EFEK BERGANDA PARIWISATA DALAM MENINGKATKAN …

EFEK BERGANDA PARIWISATA DALAM MENINGKATKAN PEREKONOMIAN MASYARAKAT

LOKAL KABUPATEN KUNINGAN JAWA BARAT

LAPORAN AKHIR

Oleh:

Drs. JATMIKO EDY WALUYO, MM.Par. NIP 19581109 199503 1 001

SEKOLAH TINGGI PARIWISATA BANDUNG 2016

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah, kami memuji-Nya dan kami memohon pertolongan dan ampunan-Nya kami berlindung kepada Allah dari kejahatan diri-diri kami dan dari kejahatan amal perbuatan kami. Barangsiapa yang Allah berikan petunjuk, maka tidak ada yang dapat menyesatkannya dan barangsiapa yang Allah sesatkan, maka tidak ada yang dapat memberikan petunjuk kepadanya. Dan aku bersaksi bahwa tidak ada tuhan yang berhak disembah kecuali Allah Maha Esa Dia dan tidak ada sekutu bagi-Nya dan aku bersaksi bahwa Muhammad adalah hamba dan Rasul-Nya. Ya Allah, limpahkan rahmat kepada Nabi Muhammad shallallahu alaihi wasallam, dan kepada keluarganya, dan para sahabatnya, dan orang-orang yang istiqomah mengikutnya hingga hari akhir. Aamiin. Alhamdulillahirabbil ‘alamin penulis dapat menyelesaikan penelitian mandiri ini tepat pada waktunya. Dengan judul EFEK BERGANDA PARIWISATA DALAM MENINGKATKAN PEREKONOMIAN MASYARAKAT LOKAL KABUPATEN KUNINGAN JAWA BARAT, sebagai bagian dari tugas pokok dosen yaitu pelaksanaan TRI DARMA PERGURUAN TINGGI. Pada kesempatan ini penulis menyampaikan rasa terima kasih serta penghargaan kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan dan dorongan baik moril atau materiil. Dan besar harapan penulis bahwa penelitian ini dapat memberikan manfaat dan gambaran secara jelas mengenai permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat terkait dengan pembangunan kepariwisataan. Saran dan kritik yang sifatnya membangun sangat dibutuhkan untuk perbaikan dan pengembangan ilmu kepariwisataan pada umumnya. Bandung, November 2016 Penulis Jatmiko Edy Waluyo

DAFTAR ISI

KATA PENGANTAR ....................................................................... i DAFTAR ISI ..................................................................................... ii ABSTRACT ....................................................................................... 1 BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian ................................................ 3 B. Rumusan Masalah ............................................................ 8 C. Pertanyaan Penelitian ....................................................... 8 D. Tujuan Penelitian ............................................................. 8 E. Jadwal Pelaksanaan Penelitian ......................................... 8

BAB II LITERATUR REVIEW

a) Analisis Input Output ............................................................... 9 b) Dampak Ekonomi Pariwisata ................................................... 11 c) Penjualan/Produksi (Output) .................................................... 13 d) Pendapatan (Income) ................................................................ 13 e) Lapangan Pekerjaan (Employment) .......................................... 14 f) Perhitungan Efek Berganda Pariwisata .................................... 14 g) Pengeluaran Wisatawan ............................................................ 14

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

1. Metode Penelitian ..................................................................... 16 2. Penentuan Sampel (Responden) ................................................ 16 3. Instrumen Pengumpulan Data ................................................... 16 4. Metode Analisis Data ................................................................ 17

a. Input-Output Model ............................................................. 17 b. Kerangka Umum Tabel Input-Output .................................. 19 c. Angka Pengganda ................................................................. 21 d. Angka Pengganda Pendapatan (Income Multiplier) ............. 21 e. Angka Pengganda Pekerjaan (Employment Multiplier) ....... 22

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

1. Klasifikasi 19 Sektor Ekonomi ................................................. 24 2. Perhitungan Matriks Pengganda................................................ 28

a) Matriks koefisien input (matriks a) .................................... 28 b) Komposisi Nilai Input Antara Hotel dan Restoran ............ 30 c) Matrik Inverse (a-1), Matrik Identity, Menghitung (I-A) ... 31 d) Matriks pengganda Output (b) dan Total Pengganda ........ 34 e) Interpretasi Multiplier Output ............................................ 36

3. Indeks Daya Penyebaran dan Indeks Derajat Kepekaan ........... 37 4. Analisis Dampak ........................................................................... 41

a) Dampak Permintaan Akhir terhadap Output ............................... 41 b) Dampak Permintaan Akhir terhadap Nilai Tambah Bruto (NTB) 42

BAB IV KESIMPULAN

1. Simpulan ..................................................................................... 46 2. Implikasi Manajerial & Teoritis ................................................. 48

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................... 50 LAMPIRAN .............................................................................................. 51

1. Surat Keterangan Tidak Plagiat (Turnitin) ................................... 51 2. Surat Keterangan Lokus ............................................................... 52

CURRICULUM VITAE ........................................................................... 51

Juli2016 [PENELITIANMANDIRI]

1 EfekBergandaPariwisataDalamMeningatkanPerekonomianMasyarakatLokalKabupatenKuningan,JawaBarat

JUDUL: EFEK BERGANDA PARIWISATA DALAM MENINGKATKAN PEREKONOMIAN MASYARAKAT LOKAL KABUPATEN KUNINGAN JAWA BARAT

Oleh : Jatmiko Edy Waluyo [email protected] Sekolah Tinggi Pariwisata Bandung BIDANG ILMU: EKONOMI PARIWISATA Abstract Input-Output Analysis is done with the intention to present an overview of the interrelationships and interdependence units of activity (sector) in the economy as a whole. Based on the results of analysis show that in the period of 2010 hotel and restaurant sector (Sector 13) has a Index Spread to other sectors amounted to 1,218, the index is above the average of all economic sectors in the District of Kuningan. This index is the highest spread of Buildings (sector 11) of 1402 or 0404 at the above-average economic growth in the District of Kuningan. The index for distributing power to other industries have fairly high coefficient of 1.3001. This condition can be caused by the tourism sector at that time was not developed or has not been a priority, as demonstrated by the large proportion of Hotels and Restaurants sector output which is used to meet final demand. The degree of sensitivity index Hotel and Restaurant Sector is 0.694 (very low), it still remains well below the average for all sectors. Processing Industry Sector has a very high level of sensitivity (highest) among other sectors in the amount of 3.166. This Industry's demand (sector 11) is likely to continue to rise so as to make the degree of sensitivity of this sector also increased. That is because the value of the degree of sensitivity is a picture of the relationship of commodity manufacturing with the downstream industry. The results illustrate that the interpretation of the output of this sector (hotel and restaurant) were formed as a result of household consumption was 367.961; government consumption amounted to 15.994; fixed capital formation amounted to 37.746; changes in the stock by 1665; and exports of goods and services amounted to 42.102. The sum of sector 13 (hotel and restaurant) is the total output of this sector amounted to 465.469. For other sectors. On household consumption resulted in the establishment of sector output 13 (hotel and restaurant) sector output amounted to 465.469,8 (Manufacturing Other) amounted to 7,199,492 and output sector 1 (Plant Foodstuffs) amounted to 3,642,979. Total Household Consumption column shows the amount of output amounted to



8,273,762 entire sectors of the economy that are formed as a result of household consumption. Key word: Economic sectors, transactions between economic sectors, multiplayer

effect, index of the degree of sensitivity spread ABSTRAK Analisis Input-Output dilakukan dengan maksud untuk menyajikan gambaran tentang hubungan timbal balik dan saling keterkaitan antar satuan kegiatan (sektor) dalam perekonomian di Kabupaten Kuningan secara menyeluruh. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa pada kurun waktu tahun 2010 sektor Hotel dan Restoran (Sektor 13) memiliki Indek Daya Penyebaran (IDP) terhadap sektor yang lain sebesar 1.218, indeks tersebut di atas rata-rata seluruh sektor ekonomi di Kabupaten Kuningan. Indek Daya Penyebaran yang paling tinggi adalah Bangunan (sektor 11) sebesar 1.402 atau 0.404 di atas rata-rata pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Kuningan. Indek daya penyebaran Industri lainnya memiliki koefisien yang cukup tinggi sebesar 1.3001. Kondisi ini dapat disebabkan oleh sektor pariwisata pada saat itu belum berkembang atau belum menjadi prioritas, yang ditunjukkan dengan besarnya proporsi output sektor Hotel dan Restoran yang digunakan untuk memenuhi permintaan akhir. Indek Derajat kepekaan Sektor Hotel dan Restoran sangat rendah 0.694, masih jauh berada dibawah rata-rata seluruh sektor. Sektor Industri Pengolahan Lainnya memiliki tingkat kepekaan yang sangat tinggi (paling tinggi) di antara sektor-sektor lainnya yaitu sebesar 3.166. Permintaan Industri Lainnya ini (sektor 11) ini cenderung terus meningkat sehingga membuat derajat kepekaan dari sektor ini juga meningkat. Hal tersebut dikarenakan nilai derajat kepekaan merupakan gambaran dari keterkaitan komoditas Industri Pengolahan Lainnya dengan industri hilirnya. Hasil interpretasi menggambarkan bahwa output sektor ini (Hotel dan Restoran) yang terbentuk sebagai akibat dari konsumsi rumah tangga sebesar 367.961; konsumsi pemerintah sebesar 15.994; pembentukan modal tetap sebesar 37.746; perubahan stok sebesar 1.665; dan ekspor barang dan jasa sebesar 42.102. Hasil penjumlahan sector 13 (Hotel dan Restoran) merupakan total output sektor ini sebesar 465.469. Sedangkan pengaruh komponen permintaan akhir terhadap pembentukan output di masing-masing sektor. Pada konsumsi rumah tangga mengakibatkan pembentukan output sektor 13 (Hotel dan Restoran) sebesar 465.469 output sector 8 (Industri Pengolahan Lainnya) sebesar 7.199.492 dan output sektor 1 (Tanaman Bahan Makanan) sebesar 3.642.979. Jumlah kolom Konsumsi Rumah Tangga sebesar 8.273.762 menunjukkan besarnya output seluruh sektor perekonomian yang terbentuk sebagai akibat dari konsumsi rumah tangga.



BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang Penelitian

Jawa Barat bagian timur memiliki obyek wisata alam yang sedang berkembang

dan sangat beragam di beberapa daerah, dimana daerah tesebut menjadi destinasi bagi para wisatawan untuk berwisata. Potensi investasi yang sangat besar untuk pariwisata dan perhotelan. Daerah yang memiliki objek wisata alam dan buatan yang menarik salah satunya adalah Kabupaten Kuningan yang memiliki fenomena gunung tertinggi di Jawa Barat, yaitu Gunung Ciremai dengan ketinggian 3.078 m dari permukaan laut (dpl) (BTNGC, 2007). Panorama alam Gunung Ciremai yang unik dan variatif serta memiliki nilai estetika yang tinggi dan pesona sunrise di puncak Ciremai. Objek wisata alam lain yang ada di kawasan ini, yaitu adanya hutan alam yang indah, keindahan air terjun di daerah lembah, pemandian alam dan sumber air panas. Kemudian di Kabupaten Kuningan terdapat obyek wisata budaya yang terkait pada alam. Wilayah wisata budaya tersebut memiliki nilai sejarah tinggi dan dikeramatkan oleh masyarakat setempat, seperti Situ Sangiang, Sumur Tujuh, Sumur Cikayan dan Situ Ayu Lintang (BTNGC, 2007).

Kabupaten Kuningan, Propinsi Jawa Barat dengan luas wilayah 1.178,57 km

terletak di kaki gunung Ciremai sebelah utara berbatasan dengan Kabupaten Cirebon, sebelah timur dengan Kabupaten Brebes, dan sebelah selatan Kabupaten Cilacap serta sebelah barat kabupaten Majalengka. Dalam visi Kabupaten Kuningan yang menyatakan bahwa "Sektor pariwisata merupakan potensi andalan yang perlu digali dikembangkan serta dipromosikan" (Bupati Kuningan, 2014). Selain alam kuningan yang indah, terdiri atas gunung, bukit, lereng, lembah dan danau, hawanyapun sangat sejuk antara 18 - 30 derajat celcius. Dan didukung oleh seni budaya yang banyak dan sangat beragam.

Dengan mengusung tema pariwisata "Pesona di timur Jawa Barat" (Bupati

Kuningan, 2014) dan bertekat untuk menjadikan Kabaupaten Kuningan sebagai daerah tujuan wisata yang handal di Jawa Barat, keragaman objek wisata di Kabupaten Kuningan menjadi daya tarik wisatawan untuk memenuhi keinginannya, sehingga daerah ini menjadi daerah tujuan wisata bagi wisatawan domestik maupun mancanegara (Diparda Kabupaten Kuningan, 2015).

Desa Linggarjati, Kecamatan Cilimus merupakan salah satu tempat bersejarah

bagi perjuangan kemerdekaan Indonesia, tempat dilaksanakannya perundingan antara pemerintah Republik Indonesia dan Belanda pada 19 sampai dengan 13 Nopember 1946 yang kita kenal dengan Perudingan Linggarjati. Sangkan Hurip Alami adalah merupakan pemandian air panas alami beryodium yang menyehatkan dan menyegarkan. Pengunjung dapat berendam dalam air hangat di ruangan khusus atau di kolam terbuka. Anak-anak dapat berenang di kolam yang dilengkapi luncuran naga. Tempat pemandian ini terletak dikawasan wisaata sehingga mudah dijangkau dari hotel-hotel yang ada di wilayah desa Sangkan Hurip kecamatan Cigandamekar, termasuk hotel-hotel yang memiliki fasilitas SPA. Di sekitar lokasi terdapat beberapa restoran yang menjanjikan menu khas yaitu ikan



bakar, kios jajanan, dan dilengkapi fasilitas parkir yang memadai. Data kunjungan wisatawan ke Kabupaten cukup tinggi, tetapi penyerapan ke hotel belum cukup memuaskan.

Grafik: Pengunjung Obyek Daya Tarik Wisata (ODTW) Setiap Bulan

Sumber: Kab. Kuningan dalam angka 2015

Ada perbedaan yang sangat significan jumlah wisatawan yang datang ke

Kabupaten Kuningan dengan wisatawan yang menginap di hotel dengan rata-rata hanya 19.2%. Berikut disampaikan data perbandingan jumlah tamu hotel dan market share di 6 hotel besar yang ada di Kabupaten Kuningan.

Grafik: Jumlah wisatawan menginap di hotel di Kabupaten kuningan

Sumber: Kab. Kuningan dalam Angka 2015



Data tersebut di atas menunjukkan bahwa trend kunjungan tamu hotel relatif stabil sangat mendatar, tidak ada kenaikan dan penurunan yang signifikan pada setiap bulannya, sedangakan bulan Oktober, September, Nopember dan Desember mengalami hight season.

Grafik 4: Market Share 6 Hotel di Kabupaten Kuningan

Sumber: Diparda Kab. Kuningan 2015 Enam hotel tersebut adalah hotel-hotel yang berada di wilayah yang saling

berdekatan, hote-hotel besar di Kabupaten Kuningan terkonsentrasi di Kawasan ini yaitu kawasan Sangkanhurip desa Cilimus dan Cigandamekar, sehingga hotel-hotel ini saling bersaing untuk memperebutkan tamu yang datang ke kawasan tersebut. Rata-rata pencapaian market share untuk 6 hotel besar di kabupaten Kuningan adalah 7.64%. Dari data tersebut di atas terlihat bahwa Sangkan Indah Hotel hanya menguasai market share 5.59%, sedangkan Resort Prima Sangkanhurip (Prima Hotel) 9.13%. Market Share tertinggi adalah Ayong M. sebesar 10.27%.

Industri perhotelan di Kabupaten Kuningan sangat berkembang dengan pesat hal

ini ditunjukkan dengan tingkat pertumbuhan hotel yang naik setiap tahun secara siginifikan. Data hotel di Kabupaten Kuningan berdasarkan kategori dan tingkat huniannya. Rata-rata tingkat hunian hotel di Kabupaten Kuningan cukup rendah 2011 (30%), 2012 (32%) dan 2013 (35%). Sebagai pembanding dapat dilihat tingkat hunian kamar hotel di wilayah Jawa Barat:

1. Tingkat hunian Kamar (THK) Hotel di Jawa Barat secara rata-rata pada

Desember 2014 sebesar 43,31 persen, mengalami penurunan 1,44 poin dibandingkan November 2014 yang tercatat sebesar 44,75 persen.

2. Tingkat hunian kamar hotel bintang di Jawa Barat pada Desember 2014 sebesar 49,14 persen, turun 1,91 poin dibandingkan November 2014 yang tercatat 51,05 persen. THK tertinggi pada hotel bintang 5 yang mencapai 60,80 persen, dan terendah pada hotel bintang 2 sebesar 44,48 persen.

3. THK hotel non bintang sebesar 35,13 persen, turun 0,76 poin dibandingkan November 2014 yang tercatat sebesar 35,89 persen. THK tertinggi pada



hotel dengan kelompok kamar 10-24 sebesar 37,59 persen, dan terendah pada kelompok kamar lebih dari 100 sebesar 15,42 persen. (Sumber: BPS Jabar 2015)

Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Kuningan 2012 s/d 2014 PDRB Kabupaten Kuningan Atas Dasar Harga Berlaku Menurut Lapangan Usaha Tahun 2012 - 2014 (Milyar Rupiah)

No. Kate gori 2012 2013 2014 1 Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan 3,155.15 3,465.59 3,703.79 2 Pertambangan dan Penggalian 237.50 256.64 285.35 3 Industri Pengolahan 290.67 323.48 355.27 4 Pengadaan Listrik dan Gas 9.74 9.33 11.02

5 Pengadaan Air, Pengolahan Sampah Limbah dan Daur Ulang 10.50 11.91 12.68

6 Konstruksi 1,027.38 1,156.12 1,318.98

7 Perdagangan Besar dan Eceran, Reparasi Mobil dan Sepeda Motor 2,113.25 2,335.52 2,488.29

8 Transportasi dan Pergudangan 1,506.22 1,766.65 2,098.80

9 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum 206.48 233.01 260.09

10 Informasi dan Komunikasi 424.77 458.90 480.95 11 Jasa Keuangan dan Asuransi 629.48 710.12 795.60 12 Real Estate 360.03 398.31 419.40 13 Jasa Perusahaan 48.65 53.96 59.55

14 Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib 579.05 618.15 684.09

15 Jasa Pendidikan, Jasa Kesehatan 848.94 1,080.44 1,347.84 16 Kegiatan Sosial 155.74 174.19 195.98 17 Jasa Lainnya 347.91 389.68 437.84

11,951.48 13,442.00 14,955.53 PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO 11,951.48 13,442.00 14,955.53 Sumber : PDRB Kabupaten Kuningan Tahun 2014

Dalam suatu sistem perekonomian, produksi merupakan serangkaian kegiatan

yang bertujuan untuk menghasilkan barang/jasa (output) yang memiliki nilai ekonomis. Dengan demikian, dalam proses produksi dibutuhkan berbagai input, dimana total input dalam produksi secara garis besar meliputi input antara dan input primer. Input antara yang lebih dikenal dengan bahan baku adalah barang/jasa yang dipakai dalam proses produksi yang merupakan output dari proses produksi lainnya. Sedangkan input primer, yang juga komponen dari Nilai Tambah Bruto (NTB) dari suatu proses produksi, merupakan input selain bahan baku yang meliputi upah gaji, surplus usaha, penyusutan



dan pajak tak langsung. Sehingga secara teori nilai output merupakan penjumlahan dari nilai input antara (bahan baku produksi) dengan input primer (komponen nilai tambah produksi).

Tabel I-O pada dasarnya merupakan uraian statistik dalam bentuk matriks yang

menyajikan informasi tentang transaksi barang dan jasa serta saling keterkaitan antara sektor yang satu dengan sektor lainnya, dalam suatu wilayah pada suatu periode waktu tertentu. Dengan menggunakan tabel I-O dapat dilihat bagaimana output dari suatu sektor ekonomi didistribusikan ke sektor-sektor lainnya dan bagaimana pula suatu sektor memperoleh input yang diperlukan dari sektor-sektor lainnya. Dalam suatu model input-output yang bersifat terbuka dan statis, transaksi-transaksi yang digunakan dalam penyusunan tabel Input-Output harus memenuhi tiga asumsi atau prinsip dasar, yaitu:

a. Keseragaman (homogeneity), yaitu asumsi bahwa setiap sektor hanya

memproduksi satu jenis output (barang dan jasa) dengan struktur input tunggal (seragam) dan tidak ada substitusi otomatis antar output dari sektor yang berbeda.

b. Kesebandingan (proportionality), yaitu asumsi bahwa kenaikan penggunaan input oleh suatu sektor akan sebanding dengan kenaikan output yang dihasilkan.

c. Penjumlahan (additivity), yaitu asumsi bahwa jumlah pengaruh kegiatan produksi di berbagai sektor merupakan penjumlahan dari pengaruh pada masing-masing sektor tersebut.

Tabel Input-Output (I-O) Kabupaten Kuningan disusun dengan maksud untuk

menyajikan gambaran tentang hubungan timbal balik dan saling keterkaitan antar satuan kegiatan (sektor) dalam perekonomian di Kabupaten Kuningan secara menyeluruh. Bentuk penyajian tabel I-O adalah matriks, dimana masing-masing barisnya menunjukkan bagaimana output suatu sektor dialokasikan untuk memenuhi permintaan antara dan permintaan akhir, sedangkan masing-masing kolomnya menunjukkan pemakaian input antara dan input primer oleh suatu sektor dalam proses produksinya.

Penyusunan tabel I-O selain mampu menghasilkan alat yang efektif untuk analisis

dan proyeksi perekonomian dalam suatu perencanaan pembangunan, dapat juga dijadikan landasan untuk menilai dan mengetahui berbagai kelemahan data-data statistik lainnya. Dengan demikian hasil dari penyusunan suatu tabel I-O selanjutnya dapat dimanfaatkan dalam usaha penyempurnaan sistim perstatistikan daerah dan nasional.

Dari pemikiran tersebut di atas penelitian ini akan mengambil judul EFEK

BERGANDA PARIWISATA DALAM MENINGKATKAN PEREKONOMIAN MASYARAKAT LOKAL KABUPATEN KUNINGAN JAWA BARAT



B. Rumusan Masalah Berlandaskan latar belakang masalah yang telah dikemukakan sebelumnya, permasalahan yang dihadapi oleh Kabupaten Kuningan adalah dampak perkembangan industri pariwisata (pengeluaran wisatawan) yang belum dapat dirasakan manfaatnya oleh masyarakat lokal Kabupaten Kuningan. C. Pertanyaan Penelitian 1. Seberapa besar efek berganda setiap sektor ekonomi terhadap permintaan akhir (final

demand)? 2. Seberapa besar indeks daya penyebaran dan indeks derapat kepekaan dari masing-

masing sektor ekonomi? 3. Seberapa besar dampak permintaan akhir terhadap Nilai Tambah Bruto? D. Tujuan Penelitian Merujuk pada rumusan masalah yang telah disampaikan sebelumnya maka penelitian bertujuan untuk:

1. Mengukur efek berganda sektor pariwisata terhadap sektor-sektor ekonomi yang lain. 2. Untuk mengetahui seberapa besar dampak setiap sektor ekonomi terhadap

permintaan akhir (final demand)? 3. Untuk mengetahui seberapa besar indeks daya penyebaran dan indeks derapat

kepekaan dari masing-masing sektor ekonomi? 4. Untuk mengetahui seberapa besar dampak permintaan akhir terhadap Nilai Tambah

Bruto? E. Jadwal Pelaksanaan Penelitian

No. Kegiatan Agustus September Oktober 1-15 16-30 1-15 16-30 1-15

1. Usulan Penelitian 2. Penyusunan Desain Penelitian 3. Pengumpulan Data 4. Pengolahan Data 5. Penyusunan Laporan Akhir



BAB II LITERATUR REVIEW

a) Analisis Input-Output Input-Output Analysis is:

o The assessment of change in overall economic activity as the result of some corresponding change in one or several activities. An economic analysis, in which the interdependence of an economy's various productive sectors is observed by viewing the product of each industry both as a commodity demanded for final consumption and as a factor in the production of itself and other goods (Encyclopedia Brittanica, 2016)

o A methodology for investigating production relations among primary factors,

intersectoral flows, final demands, and transfers. Input-output analysis considers inter-industry relations in an economy, depicting how the output of one industry goes to another industry where it serves as an input, and thereby makes one industry dependent on another both as customer of output and as supplier of inputs.“ (Wikipedia, 2016)

Tujuan umum model I-O ialah menjelaskan besaran aliran antar industri dalam hubungannya dengan tingkat produksi dalam setiap sektor. Satu aspek yang sangat penting dalam perekonomian yaitu hubungan antar industri. Hubungan ini bersifat saling ketergantungan satu dengan yang lain. Hasil produksi satu macam produksi berarti bahan dasar bagi industri lain, atau dengan kata lain, keluaran industri i merupakan masukan bagi industri k. Oleh karena itu perubahan pada suatu industri akan berpengaruh pada industri yang lainnya. Perubahan input akan menyebabkan perubahan output, yang berarti perubahan masukan bagi industri lain, dan dengan demikian secara berantai pengaruh ini akan dirasakan oleh industri yang saling berkaitan tadi. Dari hubungan seperti ini jelas terlihat adanya pengaruh timbal balik. Hubungan inilah yang disebut sebagai hubungan Input-Output. Sebagai suatu model kuantitatif, Tabel IO akan memberikan gambaran menyeluruh mengenai:

a) Struktur perekonomian nasional/regional yang mencakup struktur output dan nilai tambah masing- masing sektor,

b) Stuktur input antara, yaitu penggunaan berbagai barang dan jasa oleh sektor-sektor produksi,

c) Struktur penyediaan barang dan jasa baik berupa produksi dalamnegeri maupun barang-barang yang berasal dari impor,

d) Struktur permintaan barang dan jasa, baik permintaan antara oleh sektor-sektor produksi maupun permintaan akhir untuk konsumsi, investasi dan ekspor.

e) e). Alat untuk melihat keterkaitan antar sektor yang terdapat dalam perekonomian



f) Memperkirakan dampak permintaan akhir dan perubahannya terhadap berbagai output sektor produksi, nilai tambah bruto, kebutuhan impor, pajak, kebutuhan tenaga kerja dan sebagainya

g) Memberi petunjuk mengenai sektor-sektor yang mempunyai pengaruh terkuat terhadap pertumbuhan ekonomi serta sektor-sektor yang peka terhadap pertumbuhan perekonomian nasional.

Teknik analisis I-O di bidang industri juga dapat diterapkan untuk kepentingan analisis perencanaan. Pendekatan melalui I/O antar wilayah mempunyai peranan penting untuk memecahkan persoalan hubungan antar daerah dan pegangan dasar kebijaksanaan. Analisis ini sangat berguna untuk menggambarkan suatu proses yang menunjukkan daerah sebagai suatu sistem berkaitan erat dengan setiap segi perekonomiannya. Menurut Isard (1969), beberapa hal yang perlu diperhatikan yaitu:

o Produksi dan karakteristik pemencaran industri (tunggal) pada setiap daerah o Jenis hubungan kait-mengait antar industri itu sendiri dan antara industri dengan

sektor ekonomi lainnya. Analisis I-O seringkali juga disebut sebagai analisis antar industri, yang sangat erat hubungannya dengan kait-mengait di antara faktor produksi. Studi antar industri dapat digunakan untuk: (1) analisis struktur perekonomian, (2) merumuskan pro¬gram tindkaan, (3) meramalkan kejadian yang akan datang (Hollis, 1964). Oleh karena itu teknik I-O dapat digunaklan untuk analisis deskriptif dan analisis prediktif atau peramalan dengan anggapan dasar bahwa daerah yang dikaji merupakan daerah tertutup. Fungsi utama analisis antar industri yaitu menggambarkan aliran barang dan jasa dari satu sektor produksi ke sektor produksi lainnya. Dasar perhitungan dan penggambaran sistem antar industri ini dihasilkan dari pemisahan penggunaan hasil produksi ke dalam dua kategori, yaitu hasil antara dan hasil akhir. Input meliputi sektor yang diolah dan nilai tambah. Dalam perekonomian dikenal konsepsi keseimbangan umum (general equilibrium) yang dikemukakan oleh Walras. Sedangkan untuk mempermudah melihat hubungan antar industri dapat digunakan model terbuka Leontief (Leontief open Model) atau sering disebut Tabel Input-Output Leontief. Penggunaan akhir model ini hampir sama dengan GNP (Isard, 1969; Clark, 1964). Analisis I-O sangat membantu analisis pendapatan nasional dan analisis keseimbangan. Teori I-O sangat tepat penggunaannya kalau diterapkan pada masalah perdagangan antar daerah. Secara teori dianut anggapan bahwa sektor input-output terdiri dari pabrik yang menghasilkan satu jenis barang saja. Tetapi dalam penggunaan praktis ternyata banyak sekali kegiatan yang termasuk dalam satu sektor. Jalan keluar ditempuh dengan cara menggabungkan beberapa proses dan produk yang dapat dianggap sama, atau sebuah pabrik yang menghasilkan x macam barang, dianggap x buah pabrik. Intisari Model Leontief ialah hubungan teknis antar setiap sektor yang saling bergantungan satu sama lainnya berdasarkan fungsi linear. Tabel I–O adalah suatu sistem penyajian data perekonomian yang menyeluruh. Oleh karena itu suatu tabel I–O dituntut untuk mampu mencakup seluruh komoditi dan kegiatan perekonomian, baik komoditi yang dihasilkan



oleh sektor–sektor produksi dalam kabupaten (domestik) maupun komoditi yang berasal dari produksi luar kabupateni (impor). Tabel I-O mempunyai dua fungsi yang berbeda, yaitu:

o Merupakan kerangka deskriptif untuk mengemukakan hubugan antar industri dan sektor dan antara input dan output.

o Merupakan alat untuk megukur pengaruh perubahan ke suatu kegiatan atau faktor keluaran dan masukan kegiatan atau faktor lainnya.

Rangkaian perhitungan I-O sudah merupakan bentuk deskripsi. Apabila data dapat dipercaya dan dapat tersusun sebagai hubungan ekonomi dalam bentuk I-O maka hasil perhitungannya dapat digunakan dan cukup valid untuk pembuktian. Perbedaan pokok antara analisis I-O dengan analisis perhitungan pendapatan ialah bahwa perhitungan I-O memecah sektor perdagangan menjadi sejumlah sektor industri tunggal. Hubungan antar sektor ini terlihat sebagai matriks transaksi antar industri. Perhitungan pendapatan tidak mampu menggambarkan saling mempengaruhi antar berbagai sektor. Pada kenyataannya, barang dan jasa atau komoditi yang dihasilkan oleh sektor–sektor produksi dapat terdiri dari berbagai jenis dan bentuk fisik yang sangat beragam. Akibatnya jika setiap barang dan jasa yang berbeda tersebut dimunculkan sebagai satu sektor tersendiri, maka proses penyusunan tabel I–O akan menjadi sangat rumit. Oleh karena itulah dalam proses penyusunan tabel I–O diperlukan suatu tahapan untuk mengelompokkan barang dan jasa ke dalam kelompok–kelompok tertentu. Proses pengelompokkan barang dan jasa inilah yang dikenal sebagai proses klasifikasi sektor. Dalam praktek penyusunan tabel I–O, klasifikasi sektor harus dilakukan pada tahap awal. Input-Output Model is centered on the idea of inter-industry transactions:

o Industries use the products of other industries to produce their own products. o For example - automobile producers use steel, glass, rubber, and plastic products

to produce automobiles. o Outputs from one industry become inputs to another. o When you buy a car, you affect the demand for glass, plastic, steel, etc...

(World Bank, Skopje, 2011)

b) Dampak Ekonomi Pariwisata Pengaruh perubahan dalam satu industri pada industri lain akan bergerak secara berantai. Hubungan ini dapat dikalsifikasikan menjadi tiga macam, yaitu:

1. Hubungan Langsung, adalah pengaruh yang secara langsung dirasakan oleh sektor yang menggunakan input dari output sektor yang bersangkutan. Misalnya, Kalau industri konveksi menaikkan produksinya menjadi dua kali lipat maka permintaan akan benang, tekstil, dan kancing juga akan naik lebih kurang dua kali lipat.



Kenaikan industri tekstil pasti akan berpengaruh terhadap industri lainnya, seperti pengangkutan.

2. Hubungan tidak langsung, adalah pengaruh terhadap industri yang outputnya tidak digunakan sebagai input bagi keluaran industri yang bersangkutan. Misalnya, pengaruh industri konveksi terhadap industri jasa pengangkutan.

3. Hubungan Sampingan, adalah pengaruh tidak langsung yang lebih panjang lagi jangkauannya daripada pengaruh langsung tersebut di atas. Misalnya, Peningkatan produksi sektor industri tertentu akan meningkatkan pendapatan buruh industri, atau peningkatan jumlah buruh yang berarti pula peningkatan sejumlah buruh tersebut. Dengan peningkatan pendapatan ini maka permintaan atau kebutuhan beras dapat naik.

Types of multipliers: Output Multiplier (production multiplier, backward linkage), Input Multiplier (supply multiplier, forward linkage), Employment Multiplier, Income Multiplier. (Cardenete A, 2009). Kedatangan para wisatawan akan melibatkan banyak sektor yang sangat kompleks. Oleh karena itu segala kegiatan yang berkaitan pariwisata berdampak luas terhadap perekonomian di suatu daerah wisata. Pariwisata adalah usaha ekonomi potensial, dan sebagai pembangkit ekonomi perekonomian suatu kota, propinsi, kabupaten atau daerah tujuan wisata, sebagai akibat dari pengeluaran wisatawan. They sell primary inputs (labor, raw materials) to other industries. Payments to these suppliers are “primary inputs” because they generate no further sales (Perlich, 2012). Dengan demikian apabila ada seseorang yang melakukan perjalanan wisata ke suatu tujuan, maka uang yang dikeluarkan untuk kebutuhan wisatanya akan berpengaruh terhadap perekonomian daerah tersebut. Starts from empirical, quantitative summary measurements of the way goods and services in an economy are produced and consumed by each sector of the economy. Measures these relationships as the amount of the inputs from each economic sector that are used to produce the outputs of each economic sector (David Kay, Cornel University, tanpa tahun). Pengeluaran wisatawan di suatu daerah wisata merupakan awal mula dari dampak ekonomi yang akan di akibatkan oleh kegiatan pariwisata di daerah tersebut. Pengeluaran wisatawan akan memberikan dampak secara langsung maupun tidak langsung berdasarkan aliran perpuataran uang wisatawan di dalam perekonomian. Direct Effects Perubahan produksi sehubungan dengan dampak langsung atas perubahan belanja wisatawan. Misalnya, kenaikan jumlah wisatawan yang menginap di hotel-hotel akan langsung menghasilkan kenaikan penjualan di sektor perhotelan. Industries use the products of other industries to produce their own products and outputs from one industry become inputs to another (Perlic, 2012). Tambahan Penjualan yang diterima hotel-hotel dan perubahan pembayaran yang dilakukan hotel-hotel untuk upah dan gaji karyawan, pajak dan kebutuhan barang dan jasa merupakan effek langsung (direct effect) dari belanja wisatawan itu.



Indirect Effects Perubahan produksi yang dihasilkan dari pembelanjaan berbagai babak berikutnya dari penerimaan hotel kepada industri para pemasoknya, yaitu pemasok barang dan jasa kepada hotel. On the boundary of the production possibility range so that a reduction in any input or an increase in any output requires an increase in some other input or a reduction in some other output (Christ, CF, 1995). Misalnya, perubahan penjualan, lapangan kerja dan penghasilan dalam industri linen (sprei, selimut, bed- cover, handuk, taplak dsb.) adalah salah satu dari efek tidak langsung (indirect effect) dari perubahan penjualan hotel. Usaha-usaha pemasok barang dan jasa kepada perusahaan linen merupakan babak lain dari efek tidak langsung, yang akhirnya tidak terlepas dari keterkaitan hotel dengan banyak sektor ekonomi lainnya di daerah itu sampai pada beberapa tingkat. Induced Effects. Perubahan dalam kegiatan ekonomi yang terjadi karena belanja rumah tangga dari penghasilan yang diperoleh langsung atau tidak langsung dari belanja wisatawan. Production is essentially a circular flow: commodities are produced by (means of) commodities (Kurz, HD., and Salvadori, N., 2005). Misalnya, karyawan hotel dan industri linen, yang ditunjang langsung atau tidak langsung oleh adanya pariwisata, membelanjakan uang mereka di daerah setempat untuk perumahan, makanan, angkutan dan serangkaian kebutuhan barang dan jasa untuk rumah tangga. Maka penjualan, penghasilan dan lapangan kerja yang dihasilkan oleh belanja rumah tangga dari tambahan upah, gaji atau penghasilan pemilik merupakan Efek Induksi (induced effects). c) Penjualan/Produksi (Output) Production consists essentially in a transformation of matter and energy in other forms of matter and energy. (Kurz, H.D. and Salvadori, N, 2005). Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa dampak terhadap penjualan/produksi (output) merupakan peningkatan dari total produksi barang atau jasa suatu daerah akibat pengeluaran wisatawan yang dibelanjakan kepada badan–badan pemerintah, kalangan usaha atau industri pariwisata, dan bidang usaha lainnya selaku pemasok (supplier) barang dan jasa kepada usaha pariwisata. d) Pendapatan (Income) Every income must have a corresponding expenditure. Can be applied at different levels: Village Level, Regional, Single-Country, Multi-Country, Global. (Cardenete, A, 2009). Dampak pariwisata terhadap pendapatan merupakan upah atau gaji, laba, sewa, atau bentuk pendapatan lainnya yang diterima oleh rumah tangga selaku penerima penghasilan dari pekerjaan di bidang pariwisata dan industri penunjangnya. Dampak yang ada



termasuk peningkatan pendapatan yang diterima oleh tenaga kerja akibat pengeluaran wisatawan terhadap bidang pariwisata dan industri penunjangnya. e) Lapangan Pekerjaan (Employment)

Dampak pariwisata terhadap lapangan pekerjaan merupakan tersedianya lapangan pekerjaan baru sebagai akibat dari peningkatan penjualan/produksi suatu daerah, dimana terjadinya peningkatan penjualan/produksi disebabkan oleh pengeluaran wisatawan terhadap bidang pariwisata dan industri penunjangnya. Households supply factors of production (capital, land and labor) to firms; consume goods and services in the market; pay taxes to and receive subsidies from government; consume public goods; make net current transfers to the rest of the world; save and invest. (Cardenete A, 2009). f) Perhitungan Efek Berganda Pariwisata Daniel J. Stynes dalam ECONOMIC IMPACTS OF TOURISM : A Handbook for Tourism Professionals mengemukakan bahwa dampak ekonomi pariwisata biasanya diperkirakan melalui beberapa variasi rumus sederhana berikut: Economic Impact of Tourism = (Number of Tourist) X (Average Spending per Visitor) X (Multiplier) Lebih lanjut Stynes, Daniel J. (1997) mengemukakan bahwa rumus diatas menyarankan tiga langkah yang berbeda dalam pengukuran atau model yang sesuai:

1) Memperkirakan perubahan dalam jumlah dan jenis wisatawan ke wilayah itu karena suatu kebijakan.

2) Perkiraan tingkat rata-rata pengeluaran (seringkali dalam segmen pasar tertentu) wisatawan di daerah setempat.

3) Terapkan perubahan dalam pengeluaran untuk model ekonomi regional atau multiplier untuk menentukan efek sekunder.

g) Pengeluaran Wisatawan Definisi pengeluaran wisatawan terkait erat dengan konsumsi wisata. Pengeluaran wisatawan didefinisikan sebagai pengeluaran total konsumsi yang dilakukan oleh pengunjung ketika melakukan perjalanan dan tinggal di suatu destinasi. Kata destinasi, meliputi setiap tempat yang signifikan dikunjungi pada perjalanan. Pada dasarnya pembangunan pariwisata selalu memberikan dampak positif dan negatif baik aspek sosial maupun ekonomi masyarakat lokal, regional, nasional maupun internasional. Hasil penelitian ini akan memberikan informasi tentang sejauhmana masyarakat lokal Kabupaten Kuningan mendapat manfaat dari perkembangan industri pariwisata. Informasi yang diperoleh dari hasil pengukuran dampak (multyplayer effect) akan menggambarkan atau menjawab apakah para pengambil keputusan termasuk



diantaranya pengusaha pariwisata dalam mengembangkan konsep pembangunan kepariwisataan khususnya di kawasan wisata Kabupaten Kuningan dan sekitarnya telah memberikan manfaat yang cukup kepada masyarakat lokal Kabupaten Kuningan. Informasi yang dihasilkan dalam penelitian ini juga akan mendeskripsikan tentang tingkat kepekaan dan tingkat penyebaran sektor pariwisata terhadap sektor-sektor yang lain.



BAB III METODOLOGI PENELITIAN

1. Metode Penelitian

Metode penelitian yang digunakan oleh penulis adalah metode deskriptif

kuantitatif. Metode deskriptif kuantitatif adalah suatu metode dalam meneliti status kelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem pemikiran, ataupun suatu kelas peristiwa pada masa sekarang. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat deskripsi, gambaran atau lukisan secara sistematis, factual, dan akurat mengenai data-data, fakta–fakta, sifat–sifat serta hubungan antar fenomena yang diselediki. (Moh. Nazir, 2003;54). Pendekatan yang dilakukan berupa pendekatan kuantitatif dimana bentuk pendekatan kuantitatif dilakukan untuk mengetahui efek berganda kegiatan pariwisata di Kabupaten Kuningan terhadap perekonomian masyarakat secara keseluruhan. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah, penyebaran kuesener, wawancara, interview dan untuk memperoleh data-data sekunder dilakukan pengumpulan dokumen. Unit analisis dilakukan dengan mempelajari dan mengkaji, antara lain:

1) Wisatawan domestik yang melakukan kunjungan ke hotel dan restoran di Kabupaten Kuningan.

2) Sektor dan usaha baik yang terkait langsung maupun tidak langsung dengan aktivitas pariwisata di Kabupaten Kuningan.

3) 19 Sektor dan Industri dalam kategori PDRB Kabupaten Kuningan. 2. Penentuan Sampel (Responden)

Populasi atau sampel dalam penelitian ini adalah 19 sektor industri (data yang

diperoleh dari BPS Kabupaten Kuningan, 2015) yang terdapat dalam Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB), hotel-hotel dan restoran dan wisatawan domestik yang sedang melakukan kunjungan ke Kabupaten Kuningan. Wisatawan domestik yang dijadikan sampel adalah wisatawan domestik yang sudah melakukan kunjungan wisata di Kabupaten Kuningan sebanyak satu kali. Hal ini dilakukan agar data yang di dapat dari wisatawan lebih akurat dan wisatawan tersebut lebih mengerti akan pengeluaran yang telah dikeluarkannya selama melakukan kunjungan wisata di Kabupaten Kuningan. Dalam pengambilan data dari populasi wisatawan ini digunakan teknik accidental sampling. Penetapan jumlah sampel menggunakan teknik judgemental sampling yaitu penetapan jumlah sampel berdasarkan keputusan peneliti.

3. Instrumen Pengumpulan Data

Instrumen pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data-data sekunder dari Biro Pusat Statistik Kabupaten Kuningan, 2015, kuesener dan interview untuk pengumpulan data primer yaitu pengeluaran dan profile wisatawan, sedangkan data-data sekunder berupa dokumen-dokumen jumlah kedatangan wisatawan, dan data-



data transaksi antar sektor dilakukan dengan cara mengumpulkan dokumen-dokumen dari Biro Pusat Statistik Kabupaten Kuningan dan lembaga-lembaga lain seperti Bapeda, Pemda (Dinas Pariwisata) yang berisi data-data yang terkait dengan transaksi antar sektor. Pengukuran variabel dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Skala rasio (jumlah pengeluaran), variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi indikator, yang kemudian indikator tersebut dijadikan titik tolak dalam menyusun item-item instrumen penelitian.

4. Metode Analisis Data

Metoda analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik analisis

kuantitatif dengan menggunakan perhitungan statistik deskriptif untuk mendeskripsikan data dalam bentuk angka. Hasil analisis disajikan dalam bentuk angka–angka yang kemudian dijelaskan dan diinterpretasikan dalam suatu uraian. Alat Analisis yang digunakan dalam penelitian ini ada dua analisis, yaitu:

a. Input-Output Model Metode I-O merupakan salah satu alat proyeksi berbagai kegiatan ekonomi pada umumnya. Penggunaan I-O sebagai alat proyeksi telah banyak dilakukan di negara-negara maju. Penggunaannya yang lebih efektif adalah salam hubungannya dengan penyelidikan pengaruh pengembangan satu kegiatan tertentu terhadap kegiatan lainnya yang merupakan sektor di dalam kegiatan perekonomian secara keseluruhan. Dalam menyelidiki pengaruh tersebut anggapan yang paling penting ialah bahwa daerah yang akan dipelajari dianggap sebagai daerah tertutup. Dengna demikian berarti bahwa hubungan antar daerah disusun ke dalam dua sektor utama, yaitu ekspor dan impor. Hal ini disebabkan karena kita oingin menyelidiki pengaruh tersebut terhadap suatu daerah tunggal. Metode penggunaan I-O sebagai alat proyeksi menggunakan prosedur:

1. Kita selidiki kegiatan atau sektor yang berhubungan secara fungsional dengan kegiatan atau sektor yang hendak kita proyek sikan. Hubungan fungsional tersebut dapat dinyatakan sebagai kaitan belakang dan kaitan depan (backward dan foreward linkage) kegiatan tersebut.

2. Kita pelajari tabel I-O daerah yang mendapat pengaruh kegiatan yang diproyeksikan yang kemudian kita ubah ke dalam bentuk Tabel I-O yang sesuai dengan sifat backward dan foreward linkage sektor yang akan diproyeksikan.

3. Berdasarkan Tabel I-O yang sudah disusun kita dapat memproyeksikan pengaruh atau imbalan, langsung dan tidak langsung, pengembangan kegiatan atau sektor tersebut terhadap sektor lainnya yang secara keseluruhan merupakan kegiatan perkembangan daerah.



Dalam tahap ini kita dapat menyelesaikan segala perhitungan proyeksi dengan metode inversi matriks maupun metode bertahap. Kesulitan yang banyak dihadapi dalam usaha pengisian Tabel I-O terutama adalah kesulitan data. Kalau data statistik dapat dipercaya dan lengkap, maka pendekatan ini (sering disebut double approach) dapat dilakukan. Kesulitan lain yang cukup penting ialah banyaknya hal (obyectives) yang harus diteliti dan dibedakan antara pengeluaran (atau penjualan) dan pembayaran pada perhitungan umum dan perhitungan modal. Persoalan lainya ialah dalam penggunaan nilai ditinjau dari pihak produsen atau konsumen. Misalnya, memasukkan suatu pasal (items) ke dalam impor atau ekspor, memilih penentuan harga luar negeri atau dalam negeri untuk menilai impor dan ekspor, mencocokkan baris dan kolom, dan lainnya.

Analisis Input-Output Model merupakan bentuk analisis antar sektor. Sistem Input-Output ini disusun berdasarkan asumsi perilaku ekonomi yang merupakan penyederhanaan kerangka untuk mengukur aliran masukan (input) dan keluaran (output) berbagai faktor kegiatan ekonomi dalam suatu wilayah. Input-output analysis is a practical extension of the classical theory of general interdependence which views the whole economy of a region, a country and even of the entire world as a single system and sets out to describe and to interpret its operation in terms of directly observable basic structural relationships. (Kurz, H.D., and Salvadori, N, 2005). Sistem penghitungan ini mengikuti arus barang dan juga jasa dari satu sektor produksi ke sektor produksi lainnya.

Analisa Input-Output dikembangkan pertama kali oleh Wassily W. Leontief pada

tahun 1930-an, analisa ini membagi sistem perekonomian ke dalam beberapa sektor. Dalam tabel input-output dapat diketahui indikasi hubungan antar sektor serta adanya aliran barang maupun jasa antar sektor selain itu analisa input-output disebut juga sebagai alat analisa keseimbangan umum. Besarnya ketergantungan suatu sektor tertentu terhadap sektor yang lain ditentukan oleh input yang digunakan dalam proses produksi maupun besarnya output yang dialokasikan untuk memenuhi permintaan antara dan permintaan akhir. Dengan demikian pengembangan suatu sektor tidak akan tercapai apabila tidak di dukung oleh sektor lain.

Analisis input-output merupakan penerapan teori keseimbangan umum terhadap

gejala produksi secara empirik. Penerapan teori tersebut terungkap dalam penelaahan segi interdependensi antar berbagai unit atau produksi yang tercakup dalam perekonomian suatu daerah atau negara. The idea of a process here is the same as that of a process or activity in linear or nonlinear programing. A process can be defined in terms of a particular set of proportions among inputs (if all inputs are doubled, the process is being used more, but output may not double; if the input proportions are changed, then by definition a new process is being used). Therefore, within any process there is no substitution among inputs (Christ, C.,F., 1995). Analisis Input-Output menunjukkan dalam perekonomian secara keseluruhan terkandung saling berhubungan dan saling ketergantungan antar sektor. Output suatu sektor merupakan input bagi sektor lainnya begitu pula sebaliknya, sehingga pada akhirnya saling keterkaitan tersebut akan membawa kearah keseimbangan antara penerimaan dan penawaran dalam perekonomian secara keseluruhan. The core of a CGE is the Social Accounting Matrix (SAM). This is a



single-entry accounting representation of the flow of goods and services and payment between sectors, classes of economic actor and other accounts. Every income must have a corresponding expenditure (Cardenete, M.A., 2009). Pada hakekatnya, analisis input-output mengandung arti bahwa dalam keseimbangan jumlah nilai uang output agregat dari keseluruhan perekonomian harus sama dengan jumlah uang input antar sektor dan jumlah nilai output antar sektor.

Sebagai uraian statistik yang berkaitan dengan masukan dan keluaran sektor-

sektor ekonomi, Tabel Input-Output dapat memberi gambaran tentang struktur perekonomian yang mencakup struktur input, struktur output dan nilai tambah, struktur penyediaan barang dan jasa, permintaan, ekspor, dan impor dari setiap sektor.

b. Kerangka Umum Tabel Input-Output

Kerangka umum Tabel I-O terdiri atas 4 kuadran yaitu: Kuadran I : Menunjukkan arus barang dan jasa yang dihasilkan yang digunakan oleh

sektor-sektor ekonomi dalam proses produksi. Transaksi yang terjadi pada kuadran I lebih dikenal sebagai transaksi antara (intermediate transaction).

Kuadran II : Menunjukkan permintaan akhir (final demand) dan impor, serta menggambarkan penyediaan barang dan jasa. permintaan akhir terdiri atas konsumsi rumah tangga, konsumsi pemerintah, pembentukan modal tetap bruto, perubahan stok, dan ekspor.

Kuadran III : Menunjukan input primer sektor-sektor produksi berupa upah/gaji, surplus usaha, penyusutan, dan pajak tidak langsung neto.

Kuadran IV : Memperlihatkan input primer yang langsung didistribusikan ke sektor-sektor permintaan akhir. Informasi ini digunakan dalam Sistem Neraca Sosial Ekonomi (SNSE).

Dalam penyusunan Tabel I-O kuadran ini tidak disajikan. Tiap kuadran tersebut di atas dinyatakan dalam bentuk matriks. Kuadran I yang berukuran matriks n x n menunjukkan banyaknya sektor yang dihitung menurut klasifikasi sektor dengan memperhatikan kegiatan ekonomi yang dianggap potensial di wilayah/daerah.

A basic introduction to the input-output analysis, which was founded by Vassilii Leontiev in the 1930es. This explanation is based upon O’Connor and Henry (1975). The general structure of an input-output table is shown in figure. An input-output table is divided into four quadrants



General structure of an input-output table Untuk memberikan gambaran tentang Tabel Input-Output, berikut diberikan suatu ilustrasi Tabel Input-Output dengan menyederhanakan suatu sistem ekonomi menjadi tiga sektor produksi, atau disebut juga Tabel Input-Output 3 x 3 sektor. Input Output Table Transactions,

Final Demand

Total Output Purchasing Sector

1 2 3

Processing Sector

1 !11 !21 !31 !1 !1 2 !12 !22 !32 !2 !2 3 !13 !23 !33 !3 !3

Primery Input ! 1 ! 2 ! 3 Total Input !12 X12 !12

Sumber: Tabel Input Output (Key D., Tanpa Tahun) Anggapan dasar yang terpenting ialah:

o Suatu produk tertentu hanya dilayani oleh satu sektor o Tidak ada produksi gabungan (joint product)

I n x n

II n x m

III p x n

IV p x m

1..........n1..........p

1..........n1..........p

1...........n1…..............m

1...........n1…..............m



o Jumlah kuantitas setiap masukan yang digunakan dalam produksi oleh setiap sektor ditentukan seluruhnya oleh tingkat keluaran setiap sektor tersebut.

Anggapan ini akan menurunkan suatu persamaan yang menunjukkan kebutuhan setiap industri terhadap setiap barang sebagai suatu fungsi tingkat outputnya. Pada garis horizontal atau baris, isian-isian angka memperlihatkan bagaimana output suatu sektor dialokasikan, sebagian untuk memenuhi permintaan antara (intermediate demand) sebagian lagi dipakai untuk memenuhi permintaan akhir (final demand). Permintaan antara adalah permintaan terhadap barang dan jasa yang digunakan untuk proses lebih lanjut pada sektor produksi. Sedangkan permintaan akhir adalah permintaan untuk konsumsi akhir yang terdiri dari konsumsi rumah tangga, pemerintah, pembentukan modal, dan ekspor. Isian angka menurut garis vertikal atau kolom, menunjukkan pemakaian input antara maupun input primer yang disediakan oleh sektor-sektor lain untuk pelaksanaan produksi. Input primer dalam istilah yang lebih populer disebut nilai tambah, yang terdiri dari upah/gaji, surplus usaha (sewa tanah, bunga neto, dan keuntungan), penyusutan barang modal, dan pajak tidak langsung netto. The empirical ratios of inputs to outputs, which reflect production technologies at a given point in time, are assumed to be stable or unchanging as selected levels of economic activity are decreased or increased (Kay, D, tanpa tahun).

Setiap angka satu sel dalam sistem matriks tersebut mempunyai pengertian ganda.

Misalnya di kuadran pertama yaitu transaksi antara (permintaan antara dan input antara). Dilihat secara horizontal angka tersebut merupakan aloksi output suatu sektor lainnya, dan pada waktu yang bersamaan dilihat secara vertikal merupakan input dari suatu sektor yang diperoleh dari sektor lainnya.

Gambaran di atas menunjukkan bahwa susunan angka-angka dalam bentuk

matriks memperlihatkan suatu jalinan yang kait mengait (interdependent) di antara beberapa sektor. Dengan mengambil contoh dari ilustrasi di atas, dapat dijelaskan bahwa sektor I, outputnya berjumlah !1 , dialokasikan secara baris sebanyak !11, !12, !13 berturut-turut kepada sektor 1, 2 dan 3 sebagai permintaan antara, serta sebanyak !1, untuk memenuhi permintaan akhir. Output !2 dan !3 masing-masing dari sektor 2 dan 3, alokasinya dapat diperiksa dengan cara yang sama.

c. Angka Pengganda Salah satu jenis analisis yang umum dilakukan dalam kerangka analisis input-output adalah analisis angka pengganda (multiplier analysis). Pada intinya, analisis angka pengganda ini mencoba melihat apa yang terjadi terhadap variabel–variabel endogen, yaitu output sektoral, apabila terjadi perubahan variabel–variabel eksogen, seperti permintaan akhir, di perekonomian. Terdapat tiga macam angka pengganda, yang dibahas dalam penelitian ini, yaitu Angka Pengganda Output (Output Multiplier), Angka pengganda Pendapatan (Income Multiplier), dan angka pengganda pekerjaan (Employment Multiplier).



Secara sederhana dapat dirumuskan bahwa angka pengganda output sektor j

adalah nilai total dari output atau produksi yang dihasilkan oleh perekonomian untuk memenuhi (atau akibat) adanya perubahan satu unit uang permintaan akhir sektor j tersebut. Selain itu peningkatan permintaan akhir di sektor j tidak hanya akan meningkatkan output produksi sektor j tersebut, tetapi juga akan meningkatkan output sektor – sektor lain diperekonomian. Peningkatan output sektor–sektor lain ini tercipta akibat adanya efek langsung dan efek tidak langsung dari peningkatan permintaan akhir sektor j tersebut. Secara umum angka pengganda output adalah sama dengan penjumlahan kolom sektor j dari matriks kebalikan Leontief, sehingga secara notasi, dapat diformulasikan sebagai:

!! = !! = 1 ! ! ! dimana: !

! = angka pengganda output

!!! =elemen matriks kebalikan Leontief

d. Angka Pengganda Pendapatan (IncomeMultiplier)

Angka pengganda pendapatan atau sering juga disebut pendapatan rumah tangga menunjukkan jumlah pendapatan rumah tangga total suatu sektor yang tercipta akibat adanya tambahan satu unit uang pada permintaan akhir di sektor tersebut. Jalur pengaruh dampak perubahan permintaan peningkatan pendapatan rumah tangga dapat dijelaskan dengan kasus peningkatan permintaan akhir. Peningkatan permintaan akhir sektoral akan meningkatkan sektoral dan total perekonomian. Hal ini dapat diukur melalui angka pengganda output sebagaimana dijelaskan sebelumnya. Peningkatan output akan meningkatkan permintaan terhadap tenaga kerja, hal ini akan meningkatkan balas jasa terhadap rumah tangga yang memiliki tenaga kerja tersebut. Untuk tambahan output disetiap sektornya, tambahan pendapatan rumah tangga yang dihasilkan fitunjukkan ole baris ke-(n+1) di matrisk input-ouput. Oleh karena itu, angka pengganda pendapatan rumah tangga sektor j, dapat dituliskan sebagai:

!! = !! = 1!! + 1, !!!! dimana: !! =angka pendapatan rumah tangga

!!+1,! = koefien input upah/gaji

!!! =elemen matriks kebalikan Leontief

e. Angka Pengganda Pekerjaan (Employment Multiplier) Angka Pengganda Pekerjaan atau biasa disebut lapangan pekerjaan merupakan efek total dari perubahan lapangan pekerjaan di perekonomian akibat adanya perubahan



satu unit uang pada permintaan akhir disuatu sektor tertentu.

Untuk dapat menghitung efek dari satu unit perubahan permintaan akhir di suatu sektor produksi terhadap perubahan lapangan pekerjaan di seluruh perekonomian, diperlukan jumlah tenaga kerja awal di masing–masing sektor produksi. Jumlah tenaga kerja ini adalah jumlah yang memang telah digunakan untuk melakukan proses produksi pada tahun yang bersangkutan. Dengan memiliki data ini dapat dihitung berapa kontribusi setiap pekerja, secara rata–rata, dalam memproduksi output sektornya masing–masing.

Jika rata-rata output setiap pekerja di sektor j, dirumuskan: !j =!

!!!

Sehingga angka pengganda lapangan pekerjaan dapat dirumuskan sebagai:

!! = !! = 1!! + 1, !!!!

Dimana: !! =angka pengganda lapangan pekerjaan

!!+1, ! = koefisien output setiap pekerja Sumber: Nazara, Suahasil (2005).



BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

1. Klasifikasi 19 Sektor Ekonomi

Untuk penelitian ini, peneliti menggunakan dan mengolah data dari Tabel Input-Output Kabupaten Kuningan Tahun 2010, yang dikeluarkan oleh Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Kuningan. Penggunaan data pada tahun 2010 disebabkan oleh penyusunan tabel input-output Kabupaten Kuningan dilakukan setiap lima tahun sekali oleh BPS dan tabel input-output yang terakhir kali dikeluarkan adalah tahun 2010 sehingga yang digunakan peneliti adalah tabel input-output tersebut.

Tabel transaksi input-output Kabupaten Kuningan tahun 2010 yang dicatat berdasarkan harga produsen dengan klasifikasi 19 sektor. Tabel ini diagregasikan dari tabel transaksi 40 sektor yang dipublikasikan oleh Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Kuningan. Proses agregasi pada prinsipnya merupakan proses pengelompokkan beberapa sektor menjadi satu. Perincian klasifikasi nama–nama sektor dan perincian kode tabel dapat dilihat jelas pada bagian lampiran, dimana 40 sektor produksi yang ada di Kabupaten Kuningan diklasifikasikan kedalam 19 sektor utama yaitu:

1. Tanaman Bahan Makanan 2. Perkebunan 3. Peternakan 4. Kayu dan hasil-hasilnya 5. Perikanan 6. Pertambangan & Penggalian 7. Industri Makanan dan Minuman 8. Industri Lainnya 9. Listrik 10. Air Bersih 11. Bangunan 12. Perdagangan 13. Hotel dan Restoran 14. Pengangkutan 15. Jasa Komunikasi 16. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 17. Real estate, Persewaan dan Jasa Perusahaan 18. Jasa Pemerintahan Umum 19. Jasa Swasta

Pengelompokkan 40 sektor kedalam sembilan belas sektor disesuaikan dengan

kategori sektor dalam Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten Kuningan yang di publikasikan oleh BPS tahun 2010. Sektor Pariwisata yang terbagi ke dalam sektor hotel



dan restoran menjadi acuan utama dalam penelitian ini akan terkait dengan sektor-sektor yang lain dalam tabel input-ouput.

Prinsip dasar dari analisis input-output adalah mengidentifikasi dan mendisagregasi

semua aliran pengeluaran antara berbagai aktivitas ekonomi (sektor/industri), antar aktivitas ekonomi dan konsumen, antar aktivitas ekonomi dan penyediaan input yang ada dalam struktur perdagangan perekonomian. The main research topic of economic input-output analysis is the relationship between the scale of production output (x) and the final demand of products (f). (Matil, T.J., 2013) Bertujuan untuk menentukan multiplier dan mengidentifikasi perekonomian secara menyeluruh dan mengetahui dampak perubahan permintaan akhir dari setiap aktivitas ekonomi terhadap perekonomian secara keseluruhan.

Konsep dasar model input output mensyaratkan bahwa struktur perekonomian

tersusun dari berbagai sektor/industri yang satu sama lain berinteraksi melalui transaksi jual beli. An input-output model uses a matrix representation of a nation's (or a region's) economy to predict the effect of changes in one industry on others and by consumers, government, and foreign suppliers on the economy. Wassily W. Leontief, dalam (Perlich, P, 1999). Output suatu sektor akan didistribusikan dengan jalan dijual kepada sektor-sektor lainnya dan untuk memenuhi permintaan akhir, baik yang berasal dari rumah tangga (C), pemerintah (G), investasi (I), maupun permintaan ekspor (X). Production is essentially a circular flow: commodities are produced by (means of) commodities (Kurz, H.D., Salvadori, N., 2005)

Input suatu sektor didapatkan dengan cara membeli bahan baku dari sektor-sektor lainnya, dari rumah tangga (dalam bentuk jasa tenaga kerja), pemerintah (misalkan saja dalam bentuk pembayaran pajak tidak langsung), penyusutan, surplus usaha serta impor (M).

Hubungan antara input dengan output adalah linier. Analisis model dilakukan pada kurun waktu tertentu (biasanya setahun) dimana akan selalu didapat identitas bahwa total input sama dengan total output. Suatu sektor dianggap terdiri dari satu atau beberapa perusahaan dengan ketentuan utama bahwa output yang dihasilkan oleh perusahaan-perusahaan tersebut diproduksi oleh satu tingkat teknologi yang sama. Multiplier analysis at the regional level indicated that the relative importance of the sector is closely related to the economic structure of a regional economy and, in particular, the extent to which the forestry sector is more or less “contained” within the region (Scottish Forestry, 1999)

Asumsi dasar model input output adalah (1) homogenitas yaitu setiap sektor

menghasilkan suatu output tunggal dengan susunan input tunggal (tertentu), serta tidak ada substitusi antar output dari berbagai sektor yang ada. (2) proporsionalitas yaitu



jumlah dari tiap jenis input yang dipakai oleh suatu sektor akan berubah sebanding dengan berubahnya output total yang dihasilkan oleh sektor tersebut. (3) Aditivitas yaitu efek total dari pelaksanaan produksi diberbagai sektor dihasilkan oleh masing-masing sektor secara terpisah.

TABEL INPUT OUTPUT KUNINGAN TAHUN 2010 TRANSAKSI TOTAL ATAS DASAR HARGA PRODUSEN(JUTA Rupiah, 19 X 19 SEKTOR)

Intermediate Purchasers (Permintaan Antara)1 2 3 4 5 6 7 8

Tanaman Bahan Makanan 1 104,543 - 19,921 - 16,402 - 650,439 30 Perkebunan 2 16 4,709 210 - - - 3,636 454 Peternakan 3 9,047 70 1,677 - 102 - 19,153 4

Kayu dan hasil-hasilnya 4 38 3 - 134 127 - 9 4,002 Perikanan 5 - - - - 16,526 - 11,988 2

Pertambangan & Penggalian 6 - - 2 - - 2 11 2,023

Industri Makanan dan Minuman 7 - - 36,571 - 31,156 - 31,413 177

Industri Lainnya 8 109,318 3,978 2,651 1,171 7,627 5,634 32,751 42,847 Listrik 9 - 14 274 68 2 61 392 1,592

Air Bersih 10 - - 2 - - - 24 3 Bangunan 11 3,227 2,001 3,253 2,267 13,489 6,639 104 226

Perdagangan 12 42,585 1,505 11,683 335 16,120 1,495 92,013 12,604 Hotel dan Restoran 13 473 28 5 243 71 191 370 602

Pengangkutan 14 22,197 1,145 3,261 898 6,272 4,989 25,579 13,878 Jasa Komunikasi 15 228 2 - 3 3 35 63 57

Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 16 12,985 381 581 155 2,429 341 1,750 2,394

Real estate, Persewaan dan Jasa Perusahaan 17 171 20 2 133 417 524 173 318

Jasa Pemerintahan Umum 18 - - 7 - - - 8 3 Jasa Swasta 19 4,277 218 278 577 92 7 863 887

Total Input Antara

190 309,105 14,074 80,378 5,984 110,835 19,918 870,739 82,103

Nilai Tambah 209 2,046,198 134,265 329,460 40,255 102,985 71,454 135,574 52,564

Total Input 210 2,355,303 148,339 409,838 46,239 213,820 91,372 1,006,313 134,667

Struktur Input,



Sumber: BPS Kabupaten Kuningan, 2015


Tanaman Bahan Makanan 1Perkebunan 2Peternakan 3

Kayu dan hasil-hasilnya 4Perikanan 5

Pertambangan & Penggalian 6Industri Makanan dan Minuman 7

Industri Lainnya 8Listrik 9

Air Bersih 10Bangunan 11

Perdagangan 12Hotel dan Restoran 13

Pengangkutan 14Jasa Komunikasi 15

Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 16

Real estate, Persewaan dan Jasa Perusahaan 17

Jasa Pemerintahan Umum 18Jasa Swasta 19

Total Input Antara

190

Nilai Tambah 209

Total Input 210

Struktur Input,Intermediate Purchasers (Permintaan Antara)9 10 11 12 13 14 15 16

- - - - 19,702 - - - - - - - 1,000 - - - - - - - 7,498 - - - - - 9,058 - 25 - - - - - - - 7,552 - - -

9,295 - 1,400 - - - - -

- - - 225 64,592 78 16 107

21,224 801 685,539 130,006 43,260 251,267 1,850 8,346 12,141 629 1,294 58,750 1,975 2,585 974 4,195 - 39 97 611 102 50 13 18

3 175 5,242 60 1,650 7,546 32 928 7,552 212 183,834 34,548 32,320 66,691 495 2,239 56 39 19,097 45,345 168 7,381 397 2,869 2,374 244 88,284 123,181 7,521 114,447 2,164 32,625 49 6 2,121 12,497 243 1,097 1,404 1,541

411 91 14,043 42,251 796 29,585 3,067 53,672

105 106 7,091 14,870 848 4,327 1,371 8,963

11 - 193 132 249 2,484 17 2,166 1,618 50 19,108 25,954 2,486 124,272 1,890 42,168

54,839 2,392 1,036,401 488,430 191,987 611,810 13,690 159,837

35,972 9,771 466,978 1,742,039 157,558 1,126,159 55,524 268,548

90,811 12,163 1,503,379 2,230,469 349,545 1,737,969 69,214 428,385









Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 16

Real estate, Persewaan dan Jasa Perusahaan 17


Total Input Antara

190

Nilai Tambah 209

Total Input 210

Struktur Input,Intermediate Purchasers (Permintaan Antara)17 18 19

- - 32,328 857,697 1,701,062 - - 297 10,362 20,684 - - 11,255 50,510 99,316 - - 59 13,456 26,911 - - 2,975 39,823 78,866 - - 4 12,736 25,473

156 15,097 87,047 266,634 533,269

7,526 306,228 219,972 1,881,996 3,763,992 808 22,527 4,389 112,671 225,341 15 295 119 1,389 2,777 30,124 70,394 10,489 157,851 315,700 2,032 86,972 84,794 680,030 1,360,059 1,327 6,524 3,795 147,697 236,678 7,945 123,737 26,021 606,763 1,213,525 637 3,281 1,849 25,115 50,231

9,723 20,146 7,055 201,856 403,712

2,693 7,616 6,859 56,608 113,215

2,686 3,705 1,927 13,587 27,175 6,253 92,566 24,833 348,395 696,792

71,925 759,088 526,067 5,485,176 10,894,778

304,697 1,363,032 688,540 9,131,570 18,263,143

376,622 2,122,120 1,214,607 14,616,746 29,157,921

Final Purchasers Total Output



2. Perhitungan Matriks Pengganda Dampak Pengganda (Multiplayer Effect) merupakan suatu akibat yang terjadi baik secara langsung maupun tidak langsung terhadap berbagai kegiatan ekonomi sebagai akibat adanya perubahan permintaan pada variabel-variabel eksogen perekonomian disuatu daerah. Matrix A describes the amount of products needed from other (and from the producing) industries for the production of one unit of product. Also known as a technology matrix, it is obtained by dividing the purchases of each industry from other industries by their corresponding total output. (Tuomas J. Matil, 2013). Untuk menghitung dampak tersebut dilakukan melalui beberapa tahap, yang secara sederhana dilakukan dengan membagi permintaan antara secara kolom terhadap total output atau total input yaitu sebagai berikut: a) Matriks koefisien input (matriks a), Koefisien input (coefficients Technical) merupakan rasio input antara yang berasal dari sektor i untuk sektor j (xij) dengan total input sektor j (Xj). Koefisien input disebut juga koefisien teknis atau teknologi karena menggambarkan bagaimana kombinasi penggunaan input untuk menghasilkan satu unit output. Disamping itu menggambarkan pula peranan tiap sektor dalam pembentukan output suatu sektor, dengan rumus:

Dimana: aij = koefisien input sektor ke i oleh sektor ke j xij =penggunaan input sektor ke i oleh sektor ke j Xj = output sektor ke j Hasil penghitungan matrik pengganda dengan menggunakan bantuan Microsoft Exel sebagai berikut: Untuk menghasilkan Rp 1 nilai output sektor 1 (Tanaman Bahan Makanan), dibutuhkan bahan baku (input antara) senilai Rp 0.13124; Rinciannya: Rp 0.04439 untuk bahan baku dari sektor 1 (Tanaman Bahan Makanan), Rp 0.04641 untuk bahan baku dari sektor 8 (industri lainnya), dan Rp 0.00020 untuk bahan baku sektor 13 Hotel dan Restoran, dst. Pengeluaran terbesar untuk membeli bahan baku dari sektor industri lainnya.

1 2 31 a11 a12 a13

2 a21 a22 a23

3 a31 a32 a33



Di sektor 13 (hotel dan restoran) untuk menghasilkan Rp 1 nilai output sektor 13, dibutuhkan bahan baku (input antara) senilai Rp 0.54925; Rinciannya: Rp 0.09246 untuk bahan baku dari sektor 12 (perdagangan), Rp 0.18479 untuk bahan baku dari sektor 7 (industri makanan dan minuman), dan Rp 0.05636 untuk bahan baku sektor 1 Tanaman Bahan Makanan, dst. Pengeluaran terbesar untuk membeli bahan baku untuk sektor Hotel dan Restoran diperoleh dari sektor 7 yaitu industri makanan dan minuman.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

1 0.04439 0.00000 0.04861 0.00000 0.07671 0.00000 0.64636 0.00022 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.05636 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.026622 0.00001 0.03174 0.00051 0.00000 0.00000 0.00000 0.00361 0.00337 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00286 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000243 0.00384 0.00047 0.00409 0.00000 0.00048 0.00000 0.01903 0.00003 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.02145 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.009274 0.00002 0.00002 0.00000 0.00290 0.00059 0.00000 0.00001 0.02972 0.00000 0.00000 0.00603 0.00000 0.00007 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000055 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.07729 0.00000 0.01191 0.00001 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.02161 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.002456 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00002 0.00001 0.01502 0.10236 0.00000 0.00093 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000007 0.00000 0.00000 0.08923 0.00000 0.14571 0.00000 0.03122 0.00131 0.00000 0.00000 0.00000 0.00010 0.18479 0.00004 0.00023 0.00025 0.00041 0.00711 0.071678 0.04641 0.02682 0.00647 0.02532 0.03567 0.06166 0.03255 0.31817 0.23372 0.06586 0.45600 0.05829 0.12376 0.14458 0.02673 0.01948 0.01998 0.14430 0.181119 0.00000 0.00009 0.00067 0.00147 0.00001 0.00067 0.00039 0.01182 0.13370 0.05171 0.00086 0.02634 0.00565 0.00149 0.01407 0.00979 0.00215 0.01062 0.00361

10 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00002 0.00002 0.00000 0.00321 0.00006 0.00027 0.00029 0.00003 0.00019 0.00004 0.00004 0.00014 0.00010

11 0.00137 0.01349 0.00794 0.04903 0.06309 0.07266 0.00010 0.00168 0.00003 0.01439 0.00349 0.00003 0.00472 0.00434 0.00046 0.00217 0.07998 0.03317 0.00864

12 0.01808 0.01015 0.02851 0.00724 0.07539 0.01636 0.09144 0.09359 0.08316 0.01743 0.12228 0.01549 0.09246 0.03837 0.00715 0.00523 0.00540 0.04098 0.06981

13 0.00020 0.00019 0.00001 0.00526 0.00033 0.00209 0.00037 0.00447 0.00062 0.00321 0.01270 0.02033 0.00048 0.00425 0.00574 0.00670 0.00352 0.00307 0.00312

14 0.00942 0.00772 0.00796 0.01942 0.02933 0.05460 0.02542 0.10305 0.02614 0.02006 0.05872 0.05523 0.02152 0.06585 0.03127 0.07616 0.02110 0.05831 0.02142

15 0.00010 0.00001 0.00000 0.00006 0.00001 0.00038 0.00006 0.00042 0.00054 0.00049 0.00141 0.00560 0.00070 0.00063 0.02028 0.00360 0.00169 0.00155 0.00152

16 0.00551 0.00257 0.00142 0.00335 0.01136 0.00373 0.00174 0.01778 0.00453 0.00748 0.00934 0.01894 0.00228 0.01702 0.04431 0.12529 0.02582 0.00949 0.00581

17 0.00007 0.00013 0.00000 0.00288 0.00195 0.00573 0.00017 0.00236 0.00116 0.00871 0.00472 0.00667 0.00243 0.00249 0.01981 0.02092 0.00715 0.00359 0.00565

18 0.00000 0.00000 0.00002 0.00000 0.00000 0.00000 0.00001 0.00002 0.00012 0.00000 0.00013 0.00006 0.00071 0.00143 0.00025 0.00506 0.00713 0.00175 0.00159

19 0.00182 0.00147 0.00068 0.01248 0.00043 0.00008 0.00086 0.00659 0.01782 0.00411 0.01271 0.01164 0.00711 0.07150 0.02731 0.09843 0.01660 0.04362 0.02045

Jumlah 0.13124 0.09488 0.19612 0.12941 0.51836 0.21799 0.86528 0.60967 0.60388 0.19666 0.68938 0.21898 0.54925 0.35203 0.19779 0.37312 0.19097 0.35770 0.43312

aij = Zij / Xj(a = Matrik Pengganda)

Matrik Koefisien Input Domestik

Dengan formula exel:=C7/C$28

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

1 0.04439 0.00000 0.04861 0.00000 0.07671 0.00000 0.64636 0.00022 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.05636 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.026622 0.00001 0.03174 0.00051 0.00000 0.00000 0.00000 0.00361 0.00337 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00286 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000243 0.00384 0.00047 0.00409 0.00000 0.00048 0.00000 0.01903 0.00003 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.02145 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.009274 0.00002 0.00002 0.00000 0.00290 0.00059 0.00000 0.00001 0.02972 0.00000 0.00000 0.00603 0.00000 0.00007 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000055 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.07729 0.00000 0.01191 0.00001 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.02161 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.002456 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00002 0.00001 0.01502 0.10236 0.00000 0.00093 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000007 0.00000 0.00000 0.08923 0.00000 0.14571 0.00000 0.03122 0.00131 0.00000 0.00000 0.00000 0.00010 0.18479 0.00004 0.00023 0.00025 0.00041 0.00711 0.071678 0.04641 0.02682 0.00647 0.02532 0.03567 0.06166 0.03255 0.31817 0.23372 0.06586 0.45600 0.05829 0.12376 0.14458 0.02673 0.01948 0.01998 0.14430 0.181119 0.00000 0.00009 0.00067 0.00147 0.00001 0.00067 0.00039 0.01182 0.13370 0.05171 0.00086 0.02634 0.00565 0.00149 0.01407 0.00979 0.00215 0.01062 0.00361

10 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00002 0.00002 0.00000 0.00321 0.00006 0.00027 0.00029 0.00003 0.00019 0.00004 0.00004 0.00014 0.00010

11 0.00137 0.01349 0.00794 0.04903 0.06309 0.07266 0.00010 0.00168 0.00003 0.01439 0.00349 0.00003 0.00472 0.00434 0.00046 0.00217 0.07998 0.03317 0.00864

12 0.01808 0.01015 0.02851 0.00724 0.07539 0.01636 0.09144 0.09359 0.08316 0.01743 0.12228 0.01549 0.09246 0.03837 0.00715 0.00523 0.00540 0.04098 0.06981

13 0.00020 0.00019 0.00001 0.00526 0.00033 0.00209 0.00037 0.00447 0.00062 0.00321 0.01270 0.02033 0.00048 0.00425 0.00574 0.00670 0.00352 0.00307 0.00312

14 0.00942 0.00772 0.00796 0.01942 0.02933 0.05460 0.02542 0.10305 0.02614 0.02006 0.05872 0.05523 0.02152 0.06585 0.03127 0.07616 0.02110 0.05831 0.02142

15 0.00010 0.00001 0.00000 0.00006 0.00001 0.00038 0.00006 0.00042 0.00054 0.00049 0.00141 0.00560 0.00070 0.00063 0.02028 0.00360 0.00169 0.00155 0.00152

16 0.00551 0.00257 0.00142 0.00335 0.01136 0.00373 0.00174 0.01778 0.00453 0.00748 0.00934 0.01894 0.00228 0.01702 0.04431 0.12529 0.02582 0.00949 0.00581

17 0.00007 0.00013 0.00000 0.00288 0.00195 0.00573 0.00017 0.00236 0.00116 0.00871 0.00472 0.00667 0.00243 0.00249 0.01981 0.02092 0.00715 0.00359 0.00565

18 0.00000 0.00000 0.00002 0.00000 0.00000 0.00000 0.00001 0.00002 0.00012 0.00000 0.00013 0.00006 0.00071 0.00143 0.00025 0.00506 0.00713 0.00175 0.00159

19 0.00182 0.00147 0.00068 0.01248 0.00043 0.00008 0.00086 0.00659 0.01782 0.00411 0.01271 0.01164 0.00711 0.07150 0.02731 0.09843 0.01660 0.04362 0.02045

Jumlah 0.13124 0.09488 0.19612 0.12941 0.51836 0.21799 0.86528 0.60967 0.60388 0.19666 0.68938 0.21898 0.54925 0.35203 0.19779 0.37312 0.19097 0.35770 0.43312




1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

1 0.04439 0.00000 0.04861 0.00000 0.07671 0.00000 0.64636 0.00022 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.05636 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.026622 0.00001 0.03174 0.00051 0.00000 0.00000 0.00000 0.00361 0.00337 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00286 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000243 0.00384 0.00047 0.00409 0.00000 0.00048 0.00000 0.01903 0.00003 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.02145 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.009274 0.00002 0.00002 0.00000 0.00290 0.00059 0.00000 0.00001 0.02972 0.00000 0.00000 0.00603 0.00000 0.00007 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000055 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.07729 0.00000 0.01191 0.00001 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.02161 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.002456 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00002 0.00001 0.01502 0.10236 0.00000 0.00093 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.000007 0.00000 0.00000 0.08923 0.00000 0.14571 0.00000 0.03122 0.00131 0.00000 0.00000 0.00000 0.00010 0.18479 0.00004 0.00023 0.00025 0.00041 0.00711 0.071678 0.04641 0.02682 0.00647 0.02532 0.03567 0.06166 0.03255 0.31817 0.23372 0.06586 0.45600 0.05829 0.12376 0.14458 0.02673 0.01948 0.01998 0.14430 0.181119 0.00000 0.00009 0.00067 0.00147 0.00001 0.00067 0.00039 0.01182 0.13370 0.05171 0.00086 0.02634 0.00565 0.00149 0.01407 0.00979 0.00215 0.01062 0.00361

10 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00002 0.00002 0.00000 0.00321 0.00006 0.00027 0.00029 0.00003 0.00019 0.00004 0.00004 0.00014 0.00010

11 0.00137 0.01349 0.00794 0.04903 0.06309 0.07266 0.00010 0.00168 0.00003 0.01439 0.00349 0.00003 0.00472 0.00434 0.00046 0.00217 0.07998 0.03317 0.00864

12 0.01808 0.01015 0.02851 0.00724 0.07539 0.01636 0.09144 0.09359 0.08316 0.01743 0.12228 0.01549 0.09246 0.03837 0.00715 0.00523 0.00540 0.04098 0.06981

13 0.00020 0.00019 0.00001 0.00526 0.00033 0.00209 0.00037 0.00447 0.00062 0.00321 0.01270 0.02033 0.00048 0.00425 0.00574 0.00670 0.00352 0.00307 0.00312

14 0.00942 0.00772 0.00796 0.01942 0.02933 0.05460 0.02542 0.10305 0.02614 0.02006 0.05872 0.05523 0.02152 0.06585 0.03127 0.07616 0.02110 0.05831 0.02142

15 0.00010 0.00001 0.00000 0.00006 0.00001 0.00038 0.00006 0.00042 0.00054 0.00049 0.00141 0.00560 0.00070 0.00063 0.02028 0.00360 0.00169 0.00155 0.00152

16 0.00551 0.00257 0.00142 0.00335 0.01136 0.00373 0.00174 0.01778 0.00453 0.00748 0.00934 0.01894 0.00228 0.01702 0.04431 0.12529 0.02582 0.00949 0.00581

17 0.00007 0.00013 0.00000 0.00288 0.00195 0.00573 0.00017 0.00236 0.00116 0.00871 0.00472 0.00667 0.00243 0.00249 0.01981 0.02092 0.00715 0.00359 0.00565

18 0.00000 0.00000 0.00002 0.00000 0.00000 0.00000 0.00001 0.00002 0.00012 0.00000 0.00013 0.00006 0.00071 0.00143 0.00025 0.00506 0.00713 0.00175 0.00159

19 0.00182 0.00147 0.00068 0.01248 0.00043 0.00008 0.00086 0.00659 0.01782 0.00411 0.01271 0.01164 0.00711 0.07150 0.02731 0.09843 0.01660 0.04362 0.02045

Jumlah 0.13124 0.09488 0.19612 0.12941 0.51836 0.21799 0.86528 0.60967 0.60388 0.19666 0.68938 0.21898 0.54925 0.35203 0.19779 0.37312 0.19097 0.35770 0.43312






b) Komposisi Nilai Input Antara Hotel dan Restoran

Komposisi Nilai Input Antara Sektor 13 (Hotel dan Restoran) tergambar dalam grafik di atas diambil dari matriks koefisien input yang dapat menggambarkan komposisi input antara yang digunakan masing-masing sektor dalam berproduksi. Pada kolom 13 (Hotel dan Restoran), untuk menghasilkan output sektor ini (Hotel dan Restoran) butuh input 18.5% dari sektor Industri Makanan dan Minuman, butuh input 12,4% dari sektor 8 (Industri lainnya) dan butuh input 9,2% dari sektor 12 (Perdagangan). Dengan kata lain juga, untuk memproduksi 100 satuan output, maka sektor Hotel dan Restoran butuh input sebanyak 18,5 satuan dari Industri Makanan dan Minuman, 12,4 satuan dari sektor Industri laiinya dan 9,2 satuan dari sektor Perdagangan, serta 00,0% dari sektornya sendiri.

0.0560.003

0.0210.000

0.0220.000

0.1850.124

0.0060.0000.005

0.0920.000

0.0220.0010.0020.0020.001

0.007

0.000 0.020 0.040 0.060 0.080 0.100 0.120 0.140 0.160 0.180 0.200

TanamanBahanMakananPerkebunanPeternakan

Kayudanhasil-hasilnyaPerikanan

Pertambangan&PenggalianIndustriMakanandanMinuman

IndustriLainnyaListrik

AirBersihBangunan

PerdaganganHoteldanRestoran

PengangkutanJasaKomunikasi

BankdanLembagaKeuanganLainnyaRealestate,PersewaandanJasaPerusahaan

JasaPemerintahanUmumJasaSwasta



c) Matrik Inverse (a-1)

Matrik Inverse (a-1) 1 2 3 4 5 61 -4,415.8086 -3,414.9569 -7,715.2184 -8,311.6315 -12,407.8727 -2,442.6463

2 -152.8351 -86.3070 -273.2301 -289.7678 -429.3520 -85.0182

3 -1,025.9644 -794.5424 -1,893.7450 -1,943.4494 -2,919.7021 -552.2357

4 449.0421 341.6709 822.9810 903.4407 1,256.9197 238.9453

5 -514.1332 -396.2989 -923.0918 -964.6356 -1,433.6973 -285.7725

6 -52.8679 -40.8684 -88.4866 -144.0205 -148.8365 8.2222

7 397.1265 305.7367 696.3413 744.5413 1,112.1075 218.0362

8 -268.9219 -206.3015 -474.6205 -472.3343 -754.6133 -150.3216

9 28.9023 22.1594 51.1399 49.7112 81.0995 25.8657

10 -129.1227 -99.5636 -232.1922 -243.1650 -363.5965 -66.2606

11 1,174.0971 902.1619 2,058.2930 2,180.4957 3,295.1387 661.9485

12 -497.8725 -381.6775 -875.4936 -938.8168 -1,395.6482 -284.3185

13 1,966.0168 1,514.8655 3,530.5373 3,685.9725 5,533.1043 1,095.9204

14 -696.9989 -534.7850 -1,226.3004 -1,341.5134 -1,954.1816 -286.1981

15 103.2009 79.1161 181.9663 193.8068 289.2860 66.9368

16 325.3380 250.5589 572.9871 612.0504 913.3031 168.3942

17 44.3754 33.7668 79.7853 76.0067 124.3285 52.4374

18 1,340.5912 1,028.0677 2,353.7738 2,546.5043 3,761.6586 594.2202

19 -3,048.2100 -2,342.8493 -5,397.8634 -5,692.4501 -8,562.1091 -1,708.8760

Matrik Inverse (a-1) =(dihitung dengan

menggunakan formula EXEL, =MINVERSE(…)) Matrik

Koefisien Input (a)=MINVERSE(C33:U51)

Matrik Inverse (a-1)123456789

10111213141516171819




7 8 9 10 11 12 13-9,676.1262 -11,299.8988 -4,474.8155 56,023.6730 -677.5740 41,814.8017 4,494.4331

-334.7423 -391.1174 -154.5266 1,915.4917 -23.7915 1,447.3475 156.2941

-2,239.8901 -2,632.4709 -1,054.8591 13,283.2418 -157.2184 9,740.4037 1,057.4865

982.5261 1,150.1323 463.1642 -5,725.0037 87.7497 -4,253.4625 -417.7338

-1,126.4500 -1,316.9869 -520.3447 6,451.7846 -80.7761 4,872.7455 524.3092

-115.1172 -135.4310 -80.5924 881.2283 -10.8492 495.1991 46.7502

865.9821 1,012.5857 401.5488 -5,021.3891 60.9849 -3,746.8519 -403.4685

-588.9998 -688.9429 -270.5649 3,343.9806 -44.3522 2,546.7877 267.4699

63.2981 74.0442 29.1328 -360.0202 4.8310 -273.7191 -28.6077

-283.0578 -330.9808 -134.8853 1,999.1245 -20.1931 1,224.3733 132.4630

2,572.0370 3,007.9249 1,176.1003 -14,537.0811 186.5723 -11,118.9314 -1,183.2021

-1,090.2666 -1,275.5345 -495.4168 6,094.7064 -82.4533 4,713.9276 544.5665

4,309.7210 5,038.5436 1,988.4517 -24,588.2860 310.7958 -18,641.6242 -2,005.3767

-1,525.8403 -1,786.1916 -780.2884 9,974.1968 -114.6829 6,598.4533 768.0007

226.0225 264.2192 96.7383 -1,156.4836 17.4108 -977.2617 -110.1402

712.7194 833.0591 338.1918 -4,277.9912 50.5574 -3,081.3611 -340.4277

97.2275 113.3434 24.5936 -162.3367 8.4605 -420.9965 -25.2722

2,935.2266 3,434.9846 1,465.4017 -18,442.4676 218.5002 -12,694.4343 -1,468.9456

-6,678.2914 -7,807.1169 -3,071.5976 37,704.1392 -488.9165 28,882.3733 3,105.1439



Matrik Identity Matriks identitas yaitu matriks dengan diagonal utama bernilai 1) dan unsur-unsur lainnya bernilai 0) terhadap matriks koefisien input

Matrik Inverse (a-1)123456789

10111213141516171819




14 15 16 17 18 19310.1721 -3,498.6450 -1,427.9835 7,882.4059 4,216.2203 -15.3888

10.3235 -126.8638 -50.9873 282.0431 147.4029 -0.1195

73.2505 -799.6567 -328.7498 1,815.5714 974.9082 -4.6949

-53.9500 378.0157 158.7780 -860.2856 -635.6124 19.9116

35.9032 -427.1084 -172.3446 950.7542 504.4333 -0.8975

20.7394 -86.8384 -27.6143 173.9153 40.5053 -11.2689

-27.8153 315.8391 128.7222 -710.4934 -379.5822 1.2963

21.8291 -226.8639 -93.0104 505.7102 288.5925 -1.6362

-2.4316 24.3943 10.0188 -54.4526 -31.7301 0.2554

8.9384 -108.8801 -43.0346 239.1661 123.7035 -0.1380

-86.1566 990.2660 403.7949 -2,198.6304 -1,180.3052 -1.4092

40.5433 -424.0280 -171.2215 924.0770 527.5954 -5.0812

-137.0363 1,653.7039 665.2988 -3,669.5613 -1,942.8571 2.4866

60.2061 -535.5990 -244.0029 1,265.4716 733.0978 7.6037

-8.2234 146.8315 35.6658 -199.3816 -120.0027 1.1457

-24.4757 234.3057 116.5561 -580.6422 -345.1985 0.4811

-1.6941 75.0388 16.5163 -118.1582 101.1000 -3.7021

-101.8863 1,110.0662 456.7553 -2,521.9415 -1,356.2318 6.5654

210.9939 -2,644.3303 -1,055.6246 5,819.9199 3,064.5544 0.0908

1 2 3 4 5 6

1 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0002 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.0003 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.0004 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.0005 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.0006 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.0007 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0009 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

10 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00011 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00012 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00013 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00014 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00015 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00016 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00017 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00018 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00019 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Identity Matrictsaij.a-1 =

(dihitung dengan menggunakan formula EXEL,

=MMULT(…))

Matrik Inverse a-1

=MMULT(C33:U51,C54:U72)



Menghitung (I-A)

Mengurangkan suatu matriks identitas (yaitu matriks dengan diagonal utama bernilai 1) dan unsur-unsur lainnya bernilai 0) terhadap matriks koefisien input. Solve it for x, one divides through by the expression (1 — a) and gets x = [1/(1 — a) or as it is sometimes written, X = (1 — a)-1. That is just what one does with a matrix equation like (3) , and the result is written thus: (4) X = (I—A)-1Y. (Christ, C.,F., 1995). Hasilnya adalah sebagai berikut:

123456789

10111213141516171819



=MMULT(…))

Matrik Inverse a-1

=MMULT(C33:U51,C54:U72)

7 8 9 10 11 12 13

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0001.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

123456789

10111213141516171819



=MMULT(…))

Matrik Inverse a-1

=MMULT(C33:U51,C54:U72)

14 15 16 17 18 19

0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0001.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.0000.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000



d) Matriks pengganda Output Untuk menghitung angka multiplier atau pengganda output diperoleh dengan rumus: MO =[I−A]−1 , dimana:

MO = matriks multiplier/pengganda output berukuran n x n ; dapat diterapkan untuk I = matriks identitas berukuran n x n A = matriks koefisien teknis berukuran n x n [I-A]-1 = matriks kebalikan Leontief

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101 0.9556 0.0000 -0.0486 0.0000 -0.0767 0.0000 -0.6464 -0.0002 0.0000 0.00002 0.0000 0.9683 -0.0005 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0036 -0.0034 0.0000 0.00003 -0.0038 -0.0005 0.9959 0.0000 -0.0005 0.0000 -0.0190 0.0000 0.0000 0.00004 0.0000 0.0000 0.0000 0.9971 -0.0006 0.0000 0.0000 -0.0297 0.0000 0.00005 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.9227 0.0000 -0.0119 0.0000 0.0000 0.00006 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 -0.0150 -0.1024 0.00007 0.0000 0.0000 -0.0892 0.0000 -0.1457 0.0000 0.9688 -0.0013 0.0000 0.00008 -0.0464 -0.0268 -0.0065 -0.0253 -0.0357 -0.0617 -0.0325 0.6818 -0.2337 -0.06599 0.0000 -0.0001 -0.0007 -0.0015 0.0000 -0.0007 -0.0004 -0.0118 0.8663 -0.0517

10 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.996811 -0.0014 -0.0135 -0.0079 -0.0490 -0.0631 -0.0727 -0.0001 -0.0017 0.0000 -0.014412 -0.0181 -0.0101 -0.0285 -0.0072 -0.0754 -0.0164 -0.0914 -0.0936 -0.0832 -0.017413 -0.0002 -0.0002 0.0000 -0.0053 -0.0003 -0.0021 -0.0004 -0.0045 -0.0006 -0.003214 -0.0094 -0.0077 -0.0080 -0.0194 -0.0293 -0.0546 -0.0254 -0.1031 -0.0261 -0.020115 -0.0001 0.0000 0.0000 -0.0001 0.0000 -0.0004 -0.0001 -0.0004 -0.0005 -0.000516 -0.0055 -0.0026 -0.0014 -0.0034 -0.0114 -0.0037 -0.0017 -0.0178 -0.0045 -0.007517 -0.0001 -0.0001 0.0000 -0.0029 -0.0020 -0.0057 -0.0002 -0.0024 -0.0012 -0.008718 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0001 0.000019 -0.0018 -0.0015 -0.0007 -0.0125 -0.0004 -0.0001 -0.0009 -0.0066 -0.0178 -0.0041

(I - A) Matrict

I - A =

=C75-C33

123456789

10111213141516171819

(I - A) Matrict

I - A =

=C75-C33

11 12 13 14 15 16 17 18 190.0000 0.0000 -0.0564 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.02660.0000 0.0000 -0.0029 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.00020.0000 0.0000 -0.0215 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0093-0.0060 0.0000 -0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 -0.0216 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0024-0.0009 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 -0.0001 -0.1848 0.0000 -0.0002 -0.0002 -0.0004 -0.0071 -0.0717-0.4560 -0.0583 -0.1238 -0.1446 -0.0267 -0.0195 -0.0200 -0.1443 -0.1811-0.0009 -0.0263 -0.0057 -0.0015 -0.0141 -0.0098 -0.0021 -0.0106 -0.0036-0.0001 -0.0003 -0.0003 0.0000 -0.0002 0.0000 0.0000 -0.0001 -0.00010.9965 0.0000 -0.0047 -0.0043 -0.0005 -0.0022 -0.0800 -0.0332 -0.0086-0.1223 0.9845 -0.0925 -0.0384 -0.0072 -0.0052 -0.0054 -0.0410 -0.0698-0.0127 -0.0203 0.9995 -0.0042 -0.0057 -0.0067 -0.0035 -0.0031 -0.0031-0.0587 -0.0552 -0.0215 0.9341 -0.0313 -0.0762 -0.0211 -0.0583 -0.0214-0.0014 -0.0056 -0.0007 -0.0006 0.9797 -0.0036 -0.0017 -0.0015 -0.0015-0.0093 -0.0189 -0.0023 -0.0170 -0.0443 0.8747 -0.0258 -0.0095 -0.0058-0.0047 -0.0067 -0.0024 -0.0025 -0.0198 -0.0209 0.9928 -0.0036 -0.0056-0.0001 -0.0001 -0.0007 -0.0014 -0.0002 -0.0051 -0.0071 0.9983 -0.0016-0.0127 -0.0116 -0.0071 -0.0715 -0.0273 -0.0984 -0.0166 -0.0436 0.9796



Sebenarnya yang menjadi pusat analisis dari tabel IO adalah matriks kebalikan Leontief [I-A]-1 atau matriks multiplier/pengganda output. Matriks pengganda (b) dihitung dengan meng-inverse-kan matriks (dengan menggunakan Ms Exel) yang diperoleh pada tahap 2 diatas (Mo = (I-A)-1. Hasil matriks pengganda tampil pada tabel dibawah ini, dan selanjutnya untuk menghitung total pengganda dengan cara menjumlahkan secara baris dan secara kolom.

Jumlah kolom 1 (sektor 1 atau Tamanan Bahan Makanan) = 1.215 artinya jika permintaan akhir sektor 1 ini bertambah senilai 1 satuan uang, ouput perekonomian bertambah sebesar 1.215 satuan uang.

1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 1.048 0.001 0.115 0.003 0.200 0.002 0.705 0.007 0.0052 0.000 1.033 0.001 0.000 0.001 0.001 0.004 0.005 0.0023 0.004 0.001 1.006 0.000 0.005 0.000 0.023 0.001 0.0014 0.003 0.002 0.001 1.006 0.006 0.006 0.004 0.046 0.0145 0.000 0.000 0.001 0.000 1.086 0.000 0.014 0.000 0.0006 0.001 0.001 0.001 0.002 0.003 1.003 0.003 0.026 0.1267 0.001 0.001 0.094 0.003 0.166 0.002 1.038 0.007 0.0058 0.083 0.058 0.039 0.090 0.161 0.170 0.131 1.553 0.4689 0.002 0.002 0.003 0.004 0.007 0.005 0.007 0.027 1.166

10 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.00011 0.002 0.014 0.009 0.050 0.071 0.075 0.003 0.009 0.01212 0.029 0.019 0.046 0.026 0.132 0.048 0.128 0.164 0.15513 0.001 0.001 0.001 0.007 0.005 0.005 0.004 0.012 0.00714 0.023 0.018 0.021 0.037 0.074 0.087 0.060 0.190 0.10515 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001 0.001 0.002 0.00216 0.010 0.005 0.005 0.008 0.024 0.012 0.014 0.040 0.02217 0.001 0.001 0.001 0.004 0.005 0.007 0.002 0.007 0.00518 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.00119 0.006 0.004 0.004 0.018 0.013 0.011 0.011 0.032 0.037

Total 1.215 1.161 1.348 1.260 1.960 1.435 2.152 2.129 2.133

Indek Derajat Penyebaran = 0.734 0.701 0.814 0.761 1.184 0.867 1.300 1.286 1.289

Multyplayers Matrict

bij = (I - A)-1

Total (rj = ∑ bij)

dihitung dengan formula Exel:

=MINVERSE(C96:U114)

123456789

10111213141516171819

Total

Indek Derajat Penyebaran =


bij = (I - A)-1



=MINVERSE(C96:U114)

10 11 12 13 14 15 16 17

0.002 0.008 0.006 0.199 0.009 0.005 0.012 0.0040.001 0.003 0.001 0.005 0.001 0.000 0.000 0.0000.000 0.001 0.001 0.026 0.001 0.001 0.002 0.0000.005 0.029 0.004 0.008 0.008 0.002 0.003 0.0040.000 0.001 0.001 0.026 0.001 0.000 0.001 0.0000.009 0.014 0.006 0.005 0.005 0.003 0.003 0.0020.002 0.008 0.006 0.200 0.009 0.005 0.012 0.0040.150 0.754 0.133 0.253 0.279 0.077 0.110 0.1110.064 0.019 0.034 0.015 0.009 0.019 0.017 0.0061.003 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0000.017 1.009 0.002 0.009 0.008 0.004 0.007 0.0820.043 0.212 1.040 0.150 0.080 0.023 0.035 0.0320.005 0.022 0.023 1.005 0.008 0.008 0.010 0.0060.046 0.166 0.082 0.072 1.113 0.051 0.114 0.0470.001 0.003 0.006 0.002 0.002 1.021 0.005 0.0020.014 0.035 0.028 0.015 0.030 0.056 1.151 0.0350.010 0.010 0.009 0.005 0.005 0.022 0.026 1.0090.000 0.001 0.000 0.001 0.002 0.001 0.006 0.0080.012 0.038 0.023 0.019 0.088 0.040 0.127 0.027

1.385 2.331 1.404 2.016 1.657 1.339 1.642 1.381

0.837 1.408 0.848 1.218 1.001 0.809 0.992 0.834



e) Interpretasi Multiplier Output

Sektor 11 (Bangunan) mempunyai multiplayer tertinggi sebesar (2.331), dan sektor 13 (Hotel dan Restoran) memiliki multiplier output yang cukup tinggi sebesar (2.016). Setiap kenaikan permintaan output sektor-13 sebesar Rp 1, berdampak meningkatkan output perekonomian secara keseluruhan (semua sektor) sebesar Rp 2.016. Sektor ini berkekuatan besar dalam menstimulir pertumbuhan, karena banyak membutuhkan dan dibutuhkan oleh sektor-sektor lain. Sektor 7 (Industri Makanan dan Minuman) memiliki

123456789

10111213141516171819

Total

Indek Derajat Penyebaran =


bij = (I - A)-1



=MINVERSE(C96:U114)

18 19 Total (rj = ∑ bij) = IDK

0.012 0.084 2.427 1.46590.001 0.002 1.062 0.64130.001 0.012 1.086 0.65600.009 0.010 1.169 0.70590.001 0.004 1.136 0.68640.006 0.006 1.227 0.74140.014 0.080 1.657 1.00070.294 0.327 5.241 3.16580.020 0.013 1.439 0.86890.000 0.000 1.005 0.60720.036 0.012 1.432 0.86520.087 0.121 2.571 1.55300.008 0.008 1.148 0.69350.108 0.074 2.486 1.50170.003 0.003 1.056 0.63800.022 0.019 1.545 0.93330.006 0.008 1.143 0.69041.002 0.002 1.026 0.61950.059 1.033 1.599 0.9659

1.688 1.817 15.004 9.1288

1.020 1.097

1.215

1.161

1.348

1.260

1.960

1.435

2.152

2.129

2.133

1.385

2.331

1.404

2.016

1.657

1.339

1.642

1.381

1.688

1.817

0.000 0.500 1.000 1.500 2.000 2.500

TanamanBahanMakanan

Perkebunan

Peternakan

Kayudanhasil-hasilnya

Perikanan

Pertambangan&Penggalian

IndustriMakanandanMinuman

IndustriLainnya

Listrik

AirBersih

Bangunan

Perdagangan

HoteldanRestoran

Pengangkutan

JasaKomunikasi

BankdanLembagaKeuanganLainnya

Realestate,PersewaandanJasaPerusahaan

JasaPemerintahanUmum

JasaSwasta



multiplier output sangat tinggi sebesar (2.152), karena banyak dibutuhkan input/bahan baku dari sektor-sektor lain. Hal yang hampir sama terjadi pada sektor Industri Lainnya dan Listrik.

3. Indeks Daya Penyebaran dan Indeks Derajat Kepekaan Menurut Taslim (2009) daya penyebaran merupakan ukuran untuk melihat keterkaitan ke belakang (backward linkage) sektor-sektor ekonomi di suatu wilayah. Selanjutnya, dengan membagi jumlah dampak tersebut dengan banyaknya sektor, dapat dihitung rata-rata dampak yang ditimbulkan terhadap output masing-masing sektor akibat perubahan permintaan akhir. Keterkaitan ke belakang (backward linkage) atau disebut juga daya penyebaran menunjukkan besarnya output domestik yang dihasilkan oleh seluruh sektor ekonomi yang ditimbulkan oleh kenaikan 1 unit permintaan akhir dari suatu sektor tertentu. Semakin tinggi keterkaitan ke belakang (backward linkage) suatu sektor berarti semakin besar pula pertumbuhan output seluruh sektor ekonomi jika terjadi kenaikan permintaan akhir pada sektor tersebut. Baik forward linkages maupun backward linkages dapat dibedakan menjadi 3 yaitu keterkaitan langsung; keterkaitan langsung dan tidak langsung; keterkaitan langsung, tidak langsung dan terimbas yang masing-masing dibedakan menurut output, pendapatan dan kesempatan kerja atau pun parameter ekonomi lainnya (seperti nilai tambah, pajak, keuntungan usaha dan impor). Analisis input output diklasifikasikan menjadi 4, yaitu:

1. secara umum tidak terkait (atau keterkaitannya tidak kuat) apabila backward linkages dan forward linkages <1

2. Secara umum terkait dengan sektor lain apabila backward linkages dan forward linkages >1

3. Terkait dengan input sektor/industri yang lain, apabila hanya backward linkage > 1

4. Terkait dengan permintaan dari sektor/industri yang lain, apabila hanya forward linkage > 1.

(bppk.kemenkeu.go.id, Penerapan Model InputOutput Analisis, 2016) Keterkaitan sektoral ke hulu dan hilir atau dengan kata lain hubungan antara output dan permintaan akhir dapat dijabarkan dalam persamaan matematik sebagai X = (I-A)-1 F, dimana X adalah vektor kolom dari output, F adalah vektor kolom dari permintaan akhir. Dari persamaan tersebut dapat dilihat bahwa dampak akibat perubahan permintaan akhir suatu sektor terhadap output seluruh sektor ekonomi (rj) dapat dirumuskan sebagai: rj = b1j + b2j … + bnj = Σibij



Jumlah dampak tersebut juga disebut sebagai jumlah daya penyebaran. Daya penyebaran merupakan ukuran untuk melihat keterkaitan kebelakang (backward linkage) sektor-sektor ekonomi di suatu wilayah. Selanjutnya, dengan membagi jumlah dampak tersebut (rj) dengan banyaknya sektor (n), dapat dihitung rata-rata dampak yang ditimbulkan terhadap output masing-masing sektor akibat perubahan permintaan akhir. Namun demikian, karena sifat permintaan akhir masing-masing sektor saling berbeda, maka baik jumlah maupun rata-rata dampak tersebut kurang tepat untuk dijadikan sebagai ukuran pembanding dampak pada setiap sektor. Oleh karenanya, ukuran tersebut perlu dinormalkan (normalized) dengan cara membagi rata-rata dampak suatu sektor dengan rata-rata dampak seluruh sektor. Untuk meng-interpretasi matriks pengganda, dapat dilihat pada hasil penghitungan indeks daya penyebaran dan derajat kepekaan berikut ini.

Ukuran yang dinormalkan dinamakan dengan indeks daya penyebaran (αj) atau tingkat dampak keterkaitan kebelakang (backward linkages effect ratio), yang dapat dirumuskan:

Keterangan: αj = 1 daya penyebaran sektor j sama dengan rata-rata daya penyebaran seluruh sektor

ekonomi.

IDP IDK

1 0.7340 1.4659 Tanaman Bahan Makanan2 0.7012 0.6413 Perkebunan3 0.8141 0.6560 Peternakan4 0.7612 0.7059 Kayu dan hasil-hasilnya5 1.1840 0.6864 Perikanan6 0.8665 0.7414 Pertambangan & Penggalian7 1.3001 1.0007 Industri Makanan dan Minuman8 1.2859 3.1658 Industri Lainnya9 1.2886 0.8689 Listrik10 0.8367 0.6072 Air Bersih11 1.4083 0.8652 Bangunan12 0.8482 1.5530 Perdagangan13 1.2180 0.6935 Hotel dan Restoran

Indek Daya Penyebaran = IDP 14 1.0011 1.5017 PengangkutanIndek Derajat Kepekaan = IDK 15 0.8091 0.6380 Jasa Komunikasi

16 0.9918 0.9333 Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya17 0.8341 0.6904 Real estate, Persewaan dan Jasa Perusahaan18 1.0196 0.6195 Jasa Pemerintahan Umum19 1.0974 0.9659 Jasa Swasta

dihitung dengan formula Exel:=C$136/AVERAGE($V$117:$V$

135)

Indek Daya Penyebaran dan Derajat Kepekaan



αj > 1 daya penyebaran sektor j diatas rata-rata daya penyebaran seluruh sektor ekonomi. αj < 1 daya penyebaran sektor j dibawah rata-rata daya penyebaran seluruh sektor

ekonomi. Dari persamaan diatas juga dapat dilihat jumlah dampak output suatu sektor i sebagai akibat perubahan permintaan akhir seluruh sektor, yang dapat dirumuskan sebagai: sj=Σjbij, Nilai sj disebut dengan jumlah derajat kepekaan, merupakan ukuran untuk melihat keterkaitan kedepan (forward linkage) sektor-sektor ekonomi di suatu wilayah. Dengan pola pikir yang sama seperti ketika menghitung indeks daya penyebaran, kita juga bisa menghitung indeks derajat kepekaan (βi) dengan rumus sebagai berikut:

βi = 1 derajat kepekaan sektor j sama dengan rata-rata derajat kepekaan seluruh sektor

ekonomi. βi > 1 derajat kepekaan sektor j diatas rata-rata derajat kepekaan seluruh sektor ekonomi. βi < 1 derajat kepekaan sektor j dibawah rata-rata derajat kepekaan seluruh sektor

ekonomi. Dari analisis I-O dapat dilihat bahwa Industri Makanan dan Minuman merupakan sector kunci dalam perekonomian di Kabupaten Kuningan, yaitu sektor yang memiliki backward linkages atau derajat kepekaan yang tinggi (1.0007) dan forward linkages (daya sebar tinggi) yaitu 1.3001. Sektor yang memiliki forward linkages tinggi mempunyai daya dorong yang cukup kuat dibandingkan sektor lainnya, sedangkan sektor yang mempunyai backward linkages tinggi menunjukkan sektor tersebut memiliki ketergantungan yang tinggi terhadap sektor lain yaitu sektor Industri Lainnya (3.1568). Sektor kunci, yaitu sektor yang memiliki peranan penting dalam menggerakkan roda perekonomian adalah sektor yang memiliki Indeks Total Keterkaitan ke Belakang (Index Total Backward Linkage) dan Indeks Total Keterkaitan ke Depan (Index Total Forward Linkage) ≥ 1. Grafik: Backward Linkage Setiap Sektor terhadap pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan.



Berdasarkan grafik di atas diketahui bahwa pada kurun waktu tahun 2010 sektor Hotel dan Restoran memiliki Indek Daya Penyebaran (IDP) terhadap sektor yang lain di atas rata-rata seluruh sektor ekonomi di Kabupaten Kuningan, yaitu sebesar 1.218. Indek Daya Penyebaran yang paling tinggi adalah Bangunan (sektor 11) sebesar 1.402 atau 0.404 di atas rata-rata pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Kuningan. Indek daya penyebaran Industri lainnya memiliki koefisien yang cukup tinggi sebesar 1.3001. Kondisi ini dapat disebabkan oleh sektor pariwisata pada saat itu belum berkembang atau belum menjadi prioritas, yang ditunjukkan dengan besarnya proporsi output sektor Hotel dan Restoran yang digunakan untuk memenuhi permintaan akhir. Derajat Kepekaan Sektor Hotel dan Restoran, Taslim (2009) juga menyebutkan bahwa jumlah derajat kepekaan, merupakan ukuran untuk melihat keterkaitan ke depan (forward linkage) sektor-sektor ekonomi di suatu wilayah. Keterkaitan ke depan (forward linkage) menunjukkan derajat kepekaan suatu sektor tertentu terhadap permintaan akhir sektor-sektor lainnya. Dengan kata lain apabila terjadi kenaikan permintaan akhir pada semua sektor produksi maka suatu sektor tertentu akan memberikan respon dengan menaikkan output sektor tersebut dengan kelipatan sebesar koefisien keterkaitannya. Forward linkages menggambarkan keterkaitan suatu sektor dengan sektor-sektor hilirnya. Dengan mengetahui besaran keterkaitan ke depan (forward linkage) dapat digunakan untuk memperkirakan dampak pertumbuhan ekonomi terhadap suatu sektor. Indek Derajat kepekaan Sektor Hotel dan Restoran sangat rendah 0.694, masih jauh berada dibawah rata-rata seluruh sektor. Sektor Industri Pengolahan Lainnya memiliki tingkat kepekaan yang sangat tinggi (paling tinggi) di antara sektor-sektor lainnya yaitu sebesar 3.166. Permintaan sektor 11 ini cenderung terus meningkat

0.734 0.7010.814 0.761

1.184

0.867

1.300 1.286 1.289

0.837

1.408

0.848

1.2181.001

0.8090.992

0.8341.020 1.097

1.466

0.641 0.656 0.706 0.6860.741

1.001

3.166

0.869

0.607

0.865

1.553

0.694

1.502

0.638

0.933

0.690 0.620

0.966

0.000

0.500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

3.500

TanamanBahanMakanan

Perkebunan

Peternakan

Kayudanhasil-hasilnya

Perikanan

Pertambangan&Penggalian

IndustriMakanandanM

inuman

IndustriLainnya

Listrik

AirBersih

Bangunan

Perdagangan

HoteldanRestoran

Pengangkutan

JasaKomunikasi

BankdanLembagaKeuanganLainnya

Realestate,PersewaandanJasaPerusahaan

JasaPemerintahanUmum

JasaSwasta

IDP

IDK

Mean



sehingga membuat derajat kepekaan dari sektor ini juga meningkat. Hal tersebut dikarenakan nilai derajat kepekaan merupakan gambaran dari keterkaitan komoditas Industri Pengolahan Lainnya dengan industri hilirnya. 4. Analisis Dampak

a) Dampak Permintaan Akhir terhadap Output Untuk melihat dampak masing-masing permintaan akhir terhadap output, dapat digunakan rumus: X = (I-A)-1 F, Ini artinya, kita mengalikan matriks pengganda dengan matriks permintaan akhir. Hasilnya terlihat seperti terlihat pada table berikut:

Konsumsi Rumah Tangga

Konsumsi Pemerintah

Pembentukan Modal Tetap

Perubahan Stok

Ekspor Barang dan

JasaTotal

301 302 303 304 305Tanaman Bahan Makanan 1 451,166 - - 74,971 1,025,047 1,551,184

Perkebunan 2 22,728 - - 835 151,406 174,969 Peternakan 3 163,248 - 5,545 - 6,073 285,393 448,113

Kayu dan hasil-hasilnya 4 8,893 - - 880 24,105 33,878 Perikanan 5 152,343 - - - 26,043 178,386

Pertambangan & Penggalian 6 - - - 28 78,899 78,927 Industri Makanan dan Minuman 7 2,034,843 - - 46,001 333,925 2,414,769

Industri Lainnya 8 1,393,854 - 456,657 51,627 579,008 2,481,146 Listrik 9 314,774 - - - - 314,774

Air Bersih 10 9,715 - - - 1,059 10,774 Bangunan 11 - - 1,345,529 - - 1,345,529

Perdagangan 12 957,158 - 122,090 31,285 439,905 1,550,438

Hotel dan Restoran 13 303,664 - - - 9,404 313,068

Pengangkutan 14 719,062 - 22,971 5,886 402,216 1,150,135 Jasa Komunikasi 15 144,966 - - - 6,767 151,733

Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 16 19,741 - - - 206,996 226,737 Real estate, Persewaan dan Jasa

Perusahaan 17 108,024 - - - 212,031 320,055

Jasa Pemerintahan Umum 18 97,445 2,062,865 - - 65,395 2,225,705 Jasa Swasta 19 401,969 57,062 1,029 12 552,824 1,012,896

Analisis DampakPermintaan Akhir



Interpretasi menurut baris menggambarkan pengaruh masing-masing komponen permintaan akhir (Konsumsi Rumah Tangga/301, Konsumsi Pemerintah/302, Pembentukan Modal Tetap/303, Perubahan Stock/304 dan Eksport Barang dan Jasa/305) terhadap pembentukan output suatu sektor. Pada baris 13 (sektor Hotel dan Restoran), dapat diinterpretasikan bahwa output sektor ini (Hotel dan Restoran) yang terbentuk sebagai akibat dari konsumsi rumah tangga sebesar 367.961; konsumsi pemerintah sebesar 15.994; pembentukan modal tetap sebesar 37.746; perubahan stok sebesar 1.665; dan ekspor barang dan jasa sebesar 42.102. Hasil penjumlahan sector 13 (Hotel dan Restoran) merupakan total output sektor ini sebesar 465.469. Untuk sektor-sektor yang lain, dapat dilihat dalam table di atas.

Pembacaan menurut kolom menunjukkan pengaruh suatu komponen permintaan

akhir terhadap pembentukan output di masing-masing sektor. Pada kolom total mengakibatkan pembentukan output sektor 13 (Hotel dan Restoran) sebesar 465.459 output sector 8 (Industri Pengolahan Lainnya) sebesar 7.199.492 dan output sektor 1 (Tanaman Bahan Makanan) sebesar 3.642.979. Jumlah kolom Konsumsi Rumah Tangga sebesar 8.273.762 menunjukkan besarnya output seluruh sektor perekonomian yang terbentuk sebagai akibat dari konsumsi rumah tangga. Untuk komponen permintaan akhir yang lain, dapat dilihat dengan cara yang sama.

b) Dampak Permintaan Akhir terhadap Nilai Tambah Bruto (NTB)

Untuk menghitung dampak permintaan akhir terhadap NTB, terlebih dahulu

dibentuk matriks diagonal koefisien NTB. Koefisien NTB dicari dengan cara membagi


Konsumsi Pemerintah

Pembentukan Modal Tetap

Perubahan Stok

Ekspor Barang dan

JasaTotal

301 302 303 304 3051 2,076,902 28,638 15,780 110,890 1,410,768 3,642,9792 44,618 2,393 6,274 1,387 163,663 218,3353 229,149 2,784 7,459 -4,680 307,826 542,5394 106,163 19,094 60,300 3,817 68,939 258,3135 204,726 1,289 1,304 669 36,731 244,7186 97,570 13,714 31,837 1,811 106,867 251,7997 2,272,900 32,935 15,802 47,894 440,027 2,809,5578 3,241,733 624,883 1,746,697 98,177 1,488,002 7,199,4929 476,584 41,573 42,285 2,993 54,258 617,69410 10,624 392 295 19 1,459 12,78911 65,306 75,817 1,362,622 887 54,146 1,558,77812 1,742,862 186,045 488,608 49,315 769,377 3,236,20813 367,951 15,994 37,746 1,665 42,102 465,45914 1,401,204 226,207 345,726 23,310 737,548 2,733,99515 163,342 5,374 6,201 382 15,553 190,85216 197,019 46,914 69,534 4,437 323,919 641,82417 146,644 13,495 17,283 797 236,924 415,14418 103,197 2,067,470 1,360 75 71,121 2,243,22419 606,324 180,525 70,904 3,807 683,876 1,545,435

Total 8,273,762 725,730 1,885,454 259,965 4,022,822 15,167,733

Analisis Dampak (Dampak Permintaan Akhir Terhadap

Output, X = (I - A)-1 F)


=MMULT(C117:U135,C163:H181)

Permintaan Akhir



nilai tambah bruto (input primer) dengan total input. Koefisien-koefisien hasil penghitungan ditempatkan pada diagonal matriks, dan nilai sel lainnya dalam matriks tersebut diberi angka 0, seperti terlihat pada tampilan di bawah ini.

1 2 3 4 5 6 7

Tanaman Bahan Makanan 1 0.1312 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Perkebunan 2 0.0000 0.0949 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Peternakan 3 0.0000 0.0000 0.1961 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Kayu dan hasil-hasilnya 4 0.0000 0.0000 0.0000 0.1294 0.0000 0.0000 0.0000Perikanan 5 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.5184 0.0000 0.0000

Pertambangan & Penggalian 6 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.2180 0.0000Industri Makanan dan Minuman 7 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.8653

Industri Lainnya 8 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Listrik 9 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Air Bersih 10 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Bangunan 11 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Perdagangan 12 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Hotel dan Restoran 13 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Pengangkutan 14 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Jasa Komunikasi 15 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 16 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Real estate, Persewaan dan Jasa

Perusahaan 17 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Jasa Pemerintahan Umum 18 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000Jasa Swasta 19 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Diagonal Matrik Nilai Tambah Bruto








Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 16Real estate, Persewaan dan Jasa

Perusahaan 17


Diagonal Matrik Nilai Tambah Bruto 8 9 10 11 12 13 14

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.6097 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.6039 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.1967 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.6894 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.2190 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.5492 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.35200.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000



Pada tahap selanjutnya, mengalikan matriks diagonal koefisien NTB ini dengan

matriks dampak permintaan akhir terhadap output yang telah dihitung sebelumnya, Dan dilakukan penjumlah secara kolom dan secara baris, hasilnya terlihat pada tabel berikut:

Interpretasi menurut baris menggambarkan bahwa pengaruh setiap komponen permintaan akhir akan menciptakan Nilai Tambah Bruto suatu sektor. Pada baris 13 (Hotel dan Restoran), dapat diartikan bahwa NTB sektor 13 yang terbentuk sebagai akibat dari








Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya 16Real estate, Persewaan dan Jasa

Perusahaan 17


Diagonal Matrik Nilai Tambah Bruto 15 16 17 18 19

0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.1978 0.0000 0.0000 0.0000 0.00000.0000 0.3731 0.0000 0.0000 0.0000

0.0000 0.0000 0.1910 0.0000 0.0000

0.0000 0.0000 0.0000 0.3577 0.00000.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.4331

1 2 3 4 5 6Diagonal Matrik Nilai Tambah Bruto


Konsumsi Pemerintah

Pembentukan Modal

Tetap

Perubahan Stok

Ekspor Barang dan

JasaTotal

1 272,568 3,758 2,071 14,553 185,146 478,0972 4,233 227 595 132 15,528 20,7153 44,941 546 1,463 -918 60,371 106,4034 13,739 2,471 7,804 494 8,922 33,4295 106,121 668 676 347 19,040 126,8516 21,269 2,990 6,940 395 23,296 54,8897 1,966,687 28,498 13,673 41,441 380,745 2,431,0448 1,976,401 380,975 1,064,916 59,856 907,196 4,389,3459 287,800 25,105 25,535 1,807 32,765 373,01410 2,089 77 58 4 287 2,51511 45,021 52,267 939,366 611 37,327 1,074,59212 381,653 40,740 106,996 10,799 168,479 708,66813 202,097 8,785 20,732 915 23,124 255,65314 493,260 79,631 121,704 8,206 259,636 962,43715 32,308 1,063 1,226 76 3,076 37,74916 73,511 17,505 25,944 1,656 120,859 239,47417 28,005 2,577 3,301 152 45,246 79,28218 36,914 739,540 487 27 25,440 802,40719 262,609 78,188 30,710 1,649 296,198 669,354

Total 6,251,227 1,465,611 2,374,197 142,201 2,612,683 12,845,918

Dampak Permintaan Akhir Terhadap Nilai Tambah Bruto

dihitung dengan formula Exel:=MMULT(C208:K216,C186:H194)

Permintaan Akhir

Analisis Dampak



konsumsi rumah tangga sebesar 202.097; konsumsi pemerintah sebesar 8.785: pembentukan modal tetap sebesar 20.732; perubahan stok sebesar 915; dan ekspor barang dan jasa sebesar 23.124. Hasil penjumlahan baris merupakan total NTB sektor 13 adalah sebesar 255.653. Untuk sektor-sektor yang lain, dapat dilihat dengan cara yang sama. Interpretasi menurut kolom menunjukkan pengaruh suatu komponen permintaan akhir terhadap penciptaan NTB di setiap sektor. Pada kolom konsumsi rumah tangga mengakibatkan penciptaan NTB sektor 13 (Hotel dan Restoran) sebesar 202.097, NTB sektor 8 (Industri Pengolahan Lainnya) sebesar 1.976.401 yang merupakan dampak terbesar dari sektor-sektor lainnya dan NTB sektor 7 (Pengolahan Makanan) sebesar 1.966.687. Jumlah kolom Konsumsi Rumah Tangga yang sebesar 6.251.227 menunjukkan besarnya NTB seluruh sektor perekonomian yang terbentuk sebagai akibat dari konsumsi rumah tangga. Untuk komponen permintaan akhir yang lain, dapat dilihat dengan cara yang sama.



BAB V KESIMPULAN

1. Simpulan

Berdasarkan analisis yang telah dijabarkan, dapat ditarik kesimpulan bahwa efek berganda dari kegiatan pariwisata di Kabupaten Kuningan bahwa Indeks Daya Penyebaran sektor Hotel dan Restoran sebesar 1.218 menduduki peringkat nomor lima setelah Setor 11 (Bangunan) = 1.4083, Sektor 7 (Industri Makanan dan Minuman) = 1.3001, sektor 9 (Listrik) = 1.2886, dan sektor 8 (Industri Lainnya) = 1.2859. Hal ini menunjukkan bahwa kegiatan di sektor ini (Hotel dan Restoran) sebagai barometer perkembangan kepariwisataan belum maksimal memberikan efek kepada sektor perekonomian yang lain, dengan kemampuan menyebar yang cukup tinggi. Sedangkan Indeks Derajat Kepekaan Sektor 13 (Hotel dan Restoran) dicapai pada 0.6985 tidak cukup tinggi jauh di bawah sektor perekonomian yang lain. Sektor 8 (Industri lainnya) adalah merupakan sektor yang tertinggi derajat kepekaannya, yang disusul oleh sektor 1 (Industri Tanaman Bahan Makanan) sebesar 1.4659. Hal ini berarti sektor Hotel dan restoran tersebut akan tidak mudah dipengaruhi oleh sektor perekonomian yang lain, seperti yang ditampilkan dalam tabel berikut:

IDP IDK

1 0.7340 1.4659 Tanaman Bahan Makanan2 0.7012 0.6413 Perkebunan3 0.8141 0.6560 Peternakan4 0.7612 0.7059 Kayu dan hasil-hasilnya5 1.1840 0.6864 Perikanan6 0.8665 0.7414 Pertambangan & Penggalian7 1.3001 1.0007 Industri Makanan dan Minuman8 1.2859 3.1658 Industri Lainnya9 1.2886 0.8689 Listrik10 0.8367 0.6072 Air Bersih11 1.4083 0.8652 Bangunan12 0.8482 1.5530 Perdagangan13 1.2180 0.6935 Hotel dan Restoran

Indek Daya Penyebaran = IDP 14 1.0011 1.5017 PengangkutanIndek Derajat Kepekaan = IDK 15 0.8091 0.6380 Jasa Komunikasi

16 0.9918 0.9333 Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya17 0.8341 0.6904 Real estate, Persewaan dan Jasa Perusahaan18 1.0196 0.6195 Jasa Pemerintahan Umum19 1.0974 0.9659 Jasa Swasta

dihitung dengan formula Exel:=C$136/AVERAGE($V$117:$V$

135)

Indek Daya Penyebaran dan Derajat Kepekaan



Sektor Hotel dan Restoran memiliki Indek Daya Penyebaran (IDP) terhadap sektor yang lain di atas rata-rata seluruh sektor ekonomi di Kabupaten Kuningan, yaitu sebesar 1.218. Indek Daya Penyebaran yang paling tinggi adalah Bangunan (sektor 11) sebesar 1.402 atau 0.404 di atas rata-rata pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Kuningan. Indek daya penyebaran Industri lainnya memiliki koefisien yang cukup tinggi sebesar 1.3001. Kondisi ini dapat disebabkan oleh sektor pariwisata pada saat itu belum berkembang atau belum menjadi prioritas, yang ditunjukkan dengan besarnya proporsi output sektor Hotel dan Restoran yang digunakan untuk memenuhi permintaan akhir. Derajat Kepekaan Sektor Hotel dan Restoran yang rendah (0.6935) merupakan ukuran yang menunjukkan bahwa sektor ini terhadap permintaan akhir sektor-sektor lainnya. Dengan kata lain apabila terjadi kenaikan permintaan akhir pada semua sektor produksi yang lain maka sektor Hotel dan Restoran akan memberikan respon yang tidak signifikan dengan menaikkan output sektor ini dengan kelipatan sebesar 0.6935. Forward linkages menggambarkan keterkaitan suatu sektor dengan sektor-sektor hilirnya. Dengan mengetahui besaran keterkaitan ke depan (forward linkage) dapat digunakan untuk memperkirakan dampak pertumbuhan ekonomi terhadap suatu sektor. Indek Derajat kepekaan Sektor Hotel dan Restoran sangat rendah 0.694, masih jauh berada dibawah rata-rata seluruh sektor. Sektor Industri Pengolahan Lainnya memiliki tingkat kepekaan yang sangat tinggi (paling tinggi) di antara sektor-sektorlainnya yaitu sebesar 3.166. Permintaan sektor 11 ini cenderung terus meningkat sehingga membuat derajat kepekaan dari sektor ini juga meningkat. Hal tersebut dikarenakan nilai derajat kepekaan merupakan gambaran dari keterkaitan komoditas Industri Pengolahan Lainnya dengan industri hilirnya. Sektor kunci adalah sektor yang memiliki ITBL (Index Total Backward Linkage) dan ITFL (Index Total Forward Linkage) ≥1. Dalam tabel diatas terlihat bahwa untuk sektor dengan ITBL dan ITFL ≥1. Sektor kunci untuk Provinsi Kalimantan Selatan adalah: Sektor 11 Bangunan Sektor 7 Industri Pengolahan Makanan dan Minuman Sektor 8 Industri Pengolahan Lainnya Sektor 9 Listrik Sektor 13 Hotel dan Restoran Sektor 5 Perikanan Sektor kunci ini sangat mempengaruhi sektor yang lain. Artinya jika sector-sektor ini dikembangkan dengan baik akan dapat mendorong perkembangan sektor lainnya di Kabupaten Kuningan. Oleh karena itu, untuk meningkatkan perekonomian Kabupaten Kuningan, akan lebih baik bila diberikan shock pada sektor dengan multiplier tinggi. Selain itu harus diperhatikan input dan output pada sektor kunci, karena sektor ini sangat mempengaruhi sektor lain. Daya dorong sektor kunci sangat kuat terhadap sektor Pengolahan Industri Lainnya, perdagangan, Pengangkutan dan Industri Tanaman Bahan



Makanan, yang merupakan sektor yang memiliki derajat kepekaan (ketergantungan) yang tinggi.

2. Implikasi Manajerial & Teoritis

Suatu kebijakan yang ditujukan pada sektor yang bukan merupakan sektor dengan koefisien multiplier yang tinggi, tidak akan memberikan dampak positif yang cukup signifikan. Untuk menghasilkan dampak positif yang lebih besar, perlu diberikan shock pada sektor dengan multiplier tertinggi (yaitu sektor Industri Pengolahan Makanan dan Minuman dan Industri Pengolahan Lainnya (Sektor 7 dan 8). Sehingga shock pada sektor ini (yang merupakan sektor yang memiliki koefisien multiplier yang tinggi, akan memberikan dampak positif yang lebih besar terhadap perekonomian. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, maka peneliti mengajukan beberapa implikasi manajerial dan teoritis terkait dengan dampak ekonomi pariwisata di Kabupaten Kuningan, diantaranya: 1. Penetapan industri Hotel dan Restoran sebagai sektor pengembangan prioritas dalam

perekonomian Kabupaten Kuningan. Dengan segala dampak yang ditimbulkan oleh sektor ini dalam perekonomian, maka dapat dikatakan bahwa hotel dan restoran merupakan sektor yang cukup penting sebagai penggerak perekonomian Kabupaten Kuningan. Oleh karena itu, sasaran kebijakan pemerintah perlu lebih diarahkan untuk memelihara posisi strategis sektor ini dengan memastikan bahwa dampak ekonomi yang terjadi senantiasa dipertimbangkan dalam penyusunan kebijakan umum pembangunan daerah Kabupaten Kuningan.

2. Dikarenakan perkembangan industri perhotelan dan perestoran yang merupakan bagian dari industri pariwisata demikian luas cakupannya dalam perekonomian, sebagai konsekuensinya pariwisata dikalsifikasikan di bawah berbagai sektor–sektor perekonomian lainnya sehingga tidak ditemukan kejelasan di mana dampak ekonomi pariwisata ini dapat didefenisikan sebagai satu kesatuan tunggal. Hal ini dapat menimbulkan kecenderungan kurang terlihatnya dampak keseluruhan industri pariwisata terhadap perekonomian Kabupaten Kuningan. Oleh karena itu, pemerintah daerah perlu membuat penyusunan neraca saltelit (Satelilite Account) untuk industri pariwisata daerah, terutama untuk mengetahui dampak secara keseluruhan. Neraca satelit pariwisata ini akan membantu pemerintah dalam penyusunan kebijakan umum di bidang perekonomian.

3. Perbaikan dan pengembangan sarana dan prasarana pariwisata yang lebih baik dan berkualitas. Sarana dan prasarana merupakan faktor kritis dalam pengembangan industri pariwisata yang mengalami pertumbuhan pesat di Kota Bandung. Kualitas jaringan jalan yang kurang baik, tingkat kemacetan yang tinggi, kurangnya lahan parkir kenderaan, hingga rendahnya kualitas transportasi lokal merupakan beberapa masalah dan kendala dalam perkembangan pariwisata Kota Bandung. Oleh karena itu, perlu tindakan cepat dari pemerintah dalam mengatasi permasalahan tersebut agar peningkatan pertumbuhan ekonomi pariwisata tidak terhambat.



4. Dalam menggali potensi ekonomi industri pariwisata di Kabupaten Kuningan secara efektif, diperlukan sinergi secara menyeluruh yang meliputi semua sub-sektor utama dalam industri pariwisata seperti, pemerintah, pengelola kawasan wisata, industri perhotelan dan restoran, sistem transportasi, jasa Biro Perjalanan Wisata (BPW), mayarakat, dan instansi atau usaha lainnya yang terkait dengan pariwisata.



DAFTAR PUSTAKA

Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Kuningan. 2009. Tabel Input Ouput Kabupaten Kuningan

Tahun 2008. Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Kuningan. Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Kuningan. 2011. Kabupaten Kuningan Dalam Angka 2011.

Biro Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Kuningan. Cardenete, M.A., 2009, Input-Output Analysis (Computer General Equilibrium Modelling) June

3-5, 2009, University Pablo de Olavide at Seville, [email protected]. Case, K. & Fair, R. 2007. Principles of Economics. Upper Saddle River, NJ: Pearson Education. Christ, C.,F., 1995, A Review of Input Output Analysis, The John Hopkins University, URL:

http://www.nber.org/chapters/c2866, Publisher: Princeton University Press, ISBN: 0-870-14173-2.

Djojodipuro, M. 1992. Teori Lokasi. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI. Jakarta. Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta. Samuelson, Paul A. & Nordhaus, William D. 2004.

Economics. 18th edition. Frechtling, D.C. 1994. Economic impact models, In Tourism Marketing and management

handbook 2nd ed. S.F. Witt and L. Moutinho. Prentice Hall, New York. Goeldner, Charles R., Ritchie, J. R. Brent, & McIntosh, Robert W. 2000. Tourism: Principles,

Practices, Philosophies, 8th Edition. John Wiley & Sons Canada, Ltd., New Jersey. Jhingan, 1993, Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan, Rajawali Pers, Jakarta Moh. Nazir.

2003. Metode Penelitian. Jakarta. Ghalia Indonesia. Nazara, Suahasil. 2005. Analisis Input Output. Lembaga Penerbit Fakultas

Kurz, H.D., and Salvadori, N, 2005, Input-Output Analysis as Seen from a Higher Standpoint, Paper to be given on the occasion of the 15th International Input-Output Conference in Beijing, China, 27 June–1 July, 2005.

Matil, T.J., 2013, Input-output analysis of the networks of production, consumption and environmental destruction in Finland, Department of Mathematics and Systems Analysis, Aalto University, Aalto University publication series Doctoral Dissertations 124/2013.

Perlich, P, An input-output model at the University of Utah, http://www.business. utah.edu/ ~bebrpsp/IO/IO.ppt. srdc.msstate.edu/ 03econimpact/ doeksen_ inputoutput.ppt.

Scottish Forestry, 1999, An Input-output Analysis, Macaulay Land Use Research Institute, John Clegg & CO., and the, University of Aberdeen, Department of Agriculture, MacRobert Building, 581 King Street, 1999, Environmental & Socio-Economics Group, Craigiebuckler Aberdeen.

Stynes, Daniel J. et al, 2000, Estimating National Park Visitor Spending and Economic Impacts, Department of Park Recreation and Tourism Resources, Michigan State University, Michigan.

Sukardi. 2004. Metodologi Penelitian Pendidikan Kompetensi dan Praktiknya. Bumi Aksara, Jakarta.

World Tourism Organization (WTO). 1994. Collection of Tourism Statistic. World Travel and Tourism Council. 2010. Travel & Tourism Economic Impact.



LAMPIRAN

CURRICULUM VITAE

IDENTITAS DIRI

Nama : JATMIKO EDY WALUYO

NIDN : 38091158

Sertifikasi Pendidik : 13-001007-1046

NIP/NIK : 19581109 199503 1 001

Tempat dan Tanggal Lahir : SEMARANG, 9 NOPEMBER 1958

Jenis Kelamin : □ Laki-laki

Status Perkawinan : □ Kawin

Agama : ISLAM

Golongan / Pangkat : PEMBINA IVa

Jabatan Akademik : LEKTOR KEPALA

Perguruan Tinggi : SEKOLAH TINGGI PARIWISATA BANDUNG

Alamat : JL. SETIABUDI 186 BANDUNG

Telp./Faks. : 022 3211456

Alamat Rumah : BUMI PARAHYANGAN KENCANA BLOK D 1 NO. 27

SOREANG KABUPATEN BANDUNG

Telpon Rumah : 022 88885704

Alamat e-mail : [email protected]

Documents

EFEK BERGANDA PARIWISATA DALAM MENINGKATKAN …