka
: Logaritma
: Koefisien Regresi
: Kesalahan Pengganggu (error term)
: waktu
Two  steps  model (model  dua  langkah)  dari  Engle‑Granger.  Secara  umum model dasar Engle‑Granger adalah sebagai berikut: (Widarjono, 2013:322)
∆ =
+ ∆ + + …………….(4)
Dimana:
= ( − − ) ………………..(5)
Dalam  hal  ini  ∆  merupakan  perbedaan  pertama (first  difference) ,  koefisien adalah  koefisien  jangka  pendek  sedangkan adalah  koefisien  jangka panjang. Menurut model ini, model ECM valid jika tanda koefisien koreksi kesalahan  bertanda  negatif  dan  secara  statistic  signifikan.  (Gujarati, 2010:459).
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 181

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian Stasioneritas ( Unit Root Test)
Uji akar‑akar unit dipandang sebagai uji stasioner karena pada prinsipnya uji tersebut dimaksudkan untuk mengamati apakah koefisien tertentu dari model autorgresif yang ditaksir mempunyai nilai satu atau tidak (Gujarati, 2010).  Stasioner  data  runtun  waktu  mensyaratkan  rata‑rata  dan  varians yang  konstan  dan  fungsi  autokorelasi  yang  hanya  tergantung  pada panjangnya kelambanan waktu (Studenmund, 1997).

## Tabel 4.1 Tabel Uji Stasioneritas
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: LNJ_MASKAPAI, LNJ_PENGANGGURAN, LNJ_PENUMPANG, LNJ_WISATAWAN, LNPDRB Date: 02/12/19   Time: 18:31 Sample: 2013Q1 2017Q4 Exogenous variables: Individual effects Newey‑West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 95 Cross‑sections included: 5
Method Statistic Prob.** PP ‑ Fisher Chi‑square 5.20715 0.8769 PP ‑ Choi Z‑stat 1.25074 0.8945
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi‑square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Intermediate Phillips‑Perron test results UNTITLED
Series Prob. Bandwidth Obs LNJ_MASKAPAI 0.8830 2.0 19 LNJ_PENGANGG URAN 0.8959 2.0 19 LNJ_PENUMPAN G 0.8183 0.0 19 LNJ_WISATAWA N 0.6409 3.0 19 LNPDRB 0.1784 2.0 19
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 182
Karena  hasil  pengujian  yang  diinginkan  adalah  seluruh  variabel tidak stasioner pada Level , nilai probabilitas masing‑masing variabel lebih besar dari alpha 0.05.
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: LNJ_MASKAPAI, LNJ_PENGANGGURAN, LNJ_PENUMPANG, LNJ_WISATAWAN, LNPDRB Date: 02/12/19   Time: 18:32 Sample: 2013Q1 2017Q4 Exogenous variables: Individual effects Newey‑West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 90 Cross‑sections included: 5
Method Statistic Prob.** PP ‑ Fisher Chi‑square 20.7551 0.0229 PP ‑ Choi Z‑stat ‑2.25195 0.0122
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi‑square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Intermediate Phillips‑Perron test results D(UNTITLED)
Series Prob. Bandwidth Obs D(LNJ_MASKAPAI ) 0.1253 1.0 18 D(LNJ_PENGANG GURAN) 0.2484 1.0 18 D(LNJ_PENUMPA NG) 0.0115 1.0 18 D(LNJ_WISATAW AN) 0.5043 1.0 18 D(LNPDRB) 0.1726 1.0 18
Langkah  uji  stasioneritas  dengan level  data  1 st difference menunjukkan seluruh variabel tidak stasioner , nilai probabilitas masing‑masing variabel lebih besar dari alpha 0.05.
Langkah  uji  stasioneritas  dengan level  data  2 st difference menunjukkan seluruh  variabel stasioner pada  tahap  ini  ( difference kedua),  nilai probabilitas masing‑masing variabel berada di bawah alpha 0.05.
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 183
Null Hypothesis: Unit root (individual unit root process) Series: LNJ_MASKAPAI, LNJ_PENGANGGURAN, LNJ_PENUMPANG, LNJ_WISATAWAN, LNPDRB Date: 02/12/19   Time: 18:33 Sample: 2013Q1 2017Q4 Exogenous variables: Individual effects Newey‑West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Total (balanced) observations: 85 Cross‑sections included: 5
Method Statistic Prob.** PP ‑ Fisher Chi‑square 125.401 0.0000 PP ‑ Choi Z‑stat ‑9.04545 0.0000
** Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi‑square distribution. All other tests assume asymptotic normality.
Intermediate Phillips‑Perron test results D(UNTITLED,2)
Series Prob. Bandwidth Obs D(LNJ_MASKAPAI ,2) 0.0008 1.0 17 D(LNJ_PENGANG GURAN,2) 0.0011 0.0 17 D(LNJ_PENUMPA NG,2) 0.0000 11.0 17 D(LNJ_WISATAW AN,2) 0.0023 1.0 17 D(LNPDRB,2) 0.0010 0.0 17
Output di atas memberikan informasi bahwa variabel ECT stasioner pada level data 1 st difference , dan secara tersirat menyatakan bahwa Y, X1, X2, X3 saling ber kointegrasi.
Nilai F-statistic lebih  kecil  dari  alpha  (0.05).  namun  variabel  J‑Maskapai, J_Penumpang,  dan  J_Wisatawan tidak  berpengaruh  signifikan terhadap PDRB.
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 184
Hasil Uji Kointegrasi ( Cointegration Test )
Tabel 4.2 Tabel Uji Kointegrasi Phillips‑Perron
Null Hypothesis: D(ECT,2) has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 6 (Newey‑West automatic) using Bartlett kernel
Adj. t‑Stat Prob.* Phillips‑Perron test statistic ‑6.188877 0.0001 Test critical values: 1% level ‑3.886751 5% level ‑3.052169 10% level ‑2.666593
*MacKinnon (1996) one‑sided p‑values.
Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 17
Residual variance (no correction) 6.20E‑05 HAC corrected variance (Bartlett kernel) 3.21E‑05
Phillips‑Perron Test Equation Dependent Variable: D(ECT,3) Method: Least Squares Date: 02/12/19   Time: 18:38 Sample (adjusted): 2013Q4 2017Q4 Included observations: 17 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t‑Statistic Prob. D(ECT(‑1),2) ‑1.317628 0.244299 ‑5.393507 0.0001 C 0.001536 0.002049 0.749699 0.4650 R‑squared 0.659786     Mean dependent var 0.000163 Adjusted R‑squared 0.637105     S.D. dependent var 0.013917 S.E. of regression 0.008384     Akaike info criterion ‑6.614927 Sum squared resid 0.001054     Schwarz criterion ‑6.516902 Log likelihood 58.22688     Hannan‑Quinn criter. ‑6.605183 F‑statistic 29.08992     Durbin‑Watson stat 2.184756 Prob(F‑statistic) 0.000075
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 185

## Estimasi Persamaan Jangka Panjang
Tabel 4.3 Tabel Jangka Panjang
Dependent Variable: LNPDRB Method: Least Squares Date: 02/12/19   Time: 18:34 Sample: 2013Q1 2017Q4 Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t‑Statistic Prob. C 27.90919 1.241299 22.48385 0.0000 LNJ_MASKAPAI ‑0.131683 0.026545 ‑4.960721 0.0002 LNJ_PENGANGGURA N ‑3.974424 0.323352 ‑12.29133 0.0000 LNJ_PENUMPANG 0.009234 0.011595 0.796356 0.4382 LNJ_WISATAWAN ‑1.074389 0.083456 ‑12.87372 0.0000 R‑squared 0.978449     Mean dependent var 11.61041 Adjusted R‑squared 0.972702     S.D. dependent var 0.074305 S.E. of regression 0.012277     Akaike info criterion ‑5.749919 Sum squared resid 0.002261     Schwarz criterion ‑5.500986 Log likelihood 62.49919     Hannan‑Quinn criter. ‑5.701324 F‑statistic 170.2578     Durbin‑Watson stat 0.519150 Prob(F‑statistic) 0.000000
Untuk  persamaan  jangka  pendek,  nilai  probabilitas F-statistic berada  di bawah  alpha  (0.05). Speed  of  adjustment ‑nya  koefisien  dari ECT(2) ,  nilai koefisien tersebut negatif dan signifikan (probabilitasnya berada dibawah 0.05).  hanya  variabel J_Penumpang yang berpengaruh  signifikan , sedangkan  variabel J-Maskapai,  dan  J_Wisatawan  tidak  signifikan terhadap PDRB.
Hasil  yang  ditampilkan  pada  tabel  4.4.  Variabel  koreksi  kesalahan  (ECT) bertanda  negatif  dan  secara  signifikan  berarti  model  spesifikasi  ECM produk domestik regional bruto (PDRB) yang digunakan dalam penelitian ini valid. Persamaan model ECM‑nya sebagai berikut :
d(ln(PDRB)) = 0.012447 ‑ 0.002137 d(ln(j_maskapai)) ‑ 0.042574 d(ln(j_pengangguran)) + 0.000348 d(ln(j_penumpang)) ‑ 0.008941
d(ln(j_wisatawan)) ‑ 0.007522 EC (2) + ε t …………………….(6)
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 186

## Estimasi Persamaan Jangka Pendek
Tabel 4.4 Tabel Jangka Pendek
Dependent Variable: D(LNPDRB) Method: Least Squares Date: 02/12/19   Time: 18:46 Sample (adjusted): 2013Q2 2017Q2 Included observations: 17 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t‑Statistic Prob. C 0.012447 4.70E‑05 264.9771 0.0000 D(LNJ_MASKAPAI) ‑0.002137 0.000567 ‑3.770158 0.0031 D(LNJ_PENGANGGURAN) ‑0.042574 0.013799 ‑3.085307 0.0104 D(LNJ_PENUMPANG) 0.000348 8.50E‑05 4.094645 0.0018 D(LNJ_WISATAWAN) ‑0.008941 0.003927 ‑2.276722 0.0438 ECT(2) ‑0.007522 0.002207 ‑3.407933 0.0058 R‑squared 0.907106     Mean dependent var 0.012605 Adjusted R‑squared 0.864881     S.D. dependent var 0.000204 S.E. of regression 7.50E‑05     Akaike info criterion ‑15.88682 Sum squared resid 6.19E‑08     Schwarz criterion ‑15.59275 Log likelihood 141.0380     Hannan‑Quinn criter. ‑15.85759 F‑statistic 21.48285     Durbin‑Watson stat 0.956010 Prob(F‑statistic) 0.000025
Tabel 4.5 Uji Normalitas 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.05 0.00 0.05 0.10
Series: Residuals Sample 2013Q1 2017Q4 Observations 20 Mean 7.89e-16 Median -0.006823 Maximum 0.094188 Minimum -0.046000 Std. Dev. 0.036296 Skewness 0.969038 Kurtosis 3.465476 Jarque-Bera 3.310669 Probability 0.191028
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 187
Berdasarkan parameter ini diketahui bahwa besaran nilai probabilitas pada JB  adalah  0,191028,  lebih  besar  dibanding  nilai  0,05,  Dengan  demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi memenuhi asumsi normalitas.
Tabel 4.6 Hasil Uji Multikolinieritas
LNPDRB LNJ_MA SKAPAI LNJ_PEN GANGGU RAN LNJ_PENUM PANG LNJ_WI SATAW AN LNPDRB 1.000000 0.802462 ‑0.714406 0.850007 ‑0.067466 LNJ_MASKAP AI 0.802462 1.000000 ‑0.883494 0.973918 0.244006 LNJ_PENGAN GGURAN ‑0.714406 ‑0.883494  1.000000 ‑0839356 ‑0.612180 LNJ_PENUMPA NG 0.850007 0.973918 ‑0.839356 1.000000 0.147795 LNJ_WISATAW AN ‑0.067466 0.244006 ‑0.612180 0.147795 1.000000
Semua  variabel  independen  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  di  bawah  10 sehingga dapat disimpulkan model
ECM bebas dari gejala multikolinieritas.
Menurut  tabel  Durbin‑Watson  menunjukkan bahwa  nilai  dL  =  1.4643  dan nilai dU = 1.9622 Tidak Ada Autokorelasi. Dapat ditentukan kriteria terjadi atau tidaknya autokorelasi seperti terlihat pada gambar di bawah ini.
Hasil Pengujian Hipotesis Secara Partial (Uji t‑statistik)
Dalam  jangka  panjang  nilai  t‑statistik  dan  probabilitasnya  masing‑masing variabel  J_Maskapai  t‑statistik  =  ‑4.960721  (prob  =  0.0002)  menunjukkan bahwa  berpengaruh  negatif  dan  signifikan;  variabel  J_Pengangguran  t‑ statistik  =  ‑12.29133  (prob  =  0.0000)  menunjukkan  bahwa  berpengaruh negatif dan signifikan; variabel J_Penumpang t‑statistik = 0.796356 (prob = 0.4382) menunjukkan bahwa berpengaruh positif dan tidak signifikan; dan variabel  J_Wisatawan  t‑statistik  =  ‑12.87372  (prob  =  0.0000)  menunjukkan bahwa berpengaruh negatif dan signifikan mempengaruhi PDRB Sumatera Utara.
Dalam  jangka  pendek  nilai  t‑statistik  dan  probabilitasnya  masing‑masing variabel  J_Maskapai  t‑statistik  =  ‑3.770158  (prob  =  0.0031)  menunjukkan bahwa  berpengaruh  negatif  dan  signifikan;  variabel  J_Pengangguran  t‑ statistik  =  ‑3.085307  (prob  =  0.0104)  menunjukkan  bahwa  berpengaruh
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 188
negatif dan signifikan; variabel J_Penumpang t‑statistik = 4.094645 (prob = 0.0018)  menunjukkan  bahwa  berpengaruh  positif  dan  signifikan;  dan variabel  J_Wisatawan  t‑statistik  =  ‑3.407933  (prob  =  0.0058)  menunjukkan bahwa berpengaruh negatif dan signifikan mempengaruhi PDRB Sumatera Utara.

## Tabel 4.7 Hasil Uji Autokorelasi
Breusch‑Godfrey Serial Correlation LM Test:
F‑statistic 8.446936     Prob. F(2,13) 0.0045 Obs*R‑squared 11.30257     Prob. Chi‑Square(2) 0.0035
Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 02/12/19   Time: 17:49 Sample: 2013Q1 2017Q4 Included observations: 20 Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t‑Statistic Prob. C 0.227465 0.979865 0.232139 0.8200 LNJ_MASKAPAI ‑0.001720 0.019051 ‑0.090259 0.9295 LNJ_PENGANGGURAN ‑0.084392 0.266690 ‑0.316441 0.7567 LNJ_PENUMPANG ‑0.001055 0.008465 ‑0.124627 0.9027 LNJ_WISATAWAN ‑0.012344 0.064429 ‑0.191593 0.8510 RESID(‑1) 1.085266 0.268535 4.041426 0.0014 RESID(‑2) ‑0.491030 0.320466 ‑1.532239 0.1494 R‑squared 0.565128     Mean dependent var 7.28E‑15 Adjusted R‑squared 0.364418     S.D. dependent var 0.010908 S.E. of regression 0.008696     Akaike info criterion ‑6.382623 Sum squared resid 0.000983     Schwarz criterion ‑6.034117 Log likelihood 70.82623     Hannan‑Quinn criter. ‑6.314591 F‑statistic 2.815645     Durbin‑Watson stat 1.962450 Prob(F‑statistic) 0.055564

## Hasil Pengujian Secara Bersama‑sama (Uji F)
Dalam  jangka  panjang  dan  pendek,  hasil  estimasi  dapat  diketahui  bahwa nilai F‑statistik sebesar 170.2578 dan 21.48285 dengan probabilitas statistik sebesar  0.000000  dan  0.000025  lebih  kecil  dari    α  =  0.05  menunjukkan
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 189
bahwa  secara  bersama‑sama  (uji  serempak)  semua  variabel  indenpenden yaitu  j_maskapai,  j_pengangguran,  j_penumpang,  dan  j_wisatawan  serta Error  Correction  Term (ECT)  memiliki  pengaruh  yang  nyata  terhadap produk domestik regional bruto di Sumatera Utara.
Hasil Pengujian Ketepatan Perkiraan (Uji R 2 )
Berdasarkan hasil estimasi, diperoleh nilai koefisien determinasi (R‑square) dalam  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  yaitu  sebesar  0.907106  atau sebesar  (90.71  persen),  variasi  perubahan  variabel  j_maskapai, j_pengangguran,  j_penumpang,  dan  j_wisatawan.  Sedangkan  sisanya dalam  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  sebesar  9.29  persen  dijelaskan oleh variabel‑variabel diluar model (yang tidak diteliti).

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil estimasi terhadap model Error Correction Model mengenai pengaruh dari variabel‑variabel independen seperti Ekspor, Impor, Inflasi, dan  Suku  Bunga  terhadap  variabel  dependen  Produk  Domestik  Regional Bruto  di  Sumatera  Utara  tahun  2000‑2016,  maka  dapat  disimpulkan, bahwa: Dari beberapa variabel bebas yang dicoba dan dimasukkan dalam persamaan  produk  domestik  regiobal  bruto  di  Sumatera  Utara  dengan menggunakan  model Error  Correction  Model yaitu  ekspor,  impor,  inflasi, dan suku bunga dalam jangka panjang hanya variabel jumlah penumpang yang  tidak  berpengaruh  signifikan,  sedangkan  di  jangka  pendek  semua variabel berpengaruh signifikan terhadap produk domestik regional bruto di  Sumatera  Utara.  Berdasarkan  kesimpulan  yang  dikemukakan sebelumnya,  saran  yang  dapat  dijadikan  sebagai  rekomendasi,  adalah: pemerintahan  Sumatera  Utara  perlu  mengintegrasikan  kebijakan  dalam peningkatan  pengembangan  bandara  silangit  untuk  memaksimalkan potensi  objek  wisata  dalam  mendorong  peningkatan  produk  domestik regional bruto di Sumatera Utara.

## DAFTAR PUSTAKA
Angkasa  Pura  II,  2017, Laporan  Tahunan  Annnual  Report  PT.  Angkasa Pura II (Persero) , Silangit.
Affandi,      M.N.      (2010). Pembangunan    Infrastruktur  Sebagai Pendukung .
QE Journal │ Vol.07 - No.03December 2018 - 190
Bojanic,  D.C  &  Lo,  M.  (2016).A  comparison  of  the  moderating  effect  of tourism  reliance  on  the  economic  development  for  islands  and other countries. Tourism Management , Vol.53, Hal.207‑214.
GÜL Hasan. 2013. Economic impacts of an increase in the Foreign tourism receipts:  a  sam  ‑  based  income  Multiplier  analysis  for  Turkey. Advancein hospitality and tourism research (AHTR) . 1(1): 17‑36.
Gujarati, Damodar N. 2010. “ Dasar-Dasar Ekonometrika ”. Salemba Empat.
Jalil,  A.,  Mahmood,  T  &  I,M.  (2013).  Tourism  ‑  growth  nexus  in  Pakistan:
Evidence  from ARDL  bounds  tests. Economic Modelling ,  Vol.35, Hal.185‑191.
Karel  Fredrik  Gaus  Basar  Lusnarnera,  (2014), Strategic  management  plan formulation West southeast maluku airport Periode 2014‑2018
Kurniawan,  Wawan.  2015.  Dampak  Sosial  Ekonomi  Pembangunan Pariwisata  Umbul  Sidomukti  Kecamatan  Bandungan  Kabupaten Semarang.Semarang: Skripsi Universitas Negeri Semarang
Leurent,  L.  (2011).  kapasitas  transportasi  kendala  pada  sistem  angkutan massal: analisis sistemik , Springer
Wardani, Mentari. 2016. Kontribusi Pengembangan pariwisata Danau Toba Melalui Skema Bop (Badan otorita Pariwisata) Bagi Masyarakat Di Sekitar danau Toba. Institut Pertanian Bogor: Bogor.
Nani Tambunan Dosen Universitas Mpu Tantular, Jakarta Majalah Ilmiah
Panorama Nusantara, edisi VI , Januari ‑ Juni 2009
Sukirno,  Sadono.  2011. Ekonomi  Pembangunan:  Proses,  Masalah  dan Dasar Kebijakan . Jakarta: Kencana
Todaro,  Michel  P,  &  Stephen  C.  Smith.  2011. Pembangunan  Ekonomi. Edisi 1. Terjemahan Haris Munandar. Erlangga. Jakarta.
Widarjono,  Agus,  2009. Ekonometrika  Untuk  Analisis  Ekonomi  dan Keuangan . Jakarta: UI