## EFEK DESTINASI PARIWISATA TERHADAP JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE ASIA

## Agita Arrasy Asthu
Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif, Indonesia; agitarrasy@gmail.com

## Abstract
Many countries in Asia Pacific make tourism as the main priority for their economic solutions, so the competitiveness of destinations is an important thing to consider. To see the success of tourism destinations, the authors used 13 indicators of tourism destinations competitiveness in The Travel & Tourism Competitiveness Index (TTCI) as an independent variable, by looking at its effects on the number of foreign tourist visits in the Asia Pacific. This study used multiple linear regression as a method of analysis. The results found that 97.35% of independent variables simultaneously had  an  influence  on  the  number  of  foreign  tourists  visiting,  and  individually  there  were  four variables  that  had  a  significant  effect,  namely  indicators  of  (i)  Human  resources  and  labour market, (ii) ICT readiness, (iii) Natural resources, and (iv) Ground and port infrastructure. The growth in the number of foreign tourists was directly proportional to the expenditure of foreign tourism.
Keywords:  foreign  exchange,  foreign  tourist,  multiple  linear  regression,  the  travel  &  tourism competitiveness index, tourism destination

## Abstrak
Sehubungan  dengan  banyak  negara  di  Asia  Pasifik  menjadikan  pariwisata  sebagai  prioritas pengembangan  perekonomian  mereka,  maka  daya  saing  destinasi  menjadi  hal  penting.  Untuk melihat keberhasilan destinasi pariwisata, penulis menggunakan 13 indikator daya saing destinasi pariwisata  dalam The  Travel  &  Tourism  Competitiveness  Index  (TTCI) sebagai  variabel independen,  dengan  melihat  pengaruhnya  terhadap  jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara (wisman)  di  Asia  Pasifik  sebagai  variabel  dependen.  Penelitian  ini  menggunakan  regresi  linear berganda  sebagai  metode  analisis.  Hasilnya  ditemukan  bahwa  sebesar  97.35%  secara  bersama- sama variabel independen memberikan pengaruh terhadap jumlah kunjungan wisman, dan secara individual  terdapat  empat  variabel  yang  berpengaruh  signifikan,  yaitu  (i)  indikator  SDM  dan lapangan  pekerjaan,  (ii)  kesiapan  informasi  teknologi,  (iii)  Sumber  daya  alam,  dan  (iv) infrastruktur  darat  dan  laut.  Pertumbuhan  jumlah  wisatawan  mancanegara  berbanding  lurus dengan pengeluaran jumlah atau devisa pariwisata.
Kata  Kunci :  destinasi  pariwisata,  devisa,  regresi  linear  berganda, the  travel  &  tourism competitiveness index, wisatawan mancanegara

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L

## Pendahuluan
Pariwisata telah menjadi sektor yang menjanjikan, menggerakkan perekonomian dan memberikan banyak manfaat, tidak hanya industri berskala besar yang mendapatkan keuntungan, bahkan dapat dirasakan ‘hingga menetes ke dasar’. Siapapun dapat berpartisipasi untuk mendukung kegiatan pariwisata,  hal  yang  mungkin  tidak  dimiliki  sektor  penggerak  ekonomi  lainnya.  Banyak  yang menilai  pariwisata  sebagai  mesin  pertumbuhan  ekonomi  dan  pembangunan  negara,  termasuk membantu meningkatkan kesejahteraan ekonomi lokal (Jarvis et al., 2016; Paci & Marrocu, 2014; Srihadi et al., 2016; Tang & Tan, 2013). Pariwisata saat ini merupakan salah satu kegiatan ekonomi dengan  tingkat  pertumbuhan  tercepat,  pada  beberapa  negara,  pariwisata  menjadi  sektor  yang bertanggung jawab terhadap keberhasilan pertumbuhan ekonomi (Mendola & Volo, 2017).
Keberhasilan  negara  dalam  mengembangkan  daya  saing  pariwisata  menjadi  hal  yang krusial. Asumsinya, semakin tinggi daya saing pariwisata suatu negara, maka roda perekonomian akan semakin bertumbuh. Hal yang paling mudah dilihat untuk mengukur keberhasilan pariwisata suatu  negara  yaitu  dengan  menghitung  jumlah  kunjungan  wisman,  yang  akan  berimplikasi terhadap  devisa  yang  diterima  negara  tersebut.  Jumlah  kunjungan  wisatawan  mancanegara (wisman) sangat berpengaruh terhadap besaran devisa yang diterima oleh negara. Ada hubungan yang  nyata  antara  pengeluaran  wisman  dengan  jumlah  hari  yang  dihabiskan  untuk  berwisata: semakin  lama  menghabiskan  waktu  di  destinasi,  semakin  banyak  juga  pengeluaran  mereka (Marrocu et al., 2015).
Pengembangan destinasi sebagai modal dasar pariwisata menjadi kunci bagaimana negara bisa  terus  meningkatkan  jumlah  kunjungan  wisman  atau inbound .  Tiga  elemen  yang  tidak  bisa dilepaskan  dalam  industri  pariwisata:  (i)  wisatawan,  (ii)  elemen  geografis  yang  terdiri  dari wilayah,  destinasi,  dan  (iii)  industri.  (Mutanga  et  al.,  2017).  Masing-masing  elemen  memiliki penanganan yang berbeda, namun  dalam  penelitian ini penulis membatasi  lingkup objek kajian hanya pada wisman dan destinasi. Tidak ada artinya destinasi yang dikembangkan dengan baik jika  tidak  bisa  mendatangkan  wisatawan,  kualitas  dari  destinasi  sangat  berpengaruh  terhadap keputusan  wisatawan  dalam  menentukan  tujuan  berwisata.  Citra  destinasi  pariwisata  memiliki kaitan erat dengan kepercayaan wisatawan (Liu et al., 2019).
Tentu saja destinasi perlu sistem pengelolaan yang baik agar memberikan dampak yang maksimal, dalam hal ini mendatangkan wisman. Wisman memiliki kriteria yang harus dipenuhi dalam menentukan keputusan destinasi yang hendak didatangi, namun pertimbangan yang dimiliki
oleh  setiap  wisman  berbeda.  Destinasi  sebaiknya  mempelajari  indikator  yang  melatarbelakangi keputusan  wisman  untuk  datang  ke  suatu  tempat,  sehingga  pengembangan  destinasi  akan  lebih terarah  dan  memiliki  fokus  yang  jelas.  Indikator  membantu  melacak  perubahan  dan mengidentifikasi tren, dan dapat digunakan untuk mengukur output dan mengungkapkan kinerja (Mendola & Volo, 2017). Perspektif ini menguatkan teori bahwa alokasi sumber daya negara untuk menarik  lebih  banyak  wisatawan  ke  destinasi  dengan  cara  meningkatkan ranking kompetitif (Webster & Ivanov, 2014).
Destinasi membutuhkan alat ukur dalam mengukur kapasitas yang dimilikinya, jauh lebih baik ketika mengetahui kapasitas yang dimiliki destinasi lain atau bahkan kompetitor. Pengukuran performansi  bisa  membantu  manajemen  untuk  mengatur  proses  pekerjaan  dan  membuat pengambilan keputusan bersama dengan pembaharuan strategi (Sainaghi et al., 2017). Beberapa lembaga  berusaha  mengukur  daya  saing  destinasi  dengan  memunculkan  nilai  dari  analisis  dan fakta  yang  menunjukkan  pengelola  destinasi,  nilai  dapat  dibandingkan  dengan  kompetitor  dan memungkinkan manajerial untuk menentukan tujuan dan mengantisipasi tren pariwisata (Mendola & Volo, 2017). Kendala muncul ketika indikator menjadi tidak seragam atau terlalu banyak yang dirumuskan untuk membentuk suatu indikator pengukuran, namun pendapat  Mendola dan Volo (2017)  memberikan  penjelasan  bahwa  sangat  tidak  mungkin  terjadi  kesepakatan  mengenai indikator pengukuran destinasi,  yang dibutuhkan hanya definisi yang universal,  diterima secara luas dalam komunitas ilmiah, agar bisa menjadi acuan bersama (Mendola & Volo, 2017).
Sejak 2008, WEF sudah memformulasikan definisi dan indikator daya saing  pariwisata.
WEF  sendiri  adalah  organisasi  internasional  non  laba  yang  didirikan  di  Jenewa  pada  1971. Organisasi  yang  tidak  memiliki  unsur  keberpihakan  atau  netral  ini  menghasilkan  beberapa  seri laporan  penelitian  dengan  melibatkan  anggotanya  untuk  terus  melakukan  inisiatif  di  sektor ekonomi dunia, termasuk pariwisata (The World Economic Forum, n.d.). Sudah tujuh hasil laporan TTCI yang dirilis secara resmi oleh WEF, yakni TTCI tahun 2008, 2009, 2011, 2013, 2015, 2017, dan 2019. Namun  untuk  membatasi  lingkup penelitian, penulis tidak mencantumkan rilis TTCI tahun 2019, karena tidak lengkapnya data pembanding jumlah wisman yang hingga saat tulisan ini dibuat sudah rilis hingga tahun 2018 saja.
Penulis  memilih  Asia  Pasifik  sebagai  fokus  penelitian  ini  dikarenakan  keberhasilan pariwisata dalam menggerakan perekonomian di kawasan tersebut. Menurut laporan yang dibuat oleh United Nation World Travel Organization/UNWTO (2019), pada 2018 wilayah Asia Pasifik

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L
menduduki peringkat kedua sebagai wilayah yang paling banyak dikunjungi wisman dunia dengan market  share sebesar  24,8%  atau  348  juta  kunjungan,  bahkan  laju  pertumbuhan  wisman  dan pendapatan  devisa  wilayah  Asia  Pasifik  menempati  urutan  tertinggi  di  dunia  masing-masing menyentuh angka 7%, jika dibandingkan 2017.

## Gambar 1. Jumlah wisman dan devisa pariwisata tahun 2018
Sumber: (United Nation World Travel Organization, 2019)
Namun,  apakah  capaian  pariwisata  Asia  Pasifik  diimbangi  kualitas  atau  daya  saing destinasi  pariwisatanya,  jika  kita  melihat  tabel  di  bawah,  beberapa  negara  menunjukkan perkembangan yang baik, meskipun banyak negara yang rankingnya masih di bawah 50 besar.

## Tabel 1. Ranking negara Asia Pasifik tahun 2008-2017
No Negara Rank TTCI Wilayah Asia Pasifik 2008 2009 2011 2013 2015 2017 1 Indonesia 80 81 74 70 50 42 2 Malaysia 32 32 35 34 25 26 3 Thailand 42 39 41 43 35 34 4 Vietnam 96 89 80 80 75 67 5 Singapura 16 10 10 10 11 13 6 Filipina 81 86 94 82 74 79 7 Kamboja 112 108 109 106 105 101 8 Jepang 23 25 22 14 9 4 9 Australia 4 9 13 11 7 7 10 Hong Kong 14 12 12 15 13 11 11 Tiongkok 62 47 39 45 17 15 12 Selandia Baru 19 20 19 12 16 16 13 Korea Selatan 31 31 32 25 29 19
14 Mongolia 100 105 101 99 99 102 15 Sri Lanka 73 78 81 74 63 64 16 India 65 62 68 65 52 40 17 Nepal 116 118 112 112 102 103 18 Pakistan 111 113 125 122 125 124 19 Bangladesh 127 129 129 123 127 125
Sumber: (The World Economic Forum, 2008, 2009, 2011, 2013, 2015, 2017)
Indikator data pengukuran daya saing destinasi yang digagas WEF menjadi sangat penting bagi negara sebagai pihak yang paling bertanggung jawab dalam pengelolaan destinasi. Tentu saja, pengelolaan destinasi sama pentingnya dengan kedatangan wisman. Maka dari itu, penelitian ini akan terfokus pada:
1. Besar pengaruh daya saing pariwisata di Kawasan Asia Pasifik yang diukur TTCI (variabel bebas) terhadap jumlah kunjungan wisman (variabel terikat), baik bersama-sama ataupun tunggal.
2. Indikator  daya  saing  pariwisata  yang  memberikan  pengaruh  paling  dominan  terhadap jumlah kunjungan wisman di Asia Pasifik.

## 14 Indikator TTCI
Pariwisata  secara  teoritis  merupakan  ilmu  interdisipliner,  tidak  ada  disiplin  tunggal  yang  dapat memberikan yang penjelasan yang lengkap, membutuhkan variabel lintas disiplin yang dimiliki organisasi  multidisiplin  yang  kompleks  (Sainaghi  et  al.,  2017).  Setidaknya  TTCI  mampu memberikan  pengukuran  yang  dapat  diterima  kalangan  akademisi  dan  pengelola  destinasi. Menurut Mendola dan Volo (2017), indikator yang baik mampu menangkap dan menjelaskan daya saing secara holistik, menurutnya pemilihan atribut harus relevan dan memiliki karakter:
a. Mampu menjelaskan keberagaman destinasi
b. Tidak melihat segmentasi pariwisata, harus melihat secara umum
c. Sesuai dengan indikator pembangunan
d. Mengatasi perbedaan isu dari data
e. Berguna untuk level manajerial

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L
Penelitian  ini  menggunakan  data  TTCI  hingga  2017,  sehingga  variabel  yang  digunakan merujuk pada tahun TTCI keluaran edisi ke enam tersebut. Terdapat empat indikator TTCI yang terbagi ke dalam 14 subindikator,seperti yang terlampir pada gambar 2 di bawah.
Gambar 2. Pilar TTCI
Sumber: (The World Economic Forum, 2017)

## Pengaruh Kualitas Destinasi terhadap Wisman dan Ekonomi Negara
Penulis  berasumsi  bahwa  semakin  tinggi  daya,  maka  suatu  destinasi  akan  lebih  kompetitif  dan menarik lebih banyak wisatawan untuk datang berkunjung, kemudian pengeluaran wisatawan di destinasi  akan  semakin  besar,  yang  berimplikasi  pada  peningkatan  devisa  dan  pertumbuhan kesejahteraan  ekonomi  lokal.  Asumsi  tersebut  sesuai  dengan  pernyataan  Webster  dan  Ivanov (2014).  Bahkan  implikasinya  jauh  lebih  besar,  terdapat  hubungan  positif  antara  kedatangan wisman  dengan  jumlah  pemasukkan  negara,  stimulasi  berbagai  macam  industri  lintas  sektor, infrastruktur publik, dan efek pada jumlah SDM (Paci & Marrocu, 2014).
Untuk  mendongkrak  dan  memaksimalkan  nilai  ekonomi,  destinasi  harus  berpikir menggunakan sudut pandang bisnis, dengan mengembangkan produk, pasar, dan pelanggan, untuk menciptakan nilai  yang lebih kompetitif.  (Kubickova &  Martin, 2020). Hal  tersebut  tidak lepas dari upaya menguantifikasi nilai kompetitif destinasi dengan berbagai indikator untuk memberikan informasi  yang  baik  kepada  pembuat  kebijakan  dan  industri,  dan  akan  membantu  mereka mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan dalam menarik perhatian kunjungan wisman. (Gómez- Vega & J Picazo-Tadeo, 2019).

## Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kuantitatif, yang menitikberatkan pada pengujian hipotesis  sehingga  menghasilkan  simpulan.  Regresi  data  panel  digunakan  sebagai  alat  analisis untuk  melihat  pengaruh  antara  variabel  dependen  dan  independen.  Berikut  adalah  tabel independen dan dependen penelitian ini:

## Tabel 2. Variabel Penelitian
Indikator TTCI Variabel Keterangan Inbound (INB) Y Wisman Business environment (BE) X1 Lingkungan bisnis Savety and security (SC) X2 Keselamatan dan keamanan Health and hygiene (HH) X3 Kesehatan dan higienitas Human resources and labour market (HRLM) X4 Sumber daya manusia ICT readiness (ICTR) X5 Kesiapan IT Prioritization of travel & tourism (PTT) X6 Pariwisata sebagai prioritas Price competitiveness (PC) X7 Daya saing harga Environmental sustainability (ES) X8 Keberlanjutan lingkungan Air transport infrastructure (ATI) X9 Infrastrktur udara Ground and port infrastructure (GPI) X10 Infrastruktur darat dan laut Tourist service infrastructure (TSI) X11 Infrastruktur layanan wisata Natural resources (NR) X12 Sumber daya alam Cultural resources and business travel (CRBT) X13 Sumber daya budaya Sumber: data diolah

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L
Data diambil dari sumber sekunder berupa data time series dan cross section. Data time series yang  dipakai  adalah  13  variabel  independen  TTCI,  satu  variabel  yaitu  keterbukaan internasional tidak dipakai karena variabel tersebut baru digunakan pada rilis laporan TTCI tahun 2017.  Data  jumlah  kunjungan  wisman  ke  daerah  lokus  dengan  sumber  World  Bank  sebagai variabel dependen. Data yang digunakan dimulai dari tahun 2008, 2009, 2011, 2013, 2015, dan 2017,  dimana  itu  adalah  tahun  dirilisnya  TTCI.  Laporan  tahun  2019  tidak  digunakan  karena banyak data wisman yang belum lengkap, sehingga tidak dapat digunakan. Scope populasi atau lokusnya adalah negara Asia Pasifik dalam TTCI, dengan ketentuan data lengkap dari tahun 2008 hingga 2017, total ada 19 negara di Kawasan Asia Pasifik yang menjadi objek penelitian, yaitu negara Indonesia, Malaysia, Thailand, Vietnam, Singapura, Filipina, Kamboja, Jepang, Australia, Hong Kong, Tiongkok, Selandia Baru, Korea Selatan, Mongolia, Sri Lanka, India, Nepal, Pakistan, dan Bangladesh. Program yang digunakan untuk mengolah data adalah Eviews 9.

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil
Menurut Widarjono (2007), tahap pertama yang dilakukan adalah melakukan tiga estimasi model, yakni Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM).
Persamaan regresi dalam mengestimasi model penelitian adalah:
𝑌 it = α + β 1 𝑋 1it + β 2 X 2it +   … + β 𝑛 X nit + e it
Yang mana:
𝑌 it = variabel terikat t = periode ke-t α = konstanta 𝑋 it = variabel bebas 𝑖 = entitas ke-i e = variabel diluar model
Persamaan  diperoleh  setelah  melakukan  pengujian  terhadap  asumsi  klasik.  Hasil  statistik  yang diperoleh dalam estimasi CEM, FEM, dan REM adalah sebagai berikut:

## Tabel 3. Hasil estimasi CEM, FEM, dan REM
Variabel Common effect Fixed Effect Random effect t-Statistic Prob. t-Statistic Prob. t-Statistic Prob. X1 1.381909 0.1700 0.135653 0.8924 0.321966 0.7482 X2 -1.397815 0.1652 -1.060146 0.2922 -1.524720 0.1305 X3 -0.372571 0.7102 1.175296 0.2433 1.743661 0.0843 X4 0.233511 0.8158 4.173146 0.0001 -3.333550 0.0012
X5 3.557423 0.0006 3.362665 0.0012 3.916183 0.0002 X6 2.690840 0.0083 1.041821 0.3006 2.332758 0.0217 X7 10.325170 0.0000 0.382083 0.7034 0.320553 0.7492 X8 0.296458 0.7675 1.420828 0.1592 1.363034 0.1759 X9 0.103266 0.9180 -1.271851 0.2070 0.467876 0.6409 X10 0.286739 0.7749 3.074040 0.0029 -3.306007 0.0013 X11 -1.400523 0.1644 0.892561 0.3747 0.374730 0.7087 X12 3.042284 0.0030 2.263975 0.0262 2.146969 0.0342 X13 4.275988 0.0000 1.005587 0.3176 1.052513 0.2951 Sumber: data diolah
Tabel di atas menunjukan nilai t statistik dan probabilitas masing-masing model sebagai model  terbaik  yang  terpilih  dalam  regresi  data  panel.  Hasil  estimasi  menjelaskan  setiap  model memiliki nilai signifikansi yang berbeda-beda. Untuk menemukan model yang terbaik di antara ketiganya, maka dilakukan analisis Uji Chow dan Hausman Test (Widarjono, 2007)
Tabel 4. Uji Chow
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 51.68783 5 (18,82) 0.000 0 Cross-section Chi- square 286.5208 79 18 0.000 0 Sumber: data diolah
Tujuan  dari  Uji  Chow  untuk  menentukan  model  yang  terbaik  antara  CEM  dan  FEM. Berdasarkan tabel di atas maka diperoleh nilai probabilitas Cross-section Chi-square lebih kecil dari alpha (α) (0.0000 < 0.05), artinya FEM lebih baik digunakan jika dibandingkan dengan CEM.

## Tabel 5. Hausman Test
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 34.318805 13 0.0011 Sumber: data diolah
Uji Hausman bertujuan menentukan model yang sesuai antara FEM dan REM. Tabel di atas  menunjukan  bahwa  nilai  probabilitas  pada  Cross-section  random  lebih  kecil  dari  alpha  (α) (0.0011 < 0.05), artinya FEM lebih baik dari pada REM. Baik Uji Chow ataupun Hausman Test, menilai jika FEM lebih baik dibandingkan dua model lainnya, artinya model regresi data panel yang dipilih adalah FEM.

## Uji Asumsi Klasik

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L
Uji  asumsi  klasik  relevan  dilakukan  ketika  yang  terpilih  adalah  FEM.  Pengujian  asumsi  klasik yang dilakukan adalah uji normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, dan autokorelasi.
Tabel 6. Uji normalitas Jarque-Bera
1.753760 Probability 0.416079

## Sumber: data diolah
Pengujian normalitas data menunjukkan nilai Jarque-Bera sebesar 1.753760 dengan nilai Probability 0.416079 lebih besar dari α (0.05). Artinya data sudah terdistribusi dengan normal.

## Tabel 7. Uji multikolinearitas
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X1 1.00 000 0 0.76 9379 0.77 8721 0.72 0396 0.81 3414 0.50 9021 - 0.41 4593 0.49 1681 0.74 9311 0.69 5065 0.72 2613 - 0.00 3218 0.31 1869 X2 0.76 937 9 1.00 0000 0.71 4051 0.69 1833 0.79 3820 0.56 6600 - 0.52 1550 0.43 8874 0.68 7514 0.58 2150 0.63 9658 0.09 5509 0.35 9497 X3 0.77 872 1 0.71 4051 1.00 0000 0.54 9479 0.87 2520 0.27 0023 - 0.55 8170 0.28 1548 0.63 7293 0.58 7642 0.73 1533 - 0.00 9246 0.44 9214 X4 0.72 039 6 0.69 1833 0.54 9479 1.00 0000 0.66 7695 0.58 2729 - 0.36 2858 0.62 9543 0.78 1374 0.66 9895 0.58 2168 0.22 3027 0.53 6982 X5 0.81 341 4 0.79 3820 0.87 2520 0.66 7695 1.00 0000 0.45 6617 - 0.59 6392 0.40 3141 0.77 3435 0.68 9577 0.80 8200 0.02 6565 0.54 3466 X6 0.50 902 1 0.56 6600 0.27 0023 0.58 2729 0.45 6617 1.00 0000 - 0.09 7108 0.42 5868 0.51 0646 0.39 4712 0.42 9832 0.23 7041 0.12 2388 X7 - 0.41 459 3 - 0.52 1550 - 0.55 8170 - 0.36 2858 - 0.59 6392 - 0.09 7108 1.00 0000 - 0.46 9504 - 0.51 4800 - 0.44 4986 - 0.53 3840 - 0.04 9491 - 0.42 7472 X8 0.49 168 1 0.43 8874 0.28 1548 0.62 9543 0.40 3141 0.42 5868 - 0.46 9504 1.00 0000 0.58 1735 0.49 8048 0.46 1588 0.23 1636 0.33 8235 X9 0.74 931 1 0.68 7514 0.63 7293 0.78 1374 0.77 3435 0.51 0646 - 0.51 4800 0.58 1735 1.00 0000 0.66 8919 0.82 8043 0.42 7556 0.67 5180 X10 0.69 506 5 0.58 2150 0.58 7642 0.66 9895 0.68 9577 0.39 4712 - 0.44 4986 0.49 8048 0.66 8919 1.00 0000 0.50 6917 - 0.08 2589 0.52 2568 X11 0.72 261 3 0.63 9658 0.73 1533 0.58 2168 0.80 8200 0.42 9832 - 0.53 3840 0.46 1588 0.82 8043 0.50 6917 1.00 0000 0.28 6850 0.48 8176 X12 - 0.00 321 8 0.09 5509 - 0.00 9246 0.22 3027 0.02 6565 0.23 7041 - 0.04 9491 0.23 1636 0.42 7556 - 0.08 2589 0.28 6850 1.00 0000 0.42 7775
X13 0.31 186 9 0.35 9497 0.44 9214 0.53 6982 0.54 3466 0.12 2388 - 0.42 7472 0.33 8235 0.67 5180 0.52 2568 0.48 8176 0.42 7775 1.00 0000

## Sumber: data diolah
Hasil pengujian  multikolinearitas dikatakan terbebas dari masalah, apabila nilai  korelasi antara independen lebih kecil dari 0.90 (90%). Data di atas menunjukkan bahwa tidak ada yang melebihi 0.90.
Tabel 8. Uji heteroskedastisitas F-statistic 1.445683  Prob. F(13,100) 0.1521 Obs*R-squared 18.03546  Prob. Chi-Square(13) 0.1562 Scaled explainded SS 9.719203  Prob. Chi-Square(13) 0.7167 Sumber: data diolah
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan dengan cara metode white. Diperoleh hasil berupa nilai probabilitas chi squares sebesar 0.1562, lebih besar dari taraf signifikansi 0.05, artinya tidak ada heteroskedastisitas.
Tabel 9. Uji autokorelasi F-statistic 0.262310      Prob. F(2,97) 0.7698 Obs*R-squared 0.607867      Prob. Chi-Square(2) 0.7379

## Sumber: data diolah
Pengujian  terakhir  adalah  uji  autokorelasi.  Dapat  dikatakan  nilai  probabilitas  chi  square sebesar 0.7379, lebih besar dari taraf signifikansi 0.05. Artinya data tidak terdapat autokorelasi. Secara keseluruhan tidak ditemukan penyimpangan asumsi klasik pada model atau data.
Tabel 10. Uji Kelayakan Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Y 15.766630 1.069275  14.745160  0.00000 X1 0.015995 0.117908  0.135653 0.89240 X2 -0.081362 0.076746  -1.060146 0.29220 X3 0.089343 0.076017  1.175296 0.24330 X4 0.471727 0.113039  4.173146 0.00010 X5 0.271517 0.080745  3.362665 0.00120 X6 0.105780 0.101533  1.041821 0.30060 X7 0.031404 0.082191  0.382083 0.70340 X8 0.148739 0.104685  1.420828 0.15920 X9 -0.208386 0.163845  -1.271851 0.20700 X10 0.230567 0.075005  3.074040 0.00290 X11 0.065198 0.073046  0.892561 0.37470

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L
X12 0.233731 0.103239  2.263975 0.02620 X13 0.056323 0.056010  1.005587 0.31760 Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.980832 Mean dependent var 15.384760 Adjusted R- squared 0.973586 S.D. dependent var 1.463277 S.E. of regression 0.237816 Akaike info criterion 0.197289 Sum squared resid 4.637645 Schwarz criterion 0.965345 Log likelihood 20.754540 Hannan-Quinn criter. 0.509000 F-statistic 135.357200  Durbin-Watson stat 1.308871 Prob(F- statistic) 0.000000

## Sumber: data diolah
Uji kelayakan model dapat dilihat dari hasil uji f. gambar di atas menunjukan bahwa nilai probabilitas F lebih kecil dari taraf signifikansi (0.0000<0.05), artinya semua variabel independen secara Bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Model layak untuk menginterpretasikan pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Ditemukan  juga  nilai  adjusted  r- squared  sebesar  97,35%,  yang  menjelaskan  proporsi  pengaruh  semua  variabel  independen terhadap varibel dependen, sedangkan sebesar 2,65% dipengaruhi faktor lain di luar model.
Dalam Uji t terdapat dua kategori berdasarkan hasil pengujian hipotesis secara individual. Kategori pertama adalah variabel tunggal yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kunjungan wisman, dan kategori kedua adalah variabel tunggal yang tidak berpengaruh signifikan terhadap jumlah kunjungan wisman. Hal ini didasarkan pada nilai probabilitasnya, jika nilainya lebih kecil dari 0.05, variabel independen tersebut berpengaruh signifikan terhadap varibel dependen, namun jika nilainya lebih besar  dari 0.05 maka variabel  tersebut  tidak perpengaruh signifikan variabel dependen. Berikut pembagiannya berdasarkan gambar di atas:

## Tabel 11. Variabel signifikan dan tidak signifikan
Variabel tunggal berpengaruh signifikan
Variabel tunggal tidak berpengaruh signifikan
Human resource and labour market (X4)
ICT readiness (X5)
Ground and Port (X10) Natural Resources (X12)
Business environment (X1) Safety and Security (X2) Health and Hygiene (X3)
Prioritization of T&T (X6)
Price Competitiveness (X7)
Environmental Sustainability (X8) Air Transport Infrastructure (X9) Tourist Service Infrastructure (X11) Cultural Resources & Business Travel (X13)
Sumber: data diolah
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  varibel  independen  terhadap  variabel dependen. Regresi data panel digunakan untuk melihat hipotesis yang dibuat akan diterima atau ditolak. Tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 5% atau 0.05. Untuk melihat hasil pengujian hipotesis dari analisis regresi data panel dapat dilihat pada gambar di atas. Berdasarkan tabel di atas dan dengan ketentuan bahwa variabel tunggal yang tidak berpengaruh signifikan dikeluarkan dari model, maka diperoleh persamaan sebagai berikut:
Y = 15.76663+0.471727*X4+0.2715178*X5+0.230567*X10+0.233731*X12
Dari  hasil  persamaan  regresi  linear  berganda  di  atas,  dapat  diinterprestasikan  sebagai berikut:
1. Nilai  konstanta  sebesar  15.766  menunjukkan  besarnya  nilai  konstanta  dari  Inbound  (Y). Dengan  asumsi  jika  variabel  Human  resource  and  labour  market  (X4),  ICT  readiness  (X5), Ground and Port (X10), dan Natural Resources (X12) sama dengan nol atau konstan inbound akan bernilai konstan/tetap sebesar 15.766
2. Koefisien Human resource and labour market (X4) sebesar 0.471, menyatakan bahwa setiap perubahan  positif  X4  sebesar  1  satuan,  maka  Y  akan  cenderung  mengalami  peningkatan sebesar 0.471 satuan. Berarti setiap kenaikan X4 akan cenderung diikuti oleh peningkatan Y dan begitu sebaliknya.
3. Koefisien ICT readiness (X5) sebesar 0.271, menyatakan bahwa setiap perubahan positif X5 sebesar 1 satuan, maka  Inbound (Y) akan cenderung mengalami  peningkatan sebesar 0.271 satuan.  Berarti  setiap  kenaikan  X5  akan  cenderung  diikuti  oleh  peningkatan  Y  dan  begitu sebaliknya.
4. Koefisien Ground and Port (X10) sebesar 0.230, menyatakan bahwa setiap perubahan positif X10  sebesar  1  satuan,  maka  Inbound  (Y)  akan  cenderung  mengalami  peningkatan  sebesar 0.230  satuan.  Berarti  setiap  kenaikan  X10  akan  cenderung  diikuti  oleh  peningkatan  Y  dan begitu sebaliknya.
5. Koefisien Natural Resources (X12) sebesar 0.233, menyatakan bahwa setiap perubahan positif X12 sebesar 1 satuan, maka (Y) akan cenderung mengalami peningkatan sebesar 0.233 satuan. Berarti setiap kenaikan X12 akan cenderung diikuti oleh peningkatan Y dan begitu sebaliknya.

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L

## Pembahasan
Secara  bersama-sama,  13  variabel  dalam  TTCI  berpengaruh  sebesar  97,35%  terhadap  jumlah kunjungan wisman di Asia Pasifik. Sisanya sebesar 2,65% dipengaruhi oleh variabel lain di luar amatan  penelitian.  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  indikator  yang  dicantumkan  oleh  TTCI dalam model penghitungan daya saing tergolong baik, terutama pada konteks melihat pengaruh kualitas  destinasi  terhadap  jumlah  kunjungan  wisman  di  Asia  Pasifik.  Hasil  penelitian membuktikan,  ternyata  hipotesis  penulis  di  awal  yang  menyebutkan  bahwa  kualitas  destinasi berpengaruh terhadap jumlah kunjungan wisman terbukti benar, semakin baik dan tinggi nilai pada TTCI, semakin bertumbuh jumlah kunjungan wisman ke destinasi, yang akan berimplikasi pada devisa negara.
Hanya ada empat varibel yang berpengaruh signifikan secara individual terhadap variabel kunjungan wisman, jika diurutkan besaran pengaruhnya maka akan seperti di bawah ini:
1. X4/HRLM (SDM dan lapangan pekerjaan)
2. X5/ICTR (kesiapan informasi teknologi)
3. X10/NR (sumber daya alam)

## 4. X12/GP (infrastruktur darat dan laut)
Keempat  variabel  memiliki  pengaruh  yang  paling  besar  terhadap  jumlah  kunjungan wisman di Asia Pasifik, temuan ini bisa menjadi pertimbangan pihak pengelola destinasi dalam hal ini negara untuk lebih fokus pada pengembangan dan pembangunan empat variabel destinasi pariwisata tersebut.
Satu,  SDM  dan  lapangan  pekerjaan  memiliki  pengaruh  paling  besar  dengan  peran  yang strategis,  selain  meningkatkan  jumlah  wisman,  juga  berimplikasi  langsung  pada  masyarakat dengan pemanfaatan serapan tenaga kerja di bidang hospitality. Hospitality yang baik adalah kunci dari SDM pariwisata, kunci keberhasilan perusahaan yang bergerak di bidang hospitality dengan memanfaatkan praktik SDM berkinerja tinggi, yang di dalamnya terdiri atas (i) sistem penjadwalan yang baik, (ii) pelatihan dan pengembangan keterampilan, (iii) sistem perekrutan yang baik dan transparan, (iv) kebijakan manajemen kinerja, dan lain-lain yang mengarah pada profitabilitas serta kepuasan SDM (Hinkin & Tracey, 2010). Untuk membentuk SDM yang handal, peran pendidikan sangat fundamental, baik formal maupun informal, namun sebaiknya standarisasi tetap menjadi
prioritas,  guna  mentransformasi  angkatan  kerja  yang  profesional  dan  handal.  Pengembangan sekolah  pariwisata  jenjang  menengah  dan  tinggi,  pelaksanaan  kursus,  dan  pelatihan  di  bidang hospitality,  adalah  salah  satu  contoh  yang  bisa  dilakukan  negara  dalam  memberikan  fasilitas peningkatan kualitas dan kuantitas angkatan kerja pada sektor pariwisata.
Dua,  kesiapan  teknologi  informasi  menjadi  varibel  kedua  yang  paling  berpengaruh terhadap destinasi di Asia Pasifik. Industri 4.0 merubah perilaku dan kebiasaan Pariwisata dewasa kini  (Buhalis  &  Law,  2008;  Navío-Marco  et  al.,  2018),  terbukti  dari  bagaimana  teknologi  IT menggantikan banyak peran teknologi konvensional dan merubah wajah pariwisata. Digitalisasi tidak bisa dihindari, maka pariwisata yang harus beradaptasi. Hulu ke hilir pariwisata tidak pernah lepas dari ketergantungan teknologi informasi, (i) dari mulai wisatawan mencari informasi seputar destinasi, (ii) menentukan pemesanan transportasi, akomodasi, dan, atraksi baik menuju ataupun dari destinasi, (iii) saat di destinasi, dengan menggunakan aplikasi peta, transportasi online , dan media  sosial,  (iv)  bahkan  setelah  kembali  dari  destinasi,  seseorang  menggunakan  media  sosial untuk berbagi pengalaman saat berwisata. Perilaku wisatawan tersebut memaksa pariwisata untuk menyesuaikan  diri.  Teknologi  informasi  memainkan  peran  penting  dalam  meningkatkan  daya saing  destinasi  pariwisata  (Berne  et  al.,  2012;  Buhalis  &  O’Connor,  2005).  Sharing  economy (contoh Air BnB) yang sempat mengemparkan bahkan hingga saat ini di beberapa negara belum bisa  diatasi,  termasuk  di  Indonesia,  menunjukan  bahwa  teknologi  informasi  menunjukan perubahan yang cepat dan sering kali tidak terduga. Destinasi harus bijak dalam menyikapi dan mengadaptasi teknologi informasi agar wisatawan ataupun industri tidak terkena efek negatif.
Ketiga,  Sumber  daya  alam.  Temuan  penelitian  membuktikan  bahwa  kegiatan  dengan pemanfaatan  alam  sebagai  daya  tarik  masih  menjadi  magnet  utama  yang  memengaruhi  jumlah kunjungan wisman di Asia Pasifik, baik itu sightseeing , leisure , ataupun melibatkan aktivitas fisik. Warisan  alam  yang  diakui,  jumlah  keberagaman  spesies  flora  dan  fauna,  area  alam  yang dilindungi,  wisata  alam  yang  dikemas  baik,  adalah  beberapa  poin  yang  dinilai  pada  variabel sumber daya alam. Sumber daya alam setiap destinasi memiliki keunikannya sendiri, tidak bisa menjadi  sama  atau  disamakan  satu  dengan  lainnya.  Tugas  manusia  untuk  merawat  dan melestarikan  alam  yang  dikehendaki  menjadi  destinasi  wisata.  Pengelolaan  destinasi  dengan konsep  keberlanjutan  menjadi  kunci  dari  pengembangan  sumber  daya  alam.  Faktanya,  dengan bertambahnya  jumlah  pengunjung  atau  wisatawan  akan  merefleksikan  kondisi  objek  wisata

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L
berbasis  alam,  peran  manajerial  dalam  mengelola  daya  lenting  lingkungan  menjadi  kunci keberhasilan keberlanjutan sumber daya alam (Kim et al., 2019).
Keempat, infrastruktur darat  dan laut. Pada Sebagian besar negara di  Asia Pasifik,  jalur darat dan laut masih mendominasi penggunaan tipe transportasi yang pakai wisman. Bahkan di beberapa negara penggunaan transportasi darat dan laut jika dijumlahkan menyentuh angka lebih dari  50%,  lebih  banyak  dibandingkan  penggunaan  transportasi  udara.  Ini  dibuktkan  oleh  data kunjungan wisman yang diperoleh dari United  Nation World Tourism Organization (UNWTO) pada 2018, seperti yang terlampir pada gambar 3 di bawah:

## Gambar 3. Jumlah wisman menggunakan transportasi darat dan laut 2018
Sumber: United Nation World Tourism Organization, 2020
Bahkan di Indonesia, sebagai negara kepulauan, angka kunjungan wisman melalui darat dan  laut,  menyentuh  angka  31.1%.  Hal  ini  disebabkan  oleh  ramainya  lalu  lintas cross  border melalui  Kalimantan,  Nusa  Tenggara  Timur,  dan  Kepulauan  Riau,  tempat  mayoritas  kendaraan darat  dan  laut  banyak  digunakan.  Adapun  jumlah  kunjungan  wisman  melalui  udara  tinggi, disebabkan  jarak  yang  jauh  atau  negara  destinasi  tidak  bisa  dilalui  melalui  darat  ataupun  laut. Namun, transportasi darat tingkat pemakaian ataupun frekuensinya sangat  tinggi ketika wisman sudah berada di destinasi, dengan asumsi wisman memakai kendaraan darat ataupun laut sebagai pilihan  utama.  Infrastruktur  dan  transportasi  darat  menyediakan  kemudahan  akses  ke  dan  dari destinasi dan meningkatkan kegiatan ekonomi di wilayah yang dilalui. Masyarakat lokal sangat terbantu dengan dijadikannya jalan sebagai jalur menuju destinasi, kegiatan ekonomi akan mudah ditemui sepanjang jalur ke destinasi (Kanwal et al., 2020).
Indonesia Malaysia Tiongkok Hong Kong Australia darat dan laut 31,1% 65,3% 84,6% 77,9% 0,8% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% 90,0%
Keempat  varibel  menjadi  penting  ketika  negara  di  Asia  Pasifik  menjadikan  pariwisata sebagai  penggerak  utama  perekonomian  mereka.  Temuan  keempat  varibel  ini  bisa  dijadikan alternatif  dalam  model  pengembangan  pariwisata  dalam  menarik  wisman  di  Asia  Pasifik. Implikasi dari kedatangan wisman sesuai dengan dugaan awal penulis yang menyebutkan bahwa jumlah  wisman  berpengaruh  terhadap  devisa.  Data  pariwisata  Kawasan  Asia  Pasifik  yang menunjukkan  bahwa  devisa  yang  hasilkan  dari  pengeluaran  wisman  bertumbuh  sebesar  150% dalam waktu kurang dari 10 tahun (2008-2017), berbanding lurus dengan kunjungan wisman, data dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah.

## Gambar 4.  Jumlah kunjungan dan pengeluaran wisman di Asia Pasifik tahun 2008 – 2017

## Sumber: World Bank, 2020b, 2020a)
Tabel  di  atas  mendukung  pernyataan  Tolkach  dan  kawan-kawan  (2016),  bahwa  masa depan pariwisata di wilayah Asia Pasifik secara umum sangat baik, terutama dari sisi kunjungan wisatawan  dan  perolehan  devisa.  Bahkan  beberapa  negara  sangat  mengandalkan  pariwisata sebagai  ujung  tombak  pertumbuhan  perekonomiannya,  tidak  terkecuali  Indonesia,  sejak  tahun 2015 hingga 2020 pariwisata selalu masuk program pengembangan prioritas nasional, diandalkan karena  menunjukan  performansi  yang  baik,  bahkan  di  tahun  2018  pariwisata  menjadi  sumber penghasil devisa terbesar kedua setelah kelapa sawit. Industri pariwisata di sebagian besar negara Asia  Pasifik  pada  umumnya  berkembang  pesat  selama  sepuluh  tahun  terakhir  (Assaf,  2012). Adapun negara lain di Kawasan Asia Pasifik seperti Thailand, Vietnam, dan Selandia Baru yang menjadikan pariwisata sebagai sumber penggerak perekonomian selain Indonesia. Sejalan dengan pendapat Assaf (2012), yang mengatakan bahwa pariwisata dipandang sebagai sektor pendorong dan sumber utama pendapatan devisa bagi banyak negara di wilayah Asia dan Pasifik.
- 100.000.000.000 200.000.000.000 300.000.000.000 400.000.000.000 500.000.000.000 600.000.000.000 - 50.000.000 100.000.000 150.000.000 200.000.000 250.000.000 300.000.000 2008 2009 2011 2013 2015 2017 Kunjungan Wisman
Pengeluaran Wisman

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L

## Simpulan
Semua varibel independen pada penelitian ini mempengaruhi variabel dependen secara bersama- sama sejumlah 97,35%. Tentu saja akan berimplikasi pada jumlah devisa yang diperoleh, hingga implikasinya terhadap kegiatan ekonomi. Keempat varibel yang mempengaruhi variabel dependen secara  terpisah  bisa  dijadikan  fokus  dan  prioritas  pengembangan  destinasi  pariwisata  di  Asia Pasifik. Keempat variabel itu adalah (i) HRLM atau SDM dan lapangan pekerjaan, (ii) ICTR atau kesiapan informasi teknologi, (iii) NR atau sumber daya alam, dan (iv) GP atau infrastruktur darat dan laut. Kesenjangan antara kebutuhan destinasi dan yang wisatawan inginkan, dipengaruhi oleh beberapa hal, seperti: perubahan demografis, sosial-ekonomi dan psikologis dari suatu daerah. Jika pariwisata  tidak  berhasil  bersaing  dengan  industri  lain,  yang  disebabkan  oleh  kurangnya pemahaman  perencanaan  pariwisata  yang  matang,  pertumbuhan  positif  bisa  saja  terhenti  dan mengakibatkan  rusaknya pembangunan jangka panjang (Tolkach et al., 2016). Jika melihat fakta yang  disajikan  seperti  jumlah  kunjungan  dan  pertumbuhan  wisman,  jumlah  dan  pertumbuhan devisa yang dihasilkan, saat ini pariwisata adalah daya tarik utama di Asia Pasifik. Perlu diingat bersama-sama,  bahwa  pariwisata  merupakan  salah  satu  sektor  yang  sangat  rentan  pengaruh eksternal.
Penelitian ini tidak bisa digeneralisirkan jika ingin melihat pengaruh varibel independen terhadap  dependen  pada  regional  selain  Asia  Pasifik.  Untuk  penelitian  lanjutan  disarankan melengkapi TTCI dan jumlah wisman tahun 2019. Fokus penelitian bisa diubah sesuai kebutuhan fokus regional atau pemilihan beberapa variabel yang bisa menjelaskan maksud dari penelitian.

## Referensi
Assaf, A. G. (2012). Benchmarking The Asia Pacific Tourism Industry : A Bayesian Combination Of  DEA  And  Stochastic  Frontier. Tourism  Management , 33 (5),  1122–1127. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2011.11.021
Berne,  C.,  Garcia-Gonzalez  Margarita,  M.,  &  Mugica,  J.  (2012).  How  ICT  Shifts  The  Power Balance  Of  Tourism  Distribution  Channels. Tourism  Management , 33 (1),  205–214. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2011.02.004
Buhalis, D., & Law, R. (2008). Progress In Information Technology And Tourism Management: 20  Years  On  And  10  Years  After  The  Internet-The  State  Of  Etourism  Research. Tourism Management , 29 (4), 609–623. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2008.01.005
Buhalis, D., &  O’Connor, P. (2005). Information Communication Technology  Revolutionizing
Tourism. Tourism Recreation Research , 30 (3), 7–16.
https://doi.org/10.1080/02508281.2005.11081482
Gómez-Vega,  M.,  &  J  Picazo-Tadeo,  A.  (2019).  Ranking  World  Tourist  Destinations  With  A Composite  Indicator  Of  Competitiveness:  To  Weigh  Or  Not  To  Weigh? Tourism Management , 72 (January 2018), 281–291. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.11.006 Hinkin, T. R., & Tracey, J. B. (2010). What Makes It So Great?: An Analysis Of Human Resources Practices Among Fortune’s Best  Companies To Work For. Cornell  Hospitality  Quarterly , 51 (2), 158–170. https://doi.org/10.1177/1938965510362487
Jarvis, D., Stoeckl, N., & Liu, H. B. (2016). The Impact Of Economic, Social And Environmental Factors  On  Trip  Satisfaction  And  The  Likelihood  Of  Visitors  Returning. Tourism Management , 52 , 1–18. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.06.003
Kanwal,  S.,  Rasheed,  M.  I.,  Pitafi,  A.  H.,  Pitafi,  A.,  &  Ren,  M.  (2020).  Road  And  Transport Infrastructure Development And Community Support For Tourism: The Tole Of Perceived Benefits,  And  Community  Satisfaction. Tourism  Management , 77 (June  2019),  104014. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.104014
Kim,  Y.,  Kim,  C.,  Kun,  D.,  Lee,  H.,  Ii,  R.,  &  Andrada,  T.  (2019).  Quantifying  Nature-Based Tourism  In  Protected  Areas  In  Developing  Countries  By  Using  Social  Big  Data. Tourism Management , 72 (December 2018), 249–256. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.12.005 Kubickova,  M.,  &  Martin,  D.  (2020).  Exploring  The  Relationship  Between  Government  And Destination  Competitiveness :  The  TALC  Model  Perspective. Tourism  Management , 78 (December 2019), 104040. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.104040
Liu, J., Wang, C., Fang, S., & Zhang, T. (2019). Scale Development For Tourist Trust Toward A
Tourism Destination. Tourism Management Perspectives , 31 (July), 383–397.
https://doi.org/10.1016/j.tmp.2019.07.001
Marrocu, E., Paci, R., & Zara, A. (2015). Micro-economic Determinants Of Tourist Expenditure:
A Quantile Regression Approach. Tourism Management , 50 , 13–30. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.01.006
Mendola,  D.,  &  Volo,  S.  (2017).  Building  Composite  Indicators  In  Tourism  Studies :
Measurements  And  Applications  In  Tourism  Destination  Competitiveness. Tourism Management , 59 , 541–553. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.08.011
Mutanga,  C.  N.,  Vengesayi,  S.,  Chikuta,  O.,  Muboko,  N.,  &  Gandiwa,  E.  (2017).  Travel Motivation And Tourist Satisfaction With Wildlife Tourism Experiences In Gonarezhou And Matusadona  National  Parks,  Zimbabwe. Journal  of  Outdoor  Recreation  and  Tourism , 20 (June), 1–18. https://doi.org/10.1016/j.jort.2017.08.001
Navío-Marco,  J.,  Ruiz-Gómez,  L.  M.,  &  Sevilla-Sevilla,  C.  (2018).  Progress  In  Information Technology  And  Tourism  Management:  30  Years  On  And  20  Years  After  The  Internet  - Revisiting  Buhalis  &  Law’s  Landmark  Study  About  Etourism. Tourism  Management , 69 (May 2018), 460–470. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.06.002
Paci, R., & Marrocu, E. (2014). Tourism And Regional Growth In Europe. Papers in Regional Science , 93 (S1), S25–S50. https://doi.org/10.1111/pirs.12085
Sainaghi, R., Phillips, P., & Zavarrone, E. (2017). Performance Measurement In Tourism Firms: A Content Analytical Meta-approach. Tourism Management , 59 , 36–56. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.07.002
Srihadi, T. F., Hartoyo, Sukandar, D., & Soehadi, A. W. (2016). Segmentation Of The Tourism Market  For  Jakarta:  Classification  Of  Foreign  Visitors’  Lifestyle  Typologies. Tourism Management Perspectives , 19 , 32–39. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2016.03.005 Tang, C. F., & Tan, E. C. (2013). How Stable Is The Tourism-led Growth Hypothesis In Malaysia?

## Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L. Tobing Fachri Pramuja dan Fredy Buhama L
Evidence  From  Disaggregated  Tourism  Markets. Tourism  Management , 37 ,  52–57. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2012.12.014 The World Economic Forum. (n.d.). Our Mission | World Economic Forum . Retrieved April 11, 2020, from https://www.weforum.org/about/world-economic-forum
The World Economic Forum. (2008). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2008 . The World Economic Forum. (2009). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2009 . The World Economic Forum. (2011). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2011 . The World Economic Forum. (2013). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2013 . The World Economic Forum. (2015). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2015 . The World Economic Forum. (2017). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2017 . Tolkach, D., Chon, K. K. S., & Xiao, H. (2016). Asia Pacific Tourism Trends : Is The Future Ours To See ? Asia Pacific Tourism Trends : Is The Future Ours To See ? Asia Pacific Journal of Tourism Research , 1665 (April), 1–19. https://doi.org/10.1080/10941665.2015.1118395 United Nation World Tourism Organization. (2020). All Countries: Inbound Tourism: Arrivals By Mode Of Transport 1995 - 2018 (01.2020): Tourism Statistics: Vol , No 1 . https://www.e- unwto.org/doi/suppl/10.5555/unwtotfb0000271519952018202001
United Nation World Travel Organization. (2019). International Tourism Highlights 2019 Edition . https://doi.org/https://www.e-unwto.org/doi/pdf/10.18111/9789284421152?download=true Webster, C., & Ivanov, S. (2014). Transforming Competitiveness Into Economic Benefits: Does Tourism  Stimulate  Economic  Growth  In  More  Competitive  Destinations? Tourism Management , 40 , 137–140. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2013.06.003 Widarjono, A. (2007). Ekonometrika: Teori Dan Aplikasi Untuk Ekonomi Dan Bisnis . Ekonisia. World  Bank.  (2020a). International  Tourism,  Expenditures  (Current  US$)  |  Data . https://data.worldbank.org/indicator/ST.INT.XPND.CD
World Bank. (2020b). International Tourism, Number Of Arrivals | Data . https://data.worldbank.org/indicator/st.int.arvl